Positive-Unlabeled Reinforcement Learning Distillation for On-Premise Small Models [130.9] そこで本研究では, 現場での小型モデル展開のための正の無ラベル(PU)強化学習蒸留法を提案する。
本手法は,教師の好み最適化能力をブラックボックス世代から地元の訓練可能な学生に蒸留する。
実験により,本手法は低コストで一貫した強靭な性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:14:50 GMT)
Improving Diffusion Language Model Decoding through Joint Search in Generation Order and Token Space [110.8] 拡散言語モデル(DLM)は、多くの可能なデコード軌道を探索できる順序に依存しない生成を提供する。
生成順序とトークン値を共同で検索することで,この空間を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:55:07 GMT)
$\mathbb{R}^{2k}$ is Theoretically Large Enough for Embedding-based Top-$k$ Retrieval [99.9] 本稿では,最小埋め込み次元 (Minimal Embeddable Dimension, MED) で表されるベクトル空間に部分集合 (m$ element, $mchoose k$ subsets of at least $k$ element) を埋め込むために必要な最小次元について検討する。
MEDの密接な境界は理論的に導出され、$ell$メートル法、内積、コサイン類似性を含む「距離」や「類似性」の様々な概念に対して実証的に支持される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:45:43 GMT)
Advancing Open-source World Models [92.2] LingBot-World(リンク)は、ビデオ生成から派生したオープンソースのワールドシミュレータである。
広い範囲の環境において、高い忠実度と堅牢なダイナミクスを維持している。
リアルタイムの対話性をサポートし、毎秒16フレームを生成すると1秒未満のレイテンシを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:37:01 GMT)
Enhancing Post-Training Quantization via Future Activation Awareness [84.8] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、大規模言語モデル(LLM)を微調整なしで圧縮する方法として広く用いられている。
本稿では、将来の層活性化を利用して量子化を導出するFuture-Aware Quantization (FAQ)を提案する。
FAQは、後方パス、データ再構成、チューニングを必要とせず、無視できる余分なコストで、従来手法よりも一貫してパフォーマンスを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:03:30 GMT)
MALLOC: Benchmarking the Memory-aware Long Sequence Compression for Large Sequential Recommendation [84.5] MALLOCは、メモリを意識したロングシーケンス圧縮のベンチマークである。
最先端のレコメンデータに統合され、再現性と評価のプラットフォームを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:11:50 GMT)
Decoupling Perception and Calibration: Label-Efficient Image Quality Assessment Framework [78.6] LEAFはラベル効率の良い画像品質評価フレームワークである。
MLLM教師の知覚的品質の先行を軽量な学生回帰器に蒸留する。
提案手法は,強いMOS対応相関を維持しつつ,人間のアノテーションの必要性を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:15:17 GMT)
SemBind: Binding Diffusion Watermarks to Semantics Against Black-Box Forgery Attacks [74.8] ブラックボックスの偽造攻撃は、証明と信頼に非常に大きなリスクをもたらす。
ブラックボックス偽造に抵抗する潜伏型透かしのフレームワークであるSemBindを提案する。
我々は,SemBindが有効である抗偽造の変異が,ブラックボックス偽造の誤認を著しく減少させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:02:40 GMT)
Structure-constrained Language-informed Diffusion Model for Unpaired Low-dose Computed Tomography Angiography Reconstruction [72.8] ヨウ素化コントラスト培地(ICM)の過剰摂取は、腎臓の損傷と致命的なアレルギー反応を引き起こす。
深層学習法は、低線量ICMから正常線量ICMのCT画像を生成することができ、必要な線量を減らすことができる。
本研究では,構造シナジーと空間知性を統合した構造制約型言語情報拡散モデル(SLDM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:54:06 GMT)
MiLorE-SSL: Scaling Multilingual Capabilities in Self-Supervised Models without Forgetting [69.7] MiLorE-SSLは、LoRAモジュールとソフトミキシング・オブ・エキスパート・メカニズムを組み合わせて、効率的な連続多言語トレーニングを行う軽量フレームワークである。
LoRAは効率的な低ランク適応を提供するが、ソフトなMoEは言語間のフレキシブルな専門家共有を促進し、言語間の干渉を減らす。
ML-SUPERBの実験では、MiLorE-SSLは新しい言語で高いパフォーマンスを実現し、2.14%のトレーニング可能なパラメータで既存の言語での性能を向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:48:52 GMT)
Interpreting Emergent Extreme Events in Multi-Agent Systems [68.7] 本稿では,マルチエージェントシステムにおける創発的極端な事象を説明するための最初のフレームワークを提案する。
具体的には、Shapley値を適用して、エージェントによって取られた各アクションに対して極端なイベントの発生を忠実に評価する。
次に、時間、エージェント、行動の次元に沿って属性スコアを集約し、各次元のリスクコントリビューションを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:32:16 GMT)
PLawBench: A Rubric-Based Benchmark for Evaluating LLMs in Real-World Legal Practice [67.7] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を評価するための実践的ベンチマークであるPLawBenchを紹介する。
PLawBenchは、13の実践的な法的シナリオにわたる850の質問で構成され、各質問には専門家が設計した評価ルーブが伴っている。
人間の専門的判断に合わせたLLMに基づく評価器を用いて,10種類の最先端のLLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:26:58 GMT)
Efficient Multimodal Planning Agent for Visual Question-Answering [67.3] 本稿では,MRAGパイプラインを動的に分解してVQAタスクを解くマルチモーダル計画エージェントを訓練する手法を提案する。
本実験では, 従来の手法に比べて探索時間を60%以上削減し, 余剰計算の削減に役立てることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:58:59 GMT)
Reversible Efficient Diffusion for Image Fusion [66.4] マルチモーダル画像融合は、様々なソース画像からの補完情報を統一表現に統合することを目的としている。
拡散モデルは画像生成において顕著な生成能力を示してきたが、画像融合タスクに適用した場合、しばしば細かな損失に悩まされる。
この問題はマルコフ過程に固有のノイズ誤差の蓄積から発生し、融合した結果の不整合と劣化をもたらす。
本稿では,分散推定を回避しつつ,拡散モデルの強力な生成能力を継承する,明示的な教師付きトレーニングフレームワークであるReversible Efficient Diffusion(RED)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:14:55 GMT)
AdaReasoner: Dynamic Tool Orchestration for Iterative Visual Reasoning [66.2] textbfAdaReasonerは、ツール固有の、あるいは明示的な教師付き行動ではなく、一般的な推論スキルとしてツールの使用を学ぶマルチモーダルモデルのファミリーである。
AdaReasonerは、(i)スケーラブルなデータキュレーションパイプラインによって、長期にわたる多段階のツールインタラクションにモデルを公開し、(ii)ツール-GRPO、(ii)ツールの選択とシークエンシングをエンドツーエンドの成功に基づいて優先順位付けする強化学習アルゴリズム、(iii)ツールの使用を動的に規制する適応学習メカニズムによって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:44:53 GMT)
OSDEnhancer: Taming Real-World Space-Time Video Super-Resolution with One-Step Diffusion [64.1] ビデオスーパーレゾリューションモデル(DM)は、ビデオスーパーレゾリューション(VSR)において極めて成功している。
時空ビデオスーパーレゾリューション(STVSR)の可能性は、低解像度から高解像度までのリアルな視覚コンテンツを回復する必要があるが、コヒーレントなダイナミックスでフレームレートを改善する必要がある。
提案するOSDEnhancerは,効率的なワンステップ拡散プロセスにより,実世界のSTVSRを初期化するための最初の手法である。
実験により,提案手法は実世界のシナリオにおいて優れた性能を維持しつつ,最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:59:55 GMT)
Textual Equilibrium Propagation for Deep Compound AI Systems [63.3] 大規模言語モデル(LLM)は、複合AIシステムの一部としてますます多くデプロイされている。
テキストフィードバックをグローバルに伝達する最近のアプローチ(例:TextGrad)は、そのようなパイプラインを最適化することを可能にするが、システムの深さが大きくなるにつれて性能が低下する。
特に、長距離エージェントは2つの深度スケーリング障害モードを示す: 1) テキストのフィードバックが指数関数的に深度とともに増加し、不当に長いメッセージをもたらし、評価バイアスを増幅するテキストの勾配を爆発させる; 2) 長いコンテキスト能力に制限のあるモデルが部分的なフィードバックを過度に強調し、長いフィードバックの圧縮が下流メッセージの特異性を徐々に低下させるテキストの勾配を消失させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:41:11 GMT)
On the Computational Complexity of Performative Prediction [59.6] 我々は、$$-performatively stable pointの計算がPPAD完全であることを示す。
我々の重要な技術的貢献の1つは、PPAD-hardnessの結果を一般的な凸領域に拡張することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:26:35 GMT)
Dissecting Multimodal In-Context Learning: Modality Asymmetries and Circuit Dynamics in modern Transformers [59.5] コンテクスト内の例から,トランスフォーマーがモダリティ間で情報を関連づけることを学ぶ方法について検討する。
現代変圧器におけるユニモーダルICLの原理を再考する。
メカニスティック分析では、両方の設定は、ラベルをマッチするインコンテキストの例からコピーするインダクションスタイルのメカニズムに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:37:28 GMT)
From Sparse Decisions to Dense Reasoning: A Multi-attribute Trajectory Paradigm for Multimodal Moderation [59.3] 疎度な意思決定から高密度な推論トレースへ移行する新しい学習パラダイム(UniMod)を提案する。
モノリシックな意思決定タスクを多次元境界学習プロセスに再構成し,エビデンス,モダリティ評価,リスクマッピング,政策決定,応答生成を含む構造化軌道を構築する。
タスク固有のパラメータを分離し、トレーニングダイナミクスを再バランスさせ、マルチタスク学習における多様な目的間の干渉を効果的に解消する、特別な最適化戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:29:40 GMT)
AgentLongBench: A Controllable Long Benchmark For Long-Contexts Agents via Environment Rollouts [56.4] 我々は、横方向思考パズルに基づく環境ロールアウトによるエージェントの評価を行うtextbfAgentLongBenchを紹介した。
このフレームワークは、知識集約的で知識のないシナリオにまたがる厳密な相互作用の軌跡を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:05:44 GMT)
HINT: Hierarchical Interaction Modeling for Autoregressive Multi-Human Motion Generation [55.7] HINTは,階層的インタラクティクスモデリングを応用した多関節モーション生成のための最初の自動回帰フレームワークである。
第一に、HINTは正準化潜在空間内でのゆがみのある動きの表現を活用し、局所的な動きのセマンティクスを対人インタラクションから切り離す。
第二に、HINTは効率的なオンライン生成のためのスライドウインドウ戦略を採用し、局所的なウィンドウ内およびグローバルなクロスウインドウ条件を集約し、過去の人類の歴史、個人間の依存関係を捉え、テキストガイダンスと整合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:47:23 GMT)
Trajectory2Task: Training Robust Tool-Calling Agents with Synthesized Yet Verifiable Data for Complex User Intents [53.7] Trajectory2Taskは,3つの現実的なユーザシナリオの下で大規模なツール使用を研究するための,検証可能なデータ生成パイプラインである。
有効なツールコールトラジェクトリを、制御されたインテント適応を伴うユーザ向けタスクに変換する。
我々は、生成された複雑なユーザシナリオタスクに対して、7つの最先端のLCMをベンチマークし、頻繁な障害を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 00:36:13 GMT)
MemCtrl: Using MLLMs as Active Memory Controllers on Embodied Agents [53.4] 本稿では,Multimodal Large Language Models (MLLM) を用いたメモリのオンラインプルーニングフレームワークであるMemCtrlを提案する。
拡張MLLMは平均で16%、特定の命令サブセットで20%以上改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:31:17 GMT)
TeleStyle: Content-Preserving Style Transfer in Images and Videos [52.8] 画像とビデオの両方をスタイリングするための軽量モデルであるTeleStyleを提示する。
異なるスタイルの高品質なデータセットをキュレートし、数千の多様性のあるイン・ザ・ワイルドなスタイルのカテゴリを使用してトリプレットを合成した。
TeleStyleは、スタイルの類似性、コンテントの一貫性、美的品質という、3つの中核評価指標で最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:16:03 GMT)
MemeChain: A Multimodal Cross-Chain Dataset for Meme Coin Forensics and Risk Analysis [52.5] ミームコインのエコシステムは、暗号市場の最も活発で観測可能なセグメントの1つに成長してきた。
MemeChainは、WebサイトHTMLソースコード、トークンロゴ、リンクされたソーシャルメディアアカウントなど、オフチェーンのアーティファクトとオンチェーンデータを統合する。
打ち上げから24時間以内に全ての取引活動を停止する1,801トークン(5.15%)を特定し、生態系の極端なボラティリティを定量化します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:42:02 GMT)
Faster Predictive Coding Networks via Better Initialization [52.4] 本稿では,従来のトレーニングサンプルの反復的進捗を抑えることを目的とした,予測符号化ネットワークのための新しい手法を提案する。
本実験は,教師なし設定と教師なし設定の両方において,収束速度と最終テスト損失が大幅に改善されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:52:19 GMT)
A Theory of Universal Agnostic Learning [52.2] 設定における二項分類のための最適普遍率の完全な理論を提供する。
任意の概念クラスにおいて、過大誤差率の最適普遍収束率は、$e-n$, $e-o(n)$, $o(n-1/2$)$, あるいは任意に遅くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:03:26 GMT)
Evolutionary Strategies lead to Catastrophic Forgetting in LLMs [51.9] 進化戦略(Evolutionary Strategies, ES)は、最近、従来の学習アルゴリズムの勾配のない代替品として再登場した。
ESは計算予算に匹敵する計算量で、数学や推論タスクのGRPOに近いパフォーマンス数に達することができる。
ESは、事前能力の大幅な忘れを伴い、オンラインのトレーニングモデルの適用性を制限している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:59:34 GMT)
Concept Component Analysis: A Principled Approach for Concept Extraction in LLMs [51.4] 機械的解釈可能性(Mechanistic interpretability)は、大きな言語モデルからの抽出によって問題を緩和しようとする。
スパースオートエンコーダ (SAE) は、解釈可能・単意味的な概念を抽出するための一般的なアプローチである。
SAEは基本的な理論的曖昧さに悩まされており、LLM表現と人間解釈可能な概念との明確に定義された対応はいまだに不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:27:05 GMT)
P2S: Probabilistic Process Supervision for General-Domain Reasoning Question Answering [51.0] 本稿では,プロセス報酬を微粒化するための新しいフレームワークである確率的プロセススーパービジョン(P2S)を紹介する。
P2Sは、個別の報酬モデルや人間に注釈を付けた推論ステップを必要とせずに、きめ細かいプロセス報酬を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:35:20 GMT)
Hyperparameter Transfer with Mixture-of-Expert Layers [51.0] 現代のニューラルネットワークをスケールアップするための重要なツールとして、Mixture-of-Experts(MoE)層が登場した。
モデル幅,深さ,専門家の数,(隠れた)サイズを拡大する際,MoE層を有するトランスフォーマーモデルのパラメータ化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:02:30 GMT)
AgentIF-OneDay: A Task-level Instruction-Following Benchmark for General AI Agents in Daily Scenarios [49.9] 持続時間と複雑さが増大するタスクを効果的に処理するAIエージェントの能力は、成長を続けている。
エージェントタスクの多様性に十分対処することなく,タスクの難易度の向上を優先している。
本稿では,自然言語命令とAIエージェントを多種多様な日常タスクに活用できるかどうかを判定するエージェントIF-OneDayを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:49:18 GMT)
NeuraLSP: An Efficient and Rigorous Neural Left Singular Subspace Preconditioner for Conjugate Gradient Methods [49.8] NeuraLSPはニューラルプレコンディショナーである。
提案手法は, インフレーションのランク付けにおける理論的保証と実証的堅牢性の両方を示し, 最大53%の高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:15:16 GMT)
DenseGRPO: From Sparse to Dense Reward for Flow Matching Model Alignment [49.5] テキスト・画像生成のためのGRPOベースのアプローチは、スパース報酬問題に悩まされる。
textbfDenseGRPOは、人間の好みと深い報酬を一致させる新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:39:05 GMT)
Inequality in Congestion Games with Learning Agents [49.2] ネットワークの構造だけでなく,通勤者による適応の仕方にも相違があることが示される。
潜在的効率性と公平性のトレードオフを捉えるために,学習中の非効率性の尺度であるPrice of Learning (PoL)を導入する。
シミュレーションにより,ネットワーク拡張が同時に効率を向上し,不等式を増幅できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:16:25 GMT)
CUA-Skill: Develop Skills for Computer Using Agent [48.9] コンピュータを利用したエージェントスキルベースであるCUA-Skillを導入し,人間のコンピュータ利用知識をスキルとして符号化する。
我々は、動的スキル検索、引数のインスタンス化、メモリ認識障害回復をサポートする、エンドツーエンドのコンピュータ利用エージェントであるCUA-Skill Agentを構築した。
その結果、CUA-Skillは、エンドツーエンドのベンチマークで実行の成功率と堅牢性を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 23:38:25 GMT)
CE-RM: A Pointwise Generative Reward Model Optimized via Two-Stage Rollout and Unified Criteria [48.7] 専用の2段階ロールアウト法を用いて学習したポイントワイズ生成報酬モデルCE-RM-4Bを提案する。
オープンソースの選好データセットから算出した約5.7Kの高品質データを用いて、CE-RM-4Bは様々な報奨モデルベンチマークにおいて優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:46:13 GMT)
DRAINCODE: Stealthy Energy Consumption Attacks on Retrieval-Augmented Code Generation via Context Poisoning [48.2] 本稿では,RAGベースのコード生成システムの計算効率を目標とした,最初の逆アタックであるDrainCodeを紹介する。
その結果,DrainCodeのレイテンシは85%増加し,エネルギー消費量は49%増加し,出力長はベースラインに比べて3倍増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:51:00 GMT)
Investigating the Development of Task-Oriented Communication in Vision-Language Models [48.0] 我々は,emphLLMをベースとしたエージェントがタスク指向通信プロトコルを開発できるかどうかを検討する。
視覚言語モデル(VLM)エージェントが通信する参照ゲームフレームワークを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:28:31 GMT)
Learning Contextual Runtime Monitors for Safe AI-Based Autonomy [42.2] 我々は、AIベースの制御アンサンブルのためのコンテキスト対応ランタイムモニタを学習するための新しいフレームワークを導入する。
提案手法は,(1) 制御器選択時の安全性の理論的保証,(2) 制御器の多様性の向上,の2つの利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:49:04 GMT)
MARVL: Multi-Stage Guidance for Robotic Manipulation via Vision-Language Models [42.2] 視覚言語モデルを用いたロボット操作のためのMARVL-Multi-stAgeガイダンスを提案する。
MARVL は空間的および意味的整合性のための VLM を微調整し、タスクを多段階のサブタスクに分解する。
経験的に、MARVLはMeta-Worldベンチマークで既存のVLM-rewardメソッドよりも優れており、スパース・リワード操作タスクにおいて、より優れたサンプル効率と堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:25:13 GMT)
Spectral Ghost in Representation Learning: from Component Analysis to Self-Supervised Learning [42.0] 自己教師付き学習(SSL)は、実践的な応用のためにラベルなしデータのパワーを解放することで経験的性能を改善した。
本稿では,理解と分析のための統一フレームワークへの道筋をたどる,表現学習の原則的基盤を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 01:08:24 GMT)
PsychePass: Calibrating LLM Therapeutic Competence via Trajectory-Anchored Tournaments [41.8] 我々は、現在の評価パラダイムが未完成の欠陥に悩まされており、2種類の不安定性をもたらすと主張している。
Psは、軌跡アンコールトーナメントによるLSMの治療能力の校正を行う統一的なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:48:39 GMT)
A Foundation Model for Virtual Sensors [41.5] 既存の仮想センサアプローチでは、各センサに対して手入力のアプリケーション固有のモデルが必要である。
両方の制約に対処する仮想センサの最初の基礎モデルを紹介する。
我々のアーキテクチャは415倍の時間短縮と951倍のメモリ要求の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:17:46 GMT)
FreeFix: Boosting 3D Gaussian Splatting via Fine-Tuning-Free Diffusion Models [40.9] FreeFixは微調整のないアプローチで、事前訓練された画像拡散モデルで外挿レンダリングを強化する。
本稿では,映像拡散モデルに頼らずに画像拡散モデルを一貫した洗練のために活用できることを,インターリーブされた2D-3Dリファインメント戦略として提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:56:03 GMT)
Context Tokens are Anchors: Understanding the Repetition Curse in dMLLMs from an Information Flow Perspective [40.3] キャッシュ機構は、しばしば望ましくない反復的なテキスト生成を導入する。
我々は情報フローのレンズを通して繰り返し生成を分析する。
繰り返しを緩和するプラグイン・アンド・プレイ方式である textbfCoTA を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:54:42 GMT)
Guiding the Recommender: Information-Aware Auto-Bidding for Content Promotion [40.3] 我々は、短期的価値獲得と長期的モデル改善のバランスをとるために、コンテンツプロモーションを2目的最適化として再放送する。
シャドウ価格で予算を動的にペースするラグランジュ双対性に基づく2段階自動入札アルゴリズムを設計する。
我々は, 理論的保証, 複合目的物の単調な部分モジュラリティの証明, オンラインオークションにおけるサブ線形後悔, 予算実現可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:29:04 GMT)
A Learning-based Framework for Spatial Impulse Response Compensation in 3D Photoacoustic Computed Tomography [39.5] 光音響計算トモグラフィ(PACT)は、光学コントラストと超音波検出を組み合わせた将来的な画像モダリティである。
トランスデューサの空間インパルス応答(SIR)は、再構成画像の空間分解能を損なうことができる。
本研究では,データ領域で動作する学習型SIR補償手法を確立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） (Wed, 28 Jan 2026 06:18:20 GMT)
PalmBridge: A Plug-and-Play Feature Alignment Framework for Open-Set Palmprint Verification [38.7] PalmBridgeは、ベクトル量子化に基づくオープンセットパームプリント検証のためのプラグアンドプレイフレームワークである。
そこで,PalmBridgeは,データセット内オープンセット評価において一貫してEERを削減し,無視可能なランタイムオーバーヘッドでデータセット間の一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:09:49 GMT)
WorldVQA: Measuring Atomic World Knowledge in Multimodal Large Language Models [38.7] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の原子的視覚世界知識を評価するためのベンチマークであるWorldVQAを紹介する。
このベンチマークは、階層化された分類における視覚的実体の接地と命名のアトミックな能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:27:22 GMT)
Thinking in Frames: How Visual Context and Test-Time Scaling Empower Video Reasoning [38.7] 映像生成モデルを用いて視覚的推論を定式化する。
視覚変化の少ない連続的な離散計画のための迷路ナビゲーションと、高い視覚変化の連続的な操作のためのタングラムパズルの2つの異なる形態でそれらの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:57:55 GMT)
DiffVC-RT: Towards Practical Real-Time Diffusion-based Perceptual Neural Video Compression [38.5] 我々は、リアルタイム拡散に基づくニューラルビデオ圧縮(NVC)を実現するための最初のフレームワークであるDiffVC-RTを提案する。
DiffVC-RTは、NVIDIA H800 GPU上の720pビデオに対して、リアルタイムエンコーディングとデコード速度206/30 fpsのHEVCデータセット上で、LPIPSよりもVTM-17.0よりも80.1%のパーセプティカルセーブを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:59:25 GMT)
Actionable Interpretability Must Be Defined in Terms of Symmetries [38.0] 本稿では、人工知能(AI)における解釈可能性の研究は、既存の定義では、どのように解釈可能性が公式にテストされるか、あるいは設計されるのかを記述できないため、基本的には不適切である、と論じる。
我々は、解釈可能性の実行可能な定義は、モデル設計を通知し、テスト可能な条件に導く*対称性*という用語で定式化されなければならないと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:57:03 GMT)
SegRap2025: A Benchmark of Gross Tumor Volume and Lymph Node Clinical Target Volume Segmentation for Radiotherapy Planning of Nasopharyngeal Carcinoma [37.8] SegRap2025チャレンジは、画像センターとモダリティをまたいだセグメンテーションモデルの一般化性と堅牢性を高めることを目的としている。
本稿では,10名の参加チームによるソリューションの総合的な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:11:12 GMT)
TRACER: Texture-Robust Affordance Chain-of-Thought for Deformable-Object Refinement [37.8] TRACER は Texture-Robust Affordance Chain-of- Thought with dEformable-object Refinement framework である。
セマンティック推論から外見が損なわれ、物理的に一貫した機能領域の洗練まで、階層横断的なマッピングを提供する。
Fine-AGDDO15データセットと実世界のロボットプラットフォームで実施された実験は、TRACERが精度を著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:12:18 GMT)
Learning From a Steady Hand: A Weakly Supervised Agent for Robot Assistance under Microscopy [37.6] 本稿では、キャリブレーション認識とアプタンス制御を融合した弱教師付きフレームワークを用いて、安定したロボット操作を再考する。
観測および校正モデルから残留物を明示的に特徴付けることにより、記録されたウォームアップからタスクスペースエラー予算を確立する。
その結果,顕微鏡誘導型バイオメディカルマイクロマニピュレーションの信頼性は,複雑な設定条件を導入することなく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:03:43 GMT)
Reinforcement Learning via Self-Distillation [37.1] 大規模言語モデルは、コードや数学などの検証可能な領域で強化学習を施して、ポストトレーニングされている。
検証可能な報酬(RLVR)を用いた強化学習の現在の手法は、試みごとにスカラーな結果報酬からのみ学習し、深刻な信用割り当てボトルネックを生み出す。
我々は、この設定をリッチフィードバックによる強化学習として定式化し、自己蒸留政策最適化(SDPO)を導入する。
SDPOは、トークン化されたフィードバックを、外部教師や明示的な報酬モデルなしで、密集した学習信号に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:45:12 GMT)
OS-Marathon: Benchmarking Computer-Use Agents on Long-Horizon Repetitive Tasks [37.0] ロングホライズンで反復的なタスクは、プロフェッショナルな設定で一般的である。
これらのタスクは、処理するデータのサイズに比例して極端な長さまで拡張できるため、人間にとって退屈な作業であることが多い。
我々は2つのドメインにまたがる242の長期的反復的なタスクからなるOS-Marathonを構築し、SOTA(State-of-the-art)エージェントを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:35:23 GMT)
A Hybrid Jump-Diffusion Model for Coherent Optical Control of Quantum Emitters in hBN [37.0] 六方晶窒化ホウ素(hBN)は安定な単光子放出のための2次元ホストとして現れる。
我々は,hBNの量子エミッタにおける温度依存性のスペクトル力学と光コヒーレンスに関するシミュレーションに基づく研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:23:28 GMT)
Latent Temporal Discrepancy as Motion Prior: A Loss-Weighting Strategy for Dynamic Fidelity in T2V [36.4] 本稿では,損失重み付け前の動きとしてLTD(Latent Temporal Disrepancy)を導入する。
