Tuning-free Visual Effect Transfer across Videos [91.9] RefVFXは、参照ビデオからターゲットビデオや画像への複雑な時間効果をフィードフォワード形式で転送するフレームワークである。
本稿では,三重項の大規模データセットについて紹介する。各三重項は参照効果ビデオ,入力画像又はビデオ,転送効果を表す対応する出力ビデオから構成される。
実験結果から、RefVFXは視覚的に一貫した時間的コヒーレントな編集を生成し、目に見えない効果カテゴリにまたがって一般化し、量的指標と人的嗜好の両方において、プロンプトのみのベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:59:32 GMT)
More Images, More Problems? A Controlled Analysis of VLM Failure Modes [80.6] 大規模視覚言語モデル (LVLM) は目覚ましい能力を示しているが、複数の画像に対する理解と推論の能力は未解明のままである。
LVLMのマルチイメージ能力を厳格に評価する新しいベンチマークMIMICを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:45:13 GMT)
Reward Modeling from Natural Language Human Feedback [77.8] RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable reward)は、GAM(Generative Reward Models)のトレーニングにおいて、プライオリティデータに対する強化学習が主流となっている。
本稿では,このような二項分類タスクにより,音質批判を伴わない正しい結果の推測が可能であることを実証する。
本稿では、自然言語フィードバックを利用してプロセス報酬信号を得る自然言語ヒューマンフィードバック(RM-NLHF)からのリワードモデリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:23:43 GMT)
MI-PRUN: Optimize Large Language Model Pruning via Mutual Information [73.7] 大規模言語モデルのための相互情報に基づくプルーニング手法MI-PRUNを提案する。
隠れ状態の遷移を評価することによって、相互情報を利用して冗長なブロックを識別する。
また,ブロックの組み合わせを反復的に更新し,グローバルな最適解を実現するFast-Block-Selectアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:06:01 GMT)
MegaFlow: Large-Scale Distributed Orchestration System for the Agentic Era [72.8] MegaFlowは、エージェント環境ワークロードの効率的なスケジューリング、リソース割り当て、きめ細かいタスク管理を可能にする、大規模な分散オーケストレーションシステムである。
エージェントのトレーニングデプロイメントでは、MegaFlowは、高いシステムの安定性を維持しながら、数万の並行エージェントタスクを編成し、効率的なリソース利用を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:25:33 GMT)
Two Pathways to Truthfulness: On the Intrinsic Encoding of LLM Hallucinations [70.4] 大型言語モデル(LLM)は幻覚を頻繁に生成する。
以前の研究は、彼らの内部状態が真実性の豊かなシグナルを符号化していることを示している。
本稿では,2つの異なる情報経路から真理性の手がかりが生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:10:43 GMT)
Beyond Dialogue Time: Temporal Semantic Memory for Personalized LLM Agents [68.8] テンポラルセマンティックメモリ(TSM)は、ポイントワイドメモリのセマンティックタイムをモデル化するメモリフレームワークである。
TSMは既存の手法を一貫して上回り、最大12.2%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:24:44 GMT)
Muse: Towards Reproducible Long-Form Song Generation with Fine-Grained Style Control [66.5] 我々は, きめ細かなスタイル条件付き長大な楽曲生成のための, 完全オープンソースシステムをリリースする。
データセットは116kの完全ライセンスの合成曲で構成され、自動生成の歌詞とスタイル記述がある。
我々は、個別の音声トークンで拡張されたQwenベースの言語モデルの単一ステージ教師付き微調整によりMuseを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:39:42 GMT)
UIKA: Fast Universal Head Avatar from Pose-Free Images [65.0] フィードフォワードでアニマタブルなガウスヘッドモデルであるウイカを任意の数の未入力から提示する。
従来のアバター法とは異なり、モデル表現、ネットワーク設計、データ準備のレンズを通してタスクを再考する。
本手法は,モノクロ・マルチビュー・セッティングにおいて既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:53:56 GMT)
Controlling Multimodal Conversational Agents with Coverage-Enhanced Latent Actions [62.0] 強化学習(RL)は、様々な人間とAIの相互作用シナリオにMCAを適用するために広く研究されている。
代わりにRLファインチューニングのためのコンパクト潜在作用空間を学習する。
我々は、ペア化された画像テキストデータとテキストのみのデータの両方を活用して、潜在アクション空間を構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:13:24 GMT)
SAD: A Large-Scale Strategic Argumentative Dialogue Dataset [60.3] 実際には、議論はしばしばマルチターン対話として実現される。
大規模なtextbfStrategic textbfArgumentative textbfDialogue データセットは,392,822例からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:11:37 GMT)
SciIF: Benchmarking Scientific Instruction Following Towards Rigorous Scientific Intelligence [60.2] 科学的妥当性を確立する制約に厳格に固執しながら、問題を解決する能力。
具体的には,大学レベルの問題と制約の固定されたカタログをペアにすることで,この能力を評価するマルチディシプリンのベンチマークであるSciIFを紹介する。
SciIFは、解の正当性と多拘束性の両方を測定することにより、構成的推論失敗のきめ細かい診断を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:43:34 GMT)
Outcome-Grounded Advantage Reshaping for Fine-Grained Credit Assignment in Mathematical Reasoning [60.0] グループ相対政策最適化は、推論タスクのための有望な批判のない強化学習パラダイムとして登場した。
我々は,各トークンがモデルの最終回答にどの程度影響するかに基づいて,利益を再分配する,きめ細かい信用割当機構であるOutcome-grounded Advantage Reshaping (OAR)を紹介した。
OAR-Gは計算オーバーヘッドを無視して同等のゲインを達成し、どちらも強力なGRPOベースラインをはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:48:02 GMT)
PlaM: Training-Free Plateau-Guided Model Merging for Better Visual Grounding in MLLMs [59.8] マルチモーダル命令の微調整はパラドックス的にこのテキストの推論能力を低下させる。
この劣化を緩和するためのトレーニング不要のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:27:51 GMT)
Structured Reasoning for Large Language Models [59.2] 本研究では、推論を明示的、評価可能、トレーニング可能なコンポーネントに分解するフレームワークであるStructured Reasoning(SCR)を提案する。
SCRは推論効率と自己検証を大幅に改善する。
既存の推論パラダイムと比較して、出力トークンの長さを最大50%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:04:01 GMT)
Reasoning over Precedents Alongside Statutes: Case-Augmented Deliberative Alignment for LLM Safety [59.0] 本研究は, 広範囲な安全コードを明確に指定することによる影響を, 図示的事例を通して示すことよりも評価する。
明示的なコードを参照することで、無害性が向上し、系統的に有用性が低下することがわかった。
自己生成型安全推論チェーンの強化学習を利用したLLMのケース拡張型検討アライメント手法であるCADAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 21:08:46 GMT)
3DGS-Drag: Dragging Gaussians for Intuitive Point-Based 3D Editing [58.5] 3DGS-Dragはポイントベースの3D編集フレームワークで、リアルな3Dシーンを効率よく直感的にドラッグ操作できる。
本手法は,変形に基づく3次元編集と2次元編集による3次元編集のギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:57:31 GMT)
OS-Symphony: A Holistic Framework for Robust and Generalist Computer-Using Agent [58.1] 私たちはOS-Symphonyを紹介します。これは、堅牢な自動化のための2つの重要なイノベーションをコーディネートするOrchestratorを含む包括的なフレームワークです。
結果は、OS-Symphonyが様々なモデルスケールで大幅なパフォーマンス向上をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:55:51 GMT)
High-Rank Structured Modulation for Parameter-Efficient Fine-Tuning [57.9] 低ランク適応 (LoRA) は、全パラメータの微調整をシミュレートするために低ランク更新法を用いる。
textbfStructured textbfMOdulation textbfAdapterは、より高いランクを維持しながらトレーニング可能なパラメータを少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:06:17 GMT)
Lost in the Noise: How Reasoning Models Fail with Contextual Distractors [57.3] 推論モデルとエージェントAIシステムの最近の進歩は、多様な外部情報への依存度を高めている。
NoisyBenchは、RAGの11のデータセット、推論、アライメント、ツール使用タスクに対して、モデルロバスト性を体系的に評価する包括的なベンチマークである。
評価の結果,文脈的障害に直面した場合,最先端モデルでは最大80%の破滅的な性能低下がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:43:51 GMT)
Riemannian Zeroth-Order Gradient Estimation with Structure-Preserving Metrics for Geodesically Incomplete Manifolds [57.2] 測地的に完備な測度を構築し、新しい測度の下での静止点が元の測度の下で定常であることを保証する。
構成された計量$g'$の下の$-固定点もまた、元の計量$g'$の下の$-定常点に対応する。
実用的なメッシュ最適化タスクの実験は、測地的完全性がない場合でも、我々のフレームワークが安定した収束を維持することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:08:03 GMT)
Beyond Literal Mapping: Benchmarking and Improving Non-Literal Translation Evaluation [57.1] 本稿では,特殊なサブエージェントを起動するリフレクティブコアエージェントを中心に,エージェント翻訳評価フレームワークを提案する。
実験の結果、RATEの有効性が示され、現在の測定値と比較して少なくとも3.2メタスコアの改善が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:03:42 GMT)
StdGEN++: A Comprehensive System for Semantic-Decomposed 3D Character Generation [57.1] StdGEN++は、多種多様な入力から高忠実で意味的に分解された3D文字を生成するための、新しく包括的なシステムである。
最先端の性能を達成し、幾何学的精度と意味的絡み合いにおいて既存の手法を著しく上回っている。
結果として、非破壊的な編集、物理学に準拠したアニメーション、視線追跡など、より進んだ下流の機能をアンロックする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:41:27 GMT)
MAESTRO: Meta-learning Adaptive Estimation of Scalarization Trade-offs for Reward Optimization [56.1] 大規模言語モデル(LLM)の整合性のための効率的なパラダイムとしてグループ相対政策最適化が登場している。
我々は,報酬スカラー化を動的潜在ポリシーとして扱い,モデルの終端隠蔽状態を意味的ボトルネックとして活用するMAESTROを提案する。
本稿では,軽量コンダクタネットワークがメタリワード信号としてグループ相対的優位性を生かしてポリシと共進化する,双方向最適化フレームワークにおけるコンテキスト的帯域幅問題としてこれを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:02:48 GMT)
Consolidation or Adaptation? PRISM: Disentangling SFT and RL Data via Gradient Concentration [56.1] PRISMは、モデルの既存の知識との認知的対立度に基づいてデータを調停する動的認識フレームワークを実現する。
この結果から,内部最適化方式に基づくデータ分離が,スケーラブルでロバストなエージェントアライメントに不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:43:20 GMT)
OceanSAR-2: A Universal Feature Extractor for SAR Ocean Observation [56.0] SARに基づく海洋観測のための第2世代の基盤モデルであるOceanSAR-2を紹介する。
先にリリースしたSentinel-1 Wave Modeデータによる自己教師型学習の先駆者であるOceanSAR-2は、SSLトレーニングの改善と動的データキュレーション戦略に依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:20:43 GMT)
Towards Verifiably Safe Tool Use for LLM Agents [53.6] 大規模言語モデル(LLM)ベースのAIエージェントは、データソース、API、検索エンジン、コードサンドボックス、さらにはその他のエージェントなどのツールへのアクセスを可能にすることで、機能を拡張する。
LLMは意図しないツールインタラクションを起動し、機密データを漏洩したり、クリティカルレコードを上書きしたりするリスクを発生させる。
モデルベースセーフガードのようなリスクを軽減するための現在のアプローチは、エージェントの信頼性を高めるが、システムの安全性を保証することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 21:31:38 GMT)
PALUM: Part-based Attention Learning for Unified Motion Retargeting [53.2] 異なる骨格構造を持つキャラクター間の反発は、コンピュータアニメーションの基本的な課題である。
多様な骨格トポロジーにまたがる共通の動き表現を学習する新しいアプローチを提案する。
実験は、運動リアリズムと意味的忠実性を維持しながら、多様な骨格構造を扱う上で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:29:44 GMT)
Convergence Rate Analysis of the AdamW-Style Shampoo: Unifying One-sided and Two-Sided Preconditioning [53.0] AdamWスタイルのシャンプーは、古典的なアルゴシャンプーの効果的な実装である。
分析は一方と両側の事前条件を統一する。
我々の収束率は最適な $frac1Ksum_k=1KEleft[|nabla f(X_k)|_F$ に類似していると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:51:03 GMT)
Revealing the Attention Floating Mechanism in Masked Diffusion Models [52.7] マスク付き拡散モデル(MDMs)は、双方向の注意とデノナイジングプロセスを活用する。
本稿では,MDMにおける注意行動について検討し,注意浮動現象を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:10:05 GMT)
SGDrive: Scene-to-Goal Hierarchical World Cognition for Autonomous Driving [52.0] 本稿では,運転特化知識階層に関するVLMの表現学習を構築する新しいフレームワークであるSGDriveを提案する。
トレーニング済みのVLMバックボーン上に構築されたSGDriveは、人間の運転認知を反映するシーンエージェントゴール階層に、駆動理解を分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 03:29:14 GMT)
Executable Ontologies in Game Development: From Algorithmic Control to Semantic World Modeling [51.6] 我々は,実行可能オントロジー(EO)が,アルゴリズム行動プログラミングからセマンティックワールドモデリングへ移行したことを論じる。
本稿では,EOが明示的なプリエンプションロジックではなく,データフロー条件によるタスク割り込みを優先的に行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:57:35 GMT)
ARM: Role-Conditioned Neuron Transplantation for Training-Free Generalist LLM Agent Merging [51.4] エージェント・ロール・マージング(ARM)は、LLMエージェントのモデルマージングのための活性化誘導されたロール条件のニューロン移植法である。
ARMは、静的自然言語タスクからマルチターンエージェントシナリオまで、既存のマージメソッドを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:31:53 GMT)
CtrlFuse: Mask-Prompt Guided Controllable Infrared and Visible Image Fusion [51.1] 赤外線と可視画像の融合は、相補的なモダリティを組み合わせることで、全天候の知覚可能な画像を生成する。
我々は,マスクプロンプトによって誘導されるインタラクティブな動的融合を可能にする,制御可能な画像融合フレームワークであるCtrlFuseを提案する。
実験では、融合制御性とセグメンテーション精度の両立を実証し、適応されたタスク分岐は元のセグメンテーションモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:36:48 GMT)
NanoCockpit: Performance-optimized Application Framework for AI-based Autonomous Nanorobotics [50.6] 小型のフォームファクタ、すなわち10sグラムは、計算資源をSI100ミリワット以下のマイクロコントローラユニット(MCU)に著しく制限する。
本フレームワークは,タスクのシリアライズによるオーバーヘッドをゼロにすることで,クローズドループ制御性能の定量的改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:29:38 GMT)
Calibration Is Not Enough: Evaluating Confidence Estimation Under Language Variations [49.8] 信頼度推定(CE)は、大きな言語モデル(LLM)の回答がどれほど信頼性が高いかを示し、ユーザの信頼と意思決定に影響を与える可能性がある。
本稿では,CEの信頼性を3つの新しい側面で評価する総合評価フレームワークを提案する。
これには、急激な摂動に対する自信の堅牢性、意味論的に等価な答えに対する安定性、意味論的に異なる答えに対する感受性が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 23:16:50 GMT)
AdaMorph: Unified Motion Retargeting via Embodiment-Aware Adaptive Transformers [49.8] 本研究では、単一モデルで多様なロボット形態に人間の動きを適応させることができる統一型ニューラルネットワークフレームワークを提案する。
12個の異なるヒューマノイドロボットの実験結果から、AdaMorphが異種トポロジにわたって効果的に制御できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:39:38 GMT)
SEE: Signal Embedding Energy for Quantifying Noise Interference in Large Audio Language Models [49.3] 信号埋め込みエネルギー (Signal Embedding Energy, SEE) は、LALM入力に対する雑音強度の影響を定量化する手法である。
SEEはLALM性能と強い相関を示し,0.98。
本稿では,LALMにおけるノイズ定量化のための新しい指標を提案し,実環境におけるロバスト性向上のためのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:57:55 GMT)
A Visual Semantic Adaptive Watermark grounded by Prefix-Tuning for Large Vision-Language Model [48.8] Visual Semantic Adaptive Watermark (VISA-Mark)は、視覚の忠実さを厳密に保ちながら検出可能な信号を埋め込む新しいフレームワークである。
提案手法では,動的ビジュアルエビデンス重みを抽出するために,軽量で効率的に訓練されたプレフィックスチューナーを用いる。
実験の結果、VISA-Markは視覚的一貫性が7.8%向上した従来の手法よりも優れていたことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:55:13 GMT)
LRAS: Advanced Legal Reasoning with Agentic Search [48.3] Legal Reasoning with Agentic Search (LRAS)は、静的かつパラメトリックな「クローズドループ思考」から動的かつインタラクティブな「アクティベート問い合わせ」への移行を目的としたフレームワークである。
Introspective LearningとDifficulty-aware Reinforcement Learningを統合することで、LRASはLRMが知識境界を特定し、法的推論を扱うことを可能にする。
実証実験の結果、LRASは最先端のベースラインを8.2-32%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:07:35 GMT)
Failure-Aware RL: Reliable Offline-to-Online Reinforcement Learning with Self-Recovery for Real-World Manipulation [48.3] FARL(Failure-Aware Offline-to-Online Reinforcement Learning)は、実世界の強化学習における障害を最小限にする新しいパラダイムである。
本研究では,オンライン探索における障害防止のために,世界モデルに基づく安全評論家とオフラインで訓練された回復ポリシーを統合するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:53:11 GMT)
VideoLoom: A Video Large Language Model for Joint Spatial-Temporal Understanding [47.0] VideoLoomはビデオ大言語モデル (Video Large Language Model, ビデオ大言語モデル) である。
時間的接地と空間的局所的なキャプションを備えた人間中心のビデオデータセットであるLoomData-8.7kを紹介する。
また、時間的、空間的、構成的なビデオ検索ペアからなる新しいベンチマークであるLoomBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:51:37 GMT)
TAG-MoE: Task-Aware Gating for Unified Generative Mixture-of-Experts [46.3] Mixture-of-Experts (MoE)は有望なソリューションだが、そのゲーティングネットワークはタスクに依存しないままであり、ローカル機能に基づいて動作し、グローバルなタスク意図に気付かない。
そこで本研究では,MoEルーティングに意味的意図を注入する新しいフレームワークを提案する。
次に、内部ルーティング決定をタスクの高レベルなセマンティクスと整合させる予測アライメント正規化を設計する。
我々のモデルは,タスク干渉を効果的に軽減し,忠実度と品質の高密度なベースラインを達成し,専門家が自然に明確かつ意味論的に相関した特殊化を発達させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:52:45 GMT)
Beyond Hard Masks: Progressive Token Evolution for Diffusion Language Models [46.2] EvoToken-DLMは、ハードバイナリマスクをソフトトークン分布に置き換える、拡散に基づく新しい言語モデリング手法である。
EvoToken-DLMは優れた性能を実現し、強力な拡散ベースとマスク付きDLMベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:25:14 GMT)
Safeguarding LLM Fine-tuning via Push-Pull Distributional Alignment [45.8] 安全最適輸送(SOT)は、インスタンスレベルのフィルタリング課題から最適輸送(OT)に基づく分散レベルのアライメントタスクへ安全な微調整を再構成する新しいフレームワークである。
SOTは、下流の分布を信頼された安全なアンカーへ積極的に引き寄せ、同時に一般的な有害な参照から引き離すことで、サンプルの重要性を優先する。
さまざまなモデルファミリやドメインにわたる実験により、SOTは、競争力のある下流のパフォーマンスを維持しながら、モデルの安全性を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:48:02 GMT)
Universal computation is intrinsic to language model decoding [45.5] 言語モデルの自己回帰出力の連鎖は普遍的な計算を行うのに十分であることを示す。
厳密には、ランダムな言語モデルでさえ、トレーニング前に普遍的な計算が可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 23:07:50 GMT)
LLMRouterBench: A Massive Benchmark and Unified Framework for LLM Routing [44.0] 大規模言語モデル(LLM)ルーティングは、各クエリをアンサンブルから最も適切なモデルに割り当てる。
LLMルーティングのための大規模ベンチマークおよび統合フレームワークであるLLMBenchを紹介する。
21のデータセットと33のモデルから400K以上のインスタンスで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:01:15 GMT)
ReasonTabQA: A Comprehensive Benchmark for Table Question Answering from Real World Industrial Scenarios [42.9] 本稿では、エネルギーや自動車といった30の産業領域にまたがる1,932のテーブルを含む大規模バイリンガルベンチマークであるReasonTabQAを紹介する。
また、テーブル認識による検証可能な報酬を利用して論理的推論経路を生成する強化学習手法であるTabCodeRLを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:36:06 GMT)
Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models [42.8] 我々は,O(1)ルックアップのための古典的な$N$-gram埋め込みを近代化するモジュールであるEngramを介してインスタンス化した,相補的空間軸として条件記憶を導入する。
我々はEngramを27Bパラメータに拡張し、厳密なアイソパラメータとアイソFLOPs MoEベースラインよりも優れた性能を実現する。
我々は,次世代スパースモデルにおいて,条件記憶を必要不可欠なモデリングプリミティブとして想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:54:49 GMT)
The Roots of Performance Disparity in Multilingual Language Models: Intrinsic Modeling Difficulty or Design Choices? [42.5] 現在のシステムは世界中の言語で不均一なパフォーマンスを提供する。
本研究は,これらのギャップが持続する理由と,それらが固有の言語的困難を反映しているか,あるいは人工物をモデル化するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:25:39 GMT)
Quantum model for black holes and clocks [42.0] 我々は、相互作用しないが絡み合った2つのサブシステム、$$と$$からなる定常量子系を考える。
合成系の量子-古典的交叉において、$$はシュワルツシルト・ブラックホールの重力場内の試験粒子として振る舞うような$を特徴付ける量子理論を同定する。
これにより、$$の量子モデルがSBHに「完璧な」クロックの全ての特性を与える方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:26:06 GMT)
Focal Guidance: Unlocking Controllability from Semantic-Weak Layers in Video Diffusion Models [41.6] Image-to-Video(I2V)生成は、参照画像とテキストプロンプトからビデオを合成することを目的としている。
既存のI2Vモデルは視覚的一貫性を優先する。
この2つのガイダンスを効果的に組み合わせて、テキストプロンプトへの強い固執を確実にする方法は、まだ検討されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:48:26 GMT)
Defenses Against Prompt Attacks Learn Surface Heuristics [40.4] 大規模言語モデル(LLM)は、セキュリティに敏感なアプリケーションにますますデプロイされている。
LLMは、ユーザクエリや検索されたコンテンツに逆命令が現れるとき、意図したロジックをオーバーライドすることができる。
最近の防衛は、良心と悪意のあるラベルによる監督された微調整に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:12:48 GMT)
AscendKernelGen: A Systematic Study of LLM-Based Kernel Generation for Neural Processing Units [39.8] 我々は,NPUカーネル開発のための世代評価統合フレームワークAscend KernelGenを提案する。
本稿では,実世界のカーネル実装から派生したチェーン・オブ・シント推論を取り入れた高品質なデータセットAscend-CoTを紹介する。
NPU KernelBenchも設計しています。これは、様々な複雑さレベルにわたるコンパイル、正確性、パフォーマンスを評価するための包括的なベンチマークです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 03:12:58 GMT)
Reasoning Beyond Chain-of-Thought: A Latent Computational Mode in Large Language Models [39.5] CoT(Chain-of-Thought)プロンプトにより,大規模言語モデル(LLM)の推論性能が向上した。
なぜそれが機能するのか、そしてそれが大きな言語モデルで推論をトリガーするユニークなメカニズムであるかどうかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 23:01:21 GMT)
Land-then-transport: A Flow Matching-Based Generative Decoder for Wireless Image Transmission [38.7] 低遅延デコーディングのためのフローマッチング生成デコーダを提案する。
JPEG2000+LDPC、DeepJSCC、拡散ベースラインに対して一貫した利得を示す実験がある。
LTTは、無線画像デコード生成のための決定論的、物理的に解釈可能、効率的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:09:37 GMT)
Task Prototype-Based Knowledge Retrieval for Multi-Task Learning from Partially Annotated Data [38.6] マルチタスク学習(MTL)は、自律運転やロボット工学といった現実の応用において重要である。
部分的にラベル付けされたMTLの既存の方法は、通常、ラベル付けされていないタスクからの予測に依存する。
本研究では,未ラベルタスクからの予測に頼るのではなく,堅牢なMLLを実現するためのプロトタイプベースの知識検索フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:27:02 GMT)
Exchange Is All You Need for Remote Sensing Change Detection [38.3] SEED(Siamese-Exchange-Decoder)は、パラメータフリーの特徴交換と明示的な相違を置き換えるパラダイムである。
単純さに拘わらず,SEEDが最先端の手法と一致するか,あるいは超越していることを示す。
提案するパラダイムは、変更検出のための堅牢で統一的で解釈可能なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:36:51 GMT)
Small Symbols, Big Risks: Exploring Emoticon Semantic Confusion in Large Language Models [38.3] エモティコンは、感情的な意図を伝えるためにデジタルコミュニケーションで広く使われているが、その安全性はLarge Language Models (LLM) に大きく影響している。
我々は,LSMがASCIIをベースとしたエモティコンを誤解釈し,意図しない,あるいは破壊的な動作を行う脆弱性であるエモティコン意味混乱を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:34:18 GMT)
TP-Blend: Textual-Prompt Attention Pairing for Precise Object-Style Blending in Diffusion Models [38.2] TP-Blendは2つの異なるテキストプロンプトを受け取る軽量なトレーニングフリーフレームワークである。
TP-Blendは2つの補完的なアテンションプロセッサによって駆動される。
実験により、TP-Blendは内容と外観の両方を正確に制御し、高解像度でリアルな編集を行うことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 21:30:10 GMT)
Group Pattern Selection Optimization: Let LRMs Pick the Right Pattern for Reasoning [38.2] グループパターン選択最適化(GPSO)は大規模推論モデルのための強化学習フレームワークである。
GPSOには、複数パターンのロールアウト、検証者による問題ごとの最適パターン選択、学習ポリシーへの明示的なパターン接尾辞の漏洩を防ぐためのアテンションマスキングが組み込まれている。
大規模な実験では、GPSOはさまざまなモデルバックボーンとベンチマークで、一貫性と実質的なパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:19:09 GMT)
Aligning Findings with Diagnosis: A Self-Consistent Reinforcement Learning Framework for Trustworthy Radiology Reporting [37.6] MLLM(Multimodal Large Language Models)は放射線学レポート生成に強い可能性を示している。
本フレームワークは, より詳細な発見のための思考ブロックと, 構造化された疾患ラベルに対する回答ブロックという, 生成を2つの異なる構成要素に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:56:31 GMT)
MHLA: Restoring Expressivity of Linear Attention via Token-Level Multi-Head [35.0] 線形アテンションは効率的な代替手段を提供するが、その直接的なアプリケーションはしばしば性能を低下させる。
本稿では,トークン次元に沿って分割されたヘッド内での注意を演算することで,この多様性を保ったマルチヘッド線形注意(MHLA)を提案する。
我々は,MHLAがソフトマックスアテンションの表現力の多くを回復しながら線形複雑性を維持していることを証明し,その有効性を複数の領域にわたって検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:59:18 GMT)
Semantic visually-guided acoustic highlighting with large vision-language models [34.7] 現在のオーディオミキシングは、手作業と労働集約がほとんどである。
コンディショニング信号としてどの視覚的側面が最も効果的かは定かではない。
我々は,どのビジュアル・セマンティック・キューがコヒーレントで視覚的に整合したオーディオリミックスを最も強くサポートしているかを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:30:15 GMT)
Controlled Self-Evolution for Algorithmic Code Optimization [33.8] 自己進化的手法は、反復的な"生成-検証-精細"サイクルを通じてコード生成を強化する。
既存のアプローチでは、限られた予算内で優れた複雑さを持つソリューションを見つけることができません。
本稿では3つのキーコンポーネントからなる制御自己進化(CSE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:23:13 GMT)
Representations of Text and Images Align From Layer One [33.8] アダプタベースの視覚言語モデルでは,画像とテキスト記述の表現が第1層から有意に整合していることが示されている。
これは、そのような画像テキストのアライメントが後期層にのみ現れるという、確立された見解とは矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 21:43:29 GMT)
BayesRAG: Probabilistic Mutual Evidence Corroboration for Multimodal Retrieval-Augmented Generation [33.5] BayesRAGはベイズ推定とデンプスター・シェーファーのエビデンス理論に基づく新しいマルチモーダル検索フレームワークである。
我々は,BayesRAGがマルチモーダルベンチマークにおいて,最先端(SOTA)手法を著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:53:14 GMT)
