Order from Chaos: Physical World Understanding from Glitchy Gameplay Videos [82.4] 本稿では,物理世界理解のためのリッチでスケーラブルな監視源として,予め定義された物理法則に違反した視覚異常を参照しながら,ゲームプレイビデオのグリッチを利用する新しいパラダイムを提案する。
我々はPhysGameを紹介した。これは5つの物理ドメインと16のきめ細かいカテゴリからなる140,057のグリッチ中心の質問応答ペアを含むデータセットである。
実験の結果、PhysGameはGame2Realの転送性を大幅に向上させ、Qwen2.5VLの物理推論性能を2.5%向上させ、MVBenchベンチマークで1.9%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:02:07 GMT)
A Cosine Network for Image Super-Resolution [77.2] 画像超解像(CSRNet)のためのコサインネットワークを提案する。
補完構造情報を抽出するため、奇異なブロックや異種ブロックも設計する。
CSRNetは画像超解像における最先端の手法と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:58:57 GMT)
Mixing Expert Knowledge: Bring Human Thoughts Back To the Game of Go [74.3] 大規模言語モデル (LLM) は数学やコーディングなどの推論タスクにおいて例外的な性能を示した。
LoGosは、優れた一般的な推論能力を維持するだけでなく、自然言語でGoのゲームプレイも行う強力なLLMである。
LoGosは人間のプロプレイヤーに匹敵するパフォーマンスを達成し、既存のLLMをはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:00:49 GMT)
AgentsEval: Clinically Faithful Evaluation of Medical Imaging Reports via Multi-Agent Reasoning [73.5] 本稿では,放射線科医の協調診断ワークフローをエミュレートしたマルチエージェントストリーム推論フレームワークであるAgensEvalを紹介する。
評価プロセスを基準定義、エビデンス抽出、アライメント、一貫性スコアなどの解釈可能なステップに分割することで、AgensEvalは明確な推論トレースと構造化された臨床フィードバックを提供する。
実験結果から,AgensEvalは,言い換え,意味的,スタイリスティックな摂動の下でも頑健な臨床的整合性,意味的忠実性,解釈可能な評価を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:59:13 GMT)
Timely Machine: Awareness of Time Makes Test-Time Scaling Agentic [73.0] ウォールタイムとしてテスト時間を再定義するTimely Machineを提案する。
我々は、高頻度ツールコール、低周波ツールコール、時間制約推論にまたがるベンチマークであるTimely-Evalを紹介する。
より小さなモデルでは、より多くのインタラクションを通じて高速なフィードバックが得られ、大きなモデルでは、より優れたインタラクション品質によって、高レイテンシ設定が支配される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:28:52 GMT)
PLawBench: A Rubric-Based Benchmark for Evaluating LLMs in Real-World Legal Practice [67.7] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を評価するための実践的ベンチマークであるPLawBenchを紹介する。
PLawBenchは、13の実践的な法的シナリオにわたる850の質問で構成され、各質問には専門家が設計した評価ルーブが伴っている。
人間の専門的判断に合わせたLLMに基づく評価器を用いて,10種類の最先端のLLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:36:10 GMT)
AnchoredDream: Zero-Shot 360° Indoor Scene Generation from a Single View via Geometric Grounding [58.9] シングルビュー屋内シーン生成は、様々な現実世界のアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
近年,拡散モデルと深度推定ネットワークを活用して進展している。
高忠実度形状で360度映像を生成する新しいゼロショットパイプラインAnchoredDreamを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:08:12 GMT)
SALAD: Achieve High-Sparsity Attention via Efficient Linear Attention Tuning for Video Diffusion Transformer [58.8] 拡散変換器は近年,映像生成において顕著な性能を示した。
SALADの提案は、疎度な注意と並行して、軽量な線形注意分岐を導入することである。
提案手法は,全注目ベースラインに匹敵する生成品質を維持しつつ,90%の間隔と1.72倍の推論高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:28:53 GMT)
The Bitter Lesson of Diffusion Language Models for Agentic Workflows: A Comprehensive Reality Check [54.1] 本稿では,2つの異なるエージェントパラダイムであるEmbodied AgentsとTool-Calling AgentsにまたがるdLLMの包括的評価を行う。
Agentboard と BFCL では,現在の dLLM が信頼できるエージェントバックボーンとして機能しないという,"ビットレッスン" が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:17:46 GMT)
Graph-Anchored Knowledge Indexing for Retrieval-Augmented Generation [53.4] グラフアンコール型知識インデックス手法であるGraphAnchorを提案する。
4つのマルチホップ質問応答ベンチマークの実験では、GraphAnchorの有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:41:05 GMT)
OnlineSI: Taming Large Language Model for Online 3D Understanding and Grounding [53.3] OnlineSIは、ビデオストリームが与えられた周囲の空間的理解を改善するためのフレームワークである。
私たちの中核となる考え方は、過去の観測を維持するために有限空間記憶を維持することです。
さらに3Dポイントのクラウド情報を意味情報と統合し、MLLMがシーン内のオブジェクトをよりよく見つけ、識別するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:17:57 GMT)
EMemBench: Interactive Benchmarking of Episodic Memory for VLM Agents [52.6] 本稿では,対話型ゲームによるエージェントの長期記憶評価のためのプログラムベンチマークEMemBenchを紹介する。
固定された質問セットを使う代わりに、EMemBenchは各エージェント自身の軌道から質問を生成する。
各テンプレートは、下層のゲーム信号から検証済みの真理を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:09:59 GMT)
Ethics of Care for Software Engineering [51.8] ケア」と「ケア」の反対はケアの倫理に基づいていると我々は主張する。
我々は、ソフトウェア工学におけるケアの倫理の採用を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 20:16:00 GMT)
A pedagogical derivation of the first-order effective Hamiltonian for the two-mode Jaynes-Cummings model [51.6] この研究は、分散状態における2モードのJaynes-Cummingsモデルに対する一階実効ハミルトニアンの導出を示す。
摂動的ユニタリ変換は非共鳴原子-場項を除去し、分散周波数シフトを明らかにする。
結果として生じるハミルトニアンは、2モードのボゾン空間における単純な幾何学的回転によって対角化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 22:35:15 GMT)
VL-LN Bench: Towards Long-horizon Goal-oriented Navigation with Active Dialogs [51.2] Vision Language-Language Navigation (VL-LN)ベンチマークは、ダイアログ対応ナビゲーションモデルのトレーニングと評価のための大規模で自動生成されたデータセットを提供する。
VL−LNは、トレーニング用41k以上の長軸ダイアログ拡張軌道と、エージェントクエリに応答可能なオラクルを備えた自動評価プロトコルとを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:50:24 GMT)
GRASP: Guided Region-Aware Sparse Prompting for Adapting MLLMs to Remote Sensing [51.0] GRASP(Guid Region-Aware Sparse Prompting)と呼ばれるパラメータ効率細調整(PEFT)戦略を提案する。
GRASPは、凍結した視覚的トークングリッドから抽出された空間ブロックに関連する空間的構造化されたソフトプロンプトを導入する。
複数のRSVQAベンチマークの実験では、GRASPは既存の微調整やプロンプトベースの手法と比較して競争性能が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:12:59 GMT)
LoL: Longer than Longer, Scaling Video Generation to Hour [50.9] この研究は、品質劣化の少ないリアルタイム、ストリーミング、無限長のビデオ生成の最初のデモンストレーションを実現する。
実例として、最大12時間までの連続ビデオを生成し、私たちの知る限り、ストリーミングビデオ生成において最も長く実証された結果の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:21:35 GMT)
ReViP: Reducing False Completion in Vision-Language-Action Models with Vision-Proprioception Rebalance [50.1] 本稿では、視覚的接地と摂動下での堅牢性を高めるために、視覚-受容器リバランスを備えた新しいVLAフレームワークReViPを提案する。
具体的には、タスクステージオブザーバとして外部VLMを使用して、視覚的な観察からリアルタイムなタスク中心の視覚的手がかりを抽出する。
本稿では,オブジェクトドロップのような制御された設定を持つLIBERO上に構築された最初のFalse-Completion Benchmark Suiteを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:31:07 GMT)
Preventing the Collapse of Peer Review Requires Verification-First AI [50.0] 我々は、真理結合、すなわち、過度に科学的真理をトラックする場所のスコアの厳密さを提案する。
プロキシ・ソブリン評価に向けた相転移を駆動する2つの力の形式化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:17:32 GMT)
Robust Categorical Data Clustering Guided by Multi-Granular Competitive Learning [47.3] ネストされた粒状クラスター効果は、カテゴリーデータの暗黙的な離散距離空間で顕著である。
本稿では,潜在的なクラスタが対話的に自分自身をチューニングできるマルチグラニュラ競合学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は,マルチグラニュラクラスタのネスト分布の探索に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:33:08 GMT)
3D Molecule Generation from Rigid Motifs via SE(3) Flows [46.0] 三次元分子構造生成は通常、個々の原子のレベルで行われる。
これらの断片化のアイデアを3Dに拡張し、一般分子を剛体モチーフの集合として扱う。
ベンチマーク間での最先端の成果と同等あるいは優れた結果を観察します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:24:57 GMT)
Reasoning-Enhanced Rare-Event Prediction with Balanced Outcome Correction [45.9] 本稿では,予測のためのLPCORP(Low-Prevalence CORrector for Prediction)*を提案する。
医療・消費者サービス分野における実世界のデータセット上でLPCORPを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:34:29 GMT)
On Nonasymptotic Confidence Intervals for Treatment Effects in Randomized Experiments [45.8] ランダム化実験における治療効果に対する無症状(有限サンプル)信頼区間について検討した。
この性能ギャップは閉鎖可能であり, 同一の有効サンプルサイズを持つ漸近的信頼区間を設計する。
また,情報理論的な意味では,無症状率の達成は不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:17:49 GMT)
Emotion-LLaMAv2 and MMEVerse: A New Framework and Benchmark for Multimodal Emotion Understanding [45.1] Emotion-LLaMAv2 と MMEVerse のベンチマークを行い、感情認識と推論のための標準化された評価設定とともにエンドツーエンドのパイプラインを構築した。
エンドツーエンドのマルチビューエンコーダは、外部顔検出を排除し、よりリッチな空間的および時間的マルチビュートークンを介して、ニュアンス化された感情的手がかりをキャプチャする。
LLaMA2バックボーン内における認識と認識のカリキュラムのチューニングスキームは、感情認識と自由形式の感情推論を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:02:43 GMT)
A Scalable Measure of Loss Landscape Curvature for Analyzing the Training Dynamics of LLMs [45.1] Hessian sharpness(_maxH$)は、局所的なトレーニング安定性を決定し、トレーニングを通じて学習率と相互作用する。
我々は、ある損失ランドスケープの曲率を定量化し、別の損失ランドスケープを最適化する、$textitrelative critical sharpness$$$(_c1to 2$)を導入する。
より広範に、我々の研究はスケーラブルな曲率測定が大規模なトレーニングに実用的な洞察をもたらすことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:59:40 GMT)
EvoConfig: Self-Evolving Multi-Agent Systems for Efficient Autonomous Environment Configuration [45.0] EvoConfigは、マルチエージェントコラボレーションを最適化して適切なランタイム環境を構築する、効率的な環境設定フレームワークである。
詳細な実行後分析のための専門家診断モジュールと、専門家エージェントが自己フィードバックし、動的にエラー修正の優先順位を調整するための自己進化メカニズムを備えている。
EvoConfigは、Repo2Runの420レポジトリ上で、以前の最先端のRepo2Runと一致し、難しいケースに対して明確なゲインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:33:01 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） (Fri, 23 Jan 2026 08:52:00 GMT)
SafeThinker: Reasoning about Risk to Deepen Safety Beyond Shallow Alignment [43.9] 軽量なゲートウェイ分類器を介して防御資源を割り当てる適応型フレームワークであるSafeThinkerを提案する。
実験によると、SafeThinkerは、堅牢性を損なうことなく、さまざまなジェイルブレイク戦略における攻撃の成功率を大幅に低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:12:53 GMT)
REprompt: Prompt Generation for Intelligent Software Development Guided by Requirements Engineering [43.1] 大規模言語モデルは、コーディングエージェントの基盤モデルとしてますます機能する。
エージェントベースのインテリジェントソフトウェア開発では、プロンプトが中心的な役割を果たす。
本稿では,要求工学によってガイドされるマルチエージェントプロンプト最適化フレームワークであるRepromptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:14:34 GMT)
BoostFGL: Boosting Fairness in Federated Graph Learning [42.0] フェデレーショングラフ学習(FGL)は、生データを公開することなく、分散サブグラフをまたいだグラフニューラルネットワーク(GNN)の協調トレーニングを可能にする。
既存のFGL法は高い総合的精度を達成できるが、不備なノード群に深刻な劣化を隠蔽できることを示す。
フェアネスを意識したFGLのためのブースティングスタイルのフレームワークであるBoostFGLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:54:48 GMT)
Sample-wise Constrained Learning via a Sequential Penalty Approach with Applications in Image Processing [41.7] 本研究では,制約を適切に扱える逐次的ペナルティ手法を用いて学習を行うことが可能であることを示す。
提案アルゴリズムは,ディープラーニングのシナリオで妥当な仮定の下で収束保証を持つことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:06:02 GMT)
Do VLMs Have a Moral Backbone? A Study on the Fragile Morality of Vision-Language Models [41.6] VLM(Vision-Language Models)が現実的な環境で安定しているかどうかは不明だ。
モデルに依存しない多モード摂動を用いてVLMを探索し、その道徳的姿勢が極めて脆弱であることを示す。
軽量な推論時間の介入は、部分的に道徳的安定性を回復できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:00:09 GMT)
JetFormer: A Scalable and Efficient Transformer for Jet Tagging from Offline Analysis to FPGA Triggers [41.2] 大型ハドロン衝突型加速器(LHC)における粒子ジェットタグ付けのための多用途でスケーラブルなエンコーダのみのトランスフォーマアーキテクチャであるJetFormerを提案する。
特定のデプロイメントレシシシに合わせて調整される従来のアプローチとは異なり、JetFormerはジェットタグのシナリオの全範囲にわたって効果的に動作するように設計されている。
このモデルは、明示的なペアワイズ相互作用の入力に頼ることなく、可変長の粒子特徴集合を処理するが、最先端の手法よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 22:58:25 GMT)
iFSQ: Improving FSQ for Image Generation with 1 Line of Code [40.6] FSQの活性化関数を分布マッチングマッピングに置き換えて、均一な事前処理を行う方法を示す。
この単純な戦略は、1行のコードしか必要としないが、数学的には最適なビン利用と再構築精度の両方を保証している。
我々は、Representation Alignment(REPA)をARモデルに適用し、LlamaGen-REPAを生成することで分析を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:00:35 GMT)
Endless Terminals: Scaling RL Environments for Terminal Agents [39.6] Endless Terminalsは、人間のアノテーションを使わずに端末用タスクを手続き的に生成する、完全に自律的なパイプラインである。
我々は、バイナリエピソードレベルの報酬と最小の相互作用ループを持つバニラPPOを使用してエージェントを訓練する。
これらの改善は人為的なベンチマークに移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 04:39:55 GMT)
Secure Intellicise Wireless Network: Agentic AI for Coverless Semantic Steganography Communication [39.5] 本稿では,意味抽出,デジタルトークン制御参照画像生成,カバーレスステガノグラフィ,セマンティックエンハンスメントモジュールを含むエージェントAI駆動のSemSteComスキームを提案する。
AgentSemSteComは、ベースラインスキームよりも送信品質とセキュリティレベルが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:03:48 GMT)
StealthMark: Harmless and Stealthy Ownership Verification for Medical Segmentation via Uncertainty-Guided Backdoors [38.8] プライベートデータセット上のよく訓練された医療セグメンテーションモデルは、貴重な知的財産である。
既存のモデル保護技術は主に分類と生成タスクに焦点を当てている。
本稿では,医療セグメンテーションモデルのオーナシップを検証するために,ステルスマークという,新規でステルス的で無害な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:20:25 GMT)
Learning Domain Knowledge in Multimodal Large Language Models through Reinforcement Fine-Tuning [38.7] 入力レベルのドメイン知識注入は、科学的なマルチモーダルタスクにおいてほとんど、あるいは全く改善しないことを示す。
本稿では,ドメイン知識を直接学習対象に組み込む強化微調整フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 03:10:08 GMT)
R$^2$PO: Decoupling Training Trajectories from Inference Responses for LLM Reasoning [38.7] R$2$POは、トレーニングトラジェクトリを推論応答から切り離すためのポリシーの上に、軽量なResidual Rollout-Headを導入している。
その結果,MATH-500では平均精度が3.4%,APPSでは1.3%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 04:14:33 GMT)
Beyond Superficial Unlearning: Sharpness-Aware Robust Erasure of Hallucinations in Multimodal LLMs [38.5] マルチモーダル LLM は強力であるが、既存の実体を記述し信頼性を損なう物体幻覚の傾向が強い。
標準消去は表面的な抑制のみを達成し、シャープなミニマでモデルをトラップする。
本研究では,未学習を目標の最小値最適化問題とみなすSAREを提案し,損失景観を明示的に平らにするためにTargeted-SAM機構を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:58:38 GMT)
Emergent, not Immanent: A Baradian Reading of Explainable AI [37.5] 我々は、人間、文脈、解釈装置とのAIモデルの位置的絡み合いから解釈が現れることを論じる。
本稿では,創発的解釈を支援するXAIインタフェースの設計指針を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:54:13 GMT)
Affinity Contrastive Learning for Skeleton-based Human Activity Understanding [36.8] ACLNetはAffinity Contrastive Learning Networkであり、人間のアクティビティクラス間の複雑なクラスタリング関係を探索する。
そこで本研究では,類似度測定を洗練させる親和性測定法を提案する。
さらに、クラス内の強正サンプルと負サンプルの分離を改善するために、マージンベースのコントラスト戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:20:36 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） (Fri, 23 Jan 2026 06:11:02 GMT)
MultiLexNorm++: A Unified Benchmark and a Generative Model for Lexical Normalization for Asian Languages [35.4] ソーシャルメディアのデータは10年以上にわたって自然言語処理(NLP)の実践者にとって関心を集めてきた。
言語の使用はより非公式であり、自発的であり、多くの異なる社会表現に固執するため、NLPモデルの性能は劣化することが多い。
この問題の解決策の1つは、データを処理する前に標準的な変種に変換することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:27:40 GMT)
Talking to Yourself: Defying Forgetting in Large Language Models [35.2] タスク固有の狭いデータに基づいて大きな言語モデルを微調整する場合、破滅的な忘れは大きな課題である。
LLMが微調整の前に自己対話を生成する軽量な自己拡張ルーチンであるSA-SFTを提案する。
外部データや追加のチューニングは必要ないが、SA-SFTはドメイン内のパフォーマンスを改善しながら破滅的な忘れを継続的に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:25:49 GMT)
A Step to Decouple Optimization in 3DGS [34.5] 3次元ガウススプラッティング(3DGS)は、リアルタイムな新規なビュー合成のための強力な技術として登場した。
本稿では,プロセスをSparse Adam, Re-State Regularization, Decoupled Attribute Regularizationに分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:34:39 GMT)
ReWeaver: Towards Simulation-Ready and Topology-Accurate Garment Reconstruction [32.9] ReWeaverは、粗いマルチビューRGB画像からトポロジー精度の高い3D衣服と縫製パターンを再構築するための新しいフレームワークである。
我々は,多視点RGB画像,3次元衣服幾何学,テクスチャ化された人体メッシュ,注釈付き縫製パターンからなる大規模データセットGCD-TSを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:42:02 GMT)
SyncLight: Controllable and Consistent Multi-View Relighting [32.8] 静的シーンの複数の未校正ビューをまたいで一貫したパラメトリックリライティングを可能にする最初の方法であるSyncLightを提案する。
SyncLightは、単一の参照編集で条件付けられたシーンのマルチビューキャプチャを通して、光の強度と色を正確に制御可能にすることで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:59:57 GMT)
CORD: Bridging the Audio-Text Reasoning Gap via Weighted On-policy Cross-modal Distillation [32.7] オンラインクロスモーダル自己蒸留を行う統合アライメントフレームワークであるCORDを提案する。