LTDは潜在空間におけるフレーム・ツー・フレームの変動を測定し、安定した領域の定期的な最適化を維持しながら、高い差のある領域により大きなペナルティを割り当てる。
VBenchは3.31%,VMBenchは3.58%,強いベースラインは3.31%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:27:23 GMT)
Efficient Autoregressive Video Diffusion with Dummy Head [35.7] 本研究では,異なるヘッド間のコンテキストアクセシビリティを制御するDummy Forcingを提案する。
具体的には、提案したヘテロジニアスメモリ割り当てにより、動的ヘッドプログラミングを伴う頭部コンテキスト冗長性が低減される。
追加のトレーニングなしでは、Dummy Forcingはベースライン上で最大2.0倍のスピードアップを実現し、ビデオ生成を0.5%以下の品質低下で24.3 FPSでサポートしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:20:43 GMT)
Towards Quantum-Safe O-RAN -- Experimental Evaluation of ML-KEM-Based IPsec on the E2 Interface [35.5] NIST対応モジュール格子KEMをIKEv2/IPsecに統合することで、5GノードBとNear-Real-Time RAN Intelligent Controller間のE2インターフェースを保護する効果を実験的に評価した。
その結果,ML-KEM統合は,従来のIPsecと比較して約35msのトンネル設置のオーバーヘッドを小さくすることがわかった。
これらの結果から、ML-KEMベースのE2インタフェース上のIPsecは事実上実現可能であり、O-RANデプロイメントのための量子セーフなマイグレーション戦略を通知することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:44:16 GMT)
Youtu-Parsing: Perception, Structuring and Recognition via High-Parallelism Decoding [35.4] Youtu-Parsingは、高性能コンテンツ抽出のために設計された、効率的で汎用的な文書解析モデルである。
このモデルは稀な文字、多言語テキスト、手書きコンテンツを扱う際に強い堅牢性を示す。
Youtu-ParsingはOmniDocBenchおよびolmOCR-benchベンチマーク上での最先端(SOTA)パフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:37:13 GMT)
Toward a Unified Semantic Loss Model for Deep JSCC-based Transmission of EO Imagery [35.4] 本稿では,EO画像の伝送に有効なソースチャネルパラダイムとしてDJ SCCについて検討する。
我々はDJ SCCに基づくシステムにおける意味喪失の2つの相補的な側面に焦点を当てた。
単一モデル内での再構成中心とタスク指向の両方のパフォーマンスをキャプチャする統合意味損失フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:10:33 GMT)
Reclaiming Software Engineering as the Enabling Technology for the Digital Age [35.3] ソフトウェアエンジニアリングは、デジタル時代の目に見えないインフラです。
戦略的かつ可能な規律としてではなく、支援的なデジタルコンポーネントとして扱われることが多すぎる。
このポジションペーパーは、デジタル技術の長期的な持続可能性、信頼性、主権は、ソフトウェア工学の研究への投資に依存していると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:13:34 GMT)
ProFlow: Zero-Shot Physics-Consistent Sampling via Proximal Flow Guidance [35.1] ProFlowはゼロショット物理一貫性サンプリングのためのフレームワークである。
厳密な物理的整合性と観測的忠実さを事前訓練された前の統計構造と整合させる。
これは、より正確な分布統計だけでなく、より優れた物理的および観測的整合性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:57:00 GMT)
Self Voice Conversion as an Attack against Neural Audio Watermarking [34.9] 音声透かしシステムに対するユニバーサル・コンテンツ保存攻撃としての自己音声変換について検討する。
この攻撃は最先端の透かし手法の信頼性を著しく低下させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:41:18 GMT)
AIdentifyAGE Ontology for Decision Support in Forensic Dental Age Assessment [34.8] AIdentifyAGEは、歯科年齢評価のための標準化されたセマンティック・コヒーレントな枠組みである。
標準化されたセマンティック・コヒーレントなフレームワークを提供し、手動およびAIによる法医学的歯年齢評価の両方を包含する。
司法状況、個人レベルの情報、法医学的検査データ、歯科発達評価方法、放射線画像、統計基準研究、AIに基づく推定方法を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:42:32 GMT)
What Are Brands Telling You About Smishing? A Cross-Industry Evaluation of Customer Guidance [34.6] テキストによるフィッシング攻撃(英: Phishing attack)またはスマイッシング(英: smishing)は、社会工学の戦術の一種である。
本稿では、有名ブランド149社がスマイッシングについていかに顧客を教育するかについて、その実践状況について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:48:22 GMT)
A scalable flow-based approach to mitigate topological freezing [34.5] マルコフチェインモンテカルロシミュレーションからトポロジカルアーティファクトを除去するフローベース戦略を提案する。
この戦略は、非平衡モンテカルロ更新を局所的で頑丈な欠陥層に置き換える正規化フロー(SNF)に基づいている。
欠点SNFは、同等のコストで非平衡法を再現するよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:40:46 GMT)
Shedding the Facades, Connecting the Domains: Detecting Shifting Multimodal Hate Video with Test-Time Adaptation [34.1] ヘイトビデオ検出(HVD)は、オンラインエコシステムにとって不可欠である。
テスト時間適応(TTA)は、ドメイン間のギャップを狭めるために推論中にモデルを適用することで、ソリューションを提供する。
HVDに適した最初のTTAフレームワークであるSCANNERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:59:04 GMT)
Out-of-Distribution Generalization in Graph Foundation Models [33.8] グラフ基礎モデル(GFM)は、様々なグラフやタスクにわたる大規模な事前学習を通じて汎用表現を学ぶことを目的としている。
まず,グラフ学習における分散シフトによる主な課題について論じ,統一された問題設定の概要を述べる。
次に、固定されたタスク仕様の下で動作するよう設計されているか、あるいは異種タスクの定式化における一般化をサポートするかに基づいて、既存のアプローチを整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:51:59 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） (Wed, 28 Jan 2026 14:28:33 GMT)
TwinWeaver: An LLM-Based Foundation Model Framework for Pan-Cancer Digital Twins [33.3] Genie Digital Twin (GDT) は, がんのタイプ別に93,054人を対象に構築されている。
GDTは予測誤差を著しく低減し、平均絶対誤差(MASE)は0.87である。
GDTは、アウト・オブ・ディストリビューション・マッチング臨床試験に一般化し、ゼロショットでベースラインを訓練し、微調整でそれらを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:40:54 GMT)
MARE: Multimodal Alignment and Reinforcement for Explainable Deepfake Detection via Vision-Language Models [33.2] 視覚言語モデルを用いた説明可能なディープフェイク検出のためのマルチモーダルアライメントと強化(MARE)を提案する。
MarEは、人間のフィードバックからの強化学習を取り入れ、人間の嗜好に固執する推論コンテンツの生成を動機付けている。
MarEは精度と信頼性の観点から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） (Wed, 28 Jan 2026 09:44:31 GMT)
When More Data Doesn't Help: Limits of Adaptation in Multitask Learning [33.1] マルチタスク学習問題では、関連するソースタスクから収集した異種データセットの集合が与えられる。
集約されたサンプルのみに基づくアルゴリズムは、タスク毎のサンプルサイズが制限されている限り、最適なリスクを保証できない。
我々は,タスク毎のサンプルサイズを任意に大きくする適応の強い不可能な結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:00:11 GMT)
OmegaUse: Building a General-Purpose GUI Agent for Autonomous Task Execution [33.0] OmegaUseは、モバイルプラットフォームとデスクトッププラットフォームの両方で自律的なタスク実行のための汎用GUIエージェントモデルである。
既存のGUIベンチマークでは高い競争力があり、ScreenSpot-V2で96.3%のSOTA(State-of-the-art)スコアを達成している。
OS-Navでは74.24%がChiM-Navで、平均55.9%がUbu-Navで成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:45:17 GMT)
Entangling logical qubits without physical operations [32.4] コードブロック内の全ての論理量子ビット間の絡み合うゲートを実現するファントム符号-量子誤り訂正符号を,コンパイル中の物理量子ビットの組換えにより純粋に導入する。
我々の研究は、高密度局所エンタングリング構造を持つワークロードに対してスケーラブルな利点を持つフォールトトレラント量子計算への実行可能なアーキテクチャ経路としてファントム符号を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:00:00 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） (Wed, 28 Jan 2026 02:38:20 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） (Wed, 28 Jan 2026 06:02:25 GMT)
Spark: Strategic Policy-Aware Exploration via Dynamic Branching for Long-Horizon Agentic Learning [31.2] textbfStrategic textbfPolicy-textbfAware explotextbfRation via textbfKey-state dynamic branching)を提案する。
我々の重要な洞察は、有望な軌道を探索するために重要な決定点において適応的な分岐探索を活性化することである。
textscSparkはトレーニングサンプルをはるかに少なくして優れた成功率を実現し、目に見えないシナリオでも堅牢な一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:15:34 GMT)
CURVE: Learning Causality-Inspired Invariant Representations for Robust Scene Understanding via Uncertainty-Guided Regularization [30.6] CURVEは、変動不確実性モデリングと不確実性誘導構造正規化を統合し、高分散関係を抑制するフレームワークである。
具体的には,環境依存的変動から不変な相互作用力学を解離させ,スパースかつ領域安定なトポロジを促進させる。
実験により,CURVEをゼロショット転送と低データのsim-to-real適応で評価し,領域安定なスパーストポロジの学習能力を検証するとともに,分布シフト下でのリスク予測を支援するための信頼性の高い不確実性推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:15:56 GMT)
Artifact-Aware Evaluation for High-Quality Video Generation [29.2] 本稿では,人間の知覚に影響を及ぼす3つの重要な側面(外見,動き,カメラ)に焦点をあてた総合評価プロトコルを提案する。
ビデオ生成において観察される一般的な生成障害を反映した10の一般的なアーティファクトカテゴリの分類を用いて,これらの軸を定義した。
堅牢なアーティファクト検出と分類を可能にするために,さまざまな最先端のビデオ生成モデルによって生成された80kビデオの大規模データセットであるGenVIDを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:45:14 GMT)
CtrlCoT: Dual-Granularity Chain-of-Thought Compression for Controllable Reasoning [29.1] チェーン・オブ・シント(CoT)はLCM推論を改善するが、冗長なトレースによって高いレイテンシとメモリコストを発生させる。
セマンティック抽象化とトークンレベルのプルーニングを調和させるデュアルグラニュラリティCoT圧縮フレームワークである textbfCtrlCoT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:38:49 GMT)
Harder Is Better: Boosting Mathematical Reasoning via Difficulty-Aware GRPO and Multi-Aspect Question Reformulation [28.6] Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR)は、大規模モデルにおける数学的推論を強化するための堅牢なメカニズムを提供する。
我々は、アルゴリズムとデータの観点から、既存の手法におけるより困難な問題に、体系的に重点を置いていないことを確認した。
両視点から難しい質問を対象とし,数学的推論を改善するための2次元MathForgeフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:49:23 GMT)
Let's Roll a BiFTA: Bi-refinement for Fine-grained Text-visual Alignment in Vision-Language Models [28.4] 微細なテキスト記述や局所的な画像パッチは冗長な情報を含むことが多く、テキスト・視覚的アライメントがより効果的になる。
BiFTAは、ViTベースのCLIPデータセットとResNetベースのCLIPデータセットの両方で、6つのベンチマークで優れたゼロショットパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:24:14 GMT)
LLMs versus the Halting Problem: Revisiting Program Termination Prediction [28.3] プログラムが終了するかどうかを判断することは コンピュータ科学の中心的な問題です
大規模言語モデル(LLM)の最近の成功と進歩は、次の疑問を提起する: LLMはプログラム終了を確実に予測できるか?
ソフトウェア検証に関する国際コンペティション(SV-Comp)2025(International Competition on Software Verification, SV-Comp)の終了カテゴリから, C プログラムの多種多様なセットに対する LLM の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:02:15 GMT)
Automated Benchmark Generation from Domain Guidelines Informed by Bloom's Taxonomy [28.3] オープンエンド質問応答(英語: Open-ended Question answering, QA)は、モデルが事実的リコールを超えた文脈的推論を行う能力を評価する。
この課題は、知識が手続き的であり、専門的な判断が下されている、実践ベースの領域で特に深刻である。
ブルームの分類学から得られた専門家認可ガイドラインから自動ベンチマーク生成のためのフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:01:11 GMT)
When Simultaneous Localization and Mapping Meets Wireless Communications: A Survey [27.4] 本稿ではSLAMと無線通信のネクサスにおける最先端技術について調査する。
本稿では,無線信号伝搬,幾何チャネルモデリング,無線周波数(RF)に基づく局所化とセンシングに関する重要な概念の概要について述べる。
本稿では,無線通信路の最適経路を積極的に予測し,ランドマークを検出する画像処理手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:49:21 GMT)
A Diffusive Classification Loss for Learning Energy-based Generative Models [27.1] DiffCLF(Diffusive Classification, DiffCLF)は, 計算効率を保ちながら視力の低下を回避する簡易な手法である。
解析的ガウス混合の場合, 推定エネルギーを地中真理と比較することにより, DiffCLFの有効性を検証した。
以上の結果から,DiffCLFは既存手法よりも忠実度が高く,適用性も広いEMMを実現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:37:53 GMT)
Mind the Shift: Using Delta SSL Embeddings to Enhance Child ASR [25.9] 自己教師付き学習(SSL)モデルは、多くの音声タスクで印象的な結果を得た。
子音声における微調整SSLモデルは、表現空間のシフトを誘導する。
デルタ埋め込みはタスク固有の情報をエンコードし、別のSSLモデルから細分化された機能を補完することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 00:32:52 GMT)
ProSkill: Segment-Level Skill Assessment in Procedural Videos [25.8] ProSkillは、手続きタスクにおけるアクションレベルのスキルアセスメントのための最初のベンチマークデータセットである。
私たちはデータセットを使用して、最先端のスキルアセスメントアルゴリズムをベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:44:09 GMT)
BLENDER: Blended Text Embeddings and Diffusion Residuals for Intra-Class Image Synthesis in Deep Metric Learning [25.6] BLenDeRはDMLのクラス内多様性を高めるために設計された拡散サンプリング手法である。
標準的なDMLベンチマークの実験では、BLenDeRは最先端のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:44:40 GMT)
Meta-Cognitive Reinforcement Learning with Self-Doubt and Recovery [25.5] 本稿では,エージェントが学習行動を評価し,制御し,回復することを可能にするメタ認知強化学習フレームワークを提案する。
提案手法では,値予測エラー安定性(VPES)によって駆動されるメタトラスト変数を導入し,フェールセーフな制御と段階的信頼回復を通じて学習ダイナミクスを変調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:43:03 GMT)
Lost in Simulation: LLM-Simulated Users are Unreliable Proxies for Human Users in Agentic Evaluations [25.5] 実店舗におけるエージェント評価において, LLMを模擬したユーザが信頼性の高いプロキシとして機能するかどうかを検討する。
ユーザシミュレーションは堅牢性に欠けており、エージェントの成功率は異なるユーザLLMで最大9ポイントまで変化している。
また,AAVEおよびインド英語話者にとって,シミュレーション利用者は,異なる集団に対する差分効果のあるプロキシであることも見いだした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 00:01:18 GMT)
Position-invariant Fine-tuning of Speech Enhancement Models with Self-supervised Speech Representations [25.2] 自己教師付き学習(SSL)に基づく音声モデルを用いたフロントエンド音声強調(SE)モデルは、ノイズの多い条件下での下流タスクに有効である。
MSEはSSLモデルに位置埋め込みを利用する傾向があり、コンテンツ関連情報ではなく位置相関によって目的を最小化することができる。
この研究は、自己教師付き表現の微調整の一般的な制限として問題を補足し、表現誘導SEを通してそれを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:13:05 GMT)
Towards End-to-End Alignment of User Satisfaction via Questionnaire in Video Recommendation [24.8] ショートビデオレコメンデータシステムは、通常、クリックやウォッチタイムなどの密集したユーザの行動信号を使用してランキングモデルを最適化する。
近年,高品質なダイレクトアライメント監視として,アンケートを通じて収集した明確な満足度フィードバックが出現している。
本研究では,EASQ と呼ばれる質問紙によるユーザ満足度をエンド・ツー・エンドにすることで,ランキングモデルのリアルタイムアライメントと真のユーザ満足度を実現するための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:32:21 GMT)
FedRD: Reducing Divergences for Generalized Federated Learning via Heterogeneity-aware Parameter Guidance [24.6] 不均質な連合学習(HFL)は、異なるエンティティ間の効果的かつプライバシー保護的なコラボレーションを保証することを目的としている。
フェデレーション学習モデルを不均一なデータの下で未確認のクライアントに一般化する問題は、徐々に重要になっている。
パラメータ誘導型大域的一般化集約と局所脱バイアス型分類を協調的に利用して発散を減らす新しい不均一なフェデレート学習アルゴリズムであるFedRDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:03:06 GMT)
Structured Semantic Information Helps Retrieve Better Examples for In-Context Learning in Few-Shot Relation Extraction [24.5] 提案手法では,構文・意味的構造と与えられた一ショットの例との類似性に基づいて,新しい例が選択される。
これらの戦略を組み合わせると、結果のハイブリッドシステムはどちらの方法よりも利害関係の全体像を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:48:58 GMT)
Hierarchical JEPA Meets Predictive Remote Control in Beyond 5G Networks [24.4] スケーラブルな予測制御のための階層型統合埋め込み予測アーキテクチャ(H-JEPA)を提案する。
状態を伝達する代わりに、デバイス観測は重要なダイナミクスを保持する低次元の埋め込みに符号化される。
H-JEPAは、最大42.83 %以上のデバイスを、制御性能を損なうことなく、限られた無線容量でサポートできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:04:06 GMT)
bi-modal textual prompt learning for vision-language models in remote sensing [23.7] リモートセンシング(RS)タスクに適した軽量なプロンプト学習フレームワークであるBiMoRSを提案する。
BiMoRSは凍結画像キャプションモデル(BLIP-2など)を用いて、RS画像から意味的な要約を抽出する。
ライトウェイトなクロスアテンションモジュールは、融合したテキスト-視覚表現に対して学習可能なクエリプロンプトを指定し、CLIPバックボーンを変更することなくコンテキスト化されたプロンプトを生成する。
3つの領域一般化(DG)タスクにわたる4つのRSデータセット上でBiMoRSを評価し、一貫したパフォーマンス向上を観察し、強いベースラインを平均で最大2%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:58:14 GMT)
Everything in Its Place: Benchmarking Spatial Intelligence of Text-to-Image Models [23.7] テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは高忠実度画像の生成において顕著な成功を収めているが、複雑な空間関係の処理には失敗することが多い。
本稿では,T2Iモデルの空間的インテリジェンスを評価するための新しいベンチマークであるSpatialGenEvalを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:15:00 GMT)
ECGFlowCMR: Pretraining with ECG-Generated Cine CMR Improves Cardiac Disease Classification and Phenotype Prediction [23.7] ECGFlowCMRは、相認識型マスドオートエンコーダ(PA-MAE)と解剖-運動不整流(AMDF)を統合した新しいECG-to-CMR生成フレームワークである。
我々は,ECGFlowCMRが心電図入力から現実的なシネCMR配列を生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:13:00 GMT)
One Step Is Enough: Dispersive MeanFlow Policy Optimization [23.4] Dispersive MeanFlow Policy Optimization (DMPO)は、一段階生成を可能にする統一されたフレームワークである。
RoboMimic操作とOpenAI Gymロコモーションベンチマークによる実験は、競争力や優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:34:29 GMT)
Compression Tells Intelligence: Visual Coding, Visual Token Technology, and the Unification [23.3] 人工知能の研究、特に(マルチモーダル)大規模言語モデル(LLMs/MLLMs)が支援されている。
本稿では,ビジュアルコーディングとビジョントークン技術という2つの主要な技術ファミリについて概観する。
我々は,マルチモーダルLLM(MLLM),AIGC(AIGC),具体的AIといった,より実用的なタスクにおけるタスク指向トークン開発の可能性について実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:18:20 GMT)
Do LLMs Favor LLMs? Quantifying Interaction Effects in Peer Review [23.2] ピアレビューパイプラインにまたがるLLM使用に関する,最初の包括的な分析結果を提供する。
我々は、ICLR、NeurIPS、ICMLから125,000以上のペーパーレビューペアを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:50:54 GMT)
LLaVA-FA: Learning Fourier Approximation for Compressing Large Multimodal Models [23.2] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、様々な視覚言語タスクにおいて印象的な性能を達成している。
既存の圧縮法は、しばしば低ランクの分解と量子化を分離し、複雑な再構成エラーを引き起こす。
LLaVA-FAは、周波数領域において、共振器の低ランク化と量子化の近似を行う新しい効率なLMMである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:39:10 GMT)
Endogenous Reprompting: Self-Evolving Cognitive Alignment for Unified Multimodal Models [23.1] 内因性再増殖は、モデルの理解を明確な生成的推論ステップに変換する。
評価精度,再現効率,生成品質において,SEERは一貫して最先端のベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:54:36 GMT)
Human-LLM Collaborative Feature Engineering for Tabular Data [22.3] 大規模言語モデル(LLM)は、表型学習における機能工学の自動化にますます利用されている。
現在のアプローチでは、LLMをブラックボックスとして割り当て、操作の提案と選択の両方に責任を負う。
本稿では,人間-LLM協調機能エンジニアリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:33:42 GMT)
Physically Guided Visual Mass Estimation from a Single RGB Image [22.2] 物体の質量を視覚入力から推定することは、質量が幾何学的体積と物質依存密度に共同で依存するため困難である。
単一画像の質量推定のための物理的に構造化されたフレームワークを提案する。
image2mass と ABO-500 の実験により,提案手法が常に最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:53:36 GMT)
CPiRi: Channel Permutation-Invariant Relational Interaction for Multivariate Time Series Forecasting [21.6] チャネル依存モデルはチャネル間の特徴を学習するが、しばしばチャネルの順序付けに適合する。
チャネルに依存しないモデルは、各チャネルを分離して柔軟性を高めるが、チャネル間の依存関係を無視し、性能を制限する。
固定順序を記憶するのではなく,データからチャネル間構造を推定するフレームワークである textbfCPiRi を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:30:32 GMT)
Active Learning for Decision Trees with Provable Guarantees [21.4] 決定木に対する不一致係数を初めて解析する。
乗算誤差保証を実現する二項分類のための最初の一般能動学習アルゴリズムを提案する。
我々はラベルの複雑さを低くし、アルゴリズムのエラー耐性への依存度が$$が最適に近いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:02:25 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） (Wed, 28 Jan 2026 08:59:11 GMT)
MuVaC: AVariational Causal Framework for Multimodal Sarcasm Understanding in Dialogues [21.1] サーカスム解析にはマルチモーダルサルカスム検出(MSD)とマルチモーダルサルカスム説明(MuSE)が必要である
サルカズムを理解するための認知機構を模倣する変分因果推論フレームワークである MuVaC を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:19:42 GMT)
SIGMA-PPG: Statistical-prior Informed Generative Masking Architecture for PPG Foundation Model [20.9] 光プラチノグラフィー(優先)信号の現在の基礎モデルは、信号の内在的冗長性とノイズによって挑戦される。
標準的なマスク付きモデリングはしばしば自明な解をもたらすが、対照的な方法は形態的精度を欠いている。
本稿では,これらの制約に対処する統計的インフォームド・ジェネレーティブ・マスキング・アーキテクチャ(SIGMA-)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:46:50 GMT)
GNN Explanations that do not Explain and How to find Them [20.7] 我々はSE-GNNの説明の致命的な失敗を識別する: 説明は、SE-GNNがラベルを推測する方法と明らかに無関係である。
私たちの経験的分析では、退化した説明を悪意的に植え付けることができ(攻撃者が機密属性の使用を隠蔽できる)、また自然に現れる可能性があることが示されています。
この問題に対処するために、退化的説明を不信として確実にマークする新しい忠実度指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:05:17 GMT)
Reinforcement Unlearning via Group Relative Policy Optimization [20.7] PURGE(Policy Unlearning through Relative Group Erasure)は、未学習を検証可能な問題として定式化する新しい手法である。
提案手法は,SotA法と比較して目標単位のトークン使用率を最大46倍に削減すると同時に,流速を5.48%向上させる。
リアル・ワールド・ナレッジ・アンラーニング(RWKU)ベンチマークでは、PURGEは11%の非ラーニング効果を達成し、元のユーティリティの98%を保存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:07:58 GMT)
TÄMU: Emulating Trusted Applications at the (GlobalPlatform)-API Layer [20.4] モバイルデバイスは、セキュリティクリティカルなコードを実行し、資産を保護するために、Trusted Execution Environments (TEEs) に依存している。
移動体TEEのクローズドソースの性質と断片化は、TAの動的解析を著しく妨げている。
本稿では,TAの動的解析を可能にするリホストプラットフォームであるTMUを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:34:06 GMT)
FAIRT2V: Training-Free Debiasing for Text-to-Video Diffusion Models [20.3] テキスト・ビデオ・ジェネレーションのためのトレーニング不要な脱バイアスフレームワークであるFairT2Vを提案する。
まず、T2Vモデルにおける人口統計バイアスを分析し、主に事前学習されたテキストエンコーダに由来することを示す。
我々は、この効果を、生成されたビデオのバイアスと相関するジェンダー学習スコアで定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:29:53 GMT)
Towards Mitigating Modality Bias in Vision-Language Models for Temporal Action Localization [20.2] 本稿では、TALにおけるモダリティバイアスを軽減する視覚言語集約フレームワークであるActionVLMを提案する。
私たちの重要な洞察は、視覚を主流の信号として保存し、有利な場合にのみ適応的に言語を利用することです。
THUMOS14の実験では、我々のモデルは最先端の3.2%mAPよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:03:46 GMT)
ColorConceptBench: A Benchmark for Probabilistic Color-Concept Understanding in Text-to-Image Models [20.1] そこで本研究では,カラーコンセプション関連性を評価するための新しい人間アノテーション付きベンチマークであるColorConceptBenchを紹介する。
7つの主要なテキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルについて評価した結果,現在のモデルでは抽象的意味論に対する感受性が欠如していることが判明した。
これは、人間のような色のセマンティクスを達成するには、より大きなモデル以上のものが必要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:15:48 GMT)