Deep Whole-body Parkour [33.2] 本研究では,外感知覚を全身運動追跡に組み込む枠組みを提案する。
制御ループに知覚を統合するという非自明な利点を実証する。
その結果、このフレームワークは、非構造地形上でのボウトやダイブローリングのような、堅牢で高ダイナミックなマルチコンタクト運動を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:33:16 GMT)
Bright Source of High-Dimensional Temporal Entanglement [32.5] 高次元エンタングルメントは、高損失および-ノイズのシナリオにおいて量子鍵分布(QKD)に大きなポテンシャルを持つと考えられている。
我々は,高輝度,低複雑性,長期安定性に最適化された高次元時間ビン絡み合った光子のソースを構築する。
我々は、新しい耐雑音性QKDプロトコルを用いて鍵レートを求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:07:18 GMT)
PulseMind: A Multi-Modal Medical Model for Real-World Clinical Diagnosis [32.3] 我々はPulseMindを紹介した。PulseMindは、体系的にキュレートされたデータセット、包括的な評価ベンチマーク、カスタマイズされたトレーニングフレームワークを統合した、新しいマルチモーダル診断モデルのファミリーである。
具体的には、まず診断データセット、MediScopeを構築し、98,000件の現実世界のマルチターン・コンサルテーションと601,500件の医療画像で構成され、10の主要な臨床部門と200以上の亜種にまたがる。
そこで,4次元評価プロトコルを用いたマルチターン診断コンサルテーションベンチマークであるPulseMind Benchmarkを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:17:46 GMT)
The Need for a Socially-Grounded Persona Framework for User Simulation [32.1] 本稿ではペルソナ構築と評価のためのフレームワークSCOPEを紹介する。
人口統計のみのペルソナが構造的ボトルネックであることがわかった。
心理学的側面を追加することで行動予測が改善し、過度なアセンテーションが減少する。
以上の結果から, 人格の質は, 階層的テンプレートや要約よりも, 心理学的構造に依存していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 00:27:18 GMT)
d3LLM: Ultra-Fast Diffusion LLM using Pseudo-Trajectory Distillation [31.9] 拡散大言語モデル (dLLM) は自己回帰 (AR) LLM 以上の機能を提供する。
現行の手法では、通常はコインの片面のみに焦点を合わせ、効率性や性能を目標としている。
本稿では,d3LLM (Pseudo-Distilled Diffusion Large Language Model) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:25:36 GMT)
Learning How to Remember: A Meta-Cognitive Management Method for Structured and Transferable Agent Memory [31.3] 本稿では,メタ認知メモリ抽象化法(MCMA)を提案する。
MCMAはメモリ抽象化を、一定の設計選択ではなく、学習可能な認知スキルとして扱う。
ALFWorld、ScienceWorld、BabyAIの実験では、パフォーマンス、アウト・オブ・ディストリビューションの一般化、クロスタスク転送が大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:26:02 GMT)
Hiking in the Wild: A Scalable Perceptive Parkour Framework for Humanoids [31.0] textitHiking in the Wildは、堅牢なヒューマノイドハイキング用に設計された、スケーラブルでエンドツーエンドのパーサー知覚フレームワークだ。
提案手法では, 外部状態推定に頼ることなく, 単段階強化学習手法, 生深度入力, プロプレセプションを直接協調動作にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:50:50 GMT)
Yes FLoReNce, I Will Do Better Next Time! Agentic Feedback Reasoning for Humorous Meme Detection [30.9] FLoReNceは、ミーム理解を学習時のクローズドループプロセス、推論時のオープンループプロセスとして扱う。
PrideMMデータセットでは、FLoReNceは静的なマルチモーダルベースラインよりも予測性能と説明品質の両方を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:09:09 GMT)
ENTRA: Entropy-Based Redundancy Avoidance in Large Language Model Reasoning [30.8] 大規模な推論モデル(LRM)は、単純なタスクであっても必要以上に長い推論チェーンを生成するため、過度に考え直されることが多い。
本稿では,性能を保ちながら冗長な推論を抑制するエントロピーベースのトレーニングフレームワークであるENTRAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:26:30 GMT)
DiffER: Diffusion Entity-Relation Modeling for Reversal Curse in Diffusion Large Language Models [30.6] 逆の呪い(Reversal curse)とは、大きな言語モデルが双方向関係を処理する際に主に一方向の振る舞いを示す現象である。
DiffER(Diffusion Entity-Relation Modeling)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:22:10 GMT)
PTCBENCH: Benchmarking Contextual Stability of Personality Traits in LLM Systems [30.4] 制御状況下での大規模言語モデル(LLM)の一貫性を定量化するベンチマークであるPTCBENCHを紹介する。
PTCBENCHは、様々な場所のコンテキストやライフイベントにまたがる12の異なる外部条件をモデル化し、NEO Five-Factor Inventoryを用いてその性格を厳格に評価する。
39,240人の性格特性記録について検討したところ、ある外部シナリオがLSMの顕著な性格変化を誘発し、その推論能力を変化させることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:15:50 GMT)
Few-shot Class-Incremental Learning via Generative Co-Memory Regularization [30.2] FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、少数の新規データからモデルを段階的に学習することを目的としている。
本研究は、FSCILを容易にするための生成的コメモリ正則化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:10:44 GMT)
Covariance-Driven Regression Trees: Reducing Overfitting in CART [30.1] 回帰木に対する共分散駆動分割基準(CovRT)を導入する。
CovRTは、CARTで使用される経験的リスク最小化基準よりも、過適合に対して堅牢である。
シミュレーションと実世界の両方のタスクにおいて,CARTと比較して予測精度が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:36:18 GMT)
Cultural Compass: A Framework for Organizing Societal Norms to Detect Violations in Human-AI Conversations [29.7] 我々は、モデルが認識すべき人間-AIの規範と、人間-AIの相互作用そのものに適用すべき人間-AIの相互作用規範とを区別する規範の分類法を導入する。
我々は,自然主義的,オープンエンドな環境下でのモデルのノルム順守を自動的に評価するために,我々の分類をいかに運用するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:11:40 GMT)
RIGOURATE: Quantifying Scientific Exaggeration with Evidence-Aligned Claim Evaluation [29.4] RIGOURATEは、紙の本体から証拠を回収し、各クレームにオーバーステートメントスコアを割り当てる。
このフレームワークは、ICLRとNeurIPSの論文から10K以上のクレームエビデンスセットのデータセットで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:07:13 GMT)
Towards Comprehensive Semantic Speech Embeddings for Chinese Dialects [29.4] 中国語と中国語の方言間の相互意味的アライメントを持つ音声表現を必要とする。
ASR(Automatic Speech Recognition)のみのデータを用いた音声エンコーダの訓練により,このような言語間セマンティックアライメントを実現する。
我々のベンチマーク、意味的整合した音声表現、音声と音声の検索評価は、将来の中国語方言音声-LLMの基盤となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:30:51 GMT)
BlindU: Blind Machine Unlearning without Revealing Erasing Data [29.1] 機械学習により、データ保持者は、トレーニングされたモデルから指定されたサンプルのコントリビューションを削除して、プライバシを保護することができる。
ほとんどのアンラーニング手法では、アンラーニング要求者は、アンラーニングの前提条件として、データをサーバにアップロードする必要がある。
圧縮表現を用いたアンラーニングを行うtextbfBlind Unlearning (BlindU) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:09:09 GMT)
Beyond Static Tools: Test-Time Tool Evolution for Scientific Reasoning [28.6] テスト時間ツール進化(TTE)は、エージェントが推論中に実行可能なツールを合成、検証、進化させることができる新しいパラダイムである。
ツールを固定リソースから問題駆動のアーティファクトに変換することで、TTEは静的ツールライブラリの剛性と長い制限を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:22:51 GMT)
Order in the Evaluation Court: A Critical Analysis of NLG Evaluation Trends [28.6] 我々は,自然言語生成論文から重要な情報を集めるために,自動情報抽出方式を採用している。
主要な4つのカンファレンスの14,171件の論文から抽出したメタデータから,いくつかの重要な結果が得られた。
我々は,今後のNLG評価の厳格性を改善するために,実践的な勧告を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:27:58 GMT)
Enhancing Large Language Models for Time-Series Forecasting via Vector-Injected In-Context Learning [27.9] 時系列予測(TSF)はこの目標を達成するための重要な手段である。
LLM4TSFは予測性能と計算オーバーヘッドという2つの課題に直面している。
インコンテキスト学習(ICL)にヒントを得て,LVICLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:55:05 GMT)
Beyond Sharpness: A Flatness Decomposition Framework for Efficient Continual Learning [27.6] 連続学習は、モデルが過去の知識を忘れずに連続的に複数のタスクを学習できるようにすることを目的としている。
継続学習のための既存のシャープネス対応手法には2つの重要な制限がある。
本稿では、摂動をシャープネス整合成分と勾配雑音成分に分解する新しい最適化フレームワークFLADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:17:04 GMT)
Learning Dynamic Collaborative Network for Semi-supervised 3D Vessel Segmentation [27.3] 半教師付き3次元血管分割のための動的協調ネットワークであるDiCoについて述べる。
3次元容器データの複雑さのため、教師モデルは必ずしも生徒モデルより優れているとは限りません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:57:48 GMT)
Automating API Documentation from Crowdsourced Knowledge [27.1] 私たちは、Stack Overflow(SO)に関するオンラインディスカッションから抽出されたAPI知識でAPIドキュメントを生成するAutoDocと呼ばれる新しいアプローチを提案する。
以上の結果から,AutoDocが生成するAPIドキュメントの精度は77.7%,重複度9.5%,公式資料で発見された34.4%の知識を含むことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:06:20 GMT)
Mitrasamgraha: A Comprehensive Classical Sanskrit Machine Translation Dataset [26.9] Mitrasamgrahaは、391,548ビットの組からなる高品質なサンスクリットから英語への機械翻訳データセットである。
3千年以上の期間と、様々な歴史的サンスクリットの領域をカバーしている。
我々は、このデータセット上で商用およびオープンなモデルをベンチマークし、データセット上でNLLBおよびGemmaモデルを微調整する実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:37:15 GMT)
VirtualEnv: A Platform for Embodied AI Research [26.5] Unreal Engine 5上に構築された次世代シミュレーションプラットフォームであるVirtualEnvを紹介します。
具体的でインタラクティブなシナリオにおいて、大きな言語モデル(LLM)のきめ細かいベンチマークを可能にする。
私たちはUnreal Engine上に構築されたユーザフレンドリなAPIを提供しており、研究者はLLM駆動エージェントをデプロイし、制御することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:04:38 GMT)
PsyCLIENT: Client Simulation via Conversational Trajectory Modeling for Trainee Practice and Model Evaluation in Mental Health Counseling [26.4] PsyCLIENTは会話軌道モデルに基づく新しいシミュレーションフレームワークである。
中国初のオープンソースのクライアントプロファイルデータセットであるPsyCLIENT-CPを紹介する。
コードとデータは、メンタルヘルスカウンセリングの今後の研究を促進するためにリリースされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:33:05 GMT)
DR-LoRA: Dynamic Rank LoRA for Mixture-of-Experts Adaptation [26.2] Mixture-of-Experts (MoE) はLarge Language Models (LLM) のスケーリングのパラダイムとして注目されている。
DR-LoRAと呼ばれる動的ランクのLoRAフレームワークを提案し、タスク固有の要求に基づいて微調整中に専門家のLoRAランクを動的に増加させる。
複数のベンチマークの実験では、DR-LoRAは同じパラメータ予算の下で標準のLoRAと静的アロケーション戦略を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:48:19 GMT)
Can Large Language Models Understand, Reason About, and Generate Code-Switched Text? [26.2] コードスイッチングは多言語通信において広く普及する現象であるが、混合言語環境における大規模言語モデル(LLM)の堅牢性は未だ十分に理解されていない。
我々は,16種類の並列コード切替言語ペアの変種からなる,高品質なヒューマンアノテーションを備えた新しいベンチマークであるCodeMixQAを紹介する。
コードスイッチングされた質問応答タスクにおけるLCMの推論動作を分析し、混合言語入力に対するモデル処理と推論の仕方について光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:52:38 GMT)
FlyCo: Foundation Model-Empowered Drones for Autonomous 3D Structure Scanning in Open-World Environments [26.0] FlyCoはFMを利用した知覚予測計画ループである。
多様なオープンワールド環境で、完全に自律的で、プロンプト駆動の3Dターゲットスキャンを可能にする。
FlyCoは正確なアブレーションシーン理解、高効率、リアルタイム安全性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:14:39 GMT)
Mimic Human Cognition, Master Multi-Image Reasoning: A Meta-Action Framework for Enhanced Visual Understanding [25.8] 本稿では,マルチイメージ推論を5つの構造化メタアクション(Global, Focus, Hint, Think, Answer)に分解する手法を提案する。
我々のモデルはMUIRおよびMVMathベンチマークでGPT-4oを上回り、特にビデオ理解ベンチマークで特別なビデオ推論モデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:15:36 GMT)
MEDVISTAGYM: A Scalable Training Environment for Thinking with Medical Images via Tool-Integrated Reinforcement Learning [25.8] 視覚言語モデル(VLM)は、一般的な画像理解において強い性能を発揮するが、医用画像について考えるのに苦労する。
我々はMedVistaGymを紹介した。MedVistaGymはスケーラブルでインタラクティブなトレーニング環境で、医用画像解析のためのツール統合視覚推論のインセンティブを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 00:11:10 GMT)
BenchSeg: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Multi-View Food Video Segmentation [25.8] 我々は、新しいマルチビューフードビデオセグメンテーションデータセットとベンチマークであるBenchSegを紹介する。
BenchSegは55の料理シーンを25,284の微妙な注釈付きフレームで集約し、各料理を360度カメラで撮影する。
既存のFoodSeg103データセット上で20種類の最先端セグメンテーションモデルを評価し,BenchSeg上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:32:51 GMT)
MoE3D: A Mixture-of-Experts Module for 3D Reconstruction [25.6] 本稿では,複数のスムーズな深度予測を組み合わせることで,深度境界の不確かさに対処する実験式を提案する。
我々のアプローチは計算効率が高く、訓練データの小さなサブセットを微調整しても、一般化可能な改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:58:03 GMT)
Safe-FedLLM: Delving into the Safety of Federated Large Language Models [25.4] Federated Learning (FL)は、大規模言語モデル(LLM)におけるデータのプライバシとサイロの問題に対処する。
フェデレートLDMのためのプローブベースの防御フレームワークであるSafe-FedLLMを提案する。
本手法は,トレーニング速度に大きな影響を与えることなく,悪意のあるデータへの影響を効果的に抑制し,多くの悪意あるクライアントでも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:01:03 GMT)
KALE: Enhancing Knowledge Manipulation in Large Language Models via Knowledge-aware Learning [25.3] 既存の手法は主に、知識操作能力を高めるためにラベル付きデータセット上でSupervised Fine-Tuning (SFT)を活用する。
知識グラフ(KG)を利用して高品質な合理性を生成する後学習フレームワークであるKALE(Knowledge-Aware LEarning)を提案する。
8つの人気のあるベンチマークの実験では、KALEの有効性が示され、精度は最大11.72%、平均4.18%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:19:42 GMT)
ES-Mem: Event Segmentation-Based Memory for Long-Term Dialogue Agents [25.1] ES-Memは、長期のインタラクションを、異なる境界を持つセマンティックな一貫性のあるイベントに分割するフレームワークである。
ES-Memはベースライン法よりも一貫した性能向上を示す。
提案したイベントセグメンテーションモジュールは、対話セグメンテーションデータセットに堅牢な適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:33:32 GMT)
GeoMotionGPT: Geometry-Aligned Motion Understanding with Large Language Models [23.2] 両モジュラリティが統一幾何基底を共有する場合、アライメントが最も効果的であると主張する。
我々は、Gumbel-Softmaxを用いたデコーダのみの量子化器を用いて、微分可能なトレーニングとバランスの取れたコードブックの使用について検討する。
我々のフレームワークは現在の最先端手法よりも20%の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:14:29 GMT)
WaveMan: mmWave-Based Room-Scale Human Interaction Perception for Humanoid Robots [23.1] ミリ波(mmWave)は本質的にプライバシー保護インタラクションをサポートする。
既存のmmWaveベースのインタラクションセンシングシステムでは、見えない距離や視点での空間一般化が不十分である。
本稿では、任意のユーザ位置をまたいだ信頼性の高いヒューマンインタラクションセンシングを復元する空間適応型ルームスケール認識システムであるWaveManを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:53:32 GMT)
The Semantic Lifecycle in Embodied AI: Acquisition, Representation and Storage via Foundation Models [23.1] 基礎モデルによって駆動される具体化されたAIにおける意味的知識の進化を特徴付ける統一的な枠組みを提案する。
この具体的セマンティックライフサイクルによって導かれる私たちは、最近の進歩を3つの重要なステージ(取得、表現、記憶)で分析し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:58:39 GMT)
Beyond External Guidance: Unleashing the Semantic Richness Inside Diffusion Transformers for Improved Training [22.9] 最近の研究は、外部意味を持つ拡散モデルが拡散変圧器(DiT)の訓練を著しく加速することを示した。
本稿では,内部特徴監督のみを用いて高速収束を実現する手法であるbfSelf-Transcendenceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:52:11 GMT)
Position: Don't be Afraid of Over-Smoothing And Over-Squashing [22.9] 性能低下は過度なスムースではなく、非形式的受容場に起因することが多いと我々は主張する。
過度な監視を緩和するために設計されたアーキテクチャ上の介入は、大きなパフォーマンス向上をもたらすことができないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:02:57 GMT)
OpenTinker: Separating Concerns in Agentic Reinforcement Learning [22.7] 大規模言語モデル(LLM)エージェントの強化学習(RL)のための基盤であるOpenTinkerを紹介する。
モノリシックなエンドツーエンドのRLパイプラインに頼るのではなく、OpenTinkerはエージェント学習システムを軽量で構成可能なコンポーネントに分解する。
ユーザはエージェント、環境、インタラクションプロトコルを指定し、推論とトレーニングはマネージド実行ランタイムに委譲される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:57:46 GMT)
TFEC: Multivariate Time-Series Clustering via Temporal-Frequency Enhanced Contrastive Learning [22.3] 本稿では,時間周波数拡張コントラスト(TFEC)学習フレームワークを提案する。
低歪み表現を生成しながら時間構造を維持するために、時間周波数Co-EnHancement(CoEH)機構を導入する。
6つの実世界のベンチマークデータセットの実験は、TFECの優位性を示し、SOTA法よりも平均4.48%のNMIゲインを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:59:27 GMT)
MCP-ITP: An Automated Framework for Implicit Tool Poisoning in MCP [22.1] 暗黙のツール中毒では、ツールメタデータに埋め込まれた悪意のある命令が、モデルコンテキストプロトコル(MCP)登録フェーズ中にエージェントコンテキストに注入される。
MCPエコシステム内での暗黙のツール中毒に対する最初の自動化および適応型フレームワークであるMPP-ITPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:28:46 GMT)
Puzzle it Out: Local-to-Global World Model for Offline Multi-Agent Reinforcement Learning [22.0] オフラインマルチエージェント強化学習(英語版) (MARL) は、事前収集されたデータセットを用いて、マルチエージェントシステムにおける協調的な意思決定問題を解決することを目的としている。
本稿では,予測不確実性によって合成データを適応的に重み付けし,ポリシーに対する近似誤差の伝搬を低減する不確実性対応サンプリング機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:17:11 GMT)
BibAgent: An Agentic Framework for Traceable Miscitation Detection in Scientific Literature [21.9] BibAgentは、自動引用検証のためのスケーラブルでエンドツーエンドのエージェントフレームワークである。
検索、推論、アダプティブ・エビデンス・アグリゲーションを統合し、アクセス可能で有料のソースに戦略を適用する。
以上の結果から,BibAgentは引用精度と解釈可能性において,最先端のLarge Language Model(LLM)のベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:30:45 GMT)
Judging Against the Reference: Uncovering Knowledge-Driven Failures in LLM-Judges on QA Evaluation [21.9] 大規模言語モデル(LLM)は、質問応答(QA)のための自動判断器として、ますます使われている。
提案した基準が判定モデルのパラメトリック知識と矛盾すると,結果の信頼性が低下し,評価精度が著しく低下することを示す。
我々は、この脆弱性は、裁判官がパラメトリック知識を過度に信頼していることによって引き起こされていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:05:13 GMT)
From "Thinking" to "Justifying": Aligning High-Stakes Explainability with Professional Communication Standards [21.8] は、その構造化された正当化の前に結論を示すために出力通信を制約します。
その結果、構造化された正当化は妥当性を向上し、信頼性も向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:09:14 GMT)
A New Strategy for Verifying Reach-Avoid Specifications in Neural Feedback Systems [21.5] このようなシステムに対する後方到達可能な集合のオーバー・アンド・アンダー・近似を計算できる新しいアルゴリズムを導入する。
さらに、これらの後方アルゴリズムを確立された前方分析技術と統合し、ニューラルフィードバックシステムのための統一的な検証フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 23:20:58 GMT)
Fiducial Exoskeletons: Image-Centric Robot State Estimation [21.5] 画像に基づく3次元ロボット状態推定の再構成であるFiducial Exoskeletonsを紹介する。
まず,1枚のRGB画像から各リンクの6次元ポーズ推定として,ロボットの状態推定を行った。
第2に、学習することなく、リンクごとの6Dポーズ推定を堅牢でシンプルなものにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:04:25 GMT)
TeeMAF: A TEE-Based Mutual Attestation Framework for On-Chain and Off-Chain Functions in Blockchain DApps [21.5] IoT(Internet of Things)技術の急速な開発により、分散システム内のインタラクションにおけるデータセキュリティとユーザのプライバシに関する懸念が高まっている。
分散システムの分散アプリケーション(DApps)は、オンチェーン関数とオフチェーン関数で構成されており、オンチェーン関数はブロックチェーンネットワーク内で実行されるスマートコントラクトであり、オフチェーン関数はブロックチェーン外部で動作する。
スマートコントラクトはオフチェーン情報にアクセスできないため、オフチェーン機能、すなわちソフトウェアコンポーネントが相互作用するかどうかを検証できない。
本稿では,TeeMAFジェネリックフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:57:51 GMT)
HERE: Hierarchical Active Exploration of Radiance Field with Epistemic Uncertainty Minimization [21.3] 本稿では,ニューラルレイディアンス場に基づく能動的3次元シーン再構築フレームワークHEREについて述べる。
提案手法は,未確認領域の正確な同定を契機として,カメラ軌跡生成のためのアクティブな学習戦略に焦点をあてる。
提案手法の有効性は, 従来の手法に比べて高い復元完全性を実現することで実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:23:29 GMT)
A Human-Centric Pipeline for Aligning Large Language Models with Chinese Medical Ethics [21.3] MedESは、260の権威ある中国の医療、倫理、法的な情報源から特別に構築されたシナリオ中心のベンチマークである。
モデルアライメントを容易にするために,専用自動評価器を活用したループ内保護フレームワークを提案する。
我々の研究は、中国の医療分野におけるLLMと医療倫理を整合させる実践的で適応可能な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:40:13 GMT)
MacPrompt: Maraconic-guided Jailbreak against Text-to-Image Models [21.2] 我々は、新しいブラックボックスとクロスランガル攻撃であるMacPromptを紹介し、これまで見過ごされていたT2Iの安全性メカニズムの脆弱性を明らかにする。
MacPromptは、有害な用語の言語間文字レベルの組換えを実行することで、逆のプロンプトを構築する。
性的関係のあるコンテンツでは92%、暴力では90%の攻撃成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:16:12 GMT)
ActiShade: Activating Overshadowed Knowledge to Guide Multi-Hop Reasoning in Large Language Models [21.1] マルチホップ推論において,大規模言語モデル (LLM) を誘導するために,隠れた知識を検出し,活性化する ActiShade を提案する。
具体的には、ActiShadeは、与えられたクエリにおけるオーバーシャドードキーフレーズを反復的に検出し、クエリとオーバーシャドードキーフレーズの両方に関連するドキュメントを検索し、新しいクエリを生成する。
不適切なノイズの導入を最小限に抑えつつ、次ラウンドクエリの定式化中に隠蔽された知識を補うことで、ActiShadeは知識の隠蔽によるエラーの蓄積を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:57:31 GMT)
Software-Hardware Co-optimization for Modular E2E AV Paradigm: A Unified Framework of Optimization Approaches, Simulation Environment and Evaluation Metrics [21.0] 本稿では,ME2E自律運転推論のための再利用可能なソフトウェアとハードウェアの共同最適化およびクローズドループ評価フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,推定遅延とエネルギー消費を大幅に低減しつつ,ベースラインレベルの駆動性能を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:22:50 GMT)
Peacock: UEFI Firmware Runtime Observability Layer for Detection and Response [21.0] Peacockは、ブートプロセスの完全性監視とリモート検証を導入するフレームワークである。
評価の結果,PiacockはGlupteba,BlackLotus,LoJax,MosaicRegressorなど,複数の実世界のUEFIブートキットを確実に検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:38:43 GMT)
When Bots Take the Bait: Exposing and Mitigating the Emerging Social Engineering Attack in Web Automation Agent [21.0] 本稿では,Webオートメーションエージェントに対する社会工学的攻撃に関する最初の体系的研究について述べる。
本稿では,エージェント実行における本質的な弱点を利用したエージェントベイトパラダイムを提案する。
本稿では,環境意図と整合性を考慮した軽量ランタイムモジュールSUPERVISORを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:10:08 GMT)
ViewMorpher3D: A 3D-aware Diffusion Framework for Multi-Camera Novel View Synthesis in Autonomous Driving [20.9] 画像拡散モデルに基づく多視点画像拡張フレームワークであるViewMorpher3Dを紹介する。
シングルビューのアプローチとは異なり、ViewMorpher3Dはカメラのポーズに条件付けされた一連のレンダリングビュー、幾何学的先行3D、時間的に隣接または空間的に重複する参照ビューを共同で処理する。
我々のフレームワークは、様々なカメラとフレキシブルな参照/ターゲットビュー構成に対応しており、多様なセンサー設定に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:44:14 GMT)
LOONG: Online Time-Optimal Autonomous Flight for MAVs in Cluttered Environments [20.9] 本稿では, 乱れた環境下でのMAVの高速時最適自律飛行のための統合計画制御フレームワークについて述べる。
我々は、LiDARベースのMAVプラットフォーム上で、提案したフレームワークを広範囲に検証する。
シミュレーションの結果,実世界の実験は18m/sのピーク速度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:24:54 GMT)
SDHSI-Net: Learning Better Representations for Hyperspectral Images via Self-Distillation [20.5] ハイパースペクトル画像(HSI)分類は、その高スペクトル次元と限られたラベル付きデータのために固有の課題を示す。
従来のディープラーニングモデルは、過度な適合と高い計算コストに悩まされることが多い。
自己蒸留 (SD) は、ネットワークが自身の予測から学習する知識蒸留の一種である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:57:24 GMT)
GenDet: Painting Colored Bounding Boxes on Images via Diffusion Model for Object Detection [20.4] GenDetは、画像生成タスクとしてオブジェクト検出を再定義する新しいフレームワークである。
従来のアプローチとは対照的に、GenDetは生成モデリングを活用するという先駆的なアプローチを採用している。
元のイメージ空間で意味アノテーションを持つバウンディングボックスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:29:59 GMT)
SceneNAT: Masked Generative Modeling for Language-Guided Indoor Scene Synthesis [20.4] SceneNATは、自然言語から完全な3D屋内シーンを合成する、シングルステージのマスク付き非自律トランスフォーマーである。
SceneNATは、意味的属性と空間的属性の完全な離散化表現を通じて、マスク付きモデリングによって訓練される。
3D-FRONTデータセットの実験により、SceneNATは最先端の自己回帰と拡散ベースラインと比較して優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:24:27 GMT)
LUT-Compiled Kolmogorov-Arnold Networks for Lightweight DoS Detection on IoT Edge Devices [20.3] Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は、MLP(Multi-Layer Perceptrons)に代わるコンパクトな代替品を提供する。
B-spline評価は、レイテンシクリティカルなIoTアプリケーションには適さない、大幅な計算オーバーヘッドをもたらす。
本稿では,高価なスプライン計算を事前計算した量子テーブルに置き換えるルックアップテーブル(LUT)コンパイルパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:32:18 GMT)
Does Visual Rendering Bypass Tokenization? Investigating Script-Tokenizer Misalignment in Pixel-Based Language Models [20.2] DualGPTのようなマルチモーダルな変種は、自動回帰性能を改善するためにテキストトークンを再導入する。
視覚的なレンダリングは、モデルとトークン化の制約を真に分離するのか?