具体的には、音声条件の推論とテキスト条件の推論を統一モデル内で一致させる。
複数のベンチマークにまたがる実験結果から、CORDは音声条件推論を一貫して強化することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:31:24 GMT)
SWE-Pruner: Self-Adaptive Context Pruning for Coding Agents [32.7] 我々は,コーディングエージェントのための自己適応型コンテキストプルーニングフレームワークであるSWE-Prunerを提案する。
SWE-Prunerは、長いコンテキストに対してタスク対応の適応型プルーニングを実行する。
SWE-Bench Verifiedのようなエージェントタスクで23～54%のトークン削減を実現し、LongCodeQAのようなシングルターンタスクで最大14.84倍の圧縮を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:51:59 GMT)
Retrieve-Refine-Calibrate: A Framework for Complex Claim Fact-Checking [32.7] 大規模言語モデル(LLM)に基づくRetrieve-Refine-Calibrate(RRC)フレームワークを提案する。
特に、このフレームワークは、まずクレームに記載されたエンティティを特定し、それらに関連する証拠を検索する。
そして、無関係な情報を減らすためのクレームに基づいて、回収された証拠を精査する。
最後に、信頼性の低い予測を再評価することで検証プロセスを校正する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:48:52 GMT)
Predicting Startup Success Using Large Language Models: A Novel In-Context Learning Approach [32.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたスタートアップ成功予測のためのコンテキスト内学習フレームワークを提案する。
具体的には,k-nearest-neighbor-based in-context learning framework(kNN-ICL)を提案する。
Crunchbaseの実際のプロファイルを用いて、kNN-ICLアプローチは、教師付き機械学習ベースラインやバニラインコンテキスト学習よりも高い予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:08:52 GMT)
Cite-While-You-Generate: Training-Free Evidence Attribution for Multimodal Clinical Summarization [32.5] 信頼できる臨床要約には、それぞれの声明の出所に関する流動的な生成と透明性が必要である。
本稿では,デコーダの注意を生かしてテキストスパンや画像を直接引用する,生成時ソース属性のトレーニングフリーフレームワークを提案する。
画像パッチの注意を直接利用する生画像モードと、生成したキャプションに代えてテキストベースのアライメントを可能にするキャプション・アズ・スパンモードの2つの戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:01:43 GMT)
Edge-Aware Image Manipulation via Diffusion Models with a Novel Structure-Preservation Loss [32.3] 入力画像と編集画像の間の構造的差異を定量化する新しい構造保存損失(SPL)を提案する。
我々は,SPLを拡散モデルの生成過程に直接統合し,構造的忠実性を確保する。
実験により、SPLは構造的忠実性を高め、潜伏拡散に基づく画像編集における最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:06:51 GMT)
AutoRegressive Generation with B-rep Holistic Token Sequence Representation [31.0] 本稿では,B-repの幾何学と位相を全体的トークンシーケンス表現にエンコードする最初の試みであるBrepARGを提案する。
具体的には、B-repを幾何学的特徴を表す幾何学と位置トークン、トポロジを表す顔インデックストークンの3種類のトークンにエンコードする。
BrepARGがSOTA(State-of-the-art)のパフォーマンスを達成することを示す実験がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:15:02 GMT)
SoS: Analysis of Surface over Semantics in Multilingual Text-To-Image Generation [30.8] テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルにおいて,表面上セマンティックス(SoS)について検討する。
1つのモデルを除く全てのモデルが、少なくとも2つの言語で強い表面レベルの傾向を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:55:11 GMT)
MambaNet: Mamba-assisted Channel Estimation Neural Network With Attention Mechanism [30.7] 本稿では,より複雑なチャネル推定を実現するために,Mamba支援ニューラルネットワークフレームワークを提案する。
カスタマイズされたMambaアーキテクチャの統合により、提案フレームワークは大規模サブキャリアチャネル推定を効率的に処理する。
従来のマンバ構造とは異なり、チャネル推定性能を向上させるために双方向選択的スキャンを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:26:13 GMT)
Large Language Models for Assisting American College Applications [30.4] EZCollegeAppは,高校生を支援する大規模言語モデル(LLM)システムである。
このシステムは、フォーム理解と回答生成を分離するマッピングファーストパラダイムを導入している。
本稿では,システムアーキテクチャ,データパイプライン,内部表現,セキュリティとプライバシ対策,自動テストと人的品質評価による評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:34:17 GMT)
Preference Optimization for Review Question Generation Improves Writing Quality [30.0] トレーニング可能なマルチヘッドトランスを用いた冷凍自己回帰LDMから構築した新たな報酬モデルを開発した。
我々は、人間の努力、証拠、根拠の基準に沿った質問世代モデルを訓練する。
Qwen3-32Bベースモデルと比較して、IntelliAskは様々なベンチマークで測定可能なゲインを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:58:22 GMT)
Information Representation Fairness in Long-Document Embeddings: The Peculiar Interaction of Positional and Language Bias [29.9] 文書が長く、複数のセグメントから構成される場合、最先端の埋め込みモデルは、体系的な位置バイアスと言語バイアスを示す。
具体的には、英語のような高リソース言語の初期のセグメントとセグメントは過剰に表現され、その後、低リソース言語のセグメントとセグメントは疎外される。
本稿では,文書の位置を均等に再分割し,後続セグメントの発見可能性を高める推論時間アテンションキャリブレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:48:31 GMT)
High-Rate Quantized Matrix Multiplication: Theory and Practice [29.8] 本研究では,量子化行列乗法(MatMul)の問題点について検討する。
1) 両行列を量子化(重+量子化)しなければならないジェネリック・マトマルと,2) 第二行列が共分散行列$_X$でのみ知られている重みのみの量子化である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:32:44 GMT)
Evaluation on Entity Matching in Recommender Systems [29.5] RedditとAmazon '23データセットから自然に発生するアイテムからなる新しいデータセットであるReddit-Amazon-EMを紹介する。
我々は,ルールベース,グラフベース,語彙ベース,埋め込みベース,LLMベースのアプローチを含む,最先端エンティティマッチング手法の包括的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:05:46 GMT)
PRISM: Purified Representation and Integrated Semantic Modeling for Generative Sequential Recommendation [28.6] 本稿では,PRISMとPureified RepresentationとIntegrated Semantic Modelingを組み合わせた新しい生成レコメンデーションフレームワークを提案する。
PRISMは4つの実世界のデータセットで、最先端のベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:50:16 GMT)
Recovering Performance in Speech Emotion Recognition from Discrete Tokens via Multi-Layer Fusion and Paralinguistic Feature Integration [28.5] 本稿では,音声感情認識(SER)のための離散トークンの包括的検討を行う。
異なる層構成とk平均量子化粒度での性能劣化を定量化する。
本稿では,(1)異なるレイヤから補完情報を取得するための注意ベースの多層融合,(2)パラ言語的手がかりを明示的に再導入するためのopenSMILE機能の統合,の2つの主要な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:57:05 GMT)
DeepEra: A Deep Evidence Reranking Agent for Scientific Retrieval-Augmented Generated Question Answering [28.4] ステップバイステップ推論を統合したディープエビデンス評価エージェント(DeepEra)を提案する。
この研究は、2段階のRAGフレームワークにおいて、無視できないSSLI問題を包括的に研究し、実証的に検証した初めてのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:19:08 GMT)
A Robust Strontium Tweezer Apparatus for Quantum Computing [27.8] そこで本研究では,光学式ツイーザの5x5アレイを80ドルSr原子1個で実機搭載できる汎用装置を実証する。
真空圧力が3倍、10-11$ mbarの科学室では、Srは2つのレーザー冷却段で冷却される。
ロードされた原子は$sim 0.997$、生存確率$0.99+0.01_0.02$で画像化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:03:44 GMT)
Eclipse Attacks on Ethereum's Peer-to-Peer Network [27.5] 本稿では,実行層ノードを対象とした日食攻撃の最初のエンドツーエンド実装について述べる。
我々の攻撃はブートストラップとピア管理ロジックを利用して、再起動時にノードを完全に分離する。
DNSリストの毒殺は暗号通貨の文脈で最初に行われ、100日間で28のIPアドレスしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:00:51 GMT)
Quantum Sensing MRI for Noninvasive Detection of Neuronal Electrical Activity in Human Brains [27.3] qsMRIは水分子中の内因性陽子(1H)核スピンを固有量子センサーとして利用している。
シミュレーション,幻覚実験,および運動時および運動時の人間の研究を通じて,qsMRIを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 03:26:43 GMT)
Sycophancy Hides Linearly in the Attention Heads [26.4] 正誤シコファンシー信号は、マルチヘッドアテンションアクティベーションにおいて最も線形に分離可能である。
我々は、残留ストリーム、多層パーセプトロン(MLP)、アテンション層を横断する線形プローブを訓練し、これらの信号がどこに現れるかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:04:04 GMT)
How Does Personalized Memory Shape LLM Behavior? Benchmarking Rational Preference Utilization in Personalized Assistants [25.8] 大規模言語モデル(LLM)を利用したアシスタントは、最近、ユーザの好みを記録するメモリメカニズムを統合し、よりパーソナライズされ、ユーザに準拠した応答をもたらす。
RPEvalは、パーソナライズされた意図推論データセットとマルチグラニュラリティ評価プロトコルからなるベンチマークである。
RPEvalは、既存のLCMにおける不合理なパーソナライゼーションの広範な現象を明らかにし、エラーパターン解析を通じて、ユーザエクスペリエンスに悪影響を及ぼすことを示す。
本稿では、メモリ利用を実用的な推論プロセスとして扱い、パーソナライズされた情報の選択的統合を可能にするRP-Reasonerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:19:48 GMT)
From Atom to Community: Structured and Evolving Agent Memory for User Behavior Modeling [25.7] STEAM(textittextbfSTructured and textbfEvolving textbfAgent textbfMemory)は、エージェントメモリの編成と更新方法を再定義する新しいフレームワークである。
好みを原子記憶単位に分解し、それぞれが観察された行動に明示的なリンクで異なる関心領域をキャプチャする。
協調的パターンを活用するために、STEAMは、ユーザ間で類似した記憶をコミュニティに整理し、信号伝達のためのプロトタイプメモリを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:24:57 GMT)
Lost in Simulation: LLM-Simulated Users are Unreliable Proxies for Human Users in Agentic Evaluations [25.5] 実店舗におけるエージェント評価において, LLMを模擬したユーザが信頼性の高いプロキシとして機能するかどうかを検討する。
ユーザシミュレーションは堅牢性に欠けており、エージェントの成功率は異なるユーザLLMで最大9ポイントまで変化している。
また,AAVEおよびインド英語話者にとって,シミュレーション利用者は,異なる集団に対する差分効果のあるプロキシであることも見いだした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:46:50 GMT)
DeMark: A Query-Free Black-Box Attack on Deepfake Watermarking Defenses [25.5] DeMarkは、ディープフェイクの防御的なイメージ透かしスキームをターゲットにした、クエリフリーのブラックボックスアタックフレームワークである。
エンコーダ・デコーダ・ウォーターマーキングモデルにおける潜時空間の脆弱性を圧縮センシングに基づくスペーシフィケーションプロセスにより活用する。
DeMarkは、透かし検出の精度を、自然の視覚的品質を維持しながら、平均で100%から32.9%に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:04:43 GMT)
SFO: Learning PDE Operators via Spectral Filtering [25.4] ユニバーサルスペクトル基底(USB)を用いた積分カーネルのパラメータ化を行うニューラル演算子を提案する。
急速に減衰する固有値のスペクトル係数のみを学習することにより、SFOは高効率な表現を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:45:52 GMT)
On the Effects of Adversarial Perturbations on Distribution Robustness [25.3] 対向ロバスト性(英: Adversarial robustness)とは、入力の摂動に抵抗するモデルの能力を指す。
分散ロバスト性は、データシフト時のモデルの性能を評価する。
以前の研究は、流通と敵の堅牢性におけるトレードオフを明らかにしていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:49:46 GMT)
A Regularized Actor-Critic Algorithm for Bi-Level Reinforcement Learning [25.0] 我々は,上層目標が滑らかな関数であり,下層問題はマルコフ決定過程(MDP)におけるポリシー最適化である構造的二層最適化問題について検討する。
既存の2段階最適化法とRLは、しばしば2階情報を必要とし、下位レベルに強い正規化を課すか、ネストループ手順でサンプルを非効率に利用する。
本稿では, ペナルティに基づくリフレクションにより, 両レベル目標を最適化する単一ループ一階アクター批判アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:12:24 GMT)
A High Performance and Efficient Post-Quantum Crypto-Processor for FrodoKEM [25.0] FrodoKEMは格子型後量子鍵カプセル化機構(KEM)である
国際標準化機構(ISO)により標準化が検討されている。
本稿では,FrodoKEMのための高性能かつ効率的な暗号プロセッサを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:05:42 GMT)
VTFusion: A Vision-Text Multimodal Fusion Network for Few-Shot Anomaly Detection [24.9] Few-Shot Anomaly Detection (FSAD) は、希少な正規参照を用いて不規則を識別するための重要なパラダイムとして登場した。
本研究では,FSADに適した視覚テキスト多モード融合フレームワークであるVTFusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 00:30:24 GMT)
Scaling medical imaging report generation with multimodal reinforcement learning [24.4] 改良された微調整は性能を大幅に向上させるが、表面的なボイラープレートパターンに過度に適合する傾向がある。
医用画像レポート生成の一般的な枠組みとしてユニバーサルレポート生成(UniRG)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 20:14:21 GMT)
E2PL: Effective and Efficient Prompt Learning for Incomplete Multi-view Multi-Label Class Incremental Learning [23.6] 我々は,IMvMLCILの効率的かつ効率的なプロンプト学習フレームワークであるtextsfE2PLを紹介する。
また,textsfE2PLは, 有効性と効率性の両方において, 常に最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 03:30:47 GMT)
AnyView: Synthesizing Any Novel View in Dynamic Scenes [23.2] bfAnyViewは、最小のバイアスや幾何学的仮定を伴って、エンファンダイナミックなビューテキスト合成のための拡散ベースのビデオ生成フレームワークである。
本稿では,現状と競合する結果を示すとともに,様々な実世界のシナリオにおいて,エフェクストリームのダイナミックなビューテキストに合わせた新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:59:58 GMT)
VeRA: Verified Reasoning Data Augmentation at Scale [22.2] VeRAはベンチマーク問題を実行可能な仕様に変換するフレームワークである。
単一のシード問題から、VeRAは信頼性のあるラベルを持つ無制限の検証された変種を自動生成する。
VeRAは2つの補完モードで動作する。VeRA-Eは、基礎となるロジックをそのままにして問題を書き換える。
VeRA-Hは、信頼性を維持しながら、体系的に複雑性を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:59:39 GMT)
Multi-View Consistent Wound Segmentation With Neural Fields [22.1] 我々は,NeRF SDFをベースとしたWoundNeRFの評価を行った。
我々は、最先端のビジョンネットワークや従来のアルゴリズムと比較することにより、正確なセグメンテーションを復元する際のこのパラダイムの可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:28:56 GMT)
ResAgent: Entropy-based Prior Point Discovery and Visual Reasoning for Referring Expression Segmentation [21.9] Referring Expression(RES)は、自由形式の言語表現によるターゲットのピクセルレベルの理解を可能にする、コアビジョン言語セグメンテーションタスクである。
textbfmodelは textbfEntropy-textbfBased Point textbfDiscovery (textbfEBD) と textbfVision-textbfBased textbfReasoning (textbfVBR) を統合する新しいRESフレームワークである。
model は coarse-to を実装します
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 01:56:04 GMT)
Language-Guided and Motion-Aware Gait Representation for Generalizable Recognition [21.8] 本稿では,LMGait という言語誘導型歩行認識フレームワークを提案する。
特に,歩行系列における重要な動きの特徴を捉えるために,歩行関連言語キューを設計した。
複数のデータセットにまたがって広範な実験を行い、提案したネットワークの利点を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:54:11 GMT)
Emerging Threats and Countermeasures in Neuromorphic Systems: A Survey [21.7] ニューロモルフィックコンピューティングは、スパイキングニューロンとエネルギー効率のよい処理を通じて脳にインスパイアされたメカニズムを模倣する。
これらの進歩は、重要なセキュリティとプライバシーの懸念を引き起こす。
本研究では,ニューロモルフィックシステムのセキュリティ・ランドスケープを系統的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:43:26 GMT)
Rethinking Large Language Models For Irregular Time Series Classification In Critical Care [21.4] 集中治療室(ICU)からの時系列データは、患者のモニタリングに重要な情報を提供する。
近年,Large Language Models (LLM) を時系列モデリング (TSM) に適用する研究が進んでいる。
本研究では、時系列エンコーダとマルチモーダルアライメント戦略の2つの重要な要素について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:30:02 GMT)
Do Models Hear Like Us? Probing the Representational Alignment of Audio LLMs and Naturalistic EEG [21.3] 本研究では,12個のオープンソースオーディオLLMと2つのデータセットにわたる脳波信号の階層的表現アライメントについて検討した。
分析の結果,(1)モデルランキングが異なる類似度指標で大きく異なるランク関係の分割,(2)深度依存のアライメントピークと,250～500msの時間窓内RSAの顕著増加を特徴とする時間的アライメントパターンをN400ニューラルダイナミクスと一致させ,(3)提案したTNC基準を用いて,ネガティブな評価能力を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:18:29 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） (Fri, 23 Jan 2026 11:59:41 GMT)
PanopMamba: Vision State Space Modeling for Nuclei Panoptic Segmentation [20.7] PanopMambaは、MambaとTransformerを統合した新しいハイブリッドエンコーダデコーダアーキテクチャである。
私たちの知る限りでは、これはパン光学セグメンテーションのための最初のマンバベースのアプローチである。
画像レベルのPanoptic Quality(i$PQ)、境界重み付きPQ(w$PQ)、周波数重み付きPQ(fw$PQ)などの代替評価指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:33:15 GMT)
Gated Tree Cross-attention for Checkpoint-Compatible Syntax Injection in Decoder-Only LLMs [20.6] バックボーンアーキテクチャをそのまま残しながら、あらかじめ計算済みのチャンクメモリを読み取るチェックポイント互換ゲートツリークロスアテンション(GTCA)ブランチを導入する。
GTCAは、マルチコースQA性能やコモンセンス推論を損なうことなく、継続的なトレーニングベースラインを超えて統語的堅牢性を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:28:58 GMT)
ColorConceptBench: A Benchmark for Probabilistic Color-Concept Understanding in Text-to-Image Models [20.1] そこで本研究では,カラーコンセプション関連性を評価するための新しい人間アノテーション付きベンチマークであるColorConceptBenchを紹介する。
7つの主要なテキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルについて評価した結果,現在のモデルでは抽象的意味論に対する感受性が欠如していることが判明した。
これは、人間のような色のセマンティクスを達成するには、より大きなモデル以上のものが必要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:36:02 GMT)
Interpreting and Controlling Model Behavior via Constitutions for Atomic Concept Edits [19.8] 検証可能な構成を学習するブラックボックス解釈可能性フレームワークを導入する。
本フレームワークは,編集から予測可能な結果までの因果マッピングを学習する。
その結果,学習された構成はモデル行動を制御するのに極めて有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:56:33 GMT)
SpecBridge: Bridging Mass Spectrometry and Molecular Representations via Cross-Modal Alignment [19.7] 構造同定を幾何学的アライメント問題として扱う新しい暗黙アライメントフレームワークであるSpecBridgeを紹介する。
MassSpecGym、Spectraverse、MSnLibベンチマーク全体で、SpecBridgeはトップ1検索の精度を約20-25%改善している。
これらの結果から,凍結基礎モデルとの整合性は,新しいアーキテクチャをゼロから設計する上で,実用的で安定した代替手段であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 22:28:40 GMT)
Scaling the Scaling Logic: Agentic Meta-Synthesis of Logic Reasoning [18.8] SSLogicは、コントロール可能な困難を伴う継続的家族進化のためのフレームワークである。
SSLogicに進化したデータのトレーニングは、一致したステップでシードベースラインに対して一貫した利得を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:26:01 GMT)