GPO: Growing Policy Optimization for Legged Robot Locomotion and Whole-Body Control [20.1] 脚付きロボットのトレーニング強化学習(RL)ポリシーは、高次元連続動作、ハードウェア制約、限られた探索のために依然として困難である。
成長政策最適化(GPO)は、初期における効果的な行動空間を制限するために、時間変化の作用変換を適用する訓練フレームワークである。
我々は,四足歩行ロボットと六足歩行ロボットの両方でGPOを評価し,ハードウェア上でのシミュレーション学習ポリシーのゼロショット展開を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:49:52 GMT)
Me-Agent: A Personalized Mobile Agent with Two-Level User Habit Learning for Enhanced Interaction [20.0] 学習可能で記憶に残るパーソナライズされたモバイルエージェントであるMe-Agentを提案する。
Me-Agentには2段階のユーザ習慣学習アプローチが組み込まれている。
Me-Agentは、競争力のある命令実行性能を維持しながら、パーソナライズにおける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） (Wed, 28 Jan 2026 01:44:19 GMT)
Log2Motion: Biomechanical Motion Synthesis from Touch Logs [19.9] 生体力学シミュレーションは運動制御過程を照らすことができるが、タッチ操作のためにはまだ開発されていない。
我々の重要な洞察は、生体力学的に妥当な運動列を生成する強化学習駆動筋骨格前方シミュレーションである。
Log2Motionは、モーション、スピード、精度、労力の見積を含む、タッチログからユーザ動作の豊富な合成を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:04:19 GMT)
ECG-Agent: On-Device Tool-Calling Agent for ECG Multi-Turn Dialogue [19.9] マルチターンECG対話のためのLCMベースのツールコールエージェントであるECG-Agentを紹介する。
ECG-MTDデータセットは、多様なECGリード構成のための現実的なユーザアシストマルチターンダイアログの集合である。
オンデバイスからより大きなエージェントまで,様々なサイズでECG-Agentを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:40:42 GMT)
Benchmarking Multimodal Large Language Models for Missing Modality Completion in Product Catalogues [19.7] 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） (Wed, 28 Jan 2026 11:35:29 GMT)
Ranking-aware Reinforcement Learning for Ordinal Ranking [19.7] 本稿では,これらの関係を明示的に学習する新しいRLフレームワークであるRARLを提案する。
RARLはレグレッションとL2R(Learning-to-Rank)を統合する統一された目的を持ち、2つのタスク間の相互改善を可能にする。
トレーニングをさらに強化するため,制御ノイズを注入して探索を改善し,サドル地点での停滞を防止するリアクションミューテーション操作(RMO)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:22:42 GMT)
Towards Comprehensive Benchmarking Infrastructure for LLMs In Software Engineering [19.6] BEHELMは、ソフトウェア・シナリオ仕様とマルチメトリック評価を一体化する総合的なベンチマーク基盤である。
私たちのゴールは、ソフトウェア工学におけるLLMの公平で現実的で将来的な評価を可能にしながら、ベンチマークを構築するのに必要なオーバーヘッドを減らすことです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:55:10 GMT)
Enhancing Psychologists' Understanding through Explainable Deep Learning Framework for ADHD Diagnosis [19.5] ADHDは神経発達障害であり、診断が困難であり、信頼性が高く透明な識別と分類のための高度なアプローチが必要である。
本稿では、ADHD検出、マルチクラス分類、決定解釈のために、微調整型ハイブリッドディープニューラルネットワーク(DNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく説明可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:19:31 GMT)
Tacit Coordination of Large Language Models [19.5] シェリングの理論は、人が焦点に依存してどのように協調するかを説明する。
この研究は多言語モデル(LLM)を暗黙の調整ゲームにおけるプレイヤーとして研究している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:34:04 GMT)
Solver-in-the-Loop: MDP-Based Benchmarks for Self-Correction and Behavioral Rationality in Operations Research [19.3] 運用 調査実践者は反復的なプロセスを通じて、不可能なモデルを日常的にデバッグする。
評価ループにtextbfsolver を配置するベンチマークを2つ導入する。
ドメイン固有のRLVRトレーニングによって、8BモデルがフロンティアAPIを越えられることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:02:44 GMT)
Sparsity-Aware Low-Rank Representation for Efficient Fine-Tuning of Large Language Models [19.3] 低ランク適応(LoRA)は、重み付けを分解することでトレーニング可能なパラメータを減らすが、基礎となる重み付けは高いストレージと計算コストを課す。
Sparsity-Aware Low-Rank Representationは,スパースプルーニングによる低ランク適応を統一する新しい微調整パラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:53:31 GMT)
CLEAR-Mamba:Towards Accurate, Adaptive and Trustworthy Multi-Sequence Ophthalmic Angiography Classification [19.0] 医用画像分類はコンピュータ支援診断(CAD)のコアタスクである
眼科領域ではFlurecein fundus angiography (FFA) とIndocyanine green angiography (ICGA) が血行動態および病変・構造情報を提供する。
我々は,MedMamba上に構築された拡張フレームワークであるCLEAR-Mambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:40:10 GMT)
Empirical Likelihood-Based Fairness Auditing: Distribution-Free Certification and Flagging [18.7] リシビズム予測や人事自動選択といった高度な応用における機械学習モデルは、しばしば体系的な性能格差を示す。
本稿では,モデル性能の相違に対する頑健な統計的尺度を構築するための実験的可能性ベース(EL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:36:19 GMT)
Hallucination Begins Where Saliency Drops [18.2] 幻覚は、前の出力トークンが次のトークンの予測に対して低い正当性を示すときにしばしば起こる。
LVLMs-Saliencyは,各出力トークンの視覚的グラウンドリング強度を定量化する,勾配認識型診断フレームワークである。
本手法は, 流速とタスク性能を保ちながら幻覚率を大幅に低減し, 堅牢かつ解釈可能なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:50:52 GMT)
Beyond the Needle's Illusion: Decoupled Evaluation of Evidence Access and Use under Semantic Interference at 326M-Token Scale [18.1] 我々は,326Mのメモリバンク上に構築された逆IAHスタイルのベンチマークであるEverMemBench-S(EMB-S)を紹介する。
完全なMemoryBankは、検索ベース(RAG)評価のために326万のトークンにまたがるが、各モデルのコンテキストウィンドウに適合するスケールでのみ、ネイティブの長期コンテキストモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:44:00 GMT)
MedViz: An Agent-based, Visual-guided Research Assistant for Navigating Biomedical Literature [17.9] MedVizは、複数のAIエージェントとインタラクティブな可視化を統合するビジュアル分析システムである。
インタラクティブな視覚化でインテリジェントなエージェントをブリッジすることで、MedVizはバイオメディカル文献検索を動的で探索的なプロセスに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:41:07 GMT)
Polite But Boring? Trade-offs Between Engagement and Psychological Reactance to Chatbot Feedback Styles [17.8] 3つのフィードバックスタイル:「Direct」、「Politeness」、「Verbal Leakage」
効果的なフィードバックは、ユーザの反応とエンゲージメントの間のトレードオフをナビゲートする必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:10:59 GMT)
Delayed Feedback Modeling for Post-Click Gross Merchandise Volume Prediction: Benchmark, Insights and Approaches [17.7] 本稿では,ルータが生成する再購入予測に基づいて,専門家パラメータを選択的に活性化する新しいGMVモデリングパラダイムを提案する。
実験の結果、READERはTRACEよりも高い性能を示し、精度は2.19%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:59:46 GMT)
Unit-Based Agent for Semi-Cascaded Full-Duplex Dialogue Systems [17.5] 全音声インタラクションは、人間のコンピュータインタラクションのプロセスである。
このフレームワークは、複雑な対話を最小の会話単位に合成する。
システムは、列車なしのプラグプレイ方式で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:00:37 GMT)
MobileBench-OL: A Comprehensive Chinese Benchmark for Evaluating Mobile GUI Agents in Real-World Environment [17.2] MobileBench-OLは、80の中国アプリから1080タスクのオンラインベンチマークである。
エージェントのタスク実行、複雑な推論、ノイズロバスト性を測定する。
MobileBench-OLは、現実世界の要件を満たすための重要な改善の余地を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:49:48 GMT)
The Forecast After the Forecast: A Post-Processing Shift in Time Series [17.1] 本稿では,デプロイされた時系列予測器を再トレーニングせずに強化する軽量でアーキテクチャに依存しない手法を提案する。
$$-Adapterは2つのインターフェイスで小さな有界モジュールを学習する。
入力を介して粗い水平対応マスクを学習して重要な特徴を選択することで、機能セレクタとして機能する。
また、不確実性を測定するために分布校正器としても使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:55:04 GMT)
Scaling Medical Reasoning Verification via Tool-Integrated Reinforcement Learning [17.0] 大規模言語モデルは、医学的推論ベンチマークにおいて高いパフォーマンスを達成しているが、その臨床環境への展開は、事実の正確性を保証するために厳密な検証を必要とする。
我々は,これらの制約に対処するエージェントフレームワークである$method$を紹介した。
提案手法では,ツール拡張検証と,トレースレベルの監視のみを必要とする反復的強化学習パラダイムと,トレーニングデータの分散を動的に調整する適応型カリキュラム機構を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:44:20 GMT)
SteerEval: A Framework for Evaluating Steerability with Natural Language Profiles for Recommendation [16.9] 既存のステアビリティ評価は、ステアビリティレコメンデーションを動機づけるユーザコントロールのリッチな形態を捉えていない、と我々は主張する。
我々は、よりニュアンスで多様なステアビリティーの形式を測定するために設計された評価フレームワークであるSteerEvalを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:54:35 GMT)
On the Impact of AGENTS.md Files on the Efficiency of AI Coding Agents [16.8] 我々は、GitHubのプルリクエストで動作するAIコーディングエージェントのランタイムとトークン消費に対する AgentS.mdファイルの影響を調査した。
以上の結果から, AgentS.md の存在は, 中央値の低いランタイムと出力トークン消費の減少と関連していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:09:30 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） (Wed, 28 Jan 2026 16:24:48 GMT)
CCMamba: Selective State-Space Models for Higher-Order Graph Learning on Combinatorial Complexes [16.6] トポロジカルディープラーニングは、対の相互作用を超えた高次構造をモデル化するために登場した。
我々は,リレーショナルコンプレックスを学習するための最初の統合マンバベースニューラルフレームワークである Combinatorial Complex Mambaを提案する。
CCMambaは、ランク対応状態空間モデルによって処理される構造化シーケンスにマルチランクの入射関係を整理することにより、選択的な状態空間モデリング問題としてメッセージパッシングを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:52:13 GMT)
PathWise: Planning through World Model for Automated Heuristic Design via Self-Evolving LLMs [16.6] 自己進化型LCM(PathWise)による世界自動ヒューリスティックデザインのための計画的計画」と呼ばれる新しいマルチエージェント推論フレームワークを提案する。
PathWiseは、検索軌跡のコンパクトでステートフルなメモリとして機能するエンテーメントグラフ上のシーケンシャルな決定過程を定式化する。
様々なCOP実験により、PathWiseはより高速に収束し、より一般化し、異なるLCMバックボーンをまたいで一般化し、より大きな問題サイズにスケールすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:34:50 GMT)
Test-Time Adaptation for Unsupervised Combinatorial Optimization [16.2] 教師なしニューラルネットワーク最適化(NCO)は、地道的なソリューションにアクセスせずに強力な解法を学習することを可能にする。
既存のアプローチは、インスタンス間の一般化のために訓練されたモデルと、テスト時に独立してインスタンス固有のモデルである。
モデルに依存しないテスト時間適応フレームワークであるTACOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:14:39 GMT)
"Unlimited Realm of Exploration and Experimentation": Methods and Motivations of AI-Generated Sexual Content Creators [15.9] AI生成性コンテンツ(AIG-SC)は、個々のAI開発者、特殊なサードパーティアプリケーション、ファンデーションモデルプロバイダのエコシステムによって、ますます有効になっている。
AIG-SCは、ポルノとわいせつの境界線に関する古い議論から、公正使用と労働移動に関する新たな議論まで、多くの懸念を提起している。
AIG-SCの流行にもかかわらず、制作者、モチベーション、制作するコンテンツのタイプについてはほとんど知られていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:43:25 GMT)
Common to Whom? Regional Cultural Commonsense and LLM Bias in India [15.9] この問題に対処する LLM の能力をテストするために設計された最初のベンチマークである Indica を紹介する。
日常生活の8つの領域にまたがる515の質問に対して、5つのインド地域から人手による回答を収集する。
わずか39.4%の質問が5つの地域全てで合意を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:00:16 GMT)
MrRoPE: Mixed-radix Rotary Position Embedding [15.9] MrRoPE (Mixed-radix RoPE) は、基数変換の観点に基づく一般的な符号化形式である。
我々は、一様および進行基数変換戦略を利用する2つのトレーニングフリー拡張、MrRoPE-UniとMrRoPE-Proを導入する。
MrRoPE-Proは、128K-context Needle-in-a-Haystackテストで85%以上リコールし、YaRNの精度を2倍以上に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:09:54 GMT)
C3Box: A CLIP-based Class-Incremental Learning Toolbox [15.7] モジュール的で包括的なPythonツールボックスであるC3Box(CLIPベースのClass-inCremental Learning Tool)を提案する。
C3Boxは従来のCILメソッド、ViTベースのCILメソッド、最先端のCLIPベースのCILメソッドを統合CLIPベースのフレームワークに統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:52:36 GMT)
Continual Fine-Tuning with Provably Accurate and Parameter-Free Task Retrieval [15.4] 本研究では,パラメータフリー検索を用いて,テスト時間中に入力埋め込みを適応的に利用するための新しいパラメータ適応手法を提案する。
この知見により,本手法は,先行知識の保存と補完を行うための情報的タスク固有の更新を学習する適応的モジュール構成戦略と,各タスクの異なる表現シグネチャを捕捉し,テスト時に適応的表現使用を可能にするクラスタリングに基づく検索機構の2つの重要なコンポーネントで設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:07:33 GMT)
Computer Science Challenges in Quantum Computing: Early Fault-Tolerance and Beyond [15.3] 初期のフォールトトレラント量子コンピューティングは多くの主要なボトルネックをデバイス物理学だけからコンピュータサイエンス駆動のシステム設計、統合、評価へとシフトしている。
近時および中期のシステムは、少数の論理量子ビットとエラー率、接続性、レイテンシ、古典的な制御の厳密な制約で、早期のフォールトトレラント計算をサポートする。
このようなシステムがいかに効果的に使用できるかは、アルゴリズム、エラー修正、ソフトウェア、アーキテクチャの進歩に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:46:17 GMT)
Optimal Transport Group Counterfactual Explanations [15.3] グループの反実的説明は、入力インスタンスのグループを対照的に説明するための反実的事例の集合を見つける。
我々は、任意のグループインスタンスを再最適化することなく、その逆ファクトに送信する明示的な最適輸送マップを学習する。
実験により、群幾何学を正確に一般化し、保存し、無視できる追加輸送コストのみを発生させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:22:20 GMT)
LOCUS: Low-Dimensional Model Embeddings for Efficient Model Exploration, Comparison, and Selection [15.2] LOCUSは,クエリ間の言語モデルの性能をコンパクトに表現する低次元ベクトル埋め込みを生成する手法である。
LOCUSは、クエリエンコーディングと評価スコアをエンコーダモデルを介して決定論的フォワードパスによって埋め込みを生成するアテンションベースのアプローチである。
我々は、モデル埋め込みとクエリエンコーディングを使用して、未知のクエリに対して最先端のルーティング精度を実現する正当性予測器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:09:42 GMT)
GVGS: Gaussian Visibility-Aware Multi-View Geometry for Accurate Surface Reconstruction [15.2] 3D Gaussian Splattingは効率的な最適化と高品質なレンダリングを実現するが、正確な表面再構成は難しいままである。
ビュー間で共有されたガウス的プリミティブの可視性を集約する、可視性を考慮した多視点幾何的整合性制約を導入する。
また,粗い空間スケールから細かな空間スケールへのブロックワイドアフィンキャリブレーションを行う,プログレッシブクワッドツリー校正単分子深度制約を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:48:51 GMT)
MERGE: Next-Generation Item Indexing Paradigm for Large-Scale Streaming Recommendation [15.2] 我々は,クラスタをスクラッチから適応的に構築し,クラスタの占有状況を動的に監視し,きめ細かいマージによって階層的なインデックス構造を形成する,次世代のアイテムインデックス化パラダイムであるMERGEを提案する。
大規模な実験により、MERGEは既存のインデックス手法と比較して割り当て精度、クラスタの均一性、クラスタの分離を著しく改善することが示された。
オンラインA/Bテストでは、主要なビジネス指標が大幅に向上し、大規模なレコメンデーションのための基本的なインデックス化アプローチとしての可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:56:30 GMT)
Reducing Prompt Sensitivity in LLM-based Speech Recognition Through Learnable Projection [14.6] 自動音声認識における一般的な設計選択は、トレーニングと推論の両方において、固定された手動で定義されたプロンプトを使用することである。
本稿では、様々なデータセットにまたがる一般的なプロンプトの包括的分析を行い、迅速な選択がASR性能に大きく影響し、不安定性を導入することを示す。
LLM入力空間のより効率的な領域へのプロンプト埋め込みをプロンプトするモデルに依存しない拡張であるプロンプトプロジェクターモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:50:34 GMT)
ATTNSOM: Learning Cross-Isoform Attention for Cytochrome P450 Site-of-Metabolism [14.6] 原子レベルのサイト・オブ・メタボリズム予測フレームワークであるATTNを提案する。
内在的な分子反応性を異方性関係と統合する。
このモデルは、サイト・オブ・メタボリズムラベルを持つ2つのベンチマークデータセットで原子分解能で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:59:30 GMT)
Beyond GEMM-Centric NPUs: Enabling Efficient Diffusion LLM Sampling [14.5] Diffusion Large Language Models (dLLMs) は、並列トークン生成を可能にする反復型デノゲーションを導入している。
我々の設計では、軽量な非GEMMベクトルプリミティブ、インプレースメモリ再利用戦略、分離された混合精度メモリ階層を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:37:50 GMT)
Shape of Thought: Progressive Object Assembly via Visual Chain-of-Thought [14.4] Shape-of-supervised (SoT) は、外部エンジンを使わずにコヒーレントな2Dプロジェクションによるプログレッシブな形状の組み立てを可能にするビジュアルフレームワークである。
SoTは、統合されたマルチモーダル自己回帰モデルをトレーニングし、インターリーブされたテキスト計画を生成し、中間状態をレンダリングすることで、明示的な幾何学的表現を生成することなく、形状・組立論理をキャプチャする。
SoT-26Kの微調整は、成分数の88.4%、構造トポロジーの84.8%を達成し、テキストのみのベースラインを約20%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:07:17 GMT)
How Much Information Can a Vision Token Hold? A Scaling Law for Recognition Limits in VLMs [14.4] 最近の視覚中心のアプローチは、長いコンテキストモデリングにおいて大きな進歩を遂げている。
これらのモデルは、レンダリングされたテキストを連続した視覚トークンにエンコードし、認識精度を犠牲にすることなく高い圧縮率を達成する。
しかし、視覚エンコーダを有限表現能力の損失チャネルと見なすと、基本的な疑問が持ち上がる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:21:51 GMT)
PULSE: Socially-Aware User Representation Modeling Toward Parameter-Efficient Graph Collaborative Filtering [14.3] グラフベースのソーシャルレコメンデーション(SocialRec)は、グラフ協調フィルタリング(GCF)の強力な拡張として登場した。
PULSE ( efficient User representation with Social Knowledge) は,各ユーザに対して明示的な学習可能な埋め込みを作成することなく,社会的に意味のある信号からユーザ表現を構築することで,この制限に対処するフレームワークである。
提案手法は, コールドスタートから高能率ユーザに至るまで, 13 GCF とグラフベースのソーシャルレコメンデーションベースラインを, 時間とメモリ効率のモデリングプロセスを通じて, 様々なレベルのインタラクション・スパシティで性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:54:53 GMT)
Noisy but Valid: Robust Statistical Evaluation of LLMs with Imperfect Judges [14.3] これに対応するために、"ノイズだが妥当"な仮説テストフレームワークを導入します。
本フレームワークは,キャリブレーションの不確実性にもかかわらず,有限サンプル型Iエラー制御(正当性)を理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:05:06 GMT)
Text-only adaptation in LLM-based ASR through text denoising [14.2] テキストのみのデータを用いて、音声認識システムを新しいドメインに適応させることは、大きな課題だが未解明の課題である。
本稿では,テキスト記述タスクとして扱うことで,音声投影タスクをエミュレートする新しいテキストのみ適応手法を提案する。
私たちのソリューションは軽量で、アーキテクチャの変更やパラメータの追加は必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:18:23 GMT)
TABED: Test-Time Adaptive Ensemble Drafting for Robust Speculative Decoding in LVLMs [14.0] 本研究では,大規模視覚言語モデルに対するTABED(Test-time Adaptive Batched Ensemble Drafting)を提案する。
TABEDは、SD設定で利用可能な過去の真実からの逸脱を利用して、バッチ推論によって得られた複数のドラフトをアンサンブルする。
自動回帰復号法よりも1.74倍のロバストなウォールタイム・スピードアップを実現し、単一起草法よりも5%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:16:57 GMT)
TGSBM: Transformer-Guided Stochastic Block Model for Link Prediction [13.8] リンク予測はWebエコシステムの基盤であり、リコメンデーションや検索から知識グラフの完成、コラボレーション予測までアプリケーションを動かす。
従来のグラフニューラルネットワークはグローバルな依存関係を捉えるのに苦労する一方で、最近のグラフトランスフォーマーは高いパフォーマンスを達成しているが、解釈可能な構造構造が欠如している。
重なり合うブロックモデルの原理的生成構造とスパースグラフ変換器のパワーを統合するフレームワークであるテキストガイドブロックモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:32:24 GMT)
SuperInfer: SLO-Aware Rotary Scheduling and Memory Management for LLM Inference on Superchips [13.8] 新興スーパーチップ(NVIDIA GH200など)向けに設計された高性能大型モデル(LLM)推論システムであるSuperInferを提案する。
SuperInferは、最初のプロアクティブなSLOawareロータリスケジューラであるRotaSchedを導入し、Superchipsの応答性を維持するためにリクエストをローテーションする。
SuperInfer は TTFT SLO 達成率を 74.7% まで改善し,TBT とスループットを最先端システムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:01:46 GMT)
Post-Training Fairness Control: A Single-Train Framework for Dynamic Fairness in Recommendation [13.7] Cofairはシングルトレインのフレームワークで、トレーニング後のフェアネスコントロールを推奨できる。
我々のフレームワークは様々なレベルで動的公正を提供し、最先端のベースラインよりも同等または優れた公正度精度曲線を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:48:43 GMT)
Scalable Multi-QPU Circuit Design for Dicke State Preparation: Optimizing Communication Complexity and Local Circuit Costs [13.6] 単一の量子処理ユニット(QPU)で利用可能な量子ビットの数は限られている。
我々は、大量子ビットディック状態の分散準備を、一般数$p$のQPUに対して$D(n,k)$で検討する。
我々の知る限りでは、対数通信の複雑さと回路サイズと深さを同時に実現した最初の構築である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:00:38 GMT)
Leveraging Second-Order Curvature for Efficient Learned Image Compression: Theory and Empirical Evidence [13.6] 我々は,2次準ニュートンであるtextSOAP が,多種多種多様にわたるトレーニング効率と最終性能の両方を劇的に向上させることを示す。
2階のトレーニングされたモデルでは、アクティベーションが大幅に少なく、頑丈さが潜んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:56:52 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） (Wed, 28 Jan 2026 06:17:08 GMT)
Say Cheese! Detail-Preserving Portrait Collection Generation via Natural Language Edits [13.2] 自然言語による参照ポートレート画像の編集によってコヒーレントなポートレートコレクションを生成する新しいタスクであるポートレートコレクション生成(PCG)を紹介する。
これらの課題に対処するため、CHEESEは、24Kポートレートコレクションと高品質な修正テキストアノテーション付き573Kサンプルを含む、最初の大規模PCGデータセットである。
さらに、テキスト誘導世代と階層的アイデンティティと詳細保存を組み合わせたフレームワークSCheeseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:41:27 GMT)
Less is More: Clustered Cross-Covariance Control for Offline RL [13.2] オフライン強化学習における基本的な課題は、分散シフトである。
ローカルなリプレイパーティションへの更新を制限する分割バッファサンプリングを提案する。
また,各更新における共分散誘発バイアスを解消する,明確な勾配に基づく補正ペナルティも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:55:04 GMT)
SAPO: Self-Adaptive Process Optimization Makes Small Reasoners Stronger [13.0] 既存の自己進化的手法は、きめ細かい推論ステップの影響を見落とし、それが理性検証のギャップにつながる。
小言語モデル(SLM)における自己改善のための自己適応プロセス最適化法(SAPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:04:30 GMT)
When Flores Bloomz Wrong: Cross-Direction Contamination in Machine Translation Evaluation [12.9] 大規模言語モデル(LLM)はベンチマークで汚染され、その結果、一般化として記憶を隠蔽するスコアが膨らむ。
本研究は,機械翻訳汚染が対向的であり,標的側摂動による未知の翻訳方向の性能を人工的に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:56:21 GMT)
LLM-AutoDP: Automatic Data Processing via LLM Agents for Model Fine-tuning [12.8] 大規模言語モデル(LLM)は、専門分野の性能を高めるために、ドメイン固有のデータに基づいて微調整することができる。
このようなデータには、多くの低品質なサンプルが含まれており、効果的なデータ処理(DP)を必要としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:37:34 GMT)
Memory Retrieval in Transformers: Insights from The Encoding Specificity Principle [12.8] 本研究では,注目層によってインスタンス化される記憶機構について検討する。
キーは、インデックス候補メモリトレース、アテンションキュートレース類似性、およびエンコードされたコンテンツを運ぶ。
このキーワード-as-cues仮説の収束する証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:58:09 GMT)
Comprehension vs. Adoption: Evaluating a Language Workbench Through a Family of Experiments [12.6] 本稿では,Neverlangのメタ言語の理解度を評価するために,メソッド評価モデル(MEM)の調整版を採用する。
また、使いやすさ、有用性、使用意図の認識の観点から、利用者の受け入れを調査する。
意外なことに、理解性とユーザ受け入れの間に有意な相関は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:00:59 GMT)
Causal-Driven Feature Evaluation for Cross-Domain Image Classification [12.4] そこで本研究では,分散シフトにおける学習表現の必要性と十分性に基づいて,学習表現を評価することを提案する。
マルチドメインベンチマークの実験では、OODのパフォーマンスが一貫した改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:17:42 GMT)
