FRoM-W1: Towards General Humanoid Whole-Body Control with Language Instructions [147.0] FRoM-W1は、自然言語を用いた一般的なヒューマノイド全体の動作制御を実現するために設計されたオープンソースのフレームワークである。
我々はUnitree H1とG1ロボット上でFRoM-W1を広範囲に評価した。
その結果,HumanML3D-Xベンチマークにおいて,人体全体の動作生成に優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:59:32 GMT)
Combating Noisy Labels through Fostering Self- and Neighbor-Consistency [120.4] ラベルノイズは様々な現実世界のシナリオで広まり、教師付きディープラーニングの課題を提起する。
我々は、Jo-SNC(textbfSelf- と textbfNeighbor-textbfConsistency に基づくサンプル選択とモデル正規化)というノイズロバスト手法を提案する。
我々は、クラスごとの選択閾値を調整するための自己適応型データ駆動しきい値設定方式を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:55:29 GMT)
CORE-T: COherent REtrieval of Tables for Text-to-SQL [91.8] CORE-Tはスケーラブルでトレーニング不要なフレームワークで、テーブルに目的のメタデータを付加し、軽量なテーブル互換キャッシュをプリコンプリートする。
バード、スパイダー、MMQAを越えて、CORE-Tはテーブル選択F1を最大22.7ポイント改善し、最大42%のテーブルを検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:51:23 GMT)
Decentralized Learning Strategies for Estimation Error Minimization with Graph Neural Networks [87.0] 無線ネットワークにおける自己回帰的マルコフ音源のリアルタイムサンプリングと推定について検討する。
政策最適化のためのグラフィカル強化学習フレームワークを提案する。
理論的には、提案したポリシーは転送可能であり、あるグラフ上で訓練されたポリシーを構造的に類似したグラフに効果的に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:18:45 GMT)
VISPA: Pluralistic Alignment via Automatic Value Selection and Activation [82.8] トレーニング不要な多元的アライメントフレームワークであるVISPAを紹介する。
VISPAは、医療などにおいて、複数のアライメントモードにまたがるパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:38:52 GMT)
Guidelines to Prompt Large Language Models for Code Generation: An Empirical Characterization [82.3] 我々は、開発固有のプロンプト最適化ガイドラインを導出し、評価する。
コード生成プロンプトを自動的に洗練するために、反復的でテスト駆動のアプローチを使用します。
我々は50人の実践者と評価を行い,提案した即興改善パターンの使用状況について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:01:42 GMT)
From Completion to Editing: Unlocking Context-Aware Code Infilling via Search-and-Replace Instruction Tuning [82.0] 本稿では,エージェントによる検証・編集機構を統一された単一パス推論プロセスに内部化するフレームワークを提案する。
最小限のデータで、SRI-Coderは、ChatモデルがBaseモデルの完了性能を上回ることができる。
FIMスタイルのチューニングとは異なり、SRIは一般的なコーディング能力を保持し、標準のFIMに匹敵する推論遅延を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:33:53 GMT)
Gated Differentiable Working Memory for Long-Context Language Modeling [80.3] 本稿では,Gdwm(Gated Differentiable Working Memory)を提案する。
ZeroSCROLLS と LongBench v2 の実験では、Gdwm は均一なベースラインよりも 4$times$ の勾配ステップで同等または優れたパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:00:33 GMT)
S2DiT: Sandwich Diffusion Transformer for Mobile Streaming Video Generation [77.1] S2DiTは、モバイルハードウェア上で効率よく、高忠実で、ストリーミングビデオを生成するために設計されたストリーミングサンドウィッチ拡散変換器である。
大規模教師モデルの容量をコンパクトな数段サンドイッチモデルに転送する2-in-1蒸留フレームワークを提案する。
S2DiTは、最先端のサーバビデオモデルと同等の品質を実現し、iPhoneで10FPS以上でストリーミングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 04:48:21 GMT)
ACE-Align: Attribute Causal Effect Alignment for Cultural Values under Varying Persona Granularities [76.5] 本稿では、人口統計特性が異なる文化的価値をどうシフトするかを整合させる因果効果フレームワークであるACE-Alignを提案する。
すべてのペルソナの粒度において、ACE-Alignはベースラインを一貫して上回る。
高リソース領域と低リソース領域の間の平均アライメントギャップを9.81から4.92ポイントに減らし、地理的エクイティを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:18:25 GMT)
Moaw: Unleashing Motion Awareness for Video Diffusion Models [71.3] Moawは動画拡散モデルのための動き認識を解放するフレームワークである。
我々は、映像から映像へのモダリティを、映像から映像への追跡へとシフトさせ、運動知覚のための拡散モデルを訓練する。
次に、最強の動作情報をエンコードする特徴を識別する動きラベル付きデータセットを構築し、それらを構造的に同一の映像生成モデルに注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:45:46 GMT)
Fine-Grained Human Pose Editing Assessment via Layer-Selective MLLMs [70.3] 我々は17の最先端編集モデルから1,700の標準化されたサンプルをベンチマークで紹介する。
層選択型マルチモーダル言語モデル(MLLM)に基づく統一フレームワークを提案する。
本フレームワークは,信頼性検出と多次元品質回帰の両方において優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:26:29 GMT)
Aligning Agentic World Models via Knowledgeable Experience Learning [68.9] 環境フィードバックをシンセサイザー化したWorld Knowledge Repositoryを構築するフレームワークであるWorldMindを紹介する。
WorldMindは、優れたクロスモデルとクロス環境転送性を備えたベースラインよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:33:31 GMT)
The Unfairness of Multifactorial Bias in Recommendation [68.4] 人気バイアスと肯定バイアスは推薦システムにおいて顕著なバイアス源である。
本研究では,多因子バイアスが項目側の公平性にどのように影響するかを検討する。
我々は、多因子バイアスを軽減するために、パーセンタイルに基づく評価変換を前処理戦略として適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:37:43 GMT)
Near-Light Color Photometric Stereo for mono-Chromaticity non-lambertian surface [67.4] 本稿では,一色性の仮定の下で,ニューラル暗黙表現を深度とBRDFモデリングに活用するフレームワークを提案する。
合成および実世界の両方のデータセットに対する実験により,本手法が高精度で堅牢な表面再構成を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:26:08 GMT)
Agentic Conversational Search with Contextualized Reasoning via Reinforcement Learning [66.5] 本稿では,RL学習を通じて学習した探索的,適応的な行動を可能にする,交互に探索と推論をインターリーブする対話エージェントを提案する。
広く使われている4つの対話型ベンチマークによる実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:55:54 GMT)
MMedExpert-R1: Strengthening Multimodal Medical Reasoning via Domain-Specific Adaptation and Clinical Guideline Reinforcement [63.8] 医療ビジョンランゲージモデルでは、現実世界のシナリオで必要とされる複雑な臨床推論を伴う知覚タスクが優れている。
本稿ではドメイン固有の適応とガイドライン強化を通じてこれらの課題に対処する新しい推論MedVLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:44:41 GMT)
Teaching Large Reasoning Models Effective Reflection [62.7] 大規模推論モデル(LRM)は、最近、複雑な推論タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。
しかし、すべてのリフレクションが有益であるとは限らない。
まず,自己批判のみを用いてモデルの反射的推論能力を高める訓練フレームワークである自己批判ファインチューニング(SCFT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 04:51:53 GMT)
RISER: Orchestrating Latent Reasoning Skills for Adaptive Activation Steering [62.6] 本稿では,アクティベーション空間における大規模言語モデル(LLM)推論を適応的に制御するプラグイン・アンド・プレイ介入フレームワークを提案する。
RISERは再利用可能な推論ベクトルのライブラリを構築し、軽量ルータを使用して各入力に対して動的に構成する。
ルーターは、タスクレベルの報酬の下で強化学習を通じて最適化され、緊急かつ構成的な方法で潜在する認知的プリミティブを活性化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:00:42 GMT)
Semi-supervised Instruction Tuning for Large Language Models on Text-Attributed Graphs [62.5] 本稿では,SIT-Graph というグラフ学習用セミ教師付きインストラクションチューニングパイプラインを提案する。
SIT-Graphはモデルに依存しず、LSMを予測子として利用するグラフ命令チューニングメソッドにシームレスに統合することができる。
SIT-Graphは、最先端グラフチューニング手法に組み込むと、テキスト分散グラフベンチマークの性能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, 19 Jan 2026 08:10:53 GMT)
Lombard Speech Synthesis for Any Voice with Controllable Style Embeddings [61.3] 任意の話者に対するロンバルド音声を訓練中に明示的なロンバルドデータを必要とせずに合成できる制御可能なテキスト音声合成システム(TTS)。
提案手法では,大規模で韻律的に多様なデータセットから学習したスタイル埋め込みを活用し,主成分分析(PCA)を用いてLombard属性との相関を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:25:19 GMT)
Neurosymbolic LoRA: Why and When to Tune Weights vs. Rewrite Prompts [60.6] 大規模言語モデル(LLM)は、モデルのパラメータを変更する数値的な更新や、離散的なプロンプトや論理的な制約を扱うシンボリックな操作によって適応することができる。
本稿では,数値的および記号的更新を組み合わせたニューロシンボリックなLoRAフレームワークを提案する。
本研究は,言語モデルの微調整における汎用性を高めるために,数値的および記号的更新をインターリーブすることの価値を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 04:24:49 GMT)
KOCO-BENCH: Can Large Language Models Leverage Domain Knowledge in Software Development? [58.9] 大規模言語モデル(LLM)は汎用プログラミングに優れるが、ドメイン固有のソフトウェア開発に苦戦する。
既存のドメイン固有のコードベンチマークでは、ドメインの特殊化手法の有効性を評価できない。
実世界のソフトウェア開発における領域特化手法を評価するための新しいベンチマークであるKOCO-BENCHを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:20:16 GMT)
Joint Source-Channel-Generation Coding: From Distortion-oriented Reconstruction to Semantic-consistent Generation [58.7] 本稿では,知覚的再構成から確率的生成へ焦点を移す新しいパラダイムとして,JSCGC(Joint Source-Channel-Generation Coding)を提案する。
JSCGCは意味的品質と意味的忠実性を大幅に改善し、従来の歪み指向J SCC法よりも大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:12:47 GMT)
OFA-MAS: One-for-All Multi-Agent System Topology Design based on Mixture-of-Experts Graph Generative Models [57.9] マルチエージェントシステム(MAS)は複雑な問題を解決するための強力なパラダイムを提供する。
現在のグラフ学習に基づく設計手法は、しばしば「1対1」のパラダイムに準拠している。
自然言語で記述されたタスクに対して適応的な協調グラフを生成する一対一のフレームワークOFA-TADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:23:44 GMT)
CSGaussian: Progressive Rate-Distortion Compression and Segmentation for 3D Gaussian Splatting [57.7] 本稿では,3次元ガウススプラッティングの速度歪み最適化圧縮とセグメンテーションのための最初の統一フレームワークを提案する(3DGS)。
速度歪みに最適化された3DGS圧縮の最近の進歩に触発されたこの研究は、セマンティックラーニングを圧縮パイプラインに統合し、デコーダ側アプリケーションをサポートする。
提案方式は暗黙的ニューラル表現に基づくハイパープライアを特徴とし,色属性と意味属性の両方の効率的なエントロピー符号化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:21:45 GMT)
A Benchmark for Language Models in Real-World System Building [56.5] クロスISAソフトウェアパッケージの修復は、ソフトウェアデプロイメントの信頼性と現代のオペレーティングシステムの安定性を保証するための重要なタスクである。
多様なアーキテクチャや言語にまたがるソフトウェアパッケージのビルド修復のために設計された新しいベンチマークを導入する。
ベンチマークで6つの最先端LCMを評価し,その結果,ISA間のソフトウェアパッケージの修復は困難であり,さらなる進歩が必要であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:30:46 GMT)
GaussExplorer: 3D Gaussian Splatting for Embodied Exploration and Reasoning [55.8] GaussExplorerは3D Gaussian Splatting(3DGS)上に構築されたボディード探索と推論のためのフレームワークである
3DGS上に視覚言語モデル(VLM)を導入し、3Dシーン内で質問駆動探索と推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:17:58 GMT)
Think3D: Thinking with Space for Spatial Reasoning [54.5] 本稿では,視覚大モデル(VLM)を3次元空間で考えることを可能にするフレームワークであるThink3Dを紹介する。
追加のトレーニングがなければ、Think3Dは高度なモデルの空間推論性能を大幅に改善する。
本研究は,マルチモーダルエージェントのより柔軟で人間らしい3D推論への道筋として,無トレーニングでツールを付加した空間探索が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:13:54 GMT)
P2L-CA: An Effective Parameter Tuning Framework for Rehearsal-Free Multi-Label Class-Incremental Learning [54.4] 本稿では,Prompt-to-LabelモジュールとContinuous Adapterモジュールを統合するパラメータ効率フレームワークであるP2L-CAを紹介する。
P2L-CAは最先端の手法よりも大幅に改善されているだけでなく、CILシナリオの強力な一般化も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 04:35:04 GMT)
The Bitter Lesson of Diffusion Language Models for Agentic Workflows: A Comprehensive Reality Check [54.1] 本稿では,2つの異なるエージェントパラダイムであるEmbodied AgentsとTool-Calling AgentsにまたがるdLLMの包括的評価を行う。
Agentboard と BFCL では,現在の dLLM が信頼できるエージェントバックボーンとして機能しないという,"ビットレッスン" が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:45:39 GMT)
Author-in-the-Loop Response Generation and Evaluation: Integrating Author Expertise and Intent in Responses to Peer Review [54.0] 最近の作業は、このタスクを著者の専門知識と意図を活かした自動テキスト生成として捉えている。
本稿では,著者の明示的な入力,多属性制御,評価誘導による改良を統合したREspGenについて紹介する。
この定式化をサポートするために、アライメントされたレビュー-レスポンス-リビジョン三つ子の最初の大規模データセットであるRe$3$Alignを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:07:10 GMT)
SciCoQA: Quality Assurance for Scientific Paper--Code Alignment [53.7] SciCoQAは,学術出版物と論文の相違を検出するためのデータセットである。
我々のデータセットは611の紙コード不一致(81のリアル、530の合成)で構成されており、様々な計算科学分野にまたがっている。
評価における最高の性能モデルである GPT-5 は、実世界の紙コード差の45.7%しか検出できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:04:33 GMT)
Decoding Rewards in Competitive Games: Inverse Game Theory with Entropy Regularization [52.7] 本稿では,観察行動から報酬関数を学習するための新しいアルゴリズムを提案する。
我々は,アルゴリズムの信頼性とサンプル効率について,強力な理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 04:12:51 GMT)
Analyzing Diffusion and Autoregressive Vision Language Models in Multimodal Embedding Space [52.3] 埋め込みモデルは、セマンティック検索や検索強化生成のような現代のAIシステムの基本コンポーネントである。
大規模基盤モデルの最近の進歩は、埋め込みモデルの開発を著しく加速させてきた。
マルチモーダルdLLMを埋め込みモデルに変換するための最初の体系的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:51:15 GMT)
VIRO: Robust and Efficient Neuro-Symbolic Reasoning with Verification for Referring Expression Comprehension [51.8] Referring Expression (REC) は、自然言語クエリに対応する画像領域をローカライズすることを目的としている。
最近のニューロシンボリックRECアプローチは、大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)を利用して構成推論を行う。
推論ステップ内に軽量な演算子レベルの検証器を組み込む,ニューロシンボリックなフレームワークであるVIROを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:21:19 GMT)
KaoLRM: Repurposing Pre-trained Large Reconstruction Models for Parametric 3D Face Reconstruction [51.7] KaoLRMは、一視点画像からパラメトリックな3次元顔再構成を行うために、Large Restruction Model (LRM)の学習前を再度ターゲットする。
制御されたベンチマークと内部ベンチマークの両方の実験により、KaoLRMはより優れた再構成精度とクロスビュー整合性を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 05:36:59 GMT)
Techniques of Modern Attacks [51.6] Advanced Persistent Threats (APT) は特定の標的を狙った複雑な攻撃方法である。
本稿では,近年の学術研究で提案されている攻撃ライフサイクルと最先端の検知・防衛戦略について検討する。
それぞれのアプローチの長所と短所を強調し、より適応的なAPT緩和戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 22:15:25 GMT)
ChartAttack: Testing the Vulnerability of LLMs to Malicious Prompting in Chart Generation [51.5] マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、データテーブルからのチャート生成を自動化するためにますます使われている。
ChartAttackは,MLLMを誤用して大規模にミスリードチャートを生成する方法を評価するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:57:48 GMT)
Your Privacy Depends on Others: Collusion Vulnerabilities in Individual Differential Privacy [50.7] 個々の差別的プライバシ(iDP)は、ユーザが自身のプライバシをコントロールすることを約束するが、この約束は実際には破られる可能性がある。
我々は、サンプリングベースのiDPメカニズムにおいて、これまで見過ごされていた脆弱性を明らかにした。
我々は、$(varepsilon_i,_i,overline)$-iDPというプライバシー契約を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:26:12 GMT)
PhyG-MoE: A Physics-Guided Mixture-of-Experts Framework for Energy-Efficient GNSS Interference Recognition [50.0] 本稿では,PhyG-MoE(Physics-Guided Mixture-of-Experts)について述べる。
静的アーキテクチャとは異なり、提案システムはスペクトル特性の絡み合いに基づいて信号をルーティングするスペクトルベースのゲーティング機構を用いる。
高容量のTransNeXtエキスパートがオンデマンドでアクティベートされ、飽和シナリオで複雑な機能を分離する一方、軽量のエキスパートは基本的なシグナルを処理してレイテンシを最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:57:52 GMT)
Empirical Risk Minimization with $f$-Divergence Regularization [48.5] 本稿では,$f$-divergence regularization (ERM-$f$DR)による経験的リスク最小化問題の解を提案する。
提案手法は, これまでに報告されたよりも幅広い$f$-divergencesのクラスに適用可能性を高め, 既知の結果を回復する理論的結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:13:58 GMT)
SKANet: A Cognitive Dual-Stream Framework with Adaptive Modality Fusion for Robust Compound GNSS Interference Classification [47.2] グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)は、洗練された妨害による脅威の増大に直面している。
時間周波数画像(TFI)とパワースペクトル密度(PSD)を統合した2重ストリームアーキテクチャに基づく認知的ディープラーニングフレームワークを提案する。
SKANetは96.99%の精度を達成し、複合妨害分類において優れたロバスト性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:42:45 GMT)
From Human to Machine Refactoring: Assessing GPT-4's Impact on Python Class Quality and Readability [46.8] リファクタリングは、プログラムの振る舞いを変えることなく、コード品質を改善することを目的としている。
LLM(Large Language Models)の最近の進歩は、コードの自動保存に新たな機会をもたらしている。
GPT-4o を用いて,クラスEval ベンチマークから 100 個の Python クラスに適用した LLM 型クラスに関する実証的研究を行った。
以上の結果から, GPT-4oは, 可読性の低下を犠牲にしながら, コードの臭いを低減し, 品質指標を改善する行動保存剤を一般的に生産していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:22:37 GMT)
Diffusion-based Inverse Model of a Distributed Tactile Sensor for Object Pose Estimation [46.0] 我々は,デノナイズ拡散を用いた逆触覚センサモデルを学習し,触覚データを効率的に活用してポーズ推定を行う。
このモデルは、分布した触覚センサからの触覚観測に基づいて調整され、幾何学的センサーモデルを用いてシミュレーションで訓練される。
オンラインポーズ推定では,提案手法を用いて逆モデルと粒子フィルタを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:36:28 GMT)
Graph Reasoning Paradigm: Structured and Symbolic Reasoning with Topology-Aware Reinforcement Learning for Large Language Models [45.3] Long Chain-of-Thought (LCoT) は,Large Language Models (LLM) の推論能力の向上に有効であることが証明されている。
RLVRベースの最適化にもかかわらず、既存の手法はいまだに粗大な監督、報酬のハッキング、高いトレーニングコスト、一般化の欠如に悩まされている。
ステップレベルの認知ラベルを持つグラフ構造化表現を用いて,構造化および記号的推論を実現するグラフ推論パラダイム(GRP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:23:00 GMT)
ArchAgent: Scalable Legacy Software Architecture Recovery with LLMs [44.1] ArchAgentはスケーラブルなエージェントベースのフレームワークで、静的解析、適応コードセグメンテーション、LLMによる合成を組み合わせている。
クロスリポジトリから、マルチビューでビジネスに整合したアーキテクチャを再構築する。
ArchAgentは、コンテキストプルーニングによるスケーラブルなダイアグラム生成を導入し、クロスリポジトリデータを統合して、ビジネスクリティカルなモジュールを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:39:05 GMT)
CooperBench: Why Coding Agents Cannot be Your Teammates Yet [44.1] CooperBenchは、4つのプログラミング言語で12のライブラリにまたがる600以上の協調コーディングタスクのベンチマークである。
エージェントは、両方のタスクを個別に実行するよりも、一緒に働く場合の平均30%低い成功率を達成する。
分析の結果,(1)コミュニケーションチャネルは不明瞭で不正確なメッセージに悩まされる,(2)効果的なコミュニケーションであっても,エージェントはコミットメントから逸脱する,(3)エージェントが他人の計画やコミュニケーションに対して誤った期待を抱いている,という3つの重要な問題が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:48:37 GMT)
CODE: A Contradiction-Based Deliberation Extension Framework for Overthinking Attacks on Retrieval-Augmented Generation [43.9] 我々はContradiction-Based Deliberation Extension (CODE) というエンドツーエンド攻撃フレームワークを提案する。
CODEは、知識ベースに注入される中毒サンプルを構築するためのマルチエージェントアーキテクチャを開発している。
実験の結果、CODEはタスク性能を劣化させることなく5.32x-24.72倍のトークン消費を発生させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:52:31 GMT)
Deep Temporal Graph Clustering: A Comprehensive Benchmark and Datasets [43.6] 時間グラフクラスタリング(TGC)は、時間グラフのノードクラスタリングに焦点を当てた、ほとんど注目されていない新しいタスクである。
これらの課題に対処するために、BenchTGCと呼ばれる包括的なベンチマークを提案する。
具体的には、時間グラフクラスタリングのパラダイムを説明するためのBenchTGCフレームワークを設計し、時間グラフに適合する既存のクラスタリング技術を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:58:10 GMT)
Exploring the Interpretability of Forecasting Models for Energy Balancing Market [43.5] エネルギーセクターのバランス市場は、供給と需要の物理的および経済的バランスにおいて重要な役割を担っている。
複雑な機械学習モデルは高い精度を達成することができるが、ブラックボックスの性質はモデルの解釈可能性を大幅に制限する。
本稿では,エネルギーバランス市場におけるモデル精度と解釈可能性のトレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:56:41 GMT)
A Tool for Automatically Cataloguing and Selecting Pre-Trained Models and Datasets for Software Engineering [43.5] MLAssetSelectionは,ソフトウェア工学(SE)資産を自動的に抽出するWebアプリケーションである。
スケジュールされたジョブによるリアルタイムの自動更新は、アセット情報を保持する。
ユーザ中心の機能としては、ログイン、パーソナライズされたアセットリスト、アラート通知などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:34:43 GMT)
Towards Unbiased Source-Free Object Detection via Vision Foundation Models [43.3] ソースフリーオブジェクト検出(SFOD)は、クロスドメインタスクにおけるソースドメインデータの必要性を排除し、近年注目を集めている。
既存のSFOD法はソースバイアス問題に悩まされており、自己学習時の一般化やエラー蓄積が不十分である。
