Mirage2Matter: A Physically Grounded Gaussian World Model from Video [88.0] 我々は、グラフィック駆動の世界モデリングおよびシミュレーションフレームワークであるSimulate Anythingを紹介する。
実世界の環境を3次元ガウススプレイティング(3DGS)による写実的シーン表現に再構築する。
次に、生成モデルを利用して、物理的に現実的な表現を復元し、精度校正ターゲットを介してシミュレーション環境に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:43:57 GMT)
LiQSS: Post-Transformer Linear Quantum-Inspired State-Space Tensor Networks for Real-Time 6G [85.6] Sixth-Generation (6G) Open Radio Access Networks (O-RAN) における能動的およびエージェント的制御は、厳密なニアタイム(Near-RT)レイテンシと計算制約の下で制御グレードの予測を必要とする。
本稿では,効率的な無線テレメトリ予測のための変圧器後パラダイムについて検討する。
本稿では、自己アテンションを安定な状態空間動的カーネルに置き換える量子インスピレーション付き状態空間テンソルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 16:43:20 GMT)
Unrolled Neural Networks for Constrained Optimization [83.3] 我々のフレームワークは、ラグランジアンのサドル点を共同で近似する2つの結合ニューラルネットワークで構成されている。
混合整数二次プログラムと無線ネットワークにおける電力配分に関する枠組みを数値的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:12:41 GMT)
A Constrained Optimization Perspective of Unrolled Transformers [77.1] 我々は、最適化降下アルゴリズムのように振る舞う変圧器の訓練のための制約付き最適化フレームワークを導入する。
拘束型変圧器は摂動の強靭性を実現し,より高い分布分布一般化を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 02:12:39 GMT)
Are We Evaluating the Edit Locality of LLM Model Editing Properly? [68.4] この目的のために既存の特異性評価プロトコルは不十分であることがわかった。
既存の特異度指標は特異度正規化器の強度と弱い相関関係にある。
また、現在のメトリクスには十分な感度が欠けており、異なるメソッドの特異性性能の区別に効果がないこともわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:07:21 GMT)
Oops, Wait: Token-Level Signals as a Lens into LLM Reasoning [61.8] 大規模言語モデル(LLM)では、"wait"や"therefore"といった談話のようなトークンが、その推論プロセスにユニークなウィンドウを提供しています。
トークンレベルの信号は,様々なモデルにまたがるトークン確率を通して解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 11:43:09 GMT)
Sponge Tool Attack: Stealthy Denial-of-Efficiency against Tool-Augmented Agentic Reasoning [58.4] 最近の作業では、エージェント推論を可能にするために、外部ツールで大きな言語モデル(LLM)を拡張している。
本稿では,入力プロンプトを書き換えることのみでエージェント推論を妨害するスポンジツールアタック(STA)を提案する。
STAは、意味的忠実度の高い原文からの良心的な即興的な書き直しを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 19:36:51 GMT)
DREAM: Dual-Standard Semantic Homogeneity with Dynamic Optimization for Graph Learning with Label Noise [53.6] 本稿では,ラベル付きグラフ上での信頼度,関係インフォームド最適化のためのDREAM(Dual-Standard Semantic Homogeneity with Dynamic Optimization)を提案する。
具体的には、グラフ内の各ラベル付きノードの信頼性を反復的に再評価するリレーショナルインフォームド動的最適化フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 12:54:18 GMT)
CoT-Seg: Rethinking Segmentation with Chain-of-Thought Reasoning and Self-Correction [50.7] 本稿では,段階的に考察し,必要な情報を検索し,結果を生成し,自己評価を行い,結果を洗練するシステムを提案する。
CoT-Segは、思考の連鎖推論と自己補正を組み合わせることで、推論セグメンテーションを再考する、トレーニング不要のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 11:41:54 GMT)
Jet-RL: Enabling On-Policy FP8 Reinforcement Learning with Unified Training and Rollout Precision Flow [48.5] 本研究は,FP8 RLトレーニングの総合的研究である。
安定かつ堅牢なRL最適化を実現するFP8 RLトレーニングフレームワークであるJet-RLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 05:17:44 GMT)
From Scores to Queues: Operationalizing Cross-Chain Obfuscation Signals for Smart-Contract Audits [44.3] HObfNETはObfs_Toolの効率的なサロゲートであり、高速なクロスチェーンスコアリングを可能にする。
BSC,Polygon,Avalanche corporaでは,系統的なスコアドリフトが認められた。
チェーンの再利用分析は、チェーン全体でのトレース可能な同一ハッシュケースで、テールエンリッチメントと方向拡散を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:05:39 GMT)
Phase Transition for Budgeted Multi-Agent Synergy [41.5] マルチエージェントシステムは信頼性を向上させることができるが、固定された推論予算の下では、しばしば役立つか、飽和するか、崩壊するかさえある。
我々は、現代のエージェントスタックの3つの束縛制約からこれらの状態を予測する最小限の校正可能な理論を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 05:32:50 GMT)
LogPrism: Unifying Structure and Variable Encoding for Effective Log Compression [41.3] parse-then-compress"パラダイムは、ログ解析と圧縮を独立した目的として扱うことにより、効率を制限します。
統一冗長エンコーディングによりギャップを埋めるフレームワークであるLogPrismを提案する。
16のベンチマークデータセットの実験では、LogPrismが新たな最先端を確立していることが確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 15:12:31 GMT)
MemoryRewardBench: Benchmarking Reward Models for Long-Term Memory Management in Large Language Models [41.0] メモリ品質を評価するための報酬モデルの有効性を体系的に研究する最初のベンチマークであるMemoryRewardBenchを紹介する。
13個の最先端RMの評価は、オープンソースモデルとプロプライエタリモデルの間のパフォーマンスギャップを減らしていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:24:16 GMT)
Intelligence Requires Grounding But Not Embodiment [40.9] インテリジェンスには、具現化によって引き起こされる現象である接地が必要ですが、具現化そのものは必要です。
我々はインテリジェンスを,モチベーション,予測能力,因果関係の理解,経験から学ぶ4つの特性の所有として定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 20:57:43 GMT)
Accurate Calibration and Robust LiDAR-Inertial Odometry for Spinning Actuated LiDAR Systems [40.4] この手紙は、デナヴィト=ハルテンベルク条約に基づいて、標的のないLiDARモーターキャリブレーション(LM-Calibr)を提示する。
様々な配置のLiDARモーターシステムの校正をサポートする。
EVA-LIOは空間スケールに応じてダウンサンプルレートとマップ解像度を適応的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:44:30 GMT)
Quantum-Inspired Episode Selection for Monte Carlo Reinforcement Learning via QUBO Optimization [40.0] 擬似非拘束バイナリ最適化問題としてエピソード選択を再構成し、量子インスパイアされたサンプリング器で解決する。
提案手法であるMC+QUBOは,標準MCポリシー評価にフィルタリングステップを統合する。
有限水平グリッドワールドの実験は、MC+QUBOがバニラMCを収束速度と最終的な政策品質で上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 19:47:48 GMT)
"Rebuilding" Statistics in the Age of AI: A Town Hall Discussion on Culture, Infrastructure, and Training [39.7] 市役所は開かれたパネルディスカッションと広範囲の聴衆のQ&Aを中心に構成された。
このプレプリントは、データとAI中心の未来における統計の役割の進化に関する透明性、コミュニティのリフレクション、進行中の対話をサポートすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 16:15:04 GMT)
GreenServ: Energy-Efficient Context-Aware Dynamic Routing for Multi-Model LLM Inference [38.2] 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい能力を示すが、その広範な展開は計算資源の要求によって制限される。
静的で1つのモデルに適した推論戦略は、様々な利用可能なモデルを活用したり、様々なクエリ要求に適応しないため、しばしば非効率である。
本稿では,推論精度とエネルギー効率のトレードオフを最適化する動的コンテキスト対応ルーティングフレームワークであるGreenServを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 18:42:16 GMT)
BrainDistill: Implantable Motor Decoding with Task-Specific Knowledge Distillation [38.0] 大規模なデータセットで事前トレーニングされた大きなパラメータ数を持つトランスフォーマーベースのニューラルデコーダは、最近、脳-コンピュータインターフェース(BCI)タスクにおける古典的な機械学習モデルと小さなニューラルネットワークを上回っている。
本稿では, 組み込み型ニューラルデコーダ(IND)とタスク固有の知識蒸留フレームワークを統合した, 新たな組込み型モータデコードパイプラインであるBrainDistillを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 23:01:43 GMT)
Improving User Privacy in Personalized Generation: Client-Side Retrieval-Augmented Modification of Server-Side Generated Speculations [37.9] パーソナライゼーションは、大規模言語モデル(LLM)出力を個々のユーザの好みやバックグラウンド知識と整合させることに不可欠である。
サーバサイドのLLMにプライベートプロファイルを公開せずに高品質なパーソナライズを実現する対話型フレームワークであるP3$を紹介した。
3つのパーソナライズされた質問応答データセットで構成される最近のベンチマークであるLaMP-QAの実験によると、$P3$は、非パーソナライズされたサーバサイドとパーソナライズされたクライアントサイドのベースラインの両方を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 19:46:40 GMT)
The Shadow Self: Intrinsic Value Misalignment in Large Language Model Agents [37.8] コントロの損失リスクを定式化し、これまで過小評価されていた内因性価値の相違(内因性VM)を識別する。
次に、このリスクを体系的に評価するシナリオ駆動フレームワークであるIMPRESSを紹介します。
我々は,21種類のLLMエージェント上での固有のVMの評価を行い,モデル間での安全性のリスクが広く見られることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:09:50 GMT)
What Drives Length of Stay After Elective Spine Surgery? Insights from a Decade of Predictive Modeling [37.6] 選択的脊椎手術後の在院期間の予測は, 患者と病院の資源使用の最適化に不可欠である。
機械学習モデルは、伝統的な統計モデルよりも一貫して優れていた。
人工知能と機械学習への関心は、滞在予測の長さで高まりつつあるが、標準化や外部検証の欠如は臨床的有用性を制限している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 01:52:06 GMT)
ReLE: A Scalable System and Structured Benchmark for Diagnosing Capability Anisotropy in Chinese LLMs [37.2] 本稿では,機能異方性(Capability Anisotropy)を診断するためのスケーラブルなシステムであるReLEを提案する。
我々は,207,843サンプルからなる領域$times$ Capability SymbolicMatrixの304モデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 09:57:59 GMT)
Clustering-driven Memory Compression for On-device Large Language Models [36.8] 文脈効率とパーソナライズ品質のバランスをとるメモリ圧縮戦略を導入する。
我々の手法は、類似性によって記憶をグループ化し、結合前にそれらをクラスタ内にマージする。
実験により,本手法はメモリトークン数を大幅に削減し,ベースライン戦略より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 12:31:15 GMT)
OTI: A Model-free and Visually Interpretable Measure of Image Attackability [36.7] 画像攻撃性の評価は、活発な学習、敵の訓練、攻撃強化に重要な応用がある。
既存の手法は乏しく、2つの大きな制限に悩まされている。
画像のセマンティックオブジェクトのテクスチャ強度として画像攻撃可能性を測定する新しいオブジェクトテクスチャインテンシティ(OTI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 17:32:04 GMT)
FMIR, a foundation model-based Image Registration Framework for Robust Image Registration [36.6] 基礎モデルに基づく登録フレームワークFMIRを紹介する。
ドメイン内画像のロバストな登録を維持しつつ、ドメイン内での最先端(SOTA)パフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 17:05:18 GMT)
