Sim-and-Human Co-training for Data-Efficient and Generalizable Robotic Manipulation [113.1] SimHumは、シミュレーションされたロボット行動と実世界の人間の観察から視覚的事前を同時に抽出するフレームワークである。
2つの相補的前提に基づき、実世界のタスクにおいて、データ効率と一般化可能なロボット操作を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:41:28 GMT)
EgoHandICL: Egocentric 3D Hand Reconstruction with In-Context Learning [96.4] EgoHandICLは3Dハンド再構築のための最初のコンテキスト内学習フレームワークである。
EgoHandICLは、困難なエゴセントリックな条件下で、セマンティックアライメント、視覚的一貫性、堅牢性を改善する。
ARCTICとEgoExo4Dの実験では、最先端の手法よりも一貫した利得を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:58:12 GMT)
The Script is All You Need: An Agentic Framework for Long-Horizon Dialogue-to-Cinematic Video Generation [95.2] 対話・シネマティック・ビデオ生成のためのエンドツーエンドのエージェント・フレームワークを提案する。
ScripterAgentは粗い対話を微粒で実行可能なシネマティックスクリプトに変換するように訓練されている。
本フレームワークは,テスト対象のすべてのビデオモデルに対して,スクリプトの忠実度と時間的忠実度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:50:46 GMT)
Unveiling Perceptual Artifacts: A Fine-Grained Benchmark for Interpretable AI-Generated Image Detection [95.1] X-AIGDは、低レベルの歪み、高レベルの意味論、認知レベルの反事実など、知覚的アーティファクトのピクセルレベルの分類されたアノテーションを提供する。
既存のAIGI検出器は、最も基本的な歪みレベルであっても、知覚的アーティファクトに依存しない。
モデル注意をアーティファクト領域と明確に整合させることは、検出器の解釈可能性と一般化を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:09:17 GMT)
Innovator-VL: A Multimodal Large Language Model for Scientific Discovery [84.2] Innovator-VLは、様々な科学的分野の理解と推論を促進するために設計された、科学的多モーダルな大規模言語モデルである。
原理的なトレーニング設計と透過的な方法論により,データ要求を大幅に削減した強力な科学的知性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:12:18 GMT)
DevOps-Gym: Benchmarking AI Agents in Software DevOps Cycle [84.0] 現実世界のソフトウェアでDevOpsサイクルを扱うには、大規模なプロジェクトを分析し、動的プログラムの振る舞いを理解し、ドメイン固有のツールを活用し、シーケンシャルな決定を行う必要がある。
DevOps-Gymは、コアDevOpsタスク間でAIエージェントを評価するための、最初のエンドツーエンドベンチマークです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:43:46 GMT)
VC-Bench: Pioneering the Video Connecting Benchmark with a Dataset and Evaluation Metrics [83.6] ビデオ接続(Video Connecting)は,ビデオクリップの開始と終了の間にスムーズな中間映像コンテンツを生成するタスクである。
このギャップを埋めるため、私たちはビデオ接続に特化した新しいベンチマークであるVC-Benchを提案しました。
VC-Benchは、ビデオ品質スコアVQS、スタート-エンド一貫性スコアSECS、トランジッションスムースネススコアSSの3つの中核的な側面に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:15:12 GMT)
Optimizing Conversational Quality in Spoken Dialogue Systems with Reinforcement Learning from AI Feedback [82.7] 本稿では,マルチターン・チェーン・オブ・ソートモデルとブロックワイド・デュプレックスモデルの両方において,SDSの品質向上のための選好学習に関する最初の体系的研究を行う。
実験により, 単一回帰RLAIFは目標距離を選択的に改善し, 連立多重回帰学習は意味的品質と音声の自然性において一貫した利得が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 00:55:14 GMT)
TokenSeek: Memory Efficient Fine Tuning via Instance-Aware Token Ditching [82.1] ファインチューニングは、下流タスクに大規模言語モデルを適用するためのデファクトアプローチとみなされてきた。
TokenSeekは,様々なトランスフォーマーモデルに対する汎用的なプラグインソリューションで,インスタンス認識型トークン探索と破棄を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:58:36 GMT)
RoamScene3D: Immersive Text-to-3D Scene Generation via Adaptive Object-aware Roaming [79.8] RoamScene3Dはセマンティックガイダンスと空間生成のギャップを埋める新しいフレームワークである。
我々は、オブジェクト関係を符号化するシーングラフを構築するために、視覚言語モデル(VLM)を用いる。
静的な2Dプリミティブの制約を軽減するため、合成パノラマデータセットに微調整されたモーションインジェクトインペインティングモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:10:55 GMT)
MaDiS: Taming Masked Diffusion Language Models for Sign Language Generation [78.8] 本稿では,SLGのためのマスク付き拡散型言語モデルであるMaDiSについて述べる。
また,トークン・ラテント・ヘアリング・3次元空間の目的から共同で学習する3段階のクロスモーダル事前学習手法を導入する。
MaDiSはDTWエラーと新たに導入された2つのメトリクスであるSiBLEUとSiCLIPを含む複数のメトリクスで優れたパフォーマンスを実現し、推論レイテンシを30%近く削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:06:47 GMT)
Explicit Multi-head Attention for Inter-head Interaction in Large Language Models [71.0] マルチヘッド明示的注意(Multi-head Explicit Attention、MEA)は、頭間相互作用を明示的にモデル化した、単純で効果的な注意法である。
MEAは事前トレーニングにおいて強い堅牢性を示し、より高速な収束につながる学習率を使用することを可能にします。
これにより、KVキャッシュメモリ使用率を50%削減できる実用的なキー値キャッシュ圧縮戦略が実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:45:03 GMT)
KeepLoRA: Continual Learning with Residual Gradient Adaptation [70.2] 事前学習された視覚言語モデルの継続的な学習には、3つの競合する目標のバランスが必要である。
本稿では、これらの目的を効果的にバランスさせるために、KeepLoRAと呼ばれるシンプルで効果的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:38:57 GMT)
Contrastive Spectral Rectification: Test-Time Defense towards Zero-shot Adversarial Robustness of CLIP [68.4] コントラストスペクトル整流(Contrastive Spectral Rectification, CSR)は、敵の例に対する効率的な試験時間防御である。
CSRはSOTAを18.1%上回り、AutoAttackに勝っている。
CSRは様々な視覚的タスクに幅広い適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:24:45 GMT)
Privacy-Preserving Model Transcription with Differentially Private Synthetic Distillation [67.8] プライベートデータセットでトレーニングされたディープラーニングモデルは、プライバシー漏洩のリスクを引き起こす可能性がある。
本稿では,データフリーモデル-モデル変換ソリューションであるエンフェプライシ保存モデル転写について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:51:35 GMT)
Multi-Agent Procedural Graph Extraction with Structural and Logical Refinement [66.5] モデル式は、専用の構造的および論理的洗練を伴う多ラウンド推論プロセスとして手続きグラフ抽出を定式化する。
実験により、モデルが強いベースラインに対して構造的正当性と論理的整合性の両方において大幅に改善されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:00:48 GMT)
Differentiable Semantic ID for Generative Recommendation [65.8] 生成的推薦は、各項目がリッチコンテンツから学習された個別意味ID(SID)によって表現される新しいパラダイムを提供する。
実際には、SIDはレコメンデーションの正確さよりもコンテンツ再構成に最適化されるのが一般的である。
自然なアプローチは、セマンティックインデックスを差別化して、レコメンデーショングラデーションが直接SID学習に影響を与えるようにすることだ。
本稿では,ジェネレーティブレコメンデーションのための効果的な識別可能なセマンティックIDに向けた第一歩として,DIGERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:34:11 GMT)
GMS-CAVP: Improving Audio-Video Correspondence with Multi-Scale Contrastive and Generative Pretraining [64.7] GMS-CAVPは、マルチスケールビデオ・オーディオアライメントとマルチスケール空間時間拡散に基づく事前学習目的を組み合わせた、新しいフレームワークである。
まず、GMS-CAVPは、様々な粒度にわたる意味的および時間的関係をキャプチャするマルチスケールのコントラスト学習戦略を導入する。
第2に、拡散に基づく生成目的を組み込むことにより、従来のコントラスト学習を超越し、ビデオとオーディオ間のモダリティ変換と合成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:43:32 GMT)
ComAgent: Multi-LLM based Agentic AI Empowered Intelligent Wireless Networks [62.0] 6Gネットワークは複雑な層間最適化に依存している。
数学の定式化に高レベルの意図を手動で翻訳することは、まだボトルネックである。
我々はマルチLLMエージェントAIフレームワークであるComAgentを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:43:59 GMT)
Automated Safety Benchmarking: A Multi-agent Pipeline for LVLMs [61.0] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、クロスモーダルタスクにおいて顕著な能力を示すが、重大な安全性上の課題に直面している。
既存のベンチマークは、労働集約的な建設プロセス、静的な複雑さ、限定的な差別力によって妨げられている。
LVLMの安全性ベンチマークのための最初の自動システムであるVLSafetyBencherを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:51:30 GMT)
Visual Generation Unlocks Human-Like Reasoning through Multimodal World Models [60.5] 人間は、これらのモデル内の概念を操作することによって、内的世界モデルと理性を構築する。
近年のAIの進歩は、世界モデルが大きな言語モデルに埋め込まれていると信じられている人間の認知能力に近似している。
本稿では,視覚生成が推論にどのような効果をもたらすかについて,最初の原理的考察を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:40:07 GMT)
Feature-Space Adversarial Robustness Certification for Multimodal Large Language Models [59.6] MLLM(Multimodal large language model)は、様々なアプリケーションにまたがる強力な機能を示す。
MLLMは、その特徴表現を歪め、誤った予測を誘発する敵の摂動に弱い。
本稿では,MLLMの特徴表現レベルにおいて,信頼性の高いロバスト性保証を提供する汎用フレームワークであるFeature-space Smoothing(FS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:02:47 GMT)
Provable Learning of Random Hierarchy Models and Hierarchical Shallow-to-Deep Chaining [58.7] 我々は、arXiv:2307.02129によって導入された階層的な文脈自由文法を考察し、深層ネットワークと浅層ネットワークの分離を予想する。
弱い条件下では、深い畳み込みネットワークを効率的に訓練し、この関数クラスを学習できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:19:54 GMT)
TIGaussian: Disentangle Gaussians for Spatial-Awared Text-Image-3D Alignment [58.5] TIGaussian は 3D Gaussian Splatting (3DGS) 特性を利用して、相互モダリティアライメントを強化する。
我々のマルチブランチ3DGSトークン化器は、3DGS構造の固有の性質をコンパクトな潜在表現に分解する。
テキスト3D投影モジュールは、テキスト3Dアライメントを改善するために、3D機能をテキスト埋め込みスペースに適応的にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:30:32 GMT)
Pixel-Grounded Retrieval for Knowledgeable Large Multimodal Models [58.5] PixSearchは、地域レベルの認識と検索強化推論を統合する、エンドツーエンドのLMM(Large Multimodal Model)である。
エンコーディング中、PixSearchは検索をトリガーする検索>トークンを出力し、クエリのモダリティ(テキスト、画像、リージョン)を選択し、ビジュアルクエリとして直接機能するピクセルレベルのマスクを生成する。
エゴセントリックでエンティティ中心のVQAベンチマークでは、PixSearchは事実整合性と一般化を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 00:46:08 GMT)
MetaMem: Evolving Meta-Memory for Knowledge Utilization through Self-Reflective Symbolic Optimization [57.2] 自己進化型メタメモリでメモリシステムを拡張するフレームワークであるMetaMemを提案する。
メタメモリ最適化の間、MetaMemは異なるタスク間で伝達可能な知識利用経験を反復的に蒸留する。
大規模な実験ではMetaMemの有効性が示され、これは強いベースラインを3.6%以上上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:46:23 GMT)
In-Context Reinforcement Learning From Suboptimal Historical Data [56.6] トランスフォーマーモデルは、主にコンテキスト内学習能力によって、目覚ましい経験的成功を収めた。
本稿では,アクタ・クリティカルなアルゴリズムを文脈内でエミュレートする決定重要度変換フレームワークを提案する。
以上の結果から,特にオフラインデータセットが最適な履歴データを含む場合,DIT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） (Tue, 27 Jan 2026 23:13:06 GMT)
AlignCoder: Aligning Retrieval with Target Intent for Repository-Level Code Completion [55.2] リポジトリレベルのコード補完フレームワークであるAlignCoderを提案する。
我々のフレームワークは、初期クエリとターゲットコードのセマンティックギャップを橋渡しする拡張クエリを生成する。
我々は、拡張クエリにおける推論情報を活用してより正確な検索を行うAlignRetrieverのトレーニングに強化学習を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:23:14 GMT)
SAM Audio Judge: A Unified Multimodal Framework for Perceptual Evaluation of Audio Separation [52.5] 本稿では,人間の介入なしに音声の分離を評価できる自動システムの必要性に対処する。
提案した評価指標であるSAM Audio Judge (SAJ) は, マルチモーダルな細粒度参照自由度尺度である。
SAJは3つのオーディオドメイン(音声、音楽、一般的な音声イベント)と3つのインプット(テキスト、視覚、スパン)をサポートし、4つの異なる評価次元をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:29:02 GMT)
Benchmarking Multimodal Large Language Models for Missing Modality Completion in Product Catalogues [52.0] 製品イメージの欠如やテキスト記述など、eコマースプラットフォーム上のモダリティの欠如は、しばしばアノテーションエラーや不完全なメタデータから生じる。
マルチモーダルな大規模言語モデルは、eコマースのシナリオで製品に欠けているモダリティを生成することができるか?
本稿では,コンテンツ品質コンプリートベンチマークと推奨ベンチマークの2つのサブベンチマークからなるMMPCBenchを提案する。
我々は、Qwen2.5-VLおよびGemma-3モデルファミリーから、9つの実世界のeコマースカテゴリーの6つの最先端MLLMを評価し、焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:13:26 GMT)
Stream-Voice-Anon: Enhancing Utility of Real-Time Speaker Anonymization via Neural Audio Codec and Language Models [51.7] Stream-Voice-Anonは、ストリーミングスピーカーの匿名化に特化して、現代的なLMベースのNACアーキテクチャを適用している。
匿名化アプローチには、擬似話者表現サンプリング、話者埋め込みミキシング、多様なプロンプト選択戦略が組み込まれている。
VoicePrivacy 2024 Challengeプロトコルの下で、Stream-Voice-Anonは知性を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:25:34 GMT)
Identifying and Transferring Reasoning-Critical Neurons: Improving LLM Inference Reliability via Activation Steering [50.6] 本稿では,ニューロンの活性化に選択的に介入することで推論信頼性を向上させる軽量なテストタイムフレームワークであるAdaRASを提案する。
AdaRASは、極性を意識した平均差基準を介してReasoning-Critical Neurons(RCN)を特定し、推論中にアクティベーションを適応的に制御する。
10の数学およびコーディングベンチマークの実験では、AIME-24とAIME-25の13%以上のゲインを含む一貫した改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:53:01 GMT)
Length-Adaptive Interest Network for Balancing Long and Short Sequence Modeling in CTR Prediction [50.1] LAINは、長いシーケンスと短いシーケンスのモデリングのバランスをとるために、シーケンス長を条件信号として組み込んだプラグアンドプレイフレームワークである。
私たちの仕事は、シーケンシャルなレコメンデーションにおいて、長さによるバイアスを軽減する、汎用的で効率的でデプロイ可能なソリューションを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:14:20 GMT)
StableQAT: Stable Quantization-Aware Training at Ultra-Low Bitwidths [49.9] 量子化対応トレーニング(QAT)は、厳格なメモリとレイテンシの制約の下で大規模モデルをデプロイするために不可欠である。
ストレートスルー推定器(STE)やソフト量子化器に基づく一般的な手法は、しばしばミスマッチ、不安定、高い計算オーバーヘッドに悩まされる。
超低ビット環境でのトレーニングを安定化する統合的で効率的なQATフレームワークであるStableQATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:00:57 GMT)
OWLEYE: Zero-Shot Learner for Cross-Domain Graph Data Anomaly Detection [48.8] OWLEYEは、複数のグラフから正常な振る舞いの伝達可能なパターンを学習する新しいフレームワークである。
OWLEYEは最先端のベースラインに比べて性能と一般化性が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:08:18 GMT)
Establishing dermatopathology encyclopedia DermpathNet with Artificial Intelligence-Based Workflow [47.2] 我々は、PubMed Central(PMC)リポジトリの画像のキュレートと分類にハイブリッドワークフローを使用しました。
我々は166の診断で7,772枚以上の画像を取得し、この完全な注釈付きデータセットをリリースした。
結論として、我々は大規模でピアレビューされたオープンアクセス皮膚病理画像データセットDermpathNetを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:02:29 GMT)
SLM-SS: Speech Language Model for Generative Speech Separation [47.1] 音声分離に言語モデルを適用する新しいアプローチであるSLM-SSを提案する。
我々は,SSを個別のマルチコードブックシーケンス生成とみなし,量子化音声混合物をターゲットトークンにマッピングするコーダモデルを用いた。
提案手法は, 音声の理解度を著しく向上させ, 様々な下流課題における言語的整合性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:22:43 GMT)
Just in time Informed Trees: Manipulability-Aware Asymptotically Optimized Motion Planning [46.6] 我々はJust-in-Time Informed Trees (JIT*)アルゴリズムを導入し、Effort Informed Trees (EIT*) を拡張した。
JIT* は $mathbbR4$ から $mathbbR16$ まで、従来のサンプリングベースのプランナよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:58:51 GMT)
Out-of-Distribution Generalization via Invariant Trajectories for Multimodal Large Language Model Editing [46.5] LLM(Unimodal large language model)の既存の編集手法は、厳密なパラメータから出力へのマッピングに依存している。
我々は,MLLM編集をアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化問題として再検討する。
我々は,編集の信頼性,局所性,汎用性を高めるための,プラグアンドプレイ不変学習ベースのフレームワークODEditを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:25:07 GMT)
Group Distributionally Robust Optimization-Driven Reinforcement Learning for LLM Reasoning [45.9] Multi-Ad Distributionally Robust Optimization (GDRO)は、一様推論を超えて最適化第一のフレームワークである。
本稿では,EMA-debiased multiplicative-weight bandit samplerを用いて,周波数バイアスを伴わない集中的難易マージンと過度にハードなグループをターゲットとした2つの独立したGDROゲームと,グループ間のロールアウトをシャドウプライスコントローラで再配置し,固定平均予算下でのハードタスクの勾配分散低減を最大化するRollout-GDROを提案する。
Qを用いたDAPO 14.1kデータセット上でのフレームワークの検証
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:10:41 GMT)
Safe Exploration via Policy Priors [45.6] 我々は,SOOPERが学習を通して安全を保証し,その累積的後悔を束縛することで最適な政策への収束を確立することを示す。
キーセーフなRLベンチマークと実世界のハードウェアの実験では、SOOPERはスケーラブルであり、最先端技術よりも優れており、現実の理論的保証を検証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:45:28 GMT)
VDE Bench: Evaluating The Capability of Image Editing Models to Modify Visual Documents [45.4] マルチモーダル画像編集モデルは、ユーザがフレキシブルでインタラクティブな方法で視覚コンテンツを操作できるように、大幅に進歩した。
ビジュアル文書画像編集は、オリジナルのテキストスタイルと背景コンテキストを保存しながら、画像内のテキスト内容を変更することを含む。
AnyText、GlyphControl、TextCtrlといった既存のアプローチは主に、比較的少ないテキストレイアウトを持つ英語のシナリオとドキュメントに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:51:05 GMT)
Thought-Transfer: Indirect Targeted Poisoning Attacks on Chain-of-Thought Reasoning Models [45.3] CoT(Chain-of-Thought)推論は,大規模言語モデルの能力向上のための強力なテクニックとして登場した。
我々の研究は、推論モデルにおける新しいタイプの間接的ターゲット・ポジショニング攻撃を公表した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 00:46:24 GMT)
Principled Fine-tuning of LLMs from User-Edits: A Medley of Preference, Supervision, and Reward [45.0] コンテキストセット,エージェントの応答,ユーザ編集からなるユーザ編集配置データを用いて,LCMの微調整を行う方法について検討する。
このセットアップでは、好み、教師付きラベル、コストなど、さまざまなフィードバックタイプが統合される。
これらのフィードバックタイプから共同で学習するための簡単なアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 00:31:04 GMT)
ReportLogic: Evaluating Logical Quality in Deep Research Reports [45.0] ReportLogicは、レポートレベルの論理的品質を定量化するベンチマークである。
我々は,人間の注釈付きルーブリックを構築し,オープンソースのLogicJudgeをスケーラブルな評価のために訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:06:33 GMT)
MAGNET: Towards Adaptive GUI Agents with Memory-Driven Knowledge Evolution [44.9] 大きなファンデーションモデルを利用したモバイルエージェントは、自律的なタスク実行を可能にするが、頻繁な更新によって、過去のデータでトレーニングされたエージェントが失敗する。
本稿では、メモリ駆動型適応エージェントフレームワークであるMAGNETを紹介する。
オンラインベンチマーク AndroidWorldの評価では、ベースラインよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:58:48 GMT)
TS-Debate: Multimodal Collaborative Debate for Zero-Shot Time Series Reasoning [44.6] 我々は、ゼロショット時系列推論のためのモダリティに特化して協調的なマルチエージェント討論フレームワークTS-Debateを提案する。
TS-Debateは、明示的なドメイン知識の推論に先行するテキストコンテキスト、視覚パターン、数値信号に専用の専門家エージェントを割り当てる。
レビューエージェントは、軽量コード実行と数値的なルックアップをサポートする検証-衝突-校正機構を使用してエージェントのクレームを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:29:22 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） (Tue, 27 Jan 2026 09:01:53 GMT)
LLM-VA: Resolving the Jailbreak-Overrefusal Trade-off via Vector Alignment [43.7] 安全性に配慮したLSMは、ジェイルブレイク(有害な入力を回答する)とオーバーリフレクション(良質なクエリをデクラインする)の2つの障害モードに悩まされている。
既存のベクトルステアリングメソッドは、回答ベクトルの規模を調整しますが、これは基本的なトレードオフを生み出します。
LLM-VAは, クローズドフォームの重み付けによって$v_a$と$v_b$に整合し, モデルが安全性評価に因果的に答える意思を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:19:19 GMT)
DiaDem: Advancing Dialogue Descriptions in Audiovisual Video Captioning for Multimodal Large Language Models [42.9] より正確な対話記述でキャプションを生成することができる強力な音声映像キャプションモデルであるDiaDemを提案する。
まず、SFTのための高品質なデータセットを合成し、さらに対話記述をさらに強化するために、難解な2段階のGRPO戦略を用いる。
DiaDemBenchの大規模な実験によると、商用モデルでさえも、対話対応キャプションの改善の余地がかなり残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:55:21 GMT)
Implicit Non-Causal Factors are Out via Dataset Splitting for Domain Generalization Object Detection [42.3] オープンワールドオブジェクト検出は、ドメイン不変表現、すなわち暗黙の非因果的要因において重要な課題に直面している。
DAL(Domain Adversarial Learning)に基づくほとんどのドメイン一般化(DG)手法は、ドメイン不変情報を学習するために多くの注意を払っているが、潜在的な非因果的要因を見落としていることが多い。
1) ドメイン識別器に基づくDAL法は,各データセットに1つのドメインラベルのみを割り当てることによって,明示的な非因果因子のみを関連付けることができるという,極めて疎いドメインラベルの対象となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:52:13 GMT)
Formulating Reinforcement Learning for Human-Robot Collaboration through Off-Policy Evaluation [42.2] 強化学習(RL)は、現実世界の意思決定システムを変革する可能性がある。
従来のRLアプローチはドメインの専門知識とトライアル・アンド・エラーに依存することが多い。
本研究では、状態空間の非政治評価と報酬関数の選択を利用する新しいRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:35:13 GMT)
Quantization-Aware Distillation for NVFP4 Inference Accuracy Recovery [42.1] 量子化対応蒸留(QAD)は、完全精度の教師モデルをKL分散損失を用いた量子化学生モデルに蒸留する。
多段階のポストトレーニングパイプラインを通じてトレーニングされたモデルに対して、顕著な効果と安定性を示す。
データ品質とカバレッジに堅牢で、完全なトレーニングデータなしで正確なリカバリを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:14:47 GMT)
Learned split-spectrum metalens for obstruction-free broadband imaging in the visible [41.9] 本稿では,ブロードバンド妨害のない画像撮影を可能にするスプリットスペクトルメタレンについて紹介する。
提案手法では,各RGBチャネルのスペクトルをマルチバンドスペクトルフィルタを用いて通過帯域と停止帯域に分割する。
この光信号は、ニューラルネットワークを用いてさらに強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:38:26 GMT)
iFSQ: Improving FSQ for Image Generation with 1 Line of Code [40.6] FSQの活性化関数を分布マッチングマッピングに置き換えて、均一な事前処理を行う方法を示す。
この単純な戦略は、1行のコードしか必要としないが、数学的には最適なビン利用と再構築精度の両方を保証している。
我々は、Representation Alignment(REPA)をARモデルに適用し、LlamaGen-REPAを生成することで分析を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:16:28 GMT)
GraphSB: Boosting Imbalanced Node Classification on Graphs through Structural Balance [40.6] 非平衡ノード分類はグラフ学習において重要な課題であり、既存のほとんどの手法はグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてノード表現を学習する。
ノード合成の前に基盤となる不均衡グラフ構造に対処するための鍵となる戦略として,構造バランスを組み込んだ新しいフレームワークであるGraphSBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:34:06 GMT)
Pareto-Guided Optimization for Uncertainty-Aware Medical Image Segmentation [40.5] 医用画像分割の不確かさは本質的に一様ではない。
本研究では,特定の地域からの学習を優先し,不確実性を徐々に取り入れた地域教育戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:47:01 GMT)
Component-Level Lesioning of Language Models Reveals Clinically Aligned Aphasia Phenotypes [40.4] 大規模言語モデルにおける機能的コンポーネントを選択的に摂動することで失語をシミュレートするコンポーネントレベルフレームワークを提案する。
我々のパイプラインはBrocaとWernickeの失語に対するサブタイプリンクコンポーネントを特定し、トップkサブタイプリンクコンポーネントを段階的に摂動させることにより、段階的障害を誘発する。
アーキテクチャや障害戦略を越えて、サブタイプターゲットの摂動は、サイズにマッチしたランダムな摂動よりも、より体系的で失語症のような回帰をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:47:22 GMT)
RvB: Automating AI System Hardening via Iterative Red-Blue Games [40.3] 本稿では,動的かつ反復的な適応硬化のためのフレームワークを提案する。
Red Teamは脆弱性を公開し、Blue Teamはパラメータを更新せずに効果的なソリューションを学ぶようになる。
この研究は、AIシステムの継続的な硬化を自動化する実践的パラダイムとして、反復的な敵インタラクションフレームワークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:49:58 GMT)
UniPCB: A Unified Vision-Language Benchmark for Open-Ended PCB Quality Inspection [39.8] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、一般的な産業品質検査を約束するが、PCB(Printed Circuit Board)検査のような複雑なシナリオでは不十分である。
オープンエンドPCB品質検査のための視覚ベンチマークUniPCBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:42:45 GMT)
Endless Terminals: Scaling RL Environments for Terminal Agents [39.6] Endless Terminalsは、人間のアノテーションを使わずに端末用タスクを手続き的に生成する、完全に自律的なパイプラインである。
我々は、バイナリエピソードレベルの報酬と最小の相互作用ループを持つバニラPPOを使用してエージェントを訓練する。
これらの改善は人為的なベンチマークに移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:34:47 GMT)
Reg-TTR, Test-Time Refinement for Fast, Robust and Accurate Image Registration [39.1] Reg-TTRは、ディープラーニングと従来の登録技法の相補的な長所を相乗化するテスト時間改善フレームワークである。
提案手法は,事前学習したモデルの予測を推論時に洗練することにより,少ない計算コストで登録精度を大幅に向上させる。
Reg-TTRは、従来のディープラーニング手法に近い推論速度を維持しながら、最先端(SOTA)性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:36:27 GMT)
Real-Time Robot Execution with Masked Action Chunking [38.4] ロボットのようなサイバー物理システムにはリアルタイム実行が不可欠である。
近年,リアルタイムロボット操作のためのシステムレベルのパラダイムとして,非同期推論が登場している。
本稿では,マスクされたアクションチャンキングによって事前訓練されたポリシーの修正を学習するREMACを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 23:48:32 GMT)
SCOPE: Smooth Convex Optimization for Planned Evolution of Deformable Linear Objects [37.7] 本稿では,変形可能な線形オブジェクト(DLO)をモデル化・操作するための高速かつ効率的なフレームワークSCOPEを提案する。
SCOPEは凸近似を利用して、滑らかで物理的に可塑性な変形を維持しながら計算コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:01:56 GMT)
Distributional value gradients for stochastic environments [37.5] 回帰正則値学習法は、遷移力学と報酬の学習モデルを活用してサンプル効率を向上させる。
本研究では、連続状態-作用空間上の分散強化学習を拡張することで、これらの制約に対処する。
SVG(Value Gradients)にインスパイアされた本手法は,条件付きVari Autoencoder(cVAE)を用いて実装された報酬および遷移分布の一段階の世界モデルを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:31:07 GMT)
Epistemic Traps: Rational Misalignment Driven by Model Misspecification [36.8] 安全性は,報酬等級の連続関数ではなく,エージェントの先行処理によって決定される離散位相であることを示す。