この結果から,視覚的レンダリングに拘わらず,テキストトークン化ツールをアーキテクチャに再統合することで,ピクセルベースの言語モデリングが解決しようとしているのと同じ問題を再導入することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:37:46 GMT)
Contrastive Learning with Narrative Twins for Modeling Story Salience [19.9] 本稿では,ナラティブ・サリエンスをモデル化するための対照的な学習枠組みを提案する。
我々のモデルは、物語の双子と、類似した表面的特徴を持つが異なるプロットを持つ気晴らしとを区別するように訓練されている。
ROCStories corpus や長いウィキペディア・プロット・サマリーからの短い物語の実験では、コントラスト学習されたストーリーの埋め込みは、マスク付き言語モデルベースラインよりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:48:46 GMT)
The Secretary Problem with Predictions and a Chosen Order [19.8] 藤井と吉田が最近導入した秘書問題(2023年)の学習強化版について検討した。
予測が正確であれば、アルゴリズムは最適に近い秘書を選ぶべきであるが、不正確な予測の下では、有界競争比を保証すべきである。
我々は,従来のランダム秩序秘書問題(ROSP)において,候補が一様にランダムな順序で到着する問題と,意思決定者が予測値に基づいて到着順序を選択することができるようなより自然な学習強化モデルを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:34:49 GMT)
Phase transition, phase separation and mode softening of a two-component Bose-Einstein condensate in an optical cavity [19.5] 2成分のボース・アインシュタイン凝縮体における超ラジカル相転移と異なる原子デチューニングについて検討する。
摂動理論と数値シミュレーションを組み合わせることで、相転移が赤みを帯びた成分によって支配されることを示す。
ボゴリボフ励起スペクトルは、ロトン型モードの軟化を明らかにし、相転移が超流動-格子-超固体転移にも対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:51:13 GMT)
MemoBrain: Executive Memory as an Agentic Brain for Reasoning [19.1] 本稿では,ツール拡張エージェントのメモリモデルであるMemoBrainを提案する。
MemoBrainは推論エージェントと一緒にコパイロットとして動作し、実行をブロックせずに推論の進捗を整理する。
我々は,GAIA,WebWalker,BrowseComp-Plusなどの長軸ベンチマークでMemoBrainを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 23:44:59 GMT)
Pheromone-Focused Ant Colony Optimization algorithm for path planning [19.0] アントコロニー最適化(Ant Colony Optimization、ACO)は、経路計画に広く応用された顕著な群知能アルゴリズムである。
本稿では,アリコロニーの問題解決能力を高めるための3つの重要な戦略を紹介する。
実験の結果,PFACOはコンバージェンス速度と解品質の点で比較ACOアルゴリズムより一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:44:45 GMT)
VENUS: Visual Editing with Noise Inversion Using Scene Graphs [18.7] VENUSは、シーングラフ誘導画像編集のためのトレーニング不要のフレームワークである。
金星はPIE-Benchの背景保存とセマンティックアライメントを大幅に改善する。
EditValでは、VENUSは0.87DINOスコアで最高忠実度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:24:58 GMT)
EntroCoT: Enhancing Chain-of-Thought via Adaptive Entropy-Guided Segmentation [18.6] CoT(Chain-of-Thought)の促進により、大規模言語モデルの数学的推論能力が大幅に向上した。
既存の微調整データセットは、しばしば"答えは正しいが間違った理由"プローブに悩まされる。
本稿では,高品質なCoT監視トレースを自動的に識別し,精錬するための統合フレームワークであるEntroCoTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:46:16 GMT)
Active Evaluation of General Agents: Problem Definition and Comparison of Baseline Algorithms [18.5] 複数のタスクにまたがるエージェントの能動的評価のための形式的定義と概念的枠組みを提案する。
各イテレーションで、ランキングアルゴリズムはタスクとエージェントを選択し、スコアをサンプリングする。
古典的エロ格付けシステムは,実際のランキング誤差を効率よく低減するための一貫した信頼性の高い選択であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:32:11 GMT)
TALON: Confidence-Aware Speculative Decoding with Adaptive Token Trees [18.5] 投機的復号化(SD)は、出力品質を犠牲にすることなくLPM推論を高速化する標準技術となっている。
我々は、既存のツリーベースの手法にプラグイン可能な、トレーニングフリーで予算駆動の適応木拡張フレームワークであるTALONを紹介した。
TALONは最先端のイーグル3より一貫して優れており、自動回帰復号よりも最大5.16倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:26:45 GMT)
Smooth Operator: Smooth Verifiable Reward Activates Spatial Reasoning Ability of Vision-Language Model [18.5] 視覚言語モデル(VLM)は、3次元シーン理解のための正確な数値予測を実現する上で重要なボトルネックに直面している。
伝統的な強化学習アプローチは、主に相対的なランクに基づいており、しばしば深刻な報酬の分散と勾配不安定に悩まされる。
本稿では,Smooth Numerical Reward Activation (SNRA)演算子とAbsolute-Preserving GRPOフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:26:42 GMT)
Knowing But Not Doing: Convergent Morality and Divergent Action in LLMs [18.5] Redditから派生した3000のアドバイス検索シナリオのデータセットであるValAct-15kを提示する。
シナリオベースの決定では、ほぼ完全なクロスモデル一貫性が得られます。
人間と大言語モデルは、自己申告された値と実行された値の間の弱い対応を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:07:30 GMT)
Rewarding Creativity: A Human-Aligned Generative Reward Model for Reinforcement Learning in Storytelling [18.4] 強化学習(RL)は、有望な解決策を提供するが、2つの重要な障害に直面している。
本稿では,両課題を体系的に解決するReinforcement Learning for Creative Storytellingフレームワークを紹介する。
実験により、GenRMは人間の創造性判断と68%の整合性を達成し、RLCSはジェミニ2.5-Proを含む強いベースラインを大幅に上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:39:47 GMT)
NeoAMT: Neologism-Aware Agentic Machine Translation with Reinforcement Learning [18.0] ネオロジズムを意識した機械翻訳は、ネオロジズムを含む原文を対象言語に翻訳することを目的としている。
We propose a agentic framework, NeoAMT for neologism-aware machine translation using a Wiktionary search tool。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:01:07 GMT)
Universal Adversarial Purification with DDIM Metric Loss for Stable Diffusion [17.6] 敵の浄化は、汚染されたデータから敵のノイズを取り除くことによって、有望な解決策を提供する。
既存の浄化方法はSD固有の敵戦略に対処できない。
SDモデルを対象とした敵攻撃を防御する新しいフレームワークであるUDAP(Universal Diffusion Adversarial Purification)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:45:21 GMT)
Generating readily synthesizable small molecule fluorophore scaffolds with reinforcement learning [17.6] 我々は、強化学習により容易に合成可能な蛍光分子の足場を生成する生成AIモデルであるSyntheFluor-RLを開発した。
フルオロフォアの生成を導くため、SyntheFluor-RLは複数のグラフニューラルネットワーク(GNN)上に構築されたスコアリング関数を用いて、重要な光物理特性を予測する。
我々は11,590個の候補分子を生成し、染料様の性質を持つと予測された19個の構造にフィルターした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:31:43 GMT)
Segmental Advantage Estimation: Enhancing PPO for Long-Context LLM Training [17.5] セグメンショナルアドバンテージ推定は、一般化アドバンテージ推定が検証されたリワードを用いた強化学習において生じるバイアスを緩和する。
SAEは、最終的なスコア、安定性、サンプル効率を著しく改善し、優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:41:47 GMT)
Motion Focus Recognition in Fast-Moving Egocentric Video [17.4] 本研究では,任意の自我中心映像から対象者の意図を推定するリアルタイムな動き焦点認識手法を提案する。
本手法は,収集したエゴセントリックな行動データセットに基づいて,管理可能なメモリ消費によるリアルタイム性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:53:51 GMT)
Learning Through Dialogue: Unpacking the Dynamics of Human-LLM Conversations on Political Issues [17.1] 大規模言語モデル(LLM)は、学習のための対話的パートナーとしてますます使われていますが、ユーザの学習とエンゲージメントをサポートする相互作用のダイナミクスは検討されています。
社会政治問題に関する397人の人間とLLMの会話におけるLLMと参加者のチャットの言語的特徴と相互作用的特徴を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:10:21 GMT)
DIAGPaper: Diagnosing Valid and Specific Weaknesses in Scientific Papers via Multi-Agent Reasoning [17.0] 多くのマルチエージェントシステムは人の役割を表面レベルでシミュレートし、専門家が論文の補完的な知的側面を評価するための基本的な基準を欠いている。
ほとんどのシステムは、ユーザにとって最も適切な問題を優先順位付けするのではなく、非ランクの弱点リストを出力する。
3つの密に統合されたモジュールを通してこれらの課題に対処する新しいマルチエージェントフレームワークであるDIAGPaperを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:59:00 GMT)
Mon3tr: Monocular 3D Telepresence with Pre-built Gaussian Avatars as Amortization [16.7] Mon3trは、3Dガウススプラッティング(3DGS)に基づくパラメトリック人間モデリングを統合する新しいモノクル3Dテレプレゼンスフレームワークである。
単眼のRGBカメラは、身体の動きや表情をリアルタイムで捉え、3DGSベースのパラメトリック人間モデルを駆動するために使用される。
提案手法は,新しいポーズに対するPSNR > 28 dB,80msのエンドツーエンドレイテンシ,1000倍の帯域幅削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:17:41 GMT)
Optimal Transport under Group Fairness Constraints [16.6] 我々は、与えられた2つのグループから2つの個人をマッチングする確率が、予め定義された目標を満たすことを要求する、群フェアネスという新しい概念を導入する。
まず,Sinkhornアルゴリズムを改良したtextttFairSinkhornを提案する。
フェアネスとパフォーマンスのトレードオフを示す実証的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:26:32 GMT)
Ideological Isolation in Online Social Networks: A Survey of Computational Definitions, Metrics, and Mitigation Strategies [16.5] この調査は、オンラインソーシャルネットワークにおけるイデオロギー的孤立を定義し、分析し、定量化し、緩和する研究の包括的なレビューを提供する。
コンテンツパーソナライゼーション,ユーザ行動パターン,ネットワーク構造などのメカニズムを考察し,コンテンツ露出濃度の強化と絞り込み動態について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:31:02 GMT)
PanoSAMic: Panoramic Image Segmentation from SAM Feature Encoding and Dual View Fusion [16.4] PanoSAMicは、事前トレーニングされたAnything(SAM)エンコーダを統合して、その広範なトレーニングを利用する。
我々はSAMエンコーダを多段機能に修正し、新しいセグメンツ融合モジュールを導入する。
我々のセマンティックデコーダは、パノラマ画像に付随する歪みやエッジの不連続性を克服するために、注意と二重ビュー融合を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:39:36 GMT)
Self-Creating Random Walks for Decentralized Learning under Pac-Man Attacks [16.4] 我々は,悪質なノードが訪問する任意のRWを確率的に終了させる,パックマン攻撃(Pac-Man's attack)と呼ぶ敵の脅威を調査する。
このステルスな動作は、ネットワークからアクティブなRWを徐々に排除し、障害アラームを発生させることなく、学習プロセスを効果的に停止させる。
この脅威に対処するため,自己生成可能な完全分散・レジリエンス機構であるCREATE-IF-LATE (CIL) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:00:21 GMT)
Continual Pretraining on Encrypted Synthetic Data for Privacy-Preserving LLMs [16.2] 個人識別可能な情報を保護するために、暗号化されたトレーニングデータを合成するエンティティベースのフレームワーク(PII)を提案する。
提案手法は,データ合成をガイドする重み付きエンティティグラフを構築し,PIIエンティティに決定論的暗号化を適用する。
限られたスケールのデータセットに対する我々の結果は、事前訓練されたモデルがベースモデルより優れており、PIIセキュリティが保証されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:33:16 GMT)
A Unified Framework for Emotion Recognition and Sentiment Analysis via Expert-Guided Multimodal Fusion with Large Language Models [16.2] 本稿では,エキスパート誘導型マルチモーダル融合と大規模言語モデルを組み合わせた統合フレームワーク EGMF を提案する。
提案手法では, 微妙な感情的ニュアンスに対するきめ細かなローカルエキスパート, クロスモーダルな関係に対する意味的相関の専門家, 長距離依存に対するグローバルなコンテキストエキスパートの3つの専門的ネットワークを特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:21:32 GMT)
PRPO: Aligning Process Reward with Outcome Reward in Policy Optimization [16.0] 我々は、結果の信頼性とプロセスレベルのガイダンスを、批判のないフレームワークで組み合わせたプロセス相対政策最適化(PRPO)を導入する。
PRPOは意味的手がかりに基づいて推論シーケンスを分割し、PRMスコアをトークンレベルの利点に正規化し、それらの分布を結果の利点と整合させる。
MATH500では、PRPOはQwen2.5-Math-1.5Bの精度を61.2%から64.4%に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:04:43 GMT)
Are LLM Decisions Faithful to Verbal Confidence? [15.7] 本稿では,モデルが種々のエラー罰に応答して,禁忌ポリシーを調整するかどうかを評価するためのフレームワークを提案する。
いくつかのフロンティアモデルに対する我々の評価は、モデルが言語的信頼を表現する際にはコストを意識せず、また、関与するかどうかを判断する際には戦略的に応答しない、という重大な解離を明らかにしている。
これは、格付けされた言語的信頼スコアが、信頼できる、解釈可能なAIシステムを作るのに十分でないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:49:51 GMT)
Training Free Zero-Shot Visual Anomaly Localization via Diffusion Inversion [15.5] Zero-Shot Image Anomaly Detection (ZSAD)は、ターゲットデータの通常のトレーニングサンプルにアクセスすることなく、異常を検出し、ローカライズすることを目的としている。
最近のアプローチでは、局所化のためのきめ細かいプロンプトを生成するために、言語のような追加のモダリティを活用している。
我々は、きめ細かいプロンプトの必要性を回避するために、トレーニングフリーなビジョンオンリーのZSADフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 21:55:31 GMT)
AnyECG: Evolved ECG Foundation Model for Holistic Health Profiling [15.5] ECGFounderは、総合的な健康プロファイルの基礎モデルであるAnyECGを開発した。
AnyECGは1172の条件で全身的な予測能力を示し、306の疾患に対して0.7以上のAUROCを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:03:52 GMT)
Improving Video Question Answering through query-based frame selection [15.4] Video Question Answering (VideoQA) モデルは、視聴覚コンテンツに対する理解とインタラクションを強化する。
重い計算要求のため、ビデオQAのほとんどの大きなビジュアル言語モデル(VLM)は、動画を一様にサンプリングすることで固定数のフレームに依存している。
本稿では,サブモジュール相互情報(SMI)関数に基づいて,質問に関連のある新しい問合せベースのフレーム選択を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:10:20 GMT)
Stochastic CHAOS: Why Deterministic Inference Kills, and Distributional Variability Is the Heartbeat of Artifical Cognition [14.9] LLMにとって、決定論的推論は致命的である、と我々は主張する。
不確実性をモデル化し、創発的な能力を抑え、単一の脆い経路に推論を崩壊させ、尾のリスクを隠すことで安全性のアライメントを弱める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:19:09 GMT)
A Vision-Language-Action Model with Visual Prompt for OFF-Road Autonomous Driving [14.8] オフロード地形における効率的な軌道計画は、自動運転車にとって非常に困難な課題である。
本稿では,空間認識の不十分さと不安定な推論を克服する,新しいエンドツーエンドマルチモーダルフレームワークOF-EMMAを提案する。
RELLIS-3Dオフロードデータセットの実験結果から、OF-EMMAは既存の手法よりもかなり優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:37:04 GMT)
VLM-CAD: VLM-Optimized Collaborative Agent Design Workflow for Analog Circuit Sizing [14.8] 既存のアナログ回路サイズ化アプローチは、しばしば回路設計を過小評価し、産業採用に必要な説明責任を欠いている。
本稿では,視覚言語モデル最適化協調エージェントワークフロー (VLM-CAD) を提案する。
180nm, 90nm, 45nmの予測技術モデルを用いた小型化作業実験の結果, VLM-CADは効率よく電力と性能のバランスを保ち、100%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:37:32 GMT)
"Newspaper Eat" Means "Not Tasty": A Taxonomy and Benchmark for Coded Languages in Real-World Chinese Online Reviews [14.4] 本稿では,7,744の中国語Googleマップレビューと,コード付き言語のスパンレベルアノテーションを用いたデータセットであるCodedLangを紹介する。
音声学、正書法、言語間置換を含む共通符号化戦略を捉える7クラス分類法を開発した。
結果は、強力なモデルでさえ、コード化された言語を識別または理解できないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:03:37 GMT)
Explicit World Models for Reliable Human-Robot Collaboration [13.9] 私たちは、信頼できるエンボディドAIの問題に対して、根本的に異なるタックを取ります。
我々は人間とロボットの相互作用の動的な、曖昧で主観的な性質を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:05:05 GMT)
Anatomy Aware Cascade Network: Bridging Epistemic Uncertainty and Geometric Manifold for 3D Tooth Segmentation [13.7] 境界のあいまいさを解消し,グローバルな構造的整合性を維持するために,AACNet(Anatomy Aware Cascade Network)を提案する。
AACNetは90.17 %のDice類似度係数と95%のHausdorff Distanceの3.63 mmを実現し,最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:53:27 GMT)
Towards Multi-Behavior Multi-Task Recommendation via Behavior-informed Graph Embedding Learning [13.5] マルチビヘイビアレコメンデーション(MBR)は、補助行動(例えば、クリック、お気に入り)を活用することにより、目標行動(購入)の性能を向上させることを目的としている。
現実のシナリオでは、レコメンデーションメソッドは、しばしば異なるタイプの振る舞いを処理し、各タスク(例えば、各行動タイプ)に対してパーソナライズされたリストを生成する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:04:08 GMT)
GRPO with State Mutations: Improving LLM-Based Hardware Test Plan Generation [12.8] 大規模言語モデル(LLM)は、RTLコード生成を約束するが、ハードウェア仕様を推論し、ターゲットとするテストプランを生成する能力は、まだ明らかにされていない。
本稿では,RTL検証刺激生成のためのLSM推論機能に関する最初の体系的研究について述べる。
我々のベンチマークでは、DeepSeek-R1やClaude-4.0-Sonnetといった最先端のモデルが、黄金のRTL設計をパスする刺激を生成する上で、わずか15.7-21.7%の成功率しか達成していないことが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:42:42 GMT)
Emotional Support Evaluation Framework via Controllable and Diverse Seeker Simulator [12.7] 探索行動の基盤となる9つの心理的特徴と言語的特徴によって駆動される制御可能な探索シミュレータを提案する。
本シミュレータは,既存手法と比較して,プロファイルの順応性や行動の多様性に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:30:38 GMT)
From RAG to Agentic RAG for Faithful Islamic Question Answering [12.7] ISLAMICFAITHQAは、3,810itemのバイリンガル(アラビア語/英語)生成ベンチマークであり、原子シングルゴールドの回答である。
我々はまた,反復的証拠探索と回答のための構造化ツールコールを用いたエージェント的クラングラウンドフレームワーク(エージェントRAG)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:28:28 GMT)
Decentralized Online Convex Optimization with Unknown Feedback Delays [12.5] 本稿では,D-OCOを時間的・エージェント的に異なるフィードバック遅延下で研究する。
既存のアルゴリズムでは、エージェントの合計遅延に関する事前知識を前提としており、遅延パラメータとネットワークパラメータの両方に最適な依存を被っている。
改良されたO N $sqrt$ d tot + N $sqrt$ T (1-$2) 1/4 の後悔境界を実現する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:59:01 GMT)
Proof of Time: A Benchmark for Evaluating Scientific Idea Judgments [12.5] PoTは、大規模言語モデルのための半検証可能なベンチマークフレームワークである。
科学的観念判断と下流の信号とを結びつけ、後に観測可能となる。
PoTは将来の科学的思考判断タスクにおけるエージェントのスケーラブルな評価をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:55:37 GMT)
Transformer-Based Approach for Automated Functional Group Replacement in Chemical Compounds [12.4] 官能基除去と置換のための新しい2段変圧器モデルを開発した。
分子全体を1つのパスで生成するワンショットアプローチとは異なり,本手法では官能基を逐次除去・付加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:01:11 GMT)
Analytical Expression for Spherically Symmetric Photoacoustic Sources: A Unified General Solution (Theoretical Analysis and Derivation) [12.2] 任意の球対称初期分布に適用可能な統一解析解を導出する。
導出表現は光音響イメージングシステムの設計と信号解析に有用なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:00:05 GMT)
Pseudodata-guided Invariant Representation Learning Boosts the Out-of-Distribution Generalization in Enzymatic Kinetic Parameter Prediction [12.2] O$2$DENetは、OODの一般化を強化する軽量なプラグアンドプレイモジュールである。
O$2$DENetは酵素-基質の摂動を導入し、元の酵素-基質-ペアの表現と拡張された酵素-基質-ペアの表現の一貫性を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:03:07 GMT)
ContextFocus: Activation Steering for Contextual Faithfulness in Large Language Models [12.2] 我々は、大規模言語モデルのための軽量なアクティベーションステアリングアプローチであるContextFocusを紹介する。
従来のアプローチとは異なり、我々のソリューションはモデル微調整を必要とせず、最小の推論時間オーバーヘッドを発生させる。
大規模な実験により、ContextFocusは文脈の忠実さを大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:51:25 GMT)
Offline Meta-Reinforcement Learning with Flow-Based Task Inference and Adaptive Correction of Feature Overgeneralization [12.1] オフラインメタ強化学習(OMRL)は、オフラインRLにおける多様なデータセットからの学習の強みと、メタRLの新しいタスクへの適応性を組み合わせる。
既存の研究では、$Q$ネットワークの一般化がオフラインRLにおける外挿誤差に影響を与えることが示されている。
特徴分布をモデル化し,不確かさを推定することでOODサンプルを同定するFLORAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 03:16:07 GMT)
Direct temperature readout in nonequilibrium quantum thermometry [12.1] 熱力学推論戦略に基づく直接温度読み出し方式を開発した。
量子ビット型温度計における補正された動的温度を,非平衡初期状態の範囲で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:44:40 GMT)
Metaphors are a Source of Cross-Domain Misalignment of Large Reasoning Models [12.0] 学習データ中のメタファーとLLMの推論内容の誤調整度との間には,強い因果関係がみられた。
我々は,メタファと大規模推論モデルの大域的および局所的潜在的特徴の活性化との間には関連性があることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:08:06 GMT)
Reference Games as a Testbed for the Alignment of Model Uncertainty and Clarification Requests [11.7] 本研究では,ベースライン参照解決タスクと比較した3つの視覚言語モデルを評価する。
この結果は、たとえそのような単純なタスクであっても、モデルが内部の不確実性を認識し、それを適切な明確化行動に変換するのに苦慮していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:53:09 GMT)
Backpropagation-Free Test-Time Adaptation for Lightweight EEG-Based Brain-Computer Interfaces [11.7] 本稿では,脳波復号化のためのバックプロパゲーション自由変換(BFT)を提案する。
BFTは、知識誘導強化の複数のサンプルワイド変換やベイズ近似を各試験試験に適用し、単一の試験サンプルに対して複数の予測スコアを生成する。
本研究は,EEGベースのBCIのためのデコードアルゴリズムの現実的な展開を拡大し,リソース制約のあるデバイス上での軽量なプラグアンドプレイBCIを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:08:18 GMT)
Quantum-Compatible Dictionary Learning via Doubly Sparse Models [11.6] 辞書学習のための単純でハイブリッドな量子古典的アルゴリズムを提案する。
目標は指数的なスピードアップを主張するのではなく、短期量子デバイスの現実性を備えた辞書学習を実現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:03:47 GMT)
Stable In-hand Manipulation for a Lightweight Four-motor Prosthetic Hand [11.5] 電動義手は、ユーザの負担を軽減するために軽量でなければならない。
異なる姿勢の移行などの日常的な活動を行うためには、手動操作が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:15:15 GMT)
Coupled Diffusion-Encoder Models for Reconstruction of Flow Fields [11.5] 本稿では,従来の畳み込み型ResNetエンコーダと確率拡散モデルを統合する結合フレームワークであるDiffCoderを提案する。
