Cross-Domain Federated Semantic Communication with Global Representation Alignment and Domain-Aware Aggregation [102.5] 本研究は,画像再構成作業における意味コミュニケーションシステムの訓練における領域シフトを考慮した最初の試みである。
提案手法は,SNRが1dBの3領域のPSNR値に対して,モデルコントラストFL(MOON)フレームワークを0.5倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 03:19:59 GMT)
Binary-Gaussian: Compact and Progressive Representation for 3D Gaussian Segmentation [83.9] 3D Gaussian Splatting (3D-GS)は効率的な3D表現として登場し、セグメンテーションのようなセグメンテーションタスクのための有望な基盤となっている。
本稿では,各特徴を2進数対決定写像によって1つの整数に圧縮する,ガウス単位のカテゴリ表現のための粗大なバイナリ符号化方式を提案する。
さらに,個別のサブタスクに分割し,クラス間の衝突を減らし,きめ細かいセグメンテーション能力を向上させるプログレッシブトレーニング戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:51:30 GMT)
When Robots Obey the Patch: Universal Transferable Patch Attacks on Vision-Language-Action Models [81.8] VLA(Vision-Language-Action)モデルは敵の攻撃に弱いが、普遍的かつ移動可能な攻撃は未発見のままである。
UPA-RFAS(Universal Patch Attack via Robust Feature, Attention, and Semantics)は、単一の物理的パッチを共有機能空間で学習する統合フレームワークである。
多様なVLAモデル、操作スイート、物理実行の実験は、UPA-RFASがモデル、タスク、視点を一貫して移行していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 06:53:52 GMT)
MM-ACT: Learn from Multimodal Parallel Generation to Act [80.9] MM-ACTは、テキスト、画像、アクションを共有トークン空間に統合し、3つのモード全てで生成する。
コンテキスト共有型マルチモーダル学習は、共有コンテキストから3つのモードすべての生成を監督する。
提案手法は,実フランカの3つのタスクで96.3%,実フランカの3つのタスクで72.0%,RoboTwin2.0の8つの2つのタスクで52.38%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:46:35 GMT)
ESMC: MLLM-Based Embedding Selection for Explainable Multiple Clustering [79.7] MLLM(Multi-modal large language model)は、ユーザ主導のクラスタリングを実現するために利用することができる。
本手法はまず,MLLMのテキストトークンの隠蔽状態が対応する特徴と強く関連していることを明らかにする。
また、擬似ラベル学習を付加した軽量クラスタリングヘッドを採用し、クラスタリング精度を大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 04:36:51 GMT)
What Is Preference Optimization Doing, How and Why? [73.8] 一般的な考え方は、DPOは教師付き学習であり、PPOは強化学習である。
まず、勾配に基づく更新の目標方向を調べ、DPOが安定した目標に従うのに対し、PPOは探索とエクスプロイトのバランスをとる動的目標に従う。
第2に、PO法における3つの重要な要素である正の学習、負の学習、損失再重み付けの役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 08:27:59 GMT)
Charts Are Not Images: On the Challenges of Scientific Chart Editing [66.4] textitFigEditは、3万以上のサンプルからなる科学的フィギュア編集のベンチマークである。
私たちのベンチマークでは、ピクセルレベルの操作の重大な制限が示されています。
textitFigEdit をリリースすることにより,構造対応図形編集の体系的な進歩の実現を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 06:13:48 GMT)
FOM-Nav: Frontier-Object Maps for Object Goal Navigation [65.8] FOM-Navはフロンティアオブジェクトマップと視覚言語モデルによる探索効率を高めるフレームワークである。
FOM-Navをトレーニングするために,実環境から大規模ナビゲーションデータセットを自動構築する。
FOM-NavはMP3DとHM3Dのベンチマーク、特にナビゲーション効率の指標SPLで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 18:16:09 GMT)
Neural Discrete Representation Learning for Sparse-View CBCT Reconstruction: From Algorithm Design to Prospective Multicenter Clinical Evaluation [64.4] コーンビームCT(CBCT)ガイド下穿刺は胸部腫瘍の診断・治療に確立されたアプローチとなっている。
DeepPriorCBCTは3段階のディープラーニングフレームワークであり、従来の放射線線量の6分の1しか使用せずに診断段階の再構築を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:45:02 GMT)
Hierarchical Semantic Alignment for Image Clustering [59.3] CAEと呼ばれる画像クラスタリングのためのhierarChical semAnticalignedmEnt法を提案する。
まず、WordNetから関連する名詞とキャプションデータセットから記述を選択し、画像特徴に整合した意味空間を構築する。
次に,画像特徴と選択した名詞とキャプションとを最適な輸送手段で一致させて,より識別的な意味空間を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:14:51 GMT)
Opening the Sim-to-Real Door for Humanoid Pixel-to-Action Policy Transfer [59.0] GPUを加速したフォトリアリスティックなシミュレーションは、ロボット学習のためのスケーラブルなデータ生成パスを開いた。
視覚に基づくヒューマノイドロコ操作のための教師-学生-ブートストラップ学習フレームワークを開発した。
これは、純粋なRGB知覚を用いた多様な調音ロコ操作が可能な初めてのヒューマノイド・シム・トゥ・リアル政策である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 20:07:13 GMT)
IRPO: Boosting Image Restoration via Post-training GRPO [58.5] 我々は低レベルのGRPOベースのポストトレーニングパラダイムIRPOを提案する。
まず,低レベルのポストトレーニングパラダイムのデータ定式化原理について検討する。
次に、客観的精度と人間の知覚的嗜好のバランスをとる報酬レベル基準をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:42:24 GMT)
Goal-Driven Reward by Video Diffusion Models for Reinforcement Learning [58.3] 我々は,大規模ビデオデータセット上で事前訓練された市販のビデオ拡散モデルを利用する。
ビデオレベルの報酬については、まずドメイン固有のデータセット上で事前訓練されたビデオ拡散モデルを微調整する。
次に、与えられた状態-動作ペアから目標状態にアクセスする確率をフレームレベルの報酬として、学習した前方方向の表現を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:22:27 GMT)
SwiftVLA: Unlocking Spatiotemporal Dynamics for Lightweight VLA Models at Minimal Overhead [56.7] 設計効率を保ちつつ、4次元理解でコンパクトなモデルを強化するアーキテクチャであるSwiftVLAを提案する。
提案手法は,2次元画像から4次元特徴を抽出する時間キャッシュを備えた,事前訓練された4次元視覚幾何学変換器を備える。
実環境とシミュレートされた環境での実験では、SwiftVLAは軽量のベースラインよりも優れており、ライバルのVLAは最大7倍も大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:10:28 GMT)
Thinking with Drafts: Speculative Temporal Reasoning for Efficient Long Video Understanding [56.7] 人間のような知性には長いビデオ理解が不可欠であり、時間的文脈を超越したコヒーレントな認識と推論を可能にする。
強化学習に基づく投機的時間的推論フレームワークであるSpecTempを提案する。
我々はSpecTempが競争精度を維持するだけでなく、既存の思考とフレームの手法と比較して推論を著しく加速することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:27:59 GMT)
Silhouette-based Gait Foundation Model [56.3] 統一された歩行基盤モデルを構築するには、スケーラビリティと一般化の2つの長年の障壁に対処する必要がある。
私たちは、歩行理解のための最初のスケーラブルでセルフ教師付き事前学習フレームワークであるFoundationGaitを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 01:53:41 GMT)
Chain-of-Visual-Thought: Teaching VLMs to See and Think Better with Continuous Visual Tokens [54.2] Chain-of-Visual-Thought (COVT)は、ビジョンランゲージモデル(VLM)が連続的な視覚トークンを通じて推論できるようにするフレームワークである。
約20枚のトークンからなる小さな予算の中で、COVTは軽量ビジョンの専門家から知識を抽出する。
トレーニング中、COVTを持つVLMは視覚トークンを自動回帰予測し、密集した監視信号を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 04:42:54 GMT)
S2AM3D: Scale-controllable Part Segmentation of 3D Point Cloud [53.2] 本稿では,S2AM3Dを提案する。
我々は、ネイティブな3Dコントラスト学習を通じて、多視点2D特徴を集約する点一貫性部分エンコーダを設計する。
次に、セグメント化粒度のリアルタイムな調整を可能にするために、スケール対応プロンプトデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 17:32:54 GMT)
Dr.Mi-Bench: A Modular-integrated Benchmark for Scientific Deep Research Agent [52.9] ミ・ベンチ博士(Dr.Mi-Bench)は、科学深層研究(DR)エージェントのためのモジュール統合ベンチマークである。
Dr.Mi-Evalはモジュラー統合評価パラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 17:16:47 GMT)
WUSH: Near-Optimal Adaptive Transforms for LLM Quantization [52.8] 低ビット幅への量子化は、大きな言語モデルをデプロイするための標準的なアプローチである。
いくつかの極端な重みと活性化は、ダイナミックレンジを拡張し、量子化器の有効分解能を減少させる。
結合重みアクティベーション量子化のための閉形式最適線形ブロックワイズ変換を初めて導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:17:34 GMT)
PanFlow: Decoupled Motion Control for Panoramic Video Generation [52.5] PanFlowは、パノラマの球面の性質を利用して、入力光流条件から高度にダイナミックなカメラ回転を分離する新しいアプローチである。
効果的なトレーニングを支援するため,フレームレベルのポーズとフローアノテーションを用いて,大規模なパノラマ動画データセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:03:31 GMT)
Shielded Controller Units for RL with Operational Constraints Applied to Remote Microgrids [50.6] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、不確実性の下で複雑なシステムにおける意思決定を最適化するための強力なフレームワークである。
本稿では,システムダイナミクスの事前知識を活用する体系的かつ解釈可能なアプローチであるシールド制御ユニット(SCU)を紹介する。
本研究では,厳密な運用要件を持つ遠隔マイクログリッド最適化タスクにおけるSCUの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:28:34 GMT)
BioPro: On Difference-Aware Gender Fairness for Vision-Language Models [50.4] VLM(Vision-Language Models)は、特にジェンダー表現において、トレーニングデータから重要な社会的バイアスを継承する。
我々は、画像キャプションとテキスト・ツー・イメージ生成における差認識性フェアネスの問題を定式化するために、テキストのみのモデルにおける差認識性フェアネスの最近の進歩の上に構築する。
我々は、中立な文脈における望ましくないバイアスを軽減し、明示的な文脈における有効な区別を保ちながら、BioProを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:33:09 GMT)
Evaluating Legal Reasoning Traces with Legal Issue Tree Rubrics [49.3] LEGIT(LEGal Issue Trees)は,新しい大規模(24Kインスタンス)の専門家レベルの法的推論データセットである。
我々は、裁判判決を、当事者の議論と裁判所の結論の階層的な木に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 18:32:43 GMT)
Mitigating Indirect Prompt Injection via Instruction-Following Intent Analysis [48.7] インダイレクト・プロンプト・インジェクション・アタック(IPIA)は大きな言語モデル(LLM)に重大な脅威をもたらす
IntentGuardは、命令追従インテント分析に基づく一般的な防御フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:29:04 GMT)
Learning Eigenstructures of Unstructured Data Manifolds [47.8] 非構造化データから形状と多様体解析のスペクトル基底を学習する新しいフレームワークを提案する。
従来の演算子選択,構築,固有分解を学習に基づくアプローチで置き換えることによって,我々のフレームワークは従来のパイプラインに代わる,原則的,データ駆動的な代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:06:49 GMT)
Probabilistic Modeling of Multi-rater Medical Image Segmentation for Diversity and Personalization [47.4] マルチレータ医用画像(ProSeg)の確率的モデリングを提案する。
当社のProSegは最先端のパフォーマンスを新たに達成し,多種多様かつ専門的な個人化されたセグメンテーション結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 05:53:39 GMT)
Topological Federated Clustering via Gravitational Potential Fields under Local Differential Privacy [46.3] 既存のワンショット方式は不安定なペアワイド・セントロイド距離や近隣のランキングに依存している。
本稿では,プライバシー保護型フェデレーションクラスタリングの新しいアプローチであるGravitational Federated Clustering(GFC)を提案する。
GFCは、民営化したクライアントセントロイドを大域重力ポテンシャル場に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:41:16 GMT)
OmniFD: A Unified Model for Versatile Face Forgery Detection [45.2] OmniFDは、単一のモデル内で4つのコアフォージェリ検出タスクを共同で処理する統合フレームワークである。
本アーキテクチャは,(1)画像と映像の両方から統合された4次元時間表現を抽出する共有スウィン変換器,(2)学習可能なクエリを持つクロスタスクインタラクションモジュール,(3)洗練された表現を対応する予測に変換する軽量デコードヘッドの3つの主要コンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:36:42 GMT)
SceneProp: Combining Neural Network and Markov Random Field for Scene-Graph Grounding [44.7] 複数のオブジェクトと関係を持つ複雑なビジュアルクエリをグラウンディングすることは、視覚言語モデルにおける根本的な課題である。
単一のオブジェクトのローカライズには優れるが、複雑なリレーショナル記述を解析するための構造的帰納バイアスが欠如している。
マルコフランダム場(MRF)におけるMAP推論問題として,シーングラフの接地を最大化することで,この問題を解決する新しい手法であるScenePropを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:35:38 GMT)
Joint Partitioning and Placement of Foundation Models for Real-Time Edge AI [43.4] 本稿では,基礎モデルの空間配置と内部セグメント化の両方を,実行時解決構造に高める枠組みを提案する。
我々は6Gマルチアクセスエッジコンピューティングにおける代表的なユースケースとともに、アーキテクチャとアルゴリズムのコンポーネントを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:16:30 GMT)