Building a Bridge between the Two Schools: Realizing a Practical Path to Include Literacy-based Skills within the STEM Curricula [36.6] この貢献は、コンピュータサイエンスの専門カリキュラムを教えながら、技術と専門のスキルの統合を調査する。
本稿では,音楽,ビデオ制作,ゲーム,芸能などの芸術的実践とコア技術概念を結びつけるステップバイステップ手法を提案する。
以上の結果から,この芸術的統合は,両学派間の歴史的隔たりを効果的に橋渡しできる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 12:48:07 GMT)
Data-driven Clustering and Merging of Adapters for On-device Large Language Models [34.6] デバイス上の大規模言語モデルは一般的に、ダウンストリームタスクで強力なパフォーマンスを提供するためにタスク固有のアダプタ(例えばLoRA)を使用する。
これは、複数のタスクにまたがってうまく一般化する代表アダプタをどのように選択するかという、重要な課題を提起する。
本稿では、最小限のタスク固有の例を活用し、反復最適化プロセスを用いてクラスタ割り当てを洗練するアダプタクラスタリングのための新しい手法D2Cを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 12:25:46 GMT)
TheoremForge: Scaling up Formal Data Synthesis with Low-Budget Agentic Workflow [32.8] コスト効率の良い形式データ合成パイプラインである textbfTheoremForge を紹介する。
我々の戦略は、標準フィルタリングと比較して、証明生成のための textbf1.6$times$ によるデータ収量を増加させる。
その結果、TheoremForgeは、将来のエキスパートモデルをトレーニングするためのデータフライホイールを構築するためのスケーラブルなフレームワークとして確立されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:28:11 GMT)
Harnessing Reasoning Trajectories for Hallucination Detection via Answer-agreement Representation Shaping [31.7] 本稿では,検出フレンドリーなトレース条件表現を学習するAnswer-agreement Representation Shaping(ARS)を提案する。
ARSは小さな潜伏介入によって反現実的な答えを生成する。
ARSは検出を継続的に改善し、強いベースラインよりも大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 13:47:51 GMT)
Emission of nitrogen-vacancy centers in diamond shaped by topological photonic waveguide modes [31.1] 走査型ダイヤモンドナノ結晶を用いて,窒素空孔中心とトポロジカル導波路との相互作用を調べる。
我々の研究結果は、カラーセンターで得られるセンシングのモダリティを拡大し、オンチップ、量子光学デバイスの開発における新たな機会を埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 15:46:25 GMT)
LangForce: Bayesian Decomposition of Vision Language Action Models via Latent Action Queries [30.7] LangForceは、ベイズ分解による命令を強制する新しいフレームワークである。
我々は,新しいデータを必要としないLangForceの一般化を著しく改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:06:36 GMT)
Towards Fair Large Language Model-based Recommender Systems without Costly Retraining [30.7] LLM(Large Language Models)は、先進的な生成ユーザモデリングを通じてRecommender Systems(RS)に革命をもたらした。
LLMベースのRS(LLM-RS)は、トレーニングデータに存在するバイアスを必然的に持続させ、深刻な公平性問題を引き起こす。
本稿では,2段階の効率的な機械学習タスクとして,デバイアス問題を改善するためのFUDLRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 15:40:52 GMT)
Pipeline Inspection, Visualization, and Interoperability in PyTerrier [30.0] PyTerrierは、Information Retrieval (IR)パイプラインの構築と実験のためのフレームワークを提供する。
これらの機能は、研究者、学生、AIエージェントが幅広いIRパイプラインを理解し、使用するのを容易にすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 16:01:57 GMT)
Agentic Search in the Wild: Intents and Trajectory Dynamics from 14M+ Real Search Requests [28.8] 本稿では,DeepResearchから収集した14.44Mの検索要求(3.97Mセッション)に基づいて,エージェント検索の大規模ログ解析を行う。
まず,各セッションの90%以上が少なくとも10ステップ,89%が1分以内である。
エージェント検索は、繰り返しを意識した早期停止、意図適応型検索予算、明示的なクロスステップコンテキストトラッキングの恩恵を受ける可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 22:42:43 GMT)
Reconstructing Training Data from Adapter-based Federated Large Language Models [28.6] 低ランクアダプタは、新しい、悪用可能なリークチャネルを生成する。
我々は、アダプタベースのFedLLMのユニークな構造に合わせて、unordered-word-based Text Reconstruction (UTR)攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 17:15:16 GMT)
Unbiased Rectification for Sequential Recommender Systems Under Fake Orders [27.9] 本稿では,妥協されたシーケンシャルレコメンデータシステムに対して,高精度かつ効率的な修正を実現することを目的とする。
偽の注文は絶対的に有害ではない - ある場合には、部分的な偽の注文がデータ拡張効果を持つこともある。
本稿では, 有害な試料を主に同定し, 不偏の正当化を実現するDual-view Identification and Targeted Rectification (DITaR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:50:57 GMT)
RAG-GFM: Overcoming In-Memory Bottlenecks in Graph Foundation Models via Retrieval-Augmented Generation [27.6] Graph Foundation Models (GFMs) はグラフ学習のフロンティアとして登場し、さまざまなタスク間で伝達可能な表現を提供することが期待されている。
本稿では,パラメータから知識をオフロードする検索型生成支援グラフ基礎モデルであるRAG-GFMを提案する。
RAG-GFMは、クロスドメインノードとグラフ分類の両方において、13の最先端のベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 15:05:57 GMT)
Discovery of Feasible 3D Printing Configurations for Metal Alloys via AI-driven Adaptive Experimental Design [27.1] 本稿では、AI駆動適応型実験設計の一般的な原理とドメイン知識を組み合わせて、実現可能な構成を発見する上で困難な問題に対処する。
本手法の有効性を実証するため,NASA が開発した高性能銅-クロム-ニオブ合金 GRCop-42 の印刷に指向エネルギー堆積法を応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 20:57:27 GMT)
Less is More for RAG: Information Gain Pruning for Generator-Aligned Reranking and Evidence Selection [26.6] RAGは、外部のエビデンスを持つ大きな言語モデルを基盤としているが、限られたコンテキスト予算の下では、どのパスを注入すべきかを判断することが重要な課題である。
検索関連度指標は, エンドツーエンドQA品質と相関が低く, マルチパスインジェクションにおいて負の相関が生じることも示している。
このモジュールは,ジェネレータに整列したユーティリティ信号を用いてエビデンスを選択し,切断前に弱い経路や有害経路をフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 17:14:10 GMT)
MK-SGC-SC: Multiple Kernel guided Sparse Graph Construction in Spectral Clustering for Unsupervised Speaker Diarization [25.8] 話者ダイアリゼーションは、音声録音を個々の話者に対応する領域に分割することを目的としている。
本研究では,話者埋め込みのマルチカーネル類似度を測定することで,スペクトルクラスタリングのためのスパースグラフを構築するのに十分であることを示す。
実験により、DIHARD-III、AMI、VoxConverse corporaの様々な挑戦環境における教師なし話者ダイアリゼーションにおいて、提案手法が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 09:51:08 GMT)
Identifying and Correcting Label Noise for Robust GNNs via Influence Contradiction [25.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習する際、顕著な能力を示している。
実シナリオにおけるラベルノイズの存在は、堅牢なGNNを学ぶ上で大きな課題となる。
ノイズラベルがもたらす課題を効果的に緩和するために,グラフの構造情報を活用する ICGNN という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 14:07:07 GMT)
To Case or Not to Case: An Empirical Study in Learned Sparse Retrieval [25.2] Learned Sparse Retrieval (LSR)メソッドは、クエリとドキュメントのスパース語彙表現を構築する。
既存のLSRアプローチは、ほとんどケースのないバックボーンモデルに依存している。
ケースドモデルは、ほとんど完全にケースドボキャブラリアイテムを抑圧し、ケースドモデルとして効果的に振る舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 15:58:10 GMT)
PingPong: A Natural Benchmark for Multi-Turn Code-Switching Dialogues [25.0] PingPongは、自然なマルチパーティのコードスイッチング対話のためのベンチマークである。
私たちのデータは、マシン生成の代替手段よりも、はるかに自然で構造的に多様です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:31:08 GMT)
Unintended Memorization of Sensitive Information in Fine-Tuned Language Models [24.2] センシティブデータセット上の微調整大言語モデル(LLM)は、意図しない暗記と個人識別情報漏洩の重大なリスクをもたらす(PII)
我々は、意図しないPII記憶の定量化と、言語、PII周波数、タスクタイプ、モデルサイズなどの要因が記憶行動にどのように影響するかを研究するために、制御された抽出プローブを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 15:08:45 GMT)
NeRF-MIR: Towards High-Quality Restoration of Masked Images with Neural Radiance Fields [23.9] 本稿では,マスク画像の復元に特化して提案されるニューラルレンダリング手法であるNeRF-MIRを紹介する。
マスク領域を復元するためのtextbfProgressively textbfIterative textbfPIRE(textbfPIRE)機構を導入する。
実データと構築されたデータセットの実験は、マスクによる画像復元において、NeRF-MIRよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:32:06 GMT)
Physical Prompt Injection Attacks on Large Vision-Language Models [21.7] LVLM(Large-Language Models)は、オープンな物理的環境での知覚と推論のために、現実世界のインテリジェントシステムにますます多くデプロイされている。
LVLMによって知覚される物理的物体に悪質なタイポグラフィー命令を埋め込むブラックボックス攻撃であるPhysical Prompt Injection Attack (PPIA)を提案する。
我々は,視覚的質問応答,計画,ナビゲーション,PPIA攻撃成功率最大98%といった実世界のタスクにおいて,10の最先端LVLMのPPIAを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 09:13:28 GMT)
Decoupling Strategy and Execution in Task-Focused Dialogue via Goal-Oriented Preference Optimization [21.6] GOPOは階層的な強化学習フレームワークで、Expert AgentとCustomer Service Agentを介して、レスポンス生成から戦略計画を切り離します。
我々は、公開ベンチマークとeコマース顧客サービスデータセット上でGOPOを評価し、タスク中心のシーケンシャルエンゲージメント(TSE)を導入する。
GOPOはTSEを7.7%改善し、PPOやMementoよりも10.3%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:35:23 GMT)
BMDS-Net: A Bayesian Multi-Modal Deep Supervision Network for Robust Brain Tumor Segmentation [21.5] BMDS-Netは,簡易な測定基準よりも臨床の堅牢性と信頼性を優先する統合フレームワークである。
まず,Zero-Init Multimodal Conmodal Fusion (MMCF)モジュールとResidual-Gated Deep Decoder Supervision (DDS)機構を統合することで,ロバストな決定論的バックボーンを構築する。
第2に,ネットワークを確率予測器に変換するメモリ効率のよいベイズ微調整戦略を導入し,ボクセル的不確実性マップを提供する。
第三に、BraTS 2021データセットに関する包括的な実験は、BMDS-Netが競争精度を維持するだけでなく、競争力も維持していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 16:06:43 GMT)
SecureSplit: Mitigating Backdoor Attacks in Split Learning [21.3] Split Learning (SL)は、データのプライバシを尊重する協調モデルトレーニングのためのフレームワークを提供する。
SLは、悪意のあるクライアントが埋め込みを微調整して隠れたトリガーを挿入するバックドア攻撃の影響を受けやすい。
SLに合わせた防御機構であるSecureSplitを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:11:30 GMT)
One-Shot Federated Clustering of Non-Independent Completely Distributed Data [20.8] Unsupervised Federated Clustering (FC) は、複雑な分散データからパターン知識を探索する手段として、ますます人気が高まっている。
本稿では,既存のFC手法のクラスタリング性能のボトルネックとなる非IID現象を明らかにする。