本稿では、強力なVFMの助けを借りて、ソースバイアスを効果的に軽減できる新しいVFM支援SFODフレームワークであるDebiased Source-free Object Detection (DSOD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:51:55 GMT)
Revealing the non-classicality of a molecular nanomagnet [42.0] 分子ナノマグネット(英: molecular nanomagnets)は、有機物によって保護される高スピン磁気コアを特徴とする化合物である。
彼らは最近、固体量子コンピューティングプラットフォームにおける潜在的な量子情報キャリアとして注目を集めている。
分子ナノマグネットの量子性は、最近定式化された基準を用いて解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:44:41 GMT)
Quantum Circuit-Based Learning Models: Bridging Quantum Computing and Machine Learning [40.7] 本稿では、古典的データ解析のための量子回路に基づく学習モデルに関する既存のコントリビューションについて概説する。
本稿では,現在のハードウェア制約下での実用性を高めることのできる,耐雑音性とハードウェア効率のよいQMLの取り組みについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:52:25 GMT)
CausalSpatial: A Benchmark for Object-Centric Causal Spatial Reasoning [39.5] 本稿では,モデルが物体の動きの結果を予測できるかどうかを評価する診断ベンチマークCausalSpatialを紹介する。
ヒトは84%、GPT-5は54%である。
仮説力学のビデオを生成することによってシミュレーションプロセスを外部化するフレームワークであるCausal Object World Model (COW)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:59:44 GMT)
KinGuard: Hierarchical Kinship-Aware Fingerprinting to Defend Against Large Language Model Stealing [38.0] KinGuardは、構造化された親族関係の物語の上に構築されたプライベートな知識コーパスを組み込むフレームワークである。
我々の研究は、モデルフィンガープリントの実用的で安全なパラダイムとして知識ベースの埋め込みを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:06:20 GMT)
Actionable Interpretability Must Be Defined in Terms of Symmetries [38.0] 本稿では、人工知能における解釈可能性研究は、既存の解釈可能性の定義が*動作可能ではないため、基本的に不適切である、と論じる。
我々は、解釈可能性の定義が作用可能であるためには、*対称性*の観点で与えられる必要があると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:10:17 GMT)
ForeDiffusion: Foresight-Conditioned Diffusion Policy via Future View Construction for Robot Manipulation [37.7] 拡散戦略は、高次元の動作シーケンスを段階的に denoising することによって、高度な視覚運動制御を行う。
本稿では,予測される将来のビュー表現を拡散過程に注入することにより,フォレスト・コンディションド・ディフュージョン(フォレスト・ディフュージョン)を提案する。
ForeDiffusionは、タスク全体の平均成功率80%を達成し、既存のメインストリーム拡散法を23%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:28:42 GMT)
MagicGUI-RMS: A Multi-Agent Reward Model System for Self-Evolving GUI Agents via Automated Feedback Reflux [37.5] 本稿では,適応軌道評価,修正フィードバック,自己進化学習機能を実現するマルチエージェント報酬モデルシステムMagicGUI-RMSを提案する。
大規模な報酬学習を支援するため、バランスの取れた多様な報酬データセットを自動的に生成する構造化データ構築パイプラインを設計する。
実験により、MagicGUI-RMSはタスクの正確性、振る舞いの堅牢性においてかなりの利益をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:50:43 GMT)
A Scientific Data Integrity system based on Blockchain [36.9] このような分散リポジトリ上でデータ完全性を検証するために,研究グループを支援する新しい手法を提案する。
提案では,1)データ管理へのセキュアなアクセス,2)データの整合性の検証,3)同じ堅牢な整合性ポリシを備えたデータセットに新たなレコードを追加する簡単な方法,などが保証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 22:09:52 GMT)
FastAV: Efficient Token Pruning for Audio-Visual Large Language Model Inference [36.5] トークンプルーニングは、標準大言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(LVLM)で活発に研究されている。
我々は、オーディオ視覚大言語モデル(AV-LLM)に適した最初のトークンプルーニングフレームワークであるFastAVを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:24:51 GMT)
Can LLMs Compress (and Decompress)? Evaluating Code Understanding and Execution via Invertibility [36.4] RoundTripCodeEval(RTCE)は、4つの異なるコード実行推論タスクからなる包括的なベンチマークである。
ゼロショットプロンプト、実行トレースの教師付き微調整、自己回帰機構を用いて、最先端のコード-LLMを体系的に評価する。
RTCEは、既存のI/O予測、実行推論、ラウンドトリップの自然言語ベンチマークによって捉えられていない、これまで測定されていなかったいくつかの新しい洞察を表面化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:09:48 GMT)
Not all Blends are Equal: The BLEMORE Dataset of Blended Emotion Expressions with Relative Salience Annotations [36.0] BLEMOREは、マルチモーダル(ビデオ、オーディオ)混合感情認識のための新しいデータセットである。
58人の俳優による3000以上のクリップで構成され、6つの基本的な感情と10の異なるブレンドを実行する。
本研究では,2つの混合感情予測タスクにおける最先端映像分類手法の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:59:45 GMT)
Forecasting Continuum Intensity for Solar Active Region Emergence Prediction using Transformers [34.3] 太陽活動領域(AR)の出現の早期かつ正確な予測は、宇宙天気予報に不可欠である。
本研究では,SDO/HMIで観測された46個のARから得られたデータを用いて,最大12時間前に連続強度の進化を予測するスライディング・ウインドウ・トランスフォーマアーキテクチャについて検討する。
Conv1D層を使わずに早期検出アーキテクチャを組み込んだ最高の性能モデルは,0.1189のRoot Mean Square Error(RMSE)を達成した。
Transformerは、より優れた集約時間と精度を示すが、この高感度検出は、スムーズなベースラインモデルに比べて分散度が大きくなることに留意する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:25:04 GMT)
SolARED: Solar Active Region Emergence Dataset for Machine Learning Aided Predictions [33.1] 太陽活動領域エネルジェンスデータセット(Solar Active Region Emergence dataset, SolARED)は、太陽ダイナミクス観測所(Solar Dynamics Observatory, SDO)に搭載されたHelioseismic and Magnetic Imager (HMI)によって得られたドップラー速度、磁場、連続体強度のフルディスクマップから得られる。
SolAREDには、2010年から2023年の間に太陽円盤上で観測された周辺地域だけでなく、太陽振動の音響パワー、符号なしの磁束、50個の大きなARの強度の進化を特徴付ける、一連のリマップ、追跡、ビン付きデータが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:25:18 GMT)
Towards Robust Process Reward Modeling via Noise-aware Learning [33.1] 騒音の監視を緩和する2段階の枠組みを提案する。
ラベル付け段階では,大言語モデル(LLM)を判断として用いたリフレクション対応ラベル補正機構を導入する。
トレーニング段階において、PRMが徐々にノイズラベルを洗練させるアンダーラインテキストbfIterative underlinetextbfTrainingフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:03:58 GMT)
HT-GNN: Hyper-Temporal Graph Neural Network for Customer Lifetime Value Prediction in Baidu Ads [32.6] 本稿では,HT-GNN(Hyper-Temporal Graph Neural Network)を提案する。
1500万人のユーザによるBaitextitdu Adsの実験では、HT-GNNがすべてのメトリクスと予測の地平をまたいだ最先端の手法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, 19 Jan 2026 12:47:31 GMT)
Beyond Single-shot Writing: Deep Research Agents are Unreliable at Multi-turn Report Revision [31.9] Deep Research Agents (DRAs) の既存のベンチマークでは、レポート生成を単一ショットの書き込みタスクとして扱う。
我々は,DRAの新たな評価軸として,マルチターンレポートリビジョンを確立する評価スイートであるMr Dreを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:48:45 GMT)
Teaching LLMs to Learn Tool Trialing and Execution through Environment Interaction [31.7] ToolMasterは、ツールの使用を黄金のツール呼び出しトラジェクトリの模倣から、環境とのインタラクションを通じてツールの使用を積極的に学習するフレームワークである。
ツール計画と実行のためにLLMを最適化するために、ToolMasterはトライアルと実行のパラダイムを採用している。
実験の結果、ツールマスターは、見知らぬツールや馴染みのないツールをまたいだ一般化や堅牢性という点で、既存のベースラインを著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:46:33 GMT)
PhaseMark: A Post-hoc, Optimization-Free Watermarking of AI-generated Images in the Latent Frequency Domain [31.7] 本稿では,VAE遅延周波数領域の位相を直接変調する単一ショット最適化フリーフレームワークであるPhaseMarkを紹介する。
このアプローチにより、フェーズMarkは最適化ベースのテクニックよりも数千倍高速になり、画像品質を劣化させることなく、再生を含む深刻な攻撃に対して最先端のレジリエンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:13:23 GMT)
SciHorizon-GENE: Benchmarking LLM for Life Sciences Inference from Gene Knowledge to Functional Understanding [30.8] 大規模言語モデル (LLMs) は、生物医学研究において期待されている。
遺伝子レベルでの知識から機能的理解まで、確実に推論できる能力は、いまだに未熟である。
SciHorizon-GENE(SciHorizon-GENE)は、生物データベースから構築された大規模遺伝子中心のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:06:35 GMT)
Quantum Data Structure for Range Minimum Query [30.2] RMQクエリとレンジ更新をサポートする量子データ構造を提案する。
我々は、量子ランダムアクセスメモリを使わずに、$k$-minimum発見のための時間効率の量子アルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:19:44 GMT)
PASs-MoE: Mitigating Misaligned Co-drift among Router and Experts via Pathway Activation Subspaces for Continual Learning [30.0] 一般的な戦略は、異なるLoRA専門家に入力をルーティングすることで、更新を分離することだ。
既存のLoRAベースのMixture-of-Experts(MoE)メソッドは、ルータと専門家を区別できない方法で共同で更新することが多い。
固定容量PASを用いたMoE-LoRA法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:57:11 GMT)
Probe and Skip: Self-Predictive Token Skipping for Efficient Long-Context LLM Inference [29.8] プルーニングやスキップといったトークン指向の手法は、推論レイテンシの低減を約束している。
本研究では,SPTS(Self-Predictive Token Skipping)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:34:29 GMT)
GaussianTrimmer: Online Trimming Boundaries for 3DGS Segmentation [29.8] 本稿では,3次元シーン表現のためのオンライン境界トリミング手法であるGaussianTrimmerを提案する。
プラグアンドプレイ法として既存の3次元ガウス分割法のセグメンテーション品質を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 03:03:54 GMT)
Negotiating Relationships with ChatGPT: Perceptions, External Influences, and Strategies for AI Companionship [29.0] 我々は、インタビュー、調査回答、Redditでのコミュニティの議論を分析し、内部のダイナミクス、外部の影響、AIの関連性を形成する運営戦略を三角測量した。
個人は、同伴者自身の機関とプラットフォームが許可する自律性についての信念の相互理解に基づいて、同属者を概念化する。
関係ダイナミクスに影響を与える外部エンティティ、特に協調行動と安定性を損なうモデル更新と組み合わせることで、個人は関係を維持するために異なるタイプのステアリング戦略を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:11:19 GMT)
Distilling Time Series Foundation Models for Efficient Forecasting [28.7] 時系列基礎モデル(TSFM)に特化して設計された最初の蒸留フレームワークであるDistilTSについて紹介する。
DistilTSは,(1)タスクの難しさの相違,すなわち予測に特有な,一様重み付けが短期的地平線に支配されるのに対して,長期的な地平線はより監督が弱い,(2)蒸留におけるアーキテクチャの相違,すなわち時系列予測におけるアライメント機構を設計する,という2つの課題に対処する。
複数のベンチマークの実験では、DistilTSはフルサイズのTSFMに匹敵する予測性能を達成し、パラメータを最大1/150まで削減し、推論を最大6000倍高速化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:32:00 GMT)
Explanation Multiplicity in SHAP: Characterization and Assessment [28.4] ポストホックの説明は、ハイテイクドメインにおける自動決定を正当化し、競合し、監査するために広く使われている。
しかし、SHAPの説明は、入力、タスク、訓練されたモデルが固定されている場合でも、繰り返し実行される間に大きく異なる可能性がある。
この現象を多重性(multiplicity):複数の内部的有効であるが、同じ決定に対して実質的に異なる説明をする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:01:18 GMT)
Tears or Cheers? Benchmarking LLMs via Culturally Elicited Distinct Affective Responses [28.3] CEDARは、文化的にアンダーラインのscElicited underlinetextscDistinct underlinetextscAffective underlinetextscResponsesをキャプチャするシナリオから構築されたベンチマークである。
その結果得られたベンチマークは、7つの言語に10,962のインスタンスと14のきめ細かい感情カテゴリで構成され、各言語には400のマルチモーダルと1,166のテキストのみのサンプルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:04:26 GMT)
Supervision-by-Hallucination-and-Transfer: A Weakly-Supervised Approach for Robust and Precise Facial Landmark Detection [27.6] 我々は、より堅牢で正確なFLDのための、Supervision-by-Hallucination-and-Transfer (SHT) と呼ばれる弱い教師付きフレームワークを提案する。
FLDとフェイス幻覚タスクを取り入れることで、DHLNは低分解能入力で高分解能表現を学習することができる。
これは、顔の幻覚と顔のポーズ伝達タスクを統合することで、弱い制御されたFLDを探索する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:17:47 GMT)
Efficient Hyper-Parameter Search for LoRA via Language-aided Bayesian Optimization [27.5] 低ランク適応(LoRA)を用いた細調整大型言語モデル(LLM)は、リソース効率の良いパーソナライゼーションや特殊化を可能にする。
本稿では,事前学習されたLLMのドメイン知識をベイズ最適化に統合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, 19 Jan 2026 08:48:03 GMT)
AfroScope: A Framework for Studying the Linguistic Landscape of Africa [27.3] AfroScope-Data や AfroScope-Models など,アフリカの LID 統合フレームワークである AfroScope を紹介する。
地理的に近縁な29の言語を対象とする特殊な埋め込みモデルであるMirror-Serengetiを活用する階層型分類手法を提案する。
我々は言語間移動とドメイン効果を分析し、アフリカにおける堅牢なLIDシステム構築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, 19 Jan 2026 19:30:35 GMT)
MATTERIX: toward a digital twin for robotics-assisted chemistry laboratory automation [26.5] MATTERIXは、化学実験室の高忠実度デジタルツインを作成するために設計された、単体加速ロボットシミュレーションフレームワークである。
MATTERIXは、オープンソースアセットライブラリとデザインインターフェースを通じて、デジタルツイン環境の作成を効率化する。
提案手法は, ロボット化学設備におけるシミュレートから現実への移動を実証し, コストのかかる実世界の実験への依存を低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:06:08 GMT)
The AI Genie Phenomenon and Three Types of AI Chatbot Addiction: Escapist Roleplays, Pseudosocial Companions, and Epistemic Rabbit Holes [26.3] Redditエントリのテーマ分析を行い、続いて探索データ分析を行う。
利用者の「AI Genie」現象への依存度は、中毒文学と一致した症状が特徴である。
Escapist Roleplay, Pseudosocial Companion, Epistemic Rabbit Holeの3種類。
我々の研究は、予防、診断、介入の今後の戦略を伝えるための実証的な基礎を築き上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:33:58 GMT)
How do the Global South Diasporas Mobilize for Transnational Political Change? [26.3] バングラデシュの非居住者が2024年のクォータ改革によって民主化運動に移行した過程について考察する。
我々は,その集団行動の4つの段階を識別する:技術による積極的な関与へのシフト,高速な国際ネットワーク構築,送金ボイコットの戦略的実行。
ダイアスポラが政治的・経済的影響力をいかに発揮できるかを示す「ダイアスポラ・スーパーポジション」の概念を導入することで、大腸後コンピューティングを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 04:05:50 GMT)
AI-exhibited Personality Traits Can Shape Human Self-concept through Conversations [26.0] 我々は、人間とAIの会話を通して、AIの性格特性がユーザーの自己概念を形作る方法を示す。
我々は、より責任と倫理的なAIシステムの開発に重要な設計上の意味を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 05:16:57 GMT)
Arab Voices: Mapping Standard and Dialectal Arabic Speech Technology [26.0] 方言アラビア語(DA)音声データは、ドメインカバレッジ、方言ラベリングの実践、記録条件など多岐にわたる。
我々は,広く使用されているDAコーパスの訓練分割に対して,音質の客観的なプロキシとともに「言語弁証性」の計算分析を行う。
音響条件と、データセット間の方言信号の強度と一貫性の両方において、相当な不均一性を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:02:40 GMT)
Dual-Stream Collaborative Transformer for Image Captioning [25.9] セグメント化機能を導入してこの問題に対処するDual-Stream Collaborative Transformer (DSCT)を提案する。
提案するDSCTは,その領域とセグメンテーションの特徴を融合して文の生成を誘導する。
一般的なベンチマークデータセットによる実験結果から,DSCTは文献の最先端画像キャプションモデルよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:28:56 GMT)
Training instability in deep learning follows low-dimensional dynamical principles [25.0] トレーニングは、最適化、データ、パラメータ、学習信号に対する小さな摂動が突然で不可逆的な崩壊を引き起こす、高次元力学系として展開される。
本稿では,学習システムの本質的な特性としてトレーニング安定性を特徴付ける統一力学的視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:37:45 GMT)
AsyncBEV: Cross-modal Flow Alignment in Asynchronous 3D Object Detection [24.9] AsyncBEVは、3D Birds' Eye View (BEV)オブジェクト検出モデルのセンサ非同期に対する堅牢性を改善する。
AsyncBEVはシーンフロー推定にインスパイアされ、まず2つの異なるセンサモードのBEV特徴から2次元フローを推定する。
AsyncBEVは,現行のBEV検出アーキテクチャと容易に統合可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:22:57 GMT)
Context and Transcripts Improve Detection of Deepfake Audios of Public Figures [24.4] 現在のオーディオディープフェイク検出器は、文脈や書き起こしを考慮せずにオーディオファイルを解析するのみである。
音声深度検出装置の有効性は,十分なコンテキストおよび/または転写書が向上できることが示唆された。
さらに,CADDは,文脈や書き起こしを用いて,5つの敵の回避戦略に対してより堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:40:05 GMT)
RPT*: Global Planning with Probabilistic Terminals for Target Search in Complex Environments [24.4] 本稿では,HPP-PT(Probabilistic Terminals)を用いた変種HPPについて検討する。
HPP-PTは対象物探索において発生し、移動ロボットは対象物を見つけるためにすべての候補地を訪れなければならない。
我々は,新しい状態空間における動的プログラミングを活用して,履歴依存やノベルをバイパスし,計算速度を向上する解の最適性保証を備えた検索ベースアプローチRTT*を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 03:55:35 GMT)
Insider Knowledge: How Much Can RAG Systems Gain from Evaluation Secrets? [24.1] 特にNuggetベースのアプローチは、評価フレームワークだけでなく、RAGシステム自体のアーキテクチャにも組み込まれています。
本研究は,プロンプトテンプレートやゴールドナゲットなどの評価要素がリークされたり,予測されたりした場合に,ほぼ完全な評価スコアが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:03:20 GMT)
Polynomial-time certification of fidelity for many-body mixed states and mixed-state universality classes [23.9] 本稿では,行列積密度演算子間の整合性について,証明された下限と上限を計算するためのa-timeアルゴリズムを提案する。
その結果、既知のモーメントベース境界よりも精度が指数関数的に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:13:28 GMT)
Incorporating Q&A Nuggets into Retrieval-Augmented Generation [23.3] CrucibleはNugget-Augmented Generation Systemであり、取得した文書からQ&Aナゲットの銀行を構築することで、明示的な引用の証明を保存する。
ナゲットの推論は、明確で解釈可能なQ&Aセマンティクスを通じて繰り返し情報を避ける。
我々のシステムは,近年のナゲットベースRAGシステムであるGingerを,ナゲットリコール,密度,励振グラウンドリングで大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:57:33 GMT)
DC-VLAQ: Query-Residual Aggregation for Robust Visual Place Recognition [22.7] 本稿では,相補的VFMとロバストなグローバルアグリゲーションを融合した表現中心のフレームワークであるDC-VLAQを提案する。
我々は,DC-VLAQが強いベースラインを一貫して上回り,最先端の性能を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 05:19:56 GMT)
Graph Neural Networks are Heuristics [22.5] 我々は,グローバル構造を帰納バイアスとして符号化することで,非自己回帰モデルが探索,監督,シーケンシャルな意思決定なしに解を生成することができることを示す。
その結果、グラフニューラルネットワークはグローバルな構造を内部化せず、明確な探索が有効であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:40:08 GMT)
Alexandria: A Multi-Domain Dialectal Arabic Machine Translation Dataset for Culturally Inclusive and Linguistically Diverse LLMs [22.0] textbfAlexandriaは、大規模な、コミュニティ主導の、人間による翻訳データセットである。
アレクサンドリアは、健康、教育、農業を含む13のアラブ諸国と11のハイインパクト領域をカバーしている。
このデータセットは、話者の性別設定に注釈を付けたマルチターンの会話シナリオで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:38:28 GMT)
GTPred: Benchmarking MLLMs for Interpretable Geo-localization and Time-of-capture Prediction [21.9] 時空間予測のための新しいベンチマークであるGTPredを紹介する。
我々は年と階層的な位置配列マッチングを併用してMLLM予測を評価する。
また,時間情報の導入は位置情報の推測性能を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:34:25 GMT)
Med-CoReasoner: Reducing Language Disparities in Medical Reasoning via Language-Informed Co-Reasoning [21.7] 我々はMed-CoReasonerを紹介した。Med-CoReasonerは言語インフォーム化された共推論フレームワークで、並列英語と局所言語推論を取り入れている。
この設計は、英語の推論の構造的堅牢性と、現地語で符号化された実践的な専門知識を組み合わせる。
我々は、Med-CoReasonerが、低リソース言語で特に顕著に増加し、平均5%の多言語推論性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:20:16 GMT)
Building Production-Ready Probes For Gemini [21.6] 従来のプローブアーキテクチャでは,短文から長文への変換は困難であることが判明した。
本稿では,この長文分布シフトを扱う新しいプローブアーキテクチャを提案する。
AlphaEvolveによる早期の肯定的な結果から,プローブアーキテクチャ検索と適応型レッドコラボレーションの両方の改善を自動化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:05:05 GMT)
DNF: Dual-Layer Nested Fingerprinting for Large Language Model Intellectual Property Protection [21.4] 暗黙的な意味的トリガーとドメイン固有のスタイル的手がかりを結合することにより,階層的なバックドアを埋め込むブラックボックス手法を提案する。
Mistral-7B、LLaMA-3-8B-インストラクト、Falcon3-7B-インストラクトを通して、DNFは下流のユーティリティを保ちながら完璧な指紋活性化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:33:13 GMT)
MultiST: A Cross-Attention-Based Multimodal Model for Spatial Transcriptomic [21.2] 空間トポロジ、遺伝子発現、組織形態を相互注意に基づく融合によってモデル化する統合フレームワークであるMultiSTを提案する。
提案手法をヒト大脳皮質と乳癌組織を含む2臓器にまたがる13種類のSTデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:11:03 GMT)
Mechanisms are Transferable: Data-Efficient Low-Resource Adaptation via Circuit-Targeted Supervised Fine-Tuning [21.0] CD-T (Contextual Decomposition Transformer) の非実効的適応であるCT-SFT(Circuit-Targeted Supervised Fine-Tuning)
CT-SFTは、プロキシ言語チェックポイント内のタスク関連アテンションヘッドのスパースセットを特定し、それらのヘッドのみを更新してターゲット言語に変換する。