Discriminative classification with generative features: bridging Naive Bayes and logistic regression [43.2] 生成的および識別的モデリングを橋渡しする新しい分類フレームワークであるSmart Bayesを紹介する。
生成の観点からは、Smart Bayesは密度比の特徴に関するデータ駆動係数を許容することにより、ネイブベイズの固定単位重みを緩和する。
識別的観点では、変換された入力を辺対数密度比として構成し、各特徴値が1つのクラスの下にどれだけ高い確率で存在するかを明確に定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:34:24 GMT)
MPR-GUI: Benchmarking and Enhancing Multilingual Perception and Reasoning in GUI Agents [42.8] LVLM(Large Vision-Language Models)は、GUI(Graphical User Interface)タスク上での知覚と推論(P&R)のパフォーマンスを示す。
しかし、多言語環境でのパフォーマンスはほとんど注目されず、グローバルなアプリケーションに制限が加えられている。
本稿では,GUIエージェントのP&R能力を評価するために,細粒度パーセプションと推論GUIベンチマークであるMPR-GUI-Benchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 06:47:33 GMT)
GigaWorld-0: World Models as Data Engine to Empower Embodied AI [42.7] 我々は、ビジョン・ランゲージ・アクション学習のためのデータエンジンとして明示的に設計された統一世界モデルフレームワークであるGigaWorld-0を提案する。
GigaWorld-0はGigaWorld-0-Videoという2つの相乗的コンポーネントを統合している。
GigaWorld-0-3Dは、3D生成モデリング、3Dガウススプラッティング再構成、物理的に微分可能なシステム識別、幾何学的一貫性と物理リアリズムを確保するための実行可能な動作計画を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:53:27 GMT)
EmoDiffTalk:Emotion-aware Diffusion for Editable 3D Gaussian Talking Head [42.3] 本稿では,新しい編集可能な3Dガウス音声ヘッド,すなわちEmoDiffTalkを紹介する。
私たちのキーとなるアイデアは、Emotion-aware Gaussian Diffusionです。
EmoDiffTalkは、最初の数少ない3Dガウス・スプラッティング・トークヘッド生成フレームワークの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:28:19 GMT)
DEJIMA: A Novel Large-scale Japanese Dataset for Image Captioning and Visual Question Answering [42.1] 本研究は,日本語ビジョン・アンド・ランゲージ(V&L)モデリングのための高品質・大規模資源の不足に対処する。
本稿では,大規模Webコレクションと厳密なフィルタリング/復号化,オブジェクト検出駆動型エビデンス抽出,Large Language Model(LLM)に基づく改良などを統合した,スケーラブルで再現可能なパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 08:09:43 GMT)
Multimodal Fusion of Regional Brain Experts for Interpretable Alzheimer's Disease Diagnosis [42.0] アルツハイマー病診断のための多モード地域エキスパートフュージョンモデルMREF-ADを提案する。
これは、各モードにおけるメソスケール脳領域を独立した専門家としてモデル化し、2段階のゲーティングネットワークを用いて、主題固有の融合重み付けを学習するフレームワークである。
アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)のデータを用いて、MREF-ADはベースライン上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 02:12:12 GMT)
Accelerating Inference of Masked Image Generators via Reinforcement Learning [41.3] より少ないステップで高品質な画像を生成するために、事前訓練されたMGMを高速化する新しいパラダイムであるSpeed-RLを提案する。
提案手法は,画像品質を同等に保ちながら,ベースモデルを3倍の速度で高速化できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:28:00 GMT)
On The Finetuning of MLIPs Through the Lens of Iterated Maps With BPTT [40.1] 構造緩和のためのMLIPのトレーニングには、第一原理計算力を再現するためのトレーニングモデルが含まれる。
本稿では,事前訓練したMLIP上で使用する微細チューニング手法を提案する。
本手法は,事前学習モデルに適用した場合,かなりの性能向上を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 20:34:37 GMT)
Towards Precision Protein-Ligand Affinity Prediction Benchmark: A Complete and Modification-Aware DAVIS Dataset [40.1] 現在のモデルは、自然に発生し生物学的に関連のあるタンパク質を改変することなく、既存の単純化されたデータセットに過度に適合する。
我々は,4,032個のキナーゼ-リガンドペアを組み込むことで,広く使用されているDAVISデータセットの完全かつ修正対応バージョンをキュレートする。
このリッチデータセットは、生物学的に現実的な条件下で予測モデルのベンチマークを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 03:14:39 GMT)
Adaptive Evidential Learning for Temporal-Semantic Robustness in Moment Retrieval [39.6] Debiased Evidential Learning for Moment Retrieval (DEMR)は、クロスモーダルアライメントのための反射Flipped Fusion(RFF)ブロックを組み込んだ新しいフレームワークである。
我々は,不確実性予測を洗練し,困難なモーメントと適応的なアライメントを実現し,精度を向上するGeom-regularizerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:13:20 GMT)
Mode-Conditioning Unlocks Superior Test-Time Scaling [39.0] 推論モード間でテスト時間計算を明示的に割り当てるモード条件フレームワークを提案する。
ModCは、制御されたグラフ検索タスクと大規模推論ベンチマークのスケーリングを継続的に改善する。
勾配クラスタリングにより、明示的なモードラベルなしでModCが実現され、データセットで最大10%のゲインが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:36:20 GMT)
TAP-CT: 3D Task-Agnostic Pretraining of Computed Tomography Foundation Models [39.0] 医療領域における既存の基礎モデル(FM)は、広範囲の微調整を必要とする場合や、リソース集約型デコーダの訓練に頼っている場合が多い。
我々は,CT基盤モデル(TAP-CT)のタスクに依存しない事前学習スイートを紹介する。
提案手法では,埋め込み,位置エンコーディング,ボリューム拡張のパッチ修正を対象とし,アーキテクチャの奥行きを認識している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:43:15 GMT)
Med-CMR: A Fine-Grained Benchmark Integrating Visual Evidence and Clinical Logic for Medical Complex Multimodal Reasoning [37.7] Med-CMR(Med-CMR)について述べる。
Med-CMRは既存のものと3つのコア機能で区別する。
我々は,Med-CMRを用いた18種類の最先端MLLMを評価し,GPT-5を最高性能の商用モデルとして明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:56:50 GMT)
ProEx: A Unified Framework Leveraging Large Language Model with Profile Extrapolation for Recommendation [37.2] 多面プロファイル外挿(ProEx)を用いた統合レコメンデーションフレームワークを提案する。
ProExを3つの識別法と3つの生成法に適用し、3つのデータセットに対して広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 00:24:24 GMT)
CycliST: A Video Language Model Benchmark for Reasoning on Cyclical State Transitions [35.8] 本稿では,ビデオ言語モデル(VLM)を,周期的状態遷移に対するテキスト推論能力に基づいて評価するための新しいベンチマークデータセットであるCycleiSTを提案する。
我々は、オープンソースとプロプライエタリの両方の最先端のVLMによる広範な実験を行い、循環力学への一般化の限界を明らかにする。
以上の結果から,現在のVLMは周期的パターンを確実に検出・活用することが困難であり,時間的理解の欠如,動き中の物体数などのシーンから定量的な洞察を抽出できないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:28:41 GMT)
SocialFusion: Addressing Social Degradation in Pre-trained Vision-Language Models [34.9] 事前学習された視覚言語モデル(VLM)は,複数の社会的知覚タスクを同時に統合し,学習することの難しさを示す。
凍結したビジュアルエンコーダと言語モデルとの間の最小限の接続を学習する統合フレームワークであるSocialFusionを提案する。
以上の結果から,現在のVLM事前学習戦略は一般社会能力獲得に有害である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 23:54:54 GMT)
Operator-Theoretic Framework for Gradient-Free Federated Learning [34.8] フェデレートされた学習は、不均一性、厳密なコミュニケーションと計算制限、そしてパフォーマンスを確保しながらプライバシに対処する必要がある。
我々は、$L2$-optimal の解を再生カーネルヒルベルト空間にマッピングする演算子理論フレームワークを提案する。
この空間内では、カーネルアフィンハルマシンの空間折り畳み特性を利用した効率的なカーネルマシンを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 18:49:00 GMT)
Hybrid-DMKG: A Hybrid Reasoning Framework over Dynamic Multimodal Knowledge Graphs for Multimodal Multihop QA with Knowledge Editing [34.1] 知識編集を伴うマルチモーダルマルチホップ質問に対する最初のベンチマークであるMMQAKEを紹介する。
MMQAKEは、テキストとイメージの両方にまたがる2-5ホップのファクトチェーンを推論するモデルの能力を評価する。
動的マルチモーダル知識グラフ上に構築されたハイブリッド推論フレームワークであるHybrid-DMKGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:58:15 GMT)
Lotus-2: Advancing Geometric Dense Prediction with Powerful Image Generative Model [32.8] 安定, 高精度, 微粒な幾何的密度予測のための2段階決定的フレームワークを提案する。
特に、第1段階では、コア予測器は、クリーンデータ目的の単一ステップ決定論的定式化を採用する。
第2段階では、ディテールシャープナーは、コア予測器によって定義される多様体内で制約付き多段階整流補正を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 18:57:25 GMT)
Optimizing Generative Ranking Relevance via Reinforcement Learning in Xiaohongshu Search [32.6] 関係モデリングにおいて、明示的推論が解釈可能性と性能の両方を高めることができるかどうかを考察する。
本研究では,Xiaohongshu 検索における関連性モデリングを推論タスクとして定式化する。
本稿では,強化学習(Reinforcement Learning, RL)に基づく学習フレームワークを導入し, GRMの基盤的推論能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:31:16 GMT)
Structural Prognostic Event Modeling for Multimodal Cancer Survival Analysis [31.6] SlotSPEは、構造的確率的イベントモデリングのためのスロットベースのフレームワークである。
我々は各患者のマルチモーダル入力をコンパクトでモダリティ固有のスロットセットに圧縮する。
我々のフレームワークは、複雑なモーダル内相互作用とモーダル間相互作用の効率的かつ効果的なモデリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:24:09 GMT)
SimWorld: An Open-ended Realistic Simulator for Autonomous Agents in Physical and Social Worlds [31.5] 我々は,AIエージェントの開発と評価を目的とした,Unreal Engine 5上に構築された新しいシミュレータであるSimWorldを紹介する。
SimWorldはリアルでオープンな世界シミュレーションを提供する。
戦略的協力と競争を含む長期マルチエージェント配信タスクにLLMエージェントを配置することで、SimWorldを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 20:58:13 GMT)
EAG3R: Event-Augmented 3D Geometry Estimation for Dynamic and Extreme-Lighting Scenes [31.2] E3Rは、非同期イベントストリームによるポイントマップベースの再構築を強化する、新しい幾何推定フレームワークである。
EAG3Rは、モノクロ深度推定、カメラポーズトラッキング、動的再構成タスクにおいて、最先端のRGBのみのベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 08:05:28 GMT)
Feed-Forward 3D Gaussian Splatting Compression with Long-Context Modeling [30.9] 3DGSは革命的な3D表現として登場したが、その膨大なデータサイズは、広く普及するための大きな障壁となっている。
長距離相関を効果的にモデル化するフィードフォワード3DGS圧縮フレームワークを提案する。
本手法は,フィードフォワード推論における3DGSの圧縮率を20倍に設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:51:43 GMT)
Memory-Integrated Reconfigurable Adapters: A Unified Framework for Settings with Multiple Tasks [29.9] 生物は、捕食者を避けること、捕食、荒れ果てた地形を横切ること、社会化など、しばしばミリ秒以内の作業の間を常に方向転換する。
本稿では,共有バックボーン上にHopfieldスタイルの連想メモリモジュールを統合する統一フレームワークを提案する。
標準ベンチマークの実証評価により、AMアーキテクチャが適応性と保持性を著しく向上することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:45:55 GMT)
Thompson Sampling for Multi-Objective Linear Contextual Bandit [29.8] 本稿では,複数の競合する対象を同時に最適化しなければならない多目的線形文脈帯域問題について検討する。
本稿では,テキストファーストのトンプソンサンプリングアルゴリズムである textttMOL-TS を提案する。
提案手法の利点を実証し, 後悔の最小化と多目的性能の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:18:01 GMT)
ReJump: A Tree-Jump Representation for Analyzing and Improving LLM Reasoning [29.5] ReJumpは、中間的な問題解決ステップの木のノードへの訪問順序として推論トレースを表す。
我々は,2つのタスクに対して最先端のLarge Language Model (LRMs) を評価し,類似した精度のモデルが明確な推論行動を示すことを発見した。
学習戦略が推論をどう形成するかをより深く理解するために,ReJumpを用いて蒸留LRMを教師と比較し,CoTが推進するLLMとLRMを比較し,推論の事例数や強化学習が推論行動にどう影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 10:39:53 GMT)
HanDyVQA: A Video QA Benchmark for Fine-Grained Hand-Object Interaction Dynamics [29.1] 我々は、HOIの操作と効果の両方を包括的にカバーする、きめ細かいビデオ探索ベンチマークであるHanDyVQAを紹介する。
HanDyVQAは6つの補完的な質問タイプ(Action、Process、Objects、Location、State Change、Object Parts)で構成され、合計11.1Kのマルチ選択QAペアである。
我々は,最新のビデオ基礎モデルをベンチマークで評価したところ,最高のパフォーマンスモデルであるGemini-2.5Pro-2.5でさえ平均精度は73%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 13:15:02 GMT)
Seeing the Wind from a Falling Leaf [28.7] 本研究では, 地中に落ちてくる葉を観察することにより, 風速を推定するなど, 視覚観測から見えない力を回復する方法について検討する。
私たちの重要な革新は、ビデオから直接オブジェクトの幾何学、物理特性、相互作用を共同でモデル化するエンドツーエンドの差別化可能な逆グラフィクスフレームワークです。
提案手法を合成シナリオと実世界のシナリオの両方で検証し,ビデオから可塑性力場を推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 07:19:00 GMT)