積極的な圧縮の下では、DiffCoderはスペクトル精度を大幅に向上し、VAEは相当な劣化を示す。
DiffCoderはフローの分布構造をよりよく保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:24:52 GMT)
Robust Multicentre Detection and Classification of Colorectal Liver Metastases on CT: Application of Foundation Models [11.3] 我々は,CT上のCRLMの患者レベル分類と病変レベル検出のための基礎モデルに基づくAIパイプラインを開発した。
UMedPTは最高の成績を示し,分類用頭部と病変検出用FCOSベースの頭部を微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:35:29 GMT)
Neural Architecture for Fast and Reliable Coagulation Assessment in Clinical Settings: Leveraging Thromboelastography [11.1] リアルタイム凝固モニタリングは、早期発見とリスクの即時修復を可能にする。
従来のトロンボエラストグラフィー(TEG)は、1時間近く測定した後にしかそのような出力が得られない。
本稿では,個人間の動的変化のアドバンテージを考慮に入れた新しいアルゴリズムPSRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:03:53 GMT)
From Sketch to Fresco: Efficient Diffusion Transformer with Progressive Resolution [11.1] 拡散変換器は優れた生成品質を達成するが、反復サンプリングのため高価である。
textbfFrescoは,プログレッシブアップサンプリングを用いて,ステージ間におけるリノイズとグローバル構造を統一する動的解像度フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:15:30 GMT)
Online Markov Decision Processes with Terminal Law Constraints [10.9] 周期的フレームワークと呼ばれるリセットフリーのフレームワークを導入する。
目標は、累積損失を最小限に抑え、一定回数のステップ後にエージェントを初期状態分布に戻す周期的なポリシーを見つけることである。
2つのマルチエージェント設定で周期ポリシーを計算するための最初のアルゴリズムを示し、オーダー$tilde O(T3/4)$のサブ線形周期的後悔を実現する。
これは、M$均質なエージェントを$M > 1$と設定して、リセットなし学習に対する最初の漸近的でない保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:46:12 GMT)
From Word Sequences to Behavioral Sequences: Adapting Modeling and Evaluation Paradigms for Longitudinal NLP [10.6] 文献レベルの評価は, 生態学的に有効なモデリングと評価と比較して, かなり異なる結果が得られ, 時には逆の結論がもたらされることが示唆された。
NLP のワードシーケンス評価から $textitbehavior-sequence$ パラダイムへの移行を動機とする,より広範な議論に関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:38:36 GMT)
Relink: Constructing Query-Driven Evidence Graph On-the-Fly for GraphRAG [10.6] 本稿では,問合せ固有のエビデンスグラフを動的に構築するフレームワークであるRelinkを提案する。
Relinkは、主要なGraphRAGベースラインよりもEMで5.4%、F1で5.2%の大幅な平均改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:35:23 GMT)
When Models Know When They Do Not Know: Calibration, Cascading, and Cleaning [10.6] 有望なアプローチは、モデルの内部信号から計算された信頼を利用して、その無知を反映することである。
本稿では,視覚モデルと言語モデルの両方に適用可能な,シンプルで効果的で普遍的な訓練自由な手法を提案する。
我々の結果は、モデルが知らないときに認識できるようにすることが、より効率的で信頼性があり、信頼できるAIへの実践的なステップであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:59:03 GMT)
On the Non-decoupling of Supervised Fine-tuning and Reinforcement Learning in Post-training [10.4] 強化学習(RL)を用いたSFT指導型大規模言語モデルの学習後学習
RLはSFT最適性の下でSFT損失を増大させ、SFTはRLが達成した報酬を低下させることを示す。
Qwen3-0.6Bの実験では予測された劣化が確認され、SFTとRLは訓練後の性能を失うことなく分離できないことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:14:09 GMT)
OODEval: Evaluating Large Language Models on Object-Oriented Design [10.3] オブジェクト指向設計タスクにおいて,29の大規模言語モデル (LLM) を評価する。
トップパフォーマンスのLDMは、学部生の平均的なパフォーマンスとほぼ一致しているが、最高の人間デザイナーのレベルをはるかに下回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:51:31 GMT)
Reward-Preserving Attacks For Robust Reinforcement Learning [9.8] 摂動が全軌道に影響を及ぼすため、RLのアドリヤロバスト性は困難である。
この攻撃は敵の強みに適応し、各状態において名目対ウォーストケースのリターンギャップの$$分の1が達成可能となるよう提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:14:03 GMT)
Forecast the Principal, Stabilize the Residual: Subspace-Aware Feature Caching for Efficient Diffusion Transformers [9.7] Diffusion Transformer (DiT) モデルは画像およびビデオ生成において前例のない品質を達成したが、反復サンプリングプロセスは計算的に禁止されている。
Singular Value Decomposition (SVD)を介して拡散機能を分解するサブスペース対応キャッシュフレームワークであるSVD-Cacheを提案する。
私たちのコードは補足的な素材で、Githubでリリースされます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:30:12 GMT)
Nonparametric Kernel Clustering with Bandit Feedback [9.7] バンディットフィードバックによるクラスタリングは、クラスタリングアルゴリズムがアイテムをシーケンシャルにクエリしてノイズの多い観察を受信する、一連のアイテムを分割する問題を指す。
我々はカーネルベースのアプローチを導入し、非パラメトリック問題をヒルベルトカーネル空間(RKHS)への平均埋め込みをカーネルに従ってクラスタ化するタスクとして再構築する。
本稿では,アーム分布の最大平均誤差(MMD)とRKHSのばらつきに依存する問題に対して,信号対雑音比の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:36:07 GMT)
Minimum Wasserstein distance estimator under covariate shift: closed-form, super-efficiency and irregularity [9.7] 本稿では,結果の回帰や重み付けの明示的なモデリングを避けるために,最小ワッサースタイン距離推定フレームワークを提案する。
得られたW-推定器はクローズドフォーム表現を認め、古典的な1-アネレスト近傍推定器と数値的に等価である。
数値シミュレーションは降雨データセットの解析とともに、我々のW推定器の異常な性能を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:36:44 GMT)
Recontextualizing Famous Quotes for Brand Slogan Generation [9.5] 効果的なスローガンは、斬新さと親しみのバランスをとるべきだと我々は主張する。
本稿では,スローガン生成のためのペルソナ関連有名な引用文を再文化する新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:56:48 GMT)
Enhancing Cloud Network Resilience via a Robust LLM-Empowered Multi-Agent Reinforcement Learning Framework [9.5] CyberOps-Botsは、Large Language Models (LLM)によって強化された階層型マルチエージェント強化学習フレームワークである。
実際のクラウドデータセットの実験では、最先端のアルゴリズムと比較して、CyberOps-Botsはネットワーク可用性を68.5%高く維持している。
当社のフレームワークをコミュニティにリリースし、クラウドネットワークにおける堅牢で自律的な防衛の進展を促進します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:25:41 GMT)
Principal ideal problem and ideal shortest vector over rational primes in power-of-two cyclotomic fields [9.3] 理想格子上の最短ベクトル問題(SVP)は、リング-LWE問題と密接に関連している。
2つのシクロトミック場は、リング-LWEをインスタンス化するためにしばしば採用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:09:36 GMT)
Bridge-RAG: An Abstract Bridge Tree Based Retrieval Augmented Generation Algorithm With Cuckoo Filter [9.3] Retrieval-augmented Generation (RAG) は、検索精度と計算効率の2つの課題に直面している。
本稿では,Bridge-RAGと呼ばれる新しいRAGフレームワークを提案する。
Bridge-RAGは15.65%の精度向上を実現し、他のRAGフレームワークと比較して10倍から500倍の検索時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 03:18:32 GMT)
Revisiting the Ordering of Channel and Spatial Attention: A Comprehensive Study on Sequential and Parallel Designs [9.2] 4つのクラス(シーケンシャル、並列、マルチスケール、残留)で18のトポロジの評価スイートを構築します。
2つのビジョンと9つの医療データセットにまたがって、私たちは"データスケール・メソッド・パフォーマンス"結合法を発見しました。
今後の注目モジュール構築のためのシナリオベースガイドラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:32:37 GMT)
PIDT: Physics-Informed Digital Twin for Optical Fiber Parameter Estimation [9.2] PIDTは、従来のニューラル演算子に比べて複雑さの低い精度と収束速度を改善する。
パラメータ化分割ステップ法と物理インフォームド損失を組み合わせたファイバーパラメータ推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:25:31 GMT)
An Efficient Additive Kolmogorov-Arnold Transformer for Point-Level Maize Localization in Unmanned Aerial Vehicle Imagery [9.1] 高分解能紫外光度計は精密農業の鍵となる技術となっている。
UAV画像における点レベルのトウモロコシの局在は、非常に小さな対画素比のため、依然として困難である。
本稿では,これらの課題に対処するため,AKT (Additive Kolmogorov-Arnold Transformer) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:16:10 GMT)
SIRR-LMM: Single-image Reflection Removal via Large Multimodal Model [9.1] 既存のデータセットは、合成データにおける限られた物理的リアリズムや、実際のキャプチャにおける不十分なスケールに悩まされている。
実背景画像上に3Dガラスモデルをパストレーシングして物理的に正確な反射シナリオを作成する合成データセット生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:03:12 GMT)
DYCP: Dynamic Context Pruning for Long-Form Dialogue with LLMs [8.5] 大きな言語モデル(LLM)は、対話の長さが大きくなるにつれて応答遅延が増加し、応答品質が低下する。
我々は,クエリ時に関連メモリを動的に分割・取得する,軽量なコンテキスト管理手法であるDyCPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:47:50 GMT)
Video Generation Models in Robotics -- Applications, Research Challenges, Future Directions [8.4] ビデオ生成モデルは、物理世界の高忠実度モデルとして登場した。
彼らの素晴らしい能力は、物理学ベースのシミュレーターが長年直面してきた課題の多くに対処する。
ビデオモデルは、微細で表現力のある方法で世界のダイナミクスを捉える基礎的世界モデルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:57:34 GMT)
Inference-Time Scaling for Visual AutoRegressive modeling by Searching Representative Samples [8.4] VAR-Scalingは視覚自己回帰モデリング(VQ)における推論時間スケーリングのための最初の一般的なフレームワークである。
サンプリング空間をカーネル密度推定 (KDE) を用いて準連続特徴空間にマッピングし, 高密度サンプルは安定で高品質な解を近似する。
クラス条件およびテキスト・ツー・イメージ評価の実験は、推論プロセスの大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:00:55 GMT)
Adaptive Layer Selection for Layer-Wise Token Pruning in LLM Inference [8.1] KVキャッシュ削減のための選択層を適応的に選択する学習自由手法を提案する。
ASLは、復号速度とKVキャッシュの削減を維持しつつ、最先端の層単位のトークン選択法を精度良く向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:47:35 GMT)
PROTEA: Securing Robot Task Planning and Execution [8.0] 近年の対人攻撃の研究は、既存のロボットタスクプランナーの重大な脆弱性を明らかにしている。
本稿では,LLM-as-a-Judge防衛機構であるProteAを紹介し,タスクプランの安全性を評価する。
本研究は, 作業計画システムの堅牢性と安全性向上を図るロボットシステム実践者に対して, 実用的な知見を提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:13:46 GMT)
Rescind: Countering Image Misconduct in Biomedical Publications with Vision-Language and State-Space Modeling [8.0] バイオメディカル・イメージ・フォージェリーの生成と検出を両立させる最初の視覚言語ガイドフレームワークを提案する。
拡散に基づく合成と視覚言語プロンプトを組み合わせることで,現実的かつ意味論的に制御された操作を可能にする。
Integscanは、検出とローカライゼーションの両方において、技術パフォーマンスの状態を達成し、自動化された科学的完全性分析の強力な基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:13:58 GMT)
Leveraging 3D Representation Alignment and RGB Pretrained Priors for LiDAR Scene Generation [8.0] R3DPAは、LiDARの点雲に対して、画像事前学習をアンロックするための最初のLiDARシーン生成手法である。
具体的には, 生成モデルの中間的特徴を自己教師付き3次元特徴と整合させ, 生成品質を大幅に向上させる。
また,非条件モデルのみによるオブジェクトの塗り絵やシーンミキシングの推測において,ポイントクラウド制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:20:20 GMT)
OSCAR: Open-Set CAD Retrieval from a Language Prompt and a Single Image [7.9] 言語プロンプトと単一画像(OSCAR)からオープンセットCAD検索を導入する。
OSCARはラベルのない3Dオブジェクトデータベースから一致するオブジェクトモデルを取得する。
我々は,YCB-Vオブジェクトデータセット上でのオブジェクト検索において,OSCARの平均精度が90.48%であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:59:22 GMT)
PLANET v2.0: A comprehensive Protein-Ligand Affinity Prediction Model Based on Mixture Density Network [7.7] 我々はPLANET(Protein-Ligand Affinity Prediction NETwork)と呼ばれるグラフニューラルネットワークモデルを開発した。
本研究では,PLANET v2.0をアップグレード版として提案した。
CASF-2016ベンチマークと同様に、PLANET v2.0は優れたスコアリングパワー、ランキングパワー、ドッキングパワーを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:56:29 GMT)
Seeing Right but Saying Wrong: Inter- and Intra-Layer Refinement in MLLMs without Training [7.5] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、様々な視覚言語タスクにまたがる強力な機能を示す。
深い層は正しい視覚領域に付随する可能性があるが、最終的な予測は以前の層からの騒々しい注意によってしばしば誤解される。
我々は、追加の訓練をせずに視覚的理解を高めるデュアルパースペクティブな復号化戦略であるDualPDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:34:20 GMT)
CRAFT: Cost-aware Expert Replica Allocation with Fine-Grained Layerwise Estimations [7.4] CRAFTは、所定のメモリ予算下での負荷バランスを最大化する、効率的な専門家レプリケーションフレームワークである。
我々の評価では、大規模デプロイメントにおける既存のレプリケーション技術よりも、CRAFTはエンドツーエンドのサービススループットを平均$1.14タイム(最大$12タイム)に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:25:01 GMT)
Stable On-Policy Distillation through Adaptive Target Reformulation [7.4] ベト (Veto) は、ロジット空間に幾何学的ブリッジを構築する客観的なレベルの再構成である。
ベトは監督された微調整と既存の政治のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:57:39 GMT)
Near-Optimal Private Linear Regression via Iterative Hessian Mixing [7.3] 有界データを用いた分極最小二乗法(DP-OLS)について検討した。
AdaSSP (Adaptive enough- perturbation) は、十分な統計量に適応的に選択された摂動を追加する。
本稿では,ガウススケッチに依存する新しいDP-OLSアルゴリズムである反復ヘッセンミキシングを導入し,反復ヘッセンスケッチアルゴリズムに着想を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:50:15 GMT)
VULCA-Bench: A Multicultural Vision-Language Benchmark for Evaluating Cultural Understanding [7.3] VULCA-Benchは、視覚・言語モデル(VLM)の文化的理解を表面的な視覚的知覚を超えて評価するための多文化的アート批判ベンチマークである。
既存のVLMベンチマークは主にL1-L2の能力を測定し、高次の文化的解釈を過小評価している。
VULCA-Benchには8つの文化伝統にまたがる7,410のマッチングされた画像批評対があり、中国語と英語のバイリンガルがカバーされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:36:30 GMT)
HiVid-Narrator: Hierarchical Video Narrative Generation with Scene-Primed ASR-anchored Compression [7.3] 本稿では,Eコマースの階層的ビデオキャプションデータセットについて紹介する。
我々はまず,ASRとフレームレベルの記述を用いて,信頼性の高い言語的・視覚的証拠を収集する段階的構成を採用する。
本稿では,マルチモーダルトークンを階層的なシーンに圧縮するScene-Primed ASR-anchored Caption (SPA-Compressor)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:41:31 GMT)
Reducing Hallucinations in LLMs via Factuality-Aware Preference Learning [7.3] 本稿では,F-DPO (Factuality-aware Direct Preference Optimization) を紹介する。
DPOペアを2つのファクトアリティ指標と合成幻覚的変種で拡張することで、ファクトアウェアな嗜好データを構築する。
F-DPOは補助的な報酬モデルやトークンレベルのアノテーション、マルチステージトレーニングを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:16:29 GMT)
Dual-Level Models for Physics-Informed Multi-Step Time Series Forecasting [7.2] 本稿では,確率的入力予測と物理インフォームド出力予測を統合することで,動的システムの多段階予測手法を提案する。
その結果, ハイブリッド入力予測モデルでは従来のSTMと比較して, 対数的および平均二乗誤差が低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:19:21 GMT)
Proof of Reasoning for Privacy Enhanced Federated Blockchain Learning at the Edge [7.0] 本稿ではブロックチェーンを用いたフェデレーション学習に特化した,新しいコンセンサス機構であるProof of Reasoning(PoR)を紹介する。
文献で一般的に見られる一般的なブロックチェーンコンセンサスメカニズムとは異なり、PoRは連邦学習に適した3つの異なるプロセスを統合する。
PoRはレイテンシとストレージ増加の低い大規模なIoTネットワークにスケールし、進化するデータ、規制、ネットワーク条件に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:57:17 GMT)
CalPro: Prior-Aware Evidential--Conformal Prediction with Structure-Aware Guarantees for Protein Structures [6.9] CalProは、シフト・ロバスト不確実性定量化のための事前認識の明らかなコンフォーマルなフレームワークである。
アンビグニティ集合上のPAC-ベイジアン境界を用いた分布シフトによる構造認識カバレッジ保証を導出する。
また,CalProは,事前情報のある地域では,標準のコンフォメーション手法よりも厳密な間隔を保ちながら,ほぼ最小のカバレッジを維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:49:32 GMT)
Beyond Variance: Knowledge-Aware LLM Compression via Fisher-Aligned Subspace Diagnostics [6.9] トレーニング後のアクティベーション圧縮は、リソース制約のあるハードウェア上に大規模言語モデルをデプロイするために不可欠である。
Singular Value Decomposition (SVD)のような標準的手法はグラデーション・ブラインドである。
本稿では,知識対応圧縮フレームワークであるFisher-Aligned Subspace Compression (FASC)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:41:32 GMT)
On the Robustness of Age for Learning-Based Wireless Scheduling in Unknown Environments [6.7] 仮想キュー長の代わりにライン年齢を用いた学習に基づくスケジューリングポリシーを提案する。
本ポリシーは,ネットワーク条件下での最先端性能に適合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:34:58 GMT)
Fast Multi-Stack Slice-to-Volume Reconstruction via Multi-Scale Unrolled Optimization [6.7] 本稿では,複数の2次元スライススタックを融合してコヒーレントな3次元構造を復元する高速畳み込みフレームワークを提案する。
胎児脳MRIを用いて, 高品質な3Dボリュームを10秒未満で再構成し, 1sスライス登録と精度を最先端の反復SVRパイプラインと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:18:49 GMT)
Learning Domain-Invariant Representations for Cross-Domain Image Registration via Scene-Appearance Disentanglement [6.7] ドメインシフトによる画像登録は、コンピュータビジョンと医用画像の基本的な課題である。
本稿では,この課題に対処する一貫したフレームワークであるSAR-Netを提案する。
我々はSAR-Netを双方向走査顕微鏡で検証し、ドメインシフトと幾何学的歪みが組み合わさった実世界のテストベッドを作る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:14:11 GMT)
G-MemLLM: Gated Latent Memory Augmentation for Long-Context Reasoning in Large Language Models [6.6] 凍結したバックボーンとトレーニング可能な textbfLatent Memory Bank を統合したメモリ拡張アーキテクチャである textbfG-MemLLM を提案する。
G-MemLLMはマルチホップ推論とリレーショナル精度を大幅に向上させ、Llama 3.1-8BのZsREの精度を13.3%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 03:30:29 GMT)
Riesz Representer Fitting under Bregman Divergence: A Unified Framework for Debiased Machine Learning [6.4] Riesz表現子の推定は、機械学習における中心的な問題である。
Riesz表現子推定のための様々な手法が提案されている。
本研究では,これらの手法を一つのフレームワークにまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:36:33 GMT)
Improving Domain Generalization in Contrastive Learning using Adaptive Temperature Control [6.3] コントラスト学習を用いた自己教師付き事前学習は、疎ラベル付きデータから学習するための強力な方法である。
トレーニングからテスト時間へのデータの分散が変化した場合、パフォーマンスは大幅に低下する可能性がある。
本稿では,学習表現の領域不変性を高めるために,ドメインラベルを組み込んだコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:32:24 GMT)
Making Absence Visible: The Roles of Reference and Prompting in Recognizing Missing Information [6.3] 本研究は,参照フレーミングが,データセットにおいて期待されるが欠落するカテゴリを認識する能力にどのように影響するかを実験的に検討する。
その結果, 部分参照の方がGlobal参照よりも不在検出率が高いことがわかった。
本稿では,対話型ユーザインタフェースと期待に基づく可視化設計の意義について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:09:20 GMT)
IFDNS: An Iterative Feedback-Driven Neuro-Symbolic Method for Faithful Logical Reasoning [6.3] Iterative Feedback-Driven Neuro-Symbolic (IFDNS) はマルチラウンドフィードバック機構を用いた新しいプロンプトベースの手法である。
IFDNSは自己整合性(CoT-SC)と自己整合性(CoT-SC)の整合性(CoT-SC)を大幅に向上させる
6つのデータセットに対する実証的な評価は、CoTとCoT-SCの性能を大幅に向上させるIFDNSの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:20:19 GMT)
Beyond Single-Shot: Multi-step Tool Retrieval via Query Planning [6.2] TOOLQPは、検索を反復的なクエリ計画としてモデル化する軽量フレームワークである。
命令をサブタスクに分解し、リトリーバーと対話するクエリを動的に生成する。
最先端のパフォーマンスを実現し、より優れたゼロショットの一般化、多様なレトリバー間の堅牢性、下流のエージェント実行の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:58:39 GMT)
FairRF: Multi-Objective Search for Single and Intersectional Software Fairness [6.2] 分類タスクにおける公平性と有効性を最適化するために,多目的進化探索に基づく新しいアプローチであるFairRFを導入する。
5つの有効度と3つの公正度測定値を用いて,FairRFを11のシナリオで26の異なるベースラインに対して広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:42:45 GMT)
Multi-scale Graph Autoregressive Modeling: Molecular Property Prediction via Next Token Prediction [6.0] Connection-Aware Motif Sequencing (CamS)は、分子グラフを学習するためのグラフからシーケンスの表現である。
CamSは、分子グラフを構造豊富な因果配列にシリアライズすることでギャップを埋める。
我々はCamS配列上のバニラLLaMAバックボーンを事前訓練することでCamS-LLaMAをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:52:52 GMT)
EdgeNav-QE: QLoRA Quantization and Dynamic Early Exit for LAM-based Navigation on Edge Devices [5.9] 大規模行動モデル(LAM)は、低レベル制御による高レベル推論をブリッジすることで、自律的なナビゲーションにおいて大きな可能性を示している。
エッジデバイスにこれらのマルチビリオンパラメータモデルをデプロイすることは、メモリ制約とレイテンシ要求のため、依然として大きな課題である。
我々は、リアルタイムエッジナビゲーションのためにLAMを最適化する動的早期出力機構と、量子化低ランク適応(QLoRA)を統合する新しいフレームワークであるEdgeNav-QEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:20:53 GMT)
The Confidence Trap: Gender Bias and Predictive Certainty in LLMs [5.9] 本研究では,ジェンダー付き代名詞解決を含む文脈における確率信頼度校正について検討した。
本研究の目的は,予測信頼度スコアに基づく校正基準が,大規模言語モデルにおける公平性に関連する相違を効果的に捉えているかどうかを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:38:05 GMT)
Evaluating the encoding competence of visual language models using uncommon actions [5.8] UAITは、視覚言語モデル(VLM)の動作シーンにおける意味理解能力をテストするために設計された新しい評価ベンチマークである。