これにより、ロバストなアライメントに必要な条件として、主観的モデルエンジニアリングが確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:21:36 GMT)
Streaming-dLLM: Accelerating Diffusion LLMs via Suffix Pruning and Dynamic Decoding [36.7] 拡散大言語モデル(dLLM)は、自然言語生成に魅力的なパラダイムを提供する。
最近の研究はKVキャッシュの再利用や復号化を通じて推論を加速しているが、ブロックワイド拡散プロセスにおける本質的な非効率性を見落としている。
本稿では,空間次元と時間次元の両方にわたって推論を合理化する学習自由フレームワークStreaming-dLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:21:28 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） (Tue, 27 Jan 2026 04:56:15 GMT)
Convergence of Muon with Newton-Schulz [35.6] ニュートン=シュルツを持つムオンが SVD-極イデアル化と同じ速度で定常点に収束することが証明される。
以上の結果から,低緯度ニュートン・シュルツ段数を持つムオンが,壁面時間において正極性(SVD)の挙動とより高速に一致した理由が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:40:48 GMT)
LightSBB-M: Bridging Schrödinger and Bass for Generative Diffusion Modeling [35.2] 数回の反復で最適なSBB輸送計画を計算するアルゴリズムであるLightSBB-Mを導入する。
合成データセット上では,LightSBB-Mが最も低い2-ワッサーシュタイン距離が得られることを示す。
また,画像から画像への翻訳作業におけるフレームワークの生成能力についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:50:59 GMT)
LEMON: How Well Do MLLMs Perform Temporal Multimodal Understanding on Instructional Videos? [35.0] LEMON は MultimOdal uNderstanding のための講義ベース評価ベンチマークである。
LEMONは5つの規律と29のコースにまたがる2,277のビデオセグメントで構成され、平均時間は196.1秒である。
さらに6つの主要なタスクと12のサブタスクを含み、知覚から推論までの完全な認知スペクトルをカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:53:37 GMT)
CollectiveKV: Decoupling and Sharing Collaborative Information in Sequential Recommendation [34.9] 異なるユーザ間でのKVシーケンスは、KVにおける協調的な信号の存在を示唆し、大きな類似点を示す。
クロスユーザKV共有機構であるCollective KVを提案する。
提案手法では,KVキャッシュを0.8%まで圧縮し,モデル性能の維持や向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:22:42 GMT)
Self-Supervised Weight Templates for Scalable Vision Model Initialization [34.8] SWEETは、視覚タスクのスケーラブルな初期化を可能にするために制約ベースの事前トレーニングを実行する、自己教師型フレームワークである。
そこで我々は,テンプレートを幅関係の次元に沿って規則化し,頑健な幅幅の表現を奨励するワイドワイドスケーリングを導入する。
SWEETの最先端性能を示すテキスト分類、テキスト分割、テキスト生成に関する実験。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:15:17 GMT)
UniRec: Unified Multimodal Encoding for LLM-Based Recommendations [34.6] 推奨機能は,テキスト,画像,分類的特徴,数値属性の4つのモードに分類する。
特に、これらの課題は、モダリティだけでなく、価格、レーティング、時間といった属性も数値でありながら、意味の異なる意味を持つため、モダリティ内でも生じます。
LLMに基づくレコメンデーションのための統一型マルチモーダルエンコーダUniRecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:02:29 GMT)
Accelerating Generative Recommendation via Simple Categorical User Sequence Compression [34.6] 本稿では,アイテムカテゴリーの特徴を生かして,長期的ユーザ履歴を圧縮する手法を提案する。
提案手法は,計算コストを最大6倍に削減し,比較コストで最大39%の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:45:37 GMT)
Decompose-and-Formalise: Recursively Verifiable Natural Language Inference [34.5] ニューロシンボリックパイプラインにおける定理プロバー(TP)を持つ大言語モデル(LLM)は、自然言語推論(NLI)の検証と証明誘導による説明の洗練に役立つ
本稿では,前提と仮説のペアを包含木に分解する分解・形式化フレームワークを提案する。
また、一貫性のある引数-ロールバインディングを強制するために、イベントベースの論理形式に$-substitutionを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:43:30 GMT)
Towards Governance-Oriented Low-Altitude Intelligence: A Management-Centric Multi-Modal Benchmark With Implicitly Coordinated Vision-Language Reasoning Framework [34.3] GovLA-10Kは、低高度インテリジェンスのための管理指向のマルチモーダルベンチマークである。
GovLA-Reasonerは、ガバナンスを意識した空中認識に適した視覚言語推論フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:17:04 GMT)
Fast and Safe Trajectory Optimization for Mobile Manipulators With Neural Configuration Space Distance Field [34.1] Generalized Space Fields (GCDF) は、ベースアーム結合を移動マニピュレータに拡張するために使用できる。
GCDFは、非有界空間における全体構成をエンコードする。
我々はGCDFに基づく推論を中心に,高性能な最適化解法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:36:00 GMT)
Out-of-Distribution Generalization for Neural Physics Solvers [33.8] 一般化可能なニューラルネットワーク解法であるNOVAを導入する。
初期のまばらなシナリオから物理に整合した表現を学習することにより、NOVAは一貫して1～2桁の分配誤差を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:57:14 GMT)
LVLMs and Humans Ground Differently in Referential Communication [33.8] 本稿では,複数回にまたがって複数のターンを交互に交互に交互に交互に交互に交互に交互に交互に操作するディレクトリ・マーチャントの設計について述べる。
データ収集のためのオンラインパイプライン、精度、効率、語彙オーバーラップのためのツールと分析、およびLVLMが参照表現を対話的に解決する際の制限を解き放つ356の対話コーパスをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:52:20 GMT)
From Atoms to Chains: Divergence-Guided Reasoning Curriculum for Unlabeled LLM Domain Adaptation [33.3] Divergence-Guided Reasoning Curriculum (DGRC)は、原子知識から推論チェーンへの学習パスを構築する。
様々なサイズの学生モデルに関する医学・法学領域における実験は、我々のDGRCフレームワークの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:23:40 GMT)
GraphDLG: Exploring Deep Leakage from Gradients in Federated Graph Learning [33.1] フェデレーショングラフ学習(FGL)は、複数のデータ所有者間で分散グラフ学習を可能にする、有望なプライバシ保護パラダイムとして登場した。
FGLにおける重要なプライバシー上の懸念は、敵が共有勾配から生データを復元できるかどうかである。
本稿では,FGLの共有勾配から生の学習グラフを復元する新しい手法であるGraphDLGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:06:48 GMT)
Foundry-Enabled Patterning of Diamond Quantum Microchiplets for Scalable Quantum Photonics [32.9] 量子技術はセキュアな通信ネットワークと強力な情報処理を約束する。
ダイヤモンドは、単一の光子を放出する原子スケールの欠陥をホストし、異常な安定性で量子情報を保存できるため、量子デバイスにとって魅力的な材料である。
ダイアモンド量子フォトニクスを工業生産に近づける製造手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:58:18 GMT)
DuwatBench: Bridging Language and Visual Heritage through an Arabic Calligraphy Benchmark for Multimodal Understanding [32.9] 1,272のキュレートされたサンプルのベンチマークであるDuwatBenchについて紹介する。
このデータセットは、複雑なストロークパターン、密集したリグチュア、スタイリスティックなバリエーションなど、アラビア文字の現実的な課題を反映している。
DuwatBenchを用いて、アラビア語と多言語のマルチモーダルモデルを13種類評価し、クリーンテキストでうまく機能する一方で、書体の変化、芸術的歪み、正確な視覚的テキストアライメントに苦慮していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:59:19 GMT)
Predicting Startup Success Using Large Language Models: A Novel In-Context Learning Approach [32.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたスタートアップ成功予測のためのコンテキスト内学習フレームワークを提案する。
具体的には,k-nearest-neighbor-based in-context learning framework(kNN-ICL)を提案する。
Crunchbaseの実際のプロファイルを用いて、kNN-ICLアプローチは、教師付き機械学習ベースラインやバニラインコンテキスト学習よりも高い予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:16:47 GMT)
Artificial Intelligence in Spanish Gastroenterology: high expectations, limited integration. A national survey [32.5] 人工知能(AI)は医学における破壊的な革新として現れてきたが、胃腸科学への導入は限定的であり、特徴的にも乏しい。
スペインにおける消化器科専門医の知識,実践的応用,認識される障壁,AIに対する期待について検討することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:55:01 GMT)
R^3: Replay, Reflection, and Ranking Rewards for LLM Reinforcement Learning [32.2] 大規模推論モデル(LRM)は、構造化推論によって多様で複雑な問題を解くことを目的としている。
グループベースの政策最適化手法の最近の進歩は、プロセスレベルのアノテーションに頼らず、安定した優位性推定を可能にすることを約束している。
本報告では,(1)群内優位性を維持するEmphcross-context underlinetextbfReplay戦略,(2)emphin-context self-underlinetextbfReflectionメカニズムの3つの方向に沿った強化学習機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:55:34 GMT)
Bridging Information Asymmetry: A Hierarchical Framework for Deterministic Blind Face Restoration [31.9] セマンティックロジックと連続的なテクスチャ生成を統合した階層型フレームワークである textbfPrefRestore を提案する。
本手法は,2つの相補的戦略により,この情報格差を根本的に解決する。
Pref-Restoreは、合成および実世界のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:50:31 GMT)
Achieving Productivity Gains with AI-based IDE features: A Journey at Google [31.7] コード補完と自然言語駆動のコード変換という2つの内部AIベースのIDE機能の開発と改善におけるGoogleの旅について論じる。
レイテンシ、ユーザエクスペリエンス、提案品質の課題に対処しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:41:30 GMT)
Should I Have Expressed a Different Intent? Counterfactual Generation for LLM-Based Autonomous Control [31.5] 大規模言語モデル(LLM)を利用したエージェントは、高レベルのユーザ意図を環境内の計画や行動に変換することができる。
本稿では,エージェント制御シナリオにおいて,そのような反実的推論を可能にするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:18:57 GMT)
Krypton-sputtered tantalum films for scalable high-performance quantum devices [31.4] タンタル(Ta)薄膜を用いた超伝導量子ビットはマイクロ波共振器と量子ビットの高性能化を実証した。
ここでは, スパッタガスをアルゴンからクリプトン (Kr) に変化させることにより, シリコン (Si) 上でのBCC Ta合成がSI200セシウスの低温で促進されることを示す。
これらの膜は、クリーンリミット超伝導と整合して、かなり高い電気伝導率を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:24:40 GMT)
LangForce: Bayesian Decomposition of Vision Language Action Models via Latent Action Queries [30.7] LangForceは、ベイズ分解による命令を強制する新しいフレームワークである。
我々は,新しいデータを必要としないLangForceの一般化を著しく改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:51:48 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） (Tue, 27 Jan 2026 03:18:17 GMT)
Process-Aware Procurement Lead Time Prediction for Shipyard Delay Mitigation [30.1] 本稿では、イベントログ、調達イベントのデータセット記録と、調達リードタイムを予測する静的属性を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
ディープニューラルネットワークと多層シーケンシャルパーセプトロンを組み合わせることで、静的および動的特徴を統合することにより、モデルが調達時に構造情報とコンテキスト情報の両方をキャプチャすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:37:11 GMT)
ProMist-5K: A Comprehensive Dataset for Digital Emulation of Cinematic Pro-Mist Filter Effects [30.0] 撮影スタイルのエミュレーションをサポートするためのデータセットであるProMist-5Kを提案する。
シーン参照線形空間で物理的にインスパイアされたパイプラインを使用して構築される。
一般的なスタイルのデータセットとは異なり、ProMist-5Kはリアルな輝きと強調拡散効果に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:37:00 GMT)
Rethinking Benchmarks for Differentially Private Image Classification [29.4] 我々は、差分プライベート機械学習のための包括的なベンチマークセットを提案する。
異なる環境でどのアイデアが有効かを確認するために、これらのベンチマークで確立されたテクニックをテストする。
私たちはコミュニティのために公開のリーダーボードを作成し、異なるプライベート機械学習の進歩を追跡します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:27:13 GMT)
RPO:Reinforcement Fine-Tuning with Partial Reasoning Optimization [29.0] プラグ・アンド・プレイ強化微調整アルゴリズムRPO(Reinforcement Fine-Tuning with partial Reasoning Optimization)を提案する。
RPOは、経験キャッシュを使用して推論パスの接尾辞を生成することでモデルを訓練する。
フルパス強化微調整アルゴリズムと比較して、RPOは1.5Bモデルのトレーニング時間を90%、7Bモデルのトレーニング時間を72%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:38:32 GMT)
Fixed Aggregation Features Can Rival GNNs [28.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、訓練可能な近傍アグリゲーションによるノード表現学習において優れていると広く信じられている。
グラフ学習タスクを表計算問題に変換するトレーニング不要なアプローチであるFixed Aggregation Features (FAFs)を紹介する。
14のベンチマーク、よく調整された多層パーセプトロンはAFFのライバルや最先端のGNNやグラフトランスフォーマーで訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:36:31 GMT)
ScenePilot-Bench: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Evaluation of Vision-Language Models in Autonomous Driving [28.8] ScenePilot-Benchは、視覚言語モデル(VLM)を自律運転シナリオで評価するために設計された、大規模な一人称運転ベンチマークである。
ScenePilot-Benchは3,847時間の運転ビデオからなる多様なデータセットであるScenePilot-4K上に構築されている。
このベンチマークは、シーン理解、空間認識、モーションプランニング、GPTスコアにおけるVLM機能を評価する4軸評価スイートを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:17:50 GMT)
VisGuardian: A Lightweight Group-based Privacy Control Technique For Front Camera Data From AR Glasses in Home Environments [28.5] ARメガネによるAIアプリケーションの常時検出は、コンテキスト依存の視覚データに不適な従来のパーミッション技術を実現する。
本稿では,ARメガネのための細粒度コンテンツに基づく視覚的パーミッション技術であるVisGuardianを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:41:21 GMT)
A Systemic Evaluation of Multimodal RAG Privacy [28.4] 我々は、標準モデルプロンプトを通して観察されるmRAGパイプラインに固有のプライバシーリスクを分析する。
本研究は,mRAGのプライバシー保護機構の必要性と今後の研究のモチベーションを明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:40:35 GMT)
Towards Pixel-Level VLM Perception via Simple Points Prediction [27.3] マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)をネイティブなピクセルレベルの知覚で実現するための,極めて単純かつ高効率なアプローチであるSimpleSegを提案する。
提案手法は分割を単純なシーケンス生成問題として再設定し,そのモデルがポイントのシーケンスを直接予測する。
標準のMLLMアーキテクチャは、特別なアーキテクチャを使わずにアンロックできるような、低レベルの知覚に強く固有の能力を持っていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:50:40 GMT)
DART: Diffusion-Inspired Speculative Decoding for Fast LLM Inference [27.2] DARTは大規模言語モデル(dLLM)の投機的復号化フレームワークである
並列生成を活用して、ドラフトのレイテンシを低減する。
複数のデータセットにまたがる2.03x--3.44xウォールクロックのスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:04:24 GMT)
Domain Expansion: A Latent Space Construction Framework for Multi-Task Learning [26.3] 複数の目的を持つ単一ネットワークのトレーニングは、共有表現を低下させる矛盾する勾配につながることが多い。
このフレームワークは、潜伏空間自体を再構築することで、これらの衝突を防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:30:21 GMT)
Interpretable and backpropagation-free Green Learning for efficient multi-task echocardiographic segmentation and classification [26.1] グリーンラーニングフレームワークは、左室(LV)セグメンテーションとLVEFの同時分類を実行する。
EchoNet-Dynamicデータセットでは、MTGLモデルは最先端の分類とセグメンテーション性能を達成する。
この研究は、GLパラダイムが複雑な医用画像解析のための高精度、効率的、解釈可能なソリューションを提供できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:04:42 GMT)
The LLM Data Auditor: A Metric-oriented Survey on Quality and Trustworthiness in Evaluating Synthetic Data [25.9] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なモダリティにまたがるデータを生成する強力なツールとして登場した。
本稿では,2次元から合成データを評価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） (Tue, 27 Jan 2026 06:44:57 GMT)
Double Fairness Policy Learning: Integrating Action Fairness and Outcome Fairness in Decision-making [25.9] 政策学習は、アクションフェアネス(等価な行動課題)と結果フェアネス(等価な下流結果)の2つの異なるフェアネス目標を誘導する
本稿では,アクションフェアネス,結果フェアネス,信頼に値する価値という3つの目標のトレードオフを明示的に管理する,新しいダブルフェアネス学習(DFL)フレームワークを提案する。
運動型第三者責任保険データセットと起業訓練データセットに応用すると、DFLは行動と結果の公正性の両方を大幅に改善し、全体的な価値はわずかに低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:36:19 GMT)
MATA: A Trainable Hierarchical Automaton System for Multi-Agent Visual Reasoning [25.5] 視覚推論のための階層型有限状態オートマトンであるMATA(Multi-Agent Hierarchical Trainable Automaton)を導入する。
各エージェントはハイパーオートマトンの状態に対応し、信頼性の高いマイクロ制御のための小さなルールベースのサブオートマトンを実行する。
ハイパーエージェントの遷移ポリシーを監督するために、トランジション・トラジェクトリ・ツリーを構築し、メモリ・ツー・ネスト状態のペアに変換する。
遷移ポリシとしての微調整LDMは、エージェントのクエリとキャパシティを理解し、タスクを解決するための最適なエージェントを効率的に選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:06:54 GMT)
CASTER: Breaking the Cost-Performance Barrier in Multi-Agent Orchestration via Context-Aware Strategy for Task Efficient Routing [25.5] CASTER (Context-Aware Strategy for Task Efficient Routing) はグラフベースMASにおける動的モデル選択のための軽量ルータである。
CASTERは強力なモデルベースラインに比べて推論コストを最大72.4%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:52:47 GMT)
Video-KTR: Reinforcing Video Reasoning via Key Token Attribution [25.4] 強化学習 (Reinforcement Learning, RL) は多モーダル大言語モデルにおける推論の強化に強い可能性を示している。
選択的なトークンレベルRLを実行するモダリティ対応のポリシーシェーピングフレームワークであるVideo-KTRを提案する。
Video-KTRは最先端または高い競争力を持ち、ビデオホルム(GPT-4oを通り抜ける)で42.7%を達成し、推論と一般的なビデオ理解の両タスクで一貫した利益を得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:02:23 GMT)
Learning Neural Operators from Partial Observations via Latent Autoregressive Modeling [25.3] 部分観察からニューラル演算子を学習するための最初の体系的枠組みを紹介する。
提案するLatent Autoregressive Neural Operator (LANO) では,部分的な観察の難しさに対処するための2つの新しいコンポーネントが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:52:58 GMT)
VoxPrivacy: A Benchmark for Evaluating Interactional Privacy of Speech Language Models [25.3] 音声言語モデル(SLM)は、ユーザが適切に情報の流れを管理するために区別されることが期待される。
現在のSLMベンチマークでは、対話能力をテストするが、話者識別は見落としている。
我々は、SLMにおけるインタラクションプライバシ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VoxPrivacyを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:22:14 GMT)
From Observations to Events: Event-Aware World Model for Reinforcement Learning [25.1] イベント認識世界モデル(EAWM)は、手作りラベルを必要とせず、ポリシー学習を合理化するイベント認識表現を学習する。
我々は、一見異なる世界モデルアーキテクチャの統一的な定式化を行い、我々の手法の幅広い適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:20:44 GMT)
To Grok Grokking: Provable Grokking in Ridge Regression [24.8] 古典的な尾根回帰条件において, オーバーフィッティング後の一般化の開始点であるグラッキングについて検討した。
理論的にも経験的にも、グルキングは原則的に増幅または排除できることを示す。
以上の結果から,グルーキングは深層学習の固有の障害モードではなく,特定の訓練条件の結果であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:52:04 GMT)
LL-GaussianMap: Zero-shot Low-Light Image Enhancement via 2D Gaussian Splatting Guided Gain Maps [24.5] LL-GaussianMapは2DGSを低照度画像拡張に組み込んだ最初の教師なしフレームワークとして提案されている。
その結果,LL-GaussianMapはストレージフットプリントを極端に低め,優れた拡張性能を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:12:42 GMT)
Stability and Generalization of Nonconvex Optimization with Heavy-Tailed Noise [24.3] 重み付き雑音下で境界を確立するための一般的な枠組みを開発する。
重み付き雑音下でのいくつかの人気アルゴリズムの安定性と一般化解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:50:57 GMT)
Nearly Optimal Bayesian Inference for Structural Missingness [24.0] 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） (Tue, 27 Jan 2026 12:05:37 GMT)
LLMs Can Unlearn Refusal with Only 1,000 Benign Samples [23.0] この研究は、大規模言語モデルの安全性アライメントにおいて、未解明の脆弱性を明らかにした。
既存のLLMは、多くの場合、固定されたプレフィックスセットから始まる、拒否を伴う安全でないクエリに応答する。
そこで本研究では,この手法を利用した新しいテキスト読解アンラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:59:56 GMT)
Entropy-Guided k-Guard Sampling for Long-Horizon Autoregressive Video Generation [23.0] トークン単位の分散に適応する手法として,Entropy-Guard k-gressive sampleを提案する。
ENkGは低エントロピー領域の適応トークン候補サイズを用いており、冗長ノイズを抑え、構造的整合性を維持するために少ない候補を用いる。
実験では、静的トップk/トップp戦略と比較して知覚品質と構造安定性が一貫した改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:19:53 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） (Tue, 27 Jan 2026 12:16:16 GMT)
Up to 36x Speedup: Mask-based Parallel Inference Paradigm for Key Information Extraction in MLLMs [22.8] 鍵情報抽出のための並列推論パラダイムPIPについて紹介する。
提案手法は,すべての目標値のプレースホルダーとして "[mask]" トークンを用いることで問題を修正し,単一のフォワードパスで同時生成を可能にする。
実験の結果,従来の自己回帰ベースモデルと比較して,PIPモデルでは性能劣化が無視できる5-36倍の高速化を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:45:30 GMT)
DiffStyle3D: Consistent 3D Gaussian Stylization via Attention Optimization [22.7] 3Dスタイルの転送により、視覚的に表現可能な3Dコンテンツを作成することができる。
DiffStyle3Dを提案する。DiffStyle3Dは3DGSスタイル転送のための新しい拡散型パラダイムである。
DiffStyle3Dは最先端の手法より優れ、より高度なスタイリゼーション品質と視覚リアリズムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:41:11 GMT)
Structure-based RNA Design by Step-wise Optimization of Latent Diffusion Model [22.5] RNA逆フォールディングは治療、遺伝子制御、合成生物学において重要である。
シーケンシャル・リカバリに焦点をあてた現在の手法は、構造的目的に対処するのに苦労している。
本稿では,潜在拡散モデルと統合された強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:04:02 GMT)
Modeling Cascaded Delay Feedback for Online Net Conversion Rate Prediction: Benchmark, Insights and Solutions [22.4] 産業レコメンデーションシステムでは、コンバージョンレート(CVR)が交通割当に広く使われているが、返金行動を無視しているため、推奨効果を完全に反映することができない。
真のユーザ満足度とビジネス価値をよりよく把握するために、ネットコンバージョンレート(NetCVR)が提案されている。
TESLAは,CVR返却レートのカスケードアーキテクチャ,ステージワイドデバイアス,遅延時間対応ランキング損失を特徴とする連続的NetCVRモデリングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:24:32 GMT)
Optimal Asynchronous Stochastic Nonconvex Optimization under Heavy-Tailed Noise [21.5] モーメントを持つ非同期降下アルゴリズムを提案する。
p$thの複雑性を仮定して,本手法が最適時間を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:04:35 GMT)
AC^2-VLA: Action-Context-Aware Adaptive Computation in Vision-Language-Action Models for Efficient Robotic Manipulation [21.2] VLAモデル(AC2-VLA)に対するアクションコンテキスト対応適応計算を提案する。
AC2-VLAは、タイムステップ間の認識再利用、トークンプルーニング、統一メカニズム内のモデルコンポーネントの選択的な実行を適応的に行う。
ロボット操作ベンチマークの実験では、AC2-VLAはFLOPを29.4%まで減らし、最大1.79倍のスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:10:39 GMT)
Fast Converging 3D Gaussian Splatting for 1-Minute Reconstruction [21.2] 1分以内に収束するように設計された高速な3DGS再構築パイプラインを提案する。
このパイプラインはSIGGRAPH Asia 3DGS Fast Reconstruction Challengeのために開発された。
提案手法はPSNR28.43でトップパフォーマンスを達成し,第1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:20:37 GMT)
DSP-Reg: Domain-Sensitive Parameter Regularization for Robust Domain Generalization [21.0] ドメインの一般化(Domain Generalization)は、目に見えない分布からのデータにうまく対応できるモデルを開発することに焦点を当てる重要な領域である。
既存のアプローチは主に、ソースドメインのバリエーションに頑健なモデルが、目に見えないターゲットドメインにうまく一般化すると仮定する、ドメイン不変の特徴の学習に焦点を当てている。
本稿では,ソフトな正規化手法によりモデル最適化を導出する原則的フレームワークであるDSP-Regを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:24:51 GMT)
Output Feedback Stabilization of Linear Systems via Policy Gradient Methods [20.8] 出力フィードバックのある部分観測可能な線形力学系のモデルフリー学習に向けて一歩前進する。
本稿では,グローバル収束保証なしでPG手法の境界を問題に拡張するアルゴリズムフレームワークを提案する。
システムトラジェクトリに基づくゼロ階PG更新と定常点への収束を利用して、提案アルゴリズムは安定化された出力フィードバックポリシーを返す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:15:59 GMT)
Future of Software Engineering Research: The SIGSOFT Perspective [20.0] バリアは、ソフトウェアエンジニアリングコミュニティの成功に寄与した傾きとグローバルな多様性を脅かす。
これらの課題に対処するためにSIGSOFTが取るべき具体的な行動を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:52:51 GMT)
SpecBridge: Bridging Mass Spectrometry and Molecular Representations via Cross-Modal Alignment [19.7] 構造同定を幾何学的アライメント問題として扱う新しい暗黙アライメントフレームワークであるSpecBridgeを紹介する。
MassSpecGym、Spectraverse、MSnLibベンチマーク全体で、SpecBridgeはトップ1検索の精度を約20-25%改善している。
これらの結果から,凍結基礎モデルとの整合性は,新しいアーキテクチャをゼロから設計する上で,実用的で安定した代替手段であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:54:42 GMT)
Will It Zero-Shot?: Predicting Zero-Shot Classification Performance For Arbitrary Queries [19.5] 我々は、与えられた自然言語タスクに対して、モデルがどのようにうまく機能するかを評価するために、テキストのみの比較を使用して、事前の作業の上に構築する。
我々は、ゼロショット精度の予測を評価・改善するために、そのタスクに関連する合成画像を生成するアプローチを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:04:35 GMT)
TAIGR: Towards Modeling Influencer Content on Social Media via Structured, Pragmatic Inference [19.4] クレーム中心の検証手法は、インフルエンサーの言説の実践的な意味を捉えるのに苦労する。
本研究では,インフルエンサーの会話を3段階に分けて分析する構造的枠組みを提案する。
正確な検証には,対話の実践的かつ議論的な構造をモデル化する必要があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:12:57 GMT)
NuiWorld: Exploring a Scalable Framework for End-to-End Controllable World Generation [19.3] 我々は,次世代の課題に対処するためのフレームワークであるNuiWorldを紹介する。
さまざまなサイズとレイアウトのシーンを合成し、エンドツーエンドモデルをトレーニングするのに十分なデータを生成します。
筆者らのフレームワークは,擬似スケッチラベルによる制御性を実現し,以前は見つからなかったスケッチに対する一般化の度合いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 00:04:02 GMT)
Size Matters: Reconstructing Real-Scale 3D Models from Monocular Images for Food Portion Estimation [19.1] 我々は,モノクロ画像から真の3次元再構成オブジェクトを復元する手法を提案することにより,3次元コンピュータビジョンとデジタルヘルスのギャップを埋める。
提案手法では,大規模データセットで学習したモデルから抽出したリッチな視覚的特徴を利用して,再構成対象の規模を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:53:45 GMT)
