Advances and Innovations in the Multi-Agent Robotic System (MARS) Challenge [170.5] スケーラブルで効率的で協調的なソリューションを実現するためには、マルチエージェントシステムフレームワークが不可欠になっています。
このシフトには,エージェント能力の向上,タスクデリゲートによるシステム効率の向上,高度なヒューマンエージェントインタラクションの実現という,3つの主要な要因がある。
本研究では,NurIPS 2025 Workshop on SpaVLEで開催されているマルチエージェントロボットシステム(MARS)チャレンジを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:56:19 GMT)
AgentDoG: A Diagnostic Guardrail Framework for AI Agent Safety and Security [126.5] 現在のガードレールモデルは、リスク診断におけるエージェント的リスク認識と透明性を欠いている。
エージェントリスクをソース(場所)、障害モード(方法)、結果(何)で分類する統合された3次元分類法を提案する。
AgentDoG(AgentDoG)のための,エージェント安全性ベンチマーク(ATBench)と診断ガードレールフレームワークを新たに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:45:41 GMT)
Locate, Steer, and Improve: A Practical Survey of Actionable Mechanistic Interpretability in Large Language Models [122.6] 機械的解釈可能性 (MI) は、大規模言語モデル (LLM) の意思決定を決定づける重要なアプローチとして登場した。
Awesomeinterventionable-MI-Survey" というパイプラインを中心に構築された実践的調査を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:33:08 GMT)
Q-Bench-Portrait: Benchmarking Multimodal Large Language Models on Portrait Image Quality Perception [101.8] マルチモーダルな大規模言語モデル (MLLM) は、既存の低レベルビジョンベンチマークで顕著な性能を示している。
Q-Bench-Portraitは、画像品質の知覚に特化して設計された最初の総合的なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:37:20 GMT)
HERMES: KV Cache as Hierarchical Memory for Efficient Streaming Video Understanding [92.6] HERMESは、ビデオストリームのリアルタイムかつ正確な理解のためのトレーニング不要アーキテクチャである。
HermesはコンパクトなKVキャッシュを再利用し、リソース制約下で効率的なストリーミング理解を可能にする。
Hermesはすべてのベンチマークで優れた精度または同等の精度を実現しており、ストリーミングデータセットでは最大11.4%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:57:42 GMT)
Self-Refining Video Sampling [91.1] 本稿では,大規模データセットを学習した事前学習ビデオジェネレータを自己精錬機として利用する簡単な方法である自己精錬ビデオサンプリングを提案する。
最先端のビデオジェネレータの実験では、運動コヒーレンスと物理アライメントが大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:22:27 GMT)
RouteMoA: Dynamic Routing without Pre-Inference Boosts Efficient Mixture-of-Agents [91.0] RouteMoAは動的ルーティングを備えた効率的な混合エージェントフレームワークである。
軽量スコアラを使用して、クエリから粗い粒度のパフォーマンスを予測することで、初期スクリーニングを行う。
既存のモデル出力に基づいて、軽量な自己評価とクロスアセスメントによってこれらのスコアを洗練し、追加の推論なしで後部修正を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:22:22 GMT)
GenCI: Generative Modeling of User Interest Shift via Cohort-based Intent Learning for CTR Prediction [84.0] 本稿では,クリックスルー率(CTR)予測のためのユーザ嗜好をモデル化するための生成ユーザ意図フレームワークを提案する。
このフレームワークはまず、次の項目の予測目標で訓練された生成モデルを使用して、候補の関心コホートを積極的に生成する。
階層的候補認識ネットワークは、このリッチなコンテキスト信号をランキングステージに注入し、ユーザ履歴とターゲットアイテムの両方に適合するように、クロスアテンションで精製する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:15:04 GMT)
QualiRAG: Retrieval-Augmented Generation for Visual Quality Understanding [80.7] 視覚的品質評価は、予測から解釈可能な品質理解へとシフトしている。
現在のアプローチは、教師付き微調整や強化学習に頼っている。
本稿では,視覚的品質知覚のための大規模マルチモーダルモデルの潜在知覚的知識を体系的に活用するフレームワークであるVbfQualiRAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 06:27:03 GMT)
POPE: Learning to Reason on Hard Problems via Privileged On-Policy Exploration [79.0] On-policy Reinforcement Learning (RL)は、単一の正しいロールアウトでさえも探索せず、報酬はゼロであり、改善を促進するための学習信号がない。
PPE(Privleged On-Policy Exploration)は、人間や他のオラクルのソリューションを特権情報として活用し、難しい問題の探索をガイドする手法である。
POPEは、オラクルソリューションのプレフィックスで難しい問題を強化し、ガイド付きロールアウト中にRLが非ゼロ報酬を得ることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:47:21 GMT)
Forecasting the Maintained Score from the OpenSSF Scorecard for GitHub Repositories linked to PyPI libraries [78.5] 今後,OpenSSFが保持するスコアをどの程度予測できるかを検討する。
PageRankによって、最も中央のPyPIライブラリのトップ1%に関連付けられた3,220のGitHubリポジトリを分析します。
以上の結果から,今後の保守活動は有意義な精度で予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:32:54 GMT)
Gained in Translation: Privileged Pairwise Judges Enhance Multilingual Reasoning [74.0] textttSP3Fは、ターゲット言語におけるテクティタニーデータなしで多言語推論を強化するフレームワークである。
まず、英語の質問応答対の翻訳版にファインチューン(SFT)を監督し、ベースモデルの正確性を高める。
第二に、RLはペアワイズ・ジャッジからのフィードバックをセルフプレイ方式で実行し、裁判官は英語の参照応答をテキストプライベート情報として受信する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:46:44 GMT)
Enhancing Action and Ingredient Modeling for Semantically Grounded Recipe Generation [69.9] 命令生成のための内部コンテキストとして,アクションや材料を予測し,検証する意味的基盤を持つフレームワークを提案する。
Recipe1Mの実験は最先端の性能を示し、セマンティックな忠実さを著しく改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:06:18 GMT)
OffSeeker: Online Reinforcement Learning Is Not All You Need for Deep Research Agents [68.8] 最先端のパフォーマンスは通常、オンライン強化学習(RL)に依存します。
オフライントレーニングを効果的に行うために設計された、完全なオープンソーススイートを紹介します。
当社の中核的なコントリビューションはDeepForgeです。DeepForgeは、大量の前処理なしで大規模な研究クエリを生成する、使えるタスク合成フレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:13:59 GMT)
SAGE: Steerable Agentic Data Generation for Deep Search with Execution Feedback [68.6] 本稿では,高品質で難易度の高い探索問合せを自動生成するエージェントパイプラインを提案する。
我々のパイプラインであるSAGEは、QAペアを提案するデータジェネレータと、生成された質問を解決するための検索エージェントで構成される。
我々の本質的な評価は、SAGEが様々な推論戦略を必要とする質問を生成する一方で、生成したデータの正確性や難易度を著しく高めていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 06:37:56 GMT)
The Flexibility Trap: Why Arbitrary Order Limits Reasoning Potential in Diffusion Language Models [67.6] 拡散大言語モデル(dLLM)は、従来のLLMの厳格な左から右への制約を破る。
本稿では,dLLMsの推論境界を広げるよりも,任意の順序生成を現在の形式で狭くするという,直感に反する現実を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:29:32 GMT)
A Pragmatic VLA Foundation Model [66.8] 我々はLingBot-VLAを開発し、9つの人気のデュアルアームロボット構成から約2万時間のリアルタイムデータを収集した。
我々のモデルは競争相手よりも明らかな優位性を実現し、その強靭な性能と広範な一般化性を示している。
ロボット学習の分野を前進させるために、コード、ベースモデル、ベンチマークデータへのオープンアクセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:08:04 GMT)
AdaReasoner: Dynamic Tool Orchestration for Iterative Visual Reasoning [66.2] textbfAdaReasonerは、ツール固有の、あるいは明示的な教師付き行動ではなく、一般的な推論スキルとしてツールの使用を学ぶマルチモーダルモデルのファミリーである。
AdaReasonerは、(i)スケーラブルなデータキュレーションパイプラインによって、長期にわたる多段階のツールインタラクションにモデルを公開し、(ii)ツール-GRPO、(ii)ツールの選択とシークエンシングをエンドツーエンドの成功に基づいて優先順位付けする強化学習アルゴリズム、(iii)ツールの使用を動的に規制する適応学習メカニズムによって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:04:43 GMT)
PaperSearchQA: Learning to Search and Reason over Scientific Papers with RLVR [64.2] 我々は,1600万件のバイオメディカルペーパーを要約した検索コーパスを公開し,PaperSearchQAと呼ばれるファクトイックなQAデータセットを構築した。
我々は,この環境における検索エージェントを訓練し,非RL検索ベースラインを上回ります。
我々のデータ生成方法はスケーラブルで、他の科学領域にも容易に拡張できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 06:46:16 GMT)
Save the Good Prefix: Precise Error Penalization via Process-Supervised RL to Enhance LLM Reasoning [59.8] 強化学習(RL)は,大規模言語モデル(LLM)の推論能力向上のための強力なフレームワークとして登場した。
既存のRLアプローチの多くは疎結果報酬に依存しており、部分的に成功した解では正しい中間段階を信用できない。
本稿では、PRMを用いてRL中の最初のエラーをローカライズする検証済み事前修正ポリシー最適化(VPPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:38:20 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） (Mon, 26 Jan 2026 07:46:19 GMT)
HalluCitation Matters: Revealing the Impact of Hallucinated References with 300 Hallucinated Papers in ACL Conferences [58.9] 2024年と2025年にACL,NAACL,EMNLPで発表されたすべての論文を分析した。
これらの論文の半分はEMNLP 2025で特定されており、この問題は急速に増加していることを示している。
100以上の論文が主要な会議として受け入れられ、EMNLP 2025のFindings論文が信頼性に影響を及ぼした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:48:23 GMT)
FGGM: Fisher-Guided Gradient Masking for Continual Learning [57.6] 破滅的な忘れ物は、大きな言語モデルの継続的な学習を損なう。
我々は、対角的なフィッシャー情報を用いて、更新のためのパラメータを戦略的に選択することでこれを緩和するフレームワークであるFisher-Guided Gradient Masking (FGGM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:35:34 GMT)
TEA-Bench: A Systematic Benchmarking of Tool-enhanced Emotional Support Dialogue Agent [56.5] ESC(Emotional Support Conversation)におけるツール拡張エージェント評価のための対話型ベンチマークであるTEA-Benchを紹介する。
実験により、ツール強化は一般的に感情的サポート品質を向上し、幻覚を減少させるが、その利得はキャパシティに依存していることが示された。
以上の結果から,信頼性の高い感情支援エージェントを構築する上でのツール利用の重要性が浮き彫りとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:15:27 GMT)
One Adapts to Any: Meta Reward Modeling for Personalized LLM Alignment [55.9] これらの制約に対処するには、データの適合からユーザの好みを学習し、嗜好適応のプロセスを学ぶためのパラダイムシフトが必要である、と我々は主張する。
メタ学習問題としてパーソナライズされた報酬モデルを変更するメタリワードモデリング(MRM)を提案する。
MRMはパーソナライズを強化し、ユーザの堅牢性を向上し、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） (Mon, 26 Jan 2026 17:55:52 GMT)
YOLO-DS: Fine-Grained Feature Decoupling via Dual-Statistic Synergy Operator for Object Detection [55.6] DSO(Dual-Statistic Synergy Operator)を中心に構築されたYOLO-DSを提案する。
YOLO-DSは、チャネル平均とピーク平均差を共同でモデル化することにより、オブジェクトの特徴を分離する。
MS-COCOベンチマークでは、YOLO-DSは5つのモデルスケールでYOLOv8を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:50:32 GMT)
Just-In-Time Reinforcement Learning: Continual Learning in LLM Agents Without Gradient Updates [53.4] JitRL(Just-In-Time Reinforcement Learning、ジャスト・イン・タイム強化学習)は、テスト時間ポリシーの最適化を可能にするトレーニング不要のフレームワークである。
JitRLは、経験の動的で非パラメトリックな記憶を維持し、関連する軌跡を取得して、オンザフライでのアクションの利点を推定する。
WebArenaとJerrichoの実験では、JitRLがトレーニング不要メソッドの間に新しい最先端技術を確立していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:16:51 GMT)
From Verifiable Dot to Reward Chain: Harnessing Verifiable Reference-based Rewards for Reinforcement Learning of Open-ended Generation [52.6] 検証基準ベース報酬(RLVRR)を用いた強化学習を提案する。
最後の答えをチェックする代わりに、RLVRRは高品質な参照(すなわち報酬連鎖)から順序付けられた言語信号を抽出する。
このようにして、RLVRRは報酬を2つの次元に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:39:58 GMT)
TSRBench: A Comprehensive Multi-task Multi-modal Time Series Reasoning Benchmark for Generalist Models [52.2] 時系列で推論する能力は、ジェネラリストモデルが現実的な問題を解決するための基本的なスキルである。
このギャップを埋めるために、時系列推論機能の全スペクトルをストレステストするために設計された総合的なベンチマークであるTSRBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:04:54 GMT)
Temp-R1: A Unified Autonomous Agent for Complex Temporal KGQA via Reverse Curriculum Reinforcement Learning [51.8] 時間的知識グラフ質問回答(TKGQA)は、マルチホップ依存と複雑な時間的制約を持つ動的事実に対する洗練された推論を必要とするため、本質的に困難である。
我々は、強化学習を通じて訓練されたTKGQAのための、最初の自律的エンドツーエンドエージェントであるTemp-R1を提案する。
8BパラメータであるTemp-R1はMultiTQとTimelineKGQAの最先端性能を実現し、複雑な問題に対する強いベースラインよりも19.8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:23:53 GMT)
\textsc{NaVIDA}: Vision-Language Navigation with Inverse Dynamics Augmentation [50.0] textscNaVIDAは、ポリシー学習とアクショングラウンドの視覚力学と適応実行を結合した統合VLNフレームワークである。
textscNaVIDAは、チャンクベースの逆ダイナミクスによるトレーニングを強化し、視覚変化と対応するアクションの因果関係を学習する。
実験の結果,textscNaVIDAはパラメータが少ない最先端の手法に比べてナビゲーション性能が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 06:16:17 GMT)
DeFM: Learning Foundation Representations from Depth for Robotics [49.8] DeFMはロボットアプリケーションのための深度画像に基づいて訓練された自己教師型基礎モデルである。
DeFMは幾何学的および意味的な表現を学び、様々な環境、タスク、センサーに一般化する。
最先端の性能を達成し、シミュレーションから実環境への強力な一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:45:31 GMT)
OATS: Online Data Augmentation for Time Series Foundation Models [49.1] 時系列基礎モデル(TSFM)は時間分析の強力なパラダイムであり、しばしばデータ品質を向上させるために合成データ拡張によって強化される。
OATS (Online Data Augmentation for Time Series Foundation Models) は、異なるトレーニング手順に合わせて合成データを生成する基本戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:51:03 GMT)
GLEN-Bench: A Graph-Language based Benchmark for Nutritional Health [48.9] GLEN-Benchは,栄養学的健康評価のためのグラフ言語に基づく最初の総合ベンチマークである。
GLEN-Benchは3つの関連タスクを含む: リスク検出は、食生活や社会経済的パターンからリスクのある個人を識別する; 推奨は、リソース制約の中で臨床ニーズを満たすパーソナライズされた食品を提案する。
我々の分析では、健康リスクに関連する明確な食事パターンを特定し、実践的な介入を導くための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 03:32:46 GMT)
Feature-Indexed Federated Recommendation with Residual-Quantized Codebooks [46.0] フェデレートされたレコメンデーションは、ユーザインタラクションを集中化せずにレコメンデーションシステムのトレーニングのためのプライバシ保護ソリューションを提供する。
既存の方法は、クライアントとサーバ間のすべてのアイテムの埋め込みを送信するIDインデックス通信パラダイムに従っている。
本稿では,機能コード埋め込みを生の項目埋め込みではなく,コードブックとして送信する機能インデックス通信パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:14:19 GMT)
Smooth embeddings in contracting recurrent networks driven by regular dynamics: A synthesis for neural representation [45.9] 最近の実証研究は、訓練された反復モデルにおけるトポロジー保存潜在組織を文書化している。
貯水池計算における最近の理論的結果は、同期写像が埋め込みである条件を確立する。
私たちのコントリビューションは、一般的な同期と、契約型貯水池の埋め込み保証を組み立てる統合フレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:10:39 GMT)
Vision-Language-Model-Guided Differentiable Ray Tracing for Fast and Accurate Multi-Material RF Parameter Estimation [45.4] 本稿では,マルチマテリアルパラメータ推定を高速化し,安定化する視覚言語モデル(VLM)のフレームワークを提案する。
NVIDIA Sionnaの屋内シーンの実験では、2-4$times$高速収束、10-100$times$低い最終パラメータエラーが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:54:53 GMT)
K-Myriad: Jump-starting reinforcement learning with unsupervised parallel agents [45.3] 強化学習における並列化は、通常、複数の労働者が同一のサンプリング分布から経験を収集する単一のポリシーのトレーニングを高速化するために使用される。
並列ポリシの集団によって引き起こされる集合状態のエントロピーを最大化する,スケーラブルで教師なしなK-Myriadを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:26:40 GMT)
Comparison requires valid measurement: Rethinking attack success rate comparisons in AI red teaming [45.2] リンゴとオレンジの比較や低粘度測定で多くの結論が得られた。
私たちの議論は、単純な質問に基礎を置いている。 成功率に対する攻撃は、いつ、有意義に比較できるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 02:22:19 GMT)
Not the Example, but the Process: How Self-Generated Examples Enhance LLM Reasoning [44.6] 重要なメリットは、生成された例自体からではなく、それらを生成する行為から生まれるものだ、と私たちは主張する。
本研究では, ゼロショットプロンプト, 統合プロンプト, 分離プロンプトという, 文脈内学習のための3つのプロンプト戦略を評価する。
我々は、自己生成の利点は、実例ではなく、問題生成の過程にあると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:28:52 GMT)
CooperBench: Why Coding Agents Cannot be Your Teammates Yet [44.1] CooperBenchは、4つのプログラミング言語で12のライブラリにまたがる600以上の協調コーディングタスクのベンチマークである。
エージェントは、両方のタスクを個別に実行するよりも、一緒に働く場合の平均30%低い成功率を達成する。
分析の結果,(1)コミュニケーションチャネルは不明瞭で不正確なメッセージに悩まされる,(2)効果的なコミュニケーションであっても,エージェントはコミットメントから逸脱する,(3)エージェントが他人の計画やコミュニケーションに対して誤った期待を抱いている,という3つの重要な問題が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 00:36:33 GMT)
Self-Distilled Reasoner: On-Policy Self-Distillation for Large Language Models [44.0] On-Policy Self-Distillation (OPSD) は、教師と学生の両方がひとつのモデルで、異なるコンテキストを条件付けして機能するフレームワークである。
複数の数学的推論ベンチマークにおいて,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:56:50 GMT)
Scaling Behaviors of Evolutionary Algorithms on GPUs: When Does Parallelism Pay Off? [44.0] 進化的アルゴリズム(EA)はグラフィックス処理ユニット(GPU)に実装され、並列処理能力を活用して効率を向上させる。
我々は,GPU並列処理が,単純な加速度測定以上のEAの挙動をどのように変化させるかを検討する。
その結果,GPUアクセラレーションの影響は多種多様であり,アルゴリズム構造に強く依存していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:55:21 GMT)
XProvence: Zero-Cost Multilingual Context Pruning for Retrieval-Augmented Generation [43.0] 本稿では、検索拡張生成(RAG)のための多言語ゼロコストコンテキストプラニングモデルであるXProvenceを紹介する。
XProvenceは、最小限の性能劣化でRAGコンテキストを創り出し、強力なベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:00:11 GMT)
A Dataset for Automatic Vocal Mode Classification [42.7] このデータセットは、4人の歌手から録音された持続母音で構成されている。
データセットは、被験者の声域全体をカバーするもので、合計で3,752個のサンプルがある。
5倍のクロスバリデーション(81.3,%)で最高のバランスの取れた精度はResNet18で達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:28:06 GMT)
U-Fold: Dynamic Intent-Aware Context Folding for User-Centric Agents [42.7] U-Foldはユーザ中心のタスクに適した動的コンテキスト折り畳みフレームワークである。
U-Foldは、$-bench、$$$-bench、VitaBench、コンテクストを膨らませた設定で、常にReActを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:11:49 GMT)
FreeOrbit4D: Training-Free Arbitrary Camera Redirection for Monocular Videos via Geometry-Complete 4D Reconstruction [40.5] FreeOrbit4Dは、ビデオ生成のための構造的基盤として、幾何学的完全4Dプロキシを復元することで、幾何学的曖昧さに対処する効果的なトレーニングフリーフレームワークである。
我々の実験によると、FreeOrbit4Dは、大角リダイレクトビデオに挑戦して、より忠実なビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 22:03:46 GMT)
A multimodal vision foundation model for generalizable knee pathology [40.0] 筋骨格障害は、医療画像の正確な解釈に対する緊急の要求である。
現在の整形外科における人工知能のアプローチは、タスク固有の教師あり学習パラダイムに依存している。
筋骨格病理学に最適化されたマルチモーダル視覚基盤モデルOrthoFoundationを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:14:51 GMT)
A Theory of Single-Antenna Atomic Beamforming [40.0] 標準局所オシレータ(LO)装束Rydberg原子レシーバー(RARE)の空間応答に関する理論的解析について述べる。
その結果, 蒸気セル長の増大は, セル長に逆比例するビーム幅で, LOフィールドに整列した受信ビームを生成することがわかった。
本研究では, 蒸気セル長の増大とセル内を伝播するレーザの指数的パワー減衰との基本的なトレードオフを特徴付けることにより, 達成可能なビームフォーミングゲインを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:35:43 GMT)
Advances in Diffusion-Based Generative Compression [39.9] 生成的モデリングのための拡散および関連手法は、ビジュアルメディアアプリケーションで広く成功している。
本稿では,近年の拡散型縮合法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:10:29 GMT)
Paying Less Generalization Tax: A Cross-Domain Generalization Study of RL Training for LLM Agents [39.7] ジェネラリストのLSMエージェントは、狭い環境下でポストトレーニングされることが多いが、はるかに広く、目に見えない領域に展開される。
本研究では,最終テスト領域が不明な場合のエージェント・ポストトレーニングの課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:07:03 GMT)
Beyond Rigid: Benchmarking Non-Rigid Video Editing [39.5] NRVBenchは、非剛性ビデオ編集を評価するために設計された最初のベンチマークである。
まず,6つのカテゴリから180個の非剛体モーションビデオからなる高品質なデータセットをキュレートする。
次に、視覚言語モデルに基づく新しい評価指標NRVE-Accを提案する。
第三に、トレーニング不要のベースラインであるVM-Editを導入し、二重領域記述機構を用いて構造認識制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:28:09 GMT)
Agentic Very Long Video Understanding [39.3] EGAgentはエンティティシーングラフを中心とした強化されたエージェントフレームワークで、時間とともに人、場所、オブジェクト、それらの関係を表現する。
提案システムは,これらのグラフに対する構造化検索と推論のためのツールと,視覚と音声のハイブリッド検索機能を備えており,詳細な,横断的,時間的に整合した推論を可能にする。
EgoLifeQA と Video-MME (Long) のデータセットから,EgoLifeQA (57.5%) の最先端性能と,複雑な長手ビデオ理解タスクにおける Video-MME (74.1%) の競合性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:20:47 GMT)
Dep-Search: Learning Dependency-Aware Reasoning Traces with Persistent Memory [38.9] Dep-Searchは、大規模言語モデルのための依存性を意識した検索フレームワークである。
GRPOを通じて構造化推論、検索、永続メモリを統合する。
Dep-Searchは、複雑なマルチホップ推論タスクに取り組むLLMの能力を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:42:33 GMT)
TC-IDM: Grounding Video Generation for Executable Zero-shot Robot Motion [38.9] ジェネレーティブワールドモデルは、汎用的なエンボディAIに代わる有望な選択肢を提供する。
視覚計画と身体制御のギャップを埋めるツール中心逆ダイナミクスモデル(TC-IDM)を提案する。
実世界の評価では、TC-IDMを用いた世界モデルの平均成功率は61.11パーセント、単純タスクは77.7%、ゼロショット変形可能なオブジェクトタスクは38.66%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:06:56 GMT)