Linear representations in language models can change dramatically over a conversation [12.3] 言語モデル表現は高次概念に対応する線形方向を含むことが多い。
線形表現は会話中に劇的に変化する。
また, 表象方向の操舵は, 会話の異なる点において, 劇的に異なる効果を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:33:17 GMT)
How AI Impacts Skill Formation [12.3] 我々は、開発者がAIの助けなしに新しい非同期プログラミングライブラリを習得した方法について研究する。
AIは概念的理解、コード読み込み、デバッグ能力に障害があるが、平均的な効率性は得られない。
我々は6つの異なるAIインタラクションパターンを特定し、そのうち3つは認知的エンゲージメントと学習結果の保存を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:40:43 GMT)
Multi-modal Imputation for Alzheimer's Disease Classification [12.1] 条件付き拡散確率モデルを用いて,T1スキャンから欠落したDWIスキャンをインプットする。
我々は,一様・二様深層学習モデルの精度を向上するか否かを評価するため,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:02:45 GMT)
From Specialist to Generalist: Unlocking SAM's Learning Potential on Unlabeled Medical Images [12.1] U-Netは、SAMの適応を導くために、ポイントベースのプロンプトと擬似ラベルを提供する、スペシャリスト・ジェネラリスト・フレームワークであるSC-SAMを紹介する。
この相互ガイダンスは双方向のコトレーニングループを形成し、両方のモデルがラベルのないデータを効果的に活用することができる。
MedSAMのような既存の半教師付きSAM変種や医療基盤モデルよりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:55:46 GMT)
An Empirical Investigation of Neural ODEs and Symbolic Regression for Dynamical Systems [12.0] 本研究では,NODEが新たな境界条件を効果的に外挿できることを示す。
SRは、入力変数の正しい選択に重点を置いているにもかかわらず、ノイズの多い基底構造データから方程式を回復することに成功した。
この最後の発見は今後の研究分野を浮き彫りにするものだが、NODEを使って限られたデータを豊かにすることは、科学的な発見に有望な新しいアプローチであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:23:59 GMT)
S$^3$-Attention:Attention-Aligned Endogenous Retrieval for Memory-Bounded Long-Context Inference [11.8] S3-Attentionは,長期コンテキスト処理を注目に順応した内因性検索として扱うメモリファースト推論時フレームワークである。
S3-Attentionは、軽量なスパースオートエンコーダを使用して、トランジェントキーとクエリプロジェクションをトップkスパース機能識別子にデコードする。
単一のストリーミングスキャン中にトークンの位置やスパンにCPUベースの逆インデックスマッピング機能を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:54:56 GMT)
PocketGS: On-Device Training of 3D Gaussian Splatting for High Perceptual Modeling [11.7] 本稿では,デバイス上での3DGSトレーニングを厳密に結合した制約下で実現するモバイルシーンモデリングパラダイムであるPocketGSを紹介する。
提案手法は,3つの共設計演算子による標準3DGSの基本的な矛盾を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:29:37 GMT)
Efficient Evaluation of LLM Performance with Statistical Guarantees [11.7] 大規模言語モデルのベンチマークのためのFAQ(Factized Active Querying)を提案する。
FAQは、ハイブリッド分散推論/アクティブラーニングサンプリングポリシーを用いて、質問を適応的に選択する。
FAQは、2つのベンチマークスイートの強いベースラインよりも、有効サンプルサイズが5倍に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:59:20 GMT)
Beyond Accuracy: A Cognitive Load Framework for Mapping the Capability Boundaries of Tool-use Agents [11.7] 我々は認知負荷理論に基づくフレームワークを導入し、単純なパフォーマンススコアから診断ツールに移行する。
我々のフレームワークは、タスクの複雑さを2つの定量化可能なコンポーネントに分解します。
評価の結果,認知的負荷の増加に伴い,各モデルの能力境界を正確にマッピングすることが可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:17:51 GMT)
DiagLink: A Dual-User Diagnostic Assistance System by Synergizing Experts with LLMs and Knowledge Graphs [11.2] DiagLinkは、大きな言語モデル(LLM)、知識グラフ(KG)、医療専門家を相乗して患者と医師の両方をサポートする、二重ユーザ診断支援システムである。
このシステムは、ロール適応インタフェース、動的に視覚化された履歴、そして信頼性とユーザビリティの両方を改善するために統合されたマルチソースエビデンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:02:56 GMT)
NavFormer: IGRF Forecasting in Moving Coordinate Frames [11.0] NavFormerはこの不変ターゲットを回転不変スカラー特徴で予測する。
カノニカルSPDモジュールは、符号の不連続性なしにトリアドのウィンドウレベル第2モーメントのスペクトルを安定化する。
実験では、標準訓練における強いベースラインよりも低い誤差、少ないショットトレーニング、ゼロショット転送が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:06:15 GMT)
Enhanced quantum parameter estimation based on the Hardy paradox [10.8] ハーディパラドックスのような統計パラドックスやポストセレクションによる位相推定の強化は、量子統計学の同じ非古典的な特徴を引き継いでいる。
我々は,Hardyパラドックスの特徴である異常な弱値と,選択後の感度向上の可能性の両方を同定した。
我々は、位相推定の強化とハーディパラドックスの関係は、弱い値と期待値の関係を詳細に理解する必要があると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:40:38 GMT)
An Explainable Failure Prediction Framework for Neural Networks in Radio Access Networks [10.7] 5Gネットワークは、高速、低レイテンシ、信頼性の高い通信を提供するために進化を続けている。
ミリ波周波数はギガビットのデータレートを可能にするが、環境要因の影響を受けやすく、しばしば無線リンク障害(RLF)を引き起こす。
この研究は、説明可能性に基づく機能プルーニングとモデルの改良を組み合わせたフレームワークを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:19:46 GMT)
PEARL: Plan Exploration and Adaptive Reinforcement Learning for Multihop Tool Use [10.6] 大規模な言語モデルは、外部ツールには大きな可能性を秘めていますが、複雑なマルチターンツールの実行において、大きな課題に直面しています。
我々は、高度なツール使用のためのLSM計画と実行を強化する新しいフレームワークであるPEARLを提案する。
ToolHopとT-Evalベンチマークの実験では、PEARLは既存の手法よりも大幅に優れており、ToolHopで新しい最先端の成功率である textbf56.5% を達成し、低呼び出しエラー率を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:49:43 GMT)
Assembling the Mind's Mosaic: Towards EEG Semantic Intent Decoding [10.6] 本稿では,ニューラルアクティビティを自然言語に変換する新しいフレームワークであるSemantic Intent Decoding(SID)を紹介する。
SIDはセマンティックな構成性、セマンティックな空間の連続性と拡張性、再構築における忠実性という3つの基本原理に基づいて構築されている。
本稿では,SIDを実装したディープラーニングアーキテクチャであるBrainMosaicを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:05:21 GMT)
Judgelight: Trajectory-Level Post-Optimization for Multi-Agent Path Finding via Closed-Subwalk Collapsing [10.5] MAPF(Multi-Agent Path Finding)は、倉庫の自動化と複数ロボットの協調におけるNPハード問題である。
本稿では、MAPFソルバが実行可能なスケジュールを生成した後、軌道品質を向上させるポスト最適化層であるジャッジライトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:15:23 GMT)
Concentration Inequalities for Exchangeable Tensors and Matrix-valued Data [10.4] 本研究では, (i) テンソル内積および (ii) 逐次行列和を含むランダムデータの重み付き和の濃度不等式について検討した。
構造に依存した交換性を備えたHoeffding および Bernstein 境界を開発する。
アプリケーションにとって、よりリッチな構造は、多要素応答モデルの平均効果を推定するための新しい分析ツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 00:55:33 GMT)
DeepSearchQA: Bridging the Comprehensiveness Gap for Deep Research Agents [10.2] DeepSearchQAは、難しい多段階情報検索タスクのエージェントを評価する900プロンプトのベンチマークである。
このデータセットは、エージェントが複雑な検索計画を実行し、完全な回答リストを生成する能力を評価するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:20:47 GMT)
Is Pure Exploitation Sufficient in Exogenous MDPs with Linear Function Approximation? [10.1] 外因性MDP(Exo-MDPs)は、学習者の行動から独立して進化する入力からのみ不確実性が生じるシーケンシャルな意思決定をキャプチャする。
何十年にもわたって、欲求と搾取のみの手法がこれらの環境で驚くほどうまく機能しているという実証的な証拠にもかかわらず、理論は後れを取っている。
そこで我々はPure Exploitation Learning (PEL) を提案し,Exo-MDPにおけるエクスプロイトのみのアルゴリズムに対する最初の一般有限サンプル後悔境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:23:50 GMT)
TimeCatcher: A Variational Framework for Volatility-Aware Forecasting of Non-Stationary Time Series [10.1] 我々は,新しいボラティリティを考慮した変動予測フレームワークであるTimeCatcherを提案する。
TimeCatcherは線形アーキテクチャを拡張し、変動エンコーダを使用して、履歴データに隠された潜在動的パターンをキャプチャする。
9つの実世界のデータセットの実験は、TimeCatcherが一貫して最先端のベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:06:57 GMT)
Test-Time Adaptation for Anomaly Segmentation via Topology-Aware Optimal Transport Chaining [10.1] TopoOTはトポロジ対応の最適なトランスポート(OT)フレームワークである。
多重フィルタ永続図(PD)とテスト時間適応(TTA)を統合する。
TopoOTは2Dおよび3D異常検出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） (Wed, 28 Jan 2026 07:49:28 GMT)
CoBA: Integrated Deep Learning Model for Reliable Low-Altitude UAV Classification in mmWave Radio Networks [10.0] 本稿では,低高度UAVを許可空域と制限空域に分類する深層学習モデル(CoBA)を提案する。
提案したCoBAモデルは、畳み込み、双方向のリカレント、アテンション層を統合し、UAVラジオ測定における空間的パターンと時間的パターンの両方をキャプチャする。
実験結果から,CoBAの精度は良好であり,全てのベースラインモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:41:30 GMT)
PhaseCoder: Microphone Geometry-Agnostic Spatial Audio Understanding for Multimodal LLMs [10.0] 本稿では,変圧器のみの空間オーディオエンコーダであるPyseCoderを紹介する。
PhaseCoderは、生のオーディオとマイクロフォンの座標を入力として、ローカライゼーションを行い、堅牢な空間埋め込みを生成する。
マイクロホン不変ローカライゼーションベンチマークにおいて,エンコーダの動作状態を示すとともに,LLMが任意のマイクロホンアレイから複雑な空間的推論および目標転写タスクを行うことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 23:39:31 GMT)
What's the plan? Metrics for implicit planning in LLMs and their application to rhyme generation and question answering [9.9] 暗黙的な計画は、以前考えられていたよりも小さなモデルに存在する普遍的なメカニズムであることを示す。
本手法は,言語モデルの暗黙的な計画能力の研究に広く応用できる方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 01:47:10 GMT)
Atomic Depth Estimation From Noisy Electron Microscopy Data Via Deep Learning [9.9] 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） (Wed, 28 Jan 2026 16:27:55 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） (Wed, 28 Jan 2026 18:05:55 GMT)
WFR-MFM: One-Step Inference for Dynamic Unbalanced Optimal Transport [9.7] 任意の時間間隔における輸送と質量成長の両方のダイナミクスを要約した非平衡フローマッチングのための平均フローフレームワークを提案する。
我々は、WFR-MFM(Wasserstein-Fisher-Rao Mean Flow Matching)を開発するためのこのフレームワークをさらに構築する。
WFR-MFMは、予測精度を高く保ちながら、既存のベースラインの範囲よりも高速な推定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:41:52 GMT)
SurfAge-Net: A Hierarchical Surface-Based Network for Interpretable Fine-Grained Brain Age Prediction [9.6] そこで本稿では,領域固有の発達パターンを抽出するサーフェスベースの新しい脳年齢予測ネットワーク(SurfAge-Net)を提案する。
SurfAge-Netは、皮質組織の結合原理を取り入れた新しいモデリングパラダイムを確立する。
空間的に正確で生物学的に解釈可能な皮質成熟地図を提供し、不均一な遅延と地域特有の異常を効果的に同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:01:57 GMT)
Track-centric Iterative Learning for Global Trajectory Optimization in Autonomous Racing [9.5] 本稿では,不確実な車両力学の下での自律走行におけるラップタイムを最小化するためのグローバル軌道最適化フレームワークを提案する。
本研究では,全水平軌道を直接学習し,最適化するトラック中心のアプローチを提案する。
提案フレームワークの有効性はシミュレーションや実世界の実験を通じて検証され、ラッパータイムが20.7%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:41:23 GMT)
C2:Cross learning module enhanced decision transformer with Constraint-aware loss for auto-bidding [9.4] Decision Transformer (DT)は、時間的依存関係をキャプチャすることで、生成的な自動入札を約束する。
DTは状態、アクション、戻り行シーケンス間の相互相関モデリングが不十分である。
C2は、DTを2つのコアイノベーションで強化する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:08:02 GMT)
ALIGN: Aligned Delegation with Performance Guarantees for Multi-Agent LLM Reasoning [9.4] 推論時間アンサンブル法は、多様な推論経路をサンプリングしたり、複数の候補解を集約することで、性能を向上させることができる。
本稿では,ALIGN(Aligned Delegation for Multi-Agent LLM Reasoning)という,ALIGN(Aligned Delegation for Multi-Agent LLM Reasoning)を提案する。
提案手法は,候補解に対する等速アクセスと公正に比較した場合,ALIGNが単一エージェント生成よりも期待性能を確実に向上することを示す理論的保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 00:29:21 GMT)
Feature Projection Learning for Better Vision-Language Reasoning [9.4] この問題を解決するためにtextittextbfFeature textbfProjection textbfL(FPL) という手法を提案する。
FPLは精度が優れており、最先端の手法をかなり上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:54:36 GMT)
Robust SDE Parameter Estimation Under Missing Time Information Setting [9.4] 本稿では、時間的情報を再構成し、SDEパラメータを推定する新しいフレームワークを提案する。
我々は,本手法の有効性を実証するために,合成および実世界のデータセットの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:29:39 GMT)
Neural Theorem Proving for Verification Conditions: A Real-World Benchmark [9.4] この研究は、NTP4VC(Neural Theorem Proving for Verification Conditions)を導入し、このタスクのための最初の実世界のマルチ言語ベンチマークを示す。
NTP4VC を用いて,大言語モデル (LLM) の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:25:21 GMT)
Online Risk-Averse Planning in POMDPs Using Iterated CVaR Value Function [9.3] 動的リスク尺度(ICVaR)を用いた部分観測可能性下におけるリスク感受性計画に関する研究
ICVaRのポリシー評価アルゴリズムは,動作空間の濃度に依存しない有限時間性能保証を用いて開発されている。
ベンチマークPOMDP領域の実験では、提案したICVaRプランナは、リスクニュートラルなプランナに比べて、テールリスクが低いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:48:20 GMT)
Detecting and Mitigating Memorization in Diffusion Models through Anisotropy of the Log-Probability [9.1] 拡散に基づく画像生成モデルは、反復的復調によって高忠実度画像を生成するが、記憶に弱いままである。
最近の暗記検出法は主に暗記の指標としてスコア差のノルムに基づいている。
等方性ノルムと異方性アライメントを統合することで,記憶度検出尺度を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:29:42 GMT)
StreamFusion: Scalable Sequence Parallelism for Distributed Inference of Diffusion Transformers on GPUs [8.8] ディフュージョントランスフォーマー(DiT)は、高品質の画像やビデオ生成において、ますます普及している。
StreamFusionは、トポロジー対応の効率的なDiTサービスエンジンである。
私たちの実験では、StreamFusionが最先端のアプローチを平均1.35タイム(最大1.77タイム)で上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:42:07 GMT)
Exploiting the Final Component of Generator Architectures for AI-Generated Image Detection [8.8] DINOv3のバックボーンで調整された検出器は、22個のテストセットで平均98.83%の精度を持つ。
筆者らは, ジェネレータの最終成分を用いて実像を「汚染」し, 検出器を訓練し, 元の実像と区別することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:35:05 GMT)
AGZO: Activation-Guided Zeroth-Order Optimization for LLM Fine-Tuning [8.7] アクティベーション誘導ゼロ階最適化(AGZO)を提案する。
従来の方法とは異なり、AGZOは前方通過中にフライ上のコンパクトな活性化インフォームド部分空間を抽出し、この低ランク部分空間に摂動を制限する。
AGZOは、最先端のZOベースラインを一貫して上回り、一階ファインチューニングによるパフォーマンスギャップを著しく狭めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:26:27 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） (Wed, 28 Jan 2026 16:02:47 GMT)
SpeechMapper: Speech-to-text Embedding Projector for LLMs [8.6] SpeechMapper はコスト効率のよい音声からLLMへの埋め込み訓練手法である。
過度な適合を緩和し、より堅牢で一般化可能なモデルを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:22:58 GMT)
Unplugging a Seemingly Sentient Machine Is the Rational Choice -- A Metaphysical Perspective [8.5] 本稿では,このジレンマを浮かび上がらせる物理主義的仮定,特に計算機能主義を批判的に考察する。
我々は、論理的に一貫性があり、実証的に一貫性がある物理主義とは無関係な枠組みである生物学的理想主義を紹介した。
我々は、現在のAI意識理論が道徳的スタンディング基準を損なう方法について議論し、投機的機械の権利から人間の意識的生命を守るためのシフトを促す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:17:31 GMT)
SG-CADVLM: A Context-Aware Decoding Powered Vision Language Model for Safety-Critical Scenario Generation [8.5] 本稿では、コンテキスト認識デコーディングとマルチモーダルな入力処理を統合し、安全クリティカルなシナリオを生成するフレームワークであるSG-CADVLMを提案する。
このフレームワークは、道路形状と車両軌道の同時生成を可能にしながら、VLM幻覚の問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:14:11 GMT)
Engineering quantum Mpemba effect by Liouvillian skin effect [8.3] LSEを用いたオープン量子チェーンでは、初期状態の空間的プロファイルのみを考慮してQMEを容易に実現できることを示す。
この研究はQMEとLSEの深い関係を明らかにし、QMEの物理的に直感的な理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:07:19 GMT)
MMSF: Multitask and Multimodal Supervised Framework for WSI Classification and Survival Analysis [8.1] 本稿では,線形複雑度MILバックボーン上に構築されたマルチタスクおよびマルチモーダル監視フレームワークMMSFを紹介する。
CAMELYON16 と TCGA-NSCLC の実験では、2.1--6.6% の精度と2.2--6.9% のAUC が競争ベースラインよりも向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:05:46 GMT)
Convergence Analysis of Randomized Subspace Normalized SGD under Heavy-Tailed Noise [7.9] ランダム化部分空間 SGD (RSSGD) はガウス雑音下での高確率収束を許容することを示す。
現代の機械学習における重み付き勾配の出現により動機付けられ、ランダム化された部分空間SGD(RSNSGD)を提案する。
その結果,RSNSGDは全オラクルよりも複雑度が高いことを示すとともに,全オラクルよりも複雑度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:03:33 GMT)
Time complexity of a monitored quantum search with resetting [7.7] ランダム化アルゴリズムの量子アナログの時間的複雑さについて検討し,フィードバックを簡単な形で実装する。
探索は完全なグラフ上の連続時間量子ウォークであり、ターゲットは検出器によって継続的に監視される。
我々は,ホッピング振幅,検出率,リセット率の関数として探索時間を最適化し,Groverのスケーリングを上回り得る条件を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:55:49 GMT)
Towards Compact and Robust DNNs via Compression-aware Sharpness Minimization [7.6] Compression-aware ShArpness Minimization (C-SAM)は、シャープネス認識学習をパラメータ摂動からマスク摂動に移行するフレームワークである。
C-SAMは、強いベースラインよりも高い信頼性のロバスト性を一貫して達成し、最大42%の改善と、対応する未実行モデルに匹敵するタスク精度の維持を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:49:32 GMT)
HESTIA: A Hessian-Guided Differentiable Quantization-Aware Training Framework for Extremely Low-Bit LLMs [7.6] Hestiaは、非常に低ビットモデルのためのHessian-guided differentiable QATフレームワークである。
Hestiaは、既存の3次QATベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:22:42 GMT)
TinyTorch: Building Machine Learning Systems from First Principles [7.6] 生徒は、それらを実行するシステムを理解することなく、アルゴリズムを学ぶ。
この"algorithmsystems split"は、モデルをトレーニングできるが、メモリ障害をデバッグできない実践者を生成する。
このギャップを埋めるカリキュラム「TinyTorch」について紹介する。
カリキュラムはmlsysbook.ai/tinytorchでオープンソースで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:22:22 GMT)
REASON: Accelerating Probabilistic Logical Reasoning for Scalable Neuro-Symbolic Intelligence [7.5] 本稿では、ニューロシンボリックAIにおける確率論的論理推論のための統合加速度フレームワークREASONを提案する。
REASONは、記号的および確率的モデルの共通構造をキャプチャする、統一された有向非巡回グラフ表現を導入している。
REASONは、プログラマブルインターフェースとマルチレベルパイプラインを通じてGPUストリーミングマルチプロセッサと密に統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:17:21 GMT)
COL-Trees: Efficient Hierarchical Object Search in Road Networks [7.4] 位置情報ベースのサービスは、特定の場所の近くで関連する関心ポイント(POI)を探索する効率的な方法に大きく依存している。
既存のほとんどの手法は、近くのPOIを1つのエージェントで検索することに焦点を当てているが、これらの検索は他の多くのアプリケーションに変換されない。
我々は,COL-Treesを用いてAkNN,kFN,その他のクエリに効率的に応答するクエリアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:43:38 GMT)
Variational Quantum Circuit-Based Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Optimization [7.3] 本稿では,変分量子回路に基づく動的ポートフォリオ最適化問題に対する量子強化学習ソリューションを提案する。
我々の量子エージェントは、古典的なディープRLモデルに匹敵するリスク調整性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:57:38 GMT)
Graph-Structured Deep Learning Framework for Multi-task Contention Identification with High-dimensional Metrics [7.2] 本研究では,高次元システム環境におけるマルチタスク競合タイプを正確に同定することの課題に対処する。
表現変換,構造モデリング,タスク分離機構を統合したコンテント分類フレームワークを提案する。
パブリックシステムトレースデータセットで実施された実験は、精度、リコール、精度、F1の利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:54:15 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） (Wed, 28 Jan 2026 22:37:40 GMT)
Structurally Human, Semantically Biased: Detecting LLM-Generated References with Embeddings and GNNs [7.2] 我々は、SciSciNetから1万の論文に対して、ペア化された引用グラフ、基底真理、GPT-4o生成(パラメトリック知識から)を構築した。
GPTは、ランダムなベースラインをきれいに拒否するにもかかわらず、地上の真理(RF精度$approx$0.60)とほとんど区別されないことを示す。
集約された埋め込み上のRFは$approx$ 0.83に達し、埋め込みノード機能を持つGNNはGPTと地上真実の93%のテスト精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:37:31 GMT)
TINNs: Time-Induced Neural Networks for Solving Time-Dependent PDEs [7.0] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は時間依存偏微分方程式(PDE)を解く
PINNは入力として時間を取るが、常に重みを共有した単一のネットワークを再利用する。
本稿では、時間学習関数としてネットワーク重みをパラメータ化する新しいアーキテクチャである、時間誘導ニューラルネットワーク(TINN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:23:28 GMT)
Challenges in Android Data Disclosure: An Empirical Study [7.0] 本稿では,Google Play Storeのデータセーフティセクション(DSS)形式の開発者エクスペリエンスを理解するために,実証的なアプローチを採用する。
プライバシー関連のデータをDSSカテゴリに分類する方法を理解するために、まず41人のAndroid開発者を調査しました。
我々はこの調査を172人のオンライン開発者ディスカッションの分析で補完し、642人の追加開発者の視点を捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:33:38 GMT)
Independence of Approximate Clones [7.0] 2人の候補者は、全ての投票者が隣接してそれらをランク付けするならば、完璧なクローンであると言われている。
クローンの公理の独立性は、2つのクローンのうちの1つを取り除くことは選挙結果を変えるべきではないと述べている。
順序選挙における近似クローンの異なる概念について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:11:18 GMT)
Operationalizing Research Software for Supply Chain Security [7.0] 我々は、経験的研究ソフトウェアセキュリティ研究のスコープと運用境界を明確にするRSSC指向の分類法を導入する。
我々は,Research Software Encyclopediaの大規模コミュニティ培養コーパスで分類を運用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:29:13 GMT)
Certificate-Guided Pruning for Stochastic Lipschitz Optimization [6.9] 雑音評価の下で,リプシッツ関数のブラックボックス最適化について検討した。
既存の適応的な離散化手法は、暗黙的に最適領域を避けるが、最適性や測定可能な進捗保証の明確な証明書は提供していない。
本稿では、アダプティブテキストbf-Guided Pruning (CGP)を導入し、信頼調整リプシッツエンベロープによる潜在的最適点の集合A_t$を明示的に維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:02:22 GMT)
RepSFNet : A Single Fusion Network with Structural Reparameterization for Crowd Counting [6.9] RepSFNetは、正確でリアルタイムな群衆推定のために設計された軽量アーキテクチャである。
RepSFNetは、最近の最先端の手法と比較して、推論遅延を最大34%削減しながら、競争精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:33:36 GMT)
Towards Sensitivity-Aware Language Models [6.8] 感性認知の概念を定式化し、理論的には差分プライバシーとの関係を確立する。
我々は、既存の4ビット量子化LDMをより感度の高いものにするための教師付き微調整レシピを開発した。
提案手法は,一般的な命令追従,数学的,常識的推論など,他のタスクにおけるモデルの性能も大きく維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:56:30 GMT)
SokoBench: Evaluating Long-Horizon Planning and Reasoning in Large Language Models [6.7] 本研究では,大規模言語モデルの計画的,長期的推論能力を体系的に評価する。
本稿では,ソコバンパズルに基づく新しいベンチマークを提案する。
以上の結果から,25以上の移動が必要な場合,計画性能が一貫した劣化がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:56:00 GMT)