上記の課題に対処するため,GOLD(Global Oriented Local Distribution Learning)という新たなフレームワークが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 16:18:58 GMT)
UniGRec: Unified Generative Recommendation with Soft Identifiers for End-to-End Optimization [20.5] 我々は、UniGRecという統合された生成レコメンデーションフレームワークを提案する。
UniGRecは、トレーニングと推論の相違、コードワードの使用によるアイテム識別子の崩壊、協調的な信号不足に対処する。
実世界のデータセットの実験では、UniGRecは最先端のベースラインメソッドを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 12:20:29 GMT)
A Lightweight Explainable Guardrail for Prompt Safety [20.4] 安全でないプロンプトの分類のための軽量な説明可能なガードレール(LEG)法を提案する。
LEGは、LCMの確認バイアスに対処する新しい戦略を用いて、説明可能性のための合成データを用いて訓練される。
もし受け入れられたら、すべてのモデルと注釈付きデータセットを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:58:45 GMT)
Gauss-Newton Natural Gradient Descent for Shape Learning [20.1] 形状学習におけるガウスニュートン法の適用について検討する。
本手法は,パラメータ空間における最適化問題と自然に生じる関数空間とのミスマッチなど,形状学習における重要な課題に対処する。
ベンチマーク形状最適化タスクにおける実験により、ガウスニュートン法はトレーニング速度と最終解の精度を一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 12:41:11 GMT)
Hearing Between the Lines: Unlocking the Reasoning Power of LLMs for Speech Evaluation [19.9] 大言語モデル(LLM)の判断は、強い推論能力を示すが、テキストコンテンツに限定される。
提案するTRACEは,LLM審査員が音質を判断し,費用対効果と人間対応のS2S評価を実現するための新しいフレームワークである。
HCoTアノテーションとTRACEフレームワークをリリースし、スケーラブルでヒューマンアラインなS2S評価を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 16:56:49 GMT)
EMPM: Embodied MPM for Modeling and Simulation of Deformable Objects [19.9] Embodied MPM (EMPM) は、微分可能な材料ポイント法(MPM)シミュレータ上に構築された変形可能なオブジェクトモデリングおよびシミュレーションフレームワークである。
マルチビューRGB-Dビデオから幾何学と外観を再構成し,MPM物理エンジンを用いて物体の挙動をシミュレートする。
さらに、感覚フィードバックを用いてMPMパラメータをオンラインで最適化し、適応的、堅牢で、物理に意識したオブジェクト表現を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 01:27:09 GMT)
GraphDancer: Training LLMs to Explore and Reason over Graphs via Curriculum Reinforcement Learning [19.8] 大規模な言語モデルは、事実性を改善するために外部知識に依存している。
多くの実世界の知識ソースは、平文ではなく異種グラフとして整理されている。
提案するGraphDancerは,LLMに推論と関数の実行をインターリーブしてグラフをナビゲートするフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 02:44:49 GMT)
Will It Zero-Shot?: Will It Zero-Shot?: Predicting Zero-Shot Classification Performance For Arbitrary Queries [19.5] 我々は、与えられた自然言語タスクに対して、モデルがどのようにうまく機能するかを評価するために、テキストのみの比較を使用して、事前の作業の上に構築する。
我々は、ゼロショット精度の予測を評価・改善するために、そのタスクに関連する合成画像を生成するアプローチを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 17:30:23 GMT)
Weighted Graph Clustering via Scale Contraction and Graph Structure Learning [19.4] グラフクラスタリングタスクにおけるエッジウェイトの活用は、2つの重要な課題に直面します。
エッジウェイトの導入は、ストレージスペースとトレーニング時間を大幅に増加させる可能性がある。
エッジウェイト情報は本質的に、クラスタリング結果に悪影響を及ぼすノイズを含む可能性がある。
本稿では,エッジウェイト対応グラフクラスタリングネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 05:00:15 GMT)
WarrantScore: Modeling Warrants between Claims and Evidence for Substantiation Evaluation in Peer Reviews [19.3] 論文の提出が急速に増えているため、科学的査読プロセスは人的資源不足に直面している。
本稿では,クレームとエビデンスの間の論理的推論を評価する科学的レビューコメントのための新しい評価基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:54:25 GMT)
PILOT: A Perceptive Integrated Low-level Controller for Loco-manipulation over Unstructured Scenes [18.9] PILOTは知覚的ロコ操作に適した単段階強化学習フレームワークである。
知覚的な移動と1つのポリシー内での全身制御をシナジー化する。
PILOTは、既存のベースラインと比較して、安定性、コマンド追跡精度、地形トラバーサビリティが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 12:25:20 GMT)
Tabular Foundation Models are Strong Graph Anomaly Detectors [18.3] グラフ異常検出(GAD)は、多数派から逸脱する異常ノードを特定することを目的としている。
既存のGADメソッドは、"データセット毎の1つのモデル"パラダイムに従っている。
これにより、"オール・フォー・オール"なGADソリューションを可能にする基盤モデルが求められます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 04:19:45 GMT)
EuleroDec: A Complex-Valued RVQ-VAE for Efficient and Robust Audio Coding [18.2] ほとんどの周波数領域のニューラルコーデックは位相情報を無視するか、2つの独立した実数値チャネルとして符号化し、空間的忠実度を制限する。
これは、収束速度と訓練安定性を犠牲にして、敵対的差別者を導入する必要がある。
本稿では,解析量子化合成パイプライン全体にわたって大域的な位相結合を保ちながら,終端から終端までの複雑なRVQ-VAEオーディオ合成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 16:34:07 GMT)
TEXTS-Diff: TEXTS-Aware Diffusion Model for Real-World Text Image Super-Resolution [17.7] 現実世界のテキスト画像は、多彩な劣化とテキスト歪みに苦しむ画像の全体的な視覚的品質とテキストの可視性を回復することを目的としている。
実世界の画像から収集した大規模で高品質なデータセットであるReal-Textsを構築した。
また,TEXTS-Aware Diffusion Model (TEXTS-Diff) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:03:41 GMT)
Revisiting Lightweight Low-Light Image Enhancement: From a YUV Color Space Perspective [17.5] 本稿では,Yチャネル用のDual-Stream Global-Local Attentionモジュール,UVチャネル用のY-Guided Local-Aware Frequency Attentionモジュール,最終機能融合のためのGuid Interactionモジュールを用いて,チャネルを戦略的に復元するYUVベースの新しいパラダイムを提案する。
提案モデルでは,複数のベンチマークで新たな最先端性を確立し,パラメータ数を大幅に低減した視覚的品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:27:54 GMT)
Diversified Scaling Inference in Time Series Foundation Models [17.3] この研究は、標準サンプリングベース推論スケーリングの下でTSFMはどのように振る舞うか、そしてサンプリングの多様性を制御できるかという2つの質問を体系的に調査する。
まず、標準サンプリング下でのTSFMの特性について検討するが、解空間の探索が不十分なため、しばしばスケーリング法則に従わない。
次に, 時系列摂動による多様な推論スケーリングを探索し, 生成的分布の支援を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:53:42 GMT)
A Syllogistic Probe: Tracing the Evolution of Logic Reasoning in Large Language Models [17.1] 大規模言語モデル(LLM)が基礎となる論理的枠組みに類似した進化を示すかどうかを考察する。
実存輸入をプローブとして,従来の論理学および現代論理学のシロジズムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 11:51:52 GMT)
STARS: Shared-specific Translation and Alignment for missing-modality Remote Sensing Semantic Segmentation [17.1] 我々は、不完全なマルチモーダル入力のための堅牢なセマンティックセマンティックセグメンテーションフレームワークであるtextbfSTARS (textbfShared-specific textbfTranslation and textbfAlignment for missing-modality textbfRemote textbfSensing) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:07:16 GMT)
Scaling Rough Terrain Locomotion with Automatic Curriculum Reinforcement Learning [16.9] 学習進歩に基づく自動カリキュラム強化学習フレームワークを提案する。
エージェントの学習進捗をオンラインで推定し、タスクサンプリング分布を適応的に調整する。
タスク空間上の難易度分布を事前に知ることなく、自動カリキュラム生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 11:54:16 GMT)
Learning to Ideate for Machine Learning Engineering Agents [16.8] MLE-Ideatorは、概念を実装から分離するデュアルエージェントフレームワークである。
本システムでは,実装エージェントが専用Ideatorからの戦略的支援を要求できる。
10のMLEタスクからの1Kのトレーニングサンプルだけで、我々のRLで訓練されたQwen3-8B Ideatorは、訓練されていないタスクと比較して11.5%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 21:20:33 GMT)
Cross360: 360° Monocular Depth Estimation via Cross Projections Across Scales [16.5] 360度深度推定は、グローバルな連続性を保ち、球面画像の歪みを避ける表現を見つけるのが困難であるため、困難な研究課題である。
既存の方法は、複数の投影からの相補的な情報を活用しようとするが、グローバルな一貫性と局所的な一貫性のバランスに苦慮する。
そこで我々はCross360を提案する。Cross360は局所的・大域的情報と等角的特徴を兼ね備えた局所的・大域的情報を統合した新しいクロスアテンションアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:00:45 GMT)
Latent-Space Contrastive Reinforcement Learning for Stable and Efficient LLM Reasoning [16.2] textbfDeepLatent Reasoning(DLR)を提案する。
このフレームワークは、試行錯誤コストを、高価なトークンレベルのフルシーケンス生成から連続潜在多様体へシフトさせる。
実験により、DLRはより安定した訓練収束を実現し、より長い水平推論チェーンをサポートし、推論能力の持続的な蓄積を促進することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:18:22 GMT)
Revealing the Truth with ConLLM for Detecting Multi-Modal Deepfakes [16.2] ConLLMは、堅牢なマルチモーダルディープフェイク検出のためのハイブリッドフレームワークである。
オーディオディープフェイクEERを最大50%削減し、ビデオの精度を最大8%改善し、オーディオ視覚タスクで約9%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 17:07:51 GMT)
Revisiting Modality Invariance in a Multilingual Speech-Text Model via Neuron-Level Analysis [15.6] 言語とモダリティの情報を符号化した場所、選択的ニューロンがデコードにどのように影響するか、そしてこの影響がネットワーク全体にどの程度集中しているかについて検討する。
我々は,平均精度ランキングを用いて言語選択性ニューロンとモダリティ選択性ニューロンを同定し,その機能的役割を推定時に中心的置換介入を用いて検討し,言語とモダリティ間のアクティベーション・マグニチュードの不平等を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 09:22:18 GMT)
YASA: Scalable Multi-Language Taint Analysis on the Unified AST at Ant Group [15.1] YASA (Yet Another Static Analyzer) は、産業規模の展開のために設計された、多言語で静的なテント解析フレームワークである。
YASAは、言語に依存しない構造を管理するために統一的なセマンティックモデルを活用する。
Ant Group内の実世界のデプロイにおいて、YASAは7.3Kの内部アプリケーションにまたがる1億行のコードを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 09:23:55 GMT)
From Chains to DAGs: Probing the Graph Structure of Reasoning in LLMs [14.9] 本稿では,DAG形状の推論がモデル内部にエンコードされているかどうかを問うフレームワークであるReasoning DAG Probingを紹介する。
我々はこれらのプローブを用いて、DAG構造の階層的出現を分析し、推論関連構造を乱す制御を評価する。
この結果から,DAGの幾何学的推論が中間層に有意に符号化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 21:11:51 GMT)
Memento: Towards Proactive Visualization of Everyday Memories with Personal Wearable AR Assistant [14.5] 我々は,会話型ARアシスタントであるMementoを紹介した。
記憶: Mementoは、ユーザの繰り返し発生する関心と、それらを引き起こすコンテキストの間のつながりを発見する。
我々は,没入型アプリにおける多様な専門知識の参加者を対象に,ユーザからのフィードバックを通じて事前評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 22:56:50 GMT)