A Step to Decouple Optimization in 3DGS [38.8] 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） (Mon, 26 Jan 2026 02:14:23 GMT)
GUIGuard: Toward a General Framework for Privacy-Preserving GUI Agents [38.4] GUIはよりリッチでアクセスしやすいプライベート情報を公開し、プライバシーリスクはシーケンシャルなシーンにわたるインタラクションの軌跡に依存する。
本稿では,プライバシ認識,プライバシ保護,保護下のタスク実行という,プライバシ保護GUIエージェントのための3段階フレームワークを提案する。
この結果は,GUIエージェントにとって重要なボトルネックとして,プライバシ認識に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:33:40 GMT)
Global Optimization of Atomic Clusters via Physically-Constrained Tensor Train Decomposition [37.7] 我々は、ポテンシャルエネルギー表面の低ランク構造を利用して制限を克服する新しい枠組みを導入する。
最大45個の原子を含むレナード・ジョーンズクラスターの大域的ミニマムを同定し,本手法の有効性を実証した。
我々は,20原子炭素クラスターを機械学習型モーメントポテンシャルを用いて最適化することにより,実世界のシステムへの適用性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:38:20 GMT)
A Framework for Evaluating Faithfulness in Explainable AI for Machine Anomalous Sound Detection Using Frequency-Band Perturbation [37.3] 機械音響解析におけるXAI忠実度を評価するための新しい定量的枠組みを提案する。
我々は,XAI技術が信頼性に違いがあることを示し,Occlusionは真のモデル感度と最強のアライメントを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:06:50 GMT)
A Unifying View of Coverage in Linear Off-Policy Evaluation [36.8] この設定のための標準アルゴリズム LSTDQ の新たな有限サンプル解析を提供する。
インストゥルメンタル・ヴァリタブル・ビューにインスパイアされた我々は、新しいカバレッジパラメータ、特徴力学のカバレッジに依存するエラー境界を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:30:24 GMT)
Funny or Persuasive, but Not Both: Evaluating Fine-Grained Multi-Concept Control in LLMs [36.7] 本稿では,シングルコンセプトシナリオとデュアルコンセプトシナリオの両方に対して,きめ細かい制御性の評価フレームワークを提案する。
選択された概念は原則として分離可能であるべきですが、デュアルコンセプト設定ではパフォーマンスが低下することがよくあります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:36:34 GMT)
Neural Network Approximation: A View from Polytope Decomposition [36.2] 我々は連続関数の普遍近似を導出する明示的なカーネル法を開発した。
ReLUネットワークは、各サブドメインのカーネルを個別に近似するために構築される。
解析関数へのアプローチを拡張して高い近似率に到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:39:11 GMT)
MindCine: Multimodal EEG-to-Video Reconstruction with Large-Scale Pretrained Models [36.2] 本稿では,限られたデータを用いた高忠実度ビデオ再構成を実現するための新しいフレームワークであるMindCineを提案する。
トレーニング段階では、テキスト以外のモダリティを組み込むために、マルチモーダルな共同学習戦略を採用している。
我々のモデルは質的にも量的にも最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 06:20:34 GMT)
Estimating Dense-Packed Zone Height in Liquid-Liquid Separation: A Physics-Informed Neural Network Approach [35.7] 重力開拓地における液体-液体分散の分離は、化学、医薬品、リサイクルプロセスにおいて重要である。
密集したゾーンの高さは重要な性能と安全性の指標であるが、しばしば高価であり、測定することができない。
安価な体積流量測定のみを用いて位相高さを推定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:57:28 GMT)
Adaptive Domain Shift in Diffusion Models for Cross-Modality Image Translation [35.5] 画像の相互変換は不安定で非効率である。
標準拡散アプローチはドメイン間の1つの大域的線型移動に依存することが多い。
生成プロセスに直接ドメインシフトダイナミクスを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:00:36 GMT)
Learning Fair Domain Adaptation with Virtual Label Distribution [35.2] Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、異なるディストリビューションからトレーニングとテストデータのサンプリングを行う際のパフォーマンス劣化を軽減することを目的としている。
本稿では,VILL(Virtual Label-Distribution-Aware Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:48:47 GMT)
SICL-AT: Another way to adapt Auditory LLM to low-resource task [34.8] 聴覚大言語モデル(LLM)は,幅広い音声・音声理解タスクにおいて高い性能を示した。
低リソースや不慣れなタスクに適用すると、しばしば苦労します。
In-Context Learning (ICL)は、トレーニングなしの推論時間ソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:15:16 GMT)
Token-level Collaborative Alignment for LLM-based Generative Recommendation [34.8] Token-level Collaborative Alignment for Recommendation (TCA4Rec)は、モデルに依存しないプラグイン・アンド・プレイフレームワークである。
TCA4Rec は,CF モデルや LLM ベースのレコメンデータシステムにおいて,幅広い範囲にわたるレコメンデーション性能を継続的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:05:02 GMT)
DEEPMED: Building a Medical DeepResearch Agent via Multi-hop Med-Search Data and Turn-Controlled Agentic Training & Inference [34.7] DeepResearch(DR)は、ツールから検証可能な証拠を出力し、一般的なドメインで強力に実行する。
これは、タスク特性とツール使用のスケーリングの2つのギャップに起因しています。
DeepMedはベースモデルを平均で9.79%改善し、より大きな医学的推論とDRモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:57:48 GMT)
Quantum Rotation Diversity in Displaced Squeezed Binary Phase-Shift Keying [33.7] 本稿では,光量子通信のための量子回転多様性スキームを提案する。
本研究では,全光子数による変位振幅とスクイージング強度尺度の双方が有意な多様性を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:31:14 GMT)
CAST: Achieving Stable LLM-based Text Analysis for Data Analytics [33.6] textbfCAST (textbfAlgorithmic Prompting and textbfStable textbfThinking) は、モデルが潜在する推論経路を制約することによって出力安定性を向上させるフレームワークである。
キャスティングは全てのベースラインで常に最高の安定性を達成し、安定性スコアを最大16.2%改善し、出力品質を維持または改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:56:31 GMT)
Randomization Boosts KV Caching, Learning Balances Query Load: A Joint Perspective [31.7] KVキャッシュは、キー値(KV)ペアを以前のクエリから再利用することで、Large Language Model(LLM)推論を高速化する技術である。
デフォルトのLeast recently Used (LRU)消去アルゴリズムは、動的オンラインクエリの到着に苦労する。
我々は、KVキャッシュ消去とクエリルーティングのコアトレードオフをキャプチャする最初の統一数学的モデルを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 22:20:59 GMT)
Towards Safety-Compliant Transformer Architectures for Automotive Systems [31.7] 本稿では,安全の観点からトランスフォーマーを自動車システムに統合するための概念的枠組みを提案する。
マルチモーダルファンデーションモデルがセンサの多様性と冗長性を活用して耐障害性と堅牢性を向上させる方法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:12:27 GMT)
GraIP: A Benchmarking Framework For Neural Graph Inverse Problems [31.2] 本稿では,多種多様なグラフ学習タスクを逆問題として定式化し,再編成するニューラルグラフ逆問題の概念的枠組みを紹介する。
本稿では,グラフ学習タスクにおけるGraIPの汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:28:16 GMT)
ShopSimulator: Evaluating and Exploring RL-Driven LLM Agent for Shopping Assistants [31.0] 大規模かつ挑戦的な中国のショッピング環境であるShopSimulatorを紹介した。
様々なシナリオにまたがってLCMを評価し、最高の性能のモデルでさえ40%未満の完全成功率を達成することを発見した。
さらなる訓練は、これらの弱点を克服するための実践的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:24:28 GMT)
Trustworthy Evaluation of Robotic Manipulation: A New Benchmark and AutoEval Methods [30.6] Eval-ActionsベンチマークとAutoEvalアーキテクチャを組み合わせたソリューションを提案する。
このデータセットは、Expert Grading(EG)、Rang-Guided preferences(RG)、Chain-of-Thought(CoT)の3つのコア監視信号を中心に構成されている。
AutoEval は EG プロトコルと RG プロトコルでそれぞれ 0.81 と 0.84 のSpearman's Rank correlation Coefficients (SRCC) を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:47:42 GMT)
DMAP: Human-Aligned Structural Document Map for Multimodal Document Understanding [30.5] 文書レベルの構造文書MAPは、階層的組織と多モード文書内の要素間関係の両方を符号化する。
この表現に基づいて、リフレクティブ推論エージェントは構造認識およびエビデンス駆動推論を実行する。
MMDocQAベンチマークの実験では、DMAPが文書固有の構造表現を人間の解釈パターンと一致させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 06:38:25 GMT)
OCR-Enhanced Multimodal ASR Can Read While Listening [30.5] Donut-Whisperは、英語と中国語の音声認識性能を改善するために、視覚情報を活用するデュアルエンコーダを備えたオーディオ視覚型ASRモデルである。
中国語と英語の両方の分割を含む映画クリップをベースとした,多言語音声・視覚音声認識データセットを提案する。
Donut-Whisperは、DonutとWhisperの大きなV3ベースラインと比較して、データセットの英語と中国語のパーティションで大幅にパフォーマンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:51:08 GMT)
Certifying optimal device-independent quantum randomness in quantum networks [29.5] 最適量子乱数性と自己検定GHZ状態の証明を可能にする多部構成ベル不等式の族を示す。
メルミン型不等式と比較すると、ベルの不等式は、非最大ベル値が達成されたときの量子ランダム性の証明においてより効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:40:01 GMT)
Dynamic Thinking-Token Selection for Efficient Reasoning in Large Reasoning Models [29.5] 大規模推論モデル(LRM)は、最終的な答えを導き出す前に推論トレースを明示的に生成することにより、複雑な問題を解決するのに優れている。
しかし、世代が長くなるとメモリフットプリントが大幅に増加し、計算オーバーヘッドが増大し、LRMの効率が低下した。
この研究は、注意マップを用いて推論トレースの影響を分析し、興味深い現象を明らかにする。
推論においていくつかの決定クリティカルなトークンだけが最終解に向かってモデルを操り、残りのトークンは無視的に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:31:40 GMT)
ARMOR: Agentic Reasoning for Methods Orchestration and Reparameterization for Robust Adversarial Attacks [28.4] ARMORは3つの正反対プリミティブ、Carini-Wagner(CW)、Jacobian-based Saliency Map Attack(JSMA)、空間変換攻撃(STA)を編成する。
標準ベンチマークでは、ARMORはアーキテクチャ間転送の改善を実現し、両方の設定を確実に騙す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:36:34 GMT)
LLMs versus the Halting Problem: Revisiting Program Termination Prediction [28.3] プログラムが終了するかどうかを判断することは コンピュータ科学の中心的な問題です
大規模言語モデル(LLM)の最近の成功と進歩は、次の疑問を提起する: LLMはプログラム終了を確実に予測できるか?
ソフトウェア検証に関する国際コンペティション(SV-Comp)2025(International Competition on Software Verification, SV-Comp)の終了カテゴリから, C プログラムの多種多様なセットに対する LLM の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:44:12 GMT)
Nearly Optimal Bayesian Inference for Structural Missingness [27.4] ベイズ的な見方では、後続の予測分布による予測は、完全なモデル後続の不確実性の上に統合される。
このフレームワークは、(II)ラベル予測からモデル内の欠損値後部を学習し、予測後部分布を最適化する。
43の分類と15の計算ベンチマークでSOTAを達成し、ベイズ最適性保証の近くに有限サンプルを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:03:11 GMT)
ExoGS: A 4D Real-to-Sim-to-Real Framework for Scalable Manipulation Data Collection [27.2] ExoGSはロボットフリーの4D Real-to-Sim-to-Realフレームワークである。
実世界の静的環境と動的相互作用の両方をキャプチャし、それらをシミュレートされた環境にシームレスに転送する。
スケーラブルなデータ収集とポリシー学習のための新しいソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:04:12 GMT)
LTS-VoiceAgent: A Listen-Think-Speak Framework for Efficient Streaming Voice Interaction via Semantic Triggering and Incremental Reasoning [27.1] LTS-VoiceAgent は Listen-Think-Speak フレームワークである。
意味のある接頭辞を検出するDynamic Semantic Triggerと、背景のThinkerと前景のスピーカーをコーディネートするDual-Role Stream Orchestratorを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:42:35 GMT)
PolySHAP: Extending KernelSHAP with Interaction-Informed Polynomial Regression [26.7] KernelSHAPは,ゲームを線形関数として近似することにより,Shapley値を近似する指数的コストを回避する。
また、ペアサンプリングは2階のPolySHAPと全く同じ値近似を生成するが、次数2に収まらないことも証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:47:45 GMT)
Efficient UAV trajectory prediction: A multi-modal deep diffusion framework [26.7] LiDARとミリ波レーダ情報の融合に基づくマルチモーダルUAV軌道予測法を提案する。
提案手法は, マルチモーダルデータを有効利用し, 低高度経済における無人UAV軌道予測のための効率的な解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:14:52 GMT)
MemWeaver: Weaving Hybrid Memories for Traceable Long-Horizon Agentic Reasoning [26.1] 本稿では,長期エージェント体験を3つの相互接続コンポーネントに集約する統合メモリフレームワークを提案する。
MemWeaverは、構造化された知識を共同で検索し、エビデンスをサポートし、コンパクトで情報密度の高いコンテキストを構築するデュアルチャネル検索戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 06:39:27 GMT)
Enhancing LLM-based Recommendation with Preference Hint Discovery from Knowledge Graph [26.1] インタラクション統合知識グラフに基づく嗜好ヒント発見モデルを提案する。
候補属性の選好信頼性を定量化するために, インスタンス単位の二重アテンション機構を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 03:20:42 GMT)
DeepPlanning: Benchmarking Long-Horizon Agentic Planning with Verifiable Constraints [26.0] 本稿では,実用的長期エージェント計画のベンチマークであるDeepPlanningを紹介する。
多日間の旅行計画と、積極的情報取得、局所的制約推論、グローバルな制約付き最適化を必要とするマルチプロダクトショッピングタスクが特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:43:49 GMT)
From Classification to Ranking: Enhancing LLM Reasoning Capabilities for MBTI Personality Detection [25.8] パーソナリティ検出は、ソーシャルメディア投稿を通じて個人の性格特性を測定することを目的としている。
既存のアプローチは、Large Language Models (LLMs)を活用してパーソナリティ特性分析を促進する
本稿では,人格検出のための強化学習訓練パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:28:43 GMT)
Explaining Synergistic Effects in Social Recommendations [25.8] シナジスティック効果は入力と予測間の相互情報を高め、情報ゲインを生成する。
本稿では,それらを具現化する部分グラフを識別することで,相乗効果を説明するSemExplainerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:14:59 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） (Mon, 26 Jan 2026 12:22:15 GMT)
Think When Needed: Model-Aware Reasoning Routing for LLM-based Ranking [25.7] 推論プロンプトはランキングユーティリティを向上させることができるが、その利点は一貫性がなく、かなりの計算コストがかかる。
本稿では, 直接推論 (Non-Think) と推論 (Think) を用いるかを決定するために, 軽量なプラグアンドプレイルータヘッドを用いた推論ルーティングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:09:07 GMT)
When Is Self-Disclosure Optimal? Incentives and Governance of AI-Generated Content [25.7] Gen-AIは、生産コストを削減し、さまざまな品質のスケーラブルなアウトプットを可能にすることで、デジタルプラットフォーム上でのコンテンツ生成を再構築している。
プラットフォームは、クリエイターがAI生成コンテンツをラベル付けする必要がある公開ポリシーを採用し始めている。
本稿では、こうした開示体制の経済的意味を研究するための形式モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:31:04 GMT)
Teaching Models to Teach Themselves: Reasoning at the Edge of Learnability [25.5] 本稿では,2段階のメタRLを実現することで,事前学習したモデルの潜在能力を高めて,学習を疎開し,二段階の報奨を得られることを示す。
以上の結果から, 有用なステップ石を生成できる能力は, 実際に難解な問題を解く能力を必要としないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:46:56 GMT)
Exploring Fine-Tuning for In-Context Retrieval and Efficient KV-Caching in Long-Context Language Models [25.2] Long-Context Language Modelsは、ドキュメントコレクション全体をエンコードできる。
実験では、ドメイン内の大幅な改善が示され、ベースモデルよりも最大で20ポイント向上した。
我々は,KV-cache圧縮下での強靭性を適度に改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:37:02 GMT)
Strength Change Explanations in Quantitative Argumentation [25.2] 定量的(双極性)な議論グラフに対する強度変化の説明を導入する。
逆問題と反現実問題という既存の概念は、強度変化の説明に還元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:48:46 GMT)
Ordering-based Causal Discovery via Generalized Score Matching [25.1] 本稿では,因果発見のためのスコアマッチングフレームワークを拡張する。
我々は,観測された離散データから真の因果順序を正確に推定できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:35:03 GMT)
Exploring the Use of VLMs for Navigation Assistance for People with Blindness and Low Vision [25.1] 本稿では,視覚障害者のナビゲーション作業における視覚言語モデル(VLM)の有用性について検討する。
我々は,GPT-4V,GPT-4o,Gemini-1.5-Pro,Claude-3.5-Sonnetなどのクローズソースモデルを,Llava-v1.6-mistralやLlava-onevision-qwenなどのオープンソースモデルとともに評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:45:12 GMT)
What Should I Cite? A RAG Benchmark for Academic Citation Prediction [25.0] 引用予測は、学者が拡大する科学文献をナビゲートするのを助けるために、自動的に適切な参照を提案することを目的としている。
ここでは,学術的な引用予測に基づいて大規模言語モデルを評価するための,最初の総合的検索拡張世代(RAG)統合ベンチマークである textbfCiteRAG を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:09:08 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） (Mon, 26 Jan 2026 05:27:01 GMT)
FaLW: A Forgetting-aware Loss Reweighting for Long-tailed Unlearning [24.7] FaLWはプラグアンドプレイの動的損失再重み付け方式である。
各サンプルの未学習状態を、その予測確率と同一クラスからの未学習データの分布を比較して評価する。
実験により、FaLWは優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:21:01 GMT)
MultiVis-Agent: A Multi-Agent Framework with Logic Rules for Reliable and Comprehensive Cross-Modal Data Visualization [24.5] MultiVis-Agentは、信頼性の高いマルチモーダルおよびマルチシナリオビジュアライゼーション生成のためのロジックルール強化マルチエージェントフレームワークである。
本手法では,フレキシビリティを維持しつつ,システムの信頼性を数学的に保証する4層論理ルールフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:03:10 GMT)
HeterCSI: Channel-Adaptive Heterogeneous CSI Pretraining Framework for Generalized Wireless Foundation Models [24.3] HeterCSIは、トレーニング効率を堅牢なクロスシナリオの一般化と整合させる、チャネル適応型事前トレーニングフレームワークである。
HeterCSIはフルショットベースラインよりも平均性能が優れている。
最先端のベンチマークWiFoと比較して、NMSEはそれぞれ7.19dB、4.08dB、5.27dBのCSI再構成、時間領域、周波数領域予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 06:35:48 GMT)
Frequency-Based Hyperparameter Selection in Games [24.2] 滑らかなゲームでの学習は、回転力学による標準最小化と根本的に異なる。
LookAhead(LA)は、強い経験的パフォーマンスを実現するが、パフォーマンスに重大な影響を与える追加のパラメータを導入する。
MoLAは純粋に回転ゲームと混合レシエーションの両方でのトレーニングを加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:06:59 GMT)
GimmBO: Interactive Generative Image Model Merging via Bayesian Optimization [24.2] 高次元空間におけるサンプリング効率と収束性を改善する2段階BOバックエンドを提案する。
提案手法をシミュレーションユーザとユーザスタディで評価し,改善されたコンバージェンス,高い成功率,BOおよびライン検索ベースラインに対する一貫した利得を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:32:16 GMT)
daVinci-Dev: Agent-native Mid-training for Software Engineering [22.8] 本稿では,エージェント・ミドルトレーニングの体系的な研究を行い,大規模エージェント開発のためのデータ合成の原則と訓練方法を確立する。
私たちは、トレーニング後の2つの設定の下で、以前のオープンソースエンジニアリングのミッドトレーニングレシピであるKimi-Devよりも、整列ベースモデルとエージェントスキャフォールドの方が優れていることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:20:18 GMT)
Reuse your FLOPs: Scaling RL on Hard Problems by Conditioning on Very Off-Policy Prefixes [22.7] 我々はPrefixRLを導入し、そこでは、成功裏のトレースのプレフィックスを条件にし、それらを完了させるために、オンデマンドのRLを実行します。
PrefixRLは、問題の難易度を政治外接頭辞の長さで調節することで、難しい問題に対する学習信号を強化する。
我々はPrefixRLの目的が標準RLの目的と一致しているだけでなく、より効率的なことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:57:00 GMT)
Enhance the Safety in Reinforcement Learning by ADRC Lagrangian Methods [22.6] 安全強化学習(Safe RL)は、安全制約を満たしつつ報酬を最大化することを目指している。
PIDや古典ラグランジアン法を含む既存のアプローチは、振動と頻繁な安全違反に悩まされている。
本稿では,ADRC(Active disturbance Rejection Control)を利用したADRC-Lagrangian法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:54:57 GMT)
Goal-oriented Communication for Fast and Robust Robotic Fault Detection and Recovery [22.4] ロボット故障検出・回復のための新しいゴールコミュニケーション(GoC)フレームワークを提案する。
GoCフレームワークは、一般化とビジョン言語フレームワークに依存するフレームワークと比較して、FDR時間を最大82.6%短縮する。
当社のGoCフレームワークでは,一般化に依存するフレームワークと比較して,タスク成功率を最大76%向上しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:32:33 GMT)
SMART: Scalable Mesh-free Aerodynamic Simulations from Raw Geometries using a Transformer-based Surrogate Model [22.0] 機械学習に基づく代理モデル(英語版)は、車体のような複雑な地形上の物理シミュレーションのための数値解法よりも効率的な代替品として登場した。
シミュレーションメッシュへのアクセスを必要とせず、幾何学のポイントクラウド表現のみを用いて任意のクエリロケーションで物理量を予測するニューラルネットワーク・サロゲートモデルSMARTを導入する。
広範囲にわたる実験によると、SMARTは入力としてシミュレーションメッシュに依存する既存の手法と競合し、しばしば性能を上回り、業界レベルのシミュレーションの能力を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:34:16 GMT)
CHiRPE: A Step Towards Real-World Clinical NLP with Clinician-Oriented Model Explanations [21.7] NLPパイプラインであるCHiRPEを導入することで精神病リスクを予測する。
臨床医と共同開発した新しいSHAP説明書を生成する。
CHiRPEは3つのBERTの派生モデルと性能の優れたベースラインモデルで90%以上の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 03:25:06 GMT)
Robust Learning of a Group DRO Neuron [21.6] 任意のラベルノイズと群レベルの分布シフトの存在下で,標準2乗損失下で原始ニューロンを学習する問題について検討した。
我々のフレームワークは、任意のラベルの破損やグループ固有の分布シフトに直面して、堅牢な学習保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:00:53 GMT)