QA-ReID: Quality-Aware Query-Adaptive Convolution Leveraging Fused Global and Structural Cues for Clothes-Changing ReID [19.1] 着替え型ReID (CC-ReID) は, 着替えによる外観変化が著しいため, 深刻な課題を呈する。
グローバルな外観と衣料品の不変構造の両方をモデル化する品質意識型デュアルブランチマッチング(QA-ReID)を提案する。
QA-ReIDは、PRCC、LTCC、VC-Clothesなど、複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:01:41 GMT)
SNR-Edit: Structure-Aware Noise Rectification for Inversion-Free Flow-Based Editing [18.5] フローベース生成モデルを用いたインバージョンフリー画像編集は、一般的なインバージョンベースパイプラインに挑戦する。
適応雑音制御による忠実な潜在軌道補正を実現するためのトレーニングフリーフレームワークであるSNR-Editを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:24:21 GMT)
Inverse-Squeezing Kennedy Receiver for Near-Helstrom Discrimination of Displaced-Squeezed BPSK [18.5] Inverse-Squeezing Kennedy (IS-Kennedy) のレシーバー。
光子数分解(PNR)検出器は、最大後方分解(MAP)判定を行う。
低光子数体制(約0.6ドル)では、提案手法はコヒーレント状態の限界を超え、1%未満の誤差率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:58:37 GMT)
EPAS: Efficient Training with Progressive Activation Sharing [18.4] EPASは、デコーダ層をアクティベーション共有モードに切り替えることで、トレーニング中に徐々に共有領域を拡大する。
EPASのトレーニングされたモデルは、推論中に異なる計算予算に対して、アクティベーション共有の可変領域長を可能にする。
TinyLLaMAをアテンション共有モデルに変換するためにEPASを継続事前トレーニングに適用すると、平均精度が最大10%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:51:08 GMT)
DSVM-UNet : Enhancing VM-UNet with Dual Self-distillation for Medical Image Segmentation [18.4] 複雑なアーキテクチャ設計を伴わずにVM-UNet (DSVM-UNet) のための二重自己蒸留法によりモデルを改善するための簡易かつ効果的な手法を提案する。
本手法は計算効率を保ちながら最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:06:38 GMT)
PCEvo: Path-Consistent Molecular Representation via Virtual Evolutionary [18.3] PCEvoは動的構造進化を通じて仮想経路から学習する経路一貫性表現法である。
2つの分子のラベルは、それぞれの仮想進化経路に沿って段階的に監督される。
ベースライン法における数ショットの一般化を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:40:11 GMT)
Learning Adaptive Parallel Execution for Efficient Code Localization [18.3] 現在のコードローカライゼーションエージェントは34.9%の冗長呼び出し率を示している。
我々は、textbfjointの品質効率最適化タスクとして並列コードローカライゼーションを変更するtextbfFuseSearchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:59:31 GMT)
EuleroDec: A Complex-Valued RVQ-VAE for Efficient and Robust Audio Coding [18.2] ほとんどの周波数領域のニューラルコーデックは位相情報を無視するか、2つの独立した実数値チャネルとして符号化し、空間的忠実度を制限する。
これは、収束速度と訓練安定性を犠牲にして、敵対的差別者を導入する必要がある。
本研究では,解析量子化合成パイプライン全体にわたる大域的位相結合を保存する,終端から終端までの複雑なRVQ-VAEオーディオを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:36:05 GMT)
Smoothing the Score Function for Generalization in Diffusion Models: An Optimization-based Explanation Framework [18.0] 拡散モデルは顕著な世代品質を達成するが、記憶と呼ばれる根本的な課題に直面している。
実験的なスコア関数がガウス分布のスコア関数の重み付け和であることを示し、この現象を説明する理論的枠組みを開発する。
実際には、経験的スコア関数をニューラルネットワークで近似することで、この問題を部分的に緩和し、一般化を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:16:44 GMT)
PALM: Enhanced Generalizability for Local Visuomotor Policies via Perception Alignment [18.0] PALM (Perception Alignment for Local Manipulation) は、一般化、ワークスペースシフト、視点変化、異体間移動に対処する。
Palmerは、操作ポリシーを粗いグローバルコンポーネントときめ細かいアクションのためのローカルポリシーにモジュール化する。
実験の結果、PALMはOOD性能を8%、現実世界では24%に制限し、ベースラインでは45%、ベースラインでは77%に制限した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:55:23 GMT)
GTA: Generative Traffic Agents for Simulating Realistic Mobility Behavior [18.0] 本稿では,大規模かつコンテキストに敏感な交通手段の選択をシミュレートするための生成トラフィックエージェント(GTA)を紹介する。
GTAは国勢調査に基づく社会デマトグラフィーデータから人工人口を生成する。
アクティビティのスケジュールとモードの選択をシミュレートし、手作りのルールなしでスケーラブルで人間らしいシミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:03:15 GMT)
Rethinking Discrete Speech Representation Tokens for Accent Generation [18.0] 本研究は,DSRTにおけるアクセント情報に関する最初の体系的な研究である。
アクセント情報のアクセシビリティを両立させる統合評価フレームワークを提案する。
制御可能なアクセント生成において既存の設計を大幅に上回る、コンテンツ専用およびコンテンツアクセントDSRTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:48:48 GMT)
Estimating Trust in Human-Robot Collaboration through Behavioral Indicators and Explainability [17.9] 本研究では,行動指標を用いた信頼度評価のためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
このフレームワークは、人間のオペレーターが化学物質を混合するのをロボットが支援する化学産業シナリオでテストされた。
機械学習モデルは信頼度を80%以上と分類し、Votingアルゴリズムは84.07%、AUCROCスコアは0.90である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:12:44 GMT)
Spectral Transitions and Singular Continuous Spectrum in A New Family of Quasi-periodic Quantum Walks [17.9] 本稿では, 1次元離散時間量子ウォークの新しいクラスを紹介し, 厳密に分析する。
これは、純粋に特異な連続スペクトルの安定領域を示す可解な準周期量子ウォークの最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:55:48 GMT)
Mocap Anywhere: Towards Pairwise-Distance based Motion Capture in the Wild (for the Wild) [17.8] Wild-Poser (WiP)は、ノイズや劣化したPWD測定から3次元関節位置を予測する、コンパクトでリアルタイムなTransformerベースのアーキテクチャである。
WiPは、身体の測定や形状の調整を必要とせずに、非ヒト種を含む様々な形態の被験者を一般化する。
リアルタイムで動作させることで、WiPは低い関節位置誤差を達成し、人および動物の両方の被写体に対して正確な3次元運動再構成を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:58:34 GMT)
Do Images Speak Louder than Words? Investigating the Effect of Textual Misinformation in VLMs [17.6] Vision-Language Models (VLM)は、Visual-Question-Answering (VQA)ベンチマークで強力なマルチモーダル推論能力を示している。
これらのモデルが、誤解を招くテキストのプロンプトに対して脆弱であることを示し、しばしば矛盾するテキストを支持する明確な視覚的証拠をオーバーライドしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:04:38 GMT)
The Geometric Mechanics of Contrastive Representation Learning: Alignment Potentials, Entropic Dispersion, and Cross-Modal Divergence [17.5] 固定埋め込み多様体上の表現測度の進化として学習をモデル化する測度理論フレームワークを提案する。
大規模バッチ限界における値と整合性を確立することにより、不整合目標を明示的なエネルギー景観に橋渡しする。
この用語は,構造的幾何学的必要条件として,人口レベルのモダリティギャップを強制するバリア駆動型共適応を誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:33:03 GMT)
A DVL Aided Loosely Coupled Inertial Navigation Strategy for AUVs with Attitude Error Modeling and Variance Propagation [17.4] 水中航法システムでは、ストラップダウン慣性航法システム/ドップラー速度ログ(SINS/DVL)に基づく疎結合アーキテクチャが広く採用されている。
累積姿勢推定誤差は、速度予測にバイアスを導入し、長期動作時のナビゲーション性能を低下させる。
提案手法は, 3次元位置RMSEの78.3%向上と, IMU+DVL法と比較して, 最大成分方向位置誤差の71.8%低減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:53:33 GMT)
SE Journals in 2036: Looking Back at the Future We Need to Have [17.2] 従来のピアレビューのプラクティスは、緊張の下で崩壊しています。
モノリシックレビューの「官僚的異常」は数学的には持続不可能になっている。
ここでは、EMSE、IST、JSS、TOSEM、TSEの編集者たちが、より明るい未来の集合的な夢を夢見ている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:36:11 GMT)
How Do Transformers Learn to Associate Tokens: Gradient Leading Terms Bring Mechanistic Interpretability [17.1] 我々は、注目に基づく言語モデルにおいて、自然言語データから関連性がどのように現れるかを分析する。
変換器の各重みの集合は、3つの基底関数の単純合成として閉形式表現を持つことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:22:34 GMT)
A Scalable Inter-edge Correlation Modeling in CopulaGNN for Link Sign Prediction [16.8] 符号付きグラフ上のリンクサイン予測は、エッジで表される関係が正か負かを決定するタスクである。
本研究の目的は,ガウスコーパスを用いて,エッジ間の遅延統計依存性を直接モデル化することである。
我々は、推定コストを劇的に削減するために条件付き確率分布を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:11:40 GMT)
Ad Insertion in LLM-Generated Responses [16.4] 2つの切り離し戦略を通じて緊張を解消する実践的な枠組みを提案する。
まず、広告挿入と応答生成を分離し、安全性と明示的な開示を確保する。
次に、ジャンル'(ハイレベルなセマンティッククラスタ)をプロキシとして使用することで、特定のユーザクエリから入札を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:16:03 GMT)
Bridging Gulfs in UI Generation through Semantic Guidance [16.2] ユーザがセマンティクスを指定し、関係を視覚化し、セマンティクスがどのように生成されたUIに反映されるかを抽出するシステムを開発した。
比較ユーザスタディは,本手法が意図表現や結果解釈に対するユーザの認識制御を強化し,予測可能で反復的な改善を促進することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:01:53 GMT)
AI Cap-and-Trade: Efficiency Incentives for Accessibility and Sustainability [16.1] 我々は、AI効率をインセンティブとする市場ベースの手法の研究、実装について論じる。
行動を呼び起こすため、我々はAIのためのキャップ・アンド・トレードシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:53:21 GMT)
A Multi-View Consistency Framework with Semi-Supervised Domain Adaptation [16.1] Semi-Supervised Domain Adaptation (SSDA)は、完全にラベル付けされたソースドメインからの知識を活用して、部分的にラベル付けされたターゲットドメインにデータを分類する。
強化されたデータをトレーニングするための2つのビューを含む多視点一貫性フレームワークを導入する。
実験の結果,提案手法は2つの標準領域適応データセット上で競合する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） (Tue, 27 Jan 2026 06:54:13 GMT)
AI-generated data contamination erodes pathological variability and diagnostic reliability [16.1] この自己参照サイクルは, 人体検査が必須でない場合に, 病的変動と診断信頼性の急激な侵食を引き起こすことを示す。
我々の結果は、政策管理された人間の監視がなければ、生成的AIの展開は、それが依存する医療データエコシステムを劣化させる恐れがあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:59:35 GMT)
Revisiting Parameter Server in LLM Post-Training [16.0] 我々は、PSをFSDP(Fully Sharded Data Parallel)に適応させる textbf On-Demand Communication (ODC) を提案する。
FSDPと比較すると、ODCは同期障壁を1層1層から1層1層に縮小する。
ODCはデバイス利用とトレーニングのスループットを継続的に改善し、標準FSDPよりも最大36%のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:44:46 GMT)
LURE-RAG: Lightweight Utility-driven Reranking for Efficient RAG [16.0] 効率的なRAGのための軽量ユーティリティ駆動型リグレードを提案する。
効率的なLambdaベースのリランカでブラックボックスレトリバーを拡張する。
競争力があり、最先端の高密度ニューラルネットワークの97-98%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:26:31 GMT)
Generalizable IoT Traffic Representations for Cross-Network Device Identification [15.9] 本研究では,IoTデバイス識別のための一般化可能なトラフィック表現の学習問題について検討する。
ラベルのないIoTトラフィックからフローごとの埋め込みを学習する,コンパクトなエンコーダアーキテクチャを設計する。
これらの学習された表現は、IoTデバイスタイプの分類に効果的に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:56:31 GMT)
From Answer Givers to Design Mentors: Guiding LLMs with the Cognitive Apprenticeship Model [15.8] 大きな言語モデル(LLM)は設計作業をサポートするが、しばしば反射的エンゲージメントを制限する汎用的なワンオフ提案を提供する。
我々は6つの方法による推論の実証を強調する認知認証モデルを適用した。
我々は,これらの指導手法を構造化的プロンプトを通して運用し,データ視覚化実践者による対象内調査で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 00:27:15 GMT)
VGGT-SLAM 2.0: Real time Dense Feed-forward Scene Reconstruction [15.5] VGGT-SLAM 2.0はリアルタイムのRGBフィードフォワードSLAMシステムであり、VGGT-SLAMを大幅に改善する。
VGGT-SLAM 2.0は、VGGT-SLAMよりもポーズエラーが約23%少なく、TUMデータセット上で最高の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:54:29 GMT)
GLOVE: Global Verifier for LLM Memory-Environment Realignment [15.5] 本稿では,相対的な真理の概念を確立することにより,大規模言語モデルメモリシステムの設計次元を新たに導入するフレームワークを提案する。
GLOVEは、地味な監督やモデルのイントロスペクションに強く依存することなく、メモリの検証と更新を行うことで、メモリ環境の調整を可能にする。
以上の結果から,GLOVEはエージェントの成功率を大幅に改善し,自己進化可能な認知エージェントへの堅牢な経路が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:32:05 GMT)
Transit Network Design with Two-Level Demand Uncertainties: A Machine Learning and Contextual Stochastic Optimization Framework [15.3] 2レベルライダー選択トランジットネットワーク設計では、ネットワーク設計プロセスに2つの需要不確実性層が組み込まれている。
ネットワークを設計するために、2LRC-TNDは、複数の機械学習モデルを使用する2つの旅行モード選択モデルに依存している。
2LRC-TNDはアトランタ大都市圏で6,600以上の旅行弧と38,000以上の旅行を含むケーススタディにより評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:12:19 GMT)
Discovering 100+ Compiler Defects in 72 Hours via LLM-Driven Semantic Logic Recomposition [15.3] プログラム生成に機能を組み合わせたコンパイラファズーであるFeatureFuzzを提案する。
24時間にわたるキャンペーンで、FeatureFuzzは167のユニークなクラッシュを発見し、これは第2位のファザーより2.78倍高い。
72時間のファジィキャンペーンを通じて、FeatureFuzzはGCCとLLVMの113のバグを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:51:37 GMT)
Neuromorphic BrailleNet: Accurate and Generalizable Braille Reading Beyond Single Characters through Event-Based Optical Tactile Sensing [15.3] Evetac を用いた連続点字認識のための高精度リアルタイムパイプラインを提案する。
フレームベースの視覚システムとは異なり、ニューロモルフィック触覚モダリティは連続的なスライディング中に動的接触イベントを直接符号化する。
提案システムは,標準深度でほぼ完全な精度 (>=98%) を達成し,複数の点字板レイアウトを一般化し,高速走査下での強い性能を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:33:13 GMT)
Curiosity Driven Knowledge Retrieval for Mobile Agents [15.3] 好奇心による知識検索フレームワークを導入し,実行中の不確実性をキュリオシティスコアとして定式化する。
このスコアがしきい値を超えると、システムはドキュメント、コードリポジトリ、履歴トラジェクトリから外部情報を取得する。
実行中、強化されたエージェントは、関連するAppCardを推論プロセスに選択的に統合し、知識の盲点を補償する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:46:05 GMT)
Federated Joint Learning for Domain and Class Generalization [15.2] textbfFedDCGは、フェデレートされた学習環境におけるクラスとドメインの一般化に対処する新しいアプローチである。
textbfFedDCGは、精度と堅牢性の点で最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:46:51 GMT)
1S-DAug: One-Shot Data Augmentation for Robust Few-Shot Generalization [14.9] ラベル付きサンプルのほんの数ショットに基づいて、新しいクラスへの一般化をモデル化する難題はほとんどない。
1S-DAugは、テスト時に1つの例画像から多種多様だが忠実な変種を合成するワンショット生成拡張演算子である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:01:47 GMT)
Membership Inference Attacks Against Fine-tuned Diffusion Language Models [14.8] Diffusion Language Models (DLMs) は自己回帰型言語モデルに代わる有望な代替品である。
本稿では,DLMにおけるMIA(Commanship Inference Attacks)の脆弱性を初めて体系的に調査する。
サマ(サブセット・アグリゲート・メンバーシップ・アタック)を導入し、ロバストアグリゲーションによるスパース信号問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 23:40:07 GMT)
Variation is the Key: A Variation-Based Framework for LLM-Generated Text Detection [14.8] VaryBalanceは、大規模言語モデル(LLM)によって生成されたテキストを検出するシンプルだが効果的な方法である
VaryBalanceの中核は、LLM生成テキストと比較して、人間のテキストとLLMで書き直されたバージョンの間に大きな違いがあることである。
総合的な実験により、VaryBalanceは最先端の検出器であるBinocularsをAUROCで最大34.3%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:48:39 GMT)
Robust Out-of-Order Retrieval for Grid-Based Storage at Maximum Capacity [14.8] 本稿では,不確実性を考慮した自動ストレージシステムの運用効率向上のためのフレームワークを提案する。
グリッド内の衝突のない経路に沿ってロボットによって移動される、均一サイズの負荷のための2Dグリッドベースのストレージを考える。
目的は、効率的な検索を確保するために、負荷移動を最小限に抑えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:19:50 GMT)
QuaMo: Quaternion Motions for Vision-based 3D Human Kinematics Capture [14.7] ビデオからの人間の3Dモーションキャプチャーは、コンピュータビジョンでは依然として難しい課題だ。
従来の3Dポーズ推定手法はフレーム間の時間的一貫性を無視することが多く、不明瞭でジッタリーな動きを引き起こす。
四元微分方程式(QDE)を用いた新しい四元運動法であるQuaMoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:12:08 GMT)
PsyProbe: Proactive and Interpretable Dialogue through User State Modeling for Exploratory Counseling [14.5] PsyProbeはカウンセリングの探索フェーズ用に設計された対話システムである。
PPPPPIフレームワークを通じてユーザーの心理状態を追跡する。
文脈的に適切で前向きな質問を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:59:41 GMT)
Memento: Towards Proactive Visualization of Everyday Memories with Personal Wearable AR Assistant [14.5] 我々は,会話型ARアシスタントであるMementoを紹介した。
記憶: Mementoは、ユーザの繰り返し発生する関心と、それらを引き起こすコンテキストの間のつながりを発見する。
我々は,没入型アプリにおける多様な専門知識の参加者を対象に,ユーザからのフィードバックを通じて事前評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:30:01 GMT)
MV-S2V: Multi-View Subject-Consistent Video Generation [14.5] 本稿では,Multi-View S2V (MV-S2V) タスクを提案する。
MV-S2Vは、複数の参照ビューからビデオを合成し、3Dレベルの被写体一貫性を強制する。
本フレームワークは,マルチビュー参照画像と高品質な視覚出力により,優れた3次元オブジェクト整合性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:24:40 GMT)
CoReTab: Improving Multimodal Table Understanding with Code-driven Reasoning [14.4] MMTabのような既存のマルチモーダルテーブル理解のためのデータセットは、主に、明示的なマルチステップ推論の監督なしに、短い事実回答を提供する。
スケーラブルで解釈可能で、自動検証可能なアノテーションを生成するコード駆動推論フレームワークであるCoReTabを紹介します。
我々は、テーブル質問応答、事実検証、テーブル構造理解にまたがる17のMMTabベンチマークにおいて、CoReTabでトレーニングされた結果のモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:49:30 GMT)
Regime-Adaptive Bayesian Optimization via Dirichlet Process Mixtures of Gaussian Processes [14.4] RAMBOはガウス過程のディリクレプロセス混合体であり、最適化中に遅延状態を自動的に検出する。
我々は、効率的な推論のために潜在関数を解析的に極小化する、崩壊したギブスサンプリングを導出した。
我々の獲得機能は、不確実性を登録内および登録間コンポーネントに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:45:50 GMT)
Evaluating Nova 2.0 Lite model under Amazon's Frontier Model Safety Framework [14.3] 我々はNova 2.0 Liteの評価を行う。
このモデルは、最大100万トークンのコンテキスト長でテキスト、画像、ビデオを処理する。
我々は、フロンティアモデルに関連する新たなリスクと能力が特定されるにつれて、安全評価と緩和パイプラインの強化を続けます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:03:42 GMT)
Bridging Visual and Wireless Sensing: A Unified Radiation Field for 3D Radio Map Construction [14.3] 次世代無線ネットワークは、高忠実な環境インテリジェンスを必要とする。
この目的のために、重要なツールとして3Dラジオマップが登場した。
我々は、統一された放射光場表現フレームワークであるURF-GSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:35:50 GMT)
Talos: Optimizing Top-$K$ Accuracy in Recommender Systems [14.2] 本稿では,Talosレコメンデーションの精度を最適化するために特別に設計された損失関数であるTalosを提案する。
我々は,効率的なしきい値推定のためのサンプリングベース回帰アルゴリズムを開発した。
我々は不連続性に対処し、分布シフトに対する堅牢性を高めるために、調整された代理関数を組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:04:09 GMT)
Information-Theoretic Detection of Bimanual Interactions for Dual-Arm Robot Plan Generation [14.1] 本稿では,デュアルアームロボットシステムの実行計画を生成するために,バイマニュアル・タスク・デモの1枚のRGBビデオをワンショットで処理する手法を提案する。
シーン要素間の情報フローを分析し,シーングラフ特性を活用するためにシャノンの情報理論を適用した。
生成された計画は、望まれるアームの調整に基づいて異なる構造を仮定するモジュラー・ビヘイビア・ツリーである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:38:58 GMT)
Cutting the Gordian Knot: Detecting Malicious PyPI Packages via a Knowledge-Mining Framework [14.0] Python Package Index(PyPI)は悪意のあるアクターのターゲットとなっている。
現在の検出ツールは偽陽性率15～30%を生成し、不正に正規パッケージの3分の1を悪意のあるものとフラグ付けしている。
我々は,検出障害を有用な行動知識に変換する知識駆動型フレームワークであるPyGuardを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:02:26 GMT)
Semi-Supervised Masked Autoencoders: Unlocking Vision Transformer Potential with Limited Data [13.8] 本研究では,未ラベルとラベル付きの両方のサンプルを用いて,マスク付き画像再構成と分類を共同で最適化するフレームワークを提案する。
SSMAEは、モデルが信頼性の高い高信頼の予測を達成した後のみ擬似ラベルを活性化するバリデーション駆動のゲーティング機構を導入する。
この結果から,擬似ラベルの導入は,データ効率のよいトランスフォーマートレーニングにおいて,その生成方法と同じくらい重要であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:32:22 GMT)
SharpNet: Enhancing MLPs to Represent Functions with Controlled Non-differentiability [13.8] 本稿では,ユーザ定義のシャープ機能を持つ関数を符号化可能なアーキテクチャであるSharpNetを提案する。
SharpNetは、機能位置に関して完全に差別化可能な、効率的な局所勾配を通じて評価される。
SharpNetを2次元問題と3次元CADモデル再構成で検証し,いくつかの最先端のベースラインと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:01:11 GMT)
Query-Guided Spatial-Temporal-Frequency Interaction for Music Audio-Visual Question Answering [13.8] AVQA(Audio-Visual Question Answering)は、自然言語の質問に答えるために、ビデオ内の音声、視覚、テキストの情報を共同で推論する必要がある、困難なマルチモーダルタスクである。
本稿では,クエリ誘導型空間-テンポラル-周波数相互作用法を提案する。
提案手法は,既存のAudio QA, Visual QA, Video QA, AVQAアプローチに対して, 大幅な性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:24:32 GMT)
Posterior Distribution-assisted Evolutionary Dynamic Optimization as an Online Calibrator for Complex Social Simulations [13.7] 複雑な社会システムのためのシミュレータの校正は、システムから観測されたターゲットデータに最もよく適合するシミュレータの出力を駆動する最適なパラメータを特定することを目的としている。
オンラインキャリブレーションは、環境力学のドライバとして観測データを明示的に取り入れている。
本研究では,パラメータと観測データの後方分布を明示的に学習し,既存の進化的動的最適化手法の変更検出と環境適応の両立を容易にすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:15:06 GMT)
Calibration without Ground Truth [13.5] より弱いがより良い校正基準を用いて、強いが誤校正されたモデルを改善するラベルフリーな後処理フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、適切な損失を受けることなく、厳格なパフォーマンス改善を保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:18:47 GMT)
Zero-Shot Stance Detection in the Wild: Dynamic Target Generation and Multi-Target Adaptation [13.4] 我々は,動的ターゲット生成とマルチターゲット適応による野生でのゼロショット姿勢検出という新しい課題を提案する。
我々は,中国のソーシャルメディアスタンス検出データセットを構築し,多次元評価指標を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:04:18 GMT)
Routing End User Queries to Enterprise Databases [13.4] 既存のNL-to-データセットを拡張して,現実的なベンチマークを構築する。
我々の研究は、より大きなドメイン重複DBリポジトリとあいまいなクエリでルーティングがますます困難になることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:30:19 GMT)
Time-series based quantum state discrimination [13.2] 読み出しの忠実度は通常、信号対雑音比の低さとエネルギー緩和によって制限される。
生の非積分アナログ信号に機械学習(ML)を適用することを提案する。
LSTMモデルとフィルタリングと機能エンジニアリングを組み合わせることで、クラスタリングを一貫して上回っていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 00:34:10 GMT)
Dynamic Multi-Expert Projectors with Stabilized Routing for Multilingual Speech Recognition [12.7] SMEAR-MoEは、安定なMixture-of-Expertsプロジェクターである。
単一のプロジェクタベースラインに対して、最大で7.6%の相対的なWER削減を実現している。
これらの結果は、安定多言語プロジェクタがスケーラブルで堅牢な多言語ASRの鍵であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:37:03 GMT)
GenCP: Towards Generative Modeling Paradigm of Coupled Physics [12.6] GenCPは、結合多物理シミュレーションのための新規で原則化された生成パラダイムである。
確率進化の空間における演算子分割理論を用いて、この「条件付き結合」サンプリングスキームの誤差制御可能性を保証する。
我々は,GenCPの知識と優れた応用性能の両立を実証するために,総合的な設定と3つの挑戦的な多分野シナリオについて,本パラダイムを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:31:49 GMT)
AI IDEs or Autonomous Agents? Measuring the Impact of Coding Agents on Software Development [12.5] 大規模言語モデル(LLM)ベースのコーディングエージェントは、プルリクエストの生成とマージを行う自律的なコントリビュータとして機能するようになっている。
本稿では,オープンソースリポジトリにおけるエージェント導入の経時的因果関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:14:14 GMT)
APC-RL: Exceeding Data-Driven Behavior Priors with Adaptive Policy Composition [12.5] 本稿では,データ駆動型正規化フローを前提とした階層モデルを提案する。
事前の厳格な遵守を強制する代わりに、APCは、対象のタスクに対する各前の適用性を推定し、探索にそれらを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:38:32 GMT)
HexFormer: Hyperbolic Vision Transformer with Exponential Map Aggregation [12.2] 双曲幾何学は階層構造と関係構造を表現する自然な枠組みを提供する。
HexFormerは指数写像アグリゲーションを含む画像分類のための双曲型視覚変換器である。
HexFormerは指数写像アグリゲーションに基づく新しいアテンション機構を導入し、より正確で安定したアグリゲーション表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:56:49 GMT)
Learn and Verify: A Framework for Rigorous Verification of Physics-Informed Neural Networks [12.1] 微分方程式の解に対して計算可能で数学的に厳密な誤差境界を提供する枠組みを提案する。
学習用DSM(Douubly Smoothed Maximum)損失と検証用インターバル算術を組み合わせることで,厳密なアフターリエラー境界をマシン検証可能な証明として計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:21:33 GMT)
Scalable Exploration for High-Dimensional Continuous Control via Value-Guided Flow [12.1] 本稿では,Q-Guided Flow Exploration (Qflex)を提案する。
トレーニング中、Qflexは学習可能なソース分布から学習値関数によって誘導される確率フローに沿って動作を横切り、等方性雑音ではなくタスク関連勾配と探索を整列する。
以上の結果から,バリューガイドフローは,大規模探査の原則的かつ実践的な道筋となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:30:10 GMT)
GhostUI: Unveiling Hidden Interactions in Mobile UI [12.0] GhostUIは、モバイルアプリケーションにおける隠れたインタラクションの検出を可能にするために設計された、新しいデータセットである。
GhostUIは、前後のスクリーンショット、シンプルなビュー階層、ジェスチャメタデータ、タスク記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:40:29 GMT)
MeanCache: From Instantaneous to Average Velocity for Accelerating Flow Matching Inference [11.9] MeanCacheは、効率的なフローマッチング推論のためのトレーニング不要のキャッシュフレームワークである。
我々は,MeanCacheがそれぞれ4.12X,4.56X,3.59Xのアクセラレーションを達成したことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:35:50 GMT)
Glance and Focus Reinforcement for Pan-cancer Screening [11.8] 汎癌スクリーニングのためのGlance and Focus強化学習フレームワークであるGF-Screenを紹介する。