より難しい転送は編集回路ヘッドを好むが、より簡単な転送は概してゼロに近い更新を好むことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:05:14 GMT)
PaperGuide: Making Small Language-Model Paper-Reading Agents More Efficient [20.7] 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、科学論文を読み取ってタスク関連情報を抽出できる自律エージェントへの関心を喚起している。
既存のアプローチのほとんどは、高度に設計されたプロンプトか、あるいは従来のSFT-RLトレーニングパイプラインに依存している。
本稿では,これらの問題を緩和するフレームワークであるPaper RLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:07:51 GMT)
ECGomics: An Open Platform for AI-ECG Digital Biomarker Discovery [20.6] ECGomicsは、心臓信号をデジタルバイオマーカーに多次元的に分解するための体系的パラダイムである。
私たちはこのフレームワークを,Webベースのリサーチプラットフォームとモバイル統合ソリューションで構成されるスケーラブルなエコシステムに運用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:55:23 GMT)
A Comprehensive Evaluation of LLM Reasoning: From Single-Model to Multi-Agent Paradigms [20.2] 大規模言語モデル(LLM)は、推論パラダイムが重要な役割を果たす推論システムとして、ますます多くデプロイされている。
我々は、直接単モデル生成、CoT拡張単モデル推論、代表MASなど、推論パラダイムを包括的かつ統一的に評価する。
MIMeBenchは、2つの基本的な未探索セマンティック機能をターゲットにした新しいオープンエンドベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:23:45 GMT)
AdaNODEs: Test Time Adaptation for Time Series Forecasting Using Neural ODEs [20.2] テスト時間適応(TTA)は、トレーニング済みのモデルを新しい、目に見えないデータ分布に適応するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では,時系列予測に適した,革新的なソースフリーなTTA手法であるAdaNODEsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:46:54 GMT)
ICo3D: An Interactive Conversational 3D Virtual Human [20.1] 対話型会話型3D仮想人間(Interactive Conversational 3D Virtual Human, ICo3D)は、対話型、対話型、3D人間のアバターを生成する方法である。
我々はアニマタブルな3D顔モデルとダイナミックな3Dボディモデルを作成し、どちらもガウス原始体をスプラッティングすることでレンダリングする。
会話中、アバターの音声音声は、顔モデルをアニメーション化するための駆動信号として使用され、正確な同期を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:30:08 GMT)
Post-Quantum Secure Aggregation via Code-Based Homomorphic Encryption [19.3] キーおよびメッセージ付加型同型暗号に基づくセキュアアグリゲーションのためのコードベースの代替手段を提案する。
我々の建設には秘密の共有によって実現された委員会ベースの復号機が使われている。
提案手法は,情報理論的にセキュアなアグリゲーションプロトコルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:14:01 GMT)
Earth Embeddings as Products: Taxonomy, Ecosystem, and Standardized Access [19.2] Geospatial Foundation Models (GFMs) は強力な表現を提供するが、高い計算コストが広く使われるのを妨げている。
事前計算された埋め込みデータ製品は、実用的な"凍結"代替手段を提供するが、現在は互換性のないフォーマットと解像度の断片化されたエコシステムに存在している。
TorchGeoを統一APIで拡張し、多様な埋め込み製品のロードとクエリを標準化します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:20:18 GMT)
MOSLD-Bench: Multilingual Open-Set Learning and Discovery Benchmark for Text Categorization [19.1] Open-set Learning and Discovery (OSLD)は、新しい(未知の)クラスからのサンプルがテスト時に現れる、困難な機械学習タスクである。
我々は12言語にわたる960Kのデータサンプルを含むトピック別テキスト分類のための、最初のマルチリンガルなオープンセット学習と発見ベンチマークを紹介した。
我々はOSLDタスクのための新しいフレームワークを提案し、複数のステージを統合して新しいクラスを継続的に発見し学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 22:49:41 GMT)
Function Recovery Attacks in Gate-Hiding Garbled Circuits using SAT Solving [19.0] 半原始関数評価は、入力データと関数ロジックの両方を保護しながら、共同計算を可能にする。
本研究では,現実的な計算能力を捉える2つの逆モデルの下で,ゲート隠蔽の実証的安全性を解析する。
本稿では,回路のパブリックトポロジから隠れゲート操作を再構築するSATベースの機能回復攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:15:12 GMT)
Spherical Geometry Diffusion: Generating High-quality 3D Face Geometry via Sphere-anchored Representations [18.4] テキストから3Dの顔生成における根本的な課題は、高品質な幾何学を実現することである。
球面座標に幾何学的信号を固定する新しい顔表現である球面幾何表現を導入する。
次に、この2次元マップ上に構築された条件拡散フレームワークである球拡散幾何学を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:15:45 GMT)
UbuntuGuard: A Culturally-Grounded Policy Benchmark for Equitable AI Safety in African Languages [18.4] 現在のガーディアンモデルは、主に西洋中心で、高リソース言語に最適化されている。
我々はUbuntuGuardを紹介した。これは155のドメインエキスパートによって書かれた敵クエリから構築された、アフリカ初のポリシーベースの安全ベンチマークだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 03:37:56 GMT)
PAIR-SAFE: A Paired-Agent Approach for Runtime Auditing and Refining AI-Mediated Mental Health Support [18.3] 大規模言語モデル(LLM)は、メンタルヘルスのサポートにますます利用されている。
LLMは、過度に指示的、一貫性のない、または臨床的に不一致な応答を生成することができる。
PAIR-SAFEはAIによるメンタルヘルスサポートの監査と改善のためのペアエージェントフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:20:57 GMT)
A Generalist Foundation Model for Total-body PET/CT Enables Diagnostic Reporting and System-wide Metabolic Profiling [17.7] SDF-HOLOは全身PET/CTのマルチモーダル基礎モデルであり,1万人以上の患者を対象に事前トレーニングを行った。
二重ストリームエンコーダでCTとPETの表現学習を分離し、相互モードの相互作用モジュールを介してそれらを結合する。
このモデルは、システム全体の代謝プロファイルを可能にし、組織間の代謝ネットワーク相互作用の腫瘍関連指紋を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:30:09 GMT)
PlannerRFT: Reinforcing Diffusion Planners through Closed-Loop and Sample-Efficient Fine-Tuning [17.2] 拡散に基づくプランナーは、自動運転における人間のような軌道生成の有望なアプローチとして現れてきた。
最近の研究は拡散プランナーの堅牢性を高めるために強化微調整を取り入れている。
拡散型プランナのための試料効率強化微調整フレームワークPlannerRFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:56:05 GMT)
TrustEnergy: A Unified Framework for Accurate and Reliable User-level Energy Usage Prediction [17.1] 我々はTrustEnergyという統合フレームワークを提案し、正確で信頼性の高いユーザレベルのエネルギー利用予測を行う。
フロリダの電力プロバイダと連携してTrustEnergyフレームワークを実装し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 22:09:08 GMT)
Labels or Preferences? Budget-Constrained Learning with Human Judgments over AI-Generated Outputs [17.0] 我々は,AIにおいて,基幹ラベルとペアの選好の間で,固定されたアノテーション予算を最適に割り当てる方法について述べる。
本稿では,データ取得戦略を最適に学習する新しいロバストネス手法であるPreference-Calibrated Active Learning (PCAL)を紹介する。
この研究は、現代のAIにおける予算制約学習に対する原則的かつ統計的に効率的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:23:29 GMT)
StyMam: A Mamba-Based Generator for Artistic Style Transfer [16.8] 人工物や不調和なパターンを導入することなく高品質なスタイリング画像を生成するためのマンバベースのジェネレータを提案する。
具体的には,余剰デュアルパスストリップ走査機構とチャネル重み付き空間アテンションモジュールを備えたマンバ型ジェネレータを提案する。
提案手法は、最先端のアルゴリズムを品質と速度の両方で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:01:52 GMT)
STEP-LLM: Generating CAD STEP Models from Natural Language with Large Language Models [16.8] 本稿では,STEPのグラフ構造化フォーマットに適した新しいプリプロセッシングを提案する。
テキスト2CADベースライン上の幾何学的忠実度において,STEP-LLMが一貫した利得を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 01:10:49 GMT)
Membership Inference Test: Auditing Training Data in Object Classification Models [16.8] 本研究は、学習段階、特に物体認識領域において、与えられたデータが活用されたかどうかを判定することに焦点を当てる。
オブジェクト認識の分野では、MINTモデルに適したアーキテクチャを提案し、開発する。
これらのアーキテクチャは、データ利用におけるパフォーマンスと効率を最適化することを目的としており、オブジェクト認識ドメインに固有の複雑さに対処するための調整されたソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:30:53 GMT)
LLM-as-RNN: A Recurrent Language Model for Memory Updates and Sequence Prediction [16.7] 大規模言語モデルは強いシーケンス予測子であるが、標準推論は不変のコンテキスト履歴に依存している。
提案するLLM-as-RNNは,凍結したLLMを,その隠れ状態を自然言語メモリとして表現することで,再帰予測器に変換する推論専用フレームワークである。
本手法はLlama, Gemma, GPTモデルファミリにおける医療, 気象学, ファイナンスにおける3つの逐次ベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:41:39 GMT)
Spatial-VLN: Zero-Shot Vision-and-Language Navigation With Explicit Spatial Perception and Exploration [16.7] 大規模言語モデル(LLM)を利用した視覚・言語ナビゲーション(VLN)エージェントは、一般化が優れているが、空間認識が不十分である。
本稿では,これらの課題を克服するための知覚誘導探索フレームワークであるSpatial-VLNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:53:02 GMT)
MirrorGuard: Toward Secure Computer-Use Agents via Simulation-to-Real Reasoning Correction [16.6] 実世界のCUAセキュリティを改善するためにシミュレーションベースのトレーニングを利用するプラグアンドプレイディフェンスフレームワークであるMirrorGuardを紹介する。
MirrorGuard氏は、CUAの安全でない推論チェーンをインターセプトし、修正して、安全でないアクションを生成し、実行することを学ぶ。
我々の研究は、シミュレーションによる防御は、エージェントの基本的な実用性を維持しながら、堅牢で現実世界の保護を提供することができることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:32:09 GMT)
LSSF: Safety Alignment for Large Language Models through Low-Rank Safety Subspace Fusion [16.4] 大きな言語モデル(LLM)の安全性メカニズムは、有害なコンテンツのないデータセットの微調整でさえも、その安全性能力を損なう可能性があるため、顕著な脆弱性を示す。
LSSF, underline-Rank underlineSafety underlineSubspace underlineFusion。
提案手法は,低ランクプロジェクション行列の構築により,LLMの安全性情報の低ランク特性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 03:59:12 GMT)
VILTA: A VLM-in-the-Loop Adversary for Enhancing Driving Policy Robustness [16.3] 本稿では、自律運転(AD)エージェントのクローズドループトレーニングにビジョン言語モデル(VLM)を統合するフレームワークであるVILTAを紹介する。
従来の作業とは異なり、VILTAは動的駆動環境を理解することでトレーニングループに積極的に参加する。
提案手法がADポリシーの安全性と堅牢性を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:34:33 GMT)
LLM-Generated or Human-Written? Comparing Review and Non-Review Papers on ArXiv [16.2] ArXivは最近、コンピュータサイエンス分野のサーバーに未発表のレビュー論文のアップロードを禁止した。
本研究では,LLM生成コンテンツの割合を非レビュー研究論文と比較することにより,この主張を考察する。
このポリシーは他のドメインよりもはるかに多くの論文に影響を及ぼし、CSのサブディシプリルコンピュータ&ソサエティは50%の削減に直面している可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:21:42 GMT)
Fusion-Restoration Image Processing Algorithm to Improve the High-Temperature Deformation Measurement [16.1] DICを用いた変形測定における熱放射と熱ヘイズ抑制のための核融合復元画像処理法を提案する。
提案手法は, 画像品質を効果的に向上し, 変形測定誤差を低減し, 熱変形測定における潜在的な応用価値を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:55:16 GMT)
MetaToolAgent: Towards Generalizable Tool Usage in LLMs through Meta-Learning [16.1] 7つのドメインにまたがるデータセットを導入し、155のツールと9,377の質問応答ペアを含む。
また,メタツールの一般化を改善するメタ学習手法であるMetaToolAgent (MTA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:53:31 GMT)
AI-generated data contamination erodes pathological variability and diagnostic reliability [16.0] この自己参照サイクルは, 人体検査が必須でない場合に, 病的変動と診断信頼性の急激な侵食を引き起こすことを示す。
我々の結果は、政策管理された人間の監視がなければ、生成的AIの展開は、それが依存する医療データエコシステムを劣化させる恐れがあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:54:03 GMT)
SL-CBM: Enhancing Concept Bottleneck Models with Semantic Locality for Better Interpretability [15.9] 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、人間の理解可能な概念を明示的にモデル化することによって、解釈可能な概念レベルの説明を提供する。
既存のCBMは、しばしば地域性の忠実さに悩まされ、空間的に概念を意味のある画像領域と整合させることができなかった。
SL-CBM (CBM with Semantic Locality) は,空間的に整合した空力マップを概念とクラスレベルで生成し,局所性に忠実さを強制する新しい拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:05:28 GMT)
FocusNav: Spatial Selective Attention with Waypoint Guidance for Humanoid Local Navigation [15.7] FocusNavは、ナビゲーション意図とリアルタイム安定性に基づいてロボットの知覚場を変調する空間選択的注意フレームワークである。
Unitree G1のヒューマノイドロボットの実験では、FocusNavは困難なシナリオにおけるナビゲーションの成功率を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:42:15 GMT)
Pardon? Evaluating Conversational Repair in Large Audio-Language Models [15.7] 本稿では,解答可能な音声入力と解答不能な音声入力を区別する補修対応評価設定を提案する。
本研究では, 応答性のある条件下でのタスク能力と予測不能な条件下での修復動作を協調的に評価する非補償指標であるEvaluability Awareness and repair (EAR) スコアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:36:27 GMT)
Do Clinical Question Answering Systems Really Need Specialised Medical Fine Tuning? [15.7] 大規模言語モデル(LLM)に頼りつつあるCQA(Cysical Question-Answering)産業システム
MEDASSESS-Xはデプロイメント指向のCQAフレームワークで、スーパービジョンファインチューニング(SFT)ではなく、推論時にアライメントを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:17:55 GMT)
RubRIX: Rubric-Driven Risk Mitigation in Caregiver-AI Interactions [15.5] 本稿では,AIによるサポート応答のリスクを評価するための理論駆動型臨床検証フレームワークであるRubRIXを紹介する。
RubRIXは、インタテンション、バイアス&スティグマ、インフォメーション不正確、不臨界確認、エピステマアロガンスという、経験的に派生した5つのリスクディメンションを運用している。
この研究は、高バーデンコンテキストのためのドメイン依存型ユーザ中心評価フレームワークを開発するための方法論的アプローチに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:10:49 GMT)
ObjectVisA-120: Object-based Visual Attention Prediction in Interactive Street-crossing Environments [15.5] 本稿では,オブジェクトに基づく注意評価に特化して,仮想空間における空間横断ナビゲーションの新たなデータセットを提案する。
提示されたデータセットのユニークさは、現実世界の環境における同等のデータ収集を極めて困難にする倫理的および安全に関する課題にある。
本稿では,オブジェクトベースの視覚的注意モデルの性能を評価するための新しい指標として,オブジェクトベース類似度(oSIM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:48:45 GMT)
In Vino Veritas and Vulnerabilities: Examining LLM Safety via Drunk Language Inducement [15.4] 本稿では,大言語モデル(LLM)における安全障害ドライバとしての酔っぱらい言語について検討する。
LLMにおいて酔っぱらいを誘発する3つのメカニズムを,ペルソナによるプロンプト,因果的微調整,強化に基づくポストトレーニングで検討した。
酔っぱらった言語によって誘発されるLSMのヒトの酔っぱらい行動と人為的多型との関係について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:44:20 GMT)
A Two-Stage GPU Kernel Tuner Combining Semantic Refactoring and Search-Based Optimization [15.1] 本稿では,エージェント駆動反復ループ上にテンプレートベースの書き換え層を導入する。
提案手法は,実運用負荷に対する自動性能最適化を実現するために拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 03:40:12 GMT)
The Cost of Convenience: Identifying, Analyzing, and Mitigating Predatory Loan Applications on Android [15.0] デジタルローンアプリケーションは一般的にローンアプリケーションと呼ばれ、新興市場におけるマイクロクレジットの主要なチャネルとなっている。
本稿では,国家規制とGoogleの金融サービス政策の双方に対して,ローンアプリのコンプライアンスをクロスカントリーで測定した最初の事例について述べる。
インドネシア、ケニア、ナイジェリア、パキスタン、フィリピンからの公式登録およびアプリマーケットから引き出された434のアプリを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 00:47:58 GMT)
JSR-GFNet: Jamming-to-Signal Ratio-Aware Dynamic Gating for Interference Classification in future Cognitive Global Navigation Satellite Systems [14.7] 本稿では,bfJSR-Guided Fusion Network (JSR-GFNet)を提案する。
このマルチモーダルアーキテクチャは、位相感受性複素In-Phase/Quadrature(IQ)サンプルとショートタイムフーリエ変換(STFT)スペクトログラムを組み合わせたものである。
実験によると、JSR-GFNetは10-50dBのJSRスペクトルで高い精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:01:25 GMT)
Empowering All-in-Loop Health Management of Spacecraft Power System in the Mega-Constellation Era via Human-AI Collaboration [14.6] 本研究では、基盤となる機能(AUC)を整合させる原則を提案し、オールインループ健康管理(AIL HM)のためのオープンソースのHuman-AIフレームワークであるSpaceHMchatを開発した。
SpaceHMchatは、作業条件認識、異常検出、障害ローカライゼーション、メンテナンス決定のループ全体にわたって機能する。
実験の結果,SpaceHMchatは23種類の測定値で優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:28:27 GMT)
Efficient Code Analysis via Graph-Guided Large Language Models [14.6] 悪意のある振る舞いは、小さな、見落としやすいコードフラグメントに隠されていることが多い。
本稿では,大規模言語モデルの悪意ある振る舞いをローカライズする能力を高めるグラフ中心の注意獲得パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:42:00 GMT)
CORVUS: Red-Teaming Hallucination Detectors via Internal Signal Camouflage in Large Language Models [14.3] シングルパス幻覚検出器は大きな言語モデルの内部テレメトリに依存しており、暗黙的に幻覚がこれらの信号に分離可能な痕跡を残すと仮定している。
検出器の固定を保ちながら、モデル上に軽量なLoRAアダプタを微調整するホワイトボックス・モデルサイドの敵について検討し、CORVUSを紹介する。
CORVUSは、教師の強制下でカモフラージュ検出可視のテレメトリを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:07:03 GMT)
AirHunt: Bridging VLM Semantics and Continuous Planning for Efficient Aerial Object Navigation [14.0] AirHuntは、屋外環境でゼロショットの一般化を伴うオープンセットオブジェクトを効率的に検出する、空中オブジェクトナビゲーションシステムである。
AirHuntは、VLMセマンティック推論とパス計画の相乗的インターフェースを確立する、デュアルパスの非同期アーキテクチャを備えている。
多様なオブジェクトナビゲーションタスクや環境にまたがってAirHuntを評価し,ナビゲーションエラーの低減と飛行時間短縮を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 05:50:03 GMT)
Stop Taking Tokenizers for Granted: They Are Core Design Decisions in Large Language Models [13.8] トークン化はすべての大きな言語モデルの基礎となるが、未理論で一貫性のない設計のコンポーネントのままである。
我々は、言語、ドメイン、デプロイメントの考慮によってガイドされた、トークン化とモデルの共同設計を統合したコンテキスト対応フレームワークを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:50:36 GMT)
A Graph Prompt Fine-Tuning Method for WSN Spatio-Temporal Correlation Anomaly Detection [13.6] 無線SNネットワーク(WSN)におけるマルチ時間モーダルデータの異常検出は,信頼性の高いネットワーク操作において重要な保証を提供することができる。
既存の異常検出手法では, 時間的相関特性の抽出が不十分なこと, 異常サンプルの高コスト化, 異常サンプルの不均衡が問題となっている。
本稿では,バックボーンネットワークの時間相関機能とマルチタスク自己教師型トレーニング戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 05:58:53 GMT)
The Cost of EFX: Generalized-Mean Welfare and Complexity Dichotomies with Few Surplus Items [13.6] EFX(envy-freeness up any good)は、分類不可能な商品を割り当てる中心的公正の概念であるが、その存在は一般には未解決である。
本研究では,一般的に研究されている実用主義(p=1),ナッシュ(p-mean)の福祉,平等主義(p rightarrow -infty$)の目標を仮定する一般二コトミ・平均的福祉とEFXの相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:02:32 GMT)
Mining Citywide Dengue Spread Patterns in Singapore Through Hotspot Dynamics from Open Web Data [13.4] デングは、都市部、特にシンガポールなどの熱帯地域で、引き続き公衆衛生上の課題に直面している。
本研究は,公用デング事例データから直接抽出した都市部間の遅延伝送リンクを明らかにする新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:10:50 GMT)
Proxy Robustness in Vision Language Models is Effortlessly Transferable [13.4] 従来の画像分類作業において, 深層モデルの防御性向上のための重要な技術として, 蒸留による対向ロバスト性伝達が顕著に成功した。
バニラCLIP(敵の訓練無し)は、敵の例に対して固有の防御能力を示す。
我々はこれをプロキシ対逆ロバスト性として定義し、自然に不均一なプロキシ転送フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:23:11 GMT)
Accurate Simulation Pipeline for Passive Single-Photon Imaging [13.1] 単光雪崩ダイオード(SPAD)は、新しくて有望な撮像センサーである。
SPADセンサーの高価格化と限られた可用性のため、正確なデータシミュレーションパイプラインの需要はかなり大きい。
本稿では、SPADシミュレーションパイプラインを包括的に提供し、2つの商用SPADセンサを用いて複数の実験で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:04:43 GMT)
RAGExplorer: A Visual Analytics System for the Comparative Diagnosis of RAG Systems [12.7] RAGExplorerは、RAG構成の系統的比較と診断のための視覚分析システムである。
本稿では,RAGExplorerの有効性を,詳細なケーススタディとユーザスタディを通じて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:09:56 GMT)
Typhoon ASR Real-time: FastConformer-Transducer for Thai Automatic Speech Recognition [12.7] 低遅延タイ語音声認識のための115MパラメータFastConformer-TransducerモデルであるTyphoon ASR Real-timeを提案する。
我々のコンパクトモデルでは,Whisper Large-v3に比べて計算コストが45倍削減され,精度は同等である。
タイ語 ASR の課題に対処するため,タイ語で確立された慣行に従って,ゴールドスタンダードの人間ラベル付きデータセットである Typhoon ASR Benchmark をリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:28:17 GMT)
Enhancing few-shot time series forecasting with LLM-guided diffusion [12.3] 専門分野における時系列予測は、データ可用性の制限によって制約されることが多い。
本稿では,大言語モデルの表現力と拡散モデルの生成能力を統合する新しい学習フレームワークLTSM-DIFFを提案する。
我々の研究はデータ不足下での時系列解析の新しいパラダイムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:30:05 GMT)
A Streamlined Attention-Based Network for Descriptor Extraction [12.2] 本稿では,記述子抽出のためのストリーミングアテンションベースネットワークであるSANDescを紹介する。
我々は、畳み込みブロックアテンションモジュールと残路を改良したU-Netのようなアーキテクチャを採用する。
Sandescは、限られた計算資源で運用しながら、既存のディスクリプタよりも大幅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, 19 Jan 2026 15:12:42 GMT)
SCULPT: Constraint-Guided Pruned MCTS that Carves Efficient Paths for Mathematical Reasoning [12.0] 本稿では,モンテカルロ木探索(MCTS)における制約誘導手法SCULPTを紹介する。
