Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

LLM-in-Sandbox Elicits General Agentic Intelligence [142.7]
我々はLLM-in-Sandboxを導入し、LLMがコードサンドボックス(仮想コンピュータ)内で探索し、非コードドメインの汎用インテリジェンスを引き出すことを可能にする。コードサンドボックスを非コードタスクに活用するための一般化機能を示す。実験により、LLM-in-Sandboxは、無訓練と後訓練の両方の環境で、数学、物理学、化学、生医学、長文理解、そして次の指示にまたがる堅牢な一般化を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:57:09 GMT)
Locate, Steer, and Improve: A Practical Survey of Actionable Mechanistic Interpretability in Large Language Models [122.6]
機械的解釈可能性 (MI) は、大規模言語モデル (LLM) の意思決定を決定づける重要なアプローチとして登場した。 Awesomeinterventionable-MI-Survey" というパイプラインを中心に構築された実践的調査を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:25:46 GMT)
Cosmos Policy: Fine-Tuning Video Models for Visuomotor Control and Planning [106.6]
本研究では,大規模な事前学習ビデオモデルを効果的なロボットポリシーに適応するためのシンプルなアプローチであるコスモスポリシーを紹介する。コスモスポリシーは、ビデオモデルの潜伏拡散プロセスの中で潜伏フレームとして符号化された直接ロボットアクションを生成することを学ぶ。評価において,コスモスポリシはLIBEROとRoboCasaのシミュレーションベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:09:30 GMT)
Vision-as-Inverse-Graphics Agent via Interleaved Multimodal Reasoning [105.4]
VIGA(Vision-as-Inverse-Graphic Agent)は、クローズドループの書き込み-ラン-レンダー-補完-修正手順によってシーンを再構築または編集する。長距離推論をサポートするために、VIGAは(i)ジェネレータと検証ロールを交換するスキルライブラリと(ii)進化するコンテキストメモリを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 01:46:22 GMT)
Towards Reliable Medical LLMs: Benchmarking and Enhancing Confidence Estimation of Large Language Models in Medical Consultation [97.4]
本稿では,現実的な医療相談におけるマルチターンインタラクションの信頼性を評価するための最初のベンチマークを提案する。本ベンチマークでは,3種類の医療データを統合し,診断を行う。本稿では,エビデンスを基盤とした言語自己評価フレームワークであるMedConfを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 04:51:39 GMT)
ThinkTank-ME: A Multi-Expert Framework for Middle East Event Forecasting [90.2]
ThinkTank-MEは、中東のイベント予測のための新しいThink Tankフレームワークである。現実の戦略的意思決定において、協調的な専門家分析をエミュレートする。その結果、複雑な時間的地政学的予測タスクの処理におけるマルチエキスパート協調の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:55:15 GMT)
Evaluating and Achieving Controllable Code Completion in Code LLM [89.6]
命令誘導型コード補完ベンチマークである制御可能コード補完ベンチマーク(C3-Bench)を提案する。コード補完作業中に,オープンソースのプロプライエタリモデルと高度なプロプライエタリモデルの間に,命令追従機能にかなりのギャップがあることを明らかにする。結果として得られたQwen2.5-Coder-C3は、C3-Bench上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:40:04 GMT)
Learning to Discover at Test Time [79.8]
私たちはAIを使って、科学的な問題に対する新しい最先端のアートを発見します。この手法をTTT-Discover(Test-Time Training to Discover)と呼ぶ。数学、GPUカーネルエンジニアリング、アルゴリズム設計、生物学のあらゆる問題に対する結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:24:00 GMT)
From Passive Metric to Active Signal: The Evolving Role of Uncertainty Quantification in Large Language Models [77.0]
このサーベイは、受動的診断基準からリアルタイムモデル動作を導くアクティブ制御信号への不確実性の進化をグラフ化する。 3つのフロンティアにまたがるアクティブ制御信号として不確実性がいかに活用されているかを示す。この調査は、次世代のスケーラブルで信頼性があり、信頼できるAIを構築するためには、新しい不確実性のトレンドを習得することが不可欠である、と論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 06:21:31 GMT)
Agentic Uncertainty Quantification [76.9]
本稿では,言語化された不確実性をアクティブな双方向制御信号に変換する統合されたデュアルプロセスエージェントUQ(AUQ)フレームワークを提案する。システム1(Uncertainty-Aware Memory, UAM)とシステム2(Uncertainty-Aware Reflection, UAR)は、これらの説明を合理的な手段として利用し、必要な時にのみターゲットの推論時間解決をトリガーする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:16:26 GMT)
Gaming the Judge: Unfaithful Chain-of-Thought Can Undermine Agent Evaluation [76.6]
大規模言語モデル(LLM)は、エージェントのパフォーマンスを評価するために、ますます裁判官として使われている。このパラダイムは、エージェントのチェーン・オブ・シークレット(CoT)推論が内部の推論と環境状態の両方を忠実に反映していることを暗黙的に仮定している。我々は、操作された推論だけで、様々なWebタスクにまたがる800の軌跡に対して、最先端のVLM審査員の偽陽性率を最大90%向上させることができることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:12:15 GMT)
Scaling Text-to-Image Diffusion Transformers with Representation Autoencoders [74.7]
表現オートエンコーダ(RAE)は、ImageNet上で拡散モデリングにおいて明確な利点を示している。本稿では,このフレームワークが大規模でフリーフォームなテキスト・ツー・イメージ(T2I)生成に拡張できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:58:16 GMT)
Your Group-Relative Advantage Is Biased [74.6]
グループベースの学習手法は、学習評論家を避けるためにグループ相対的な優位性推定に依存する。群相対的優位推定器は、真の(予想された)優位性に対して本質的に偏りがある。適応的再重み付け方式であるヒストリー・アウェア適応困難度重み付け(HA-DW)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:42:38 GMT)
HumanLLM: Towards Personalized Understanding and Simulation of Human Nature [72.6]
HumanLLMは個人のパーソナライズされた理解とシミュレーションのために設計された基礎モデルである。私たちはまず、Reddit、Twitter、Blogger、Amazonといったプラットフォーム上で、現実世界のユーザデータをキュレートした大規模なコーパスであるCognitive Genomeを構築しました。次に、多様な学習タスクを定式化し、教師付き微調整を行い、モデルの幅広い個人化された人間の行動、思考、経験を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:27:27 GMT)
Inference-Time Scaling of Verification: Self-Evolving Deep Research Agents via Test-Time Rubric-Guided Verification [72.0]
近年のDeep Research Agents (DRA) の進歩は、自動知識発見と問題解決に変化をもたらしている。本稿では,政策モデルのアウトプットを反復的に検証することで,エージェントの能力を自己進化させる手法を提案する。検証の非対称性を生かしたルーブリックスに基づく結果報酬検証器であるDeepVerifierを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:47:31 GMT)
SAMTok: Representing Any Mask with Two Words [70.7]
我々は、任意の領域マスクを2つの特別なトークンに変換する離散マスクトークン化器SAMTokを提案する。マスクを新しい言語トークンとして扱うことで、SAMTokは基本的なMLLMがピクセル単位の能力を学ぶことができる。 QwenVL-SAMTokは、領域キャプション、領域VQA、接地会話、セグメンテーション参照、シーングラフ解析、マルチラウンドインタラクティブセグメンテーションに関する最先端または同等の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:44:09 GMT)
Agentic Confidence Calibration [67.5]
Holistic Trajectory (HTC)はAIエージェントの新しい診断フレームワークである。 HTCはキャリブレーションと差別の両方において、強力なベースラインを一貫して超えている。 HTCは、障害の背後にあるシグナルを明らかにすることによって、解釈可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:08:25 GMT)
Can LLMs Clean Up Your Mess? A Survey of Application-Ready Data Preparation with LLMs [66.6]
データ準備は、生のデータセットを識別し、データセット間の関係を解明し、それらから貴重な洞察を抽出することを目的としている。本稿では,様々な下流タスクのためのデータ準備にLLM技術を用いることに焦点を当てる。データクリーニング、標準化、エラー処理、計算、データ統合、データ豊か化という3つの主要なタスクにフィールドを編成するタスク中心の分類を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:02:45 GMT)
Qwen3-TTS Technical Report [64.9]
本稿では,Qwen3-TTSシリーズについて述べる。 Qwen3-TTSは最先端の3秒間音声クローニングと記述ベースの制御をサポートする。 Qwen3-TTSは、2つの音声トークンとともに、リアルタイム合成のためのデュアルトラックLMアーキテクチャを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:51:43 GMT)
FUGC: Benchmarking Semi-Supervised Learning Methods for Cervical Segmentation [63.8]
本稿では,頚椎椎間板断裂における半教師あり学習のための最初のベンチマークであるFetal Ultrasound Grand Challenge (FUGC)を紹介する。 FUGCは、500のトレーニング画像、90の検証画像、300のテスト画像を含む890のTVSイメージのデータセットを提供する。 Dice similarity Coefficient (DSC), Hausdorff Distance (HD), and Runtime (RT), with a weighted combination of 0.4/0.4/0.2。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 01:34:39 GMT)
Memory-V2V: Augmenting Video-to-Video Diffusion Models with Memory [63.3]
現在のビデオエディタは、シーケンシャルな編集の相互一貫性を維持するのに苦労している。 Memory-V2Vは、既存のビデオ間モデルを明示的なメモリで拡張するフレームワークである。メモリ-V2Vは、計算オーバーヘッドを最小限に抑えながら、はるかに相反するビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:59:17 GMT)
Provable Robustness in Multimodal Large Language Models via Feature Space Smoothing [59.6]
MLLM(Multimodal large language model)は、多様なアプリケーションにまたがる強力な能力を示すが、敵の摂動には弱い。本稿では,特徴空間の平滑化 (FS) を提案し,理論上は FS がMLLM の特徴表現に証明されたロバスト性を提供していることを証明している。 PSMを併用したFSは, 高い理論的堅牢性を保証するだけでなく, 対人訓練よりも優れた経験的性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:52:21 GMT)
Frontier AI Auditing: Toward Rigorous Third-Party Assessment of Safety and Security Practices at Leading AI Companies [57.5]
私たちはフロンティアAIの監査を、フロンティアAI開発者の安全とセキュリティに関する主張の厳格な第三者による検証として定義しています。本稿では,AI保証レベル(AAL-1からAAL-4)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:16:01 GMT)
Report for NSF Workshop on AI for Electronic Design Automation [56.5]
本報告は、電子設計自動化のためのAIワークショップ(NSF Workshop on AI for Electronic Design Automation, EDA)の議論とレコメンデーションを精査するものである。機械学習とEDAを専門とするワークショップでは、AIが拡張する大規模言語モデル(LLM)、グラフニューラルネットワーク(GNN)、強化学習(RL)、ニューロシンボリックメソッドなどについて調査した。報告書では、AI/EDAコラボレーションの促進、EDAのための基礎的AIへの投資、堅牢なデータインフラストラクチャの開発、スケーラブルなコンピューティングインフラストラクチャの促進、ハードウェア設計の民主化と次世代ハードウェアシステムの実現のための労働力開発への投資をNSFが推奨している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:12:57 GMT)
Unveiling and Simulating Short-Video Addiction Behaviors via Economic Addiction Theory [53.5]
ショートビデオプラットフォームは大規模な行動データを持ち、中毒行動を分析するための貴重な基盤を提供する。分析の結果,短期ビデオ中毒は従来の中毒行動と同様の機能的パターンに従っていることが明らかとなった。これらのパターンを学習し、モデル化できるシミュレータを開発するために、新しいトレーニングフレームワークAddictSimを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:54:06 GMT)
RepoGenesis: Benchmarking End-to-End Microservice Generation from Readme to Repository [53.0]
RepoGenesisは、リポジトリレベルのエンドツーエンドWebマイクロサービス生成のための、最初の多言語ベンチマークである。 18のドメインと11のフレームワークに106のリポジトリ(60のPython、46のJava)があり、1,258のAPIエンドポイントと2,335のテストケースが検証されている。その結果、高いAC(最大73.91%)とDSR(最大100%)にもかかわらず、最高のパフォーマンスのシステムはPythonで23.67%のPass@1、Javaで21.45%しか達成していないことが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:31:11 GMT)
Counterfactual Training: Teaching Models Plausible and Actionable Explanations [53.0]
本稿では, モデルの説明能力を高めるために, 対実訓練と呼ばれる新しい訓練体制を提案する。不透明な機械学習モデルに対する一般的なポストホックな説明方法として、カウンターファクトな説明が登場している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:56:14 GMT)
GR3EN: Generative Relighting for 3D Environments [52.8]
本研究では,大規模な室内環境の3次元再構成をリライトする手法を提案する。提案手法は,映像間リライト拡散モデルの出力を3次元再構成に蒸留することにより,室内空間の3次元リライト化を可能にする。これにより、複雑な現実世界のシーンの3D再構成をリライトできるフレキシブルなシステムを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:10:05 GMT)
The GT-Score: A Robust Objective Function for Reducing Overfitting in Data-Driven Trading Strategies [51.6]
GT-Scoreは、パフォーマンス、統計的重要性、一貫性、ダウンサイドリスクを統合する複合目的関数である。 GT-Scoreは、歩行前向きの検証において、ベースライン目的関数に対して、一般化比を98%改善する。これらの結果から, 抗オーバーフィッティング構造を組み込むことにより, 定量的研究におけるバックテストの信頼性を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:16:47 GMT)
360Anything: Geometry-Free Lifting of Images and Videos to 360° [51.5]
既存のアプローチは、パースペクティブと等方射影空間の間の明示的な幾何学的アライメントに依存している。事前学習した拡散変換器上に構築された幾何学的自由度フレームワークである360Anythingを提案する。提案手法は,映像と映像の視点-360生成における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:45:59 GMT)
GameTalk: Training LLMs for Strategic Conversation [51.3]
マルチターンインタラクションによる戦略的意思決定のために,LLMをトレーニングするフレームワークであるtextbfGameTalkを紹介した。シングルターンの目的や静的アクション予測に焦点を当てた以前の作業とは異なり、私たちはLLMをトレーニングして、全会話にわたってグローバルな目的を最適化します。本手法は, 推論, コーディネート, 対戦型モデリングの異なる側面を強調するために設計された, ますます複雑なゲーム群に対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:18:39 GMT)
Attributing and Exploiting Safety Vectors through Global Optimization in Large Language Models [50.9]
本報告では,全頭部のグローバルな最適化により,安全クリティカルな注意点を同時に識別するフレームワークを提案する。我々は,アクティベーション・リマッチによって同定された安全ベクトルを利用する,新しい推論時ホワイトボックス・ジェイルブレイク法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:32:43 GMT)
Rethinking Composed Image Retrieval Evaluation: A Fine-Grained Benchmark from Image Editing [49.3]
Composed Image Retrieval (CIR) はマルチモーダル理解において重要かつ複雑なタスクである。画像編集を利用して、変更タイプや内容の正確な制御を実現し、幅広いカテゴリのクエリを合成するパイプラインを実現する。このパイプラインを用いて、新しい粒度CIRベンチマークであるEDIRを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:26:52 GMT)
Heterogeneous Uncertainty-Guided Composed Image Retrieval with Fine-Grained Probabilistic Learning [49.3]
Composed Image Retrieval (CIR)は、参照画像と修正テキストを組み合わせることで、画像検索を可能にする。 CIR三重項の内在ノイズは内在的不確実性を引き起こし、モデルの堅牢性を脅かす。本稿では,これらの制約を克服するための不確実性誘導(HUG)パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:13:19 GMT)
DeepASMR: LLM-Based Zero-Shot ASMR Speech Generation for Anyone of Any Voice [48.4]
ゼロショットASMR生成用に設計された最初のフレームワークであるDeepASMRを紹介する。話者の通常の読み上げスタイルの音声の1つの短いスニペットは、声質の高いASMRを合成するのに十分である。 DeepASMRは、あらゆる声に対してASMR生成における最先端の自然性とスタイルの忠実性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:44:22 GMT)
DextER: Language-driven Dexterous Grasp Generation with Embodied Reasoning [47.9]
言語駆動の器用な把握生成は、タスク意味論、3次元幾何学、複雑な手-物体の相互作用を理解するためにモデルを必要とする。マルチフィンガー操作のためのコンタクトベースの具体的推論を導入したDextERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:23:35 GMT)
Quantum Hall Effect at 0.002T [46.7]
超薄い六方晶窒化ホウ素層で分離した二層グラフェンアーキテクチャを用いて, 外部不均一性の顕著な低減効果を示した。シュブニコフ・デ・ハース振動は1mT以下の磁場で発生し、整数量子ホールの特徴は0.002Tで観測される。これらの結果は、グラフェン系ヘテロ構造における強相関電子相の研究にプラットフォームが適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:40:33 GMT)
Deep Sketch-Based 3D Modeling: A Survey [45.8]
Deep Sketch-Based 3D Modeling (DS-3DM)は、人間を創造的なプロセスの中心に留める。本稿では,新しいデザイン空間である MORPHEUS における最新の DS-3DM の包括的調査に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:22:00 GMT)
EvoCUA: Evolving Computer Use Agents via Learning from Scalable Synthetic Experience [44.7]
本稿では,ネイティブコンピュータ利用エージェントモデルであるEvoCUAを紹介する。静的な模倣とは異なり、EvoCUAはデータ生成とポリシー最適化を自己持続的な進化サイクルに統合する。 EvoCUAは以前の最高のオープンソースモデルであるOpenCUA-72Bを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:36:43 GMT)
A Mechanistic View on Video Generation as World Models: State and Dynamics [44.0]
本研究は、状態構築とダイナミクスモデリングという2つの柱を中心とした新しい分類法を提案する。これらの課題に対処することで、視野は視覚的に可視なビデオから、堅牢で汎用的な世界シミュレータの構築へと進化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:00:18 GMT)
EVolSplat4D: Efficient Volume-based Gaussian Splatting for 4D Urban Scene Synthesis [43.9]
EvolSplat4Dは、ボリュームベースとピクセルベースのガウス予測を統合することで、既存のピクセル単位のパラダイムを超えたフィードフォワードフレームワークである。 EvolSplat4Dは静的環境と動的環境の両方を高い精度と一貫性で再構成し、シーンごとの最適化と最先端のフィードフォワードベースラインの両方に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:39:29 GMT)
TeleMem: Building Long-Term and Multimodal Memory for Agentic AI [43.4]
大規模言語モデル(LLM)は、多くのNLPタスクにおいて優れているが、対話履歴の拡張に対する注意が限られているため、長期的な相互作用を維持するのに苦労する。本稿では,コヒーレントなユーザプロファイルを物語動的抽出により維持する,長期・マルチモーダル統合メモリシステムTeleMemを提案する。 TeleMemは最先端のMem0ベースラインを19%上回り、トークンは43%減り、ZH-4Oの長期ロールプレイゲームベンチマークでは2.1倍高速化された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:48:29 GMT)
CamPilot: Improving Camera Control in Video Diffusion Model with Efficient Camera Reward Feedback [43.2]
我々は、Reward Feedback Learningを構築し、カメラの制御性をさらに向上することを目指している。現在の報酬モデルには、ビデオカメラのアライメントを評価する能力がない。本稿では,映像遅延を3次元表現にデコードして報酬量子化を行う,効率的なカメラ対応3Dデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:59:56 GMT)
Massively Multilingual Joint Segmentation and Glossing [43.2]
本研究は, 原文からの線形グルースとそれに対応する形態的セグメンテーションを共同で予測するニューラルモデルに関する最初の研究である。我々は,Seq2seq多言語モデルの集合であるGrossLMとPolyGlossのトレーニングコーパスを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 21:59:48 GMT)
A Beacon Based Solution for Autonomous UUVs GNSS-Denied Stealthy Navigation [42.9]
無人水中車両(UUV)は、支援船やグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)に頼ることなく、沿岸部での軍事および民間の運用を可能にする大陸棚から海岸のゴールまでの最適化された経路に沿ってUUVの艦隊を誘導する合成ランドマークネットワークを確立する。階層型プランナーは、経路精度を維持するために継続的に監視および再計画を行いながら、原始的な動作を実行するドローンの適応経路を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:34:56 GMT)
Learning to Watermark in the Latent Space of Generative Models [42.3]
DistSealは、拡散モデルと自己回帰モデルの両方で動作する潜時透かしの統一的なアプローチである。我々のアプローチは、生成モデルの潜在空間におけるホット後の透かしモデルを訓練することで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:34:30 GMT)
Space Filling Curves is All You Need: Communication-Avoiding Matrix Multiplication Made Simple [42.1]
一般行列乗算はディープラーニングとHPCワークロードの基盤である。行列乗算アクセラレータを持つ現代のプラットフォームは高いFLOP/Byteマシンバランスを示す。この作業では、この面倒なチューニングの問題を緩和するために、空間充填曲線 (SFC) を再検討する。我々は,データ局所性を本質的に高次に示す,プラットフォーム指向および形状指向の行列乗算スキームを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:56:16 GMT)
Semiclassical entanglement entropy for spin-field interaction [42.0]
ボゾン場と相互作用するスピンからなる一般二部量子系について検討する。我々のゴールは、これらの2つのサブシステム間の絡み合いのダイナミクスを記述するための半古典的なフレームワークを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:07:56 GMT)
Robust Tool Use via Fission-GRPO: Learning to Recover from Execution Errors [41.8]
本稿では,実行エラーをRLトレーニングループ内の修正監視に変換するフレームワークであるFission-GRPOを提案する。私たちのコアメカニズムは、微調整されたエラーシミュレータの診断フィードバックによって、新しいトレーニングインスタンスへの各障害軌跡を増大させます。 BFCL v4 Multi-Turnでは、Fission-GRPOはQwen3-8Bのエラー回復率を5.7%改善し、その精度は4%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:57:35 GMT)
Generating Literature-Driven Scientific Theories at Scale [40.8]
