MoCo: A One-Stop Shop for Model Collaboration Research [132.5] MoCo: 大規模なモデルコラボレーションアルゴリズムの実行、ベンチマーク、比較を行う、ワンストップPythonライブラリ。
MoCoは26のモデルコラボレーションメソッドを備えており、さまざまなレベルのクロスモデル情報交換が可能である。
MoCoによる大規模な実験は、ほとんどのコラボレーション戦略が、コラボレーションなしでモデルより優れていることを示している。
私たちは、MoCoをオープンでモジュール化され、分散化され、協力的なAIの未来を探求するための、貴重なツールキットとして想定しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:36:52 GMT)
RecNet: Self-Evolving Preference Propagation for Agentic Recommender Systems [109.9] RecNetは、レコメンデータシステムのための自己進化的な好みの伝達フレームワークである。
関連ユーザやアイテム間で、リアルタイムの好み更新を積極的に伝達する。
逆相では、フィードバック駆動の伝搬最適化機構がマルチエージェント強化学習フレームワークをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:14:31 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） (Thu, 29 Jan 2026 03:54:29 GMT)
Breaking the Regional Barrier: Inductive Semantic Topology Learning for Worldwide Air Quality Forecasting [99.4] 我々は,グローバルなステーションレベルの予測に適した意味的トポロジ学習フレームワークであるOmniAirを提案する。
提案手法は,不均一分散グローバルネットワークにおける長距離非ユークリッド相関と物理拡散パターンを効果的に捉える。
実験によると、OmniAirは18のベースラインに対して最先端のパフォーマンスを実現し、既存のモデルよりも10倍近いスピードで高い効率とスケーラビリティを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:58:07 GMT)
VideoAesBench: Benchmarking the Video Aesthetics Perception Capabilities of Large Multimodal Models [99.1] 本稿では,大規模マルチモーダルモデルの美的品質に対する理解を評価するためのベンチマークであるVideoAesBenchを紹介する。
VideoAesBenchには、ユーザ生成(UGC)、AIGC(AIGC)、圧縮されたロボット生成(RGC)、ゲームビデオなど、さまざまなコンテンツがある。
以上の結果から,現在のLMMは基本的な映像美学の知覚能力しか含んでおらず,その性能は不完全で不正確であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:06:30 GMT)
Epistemic Context Learning: Building Trust the Right Way in LLM-Based Multi-Agent Systems [94.9] マルチエージェントシステムの個々のエージェントは、しばしば堅牢性を欠き、誤解を招く仲間に盲目的に適合する傾向にある。
この弱点は, 相互信頼度を評価する能力の欠如に起因していると考えられる。
まず,歴史認識参照の学習問題を定式化し,ピア間の歴史的相互作用を付加的な入力として導入する。
次に,歴史的に構築されたピアプロファイルの予測を行うための推論フレームワークであるEcestemic Context Learning (ECL) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:59:32 GMT)
Enhancing Underwater Light Field Images via Global Geometry-aware Diffusion Process [93.0] GeoDiff-LFは、SD-Turbo上に構築された新しい拡散ベースのフレームワークで、水中4次元LFイメージングを強化する。
拡散先行とLF幾何を統合することにより、GeoDiff-LFは水中のシーンにおける色歪みを効果的に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:27:22 GMT)
D-Models and E-Models: Diversity-Stability Trade-offs in the Sampling Behavior of Large Language Models [91.2] 大規模言語モデル(LLMs)では、次の情報の関連性確率は、次の製品の関連性確率に関連付けられる。
しかし、きめ細かいサンプリング確率がタスク要求に忠実に適合するかどうかは未解決の問題だ。
P_tokenが大きなステップ・ツー・ステップの変動を示し、P_taskとの整合性が低いDモデルと、P_tokenがより安定してP_taskに整合するEモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:19:56 GMT)
Vision-DeepResearch: Incentivizing DeepResearch Capability in Multimodal Large Language Models [88.0] Vision-DeepResearchは、数十の推論ステップと数百のエンジンインタラクションをサポートしている。
私たちのVision-DeepResearchは、数十の推論ステップと数百のエンジンインタラクションをサポートします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:58:40 GMT)
Nonparametric LLM Evaluation from Preference Data [87.0] 本研究では,大規模言語モデル (LLM) を選好データから比較・ランク付けするための非パラメトリック統計フレームワークDMLEvalを提案する。
我々のフレームワークは、LLMを比較したり、ランキングしたりするための強力な最先端の手法を実践者に提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:00:07 GMT)
MAS-Orchestra: Understanding and Improving Multi-Agent Reasoning Through Holistic Orchestration and Controlled Benchmarks [86.1] 関数呼び出し強化学習問題としてMASオーケストレーションを定式化する訓練時間フレームワークとしてMASOrchestraを提案する。
MAS-Orchestraでは、複雑なゴール指向のサブエージェントは呼び出し可能な関数として抽象化され、システム構造に対する大域的推論を可能にする。
分析の結果,MASはタスク構造や検証プロトコル,オーケストレータとサブエージェントの両方の機能に大きく依存していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:05:47 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） (Thu, 29 Jan 2026 04:56:16 GMT)
From Global to Granular: Revealing IQA Model Performance via Correlation Surface [83.7] 我々は, IQA 性能の構造化, きめ細かな解析を行う textbfGranularity-Modulated correlation (GMC) を提案する。
GMCにはtextbfDistribution Regulatorが含まれており、相関関係を規則化し、非均一な品質分布からのバイアスを軽減する。
標準ベンチマークの実験では、GCCはスカラーメトリクスに見えないパフォーマンス特性を示し、IQAモデルを分析、比較、デプロイするためのより情報に富んだ信頼性の高いパラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:55:26 GMT)
Learning Policy Representations for Steerable Behavior Synthesis [80.5] マルコフ決定プロセス(MDP)を前提として,テスト時の行動ステアリングを促進するために,さまざまなポリシーの表現を学習する。
これらの表現は、セットベースアーキテクチャを用いて、様々なポリシーに対して均一に近似できることを示す。
変動生成法を用いてスムーズな潜伏空間を導出し,さらにコントラスト学習により、潜伏距離が値関数の差と一致するように形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:52:06 GMT)
WMVLM: Evaluating Diffusion Model Image Watermarking via Vision-Language Models [79.3] 拡散モデルから生成された画像を保護するためには,デジタル透かしが不可欠である。
従来の透かし評価手法では,残余と意味の両方の透かしの統一的な枠組みが欠如していた。
我々は,視覚言語モデルを用いた拡散モデル画像透かしのための最初の統一的・解釈可能な評価フレームワークLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:14:32 GMT)
AgentLongBench: A Controllable Long Benchmark For Long-Contexts Agents via Environment Rollouts [78.3] 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） (Thu, 29 Jan 2026 12:32:51 GMT)
Towards Agentic Intelligence for Materials Science [73.5] この調査は、コーパスキュレーションからプレトレーニングから、シミュレーションと実験プラットフォームに面した目標条件付きエージェントまで、ユニークなパイプライン中心の視点を推し進める。
コミュニティをブリッジし、参照の共有フレームを確立するために、まず、AIと材料科学をまたいだ用語、評価、ワークフローの段階を整列する統合レンズを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:48:43 GMT)
CausalEmbed: Auto-Regressive Multi-Vector Generation in Latent Space for Visual Document Embedding [71.9] マルチベクトル埋め込み構築のための自動回帰生成手法CausalEmbedを提案する。
コントラストトレーニング中に反復的マージン損失を導入することで、CausalEmbedは埋め込みモデルにコンパクトでよく構造化された表現を学ぶことを奨励する。
本手法は,数十個の視覚トークンを用いた効率的なVDR処理を実現し,トークン数を30～15倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:47:27 GMT)
General Self-Prediction Enhancement for Spiking Neurons [71.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動のスパース計算によって非常にエネルギー効率が良いが、そのトレーニングは、性能、効率、生物学的妥当性の非微分可能性とトレードオフによって困難である。
本稿では,その入力出力履歴から内部予測電流を生成し,膜電位を変調する自己予測強化スパイキングニューロン法を提案する。
この設計には2つの利点があり、失明した勾配を緩和し、トレーニングの安定性と精度を高める連続的な勾配経路を作成し、また遠位樹状突起変調とエラー駆動のシナプス塑性に類似した生物学的原理と整合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:08:48 GMT)
Causal Autoregressive Diffusion Language Model [70.7] CARDは厳密な因果注意マスク内の拡散過程を再構成し、単一の前方通過で密集した1対1の監視を可能にする。
我々の結果は,CARDが並列生成のレイテンシの利点を解放しつつ,ARMレベルのデータ効率を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:38:29 GMT)
Reversible Diffusion Decoding for Diffusion Language Models [69.1] Reversible Diffusion Decoding (RDD) はブロックワイド拡散生成に可逆性を導入するデコーディングフレームワークである。
RDDは、逆プロセスの状態依存的な障害として停滞を検出し、以前のブロックへの効率的なバックトラックを可能にする。
実験により、RDDは最小の計算オーバーヘッドでベースラインよりも生成の堅牢性と品質を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:52:33 GMT)
OneMall: One Model, More Scenarios -- End-to-End Generative Recommender Family at Kuaishou E-Commerce [68.8] OneMallは、Kuaishouのeコマースサービスに適したエンドツーエンドのジェネレーティブレコメンデーションフレームワークである。
製品カード、ショートビデオ、ライブストリーミングなど、eコマースの複数のアイテム配信シナリオを統合する。
OneMallはすでにデプロイされており、Kuaishouでは毎日4億人のアクティブユーザーが利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:22:39 GMT)
EmboCoach-Bench: Benchmarking AI Agents on Developing Embodied Robots [68.3] Embodied AIは、高忠実度シミュレーションと大規模データ収集によって実現されている。
しかし、このスケーリング能力は、労働集約的な手作業の監視に依存しているため、いまだにボトルネックになっている。
実装ポリシーを自律的に構築するための LLM エージェントの能力を評価するベンチマークである textscEmboCoach-Bench を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:33:49 GMT)
SOUP: Token-level Single-sample Mix-policy Reinforcement Learning for Large Language Models [67.4] SOUPは、トークンレベルで個々のサンプル内でオフとオンの学習を統合するフレームワークである。
標準のオン・ポリティクス・トレーニングと既存のオフ・ポリティクス・エクステンションを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:56:15 GMT)
ReasoningBomb: A Stealthy Denial-of-Service Attack by Inducing Pathologically Long Reasoning in Large Reasoning Models [67.2] 大規模推論モデル(LRM)は、多段階推論トレースを明示した大規模言語モデルを拡張する。
この能力は、推論の高い計算コストを生かした、新しいタイプのプロンプト誘発推論時間拒否攻撃(PI-DoS)を導入している。
本稿では,強化学習に基づくPI-DoSフレームワークであるReasoningBombについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:53:01 GMT)
Scaling Reasoning Hop Exposes Weaknesses: Demystifying and Improving Hop Generalization in Large Language Models [66.4] CoT(Chain-of- Thought)推論は、LLM(Large Language Models)が複雑な問題を解決するための標準パラダイムとなっている。
近年の研究では、ホップ一般化シナリオの推論性能が急落している。
推論過程におけるEPヘッドを動的に識別・非活性化する軽量な介入法である推論の試験時間補正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:24:32 GMT)
Just Ask: Curious Code Agents Reveal System Prompts in Frontier LLMs [65.7] textbftextscJustAskは,インタラクションのみで効果的な抽出戦略を自律的に発見するフレームワークである。
これは、アッパー信頼境界に基づく戦略選択と、原子プローブと高レベルのオーケストレーションにまたがる階層的なスキル空間を用いて、オンライン探索問題として抽出を定式化する。
この結果から,現代のエージェントシステムにおいて,システムプロンプトは致命的ではあるがほぼ無防備な攻撃面であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:53:25 GMT)
Error Amplification Limits ANN-to-SNN Conversion in Continuous Control [65.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、すでに訓練済みのニューラルネットワーク(ANN)を変換することで、競争性能を達成することができる。
既存の変換法は、適切なベースラインがほとんど存在しないような連続的な制御では性能が良くない。
本研究では, 時間的相関誤差を抑制するために, 残留膜電位を決定段階にわたって超過する軽量なトレーニング自由機構であるCRPIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:28:00 GMT)
Enhancing Conversational Agents via Task-Oriented Adversarial Memory Adaptation [64.7] 本稿では,タスク実行をシミュレートすることで,メモリ構築と更新をタスク目標と整合させるアダクティブメモリ適応機構を提案する。
AMAは、様々な既存のメモリシステムに統合することができ、LongダイアログベンチマークであるLoCoMoの広範な実験により、その効果が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:42:34 GMT)
ChartE$^{3}$: A Comprehensive Benchmark for End-to-End Chart Editing [64.7] ChartE$3$はEnd-to-End Chart Editingベンチマークである。
中間的な自然言語プログラムやコードレベルの監視に頼ることなく、モデルを直接評価する。
1200以上の高品質なサンプルが、十分に設計されたデータパイプラインを通じて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:29:27 GMT)
Spava: Accelerating Long-Video Understanding via Sequence-Parallelism-aware Approximate Attention [63.7] Spavaはシーケンス並列フレームワークで、ロングビデオ推論に最適化されている。
Spavaは、FlashAttn、ZigZagRing、APBで12.72x、1.70x、1.18xのスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:23:13 GMT)
Quantum LEGO Learning: A Modular Design Principle for Hybrid Artificial Intelligence [63.4] 古典的および量子的コンポーネントを再利用可能で構成可能な学習ブロックとして扱う学習フレームワークであるQuantum LEGO Learningを紹介します。
このフレームワーク内では、トレーニング済みの古典的ニューラルネットワークがフリーズ機能ブロックとして機能し、VQCはトレーニング可能な適応モジュールとして機能する。
我々は,学習誤差を近似と推定成分に分解するブロックワイズ一般化理論を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:29:21 GMT)
Per-parameter Task Arithmetic for Unlearning in Large Language Models [63.2] 大規模言語モデル(LLM)の未学習では、プライベート情報を削除する必要がある。
特定のタスクベクトル(TV)を減算したタスク算術
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:35:32 GMT)
LoRIF: Low-Rank Influence Functions for Scalable Training Data Attribution [62.8] トレーニングデータ属性は、モデルの予測に最も影響したトレーニング例を特定する。
LoRIFは、両方のボトルネックに対処するために、勾配の低ランク構造を利用する。
数百万のサンプルでデータセットでトレーニングされた0.1Bから70Bパラメータのモデルで、LoRIFは最大20$timesのストレージ削減とクエリ時の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:18:34 GMT)
RSGround-R1: Rethinking Remote Sensing Visual Grounding through Spatial Reasoning [61.8] リモートセンシングビジュアルグラウンドディング(RSVG)は、自然言語記述に基づく大規模空中画像における対象物体のローカライズを目的としている。
これらの記述はしばしば位置的手がかりに大きく依存しており、空間的推論においてMLLM(Multimodal Large Language Models)に固有の課題を提起している。
空間理解の高度化を図るために,textbfRSGround-R1 と呼ばれる推論誘導型位置認識後学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:35:57 GMT)
BookNet: Book Image Rectification via Cross-Page Attention Network [61.6] 両ページ画像の修正に特化して設計された,エンド・ツー・エンドのディープラーニングフレームワークであるBookNetを紹介する。
BookNetは、ページ間のアテンション機構を備えたデュアルブランチアーキテクチャを採用しており、個々のページと完全なブックスプレッドの両方のワープフローを推定することができる。
専門的なデータセットの欠如に対処するため、トレーニング用の大規模合成データセットであるBook3Dと、評価のための総合的な実世界のベンチマークであるBook100を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:26:25 GMT)
Towards Geometry-Aware and Motion-Guided Video Human Mesh Recovery [60.5] HMRMambaは3Dヒューマンメッシュリカバリのための新しいパラダイムである。
構造状態空間モデル(Structured State Space Models)をその効率性と長距離モデリングに利用した先駆者である。
まず、新しいデュアルスキャンのMambaアーキテクチャを特徴とするGeometry-Aware Lifting Moduleについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:05:02 GMT)
Just Noticeable Difference Modeling for Deep Visual Features [59.9] Just noticeable difference (JND) は、人間や機械の視覚下での画像に対する最大の知覚不可能な歪みを特徴付ける。
本稿では,FatJNDの最大摂動分布を予測できるタスク整列型JNDの定式化を提案する。
FeatJND誘導のステップサイズ割り当ては、同じノイズ予算の下で、ランダムなステップサイズ置換とグローバルな均一なステップサイズよりも明確なゲインが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:22:31 GMT)
DropoutTS: Sample-Adaptive Dropout for Robust Time Series Forecasting [59.9] DropoutTS はモデルに依存しないプラグインで、パラダイムを "What" から "How much" にシフトします。
ノイズを適応的なドロップアウト率にマッピングする - きめ細かい忠実さを維持しながら、急激な変動を選択的に抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:49:20 GMT)
A Federated and Parameter-Efficient Framework for Large Language Model Training in Medicine [59.8] 大規模言語モデル(LLM)は、質問応答や診断など、医療ベンチマークにおいて強力なパフォーマンスを示している。
ほとんどの医療用LDMは、異種システムの一般化性と安全性の制限に直面している単一の機関のデータに基づいて訓練されている。
本稿では, LLMを医療応用に適用するためのモデルに依存しない, パラメータ効率のよいフェデレーション学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:48:21 GMT)
Beyond Parameter Finetuning: Test-Time Representation Refinement for Node Classification [59.1] グラフニューラルネットワークは、アウト・オブ・ディストリビューションテストのシナリオにおいて、大きなパフォーマンス劣化を示すことが多い。
本稿では,モデルパラメータから潜在表現へ適応対象を遷移させる新しいテスト時間表現ファインタニングフレームワークTTReFTを提案する。
具体的には,(1)特定の介入に対する不確実性誘導ノード選択,(2)事前学習した知識を保存する低ランク表現介入,(3)介入認識型マスク付きオートエンコーダの3つの重要な革新によって,TTReFTはこれを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:17:34 GMT)
ECO: Quantized Training without Full-Precision Master Weights [59.0] Error-Compensating (ECO)は、量子化されたパラメータに直接更新を適用することで、マスターウェイトを除去する。
ECO は最適値の定数半径近傍に収束するが、素早いマスターウェイト除去は学習率に逆比例する誤差を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:35:01 GMT)
FedUTR: Federated Recommendation with Augmented Universal Textual Representation for Sparse Interaction Scenarios [58.3] フェデレーションレコメンデーション(FR)は、デバイス上のプライバシ保護パラダイムとして登場した。
本稿では,対話行動の補完として項目文表現を取り入れたFedUTRという新しい手法を提案する。
提案手法は,SOTAベースラインと比較して,全データセットの最大59%の改善を達成し,優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:55:19 GMT)
ZipMoE: Efficient On-Device MoE Serving via Lossless Compression and Cache-Affinity Scheduling [56.9] ZipMoEはエッジデバイスのハードウェア特性とMoEパラメータ固有の統計的冗長性との相乗効果を利用する。