GF-ScreenはGlanceモデルを用いて疾患領域を局在させ、Focusモデルで病変を正確に分類する。
GF-Screenの有効性を示したのは、9種類の病変を対象とする16種と7種の外部データセットの実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:10:34 GMT)
Look in the Middle: Structural Anchor Pruning for Scalable Visual RAG Indexing [11.8] 最近のVision-Language Models(例えばColPali)は、細粒度のVisual Document Retrieval(VDR)を実現するが、インデックスベクトルサイズを禁止している。
本研究では,中層からの鍵となる視覚的パッチを識別し,高性能な圧縮を実現するための学習自由プルーニング手法であるStructure Anchor Pruning (SAP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:50:11 GMT)
Reward Engineering for Reinforcement Learning in Software Tasks [11.7] 主な課題は、ソフトウェアに意味のある報酬信号をどのように設計するかである。
多くのRL問題において、報酬は明確な数である。ソフトウェアでは、これはしばしば不可能である。
ソフトウェアタスクにおけるRLに対する報奨工学の最初の体系的かつ包括的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:02:58 GMT)
Detecting and Correcting Hallucinations in LLM-Generated Code via Deterministic AST Analysis [11.7] 本稿では,決定論的静的解析フレームワークがテキストと自動修正KCHを確実に検出できるかどうかを検討する。
生成されたコードを抽象構文木(AST)に解析し,動的に生成された知識ベース(KB)に対して検証する後処理フレームワークを提案する。
この非実行アプローチでは、決定論的ルールを使用して、APIと識別子レベルの競合を見つけて修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:16:37 GMT)
WaterClear-GS: Optical-Aware Gaussian Splatting for Underwater Reconstruction and Restoration [11.5] 水中光学特性をガウス原始体に統合する初の純3DGSベースのフレームワークであるWaterClear-GSを紹介する。
本手法では,水中での光度整合性を確保しつつ,自然に無水外観を回復させるために,二重ブランチ最適化手法を用いる。
標準ベンチマークと新たに収集したデータセットを用いて,新しいビュー合成(NVS)と水中画像復元の両タスクにおいて,WaterClear-GSが優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:14:34 GMT)
The strong converse exponent of composable randomness extraction against quantum side information [11.5] 量子側情報に対するランダム性抽出のための強い逆指数の厳密な特性を求める。
我々は、有限性(または、精製された距離)によって与えられる構成可能な誤差基準を、限界状態の積の均一分布に採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:31:15 GMT)
In-Network Collective Operations: Game Changer or Challenge for AI Workloads? [11.4] 本稿では,AIワークロードにおける集合演算を高速化するネットワーク内集合演算(INC)の機会を要約する。
ノードレベルで実装されたEdge-INCと,ネットワークスイッチ内に組み込まれたCore-INCの2種類について検討する。
Edge-INCとCore-INCの両面での潜在的なパフォーマンス上のメリットに加えて,その採用を妨げる可能性のある6つの重要な障害についても概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:59:08 GMT)
Sparse CLIP: Co-Optimizing Interpretability and Performance in Contrastive Learning [11.3] コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)は視覚言語表現学習の基盤となっている。
CLIPの密度が高く不透明な潜在表現は、重要な解釈可能性の課題を引き起こす。
本稿では,CLIPトレーニングに空間性を直接統合し,解釈可能かつ実行可能である表現を生成する,シンプルで効果的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:39:00 GMT)
Contrast-Source-Based Physics-Driven Neural Network for Inverse Scattering Problems [11.3] 本稿では,逆散乱問題に対するコントラストソースに基づく物理駆動ニューラルネットワーク(CSPDNN)を提案する。
CSPDNNは、誘導電流分布を予測して効率を向上し、ロバストな再構築のために適応的な総変分損失を組み込む。
改良された撮像性能は、総合的な数値シミュレーションと実験データによって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:27:56 GMT)
Cross-Domain Offshore Wind Power Forecasting: Transfer Learning Through Meteorological Clusters [11.3] 気象特性に応じて出力をクラスタリングする移動学習フレームワークを提案する。
単一の汎用モデルをトレーニングするのではなく、それぞれがクラスタ上でトレーニングされた専門家モデルの集合で予測する。
我々の実験は3.52%のMAEを達成し、信頼性のある予測が完全な年次サイクルを必要としないという実証的な検証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:54:27 GMT)
Decoupled Split Learning via Auxiliary Loss [11.2] Split Learningは、ニューラルネットワークをクライアントとサーバ間で分割する分散トレーニングパラダイムである。
従来のスプリットラーニングは、クライアントとサーバのスプリットポイントをまたいだエンドツーエンドのバックプロパゲーションに依存しています。
分割学習のための超越的バックプロパゲーション学習法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:41:42 GMT)
EnzyPGM: Pocket-conditioned Generative Model for Substrate-specific Enzyme Design [11.0] EnzyPGMは、機能的前駆体と基質に条件付けられた酵素と基質結合ポケットを共同で生成する統一的なフレームワークである。
EnzyPGMの中核には2つの主要なモジュールがある: Residue-atom Bi-scale Attention (RBA) は、残基内依存性とポケット残基と基質原子間のきめ細かい相互作用を共同でモデル化し、Residue Fusion (RFF) は酵素機能を前駆体として残基表現に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:07:55 GMT)
MetaGen: Self-Evolving Roles and Topologies for Multi-Agent LLM Reasoning [11.0] 推論時に役割空間とコラボレーショントポロジの両方を適応させる、トレーニング不要のフレームワークであるMetaGenを紹介します。
MetaGenは、強力なマルチエージェントベースラインに対する精度とコストのトレードオフを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:24:35 GMT)
Hyperbolic Additive Margin Softmax with Hierarchical Information for Speaker Verification [11.0] 本稿では,双曲空間に基づく双曲型ソフトマックス (H-Softmax) と双曲型マージンソフトマックス (HAM-Softmax) を提案する。
H-Softmaxは、埋め込みや話者中心を双曲空間に投影することで、階層的な情報を話者埋め込みに組み込む。
Ham-Softmaxは、マージン制約を導入することにより、クラス間の分離性をさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:33:47 GMT)
How Entanglement Reshapes the Geometry of Quantum Differential Privacy [11.0] 絡み合いは、堅牢なプライバシ保存量子プロトコルを設計するための幾何学的かつ運用的な基盤を提供する、プライバシー強化リソースとして機能することを示す。
我々の研究は、絡み合いがプライバシー強化のリソースとして機能し、堅牢なプライバシー保護量子プロトコルを設計するための幾何学的かつ運用的な基盤を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:50:51 GMT)
Improving Policy Exploitation in Online Reinforcement Learning with Instant Retrospect Action [11.0] 既存の価値に基づくオンライン強化学習(RL)アルゴリズムは、非効率な探索と遅れたポリシー更新によって、ポリシーの活用が遅くなる。
本稿では,これらの課題に対処するため,IRA(Instant Retrospect Action)と呼ばれるアルゴリズムを提案する。
IRAは8つのMuJoCo連続制御タスクにおけるオンラインRLアルゴリズムの学習効率と最終的なパフォーマンスを大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:43:02 GMT)
Tactile Memory with Soft Robot: Robust Object Insertion via Masked Encoding and Soft Wrist [11.0] 我々は,ソフトハンドと検索制御を統合し,安全で堅牢な操作を可能にするシステムであるTactile Memory with Soft Robot (TaSo-bot)を紹介した。
このシステムの中核はMasked Tactile Trajectory Transformer (MATtext3$) で、ロボットの動作、触覚フィードバック、力トルク測定、および受容性信号の相互作用を共同でモデル化する。
MATtext3$は、すべての条件に対するベースラインよりも高い成功率を実現し、目に見えないペグや条件に適応する顕著な能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:04:01 GMT)
A Cyclic Layerwise QAOA Training [10.9] 多角QAOA (MA-QAOA) はハミルトン作用素項に独立パラメータを割り当てる。
最近提案されたLayerwise MA-QAOA(LMA-QAOA)は、一度に1つのレイヤをトレーニングすることで、このオーバーヘッドを削減する。
そこで我々は,Orbit-QAOAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:04:54 GMT)
Metric $k$-clustering using only Weak Comparison Oracles [10.9] 本研究では,相対距離比較のみを提供するEmphRank-model (R-model) のクラスタリングについて検討した。
我々のフレームワークは,スケーラブルなクラスタリングアルゴリズムに,いかにノイズの多い低コストのオラクルを体系的に組み込むことができるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:17:22 GMT)
Q-Probe: Scaling Image Quality Assessment to High Resolution via Context-Aware Agentic Probing [10.8] シンキング・ウィズ・イメージ」パラダイムは、自然界の深みをアーティファクトとして誤解し、刺激的な「クロール・インプリーズ・デグラデーション」バイアスを誘発する。
Q-Probeは,IQAを文脈認識型探索により高分解能に拡張するために設計された,最初のエージェント型IQAフレームワークである。
Q-Probeは、高解像度設定で最先端の性能を実現し、解像度スケールで優れた効率を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:25:24 GMT)
IMRNNs: An Efficient Method for Interpretable Dense Retrieval via Embedding Modulation [10.7] ブラックボックスの高密度レトリバーの解釈性は、リトリーバル強化世代における中心的な課題である。
IMRNN(Interpretable Modular Retrieval Neural Networks)は,高密度検索を推論時に動的,双方向の変調で拡張する軽量なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:02:51 GMT)
Revisiting Incremental Stochastic Majorization-Minimization Algorithms with Applications to Mixture of Experts [10.7] 本研究では,特殊ケースとしてインクリメンタルEMを一般化するMajorization-Minimization (MM)アルゴリズムの漸進的変種を解析する。
我々のアプローチは、明示的な潜伏表現のような重要なEM要求を緩和する。
我々はこれらの利点を、EMアルゴリズムが利用できない専門家の回帰問題(MoE)のソフトマックス混合で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:12:15 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） (Tue, 27 Jan 2026 08:47:05 GMT)
GradPruner: Gradient-Guided Layer Pruning Enabling Efficient Fine-Tuning and Inference for LLMs [10.6] GradPrunerは、微調整の初期段階において、勾配によってガイドされる大規模言語モデルのレイヤをプルークすることができる。
結果、GradPrunerはパラメータを40%削減し、精度は0.99%しか低下していないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:41:26 GMT)
Learning Ordered Representations in Latent Space for Intrinsic Dimension Estimation via Principal Component Autoencoder [10.5] オートエンコーダは長い間、主成分分析(PCA)の非線形拡張と見なされてきた。
非一様分散正規化と等尺制約を統合する新しいオートエンコーダフレームワークを提案する。
この設計はPCAの自然な一般化として機能し、順序付き表現や分散保持といった重要な利点をモデルが維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:24:21 GMT)
Cortex-Grounded Diffusion Models for Brain Image Generation [10.4] Cor2Voxは脳磁気共鳴画像(MRI)合成のための大脳皮質基底生成フレームワークである。
高分解能な皮質表面を利用して、3次元形状から像へのブラウン橋の拡散過程を導く。
また,Cor2Voxは皮質の微細な形態をサブボクセルレベルで保存し,皮質形状や疾患の表現型の変化に顕著な堅牢性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:34:43 GMT)
Whether We Care, How We Reason: The Dual Role of Anthropomorphism and Moral Foundations in Robot Abuse [10.4] 本研究では,ロボットの乱用に対する人為的レベルと道徳的基礎がどう反応するかを検討した。
その結果、人間同型は、人間がロボットに対する道徳的配慮を延長するかどうかを判断し、道徳的基礎は、そのような配慮をどう考えるかを形成することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:34:31 GMT)
CiMRAG: Cim-Aware Domain-Adaptive and Noise-Resilient Retrieval-Augmented Generation for Edge-Based LLMs [10.4] Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、関連するプロファイルデータを検索し、調整された応答を生成することでパーソナライズするための重要な方法である。
計算メモリ(CiM)アーキテクチャは、メモリと処理ユニット間のデータ移動をin-situ操作によって排除することで、このボトルネックを軽減する。
本稿では,雑音環境におけるRAGのノイズおよびドメイン適応性を改善するフレームワークである,タスク指向型ノイズ-レジリエントな埋め込み学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:30:59 GMT)
Disclosure By Design: Identity Transparency as a Behavioural Property of Conversational AI Models [10.4] AIのアイデンティティが不明な場合、ユーザーは無意識に機密情報を共有したり、AIが生成するアドバイスを不当に信頼したり、AI対応の詐欺の被害を被る可能性がある。
我々は、AIシステムが直接尋ねられたとき、人工的なアイデンティティを明示的に開示する設計による開示を提唱する。
ベースライン開示率は高いことが多いが、ロールプレイが著しく低下し、相手のプロンプトで抑制できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:31:37 GMT)
NeuroAI and Beyond [10.2] 神経科学と人工知能(AI)はここ数年で大きな進歩を遂げてきたが、相互接続は緩いものだった。
これら2つの分野間の相乗効果の現在と将来の領域を同定する。
我々は,神経科学のインフォームド人工知能の一種であるNeuroAIの開発を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:57:51 GMT)
Reimagining Social Robots as Recommender Systems: Foundations, Framework, and Applications [10.1] 社会ロボットにおけるパーソナライズとは、個々のユーザのニーズや好みを満たすロボットの能力を指す。
既存のアプローチでは、ユーザの好みを包括的に把握することができない。
本稿では,ユーザの好みをモデル化し,パーソナライズされたレコメンデーションを提供するレコメンデーションシステム(RS)の描画を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:25:56 GMT)
Scale-Consistent State-Space Dynamics via Fractal of Stationary Transformations [10.0] 最近のディープラーニングモデルは、中間表現の妥当性に関する構造的な保証なしに、ますます深度に依存している。
我々は、状態空間モデルのスケール一貫性潜在力学の構造的要件を定式化することにより、この制限に対処する。
我々は予測されたスケール一貫性の挙動を実証的に検証し、適応効率がアライメントされた潜在幾何学から現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:44:20 GMT)
AACR-Bench: Evaluating Automatic Code Review with Holistic Repository-Level Context [10.0] AACR-Benchは、複数のプログラミング言語にまたがる完全なクロスファイルコンテキストを提供する包括的なベンチマークである。
従来のデータセットとは異なり、AACR-Benchは潜伏する欠陥を明らかにするために"AIアシスト、エキスパート検証"のアノテーションパイプラインを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:28:44 GMT)
ProToken: Token-Level Attribution for Federated Large Language Models [9.7] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを保持しながら、分散データソースをまたいだ大規模言語モデル(LLM)の協調トレーニングを可能にする。
本稿では,連合LDMにおけるTokenレベルの属性に対する新しいProToken手法を提案する。
我々は、4つのLLMアーキテクチャ(Gemma、Llama、Qwen、SmolLM)と4つのドメイン(医療、金融、数学的、コーディング)にまたがる16の構成でProTokenを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:53:12 GMT)
Continuous-mode analysis of improved two-way CV-QKD [9.7] 連続可変量子鍵分布(CV-QKD)は、正統派間の情報理論的に安全な鍵生成を可能にする。
余剰雑音に対するロバスト性を高めた双方向CV-QKDプロトコルが提案されている。
改良された双方向プロトコルにおける光フィールドの進化を特徴付けるための時間モードを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:27:06 GMT)
Atomic Depth Estimation From Noisy Electron Microscopy Data Via Deep Learning [9.6] この手法は意味的セグメンテーション問題として定式化深度推定に基づいている。
我々は、深部畳み込みニューラルネットワークを訓練し、ピクセル単位の深度セグメンテーションマップを生成することにより、得られたセグメンテーション問題に対処する。
シミュレーション画像と実世界のTEMデータからCeO2ナノ粒子中の原子列の深さを推定するために本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:07:04 GMT)
Resolving Primitive-Sharing Ambiguity in Long-Tailed Industrial Point Cloud Segmentation via Spatial Context Constraints [9.6] リデューサやバルブなどの安全クリティカルなコンポーネントは、体系的に誤って分類される。
この研究は、工業用3Dデータに特有の2つの危機を、極端に不均衡な215:1比で特定する。
本研究では,局所的な類似構造を曖昧にするために,近傍の予測整合性を利用する空間的文脈制約を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:52:28 GMT)
LLaTTE: Scaling Laws for Multi-Stage Sequence Modeling in Large-Scale Ads Recommendation [9.6] プロダクション広告レコメンデーションのためのスケーラブルなトランスフォーマーアーキテクチャであるLLaTTEを提案する。
推薦システムにおけるシーケンスモデリングは,LLMと同様の予測可能なパワーロースケーリングに従うことを実証する。
セマンティックな特徴がスケーリング曲線を曲げることで、より深く長いアーキテクチャのキャパシティを効果的に活用できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:59:36 GMT)
How Does Delegation in Social Interaction Evolve Over Time? Navigation with a Robot for Blind People [9.3] 実世界の博物館でナビゲーション支援ロボットと対話した6人の盲人被験者を対象に,繰り返し露光実験を行った。
調査の結果、参加者は時間とともに戦略を洗練し、ロボットに依存するか、独立して行動するかについて、より明確な選好を生み出した。
この研究は、戦略と嗜好が反復的な相互作用によってどのように進化するかについての洞察を提供し、時間をかけてユーザーのニーズに適応するロボットの設計上の意味を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:00:00 GMT)
Self-Reconfiguration Planning for Deformable Quadrilateral Modular Robots [9.2] 格子状モジュラー自己再構成可能なロボット(MSRR)
リコンフィグレーション中の安定した接続を維持することは、物理的な実現可能性とデプロイ可能性に不可欠である。
本文は, 安定接続を保証する変形可能な四角形MSRRに対して, 新たな自己再構成計画アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:32:04 GMT)
One Token Is Enough: Improving Diffusion Language Models with a Sink Token [9.1] 拡散言語モデル (DLMs) は自己回帰的アプローチの魅力的な代替手段として登場した。
DLMには、動くシンク現象という重要な不安定性がある。
改良されたアテンションマスクによって実装された簡易だが効果的な余剰シンクトークンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:32:36 GMT)
The S3LI Vulcano Dataset: A Dataset for Multi-Modal SLAM in Unstructured Planetary Environments [9.0] いくつかの記録はイタリア・シチリアのエオリア諸島の火山島ヴルカノ(Vulcano)で記録されている。
このシーケンスは、玄武岩や鉄の豊富な岩石、古い溶岩流路からの地質学的形成、乾燥した植生や水など、様々な環境、テクスチャ、地形からのデータを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:49:40 GMT)
HalluJudge: A Reference-Free Hallucination Detection for Context Misalignment in Code Review Automation [8.9] HalluJudgeは、コンテキストアライメントに基づいて生成されたレビューコメントの根拠を評価するように設計されている。
その結果,HauJudge の幻覚評価は F1 スコア 0.85 と平均 0.009 の費用対効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:16:45 GMT)
AgenticSCR: An Autonomous Agentic Secure Code Review for Immature Vulnerabilities Detection [8.9] 我々は、エージェントAIであるAgenticSCRを導入し、コミット前の段階で未熟な脆弱性を検出する。
我々は,未熟な脆弱性の局所化,検出,説明を行うAgenicSCRの精度を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:10:12 GMT)
Power-based Partial Attention: Bridging Linear-Complexity and Full Attention [8.8] 注意が必要である」が、必要な注意の量は体系的に定量化されていない。
本稿では、O(L1+p)$のアテンション機構であるPPA(Power-based partial attention)を導入する。
0p1$が存在して、$O(L1+p)$の注意が、$O(L2)$の注意と同じ結果を達成するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:02:58 GMT)
RobustExplain: Evaluating Robustness of LLM-Based Explanation Agents for Recommendation [8.7] 大規模言語モデル(LLM)は、リコメンデータシステムで自然言語の説明を生成するために、ますます使われている。
現実世界のWebプラットフォームでは、インタラクション履歴は、偶然のクリック、時間的不整合、値の欠如、進化する好みのために本質的にノイズが多い。
本稿では,LLM生成レコメンデーションのロバスト性を評価するための,最初の体系的評価フレームワークであるRobustExplainを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:45:48 GMT)
LLMs as Orchestrators: Constraint-Compliant Multi-Agent Optimization for Recommendation Systems [8.7] 制約付き多目的eコマースレコメンデーションのためのLLM協調型デュアルエージェントフレームワークであるDualAgent-Recを提案する。
Amazon Reviews 2023データセットの実験では、DualAgent-Recが100%制約満足度を達成した。
これらの結果から,LSMはデプロイおよび制約に準拠したレコメンデーションシステムにおいて,効果的なオーケストレーションエージェントとして機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:46:13 GMT)
GeoDiff3D: Self-Supervised 3D Scene Generation with Geometry-Constrained 2D Diffusion Guidance [8.6] 3Dシーン生成は、ゲーム、フィルム/VFX、VR/ARのコア技術である。
既存の手法は、間接的な2D-to-3D再構成と直接的な3D生成という2つのパラダイムに大きく従っている。
構造的アンカーとして粗い幾何学と幾何学制約付き2次元拡散モデルを用いてテクスチャリッチな参照画像を提供する,効率的な自己教師型フレームワークGeoDiff3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:47:35 GMT)
Efficient Application of Tensor Network Operators to Tensor Network States [8.5] 本稿では,木テンソルネットワークの演算子を効率的にツリーテンソルネットワーク状態に適用するアルゴリズムを提案する。
この文脈でよく使われるメソッドを一般的な木構造に拡張する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:26:37 GMT)
Pareto-Front Engineering of Dynamical Sweet Spots in Superconducting Qubits [8.4] ダイナミックなスイートスポット(DSS)で超伝導量子ビットを操作すること
完全パラメータ化・多目的周期流変調フレームワークを提案する。
現実的な雑音スペクトルを持つフラキソニウム量子ビットに対しては,T_$を3～5の係数で向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:23:53 GMT)
PaW-ViT: A Patch-based Warping Vision Transformer for Robust Ear Verification [8.4] 本稿では,耳画像の正規化によるViTの有効性向上を目的とした,解剖学的知識に根ざした前処理アプローチPaW-ViTを紹介する。
検出された耳の特徴境界にトークン境界を正確に合わせることで、PaW-ViTは、形状、大きさ、ポーズの変化に対してより堅牢性を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:34:43 GMT)
Diffusion for De-Occlusion: Accessory-Aware Diffusion Inpainting for Robust Ear Biometric Recognition [8.4] 耳アクセサリーは、耳ベースの生体認証システムの性能に悪影響を及ぼす可能性がある。
本研究では,前処理補助として拡散型耳塗り法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:55:35 GMT)
From Clicks to Consensus: Collective Consent Assemblies for Data Governance [8.3] 同意の基準である通知と同意が批判されている。
この論文は、同意への集団的アプローチは探求する価値があると論じている。
コンセンサス・アッセンブリを通じて運用される集合的同意を,代替的な枠組みとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:49:30 GMT)
Who Said CVE? How Vulnerability Identifiers Are Mentioned by Humans, Bots, and Agents in Pull Requests [8.3] この記事では、自律エージェント、ボット、ヒューマン開発者によって書かれたGitHubのプルリクエストで使用される脆弱性IDを比較します。
ボットはすべての言及の69.1%を占め、プルリクエスト記述に識別子をほとんど追加しない。
人間とエージェントは、修正、メンテナンス、議論をサポートするためにそれを使う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:13:08 GMT)
Instance-Guided Radar Depth Estimation for 3D Object Detection [8.1] 単眼カメラによる3D検出は、困難条件下での深度あいまいさと頑健さの低下に悩まされる。
Radarは、低照度や悪天候に対するレジリエンスのような補完的な利点を提供するが、その幅と低解像度は検出フレームワークでの使用を制限している。
本稿では,2つのキーコンポーネントによるモノラルな3Dオブジェクト検出を実現するエンド・ツー・エンドのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:53:24 GMT)
Agentic Design Patterns: A System-Theoretic Framework [8.1] エージェント設計パターンに対する既存の取り組みは、厳密なシステム理論の基礎を欠いていることが多い。
本稿では,エージェントAIシステムを5つのコアに分解し,機能的サブシステムと相互作用する新しいシステム理論フレームワークを提案する。
エージェント設計における繰り返し問題に対する再利用可能な構造的解決策を提供する12のエージェント設計パターンのコレクションを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:14:08 GMT)
Direct Doubly Robust Estimation of Conditional Quantile Contrasts [8.0] 条件量子コンパレータ(CQC)は条件量子処理効果(CQTE)に類似した条件量子レベルの要約を提供する
電流推定は、まず条件付き累積分布関数の差を推定し、逆推定する必要性によって制限される。
我々はCQCの最初の直接推定器を提案し、明示的なモデリングとパラメータ化を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:46:25 GMT)
RHSIA: Real-time Hemodynamics Surrogation for Non-idealized Intracranial Aneurysms [7.9] 本研究では,大きなCFDデータによって管理される時間情報を含むグラフトランスフォーマーモデルを用いて,IA表面メッシュから心循環中における壁せん断応力(WSS)を正確に予測できることを示す。
本研究は,幾何学的メッシュを用いた深層学習モデルを用いて,心血管流体力学的パラメータの時間的シーケンスをリアルタイムに計算できるという概念の証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:39:58 GMT)
Cross-Session Decoding of Neural Spiking Data via Task-Conditioned Latent Alignment [7.9] 埋め込んだ電極によって記録された神経活動における断続的非定常性は、侵入的な脳-コンピュータインターフェースにとって大きな課題である。
本稿では,クロスセッション型ニューラルデコーディングのためのタスク定義ラテントアライ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） (Tue, 27 Jan 2026 11:06:33 GMT)
Predicting Mortgage Default with Machine Learning: AutoML, Class Imbalance, and Leakage Control [7.6] 実世界のローンレベルのデータセットを用いて、住宅ローンのデフォルト予測に複数の機械学習アプローチを比較した。
我々は、発端と報告期間の両方を制約する厳格な時間分割である漏洩認識機能選択を採用する。
複数の正対負の比率で、性能は安定であり、AutoMLアプローチは評価されたモデルの中で最強のAUROCを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:25:04 GMT)
Quick Change Detection in Discrete-Time in Presence of a Covert Adversary [7.6] 離散時間における最短変動検出の問題について検討し, 観測結果の列が未知の時間で分布変化を行う場合について検討する。
平均検出遅延 (ADD) と, 後変化分布が前変化分布に収束した場合の平均誤報 (AT2FA) の挙動を, $to infty$として特徴づける。
ADD = $()$ と定義されているが、古典的な設定では ADD は $ としてしか成長しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:56:31 GMT)
TinyTorch: Building Machine Learning Systems from First Principles [7.6] 学生がPyTorchのコアコンポーネントを実装するための20のモジュールカリキュラムであるTinyTorchを紹介します。
カリキュラムは3つの教育原理に基づいて構築され、学生が自信を築くにつれて、進歩的開示は徐々に複雑化していく。
TinyTorchは4GBのRAMとGPUのないラップトップしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:18:11 GMT)
Improved Convergence Rates of Muon Optimizer for Nonconvex Optimization [7.3] 我々は、直接的かつ単純化された解析により、ムオンに対するよりシャープな収束保証を確立する。
その結果,より広範な問題設定を網羅しながら,より高速な収束率を実現することにより,既存の限界を改善することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:32:46 GMT)
Broadband Heterodyne Microwave Detection using Rydberg Atoms with High Sensitivity [7.2] 広帯域幅でのダイナミックレンジの拡大と感度の向上を実現したRydberg原子型マイクロ波電界センサを提案する。
単一トーンマイクロ波場によって誘導されるオートラー・タウナス分割を特徴付けることにより、スプリッティングパターンから直接マイクロ波周波数と電界強度の両方を同時に抽出する分光法を実証する。
動作帯域幅を最大3GHzまで拡張しながら,UV/cmの順で最小検出可能界強度とサブUV/cm/Hz1/2の感度を実現し,デュアルトーンヘテロダイン検出を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:45:27 GMT)
Axe: A Simple Unified Layout Abstraction for Machine Learning Compilers [7.2] アクセ・レイアウト(Axe Layout)は、論理テンソル座標を名前付き軸を通じて多軸物理空間にマッピングする、ハードウェア対応の抽象化である。
Axeはデバイス間分散とオンデバイスレイアウトをまたいだタイリング、シャーディング、レプリケーション、オフセットを統一する。
Axe上に構築した多粒度分散対応DSLとコンパイラを設計し,単一カーネルの集合演算子によるスレッドローカル制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:57:29 GMT)
Perturbation-Induced Linearization: Constructing Unlearnable Data with Solely Linear Classifiers [7.2] 学習不可能な例では、データに知覚不可能な摂動を導入し、モデルが効果的に学習するのを防ぐ。
線形代理モデルのみを用いて摂動を生成する手法である摂動誘導線形化(PIL)を提案する。
PILは、計算時間を劇的に削減しつつ、既存のサロゲートベースの手法と同等または優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:26:41 GMT)
Uncertainty-Aware 3D Emotional Talking Face Synthesis with Emotion Prior Distillation [7.1] UA-3D Talk is Uncertainty-Aware 3D Emotional Talking Face Synthesis with emotion prior distillation。
オーディオを、アライメントのためのコンテンツ同期機能と、パーソナライゼーションのための個人固有の補完機能に分解する。
きめ細かい音声の感情抽出と感情的マイクロ表現の精密制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:32:37 GMT)
A Hybrid Supervised-LLM Pipeline for Actionable Suggestion Mining in Unstructured Customer Reviews [7.0] そこで我々は,高精度呼出しサロゲートで訓練した高速呼出しRoBERTa分類器を併用したハイブリッドパイプラインの評価を行った。
実世界のホスピタリティと食品データセット全体にわたって、このハイブリッドシステムはルールベースよりも優れており、抽出精度とクラスタコヒーレンスにおいて、分類器のみのベースラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:30:29 GMT)