我々は、13.7kソース論文を用いて2.9k理論を合成し、大規模に理論生成を研究する。実験の結果, パラメトリックメモリを生成に用いた場合と比較して, 文献支援手法は, 既存の証拠の一致と4.6kの論文の今後の結果の予測において, 極めて優れた理論を生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:27:49 GMT)
FlexLLM: Composable HLS Library for Flexible Hybrid LLM Accelerator Design [40.4]
ドメイン固有のLCM加速器を迅速に開発するための構成可能な高レベル合成ライブラリFlexLLMを提案する。我々はLlama-3.2 1Bモデルの完全な推論システムを,たった1K行のコードで2ヶ月以内に構築する。 16nmのAMD U280 FPGAでは、1.29$times$エンドツーエンドのスピードアップ、1.64$times$高デコードスループット、3.14$times$BF16推論を実行しているNVIDIA A100 GPUよりもエネルギー効率が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:31:51 GMT)
Consistency-Regularized GAN for Few-Shot SAR Target Recognition [40.3]
合成開口レーダ(SAR)画像におけるわずかなショット認識は、極端なデータ不足のため、現実世界のアプリケーションにとって重要なボトルネックとなっている。有望な戦略としては、GAN(Generative Adversarial Network)を備えた大規模なデータセット、自己教師付き学習(SSL)によるモデルの事前トレーニング、ラベル付きサンプルの微調整などがある。このアプローチは基本的なパラドックスに直面する: 従来のGAN自身は、安定したトレーニングのために豊富なデータを必要とし、少数ショット学習の前提に反する。多様な高次合成を目的とした新しいフレームワークCr-GANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 06:02:39 GMT)
PhysicsMind: Sim and Real Mechanics Benchmarking for Physical Reasoning and Prediction in Foundational VLMs and World Models [40.2]
MLLM(Multimodal Large Language Models)やビデオワールドモデルは、数学的、常識的、視覚的推論において大きく進歩している。この問題を計測しようとする既存のベンチマークは、合成された視覚的質問応答テンプレート、あるいは物理的な法則によってビデオがどれだけうまく機能するかを測定するための知覚的ビデオ品質に焦点を当てている。我々は,3つの標準原理(Center of Mass, Lever Equilibrium, Newton's First Law)について,法に一貫性のある推論と生成を評価する統一ベンチマークであるPhysicalMindを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:33:01 GMT)
Data-Driven Conditional Flexibility Index [39.7]
本稿では,従来の柔軟性指標を2つの方法で拡張する条件自由度指数(CFI)を提案する。 CFIは、歴史的データから設定されたパラメータ化された許容不確かさを学習し、文脈情報を用いて許容不確実性セットを条件付きにする。データ駆動と条件付き許容不確実性セットの両方が、実現を含む不確かさパラメータ空間の領域のみを考慮すべきであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:56:10 GMT)
Understanding the Transfer Limits of Vision Foundation Models [39.0]
ファンデーションモデルは大規模な事前学習を利用して広範な知識を捉え、幅広い言語タスクにおける一般化を実証する。この制限は、事前学習目標と下流の視覚・画像タスクの要求とのミスマッチから生じると仮定する。一般的な視覚パターンの回復やグローバルな意味構造などのタスクに対する、マスク付き画像再構成や対照的な学習形状表現などの事前学習戦略。以上の結果から,事前学習と下流作業の整合性は,最大平均偏差(MMD)などの単純な分散指標によって測定され,微調整前後の同一特徴間の相関が強く,性能改善と相関することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:07:56 GMT)
DSGym: A Holistic Framework for Evaluating and Training Data Science Agents [38.7]
DSGymは、自己完結型実行環境におけるデータサイエンスエージェントの評価とトレーニングのための標準化されたフレームワークである。静的ベンチマークとは異なり、DSGymは、タスクやエージェントの足場、ツールを簡単に追加し、それをライブのテストベッドとして配置するモジュールアーキテクチャを提供する。 2,000サンプルのトレーニングセットを構築し,標準解析ベンチマークでGPT-4oを上回ったDSGymの4Bモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 22:03:29 GMT)
Opening the Black Box: Preliminary Insights into Affective Modeling in Multimodal Foundation Models [38.3]
マルチモーダル基礎モデルにおける情緒的モデリングの体系的メカニズムについて述べる。私たちの結果は、一貫して明確で堅牢なパターンを明らかにします。 textttgate_projは、感情モデリングの中心的なアーキテクチャの軌跡である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:34:20 GMT)
GO-MLVTON: Garment Occlusion-Aware Multi-Layer Virtual Try-On with Diffusion Models [37.3]
既存の画像ベースの仮想試行法(VTON)は主に単層または多層VTONに焦点を当てている。本稿では,Garment Occlusion LearningモジュールとStableDiffusionベースのGarment Morphing & Fittingモジュールを導入した最初の多層VTON手法であるGO-MLVTONを提案する。本稿では,この課題に対するMLGデータセットを提案し,その評価のためにLayered Appearance Coherence difference (LACD) という新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:26:07 GMT)
National Quantum Strategies: A Data-Driven Approach to Understanding the Quantum Ecosystem [36.9]
我々は20カ国から62の国家量子戦略文書(QSD)の大規模データ駆動分析を行った。技術開発分野から、労働開発やガバナンスといった側面まで、12のトピックをテキストで特定します。以上の結果から,QT分野の多様化が注目され,量子政策研究の領域の成長に寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 21:26:06 GMT)
Multiparameter estimation for the superresolution of two incoherent sources [36.9]
サブレイリー系における一対の非コヒーレント光源を特徴付ける3つのパラメータの同時推定を実験的に実証した。我々はフィッシャー情報に基づくクラメールラオ境界を用いて性能をベンチマークし、対応する量子限界について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:44:59 GMT)
VideoThinker: Building Agentic VideoLLMs with LLM-Guided Tool Reasoning [36.3]
VideoThinker(ビデオシンカー)は、人工ツールの相互作用の軌跡を完全に訓練したエージェント型ビデオ大言語モデルである。私たちのキーとなるアイデアは、動画をリッチキャプションに変換し、強力なエージェント言語モデルを使用して、キャプション空間における多段階ツール使用シーケンスを生成することです。この合成エージェントデータセットのトレーニングでは、動的推論能力、適応的時間探索、多段階ツールの使用などを備えたVideoThinkerが利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:47:29 GMT)
YuFeng-XGuard: A Reasoning-Centric, Interpretable, and Flexible Guardrail Model for Large Language Models [36.1]
我々はYuFeng-XGuardについて紹介する。YuFeng-XGuardは大規模言語モデル(LLM)のための論理中心ガードレールモデルである。 YuFeng-XGuardは不透明な二項判定を生成する代わりに、明確なリスクカテゴリや信頼性スコアを含む構造化されたリスク予測を生成する。リスク認識を政策執行から切り離す動的政策機構を導入し、モデルの再訓練なしに安全政策を調整できるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:23:18 GMT)
IVRA: Improving Visual-Token Relations for Robot Action Policy with Training-Free Hint-Based Guidance [35.9]
多くのVision-Language-Action (VLA)モデルは、画像パッチを1Dトークンシーケンスに平坦化し、正確な操作に必要な2D空間キューを弱める。我々は,モデルに組み込まれた視覚で既に利用可能な親和性ヒントを活用することにより,空間的理解を改善する軽量なトレーニング不要な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:57:13 GMT)
Stable-DiffCoder: Pushing the Frontier of Code Diffusion Large Language Model [35.6]
拡散ベース言語モデル(DLLM)は、自己回帰(AR)モデルと比較して、非順序、ブロックワイズ、リッチなデータ再利用を提供する。私たちは、Seed-Coderアーキテクチャ、データ、トレーニングパイプラインを再利用するブロック拡散コードモデルであるStable-DiffCoderを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:13:17 GMT)
Performance-guided Reinforced Active Learning for Object Detection [35.4]
オブジェクト検出のための性能誘導型(mAP誘導型)強化能動学習(MGRAL)を提案する。 MGRALは、期待されるモデル出力変化の概念を情報性として活用する新しいアプローチである。我々は,PASCAL VOCおよびベンチマークを用いた検出タスクにおけるMGRALの能動的学習性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 06:17:08 GMT)
A New Paradigm for Trusted Respiratory Monitoring Via Consumer Electronics-grade Radar Signals [35.2]
本稿では,無線信号による呼吸自動監視を行うTrusted Respiratory MonitoringパラダイムであるTru-RMを提案する。 Tru-RMの主な実現要因は、属性特徴分離(AFD)、フレキシブル摂動暗号化(FPE)、ロバスト摂動許容ネットワーク(PTN)である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:18:39 GMT)
Introducing the Generative Application Firewall (GAF) [33.7]
本稿では, LLM アプリケーションをセキュアにするための新しいアーキテクチャレイヤである Generative Application Firewall (GAF) を紹介する。既存の防御 -- プロンプトフィルタ、ガードレール、データマスキング -- は断片化され、単一の実行ポイントに統一される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:19:24 GMT)
PMPBench: A Paired Multi-Modal Pan-Cancer Benchmark for Medical Image Synthesis [33.4]
11個のヒト臓器にまたがる、最初の公開、完全にペア化された、パンがんの医療画像データセットをリリースする。データセットは解剖学的対応のためにキュレートされ、翻訳設定の厳密な評価を可能にする。現代画像から画像への翻訳における代表的ベースラインの成果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:58:37 GMT)
SteerEval: Inference-time Interventions Strengthen Multilingual Generalization in Neural Summarization Metrics [33.3]
この領域における主要な実証的ボトルネックは、多くの言語に対する正確で堅牢な評価指標の不足である。近年の研究では、多言語モデルはしばしば英語を内部のピボット言語として使用することが示唆されている。このミスマッチが多言語神経メトリクスにも適用できるという仮説に触発されて、英語のピボットに向けてのアクティベーションを操ることで、人間の判断との相関が向上するかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:49:29 GMT)
ActionMesh: Animated 3D Mesh Generation with Temporal 3D Diffusion [32.3]
アクションフィードフォワードの準備が可能なアクション対応3Dモデル。自動3Dコーダは2つの入力を持つ3Dメッシュを生成する。 2つの入力で3次元形状を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:41:13 GMT)
BayesianVLA: Bayesian Decomposition of Vision Language Action Models via Latent Action Queries [30.7]
VLA(Vision-Language-Action)モデルはロボット操作において有望であるが、新しい命令や複雑なマルチタスクシナリオへの一般化に苦慮することが多い。目標駆動型データ収集がデータセットバイアスを生み出す現在のトレーニングパラダイムにおいて、重要な病理を識別する。ベイジアン分解による指示に従う新しい枠組みであるベイジアンVLAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:01:41 GMT)
DeLog: An Efficient Log Compression Framework with Pattern Signature Synthesis [30.7]
新規なログ圧縮機はパターン署名合成機構を実装し,効率的なパターンベースグルーピングを実現する。 16のパブリックデータセットと10のプロダクションデータセットで、DeLogは最先端の圧縮比とスピードを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:59:24 GMT)
Quantum Cellular Automata on a Dual-Species Rydberg Processor [30.6]
量子セルオートマトン(QCA)は制御問題を回避できる有望なフレームワークである。我々はルビジウム原子とセシウム原子の二重種Rydberg配列上のQCAを、各種の独立したグローバルコントロールを利用して実現した。我々は多体力学を探求し、GHZ状態、96.7(1.7)%忠実ベル状態、17ビットクラスター状態、高接続性グラフ状態を含む様々な絡み合った状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:00:01 GMT)
Parallelism and Generation Order in Masked Diffusion Language Models: Limits Today, Potential Tomorrow [30.2]
Masked Diffusion Language Modelsは並列トークン生成と任意の順序復号を約束する。並列性強度と生成順序の2次元に沿ってMDLMの挙動を特徴付ける。我々は、知識、推論、プログラミングにまたがる58のベンチマークで8つのメインストリームMDLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:39:36 GMT)
LogicScore: Fine-grained Logic Evaluation of Conciseness, Completeness, and Determinateness in Attributed Question Answering [29.3]
ローカルアセスメントからグローバルな推論の精査へとパラダイムをシフトさせる統合評価フレームワークであるtextscLogicScore を提示する。提案手法は,テキスト完全性(論理的音声推論),テキスト簡潔性(非冗長性),テキスト決定性(一貫性解答包含)の3つの重要な推論次元を評価するために,後方検証機構を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:56:54 GMT)
Neural Particle Automata: Learning Self-Organizing Particle Dynamics [28.9]
ニューラルセルオートマタ(NCA)のラグランジアン一般化であるParticle Automata(NPA)を紹介する。 NPAはそれぞれの細胞を連続的な位置と内部状態を持つ粒子としてモデル化し、どちらも共有され学習可能なニューラルルールによって更新される。我々は,NPAが粒子系に固有の新しい挙動を許容しつつ,ロバスト性や自己再生などの重要なNCA挙動を保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:46:28 GMT)
CARE-RFT: Confidence-Anchored Reinforcement Finetuning for Reliable Reasoning in Large Language Models [27.7]
本稿では,標準的な逆KL正規化をスキュー逆KL分散に置き換える新しい手法であるCARE-RFT(Confidence-Anchored Regularized Reinforcement Finetuning)を紹介する。私たちの研究は、信頼に足る推論モデルと有能な推論モデルの両方を構築する上で、注意深い、信頼に足る正規化が鍵であることを証明しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 23:14:07 GMT)
Data-Free Privacy-Preserving for LLMs via Model Inversion and Selective Unlearning [27.5]
大規模言語モデル(LLM)は、強力な能力を示すが、トレーニングデータから機密性のある個人識別情報(PII)を記憶するリスクがある。データ自由選択学習(DFSU: Data-free Selective Unlearning)は、LLMから機密性PIIを学習データを必要とせずに除去する新しいプライバシー保護フレームワークである。提案手法は,まず擬似PIIを言語モデル逆変換により合成し,次にこれらの合成サンプルに対してトークンレベルのプライバシマスクを構築し,最後にトークンレベルの選択的アンラーニングを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:43:12 GMT)
LL-GaussianImage: Efficient Image Representation for Zero-shot Low-Light Enhancement with 2D Gaussian Splatting [26.3]
2D Gaussian Splatting (2DGS) は画像圧縮に有意な可能性を秘めた明示的なシーン表現法である。既存の低照度拡張アルゴリズムは、主にピクセル領域内で動作する。 LL-GaussianImageは2DGS圧縮表現領域内での低光強調のために設計された最初のゼロショット非教師付きフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:01:08 GMT)
DTP: A Simple yet Effective Distracting Token Pruning Framework for Vision-Language Action Models [25.9]
VLA(Vision-Language Action)モデルは、ロボット操作において顕著な進歩を見せている。 VLAモデルはタスク関連領域のイメージトークンに過度に参加する可能性がある。この振る舞いは、各ステップにおける望ましいアクショントークンの生成からモデルを邪魔し、タスクの成功率に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:02:56 GMT)
Natural Language-Driven Global Mapping of Martian Landforms [25.5]
MarScopeは、火星の地形の自然言語駆動でラベルなしマッピングを可能にするビジョン言語フレームワークである。惑星の画像とテキストを共有セマンティック空間に整列させ、20万以上のキュレートされた画像とテキストのペアで訓練する。このフレームワークは、事前に定義された分類をフレキシブルなセマンティック検索に置き換えることで、火星のグローバルな地形図を変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:38:13 GMT)
Learning Neural Operators from Partial Observations via Latent Autoregressive Modeling [25.3]
部分観察からニューラル演算子を学習するための最初の体系的枠組みを紹介する。部分観察条件下でのニューラル演算子評価のためのベンチマークであるPOBench-PDEを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 00:33:38 GMT)
Ordering-based Causal Discovery via Generalized Score Matching [25.1]
本稿では,因果発見のためのスコアマッチングフレームワークを拡張する。我々は,観測された離散データから真の因果順序を正確に推定できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:08:31 GMT)
Predicting Healthcare System Visitation Flow by Integrating Hospital Attributes and Population Socioeconomics with Human Mobility Data [24.9]
病院の容量、ICUの占有率、評価、人気は訪問パターンに大きく影響した。短距離訪問は主に利便性によって引き起こされるが、長距離訪問は病院の格付けに影響される。ホワイト・マジョリティ地域は短期訪問の病院格付けに対する感度が低く、アジア人や高等教育水準の高い人は訪問決定において病院格付けを優先した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:56:26 GMT)
LL-GaussianMap: Zero-shot Low-Light Image Enhancement via 2D Gaussian Splatting Guided Gain Maps [24.5]
LL-GaussianMapは2DGSを低照度画像拡張に組み込んだ最初の教師なしフレームワークとして提案されている。その結果,LL-GaussianMapはストレージフットプリントを極端に低め,優れた拡張性能を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:57:36 GMT)
Emerging from Ground: Addressing Intent Deviation in Tool-Using Agents via Deriving Real Calls into Virtual Trajectories [24.4]
意図のずれを軽減するために考案された「リアル・トゥ・ヴァーチャル」法。 RISE(Real-to-Virtual)は,意図の偏差を緩和する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:08:34 GMT)
Breaking the Resolution Barrier: Arbitrary-resolution Deep Image Steganography Framework [24.0]
現在のパラダイムでは、隠蔽と露光の間、隠蔽画像と同じ解像度を維持するためにシークレットイメージを強制している。本稿では,このパラダイムを離散写像から参照誘導型連続信号再構成へシフトさせる最初の任意分解能DIフレームワークであるARDISを提案する。実験の結果,ARDISは視認性とクロスレゾリューションの両面において最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:07:10 GMT)
Tabular Incremental Inference [23.9]
Tabular Incremental Inference (TabII) は、推論段階でトレーニングされたモデルに新しいカラムを組み込むことを可能にすることを目的としている。 8つの公開データセットの実験的結果は、TabIIがインクリメンタル属性を効果的に活用していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:24:31 GMT)
ExDR: Explanation-driven Dynamic Retrieval Enhancement for Multimodal Fake News Detection [23.9]
マルチモーダルのフェイクニュースは深刻な社会的脅威を引き起こします Dynamic Retrieval-Augmented Generationはキーワードベースの検索をトリガーすることで、有望なソリューションを提供する。マルチモーダルフェイクニュース検出のための説明駆動動的検索生成フレームワークであるExDRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:10:06 GMT)
DSFedMed: Dual-Scale Federated Medical Image Segmentation via Mutual Distillation Between Foundation and Lightweight Models [23.4]
DSFedMedは、中央集権基盤モデルと医療画像セグメンテーションのための軽量クライアントモデルとの間の相互知識の蒸留を可能にする、二重スケールのフェデレーションフレームワークである。 DSFedMedは,既存のフェデレーションモデルに比べて,通信コストと推定時間を90%近く削減しつつ,Diceスコアの平均2%改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:18:02 GMT)
Render-of-Thought: Rendering Textual Chain-of-Thought as Images for Visual Latent Reasoning [23.4]
CoT(Chain-of-Thought)の促進により、LLM(Large Language Models)の推論能力の解放に成功した。 Render-of-Thought (RoT) は、画像にテキストステップを描画することで推論チェーンを再構築する最初のフレームワークである。提案手法は, 明示的なCoTに比べて3～4倍のトークン圧縮と相当な推論高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:09:02 GMT)
HyperAlign: Hypernetwork for Efficient Test-Time Alignment of Diffusion Models [23.1]
本稿では,効率的なテスト時間アライメントのためにハイパーネットワークをトレーニングする新しいフレームワークを提案する。潜在状態を変更する代わりに、HyperAlignは拡散モデルの生成演算子を変調するために、動的に低ランク適応重みを生成する。セマンティック一貫性と視覚的魅力を高めるために、既存の微調整とテストタイムのスケーリングベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:49:47 GMT)
MMGRid: Navigating Temporal-aware and Cross-domain Generative Recommendation via Model Merging [22.7]
ジェネレーティブレコメンデーション(GR)はレコメンデーションシステム(RS)の新しいパラダイムとして登場した。私たちは、現実世界のさまざまな文脈に特化して、生成的推奨者をマージする方法という、現実の世界における根本的な、未解明の課題に焦点を合わせます。本稿では,さまざまなコンテキスト下で訓練されたモデルを整理する,GRチェックポイントの構造化されたコンテキストグリッドであるMMGRidを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:09:16 GMT)
EduResearchBench: A Hierarchical Atomic Task Decomposition Benchmark for Full-Lifecycle Educational Research [22.0]
EduResearchBenchは,学術論文を対象とした初の総合的評価プラットフォームである。 EduResearchBenchは階層的原子タスク分解(HATD)フレームワーク上に構築されています。本稿では,基礎的スキルから複雑な方法論的推論,議論に至るまで,段階的に能力を高めるカリキュラム学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:52:30 GMT)
Persona Switch: Mixing Distinct Perspectives in Decoding Time [21.5]
ロールプレイプロンプトはペルソナをプロンプトに注入し、ゼロショット推論機能を改善する。この矛盾は、ゼロショットとロールプレイの促進が相補的な強みをもたらすことを示唆している。両戦略の利点を動的に組み合わせた新しい復号法であるペルソナスイッチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:30:27 GMT)
Skywork UniPic 3.0: Unified Multi-Image Composition via Sequence Modeling [21.4]
単一画像編集と複数画像合成を統合した統合フレームワークSkywork UniPic 3.0を提案する。マルチイメージ合成の課題に対処するために、包括的データ収集、フィルタリング、合成パイプラインを設計する。本稿では,シーケンスモデリング問題としてマルチイメージ合成を定式化する新しいトレーニングパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:23:20 GMT)
Iterative Amortized Hierarchical VAE [21.2]
我々はIA-HVAE(Iterative Amortized Hierarchical Variational Autoencoder)を提案する。これは、初期償却推定とデコーダ勾配による反復精製を含むハイブリッドスキームにより、償却推論を拡大する。我々のハイブリッドアプローチは, それぞれ精度と速度において, 完全償却と完全反復等価性に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:18:50 GMT)