Generative Chain of Behavior for User Trajectory Prediction [21.6] Generative Chain of Behavior(GCB)は、ユーザインタラクションを、複数の将来のステップにおけるセマンティックな振る舞いの自己回帰連鎖としてモデル化する、ジェネレーティブなフレームワークである。
GCBは、多段階の精度と軌道整合性において、最先端のシーケンシャルレコメンデータよりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 06:57:31 GMT)
TEFormer: Structured Bidirectional Temporal Enhancement Modeling in Spiking Transformers [21.4] スパイキングニューラルネットワーク(Sss)は、エネルギー効率のよいシーケンスモデリングのための有望なアーキテクチャとして登場し、目覚ましい進歩を遂げた。
TENNは,コアコンポーネント間の時間的モデリングを分離する最初のスパイキングトランスフォーマーフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:58:36 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） (Mon, 26 Jan 2026 02:07:09 GMT)
Why Keep Your Doubts to Yourself? Trading Visual Uncertainties in Multi-Agent Bandit Systems [21.4] 私たちは、不確実性のための分散市場として調整を再構築するフレームワークであるAgoraを紹介します。
トンプソンサンプリングを拡張した市場対応ブローカーは、協力を開始し、コスト効率の高い均衡に向けてシステムを誘導する。
結果は、市場ベースのコーディネーションを、経済的に実行可能なビジュアルインテリジェンスシステムを構築するための原則的でスケーラブルなパラダイムとして確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:58:53 GMT)
A Balanced Neuro-Symbolic Approach for Commonsense Abductive Logic [21.0] 本稿では,大規模言語モデルによって提供されるコモンセンス関係を用いて論理問題を拡張するための新しい手法を提案する。
これは、有用な事実を見つける可能性を最大化するために、潜在的コモンセンス仮定による探索手順を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:40:26 GMT)
When Sharpening Becomes Collapse: Sampling Bias and Semantic Coupling in RL with Verifiable Rewards [20.9] 本稿では,既存の知識を応用した強化学習が,新たな能力を引き出すのか,それとも単に知識の分布を絞るだけなのかを考察する。
本稿では,メモリネットワークを介したサンプリングの多様化を図るために,難解なクエリと分散レベルのキャリブレーションを優先する逆サクセス・アドバンス・キャリブレーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 06:32:51 GMT)
Reducing False Positives in Static Bug Detection with LLMs: An Empirical Study in Industry [20.8] 静的解析ツール(SAT)は、ソフトウェア品質を改善するために、学術と産業の両方で広く採用されている。
これらの誤報は、重大な手動検査を要求し、産業コードレビューにおいて深刻な非効率を生み出す。
この研究は、Tencentの企業向けSATから大規模広告マーケティングサービスソフトウェアにデータを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:17:12 GMT)
Scaling up Privacy-Preserving ML: A CKKS Implementation of Llama-2-7B [20.7] 非対話型秘密言語モデル(LLM)を提供するための主要な解決策として、同型暗号化(FHE)が登場した
本稿では,FHE ベースのプライベート LLM 推論ソリューションを提案する。
最大4096個の入力トークンに対して,CKKSに基づくLlama-2-7Bプライベート推論のエンドツーエンド実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:17:23 GMT)
HalluGuard: Demystifying Data-Driven and Reasoning-Driven Hallucinations in LLMs [20.6] データ駆動および推論駆動コンポーネントに幻覚リスクを分解する統合理論フレームワークを導入する。
本稿では,NTKをベースとしたHaluGuardについて紹介する。このスコアはNTKのジオメトリとキャプチャー表現を利用して,データ駆動および推論駆動の幻覚を共同で同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:23:09 GMT)
Rethinking Artifact Evaluation for Software Engineering in the Age of Generative AI [20.5] 我々は、アーティファクト評価をピアレビューの第一級コンポーネントとして扱うべきであると論じている。
我々は、ピアレビューを注意割当問題とみなし、生成AIが物語の質を厳格なシグナルとして弱め、アーティファクト評価がピアレビュー決定においてより顕著な役割を果たすべきだと論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:36:52 GMT)
Do not be greedy, Think Twice: Sampling and Selection for Document-level Information Extraction [20.0] 文書レベルの情報抽出(DocIE)は、所定の文書で発生する利害関係の実体と関係を持つ出力テンプレートを作成することを目的としている。
標準のプラクティスには、出力のばらつきを避けるためにgreedyデコードを使用してデコーダのみのLLMをプロンプトすることが含まれる。
サンプリングは,特に推論モデルを用いた場合,グリーディ復号法よりもはるかに優れた解が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:53:08 GMT)
Audio-Driven Talking Face Generation with Blink Embedding and Hash Grid Landmarks Encoding [20.0] 本稿では,ブランク埋め込みとハッシュグリッドのランドマークエンコーディングに基づく自動手法を提案する。
我々は、条件付き特徴として符号化された顔の特徴を活用し、残差項として音声特徴を統合する。
我々は、顔全体をモデル化するために神経放射場を使用し、生活様式の顔表現をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:03:30 GMT)
RareAlert: Aligning heterogeneous large language model reasoning for early rare disease risk screening [19.9] 早期スクリーニングシステムであるRareAlertについて,日常的に利用可能なプライマリビジット情報から患者レベルのまれな疾患リスクを予測する。
RareAlertは10のLLMによって生成された推論を統合し、機械学習を使用してこれらの信号をキャラブレートと重み付けし、整列した推論を単一のローカルデプロイ可能なモデルに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:27:16 GMT)
NC-Reg : Neural Cortical Maps for Rigid Registration [19.9] 本稿では,脳皮質特徴写像の連続的かつコンパクトな表現である神経皮質地図を紹介する。
任意のサイズのメッシュから学習し、任意の解像度で学習可能な機能を提供する。
従来のバリ中心アルゴリズムの最大30倍の速度でランタイムを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:53:04 GMT)
DisasterInsight: A Multimodal Benchmark for Function-Aware and Grounded Disaster Assessment [19.4] DisasterInsightは、現実的な災害解析タスクの視覚言語モデル(VLM)を評価するために設計されたベンチマークである。
xBDデータセットを約112Kのビルディングセンタインスタンスに再構成する。
ビル機能分類、被害レベル、災害タイプ分類、数え上げ、人道的評価ガイドラインに沿った構造化されたレポート生成など、複数のタスクにわたるインストラクションの多様性評価をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:48:11 GMT)
LoD-Structured 3D Gaussian Splatting for Streaming Video Reconstruction [19.4] Free-Viewpoint Video (FVV) は、フォトリアリスティックでインタラクティブな3Dシーンの可視化を可能にする。
最近の3Dガウススティング(3DGS)は、レンダリング速度が優れているため、FVVが進歩している。
本稿では, SFV 専用に設計された LoD-based Gaussian Splatting フレームワーク StreamLoD-GS を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:27:46 GMT)
Noise-Robust AV-ASR Using Visual Features Both in the Whisper Encoder and Decoder [19.2] 本稿では,エンコーダとデコーダの音声視覚相互作用を学習するための,シンプルで効果的な視覚融合法を提案する。
提案手法は,Whisper小量に基づく35%の相対的改善(WER: 4.41% vs. 6.83%)など,一貫した雑音改善を示す。
1929年のオーディオヴィジュアルデータに基づいて,Whisper媒体を用いた2次使用法は,様々なSNRで平均4.08%(MUSANバブルノイズ),平均4.43%(NoiseXバブルノイズ)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:55:07 GMT)
Toward Learning POMDPs Beyond Full-Rank Actions and State Observability [19.1] 我々はこの問題を、離散的に観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)のパラメータの学習として用いた。
エージェントはPOMDPの行動と観測空間の知識から始まるが、状態空間、遷移、観測モデルではない。
本手法は,遷移行列がフルランクな動作に対応する観測分布を持つ状態の分割まで,観測行列と遷移行列を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:06:41 GMT)
What is Safety? Corporate Discourse, Power, and the Politics of Generative AI Safety [19.0] この研究は、先導的な人工知能企業が、公開文書を通じて「安全」の概念を構築し、伝達する方法について考察する。
我々は、企業安全関連声明のコーパスを分析し、権限、責任、正当性がどのように不当に確立されているかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:25:34 GMT)
Collaborative Compressors in Distributed Mean Estimation with Limited Communication Budget [18.9] 本研究では,分散環境でのベクトル間の類似性を生かした4種類の協調圧縮手法を提案する。
我々のスキームは、実装が簡単で、計算的に効率的であり、通信に大きな節約をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:41:55 GMT)
Multi-Perspective Subimage CLIP with Keyword Guidance for Remote Sensing Image-Text Retrieval [18.6] MPS-CLIPは、検索パラダイムをグローバルマッチングからキーワード誘導された微粒化アライメントにシフトさせるために設計された、パラメータ効率のよいフレームワークである。
RSICDとRSITMDベンチマークの実験では、MPS-CLIPは35.18%、48.40%がリコールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 06:16:53 GMT)
DV-VLN: Dual Verification for Reliable LLM-Based Vision-and-Language Navigation [18.5] VLN(Vision-and-Language Navigation)は、自然言語の指示に従って複雑な3D環境をナビゲートするために、エンボディエージェントを必要とする。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩により、言語駆動ナビゲーションが実現され、解釈性が改善されている。
DV-VLNはジェネレーション・then-verifyパラダイムに従う新しいVLNフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:47:55 GMT)
AGSP-DSA: An Adaptive Graph Signal Processing Framework for Robust Multimodal Fusion with Dynamic Semantic Alignment [18.4] 本稿では,動的セマンティックアライメントを用いた適応グラフ信号処理(AGSP DSA)フレームワークを提案する。
CMU-MOSEI、AVE、MM-IMDBを含む3つのベンチマークデータセットの実験結果は、AGSP-DSAが最先端として機能していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:35:03 GMT)
GAIA: A Data Flywheel System for Training GUI Test-Time Scaling Critic Models [18.1] 本稿では,モデルに反復的批判機能を持たせるためのトレーニングフレームワークであるGUI Action Critic's Data Flywheel System (GAIA)を提案する。
具体的には、ベースエージェントからの正および負のアクション例を用いて直観的批判モデル(ICM)を訓練する。
我々は様々なデータセットの実験を行い、提案したICMが様々なクローズドソースおよびオープンソースモデルの試験時間性能を向上させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 06:29:41 GMT)
From Human Labels to Literature: Semi-Supervised Learning of NMR Chemical Shifts at Scale [18.0] 本研究では,原子レベルの明示的な割り当てを伴わずに,数百万の文献抽出スペクトルからNMR化学シフトを学習する半教師付きフレームワークを提案する。
文献から抽出した大規模無ラベルスペクトルは,NMRシフトモデルをトレーニングするための実用的で効果的なデータ源として有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:35:25 GMT)
From LLMs to LRMs: Rethinking Pruning for Reasoning-Centric Models [18.0] 大規模言語モデル(LLM)はデプロイにますますコストがかかり、モデルプルーニングに関する広範な研究を動機付けている。
命令フォロー(textbfLLM-instruct$)モデルと推論強化(textbfLLM-think$)モデルの両方に対するプルーニングの制御的研究を行う。
我々は,分類,生成,推論にまたがる17のタスクに対して,静的深さプルーニング,静的幅プルーニング,動的プルーニングを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 03:01:39 GMT)
Forward Consistency Learning with Gated Context Aggregation for Video Anomaly Detection [17.8] ビデオ異常検出(VAD)は、リアルタイム監視システムにおける各種イベントの正常パターンからの偏差を測定することを目的としている。
既存のVAD手法の多くは、リソース制限されたエッジデバイスへの実現可能性を制限するため、極端な精度を追求するために大規模なモデルに依存している。
本稿では,Gatedコンテキストアグリゲーションを用いたフォワード整合学習を実現する軽量なVADモデルFoGAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:35:31 GMT)
Towards Automated Kernel Generation in the Era of LLMs [17.7] カーネルエンジニアリングは時間がかかり、スケールできないプロセスです。
大規模言語モデル(LLM)やエージェントシステムの最近の進歩は、カーネル生成と最適化を自動化する新しい可能性を開いた。
フィールドは断片化され続けており、LLM駆動のカーネル生成の体系的な視点が欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:47:52 GMT)
Rank-1 Approximation of Inverse Fisher for Natural Policy Gradients in Deep Reinforcement Learning [17.5] 逆FIMに対するランク1近似は、ポリシー勾配よりも早く収束することを示す。
提案手法を多様な環境上でベンチマークし,標準的なアクタ批判的・信頼領域ベースラインよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:02:18 GMT)
DRPG (Decompose, Retrieve, Plan, Generate): An Agentic Framework for Academic Rebuttal [17.4] DRPGは自動アカデミック・リビュータル・ジェネレーションのためのエージェント・フレームワークである。
レビューをアトミックな懸念に分解し、論文から関連する証拠を検索し、報奨戦略を計画し、それに応じて反応を生成する。
トップ層カンファレンスのデータに関する実験では、DRPGが既存のリビューパイプラインを大幅に上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 02:30:01 GMT)
Spatial-Conditioned Reasoning in Long-Egocentric Videos [17.3] ロングホライゾン・エゴセントリックビデオは、視線ドリフトと永続的幾何学的文脈の欠如による視覚ナビゲーションの重大な課題を提示する。
本研究では,空間的信号がモデルアーキテクチャや推論手順を変更することなく,VLMに基づく映像理解にどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 03:21:35 GMT)
TopKGAT: A Top-K Objective-Driven Architecture for Recommendation [17.3] TopKGATは、Top-Kメトリクスの微分可能な近似から派生した、新しいレコメンデーションアーキテクチャである。
1つのTopKGAT層の前方は、Precision@Kメトリックの勾配上昇ダイナミクスと本質的に一致している。
4つのベンチマークデータセットの実験では、TopKGATは最先端のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:45:12 GMT)
Closing the Modality Gap Aligns Group-Wise Semantics [17.0] マルチモーダル学習において、CLIPは複数のモーダルをまたいだ共有潜在空間を学習するためのテキストファクト手法として認識されている。
CLIPベースの損失は意味レベルでのモダリティを効果的に整合させるが、結果として生じる潜在空間は部分的にしか共有されないことが多い。
本稿では,この不一致を2モーダル設定で一貫的に低減する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:36:04 GMT)
Safe Learning for Contact-Rich Robot Tasks: A Survey from Classical Learning-Based Methods to Safe Foundation Models [16.8] 接触に富んだタスクは、固有の不確実性、複雑な力学、相互作用中の損傷のリスクが高いため、ロボットシステムにとって重大な課題となる。
近年の学習ベース制御の進歩は,ロボットが複雑な操作スキルを習得し,一般化する上で大きな可能性を示している。
本調査は,ロボットの接触に富むタスクに対する安全学習に基づく手法の概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:32:41 GMT)
The Limits of AI Data Transparency Policy: Three Disclosure Fallacies [16.5] AIに関する懸念に対処するため、データの透明性が急上昇している。
これらの呼び出しは説明責任にとって不可欠だが、現在の透明性ポリシーは多くの場合、彼らの意図する目標に届かない。
食品の栄養的事実と同様に、AIの栄養的事実を目的とした政策は、現在、効果的な開示に関する研究が限定的に検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:14:53 GMT)
HumanoidTurk: Expanding VR Haptics with Humanoids for Driving Simulations [16.5] ゲーム内Gフォース信号をVR運転時の同期動作フィードバックに変換するヒューマノイドベースの触覚システムを実装した。
その結果, ヒューマノイドフィードバックは没入感, リアリズム, 楽しさを増し, 快適さ, シミュレーション病の面では適度なコストがもたらされた。
我々は,没入型VRの触覚的モダリティとしてヒューマノイドを位置づけ,忠実さ,適応性,多目的性を新たなテーマとして認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:19:08 GMT)
MalURLBench: A Benchmark Evaluating Agents' Vulnerabilities When Processing Web URLs [16.4] 悪意のあるURLに対するWebエージェントの脆弱性を評価する最初のベンチマークであるMalURLBenchを提案する。
MalURLBenchには、実際の10のシナリオにまたがる61,845の攻撃インスタンスと、実際の悪意のあるWebサイトの7つのカテゴリが含まれている。
12の人気のあるLCMを使った実験によると、既存のモデルは、精巧に偽装された悪意のあるURLを検出するのに苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 03:58:10 GMT)
Demographic Probing of Large Language Models Lacks Construct Validity [16.3] 大規模言語モデルが人口統計特性にどのように適応するかを考察する。
このアプローチは通常、グループメンバーシップのシグナルとして、分離された単一の人口統計学的キューを使用する。
その結果、同じ人口集団を表現するための手がかりは、モデル行動に部分的に重なる変化しか生じないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:41:35 GMT)
Making medical vision-language models think causally across modalities with retrieval-augmented cross-modal reasoning [16.2] 医用視覚言語モデル(VLM)は,診断報告や画像テキストアライメントにおいて高い性能を発揮する。
その根底にある推論機構は、基本的に相関関係にあり、表面的な統計的関連に頼っている。
因果推論の原理とマルチモーダル検索を統合するフレームワークであるMultimodal Causal Retrieval-Augmented Generationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:03:00 GMT)
Design Techniques for LLM-Powered Interactive Storytelling: A Case Study of the Dramamancer System [16.0] Dramamancerは、作者が作成したストーリースキーマをプレイヤー主導のプレイスルーに変換するシステムである。
この拡張された要約は、このシステムに関連するいくつかの設計手法と評価について概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:51:20 GMT)
Rethinking Cross-Modal Fine-Tuning: Optimizing the Interaction between Feature Alignment and Target Fitting [16.0] 鍵となる課題は、新しいモダリティの表現を、事前訓練されたモデルの表現空間の最も関連性の高い部分とどのように整合させるかである。
しかし、既存の作業は、特徴アライメントとターゲットフィッティングの間の重要な相互作用に関する理論的理解を欠いている。
我々は、目的誤差に縛られる証明可能な一般化を確立するための原則的枠組みを開発する。
これは、特徴ラベル歪みという新しい概念を通じて、特徴アライメントと目標フィッティングの相互作用を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:34:15 GMT)
Smart Split-Federated Learning over Noisy Channels for Embryo Image Segmentation [15.8] SplitFederated (SplitFed) 学習は,クライアントコンピューティングインフラストラクチャに最小限の要件を置くフェデレーション学習の拡張である。
SplitFed学習では、機能値、勾配更新、モデル更新が通信チャネル間で転送される。
本研究では、チャネルノイズに対するレジリエンスを改善することを目的として、SplitFed学習のためのスマート平均化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:40:36 GMT)
S$^2$GR: Stepwise Semantic-Guided Reasoning in Latent Space for Generative Recommendation [15.7] Generative Recommendation (GR) は、エンドツーエンドジェネレーションのアドバンテージとともに、トランスフォーメーションパラダイムとして登場した。
既存のGR法は主に相互作用シーケンスから直接セマンティックID(SID)を生成することに重点を置いている。
本稿では,潜在空間における段階的意味誘導推論(S$2$GR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:40:37 GMT)
LipNeXt: Scaling up Lipschitz-based Certified Robustness to Billion-parameter Models [15.6] Lipschitzベースの認証は、効率的で決定論的な堅牢性を保証するが、モデルサイズ、トレーニング効率、イメージネットのパフォーマンスのスケールアップに苦労している。
EmphLipNeXtは,最初のEmphconstraint-freeおよびEmphconvolution-free 1-Lipschitzアーキテクチャで,信頼性の高いロバスト性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:18:55 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） (Mon, 26 Jan 2026 14:14:37 GMT)
Malicious Repurposing of Open Science Artefacts by Using Large Language Models [15.6] 倫理的に設計されたオープンアーティファクトを再利用することで,大規模言語モデルが有害な提案を生成できることを示す。
以上の結果から,LLMは倫理的に設計されたオープンアーティファクトを再利用することで,有害な提案を生成できることが示唆された。
しかし,評価者として働くLCMは評価結果について強く意見が一致しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 22:20:24 GMT)
Integrating Fine-Grained Audio-Visual Evidence for Robust Multimodal Emotion Reasoning [15.5] 本稿では,ロバストなマルチモーダル推論のためのフレームワークであるSABER-LLMを紹介する。
まず,600Kビデオクリップからなる大規模感情推論データセットであるSABERを構築した。
第2に,エビデンス抽出と推論を「知覚的推論」に分離する構造的エビデンス分解パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:03:26 GMT)
LatentMoE: Toward Optimal Accuracy per FLOP and Parameter in Mixture of Experts [15.4] Mixture of Experts (MoEs)は多くの最先端のオープンソースおよびプロプライエタリな大規模言語モデルの中心的なコンポーネントとなっている。
計算単位あたりの最大精度に最適化された,体系的な設計探索から得られた新しいモデルアーキテクチャであるLatentMoEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 02:59:23 GMT)
A Master Class on Reproducibility: A Student Hackathon on Advanced MRI Reconstruction Methods [15.2] 学生ハッカソンの設計,プロトコル,成果について報告する。
本報告では,ハッカソンのセットアップと再生結果と追加実験について述べるとともに,再現性を構築するための基本的な実践について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:50:02 GMT)
Analytic Incremental Learning For Sound Source Localization With Imbalance Rectification [15.2] サウンドソースのローカライゼーション(SSL)は、コントロールされた設定において顕著な結果を示すが、実際のデプロイメントでは困難である。
これらの問題を緩和する2つの重要な革新を伴う統一されたフレームワークを提案する。
SSLRベンチマークでは、89.0%の精度、5.3の平均絶対誤差、1.6の後方転送ロバスト性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:22:01 GMT)
TempDiffReg: Temporal Diffusion Model for Non-Rigid 2D-3D Vascular Registration [15.0] 提案手法は, 最新技術(SOTA)法を精度, 解剖学的妥当性ともに常に上回っている。
経験の浅い臨床医が複雑なTACE手術を安全に行うのを助ける可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:40:45 GMT)
Exploring the Effects of Alignment on Numerical Bias in Large Language Models [14.9] 大規模言語モデル(LLM)を評価指標として利用する「LLM-as-a-judge」は,多くの評価課題において有効であることが証明されている。
本研究では,評価器における数値バイアスの原因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 02:24:36 GMT)
Assessing the Quality of Mental Health Support in LLM Responses through Multi-Attribute Human Evaluation [14.2] 継続的な治療のギャップ、可用性、資格あるセラピストの不足を特徴とする世界的なメンタルヘルス危機のエスカレートは、スケーラブルなサポートのための有望な道として、Large Language Models (LLMs) を位置づけている。
本稿では,治療対話におけるLLM生成応答の評価を目的とした人為的評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:04:19 GMT)
Point transformer for protein structural heterogeneity analysis using CryoEM [14.2] Point Transformerは、ポイントクラウド分析用に設計されたセルフアテンションネットワークである。
我々は、より人間的に解釈可能な方法で、高度に複雑なタンパク質系の力学を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:38:52 GMT)
Two-Polariton Blockade via Ultrastrong Light-Matter Coupling [13.7] 2PBは、超強結合系で動作する原子空洞系において共振単偏光子駆動下で発生する。
原子空洞結合強度と空洞共鳴周波数の比が0.1を超えるUSC体制では、偏光子と呼ばれるハイブリッド光物質準粒子が出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 02:37:37 GMT)
BoRP: Bootstrapped Regression Probing for Scalable and Human-Aligned LLM Evaluation [13.6] 高忠実度満足度評価のためのスケーラブルなフレームワークであるBoRPを紹介する。
産業データセットの実験は、BoRPが生成ベースラインを著しく上回っていることを示している。
BoRPは推論コストを桁違いに削減し、CUPEDによるフルスケールの監視と高感度なA/Bテストを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:20:02 GMT)
XGuardian: Towards Explainable and Generalized AI Anti-Cheat on FPS Games [13.5] ファースト・パーソン・シューター(FPS)ゲームにおいて、エイム・アシストの不正行為は最も一般的で悪名高い詐欺である。
XGuardian(XGuardian)は、サーバサイドで汎用的で説明可能なシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 01:57:15 GMT)