GTA: Generative Traffic Agents for Simulating Realistic Mobility Behavior [18.0] 本稿では,大規模かつコンテキストに敏感な交通手段の選択をシミュレートするための生成トラフィックエージェント(GTA)を紹介する。
GTAは国勢調査に基づく社会デマトグラフィーデータから人工人口を生成する。
アクティビティのスケジュールとモードの選択をシミュレートし、手作りのルールなしでスケーラブルで人間らしいシミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:24:09 GMT)
kNN-Graph: An adaptive graph model for $k$-nearest neighbors [17.9] 計算複雑性から推論遅延を分離する適応グラフモデルを提案する。
このアーキテクチャは、分類精度を損なうことなく、推論速度を大幅に加速し、リアルタイムのパフォーマンスを達成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:15:53 GMT)
Measuring Individual User Fairness with User Similarity and Effectiveness Disparity [16.9] Pairwise User UnFairness (PUF) は、個人ユーザフェアネスの新たな評価尺度である。
PUFが4つのデータセットと7つのランキングで一貫して行うことを実証的に検証します。
ユーザの類似性と有効性の両方を,個々のユーザフェアネスにおいて確実に把握するために,最初のRS評価尺度を寄贈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:18:29 GMT)
Reasoning Beyond Literal: Cross-style Multimodal Reasoning for Figurative Language Understanding [16.6] 視覚言語モデル(VLM)は、リテラルマルチモーダルタスクにおいて強力な推論能力を示している。
皮肉、ユーモア、比喩など 比喩的な言語は 依然として重要な課題です
本稿では,効率的なマルチモーダル推論モデルを開発するための3段階のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 22:01:39 GMT)
Finite-Time Analysis of Gradient Descent for Shallow Transformers [16.6] 本研究では,トランスフォーマーの最適化環境が不適当であることから,トランスフォーマーの性能が向上する理由を考察する。
完全なコンテキストを維持するために、Transformerのメモリ要件は長さとともに増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:28:17 GMT)
Acoustic Field Video for Multimodal Scene Understanding [16.4] 我々は、視覚言語モデルのための新しいマルチモーダル入力表現、すなわち、音場ビデオを導入し、探索する。
我々のビデオストリームは、シーン全体で音の強度を空間的に可視化する。
この結果から,視覚的・音声的入力のみに依存する場合,日常的なシーン理解作業が過小評価されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:00:25 GMT)
Learning ORDER-Aware Multimodal Representations for Composite Materials Design [15.8] ORDinal-aware imagE-tabulaRアライメント(ORDER)は,複合材料表現の中核原理としてオーディナリティを確立するマルチモーダル事前学習フレームワークである。
ORDERは、類似の標的特性を持つ物質が潜在空間の近傍領域を占めることを保証し、複合物性の連続的な性質を効果的に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:39:01 GMT)
The Trajectory Alignment Coefficient in Two Acts: From Reward Tuning to Reward Learning [15.7] 軌道アライメント係数(英: Trajectory Alignment Coefficient、TAC)は、報酬関数の誘導された嗜好がドメインの専門家のものとどの程度近いかを評価する計量である。
本論文では,人選好データから報酬モデルを学習するための損失関数として使用できるTACの微分可能な近似であるSoft-TACを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:13:54 GMT)
LUMINA: Long-horizon Understanding for Multi-turn Interactive Agents [15.7] マルチターン問題に対するオラクル・デファクト・ファクト・フレームワークを開発した。
手続き的に生成されたゲームライクなタスクのスイートを、チューニング可能な複雑性で導入する。
本研究の結果から,いくつかの介入は環境や言語モデルの性能に左右されるが,他のスキルの有用性は環境や言語モデルに左右されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:13:12 GMT)
LabelKAN -- Kolmogorov-Arnold Networks for Inter-Label Learning: Avian Community Learning [15.7] 本稿では,Collgorov-Arnold Networks (KAN) に基づく新しいフレームワークである LabelKAN を紹介し,ラベル間の接続を各ラベルの予測から学習する。
鳥類種の分布をモデル化する際、ラベルカンは大部分の種にわたって予測性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:50:50 GMT)
GPA-VGGT:Adapting VGGT to Large scale Localization by self-Supervised learning with Geometry and Physics Aware loss [15.6] 近年のVisual Geometry Grounded Transformer (VGGT) モデルの進歩は、カメラのポーズ推定と3次元再構成において大きな可能性を秘めている。
これらのモデルは通常、トレーニングのために真実のラベルを頼りにしており、ラベルのない、目に見えないシーンに適応する際の課題を提起している。
本稿では,VGGTをラベルのないデータで訓練する自己教師型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:46:59 GMT)
Provably Learning Attention with Queries [15.6] 出力にブラックボックスアクセスを持つトランスフォーマーに基づくシーケンスモデルを学習する際の問題点について検討する。
この設定では、学習者は任意のベクトル列でオラクルを適応的にクエリし、対応する実数値出力を観察することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:28:22 GMT)
Collision-Free Humanoid Traversal in Cluttered Indoor Scenes [15.5] 衝突のない運動方向としてヒューマノイドと障害物の関係を符号化するヒューマノイド電位場(HumanoidPF)を提案する。
また,リアルな3次元屋内シーンと手続き的に合成された障害物を組み込んだハイブリッドシーン生成手法を提案する。
我々は、ユーザーがワンクリックで、散らばった屋内シーンでヒューマノイドに移動を指示できる遠隔操作システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:57:29 GMT)
PI2I: A Personalized Item-Based Collaborative Filtering Retrieval Framework [15.3] 項目間協調フィルタリング(CF)のパーソナライズ機能を向上させる新しい2段階検索フレームワークを提案する。
第1回Indexer Building Stage (IBS)では、トラクション閾値を緩和して検索プールを最適化し、ヒット率を最大化する。
第2回Personalized Retrieval Stage (PRS)では,内部積計算の限界を克服する対話型スコアリングモデルを導入する。
大規模な実世界のデータセットに対するオフライン実験は、PI2Iが従来のCFメソッドよりも優れており、Two-Towerモデルと競合することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:10:39 GMT)
On The Robustness of Foundational 3D Medical Image Segmentation Models Against Imprecise Visual Prompts [15.3] 実世界の不整合を忠実に再現した濃密な視覚刺激の様々な制御摂動の効果を系統的に研究する。
特に視覚的形状や空間的手がかりへの依存や,特定の摂動に対するモデルの弾力性の程度に関係した,迅速な医用セグメンテーションのいくつかの側面を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 00:55:02 GMT)
Where to Touch, How to Contact: Hierarchical RL-MPC Framework for Geometry-Aware Long-Horizon Dexterous Manipulation [15.3] 接触リッチな外接操作における重要な課題は、幾何学、運動論的制約、複雑で非滑らかな接触力学を共同で推論する必要があることである。
本稿では,高レベル強化学習(RL)政策が接触意図を予測する階層的なRL--MPCフレームワークを提案する。
我々は、幾何学的一般化されたプッシュやオブジェクト3D再構成を含む、非包括的タスクに関するフレームワークを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:00:43 GMT)
Towards a Theoretical Understanding to the Generalization of RLHF [15.3] 我々は線形報酬モデルの下で LLM の RLHF 上の一般化理論を構築する。
この結果は, RLHF 後の LLM の一般化を実証的に観測する新たな理論的証拠を与えるものであると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:30:16 GMT)
From Transactions to Exploits: Automated PoC Synthesis for Real-World DeFi Attacks [15.2] オンチェーンアタック実行から直接,概念実証(PoC)を検証可能な最初の自動フレームワークを提案する。
TracExpは、ノイズの多いマルチコントラクトトレースからアタック関連実行コンテキストをローカライズする。
我々は過去20ヶ月で321件の現実世界の攻撃についてTracExpを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:52:50 GMT)
Low-Loss, High-Coherence Airbridge Interconnects Fabricated by Single-Step Lithography [15.1] エアブリッジは、集積回路や量子デバイスにおける高性能で低寄生性の相互接続を作るのに不可欠である。
単一電子ビームステップのみを用いてナノスケールエアブリッジを作製するための簡易なプロセスについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 03:02:38 GMT)
Exploring the Effects of Alignment on Numerical Bias in Large Language Models [14.9] LLM-as-a-judge'は多くの評価作業で有効であることが証明されている。
数値バイアスは、特定の評価スコアが不均等に頻繁に生成される現象である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 04:45:35 GMT)
White-Box Sensitivity Auditing with Steering Vectors [14.8] 言語(LLM)のためのホワイトボックス感度監査フレームワークを提案する。
本手法は,タスクに対するモデルの意図する機能に関連する重要な概念を操作することで,内部感度試験を行う。
本手法は,モデル予測における保護属性へのかなりの依存を連続的に明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:03:20 GMT)
Beyond Outcome Verification: Verifiable Process Reward Models for Structured Reasoning [14.6] 検証可能なプロセスリワードモデル(VPRM)は、中間推論ステップを決定論的、ルールベースの検証によってチェックする強化学習フレームワークである。
医療エビデンス合成のためのリスク・オブ・バイアス評価にVPRMを適用した。
その結果、VPRMは最先端モデルよりも20%高いF1、検証可能な結果報酬より6.5%高いF1を達成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:22:20 GMT)
Dynamic Role Assignment for Multi-Agent Debate [14.5] マルチエージェント大言語モデル (LLM) とビジョン言語モデル (VLM) の議論システムは複雑な問題解決に特別な役割を担っている。
そこで本研究では,メタ・ディベートを動作させる動的ロール割り当てを提案し,適切なエージェントを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 20:15:29 GMT)
GazeD: Context-Aware Diffusion for Accurate 3D Gaze Estimation [14.3] 本稿では,1枚のRGB画像から3次元視線と人間のポーズを共同で提供する新しい3次元視線推定手法であるGazeDを紹介する。
拡散モデルを用いて不確実性に対処する。
我々は,2次元ポーズ,被写体周囲,シーンの状況について認知過程を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:26:26 GMT)
Spatial-Agent: Agentic Geo-spatial Reasoning with Scientific Core Concepts [14.3] 地理空間的推論は、都市分析、交通計画、災害対応といった現実世界の応用に不可欠である。
本稿では,空間情報科学の基礎理論に基づくAIエージェントであるSpatial-Agentを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:33:45 GMT)
TrojanGYM: A Detector-in-the-Loop LLM for Adaptive RTL Hardware Trojan Insertion [14.3] ハードウェアトロイの木馬(HT)は、学習検出器がパターンやスタイリングされた小さなベンチマークをトリガー/ロードするのに過度に適合するため、依然として重要な脅威である。
本稿では,HT挿入を自動的にキュレートして検出盲点を露呈するフレームワークであるTrojanGYMを紹介する。
また,グラフ抽出,トレーニング,予測信頼性を改善したGNN4TJの新たな実装であるRobust-GNN4TJを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:11:44 GMT)
Integrated Photonic Quantum Computing: From Silicon to Lithium Niobate [14.2] 量子技術は、光子や物質における重ね合わせや絡み合いのユニークな性質を活用することで、古典的なシステムを超えた。
集積量子フォトニクスの最近の進歩、特にケイ素系およびニオブ酸リチウム系プラットフォームは、拡張性と機能性の向上に向けてテクノロジーを推し進めている。
シリコン回路は、センチメートルスケールのデュアルフォトトンシステムから、数千のコンポーネントを統合するミリメートルスケールの高密度デバイスへと進歩してきた。
ニオブ酸リチウムは、広光透過窓、優れた非線形および電気光学係数、化学的安定性により、完全に集積されたフォトニック量子チップの最適基板として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:26:34 GMT)
AlphaFace: High Fidelity and Real-time Face Swapper Robust to Facial Pose [14.2] 既存のフェイススワッピング法は、極端な顔のポーズを扱う際にかなりの品質劣化を示す。
我々は、オープンソースの視覚言語モデルとCLIP画像とテキスト埋め込みを活用して、新しい視覚的および意味的コントラスト的損失を適用したAlphaFaceを紹介する。
AlphaFaceは、リアルタイムのパフォーマンスを維持しながら、より強力なアイデンティティ表現とより正確な保存を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 04:01:49 GMT)
Expert Knowledge-Guided Decision Calibration for Accurate Fine-Grained Tree Species Classification [14.1] 本稿では,これらの課題を克服するためのエキスパート知識指導型分類決定ネットワーク(EKDC-Net)を提案する。
私たちのフレームワークは、専門家の知識抽出と利用の2つの問題に対処しています。
軽量なプラグアンドプレイモジュールとして、EKDC-Netは0.08M追加の学習可能なパラメータを使用してバックボーンの精度を11.46%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:02:13 GMT)
Cutting the Gordian Knot: Detecting Malicious PyPI Packages via a Knowledge-Mining Framework [14.0] Python Package Index(PyPI)は悪意のあるアクターのターゲットとなっている。
現在の検出ツールは偽陽性率15～30%を生成し、不正に正規パッケージの3分の1を悪意のあるものとフラグ付けしている。
我々は,検出障害を有用な行動知識に変換する知識駆動型フレームワークであるPyGuardを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:49:09 GMT)
Navigating the Shift: A Comparative Analysis of Web Search and Generative AI Response Generation [14.0] 生成的AIが主要な情報源として台頭したことは、従来のWeb検索からパラダイムシフトを示している。
本稿では,Google検索で返される結果と生成AIサービスの主要なサービスとの根本的な違いを定量化する大規模な実証的研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:06:18 GMT)
PROST-LLM: Progressively Enhancing the Speech-to-Speech Translation Capability in LLMs [13.9] ProST-LLM(PROgressive Speech-to-Speech Translation)を提案する。
まず,LLMをCVSSコーパスで微調整し,設計した3タスク学習とモダリティの連鎖を利用して初期性能を向上する。
最後に、これらの選好ペアは、モデルのS2ST機能をさらに強化するために、選好最適化に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:16:13 GMT)
Boundary and Position Information Mining for Aerial Small Object Detection [13.9] 境界・位置情報マイニング(BPIM)フレームワークは,物体のエッジと位置を捉えるために提案されている。
BPIMは、注意機構とクロススケールな特徴融合戦略を用いて、小さな物体検出のための境界情報、位置情報、スケール情報を統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:15:12 GMT)
PyHealth 2.0: A Comprehensive Open-Source Toolkit for Accessible and Reproducible Clinical Deep Learning [13.6] PyHealth 2.0は、わずか7行のコードで予測モデリングを可能にする、拡張された臨床ディープラーニングツールキットである。
オープンソースファウンデーションであり、コミュニティがアクセス可能で再現可能な医療AIを推進している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 03:00:23 GMT)
E2Former-V2: On-the-Fly Equivariant Attention with Linear Activation Memory [13.5] Equivariant Graph Neural Networks (EGNN) は3次元原子論システムのモデリングに広く利用されている。
textbfE2Former-V2は,代数的空間性とハードウェア対応の実行を統合するスケーラブルなアーキテクチャである。
E2Former-V2は、推論を加速しながら、同等の予測性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:20:08 GMT)
Mining Citywide Dengue Spread Patterns in Singapore Through Hotspot Dynamics from Open Web Data [13.4] デングは、都市部、特にシンガポールなどの熱帯地域で、引き続き公衆衛生上の課題に直面している。
本研究は,公用デング事例データから直接抽出した都市部間の遅延伝送リンクを明らかにする新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:07:53 GMT)
VISTA-PATH: An interactive foundation model for pathology image segmentation and quantitative analysis in computational pathology [13.0] VISTA-PATHは、対話型、クラス対応の病理分類基盤モデルである。
臨床的解釈に直接意味のあるピクセルレベルのセグメンテーションを生成する。
VISTA-PATHは計算病理学において好適なモデルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:06:57 GMT)
Persuasion Tokens for Editing Factual Knowledge in LLMs [12.9] In-context Knowledge Editor (IKE) は、Large Language Models (LLM) を更新するための有望な技術である。
IKEは、重要なコンテキストウィンドウ空間を作成し、消費するのにコストがかかる、長く、事実固有のデモに依存している。
IKEデモの効果を再現するために訓練された特別なトークンである説得トークン(P-Tokens)を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:29:28 GMT)
Flow Matching for Probabilistic Monocular 3D Human Pose Estimation [12.8] フローマッチング生成手法に基づく確率的3次元ポーズ推定法であるFMPoseを提案する。
FMPoseは、単純なソース分布から連続正規化フローを介して、可塑性な3次元ポーズ分布への最適な輸送を学習する。
拡散法と比較して、最適な輸送量を持つFMPoseはより高速で正確な3Dポーズを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:09:33 GMT)
On the Expressive Power of Floating-Point Transformers [12.4] 浮動小数点パラメータと浮動小数点演算を用いた浮動小数点変換器の表現可能性について検討する。
浮動小数点変換器は位置符号化なしでも非置換同変関数のクラスを表現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:03:00 GMT)
Do Personality Traits Interfere? Geometric Limitations of Steering in Large Language Models [12.3] 大規模言語モデル(LLM)におけるパーソナリティステアリングは、一般に、個性特性を独立に制御できると暗黙的に仮定して、特性固有のステアリングベクターを注入することに依存する。
2つのモデルファミリー(LLaMA-3-8BとMistral-8B)から抽出されたステアリングベクトルについて検討し、非拘束方向からソフト、ハードの正則化に至るまで、幾何条件スキームを適用した。
以上の結果から, 直交重なりが明示的に除去された場合でも, 1つの特性が一貫した変化を引き起こすことが示唆された。
厳密な正則化は幾何学的独立を強制するが、横断的な行動効果を排除せず、可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:37:07 GMT)
Reward-Forcing: Autoregressive Video Generation with Reward Feedback [12.3] 報酬信号を使って生成プロセスをガイドし、より効率的でスケーラブルな自己回帰生成を可能にします。
モデル案内に報酬信号を用いることで,高い視覚的忠実度と時間的整合性を保ちながら,トレーニングを簡略化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:47:56 GMT)
A Cautionary Tale of Self-Supervised Learning for Imaging Biomarkers: Alzheimer's Disease Case Study [11.9] 自己教師付き学習は、同じデータからより強力なバイオマーカーを発見できる。
補助的なFreeSurfer機能を統合する新しいSSLフレームワークであるResidual Noise Contrastive Estimation (R-NCE)を紹介する。
R-NCEは、アルツハイマー病の変換予測など、複数のベンチマークで従来の機能やSSLメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:55:36 GMT)
EDU-CIRCUIT-HW: Evaluating Multimodal Large Language Models on Real-World University-Level STEM Student Handwritten Solutions [11.5] EDU-CIRCUIT-HWは,大学レベルのSTEMコースから1,300以上の学生の手書きソリューションからなるデータセットである。
各種MLLMの上流認識精度と下流オートグレーディング性能を同時に評価した。
MLLMで認識された学生の手書きコンテンツの中で,潜伏障害の驚くべき規模が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:40:29 GMT)
EveNet: A Foundation Model for Particle Collision Data Analysis [11.5] EveNetは5億回のシミュレートされた衝突イベントに事前訓練されたイベントレベルの基礎モデルである。
共有パーティクルクラウド表現を活用することで、EveNetはさまざまなタスクで最先端のベースラインを上回っます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:01:51 GMT)
Domain-invariant Mixed-domain Semi-supervised Medical Image Segmentation with Clustered Maximum Mean Discrepancy Alignment [11.3] ドメイン不変な混合ドメイン半教師付きセグメンテーションフレームワークを提案する。
Copy-Paste Mechanism (CPM)は、ドメイン間で情報領域を転送することでトレーニングセットを増強する。
Cluster Maximum Mean Discrepancy (CMMD) は、ラベル付き機能を持たないクラスタをブロックし、ラベル付きアンカーとアライメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:23:03 GMT)
FantasyVLN: Unified Multimodal Chain-of-Thought Reasoning for Vision-Language Navigation [11.2] VLN(Vision-and-Language Navigation)は、マルチモーダル命令と視覚空間コンテキストを協調的に理解するために、エンボディエージェントを必要とする。
最近の研究は、解釈可能性と長期計画を改善するために、CoT(Chain-of-Thought)推論の可能性を示している。
明示的なトークンオーバーヘッドを伴わずにCoT推論の利点を保った暗黙的推論フレームワークであるFantasyVLNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:44:34 GMT)
A Lightweight Medical Image Classification Framework via Self-Supervised Contrastive Learning and Quantum-Enhanced Feature Modeling [11.2] MobileNetV2は、コンパクトなバックボーンとして使われ、ラベルなし画像のSimCLRスタイルの自己管理パラダイムを用いて事前訓練されている。