Masked Modeling for Human Motion Recovery Under Occlusions [21.1]
MoRoは、ビデオコンディショニングタスクとしてモーション再構成を定式化する、エンドツーエンドの生成フレームワークである。 MoRoは、1つのH200 GPU上で70FPSのリアルタイム推論を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:22:20 GMT)
When Sharpening Becomes Collapse: Sampling Bias and Semantic Coupling in RL with Verifiable Rewards [20.9]
本稿では,既存の知識を応用した強化学習が,新たな能力を引き出すのか,それとも単に知識の分布を絞るだけなのかを考察する。本稿では,メモリネットワークを介したサンプリングの多様化を図るために,難解なクエリと分散レベルのキャリブレーションを優先する逆サクセス・アドバンス・キャリブレーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:15:57 GMT)
VIOLA: Towards Video In-Context Learning with Minimal Annotations [20.8]
我々は、豊富なラベルのないデータと最小限の専門家監督を相乗化するためのフレームワークVIOLAを紹介する。我々のフレームワークは、低リソース環境で様々なベースラインを著しく上回り、最小限のアノテーションコストでロバストな適応を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 00:35:30 GMT)
The GDN-CC Dataset: Automatic Corpus Clarification for AI-enhanced Democratic Citizen Consultations [20.7]
本稿では,フランス・グランド・デバット・ナショナルへの1,231件のコントリビューションのデータセットであるGDN-CCについて述べる。これらのアノテーションを再現する上で,微調整された小言語モデルとLLMの適合性や性能が一致していることを示し,意見クラスタリングタスクのユーザビリティを測定した。 GDN-CC-largeは、240kのコントリビューションの自動注釈付きコーパスで、これまでで最大の注釈付き民主的コンサルティングデータセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:36:28 GMT)
Distillation-based Layer Dropping (DLD) Effective End-to-end Framework for Dynamic Speech Networks [20.5]
レイヤドロップ(mathcalLD$)アプローチは通常、静的モデルを動的モデルに変換するために使用される。本稿では, エンド・ツー・エンド方式で, 知識蒸留能力と$mathcalLD$を効果的に組み合わせた蒸留ベース層落下(DLD)フレームワークを提案する。我々のフレームワークは、単語エラー率を9.32%、ハイケースで2.25%、ダウンケースで33.3%、トレーニング時間で3.3%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:11:44 GMT)
Communication-efficient Federated Graph Classification via Generative Diffusion Modeling [20.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから新たな学習方法を解放し、複雑な関係やパターンを捉えるのに非常に効果的なことを証明している。 FGNNは、複数のパラメータ交換ラウンドからの高い通信オーバーヘッドと、クライアント間での非IIDデータ特性の2つの大きな課題に直面している。我々は,サーバとクライアント間の通信を3ラウンドに制限することで,非IIDデータに対する効率的なGNNトレーニングを容易にする新しいFGNNパラダイムであるCeFGCを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:46:47 GMT)
iTIMO: An LLM-empowered Synthesis Dataset for Travel Itinerary Modification [20.2]
iTIMOは、インテント駆動の摂動タスクとして、反復データの生成をフレーム化するパイプラインである。大規模な言語モデルに対して,REPLACE, ADD, DELETEという3つの操作を使用して,現実世界のイテレーションを乱すように指示する。全体として、iTIMOは修正作業のための包括的なテストベッドを提供し、従来の旅行推薦システムの進化を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:23:03 GMT)
Hallucination Mitigating for Medical Report Generation [19.8]
ファイングラインドされたtextbfReinforced Rewards textbfMedical Report Generation (KERM) を用いた textbfKnowledge-textbf フレームワークを提案する。本手法は,MedCLIPを知識検索に活用することによりLVLMへの入力を改良し,キュレートされた知識コーパスから関連する病変事実文を取り入れた。次に,検索した知識が患者の臨床的文脈とコンテキスト的に関連していることを保証するために,新たな浄化モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:13:59 GMT)
Improving Methodologies for LLM Evaluations Across Global Languages [19.6]
このエクササイズは、安全行動が言語によってどのように異なるかを示しています。また、多言語安全性評価を改善するための洞察も生み出した。この研究は、先進的なAIシステムの多言語安全テストのための共有フレームワークに向けた最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:18:08 GMT)
From Interpretability to Performance: Optimizing Retrieval Heads for Long-Context Language Models [19.6]
本研究は,LLMの長文処理能力を高めるために,検索ヘッドを活用できるかどうかを検討する。 RetMaskは,通常のモデル出力と,検索ヘッドをマスクした改良版とを対比して学習信号を生成する手法である。 3つのモデルファミリーに対する実験により、有効性は検索ヘッダー組織に依存することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:02:26 GMT)
NOIR: Privacy-Preserving Generation of Code with Open-Source LLMs [19.2]
NOIRはクライアントのプロンプトと生成されたコードをクラウドから保護するフレームワークである。識別不能性、トークン埋め込みレベルでのローカルな差分プライバシー保護、クライアント側のデータ非依存でランダムなトークン化機能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 22:39:07 GMT)
PromptHelper: A Prompt Recommender System for Encouraging Creativity in AI Chatbot Interactions [19.1]
本稿では,探索を支援する対話手法としてプロンプトレコメンダシステム(PRS)を導入し,文脈的に関連するフォローアッププロンプトを提案する。 PRSのプロトタイプであるPromptHelperをAIチャットボットに統合し、ユーザーが実際の書き込みタスクに取り組んでいる間、意味的に多様なプロンプト提案を提示する。その結果, PromptHelperは認知負荷を増大させることなく, ユーザの知覚的探索と表現力を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 01:44:51 GMT)
ErrorMap and ErrorAtlas: Charting the Failure Landscape of Large Language Models [19.1]
ErrorMapはLarge Language Models失敗の原因をグラフ化する最初の方法です。モデルは独自の"障害シグネチャ"を抽出し、ベンチマークの計測値を明確にし、エラー識別を拡張して盲点を減らす。この手法を35のデータセットと83のモデルに適用すると、モデルエラーの分類であるErrorAtlasを生成し、繰り返し発生する障害パターンを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:52:39 GMT)
On the Nonasymptotic Scaling Guarantee of Hyperparameter Estimation in Inhomogeneous, Weakly-Dependent Complex Network Dynamical Systems [19.0]
本研究は,階層的ベイズ法が大規模不均一系に対して統計的に整合であることを保証するための基礎理論を提案する。私たちの主な成果は、この保証を、弱い依存ノードのより困難で現実的な設定にまで拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:05:39 GMT)
PUMA: Perception-driven Unified Foothold Prior for Mobility Augmented Quadruped Parkour [18.6]
四足歩行のパーサータスクは、アジャイルの移動の有望なベンチマークとして現れている。本稿では,視覚的知覚と足跡を1段階の学習プロセスに統合するエンドツーエンド学習フレームワークPUMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:16:12 GMT)
Assessing Situational and Spatial Awareness of VLMs with Synthetically Generated Video [18.4]
状況認識と空間認識の2つの相補的スキルを探索する総合的ベンチマークを導入する。我々は、暴力と良心的活動の区別、視点にまたがる攻撃的役割の結合、微粒な軌道アライメントの判断の3つの課題をテストする。結果は、タスク全体でパフォーマンスがわずかに上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:14:11 GMT)
Towards Realistic Remote Sensing Dataset Distillation with Discriminative Prototype-guided Diffusion [17.8]
本研究では,リモートセンシング画像解釈の分野におけるデータセット蒸留の概念を紹介する。我々は、大規模リモートセンシングデータセットをコンパクトで代表的な蒸留データセットに凝縮するために、テキスト・ツー・イメージ拡散モデルを訓練する。 3つの高分解能リモートセンシングシーン分類ベンチマーク実験により,提案手法は下流モデルトレーニングのための現実的で多様なサンプルを抽出できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:30:32 GMT)
Improving Methodologies for Agentic Evaluations Across Domains: Leakage of Sensitive Information, Fraud and Cybersecurity Threats [17.8]
エージェントテストはいまだに初期段階にあり、現在も発展途上科学である。 AIエージェントがグローバルにデプロイされ始めるにつれ、異なる言語や文化を正確かつ安全に扱うことが重要です。これは、Networkが実施した2つの初期の共同テストの成果に基づいて、第3回の演習である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 06:00:00 GMT)
Towards Automated Kernel Generation in the Era of LLMs [17.7]
カーネルエンジニアリングは時間がかかり、スケールできないプロセスです。大規模言語モデル(LLM)やエージェントシステムの最近の進歩は、カーネル生成と最適化を自動化する新しい可能性を開いた。フィールドは断片化され続けており、LLM駆動のカーネル生成の体系的な視点が欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:53:52 GMT)
Evolving Without Ending: Unifying Multimodal Incremental Learning for Continual Panoptic Perception [17.6]
連続学習(CL)は、インテリジェントな知覚AIシステムを開発するための大きな取り組みである。 CLを連続的汎視知覚(CPP)に拡張し,画素レベル,インスタンスレベル,画像レベルの共同解釈を通じて包括的イメージ知覚を高める。提案モデルには非対称な擬似ラベル方式が組み込まれており、模範的なリプレイを伴わずにモデルを進化させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 04:45:28 GMT)
PAINT: Pathology-Aware Integrated Next-Scale Transformation for Virtual Immunohistochemistry [17.2]
仮想化学は、通常のヘマトキシリンとエオシン(H&E)画像から分子染色パターンを計算的に合成することを目的としている。本稿では,合成過程を構造第一条件生成タスクとして再構成する視覚的自己回帰フレームワークPAINTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:49:30 GMT)
MapViT: A Two-Stage ViT-Based Framework for Real-Time Radio Quality Map Prediction in Dynamic Environments [17.1]
大規模言語モデル(LLM)のための事前学習および微調整パラダイムの成功に触発された2段階ビジョントランスフォーマー(ViT)ベースのフレームワークであるMapViTを紹介する。このフレームワークは機械学習(ML)モデルの集合を用いて評価し、それぞれの強みと制約を異なるシナリオで分析する。これによりMapViTは、モバイルロボットのようなエネルギーとリソースに制約のあるプラットフォームのための有望なソリューションとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 01:57:48 GMT)
PhysProver: Advancing Automatic Theorem Proving for Physics [17.1]
本稿では、物理学領域における形式定理の証明を強化するための最初のアプローチを提案する。 PhysLeanからサンプリングされた定理と、予想に基づく形式データ生成パイプラインによって生成されるデータで構成されている。トレーニングパイプラインでは、強力なオープンソースの数学的定理証明器であるDeepSeek-Prover-V2-7Bを活用し、RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)を使用して、モデルのPhysProverをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:05:32 GMT)
Deja Vu in Plots: Leveraging Cross-Session Evidence with Retrieval-Augmented LLMs for Live Streaming Risk Assessment [16.9]
ライブストリーミングはオンラインインタラクションを変革し、大規模なリアルタイムエンゲージメントを可能にした。ライブストリーミングはまた、詐欺や不正行為の調整といった複雑なリスクに対してプラットフォームを公開している。ライブストリーミングリスク評価のためのCS-VAR(Cross-Session Evidence-Aware Retrieval-Augmented Detector)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:55:51 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） (Thu, 22 Jan 2026 05:05:45 GMT)
Beyond Hard Writes and Rigid Preservation: Soft Recursive Least-Squares for Lifelong LLM Editing [16.8]
モデル編集は、関係のない振る舞いを保持しながら、再トレーニングすることなく、新しい事実やルールで事前訓練された更新を行う。長い逐次編集のための最小二乗エディタ RLSEdit を提案する。複数のモデルファミリの実験は、10K編集への安定したスケーリングを示し、編集成功と全体安定性の両方において強力なベースラインを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 06:11:44 GMT)
AgentSM: Semantic Memory for Agentic Text-to-SQL [16.7]
Agent Semantic Memory (AgentSM)は、解釈可能なセマンティックメモリを構築し、利用する。 AgentSMは、Spider 2.0ベンチマークにおいて、平均トークン使用量と軌道長をそれぞれ25%と35%削減する。また、クモ2.0 Liteベンチマークで44.8%の最先端の精度に達することで、実行精度も向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:31:19 GMT)
PyraTok: Language-Aligned Pyramidal Tokenizer for Video Understanding and Generation [16.5]
PyraTokは言語対応のピラミッドトークンで、複数の解像度で意味的に構造化されたラテントを学ぶ。 PyraTokは、事前訓練されたビデオVAEと、新しいLanguage Pyramidal Quantization(LaPQ)モジュールをベースとしている。 LaPQは、共有された大きなバイナリコードブックを使用してエンコーダをいくつかの深さで識別し、コンパクトだが表現力のあるビデオトークンシーケンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:58:55 GMT)
Why Can't I Open My Drawer? Mitigating Object-Driven Shortcuts in Zero-Shot Compositional Action Recognition [16.4]
構成的ビデオ理解 (CVU) について検討し, モデルが動詞や対象を認識し, 未知の組み合わせに一般化するために構成する。既存のゼロショット合成行動認識(ZS-CAR)モデルは、主に見過ごされた失敗モード(オブジェクト駆動動詞ショートカット)のために失敗する。そこで本稿では,時相基底型動詞学習を実現するシンプルで効果的なフレームワークである RCORE を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:59:13 GMT)
VitalDiagnosis: AI-Driven Ecosystem for 24/7 Vital Monitoring and Chronic Disease Management [16.1]
VitalDiagnosisは、慢性疾患の管理を受動的モニタリングから、能動的で対話的なエンゲージメントに移行するためのエコシステムである。ウェアラブルデバイスからの連続データをLCMの推論能力と統合することにより、システムは急性の健康異常と定期的な順守の両方に対処する。このアプローチは,患者の自己管理を向上し,回避可能な臨床作業量を削減し,より積極的で協調的なケアパラダイムを促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:31:19 GMT)
FC-GUARD: Enabling Anonymous yet Compliant Fiat-to-Cryptocurrency Exchanges [16.1]
プライバシー保護交換システムFC-GUARDを提案する。ユーザーのPIIやフィアットアカウントの詳細を明らかにすることなく、フィアット・ツー・暗号通貨の交換を可能にする。 FC-GUARDは暗号通貨の使用に関する重要な規則に準拠している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 20:04:00 GMT)
Common to Whom? Regional Cultural Commonsense and LLM Bias in India [15.9]
この問題に対処する LLM の能力をテストするために設計された最初のベンチマークである Indica を紹介する。日常生活の8つの領域にまたがる515の質問に対して、5つのインド地域から人手による回答を収集する。わずか39.4%の質問が5つの地域全てで合意を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 00:44:26 GMT)
Region-aware Spatiotemporal Modeling with Collaborative Domain Generalization for Cross-Subject EEG Emotion Recognition [15.7]
物体間変動が強いため、物体間脳波に基づく感情認識は困難である。本研究では、感情認識のための協調的ドメイン一般化を用いた地域対応時空間モデリングフレームワークを提案する。 RSM-CoDGは機能的脳領域分割から派生した先行を組み込んで領域レベルの空間表現を構築する。また、感情誘発神経活動の動的進化を特徴付けるために、マルチスケールの時間モデルも採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:35:40 GMT)
FAIR-ESI: Feature Adaptive Importance Refinement for Electrophysiological Source Imaging [15.6]
脳疾患の診断に欠かせない技術は、電気生理学的ソースイメージング(ESI)である本稿では、異なる視点における重要性を適応的に洗練する新しいフレームワークであるFAIR-ESIを提案する。多様な構成を持つ2つのシミュレーションデータセットと、2つの実世界の臨床データセットに関する大規模な実験により、我々のフレームワークの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:57:27 GMT)
FirmReBugger: A Benchmark Framework for Monolithic Firmware Fuzzers [15.4]
FirmReBuggerは、現実的で多様なバグベースのベンチマークでモノリシックなファームウェアファザーを評価するためのフレームワークである。 FirmBenchは,313のソフトウェアバグオーラクルを備えた,多様で現実的なバイナリターゲットのセットです。私たちはFuzzBench-for-Firmware型サービスでFirmReBuggerを使用し、9つの最先端のモノリシックファームウェアファザを評価するためにFirmBenchを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:02:35 GMT)
Even GPT-5.2 Can't Count to Five: The Case for Zero-Error Horizons in Trustworthy LLMs [15.1]
信頼性の高いLDMのためのゼロエラーホライゾン(ZEH)を提案する。 ZEHは、モデルが誤りを犯さずに解決できる最大範囲を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:36:01 GMT)
Towards Natural Language Environment: Understanding Seamless Natural-Language-Based Human-Multi-Robot Interactions [14.9]
本稿では、人間と複数の異種ロボットが主に自然言語を介して協調する相互作用空間として定義される自然言語環境(NLE)の概念を紹介する。まず,言語に基づく人間とロボットの相互作用に関する先行研究を合成し,NLEの予備設計空間を導出する。次に、バーチャルリアリティーにおけるロールプレイング研究を行い、この仮想環境の中で人間がどのように人間とロボットの相互作用を概念化し、交渉し、コーディネートするかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:50:24 GMT)
A Rolling-Space Branch-and-Price Algorithm for the Multi-Compartment Vehicle Routing Problem with Multiple Time Windows [14.9]
本稿では,複数時間ウィンドウ(MCVRPMTW)を用いたマルチコンパートメント車両ルーティング問題について検討する。この問題には、(i)コンパートメント数の柔軟性、(ii)アイテム・ツー・コンパートメントの互換性、(iii)アイテム・ツー・イテムの互換性の3つの主要なコンパートメント関連機能が含まれている。大規模インスタンスを扱うために,クラスタリング手法をソリューションフレームワークに統合するローリングスペースB&Pアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:46:46 GMT)
Atlas-Assisted Segment Anything Model for Fetal Brain MRI (FeTal-SAM) [14.6]
FeTal-SAMは胎児脳MRIのセグメンテーションに適したSegment Anything Model(SAM)の新規な適応である。 atlasベースのプロンプトと基礎モデル原則を統合することで、FeTal-SAMは胎児脳MRIのセグメンテーションにおける2つの重要な制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:49:33 GMT)
Efficient Code Analysis via Graph-Guided Large Language Models [14.6]
本稿では,大規模言語モデルによる悪意ある行動のローカライズ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。このアプローチはプロジェクトをコードグラフに解析し、LLMを使用してノードに意味的および構造的なシグナルをエンコードし、疎い監視の下でグラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:41:56 GMT)
Efficiently Learning Robust Torque-based Locomotion Through Reinforcement with Model-Based Supervision [14.2]
モデルに基づく二足歩行と残留強化学習を統合した制御フレームワークを提案する。提案手法は, ランダム化条件におけるロバスト性の向上と一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:56:52 GMT)
Rethinking Drug-Drug Interaction Modeling as Generalizable Relation Learning [14.2]
薬物と薬物の相互作用(DDI)の予測は、薬物の発見と臨床開発の中心である。我々は、関係中心学習問題としてDDI予測を再構成する関係中心学習フレームワークGenRel-DDIを提案する。実験の結果、GenRel-DDIは一貫して、最先端の手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:00:30 GMT)
Blockchain-Based Spectrum Resource Securitization via Semi-Fungible Token-Lock [14.2]
ERC404スタイルのハイブリッドトークンモデルに基づく既存のアプローチは、資産移動中に頻繁な鋳造と燃焼に依存している。本論文では,NFT識別と履歴トレーサビリティを保持するロック/アンロック方式であるSemi Fungible Token Lock(SFT Lock)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:40:37 GMT)
LLM-Assisted Automatic Dispatching Rule Design for Dynamic Flexible Assembly Flow Shop Scheduling [14.1]
本研究では,LLM支援動的ルール設計フレームワーク(LLM4DRD)を開発し,スケジューリング機能に適合したオンラインスケジューリングルールを自動的に進化させる。 LLM4DRDの平均威力は、訓練と試験に使用される20の実践例において、最先端の手法よりも3.17-12.39%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:06:40 GMT)
Connect the Dots: Knowledge Graph-Guided Crawler Attack on Retrieval-Augmented Generation Systems [14.0]
Retrieval-augmented Generation (RAG) システムは、文書検索と大きな言語モデルを統合する。 RAGは新たなプライバシーリスクを導入している: 敵は慎重に構築されたクエリを発行し、センシティブなコンテンツを徐々に流出させる。 RAGCRAWLERは,情報公開のための知識グラフを構築し,未検索領域を対象としたセマンティック空間でのクエリを計画する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:59:42 GMT)
CodeGuard: Improving LLM Guardrails in CS Education [13.9]
CodeGuardは、教育AIシステムのための包括的なガードレールフレームワークである。 PromptShieldは、安全でないプロンプトをリアルタイムで検出するために微調整された軽量の文エンコーダモデルである。 CodeGuardは、正当な教育タスクのパフォーマンスを低下させることなく、潜在的に有害またはポリシー違反のコード補完を30～65%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 22:03:06 GMT)
Towards a Goal-Centric Assessment of Requirements Engineering Methods for Privacy by Design [13.8]
General Regulation (PbD)レポートによると、設計によるプライバシの実装は、データ保護エンジニアリング(RE)アプローチの増加と一致している。 PbD法評価における目標中心のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:22:23 GMT)
Out-of-Distribution Detection Based on Total Variation Estimation [13.7]