ZipMoEは72.77%の推論遅延低減と6.76タイムのスループットを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:51:59 GMT)
Conversation for Non-verifiable Learning: Self-Evolving LLMs through Meta-Evaluation [56.8] CoNLは、マルチエージェントのセルフプレイを通じて生成、評価、メタ評価を統合するフレームワークである。
CoNLは、安定したトレーニングを維持しながら、自己回帰ベースラインよりも一貫した改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:41:14 GMT)
Beyond Global Alignment: Fine-Grained Motion-Language Retrieval via Pyramidal Shapley-Taylor Learning [56.6] 動き言語検索は、自然言語と人間の動きの間の意味的ギャップを埋めることを目的としている。
既存のアプローチは主に、全動作シーケンスとグローバルテキスト表現の整合性に重点を置いている。
本研究では,微粒な動き言語検索のためのPST学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:00:12 GMT)
Uncovering Hidden Correctness in LLM Causal Reasoning via Symbolic Verification [56.5] DoVerifier は、因果表現が与えられた因果グラフから導出可能であるかどうかをdo-calculus と probability theory の規則を用いてチェックする記号検証器である。
因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果的因果
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:22:58 GMT)
Making Foundation Models Probabilistic via Singular Value Ensembles [56.4] ファンデーションモデルは機械学習において支配的なパラダイムとなり、大規模な事前学習を通じて様々なタスクにまたがる顕著なパフォーマンスを実現している。
不確実性を定量化し、独立したモデルのアンサンブルを訓練する標準的なアプローチは、アンサンブルサイズと線形にスケールする禁制的な計算コストを発生させる。
本稿では,単純だが強力なコア仮定に基づいて,パラメータ効率の高い暗黙アンサンブル手法であるSVEを提案する。
本研究では,SVEの不確かさの定量化が,基本モデルのパラメータ数を1%以下に増加させながら,明示的な深層アンサンブルに匹敵することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:07:18 GMT)
VAE with Hyperspherical Coordinates: Improving Anomaly Detection from Hypervolume-Compressed Latent Space [56.4] 変分オートエンコーダ(VAE)は、これらのベクトルをデータに復号する前に、データを低次元の潜在ベクトルに符号化する。
本稿では,超球面座標を用いてVAEの潜伏変数を定式化し,超球面上の所定の方向に向かって潜伏ベクトルを圧縮する手法を提案する。
これにより、VAEの完全な教師なしおよびOOD異常検出能力が向上し、検討したデータセット上で最高のパフォーマンスを達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:19:59 GMT)
Causal World Modeling for Robot Control [56.3] ビデオワールドモデルは、アクションと視覚力学の因果関係を理解することによって、近い将来に想像できる能力を提供する。
本稿では,フレーム予測とポリシ実行を同時に学習する自動回帰拡散フレームワークLingBot-VAを紹介する。
シミュレーションベンチマークと実世界のシナリオの両方でモデルを評価したところ、長距離操作、ポストトレーニングにおけるデータ効率、新しい構成への強力な一般化性などに大きな可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:07:43 GMT)
FineInstructions: Scaling Synthetic Instructions to Pre-Training Scale [56.0] 大規模言語モデル(LLM)は通常、自己監督型の"次の単語を予測する"目的を通じて事前訓練される。
モデルをユーザにとって有用なものにするために、命令と応答の教師付きトレーニング例からなる、はるかに少ない量の「インストラクションチューニング」データに基づいて、さらに訓練されている。
本稿では,インターネット規模の事前学習文書の知識を,数十億の合成指導と解答訓練ペアに変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:58:47 GMT)
Dependence-Aware Label Aggregation for LLM-as-a-Judge via Ising Models [55.9] 大規模なAI評価は、審査員を含む、$K$アノテータからのバイナリ判断を集約することにますます依存している。
ほとんどの古典的なメソッドは、アノテータが条件的に独立であると仮定するが、真のラベルは$Yin0,1$であり、この仮定は LLM の審査員によってしばしば違反される。
我々はIsingグラフィカルモデルと潜在因子に基づく依存認識モデルの階層構造を通してラベルアグリゲーションを研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:26:50 GMT)
LoRA and Privacy: When Random Projections Help (and When They Don't) [55.7] 我々は、$S mapto M f(S)$ with $M sim W_d (1/r I_d, r)$という形のランダムマップである(ウィッシュアート)プロジェクション機構を導入し、その差分プライバシー特性について検討する。
ベクトル値が$f$の場合、付加雑音のない非漸近DP保証を証明し、ウィッシュアートのランダム性だけで十分であることを示す。
しかし,行列値クエリでは,ノイズフリーな環境では,そのメカニズムはDPではなく,その脆弱性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:43:37 GMT)
Task-free Adaptive Meta Black-box Optimization [55.5] 対象タスクからのみ最適化データを用いてオンラインパラメータ適応を行うアダプティブメタブラックボックス最適化モデル(ABOM)を提案する。
メタトレーニングと最適化フェーズを分離する従来のメタBBOフレームワークとは異なり、ABOMはクローズドループパラメータ学習機構を導入し、パラメータ化された進化演算子を継続的に自己更新する。
このパラダイムシフトはゼロショット最適化を可能にする: 合成BBOベンチマークにおけるABOMの競合性能と、手作りのトレーニングタスクを伴わない現実的な無人飛行路計画問題。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:54:10 GMT)
VTC-R1: Vision-Text Compression for Efficient Long-Context Reasoning [55.2] 長いコンテキスト推論は、複雑なタスクに対処するために大きな言語モデル(LLM)を著しく強化した。
本稿では,視覚テキスト圧縮を推論プロセスに統合した新しい効率的な推論パラダイムであるVTC-R1を提案する。
このアプローチは推論効率を大幅に改善し、エンドツーエンドのレイテンシで2.7倍の高速化を実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:07:39 GMT)
HPTune: Hierarchical Proactive Tuning for Collision-Free Model Predictive Control [55.0] 本稿では,高速なチューニングと低速なチューニングを組み合わせた階層型プロアクティブチューニング(HPTune)フレームワークを提案する。
我々はHPTuneをドップラーLiDARと統合し、位置のみの測定とは別に障害物速度を提供し、運動予測を強化した。
安全でアジャイルな衝突回避戦略を定式化することにより,HPTuneは状況調整型動作計画を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:15:39 GMT)
ProRAG: Process-Supervised Reinforcement Learning for Retrieval-Augmented Generation [54.1] ProRAGは、学習段階の監視をオンライン最適化ループに統合するために設計されたプロセス教師付き強化学習フレームワークである。
本フレームワークは,(1)構造化推論形式でモデルを初期化するための監視されたポリシーワームアップ,(2)中間推論品質を定量化するためのMCTSベースのプロセスリワードモデル(PRM)の構築,(3)細粒度プロセスの好みに合わせてポリシーを調整するためのPRM誘導推論リファインメント,(4)プロセススーパービジョン強化学習と2つのグラニュラリティー・アドバンテージ・メカニズムの4段階から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:04:59 GMT)
Molecular Representations in Implicit Functional Space via Hyper-Networks [53.7] 分子学習は関数空間における学習として定式化することができる。
分子場上の分布を学習するハイパーネットワークベースのフレームワークであるMollFieldを用いて、この定式化をインスタンス化する。
分子を連続関数として扱うことは、分子表現がタスク全体にわたって一般化する方法を根本的に変えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:13:37 GMT)
$G^2$-Reader: Dual Evolving Graphs for Multimodal Document QA [53.5] G2$-Readerはマルチモーダルな質問応答のためのデュアルグラフシステムである。
Qwen3-VL-32B-Instructによる$G2$-Readerの平均精度は66.21%に達し、強力なベースラインとスタンドアローンのGPT-5(53.08%)を上回った。
5つのマルチモーダルドメインにわたるVisDoMBenchでは、Qwen3-VL-32B-Instructを使った$G2$-Readerが平均精度66.21%に達し、強力なベースラインとスタンドアロンのGPT-5(53.08%)を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:52:54 GMT)
Generation Enhances Understanding in Unified Multimodal Models via Multi-Representation Generation [53.2] 統一マルチモーダルモデル(UMM)は、視覚的理解と生成の両方を単一のフレームワークに統合する。
単純なアーキテクチャに依存しないポストトレーニング手法であるUniMRG(Unified Multi-Representation Generation)を提案する。
提案手法は, 微粒化知覚を高め, 幻覚を低減し, 空間的理解を向上し, 同時に生成能力を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:42:25 GMT)
Past- and Future-Informed KV Cache Policy with Salience Estimation in Autoregressive Video Diffusion [53.1] 既存のアプローチは一般的にKVキャッシュポリシーに依存しており、長期のビデオ生成におけるトークンの重要性の違いを無視している。
我々は,過去・未来型KVキャッシュポリシー(PaFu-KV)を提案する。
特にPaFu-KVは、双方向キャッシュ教師から抽出した軽量なサリエンス推定ヘッドを導入し、サリエンススコアを推定する。
このポリシーは、KVキャッシュ容量を小さくし、推論時にメモリフットプリントを減らすことで、より良い品質効率のトレードオフをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:55:29 GMT)
Representation-Regularized Convolutional Audio Transformer for Audio Understanding [53.1] スクラッチからのブートストラップ表現は計算に高価で、しばしば収束するために広範囲のトレーニングを必要とします。
本稿では,これらの課題に対処するための統合フレームワークであるConvolutional Audio Transformer (CAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:16:19 GMT)
DynamicVLA: A Vision-Language-Action Model for Dynamic Object Manipulation [52.8] 時間的推論と閉ループ適応を統合した動的オブジェクト操作のフレームワークであるDynamicVLAを提案する。
我々は、自動データ収集パイプラインでスクラッチから構築されたDynamic Object Manipulationベンチマークを紹介します。
広範囲な評価は、応答速度、知覚、一般化の顕著な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:59:51 GMT)
GR3EN: Generative Relighting for 3D Environments [52.8] 本研究では,大規模な室内環境の3次元再構成をリライトする手法を提案する。
提案手法は,映像間リライト拡散モデルの出力を3次元再構成に蒸留することにより,室内空間の3次元リライト化を可能にする。
これにより、複雑な現実世界のシーンの3D再構成をリライトできるフレキシブルなシステムを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:21:35 GMT)
VidLaDA: Bidirectional Diffusion Large Language Models for Efficient Video Understanding [52.7] 現在のビデオ大言語モデル(ビデオLLM)は、典型的にはエンコーダビジョンを介してフレームを符号化し、自己回帰(AR)LLMを使用して理解と生成を行う。
本稿では,言語モデル(DLM)に基づく拡散ビデオLLMであるVidLaDAを提案する。
実験によると、VidLaDAは最先端のARベースラインと競合し、DLMベースラインを上回り、MARS-Cacheは精度を損なうことなく12倍のスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:14:49 GMT)
Investigating the Impact of Histopathological Foundation Models on Regressive Prediction of Homologous Recombination Deficiency [52.5] 回帰に基づくタスクの基礎モデルを体系的に評価する。
我々は5つの最先端基礎モデルを用いて、スライド画像全体(WSI)からパッチレベルの特徴を抽出する。
乳房、子宮内膜、肺がんコホートにまたがるこれらの抽出された特徴に基づいて、連続したRDDスコアを予測するモデルが訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:06:50 GMT)
Photon-graviton polarization entanglement induced by a classical electromagnetic wave [51.6] ミンコフスキー時空における古典的電磁波の伝播による光子-重力子対の生成について検討した。
我々は,光子-重力子偏光基底において,EM波の伝搬がベル状態を生成することを示す量子状態の時間発展を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:21:00 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） (Thu, 29 Jan 2026 04:05:29 GMT)
Noise as a Probe: Membership Inference Attacks on Diffusion Models Leveraging Initial Noise [51.2] 拡散モデルは画像生成において顕著な進歩を遂げているが、そのデプロイの増加はプライバシに関する深刻な懸念を引き起こす。
広範に使われているノイズスケジュールは、画像のセマンティック情報を完全に排除することができない。
本稿では,初期雑音に意味情報を注入し,モデル生成結果を解析してメンバーシップを推定する,シンプルで効果的なメンバーシップ推論攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:29:01 GMT)
On the Paradoxical Interference between Instruction-Following and Task Solving [50.8] 次の命令は、大規模言語モデル(LLM)を、タスクの実行方法に関する明示的な制約を指定することで、人間の意図と整合させることを目的としている。
我々は,LLMのタスク解決能力にパラドックス的に干渉する命令に従うという,直感に反する現象を明らかにした。
本稿では,タスク解決に追従する命令の干渉を定量化する指標として,SUSTAINSCOREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:48:56 GMT)
Graph is a Substrate Across Data Modalities [50.5] グラフは、様々な領域にまたがる関係構造の自然な表現を提供する。
このユビキティにもかかわらず、グラフ構造は通常、モダリティとタスク分離の方法で学習される。
本稿では,共有グラフ構造に関する学習を組織化するグラフ基板フレームワークG-Substrateを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:46:02 GMT)
Language-based Trial and Error Falls Behind in the Era of Experience [50.5] 大きな言語モデル(LLM)は、言語ベースのエージェントタスクでは優れているが、見つからない非言語環境への適用性は依然として限られている。
本研究では,探索の禁止コストが主なボトルネックであることを示す。
セマンティック・エクスプロイトから探索を分離する新しいフレームワークであるSCOUTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:08:41 GMT)
Concise Geometric Description as a Bridge: Unleashing the Potential of LLM for Plane Geometry Problem Solving [50.1] PlaneThought Problem Solving (PGPS) は幾何学図と問題テキスト記述に基づく平面幾何学的問題を解決することを目的としている。
大規模言語モデル(LLM)は強力な推論能力を有しており、PGPSへの直接的な応用は視覚図の処理能力の欠如によって妨げられている。
視覚図の幾何学的記述を生成するためにMLLMインタープリタを訓練し、既製のLCMを用いて推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:03:33 GMT)
Prepare Reasoning Language Models for Multi-Agent Debate with Self-Debate Reinforcement Learning [50.0] 自己決定強化学習(Self-Debate Reinforcement Learning, SDRL)は、強力な問題解決能力を持つ単一の大規模言語モデルを備えたトレーニングフレームワークである。
我々は,SDRLが単一モデル推論を同時に強化しつつ,総合的マルチエージェント議論(MAD)性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:21:44 GMT)
L2R: Low-Rank and Lipschitz-Controlled Routing for Mixture-of-Experts [49.9] ルーティング空間とスコアリング幾何の両方を共用する統一的なルーティングフレームワークであるL2Rを提案する。
L2Rは、共有低ランク遅延ルーティング空間で専門家の割り当てを行い、ルーティング関数のリプシッツ挙動を明示的に制御するために飽和内積スコーリング(SIPS)を導入している。
大規模言語MoEモデルとImageNet上のビジョンMoE設定の実験では、L2Rはルーティングの安定性、専門家の専門化、モデル全体のパフォーマンスを一貫して改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:18:33 GMT)
PoSafeNet: Safe Learning with Poset-Structured Neural Nets [49.9] 既存のアプローチは、しばしば複数の安全制約を均一に、または固定された優先命令によって強制し、実現不可能と不安定な振る舞いを引き起こす。
我々は、この設定を擬似構造的安全性として定式化し、安全制約を部分的に順序づけられた集合としてモデル化し、安全構成を政策クラスの構造的特性として扱う。
この定式化に基づいて、逐次クローズドフォームプロジェクションを介して安全性を強制する、識別可能な神経安全層であるPoSafeNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:03:32 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） (Thu, 29 Jan 2026 01:54:05 GMT)
VMonarch: Efficient Video Diffusion Transformers with Structured Attention [49.3] その結果,ビデオDiTに現れる高度にスパースな時間的注意パターンは,モナール行列によって自然に表現できることが判明した。
動的スパースパターン上での効率的な最小化を実現するビデオDiTのための新しいアテンション機構であるVMonarchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:48:13 GMT)
Task-Awareness Improves LLM Generations and Uncertainty [48.9] ベイズ最適応答は、ビームサーチのような標準的な復号法より一貫して優れている。
我々の決定論的なフレームワークは、潜在応答構造を持つあらゆる問題に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:16:23 GMT)
Do Reasoning Models Enhance Embedding Models? [48.4] 最先端の埋め込みモデルは、対照的な学習によって適応されたデコーダのみの大規模言語モデルバックボーンから、ますます派生している。
RLVRで調整したバックボーンの埋め込みモデルでは,同一のトレーニングレシピを適用した場合,ベースボーンに対して一貫した性能上の優位性は得られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:48:34 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） (Thu, 29 Jan 2026 02:59:26 GMT)
PRISM: Distribution-free Adaptive Computation of Matrix Functions for Accelerating Neural Network Training [47.8] 本稿では,行列関数の計算アルゴリズムを高速化するフレームワークであるPRISM(Polynomial-fitting and Randomized Iterative Sketching for Matrix function)を提案する。
PRISMは適応近似とランダムなスケッチを組み合わせ、各イテレーションにおいて、スケッチされた最小二乗問題を介して現在のスペクトルに代理する。
従来の方法とは異なり、PRISMは明示的なスペクトル境界や特異値推定を必要とせず、進化するスペクトルに自動的に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:55:46 GMT)
JUST-DUB-IT: Video Dubbing via Joint Audio-Visual Diffusion [47.7] 軽量なLoRAによるビデオダビングにオーディオ・ビデオ拡散モデルを適用する単一モデルアプローチを提案する。
言語スイッチを1つのクリップで生成し、その半分の顔と音声を他の半分の言語にマッチさせる。
提案手法は,既存のダビングパイプラインと比較して,視覚的忠実度,唇の同期性,ロバスト性を改善した高品質なビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:57:13 GMT)
Industrialized Deception: The Collateral Effects of LLM-Generated Misinformation on Digital Ecosystems [47.0] 本稿では,文献レビューから実践的対策へ移行する。
本稿では,Large Language Models(LLM)とマルチモーダルシステムによるAI生成コンテンツの改善について報告する。
我々は, LLMに基づく検出, 接種アプローチ, および生成AIの二重利用特性を含む緩和戦略について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:42:22 GMT)
Knowledge-Informed Kernel State Reconstruction for Interpretable Dynamical System Discovery [47.0] MAAT (Model Aware Approximation of Trajectories) は知識情報に基づくカーネル状態再構成に基づくシンボル発見のためのフレームワークである。
下流のシンボルレグレッションで用いられる軌道や微分に対する状態推定MSEを著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:15:52 GMT)
Failing to Explore: Language Models on Interactive Tasks [46.7] 限られた相互作用予算の下で対話的な環境を探索する能力に基づいて言語モデルを評価する。
最先端モデル全体では、系統的な下探索と準最適解が見つかる。
固定予算を並列実行に分割し,インタラクション履歴を定期的に要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:42:30 GMT)
Geometry without Position? When Positional Embeddings Help and Hurt Spatial Reasoning [46.7] 本稿では,視覚変換器(ViT)における位置埋め込み(PE)の役割を幾何学的観点から再考する。
PEは単なるトークン指標ではなく,表現の空間構造を形作る幾何学的先行指標として効果的に機能することを示す。
ViT表現における空間構造を規定する因果的機構としてのPEの役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:04:30 GMT)
Early and Prediagnostic Detection of Pancreatic Cancer from Computed Tomography [46.6] 膵管腺癌 (PDAC) は遅発性, 手術不能な症例が多い。
ePAI(早期膵癌検出と人工知能)という自動システムを開発した。