軽量パラメタライズド量子回路(PQC)は、量子特徴拡張モジュールとして組み込まれ、ハイブリッド古典量子アーキテクチャを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:08:37 GMT)
From Emotion to Expression: Theoretical Foundations and Resources for Fear Speech [11.1] 計算言語学では、恐怖は主に感情として研究されるが、弁別的な言語として研究されていない。
恐怖のスピーチコンテンツは広く普及しており、しばしばヘイトスピーチのコンテンツよりも、リーチとエンゲージメントが優れている。
これは、恐れのスピーチは複数の分野からの貢献によって形成された現象であると認識することで理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:17:32 GMT)
Bridging Expert Reasoning and LLM Detection: A Knowledge-Driven Framework for Malicious Packages [10.9] NPMやPyPIといったオープンソースエコシステムは、サプライチェーン攻撃によってますます標的になってきている。
我々は、専門家による解析的推論を自動化された悪意のあるパッケージ検出に統合する、検索強化世代(RAG)ベースのフレームワークであるIntelGuardを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:31:12 GMT)
Standardizing Longitudinal Radiology Report Evaluation via Large Language Model Annotation [10.8] 放射線学報告における縦断的な情報は、時間とともに複数の検査にまたがる結果のシーケンシャルな追跡を指す。
基盤構造とモデル生成の両テキストの時間的変化を一貫してラベル付けする適切なツールは存在しない。
既存のアノテーションメソッドは、通常労働集約的であり、手動のレキシコンとルールの使用に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:57:09 GMT)
RENEW: Risk- and Energy-Aware Navigation in Dynamic Waterways [10.6] 本稿では、外乱を伴う動的環境における自律表面車両(ASV)のグローバルパスプランナーであるRENEWについて述べる。
我々は,非航行可能な地域を動的に識別することで安全を確保する,リスクとエネルギーを意識した統合戦略を導入する。
海上の緊急計画にインスパイアされ、悪条件下での制御を維持するために最善策を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 03:33:52 GMT)
Adaptive Reinforcement and Model Predictive Control Switching for Safe Human-Robot Cooperative Navigation [10.6] 本稿では,近接制御と安全制約の同時実施による移動ロボットの人間誘導ナビゲーションの課題について論じる。
本稿では,ハイブリッド学習制御フレームワークであるAdaptive Reinforcement and Model Predictive Control Switching (ARMS)を紹介する。
乱雑な環境でARMSが82.5パーセントの成功率を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:02:18 GMT)
PolyAgent: Large Language Model Agent for Polymer Design [10.6] 初期高分子発見のための端末に, 閉ループ型高分子構造予測器を組み込んだ。
このフレームワークは、プロパティ予測、プロパティ誘導ポリマー構造生成、構造修正機能を提供するためにLLM推論を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 00:17:52 GMT)
Data-Driven Information-Theoretic Causal Bounds under Unmeasured Confounding [10.6] 本研究では,データ駆動型情報理論フレームワークを開発し,条件付き因果関係の同定を行う。
我々の重要な理論的貢献は、観測分布 P(Y | A = a, X = x) と干渉分布 P(Y | do(A = a), X = x) の間の f-分割が、確率スコアのみの関数によって上界であることが示している。
この結果により、外部感度パラメータ、補助変数、完全な構造仕様、結果境界性仮定を必要とせず、観測データから直接条件因果効果を鋭く同定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 20:47:48 GMT)
Group-realizable multi-group learning by minimizing empirical risk [10.6] マルチグループ学習のサンプル複雑性は、非依存的な設定よりもグループ実現可能な設定を改善することが示されている。
改良されたサンプル複雑性は、グループ実現可能な概念のクラスに対する経験的リスク最小化によって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:30:13 GMT)
Toward Agentic Software Project Management: A Vision and Roadmap [10.5] 我々は,ソフトウェア工学 3.0のためのマルチエージェントシステムとして,"Agentic Project Manager (PM)"というビジョンを提示する。
彼らは、ソフトウェアチームと共同で、"ジュリアープロジェクトマネージャ"や"インターンプロジェクトマネージャ"のように働くでしょう。
これは倫理、説明責任、エージェントのPMに関連する信頼に関する問題に対処する。
また、人間とエージェントの「戦略的リーダー」と「コーチ」として、人間のPMロールの進化と新たなスキル要件に関する洞察を共有します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 01:45:08 GMT)
Jacobian Scopes: token-level causal attributions in LLMs [10.5] Jacobian Scopes(ジャコビアンスコープス)は、大きな言語モデルを理解するための勾配に基づくトークンレベルの因果属性のスイートである。
提案手法は,近年議論されている,文脈内時系列予測に基づくメカニズムを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:36:38 GMT)
Clarify or Answer: Reinforcement Learning for Agentic VQA with Context Under-specification [10.4] 質問や回答の決定を別々にモデル化し,必要であれば何を求めるべきかをモデル化する質問・回答エージェントであるCoAを提案する。
CoAはまず、明確化が必要なのかを判断する。もしそうなら、単一の焦点を絞った質問をし、最後に答えを出すために応答を組み込む。
CoAはモジュールレベルとシステムレベルで一貫した改善を実現し、プロンプトベースのベースラインよりも平均+15.3ポイント(83%)のエンドツーエンドのVQA精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:12:33 GMT)
ReLU Networks for Model Predictive Control: Network Complexity and Performance Guarantees [10.1] 本稿では, 制約を強制し, 最適MPCコスト関数に対する状態依存リプシッツ連続性特性を確立するプロジェクションに基づく手法を提案する。
閉ループ性能を保証したMPCポリシーを近似するためのReLUネットワーク幅と深さの明示的な境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:12:10 GMT)
Performance uncertainty in medical image analysis: a large-scale investigation of confidence intervals [10.1] 大規模な経験的分析を行い,全24項目のセグメンテーションと分類作業を行った。
各CIメソッドの信頼性(カバレッジ)と精度(幅)を,すべての設定で推定した。
これらの結果は、医用画像AIの性能不確実性を報告するための将来のガイドラインの開発において重要な要素となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:44:31 GMT)
Hierarchical Informative Path Planning via Graph Guidance and Trajectory Optimization [10.0] エージェントがガウス過程 (GP) としてモデル化された潜伏場の測定を収集し, 対象地における不確実性を低減するため, 乱雑な環境下での移動予算を考慮した情報経路計画 (IPP) について検討する。
i) グラフに基づくグローバルプランニング, (ii) 幾何学的およびカーネル境界を用いたセグメント単位の予算配分, (iii) 厳密な制約と障害物刈取を伴う各セグメントのスプラインベース改良の3段階からなる階層的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:27:20 GMT)
Attention-MoA: Enhancing Mixture-of-Agents via Inter-Agent Semantic Attention and Deep Residual Synthesis [10.0] 我々は、Inter-agent Semantic Attentionを通じてコラボレーションを再定義する、新しいMoAベースのフレームワークであるAttention-MoAを紹介する。
我々のアーキテクチャは、計算効率を向上しながら、深層における情報劣化を軽減します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:56:51 GMT)
ECCO: Evidence-Driven Causal Reasoning for Compiler Optimization [9.9] 検索で解釈可能な推論をブリッジするフレームワークであるECCOを紹介する。
本稿ではまず,Chain-of-Thoughtデータセットを構築するためのリバースエンジニアリング手法を提案する。
次に,大規模言語モデルがストラテジストとして機能する協調推論機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 01:23:20 GMT)
LLM-Based Adversarial Persuasion Attacks on Fact-Checking Systems [9.8] 本稿では,自動事実チェックシステムに対する説得的敵対攻撃の新たなクラスを紹介する。
本研究は,非結合評価戦略を用いたクレーム検証とエビデンス検索の両方に対する説得の効果について検討する。
本分析では, より堅牢なAFCシステムの必要性を浮き彫りにして, 説得手法を敵攻撃の強力なクラスとして認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:57:16 GMT)
Beyond Instrumental and Substitutive Paradigms: Introducing Machine Culture as an Emergent Phenomenon in Large Language Models [9.8] 本研究は,TextbfMachine Cultureを創発的で異なる現象として提案する。
私たちは8つのマルチモーダルタスクで2ドル(Model Origin: US vs. China)の2ドル(Prompt Language: English vs. Chinese)のファクターデザインを採用しました。
LLMは人間の文化をシミュレートするのではなく、創発的な機械文化を示すと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:11:28 GMT)
Self-Augmented Mixture-of-Experts for QoS Prediction [9.6] QoS(Quality of Service)予測は、サービスコンピューティングにおける最も基本的な問題の1つである。
予測における重要な課題は、ユーザとサービス間の相互作用が本質的に分散していることである。
本稿では,モデル自身の予測を反復的洗練のために活用する自己拡張型戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 03:28:20 GMT)
A Two-Stage GPU Kernel Tuner Combining Semantic Refactoring and Search-Based Optimization [9.5] 本稿では,エージェント駆動反復ループ上にテンプレートベースの書き換え層を導入する。
提案手法は,実運用負荷に対する自動性能最適化を実現するために拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 00:54:57 GMT)
REL-SF4PASS: Panoramic Semantic Segmentation with REL Depth Representation and Spherical Fusion [9.5] REL-SF4PASSは、人気のあるベンチマークであるStanford2D3D Panoramicデータセットのパフォーマンスと堅牢性を大幅に改善する。
3つの折り目で平均mIoUが2.35%向上し、3D乱れに直面すると、性能のばらつきが約70%減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:33:49 GMT)
Adoption of Generative Artificial Intelligence in the German Software Engineering Industry: An Empirical Study [9.4] 生成人工知能(GenAI)ツールは、ソフトウェア開発者の間で急速に普及している。
業界における採用率が上昇している一方で、これらのツールの有効利用に影響を与える根本的な要因は、十分に調査されていない。
この問題は、ドイツのような厳しい規制要件のある環境において特に関係している。
ドイツの文脈におけるGenAIツールの採用動態を体系的に検討した経験的研究はない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:42:33 GMT)
Beyond Translation: Cross-Cultural Meme Transcreation with Vision-Language Models [9.4] クロスカルチャー・ミーム・トランスクリエーションは、文化固有の基準を適用しつつ、コミュニケーションの意図とユーモアを維持することを目的とした課題である。
本稿では,視覚言語モデルに基づくハイブリッドトランスクリエーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 01:04:58 GMT)
Better Generalizing to Unseen Concepts: An Evaluation Framework and An LLM-Based Auto-Labeled Pipeline for Biomedical Concept Recognition [9.3] 目に見えない概念への一般化は、MA-BCRにおける人間のアノテーションの不足による中心的な課題である。
本稿では,階層的な概念指標と,一般化を測る新しい指標に基づく評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:59:06 GMT)
Attention-Based Variational Framework for Joint and Individual Components Learning with Applications in Brain Network Analysis [9.1] 2組のSC-FCデータセットから因数分解された潜在表現を学習するために設計されたC-Modal Joint-Individual Variational Network (CM-JIVNet)。
本モデルでは,多面的注意融合モジュールを用いて,非線形な相互依存を捕捉し,独立性,モダリティ特異的な信号の分離を行う。
関節と個々の特徴空間を効果的に切り離すことで、CM-JIVNetは大規模マルチモーダル脳分析のための堅牢で解釈可能な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） (Fri, 23 Jan 2026 00:28:43 GMT)
Revisiting the Role of Natural Language Code Comments in Code Translation [9.0] 本稿では,コメントが翻訳性能に与える影響について,大規模な実証的研究を行った。
その結果,コードコメントが翻訳精度を大幅に向上させるという強い証拠が得られた。
コード翻訳手法であるCOMMENTRAを提案し,LLMに基づくコード翻訳の性能を2倍に向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:26:13 GMT)
HyFormer: Revisiting the Roles of Sequence Modeling and Feature Interaction in CTR Prediction [9.0] 本稿では,HyFormerについて述べる。HyFormerは1つのバックボーンに長周期モデリングと特徴相互作用を密に統合するハイブリッドトランスフォーマーアーキテクチャである。
数十億の産業データセットに関する実験は、HyFormerが強いLONGERとRanMixerのベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:51:41 GMT)
PUNCH: Physics-informed Uncertainty-aware Network for Coronary Hemodynamics [8.8] 標準血管造影から冠血流量を直接推定するための非診断・不確実性認識フレームワークを提案する。
このシステムは、コントラスト輸送の第一原理モデルから冠血流を推定するために、物理インフォームドニューラルネットワークと変分推論を統合している。
パイプラインは、患者1人あたり約3分で、1つのGPU上で動作し、人口レベルのトレーニングは行わない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:47:23 GMT)
Fast, faithful and photorealistic diffusion-based image super-resolution with enhanced Flow Map models [8.8] FlowMapSRは、効率的な推論のために明示的に設計された画像超解像のための新しい拡散ベースのフレームワークである。
FlowMapSRは、最近のx4およびx8アップスケーリングの最先端手法よりも、再構築忠実度とフォトリアリズムのバランスが良いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:25:04 GMT)
A Collision-Free Hot-Tier Extension for Engram-Style Conditional Memory: A Controlled Study of Training Dynamics [8.7] 本稿では、Engramスタイルの条件記憶において、高周波鍵衝突が主要なボトルネックであるかどうかを考察する。
衝突のないホット層拡張であるEngram-Nineを導入し、最小完全ハッシュ関数を通して最も頻繁なn-gramをマッピングする。
以上の結果から,ルックアップ精度の向上だけではトレーニング結果の改善が保証されないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:07:20 GMT)
Persona Jailbreaking in Large Language Models [8.6] 大規模言語モデル(LLM)は、教育、メンタルヘルス、カスタマーサポートといった分野にますます導入されている。
ブラックボックスのペルソナ操作は未発見のままであり、現実的な相互作用における堅牢性への懸念を提起している。
ブラックボックスの推論専用設定の下でユーザ側の入力を通じてLDM特性を逆向きに操るペルソナ編集のタスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:51:35 GMT)
LoD Sketch Extraction from Architectural Models Using Generative AI: Dataset Construction for Multi-Level Architectural Design Generation [8.4] 生成AIモデルを用いた自動LoDスケッチ抽出フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,コンピュータビジョン技術と生成AI手法を統合し,プログレッシブ抽出パイプラインを確立する。
実験により, この手法はLoDレベルの強い幾何整合性を維持していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:56:02 GMT)
Privacy in Human-AI Romantic Relationships: Concerns, Boundaries, and Agency [8.4] インタビュースタディ(N=17)による人間とAIの恋愛関係におけるプライバシの検討
これらの関係は、一対一から一対多まで様々であり、作者、プラットフォーム、モデレーターを含む複数のアクターによって形作られた。
親密さが深まるにつれ、これらの境界線は浸透しやすくなったが、会話の暴露などの懸念の声が上がり、匿名性を維持しようとした参加者もいた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:23:37 GMT)
Masked Face Recognition under Different Backbones [8.3] パンデミック後の時代には、民間航空の乗客の大多数がセキュリティチェック中にマスクを着用している。
バックボーンネットワークは 顔認識モデルの コアコンポーネントとして機能する
Vit-Small/Tinyは強力なマスキング性能を示し、有効性は向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 04:33:37 GMT)
From Clicks to Consensus: Collective Consent Assemblies for Data Governance [8.3] オンラインで同意を集めるための基準である通知と同意が批判されている。
この論文は、同意への集団的アプローチは探求する価値があると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:57:04 GMT)
Three-dimensional Damage Visualization of Civil Structures via Gaussian Splatting-enabled Digital Twins [8.2] 近年の土木インフラ検査の進歩は、デジタル双生児の正確な3次元損傷可視化の必要性を浮き彫りにしている。
Neural Radiance Field (NeRF) や Gaussian Splatting (GS) のような現代的なアプローチは、シーン表現、レンダリング品質、特徴のない領域の処理に優れている。
本研究は, 3次元損傷を効果的に可視化するために, GS対応ディジタルツイン方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:36:45 GMT)
Parametric Mean-Field empirical Bayes in high-dimensional linear regression [8.2] 経験的ベイズ推定器(vEB)の急激な位相遷移挙動を特徴付ける。
第1の体制では、推定された事前値を校正して、有効な座標ワイドおよび非局所化推論を可能にする方法を示す。
第2の体制では,vEB推定器の性能向上のためのデバイアス化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:44:01 GMT)
Real-Time, Energy-Efficient, Sampling-Based Optimal Control via FPGA Acceleration [8.1] FPGAに最適化されたMPPI設計は、微細な並列性を露呈し、同期ボトルネックをなくす。
これにより、組み込みGPUとCPUの最適化実装よりも平均3.1倍から7.5倍のスピードアップを実現し、同時にエネルギー使用量の2.5倍から5.4倍の削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:47:09 GMT)
GRIP: Algorithm-Agnostic Machine Unlearning for Mixture-of-Experts via Geometric Router Constraints [8.1] そこで我々は,Mixture-of-Experts(MoE)モデルの非学習のためのアルゴリズムに依存しないフレームワークを提案する。
我々のコアコントリビューションは幾何学的制約であり、ルータ勾配の更新を専門家固有のnull空間に投影することで実現しています。
これにより、未学習の最適化は、表面的なルータ操作ショートカットを利用するのではなく、専門家パラメータから直接知識を消去する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:13:54 GMT)
Who Gets Which Message? Auditing Demographic Bias in LLM-Generated Targeted Text [8.1] 大規模言語モデル(LLM)は、大規模にパーソナライズされた説得力のあるテキストを生成する能力がますます高まっている。
本稿では,LLMが人口動態を考慮したターゲットメッセージ処理を行う際の振る舞いを,初めて体系的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:07:59 GMT)
AuroraEdge-V-2B: A Faster And Stronger Edge Visual Large Language Model [8.0] 本稿では,エッジデプロイメントのためのコンパクトで堅牢で高速なビジュアル大言語モデルであるAuroraEdge-V-2Bを紹介する。
リアルタイムのパフォーマンスが向上し、デコードプロセスにおける視覚トークンの数が大幅に削減される。
9つのベンチマークで同じ数のパラメータを持つモデルよりも高いスコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:14:54 GMT)
Structural Complexity of Brain MRI reveals age-associated patterns [7.8] 脳磁気共鳴画像(MRI)を中心に3次元信号に構造的複雑性解析を適用した。
このフレームワークは、信号が徐々に大きな空間スケールで粗粒化され、連続した解像度間で失われる情報を定量化することによって、データのマルチスケールな構成を捉える。
この改良手法を用いて、成人中期から後期にかけての大規模な構造的MRIデータセットを分析し、構造的複雑さは年齢とともに体系的に減少し、粗いスケールで最も強い効果が現れることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 22:43:38 GMT)
FedSGM: A Unified Framework for Constraint Aware, Bidirectionally Compressed, Multi-Step Federated Optimization [7.7] 我々はフェデレートされた制約付き最適化のための統合フレームワークであるFedSGMを紹介する。
FedSGMは、フェデレートラーニング(FL)における4つの大きな課題に対処している。
私たちの知る限り、FedSGMは機能的制約、圧縮、複数のローカルアップデート、部分的なクライアント参加を統一する最初のフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:03:06 GMT)
XR$^3$: An Extended Reality Platform for Social-Physical Human-Robot Interaction [7.6] 提案するXR$3$は、HRI研究のための、共位置演算子と隠れたデュアルVRヘッドセットプラットフォームである。
ロボットの上半身の動き、頭と目の動き、表情は、操作者の追跡された手足と顔信号からマッピングされる。
システム設計とキャリブレーションを詳述し、タッチベースのWizard-of-Oz研究でそのプラットフォームを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:54:41 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） (Fri, 23 Jan 2026 18:54:37 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） (Fri, 23 Jan 2026 21:08:04 GMT)
PocketDVDNet: Realtime Video Denoising for Real Camera Noise [7.3] モデル圧縮フレームワークを用いて開発した軽量ビデオデノイザであるPocketDVDNetを提案する。
我々は、スパーシリティを誘導し、ターゲットチャネルプルーニングを適用し、現実的なマルチコンポーネントノイズで教師を再訓練する。
PocketDVDNetは、オリジナルのモデルサイズを74%削減し、品質を劣化させ、5フレームのパッチをリアルタイムで処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:27:03 GMT)
Circulant quantum channels and its applications [7.3] 本項では、混合置換チャネルのサブクラスである循環量子チャネルの族を紹介する。
循環量子チャネルの画像は、正確には循環行列の集合であることを示す。