Text-Pass Filter: An Efficient Scene Text Detector [13.5] 任意のテキスト検出のためのテキストパスフィルタ(TPF)を設計する。
テキスト全体を直接セグメントし、本質的な制限を避ける。
TPFは複雑な復号化や後処理をすることなく、接着剤のテキストを自然に分離することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 03:21:11 GMT)
Counterfactual Explanations on Robust Perceptual Geodesics [13.1] 本稿では,頑健な視覚特徴から誘導される測地線を測る手法として,知覚的対物測地学 (PCG) を導入する。
この幾何学は人間の知覚と一致し、脆い方向を罰し、滑らかでオン・マニフォールドで意味論的に妥当な遷移を可能にする。
3つのビジョンデータセットの実験では、PCGはベースラインを上回り、標準メトリクスの下に隠された障害モードを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:52:54 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） (Mon, 26 Jan 2026 07:21:17 GMT)
FP8-RL: A Practical and Stable Low-Precision Stack for LLM Reinforcement Learning [12.9] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のための実用的なFP8ロールアウトスタックを提案する。
i)ブロックワイズFP8量子化を用いてFP8 W8A8リニア層ロールアウトを実現し、(ii)FP8をKVキャッシュに拡張して長文メモリボトルネックを解消し、(iii)重要度に基づくロールアウト補正によるミスマッチを緩和する。
高密度モデルとMoEモデル全体で、これらのテクニックは、BF16ベースラインに匹敵する学習行動を保ちながら、最大44%のロールアウトスループットゲインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:12:05 GMT)
Discriminability-Driven Spatial-Channel Selection with Gradient Norm for Drone Signal OOD Detection [12.7] 本稿では,識別可能性駆動型空間チャネル選択に基づくドローン信号出力検出アルゴリズムを提案する。
時間周波数の特徴は、プロトコル固有の時間周波数特性に基づいて、クラス間の類似性とばらつきを定量化することにより、空間次元とチャネル次元の両方に沿って適応的に重み付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:13:07 GMT)
Cognitive Fusion of ZC Sequences and Time-Frequency Images for Out-of-Distribution Detection of Drone Signals [12.7] 本稿では,Zadoff-Chu (ZC) シーケンスと時間周波数画像(TFI)の認識融合に基づくドローン信号出力検出アルゴリズムを提案する。
ZCシーケンスは、DJIドローンの通信プロトコルを分析し、TFIは未知または非標準通信プロトコルでドローン信号の時間周波数特性をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:10:08 GMT)
PaperTok: Exploring the Use of Generative AI for Creating Short-form Videos for Research Communication [12.3] PaperTokは、スクリプトオプションと対応するオーディオヴィジュアルコンテンツをソースペーパーから生成することで、最初の創造的な作業を自動化するエンドツーエンドシステムである。
混合メソッドのユーザスタディとクラウドソースによる評価は、PaperTokのワークフローが、研究者がエンゲージメントで有益なショートフォームビデオを作成するのに役立つことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:08:57 GMT)
Code over Words: Overcoming Semantic Inertia via Code-Grounded Reasoning [12.2] LLMはセマンティック・慣性 (Semantic Inertia) と戦っている。
記述的テキストではなく,動的表現を実行可能なコードとして表現することは,この傾向を逆転させ,効果的な事前抑制を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:58:52 GMT)
DeltaDorsal: Enhancing Hand Pose Estimation with Dorsal Features in Egocentric Views [11.7] 動的手とベースライン緩和位置との特徴を対比することでポーズを学習するデュアルストリームデルタエンコーダを提案する。
本手法は,自己閉塞シナリオにおいてMPJAE(Mean Per Joint Angle Error)を18%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:45:41 GMT)
Tricky$^2$: Towards a Benchmark for Evaluating Human and LLM Error Interactions [11.7] Tricky$2$は、GPT-5プログラムとOpenAI-oss-20bプログラムの両方で注入されたエラーで、既存のTickyBugsコーパスを人書きの欠陥で強化するハイブリッドデータセットである。
提案手法では,ヒトの欠陥やプログラム構造を保存しながら,分類誘導型プロンプトフレームワークを用いて機械操作によるバグを発生させる。
得られたコーパスは、人間のみ、LLMのみ、および人間+LLM分割にまたがり、混在するエラー挙動、複数バグの修復、ハイブリッドなヒューマンマシンコードの信頼性の分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:41:16 GMT)
TechING: Towards Real World Technical Image Understanding via VLMs [11.6] 本稿では,様々なベースラインモデルを用いた広範囲な実験とトレーニングを行うための,新たなセルフスーパービジョンタスクについて紹介する。
実世界の画像では,8種類の内7種類のベースラインに対して,最小限のコンパイル誤差が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:43:55 GMT)
SwipeGen: Bridging the Execution Gap in GUI Agents via Human-like Swipe Synthesis [11.3] 人間のスワイプ動作を定量的な次元に分解し,人間のスワイプ操作を合成する自動パイプラインSwipeGenを提案する。
このパイプラインに基づいて、GUIエージェントのスワイプ実行能力を評価するための最初のベンチマークを構築し、リリースする。
対話実行機能を強化したGUIエージェントであるGUISwiperを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:35:10 GMT)
Generative Diffusion Augmentation with Quantum-Enhanced Discrimination for Medical Image Diagnosis [11.2] 本稿では,SDA-QECを提案する。SDA-QECは,単純化された拡散に基づくデータ拡張と量子化特徴の識別を統合する革新的なフレームワークである。
本フレームワークは98.33%の感度と98.33%の特異性を同時に達成し,臨床展開に不可欠なバランス性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:05:19 GMT)
TriPlay-RL: Tri-Role Self-Play Reinforcement Learning for LLM Safety Alignment [10.9] 本稿では,TriPlay-RLと呼ばれるクローズドループ強化学習フレームワークを提案する。
実験結果から,攻撃者は高い出力の多様性を保ちつつ,敵の効率を20%-50%向上させ,防御力は一般的な劣化推論能力のない安全性能で10%-30%向上し,評価器は反復によるきめ細かい判断能力を継続的に改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:21:43 GMT)
On the Abolition of the "ICSE Paper" and the Adoption of the "Registered Proposal" and the "Results Report" [10.8] そこで我々は,ICSE論文を廃止し,それを2層システムに置き換えることを提案する。
著者は、新しいアイデア、実験、分析を提案し、彼らのアイデアの「登録提案」と、ピアレビューを行うための実験的方法論を提出する。
翌年には、前回のICSEの登録提案に基づき、実証的な作業の実現について「結果報告」を提出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:12:59 GMT)
An Adaptive Purification Controller for Quantum Networks: Dynamic Protocol Selection and Multipartite Distillation [10.7] タングル化蒸留シーケンスを自律的に最適化する適応浄化制御器(APC)を提案する。
我々は、その計算オーバーヘッドをベンチマークし、1リンクあたりミリ秒の範囲で決定待ち時間でリアルタイムの実現可能性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:56:37 GMT)
Calibrating Beyond English: Language Diversity for Better Quantized Multilingual LLM [10.7] 非英語および多言語キャリブレーションセットは、英語のみのベースラインに比べてパープレキシティを著しく改善する。
キャリブレーションセットを評価言語に調整すると、個々の言語で最大の改善が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:36:03 GMT)
Yunjue Agent Tech Report: A Fully Reproducible, Zero-Start In-Situ Self-Evolving Agent System for Open-Ended Tasks [10.6] 従来のエージェントシステムは、タスク分布が継続的にドリフトし、外部の監視が不十分な、オープンな環境に苦しむ。
In-Situ Self-Evolving(In-Situ Self-Evolving)パラダイムを提案する。
このフレームワーク内では、新しい課題をナビゲートするためのツールを反復的に合成、最適化、再利用するシステムであるYunjue Agentを開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:27:47 GMT)
AI-enabled Satellite Edge Computing: A Single-Pixel Feature based Shallow Classification Model for Hyperspectral Imaging [10.5] ハイパースペクトル画像分類のための効率的なAI対応サテライトエッジコンピューティングパラダイムを提案する。
提案手法は,数発の学習戦略と統合された軽量で非深度学習フレームワークを採用する。
単画素レベルでのスペクトル特徴のみを利用する2段階のラベル伝搬方式を新たに開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:07:31 GMT)
EFSI-DETR: Efficient Frequency-Semantic Integration for Real-Time Small Object Detection in UAV Imagery [10.3] EFSI-DETRは、効率的な意味的特徴強調と動的周波数空間誘導を統合する新しい検出フレームワークである。
VisDrone と CODrone のベンチマーク実験により,我々の EFSI-DETR が実時間効率で最先端の性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:41:37 GMT)
Are Video Generation Models Geographically Fair? An Attraction-Centric Evaluation of Global Visual Knowledge [10.3] 本研究では、アトラクション中心の評価により、テキスト・ビデオ・モデルの地理的・地理的に根ざした視覚的知識について検討する。
多様な地域の観光名所を忠実に合成する方法を評価するための体系的枠組みであるジオ・アトラクション・ランドマーク・プロブリング(GAP)を紹介した。
GAPは、グローバルな構造的アライメント、きめ細かいキーポイントベースのアライメント、視覚言語モデル判断など、アトラクション固有の知識から全体的なビデオ品質を遠ざける補完的な指標を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:14:57 GMT)
Self-Aware Knowledge Probing: Evaluating Language Models' Relational Knowledge through Confidence Calibration [10.2] 既存の知識プローブは、予測精度や精度などのメトリクスを通じてモデル機能を評価する。
モデル信頼性の3つのモダリティを網羅した,リレーショナル知識のための新しいキャリブレーション探索フレームワークを提案する。
我々の分析によると、ほとんどのモデル、特にマスキングの目的で事前訓練されたモデルは、過信されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:11:48 GMT)
ctELM: Decoding and Manipulating Embeddings of Clinical Trials with Embedding Language Models [10.2] 我々は,オープンソースでドメインに依存しないEMMアーキテクチャと,臨床試験を組み込むためのトレーニングフレームワークを開発した。
研究対象者の年齢・性別に対する概念ベクトルに沿って埋め込みを移動させることに反応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:58:46 GMT)
Contact SLAM: An Active Tactile Exploration Policy Based on Physical Reasoning Utilized in Robotic Fine Blind Manipulation Tasks [10.1] 接触SLAMと呼ばれる接触認知手法を提案する。
環境の状態を推定し、触覚センシングとシーンの事前知識のみを用いて操作を行う。
提案手法の有効性と精度を,複数の接触タスクにおいて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:20:46 GMT)
PPISP: Physically-Plausible Compensation and Control of Photometric Variations in Radiance Field Reconstruction [10.0] 物理的に証明可能なISP補正モジュールは、カメラ固有の効果とキャプチャ依存効果を分離する。
入力ビューに基づいてトレーニングされた専用PPISPコントローラは、新しい視点でISPパラメータを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:23:43 GMT)
NLP Privacy Risk Identification in Social Media (NLP-PRISM): A Survey [9.5] 6次元にわたる脆弱性を評価するソーシャル・メディア・フレームワークにおけるNLPプライバシ・リスク同定を提案する。
我々の分析によると、トランスフォーマーモデルは0.58-0.84の範囲でF1スコアを達成するが、プライバシー保護の微調整により1%から23%低下する。
我々は、ソーシャルメディアの文脈で倫理的NLPを可能にするために、より強力な匿名化、プライバシーを意識した学習、公平な学習を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:09:48 GMT)
Physics-Informed Hybrid Quantum-Classical Dispatching for Large-Scale Renewable Power Systems:A Noise-Resilient Framework [9.4] 高ペネレーションエネルギーは、電力系統のディスパッチ最適化に重大性と非古典性をもたらす。
既存のアプローチでは、電力網を「ブラックボックス」として扱うのが一般的である。
本稿では、PIHQ-CD(Hybrid Quantum-Bridging Dispatching)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:35:54 GMT)
Neural Theorem Proving for Verification Conditions: A Real-World Benchmark [9.4] この研究は、NTP4VC(Neural Theorem Proving for Verification Conditions)を導入し、このタスクのための最初の実世界のマルチ言語ベンチマークを示す。
NTP4VC を用いて,大言語モデル (LLM) の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:37:11 GMT)
XR Design Framework for Early Childhood Education [9.1] 幼児教育における拡張現実は、発達の急激な変化によるリスクの高い課題を呈する。
拡張現実と仮想現実は没入的な教育的利益をもたらすが、過度の認知的負荷や感覚的衝突を強いることが多い。
我々は、認知、感覚、環境、発達パラメータを通してこれらの相互作用をモデル化するために、Augmented Human Developmentフレームワークを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:32:35 GMT)
Beyond Text-to-SQL: Can LLMs Really Debug Enterprise ETL SQL? [9.1] エンタープライズレベルのSQL推論とデバッグのための最初のベンチマークであるOurBenchを紹介します。
OurBenchは469のOurBenchSynクエリと516のOurBenchSemクエリからなる。
最高のパフォーマンスモデルであるClaude-4-SonnetはOurBenchSynで36.6%、OurBenchSemで32.17%の精度しか達成していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:06:35 GMT)
Complete transparency with three active-passive-coupled optical resonators [9.1] 伝送光場は3つの線形結合型光共振器の構造を通して完全に透明になることを示す。
この完全な透明性は、送信されたフィールドの可能なパワーに対して存在する。
2つのキャビティ間結合をチューニングすることにより、透明性ウィンドウサイズと出力フィールド強度の自由制御を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:17:18 GMT)
Suppressing Final Layer Hidden State Jumps in Transformer Pretraining [9.0] トランスフォーマー言語モデルにおいて,入力と出力の隠れ状態ベクトル間の角距離における不均等な大きなジャンプについて検討する。
本研究では,このジャンプを事前トレーニング中にペナルティ化するジャンプ抑制正規化器 (JREG) を提案する。
提案手法を用いて訓練した3つのモデルサイズの実証評価により,モデルアーキテクチャを変更することなく,ベースラインと比較してタスク性能が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:30:49 GMT)
V-Loop: Visual Logical Loop Verification for Hallucination Detection in Medical Visual Question Answering [9.0] 医用視覚質問応答における幻覚検出のためのトレーニングフリーでプラグアンドプレイのフレームワークを提案する。
V-ループは、事実の正しさを検証するために視覚的に接地された論理ループを形成する。
既存のイントロスペクティブ手法を一貫して上回り、高い効率を保ち、組み合わせた場合の不確実性ベースのアプローチをさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:46:41 GMT)
Anatomically-aware conformal prediction for medical image segmentation with random walks [8.8] コンフォーマル予測(CP)は統計的に有効な予測区間を構築するための強力な分布自由フレームワークである。
本稿では,任意のセグメンテーション法上に付加可能なモデルに依存しないフレームワークであるランダム-ウォーク整形予測(RW-CP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 22:16:07 GMT)
Observing Health Outcomes Using Remote Sensing Imagery and Geo-Context Guided Visual Transformer [8.8] 本稿では,地理空間情報からの誘導によりリモートセンシング画像処理を向上する新しいモデルを提案する。
本手法では,多様な地理空間データを画像パッチと空間的に整合した埋め込みパッチに変換する地理空間埋め込み機構を導入する。
提案手法は,既存の地理空間基盤モデルより病気の流行予測に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 22:45:28 GMT)
Orchestrating Specialized Agents for Trustworthy Enterprise RAG [8.8] 1パスの検索/書き込みパイプラインは、しばしば浅い要約を生成する。
本稿では,線形検索を反復的かつユーザによる調査に置き換えるエージェントフレームワークであるADOREを紹介する。
私たちのコントリビューションは、メモリロック合成、エビデンスカバレッジ誘導実行、セクションパック長文グラウンドティングの3つです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:48:41 GMT)
SelfieAvatar: Real-time Head Avatar reenactment from a Selfie Video [8.8] 本研究では,自撮りビデオを用いた頭部アバター再現法を提案する。
前景復元とアバター画像生成のための混合損失関数を組み込んだ詳細な再構成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:26:16 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） (Mon, 26 Jan 2026 03:40:10 GMT)
ART for Diffusion Sampling: A Reinforcement Learning Approach to Timestep Schedule [8.7] スコアベース拡散モデルに対する時間離散化を考察する。
我々は、ランダム化制御コンパニオンART-RLを導出し、連続時間強化学習問題として時間変化を定式化する。
ART-RLは、公式のEDMパイプラインに基づいて、CIFAR-10のフレシェ・インセプション・ディスタンスを改善し、AFHQv2、FFHQ、ImageNetに再訓練することなく移行した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:56:40 GMT)
Scale-Aware Self-Supervised Learning for Segmentation of Small and Sparse Structures [8.2] 自己教師付き学習は、限定的なアノテーション体制下での表現学習の強力な戦略として登場した。
そこで本研究では,小型の収穫機を拡張パイプラインに統合するSSL適応方式を提案する。
データモダリティが著しく異なる2つの領域(地震イメージングとニューロイメージング)にまたがるこのアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:58:04 GMT)
AttenMIA: LLM Membership Inference Attack through Attention Signals [8.2] 我々は,変圧器モデル内部の自己注意パターンを利用してメンバシップを推定する新しいMIAフレームワークであるAttenMIAを紹介する。
注意に基づく特徴は、特に重要な低偽陽性尺度の下で、一貫してベースラインを上回ります。
また,データ抽出フレームワークにおける他のメンバシップ推論攻撃を置き換えるためにAttenMIAを用いることで,技術状況よりも優れたデータ抽出攻撃を訓練できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 03:45:56 GMT)
Multi-Objective Reinforcement Learning for Efficient Tactical Decision Making for Trucks in Highway Traffic [8.2] 近似ポリシー最適化に基づく多目的強化学習フレームワークを提案する。
ハイウェイ運転におけるトレードオフを明確に示す一連のポリシーを学習する。
異なる運転ポリシー間のシームレスな移行を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:50:21 GMT)
Flatter Tokens are More Valuable for Speculative Draft Model Training [8.1] 投機的復号化(SD)は,Large Language Model (LLM)推論を高速化するための重要な手法である。
データ中心の観点からこの問題にアプローチし、すべてのトレーニングサンプルがSD受入率に等しく寄与するわけではないことを発見した。
この特性を定量化するための新しい指標である平坦性を提案し、サンプルレベルの平坦性に基づくデータセット蒸留(SFDD)手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:13:22 GMT)
RIFT: Reordered Instruction Following Testbed To Evaluate Instruction Following in Singular Multistep Prompt Structures [7.8] コンテンツから構造を引き離すことにより, RIFT (Reordered Instruction following Testbed) を導入する。
6つの最先端のオープンソースLLMにまたがる1万を超える評価では、ジャンプ条件下では精度が最大72%低下した。
その結果、現在のアーキテクチャの基本的限界として構造感度が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:52:42 GMT)
Representational Homomorphism Predicts and Improves Compositional Generalization In Transformer Language Model [7.8] ホモモルフィック誤差(homomorphism Error, HE)は、式代数とモデルの隠れ状態空間の間の近似準同型からの偏差を定量化する構造計量である。
SCAN型タスクにおける2つの構成演算子に対してHEをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:46:00 GMT)
Attention-Based Neural-Augmented Kalman Filter for Legged Robot State Estimation [7.7] 脚型ロボットにおける状態推定のためのアテンションベースニューラルネットワークカルマンフィルタを提案する。
我々の目標は、すべりによる誤差を推定し、補償することである。
既存の脚ロボット状態推定器と比較して性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:13:36 GMT)
Beyond the Checkbox: Strengthening DSA Compliance Through Social Media Algorithmic Auditing [7.7] アルゴリズムプラットフォームは、アルゴリズムの透明性、ユーザ保護、プライバシに関する義務を遵守する必要がある。
現在の監査プラクティスや、そのようなコンプライアンスを確保する上での有効性については、ほとんど分かっていない。
分析の結果,AIを用いたシステム評価における方法論の矛盾や技術的深度の欠如が示唆された。
我々は,コンプライアンス評価の深さ,規模,独立性を高めるために,アルゴリズム監査を採用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:00:29 GMT)
Atom-light hybrid interferometer for atomic sensing with quantum memory [7.6] 原子光干渉計は、その究極の原子センシング性能を利用するための効率的なアプローチを欠いている。
我々の研究は、量子メモリ支援原子光干渉計による分散量子ネットワークの構築において重要な応用となるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:26:46 GMT)
Can Good Writing Be Generative? Expert-Level AI Writing Emerges through Fine-Tuning on High-Quality Books [7.5] 生成AIは、無視できる余分な労力で、何千もの著者スタイルを数秒でエミュレートすることができる。
専門家は、文脈内プロンプト条件下で82.7%のケースで人間の文章を好んだ。
しかし、レイ・ジャッジは一貫してAIの書き方を好んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:59:21 GMT)
On the Role of Depth in Surgical Vision Foundation Models: An Empirical Study of RGB-D Pre-training [7.4] 視覚基礎モデル(VFM)は外科的シーン理解のための強力なツールとして登場した。
現在のアプローチは主に、外科的環境に固有の複雑な3D形状を見越して、単調なRGB事前訓練に依存している。
事前学習領域,学習目標,入力モダリティに異なる8つのVFMを比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:04:57 GMT)
A Few Bad Neurons: Isolating and Surgically Correcting Sycophancy [7.4] 大規模言語モデルの振る舞いアライメントは、広範囲の微調整によって達成されることが多い。
本研究では,特定の行動に最も責任があるニューロンのみを特定し,更新するアライメント手法を提案する。
以上の結果から,スパークでニューロンレベルの更新は,フルモデルファインチューニングに代わる,スケーラブルで高精度な代替手段であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:20:13 GMT)
How are MLOps Frameworks Used in Open Source Projects? An Empirical Characterization [7.4] マシンラーニング(MLOps)運用(MLOps)フレームワークは、MLモデルのライフサイクル管理において、開発者とAIエンジニアを支援するために考案されたものだ。
本稿では,8つの人気オープンソースMLOpsフレームワークの実用的利用と所望の機能拡張について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:35:42 GMT)
Enhancing Control Policy Smoothness by Aligning Actions with Predictions from Preceding States [7.3] 先行状態からの予測を伴う行動調整による行動平滑化(ASAP)
ASAPは、遷移によって引き起こされた類似状態にあるものとの作用を調整し、二階差分をペナル化して高周波発振を抑制することで作用発振を緩和する。
GymnasiumおよびIsaac-Lab環境での実験は、ASAPが既存の方法よりもスムーズな制御とポリシー性能を向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:34:34 GMT)
How Is Uncertainty Propagated in Knowledge Distillation? [7.1] 3つの代表的なモデルクラスにわたる知識蒸留を通して不確実性がいかに伝播するかを示す。
複数の教師の回答を平均化する分散対応戦略と,教師と学生の見積を組み合わせた分散重み付けという2つの戦略を導入する。
これらの結果から,教師の不確実性を反映した分散型蒸留により,より安定した学生が生まれることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:18:50 GMT)
Is Finer Better? The Limits of Microscaling Formats in Large Language Models [7.0] マイクロスケーリング量子化に伴う驚くべき挙動の出現を報告する。
ブロックサイズが所定の閾値以下になるにつれて、量子化モデルの出力は低下する。
本稿では,FP4マイクロスケーリングデータ型のスケールのためのハードウェアフレンドリな新しいフォーマットとして,FP8unsigned E5M3を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:21:24 GMT)
Differentiable Architecture Search for Adversarially Robust Quantum Computer Vision [6.8] 現在の量子ニューラルネットワークは、対向的摂動とハードウェアノイズの両方に対して極度に敏感である。
本稿では,これらの制約に対処するハイブリッド量子古典微分可能な量子アーキテクチャ探索(DQAS)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 01:21:44 GMT)
Automated Landmark Detection for assessing hip conditions: A Cross-Modality Validation of MRI versus X-ray [6.7] Femoro Acetabular Impingement (FAI)スクリーニングは、伝統的にX線で測定された角度に依存している。