Table as a Modality for Large Language Models [28.4] 提案したStructQAベンチマークで探索実験を行った。
本稿では,テーブルをテキストトークンと統合した独立したモダリティとして扱うためのイデオロギーを持つTAMOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:59:56 GMT)
Efficiently Learning Branching Networks for Multitask Algorithmic Reasoning [28.3] AutoBRANEはマルチタスクのアルゴリズム推論のための原則的アーキテクチャである。
勾配ベースの親和性スコアを使用してタスクをクラスタリングし、任意のベースモデル上で使用することができる。
既存のマルチタスクやブランチアーキテクチャよりも28%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:19:55 GMT)
Probing the "Psyche'' of Large Reasoning Models: Understanding Through a Human Lens [28.3] 大規模推論モデル(LRM)は、複雑なタスクに対処する際、例外的な能力のため、研究者から大きな注目を集めている。
本稿では、原子推論のステップを特徴付け、LEM知能の「精神」を調査するための包括的分類法を提案する。
人間の精神過程から派生した5つのグループと17のカテゴリから構成されており、学際的な観点からのLRMの理解の基礎となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 04:49:44 GMT)
On the Regulatory Potential of User Interfaces for AI Agent Governance [28.0] 本稿では,透明性と行動要求を強制する手段として,AIエージェントのユーザインタフェースの規制を提案する。
エージェントとエージェントの相互作用とコミュニケーションにおいて重要な役割を果たすUI要素を識別するために,22のエージェントシステムを分析した。
私たちの研究は、実践的なAIエージェントガバナンスに関する以前の提案を補完する規制行動の新たな表面を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 05:32:13 GMT)
SemAgent: Semantic-Driven Agentic AI Empowered Trajectory Prediction in Vehicular Networks [26.9] 本稿では,車載環境における予測性能を高めるために,エージェントAIとのセマンティックコミュニケーションを統合した軌道予測フレームワークを提案する。
車両間通信(V2I)において、道路側ユニット(RSU)の機能抽出エージェントは、歴史的車両軌跡からコンパクトな表現を導出し、続いて意味分析エージェントによって意味論的推論を行う。
RSUは、特徴表現とセマンティックインサイトの両方をセマンティック通信を介して対象車両に送信し、受信したセマンティックスと自身の履歴データを組み合わせることで、将来の軌跡を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:06:58 GMT)
The Essentials of AI for Life and Society: A Full-Scale AI Literacy Course Accessible to All [24.7] 2023年秋、我々はThe Essentials of AI for Life and Society (CS 109)という新しいAIリテラシークラスを導入した。
本報告では,本科の大規模3科目(CS 309)への大幅な拡大について述べる。
本稿では、そのコースの進化、教育的構造、そして中核的なAIリテラシーコースの開発で学んだ教訓について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:33:44 GMT)
Pistachio: Towards Synthetic, Balanced, and Long-Form Video Anomaly Benchmarks [24.4] Pistachioは、コントロールされた世代ベースのパイプラインで完全に構築された、新しいVAD/VAUベンチマークである。
パイプラインには,シーン条件の異常割当,複数ステップのストーリーライン生成,時間的に一貫した長周期合成戦略が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 10:46:07 GMT)
VLASH: Real-Time VLAs via Future-State-Aware Asynchronous Inference [24.2] 非同期推論は、連続および低レイテンシ制御を実現するための有望なソリューションを提供する。
本稿では,ビジョン・ランゲージ・アクションモデルのための一般的な非同期推論フレームワークであるVLASHを提案する。
追加のオーバーヘッドやアーキテクチャの変更なしに、スムーズで、正確で、高速な反応制御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 18:59:24 GMT)
Towards Active Synthetic Data Generation for Finetuning Language Models [22.6] 本稿では,データを反復的にクローズドループ方式で生成する後者の事例について考察する。
生成したサンプルの固定予算や,教師への問い合わせに費やした計算予算については,この微調整データのキュレーションによって,生徒のパフォーマンスが向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 13:13:00 GMT)
LAHNet: Local Attentive Hashing Network for Point Cloud Registration [22.4] LAHNetと呼ばれるポイントクラウド登録のためのローカル注意ハッシングネットワークを提案する。
グループトランスフォーマーは、ポイント間の合理的な長距離コンテキストをキャプチャする。
クロスウィンドウ戦略は、合理的な特徴受容分野をさらに拡大するために採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:12:31 GMT)
Exploiting Function-Family Structure in Analog Circuit Optimization [22.3] オフザシェルフのガウス過程のサロゲートは、これらのシステミックスイッチングプリミティブと不一致の、全世界的にスムーズで定常的な優先順位を課す。
これらのプリミティブを符号化した事前学習モデルでは、回路単位のエンジニアリングを使わずに信頼性の高い最適化が可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 03:21:13 GMT)
Dynamic-eDiTor: Training-Free Text-Driven 4D Scene Editing with Multimodal Diffusion Transformer [21.6] 我々は,Multimodal Diffusion Transformer(MM-DiT)と4DGSを活用した,トレーニング不要のテキスト駆動4D編集フレームワークであるDynamic-eDiTorを紹介する。
提案手法は,複数ビューと時間的一貫性の両面において,より優れた編集精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 00:18:46 GMT)
AFRAgent : An Adaptive Feature Renormalization Based High Resolution Aware GUI agent [21.1] インストラクトBLIPに基づくマルチモーダルアーキテクチャを導入し,GUI自動化における優れた性能を実現する。
低解像度画像埋め込みを効果的に強化する適応的特徴正規化(トークンレベルのアフィン変換)手法を提案する。
我々はAFRAgentをMeta-GUIおよびAITWベンチマークで評価し、スマートフォン自動化のための新しい最先端のベースラインを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:32:54 GMT)
Auxiliary-Hyperparameter-Free Sampling: Entropy Equilibrium for Text Generation [20.7] 大規模言語モデル(LLM)のテキスト生成品質に影響を与えるトークンサンプリング戦略
本稿では,情報理論にインスパイアされた補助的パラメータフリーアプローチであるEntropy Equilibrium Sampling (EES)を提案する。
EESは、温度設定を越えて一貫してよく機能し、多様性を維持しながら、競争の正確さと一貫性を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 08:58:08 GMT)
ChartAnchor: Chart Grounding with Structural-Semantic Fidelity [19.8] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の最近の進歩は、構造化チャートの理解を厳格に評価するベンチマークの必要性を強調している。
チャートグラウンド(英: Chart grounding)とは、チャートの視覚的外観と構造的意味論の間の双方向のアライメントを指す。
ChartAnchorは、8k以上のチャートテーブルコードトリプルのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 18:28:09 GMT)
REM: Evaluating LLM Embodied Spatial Reasoning through Multi-Frame Trajectories [19.7] 本稿では,空間推論のための制御可能な3次元環境を用いたベンチマークREM(Reasoning over Embodied Multi-Frame Trajectories)を紹介する。
REMは、オブジェクトの永続性/識別、空間的関係、動的エンボディされた視点における数値的追跡などの重要な側面を体系的に評価する。
評価の結果、最高の性能を示す現在のモデルでは、全体的な性能が期待できるが、人間によって容易に扱える程度の複雑性レベルでは信頼性が低下していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 05:20:22 GMT)
Smol-GS: Compact Representations for Abstract 3D Gaussian Splatting [19.6] 3次元ガウススティングのためのコンパクト表現学習法Smol-GS(3DGS)を提案する。
提案手法は空間情報と意味情報を統合した3次元空間における高効率符号化を学習する。
Smol-GSは、高いレンダリング品質を維持しながら、標準ベンチマークの最先端の圧縮を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:42:00 GMT)
Efficient and Scalable Monocular Human-Object Interaction Motion Reconstruction [19.2] 汎用ロボットは、多種多様な大規模人間オブジェクト相互作用(HOI)から学習し、現実世界でしっかりと操作する必要がある。
4DHOISOLverは、4DHOI復元問題に対処する新しい,効率的な最適化フレームワークである。
Open4DHOIは、144のオブジェクトタイプと103のアクションの多様なカタログを備えた、新しい大規模4D HOIデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:21:47 GMT)
HTG-GCL: Leveraging Hierarchical Topological Granularity from Cellular Complexes for Graph Contrastive Learning [19.0] グラフの対比学習は、決定的トポロジ的パターンを共有する同じグラフの異なるビューを対比することにより、識別的意味的不変性を学習することを目的としている。
HTG-GCL(Hierarchical Topological Granularity Graph Contrastive Learning)は,同じグラフの変換を利用して,マルチスケールのリングベース細胞複合体を生成する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:09:42 GMT)
HAI-Eval: Measuring Human-AI Synergy in Collaborative Coding [18.9] コーディングにおける人間-AIパートナーシップの相乗効果を測定するために設計された統合ベンチマークであるHAI-Evalを紹介する。
HAI-Evalの核となるイノベーションは、スタンドアロンのLLMと未解決の人間の両方にとって魅力的な、"コラボレーション・必要"問題テンプレートである。
本研究は45名の被験者を対象に,4つの異なるレベルの人的介入の下で5つの最先端のLDMに対して,その性能をベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:44:44 GMT)
TalkingPose: Efficient Face and Gesture Animation with Feedback-guided Diffusion Model [18.9] TalkingPoseは、時間的に一貫した人間の上半身アニメーションを作成するための新しい拡散ベースのフレームワークである。
画像ベース拡散モデルに基づくフィードバック駆動機構を導入し,連続的な動きを確実にし,時間的コヒーレンスを高める。
また、人間の上半身アニメーションの新しいベンチマークとして、包括的で大規模なデータセットも導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:26:24 GMT)
Multi-GRPO: Multi-Group Advantage Estimation for Text-to-Image Generation with Tree-Based Trajectories and Multiple Rewards [18.9] グループ相対政策最適化は、テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルを整列させる有望な可能性を示している。
既存のGRPOベースの手法には2つの限界がある。
マルチグループゲイン推定フレームワークである textbfMulti-GRPO を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 05:44:35 GMT)
RS-ISRefiner: Towards Better Adapting Vision Foundation Models for Interactive Segmentation of Remote Sensing Images [17.6] RS-ISRefinerは、リモートセンシング画像に適したクリックベースのIISフレームワークである。
セグメンテーション精度、効率、相互作用コストの点で、最先端IIS法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 04:12:43 GMT)
Minimal neuron ablation triggers catastrophic collapse in the language core of Large Vision-Language Models [17.2] LVLM(Large Vision-Language Models)は、マルチモーダルな理解能力を示すが、その堅牢性はあまり理解されていない。
本稿では,LVLMの構造的脆弱性を解明し,破壊的崩壊を引き起こす重要なニューロンを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:52:11 GMT)
One Swallow Does Not Make a Summer: Understanding Semantic Structures in Embedding Spaces [17.2] 埋め込み空間は現代のAIの基本であり、生データをリッチなセマンティックな関係を符号化する高次元ベクトルに変換する。
埋め込み空間内の局所的な意味的近傍をキャプチャする幾何学保存・文脈認識表現であるSemantic Field Subspace (SFS)を導入する。
また,セマンティックシフト(Semantic Shift)と呼ばれる新しい計量を用いて階層的意味構造を明らかにする,教師なし・モダリティに依存しないアルゴリズムであるSAFARIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:48:00 GMT)
WaterSearch: A Quality-Aware Search-based Watermarking Framework for Large Language Models [17.1] WaterSearchは文レベルの検索ベースの透かしフレームワークである。
WaterSearchは,1)分布の忠実度と2)透かし信号特性の2つの重要な側面を共同最適化することにより,テキスト品質を向上させる。
本手法は,最先端のベースラインに対して平均51.01%の性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:11:21 GMT)
Less is More: Resource-Efficient Low-Rank Adaptation [15.9] EffiLoRAは、言語、マルチモーダル、拡散モデルのための軽量で一般化可能なアプローチである。
LoRAは、常識推論、ビジュアルインストラクションチューニング、画像生成など、様々なモダリティで一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:52:04 GMT)
CircleFlow: Flow-Guided Camera Blur Estimation using a Circle Grid Target [15.8] ポイントスプレッド機能(PSF)は、現実世界のシーンをキャプチャされた信号にリンクする基本的な記述子として機能し、カメラのぼやけとして現れる。
本研究では,フロー誘導エッジローカライゼーションを用いた高忠実度PSF推定フレームワークであるCircleFlowを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:12:34 GMT)
Probabilistic Hash Embeddings for Online Learning of Categorical Features [15.3] 分類的特徴値の語彙が変化している分類的特徴を持つストリーミングデータについて検討する。
ハッシュは、これらのカテゴリの値を埋め込みを学ぶ前に、固定サイズの特徴空間にマッピングするために一般的に使用される。
決定論的埋め込みはカテゴリーの到着順序に敏感であり,オンライン学習では忘れられがちであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 06:51:16 GMT)
When Human Preferences Flip: An Instance-Dependent Robust Loss for RLHF [14.7] 我々は、強化学習の観点から、好みの切り替えに適したFlipping-Aware Direct Preference Optimization (FA-DPO)アルゴリズムを提案する。
選好アノテーションに関連する特徴を活用することで、判断の不確実性やモデルの選好反転パターンを捉える。
本実験では,複数の状況下でのインスタンス依存の嗜好フリップモデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 03:16:20 GMT)
Optimizing LVLMs with On-Policy Data for Effective Hallucination Mitigation [14.6] 我々は,LVLMの幻覚緩和におけるデータ生成過程を解析し,オン・ポリティクスのデータがオフ・ポリティクスのデータを著しく上回っていることを確認した。