チャネルが絡み合っていることを証明し、量子相関を消去するためのリソースコストを大幅に削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 04:22:15 GMT)
Z2 Lattice Gauge Theory on Non-trivial Topology and Its Quantum Simulation [7.1] 我々はウェグナー双対性を任意の位相と次元に拡張する。
ゲージ制約のオーバーヘッドがなければ、このモデルをL*Lトーラス上でシミュレートするには、2体結合を持つL*L量子ビットしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:21:36 GMT)
Doc2AHP: Inferring Structured Multi-Criteria Decision Models via Semantic Trees with LLMs [7.0] AHPの原理を導いた新しい構造推論フレームワークDoc2AHPを提案する。
重み付けの数値的整合性を確保するために,多エージェント重み付け機構と適応整合性最適化戦略を導入する。
実験の結果,Doc2AHPは非熟練ユーザに対して,スクラッチから高品質な意思決定モデルを構築する権限を与えるだけでなく,論理的完全性とダウンストリームタスク精度の両方において,直接生成ベースラインを著しく上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:20:23 GMT)
Creating a biologically more accurate spider robot to study active vibration sensing [7.0] オーブ織りクモは脚関節の振動センサーを使ってウェブ上で獲物を検出する。
彼らはしばしば、獲物感知中に足を動的にしゃがみ込み、おそらくは活発なセンシング戦略である。
我々は8本の脚を持つ新しいクモロボットを開発し、それぞれが4本の関節を持ち、クモの脚形態をよりよく近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:10:20 GMT)
Parameter Inference and Uncertainty Quantification with Diffusion Models: Extending CDI to 2D Spatial Conditioning [7.0] 不確かさは科学的逆問題において重要であり、測定値が不明瞭であることから識別可能なパラメータを区別する。
条件拡散モデルに基づく逆問題解法を二次元空間条件に拡張する。
その結果,CDIは時間領域から空間領域へと拡張し,頑健な科学的推論に必要な真に不確実な情報を提供することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:22:31 GMT)
Rethinking Benchmarks for Differentially Private Image Classification [6.9] 我々は、差分プライベート機械学習のための包括的なベンチマークセットを提案する。
異なる環境でどのアイデアが有効かを確認するために、これらのベンチマークで確立されたテクニックをテストする。
私たちはコミュニティのために公開のリーダーボードを作成し、異なるプライベート機械学習の進歩を追跡します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:41:18 GMT)
LOGICAL-COMMONSENSEQA: A Benchmark for Logical Commonsense Reasoning [6.9] LOGical-ComMONSENSEQAは、原子文の対上の論理的構成として常識推論を再編成する。
モデルが接続的かつ適度に解離的推論を行うのに対して,性能は否定的質問によって著しく低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:07:19 GMT)
Improving the Accuracy of Community Detection on Signed Networks via Community Refinement and Contrastive Learning [6.8] 符号付きネットワーク上でのコミュニティ検出(CD)は、正と負の関係が共形ネットワーク構造を形成するかを理解する上で重要である。
提案するReConは,4つの反復的なステップを通じて,コミュニティ構造を段階的に洗練する,モデルに依存しない後処理フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 00:00:13 GMT)
Assessing the Feasibility of Selective Instrumentation for Runtime Code Coverage in Large C++ Game Engines [6.7] 我々は,textttC++で記述された大規模ゲームエンジンに適した,選択的なインスツルメンテーション手法を提案する。
当社のフレームワークは,産業用ゲームテストパイプラインに統合されており,開発者が変更に対するテストの即時カバレッジフィードバックを受け取ることができる。
我々の研究は、大きなtextttC++ゲームエンジンのコミットレベルまたはビルドレベルカバレッジは、最小限のオーバーヘッドで達成でき、テストの安定性を損なうことなく達成できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:41:59 GMT)
LLM-powered Real-time Patent Citation Recommendation for Financial Technologies [6.5] 本稿では,大規模かつ高速に変化する金融特許コーパスを対象としたリアルタイム特許引用推薦フレームワークを提案する。
2000年から2024年にかけて、中国国家知的財産管理局(CNIPA)が付与した428,843件の金融特許のデータセットを使用する。
インクリメンタルな更新はリコールを改善するとともに,リビルドベースのインデックス化と比較して計算コストを大幅に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:21:30 GMT)
DAVOS: An Autonomous Vehicle Operating System in the Vehicle Computing Era [6.4] 自動車のコンピューティングは、自動運転車の設計と展開の仕方を根本的に変えるものだ。
DAVOSは、車両コンピューティングのコンテキスト用に設計された統一された車両オペレーティングシステムアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:11:28 GMT)
Theory of Minimal Weight Perturbations in Deep Networks and its Applications for Low-Rank Activated Backdoor Attacks [6.3] 低ランク圧縮は、完全精度を維持しつつ、遅延バックドアを確実に活性化できることを示す。
これらの表現は、バックプロパゲートマージンが階層的な感度をどのように支配するかを明らかにし、最小のパラメータ更新が所望の出力シフトと一致していることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:41:58 GMT)
Frame-Guided Synthetic Claim Generation for Automatic Fact-Checking Using High-Volume Tabular Data [6.3] この重要なギャップに対処するため、我々は新しい大規模多言語データセットを導入します。
78,503件の合成クレームがOECDの複雑なテーブルに格納され、それぞれ平均500万行を超える。
LLMがこれらの事実を記憶していないことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:47:41 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） (Fri, 23 Jan 2026 06:25:56 GMT)
Dual-Prototype Disentanglement: A Context-Aware Enhancement Framework for Time Series Forecasting [5.8] 本稿では,予測モデルにパターンの絡み合いとコンテキスト認識適応の能力を持たせるモデル非依存補助手法を提案する。
具体的には、動的デュアルタイプバンク(DDP)を構築し、高頻度傾向や季節パターンを捉えるために、強い時間的先行時間を持つ共通のパターンバンクを構成する。
また,DGLoss(Disentanglement-Guided Loss)を導入し,各プロトタイプバンクが,包括的カバレッジを維持しつつ,指定された役割を担っていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:33:34 GMT)
Gluing Randomness via Entanglement: Tight Bound from Second Rényi Entropy [5.7] 我々は,局所的なランダムなユニタリーが,システム全体のランダム性を効果的に凝集させることで,グローバルなランダムな状態を生成するための鍵資源として絡み合いを識別する。
本稿では,各パーティにおける擬似乱数ユニタリーを介して,局所的絡み合った状態から複数パーティシステムにおける擬似乱数状態を生成する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:17:44 GMT)
Narrative Theory-Driven LLM Methods for Automatic Story Generation and Understanding: A Survey [5.6] 本研究では,自然言語処理(NLP)研究がナラティブ研究の分野にどのように関わるかを検討する。
ナラトロジーの確立した区別を反映した継続的な取り組みのための分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:30:42 GMT)
Dynamic Expert-Guided Model Averaging for Causal Discovery [5.6] 因果発見の実践者は、明確なベストな選択をすることなく、めちゃくちゃなアルゴリズムの配列に直面します。
動的に要求される専門家の知識とLSMを専門家とする最近の研究から着想を得て,フレキシブルなモデル平均化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:01:30 GMT)
MDAFNet: Multiscale Differential Edge and Adaptive Frequency Guided Network for Infrared Small Target Detection [5.4] 赤外線小目標検出は、多くの軍事・民間用途において重要な役割を担っている。
既存の手法では、ネットワーク層の数が増えるにつれて、ターゲットのエッジピクセルが徐々に劣化していく。
本稿では,Multi-Scale Differential Edge(MSDE)モジュールとDual-Domain Adaptive Feature Enhancement(DAFE)モジュールを統合したMDAFNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 04:16:16 GMT)
The Triangle of Similarity: A Multi-Faceted Framework for Comparing Neural Network Representations [5.4] 3つの相補的な視点を組み合わせたフレームワークであるTriangle of similarityを提案する。
アーキテクチャファミリは、表現的類似性の主要な決定要因であり、異なるクラスタを形成します。
いくつかのモデルペアでは、プルーニングは表現を正規化し、共有計算コアを公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:15:43 GMT)
X-Aligner: Composed Visual Retrieval without the Bells and Whistles [5.4] 視覚言語モデル(VLM)の表現力を活用した新しいコンポジションビデオ検索(CoVR)フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、視覚とテキストの入力を徐々に融合させるクロスアテンション層からなる、新しいクロスアテンションモジュールX-Alignerを組み込んでいる。
このフレームワークは,Webvid-CoVR-Testで63.93%のRecall@1を取得し,CIRタスクにおけるゼロショットの強い一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:33:38 GMT)
CaseFacts: A Benchmark for Legal Fact-Checking and Precedent Retrieval [5.3] CaseFactsは、アメリカ合衆国最高裁判所の判例に対する法的主張を検証するためのベンチマークである。
データセットは、Supported、Refuted、Overruledに分類される6,294のクレームで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:41:46 GMT)
PC-MCL: Patient-Consistent Multi-Cycle Learning with multi-label bias correction for respiratory sound classification [5.3] そこで本研究では,PC-MCL(Patient-Consistent Multi-Cycle Learning)を提案する。
本研究は,呼吸音分類における多ラベル分布バイアスを解消する。
ICBHI 2017ベンチマークでは、PC-MCLはICBHIスコア65.37%を獲得し、既存のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:20:08 GMT)
CER-HV: A CER-Based Human-in-the-Loop Framework for Cleaning Datasets Applied to Arabic-Script HTR [5.2] アラビア文字言語用の手書き文字認識は、ラテン文字のHTRにはまだ遅れている。
多くのデータセットでデータ品質が重要な制限要因であることが示されています。
本稿では,ラベルエラーの検出とクリーン化のためのフレームワークとしてCER-HVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:59:43 GMT)
RubberDuckBench: A Benchmark for AI Coding Assistants [5.2] RubberDuckBench: コードに関する質問のベンチマークと、回答を評価するための詳細なルーリックを紹介します。
これらの疑問に答える上で,我々は20のLLM(プロパティおよびオープンソース)を多種多様なセットで評価する。
Grok 4 (69.29%)、Claude Opus 4 (68.5%)、GPT-5 (67.8%) は総合的に最高の成績を上げているが、次の9つの最高のパフォーマンスモデルよりも2倍の優位性を示すことはない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:28:48 GMT)
Retell, Reward, Repeat: Reinforcement Learning for Narrative Theory-Informed Story Generation [5.2] 我々は、望ましいASG品質を定義する原則を確立するために、トドロフのナラティブ平衡理論を使用する。
7Bおよび14B LLM-as-judgeモデルに対して,アノテータとのアライメントテストの原則を提示する。
我々は、d-RLAIFが教師付き微調整(SFT)に代わる実行可能な代替手段であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:23:42 GMT)
Learning Successive Interference Cancellation for Low-Complexity Soft-Output MIMO Detection [4.9] recurSICは、軽量な学習ベースのマルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)検出フレームワークである。
チューナブルな複雑性パラメータを持つマルチパス仮説追跡により、信頼性の高いソフト情報を生成する。
現実的な無線シナリオにおける数値的な結果は、RecurSICが非常に低い複雑さで強い硬度および軟度検出性能を達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:37:51 GMT)
Nishpaksh: TEC Standard-Compliant Framework for Fairness Auditing and Certification of AI Models [4.9] 我々は,人工知能システムの評価と評価のための通信工学センター(TEC)標準を運用する,土着の公正性評価ツールであるNishpakshを提案する。
Nishpakshは、調査ベースのリスク、コンテキストのしきい値の決定、定量的公正性評価を、統一されたWebベースのダッシュボードに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:35:05 GMT)
I Guess That's Why They Call it the Blues: Causal Analysis for Audio Classifiers [4.9] 本稿では、因果推論を用いて、与えられた分類に十分かつ必要となる周波数空間の特徴を発見する新しい手法を提案する。
我々の実験は、因果的に十分かつ必要なサブセットは、様々な方法でモデルの出力を操作できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:47:24 GMT)
Combating Spurious Correlations in Graph Interpretability via Self-Reflection [4.8] 解釈可能なグラフ学習は、機械学習において人気のある研究トピックである。
最も難しいのは、ICLR 2022で導入されたSpurious-Motifベンチマークである。
本稿では,既存の解釈可能なグラフ学習手法と統合可能な自己回帰フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 03:30:04 GMT)
Static Detection of Core Structures in Tigress Virtualization-Based Obfuscation Using an LLVM Pass [4.8] 本稿では,静的解析により,仮想化による難読化の構造成分を同定することを目的とする。
実験の結果,コンパイラ最適化がなければ,提案したLLVM Passが主要な仮想化オプション全体にわたって,すべてのコア構造を検出することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 03:00:26 GMT)
Systematicity between Forms and Meanings across Languages Supports Efficient Communication [4.8] 文法的意味の制限された集合が動詞や代名詞にどのように表現されるかを示す。
提案モデルは,意味から形へのマッピングの学習可能性に基づいた,新しい複雑性尺度を用いている。
この革新は言語形式のきめ細かい規則性を捉え、証明されていないシステムと証明されていないシステムのより良い識別を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:14:57 GMT)
Generative Confidants: How do People Experience Trust in Emotional Support from Generative AI? [4.4] 人々は感情的なサポートと協力のために、生成的AI(例えば、ChatGPT、Gemini、Copilot)に目を向けている。
信頼は、これらの非公式で教師なしの相互作用を可能にする上で中心的な役割を果たす可能性が高いが、この文脈で人々がそれをどのように発展し、経験するかについての理解はいまだに欠けている。
我々は,対話に関する日記記事,AIとの会話の書き起こし,詳細なインタビューからなる質的研究を行った。
この文脈における信頼の新たな重要な要因は、パーソナライゼーションから生じる親しみ、生成AIのニュアンス化された精神モデル、会話に対する人々のコントロールの認識である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:19:41 GMT)
Transfer learning for scalar-on-function regression via control variates [4.4] 伝達学習(TL)は、推定と予測性能を改善する強力なツールとして登場した。
本稿では,データセット固有の要約統計にのみ依存するフレームワークを提案する。
我々は,既存のTL戦略間の理論的関係を確立し,CVSベースの提案に対する収束率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:02:57 GMT)
Extractive summarization on a CMOS Ising machine [4.4] 抽出要約(ES)は、文書から文のサブセットを選択することで、簡潔な要約を生成することを目的としている。
現代のESシステムは典型的にCPUやGPUのインフラに依存しており、リソース制約のある環境でのリアルタイムの推論には適していない。
本稿では,局所場と結合項のスケール不均衡を低減するハードウェア対応Isingの定式化を提案する。
我々は,整数結合型Isingハードウェアのみを用いて,精度の低い高品質なサマリーを生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:19:06 GMT)
DCCS-Det: Directional Context and Cross-Scale-Aware Detector for Infrared Small Target [4.3] 赤外線小目標検出(IRSTD)は、リモートセンシングや監視などのアプリケーションにおいて重要である。
本稿では,DSEブロックとLatent-aware Semantic extract and Aggregation (LaSEA)モジュールを組み込んだ新しい検出器DCCS-Detを提案する。
実験により、DCCS-Detは複数のデータセットをまたいだ競合効率で最先端の検出精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 03:53:59 GMT)
Developer Perspectives on REST API Usability: A Study of REST API Guidelines [4.3] 業界から16人のREST API専門家にインタビューを行った。
REST APIのユーザビリティに影響を与える8つの要因を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:45:01 GMT)
DF-RAG: Query-Aware Diversity for Retrieval-Augmented Generation [4.2] 多様性に焦点をあてた検索生成(DF-RAG)について紹介する。
DF-RAGは、複雑な推論集約型QAベンチマークの性能向上のために、検索ステップに多様性を体系的に組み込む。
DF-RAGは,コサイン類似度を用いて,バニラRAGよりも4～10パーセント,推論集約QAベンチマークのF1性能を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 22:47:16 GMT)
Design and Evaluation of Whole-Page Experience Optimization for E-commerce Search [4.1] Eコマース検索結果ページ(SRP)は、線形リストから複雑で非線形なレイアウトへと進化している。
本稿では,短期的信号と長期的満足度指標のギャップを埋める新しい全ページ体験最適化フレームワークを提案する。
業界規模でのA/Bテストによるアプローチの検証を行い,ブランド関連性の1.86%向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:41:04 GMT)
Majorization-Minimization Networks for Inverse Problems: An Application to EEG Imaging [4.1] 逆問題はしばしば誤りを犯し、強い安定性と収束を保証する最適化スキームを必要とする。
本稿では,二段階最適化設定における逆問題に対する学習されたMajorization-Minimization(MM)フレームワークを提案する。
我々は,古典的MM降下保証を保ちながら,各MMステップを管理する構造化曲率行列を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:33:45 GMT)
Is Length Really A Liability? An Evaluation of Multi-turn LLM Conversations using BoolQ [3.9] 単発評価は、現実世界の害が発生する会話のダイナミクスを捉えるのに失敗する。
その結果,シングルターンテストでは見えないモデル固有の脆弱性が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:15:01 GMT)
Reliable Brain Tumor Segmentation Based on Spiking Neural Networks with Efficient Training [3.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いた脳腫瘍の3次元セグメンテーションのための信頼性とエネルギー効率の枠組みを提案する。
矢状、コロナ、軸方向のSNNモデルの多視点アンサンブルは、ボクセルワイドの不確実性を推定し、セグメンテーションを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:16:34 GMT)
Segregation Before Polarization: How Recommendation Strategies Shape Echo Chamber Pathways [3.8] コンテンツに基づくアルゴリズムは、分離前偏極経路に向けてソーシャルネットワークを操ることを示す。
再投稿はネットワーク内の接続数を増大させるが、同時にエコーチャンバーを補強する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:28:49 GMT)
Cross-Lingual Activation Steering for Multilingual Language Models [3.8] 大規模言語モデルは強い多言語能力を示すが、支配的な言語と非支配的な言語の間には大きなパフォーマンスギャップが持続する。
ニューロンの活性化を選択的に調節する訓練不要な推論時間介入であるクロスリンガル活性化ステアリング(CLAS)を提案する。
本研究は, 既存のモデルにおいて, モデル重みを変更することなく, 目標活性化ステアリングが潜在多言語能力を解放できることを実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 01:41:17 GMT)
Will It Survive? Deciphering the Fate of AI-Generated Code in Open Source [3.7] 一般的な仮説では、コードは"使い捨て"であり、すぐにマージされるが、その後すぐに破棄される。
我々は,201件のオープンソースプロジェクトの生存状況を分析し,AIエージェントが作成した20万件のコード修復ユニットを人に対して追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:00:46 GMT)
MRAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Bio-medicine [3.6] 本稿では,MRAG(Medicical Retrieval-Augmented Generation)ベンチマークについて紹介する。
またMRAG-Toolkitを開発し,様々なRAG成分の系統的な探索を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:07:13 GMT)
Advances in non-Hermitian dynamics of quadratic bosonic systems [3.6] 非エルミート物理学は急速に進歩する研究分野として現れてきた。
非エルミート的性質が量子効果に与える影響は、探索を待っている重要な問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:19:26 GMT)
Incorporating Eye-Tracking Signals Into Multimodal Deep Visual Models For Predicting User Aesthetic Experience In Residential Interiors [3.6] 本研究では、視覚特徴と視線追跡信号とを融合させて美的評価を予測できるデュアルブランチCNN-LSTMフレームワークを提案する。
視線同期データと組み合わせた内部デザインビデオ224件のデータセットを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:02:44 GMT)
Boundary critical phenomena in the quantum Ashkin-Teller model [3.4] 一次元量子アシュキン・テラーモデルの境界臨界現象について検討する。
$c=1$コンパクト化された境界共形場理論の$mathbbZ$-orbifoldに基づいて、安定な共形境界条件に再正規化する微視的境界境界項を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:16:16 GMT)