ePAIは159例中75例においてPDACの検出と局所化に成功し, 平均リード時間は347日であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:55:23 GMT)
Independent Component Discovery in Temporal Count Data [46.5] 本稿では、時間数データの独立成分分析のための生成フレームワークを導入し、レギュラー適応力学とポアソン対数正規放出を組み合わせた。
このモデルは、状態に依存したコントリビューションで絡み合ったコンポーネントを特定し、表現学習と摂動解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:30:10 GMT)
RedSage: A Cybersecurity Generalist LLM [45.9] RedSageは、ドメイン認識事前トレーニングとポストトレーニングを備えた、オープンソースでローカルにデプロイ可能なサイバーセキュリティアシスタントである。
フレームワーク、攻撃的テクニック、セキュリティツールにまたがる28.6Kのドキュメントにまたがって、大規模なWebフィルタリングと高品質なリソースのマニュアルコレクションを使用します。
RedSageは、確立されたサイバーセキュリティベンチマーク(例えば、CTI-Bench、CyberMetric、SECURE)と一般的なLCMベンチマークで評価され、より広範な一般化を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:59:57 GMT)
Towards Space-Based Environmentally-Adaptive Grasping [45.9] 宇宙環境における把握の例を通して,限界について検討する。
我々は、複数のモダリティを、ポリシー決定のための構造化された表現に融合(文法化)する学習された潜在多様体において、制御ポリシーを直接学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:31:03 GMT)
AgentScore: Autoformulation of Deployable Clinical Scoring Systems [45.9] 本稿では,単位重み付き臨床チェックリストのセマンティックガイドによる最適化を行うAgentScoreを紹介する。
AgentScoreは既存のスコア生成方法より優れており、より柔軟な解釈可能なモデルに匹敵するAUCを実現している。
さらに2つの外部検証タスクにおいて、AgentScoreは、確立されたガイドラインベースのスコアよりも高い差別を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:11:06 GMT)
MAD: Modality-Adaptive Decoding for Mitigating Cross-Modal Hallucinations in Multimodal Large Language Models [45.6] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、あるモダリティが他のモダリティに不適切な影響を及ぼし、製造された出力に繋がる、クロスモーダル幻覚に悩まされる。
本稿では,タスク要求に基づいて適応的にモダリティ固有のデコードブランチを重み付けするトレーニングフリーな手法である,モーダリティ適応デコード(MAD)を提案する。
提案手法は, 自己評価による明示的なモダリティ認識が, 既存のコントラスト復号法への原則的拡張として, 頑健なマルチモーダル推論に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:30:32 GMT)
HER: Human-like Reasoning and Reinforcement Learning for LLM Role-playing [45.6] LLMロールプレイングは、コンパニオンシップ、コンテンツ生成、デジタルゲームなど、様々なアプリケーションにおいて重要な機能として現れている。
これまでの努力は、高品質な推論トレースを持つデータと、人間の好みに沿った信頼できる報酬信号の2つの欠陥に悩まされていた。
認知レベルのペルソナシミュレーションのための統合フレームワークであるHERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:35:27 GMT)
inversedMixup: Data Augmentation via Inverting Mixed Embeddings [45.1] Mixupは、入力とラベルを制御可能な比で線形に補間することで、拡張サンプルを生成する。
InversedMixupは、Mixupの制御可能性とLLMベースの生成の解釈可能性を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:00:50 GMT)
When Life Gives You AI, Will You Turn It Into A Market for Lemons? Understanding How Information Asymmetries About AI System Capabilities Affect Market Outcomes and Adoption [45.1] 複雑なAIシステムは、コストのかかるエラーを犯したり、隠れた欠陥を埋め込んだりしながら、非常に正確に見える。
本稿では,AIシステムのユーザ導入における情報非対称性と開示設計の役割について,最初の実験的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:49:28 GMT)
Less Noise, More Voice: Reinforcement Learning for Reasoning via Instruction Purification [44.7] RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、LLM推論の進歩であるが、限定的なロールアウト予算の下での非効率な探索によって制約されている。
多くの探索失敗は、問題の難しさではなく、干渉を引き起こすプロンプトトークンの少なさから生じている。
本稿では、干渉トークンの識別と削除を最初に促すLess Noise Smpling Framework(LENS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:08:24 GMT)
TraceRouter: Robust Safety for Large Foundation Models via Path-Level Intervention [44.6] 有害なセマンティクスは分散層間回路として機能し、局所的な介入が不安定で実用性に有害である。
我々は,不特定意味論の因果伝播回路をトレースし,切断するパスレベルフレームワークである textbfTrace を提案する。
トレースは最先端のベースラインを著しく上回り、敵の堅牢性と汎用性とのトレードオフが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:58:12 GMT)
Fast and Geometrically Grounded Lorentz Neural Networks [44.6] 双曲型ニューラルネットの定式化は効率的で,双曲型空間の重要な特性を捉えることができる。
現在のローレンツ線型層の定式化により、出力の双曲ノルムは勾配降下ステップの数と対数的にスケールすることが証明される。
我々の新しい定式化とローレンツの活性化関数によるさらなる効率性、そして新しいキャッシング戦略により、ニューラルネットワークは双曲幾何学によって完全に支配される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:44:32 GMT)
GeoNorm: Unify Pre-Norm and Post-Norm with Geodesic Optimization [44.0] 標準正規化を多様体上の測地的更新に置き換える新しい方法であるGeoNormを導入する。
総合的な実験により、GeoNormはトランスフォーマーモデルにおける既存の正規化手法を一貫して上回ることを示した。
GeoNorm は標準の Transformer アーキテクチャにシームレスに統合でき、計算コストを抑えることで性能の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:31:31 GMT)
Generalized Information Gathering Under Dynamics Uncertainty [43.5] 情報収集コストから選択を分離する統一フレームワークを提案する。
既存の文献で使用される相互情報コストが,我々のコストの特別な場合であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:00:35 GMT)
Statsformer: Validated Ensemble Learning with LLM-Derived Semantic Priors [43.2] Statsformerは、大規模言語モデル(LLM)由来の知識を教師付き学習に統合するための、原則化されたフレームワークである。
線形学習者と非線形学習者のアンサンブル内に,LLMから派生した特徴量を埋め込み,それらの影響をクロスバリデーションにより適応的に校正する。
この設計は、統計的誤差を除いて、ライブラリ内ベースラーナーの凸結合よりも悪い性能を期待できるようなオラクルスタイルのフレキシブルなシステムをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:48:54 GMT)
Vision KAN: Towards an Attention-Free Backbone for Vision with Kolmogorov-Arnold Networks [43.0] 我々は,Kolmogorov-Arnold Networksにインスパイアされた無注意バックボーンであるVision Kanを紹介する。
コアとなるMultiPatch-RBFKANは(a)パッチワイド非線形変換とラジアル基底関数に基づくkansを組み合わせた統一トークンミキサーである。
ImageNet-1Kの実験では、ViKは線形複雑性と競合する精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:56:16 GMT)
ShardMemo: Masked MoE Routing for Sharded Agentic LLM Memory [43.0] エージェント型大規模言語モデル(LLM)システムは、並列なマルチエージェント実行のために外部メモリに依存している。
ShardMemoは、有償の有償メモリサービスであり、アジェント当たりのTier Aワーキングステートを提供する。
Tier Bは、Shard-local Near Near neighbor(ANN)インデックスと、バージョン付きスキルライブラリであるTier Cで証拠をシャーディングした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:01:34 GMT)
Why Reasoning Fails to Plan: A Planning-Centric Analysis of Long-Horizon Decision Making in LLM Agents [42.1] 大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントは、短い地平線上でのステップバイステップ推論能力を示すが、長い計画地平線上でのコヒーレントな振舞いを維持できないことが多い。
我々は、ステップワイズ推論は、短い地平線に適しているが、長期計画では失敗するステップワイズ欲求政策の形式を誘導すると主張する。
我々は、FLAREを将来の計画の最小限のインスタンス化として導入し、明示的なルックアヘッド、価値伝播、限定的なコミットメントを1つのモデルで実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:52:32 GMT)
Adaptive Surrogate-Based Strategy for Accelerating Convergence Speed when Solving Expensive Unconstrained Multi-Objective Optimisation Problems [42.0] 本稿では,最先端MOEAの早期収束速度を高速化する適応的な代理モデル手法を提案する。
これは、解決者が比較的少ない適合関数評価で最適解や準最適解を識別できることを保証するためである。
提案手法は,広く知られている31のベンチマーク問題と実世界の北海魚量モデリングケーススタディで検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:46:52 GMT)
SONIC: Segmented Optimized Nexus for Information Compression in Key-Value Caching [42.0] 既存のキャッシュ圧縮手法では、マルチターン対話の構造的特性を考慮できない。
歴史的セグメントをコンパクトかつ意味的にリッチなtextbfNexusトークンに圧縮する学習ベースのフレームワークである textbfSONIC を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:18:08 GMT)
Learning Transient Convective Heat Transfer with Geometry Aware World Models [42.0] 本稿では,映像生成アーキテクチャ(LongVideoGAN)を応用し,一貫した物理を学習する幾何学的世界モデルアーキテクチャを提案する。
本研究では, 固体構造内の熱流に結合した浮力駆動流れからの対流熱伝達を伴う2次元過渡流体力学 (CFD) 問題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:24:24 GMT)
NEMO: Execution-Aware Optimization Modeling via Autonomous Coding Agents [41.7] 本稿では,決定問題の自然言語記述を形式的に実行可能な数学的最適化実装に変換するシステムNEMOを提案する。
NEMOは、LLMとAPIベースのインタラクションに類似したファーストクラスの抽象化として扱われる、自律型コーディングエージェント(ACAs)とのリモートインタラクションに焦点を当てている。
ACAはサンドボックス環境で実行されるため、NEMOが生成したコードはビルドによって実行可能であり、自動検証と修復が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:57:23 GMT)
Spotlighting Task-Relevant Features: Object-Centric Representations for Better Generalization in Robotic Manipulation [41.7] SBOCR(Slot-Based Object-Centric Representations)は、密集した特徴を有限個のオブジェクトのような実体に分類することができる。
SBOCRは、動的で現実世界のロボット環境で効果的に一般化する視覚システムを設計するための有望な方向である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:55:53 GMT)
Reasoning While Asking: Transforming Reasoning Large Language Models from Passive Solvers to Proactive Inquirers [41.6] Proactive Interactive Reasoningは、大規模言語モデルからProactive Inquirerに変換する。
PIRは、ユーザと直接対話することで、前提レベルと意図レベルの不確実性を目標とします。
数学的推論、コード生成、文書編集の実験は、PIRが強いベースラインを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:56:12 GMT)
MMFineReason: Closing the Multimodal Reasoning Gap via Open Data-Centric Methods [41.5] 我々は、1.8Mサンプルと5.1Bソリューショントークンからなる大規模マルチモーダル推論データセットMMFineReasonを紹介する。
得られたデータセットは、STEM問題、視覚パズル、ゲーム、複雑なダイアグラムにまたがっており、各サンプルには視覚的に根拠付けられた推論トレースが付加されている。
我々のモデルは、彼らのサイズクラスに対して、新しい最先端の結果を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:07:28 GMT)
Bridging Graph Structure and Knowledge-Guided Editing for Interpretable Temporal Knowledge Graph Reasoning [41.5] 時間的知識グラフ推論は、行方不明なエンティティを動的知識構造で推論することで、将来の事象を予測することを目的としている。
既存のLLMベースの推論手法は、動的グラフから関連する部分グラフを抽出するのに苦労して、構造的関係よりも文脈的を優先する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)の構造的時間モデリング機能とLLMの文脈的理解を組み合わせたハイブリッド推論フレームワークIGETRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:55:13 GMT)
Accurate Network Traffic Matrix Prediction via LEAD: an LLM-Enhanced Adapter-Based Conditional Diffusion Model [41.2] 本稿では,交通行列をRGB画像に変換する条件拡散モデルLEADを提案する。
また,拡散モデルを誘導し,複雑な動的ネットワークトラフィックを生成するDual-Conditioning Strategyを提案する。
AbileneとGEANTデータセットの実験では、LEADがすべてのベースラインを上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:16:05 GMT)
Unsupervised Decomposition and Recombination with Discriminator-Driven Diffusion Models [41.1] 複雑なデータを因子化表現に分解することで、再利用可能なコンポーネントを明らかにし、コンポーネントの再結合を通じて新しいサンプルを可能にする。
本研究では,ソース間の因子の組換えにより生成したサンプルとを識別するために訓練された識別器を介して,逆方向のトレーニング信号を導入する。
提案手法は,CelebA-HQ,Virtual KITTI,CLEVR,Falcor3Dにおける先行ベースラインの実装よりも優れており,MIGとMCCが測定したより低いFIDスコアとより良いアンタングルを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:57:06 GMT)
Assessing the Business Process Modeling Competences of Large Language Models [40.5] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語から直接ビジネスプロセスモデルと表記(BPMN)モデルを生成する可能性を大幅に拡大しました。
BEF4LLMは, 構文的品質, 実用的品質, 意味的品質, 妥当性の4点からなる新しい評価フレームワークである。
BEF4LLM を用いて,オープンソース LLM の包括的解析を行い,その性能を人体モデリングの専門家に対してベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:34:20 GMT)
Factored Causal Representation Learning for Robust Reward Modeling in RLHF [40.5] 大きな言語モデルを人間の好みに合わせるためには、信頼できる報酬モデルが不可欠である。
標準的な報酬モデルは、人間のラベルと因果関係のない刺激的な特徴に影響を受けやすい。
これは、高い予測された報酬がより良い行動に変換されないような、報酬のハッキングにつながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:18:45 GMT)
From Instruction to Event: Sound-Triggered Mobile Manipulation [40.4] エージェントは、明示的な動作指示を伴わずに、アクティブに音波を知覚し、対話しなくてはならない。
これらのタスクを支援するために,音響レンダリングと物理的相互作用を統合するデータプラットフォームHabitat-Echoを開発した。
広汎な実験により,提案したベースラインはエージェントに対して,ケースバイケース命令を不要にすることで,聴覚イベントを積極的に検出し,応答することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:02:10 GMT)
Is My RPC Response Reliable? Detecting RPC Bugs in Ethereum Blockchain Client under Context [40.4] 本稿では,クライアントRPCバグ検出のためのコンテキスト対応RPC解析・ファジングツールであるEthCRAFTを提案する。
クライアント実装のGitHub問題から収集した実世界のRPCバグに対してEthCRAFTを評価した。
EthCRAFTは主要なクライアントに6つの新しいバグを発見し、開発者に報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:03:05 GMT)
Self-Improving Pretraining: using post-trained models to pretrain better models [40.2] 本稿では、文書をストリームし、強化学習(RL)を用いて次のK生成トークンを各ステップで改善する新しい事前学習手法を提案する。
実験では, 実効性と安全性の点で標準事前訓練よりも36.2%と18.5%の相対的な改善が得られ, 総生産品質の86.3%まで向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:09:30 GMT)
Procedural Pretraining: Warming Up Language Models with Abstract Data [40.2] Webスケールコーパスに直接事前トレーニングすることは、言語モデルを構築するためのデファクトパラダイムである。
モデルが最初に抽象的な構造化データに晒されるような代替設定について検討し、その後のリッチなセマンティック知識の獲得を容易にする方法を提案する。
具体的には、フォーマルな言語やその他の単純なアルゴリズムによって生成された手続き的なデータ、例えば抽象的なデータに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:48:43 GMT)
Unifying Heterogeneous Degradations: Uncertainty-Aware Diffusion Bridge Model for All-in-One Image Restoration [39.6] 画像復元のための不確実性認識拡散ブリッジモデル(UDBM)を提案する。
UDBMは、AiOIRを画素ワイド不確実性による輸送問題として再構成する。
単一の推論ステップで、さまざまな復元タスクにまたがる最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:02:42 GMT)
Visual-Guided Key-Token Regularization for Multimodal Large Language Model Unlearning [39.2] 視覚誘導型キートークン正規化(ViKeR)を提案する。
無関係な視覚入力を利用して、学習後の理想的なトークンレベルの分布を予測する。
本手法は,解答コヒーレンスを軽減・維持しつつ,非学習を効果的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:26:54 GMT)
Quantum Otto cycle in the Anderson impurity model [39.1] 単一不純物アンダーソンモデルを用いた周期量子オットーサイクルの熱力学特性について検討した。
以上の結果から,クーロン相互作用は手術体制を変え,効率の向上につながる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:02:04 GMT)
Prior-Informed Flow Matching for Graph Reconstruction [39.0] グラフ再構成のための条件付きフローモデルであるPIFM(Presideed-Informed Flow Matching)を導入する。
PIFMは、埋め込みベースの事前処理と継続的フローマッチングを統合することでギャップを埋める。
異なるデータセットの実験により、PIFMは古典的な埋め込みを一貫して強化し、それらを性能良くし、再現精度において最先端の生成ベースラインを向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:38:02 GMT)
Negatives-Dominant Contrastive Learning for Generalization in Imbalanced Domains [38.9] 不均衡ドメイン一般化(IDG)は、ドメインシフトとラベルシフトの緩和に焦点を当てている。
その実用的重要性にもかかわらず、IDGは、その絡み合いを扱う技術的複雑さのために、まだ探索されていない。
我々は,ドメイン間の後続一貫性を保ちながら識別性を高めるために,IDGのための新規なネガティブ・ドメイン・コントラスト学習(NDCL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:09:38 GMT)
Demystifying Mergeability: Interpretable Properties to Predict Model Merging Success [38.8] 我々は、マージ可能性は、マージ方法とパートナータスクの両方に依存することを示した。
サブスペースオーバーラップと勾配アライメントのメトリクスは、互換性のための基礎的でメソッドに依存しない前提条件として一貫して現れます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:00:26 GMT)
SP^2DPO: An LLM-assisted Semantic Per-Pair DPO Generalization [38.6] 本研究では,SP2DPO(Semantic Per-Pair DPO)を紹介する。
我々はAlpacaEval 2.0に関する実証研究に焦点を合わせ、生の勝利率と長さ制御の勝利率の両方を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:46:11 GMT)
GUIGuard: Toward a General Framework for Privacy-Preserving GUI Agents [38.4] GUIはよりリッチでアクセスしやすいプライベート情報を公開し、プライバシーリスクはシーケンシャルなシーンにわたるインタラクションの軌跡に依存する。
本稿では,プライバシ認識,プライバシ保護,保護下のタスク実行という,プライバシ保護GUIエージェントのための3段階フレームワークを提案する。
この結果は,GUIエージェントにとって重要なボトルネックとして,プライバシ認識に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:37:29 GMT)
Do VLMs Perceive or Recall? Probing Visual Perception vs. Memory with Classic Visual Illusions [38.4] VLM(Large Vision-Language Models)は、しばしばオリジナルの画像で古典的な視覚錯覚に「正しく」答えるが、錯覚因子が逆転すると同じ反応を持続する。
VLMは視覚的変化を認識するのか、単に記憶されたパターンを思い出すだけなのか?