障害領域の高さと幅を評価するには、MRIスキャンによる3Dビューも必要である。
本研究は, 標準熱マップ回帰アーキテクチャを用いたマッチングコホート検証(89例, 対MRI/X線)を行い, クロスモダリティの臨床的等価性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:04:21 GMT)
Analysis of Control Bellman Residual Minimization for Markov Decision Problem [6.6] ベルマン残差最小化は、正方形ベルマン残差目的関数を最小化するために用いられる。
政策最適化のためのベルマン残差最小化制御の基礎的結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:58:27 GMT)
Splat-Portrait: Generalizing Talking Heads with Gaussian Splatting [6.6] Talking Head Generation(トーキングヘッドジェネレーション)は、音声と1枚のポートレート画像から自然に見える音声ビデオを合成することを目的としている。
従来の3Dトーキングヘッド生成法は、音声のアニメーション化に先立って、ワーピングに基づく顔の動き表現のようなドメイン固有性に依存していた。
Splat-Portraitは3次元頭部再構成と唇運動合成の課題に対処するガウス分割法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:06:57 GMT)
One Persona, Many Cues, Different Results: How Sociodemographic Cues Impact LLM Personalization [6.5] ソシオデマトグラフィーサブグループによるLLMのパーソナライゼーションは、しばしばユーザー体験を改善するが、グループ間でバイアスや不公平な結果を導入または増幅することもできる。
従来の研究では、LPMのバイアスを研究するために、モデルに伝達されるいわゆるペルソナ(sosocidemographic user attribute)が用いられてきた。
我々は、オープンでプロプライエタリな7つのLDMに対して、4つの書き込みとアドバイスタスクで使用される6つのペルソナキューを比較した。
クエは全体的に高い相関関係にあるが、それらはペルソナ間での応答にかなりのばらつきをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:15:58 GMT)
Hamiltonian Decoded Quantum Interferometry for General Pauli Hamiltonians [6.5] 一般ハミルトニアン$H=sum_ic_iP_i$に対する量子干渉法(HDQI)を$n$-qubit系上で検討する。
適切な復号オラクルにアクセスすると、$_mathcal P(H) = fracmathcal P(H)textTr[$cal P(H)]$, $mathcal P(H)textTr[$cal P(H)]$という状態を作るための効率的な量子アルゴリズムが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:44:59 GMT)
Agentic Much? Adoption of Coding Agents on GitHub [6.4] GitHub上でのコーディングエージェントの採用に関する大規模な研究を初めて紹介する。
採用率は15.85%--22.60%と見積もられているが、これは数ヶ月前の技術では極めて高い。
コミットレベルでは、コーディングエージェントによって支援されるコミットは、人間の開発者によって書かれたコミットよりも大きいことが分かります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:28:10 GMT)
Intent2QoS: Language Model-Driven Automation of Traffic Shaping Configurations [6.0] トラフィックの整形とQoS(Quality of Service)の実施は、ネットワークの帯域幅、レイテンシ、公平性を管理する上で重要である。
本稿では,自然あるいは宣言型言語における高レベルなトラフィックシェーピング意図を,有効かつ正確なトラフィック制御ルールに変換する自動フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:18:14 GMT)
Non-Invasive 3D Wound Measurement with RGB-D Imaging [6.0] 本稿では,RGB-D画像に基づく高速,非侵襲的な3次元創傷計測アルゴリズムを提案する。
この方法は、RGB-D odometryとB-spline表面再構成を組み合わせることで、詳細な3D創傷メッシュを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:03:24 GMT)
Stability as a Liability:Systematic Breakdown of Linguistic Structure in LLMs [6.0] 安定なパラメータトラジェクトリが定常解を導出し、経験的分布へのKLの分岐を最小化することを示す。
制御されたフィードバックベースのトレーニングフレームワークを用いて,この効果を実証的に検証する。
これは、最適化の安定性と生成的表現性は本質的に一致していないことを示し、安定性のみが生成的品質の指標として不十分であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:34:50 GMT)
Typhoon-S: Minimal Open Post-Training for Sovereign Large Language Models [5.9] 台風S(Typhoon S)は、監督された微調整、オンライン蒸留、小型RFTを組み合わせた、最小限でオープンな訓練後のレシピである。
提案手法は,ソブリン適応ベースモデルと汎用ベースモデルの両方を,強い汎用性能を持つ命令調整モデルに変換する。
この結果から, 学習後戦略を慎重に設計することで, 必要な命令データや計算量を削減できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:20:59 GMT)
A Dynamic Framework for Grid Adaptation in Kolmogorov-Arnold Networks [5.9] Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)は先頃、科学的機械学習の有望な可能性を実証した。
重要密度関数(IDF)が支配する密度推定タスクとして結び目割り当てを扱うフレームワークを提案する。
曲率に基づく適応戦略を導入し,合成関数の適合性,Feynmanデータセットのサブセットへの回帰,およびHelmholtz PDEの異なるインスタンスについて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:49:06 GMT)
ORION: Option-Regularized Deep Reinforcement Learning for Cooperative Multi-Agent Online Navigation [5.8] ORIONは、部分的に知られている環境で協調的なマルチエージェントオンラインナビゲーションのための、新しい深層強化学習フレームワークである。
ORIONの中核は、高レベルの協調モードのセットについて推論することを学ぶオプションクリティカルなフレームワークである。
シミュレーションの結果,ORIONは様々なチームサイズに対して高品質でリアルタイムな分散協調を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:48:21 GMT)
Cross-Domain Transfer with Self-Supervised Spectral-Spatial Modeling for Hyperspectral Image Classification [5.8] 本稿では,自己管理型クロスドメイン転送フレームワークを提案する。
ソースラベルなしで伝送可能なスペクトル-空間結合表現を学習する。
実験結果は、安定した分類性能と強いクロスドメイン適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 02:52:35 GMT)
Language Family Matters: Evaluating LLM-Based ASR Across Linguistic Boundaries [5.8] 大言語モデル (LLM) を利用した自動音声認識 (ASR) システムは限られた資源で高い性能を達成する。
本稿では,言語家族のメンバーシップに基づく,効率的で斬新なコネクタ共有戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:11:03 GMT)
Vector-Valued Distributional Reinforcement Learning Policy Evaluation: A Hilbert Space Embedding Approach [5.7] オフライン多次元分布強化学習フレームワーク(KE-DRL)を提案する。
ヒルベルト空間マッピングを用いて,多次元値分布のカーネル平均埋め込みを推定する。
シミュレーションと実証実験により、カーネルの平均埋め込みの堅牢な非政治評価と回復が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:46:00 GMT)
Rhea: Detecting Privilege-Escalated Evasive Ransomware Attacks Using Format-Aware Validation in the Cloud [5.7] Rheaはクラウドオフロードのランサムウェア防御システムで、複製されたデータスナップショット、いわゆる突然変異スナップショットを分析します。
ファイルフォーマットの仕様を検出不変量として活用することにより、Rheaは攻撃権限が高められた場合でも、きめ細かな暗号化を確実に特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:05:09 GMT)
GASTON: Graph-Aware Social Transformer for Online Networks [5.7] GASTON (Graph-Aware Social Transformer for Online Networks) は、テキストとユーザ埋め込みを学習する。
我々のソリューションは、ユーザメンバーシップパターンに基づいてコミュニティの埋め込みを事前訓練し、テキストを処理する前にコミュニティのユーザベースをキャプチャします。
ストレス検出、毒性スコアリング、ノルム違反などのタスクの実験は、GASTONが生成した埋め込みが最先端のベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:45:48 GMT)
XIMP: Cross Graph Inter-Message Passing for Molecular Property Prediction [5.6] 我々は、複数の関連するグラフ表現内および横断的なメッセージパッシングを行うクロスグラフ・インターメッセージパッシング(XIMP)を導入する。
小分子の場合、分子グラフと足場を意識した接合木と薬理泳動をエンコードした縮小グラフを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:40:12 GMT)
Emergence of Phonemic, Syntactic, and Semantic Representations in Artificial Neural Networks [5.6] 人工ニューラルネットワークの活性化において,音素,語彙,構文表現が出現するか否かについて検討する。
その結果,音声モデルとテキストモデルの両方が学習段階をたどっていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:56:41 GMT)
Average-Case Reductions for $k$-XOR and Tensor PCA [5.5] 本稿では,2つの平均ケース問題(ノイズ$kmathsftext-XOR$とPCA)について検討する。
それらの計算特性を,多時間平均ケースリダクションを用いて関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:05:54 GMT)
BabyReasoningBench: Generating Developmentally-Inspired Reasoning Tasks for Evaluating Baby Language Models [5.3] BabyReasoningBenchは、発達心理学の古典的パラダイムに根ざした19の推論タスクのベンチマークである。
GPT-2をベースとした2つのベビーランゲージモデル(10M,100Mの児童指向音声テキストで事前訓練)は、全体として低いが不均一な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:10:33 GMT)
Learning temporal embeddings from electronic health records of chronic kidney disease patients [5.3] 縦断的電子健康記録に基づいてトレーニングした時間的埋め込みモデルが,予測性能を損なうことなく臨床的に有意な表現を学習できるかどうかを検討する。
本稿では,バニラLSTM,アテンション拡張LSTM,タイムアウェアLSTMの3つのアーキテクチャを比較した。
T-LSTMはより構造的な埋め込みを生成し、より低いDavies-Bouldin Index (DBI = 9.91) と、バニラLSTMよりも高いCKDステージ分類精度 (0.74) を達成する。
ICUの死亡予測では、埋め込みモデルは終端予測よりも一貫して優れ、精度は0.72-0.75から0.82に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:50:50 GMT)
Out-of-Distribution Radar Detection with Complex VAEs: Theory, Whitening, and ANMF Fusion [5.2] 複素数値変分オートエンコーダ(CVAE)は、外部分布検出を行うためにクラッタプラスノイズのみを訓練した。
古典的かつ適応的な検出器に対して性能をベンチマークする。
その結果, 統計的正規化と複素数値生成モデルが組み合わさって, 現実的な海面クラッタ条件における検出を大幅に改善できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:51:19 GMT)
Co-PLNet: A Collaborative Point-Line Network for Prompt-Guided Wireframe Parsing [5.2] 既存の手法では、ラインとジャンクションを別々に予測し、それらをポストホックで調整し、ミスマッチとロバストネスを低下させる。
本稿では,2つのタスク間で空間的手がかりを交換するポイントライン協調フレームワークであるCo-PLNetを提案する。
Wireframeと YorkUrbanの実験では、精度と堅牢性が一貫した改善と、良好なリアルタイム効率を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:16:02 GMT)
Learning to Discover: A Generalized Framework for Raga Identification without Forgetting [5.2] インド・アート・ミュージック(IAM)におけるラガの識別は、稀に演奏されるラガの存在のため、依然として困難である。
伝統的な分類モデルは、既知のカテゴリの閉集合を仮定して、ラガを認識または意味不明にグループ化することができないため、この設定で苦労する。
最近の研究は、目に見えないラガの分類を試みたが、それらは破滅的な忘れ込みの問題に遭遇し、これまで見たラガの知識は減少している。
我々はラベル付き音声とラベルなし音声の両方を活用する統一学習フレームワークを採用し、そのモデルが未知のRagasに対応する一貫性のあるカテゴリを発見できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:37:30 GMT)
Grasp-and-Lift: Executable 3D Hand-Object Interaction Reconstruction via Physics-in-the-Loop Optimization [5.1] デクサラスハンド操作は、正確にハンドオブジェクトの軌跡データを持つデータセットにますます依存している。
DexYCB や HO3D のような既存のリソースは主に視覚的アライメントに最適化されているが、物理シミュレーターでリプレイすると物理的に不可解な相互作用が生じることが多い。
本稿では,これらの視覚的に整列した軌道を物理的に有効な軌道に変換するシミュレーション・イン・ザ・ループ・リファインメント・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:08:30 GMT)
When Nobody Around Is Real: Exploring Public Opinions and User Experiences On the Multi-Agent AI Social Platform [5.1] 大規模言語モデルによるマルチエージェント型ソーシャルプラットフォームの新しいジャンルが出現した。
Social.AIは、人間の振る舞いをエミュレートする多数のAIエージェントをデプロイし、前例のないボット中心のソーシャルネットワークを生み出している。
一部のユーザー期待は満たされているが、AIが支配する社会環境は、異なる問題を提起している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:58:51 GMT)
Quasi Monte Carlo methods enable extremely low-dimensional deep generative models [5.1] 本稿では,準モンテカルロ潜在変数モデル(QLVM)を紹介する。
QLVMは、高次元データセットの極端に低次元で解釈可能な埋め込みを見つけるのに特化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:51:03 GMT)
Fusion of Spatio-Temporal and Multi-Scale Frequency Features for Dry Electrodes MI-EEG Decoding [5.1] ドライ電極モータ脳波計(MI-EEG)は、高速で快適で実世界の脳コンピューターインタフェースを実現する。
しかし、ドライレコーディングは、よりベースラインドリフトの低い信号対雑音比と突然の過渡率の3つの主要な問題を引き起こす。
ドライエレクトロドMI-EEGに適した三分岐フレームワークSTGMFMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:35:23 GMT)
FROST: Filtering Reasoning Outliers with Attention for Efficient Reasoning [5.1] 効率的な推論のための注意認識手法であるFROSTを提案する。
推論アウトリーチの概念を導入し、それらを取り除くための注意に基づくメカニズムを設計する。
実験により,FROSTを2つの強い推論モデルを用いて4つのベンチマークで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 22:23:09 GMT)
Semi-Supervised Hyperspectral Image Classification with Edge-Aware Superpixel Label Propagation and Adaptive Pseudo-Labeling [5.0] 本研究では,空間的事前情報と動的学習機構を組み合わせた半教師付きハイパースペクトル分類フレームワークを提案する。
擬似ラベル変動を緩和し,時間的一貫性と耐雑音性を向上する動的履歴融合予測法(DHP)を提案する。
Dynamic Reliability-Enhanced Pseudo-Label Framework (DREPL)は、時間的およびサンプルドメイン間の擬似ラベル安定性を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 00:31:08 GMT)
Health-SCORE: Towards Scalable Rubrics for Improving Health-LLMs [5.0] Health-SCOREは汎用的でスケーラブルなルーリックベースのトレーニングおよび評価フレームワークである。
性能を犠牲にすることなく、ごみ開発コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:34:10 GMT)
Statistical Inference for Explainable Boosting Machines [5.0] 説明可能なブースティングマシン(EBM)は、各機能の効果を視覚化した一般的な"グラスボックス"モデルである。
本稿では,近年の統計的推論による勾配向上,統計的推論の手法の導出,およびエンドツーエンドの理論的保証について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:51:09 GMT)
Efficient Complex-Valued Vision Transformers for MRI Classification Directly from k-Space [5.0] 磁気共鳴イメージング(MRI)における深層学習の応用は、主に再構成された等級画像に対して行われる。
標準的なニューラルネットワークアーキテクチャは、生周波数領域(k-Space)データのグローバルで非ローカルな性質に不適なローカル操作(畳み込みやグリッドパッチ)に依存している。
そこで本研究では,k-Spaceデータに基づく分類を行うために,複雑な値を持つ視覚変換器(kViT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:50:52 GMT)
GenAI for Social Work Field Education: Client Simulation with Real-Time Feedback [4.9] SWITCHは、現実的なクライアントシミュレーション、リアルタイムカウンセリングスキルの分類、Motivational Interviewing (MI)プログレッシブワークフローを統合する。
クライアントをモデル化するために、SWITCHは、フィールド(例えば、背景、信念)と動的フィールド(例えば、感情、自動思考、開放性)からなる認知的基盤を持つプロファイルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:26:54 GMT)
FastInsight: Fast and Insightful Retrieval via Fusion Operators for Graph RAG [4.9] グラフベースのReranker (GRanker) はグラフモデルベースの検索として機能し、Semantic-Topological eXpansion (S) はベクトルグラフ検索として機能する。
FastInsightは、最先端のベースラインと比較して、検索精度と生成品質の両方を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:23:41 GMT)
Fair-Eye Net: A Fair, Trustworthy, Multimodal Integrated Glaucoma Full Chain AI System [4.9] 緑内障は世界中で不可逆性視力の最大の原因であり、早期発見と経時的な視力低下の予防に重要な役割を担っている。
Fair-Eye Netは、緑内障スクリーニングからフォローアップおよびリスク警告までの臨床ループを閉鎖する、公正で信頼性の高いマルチモーダルAIシステムである。
ファンドス写真、OCT構造メトリクス、VF機能指標、および人口統計因子を、二ストリームの異種融合アーキテクチャを通じて統合し、選択予測と安全な参照のための不確実性を考慮した階層的ゲーティング戦略と統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:12:24 GMT)
TwinPurify: Purifying gene expression data to reveal tumor-intrinsic transcriptional programs via self-supervised learning [4.7] 本稿では,Barlow Twinsの自己指導目的に適応する表現学習フレームワークであるTwinPurifyを紹介する。
バルク混合物を個別の細胞型分画に分解する代わりに、TwinPurifyは連続した高次元の腫瘍の埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:11:34 GMT)
LaCoGSEA: Unsupervised deep learning for pathway analysis via latent correlation [4.7] 経路エンリッチメント解析は、遺伝子発現データの解釈に広く用いられている。
GSEAのような標準的なアプローチは、事前に定義された表現型ラベルとペア比較に依存している。
我々は、深い表現学習と堅牢な経路統計を統合した教師なしのフレームワークであるLaCoGSEAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:45:33 GMT)
Riemannian AmbientFlow: Towards Simultaneous Manifold Learning and Generative Modeling from Corrupted Data [4.7] 本稿では,確率的生成モデルと基礎となる非線形データ多様体を,崩壊した観測から直接学習するためのフレームワークを提案する。
我々は、適切な幾何正規化と測定条件の下で、学習されたモデルは、基礎となるデータ分布を制御可能な誤差まで回復し、滑らかなバイリプシッツ多様体のパラメトリゼーションをもたらすことを示す理論的保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:51:52 GMT)
Tractable Gaussian Phase Retrieval with Heavy Tails and Adversarial Corruption with Near-Linear Sample Complexity [4.7] 位相探索のアルゴリズムにおける主要な考慮事項は、測定誤差に対する堅牢性である。
本稿では,重み付き雑音を用いたロバスト位相探索のための効率的なアルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:06:16 GMT)
MEGnifying Emotion: Sentiment Analysis from Annotated Brain Data [4.3] 我々は、非侵襲的な脳記録を注釈付けするために、事前訓練されたテキスト・トゥ・センティメント・モデルの使用について検討する。
我々は、感情ラベルと脳の記録を一致させるために、テキストと音声の強制アライメントを用いる。
実験の結果,脳と感覚のバランス精度はベースラインに比べて向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:55:44 GMT)
Think-Augmented Function Calling: Improving LLM Parameter Accuracy Through Embedded Reasoning [4.3] Think-Augmented Function Calling (TAFC) は関数呼び出しの精度を高める新しいフレームワークである。
本手法では,モデルによる意思決定プロセスの明確化を可能にする,普遍的な"思考"パラメータ拡張を提案する。
複雑なパラメータに対して、TAFCは、スコアリング複雑性に基づいて、自動的に詳細な推論をトリガーし、臨界決定に対する適切な正当性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:05:00 GMT)
A Survey on Large Language Model Impact on Software Evolvability and Maintainability: the Good, the Bad, the Ugly, and the Remedy [4.3] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、要約、修復、テストを含むタスクのためのソフトウェア工学に埋め込まれている。
本研究では,LLMがソフトウェアシステムの保守性と進化性に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 22:02:20 GMT)
HEATACO: Heatmap-Guided Ant Colony Decoding for Large-Scale Travelling Salesman Problems [4.2] 大規模トラベリングセールスマン問題に対するヒートマップに基づく非自己回帰解法は、エッジ確率の高密度なスコアを出力する。
本稿では,HeathACOについて紹介する。HathACOはMax-Min Ant Systemデコーダで,遷移ポリシはヒートマップによってソフトにバイアスされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:51:19 GMT)
Designing large language model prompts to extract scores from messy text: A shared dataset and challenge [4.1] 本稿では、1446の短いテキストの共有データセットを紹介し、それぞれがイギリスの1*から4*までの研究品質スコアを記述している。
また、有効なスコアを構成するものや、これらのテキストの正しいスコアの「金の標準」も記述されている。
課題は、Large Language Modelsがこれらのテキストからできるだけ正確にスコアを抽出するプロンプトを設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:55:55 GMT)
Brazilian Social Media Anti-vaccine Information Disorder Dataset -- Telegram (2020-2025) [3.9] ブラジルは、国民免疫プログラム(PNI)を通じて達成された数十年にわたる公衆衛生の進歩を逆転させ、予防接種率の低下を経験した。
増大する証拠は、ワクチン関連の誤報がソーシャルメディア上で広く拡散していることを示している。
このデータでは、2020年から2025年の間に119の著名なブラジルの抗ワクチンチャネルから収集された約400万件のTelegramポストが収集されたデータセットを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:59:28 GMT)
SKETCH: Semantic Key-Point Conditioning for Long-Horizon Vessel Trajectory Prediction [3.9] セマンティックキーポイント条件付き軌道モデリングフレームワークを提案する。
長距離予測を大域的意味決定と局所運動モデリングに分解する。
実世界のAISデータを用いた実験では,提案手法が常に最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:42:31 GMT)
PRECISE: Reducing the Bias of LLM Evaluations Using Prediction-Powered Ranking Estimation [3.9] 予測パワー推論(PPI)は、最小限の人間のアノテーションとLLM(Large Language Models)を組み合わせることで、メトリクスの信頼性の高い推定値を生成する。
提案手法では,100件の人間アノテーションクエリと1万件の未ラベル例が必要であり,アノテーションの要求を大幅に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:46:49 GMT)
Quest2ROS2: A ROS 2 Framework for Bi-manual VR Teleoperation [3.8] Quest2ROS2は、ロボットのデータ収集をスケールするために設計された遠隔操作のためのオープンソースのフレームワークである。
相対的なモーションベースの制御によってワークスペースの制限を克服し、VRコントローラからのロボットの動きを計算して、直感的でポーズに依存しない操作を可能にする。
多様なプラットフォーム間のオペレータエクスペリエンスを最適化する "Side-by-Side" と "Mirror" 制御モードをサポートするモジュールアーキテクチャについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:19:16 GMT)
ASEHybrid: When Geometry Matters Beyond Homophily in Graph Neural Networks [3.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、しばしばホモフィリーが低いグラフで苦労するが、ホモフィリーだけはこの振る舞いを説明できない。
最近の研究は、隣接ノードのラベル間の相互情報であるラベル情報化(LI)が、グラフ構造が有用である場合のより忠実な特徴を与えることを示唆している。
我々は、LIのレンズを通して曲率誘導型スイッチングと位置幾何学を結合する統一理論フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:20:51 GMT)
LungCRCT: Causal Representation based Lung CT Processing for Lung Cancer Treatment [3.8] LungCRCTは因果表現学習に基づく肺がん解析フレームワークである。
肺がん進行の物理的因果機構における因子の因果表現を検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:03:50 GMT)
Configurable p-Neurons Using Modular p-Bits [3.8] 我々は、信号経路を入力データパスから切り離してpビットを再設計し、モジュラーpビットを発生させる。
広い操作範囲を示すスピントロニクス(CMOS + sMTJ)の設計を提案する。
FPGA上でのディジタルCMOSバージョンをチューニング可能なユニット共有で実装し、必要なハードウェアリソースの桁違い(10倍)の節約効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:32:54 GMT)
Complex-Valued-Matrix Permanents: SPA-based Approximations and Double-Cover Analysis [3.7] 複素数値行列の永久性を近似することは、ボソンサンプリングおよび確率的推論の応用における根本的な問題である。
本稿では,複素数値行列の永久性を近似するための因子グラフに基づく手法を拡張する。
アルゴリズム面では、実値から複素値の行列アンサンブルへの遷移において、和積アルゴリズム(SPA)の固定点がどう変化するかを検討する。
解析面では、SPAの助けを借りて得られる永遠の近似、すなわち永遠の近似を解析するためにグラフ被覆を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:39:21 GMT)
Exact Minimum-Volume Confidence Set Intersection for Multinomial Outcomes [3.6] 2つの観察結果が与えられたら、MVCが相互に交わるかどうかを証明できますか?