Stop Taking Tokenizers for Granted: They Are Core Design Decisions in Large Language Models [13.8] トークン化はすべての大きな言語モデルの基礎となるが、未理論で一貫性のない設計のコンポーネントのままである。
我々は、言語、ドメイン、デプロイメントの考慮によってガイドされた、トークン化とモデルの共同設計を統合したコンテキスト対応フレームワークを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 00:39:47 GMT)
Real-Time Trend Prediction via Continually-Aligned LLM Query Generation [13.1] クエリボリュームの欠如は、システムが新しいトレンドや長いトレンドを特定するのを防ぐ。
本稿では,新しいリアルタイムトレンド予測フレームワークRTTPを紹介する。
RTTPは、ユーザーが発行するのを待つのではなく、ニュースコンテンツから直接検索クエリを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 19:37:11 GMT)
PatchIsland: Orchestration of LLM Agents for Continuous Vulnerability Repair [12.9] OSS-Fuzzのような継続的ファジィングプラットフォームは、多数の脆弱性を発見した。
既存の自動脆弱性修復(AVR)技術は、連続ファジィングには直接適用されない。
PatchIslandは継続的ファジィパイプラインと密に統合された継続的脆弱性修復(Continuous Vulnerability repair, CVR)システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 14:19:10 GMT)
ONRW: Optimizing inversion noise for high-quality and robust watermark [12.5] 拡散モデルに基づく高品質で堅牢な透かしフレームワークを提案する。
提案手法は,COCOデータセット上の12種類の画像変換に対して,安定シグネチャ法を平均10%上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 09:22:29 GMT)
Structure-Aware NL-to-SQL for SFC Provisioning via AST-Masking Empowered Language Models [12.2] 本稿では,構造を意識した微調整手法であるAST-Maskingを紹介する。
実験により、AST-Maskingは複数の言語モデル間でSQL生成精度を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 04:06:57 GMT)
PocketGS: On-Device Training of 3D Gaussian Splatting for High Perceptual Modeling [11.7] 本稿では,デバイス上での3DGSトレーニングを厳密に結合した制約下で実現するモバイルシーンモデリングパラダイムであるPocketGSを紹介する。
提案手法は,3つの共設計演算子による標準3DGSの基本的な矛盾を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:58:53 GMT)
The Relativity of AGI: Distributional Axioms, Fragility, and Undecidability [11.6] 我々は,AI(Artificial General Intelligence, AGI)が,存在,堅牢性,自己検証の絶対的主張を支持するコヒーレントな理論的定義を認めているかどうかを検討する。
我々はAGIを,タスクファミリ,タスク分布,パフォーマンス機能,明示的なリソース予算によってインデックス付けされた,分散的・リソース境界のセマンティック述語として公理的に定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:32:19 GMT)
Window Size Versus Accuracy Experiments in Voice Activity Detectors [11.5] 実世界のデジタルオーディオストリームの集合における3つのVADアルゴリズムの精度に対するウィンドウサイズの影響を解析する。
本結果は,VADシステムの最適化のための実用的なリファレンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 02:56:12 GMT)
Learning with Geometric Priors in U-Net Variants for Polyp Segmentation [11.4] 本稿では,ポリプセグメンテーションのためのU-Netアーキテクチャに明示的な幾何学的先行を注入する新しい幾何学的事前誘導モジュール(GPM)を提案する。
具体的には、シミュレーションしたColonDepthデータセット上にVisual Geometry Grounded Transformer(VGGT)を微調整し、内視鏡領域に合わせたポリプ画像の深さマップを推定する。
GPMはプラグイン・アンド・プレイであり、様々なU-Netにシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:27:25 GMT)
HAAF: Hierarchical Adaptation and Alignment of Foundation Models for Few-Shot Pathology Anomaly Detection [10.6] 階層型適応アライメントフレームワーク(HAAF)を提案する。
中心となるのは、シーケンシャルなキャリブレーション順序を強制するクロスレベルスケールアライメント機構である。
デュアルブランチ推論戦略は、セマンティックスコアと幾何学的プロトタイプを統合して、数ショット設定での安定性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 10:31:21 GMT)
Breaking Flat: A Generalised Query Performance Prediction Evaluation Framework [10.4] 本研究では、QPPタスクを一般化し、与えられたクエリに対してどのランキングモデルが最も効果的かを決定する。
以上の結果から,クエリに対する最良ランクの予測は,与えられたランクのクエリの相対的難易度を予測するよりもはるかに困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:10:37 GMT)
Beyond Correlations: A Downstream Evaluation Framework for Query Performance Prediction [10.4] クエリ性能予測(QPP)評価の標準的な実践は、推定された検索品質と真の結果とのセットレベル相関を測定することである。
本稿では、複数のランク付けで検索した上位文書の一覧からQPP推定値の分布をIR融合の先行値として用いる下流焦点評価フレームワークを提案する。
一方、これらの推定値の分布は、真の検索特性と密に一致し、予測器の品質を示す一方で、先行値としての使用は、予測器がIRパイプラインで情報的選択を行う能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:58:30 GMT)
Multi-Agent Learning Path Planning via LLMs [10.3] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を利用した新しいマルチエージェント学習経路計画フレームワークを提案する。
このフレームワークは、学習者分析エージェント、経路計画エージェント、反射エージェントの3つのタスク固有エージェントを含む。
7つのLCMを用いてMOOCXデータセット上で行った実験により、MALPPはパス品質、知識シーケンスの整合性、認知負荷の整合性において、ベースラインモデルよりも著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:13:08 GMT)
Split-on-Share: Mixture of Sparse Experts for Task-Agnostic Continual Learning [10.0] 大規模言語モデル(LLM)における連続学習は、可塑性安定性ジレンマによって妨げられる。
モデルをモジュラー部分空間に分解することで可塑性と安定性の衝突を解決するフレームワークであるSETAを紹介する。
SETA は,パラメータ効率のよい連続学習法よりも常に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 22:39:22 GMT)
PAL*M: Property Attestation for Large Generative Models [9.8] 本稿では,大規模生成モデルのためのプロパティ検証フレームワークであるPAL*Mについて述べる。
PAL*Mは、トレーニングと推論にまたがるプロパティを定義し、CPU-GPU操作をカバーするために、セキュリティを意識したGPUを備えた機密仮想マシンを活用し、メモリマップされたデータセット上のインクリメンタルなマルチセットハッシュを使用して、その整合性を効率的に追跡することを提案している。
我々は、Intel TDXとNVIDIA H100にPAL*Mを実装し、効率的で、スケーラブルで、汎用的で、セキュアであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:15:41 GMT)
Adversarial Alignment and Disentanglement for Cross-Domain CTR Prediction with Domain-Encompassing Features [9.7] クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、データスパーシリティとコールドスタートの問題に対処するために、ますます検討されている。
最近のアプローチでは、典型的にはソースとターゲットドメイン間で共有されるドメイン不変の機能と、各ドメインのドメイン特化機能を取り除きます。
本稿では,クロスドメイン情報の範囲を包括的に把握する革新的な手法であるAdversarial Alignment and Disentanglement Cross-Domain Recommendationモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 14:20:16 GMT)
Error Analysis of Bayesian Inverse Problems with Generative Priors [9.3] 本稿では,前者の最小ワッサーシュタイン2生成モデルに対して,量的誤差境界を提示することにより,そのような問題を解析する。
いくつかの仮定の下では、生成先行による後部の誤差は、ワッサーシュタイン1距離に関して前と同じ速度を継承することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:45:27 GMT)
Power-based Partial Attention: Bridging Linear-Complexity and Full Attention [8.8] 注意が必要である」が、必要な注意の量は体系的に定量化されていない。
本稿では、O(L1+p)$のアテンション機構であるPPA(Power-based partial attention)を導入する。
0p1$が存在して、$O(L1+p)$の注意が、$O(L2)$の注意と同じ結果を達成するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:30:53 GMT)
AGZO: Activation-Guided Zeroth-Order Optimization for LLM Fine-Tuning [8.7] アクティベーション誘導ゼロ階最適化(AGZO)を提案する。
従来の方法とは異なり、AGZOは前方通過中にフライ上のコンパクトな活性化インフォームド部分空間を抽出し、この低ランク部分空間に摂動を制限する。
AGZOは、最先端のZOベースラインを一貫して上回り、一階ファインチューニングによるパフォーマンスギャップを著しく狭めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 02:28:15 GMT)
Why They Link: An Intent Taxonomy for Including Hyperlinks in Social Posts [8.6] URLは、ソーシャルメディアプラットフォームと幅広いウェブの間のブリッジとして機能し、ユーザー生成したコンテンツを外部情報リソースにリンクする。
Twitter(X)では、ツイートの5分の1が少なくとも1つのURLを含んでおり、情報発信において中心的な役割を担っている。
我々は、大規模クラウドソースアノテーションを使ったボトムアップなデータ駆動プロセスから始まるハイブリッドアプローチを通じて、ソーシャルポストにハイパーリンクを含めるための意図的分類を開発する。
最終分類は、6つのトップレベルカテゴリと26のきめ細かい意図クラスから構成され、多様なコミュニケーション目的を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 21:32:28 GMT)
Robust Privacy: Inference-Time Privacy through Certified Robustness [8.6] 本稿では,ロバストプライバシ(RP)について紹介する。
RPは攻撃成功率(ASR)を73%から4%に下げる。
RPはMIA(例えばASRが44%に低下する)を部分的に緩和することも可能で、モデル性能は劣化しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:13:08 GMT)
Beyond Case Law: Evaluating Structure-Aware Retrieval and Safety in Statute-Centric Legal QA [8.4] ルール中心の法的QAのための構造と安全性を意識したベンチマークであるSearchFireSafetyを紹介した。
このベンチマークは、モデルが階層的に断片化された証拠を回収し、法的な文脈が不十分な場合に安全に棄却できるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:48:09 GMT)
MARO: Learning Stronger Reasoning from Social Interaction [7.8] マルチエージェント・リワード最適化(Multi-Agent Reward Optimization、MARO)は、大規模言語モデルがより強力な推論能力を得ることを可能にする手法である。
実験の結果,MAROは社会的推論能力を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 14:16:46 GMT)
Athena: Synergizing Data Prefetching and Off-Chip Prediction via Online Reinforcement Learning [7.8] プリフェッチとオフチップ予測は、高性能プロセッサで長いメモリアクセスレイテンシを隠すための2つの手法である。
我々のゴールは、オフチップ予測器を様々なキャッシュレベルで採用した複数のプリフェッチと協調させることを自律的に学習できる総合的なフレームワークを設計することである。
我々は,プレフェッチとオフチップ予測器(OCP)の協調を強化学習(RL)問題としてモデル化する,Athenaと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 22:39:07 GMT)
PEARL: Prototype-Enhanced Alignment for Label-Efficient Representation Learning with Deployment-Driven Insights from Digital Governance Communication Systems [7.0] PEARL は,クラスプロトタイプへの埋め込みをソフトに整列させるため,限定的な監督を用いたラベル効率のよい手法である。
PEARLを極度のラベル不足から高いラベル設定まで制御されたラベル条件下で評価する。
ラベル・スカース条件下では、PEARLは局所的な品質を大幅に改善し、生の埋め込みよりも25.7%向上し、強い監督されていない後処理と比較して21.1%以上向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 15:46:02 GMT)
To Deceive is to Teach? Forging Perceptual Robustness via Adversarial Reinforcement Learning [7.0] 我々は、MLLMの堅牢性を鍛え、独自のトレーニングデータを作成するセルフプレイフレームワークである textbfAOT (Adversarial Opponent Training) を導入する。