本稿では,実運用における潜在的分散シフトに対する機械学習モデル配置の安全性を確保するための新しいアプローチ,Total Variation Out-of-Distribution (TV-OOD) 検出手法を提案する。 TV-OODは、トータル変分ネットワーク推定器を利用して、全変分への各入力の寄与を計算することで、既存の方法を改善する。この手法の有効性は、様々なモデルとデータセットでテストされ、すべての評価指標における最先端のアウト・オブ・ディストリビューション検出技術によって達成されたものと同等か優れている画像分類タスクにおいて、一貫して結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:15:16 GMT)
KD4MT: A Survey of Knowledge Distillation for Machine Translation [13.7]
この調査は105論文にわたる機械翻訳のための知識蒸留(2025年10月1日)を合成する。我々は,KD4MTの方法論的貢献と実践的応用に基づいて,KD4MT文献の進歩を分類した。具体的設定でKD法を選択するためのガイドラインを提案し, MTへのKDの適用に伴う潜在的なリスクを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:26:34 GMT)
Keyframe-Based Feed-Forward Visual Odometry [13.6]
現在の基礎モデルに基づく手法は、通常、生画像列を無差別に処理する。本稿では、データ駆動方式で適応的な視覚ポリシーを導出するために強化学習を利用するフィードフォワードVO法を提案する。実験により,提案手法は最新式フィードフォワードVO法よりも一貫した,実質的な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:45:42 GMT)
Beyond Marginal Distributions: A Framework to Evaluate the Representativeness of Demographic-Aligned LLMs [13.6]
本稿では,アライメントモデルの代表性を評価するためのフレームワークを提案する。 2つのモデルステアリング手法を比較し,評価手法の価値を示す。私たちは、代表性は価値アライメントの別の側面である、と結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:45:55 GMT)
Unsplit Spreading: An Overlooked Signature of Long-Range Interaction [13.5]
分離されていない拡散は、$(k)$が特異な特徴、正確には長距離相互作用が可能である場合にのみ起こる。 1次元および2次元のサブ波長原子配列のような現実的なオープン量子系において、分離されていない拡散が現れることを示す。我々の研究は、長距離物理学によって誘導される特異なバンド構造の実験的にアクセス可能で喫煙銃の署名として、ばらばらに広がることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:24:57 GMT)
Explainable Deepfake Detection with RL Enhanced Self-Blended Images [13.5]
本稿では,自己ブレンド画像に基づく自動Chain-of-Thought(CoT)データ生成フレームワークとRL強化ディープフェイク検出フレームワークを提案する。提案手法は,複数のクロスデータセットベンチマークにおいて,最先端(SOTA)アプローチと競合する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:55:46 GMT)
ProGiDiff: Prompt-Guided Diffusion-Based Medical Image Segmentation [13.0]
本稿では,医用画像セグメンテーションのために既存の画像生成モデルを活用するProGiDiffという新しいフレームワークを提案する。具体的には,イメージコンディショニングに適したカスタムエンコーダを備えた制御ネット型コンディショニング機構を提案する。 CT画像からの臓器の分節化実験は, 従来の方法と比較して高い性能を示し, プリンシパル・イン・ザ・ループ・セッティングの利点を大いに生かしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:56:21 GMT)
Mechanism Shift During Post-training from Autoregressive to Masked Diffusion Language Models [12.6]
Masked Diffusion Model (MDM) への事前訓練後の自己回帰モデル (ARM) は、逐次生成の限界を克服するための費用対効果の戦略として登場した。訓練後MDMが真の双方向推論能力を獲得するか、あるいは単に自己回帰剤を再パッケージするかを検討する。我々は,拡散後学習がモデルパラメータに適応するだけでなく,非逐次的グローバルプランニングを支援するために内部計算を根本的に再構成する,と結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:34:00 GMT)
Adaptive Exponential Integration for Stable Gaussian Mixture Black-Box Variational Inference [12.2]
3つの重要なコンポーネントを組み合わせた、安定的で効率的なフレームワークを開発します。我々はモンテカルロ推定の下で、ノイズフリーな設定とほぼ余剰な収束の指数収束を証明した。マルチモーダル分布,Nealのマルチスケールファンネル,およびDarcy流に対するPDEに基づくベイズ逆問題に関する数値実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:33:23 GMT)
HVD: Human Vision-Driven Video Representation Learning for Text-Video Retrieval [11.8]
人間ビジョン駆動(Human Vision-Driven, HVD)モデルは、人間の視覚的な焦点を捉え、最先端のパフォーマンスを達成する。本フレームワークは,2つのキーコンポーネントから構成される粗大なアライメント機構を確立する。 5つのベンチマークの実験では、HVDは人間のような視覚的焦点をキャプチャするだけでなく、最先端のパフォーマンスも達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:57:42 GMT)
Designing faster mixed integer linear programming algorithm via learning the optimal path [11.7]
DeepBoundは、MILP(Mixed-Integer Linear Programming)問題を解決するためのディープラーニングベースのアルゴリズムである。最適なソリューションを含むノードを優先順位付けすることで、解決効率が向上する。従来のルールや既存の学習ベースアプローチよりも優れた解法効率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:41:22 GMT)
Superpixel-Based Image Segmentation Using Squared 2-Wasserstein Distances [11.6]
強い不均一性の存在下で画像分割を効果的に行う方法を提案する。スーパーピクセルは、線形最小二乗代入問題によってまずスーパーピクセルにグループ化される。これらのスーパーピクセルは、経験的分布の間の2-ワッサーシュタイン距離を用いて、優雅にオブジェクトレベルセグメントにマージされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 22:24:15 GMT)
Classical Simulation of Noiseless Quantum Dynamics without Randomness [11.6]
低重量パウリダイナミクス (LPD) アルゴリズムは、雑音のない短時間のダイナミクスに対する局所観測値を効率的に近似する。乱数性を仮定せずに平均ケース境界を許容し,その状態が十分に絡み合っていることを証明した。本研究は,従来のシミュレーション手法の厳密な相乗効果を確立し,量子シミュレーションを補完する経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:59:57 GMT)
Event-VStream: Event-Driven Real-Time Understanding for Long Video Streams [11.5]
Event-VStreamは、連続した動画を、個別にセマンティックに一貫性のあるイベントのシーケンスとして表現する。システムは、動き、意味、予測的手がかりを統合することで意味のある状態遷移を検出する。システムは2時間のEgo4Dストリームで約70%のGPT-5の勝利率を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:05:53 GMT)
Where is the multimodal goal post? On the Ability of Foundation Models to Recognize Contextually Important Moments [11.5]
本稿では,映像中の重要なサブイベントを識別するモデルについて検討する。ゲームにおいて重要なサブイベントと重要でないサブイベントを区別する能力に関するモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 21:40:08 GMT)
ThermoSplat: Cross-Modal 3D Gaussian Splatting with Feature Modulation and Geometry Decoupling [11.2]
ThermoSplatは、アクティブな特徴変調と適応幾何学的デカップリングにより、スペクトル認識の深い再構成を可能にする新しいフレームワークである。 RGBT-Scenesデータセットの実験により、ThermoSplatは可視スペクトルと熱スペクトルの両方にわたって最先端のレンダリング品質を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:24:26 GMT)
A Lightweight Brain-Inspired Machine Learning Framework for Coronary Angiography: Hybrid Neural Representation and Robust Learning Strategies [11.2]
提案するフレームワークは、事前訓練された畳み込みニューラルネットワーク上に構築され、軽量なハイブリッドニューラルネットワーク表現を構築する。効率的なパラメータ適応を実現するために、選択的神経可塑性トレーニング戦略を導入する。脳にインスパイアされた注意変調損失関数は、ハードサンプルや不確実なアノテーションに対する感受性を高めるために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:14:37 GMT)
Ternary Spiking Neural Networks Enhanced by Complemented Neurons and Membrane Potential Aggregation [11.2]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はエネルギー効率の良いモデルである。現存する2重スパイクニューロンは、限られた生物学的確率を示す。最近開発された第3次スパイクニューロンは、生物学的原理との整合性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:47:01 GMT)
NeuroMamba: Multi-Perspective Feature Interaction with Visual Mamba for Neuron Segmentation [10.9]
NeuroMambaは、パッチフリーなグローバルモデリングを可能にするために、Mambaの線形複雑性を利用する多視点フレームワークである。提案手法は,4つの公開EMデータセットにまたがる最先端性能を実証し,異方性および等方性の両方に優れた適応性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:06:24 GMT)
SoK: Challenges in Tabular Membership Inference Attacks [10.8]
メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、機械学習アプリケーションにおけるプライバシを評価する主要なアプローチである。本稿では、中央集権学習と連合学習の2つの主要な学習パラダイムを考慮したMIAの広範なレビューと分析を行う。攻撃性能が限られている攻撃でも、シングルアウトの大部分をうまく公開できることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:30:11 GMT)
AION: Aerial Indoor Object-Goal Navigation Using Dual-Policy Reinforcement Learning [10.8]
本研究では、外部位置決めやグローバルマップに頼ることなく、視覚に基づく空中オブジェクトナビのためのAIONを提案する。 AIONは、探究と目標達成の行動を2つの専門的なポリシーに分離するエンドツーエンドの二重政治強化学習フレームワークである。実験の結果, AIONは探索, 航法効率, 安全性の総合的な評価指標よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:35:34 GMT)
TinySense: Effective CSI Compression for Scalable and Accurate Wi-Fi Sensing [10.8]
本稿では,Wi-Fiによるヒューマンセンシングのスケーラビリティを向上させる,効率的な圧縮フレームワークTinySenseを紹介する。我々のアプローチはベクトル量子化に基づく新たな生成逆ネットワーク(VQGAN)に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:44:40 GMT)
Teaching and Evaluating LLMs to Reason About Polymer Design Related Tasks [10.8]
PolyBenchは125K以上のポリマー設計関連タスクの大規模なトレーニングおよびテストベンチマークデータセットである。ポリベンチのタスクは、単純から複雑な解析的推論問題から構成される。実験の結果、PolyBenchのデータに基づいて訓練された7Bから14Bパラメータの小さな言語モデル(SLM)が、同様のサイズのモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 20:39:18 GMT)
Recommending Best Paper Awards for ML/AI Conferences via the Isotonic Mechanism [10.7]
著者支援機構を導入し,論文賞の選定を容易にする。本手法では,著者の提出した論文に対する評価をアイソトニック・メカニズムを用いて抽出する。実用関数が単に非減少かつ加法的である場合でも、真性は成り立つことを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:51:15 GMT)
Enhancing guidance for missing data in diffusion-based sequential recommendation [10.7]
我々は,新しい非現実的注意規制拡散モデル(CARD)を提案する。 CARDは、ユーザシーケンス内のノイズを同時に識別し、抑制しながら、キーの興味を向けるポイントアイテムからの信号を増幅することに焦点を当てている。本手法は,計算コストを伴わずに実世界のデータに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:55:21 GMT)
TempoNet: Learning Realistic Communication and Timing Patterns for Network Traffic Simulation [10.4]
本稿では,マルチタスク学習とマルチマーク時間点プロセスを組み合わせた新しい生成モデルであるTempoNetを紹介する。本研究では,TempoNetが生成したバックグラウンドトラフィックでトレーニングした侵入検出モデルが,実データでトレーニングしたものと同等に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:23:19 GMT)
Bridging the Perception Gap: A Lightweight Coarse-to-Fine Architecture for Edge Audio Systems [10.1]
CoFi-Agentはエッジサーバとゲートウェイをターゲットにしたハイブリッドアーキテクチャである。高速な局所認識を行い、不確実性が検出された場合にのみ条件付き法医学的洗練をトリガーする。 MMARのベンチマークでは、CoFi-Agentは精度を27.20%から53.60%に改善し、常にオンのパイプラインよりも精度と効率のトレードオフを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:57:25 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） (Thu, 22 Jan 2026 10:39:44 GMT)
THOR: A Versatile Foundation Model for Earth Observation Climate and Society Applications [9.9]
THOR は入力の不均一性とデプロイメントの剛性の両方を解決する "Computeadaptive" 基盤モデルである。我々は、新しいランダム化パッチと入力画像サイズ戦略を用いて、THORを事前訓練する。これにより、どんなパッチサイズでも推論してトレーニング済みの重みのセットをデプロイすることが可能になり、再トレーニングせずに計算コストと特徴解決の間の動的なトレードオフが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:38:00 GMT)
Integrating Knowledge Distillation Methods: A Sequential Multi-Stage Framework [9.8]
異種KD手法を逐次統合するフレキシブルフレームワークであるSMSKD(Sequential Multi Stage Knowledge Distillation)を提案する。各段階において、学生は特定の蒸留法で訓練され、前の段階からの凍結参照モデルは、忘れることを学ぶための知識をアンカーする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:13:12 GMT)
PAL*M: Property Attestation for Large Generative Models [9.8]
本稿では,大規模生成モデルのためのプロパティ検証フレームワークであるPAL*Mについて述べる。 PAL*Mは、トレーニングと推論にまたがるプロパティを定義し、CPU-GPU操作をカバーするために、セキュリティを意識したGPUを備えた機密仮想マシンを活用し、メモリマップされたデータセット上のインクリメンタルなマルチセットハッシュを使用して、その整合性を効率的に追跡することを提案している。我々は、Intel TDXとNVIDIA H100にPAL*Mを実装し、効率的で、スケーラブルで、汎用的で、セキュアであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:51:13 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） (Thu, 22 Jan 2026 13:03:55 GMT)
Spectator-transition crosstalk in a spin-3/2 silicon vacancy qudit in silicon carbide revealed by broadband Ramsey interferometry [9.4]
4H-SiC色中心スピンは、長いスピンコヒーレンスとチップレベルのフォトニクスと、ウェハスケールの材料成熟度の珍しい組み合わせを提供する。特に、シリコン空孔はS=3/2基底状態であり、コンパクトなエンコーディングとサブスペース選択制御を可能にするネイティブなquditである。ここでは、ブロードバンドラムシー干渉法を用いて、そのようなオブザーバ-遷移クロストークを明らかにし、定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 00:56:50 GMT)
BotzoneBench: Scalable LLM Evaluation via Graded AI Anchors [9.2]
大規模言語モデル(LLM)は、戦略的意思決定を必要とする対話型環境にますます多くデプロイされている。近年のゲームベース評価では, LLM-vs-LLMトーナメントが採用されている。本稿では,LLMの評価をAI(Artificial Intelligence)の固定階層に固定することで,線形時間絶対スキル測定が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:15:08 GMT)
Better as Generators Than Classifiers: Leveraging LLMs and Synthetic Data for Low-Resource Multilingual Classification [9.2]
本研究は, 合成データ生成能力が蒸留の一形態として機能するかどうかを考察する。我々は最先端の多言語LPMを用いて11言語と4つの分類タスクをカバーする合成データセットを生成する。実験により、少量の合成データでさえ、より小さなモデルで大容量の発電機よりも優れた性能を発揮することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:19:13 GMT)
Partially Lazy Gradient Descent for Smoothed Online Learning [8.7]
$k$-lazyGDは、greedy Online Gradient Descent(OGD)とlazy GD/Dual-averaging($k=T$)のギャップを埋めるこのスペクトルをSmoothed Online Convex Optimization (SOCO) で解析し、学習者が打つコストと運動コストの両方を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:05:08 GMT)
Exploring Noisy Quantum Thermodynamical Processes via the Depolarizing-Channel Approximation [8.5]
グローバルな分極チャネルを用いてゲート依存雑音の累積効果を近似する一般フレームワークを提案する。ノイズの存在下での冷却限界を解析的に導出する。このアプローチは、ノイズの多い量子熱力学過程を探索するための新しい道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 20:52:58 GMT)
Closing the Gap on the Sample Complexity of 1-Identification [8.5]
1-恒等化(1-identification)は、純粋探索における基本的な多重武装バンドイットの定式化である。我々は、少なくとも1つの有資格腕が存在する場合、$mathbbE$の新たな下限を導出する。我々の結果は、複数の資格を持つ腕がある場合の$mathbbE$の分析を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:50:31 GMT)
Frequency-aware Adaptive Contrastive Learning for Sequential Recommendation [8.4]
FACLは、マイクロレベルの適応摂動を導入し、稀なアイテムの完全性を保護する周波数対応型適応型コントラスト学習フレームワークである。 5つの公開ベンチマークデータセットの実験により、FACLは最先端のデータ拡張とモデル拡張ベースの手法を一貫して上回っていることが示された。きめ細かい分析により、FACLは低周波アイテムやユーザのパフォーマンス低下を著しく軽減することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 06:51:59 GMT)
DualShield: Safe Model Predictive Diffusion via Reachability Analysis for Interactive Autonomous Driving [8.3]
本稿では、ハミルトン・ヤコビ(HJ)到達可能性値関数を二重容量で活用する計画制御フレームワークであるDualShieldを紹介する。第一に、値関数はプロアクティブなガイダンスとして機能し、拡散復調過程を安全かつ動的に実現可能な領域に向けて操る。次に、制御バリア値関数(CBVF)を使用してリアクティブな安全シールドを形成し、実行されたアクションを修正し、安全性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:56:36 GMT)
StreetDesignAI: A Multi-Persona Evaluation System for Inclusive Infrastructure Design [8.3]
そこで我々は,ストリートデザインAI(StreetDesignAI)について紹介する。 26人の交通専門家による研究は、構造化されたマルチパースペクティブフィードバックが、多様なユーザ視点に対するデザイナーの理解を著しく改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:53:05 GMT)
CogToM: A Comprehensive Theory of Mind Benchmark inspired by Human Cognition for Large Language Models [8.1]
46のパラダイムにわたる8000以上のバイリンガルインスタンスからなる包括的,理論的に基礎付けられたベンチマークであるCogToMを紹介した。 GPT-5.1やQwen3-Maxのようなフロンティアモデルを含む22の代表的なモデルの体系的な評価は、重要なパフォーマンスの不均一性を示し、特定の次元における永続的なボトルネックを強調している。 CogToMは、大規模言語モデルの認知境界の進化を研究するための堅牢な手段と視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:59:19 GMT)
SPARC-RAG: Adaptive Sequential-Parallel Scaling with Context Management for Retrieval-Augmented Generation [8.0]
Retrieval-Augmented Generationは、大規模な言語モデルのアウトプットを外部のエビデンスに根拠付けている。最近の研究は、2つの相補的な次元に沿って推論時にRAGをスケールする。逐次的および並列な推論時間スケーリングを協調するマルチエージェントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 20:18:55 GMT)
Precoding-Oriented CSI Feedback Design with Mutual Information Regularized VQ-VAE [8.0]
本稿では,ベクトル量子化変分オートエンコーダに基づくプリコーディング指向CSIフィードバックフレームワークを提案する。数値計算により,提案手法は可変長ニューラル圧縮方式に匹敵する速度を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:47:49 GMT)
Knowing When to Abstain: Medical LLMs Under Clinical Uncertainty [8.0]
MedAbstainは,医療用多票質問応答における禁忌のための統一ベンチマークおよび評価プロトコルである。最先端で高精度なモデルでさえ、不確実性に欠けることがよくあります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:03:19 GMT)
Deaf and Hard of Hearing Access to Intelligent Personal Assistants: Comparison of Voice-Based Options with an LLM-Powered Touch Interface [8.0]
難聴者および難聴者に対する知的パーソナルアシスタント(IPA)のアクセシビリティについて検討した。難聴音声を含む多様なアクセントを理解できないため、非署名や話し言葉のDHH個人にはほとんどアクセスできない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:01:25 GMT)
SE Research is a Complex Ecosystem: Isolated Fixes Keep Failing -- and Systems Thinking Shows Why [7.9]
ソフトウェアエンジニアリング研究コミュニティは生産的だが、課題の連続に直面している。これらの問題は、研究エコシステム自体の深い構造力学から生じる。複雑なシステム、エコシステム、変化の理論からアイデアを引いたこのようなフレームワークをスケッチします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 23:32:06 GMT)
Improve the autonomy of the SE2(3) group based Extended Kalman Filter for Integrated Navigation: Theoretical Analysis [7.9]
本稿では,SE2(3)群に基づく高精度ナビゲーションモデルの慣性・地球・世界フレーム下での自律性に関する理論的解析を行う。従来の自明なSE2(3)群ナビゲーションモデリング手法の限界は、非慣性フレームにおける速度によって導入されたコリオリス力項の存在である。 SE2(3)グループナビゲーションモデルの構築手法が提案され,ナビゲーションモデルを完全自律性に近づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:58:56 GMT)
Calibration-Conditioned FiLM Decoders for Low-Latency Decoding of Quantum Error Correction Evaluated on IBM Repetition-Code Experiments [7.9]
量子誤り訂正(QEC)のリアルタイム復号化は、フォールトトレラント量子計算の実現に不可欠である。超伝導プロセッサにおける時間スケールの自然な分離を生かしたハードウェアコンディショニングニューラルデコーダフレームワークを提案する。また,FiLM条件のデコーダは,修正された最小値完全マッチングに対して,論理誤差率を最大11.1倍に削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:23:32 GMT)
Diffusion Model-Based Data Augmentation for Enhanced Neuron Segmentation [7.8]
現在のディープラーニングベースの手法は、大規模なトレーニングデータと、広範囲で時間を要するマニュアルアノテーションに依存しているため、制限されている。本稿では,多種多様かつ構造的に妥当な画像ラベルペアを生成することができる拡散型データ拡張フレームワークを提案する。提案手法は, 2つの異なる後処理法と組み合わせることで, それぞれ32.1%, 30.7%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:12:05 GMT)
Next Generation Active Learning: Mixture of LLMs in the Loop [7.8]
そこで本研究では,Mixture-of-LLMsアノテーションモデルを用いて生成したラベルを人間のアノテーションに置き換える,新しいアクティブラーニングフレームワークを提案する。我々のフレームワークは軽量なLLM上に構築されており、実世界のアプリケーションでローカルマシンで完全に動作することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:01:42 GMT)