本稿では,この交差点問題に対する耐久性を考慮したアルゴリズムを提案する。
3つのカテゴリにおいて、このアルゴリズムは、交差点を証明し、不整合を証明し、決定が所定のマージン内にあるときに不確定結果を返す、効率的で証明可能な健全なアルゴリズムをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:07:47 GMT)
3DGesPolicy: Phoneme-Aware Holistic Co-Speech Gesture Generation Based on Action Control [3.6] 3DGesPolicyは、連続的な軌跡制御問題として総合的なジェスチャー生成を再構成するアクションベースのフレームワークである。
フレーム・ツー・フレームの変動を統一的全体的動作としてモデル化することにより,フレーム間の動作パターンを効果的に学習する。
表現的アライメントにおけるギャップをさらに埋めるため,Gesture-Audio-Phoneme (GAP) 融合モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:57:36 GMT)
From Cold Start to Active Learning: Embedding-Based Scan Selection for Medical Image Segmentation [3.6] 本稿では,基礎モデル埋め込みとクラスタリングを組み合わせて,多様な初期訓練を構築する冷間開始型サンプリング戦略を提案する。
続いて、空間的多様性を統合してサンプル選択をガイドする不確実性に基づくALフレームワークが続く。
我々はX線とMRIを対象とする3つのデータセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:39:03 GMT)
Promises, Perils, and (Timely) Heuristics for Mining Coding Agent Activity [3.6] コーディングエージェントは、LLMベースのコード補完とは明らかに異なる方法で、大言語モデル(LLM)を利用する。
LLMベースの補完とは異なり、コーディングエージェントはソフトウェアリポジトリに可視的トレースを残し、MSR技術を使用してSEプラクティスへの影響を研究することができる。
この記事では、GitHubでコーディングエージェントの活動を研究することで収集した約束、危険、危険について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:34:29 GMT)
Diffusion Model-based Reinforcement Learning for Version Age of Information Scheduling: Average and Tail-Risk-Sensitive Control [3.5] 既存のVAoIスケジューリングアプローチでは、平均的なVAoIの最小化に重点を置いている。
本稿では,長期送信コスト制約のある複数ユーザ状態更新システムにおいて,平均指向とテールリスクに敏感なVAoIスケジューリングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 01:59:46 GMT)
Right Move, Right Time: Multi-Sport Space Evaluation Platform for Ultimate Frisbee, Basketball, and Soccer [3.4] 私たちはオープンでスポーツに依存しないプラットフォームを、プロのアルティメット、バスケットボール、サッカーにまたがって、トラッキングを同等の空間尺度に変えます。
我々のワークフローは、入力を標準化し、タイミングを考慮した空間評価を提供し、スポーツ全体で同じ分析を再利用できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:18:53 GMT)
Gaze Prediction in Virtual Reality Without Eye Tracking Using Visual and Head Motion Cues [3.4] 本稿では,HMD(Head-Mounted Display)モーション信号と映像フレームから派生した視覚的サリエンシキューを組み合わせた新しい視線予測フレームワークを提案する。
本手法では,軽量な唾液エンコーダであるUniSalを用いて視覚的特徴を抽出し,その特徴をHMDモーションデータと融合させて時系列予測モジュールで処理する。
EHTaskデータセットの実験は、商用VRハードウェアへの展開とともに、私たちのアプローチがCenter-of-HMDやMean Gazeといったベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:26:27 GMT)
RealStats: A Rigorous Real-Only Statistical Framework for Fake Image Detection [3.4] 本稿では,実画像に対して解釈可能な確率スコアを生成することに焦点を当てた,厳密で統計的に基盤付けられた偽画像検出フレームワークを提案する。
このフレームワークは汎用的でフレキシブルで、トレーニング不要で、多様な、進化する設定にわたって堅牢なフェイクイメージ検出に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:11:31 GMT)
Fauna Sprout: A lightweight, approachable, developer-ready humanoid robot [3.4] Sproutは軽量なフォームファクタであり、共用空間での安全な操作をサポートするために、コンプライアンス制御、関節トルクの制限、ソフトな外装を備えている。
このプラットフォームは、全体制御、グリッパーの統合操作、仮想現実ベースの遠隔操作を統合ハードウェア・ソフトウェアスタックに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:04:01 GMT)
Success Conditioning as Policy Improvement: The Optimization Problem Solved by Imitating Success [3.4] 軌道を収集する成功条件付けは,望ましい結果を得たものを識別し,軌道に沿う動作を模倣するためにポリシーを更新する。
我々はこの理論をリターンしきい値付け(return thresholding)の一般的な実践に適用し、これは改善を増幅するが、真の目的との潜在的なミスアライメントのコストがかかることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:54:39 GMT)
HyEm: Query-Adaptive Hyperbolic Retrieval for Biomedical Ontologies via Euclidean Vector Indexing [3.4] 本稿では,ハイパーボリック埋め込みを既存のユークリッドANNインフラに組み込む軽量検索層HyEmを提案する。
HyEm 94-98% のユークリッドベースライン性能をエンティティ中心のクエリ上で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:04:46 GMT)
SeNeDiF-OOD: Semantic Nested Dichotomy Fusion for Out-of-Distribution Detection Methodology in Open-World Classification. A Case Study on Monument Style Classification [3.2] SeNeDiF-OODはSemantic Nested Dichotomy Fusionに基づく新しい方法論である。
オープンな環境に暴露された実世界の建築様式認識システムであるMonuMAIを用いたケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:01:46 GMT)
Private Proofs of When and Where [3.1] 位置検証を2つの方法で一般化するゼロ知識位置検証の概念を導入する。
標準位置検証とポスト量子片道関数からゼロ知識位置検証を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:01:18 GMT)
Learned harmonic mean estimation of the marginal likelihood for multimodal posteriors with flow matching [3.1] 学習した調和平均の内部密度推定のための強力なアーキテクチャとして,フローマッチングに基づく連続正規化フローを導入する。
20のパラメータ次元の例を含む,挑戦的なマルチモーダル後部処理能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:00:08 GMT)
$α^3$-SecBench: A Large-Scale Evaluation Suite of Security, Resilience, and Trust for LLM-based UAV Agents over 6G Networks [3.1] LLMをベースとしたUAVエージェントのセキュリティ意識の自律性を評価するための,初の大規模評価スイートであるSecBenchを,現実的な対人干渉下で導入する。
我々は、175の脅威タイプにまたがる113,475のミッションのコーパスからサンプリングされた何千もの敵意的に強化されたUAVエピソードを使用して、大手産業プロバイダやAI研究所から23の最先端のLSMを評価した。正規化された総合スコアは12.9%から57.1%の範囲で、異常検出とセキュリティに配慮した自律的な意思決定の間に大きなギャップがあることを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:25:07 GMT)
Towards Self-Optimizing Electron Microscope: Robust Tuning of Aberration Coefficients via Physics-Aware Multi-Objective Bayesian Optimization [3.1] 高速でデータ効率の良い収差補正のための多目的ベイズ最適化(MOBO)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、画像品質の単一の概念を規定せず、代わりに、ユーザーが定義し、物理的に動機づけられた報酬の定式化を可能にする。
このアクティブな学習ループは、従来の最適化アルゴリズムよりも堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:12:48 GMT)
Bayesian Optimization for Quantum Error-Correcting Code Discovery [3.1] データ効率とスケーラビリティを向上させる量子誤り訂正符号を発見するためのフレームワークを提案する。
我々の主な貢献は、高価なシミュレーションを行うことなく、量子LDPC符号の論理的誤り率を予測できるマルチビューチェーン複雑なニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:10:01 GMT)
Error-mitigation aware benchmarking strategy for quantum optimization problems [3.0] エントロピーベンチマークは有限ショット効果や量子エラーの緩和を考慮しない。
有限ショット統計とQEMによるリソースオーバーヘッドを明示的に組み込んだベンチマークフレームワークを開発した。
我々の枠組みは、推定エネルギーが既知の古典的上界と下界で定義された間隔内にあるという自信を通して量子的優位性を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:55:47 GMT)
Grounded Concreteness: Human-Like Concreteness Sensitivity in Vision-Language Models [2.9] 我々は,視覚言語モデル (VLM) がテキストのみの大規模言語モデル (LLM) よりも,言語的具体性に対する人間的な感受性を向上するかどうかを検討する。
本研究は, (i) 質問レベルの具象度とQAの精度を関連づけた出力挙動, (ii) 表現が具象度軸に沿って構成されているかどうかを検証した埋め込み幾何, (iii) 注意動態の3つの相補的なレベルにおける具象度効果を, 注意エントロピー尺度による文脈依存性の定量化により測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 01:48:30 GMT)
Deconstructing Instruction-Following: A New Benchmark for Granular Evaluation of Large Language Model Instruction Compliance Abilities [2.9] 既存のベンチマークでは、実際の使用を反映したり、コンプライアンスをタスクの成功から分離することができない。
アプリケーション指向の生成制約を最大20個まで含む動的に生成されたデータセットを使用するモジュール型フレームワークであるMOSAICを紹介した。
コンプライアンスはモノリシックな機能ではなく、制約タイプ、量、位置によって大きく異なります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:02:15 GMT)
Information Hidden in Gradients of Regression with Target Noise [2.9] 勾配だけでヘッセンが明らかになることを示す。
我々はガウス以下の入力の下で非漸近作用素ノルム保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:50:16 GMT)
Simultaneous determination of multiple low-lying energy levels on a superconducting quantum processor [2.9] 超伝導量子クラウドプラットフォーム上でのAEVQE(ancilla-entangled variational quantum eigensolver)の実験的実装について報告する。
本研究は,AEVQEアルゴリズムの実験的実現可能性を示し,現実的な問題を解決するためのVQEアプローチのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:22:57 GMT)
Sufficient conditions for additivity of the zero-error classical capacity of quantum channels [2.7] 量子チャネルの1ショットゼロエラー古典的容量は、非可換グラフの独立数の乗法性と等価である。
非可換グラフのブロック形式を考察し、独立数が乗法的な条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:45:23 GMT)
GCFX: Generative Counterfactual Explanations for Deep Graph Models at the Model Level [2.7] GCFXは、ディープグラフ生成に基づく生成モデルレベルの対実的説明手法である。
これは、モデルのグローバルな予測動作を反映した高品質な反事実的説明を生成する。
実験は、GCFXが既存の手法よりも、対実的妥当性とカバレッジで優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:56:01 GMT)
Emergent Cooperation in Quantum Multi-Agent Reinforcement Learning Using Communication [2.6] 量子マルチエージェント強化学習において,コミュニケーションは創発的協力を促進するための有効なメカニズムである。
量子Q-Learningエージェントに通信アプローチを適用する。
我々はこれらのアプローチを3つのジレンマで評価する: 反復囚人ジレンマ、反復スタッグハント、反復チキンゲーム。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:21:05 GMT)
Explainable Uncertainty Quantification for Wastewater Treatment Energy Prediction via Interval Type-2 Neuro-Fuzzy System [2.5] 本研究は,ファジィ規則構造を介して解釈可能な予測間隔を生成するインターバルタイプ2適応型ニューロファジィ推論システム(IT2-ANFIS)を開発した。
IT2-ANFISは、トレーニング実行間のばらつきを著しく低減した第1次ANFISに匹敵する予測性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:10:37 GMT)
Learning long term climate-resilient transport adaptation pathways under direct and indirect flood impacts using reinforcement learning [2.5] 本研究では,不確実性の下で適応型多層投資経路を学習するための総合的な意思決定支援フレームワークを提案する。
このフレームワークは、長期の気候予測と、予測された極寒のドライバーを危険リスクにマッピングするモデルを組み合わせる。
避けられた影響に対して投資と維持費をトレードオフする適応的な気候適応政策を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:32:40 GMT)
Beyond Retention: Orchestrating Structural Safety and Plasticity in Continual Learning for LLMs [2.5] 経験リプレイ(ER)は破滅的忘れに対する標準的な対策である。
ERはコード生成のような脆弱で構造化されたドメインに対して負の転送を引き起こす。
我々は,確立した知識構造に対する数学的根拠を持つ「安全保証」として,オルソゴン部分空間ウェイクアップ(OSW)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:28:02 GMT)
Low Cost, High Efficiency: LiDAR Place Recognition in Vineyards with Matryoshka Representation Learning [2.5] 我々は、ブドウ園環境における最先端の手法を超越した、軽量でディープラーニングベースの手法であるMinkUNeXt-VINEを提案する。
提案手法は,低コストでスパースなLiDAR入力と低次元出力で高効率な実時間シナリオを実現するため,性能の向上を優先する。
その結果,提案手法により得られたトレードオフ出力の効率性や,低コストかつ低解像度な入力データに対する堅牢な性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:38:56 GMT)
Trust, Don't Trust, or Flip: Robust Preference-Based Reinforcement Learning with Multi-Expert Feedback [2.4] マルチエキスパートの選好フィードバックから共有報酬モデルと専門家固有の信頼パラメータを共同で学習する統合フレームワークであるTriTrust-PBRLを紹介する。
TTPは最先端のロバスト性を実現し、敵対的腐敗下では概日光性能を維持し、標準のPBRL法は破滅的に失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:21:48 GMT)
MortalMATH: Evaluating the Conflict Between Reasoning Objectives and Emergency Contexts [2.4] MortalMATHは150のシナリオのベンチマークで、ユーザが代数をリクエストすると同時に、生命の危険が増す事態を記述します。
Llama-3.1)のようなジェネラリストモデルは、危険に対処するために数学を断った。
特別な推論モデル(Qwen-3-32bやGPT-5-nanoなど)は、ユーザが死亡を説明する間、95%以上のタスク完了率を維持しながら、非常事態を完全に無視することが多い。
これらの結果から,適切な回答を絶え間なく追求するトレーニングモデルは,安全な配置に必要な生存本能を必然的に解き放つ可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:55:07 GMT)
CASSANDRA: Programmatic and Probabilistic Learning and Inference for Stochastic World Modeling [2.3] ビジネスのような現実世界のドメインで計画する上で、世界モデルの構築は不可欠である。
ニューロシンボリックな世界モデリング手法であるCASSANDRAを提案する。
ベースラインに対する遷移予測と計画の大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:58:53 GMT)
Depth to Anatomy: Learning Internal Organ Locations from Surface Depth Images [2.3] 本研究では,体表面の2次元深度画像から,複数の臓器の3次元位置と形状を直接予測する学習型フレームワークを提案する。
本手法は骨や軟部組織などの解剖学的構造を表面の明示的な再構築を必要とせず正確に局在させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:33:11 GMT)
Recommending Composite Items Using Multi-Level Preference Information: A Joint Interaction Modeling Approach [2.2] 本研究では,異なるレベルの粒度から得られるすべてのデータを活用するために,単一のモデルを用いた協調相互作用モデリング手法であるJIMAを提案する。
提案手法を評価し, オフライン・オンライン両方の実データとともに, 複数のシミュレーション研究を通して, 高度なベースラインと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 22:35:17 GMT)
Not Your Typical Sycophant: The Elusive Nature of Sycophancy in Large Language Models [2.2] そこで本研究では, LLMの薬効を直接的, 中立的に評価する新しい手法を提案する。
LLM-as-a-judge(英語版)の使用は、賭け設定におけるゼロサムゲームとしての梅毒の評価である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:45:31 GMT)
LLM Driven Design of Continuous Optimization Problems with Controllable High-level Properties [2.1] 連続的なブラックボックス最適化におけるベンチマークは、BBOBのような既存のテストスイートの構造的多様性の制限によって妨げられる。
本研究では,進化ループに埋め込まれた大規模言語モデルを用いて,高度景観特性を明確に定義した最適化問題を設計できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:34:52 GMT)
Pisets: A Robust Speech Recognition System for Lectures and Interviews [2.1] 本研究は、科学者やジャーナリストのための音声テキストシステム「Pisets」について述べる。
アーキテクチャは、Wav2Vec2を用いた一次認識、Audio Spectrogram Transformer(AST)による偽陽性フィルタリング、Whisperによる最終音声認識を含む。
提案手法は、WhisperXや通常のWhisperモデルと比較して、様々な音響条件における長い音声データのロバストな書き起こしを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:14:51 GMT)
HomoFM: Deep Homography Estimation with Flow Matching [2.0] HomoFMは、生成モデリングからホモグラフィー推定タスクにフローマッチング技術を導入する新しいフレームワークである。
我々は,HomoFMが標準ベンチマークにおける評価精度とロバスト性の両方において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） (Mon, 26 Jan 2026 07:17:32 GMT)
The Truth, the Whole Truth, and Nothing but the Truth: Automatic Visualization Evaluation from Reconstruction Quality [2.0] 人間のラベル付きデータセットに頼らずに可視化品質を評価する自動メトリクスを提案する。
具体的には、可視化自体から元のデータの再構成精度を評価することによって、可視化品質を測定する手法を提案する。
この再構築ベースのメトリクスは、人間の完全な評価のための自律的でスケーラブルなプロキシを提供し、より効率的で信頼性の高いAI駆動の可視化を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:36:15 GMT)
Convex Chance-Constrained Stochastic Control under Uncertain Specifications with Application to Learning-Based Hybrid Powertrain Control [1.9] 本稿では,制御仕様の不確かさを考慮に入れた厳密な凸型確率制約制御フレームワークを提案する。
提案手法は,厳密な凸性を確保しつつ,確率的制約満足度を保証し,最適解の特異性と連続性をもたらす。
ハイブリッドパワートレインシステムに適用したモデル予測制御により,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:49:33 GMT)
Explaining Group Recommendations via Counterfactuals [1.9] 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） (Mon, 26 Jan 2026 13:40:58 GMT)
Overalignment in Frontier LLMs: An Empirical Study of Sycophantic Behaviour in Healthcare [1.9] モデル不安定性("Confusability")を考慮してアライメントバイアスを分離する新しい尺度であるAdjusted Sycophancy Scoreを提案する。
以上の結果から, ベンチマーク性能は臨床信頼性の指標ではないことが示唆され, 簡易な推論構造は, 専門家主導の薬効に対して優れた堅牢性をもたらす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:21:34 GMT)
Implicit Q-Learning and SARSA: Liberating Policy Control from Step-Size Calibration [1.8] ステップサイズが大きすぎると数値が不安定になり、ステップサイズが小きすぎると進行が遅くなる。
固定点方程式として繰り返し更新を行うQ-learningとSARSAの暗黙的な変種を提案する。
我々の非漸近的分析は、暗黙的手法がより広いステップサイズ範囲の安定性を維持することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:17:48 GMT)
Sparks of Cooperative Reasoning: LLMs as Strategic Hanabi Agents [1.8] 2-5プレーヤゲームにおいて17の最先端LDMエージェントをベンチマークする。
エージェントは状態追跡のための内部動作メモリを維持可能であることを示す。
注釈付きトラジェクトリを備えた最初の公開データセットをリリースし、ユーティリティを移動します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 02:23:47 GMT)
Hierarchical Text Classification with LLM-Refined Taxonomies [1.6] 大規模な言語モデル(LLM)を使用して,リネームやマージ,分割,リオーダーといった操作全体を変換するフレームワークであるTaxMorphを提案する。
3つのHTCベンチマークによる実験では、LLMの精製は、F1の2.9pp.までの様々な設定において、一貫して人為的に修正されたものよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:28:32 GMT)
Revisiting Aerial Scene Classification on the AID Benchmark [1.5] 本研究では,航空画像分類のための各種機械学習手法の文献レビューを行う。
私たちの調査では,手作り機能から従来のCNNまで,さまざまなアプローチをカバーしています。
また,マルチスケールな特徴融合機構を備えた空間的注意力向上CNNであるAerial-Y-Netを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:39:02 GMT)
Contextual Range-View Projection for 3D LiDAR Point Clouds [1.5] レンジビュープロジェクションは、3次元LiDAR点雲を2次元範囲画像表現に変換する効率的な方法を提供する。
既存のアプローチでは、通常最小の深さで点を保持する(LiDARに最も近い)。
textitCenterness-Aware Projection (CAP) と textitClass-Weighted-Aware Projection (CWAP) の2つのメカニズムを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:30:43 GMT)
Community Norms in the Spotlight: Enabling Task-Agnostic Unsupervised Pre-Training to Benefit Online Social Media [1.5] タスク固有の微調整から教師なし事前学習へのパラダイムシフトを提唱する。
私たちは、この方向がAI for Social Goodに多くの機会をもたらすと信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:52:19 GMT)
TAM-Eval: Evaluating LLMs for Automated Unit Test Maintenance [1.4] TAM-Evalは、3つのコアテストメンテナンスシナリオにわたるモデルパフォーマンスを評価するフレームワークである。
ベンチマークでは、Python、Java、Goプロジェクトのシナリオを自動的に抽出し、検証します。
我々は,自動ソフトウェアテストの今後の研究を支援するオープンソースフレームワークとして,TAM-Evalをリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:47:22 GMT)
Laser interferometry as a robust neuromorphic platform for machine learning [1.4] 本稿では,線形光学資源のみを用いた光ニューラルネットワークの実装手法を提案する。
ニューラルネットワークにおける学習に必要な非線形性は、入力を位相シフトに符号化することで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 00:26:12 GMT)
An Audit of Machine Learning Experiments on Software Defect Prediction [1.3] 機械学習アルゴリズムは、欠陥のあるソフトウェアコンポーネントを予測するために広く使われている。
本稿では,最近のソフトウェア欠陥予測(SDP)研究を,その設計,解析,報告の実践から評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:31:32 GMT)
Potential Role of Agentic Artificial Intelligence in Toxicologic Pathology [1.1] 白書では,毒性病理報告におけるエージェント人工知能(AI)の役割について考察する。
現在のレポートで重要な問題点を概説し、エージェントAIの現実的な短期的ユースケースを特定し、採用障壁について説明している。
この論文は、医薬品組織、CRO、アカデミア、規制機関にまたがる協調的な取り組みの必要性を強調して締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:59:10 GMT)
Scalable Transit Delay Prediction at City Scale: A Systematic Approach with Multi-Resolution Feature Engineering and Deep Learning [1.1] 既存の遅延予測システムは、手作りの機能に依存し、再利用可能なアーキテクチャを設計する方法についてはほとんどガイダンスを提供していない。
本稿では,マルチレゾリューション機能工学,次元減少,深層学習を組み合わせた都市規模の予測パイプラインを提案する。
クラスタ認識機能を備えたグローバルLSTMは、精度と効率の最良のトレードオフを実現し、トランスフォーマーモデルを1852%から52%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:30:50 GMT)
Let's Make Every Pull Request Meaningful: An Empirical Analysis of Developer and Agentic Pull Requests [0.9] AIDevデータセットから収集した40,214個のPRを大規模に分析した。
6家系にまたがる64の特徴を抽出し,人間とエージェントのPRのPRマージ結果を比較するため,統計的回帰モデルに適合する。
以上の結果から, 提案者属性が両者のマージ結果に支配的であり, レビュー関連特徴は人間とエージェントPRの対比効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:16:10 GMT)
Quantum capacity analysis of finite-dimensional lossy channels [0.9] 4次元MADの量子容量は、分解性および分解性のある条件外でさえ計算する技術に依存して研究される。
また, 汎用D次元MADのパラメータ空間において, 耐劣化性と劣化性の完全な領域を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:56:58 GMT)
Automated HER2 scoring with uncertainty quantification using lensfree holography and deep learning [0.8] 本稿では,HER2自動スコアリングにディープラーニングを統合した,コンパクトで費用対効果の高いホログラフィプラットフォームを提案する。
このシステムは、RGBレーザー照射下で染色されたHER2組織の無レンズ回折パターンをキャプチャする。
サンプル面積1,250 mm2の複雑なフィールド情報を有効スループット84 mm2/分で取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:09:08 GMT)
KeyMemRT Compiler and Runtime: Unlocking Memory-Scalable FHE [0.7] ホモモルフィック暗号化(FHE)は、プライバシ保護計算を可能にするが、高いレイテンシとメモリ消費に悩まされる。
既存のコンパイラはこの問題を解決するためにほとんど努力せず、代わりに大量のメモリを持つシステムに依存している。
MLIRベースのコンパイラとランタイムフレームワークであるKeyMemRTを紹介し、ローテーションキーの寿命を個別に管理し、メモリ使用率を下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:55:18 GMT)
Larger than memory image processing [0.7] 本報告では、1.4PBの電子顕微鏡ボリュームや150TBのヒト臓器のアトラスなどのペタスケールデータセットのメモリ画像解析について述べる。
ストリーミングがデータを通過するときの構造化分析が重要であることを示す。
3Dボリュームでは、2Dスライス(ディレクトリやマルチページTIFFなど)のスタックと3Dチャンクレイアウト(Zarr/HDF5など)の2つの表現が人気である。
ディスクI/Oを最小限に抑える方法で、スライスベースのストリーミングアーキテクチャをどちらの画像表現の上に構築する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:02:41 GMT)
Beyond Offline A/B Testing: Context-Aware Agent Simulation for Recommender System Evaluation [0.7] 本研究では,日常の生活活動におけるインタラクションを固定することで,信頼できるユーザプロキシをシミュレートするエージェントフレームワークであるContextSimを紹介する。
嗜好を本物の人間に合わせるため、エージェントの内部思想をモデル化し、行動レベルと軌道レベルの両方で一貫性を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:01:00 GMT)
A Tumor Aware DenseNet Swin Hybrid Learning with Boosted and Hierarchical Feature Spaces for Large-Scale Brain MRI Classification [0.7] クラス固有の診断課題に対処するために、2つの腫瘍認識実験装置が導入された。