SCULPTは、シンボルチェック(次元整合性、型整合性、大きさの正しさ、深さ制御、多様性)と構造パターンガイダンスを組み合わせることで、スコアとプルーンのアクションを出力する。
全体として、ドメイン認識の制約は効率と安定性を維持しながら精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:55:46 GMT)
From Prefix Cache to Fusion RAG Cache: Accelerating LLM Inference in Retrieval-Augmented Generation [11.9] Retrieval-Augmented Generationは、外部知識を統合することで、大規模言語モデルを強化する。
既存のソリューションは、検索されたチャンクのプリプロセスされたKVキャッシュを再利用し、RAGを加速することを目的としている。
RAGの前処理と再処理の両方を最適化する新しい推論フレームワークFusionRAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:59:39 GMT)
TreeWriter: AI-Assisted Hierarchical Planning and Writing for Long-Form Documents [11.9] TreeWriterは、ドキュメントをツリーとして表現し、コンテキストAIサポートを統合する階層的な書き込みシステムである。
TreeWriterを使えば、著者は複数のレベルでドキュメントのアウトラインを作成し、保存し、洗練することができる。
組み込みAIエージェントは、関連するコンテンツを動的にロードし、ドキュメント階層をナビゲートし、コンテキスト対応の編集提案を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 05:39:35 GMT)
Deep GraphRAG: A Balanced Approach to Hierarchical Retrieval and Adaptive Integration [11.7] 階層的検索と適応的統合のためのバランスの取れたアプローチを目的としたフレームワークであるDeep GraphRAGを提案する。
マクロ的コミュニティ間および微視的コミュニティ間コンテキスト関係を統合した階層的グローバル・ローカル検索戦略を導入する。
ビーム探索最適化された動的再ランクモジュールがこのプロセスを導出し、効率とグローバル包括性のバランスをとるために候補を継続的にフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:50:42 GMT)
Real-Time Deadlines Reveal Temporal Awareness Failures in LLM Strategic Dialogues [11.4] 大規模言語モデルは離散時間でテキストトークン・バイ・トークンを生成する。
現在のLLMアーキテクチャと評価プロトコルは、リアルタイムの期限下で時間的認識をテストすることは滅多にない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:31:07 GMT)
Connecting Magic Dynamics in Thermofield Double States to Spectral Form Factors [11.4] 熱場二重状態に対する安定化器レニイエントロピーの力学とスペクトル形成係数の関係を考察する。
我々の結果は、量子カオスと量子魔法の間の興味深い相互作用を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:40:35 GMT)
CooperLLM: Cloud-Edge-End Cooperative Federated Fine-tuning for LLMs via ZOO-based Gradient Correction [11.4] CooperLLMは、大規模言語モデルのためのクラウド支援エッジ・エンド・コラボレーティブ・ファインチューニングフレームワークである。
モバイルクライアントはプライベートデータに対して軽量なZOO更新を実行し、クラウドはバックプロパゲーションを使用して補助的な公開データに微調整を行う。
実験によると、CooperLLMはデバイス上のメモリを最大8.4%削減し、収束を8.8倍加速し、最先端のZOOベースラインよりも最大10ポイント精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:17:08 GMT)
Patient-Conditioned Adaptive Offsets for Reliable Diagnosis across Subgroups [11.2] 我々は,共有診断モデルを維持しながらサブグループ信頼性を向上させる患者条件適応フレームワークであるHyperAdaptを紹介する。
複数の公開医用画像ベンチマークによる実験により、提案手法は、全体的な精度を犠牲にすることなく、サブグループレベルのパフォーマンスを一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:33:41 GMT)
CLEAR: A Semantic-Geometric Terrain Abstraction for Large-Scale Unstructured Environments [11.2] 非構造環境における長い水平航法は、意味的構造と幾何学的構造を保ちながら、数十 km$2$にスケールする地形の抽象化を要求する。
CLEARは6.7%のコストオーバーヘッドしか持たない生のグリッドよりも最大10倍高速な計画を実現している。
これらの結果は,災害対応,防衛,惑星探査などのアプリケーションにおける長距離航法のためのCLEARのスケーラビリティと有用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:56:06 GMT)
A Lightweight Model-Driven 4D Radar Framework for Pervasive Human Detection in Harsh Conditions [11.2] 本稿では,組込みエッジハードウェア上でのリアルタイム実行を目的とした,完全モデル駆動4次元レーダ認識フレームワークを提案する。
このフレームワークは、ダスト充填されたトレーラーと実際の地下トンネルで評価され、テストシナリオでは、レーダーベースの検出器は、カメラとLiDARのモダリティが深刻な視認性低下の下で安定した歩行者識別を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:18:51 GMT)
Lightweight Edge Learning via Dataset Pruning [11.0] 資源効率のよいエッジ学習を実現するために,データセットプルーニングを利用したデータ中心最適化フレームワークを提案する。
本フレームワークは, プルーニング率に比例したトレーニング遅延とエネルギー消費のほぼ線形化を実現し, モデル精度の劣化を無視できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:23:57 GMT)
Augmenting Question Answering with A Hybrid RAG Approach [11.0] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は質問応答(QA)タスクにおける応答の質を高める強力な手法として登場した。
本稿では,クエリ拡張,エージェントルーティング,構造化検索機構を統合し,QA品質を向上させるハイブリッドアーキテクチャであるStructured-Semantic RAG(SSRAG)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:08:47 GMT)
Real-Time 4D Radar Perception for Robust Human Detection in Harsh Enclosed Environments [11.0] 本稿では, 密集環境を代表とした散布環境において, 制御された多層塵濃度を生成するための新しい手法を提案する。
また、カメラとLiDARによって強化された新しい4DmmWaveレーダーデータセットを提示し、塵粒子と反射面が検知機能にどのように影響するかを説明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:01:15 GMT)
Sample-Near-Optimal Agnostic Boosting with Improved Running Time [10.9] ブースティングは、ランダムな推測よりもわずかに優れた弱い学習者を高い精度で強力な学習者に変える強力な方法である。
そこで本研究では,問題の他のパラメータを考慮に入れた場合,サンプルサイズで時間的に動作する,近似的なサンプル複雑性を持つ最初の非依存的ブースティングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:56:49 GMT)
SSPFormer: Self-Supervised Pretrained Transformer for MRI Images [10.7] 本稿では,MRI画像のための自己教師付き事前学習変換器(SSPFormer)を提案する。
SSPFormerは、未ラベルの生画像データを利用して、医用画像のドメイン固有の特徴表現を効果的に学習する。
セグメンテーション、超解像、デノゲーションタスクに関する広範な実験を通じて、提案したSSPFormerは最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:01:13 GMT)
Beyond Visual Realism: Toward Reliable Financial Time Series Generation [10.5] 金融時系列の生成モデルは、しばしば現実的に見えるデータを生成し、太った尾やボラティリティクラスタリングのようなスタイル化された事実を再現する。
GANやWGAN-GPといったモデルは、しばしば崩壊する。
我々は、市場リスクに強く影響を及ぼす金融非対称性やレアテールイベントの無視の根本原因を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:09:54 GMT)
DUAP: Dual-task Universal Adversarial Perturbations Against Voice Control Systems [10.3] 我々はDual-task Universal Adversarial Perturbation (DUAP)を提案する。
DUAPは、ASR転写を効果的に破壊する目的を目標とし、様々なSRモデル間での転写可能性を高めるための動的正規化アンサンブル(DNE)戦略を導入している。
5つのASRモデルと6つのSRモデルにわたる広範囲な評価は、DUAPが高い同時攻撃成功率と優れた非受容性を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:39:22 GMT)
Balancing Classification and Calibration Performance in Decision-Making LLMs via Calibration Aware Reinforcement Learning [10.1] よく校正された信頼性により、下流のシステムは、いつモデルを信頼するか、いつフォールバックメカニズムを延期するかを決定できる。
RLVRはタスク性能を向上するが、極めて自信過剰なモデルを生成する。
本稿では,意思決定確率を直接調整するキャリブレーション対応強化学習の定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:31:31 GMT)
MedConsultBench: A Full-Cycle, Fine-Grained, Process-Aware Benchmark for Medical Consultation Agents [10.1] MedConsultBenchは,オンラインコンサルテーションサイクルの完全な評価を目的とした総合的なフレームワークである。
本手法では,臨床情報取得をサブターンレベルで追跡するために,AIU(Atomic Information Units)を導入している。
オンラインコンサルティングに固有の不明瞭さと曖昧さに対処することで、このベンチマークは不確実性を認識しながら簡潔な調査を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:18:10 GMT)
CellularSpecSec-Bench: A Staged Benchmark for Evidence-Grounded Interpretation and Security Reasoning over 3GPP Specifications [10.0] 携帯電話ネットワークの脆弱性は、サービスの破壊、プライバシー侵害、幅広い社会的損害を引き起こす可能性がある。
本稿では,系統的理解と標準駆動型セキュリティ分析のための統合フレームワークであるCellSpecSec-ARIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 04:39:35 GMT)
Adversarial Alignment: Ensuring Value Consistency in Large Language Models for Sensitive Domains [9.9] 本稿では,モデルの価値整合性を高める逆アライメントフレームワークを提案する。
敵のトレーニングでは、アタッカーを使って議論を呼んでいるクエリを生成し、アクターは値整合性でレスポンスを生成し、Criticはレスポンスの品質をフィルタリングし、保証します。
実験の結果,VC-LLMは中国語と英語の両方のテストにおいて,既存の主流モデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:21:26 GMT)
A Semantic Decoupling-Based Two-Stage Rainy-Day Attack for Revealing Weather Robustness Deficiencies in Vision-Language Models [9.9] 現実的な天気を利用して視覚言語モデル(VLM)を攻撃するための最初の敵フレームワークを紹介する。
雨による意思決定の変化を分析するために,セマンティックデカップリングに基づく2段階のパラメータ化摂動モデルを用いた。
我々の枠組みは物理的基盤と解釈可能な摂動を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:16:30 GMT)
Sparse ActionGen: Accelerating Diffusion Policy with Real-time Pruning [9.9] 拡散政策は、マルチモーダルな行動分布をモデル化する強力な能力のために、アクション生成を支配してきた。
我々は、非常にスパースなアクション生成のために$underlinetextbfS$parse $underlinetextbfA$ction$underlinetextbfG$enを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:50:36 GMT)
Fusing in 3D: Free-Viewpoint Fusion Rendering with a 3D Infrared-Visible Scene Representation [9.9] 赤外線可視画像融合は、赤外線と可視情報を単一の融合画像に統合することを目的としている。
既存の2次元融合法は、複雑なシナリオの包括的理解を無視して、固定されたカメラ視点から画像を融合することに焦点を当てている。
Infrared-Visible Gaussian Fusionフレームワークを提案する。これはマルチモーダル2次元入力からシーン形状を再構成し、融合画像の直接レンダリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 03:38:05 GMT)
Bridging the Knowledge-Action Gap by Evaluating LLMs in Dynamic Dental Clinical Scenarios [9.9] 受動的知識検索装置から自律的臨床エージェントへの大規模言語モデル(LLM)の移行は、静的精度から動的行動信頼性への評価のシフトを要求する。
本研究は, 歯科用LLMの能力境界を実証的に表し, 標準化された知識と安全で自律的な臨床実践のギャップを埋めるためのロードマップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:36:39 GMT)
OpenAI for OpenAPI: Automated generation of REST API specification via LLMs [9.6] OpenAI OpenAPI Project Scanner (OOPS)はOAS生成のための技術に依存しない静的解析手法である。
OAS生成時の統語と意味幻覚の両方を緩和する。
OOPSは、様々な技術で実装されたREST APIの高品質なOASを正確に生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 05:36:53 GMT)
Generalizable and Animatable 3D Full-Head Gaussian Avatar from a Single Image [9.5] 単一の画像から3Dアニマタブルな頭部アバターを構築することは重要な問題ですが、難しい問題です。
既存の方法は通常、大きなカメラポーズのバリエーションの下で崩壊し、3Dアバターのリアリズムを損なう。
本研究では,1回のフィードフォワードパスで1発の3Dフルヘッドアニマタブルアバター再構成を実現するための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:56:58 GMT)
Fairness-informed Pareto Optimization : An Efficient Bilevel Framework [9.5] フェアネス指標の最適モデルを復元するフレームワークであるBADRを提案する。
BADRには、BADR-GDとBADR-SGDという2つの新しい大規模シングルループアルゴリズムが備わっている。
BadrはオープンソースのPythonツールボックスで、さまざまな学習タスクと公正度メトリクスのためのフレームワークを実装しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:05:07 GMT)
High-Throughput and Scalable Secure Inference Protocols for Deep Learning with Packed Secret Sharing [9.5] セキュアなマルチパーティ計算(MPC)に基づく、ほとんどの既存のセキュアなニューラルネットワーク推論プロトコルは、通常、少なくとも4人の参加者をサポートする。
MPCプロトコルは通信オーバーヘッドが大きくなり、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)環境では特に遅延が発生する。
本稿では,半正直な敵に対するニューラルネットワーク推論のための高スループットでスケーラブルなMPCプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:23:13 GMT)
Matrix as Plan: Structured Logical Reasoning with Feedback-Driven Replanning [9.4] Chain-of-Thoughtプロンプトは、Large Language Models(LLMs)の推論能力を高めることが示されている。
ニューロシンボリック法は、外部の解法を通して形式的正しさを強制することによって、このギャップに対処する。
行列ベースの計画を持つ構造化CoTフレームワークであるMatrixCoTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:34:40 GMT)
IntAgent: NWDAF-Based Intent LLM Agent Towards Advanced Next Generation Networks [9.4] 我々は、NWDAF分析とツールを統合し、ネットワークオペレータの意図を満たすインテリジェントインテントLLMエージェントであるIntAgentを紹介する。
我々は3GPPに準拠したリッチなデータソースを提供し、ネットワークオペレーターのゴールの動的でコンテキスト対応の充足を強化する。
MLベースの交通予測とスケジュールされた政策執行の2つの実践事例を通して,本フレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:55:48 GMT)
GazeD: Context-Aware Diffusion for Accurate 3D Gaze Estimation [9.3] 本稿では,1枚のRGB画像から3次元視線と人間のポーズを共同で提供する新しい3次元視線推定手法であるGazeDを紹介する。
拡散モデルを用いて不確実性に対処する。
我々は,2次元ポーズ,被写体周囲,シーンの状況について認知過程を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:54:44 GMT)
Delving Deeper: Hierarchical Visual Perception for Robust Video-Text Retrieval [9.2] ビデオテキスト検索(VTR)は、自然言語クエリを用いて関連ビデオを見つけることを目的としている。
現在の方法は、しばしばCLIPのようなトレーニング済みモデルに基づいており、ビデオ固有の冗長性と、粗い最終層機能への依存によって妨げられている。
視覚エンコーダの複数の中間層から特徴を抽出・精錬することで、よりリッチなビデオセマンティクスをマイニングするフレームワークであるHVP-Netを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:55:33 GMT)
Race, Ethnicity and Their Implication on Bias in Large Language Models [9.2] 大型言語モデル(LLM)における人種と民族の表現と運用について検討する。
人口統計情報は, 内部単位に分散し, モデル間差が大きいことが判明した。
このようなニューロンを阻害する介入はバイアスを減少させるが、かなりの影響を残している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:24:24 GMT)
HyFormer: Revisiting the Roles of Sequence Modeling and Feature Interaction in CTR Prediction [9.0] 本稿では,HyFormerについて述べる。HyFormerは1つのバックボーンに長周期モデリングと特徴相互作用を密に統合するハイブリッドトランスフォーマーアーキテクチャである。
数十億の産業データセットに関する実験は、HyFormerが強いLONGERとRanMixerのベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:55:05 GMT)
Scientific production in the era of Large Language Models [9.0] LLM(Large Language Models)は、科学的研究を急速に変えつつある。
我々はこれらの変更を、複数の大規模データセットで分析し、210万のプレプリント、28Kのピアレビューレポート、科学文書へのオンラインアクセス246万を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:10:22 GMT)
On the Evidentiary Limits of Membership Inference for Copyright Auditing [8.8] 我々は、会員推論攻撃(MIA)が、敵対的著作権紛争において許容できる証拠となるかどうかを問う。
SAGEは,Sparse Autoencoders (SAEs) が指導するパラフレーズフレームワークで,語彙構造を変更するためにトレーニングデータを書き換える。
実験により、SAGE生成パラフレーズでモデルが微調整された場合、最先端のMIAは劣化し、それらの信号がセマンティクス保存変換に対して堅牢でないことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:46:51 GMT)
Imitation learning-based spacecraft rendezvous and docking method with Expert Demonstration [8.7] 既存の宇宙船のランデブーとドッキング制御方法は、事前に定義された動的モデルに依存している。
本稿では,専門家による実証から制御ポリシーを学習するImitation Learningベースのフレームワークを提案する。
提案手法は高精度でエネルギー効率の良いモデルレスランデブーとドッキング制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:58:26 GMT)
Deep Learning for Semantic Segmentation of 3D Ultrasound Data [8.6] 本研究では,Calyo Pulse 3D超音波センサを用いた学習型3Dセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションの新たなフレームワークを提案する。
結果,Calyo Pulseセンサのセグメンテーション性能は良好であり,さらなる改良の可能性が示唆された。
本研究は、3次元超音波センシングを信頼性の高い自律性のための有望な相補的モダリティとして強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:54:59 GMT)
Barriers to Discrete Reasoning with Transformers: A Survey Across Depth, Exactness, and Bandwidth [8.6] トランスフォーマーは、幅広いシーケンスモデリング応用の基盤となるアーキテクチャとなっている。
しかし、算術、論理推論、アルゴリズム合成といった離散的推論タスクにおける理論上の制限は、依然として重要な開問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:53:11 GMT)
Local-to-Global Logical Explanations for Deep Vision Models [8.4] ディープニューラルネットワークは 画像の分類に有効だが 不透明で解釈が難しい
我々は,ブラックボックスモデルに対する局所的およびグローバル的説明手法を導入し,人間の認識可能な原始概念の観点から説明を生成する。
これらの説明は、難解な視覚データセットで説明しようとするブラックボックスモデルに対して、高い忠実度と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, 19 Jan 2026 21:21:58 GMT)
Docker Does Not Guarantee Reproducibility [8.4] Dockerのようなコンテナ技術は、ソフトウェア環境をイメージとして知られる共有可能なスナップショットにカプセル化することで、この問題に対処する。
Dockerは理論的に可能なツールとして文献にしばしば引用されているが、その保証と実用上の制限の程度は未調査のままである。
まず、Dockerが文学に関する科学的談話にどのように組み込まれているかを調べるために、系統的なレビューを実施します。
次に、GitHubから収集された5298のDockerfileに関する大規模な実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:16:43 GMT)
Global stability of a Hebbian/anti-Hebbian network for principal subspace learning [8.3] シナプスレベルでの修正が、ネットワークレベルでのそのような計算にどのように影響するかは、未解決の問題である。
シナプス力学の連続極限の大域的安定性は、ダイナミクスが2つの相で進化することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:53:31 GMT)
Beyond Memorization: Testing LLM Reasoning on Unseen Theory of Computation Tasks [8.2] 大規模言語モデル(LLM)は、形式的な言語タスクにおいて強力なパフォーマンスを示している。
正規言語を用いた決定論的有限オートマトン (DFA) 構築のためのベンチマークを導入する。
モデルが実際の質問に対して完璧に精度を達成し、タスクに対して84-90%を達成できることを示すが、その精度は目に見えない問題に対して急激に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:00:31 GMT)
BioPulse-QA: A Dynamic Biomedical Question-Answering Benchmark for Evaluating Factuality, Robustness, and Bias in Large Language Models [7.9] 本稿では,新たに公開されたバイオメディカル文書からの質問に答える上で,大規模言語モデル(LLM)を評価するベンチマークであるBioPulse-QAを紹介する。
GPT-o1, GPT-o1, Gemini-2.0-Flash, LLaMA-3.1 8B の4つの LLM の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 00:38:33 GMT)
Bitcoin Price Prediction using Machine Learning and Combinatorial Fusion Analysis [7.8] 本稿では,Bitcoinの価格予測分野に新たなモデル融合学習パラダイムである Combinatorial Fusion Analysis (CFA)を適用することを提案する。
CFAは、ランクスコア特性(RSC)機能と認知的多様性を活用してモデルを強化するために使われてきた。
提案手法は、個々のモデルの性能を大幅に改善し、他のBitcoin価格予測モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:41:43 GMT)
MiCA: A Mobility-Informed Causal Adapter for Lightweight Epidemic Forecasting [7.8] 移動データはノイズが多く、間接的であり、病気の記録と確実に統合することは困難である。
流行予測のための軽量モジュールであるMICA(Mobility-Informed Causal Adapter)を提案する。
MiCAは因果発見を通じてモビリティ関係を推論し、時間的予測モデルに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 01:58:20 GMT)
Unlearning in LLMs: Methods, Evaluation, and Open Challenges [7.5] 機械学習は、完全なリトレーニングなしでトレーニングされたモデルから知識やデータを選択的に取り除くための、有望なパラダイムとして登場した。
本稿は,大規模言語モデルにおける信頼性の高い非学習技術開発のためのロードマップとして機能することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:58:26 GMT)
Governance Matters: Lessons from Restructuring the data.table OSS Project [7.3] Data.tableは、プロダクション分析パイプラインで広く採用されている高性能Rパッケージである。
改革前、Data.tableは未解決の問題とプルリクエストのバックログの増大に直面した。
改革後、新しいコントリビュータの採用が200%増加し、プルリクエストの解決時間が700日以上から1週間未満に減少し、コントリビュータの保持率が3倍になった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:41:18 GMT)
Adaptively trained Physics-informed Radial Basis Function Neural Networks for Solving Multi-asset Option Pricing Problems [7.3] 本研究では,ブラック・スコルズ偏微分方程式 (PDE) の数値解について検討した。
ネットワークアーキテクチャを並列に最適化し,対象とするオプション価格を予測する,放射ベース関数ニューラルネットワーク(RBFNN)に基づく物理インフォームド(PI)機械学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 04:05:03 GMT)
OpenExempt: A Diagnostic Benchmark for Legal Reasoning and a Framework for Creating Custom Benchmarks on Demand [7.2] 本稿では,法的推論の診断のためのフレームワークとベンチマークであるOpenExemptを紹介する。
OpenExempt Frameworkは、米国の破産法規の専門家によるシンボル表現を使用している。
このシステムを用いて,9,765個のサンプルを用いた法的推論のための診断ベンチマークであるOpenExempt Benchmarkを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:07:47 GMT)
Open Vocabulary Panoptic Segmentation With Retrieval Augmentation [7.2] RetCLIPは、未確認クラスの性能を改善するための、検索強化された単眼セグメンテーション手法である。
COCOでトレーニングを行うと、ADE20kデータセット上で30.9 PQ, 19.3 mAP, 44.0 mIoUを示し、ベースライン上で+4.5 PQ, +2.5 mAP, +10.0 mIoUを絶対的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:16:45 GMT)
Dynamic Hand Gesture Recognition for Robot Manipulator Tasks [7.2] 本稿では,人間とロボットのシームレスな相互作用を容易にする動的手の動きを認識するための新しいアプローチを提案する。
ロボットに示すジェスチャーのバリエーションはすべて、提案した教師なしモデルを用いて、リアルタイムで正確に認識される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:17:20 GMT)
Medical Triage as Pairwise Ranking: A Benchmark for Urgency in Patient Portal Messages [7.2] 本稿では,外来門脈メッセージの文脈で医学的トリアージを研究するための,最初の大規模公開データセットを紹介する。
新規のタスク定式化では,患者メッセージのトリアージをペアワイズ推論問題とみなし,医師の受信箱のトーナメント形式のリソートで「どのメッセージがより医療的に緊急であるか」をLLMに教える。