本稿では,バイナリアノテーションを付与する幻覚の訓練について提案する。
特に,MMHalBench上のLLaVA-1.5-7Bの幻覚率を50.8%,Object HalBenchの平均幻覚率を79.5%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 02:55:20 GMT)
How do we measure privacy in text? A survey of text anonymization metrics [14.1] 本研究では,テキストにおけるプライバシ保護を評価するための指標を,体系的な調査によって明らかにし,検討することを目的とする。
6つの異なるプライバシー概念を特定し比較し、関連するメトリクスがどのように異なるプライバシーリスクの側面を捉えているかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:12:30 GMT)
PolarGS: Polarimetric Cues for Ambiguity-Free Gaussian Splatting with Accurate Geometry Recovery [14.1] PolarGSはRGBベースの3DGSの光学的拡張であり、偏光を光学的に利用して測光の曖昧さを解消する。
PolarGSはフレームワークに依存しないため、最先端の手法に比べて幾何精度が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:08:37 GMT)
Efficient Self-Consistent Quantum Comb Tomography on the Product Stiefel Manifold [13.5] 本稿では,量子コム,楽器セット,初期状態を単一の幾何学的実体に統一する自己整合性フレームワークを提案する。
我々の研究は、少ない計算資源で量子コムを効率的に学習できる可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:47:45 GMT)
SpeContext: Enabling Efficient Long-context Reasoning with Speculative Context Sparsity in LLMs [13.2] 本稿では, 蒸留言語モデル(DLM)とLLMの類似性を情報理論の観点から分析する。
長文推論のためのアルゴリズムとシステムの共同設計であるSpeContextを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 04:32:43 GMT)
Med-CRAFT: Automated Construction of Interpretable and Multi-Hop Video Workloads via Knowledge Graph Traversal [13.2] textbfPipelineNameは、新しいニューロシンボリックデータエンジニアリングフレームワークである。
Med-CRAFTは生のビデオストリームから構造化されたビジュアルプリミティブを抽出し、動的時空間知識グラフにインスタンス化する。
このパイプラインをインスタンス化し、大規模な医療ビデオ推論ベンチマークであるM3-Med-Autoを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:24:10 GMT)
HybridRAG: A Practical LLM-based ChatBot Framework based on Pre-Generated Q&A over Raw Unstructured Documents [12.7] HybridRAGは、複雑なレイアウトを含む未構造化のPDF文書を取り込みます。
大規模言語モデルを用いた質問応答(QA)知識ベースを事前生成する。
クエリ時に、ユーザの質問は、このQAバンクと一致して、即時回答を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 07:04:31 GMT)
Causal Invariance and Counterfactual Learning Driven Cooperative Game for Multi-Label Classification [12.7] マルチラベル分類(MLC)は、ラベルの不均衡、スプリアス相関、分布シフトに弱いままである。
本稿では,MLCを協調的マルチプレイヤーインタラクションとして概念化するCausal Cooperative Game (CCG) フレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:39:43 GMT)
Concept-Guided Backdoor Attack on Vision Language Models [12.3] 視覚言語モデル(VLM)に対する概念誘導型バックドアアタックを導入する。
まず、CTP(Concept-Thresholding Poisoning)は、自然画像の明示的な概念をトリガーとして使用する。
第2のCGUB(CBL-Guided Unseen Backdoor)は、内部概念のアクティベーションに介入するために、トレーニング中にConcept Bottleneck Model(CBM)を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 03:24:23 GMT)
Accelerating Streaming Video Large Language Models via Hierarchical Token Compression [12.2] Streaming Video Large Language Models (VideoLLMs)は、様々なビデオ理解タスクで素晴らしいパフォーマンスを誇示している。
連続したビデオストリームから高密度のビジュアルトークンを処理する計算コストが高いため、リアルタイムデプロイメントにおいて大きな課題に直面している。
textbfStreaming textbfToken textbfCompression (textbfSTC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 13:44:28 GMT)
Provable Benefit of Sign Descent: A Minimal Model Under Heavy-Tailed Class Imbalance [12.1] 我々は,データ分布の特性,すなわち重み付きクラス不均衡から直接,$ell_infty$-norm 降下の利点について検討する。
我々は、座標アルゴリズムの高速収束を証明可能な、最小でも代表的な次世代予測設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 07:21:02 GMT)
Fair Distribution of Digital Payments: Balancing Transaction Flows for Regulatory Compliance [11.9] PhonePeやGoogle Payのような2つのUPIアプリにおけるデジタル決済トランザクションの集中は、インドのデジタル金融エコシステムにおける重複を懸念している。
NPCIは、1つのUPIアプリがトランザクション総量の30%を超えるべきではないと義務付けている。
我々はこの問題を,ユーザとアプリの二部ネットワーク上での最小エッジ活性化フロー問題として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 04:48:01 GMT)
D-CTNet: A Dual-Branch Channel-Temporal Forecasting Network with Frequency-Domain Correction [11.5] Patch-based Dual-Branch Channel-Temporal Forecasting Network (D-CTNet)を提案する。
本手法は,チャネル内時間進化パターンと動的多変量相関を明示的に分離し,共同で学習する。
我々の研究は、産業協力システムのための新しい予測エンジンとして大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:10:03 GMT)
HBLLM: Wavelet-Enhanced High-Fidelity 1-Bit Quantization for LLMs [11.0] 本稿では,ウェーブレット強化高忠実度1ビットポストトレーニング量子化法であるHBLLMを紹介する。
OPTモデルとLLaMAモデルで行った実験は、HBLLMが1ドルの量子化で最先端の性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:18:02 GMT)
Joint Multi-scale Gated Transformer and Prior-guided Convolutional Network for Learned Image Compression [10.9] そこで本研究では,バニラ・コンボリューションの局所的特徴を抽出する能力を向上させるために,新たにPGConv(Presideed-guided Convolution)を提案する。
また,Swin-Tブロックの非局所的特徴抽出能力を向上させるために,MGT(Multi-scale gated transformer)を提案する。
以上の結果から,MGTPCNは最先端のアルゴリズムを上回る性能と複雑性のトレードオフが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 05:45:47 GMT)
The Software Infrastructure Attitude Scale (SIAS): A Questionnaire Instrument for Measuring Professionals' Attitudes Toward Technical and Sociotechnical Infrastructure [10.9] 最近のソフトウェア工学(SE)研究は、社会技術研究の必要性を強調し、カスタマイズされた心理測定尺度の需要を示唆している。
我々は,ソフトウェア工学における技術的・社会技術的基盤の概念を定義し,それらに対する態度を測定する心理測定尺度を開発し,検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:03:21 GMT)
VICoT-Agent: A Vision-Interleaved Chain-of-Thought Framework for Interpretable Multimodal Reasoning and Scalable Remote Sensing Analysis [10.6] 新たなマルチモーダルエージェントフレームワークVision-Interleaved Chain-of-Thought Framework (VICoT)を提案する。
VICoTは、視覚ツールを思考の連鎖に動的に組み込むことにより、明示的な多ラウンド推論を実装している。
また, 複雑なエージェントの挙動を小型軽量モデルに移行するためのReasoning Stack蒸留法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 04:53:49 GMT)
Code Comments for Quantum Software Development Kits: An Empirical Study on Qiskit [10.4] 量子ソフトウェア開発キット(SDK)を使用することで、プログラマは量子コンピューティングのパワーを探求する量子ソフトウェアを開発することができる。
量子SDKで提供されるコードコメントは、プログラム機能と論理フローの自然言語説明として機能する。
本稿では,量子コンピューティングのためのコードコメントの最初のデータセットであるCC4Qについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 07:29:46 GMT)
TRoVe: Discovering Error-Inducing Static Feature Biases in Temporal Vision-Language Models [10.4] TRoVeは、エラーを誘発する静的な特徴バイアスを発見するための自動化アプローチである。
視覚言語モデルにおいて,TRoVeは誤りを誘発する静的な特徴バイアスを正確に識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:36:46 GMT)
Soft Quality-Diversity Optimization [10.3] 本稿では,QD(Quality-Diversity)問題であるemphSoft QD(emphSoft QD)を提案する。
本稿では,新しい微分可能QDアルゴリズム(emphSoft QD using Approximated Diversity (SQUAD))を考案し,標準ベンチマーク上での最先端技術と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:38:42 GMT)
Hierarchical Molecular Language Models (HMLMs) [10.2] 階層型分子言語モデル(英:hierarchical molecular language model, HMLMs)は、細胞内通信を特殊な分子言語として使用する分子ネットワーク特異的な大規模言語モデル(LLM)を提案する新しいアーキテクチャである。
HMLMは、分子、経路、細胞スケールの情報を階層的な注意パターンを通じて統合しながら、シグナルネットワークトポロジーを許容するグラフ構造化された注意機構を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 02:09:27 GMT)
Staying or Leaving? How Job Satisfaction, Embeddedness and Antecedents Predict Turnover Intentions of Software Professionals [10.2] 本研究は、ソフトウェア専門家の転職意図と、仕事満足度、ワークライフバランス、仕事の組込み性、そしてその先駆者との関係について検討する。
雇用満足度と組込み性は、ソフトウェア専門家の転職意図と著しく負の相関があった。
雇用満足のための最強の支持者は、仕事と生活のバランスと仕事の質であり、一方、組織的正義は仕事の住み込みの最も強い予測者であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:37:54 GMT)
Partially Equivariant Reinforcement Learning in Symmetry-Breaking Environments [10.1] グループ対称性は強化学習(RL)に強力な誘導バイアスを与える
グループ対称性は強化学習(RL)に強力な誘導バイアスを与える
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:41:08 GMT)
Infinitely divisible privacy and beyond I: resolution of the $s^2=2k$ conjecture [9.9] 任意の極限トレードオフ関数 $f_infty$ は無限に可除な法則$P_infty$ によって決定されることを示す。
これは、ほぼ完全な微分プライベートな機構の合成から生じるすべての制限ベースライントレードオフ関数を$f_infty$で特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 05:09:31 GMT)
Bias Injection Attacks on RAG Databases and Sanitization Defenses [9.6] 本稿では,検索強化世代(RAG)システムにおけるベクトルデータベースに対する攻撃と防御について検討する。
バイアス注入攻撃は、事実的に正しいが、意味的に偏ったパスを知識ベースに挿入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:27:18 GMT)
AI Agent for Source Finding by SoFiA-2 for SKA-SDC2 [9.3] 電波帯における次世代大規模スカイサーベイのデータ分析には,ソース抽出が不可欠である。
実際の観測にソース抽出プログラムを適用する際に最適なパラメータ構成を見つけることは簡単ではない。
最先端の強化学習アルゴリズムに基づくAIエージェントを用いて,これらのパラメータを自動的に最適化するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 07:50:21 GMT)
ChromouVQA: Benchmarking Vision-Language Models under Chromatic Camouflaged Images [9.1] ChromouVQAは、石原式クロマティックカモフラージュ画像に基づく大規模マルチタスクベンチマークである。
このベンチマークでは、認識、カウント、比較、空間的推論を含む、9つの視覚的問合せタスクがカバーされている。
そこで本研究では,カモフラージュレンダリングと整合したモデル非依存のコントラストレシピを提案し,グローバルな形状の復元を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 23:01:56 GMT)
Dual-Projection Fusion for Accurate Upright Panorama Generation in Robotic Vision [9.1] 本研究では,カメラ傾斜角を同時推定し,直立パノラマ画像の再構成を行うデュアルストリーム角認識ネットワークを提案する。
SUN360およびM3Dデータセットを用いた実験により,本手法は傾斜推定と直立パノラマ生成の両方において既存手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:28:21 GMT)
Generalized Medical Phrase Grounding [9.0] 医用フレーズグラウンドディング(MPG)は、画像領域に放射線所見のテキスト記述をマッピングする。
既存のシステムは、主に参照式理解(REC)パラダイムに従っており、フレーズごとに正確に1つのバウンディングボックスを返す。
各文を0, 1, 複数の得点領域にマッピングする一般医療句接頭辞 (GMPG) として, タスクを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:09:41 GMT)
IndiMathBench: Autoformalizing Mathematical Reasoning Problems with a Human Touch [8.8] IndiMathBenchは、数学的定理の証明を評価するために設計された人間検証ベンチマークである。
IndiMathBenchは312の形式的Lean 4定理とそれに対応する非公式な問題文を組み合わせて構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 17:40:13 GMT)
Unsupervised Machine Learning for Experimental Detection of Quantum-Many-Body Phase Transitions [8.6] 量子多体(QMB)実験の教師なし機械学習手法を提案する。
本研究は, 実験データから集合現象を明らかにし, モデル固有の事前知識を持たないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:25:47 GMT)
Graph Data Augmentation with Contrastive Learning on Covariate Distribution Shift [8.4] コントラスト学習を用いたより強力な適応不変量拡張のためのMPAIACLを提案する。
MPAIACLは、本質的な情報を活用することにより、対照的な学習を活用してベクトル表現の完全なポテンシャルを解き放つ。
MPAIACLはその堅牢な一般化と有効性を示し、他のベースラインとよく比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 03:58:55 GMT)