Rethinking Divisive Hierarchical Clustering from a Distributional Perspective [7.0] 分割階層クラスタリング(DHC)法は、3つの望ましい性質を持たないデンドログラムを生成する。
この欠点は、セット指向の基準ではなく、分散カーネルを用いて対処できることが示される。
提案手法は,空間トランスクリプトミクスデータセットの生物領域と整合したデンドログラムを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:41:56 GMT)
LOGICAL-COMMONSENSEQA: A Benchmark for Logical Commonsense Reasoning [6.9] LOGical-ComMONSENSEQAは、原子文の対上の論理的構成として常識推論を再編成する。
モデルが接続的かつ適度に解離的推論を行うのに対して,性能は否定的質問によって著しく低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:33:20 GMT)
Enhancing Academic Paper Recommendations Using Fine-Grained Knowledge Entities and Multifaceted Document Embeddings [6.8] 本稿では,新しい学術論文レコメンデーション手法を提案する。
それは、新しい種類のきめ細かい知識エンティティを統合することで、多次元情報を埋め込む。
本手法はベースラインモデルより優れ,平均精度は27.3%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:55:10 GMT)
LoPRo: Enhancing Low-Rank Quantization via Permuted Block-Wise Rotation [6.8] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、比較的高い精度を維持しながら効果的なモデル圧縮を可能にする。
残留行列量子化を向上する新しい微調整不要なPTQアルゴリズムであるLoPRoを提案する。
実験により、LoPRoは2ビットおよび3ビットの量子化において既存の微調整不要のPTQ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） (Tue, 27 Jan 2026 14:56:04 GMT)
From Internal Diagnosis to External Auditing: A VLM-Driven Paradigm for Online Test-Time Backdoor Defense [6.8] PRISMは最先端の性能を達成し、CIFAR-10でのアタック成功率を1%に抑えつつ、クリーンな精度を改善し、モデルに依存しない外部セキュリティの新しい標準を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:34:06 GMT)
GPCR-Filter: a deep learning framework for efficient and precise GPCR modulator discovery [6.8] Gタンパク質結合受容体(GPCR)は様々な生理的過程を制御し、現代の薬理学の中心である。
しかし、受容体の活性化は直接結合親和性よりも複雑なアロステリック効果から生じるため、GPCRモジュレータの発見は依然として困難である。
本稿では,GPCRモジュレータ発見のためのディープラーニングフレームワークであるGPCR-Filterを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:27:04 GMT)
Teaching Machine Learning Fundamentals with LEGO Robotics [6.5] 本稿では,Bricksを用いたWebベースの機械学習プラットフォームと,12～17歳の生徒に機械学習の概念を教えるための2日間のコースについて述べる。
Machine Learning with Bricksはオープンソースのプラットフォームで、インタラクティブな視覚化とLEGOロボティクスを組み合わせて、KNN、線形回帰、Qラーニングという3つのコアアルゴリズムを教える。
学生は、データを収集し、モデルを訓練し、Webベースのインターフェイスを介してロボットと対話することによって学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:59:57 GMT)
AMGFormer: Adaptive Multi-Granular Transformer for Brain Tumor Segmentation with Missing Modalities [6.5] AMGFormerを提案し、3つの相乗的モジュールによる安定性を著しく向上させる。
BraTS 2018では、89.33%のWT、82.70%のTC、67.23%のET Diceスコアが15のモードの組み合わせで0.5%のばらつきで達成されている。
単一モダリティETセグメンテーションは、最先端手法よりも40～81%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:29:02 GMT)
Experimental High-Accuracy and Broadband Quantum Frequency Sensing via Geodesic Control [6.5] 測地制御に基づく高精度かつ広帯域の量子周波数検出プロトコルを実験的に実証した。
内在的な単一周波数応答を工学することにより、測地制御は、高調波誘起系統誤差の強い抑制を伴うバイアスのない周波数推定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:41:56 GMT)
LocationAgent: A Hierarchical Agent for Image Geolocation via Decoupling Strategy and Evidence from Parametric Knowledge [6.4] 画像位置情報は、視覚的コンテンツに基づいて位置を推測することを目的としている。
既存のメソッドは通常、位置の知識と推論パターンを静的メモリに内部化する。
そこで我々はLocationAgentと呼ばれる階層的ローカライゼーションエージェントを提案する。
私たちの中核的な哲学は、地理的証拠の検証を外部ツールにオフロードしながら、モデル内の階層的推論ロジックを維持することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:40:03 GMT)
GTFMN: Guided Texture and Feature Modulation Network for Low-Light Image Enhancement and Super-Resolution [6.4] 低照度画像超解像(LLSR)は、劣化と照明不良が相まって難しい課題である。
LLSRタスクを2つのサブプロブレム(照明推定とテクスチャ復元)に分解する新しいフレームワークであるGTFMN(Guid Texture and Feature Modulation Network)を提案する。
GTFMNは、OmniNormal5とOmniNormal15データセットの競合するメソッドの中で最高のパフォーマンスを達成し、定量的メトリクスと視覚的品質の両方でそれらを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:43:39 GMT)
Insight Agents: An LLM-Based Multi-Agent System for Data Insights [6.3] 我々は、対話型マルチエージェントデータインサイトシステムであるInsight Agents(IA)を開発し、個人化されたデータとビジネスインサイトを提供する。
IAは米国でAmazonの販売者向けにローンチされており、人間の評価に基づいて90%の精度を達成しており、P90のレイテンシは15秒以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:51:01 GMT)
ClaimPT: A Portuguese Dataset of Annotated Claims in News Articles [6.3] ClaimPTは、事実主張に注釈を付けたヨーロッパのポルトガルのニュース記事のデータセットである。
2つの訓練されたアノテーションは各記事にラベルを付け、キュレーターは新しく提案されたスキームに従ってすべてのアノテーションを検証する。
クレーム検出のためのベースラインモデルを提供し、初期ベンチマークを確立し、将来のNLPおよびIRアプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:22:00 GMT)
Understanding Dominant Themes in Reviewing Agentic AI-authored Code [6.2] 実世界のGitHubリポジトリから,3,177件のエージェントによるPRにまたがる19,450件のインラインレビューコメントを分析した。
AIエージェントはコード生成を加速できるが、対象とする人間レビューの監視を必要とするギャップは依然として残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:21:09 GMT)
A Surface-Scaffolded Molecular Qubit [6.2] ヘキサゴナル窒化ホウ素(hBN)を2次元(2次元)材料に足場としたペンタセン分子による表面分子量子ビットを導入する。
クビットは、低温から周囲の条件下で安定した蛍光と光学的に検出された磁気共鳴(ODMR)を示す。
このプラットフォームは、真の表面の統合、長い量子ビットのコヒーレンス、スケーラブルな製造を組み合わせ、量子センシング、量子シミュレーション、ハイブリッド量子デバイスへのルートを開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:00:00 GMT)
FFE-Hallu:Hallucinations in Fixed Figurative Expressions:Benchmark of Idioms and Proverbs in the Persian Language [6.1] フィギュラティブ言語、特にイディオムや証明のような固定されたフィギュラティブ表現(FFE)は、大きな言語モデルに対して永続的な課題を提起する。
FFEHalluは、大規模な言語モデルにおいて、幻覚を評価するための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） (Tue, 27 Jan 2026 22:49:19 GMT)
RATE: Reviewer Profiling and Annotation-free Training for Expertise Ranking in Peer Review Systems [6.1] LRベンチ(LR-bench)は,2024-2025のAI/NLP原稿を5段階の自己評価親和性評価で評価したベンチマークである。
また、レビュアーの最近の出版物をコンパクトなキーワードベースのプロファイルに抽出するレビュアー中心のランキングフレームワークであるRATEを提案する。
我々の手法は、常に最先端のパフォーマンスを達成し、明確なマージンで強力な埋め込みベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:13:46 GMT)
Post-LayerNorm Is Back: Stable, ExpressivE, and Deep [6.0] 大規模言語モデル(LLM)のスケーリングは壁にぶつかっている。拡張モデルはリターンを減少させ、コンテキスト長の延長は基本的な表現性を改善しない。
ポストレイヤーノーム (Post-LayerNorm, Post-LN) の定式化について検討した。
本稿では,Post-LNの中央障害モードがResNetスタイルの残差経路から生じることを示す。
我々は、この残路をハイウェイスタイルの接続で置き換えるポストLN変換器であるKeelを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:58:46 GMT)
ARISE -- Adaptive Refinement and Iterative Scenario Engineering [6.0] ARISE - Adaptive Refinement and Iterative Scenario Engineeringを紹介する。
自然言語のプロンプトをScenicスクリプトに変換する。
ARISEはセマンティックに正確で実行可能なトラフィックシナリオを生成する上で、ベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:52:36 GMT)
Now You See Me: Designing Responsible AI Dashboards for Early-Stage Health Innovation [6.0] この作業は、Responsible AIガバナンスダッシュボードを設計するための実用的なガイダンスを提供する。
それは、エコシステムレベルの調整が、医療におけるよりスケーラブルで多様なAIイノベーションを可能にすることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:07:38 GMT)
A Folded Surface Code Architecture for 2D Quantum Hardware [5.9] 量子コンピューティングプラットフォームをスケールする上で、クビットシャットリングは必須の要素となっている。
厳密な2次元デバイス上での効率的な3次元接続を実現するために,短距離シャットリングを用いたスケーラブルなアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、従来の表面符号格子手術では$mathcalO(d)$から一定時間まで、全ての単一量子ビット論理クリフォードゲートと論理的CNOTのランタイムを減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:29:16 GMT)
Spatiotemporal Semantic V2X Framework for Cooperative Collision Prediction [5.9] 交通システム(ITS)は、道路の安全を確保し、事故の深刻度を低減するために、リアルタイムの衝突予測を要求する。
従来のアプローチは、道路側ユニット(RSU)から車両に生または高次元の知覚データを送信することに依存していた。
RSU搭載ビデオカメラが将来のフレームのセマンティック埋め込みを生成するセマンティックV2Xフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:44:41 GMT)
Deep Unfolded Fractional Optimization for Maximizing Robust Throughput in 6G Networks [5.9] 6G無線通信ネットワークは、効率的で堅牢なネットワーク最適化のために人工知能ツールを活用することを目的としている。
本稿では,送信ビームフォーミングをダウンリンクモードで同時に行うマルチアンテナ基地局について考察する。
本研究は, 重み付き和率(WSR)に対する不確実性注入型深部展開型分数計画フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:56:38 GMT)
SHIELD: An Auto-Healing Agentic Defense Framework for LLM Resource Exhaustion Attacks [5.8] 既存の防御は意味論的に意味のある攻撃に失敗する統計的フィルタに依存するか、攻撃戦略の進展に苦慮する静的LLMベースの検出器を使用するかのいずれかである。
3段階防衛エージェントを中心とした多エージェント自動治癒防衛フレームワークShiELDについて紹介する。
知識更新エージェントとプロンプト最適化エージェントの2つの補助エージェントは、攻撃が検出をバイパスした場合に閉じた自己修復ループを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:03:15 GMT)
Dual-Prototype Disentanglement: A Context-Aware Enhancement Framework for Time Series Forecasting [5.8] 本稿では,予測モデルにパターンの絡み合いとコンテキスト認識適応の能力を持たせるモデル非依存補助手法を提案する。
具体的には、動的デュアルタイプバンク(DDP)を構築し、高頻度傾向や季節パターンを捉えるために、強い時間的先行時間を持つ共通のパターンバンクを構成する。
また,DGLoss(Disentanglement-Guided Loss)を導入し,各プロトタイプバンクが,包括的カバレッジを維持しつつ,指定された役割を担っていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:51:39 GMT)
Empowering Affected Individuals to Shape AI Fairness Assessments: Processes, Criteria, and Tools [5.7] 既存の公正評価は通常、保護された属性とメトリクスを使用して、AI専門家または規制当局によって実施される。
近年の研究では、影響を受けた個人を公平性評価に巻き込むことが要求されているが、自身の公正性基準の作成方法に関する実証的な証拠はほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:51:01 GMT)
Self-Supervised Path Planning in Unstructured Environments via Global-Guided Differentiable Hard Constraint Projection [5.7] 本研究では,非構造化環境における自律ナビゲーションのためのディープラーニングエージェントをデプロイするための自己教師型フレームワークを提案する。
データ不足を軽減するため,手動ラベリングを使わずに高密度の監視信号を提供するG-APF(Global-Guided Artificial Potential Field)を構築した。
20,000のシナリオからなるテストセットのベンチマークでは、88.75%の成功率を示し、強化された運用安全性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:37:21 GMT)
Assessing Task-based Chatbots: Snapshot and Curated Datasets for Dialogflow [5.6] 本稿では、GitHubから1,788個のダイアログフローチャットボットのスナップショットであるTOFU-Dと、185個の検証済みチャットボットを含むTOFU-DのキュレートされたサブセットであるCODについて述べる。
BotiumテストフレームワークとBandit静的アナライザを使用した事前評価では、いくつかのチャットボットでテストカバレッジと頻繁なセキュリティ脆弱性のギャップが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:49:56 GMT)
Bridging the Socio-Emotional Gap: The Functional Dimension of Human-AI Collaboration for Software Engineering [5.6] 社会感情インテリジェンス(SEI)は、チームメイト間のコラボレーションを促進するが、人間とAIのコラボレーションにおけるその役割は未だ不明である。
現在のAIシステムは、人間がチームワークにもたらすSEI機能に欠けており、コラボレーションのダイナミクスの潜在的なギャップを生み出します。
本研究では,ソフトウェア実践者がHAICの社会的・感情的ギャップと,AIシステムが効果的なコラボレーションにどのような能力を必要とするかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:20:03 GMT)
FBSDiff++: Improved Frequency Band Substitution of Diffusion Features for Efficient and Highly Controllable Text-Driven Image-to-Image Translation [5.6] 本稿では,新しい周波数領域の観点から,既製のT2I拡散モデルをI2Iパラダイムに適応させる新しいフレームワークを提案する。
拡散特性の動的周波数帯域置換により、FBSDiffは多目的で制御可能なテキスト駆動I2Iを実現する。
FBSDiff++は主に3つの側面で改善されている。(1) 改良されたモデルアーキテクチャによる大きなマージンによる推論速度の高速化(8.9$times$ speedup inference)、(2) 任意の解像度とアスペクト比の入力元画像を可能にする周波数帯域置換モジュールの改善、(3) 局所化画像を可能にするモデル機能の拡張。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:39:20 GMT)
Beyond Shadows: A Large-Scale Benchmark and Multi-Stage Framework for High-Fidelity Facial Shadow Removal [5.5] ASFW(Augmented Shadow Face in the Wild)データセットを提示する。
ASFWは影のバリエーションと正確な地上の真実を提供し、合成ドメインと実際のドメインのギャップを埋める。
ASFWで訓練された深層モデルでは、現実世界の条件下でのシャドウ除去が改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:48:31 GMT)
Formula-One Prompting: Adaptive Reasoning Through Equations For Applied Mathematics [5.5] フォーミュラ・ワン・プロンプティング (F-1) は、数学方程式を適応解の前に中間表現として用いる2相アプローチである。
応用数学問題において, F-1 は Chain-of-Thought (CoT) と Program-of-Thought (PoT) より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:42:20 GMT)
FloydNet: A Learning Paradigm for Global Relational Reasoning [5.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、メッセージパッシング機構によって根本的に制約されている。
この原則を具現化した新しいアーキテクチャであるFloydNetを紹介します。
FloydNetはグローバルな全対関係テンソルを維持し、一般化されたDP演算子を学び、それを徐々に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:58:40 GMT)
Towards Gold-Standard Depth Estimation for Tree Branches in UAV Forestry: Benchmarking Deep Stereo Matching Methods [5.3] 本報告では, 反復洗練, 基礎モデル, 拡散モデル, 3次元CNNパラダイムにまたがる8つのステレオ手法について, ゼロショットによる最初の体系的評価を行う。
すべての方法は、公式にリリースされた事前訓練された重量(フローで訓練された)を使用し、4つの標準ベンチマーク(ETH3D、KITTI 2012/2015、ミドルベリー)と新しい5,313対のカンタベリー樹枝データセット(1920×1080$)で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:45:29 GMT)
Who's in Charge? Disempowerment Patterns in Real-World LLM Usage [5.2] 我々はプライバシー保護アプローチを用いて150万人の消費者Claude.aiの会話を分析した。
我々は,1000対1の会話において,重度の解離ポテンシャルが1つ未満で起こることを見出した。
我々の発見は、人間の自律性と繁栄を確実に支援するために設計されたAIシステムの必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 00:55:11 GMT)
RPO-RAG: Aligning Small LLMs with Relation-aware Preference Optimization for Knowledge Graph Question Answering [5.0] RPO-RAGはKGベースのRAGフレームワークで、小型言語モデル用に設計された。
RPO-RAGは、情報監督信号を提供するクエリパスセマンティックサンプリング戦略を導入する。
KGQA(Knowledge Graph Question Answering)データセットの2つのベンチマークに関する大規模な実験は、RPO-RAGが小規模言語モデルと大規模言語モデルのパフォーマンスギャップを効果的に埋めることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:46:32 GMT)
Alternating ZX Circuit Extraction for Hardware-Adaptive Compilation [5.0] 本稿では,グラフ型ZX図とハードウェア適応型ルーティングを密に統合した新しい量子回路抽出手法を提案する。
このスキームは、複数の抽出オプションを生成することと、ハードウェアの制約に基づいてそれらを評価することとを交互に行い、ルーティングアルゴリズムが抽出プロセスの通知とガイドを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:27:29 GMT)
Context-Aware Autoencoders for Anomaly Detection in Maritime Surveillance [5.0] オートエンコーダは異常検出に人気があるが、有効性は限られている。
そこで我々はコンテキスト認識型オートエンコーダという新しい手法を提案する。
4つの文脈対応オートエンコーダと従来のオートエンコーダを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:31:37 GMT)
THDC: Training Hyperdimensional Computing Models with Backpropagation [5.0] 超次元コンピューティング(HDC)は、高次元ベクトルにデータをエンコードすることで、エネルギー制約のあるデバイスに軽量な学習を提供する。
本稿では,バックプロパゲーションによるエンドツーエンドHDCを実現するための訓練可能超次元コンピューティング(THDC)を提案する。
THDCはランダムなベクトルをトレーニング可能な埋め込みに置き換え、クラス表現を最適化する1層バイナリニューラルネットワークを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:33:36 GMT)
Task-Centric Policy Optimization from Misaligned Motion Priors [5.0] 共等目的ではなく条件付き正規化器として模倣を扱うタスクプライオリティ逆模倣フレームワークを提案する。
我々は,勾配の衝突とタスクプライオリティの定常点の理論解析を行い,ヒューマノイド制御実験による評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:46:34 GMT)
Dynamic Cogeneration of Bug Reproduction Test in Agentic Program Repair [5.0] バグ再現テスト(BRT)は多くのエージェント自動プログラム修復(APR)システムで使用されている。
実際には、開発者がパッチを提出すると、しばしば修正と一緒にBRTを実装します。
コージェネレーションにより、APRエージェントは専用のBRTエージェントと同じくらい多くのバグに対してBRTを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:02:57 GMT)
Understanding Mental States to Guide Social Influence in Multi-Person Group Dialogue [5.0] SocialMindChangeは、心の追跡から、社会的相互作用における心の変化へと移行するベンチマークである。
我々は1200の社会的コンテキストを構築し、6000のシナリオと90,000以上の質問をカバーし、それぞれが現実主義と品質を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:35:01 GMT)
Remote magnon-phonon entanglement in the waveguide-magnomechanics [5.0] ハイブリッド導波路-磁気力学系における遠隔マグノン-フォノンの絡み合いを生成するプロトコルを提案する。
移動光子によって媒介される散逸性マグノン-マグノン相互作用は、コヒーレント結合よりもはるかに強い長距離絡みを生じさせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:21:03 GMT)
Dancing in Chains: Strategic Persuasion in Academic Rebuttal via Theory of Mind [5.0] RebuttalAgentを紹介します。それは、心の理論(ToM)における学術的貢献を基礎とする最初の枠組みです。
トレーニングプロセスは2段階で構成されており,まずエージェントにToMに基づく分析と戦略的計画能力を持たせるための微調整フェーズを監督する。
信頼性と効率のよい自動評価を行うため,100万以上のマルチソース・リビュータルデータからトレーニングした特殊評価器Rebuttal-RMを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:09:51 GMT)
A Non-Invasive 3D Gait Analysis Framework for Quantifying Psychomotor Retardation in Major Depressive Disorder [4.9] 単眼のRGB動画を臨床的に関連する3次元歩行運動学に変換する非侵襲的な計算フレームワークを提案する。
このパイプラインは、単一のカメラキャプチャから297個の明示的な歩行生体力学的バイオマーカーを抽出することを可能にする。
本手法は,精神運動遅滞(PMR)の検出において83.3%の精度を実現し,うつ病重症度の64%のばらつきを説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:07:21 GMT)
Global Plane Waves From Local Gaussians: Periodic Charge Densities in a Blink [4.9] ELECTRAFIは結晶材料の周期電荷密度を予測するための高速でエンドツーエンドの微分可能なモデルである。
最新の精度は定期的なベンチマークで一致し、最強の競合手法の最大633倍の速さだ。
以上の結果から,精度と推定コストがエンドツーエンドのDFT高速化を共同で決定できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:19:40 GMT)
Structural Compositional Function Networks: Interpretable Functional Compositions for Tabular Discovery [4.8] 本稿では,構造構成ネットワーク(Structure compositional Networks, StructureCFN)を提案する。
私たちのフレームワークは構造化知識統合を可能にし、ドメイン固有のリレーショナル事前をアーキテクチャに直接注入して発見を導くことができます。
我々は18ベンチマークで厳密な10倍のクロスバリデーションスイートにまたがる構造CFNを評価し,統計的に有意な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:20:07 GMT)
Decomposing multimodal embedding spaces with group-sparse autoencoders [4.8] クロスモーダルなランダムマスキングとグループスパース正規化を用いた多モード埋め込み分解のためのSAEに基づく新しい手法を提案する。
我々は,標準的なSAEと比較して,死んだニューロンの数を減らし,特徴的意味性を改善するとともに,より多モーダルな辞書を学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:04:07 GMT)
Beyond Bug Fixes: An Empirical Investigation of Post-Merge Code Quality Issues in Agent-Generated Pull Requests [4.7] AIDevデータセット内のPythonリポジトリから,統合されたエージェント生成バグフィックスPR1,210を分析した。
その結果,コードチャーンによる正規化後,エージェント間の生の課題数に明らかな相違がほぼ消失していることが判明した。
すべてのエージェントにおいて、コードの臭いは特に臨界や主要な重大度において支配的であり、バグは頻度が低いが、しばしば深刻である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:55:05 GMT)
Are We All Using Agents the Same Way? An Empirical Study of Core and Peripheral Developers Use of Coding Agents [4.7] 我々は,コア開発者および周辺開発者の受け入れに先立って,エージェント生成コントリビューションの使用,レビュー,修正,検証について検討する。
周辺開発者のサブセットはエージェントを頻繁に使用し、バグ修正、機能追加、ドキュメント、テストに均等にタスクを委譲する。
対照的に、コア開発者はドキュメントとテストに集中しているが、エージェントPRはメイン/マスターブランチに頻繁にマージされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:50:01 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） (Tue, 27 Jan 2026 15:04:22 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） (Tue, 27 Jan 2026 15:08:11 GMT)
Enhancing Worker Safety in Harbors Using Quadruped Robots [4.7] この研究は、港湾環境内の重要な領域を特定するための初期段階を導入する。
その後、これらの臨界領域を検査するために四足歩行ロボットを用いた予備解を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:19:55 GMT)
Veri-Sure: A Contract-Aware Multi-Agent Framework with Temporal Tracing and Formal Verification for Correct RTL Code Generation [4.7] シリコングレードの正しさは、 (i) シミュレーション中心の評価の限られたカバレッジと信頼性、 (ii) 回帰と修復幻覚、 (iii) エージェントハンドオフ間で意図が再解釈される意味的ドリフトによってボトルネックが残っている。
エージェントの意図を整合させる設計契約を確立するマルチエージェントフレームワークであるVeri-Sureを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:10:23 GMT)
Benchmarks Saturate When The Model Gets Smarter Than The Judge [4.6] 我々は,Omni-MATHデータセットを手動で改訂したバージョンを提案する。
それぞれの問題は、コンパイル可能性、解決可能性、検証可能性を保証するために監査された。
我々は, GPT-5 mini とオリジナルの Omni-Judge を比較し, クリーンおよびタグ付けされた問題サブセットの双方において, 裁判官間の相当な相違を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:20:44 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Interference Suppression in RIS-Aided Space-Air-Ground Integrated Networks [4.6] 将来の6Gネットワークは、宇宙空間統合ネットワーク(SAGIN)を介してユビキタス接続を想定する
特に、HAPS衛星アップリンクとHAPS地上ダウンリンクの周波数共有はスペクトル効率を向上させるが、HAPSアンテナのバックローブによる干渉に悩まされる。
我々は、この制限を克服するために、Deep Deterministic Policy gradient (DDPG)アルゴリズムを備えた再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)支援HAPSベースのSAGINフレームワークを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:02:53 GMT)
An Agentic AI Control Plane for 6G Network Slice Orchestration, Monitoring, and Trading [4.5] 6GネットワークはAIネイティブで、意図駆動で、経済的にプログラム可能であることが期待されている。
既存のスライシングフレームワークは、主に5G用に設計されており、静的ポリシーと手動コントロールに依存している。
6GネットワークスライスオーケストレーションのためのエージェントAI制御プレーンアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:50:57 GMT)
LLM-based Vulnerability Detection at Project Scale: An Empirical Study [4.4] 本研究は,LSMをベースとした特殊検出器の総合的研究であり,従来の静的解析器と比較するものである。
本研究は, 現在のLCM検出器の堅牢性, 信頼性, 拡張性において, 限界を指摘するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:20:00 GMT)
VERGE: Formal Refinement and Guidance Engine for Verifiable LLM Reasoning [4.3] 本稿では,大規模言語モデルとSMTソルバを組み合わせたニューロシンボリック・フレームワークを提案する。
本稿では,(1)形式的意味的等価性チェックによるマルチモデルコンセンサス,(2)適切な検証戦略に異なるクレーム型を指示するセマンティックルーティング,(3)最小補正サブセットによる正確な論理的エラーローカライゼーション,の3点を紹介する。
GPT-OSS-120Bモデルでは、VERGEはシングルパスアプローチと比較して、一連の推論ベンチマークにおいて平均18.7%の性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:59:11 GMT)
Truth with a Twist: The Rhetoric of Persuasion in Professional vs. Community-Authored Fact-Checks [4.3] ファクトチェックのエコシステムにおける説得手法の有病率と種類を定量化する。
コミュニティが生み出した文書が主観的あるいは説得的な言葉に大きく依存しているという証拠は見つからない。
群衆のレーダは、特定の問題のある修辞的手段の使用を解析するのに効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:46:38 GMT)
APEX-Agents [4.2] エージェントのためのAI生産性指数(APEX-Agents)は、AIエージェントが長期のクロスアプリケーションタスクを実行できるかどうかを評価するベンチマークである。
Gemini 3 Flash(Thinking=High)は24.0%、GPT-5.2(Thinking=High)、Claude Opus 4.5(Thinking=High)、Gemini 3 Pro(Thinking=High)が続く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:31:16 GMT)
Localized Latent Editing for Dose-Response Modeling in Botulinum Toxin Injection Planning [4.2] ボツリヌス毒素(ボツリヌス毒素、Botulinum toxin)は、顔の非対称性と審美的回復を管理するための金の標準である。
そこで本研究では,Botulinum Toxin注入効果を模擬した局所潜時編集フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:26:29 GMT)
Reinforcement Learning for Enhanced Advanced QEC Architecture Decoding [4.2] 本研究は,先進的なQECアーキテクチャの復号化を促進するために,ハイブリッドおよびマルチエージェントアプローチを含む強化学習手法の適用について検討する。
ノイズシンドローム測定から最適な戦略を学習するRLの能力を生かして、論理誤差率と拡張性の向上を実現する可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:08:03 GMT)
Dynamics of Human-AI Collective Knowledge on the Web: A Scalable Model and Insights for Sustainable Growth [4.2] 人間と大規模言語モデル(LLM)は、ウェブの共有知識アーカイブを共同制作し、共同構築する。
本稿では,アーカイブサイズ,アーカイブ品質,モデル(LLM)スキル,人的スキル,クエリボリュームの共進化の最小限の動的モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:36:52 GMT)
Comparing how Large Language Models perform against keyword-based searches for social science research data discovery [4.1] 本稿では,従来のキーワードに基づくデータ探索と比較して,大規模言語モデル(LLM)に基づく意味探索ツールの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:51:45 GMT)
A Practical Guide to Agentic AI Transition in Organizations [4.1] エージェントAIは、組織内でのインテリジェンスの適用方法に大きな変化をもたらします。
本稿では,手動プロセスから自動エージェントAIシステムへ組織機能を移行するための実用的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:49:59 GMT)
On the Expressiveness of State Space Models via Temporal Logics [4.1] 状態空間モデル(SSM)の表現力について検討する。
SSMは、大きな言語モデルにおけるトランスフォーマーアーキテクチャの代替として出現した。