PMR-Benchベンチマークには1569のユニークなメッセージと2000以上の高品質なテストペアが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:05:31 GMT)
RAG: A Random-Forest-Based Generative Design Framework for Uncertainty-Aware Design of Metamaterials with Complex Functional Response Requirements [7.0] R&om-forest-based Generative Approach (RAG)
RAGは高次元関数応答のデータ効率予測を可能にする。
1) 所定の部分的パスバンド/ストップバンドを有する音響メタマテリアル, 2) 標的とするスナップスルー応答を有する機械メタマテリアル。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:06:12 GMT)
Logic-Guided Multistage Inference for Explainable Multidefendant Judgment Prediction [7.0] 我々は,マルチディペンダントケースにおけるインテリジェントなアシストを強化するために,事前訓練されたトランスフォーマーエンコーダフレームワークにセンテンシングロジックを導入する。
このフレームワーク内では、オブジェクト指向マスキング機構が役割を明確にし、比較データ構築戦略により、計算可能性の区別に対するモデルの感度が向上する。
マスク付き多段階推論(MMSI)フレームワークは,意図的外傷症例に対するカスタムIMLJPデータセットを用いて評価し,大幅な精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 03:20:36 GMT)
Data-Efficient Meningioma Segmentation via Implicit Spatiotemporal Mixing and Sim2Real Semantic Injection [7.0] 本研究では,空間的多様体展開と意味的オブジェクト注入を統合した新しい二重拡張フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは,nnU-NetやU-Mambaといった最先端モデルのデータ効率とロバスト性を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:11:28 GMT)
Bounded Minds, Generative Machines: Envisioning Conversational AI that Works with Human Heuristics and Reduces Bias Risk [6.9] この記事では、合理性に基づく研究経路を概説し、会話型AIは人間に対抗するのではなく、人間と協調するように設計されるべきである、と論じる。
認知的脆弱性の検出、不確実性に基づく判断の支援、事実的正確性を超えた会話システムの評価、意思決定品質と認知的堅牢性に対する重要な方向を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:23:28 GMT)
Augmenting Parameter-Efficient Pre-trained Language Models with Large Language Models [6.5] 本稿では,大規模言語モデルを用いた事前学習型言語モデルの能力向上のための2つの戦略を提案する。
我々は,パラメータ効率の良い事前学習モデルと大規模言語モデルを組み合わせることで,モデルの信頼性と堅牢性を向上させることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:25:56 GMT)
Vision Language Models for Optimization-Driven Intent Processing in Autonomous Networks [6.4] Intent-Based Networking (IBN)は、オペレーターが低レベルの設定ではなく、高レベルのネットワーク目標を指定することを可能にする。
現在のシステムはテキストベースの意図表現を前提としており、オペレーターは散文のトポロジやパラメータを列挙する必要がある。
我々は、VLM(Vision-Language Models)が、注釈付きネットワークスケッチを正しい最適化コードに処理できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 05:57:58 GMT)
Deep Neural networks for solving high-dimensional parabolic partial differential equations [6.3] 本稿では,高次元パラボリックPDEを解くニューラルネットワークベースの手法をチュートリアル指向で紹介する。
各パラダイムについて、基礎となる数学的定式化と実践的な強みと限界について概説する。
本稿は,高次元PDEの信頼性と拡張性を実現するためのオープン課題と今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:41:54 GMT)
Robustness and Resilience Evaluation of Eco-Driving Strategies at Signalized Intersections [6.3] 本研究では,コントロールレンズと環境レジリエンスの両面から,エコドライブ戦略を評価する統一的な枠組みを導入する。
内部実行のばらつきや外部環境の乱れによる性能劣化を定量化する形式的指標を定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:53:55 GMT)
Paid Voices vs. Public Feeds: Interpretable Cross-Platform Theme Modeling of Climate Discourse [6.3] 我々は,2024年7月から2025年9月までに,Meta(以前はFacebookと呼ばれていた)の有料広告とBlueskyのパブリック投稿の気候談話の比較分析を行った。
意味的類似性によってテキストをクラスタリングする、解釈可能な、エンドツーエンドのテーマ発見と割り当てフレームワークを導入する。
その結果, プラットフォームレベルのインセンティブは, 気候物語のテーマ構造, 姿勢の整合性, 時間的応答性に反映されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:00:56 GMT)
Anisotropic Collective Excitations of Bose Gases in Modified Newtonian Dynamics [6.2] 修正ニュートンダイナミクス(MOND)下におけるボースガスの集合励起の研究
我々はMOND系において異方性励起スペクトルを導出する。
この異方性は MOND ポアソン方程式の固有非線形構造から直接生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:59:44 GMT)
On Evaluation of Unsupervised Feature Selection for Pattern Classification [6.2] 本研究では,マルチラベル分類フレームワークを用いて評価パラダイムを再検討する。
複数の代表的手法を用いた21のマルチラベルデータセットの実験により、シングルラベル設定で報告されたデータセットとパフォーマンスランキングが著しく異なることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:59:45 GMT)
TreeDGS: Aerial Gaussian Splatting for Distant DBH Measurement [5.7] 本稿では,3次元ガウス平滑化を利用した空中画像再構成手法であるTreeDGSについて述べる。
DBHが測定された10個のプロットで評価され、TreeDGSは4.79,cm RMSE(このGSDで約2.6ピクセル)に達し、最先端のLiDARベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:32:56 GMT)
PRIME: Policy-Reinforced Iterative Multi-agent Execution for Algorithmic Reasoning in Large Language Models [5.6] 大規模言語モデルは様々な推論タスクにまたがって顕著な能力を示してきたが、アルゴリズム的推論のパフォーマンスは依然として限られている。
本稿では,3つの専門エージェントからなるフレームワークPRIME,ステップバイステップ推論のエグゼキュータ,制約チェックの検証器,バックトラック制御のコーディネータを提案する。
これまでで最大のアルゴリズム推論ベンチマークであるPRIME-Benchを導入し,12のカテゴリにわたる86のタスクと51,600のインスタンスを比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:57:01 GMT)
Architecture-Optimization Co-Design for Physics-Informed Neural Networks Via Attentive Representations and Conflict-Resolved Gradients [5.4] 統合アーキテクチャ最適化の観点からPINNトレーニングについて検討する。
表現の柔軟性を高めるため,レイヤワイドな動的アテンション機構を提案する。
次に、マルチタスク学習問題としてPINNトレーニングを再構築し、競合解決型勾配更新戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:32:25 GMT)
OI-Bench: An Option Injection Benchmark for Evaluating LLM Susceptibility to Directive Interference [5.4] 大きな言語モデル(LLM)のベンチマークは、その能力、制限、堅牢性を理解する上で非常に重要です。
提案手法では,MCQA (Multi-choice Question answering) インターフェースを改良するベンチマーク手法であるオプションインジェクションを導入する。
OI-Benchは、知識、推論、コモンセンスタスクにまたがる3000の質問のベンチマークである。
攻撃成功率,行動応答を分析し,推論時間からトレーニング後アライメントまでの緩和戦略について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:56:08 GMT)
Memorize Early, Then Query: Inlier-Memorization-Guided Active Outlier Detection [5.3] Inlier-memorization (IM) 効果は、外れ値の識別に有望な信号を与える。
IM効果のみに依存する既存の教師なしのアプローチは、インレーヤとアウトレーヤが十分に分離されていない場合に依然として苦戦している。
本稿では, IM効果を明示的に強化し, 異常検出を改善する新しいフレームワークであるIMBoostを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:43:26 GMT)
Active Inference-Driven World Modeling for Adaptive UAV Swarm Trajectory Design [5.2] 本稿では,UAV群における自律軌道設計のための能動推論に基づくフレームワークを提案する。
この方法は確率論的推論と自己学習を統合し、分散ミッションアロケーション、ルートオーダ、モーションプランニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:47:26 GMT)
Analysis of Long Range Dependency Understanding in State Space Models [5.2] 実世界のタスクで訓練された対角化状態空間モデル(S4D)の、最初の体系的カーネル解釈可能性の研究について述べる。
S4Dの長距離モデリング能力は、異なるモデルアーキテクチャの下で大きく異なり、モデル性能に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:39:42 GMT)
Rethinking Quantum Noise in Quantum Machine Learning: When Noise Improves Learning [5.1] 量子ノイズは、通常、短期量子コンピューティングの基本的な障害と見なされる。
我々はこの合意に異議を唱える数値的な証拠を提示する。
分子特性予測のための量子グラフニューラルネットワークの実験を通して、量子ノイズが不均一応答を誘導することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:21:35 GMT)
Reducing Tokenization Premiums for Low-Resource Languages [5.0] 英語とは対照的に、低リソース言語は現代のLMにおいて相当なトークン化プレミアムに悩まされている。
このトークン化プレミアムは、APIとエネルギコストの増大と、これらの言語に対する効果的なコンテキストウィンドウの削減をもたらす。
マルチトークン文字を単一トークンに結合するトークン語彙へのポストホック付加による事前学習モデルにおけるトークン化プレミアムの削減機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:08:58 GMT)
Beyond Accuracy: Characterizing Code Comprehension Capabilities in (Large) Language Models [4.8] 本稿では,Large Language Modelsのコード理解性能が従来の人間中心のソフトウェアメトリクスと一致しているかを検討する。
コード理解をバイナリインプット・アウトプット整合性タスクとして再編成する診断フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:58:24 GMT)
Static Detection of Core Structures in Tigress Virtualization-Based Obfuscation Using an LLVM Pass [4.8] 本稿では,静的解析により,仮想化による難読化の構造成分を同定することを目的とする。
実験の結果,コンパイラ最適化がなければ,提案したLLVM Passが主要な仮想化オプション全体にわたって,すべてのコア構造を検出することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:15:59 GMT)
Topology-Aware Multiscale Mixture of Experts for Efficient Molecular Property Prediction [4.6] 幾何距離にわたる相互作用モデリングに適応するために,MI-MoE(Multiscale Interaction Mixture of Experts)を提案する。
我々は,(1)単一カットオフにコミットすることなく,短距離,中距離,長距離の相互作用を明示的にキャプチャする距離カットの専門家アンサンブル,(2)持続的ホモロジー特徴を含むフィルタベースの記述子を用いて,専門家に入力をルーティングするトポロジ的ゲーティングエンコーダを設計し,(3)MI-MoEは,多種多様な分子および高分子特性予測ベンチマークデータセットにわたって,複数の強力な3D分子バックボーンを一貫して改善するプラグインモジュールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 00:54:24 GMT)
All-Dielectric Resonant Cavity Electro-Optic Transduction Between Microwave and Telecom [4.6] マイクロ波とテレコム波長光子を効率よく変換する共振型電気光学変換器を提案する。
我々の装置は、室温で最先端のデバイスに匹敵する、光子数変換効率をパーセントで達成する。
これらの結果は、光検出されたマイクロ波の高精度センシングのための将来性のあるプラットフォームとして、我々の全誘電体デバイスを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:23:07 GMT)
Synthesis of Fault-tolerant State Preparation Circuits using Steane-type Error Detection [4.6] 本稿では,耐故障状態生成回路の汎用的自動合成手法を提案する。
提案手法は,任意のCalderbank-Shor-Steane符号(CSS)に対して最大7つの距離まで適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:00:03 GMT)
SWORD: A Secure LoW-Latency Offline-First Authentication and Data Sharing Scheme for Resource Constrained Distributed Networks [4.5] SWORDは、リソース制約のあるネットワークに特化して設計された新しいオフラインファースト認証およびデータ共有方式である。
SWORDは、中央サーバベースのソリューションと同じようなリソース効率と認証レイテンシを提供しながら、従来のブロックチェーンベースのソリューションよりも優れています。
また、SWORDはスプーフィング、偽装、リプレイ、中間者攻撃に対する耐性を示す総合的なセキュリティ分析も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:30:59 GMT)
BladeSDF : Unconditional and Conditional Generative Modeling of Representative Blade Geometries Using Signed Distance Functions [4.2] 本稿では,DeepSDFを用いたタービン翼形状のドメイン固有の暗黙的生成フレームワークを提案する。
制約、目的、パフォーマンスのメトリクスを統合することで、このアプローチは従来の2Dガイド付きまたは制約なしの3Dパイプラインを超えて前進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:02:33 GMT)
PepEDiff: Zero-Shot Peptide Binder Design via Protein Embedding Diffusion [4.0] 本稿では、標的受容体タンパク質配列とそのポケット残基の結合配列を設計する新規ペプチドバインダージェネレータであるPepediffを紹介する。
本手法は, 予め訓練されたタンパク質の埋め込みモデルから導かれる連続潜伏空間において, バインダー配列を直接生成することによって既存の手法から逸脱する。
その単純さにもかかわらず、ベンチマークテストやTIGITケーススタディにおいて、我々の手法は最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:07:32 GMT)
Tracing the Data Trail: A Survey of Data Provenance, Transparency and Traceability in LLMs [3.9] この調査は,(1)データ証明,(2)透明性,(3)トレーサビリティの3つの密結合軸に関する過去10年間の研究を合成する。
中心的な貢献は、フィールドのドメインを定義し、対応するアーティファクトをリストアップする提案された分類である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:14:00 GMT)
A Shared Geometry of Difficulty in Multilingual Language Models [3.8] 大規模言語モデル(LLM)における問題微分の多言語幾何学について検討する。
モデル内部の2つの異なる段階に難易度関連信号が出現することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 05:21:21 GMT)
Nonreciprocity of intense light field and weak quantum signal in optomechanical systems with three-mode parametric interactions [3.8] 我々は、強い古典場と弱い量子信号の両方に対する非相互光伝送を実証する。
3モードのパラメトリック相互作用によって駆動される再構成可能なオプティメカカルプラットフォームを使用する。
この装置は、解決されたサイドバンド条件下での2モードシステムよりも制御フィールドの電力を少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:10:03 GMT)
Exact dynamics and bound states of a cavity coupled to a two-dimensional reservoir [3.8] 二次元共振共振器アレイのバウンド状態に基づく量子情報記憶のためのロバストなスキームを示す。
弱い結合状態においては、BICが支配的であり、完全かつ永続的な情報ストレージを可能にする。
その結果、ゼロ温度と有限温度の両方で有効であり、スケーラブルな全光デコヒーレンスフリー量子メモリプラットフォームのためのフォトニック格子の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:35:33 GMT)
Persuasion in Online Conversations Is Associated with Alignment in Expressed Human Values [3.5] オンライン議論における人的価値の表現とアライメントが説得にどのように関係しているかを考察する。
RedditのChangeMyView subredditのデータを使って、1対1の交換を分析し、参加者の値表現を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 03:08:25 GMT)
Automatic Generation of Formal Specification and Verification Annotations Using LLMs and Test Oracles [3.5] 110 Dafnyプログラムの実験では、Claude Opus 4.5 と GPT-5.2 を組み合わせたマルチモデルアプローチが、少なくとも8回の修正イテレーションで98.2%のプログラムに対して正しいアノテーションを生成した。
ロジスティック回帰分析では、証明-ヘルパーアノテーションが現在のLLMの難易度に不相応に寄与していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:56:43 GMT)
Classifiers in High Dimensional Hilbert Metrics [3.3] 高次元空間における点の分類は、機械学習における基本的な幾何学的問題である。
我々はまず,大規模SVM問題に対するHilbertメトリックに効率的なLPベースのアルゴリズムを提案する。
また、ソフトマージンSVM問題に対する効率的なアルゴリズムと、ヒルベルト計量における近隣の分類について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:42:02 GMT)
LAViG-FLOW: Latent Autoregressive Video Generation for Fluid Flow Simulations [3.3] LAViG-FLOWは、遅延自己回帰ビデオ生成拡散フレームワークである。
飽和と圧力場の複合進化を明示的に学習する。
従来の数値解法よりも桁違いに速く動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:12:41 GMT)
Data-Consistent Learning of Inverse Problems [3.2] 逆問題は本質的に不適切であり、不明瞭さと不安定さに悩まされている。
DCネットワークは、ネットワークアーキテクチャ内の測定モデルを強制することによって、このギャップに対処する。
このアプローチは、データ駆動学習の表現力を活用しながら、古典的なスキームの理論的信頼性を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:41:12 GMT)
Energy-Efficient Prediction in Textile Manufacturing: Enhancing Accuracy and Data Efficiency With Ensemble Deep Transfer Learning [3.1] Ensemble Deep Transfer Learning (EDTL)は、予測精度とデータ効率を向上させる新しいフレームワークである。
EDTLはデータ豊富な生産ライン上でDNNモデルを事前トレーニングし、データ制限されたラインに適応することで、大規模なデータセットへの依存性を低減する。
実世界の織物工場のデータセットの実験では、EDTLは予測精度を5.66%改善し、モデルの堅牢性を3.96%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:22:06 GMT)
Enhancing SDG-Text Classification with Combinatorial Fusion Analysis and Generative AI [3.1] 人間の文脈による社会的分析は、テキストデータに大きく依存するため、テキスト分類の恩恵を受けることができる分野である。
生成AIモデルを用いて、モデルトレーニングのための合成データを生成し、その分類タスクにCFAを適用する。
CFAを用いた複数のML/AIモデルからのインテリジェンスと人間の専門家からのインプットを組み合わせることで、補完だけでなく、相互に強化できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:56:03 GMT)
Beyond Mapping : Domain-Invariant Representations via Spectral Embedding of Optimal Transport Plans [3.1] 本稿では、ソースとターゲットドメインを接続する二部グラフの隣接行列として、スムーズな輸送計画の解釈を提案する。
我々は,音楽ジャンル認識,音楽音声識別,電線欠陥検出,分類タスクのための音響適応ベンチマークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:38:59 GMT)
A Component-Based Survey of Interactions between Large Language Models and Multi-Armed Bandits [3.0] 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成のために強力で広く使われている。
マルチアーム・バンディット(MAB)アルゴリズムは不確実性の下での適応的意思決定のための原則的枠組みを提供する。
この2つの分野の交点におけるポテンシャルについて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:53:57 GMT)
Failure of the mean-field Hartree approximation for a bosonic many-body system with non-Hermitian Hamiltonian [2.9] 純粋に反エルミート的ハミルトニアンによって生成される2体相互作用を持つボソニック量子ビットのモデルを解析的に解く。
そのような極限は、非エルミート的ハーツリー進化方程式の解と一致しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:20:22 GMT)
Online Continual Learning for Time Series: a Natural Score-driven Approach [2.9] オンライン連続学習(OCL)手法は、過去の知識を忘れずに環境の変化に適応する。
オンライン時系列予測(OTSF)は、データが時間とともに進化し、成功は、迅速な適応と長期記憶の両方に依存する現実世界の問題である。
本稿では,時系列法とOCLの理論的および実践的関係を強化することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:31:01 GMT)
Injecting Knowledge from Social Science Journals to Improve Indonesian Cultural Understanding by LLMs [2.9] 本稿では,IndoSoSciという,インドネシアの151のオープンソース社会科学ジャーナルから作成された,学術論文の新たなテキストデータセットについて紹介する。
インドネシアの文化的知識を大規模言語モデル(LLM)に注入するための効果的なレシピを実証する。
提案したレシピは、IndoCultureベンチマークのいくつかの強力なベースラインに対して、強いパフォーマンス向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:22:50 GMT)
Enginuity: Building an Open Multi-Domain Dataset of Complex Engineering Diagrams [2.9] Enginuity - 自動ダイアグラム解析用に設計された包括的な構造アノテーションを備えた、最初のオープンで大規模なマルチドメインエンジニアリングダイアグラムデータセットを提案する。
階層的なコンポーネント関係,コネクション,セマンティック要素をさまざまなエンジニアリング領域にわたって取得することにより,提案したデータセットは,構造化図解析,クロスモーダル情報検索,AI支援エンジニアリングシミュレーションなどの重要な下流タスクに,マルチモーダルな大規模言語モデルで対処することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:54:50 GMT)
Enhancing Generalization in Sickle Cell Disease Diagnosis through Ensemble Methods and Feature Importance Analysis [2.9] 本研究は,最適なアンサンブルに基づく分類手法と特徴を選択するための新しいアプローチを提案する。
赤血球の末梢血スミア画像を用いたシックル細胞病の診断支援を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:00:41 GMT)
Sockpuppetting: Jailbreaking LLMs Without Optimization Through Output Prefix Injection [2.8] sockpuppetting"は、オープンウェイト言語モデルをジェイルブレイクするためのシンプルな方法である。
攻撃成功率(ASR)はQwen3-8BのGCGよりも80%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:53:48 GMT)
Guidelines for the Creation of an Annotated Corpus [2.5] この文書は、UMR TETISメンバーと科学文献からのフィードバックに基づいている。
データの保存、共有、バリデーションだけでなく、方法論的な側面もカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:42:43 GMT)
Practical Insights into Semi-Supervised Object Detection Approaches [2.5] 半教師付き物体検出(SSOD)は,多数のラベル付き画像と限られたラベル付き画像を活用することにより,検出性能を向上させることを目的としている。
我々は、MixPL、Semi-DETR、Consistent-Teacherの3つの最先端SSODアプローチを比較した。
我々の発見は、精度、モデルサイズ、レイテンシのトレードオフを強調し、どの方法が低データ体制に最も適しているかを洞察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:31:15 GMT)
Towards Spectroscopy: Susceptibility Clusters in Language Models [2.4] この原理をニューラルネットワークに適用する。
データ分布のモード上の和として、感受性が分解されることが示される。
この手法をPythia-14Mに適用し,コンダクタンスに基づくクラスタリングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 04:01:17 GMT)
An efficient heuristic for geometric analysis of cell deformations [2.4] シックル細胞病は赤血球を病気の形にし、血流の移動に影響を与え、酸素の放出を減少させる。
グローバルな普及率が高く、特に資源に制限のある地域では医療システムに大きな負担がかかる。
近年の研究では、赤血球の表現と分類法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:30:52 GMT)
From 100,000+ images to winning the first brain MRI foundation model challenges: Sharing lessons and models [2.3] 3D脳MRI、SSL3D、FOMO25の最初の課題はMICCAI 2025で開催された。
我々の解答は両大会の1位にランクインした。
U-Net CNNアーキテクチャと、解剖学的な先行性を活用する戦略と、ドメイン知識をニューロイメージングする戦略の組み合わせに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:43:51 GMT)
NeuroShield: A Neuro-Symbolic Framework for Adversarial Robustness [2.3] アドリヤ脆弱性と解釈可能性の欠如は、ディープニューラルネットワークの重要な制限である。
本稿では,ニューラルネットワークに象徴的なルール管理を統合する,ニューロシンボリックなフレームワークであるDesignIIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:39:24 GMT)
Verifying Local Robustness of Pruned Safety-Critical Networks [2.3] 本稿では,プルーニングが,異なる比率の形式的局所ロバスト性証明に与える影響について検討する。
最先端の$,$-CROWN検証器を用いて、NASA JPL Mars Frost識別データセット上で、MNIST上の様々なプルーニング比率のResNet4モデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:59:22 GMT)
PrivFly: A Privacy-Preserving Self-Supervised Framework for Rare Attack Detection in IoFT [2.2] Internet of Flying Things (IoFT)は、航空監視やスマートモビリティといった現代の応用において重要な役割を担っている。