本稿では,段階的な摂動と一致した視覚制御を備えた制御可能なビジュアルイリュージョンフレームワークであるVI-Probeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:59:24 GMT)
READY: Reward Discovery for Meta-Black-Box Optimization [38.3] メタBBOの自動報酬発見ツールとして,Large Language Model (LLM) を用いる。
また,多様なMetaBBOアプローチに対する並列報酬発見を支援するマルチタスク進化アーキテクチャについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:23:18 GMT)
Do Not Waste Your Rollouts: Recycling Search Experience for Efficient Test-Time Scaling [37.8] テストタイム検索のための自己指導型トレーニングフリー戦略である RSE を提案する。
RSEは、一連の独立した試行からテストタイムを累積的なプロセスに変える。
RSEは計算コストに匹敵する高いベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:18:36 GMT)
XFACTORS: Disentangled Information Bottleneck via Contrastive Supervision [37.1] textscXFactorsは弱制御されたVAEフレームワークで、選択された要素のセットを乱し、明示的に制御する。
提案手法は遅延容量の増加とともに精度良くスケールし,実世界のデータセットCelebAで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:20:48 GMT)
Lost in Space? Vision-Language Models Struggle with Relative Camera Pose Estimation [37.1] VLM(Vision-Language Models)は、3次元空間構造に対する限られた理解に比べて、2次元の知覚と意味的推論において良好に機能する。
本稿では,VRRPI-Benchについて紹介する。
また、個別の運動自由度を分離する診断ベンチマークであるVRRPI-Diagを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:01:03 GMT)
LION: A Clifford Neural Paradigm for Multimodal-Attributed Graph Learning [36.9] マルチモーダル分布グラフにおけるアライメント・テン・フュージョンを実装するために,LIONを提案する。
まず、クリフォード代数を基底とするモジュラリティ対応幾何多様体を構築する。
この幾何学的に誘導される高次グラフの伝播は、モダリティの相互作用を効率的に達成し、モダリティのアライメントを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:30:36 GMT)
CE-GOCD: Central Entity-Guided Graph Optimization for Community Detection to Augment LLM Scientific Question Answering [36.8] 大規模言語モデル (LLM) は、科学的研究論文に対する質問応答にますます使われている。
既存の検索拡張手法は、しばしば孤立したテキストチャンクや概念に依存しているが、論文間の深いセマンティックな関係を見落としている。
本稿では,学術知識グラフ内の意味的部分構造を明示的にモデル化し,活用することにより,LLMの科学的質問応答を強化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:53:44 GMT)
Optimal Transport-Induced Samples against Out-of-Distribution Overconfidence [36.6] 半離散最適輸送(OT)における特異性は意味的曖昧性の領域を示す。
OT誘起特異境界の幾何を利用してOOD過信を緩和する原理的枠組みを提案する。
本手法はOOD過信を著しく軽減し,最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:29:36 GMT)
MemOCR: Layout-Aware Visual Memory for Efficient Long-Horizon Reasoning [36.5] 本稿では,コンテキスト予算の厳しい長期推論を改善するマルチモーダルメモリエージェントであるMemOCRを紹介する。
MemOCRは、視覚的レイアウトを通じて適応的な情報密度でメモリ空間を割り当てる。
我々は,多種多様な圧縮レベルにエージェントを露出する予算対応目標の下で,強化学習でMemOCRを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:47:17 GMT)
HiFi-Mesh: High-Fidelity Efficient 3D Mesh Generation via Compact Autoregressive Dependence [36.4] 本稿では、生成プロセスにコンパクトな自己回帰依存を組み込んだLatent Autoregressive Network(LANE)を紹介する。
LANEは、既存の方法に比べて最大シーケンス長が6倍に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:22:26 GMT)
Can David Beat Goliath? On Multi-Hop Reasoning with Resource-Constrained Agents [36.3] 資源制約下では,小言語モデルは強いマルチホップ推論を実現することができることを示す。
DAVID-GRPOは、最小限の監督で早期学習を安定化する予算効率の高いRLフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:31:28 GMT)
Understanding Model Merging: A Unified Generalization Framework for Heterogeneous Experts [36.3] モデルマージは、複数の微調整されたモデルの機能を単一のモデルに効率的に集約する。
経験的成功にもかかわらず、不均一な微調整ハイパーパラメータの下での有効性の統一理論はいまだに欠落している。
我々は$L$-Stability理論を用いて、合併されたモデル $boldsymbolx_avg$ の一般化を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:22:06 GMT)
Score-based Integrated Gradient for Root Cause Explanations of Outliers [36.2] 本稿では,データ確率のスコア関数を推定することにより,外れ値の根本原因を特徴付ける,新規でスケーラブルな手法であるSIRENを紹介する。
本手法は, ダミー, 効率, 線形性の4つの古典的シャプリー値公理と, 基礎となる因果構造から導出される非対称性公理の3つを満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:11:01 GMT)
Discovering Hidden Gems in Model Repositories [36.2] 人気を博した「隠された宝石」の流行は,その人気を著しく上回る,不人気なファインチューンである。
提案手法では,候補候補あたり50クエリの上位モデルを検索し,発見を50倍以上高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:59:55 GMT)
CoFrGeNet: Continued Fraction Architectures for Language Generation [36.2] 連続分数にインスパイアされた生成モデリングのための新しい関数クラスを導入する。
トランスフォーマーブロックにおけるマルチヘッドアテンションとフィードフォワードネットワークを置き換えることができる,この関数クラスに基づく新しいアーキテクチャコンポーネントを設計する。
私たちのコンポーネントは、トレーニングや推論手順の変更をほとんど必要としないプラグイン代替物です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:16:39 GMT)
Enhancing Language Models for Robust Greenwashing Detection [36.1] グリーンウォッシングと曖昧な主張は持続可能性レポートを損なう。
本稿では,相対的学習と順序付けの目的を組み合わせ,潜在空間を構成するパラメータ係数フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:46:15 GMT)
AgentGuard: A Multi-Agent Framework for Robust Package Confusion Detection via Hybrid Search and Metadata-Content Fusion [35.8] 我々は,パッケージ混乱検出のための新しいマルチエージェントベースのフレームワークであるAgentGuardを紹介する。
最初に、ハイブリッド類似性探索を用いた微調整単語埋め込みモデルを用いて、潜在的な混乱ターゲットを発見する。
そして,(1)多次元メタデータ群と(2)新しいパッケージコンテンツ分析群とを一意に組み合わせた,融合機械学習モデルによるリスク評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:03:20 GMT)
LLM-Driven Scenario-Aware Planning for Autonomous Driving [35.8] 自動運転のためのハイブリッドプランナー切替フレームワーク(HPSF)は、高密度交通の安全な操作で高速運転効率を調整する必要がある。
既存のHPSF法は、しばしば、信頼性の高いモード遷移や、混雑した環境での効率的な運転を維持できない。
本稿では,低複雑シーンにおける高速運転と高複雑シーンにおける高精度運転を切り替える,大規模言語モデル(LLM)による適応計画手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:42:13 GMT)
Heterogeneity-Aware Knowledge Sharing for Graph Federated Learning [35.6] グラフフェデレーション学習(GFL)は、グラフデータのプライバシーを保護しながら、分散グラフ表現学習を可能にする。
本稿では,ノードの特徴と構造的トポロジの知識を共有するセマンティック・構造的アライメント(FedSSA)を用いた新しいグラフフェデレーション学習手法を提案する。
6つのホモ親和性グラフデータセットと5つのヘテロ親和性グラフデータセットの実験は、重複しない分割設定と重なり合うパーティショニング設定の両方で、FedSSAが一貫して11の最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:00:13 GMT)
Reinforcement Learning for Adaptive Composition of Quantum Circuit Optimisation Passes [35.5] 最適化パスシーケンスを構成するための強化学習エージェントを提案し,実演する。
エージェントのアクション空間は、デフォルトのPyTKETパスシーケンスで使用される2ビットゲートカウントリダクションのためのパスで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:29:10 GMT)
DrivIng: A Large-Scale Multimodal Driving Dataset with Full Digital Twin Integration [35.4] 我々は18kmのルートの完全なデジタル双対を持つ大規模マルチモーダルデータセットであるDrivIngを提示する。
我々のデータセットは、6台のRGBカメラ、1台のLiDAR、そして1日中、夕暮れ時、夜の間を撮影する高精度ADMAベースのローカライゼーションから連続的な記録を提供する。
DrivIngは実際のトラフィックをシミュレーションに1対1で転送し、エージェントのインタラクションを保存すると同時に、現実的で柔軟なシナリオテストを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:30:26 GMT)
JADE: Bridging the Strategic-Operational Gap in Dynamic Agentic RAG [35.0] RAGは、静的な検索パイプラインから、中央プランナーがマルチターン推論をオーケストレーションする動的エージェントへと移行した。
既存のパラダイムは、厳密な固定グラフアーキテクチャ内でモジュールを共同で最適化するか、あるいは動的計画を強化するか、エグゼキュータを凍結したブラックボックスツールとして扱います。
動的マルチターン内における計画と実行の協調最適化のための統合フレームワークである textbfJADE を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:06:44 GMT)
Depth-Recurrent Attention Mixtures: Giving Latent Reasoning the Attention it Deserves [34.8] 深度再帰型注意混合(Dreamer)のモジュラーフレームワークについて紹介する。
ディープに沿って注意を払って隠れサイズのボトルネックを緩和し、スケール次元を分離し、ディープ・リカレント・モデルが効率的かつ効果的にスケールできるようにする。
言語推論のベンチマークでは、FLOP-、パラメータ-、メモリ整合SOTAと同じ精度で2～8倍のトレーニングトークンが必要で、同じトレーニングトークンを持つ2倍のSOTAモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:44:38 GMT)
Purely Agentic Black-Box Optimization for Biological Design [34.7] 小分子の薬物発見、抗微生物ペプチド開発、タンパク質工学など、生物設計における重要な課題はブラックボックス最適化である。
既存の手法は主に生の構造データに依存しており、豊かな科学文献の活用に苦慮している。
我々は、生物学的ブラックボックス最適化を、完全にエージェント的、言語に基づく推論プロセスとして用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:45:07 GMT)
UniRec: Unified Multimodal Encoding for LLM-Based Recommendations [34.6] 推奨機能は,テキスト,画像,分類的特徴,数値属性の4つのモードに分類する。
特に、これらの課題は、モダリティだけでなく、価格、レーティング、時間といった属性も数値でありながら、意味の異なる意味を持つため、モダリティ内でも生じます。
LLMに基づくレコメンデーションのための統一型マルチモーダルエンコーダUniRecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:15:07 GMT)
BrainFuse: a unified infrastructure integrating realistic biological modeling and core AI methodology [34.6] 神経科学と人工知能は、一般知性への明確な相補的な経路を表している。
BrainFuseは、バイオ物理ニューラルネットワークと勾配に基づく学習を包括的にサポートする統合インフラストラクチャである。
BrainFuseは、学際的な研究を促進し、次世代のバイオインスパイアされた知能システムの開発を加速するための基礎的なエンジンとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:44:01 GMT)
Putting a Face to Forgetting: Continual Learning meets Mechanistic Interpretability [34.3] 連続学習における破滅的な忘れは、基礎となるメカニズムを見渡すことで、しばしばパフォーマンスレベルで測定される。
本稿では,個々の特徴の符号化への変換の結果,破滅的忘れを幾何学的に解釈する機構を導入する。
私たちの仕事は、継続的な学習のための新しい、機能中心の語彙を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:18:36 GMT)
Self-Compression of Chain-of-Thought via Multi-Agent Reinforcement Learning [34.1] 本稿では,冗長なチャンクを選択的にペナルティ化するマルチエージェントRLフレームワークを提案する。
MARL(SCMA)による自己圧縮(Self-Compression)は,2つの特殊エージェントによる冗長検出と評価をインスタンス化する。
モデルスケールでの実証的な評価により、SCMAは応答長を11.1%から39.0%削減し、精度は4.33%から10.02%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:13:10 GMT)
Mechanistic Data Attribution: Tracing the Training Origins of Interpretable LLM Units [34.1] 本稿では,MDA(Mechanistic Data Attribution)について紹介する。これは,インフルエンス関数を用いて,解釈可能なユニットを特定のトレーニングサンプルにトレースする,スケーラブルなフレームワークである。
本研究は,少数の高影響サンプルを除去または増強する目的の介入が,解釈可能な頭部の出現を顕著に調節することを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:06:54 GMT)
MM-OpenFGL: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Federated Graph Learning [33.9] MMAG(Multimodal-attributed graph)は、不均一なモジュラリティをグラフ構造に統合することにより、複雑な関係データをモデリングするための統一的なフレームワークを提供する。
MM-OpenFGLはMMFGLパラダイムを体系的に形式化し、厳密な評価を可能にする最初の総合ベンチマークである。
MM-OpenFGLは、7つのアプリケーションドメインにまたがる19のマルチモーダルデータセット、モダリティとトポロジの変動を計測する8つのシミュレーション戦略、6つのダウンストリームタスク、そしてモジュールAPIを通じて実装された57の最先端メソッドで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:59:13 GMT)
BrainStack: Neuro-MoE with Functionally Guided Expert Routing for EEG-Based Language Decoding [33.7] 脳電図(EEG)から言語情報を復号することは、脳の分散した非線形構造のために依然として困難である。
我々は、解剖学的に分割された専門家ネットワークを通じて、脳のモジュラー機能アーキテクチャをモデル化する、Neuro-MoE(Neuro-MoE)フレームワークであるBrainStackを紹介する。
我々はBrainStackを神経科学の先駆者を適応的な専門家のルーティングで統一し、スケーラブルで解釈可能な脳言語デコーディングの道を開く、機能的にモジュール化された神経インスパイアされたMoEパラダイムとして確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:04:47 GMT)
Parametric Knowledge is Not All You Need: Toward Honest Large Language Models via Retrieval of Pretraining Data [33.6] 大規模言語モデル(LLM)は疑問に答える能力が高いが、彼ら自身の知識境界に気づいていないことが多い。
幻覚よりも、言語モデルはより正直で、トピックに関する十分な知識がなければ、"私は知らない"と答えるべきです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:32:09 GMT)
RefAny3D: 3D Asset-Referenced Diffusion Models for Image Generation [33.6] 画像生成のための3次元アセット参照拡散モデルを提案する。
提案手法では、3Dアセットを参照として有効に利用し、与えられたアセットと整合した画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:30:10 GMT)
LLM4Fluid: Large Language Models as Generalizable Neural Solvers for Fluid Dynamics [33.5] 深部時間学習は流体力学をモデル化するための有望なパラダイムとして登場した。
本稿では,Large Language Models (LLM) を流体力学の一般ニューラルソルバとして活用するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:14:48 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） (Thu, 29 Jan 2026 03:56:19 GMT)
Efficient Simple Regret Algorithms for Stochastic Contextual Bandits [32.6] 簡単な後悔の目的の下で,文脈的ロジスティックな包帯について検討する。
本稿では, 簡単な後悔を解くアルゴリズムを初めて提案する。
我々はまた、単純回帰設定に合わせた新しいトンプソンサンプリングの変種も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:09:13 GMT)
Retrieval-Infused Reasoning Sandbox: A Benchmark for Decoupling Retrieval and Reasoning Capabilities [32.3] DeR2(DeR2)は、ドキュメント基底推論を分離する制御されたディープ検索サンドボックスである。
DeR2は、推論から4つのレシエーション(命令のみ、概念のみ、関連のみ、フルセット)を通じてアクセスする証拠を分離する。
さまざまな最先端の基礎モデルに対する実験は、かなりのバリエーションと重要なヘッドルームを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:26:19 GMT)
Latent Spherical Flow Policy for Reinforcement Learning with Combinatorial Actions [31.7] 既存のアプローチでは、タスク固有の値関数を制約付き最適化プログラムに組み込むか、決定論的構造化ポリシーを学習し、汎用性とポリシー表現性を犠牲にする。
本稿では, 設計による実現性を確保しつつ, 近代的な生成ポリシーの表現性をRLにもたらす, 解法による球面フローポリシーを提案する。
我々のアプローチは、さまざまな課題RLタスクにおいて、最先端のベースラインを平均20.6%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:49:07 GMT)
WebArbiter: A Principle-Guided Reasoning Process Reward Model for Web Agents [31.6] 本稿では、報酬モデリングをテキスト生成として定式化するWebPRMであるWebArbiterを紹介する。
WebArbiterは、好みの判断で結論付ける構造化された正当化を生成し、タスク完了に最も寄与するアクションを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:39:50 GMT)
Should I Have Expressed a Different Intent? Counterfactual Generation for LLM-Based Autonomous Control [31.5] 大規模言語モデル(LLM)を利用したエージェントは、高レベルのユーザ意図を環境内の計画や行動に変換することができる。
本稿では,エージェント制御シナリオにおいて,そのような反実的推論を可能にするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:09:51 GMT)
DP-$λ$CGD: Efficient Noise Correlation for Differentially Private Model Training [30.8] 本稿では,直前の繰り返しのみにノイズを関連付ける新しいノイズ相関戦略を提案し,その制御部分をキャンセルする。
提案手法は擬似ランダムノイズ発生器によるノイズ再生に依存し,過去のノイズを記憶する必要がなくなる。
計算オーバーヘッドは最小限であり,DP-SGDよりも精度が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:21:34 GMT)
L$^3$: Large Lookup Layers [30.5] スパーストークンライザ埋め込みテーブルは、コンテキスト情報を持たないコストで、トークンごとの単一の埋め込みを選択する。
L$3$レイヤは静的トークンベースのルーティングを使用して、コンテキスト依存の方法でトークン毎に学習した埋め込みのセットを集約する。
L$3$は、(1)高速なトレーニングとCPUオフロード推論が可能なシステムフレンドリーなアーキテクチャ、(2)スピードと品質を効果的にバランスする情報理論の埋め込み割り当てアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:37:31 GMT)
Exploring Reasoning Reward Model for Agents [30.5] エージェント強化学習(Agentic RL)は、エージェントが複雑な推論やツールの使用を行えるようにして、顕著な成功を収めた。
ほとんどの手法は依然として、トレーニングに対するスパースな結果ベースの報酬に依存しています。
本稿ではエージェント・リソン・リワードモデル(Agent-RRM)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:59:52 GMT)