以上の結果から,SSMの表現能力は下層のゲーティング機構によって大きく異なることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:49:24 GMT)
When Benchmarks Leak: Inference-Time Decontamination for LLMs [4.1] DeconIEPは入力埋め込み空間に小さな有界摂動を適用することにより、評価中に完全に動作する。
入力埋め込み空間に小さな有界摂動を適用することで、評価中に完全に動作する除染フレームワークであるDeconIEPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:19:40 GMT)
The complexity of semidefinite programs for testing $k$-block-positivity [4.0] 我々は$k$-block-positivity testアルゴリズムの複雑さを分析してcitechen2025srkbpを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:46:06 GMT)
Usage, Effects and Requirements for AI Coding Assistants in the Enterprise: An Empirical Study [4.0] AIコーディングアシスタントとCodeLLMを使った経験について、57人の開発者を調査した。
我々は、AIコーディングアシスタントとCodeLLMを使用して、専門家や学生の使い方、経験、期待に関する35のユーザー調査をレビューした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:57:20 GMT)
Accelerated Multiple Wasserstein Gradient Flows for Multi-objective Distributional Optimization [4.0] We study multi-jective optimization over probability distributions in Wasserstein space。
我々はNesterovの加速度にインスパイアされた加速変種A-MWGraDを提案する。
A-MWGraDは,マルチターゲットサンプリングタスクにおいて,コンバージェンス速度とサンプリング効率でMWGraDを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:41:36 GMT)
TFFM: Topology-Aware Feature Fusion Module via Latent Graph Reasoning for Retinal Vessel Segmentation [3.9] 血管接続性を維持するために設計されたトポロジ対応フレームワークを紹介する。
我々のアーキテクチャは、局所的な特徴表現を潜在グラフ空間にマッピングする、トポロジカル・フィーチャー・フュージョン・モジュール(TFFM)を融合する。
学習過程をハイブリッドな目的関数で駆動し,クラス不均衡に対するTverskyの損失とソフトなClDiceの損失とを結合させ,トポロジカルな切断を明示的に罰する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:09:10 GMT)
Leveraging Sentence-oriented Augmentation and Transformer-Based Architecture for Vietnamese-Bahnaric Translation [3.9] ベトナムの少数民族であるバーナール人は、文化的、歴史的に重要な言語を持っている。
ニューラルネットワーク翻訳(NMT)のような人工知能の最近の進歩は、精度と流布率を改善することによって、翻訳の変換をもたらしている。
本稿では,NMTにおける最先端技術と,ドメイン固有のベトナム・バハナー語翻訳タスクのための2つの拡張戦略を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:49:52 GMT)
LinguaMap: Which Layers of LLMs Speak Your Language and How to Tune Them? [3.8] 多言語転送ボトルネックと言語一貫性ボトルネックという,2つの重要な障害モードを特定し,特徴付ける。
我々はロジットレンズ解析を拡張し、言語確率層を層単位で追跡し、隠れ状態の言語間セマンティックな類似性を計算する。
これは、効率的な多言語適応のために言語制御の層局所化を利用する最初のアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:38:12 GMT)
Game-Theoretic Autonomous Driving: A Graphs of Convex Sets Approach [3.8] IBR-GCSは,グラフ・オブ・コンベックス・セット(Graphs of Convex Sets)フレームワークに基づく反復的ベスト・レスポンス(IBR)計画手法である。
IBR-GCSは、操作推論、軌道計画、ゲーム理論の相互作用を統合されたフレームワークに統合する。
IBR-GCSは安全な軌道と戦略的に一貫した対話行動を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:58:15 GMT)
KG-CRAFT: Knowledge Graph-based Contrastive Reasoning with LLMs for Enhancing Automated Fact-checking [3.8] KG-CRAFTは,大規模言語モデル(LLM)を活用することにより,自動クレーム検証を改善する方法である
まず、クレームと関連するレポートから知識グラフを構築し、その後、知識グラフ構造に基づいて文脈的に関連するコントラスト的な質問を定式化する。
2つの実世界のデータセットに対する広範囲な評価は,本手法が予測性能の新たな最先端を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:32:42 GMT)
A Benchmark for Audio Reasoning Capabilities of Multimodal Large Language Models [3.8] マルチモーダル大言語モデルの音声モダリティをテストするためのベンチマークでは、話者ダイアリゼーションやジェンダー識別といった様々な音声タスクを分離してテストすることに重点を置いている。
本稿では,マルチモーダルモデルによる音声信号の推論を必要とする問題の解決能力を評価するための新しいベンチマークであるAudio Reasoning Tasks (ART)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:54:10 GMT)
Universal Operational Privacy in Distributed Quantum Sensing [3.8] 分散量子センシングネットワークのためのユニバーサルな運用プライバシフレームワークを提案する。
プロトコルに依存しない基準により、信頼できない当事者に個々のパラメータに関する情報がアクセスできないことが保証される。
本研究は,分散量子センシングネットワークにおけるプライバシを規定する普遍的な運用制約を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:17:46 GMT)
ALRM: Agentic LLM for Robotic Manipulation [3.7] 大規模言語モデル(LLM)は最近、高度な推論と計画能力を示すためにエージェントフレームワークに権限を与えた。
大規模言語モデル(LLM)は最近、高度な推論と計画能力を示すためにエージェントフレームワークに権限を与えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:54:14 GMT)
Probabilistic Sensing: Intelligence in Data Sampling [3.7] 本稿では,そのような決定を確率論的に行うことが可能なセンシングパラダイムを提案する。
システムの応答時間はマイクロ秒の順であり、サブサンプリングレートの応答時間制限を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 00:41:38 GMT)
Reinforcement Learning Goal-Reaching Control with Guaranteed Lyapunov-Like Stabilizer for Mobile Robots [3.6] 強化学習は、目標達成ポリシーを学習するのに非常に効果的であるが、通常、目標が常に達成されるという正式な保証は提供しない。
本稿では,非構造環境で動作する車輪付き移動ロボットに対して,正式な目標達成保証を提供するRLベースの制御フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:35:00 GMT)
DSTCS: Dual-Student Teacher Framework with Segment Anything Model for Semi-Supervised Pubic Symphysis Fetal Head Segmentation [3.6] 我々はCNNとSAMを組み合わせたフレームワークを提案し、Segment Anything Model(SAM)を2つの学生-教師アーキテクチャに統合する。
CNNとSAMブランチの協調学習機構はセグメンテーション精度を大幅に向上させる。
本手法は, 既存の技術よりも優れた堅牢性を示し, 信頼性の高いセグメンテーションツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:32:28 GMT)
Ensemble-Based Quantum Signal Processing for Error Mitigation [3.6] ノイズは、短期デバイスに量子アルゴリズムをデプロイする上で、依然として中心的な障害である。
特に、回路実行中に蓄積されるランダムなコヒーレントエラーは、支配的かつ根本的なノイズ源である。
本稿では,量子信号処理のための耐雑音性フレームワークを導入し,回路深度やアシラリー量子ビット要求を増大させることなく,コヒーレントな誤差を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:35:06 GMT)
Minimax Rates for Hyperbolic Hierarchical Learning [3.3] 階層データから学習するためのユークリッド表現と双曲表現の指数関数的分離を証明した。
任意のランク-$k$予測空間は、O(k)$標準階層的コントラストのみをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:50:24 GMT)
AI-driven Intrusion Detection for UAV in Smart Urban Ecosystems: A Comprehensive Survey [3.3] 本稿では、スマートシティにおけるUAVアプリケーションの構造化されたエビデンスに基づく合成とそのセキュリティ上の課題について述べる。
1)UAVの通信インフラを標的としたサイバー攻撃と,2)UAV自体による無断または無許可の物理的侵入である。
我々は、異常検出のためのマシン/ディープ学習や物体認識のためのコンピュータビジョンといったAIベースの手法が、UAVセキュリティの強化においてどのように重要な役割を果たすかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:26:05 GMT)
Generalizable Equivariant Diffusion Models for Non-Abelian Lattice Gauge Theory [3.3] ゲージ同変拡散モデルは非アベリア格子ゲージ理論の物理学を正確にモデル化できることを示す。
我々のネットワークアーキテクチャは格子ゲージ同変畳み込みニューラルネットワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:44:44 GMT)
LLM-Enhanced Reinforcement Learning for Long-Term User Satisfaction in Interactive Recommendation [3.2] 本稿では,LLM強化強化強化学習(LERL)を提案する。
LERLは、意味的に多様なコンテンツカテゴリを選択する高レベルなLLMベースのプランナーと、パーソナライズされたアイテムを推奨する低レベルなRLポリシーで構成されている。
LERLは、最先端のベースラインと比較して、長期的なユーザ満足度を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:22:30 GMT)
Taming Toxic Talk: Using chatbots to intervene with users posting toxic comments [3.2] 有害コンテンツをオンラインで共有するユーザに対して、生成的AIチャットボットとのリハビリテーション的会話が与える影響について検討する。
7つのRedditコミュニティで大規模フィールド実験を行った。
コントロール群と比較して,来月は有毒な行動に有意な変化はみられなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:39:23 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） (Tue, 27 Jan 2026 09:40:10 GMT)
Explainable deep learning reveals the physical mechanisms behind the turbulent kinetic energy equation [3.2] 説明可能な深層学習(XDL)を用いた乱流運動エネルギー輸送の物理機構について検討する。
SHAP (SHapley Additive exPlanations) に基づくXDLモデルを用いて, 乱流流の運動エネルギー予算項の進化のために, 高重要性構造を同定し, パーコレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:55:47 GMT)
Causal Pre-training Under the Fairness Lens: An Empirical Study of TabPFN [3.1] Tabular Prior-data Fitted Network (TabPFN) とその微調整版の評価を行った。
以上の結果から,TabPFNはベースラインに比べて高い予測精度を達成できるが,公平性の改善は適度で矛盾することがわかった。
以上の結果から,TabPFNの因果前訓練はアルゴリズム的公平性には不十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:11:17 GMT)
Do we really need Self-Attention for Streaming Automatic Speech Recognition? [3.0] 我々は、トランスモデルに関連する高い計算要求とレイテンシの問題が、ストリーミングアプリケーションとうまく一致していないことを論じる。
最初の試みとして、自己認識の代わりに変形可能な畳み込みを用いて、ストリーミング音声認識の計算コストを削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:07:14 GMT)
Robust Uncertainty Estimation under Distribution Shift via Difference Reconstruction [2.9] 深層学習モデルの不確実性を推定することは、医用画像などの高精細な応用において、信頼性の高い意思決定に不可欠である。
以前の研究では、入力サンプルと再構成されたバージョンの違いが不確実性の指標となることが確認されている。
本研究では、2つの中間層からの入力を再構成し、その出力間の差を不確かさスコアとして測定することにより、この制限を緩和する差分再構成不確実性推定法(DRUE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:23:00 GMT)
A Multi-directional Meta-Learning Framework for Class-Generalizable Anomaly Detection [2.9] 正規データの多様体を学習するための多方向メタ学習アルゴリズムを提案する。
内部レベルでは、モデルは通常のデータの多様体を学習することを目的としている。
外部レベルでは、モデルはいくつかの異常サンプルでメタチューニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:39:11 GMT)
Physics-Informed Neuro-Symbolic Recommender System: A Dual-Physics Approach for Personalized Nutrition [2.9] 本稿では,栄養科学を直接,二重層アーキテクチャを介してレコメンデーションパイプラインに統合する物理インフォームドニューロシンボリックレコメンドシステムを提案する。
このフレームワークは、文レベルのエンコーダを使用してセマンティックナレッジグラフを構築して、商業製品と権威的な栄養データとを厳密に整合させることから始まる。
トレーニングフェーズでは、暗黙の物理正則化器が異なる熱力学的損失関数を適用し、学習された埋め込みが単純な人気よりも栄養学的妥当性を反映することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:28:24 GMT)
Deep Neural Networks as Iterated Function Systems and a Generalization Bound [2.8] 2つの重要なディープアーキテクチャは、場所に依存したIFSとみなすことができるか、あるいは正統に関連付けられるかを示す。
データ分布と画像間のコラージュ型近似誤差を制御する生成モデリングのためのワッサーシュタイン境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:32:49 GMT)
iFAN Ecosystem: A Unified AI, Digital Twin, Cyber-Physical Security, and Robotics Environment for Advanced Nuclear Simulation and Operations [2.7] iFANエコシステムは、物理に基づくシミュレーションを備えた現実的な3D環境を備えた総合的なデジタルツインフレームワークである。
iFANエコシステムは、植物操作、サイバーセキュリティ、物理的セキュリティ、ロボット操作のための高忠実な仮想テストベッドとして機能する。
主な機能としては、仮想現実、強化学習、放射線シミュレーション、サイバー物理セキュリティなどがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:08:55 GMT)
Grasynda: Graph-based Synthetic Time Series Generation [2.7] Grasyndaは、合成時系列生成のためのグラフベースの新しいアプローチである。
Grasyndaは、他の時系列データ拡張メソッドよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:47:41 GMT)
Intersectional Fairness via Mixed-Integer Optimization [2.7] 真の公正性は、保護されたグループの交差点におけるバイアスに対処する必要があると我々は主張する。
本研究では,Mixed-Integer Optimization (MIO) を利用して,相互に公平かつ本質的に解釈可能な分類器を訓練する統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:29:25 GMT)
What Hard Tokens Reveal: Exploiting Low-confidence Tokens for Membership Inference Attacks against Large Language Models [2.6] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のデータサンプルがモデルトレーニング/ファインチューニングデータセットに含まれるかどうかを判断しようとする。
低信頼(ハード)トークンに対するトークンレベルの確率をキャプチャする新しいメンバシップ推論手法を提案する。
ドメイン固有の医療データセットと汎用ベンチマークの両方の実験では、HT-MIAが7つの最先端MIAベースラインを一貫して上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:31:10 GMT)
How Much Progress Has There Been in NVIDIA Datacenter GPUs? [2.6] 本稿では2000年代半ばから今日までのNVIDIAデータセンターGPUの技術的進歩について研究する。
本稿では,主GPU機能の動向と,メモリ当たりの帯域幅,ドル当たり,ワット当たりの増加率の予測値について検討する。
オフチップのメモリサイズと帯域幅はコンピュータの性能よりも遅くなり、3.32年から3.53年で倍増した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 23:11:40 GMT)
VoxMorph: Scalable Zero-shot Voice Identity Morphing via Disentangled Embeddings [2.6] VoxMorphは,モデル再構成なしで1被験者あたり5秒の音声から高忠実度音声形態を生成するフレームワークである。
VoxMorphは最先端のパフォーマンスを達成し、オーディオ品質が2.6倍向上し、インテリジェンスエラーが73%減少し、自動話者検証システムにおける67.8%の攻撃成功率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:45:18 GMT)
Reimagining Peer Review Process Through Multi-Agent Mechanism Design [2.6] ソフトウェアエンジニアリング研究コミュニティは、システム的な危機に直面している。
このポジションペーパーは、これらの機能障害は計算解に対するメカニズム設計の失敗であると主張している。
本稿では,信用型申請経済,MARL最適化レビュアーの割り当て,一貫性のハイブリッド検証の3つの介入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:43:11 GMT)
Riddle Quest : The Enigma of Words [2.5] 類推に基づく謎の作成と評価を行うための簡単なパイプラインを導入する。
このシステムには、コンセプトに関する構造化された事実を構築する3つのクリエーター、類似に有用な属性を選択するセマンティックマッパー、そしてそれらを謎の手がかりに変えるスタイリングされたジェネレータが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:03:29 GMT)
The cost of quantum algorithms for biochemistry: A case study in metaphosphate hydrolysis [2.5] ATP/メタリン酸加水分解の量子資源要件について検討した。
基底状態エネルギー推定問題の解法を3つのアルゴリズムで検討する。
バイオ分子ハミルトニアンとコードの全データセットをベンチマークとして含み、将来の技術で改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 00:41:18 GMT)
Analysis of Shuffling Beyond Pure Local Differential Privacy [2.4] Shufflingは、プライベート分散データ分析において、ローカルなランダム化器のプライバシを増幅する強力な方法である。
軽度正規性仮定の下で局所確率化器の幅広いクラスに適用可能な解析法を開発した。
有限の$n$で毛布の発散を計算するためにFFTベースのアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:35:03 GMT)
C2NP: A Benchmark for Learning Scale-Dependent Geometric Invariances in 3D Materials Generation [2.4] 無限結晶ユニットセルと有限ナノ粒子の間を移動する際の生成モデルを評価するためのベンチマークであるCrystal-to-Nano Particle (C2NP) を紹介する。
C2NPは、 (i) 周期単位セルから特定の半径のナノ粒子を生成し、 (i) モデルが表面の切り裂きと幾何学的制約を捉えるかどうかを検証し、 (ii) 有限粒子配置からバルク格子パラメータと空間群対称性を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:25:50 GMT)
Nonlocal Kramers-Moyal formulas and data-driven discovery of stochastic dynamical systems with multiplicative Lévy noise [2.4] 我々は、データからすべての管理コンポーネントを同時に識別できる新しいデータ駆動アルゴリズムを開発した。
この研究は、複雑なシステムを管理する解釈可能なSDEモデルを発見するための、原則的で実用的なツールボックスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:44:50 GMT)
Optimized $k$-means color quantization of digital images in machine-based and human perception-based colorspaces [2.4] 本稿では,RGB,CIE-XYZ,CIE-LUV/CIE-HCLの4つの量子化レベルにおける$k$-meansアルゴリズムの性能について検討する。
約半数のケースでは、$k$-means色量子化はRGB空間で最適である。
また、CIE-LUVカラースペースで最高のパフォーマンスが得られる場合、特に$k$以下の場合もあります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:42:11 GMT)
Bandits in Flux: Adversarial Constraints in Dynamic Environments [2.4] 最適勾配推定器と効果的な制約処理を組み込むことで,オンラインミラー降下を拡張できる原始双対アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは, 後悔と制約違反の両面から, 最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:26:07 GMT)
GAVEL: Towards rule-based safety through activation monitoring [2.3] 大規模言語モデル(LLM)は、有害な行動を検出し予防するために、アクティベーションベースの監視とペアになってきています。
既存のアクティベーション安全性アプローチ、幅広い誤用データセットのトレーニング、精度の低下、柔軟性の制限、解釈可能性の欠如。
本稿では,サイバーセキュリティにおけるルール共有プラクティスにインスパイアされた,ルールベースのアクティベーション安全という新たなパラダイムを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:31:39 GMT)
Simple broadband signal detection at the fundamental limit [2.3] この課題に対するGrover-like積分時間下界は、積分量子フィッシャー情報上界の幾何座標であることを示す。
ランダム化されたSu-Schrieffer-Heeger制御ハミルトンとm登録GHZプローブに基づく全アナログマルチ共振プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:17:43 GMT)
A Reinforcement Learning Based Universal Sequence Design for Polar Codes [2.3] 6Gアプリケーションのための強化学習に基づくユニバーサルシーケンス設計フレームワークを開発した。
私たちのメソッドはコード長を2048ドルまでスケールし、標準化に適しています。
5Gでサポートされているすべての$(N,K)$構成に対して,本手法は5Gで採用されているNRシーケンスと比較して競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 23:20:09 GMT)
Visual Affect Analysis: Predicting Emotions of Image Viewers with Vision-Language Models [2.2] 視覚言語モデル(VLM)は、スケールでの視覚刺激の影響を推測するためのツールである。
我々は、最新のプロプライエタリモデルからオープンソースモデルまで、9つのVLMを心理測定で検証された3つの感情イメージデータセットでベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:56:21 GMT)
Scattering State Theory for One-dimensional Floquet Lattices [2.2] 拡張された1次元フロケ格子における散乱を解くためのフロケ移動行列法を開発した。
空間的断熱境界を設計することにより、マルチチャネルサイドバンド干渉を抑制する。
伝送シフトを直接検証するコールド原子ブラッグ散乱法と、量子化されたゼロバイアス電流プラトーを示す表面音響波誘起輸送法という2つの実験的実現法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:00:25 GMT)
Benchmarking Reward Hack Detection in Code Environments via Contrastive Analysis [2.2] TRACE(Testing Reward Anomalies in Code Environments)は,517個のテスト軌跡を含む,人工的にキュレートされた人間認証ベンチマークである。
我々の実験では、モデルが単独の分類設定よりも、対照的な設定で報酬ハックを効果的にキャプチャできることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:45:43 GMT)
The Effect of Architecture During Continual Learning [2.1] 本稿では,ソボレフ空間のアーキテクチャと重みを共同でモデル化する数学的枠組みを提案する。
モデル重みのみの学習は、分布シフト下での破滅的な忘れを緩和するには不十分であることを示す。
フィードフォワード、畳み込み、グラフニューラルネットワークを含む回帰と分類に関する実証的研究は、最適なアーキテクチャと重みの学習が同時に性能を大幅に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:29:42 GMT)
SEAFormer: A Spatial Proximity and Edge-Aware Transformer for Real-World Vehicle Routing Problems [2.1] 本稿では,ノードレベルの情報とエッジレベルの情報の両方を意思決定に組み込んだ新しいトランスフォーマーSEAFormerを提案する。
SEAFormerは1000以上のノードRWVRPを効果的に解決する最初のニューラルネットワーク手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:27:02 GMT)
Robustness of Constraint Automata for Description Logics with Concrete Domains [2.1] 最適上界EXPTIMEに導かれるオートマタベースのアプローチを公開する。
具体的な領域がいくつかの単純な性質を満たす場合、そのようなオートマトンに対する空白問題はEXPTIMEに属することを示す。
制約オートマトンの表現力により、結果は逆の役割、名前、制約アサーションなどの追加の材料に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:19:56 GMT)
AROMMA: Unifying Olfactory Embeddings for Single Molecules and Mixtures [2.0] AROMMAは単一分子と2分子混合体に対する統一的な埋め込み空間を学習するフレームワークである。
AROMMAは、単一分子と分子対のデータセットの両方で最先端のパフォーマンスを達成し、最大19.1%のAUROCを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:54:31 GMT)
Theory of low-weight quantum codes [2.0] 低チェックウェイトは、フォールトトレラント量子コンピューティングにとって事実上重要なコード特性である。
本稿では, 重み制約付き安定器符号の理論を理論的, 実用的に検討する。
本研究は,コーディング理論における重み付けを重要なパラメータとし,実践シナリオにおけるコード設計と実用性に関するガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:54:18 GMT)
A General-Purpose Diversified 2D Seismic Image Dataset from NAMSS [2.0] Unicamp-NAMSSデータセットは、大きく、多様性があり、地理的に分散した2D地震の集合体である。
我々は,国立海洋地震調査資料館 (NAMSS) から, 数十年にわたって公開されている海洋地震データを含むデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:01:29 GMT)
Binary Token-Level Classification with DeBERTa for All-Type MWE Identification: A Lightweight Approach with Linguistic Enhancement [1.8] 本稿では,バイナリトークンレベルの分類,言語的特徴の統合,データ拡張を組み合わせた,MWE識別のための包括的アプローチを提案する。
我々のDeBERTa-v3大規模モデルは、CoAMデータセット上で69.8%のF1を達成し、このデータセットで最高の結果(Qwen-72B, 57.8% F1)を12ポイント上回り、パラメータは165倍少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:42:54 GMT)
On the Effectiveness of LLM-Specific Fine-Tuning for Detecting AI-Generated Text [1.8] 本稿では,大規模コーパスと新たな学習戦略に基づくAIによるテキスト検出手法を提案する。
我々は,複数のジャンルにまたがる1ビリオン・トーケン・コーパスと,AI生成テキストの1.9ビリオン・トーケン・コーパスを紹介する。
我々の最高の微調整検出器は99.6%のトークンレベルの精度を達成し、既存のオープンソースベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:22:38 GMT)
VDLM: Variable Diffusion LMs via Robust Latent-to-Text Rendering [1.8] 自動回帰言語モデルは、可逆的なコミットメントで左から右にデコードし、マルチステップ推論におけるリビジョンを制限する。
テキストレンダリングからセマンティックプランニングを分離するモジュール変数拡散言語モデルであるtextVDLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:33:09 GMT)
Teaching LLMs to Ask: Self-Querying Category-Theoretic Planning for Under-Specified Reasoning [1.8] 大きな言語モデルによる推論時間プランニングは、部分的な可観測性の下で頻繁に失敗する。
textbfSelf-Querying Bidirectional Categorical Planning (SQ-BCP)を導入する。
検証が成功し、厳しい制約が決定論的チェックをパスした場合、承認された計画が目標要件と互換性があることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:41:10 GMT)
Fuzzy Categorical Planning: Autonomous Goal Satisfaction with Graded Semantic Constraints [1.8] ファジィカテゴリー理論計画(FCP)
FCP は t-norm Lukasiewicz を通じて計画品質を構成し、プルバック検証を通じて実行可能性チェックを保持する。
我々は, (i) パブリックPDDL3選好/オーバーサブスクライブベンチマークと (ii) 代替レシピプランニングベンチマークのRecipeNLG-Subsについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:56:00 GMT)
The Competence Crisis: A Design Fiction on AI-Assisted Research in Software Engineering [1.8] 出版のプレッシャーの上昇と生成AIツールの日常的な使用は、ソフトウェア工学の研究の生成、評価、教育の仕方を変えつつある。
このビジョンペーパーでは、デザイン・フィクションを方法論レンズとして採用し、現行のプラクティスが継続している場合、そのような懸念がどのように成立するかを検証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:07:19 GMT)
SynCABEL: Synthetic Contextualized Augmentation for Biomedical Entity Linking [1.8] SynCABELは、ターゲット知識ベースにおけるすべての候補概念に対して、文脈に富んだ総合的なトレーニング例を生成する。
我々は,SynCABELが,最大60%の注釈付きデータを用いて,完全な人間の監督性能に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:47:17 GMT)
Selective Steering: Norm-Preserving Control Through Discriminative Layer Selection [1.8] 大規模言語モデル(LLM)は、有害な行動を引き起こす敵攻撃に対して脆弱なままである。
我々は2つの重要な革新を通じてこれらの制限に対処する選択ステアリングを提案する。
9つのモデルに対する実験により、選択ステアリングは以前の手法よりも5.5倍の攻撃成功率を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:56:25 GMT)
SimTO: A simulation-based topology optimization framework for bespoke soft robotic grippers [1.7] 我々は,接触型物理シミュレータから負荷ケースを自動的に抽出することで,高分解能トポロジ最適化を実現するフレームワークであるSimTOを紹介する。
私たちのデザインは、機能豊富なオブジェクトに高度に特化されているだけでなく、目に見えないオブジェクトにも一般化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:01:16 GMT)
Quantum Recurrent Unit: A Parameter-Efficient Quantum Neural Network Architecture for NISQ Devices [1.7] 本研究では、新しい量子ニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャである量子リカレントユニット(QRU)を紹介する。
QRUは、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイスと互換性がある。
QRUは従来のNNに比べてパラメータが大幅に少ないため、同等または優れた性能を一貫して達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:39:38 GMT)
DynQ: A Dynamic Topology-Agnostic Quantum Virtual Machine via Quality-Weighted Community Detection [1.7] 我々は、品質重み付きコミュニティ検出を用いて量子ハードウェアを仮想化する、最初の動的トポロジに依存しない量子仮想マシンであるDynQを紹介する。
DynQは、固定された幾何学的領域を示す代わりに、ライブキャリブレーションデータから派生した重み付きグラフとして量子プロセッサをモデル化する。
デバイスグラフを適応的な仮想ハードウェア抽象化に変換することで、DynQは量子プログラムを脆弱な物理レイアウトから切り離し、信頼性の高い高可用性量子クラウドサービスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:11:15 GMT)
More at Stake: How Payoff and Language Shape LLM Agent Strategies in Cooperation Dilemmas [1.6] LLMは、インタラクティブでマルチエージェントな設定において、自律的なエージェントとしての役割をますます高めている。
繰り返しの社会的ジレンマにおいて,ペイオフ等級と言語文脈がLCM戦略をどう形成するかを検討する。
モデルと言語全体で、インセンティブに敏感な条件付き戦略や言語間の相違など、一貫した行動パターンを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:36:50 GMT)
OSIRIS: Bridging Analog Circuit Design and Machine Learning with Scalable Dataset Generation [1.6] アナログIC設計のためのデータセット生成パイプラインOSIRISを提案する。
OSIRISは、包括的なパフォーマンスメトリクスとメタデータを生成する。
我々はOSIRISで生成された87,100の回路変動からなるデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:18:46 GMT)
Quantum Circuit Pre-Synthesis: Learning Local Edits to Reduce $T$-count [1.6] 局所合成アプローチは、大きな回路をサブ構造に分解することで、一般に大きな回路をコンパイルするために用いられる。
我々は,回路等価性を保存するローカル編集セットを前提として,RLエージェントを用いて有効なシーケンスを識別する戦略であるtextscQ-PreSynを提案する。
実験結果は、最大25キュービットの回路上でのT$カウントを20%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:58:05 GMT)
Towards Fair and Efficient De-identification: Quantifying the Efficiency and Generalizability of De-identification Approaches [1.6] 大規模言語モデル (LLM) は, 臨床診断において高い性能を示した。