The Art of Being Difficult: Combining Human and AI Strengths to Find Adversarial Instances for Heuristics [3.2] 我々は,理論計算機科学におけるオープンな問題に対処する上で,人間とLLMのコラボレーションの力を実証する。
FunSearchの出力を反復することにより、階層的な$k$-medianクラスタリング、binパッキング、knapsack問題、Lovszのガソリン問題の一般化のための改善された構成を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:56:31 GMT)
Large Language Models as Automatic Annotators and Annotation Adjudicators for Fine-Grained Opinion Analysis [3.2] この作業では、宣言的なアノテーションパイプラインを使用して、テキスト中の詳細な意見を識別します。
LLM は自動アノテータやアジュディケータとして機能し,個々の LLM ベースのアノテータ間で高いアノテータ間合意を実現する。
これにより、これらの微粒な意見アノテートデータセットを作成するのに必要なコストと人的労力が削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:52:56 GMT)
AgentDrive: An Open Benchmark Dataset for Agentic AI Reasoning with LLM-Generated Scenarios in Autonomous Systems [3.1] 本稿では30万の運転シナリオを含むオープンベンチマークデータセットであるAgentDriveを紹介する。
AgentDriveは、シナリオタイプ、ドライバの動作、環境、道路レイアウト、目的、難易度、トラフィック密度の7つの軸にまたがる要因化されたシナリオ空間を形式化する。
シミュレーションに基づく評価を補完するために,5つの推論次元にまたがる10万件の多重選択ベンチマークであるAgentDrive-MCQを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:33:41 GMT)
Harnessing Quantum Computing for Energy Materials: Opportunities and Challenges [3.1] 我々は、量子コンピューティングを活用してエネルギー材料研究を進める機会について論じる。
本稿では,従来の計算手法と組み合わせることで,実用エネルギー材料の設計とシミュレーションにQCをどのように利用できるかを示す。
また,複雑な材料システムに対する予測精度と量子優位性を達成できる誤り訂正型耐故障性QCの展望を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:10:51 GMT)
Is BatchEnsemble a Single Model? On Calibration and Diversity of Efficient Ensembles [3.0] BatchEnsembleは、アンサンブルのような不確実性(EU)EUを、はるかに低いパラメータとメモリコストで提供することを目指している。
我々は,BatchEnsembleがDeep Ensemblesを過小評価するだけでなく,単一のモデルベースラインを密接に追跡していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:50:50 GMT)
Competing Visions of Ethical AI: A Case Study of OpenAI [2.9] 倫理的AI談話を分析したOpenAIの事例研究の結果を報告する。
OpenAIの公開談話は、どのようにして「倫理」、「安全」、「アライメント」、それに付随する概念を時間をかけて活用し、現実のフレーミングに関する言論のシグナルは何か。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:26:45 GMT)
ConceptACT: Episode-Level Concepts for Sample-Efficient Robotic Imitation Learning [2.9] ConceptACTはAction Chunking with Transformersの拡張で、トレーニング中にエピソードレベルのセマンティックな概念アノテーションを活用して学習効率を向上させる。
我々は、最終エンコーダ層が人間のアノテーションと整合するように調整された、概念認識のクロスアテンションを実装するトランスフォーマーアーキテクチャを用いて概念を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:24:00 GMT)
Trapped in the past? Disentangling fluid and crystallized intelligence of large language models using chess [2.9] 大規模言語モデル(LLM)は優れた能力を示すが、これらが高度なリコール(結晶化インテリジェンス)や推論能力(流動化インテリジェンス)をどの程度反映しているかは定かではない。
チェスはこれらの学部を遠ざけるための制御されたテストベッドとして導入する。
本研究は,記憶によって解決可能な共通状態から,第一原理推論を必要とする新規状態まで,訓練コーパスに近接する位置の分類を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:23:08 GMT)
Efficient Learning of Stationary Diffusions with Stein-type Discrepancies [2.8] 我々は最近導入された固定性(KDS)からのカーネル偏差に基づいて構築する。
スタイン型KDS(SKDS)について紹介する。
我々は,学習した拡散分布と目標分布との整合性を保証する代替SKDSを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:00:06 GMT)
From Numbers to Prompts: A Cognitive Symbolic Transition Mechanism for Lightweight Time-Series Forecasting [2.8] シンボリック・トランジション・メカニズム(STM)は、数値時系列データと言語モデルをシンボリック・抽象化とプロンプト・エンジニアリングを通じて橋渡しする。
計算環境が限定された4つの小言語モデル (SLM) と組み合わせて, 時系列データセット上でSTMを評価する。
全てのモデルにおいて、STMは、STMのないデフォルトのバックボーンSLMと比較して、MAEの最大69%、MSEの最大90%のエラー削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:49:51 GMT)
Efficient quantum machine learning with inverse-probability algebraic corrections [2.7] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、量子重畳と絡み合いを利用して表現力のある確率モデルを提供する。
量子ニューラルネットワーク(QNN)は、量子重畳と絡み合いを利用して表現力のある確率モデルを提供する。
既存のトレーニングアプローチは、主に勾配に基づく手続き最適化に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:28:53 GMT)
From LLMs to Agents in Programming: The Impact of Providing an LLM with a Compiler [2.7] 大規模言語モデルは、自然言語とプログラム生成とソフトウェア開発において顕著な能力を示してきた。
本稿では,このようなエージェントがソフトウェア開発ツール,例えばgccコンパイラへのアクセスから恩恵を受ける程度について検討する。
我々は,コンパイラとの連携により,言語モデルの役割を受動的生成器から,コンパイラからのフィードバックに基づいて実行可能なプログラムを反復的に開発可能なアクティブエージェントへ移行させる方法について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:51:50 GMT)
Boosting Deep Reinforcement Learning with Semantic Knowledge for Robotic Manipulators [2.7] Deep Reinforcement Learning (DRL)は、複雑なシーケンシャルな意思決定問題を解決するための強力なフレームワークである。
我々は、知識グラフ埋め込み(KGE)という形で意味知識とDRLの新たな統合を提案する。
我々のアーキテクチャは、KGEと視覚的観察を組み合わせることで、エージェントがトレーニング中に環境知識を活用できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:14:28 GMT)
The Global Majority in International AI Governance [2.7] この章では、Global AI Divideのレンズを通して、人工知能(AI)のグローバルガバナンスについて考察する。
これは、教育、デジタルインフラ、意思決定プロセスへのアクセスにおける体系的な不平等を強調し、グローバル・マジョリティ諸国の依存と排除のサイクルを永続させる。
この章は、主要国向けのAIガバナンスを民主化するための実用的な勧告で締めくくられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:43:33 GMT)
"What I Sign Is Not What I See": Towards Explainable and Trustworthy Cryptocurrency Wallet Signatures [2.6] 本研究は,ユーザによる署名要求の解釈方法と,リスク評価に頼っている手がかりについて検討する。
発見によると、ユーザーはしばしば重要なパラメータを誤読し、リスクの高いシグネチャを過小評価し、トランザクションの意図を理解するよりも表面的な親しみに頼っている。
プロトタイプフレームワークは、確認前にウォレット署名の背後にある意図を再構築して視覚化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:56:07 GMT)
Moderate-terahertz-induced plateau expansion of high-order harmonic generation to soft X-ray region [2.5] 高調波遮断を実験的に利用できる領域で拡張することは、テーブルトップ・コヒーレント極端紫外線(EUV)と軟X線源の進行に不可欠である。
弱い THz 場でさえ切断を延長することができ、顕著な光線が$I_p + 8 U_p$ 付近で飽和する「魚のフィン」構造が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:52:02 GMT)
Advancing Improvisation in Human-Robot Construction Collaboration: Taxonomy and Research Roadmap [2.3] 建設業は生産性の停滞、熟練した労働力不足、安全上の懸念に直面している。
ロボットの自動化はソリューションを提供するが、建設ロボットは非構造的で動的なサイトへの適応に苦慮している。
本研究は、即興能力に基づいて、人間とロボットのコラボレーションを分類する6段階の分類法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:08:34 GMT)
Latent Diffusion for Internet of Things Attack Data Generation in Intrusion Detection [2.3] 侵入検知システム(IDS)はIoT(Internet of Things)環境を保護するための重要なコンポーネントである。
機械学習ベースの(MLベースの)IDSでは、良性とアタックトラフィックの強いクラス不均衡によって、パフォーマンスが劣化することが多い。
我々は,IoT侵入検出における攻撃データ増大に対するLDM(Latent Diffusion Model)の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:55:07 GMT)
Integrating Meteorological and Operational Data: A Novel Approach to Understanding Railway Delays in Finland [2.3] 本研究では,フィンランドの鉄道事業と気象観測を組み合わせた最初の公開データセットを提案する。
このデータセットは、フィンランドの5,915キロメートルの鉄道網から約3850万の観測をカバーしている。
冬の月は25%以上の遅延率を示す。
このデータセットは、列車遅延予測、気象影響評価、インフラストラクチャの脆弱性マッピングなど、さまざまなアプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:50:20 GMT)
SycoEval-EM: Sycophancy Evaluation of Large Language Models in Simulated Clinical Encounters for Emergency Care [2.2] 大規模言語モデル (LLM) は, 臨床診断支援において有望であるが, 不適切な治療のために患者に圧力をかけるリスクがある。
シコエバルEM(SycoEval-EM)は,患者を説得し,頑健性を評価するマルチエージェント・シミュレーション・フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:01:39 GMT)
Curate-Train-Refine: A Closed-Loop Agentic Framework for Zero Shot Classification [2.2] 大規模言語モデル(LLM)と高容量エンコーダは、ゼロと少数ショットの分類が進んでいるが、その推論コストと遅延は実際のデプロイを制限している。
LLMから動的に生成した教師による軽量テキスト分類器の訓練を提案する。
提案手法は, LLMがトレーニングデータをキュレートし, モデルの成功と失敗を分析し, 対象とするサンプルを合成し, 観測誤差に対処する反復的エージェントループを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:04:09 GMT)
Learning to Optimize by Differentiable Programming [2.1] 大規模な最適化問題を解決するには、コストの低いスケーラブルな一階法が必要となる。
このチュートリアルでは、最適化のシフトを強調している。アルゴリズムを実行するだけでなく、それらを設計する方法を学ぶために、微分可能なプログラミングを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:18:07 GMT)
Universal classical and quantum fluctuations in the large deviations of current of noisy quantum systems: The case of QSSEP and QSSIP [2.0] ノイズ量子拡散系における積分電流の変動統計について検討する。
積分電流の累積生成関数は大規模に、大きな偏差原理に従うことを示す。
我々は、現在の統計に先行する有限サイズ補正を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:45:31 GMT)
A Multimodal Data Collection Framework for Dialogue-Driven Assistive Robotics to Clarify Ambiguities: A Wizard-of-Oz Pilot Study [2.0] 車椅子と車椅子搭載ロボットアーム(WMRA)の統合制御は、激しい運動制限のある利用者の独立性を高める強い可能性を持っている。
データ駆動型AI手法は将来性を示すが、自然な人間-ロボットインタラクション(HRI)をキャプチャするマルチモーダルデータセットの欠如によって進歩は制限されている。
本稿では,対話に基づく対話プロトコルと,ロボットの自律性をシミュレートするための2部屋Wizard-of-Oz(WoZ)セットアップを利用するマルチモーダルデータ収集フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:22:21 GMT)
HumanDiffusion: A Vision-Based Diffusion Trajectory Planner with Human-Conditioned Goals for Search and Rescue UAV [2.0] HumanDiffusionは、RGB画像から直接人間に認識されたナビゲーショントラジェクトリを生成する、画像条件の拡散プランナである。
このシステムは、YOLO-11に基づく人体検出と拡散駆動軌道生成を組み合わせることで、四極子を標的人物に接近させ、医療支援を提供する。
実世界の実験では、事故応答と捜索・配置のタスクで全体のミッション成功率が80%であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:01:25 GMT)
A Feature Extraction Pipeline for Enhancing Lightweight Neural Networks in sEMG-based Joint Torque Estimation [2.0] 肘関節トルクと肩関節トルクの予測のための特徴抽出パイプラインを提案する。
このパイプラインは、時間的依存関係を明示的に設計したネットワークに匹敵する、シンプルなパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:59:39 GMT)
No Validation, No Problem: Predicting Model Performance from a Single Gradient [1.9] 本稿では,1つの前方パスからの検証不要なチェックポインティング信号を提案する。
ImageNet-1k CNNとTransformers全体で、このプロキシはTop-1に強く否定的で、損失に肯定的です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:30:11 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） (Fri, 23 Jan 2026 15:50:05 GMT)
LGDWT-GS: Local and Global Discrete Wavelet-Regularized 3D Gaussian Splatting for Sparse-View Scene Reconstruction [1.8] 本稿では,大域的および局所的な周波数正規化を統合したスプリットショット3次元再構成手法を提案する。
また,制御条件下で植物種から得られたスペクトル帯を4つ含む多スペクトル温室データセットも導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:29:53 GMT)
SearchLLM: Detecting LLM Paraphrased Text by Measuring the Similarity with Regeneration of the Candidate Source via Search Engine [1.8] SearchLLMは検索エンジン機能を使って、潜在的にオリジナルテキストソースを見つける。
SearchLLMは、LLMパラフレーズテキストの検出において、最近の検出器の精度を一貫して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:18:30 GMT)
Understanding and Improving UMAP with Geometric and Topological Priors: The JORC-UMAP Algorithm [1.7] 次元削減技術、特に UMAP は高次元データの可視化に広く用いられている。
我々は幾何学的先行としてOllivier-Ricci曲率を導入し、幾何学的ボトルネックにおけるエッジを強化し、冗長リンクを減らす。
合成および実世界のデータセットの実験により、JORC-UMAPは標準的なUMAPや他のDR法よりも破断と崩壊を効果的に削減することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:42:56 GMT)
Upper bounds on the purity of Wigner positive quantum states that verify the Wigner entropy conjecture [1.7] We present analysisal results to the Wigner entropy conjecture。
まず、$le 4-2sqrt3$のウィグナー非負状態がウィグナーエントロピー予想を満たすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:04:43 GMT)
Select or Project? Evaluating Lower-dimensional Vectors for LLM Training Data Explanations [1.7] 本稿では,モデルコンポーネントの小さな,アーキテクチャ的に情報を得たサブセットを選択するか,あるいは全勾配を低次元空間に投影することにより,低次元表現を創出することが望ましいかを検討する。
本研究では, 学習課題に必要な学習データの影響を, 全体勾配やランダムな投影よりも効率的に把握できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:15:20 GMT)
Bayesian Experimental Design for Model Discrepancy Calibration: A Rivalry between Kullback--Leibler Divergence and Wasserstein Distance [1.7] ベイズの実験設計における実用関数の選択は、長くかつ活発なトピックである。
Kullback--Leibler (KL) の発散は最も一般的な選択の1つであるが、最近の研究ではワッサーシュタイン距離を代替として提案している。
KLの発散はモデル不一致の欠如においてより早く収束することを示し、一方、ワッサーシュタイン計量はモデル不一致が無視できない場合、より堅牢な逐次BED結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 03:34:10 GMT)
Accelerated Sinkhorn Algorithms for Partial Optimal Transport [1.7] 我々は,POT設定においてNesterovスタイルの加速度と交互に最小化を統合するASPOT(Accelerated Sinkhorn for POT)を導入する。
エントロピーパラメータを$$で選択することで、古典的なシンクホーン法の精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:55:27 GMT)
Federated Proximal Optimization for Privacy-Preserving Heart Disease Prediction: A Controlled Simulation Study on Non-IID Clinical Data [1.6] 本稿では,UCI心疾患データセットに基づく心疾患予測のためのフェデレーション・プロキシ・オプティマイズ(FedProx)の総合シミュレーション研究について述べる。
我々はクリーブランドクリニックの4つの異種病院クライアントをシミュレートすることにより,現実的な非IIDデータ分割を生成する。
我々の結果は病院IT管理者に直接転送可能であり、プライバシー保護協調学習を実装しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:18:08 GMT)
Supporting Stakeholder Requirements Expression with LLM Revisions: An Empirical Evaluation [1.5] 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキストからユーザの意図を推測することができる。
本稿では, LLM を要件の活用と検証に用い, 利害関係者中心のアプローチを提案し, 評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:42:31 GMT)
Quantum Position Verification with Remote Untrusted Devices [1.5] 多くのアプリケーションは、リモートパーティをセキュアにローカライズすることを必要とする。
古典物理学において、敵は原則としてそのようなパーティーの装置について完全な知識を持つことができる。
デバイスに依存しない量子位置検証のためのプロトコルを開発し,実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:59:13 GMT)
A Unified Calibration Framework for High-Accuracy Articulated Robot Kinematics [1.5] 本稿では,ロボットモデルを特定する産業用ロボットの静的キャリブレーションに対する統一的なアプローチを提案する。
このモデルは、各モデル効果に対して仮想関節でキネマティックチェインを強化し、ガウス・ニュートン最適化を用いた同定を実現する。
結果のモデルは非常に正確で、識別が堅牢で、KUKA KR30産業用ロボットの平均位置誤差は26.8ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:51:51 GMT)
Decoding Psychological States Through Movement: Inferring Human Kinesic Functions with Application to Built Environments [1.4] 本稿では,Dyadic User Engagement DataseTデータセットと組み込みキネシクス認識フレームワークを紹介する。
DUETは5つのキネシック関数のエンブレム、イラストレーター、ディスプレイ、アダプタ、レギュレータに影響を及ぼす12のダイアディック相互作用を4つの知覚モードと3つの組の環境コンテキストでキャプチャする。
我々の認識フレームワークは、手作りのアクション・ツー・ファンクション辞書を使わずに、プライバシー保護の骨格運動から直接コミュニケーション機能を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:50:06 GMT)
Provably Robust Bayesian Counterfactual Explanations under Model Changes [1.4] 本稿では,PSCE(Probabilistically Safe CEs)について紹介する。
ベイズ原理に基づき、PSCEはモデル変更の下でのCEの形式的確率的保証を提供する。
我々は現状のベイズCE法に対する我々のアプローチを比較し、PSCEはより妥当で差別的な反実的な説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:24:57 GMT)
SonoEdit: Null-Space Constrained Knowledge Editing for Pronunciation Correction in LLM-Based TTS [1.4] 本稿では,事前訓練したTSモデルの発音誤りを再訓練せずに外科的に修正するモデル編集手法であるSanoEditを紹介する。
コストのかかる微調整や明示的な音素注入の代わりに,Null-Space Pronunciation Editingに基づく類似の代替法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:40:49 GMT)
LLM-based Semantic Search for Conversational Queries in E-commerce [1.4] 会話クエリからユーザ意図をキャプチャするLLMベースのセマンティック検索フレームワークを提案する。
本フレームワークは,実世界のデータセットのベースラインアプローチと比較して,様々な設定において高い精度とリコールを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:35:28 GMT)
Perfect Clustering for Sparse Directed Stochastic Block Models [1.3] スパース指向SBMにおけるコミュニティ検出のための非スペクトル2段階手法を提案する。
提案手法はまず,非対称設定に適した近傍平滑化スキームを用いて有向確率行列を推定する。
提案手法は,有向スペクトル法とスコア法が劣化した状況下で確実に動作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 03:53:20 GMT)
Variability-Aware Detection and Repair of Compilation Errors Using Foundation Models in Configurable Systems [1.3] 基礎モデルは,変数によるコンパイルエラーを効果的に識別できることを示す。
コンパイルエラーの修正のため、GPT-OSS-20Bはコンパイル可能な修正を70%以上で生成した。
本研究は,現状の基盤モデルが,従来の変数認識分析を実践的かつ低効率に補完するものであることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:59:34 GMT)
Sparsity-dependent Complexity Lower Bound of Quantum Linear System Solvers [1.2] 量子線形システム (quantum linear system, QLS) は、潜在的な量子コンピューティングアプリケーションで使用される量子アルゴリズムの基本クラスである。
QLSソルバの複雑性を決定する主要なパラメータは、線形系の条件番号$$とsprsity$s$である。
一定の誤差でQLSを解く任意の量子アルゴリズムに対して、$(sqrts)$の低い境界を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:27:08 GMT)