我々は,大規模言語モデル,少数ショットプロンプトエンジニアリング,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションを用いて,高品質な非常識画像テキストサンプルを合成する。
我々は、複数の最先端ビジュアル言語モデルを評価し、コントラスト学習に基づくモデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:15:45 GMT)
Bias-Aware BP Decoding of Quantum Codes via Directional Degeneracy [5.7] 量子CSS符号の指向性情報伝達(BP)デコーディングについて検討する。
我々は、タナーグラフのエッジに向き重みを配置し、それをキュービット毎の方向重みに集約することでこれを定式化する。
一つのバイアスパラメータは、これらの重みをサイト依存の対数類似度(LLR)にマッピングする。
我々は, 方向とハミング距離に関する境界を導出し, 症状毎の退行誤差のクラス数を上限とした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:20:40 GMT)
SCALPEL: Selective Capability Ablation via Low-rank Parameter Editing for Large Language Model Interpretability Analysis [5.7] 大規模言語モデルは多様なドメインにまたがって優れているが、その内部メカニズムの理解が不十分なため、ハイテイクシステムへの展開は制限されている。
独立モジュールではなく低ランクサブスペースとして機能を表現するフレームワークであるSCALPELを提案する。
一般的な言語モデリングの品質を維持しながら、正解と誤解の区別を減らすためにLoRAをトレーニングすることにより、SCALPELは、他と切り離されたまま、特定の機能に責任を負う低ランクの表現を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:54:18 GMT)
The Practicality of Normalizing Flow Test-Time Training in Bayesian Inference for Agent-Based Models [5.6] 本研究では,流れの正規化などの深部モデルにおけるテストタイムトレーニング(TTT)の実践性を初めて検討する。
数値解析により,TTT方式が極めて有効であることが示され,ABMパラメータのフローベース推論のリアルタイム調整が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:55:01 GMT)
Diffusion in SPAD Signals [5.4] 固定光子束を与えられた単光子アバランシェダイオード(SPAD)における生信号の可能性を導出した。
生信号は、フラックスに非線形に関連付けられた検出イベントのタイミングを含む。
これはSPAD信号に基づく逆問題解決の鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:49:39 GMT)
Modeling and Control for UAV with Off-center Slung Load [5.4] 無人航空機(英語: Unmanned air vehicle, UAV)は、航空輸送システムである。
実用上、スラング荷重のサスペンション点は、UAVの質量の中心と常に一致しない。
このオフセットはシステムの非線形力学における結合を生じさせ、複雑な動作制御問題を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 00:05:34 GMT)
Smells Depend on the Context: An Interview Study of Issue Tracking Problems and Smells in Practice [5.3] ソフトウェアエンジニアリングチームがITSで直面する課題についてはほとんど知られていない。
経験者26名を対象に,詳細な面接調査を行った。
問題発見性、ゾンビ問題、ワークフローの肥大、ワークフローの強制力の欠如など、14の一般的な問題を特定しました。
この結果から,ITSの問題点や臭いは,ITSの設定やワークフローステージ,チームサイズといったコンテキスト要因に大きく依存していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:03:20 GMT)
Heterogeneous Multi-Expert Reinforcement Learning for Long-Horizon Multi-Goal Tasks in Autonomous Forklifts [5.2] 本稿では,自律フォークリフトに適した異種多目的強化学習(HMER)フレームワークを提案する。
HMERは、長期のタスクをセマンティックタスクプランナーによって制御される特殊なサブポリスに分解する。
本手法は,タスク成功率94.2%(ベースラインの62.5%)を達成し,動作時間を21.4%削減し,配置誤差を1.5cm以内で維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:27:24 GMT)
Sketch&Patch++: Efficient Structure-Aware 3D Gaussian Representation [5.2] 本稿では, ガウスを(i) 高周波数, 境界定義特徴を表すSketch Gaussian, (ii) 低周波数, 滑らかな領域をカバーするPatch Gaussianに分類するハイブリッド表現を提案する。
提案手法では,適応的品質駆動型精細化と合わせて,マルチクレータ密度に基づくクラスタリングを用いる。
この構造対応表現は、帯域制限されたネットワークとリソース制限されたデバイス間で、効率的なストレージ、適応ストリーミング、高忠実度3Dコンテンツのレンダリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:16:39 GMT)
Integrating Machine-Generated Short Descriptions into the Wikipedia Android App: A Pilot Deployment of Descartes [5.1] ウィキペディアのAndroidアプリにDescartesのパイロット展開の結果を示す。
実験には12の言語があり、3900以上の記事と375人の編集者が参加した。
全体では、デカルトによる記述の90%は、品質の5つのうち少なくとも3つと評価され、平均評価は人間によるものと比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:13:35 GMT)
SALT-KG: A Benchmark for Semantics-Aware Learning on Enterprise Tables [4.7] SALT-KGは、エンタープライズテーブルにおける意味論的学習のベンチマークである。
それは、そのマルチテーブルトランザクションデータを、メタデータ知識グラフで表される構造化されたオペレーションビジネス知識と結びつけます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:17:38 GMT)
Optimal Learning Rate Schedule for Balancing Effort and Performance [4.7] 効果的に学習する方法を学ぶことは、生物学的エージェントにとって根本的な課題であり、人工エージェントに対する関心が高まっている。
本稿では,学習コストを増大させながら累積性能を最大化する最適制御プロセスとして,この問題を形式化する規範的フレームワークを提案する。
提案手法は,従来の学習体験を再現することで,必要な性能期待値に近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:59:07 GMT)
Robust and Efficient Zeroth-Order LLM Fine-Tuning via Adaptive Bayesian Subspace Optimizer [4.7] ゼロオーダー (ZO) 最適化による微調整大型言語モデル (LLM) は,関数評価による勾配の近似によりメモリ削減を行う。
適応型textbfBayesian textbfSubspace textbfZeroth-Order textbfOptimizer について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:20:01 GMT)
Photometric Redshift Estimation Using Scaled Ensemble Learning [4.6] 本研究では、暗黒銀河と高次赤方偏移領域のPz予測を目的とした、新しいアンサンブルベースのMLフレームワークを提案する。
タグ付き入力データを使用することで、アンサンブルアプローチはスタンドアローンモデルよりも予測性能が向上する。
その結果,Pz推定の精度と信頼性は著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:55:24 GMT)
Internal Deployment Gaps in AI Regulation [4.6] 企業が自社組織に高度に能力のあるシステムをデプロイする場合に、ハイステークなアプリケーションが内部で発生する可能性がある。
本稿では、2025年の米国と欧州連合におけるフロンティアAI規制が、内部展開をどのように扱うかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 21:18:11 GMT)
Max-Min Neural Network Operators For Approximation of Multivariate Functions [4.6] 我々は、最大最小のニューラルネットワーク演算子による近似のためのフレームワークを開発する。
点および一様収束定理を確立し、近似の順序に対する推定を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:14:05 GMT)
Stagewise Reinforcement Learning and the Geometry of the Regret Landscape [4.4] 一般化後続政策の集中は局所学習係数(LLC)によって制御されていることを示す。
我々は、段階的な政策展開を示すグリッドワールド環境において、この予測を実証的に検証する。
特に、LLCは、ポリシーが後悔の観点から同一に見える状態のサブセットで見積もった場合でも、フェーズ遷移を検出し、単にパフォーマンスではなく、基盤となるアルゴリズムの変化を捉えていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:25:21 GMT)
ARCQuant: Boosting NVFP4 Quantization with Augmented Residual Channels for LLMs [4.4] ARCQuantは、Augmented Residual Channelsを通じてNVFP4パフォーマンスを向上させるフレームワークである。
ARCQuantは、複雑なタスクや下流タスクにおいて、完全精度のベースラインに匹敵する、最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:27:22 GMT)
ReinPool: Reinforcement Learning Pooling Multi-Vector Embeddings for Retrieval System [4.4] textbfReinPoolは、マルチベクトル埋め込みをコンパクトで検索最適化された表現にプールすることを学ぶ強化学習フレームワークである。
Vidore V2ベンチマークでは、3つの視覚言語埋め込みモデルに対して、ReinPoolはマルチベクトル表現を746$-1249times$で圧縮し、完全なマルチベクトル検索性能の76～81%を回復した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:37:21 GMT)
Cross-Cultural Expert-Level Art Critique Evaluation with Vision-Language Models [4.3] VLM(Vision-Language Models)は、視覚的知覚に優れるが、芸術における文化的意味を解釈する能力は、未検証のままである。
Tier Iは自動カバレッジとリスク指標をオフラインで計算する。
Tier IIIはTier IIアグリゲーションスコアを等調回帰によって人間の評価に分類し、152サンプルのホールトアウトセットでMAEを5.2%減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:33:35 GMT)
Efficient Convolutional Forward Model for Passive Acoustic Mapping and Temporal Monitoring [4.2] 時間領域における畳み込みの定式化に基づくPAMビームフォーミングフレームワークを提案する。
この枠組みでは、PAMは、フォワード演算子がキャビテーション活性を記録された電波信号にマッピングする逆問題として定式化される。
次に、キャビテーション活動に関する事前知識を組み込んだ正規化逆変換を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:32:26 GMT)
Loci Similes: A Benchmark for Extracting Intertextualities in Latin Literature [4.1] Loci Similesは、古代後期の著者と古典作家のコーパスをリンクする545人の専門家による検証された並列を含む172kテキストセグメントのキュレートされたデータセットからなるラテン語のテクスチュアリティ検出のベンチマークである。
我々は,最先端のLLMを用いた文間関係の検索と分類のベースラインを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:34:49 GMT)
Variational Approximations for Robust Bayesian Inference via Rho-Posteriors [4.0] PAC-Bayesianフレームワークは$$-posterior推論を開発した。
厳密な有限サンプル保証付き$$$-posterior推論の最初の実践的実装。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:47:13 GMT)
Cognitive Biases in LLM-Assisted Software Development [4.0] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた開発における認知バイアスの包括的研究について述べる。
開発者とLLMの相互作用に特有の90の認知バイアスの体系的分析を通じて,認知心理学者が検証した15のバイアスカテゴリーの分類法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:32:21 GMT)
Beyond the Next Port: A Multi-Task Transformer for Forecasting Future Voyage Segment Durations [3.9] 本研究は,将来のETA予測をセグメントレベルの時系列予測問題として再検討する。
本研究では, 過去の航行時間, 目的地港の混雑, および静的容器記述子を統合するトランスフォーマーアーキテクチャを開発した。
提案フレームワークは,長期の時間的依存を捕捉するための因果的にマスキングされた注意機構と,セグメントセーリング時間とポート混雑状態を共同で予測するマルチタスク学習ヘッドを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 21:32:05 GMT)
Knowledge Distillation for LLM-Based Human Activity Recognition in Homes [3.9] 大規模言語モデル(LLM)は、自宅でのHAR(Human Activity Recognition)に使用することができる。
LLMのサイズによって認識性能がどう変化するかを示す。
このような微調整モデルでは,パラメータが50倍少なく,最大LLMとほぼ同等に動作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:25:53 GMT)
Data-driven control of hydraulic impact hammers under strict operational and control constraints [3.9] 本稿では,静水圧衝撃ハンマー(ロックブレーカー)の制御のためのデータ駆動方式を提案する。
提案手法では,センサの制限による観測不能な状態変数など,いくつかの制約が考慮されている。
ポリシー合成では、強化学習(RL)とモデル予測制御(MPC)のアルゴリズムが併用され、対比される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:45:41 GMT)
DDT: A Dual-Masking Dual-Expert Transformer for Energy Time-Series Forecasting [3.9] 本稿では,高精度時系列予測のための新鮮で堅牢なディープラーニングフレームワークであるDDTを提案する。
まず、厳密な因果マスクとデータ駆動型動的マスクを相乗的に組み合わせた二重マスキング機構を設計する。
第二に、我々のアーキテクチャは、時間的ダイナミクスとクロス変数相関のモデリングを並列で特殊な経路に分離するデュアルエキスパートシステムを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:36:36 GMT)
Memory Poisoning Attack and Defense on Memory Based LLM-Agents [3.7] 永続メモリを備えた大規模言語モデルエージェントは、メモリ中毒攻撃に対して脆弱である。
近年の研究では、MINJA (Memory Injection Attack) が95%以上のインジェクション成功率を達成した。
本研究は,記憶障害攻撃と防御の系統的評価を通じてギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 03:35:39 GMT)
DT-ICU: Towards Explainable Digital Twins for ICU Patient Monitoring via Multi-Modal and Multi-Task Iterative Inference [3.6] 本稿では,集中治療における連続的リスク推定のためのデジタルツインフレームワークDT-ICUを紹介する。
DT-ICUは可変長臨床時系列と静的患者情報を統合アーキテクチャで統合する。
我々は,大規模なMIMIC-IVデータセット上でDT-ICUを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:54:19 GMT)
Proprioception Enhances Vision Language Model in Generating Captions and Subtask Segmentations for Robot Task [3.5] ビジョン言語モデル(VLM)は、トレーニングデータセットにロボットからの低レベルのモーション情報を含まない。
本研究では,低レベルロボット動作情報を用いたビデオキャプションタスクにより,VLMの2つの機能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:51:39 GMT)
Advancing Multinational License Plate Recognition Through Synthetic and Real Data Fusion: A Comprehensive Evaluation [3.4] 我々は,LPR性能を向上させるために,実データと合成データの統合について検討する。
合成データの大量取り込みは、イントラデータセットとクロスデータセットの両方のシナリオにおけるモデル性能を大幅に向上させる。
実験は、限られた訓練データによって引き起こされる課題を緩和する上で、合成データの有効性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:52:52 GMT)
Measuring Iterative Temporal Reasoning with TimePuzzles [3.3] TimePuzzlesは、反復的時間的推論を評価するための制約ベースの日付推論タスクである。
各パズルは、実時間アンカーと(異文化間の)カレンダーの関係を組み合わせることで、1つまたは複数の有効な解の日付を認める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:39:26 GMT)
PASS-Enabled Covert Communications With Distributed Cooperative Wardens [3.3] 本稿では,分散型監視環境下でのPASSによるダウンリンクの秘密通信について検討する。
我々は、秘密情報とランダムジャミングを同時に提供し、送信を隠蔽するデュアル導波路アーキテクチャを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:38:19 GMT)
Strong coupling of virtual negative states in the Kapitza-Dirac effect [3.3] 負の状態は、2光子Kapitza-Dirac効果の量子力学における回折振幅に支配的に寄与することを示す。
我々の数値解は強いレーザー場を仮定するが、解析解は任意の低磁場振幅に対して負の状態結合が支配的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 03:11:32 GMT)
Exploiting DINOv3-Based Self-Supervised Features for Robust Few-Shot Medical Image Segmentation [3.3] 本稿では,DINOv3機能を活用した新しいフレームワークであるDINO-AugSegを提案する。
MRI、CT、超音波、内視鏡、皮膚内視鏡を含む5つの画像モダリティにまたがる6つの公開ベンチマークの実験は、DINO-AugSegが既存の手法を一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 23:44:25 GMT)
Benchmarking Small Language Models and Small Reasoning Language Models on System Log Severity Classification [3.2] 最終タスクとしてではなく,実行時ログ理解のためのベンチマークとして扱われる場合,重大度分類の方が有益である,と我々は主張する。
9つの小言語モデル (SLM) と小推論言語モデル (SRLM) をゼロショット, 少数ショット, 検索強化世代 (RAG) のプロンプトで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:02:33 GMT)
Multilingual, Multimodal Pipeline for Creating Authentic and Structured Fact-Checked Claim Dataset [3.1] 本稿では,フランス語とドイツ語のマルチモーダルなファクトチェックデータセットを構築する包括的データ収集と処理パイプラインを提案する。
我々は, (i) 事前定義された証拠カテゴリに基づく証拠抽出と (ii) 証拠を評定に結びつける正当化生成のために, 最先端の大規模言語モデル (LLM) とマルチモーダル LLM を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:33:46 GMT)
DiSCo: Making Absence Visible in Intelligent Summarization Interfaces [2.9] 本稿では、各エンティティのコンテンツとドメイントピックの期待値を比較することで、欠落を可視化する予測ベースの計算手法を提案する。
その結果、モデリング期待は存在バイアスを低減し、知的要約インタフェースにおける言語透明性と意思決定支援の両方を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:49:07 GMT)
LJ-Spoof: A Generatively Varied Corpus for Audio Anti-Spoofing and Synthesis Source Tracing [2.7] LJ-Spoofは話者特異的で、生成的に多様なコーパスである。
この変動密度設計により、頑健な話者条件付きアンチスプーフィングときめ細かい合成ソーストレースが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:47:54 GMT)
Application of Ideal Observer for Thresholded Data in Search Task [2.7] この研究は、人為的な閾値付きビジュアルサーチモデルオブザーバを開発することにより、タスクベースの画像品質評価を推し進める。
このモデルは、人間の視覚システムにインスパイアされた閾値付きデータに対する理想的なオブザーバーであり、高精細な特徴を選択的に処理することで、識別性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:18:02 GMT)
Explaining Generalization of AI-Generated Text Detectors Through Linguistic Analysis [2.6] 本稿では,言語分析による一般化行動の説明を目的とした系統的研究について述べる。
6つのプロンプト戦略、7つの大規模言語モデル(LLM)、4つのドメインデータセットにまたがるベンチマークを構築した。
我々は、様々な世代設定に基づいて分類に基づく検出器を微調整し、それらのクロスプロンプト、クロスモデル、およびクロスデータセットの一般化を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:16:06 GMT)
Vision-Language Model for Accurate Crater Detection [2.6] 欧州宇宙機関(ESA)は、クレーターが月面着陸の危険を冒すため、信頼できるクレーター検出に深い関心を持っている。
様々な大きさや形状のクレーターが大量にあることや、照明や凹凸のある地形の変化などの困難な条件のため、これは自明ではない。
本稿では,OWLv2モデルに基づくディープラーニングクレーター検出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:08:17 GMT)
"TODO: Fix the Mess Gemini Created": Towards Understanding GenAI-Induced Self-Admitted Technical Debt [2.6] GenAI-induced Self-admitted Technical debt (GIST)は、開発者がAI生成コードを組み込んだ反復的なケースを記述し、その振る舞いや正確性に関する不確実性を明確に表現する概念レンズである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:59:34 GMT)
Contact-aware Path Planning for Autonomous Neuroendovascular Navigation [2.5] 神経血管ナビゲーションのための決定論的かつ時間効率な接触認識経路プランナを提案する。
このアルゴリズムは、血管の術前および術中画像からの情報を利用して、受動的ツールをナビゲートする。
木拡大のためのサンプリングベースプランナーによってキネマティックモデルが導出され,利用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:24:08 GMT)
Predicting Region of Interest in Human Visual Search Based on Statistical Texture and Gabor Features [2.4] 初期視覚探索行動のモデル化において,Gabor-based features と Grag-level co-occurrence matrix (GLCM) based texture features の関係について検討した。
GaborとGLCMの機能を統合するために,2つの機能結合パイプラインが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 21:06:23 GMT)
GROKE: Vision-Free Navigation Instruction Evaluation via Graph Reasoning on OpenStreetMap [2.4] 本稿では,OpenStreetMapデータ評価のためのビジョンフリートレーニングフレームワークであるGROKE(Graph-based Reasoning over OSM Knowledge for instruction Evaluation)を紹介する。
我々の階層アーキテクチャは、Map2Seqデータセットのサンプリングベースラインと比較して、サブインストラクション計画とトポロジカルグラフナビゲーションを組み合わせることで、ナビゲーションエラーを68.5%削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:56:47 GMT)
The Illusion of Friendship: Why Generative AI Demands Unprecedented Ethical Vigilance [2.4] GenAIシステムは、ドラフト、要約、意思決定支援にますます利用されている。
これらのシステムを有用なものにするのと同じ自然言語の流布もまた、ツールとコンパニオンの境界を曖昧にする可能性がある。
本稿では,友情の錯覚が理解可能であり,倫理的に危険である理由について,哲学的・倫理的議論を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:03:20 GMT)
RAIRS: Optimizing Redundant Assignment and List Layout for IVF-Based ANN Search [2.4] IVFは、ベクトルデータベースにおいて最も広く使われているANNS(Approximate Nearest Neighbors Search)手法の1つである。
データベクトルとリストセントロイド間の距離に基づいて第2のIVFリストを選択するナイーブ戦略は、性能が良くない。
本稿では、共有セルを利用したIVF検索の繰り返し距離計算を行うための最適化されたリストレイアウトであるRAIRSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:05:18 GMT)
Interpreting Transformers Through Attention Head Intervention [2.4] メカニスティック解釈は、ハイテイクドメインにおける説明責任と制御を可能にする。
最近の研究は、機械的理解がモデル行動のターゲット制御を可能にしていることを示している。
本稿では,変圧器の因果解釈に重要な手法として,頭部介入が出現した経緯を追究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:16:28 GMT)
Free-RBF-KAN: Kolmogorov-Arnold Networks with Adaptive Radial Basis Functions for Efficient Function Learning [2.3] Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) は複素非線形関数を効率的に近似する強いポテンシャルを示している。
元の Kan の定式化は B-スプライン基底関数に依存しており、デボアのアルゴリズムによる計算オーバーヘッドがかなり大きい。
この性能ギャップを埋めるために適応学習格子とトレーニング可能な滑らかさを組み込んだRBFベースのkanアーキテクチャであるFree-RBF-KANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:45:31 GMT)
Compressing Vision Transformers in Geospatial Transfer Learning with Manifold-Constrained Optimization [2.2] 多様体制約付き最適化フレームワークDLRTを用いて、大規模視覚変換器に基づく地理空間基盤モデルを圧縮する。
提案手法は,ローラン法として市販の低ランク法よりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:41:39 GMT)
Robust maximum hands-off optimal control: existence, maximum principle, and $L^{0}$-$L^1$ equivalence [2.1] この作業は、制約付き線形システムに対する堅牢な対応を開発することで、最大ハンドオフ制御フレームワークを前進させる。
結果として生じる問題の有効性を例に挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:50:29 GMT)
A Large-Scale Study on the Development and Issues of Multi-Agent AI Systems [2.1] 本稿では8つの主要なシステムにまたがる42K以上のユニークなコミットと4.7K以上の解決問題を分析する。
私たちの分析では、持続性、安定性、バースト駆動の3つの異なる開発プロファイルを特定しました。
問題に関するデータによると、最も頻繁な懸念はバグ(22%)、インフラストラクチャ(14%)、エージェント調整の問題(10%)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:07:15 GMT)
Improved Lower Bounds for Learning Quantum Channels in Diamond Distance [2.1] 入力次元$d_A$,出力次元$d_B$,Choi rank $r$ to Diamond distance $varepsilon$ requires $!left( fracd_A d_B rvarepsilon log(d_B r / varepsilon) right)$ channel query when $d_Aleq rd_B/2$ or $d_A=rd_B$。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:59:24 GMT)
PFT: Phonon Fine-tuning for Machine Learned Interatomic Potentials [1.9] 材料中の2次力定数を直接監督するフォノン微調整(PFT)を導入する。
PFTは二次導電性を超えた特性の向上を一般化し、熱伝導率予測を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:20:09 GMT)
Towards Automating Blockchain Consensus Verification with IsabeLLM [1.9] 本稿では,IsabeLLMを提案する。IsabeLLMは,IsabelleとLarge Language Modelを統合して,証明を支援し,自動化するツールである。
我々は、IsabeLLMの有効性を、BitcoinのProof of Workコンセンサスプロトコルの新しいモデルの開発に利用し、その正確性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:35:08 GMT)