PriviSense: A Frida-Based Framework for Multi-Sensor Spoofing on Android [30.2] PriviSenseは、センサとシステムシグナルをルート化されたAndroidデバイス上で実行時にスプーフィングするためのオンデバイスツールキットである。
当社のデモでは,5つの代表的なセンサ・ビジュアル化アプリを対象とした,ルート付けされたAndroidデバイス上でのリアルタイムスプーフィングを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:52:00 GMT)
DAJ: Data-Reweighted LLM Judge for Test-Time Scaling in Code Generation [30.1] DAJは,2段階のデータ重み付け学習フレームワークを用いて報酬を訓練した推論に基づくLLM判定器である。
提案手法は,手作り検証に頼らずに,困難問題,分布内サンプル,軌跡整列データを自動的に強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:04:24 GMT)
ToolWeaver: Weaving Collaborative Semantics for Scalable Tool Use in Large Language Models [29.9] ツールを階層的なシーケンスにエンコードする新しい生成ツール学習フレームワークを提案する。
我々は、新しいトークン化プロセスを通じて、これらの構造化コードを生成する。
ToolWeaverは最先端のメソッドよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:29:53 GMT)
FlexMap: Generalized HD Map Construction from Flexible Camera Configurations [29.3] ハイデフィニション(HD)マップは、自律運転システムのための道路構造について重要な意味情報を提供する。
現在のHDマップ構築法では、キャリブレーションされたマルチカメラのセットアップと暗黙的または明示的な2D-to-BEV変換が必要である。
我々は、特定のNカメラリグに固定された以前のメソッドとは異なり、FlexMapを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:41:11 GMT)
Lang2Act: Fine-Grained Visual Reasoning through Self-Emergent Linguistic Toolchains [29.0] VLM(Vision-Language Models)を付加したVRAG
既存のVRAGフレームワークは通常、VLMの知覚能力を拡張するために、厳格で事前定義された外部ツールに依存している。
本稿では,自己創発型言語ツールチェーンによる視覚の微粒化と推論を可能にするLang2Actを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:44:54 GMT)
4D-CAAL: 4D Radar-Camera Calibration and Auto-Labeling for Autonomous Driving [28.8] 本研究では,4次元レーダカメラキャリブレーションと自動ラベリングのための統合フレームワークである4D-CAALを提案する。
我々は、チェッカーボード中心を最強のレーダー反射点と整列する頑健な対応マッチングアルゴリズムを開発した。
本稿では,センサのキャリブレーションを利用した自動ラベル付けパイプラインを提案し,アノテーションをカメラベースセグメンテーションからレーダポイントクラウドに転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:30:41 GMT)
ViTMAlis: Towards Latency-Critical Mobile Video Analytics with Vision Transformers [28.7] 視覚変換器(ViTs)のためのデバイス間オフロードフレームワークViTMAlisを紹介する。
ViTMAlisは、ユーザの認識したレンダリング精度を改善しながら、エンドツーエンドのオフロード遅延を低減する。
我々は,コモディティモバイルおよびエッジデバイス上で,VTMAlisの完全機能プロトタイプを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:43:12 GMT)
TeachBench: A Syllabus-Grounded Framework for Evaluating Teaching Ability in Large Language Models [28.5] 大型言語モデル (LLM) は、教師としての約束を示すが、その教育能力は十分に評価されていない。
マルチターン指導後の学生の成績改善を通じてLLM教育能力を測定するシラバスグラウンド評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:04:37 GMT)
Within-Model vs Between-Prompt Variability in Large Language Models for Creative Tasks [28.5] 出力品質(原産地)については、モデル選択(40.94%)に匹敵する分散の36.43%を説明する。
出力量(周波数)については、モデル選択(51.25%)とLLM内分散(33.70%)が支配的であり、プロンプトはわずか4.22%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:04:46 GMT)
SIA: Symbolic Interpretability for Anticipatory Deep Reinforcement Learning in Network Control [28.5] 予測によるエージェントの増強は、時間的近視を克服することができるが、ネットワークの獲得は少ない。
予測拡張DRLエージェントの動作をリアルタイムに公開する最初のインタプリタであるSIAを提案する。
SIAは、既存のXAI法よりも200倍以上高速なミリ秒以下の速度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:46:46 GMT)
Multi-Modal Time Series Prediction via Mixture of Modulated Experts [28.4] マルチモーダル時系列予測のための新しいパラダイムであるExpert Modulationを提案する。
提案手法は,マルチモーダル時系列予測の大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:03:09 GMT)
FunPRM: Function-as-Step Process Reward Model with Meta Reward Correction for Code Generation [28.3] コード生成は大規模言語モデル(LLM)のコアアプリケーションである
関数にまとめられたコード生成を促進するために,FunPRMを提案する。
FunPRMは、より読みやすく、再利用可能なコードを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:14:59 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） (Thu, 29 Jan 2026 04:56:58 GMT)
Quantum-Inspired Reinforcement Learning for Secure and Sustainable AIoT-Driven Supply Chain Systems [28.3] この研究は、炭素フットプリント削減、在庫管理、暗号的なセキュリティ対策を統合する量子インスパイアされた強化学習フレームワークを統合する。
シミュレーションでは, 代表的なノイズチャネル下でのスムーズな収束, 耐遅れ性能, 優雅な劣化を示す。
これらの知見は、量子にインスパイアされたAIoTフレームワークが、安全でエコなサプライチェーンを大規模に運用する可能性を強化している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:33:08 GMT)
CORE:Toward Ubiquitous 6G Intelligence Through Collaborative Orchestration of Large Language Model Agents Over Hierarchical Edge [28.2] Collaborative Orchestration Role at Edge (CORE)は、複数の大規模言語モデル(LLM)がモバイルデバイスとエッジサーバに分散される、協調的な学習システムである。
このシステムはリアルタイム認識、ダイナミックロールオーケストレーション、パイプライン並列実行を統合し、分散エージェント間の効率的かつ迅速なコラボレーションを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:08:19 GMT)
Models Under SCOPE: Scalable and Controllable Routing via Pre-hoc Reasoning [28.2] コストと性能を予測してモデル選択を超えるルーティングフレームワークであるSCOPEを提案する。
SCOPEは、モデル名の固定に依存するのではなく、モデルがどのように同様の問題に対処するかを検索することで、推論に基づく予測を行う。
性能が優先される場合の精度を最大25.7%向上させるか、効率が重要な場合のコストを最大95.1%削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:09:36 GMT)
TCAP: Tri-Component Attention Profiling for Unsupervised Backdoor Detection in MLLM Fine-Tuning [28.1] ファインチューニング・アズ・ア・サービス(FT)はマルチモーダル大言語モデル(MLLM)のカスタマイズを容易にする
既存の防御は、監視された信号に依存するか、様々なトリガータイプやモダリティにまたがる一般化に失敗する。
バックドアサンプルをフィルタする非教師付き防御フレームワークであるTri-Component Attention Profiling (TCAP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:26:29 GMT)
DynaWeb: Model-Based Reinforcement Learning of Web Agents [27.9] DynaWebは、自然主義的なWebページ表現を予測するために訓練されたWebワールドモデルと対話することで、Webエージェントを訓練するフレームワークである。
本研究は,オンラインエージェントRLをスケールアップするスケーラブルで効率的な方法として,Webエージェントを想像力で訓練することの可能性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:59:07 GMT)
Hybrid Linear Attention Done Right: Efficient Distillation and Effective Architectures for Extremely Long Contexts [27.8] 本稿では,トランスフォーマーモデルをRNN-アテンションハイブリッドモデルに蒸留するためのパイプラインであるHALOを提案する。
そこで,提案するHypeNetは,新しい位置符号化方式により,より優れた長さの一般化を実現したハイブリッドアーキテクチャである。
変換には2.3Bトークンしか必要とせず、事前トレーニングデータの0.01%以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:59:53 GMT)
SPLA: Block Sparse Plus Linear Attention for Long Context Modeling [27.7] ブロックワイズ・スパース・アテンションは、ロングコンテキスト・モデリングにおいて大きな効率性をもたらす。
既存の手法は、選択されていないブロックを完全に破棄することで、選択の不確かさと累積的な文脈損失に悩まされることが多い。
本稿では,Sparse Plus Linear Attention (SPLA) について紹介する。これは2階Taylor展開から導かれる選択指標を利用して,正確な注意を払って関連するブロックを正確に識別するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:41:45 GMT)
UEval: A Benchmark for Unified Multimodal Generation [27.6] UEvalは、画像とテキストの両方を生成することができる統一モデルを評価するためのベンチマークである。
UEvalは1000の専門家による質問で構成され、モデル出力に画像とテキストの両方を必要とする。
得られた質問は、ステップバイステップのガイドから教科書の説明まで、幅広い推論タイプをカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:59:52 GMT)
MAR: Efficient Large Language Models via Module-aware Architecture Refinement [27.4] 大規模言語モデル(LLM)は様々な領域にまたがるが、二次的な注意と高密度フィードフォワードネットワーク(FFN)の運用により高いエネルギーコストに悩まされる。
本稿では, 線形時間列モデリングのための状態空間モデル(SSM)を統合し, FFNコストを削減するためにアクティベーションスペーシフィケーションを適用した,モジュール対応アーキテクチャ再ファインメント(MAR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:21:28 GMT)
Dynamical Adapter Fusion: Constructing A Global Adapter for Pre-Trained Model-based Class-Incremental Learning [27.1] CIL(Class-Incremental Learning)は、学習済みのクラスを忘れずに、新しいクラスを継続的に取得するモデルを必要とする。
単一のロバストなグローバルアダプタを構築するために,動的アダプタフュージョン(DAF)を提案する。
複数のCILベンチマークの実験では、DAFがSOTA(State-of-the-art)のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:07:21 GMT)
Making Models Unmergeable via Scaling-Sensitive Loss Landscape [27.0] textscTrap$2$は、アダプタやフルモデルとしてリリースされるかどうかに関わらず、微調整中にアップデートに保護をエンコードする。
textscTrap$2$は、マージプロセスの単純なプロキシとして重み付け再スケーリングを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:56:55 GMT)
Drive-KD: Multi-Teacher Distillation for VLMs in Autonomous Driving [27.0] 本稿では、自動運転を「パーセプション推論計画」三脚に分解するフレームワークであるDrive-KDを提案する。
基本ラインを上回り,機能固有の単教師モデルを構築するための蒸留信号として,層固有の注意を識別する。
実験により, 蒸留したInternVL3-1Bモデルは, 42倍のGPUメモリと11.4倍のスループットを有し, 事前学習した78Bモデルよりも全体的な性能が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:41:24 GMT)
Drive-JEPA: Video JEPA Meets Multimodal Trajectory Distillation for End-to-End Driving [26.9] Drive-JEPAは、V-JEPA(Video Joint-Embedding Predictive Architecture)とマルチモーダル・トラジェクトリ・蒸留を統合したフレームワークである。
まず、V-JEPAをエンド・ツー・エンドの運転に適用し、大規模な運転ビデオにVTエンコーダを事前学習し、軌道計画に沿った予測表現を生成する。
第2に、人間の軌道に沿って様々なシミュレータ生成軌道を蒸留する提案中心プランナと、安定かつ安全な行動を促進する運動量を考慮した選択機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:39:20 GMT)
Scalable Analytic Classifiers with Associative Drift Compensation for Class-Incremental Learning of Vision Transformers [26.8] 視覚変換器(ViT)を用いたクラスインクリメンタルラーニングは、再建フェーズにおいて大きな計算ボトルネックに直面している。
正規化ガウス判別分析(RGDA)は、SGDベースの分類器に匹敵する精度でベイズ最適化の代替手段を提供する。
本稿ではRGDAの表現性と線形分類器の効率性を組み合わせたスケーラブルな分類器であるRGDA(LR-RGDA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:42:20 GMT)
BLO-Inst: Bi-Level Optimization Based Alignment of YOLO and SAM for Robust Instance Segmentation [26.8] BLO-Instは、双方向の最適化によって検出とセグメンテーションの目的を整列する統合フレームワークである。
BLO-Instは、一般的な医療領域におけるタスクの標準ベースラインよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:58:55 GMT)
Thinking Out of Order: When Output Order Stops Reflecting Reasoning Order in Diffusion Language Models [26.6] 仮設拡散言語モデル(MDLM)は、全てのトークンを並列に洗練し、出力構造から順序を分離する。
本稿では,拡散過程の早い段階で,MDLMが複雑なトークンよりも単純なトークンを安定化することにより,秩序の堅牢性を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:40:58 GMT)
When should I search more: Adaptive Complex Query Optimization with Reinforcement Learning [26.5] 適応複雑クエリ最適化(ACQO)と呼ばれる新しいRLフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、いつ、どのように検索プロセスを拡張するかを適応的に決定するように設計されている。
ACQOは3つの複雑なクエリベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、確立されたベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:16:53 GMT)
PI-Light: Physics-Inspired Diffusion for Full-Image Relighting [26.4] 物理インスパイアされた拡散モデルを利用する2段階のフレームワークである、フルイメージのreLight($-Light, PI-Light)について、物理インスパイアされた拡散について紹介する。
本設計では, (i) バッチ認識, (ii) 物理的に可塑性光輸送を強制する物理誘導型ニューラルネットワークレンダリングモジュール, (iii) 物理的に意味のあるランドスケープに向けてトレーニングダイナミクスを規則化する物理誘導型損失を取り入れた。
実験により、$$-Lightは様々な材料にまたがるスペクトルのハイライトと拡散反射を合成し、従来のアプローチに比べて現実のシーンに優れた一般化を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:55:36 GMT)
SWE-Spot: Building Small Repo-Experts with Repository-Centric Learning [26.4] 小さな言語モデルには、複雑な、馴染みの無い一般化を扱うための推論時間がない。
本稿では,水平タスク幅よりも垂直リポジトリ深度を優先するパラダイムシフトであるRepository-Centric Learning(RCL)を提案する。
RCLは、より高いトレーニングサンプル効率と低い推論コストをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:49:25 GMT)
GeoRC: A Benchmark for Geolocation Reasoning Chains [26.3] 視覚言語モデル(VLM)は、写真のグローバルな位置を認識するのに長けている。
しかし、多くのVLMは、どの画像証拠が彼らの予測に繋がったかを説明するのに驚くほど悪い。
本稿では,位置推定チェーンの最初のベンチマークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:18:40 GMT)
Federate the Router: Learning Language Model Routers with Sparse and Decentralized Evaluations [26.2] 大規模言語モデル(LLM)は、エッジとエンタープライズクライアントによってリモートでホストされるサービスとして、ますますアクセスされてきている。
既存のルータアプローチでは、集中型クエリモデル評価データへのアクセスを前提としている。
LLMルーティングのための最初のフェデレーションフレームワークを導入し、クライアントがローカルオフラインクエリモデル評価データから共有ルーティングポリシーを学習できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:00:29 GMT)
OMP: One-step Meanflow Policy with Directional Alignment [26.1] 高忠実でリアルタイムな操作のために設計されたワンステップ平均フローポリシー(OMP)。
AdroitとMeta-Worldベンチマークの実験では、OMPは成功率と軌道精度において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） (Thu, 29 Jan 2026 14:02:10 GMT)
Semantic-Guided Dynamic Sparsification for Pre-Trained Model-based Class-Incremental Learning [25.8] CIL(Class-Incremental Learning)は、古いクラスを忘れずに、新しいクラスを継続的に学習するモデルを必要とする。
このパラメータ制約法は塑性に有害であると主張する。
本稿では,アクティベーション空間を積極的に誘導する新しい手法であるセマンティックガイド動的スパシフィケーション(SGDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:15:05 GMT)
MK-SGC-SC: Multiple Kernel Guided Sparse Graph Construction in Spectral Clustering for Unsupervised Speaker Diarization [25.8] 話者ダイアリゼーションは、音声録音を個々の話者に対応する領域に分割することを目的としている。
本研究では,話者埋め込みのマルチカーネル類似度を測定することで,スペクトルクラスタリングのためのスパースグラフを構築するのに十分であることを示す。
実験により、DIHARD-III、AMI、VoxConverse corporaの様々な挑戦環境における教師なし話者ダイアリゼーションにおいて、提案手法が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:29:30 GMT)
AtPatch: Debugging Transformers via Hot-Fixing Over-Attention [25.6] トランスフォーマーベースのディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃や不公平さの影響を受け、通常異常な注意パターンを示す。
本研究では,モデル推論中にアテンションマップを動的に再分割するホットフィックス手法であるAtPatchを提案する。
AtPatchは、バックドア攻撃や不公平性を効果的に軽減し、モデルの本来の機能をよりよく保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:29:35 GMT)
Mining Forgery Traces from Reconstruction Error: A Weakly Supervised Framework for Multimodal Deepfake Temporal Localization [25.6] 本稿では,再構成誤りによる偽造を識別する,弱教師付き偽造に基づく時間的局所化フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、本質的なパターンを学習するために、認証データのみに訓練されたMasked Autoencoder(MAE)を使用している。
本稿では,RT-Deepfakeが時間的局所化の弱化において最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:35:27 GMT)
LANCER: LLM Reranking for Nugget Coverage [25.5] ロングフォーム検索拡張生成(RAG)は、幅広い関連情報をカバーするドキュメントを提供するために、検索を必要とする。
LLMに基づくナゲットカバレッジのランク付け手法であるLANCERを提案する。
実験の結果,LANCERはナゲットカバレッジの指標によって,検索の質を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:16:17 GMT)
Scaling Embeddings Outperforms Scaling Experts in Language Models [25.3] ポーラシティをスケーリングするための強力な次元として、埋め込みスケーリングについて検討する。
68.5BパラメータモデルであるLongCat-Flash-Liteを導入する。
LongCat-Flash-Liteはパラメータ等価なMoEベースラインを超えるだけでなく、同等のスケールの既存のモデルに対して非常に競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:11:19 GMT)