Investigating Retargetability Claims for Quantum Compilers [1.2] 我々は,Tket,Qiskit,ProjectQといったコンパイラの再ターゲット可能性に関する重要な側面を解析する研究を開発し,実施する。
以上の結果から,TketはQiskitに近づき,ProjectQは遅れていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:26:15 GMT)
Process-Tensor Tomography of SGD: Measuring Non-Markovian Memory via Back-Flow of Distinguishability [1.1] 我々は,識別可能性のオンフバックフローに基づく学習記憶のモデルに依存しない簡易な目撃者を構築した。
高い運動量下での増幅, よりマイクロステップで, 厳密なブートストラップ信頼区間による一貫した正の逆流を観察した。
我々はこれを、実用的なSGDがマルコフの理想化から逸脱する、原則化された診断および実証的な証拠として位置付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:03:25 GMT)
Conservative & Aggressive NaNs Accelerate U-Nets for Neuroimaging [1.1] 一部のモデルでは、畳み込み操作の最大3分の2は冗長に見える。
我々は、最大プールとアンプールの2つの新しい変種である、保守的・攻撃的NaNを紹介する。
ニューロイメージングと画像分類タスクにまたがる4つのCNNモデルに対して,これらのアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:13:25 GMT)
Sim-to-Real Transfer via a Style-Identified Cycle Consistent Generative Adversarial Network: Zero-Shot Deployment on Robotic Manipulators through Visual Domain Adaptation [1.0] 深層強化学習(Dep Reinforcement Learning, DRL)は、実世界の訓練のコストと時間的要求により、その産業的採用を損なう。
仮想環境はDRLエージェントを訓練するためのコスト効率の良い代替手段を提供するが、学習したポリシーの実際のセットアップへの移動は、sim-to-realギャップによって妨げられる。
本研究は,CycleGANベースモデルであるStyleID-CycleGAN(StyleID-CycleGAN, SICGAN)に基づく新しい領域適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:48:15 GMT)
SeeMPS: A Python-based Matrix Product State and Tensor Train Library [1.0] SeeMPSは、Matrix Product States(MPS)とQuantized Train(QTT)の形式に基づくテンソルネットワークアルゴリズムを実装するためのPythonライブラリである。
このライブラリは、従来の量子多体物理学の応用や、量子に着想を得た数値解析問題にも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:31:16 GMT)
Semi-Supervised Domain Adaptation with Latent Diffusion for Pathology Image Classification [1.0] 計算病理学におけるディープラーニングモデルは、ドメインシフトのため、コホートや機関をまたいだ一般化に失敗することが多い。
本稿では,ソースドメインとターゲットドメインの両方のラベル付きデータに基づいてトレーニングされた潜時拡散モデルを利用する半教師付きドメイン適応フレームワークを提案する。
提案手法は, ソースコホート性能を低下させることなく, 目標コホートからのホールドアウト試験セットの性能を著しく向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:33:48 GMT)
Mitigating Bias in Automated Grading Systems for ESL Learners: A Contrastive Learning Approach [1.0] 現在のトランスフォーマーに基づく回帰モデルは、主にネイティブスピーカーコーパスに基づいて訓練され、しばしば表面レベルL2言語特徴とエッセイ品質の急激な相関関係を学習する。
本研究では,ASAP 2.0とELIPSEデータセットを用いた細調整DeBERTa-v3モデルのバイアス研究を行う。
我々は17,161個のマッチしたエッセイペアのデータセットを構築し、トリプレット・マージン・ロスを用いてモデルを微調整し、ESLとネイティブ・ライティングの潜在表現を調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:18:30 GMT)
Communication-Avoiding Linear Algebraic Kernel K-Means on GPUs [1.0] 我々は大規模なKernel K-meansクラスタリングのための分散メモリ並列アルゴリズムスイートを提案する。
我々の手法は、ケルネル K-平均の計算コストが最も高い成分を通信効率の良い分散線形代数プリミティブにマッピングする。
我々の1.5Dアルゴリズムは、常に最高性能を達成し、K-meansは従来よりも1～2桁大きなデータにスケールできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:25:10 GMT)
MAGE-KT: Multi-Agent Graph-Enhanced Knowledge Tracing with Subgraph Retrieval and Asymmetric Fusion [1.0] 知識追跡は、学生の学習軌跡をモデル化し、次の質問でパフォーマンスを予測することを目的としている。
我々はMAGE-KT(Multi-Agent Graph-Enhanced Knowledge Tracing)という新しいフレームワークを提案する。
マルチエージェントKC関係抽出器と学生間相互作用グラフを組み合わせた多視点ヘテロジニアスグラフを構築し,意味的および行動的信号をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:51:08 GMT)
Learning to Collaborate: An Orchestrated-Decentralized Framework for Peer-to-Peer LLM Federation [0.9] 本稿では,分散化を組織化するための新しいフレームワークであるKNEXA-FLを紹介する。
非集約型のCentral Profiler/Matchmakerを採用しており、P2Pコラボレーションを文脈的盗聴問題として定式化している。
実験の結果,KNEXA-FLはP2Pのランダムな協調に対して約50%の精度でPass@1を向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:18:43 GMT)
Evaluating Large Vision-language Models for Surgical Tool Detection [0.9] 外科的ツール検出の基礎的視覚課題に対する大規模視覚言語モデルの有効性を評価する。
Qwen2.5は、評価されたVLM間の両方の構成において、優れた検出性能を一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:00:46 GMT)
GlassesGB: Controllable 2D GAN-Based Eyewear Personalization for 3D Gaussian Blendshapes Head Avatars [0.9] 3Dヘッドアバターのカスタマイズ可能なアイウェア生成をサポートするGlassesGBを提案する。
GlassesGBは、3Dヘッドアバターレンダリングで2D生成のカスタマイズを効果的にブリッジし、VRアプリケーション用にパーソナライズされたアイウェアデザインを実現する上での課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:04:20 GMT)
Tight Regret Bounds for Bilateral Trade under Semi Feedback [0.8] この機構は、[CJLZ25] から[CJLZ25] までの$(T2 / 3)$$のバウンドをポリ対数因子にマッチさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:58:29 GMT)
Kernel smoothing on manifolds [0.8] カーネル平滑化とその微分に対する有限標本境界を導出する。
特別な例としては、カーネル密度推定、カーネル回帰、ヒートカーネルシグネチャなどがある。
グラフラプラシアンへの接続についても論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:22:17 GMT)
Orbitopal Fixing in SAT [0.7] 本稿では,軌道上固定に基づく実用的な静的対称性破壊手法を提案する。
提案手法は,対称性に富むベンチマークにおいて,非無視回帰を伴う一貫した高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:01:48 GMT)
Explaining Group Recommendations via Counterfactuals [0.7] グループシステムは、ユーザが集合的な選択をするのを助けるが、透明性を欠くことが多い。
既存の説明手法は個人に焦点を当て、複数の嗜好が相互作用するグループに対する限定的なサポートを提供する。
本稿では,過去のインタラクションを削除すれば,グループ推薦がどう変わるかを明らかにする,グループ対実的説明のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:42:05 GMT)
Interpreting Agentic Systems: Beyond Model Explanations to System-Level Accountability [0.7] エージェントシステムは、ゴール指向の振る舞いを持つ自律システムを構築するために、大規模言語モデルをどのように活用するかを変えてきた。
主に静的モデルのために開発された現在の解釈可能性技術は、エージェントシステムに適用する際の制限を示す。
本稿では,エージェントシステムにおける既存の解釈可能性手法の適合性と限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:05:32 GMT)
An Efficient Insect-inspired Approach for Visual Point-goal Navigation [0.6] 視覚的ポイントゴールナビゲーションのための新規な昆虫刺激剤を開発した。
これは、それぞれ、連想学習と経路統合に関係している2つの昆虫の脳構造を抽象化したモデルを組み合わせる。
本研究は,最近のSOTAモデルに匹敵する性能を,数桁の計算コストで実現できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:57:04 GMT)
Conformal prediction for full and sparse polynomial chaos expansions [0.6] 多項カオス拡張(PCE)は、代理モデルにおける効率的な計算性能で広く認識されている。
そこで本研究では,完全共形とJackknife+アプローチという2つの共形予測手法を,完全なPCEとスパースPCEの両方に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:46:46 GMT)
The Green Side of the Lua [0.6] Lua氏はこのトレードオフを説明している。 人気があるにもかかわらず、C言語のようなよりグリーンで高速な言語よりもエネルギー効率が低い。
本稿では,25の公式インタプリタバージョンとジャスト・イン・タイム(JIT)コンパイラを対象に,Luaのランタイム性能とエネルギー効率に関する実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:40:30 GMT)
Building a Robust Risk-Based Access Control System to Combat Ransomware's Capability to Encrypt: A Machine Learning Approach [0.5] ランサムウェアの中核機能、無許可の暗号化は、正当な使用を妨害することなく悪意のある暗号化活動を識別しブロックする制御を要求する。
我々は、機械学習推論と必須アクセス制御を結合して、Linux上の暗号化をリアルタイムに規制する確率論的、リスクベースのアクセス制御アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:48:35 GMT)
Ringmaster: How to juggle high-throughput host OS system calls from TrustZone TEEs [0.4] 多くの安全クリティカルシステムは、潜在的な安全性の危険を避けるために、センサー入力をタイムリーに処理する必要がある。
悪意のある当事者が監督特権を取得すれば、タイムセンシティブなプログラムへのサービス提供を拒否することで、現実世界に損害を与える可能性がある。
Ringmasterは、エンクレーブやTEEがリッチだが信頼できないOSサービスにアクセスできるようにする新しいフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:01:45 GMT)
The optimal strategy of two-photon interferometric sensing in diverse noise environments [0.4] 我々は2つの典型的な2光子干渉計、すなわちHong-Ou-Mandel(HOM)とN00N状態干渉計の感度を分析した。
本研究は,様々な騒音環境下での2光子干渉センシングの実用化に向けた最適戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:31:25 GMT)
How does Graph Structure Modulate Membership-Inference Risk for Graph Neural Networks? [0.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、データとその複雑な関係を連続表現に符号化するための標準ツールとなっている。
センシティブなアプリケーションでの利用は、トレーニングデータの漏洩の可能性への懸念を引き起こしている。
GNNにおけるプライバシー漏洩の研究は、主に非グラフドメインからの発見によって形作られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:08:36 GMT)
Toward Risk Thresholds for AI-Enabled Cyber Threats: Enhancing Decision-Making Under Uncertainty with Bayesian Networks [0.3] 我々は、AIサイバーリスク閾値の開発と評価のための構造化アプローチを提案する。
まず、既存の業界におけるサイバーしきい値を分析し、共通しきい値要素を同定する。
第2に,AI可能なサイバーリスクをモデル化するためのツールとしてベイズネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:23:12 GMT)
A Unified Kantorovich Duality for Multimarginal Optimal Transport [0.3] マルチマージ最適輸送(MOT: Multimarginal optimal transport)は、機械学習と統計学の関連性から近年注目を集めている。
本稿では、一般ポーランド積空間上のMOT問題に対する統一的で完全なカントロビッチ双対性理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:06:46 GMT)
Reasoning Promotes Robustness in Theory of Mind Tasks [0.3] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、Theory of Mind(ToM)テストで強いパフォーマンスを示している。
本稿では,機械心理学実験の新たな適応法と確立されたベンチマークの結果を用いて,ToMタスクにおけるそのような推論モデルの挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:01:24 GMT)
A Novel Transfer Learning Approach for Mental Stability Classification from Voice Signal [0.2] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、音声記録から生成された分光画像を分析するために用いられている。
3つのCNNアーキテクチャ、VGG16、InceptionV3、DenseNet121が3つの実験段階にわたって評価された。
DenseNet121の精度は94%、AUCスコアは99%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:45:34 GMT)
SLD: Segmentation-Based Landmark Detection for Spinal Ligaments [0.2] 生体力学的モデリングでは、靭帯のアタッチメントの表現は椎骨間の力の現実的なシミュレーションに不可欠である。
本研究は, 3次元椎骨の形状に基づく分節を初めて行う脊椎靭帯のランドマークを検出するための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,全脊髄領域で高い精度と強力な一般化を示すことによって,既存のアプローチよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:29:44 GMT)
Strategies for Span Labeling with Large Language Models [0.2] 大規模言語モデル(LLM)は、名前付きエンティティ認識やエラー検出などのテキスト解析タスクにますます使われている。
エンコーダベースのモデルとは異なり、生成アーキテクチャは入力の特定の部分を参照する明確なメカニズムを欠いている。
本稿では,これらの戦略を,入力テキストのタグ付け,スパンの数値位置のインデックス付け,スパンの内容のマッチングという3つのファミリーに分類する。
コンテンツマッチングの限界に対処するために,モデルの出力を有効な入力スパンと整合させる制約付き復号法であるLogitMatchを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:03:10 GMT)
The Turing Synthetic Radar Dataset: A dataset for pulse deinterleaving [0.2] Turing Synthetic Radarデータセットは、レーダーパルス除去研究のベンチマークと、新しい研究手法の有効性の両方を提供する包括的なデータセットである。
我々のデータセットには2つの受信機構成上の6000のパルス列が含まれており、合計で約30億のパルスがある。
データセットの採用を奨励し、標準化された評価手順を確立するため、Turing Deinterleaving Challengeをローンチしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:49:11 GMT)
PhysE-Inv: A Physics-Encoded Inverse Modeling approach for Arctic Snow Depth Prediction [0.2] 本稿では,高度なシーケンシャルアーキテクチャ,マルチヘッドアテンションと物理誘導型コントラスト学習を備えたLSTMデコーダ,物理誘導型推論を統合した新しいフレームワークであるPhysE-Invを紹介する。
PhysE-Invは予測性能を大幅に改善し、エラーを20%削減すると同時に、経験的手法と比較して、データの分散性に優れた物理的一貫性とレジリエンスを示す。
このアプローチは、地空間および低温領域で広く適用可能な、耐雑音性、解釈可能な逆モデリングのための経路を開拓する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 00:43:51 GMT)
Subspace-Confined QAOA with Generalized Dicke States for Multi-Channel Allocation in 5G CBRS Networks [0.2] 5Gネットワーク容量を最大化するためには、市民ブロードバンド無線サービスバンドの効率的なスペクトル共有が不可欠である。
本稿では,CBRSのマルチチャネルアロケーションに適したサブスペース型QAOAを提案する。
提案したアンザッツは、ほぼ最適の競合レベルを達成し、標準ペナルティベースのQAOAを一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 01:58:17 GMT)
How Sequential Algorithm Portfolios can benefit Black Box Optimization [0.1] 予算を複数のアルゴリズムに分割することで、より優れた結果が得られることを示す。
このアプローチは、様々な問題にまたがるアルゴリズムの相補性と、個々の関数におけるばらつきの低減の両方から恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:02:22 GMT)
Zero-Shot MARL Benchmark in the Cyber-Physical Mobility Lab [0.1] 本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)ポリシーをCAV(Connected and Automated Vehicles)に適用し,実物間移動を評価するためのベンチマークを提案する。
このプラットフォームはシミュレーション、高忠実度デジタルツイン、物理的テストベッドを統合し、MARLモーションプランニングポリシーの構造化ゼロショット評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:26:36 GMT)
Exploring the Role of Automated Feedback in Programming Education: A Systematic Literature Review [0.1] この体系的な文献レビューは2024年9月に出版された61の実証研究を合成する。
発見によると、ほとんどのシステムは完全に自動化されており、オンラインプラットフォームに組み込まれている。
上位の学習プロセス、対話的コンポーネント、学習機関をサポートするシステムはほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 05:20:37 GMT)
Engineering discrete local dynamics in globally driven dual-species atom arrays [0.1] グローバル駆動型2種の中性原子実験における離散局所力学の工学的手法を提案する。
我々は,グローバル駆動実験の実証能力のみを活用することで検出できる,離散化された多体力学のカオス的特徴について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:29:04 GMT)
Benchmarking von ASR-Modellen im deutschen medizinischen Kontext: Eine Leistungsanalyse anhand von Anamnesegesprächen [0.0] シミュレーションした医師と患者との会話のデータセットを作成し、合計29種類のASRモデルを評価した。
評価には3つの異なる指標(WER, CER, BLEU)を使用し,質的意味分析の展望を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 22:32:40 GMT)
Who Does This Name Remind You of ? Nationality Prediction via Large Language Model Associative Memory [0.0] 国籍と地域予測のタスクは、言語的特徴だけでなく、文化的、歴史的背景も理解する必要がある。
LLM世界知識を連想記憶として活用する新しいフレームワークであるLLM連想記憶エージェント(LAMA)を提案する。
99か国の国籍予測タスクにおいて、LAMAは0.817の精度を達成し、従来のLLMプロンプト法やニューラルモデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:31:46 GMT)
Using Shadows in Circular Synthetic Aperture Sonar Imaging for Target Analysis [0.0] サーキュラー合成開口ソナー(CSAS)は海底の360方位ビューを提供する。
これにより、CSASは機雷戦における標的認識の貴重なツールとなる。
本研究では,CSASデータから影情報を抽出し,対象分析を改善して3次元再構成を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:31:01 GMT)
Uncertainty propagation through trained multi-layer perceptrons: Exact analytical results [0.0] 我々は,1つの隠蔽層とReLU活性化関数を持つ訓練された多層パーセプトロン(MLP)による不確かさの伝播に関する解析結果を示す。
従来の結果とは対照的に,級数展開に頼らずに正確な表現が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:29:03 GMT)
Training Data Governance for Brain Foundation Models [0.0] 本稿では,ニューラルデータに基づく基礎学習モデルが新たな規範領域を開くことを主張する。
まず、脳基礎モデルの技術的基盤とトレーニングデータエコシステムについて説明する。
そして、プライバシ、同意、偏見、利益共有、ガバナンスに関する懸念を整理するために、AI倫理、神経倫理、生物倫理を描きます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:15:58 GMT)
Trade-offs Between Individual and Group Fairness in Machine Learning: A Comprehensive Review [0.0] グループフェアネス(GF)は人口サブ人口間の格差を緩和することに焦点を当て、個人フェアネス(IF)は類似した個人の一貫した扱いを強調している。
本研究は、GFとIFを共同で扱う手法について検討し、両視点を統一されたフレームワークに統合する。
本稿では,ハイブリッドフェアネスアプローチの体系的かつ批判的なレビューを行い,採用するフェアネスメカニズムと,複数のフェアネス基準の調整に使用されるアルゴリズム的および数学的戦略に基づいて既存の手法を整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:25:38 GMT)
To infinity and back -- $1/N$ graph expansions of light-matter systems [0.0] 本稿では,連結クラスタ定理を用いて,光物質系に対する全グラフ展開を行う手法を提案する。
この方法により、粒子数において熱力学限界$Nto infty$に対する1/N$の補正を探索することができる。
常磁性相におけるパラダイム的Dicke-Ising鎖の低エネルギー状態の物理量を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:16:14 GMT)
SCHIGAND: A Synthetic Facial Generation Mode Pipeline [0.0] 本稿では,現実的で制御可能な顔データセットを生成するための合成顔生成パイプラインであるSCHIGANDについて述べる。
SchIGANDは、現実的なクラス内変異を発生させ、クラス間の特異性を維持しながら、アイデンティティの保存を強化する。
生成されたデータセットは、主要な顔認証モデルであるArcFaceを使用して評価され、実際の顔データセットと比較しての有効性が評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 10:30:58 GMT)
Quantum phase estimation with optimal confidence interval using three control qubits [0.0] 先行作業よりもはるかに効率的な方法で、対応する状態を準備する方法を示します。
次元が2のとき、位相推定は制御レジスタの3キュービットで行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:05:11 GMT)
Quantum graph resonances by cut-off technique [0.0] カットオフ系の固有値挙動から、コンパクトコアと半無限鉛からなる量子グラフ内の共振がどのように特定できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:30:19 GMT)
Quantum Fisher information analysis for absorption measurements with undetected photons [0.0] 理論的には、分光吸収の3つの構成と未検出アイドラー光子を比較する。
我々は、完全かつ信号のみの検出アクセスにおけるパラメトリックゲインの関数として量子フィッシャー情報を計算する。
これらの結果は、各アーキテクチャが情報理論の観点で最適である測定体制を記述している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:57:52 GMT)