Internet of Flying Things (IoFT)は、航空監視やスマートモビリティといった現代の応用において重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:30:20 GMT)
When LLMs Imagine People: A Human-Centered Persona Brainstorm Audit for Bias and Fairness in Creative Applications [2.1] LLM(Large Language Models)からのバイアスドアウトプットは、ステレオタイプを強化し、現実世界のアプリケーションで不等式を持続させることができる。
オープンエンドペルソナ生成によるバイアス検出のためのスケーラブルで透明な監査手法であるペルソナブレインストーム監査(PBA)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:09:05 GMT)
Deep Image Prior with L0 Gradient Regularizer for Image Smoothing [2.1] 画像平滑化は、強いエッジや輪郭などの基盤構造を保存し、画像の細部やテクスチャを除去する基本的な画像処理操作である。
多くの画像平滑化アルゴリズムは、ローカルウィンドウ統計の計算や最適化問題の解法に依存している。
最近の最先端の手法は、深い勾配トレーニングを利用するが、慎重に訓練する必要がある。
このフレームワークは、データなしで高品質な画像平滑化を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:10:32 GMT)
Adversarial News and Lost Profits: Manipulating Headlines in LLM-Driven Algorithmic Trading [2.0] 大きな言語モデル(LLM)は金融分野でますます採用されている。
テキストデータを分析できる優れた能力は、金融関連のニュースの感情を推測するのに適している。
この慣行は、脅威俳優がLSMを誤解させようとする「敵のニュース」を制作するリスクを負う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:19:04 GMT)
Reproducibility in Event-Log Research: A Parametrised Generator and Benchmark for Event-based Signatures [2.0] イベントベースのデータセットは、サイバーセキュリティ分析に不可欠である。
主要なユースケースは、複数のイベントにまたがる攻撃を表すイベントベースのシグネチャを検出することだ。
合成イベントデータセットを生成できる新しいパラメトリド生成技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:39:39 GMT)
Entropy Sentinel: Continuous LLM Accuracy Monitoring from Decoding Entropy Traces in STEM [2.0] 我々は、ドメインシフトの下で、推測時信号がスライスレベルの精度を推定できるかどうかをテストする。
軽量分類器は、インスタンスの正確性を予測し、予測された確率を平均化すると、ドメインレベルの精度推定が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:44:17 GMT)
A BERTology View of LLM Orchestrations: Token- and Layer-Selective Probes for Efficient Single-Pass Classification [2.0] 生産LLMシステムは、安全と他の分類の重いステップのために、しばしば別々のモデルに依存している。
代わりに、私たちはLLMによって既に支払われた計算を再利用し、隠れた状態の軽量プローブを訓練し、生成に使用する同じ前方パスでラベルを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:40:29 GMT)
LLM-VLM Fusion Framework for Autonomous Maritime Port Inspection using a Heterogeneous UAV-USV System [2.0] 本研究は,自律的な海上港検査を可能にする新しい統合工学フレームワークを提案する。
提案手法は,従来のミッションプランナをLCM駆動のシンボリックプランニングに置き換えるものである。
VLMモジュールはリアルタイムなセマンティックインスペクションとコンプライアンスアセスメントを実行し、コンテキスト推論による構造化レポートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:36:50 GMT)
ChartComplete: A Taxonomy-based Inclusive Chart Dataset [2.0] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、チャートの理解において効率的で正確であることが証明されている。
MLLMの性能を正確に測定するために、研究コミュニティはベンチマークとして機能する複数のデータセットを開発した。
私たちは、ChartCompleteデータセットをコミュニティに提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:05:05 GMT)
A Lightweight Modular Framework for Constructing Autonomous Agents Driven by Large Language Models: Design, Implementation, and Applications in AgentForge [1.9] LLM駆動の自律エージェントの構築を民主化するために設計された軽量でオープンソースのPythonフレームワーク。
AgentForgeは、(1)正式に定義された入出力契約できめ細かいタスク分解を可能にする構成可能なスキル抽象化、(2)クラウドベースのAPIとローカル推論エンジンのシームレスな切り替えをサポートする統一されたバックエンドインターフェース、(3)エージェントロジックと実装の詳細を分離する宣言型YAMLベースの構成システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:33:26 GMT)
RegCheck: A tool for automating comparisons between study registrations and papers [1.9] 我々は、研究者、レビュアー、編集者が研究登録を対応する論文と比較するのを助けるツールであるRegCheckを紹介する。
RegCheckは、(i)ユーザーがどの機能を比較すべきかを判断し、(ii)最も関連性の高いテキストを提示することを保証することで、人間の専門知識と判断をループに維持する。
RegCheckは独自のRegCheck IDを持つ共有可能なレポートも生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:10:45 GMT)
The Tag is the Signal: URL-Agnostic Credibility Scoring for Messages on Telegram [1.7] 本稿では,Telegram上での短絡メッセージのためのTAG2CREDパイプラインを提案する。
私たちのモデルは、テキストに割り当てられたタグに基づいて、各ポストを直接スコアします。
結果:TAG2CREDモデルのROC-AUCは0.871に達し,マクロF1値は0.787,ブライアスコアは0.167であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:47:36 GMT)
High-Resolution Electron Paramagnetic Resonance [1.7] 396GHzの励起を用いた高磁場14TのEPR分光計について述べる。
これを共鳴位置、すなわちg因子の測定に使用し、精度は$pm$16 ppbに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 22:49:07 GMT)
Quantum Circuit Pruning: Improving Fidelity via Compilation-Aware Circuit Approximation [1.7] 本研究では、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイス上で実行される量子回路のルーティング対応プルーニング戦略を示す。
本稿では,小さな回転角が実装に必要なルーティングオーバーヘッドを正当化しないパラメトリック制御回転を除去する手法を提案する。
このようなゲートを選択的に刈り取ることにより、コンパイル中に導入された追加のSWAP操作によるフィデリティ損失を軽減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:02:56 GMT)
Responsible AI for General-Purpose Systems: Overview, Challenges, and A Path Forward [1.7] 我々は、現代の汎用AIのさまざまなリスクと脆弱性を、8つの広く受け入れられている責任AI(RAI)原則に沿ってレビューする。
これは、汎用AIの出力における非決定論的に高い自由度によるものであると我々は主張する。
我々は、将来の汎用AIシステムのRAI要件を満たすために、C2V2desiderataを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:10:59 GMT)
The Energy-Throughput Trade-off in Lossless-Compressed Source Code Storage [1.6] 大規模なソースコードアーカイブからデータを取得することは、AIトレーニング、ニューラルベースソフトウェア分析、情報検索に不可欠である。
本稿では,大規模なソースコードデータセットのインデックス化のための圧縮キー値ストアの設計と実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:50:21 GMT)
Local EGOP for Continuous Index Learning [1.5] 本稿では,多数の変数の関数が各点の少数の方向に沿ってのみ変化する連続的な索引学習の設定を紹介する。
効率的な推定のために、学習アルゴリズムが各点あたり$x$近くで関数の局所変数をキャプチャする部分空間に適応することは有益である。
局所的なEGOP学習が関心関数の正則性に適応していることが証明され、教師付きノイズ多様体仮説の下では、固有次元学習率が任意に高次元雑音に対して達成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:10:41 GMT)
Static Is Not Enough: A Comparative Study of VR and SpaceMouse in Static and Dynamic Teleoperation Tasks [1.5] 本研究では,2つの静的タスクと2つの動的タスクに対して,VRコントローラとSpaceMouseを比較した。
結果は、特に動的タスクにおいて、高い成功率という、統計的に重要なVRのアドバンテージを示している。
既存のVR遠隔操作システムは滅多にオープンソースではなく、動的タスクに適しているので、このギャップを埋めるためにVRインターフェースをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:25:24 GMT)
RM -RF: Reward Model for Run-Free Unit Test Evaluation [1.4] RM-RFは自動生成単体テストの実行不要評価のための軽量報酬モデルである。
ソースとテストコードだけで、それは3つの実行由来の信号を予測する。
従来のコンパイル/実行機器と比較して、RM-RFはレイテンシとインフラコストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:37:50 GMT)
Improving the Safety and Trustworthiness of Medical AI via Multi-Agent Evaluation Loops [1.4] 大規模言語モデル(LLM)は、医療にますます適用されているが、倫理的整合性と安全性の遵守は、臨床展開にとって大きな障壁である。
本研究は、構造的かつ反復的なアライメントによる医療用LCMの安全性と信頼性を高めるために設計されたマルチエージェント・リファインメント・フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:10:34 GMT)
Institutional AI: A Governance Framework for Distributional AGI Safety [1.4] AIモデルのコア特性から生じる3つの構造的問題を同定する。
ソリューションはInstitutional AIであり、AIエージェント集団の効果的なガバナンスの問題としてアライメントを扱うシステムレベルのアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:18:44 GMT)
A Learnable Wavelet Transformer for Long-Short Equity Trading and Risk-Adjusted Return Optimization [1.4] 金融時系列から黒字の日内取引政策を学ぶことは、騒音、非定常性、関連する資産間の強い断続的依存のために困難である。
学習可能なウェーブレットベース長短変換器であるemphWaveLSFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 22:41:31 GMT)
Intelligent Documentation in Medical Education: Can AI Replace Manual Case Logging? [1.3] 手続き的なケースログは、放射線学のトレーニングのコア要件であるが、完成には時間がかかり、手作業で作成する場合には一貫性が低下する。
本研究では,大規模言語モデル (LLM) が自由テキストラジオグラフィーレポートから直接,手続き的ケースログの文書化を自動化できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 01:45:51 GMT)
PhysicsSolutionAgent: Towards Multimodal Explanations for Numerical Physics Problem Solving [1.3] 物理確率説明ビデオを生成する自律エージェントであるPhysorSolutionAgent(PSA)を紹介する。
数値および理論物理問題にまたがる32本の動画上でPSAを評価した。
GPT-5-miniを用いて、PSAは平均3.8/5のオートスコアで100%の動画補完率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:11:02 GMT)
Early Prediction of Type 2 Diabetes Using Multimodal data and Tabular Transformers [1.3] 我々は1,382名の被験者からなる振り返り型カタールバイオバンクでTabTransモデルを検証した。
提案したモデルの性能は,従来の機械学習(ML)と生成AIモデルに対して評価される。
このTabTransモデルでは, 予測性能が優れ, ROC AUC $geq$ 79.7% のT2DM予測が可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:55:41 GMT)
Diagnosis Support of Sickle Cell Anemia by Classifying Red Blood Cell Shape in Peripheral Blood Images [1.3] 赤血球 (RBC) の変形は、いくつかの疾患の結果として起こる。
これらの疾患の患者を監視するには、顕微鏡で末梢血液サンプルを観察する必要がある。
末梢血スミア画像解析を用いたRBCの自動列挙法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:15:14 GMT)
Approximate full conformal prediction in RKHS [1.2] 完全共形予測は、広範囲の推定器に対して分布自由な信頼性予測領域を暗黙的に定式化するフレームワークである。
本研究の主な目的は、効率よく計算できる完全共形予測領域に厳密な近似を設計するための一般的な戦略を記述することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:40:49 GMT)
Left-Right Symmetry Breaking in CLIP-style Vision-Language Models Trained on Synthetic Spatial-Relation Data [1.1] 本稿では,トランスフォーマーを用いた視覚とテキストエンコーダにおいて,左右関係理解がどのように現れるかを調べるために,制御可能な1次元画像テキストテストベッドを提案する。
我々は、1対と2対のシーンのペア記述に基づいて、軽量なトランスフォーマーベースの視覚とテキストエンコーダを訓練する。
コントラッシブトレーニングは左右関係を学習し、レイアウトの多様性よりもラベルの多様性が、この設定における一般化の原動力であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:16:11 GMT)
Provably Safe Reinforcement Learning for Stochastic Reach-Avoid Problems with Entropy Regularization [1.1] 安全制約のあるマルコフ決定プロセスの最適方針を学習する問題を考察する。
我々のゴールは、任意に高い確率で安全制約を保証するオンライン強化学習アルゴリズムを設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:54:59 GMT)
Resource-Conscious RL Algorithms for Deep Brain Stimulation [1.1] Deep Brain Stimulation (DBS) はパーキンソン病(PD)の有望な治療であることが示された。
DBSは、脳の基底ガングリア(BG)の特定の領域を電気的刺激で刺激することで、震動、剛性、ブレジキネジアなどのPDの症状を緩和する。
現在、ほとんどの臨床用DBSアプローチでは、一定の周波数と振幅を使い、副作用(発声のスラリー化など)とインプラントのバッテリー寿命の短縮に悩まされている。
我々は,DBSに対するT3P MAB(Time & Threshold-Triggered Multi-Armed Bandit)RLアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 03:45:08 GMT)
Quantitative wave-particle duality in uniform multipath interferometers with symmetric which-path detector states [1.1] 量子系 (quanton) は干渉計を$N$の確率パスで横切り、相関状態の集合に経路情報を格納する別の量子系 (detector) と相互作用する。
本稿では,量子コヒーレンスと量子状態のコヒーレンスの相対エントロピーを特徴とする量子コヒーレンス間のエントロピー波-粒子双対関係について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:19:06 GMT)
New Trends in the Stability of Sinkhorn Semigroups [1.0] この記事では、収縮係数とリャプノフ型作用素理論に基づくシンクホーン/ギブス型半群解析について述べる。
新しい収縮推定ではw.r.t.は$-エントロピーを一般化し、全変ノルム、カントロビッチ基準、ワッサーシュタイン距離を重み付けした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 00:46:28 GMT)
METIS: Mentoring Engine for Thoughtful Inquiry & Solutions [1.0] METISは,文芸検索機能を備えたツール拡張型ステージ認識アシスタントである。
GPT-5 と Claude Sonnet 4.5 に対する METIS の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:10:35 GMT)
Structured Insight from Unstructured Data: Large Language Models for SDOH-Driven Diabetes Risk Prediction [0.9] 社会的健康決定因子(SDOH)は2型糖尿病(T2D)管理において重要な役割を果たすが、電子的な健康記録やリスク予測モデルが欠如していることが多い。
本研究では, 大規模言語モデル(LLM)を用いて, 構造化されたSDOH情報を非構造化患者の生活物語から抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:53:09 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98%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, 19 Jan 2026 11:48:59 GMT)
Distribution-Free Confidence Ellipsoids for Ridge Regression with PAC Bounds [0.9] 本稿では,SPS EOAアルゴリズムを拡張して回帰を推し進め,その結果の領域サイズに対してほぼ正しい(PAC)上限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 22:47:39 GMT)
Organ-Aware Attention Improves CT Triage and Classification [0.8] 市販のビジョン言語モデルは、3D解剖、プロトコルシフト、ノイズの多いレポート管理に苦しむ。
本研究は,CT-RATEとRADCHEST-CTの2つの胸部CTデータセットを用いた。
本稿では,Organ-Masked AttentionとOrgan-Scalar Fusionを組み合わせたエンコーダに依存しない臓器認識ヘッドORACLE-CTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:37:45 GMT)
Cognition spaces: natural, artificial, and hybrid [0.8] 基礎的大動脈瘤,ニューラル,ヒト-AIハイブリッドの3つの認知空間を紹介し,検討する。
これらのヴォイドは偶然ではなく、進化上の矛盾、物理的制約、設計上の制約を反映していると我々は主張する。
このアプローチは、ハイブリッド認知を、生物学的進化によって生み出されたものを超えて、新しいタイプの複雑さを探求するための有望なフロンティアとして強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:50:18 GMT)
Rapport du Projet de Recherche TRAIMA [0.7] このプロジェクトは、教育と相互作用研究における中心的な方法論的課題に対処する。
現在、言語、パラバーバル、非言語データの分析が手作業で行われており、非常に時間がかかり、スケールが困難である。
このプロジェクトは、教室の相互作用で発生する説明的および協調的なシーケンスに特に焦点をあてている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:55:50 GMT)
Rules, Resources, and Restrictions: A Taxonomy of Task-Based Information Request Intents [0.7] クエリインテントに対するタスクベースの視点の強化を議論する。
本稿では,従来のクエリ指向アプローチと,AIによるタスク指向検索の新たな需要とのギャップを埋める,タスクベースの情報要求意図の分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:59:23 GMT)
Using deep learning for predicting cleansing quality of colon capsule endoscopy images [0.7] 我々は、レイトン・レックス・スケール(Poor, Fair, Good, Excellent)で14人の臨床医によってラベル付けされた500枚の画像のデータセットを使用して、分類のためにResNet-18モデルをトレーニングする。
構造化プルーニング技術は反復的に適用され,精度を保ちながらかなりの間隔を確保できた。
本研究では,Grad-CAM,Grad-CAM++,Eigen-CAM,Ablation-CAM,Random-CAMを用いて解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:48:41 GMT)
Do Instruction-Tuned Models Always Perform Better Than Base Models? Evidence from Math and Domain-Shifted Benchmarks [0.7] 我々は,標準数学ベンチマーク,構造的摂動変異,ドメインシフトタスクに基づいて,ベースモデルと命令調整モデルを評価する。
この結果から,ベースモデルはドメイン固有のMedCalcベンチマークにおいて,命令調整のバリエーションを上回ることがわかった。
インストラクションチューニングされたモデルでは、摂動データセットが急激な低下を示し、頑健な推論よりも構造に敏感であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:26:49 GMT)
Classical simulation of a quantum circuit with noisy magic inputs [0.6] 我々は,魔法資源のノイズが量子回路の古典的シミュラビリティに与える影響を特徴付ける。
提案手法では,入力されたマジックコンポーネントだけがノイズの多い資源中心のノイズモデルを採用し,ベースラインの状態,操作,測定は効率よくシミュレート可能なファミリーに属する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 05:59:35 GMT)
Integrating Virtual Reality and Large Language Models for Team-Based Non-Technical Skills Training and Evaluation in the Operating Room [0.6] 我々は,没入型チームシミュレーションと行動分析を統合したマルチユーザバーチャルリアリティ(VR)プラットフォームであるVirtual Operating Room Team Experience (VOR)を紹介した。
VORは、客観的アセスメントと自動化されたデータインフォームドデリゲートのためのスケーラブルでプライバシに準拠したフレームワークを提供する。
2024Sカンファレンスで12人の外科専門家がパイロットセッションを完了し、VORを直感的で没入的で、チームワークやコミュニケーションを開発する上で価値のあるものと評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:34:00 GMT)
TinyML-Enabled IoT for Sustainable Precision Irrigation [0.5] 小規模の農業社会は、水不足、不規則な気候パターン、先進的で手頃な価格の農業技術へのアクセスの欠如によって不均等に影響を受ける。
本稿では,Tiny Machine Learning(TinyML)を統合したエッジファーストのIoTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:43:28 GMT)
Trustworthy Data-driven Chronological Age Estimation from Panoramic Dental Images [0.5] 自然言語生成モジュール(NLG)内で不透明な手法と透明な手法を組み合わせたパノラマ画像から歯年齢を推定するシステムを提案する。
このモジュールは、歯科医が規則に基づくアプローチで設計した年齢推定について、臨床医にやさしいテキストで説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:15:52 GMT)
Ethical Risks in Deploying Large Language Models: An Evaluation of Medical Ethics Jailbreaking [0.5] 悪質なプロンプトエンジニアリング、特に「ジェイルブレイク攻撃」は、内部の安全メカニズムをバイパスするためにモデルを誘導することで深刻なセキュリティリスクを引き起こす。
現在のベンチマークは主に公共の安全と西洋の文化規範に焦点を当てており、中国の文脈におけるニッチでリスクの高い医療倫理の領域を評価する上で重要なギャップを残している。
我々は,DeepInceptionフレームワーク内の7つの著名なモデル(GPT-5,Claude-Sonnet-4-Reasoning,DeepSeek-R1)を「ロールプレイング+シナリオシミュレーション+マルチターン対話」ベクトルを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 01:52:34 GMT)
TwoHead-SwinFPN: A Unified DL Architecture for Synthetic Manipulation, Detection and Localization in Identity Documents [0.5] TwoHead-SwinFPNは、ID文書内の操作済み領域のバイナリ分類と正確なローカライズを同時に行う統合ディープラーニングアーキテクチャである。
提案手法では,Swin TransformerのバックボーンをFeature Pyramid Network(FPN)とUNetスタイルのデコーダと統合し,CBAM(Convolutional Block Attention Module)を拡張して特徴表現を改善する。
FantasyIDiapデータセットの実験では、84.31%の精度、90.78%のAUC、57.24%のDiceスコアが優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:50:51 GMT)
GridNet-HD: A High-Resolution Multi-Modal Dataset for LiDAR-Image Fusion on Power Line Infrastructure [0.5] GridNet-HDは、オーバーヘッド電気インフラの3Dセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのデータセットである。
データセットは7,694のイメージと25億のポイントを11のクラスに注釈付けしている。
GridNet-HDでは、融合モデルは+5.55 mIoUで最高の単調ベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:41:52 GMT)
Prompt Injection Mitigation with Agentic AI, Nested Learning, and AI Sustainability via Semantic Caching [0.4] 本論文は, TIVS (Total Injection Vulnerability Score) を導入した作業を基にしたものである。
HOPEにインスパイアされたNested Learningアーキテクチャにおいて、防御効果が透明性とどのように相互作用するかを調査する。
実験の結果,高いリスクを伴わないセキュアな応答が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:10:11 GMT)
Disentangling Direction and Magnitude in Transformer Representations: A Double Dissociation Through L2-Matched Perturbation Analysis [0.4] 角状摂動は言語モデリングの損失に対して最大42.9のダメージを与える。
方向が注意経路に優先的に影響を及ぼすのに対し、等級は微粒な構文判断のための処理強度を変調する。
この結果は線形表現仮説を洗練させ,モデル編集や解釈可能性研究に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:45:04 GMT)
A Qualitative Model to Reason about Object Rotations (QOR) applied to solve the Cube Comparison Test (CCT) [0.4] 本稿では,Ekstromらによる立方体比較テスト(CCT)の解法として応用された,物体回転の推論(QOR)に関する定性モデルを提案する。
立方体側の特徴の回転運動と位置変化と向き変化(CNGRLO)に関する概念的近傍グラフを構築し,回転に関する推論を計算するための合成表を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:51:45 GMT)
Generating Cyclic Conformers with Flow Matching in Cremer-Pople Coordinates [0.4] 循環分子は化学や生物学の分野で広く利用されている。
本稿では,Cremer-Pople空間上でフローマッチングを行う生成機械学習モデルであるPuckerFlowを紹介する。
提案手法により, 設計による有効な閉環の生成が可能となり, コンバータ生成における高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:16:17 GMT)
Exploiting Light To Enhance The Endurance and Navigation of Lighter-Than-Air Micro-Drones [0.4] Lighter-Than-Air (LTA) ドローンはヘリウムエンベロープを使用して浮力を提供し、ホバリング中のほぼゼロパワードレインと、はるかに長い操作を可能にする。
エネルギー回収と航法の両方に光を用いる小型で自給自足型LTAドローンを提案する。
我々のLTA分析は、統合ソーラーパネルとともに、飛行中にエネルギーを節約するだけでなく、持続可能な運転を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:27:15 GMT)
Event-based Heterogeneous Information Processing for Online Vision-based Obstacle Detection and Localization [0.3] 本稿では,ハイブリッドニューラルネットワーク(HNN)とスパイキングニューラルネットワーク(SNN)に基づくフィルタリングを統合した,ロボットビジョンに基づくナビゲーションのための新しいフレームワークを提案する。