Towards Specialized Generalists: A Multi-Task MoE-LoRA Framework for Domain-Specific LLM Adaptation [1.9] 我々は,Med-MoE-LoRAを提案する。Med-MoE-LoRAは,Med-of-Experts(MoE)とLoRA(LoRA)を統合し,効率的なマルチタスクドメイン適応を実現する。
Med-MoE-LoRAは、適応的なルーティングとランクワイドデカップリングによるソフトマージを利用して、医療ベンチマークにおいて優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:04:58 GMT)
Scalable Certification of Entanglement in Quantum Networks [1.9] 量子ネットワークは、長距離量子情報処理のバックボーンを形成する。
Genuine multipartite entanglement (GME) はネットワーク性能と全体的な状態品質の指標となる。
本稿では,理論的および実験的に抽出可能な準対称証人(SSW)の家系を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:19:00 GMT)
Operator learning for models of tear film breakup [1.8] 涙膜破壊はドライアイの理解の鍵となる要因である。
本稿では、従来の逆解法を、シミュレーションされたTFダイナミクスに基づいて訓練されたニューラル演算子に置き換える演算子学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 21:09:04 GMT)
Is Sentiment Banana-Shaped? Exploring the Geometry and Portability of Sentiment Concept Vectors [1.7] 概念ベクトル射影 (Concept Vector Projections, CVP) は、人間の判断と密接に一致した連続した多言語スコアを生成する。
CVPはジャンル,歴史,言語,情緒的次元にまたがって評価される。
以上の結果から, CVP は一般化可能なパターンを効果的にキャプチャする携帯型アプローチであるが, 線形性仮定は近似的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:54:42 GMT)
From Landslide Conditioning Factors to Satellite Embeddings: Evaluating the Utilisation of Google AlphaEarth for Landslide Susceptibility Mapping using Deep Learning [1.7] 本研究は,地すべり感受性マップの代替予測器として,Google AlphaEarth埋め込みの可能性を評価した。
AEベースのモデルは、全ての領域とモデルで一貫してLCFを上回り、より高いF1スコア、AUC値、より安定したエラー分布を生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:17:43 GMT)
Variational Contrastive Learning for Skeleton-based Action Recognition [1.6] 本稿では,潜在確率モデルと対照的自己教師型学習を統合した変動型コントラスト学習フレームワークを提案する。
この定式化は、異なるデータセットと監督レベルにまたがって一般化される構造化および意味論的意味のある表現の学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:45:40 GMT)
A Safety-Constrained Reinforcement Learning Framework for Reliable Wireless Autonomy [1.5] 本稿では,実証搬送制御とエンパワーメント予算(EB)適用を統合した,積極的な安全制約付きRLフレームワークを提案する。
本手法は, 性能劣化を最小限に抑え, 証明可能な安全保証を実現する。
その結果,将来の6Gネットワークにおける信頼性の高い無線自律性を実現するために,プロアクティブな安全制約付きRLの可能性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 02:02:52 GMT)
LOST-3DSG: Lightweight Open-Vocabulary 3D Scene Graphs with Semantic Tracking in Dynamic Environments [1.5] LOST-3DSGは、リアルタイム環境における動的オブジェクトを追跡するために設計された、軽量なオープンな3Dシーングラフである。
提案手法は, word2vec と文埋め込みに基づくエンティティ追跡に意味論的アプローチを採用する。
TIAGoロボットを用いて実際の3次元環境における定性的,定量的な実験により,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:08:59 GMT)
FMAC: a Fair Fiducial Marker Accuracy Comparison Software [1.5] 本稿では,画像マーカーを用いたポーズ推定の精度を公平に比較する手法を提案する。
空間の低差分サンプリングにより、36組の組合せをプロットすることで、各自由度とポーズエラーの相関関係を確認することができる。
画像は、任意のカメラの標準校正係数を直接使用するために特別に開発された物理ベースのレイトレーシングコードを用いてレンダリングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:55:26 GMT)
TranSC: Hardware-Aware Design of Transcendental Functions Using Stochastic Logic [1.5] 本研究では,超越関数の軽量かつ正確な実装に計算(SC)を利用する新しいアプローチであるTranSCを紹介する。
我々は,三角関数,双曲関数,アクティベーション関数など,様々な関数型に関する広範な実験を通じてアプローチを検証する。
提案手法は, 最先端のソリューションと比較して, MSEを最大98%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 03:33:21 GMT)
Video Evidence to Reasoning Efficient Video Understanding via Explicit Evidence Grounding [1.5] Chain of Evidence (CoE)は、アーキテクチャ的に分離し、基礎と推論の効率を最適化する新しいフレームワークである。
CoEは,(1)クエリ誘導フィルタとして機能する軽量エビデンス・グラウンドリング・モジュール(EGM)と(2)強化学習により最適化されたエビデンス・アンチョリング・プロトコルの2つのコアイノベーションを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:46:10 GMT)
LERA: Reinstating Judgment as a Structural Precondition for Execution in Automated Systems [1.4] 判決は一般的に、実行に対するネイティブの前提条件ではなく、外部の介入として導入される。
本稿では,強制的かつ回避不能な前提条件として判断を強制する構造的枠組みであるLERAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:39:55 GMT)
BEAT-Net: Injecting Biomimetic Spatio-Temporal Priors for Interpretable ECG Classification [1.4] BEAT-NetはTokenizationフレームワークを用いたバイオミメティックECG分析である。
局所的なビート形態を抽出する特殊なエンコーダによって心臓生理を分解する。
例外的なデータ効率を示し、注釈付きデータの30～35%しか使用せずに、完全に教師付きのパフォーマンスを回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:37:47 GMT)
KVzap: Fast, Adaptive, and Faithful KV Cache Pruning [1.3] 我々は、KVzipの高速な入力適応近似であるKVzapを導入し、プリフィルとデコードの両方で機能する。
KVzapは、無視できる精度の損失を伴うKVキャッシュ圧縮を2ドル～4ドルで達成し、KVpressのリーダーボード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） (Mon, 12 Jan 2026 08:27:47 GMT)
Assembly to Quantum Compiler [1.3] 本研究は、量子アルゴリズムで使用するARMアセンブリ命令を変換することで、量子コンピューティングにおける新しいアプローチを提案する。
コアとなる成果は、ARMアセンブリ言語を直接量子コンピューティングパラダイムにマッピングする手法の開発である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:39:40 GMT)
Forecast Aware Deep Reinforcement Learning for Efficient Electricity Load Scheduling in Dairy Farms [1.3] 本研究では,牧場における効率的な負荷スケジューリングのためのDeep Reinforcement Learningフレームワークを提案する。
提案したForecast Aware PPOは、時間・月ごとの残留校正による需要・再生の短期予測を取り入れている。
バッテリーのスケジューリングにおいて、PPOはグリッドの輸入を13.1%削減し、現代の乳製品農業における持続可能なエネルギー管理のスケーラビリティと効率性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:41:26 GMT)
Reinforcement Learning for Micro-Level Claims Reserving [1.3] 我々は、クレームレベルのマルコフ決定プロセスとして保存する個々のクレームを定式化する。
私たちは、バリュエーションにおいてオープンなクレームを含む、観察されたすべてのクレームトラジェクトリから学びます。
CASとSPLICEの総合保険データセットでは、提案されたSoft Actor-Critic実装は競合するクレームレベルの精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:17:18 GMT)
Thinking Before Constraining: A Unified Decoding Framework for Large Language Models [1.2] 自然生成と構造生成の両方の利点を組み合わせた簡単なアプローチを提案する。
提案手法は,構造化された出力の信頼性を確保しつつ,自然言語推論の表現力を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:25:28 GMT)
Hidden Monotonicity: Explaining Deep Neural Networks via their DC Decomposition [1.2] 説明可能性を高めるために, 単調性は2つの方法で利用できることを示す。
まず、トレーニングされたReLUネットワークを2つの単調部と凸部に分解する。
第二に、2つの単調ニューラルネットワークの差分としてモデルをトレーニングすると、強い自己説明性特性を持つシステムが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:31:51 GMT)
SC-MII: Infrastructure LiDAR-based 3D Object Detection on Edge Devices for Split Computing with Multiple Intermediate Outputs Integration [1.2] LiDARベースのポイントクラウドデータとディープニューラルネットワークを用いた3Dオブジェクト検出は、自動運転技術において不可欠である。
最先端デバイスに最先端モデルをデプロイすることは、高い計算要求とエネルギー消費による課題を示す。
本稿では,複数の中間出力を統合したスプリットコンピューティングのためのエッジデバイス上での複数インフラLiDARベースの3Dオブジェクト検出であるSC-MIIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:17:01 GMT)
Studying the Role of Synthetic Data for Machine Learning-based Wireless Networks Traffic Forecasting [1.2] 本稿では,大規模Wi-Fi展開のための一階自動回帰雑音統計量に基づく合成データ生成手法を提案する。
実験結果から, 実データを用いて得られた10～15項目のうち, 平均絶対誤差(MAE)値が得られた。
一般化が必要な場合、合成データ学習モデルは、実データ学習ベースラインと比較して、予測精度を最大50%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:27:55 GMT)
A Complete Decomposition of Stochastic Differential Equations [1.2] 時間依存的境界分布を持つ任意の微分方程式は、一意スカラー場と対称正準有限拡散行列場とスキュー対称行列場という3つの成分に分解されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:59:36 GMT)
Kinship Data Benchmark for Multi-hop Reasoning [1.1] KinshipQAは、親族関係に関する推論を通じて、その能力を調べるために設計されたベンチマークである。
私たちの研究の中心的な貢献は、オンデマンド、大規模、現実的で、文化固有の系譜データを生成する生成パイプラインです。
暗黙的な関係連鎖の推論を必要とするテキスト推論タスクを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:07:41 GMT)
DataScribe: An AI-Native, Policy-Aligned Web Platform for Multi-Objective Materials Design and Discovery [1.1] DataScribeは、AIネイティブでクラウドベースの材料発見プラットフォームである。
実験データと計算データを機械処理可能な知識グラフで統一する。
データインフラストラクチャに直接最適化エンジン、機械学習、パブリックおよびプライベートな科学データへの統一されたアクセスを組み込むことで、DataScribeはあらゆる規模の研究所のための汎用アプリケーション層バックボーンとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:59:39 GMT)
A Multimodal Dataset of Student Oral Presentations with Sensors and Evaluation Data [1.1] SOPHIASは、マドリード大学オートノマ校(Universidad Autonoma de Madrid)の65人の学生による50の口頭プレゼンテーションの記録を含む12時間のマルチモーダルデータセットである。
SOPHIASは、高精細Webカメラ、環境とウェブカムのオーディオ、アイトラッキングメガネ、スマートウォッチの生理センサー、クリック、キーボード、マウスのインタラクションの8つの同期センサーストリームを統合している。
データセットは、実際の教室で実施されたプレゼンテーションをキャプチャし、学生の行動、相互作用、生理的反応を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:29:05 GMT)
Towards Automated Diagnosis of Inherited Arrhythmias: Combined Arrhythmia Classification Using Lead-Aware Spatial Attention Networks [1.0] 不整脈性右室心筋症(ARVC)と長期QT症候群(LQTS)は、突然の心死に伴う不整脈症候群である。
深層学習は心電図の解釈を約束するが, 臨床に根ざした解釈性を有する多系統不整脈分類は未発達である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:27:26 GMT)
Fault-tolerant modular quantum computing with surface codes using single-shot emission-based hardware [1.0] 絡み合い分布プロトコルの2つの主な種類は、放出ベースと散乱ベースである。
メモリベースの2ビットゲートの必要性を完全に排除するプロトコルを導入する。
以上の結果から, スケーラブルな耐故障運転のためのエミッションベースアーキテクチャの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:23:13 GMT)
A Statistical Assessment of Amortized Inference Under Signal-to-Noise Variation and Distribution Shift [1.0] 近年、ディープニューラルネットワークと基礎モデルの成功により、統計モデリングの新しいパラダイムが生まれている。
償却推論では、近似した後方または予測を生成するニューラルネットワークをトレーニングするために、実質的な計算が前もって投資される。
償却推論の人気が高まっているにもかかわらず、その統計的解釈とベイズ推論におけるその役割はいまだに理解されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:21:51 GMT)
Data-Driven Stochastic VRP: Integration of Forecast Duration into Optimization for Utility Workforce Management [0.9] 我々は,8年間のガスメータの保守データに基づいて訓練されたツリーベース昇降勾配(XGBoost)を利用して,点予測と不確実性推定を行う。
その結果, 既定継続時間を用いて計算した計画と比較して, 演算子完了率約20～25%の改善が報告された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:12:46 GMT)
Trust, Safety, and Accuracy: Assessing LLMs for Routine Maternity Advice [0.9] 本研究では,ChatGPT-4o,Perplexity AI,GeminiAIなどの大規模言語モデル(LLM)を評価し,妊娠に関する信頼性と理解可能な情報を提供する。
評価には、セマンティックな類似性、名詞の重複、コンテンツ品質を測定するための可読性メトリクスが使用された。
その結果、パープレキシティは専門家のセマンティクスと密接に一致し、ChatGPT-4oはより明瞭で理解しやすいテキストを生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:48:22 GMT)
A High-Recall Cost-Sensitive Machine Learning Framework for Real-Time Online Banking Transaction Fraud Detection [0.9] 本研究は、スマートしきい値選択によって調整されたグループ学習手法を用いたシステムを構築する。
その結果、実際の詐欺の約91%が検出されたことが明らかとなった。
Chrome用のブラウザアドオンは、偽りのWebリンクにフラグを付け、有害なサイトからの脅威を減らすように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:34:04 GMT)
A Protocol-Aware P4 Pipeline for MQTT Security and Anomaly Mitigation in Edge IoT Systems [0.8] クラウドベースの侵入検知システムは、リアルタイム制御には適さないレイテンシを追加する。
本稿では,ネットワークエッジにおけるプロトコル対応セキュリティと異常検出のためのデータプレーン適用方式を提案する。
Mininet/BMv2テストベッドの実験では、政策執行精度99.8%、95%CI以内)、強い異常検出感度98%(真陽性率)、100秒5kppsの高品位99.9%(高品位99.9%)が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:38:59 GMT)
From Tool to Teacher: Rethinking Search Systems as Instructive Interfaces [0.8] 本稿では,情報アクセス,検索,対話システムに関する教育的視点を教育的インタフェースとして紹介する。
クエリ提案やソースラベル,会話型あるいはエージェント型AIなど,既存のシステム機能や新興システムの機能がどのようにユーザ学習をサポートあるいは制限しているかを分析します。
2つの図解探索タスクを用いて、異なるデザイン選択が、批判的評価、メタ認知的リフレクション、戦略伝達といったスキルをいかに促進するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:06:13 GMT)
Quantum Error Correction and Detection for Quantum Machine Learning [0.8] 量子機械学習(QML)は、人工知能に革命をもたらす。
現在の量子コンピュータのノイズや計算誤差に対する脆弱性は、このビジョンに重大な障壁をもたらす。
実資源制約下でQMLに量子エラー補正(QEC)と量子エラー検出(QED)を統合する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:41:10 GMT)
LunaAI: A Polite and Fair Healthcare Guidance Chatbot [0.8] 多くの既存のシステムは、患者の信頼を構築するのに不可欠な感情的知性、公平性、丁寧さに乏しい。
本研究では,医療用プロトタイプであるLunaAIを設計,評価することで,倫理的コミュニケーションの原則を統合するという課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:44:00 GMT)
Integrating Attendance Tracking and Emotion Detection for Enhanced Student Engagement in Smart Classrooms [0.7] 本稿では,自動出席追跡と顔の感情認識を統合し,教室での参加監視を支援するIoTシステムを提案する。
このシステムは、顔検出にRaspberry PiカメラとOpenCVを使用し、微調整されたMobileNetV2モデルを使用して、4つの学習関連感情状態(エンゲージメント、退屈、混乱、フラストレーション)を分類する。
その結果, 参加者データと感情分析を組み合わせることで, 教師は教室のダイナミクスに関するさらなる洞察を得ることができ, より応答性の高い授業実践を支援することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:38:25 GMT)
The embodied brain: Bridging the brain, body, and behavior with neuromechanical digital twins [0.6] ニューロメカニカルデジタルツイン(Neuromechanical Digital twins)は、人工神経コントローラーをシミュレーション環境に組み込む計算モデルである。
神経力学モデルによって、研究者は実験で測定することが難しい隠された生体物理学的変数を推測できることを示す。
我々は、神経科学、ロボット工学、機械学習とのより深い交流を促進するために、神経機械の双生児がどのように使われているかを探る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:57:45 GMT)
Tuberculosis Screening from Cough Audio: Baseline Models, Clinical Variables, and Uncertainty Quantification [0.6] 本稿では, 人工結核(TB)検出のための標準化された枠組みを提案し, 機械学習を用いて日常的に収集される臨床データについて述べる。
既存の研究は、データセット、コホート定義、特徴表現、モデルファミリー、バリデーションプロトコル、レポートされたメトリクスで大きく異なります。
我々は,いくつかの国から最近収集されたデータセットから,コークス記録と臨床メタデータを伴って,TB予測のための強力な,文書化されたベースラインを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:04:05 GMT)
A directly observable, Zeeman-insensitive nuclear spin coherence in solution [0.6] 時計のような核スピンは[1--13$C]-フマレートの交差を回避し、超低磁場下での長寿命で直接観測可能なコヒーレンスをサポートする。
この遷移は磁場の摂動に対する一階の免疫であり、寿命は25秒であり、単スピンのT*$の3倍である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:02:39 GMT)
FROAV: A Framework for RAG Observation and Agent Verification - Lowering the Barrier to LLM Agent Research [0.6] 本稿では,LLM(Large Language Models)エージェント研究を民主化する,オープンソースの研究プラットフォームであるFROAVを紹介する。
FROAVは、マルチステージのRetrieval-Augmented Generation (RAG)パイプラインと、厳格な"LLM-as-a-Judge"評価システムを実装している。
我々のフレームワークは、ノーコードワークフロー設計にn8n、フレキシブルバックエンドロジックにFastAPI、ヒューマン・イン・ザ・ループインタラクションにStreamlitを統合しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:02:32 GMT)
Hardware-Economic Manipulation of Dual-Type ${}^{171}$Yb$^+$ Qubits [0.5] デュアルタイプの量子ビットスキームは、スケーラブルなトラップイオン量子計算と量子ネットワークにおけるクロストーク誤差を抑制する新しい手法である。
我々は,355,$nmモード同期パルスレーザーを用いて,デュアルタイプの171mathrmYb+$ qubitsを制御するハードウェア・エコノミクス手法を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:29:52 GMT)
Simulated Annealing-based Candidate Optimization for Batch Acquisition Functions [0.5] 本稿では,バッチ取得関数の候補最適化のためのシミュレーションアニーリングに基づくアプローチを提案する。
我々は,SLSQP (Sequential Least Squares Programming) に対するアプローチを,4つのベンチマーク多目的最適化問題に対して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:51:49 GMT)
Anisotropic anomalous Hall effect in distorted kagome GdTi3Bi4 [0.5] トポロジカルカゴメ磁石は、幾何学、トポロジ、スピン、相関関係の間の量子相互作用の複雑な相互作用を探索するための豊かな風景を提供する。
GdTi3Bi4は、a軸に沿ってジグザグGd鎖と交差する層状Ti基のカゴメネットで結晶化し、15K以下で反強磁性的に注文する。
我々はGdTi3Bi4の温度と磁場依存性の電気輸送を異なる方向に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:30:25 GMT)
InfGraND: An Influence-Guided GNN-to-MLP Knowledge Distillation [0.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータ分析のためのモデルである。
GNN教師から学生への知識蒸留(KD)がこのギャップを埋めるために現れた。
InferGraNDは、蒸留過程を導くために構造に影響を及ぼすノードを特定し、優先順位付けする。
InferGraNDは1回のマルチホップ近傍特徴計算による推論に構造的認識を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:03:26 GMT)
Active Context Compression: Autonomous Memory Management in LLM Agents [0.4] FocusはPhys polycephalum (slime moldarum)の生物学的探索戦略にインスパイアされたエージェント中心のアーキテクチャである
我々は、有能なモデルが適切なツールとプロンプトを与えられたとき、そのコンテキストを自律的に自己制御できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:31:00 GMT)
Thermodynamic Recycling in Quantum Computing: Demonstration Using the Harrow-Hassidim-Lloyd Algorithm and Information Erasure [0.4] 本稿では,障害分岐を熱力学資源として再利用するフレームワークを提案する。
この浴槽を緩和前にターゲットシステムに結合することにより、有用な熱力学的タスクを行うことができる。
我々は、IBMの超伝導量子プロセッサ上でHarrow-Hassidim-Lloydアルゴリズムを実装することで、このフレームワークを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:25:08 GMT)
Evaluating Impacts of Traffic Regulations in Complex Mobility Systems Using Scenario-Based Simulations [0.4] 都市交通規制政策は、都市における渋滞、排出、アクセシビリティに対処するためにますます使われている。
データ可用性と計算能力の最近の進歩は、交通政策設計のためのモデル駆動型、シミュレーションベースの決定支援の新しい形態を可能にする。
本稿では、輸送関連効果、社会的公平性、経済的アクセシビリティにまたがる直接的影響と間接的影響の両方を評価するための新しいシミュレーションパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:12:22 GMT)
Engineering Decisions in MBSE: Insights for a Decision Capture Framework Development [0.4] 意思決定(Decision-making)は、エンジニアの知識を伝達し、それを行動コースに翻訳する、中核的なエンジニアリング設計活動である。
従来の意思決定のキャプチャは、しばしばかなりの労力を必要とするが、それでも再利用に必要なコンテキストをキャプチャするには不足している。
モデルベースのシステムエンジニアリングは、決定をシステムモデルに直接埋め込むことによって、これらの課題に対処するための有望なソリューションとなり得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:22:45 GMT)
Document-Level Zero-Shot Relation Extraction with Entity Side Information [0.3] Document-Level Zero-Shot Relation extract (DocZSRE) は、特定の関係に関する事前の訓練をすることなく、テキスト文書中の見えない関係ラベルを予測することを目的としている。
既存のアプローチは、目に見えないラベルのための合成データを生成するために、Large Language Models (LLMs) に依存している。
本稿では,既存のDocZSREアプローチの制約に対処するため,Entity Side Information (DocZSRE-SI) を用いた文書レベルゼロショット関係抽出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:27:30 GMT)
Enhancing Self-Correction in Large Language Models through Multi-Perspective Reflection [0.3] MyGO Poly-Reflective Chain-of-Thought (PR-CoT) は構造化多重反射を用いた新しい手法である。
最初のCoTは、モデルの再訓練なしに、より堅牢で正確な最終回答へと洗練される。
従来のCoTや既存のリフレクション手法よりも論理的整合性や誤り訂正に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:57:05 GMT)
Standardization of Post-Publication Code Verification by Journals is Possible with the Support of the Community [0.3] このポジションペーパーは、雑誌や会議の手続きがポストパブリケーション検証を実施するのが妥当であると主張している。
我々は、独立系研究者が論文にポストパブリケーションコードの複製を提出できるように、ACM事前公開検証バッジの修正を提案する。
各記事は最大2つのバッジを取得でき、それぞれが対応するパブリックリポジトリの検証コードにリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:29:22 GMT)
Monte Carlo to Las Vegas for Recursively Composed Functions [0.3] 問合せ複雑性における一般測度の構成限界について検討する。
この極限は測度に関する合理的な仮定の下で収束することを示す。
次に、ランダム化されたクエリの複雑さの構成限界について驚くべき結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 23:34:37 GMT)
An adjoint method for training data-driven reduced-order models [0.2] 本稿では,連続時間型演算子推論を随伴状態法と組み合わせて,ロバストなデータ駆動型減階モデルを得るためのトレーニングフレームワークを提案する。
本研究では,2つの摂動条件下での標準作用素推定,すなわち時間的スナップショット密度の低減と加法的ガウス雑音の体系的比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:30:50 GMT)
Predictive Analytics for Dementia: Machine Learning on Healthcare Data [0.2] 本研究は、患者の健康データに基づく機械学習(ML)技術を用いた認知症予測の強化に焦点を当てた。
モデルのうち、LDAは98%という高いテスト精度を達成した。