Protocols to share genuine multipartite entanglement employing copies of biseparable states [0.0] ランク2の2つの分離可能な状態の2つのコピーが各二分割に絡み合っていて、真に多分割の絡み合った状態を生成するのに十分であることを示す。
我々はプロトコルを任意の数の当事者の場合に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:41:29 GMT)
Prometheus Mind: Retrofitting Memory to Frozen Language Models [0.0] Prometheus Mindは、11個のモジュールアダプタ(530MB、7%オーバーヘッド)を使用して、凍結したQwen3-4Bにメモリを適合させる
ラベル付きデータなしで最小ペアで意味的な方向を求めるコントラスト指向探索(CDD)を開発した。
Prometheus-132 (132例)では、クリーン入力に対する94.4%の検索が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:53:00 GMT)
PENGUIN: General Vital Sign Reconstruction from PPG with Flow Matching State Space Model [0.0] 光胸腺造影(PPG)は,非侵襲的で費用対効果の低い連続型心血管健康モニタリングにおいて重要な役割を担っている。
既存の推定手法はしばしば単一タスクや環境に制限され、様々なPSGデコーディングシナリオにおける一般化性を制限する。
本研究では,PENGUINを提案する。PENGUINは,深部空間モデルを拡張した生成フローマッチングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 13:23:38 GMT)
Noise Resilience and Robust Convergence Guarantees for the Variational Quantum Eigensolver [0.0] 変分量子固有解法(VQE)の最適パラメータと最適コストに対する異なるコヒーレントおよび非コヒーレントノイズ過程の影響について検討する。
我々の研究は、パラメータ化量子回路の挙動に関する新しい理論的洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:05:10 GMT)
Network Security under Heterogeneous Cyber-Risk Profiles and Contagion [0.0] 本稿では,ネットワーク型デジタルシステムのためのサイバーリスク管理フレームワークを提案する。
ネットワーク全体のサイバーセキュリティリソースを最適に割り当てるという問題に対処する。
本稿では,感染経路に基づくリスク対策を提案し,伝播動態が最適な防衛戦略にどう影響するか分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:56:24 GMT)
Low-Rank Tensor Approximation of Weights in Large Language Models via Cosine Lanczos Bidiagonalization [0.0] 低階近似計算のためのcproductに基づくテンソル圧縮フレームワークを提案する。
これにより、従来のSVD法を超える多次元相関を利用した計算効率のよい圧縮が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:37:17 GMT)
Logarithmic Density of Rank $\geq 1$ and Rank $\geq 2$ Genus-2 Jacobians and Applications to Hyperelliptic Curve Cryptography [0.0] ヤコビアンがモルデル=ヴェイユランクを少なくとも1ドルまたは2ドル以上持つような$mathbbQ$上の種数2$曲線の存在結果について研究する。
ヤコビアンが$r geq 2$で、条件のない対数密度が少なくとも5/7$であるような大きな明示的な亜科を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:40:04 GMT)
LLM is Not All You Need: A Systematic Evaluation of ML vs. Foundation Models for text and image based Medical Classification [0.0] Multimodal Vision-Language Models (VLM) と Large Language Models (LLM) は、医療分類の新しい可能性を開く。
この研究は、テキストと画像のモダリティをカバーする4つの公開データセットを使用して、厳密で統一されたベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:35:53 GMT)
Interpretability of the Intent Detection Problem: A New Approach [0.0] リカレントニューラルネットワークが意図検出タスクを解くための内部メカニズムは理解されていない。
動的システム理論を用いて、RNNアーキテクチャがこの問題にどのように対処するかを分析する。
我々のフレームワークは、読み出しアライメントから幾何学的分離を分離し、実世界の性能格差に対する新しいメカニスティックな説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 20:27:47 GMT)
Indefinite Causal Order from Failure-to-Glue: Contextual Semantics and Parametric Time [0.0] 不定因数順序 (ICO) は高次量子過程によって研究されている。
第1部は、グルーリング問題として定階説明可能性の圏論的定式化を開発する。
PartIIはこのフレームワークを量子重力に動機づけられた設定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 06:44:44 GMT)
In Quest of an Extensible Multi-Level Harm Taxonomy for Adversarial AI: Heart of Security, Ethical Risk Scoring and Resilience Analytics [0.0] Harmは、サイバーセキュリティ、倫理、リスク分析、敵AIなど、あらゆる場所で呼び出されている。
現在の談話は、曖昧で特定の害の概念、レンダリングニュアンス、構造化された、質的な評価を効果的に不可能に頼っている。
我々は、現代的倫理理論のアンサンブルに根ざした、構造的で拡張可能な害の分類を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:44:05 GMT)
Improving Generalization and Uncertainty Quantification of Photometric Redshift Models [0.0] 我々は、幅広い種類の銀河に対して、光度赤方偏移推定のための機械学習モデルを訓練する。
合成データセットでトレーニングされたNNは、赤方偏移範囲内で4.5倍の偏差を持つフォト-z$sを予測する。
また、BNNは信頼性の高い不確実性推定を生成するが、異なる基底事実に敏感であることも見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 23:19:47 GMT)
Implementing Tensor Logic: Unifying Datalog and Neural Reasoning via Tensor Contraction [0.0] ドミンゴスによって提唱された論理学は、論理規則とアインシュタイン和は数学的に等価であることを示している。
本稿では,3つの実験を通して,この枠組みの実証検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 21:38:19 GMT)
Highly accurate semiclassical strong-field Herman-Kluk propagator method for high-harmonic generation [0.0] 提案手法は,Herman-Klukプロパゲータと強磁場近似を組み合わせることで,HHGの収率と位相の両方に対して高精度な結果が得られることを示す。
この方法の主な計算課題は、原子ポテンシャルとレーザー-電子相互作用を組み合わせた活性電子の古典的なニュートン方程式を解くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 20:50:46 GMT)
Generative Artificial Intelligence in Small and Medium Enterprises: Navigating its Promises and Challenges [0.0] ジェネレーティブ人工知能(GAI)は中小企業(中小企業)に強力な能力を提供する
本稿では、中小企業がGAIの約束と課題の両方をナビゲートし、GAIをデプロイするためのロードマップを提供する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:49:17 GMT)
Generation of fully phase controlled two-photon entangled states [0.0] 閉じ込められたイオンの内部状態の制御は、単光子状態と2光子状態を生成するのに理想的なシステムである。
単一イオンを光学キャビティに結合することで、単一の空間モードへの単一の光子の効率的な放出が可能になる。
位相を完全に制御した2光子交絡状態の生成を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 16:33:52 GMT)
General framework for quantifying entanglement production in ultracold molecular collisions and chemical reactions [0.0] 量子力学の定義的な特徴である絡み合いは、分子系間の相互作用から自然に生じる。
ここでは、結合分子の外部(運動)と内部自由度の間の結合が、生成物-状態の絡み合いの様々な形態を生成することを示す。
我々は、これらの絡み合い形式を散乱S-行列要素から直接定量化する一般的な理論フレームワークを開発する。
任意の衝突エネルギーに適用できるが、この形式は非弾性Rb+SrFとRb+Sr$+$の超低温状態と低温状態に説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:48:34 GMT)
Formalising an operational continuum limit of quantum combs [0.0] 量子コム(quantum comb)は、量子情報理論において、マルチタイムプロセスをキャプチャするための強力な概念ツールである。
それらは時間と意味のある物理的つながりがなく -- 大きくて、余分な構造を持たずにそれと互換性がない。
離散多部Choi状態がボソニックフォック空間の場理論状態となることを示すことによって、完全に連続なプロセステンソルフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:49:41 GMT)
Forecasting Energy Consumption using Recurrent Neural Networks: A Comparative Analysis [0.0] 本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)とその高度な変種LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワークに基づく予測手法を提案する。
本手法は, 過去のエネルギー消費データを, 温度, 湿度, 時間に基づく特徴を含む外部変数と統合する。
実験結果から,LSTMモデルは平均絶対誤差 (MAE) とルート平均正方形誤差 (RMSE) をほぼ上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:14:53 GMT)
Experimental prime factorization via the 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） (Fri, 23 Jan 2026 11:27:47 GMT)
Experimental investigation of nonclassicality in the simplest scenario via the degrees of freedom of light [0.0] 4つの準備と2つのバイナリアウトカム測定を含む準備・測定シナリオを実装した。
また、非偏光チャネルの動作効果を再現する全光学装置を用いて実験ノイズをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:17:16 GMT)
Equation-Free Discovery of Open Quantum Systems via Paraconsistent Neural Networks [0.0] 本稿ではParaQNN(ParaQuantum Neural Network)アーキテクチャについて述べる。
ParaQNNは、プリオリ法則に頼らずに、マルチスケールのダイナミクスを解体する。
我々はParaQNNが不完全な物理情報を持つランダムフォレスト、XGBoost、PINNモデルと比較して一貫した性能上の優位性を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 14:54:57 GMT)
Entanglement harvesting in the presence of cavities [0.0] 絡み合い収穫は、自由空間で広く研究されている。
我々は、量子化された電磁界を、円筒空洞の対称性軸に位置する2つの同一のガウス検出器にアダバティカルに結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:40:17 GMT)
Empowering Medical Equipment Sustainability in Low-Resource Settings: An AI-Powered Diagnostic and Support Platform for Biomedical Technicians [0.0] 低所得国や中所得国(LMICs)では、医療診断機器のかなりの割合は未利用または非機能のままである。
本研究は,医療機器のリアルタイム診断・修理におけるバイオメディカル技術者の支援を目的とした,AIを活用した支援プラットフォームの開発と検証について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:39:55 GMT)
Embedding -based Crop Type Classification in the Groundnut Basin of Senegal [0.0] 衛星リモートセンシングによる作物型地図は, 世界の小地域における食料安全保障, 地域生活支援, 気候変動緩和のための重要なツールである。
このギャップに対処するため,1) 性能, 2) 可視性, 3) 伝達性, 4) アクセシビリティからなる組込み型アプローチの4つの基準を確立する。
TESSERAをベースとした土地被覆法と作物型マッピング法は,選択基準を最良に満たし,ある時間移動例では,次の最適手法と比較して28%高い精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:05:40 GMT)
Drive-Through Quantum Gate: Non-Stop Entangling a Mobile Ion Qubit with a Stationary One [0.0] イオンシャットリングに基づく量子電荷結合デバイス(QCCD)は有望なアプローチと考えられている。
定常イオン量子ビットと連続輸送移動イオンとの間の新しいエンタングリング方式を提案する。
理論的には、現在の技術の範囲内で0.01%のゲート誤差を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 08:15:43 GMT)
Dirac-Bergmann algorithm and canonical quantization of $k$-essence cosmology [0.0] 我々は、スカラー・テンソル理論における$k$Esence宇宙論のための一般的な標準量子化スキームを開発する。
宇宙場方程式に付随するハミルトニアンを構築し、第一級および第二級の制約を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:44:17 GMT)
Counterfactual Invariant Envelopes for Financial UX: Safety-Lattice Feature-Flag Governance in Crypto-Enabled Streaming [0.0] 暗号化可能なライブストリーミングでは、ナイーブなロールアウトは避けられないリスクを生み出す可能性がある。
本稿では,新しい発明候補である反実不変エンベロープ知事を紹介する。
ロールアウトリスクを形式化し、特徴の組み合わせ間で不変な制約を定義し、主要な乱用信号を用いて露出を適応するコントローラを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:36:22 GMT)
Confinement-Tunable Synthetic Gauge Fields and Floquet Topological Phenomena in a Driven Quantum Wire Qubit [0.0] パラボリック量子ワイヤのスピン量子ビットは、新しいフロケトポロジカル現象につながる閉じ込め可能な合成ゲージ場を示す。
フレームワークは、その固有のレジリエンスをデコヒーレンスに定量的に分析することで、マルチキュービットの絡み合い生成に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:43:17 GMT)
Cognitively-Inspired Tokens Overcome Egocentric Bias in Multimodal Models [0.0] マルチモーダル言語モデル(MLM)は、他のエージェントの視覚的視点を採用する必要がある空間的推論において失敗する。
人間の空間認識にインスパイアされた視点トークンは,(1)具体的身体キーポイント・キュー,あるいは(2)心的回転を支える抽象的表現によって,向きを符号化する。
総合的および自然主義的なベンチマーク全体において、パースペクティブトークンは精度を向上し、ローテーションベースのトークンは非人間参照エージェントに一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 00:21:27 GMT)
ChemNavigator: Agentic AI Discovery of Design Rules for Organic Photocatalysts [0.0] ChemNavigatorは、自律的に構造-プロパティ関係を導出するエージェントAIシステムである。
ケムナビゲーターは、フロンティア軌道エネルギーを管理する6つの統計的に重要な設計規則を自律的に特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 07:44:28 GMT)
Charging of a Quantum Battery by a Single-Photon Quantum Pulse [0.0] 充電器として機能する2レベルシステム(TLS)からなる量子電池を充電するための最小限のモデルについて検討する。
光の単一光子量子パルスはTLSを励起し、その後、その励起を孤立電池に転送する。
我々は、システムの力学において臨界遷移が起こる例外点に量子速度制限を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:41:17 GMT)
Certification of quantum properties with imperfect measurements [0.0] データ取得段階におけるショットノイズと測定不完全性の両方を考慮に入れた,実験的に調製された量子状態の認証手法を提案する。
本稿では,有限統計量から雑音寄与を定量化し,測定不完全性の影響を推定するための明示的な処方料を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 09:15:11 GMT)
Can LLMs Assess Personality? Validating Conversational AI for Trait Profiling [0.0] 本研究では,Large Language Models (LLMs) を,質問紙によるパーソナリティ評価の動的代替品として評価する。
対象内実験を用いて,ゴールド標準IPIP-50の質問紙を用いたLLM会話から得られる5つの人格スコアを比較した。
結果は、良心、オープンネス、ニューロティズムのスコアがメソッド間で統計的に等価であることから、適度な収束妥当性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:46:42 GMT)
Calibrated Similarity for Reliable Geometric Analysis of Embedding Spaces [0.0] 位置相関と局所安定性を保ちながら、ほぼ完璧なキャリブレーションを実現する等調変換を構築する。
我々の貢献はコサインの類似性を置き換えるのではなく、モノトンキャリブレーションによって絶対値の解釈可能性を取り戻すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:14:44 GMT)
Calibrated Probabilistic Interpolation for GEDI Biomass [0.0] 本稿では,局所観測セット上での予測条件を明示する確率的メタラーニングフレームワークであるAttentive Neural Processs (ANPs)を紹介する。
本研究では,熱帯アマゾン林からボレアル,アルプスの5つの生態系にまたがるアプローチを検証した。
この研究は、大陸規模の地球観測のためのアンサンブル分散の、スケーラブルで理論的に厳密な代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:35:33 GMT)
Brownian ReLU(Br-ReLU): A New Activation Function for a Long-Short Term Memory (LSTM) Network [0.0] BrownianReLUは、勾配の伝播と学習安定性を高めるブラウン運動によって誘導される活性化関数である。
BrownianReLUは、Apple、GCB、S&P 500の財務時系列と、LendingClubの分類用ローンデータに基づいて評価されている。
その結果,平均正方形誤差と高いR2$値が一貫して低下し,予測精度と一般化が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 04:53:16 GMT)
Bowling Online: Accounting for Civil Society Reshaped into Streamlined Photons within a Fiber Network [0.0] デジタル・シビル・ソサエティ(DCS)の台頭は、完全には説明されていない。
これを行う公共の場は、オンラインからサイバースペースに移行した。
本稿では,デジタルパブリックスフィアの測定と解法を試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 19:29:30 GMT)
Boltzmann-GPT: Bridging Energy-Based World Models and Language Generation [0.0] 我々は、言語モデルから世界モデルを明示的に分離する、口は脳ではないというアーキテクチャの原則を提案する。
Amazonのスマートフォンレビューを使って、このフレームワークを消費者レビュードメインでインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 12:21:01 GMT)
BONO-Bench: A Comprehensive Test Suite for Bi-objective Numerical Optimization with Traceable Pareto Sets [0.0] 本稿では,二目的数値最適化問題に対する広範囲な問題生成手法を提案する。
決定変数の数などのテスト問題プロパティの設定をサポートする。
提案するジェネレータの一般的なアプローチは,再現可能なベンチマークを容易にするために,Pythonパッケージの textttbonobench でリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:42:20 GMT)
Autonomous Optical Alignment of Satellite-Based Entanglement Sources using Reinforcement Learning [0.0] 衛星を介して分散された量子絡み合いは、グローバルスケールの量子通信を可能にする。
オンボードのソースは ダイナミックな軌道条件による 誤調整の影響を受けやすい
我々は, 周期的極性リチウムニオブ源を用いた高品質な絡み合いを効率的に生成するための2つの再校正手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 18:41:06 GMT)
Autonomous Mars Rover Module for Soil Sampling and Life Component Analysis [0.0] 本研究は,火星探査機に統合された生命の証明モジュールを用いた生命の発見をシミュレートし,実証するための新しい手法を提案する。
モジュールは、指定された地域へ移動し、土壌を掘削し、サンプルを収集し、ローバー自体で生化学的試験を行うことができる自律システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 20:32:33 GMT)
Autonomous Editorial Systems and Computational Investigation with Artificial Intelligence [0.0] 本稿では、ニュースやレポートを一貫した文書ではなく永続的な状態として扱う構造的かつ継続的な編集アーキテクチャを提案する。
インクリメンタルアップデート、自動再評価、コンテキストエンリッチメントを通じて、ストーリーが時間とともに進化するパイプラインベースの設計を導入します。
編集を計算プロセスとしてフレーミングすることにより、アルゴリズムによる調査、縦断解析、トレンド、矛盾、新しい物語の自動発見を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:51:04 GMT)
Authority Signals in AI Cited Health Sources: A Framework for Evaluating Source Credibility in ChatGPT Responses [0.0] この調査は、Google Researchが収集した3,173の消費者健康質問を含むHealthSearchQAから、ランダムに100の質問を選択した。
これらの質問はChatGPT 5.2 Proに入力され、オーソリティ・シグナル・フレームワークの4つのドメインのレンズを通して引用されたソースを記録し、コーディングした。
ChatGPTの健康に起因した回答の75%以上は、メイヨー・クリニック、クリーブランド・クリニック、ウィキペディア、ナショナル・ヘルス・サービスなど、確立された機関からのものだった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 17:44:36 GMT)
An Evolutionary Framework for Automatic Optimization Benchmark Generation via Large Language Models [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を生成演算子として活用する進化的自動ベンチマーク生成フレームワークを提案する。
このフレームワークでは、LLMはフレキシブルで表現力のある表現空間内でベンチマーク問題を生成し、進化させる進化的演算子として機能する。
実験結果から, LLM-EBGは, 対象アルゴリズムが80%以上の試験において, 常に比較アルゴリズムより優れるベンチマーク問題を生成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 04:30:45 GMT)
Algebraic Geometry for Spin-Adapted Coupled Cluster Theory [0.0] SU(2)-不変(スピン一重項)多体空間を明示的に記述する。
我々は、この環の次数付き部分空間の埋め込みを通じてスピン適応的トランケーション多様体を定義する。
スピン一般化定式化と比較すると、このアプローチは次元と次数の相当な減少をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 11:07:59 GMT)
AI builds, We Analyze: An Empirical Study of AI-Generated Build Code Quality [0.0] ソフトウェア開発におけるAIコーディングエージェントの急速な採用は、それらが生成するコードの品質と保守性に関する重要な疑問を提起している。
このデータマイニングの課題は、実世界のGitHubリポジトリからエージェントプルリクエストをキャプチャする、最初の大規模でオープンソースのデータセットであるAIDevに焦点を当てている。
私たちは364のメンテナンス性とセキュリティ関連のビルドの臭いを、さまざまな重大度レベルにわたって特定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 15:40:28 GMT)
A Refinement of Vapnik--Chervonenkis' Theorem [0.0] Vapnik--Chervonenkisの定理は機械学習のセミナルな結果である。
古典的議論の確率的要素を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jan 2026 02:57:29 GMT)