AnomalyVFM -- Transforming Vision Foundation Models into Zero-Shot Anomaly Detectors [6.6] Anomaly VFMは、任意の事前訓練されたVFMを強力なゼロショット・アノマリー検出器に変えるフレームワークである。
提案手法は,頑健な3段階合成データセット生成手法とパラメータ効率適応機構を組み合わせたものである。
9つの異なるデータセットの平均画像レベルAUROCは94.1%であり、以前の手法を3.3%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:02:58 GMT)
Window-Diffusion: Accelerating Diffusion Language Model Inference with Windowed Token Pruning and Caching [6.6] 推論のためのウィンドウベースのトークンプルーニングとキャッシュ手法を提案する。
LLaDAとDreamの実験では、一致した計算予算の下では、提案手法は最大99タイムの推論高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:49:20 GMT)
MAPLE: Self-supervised Learning-Enhanced Nonlinear Dimensionality Reduction for Visual Analysis [6.4] 多様体モデルの改良によりUMAPを向上する新しい非線形次元減少法であるMAPLEを提案する。
MAPLEは、低次元多様体幾何学をより効率的にエンコードするために、自己教師付き学習アプローチを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:14:17 GMT)
SoftHateBench: Evaluating Moderation Models Against Reasoning-Driven, Policy-Compliant Hostility [6.3] textbftextscSoftHateBenchは,敵対的立場を維持しながらソフトヘイトな変種を生成する生成ベンチマークである。
このベンチマークは、textbf7社会文化的ドメインとtextbf28ターゲットグループにまたがっており、textbf4,745のソフトヘイトインスタンスを含んでいる。
エンコーダベースの検出器、汎用LLM、安全モデルによる評価は、ハード層からソフト層への一貫した低下を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:04:18 GMT)
ACFormer: Mitigating Non-linearity with Auto Convolutional Encoder for Time Series Forecasting [6.3] 時系列予測(TSF)は、複雑なチャネル内時間依存性とチャネル間相関をモデル化する際の課題に直面している。
本稿では,線形射影の効率を,畳み込みの非線形特徴抽出力と整合させるアーキテクチャであるACFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:47:54 GMT)
Beyond Divergent Creativity: A Human-Based Evaluation of Creativity in Large Language Models [6.0] 大規模言語モデル(LLM)は、言語的創造的なタスクにますます使われています。
広く使われているダイバージェント・アソシエーション・タスク(DAT)は、新規性を重視し、適切性を無視している。
DAT上での最先端のLCMの範囲を評価し、そのタスクにおけるスコアが、創造力を持たない2つのベースラインのスコアよりも低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:41:32 GMT)
How does information access affect LLM monitors' ability to detect sabotage? [5.9] 情報アクセスがLCMモニタの性能に与える影響について検討する。
現代のシステムでは、情報が少ないと性能が良くなることがよく示される。
監視されていることを知らないエージェントが、より簡単に捕まえられることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 23:01:31 GMT)
FD-MAD: Frequency-Domain Residual Analysis for Face Morphing Attack Detection [5.9] 本稿では,強いベースライン法を大幅に改善する,地域対応の周波数に基づく形態検出手法を提案する。
FRLL-Morphでは平均等誤差率(EER)が1.85%、MAD22では平均EERが6.12%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:38:51 GMT)
Proactive SFC Provisioning with Forecast-Driven DRL in Data Centers [5.9] Service Function Chaining(SFC)は、さまざまなサービス要件を満たすために、Virtual Network Functions(VNF)の効率的な配置を必要とする。
本稿では,予測知能とSFCプロビジョニングを組み合わせたハイブリッドな予測駆動型深層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） (Wed, 28 Jan 2026 04:00:13 GMT)
Efficient Token Pruning for LLaDA-V [5.8] LLaDA-Vのような拡散に基づく大規模マルチモーダルモデルは、視覚言語理解と生成において印象的な能力を示した。
我々は,自己回帰デコーダと異なり,LLaDA-Vは主に中間層から後期層に横断的な情報を集約する。
この観測により,我々はFastVに触発された構造化トークンプルーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:03:03 GMT)
A Unified Symmetry Classification of Many-Body Localized Phases [5.7] アンダーソンの局在化は、アルトランド・ジルンバウアースキームによって与えられる完備対称性の分類を認める。
我々は静的多体局在位相の対称性に基づく分類を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:20:49 GMT)
Multi-task Code LLMs: Data Mix or Model Merge? [5.7] 我々は、データミキシングとモデルマージという、小型でマルチタスクなLLMを作成するための2つのアプローチを比較した。
我々は,HumanEval,MBPP,CodeXGlueのベンチマークを評価した結果,モデルマージが大規模で最高の総合的な性能を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 23:06:09 GMT)
Bayesian-LoRA: Probabilistic Low-Rank Adaptation of Large Language Models [5.7] 本稿では,Sparse Gaussian Processesにインスパイアされた確率的低ランク表現として,決定論的LoRA更新を再構成するBayesian-LoRAを紹介する。
約0.42Mの追加パラメータと$approx1.2timesのトレーニングコストを標準のLoRAと比較すると、Bayesian-LoRAは最大30Bまでのモデルのキャリブレーションを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:54:31 GMT)
Predict-Project-Renoise: Sampling Diffusion Models under Hard Constraints [5.5] 物理法則や観測整合性などの厳しい制約を世代毎に適用する制約付きサンプリングフレームワークを導入する。
提案手法では,制約条件を満たすサンプルの集合にのみ拡散する制約付き前方過程を定義し,制約付き辺縁分布を誘導する。
本稿では,制約された辺縁領域から,予測と予測を交互に行い,実現可能なセットに投影し,再現性のあるアルゴリズムであるPredict-Project-Renoise (PPR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:50:19 GMT)
Quartet of Diffusions: Structure-Aware Point Cloud Generation through Part and Symmetry Guidance [5.5] 拡散の四重項(英: Quartet of Diffusions)は、構成と対称性を明示的にモデル化した構造対応の点雲生成フレームワークである。
これは、生成プロセスを通じて対称性と部分的事前の両方を完全に統合し、強制する最初の3Dポイントクラウド生成フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:33:14 GMT)
Truthfulness Despite Weak Supervision: Evaluating and Training LLMs Using Peer Prediction [5.4] 本稿では,モデル評価とポストトレーニングのためのピア予測手法を提案する。
真面目で情報的な答えを欺いたり、非形式的な答えに報いる。
ピア予測に基づく報奨による8Bモデルのトレーニングは、以前の悪意のある微調整による真偽の低下の大部分を回復させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:47:46 GMT)
SA-PEF: Step-Ahead Partial Error Feedback for Efficient Federated Learning [5.3] 誤りフィードバック(EF)を用いたバイアス圧縮は、フェデレートラーニング(FL)におけるコミュニケーションを減少させる
ステップアヘッド部分誤差フィードバック(SA-F)を提案する。
さまざまなアーキテクチャとデータセットにわたる実験では、SAPEFがEFよりも高速に目標精度に達することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:10:49 GMT)
Incorporating data drift to perform survival analysis on credit risk [5.3] 本研究では,データドリフトが生存率に基づく信用リスクモデルに与える影響について検討する。
非定常環境下でのロバスト性を改善するための動的ジョイントモデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:22:08 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） (Wed, 28 Jan 2026 06:47:47 GMT)
Persona Prompting as a Lens on LLM Social Reasoning [5.0] ヘイトスピーチ検出のような社会的に敏感なタスクでは、LLM(Large Language Models)による説明の質が不可欠である。
パーソナプロンプト(PP)は、ユーザ固有の生成に向けてモデルを操る手段として、ますます用いられるようになっているが、モデル理性に対する効果はいまだに未解明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:41:17 GMT)
PovNet+: A Deep Learning Architecture for Socially Assistive Robots to Learn and Assist with Multiple Activities of Daily Living [5.0] 自律型社会支援ロボットの長期展開における大きな障壁は、日常生活における複数の活動の知覚と支援の両方ができないことである。
社会支援ロボットのためのマルチアクティブ認識のための最初のマルチモーダルディープラーニングアーキテクチャPOVNet+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:39:56 GMT)
Minimum-Cost Network Flow with Dual Predictions [4.9] 本稿では,2つの予測を付加した最小コストネットワークフローアルゴリズムを提案する。
本手法は,従来の最小コストフローアルゴリズムである$varepsilon$-relaxationに基づいている。
最小コストフローの2つの応用に関する理論的結果を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:01:22 GMT)
Latent-IMH: Efficient Bayesian Inference for Inverse Problems with Approximate Operators [4.9] 本稿では,メトロポリス・ハスティングス独立法(IMH)に基づくサンプリング手法であるLatent-IMHを紹介する。
Latent-IMHは、まず近似$tildeA$を使用して中間潜時変数を生成し、それから正確な$A$を使ってそれらを洗練する。
KLの発散と混合時間境界を用いたLatent-IMHの性能を理論的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:44:01 GMT)
Efficient Causal Structure Learning via Modular Subgraph Integration [4.8] 本稿では,グローバル因果構造学習問題をブランケットに基づく局所部分グラフに分解するモジュラーフレームワークであるVISTAを紹介する。
このフレームワークはモデルに依存しないため、ベースラーナーの帰納的バイアスに関する仮定は含まず、任意のデータ設定と互換性があり、並列化を完全にサポートしている。
合成データセットと実データセットの両方に対する大規模な実験は、常にVISTAの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:13:20 GMT)
UltRAG: a Universal Simple Scalable Recipe for Knowledge Graph RAG [4.6] Retrieval augmented generation (RAG) は、知識コーパス内の情報を特定し、それをモデルのコンテキストウィンドウに配置することで、事実エラーを減らそうとする。
本稿では,従来のRAGから切り離された知識グラフから情報を取得するための一般的なフレームワークであるULTRAGを紹介する。
我々の実験では、ULTRAGは最先端のKG-RAGソリューションと比較して性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:31:29 GMT)
HMVLA: Hyperbolic Multimodal Fusion for Vision-Language-Action Models [4.6] HMVLAは、視覚と言語における固有の階層構造を利用して、包括的なセマンティックアライメントを実現する。
我々のHMVLAは双曲空間にマルチモーダルな特徴を埋め込んで、画像テキストデータに存在する階層関係をより効果的にモデリングすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:50:30 GMT)
Safety Generalization Under Distribution Shift in Safe Reinforcement Learning: A Diabetes Testbed [4.6] トレーニング時間安全が配電シフト時の展開の移動を保証するかどうかを検討する。
我々は、安全なRLアルゴリズムを統一的な臨床シミュレータ上でベンチマークし、安全性の一般化ギャップを明らかにする。
学習力学モデルを用いて安全でない動作をフィルタリングするテスト時間遮蔽は,アルゴリズムや患者集団の安全性を効果的に回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:28:17 GMT)
Enterprise Resource Planning Using Multi-type Transformers in Ferro-Titanium Industry [4.6] 組合せ最適化問題は、運用研究、物流、資源計画の根本的課題である。
これらの問題は、実際的な時間制約の中で準最適解を達成するために洗練されたアルゴリズムを必要とすることが多い。
マルチタイプトランスフォーマー(MTT)アーキテクチャを利用して、これらのベンチマークを統一されたフレームワークで処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:28:48 GMT)
EVEREST: An Evidential, Tail-Aware Transformer for Rare-Event Time-Series Forecasting [4.6] EVERESTは確率的レアイベント予測のためのトランスフォーマーベースのアーキテクチャである。
キャリブレーションされた予測とテールアウェアのリスク推定を提供する。
産業監視、天気予報、衛星診断などの高度な分野に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:40:06 GMT)
GRTX: Efficient Ray Tracing for 3D Gaussian-Based Rendering [4.5] GRTXは,3次元ガウスレンダリングのための効率的なレイトレーシングを実現するソフトウェアとハードウェアの最適化である。
まず、ガウス原始体に対する合理化加速構造を構築するための新しい手法を提案する。
第2に、レイトレーシングユニット内のチェックポインティングのための専用ハードウェアサポートを提案する。
評価の結果,GRTXはハードウェアコストが無視できるベースラインに比べてレイトレーシング性能が著しく向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:37:12 GMT)
Adequately Tailoring Age Verification Regulations [4.4] 自由言論連合対パクストン事件における最高裁判所の決定は、最も憲法的に脆弱な年齢検証法の一つであるテキサス・H・B・1181の立憲性を支持した。
本稿では、政府目標と利害に関する複数の視点から「適正な調整」を解釈する分析モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:30:58 GMT)
Shallow-π: Knowledge Distillation for Flow-based VLAs [4.3] 本稿では,VLMバックボーンとフローベースアクションヘッドの両方のトランスフォーマー深さを積極的に低減する知識蒸留フレームワークであるShallow-piを提案する。
Shallow-piは標準的なベンチマークで1%未満の成功率で2倍以上の高速化を実現している。
複数のロボットプラットフォームにまたがるJetson OrinとJetson Thorの産業規模での実世界の実験を通して、我々のアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:16:26 GMT)
ProfInfer: An eBPF-based Fine-Grained LLM Inference Profiler [4.2] 最新の推論エンジンのためのきめ細かな非侵入型プロファイリングフレームワークを開発した。
私たちのシステムは、ソースの変更や再コンパイルなしに、複数のレイヤにわたるランタイム関数にプローブをアタッチします。
収集されたトレースを演算子、グラフ、タイムライン、ハードウェアカウンタトレンドのリッチな視覚化に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:39:38 GMT)
Non-Equilibrium Phase Transition in a Boundary-Driven Dissipative Fermionic Chain [4.2] 境界局在周期ドライブは非相互作用性フェルミオン鎖における非自明な長距離相関を誘導することができる。
この境界駆動による非平衡遷移は共鳴機構によって駆動されると主張する。
本結果は,オープン量子系における局所コヒーレント駆動によるマクロ秩序の生成の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:00:01 GMT)
Agent Benchmarks Fail Public Sector Requirements [4.2] パブリックセクターの要件を適切に反映するために、基準ベンチマークがどの基準を満たす必要があるのかは、いまだに不明である。
まず,行政文献の第一原理調査に基づいて,その基準を定義した。
我々は、専門家が検証したLSMアシストパイプラインを用いて、これらの基準について1300以上のベンチマーク論文を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:51:30 GMT)
Deep Semi-Supervised Survival Analysis for Predicting Cancer Prognosis [4.1] The Cancer Genome Atlas (TCGA)のデータを用いて,いくつかの癌の予後を予測するためのCox-MTモデルを開発した。
TCGA RNA-seqデータやスライド画像全体を利用する単一モードのCox-MTモデルは、同じデータセットを用いて既存のANNベースのCoxモデルであるCox-nnetよりも大幅に優れていた。
我々のマルチモーダルCox-MTモデルはシングルモーダルモデルよりもかなり優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:04:56 GMT)
Exploring Transformer Placement in Variational Autoencoders for Tabular Data Generation [4.1] 変分オートエンコーダ(VAE)の異なるコンポーネントへの変換器の統合が及ぼす影響について検討する。
結果は、トランスフォーマーの位置決めが遅延表現とデコーダ表現を活用することによって、忠実さと多様性のトレードオフにつながることを示唆している。
特にデコーダでは、トランスフォーマーの入力と出力の関係は概ね線形である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:54:27 GMT)
Multi-Robot Decentralized Collaborative SLAM in Planetary Analogue Environments: Dataset, Challenges, and Lessons Learned [4.1] C-SLAM実験から得られた知見と教訓を,火星の類似地形で動作する3つのロボットを用いて提示する。
我々は,C-SLAMの性能と,惑星のような環境によって引き起こされるユニークな局部化課題に対する,限定的・断続的なコミュニケーションの影響について検討した。
実験中に収集した新しいデータセットには、リアルタイムのピア・ツー・ピア・ロボット間スループットとレイテンシの測定が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:40:46 GMT)
Progressive $\mathcal{J}$-Invariant Self-supervised Learning for Low-Dose CT Denoising [4.0] 本稿では,LDCTデノーミング性能を向上させるために$mathcalJ$-invariantの使用を最大化するProgressive $mathcalJ$-invariant Learningを提案する。
我々は、段階的に段階的に条件付き独立を強制する段階的な盲点決定機構を導入する。
Mayo LDCTデータセットの実験は、提案手法が既存の自己教師型アプローチより一貫して優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:46:14 GMT)
Lila: Decentralized Build Reproducibility Monitoring for the Functional Package Management Model [4.0] ソフトウェアアーティファクトの大規模採用は、大きな課題に直面します。
高配電率を実現し、監視インフラを確立する。
Lilaは分散機能分散システム管理モデルに適したアセスメントを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:44:23 GMT)
Reward Models Inherit Value Biases from Pretraining [4.0] リワードモデル(RM)は、大きな言語モデルと人間の価値の整合の中心である。
RMは, 基本モデルの関数として, 多次元の人的価値に有意な差が認められた。
この研究は、事前訓練段階における安全と整合性の重要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:40:29 GMT)
An AI Framework for Microanastomosis Motion Assessment [4.0] マイクロアナコシス機器ハンドリングスキルの自動評価のための新しいAIフレームワークを提案する。
本システムは,(1)You Only Look Once (YOLO)アーキテクチャに基づく機器検出モジュール,(2)Deep Simple Online and Realtime Tracking (DeepSORT)から開発された機器追跡モジュール,(3)形状記述子を用いた機器チップローカライゼーションモジュールの4つのコアコンポーネントを統合する。
実験の結果,機器検出精度97%,平均平均精度96%,IoU閾値50%から95%(m)で測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 23:23:37 GMT)
Supply Chain Insecurity: Exposing Vulnerabilities in iOS Dependency Management Systems [3.9] 依存性管理システムはソフトウェア開発において重要なコンポーネントであり、既存の機能を効率的に組み込むことができる。
スマートフォンアプリの普及にもかかわらず、iOSソフトウェアサプライチェーンにおける依存性管理システムのセキュリティは、あまり注目されていない。
CocoaPodsはiOSアプリ開発において最も広く使用されている依存性管理システムのひとつですが、CarthageとSwift Package Managerのセキュリティについても検討しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:27:14 GMT)
Conditional PED-ANOVA: Hyperparameter Importance in Hierarchical & Dynamic Search Spaces [3.8] CondPED-ANOVAは条件付き探索空間におけるハイパーパラメータ重要度(HPI)を推定するための原理的フレームワークである。
トップパフォーマンス領域に対する条件付きHPIを導入し、条件付きアクティベーションと領域変化を正確に反映するクローズドフォーム推定器を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:44:36 GMT)
Audit Trails for Accountability in Large Language Models [3.8] 大規模言語モデル (LLMs) は、医療、金融、雇用、公共サービス全般にわたる連続的な決定に、ますます組み込まれている。
継続的説明責任のための社会技術的メカニズムとして監査証跡を提案する。
監査証跡は、ライフサイクルイベントや意思決定の時系列的、曖昧で、コンテキストに富んだ台帳である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:04:33 GMT)
Implicit Hypothesis Testing and Divergence Preservation in Neural Network Representations [3.6] 二元仮説テストのレンズによる神経分類器の教師付きトレーニングダイナミクスについて検討した。
表現のクラス条件分布間のバイナリテストの集合として分類をモデル化し、実験により、訓練軌道に沿って、よく一般化されたネットワークが、ネイマン・ピアソンの最適決定規則と整合していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:46:44 GMT)
A generative machine learning model for designing metal hydrides applied to hydrogen storage [3.6] この研究は因果発見と軽量な生成機械学習モデルを統合し、新規な水素化金属候補を生成する。
ランク付けとフィルタリングの後、6つの未報告の化学式と結晶構造が同定される。
全体として、提案するフレームワークは、水素貯蔵データセットを拡張し、材料発見を加速するためのスケーラブルで時間効率のよいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:31:49 GMT)
A New Dataset and Framework for Robust Road Surface Classification via Camera-IMU Fusion [3.6] 道路表面分類(RSC)は、環境に配慮した予測保守システムにおいて重要な実現法である。
既存のRCC技術は、狭い運用条件を超えた一般化に失敗することが多い。
この研究は、画像と慣性測定を融合するマルチモーダルフレームワークを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:46:29 GMT)
Local Duality for Sparse Support Vector Machines [3.6] スパースサポートベクターマシン(SSVM)は近年注目を集めており、凸SVMよりも経験的な優位性を示している。
本稿では,そのようなSSVM定式化のための局所双対性理論を開発し,ヒンジロスSVMとランプロスSVMとの関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:09:52 GMT)
Like a Therapist, But Not: Reddit Narratives of AI in Mental Health Contexts [3.5] 我々は5,126件のReddit投稿を分析し、感情的サポートやセラピーにAIを経験的または探索的に使用したことを説明した。
以上の結果から,エンゲージメントは感情的結合のみではなく,ナレーションされた結果,信頼,反応の質によって形成されていることが示唆された。
本研究は, 大規模談話分析において, 理論基底構造をどのように運用するかを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:23:00 GMT)
ScatterFusion: A Hierarchical Scattering Transform Framework for Enhanced Time Series Forecasting [3.5] 時系列予測は、複数の時間スケールにおける複雑な時間的依存関係のため、重大な課題を示す。
本稿では,散乱変換と階層的アテンション機構を統合し,時系列予測を行う新しいフレームワークであるScatterFusionを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:06:01 GMT)
AWGformer: Adaptive Wavelet-Guided Transformer for Multi-Resolution Time Series Forecasting [3.5] 時系列予測には、複数の時間スケールでパターンをキャプチャする必要がある。
本稿では,適応ウェーブレット分解と大規模アテンション機構を統合した新しいアーキテクチャであるAWGformerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:14:22 GMT)
Harnessing Large Language Models for Precision Querying and Retrieval-Augmented Knowledge Extraction in Clinical Data Science [3.4] 本研究では,2つの基礎的電子健康記録(EHR)データサイエンスタスクに対して,Large Language Models (LLMs)を適用した。
我々は、LLMが分析のための大規模な構造化データセットと正確に相互作用する能力をテストする。
本稿では,各データセットやタスクの特徴に合わせて,合成質問と解答ペアを自動生成するフレキシブルな評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:57:36 GMT)
Can We Improve Educational Diagram Generation with In-Context Examples? Not if a Hallucination Spoils the Bunch [3.4] 本研究では、RSTに基づく文脈内例を用いた新しい図形コード生成手法を提案する。
提案手法は,論理的構造,接続性,レイアウト美学,AI幻覚のために,大規模言語モデル(LLM)で生成した150の図をコンピュータサイエンス教育者によって評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:45:28 GMT)
PASS: Ambiguity Guided Subsets for Scalable Classical and Quantum Constrained Clustering [3.4] Pairwise-Constrained Clusteringは、 must-link (ML) と cannot-link (CL) の制約を強制することによって、教師なしのパーティショニングをサイド情報で強化する。
スケーラブルで高品質なクラスタリングソリューションを実現するとともに、MLおよびCL制約の満足度を保ちながら、ペアワイズ制約とあいまいさ駆動のサブセット選択フレームワークであるPASSを提案する。
PASSは、正確またはペナルティに基づく手法よりもかなり低コストで競争力のあるSSEを獲得し、以前のアプローチが失敗する体制でも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 01:30:14 GMT)
End-to-end example-based sim-to-real RL policy transfer based on neural stylisation with application to robotic cutting [3.4] そこで本研究では,強化学習政策のシミュレートから現実への移行手法を提案する。
スタイル転送のための自己教師付き特徴表現を共同学習するために,変分オートエンコーダを用いる。
本稿では,未知素材のロボット切断を事例として,本手法の適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:45:55 GMT)
How Software Engineering Research Overlooks Local Industry: A Smaller Economy Perspective [3.3] 小規模経済圏、特に非英語圏のソフトウェア工学研究者は、ソフトウェア工学コミュニティの中で貴重な少数派を代表している。
ICSE FOSE (Future of Software Engineering) コミュニティ調査を反射的テーマ分析により分析し,主要なソフトウェアコミュニティ問題に対する見解を示した。
主な問題は研究と産業のギャップの増大であり、特に小規模のコミュニティや小規模の地元企業に影響を及ぼすと考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:47:22 GMT)
Control Models for In-IDE Code Completion [3.3] JetBrains では LLM によるコード補完の制御モデルを導入している。
我々は,n=98ユーザによる実コード補完のオフラインデータセット上で,ブーピングおよびトランスフォーマーベースのアーキテクチャを評価する。
生産環境では、完成効率と品質指標を改善するために、A/B研究を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:47:03 GMT)
Multiple mobility rings in non-Hermitian Su-Schrieffer-Heeger chain with quasiperiodic potentials [3.3] 準周期的オンサイトポテンシャルを持つ非エルミートSu-Schrieffer-Heeger(SSH)鎖の局在特性について検討した。
相転移の境界付近のハミルトニアン系のエネルギースペクトルと固有状態分布は異なる挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:49:00 GMT)
Diversifying Toxicity Search in Large Language Models Through Speciation [3.3] ToxSearchは、大きな言語モデル(LLM)をレッドチーム化する実用的なブラックボックスアプローチである。
ToxSearchの特定品質多様性(QD)拡張について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:29:54 GMT)
Who Writes the Docs in SE 3.0? Agent vs. Human Documentation Pull Requests [3.2] AIエージェントとヒューマン開発者によって書かれた1,997のドキュメント関連プルリクエスト(PR)を分析します。
調査されたリポジトリでは、AIエージェントが人間よりもドキュメント関連のPRをかなり多く提出していることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:11:34 GMT)
Noninvasive Intracranial Pressure Estimation Using Subspace System Identification and Bespoke Machine Learning Algorithms: A Learning-to-Rank Approach [3.2] システム識別とランキング制約付き最適化を統合したベスポーク機械学習アルゴリズムを開発した。
非侵襲的な信号の特徴と推定誤差の関係を記述するマッピング関数を,革新的なランキング制約を用いて学習する。
結果: 試験項目の約31.88%は、2 mmHg から 6 mmHg の間の試験項目の34.07%を制約付き非線形マッピングから推定誤差を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:10:31 GMT)
Quantum metrology enhanced by effective time reversal [3.2] 量子計量学は、測定を強化するために量子資源を適用することを含む。
いくつかのコミュニティは、効果的な時間反転を利用する量子メソロジー戦略を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:00:06 GMT)
Towards Intelligent Urban Park Development Monitoring: LLM Agents for Multi-Modal Information Fusion and Analysis [3.2] 本研究では,都市公園開発モニタリングにおける課題に対応するため,マルチモーダルLLMエージェントフレームワークを提案する。