ELR-1000: A Community-Generated Dataset for Endangered Indic Indigenous Languages [8.1] インド東部の農村部からクラウドソースされた1060の伝統的なレシピのマルチモーダルデータセットを提示する。
これらのレシピは言語的・文化的ニュアンスに富んだものであり、デジタルリテラシーの低いコントリビュータ向けに設計されたモバイルインターフェースを用いて収集された。
我々はこれらのレシピを英語に翻訳する際のいくつかの最先端の大規模言語モデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 20:51:20 GMT)
Upper Approximation Bounds for Neural Oscillators [8.1] ニューラルネットワークアーキテクチャの容量を定量化する理論は、依然として大きな課題である。
本研究では、二階ODEと多層パーセプトロンからなるニューラル発振器について考察する。
結果は、科学と工学における神経発振器の効果的な応用のための堅牢な理論的基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 18:20:40 GMT)
Reward Auditor: Inference on Reward Modeling Suitability in Real-World Perturbed Scenarios [8.0] 本稿では,RM適合性推論に特化して設計された仮説検証フレームワークReward Auditorを紹介する。
実世界のシナリオでは、Reward AuditorはRM選好知覚の信頼性の分布を監査することにより、統計的意義と効果の大きさを定量化する。
これにより、様々な現実世界のシナリオにわたるRM脆弱性の確実性と深刻さの両方を推測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:54:12 GMT)
Logic Encryption: This Time for Real [7.9] 論理暗号(LE)に基づく新しいIP保護手法を提案する。
論理ロックの確立されたスキームとは異なり、我々の研究は論理自体を符号化して暗号化することで回路の構造と機能を曖昧にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:04:01 GMT)
LISA-3D: Lifting Language-Image Segmentation to 3D via Multi-View Consistency [7.1] テキスト駆動の3D再構成では、オープン語彙の指示を理解するマスクジェネレータが要求される。
命令追従モデルLISAを幾何学的に認識した低ランク適応層に再適合させ,凍ったSAM-3DReferorを再利用することにより,言語画像のセグメンテーションを3Dに上げる2段階のフレームワークであるLISA-3Dを提案する。
このシステムはモジュラーでデータ効率が高く、目に見えないカテゴリのゼロショット展開をサポートし、3Dコンテンツ作成のための実用的なレシピを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 18:02:14 GMT)
Beyond High-Entropy Exploration: Correctness-Aware Low-Entropy Segment-Based Advantage Shaping for Reasoning LLMs [6.9] RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、大規模言語モデルの推論能力向上のための中心的なアプローチとなっている。
低エントロピーセグメントに対してきめ細かな優位変調を行う,正当性を考慮した強化フレームワークであるLESSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:19:36 GMT)
The Outline of Deception: Physical Adversarial Attacks on Traffic Signs Using Edge Patches [6.9] 本研究は,交通標識分類のためのステルス対応逆パッチ方式TESP-Attackを提案する。
人間の視覚的注意は主に交通標識の中央領域に焦点を当てているという観察に基づいて, エッジアライメントマスクを生成するために, ケースセグメンテーションを採用している。
U-Netジェネレータは敵パッチの作成に利用され、色とテクスチャの制約によって最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 07:26:07 GMT)
Sigma: The Key for Vision-Language-Action Models toward Telepathic Alignment [6.7] この研究は、単一の時間スケール4090で動作する「シグマ」と呼ばれるVLAモデルを構築し、訓練する。
この実験ではオフラインのクローズドループリプレイを採用し、Sigmaを未修正の純粋なpi05_base_baseモデルと比較した。
その結果、Sigmaはベクター、フラグメント、トラジェクター全体のMSEが安定的に低下していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 08:37:01 GMT)
Affordance-First Decomposition for Continual Learning in Video-Language Understanding [6.5] Affordance-First Decomposition: ビデオは徐々に変化する価格トークンにマッピングされる。
軽量でクエリに制限のあるコンフリクト対応のスケジューラは、適応に集中し、必要な時にのみキャパシティを拡大する。
最先端プロトコル:51.6%の平均精度で、ドメインインクリメンタルなビデオQAを1.8%忘れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 02:04:39 GMT)
DPWMixer: Dual-Path Wavelet Mixer for Long-Term Time Series Forecasting [6.0] 長期時系列予測は計算知能において重要な課題である。
本稿では,計算効率の良いDual-PathアーキテクチャDPWMixerを提案する。
8つの公開ベンチマーク実験により,本手法は最先端のベースラインよりも一貫した改善を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 03:12:50 GMT)
Flow Matching for Tabular Data Synthesis [6.0] フローマッチングは、プライバシを保存するデータ共有のための重要なツールである。
本稿では,流れのマッチングを最先端拡散法と比較する。
フローマッチング、特にTabbyFlowは拡散ベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 02:18:04 GMT)
Quantum-Inspired Spectral Geometry for Neural Operator Equivalence and Structured Pruning [5.8] この研究は、ニューラル演算子のための量子インスパイアされた幾何学的枠組みを導入する。
我々は、Fubini-Study/Wasserstein-2距離の消滅が証明可能な機能的近接性を意味することを示す、スペクトル-機能的同値性定理を厳密に証明する。
制御されたシミュレーションは、提案したメートル法がマグニチュードとランダムなベースラインよりも優れていることを検証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:57:38 GMT)
Audio-Visual World Models: Towards Multisensory Imagination in Sight and Sound [5.6] この研究は、AVWM (Audio-Visual World Models) のための最初の公式なフレームワークを提示する。
マルチモーダル環境シミュレーションを、部分的に観察可能な決定プロセスとして定式化し、音声・視覚的観察、きめ細かいアクション、タスク報酬を提供する。
本稿では,視覚学習と聴覚学習のバランスをとる新しいモダリティ・エキスパート・アーキテクチャを用いたオーディオ・ビジュアル・コンディショナル・トランスフォーマーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 13:11:56 GMT)
The 4/$δ$ Bound: Designing Predictable LLM-Verifier Systems for Formal Method Guarantee [5.3] この研究は LLM-Verifier Convergence Theorem の開発によってギャップを埋める。
LLMと検証器の相互作用を離散時間マルコフ連鎖としてモデル化する。
われわれはこの予測を90,000件以上の治験を含む広範囲な実証キャンペーンでストレステストした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:19:09 GMT)
Evaluating Large Language Models on the 2026 Korean CSAT Mathematics Exam: Measuring Mathematical Ability in a Zero-Data-Leakage Setting [5.3] 本研究は,2026年の韓国・カレッジ・スコラスティック能力テスト(CSAT)を用いた大規模言語モデル(LLM)の数学的推論能力について,体系的に評価した。
既存のベンチマークにおけるデータ漏洩問題に対処するため、試験公開から2時間以内に46の質問(22件、24件)をすべてデジタル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:52:16 GMT)
Bayesian dynamic scheduling of multipurpose batch processes under incomplete look-ahead information [5.2] 既存の手法では、スケジューリングの地平線上で完全なルックアヘッド情報を仮定する。
既存の方法に固執することは、最適以下の長期的コストと高レベルのシステムの緊張につながる可能性がある。
本手法は,障害の確率分布からベイズネットワークを学習することに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:27:52 GMT)
Dialect Identification Using Resource-Efficient Fine-Tuning Approaches [5.0] 方言識別(DI)は、同一言語内の異なる方言を音声信号から認識するタスクである。
DIのようなタスクのための音声モデルを微調整するのは、計算コストとメモリ要求の点でコストがかかる。
近年,DI を用いたタスクのための微調整事前学習音声モデルの検討が行われている。
パラメータ効率は高いが、メモリ効率とトレーニング速度は制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:40:27 GMT)
FDRMFL:Multi-modal Federated Feature Extraction Model Based on Information Maximization and Contrastive Learning [4.5] 本研究では,マルチモーダルデータ回帰における特徴抽出問題に焦点をあてる。
実世界のシナリオでは、制限と非IIDデータ、マルチモーダル情報の効果的な抽出と融合、モデル学習における破滅的な忘れ込みへの感受性の3つの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 17:13:35 GMT)
DyLoC: A Dual-Layer Architecture for Secure and Trainable Quantum Machine Learning Under Polynomial-DLA constraint [4.3] 変分量子回路は、プライバシーとトレーニング容易性の間に重要なトレードオフに直面している。
この問題を解決するため、DyLoCを提案する。
これらの結果は、DyLoCが安全でトレーニング可能な機械学習の経路を効果的に確立することを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 02:29:13 GMT)
PIANO: Physics-informed Dual Neural Operator for Precipitation Nowcasting [4.2] 物理制約付き衛星画像を用いた降水流速計を提案し,精度と物理的整合性を改善した。
我々は、新しい物理インフォームドデュアルニューラル演算子(PIANO)構造を用いて、トレーニング中の対流拡散の基本的な方程式を適用し、PINN損失を用いた衛星画像の予測を行う。
ベースラインモデルと比較して,提案モデルでは,短期重雨(8mm/h)とともに中程度(4mm/h)降水イベント予測が顕著に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 20:17:14 GMT)
Subgroup Validity in Machine Learning for Echocardiogram Data [4.0] 本研究は,現在行われている心エコー図では,サブグループの妥当性を保証できないことを示す。
TMED-2とMIMIC-IV-ECHOの2つのデータセットのソシオデマトグラフィーレポートを改善した。
性別、人種、民族のサブグループの妥当性を示す証拠は不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:47:04 GMT)
Multi-Modal AI for Remote Patient Monitoring in Cancer Care [4.0] 遠隔患者モニタリングのためのマルチモーダルAIフレームワークを開発した。
本システムは,人口統計,ウェアラブルセンサ,日次調査,臨床イベントなど,HALO-Xプラットフォームからのマルチモーダルデータを統合する。
我々は、実世界のRPMデータの非同期性と不完全性を扱うためにマルチモーダルAIモデルを開発し、将来の有害事象の継続的なリスクを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:01:50 GMT)
Adaptive-lambda Subtracted Importance Sampled Scores in Machine Unlearning for DDPMs and VAEs [3.4] マシン・アンラーニングは、大きな生成モデルが忘れられる権利に従うために不可欠である。
本稿では、各トレーニングステップで動的に推論される潜在変数に変換する、原則付き拡張であるAdaptive-lambda SISSを提案する。
拡張MNISTベンチマークの実験では、Adaptive-lambda SISSが元の静的ラムダSISSを大幅に上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:57:49 GMT)
ASR Under the Stethoscope: Evaluating Biases in Clinical Speech Recognition across Indian Languages [3.4] 我々は,カナダ,ヒンディー語,インド英語にまたがる実世界臨床面接データに基づいて,ASRのパフォーマンスを初めて体系的に評価した。
Indic Whisper、Whisper、Sarvam、Google Speech to text、Gemma3n、Omnilingual、Vaani、Geminiといった主要なモデルを比較します。
結果は、モデルや言語間でのかなりの変動を示し、一部のシステムはインド英語で競争的に機能するが、混成言語や垂直言語では機能しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 06:37:40 GMT)
Advancing Academic Chatbots: Evaluation of Non Traditional Outputs [3.1] 本研究は、大規模言語モデルが高品質な非伝統的な学術出力を生成できるかどうかを評価することに焦点を当てる。
我々は,MetaのLLaMA 370BオープンウェイトとOpenAIのGPT 4o mini APIをベースとしたプロトタイプを実装した。
GPT 4o miniは再び最高のパフォーマンスを示したが、LLaMA 3は物語のコヒーレンスを約束していた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 17:25:23 GMT)
FC-ADL: Efficient Microservice Anomaly Detection and Localisation Through Functional Connectivity [3.0] マイクロサービスメトリクスから異常な変更を検出し、ローカライズするための、エンドツーエンドのスケーラブルなアプローチであるFC-ADLを提案する。
提案手法は,多種多様な障害シナリオを対象としたトップ検出およびローカライゼーション性能を実現することができることを示す。
提案手法は, 最先端手法と比較して, さまざまな障害シナリオにおいて, トップ検出およびローカライズ性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:29:30 GMT)
Domain-Specific Foundation Model Improves AI-Based Analysis of Neuropathology [2.9] 我々は神経変性の病態にまたがる脳組織の全スライディング画像に特化して訓練された基礎モデルであるNeuroFMを開発した。
NeuroFMは、脳疾患の診断と研究のために、より正確で信頼性の高いAIベースの分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:50:56 GMT)
FMTK: A Modular Toolkit for Composable Time Series Foundation Model Pipelines [2.7] 時系列基礎モデル(TSFM)は、分類、回帰、計算タスクにおいて強い性能を示した。
最近のパイプラインはTSFMとタスク固有のエンコーダ、デコーダ、アダプタを組み合わせてパフォーマンスを向上させる。
我々は,TSFMパイプラインの構築と微調整を行うオープンソースで軽量な実装ツールキットであるFMTKを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:14:04 GMT)
Opportunities and Challenges for Data Quality in the Era of Quantum Computing [2.2] データ品質向上のための量子コンピューティングの潜在的な利点について検討する。
株式市場データにおけるボラティリティ体制の変化を検出するための技術的実装を提案する。
データ品質タスクに量子コンピューティングを適用する際の未解決の課題と制限を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:41:26 GMT)
AltNet: Addressing the Plasticity-Stability Dilemma in Reinforcement Learning [2.1] ツインネットワークを活用することで、性能劣化を伴わずに可塑性を復元する、リセットベースのアプローチAltNetを導入する。
我々は,DeepMind Control Suiteの高次元制御タスクにおいて,これらの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:02:20 GMT)
World Model Robustness via Surprise Recognition [2.0] 我々は,世界モデルに基づく強化学習エージェントにおける雑音の影響を低減するアルゴリズムを開発した。
本手法は,ノイズの種類やレベルによって,ベースラインに対する性能を保っていることを示す。