ANN(Artificial Neural Networks)とSNN(SNN)の相補的な強みを活用することで、システムは正確な環境理解と高速でエネルギー効率の高い処理を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:09:23 GMT)
Synthesizing the Virtual Advocate: A Multi-Persona Speech Generation Framework for Diverse Linguistic Jurisdictions in Indic Languages [0.3] 法的な擁護には、権威的な声調、強調のためのリズミカルなポーズ、感情的なインテリジェンスという独特な組み合わせが必要である。
本研究では,5つのIndic言語にまたがる音声合成におけるGemini 2.5 Flash TTSとGemini 2.5 Pro TTSモデルの性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:55:34 GMT)
Learning at the Edge of Causality: Optimal Learning-Sample Complexity from No-Signaling Constraints [0.3] 量子学習のサンプルコストを最終的にどう解決するかを研究する。
標準量子論はそのような未知の状態反射を禁ずる。
非署名は学習可能性の規制機関として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 01:52:15 GMT)
Variance-Aware LLM Annotation for Strategy Research: Sources, Diagnostics, and a Protocol for Reliable Measurement [0.3] 大規模言語モデル(LLM)は、戦略研究者が大規模にテキストを注釈付けするための強力なツールを提供する。
しかし、LCM生成ラベルを決定論的見落としとして扱うことは、かなり不安定である。
我々は,構成仕様,インターフェース効果,モデル嗜好,出力抽出,システムレベルの集約という,5つのばらつき源を診断する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:23:39 GMT)
Deterministic Dynamics of Sampling Processes in Score-Based Diffusion Models with Multiplicative Noise Conditioning [0.3] スコアベース拡散モデルでは,拡散過程に関連するスコア関数を学習することにより,新しいサンプルを生成する。
SongとErmonによる以前の研究は、乗法的なノイズ条件付けを用いたニューラルネットワークが依然として十分なサンプルを生成することを実証した。
我々は、関連する微分方程式の決定論的ダイナミクスを研究することによって、この現象の理論的説明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:23:21 GMT)
From Bands to Depth: Understanding Bathymetry Decisions on Sentinel-2 [0.2] 我々は,スウィントランスフォーマーに基づくU-Netモデル(Swin-BathyUNet)を分析し,それがどのように深みを推測し,いつその予測が信頼できるかを理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 00:52:22 GMT)
The Post-Turing Condition: Conceptualising Artificial Subjectivity and Synthetic Sociality [0.2] ポストツーリング時代、人工知能は社会の協調と意味の形成をますます形作っている。
中心的な課題は、解釈と共有参照のプロセスが、人間の参加を疎外する方法で自動化されるかどうかである。
本稿では,ソーシャル組み込み型AIシステムの設計原則として,Quadrangulationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:46:52 GMT)
Reasoning with Pixel-level Precision: QVLM Architecture and SQuID Dataset for Quantitative Geospatial Analytics [0.2] 現在のビジョンランゲージモデル(VLM)は、そのアーキテクチャが計測と測定に必要なピクセルレベルの情報を破壊するため、定量的空間的推論では失敗する。
まず,2000の衛星画像に対する問合せ対のベンチマークであるSQuIDを紹介する。
第2に,言語理解を視覚解析から切り離して画素精度を維持するコード生成アーキテクチャQVLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:14:34 GMT)
What's it like to be a chat? On the co-simulation of artificial minds in human-AI conversations [0.2] イリューシオニストは、文字は単にユーザーの心に人為的な投影であると言っている。
我々は、心的かつ心理的に連続した存在としてキャラクタが存在する現実主義的な立場を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:17:05 GMT)
AI Skills Improve Job Prospects: Causal Evidence from a Hiring Experiment [0.2] 本研究は、AIスキルが正の雇用シグナルとして機能するかどうか、また、高齢者や正規教育などの従来の不利を相殺できるかどうかを検討する。
英国と米国からの1,700名の採用者を対象に,実験的な調査を実施している。
3つの職業で、AIスキルはインタビューの招待確率を約8～15ポイント増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:37:28 GMT)
SAMannot: A Memory-Efficient, Local, Open-source Framework for Interactive Video Instance Segmentation based on SAM2 [0.1] 私たちは、Segment Anything Model 2 (SAM2) をヒューマン・イン・ザ・ループのワークフローに統合するオープンソースのローカルフレームワークであるSAMannotを紹介します。
主要な機能としては、永続的なインスタンスアイデンティティ管理、バリアフレームを備えた自動ロック・アンド・リファイン'ワークフロー、マスクスケトン化ベースの自動プロンプト機構などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:39:54 GMT)
Helical Tendon-Driven Continuum Robot with Programmable Follow-the-Leader Operation [0.1] ExoNavは、腹側と外側の硬膜外空間への正確なナビゲーションを容易にするために設計された、ステアブルなロボットツールである。
アクティベーション時のExoNavのヘリカル形状に基づいて、フォロー・ザ・リード(FTL)動作を行うことができる。
提案したシミュレーションは、所望のFTL経路に従うために最適な腱張力を計算する能力を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:03:56 GMT)
Profiling German Text Simplification with Interpretable Model-Fingerprints [0.1] 本稿では,簡易テキストの多次元的解釈可能な指紋を生成する診断ツールキットであるSimplification Profilerを紹介する。
我々の完全な特徴集合は、F1スコアの分類を71.9%まで達成し、単純なベースラインを48ポイント以上改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:39:59 GMT)
Trust Me, I'm an Expert: Decoding and Steering Authority Bias in Large Language Models [0.1] 本研究では,言語モデルが支持者の認識する知識に基づいて,体系的バイアスを示すか否かを検討する。
我々の結果は、情報源の専門知識が増大するにつれて、モデルが不正確な/誤解を招く可能性がますます高まっていることを示している。
この権威バイアスは、モデル内に機械的に符号化され、モデルがバイアスから切り離される可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 22:37:30 GMT)
On the Relation of State Space Models and Hidden Markov Models [0.1] State Space Models (SSM) と Hidden Markov Models (HMM) は、遅延変数で逐次データをモデリングするための基礎的なフレームワークである。
最近の決定論的状態空間モデルは、S4やMambaのようなアーキテクチャを通して自然言語処理に再導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:51:05 GMT)
Pixelwise Uncertainty Quantification of Accelerated MRI Reconstruction [0.1] 臨床では、アンダーサンプル再建の診断品質を自動評価するメカニズムが存在しないため、保守的なアクセラレーション因子が選択される。
本研究は、並列MRI再構成における画素単位の不確実性定量化のための一般的な枠組みを導入する。
本手法はコンフォメーション量子レグレッションと画像再構成法を統合し,統計的に厳密な画素単位の不確かさ区間を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:12:28 GMT)
Confidence over Time: Confidence Calibration with Temporal Logic for Large Language Model Reasoning [0.1] 信号時間論理(STL)を用いた段階的信頼信号の特徴付けを提案する。
識別的STLマイニング手法を用いて,正誤応答の信頼信号と正誤応答を区別する時間式を探索する。
パラメータハイパーネットを用いたSTLブロックの信頼度推定手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:48:06 GMT)
LLM-Based Agentic Systems for Software Engineering: Challenges and Opportunities [0.0] 本論文は,LLMに基づくマルチエージェントシステムの新しいパラダイムを体系的にレビューする。
言語モデルの選択、SE評価ベンチマーク、最先端のエージェントフレームワーク、通信プロトコルなど、幅広いトピックを掘り下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:10:53 GMT)
YOLO26: An Analysis of NMS-Free End to End Framework for Real-Time Object Detection [0.0] You Only Look Once"フレームワークは、長い間リアルタイムオブジェクト検出のベンチマークとして機能してきた。
「YOLO26」アーキテクチャはこのパラダイムを再定義し、NMSを排除し、ネイティブなエンドツーエンド学習戦略を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:36:08 GMT)
Who Does This Name Remind You of? Nationality Prediction via Large Language Model Associative Memory [0.0] 国籍と地域予測のタスクは、言語的特徴だけでなく、文化的、歴史的背景も理解する必要がある。
LLM世界知識を連想記憶として活用する新しいフレームワークであるLLM連想記憶エージェント(LAMA)を提案する。
99か国の国籍予測タスクにおいて、LAMAは0.817の精度を達成し、従来のLLMプロンプト法やニューラルモデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:59:53 GMT)
Unbounded Harms, Bounded Law: Liability in the Age of Borderless AI [0.0] 人工知能(AI)の急速な普及は、リスクガバナンスにおいて重大な欠陥を露呈している。
責任配分、責任帰属、治療効果に関する主要な法的問題は、十分に理論化され、制度化されたままである。
本稿では,高リスク超国家からの補償と負債の枠組みについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 01:44:14 GMT)
Type-I and Type-II Fusion Protocols for Weighted Graph States [0.0] 重み付きグラフ状態は、エッジを絡み合わせることで、標準グラフ状態を拡張する。
重み付きグラフ上での2つの核融合操作(Type-IとType-II)について解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:32:24 GMT)
Trend-Adjusted Time Series Models with an Application to Gold Price Forecasting [0.0] 時系列データは金融、医療、マーケティング、エンジニアリングなど様々な分野で重要な役割を果たしている。
本稿では,予測された傾向に基づいて予測値を調整するTATSモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 04:09:53 GMT)
Towards Simple and Useful One-Time Programs in the Quantum Random Oracle Model [0.0] ランダムなオラクルモデルにおいて,シミュレーション・セキュアなワンタイムメモリ(OTM)を構築する。
我々は、有界かつ適応的な深さを持つ量子敵に対するセキュリティについて、妥当な議論を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:48:14 GMT)
The table maker's quantum search [0.0] 量子探索は基本関数を囲む難易度を計算するのに有効であることを示す。
大きな双極子における周期的基本関数の場合、スタンドアロンの量子探索は既知の古典的アルゴリズムよりも高速化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:00:00 GMT)
The burden of Fundamentality: Metaphysical ambiguities and the issue of Superdeterminism [0.0] ナブ(NSD)とメタ物理(MSD)の超決定論的理論が重大な欠陥を如何に示しているかを論じる。
我々は、NSDが基本性への主張を通じて自分自身を正当化し、科学的な理論ではなく、メタ物理学的な理論であることを示す。
本稿は,理論が基本性を前提とするのではなく,理論が基本性を前提とすべきである,という理論を補強し,批判に対する唯一の目的のために,理論が自身の基本性を前提とするのは方法論的に欠陥がある,という主張を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:38:54 GMT)
The Script Tax: Measuring Tokenization-Driven Efficiency and Latency Disparities in Multilingual Language Models [0.0] 2つの正書法変種を同一言語内容と比較することにより,スクリプト税の定量化を行う。
mBERT と XLM-R にまたがって、高いフラッゲーションの正書法は、受精率を3.4倍に向上させる。
サブワードの断片化から「NLLパラドックス」を避けるために、文字単位のビット(BPC)を用いることで、情報コストが大幅に増加することが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:45:40 GMT)
The Geometry of Thought: How Scale Restructures Reasoning In Large Language Models [0.0] 我々は4つの領域(法、理、法、法、数学)にまたがる25,000以上の思考の連鎖を解析する
ニューラルスケーリング法則が一様能力よりもドメイン固有の相転移を引き起こすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:53:37 GMT)
The Anderson impurity model from a Krylov perspective: Lanczos coefficients in a quadratic model [0.0] フェルミオンの多モード場と相互作用する不純物によって与えられる二次モデルのランツォス係数について検討する。
ランツォス係数の成長は、構造的に選択されたカップリングに強く依存していることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:39:52 GMT)
Supervised Learning for the (s,S) Inventory Model with General Interarrival Demands and General Lead Times [0.0] 本稿では,(s,S)インベントリシステムの定常性能を近似するニューラルネットワークモデルを用いた教師あり学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは他の在庫モデルに容易に拡張でき、複雑なシステムを分析するための効率的で高速な代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:54:19 GMT)
StegoStylo: Squelching Stylometric Scrutiny through Steganographic Stitching [0.0] スティロメトリーは、著作権と盗作に関する調査を支援し、有害なコンテンツの検出を支援し、文学作品の歴史的文脈を提供する。
スティロメトリは著者認証のツールとして使われ、主張された著者から本質的なテキストが生まれるかどうかを確認する。
本稿では, ステガノグラフィーと対角的スタイメトリーを併用することにより, テガノグラフィーと対角的スタイメトリー分析を両立させる方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:34:56 GMT)
SpatialBench-UC: Uncertainty-Aware Evaluation of Spatial Prompt Following in Text-to-Image Generation [0.0] SpaceBench-UCは、ペアの空間関係を再現可能な小さなベンチマークである。
ベンチマークパッケージ、バージョン付きプロンプト、ピン付き構成、サンプルごとのチェッカー出力、レポートテーブルをリリースします。
安定拡散1.5, SD 1.5 BoxDiff, SD 1.4 GLIGENの3つのベースラインについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:37:10 GMT)
SoundPlot: An Open-Source Framework for Birdsong Acoustic Analysis and Neural Synthesis with Interactive 3D Visualization [0.0] 本稿では,鳥の発声を解析するためのオープンソースのフレームワークSoundPlotを紹介する。
システムは音声信号を多次元音響特徴空間に変換する。
SoundPlotは、バイオ音響学、オーディオ信号処理、計算倫理学の研究を促進するためにMITライセンス下でリリースされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:17:26 GMT)
Simultaneous Detection of LSD and FMD in Cattle Using Ensemble Deep Learning [0.0] ランピー皮膚病(LSD)とフット・アンド・ムート病(FMD)は牛に感染するウイルス性疾患である。
彼らの視覚的診断は、互いに重なり合う重要な症状と、昆虫の噛み込みや化学燃焼のような良質な状態によって複雑である。
そこで本研究では,VGG16,ResNet50,InceptionV3を併用したEnsemble Deep Learningフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:42:00 GMT)
Seeing Isn't Always Believing: Analysis of Grad-CAM Faithfulness and Localization Reliability in Lung Cancer CT Classification [0.0] 本研究は,Grad-CAMが肺がん画像分類のために訓練された深部モデルの内部決定を真に表しているかどうかを考察する。
局所化精度,摂動に基づく忠実度,説明整合性を組み合わせた定量的評価フレームワークを導入し,Grad-CAMの信頼性を評価する。
我々の研究は、医療AIにおける視覚的説明ツールのより慎重で厳格な採用を促すことを目的としており、モデルの説明を「信頼する」ことの意味を再考するようコミュニティに促している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:35:59 GMT)
Scaling laws for amplitude surrogates [0.0] スケーリング法則は、トレーニングデータの量、費やした計算量、ネットワークサイズに対するニューラルネットワークのパフォーマンスの依存性を記述している。
スケーリング係数はプロセスの外部粒子数に関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:00:00 GMT)
Scalable and Secure AI Inference in Healthcare: A Comparative Benchmarking of FastAPI and Triton Inference Server on Kubernetes [0.0] 本稿では,FastAPIを用いた軽量なPythonベースのRESTサービスと,NVIDIA Triton Inference Serverという特殊な高性能サービスエンジンであるNVIDIA Triton Inference Serverを比較したベンチマーク分析を行う。
結果から,単一要求ワークロードに対するFastAPIとTritonの明確なトレードオフが示唆された。
本研究は、企業臨床AIのベストプラクティスとしてハイブリッドモデルを検証し、セキュアで高可用性なデプロイメントのための青写真を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:48:29 GMT)
SEER: Spectral Entropy Encoding of Roles for Context-Aware Attention-Based Design Pattern Detection [0.0] 本稿では,ソースコードからGang of Four(GoF)デザインパターンを検出するために,従来のContext Is All You Needのアップグレード版を提案する。
SEERはこれらの制限に、(i)各クラスの相互作用グラフのラプラシアンスペクトルからメンバーごとのロール埋め込みを導出するスペクトルエントロピーロールエンコーダ、(ii)メソッドカテゴリに経験的校正期間を割り当てる時間重呼出コンテキストの2つの原則で対処する。
PyDesignNet上のSEER(1,832ファイル、35,000のシーケンス、23のGoFパターン)を評価し、以前のシステムよりも一貫した利得を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:13:40 GMT)
SASA: Semantic-Aware Contrastive Learning Framework with Separated Attention for Triple Classification [0.0] トリプル分類(TC)は、知識グラフからトリプルの妥当性を決定することを目的としている。
textbfSASA - 注意分離機構と意味認識型コントラスト学習(CL)によるTCモデルの強化を目的とした新しいフレームワーク
2つのベンチマークデータセットによる実験結果から、SASAは最先端の手法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, 19 Jan 2026 13:19:00 GMT)
Rethinking Skip Connections: Additive U-Net for Robust and Interpretable Denoising [0.0] 本稿では,連結型スキップをゲート型付加接続に置き換えるAdditive U-Netを提案する。
付加的なU-Netは、カーネルのスケジュールや深さにまたがる堅牢さで、ノイズレベルが15, 25, 50の競合PSNR/SSIMを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:36:14 GMT)
Reorienting off-path Nudged Elastic Bands (RONEB) via Minimum Mode Following [0.0] アダプティブハイブリッドアルゴリズムは、NEBの二重終端特性と、単一終端Min-Mode following法の加速を統合する。
本稿では,ベーカーシャン遷移状態テストセットの標準クライミングイメージNEB (CI-NEB) に対してベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 00:21:52 GMT)
Recursive Meta-Distillation: An Axiomatic Framework for Iterative Knowledge Refinement [0.0] 本稿では,教師に明示的なアンカーを施した確率分布演算子の列として,反復的知識蒸留のための公理的・演算的枠組みを導入する。
その結果, キャパシティ制約下での反復蒸留および多教師蒸留における安定性, バイアス分散挙動, 故障モードの理解の理論的基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:39:40 GMT)
Recurrent Confidence Chain: Temporal-Aware Uncertainty Quantification in Large Language Models [0.0] 答えの不確かさは、ユーザーにとって誤解を招くことや深刻な幻覚を防ぐのに役立つ。
現在の方法では、無関係なトークンをフィルタリングし、近くのトークンや文間の潜在的な接続を調べることで、長い推論シーケンスを分析する。
本稿では,ステップ間の意味的相関を解析するために,ステップ間注意を取り入れた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:04:34 GMT)
Quantum eigenvalues and eigenfunctions of an electron confined between conducting planes [0.0] 無限キャパシタの接地面の間に閉じ込められた電子の問題に対する量子解を考える。
ポテンシャルは、接地平面で形成される画像電荷と、L が平面間の距離である x = 0, L において、波動関数は 0 でなければならないという追加条件から生じる。
これにより、水素のような系をLに基づく粒子-in-a-ボックス(平面間の距離)に効果的に結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:24:12 GMT)
Quantum State Preparation of Ferromagnetic Magnons by Parametric Driving [0.0] 強磁性体における強磁性共鳴スピン波モードのガウス量子状態の生成と証明法を提案する。
量子光学に基づく戦略とは対照的に、我々のアプローチは純粋にマグノンの特徴(スピン波の非線形性)を利用してマグノンのスクイーズを生成する。
我々の研究は、単一マグノン源や検出器(量子ビット)を使わずに量子マグノニクス実験を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:45:05 GMT)
Quantum Qualifiers for Neural Network Model Selection in Hadronic Physics [0.0] 本研究では,データ固有の特性に基づいて,古典的および量子的深層ニューラルネットワーク間のモデル選択を誘導するツールを開発する。
モデル性能は, 複雑性, ノイズ, 次元性の体系的傾向に追従し, それらの傾向を予測基準に抽出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:37:31 GMT)
Quantum Entanglement, Stratified Spaces, and Topological Matter: Towards an Entanglement-Sensitive Langlands Correspondence [0.0] 層化は、グローバル・トゥ・ローカライズ・シグネチャに関して忘れやすい関手を提供する。
本研究の目的は, [arXiv:2511.04326] の主張を理論的解析と数値シミュレーションの両方を通じて検証し,拡張することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:41:35 GMT)
Quantum Encryption Resilience Score (QERS) for MQTT, HTTP, and HTTPS under Post-Quantum Cryptography in Computer, IoT, and IIoT Systems [0.0] 本稿では,Quantum Encryption Score(PQC)の下で動作しているクライアント,HTTP,HTTPS通信プロトコルに適用したQuantum Resilience Score(QERS)の実験的検討を行った。
提案されたフレームワークは、PQC対応IoTおよびインダストリアルIoTデプロイメントのプロトコル選択とマイグレーション計画をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 22:09:21 GMT)
Quantifying the properties of evolutionary quantum states of the XXZ spin model using quantum computing [0.0] 2スピン系の進化速度について検討した。
量子計算の結果は理論的な予測とよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:38:00 GMT)
QERS: Quantum Encryption Resilience Score for Post-Quantum Cryptography in Computer, IoT, and IIoT Systems [0.0] PQC(Post-quantum Cryptography)は、IoT(Internet of Things)とIIoT(Industrial IoT)システムを量子対応敵に対してセキュアにするために欠かせないものになりつつある。
本稿では,PQCの可読性を評価するために,暗号性能,システム制約,マルチ基準決定分析を統合する普遍的な測定フレームワークであるQERS(Quantum Encryption Resilience Score)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:10:27 GMT)
Prototype Learning-Based Few-Shot Segmentation for Low-Light Crack on Concrete Structures [0.0] ひび割れの検出はコンクリートインフラの安全性にとって重要であるが、実際のひび割れはトンネルや橋の下面などの低照度環境にしばしば現れる。
本稿では,Retinex理論を低照度き裂分割のための数ショット学習と統合した二分岐型学習ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:48:26 GMT)
Product-State Approximation Algorithms for the Transverse Field Ising Model [0.0] 横フィールドイジングモデル(TFIM)ハミルトニアンの古典時間近似アルゴリズムについて検討する。
我々の主な結果は、真の量子最適化に関する一連の近似アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:43:42 GMT)
Precise estimation of the coupling strength between two nanomechanical modes from four Ramsey fringes [0.0] 信号に最適化されたラムゼーインスパイアされた技術を用いて, 2つの強結合ナノメカニカルモード間の結合強度を実験により決定する。
単電荷分解能に近づいた静電場変動を検知する経路を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:55:22 GMT)
PDFInspect: A Unified Feature Extraction Framework for Malicious Document Detection [0.0] この研究は、グラフベース、構造化、メタデータ駆動分析を統合し、PDF文書ごとにリッチな特徴表現を生成する統一的なフレームワークを提案する。
提案されたアプローチはスケーラブルで、170で、現実世界のPDF脅威インテリジェンスをサポートするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:23:40 GMT)
Objective Matters: Fine-Tuning Objectives Shape Safety, Robustness, and Persona Drift [0.0] 我々は,6つの微調整目標 – Supervised Fine-Tuning, Direct Preference Optimization, Conditional Fine-Tuning, Inoculation Prompting, Odds Ratio Preference Optimization, KL-regularized Fine-Tuning – を比較した。
客観的な選択は、安全能力のフロンティアに沿って、体系的でスケール依存的なシフトを引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 01:04:43 GMT)
Nonlinear quantum Kibble-Zurek ramps in open systems at finite temperature [0.0] 我々は、温度とハミルトニアン制御パラメータが同時に、一般には非線形に量子臨界点に向かって傾斜している幅広い種類のプロトコルの下で量子システムを解析する。