DenseNetはMRI空間特性に合わせて入力レベルでカスタマイズされる。
Swin_tは、髄膜腫と下垂体腫瘍の分類において、偽陰性を効果的に抑制するグローバルな腫瘍形態をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:14:57 GMT)
Deadline-Aware, Energy-Efficient Control of Domestic Immersion Hot Water Heaters [0.7] 本研究では,エネルギー消費を最小化しつつ,所定時間で目標温度に達することを目的とした期限対応制御について検討する。
メソッドには、時間最適化バンバンベースライン、ゼロショットモンテカルロツリー探索プランナー、およびポリシー最適化ポリシーが含まれる。
我々は、同じ物理力学下でのワット時間における総エネルギー消費を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:09:29 GMT)
A Generative AI-Driven Reliability Layer for Action-Oriented Disaster Resilience [0.7] Climate RADAR(Risk-Aware, Dynamic, and Action Recommendation System)は、AIベースの信頼性レイヤで、実行されたアクションに配信されるアラートから災害通信を再構成する。
気象学、水文学、脆弱性、社会データを複合リスク指標に統合し、市民、ボランティア、自治体のインターフェースにパーソナライズされたレコメンデーションを提供するために、ガードレールを組み込んだ大型言語モデル(LLM)を採用している。
シミュレーション,ユーザスタディ,都市パイロットによる評価では,より高い保護行動の実行,応答遅延の低減,ユーザビリティと信頼の向上など,改善された結果が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:43:30 GMT)
Toward Scalable Normalizing Flows for the Hubbard Model [0.7] 正規化フローは、最近、ハバードモデルのボルツマン分布を学習する能力を示した。
本研究では,このようなシミュレーションをより大きな格子サイズと低い温度まで拡張するために必要なステップについて検討する。
このフェルミオン系に対する正規化流れと非平衡マルコフ連鎖モンテカルロ法によるスケーリング挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:58:08 GMT)
When Domain Pretraining Interferes with Instruction Alignment: An Empirical Study of Adapter Merging in Medical LLMs [0.6] 大規模言語モデル(LLM)は、強力な汎用能力を示すが、医療用語の精度と、それに続く安全クリティカルな指示に苦慮することが多い。
2段階のLoRAパイプラインを経由した14Bパラメータベースモデルを用いた安全クリティカルドメインにおけるアダプタ干渉のケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:54:06 GMT)
Generative AI in Saudi Arabia: A National Survey of Adoption, Risks, and Public Perceptions [0.6] 生成人工知能(GenAI)は、ビジョン2030の下でサウジアラビアのデジタルトランスフォーメーションに急速に浸透しつつある。
本研究はサウジアラビア国民のGenAI関与の早期スナップショットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:40:41 GMT)
OREHAS: A fully automated deep-learning pipeline for volumetric endolymphatic hydrops quantification in MRI [0.6] OREHASは、内リンパ水腫の体積定量のための最初の完全自動パイプラインである。
耳内リンパ管-胸腔内体積比をMRI全容から直接計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:19:21 GMT)
Benchmarking Machine Learning Models for IoT Malware Detection under Data Scarcity and Drift [0.6] Internet of Things(IoT)デバイスは、サイバー攻撃やマルウェアアプリケーションの主要なターゲットである。
機械学習(ML)は、自動マルウェア検出と分類に対する有望なアプローチを提供する。
本研究では,マルウェア検出・分類における4つの教師付き学習モデルの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:59:33 GMT)
Geometry-Free Conditional Diffusion Modeling for Solving the Inverse Electrocardiography Problem [0.6] 本研究では,ノイズのある体表面信号から心臓表面電位への確率的マッピングを学習する条件拡散フレームワークを提案する。
提案手法は拡散モデルの生成的性質を利用して,ECGI逆問題の非特異性および過小決定性を取得する。
提案手法を実際のECGIデータセット上で評価し,畳み込みニューラルネットワーク,長期記憶ネットワーク,トランスフォーマーベースモデルなど,強い決定論的ベースラインと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:53:54 GMT)
Efficient Gaussian process learning via subspace projections [0.6] 本稿では,低次元線形投影法を用いて構築したGPの新たな訓練目標について提案する。
本稿では,PLに関連する情報損失に対する閉形式表現を提案し,単位球上のランダムな投影で低減できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 22:40:17 GMT)
Against probability: A quantum state is more than a list of probability distributions [0.6] 量子系の状態$$は、一連の量子測定のためのベクトル$mathbfP_mathM()で表すことができる。
このような表現は物理学全体、例えば相関や量子基底において現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:00:01 GMT)
Latent Knowledge as a Predictor of Fact Acquisition in Fine-Tuned Large Language Models [0.5] 大規模言語モデルは、事前訓練後に不均一な強度で生医学的な事実を記憶する。
潜在知識は、より高速な事実獲得の最も強力な予測者だった。
GO事実を否定する一般化は一般的ではないが(5.8%)、潜伏した知識が存在するとよりありそうである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:15:23 GMT)
AI as Teammate or Tool? A Review of Human-AI Interaction in Decision Support [0.5] 現在のAIシステムは、説明可能性中心の設計への過度な依存のため、主に受動的である。
AIをアクティブなチームメイトに移行するには、適応的でコンテキスト対応のインタラクションが必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:18:50 GMT)
Human Cardiac Measurements with Diamond Magnetometers [0.5] ダイヤモンド中の窒素空孔中心に基づく量子センサを用いたヒト心臓磁気信号の直接的,非侵襲的,非接触的検出を実証した。
信号は、磁気心電図の痕跡を検出するために、数百から数千の心臓ビートで平均された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:42:13 GMT)
Rethinking AI in the age of climate collapse: Ethics, power, and responsibility [0.5] この貢献は、生態危機におけるAIの役割の曖昧さを調べ、その約束とリスクの両方に対処する。
一方、AIは、気候予測の改善、再生可能エネルギー管理、環境劣化のリアルタイム検出をサポートする。
一方、データセンターのエネルギー需要、リソース集約型ハードウェア生産、アルゴリズムバイアス、企業の電力集中、そして技術的意思決定は、その持続可能性に挑戦する矛盾を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:11:19 GMT)
A modified Lindblad equation for a Rabi driven electron-spin qubit with tunneling to a Markovian lead [0.5] 我々は、マルコフ鉛と結合した量子ドットトンネルの状態に対するリンドブラッド方程式を導出する。
この方程式は完全に正のトレース保存写像であることを示し、ジャンプ作用素を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:15:42 GMT)
When Does Adaptation Win? Scaling Laws for Meta-Learning in Quantum Control [0.4] 量子ハードウェアは、固有のデバイスの不均一性と環境ドリフトに悩まされている。
メタラーニングのスケーリング法則を導出し、適応の利得が勾配のステップとともに指数関数的に飽和することを示す。
古典的線形四元数制御のさらなる検証は、これらの法則が量子特異物理学よりも一般的な最適化幾何学から現れることを確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:16:11 GMT)
Expert Evaluation and the Limits of Human Feedback in Mental Health AI Safety Testing [0.4] 人間のフィードバックから学ぶことは、専門家の判断が適切に集約され、AIシステムのトレーニングと評価に有効な基礎的真実をもたらすと仮定する。
この仮定は、高い安全性が専門家のコンセンサスに不可欠であるメンタルヘルスにおいて検証された。
自殺反応と自傷反応は、他のどのカテゴリーよりも大きなばらつきをもたらし、ランダムではなく体系的であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 01:31:25 GMT)
Addressing LLM Diversity by Infusing Random Concepts [0.4] 大規模言語モデル(LLM)は、限られた多様性を持つ出力を生成することが知られている。
本研究では,プロンプトにランダムな概念を注入することで,生成した出力の多様性が向上するかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 00:53:28 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） (Mon, 26 Jan 2026 05:33:49 GMT)
Evaluating Morphological Plausibility of Subword Tokenization via Statistical Alignment with Morpho-Syntactic Features [0.4] サブワードセグメンテーションの形態的妥当性を評価するための新しい指標を提案する。
一般的に用いられている形態素境界や検索Fスコアとは異なり,本手法では形態素シンタクティックな特徴を用いる。
本実験は, 従来の形態素境界リコールと相関するが, 異なる形態素系を持つ言語にまたがってより広く適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:41:44 GMT)
From Manual Observation to Automated Monitoring: Space Allowance Effects on Play Behaviour in Group-Housed Dairy Calves [0.4] 本研究はオランダの14の商業農場における60羽の集団飼育乳牛における空間許容度と遊び行動の関係について検討した。
映像観察は詳細なエトグラムを用いて分析され、演奏は観察期間(%OP)のパーセンテージとして表現された。
コンピュータビジョンパイプラインは、6つの農場で108時間から手動のアノテーションで訓練され、保持されたテストデータで検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:32:27 GMT)
Sparse QUBO Formulation for Efficient Embedding via Network-Based Decomposition of Equality and Inequality Constraints [0.4] 等式制約と不等式制約に対して,かなりスペーサーな論理QUBOモデルを構築する手法を提案する。
特定のネットワーク構造に基づいて補助変数を追加することにより、本手法は元の制約をより小さく、より管理しやすい制約に分解する。
D-Waveのハードウェア上での実験結果から,我々の定式化は埋め込みに必要な量子ビット数を大幅に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 03:40:06 GMT)
Beyond Pairwise Comparisons: A Distributional Test of Distinctiveness for Machine-Generated Works in Intellectual Property Law [0.3] 本稿では,2つの創造的プロセスが統計的に区別可能な出力分布を生成するかどうかを判断するために,意味埋め込みに基づいて計算された平均誤差に基づく2サンプルテストを提案する。
手書きディジット(制御された画像)、特許抽象化(テキスト)、AI生成アート(現実世界の画像)の3分野にわたるフレームワークを検証する。
以上の結果から,生成モデルが単なる学習データのリグルジエータとして機能する,という見解に反する証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 05:20:33 GMT)
Recent progress on disorder-induced topological phases [0.3] 翻訳対称性のない乱れた系における物質のトポロジカルな状態は、近年大きな関心を集めている。
凝縮物質および人工システムにおける障害誘発トポロジカルフェーズの理論的および実験的進歩を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:11:00 GMT)
EvolVE: Evolutionary Search for LLM-based Verilog Generation and Optimization [0.3] 本稿では,チップ設計タスクにおける複数の進化戦略を解析する最初のフレームワークであるEvolVEを紹介する。
また,全国集積回路コンテストから派生した産業規模の問題を対象とするIC-RTLを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 01:53:54 GMT)
A Geometric Taxonomy of Hallucinations in LLMs [0.3] 大きな言語モデルにおける「幻覚」という用語は、埋め込み空間における異なる幾何学的シグネチャと異なる現象を混同している。
本稿では,不信感,信頼感,事実的誤りの3つのタイプを識別する分類法を提案する。
この貢献は、埋め込みに基づく検出の範囲を明確にした幾何学的分類法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 22:07:09 GMT)
Beyond Preferences: Learning Alignment Principles Grounded in Human Reasons and Values [0.3] グラウンドド・コンスティチューショナル・AI(GCAI)は、原則のコンスティチューションを生成する統一的なフレームワークである。
本稿では,GCAI が生成する構成が,AI の行動管理において,ICAI を通じて生成した構成よりも人間の方が好まれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:27:00 GMT)
Corpus-Based Approaches to Igbo Diacritic Restoration [0.2] 自然言語を処理するコンピュータの能力は、NLP研究者がその境界を押し進めているため、増大している。
世界の7000言語のうち95%以上がNLPのために低リソースであり、NLP作業のためのデータ、ツール、技術はほとんど、あるいは全く持っていない。
ダイアクリティカルな曖昧さの概観と、他の言語に対する以前のダイアクリティカルな曖昧さのアプローチの見直しについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:30:36 GMT)
Reflect: Transparent Principle-Guided Reasoning for Constitutional Alignment at Scale [0.2] textscreflectは、コンスティチューションアライメントのための推論時フレームワークである。
textscreflectは完全にコンテキスト内で動作し、(i)構成条件のベースレスポンスとポストジェネレーションの自己評価を組み合わせる。
以上の結果から,textscreflect は LLM の多様かつ複雑な原理への適合性を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:54:54 GMT)
Neurocomputational Mechanisms of Syntactic Transfer in Bilingual Sentence Production [0.2] 近年の言語モデルであるROSEは, モーフィスシンタクティックシークエンシング障害モードの神経切断を可能としている。
クロス言語的影響(CLI)と機能的阻害・競合の理論を事例として考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 01:00:58 GMT)
Subword-Based Comparative Linguistics across 242 Languages Using Wikipedia Glottosets [0.2] サブワードに基づく手法を用いて,242のラテン文字言語とキリル文字言語の大規模比較研究を行った。
提案手法では,ウィキペディアのランクに基づく単語ベクトルを用いて語彙,語彙の発散,言語的類似度を大規模に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:55:28 GMT)
Using Large Language Models to Construct Virtual Top Managers: A Method for Organizational Research [0.2] 本研究では,大規模言語モデルを用いて実トップマネージャの仮想ペルソナを作成する手法を提案する。
個人リーダーの意思決定をシミュレートするLCMベースの参加者を構築した。
以上の結果から, 理論的に足場のあるペルソナは, 人間の標本で観察された道徳的判断に近似することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:17:23 GMT)
Pay Attention to Where You Look [0.2] 新たなビュー合成(NVS)は、生成モデリングによって進歩し、フォトリアリスティックな画像生成を可能にした。
少数のインプットビューしか利用できない数ショットのNVSでは、既存のメソッドはターゲットに対するすべてのインプットビューに対して等しく重要であると仮定し、亜最適結果をもたらす。
この制限に対処するために、ターゲットとの関係性に基づいてソースビューの重要性を調整するカメラ重み付け機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:10:32 GMT)
Understanding Users' Privacy Reasoning and Behaviors During Chatbot Use to Support Meaningful Agency in Privacy [0.1] 本研究は,学生の行動開示と保護行動,およびこれらの行動の基礎となる理由について検討した。
参加者は、メッセージの送信を傍受するプライバシー通知パネルで、シミュレーションされたChatGPTインターフェースを使用した。
我々は、パネルがプライバシーの意識を高め、保護行為を奨励し、保護すべき情報と方法に関するコンテキスト特異的な推論をサポートする方法について分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 04:13:45 GMT)
Resource-Efficient Noise Spectroscopy for Generic Quantum Dephasing Environments [0.1] 弱測定は、クビット上のラムゼー干渉測定によって誘導され、環境のフリー進化中に周期的に適用される。
このような繰り返しRIMの測定相関は,ノイズ相関関数の直接サンプリングとほぼ一致することを示す。
また、この手法は相関分光法よりも資源効率が良く、検出精度が$N$のサンプリング時間と同じであれば、O(N)$の総検出時間も$O(N)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:19:17 GMT)
From Fuzzy to Exact: The Halo Architecture for Infinite-Depth Reasoning via Rational Arithmetic [0.1] 汎用インテリジェンス(AGI)は、任意精度算術演算が可能な計算基板を必要とする。
本研究は,システム2AGIにおける論理的不確実性を低減するための前提条件として,正確な算術を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:24:34 GMT)
Experimental Demonstration of Commutation Relations Using Intensity Correlations [0.1] 正準可換関係は量子論の基礎であり、ハイゼンベルクの不確実性原理の根底にある。
本稿では,2つの異なる強度相関関数の測定に基づいて,光電場演算子に対するボゾン交換関係の実験的実証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:00:01 GMT)
Practical block encodings of matrix polynomials that can also be trivially controlled [0.0] 本稿では,ターゲット行列の行列変換を実装した,実用的で明示的なブロック符号化回路を提案する。
標準的なアプローチでは、ブロックエンコーディングの次数-d$行列は、元の行列のみをブロックエンコーディングする深さのd$倍の回路深さのスケーリングを必要とする。
行列深度回路の符号化に必要な追加オーバーヘッドを,システムサイズや元の行列を符号化するブロックのコストに依存することなく,$d$で線形にスケールできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:37:44 GMT)
What Do Learned Models Measure? [0.0] 多くの科学的およびデータ駆動の応用において、機械学習モデルは計測機器としてますます使われている。
一般化誤差,キャリブレーション,ロバスト性などの機械学習の標準評価基準は,測定安定性を保証していないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 09:00:48 GMT)
Weakly supervised framework for wildlife detection and counting in challenging Arctic environments: a case study on caribou (Rangifer tarandus) [0.0] 本稿では,検出ネットワークのアーキテクチャに基づく,弱教師付きパッチレベルの事前トレーニングを提案する。
このデータセットには、アラスカに分布する5つのカリブー群れが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:02:18 GMT)
Use of operator defect identities in multi-channel signal plus residual-analysis via iterated products and telescoping energy-residuals: Applications to kernels in machine learning [0.0] 本稿では, 固有部分分割を持つ複雑なシステムの解析のための新しい演算子理論フレームワークを提案する。
我々は、許容/有効性をもたらす新しい結果が証明され、エネルギー残基に新たなaプレオリバウンダリが与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 02:27:51 GMT)
Unsupervised Text Segmentation via Kernel Change-Point Detection on Sentence Embeddings [0.0] 境界ラベルは高価で主観的で、ドメイン間での転送や粒度の選択に失敗することが多いため、教師なしのテキストセグメンテーションが不可欠である。
我々は,文を埋め込みベクトルとして表現し,ペナル化KCPDの目的を最小化して境界を推定する訓練自由な手法であるEmbed-KCPDを提案する。
Taylor Swiftのツイートに関するケーススタディでは、Embed-KCPDは強力な理論的保証、シミュレーションされた信頼性、テキストセグメンテーションの実践的有効性を組み合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:54:34 GMT)
Unravelling the (In)compatibility of Statistical-Parity and Equalized-Odds [0.0] 本研究では,2種類の統計的公正度尺度,すなわち統計パリティと等化オッドの関係について検討する。
この分析は、ベースレートの不均衡が統計的パーリティと等化Odds測度の不整合をいかに、いつどのように引き起こすかを直感的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:38:57 GMT)
Universality of Many-body Projected Ensemble for Learning Quantum Data Distribution [0.0] MPEは1-ワッサーシュタイン距離誤差内における純状態の分布を近似できることを示す。
そこで本研究では,トレーニング性を向上させるため,階層的なトレーニングを施したインクリメンタルMPE変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:10:32 GMT)
Uniform Computability of PAC Learning [0.0] Wehrauch複雑性を用いたPAC学習の計算可能性の均一性について検討した。
我々は,肯定的,否定的,あるいは完全な情報によって表される閉じた概念クラスに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:39:38 GMT)
Unheard in the Digital Age: Rethinking AI Bias and Speech Diversity [0.0] 言論は現代社会において最も目に見えないが見過ごされた包含と排除のベクトルの1つである。
本稿では、非定型音声の知覚を形作り、現在人工知能に符号化されている構造バイアスに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:12:25 GMT)
Tame Complexity of Effective Field Theories in the Quantum Gravity Landscape [0.0] 実効場理論は驚くほどの有限性制約に従うことが示され、いくつかの異なるが相互接続された形式に現れる。
本稿では,これらの観測を統一する枠組みを提案し,そのような理論の定義データに複雑性に一様に縛られた記述が認められることを提案する。
この研究は、有効理論の空間上の数え上げと体積測度という数学的に明確に定義された概念ももたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:00:00 GMT)
Structural Gender Bias in Credit Scoring: Proxy Leakage [0.0] 本研究は台湾信用デフォルトデータセットにおける構造性バイアスの包括的監査を提供する。
明示的な保護属性の除去にもかかわらず, 性別予測信号が非感受性特徴に深く埋め込まれていることが本研究で実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:29:45 GMT)
Stacked quantum Ising systems and quantum Ashkin-Teller model [0.0] 本研究では,2つの積み重ね量子イジング(SQI)サブシステムからなる分離合成系の解析を行う。
我々は,2つのSQIサブシステムのうちの1つである$S$の量子相関に着目する。
同一のSQIサブシステムに対して、大域系は量子アシュキン・テラーモデルと等価であり、2つのサブシステム作用素間の追加の$Z$対称性によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:42:32 GMT)
Spatial Heterogeneity in Climate Risk and Human Flourishing: An Exploration with Generative AI [0.0] 本研究は, 累積的気候リスクと米国全郡における多次元人為的繁栄との関連性を検討するための空間的枠組みを開発する。
HFGI(Human Flourishing Geographic Index)は、260億のジオタグ付きツイートの分類から派生した指標である。
これらの指標はアメリカ合衆国の郡レベルに集約され、全体的な気候リスクと人間の繁栄次元を推定するために構造方程式モデルにマッピングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 23:35:45 GMT)
Sedentary quantum walks on bipartite graphs [0.0] ほぼすべての平面グラフとほぼすべての木が、エッジウェイトを割り当てるための少なくとも2つのセジタリー頂点を含むことを証明している。
重み付き二部グラフに対して、0 がその固有値のサポートに属さないとき、頂点はセジタリーでないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:04:14 GMT)
Scaling of multicopy constructive interference of Gaussian states [0.0] 量子技術の進歩は、必須の量子資源のスケールアップに大きく依存する。
ボゾン系では、マルチモード干渉は量子技術を開発するために既に広く利用されている重要なツールである。
多重非古典的ガウス状態の構成的干渉について,本態的なスケーリング法則を解析,予測,比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:43:29 GMT)
Scalable Repeater Architecture for Long-Range Quantum Energy Teleportation in Gapped Systems [0.0] 本稿では,エネルギーテレポーテーションに適応した階層型量子リピータアーキテクチャの提案と解析を行う。
提案プロトコルは,有意な絡み合いの発生,反復絡み合いの浄化,ネスト絡み合いのスワッピングをオーケストレーションすることにより,ノイズのある量子チャネルに固有の忠実度劣化を効果的に防止する。
これは、真空エネルギーを任意の距離で活性化する物理的許容性と計算的トラクタビリティを初めて証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:10:25 GMT)
SITUATE -- Synthetic Object Counting Dataset for VLM training [0.0] 本稿では,視覚言語モデルの訓練と評価を目的とした新しいデータセットであるSITUATEを提案する。
このデータセットは、VLMCountBenchのような単純な2Dデータセットと、TallyQAのようなあいまいな実生活データセットとのギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:17:53 GMT)
Robustness of Presentation Attack Detection in Remote Identity Validation Scenarios [0.0] プレゼンテーションアタック検出(PAD)サブシステムは、有効でユーザフレンドリーなリモートID検証(RIV)システムにおいて重要な部分である。
本稿では、RIVのシナリオテストを用いて、低照度条件と自動画像取得が商用PADシステムのロバスト性に及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:15:59 GMT)
Reranker Optimization via Geodesic Distances on k-NN Manifolds [0.0] 我々は,k-アネレスト近傍(k-NN)方程式上の測地距離を計算する幾何学的階乗法であるManiscopeを提案する。
Maniscopeは、最も難しい3つのデータセットにおいて、HNSWグラフベースのベースラインを上回っている。
クロスエンコーダのリランカと比較して、Maniscopeは10～45倍のレイテンシで2%の精度で実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:55:08 GMT)
Reinforcement Learning for Quantum Technology [0.0] 量子技術は、強化学習(RL)として知られる一連の機械学習アルゴリズムを用いて、うまく対処することができる。
我々は、強化学習における鍵となる概念と核となる概念を、量子システムに特に焦点をあてて論じる。
本稿では,少数・多体量子システムにおける状態準備,高忠実度量子ゲートの設計と最適化,量子回路の自動構築について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:47:48 GMT)
Qubit-qudit entanglement transfer in defect centers with high-spin nuclei [0.0] 本稿では, 欠陥中心の中心核スピンが持つ長寿命クォーディット間の絡み合いを蓄積する手法を提案する。
一般に利用可能な超微細相互作用のIsing成分は、メモリキューディットへの繰り返しの絡み合い移動を促進することが示されている。
このスキームは、ダイヤモンド中の73ドルGeゲルマニウム空洞を含むいくつかの候補システムに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:28:39 GMT)
Quantum Simulation of the Polaron-Molecule Transition on a NISQ Device [0.0] 我々は、フェルミ・ポーラロンとボース=アインシュタイン凝縮体を探索するデジタル量子シミュレーションフレームワークを提案する。
我々は、超流動性と不純物物理学を橋渡しする統一ハミルトニアン形式を発展させる。
以上の結果から, 擬似準粒子 (ポーラロン) 状態から安定な分子結合状態へのスムーズな遷移が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:00:58 GMT)
Quantum Key Distribution with a Negatively Charged Quantum Dot Single-Photon Source [0.0] 様々な量子鍵分布プロトコルは、多光子放出の確率が非常に低い明るい単一光子源を必要とする。
楕円柱微小キャビティに埋め込まれた負電荷量子ドットからの単光子生成を共振励起または断熱急速流(ARP)を用いて検討した。
その結果, ARP励起は多光子放出確率を著しく抑制し, 共鳴励起と比較して光子不一致性を向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:26:59 GMT)
Quantum Hyperuniformity and Quantum Weight [0.0] 電荷密度構造因子による多体基底状態の長波長変動について検討した。
ギャップ付き, ギャップなし, 局所臨界拡大相は, 量子超一様性クラスによって著しく区別されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 10:16:08 GMT)
Quantum Error Correction on Error-mitigated Physical Qubits [0.0] 本稿では,物理量子ビットに直接量子誤差緩和手法を適用し,論理的誤りを抑えるための枠組みを提案する。
物理レベルPECを持つa-3符号は、40%以下のレートで、アンゲート符号よりも低い距離を達成できることを示す。
これらの結果は、物理QEMを広く互換性があり、64%のフォールトトレラントアーキテクチャとして確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:33:01 GMT)