DreamActor-M2: Universal Character Image Animation via Spatiotemporal In-Context Learning [24.8] 本研究では,DreamActor-M2を提案する。DreamActor-M2は,動作条件をコンテキスト内学習問題として再定義する汎用アニメーションフレームワークである。
まず、参照の出現と動きの手がかりを統一された潜在空間に融合させることにより、入力モダリティギャップを橋渡しする。
次に、擬似的クロスアイデンティティトレーニングペアをキュレートする自己ブートストラップデータ合成パイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:43:17 GMT)
Chain Of Thought Compression: A Theoritical Analysis [24.6] Chain-of-Thought (CoT)は、大規模言語モデルの高度な推論能力を解放した。
CoTは、余分なトークンの生成によって計算コストが禁止される。
最近の研究では、潜在状態への推論ステップの圧縮(暗黙のCoT圧縮)がトークン効率の代替となることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:42:03 GMT)
Deep QP Safety Filter: Model-free Learning for Reachability-based Safety Filter [24.6] 我々は,ブラックボックス動的システムのための完全データ駆動型安全層であるDeep QP Safety Filterを紹介する。
本手法は,ハミルトン・ヤコビ(HJ)リーチビリティとモデルフリーラーニングを組み合わせることで,モデル知識を必要とせずに準プログラム(QP)安全フィルタを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:49:48 GMT)
PLANING: A Loosely Coupled Triangle-Gaussian Framework for Streaming 3D Reconstruction [24.6] ハイブリッド表現上に構築された効率的なオンザフライ再構築フレームワークであるPLANingを提案する。
Planing は PGSR よりも 18.52% の高密度メッシュ Chamfer-L2 を改善し、ARTDECO を 1.31 dB PSNR で上回り、ScanNetV2 のシーンを100秒以内に再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:47:26 GMT)
SurrogateSHAP: Training-Free Contributor Attribution for Text-to-Image (T2I) Models [24.1] SurrogateSHAPは、事前訓練されたモデルからの推論を通じて、高価なリトレーニングゲームを近似する、トレーニング不要のフレームワークである。
I) CIFAR-20におけるDDPM-CFGの画質, (ii) 印象派のアートワークにおける安定拡散の美学, (iii) Fashion-ProductデータにおけるFLUX.1の製品多様性の3つの要因からSurrogateSHAPを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:48:19 GMT)
TACLer: Tailored Curriculum Reinforcement Learning for Efficient Reasoning [24.0] 大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
本稿では,モデル化されたカリキュラム強化学習フレームワークであるTACLerを提案する。
TACLerには2つの中核的なコンポーネントがある: (i) モデルにどの知識が欠けているのかを判断し、段階的に学ぶ必要がある調整されたカリキュラム学習; (ii) シンキングモードを有効にまたは無効にすることで正確性と効率のバランスをとるハイブリッド思考/ノーシンキング推論パラダイム。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:40:35 GMT)
Dynamics Reveals Structure: Challenging the Linear Propagation Assumption [24.0] 局所的な更新が論理的結果に相反するかどうかを考察する。
否定と逆の場合、方向に依存しない一階伝播を保証するためには、関係コンテンツからエンティティペアコンテキストを分離するテンソル因子化が必要であることが証明される。
合成が結合に還元されることを示し、線型特徴量上でよく定義された接続が双線型でなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:08:00 GMT)
System 1&2 Synergy via Dynamic Model Interpolation [24.0] 出力長は、根本原因ではなく、単にモデルの認知的構成の症状であると主張する。
textbfDAMI (textbfDyntextbfAmic textbfModel textbfInterpolation) を提案する。
5つの数学的推論ベンチマークの実験は、DAMIがシンキングモデルよりも高い精度を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:53:16 GMT)
Transferable Graph Condensation from the Causal Perspective [23.8] グラフデータセットの凝縮技術は、大きなデータセットを小さいが情報に富んだデータセットに圧縮するために出現している。
これらのメソッドは、元のデータセットとタスクにマッチするように、厳密に下流のアプリケーションを必要とします。
因果不変かつ移動可能なグラフデータセット縮合法であるtextbfTGCC を提案し,有効かつ伝達可能な縮合データセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:13:35 GMT)
Hebbian Learning with Global Direction [23.8] ヘビアン学習は、生物学的に実証可能なバックプロパゲーションの代替として、かなりの関心を集めている。
本稿では,局所情報とグローバル情報とをシームレスに統合する,新しいモデルに依存しないグローバル誘導型ヘビアンラーニングフレームワークを提案する。
我々の手法は既存のヘビーンの手法より一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:49:21 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） (Thu, 29 Jan 2026 08:38:27 GMT)
Sheaf Neural Networks and biomedical applications [23.6] 本研究の目的は, せん断ニューラルネットワーク(SNN)アルゴリズムの背後にある理論と数学的モデリングを解明し, 具体的な事例研究において, SNNが効果的に生物医学的問題に答えられるかを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:36:32 GMT)
SymbXRL: Symbolic Explainable Deep Reinforcement Learning for Mobile Networks [23.6] 本稿では、DRLエージェントの人間解釈可能な説明を合成する、説明可能な強化学習(XRL)技術であるSymbXRLを提案する。
DRLが支援する実践的なネットワーク管理ユースケースにおいて,SymbXRLを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:31:40 GMT)
FIT: Defying Catastrophic Forgetting in Continual LLM Unlearning [23.5] fitは、多数の削除要求を処理する継続的アンラーニングのためのフレームワークである。
fitは厳格なデータアンダーライン、アンダーラインImportance-awareアップデート、アンダーラインTargetedレイヤ属性による劣化を緩和する。
FitはMMLU、CommonsenseQA、GSM8Kの既存のメソッドを超えており、再学習と量子化の回復攻撃に耐性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:15:32 GMT)
Securing SIM-Assisted Wireless Networks via Quantum Reinforcement Learning [23.4] SIM支援セキュア通信のためのハイブリッド量子ポリシー最適化フレームワークを提案する。
提案したQ-PPO方式はDRLベースラインを一貫して上回る。
これらの結果は、SIM対応セキュア無線ネットワークの強力な最適化パラダイムとしてQ-PPOを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:53:33 GMT)
Bi-Anchor Interpolation Solver for Accelerating Generative Modeling [23.4] フローマッチング(FM)モデルは高忠実度合成の主要なパラダイムとして登場してきた。
トレーニング不要の問題解決者は、低次神経機能評価において、大幅なパフォーマンス劣化に悩まされる。
バイアンカー補間解法(BA-solver)を提案する。
BAソルバは、トレーニング不要の標準ソルバの汎用性を保ちながら、大幅な加速を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:59:36 GMT)
Zero-Shot Video Restoration and Enhancement with Assistance of Video Diffusion Models [23.2] 本稿では,高速な映像拡散モデルを用いて,時間的整合性を維持するための画像ベース手法を提案する。
画像法を補完するヘテロジェネリックテキスト・ビデオ拡散モデルとヘテロジェネリックテキスト・ビデオ拡散モデルの両方を利用するため, 潜伏子融合, 異種潜伏子融合, およびCOTベースの融合比戦略を提案する。
本手法はトレーニング不要であり,任意の拡散型画像復元・拡張法に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:14:07 GMT)
DASH: Deterministic Attention Scheduling for High-throughput Reproducible LLM Training [22.9] FlashAttention-3のような広く使われているアテンション実装では、決定論的後方通過は37.9%のスループット低下を引き起こす。
我々は、DAG(Directed Acyclic Graph)上のスケジューリング問題として、決定論的注意の後方通過を定式化する。
本稿では2つの相補的なスケジューリング戦略をカプセル化したDASH(Deterministic Attention Scheduling for High-Throughput)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:10:13 GMT)
Dynamic Topology Awareness: Breaking the Granularity Rigidity in Vision-Language Navigation [22.9] VLN-CE(Vision-Language Navigation in Continuous Environments)は、高レベルの言語命令を正確で安全で長期の空間行動に基礎付けるという、中核的な課題を提示している。
露骨なトポロジカルマップは、そのようなタスクにおいて堅牢な空間記憶を提供するための重要な解決策であることが証明されている。
既存のトポロジカルプランニング手法は、"Granularity Rigidity"問題に悩まされている。
本研究では,動的トポロジカルナビゲーションのためのフレームワークであるDGNavを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:06:23 GMT)
Unifying Speech Editing Detection and Content Localization via Prior-Enhanced Audio LLMs [22.9] 音声編集は、グローバルな知覚自然性を維持しながら、元の発話に対してきめ細かいセグメントレベルの操作を行うことで意味的インバージョンを実現する。
既存の検出研究は主に、明示的なスプライシングアーティファクトによる手作業による音声編集に焦点を当てており、新たなエンドツーエンドの音声編集技術に対処するのに苦労している。
本稿では,音声質問応答タスクとして定式化することによって,音声編集検出とコンテンツローカライゼーションを統一する,最初の大規模モデルフレームワークPELMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:39:28 GMT)
Temporal Guidance for Large Language Models [22.8] 我々は,時間的次元,すなわち時間的条件ガイダンス(TeGu)に沿った新たなコントラスト誘導戦略を提案する。
提案手法は,マルチトークン予測(MTP)を利用して,モデル自己コントラストに対する弱いアマチュア予測を構築する。
さまざまなモデルシリーズとベンチマークで、TeGuはメモリ消費と計算オーバーヘッドを低く保ちながら、大幅なパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:01:00 GMT)
Breaking the Reasoning Horizon in Entity Alignment Foundation Models [22.8] 既存のEAモデルは転送性に欠けており、再トレーニングすることなく、見えないKGを調整できない。
並列符号化戦略によって駆動されるEA基盤モデルを提案する。
シードEAペアをローカルアンカーとして利用し、情報フローを誘導し、2つの並列ストリームを同時に初期化し、符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:18:45 GMT)
MMGRid: Navigating Temporal-aware and Cross-domain Generative Recommendation via Model Merging [22.7] ジェネレーティブレコメンデーション(GR)はレコメンデーションシステム(RS)の新しいパラダイムとして登場した。
私たちは、現実世界のさまざまな文脈に特化して、生成的推奨者をマージする方法という、現実の世界における根本的な、未解明の課題に焦点を合わせます。
本稿では,さまざまなコンテキスト下で訓練されたモデルを整理する,GRチェックポイントの構造化されたコンテキストグリッドであるMMGRidを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:07:30 GMT)
Knowledge Gradient for Preference Learning [22.6] 正確な知識勾配は一連のベンチマーク問題に対して強く作用し、しばしば既存の獲得関数よりも優れていることを示す。
また,特定のシナリオにおける知識勾配の限界を示すケーススタディも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:22:18 GMT)
On the Adversarial Robustness of Large Vision-Language Models under Visual Token Compression [22.4] 既存のエンコーダベースの攻撃は、圧縮視覚言語モデル(LVLM)の堅牢性を大幅に過大評価できることを示す。
本稿では, 圧縮機構やトークンの予算を仮定することなく, 摂動最適化と圧縮推論を一致させる圧縮-AliGnEd攻撃(CAGE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:47:21 GMT)
Modeling Cascaded Delay Feedback for Online Net Conversion Rate Prediction: Benchmark, Insights and Solutions [22.4] 産業レコメンデーションシステムでは、コンバージョンレート(CVR)が交通割当に広く使われているが、返金行動を無視しているため、推奨効果を完全に反映することができない。
真のユーザ満足度とビジネス価値をよりよく把握するために、ネットコンバージョンレート(NetCVR)が提案されている。
TESLAは,CVR返却レートのカスケードアーキテクチャ,ステージワイドデバイアス,遅延時間対応ランキング損失を特徴とする連続的NetCVRモデリングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:50:32 GMT)
PTQ4ARVG: Post-Training Quantization for AutoRegressive Visual Generation Models [22.4] 量子化は一般的に、モデルサイズと計算遅延を低減するためにニューラルネットワークで使用される。
ARVGへの量子化の適用は、まだほとんど未検討である。
学習後量子化フレームワークPTQ4ARVGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:00:00 GMT)
Multilingual Dysarthric Speech Assessment Using Universal Phone Recognition and Language-Specific Phonemic Contrast Modeling [22.3] 変形を伴う神経疾患の流行は、自動的な知能評価方法の必要性を動機付けている。
本稿では,音声認識と言語固有の音素解釈を統合した多言語音素生成評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:12:11 GMT)
One-step Latent-free Image Generation with Pixel Mean Flows [22.3] ネットワーク出力空間と損失空間を別々に定式化する「ピクセル平均フロー」(pMF)を提案する。
pMFは、256x256解像度 (2.22 FID) と512x512解像度 (2.48 FID) でImageNet上の1ステップの潜時生成の強力な結果を得る
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:59:56 GMT)
EGAM: Extended Graph Attention Model for Solving Routing Problems [22.3] 既存のグラフアテンション機構を一般化し,拡張グラフアテンションモデル(EGAM)を提案する。
本モデルは,従来のGAMの限界に対処するため,ノードとエッジの埋め込みを更新するために,マルチヘッドドット積の注意を利用する。
EGAMは、様々なルーティング問題にまたがる既存のメソッドにマッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:30:34 GMT)
The Surprising Difficulty of Search in Model-Based Reinforcement Learning [22.1] モデルが精度が高い場合でも,探索が性能に悪影響を及ぼすことを示す。
我々は,有効な探索と最先端性能を実現するための重要な手法を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:58:24 GMT)
Semi-Autonomous Mathematics Discovery with Gemini: A Case Study on the Erdős Problems [22.1] 我々はジェミニを用いて、ブルームのアーズ問題データベースに「オープン」とラベル付けされた700の予想を評価する。
データベースに'オープン'とマークされた13の問題に対処する。
以上の結果から,問題の「開放」状態は難易度よりも不明瞭度が原因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:15:36 GMT)
Lossless Copyright Protection via Intrinsic Model Fingerprinting [21.9] 既存の保護手法では、モデルを変更して透かしを埋め込むことでパフォーマンスを損なう。
そこで我々はTrajPrintを提案する。TrajPrintは、ユニークな多様体の指紋を抽出することによって、モデル著作権を検証する、完全に損失のない、トレーニング不要なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:18:07 GMT)
Learning to Optimize Job Shop Scheduling Under Structural Uncertainty [21.3] ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)が最近、かなりの研究注目を集めている。
本稿では,JSSPにおける構造的不確実性(構造的不確実性)について検討する。
この問題を解決するために,UP-AACという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:25:07 GMT)
Latent Adversarial Regularization for Offline Preference Optimization [21.3] 本稿では,ポリシーモデルの内部表現と参照モデルとの相違を罰し,潜在空間の正則化を実現するGANPOを紹介する。
複数のモデルアーキテクチャとタスクにわたる実験は、潜在空間の正規化から一貫した改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:21:57 GMT)
Model-Free Output Feedback Stabilization via Policy Gradient Methods [20.8] 出力フィードバックのある部分観測可能な線形力学系のモデルフリー学習に向けて一歩前進する。
本稿では,グローバル収束保証なしでPG手法の境界を問題に拡張するアルゴリズムフレームワークを提案する。
システムトラジェクトリに基づくゼロ階PG更新と定常点への収束を利用して、提案アルゴリズムは安定化された出力フィードバックポリシーを返す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:15:47 GMT)
RerouteGuard: Understanding and Mitigating Adversarial Risks for LLM Routing [20.6] LLMルータはLLMリルーティングの形で敵攻撃に対して脆弱である。
LLMリルーチンのためのフレキシブルでスケーラブルなガードレールフレームワークであるRerouteGuardを紹介します。
RerouteGuardは、最先端のリルーチン攻撃に対する検出精度を99%以上達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:17:08 GMT)
FRISM: Fine-Grained Reasoning Injection via Subspace-Level Model Merging for Vision-Language Models [20.5] FRISM(Fine-fine Reasoning Injection via Subspace-level Model Merging)を提案する。
実験により、FRISMはモデルの本来の視覚能力を損なうことなく推論能力を効果的に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:36:19 GMT)
NFCDS: A Plug-and-Play Noise Frequency-Controlled Diffusion Sampling Strategy for Image Restoration [20.4] 拡散ベースのPlug-and-Play (NFC) 手法は高品質な画像を生成するが、しばしば忠実度が低下する。
逆拡散雑音の変調機構である周波数拡散型サンプリング(NFCDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:10:45 GMT)
SPARK: Real-Time Monitoring of Multi-Faceted Programming Exercises [20.3] SPARKは、これらの課題に対処するために設計されたコーディングエクササイズ監視ダッシュボードである。
インストラクターは、エクササイズ要件に基づいてチェックポイントに柔軟にサブステップをグループ化し、これらのチェックポイントの自動テストを提案し、ステップ間の進捗を追跡する可視化を生成する。
SPARKはまた、インストラクターが中間出力を検査することを可能にし、解のバリエーションについてより深い洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:27:38 GMT)
Multitask Learning for Earth Observation Data Classification with Hybrid Quantum Network [20.2] 本稿では,マルチタスク学習を取り入れて効率的なデータ符号化を支援するハイブリッドモデルを提案し,量子畳み込み演算を備えた位置重みモジュールを用いて,分類に有効な特徴を抽出する。
本研究では,モデルの一般化可能性について実験的に検討し,その優位性に寄与する要因について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:16:25 GMT)
When does predictive inverse dynamics outperform behavior cloning? [20.0] 行動クローニング(BC)は事実上のオフラインの模倣学習手法であるが、専門家によるデモンストレーションが限定されている場合、しばしば失敗する。
最近の研究は、予測逆ダイナミクスモデル(PIDM)と呼ばれるアーキテクチャのクラスを導入し、将来の状態予測モデルと逆ダイナミクスモデル(IDM)を組み合わせる。
PIDMは、しばしばBCより優れているが、その利益の背景にある理由ははっきりしない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:43:34 GMT)
Heterogeneous Vertiport Selection Optimization for On-Demand Air Taxi Services: A Deep Reinforcement Learning Approach [19.8] UAM(Urban Air Mobility)は、低高度空域を利用して都市の混雑を緩和するための変革的ソリューションとして登場した。