Active learning for photonics [7.7]
フォトニック結晶のアクティブラーニングは、解析的近似ベイズ層ニューラルネットワーク(LL-BNN)と不確実性駆動型サンプル選択の統合を探索する。我々は,無限モンテカルロサンプル限界に対応する解析的LL-BNN定式化を用いて,真の予測誤差と強く相関する不確実性推定値を求める。解析的なLL-BNNに基づく能動学習は,フォトニック結晶の位相最適化と逆設計を著しく加速する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:42:23 GMT)
Sub-Region-Aware Modality Fusion and Adaptive Prompting for Multi-Modal Brain Tumor Segmentation [7.6]
マルチモーダル医療画像に基礎モデルを適用するための新しい枠組みを提案する。サブリージョン対応のモダリティアテンションとアダプティブ・プロンプト・エンジニアリングを導入する。我々はBraTS 2020脳腫瘍セグメンテーションデータセットの枠組みを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:03:17 GMT)
Scribble-Supervised Medical Image Segmentation with Dynamic Teacher Switching and Hierarchical Consistency [7.5]
本稿では,弱信号の監督品質を最大化するために,SDT-Netを提案する。本手法は,最も信頼性の高い教師を適応的に選択する動的教師スイッチング (DTS) モジュールを備える。この選択された教師は、高信頼の擬似ラベル、Pick Reliable Pixels(PRP)メカニズムによる洗練、マルチレベルの特徴アライメントという2つの相乗的メカニズムを通じて生徒を指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:20:01 GMT)
Airflow Source Seeking on Small Quadrotors Using a Single Flow Sensor [7.5]
小さな四極子を追跡すれば、システムは人間の周りを動き、より狭い空間を飛ぶことができる。本研究では, カスタムフローセンサを用いた気流源探索行動と化学配管追跡を補完する手法を提案する。 Cast and Surge'アルゴリズムの修正版では、フロー方向のセンシングを利用してフローソースを探し、ナビゲートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:13:24 GMT)
A Mobile Magnetic Manipulation Platform for Gastrointestinal Navigation with Deep Reinforcement Learning Control [7.4]
本稿では,Dep Reinforcement Learning (DRL) を用いて,この制限を克服する小型で低コストな移動体磁気操作プラットフォームを提案する。 SAC(Soft Actor-Critic)ベースのコントロール戦略は、sim-to-realパイプラインを通じてトレーニングされる。 2次元軌道に沿って7mm磁気カプセルを制御し,プラットフォームを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 00:30:11 GMT)
Deep Neural networks for solving high-dimensional parabolic partial differential equations [7.4]
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） (Thu, 22 Jan 2026 04:04:28 GMT)
Delayed Assignments in Online Non-Centroid Clustering with Stochastic Arrivals [7.3]
クラスタリングは基本的な問題であり、同じクラスタの要素が他のクラスタの要素よりも互いに近いように、一連の要素をクラスタに分割することを目指している。オンライン非セントロイドクラスタリングを遅延で研究するための新しいフレームワークを提案し、有限距離空間の点として一度に1個ずつ到着する要素をクラスタに割り当てるが、割り当ては即時に行う必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:42:05 GMT)
Coarse-to-Fine Non-rigid Multi-modal Image Registration for Historical Panel Paintings based on Crack Structures [7.0]
歴史的パネル画の粗大な非厳密なマルチモーダル登録法を提案する。我々は、頭蓋骨に基づく共同キーポイント検出と記述に畳み込みニューラルネットワークを用いる。粗大から粗大の登録には、混合解像度画像の登録のための新しいマルチレベルキーポイント改良手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 22:19:02 GMT)
Sawtooth Wavefront Reordering: Enhanced CuTile FlashAttention on NVIDIA GB10 [6.8]
本稿では,CuTileをベースとしたFlashアテンションメモリの動作解析とキャッシュ性能向上手法を提案する。特に、NVIDIA GB10の分析では、L2キャッシュミスの主な原因を特定しています。我々はSawtooth Wavefront Reorderingと呼ばれる新しいプログラミング手法を導入し、L2ミスを減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:05:31 GMT)
Identity, Cooperation and Framing Effects within Groups of Real and Simulated Humans [6.8]
大規模言語モデル(LLM)が社会的ジレンマゲームにおける人間の行動をどのようにシミュレートするかを考察する。シミュレーションの忠実度と人間の研究は、物語のアイデンティティの豊かなコンテキストを持つベースLMを条件付けすることで改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 22:41:24 GMT)
FeTTL: Federated Template and Task Learning for Multi-Institutional Medical Imaging [6.7]
フェデレーションテンプレートとタスク学習(FeTTL)は、フェデレーション環境における医療画像データの調和を図るための新しいフレームワークである。 FeTTLはグローバルテンプレートとタスクモデルを学び、クライアント間のデータ分散を調整する。実験の結果,FeTTLは最先端のフェデレーション学習ベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 20:14:45 GMT)
Learning Functional Graphs with Nonlinear Sufficient Dimension Reduction [6.7]
機能的十分次元の削減に基づく非パラメトリックな機能的グラフィカルモデルを提案する。提案手法はガウスあるいはコプラガウスの仮定を緩和するだけでなく,推定精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 06:48:37 GMT)
PF-D2M: A Pose-free Diffusion Model for Universal Dance-to-Music Generation [6.6]
PF-D2Mは、ダンスビデオから抽出された視覚的特徴を取り入れた、普遍的な拡散に基づくダンス・ツー・ミュージック生成モデルである。 PF-D2Mは、ダンス音楽のアライメントと音楽の質において最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:21:54 GMT)
zkFinGPT: Zero-Knowledge Proofs for Financial Generative Pre-trained Transformers [6.5]
マルチモーダル機能を備えたFinGPT(Financial Generative Pre-trained Transformer)は、様々な金融アプリケーションで採用されている。モデル重みの知的特性とトレーニングコーパスの著作権とベンチマーク問題により、GPTのモデル重みの正当性とモデル出力の信頼性を検証することは、非常に難しい課題である。我々は、ゼロ知識証明(ZKP)を高価値の金融ユースケースに適用し、データのプライバシ保護と検証を可能にする新しいzkFinGPT方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:37:33 GMT)
Decoupling Return-to-Go for Efficient Decision Transformer [6.4]
Decision Transformer (DT) はオフライン強化学習のための強力なシーケンスモデリング手法を確立した。 Decoupled DT (DDT) は、Transformerを通して観測シーケンスとアクションシーケンスのみを処理することで、アーキテクチャを単純化する。実験の結果,DDTはDTを著しく上回り,最先端のDTと競合する性能を確立していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:42:08 GMT)
Learning-augmented smooth integer programs with PAC-learnable oracles [6.4]
予測オラクルを組み込んだフレームワークを導入し、目的の線形サロゲートを構築し、線形プログラミングによって解決する。提案手法は,古典的な高密度政権から近距離政権へ効果的にトラクタブル近似を拡張できることを実証する。帰納的アルゴリズムが有界擬似次元を持つことを証明し、ほぼ最適性能のオラクルを学習できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:55:36 GMT)
Analyzing Neural Network Information Flow Using Differential Geometry [6.4]
我々はOllivier-Ricci曲率(ORC)に基づく神経曲率(NC)の概念を導入する。提案手法は, 打ち抜き実験により評価し, 負のORCエッジの除去がNN全体の性能を急速に低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 23:35:10 GMT)
ICON: Invariant Counterfactual Optimization with Neuro-Symbolic Priors for Text-Based Person Search [6.2]
テキストベースの人物検索は、視覚的知覚と言語理解を橋渡しする現実世界の監視においてユニークな価値を持っている。事前学習モデルを利用した現在のパラダイムは、しばしば複雑なオープンワールドシナリオに効果的に転送できない。本稿では,因果関係とトポロジ的前提を統合したフレームワークであるICONを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:09:22 GMT)
ProbeMDE: Uncertainty-Guided Active Proprioception for Monocular Depth Estimation in Surgical Robotics [6.2]
本稿では,RGB画像とスパースプロバイオセプティブ計測を組み合わせた費用対効果を考慮した能動センシングフレームワークProbeMDEを提案する。提案手法はMDEモデルのアンサンブルを用いて,RGB画像と既知深度測定のスパースセットに条件付き密集深度マップを推定する。中枢気道閉塞外科ファントムのシミュレーションおよび物理実験において本法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:44:32 GMT)
Investigation of the Generalisation Ability of Genetic Programming-evolved Scheduling Rules in Dynamic Flexible Job Shop Scheduling [6.2]
遺伝的プログラミング(GP)はDFJSSのスケジューリングルールを自動的に進化させるために広く応用されている。本稿では,多様なDFJSS条件下でのGP進化型スケジューリング規則の一般化能力について系統的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:38:27 GMT)
Finite-Sample Inference for Sparsely Permuted Linear Regression [6.2]
我々は、置換係数と回帰係数に関する一般的な統計的推論フレームワークを開発する。計算目的のために、時間で計算可能な線形代入問題を開発し、高い確率で計算コストの高い従来の最小二乗の解と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:42:11 GMT)
Echoed Random Quantum Metrology [6.2]
我々は、ランダムプローブ状態に盲目のままでハイゼンベルク限界に近づく感度を実現するエコーランダムプロセスを導入する。ランダムパルスでKerr非線形モードを駆動するだけで、サブプランク位相空間構造が出現すると高感度となり、複雑な量子制御の必要性がなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:55:13 GMT)
Machine Failure Detection Based on Projected Quantum Models [6.0]
本稿では,量子コンピューティングに基づく故障検出アルゴリズムと統計的変化点検出手法を提案する。このアルゴリズムはIBMの133量子ビットのHeron量子プロセッサで実行された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 04:43:53 GMT)
SuperOcc: Toward Cohesive Temporal Modeling for Superquadric-based Occupancy Prediction [5.9]
SuperOccはスーパークワッドリックベースの3D占有率予測の新しいフレームワークである。 1)ビュー中心とオブジェクト中心の時間的手がかりを同時に活用する結合的時間的モデリング機構,(2)クエリの間隔を犠牲にすることなく幾何学的表現性を向上するマルチスーパークアッドリックデコーディング戦略,(3)計算効率を向上させるための効率的なスーパークアッドリック・ボクセル・スプレイティングスキーム,の3つの重要な設計が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 04:50:29 GMT)
CoNRec: Context-Discerning Negative Recommendation with LLMs [5.8]
ユーザのネガティブな嗜好に関する研究は、現代のレコメンデーションシステムにおいてますます重要になっている。既存のアプローチのほとんどは、主に肯定的な推奨を強化する補助信号として負のフィードバックを使用している。特殊設計した文脈認識モジュールを用いた負のフィードバックモデリングのための,最初の大規模言語モデルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:46:18 GMT)
Identifying Concurrency Bug Reports via Linguistic Patterns [5.8]
本稿では,バグ報告を自動的に識別する言語パターンに基づくフレームワークを提案する。 730件のバグレポートから58件の言語パターンを抽出した。我々は,従来の機械学習,大規模言語モデル,事前学習された言語モデルにおいて,マッチング,学習,プロンプトベース,微調整の4つの補完的アプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 21:54:14 GMT)
Benchmarking Text-to-Python against Text-to-SQL: The Impact of Explicit Logic and Ambiguity [5.8]
本稿では,クロスパラダイム評価のためのベンチマークであるBIRD-Pythonを紹介する。我々は、Pythonが明示的な手続き論理を必要とすることを示し、ユーザの意図に非常に敏感であることを示します。本稿では、潜在ドメイン知識を生成プロセスに組み込むことで曖昧さを解消する論理補完フレームワーク(LCF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:54:45 GMT)
Progressive Power Homotopy for Non-convex Optimization [5.7]
我々は$max_bmwinmathbbdmathbbdmathbbdmathR bmxsimmathcalDという形の非最適化のための新しい一階法を提案する。我々は,Prog-PowerHPが大域的最適化の小さな近傍に収束し,およそ$O(d2varepsilon-2)$であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:44:25 GMT)
SUG-Occ: An Explicit Semantics and Uncertainty Guided Sparse Learning Framework for Real-Time 3D Occupancy Prediction [5.7]
SuG-Occは明示的なセマンティックスと不確実性ガイドによるスパース学習を可能とした3D職業予測フレームワークである。まず、ビュー変換時の自由空間からの射影を抑えるために、意味的および不確実性事前を利用する。次に、幾何整合性を高めるために明示的な符号なし距離符号化を用い、構造的に一貫したスパース3D表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:43:59 GMT)
Variable Splitting Binary Tree Models Based on Bayesian Context Tree Models for Time Series Segmentation [5.6]
時系列セグメンテーションのためのベイズ文脈木(BCT)モデルに基づく変数分割二分木(VSBT)モデルを提案する。ロジスティック回帰係数を調整することにより、各間隔内の任意の位置における分割位置を表現できる。分割位置と樹木深度を同時に推定するために,効率的な推論アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:58:34 GMT)
Dualformer: Time-Frequency Dual Domain Learning for Long-term Time Series Forecasting [5.5]
トランスフォーマーベースのモデルは、その効果を制限する固有の低パスフィルタリング効果に悩まされる。本稿では、レイヤの観点から周波数モデリングを再考する、原則化されたデュアルドメインフレームワークであるDualformerを提案する。 8つの広く使用されているベンチマークで実施されたテストは、Dualformerの堅牢性と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） (Thu, 22 Jan 2026 05:51:56 GMT)
An Empirical Study on Ensemble-Based Transfer Learning Bayesian Optimisation with Mixed Variable Types [5.4]
関連する問題からの歴史的データセットはベイズ最適化の性能向上に役立てることができる。我々は,様々なアンサンブルに基づく移動学習ベイズ最適化手法とパイプライン成分の実証分析を行った。一般に、移行学習の改善に役立つ2つのコンポーネントは、温かい開始初期化と、アンサンブルサロゲートモデルで使用される重みの制約が正であることに気付く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 04:41:26 GMT)
Bridging Qualitative Rubrics and AI: A Binary Question Framework for Criterion-Referenced Grading in Engineering [5.4]
本研究では, 工学における数学的評価において, GenAI を基準付きグレーティングフレームワークに統合して, グレーディングの効率と品質を向上させる方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:57:47 GMT)
Contrastive and Multi-Task Learning on Noisy Brain Signals with Nonlinear Dynamical Signatures [5.4]
脳波信号を解析するための2段階マルチタスク学習フレームワークを提案する。第1段階では、デノナイジングオートエンコーダが、アーティファクトの抑制と時間的ダイナミクスの安定化のために訓練される。第2段階では、マルチタスクアーキテクチャがこれらの識別された信号を処理し、3つの目的を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:10:04 GMT)
Design and Empirical Study of a Large Language Model-Based Multi-Agent Investment System for Chinese Public REITs [5.3]
本研究では,マルチエージェント協調に基づく大規模言語モデル(LLM)によるトレーディングフレームワークを提案する。このシステムは4種類の分析エージェント、イベント、価格運動量、異なる次元の市場分析を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:35:27 GMT)
Optimized Slice-Phase Control of Mirror Pulse in Cold-Atom Interferometry with Finite Response Time [5.3]
量子最適制御設計ミラーパルスは干渉計の性能を大幅に向上させることを示した。マッハ・ツェンダー光パルス原子干渉計は、制御を一様でない位相スライスに離散化することで設計された。最適化パルスは、不均一性と速度拡散の結合に頑健であり、従来のパルスよりもロバスト性が大きく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:21:21 GMT)
Automatically Tightening Access Control Policies with Restricter [5.2]
本稿では,アクセスログに関するポリシーのポリシールールを自動的に厳格化するRestricterを提案する。規制対象システムの機能を犠牲にすることなく、ポリシールールによって許可されるアクセス要求数を削減し、ポリシー強化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:16:34 GMT)
Virtual Traffic Police: Large Language Model-Augmented Traffic Signal Control for Unforeseen Incidents [5.1]
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた既存の交通信号制御システムを強化する階層型フレームワークを提案する。上層部の仮想交通警察エージェントは、リアルタイム交通事故に応じて下層部の信号制御装置の選択パラメータを動的に微調整する。この結果から, LLM は従来の TSC 手法を交通事故に適応させることのできる, 信頼性の高い仮想交通警察官として機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:04:21 GMT)
Robust Quantum Algorithmic Binary Decision-Making on Displacement Signals [5.0]
量子領域における関連する信号は、ボゾン相空間における変位または位相シフト作用素として現れる。本稿では,一般化量子信号処理を用いたフレームワークGQSPIを提案する。提案フレームワークは,任意のしきい値に対して,一発または数発の撮影で任意の変位信号の判定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:22:32 GMT)
What Patients Really Ask: Exploring the Effect of False Assumptions in Patient Information Seeking [5.0]
患者は、医療関連質問に対する回答を求めるために、大きな言語モデル(LLM)をますます活用している。われわれは、米国で処方された薬のトップ200に問い合わせることで、GoogleのPeople Ask機能からのデータを収集した。収集された質問のかなりの部分は、誤った仮定と危険な意図を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:56:14 GMT)
Dancing in Chains: Strategic Persuasion in Academic Rebuttal via Theory of Mind [5.0]
RebuttalAgentを紹介します。それは、心の理論(ToM)における学術的貢献を基礎とする最初の枠組みです。トレーニングプロセスは2段階で構成されており,まずエージェントにToMに基づく分析と戦略的計画能力を持たせるための微調整フェーズを監督する。信頼性と効率のよい自動評価を行うため,100万以上のマルチソース・リビュータルデータからトレーニングした特殊評価器Rebuttal-RMを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:36:48 GMT)
Student Mental Health Screening via Fitbit Data Collected During the COVID-19 Pandemic [4.9]
パンデミック期間中に当施設の学生から学生メンタル・環境健康(StudentMEH)Fitbitデータセットを収集した。我々は、Fitbitのさまざまなモダリティを用いて、予測機械学習モデルがうつ病、不安、ストレスをスクリーニングする能力を総合的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 21:18:01 GMT)
AgriPINN: A Process-Informed Neural Network for Interpretable and Scalable Crop Biomass Prediction Under Water Stress [4.9]
水ストレス下での作物表層バイオマス(AGB)の予測は、作物のモニタリング、灌水誘導、耐気候性農業の支援に重要である。データ駆動モデルはよくスケールするが、しばしば解釈可能性や分散シフト時の劣化が欠落する。本稿では, プロセスインフォームドニューラルネットワークであるAgriNPINを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:20:00 GMT)
A Longitudinal, Multinational, and Multilingual Corpus of News Coverage of the Russo-Ukrainian War [4.8]
DNIPROは、2022年2月から2024年8月までのロシア・ウクライナ戦争を記した246Kのニュース記事からなる、新しい縦断コーパスである。 5つの州(ロシア、ウクライナ、アメリカ合衆国、イギリス、中国)の11のメディアと3つの言語(英語、ロシア語、中国語)にまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 20:37:42 GMT)
Probably Approximately Correct Maximum A Posteriori Inference [4.7]
分布の条件モード($mathitmaximum a reari$ (MAP) assignment)は確率的推論の基本的なタスクである。我々はMAP推論のための$mathitprobably approximately correct$ (PAC)アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:28:01 GMT)
Synthetic Augmentation in Imbalanced Learning: When It Helps, When It Hurts, and How Much to Add [4.7]
不均衡学習における合成強化のための統一統計フレームワークを開発する。局所対称性」体制では、不均衡はバランスの取れた最適値に近い誤差の主原因ではない。最適な合成サイズは、ジェネレータの精度と、ジェネレータの残留ミスマッチが固有のマイノリティシフトと方向整合しているかどうかに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:15:26 GMT)
Replicating Human Motivated Reasoning Studies with LLMs [4.7]
基礎的なLCMの行動は、期待される人間の行動と一致しない。調査データ収集や議論評価などのタスクを自動化するLLMを用いた研究者にとって,これらの発見の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:29:07 GMT)
ToxiTwitch: Toward Emote-Aware Hybrid Moderation for Live Streaming Platforms [4.6]
Twitchに合わせた毒性検出手法を探索的に比較した。分析の結果,Emotesを組み込むことで有害な行動の検出が向上することが判明した。 ToxiTwitchは、LLM生成したテキストと表の埋め込みと従来の機械学習分類器を組み合わせたハイブリッドモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:12:17 GMT)
Sink or SWIM: Tackling Real-Time ASR at Scale [4.6]
SWIMはOpenAIのWhisperモデル上に構築された新しいリアルタイムASRシステムである。 SWIMは、基礎となるモデルを変更することなく、複数の同時オーディオストリームをサポートする。低レイテンシと高いスループットを維持しながら、英語、イタリア語、スペイン語で正確なリアルタイムの書き起こしを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:00:47 GMT)
TeNet: Text-to-Network for Compact Policy Synthesis [4.6]
TeNetは、自然言語記述から直接、コンパクトでタスク固有のロボットポリシーをインスタンス化するフレームワークである。我々はTeNetがシーケンスベースのベースラインよりも桁違いに小さいポリシーを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:42:30 GMT)
When to Think Fast and Slow? AMOR: Entropy-Based Metacognitive Gate for Dynamic SSM-Attention Switching [4.2]
ステートスペースモデル(SSM)は効率的な代替手段を提供するが、長期にわたって正確な情報検索に苦慮している。認知の二重プロセス理論に着想を得たAMORは,SSMバックボーンが"不確か"である場合にのみ,スパークアテンションを動的に行うハイブリッドアーキテクチャである。小規模な合成検索タスクでは、AMORはSSMのみのベースラインとトランスフォーマーのみのベースラインの両方を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:19:58 GMT)