提案手法は,基礎となるアーキテクチャが著しく異なる2つの最先端世界モデルの安定性を向上させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:25:45 GMT)
Uncertainty Quantification for Deep Regression using Contextualised Normalizing Flows [1.9] 本稿では,予測間隔と完全条件付き予測分布の両方を生成する新しい不確実性定量化手法であるMCNFを紹介する。
MCNFは、基礎となるトレーニングされた予測モデル上で動作するため、予測モデルの再トレーニングは不要である。
我々は、MCNFに基づく不確実性推定が十分に校正され、最先端の不確実性定量化手法と競合し、下流の意思決定タスクに対してよりリッチな情報を提供する実験的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:08:40 GMT)
Automating the Refinement of Reinforcement Learning Specifications [1.8] textscAutoSpecはSpectRL仕様ロジックで指定された強化学習タスクに適用できる。
論理仕様からポリシーを学習するために,textscAutoSpecを既存の強化学習アルゴリズムに統合する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:32:33 GMT)
Energy-Aware Data-Driven Model Selection in LLM-Orchestrated AI Systems [1.8] 大規模言語モデル(LLM)は意思決定のためのモデルの記述を提供する。
記述は真のモデル能力と性能特性を反映せず、最適以下のモデル選択、精度の低下、エネルギーコストの増大につながる。
意思決定に定量的なモデル性能特性を取り入れたGUIDEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:46:54 GMT)
The Silence that Speaks: Neural Estimation via Communication Gaps [1.7] CALMは、コミュニケーションスケジューリングと推定器設計の2つの課題を共同で解決する、新しい学習ベースのフレームワークである。
本研究では,CALMが推定器とスケジューラ間の暗黙的な調整を復号化して「サイレンス」の事例から情報を抽出し,推定精度を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:58:21 GMT)
Multiqubit Rydberg Gates for Quantum Error Correction [1.7] マルチキュービットRydbergゲートは、単一アドレス中性原子プラットフォームにおけるフォールトトレラント量子誤り訂正に有用である。
測定不要な量子誤り訂正プロトコルはCCZゲートを必要とし、対称および非対称な配置で配列された原子を解析する。
フロッケ符号の安定度測定に3量子ゲートを適用すると、競合する論理量子ビット性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:26:32 GMT)
Curvature-Aware Optimization of Noisy Variational Quantum Circuits via Weighted Projective Line Geometry [1.7] 重み付き射影線(WPL)によりノイズの多い単一および多ビットパラメータ空間をモデル化する変分量子回路のための微分幾何学的フレームワークを開発する。
リアルなハードウェアノイズは、物理的に解釈可能なパラメータのペア(lambda_perp,_parallel)で表現できるブロッホ球の異方性収縮を誘導することを示す。
我々は,WPL-informed quantum natural gradients (WPL-QNG) が雑音変動型量子固有解法に対して安定な最適化力学を提供し,バレンプラトーの曲率を考慮した緩和を可能にすることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 00:43:57 GMT)
Realistic Handwritten Multi-Digit Writer (MDW) Number Recognition Challenges [1.6] 分離された桁分類は、数十年にわたる機械学習研究の動機付け問題となっている。
実際の設定では、数字は複数の桁で表され、すべて同一人物によって書かれる。
本研究では,NIST桁画像の書き手に関する知識を活用し,より現実的なベンチマーク多桁文字(MDW)データセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 00:13:34 GMT)
Estimation of Kinematic Motion from Dashcam Footage [1.5] 本研究の目的は、車のような車両の実際の運動を予測するために、ダッシュカム映像の精度を検討することである。
当社のアプローチでは、車両のオンボードデータストリーム、コントローラエリアネットワーク、タイム同期ダッシュボードカメラから、真理情報を利用する。
論文のコントリビューションには、車両の速度とヨーの精度を定量化するニューラルネットワークモデルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:07:40 GMT)
MASCOT: Analyzing Malware Evolution Through A Well-Curated Source Code Dataset [1.4] 本稿では,6032検体を含む手作業によるマルウェアソースコードデータセットについて紹介する。
総合的に見て、この分析は標本とカテゴリ間の接続の強さと方向を定量化する。
詳細な見方では、個々の標本の進化の歴史を辿る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 05:26:23 GMT)
Integrating Causal Foundation Model in Prescriptive Maintenance Framework for Optimizing Production Line OEE [1.4] 製造業における規範的メンテナンスへの移行は、予測モデルへの依存によって決定的に制約される。
本稿では,このギャップを埋めるための因果機械学習に基づくモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:33:30 GMT)
Limitations of Using Identical Distributions for Training and Testing When Learning Boolean Functions [1.4] トレーニング分布がテスト分布と同一であるのは必ずしも最適ではないことを示す。
また、対象関数に一定の規則性が課される場合、一様分布の場合、標準結論が回復されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:06:07 GMT)
CAR-Net: A Cascade Refinement Network for Rotational Motion Deblurring under Angle Information Uncertainty [1.2] 本稿では, 回転運動のぼかしを受ける画像の劣化を解消する, CAR-net (CAscade Refinement Network) と呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
我々のアーキテクチャは、回転運動のぼかし角のノイズ情報のみを利用できる半盲のシナリオに特化して設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 02:36:12 GMT)
SEA: Spectral Edge Attacks on Graph Neural Networks [1.1] 本稿では,スペクトルロバスト性評価を利用して摂動を誘導する新たな攻撃群を提案する。
i)最もスペクトル的に堅牢なエッジを除去するSpade-guided deletion攻撃と,(ii)脆弱なスペクトル空間において最大不整合なノード間のエッジを挿入するSpade-guided addition攻撃である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 01:40:15 GMT)
Supporting Productivity Skill Development in College Students through Social Robot Coaching: A Proof-of-Concept [0.9] 本稿では,社会支援ロボット(SAR)を教育コーチとして概念実証する。
SARは、時間管理とタスク優先順位付けについて6つの異なる教訓を提供している。
また、リフレクションと自己認識を促進するために、パーソナライズされた生産性の洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:08:02 GMT)
Using physics-inspired Singular Learning Theory to understand grokking & other phase transitions in modern neural networks [0.9] 本研究では,解釈可能性と相転移に関連する玩具設定における特異学習理論(SLT)について検討する。
本稿では、ニューラルネットワークの相転移を理解する上でのSLTの多くのメリットを概説し、この分野にオープンな研究課題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 01:39:27 GMT)
Fine-tuning of lightweight large language models for sentiment classification on heterogeneous financial textual data [0.9] 財務データセットから感情理解を一般化する軽量なオープンソースの大言語モデル(LLM)について検討する。
LLM、特にQwen3 8BとLlama3 8Bは、利用可能なトレーニングデータのわずか5%を使用しても、ほとんどのシナリオで最高のパフォーマンスを発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:58:22 GMT)
Preventing Model Collapse via Contraction-Conditioned Neural Filters [0.8] 提案手法は,非バイアス推定フレームワークにおけるサンプルサイズ増加への依存を完全に排除する。
我々は、フィルタが収縮条件を積極的に学習できるように、特殊なニューラルネットワークアーキテクチャと損失関数を開発する。
実験の結果,ニューラルネットワークフィルタは収縮条件を効果的に学習し,一定のサンプルサイズ設定下でのモデル崩壊を防止することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 06:48:21 GMT)
Weighted Projective Line ZX Calculus: Quantized Orbifold Geometry for Quantum Compilation [0.8] 本稿では,量子化オービフォールド位相とその図式意味論に基づく量子回路コンパイルのための統一的なフレームワークを開発する。
これらの効果は、重み付き射影直線 $mathbbP(a,b)$ 上の自然な記述を持ち、そのオービフォールド点が離散位相格子を符号化することを示す。
WPL-ZX計算は標準のZX形式の拡張であり、各クモは重み-位相-巻くトリプル$(a,,k)$を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 00:56:39 GMT)
An Approach to Variable Clustering: K-means in Transposed Data and its Relationship with Principal Component Analysis [0.8] 主成分分析とK-平均は多変量解析の基本的な技術である。
そこで本研究では,K平均値を用いて得られた変数のクラスタ間の関係を解析する手法を提案する。
次に、各変数クラスタの主成分へのコントリビューションを、変数のロードに基づいて定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:53:07 GMT)
CodeDistiller: Automatically Generating Code Libraries for Scientific Coding Agents [0.7] 自動科学発見(ASD)システムは、コードベースの実験を自動生成し、実行するのに役立つ。
現在のシステムは、少数の手作業による実験例を変異させるか、パラメトリック知識からのみ操作する。
CodeDistillerは、科学的なGithubリポジトリの大量のコレクションを、実際に動作するドメイン固有のコード例の検証済みのライブラリに自動的に蒸留するシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:19:10 GMT)
Provenance-Driven Reliable Semantic Medical Image Vector Reconstruction via Lightweight Blockchain-Verified Latent Fingerprints [0.6] 現実世界のデータは汚職、騒音、潜在的な改ざんに悩まされ、AI支援解釈の信頼性に挑戦する。
ハイレベルな潜伏埋め込みとハイブリッドなU-Netアーキテクチャを統合する意味認識型医用画像再構成フレームワークを提案する。
我々のソリューションは、医療画像のための信頼性の高いAIを進化させ、医療環境における診断信頼性と規制コンプライアンスの両面を強化します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 17:48:55 GMT)
Testing the Machine Consciousness Hypothesis [0.6] 機械意識仮説(英: Machine Consciousness hypothesis)は、意識は計算システムの基質のない機能特性である。
分散学習システムから集合的自己モデルがどのように出現するかを研究することで,このアイデアをシリコで研究する研究プログラムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:05:48 GMT)
Hesperus is Phosphorus: Mapping Threat Actor Naming Taxonomies at Scale [0.6] 本稿では,主要なサイバー脅威インテリジェンス(CTI)ベンダー間でのTreat Actor(TA)命名規則の不整合の問題について検討する。
現在の分散型でプロプライエタリな命名法は、研究者にとって混乱と重大な障害を生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:06:12 GMT)
Geometric Optimization on Lie Groups: A Lie-Theoretic Explanation of Barren Plateau Mitigation for Variational Quantum Algorithms [0.6] トレーニング中にニューラルネットワークが生成するパラメータがどのように進化するかを記述する幾何学的視点を導入する。
解析の結果、これらのパラメータは、不整地の原因となる訓練の平坦な領域を避けるために、滑らかで効率的な経路を辿っていることがわかった。
これは、最近のニューラルネットワーク支援量子学習法で観測されたトレーニング性の改善に関する計算的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:02:48 GMT)
MoB: Mixture of Bidders [0.5] 分散経済メカニズムとして専門家のルーティングを再認識する新しいフレームワークであるMixture of Bidders(MoB)を紹介する。
MoBは学習したゲーティングネットワークをVickrey-Clarke-Grovesオークションに置き換える。
Split-MNISTベンチマークでは、MoBの平均精度は88.77%で、Gated MoEは19.54%、モノリシックEWCは27.96%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:20:06 GMT)
Look, Recite, Then Answer: Enhancing VLM Performance via Self-Generated Knowledge Hints [0.5] 「Look, Recite, Then Answer」は、視覚言語モデルを強化するパラメータ効率のよいフレームワークである。
AgroBenchでは,Qwen-VL上での雑草同定精度を23.6%向上し,検索オーバーヘッドを伴わずにGPT-4oを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 13:04:43 GMT)
ForamDeepSlice: A High-Accuracy Deep Learning Framework for Foraminifera Species Classification from 2D Micro-CT Slices [0.5] 本研究は,12種のフォアミニフェラの自動分類のための総合的な深層学習パイプラインを提案する。
我々は,27種にわたる97個のマイクロCTスキャン標本からなる科学的に厳密なデータセットをキュレートした。
検体レベルでのデータ分割を行い、109,617個の高品質な2Dスライスを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:30:16 GMT)
Super-Extensive Charging Power in the Absence of Global Operations [0.5] 超過大な電力スケーリングは、相互作用エネルギー分布がますます一様になるときにのみ可能であることを示す。
本研究は,直接チャージプロトコルにおける量子優位性に必要な資源として,gの集約性を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 08:56:14 GMT)
Forecasting India's Demographic Transition Under Fertility Policy Scenarios Using hybrid LSTM-PINN Model [0.4] 政策対応の肥大度関数を物理情報ニューラルネットワーク(PINN)に統合するハイブリッド・モデリング・フレームワークを提案する。
このモデルは、2024年から2054年までのインドの年齢構成の人口に対して、3つの妊婦政策シナリオで適用される。
その結果, 出生率政策は, 将来の年齢分布, 依存率, 労働力規模を著しく変化させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 07:16:47 GMT)
Sign Language Recognition using Bidirectional Reservoir Computing [0.2] 本稿では,MediaPipeとESNに基づく双方向貯水池アーキテクチャを用いた効率的な手話認識システムを提案する。
MediaPipeは手関節座標を抽出し、ESNベースのBRCアーキテクチャの入力として機能する。
BRCはこれらの機能を前方と後方の両方で処理し、時間的依存関係を効率的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 08:25:27 GMT)
Prevalence, Devices Used, Reasons for Use, Trust, Barriers, and Challenges in Utilizing Generative AI among Tertiary Students [0.1] 本研究では,フィリピンの大学生における生成AI利用状況について検討した。