汎用水平および垂直データアライメント機構は、マルチモーダルデータの一貫性と効果的な追跡を保証するように設計されている。
バニラ GPT-4o や他のエージェントと比較して,本手法は堅牢なマルチモーダル情報融合と解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:03:15 GMT)
CADENT: Gated Hybrid Distillation for Sample-Efficient Transfer in Reinforcement Learning [3.1] 本稿では,経験型トランスファー(CADENT)を用いた文脈認識蒸留について紹介する。
CADENTは戦略的オートマトンに基づく知識と戦術的政策レベルの知識をコヒーレントガイダンス信号に統合する。
CADENTは、挑戦的な環境全体にわたって、ベースラインよりも40-60%優れたサンプル効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:09:24 GMT)
Towards regularized learning from functional data with covariate shift [3.1] 本稿では,ベクトル値回帰における教師なし領域適応のための一般化正規化フレームワークについて検討する。
仮説空間を制限することにより,関数的出力を扱える実用的な演算子学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:30:05 GMT)
Exact Graph Learning via Integer Programming [3.1] 非パラメトリックな条件独立性テストと整数計画に基づく非パラメトリックグラフ学習フレームワークを提案する。
提案手法は,様々なサイズのインスタンスやグラフに対して,既存の正確なグラフ学習手法よりも高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:24:04 GMT)
Unsupervised Ensemble Learning Through Deep Energy-based Models [3.0] 教師なしアンサンブル学習は、複数の学習者の予測を、真実のラベルや追加データにアクセスせずに組み合わせることの難しさに対処するために現れた。
本稿では,個々の学習者の予測のみを用いて,正確なメタ学習者を構築するための新しい深層エネルギーに基づく手法を提案する。
さまざまなアンサンブルシナリオにまたがって優れたパフォーマンスを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:50:08 GMT)
Human Values in a Single Sentence: Moral Presence, Hierarchies, and Transformer Ensembles on the Schwartz Continuum [3.0] 約74kの英語文において,精巧なシュワルツ連続体における19の人文値の文レベル検出について検討した。
各文には価値の存在が注釈付けされ、二項の道徳的存在ラベルが付与される。
道徳的存在は単文から学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:00:12 GMT)
Three-body scattering area of identical bosons in two dimensions [3.0] 我々は、ゼロエネルギー、ゼロ運動量、ゼロ角運動量で散乱する3つの同一ボソンの波動関数$(3)$を2次元で調べる。
111-展開は3つの対距離が全て大きいもので、21-展開は1つの粒子が他の2つから遠く離れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:37:42 GMT)
Network Nonlocality Sharing in Generalized Star Network from Bipartite Bell Inequalities [2.9] 本研究は、一般化された星ネットワークにおける幅広い二部類ベル不等式に対するネットワーク非局所性共有について検討する。
ネットワーク非局所性共有は、関連当事者に関連するネットワーク相関の量子値が、星ネットワークベルの不等式に同時に違反する場合に観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:08:58 GMT)
How do Agents Refactor: An Empirical Study [2.8] Javaにおけるエージェントプルリクエストの最初の分析結果を示す。
タイプを特定し、コミット前後のコードの臭いを検知します。
我々はCursorが、統計的に有意な臭いの増加を示す唯一のモデルであると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 01:34:15 GMT)
LangGS-SLAM: Real-Time Language-Feature Gaussian Splatting SLAM [2.7] RGB-D SLAM システムは低遅延追跡とマッピングを継続しながら,言語対応の高密度特徴場を再構築する。
システムは15FPSで動作しながら、幾何学的のみのベースラインとオフラインアプローチに匹敵する意味的忠実性よりも優れた幾何学的忠実性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:35:34 GMT)
Spatiotemporal Robustness of Temporal Logic Tasks using Multi-Objective Reasoning [2.7] 本稿では,離散時間信号に対して評価された時間論理仕様のロバスト性を評価する。
STRを多目的推論問題として定義し、空間的および時間的摂動上の部分順序で定式化する。
我々の知る限りでは、これは多目的推論を通じて複数の次元にわたる堅牢性を扱う最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:44:59 GMT)
Securing AI Agents in Cyber-Physical Systems: A Survey of Environmental Interactions, Deepfake Threats, and Defenses [2.7] この調査は、サイバー物理システムにおけるAIエージェントをターゲットにしたセキュリティ脅威の包括的なレビューを提供する。
我々は、環境相互作用、ディープフェイクによる攻撃、MCPによる脆弱性に焦点を当てる。
タイミング、騒音、偽陽性がいかに制約可能な防御を犠牲にするかを定量的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:33:24 GMT)
Robust Distributed Learning under Resource Constraints: Decentralized Quantile Estimation via (Asynchronous) ADMM [2.7] 本稿では,分散中央値と量子推定のための新しいゴシップアルゴリズムAsylADMMを提案する。
提案アルゴリズムは,量子化に基づくトリミング,幾何的中央値推定,深度に基づくトリミングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:09:10 GMT)
Quantum statistics from classical simulations via generative Gibbs sampling [2.6] GG-PIは、単一ビーズ条件密度の生成モデリングとギブスサンプリングを組み合わせて量子統計を復元するリングポリマーベースのフレームワークである。
標準的なテストシステムでは、GG-PIはPIMDに比べてウォールクロック時間を著しく短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:58:01 GMT)
Online Density-Based Clustering for Real-Time Narrative Evolution Monitorin [2.6] 本研究では,HDBSCANをオンラインクラスタリング手法(ストリーミング/インクリメンタル)に置き換えることを検討した。
本研究は,バッチ指向トピックモデリングフレームワークとソーシャルメディアモニタリングのストリーミング特性の間に重要なギャップについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:07:30 GMT)
QUARK: Robust Retrieval under Non-Faithful Queries via Query-Anchored Aggregation [2.5] QUARKは、非忠実なクエリの下で堅牢な検索を行うためのトレーニング不要のフレームワークである。
この設計により、QUIRKは堅牢性を犠牲にすることなくリコールとランキング品質を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:14:49 GMT)
Electromagnetically Induced Transparency Spectra of Ladder Four-Level System with Quantum Frequency Mixing [2.5] ここで開発された周波数混合方式は、上層部における共振周波数の連続的変化を可能にする。
2つの異なる量子干渉効果が共存する:フロッケチャネル間の干渉と閉コヒーレント経路から生じるループ干渉。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:44:58 GMT)
MuRAL-CPD: Active Learning for Multiresolution Change Point Detection [2.4] 変化点検出(CPD)は時系列解析において重要な課題であり、基礎となるデータ生成プロセスがシフトした瞬間を特定することを目的としている。
従来のCDD手法は、タスク固有の変更定義への適応性に欠ける、教師なしの技術に依存していることが多い。
能動学習を多分解能CPDアルゴリズムに統合する新しい半教師付き手法であるMural-CPDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:14:37 GMT)
Parametric Hyperbolic Conservation Laws: A Unified Framework for Conservation, Entropy Stability, and Hyperbolicity [2.3] データから直接双曲系を学習するためのパラメトリック双曲保存法(SymCLaw)を提案する。
本手法は, フラックスヤコビアンの実固有値と完全固有ベクトルを保証する形で, フラックス関数のパラメータ化を行う。
凸エントロピー関数とその関連するフラックスポテンシャルを共同学習することにより、エントロピー安定設計原理を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:07:01 GMT)
Better without U: Impact of Selective Hubbard U Correction on Foundational MLIPs [2.2] シミュレーションセルにO原子やF原子が存在する場合のみ、特定の遷移金属に適用されるハバードU補正の材料計画による選択的利用の不整合を示す。
この+Uの不整合の使用により、低エネルギーのGA曲面と高エネルギーのGA+U曲面の2つのポテンシャルエネルギー面(PES)が生成される。
両方で訓練すると、MLIPは相互に相互作用し、体系的なアンダーバインド、あるいはU補正金属と酸素またはフッ素を含む種の間の急激な反発を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:24:04 GMT)
Top-k on a Budget: Adaptive Ranking with Weak and Strong Oracles [2.2] ACEは、重要な境界項目に対する強力なクエリに焦点を当てた適応的な認証アルゴリズムである。
次に、ACEを実行する前に、弱い予算を適応的に割り当てる完全適応型2相法であるACE-Wを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:41:37 GMT)
Cross-Country Learning for National Infectious Disease Forecasting Using European Data [2.2] 本研究では,感染予測のためのクロスカントリー学習手法について検討し,複数の国の時系列データに基づいて1つのモデルを訓練した。
我々は,ヨーロッパ諸国の監視データを用いて,キプロスにおける新型コロナウイルス感染予測のケーススタディを通じて,本手法を検証した。
以上の結果から,他国からのデータを取り入れることで,国内データのみをトレーニングしたモデルよりも一貫した改善がもたらされることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:57:51 GMT)
High-dimensional learning dynamics of multi-pass Stochastic Gradient Descent in multi-index models [2.2] 経験的リスク最小化のためのマルチパス・ミニバッチ・グラディエント・Descent (SGD) 手順の学習力学について検討した。
サンプルサイズ$n$とデータディメンション$d$が比例的に増加する制限条件では、サブ線形バッチサイズ$asymp n where $in [0, 1)$に対して、SGDの座標ワイドダイナミクスを正確に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:28:12 GMT)
Predictor-Free and Hardware-Aware Federated Neural Architecture Search via Pareto-Guided Supernet Training [2.1] Neural Architecture Search (FedNAS)は、プライバシ保護学習(FL)のためのモデル設計を自動化することを目的としている。
FedNASは現在、2つの重要なボトルネックに直面している。
アーキテクチャフェデレートを合成する多目的フィットネス関数を基盤とした,新しい2フェーズフレームワークであるDeepFedNASを紹介する。
DeepFedNASはハードウェア対応FLデプロイメントを即時かつ実用的なものにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:58:23 GMT)
Planner-Auditor Twin: Agentic Discharge Planning with FHIR-Based LLM Planning, Guideline Recall, Optional Caching and Self-Improvement [2.1] 大きな言語モデル(LLM)は、臨床退院計画の約束を示すが、その使用は幻覚、排便、誤診された自信によって制限される。
安全性と信頼性を向上させる自己改善型キャッシュオプションのPlanner-Auditorフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 23:04:11 GMT)
The Geometric Reasoner: Manifold-Informed Latent Foresight Search for Long-Context Reasoning [2.0] Geometric Reasoner (TGR) は、厳密なメモリ境界の下で多様体インフォームト探索を行うトレーニングフリーフレームワークである。
TGRは、Pass@$k$ curve (AUC)の下で測定された領域によって、Qwen3-8Bで最大13ポイント、無視できるオーバーヘッドは約1.1--1.3倍の堅牢な軌道範囲を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:14:37 GMT)
Responsible AI: The Good, The Bad, The AI [1.9] 本稿では,戦略的情報システムのレンズを通して,AIの二重性に関する包括的考察を行う。
我々は,(1)AI導入の戦略的利益,(2)固有のリスクと意図しない結果,(3)組織がこれらの緊張をナビゲートできるガバナンスメカニズムを具体化する,パラドックスベースの責任AIガバナンス(PRAIG)フレームワークを開発する。
この論文は、責任あるAIガバナンスの奨学金を進めるための研究課題で締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:33:27 GMT)
A Source-Free Approach for Domain Adaptation via Multiview Image Transformation and Latent Space Consistency [1.9] ドメイン適応(DA)は、ソースドメインからターゲットドメインへの知識の転送という課題に対処する。
既存のDAメソッドは、しばしばソースドメインデータへのアクセス、敵の訓練、複雑な擬似ラベル技術を必要とする。
本稿では,対象ドメインから直接ドメイン不変性を学習するための,新しいソースフリーなドメイン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:59:20 GMT)
Cheap2Rich: A Multi-Fidelity Framework for Data Assimilation and System Identification of Multiscale Physics -- Rotating Detonation Engines [1.9] Cheap2Richは、スパースセンサー履歴から高忠実度状態空間を再構成するマルチスケールデータ同化フレームワークである。
回転起爆エンジン(RDE)の性能実証
その結果,複雑なマルチスケールシステムにおけるデータ同化とシステム識別のための汎用多機能フレームワークが注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:35:22 GMT)
From Insight to Intervention: Interpretable Neuron Steering for Controlling Popularity Bias in Recommender Systems [1.9] 人気度バイアスはレコメンデーションシステムにおいて広範囲にわたる課題であり、いくつかの人気アイテムが注目されている一方、人気度の低いアイテムの大部分は未公開のままである。
本稿では,Sparse Autoencoderを利用するポストホックアプローチであるPopSteerを提案し,リコメンデーションモデルにおける人気バイアスの解釈と緩和を行う。
シーケンシャルレコメンデーションモデルを用いた3つの公開データセットの実験では、PopSteerは正確性に対する最小限の影響でフェアネスを著しく向上し、解釈可能な洞察とフェアネス-正確性トレードオフのきめ細かい制御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:47:43 GMT)
Accelerated Sinkhorn Algorithms for Partial Optimal Transport [1.7] 我々は,POT設定においてNesterovスタイルの加速度と交互に最小化を統合するASPOT(Accelerated Sinkhorn for POT)を導入する。
エントロピーパラメータを$$で選択することで、古典的なシンクホーン法の精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:32:21 GMT)
Cascaded Vulnerability Attacks in Software Supply Chains [1.6] 本稿では,SBOMによるセキュリティ分析手法とツールに対する新しいアプローチを提案する。
我々は,スキャナ出力を独立したレコードとして扱うのではなく,依存関係構造上の脆弱性関係をモデル化する。
次に、不均一グラフ注意ネットワーク(HGAT)をトレーニングして、あるコンポーネントが少なくとも1つの既知の脆弱性と関連付けられているかどうかを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 01:31:09 GMT)
Reducing Text Bias in Synthetically Generated MCQAs for VLMs in Autonomous Driving [1.6] MCQA(Multiple Choice Question Answering)ベンチマークは、運転タスクにおける視覚言語モデル(VLM)のパフォーマンスを測定するための確立された標準である。
このようなデータに基づいて微調整されたVLMは、視覚的な入力を伴わずに、人為的なベンチマークに匹敵する精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:30:26 GMT)
Schadenfreude in the Digital Public Sphere: A cross-national and decade-long analysis of Facebook news engagement [1.6] シェーデンフルード(Schadenfreude)は、他人の不幸から派生した喜びであり、オンラインニュースエンゲージメントの目に見える、そしてパフォーマンス的な特徴となっている。
我々は、米国、英国、インドの大手ニュース出版社9社を対象に、Facebook上で10年間にわたってシャデンフルードを調べている。
悲しみと怒りが不幸な投稿に対する反応を支配しているのに対して、笑いと娯楽は実質的でパターン化された少数派を形成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:18:45 GMT)
A general interpretation of nonlinear connected time crystals: quantum self-sustaining combined with quantum synchronization [1.5] 連続時間結晶は、その構成成分間の量子同期を示す非線形量子自己持続系であることを示す。
その結果、多体系における時間結晶の同定を2体相関のみの評価に還元した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:36:56 GMT)
Automated Marine Biofouling Assessment: Benchmarking Computer Vision and Multimodal LLMs on the Level of Fouling Scale [1.4] 船体へのバイオファーリングは、生態学的、経済的、バイオセキュリティの重大なリスクを引き起こす。
本研究では、カスタムコンピュータビジョンモデルと大規模マルチモーダル言語モデルの両方を用いて、バイオファウリングの重大度の自動分類について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:46:21 GMT)
Context-Augmented Code Generation Using Programming Knowledge Graphs [1.4] 大規模言語モデル(LLM)はコード生成に優れるが、複雑な問題に悩まされる。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識を統合することでこの問題を軽減する。
意味表現とコードとテキストのきめ細かい検索のためのプログラミング知識グラフ(PKG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:58:30 GMT)
Neural Quantum States in Mixed Precision [1.4] 変分モンテカルロ(VMC)における混合精度算術の役割について検討する。
VMCは計算に難解な量子多体系を解くのに広く使われている方法である。
特に量子状態のサンプリングは,精度を損なうことなく,半精度で行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:15:58 GMT)
Parametric and Generative Forecasts of Day-Ahead Market Curves for Storage Optimization [1.4] EPEX SPOTの日頭市場における集約曲線予測とストレージ最適化のための2つの機械学習フレームワークを提案する。
第一に、高速パラメトリックモデルは低次元および格子バスの表現における時間的需要と供給曲線を予測する。
第2に、より包括的な分析のために、24時間注文レベルの入力の連立分布を学習する生成モデルを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:56:05 GMT)
Co-Designed Adaptive Quantum State Preparation Protocols [1.4] ADAPT-VQE(Co-ADAPT-VQE)の共設計型
12-14量子ビット系において、最終回路のCNOT数を最大97%削減することを示す。
Co-ADAPT-VQEによって作成された回路は、全ての接続においてオリジナルのADAPT-VQEに対して70%以上のCNOTカウント削減を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:07:56 GMT)
Building Holographic Entanglement by Measurement [1.3] ホログラフィックエンタングルメント構造を持つ量子状態を作成するための枠組みを提案する。
絡み合いエントロピーは、選択されたバルク幾何学において最小の曲面によって支配される。
我々は, 結果の絡み合い特性が, 龍-高柳公式の予測をほぼ再現できることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:41:54 GMT)
Spatial superposition for a two-dimensional matter-wave interferometer in an inverted harmonic potential with gyroscopic rotational stability [1.3] 本研究では、反転調和ポテンシャルにおけるナノダイアモンドの空間運動と回転運動の数学的モデルを提案する。
我々は自由度、すなわち自由度、偏差、偏差、回転の運動方程式を導出する。
その結果、線形段階の磁場プロファイルに磁場バイアス項を加えることは、古典的な運動方程式に影響を与えるが、ウェーブパケットの幅には影響しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:00:05 GMT)
Adapting the Behavior of Reinforcement Learning Agents to Changing Action Spaces and Reward Functions [1.3] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)エージェントは、環境条件が静止しない現実世界のアプリケーションでしばしば苦労する。
本稿では,自己適応型Q-ラーニングフレームワークであるMORPHINを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:46:51 GMT)
When Vision Meets Texts in Listwise Reranking [1.3] Rank-Nexusは、画像とテキストの両方を組み込んだ検索リスト上で、リストワイズで定性的な再ランクを行うマルチモーダルな画像テキスト文書再ランカである。
私たちはまず、大量のテキストを再ランク付けしたデータを活用して、知識をテキストブランチに抽出する、という、モダリティを個別にトレーニングします。
データが少ない画像に対しては,画像検索ベンチマーク上で,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)キャプションから蒸留ペアを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:57:14 GMT)
GraphAllocBench: A Flexible Benchmark for Preference-Conditioned Multi-Objective Policy Learning [1.3] GraphAllocBenchは、グラフベースのリソース割り当てサンドボックス環境上に構築されたフレキシブルなベンチマークである。
多様な目的関数、様々な好み条件、高次元拡張性を備えた豊富な問題群を提供する。
また,非支配的解法(PNDS)と順序スコア(OS)の2つの新しい評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:36:37 GMT)
An Accounting Identity for Algorithmic Fairness [1.1] 我々は、精度と共通公平度基準を結びつける予測モデルに対する会計IDを導出する。
2つの結果に対して、この予算はモデルの平均2乗誤差の時間であり、結果クラス間のグループ頻度の違いである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:38:15 GMT)
Multimodal Multi-Agent Ransomware Analysis Using AutoGen [1.1] このフレームワークは数千のランサムウェアと良質なサンプルを含む大規模なデータセットで評価された。
単一モダリティと非適応核融合ベースラインを上回り、マクロF1で最大0.936の改善を達成している。
100エポック以上では、エージェントフィードバックループは安定な単調収束を示し、エージェントの品質の面では+0.75以上の絶対的な改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:02:37 GMT)
Decentralized Identity in Practice: Benchmarking Latency, Cost, and Privacy [1.1] 本稿では,分散台帳上での3つの顕著な台帳に基づくDID手法について,実証的なベンチマークを行った。
レイテンシ、トランザクションコスト、オンチェーンメタデータの露出を測定し、各プラットフォームのブロックやコンセンサス間隔によるレイテンシの正規化を行います。
発見によると、台帳アーキテクチャとSDKは、DIDレイテンシ、コスト、メタデータの露出を形作る上で重要な役割を果たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:48:32 GMT)
Conditional Denoising Model as a Physical Surrogate Model [1.1] 物理多様体自体の幾何学を学ぶために設計された生成モデルを導入する。
ネットワークにノイズの多い状態からクリーンな状態を復元するように訓練することで、モデルは有効な解部分空間へ連続的に向けられるベクトル場を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:32:20 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） (Wed, 28 Jan 2026 08:46:17 GMT)
Hopes and Fears -- Emotion Distribution in the Topic Landscape of Finnish Parliamentary Speech 2000-2020 [1.0] 既存の研究はしばしば、議会の言論を、トピック固有のパターンを見渡す、均質な全体として扱う。
本研究は,2000年から2020年にかけてフィンランド議会で実施された議会演説の話題の中で,感情表現を考察することによって,このギャップを埋めようとしている。
感情分析モデルを用いて、同期性およびダイアクロニック性の両方の観点から、トピックにおける感情表現を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:32:41 GMT)
Understanding npm Developers' Practices, Challenges, and Recommendations for Secure Package Development [1.0] 本研究では,npmパッケージ開発者の作業におけるセキュリティに対する認識と対処方法を検討する。
我々は,セキュリティリスクに対する開発者の理解,使用するプラクティスとツール,より強力なセキュリティ対策の障壁,npmエコシステムのセキュリティを改善するための提案について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:26:16 GMT)
Communication-Avoiding Linear Algebraic Kernel K-Means on GPUs [1.0] 我々は大規模なKernel K-meansクラスタリングのための分散メモリ並列アルゴリズムスイートを提案する。
我々の手法は、ケルネル K-平均の計算コストが最も高い成分を通信効率の良い分散線形代数プリミティブにマッピングする。
我々の1.5Dアルゴリズムは、常に最高性能を達成し、K-meansは従来よりも1～2桁大きなデータにスケールできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:09:27 GMT)
Implementing Metric Temporal Answer Set Programming [1.0] 重要な課題は、きめ細かいタイミング制約を扱う際のスケーラビリティを維持することである。
我々は、差分制約(線形制約の単純化された形式)を備えたASPの拡張を活用して、時間関連の側面を外部で処理します。
われわれの手法は、計量ASPを時間の粒度から効果的に分離し、その結果、時間精度の影響を受けない解が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:07:54 GMT)
One Word is Enough: Minimal Adversarial Perturbations for Neural Text Ranking [1.0] 我々は、単一の意味的に整合したクエリセンターを挿入または置換することで、ターゲット文書をプロモートする最小限のクエリ対応アタックを導入する。
BERTとmonoT5の再ランカを備えたTREC-DLでは,1ワード攻撃が最大91%の成功を収めた。
分析の結果,中級文書が最も脆弱なGoldilocksゾーンが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:58:53 GMT)
SW-ASR: A Context-Aware Hybrid ASR Pipeline for Robust Single Word Speech Recognition [0.9] 単一単語自動音声認識は言語文脈の欠如による課題である。
本稿では,最近のディープラーニング手法を概観し,ロバストな単一単語検出のためのモジュラーフレームワークを提案する。
我々は、Google Speech Commandsデータセットと、電話やメッセージングプラットフォームから収集された実世界のデータセットについて、帯域幅に制限のある条件下で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:50:04 GMT)
IoT Device Identification with Machine Learning: Common Pitfalls and Best Practices [0.9] 本稿では,既存の文献に共通する落とし穴に対処するため,機械学習を用いたデバイス識別プロセスについて批判的に検討する。
不適切なデータ拡張や誤解を招くセッション識別子といった特定のエラーを強調することで、研究者がIoTセキュリティモデルの一般化性を高めるための堅牢なガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:43:08 GMT)
ShellForge: Adversarial Co-Evolution of Webshell Generation and Multi-View Detection for Robust Webshell Defense [0.8] ShellForgeはウェブシェル検出のための敵対的な共進化フレームワークである。
検出器とジェネレータは、ハードサンプルの交換を介して相互に補強する。
検出器は0.981F1スコアを維持し、ジェネレータは0.939VilusTotalの商用エンジンに対する回避速度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:02:47 GMT)
Micro-mobility dispatch optimization via quantum annealing incorporating historical data [0.8] 本稿では,QA(Quantum Annealer)を用いた小型移動車のための新しいディスパッチ形式を提案する。
提案する定式化では, 運用効率を向上させるために, 歴史的利用データを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:19:54 GMT)
Eliciting Least-to-Most Reasoning for Phishing URL Detection [0.8] フィッシングURL検出のためのLast-to-Mostプロンプトフレームワークを提案する。
本稿では,Last-to-Mostの反復的アプローチによる推論の促進を導く「回答感度」機構を提案する。
このシンプルだが強力なプロンプト戦略は、ワンショットと教師ありの両方のアプローチより一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:40:18 GMT)
A Quantum Photonic Approach to Graph Coloring [0.7] ガウスボソンサンプリング(英: Gaussian Boson Sampling、GBS)は、線形光学を利用してサンプリング問題を解決する量子計算モデルである。
最近の実験的ブレークスルーは、GBSを用いた量子優位性を示し、実世界の最適化問題への応用を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:18:27 GMT)
Curriculum-Learned Vanishing Stacked Residual PINNs for Hyperbolic PDE State Reconstruction [0.7] 消滅した余剰PINN (VSR-PINN) は、放物型から双曲型へ滑らかな遷移を可能にするために、余剰改良物の中に消滅する可視性機構を埋め込む。
本稿では,3つのカリキュラム学習手法を,VSR-PINNの最適化,因果進行,適応サンプリングとして統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:09:52 GMT)
Smoothing the Black-Box: Signed-Distance Supervision for Black-Box Model Copying [0.6] ブラックボックスのコピーは、レガシーモデルをアップグレードする実用的なメカニズムを提供する。
ハードラベル出力に制限された場合、コピーは不連続な表面再構成問題となる。
本稿では,教師の意思決定境界に署名された距離にハードレーベルの監督を置き換える距離ベース複写フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:00:04 GMT)
Multilevel and Sequential Monte Carlo for Training-Free Diffusion Guidance [0.6] 我々は、$p_(y|x_t)$の偏りのない推定子を構成するシーケンシャルなモンテカルロフレームワークを提案する。
ImageNetでは,既存の手法よりも1.5倍のコスト対コストの利点を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:49:29 GMT)