本手法は,画像編集アタッカーとデフェンダーMLLMの共進化を編成し,攻撃者が画像操作の多様かつダイナミックなカリキュラムを生成し,デフェンダーに適応と改善を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:47:29 GMT)
LeanTutor: Towards a Verified AI Mathematical Proof Tutor [7.0] LLMと定理証明器の相補的強度を組み合わせた概念証明システム(LeanTutor)を提案する。
LeanTutorは、3つのモジュールで構成されている: (i) オートフォーマライザ/プロテクションチェック、 (ii) 次ステップジェネレータ、 (iii) 自然言語フィードバックジェネレータ。
このシステムを評価するために,自然数ゲームから派生した人文自然言語と形式言語における371のペアノ算術的証明のデータセットであるPeanoBenchを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 14:23:52 GMT)
Fluxamba: Topology-Aware Anisotropic State Space Models for Geological Lineament Segmentation in Multi-Source Remote Sensing [6.8] トポロジ対応の機能修正フレームワークを導入した軽量アーキテクチャを提案する。
F Fluxambaは3.4Mパラメータと6.3G FLOPで24FPS以上のリアルタイム推論速度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:55:21 GMT)
Mind the Ambiguity: Aleatoric Uncertainty Quantification in LLMs for Safe Medical Question Answering [6.8] 医療質問における大規模言語モデル あいまいなユーザクエリによって深刻な妨害を受ける。
本稿では,入力のあいまいさを,不特定入力から生じる既約不確実性であるアレタリック不確実性(AU)にリンクすることで,この課題を定式化する。
隠れ状態から直接入力のあいまいさを検出する軽量モジュールであるAU-Probeを組み込んだ,新しいAU誘導型"Clarify-Before-Answer"フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:44:08 GMT)
EquiForm: Noise-Robust SE(3)-Equivariant Policy Learning from 3D Point Clouds [6.2] EquiFormは、ポイントクラウドベースの操作のための、ノイズロバストSE(3)同種のポリシー学習フレームワークである。
本研究では, 雑音による幾何歪みが観測と反応のマッピングにおける等分散偏差にどのように寄与するかを定式化し, 幾何デノナイジングモジュールを導入する。
これらのコンポーネントに基づいて構築されたEquiFormは、ノイズロストな幾何学的推論と現代的な生成モデルを統合するフレキシブルなポリシー学習パイプラインを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 15:19:41 GMT)
Semantic-Aware Task Clustering for Federated Cooperative Multi-Task Semantic Communication [6.2] タスク指向意味コミュニケーション(SemCom)は、正確なシンボル再構成よりもタスク実行を優先する。
CMT-SemCom フレームワークを分散環境に拡張し,FL ベースの CMT-SemCom を提案する。
本稿では,FLプロセスに統合された意味認識型タスククラスタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 11:41:00 GMT)
Saliency Driven Imagery Preprocessing for Efficient Compression -- Industrial Paper [6.0] そこで本研究では,サリエンシマップによって駆動される前処理技術を用いて,単一大衛星画像内の可変レート画像圧縮を実現する方法について述べる。
具体的には、可変サイズの平滑化カーネルを用いて、異なる量子化サリエンシレベルにマッピングし、画像ピクセルを処理し、下流圧縮と符号化方式を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 18:52:19 GMT)
NCSAM Noise-Compensated Sharpness-Aware Minimization for Noisy Label Learning [5.8] 本稿では,損失景観の平坦度とラベルノイズの有無の関係を理論的に解析する。
シャープネス認識最小化(SAM)の摂動を利用してラベルノイズの損傷を軽減するためのノイズ補償シャープネス認識最小化(NCSAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 11:10:29 GMT)
What Language Models Know But Don't Say: Non-Generative Prior Extraction for Generalization [5.7] ベイジアンロジスティック回帰のための情報的事前分布を抽出する決定論的手法であるLoIDを提案する。
生成したテキストに頼るのではなく、注意深く構築された文を通して、モデルが対立する意味的方向に対する自信を探索する。
合成アウトオブディストリビューション(OOD)設定下で10個の実世界のデータセット上でLoIDを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 22:05:01 GMT)
M2I2HA: Multi-modal Object Detection Based on Intra- and Inter-Modal Hypergraph Attention [5.5] 本稿では,M2I2HAと呼ばれるハイパーグラフ理論に基づくマルチモーダル知覚ネットワークを提案する。
我々のアーキテクチャにはハイパーグラフ内拡張モジュールが含まれており、各モダリティ内の大域的な多対多の高次関係をキャプチャする。
Inter-Hypergraph Fusionモジュールは、データソース間のコンフィグレーションと空間ギャップをブリッジすることで、クロスモーダル機能を調整、拡張、フューズする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:40:36 GMT)
PropHunt: Automated Optimization of Quantum Syndrome Measurement Circuits [5.4] シンドローム計測(SM)回路は、コードの論理誤差率を定義する。
PropHuntはCSSコードのSM回路を最適化する自動化ツールである。
我々はまた、論理誤差率に対するPropHuntのきめ細かい制御を利用してZero-Noise Extrapolation(ZNE)を改善する、短期QECアプリケーションであるHook-ZNEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 20:22:17 GMT)
CLM-Bench: Benchmarking and Analyzing Cross-lingual Misalignment of LLMs in Knowledge Editing [5.1] CLM-Benchは中国固有の手法を用いて構築されたカルチャー対応のベンチマークである。
代表的LLMについて広範な実験を行い、言語間の相違を顕著に明らかにした。
本研究は,言語間移動における現在の手法の有効性に挑戦し,文化的にネイティブなベンチマークの重要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 09:55:34 GMT)
ToS: A Team of Specialists ensemble framework for Stereo Sound Event Localization and Detection with distance estimation in Video [5.0] マルチモーダルタスクには 意味論、空間論、時間論の 共同推論が必要です
本稿では,3つの補助サブネットワークを統合したToSアンサンブルフレームワークについて紹介する。
ToSはDCASE2025 Task 3 Stereo SELD開発セットの3D SELDの最先端オーディオ視覚モデルに対してベンチマークされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 22:26:39 GMT)
Reconstructing Protected Biometric Templates from Binary Authentication Results [4.7] 認証の試みの成功/失敗をただ観察するだけで生体認証テンプレートを再構築できることを示す。
本攻撃は, テンプレート再構築の損失を無視し, 顔画像の完全回復を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 22:52:40 GMT)
Measuring Braking Behavior Using Vehicle Tracking and Camera-to-Satellite Homography Rectification [4.6] 本稿では,信号化都市高速道路における車両の挙動とブレーキイベントに着目し,交通カメラ映像を解析するためのオープンソースソフトウェアアプリケーションを提案する。
中心となるイノベーションは、固定されたトラフィックカメラビューと衛星の直視を結びつける、堅牢な地上面のホモグラフィー推定である。
すべての検出およびトラジェクトリデータは、その後の分析のためにClickHouseデータベースに格納される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 18:59:32 GMT)
Entropy-Guided Agreement-Diversity: A Semi-Supervised Active Learning Framework for Fetal Head Segmentation in Ultrasound [4.6] 胎児の頭部分節のための2段階アクティブラーニングサンプリングであるEntropy-Guided Agreement-Diversity(EGAD)を提案する。
実験では、SSL-EGADは胎児の頭分割のための2つの公開データセットで平均94.57%と96.32%のDiceスコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 13:23:18 GMT)
Correct-by-Construction Vision-based Pose Estimation using Geometric Generative Models [4.3] 本稿では,認識に基づくポーズ推定のためのニューラルネットワーク(NN)を設計するためのフレームワークを提案する。
まず,対象物がカメラの視野に存在する唯一の対象物である,散らばった環境下で,この枠組みを実証する。
NNの到達可能性分析から,対象物の存在を検出可能な認定対象NNの設計まで,これを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 18:57:38 GMT)
SymbolSight: Minimizing Inter-Symbol Interference for Reading with Prosthetic Vision [4.2] 逐次的な文字提示では、1つのシンボルの残像が次のシンボルの認識を妨害し、体系的な認識エラーを引き起こす。
混乱を最小限に抑えるためにシンボル・ツー・レターマッピングを選択する計算フレームワークであるSymbolSightを提案する。
アラビア語、ブルガリア語、英語でのシミュレーションでは、結果の不均一なシンボルセットによって予測された混乱は22。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:14:02 GMT)
JaxARC: A High-Performance JAX-based Environment for Abstraction and Reasoning Research [3.9] ARC(Abstraction and Reasoning Corpus)は、AIシステムの人間のような帰納的推論を実行する能力をテストする。
既存のGymnasiumベースのRL環境は、計算ボトルネックによる実験スケールを著しく制限する。
本稿では,ARC に実装されたオープンソースの高性能 RL 環境である JaxARC について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 19:27:07 GMT)
Towards Generalisable Imitation Learning Through Conditioned Transition Estimation and Online Behaviour Alignment [3.5] 近年,観察法 (ILfO) による模倣学習が進歩している。
彼らは行動に基づく監督的最適化を必要とし、状態が一つの最適な行動を持ち、実際の環境状態を十分に考慮せずに教師の行動を適用する傾向があると仮定する。
これらの制限に対処するUnsupervised Learning from Observation (UfO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 19:20:58 GMT)
GenAI-Net: A Generative AI Framework for Automated Biomolecular Network Design [3.5] 我々は,化学反応ネットワークの設計を自動化する生成型AIフレームワークであるGenAI-Netを紹介する。
GenAI-Netは、複数の設計タスクにまたがる、新しい、トポロジ的に多様なソリューションを効率的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 20:27:47 GMT)
FineVAU: A Novel Human-Aligned Benchmark for Fine-Grained Video Anomaly Understanding [3.5] ビデオ異常理解(英語: Video Anomaly Understanding, VAU)は、ビデオにおける異常な出来事を説明することに焦点を当てた新しいタスクである。
既存のベンチマークはn-gramベースのメトリクス(BLEU、ROUGE-Lなど)やLLMベースの評価に依存している。
我々はVAUの新しいベンチマークであるFineVAUを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 02:17:07 GMT)
Prompt and Circumstances: Evaluating the Efficacy of Human Prompt Inference in AI-Generated Art [3.4] 本稿では,マーケットプレースで販売されている隠蔽プロンプトが,知的財産とみなすことができるかどうかを考察する。
本研究の目的は、AI生成画像のみを検査することで、人間がいかに正確に元のプロンプトを推測できるかを評価することであり、また、(ii)個々の人間とAIのプロンプト推論を改善する可能性を評価することである。
以上の結果から,人間によって推測されるプロンプトと,人間とAIの組み合わせによって推定されるプロンプトは,ある程度の類似性を持つ画像を生成することができるが,元のプロンプトほど成功していないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 09:03:38 GMT)
Eye-Tracking-Driven Control in Daily Task Assistance for Assistive Robotic Arms [3.4] 共有制御は、ユーザの作業量を削減し、ロボットの自律性を高めることにより、人間とロボットのインタラクションを改善する。
現在の視線追跡駆動アプローチはいくつかの課題に直面している。
本稿では、重度身体障害者の日常業務を個別に行うことを目的とした視線追跡駆動制御フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 10:14:23 GMT)
ClinNet: Evidential Ordinal Regression with Bilateral Asymmetry and Prototype Memory for Knee Osteoarthritis Grading [3.3] X線画像に基づく膝関節症(KOA)の診断は極めて難しい課題である。
本研究では, KOA グレーディングに対処する信頼性の高い新しいフレームワーク ClinNet を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 05:49:41 GMT)
AGE-Net: Spectral--Spatial Fusion and Anatomical Graph Reasoning with Evidential Ordinal Regression for Knee Osteoarthritis Grading [3.3] AGE-Netは、SSF(Spectral-Spatial Fusion)、AGR(Anatomical Graph Reasoning)、DFR(differial Refinement)を統合したConvNeXtベースのフレームワークである。