Quantum Entanglement Geometry on Severi-Brauer Schemes: Subsystem Reductions of Azumaya Algebras [0.0] 局所的自明だが一様にねじれた射影状態空間の族における純状態絡みについて検討する。
与えられた因子化型について、積状態の大域的な軌跡の存在は、対応するセグレ多様体の安定化子に対する下層の射影線型トーソルの減少と等価であることを示す。
サブシステム構造のモジュライ空間を構築し、それを自然なトーソル商で同定し、相対ヒルベルトスキームにおいて局所閉軌として実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 03:48:17 GMT)
Post-selection games [0.0] 選択後のゲームは、各ラウンドがプレイヤーによって勝ち負けできるが、審判員によって捨てられる非ローカルゲームの一般化である。
我々は、選択後ゲームの局所的および非有界なTsirelson境界を計算するためのアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:00:00 GMT)
Overcoming Barren Plateaus in Variational Quantum Circuits using a Two-Step Least Squares Approach [0.0] 変分量子アルゴリズムは量子コンピューティングの重要な部分である。
アルゴリズムが大きくなると、バレンプラトー現象から逃れることはできない。
台座問題を克服する2段階の枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 01:29:02 GMT)
Optimal Use of Preferences in Artificial Intelligence Algorithms [0.0] 機械学習システムは、トレーニング損失またはキャリブレーション後の予測処理を通じて、好みを組み込む。
本稿では,分離学習の嗜好が自由であり,ポスト前の選好が最適である決定問題条件を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:55:56 GMT)
Operationally induced preferred basis in unitary quantum mechanics [0.0] 検知器が一元的にモデル化された場合でも、好ましくも好ましくも、測定問題の定値出力面は持続する。
数学的タイプの変化は、グループベースの運動学からセットベースの数え上げまで、構造的に必要不可欠なインターフェイスである「カット」の中核を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:22:03 GMT)
One Global Model, Many Behaviors: Stockout-Aware Feature Engineering and Dynamic Scaling for Multi-Horizon Retail Demand Forecasting with a Cost-Aware Ordering Policy (VN2 Winner Report) [0.0] 本報告では,VN2 Inventory Planning Challengeの優勝ソリューションについて述べる。
単一のグローバルなマルチホライゾン予測モデルとコスト対応注文ポリシを組み合わせる。
VN2設定のために開発されたが、提案手法は現実世界のアプリケーションに拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:36:52 GMT)
On the Stochastic-Quantum Correspondence [0.0] 教科書量子力学の6つの公理を1つの公理から証明する。
古典体や量子場への一般化など、いくつかの具体的な例も与えられる。
最後に、ニュートンの第2法則に従って多くの粒子の系が振る舞う古典的極限を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:43:44 GMT)
On Procrustes Contamination in Machine Learning Applications of Geometric Morphometrics [0.0] Geometric morphometrics (GMM) は形状変化の定量化に広く用いられ、最近では機械学習(ML)解析の入力として使われている。
標準のプラクティスは、データをトレーニングとテストセットに分割する前に、すべての標本を一般化プロクリスト分析(GPA)を介して整列させる。
ここでは、制御された2次元および3次元シミュレーションを用いて、GPAによる汚染の影響を正式に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:56:23 GMT)
Nontrivial bounds on extractable energy in quantum energy teleportation for gapped manybody systems with a unique ground state [0.0] 我々は、一意な基底状態を持つ有限範囲のギャップを持つ格子系上で実行される量子エネルギーテレポーテーションプロトコルで抽出できる平均エネルギー上の普遍的指数関数的に崩壊する上限を確立する。
境界は非摂動的であり、モデル依存定数まで明示的であり、スペクトルギャップによって暗示される指数的クラスタリングと組み合わされた基底状態の変動的特徴から従う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:41:31 GMT)
Neural Multi-Speaker Voice Cloning for Nepali in Low-Resource Settings [0.0] 本研究はネパール語話者を対象とした数発の音声クローニングシステムを提案する。
最小限のデータを用いて、Devanagariテキストから特定の話者の声で音声を合成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:10:17 GMT)
Multivariate Multicycle Codes for Complete Single-Shot Decoding [0.0] 量子誤り訂正符号の新たなファミリを導入する。
MM符号にはメタチェックと高い閉じ込めがある。
私たちのコードは、事実上ブロック可能な、既知のすべてのシングルショットのデオード可能な量子CSSコードを超えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:00:03 GMT)
Multimodal Privacy-Preserving Entity Resolution with Fully Homomorphic Encryption [0.0] 政府や金融機関に代表される輝かしいデータセットで運用する新しい枠組みを導入する。
提案手法は,データボリューム,整合性,プライバシといった三部構成の課題に対処するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:53:04 GMT)
Mitigating the OWASP Top 10 For Large Language Models Applications using Intelligent Agents [0.0] 大規模言語モデル (LLM) は変革的かつ破壊的な技術として登場している。
Open Web Application Security Project (OWASP)は、LLMアプリケーションに固有のセキュリティ脆弱性のトップ10を特定している。
本稿では,トップ10のセキュリティリスクを軽減する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） (Mon, 26 Jan 2026 03:31:07 GMT)
Mind the Boundary: Stabilizing Gemini Enterprise A2A via a Cloud Run Hub Across Projects and Accounts [0.0] 我々は、Cloud Run上にA2A Hubオーケストレータを実装し、クエリを4つのパスにルーティングする: パブリックなA2Aエージェントが別のアカウントにデプロイされ、IAMで保護されたCloud Run A2Aエージェントが別のアカウントにデプロイされ、検索拡張された生成パス。
すべての実験は、a2a-hub-gemini-ui-stable-paperにタグ付けされたリポジトリスナップショットを使って再現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:11:41 GMT)
Mechanistic Analysis of Catastrophic Forgetting in Large Language Models During Continual Fine-tuning [0.0] 大規模言語モデルは、事前学習と微調整のパラダイムを通じて、多様なタスクにまたがる顕著なパフォーマンスを示す。
逐次的タスクの連続的な微調整は破滅的な忘れを招き、新たに取得した知識は以前に学習された能力に干渉する。
注意重みの勾配干渉、中間層における表現的ドリフト、および損失景観平坦化の3つの主要なメカニズムを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:15:10 GMT)
Measurement induced faster symmetry restoration in quantum trajectories [0.0] 我々は,地球規模の観測において,距離帯電セクターの重ね合わせを含む状態が,近隣セクターよりも早く対称性を回復することを示す。
局所的なモニタリングは、グローバルな監視下で緩やかにリラックスする特定の状態に対する対称性の回復をさらに加速させることができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:06:42 GMT)
Learning the Pareto Space of Multi-Objective Autonomous Driving: A Modular, Data-Driven Approach [0.0] 本研究では,自然主義的軌道データから直接トレードオフを導出する経験的学習フレームワークを提案する。
統一された客観空間は、安全、効率、相互作用の複合スコアを通して各AVタイムステップを表す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:23:41 GMT)
LLAMA LIMA: A Living Meta-Analysis on the Effects of Generative AI on Learning Mathematics [0.0] リビングメタ分析 (LIMA) では, 数学学習における生成AIによる介入の効果について述べる。
文献ベースを継続的に更新し、累積データを考慮したベイズ的マルチレベルメタ回帰モデルを適用し、定期的にプリプリントサーバに更新版を発行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:00:52 GMT)
Krylov's State Complexity and Information Geometry in Qubit Dynamics [0.0] 我々は、クリロフ状態の複雑性と、2段階系の量子進化の複雑さの測度を比較する。
この2つの測度は、量子力学の根本的に異なる側面を反映していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:22:52 GMT)
Jordan-Wigner mapping between quantum-spin and fermionic Casimir effects [0.0] スピン表現における有限サイズ補正と対応するフェルミオン表現におけるフェルミオンカシミール効果の関係を解明する。
カシミール現象には、無質量場からの従来のカシミールエネルギー、質量場からの減衰挙動、平坦帯や非相対論的帯からの消滅挙動、有限密度効果からの発振挙動など、いくつかの種類がある。
本研究は, スピン鎖の有限サイズ補正とフェルミオンカシミール効果の辞書を構築し, フェルミオンカシミール現象に関する実験的な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:00:00 GMT)
Imperfect blockade in Rydberg superatoms [0.0] ライドバーグ準位を介して相互作用する原子の集合は、量子ビットを符号化し、単一の光子を放出する能力で「超原子」として知られている。
我々は、大きく、乱れたアンサンブルにおける相互作用の正確で、物理的に有益で、数値的にスケーラブルな記述を導出する。
このモデルはゲートの忠実度や光子放射効率を定量的に予測し、大規模な超原子系に向けて実験を導くのに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:11:37 GMT)
Hamiltonian formulation of the $1+1$-dimensional $φ^4$ theory in a momentum-space Daubechies wavelet basis [0.0] 量子場理論のウェーブレット形式をハミルトンフレームワーク内の非摂動力学の研究に適用する。
特に、基底関数は分解能および翻訳指標によってラベル付けされる運動量空間にダウビーウェーブレットを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:57:10 GMT)
Fundamentals, Recent Advances, and Challenges Regarding Cryptographic Algorithms for the Quantum Computing Era [0.0] 目標は、データセキュリティと暗号化の分野で、学部生、修士課程、博士課程の学生にポルトガル語で参照を提供することである。
本稿では,古典的およびポスト量子的アルゴリズムについて論じ,出現するパターンを評価し,実世界の実装課題を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:12:11 GMT)
From Transcripts to AI Agents: Knowledge Extraction, RAG Integration, and Robust Evaluation of Conversational AI Assistants [0.0] 顧客向け産業向けの信頼できる会話AIアシスタントの構築は、ノイズの多い会話データ、断片化された知識、正確なヒューマンハンドオフの必要性により、依然として困難である。
本稿では,履歴書から直接対話型AIアシスタントを構築し,評価するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:44:47 GMT)
Frequency- and time-resolved second order quantum coherence function of IDTBT single-molecule fluorescence [0.0] 我々は単一分子蛍光g(2)()量子光分光法(SMFg2-QLS)を開発した。
制御された環境で単一の分子に対して同時に蛍光強度、寿命、スペクトル、およびg(2)()を周波数分解能で測定する。
我々は、単一分子IDTBT蛍光の異なるバンドまたは帯域幅の異なるg(2)()値を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 22:35:18 GMT)
Feedback-Based Quantum Control for Safe and Synergistic Drug Combination Design [0.0] 薬物と薬物の相互作用(DDI)は、組み合わせ療法の安全性と効果に影響を与える。
DDIを意識した薬物の組み合わせ最適化のための量子制御に基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 02:30:38 GMT)
Fault-tolerant quantum simulation of the Pauli-Breit Hamiltonian for ab initio hybrid quantum-classical molecular design with applications to photodynamic therapy [0.0] 相対論的スピン効果は、光力学的治療における系間交差からスピン触媒や高分解能分光まで微妙な分子現象を引き起こす。
これらの効果はパウリ・ブライト・ハミルトニアンによって説明され、1電子と2電子のスピン軌道とスピンスピンの相互作用を含むことで非相対論的電子ハミルトニアンを拡張する。
本稿では,パウリ・ブライト・ハミルトニアンが支配する分子エネルギーレベルと特性を計算するためのフォールトトレラント量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:11:01 GMT)
Facial Emotion Recognition on FER-2013 using an EfficientNetB2-Based Approach [0.0] 現実のシナリオにおける顔画像に基づく人間の感情の検出は、画像品質の低さ、照明の変動、ポーズの変化、背景の気晴らし、クラス間の小さなバリエーション、騒々しいクラウドソースラベル、厳しいクラス不均衡のために難しい作業である。
EfficientNetB2に基づく、軽量で効率的な顔の感情認識パイプラインを用いて、これらの課題に対処する。
このモデルは、87.5%/12.5%の列車価差分を定式化してトレーニングされ、試験精度は68.78%であり、VGG16ベースラインの約10倍のパラメータを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 07:29:50 GMT)
Explainability Methods for Hardware Trojan Detection: A Systematic Comparison [0.0] この研究は、Trust-Hubベンチマークでゲートレベル検出の3つの説明可能性カテゴリを比較した。
特性に基づく分析は、「出力近くの高ファンイン複雑性は潜在的なトリガーを示す」といった回路概念を通して説明を提供する。
事例に基づく推論は、予測とトロイの木馬の訓練の間の97.4%の対応を達成し、前例に基づく正当化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:13:00 GMT)
Estimation of geometric transformation matrices using grid-shaped pilot signals [0.0] パイロット信号を用いてステゴ画像に適用した幾何変換を推定する透かし手法を提案する。
画像内には、水平値と垂直値の異なる格子状パイロット信号が埋め込まれている。
ラドン変換を歪んだ画像に適用することで、格子角と間隔を推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:33:01 GMT)
Equivalent computational problems for superspecial abelian surfaces [0.0] 主偏極超特殊アーベル曲面の自己準同型環の計算に関する諸問題間の減少と等価性を示す。
問題となるのは、伊吹山-桂-オート行列の計算と超特殊アーベル面間の非偏極等方性計算である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 00:37:23 GMT)
Enhancing Speech Emotion Recognition using Dynamic Spectral Features and Kalman Smoothing [0.0] 音声感情認識システムは、音声信号に音響ノイズがある場合の感情を誤分類することが多い。
我々はKalman SmoothingアルゴリズムとともにDynamic Spectral機能(DeltasとDelta-Deltas)を使った動的機能を追加した。
このアプローチはノイズを低減し、感情分類を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:18:40 GMT)
Eigenstate condensation in quantum systems with finite-dimensional Hilbert spaces [0.0] 有限次元ヒルベルト空間を持つ系における固有状態凝縮について検討する。
局所スピン系では、基底状態と反基底状態の位相はスペクトルの中央に1/[textsystem size]$で接近するが、縮合相転移は有限スケールのスケーリングではなく指数関数的であるため、システムサイズは指数関数的に急激になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:00:01 GMT)
Efficient Trotter-Suzuki Schemes for Long-time Quantum Dynamics [0.0] 効率的な高次トロッタースズキスキームを構築するための枠組みを提案する。
4textrmth$と6textrmth$orderという2つの新しい非常に効率的なスキームを推奨します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:26:08 GMT)
Dynamic Mask-Based Backdoor Attack Against Vision AI Models: A Case Study on Mushroom Detection [0.0] 本稿では,物体検出モデルに特化して設計された動的マスクを用いたバックドア攻撃手法を提案する。
私たちは、悪質なトリガーを埋め込むためにデータセット中毒技術を利用しており、この妥協されたデータセットでトレーニングされたモデルはすべて、バックドア攻撃に対して脆弱です。
当社のアプローチは,静的かつ一貫したパターンに基づく従来のバックドアインジェクション手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:25:16 GMT)
Dissipative diffusion in quantum state preparation: from passive cooling to system-bath engineering [0.0] 目標状態に到達するのに必要な時間と,物理的に重要な摂動に対する頑健さを数値的に検討する。
このプロトコルは,多体システムへの散逸状態準備の適用性に関する議論の進行に寄与する,一意で安定した暗黒状態を認める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:07:12 GMT)
Digital Euro: Frequently Asked Questions Revisited [0.0] 欧州中央銀行(ECB)は、ユーロ圏向けリテール中央銀行のデジタル通貨「デジタルユーロ」に取り組んでいる。
われわれは「デジタルユーロFAQ」を詳しく調べ、26の質問に対して、デジタルユーロについて回答を提供する。
我々は、現在の設計について、プライバシー、技術的実現性、リスク、コスト、実用性の観点から分析した結果に基づいて、提供された回答を疑問視する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:14:26 GMT)
Data-Driven Qubit Characterization and Optimal Control using Deep Learning [0.0] 本稿では、勾配の評価と複雑なシステムダイナミクスのモデル化という課題に対処する機械学習ベースのプロトコルを提案する。
量子ビットの振る舞いを予測するためにリカレントニューラルネットワーク(RNN)をトレーニングすることにより、詳細なシステムモデルを必要としない、効率的な勾配に基づくパルス最適化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:26:20 GMT)
Contrasting Global and Patient-Specific Regression Models via a Neural Network Representation [0.0] 本研究では,グローバルレグレッションモデルと患者固有の(局所的な)レグレッションモデルとを対比する診断ツールを提案する。
我々は回帰モデルに焦点をあて、特に、患者がグローバルモデルでよく表現されていない予測空間内の領域を特定する局所回帰アプローチを提案する。
このような次元減少のためのニューラルネットワークアーキテクチャを用いることで、良質なデータ再構成とロバストな局所回帰に適した局所的な結果関連関係を明らかにするために同時に最適化された潜在表現を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:34:43 GMT)
Conformal Prediction Algorithms for Time Series Forecasting: Methods and Benchmark [0.0] コンフォーマル予測(CP)は、厳密な理論的保証を伴う予測間隔を生成するための有望な分布自由フレームワークとして登場した。
時系列に固有の時間的依存関係は、データ交換可能性という中核的な仮定を根本的に破る。
本稿では,この対立に対処するために設計されたアルゴリズム解の主なカテゴリについて批判的に考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 14:15:08 GMT)
Conditioned Generative Modeling of Molecular Glues: A Realistic AI Approach for Synthesizable Drug-like Molecules [0.0] アルツハイマー病(AD)はアミロイドβ-42(Abeta-42)の病的蓄積を特徴とする
本研究では,ユビキチン-プロテアソーム系(UPS)を介し,アベタ42の標的分解を促進する新しいAI支援薬物設計手法を提案する。
我々は,リガーゼ特異的な小分子を生成するために,LGase-Conditioned Junction Tree Variational Autoencoder (LC-JT-VAE)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:39:59 GMT)
Computational Framework for Estimating Relative Gaussian Blur Kernels between Image Pairs [0.0] 本稿では,モデルをリアルタイムアプリケーションで実現するための,ゼロトレーニングフォワード計算フレームワークを提案する。
提案手法は, 平均絶対誤差(MAE)を1.7%以下で推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 03:21:26 GMT)
Computability of Agentic Systems [0.0] Quest Graphは、有限コンテキストでエージェントシステムの能力を分析するための正式なフレームワークである。
参照拡張(Turing-complete)システムは、非拡張(context-free)システムよりも複雑なグラフをシミュレーションする方が指数関数的に効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:06:15 GMT)
Comparative Evaluation of Machine Learning Algorithms for Affective State Recognition from Children's Drawings [0.0] 本論文は、子どもの絵からの感情的状態認識に関する以前の研究に基づいている。
3つのディープラーニングアーキテクチャは、統一された実験フレームワーク内で評価される。
結果は、描画ベースの感情的コンピューティングタスクに適用する場合、軽量アーキテクチャとより深いアーキテクチャの間の重要なトレードオフを浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 12:12:24 GMT)
Coherent control of photon pairs via quantum interference between second- and third-order quantum nonlinear processes [0.0] 本稿では,2次および3次量子非線形過程間の干渉を利用したコヒーレントキャリアインジェクションの全光学的アナログについて述べる。
結果は、異なる順序の非線形過程間の干渉を、量子非線形光学におけるコヒーレントな量子制御の一形態として特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:06:57 GMT)
Capturing P: On the Expressive Power and Efficient Evaluation of Boolean Retrieval [0.0] 現代の情報検索は、単純な文書フィルタリングから複雑でニューロシンボリックな推論へと移行しつつある。
我々は、DAG(Directed Acyclic Graphs)に基づく形式的検索言語(mathcalL_R$)を提示し、複雑性クラスを$mathbfP$で取得することを証明する。
この研究は、インデックスを汎用計算エンジンに変換する理論的基礎を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:07:40 GMT)
CONQUER: Context-Aware Representation with Query Enhancement for Text-Based Person Search [0.0] テキストベースパーソンサーチ(TBPS)は,大規模ギャラリーから自然言語による歩行者画像の検索を目的としている。
トレーニング中のクロスモーダルアライメントを強化し、推論時にクエリを適応的に精製することで、これらの課題に対処するために設計された2段階のフレームワークであるConQUERを紹介する。
CUHK-PEDES、ICFG-PEDES、RSTPReidの実験では、ConQUERはランク1の精度とmAPの両方で強いベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 16:01:33 GMT)
Bohr's complementarity principle tested on a real quantum computer via interferometer experiments [0.0] 量子系の波動とスケジューリングの面での補間関係を更新し,議論した。
2つの干渉計測実験は1と2つの量子ビット回路で実装され、実際のハードウェア上で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:17:59 GMT)
Attention-Enhanced Graph Filtering for False Data Injection Attack Detection and Localization [0.0] 偽データインジェクション攻撃(FDIA)は、測定の整合性を妥協し、信頼性の高いシステム操作を脅かす。
本稿では,自動回帰移動平均 (ARMA) グラフフィルタをトランスフォーマーアーキテクチャと統合したFDIA検出およびローカライズフレームワークを提案する。
提案手法は,IEEE 14-および300-busシステムに適用されたNYISO(New York Independent System Operator)の実際の負荷データを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:33:47 GMT)
Approximate level-by-level maximum-likelihood decoding based on the Chase algorithm for high-rate concatenated stabilizer codes [0.0] 量子誤り訂正符号を用いて論理量子ビットを符号化することが不可欠である。
フォールトトレラントプロトコルの理論的進歩により、高水準符号が注目されている。
本稿では,高階安定化器符号のための汎用高性能デコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 18:04:29 GMT)
Analyzing Images of Blood Cells with Quantum Machine Learning Methods: Equilibrium Propagation and Variational Quantum Circuits to Detect Acute Myeloid Leukemia [0.0] 本稿では,量子機械学習(QML)アルゴリズムが実世界の医用画像上での競合性能を実証する可能性について述べる。
血球顕微鏡画像から急性骨髄性白血病(AML)の自動検出にバックプロパゲーションを用いないエネルギーベース学習法の評価を行った。
AML-Cytomorphologyデータセット(18,365のエキスパート注釈付き画像)の限られた部分集合(クラス毎50-250サンプル)を用いて、量子法は古典的なCNNよりも12-15%低い性能しか達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 17:36:19 GMT)
An Unsupervised Tensor-Based Domain Alignment [0.0] 本研究では,ソースとターゲットテンソルを不変部分空間内にアライメントするテンソルベースドメインアライメント(DA)アルゴリズムを提案する。
我々のフレームワークは汎用的であり、既存のテンソルベースDAメソッドを特殊ケースとして効果的に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 15:11:12 GMT)
Adaptive KDE for Real-Time Thresholding: Prioritized Queues for Financial Crime Investigation [0.0] 非定常的なスコア分布の下で、リスクスコアの連続ストリームを安定した決定しきい値に変換する問題について検討する。
この問題は、スコアを優先順位付けされた処理領域に分割し、時間とともに意味的一貫性を保ちながら、幅広い検知システムで発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 20:50:06 GMT)
Accelerating Large-Scale Cheminformatics Using a Byte-Offset Indexing Architecture for Terabyte-Scale Data Integration [0.0] 大規模化学データベースの統合は、現代の化学情報学研究において重要なボトルネックとなっている。
本稿では、PubChem、ChEMBL、eChMoleculesの3つの主要な公共化学リポジトリを統合するケーススタディを提案する。
バイトオフセットインデックス化は,数十億の規模でデータの整合性を保ちながら,ブルートフォースのスケーラビリティ限界を実質的に克服できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 19:42:16 GMT)
Accelerated training of Gaussian processes using banded square exponential covariances [0.0] 本稿では,2乗指数(SE)共分散行列が非対角成分を極端に0に近い数成分を含むという観測に基づいて,計算効率のよいGPトレーニング手法を提案する。
計算コストを削減し,逆行列と行列式を計算可能な元の共分散に対するエンフバンド行列近似を生成するために,これらのエントリを除去する原理的な手順を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 22:35:20 GMT)
AI Agent for Reverse-Engineering Legacy Finite-Difference Code and Translating to Devito [0.0] 本研究では,従来の有限差分実装のDevito環境への変換を容易にする統合AIフレームワークを開発する。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)とオープンソースのLarge Language Modelsは、システムのハイブリッドLangGraphアーキテクチャにおいて、マルチステージ反復によって結合される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 11:31:00 GMT)
A particle on a ring or: how I learned to stop worrying and love $θ$-vacua [0.0] 整合性のある結果は、すべての位相セクターに対して1つの和が大きな$T$制限を取る前にのみ得られることを示す。
この観測はゲージ理論の従来の経路積分定式化を正当化し、QCDに強いCP問題が存在することを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 08:13:33 GMT)
A Switching Nonlinear Model Predictive Control Strategy for Safe Collision Handling by an Underwater Vehicle-Manipulator System [0.0] 本稿では,水中車両マニピュレータシステム(UVMS)の衝突処理のためのスイッチング予測モデル制御(NMPC)戦略を提案する。
衝突を避けることは不可能であり、制御アルゴリズムはマニピュレータを利用して障害物を押して衝突から逸脱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 21:11:29 GMT)
"Crash Test Dummies" for AI-Enabled Clinical Assessment: Validating Virtual Patient Scenarios with Virtual Learners [0.0] 医療と医療の専門職教育において、AIは仮想的な標準化された患者を含む臨床能力の評価にますます利用されている。
ほとんどの評価はAIと人間のインターレータの信頼性に依存しており、ケース、学習者、ラッカーが共同でスコアを形作るための測定フレームワークが欠如している。
事例と評価条件をまたいだ堅牢な能力評価のための,オープンソースのプラットフォームと測定モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 02:47:28 GMT)