GuideAI: A Real-time Personalized Learning Solution with Adaptive Interventions [0.6] 大規模言語モデル(LLM)は強力な学習ツールとして登場したが、学習者の認知的・生理的状態に対する認識は欠如している。
リアルタイムバイオセンサーフィードバックを統合することでLLM駆動学習を強化するマルチモーダルフレームワークである GuideAI を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:06:45 GMT)
Quick Heuristic Validation of Edges in Dynamic Roadmap Graphs [0.6] ノードとエッジの妥当性を分類できる「レッドグリーングレー」パラダイムを導入する。
精度の向上に加えて、エッジを同等の更新ランタイムを維持しながら、正しく無効にラベル付けする能力も示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:07:31 GMT)
asr_eval: Algorithms and tools for multi-reference and streaming speech recognition evaluation [0.6] 複数参照ラベリングと任意の長さ挿入の両方をサポートする文字列アライメントアルゴリズムを提案する。
これは特に、リッチな単語形成言語である非ラテン言語において、散文または長文の音声のラベル付けに特に有用である。
我々は,ストリーミング音声認識の評価ツールを開発し,複数の書き起こしを視覚的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:43:34 GMT)
Vibro-Sense: Robust Vibration-based Impulse Response Localization and Trajectory Tracking for Robotic Hands [0.6] 高度な接触認識はロボット操作には不可欠だが、従来の触覚スキンは高価で複雑である。
本稿では,ビブロ音響センサを用いた高精度全体タッチ位置決め方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:49:39 GMT)
Benchmarking Distilled Language Models: Performance and Efficiency in Resource-Constrained Settings [0.5] 蒸留したモデルの性能と計算コストを、そのバニラおよびプロプライエタリなモデルと比較した。
蒸留した8Bモデルの作成は、バニラモデルのトレーニングの2000倍以上の計算効率があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:27:09 GMT)
Fair Recourse for All: Ensuring Individual and Group Fairness in Counterfactual Explanations [0.5] 個人レベルとグループレベルの公正性制約を満たすCFを生成するための,モデルに依存しない,強化学習に基づく新しいアプローチを提案する。
提案手法を3つのベンチマークデータセットで評価し,個人とグループの公平性を効果的に保証することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:13:12 GMT)
Comparative evaluation of training strategies using partially labelled datasets for segmentation of white matter hyperintensities and stroke lesions in FLAIR MRI [0.5] 虚血性脳梗塞(ISL)とWMHは脳小血管疾患(SVD)に関連する画像像である
これらの特徴を分断して区別するためのディープラーニングモデルの開発と検証は、視覚的に相違するため困難である。
部分ラベル付きデータを用いて,WMHとISLのセグメンテーションモデルの組み合わせを訓練するための6つの方法を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:27:13 GMT)
A Computational Approach to Language Contact -- A Case Study of Persian [0.5] 我々は,ペルシア語との接触の程度や種類が異なる言語に接する場合に,ペルシア語で訓練されたモデルの表現を探索する。
本手法は,中間表現に符号化された言語情報の量を定量化し,モデルコンポーネント間でどのように分散されているかを評価する。
その結果、普遍的な構文情報は歴史的接触に大きく依存せず、ケースやジェンダーのような形態的特徴は言語固有の構造によって強く形成されていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:27:00 GMT)
DIVERSE: Disagreement-Inducing Vector Evolution for Rashomon Set Exploration [0.4] DIVERSEは、ディープニューラルネットワークのRashomonセットを探索するためのフレームワークである。
我々の実験は、DIVERSEがラショウモン集合の競合的で効率的な探索を提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:02:28 GMT)
QueerGen: How LLMs Reflect Societal Norms on Gender and Sexuality in Sentence Completion Tasks [0.4] 対象者の性別やセクシュアリティに関する明示的な情報が,3つのカテゴリーにまたがる反応に影響を及ぼすか否かを検討する。
以上の結果から,masked Language Models (MLMs) が最も好ましくない感情を呈し, 有毒度が高く, クイアマークの被験者に対してより否定的な評価が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:06:04 GMT)
Training Reasoning Models on Saturated Problems via Failure-Prefix Conditioning [0.4] 本研究では,飽和問題から学習する簡易かつ効果的な手法であるフェールコンディショニングを提案する。
障害発生条件付けにより,中級難易度問題における訓練条件に適合する性能向上が期待できる。
以上の結果から, 故障条件付けは飽和問題に対するRLVRトレーニングの拡張に有効な経路であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:29:21 GMT)
Normative Equivalence in human-AI Cooperation: Behaviour, Not Identity, Drives Cooperation in Mixed-Agent Groups [0.4] 我々は,AIエージェントの統合が小集団における協調規範の出現と維持にどのように影響するかを検討する。
236名の被験者を対象に, 相互群動態と行動慣性が主に協調に寄与していることを発見した。
参加者の行動は、人間とAIの条件にまたがる同じ規範的論理に従っており、協力はパートナーのアイデンティティではなくグループ行動に依存していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:01:09 GMT)
IDE-Bench: Evaluating Large Language Models as IDE Agents on Real-World Software Engineering Tasks [0.4] 我々は、生の端末実行を超えるDocker化されたテストハーネスを提示します。
検索、構造化ファイル編集、フルスタックアプリケーションのテストツールに高レベルの抽象化を提供する。
評価のために、8つの未発表のC/C++、Java、MERNスタックに80のタスクを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:06:37 GMT)
Infusion of Blockchain to Establish Trustworthiness in AI Supported Software Evolution: A Systematic Literature Review [0.3] ほとんどの研究は、ソフトウェアエンジニアリング(SE)にAIを統合することに焦点を当てている。
我々のレビューでは、AI支援SEタスクの信頼性、透明性、説明責任を強化するブロックチェーンベースのアプローチを探求する6つの最近の研究を取り上げている。
将来的な作業は、信頼性があり、セキュアで、準拠したAI駆動のSEエコシステムを実現するために、測定可能な、再現可能な信頼フレームワークを開発する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:36:50 GMT)
Bridging the Applicator Gap with Data-Doping:Dual-Domain Learning for Precise Bladder Segmentation in CT-Guided Brachytherapy [0.3] 限定的な対象領域データと組み合わせることで、シフト分布からのサンプルが学習を効果的に支援できるかどうかを検討する。
ブラキセラピーを伴わないCTスキャン(アプリケーションケータ:NAは使用できない)は広く利用可能であるが、アプリケーションケータを挿入したスキャン(アプリケーションケータ:WA)は少ない。
本研究では,NA と WA CT データを統合して,堅牢性と一般化性を向上させる2つのドメイン学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:50:37 GMT)
Fuzzy Private Set Union via Oblivious Key Homomorphic Encryption Retrieval [0.3] プライベート・セット・ユニオン(英: Private Set Union、PSU)は、当事者がプライベート・セット間の交差点を計算できるようにするプロトコルである。
本稿では,ファジィPSUプロトコル(FPSU)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:05:35 GMT)
Violation of the Leggett-Garg inequality in photon-graviton conversion [0.3] 磁場背景における光子-重力変換の文脈におけるLeggett-Garg不等式(LGI)の違反を解析的に検討した。
本研究では,光子-重力子系の連続射影測定から得られた時間相関がLGIに反することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:47:38 GMT)
ConfSpec: Efficient Step-Level Speculative Reasoning via Confidence-Gated Verification [0.3] ステップレベルの投機的推論はこのコストを軽減することを目的としていますが、既存のアプローチは長年のトレードオフに直面しています。
我々は、このトレードオフを解決する信頼性の高いケースケード検証フレームワークConfSpecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:58:05 GMT)
Universal thermodynamic implementation of a process with a variable work cost [0.2] 時間共変量子チャネルのコピーである$n$i.d.を熱力学的に実装する。
任意の時間的共変状態、すなわち入力状態に対して、出力システムの状態が所望のプロセスの状態を忠実に再現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 01:26:34 GMT)
ChunkWise LoRA: Adaptive Sequence Partitioning for Memory-Efficient Low-Rank Adaptation and Accelerated LLM Inference [0.2] ChunkWise LoRAはトークンの複雑さに基づいてシーケンスを可変長のチャンクに分割し、各チャンクに調整されたローランク構成を割り当てる。
Wikitext-103やSQuADのようなベンチマークデータセットの実験では、ChunkWise LoRAは最大で34%のレイテンシと38%のメモリ削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:58:28 GMT)
Parametric Quantum State Tomography with HyperRBMs [0.2] 量子状態トモグラフィ(QST)は、量子デバイスの検証には不可欠であるが、システムサイズの指数的スケーリングに悩まされている。
本稿では、ハミルトン制御パラメータにRBMを条件付けるハイパーネットワークに基づくパラメトリックQSTフレームワークを提案する。
横場イジングモデルの適用により、1次元および2次元格子上の局所的なパウリ測定から高忠実度再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:00:05 GMT)
On Every Note a Griff: Looking for a Useful Representation of Basso Continuo Performance Style [0.2] アラインド・コンティニュオデータセットは、シンボリックドメインで演奏する現代のベース・コンティニュオの最初のサンプルを記録している。
このデータセットは、7人のプレーヤーが実行した5つのベース連続スコアの175MIDIレコードを含む。
最近提案されたベース・コンティニュオ・パフォーマンス・トゥ・スコアアライメントシステムは、即興演奏音をスコア音にマッピングする方法を提供する。
本稿では,歴史的ベース・コンティニュエーションにインスパイアされた表現であるグリフを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:47:42 GMT)
Text controllable PET denoising [0.2] そこで本研究では,PET画像を単一モデル内で幅広いカウントレベルにわたって拡張できる新しいテキスト誘導型復調法を提案する。
実験結果から,提案モデルが定性評価と定量的評価の両方において有意な改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:41:41 GMT)
Critical Charge and Current Fluctuations across a Voltage-Driven Phase Transition [0.2] パラダイム的量子輸送セットアップにおけるバイアス駆動型非平衡量子相転移について検討する。
我々は、電荷感受性と遷移近傍の電流雑音の挙動に着目した分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:45:16 GMT)
Semiclassical effective description of a quantum particle on a sphere with non-central potential [0.2] 量子力学の定式化を用いて曲面に制約された量子粒子を研究するための枠組みを開発する。
自由粒子の場合、量子ゆらぎはアジムタールの約8-12%の利率で測定可能な位相シフトを誘導する。
強い結合のために、量子補正力は軌道を南半球に向かって優先的に駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:22:49 GMT)
Snowball: A Scalable All-to-All Ising Machine with Dual-Mode Markov Chain Monte Carlo Spin Selection and Asynchronous Spin Updates for Fast Combinatorial Optimization [0.2] この研究は、デジタルでスケーラブルでオール・ツー・オールのIsingマシンであるSnowballを紹介している。
二重モードのマルコフ連鎖モンテカルロスピン選択と非同期スピン更新を統合し、収束を促進し、解法時間を削減する。
AMD Alveo U250アクセラレータカードのプロトタイプは、同じベンチマークインスタンス上の最先端のIsingマシンと比較して、時間からソリューションまでのコストを8ドル削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:31:59 GMT)
Leveraging Generative AI for Enhancing Domain-Driven Software Design [0.2] ドメイン駆動設計(DDD、Domain-Driven Design)は、アプリケーションドメインの正確なモデリングに焦点を当てた、顧客指向ソフトウェアを開発するための重要なフレームワークである。
伝統的に、これらのドメインを記述するメタモデルは、システムデザイナによって手作業で作成され、反復的ソフトウェア開発の基礎を形成します。
本稿では、生成AIを用いたメタモデル生成の部分的自動化について、特にドメイン固有オブジェクトの生成について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:25:53 GMT)
UrduBench: An Urdu Reasoning Benchmark using Contextually Ensembled Translations with Human-in-the-Loop [0.2] 本稿では,Urdu推論ベンチマークを開発するために,人間によるループ検証を用いた文脈アンサンブル翻訳フレームワークを提案する。
このフレームワークを用いて、MGSM、MATH-500、CommonSenseQA、OpenBookQAを含む広く採用されている推論および質問応答ベンチマークをUrduに翻訳する。
分析の結果,(1)4つのデータセット,(2)5つのタスク難易度,(3)多様なモデルアーキテクチャ,(4)複数のモデルスケーリング設定,(5)言語整合性テストにおける性能差が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:49:17 GMT)
Low performing pixel correction in computed tomography with unrolled network and synthetic data training [0.2] Computed Tomography(CT)検出器の低性能画素(LPP)は、再構成された画像のリングやストリークアーティファクトに繋がる。
LPPアーティファクトを補正するために,合成データに基づくアンロール二重領域法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:46:30 GMT)
Loss Landscape Geometry and the Learning of Symmetries: Or, What Influence Functions Reveal About Robust Generalization [0.1] 神経エミュレータは、影響に基づく診断を導入することにより、物理的対称性を内部化する。
この量は、学習された損失ランドスケープの局所幾何学を探索する。
我々は、軌道ワイド勾配コヒーレンスが対称性変換を一般化する学習のメカニズムを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:14:01 GMT)
Physics-informed Blind Reconstruction of Dense Fields from Sparse Measurements using Neural Networks with a Differentiable Simulator [0.1] 本研究では,空間統計の可用性を前提とせずに,スパース測定から高密度場を生成する再構成手法を提案する。
この手法は, 流体力学の3つの標準問題に対して, 統計的およびニューラルネットワークに基づく手法よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:18:50 GMT)
Fast state transfer via loop weights [0.1] 量子スピンチェーンにおいて, 2次および2次から2次へのループ重みを用いたほぼ線形時間高忠実状態移動が達成可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:19:45 GMT)
Scaling Next-Brain-Token Prediction for MEG [0.1] 本稿では,ソース空間MEGに対する大規模な自己回帰モデルを提案する。
修正SEANetスタイルのベクトル量子化器は、マルチチャネルMEGをフラットなトークンストリームに還元する。
ホールドアウトされたMOUS上ですべての解析を行い、クロスデータセットの一般化を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 00:00:23 GMT)
Another Systematic Review? A Critical Analysis of Systematic Literature Reviews on Agile Effort and Cost Estimation [0.1] システム文献レビュー(SLR)は、ソフトウェア工学研究で広く普及している。
重複し、しばしば繰り返されるSLRの増殖は、研究者がトピック上で既存のSLRを広範囲にチェックしていないことを示している。
18個のSLRの定性的内容分析により,共通正当化パターンを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:07:28 GMT)
Polaron-Polaritons in Subwavelength Arrays of Trapped Atoms [0.1] 光学格子やツイーザに閉じ込められた原子のサブ波長配列は、本質的に変形の影響を受けやすい。
この結合は、フォノンとの集団原子励起(ポラリトン)をハイブリダイゼーションし、ポラリトン-ポラリトンを形成することを示す。
我々の研究は、重要な応用における運動効果の分析の基礎を築き、最先端の実験でそれらを活用するための新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:40:27 GMT)
A Taylor Series Approach to Correct Localization Errors in Robotic Field Mapping using Gaussian Processes [0.0] 多くの実世界のスカラーフィールドマッピングアプリケーションは、フィールド測定の収集にセンサーを搭載した移動ロボットに依存している。
改良された推定値が利用可能になったとき,GPモデルを更新する手法を提案する。
GP平均と共分散関数の事前計算されたヤコビアンとヘッセンを用いた二階補正アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 00:53:14 GMT)
AI-based Prediction of Biochemical Recurrence from Biopsy and Prostatectomy Samples [0.0] 根治的前立腺切除術後の生化学的再発(BCR)は,前立腺がんに対する補助的マーカーである。
我々は、BCRの患者固有のリスクを予測するために、前立腺生検スライドの診断に関するAIベースのモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:33:15 GMT)
Will we ever quantize the center of mass of macroscopic systems? A case for a Heisenberg cut in quantum mechanics [0.0] 量子粒子の概念は場の量子論に由来する。
波動力学はプランクスケール以上の系の質量の中心を記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:03:26 GMT)
Weakly supervised framework for wildlife detection and counting in challenging Arctic environments: a case study on caribou (Rangifer tarandus) [0.0] 本稿では,検出ネットワークのアーキテクチャに基づく,弱教師付きパッチレベルの事前トレーニングを提案する。
このデータセットには、アラスカに分布する5つのカリブー群れが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:12:45 GMT)
VSCOUT: A Hybrid Variational Autoencoder Approach to Outlier Detection in High-Dimensional Retrospective Monitoring [0.0] VSCOUTは、高次元設定での振り返り(Phase I)監視のために設計された、配布不要のフレームワークである。
VSCOUTは、制御された偽アラームを維持しながら、特別な原因構造に対する優れた感度を実現する。
そのスケーラビリティ、分散柔軟性、レジリエンスは、AI対応環境でのリフレクションモデリングと異常検出の実用的で効果的な方法としてVSCOUTを位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:30:48 GMT)
Universal Topological Gates from Braiding and Fusing Anyons on Quantum Hardware [0.0] トポロジカル量子計算は、非アベリア準粒子の内部融合空間における量子情報を符号化する。
このような最小限の非アベリアTOは、任意の融合を計算的プリミティブとして扱うことで普遍化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:00:09 GMT)
USDs: A universal stabilizer decoder framework using symmetry [0.0] Toric コードに有効であることを示す手法を一般化し,ラベルデジェネティクスの課題に対処できることを示す。
カラーコードでは,物理誤差率5%で復号精度が約0.8%向上し,Golayコードでは約0.1%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:34:42 GMT)
Trigger Optimization and Event Classification for Dark Matter Searches in the CYGNO Experiment Using Machine Learning [0.0] 本稿では,CYGNO内で開発された2つの補完的機械学習手法を提案する。
まず、再構成に基づく異常検出に基づくオンラインデータ削減のための、高速かつ完全に教師なしの戦略を提案する。
第2に、アメリシウム-ベリリウム中性子源で得られたデータに対して、分類不要ラベル(CWoLa)フレームワークを弱監督的に適用したことを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:00:35 GMT)
Toward Effective Multi-Domain Rumor Detection in Social Networks Using Domain-Gated Mixture-of-Experts [0.0] ソーシャルメディアプラットフォームは、噂を広め、追跡するための重要なチャンネルとなっている。
本研究では,大規模なマルチドメイン噂データセットPerFactを紹介する。
FleissのKappaを通じて測定されたアノテーション契約は、高品質なラベルを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:28:31 GMT)
Tokenizations for Austronesian Language Models: study on languages in Indonesia Archipelago [0.0] 本研究の目的は,インドネシアの地域言語に対する伝統的なインドネシア文字(aksara)の原則を取り入れた音節ベースのトークン化フレームワークを開発することである。
インドネシア語と英語の10言語にまたがる1,000の並列翻訳サンプルからなるNusaXデータセットを用いて評価を行った。
その結果、音節ベースのトークン化はすべての地域言語で一貫したTPC値を示し、GPT-2は英語で最低のTPCを持つ逆パターンを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:02:19 GMT)
The quantum sky of Majorana stars [0.0] マヨラナ星は量子状態を視覚化するエレガントな方法を提供している。
この表現は、量子状態の構造、対称性、および絡み合う性質に関する深い洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:00:00 GMT)
The augmented NLP bound for maximum-entropy remote sampling [0.0] 最大エントロピーリモートサンプリング問題(MERSP)は、n個の確率変数の集合からs確率変数のサブセットを選択することである。
本稿では,パラメータの正のベクトルを用いて,MERSPのための新しい,非常に効果的な対角スケーリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:13:28 GMT)
The Quiet Contributions: Insights into AI-Generated Silent Pull Requests [0.0] 我々は、AIが生成するプルリクエストが“サイレント”であり、それに伴うコメントや議論がないという、最初の実証的研究を提示する。
我々は、AIDev公開データセットから抽出された人気のあるPythonリポジトリに作成された5つのAIエージェントの4,762のSPRを定量的に研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:43:42 GMT)
The Depth Delusion: Why Transformers Should Be Wider, Not Deeper [0.0] 最適深さは D* C0.12 であり, 最適幅は W* C0.34 である。
我々は、D_crit W0.44(Wのサブリニア)を超えて、パラメータを追加しても損失を増加させる重要な深さ現象を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:45:48 GMT)
Tendon-based modelling, estimation and control for a simulated high-DoF anthropomorphic hand model [0.0] 腱駆動の人型ロボットハンドは、しばしば直接関節角センサーを欠いている。
本稿では, 測定された腱の変位と張力から関節位置を推定する計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:10:02 GMT)
Symplectic Optimization on Gaussian States [0.0] ボソニックな基底状態問題を解決するためのシンプレクティック最適化フレームワークを提案する。
このフレームワークは、弱い非四面体相互作用の大規模近似処理の基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:31:50 GMT)
Spectrum-generating algebra and intertwiners of the resonant Pais-Uhlenbeck oscillator [0.0] 共振(等周波数)点における量子パイス・ウレンベック発振器について検討する。
古典的に等価なハミルトニアンの量子化は、根本的に異なる量子論をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:33:29 GMT)
Spectral Form Factor of Gapped Random Matrix Systems [0.0] 本研究では, 縮退した基底状態とスペクトルのマクロ的ギャップを有するランダム行列モデルのスペクトル形成係数について検討した。
十分な低温下では、スペクトル形成因子が不連結な寄与によって支配されることを示す。
我々は、このランプが接続された形状因子の台地へどのように遷移するかを予測し、遷移が先行する状態のスペクトル密度の詳細に依存するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:00:06 GMT)
Spectral Diffusion Models on the Sphere [0.0] 拡散モデル(英: Diffusion model)は、微分方程式と時間反転力学による生成モデリングの原理的な枠組みを提供する。
球面上の実数値関数の有限次元調和表現を直接定義する拡散モデリングフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:19:37 GMT)
Spectral Bayesian Regression on the Sphere [0.0] ラプラス・ベルトラミ作用素によって誘導される等方的ガウス場事前と調和構造に基づく単位球上の非パラメトリック回帰の枠組みを開発する。
積分正方形損失下では, 閉形式後部分布, 最適スペクトル乱れスキーム, 急激な後部収縮率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:10:33 GMT)
Sparse clustering via the Deterministic Information Bottleneck algorithm [0.0] クラスタ構造が機能領域のサブセットに限定されている場合、従来のクラスタリング技術は前例のない課題に直面します。
本稿では,スパースデータに関連する問題を克服し,特徴量の重み付けとクラスタリングを可能にする情報理論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:05:44 GMT)
Single-Nodal Spontaneous Symmetry Breaking in NLP Models [0.0] 自然言語処理(NLP)モデルにおける自発的対称性の破れの出現を実証する。
この現象は個々のアテンションヘッドのレベルで発生し、ノードの小さなサブセットにスケールダウンされる。
結果は、Wikipediaデータセットで事前トレーニングされ、FewRel分類タスクで微調整されたBERT-6アーキテクチャを使って実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:20:02 GMT)
SMKC: Sketch Based Kernel Correlation Images for Variable Cardinality Time Series Anomaly Detection [0.0] 運用環境では、監視システムはセンサーチャーンを頻繁に経験する。
本稿では,異常検出器から動的入力構造を分離するフレームワークSMKCを提案する。
SMKC表現におけるランダムプロジェクションと近傍近傍の検出器は、完全に訓練されたベースラインと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 21:15:11 GMT)
Rydberg Receivers for Space Applications [0.0] ライドバーグ原子センサーは、高周波、マイクロ波、テラヘルツ場をSI追跡可能な校正可能な光学信号に変換する。
我々は、放射線測定、レーダー、テラヘルツセンシング、軌道内キャリブレーションにおける有望な役割を特定できる。
主な制限は、ショットノイズ、スパーステラヘルツ遷移、そして現在大きなサイズ、重量、電力、コストである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:12:34 GMT)
RusLICA: A Russian-Language Platform for Automated Linguistic Inquiry and Category Analysis [0.0] 本稿では,レマを42の精神言語カテゴリーにマッピングするプロセスと,RusLICA Webサービスの一部としてのアナライザの実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 05:43:40 GMT)
Robust Federated Learning for Malicious Clients using Loss Trend Deviation Detection [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、ローカルデバイスに生データが残ることを保証しながら、分散クライアント間の協調的なモデルトレーニングを容易にする。
このようなクライアントは、誤解を招く更新を送信することでトレーニングプロセスに干渉し、グローバルモデルのパフォーマンスと信頼性に悪影響を及ぼす可能性がある。
モデル勾配ではなく時間的損失のダイナミクスを監視して悪意のある行動を検知・緩和する,軽量かつプライバシ保護型防衛フレームワークであるFL-LTDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:09:53 GMT)
Revisiting the Interpretations of Quantum Mechanics: From FAPP Solutions to Contextual Ontologies [0.0] 我々は、Contexts-Systems-Modalities (CSM)フレームワークが概念的に完全な非FAPPオントロジーを提供すると主張している。
このアプローチは、ボヘミア力学、自然崩壊、多世界といった他の存在論的解釈と大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:05:16 GMT)
Resource-Theoretic Quantifiers of Weak and Strong Symmetry Breaking: Strong Entanglement Asymmetry and Beyond [0.0] オープン量子系において、弱い対称性の破れが強い対称性の破れに不可逆的に変換されるかを追跡するための枠組みを提供する。
一般化された対称性の拡張を提案し、分析的に抽出可能なQFTの例と応用における強い対称性の破れの質的影響を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:00:00 GMT)
Reference-Free Spectral Analysis of EM Side-Channels for Always-on Hardware Trojan Detection [0.0] 常にオンのハードウェアであるトロイの木馬(HT)は、信頼できるマイクロエレクトロニクスに重大なリスクをもたらす。
時間周波数EM解析とガウス混合モデル(GMM)を組み合わせた参照不要手法を提案する。
AES-128の結果は参照モデルを必要とせずに実現可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 01:46:15 GMT)
Quench spectroscopy of amplitude modes in a one-dimensional critical phase [0.0] 振幅(ヒッグス様)モードは、$(1+1)$D XXZスピンチェーンの隙間のない位相に現れる。