学生は金銭的制約のためにスマートフォンで無料のAIツールを使用しました。
半数弱はAIに自信を感じ、その正確さについて様々な感情を表現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:43:41 GMT)
Building Trustworthy AI for Materials Discovery: From Autonomous Laboratories to Z-scores [0.1] AIを使用する上で重要な課題は、人間の科学者がモデルの有効性と信頼性を信頼することである。
報告された機械学習手法が一般化可能か、解釈可能か、公正か、透明か、説明可能か、堅牢か、安定かを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:02:00 GMT)
Benchmarking Automatic Speech Recognition Models for African Languages [0.1] 13のアフリカ言語で4つの最先端のASRモデルをベンチマークする。
異なる条件下でモデルが異なる振る舞いをする理由について、新たな洞察を提供する。
本研究は、表現不足言語のためのASRシステムの設計に関する実践的および洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 10:21:19 GMT)
Stronger is not better: Better Augmentations in Contrastive Learning for Medical Image Segmentation [0.1] 本稿では、自己教師型コントラスト学習における性能向上の最も重要な要素である強データ拡張を評価する。
既存のデータ拡張では,医用画像のセマンティックセグメンテーションの性能が必ずしも向上しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:42:49 GMT)
When Safety Blocks Sense: Measuring Semantic Confusion in LLM Refusals [0.1] 現在の評価では、主に虚偽の拒絶やコンプライアンスなどのグローバルレートを報告している。
このようなローカル不整合をキャプチャする障害モードである"セマンティック・混乱"を導入する。
トークンレベルでは,コンフュージョン指数,コンフュージョンレート,コンフュージョン深さという3つのモデルに依存しない指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:11:45 GMT)
Zero-Training Temporal Drift Detection for Transformer Sentiment Models: A Comprehensive Analysis on Authentic Social Media Streams [0.0] 本稿では,主要な実世界のイベントから得られたソーシャルメディアデータに基づいて,トランスフォーマーに基づく感情モデルの総合的ゼロトレーニング時流解析を行う。
イベント駆動の期間において,精度低下を伴うモデル不安定性が23.4%に達することを示す。
このゼロトレーニング手法は、リアルタイムの感情監視システムの即時展開を可能にし、動的コンテンツ期間中のトランスフォーマーモデルの振る舞いに関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 13:08:59 GMT)
Weakly Supervised Continuous Micro-Expression Intensity Estimation Using Temporal Deep Neural Network [0.0] 弱い時間ラベルのみを用いた連続的マイクロ圧縮強度推定のための統一的なフレームワークを提案する。
単純な三角形の先行は、スパース時間的ランドマークを密度の高い擬似強度軌跡に変換する。
SAMMとCASME IIの実験は擬似強度軌道と強い時間的一致を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 23:47:47 GMT)
Variational quantum algorithm for anion exchange across electrolyzer membrane [0.0] 空間依存拡散定数$D(x)$で一次元拡散問題を解く変分量子アルゴリズムを提案する。
この問題はアルカリ電解質中の多層膜をまたぐ水酸化物イオンの交換に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:26:31 GMT)
Upcycled and Merged MoE Reward Model for Mitigating Reward Hacking [0.0] 本稿では,RLHF報酬モデルのロバスト性および効率性を向上させるために,MoE報酬モデルとアップサイクルとマージする手法を提案する。
我々の研究は、RLHF報酬モデルのロバスト性および効率性を改善するために、MoE構造をアップサイクルとマージする可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 04:36:37 GMT)
Trust, Usefulness, and Dependency on AI in Programming: A Hierarchical Clustering Approach [0.0] 本研究はフィリピンのパンパンガで508人のプログラミング学生を対象に,階層的クラスタリングを用いてその知覚を分析した。
学生はAIツールの利点を認めたが、インフラの制限と露出不足のため依存度は低かった。
この研究は、AIの教育効果を最大化するために、インフラ開発、トレーニングプログラム、カリキュラム統合のようなターゲットとなる介入が必要であることを推奨している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:55:37 GMT)
Thermalization Rate of Light in Weakly Coupled Molecular Systems [0.0] 分子膜の発光および吸収スペクトルは低周波分子振動の影響を受ける。
光と物質の弱い結合状態における光の熱化速度に対する低周波分子振動の寄与を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:22:10 GMT)
The Spectral Dimension of NTKs is Constant: A Theory of Implicit Regularization, Finite-Width Stability, and Scalable Estimation [0.0] 定数極限法則 $lim_ntoinfty mathbbE[r_texteff(K_n)] = mathbbE[k(x, x)]2 を証明する。
有限幅 NTK が作用素ノルムにおいて $O_p(m-1/2)$ でずれるなら、$r_texteff$ は $O_p(m-1/2)$ で変化する。
ランダムを用いたスケーラブルな推定器を設計する
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:14:21 GMT)
The AI Attribution Paradox: Transparency as Social Strategy in Open-Source Software Development [0.0] 私たちは、2023-2025の7,393リポジトリにまたがる14,300のGitHubコミットを分析します。
我々は8つの主要なAIツールの属性戦略とコミュニティ対応を調査した。
開発者はコミュニティの精査を管理することで、AI支援の認知と戦略的にバランスをとることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:30:55 GMT)
Text Mining Analysis of Symptom Patterns in Medical Chatbot Conversations [0.0] デジタルヘルスシステムは、患者の症状をどう解釈し、どのように表現するかをよりよく理解する必要がある。
本研究は、医学における症状記述の発生を分析するために、いくつかの異なる自然言語処理手法を用いている。
発見は、臨床的に関連のあるトピックのコヒーレントな構造、クラスタリング凝集度の適度なレベル、発熱性頭痛や発疹などの症状の関連性に関するいくつかの高い信頼率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 07:40:02 GMT)
Teachers' Perspectives on the Use of AI Detection Tools: Insights from Ridge Regression Analysis [0.0] 本研究では,フィリピンの213人の教師が,学術的環境におけるAI検出ツールに対する認識について検討した。
これらのツールに対する教師の信頼、関心、意思決定に影響を与える要因に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:08:00 GMT)
Spectral form factor and power spectrum for trapped rotating interacting bosons: An exact diagonalization study [0.0] 本研究では,高調波トラップを用いた外部衝撃音に対するスペクトル形状係数とパワースペクトルの正確な対角化実験を行った。
我々の焦点は、量子化された渦の形成と強い相互作用の結果、凝縮物の枯渇から生じるスペクトル相関に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 10:31:29 GMT)
Sleep Apnea Detection on a Wireless Multimodal Wearable Device Without Oxygen Flow Using a Mamba-based Deep Learning Approach [0.0] 本稿では,ANNE Oneの信号に基づく睡眠障害呼吸の診断および事象レベル評価のための,マンバに基づく深層学習モデルを提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 17:21:44 GMT)
Semantic Superiority vs. Forensic Efficiency: A Comparative Analysis of Deep Learning and Psycholinguistics for Business Email Compromise Detection [0.0] ビジネスメール妥協(Business Email Compromise, BEC)は、組織階層を操作する高度な社会工学的脅威である。
本稿では、法医学的心理学的ストリーム(CatBoost)とセマンティックストリーム(DistilBERT)の2つの検出パラダイムを対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:54:18 GMT)
Robust Probabilistic Load Forecasting for a Single Household: A Comparative Study from SARIMA to Transformers on the REFIT Dataset [0.0] 本稿では,揮発性REFIT家庭データセットを用いた課題に取り組む。
まず、季節計算法を選択するための厳密な比較実験を行うことで、この問題に対処する。
そして、古典的なベースラインから機械学習へと進化するモデル階層を体系的に評価する。
我々の研究結果によると、古典的なモデルはデータの非線形でシステマティックな振る舞いを捉えるのに失敗している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 12:05:18 GMT)
Quantum ramp secret sharing from Haar scrambling [0.0] 量子情報スクランブル(quantum information scrambling)は、カオス量子多体ベンチマークシステムの力学を研究する強力なツールである。
ハールスクランブル(Haar scrambling)と量子秘密共有(Quantum Secret sharing)という2つのプロトコルは、確かに等価であることを示す。
我々は、分散量子ネットワークのセキュリティへの影響から、ノイズ中間スケール量子(NISQ)時代の暗号まで、潜在的な応用を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 16:40:25 GMT)
Quantum magnetic imaging of current density in lithium-ion batteries [0.0] 本稿では,光ポンピング磁力計(OPM)を用いて内部力学をリアルタイムに可視化する感度量子磁気計測法を提案する。
測定結果は超伝導量子干渉デバイス(SQUID)磁気メトリーとベンチマークされ、3次元有限要素シミュレーションで検証される。
この研究は、電池電流密度のOPMベースの磁気イメージングを、細胞開発、製造品質保証、二次寿命評価に潜在的に影響を与える強力な診断ツールとして確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:32:34 GMT)
Quantum Entanglement Control in Two-Spin-1/2 NMR Systems Through Magnetic Fields and Temperature [0.0] エンタングルメントが温度と磁場強度にどのように依存するかを示す。
ゼロ温度では、システムは量子臨界点を示し、エンタングルメントの測定において非解析的な振る舞いを特徴とする。
これらの発見は、量子化NMR、低温分光法、新興量子技術など、量子特性の熱制御に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 20:04:42 GMT)
Projection-Free CNN Pruning via Frank-Wolfe with Momentum: Sparser Models with Less Pretraining [0.0] ロータリー・チケット仮説」は、比較的よく機能する大規模事前学習ネットワーク内に小さなサブネットワークが存在することを示唆している。
我々は、MNISTで訓練されたCNN上で、単純な等級ベースプルーニング、フランク・ウルフスタイルプルーニングスキーム、および運動量を持つFW法を比較した。
運動量を持つFWは、元の高密度モデルよりもスペーサーであり、より正確であるプルーニングネットワークを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 23:48:53 GMT)
Prediction-space knowledge markets for communication-efficient federated learning on multimedia tasks [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、分散マルチメディアデータによる協調トレーニングを可能にする。
FLの予測空間知識取引市場であるKTA v2を提案する。
FEMNIST、CIFAR-10、AG Newsの実験では、KTA v2はローカルのみのベースラインと強力なパラメータベースの手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:24:19 GMT)
Photons in a Spherical Cavity [0.0] 球状空洞における光子モードの象徴的問題は文献で論じられている。
文献『Heitler,Davydov_Quantum Mechanics』の扱いとは対照的に、球内の光子の許容周波数は2つの異なる条件で与えられる。
これらの球面モードに基づき,両部光子の絡み合いについて検討し,40種類の絡み合い状態が存在することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:23:15 GMT)
Particle creation, adiabaticity, and irreversibility in the TDHO [0.0] 粒子生成, 断熱性, 不可逆性の関係を3つの異なる表現の観点から検討した。
周波数の関数値とTDHOの進化全体に対して有効な分析結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 10:01:47 GMT)
Parameter Reduction Improves Vision Transformers: A Comparative Study of Sharing and Width Reduction [0.0] 我々は、ImageNet-1K上で、ViT-B/16に適用した2つの簡易還元戦略について検討した。
その結果,パラメータ共有や幅の縮小といったアーキテクチャ上の制約が,帰納的バイアスとして有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 20:04:30 GMT)
Orchestrating Rewards in the Era of Intelligence-Driven Commerce [0.0] 労働組合の忠誠プログラムはクロスブランドの相互運用性を実現するために現れたが、ネットワーク経済に根ざした理論的優位性にもかかわらず、10年以内に約60%は失敗に終わった。
本稿では,運用上の欠陥ではなく,集中型オペレータモデルにおける基本的なアーキテクチャ上の制約から,連立の失敗が引き起こされることを示す。
ブランドは、信頼できない交換機構を通じて、ブランド間の相互運用性を実現しつつ、プログラムの主権的な制御を維持できるハイブリッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 05:24:18 GMT)
Optimized spectral and interferometric techniques for the certification of ETPA [0.0] ETPA(Entangled Two-Photon absorption)は、この文献において永続的な論争を巻き起こしている。
本研究は、ETPAコントリビューションをスペクトルシグネチャを通じて分離する重要な戦略を導入する。
標準RhB染料を用いたETPA検出限界に対処する予備実験を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:24:15 GMT)
Optimal Control of thermally noisy quantum gates in a multilevel system [0.0] マルコフ雑音下での高忠実度量子ゲートの設計と安定化に最適制御理論を適用する。
我々は,OCTが高忠実度ゲート性能を維持しつつ,目標冷却や暖房などのエントロピー修正プロセスを実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 08:36:57 GMT)
Observation of individual vortex penetration in a coplanar superconducting resonator [0.0] 超伝導マイクロ波共振器における個々のアブリコソフ渦の検出と制御を実証する。
以上の結果から,アブリコソフ渦をマイクロ波で解析・操作する方法が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:04:06 GMT)
OGD4All: A Framework for Accessible Interaction with Geospatial Open Government Data Based on Large Language Models [0.0] 我々は,Large Language Models(LLMs)に基づく透明で監査可能な,再現可能なフレームワークであるOGD4Allを提案する。
このシステムは、セマンティックデータ検索、反復コード生成のためのエージェント推論、検証可能なマルチモーダル出力を生成するセキュアなサンドボックス実行を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:41:20 GMT)