LLM or Human? Perceptions of Trust and Information Quality in Research Summaries [4.1]
大規模言語モデル(LLM)は、科学的な抽象化の生成と編集にますます利用されている。普及しているにもかかわらず、読者がLLM生成サマリーをどのように認識しているかはほとんど分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 00:53:38 GMT)
SemanticALLI: Caching Reasoning, Not Just Responses, in Agentic Systems [4.0]
PMGのマーケティングインテリジェンスプラットフォームのパイプライン対応アーキテクチャであるSemanticALLIを紹介する。生成をAIR(Analytic Intent Resolution)とVS(Analytic Intent Synthesis)に分解することで、SemanticALLIは中間表現(IR)を第一級のキャッシュ可能なアーティファクトに構造化した。我々の構造的アプローチは、83.10%のヒット率を達成するための追加のステージである可視化合成ステージを可能にし、4,023 LLMコールを2.66msで通過させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:42:21 GMT)
WavLink: Compact Audio-Text Embeddings with a Global Whisper Token [4.0]
We present WavLink, a compact audio-text embeddedding model that a augment Whisper encoder with a learnable global token。 3つのモデルサイズにわたる2段階のトレーニングレシピと、Matryoshkaスタイルの監視を組み合わせることで、スケーラビリティを改善し、パフォーマンスの低下を最小限に抑えた8倍の小さな埋め込みを可能にしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:55:20 GMT)
Polynomial-time thermalization and Gibbs sampling from system-bath couplings [3.9]
本稿では, 繰り返し相互作用ギブスサンプリングアルゴリズムを特徴付ける2つのプロセスと, オープンボディ量子熱化をモデル化する2つのプロセスについて検討する。どちらも高温局所格子、弱い相互作用を持つフェルミオン、1次元スピン鎖を含むいくつかの非交換系に時間的に収束することが証明された。結果は、単純な散逸性量子アルゴリズムが複雑なギブズ状態を作ることができ、リンドブラッド力学が正確に熱緩和を捉えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:55:52 GMT)
On damage of interpolation to adversarial robustness in regression [3.9]
非パラメトリック回帰の枠組みにおける補間推定器の対角的ロバスト性について検討する。 1つの発見は、補間推定器は微妙な将来の$X$-アタックの下でも最適以下でなければならないことである。簡素な大きさの呪い」というハイレジームの興味深い現象も明らかにされ議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:09:00 GMT)
Many Hands Make Light Work: An LLM-based Multi-Agent System for Detecting Malicious PyPI Packages [3.8]
PyPIのようなオープンソースリポジトリの悪意のあるコードは、ソフトウェアサプライチェーンに対する脅威が増大している。本稿では,悪質なPyPIパッケージを検出するために協調言語モデルを用いたマルチエージェントシステムであるLAMPSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:16:01 GMT)
String Breaking and Glueball Dynamics in $2+1$D Quantum Link Electrodynamics [3.7]
本稿では, 2+1$D量子電磁力学の量子リンク定式化におけるフラックス弦の挙動について検討する。実数2+1ドルの実時間弦の破れとグルーボールのような束縛状態の形成を示し、後者はスピン=$frac12$の定式化では不可能である。我々の発見は、量子場理論の限界に向けてのフラックス弦の量子シミュレーションの基礎となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:11:29 GMT)
Uncertainty-guided Generation of Dark-field Radiographs [3.4]
標準減衰胸部X線から直接暗視野画像を生成するための第1の枠組みを提示する。その結果,不確実性誘導型生成モデルにより,現実的な暗視野画像合成が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:07:19 GMT)
Determinants of Training Corpus Size for Clinical Text Classification [3.1]
ICD-9をラベルとした退院ノートを含むMIMIC-IIIデータセットを使用。トレーニング済みのBERT埋め込みとランダムフォレスト分類器を用いて,ランダムに選択した10の診断を同定した。語彙分析の結果,より強い予測値と雑音の少ない予測値が学習曲線の急激な増加と関連していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:53:50 GMT)
From Generation to Collaboration: Using LLMs to Edit for Empathy in Healthcare [2.9]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)が共感エディタとして機能するかを検討する。実験の結果,LLM編集反応は共感を著しく増大させることが示された。これらの結果は、自律的なジェネレータではなく、LLMを編集アシスタントとして使うことで、共感的で信頼できるAI支援医療コミュニケーションへの、より安全で効果的な経路が提供されることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 00:56:33 GMT)
Quantum Metrology under Coarse-Grained Measurement [2.9]
2つのビンしか持たない非常に粗い測定でさえ、標準量子限界を超える位相推定を可能にすることを示す。粗粒ホモダイン検出における量子強調位相推定実験を行った。これらの結果は、厳密な実験的不完全性の存在下で量子増強を達成するための実践的な経路を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:54:13 GMT)
Beyond Visual Safety: Jailbreaking Multimodal Large Language Models for Harmful Image Generation via Semantic-Agnostic Inputs [2.9]
Beyond Visual Safety (BVS)は、MLLMの視覚的安全性境界を調査するために設計された、画像とテキストのペアのジェイルブレイクフレームワークである。 BVSは、視覚的スプライシングと帰納的再構成を活用して悪意ある意図を生の入力から切り離す"再構築世代"戦略を採用している。本研究は,現在のMLLMの視覚安全アライメントにおける重大な脆弱性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 06:56:27 GMT)
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Under Constrained Communications [2.7]
本稿では,集中型批判者やグローバル情報の必要性を解消する分散マルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークを提案する。マルチホップ通信によるグローバルな状態推論を行う新しいグラフ注意ネットワーク(D-GAT)を開発した。また、エージェントがローカルポリシーや値関数を最適化する分散MARLフレームワークである分散グラフアテンションMAPPO(DG-MAPPO)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 21:07:18 GMT)
Automatic Classification of Arabic Literature into Historical Eras [2.3]
本稿では、ニューラルネットワークとディープラーニング技術を用いて、アラビア語のテキストを異なる時代と時代に自動的に分類する。提案モデルは、2つの公用コーパスから得られた2つのデータセットを用いて評価され、イスラム以前のテキストから現代までのテキストをカバーしている。結果は、OpenITIデータセットとAPCDデータセットを使用してバイナリ時代の分類タスクにおいて、それぞれ0.83と0.79のF1スコアから変化している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:32:19 GMT)
White-Box mHC: Electromagnetic Spectrum-Aware and Interpretable Stream Interactions for Hyperspectral Image Classification [2.3]
ES-mHCは、異なる電磁スペクトル群間の相互作用を明示的にモデル化するハイパーコネクションフレームワークである。 ES-mHCは電磁スペクトルグループ化の専門化を促進し,冗長性を低減し,内部情報の流れを明らかにする。これらの結果から,ES-mHCは,HSICを純粋にブラックボックス予測タスクから,構造的に透明な部分的なホワイトボックス学習プロセスに変換することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:48:01 GMT)
Clustering-Guided Spatial-Spectral Mamba for Hyperspectral Image Classification [2.3]
本稿では,CSSMamba (Clustering-guided Spatial-Spectral Mamba) フレームワークについて述べる。 Mambaの性能向上のために,効率的な適応トークンシーケンスを実現するために,クラスタリング機構を空間的Mambaアーキテクチャに統合する。 Pavia University、Indian Pines、Liao-Ning 01データセットの実験はCSSMambaがより高い精度とより良い境界保存を実現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:47:07 GMT)
LLM Prompt Evaluation for Educational Applications [2.2]
大規模言語モデル(LLM)は、教育応用においてますます一般的になっている。 LLMプロンプトを設計・評価するためのエビデンスベースの手法の必要性が高まっている。本研究では,プロンプト評価のための汎用的,体系的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:31:25 GMT)
Who Benefits From Sinus Surgery? Comparing Generative AI and Supervised Machine Learning for Predicting Surgical Outcomes in Chronic Rhinosinusitis [2.1]
慢性副鼻腔炎(CRS)の術前予後予測について検討した。全患者が手術を受けた前向きに収集したコホートでは,術前臨床データのみを用いたモデルで,予後不良者を特定することができた。最適MLモデル(MLP)は、キャリブレーションと決定曲線ネットの利点に優れた精度で85%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:39:47 GMT)
Pay (Cross) Attention to the Melody: Curriculum Masking for Single-Encoder Melodic Harmonization [2.1]
我々は,複数のトレーニングステップにおいて,すべての調和トークンを隠蔽する訓練カリキュラムFF(Full-to-Full)を導入する。複数の実験軸にまたがる事前カリキュラムに対して,本手法を系統的に評価した。その結果、提案するFFカリキュラムは、ほぼすべての指標において、ベースラインを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:46:31 GMT)
Helical Current of Propagating Dirac Electrons and Geometric Coupling to Chiral Environments [2.0]
内在スピンを持つディラック電子の伝播は、実空間ヘリカル保存電流を総称的に持つことを示す。このヘリカル構造は、一定の手さを持ち、エバネッセント領域に持続し、長手デブロゴリー波長に依存しない幾何学的ヘリックスピッチによって特徴づけられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:03:12 GMT)
Glove2UAV: A Wearable IMU-Based Glove for Intuitive Control of UAV [1.9]
Glove2UAVは、手と指のジェスチャーによる直感的なUAV制御のためのウェアラブルIMU手袋インターフェースである。慣性測定をリアルタイムで流し、手のひらと指の向きを推定する。 Vibrotactileのフィードバックは、飛行速度が予め定義された閾値を超えるとトリガーされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:03:57 GMT)
When Agents Fail to Act: A Diagnostic Framework for Tool Invocation Reliability in Multi-Agent LLM Systems [1.9]
大規模言語モデル(LLM)を利用したマルチエージェントシステムは、エンタープライズオートメーションを変革している。我々は,インテリジェントエージェントシステムにおける手続き的信頼性を評価するために,ビッグデータ分析を活用する包括的診断フレームワークを導入する。この研究は、ツール強化AIシステムの体系的信頼性評価のための基盤基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:24:21 GMT)
Enhancing the Size of Phase-Space States Containing Sub-Planck-Scale Structures via Non-Gaussian Operations [1.9]
我々は,光子付加猫および子猫の相空間感度の気象学的優位性について検討した。我々は, 圧縮状態と2つの重畳状態 – 圧縮された猫状態と対称的に圧縮された状態 – を構築した。振幅が増大し、したがって位相空間面積が大きくなると、干渉計の縁のサイズが小さくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:02:56 GMT)
BanditLP: Large-Scale Stochastic Optimization for Personalized Recommendations [1.8]
スケーラブルなマルチステークホルダ・コンテキスト・バンディット・フレームワークであるBanditLPを提案する。ニューラルトンプソンサンプリングを、サービス時間における制約された行動選択のための大規模線形プログラムで、客観的な結果を学ぶために統合する。このアプローチをLinkedInのメールマーケティングシステムに適用し、ビジネスの勝利を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 00:48:45 GMT)
Improving Training Efficiency and Reducing Maintenance Costs via Language Specific Model Merging [1.8]
タスク固有の多言語大言語モデル(LLM)を微調整するには、必要なすべての言語で例を挙げて、多言語データセット上でモデルをトレーニングする必要がある。 1つ以上のサポート対象言語を追加データで更新したり、新しい言語のサポートを追加するには、モデルを再トレーニングする必要がある。近年のマルチリンガルモデルのマージ研究は品質向上を約束しているが、その計算とメンテナンスの効率は未検討のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:28:24 GMT)
Beat-ssl: Capturing Local ECG Morphology through Heartbeat-level Contrastive Learning with Soft Targets [1.8]
本研究では、リズムレベルと心拍レベルの両レベルをソフトターゲットと対比してデュアルコンテクスト学習を行う、対照的な学習フレームワークであるBeat-SSLを提案する。 Beat-SSLは、マルチラベル分類タスクにおけるパフォーマンスの93%に達し、セグメンテーションタスクにおける他のすべてのメソッドを4%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:40:23 GMT)
Improving the efficiency of QAOA using efficient parameter transfer initialization and targeted-single-layer regularized optimization with minimal performance degradation [1.8]
量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) を用いた3種類のグラフにおけるMaxCut問題について検討する。正規3R, Erdos Renyi (ER), Barabasi Albert (BA) グラフに対して, パラメータ移動法はターゲット単層最適化における平均近似比 0.9443 を達成した。これは98.88パーセントの最適性能を示し、未重み付きグラフの8.06倍の計算速度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:51:03 GMT)
Phi-SegNet: Phase-Integrated Supervision for Medical Image Segmentation [1.8]
アーキテクチャレベルと最適化レベルの両方で位相認識情報を組み込んだCNNベースのアーキテクチャであるPhi-SegNetを提案する。 Phi-SegNetは、X線、米国、病理、MRI、大腸内視鏡にまたがる5つの公開データセットで、一貫して最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:00:41 GMT)
Off-Policy Actor-Critic with Sigmoid-Bounded Entropy for Real-World Robot Learning [1.7]
本稿では,SigEnt-SACについて紹介する。 SigEnt-SACはQ関数の振動を実質的に軽減し、従来の方法よりも100%の成功率に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:51:16 GMT)
On the Intrinsic Dimensions of Data in Kernel Learning [1.7]
ラプラスカーネルのようなカーネルの場合、実効次元$d_K$はミンコフスキー次元$d_$よりもかなり小さく、正則領域で証明可能であることを示す。以上の結果から,Laplaceカーネルのようなカーネルの場合,実効次元$d_K$は,通常のドメインに有するMinkowski次元$d_$よりも著しく小さいことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:32:24 GMT)
The Role of Cognitive Abilities in Requirements Inspection: Comparing UML and Textual Representations [1.6]
本研究の目的は,テキストベースの要求と並んでシーケンスダイアグラムを用いることで,要求検査の精度が向上するかどうかを評価することである。作業記憶や精神の回転スキルなどの認知能力も検査精度に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:35:19 GMT)
STAR: Semantic Table Representation with Header-Aware Clustering and Adaptive Weighted Fusion [1.5]
STAR(Semantic Table Representation)はセマンティッククラスタリングと重み付き融合によってセマンティックテーブル表現を改善する軽量フレームワークである。全てのデータセットにおいて,STARはQGpTよりも連続的に高いリコールを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:08:46 GMT)
CGPT: Cluster-Guided Partial Tables with LLM-Generated Supervision for Table Retrieval [1.5]
本稿では,LCM生成によるテーブル検索を支援するトレーニングフレームワークCGPTを紹介する。 CGPTは、QGpTを含む検索ベースラインを一貫して上回り、平均R@1の改善率は16.54パーセントである。以上の結果から,LLM生成管理によるコントラストトレーニングと組み合わせた意味的ガイド付き部分テーブル構築が,大規模テーブル検索に有効かつスケーラブルなパラダイムを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:58:56 GMT)
Enhanced LULC Segmentation via Lightweight Model Refinements on ALOS-2 SAR Data [1.4]
本研究は,ALOS-2単一分極SARデータを用いた全国規模の土地利用/土地被覆(LULC)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に焦点を当てた。我々は,SAR高密度予測故障モード,境界過度平滑化,薄/細い構造の欠如,そして長い尾を持つラベルの下での希少な劣化に対処する。結果として得られたモデルは、日本全体のALOS-2 LULCベンチマーク、特に表現不足クラスに対して一貫した改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:18:06 GMT)
Pushing the limits of unconstrained machine-learned interatomic potentials [1.4]
機械学習型原子間ポテンシャル(MLIP)は、計算的に要求される電子構造計算を置き換えるためにますます用いられる。制約のないモデルでは、物理的に制約されたモデルと比較して精度と速度が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:46:58 GMT)
How Information Evolves: Stability-Driven Assembly and the Emergence of a Natural Genetic Algorithm [1.3]
SDA(StableabilityDriven Assembly)は,長寿命のモチーフに対して,集団の永続性に偏りを伴ってホールマークを組立てるフレームワークである。 SDA/GAをSMILESフラグメントの組換え,突然変異,安定性関数を用いて化学記号空間に適用した。結果は、永続的選択が遺伝的複製に先行する進化的はしご仮説を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:47:48 GMT)
High Convergence Rates of CMOS Invertible Logic Circuits Based on Many-Body Hamiltonians [1.2]
本稿では,多体ハミルトニアンに基づくCMOS可逆論理回路を提案する。我々はスピン(確率ノード)の3体相互作用を含むハミルトニアンを作成した。提案した3体CIL回路は,従来の2体CIL回路を用いて設計・評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 01:01:46 GMT)
Enhanced Convergence in p-bit Based Simulated Annealing with Partial Deactivation for Large-Scale Combinatorial Optimization Problems [1.2]
pビット間の予期せぬ振動に起因する問題について検討する。これらの振動はイジングモデルのエネルギー削減を妨げ、複雑なタスクにおけるpSAの実行を妨げている。時間平均pSA(TApSA)と停止pSA(SpSA)の2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 01:01:35 GMT)
Neural Nonlinear Shrinkage of Covariance Matrices for Minimum Variance Portfolio Optimization [1.2]
統計的推定と機械学習を統合するハイブリッドアプローチである。 Standard & Poor's 500 Index (S&P500) による毎日の株価リターンに関する実証的な結果から,提案手法が常に低いサンプル化リスクを達成していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:44:33 GMT)
Side-Channel Attacks on Open vSwitch [1.1]
Open vSwitch (OVS) は、ソフトウェアベースの仮想スイッチの1つである。 OVSを介して3つのリモート攻撃を行い、秘密の環境における機密性を破る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 04:12:03 GMT)
Grounding Large Language Models in Reaction Knowledge Graphs for Synthesis Retrieval [1.1]
LLM(Large Language Models)は化学における合成計画を支援するが、標準的なプロンプト法はしばしば幻覚的あるいは時代遅れな提案をもたらす。本研究では,リアクションパス検索をText2Cypher(自然言語からグラフクエリ)生成問題として,リアクション知識グラフとのLLM相互作用について検討する。我々は、ゼロショットプロンプトを静的、ランダム、埋め込みに基づく模範選択を用いて1ショットの変種と比較し、チェックリスト駆動のバリデータ/コレクタループを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:11:02 GMT)
A Multi-View Pipeline and Benchmark Dataset for 3D Hand Pose Estimation in Surgery [1.1]
外科的文脈における3次元手ポーズ推定のための頑健なパイプラインを提案する。パイプラインは、信頼できる人物検出、全身ポーズ推定、最先端の2Dハンドキーポイント予測を統合する。 68,000枚以上のフレームと3000枚以上の手書き2Dハンドポーズからなる新しい手術用ベンチマークデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:48:24 GMT)
CLASP: An online learning algorithm for Convex Losses And Squared Penalties [1.1]
本稿では,2乗制約違反を伴う累積損失を最小限に抑えるアルゴリズムであるCLASPを紹介する。凸損失の場合、CLASPは後悔の$Oleft(Tmax,1-right)$と累積二乗ペナルティ$Oleft(T1-right)$ for any $in (0,1)$を達成する。最も重要なことは、強い凸問題に対して、CLASPは後悔と累積二乗のペナルティの両方に関する最初の対数保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:13:52 GMT)
A Mobile Application for Flower Recognition System Based on Convolutional Neural Networks [1.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、コンピュータビジョンアプリケーション用に特別に設計されたディープラーニングアルゴリズムである。 CNNは、多くのコンピュータビジョン問題において、データ量の増大を扱うことに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:52:04 GMT)
Experience with Single Domain Generalization in Real World Medical Imaging Deployments [0.9]
単一ドメインの一般化(Single Domain Generalization)は、単一のドメイン上でモデルをトレーニングし、未確認のターゲットドメインに適切に一般化することの課題に対処する。深層学習技術DL+EKEの汎用知識を開発し、DRアプリケーション用にインスタンス化する。次に、ストレス心電図と静止状態(r)-fMRIの2つの実世界の例にDL+EKEテクニックのインスタンスをデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 23:11:48 GMT)
Predictive Coding and Information Bottleneck for Hallucination Detection in Large Language Models [0.9]
大規模言語モデル(LLM)における幻覚は、高レベルのデプロイメントにとって重要な障壁である。ニューロサイエンスにインスパイアされた信号設計と教師付き機械学習を組み合わせたハイブリッド検出フレームワークである[Model Name]を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:00:21 GMT)
Class Confidence Aware Reweighting for Long Tailed Learning [0.8]
本稿では,長期学習のためのクラスの設計と信頼性を考慮した再重み付け手法を提案する。我々は、(p_t,f_c)関数を用いて、予測の信頼性値に基づいて、トレーニングタスクに対するコントリビューションの変調を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:58:05 GMT)
RadJEPA: Radiology Encoder for Chest X-Rays via Joint Embedding Predictive Architecture [0.8]
言語を指導せずに学習する自己教師型フレームワークであるRadJEPAを紹介する。モデルは、マスクされた画像領域の潜在表現を予測することを学ぶ。本研究では,疾患分類,セマンティックセグメンテーション,レポート生成タスクについて,学習エンコーダの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:11:53 GMT)
CONTEX-T: Contextual Privacy Exploitation via Transformer Spectral Analysis for IoT Device Fingerprinting [0.8]