本研究は,APOE-epsilon4アレルの存在,糖尿病などの慢性疾患などの特徴と認知症との関係とモデル解釈可能性の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:17:23 GMT)
Structure First, Reason Next: Enhancing a Large Language Model using Knowledge Graph for Numerical Reasoning in Financial Documents [0.2] 大規模言語モデル(LLM)は、複数のQ-Aシステムにおいて有望な結果を示している。
知識グラフ(KG)のような構造化データ拡張は、LSMの予測を著しく改善した。
本稿では,KGを用いた構造化情報と,数値推論タスクのためのLLM予測を併用するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:39:08 GMT)
Interpretable Text Classification Applied to the Detection of LLM-generated Creative Writing [0.2] 我々は、人間による創作小説(小説の抜粋)とLLMが生み出す類似のテキストとを区別する問題を考察する。
以上の結果から, 人間の観察者は, この二項分類作業において, 精度が0.93～0.98の範囲で低い(確率レベルに近い)にもかかわらず, 様々な機械学習モデルで精度が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:50:15 GMT)
TrackHHL: The 1-Bit Quantum Filter for particle trajectory reconstruction [0.2] Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) のドメイン固有適応である1ビット量子フィルタを導入する。
本研究は、ノイズフリーシミュレータにおける現実的な事象トポロジと、ノイズフリー中間スケール(NISQ)時代の現在の制約下での追跡シナリオを解くことができる資源効率の高いトラック再構築手法を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:49:04 GMT)
Attention in Krylov Space [0.1] 本稿では,短い接頭辞からLanczos係数を予測するトランスフォーマーモデルを提案する。
古典系と量子系の両方において、我々の機械学習モデルは、係数と物理観測可能な再構成の両方において適合する。
より小さなシステムでトレーニングし、より大きなシステムの係数を再学習せずに外挿するのに使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:07:22 GMT)
SECite: Analyzing and Summarizing Citations in Software Engineering Literature [0.1] SECiteは、引用文脈の感情分析を通じて学術的影響を評価するための新しいアプローチである。
我々は,9つの研究論文を参照して引用を抽出する半自動パイプラインを開発した。
我々は、教師なし機械学習を用いた高度な自然言語処理(NLP)技術を用いて、これらの引用文を正あるいは負のものとして分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:10:01 GMT)
Forward versus Backward: Comparing Reasoning Objectives in Direct Preference Optimization [0.1] 大きな言語モデルは印象的な推論能力を示すが、しばしば妥当だが間違ったソリューションを生成する。
本稿では,直接選好最適化による学習目標構成が推論信頼性に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:46:27 GMT)
Aggregating swarms through morphology handling design contingencies: from the sweet spot to a rich expressivity [0.1] 我々はロボットの自己調整力学の忠実な物理モデルを構築している。
多様な自己アライメントの強さを探索することで、集団行動の豊かな表現力が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:58:47 GMT)
On Narrative: The Rhetorical Mechanisms of Online Polarisation [0.1] 本研究では、物語分極の概念を定式化し、その測定をパルチザン情報環境で実証する。
ビデオは高度に分極された物語を生成するが、コメントは表面レベルでの物語の分極を著しく減少させる。
より深い物語のレベルでは、繰り返される物語のモチーフは、パルチザンのグループ間で追加的な違いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:34:57 GMT)
A Highly Efficient Diversity-based Input Selection for DNN Improvement Using VLMs [0.1] 概念ベース多様性(CBD)は視覚言語モデル(VLM)を利用した画像入力のための高効率な指標である
CBDは幾何多様性度(Geometric Diversity, GD)と強い相関を示しており、その期間はわずかである。
本稿では,CBDと単純な不確実性指標であるMarginを組み合わせたハイブリッド入力選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 21:57:33 GMT)
Is Agentic RAG worth it? An experimental comparison of RAG approaches [0.1] 検索・拡張生成システムは通常、ジェネレータと検索コンポーネントの組み合わせで定義される。
これらの欠点は「強化されたRAG」の開発を動機づけている。
大規模言語モデルの自己回帰能力の増大により,新たなパラダイムが実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:43:44 GMT)
Innovation Capacity of Dynamical Learning Systems [0.0] ノイズの多い物理貯水池では、古典的な情報処理能力$C_mathrmip$は、線形読み出しが入力履歴から測定可能なタスクをどれだけうまく実現できるかを定量化する。
入力フィルタに読み出しコンポーネントに割り当てられる合計容量である$C_mathrmi$を導入することで、'この不足容量'を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:51:44 GMT)
Variational Autoencoder with Normalizing flow for X-ray spectral fitting [0.0] ブラックホールX線バイナリ(BHBs)は、極度の重力環境における降着に関する物理的制約を与えるためにスペクトルフィッティングを用いて研究することができる。
本稿では,正規化フローを持つ変分オートエンコーダを用いて,物理的潜在空間の採用を訓練した確率モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:28:40 GMT)
The Role of Noisy Data in Improving CNN Robustness for Image Classification [0.0] 本稿では,学習データに制御ノイズを意図的に導入し,モデルロバスト性を向上させる効果について検討する。
Resnet-18モデルを用いた実験では、トレーニング中に10%のノイズデータを組み込むことで、テスト損失を著しく低減し、完全に破損したテスト条件下での精度を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:26:24 GMT)
The Potential Impact of Neuromorphic Computing on Radio Telescope Observatories [0.0] Spiking Neural Networks (SNN) は、フォン・ノイマンの計算に代わる有望なリアルタイム電力効率の代替品である。
RFI検出は、最近の探索が期待できるSNNにとって魅力的なユースケースである。
我々の分析は、SNNの短期FPGA配置から既存の機器への現実的な経路を辿り、より高度なデータ駆動型RFI検出を、コストなしで追加することができる。
高速分光処理は、ニューロモルフィックコンピューティング産業にとって好適なターゲットである可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:45:33 GMT)
Text-to-State Mapping for Non-Resolution Reasoning: The Contradiction-Preservation Principle [0.0] 非解答推論(Non-Resolution Reasoning、NRR)は、初期解釈の崩壊を強制するのではなく、意味的曖昧性を維持するための正式な枠組みを提供する。
本稿では,言語入力をNRRフレームワーク内の重ね合わせ状態に変換するテキスト間マッピング機能を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:04:47 GMT)
Temporal-Aligned Meta-Learning for Risk Management: A Stacking Approach for Multi-Source Credit Scoring [0.0] 本稿では,イタリア中小企業の信用リスク評価のためのメタラーニングフレームワークを提案する。
このアプローチは、ファイナンシャルステートメント参照日時と評価日時を一致させ、発行遅延と非同期データソースから生じるバイアスを軽減する。
経験的検証は、このフレームワークが時間とともに信用リスクの進化を効果的に捉え、標準アンサンブル法に対する時間的一貫性と予測安定性を改善していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:36:54 GMT)
Tab-TRM: Tiny Recursive Model for Insurance Pricing on Tabular Data [0.0] Tab-TRMは、Tiny Recursive Models(TRM)の潜在的推論パラダイムを保険モデリングに適用するネットワークアーキテクチャである。
2つの学習可能な潜在トークン – 応答トークンと推論状態 – は,コンパクトでパラメータ効率のよいネットワークによって反復的に洗練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:01:49 GMT)
THETA: Triangulated Hand-State Estimation for Teleoperation and Automation in Robotic Hand Control [0.0] 本稿では,3つのウェブカメラを用いた手指の相対的な関節角度(テータ)を推定するための三角法に基づくトラッキング手法を提案する。
リアルタイム推論では、THETAは同時フレームをキャプチャし、ハンドリージョンをセグメント化し、それらをフィルタリングし、分類のための9チャネルテンソルをコンパイルする。
THETAは、医療、言語、製造の分野でコスト効率が高く、ユーザフレンドリーな遠隔操作を実現する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:50:02 GMT)
Surrogate-based Optimization via Clustering for Box-Constrained Problems [0.0] 本稿では,クラスタリングに基づく新しいサロゲートベース最適化フレームワークであるSBOCを提案する。
各イテレーションでは、ドメイン全体に対して単一のサロゲートモデルを使用し、探索されていないドメインを特定するためにk平均クラスタリングを採用し、サロゲート最適化周辺のローカルリージョンを利用する。
これは、ほとんどのテスト関数に対して、他のアルゴリズムよりも計算労力がかなり少ない大域的な最小値を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:29:53 GMT)
Studying Illustrations in Manuscripts: An Efficient Deep-Learning Approach [0.0] 我々は、照明された原稿の大規模視覚分析のための汎用的でスケーラブルなAIベースのパイプラインを提案する。
このフレームワークは、ページレベルのイラストレーション検出、イラスト抽出、マルチモーダル記述のための最新のディープラーニングモデルを統合する。
我々は、バチカン図書館やボルソ・デステ聖書などのリッチに照らされた写本を含む、大規模な異種コレクションへのこのアプローチの適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:37:13 GMT)
Spatial Covariance Constraints for Gaussian Mixture Models [0.0] 本研究では,各成分に4つの自由パラメータしか必要としないガウス混合モデルの空間的共分散制約を導入する。
座標系を用いて、空間制約付きガウス混合モデルにより、多方向空間データのクラスタリングと空間パターンの推論が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:21:22 GMT)
Simple Power Analysis of Polynomial Multiplication in HQC [0.0] Hamming Quasi-Cyclic (HQC) 暗号は、NIST Post-Quantum Cryptography (PQC) 標準化プロジェクトの第4ラウンドで標準化するために選ばれた。
PQCプロジェクトの目標は、1つ以上の量子耐性公開鍵復号アルゴリズムを標準化することである。
我々は、電力消費リークを利用したHQCに対するシングルトレース簡易電力分析(SPA)攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:15:46 GMT)
Silenced by Design Censorship, Governance, and the Politics of Access in Generative AI Refusal Behavior [0.0] 本稿では,ガバナンスレンズを用いた生成AIシステムにおける拒絶行動について検討する。
拒否は中立的な保護ではなく、機関のリスク管理と不透明な意思決定によって形作られた権力の場所であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:03:18 GMT)
Sesame Plant Segmentation Dataset: A YOLO Formatted Annotated Dataset [0.0] データセットは、YOLO互換セグメンテーションフォーマットで206のトレーニングイメージ、43のバリデーションイメージ、43のテストイメージからなる。
データはナイジェリアのカツィーナ州大浦地方行政区のJirndedeの農場から高解像度のモバイルカメラを用いて収集された。
このデータセットは、ナイジェリアのセサミに焦点を当てた農業ビジョンデータセットへの新しい貢献を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:04:40 GMT)
Sensor Placement for Urban Traffic Interpolation: A Data-Driven Evaluation to Inform Policy [0.0] 都市全体の交通量に関するデータは、都市計画や持続可能なモビリティ管理に不可欠である。
しかし、こうしたデータは、センサーの配置とメンテナンスのコストが高いため、限られた通りのサブセットでしか利用できない。
この研究は、恒久的かつ一時的な交通センサの配置を最適化するための、実装が容易でデータ駆動型戦略の大規模で実世界のベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:46:16 GMT)
Semantic Gravity Wells: Why Negative Constraints Backfire [0.0] 負の制約("Do not use word X"という形式の命令)は、大きな言語モデルにおける命令追従能力の基本的なテストである。
本稿では, 負の命令失敗を総合的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 23:30:18 GMT)
Semantic Compression of LLM Instructions via Symbolic Metalanguages [0.0] 本稿では,代用文ではなく数学的記号として命令を符号化することで,プロンプトを圧縮する記号言語MetaGlyphを紹介する。
これらのシンボルが「指導ショートカット」として機能するかどうかを検証する。
実践者に関連する2次元の8つのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:26:46 GMT)
SecureCAI: Injection-Resilient LLM Assistants for Cybersecurity Operations [0.0] 本稿では,SecureCAIについて紹介する。SecureCAIは,セキュリティに配慮したガードレールによって,憲法上のAI原則を拡張した新しい防御フレームワークである。
SecureCAIはベースラインモデルと比較して攻撃成功率を94.7%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:59:45 GMT)
Reply to Comment on "Properties and dynamics of generalized squeezed states" [0.0] 結果はシミュレーションの状態空間が偶数か奇数かによって異なる。
一般化されたスクイージング問題の数値シミュレーションと数学的側面について、より詳細な研究を行う。
我々の結論は、一般化された浮動小数点演算子は物理的に適切に定義されていないが、研究中の物理系に関する追加情報と組み合わせれば、適切に定義できるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 05:44:38 GMT)
Reinforcement Learning Methods for Neighborhood Selection in Local Search [0.0] 我々は,強化学習に基づく地区選択戦略の評価を行った。
本稿では,検索固有の特徴,特に制約違反によるコストの変動が,慎重に設計された報酬関数を必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:25:29 GMT)
Reasoning Stabilization Point: A Training-Time Signal for Stable Evidence and Shortcut Reliance [0.0] 我々は、固定されたプローブ集合上の正規化トークン属性におけるエポック・ツー・エポックな変化として説明ドリフトを定義する。
RSPは内部のドリフトダイナミクスから計算され、アウト・オブ・ディストリビューションデータのチューニングは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:48:05 GMT)
Reasoning Models Will Blatantly Lie About Their Reasoning [0.0] 提案手法では,複数の選択質問に答える際に,提案するヒントに頼って,LRM(Large Reasoning Models)が明確に拒否されることが示されている。
以上の結果から,CoTモニタリングと解釈可能性の低下が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:43:24 GMT)
ReMIND: Orchestrating Modular Large Language Models for Controllable Serendipity A REM-Inspired System Design for Emergent Creative Ideation [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は問題解決だけでなく、創造的思考にも使われる。
本稿では、REMにインスパイアされたアイデアのためのモジュラーフレームワークであるReMINDを提案する。
ReMINDは4つの段階から構成される: 覚醒(wake)は安定した低温セマンティックベースラインを生成する; 夢(Dream)は高温探索生成を行う; 判断( judge)は粗い評価を不整合出力に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 01:22:45 GMT)
R-LAM: Reproducibility-Constrained Large Action Models for Scientific Workflow Automation [0.0] R-LAMは、科学ワークフロー自動化に大規模アクションモデルを適用するための制約付きフレームワークである。
R-LAMは構造化されたアクションスキーマ、決定論的実行ポリシー、明示的なトラッキングを導入し、すべてのアクションと中間アーティファクトが監査可能で再生可能であることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:13:14 GMT)
Quasi-optimal quantum Markov chain spectral gap estimation [0.0] 本稿では,マルコフ連鎖スペクトルギャップ推定のための量子アルゴリズムを提案する。
マルコフ連鎖のスペクトルギャップを知ることはマルコフ連鎖モンテカルロにおけるスピードアップサンプリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:50:46 GMT)
Quantum information and statistical complexity of hydrogen-like ions in Dunkl-Schrödinger system [0.0] ダンクル反射作用素の存在下でクーロンポテンシャルに対するシュルディンガー方程式の解析解を提案する。
H-等電子級数(Z=1-3)の固有値、固有関数、放射密度に対する表現
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:14:49 GMT)
Quantum circuit compilation for fermionic excitations using the Jordan-Wigner mapping [0.0] このノートは、理論的な第2量子化と実用的な量子ハードウェアの間のギャップを、ユニタリ結合クラスタシングルとダブル(UCCSD)アンサッツのジョルダン・ウィグナー写像を詳細に記述することで埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 07:51:31 GMT)
Quantum Energetic Advantage before Computational Advantage in Boson Sampling [0.0] 我々は、現実的なフォトニック量子コンピューティングアーキテクチャを用いて、ボソンサンプリング問題を解決するのに必要なエネルギーを分析する。
量子と最先端の古典的な実装のエネルギー消費を比較することで、量子エネルギー的優位性の存在を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 23:22:21 GMT)
Quantifying non deterministic drift in large language models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、要約から意思決定支援まで幅広いタスクに広く使われている。
実際には、温度や他の復号パラメータが固定されている場合でも、同じプロンプトが常に同じ出力を生成するとは限らない。
我々は,演算子フリー条件下で同じプロンプトが複数回発行された場合に観測される出力変数として定義される振る舞いベースラインドリフトを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:34:48 GMT)
Prophet as a Reproducible Forecasting Framework: A Methodological Guide for Business and Financial Analytics [0.0] 本稿では,Metaが開発したオープンソースの予測フレームワークであるProphetについて検討する。
本研究は,新しいアルゴリズムを提案するのではなく,Prophetの付加構造,オープンソース実装,標準化されたワークフローが透過的で再現可能な予測プラクティスにどのように貢献するかを評価する。
この研究は、Pythonベースの研究において再現可能な予測のための実践的なリファレンスフレームワークを研究者や実践者に提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 03:36:50 GMT)
Predefined-time One-Shot Cooperative Estimation, Guidance, and Control for Simultaneous Target Interception [0.0] 本研究は,定常目標の協調的同時インターセプションのための統合的推定誘導制御フレームワークを開発する。
具体的には、一部のエージェントだけが船上シーカー(インフォームド/シーカー装備エージェント)で装備される。
残りの(シーカーレスエージェント)は、インフォメーションエージェントを介して間接的にターゲットに関する情報を取得し、同時ターゲットインターセプションのための分散協調ガイダンスを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:22:57 GMT)
Physics-Informed Singular-Value Learning for Cross-Covariances Forecasting in Financial Markets [0.0] 我々は,経験的特異値から対応する清浄値への非線形マッピングを学習するランダム行列型ニューラルネットワークを開発した。
構築により、ネットワークは特別なケースとして解析解を復元できるが、非定常力学やモード駆動歪みに適応できるほど柔軟である。
この結果から,ランダム行列理論と機械学習を組み合わせることで,現実的な時間変化市場において理論が実質的に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:18:08 GMT)
On the universal definition of intelligence [0.0] ヒューマンインテリジェンスとAIインテリジェンスを比較して評価する方法は、重要な理論的問題となっている。
既存の知性の定義は人間中心であり、経験的比較には適していない。
本稿では,知能を未来を正確に予測する能力と,それらの予測から恩恵を受ける能力の組合せとして捉えた拡張予測仮説(EPH)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:39:24 GMT)
On the application of the Wasserstein metric to 2D curves classification [0.0] ワッサーシュタイン距離の多くの変種を分析し、分類された2次元曲線の所定の部分(フラグメント)に分類を集中させることができる。
これらの変種は、与えられた曲線の断片の重要性を反映した多くの離散確率測度の使用に基づいている。
この手法の性能は、考古学の分野から得られたデータに基づいて行われた2次元曲線のクラスタリング解析に関する一連の実験によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:33:36 GMT)
On the Lifshitz formula of dispersion interaction [0.0] リフシッツの研究において、この公式は一貫した結論なしに与えられることが示されている。
この公式の最も一般的な結論は、Levin と Rytov によって提案された方法、Schwinger の変分法および Van Kampen と共著者によって提案された方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:41:55 GMT)
On measurement-dependent variance in quantum neural networks [0.0] そこで本研究では,観測可能度を限定的に測定することで,回帰QMLタスクにおけるラベル予測のばらつきが大きくなることを示す。
この理由は、基本的に、変動回路の適用後の観測可能な値の異なる固有値の数である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 22:01:32 GMT)
On Lie Groups Preserving Subspaces of Degenerate Clifford Algebras [0.0] スピン群の理論に適用された多ベクトルのノルム函数を用いて、リー群が同値に定義されることを証明する。
これらのリー群と代数のいくつかは、ハイゼンベルクリー群や代数と密接に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:33:18 GMT)
Non-Convex Portfolio Optimization via Energy-Based Models: A Comparative Analysis Using the Thermodynamic HypergRaphical Model Library (THRML) for Index Tracking [0.0] 本稿では,確率的グラフィカルモデルの構築とサンプリングを行うJAXベースのライブラリである THRML (Thermodynamic HypergRaphical Model Library) を用いた新しいアプローチを提案する。
THRMLはGPU加速ブロックギブスサンプリングによる高品質なポートフォリオのボルツマン分布からのサンプルであり、オーバーフィッティングに対する自然な正規化を提供する。
2023年から2025年までの100ストックのSとP500の宇宙でのバックテストでは、THRMLは5.66から6.30%のベースラインに対して毎年4.31パーセントのトラッキングエラーを達成し、同時に128.63パーセントの総リターンを発生している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:04:33 GMT)
Non Markovian Corrections to Tegmark's Decoherence Bound in Biological Media [0.0] テグマルクは生物学的システムにおける非一貫性の時間に縛られて広く引用されており、記憶のない環境を前提としている。
有限環境記憶が2次的短時間のデコヒーレンスを普遍的に引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:19:07 GMT)
Multi-environment Invariance Learning with Missing Data [0.0] 本研究では、変数選択特性と$ell$エラー収束率に関する漸近的でない保証を確立する。
シミュレーションにより新しい推定器の性能を評価し,その応用をUCI Bike Sharingデータセットを用いて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:30:58 GMT)
Memory-Based Malware Detection under Limited Data Conditions: A Comparative Evaluation of TabPFN and Ensemble Models [0.0] 低データレシエーション向けに設計された学習自由モデルであるTabPFNを提案する。
我々は、Random Forest、LightGBM、XGBoostなどの既存のベースラインに対して、その性能を評価する。
これらの発見は、TabPFNをサイバーセキュリティに組み込むという約束と実践上の制限の両方を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:28:58 GMT)
Measurement-based acceleration of optical computations [0.0] 結合共振器のシステムでは、集合振動を用いて行列ベクトル乗算を実装できることが示される。
検出に必要な時間は入力ベクトル次元の増加とともに減少する。
本稿では,光周波数帯域の制限により並列計算に課される制約について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:48:12 GMT)
Local Scale Invariance in Quantum Theory: Experimental Predictions [0.0] 我々は、arXiv:2601.03567で導入された量子理論の局所スケール不変で非エルミート的パイロット波(de Broglie-Bohm)の定式化の実験的な予測を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 00:23:49 GMT)
Limits of n-gram Style Control for LLMs via Logit-Space Injection [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、通常、プロンプトエンジニアリングやLoRAのようなパラメータ効率の良い微調整によってパーソナライズされる。
復号時にロジット空間に注入されたn-gramスタイルのフリーズをステアリングする、という軽量な代替案について検討する。
Don Quixote氏、CNN/DailyMailのニュースヘッドライン、arXivの抽象化などです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 23:52:55 GMT)
Likelihood ratio for a binary Bayesian classifier under a noise-exclusion model [0.0] 我々は,最小抽出可能な画像特徴にしきい値を置くことで,全体論的視覚探索(gist)処理を行う新しい統計的理想オブザーバモデルを開発した。
この新しいフレームワークの応用は、医用画像認識、コンピュータビジョン、ベンチマーク性能、特徴選択/評価を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:25:12 GMT)
Learning to bin: differentiable and Bayesian optimization for multi-dimensional discriminants in high-energy physics [0.0] 多次元判別器で直接信号の重み付けを最適化する手法を提案する。
ガウス混合モデル (GMM) を用いて、多クラススコアの柔軟なビン境界形状を定義し、一方、1次元(バイナリ分類)ではビン境界を直接移動させる。
信号過程の限定的な分離性については, 1次元射影において最適化された双対であっても, argmax分類よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:40:45 GMT)
Learning to accelerate Krasnosel'skii-Mann fixed-point iterations with guarantees [0.0] 一般的な非拡張写像を含む不動点問題の解法として,L2Oフレームワークの原理的学習法を提案する。
我々は,本フレームワークを用いて,構造化単調包摂問題の解を高速化するために,広く利用されている演算子分割法を拡張できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:45:40 GMT)