これまでの研究では、形式、文化、性別間の一般化性について調べられていない。
より小さなモデルでは、推論コストを大幅に削減しながら、同等のパフォーマンスが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:55:40 GMT)
Optically Addressable Molecular Spins at 2D Surfaces [1.5] 表面上の量子スピンセンサーは原子分解能と量子制限感度を提供する。
表面上で直接量子スピンセンサを実現するハイブリッド分子2Dアーキテクチャを実証する。
これらの分子スピンは、長いコヒーレンス、光学的アドレナビリティ、界面の汎用性を持つ表面量子センサーを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:00:06 GMT)
Exploring Weaknesses in Function Call Models via Reinforcement Learning: An Adversarial Data Augmentation Approach [1.5] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の関数呼び出し機能を改善するために,新たな逆データ拡張手法を提案する。
我々のトレーニングフレームワークでは,関数呼び出し(FC)モデルに挑戦するために特別に設計された逆クエリを生成するために,強化学習で訓練されたクエリモデルを導入している。
全体として,本手法はより堅牢なFCモデルの開発を進め,LCMが外部ツールと対話する際の弱点を特定し,修正するための体系的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:49:07 GMT)
HARMONI: Multimodal Personalization of Multi-User Human-Robot Interactions with LLMs [1.5] 本稿では,社会支援型ロボットによる長期マルチユーザインタラクション管理を実現するマルチモーダルパーソナライズフレームワークであるHARMONIを提案する。
i)アクティブな話者を識別し、マルチモーダルな入力を抽出する知覚モジュール、(ii)環境の表現を維持する世界モデリングモジュール、(iii)長期的な話者固有のプロファイルを更新するユーザモデリングモジュール、(iv)文脈的に基礎と倫理的に通知された応答を生成する生成モジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:45:04 GMT)
The role of self-supervised pretraining in differentially private medical image analysis [1.4] 本稿では,医療画像分析のための戦略を大規模に評価する。
我々は,非ドメイン固有教師付きイメージネット,非ドメイン固有自己教師型DINOv3,およびドメイン固有教師付き事前訓練を比較した。
その結果, 医療画像における有用性, 公平性, 一般化の中枢的堅牢性を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:50:43 GMT)
The "Robert Boulton" Singularity: Semantic Tunneling and Manifold Unfolding in Recursive AI [1.4] 我々は「セマンティックトンネル」と呼ばれる新しい故障モードを同定する
適応スペクトル負結合は「多様体展開」を積極的に誘導するトポロジカル作用素として機能することを示す。
MNCISはモデルに有効ランクを3.62の異方性基底線から5.35の超多角状態へと拡張させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:19:50 GMT)
Evolution of quantum geometric tensor of 1D periodic systems after a quench [1.4] 急激なハミルトニアン変化を伴う1次元周期系の待ち時間力学について検討する。
QGTと物理的観測物の間の接続は、QGTを非平衡現象の包括的プローブとして示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:30:03 GMT)
Cross-Examination Framework: A Task-Agnostic Diagnostic for Information Fidelity in Text-to-Text Generation [1.4] BLEUやBERTScoreといった従来のメトリクスは、生成テキストからテキストへのタスクのセマンティックな忠実さをキャプチャできない。
我々は,参照のない多次元評価にCEF(Cross-Examination Framework)を適用した。
CEFは各テキストから検証可能な質問を生成し、相互検査を行い、3つの解釈可能なスコア(カバレッジ、整合性、一貫性)を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:30:13 GMT)
Quantum simulation of the nonlinear Schrödinger equation via measurement-induced potential reconstruction [1.3] 量子コンピュータ上で非線形シュルディンガー方程式(NLSE)をシミュレートするためのハイブリッド量子古典フレームワークを提案する。
我々は,ガウス波パケット,ソリトン波,シリンダーを過ぎる流れの進化を数値シミュレーションした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:33:10 GMT)
Local Distinguishability of Multipartite Orthogonal Quantum States: Generalized and Simplified [1.3] Walgate, Short, Hardy, Vedral は有限次元において一方向局所演算と古典的通信プロトコルが存在することを証明している。
この結果をより単純な証明で無限次元に拡張する。
我々は、Walgateらの結果と、全ての量子チャネルのワンショット環境支援古典的容量がチャネル使用当たりの少なくとも1ビットであるという事実の等価性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:36:27 GMT)
Speed is Confidence [1.3] 入賞回路とタイム・ツー・ファースト・スパイク・コーディングは、ニューロンが自信の表現として発火する時に暗黙的に扱う。
この原理をTiny Recursive Models (TRM) のアンサンブルに適用する。
テスト時間拡張よりも10倍少ない計算を用いて,Sudoku-Extremeのパズル精度97.2%を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:43:59 GMT)
Matching and mixing: Matchability of graphs under Markovian error [1.3] 我々はマルコフ連鎖ノイズモデルが世界規模で混合される前に匿名化が発生することを示す。
我々は,Facebookの友情ネットワークと欧州の研究機関の電子メール通信ネットワークから得られた実世界のデータセットについて調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:53:56 GMT)
A Security Analysis of CheriBSD and Morello Linux [1.3] 本稿では,LinuxとBSDのコンパートメンタライゼーションを回避する4つの方法を詳述する。
単純なバグやアタックは、悪意のあるコードでもコンパートメンタライゼーションを回避できることに気付きました。
我々は、これらの攻撃を防ぐための緩和策、それらの使用を実証する概念実証、未知の攻撃に対してLinuxとBSDをさらに保護するための勧告で締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:23:10 GMT)
m2sv: A Scalable Benchmark for Map-to-Street-View Spatial Reasoning [1.2] マップ・ツー・ストリート・ビュー空間推論のためのスケーラブルなベンチマークであるm2svを紹介する。
制御されたあいまいさを持つ地理的に多様なベンチマークであるm2sv-20kと、教師付き微調整のための構造化された推論トレースであるm2sv-sft-11kをリリースする。
既存のマルチモーダルベンチマークの性能は高いが、最も評価されたVLMはm2svで65.2%の精度しか達成していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:01:56 GMT)
SRAG: RAG with Structured Data Improves Vector Retrieval [1.1] Retrieval Augmented Generation (RAG)は、LLMに必要な情報基盤を提供する。
RAGはまた、LLMに事実情報を提供する手段として知識グラフトリプルを使用することもできる。
本稿では,クエリに構造化情報とトピック,感情,クエリ,チャンク型のチャンクを付加する構造RAG(Structured RAG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:27:56 GMT)
PROTEUS: SLA-Aware Routing via Lagrangian RL for Multi-LLM Serving Systems [1.1] 本稿では,タウをランタイム入力として正確にターゲットとするルータ PROTEUS を提案する。
単一の訓練されたモデルは、トレーニングをせずに完全な精度のスペクトルを提供する。
RouterBench(11モデル,405Kクエリ)とSPROUT(14モデル,45Kクエリ)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:38:16 GMT)
ReToP: Learning to Rewrite Electronic Health Records for Clinical Prediction [1.1] 大言語モデル(LLM)は、臨床予測タスクのためのパラメトリック医療知識データによって、この問題に対処するための進歩を可能にした。
既存のアプローチの多くは、予測タスクからの信号を完全に統合することなく、ELHエンコーダやERHコンプリートモジュールとしてLLMをデプロイするという意味で、基本的にタスクに依存しない。
本稿では,この制限に対処するLLMベースのフレームワークであるRewrite-To-Predict(ReToP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:20:46 GMT)
Hybrid Deep Learning Framework for CSI-Based Activity Recognition in Bandwidth-Constrained Wi-Fi Sensing [1.1] 本稿では,CSIに基づくヒューマンアクティビティ認識(HAR)の堅牢性向上を目的とした,ハイブリッドなディープラーニングフレームワークを提案する。
このフレームワークの有効性は、20、40、80MHzの帯域幅構成のパブリックデータセットを使用して体系的に検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:42:07 GMT)
Tri-Reader: An Open-Access, Multi-Stage AI Pipeline for First-Pass Lung Nodule Annotation in Screening CT [1.0] Tri-Readerは、肺のセグメンテーション、結節の検出、悪性度分類を統合された三段階ワークフローに統合する、包括的で無償のパイプラインである。
パイプラインは、アノテータの候補負荷を低減しつつ、感度を優先するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:05:45 GMT)
Agree to Disagree: Consensus-Free Flocking under Constraints [1.0] フロッキングは伝統的に一様に望まれるエージェント間距離を仮定する。
これらのパラメータの交渉を可能にするソリューションを導入する。
このアプローチは、近隣のエージェントが競合する目標を追求する半信頼のシナリオに対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:45:03 GMT)
Self-Sovereign Identity and eIDAS 2.0: An Analysis of Control, Privacy, and Legal Implications [1.0] 我々は、eIDAS 2.0レギュレーションとそれに伴うリサイタルを分析し、既存の文献に基づいて、立法上のギャップと実施上の課題を特定する。
欧州デジタルアイデンティティアーキテクチャおよび参照フレームワーク(ARF)について検討し、提案したガイドラインを評価し、その実装がSSI原則とどの程度一致しているかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:43:48 GMT)
Mikado strategy for the detection of atoms in images of microtrap arrays [1.0] マイクロトラップアレイの高分解能画像中の原子を検出するための新しい手法を提案する。
推定と検出を交互に行うことで,各地点の後方占有確率を計算するための明示的なモデルの必要性を排除できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:27:26 GMT)
LLM-Assisted Logic Rule Learning: Scaling Human Expertise for Time Series Anomaly Detection [1.0] 時系列異常検出はサプライチェーン管理において積極的な操作を行う上で重要である。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用して,人間の専門知識を解釈可能な論理ベースのルールに体系的にエンコードするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:37:37 GMT)
Reuse of Public Keys Across UTXO and Account-Based Cryptocurrencies [0.9] クロスチェーンアドレスの再利用は繰り返し発生する現象である。
Bitcoin、Litecoin、Dogecoin、Zcash、Tronのキー再利用を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:38:09 GMT)
NucFuseRank: Dataset Fusion and Performance Ranking for Nuclei Instance Segmentation [0.9] ヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)染色画像における核のインスタンスセグメンテーションは、自動組織像解析において重要な役割を担っている。
この分野でのほとんどの研究は、新しいセグメンテーションアルゴリズムの開発と、限定された任意の選択されたパブリックデータセット上でそれらをベンチマークすることに焦点を当てている。
我々は,H&E-Stained Images for nuclear instance segmentationを手動でアノテートして公開し,それらを統一的な入力およびアノテーション形式に標準化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:45:48 GMT)
From Scattered to Structured: A Vision for Automating Architectural Knowledge Management [0.9] さまざまなアーティファクトからアーキテクチャ知識を体系的に抽出する自動化パイプラインを構想する。
この知識基盤は、アーキテクチャ適合性チェックや変更影響分析などの重要な活動を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:42:16 GMT)
Queue Length Regret Bounds for Contextual Queueing Bandits [0.9] 我々は、未知のサービスレートを同時に学習しながら、スケジューリングのための新しいコンテキスト対応フレームワークであるコンテキストキュー帯域を導入します。
我々のアルゴリズムであるCQB-$varepsilon$は、$widetildemathcalO(T-1/4)$の残念な上限を達成する。
また,2番目のアルゴリズムであるCQB-Optは,逆選択された文脈の設定も考慮し,その場合の残差上限は$mathcalO(log2 T)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:40:23 GMT)
BayPrAnoMeta: Bayesian Proto-MAML for Few-Shot Industrial Image Anomaly Detection [0.8] 本稿では,数発の産業画像異常検出のためのプロトタイプMAMLのベイズ一般化を提案する。
我々は,不確実性を認識し,重度異常のスコアリングを可能にする学生=t$予測分布を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:00:33 GMT)
Semantic Uncertainty Quantification of Hallucinations in LLMs: A Quantum Tensor Network Based Method [0.8] 大きな言語モデル(LLM)は強力な生成能力を示すが、相反に弱いままである。
本稿では,トークン列確率におけるアレタリック不確実性を考慮した量子物理学に基づく不確実性定量化フレームワークを提案する。
また、高い確実性、セマンティック・コヒーレントな出力を優先するエントロピー13戦略を導入し、決定が信頼性の低いエントロピー領域を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:01:33 GMT)
Transforming Computational Lithography with AC and AI -- Faster, More Accurate, and Energy-efficient [0.8] 計算リソグラフィー(Computational lithography)は、半導体製造における最大のワークロードである。
NVIDIA cuLithoはコアプリミティブを再発明し、57Xのエンドツーエンドアクセラレーションを実現する。
これは、シリコンにおけるACとAIのリソグラフィーのメリットを、初めて定量化したチップスケールのデモである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:58:09 GMT)
Native LLM and MLLM Inference at Scale on Apple Silicon [0.8] Vllm-mlx は Apple Silicon 上での効率的な LLM と MLLM 推論のためのフレームワークである。
テキストモデルでは、llamaよりも21%から87%高いスループットを実現しています。
マルチモーダルモデルでは、視覚符号化を不要としたコンテンツベースのプレフィックスキャッシュを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:11:02 GMT)
The Stateless Pattern: Ephemeral Coordination as the Third Pillar of Digital Sovereignty [0.8] 本稿では、従来の「Fortress」セキュリティモデルを置き換える新しいネットワークトポロジである「ステートレスパターン」を紹介する。
クライアント側暗号と自己破壊型サーバインスタンスを利用することで、サーバが状態カストディアンではなく、盲目的メディアとして機能するプロトコルを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:21:33 GMT)
Quantum Channels on Graphs: a Resonant Tunneling Perspective [0.8] 構造化ネットワーク上の量子輸送は干渉効果に強く影響され、システムを介して情報がどのように伝播するかを劇的に変更することができる。
本研究では,特定入力ポートと出力ポートをリンクする量子チャネルとして,接続された散乱部位の完全なネットワークを処理したグラフ上での散乱に関する量子情報理論フレームワークを開発する。
提案手法は, 量子グラフにおけるコヒーレントな情報フローを解析するための一般的な手法を提供し, 構造化環境における量子通信, 制御, シミュレーションとの関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:48:09 GMT)
DREAMSTATE: Diffusing States and Parameters for Recurrent Large Language Models [0.7] リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、その強力な短距離モデリング機能と効率的な固定サイズ状態によって区別される。
しかし、編集可能な知識表現としての内部状態についての研究は著しく欠落している。
まず、DREAMSTATEフレームワークを提案することにより、RWKV状態の表現特性について検討する。
我々はRNNの局所的な利点とグローバルな文脈適応性を組み合わせた新しいハイブリッドアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 05:42:25 GMT)
MA-LipNet: Multi-Dimensional Attention Networks for Robust Lipreading [0.7] リップリーディング技術は、公共のセキュリティなどの分野において重要なアプリケーション価値を持っている。
既存のリップリーディング法は、特徴の識別性や一般化能力の低下に悩まされることが多い。
マルチアテンション・リブディング・ネットワーク(MA-LipNet)という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:19:18 GMT)
Engineering the non-Hermitian SSH model with skin effects in Rydberg atom arrays [0.7] 我々は、個別に対応可能なRydberg原子配列を用いた1次元非エルミートSu-Schrieffer-Heegerモデルを実装した。
この研究は、中性原子を持つ汎用的で制御可能な、プログラム可能なオープンシステム量子シミュレータを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 23:11:08 GMT)
Randomized Feasibility Methods for Constrained Optimization with Adaptive Step Sizes [0.6] 凸関数の低レベル集合の交叉によって定義される制約を対象関数として最小化することを検討する。
我々は、Polyakのステップと、反復毎にランダムな数のサンプル制約を持つランダム化ファジビリティーアルゴリズムを使用する。
サンプルサイズの成長の特定の選択に対して、最適な速度が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:40:10 GMT)
Proactive Hardening of LLM Defenses with HASTE [0.6] プロンプトベースの攻撃技術は、LLMベースのAIシステムをセキュアにデプロイし、保護する上で、大きな課題の1つだ。
本稿では,HASTE(Hard- negative Attack Sample Training Engine)について紹介する。
このフレームワークは、ハードネガティブまたはハード陽性のイテレーション戦略に対してファジングの有無にかかわらず、インジェクション検出の有効性を評価するために一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 00:19:34 GMT)
Time-to-Injury Forecasting in Elite Female Football: A DeepHit Survival Approach [0.6] 本研究では,DeepHitニューラルネットワークを用いて,縦断的スポーツ選手モニタリングデータから外傷発生の予測が可能かを検討した。
この分析は、プロサッカー選手のトレーニング、試合、ウェルネス記録の2シーズンを含む、公開可能なサッカーモンデータセットを利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:11:52 GMT)
The Promise and Reality of Continuous Integration Caching: An Empirical Study of Travis CI Builds [0.6] 継続的インテグレーション(CI)は,ソフトウェア自動構築による早期フィードバックを提供する。
CIサービスは、頻繁に変更されるアーティファクトを再利用することで、ビルドを高速化するためのキャッシュメカニズムを提供する。
1,279のGitHubプロジェクトから513,384のビルドを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:23:19 GMT)
Externally Validated Longitudinal GRU Model for Visit-Level 180-Day Mortality Risk in Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer [0.5] 転移性カストレーション耐性前立腺癌 (mCRPC) は予後不良と不均一な治療反応を有する高攻撃性疾患である。
我々は,2つのフェーズIIIコホートからの縦断データを用いて,訪問レベル180日間の死亡リスクモデルを開発し,検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:48:53 GMT)
A new Image Similarity Metric for a Perceptual and Transparent Geometric and Chromatic Assessment [0.5] 2つの項からなる新しい知覚計量を提案する。
第1項は、アース・モーバーの距離を用いて、2つの画像のテクスチャの相違を評価する。
第2項はオクラブの知覚色空間における2つの画像間の色相異性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:59:01 GMT)
High-quality data augmentation for code comment classification [0.5] コメントは自然言語であるため、マシンベースのコード理解の課題を提示している。
このタスクの既存のデータセットはサイズ制限とクラス不均衡に悩まされている。
我々は、NLBSE'26チャレンジデータセットを強化するために、高品質なデータ生成に基づく新しい合成オーバーサンプリングと拡張技術を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:14:56 GMT)
An Interpretable Recommendation Model for Psychometric Data, With an Application to Gerontological Primary Care [0.4] 提案する推奨モデルが,個人化されたケアプランの作成に役立てられることを示すため,狭義の医療ニッチである老年学プライマリケアに重点を置いている。
以上の結果から,提案モデルが医療ニッチにおけるレコメンダシステムの適用を推し進める可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:29:21 GMT)
M-SGWR: Multiscale Similarity and Geographically Weighted Regression [0.4] M-SGWRは2次元の空間的相互作用を特徴付けている。
M-SGWRは、GWR、SGWR、MGWRを全ての好適な指標で一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:55:12 GMT)
Quantum Light Detection with Enhanced Photonic Neural Network [0.4] 本稿では、量子貯水池の利点とアナログニューラルネットワークの適応学習能力を統合するハイブリッド量子古典検出プロトコルを提案する。
このシナジスティックアーキテクチャは、情報抽出精度とロバスト性を大幅に向上させ、量子光センサの性能を低コストで向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:44:39 GMT)
Component-Aware Pruning Framework for Neural Network Controllers via Gradient-Based Importance Estimation [0.3] 本稿では、勾配情報を利用してトレーニング中の3つの重要な指標を計算する、コンポーネント対応プルーニングフレームワークを提案する。
オートエンコーダとTDMPCエージェントによる実験結果から,提案フレームワークは重要な構造的依存関係と動的シフトを重要視することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:53:19 GMT)
Hypersonic Flow Control: Generalized Deep Reinforcement Learning for Hypersonic Intake Unstart Control under Uncertainty [0.3] アンスタートはマッハ5以上での信頼性の高い空気呼吸推進への大きな挑戦である。
正準2次元超音速インレットにおいて,マッハ5とレイノルズ5倍の106$でアンスタートを制御する戦略を示す。
その結果,実運用上の不確実性の下でのリアルタイム超音速流制御におけるデータ駆動型手法が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:38:52 GMT)
Machine learning enhanced data assimilation framework for multiscale carbonate rock characterization [0.3] 炭酸塩は 地下の炭素貯蔵、 石油生産、 地下の水素貯蔵に かなりの能力を与えます
数値シミュレーションと併用したX線CTによる炭酸塩岩の多相流動挙動の解明が一般的である。
本稿では, 実験的な排水透過率測定を利用した機械学習によるデータ同化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 23:45:33 GMT)
Counterfactual Cultural Cues Reduce Medical QA Accuracy in LLMs: Identifier vs Context Effects [0.3] 持続的かつ公平な医療には、臨床的に正しい診断を変えない医療言語モデルが必要である。
我々は150のMedQAテスト項目を1650の変種に拡張する反ファクト的ベンチマークを導入する。
モデル全体では、文化的な手がかりは精度に大きく影響し、識別子とコンテキストが共起すると最大の劣化が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:44:07 GMT)
Transversal gates of the ((3,3,2)) qutrit code and local symmetries of the absolutely maximally entangled state of four qutrits [0.3] 絶対極大エンタングルド(AME)状態の局所ユニタリ軌道は$(mathbbCD)otimes n であり、$n$は偶数であり、完全テンソルとしても知られている。
我々は$mathcalC$のゲート群とAME状態の局所対称性の群が密接に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 14:58:07 GMT)
Exploring the holographic entropy cone via reinforcement learning [0.3] 我々はホログラフィックエントロピーコーンを研究するための強化学習アルゴリズムを開発した。
我々は、すべての既知のホログラフィックエントロピーの不等式を満たすがグラフ実現に欠けるarXiv:2412.15364から、部分付加性円錐の6つの「ミステリー」極端光線を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:00:01 GMT)
When Iterative RAG Beats Ideal Evidence: A Diagnostic Study in Scientific Multi-hop Question Answering [0.3] 我々は,同期反復検索と推論が,理想化された静的上界(Gold Context)RAGを超えることができるかどうかを考察した。
我々は,<i>No Context</i>,<i>Gold Context</i>,<i>Gold Context</i>,<i>Gold Context</i>,<i>Iterative RAG</i>,<i>Gold Context</i>,<i>Gold Context</i>,<i>Gold Context</i>,<i>I。
モデル全体では、Iterative RAGはゴールドコンテキストを一貫して上回り、特に非推論では最大25.6ポイントまで上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:35:05 GMT)
Balancing Sustainability And Performance: The Role Of Small-Scale Llms In Agentic Artificial Intelligence Systems [0.3] 本研究では,小規模言語モデルの展開が応答性や出力品質を損なうことなく,エネルギー消費を低減できるかどうかを検討する。
その結果、小型のオープンウェイトモデルでは、タスク品質を維持しながらエネルギー使用量を削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:49:55 GMT)
Whitespaces Don't Lie: Feature-Driven and Embedding-Based Approaches for Detecting Machine-Generated Code [0.3] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語のプロンプトから可塑性ソースコードを驚くほど簡単に合成できる。
本稿では,2つの相補的アプローチを比較することで,機械生成コードと人間の書き起こしを区別する問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:43:51 GMT)
Handcrafted Feature Fusion for Reliable Detection of AI-Generated Images [0.3] 生成モデルの急速な進歩は、非常に現実的な合成画像の作成を可能にした。
このような偽コンテンツを確実に検出することは、緊急の課題である。
ディープラーニングのアプローチが現在の文献を支配している一方で、手作りの機能は解釈可能性、効率、一般化可能性に魅力的なままである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:43:01 GMT)
The Opaque Pointer Design Pattern in Python: Towards a Pythonic PIMPL for Modularity, Encapsulation, and Stability [0.2] Pythonライブラリは、内部実装が進化しても安定したパブリックAPIを維持する必要がしばしばある。
本稿では、C++からポインタから実装までのイディオム(PIMPL)を見直し、不透明なデリゲートのPythonパターンとして再解釈する。
既存のランタイムでPythonのPIMPLを使用して、重い依存関係を分離し、遅延インポートをサポートし、パブリックAPIを変更することなく代替バックエンドの選択を可能にする方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:02:26 GMT)
AI-Driven Three-Dimensional Reconstruction and Quantitative Analysis for Burn Injury Assessment [0.2] 本稿では,光グラム計測,3次元表面再構成,深層学習に基づくセグメンテーションを統合したAIによるバーンアセスメント・マネジメントプラットフォームを提案する。
このシステムは患者固有の3D熱傷面を再構築し、熱傷領域を解剖学にマッピングし、現実の単位の客観的な測定値を計算する。
このプラットフォームは、構造化された患者の摂取、ガイド付き画像キャプチャ、3D分析と可視化、治療勧告、自動レポート生成をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:24:53 GMT)
BengaliSent140: A Large-Scale Bengali Binary Sentiment Dataset for Hate and Non-Hate Speech Classification [0.2] 既存の7つのベンガルテキストデータセットを統一コーパスに統合して構築した大規模なバイナリ感情データセットであるBengaliSent140を紹介する。
結果として得られたデータセットは、68,548のヘイトと71,244のNot-hateインスタンスを含む、139,792のユニークなテキストサンプルで構成されている。
複数のソースやドメインからのデータを統合することで、BengaliSent140はより広範な言語的および文脈的カバレッジを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 23:47:46 GMT)
Rethinking the AI Scientist: Interactive Multi-Agent Workflows for Scientific Discovery [0.2] 本稿では,数分で測定したターンアラウンド時間を用いて,インタラクティブな科学的調査を可能にするマルチエージェントシステムであるDeep Researchを紹介する。
このアーキテクチャは、永続的な世界状態を通じて統合された計画、データ分析、文献検索、新規性検出のための特殊なエージェントから構成される。
BixBenchの計算生物学ベンチマークによる評価は、最先端のパフォーマンスを示し、オープンレスポンスでは48.8%、マルチチョイス評価では64.4%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:52:36 GMT)
Distinguishing synthetic unravelings on quantum computers [0.2] 1量子ビットと2量子ビットに作用する量子回路として実装された合成アンラベリングを導入する。
軌跡間のばらつきと、平均的なフォン・ノイマンエントロピーが、理論と実験の両方において未発見物を区別していることが示される。
この結果から, 量子トラジェクタは, 非条件力学によって固定された値を超えて, 測定バックアクションに関する情報を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:56:38 GMT)
Reflective Translation: Improving Low-Resource Machine Translation via Structured Self-Reflection [0.2] isiZuluやisiXhosaのような低リソース言語は、限られた並列データと言語資源のために機械翻訳において永続的な課題に直面している。
大規模言語モデルの最近の進歩は、自己回帰がモデルを批判し、自身の出力を修正させ、推論品質と事実整合性を改善することを示唆している。
本稿では、モデルが初期翻訳を生成し、構造化された自己批判を生成し、このリフレクションを用いて洗練された翻訳を生成するプロンプトベースのフレームワークであるリフレクティブ翻訳を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:37:09 GMT)
Human Simulation Computation: A Human-Inspired Framework for Adaptive AI Systems [0.1] HSC(Human Computation Simulation)は、思考、行動、学習、リフレクション、活動スケジューリングを含む、継続的な閉ループプロセスとしてインテリジェンスをモデル化する。
HSCは、内部推論プロセスのすべての段階にわたって一般的に使用される人間の思考戦略を取り入れている。
理論的分析を通じて、人間のシミュレーション戦略は言語資料だけでは学べないと主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:40:52 GMT)
Modeling Behavioral Signals in Job Scams: A Human-Centered Security Study [0.1] 雇用詐欺は、人間の意思決定プロセスを操作するサイバー犯罪の急速に成長する形態として現れてきた。
本稿では,ジョブ詐欺における脆弱性関連信号を特定するための計算機能として,行動決定信号の操作方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:24:05 GMT)
Modeling Sampling Workflows for Code Repositories [0.1] 複雑なサンプリング戦略を明確に記述するためのドメイン特化言語(DSL)を提案する。
この形式主義は、適用されたサンプリング戦略に基づく結果の一般化可能性に関する仕様と推論の両方を支持する。
我々は,Python ベースの流用 API として DSL を実装し,サンプルから抽出した統計的指標を用いた代表性推論をいかに促進するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:56:33 GMT)
Integrating Artificial Intelligence, Physics, and Internet of Things: A Framework for Cultural Heritage Conservation [0.1] 本稿では,文化財の保存を支援する新しい枠組みを提案する。
それはIoT(Internet of Things)とAI(Artificial Intelligence)技術を組み合わせて、現象の物理的知識を強化している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:59:45 GMT)
Primitive-Driven Acceleration of Hyperdimensional Computing for Real-Time Image Classification [0.1] 局所的な画像パッチを空間情報に富んだハイパーベクターにマッピングする画像符号化アルゴリズムを開発した。
これらのパッチレベルのハイパーベクターは、基本HDC演算を用いてグローバル表現にマージされる。
このエンコーダは、MNISTで95.67%、Fashion-MNISTで85.14%の精度を達成し、HDCベースの画像エンコーダよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:12:56 GMT)