真に効率的でシームレスなドアツードア旅行体験を実現するために、UAMは既存の地上交通インフラと密に統合する必要がある。
航空・地上輸送の戦略選択を統合した統一最適化モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:26:16 GMT)
MPF-Net: Exposing High-Fidelity AI-Generated Video Forgeries via Hierarchical Manifold Deviation and Micro-Temporal Fluctuations [19.7] AI生成ビデオは、物理的記録ではなく、基本的には多様体適合プロセスの産物である、と我々は主張する。
逐次フィルタリングプロセスとして機能する階層型デュアルパスフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:44:56 GMT)
Trustworthy Intelligent Education: A Systematic Perspective on Progress, Challenges, and Future Directions [19.3] 我々は,知的教育を,学習能力評価,学習資源推薦,学習分析,教育コンテンツ理解,指導支援の5つの代表的な課題カテゴリに分類する。
我々は、安全とプライバシー、堅牢性、公正性、説明可能性、持続可能性を含む5つの信頼性の観点から、既存の研究をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:17:25 GMT)
TBDFiltering: Sample-Efficient Tree-Based Data Filtering [19.2] 機械学習モデルの質は、トレーニングデータに大きく依存する。
テキスト埋め込みに基づく階層的クラスタリング手法を提案し,評価対象の文書を適応的に選択する。
本手法は,少数の文書を問合せした後,各文書の品質を正確に予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:22:06 GMT)
A biased-erasure cavity qubit with hardware-efficient quantum error detection [19.0] 消去量子ビットは、その緩和しきい値要求のために量子誤差の補正に有用である。
単一マイクロ波キャビティの真空および2光子フォック状態に符号化されたハードウェア効率の偏光量子ビットを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:19:59 GMT)
Best Arm Identification with LLM Judges and Limited Human [18.9] 固定信頼ベストアーム識別(BAI)について検討する。
本研究では,各アームの平均値と逆正当性重み付け残差を結合した平均値の推定器を開発する。
推定器と信頼性シーケンスに基づいて,アームを適応的に選択し,監査するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:50:34 GMT)
AdaptBPE: From General Purpose to Specialized Tokenizers [18.7] 適応コーパスの周波数に基づいて,低ユーティリティトークンをより関連性の高いトークンに選択的に置き換えるポストトレーニング適応戦略を提案する。
提案アルゴリズムは,目的語彙の適応コーパスを最も効果的に符号化したトークンの在庫を特定する。
この方法は、語彙の微調整プロセスに似た軽量な適応機構として機能し、特定のドメインやタスクに対して最適化されたトークン化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:59:40 GMT)
SimGraph: A Unified Framework for Scene Graph-Based Image Generation and Editing [18.7] シーングラフに基づく画像生成と編集を統合した統合フレームワークであるSimGraphを紹介する。
本フレームワークは,1つのシーン駆動モデルにトークン生成と拡散編集を統合し,一貫した結果を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:15:55 GMT)
The Double-Edged Sword of Knowledge Transfer: Diagnosing and Curing Fairness Pathologies in Cross-Domain Recommendation [18.5] クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、ソースドメインからの補助信号を活用することで、ターゲットドメインのレコメンデーション品質を改善する効果的な戦略を提供する。
しかし、新たな証拠は、CDRが集団レベルの不公平性を不当に高める可能性があることを示している。
本稿では,2つのキーコンポーネントからなるクロスドメインフェアネス拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:50:15 GMT)
LMK > CLS: Landmark Pooling for Dense Embeddings [18.5] ランドマーク(LMK)プーリングを導入し、シーケンスをチャンクに分割し、チャンク間にランドマークトークンを挿入し、ランドマークトークンの埋め込みを平均プールすることで最終表現を形成する。
この単純なメカニズムは、少数の特別なトークンを導入するコストで、局所的な有能な特徴を犠牲にすることなく、長文の外挿を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:40:37 GMT)
A Quantum-Memory-Free Quantum Secure Direct Communication Protocol Based on Privacy Amplification of Coded Sequences [18.3] 我々は,集団攻撃下での量子メモリ自由(QMF)量子セキュアダイレクト通信(QSDC)の情報理論解析を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:55:31 GMT)
Optimization, Generalization and Differential Privacy Bounds for Gradient Descent on Kolmogorov-Arnold Networks [18.1] Kolmogorov--Arnold Networks (KAN) は、最近標準イテレーションの代替となる構造化された代替品として登場した。
本稿では,2層カンを訓練するための勾配勾配勾配(GD)を解析する。
差分プライバシー下でのトレーニングダイナミクス,一般化,実用性を特徴付ける一般境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:43:26 GMT)
Towards Solving the Gilbert-Pollak Conjecture via Large Language Models [18.1] 本稿では,Steiner比のより厳密な下界を得るための新しいAIシステムを提案する。
予想を解くために直接 LLM を誘導するのではなく、規則に制約された幾何学的補題を生成する。
これらの補題は、検証関数と呼ばれる特殊関数の集合を構成するために使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:18:04 GMT)
Beyond Imitation: Reinforcement Learning for Active Latent Planning [18.1] 潜時推論メソッド 個別の言語トークンを連続的な潜時トークンで置換するために、大言語モデルを微調整する。
現在の潜在トークンは一般的に、言語ラベルの模倣に基づいて管理される。
本稿では, ATP-Latentを条件付き変分自動エンコーダとして, 遅延トークンの監視過程をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:07:16 GMT)
CG-MLLM: Captioning and Generating 3D content via Multi-modal Large Language Models [18.0] CG-MLLMは、単一のフレームワークで3Dキャプションと高解像度の3D生成が可能な、新しいLarge Language Modelである。
CG-MLLMは、訓練済みの視覚言語バックボーンと専用の3D VAEラテント空間を統合することで、標準トークンと空間ブロック間の長いコンテキスト相互作用を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:42:46 GMT)
Note2Chat: Improving LLMs for Multi-Turn Clinical History Taking Using Medical Notes [18.0] 医用ノートから学習することで, LLMを学習し, 構造化された履歴の取得と診断を行うためのノート駆動フレームワークを提案する。
我々は,実世界の医療ノートを,意思決定木誘導型生成・改善パイプラインを用いて高品質な医師と患者との対話に変換する。
また,一転推論問題の一列として歴史を再編成する新しい一転推論パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:05:46 GMT)
Sylber 2.0: A Universal Syllable Embedding [17.8] Sylber 2.0は音節レベルで音声を符号化する自己教師型フレームワークである。
Sylber 2.0は5Hz程度の非常に低いトークン周波数を達成し、言語的および音響的詳細を保持できる。
実験では、高周波ベースラインで動作する以前のモデルと同等の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:47:44 GMT)
WorldBench: Disambiguating Physics for Diagnostic Evaluation of World Models [17.8] We introduced WorldBench, a video-based benchmark designed for concept-specific, disentangled evaluation。
WorldBenchは、ビデオ生成と世界モデルの物理的推論能力を厳格に評価するための、より微妙でスケーラブルなフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:31:02 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） (Thu, 29 Jan 2026 01:37:26 GMT)
Neural Signals Generate Clinical Notes in the Wild [17.5] 我々は,脳波から言語への基礎モデルであるCELMを開発した。
長期、可変長の脳波記録を要約し、エンドツーエンドの臨床報告生成を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:07:30 GMT)
Learning the Mechanism of Catastrophic Forgetting: A Perspective from Gradient Similarity [17.4] 知識注入時の破滅的な忘れは、大規模言語モデルの継続的な学習能力を著しく損なう。
我々は、破滅的な忘れ方を説明するための勾配に基づく理論的枠組みを確立する。
対立するニューロンを凍結することにより、理論的には破滅的な忘れを排除します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:42:30 GMT)
SONIC-O1: A Real-World Benchmark for Evaluating Multimodal Large Language Models on Audio-Video Understanding [17.3] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、最近のAI研究の主要な焦点である。
我々は、13の現実世界の会話ドメインにまたがる総合的、完全な人間認証ベンチマークであるSONIC-O1を紹介する。
SONIC-O1は、オープン・エンド・サマリゼーション、MCQ(Multi-choice Questioning)応答、時間的ローカライゼーションなどの重要なタスクでMLLMを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:01:07 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） (Thu, 29 Jan 2026 02:32:46 GMT)
From Tokens to Blocks: A Block-Diffusion Perspective on Molecular Generation [17.1] GPTに基づく分子言語モデル(MLM)は、大規模データから化学構文と意味学を学ぶことで、強力な分子設計性能を示した。
本稿では,分子表現,モデルアーキテクチャ,ターゲット認識生成のための探索戦略を共同設計する統合フレームワークであるSoftMolを提案する。
ソフトモールは100%の化学的妥当性を達成し、結合親和性が9.7%向上し、分子多様性が2-3倍向上し、推論効率が6.6倍向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:42:24 GMT)
Matrix Factorization for Practical Continual Mean Estimation Under User-Level Differential Privacy [17.0] 連続平均推定では、データが順次到着し、その目標は、走行平均の正確な推定を維持することである。
ユーザレベルの差分プライバシの下でこの問題に対処し、複数のデータポイントをコントリビュートしても、各ユーザのデータセット全体を保護します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:02:58 GMT)
Grounding and Enhancing Informativeness and Utility in Dataset Distillation [17.0] 本稿では, 知識蒸留に基づくデータセット蒸留について, 理論的枠組みの中で再考する。
InformativenessとUtilityの概念を導入し、サンプル内で重要な情報をキャプチャします。
次に、蒸留データセットにおける情報性と有用性を合成するフレームワークInfoUtilを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:49:17 GMT)
Lightweight High-Fidelity Low-Bitrate Talking Face Compression for 3D Video Conference [17.0] 従来の2Dビデオ圧縮技術は、微細で幾何学的な外観の詳細を保存できない。
本稿では,FLAMEに基づくパラメトリックモデリングと3DGSニューラルレンダリングを統合した,軽量で高忠実で低ビットレートの3次元顔圧縮フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:03:29 GMT)
Not All Code Is Equal: A Data-Centric Study of Code Complexity and LLM Reasoning [16.9] 大きな言語モデル(LLM)は強い推論能力を持つようになり、しばしばチェーン・オブ・オブ・シンクスタイルの中間推論を生成する能力に起因している。
最近の研究は、コードへの露出がこれらのスキルをさらに強化することを示しているが、既存の研究は、コードを一般的なトレーニング信号として扱うことが多い。
本研究では、制御フローと構成構造をキャプチャーし、微調整中にモデルがマルチステップ推論を内部化する方法をモデル化するコードの構造的複雑さについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:54:40 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） (Thu, 29 Jan 2026 13:55:22 GMT)
From Future of Work to Future of Workers: Addressing Asymptomatic AI Harms for Dignified Human-AI Interaction [16.6] 本稿では、AI-as-Amplifier Paradoxをナビゲートすることで、仕事の未来から労働者の未来へと焦点を移す。
がん専門医の職場におけるAIの経年的利用に関する1年間の研究を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:13:41 GMT)
SpecTran: Spectral-Aware Transformer-based Adapter for LLM-Enhanced Sequential Recommendation [16.5] 大規模言語モデルの最近の進歩は、アイテムのテキスト情報を高次元のセマンティック埋め込みでエンコードする研究の急増にインスピレーションを与えている。
スペクトル領域で動作するスペクトル対応トランスフォーマーベースのアダプタであるSpecTranを提案する。
学習可能なスペクトル配置符号化は、単値キューを誘導バイアスとして注入し、顕著なスペクトル成分に注意を向け、埋め込み次元の多様性を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:00:27 GMT)
Learning Hamiltonian Flow Maps: Mean Flow Consistency for Large-Timestep Molecular Dynamics [16.3] 我々は、選択した時間領域における平均位相空間の進化を予測することによって、ハミルトンフローマップを学習するためのフレームワークを導入する。
特に,機械学習力場を用いた分子動力学シミュレーションを改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:47:46 GMT)
PaddleOCR-VL-1.5: Towards a Multi-Task 0.9B VLM for Robust In-the-Wild Document Parsing [16.3] 我々はOmniDocBench v1.5上で94.5%の新しい最先端(SOTA)精度を実現するアップグレードモデルであるPaddleOCR-VL-1.5を紹介する。
我々は,シール認識とテキストスポッティングタスクを組み込むことでモデルの能力を拡張し,0.9B超コンパクトVLMを高効率で維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:35:04 GMT)
PPI-SVRG: Unifying Prediction-Powered Inference and Variance Reduction for Semi-Supervised Optimization [16.3] ラベル付きデータが少ない場合の半教師付き最適化について検討するが,事前学習モデルからの予測が可能である。
数学的に等価であることを示し、両者を組み合わせたPPI-SVRGを開発する。
我々の収束境界は、予測の不確実性から標準SVRGレートとエラーフロアに分解される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:49:46 GMT)
Meta Context Engineering via Agentic Skill Evolution [16.2] 静的CEの直感に取って代わる2段階のフレームワークであるMeta Context Engineering (MCE)を紹介した。
MCEイテレーションでは、メタレベルエージェントがエージェントクロスオーバー、スキルの歴史、実行、評価に関する熟考的な探索を通じてエンジニアリングスキルを洗練する。
我々は、最先端のエージェントコンテキスト工学手法よりも5.6-53.8%の相対的な改善を達成し、一貫した性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:22:02 GMT)
Knowledge Vector Weakening: Efficient Training-free Unlearning for Large Vision-Language Models [16.0] Knowledge Vector Weakening (KVW) は、勾配計算なしで直接モデルに介入する訓練なしのアンラーニング手法である。
MLLMUとCLEARのベンチマーク実験により、KVWは安定な忘れがちなトレードオフを達成し、計算効率を著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:41:01 GMT)
The Unseen Threat: Residual Knowledge in Machine Unlearning under Perturbed Samples [16.0] また, 未学習のモデルでは, 忘れられたサンプルのわずかな摂動が正しく認識されている可能性が示唆された。
我々は,モデルがサンプルを再認識する能力をペナルティ化する,RURKと呼ばれる微調整戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:10:13 GMT)
Signal-Adaptive Trust Regions for Gradient-Free Optimization of Recurrent Spiking Neural Networks [16.0] 推定信号エネルギーによって正規化されるKL分散を束縛することで相対的変化を制約する分布更新則を提案する。
本研究では,RSNN最適化に強い経験的性能を示したベルヌーイ接続分布に対するSATRのインスタンス化を行う。
SATRを大規模に実用化するために、二進スパイクと二進重みのビットセット実装を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:34:49 GMT)
An Effective Energy Mask-based Adversarial Evasion Attacks against Misclassification in Speaker Recognition Systems [16.0] 音声データの無差別使用に対する最も効果的な対策として,アドリアック攻撃法が出現している。
本研究では,従来の音声データのエネルギーマスキングにパワースペクトルを用いた新しい手法であるマスク型エネルギー摂動(MEP)を提案する。
提案手法は,音質と回避効果の両方において高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:58:20 GMT)
Curriculum Learning for LLM Pretraining: An Analysis of Learning Dynamics [15.9] 我々はPythiaモデルを3つのキュリキュラAge-of-Acquisition、単語頻度、動詞変動(VV)に対して訓練し、それぞれをランダム順序と比較する。
順序の全体にわたって、トレーニングは遅延フェーズの共有シーケンスに従い、キュキュラは主としてフェーズ内のデータ露出を変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:30:18 GMT)
ChipBench: A Next-Step Benchmark for Evaluating LLM Performance in AI-Aided Chip Design [15.7] 大規模言語モデル(LLM)は、ハードウェア工学において大きな可能性を秘めている。
現在のベンチマークでは飽和とタスクの多様性が制限されている。
本稿では,AI支援チップ設計のための総合ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:26:55 GMT)
DimStance: Multilingual Datasets for Dimensional Stance Analysis [15.7] スタンス検出は、著者の特定の目標に対する態度を、フェーバー、中立、反対などのカテゴリに分類する確立したタスクである。
我々は、長い間確立されてきた感情科学の枠組みを利用して、価値(負の)と覚醒(カルムのアクティブ)の実数値次元に沿ってスタンスをモデル化する。
この次元的アプローチは、スタンス表現の根底にある微妙な感情状態を捉え、きめ細かいスタンス解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:02:08 GMT)
AC2L-GAD: Active Counterfactual Contrastive Learning for Graph Anomaly Detection [15.6] 本稿では,AC2L-GAD(Active Counterfactual Contrastive Learning framework)を提案する。
本稿では,AC2L-GADが最先端のベースラインと比較して,競争力や優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:11:56 GMT)
From Logic to Toolchains: An Empirical Study of Bugs in the TypeScript Ecosystem [15.4] 本稿では、実世界のTypeScriptプロジェクトにおけるバグに関する大規模な実証的研究について紹介する。
16の人気のあるオープンソースリポジトリからの633のバグレポートを分析します。
アルゴリズムロジックではなく、統合とオーケストレーションの境界で、現代的な障害が発生することがよく示されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:36:04 GMT)
Exploring Diverse Generation Paths via Inference-time Stiefel Activation Steering [15.2] 言語モデルは、しばしば、高確率出力の狭いセットにデフォルトされ、生成パスは均質でモード崩壊しがちである。
本研究では,STARSを導入した。STARSは,アクティベーションステアリングを探索エンジンに変換する,トレーニング不要な推論時間介入手法である。
テストケース生成と科学的発見ベンチマークでは、STARSは標準サンプリング法より一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:17:04 GMT)
Ostrakon-VL: Towards Domain-Expert MLLM for Food-Service and Retail Stores [15.2] 我々は,Qwen3-VL-8Bに基づくFSRS指向のMLLMであるOstrakon-VLを開発した。