モノのインターネット(IoT)デバイスの急速な拡張は、暗号化された無線通信がプライバシとセキュリティを保護する主要なメカニズムとして機能する、広範なエコシステムを生み出しました。暗号化はメッセージの内容を効果的に保護するが、パケットメタデータと統計は必然的にデバイスアイデンティティとユーザコンテキストを公開している。本報告では,IoTデバイスを特徴付けるために,暗号化された無線トラフィックのスペクトル表現を用いて,コンテキストプライバシの脆弱性を利用する新しいフレームワークであるCONTEX-Tを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:03:34 GMT)
D-Optimality-Guided Reinforcement Learning for Efficient Open-Loop Calibration of a 3-DOF Ankle Rehabilitation Robot [0.8]
本稿では,自己設計した3自由度3自由度足首リハビリテーションロボットの2段階キャリブレーションフレームワークを提案する。 Kronecker-product-based open-loop calibration法を開発し、入力出力アライメントを線形パラメータ同定問題にキャストする。近似ポリシー最適化(PPO)エージェントは、50の候補セットから4つの情報的姿勢を選択するようシミュレーションで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:20:55 GMT)
Fair sampling with temperature-targeted QAOA based on quantum-classical correspondence theory [0.8]
本稿では,ギブス分布を基底状態とする温度依存ハミルトニアンを用いたSBO-QAOAを提案する。数値シミュレーションにより、標準QAOAとは異なり、SBO-QAOAは、縮退状態間で均一な分布を持つ有限温度値に収束する基底状態確率を得ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:36:32 GMT)
Beyond validation loss: Clinically-tailored optimization metrics improve a model's clinical performance [0.7]
臨床的に調整されたメトリクスの使用は、バリデーション損失よりも優れたモデル最適化を提供することを示す。臨床関連メトリクスを最適化に使用するには、メトリクスを定義し、パイプラインにコーディングするための余分な労力が必要になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 00:30:23 GMT)
Deep Learning for Perishable Inventory Systems with Human Knowledge [0.7]
本研究では,需要プロセスと鉛時間分布の双方が未知な,ランダムな鉛時間による透水性在庫システムについて検討する。我々は、各注文に一生涯のコストを割り当て、エンドツーエンドの学習に統一的な損失関数を与える限界費用会計方式を採用する。我々は、注文量を直接出力する純粋ブラックボックスアプローチ(E2E-BB)と、予測在庫レベル(PIL)ポリシーを組み込んだ構造誘導アプローチの2つのエンドツーエンド変種を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:26:32 GMT)
Beyond Off-the-Shelf Models: A Lightweight and Accessible Machine Learning Pipeline for Ecologists Working with Image Data [0.6]
生態学的研究において、画像の分類に機械学習(ML)手法を適用する際の障壁を低くするために設計された軽量な実験パイプラインを導入する。本ツールは,事前処理,トレーニング,評価のための単純なコマンドラインインタフェースと,アノテーション,エラー解析,モデル比較のためのグラフィカルインターフェースを組み合わせる。概念実証として,ドイツのヴェルデンシュタイン森林で収集された3392枚のカメラトラップ画像から,赤鹿(Cervus elaphus)を年齢・性別別に分類するパイプラインを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:01:01 GMT)
Agentic AI Governance and Lifecycle Management in Healthcare [0.6]
医療機関は、臨床ドキュメントのサポートや早期監視など、エージェントAIをルーチンに組み込んでいる。医療システムはエージェントをスプロールし、重複したエージェント、不明確な説明責任、一貫性のないコントロール、そして元のユースケースを超えて継続するツールパーミッションを引き起こす。既存のAIガバナンスフレームワークは、ライフサイクルリスクを強調するが、エージェントフリートの日々の運用には限定的なガイダンスを提供する。本稿では,ガバナンス標準,エージェントセキュリティ文献,医療コンプライアンス要件の迅速かつ実践的な合成を提案する。 UALMは繰り返し発生するギャップを,(1)アイデンティティとペルソナレジストリ,(2)オーケストレーションとドメイン間の仲介,(3)
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 04:01:41 GMT)
Efficient Gaussian process learning via subspace projections [0.6]
本稿では,低次元線形投影法を用いて構築したGPの新たな訓練目標について提案する。本稿では,PLに関連する情報損失に対する閉形式表現を提案し,単位球上のランダムな投影で低減できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 21:34:48 GMT)
Reaching the intrinsic performance limits of superconducting strip photon detectors up to 0.1 mm wide [0.6]
超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)は、最も高性能な光子計として登場している。エッジ制限からバルク制限レジームへの検出器のin situチューニングを初めて示すことで,本質的な性能限界に達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:51:49 GMT)
GLEAN: Grounded Lightweight Evaluation Anchors for Contamination-Aware Tabular Reasoning [0.5]
本稿では, 汚染対応プローブ, 弱スーパービジョンガバナンス, 検索推論診断, 構造化エラー属性を統合する軽量な評価プロトコルを提案する。我々は16GBのGPU予算でTabFact、WTQをSquall、TableBench、RobuT、SciTabで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:56:19 GMT)
A modified Lindblad equation for a Rabi driven electron-spin qubit with tunneling to a Markovian lead [0.5]
我々は、マルコフ鉛と結合した量子ドットトンネルの状態に対するリンドブラッド方程式を導出する。この方程式は完全に正のトレース保存写像であることを示し、ジャンプ作用素を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 20:31:11 GMT)
GutenOCR: A Grounded Vision-Language Front-End for Documents [0.4]
我々はQwen2.5-VL-3BとQwen2.5-VL-7Bを微調整して得られた接地型OCRフロントエンド群を紹介する。結果として得られる単一チェックポイントビジョン言語モデルは、読み出し、検出、グラウンド化を、統一されたプロンプトベースのインターフェースを通じて公開する。グッテンOCR-7Bは,Qwen2.5-VL-7Bバックボーンの複合接地OCRスコアを10.5Kの保留ビジネスページと科学ページの2倍以上に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:58:24 GMT)
Long-Term Probabilistic Forecast of Vegetation Conditions Using Climate Attributes in the Four Corners Region [0.4]
我々は,高解像度グリッド上での1年間のピークNDVIを予測するための2段階機械学習モデルを開発した。我々は,NDVIとグリッドベースのNDVIの1年間の予測において,代替手法より優れているオープンソースツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 22:10:29 GMT)
Beyond Predictive Uncertainty: Reliable Representation Learning with Structural Constraints [0.4]
信頼性は、学習した表現そのものの第一級の性質と見なされるべきである。本稿では,表現レベルの不確実性を明示的にモデル化する信頼性のある表現学習のための原則的フレームワークを提案する。提案手法では,不確実性を考慮した正規化が直接表現空間に導入され,予測的だけでなく,安定的で,校正的であり,ノイズや構造的摂動に対して頑健な表現が奨励される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:19:52 GMT)
Distributional Computational Graphs: Error Bounds [0.4]
連続確率分布の有限近似を用いてこれらのグラフを評価する際に生じる離散化誤差を解析する。 We establish non-asymptotic bounds error in terms of the Wasserstein-1 distance。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:56:18 GMT)
Robust Bell Nonlocality from Gottesman-Kitaev-Preskill States [0.4]
ホモダイン検出に基づくベル試験は連続可変系において強い制約を受ける。我々は,各当事者がホモダインの検出を行い,連続的な結果をデジタル化する物理的動機付けモデルを考える。有限に圧縮されたGKP符号化GHZおよびW状態は、にもかかわらず強い多部非局所性を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:41:13 GMT)
Creativity in the Age of AI: Rethinking the Role of Intentional Agency [0.4]
インテンショナル・エージェンシー・コンディション(IAC)は創造性の一般的な条件として拒絶されるべきである。近年のジェネレーティブAIの進歩により、IACは記述的かつ機能的にも、ますます問題になっている。我々はIACを一貫性のある要件に置き換えることを提案し、創造性は新規で価値のある製品の生成を確実に追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:31:12 GMT)
Experimental observation of conformal field theory spectra [0.3]
コンフォーマル場の理論は、量子相転移に調整された系の創発的普遍性を支配している。ここでは、量子相転移における創発性CFTのエネルギー励起スペクトルを直接観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:12:47 GMT)
Initial results of the Digital Consciousness Model [0.3]
デジタル意識モデル(Digital Consciousness Model)は、AIシステムにおける意識の証拠を評価する最初の試みである。様々な先進的な理論と視点を取り入れている。全体としては、2024 LLMが意識的であるという証拠はあるが、2024 LLMが意識されているという証拠は決定的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:58:49 GMT)
Adapter Fusion for Multilingual Text2Cypher with Linear and Learned Gating [0.2]
本研究では,多言語対応のText2Cypherについて検討する。言語固有のLoRAアダプタを英語、スペイン語、トルコ語向けにトレーニングし、統一線形マージや学習融合を通じてそれらを組み合わせます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:46:57 GMT)
Codebook-Injected Dialogue Segmentation for Multi-Utterance Constructs Annotation: LLM-Assisted and Gold-Label-Free Evaluation [0.2]
対話法(DA)のアノテーションは、コミュニケーションや教育の意図を、個々の発話や旋回に局所化したものとして扱う。本稿では,下流の基準値に基づいて境界決定を行うコードブック注入セグメンテーションを提案する。 DA認識はテキストのみのベースラインよりも内部的に一貫性のあるセグメントを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:16:14 GMT)
LLMs Got Rhythm? Hybrid Phonological Filtering for Greek Poetry Rhyme Detection and Generation [0.1]
LLM(Large Language Models)は、韻律検出や生成のような音韻論的に基底的な現象に対処する。本稿では,LLMと決定論的音韻論的アルゴリズムを組み合わせて,正確な韻律識別・分析・生成を実現するハイブリッドシステムを提案する。提案手法では,Pure, Rich, Imperfect, Mosaic, Identical Pre-Rhymeel (IDV) パターンを含む,ギリシャの韻律型を包括的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:53:21 GMT)
Post-processing optimization and optimal bounds for non-adaptive shadow tomography [0.1]
オーバーコンプリートPOVMは、多くのトモグラフィーおよび推定タスクにおいて、最小限の完全な測定を上回ることが知られている。我々は、凸最小値問題として再構成係数の選択を定式化し、収束を保証するアルゴリズムを与える。数値的な例は、結果として得られる推定器がサンプリングの複雑さを劇的に減らすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:01:01 GMT)
Quantum-HPC hybrid computation of biomolecular excited-state energies [0.1]
我々は OnIOM フレームワーク内でのワークフローを開発し,スーパーコンピュータのFugaku とQuantinuum Reimei Caption 量子コンピュータからなるハイブリッドコンピューティングシステム上でそれを実証する。このハイブリッドプラットフォームは、生体分子化学反応の層状アプローチを拡張して、タンパク質のような活性部位や、大きく、しばしば弱相関の分子環境を正確に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 05:57:54 GMT)
EdgeSpot: Efficient and High-Performance Few-Shot Model for Keyword Spotting [0.1]
この研究は、EdgeSpotモデルが、強いBC-ResNetベースラインよりも、固定された偽アラームレート(FAR)において、一貫してより良い精度を提供することを示した。最大のEdgeSpot-4は、FARが1%の10ショット精度を73.7%から82.0%に改善し、128kパラメータを持つわずか29.4MのMACしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 20:52:50 GMT)
Quantum algorithm for simulating non-adiabatic dynamics at metallic surfaces [0.0]
分子-金属界面における非断熱力学は、様々な技術的に重要な現象を制御している。我々は,現実的な分子-金属界面をシミュレーションするための高度に最適化された量子アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:00:07 GMT)
synthocr-gen: A synthetic ocr dataset generator for low-resource languages- breaking the data barrier [0.0]
我々は低リソース言語用に特別に設計されたオープンソースのOCRデータセットジェネレータであるSynthOCR-Genを提案する。我々のツールは、デジタルUnicodeテキストコーパスを準備可能なトレーニングデータセットに変換することで、OCR開発における根本的なボトルネックに対処する。我々は,600,000サンプルの単語分割型Kashmiri OCRデータセットを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:01:33 GMT)
Zero-Shot Product Attribute Labeling with Vision-Language Models: A Three-Tier Evaluation Framework [0.0]
重要な課題は、しばしばファッション属性が条件付きであることです。これは分類を試みる前に属性適用性を検出するモデルを必要とする。この課題を分解する3層評価フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 07:33:41 GMT)
Wigner's Friend as a Circuit: Inter-Branch Communication Witness Benchmarks on Superconducting Quantum Hardware [0.0]
我々は、Violarisが提案した回路ファミリであるIBM Quantumハードウェア上で、ブランチ間通信の目撃者を推定するために実装し、ベンチマークする。我々は,このプロトコルの5キュービットのインスタンスを,単一回路内での登録間メッセージ転送パターンとして実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:30:09 GMT)
Why LoRA Resists Label Noise: A Theoretical Framework for Noise-Robust Parameter-Efficient Fine-Tuning [0.0]
Low-Rank Adaptation (LoRA) は、大規模な事前学習モデルに適応するための主要なパラダイムとなっている。 rank-r$LoRAは、サンプルサイズが$O(r(d+k-r))$を超えると、可能なラベルの割り当てを記憶できない。 RACT(Rank-Aware Curriculum Training)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 22:56:38 GMT)
Why Inference in Large Models Becomes Decomposable After Training [0.0]
大規模モデルにおける勾配更新イベントは、高度に局所化され、選択的であることを示す。結果として、後学習推論システムは構造的に一様ではなく、本質的に分解可能である。この研究は、推論システムの訓練後、モデルに依存しない構造的ビューを確立し、構造化された並列推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:20:57 GMT)
Universal Refusal Circuits Across LLMs: Cross-Model Transfer via Trajectory Replay and Concept-Basis Reconstruction [0.0]
本稿では, ドナーから対象モデルへの拒否介入を伝達するフレームワークであるConcept-Basis Reconstructionを通じて, トラジェクティブ・リプレイを紹介する。概念指紋を用いてレイヤをアライメントし,概念原子の共有レシピ'を用いて拒絶方向を再構築することにより,ドナーのアブレーション軌道を対象のセマンティック空間にマッピングする。評価の結果, 変換されたレシピは, 性能を保ちながら常に拒絶を減らしていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:08:28 GMT)
Universal Digitized Counterdiabatic Driving [0.0]
本稿では,デジタル方式でアディベートゲージポテンシャルを構築可能な,ディジタル化された反断熱駆動の普遍的手法を提案する。本稿では,解析的手法による正確な理論との整合性を示すとともに,数値シミュレーションの助けを借りて本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:52:52 GMT)
Unambiguous randomness from a quantum state [0.0]
固有ランダム性は、量子状態が対角的でない任意の基底で測定されたときに生成される。逆のシナリオでは、相関した盗聴者が測定結果を正確に推測できる確率で、このランダム性を定量化する。量子状態判別における類似概念に着想を得て、量子状態の曖昧なランダム性と測定を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 21:57:54 GMT)
TruthTensor: Evaluating LLMs through Human Imitation on Prediction Market under Drift and Holistic Reasoning [0.0]
本稿では、推論モデルを測定する新しい再現可能な評価パラダイムであるTrathTensorを紹介する。我々のフレームワークは前向きで汚染のないタスクに基づいており、実際の予測市場に評価を固定しています。 TruthTensorは、同様の予測精度のモデルがキャリブレーション、ドリフト、リスク感度で著しく変化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:45:29 GMT)
Transfer Learning from ImageNet for MEG-Based Decoding of Imagined Speech [0.0]
弱い分散信号と限られたラベル付きデータのために、想像された音声の非侵襲的復号化は依然として困難である。本稿では,脳磁図(MEG)信号を事前学習した視覚モデルと互換性のある時間周波数表現に変換する画像ベースアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:38:20 GMT)
Trademark Search, Artificial Intelligence and the Role of the Private Sector [0.0]
AIは、商標とその経済的な意思決定における役割を研究する人に関心を持つべきだ、と私たちは主張する。商標検索エンジンの有効性を評価するために,商標検索に関する実証実験を行った。これらのAIツールが実際にどのように機能するかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 23:39:37 GMT)
The Latency Wall: Benchmarking Off-the-Shelf Emotion Recognition for Real-Time Virtual Avatars [0.0]
リアルタイムの感情認識は、自閉症スペクトラム障害(ASD)を持つ個人が社会的スキルを向上させることを約束している。この研究は、治療環境でアクセス可能なリアルタイムAIを実現するために、軽量でドメイン固有のアーキテクチャの必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:44:12 GMT)
The Double Covariance Model: A Stochastic Reconstruction of Quantum Entangled States via Interplay of Micro-Macro Time Scales [0.0]
本稿では,古典的プロセスから絡み合った量子状態を生成するための具体的な数学的枠組みについて述べる。本稿では、量子状態を基礎となる古典的確率空間の4階モーメント構造として扱うことにより、量子理論の基本的性質を再現する二重共分散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 21:15:54 GMT)
Tensor-based phase difference estimation on time series analysis [0.0]
テンソルネットワーク回路圧縮に基づく位相差推定アルゴリズムを提案する。近接ゲートのみで構成された回路を構築し、時間進化データを抽出する。提案アルゴリズムは, 8-, 36-, 52-qubitモデルに対してQ-CTRL誤差を抑えたIBM Heronデバイス上で実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:42:24 GMT)
Symmetric Informationally Complete Positive Operator Valued Measure and Zauner conjecture-version 2 [0.0]
任意の有限次元 N のヒルベルト空間において、SIC-POVM(Symmetric Informationally Complete Positive Operator Valued Measure)を構成する N2 純状態が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 20:23:43 GMT)
Substrate Stability Under Persistent Disagreement: Structural Constraints for Neutral Ontological Substrates [0.0]
相互運用性は、共通の解釈、交渉された意味論、中央集権的な権威に頼ることはできない。本稿では,本要件によるオントロジ設計に課される構造的制約について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:51:02 GMT)
Studying energy-resolved transport with wavepacket dynamics on quantum computers [0.0]
我々は、ウェーブパペットを用いて、エネルギー分解能を改善した輸送特性を探索する。このアプローチの有用性を実証するため,QuantinuumのH2-2量子コンピュータ上でのウェーブパケットの作成と進化を行った。我々は、相互作用するフェルミオンの1次元モデルで準粒子波束を作成する量子アルゴリズムを開発することにより、多粒子系にメソッドを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:30:30 GMT)
Structured Hints for Sample-Efficient Lean Theorem Proving [0.0]
私たちは、miniF2Fベンチマークで、軽量な介入 -- 15の一般的な戦術スケルトンに対する固定されたプロンプトスケジュール -- を評価します。この単純なアプローチは21.7%のpass@16を、同じモデルからの標準サンプリングの15.2%と比較する。以上の結果から,RL訓練プロバーでさえ,戦術言語で利用可能な構造的先行性を弱めていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:16:46 GMT)
Stabilizer Thermal Eigenstates at Infinite Temperature [0.0]
非可積分多体ハミルトニアンの解析的抽出可能なエネルギー固有状態を構築するための安定化器に基づくアプローチを導入する。 2体ハミルトニアンの安定体固有状態は、任意の$kge4$に対して$k$ボディの微視的熱平衡を満足できないことを示す。安定状態がハミルトニアンのゼロエネルギー固有状態として現れる条件を特徴付けることにより、この制限の構造的起源を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:26:04 GMT)
Scalable Screw-Theoretic Synthesis for PDE-Based Dynamic Modeling of Multibody Flexible Manipulators [0.0]
本稿では,PDEに基づくシリアルロボットマニピュレータの動的モデリングのための,新しい,スケーラブルなマルチボディ合成フレームワークを提案する。このフレームワークは、各ボディ固定フレームの運動やフレキシブルリンクの分散変形フィールドを含む全ての動的状態を明示的に復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:05:25 GMT)
Risk reversal for least squares estimators under nested convex constraints [0.0]
制約付き最適化において、より厳密な実現可能な集合を課すことは、射影によって定義される推定器の統計的リスクをその集合に増加させないことを自然に期待する。この直観は標準設定でも失敗する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:18:36 GMT)
Renormalization Treatment of IR and UV Cutoffs in Waveguide QED and Implications to Numerical Model Simulation [0.0]
導波管-QEDモデルに対する正規化関係の非摂動的第一原理を導出する。時間領域における原子動力学を定式化することにより、素モデルパラメータを物理的に観測可能な原子周波数と崩壊率にリンクする明示的な式を得る。これらの再正規化関係は、最小周波数帯域でシミュレーションをパラメータ化し、同時に物理精度を保ち、計算コストを削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:27:54 GMT)
Relative Classification Accuracy: A Calibrated Metric for Identity Consistency in Fine-Grained K-pop Face Generation [0.0]
Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は高忠実度画像生成において顕著な成功を収めた。 FID や Inception Score (IS) のような標準メトリクスは、そのような特殊なコンテキストにおけるアイデンティティの不一致を検出するのに失敗することが多い。 K-pop idol face generation (32x32) のクラス・コンディショナルDDPMについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 00:58:59 GMT)
Regional Bias in Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)における地域バイアスは、AIの公平性とグローバルな表現において、新たな関心事となっている。我々は、文脈的に中立なシナリオ下での領域間の強制選択決定を探索するプロンプトを用いて、10の著名なLCMを評価した。 FAZEは,地域バイアスを10点尺度で測定し,高いスコアは特定の地域を優先する傾向が強いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 22:22:23 GMT)