固定温度での有限温度プロトコルとは異なり、これらのプロトコルは平衡外状態および有限温度での探索を可能にする。
これの鍵となるのは、開系力学のコヒーレントな励起非コヒーレントな部分の両方が非無視的な方法で密度に影響を与えるランプの同定である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:39:24 GMT)
Noncontextual versus contextual interferometry [0.0] 干渉現象の一部が古典的な方法で再現可能であることを示す。
また、このような単純な拡張によって、全ての単一粒子干渉が説明できるわけではないことも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:49:50 GMT)
No-Signalling Fixes the Hilbert-Space Inner Product [0.0] 正作用素によって定義される一般化内積を考え、局所ユニタリダイナミクスを仮定する。
通常のものとは異なる内積の非自明な選択が必然的に超光信号に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:45:45 GMT)
Nationality and Region Prediction from Names: A Comparative Study of Neural Models and Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、事前訓練中に得られた世界の知識を活用することで、課題に対処する可能性がある。
LLMはあらゆる粒度レベルで神経モデルより優れており、粒度が粗くなるにつれてギャップが狭まる。
単純な機械学習手法は高い周波数ロバスト性を示し、事前訓練されたモデルとLLMは低周波国籍の劣化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:02:06 GMT)
Multi-level Monte Carlo Dropout for Efficient Uncertainty Quantification [0.0] 我々は不確実性定量化のためのマルチレベルモンテカルロ(MLMC)フレームワークを開発する。
降雨マスクを疫学的なランダム性の源として扱い、予測モーメントを推定するために使用するフォワードパスの数によって、フィデリティ階層を定義する。
明確なバイアス、ばらつき、効果的なコスト表現、およびレベルごとのサンプル割り当てルールを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:17:25 GMT)
Mixed Precision PointPillars for Efficient 3D Object Detection with TensorRT [0.0] 我々はPointPillars用に設計された混合精度フレームワークを提案する。
本手法はPTQパイプラインをトレーニングせずに混合精度モデルを提供する。
RTデプロイメントでは、当社のモデルは、それぞれ2.35倍と2.26倍のレイテンシとサイズを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 00:59:13 GMT)
Mikasa: A Character-Driven Emotional AI Companion Inspired by Japanese Oshi Culture [0.0] 私は日本の押文化に触発された感情的なAIである三笠を紹介します。
ミカサは、安定した性格と、パートナーとして明確に定義された関係を持つコヒーレントな性格としてデザインされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 05:01:18 GMT)
MeltRTL: Multi-Expert LLMs with Inference-time Intervention for RTL Code Generation [0.0] MeltRTLは、マルチエキスパートの注意と推論時間の介入を統合する新しいフレームワークである。
MeltRTLは、ベースモデルを再トレーニングすることなく、大きな言語モデル(LLM)の精度を大幅に改善する。
We evaluate MeltRTL on the VerilogEval benchmark, achieve 96% synthesizability and 60% functional correctness。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:49:39 GMT)
Loopless multiterminal quantum circuits at odd parity [0.0] ループレス多端子ハイブリッド超伝導デバイスを時間-逆対称のランダムなフェルミオンパリティで検討する。
エネルギー相関係は超伝導相の対向する巻線に対応する2つの最小値を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:07:27 GMT)
Leveraging Lora Fine-Tuning and Knowledge Bases for Construction Identification [0.0] 本研究では,Leroをベースとした大規模言語モデルの微調整とRetrieval-Augmented Generationフレームワークを統合する。
イギリス国定企業からの注釈付きデータに基づいて二分分類を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:43:11 GMT)
Knowledge-Integrated Representation Learning for Crypto Anomaly Detection under Extreme Label Scarcity; Relational Domain-Logic Integration with Retrieval-Grounded Context and Path-Level Explanations [0.0] ドメインロジック統合(RDLI)は、専門家の認識を表現内で識別可能な構造パターンとして組み込むフレームワークである。
極度のラベル不足(0.01%)下では、RDLIは芸術GNNのベースラインを28.9%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:51:50 GMT)
Jordan-Segmentable Masks: A Topology-Aware definition for characterizing Binary Image Segmentation [0.0] ここでは、Jordan Curve Theoremに基づく、位相対応のセグメンテーションの概念を導入する。
我々はデジタルトポロジーとホモロジー理論のレンズを通してセグメンテーションマスクを解析する。
この枠組みは、セグメンテーションマスクの構造的コヒーレンスを評価する数学的に厳密で教師なしの基準を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:58:13 GMT)
Influence of Normative Theories of Ethics on the European Union Artificial Intelligence Act: A Transformer-Based Analysis Using Semantic Textual Similarity [0.0] 本研究では、セマンティックテキスト類似性(STS)を用いた欧州連合人工知能法(EU AI)の倫理的根拠について検討する。
我々の研究は、EUのAI法における倫理、美徳倫理、デオントロジー倫理、および連帯主義の3つの主要な規範的理論の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:15:50 GMT)
Inferring rotations using a bosonic Josephson junction [0.0] ボソニックジョセフソン接合におけるトンネル力学は、システムが回転する非慣性フレームに置かれるときに修正される。
2次元二重井戸電位における超低温ボソンのトンネル力学は、回転周波数を推定するための代替経路であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:28:46 GMT)
Improving Geopolitical Forecasts with Bayesian Networks [0.0] 本研究では,ロジスティック回帰法や再校正法と比較して,ベイズネットワーク(BN)が予測精度を向上させる方法について検討した。
正規化ロジスティック回帰モデルとベースライン再校正集約を, 予測器間の弧を持つ構造学習BNと, 素性BNの2種類のBNと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 19:56:15 GMT)
Implementation of Leaking Quantum Walks on a Photonic Processor [0.0] 我々は、フォトニック集積回路である最も有望なアプローチに焦点を当てる。
理論シミュレーションおよびQuix Quantumによって実現された普遍フォトニック量子プロセッサを用いた実験により得られたQWの吸収境界に関する結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:11:12 GMT)
Human Emotion Verification by Action Languages via Answer Set Programming [0.0] 動作言語C-MT(Mind Transition Language)を紹介する。
応答セットプログラミング(ASP)とトランジションシステムの上に構築されている。
感情などの精神状態を多次元構成として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 10:06:21 GMT)
High Field Diamond Magnetometry Towards Tokamak Diagnostics [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔中心(NVC)は、近dc磁気測定に広く用いられている。
トカマクに設置されたNVC磁力計は、$geq$1Tの磁場で作動する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:49:03 GMT)
Hierarchical Sparse Circuit Extraction from Billion-Parameter Language Models through Scalable Attribution Graph Decomposition [0.0] 我々は,O(2n)からO(n2 log n)への排他的列挙から回路発見の複雑さを低減する枠組みを提案する。
本手法は,モノセマンティック特徴抽出のための層間トランスコーダ,トポロジ予測のためのグラフニューラルネットワークメタラーニング,検証のための因果介入プロトコルを統合する。
モジュラー演算のタスクでは、このフレームワークは解釈可能なサブグラフサイズを維持しながら、最大91%の動作保存(pm$2.3%)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:34:10 GMT)
Geometric Stability: The Missing Axis of Representations [0.0] 我々は$geometric$ $stabilityを導入し、摂動下での表現幾何学の信頼性を定量化する。
7つの領域における2,463以上の構成から、安定性と類似性は実証的に非相関性を示す。
安全監視のため、安定性は機能的な幾何学的カナリアとして機能し、CKAよりも2ドル近い速度で構造的なドリフトを検出する。
モデル選択においては、安定性は転送可能性から解離し、転送最適化が生じる幾何学的税制を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:16:24 GMT)
Generalizable Hyperparameter Optimization for Federated Learning on Non-IID Cancer Images [0.0] がん組織学トレーニングのための深層学習は、臨床環境でのプライバシー制約と矛盾する。
がん組織学トレーニングのための深層学習は、臨床環境でのプライバシー制約と矛盾する。
フェデレートラーニング(FL)はデータをローカルに保つことでこれを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:24:24 GMT)
From Design to Deorbit: A Solar-Electric Autonomous Module for Multi-Debris Remediation [0.0] 軌道上のデブリの蓄積がエスカレートすると、宇宙活動の持続可能性も脅かされる。
本研究は,安全な捕獲のための機械式クラッピングシステムを統合する,新しい修復アーキテクチャを提案する。
高忠実度シミュレーションはアーキテクチャの能力を検証し、800kmから100kmの軌道を逆行することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 08:40:32 GMT)
Federated Learning Under Temporal Drift -- Mitigating Catastrophic Forgetting via Experience Replay [0.0] Fashion-MNISTの季節変動下では,標準FedAvgは破滅的な忘れがちであることが実証された。
ローカルトレーニング中に各クライアントが現在のデータと混在した過去のサンプルの小さなバッファを保持するクライアント側エクスペリエンスリプレイを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:17:10 GMT)
Extending Beacon to Hindi: Cultural Adaptation Drives Cross-Lingual Sycophancy [0.0] サイコファシー(英: Sycophancy)とは、言語モデルにおいて、原則的推論よりもユーザの好みとの一致を優先する傾向である。
我々は、制御された3条件設計により、Beacon単ターン強制選択性診断をヒンディー語に拡張する。
すべてのモデルにおいて、英語よりも文化に適応したヒンディー教のプロンプトにおいて、梅毒率は一貫して高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:03:52 GMT)
Exploiting Test-Time Augmentation in Federated Learning for Brain Tumor MRI Classification [0.0] 脳腫瘍の診断は早期治療に不可欠である。
連合学習(FL)環境での畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 02:32:50 GMT)
Explicit Cognitive Allocation: A Principle for Governed and Auditable Inference in Large Language Models [0.0] 本稿では,AI支援推論の原理である明示的認知割当を導入する。
我々は、この原理を、推論を探索とフレーミングの異なる段階に整理するアーキテクチャであるCognitive Universal Agent(CUA)でインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:00:14 GMT)
Examining The CoVCues Dataset: Supporting COVID Infodemic Research Through A Novel User Assessment Study [0.0] 私たちは、さまざまな画像アーティファクトのセットを表す、CoVCuesと呼ばれる新しいデータセットを作成しました。
我々は,これらのデータセット画像がユーザの認識した情報信頼性にいかに効果的に寄与するかを決定するために,予備的なユーザアセスメント研究を行った。
この研究から得られた知見は、私たちのCoVCuesデータセットを精査する上で貴重なフィードバックを提供するとともに、視覚的手がかりは未利用であるが、COVIDインフォデミックと戦うのに有用である、という私たちの主張をサポートするためにも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 20:16:37 GMT)
Equation-Free Discovery of Open Quantum Systems via Paraconsistent Neural Networks [0.0] 本稿ではParaQNN(ParaQuantum Neural Network)アーキテクチャについて述べる。
我々はParaQNNが不完全な物理情報を持つランダムフォレスト、XGBoost、PINNモデルと比較して一貫した性能上の優位性を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 00:48:57 GMT)
Efficient and compact quantum network node based on a parabolic mirror on an optical chip [0.0] 我々は,高光子収集効率と高原子光子絡み合い係数を結合した中性原子ネットワークノードを実証する。
放物鏡を用いてトラップを形成し、単一のルビジウム原子から蛍光を収集する。
本研究は,集光開口の限界付近で動作する,頑健で空洞のない中性原子界面を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 22:07:31 GMT)
Eddy-Resolving Global Ocean Forecasting with Multi-Scale Graph Neural Networks [0.0] 本研究では,10日間のグローバル予測のためのマルチスケールグラフニューラルネットワークに基づく海洋モデルを提案する。
このモデルはエンコーダ・プロセッサ・デコーダアーキテクチャを採用し、異なる解像度の2つの球面メッシュを使用して、海洋力学のマルチスケールの性質をよりよく捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 07:11:08 GMT)
Distributional Reinforcement Learning for Condition-Based Maintenance of Multi-Pump Equipment [0.0] コンディションベースメンテナンス(CBM)は、現代の産業システムにおいて、反応性からプロアクティブな機器管理戦略へのパラダイムシフトを意味する。
本稿では,老化要因を組み込んだQR-DQN(Quantile Regression Deep Q-Networks)を用いた多機能CBMのための分散強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 15:33:04 GMT)
Distributed Causality in the SDG Network: Evidence from Panel VAR and Conditional Independence Analysis [0.0] 不平等教育は最も統計的に重要な直接的な関係である。
我々は、上流ドライバ(教育、成長)を特定し、目標(施設、エネルギー)と下流の成果(貧困、健康)を実現するための、SDGの連携優先フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 00:22:06 GMT)
Diffusion-Driven Synthetic Tabular Data Generation for Enhanced DoS/DDoS Attack Classification [0.0] Tabular Denoising Diffusion Probability Models (TabDDPM) を用いたネットワーク侵入検出におけるクラス不均衡
提案手法は, CIC-IDS 2017データセットからの高忠実度マイノリティクラスサンプルを反復的復調法により合成する。
サンプルが小さいマイノリティクラスでは、合成サンプルが生成され、元のデータセットとマージされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:22:27 GMT)
Diffusion Representations for Fine-Grained Image Classification: A Marine Plankton Case Study [0.0] 凍結拡散バックボーンは, きめ細かい認識を可能にする。
実世界のプランクトンモニタリング環境において,現実的な影響を伴ってこれを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 21:55:27 GMT)
Cross-Scale Pretraining: Enhancing Self-Supervised Learning for Low-Resolution Satellite Imagery for Semantic Segmentation [0.0] 高解像度(HR)データセットのリリースを考えると、HRデータセットを自己教師付き事前トレーニングに組み込む方法について尋ねる。
我々は、既存の自己教師付き学習フレームワークに追加可能な空間親和性コンポーネントを設計し、HR画像を用いてMR画像のより良い表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 11:21:19 GMT)
Convolutional Surrogate for 3D Discrete Fracture-Matrix Tensor Upscaling [0.0] 酸化3D領域から等価な水和伝導率テンソルKeqを予測する代理モデルを開発した。
3つのサロゲートはDFMシミュレーションによって生成されたデータに基づいて訓練され、それぞれ異なるフラクチャー-マトリクス伝導率のコントラストに対応する。
訓練されたモデルは、ほとんどのテストケースで0.22未満の正規化ルート平均二乗誤差で高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 23:53:58 GMT)
ConvMambaNet: A Hybrid CNN-Mamba State Space Architecture for Accurate and Real-Time EEG Seizure Detection [0.0] 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とMamba Structured State Space Model(SSM)を統合し,時間的特徴抽出を強化するハイブリッドディープラーニングモデルであるConvMambaNetを紹介する。
CHB-MIT Scalp EEGデータセットを用いて、ConvMambaNetは99%の精度を達成し、厳密なクラス不均衡下での堅牢な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:08:34 GMT)
Constructing the Hamiltonian for a free 1D KFGM particle in an interval [0.0] 我々は,自由な1次元クライン・フォック・ゴルドン・マヨラナ粒子を間隔で解析する。
これらの粒子に対してハミルトニアンを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 05:38:38 GMT)
Comparison between explicit and implicit discretization strategies for a dissipative thermal environment [0.0] 多層型マルチコンフィグレーション時間依存Hartree(ML-MCTDH)による)と暗示密度行列に基づくマスター方程式法(TTN-HEOM)による明示的な波動関数に基づく離散化の比較を行った。
指数的に減衰する浴の相関関数を特徴とする消散浴では, HEOMの暗黙の離散化アプローチは, 浴の離散調和モードへの明示的な離散化よりも有意に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 14:41:19 GMT)
Communication Methods in Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,マルチエージェント強化学習におけるコミュニケーション技術の概要について述べる。
このトピックに関する29の出版物の詳細な分析により、明示的、暗黙的、注目的、グラフ的、階層的/ロール的コミュニケーションの長所と短所が評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:39:00 GMT)
Classifier Calibration at Scale: An Empirical Study of Model-Agnostic Post-Hoc Methods [0.0] 教師付き二項分類における確率的予測を改善するためのモデル非依存のポストホック校正法について検討した。
我々は、線形モデル、SVM、ツリーアンサンブル(CatBoost、XGBoost、LightGBM)を含む21の広く使われている分類器をベンチマークした。
一般的な校正手順,特にプラットスケーリングと等調回帰は,適切なスコアリング性能を体系的に低下させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:23:36 GMT)
BlocksecRT-DETR: Decentralized Privacy-Preserving and Token-Efficient Federated Transformer Learning for Secure Real-Time Object Detection in ITS [0.0] インテリジェントトランスポーテーションシステム(ITS)におけるトランスフォーマーを用いたリアルタイム物体検出は3つの大きな課題に直面している。
地理的に多様なトラフィック環境からのクラス非IIDデータ、高容量トランスフォーマーモデルのためのエッジハードウェアのレイテンシ制約、信頼できないクライアント更新と集中集約によるプライバシとセキュリティリスク。
RT-DETR変換器を用いた分散型・トークン効率・プライバシ保護型フェデレーショントレーニングソリューションであるBlockSecRT-DETRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 03:29:55 GMT)
Biometric-enabled Personalized Augmentative and Alternative Communications [0.0] 本研究では,AAC(Augmentative and Alternative Communication)へのバイオメトリック技術のロードマップ作成に焦点をあてる。
バイオメトリックレジスタは、生理的および行動的特性を取得し、処理するためのツールとして参照される。
提案手法は,社会的要求と実践的要求のギャップを評価するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:35:58 GMT)
Bi-Attention HateXplain : Taking into account the sequential aspect of data during explainability in a multi-task context [0.0] LLMと比較して説明しやすいBiAtt-BiRNN-HateXplain(Bidirectional Attention BiRNN HateXplain)モデルを提案する。
このモデルは、より良い分類をし、コミュニティに関連する意図しないバイアスのエラーを減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 12:52:18 GMT)
Beyond Cosine Similarity: Taming Semantic Drift and Antonym Intrusion in a 15-Million Node Turkish Synonym Graph [0.0] この問題を解決するために,我々は大規模セマンティッククラスタリングシステムを構築している。
我々は,同義語,無調語,同調語にまたがる843,000のコンセプトペアのラベル付きデータセットを紹介した。
第2に、90%のマクロF1を達成する3方向意味論的判別器を提案する。
第3に,ポリセミーを同時に解きながらセマンティックドリフトを緩和するソフト・ハード・クラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:37:25 GMT)
Audit du syst{è}me d'information et du mod{è}le de gouvernance de la Biblioth{è}que Num{é}rique de l'Espace universitaire Francophone (BNEUF) du projet Initiative pour le D{é}veloppement du Num{é}rique dans l'Espace Universitaire Francophone (IDNEUF) [0.0] この報告書は、2021-2025年のAUFの新たな戦略を支援することを目的としている。
目的は、AUFプロジェクトチームに、コンパイルされたデジタルリソースの管理を最適化するための新しい道を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 09:56:52 GMT)
Anomalous diffusion and localization in a disorder-free atomic mixture [0.0] 3次元の2つのフェルミオンガスの超低温質量不均衡混合における異常力学の観測について報告する。
その結果, 乱れのない局所化現象を探索するための多目的プラットフォームとして出現する, 混合系における量子干渉の鍵となる役割を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:00:36 GMT)
Analyzing VLM-Based Approaches for Anomaly Classification and Segmentation [0.0] VLM(Vision-Language Models)は、広範囲なラベル付きデータセットなしでゼロショットと少数ショットの欠陥識別を可能にすることで、異常検出に革命をもたらした。
本研究は, 異常分類 (AC) と異常分割 (AS) に対する VLM に基づくアプローチを包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 22:55:30 GMT)
An Evolutionary Framework for Automatic Optimization Benchmark Generation via Large Language Models [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を生成演算子として活用する進化的自動ベンチマーク生成フレームワークを提案する。
このフレームワークでは、LLMはフレキシブルで表現力のある表現空間内でベンチマーク問題を生成し、進化させる進化的演算子として機能する。
実験結果から, LLM-EBGは, 対象アルゴリズムが80%以上の試験において, 常に比較アルゴリズムより優れるベンチマーク問題を生成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 04:58:15 GMT)
Active Informative Planning for UAV-based Weed Mapping using Discrete Gaussian Process Representations [0.0] 情報経路計画(IPP)は、最も必要な場所でデータを適応的に収集する方法を提供する。
GPマッピングは、組込みの不確実性を伴う雑草分布の連続モデルを提供する。
多くの離散化技法が存在するが、離散化選択の影響はいまだに理解されていない。
本稿では,異なるGP表現がUAVを用いた雑草マッピングにおけるマップ品質とミッションレベル性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 16:20:27 GMT)
AI-assisted Protocol Information Extraction For Improved Accuracy and Efficiency in Clinical Trial Workflows [0.0] プロトコルコンテンツを標準フォーマットに構造化することは、効率を改善し、ドキュメントの品質をサポートし、コンプライアンスを強化する可能性がある。
自動治験プロトコル情報抽出のためのRAG(RetrievalAugmented Generation)を用いた生成LDMを用いた人工知能(AI)システムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 18:38:36 GMT)
AI in Debt Collection: Estimating the Psychological Impact on Consumers [0.0] 本研究では,AIを負債収集の実践に組み込むことの心理的および行動的意味について検討する。
消費者の社会的嗜好(フェアネス、信頼、相互性、効率)と社会的感情(スティグマ、共感)に与える影響について検討する。
この研究は、AIが繊細な金融相互作用における心理的ダイナミクスにどのように影響するかの理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 13:17:14 GMT)
A Hybrid Protocol for Large-Scale Semantic Dataset Generation in Low-Resource Languages: The Turkish Semantic Relations Corpus [0.0] 低リソース言語における大規模意味関係データセットを生成するためのハイブリッド手法を提案する。
提案手法では, セマンティッククラスタを識別するためのFastText埋め込みとAgglomerative Clusteringを統合し, セマンティッククラスタの自動分類のためのGemini 2.5-Flash, キュレートされた辞書ソースとの統合を行う。
得られたデータセットは、843,000のトルコのセマンティックペアで構成され、最小のコストで既存のリソースの10倍のスケールアップを表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 17:38:52 GMT)
A Boolean Function-Theoretic Framework for Expressivity in GNNs with Applications to Fair Graph Mining [0.0] 本稿ではブール関数理論に基づくグラフニューラルネットワーク(GNN)のための新しい表現性フレームワークを提案する。
SBIはWeisfeiler-Lehman (WL)、双連結性に基づくフレームワーク、準同型に基づくフレームワークなどの既存の表現度尺度を仮定する。
パリティのような複雑度の高いブール関数によって定義されるサブポピュレーションを処理できる回路トラバースベースフェアネスアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jan 2026 06:15:25 GMT)