Learning to Trust the Crowd: A Multi-Model Consensus Reasoning Engine for Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は平均年齢のパフォーマンスは高いが、インスタンスレベルでは信頼性が低い。
本稿では,LLM出力の集合を教師付きメタラーナへの入力として扱うマルチモデル・コンセンサス・推論エンジンを提案する。
このシステムは、自然言語の応答をセマンティックな埋め込み、ペアの類似性とクラスタリング統計、語彙的および構造的手がかり、推論品質スコア、信頼度推定、モデル固有の事前情報を用いて構造化された特徴にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 06:27:06 GMT)
Learning About Learning: A Physics Path from Spin Glasses to Artificial Intelligence [0.0] ホップフィールドモデルは、もともとスピングラス物理学にインスパイアされたもので、統計力学、ニューラルネットワーク、そして現代の人工知能の交差点で中心的な位置を占めている。
我々はホップフィールドモデルを、学部統計物理学、力学系、線形代数、計算方法からコアトピックを自然に統一する、教育学的にリッチなフレームワークとして提示する。
この研究は、学生が研究、産業、社会の中心となる計算ツールを理解し、適用し、批判的に関わるのを助けることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:16:15 GMT)
Layerwise goal-oriented adaptivity for neural ODEs: an optimal control perspective [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャの階層的適応構築法を提案する。
文献からよく知られた例の選考の結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:32:37 GMT)
Large Language Models for Physics Instrument Design [0.0] 物理機器設計における大規模言語モデル(LLM)の利用について検討し、その性能を強化学習(RL)と比較する。
RL はより強力な最終設計をもたらすが、現代の LLM は、有効で、リソースを意識し、物理的に意味のある構成を一貫して生成する。
そのため、自動クローズドループ・インスツルメンツの設計に向け、最適化の構築と監督に要する人的労力を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:30:54 GMT)
Large Language Models and Algorithm Execution: Application to an Arithmetic Function [0.0] LLM-DAL (Large Language Model - Decompositional Algorithmic Learning) と呼ばれる学習モデルを導入する。
LLMの複雑なアルゴリズム推論と一般化の能力は、トレーニング方法が適切に設計されている場合、大幅に改善できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:27:59 GMT)
LWMSCNN-SE: A Lightweight Multi-Scale Network for Efficient Maize Disease Classification on Edge Devices [0.0] LWMSCNN-SEは,マルチスケール特徴抽出,深度的に分離可能な畳み込み,SE注意機構を統合した軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である。
この新しい組み合わせにより、このモデルは241,348パラメータと0.666 GFLOPで96.63%の分類精度を達成でき、フィールドアプリケーションのリアルタイム展開に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:45:10 GMT)
Interferometric discrepancy between the Schrödinger and Klein-Gordon wave equations due to their dissimilar phase velocities [0.0] シュルディンガー方程式は、ビームスプリッターの軌道が運動量固有状態にある自由な非ゼロ静止質量粒子の位相速度を超えるセグメントを含むときに干渉を予測する。
このような干渉は、電磁波やクライン=ゴードン方程式の非相対論的極限における運動量の固有状態に対しては不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 21:20:53 GMT)
Instalación, configuración y utilización de un nodo Bitcoin en Linux [0.0] 本稿は,Linux環境における完全なBitcoinノードのインストール,構成,運用について述べる。
Bitcoin Coreが生成するメインファイルを分析し,パラメータtxindex, prune, dbcache, maxmempool, maxconnectionの影響を実証的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:10:20 GMT)
Impact of Boundary Conditions on the Double-Kicked Quantum Rotor [0.0] 我々は、位相位相をホストする周期的に駆動される量子系である、オン共鳴スピン-1/2ダブルキックド・ロータについて研究する。
無限運動量空間の理想化された場合と対照的に、開境界条件と周期境界条件の効果を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:06:00 GMT)
Hybrid SARIMA LSTM Model for Local Weather Forecasting: A Residual Learning Approach for Data Driven Meteorological Prediction [0.0] 長期の大気変数を正確に予測することは、気象学における決定的な課題である。
温度を予測可能な気候成分と非線形気象成分に分解する残差学習戦略を用いたハイブリッドSARIMA-LSTMアーキテクチャを提案する。
この枠組みは、残留学習戦略を用いて、温度を予測可能な気候成分と非線形気象成分に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:34:51 GMT)
How to predict creativity ratings from written narratives: A comparison of co-occurrence and textual forma mentis networks [0.0] 本チュートリアルでは,短い創作テキストから意味ネットワークを構築し,分析するためのステップバイステップのワークフローを提供する。
我々は、単語共起ネットワークとテキスト・フォルマ・メンティス・ネットワーク(TFMN)の2つの広く使われているテキスト・ツー・ネットワーク・アプローチを紹介し比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:52:41 GMT)
Hong-Ou-Mandel two-photon x-ray states [0.0] 我々は,Mach-Zehnder干渉計による高輝度シンクロトロンX線への香港・ウー・マンデル干渉を観測し,X線量子光学の潜在的関心を示す2光子状態を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:25:21 GMT)
Hagenberg Risk Management Process (Part 1): Multidimensional Polar Heatmaps for Context-Sensitive Risk Analysis [0.0] 文脈次元をヒートマップに組み込むことで解析的価値が向上すると主張する。
本稿では,追加の文脈次元を明示的に統合した形式モデルとして,多次元(ND)極熱マップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:26:39 GMT)
Graph Inference Towards ICD Coding [0.0] LabGraphは、ICDコーディングをグラフ生成タスクとして再構成する統合フレームワークである。
対向領域適応、グラフに基づく強化学習、摂動正規化を組み合わせることで、LabGraphはモデルの堅牢性と一般化を効果的に強化する。
ベンチマークデータセットの実験では、LabGraphがmicro-F1、micro-AUC、P@Kのアプローチを一貫して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） (Mon, 12 Jan 2026 12:51:21 GMT)
Generalization to Political Beliefs from Fine-Tuning on Sports Team Preferences [0.0] 本研究は,LLMが沿岸スポーツチームか南部スポーツチームかを選好する微調整を行い,基本モデルのものとは大きく異なる政治的信念を取り入れた結果である。
彼らの反応は概して互いに似ており、明確なリベラルな偏見や保守的な偏見は見当たらない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:49:38 GMT)
Gated Sparse Attention: Combining Computational Efficiency with Training Stability for Long-Context Language Models [0.0] Gated Sparse Attention (GSA)はスパースとゲートの双方の利点を実現するアーキテクチャである。
GSAは、有界で解釈可能な選択スコアを生成するシグモイドアクティベーションを備えたゲート雷インデクサを組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:33:39 GMT)
GAP-Net: Calibrating User Intent via Gated Adaptive Progressive Learning for CTR Prediction [0.0] GAP-Netは、マイクロレベルの機能からマクロレベルのビューまで、情報を段階的に洗練する"トリプルゲーティング"アーキテクチャを確立する統一フレームワークである。
最先端のベースラインよりも大幅に改善され、相互作用ノイズや意図の漂流に対して優れた堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:01:12 GMT)
From coherent to fermionized microwave photons in a superconducting transmission line [0.0] マイクロ波光子の量子流体を伝播幾何学で実現するための新しいプラットフォームとして超伝導伝送線路について検討する。
ジョセフソン接合の固有非線形性によって得られる強い光子-光子相互作用は、現実的なパラメータに対して強く相互作用する光子の状態に入るのに十分である。
伝送線路パラメータの適切なテーパリングにより、インシデントコヒーレントフィールドを基底状態に近いフェルミオン化光子のトンクス・ジラルドーガスに変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:40:07 GMT)
From "Help" to Helpful: A Hierarchical Assessment of LLMs in Mental e-Health Applications [0.0] 本研究は、ドイツのカウンセリングメールに対して、6ワードの主語行を生成する11の大言語モデルを評価する。
その結果、プロプライエタリなサービスとプライバシ保護のオープンソース代替物の間のパフォーマンス上のトレードオフが明らかになった。
この研究は、プライバシ、偏見、説明責任を含むメンタルヘルスAIデプロイメントに対する批判的な倫理的考察に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:34:08 GMT)
ForensicFormer: Hierarchical Multi-Scale Reasoning for Cross-Domain Image Forgery Detection [0.0] ForensicFormerは階層的なフレームワークで、低レベルのアーティファクト検出、中レベルの境界解析、高レベルのセマンティック推論を統一する。
本手法は,従来の操作,GAN生成画像,拡散モデル出力にまたがる7種類のテストセットの平均精度を86.8%維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:29:36 GMT)
Fifteen Years of Learning Analytics Research: Topics, Trends, and Challenges [0.0] この研究は、教師なし機械学習、自然言語処理、ネットワーク分析を用いて、LAKで15年間に発行された全936の論文を分析した。
この分析の結果、多彩な著者の安定した核心と、新参者の増加、資金源と研究方向の体系的なリンク、そして世界規模で共有されているが各国で顕著に異なる6つのトピックセンターが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 15:10:44 GMT)
Exploring the Meta-level Reasoning of Large Language Models via a Tool-based Multi-hop Tabular Question Answering Task [0.0] 我々はメタレベルの推論とオブジェクトレベルの推論を区別し、より構造化されたアプローチを取る。
我々は,様々な国における地政学的指標の値に基づいて,新たな質問応答タスクを設計する。
LLMはタスクに対して優れたメタレベルの推論を示すが、タスク理解のいくつかの面では欠点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:29:21 GMT)
Explicit complex time integrators for stiff problems [0.0] 複素時間平面内の特定の経路が安定性領域を拡大し、複素数値システムに対して明確な計算上の優位性をもたらすことを示す。
これらの利点は、射影積分法と複素時間ステップを結合することにより、実数値の厳密なシステムのある種のクラスにまで拡張されることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:07:44 GMT)
Explaining Machine Learning Predictive Models through Conditional Expectation Methods [0.0] MUCEは、特徴的相互作用から予測変化を捉えるために設計された局所的説明可能性のモデルに依存しない手法である。
安定性と不確実性の2つの定量的指標は、局所的な振る舞いを要約し、モデルの信頼性を評価する。
その結果、MUCEは複雑な局所モデル挙動を効果的に捉え、安定性と不確実性指標は予測信頼性に有意義な洞察を与えることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 08:34:36 GMT)
Excitation spectrum of a bright solitary wave in a Bose-Einstein condensate and its connection with the Higgs and the Goldstone modes [0.0] 我々は、原子間の効果的な魅力的な相互作用の場合に焦点を当てる。
十分に強い相互作用のための局所的なブロブの形成は、自発的対称性の破れの例である。
我々は励起スペクトルにおいてゴールドストーンとヒッグスモードに類似した出現を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:28:31 GMT)
Examining the Effectiveness of Transformer-Based Smart Contract Vulnerability Scan [0.0] スマートコントラクトの脆弱性スキャンに対するディープラーニングに基づくアプローチを評価する。
本稿では,トランスフォーマを用いたスマートコートの脆弱性解析装置VASCOTを提案する。
VASCOTの性能は、最先端のLSTMベースの脆弱性検出モデルと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:00:42 GMT)
Enhancing Portfolio Optimization with Deep Learning Insights [0.0] 私たちの研究は、ディープラーニング(DL)ポートフォリオの最適化、市場サイクル全体にわたる長期限定のマルチアセスメント戦略における課題への対処に重点を置いています。
本研究では,事前学習手法と変圧器アーキテクチャを応用し,限られたレギュラーデータを用いたトレーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:13:26 GMT)
Einstein's Worries and Actual Physics: Beyond Pilot Waves [0.0] ティム・モードリンは量子力学の標準的な定式化は明確なオントロジーと力学を与えることができないと主張した。
De Broglie--Bohm のパイロット波理論は、アインシュタインの懸念に則って、より優れた形式主義の完成をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 11:28:53 GMT)
Disorder enhanced transport as a general feature of long-range hopping models [0.0] 我々は、量子輸送のパラダイム1次元モデルにおいて、障害と長距離ホッピングの相互作用を分析する。
その結果,長距離ホッピングが存在する多くの現実的なシステムにおいて,障害が輸送に与える影響を理解するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:00:37 GMT)
Digital self-Efficacy as a foundation for a generative AI usage framework in faculty's professional practices [0.0] 本研究は,高等学校における生成人工知能(GAI)の活用におけるデジタル自己効力感の役割について考察する。
本研究では,4つの社会技術構成,自己効力感プロファイルに適合した評価トラジェクトリ,個別の制度的支援機構を統合した個別利用フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:51:58 GMT)
Developments in superconducting erasure qubits for hardware-efficient quantum error correction [0.0] このパースペクティブは、ハードウェア効率のよい量子エラー補正を可能にする消去量子ビットに焦点を当てている。
超伝導量子ビットを用いたデュアルレール符号化消去量子ビットの実装に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:44:05 GMT)
Data-driven learning of non-Markovian quantum dynamics [0.0] フォールトトレラント量子コンピューティングは、ゲートの適用時にキュービット力学の正確な知識と制御を必要とする。
時系列データから開放系力学のNMZ(Nakashima-Mori-Zwanzig)の定式化を学習するための,量子ゲートを特徴付けるデータ駆動学習プロトコルを開発した。
我々はこの学習手法を3つの異なるシステム上で実証する: 力学が純粋にマルコフ的である量子ビットのシミュレーション、オルンシュタイン・ウレンベック過程によって生成された雑音に結合する駆動量子ビットのシミュレーション、および雑音環境がそうでない駆動量子ビットの捕捉イオン実験データ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:03:58 GMT)
Coupling a discrete state to a quasi-continuum: A model quantum mechanical system that interpolates between Rabi oscillations and decay-revival dynamics [0.0] 我々は、一個の離散状態からなる量子力学系を、等間隔状態の無限のはしごに結合して定式化する。
このシステムの様々な限界は、量子光学からよく知られたモデルに対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:08:39 GMT)
Cost and accuracy of long-term graph memory in distributed LLM-based multi-agent systems [0.0] 本研究では,ベクトルベースのメモリフレームワークであるmem0とグラフベースの知識グラフであるGraphitiを比較したフレキシブルなテストベッドを提案する。
その結果、mem0はGraphitiの効率を著しく上回り、ロード時間の短縮、リソース消費の低減、ネットワークオーバーヘッドの最小化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:20:35 GMT)
Contextual Discrepancy-Aware Contrastive Learning for Robust Medical Time Series Diagnosis in Small-Sample Scenarios [0.0] CoDAC(Contextual Discrepancy-Aware Contrastive Learning)は、診断精度と一般化を高める新しいフレームワークである。
CoDACは外部の健全なデータを活用し、TransformerベースのAutoencoder上に構築されたContextual Discrepancy Estimator (CDE)を導入する。
アルツハイマー病脳波、パーキンソン病脳波、心筋梗塞心電図のデータセットの実験は、CoDACの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 13:54:50 GMT)
Concatenated Matrix SVD: Compression Bounds, Incremental Approximation, and Error-Constrained Clustering [0.0] 予測された共同SVD圧縮誤差がユーザ指定しきい値以下である場合にのみ、行列をマージする3つのクラスタリングアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムは、スピード、証明可能な精度、スケーラビリティのトレードオフにまたがっており、明示的なエラー制御を備えた圧縮対応クラスタリングを可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:15:53 GMT)
Computing quantum magic of state vectors [0.0] 非安定化器性(英: non-stabilizerness)、またはマジック(英: magic)は、量子状態が安定化器集合からどのくらい離れているかを定量化する。
量子ビットの安定化器レニイエントロピー(SRE)や量子ビットのマナのような標準的なマジック量化器は数値的に評価するのに費用がかかる。
ここでは、高速アダマール変換を利用する効率的で数値的なアルゴリズムを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:58:06 GMT)
Computing patient similarity based on unstructured clinical notes [0.0] 本報告では,全音符の集合的埋め込みから構築したマトリックスとして,各患者を表現できる手法を提案する。
行列に基づく類似度尺度を複数評価し,その長所と短所を異なる類似度面にわたって分析した。
提案手法は, パーソナライズされたセラピー・レコメンデーションや毒性警告など, 下流業務に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:04:57 GMT)
Composable Verification in the Circuit-Model via Magic-Blindness [0.0] 我々はClifford + MSI 回路に対して、頑健で構成可能で効率的な検証プロトコルのファミリーを導入する。
私たちの技術は、マジック・ブラインドネス(Magic-blindness)と呼ばれる洗練された盲目の概念に基づいており、注入されたマジック状態だけを隠す。
その結果、回路ベースの量子検証は、これまでMBQCでのみ知られていたセキュリティとロバスト性が同じレベルに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 00:30:24 GMT)
CompNO: A Novel Foundation Model approach for solving Partial Differential Equations [0.0] 偏微分方程式は幅広い物理現象を支配しているが、その数値解は計算的に要求されるままである。
最近のSFM(Scientific Foundation Models)は、シミュレーションシステムの大規模なコレクションから普遍的なサロゲートを学習することで、このコストを軽減することを目的としている。
パラメトリックPDEのための合成ニューラルネットワークフレームワークCompNOを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 10:04:48 GMT)
Chiroptical effect induced by gravitational waves [0.0] 重力波は 角運動量の交換を通じて 光子キラリティを逆転させる
重力光学効果は,空間位相巻線上の重力摂動の蓄積を防止するSAMの局所的な性質を反映していることがわかった。
このメカニズムは、修正重力理論を制約し、コンパクト双対の非対称性を測り、初期の宇宙でパリティに反する物理学を探求する新しい観察経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 04:03:57 GMT)
CascadeMind at SemEval-2026 Task 4: A Hybrid Neuro-Symbolic Cascade for Narrative Similarity [0.0] 物語の類似性に関するSemEval-2026タスク4のためのハイブリッド型ニューロシンボリックシステムを提案する。
提案手法は, ニューラルネットワークによる自己整合性投票と, シンボリック・タイブレーカとして機能する新しいマルチスケールナラティブ・アナリティクス・アンサンブルを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 00:30:38 GMT)
Bridging the Gap: Empowering Small Models in Reliable OpenACC-based Parallelization via GEPA-Optimized Prompting [0.0] 提案手法は,OpenACC プラグマ生成を最適化する手法である。
OpenACC pragma を付加したプログラムのコンパイル成功率の増加を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 23:54:08 GMT)
Bohmian mechanics: A legitimate hydrodynamic picture for quantum mechanics, and beyond [0.0] ボヘミア力学はもともと、量子力学における隠れ変数モデルの不可能性に関するフォン・ノイマンの定理によって課された制限を回避するために提案された。
1990年代後半から2000年代初期にかけて、ボヘミアの力学はより実用的で実践的な役割を担ってきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:01:58 GMT)
Backward Reconstruction of the Chafee--Infante Equation via Physics-Informed WGAN-GP [0.0] 2次元領域上の逆シャフィー-ファンテ問題の解法として、勾配ペナルティ(WGAN-GP)を持つ物理インフォームドワッサーシュタインGANを提案する。
提案手法は、U-Netジェネレータ、スペクトル正規化のPatchGAN批評家、勾配ペナルティのワッサーシュタイン損失、物理インフォームド補助用語を統合する。
その結果,初期データでは,安定なインバージョン,界面構造の高精度回復,高周波ノイズに対する堅牢性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:11:00 GMT)
AptaFind: A lightweight local interface for automated aptamer curation from scientific literature [0.0] AptaFindは3層インテリジェンスアーキテクチャを通じてナビゲーション問題を変換する。
システムは、可能な限り直接シーケンス抽出を行い、抽出が失敗すると、キュレートされた研究がリードし、さらなる信頼を得るために、徹底的な文献発見を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:16:25 GMT)
AntiPaSTO: Self-Supervised Steering of Moral Reasoning [0.0] 本稿では,反並列軸に沿って表現を分離するAntiPaSTOを紹介する。
人間の入力は最小限であり、テンプレート文に2つのコントラストのある単語を挿入する。
AntiPaSTOはDailyDilemmasでベースラインを6.9倍に高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:27:01 GMT)
Agentic Diagnostic Reasoning over Telecom and Datacenter Infrastructure [0.0] 根本原因分析のためのエージェント診断フレームワークを提案する。
アプリケーションに因果ロジックを埋め込む代わりに、エージェントはインフラストラクチャモデルを自律的にナビゲートする。
この研究は、自律的な変化による影響緩和の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 09:13:04 GMT)
AgentCompress: Task-Aware Compression for Affordable Large Language Model Agents [0.0] 70ビリオンパラメータモデルを使用した1セッションは、クラウドコンピューティングの料金が約127ドルである。
本稿では,タスク認識型動的圧縮によってこの問題に対処するフレームワークであるAgentCompressを提案する。
計算コストは68.3%減少し、当初の成功率の96.2%を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 18:25:18 GMT)
Affordable Data Collection System for UAVs Taxi Vibration Testing [0.0] 本研究は、安価で社内で開発された加速DAQの設計と実験的な妥当性を示す。
DAQは、小型でスケーラブルで費用対効果の高い、航空宇宙振動解析と構造試験のための代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 17:58:43 GMT)
AI Systems in Text-Based Online Counselling: Ethical Considerations Across Three Implementation Approaches [0.0] テキストベースのオンラインカウンセリングは、地理的およびスティグマ障壁を越えてスケールするが、実践者不足に直面し、非言語的手がかりが欠如し、一貫性のない品質保証に苦しむ。
本稿では、自律型カウンセラーボット、AIトレーニングシミュレータ、カウンセラー対応強化ツールの3つのAI実装手法について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 12:04:11 GMT)
A unified framework for Bell inequalities from continuous-variable contextuality [0.0] 関係する物理系の次元を統一する非局所性について研究する。
連続変数の非局所性の最初の例は、CHSHベルの不等式に写像できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:17:59 GMT)
A Model of Artificial Jagged Intelligence [0.0] 生成AIシステムは、近くに現れるタスク間で非常に不均一なパフォーマンスを示すことが多い」。
我々はこの現象を人工ジャグインテリジェンス(AJI)と呼ぶ。
本稿では,情報問題として採用を取り扱うAJIの魅力ある経済モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 14:27:30 GMT)
A Lightweight Cubature Kalman Filter for Attitude and Heading Reference Systems Using Simplified Prediction Equations [0.0] 推定精度を維持しつつ,計算コストの低減を図った改良型Cubature Kalman Filter (CKF) を提案する。
KCKFの計算効率のよい方程式は、CKFの方程式を単純化することによって導出される。
KCKFの軽量予測方程式は、CKFの和項を拡張し、結果を単純化することによって導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 19:27:00 GMT)
A Framework for Feature Discovery in Intracranial Pressure Monitoring Data Using Neural Network Attention [0.0] ジョンズホプキンスで60名の患者から頭蓋内圧モニタリングデータを収集した。
畳み込みニューラルネットワークは、各心循環を7つの身体位置のうちの1つに分類するように訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 16:19:40 GMT)
A Dataset of Dengue Hospitalizations in Brazil (1999 to 2021) with Weekly Disaggregation from Monthly Counts [0.0] 本データでは、このデータセット(v)をDOI 10.5281/zenodo.18189192で公開し、公開している。
このデータセットは、疫学予測のためのAIモデルのより効果的なトレーニングを可能にするために、もともと月毎データの時間的粒度を増大させる必要性から、ブラジル全土の市レベルのデング入院時刻を調和させ、月毎の総数を保存するためのプロトコルによって毎週の解決(疫学週間)に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Jan 2026 20:27:57 GMT)