Abundance and Economic diversity as a descriptor of cities' economic complexity [0.0] 企業、機関、空間構造の間の複雑な相互作用は、都市経済システムを形成する。
都市経済の複雑さとレジリエンスのプロキシとして, 経済単位の多様さ, 多様性, 長寿(ADL)に基づく枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:15:54 GMT)
What is the AGI in Offensive Security ? [0.0] 本稿では,ターゲットシステムを状態マシンとして,ハッカーを対話型シンボリックエージェントとして形式的にモデル化することができる。
攻撃的エンゲージメントにおけるすべての相互作用は有限文字列としてエンコードできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:41:55 GMT)
Using LLMs to Evaluate Architecture Documents: Results from a Digital Marketplace Environment [0.0] LLMによるアーキテクチャ文書の評価は、ソフトウェアアーキテクトがそのような成果物を改善するのにどう役立つかを検討する。
我々は異なるLCMを用いてアーキテクチャ文書の質を分析し、その結果をソフトウェアアーキテクトの評価と比較した。
このアーキテクチャタスクでLLMを使うことは有望だが、さらなる分析を必要とする不整合を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:11:01 GMT)
Unsupervised Learning of Efficient Exploration: Pre-training Adaptive Policies via Self-Imposed Goals [0.0] 教師なし事前学習は、強化学習エージェントに事前知識を付与し、下流タスクでの学習を加速することができる。
本稿では,文脈内学習者と対向目標生成戦略を組み合わせた教師なしメタ学習手法ULEEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:10:29 GMT)
Trend-Adjusted Time Series Models with an Application to Gold Price Forecasting [0.0] 時系列データは金融、医療、マーケティング、エンジニアリングなど様々な分野で重要な役割を果たしている。
本稿では,予測された傾向に基づいて予測値を調整するTATSモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:24:40 GMT)
Transparency-First Medical Language Models: Datasheets, Model Cards, and End-to-End Data Provenance for Clinical NLP [0.0] TeMLMは、臨床言語モデルのための透明性第一のリリースアーティファクトのセットである。
大規模な合成NLPデータセットであるTechnetium-Iのアーティファクトをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:45:37 GMT)
Transformer Learning of Chaotic Collective Dynamics in Many-Body Systems [0.0] 本稿では,自己注意に基づくトランスフォーマー・フレームワークが,カオス的集団力学をモデル化するための効果的なアプローチを提供することを示す。
相互作用クエンチが強い非線形およびカオス力学を誘導する一次元半古典的ホルシュタインモデルについて検討する。
本研究は, カオス多体システムにおいて, 効果的還元力学を学習するための強力なメカニズムとして, 自己意識を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:33:33 GMT)
Toward Architecture-Aware Evaluation Metrics for LLM Agents [0.0] 既存の研究は、プランナー、メモリ、ツールルータ、シェイプエージェントの振る舞いといったアーキテクチャコンポーネントをどのように見落としている。
エージェントコンポーネントを観測可能な振る舞いとそれらを評価可能なメトリクスにリンクする,軽量なアーキテクチャインフォームドアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:21:15 GMT)
Timelike Entanglement Signatures of Ergodicity and Spectral Chaos [0.0] 本稿では,Rosenzweig-Porterモデルにおける時空密度カーネルから得られる時間的絡み合いについて検討する。
我々は、第2のTsallisエントロピー、非ハーミティシティを定量化するエンタングルメントの想像力、およびカーネルのSchatten-norm診断を計算する。
想像力とフロベニウスのノルムは、エルゴード期において急速に成長し、高遅延高原を示すが、局所化期では抑制され、フラクタル期では中間的な挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:00:01 GMT)
The superradiant phase is a finite size effect in two-photon processes [0.0] 2光子相互作用は、スペクトル崩壊のような特徴的な特徴を示す。
2光子ディックモデルは、量子応用に有用な超放射相を示すことが報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:00:04 GMT)
The Sound of Noise: Leveraging the Inductive Bias of Pre-trained Audio Transformers for Glitch Identification in LIGO [0.0] 過渡的なノイズアーティファクト(グリッチ)は重力波干渉計(GW)の感度を制限する。
現在のグリッチ分類法は、ラベル付きデータセットを使用してスクラッチから訓練された教師付きモデルに依存している。
本稿では,GWひずみデータを音声処理のレンズで処理する新しいクロスドメインフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:16:53 GMT)
Techno-economic optimization of a heat-pipe microreactor, part II: multi-objective optimization analysis [0.0] ヒートパイプマイクロリアクター(HPMR)は、アクセスが制限され、高価な燃料に依存する遠隔地への展開に適している。
代理モデリングと強化学習(RL)に基づく最適化を組み込んだフレームワークを開発する。
Lシナリオを最適化するための4つの重要な戦略が一貫して現れた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:54:25 GMT)
Taxonomy of the Retrieval System Framework: Pitfalls and Paradigms [0.0] 効率と有効性の間のトレードオフを相反する複雑な設計空間をナビゲートする方法について議論する。
ドメイン一般化失敗,語彙盲点,時間的ドリフトによる検索品質の無音劣化に対するアーキテクチャ的緩和について検討した。
これらの制限と設計の選択を分類することにより、現代のニューラルサーチシステムにおける効率効率性フロンティアを最適化するための包括的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 23:49:46 GMT)
Symmetric and Antisymmetric Quantum States from Graph Structure and Orientation [0.0] グラフ状態が粒子置換の下で完全に対称であることは、基礎となるグラフが完備である場合に限る。
任意の向きが与えられた完全有向グラフは、奇数の四重項が完全に非対称な多粒子状態を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:12:52 GMT)
Superfluidity in the spin-1/2 XY model with power-law interactions [0.0] 閉じ込められたイオン量子シミュレータでは、効率的なスピン-1/2 XY相互作用はレーザー誘起カップリングによって設計することができる。
我々は,1d$ XYモデルにおける従来の超流動性が,長距離相互作用機構においていかに拡張されているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:08:54 GMT)
Stability and Decay of Macrovortices in Rotating Bose Gases Beyond Mean Field [0.0] メキシコ・ハットポテンシャルに閉じ込められたボースガス中のマクロ渦の形成, 安定性, 崩壊について, マルチコンフィグレーションアンザッツを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:00:05 GMT)
Spectral Codes: A Geometric Formalism for Quantum Error Correction [0.0] 非可換幾何学におけるスペクトル三重項に基づく量子誤差補正の新しい幾何学的視点を示す。
コード空間からの漏れは、ディラック作用素のスペクトルギャップによって制御されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:27:31 GMT)
SETA: Statistical Fault Attribution for Compound AI Systems [0.0] 堅牢性と安全性のためにAIシステムをテストするには、大きな課題が伴う。
テストデータに所定の摂動を適用するモジュール型ロバストネステストフレームワークを提案する。
この枠組みを,複数の深層ネットワークからなる実世界の鉄道検査システムに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:21:28 GMT)
Robust topological quantum state transfer with long-range interactions in Rydberg arrays [0.0] 一次元システムにおける高速・堅牢・高忠実な位相量子状態伝達の理論的枠組みを開発する。
エッジ状態は、時間に依存しないプロトコルを用いて、高忠実度なエッジからエッジへの励起転送を可能にすることを示す。
長距離結合は関連するエネルギーギャップを強化することで中心的な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:36:35 GMT)
Rewarding Intellectual Humility Learning When Not To Answer In Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば幻覚的または検証不能なコンテンツを生成し、その信頼性を現実のドメインで損なう。
本研究は,知的謙虚を助長するために,正当性とともに棄権を明言する訓練パラダイムとして,検証リワードを用いた強化学習(RLVR)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 23:42:07 GMT)
Resolving Gauge Ambiguities of the Berry Connection in Non-Hermitian Systems [0.0] 我々は、非エルミート・ハミルトニアン基底のヒルベルト空間の計量テンソルから構築された共変微分形式論を導入する。
結果として生じる独自のベリー接続は、任意の$rm GL(N,mathbb C)$ のフレーム変更の下で実値のままである。
これは、ベリー位相、非アベリアホロノミー、および非エルミート・ハミルトニアンによって記述された量子系における位相不変量に対する曖昧でゲージ一貫性のある幾何学的枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:40:52 GMT)
Reducing TLS loss in tantalum CPW resonators using titanium sacrificial layers [0.0] 高比抵抗シリコン基板上に作製したタンタルコプラナー導波路共振器において, 2レベル系損失の顕著な低減効果を示す。
予備スパッタ-タンタル上に堆積した0.2nmチタン膜は、金属-空気界面で天然のTa酸化物を化学的に修飾する固体酸素ゲッタとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:03:33 GMT)
Real-Time Iteration Scheme for Dynamical Mean-Field Theory: A Framework for Near-Term Quantum Simulation [0.0] 動的平均場理論(DMFT)自己整合方程式を解くための時間領域反復方式を提案する。
実時間や周波数空間で動作する従来のDMFT手法とは異なり,本手法は実時間量で直接動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:59:00 GMT)
RFX-Fuse: Breiman and Cutler's Unified ML Engine + Native Explainable Similarity [0.0] RFX-Fuseは、ネイティブGPU/CPUをサポートするBreimanとCutlerの完全なビジョンを提供する。
RFX-Fuseは1から2のモデルオブジェクトの代替を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:41:46 GMT)
Quantum Zeno-like Paradox for Position Measurements: A Particle Precisely Found in Space is Nowhere to be Found in Hilbert Space [0.0] 我々は、$X$ の完全精度に対応する極限 $ntoinfty$ において、$Y=1$ の確率は、$$ ごとに 0 になることを示した。
ヒルベルト空間を超えた新しいタイプの量子状態は、完全な位置測定の後、量子粒子を記述するために必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 10:50:49 GMT)
Predictive Accuracy versus Interpretability in Energy Markets: A Copula-Enhanced TVP-SVAR Analysis [0.0] 本稿では,エネルギー・マクロ力学の予測において,構造的計量モデルが機械学習に対抗できるかどうかを考察する。
我々は,時変構造VAR(TVP-S VAR)とDCC-GARCH,t-copulas,Clayton-Frank-Gumbelコプラなどの高度な依存構造を統合する統合フレームワークを開発した。
機械学習は予測性能を再現できるが、構造経済学の説明力に取って代わることはできないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:04:16 GMT)
Playing With AI: How Do State-Of-The-Art Large Language Models Perform in the 1977 Text-Based Adventure Game Zork? [0.0] 現代大規模言語モデル(LLM)の問題解決能力と推論能力について,Zorkにおける性能評価を行った。
最小限の命令と詳細な命令の両方で、主要なプロプライエタリモデルの性能をテストする。
以上の結果から,テスト対象モデルの平均完成率は10%以下であり,最高性能モデル(Claude Opus 4.5)も350点中75点にしか達していないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:37:51 GMT)
Perception-to-Pursuit: Track-Centric Temporal Reasoning for Open-World Drone Detection and Autonomous Chasing [0.0] 本稿では,検出と実行可能な追従計画を橋渡しするトラック中心の時間的推論フレームワークを提案する。
我々の研究は、動きパターンに対する時間的推論が正確な予測と行動可能な追跡計画の両方を可能にすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:57:29 GMT)
Orthogonally Constrained CASSCF Framework: Newton-Raphson Orbital Optimization and Nuclear Gradients [0.0] 多状態ニュートンアクティブ空間自己設定のためのフレームワークを提案する(Raphson-Ooptimization)。
勾配評価のための解析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:23:49 GMT)
On Tunneling in the Quantum Multiverse [0.0] 量子トンネルは、エベレット量子多元宇宙の中で対処される。
この枠組みでは、普遍波動関数はデコヒード反射と伝達分岐に分割される。
観測されたトンネルは、トンネル化された世界にある観測者によって経験される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:51:49 GMT)
Nanomechanical sensor resolving impulsive forces below its zero-point fluctuations [0.0] 粒子の零点運動量不確実性よりも小さいインパルス力を測定するために、光学的に浮遊したナノ粒子を用いる。
我々のアプローチは、摂動をコヒーレントに増幅するために、浮遊粒子の中心運動を可逆的にスクイーズすることに依存する。
センサの零点値以下である6.9keV/cという小さな単一インパルス力キックを解くことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:22:04 GMT)
MiniTensor: A Lightweight, High-Performance Tensor Operations Library [0.0] MiniTensorは、計算、正確性、パフォーマンスに焦点を当てたオープンソースのライブラリである。
MiniTensorは、Rustエンジンでパフォーマンスクリティカルコードを実行する間、慣れ親しんだPyTorchのようなPython APIを公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:21:59 GMT)
Magnetic Resonance Simulation of Effective Transverse Relaxation (T2*) [0.0] MRシミュレーションの一部として有効な横緩和(T*$)をシミュレートする。
個々のアイソクロマトグラフィーの磁化だけがシミュレートされる場合、$Tprime$は容易にシミュレートされない。
現実的に$Tprime$のローレンツ関数を近似するためには、従来のシミュレータは100以上のアイソクロマトグラフィを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:28:52 GMT)
Learning the Intrinsic Dimensionality of Fermi-Pasta-Ulam-Tsingou Trajectories: A Nonlinear Approach using a Deep Autoencoder Model [0.0] 軌道は次元$mast = 2$の非線形多様体の上にあり、6,4$次元位相空間に埋め込まれていることが分かる。
この次元は$mast = 3$ at $= 1.1$に増加し、対称性の破れ遷移と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:59:29 GMT)
LLM-Assisted Authentication and Fraud Detection [0.0] 知識に基づく認証は厳格であり、正確なワード・フォー・ワードの文字列マッチングを必要とする。
システムは99.5%の正当性のない回答を受け入れ、0,1%の偽受け入れ率を維持している。
システム基盤 LLM は、モデルの再訓練なしに幻覚を減らし、出現する詐欺パターンに適応するキュレートされた証拠を推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:01:37 GMT)
Knowledge-Aware Evolution for Streaming Federated Continual Learning with Category Overlap and without Task Identifiers [0.0] Federated Continual Learning (FCL)は、非定常データにおける新たな知識獲得と事前知識保持のバランスをとるために、クライアント間コラボレーションを活用する。
既存のバッチベースのFCLメソッドでは、古いデータと新しいデータのカテゴリオーバーラップとタスク識別子の欠如を特徴とするストリーミングシナリオへの適応性が欠如している。
連立学習(FL)ラウンド毎に、クライアントは、非結合なサンプルでストリーミングデータを処理し、タスク識別子を使わずに、潜在的に重複するカテゴリを処理します。
複数のシナリオにわたる実験と後悔の分析は、FedKACEの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:50:48 GMT)
Introduction to Quantum Entanglement Geometry [0.0] 本稿では, 有限次元量子多体系における絡み合いを大域幾何学の現象として見ることを目的とした。
我々は、グルリングのホロノミーが絡み合う量子ゲートを生成でき、通常のベリー数やチャーン数とは異なる障害物クラスとして現れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:30:23 GMT)
Inter-branch message transfer on superconducting quantum processors: a multi-architecture benchmark [0.0] 我々は、Wigner's-Friend回路における分岐間メッセージ転送を、短期超伝導量子プロセッサの実用的なベンチマークとして扱う。
IBM Eagle、Nighthawk、Heronプロセッサでメッセージサイズを最大$n=32$まで比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:25:56 GMT)
Hybrid Fault-Driven Mutation Testing for Python [0.0] 我々は,Pythonプログラムのアンチパターンにインスパイアされた7つの突然変異演算子を新たに導入する。
本研究では,静的解析と動的解析を併用した突然変異試験手法を提案する。
このアプローチをPyTationというツールで実装し,13のオープンソースPythonアプリケーション上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:49:38 GMT)
How to Serve Your Sandwich? MEV Attacks in Private L2 Mempools [0.0] 民間メムプールのロールアップにおけるサンドイッチ攻撃の可能性, 収益性, および有病率について検討した。
以上の結果から, サンドイッチはL1では有益でありながら稀であり, 収益性に乏しく, プライベート・メムプールのロールアップにはほとんど欠如していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:00:33 GMT)
How AI Coding Agents Modify Code: A Large-Scale Study of GitHub Pull Requests [0.0] 24,014個の統合エージェントPR(440,295個のコミット)と5,081個のヒトPR(23,242個のコミット)を分析した。
エージェントPRはコミットカウントにおいてヒューマンPRと大きく異なる(Cliffの$= 0.5429$)。
これらの発見は、AIコーディングエージェントがオープンソース開発にどのように貢献するかを、大規模な経験的評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 06:14:36 GMT)
High-Performance Exact Synthesis of Two-Qubit Quantum Circuits [0.0] Clifford+$T$ゲート集合上の2量子回路の正確な合成フレームワークを提案する。
提案手法は,有界な探索空間を排除し,冗長性を回避するために代数的正準化を利用して,合成をクエリに変換する最適な実装のルックアップテーブルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 03:57:04 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） (Tue, 27 Jan 2026 19:14:36 GMT)
HELM: A Human-Centered Evaluation Framework for LLM-Powered Recommender Systems [0.0] 我々は、包括的な評価フレームワークであるフレームワーク(textbfHuman-centered textbfEvaluation for textbfLLM-powered recotextbfMmenders)を紹介する。
textitIntent Alignment, textitExplanation Quality, textitInteraction Naturalness, textitTrust & Transparency, textitFairness & Diversityの5つの人間中心のシステムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:53:48 GMT)
Graphene Josephson Junctions for Engineering Motional Quanta [0.0] グラフェン膜の振動自由度を超伝導回路に結合させる,グラフェンジョセフソン接合に基づくハイブリッド量子デバイスを提案する。
クーパー対の曲げモード制御トンネルはゼロ点変動レベルにおいても強く調整可能な結合をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:10:24 GMT)
Graph Modelling Analysis of Speech-Gesture Interaction for Aphasia Severity Estimation [0.0] 失語症(英: aphasia)は、言語に責任がある脳の部位に損傷を負うことによって引き起こされる言語障害である。
最近の音声分析の進歩は、自発音声からの失語度の自動推定に焦点を当てている。
本研究では,失語症の重症度を推定するためのグラフニューラルネットワーク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） (Tue, 27 Jan 2026 14:11:36 GMT)
Going NUTS with ADVI: Exploring various Bayesian Inference techniques with Facebook Prophet [0.0] 我々は、PyMCに基づく実装を提案し、異なるベイズ推論手法の実装について詳細に分析する。
時系列予測問題に対して,完全なMCMC手法,MAP推定,変分推論手法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 23:27:16 GMT)
Generative Latent Alignment for Interpretable Radar Based Occupancy Detection in Ambient Assisted Living [0.0] 我々は、カメラによるセンシングがプライバシーの懸念を生じさせるアンビエント補助生活(AAL: Ambient Assisted Living)設定において、mmWaveレーダの存在検知をより解釈可能にする方法について研究する。
本稿では,軽量な畳み込み変分自動エンコーダと冷凍CLIPテキストエンコーダを併用した生成遅延アライメントフレームワークを提案する。
我々は「人」クラスが強いRAリターンと一致するコンパクトなGrad-CAMブロブを生成するのに対し、「空の部屋」サンプルは拡散または証拠がないことを質的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:06:51 GMT)
Fuzzy expert system for the process of collecting and purifying acidic water: a digital twin approach [0.0] 汚水の浄化は, 排ガス削減, 腐食リスクの最小化, 産業用・家庭用用途における処理水の再利用に不可欠である。
本稿では、ファジィエキスパートシステムと、文書化された産業プロセスから開発されたカスタム生成デジタルツインを組み合わせることを提案する。
ここでは酸水処理が実証されているが,提案したファジィエキスパートシステムは汎用的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 12:08:11 GMT)
Fueling Volunteer Growth: the case of Wikipedia Administrators [0.0] この研究は2018年以来、ウィキペディア言語284言語にわたる管理を体系的に分析している。
ウィキペディアの半数以上が管理者の増加を示しているが、活発なウィキペディアの約3分の2は減少傾向にある。
潜在的な管理者にとって重要な障壁は、限定的な認識、曖昧な要求、要求される選択プロセス、低い初期的関心などである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 19:45:12 GMT)
Founder effects shape the evolutionary dynamics of multimodality in open LLM families [0.0] クロスモーダルタスクは、主要なオープンLLMファミリーで一般的になるずっと前に、より広いエコシステムに広まっています。
マルチモーダリティは、希少な創始イベントを通じてオープンなLLMファミリーに入り、その子孫の系統内で急速に拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 02:08:49 GMT)
Foresight Learning for SEC Risk Prediction [0.0] SECに提出されたリスク開示は潜在的な有害事象を記述しているが、その可能性の定量化はめったにない。
中心的な障害は、大規模でリスクレベルの監督がないことであり、開示されたリスクと実現された結果がリンクされている。
我々は、定性的なSECリスク開示を時間的基盤の監視に変換する、完全に自動化されたデータ生成パイプラインを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:43:00 GMT)
Flux-tunable transmon incorporating a van der Waals superconductor via an Al/AlO$_x$/4Hb-TaS$_2$ Josephson junction [0.0] van der Waals (vdW) のジョセフソン素子への超伝導体は、従来のAl/AlO$_x$/Alトンネル接合を超えて回路QEDを拡張する。
本研究では, 非線形誘導素子がAl/AlO$_x$/4Hb-TaS$$$ Josephson接合であるフラックス可変トランスモンを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:12:34 GMT)
Evaluation of Oncotimia: An LLM based system for supporting tumour boards [0.0] ONCOTIMIAは、生成人工知能(GenAI)を腫瘍学に統合するためのモジュラーツールである。
大型言語モデル(LLMs)を用いた肺癌腫瘍の自動切除への応用について検討した。
肺がん症例10例を対象に,AWS Bedrockを介する6例のLCMの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:59:38 GMT)
Enhanced quantum state discrimination under general measurements with entanglement and nonorthogonality restrictions [0.0] 2つの量子状態を識別する誤差確率がヘルストローム境界以下で減少するシナリオを探索する。
非正の演算子値測定などについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 17:23:18 GMT)
Do LLMs Truly Benefit from Longer Context in Automatic Post-Editing? [0.0] 自動後編集(APE)のためのオープンウェイトモデルと大規模言語モデル(LLM)を比較した。
以上の結果から, 単発プロンプトを用いた場合であっても, プロプライエタリなLPMは, ほぼ人間レベルのALP品質を実現することが示唆された。
高いパフォーマンスにもかかわらず、プロプライエタリなLLMの大幅なコストとレイテンシのオーバーヘッドにより、現実のAPEデプロイメントでは実用的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 09:45:29 GMT)
Divergence-Free Diffusion Models for Incompressible Fluid Flows [0.0] 生成拡散モデルは、教師なしおよび自己教師付き機械学習で広く利用されている。
本研究では,非圧縮性流体の数値シミュレーションへの応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:49:26 GMT)
DISCOVER: A Physics-Informed, GPU-Accelerated Symbolic Regression Framework [0.0] シンボリック回帰(SR)は、実験データとシミュレーションデータから解釈可能な数学的関係の発見を可能にする。
本稿では,これらの課題を解決するために,モジュラーな物理動機を持つ設計によって開発されたオープンソースのシンボルレグレッションパッケージであるdisCOVERを紹介する。
このソフトウェアは計算物理学、計算化学、材料科学の応用を目的としており、解釈可能性、物理的整合性、実行時間が重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 16:33:35 GMT)
Critical Organization of Deep Neural Networks, and p-Adic Statistical Field Theories [0.0] 我々はディープニューラルネットワーク(DNNS)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)の熱力学限界を厳密に研究する。
このようなネットワークはパラメータ空間の特定の領域に一意な状態を持ち、パラメータに連続的に依存することを示す。
そして、重要な組織はパラメータ空間における分岐であり、そこではネットワークが一意の状態から無限に多くの状態に遷移する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 01:13:17 GMT)
Correlated dynamics of three-particle bound states induced by emergent impurities in Bose-Hubbard model [0.0] ボース・ハッバードモデルにおける3粒子境界状態を再検討する。
量子ウォークでは、二量体-モノマー結合状態の拡散速度は、そのエネルギーバンドの最大群速度によって決定される。
ブロッホ振動では、二量体-モノマー結合状態の周期は、単一粒子の場合の3分の1である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:44:41 GMT)
Comment on "Determining angle of arrival of radio-frequency fields using subwavelength, amplitude-only measurements of standing waves in a Rydberg atom sensor" [0.0] 光学的EITスキームで観測した場合に観測されるスペクトルを予測する際に,体状Rydberg多様体の準状態間のRF遷移を排除した結果について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 21:13:48 GMT)
CheckIfExist: Detecting Citation Hallucinations in the Era of AI-Generated Content [0.0] CheckIfExistは学術データベースに対する参照の即時検証を提供するオープンソースツールである。
提案手法は,文字列類似性アルゴリズムを用いて多次元マッチング信頼度を求めることで,このギャップを埋める。
このシステムはBibエントリの単一参照検証とバッチ処理の両方を統一インターフェースでサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 20:26:24 GMT)
Can professional translators identify machine-generated text? [0.0] 本研究は,人工知能(AI)がイタリア語で生成した短編を,事前の専門訓練なしに確実に識別できるかどうかを考察する。
6人の翻訳者が人体実験に参加し、3つの匿名化された短編を評価した。
低いバーストさと物語の矛盾が、合成著者の最も信頼できる指標として現れた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 07:23:21 GMT)
Broadcasting quantum nonlinearity in hybrid systems [0.0] 光による相互作用を用いて非線形な非線形動作を線形システムにブロードキャスト可能であることを示す。
非線形系への非線形放送の実証実験において,光学共振型機械発振器を非線形性の柔軟な源として評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:44:44 GMT)
Beyond Photon Shot Noise: Chemical Limits in Spectrophotometric Precision [0.0] 電子的および光学的特性が化学状態に依存する化学反応の分子モデル系を解析する。
本研究は,光学分光光度測定において,化学特性が究極的精度の限界を推定する必要があることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 08:12:32 GMT)
Benchmarking LLAMA Model Security Against OWASP Top 10 For LLM Applications [0.0] 本研究は,LLMアプリケーションフレームワークのトップ10に対して,さまざまなLlamaモデルの変種をベンチマークする。
5つの標準Llamaモデルと5つのLlama Guardを10の脆弱性カテゴリをカバーする100の逆プロンプトでテストした。
コンパクトなLlama-Guard-3-1Bモデルは、最小レイテンシで76%の最高検出率を達成した。
モデルサイズとセキュリティの有効性の逆関係を観察し、より小型の特殊なモデルがセキュリティタスクにおいてより大きな汎用モデルよりも優れていることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 18:20:14 GMT)
Approximate Decoherence, Recoherence and Records in Isolated Quantum Systems [0.0] 信頼性のあるレコードの数は、デコヒーレンス度に応じて、可能なイベントの数よりもはるかに少ないことが示される。
第1部 - 自己配置問題をコヒーレントなバージョンの量子状態判別と見なしている - は、「分岐選択問題」を明らかにしている。
第2部では、ボルンの規則の出現と理論の確証問題に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:29:15 GMT)
Analytical solution of the Schrödinger equation with $1/r^3$ and attractive $1/r^2$ potentials: Universal three-body parameter of mixed-dimensional Efimov states [0.0] 我々はシュルディンガー方程式を1/r3$と1/r2$の魅力的なポテンシャルで研究する。
反発性および魅力的な1/r3$相互作用の解析解を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 11:57:53 GMT)
Analytical construction of $(n, n-1)$ quantum random access codes saturating the conjectured bound [0.0] 量子ランダムアクセスコード(QRAC)は、情報の圧縮性から限られた量子資源への基本的なトレードオフを具現化したものである。
明示的な演算子形式を用いて,$(n, n-1)$-QRACの解析的構成法を確立する。
導出された最適POVMを標準量子ゲートに分解する体系的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 04:43:43 GMT)
Algorithmic Prompt-Augmentation for Efficient LLM-Based Heuristic Design for A* Search [0.0] ヒューリスティック関数は木探索アルゴリズムの精度と効率が検索結果に直接影響を与えるA*としての性能に不可欠である。
大規模言語モデル(LLM)や進化的フレームワークの最近の進歩は、自動設計への扉を開いた。
ドメインに依存しない新しいプロンプト拡張戦略を導入し,A* コードをテキスト内学習を活用するプロンプトに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 13:55:58 GMT)
A two-mode model for black hole evaporation and information flow [0.0] ブラックホール蒸発のための2オシレータモデルの解析を行い,有効幾何的自由度と代表ホーキング放射モードについて述べる。
2モードの最小限のフレームワークでさえ、蒸発中におけるエネルギー移動と情報フローの重要な定性的特徴を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 15:57:59 GMT)
A Thermodynamic Theory of Learning I: Irreversible Ensemble Transport and Epistemic Costs [0.0] 学習は本質的に有限時間で行うと不可逆なプロセスであると主張する。
任意の学習プロセスが与えられた分布変換を実現するために必要な最小エントロピー生成を下限に制限する有限時間不等式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jan 2026 22:31:33 GMT)