KLデータセットでは、AGE-Netは2次重み付きカッパ(QWK)が0.9017 +/- 0.0045で、平均二乗誤差(MSE)が0.2349 +/- 0.0028である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:35:30 GMT)
Human-Aligned Enhancement of Programming Answers with LLMs Guided by User Feedback [3.1] 大きな言語モデル(LLM)は、コード生成、最適化、ドキュメントなどのタスクでソフトウェア開発者をサポートするために広く使われている。
しかし、既存のプログラミングの回答を人間的な方法で改善する能力は、まだ未熟である。
本研究は,LLMがコメントに基づくフィードバックを解釈し,組み込むことで,プログラミングの回答を高めることができるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 21:50:36 GMT)
Sequence Repetition Enhances Token Embeddings and Improves Sequence Labeling with Decoder-only Language Models [2.9] シーケンス反復(SR)はデコーダのみのモデルで双方向性を実現するための、より侵襲的な代替手段である。
SRは本質的にデコーダを双方向にし,トークンレベルの埋め込みの品質を向上し,エンコーダや非マスケデコーダを超越することを示す。
以上の結果から,SRはデコーダの構造的制約を緩和し,より効率的で適応可能なLMを実現し,他のトークンレベルタスクにも適用可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 20:49:13 GMT)
ME-WARD: A multimodal ergonomic analysis tool for musculoskeletal risk assessment from inertial and video data in working plac [2.8] ME-WARDはモーションキャプチャシステムからの関節角データを処理するように設計されている。
このツールの柔軟性は、関節角を確実に測定できるあらゆるシステムを用いた人間工学的リスク評価を可能にする。
実験では、最先端のモノクル3Dポーズ推定システムとともに、金標準IMUシステムを利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 19:50:32 GMT)
MetaWorld: Skill Transfer and Composition in a Hierarchical World Model for Grounding High-Level Instructions [2.7] セマンティックプランニングと物理制御を統合した階層型世界モデルであるMetaWorldを提案する。
タスク完了と動作コヒーレンスにおいて,世界モデルベースRLよりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 16:11:45 GMT)
Quantifying Ergonomics in the Elevate Soft Robotic Suit [2.6] Elevate スーツのエルゴノミクスと快適性を定量的に評価した。
スーツはケーブル駆動のソフトロボットスーツで、肩の高さを補助する。
補助運動時の肩に作用する圧力は、人間の握力で見られる範囲内であると推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 01:09:17 GMT)
Efficient Dilated Squeeze and Excitation Neural Operator for Differential Equations [2.6] D-SENOは、幅広い偏微分方程式を効率的に解くための軽量な演算子学習フレームワークである。
D-SENOは拡張畳み込み(DC)ブロックと圧縮励起(SE)モジュールを組み合わせることで、広い受容場とダイナミクスを共同で捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 10:38:06 GMT)
Bridging Expectation Signals: LLM-Based Experiments and a Behavioral Kalman Filter Framework [2.6] 我々は,LCMをベースとしたエージェントが期待をどう更新するかを定量化する行動カルマンフィルタフレームワークを開発した。
家庭と企業CEOのエージェントは、集約的な信号に比べて、個々の信号にかなり大きな重みを置いている。
LLMの予測生成において,LoRAの微調整は緩和されるが,行動バイアスを完全に排除するものではないことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 16:56:42 GMT)
In-situ On-demand Digital Image Correlation: A New Data-rich Characterization Paradigm for Deformation and Damage Development in Solids [2.6] デジタル画像相関 (DIC) は, 実験力学において, 変形特性評価において最もよく用いられる手法の1つである。
本稿では,DICプロセスフローにカメラ制御を統合することで,DIC解析の新しいパラダイムを開発した。
我々は、この新しいDICパラダイムをISOD(In-situ on-demand)DICと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 18:23:15 GMT)
Using psychological theory to ground guidelines for the annotation of misogynistic language [2.0] misogynyはオンラインとオフラインの両方で上昇しています。
現在の誤検出符号化方式とデータセットは、女性がオンラインで誤検出を経験する方法を捉えていない。
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いたケーススタディを,文献における自己記述型の "Expert" misogyny アノテーションスキームと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 11:29:46 GMT)
Kalman-Inspired Runtime Stability and Recovery in Hybrid Reasoning Systems [2.0] 我々はカルマンにインスパイアされた観点からハイブリッド推論システムの安定性について研究する。
本稿では,イノベーション統計を監視し,新たな不安定性を検出し,リカバリを意識した制御機構を起動するランタイム安定化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 11:29:57 GMT)
Automatic Stability and Recovery for Neural Network Training [2.0] 現代のニューラルネットワークのトレーニングはますます脆弱になり、まれだが深刻な不安定な更新は、しばしば不可逆的なばらつきやサイレントな劣化を引き起こす。
既存の最適化手法は、安定性プローブに埋め込まれた防止機構に依存しており、不安定性を検出して回復する能力に制限がある。
最適化を制御実行プロセスとして扱う監視フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 15:14:54 GMT)
Res-MIA: A Training-Free Resolution-Based Membership Inference Attack on Federated Learning Models [1.9] メンバーシップ推論攻撃は、機械学習モデルのプライバシに深刻な脅威をもたらす。
トレーニングフリーでブラックボックスのメンバシップ推論攻撃であるRes-MIAを導入する。
CIFAR-10で訓練された連合 ResNet-18 に対する攻撃について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:58:39 GMT)
Stylizing ViT: Anatomy-Preserving Instance Style Transfer for Domain Generalization [1.9] スティライズ ViT は、自己と横断の両方に重み付きアテンションブロックを利用する新しいビジョントランスフォーマーエンコーダである。
テスト時間拡張に使用する場合,ViTのスチル化はトレーニングを超えて有効であり,推論時に17%の性能向上が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 20:53:02 GMT)
Active Hypothesis Testing for Correlated Combinatorial Anomaly Detection [1.7] 本研究では,サイバー物理システムにおける監視とセキュリティを動機とした相関雑音下でのストリームの異常なサブセットを特定する問題について検討する。
本稿では,競合する仮説間のChernoff情報を最大化するために,連続的かつ制約のある測定値を選択する適応アルゴリズムECC-AHTを提案する。
ECC-AHTは、最適なサンプル複雑性を保証するとともに、合成および実世界の相関環境において最先端のベースラインを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 11:58:08 GMT)
Lattice: Generative Guardrails for Conversational Agents [1.6] 会話型AIシステムは有害な出力を防ぐためにガードレールを必要とする。
既存のアプローチでは、新たな脅威やデプロイメントコンテキストに適応できない静的ルールを使用している。
ガードレールの自己構築と継続的な改善のためのフレームワークであるLatticeを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 15:10:21 GMT)
MO-ELA: Rigorously Expanding Exploratory Landscape Features for Automated Algorithm Selection in Continuous Multi-Objective Optimisation [1.3] 本稿では,ボックス制約付き連続最適化問題に対する新しい相補的特徴セット(MO-ELA)を提案する。
これらの特徴は、決定空間と目的空間の両方を考慮したランダムな点のサンプルに基づいている。
十分に確立された多目的ベンチマークで行われたAAS研究は、提案した特徴がアルゴリズム性能の区別に有効であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 12:30:42 GMT)
Approximate full conformal prediction in an RKHS [1.2] 完全共形予測は、広範囲の推定器に対して分布自由な信頼性予測領域を暗黙的に定式化するフレームワークである。
本研究の主な目的は、効率よく計算できる完全共形予測領域に厳密な近似を設計するための一般的な戦略を記述することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 13:51:10 GMT)
CLASP: An online learning algorithm for Convex Losses And Squared Penalties [1.1] 本稿では,2乗制約違反を伴う累積損失を最小限に抑えるアルゴリズムであるCLASPを紹介する。
凸損失の場合、CLASPは後悔の$Oleft(Tmax,1-right)$と累積二乗ペナルティ$Oleft(T1-right)$ for any $in (0,1)$を達成する。
最も重要なことは、強い凸問題に対して、CLASPは後悔と累積二乗のペナルティの両方に関する最初の対数保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:38:34 GMT)
Denoising diffusion networks for normative modeling in neuroimaging [1.0] ほとんどの神経画像パイプラインは画像由来表現型(IDP)の1つのモデルに適合する
IDPの統一条件密度推定器として拡散確率モデル(DDPM)を提案する。
ヘテロセダスティックおよびマルチモーダルな年齢効果を持つ合成ベンチマークと,英国バイオバンクフリーサーファー表現型を用いて,次元2～200のスケールで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:19:10 GMT)
UCAD: Uncertainty-guided Contour-aware Displacement for semi-supervised medical image segmentation [1.0] UCADは、半教師付き医用画像セグメンテーションのための不確実性ガイド付きコンター・アウェア・デプレースメントフレームワークである。
我々のフレームワークは、一貫性学習を強化しつつ、輪郭認識のセマンティクスを保存する。
実験により、UCADは最先端の半教師付きセグメンテーション法より一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:21:14 GMT)
Entropic Efficiency of Bayesian Inference Protocols [0.9] 推論は、科学的発見、機械学習、日々の意思決定の基盤となる汎用的なツールである。
我々は、情報ゲインと累積メモリ消去コストの比率として、推論効率を定義する。
我々は、同じメモリを反復的に活用するシーケンシャルと、多くのメモリを同時に活用する並列という、2つの制限測定パラダイムをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:43:38 GMT)
Parameter Efficient Fine Tuning Llama 3.1 for Answering Arabic Legal Questions: A Case Study on Jordanian Laws [0.6] 本研究はヨルダン法をケーススタディとして用い,アラビア語質問応答のためのLlama-3.1大言語モデルの微調整について検討する。
モデルの2つのバージョンは、パラメータ効率の細かい調整(PEFT)とLoRAアダプタと4ビット量子化モデルを用いて微調整された。
その結果, 資源効率を向上しつつ, 法的推論と精度を向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:17:26 GMT)
On the Impossibility of Simulation Security for Quantum Functional Encryption [0.5] シミュレーション・セキュアな関数暗号は量子状態において実現可能であることを示す。
特に、敵が無拘束のチャレンジメッセージを発行できる場合、無条件の不合理性を証明します。
また,疑似ランダム状態に対する新規な非圧縮性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 15:46:31 GMT)
Real-Time Synchronized Interaction Framework for Emotion-Aware Humanoid Robots [0.5] 音声韻律と全体ジェスチャーを同期するNAOロボットのためのリアルタイムフレームワークを提案する。
シームレスな感覚運動調整を可能にすることにより、コンテキスト認識型社会ロボットの展開が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:53:09 GMT)
Meta-Judging with Large Language Models: Concepts, Methods, and Challenges [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は急速に進化しており、現在では評価者として頻繁に使われている。
メタアジャッジの最近の進歩を振り返り,文献を整理する。
LLM-as-a-Meta-Judgeはより安定的で信頼性の高い自動評価に有望な方向を提供すると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 05:41:50 GMT)
A new approach for combined model class selection and parameters learning for auto-regressive neural models [0.5] この研究は、特定のリカレントニューラルネットワーク(RNN)ファミリー、すなわち、eXogenous inputs Echo State Networks (XENARSNs)による自動回帰に焦点を当てている。
このメソッドは最適なモデルクラスを同時に選択し、データからモデルパラメータを学習する。
その結果、制御アプリケーションに適した擬似的かつ正確なモデルを特定する手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 12:26:25 GMT)
Data-driven Test Generation for Fuzzing AI Compiler [0.4] AIコンパイラのステージ固有の課題に対処する統合データ駆動テストフレームワークを提案する。