Nonclassicality Analysis and Entanglement Witnessing in Spin-$1/2$ NMR Systems [0.0] 外部磁場下での熱平衡における2スピン=1/2$NMR系の量子特性と非古典的性質について検討した。
量子要素の閉形式解析式を導出し、温度と磁場の強さにどのように依存するかを示す。
ゼロ温度では、コヒーレンス測定における非解析的挙動と混合度の急激なピークを特徴とする量子臨界点が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:54:34 GMT)
New Identity for Cayley's First Hyperdeterminant with Applications to Symmetric Tensors and Entanglement [0.0] 本稿では、ケイリーの最初の超行列式をレヴィ・チヴィタ記号で計算する新しい公式を示す。
この式は、その順序に関して対称超行列の超行列式を計算するのに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 18:45:53 GMT)
Neural Variable Name Repair: Learning to Rename Identifiers for Readability [0.0] 変数名の修復には,ローカルあるいはパラメータ名のすべての発生をプレースホルダに置き換える,実際のC++関数が与えられる。
関数をTree-sitterでパースすることで、BigCodeのThe StackのC++部分から自動的にこのタスクを実行します。
そこで我々は,Top-5 と組込み型部分類似度スコア (0-100) を用いて,近似同義語や形式変種に対する評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 23:37:46 GMT)
Model of human cognition [0.0] 本稿では,機能的に堅牢で生物学的に妥当なシステムにおいて,知能の出現のための神経理論的枠組みを提案する。
このモデルは、意思決定や問題解決のような認知プロセスの理論的な洞察と、説明可能な汎用可能な人工知能を作成するための計算学的に効率的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 00:57:32 GMT)
Mitigating Hallucinations in Zero-Shot Scientific Summarisation: A Pilot Study [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、文脈の不整合幻覚を生成する。
本研究は,ゼロショットの科学的要約タスクにおいて,迅速な工学手法が文脈の不整合を軽減することができるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:19:41 GMT)
MicroProbe: Efficient Reliability Assessment for Foundation Models with Minimal Data [0.0] マイクロプローブは、戦略的に選択された100個のプローブ例のみを用いて、総合的な信頼性評価を行う。
マイクロプローブは, ランダムサンプリングベースラインに比べて23.5%高い信頼性を示す。
マイクロプローブは、信頼性評価を99.9%の統計力で完了し、評価コストの90%を削減し、従来の方法カバレッジの95%を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 13:01:57 GMT)
Light-Weight Benchmarks Reveal the Hidden Hardware Cost of Zero-Shot Tabular Foundation Models [0.0] テスト精度を,4つの公開データセット上でのウォールクロックレイテンシ,ピークCPURAM,ピークGPUVRAMとともに報告する。
2つのオープンFM(TabPFN-1.0とTabICL-base)を1つのNVIDIA T4 GPU上で調整されたXGBoost、LightGBM、ランダムフォレストベースラインと比較する。
ツリーアンサンブルは、0 VRAMを使用して、0.40 s = 150 MB RAMでフルテストバッチを完了しながら、3つのデータセットでFM精度を同等または超過する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 13:17:08 GMT)
Information conservation relations for weak measurement and its reversal [0.0] 記録中の各結果に当てはまる正確な保存型情報関係を導出する。
これらの結果は、監視されたオープン量子力学における情報フローの統一的で結果解決された説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 05:52:10 GMT)
Generalized Deutsch-Jozsa Algorithm for Applications in Data Classification, Logistic Regression, and Quantum Key Distribution [0.0] 本稿では,未知のブール関数のグローバル型(定数あるいは平衡)と関数の明示的な出力値の両方を決定する量子アルゴリズムを提案する。
これにより、最小限のクエリでよりリッチな関数のキャラクタリゼーションが実現され、実用的な量子的優位性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 03:53:27 GMT)
From Promise to Practice: Benchmarking Quantum Chemistry on Quantum Hardware [0.0] W4-11熱化学データセットに基づく電子構造に対するサンプルベース量子対角化法(SQD)の体系的評価を行う。
これは、デジタル量子デバイス上での量子ハイブリッドアルゴリズムの精度と精度を評価する最大の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 18:17:55 GMT)
Fragmentation is Efficiently Learnable by Quantum Neural Networks [0.0] ヒルベルト空間の断片化 (Hilbert space fragmentation) は、量子系のヒルベルト空間を指数的に多くのクリロフ部分空間に動的に分離する現象である。
この変換は、量子ニューラルネットワークを用いたトレーニングデータの集合から勾配降下によって効率的に学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 06:04:58 GMT)
Foundation Priors [0.0] 合成データは、モデルの学習パターンとユーザの主観的事前、期待、バイアスの両方を反映する。
本稿では, 合成データと関連する基礎が, 標準統計・計量学にどのように組み入れられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 22:09:37 GMT)
Formulations of Quantum Thermodynamics and Applications in Open Systems [0.0] 我々は、エントロピーとエルゴトロピーに基づく2つの主要なアプローチを用いて、量子熱力学を記述する異なる方法を探究する。
この論文では、熱力学関数における単調性の分解を通じて非マルコフ性を定量化する一般化されたアプローチを導入する。
我々は,エルゴトロピーの凍結や急死などの現象を同定し,エルゴトロピーの変化と環境が引き起こす作業との関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:00:38 GMT)
FastPOS: Language-Agnostic Scalable POS Tagging Framework Low-Resource Use Case [0.0] このフレームワークは、バングラとヒンディーのPOSカテゴリ全体で96.85パーセントと97%のトークンレベルの精度を実現している。
モジュラーおよびオープンソース設計は、モデル設計とチューニングオーバーヘッドを低減しつつ、言語間の迅速な適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 05:48:12 GMT)
Exact quantum dynamics of Fermi--Hubbard systems using the Gaussian phase-space representation with diffusion gauges [0.0] ガウス位相空間表現を用いて、1D, 2D, 3D系における相互作用するフェルミオンのリアルタイムダイナミクスを解く。
表現のゲージを調整することにより、スパイクを遅らせ、実用的なシミュレーション時間を延長することができる。
新しい手法は、非常に長い実用的なシミュレーション時間を実現し、より大規模なシステムに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 17:16:51 GMT)
Estimating the Effective Rank of Vision Transformers via Low-Rank Factorization [0.0] 学習された表現をモデルの全容量の低ランク部分空間への射影として扱うことにより、モデルの本質的な次元を推定する。
我々は、フルランクの教師を訓練し、その重みを複数のランクで分解し、各因子化した学生を蒸留により訓練し、ランクの関数として性能を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:07:45 GMT)
DeformAr: Rethinking NER Evaluation through Component Analysis and Visual Analytics [0.0] 本稿では,アラビア語と英語のNERシステム間の性能差を調査・説明するためのフレームワークであるDeformArを紹介する。
DeformArはアラビア語固有の最初のコンポーネントベースの解釈ツールであり、アンダーリソース言語でモデル解析を進める上で重要なリソースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 15:39:28 GMT)
Deep Learning-Based Computer Vision Models for Early Cancer Detection Using Multimodal Medical Imaging and Radiogenomic Integration Frameworks [0.0] がんの早期発見は現代医療における最も重要な課題の1つだ。
近年の人工知能の進歩、特にディープラーニングは、医療画像解析の変革的な進歩を可能にしている。
深層学習に基づくコンピュータビジョンモデルは、マルチモーダルイメージングデータから複雑な空間的、形態的、時間的パターンを自動的に抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 03:28:48 GMT)
Deep Learning for Modeling and Dispatching Hybrid Wind Farm Power Generation [0.0] 総合的なエネルギー貯蔵を行う風力発電所(ハイブリッド風力発電所)は、運用戦略に従ってエネルギーを蓄え、グリッドに送電することができる。
本研究では,個別の風力発電に適したLSTMベースのディスパッチ戦略であるCOVE-NNと,RMSEを9.5%削減した発電モデリングフレームワークの2つのディープラーニングフレームワークを開発する。
これらのモデルは、より堅牢でデータ駆動型のディスパッチ戦略と、他の再生可能エネルギーシステムへの潜在的な拡張の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 04:47:00 GMT)
City-Conditioned Memory for Multi-City Traffic and Mobility Forecasting [0.0] CityCondは、既存の時間的バックボーンを拡張する軽量なシティコンディショニングメモリ層である。
CityMemは完全なデータ設定でエラーを約3分の1削減する。
SINDでは、簡易な都市IDコンディショニングにより低データLSTM性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:43:34 GMT)
ChatGPT-5 in Secondary Education: A Mixed-Methods Analysis of Student Attitudes, AI Anxiety, and Hallucination-Aware Use [0.0] テクノロジー」講座の8時間介入におけるChatGPT-5の活用
学生は情報探索、CV生成、文書とビデオの要約、画像生成、クイズ生成、年齢に応じた説明などに従事した。
幻覚に遭遇した後、多くの学生は、既に知識を持っている領域にAIの使用を制限すると報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:28:48 GMT)
Chain of Unit-Physics: A Primitive-Centric Approach to Scientific Code Synthesis [0.0] 第一原理(またはプリミティブ)中心のマルチエージェントシステムで、人間の知識をコード生成を明示的に制約する単体物理学テストとしてコード化します。
データセットやモデルが進化するにつれて、ゼロショットコードの精度は向上するが、しかしながら、単位-物理フレームワークの連鎖は、科学的なコードの基本となる第一原理の分析を埋め込むことによってさらに進んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 18:16:50 GMT)
Braided QM and Majorana qubits at third root of unity: a color Heisenberg-Lie (super)algebra framework [0.0] 色 Heisenberg-Lie (super)algebras をアーベル群 $Z_32$ で分解する。
関連した多粒子量子パラオシレータの特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 09:37:15 GMT)
Boosting Gaussian Boson Sampling using Optical Parametric Amplification Networks [0.0] 干渉計ネットワークに配置された光パラメトリック増幅器に基づく非線形フォトニックアーキテクチャを提案する。
我々は,OPAゲインとネットワーク深度の両方で無損失限界において,絡み合いが線形に大きくなることを数値的に示す。
以上の結果から,OPAをブーストしたGBSは雑音環境下での計算硬度を保っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 06:13:58 GMT)
Associative Syntax and Maximal Repetitions reveal context-dependent complexity in fruit bat communication [0.0] 本研究では, 果実バス発声の離散性, 構文, 時間構造を推定するための教師なし手法を提案する。
コミュニケーションパターンの複雑さを行動コンテキストと関連づけて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 19:01:59 GMT)
Assessing model error in counterfactual worlds [0.0] 予測と観測の違いは、シナリオ偏差とモデル誤校正の2つの源泉から生じると我々は主張する。
ここでは、この誤差を推定するための3つのアプローチを提示、対比し、シミュレーション実験においてそれぞれの利点と限界を実証する。
本稿では, シナリオ予測を評価可能なものにするために必要となるシナリオ設計の構成要素について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:08:43 GMT)
An Imbalance-Robust Evaluation Framework for Extreme Risk Forecasts [0.0] イベントの頻度が低下するにつれて標準メトリクスが崩壊するため、レアイベント予測を評価することは難しい。
イベント確率がゼロに近づくと、最適なしきい値が厳密に内部に残るレアイベント安定(RES)メトリクスのファミリーを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 14:47:55 GMT)
Agentic Persona Control and Task State Tracking for Realistic User Simulation in Interactive Scenarios [0.0] 対話型シナリオにおける現実的で説明可能なユーザシミュレーションのための,新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。
我々は、目標志向の会話において、人間の認知過程を反映するペルソナ制御とタスク状態追跡を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 20:25:56 GMT)
Accelerating Bangla NLP Tasks with Automatic Mixed Precision: Resource-Efficient Training Preserving Model Efficacy [0.0] モデル性能を犠牲にすることなく、計算効率を向上させる手段として、自動混合精度訓練(AMP)について検討する。
我々は、感情分析、名前付きエンティティ認識、エラー分類、質問応答の4つの標準Bangla NLPタスクでAMPを評価した。
その結果、AMPはトレーニングを44.5%加速し、メモリ消費を17.6%削減し、F-1スコアは全精度ベースラインの99.7%以内を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 10:34:08 GMT)
ARCADIA: Scalable Causal Discovery for Corporate Bankruptcy Analysis Using Agentic AI [0.0] ARCADIAは、大言語モデル推論と統計的診断を統合し、有効な因果構造を構築する。
従来のアルゴリズムとは異なり、ARCADIAは制約誘導のプロンプトと因果正当性フィードバックを通じて、候補DAGを反復的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 11:21:29 GMT)
A Hybrid Deep Learning and Anomaly Detection Framework for Real-Time Malicious URL Classification [0.0] 悪意のあるURLはフィッシング、マルウェア、サイバー脅威の主要なベクターである。
本研究では,TextttHashingHashizer n-gram解析,SMOTEバランシング,分離フォレスト異常フィルタリング,およびリアルタイムURL分類のための軽量ニューラルネットワーク分類器を組み合わせたディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 21:25:14 GMT)
A Benchmark of Causal vs Correlation AI for Predictive Maintenance [0.0] 本研究では,1万台のCNCマシンを用いて,ベースライン統計手法から公式因果推論手法まで,8つの予測モデルを評価する。
公式因果推論モデル(L5)は、年間116万USD(70.2%の削減)のコスト削減を達成し、相関ベースの決定木モデル(L3)を年間約80,000USDで上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Nov 2025 23:59:37 GMT)