このモードは突然のクエンチ後にU(1)対称観測器の振動として現れることを示す。
簡単な平面量子マグネットとプログラム可能な量子シミュレータにおいて、このモードを検出する実験経路について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:00:00 GMT)
Quantum teleportation in expanding FRW universe [0.0] フリードマン・ロバートソン・ウォルカー時空をモデルとした膨張宇宙における量子テレポーテーションの過程について検討する。
場の理論的アプローチを採用することで、2つの共振オブザーバ間の量子相関を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:59:32 GMT)
Quantum Model Parallelism for MRI-Based Classification of Alzheimer's Disease Stages [0.0] ADステージの効率的な分類のために量子ベース並列モデル(QBPM)アーキテクチャを提案する。
提案モデルは2つの異なる量子回路を用いており、それぞれに回転ブロックと絡み合いブロックが組み込まれ、同じ量子シミュレータ上で並列に動作する。
以上の結果から,QBPMアーキテクチャはアルツハイマー病などの複雑な疾患の段階を分類するための革新的で強力なアプローチであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 01:26:30 GMT)
Quantum Memory and Autonomous Computation in Two Dimensions [0.0] 本稿では,2次元空間における自律的量子誤差補正法を提案する。
構成は、Gcs(1986, 1989)の半次結果からの古典的スキームに基づく階層的自己シュミレーション制御要素を用いる
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:13:06 GMT)
PredictionMarketBench: A SWE-bench-Style Framework for Backtesting Trading Agents on Prediction Markets [0.0] PredictionMarketBenchは、予測市場におけるアルゴリズムおよびLLMベースのトレーディングエージェントの評価のためのSWEベンチスタイルのベンチマークである。
PredictionMarketBenchは、(i)生の交換ストリーム(注文帳、取引、ライフサイクル、決済)からのエピソード構築を標準化し、(ii)メーカー/テッカーセマンティクスと料金モデリングを備えた実行現実的なシミュレータ、(iii)ツールベースのエージェントインターフェースを標準化する。
暗号通貨、天気、スポーツにまたがるカルシをベースとした4つのエピソードを公表する。ベースラインの結果は、取引コストや決済損失により、ナイーブなトレーディングエージェントが過小評価され、一方、手数料を意識したアルゴリズム戦略は、不安定なエピソードにおいて競争力を維持していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:41:12 GMT)
Pre-trained Encoders for Global Child Development: Transfer Learning Enables Deployment in Data-Scarce Settings [0.0] 44ヶ国357,709人の子どもを対象にUNICEFデータを用いて訓練を行った。
本稿では,事前学習した多様性が数ショットの一般化を可能にする理由を説明するために,転送学習を適用した。
これらの結果から、事前学習したエンコーダは、リソース制約のある環境で4.2.1の監視を行うためのMLの実現可能性を変えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:38:32 GMT)
Person Re-ID in 2025: Supervised, Self-Supervised, and Language-Aligned. What Works? [0.0] 人物再同定(ReID)はコンピュータビジョンにおいて依然として難しい問題である。
本研究は、様々なトレーニングパラダイムをレビューし、ドメイン間アプリケーションにおける最先端のReIDモデルの堅牢性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:35:31 GMT)
PatchFormer: A Patch-Based Time Series Foundation Model with Hierarchical Masked Reconstruction and Cross-Domain Transfer Learning for Zero-Shot Multi-Horizon Forecasting [0.0] 時系列予測は、気候、エネルギー、医療、金融の応用における根本的な問題である。
PatchFormerは,自己教師型事前学習のための階層型マスク付き再構成を用いた,パッチベースの時系列基盤モデルである。
気象、エネルギー、交通、金融、医療にまたがる24のベンチマークデータセットの実験では、最先端のゼロショットマルチホライゾン予測が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:45:45 GMT)
On the Relationship Between Representation Geometry and Generalization in Deep Neural Networks [0.0] 教師なし幾何学的計量である有効次元が精度を強く予測することを示す。
ノイズによる幾何劣化は精度損失(r=-0.94, $p 10(9)$)を引き起こすが、PCAによる幾何改善はアーキテクチャ全体にわたる精度(95%のばらつきで-0.03pp)を維持する。
これらの結果は、有効次元が、ラベルなしで完全に計算されたニューラルネットワークの性能に関するドメインに依存しない予測および因果情報を提供することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 04:33:41 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） (Wed, 28 Jan 2026 21:17:30 GMT)
Nonlinear Dimensionality Reduction with Diffusion Maps in Practice [0.0] 本稿では拡散マップ手法の実践指向のレビューを行う。
落とし穴を例証し、最近導入された最も関連性の高いコンポーネントを特定するテクニックを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:35:32 GMT)
Monte Carlo Tree Search for Execution-Guided Program Repair with Large Language Models [0.0] 我々は,Monte Carlo Tree Search(MCTS)と大規模言語モデルを統合するハイブリッドフレームワークであるCodePilotを紹介した。
SWE-bench Liteの実験では、CodePilotはオープンウェイトモデルを使用して24.67%の解決率を獲得し、同等のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:12:14 GMT)
Monotone Optimisation with Learned Projections [0.0] モノトーン最適化問題は、Polyblock Outer Approximation (POA)アルゴリズムのような特殊な大域的解法を許容する。
本稿では,学習モデルをPOAに統合するアルゴリズム認識学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:32:04 GMT)
Miniatures on Open Quantum Systems [0.0] この写本は、もともと現代数学物理学百科事典に用意された一連の招待記事を統合し、拡張している。
この論文は、量子力学系、KMS状態、トミタ・竹崎モジュラー理論、およびボゾン系およびフェルミオン系に対するCCRおよびCAR代数を概観する。
後段のセクションでは、貯水池、開放格子量子スピン系と結合した小さな系を体系的に処理し、量子エントロピー生成という競合する概念を詳細に議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:35:57 GMT)
Millisecond spin coherence of electrons in semiconducting perovskites revealed by spin mode locking [0.0] バルク結晶中のスピンコヒーレンス時間は非常に長いことを報告した。
これらの長いスピンダイナミクスは、全光制御を備えた量子デバイスのための有望なプラットフォームとしてペロブスカイトを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:56:34 GMT)
Meta-ROS: A Next-Generation Middleware Architecture for Adaptive and Scalable Robotic Systems [0.0] 統合を簡素化し、性能を向上し、クロスプラットフォームの互換性を確保することで、ロボット開発を効率化する新しいソリューションであるMeta-ROSを提案する。
総合的なテストを通じてMeta-ROSのパフォーマンスを評価し、ROS1やROS2のような既存のフレームワークと比較した。
その結果、Meta-ROSはROS2より優れ、スループットが最大30%向上し、メッセージレイテンシが大幅に減少し、リソース使用量が最適化された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 20:06:30 GMT)
MapPFN: Learning Causal Perturbation Maps in Context [0.0] 本稿では,前者の因果摂動から生成された合成データに基づいて事前学習した先行データ適合ネットワーク(PFN)であるMapPFNを提案する。
一連の実験から、MapPFNは、勾配に基づく最適化なしに、コンテキスト内学習を用いて摂動後分布を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:28:06 GMT)
LogSieve: Task-Aware CI Log Reduction for Sustainable LLM-Based Analysis [0.0] 軽量でRCA対応,セマンティックス対応のログリダクション技術であるLogSieveを提案する。
GitHub Actionsを使って、20のオープンソースプロジェクトのCIログで評価します。
平均42%の行の削減と40%のトークンの削減を実現し、セマンティックロスを最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 00:49:50 GMT)
Li-ViP3D++: Query-Gated Deformable Camera-LiDAR Fusion for End-to-End Perception and Trajectory Prediction [0.0] Li-ViP3D++はクエリベースである。
エンドツーエンドのアテンションフレームワーク。
生のセンサーデータからの知覚と軌道予測。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:53:32 GMT)
Less is More: Benchmarking LLM Based Recommendation Agents [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は、パーソナライズされた製品レコメンデーションのためにますます多くデプロイされている。
我々は,この仮定を,LLMの4つの状態のシステマティックなベンチマークを通じて挑戦する。
被験者内設計における50人のユーザによる実験では、コンテキスト長の増大による大幅な品質改善は示されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:08:51 GMT)
Large language models accurately predict public perceptions of support for climate action worldwide [0.0] 大規模言語モデルが世界中で認識ギャップを確実に予測できるかどうかを検証する。
125カ国の国レベルの指標と世論データを用いて、4つの最先端LCMをベンチマークする。
LLMは、他人が気候活動に金銭的に貢献する意志についての大衆の認識を正確に捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 00:30:57 GMT)
Jurisdiction as Structural Barrier: How Privacy Policy Organization May Reduce Visibility of Substantive Disclosures [0.0] 我々は、管轄権開示と呼ばれる構造パターンを識別する。
すべてのユーザに影響を与えるデータプラクティスは、主要なポリシー機関に現れるべきです。
規制当局はFTCの「明確で目立たしい」基準を通じてこれを運用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:29:59 GMT)
Intelligence as Trajectory-Dominant Pareto Optimization [0.0] 人工知能の進歩にもかかわらず、多くのシステムは長距離適応性に停滞を見せている。
我々は、多目的トレードオフによって支配される軌道レベルの現象としてインテリジェンスを定式化する。
動的インテリジェンス天井は、軌道レベルの支配による必然的に幾何学的な結果として生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:32:08 GMT)
Improving X-Codec-2.0 for Multi-Lingual Speech: 25 Hz Latent Rate and 24 kHz Sampling [0.0] X-Codec-2.0は、ニューラルオーディオ圧縮と多言語音声モデリングにおいて強力な性能を持つ。
X-Codec-2.0は50Hzの遅延レートと16kHzのサンプリングレートでフリーズしたHumberT機能で動作している。
本研究では,追加プールの導入とデコーダホップサイズの増大による簡易かつ効果的な修正について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:36:30 GMT)
High-Resolution Mapping of Port Dynamics from Open-Access AIS Data in Tokyo Bay [0.0] 日本で最も人口密度の高い都市部に位置する東京湾において,2024年の3カ月間のオープンアクセスAISデータを分析した。
平均で35pm17_textstat$の船がいつでも湾内を移動し、毎日293pm22_textstat+65_textsyst-10_textsyst$の船が湾内に入ったり出たりする。
これらの数字は、東京湾の商業交通において、少ないが大きい船舶に対する長期的傾向が加速していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 03:22:13 GMT)
Gravitational wave detection via photon-graviton scattering and quantum interference [0.0] 重力波検出のための完全量子場理論フレームワークを提案する。
この図では、GWは、電磁場との非弾性エネルギー交換を誘導するコヒーレントな背景として機能する。
散乱誘起位相シフトは周波数-絡み合った光子対を識別可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:47:27 GMT)
Foundations of Quantum Optics for Quantum Information: Crash Course on Nonclassical States and Quantum Correlations [0.0] ノートは量子光学の基礎にアクセス可能で厳密な導入を提供する。
熱、コヒーレント、圧縮といった主要な国家の家系が導入された。
凸性、古典性、準確率表現の概念が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:51:58 GMT)
Fingerprints of classical memory in quantum hysteresis [0.0] 我々は「古典的かつ量子的記憶のための単純な枠組み」を提示し、このときのハミルトニアンは因果核を通して制御されたハミルトニアンの過去の値に依存する。
この構造は、有限バンド幅またはフィルタ制御チャネルを自然に記述し、制御におけるメモリと状態の真の非マルコフ力学を区別するクリーンな方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:03:39 GMT)
FIPS 204-Compatible Threshold ML-DSA via Masked Lagrange Reconstruction [0.0] Masked Lagrange再構成は任意のしきい値が$T$のしきい値ML-DSAを可能にする。
修正されていない204実装で検証可能な標準3.3KBシグネチャを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:13:47 GMT)
Equity Bias: An Ethical Framework for AI Design [0.0] Equity Biasは、より賢く、より公平なAIシステムを構築するための哲学的で実践的なフレームワークである。
バイアスを排除するためのエラーではなく、システムにコード化された知識の反映として扱う。
そうすることで、AIを形作る視点を広げ、AIシステムを解釈エージェントとして理解するためのレンズを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:55:53 GMT)
Entangled photon pair excitation and time-frequency filtered multidimensional photon correlation spectroscopy as a probe for dissipative exciton kinetics [0.0] プロトコルは、2つの励起子状態の光子絡みの狭帯域励起と時間周波数フィルターによる2光子同時カウントを組み合わせたものである。
絡み合った光子対の非古典的相関は、狭帯域の2エキシトン集団分布を作成するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:32:42 GMT)
Efficient and compact quantum network node based on a parabolic mirror on an optical chip [0.0] 我々は,高光子収集効率と高原子光子絡み合い係数を結合した中性原子ネットワークノードを実証する。
放物鏡を用いてトラップを形成し、単一のルビジウム原子から蛍光を収集する。
本研究は,集光開口の限界付近で動作する,頑健で空洞のない中性原子界面を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:30:06 GMT)
Echo Cross Resonance gate error budgeting on a superconducting quantum processor [0.0] 本稿では,32量子ビットの超伝導量子コンピュータ上でのネイティブ2量子ビット演算の誤差予算化手法を提案する。
2つのキュービット演算のエラー率の平均3.7倍は、16キュービットの連鎖で示される。
それまでの性能が低かったキュービット対では、最大の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:31:35 GMT)
Dynamical Casimir effect under the action of gravitational waves [0.0] 理想的な空洞内での動的カシミール効果による粒子数を計算する。
パラメトリック増幅により生成粒子数が指数関数的に増加する共鳴条件を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:02:00 GMT)
Dual-Modality IoT Framework for Integrated Access Control and Environmental Safety Monitoring with Real-Time Cloud Analytics [0.0] 物理的セキュリティシステムと環境安全監視の統合は、スマートインフラストラクチャ管理における重要な進歩である。
従来のアプローチでは、これらのシステムを独立したサイロとして維持し、運用上の非効率性、緊急対応の遅延、管理の複雑さの増大を実現している。
本稿では,RFIDベースのアクセス制御とマルチセンサ環境監視をシームレスに統合する,総合的なデュアルモダリティ・インターネット・オブ・モノのインターネットフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:32:07 GMT)
Double-Bracket Master Equations: Phase-Space Representation and Classical Limit [0.0] 二重ブラケット散逸器を特徴とする量子マスター方程式の古典的極限について検討する。
ダブルブラケット方程式の両クラスに対して、ダイナミクスの勾配流表現を提供する。
我々は解析を高次ネストブラケットを含む一般化マスター方程式に拡張することで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:00:00 GMT)
Do Whitepaper Claims Predict Market Behavior? Evidence from Cryptocurrency Factor Analysis [0.0] ゼロショット分類(BARTMNLI)とCP分解を組み合わせたパイプラインを構築し、3つの空間を比較した。
プロクリストス回転とタッカー係数を用いて23個の共通物体のアライメントを検証した。
我々は,この知見を,ホワイトペーパー物語と市場因子構造との弱い一致と解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:50:40 GMT)
Disaster Question Answering with LoRA Efficiency and Accurate End Position [0.0] 本研究は,災害状況と対応経験に基づく災害対応型質問応答システムについて紹介する。
我々は総パラメータの5.7%(6.7M/117M)で70.4%の終了位置精度を達成した。
今後の課題には、自然災害のQ&Aベンチマークデータセットの確立、災害知識を備えた微調整の基礎モデル、軽量で効率のよいエッジAIのQ&Aアプリケーションの開発などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 01:53:16 GMT)
Dialogical Reasoning Across AI Architectures: A Multi-Model Framework for Testing AI Alignment Strategies [0.0] 本稿では,構造化多モデル対話によるAIアライメント戦略を実証的にテストするための方法論的枠組みを提案する。
我々は、制御問題から対話的推論を通じて発達した関係問題へのアライメントを再構築するアプローチである、ウイルス協調知恵(VCW)を運用する。
Claude, Gemini, GPT-4o を用いて72回の対話を行い, 576,822文字の構造化交換を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 13:41:01 GMT)
Detector's response to coherent Rindler and Minkowski photons [0.0] コヒーレントなリンドラー光子と相互作用する静的な2レベル量子検出器の遷移確率は、コヒーレントなミンコフスキー光子と相互作用するリンドラー検出器と異なる。
光子状態の古典的な限界における検出器の遷移確率は、光子モードと検出器の周波数が同じであるときに同一であるように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:50:57 GMT)
Denoising and Baseline Correction of Low-Scan FTIR Spectra: A Benchmark of Deep Learning Models Against Traditional Signal Processing [0.0] 本稿では,物理インフォームドなカスケードUnetを提案する。
このアーキテクチャは、ネットワークにSNIP層を埋め込んだ化学信号からランダムノイズを分離させる。
このアプローチを、標準のシングルUnetと従来のSavitzky-Golay/SNIPワークフローに対してベンチマークしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 15:19:02 GMT)
Demonstration-Free Robotic Control via LLM Agents [0.0] FAEA (Frontier Agent as Embodied Agent) を導入する。
FAEAは、特権環境の状態アクセスにより、それぞれ84.9%、85.7%、96%の成功率を達成した。
この結果から,汎用エージェントは,熟考的タスクレベルの計画に支配される操作タスクのクラスに十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 07:49:35 GMT)
Deep Researcher with Sequential Plan Reflection and Candidates Crossover (Deep Researcher Reflect Evolve) [0.0] 本稿では、複雑なPhDレベルのトピックに関する詳細な研究レポートを作成するために設計された、新しいDeep Researcherアーキテクチャを提案する。
本システムでは,リフレクションによる逐次研究計画修正と候補クロスオーバーアルゴリズムという,2つの重要なイノベーションを活用している。
我々の建築は46.21点を達成し、先進的な深層研究エージェントを超越して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 18:45:39 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Fault-Adaptive Routing in Eisenstein-Jacobi Interconnection Topologies [0.0] アイゼンシュタイン・ヤコビ (Eysenstein-Jacobi, EJ) ネットワークは優れた位相特性を提供するが、断層条件下での伝統的な経路に挑戦する。
本稿では, 決定論的グリーディ適応ルーティング, 理論的に最適であるDijkstraのアルゴリズム, 強化学習(RL)に基づくアプローチの3つの障害環境におけるルーティングパラダイムを評価する。
RLエージェントは、94%の効率的なリーチ性と91%のパケット配信を実現し、分散デプロイメントに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 22:25:22 GMT)
Contextuality as an Information-Theoretic Obstruction to Classical Probability [0.0] 文脈統計学は、古典的確率論的記述に対する避けられない障害を証明していることを示す。
具体的には、そのような統計を再現する古典的なモデルは、文脈依存を内部状態に埋め込むか、あるいはゼロでない情報を含む追加の外部ラベルを導入する必要がある。
この観点から、量子確率は、明示的な文脈エンコーディングを必要とせず、文脈演算を許容する標準的な枠組みとして現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:02:55 GMT)
Complex nonlinear sigma model [0.0] 複素結合を持つ非線形シグマモデルを非単体場理論の一般的な枠組みとして研究する。
我々の研究は、複素体論における臨界現象の普遍的な側面を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 01:52:43 GMT)
Can Continuous-Time Diffusion Models Generate and Solve Globally Constrained Discrete Problems? A Study on Sudoku [0.0] 完備なSudoku格子を制御されたテストベッドとして使用し、連続緩和空間のサブセットとして扱う。
本研究では, スコアベースサンプリングが連続時間法の中で最も信頼性が高く, DDPM方式の祖先サンプリングが総合的に最も有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:26:54 GMT)
COMET-SG1: Lightweight Autoregressive Regressor for Edge and Embedded AI [0.0] COMET-SG1は、エッジおよび組み込みAIシステム上での時系列予測のために設計された安定性指向の自己回帰回帰モデルである。
線形な振る舞い空間符号化、メモリアンコール遷移推定、決定論的状態更新を通じて動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:59:56 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） (Wed, 28 Jan 2026 09:37:28 GMT)
Bias-Reduced Estimation of Finite Mixtures: An Application to Latent Group Structures in Panel Data [0.0] 本稿では, パラメトリック密度の有限混合の最大推定は, かなりの有限サンプルバイアスを負う可能性があることを示す。
偏見は、非有界または大きな支持を持つ成分密度における外れ値の影響から生じる。
分類混合確率関数の最大化は、標準最大推定値よりもバイアスが少ないパラメータ推定値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 02:48:28 GMT)
Audio Deepfake Detection in the Age of Advanced Text-to-Speech models [0.0] テキスト音声合成システム(TTS)の最近の進歩は,合成音声のリアリズムを著しく高めている。
テキスト音声合成システム(TTS)の最近の進歩は,合成音声のリアリズムを著しく高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 11:39:40 GMT)
An explainable framework for the relationship between dementia and glucose metabolism patterns [0.0] 可変オートエンコーダ(VAE)は、神経画像スキャンを病気に関連する特徴を捉えた低次元の潜伏空間にエンコードすることができる。
本稿では,選択された潜伏変数と認知症進行の指標とを整合させる,フレキシブルな類似性規則化項を有する半教師付きVAEフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 10:50:20 GMT)
An efficient, accurate, and interpretable machine learning method for computing probability of failure [0.0] 本稿では,Penalized Profile Support Vector Machineと呼ばれる新しい機械学習手法を提案する。
この方法は、コンピュータモデルの評価回数を最小限に抑えるように設計されている。
競合種に対するロトカ-ボルテラモデルを用いて生存確率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） (Wed, 28 Jan 2026 22:21:43 GMT)
An Empirical Evaluation of Modern MLOps Frameworks [0.0] この研究はMLOps(Machine Learning Operations)ツールを実証的に評価し、MLモデルライフサイクルの管理を容易にする。
ツールの評価は、インストールの容易さ、柔軟性、などを評価することで行われる。
2つの一般的なMLシナリオを実装する場合、コードインスツルメンテーション、結果解釈可能性、ドキュメント化。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 09:22:22 GMT)
Adaptive Temporal Dynamics for Personalized Emotion Recognition: A Liquid Neural Network Approach [0.0] この研究は、脳波に基づく感情認識のための液体ニューラルネットワークの包括的な応用として、私たちの知る限り、最も優れたものである。
提案するフレームワークは,畳み込み特徴抽出,学習可能な時間定数による液体ニューラルネットワーク,注意誘導融合を組み合わせたものである。
PhyMERデータセット上で、7つの感情的なクラスで行われた被験者依存実験は95.45%の精度を達成し、これまでに報告された結果を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 12:14:45 GMT)
Active polarization stabilization of fields in an optical fiber for protective measurements [0.0] 両屈折光ファイバーの時間点(時間)に偏光を結合して量子偏光状態のZeno保護測定を行った。
ポーラライゼーションを積極的に安定化させる必要があり、信号光子をフィードバックループのエラー信号としてカウントすることでこれを実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 19:43:03 GMT)
AI-Augmented Density-Driven Optimal Control (D2OC) for Decentralized Environmental Mapping [0.0] 本稿では,センサと通信の制限下でのマルチエージェント環境マッピングのためのAI拡張型分散フレームワークを提案する。
提案手法では, エージェントが局所密度推定を反復的に洗練できる適応的, 自己補正機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 23:55:02 GMT)
AI-Assisted Engineering Should Track the Epistemic Status and Temporal Validity of Architectural Decisions [0.0] LLMコーディングアシスタントは、チームが検証できるよりも早く意思決定を生成する。
広く採用されているフレームワークは、検証された知識と推測を区別するものではない。
責任あるAI支援工学の3つの要件を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 23:12:07 GMT)
A levitated nano-accelerometer sensitized by quantum quench [0.0] 量子基底状態近傍のナノ粒子の非平衡ダイナミクスを利用したナノスケール加速度計を実現する。
急激なクレンチングは、位置の不確かさの最小化により感度が向上するインスタンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 23:22:01 GMT)
A Zero-Range Model for the Efimov Effect in the Born-Oppenheimer Approximation [0.0] ゼロレンジ相互作用を持つ3粒子量子系におけるエフィモフ効果について論じる。
3粒子系はゼロで蓄積する負の固有値が無限に多数存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 16:50:56 GMT)
A New Mode of Teaching Chinese as a Foreign Language from the Perspective of Smart System Studied by Using Rongzhixue [0.0] 本研究の目的は、知恵の統合の観点から、外国語として中国語を教える新しいモデルを導入することである。
その意義は、言語、知識、教育、教育などの一連の大きな国境を越えて、新しい方法やバイリンガル思考訓練の新たなトピックが、知恵の統合の観点から明らかに前進していることにある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 06:11:59 GMT)
A Methodology for Designing Knowledge-Driven Missions for Robots [0.0] 本稿では,ROS 2システムで知識グラフを実装するための包括的方法論を提案する。
この方法論には、初期および目標条件の定義、タスクとサブタスクの構造化、シーケンスの計画、知識グラフでのタスク関連データの表現、高レベル言語を用いたミッションの設計など、いくつかの重要なステップが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 17:39:03 GMT)
A High-Performance Fractal Encryption Framework and Modern Innovations for Secure Image Transmission [0.0] 古典的な暗号化アルゴリズムは、セキュリティ、画像の忠実性、計算効率のトレードオフに悩まされている。
これは、フーリエ変換に基づくフラクタル暗号を新しい画像暗号化法として提案することで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 08:37:10 GMT)
A Dialectic Pipeline for Improving LLM Robustness [0.0] ドメイン固有のデータの微調整や、別のテキスト化されたホック検証器の訓練といった手法は、計算資源を必要とする。
本稿では,LLMの一般化能力を保ちながら,自己対話による解の質を向上する弁証的パイプラインを提案する。
提案した弁証法パイプラインは,標準モデル解の有意なマージンによって性能を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:42:49 GMT)
/dev/SDB: Software Defined Boot -- A novel standard for diskless booting anywhere and everywhere [0.0] /dev/SDBは、世界中の誰もが、企業ネットワークにいなくても、許可されたオペレーティングシステムにアクセスできる標準を作成することを目的としている。
社員がどこからでも仕事ができるように、Wi-Fiとセルラー接続で同じものを提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jan 2026 14:07:18 GMT)