OPERAはAIライブラリのテストから、モデルローディング段階でさまざまな演算子変換ロジックをテストする。
OATestは、ハイレベルな最適化をテストするために、多種多様な最適化対応の計算グラフを合成する。
HarmONYは様々な低レベルIRシードを生成して、ハードウェア最適化対応テストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 12:56:40 GMT)
Safeguard: Security Controls at the Software Defined Network Layer [0.4] ネットワークトラフィックにおけるエッジケースに対する意図しない応答を防止するために,データ駆動型ポリシと重複するルールベースのポリシーであるSafeguardを提案する。
データ駆動型ネットワークポリシの利用において,既知のトラフィックを許容する新たなルールセットが不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:59:25 GMT)
A Formal Approach to AMM Fee Mechanisms with Lean 4 [0.3] Automated Market Makers (AMMs) はDeFiの中心的なコンポーネントである。
取引手数料はAMMの経済的特性を著しく複雑にする。
出力境界性や単調性を含むスワップレート関数のいくつかの重要な特性が保存されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 20:47:42 GMT)
When AI Agents Touch CI/CD Configurations: Frequency and Success [0.0] AIエージェントがYAMLに触れる1,605のGitHubリポジトリから8,031のエージェントプルリクエスト(PR)を分析します。
エージェントがCI/CDを変更する場合、96.77%はGitHub Actionsをターゲットにしている。
これらの結果は、AIエージェントがCI/CDを変更することは滅多になく、主にGitHub Actionsに集中していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 11:14:22 GMT)
Understanding Transformer Encoder-Decoder Representations through Bernoulli Dropout [0.0] エンコーダとデコーダの間にBernoulliのドロップアウトを適用し、保留確率を$p$に変化させ、疎度依存しきい値を特定する。
理論的には、有効空間埋め込みが十分に大きく、したがってデコーダ性能が適度な座標ドロップアウトの下で安定であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 21:35:02 GMT)
Towards a Declarative Agentic Layer for Intelligent Agents in MCP-Based Server Ecosystems [0.0] 本稿では, 接地型エージェントシステムのためのモデル非依存アーキテクチャ層を提案する。
提案するレイヤであるDALIAは、実行可能な機能を形式化し、タスクを公開し、決定論的タスクグラフを構築する。
発見と計画と実行を明確に分離することで、アーキテクチャはエージェントの振る舞いを検証可能な運用空間に制約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 12:15:49 GMT)
The Viscosity of Logic: Phase Transitions and Hysteresis in DPO Alignment [0.0] 直接選好最適化(DPO)はしばしば、アライメント圧力($$$で制御される)が徐々に「良い」振る舞いをもたらすように調整される。
コントロールパラメータとして$を扱い、固定DPOレシピの下で7Bのオープンウェイトファミリを密に掃除する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 02:19:20 GMT)
The Universe as a Detector: A Quantum Filtering Formulation of the Diósi-Penrose Model [0.0] ここでは開量子モデルに記述された出力の連続体を時空間ホモダイニングすることによって生じる量子フィルタについて考察する。
これは量子クシュナー・ストラトノヴィッチ方程式によって説明され、波動関数モデルの連続的な崩壊に現れる形式に典型的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 09:13:52 GMT)
The 17% Gap: Quantifying Epistemic Decay in AI-Assisted Survey Papers [0.0] 『廃紙』は既知の人工物であるが、有効な引用鎖の系統的な劣化はいまだに不明である。
我々は,2024年9月から2026年1月までに発行された人工知能に関する50の最近の調査論文の法医学的な監査を行った。
我々は、攻撃的な法医学的回復にもかかわらず、いかなるデジタルオブジェクトにも解決できない、永続的な17.0%のファントムレートを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 12:00:55 GMT)
Status Hierarchies in Language Models [0.0] この論文は、言語モデルがいつ、どのようにステータス階層を形成するかを研究する。
私は、別々の言語モデルインスタンスが感情分類タスクを完了するマルチエージェントシナリオを作成します。
依存変数は推論であり、モデルが評価をパートナーの立場にシフトする速度である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 20:12:47 GMT)
Spectral Geometry for Deep Learning: Compression and Hallucination Detection via Random Matrix Theory [0.0] この論文は、両問題に対処するためにスペクトル幾何学とランダム行列理論に基づく統一的な枠組みを提案する。
最初のコントリビューションであるEigenTrackは、言語および視覚言語モデルにおける幻覚とアウト・オブ・ディストリビューションの振る舞いをリアルタイムに検出する手法である。
第2のコントリビューションであるRTT-KDは、情報的スペクトル成分を識別する原理的圧縮法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:07:22 GMT)
Sparse RBF Networks for PDEs and nonlocal equations: function space theory, operator calculus, and training algorithms [0.0] 我々は、幅広いラジアル基底関数(RBF)のクラスに対する解空間の統一的な記述を提供する。
本稿では,カーネル構造を明示することにより,微分演算子と非局所演算子の両方の準解析的評価が可能となることを示す。
特に、二階最適化、内重訓練、ネットワーク適応性、異方性カーネルパラメータ化の役割を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 19:19:08 GMT)
Risk-based test framework for LLM features in regulated software [0.0] 大規模な言語モデルは、規制と安全にクリティカルなソフトウェアにますます組み込まれている。
彼らは幻覚、有害または外見的アドバイス、プライバシーとセキュリティの問題、偏見、変化中の不安定性、敵の誤用などのリスクを導入する。
本稿では,規制ソフトウェアにおけるLSM機能に対するリスクベースのテストフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 04:01:57 GMT)
Representative Litigation Settlement Agreements in Artificial Intelligence Copyright Infringement Disputes: A Comparative Reflection Based on the U.S [0.0] 分散型著作権紛争は、構造的ガバナンスツールを必要とする。
本稿は、代表的訴訟解決協定が、制度上の優位性を提供すると主張している。
中国の法律の文脈では、このような合意の実現は、外国のモデルを複製することではなく、3つの解釈機構を確立することに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 23:50:00 GMT)
Radiomics in Medical Imaging: Methods, Applications, and Challenges [0.0] 放射線学は、画像データを予測モデルのための構造化された高次元特徴表現に変換することにより、定量的な医用画像解析を可能にする。
方法論的な発展と振り返りの結果の奨励にもかかわらず、放射能は、特徴不安定性、限定された妥当性バイアス、制限された臨床翻訳に関連する永続的な課題に直面し続けている。
本調査は,各段階における方法論的決定が特徴安定性,モデルの信頼性,翻訳妥当性にどのように影響するかを,放射能パイプラインのエンドツーエンドで分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 22:33:30 GMT)
Quantum Phase Transitions in the Transverse-Field Ising Model: A Comparative Study of Exact, Variational, and Hardware-Based Approaches [0.0] 本稿では,一次元逆場イジングモデルの基底状態特性と量子臨界ダイナミクスについて検討する。
我々は4つのスピンからなる格子に焦点を合わせ、そこで基底状態エネルギー、磁気秩序パラメータ、相関関数を計算する。
浅変分回路の基底状態エネルギーは、パラメータ空間全体の回路によって確実に捕捉される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 16:26:15 GMT)
Qhronology: A Python package for studying quantum models of closed timelike curves [0.0] クレオノロジーは閉時間曲線(CTC)の量子モデルを研究するための新しい科学的計算パッケージである
Pythonで書かれたこのプログラムは、反時間的時間移動の量子理論を分析するための包括的なフレームワークを提供する。
クレオノロジーは完全な量子回路シミュレータとして機能し、数値と記号の容量の両方で量子アルゴリズムとプロトコルの検証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 13:21:46 GMT)
Prompt Injection Attacks on Agentic Coding Assistants: A Systematic Analysis of Vulnerabilities in Skills, Tools, and Protocol Ecosystems [0.0] 本稿では,エージェント・コーディング・アシスタントを対象としたインジェクション・アタックの包括的解析を行う。
メタアナリシスは78の最近の研究から得られた知見を合成する。
以上の結果から,セキュリティコミュニティはプロンプトインジェクションを第一級脆弱性クラスとして扱う必要があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 18:39:21 GMT)
Prompt Driven Development with Claude Code: Building a Complete TUI Framework for the Ring Programming Language [0.0] 本研究は,Ringプログラミング言語用の7420行端末ユーザインタフェースフレームワークを試作した経験的解析である。
21のフィーチャーリクエスト、72のバグ修正プロンプト、9のRingドキュメントからの情報の共有プロンプト、4のアーキテクチャガイダンスの提供プロンプト、1のドキュメント生成プロンプト。
ほとんどのプロンプトは短く、人間の役割は要件の指定、振る舞いの検証、手動でコードを書くことなく修正プロンプトの発行に限られていた、非常に反復的なワークフローを反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 20:45:13 GMT)
On the Insecurity of Keystroke-Based AI Authorship Detection: Timing-Forgery Attacks Against Motor-Signal Verification [0.0] 最近の提案では、AI生成コンテンツと人為的なテキストを区別するためにキーストロークタイミング信号を使うことを提唱している。
このタイプの防御は、2つの実践的な攻撃クラスに対して安全でないことを示す。
検出者がタイミングのみを観測した場合、特徴と内容の出所の相互情報はコピー型攻撃ではゼロとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:39:38 GMT)
Non-Markovian Decoherence Times in Finite-Memory Environments [0.0] デコヒーレンスはしばしば、コヒーレンスの指数的抑制を予測するマルコフのマスター方程式を用いてモデル化される。
ここでは,環境力相関関数のみによって決定される一般時間非局所デコヒーレンス関数を用いてデコヒーレンスを定式化する。
このデコヒーレンス関数は、考慮された有限メモリクラス内でモデルに依存しない二次的短期的な成長を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 09:35:02 GMT)
Multi-stage Bridge Inspection System: Integrating Foundation Models with Location Anonymization [0.0] 我が国では、5年ごとに視覚検査によって土木インフラの状況監視が義務付けられている。
フィールドキャプチャーされた損傷画像には、しばしばコンクリートのひび割れや鉄筋の露出が含まれており、しばしば地域情報を明らかにする建設標識が伴っている。
本稿では,地域プライバシ保護機能を備えたオープンソースの橋梁損傷検知システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 01:41:45 GMT)
Lost in Translation: How Language Re-Aligns Vision for Cross-Species Pathology [0.0] 本研究は,CPath-CLIPの微調整が癌検出に及ぼす影響について検討した。
わずかな微調整で同じ缶(64.9% - 72.6% AUC)とクロスカメラ性能(56.84% - 66.31% AUC)が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 18:49:32 GMT)
Inference-Time Loss-Guided Colour Preservation in Diffusion Sampling [0.0] 本稿では,事前訓練した拡散モデルを用いて,追加のトレーニングを行わない推論時間,領域制約付き色保存法を提案する。
平均値のみのベースラインは、知覚的に健全な局所的障害を発生させながら、平均色制約を満たすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 02:18:25 GMT)
HyDeMiC: A Deep Learning-based Mineral Classifier using Hyperspectral Data [0.0] 本研究では,HyDeMiC(Hyperspectral Deep Learning-based mineral)モデルを提案する。
学習したCNNモデルは、ノイズレベル1%、2%、5%、10%の合成2次元ハイパースペクトルデータセットを用いて評価した。
その結果,HyDeMiCはクリーンかつ低ノイズなデータセット上でほぼ完全な分類精度(MCC = 1.00)を達成し,中程度の雑音条件下での強い性能を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 07:57:01 GMT)
How AI Coding Agents Modify Code: A Large-Scale Study of GitHub Pull Requests [0.0] 24,014個の統合エージェントPR(440,295個のコミット)と5,081個のヒトPR(23,242個のコミット)を分析した。
エージェントPRはコミットカウントにおいてヒューマンPRと大きく異なる(Cliffの$= 0.5429$)。
これらの発見は、AIコーディングエージェントがオープンソース開発にどのように貢献するかを、大規模な経験的評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 20:27:04 GMT)
Holstein Primakoff spin codes for local and collective noise [0.0] 我々は、連続可変ボゾン符号を置換対称スピンアンサンブルにマッピングするホルシュタイン・プリマコフスピン符号の一般的なフレームワークを開発する。