Reducing TLS loss in tantalum CPW resonators using titanium sacrificial layers [0.0]
高比抵抗シリコン基板上に作製したタンタルコプラナー導波路共振器において, 2レベル系損失の顕著な低減効果を示す。予備スパッタ-タンタル上に堆積した0.2nmチタン膜は、金属-空気界面で天然のTa酸化物を化学的に修飾する固体酸素ゲッタとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 23:45:36 GMT)
RDumb++: Drift-Aware Continual Test-Time Adaptation [0.0]
継続的テスト時間適応(Continuous Test-Time Adaptation)は、入ってくる未ラベルのデータストリームのみを使用して、デプロイ中に事前トレーニングされたモデルを更新する。本稿では,RDumbの原理的拡張であるRDumb++を提案する。 RDumb++はRDumbを一貫して上回り、絶対精度は3%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 00:20:23 GMT)
Quantum Dimension Reduction of Hidden Markov Models [0.0]
本稿では,有限なエルゴディックHMMを圧縮可能なパイプラインを提案する。本手法は,単純な玩具モデルと,データから学習した音声由来のHMMの両方で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:27:52 GMT)
Quantum Coherence Spaces Revisited: A von Neumann (Co)Algebraic Approach [0.0]
有限次元量子論のハイゼンベルク・シュルディンガー双対性から着想を得たMALLのカテゴリーモデルを記述する。この展開は非可換幾何学と有限次元フォン・ノイマン(co)代数に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:35:13 GMT)
Prediction Markets as Bayesian Inverse Problems: Uncertainty Quantification, Identifiability, and Information Gain from Price-Volume Histories under Latent Types [0.0]
本稿では,市場導入確率と取引ボリュームの観測履歴から未知の事象結果(Yin0,1)が推定されるベイズ逆問題として予測市場を定式化する。結果として生じる可能性クラスは、情報的かつ非情報的な取引、重尾のマイクロ構造ノイズ、対向的または操作的な流れを含み、観測可能な物として価格と体積だけを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:42:28 GMT)
PROMA: Projected Microbatch Accumulation for Reference-Free Proximal Policy Updates [0.0]
PROMAは、確率比に依存するのではなく、マイクロバッチ全体にわたる勾配の蓄積を修飾する。蓄積中、ProMAは部分的に蓄積された勾配を現在のマイクロバッチのシーケンスワイド勾配に投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 03:49:02 GMT)
On the structural properties of Lie algebras via associated labeled directed graphs [0.0]
有限次元リー代数にラベル付き有向グラフを関連付ける方法を提案する。リーブラケットの反対称性の性質とヤコビ恒等式が与えられた有理グラフの性質を解析する。我々は、可解性、零性、イデアルの存在、単純性、半単純性、および代数の簡約性に関するグラフ理論の基準を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 18:09:16 GMT)
Multimodal Climate Disinformation Detection: Integrating Vision-Language Models with External Knowledge Sources [0.0]
視覚言語モデル(VLM)は視覚的偽情報を特定するために用いられてきたが、訓練時に利用可能な知識にのみ依存している。本稿では,VLMと外部知識を組み合わせることで,その限界を克服することを目的とする。逆画像結果、オンライン事実チェック、信頼できる専門家コンテンツなどの最新の情報を検索することにより、画像とそのクレームが正確か、誤解を招くか、偽か、検証不能かをより正確に評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:55:48 GMT)
Multi-invariants in stabilizer states [0.0]
安定化状態に対する多部絡み合いのクラスを計算するためのツールを開発する。多重不変量、安定化状態、位相の間の興味深い関係のヒントを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:00:02 GMT)
Mecellem Models: Turkish Models Trained from Scratch and Continually Pre-trained for the Legal Domain [0.0]
本稿では,トルコの法律ドメインのための専門言語モデルを開発するためのフレームワークであるMecellemモデルを提案する。 Scratchから事前訓練されたエンコーダモデル:ModernBERTベースの双方向エンコーダをトルコ支配の112億トークンのコーパスで事前訓練し、(2)継続事前トレーニング(CPT)によるデコーダモデル:Qwen3-1.7BとQwen3-4Bをトルコの法域に適応させた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:41:32 GMT)
Magic of discrete lattice gauge theories [0.0]
我々は、$mathbbZ_l$ Lattice Gauge Theory (LGT) に対するゲージ制約の強制には、このリソースのコストがかからないことを示す。ゲージ群の非可換性とゲージ不変ヒルベルト空間の平均的非安定化性との関係を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:47:34 GMT)
Madelung hydrodynamics of spin-orbit coupling: action principles, currents, and correlations [0.0]
電子運動におけるスピン軌道カップリング(SOC)に伴う相関とトルク機構の展開のために,スピンを伴う量子流体力学の変動構造とハミルトン構造を利用する。 SOC誘起の量子力はマデラング-ボーム軌道に作用し、スピンを伴う量子流体力学で見られる通常の力項を補完することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:02:06 GMT)
Machine-Assisted Grading of Nationwide School-Leaving Essay Exams with LLMs and Statistical NLP [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、オープンエンド試験応答の迅速かつ一貫した自動評価を可能にする。我々は、公式カリキュラムベースのルーリックを運用し、LLMと統計自然言語処理(NLP)に基づく評価と人間のパネルスコアを比較した。その結果, 自動スコアリングは, 人間のレーダに匹敵する性能を達成でき, 人間のスコアリング範囲に該当する傾向にあることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 20:44:39 GMT)
Lightweight Quantum-Enhanced ResNet for Coronary Angiography Classification: A Hybrid Quantum-Classical Feature Enhancement Framework [0.0]
冠動脈造影画像のバイナリ分類のための軽量量子強化レスネット(LQER)を提案する。独立したテストセットでは、提案されたLQERが古典的なResNet18ベースライン、AUC、F1スコアを上回り、90%を超えるテスト精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:15:18 GMT)
LiDMaS: Architecture-Level Modeling of Fault-Tolerant Magic-State Injection in GKP Photonic Qubits [0.0]
フォトニックアーキテクチャにおけるフォールトトレラント量子計算は、高忠実度論理マジック状態の効率的な準備に依存している。我々は,GKP符号化フォトニック量子ビットにおける論理的Tゲートマジック状態の準備について,リピート・アンティル・サクセス・インジェクションプロトコルを用いて検討した。実験の結果, 成功確率は全パラメータで0.94以上であり, 平均的オーバーヘッドはユニティに近いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:31:50 GMT)
Improved cryptographic security in teleportation with q-deformed non-maximal entangled states [0.0]
我々は、Q変形型高調波発振器状態を用いて、新しいテレポーテーション法を開発した。 q-変形代数の機械は、テレポーテーション中の暗号セキュリティを高めるために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:29:08 GMT)
Frictional work and entropy production in integrable and non-integrable spin chains [0.0]
非可積分スピン鎖における摩擦作用は対角エントロピー生成によってよく説明できることを示す。可積分性破壊は, 断熱限界における作業の抽出をいかに促進させるかを示すが, 十分な非断熱条件下での作業の抽出を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:24:14 GMT)
Fractional squeezing: spectra and dynamics from generalized squeezing Hamiltonian with fractional orders [0.0]
一般化された問合せ問題を一般化して、問合せ順序の分数的な値を$n$とする。スペクトルが連続から離散へと変化する点と、振動が数値的に無限の振幅から有限の振幅へと変化する点を同定する。我々は, 大規模$n$体制における挙動を調査し, 数値結果と一致する直感的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 06:31:04 GMT)
FlashMoE: Reducing SSD I/O Bottlenecks via ML-Based Cache Replacement for Mixture-of-Experts Inference on Edge Devices [0.0]
Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、大規模言語モデルを効率的にスケールするために注目を集めている。 MoEモデルは極めて大きく、そのスパースアクティベーションは、一度にモデルのごく一部にアクセスすることで推論を行うことができる。 SSDに非アクティブな専門家をオフロードするシステムであるFlashMoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:07:33 GMT)
Fermion Doubling in Dirac Quantum Walks [0.0]
我々は、ディラック粒子をシミュレートするために使用できる量子ウォークとして知られる離散時空モデルを考える。これらのモデルでは、高運動量状態がディラック粒子のように振る舞う追加の低エネルギー解をもたらすフェルミオンが2倍になると考えている。また、高エネルギーであるが低エネルギーのディラック粒子のように振る舞う擬似ダブラーも検討し、真空の安定性に関する潜在的な問題を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:01:04 GMT)
FARM: Field-Aware Resolution Model for Intelligent Trigger-Action Automation [0.0]
機能レベル設定の問題として,適切な材料間結合による完全アプレットの生成について検討する。完全構成のアプレット自動生成のための2段階アーキテクチャであるFARM(Field-Aware Resolution Model)を提案する。 FARMは機能レベルでゴールド(ノイズ62%、ワンショット70%)で81%の関節精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 06:12:18 GMT)
Explainable AI to Improve Machine Learning Reliability for Industrial Cyber-Physical Systems [0.0]
産業用サイバー物理システム(英: Industrial Cyber-Physical Systems, CPS)は、安全と経済の両方の観点から、センシティブなインフラである。機械学習(ML)は、産業用CPSにますます統合されているが、MLモデル固有の複雑さは、透明でない操作をもたらす。我々は、産業用CPSを対象としたMLモデルの予測性能を改善するために、説明可能なAI(XAI)を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:18:22 GMT)
Experimental prime factorization via a feedback quantum control [0.0]
本稿では、量子システムを目標基底状態に向けて操る全量子計測に基づくフィードバック手法を提案する。我々は3量子NMR量子レジスタを用いてバイプリム51を実験的に決定し、制御フィールドエラーに対する手法のロバスト性を数値解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:09:29 GMT)
Exceptional points in Gaussian channels: diffusion gauging and drift-governed spectrum [0.0]
線形開量子系では、リウヴィリアスペクトルは雑音強度とは独立であることを示す。我々はまず、このノイズ独立性原理を、多重モードボソニックなマルコフ半群に対して連続時間で正確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:16:06 GMT)
Enhanced Climbing Image Nudged Elastic Band method with Hessian Eigenmode Alignment [0.0]
本稿では,CI-NEBとMMF法を統合する適応型ハイブリッドアルゴリズムを提案する。エネルギーと力の中央値の46% (95% CrI: -55%, -37%) が, ヘプタマー島の遷移には28%の減少が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:11:23 GMT)
Engineering quantum Mpemba effect by Liouvillian skin effect [0.0]
オープン量子システムにおける量子Mpemba効果(QME)を設計するための新しいアプローチを提案する。 Liouvillian skin effect (LSE) はQMEを実現するための理想的なプラットフォームである。我々は2つの典型的なシナリオとは異なる新しいQME(QME-III)を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 14:28:09 GMT)
Engineering Near-Infrared Two-Level Systems in Confined Alkali Vapors [0.0]
近赤外波長帯で動作する2レベル原子系について検討する。この強い閉じ込められた幾何学において、原子コヒーレンスは壁誘起緩和の影響を強く受けている。本研究は, 小型気相セルデバイスにおける近赤外原子2レベルシステムを実現するための実用的な方法を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:04:55 GMT)
Domain-Incremental Continual Learning for Robust and Efficient Keyword Spotting in Resource Constrained Systems [0.0]
キーワードエッジデバイスにデプロイされる小さなフットプリントモデルを備えたスポッティングシステムは、かなりの精度と堅牢性に直面する。計算効率を維持しつつ,新しい領域に適応する継続的学習のための包括的フレームワークを提案する。提案したパイプラインは、Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC)とMel-spectrogram機能の両方を利用して、デュアルインプットの畳み込みニューラルネットワークを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:59:31 GMT)
DMV-AVP: Distributed Multi-Vehicle Autonomous Valet Parking using Autoware [0.0]
DMV-AVPシステムはAVPの分散シミュレーションである提案システムは,協調型AVPシミュレーションをサポートし,将来の実世界のハードウェア・イン・ザ・ループバリデーションの基礎を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 21:24:04 GMT)
DMAVA: Distributed Multi-Autonomous Vehicle Architecture Using Autoware [0.0]
本稿では,複数の物理ホストをまたいだリアルタイム自律運転シミュレーションを実現する分散マルチAVアーキテクチャ(DMAVA)を提案する。提案システムは、ROS 2 Humble、Autoware Universe、AWSIM Labs、Zenohを統合し、共有Unityベースの環境で複数のAutowareスタックの同時実行をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 21:45:14 GMT)
Controlling Long-Horizon Behavior in Language Model Agents with Explicit State Dynamics [0.0]
大規模言語モデル (LLM) エージェントは、拡張相互作用中にトーンとペルソナの急激な変化を示す。ロングホライゾン剤の挙動形成における明示的な感情力学の役割はいまだ解明されていない。本稿では,言語モデル外部の連続的Valence-Arousal-Dominance(VAD)状態を維持するエージェントレベル感情サブシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:34:05 GMT)
Computing Fixpoints of Learned Functions: Chaotic Iteration and Simple Stochastic Games [0.0]
我々は、減衰反復マンと呼ばれる反復スキームを一般化する。削減された反復は、様々な確率モデルで期待される支払いを計算するために、すぐに適用されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:36:19 GMT)
Can professional translators identify machine-generated text? [0.0]
本研究は,人工知能(AI)がイタリア語で生成した短編を,事前の専門訓練なしに確実に識別できるかどうかを考察する。 6人の翻訳者が人体実験に参加し、3つの匿名化された短編を評価した。低いバーストさと物語の矛盾が、合成著者の最も信頼できる指標として現れた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:25:52 GMT)
CAFE-GB: Scalable and Stable Feature Selection for Malware Detection via Chunk-wise Aggregated Gradient Boosting [0.0]
本稿では,高次元マルウェア検出のための安定かつ一貫した機能ランキングを作成するために,スケーラブルな特徴選択フレームワークを提案する。 CEFA-GBは、データを重なり合うチャンクに分割し、グラデーションブースティングモデルを使用して局所的な特徴重要度を推定し、これらの見積を集約する。精度、F1スコア、ROC-AUC、PR-AUCなど、複数のメトリクスにまたがるフル機能のベースラインとパフォーマンスの同等性を実現すると同時に、特徴の寸法を95%以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 08:43:15 GMT)
Bright Pulsed Squeezed Light for Quantum-Enhanced Precision Microscopy [0.0]
導波路の光増幅プロセスを用いて、高レベルのピコ秒パルスパルス励起光を生成するための効率的な手法を提案する。明るい振幅パルススキューズの測定レベルは、これまでに報告された最も高い知識であり、生物学的研究における量子強調非線形顕微鏡の広範な採用に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 01:07:55 GMT)
Bichromatic Tweezers for Qudit Quantum Computing in ${}^{87}$Sr [0.0]
本稿では,バイクロマチック・ツイーザを用いたキューディットのマジックトラップ条件を設計する手法を提案する。 5s5p$$mathrm3P$状態のすべての磁気サブレベルにおける差分光シフトを抑えることができることを示す。この技術は、新しいロードプロトコルの実現、冷却効率の向上、核スピンのコヒーレンス時間の向上を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 21:24:39 GMT)
Between Search and Platform: ChatGPT Under the DSA [0.0]
ChatGPTは、オンライン検索エンジンとプラットフォームという2種類のホスティングサービスのハイブリッドとして分類されるべきである。我々はChatGPTのシステム的リスクを、既存の超大型オンライン検索エンジン(VLOSE)とプラットフォーム(VLOP)のリスクと比較する。現在、ChatGPTは4500万人のEUユーザーのしきい値に達しているため、最も面倒なDSAの義務を負う必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:26:19 GMT)
Benchmarking Deep Learning Models for Raman Spectroscopy Across Open-Source Datasets [0.0]
本研究では、3つ以上のRaman固有のディープラーニング分類器を複数のオープンソースのRamanデータセットで比較した最初の体系的ベンチマークの1つを示す。分類精度とマクロ平均F1スコアを報告し,Ramanスペクトルに基づく分類のための深層学習モデルの公平かつ再現可能な比較結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 16:54:53 GMT)
Balancing Security and Privacy: The Pivotal Role of AI in Modern Healthcare Systems [0.0]
本稿では、ユーザプライバシ保護とセキュリティ強化において、人工知能(AI)がいかに重要な役割を果たすかを考察する。我々は、医療セクターの現実世界の例を調べ、患者のプライバシーを損なうことなく、セキュリティを強化するAIソリューションをどのように実装できるかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 06:51:45 GMT)
Axial Anomaly, entanglement and polarization [0.0]
ピオンの崩壊は軸方向の異常によって制御され、古典的な電磁波と相反する光子間の特定の絡み合いを暗示する。外部磁場における同様の崩壊は、外部磁場における真空伝導率と重イオン衝突で観測されたベクトル中間子の縦偏光との相互作用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 20:24:46 GMT)
Autonomous Business System via Neuro-symbolic AI [0.0]
AUTOBUSは、大規模言語モデル(LLM)とビジネスセマンティックス中心のエンタープライズデータを統合する、自律型ビジネスシステムである。 LLMは自然言語と非構造化データの解釈に長けているが、複雑なビジネスロジックの実行は決定論的で検証可能なものではない。我々は、AUTOBUSアーキテクチャ、AIエージェント生成ロジックプログラムの解剖、ビジネスイニシアチブのライフサイクルにおける人間と補助ツールの役割について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 02:49:06 GMT)
Automated quantum circuit optimization with randomized replacements [0.0]
近似局所変換を許容し、混合量子チャネルを用いて純回路を近似する方法を示す。本プロトコルはゲート応用による実験ノイズを意図的に設計したランダムノイズに変換する。その結果、量子回路の性能を高めるために混合チャネル近似の可能性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 13:16:05 GMT)
Attention Projection Mixing with Exogenous Anchors [0.0]
早期注意投影の層間再利用はデータの効率を向上させるが、構造的な衝突を引き起こす。この衝突は、内部アンカー設計の隠れた制限であることを示す。逐次レイヤスタックの外でアンカープロジェクションを学習することで競合を解決するExoFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:45:06 GMT)
Artificial Rigidities vs. Biological Noise: A Comparative Analysis of Multisensory Integration in AV-HuBERT and Human Observers [0.0]
本研究では,AV-HuBERTの知覚的生体忠実度を,ヒトの観察者に対してベンチマークすることで評価する。 AIと人間は、ほぼ同一の聴覚支配率を示しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 11:18:16 GMT)
Anisotropic uncertainty principles for metaplectic operators [0.0]
我々は、$L(mathbbRd)$ に作用する一般メタプレクティック作用素に対して異方的不確実性原理を確立する。不確かさ現象は本質的に指向性を示し、$mathrmrank(B)$で与えられる有効位相空間次元に制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:22:27 GMT)
An IoT-Based Smart Plant Monitoring and Irrigation System with Real-Time Environmental Sensing, Automated Alerts, and Cloud Analytics [0.0]
本稿では,IoTを用いたスマート植物モニタリングシステムを提案する。複数の環境センサと自動灌水とクラウド分析を統合している。総実装費用は45.20ドルであり、精度の高い農業とスマート農業のための安価でスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 10:33:31 GMT)
Algebraic Statistics in OSCAR [0.0]
我々はOSCAR計算機代数システムの代数統計部門を紹介する。本稿では、その設計の概要と、結果の共有やデータベース作成のためのデータ型をシリアライズする機能について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 09:46:08 GMT)
ALIGNAgent: Adaptive Learner Intelligence for Gap Identification and Next-step guidance [0.0]
本稿では,知識の総合的推定,スキルギャップの同定,対象とするリソースの推薦を通じて,パーソナライズされた学習を実現するためのALIGNAgentを提案する。 AlIGNAgentは、特定の誤解や知識不足を識別するために概念レベルの診断推論を利用するスキルギャップエージェントを使用して、トピックレベルの熟練度推定を生成する。スキルギャップを特定した後、Learner Recommender Agentは、診断された欠陥に対応する嗜好認識学習材料を検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 00:45:15 GMT)
A pseudo-bosonic Klein-Gordon field with finite two-points function [0.0]
擬ボソニックなクライン=ゴルドン場を 1+1 次元で導入する。この種類の体において、有限同値な時空2点函数を持つ興味深い特徴を持つ特定の部分類が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:29:13 GMT)
A First Demonstration of the SQUAT Detector Architecture: Direct Measurement of Resonator-Free Charge-Sensitive Transmons [0.0]
超伝導準粒子増幅トランスモン (SQUAT) は、弱い電荷感応性トランスモンに基づくTHV(meV)検出のための新しいセンサーアーキテクチャである。本稿では,第1世代のSQUATの設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 19:00:02 GMT)
A Computer Vision Pipeline for Iterative Bullet Hole Tracking in Rifle Zeroing [0.0]
本稿では,自動弾孔検出と反復追跡のためのエンドツーエンドコンピュータビジョンシステムを提案する。本システムでは, 弾孔検出における平均精度97.0%, 弾孔を適切な発射繰り返しに割り当てる精度88.8%を実現している。ライフルゼロ化のために設計されたこのフレームワークは、視覚的に類似した物体の時間差を必要とする領域において、より広い適用性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 15:52:28 GMT)
A Case for Hypergraphs to Model and Map SNNs on Neuromorphic Hardware [0.0]
ニューロモルフィックハードウェア上でのニューラルネットワーク(SNN)のスパイキングは、ニューロンをコアにマッピングする問題を引き起こす。本研究では,グラフからハイパーグラフへのSNNの抽象化を提案する。ハイパーエッジの重なり合いと局所性は高次写像と強く相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 17:13:57 GMT)