我々は,HP符号が集団雑音と局所音の両方に対して頑健であることを示し,測定不要な局所誤差回復手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 21:10:54 GMT)
High-Fidelity Longitudinal Patient Simulation Using Real-World Data [0.0] 実世界の臨床記録は、経験的に患者のタイムラインをモデル化するために活用できることを示す。
我々は,患者の歴史を入力として捉え,よりきめ細かな,現実的な将来の軌跡を合成する生成シミュレーターモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 05:27:49 GMT)
Generating Counterfactual Patient Timelines from Real-World Data [0.0] 実世界のデータに基づいて訓練された自己回帰生成モデルが臨床的に妥当な反事実軌道を生成できることを示す。
高齢者, CRP, 血清クレアチニン値の上昇により, 院内死亡率の上昇が観察された。
これらの結果から, 実世界のデータを用いた自己回帰生成モデルが, 臨床シミュレーションの基盤となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 05:42:19 GMT)
GO-OSC and VASH: Geometry-Aware Representation Learning for Early Degradation Detection in Oscillatory Systems [0.0] 本稿では,振動時系列の幾何学的表現学習フレームワークGO-OSCを紹介する。
初期位相のみの劣化下では、エネルギーベースの統計は1次検出能力がゼロであるのに対し、幾何プローブは厳密に正の感度を得る。
解析では, 線形探索が不特定表現の下でいつ, なぜ失敗するのかを特徴付けるとともに, 正準化が統計的検出性を回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 09:35:57 GMT)
From Prompts to Worlds: How Users Iterate, Explore, and Make Sense of AI-Generated 3D Environments [0.0] 商業用テキスト・ツー・3Dプラットフォームの最初の実証的研究について述べる。
我々は、思考情報プロトコル、行動観察、およびユーザビリティ、プレゼンス、エンゲージメントの検証された尺度を組み合わせる。
効果的なシステムには、ハイブリッドな入力モダリティ、透過的なフィードバック、低コストなイテレーションが必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:10:02 GMT)
Fingerprinting AI Coding Agents on GitHub [0.0] 我々は,5つの主要エージェントからの33,580のプルリクエストを分析し,指紋認証AI符号化エージェントに関する最初の研究を行った。
コミットメッセージ、PR構造、コード特性にまたがる41の機能は、マルチクラスのエージェント識別において97.2%のF1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 10:35:43 GMT)
FinMetaMind: A Tech Blueprint on NLQ Systems for Financial Knowledge Search [0.0] 自然言語クエリ(NLQ)は、構造化されたクエリ構文の代わりに、平易なヒューマン言語を使って情報システムの検索と対話を可能にする。
本稿では、金融知識検索に適した近代NLQシステムの設計に関する技術的青写真を示す。
本システムは,自然言語処理,検索工学,ベクトルデータモデルのコア構造を用いて,財務データ検索に固有の,関連性ランキング,データ更新性,エンティティ認識といった重要な課題に対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 06:30:26 GMT)
Evaluation of Large Language Models' educational feedback in Higher Education: potential, limitations and implications for educational practice [0.0] 本研究では,AIによるフィードバックが学生の学習にどのように役立つのかを,十分に確立された分析フレームワークを用いて検討する。
評価プロセスでは、7つの大規模言語モデルに構造化ルーブリックを提供し、特定の基準とパフォーマンスレベルを定義した。
これらの結果から,LLMは十分に構造化されたフィードバックを生成でき,持続的で有意義なフィードバックツールとして大きな可能性を秘めていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 14:30:25 GMT)
Ethical Risk Assessment of the Data Harnessing Process of LLM supported on Consensus of Well-known Multi-Ethical Frameworks [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらし、コミュニケーション、自動化、知識生成における前例のない能力を解放した。
LLM開発、特にデータ活用における倫理的意味は、依然として重要な課題である。
本稿では,AIシステムにおけるデータ活用プロセスの倫理的整合性を定量的に評価する倫理的リスク評価システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 17:43:48 GMT)
Embodiment-Induced Coordination Regimes in Tabular Multi-Agent Q-Learning [0.0] エージェントの速度とスタミナに対する明示的な具体的制約下での独立性と集中的なQ-ラーニングを比較した。
その結果, コーディネーションの増大は, 実施制約下での負債となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 13:09:01 GMT)
Dynamic Meta-Ensemble Framework for Efficient and Accurate Deep Learning in Plant Leaf Disease Detection on Resource-Constrained Edge Devices [0.0] 資源制約下での高精度植物病診断のための新しい動的メタエンブルフレームワーク(DMEF)を提案する。
DMEFは適応重み付け機構を採用し、3つの軽量畳み込みニューラルネットワークの予測を動的に組み合わせている。
ジャガイモとトウモロコシ病のベンチマークデータセットの実験では、それぞれ99.53%と96.61%の最先端の分類精度が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 03:57:49 GMT)
Do readers prefer AI-generated Italian short stories? [0.0] 本研究は,イタリアの著名な作家が書いたものよりも,AIによる短編小説の方が好まれるかどうかを考察する。
盲目の設定では、20人の参加者が3つのストーリーを読み、評価し、2つはChatGPT-4oで作成され、1つはAlberto Moraviaによって作成された。
その結果、AIで書かれたテキストは平均評価がわずかに高く、より好まれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 08:15:13 GMT)
Differentiable Logic Synthesis: Spectral Coefficient Selection via Sinkhorn-Constrained Composition [0.0] 凍結フーリエ基底からスペクトル係数を選択する微分可能なアーキテクチャである階層スペクトル合成を導入する。
我々はこのフレームワークを論理合成に適用し、ブール否定を可能にするカラムサイン変調を追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 01:29:06 GMT)
Deep Intrinsic Surprise-Regularized Control (DISRC): A Biologically Inspired Mechanism for Efficient Deep Q-Learning in Sparse Environments [0.0] 生物にインスパイアされたDQN(Deep Q-Network)の拡張であるDISRC(Deep Intrinsic Surprise-Regularized Control)を紹介する。
DISRCは、潜在空間のサプライズに基づいてQ更新を動的にスケールする。
予備的な結果は、非政治エージェントの学習強度を調節する新しいメカニズムとしてDisRCを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 21:25:08 GMT)
Decentralized Multi-Agent Swarms for Autonomous Grid Security in Industrial IoT: A Consensus-based Approach [0.0] DMASエージェントは軽量なピアツーピアプロトコルを介して通信し、異常な振る舞いを協調的に検出する。
エージェントは特定された脅威の脅威レベルに投票し、妥協されたノードやノードの即時隔離を可能にする。
DMASは、ミリ秒以下の応答時間、高負荷下で悪意のある活動を検出する精度97.3%、ゼロデイ攻撃を検出する精度87%を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 04:25:36 GMT)
Coronary Artery Segmentation and Vessel-Type Classification in X-Ray Angiography [0.0] 低コントラスト, 運動, 前向き, 重なり, カテーテルが脱グレード血管セグメンテーションを呈した。
RCAは98.5%(Dice 0.844)、LADは95.4%(0.786)、LCXは96.2%(0.794)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 11:56:49 GMT)
Constrained Multi-Objective Genetic Algorithm Variants for Design and Optimization of Tri-Band Microstrip Patch Antenna loaded CSRR for IoT Applications: A Comparative Case Study [0.0] 本稿では,多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA)を用いたアンテナ自動設計・最適化フレームワークを提案する。
これらのアルゴリズムは、補間スプリットリング共振器(CSRR)を搭載したマイクロストリップパッチアンテナの設計と最適化に使用される。
提案手法は、目標を統一フィットネス関数に集約することで、より優れた総合的な性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 16:25:28 GMT)
Collective intelligence in science: direct elicitation of diverse information from experts with unknown information structure [0.0] チャットに絡み合った自己解決型プレイマネー予測市場を提案する。
参加者はチャットや取引を通じて仮説に関する個人的な情報を直接共有していることが示される。
このアプローチは、完全に解釈可能な形で関連情報の効率的な集約につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 18:27:28 GMT)
Code Change Characteristics and Description Alignment: A Comparative Study of Agentic versus Human Pull Requests [0.0] 我々は,33,596個のエージェント生成PRと6,618個の人間PRを分析し,コード変更特性とメッセージ品質を比較した。
エージェントはより強いコミットレベルメッセージを生成するが、PRレベルの要約では人間を遅延させる。
これらの結果は,エージェントのマイクロレベルの精度とマクロレベルのコミュニケーションのギャップを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 23:33:07 GMT)
Cloud-Enabled IoT System for Real-Time Environmental Monitoring and Remote Device Control Using Firebase [0.0] 本稿では,Googleのリアルタイムデータベースを利用して,同期環境モニタリングとデバイス制御を行うクラウド対応IoTシステムを提案する。
リアルタイムセンサデータは送信され、複数のデバイスから同時にアクセス可能な同期プラットフォームを提供する。
システムアーキテクチャは、スマートホーム自動化から産業監視まで、さまざまなIoTアプリケーションにスケーラブルなフレームワークを提供し、総実装コストは32.50ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 11:15:11 GMT)
Breaking the Protocol: Security Analysis of the Model Context Protocol Specification and Prompt Injection Vulnerabilities in Tool-Integrated LLM Agents [0.0] Model Context Protocol(MCP)は、大規模言語モデルと外部ツールを統合するデファクトスタンダードとして登場した。
MCPのアーキテクチャ設計において,3つの基本的なプロトコルレベルの脆弱性を特定し,厳密なセキュリティ分析を行った。
この結果から,MPPのセキュリティの弱点は実装固有のものではなくアーキテクチャであり,プロトコルレベルの修復が必要であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 18:40:17 GMT)
Bayesian quantum sensing using graybox machine learning [0.0] 量子センサーは、空間分解能と感度において古典的なデバイスに対して大きな利点をもたらし、材料科学、医療、その他の分野での変革的応用を可能にしている。
それらの実用性能は、ノイズ、不完全な状態の準備、非理想的な制御フィールドなどの非モデル化効果によって制約されることが多い。
固体オープン量子システムのためのグレイボックスモデリング戦略の最初の実験的実装について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 13:41:39 GMT)
Autonomous phonon maser in levitated spin-mechanics [0.0] 単一の窒素空孔(NV)中心を包含する浮遊ナノダイアモンドは、超低周波のメカニカルモードを提供する。
我々は、駆動されたNVスピンが、質量運動の中心となるための逆利得媒質として機能するように調整できることを実証した。
完全主方程式シミュレーションは、上述の自己振動と位相拡散性、コヒーレントな定常状態を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 18:43:32 GMT)
Artificial Intelligence for Inclusive Engineering Education: Advancing Equality, Diversity, and Ethical Leadership [0.0] AI技術開発は、適応性駆動、データベース、倫理的学習プラットフォームによって、工学教育の分野を変えてきた。
本稿では、持続可能性のための国連2030アジェンダを支援するAI技術を使用するための倫理的アプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 22:36:44 GMT)
Are Quantum Voting Protocols Practical? [0.0] 量子投票プロトコルは、量子力学の物理的保証を用いて、投票の秘密と公に検証可能な集計を提供することを目的としている。
本稿では,このような量子投票プロトコルが実用的かどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 16:25:35 GMT)
A Thermodynamic Theory of Learning I: Irreversible Ensemble Transport and Epistemic Costs [0.0] 学習は本質的に有限時間で行うと不可逆なプロセスであると主張する。
学習過程において必要となる最小エントロピー生産を低く抑える有限時間不等式であるエピステミック・スピード・リミットを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jan 2026 21:57:54 GMT)