Ostrakon-VL は ShopBench で平均 60.1 のスコアを獲得し、オープンソース MLLM の新たな状態を確立している。
再現可能な研究を容易にするため、Ostrakon-VLとShopBenchベンチマークを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:07:23 GMT)
Hierarchy of discriminative power and complexity in learning quantum ensembles [15.1] MMD-$k$と呼ばれる積分確率測度の階層を導入し、量子アンサンブルの最大平均差を一般化する。
実験的に実現可能なSWAP-test-based estimator を用いて MMD-$k$ を推定するには、定数 $k$ に対して $(N2-2/k)$ のサンプルと定数 $k$ に対して $(N3)$ のサンプルが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:13:48 GMT)
A Unified SPD Token Transformer Framework for EEG Classification: Systematic Comparison of Geometric Embeddings [15.1] SPD多様体に対する埋め込み選択を勾配条件にリンクする形式解析と数値安定性を提供する。
我々はこれらの予測を,BWSPD,Log-Euclidean,Euclideanを3つのEEGパラダイム上で1500以上の実行で同一アーキテクチャ内で比較する統合トランスフォーマーフレームワークを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:35:13 GMT)
Spectral Filtering for Learning Quantum Dynamics [15.0] 高次元量子システムを学習することは、次元の呪いに苦しむことで知られる基本的な課題である。
本稿では,線形応答系における量子進化を予測するタスクを,複素値線形力学系を学習する特定の事例として定式化する。
このようなシステムの学習性は、スペクトル帯域幅とメモリ水平線によって決定される有効量子次元$k*$によって厳密に制御されていることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:11:57 GMT)
Evolution of Benchmark: Black-Box Optimization Benchmark Design through Large Language Model [15.0] 初期のベンチマークは主に人間によるものであり、専門家の偏見と多様性の制約を導入している。
大規模言語モデル(LLLL)によって強化された自動BBOベンチマークデザイナであるEoB(Evolution of Benchmark)を提案する。
このパラダイムの下で、EoBはLLLLを反復的にベンチマークプログラムの個体群を進化させ、ランドスケープとそれに対応するプログラムを共進化させるためにリフレクションベースのスキームを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:45:11 GMT)
DexTac: Learning Contact-aware Visuotactile Policies via Hand-by-hand Teaching [14.9] DexTacは美学教育に基づく視覚触覚操作学習フレームワークである。
我々は,一対一のインジェクション課題に対する枠組みの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:52:46 GMT)
Stay in Character, Stay Safe: Dual-Cycle Adversarial Self-Evolution for Safety Role-Playing Agents [14.8] 本稿では,学習不要なDual-Cycle Adversarial Self-Evolutionフレームワークを提案する。
Persona-Targeted Attacker Cycleは、徐々に強力なジェイルブレイクプロンプトを合成する。
ロールプレイングデフェンダーサイクルは、観測された失敗を階層的な知識ベースに蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:55:21 GMT)
Geometry of Drifting MDPs with Path-Integral Stability Certificates [14.7] 実世界の強化学習は、しばしば非定常的であり、報酬と力学は最適な行動において急激なスイッチを起動し、加速し、振動し、引き起こす。
環境を相異なるホモトピーパスとしてモデル化し、最適なベルマン固定点の誘導運動を追跡することにより、非定常割引マルコフ決定過程(MDPs)の幾何学的ビューを得る。
これは、累積ドリフト、加速度/振動、アクションギャップによって引き起こされる非滑らかさという、内在的な複雑さの、長さ-曲率-キンクのシグネチャをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:03:23 GMT)
Influence Guided Sampling for Domain Adaptation of Text Retrievers [14.7] 汎用的なオープンドメイン密度検索システムは、通常、コーパスとサーチタスクの大規模なエクレクティックな混合で訓練される。
トレーニングデータサンプリング戦略がモデルの性能に大きな影響を与えることはよく知られている。
Inf-DDSは、インフルエンサーベース報酬信号によって導かれるトレーニングデータセットを適応的に反映する、新しい強化学習駆動サンプリングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:14:29 GMT)
Scalable Power Sampling: Unlocking Efficient, Training-Free Reasoning for LLMs via Distribution Sharpening [14.6] 本稿では,ベースモデルの自己回帰的生成分布を高速化する,学習不要かつ検証不要なアルゴリズムを提案する。
提案手法は,外部の報酬に頼らずに1ショットのGRPOに適合または超過し,推論遅延を10倍以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:01:53 GMT)
Breaking the Overscaling Curse: Thinking Parallelism Before Parallel Thinking [14.6] システムレベルの評価では、全サンプルに対してグローバル並列度レベルNが割り当てられ、一般的にデータセット全体の精度を最大化するために設定される。
いくつかのサンプルは、より小さなN'Nで同等のパフォーマンスを達成でき、予算の冗長性を引き起こす。
オーバースケーリングの呪いを形式化し定量化し、その普遍性と重大さを実際に示し、トリガー機構を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:22:45 GMT)
Adaptive Confidence Gating in Multi-Agent Collaboration for Efficient and Optimized Code Generation [14.0] DebateCoderは、Small Language Models(SLM)の推論能力を改善するために設計されたマルチエージェント協調フレームワークである。
ユーザエージェント(A_UA)、技術エージェント(A_TA)、品質保証エージェント(A_QA)の3つのエージェントで構成されたロールプレイングプロトコルを使用する。
また、精度と推論効率のバランスをとるために95%の閾値を持つAdaptive Confidence Gatingメカニズムも備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:48:15 GMT)
Thinking Broad, Acting Fast: Latent Reasoning Distillation from Multi-Perspective Chain-of-Thought for E-Commerce Relevance [13.9] 最適化パイプライン全体を通してChain-of-Thought(CoT)セマンティクスをうまく活用する新しいフレームワークを提案する。
蒸留にはLatent Reasoning Knowledge Distillation (LRKD)を導入する。
提案手法は,商業的パフォーマンスとユーザエクスペリエンスの両方において明らかなメリットを示すとともに,オフラインでの大幅な向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:14:44 GMT)
ASTRA: Automated Synthesis of agentic Trajectories and Reinforcement Arenas [13.9] ASTRAは、ツール拡張言語モデルエージェントをトレーニングするためのエンドツーエンドフレームワークである。
ASTRAはスケーラブルなデータ合成と検証可能な強化学習を統合している。
複数のエージェントツール使用ベンチマークの実験は、ASTRA訓練されたモデルが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:22:23 GMT)
Joint Continual Learning of Local Language Models and Cloud Offloading Decisions with Budget Constraints [13.9] 本稿では,グループ相対政策最適化の二重アドバンテージ拡張であるDA-GRPOを提案する。
クラウド利用の制約を直接計算に組み込んで、固定報酬のシェーピングや外部ルーティングモデルを避ける。
数学的推論とコード生成ベンチマークの実験により、DA-GRPOはスウィッチ後の精度を改善し、忘れを著しく低減し、安定したクラウド利用を維持することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:27:15 GMT)
Value-Based Pre-Training with Downstream Feedback [13.9] V-プレトレーニング(V-Pretraining)は、制御された継続事前トレーニングのための値に基づく、モダリティに依存しない手法である。
軽量タスクデザイナは、各勾配ステップの値が最大になるように事前訓練タスクを再設定する。
一致した学習者の更新予算の下では、0.5B--7B言語モデルのV-Pretrainingは、標準的な次世代予測よりも最大18%の相対的推論を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:38:09 GMT)
Entanglement-Assisted Bosonic MAC: Achievable Rates and Covert Communication [13.8] 絡み合い支援(EA)ボソニック多重アクセスチャネル(MAC)における秘密通信の問題点について考察する。
高次位相シフト鍵(PSK)変調を用いた一般EAボソニックMACの閉形式到達率領域を導出する。
分析の結果, 連立秘密性制約は送信者間のスループットに線形トレードオフを課すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:37:51 GMT)
Near-Optimal Private Tests for Simple and MLR Hypotheses [13.7] ガウス微分プライバシーの枠組みに基づく準最適試験法を開発した。
我々は、非プライベートで最も強力なテストと同等の相対効率を達成するプライベートテスト統計を構築した。
私たちのテストは、中程度の小さなサンプルサイズとプライバシ損失予算であっても、プライベートでない最も強力なテストに匹敵する力を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:36:21 GMT)
From Logits to Latents: Contrastive Representation Shaping for LLM Unlearning [13.7] 私たちはCLRegという表現正規化ツールを導入しました。
表現の整形と絡み合いの低減を関連づける第1の理論的洞察を提供する。
CLRegは、プライバシのリスクを余分に課すことなく、主流のアンラーニングメソッドを容易にする、忘れがちな表現の絡みを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:34:37 GMT)
White-Box Op-Amp Design via Human-Mimicking Reasoning [13.6] 本稿では,大規模なエージェントの人間模倣推論に基づく解釈可能な動作増幅器(アンプ)設計フレームワークであるemphWhiteOpを提案する。
我々は、暗黙の人間の推論を、Emphtextbf仮説制約の明示的なステップにフォーマル化し、反復的で人間に似たEmphtextbhypothesis-decisionワークフローを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:30:37 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） (Thu, 29 Jan 2026 03:16:47 GMT)
InspecSafe-V1: A Multimodal Benchmark for Safety Assessment in Industrial Inspection Scenarios [13.5] InspecSafe-V1は、産業検査安全評価のための最初のマルチモーダルベンチマークデータセットとしてリリースされた。
このデータセットは、41台の車輪付きおよびレール搭載の検査ロボットで作られ、2,239台の有効な検査現場で動作している。
可視光画像のキーオブジェクトに対してピクセルレベルのセグメンテーションアノテーションが提供される。
実用検査タスクに応じて、セマンティックシーン記述と対応する安全レベルラベルが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:18:24 GMT)
Achieving $\varepsilon^{-2}$ Dependence for Average-Reward Q-Learning with a New Contraction Principle [13.4] 平均回帰マルコフ決定過程に対する同期および非同期Q-ラーニングの収束率を示す。
分析の核となるのは、インスタンス依存半ノルムの構成であり、マルコフ決定過程の遅延変換の後、ベルマン作用素がこの半ノルムの下で一段階の縮約となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:54:31 GMT)
MGSM-Pro: A Simple Strategy for Robust Multilingual Mathematical Reasoning Evaluation [13.4] GSM-SymbolicアプローチによるM GSMデータセットの拡張であるM GSM-Proを紹介する。
我々のデータセットは、M GSM質問毎に、異なる名前、桁、無関係な文脈で5つのインスタンスを提供する。
9つの言語で評価したところ、多くの低リソース言語は、元のテストセットとは異なる桁のインスタンス化でテストすると、大きなパフォーマンス低下を被ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:40:28 GMT)
OCRVerse: Towards Holistic OCR in End-to-End Vision-Language Models [13.4] 我々は、テキスト中心のOCRと視覚中心のOCRを統一する、エンドツーエンドで最初の総合的なOCR手法である textbfOCRVerse を提案する。
グラフやWebページ,科学的プロットなど,幅広いテキスト中心のドキュメントをカバーするために,包括的データエンジニアリングを構築している。
実験はOCRVerseの有効性を示し、テキスト中心およびビジョン中心のデータタイプ間で競合する結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:43:02 GMT)
SAIR: Cost-Efficient Multi-Stage ML Pipeline Autoscaling via In-Context Reinforcement Learning [13.2] マルチステージML推論パイプラインは、異種リソース、クロスステージ結合、動的ボトルネックマイグレーションによる自動スケールが難しい。
本稿では,LLMをテキスト内強化学習コントローラとして使用する自動スケーリングフレームワークであるSAIRを提案する。
SAIRはデプロイベースライン間で最高のあるいは結びついたP99レイテンシと効果的なリソースコストを実現し、P99を最大50%改善し、有効コストを最大97%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:08:15 GMT)
Smooth Dynamic Cutoffs for Machine Learning Interatomic Potentials [13.2] 機械学習原子間ポテンシャル(MLIP)は分子動力学シミュレーションに非常に有用であることが証明されている。
MLIPは、推論時間とメモリ消費という、2つの主要なボトルネックに直面している。
安定かつ長時間の分子動力学シミュレーションに繋がる動的カットオフを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:59:01 GMT)
Mitigating Overthinking in Large Reasoning Models via Difficulty-aware Reinforcement Learning [13.1] 大規模推論モデル(LRM)は、人間の深い思考行動を模倣することによって、明確な連鎖展開を実現する。
しかし、深い思考モードは、単純なタスクを扱う際に、必要以上に長い推論とリソースの非効率をもたらすことが多い。
本稿では,強化学習に基づくLEM学習フレームワークであるDifficulty-Aware Policy Optimization (DiPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:56:45 GMT)
Towards Zero Rotation and Beyond: Architecting Neural Networks for Fast Secure Inference with Homomorphic Encryption [13.0] プライバシを保存するディープラーニングは、マシンラーニング・アズ・ア・サービスにおけるプライバシー上の懸念に対処する。
ホモモルフィック暗号化(HE)は線形計算に用いられる。
しかし、計算オーバーヘッドは依然として大きな課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:40:05 GMT)
From Consistency to Complementarity: Aligned and Disentangled Multi-modal Learning for Time Series Understanding and Reasoning [12.9] マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は時系列理解と推論のタスクにインスピレーションを与えている。
細粒度アライメントと不整合相互作用により強化されたマルチモーダルLLMであるMADIを提案する。
合成および実世界のベンチマーク実験により、MADIは汎用LLMと時系列特化MLLMを一貫して上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:13:46 GMT)
Identifiable Equivariant Networks are Layerwise Equivariant [12.8] 本研究では,ディープニューラルネットワークにおけるエンド・ツー・エンドの等式と層間等式の関係について検討する。
本結果は,トレーニング中のニューラルネットワークの重みにおける等変構造の出現を数学的に説明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:47:51 GMT)
Heterogeneous Computing: The Key to Powering the Future of AI Agent Inference [12.8] OI(Operational Intensity)とCF(Capacity Footprint)の2つの指標を紹介します。
OI/CFは、長期のコンテキストKVキャッシュによって、メモリバインドの高いデコードを実現するため、劇的にシフトする可能性がある。
さらに,OI/CFの進化に適応するための基礎として,エージェント-ハードウェア共設計,ひとつのシステム内の複数の推論アクセラレータ,高帯域幅,大容量メモリ分散を仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:11:46 GMT)
Learn-to-Distance: Distance Learning for Detecting LLM-Generated Text [12.7] 現代の大規模言語モデル(LLM)は、学習、作業、コミュニケーションの方法を変えました。
高度に人間的なテキストを生成する能力は、誤情報や学術的整合性に対する深刻な懸念を提起する。
本稿では,オリジナルテキストと書き直しテキスト間の距離を適応的に学習する,書き直しに基づく新しい検出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:55:15 GMT)
A Tilted Seesaw: Revisiting Autoencoder Trade-off for Controllable Diffusion [12.6] 潜時拡散モデルでは、オートエンコーダは通常、忠実な再構成と世代フレンドリーな潜時空間という2つの能力のバランスをとることが期待されている。
近年のImageNet-scale AE研究では、このトレードオフに対処する上で、生成指標に対する体系的なバイアスが観察されている。
我々は、このgFID優位な嗜好がImageNet生成に不適切であるように見える理由を分析するが、スケールが制御可能な拡散に近づくと危険になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:32:47 GMT)
BayesFlow: A Probability Inference Framework for Meta-Agent Assisted Workflow Generation [12.6] textbfBayesian Generation (BWG)は、並列ルックアヘッドロールアウトを用いて、重要重み付けのためにステップバイステップで構築するサンプリングフレームワークである。
精製器を使わずに、重み付けされた経験分布が対象の後方に収束することを証明する。
BayesFlowは、SOTAワークフロー生成ベースラインで最大9ポイント、ゼロショットプロンプトで最大65ポイントの精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:43:20 GMT)
How do Visual Attributes Influence Web Agents? A Comprehensive Evaluation of User Interface Design Factors [12.4] Webページの視覚属性因子がWebエージェントの意思決定にどのように影響するかを定量化するパイプラインであるVAFを紹介する。
VAFは、 (i) 変動生成、 (ii) ブラウジング相互作用、 (iii) クリックアクションとエージェントからの推論の両方を通して検証する3つのステージから構成される。
原型と変種の違いを定量的に測定することにより、どの視覚特性がエージェントの行動に最も影響するかを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:40:15 GMT)
Learning Provably Correct Distributed Protocols Without Human Knowledge [12.4] 不完全な情報を持つゲームにおける戦略に対する探索問題としてプロトコル設計を定式化する。
マルチエージェントゲームの標準的な方法は、この設定で正しいプロトコルを学ばない。
本稿では,モンテカルロ木探索の特殊版をトランスフォーマーベースのアクションエンコーダと統合した学習フレームワークGGMSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:24:07 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） (Thu, 29 Jan 2026 03:28:15 GMT)
SWE-Replay: Efficient Test-Time Scaling for Software Engineering Agents [12.4] ソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるLarge Language Model (LLM)エージェントの能力を高めるために、テストタイムスケーリングが広く採用されている。
SWE-Replayは、潜在的ノイズ値の推定に頼らずに、現代のエージェントに対して、最初の効率的で一般化可能なテスト時間スケーリング手法である。
評価の結果, SWE-Bench Verifiedでは, SWE-Replayのスケーリング性能は一貫して優れており, コストは最大17.4%削減され, 性能は最大3.8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:50:29 GMT)
Clarity: The Flexibility-Interpretability Trade-Off in Sparsity-aware Concept Bottleneck Models [12.3] VLM(Vision-Language Models)はしばしばブラックボックスとして扱われ、意思決定プロセスについて限定的または非既存の調査が行われる。
本稿では、下流のパフォーマンスと概念表現の空間性と精度の間の相互作用を捉える尺度である明快さの概念を紹介する。
実験の結果,柔軟性と解釈可能性の間に重要なトレードオフがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:28:55 GMT)
TRACE: Trajectory Recovery for Continuous Mechanism Evolution in Causal Representation Learning [12.3] 時間的因果表現学習法は、因果メカニズムが個別の領域間で瞬時に切り替えられると仮定する。
遷移機構を有限個の原子機構の凸結合としてモデル化することにより、この設定を定式化する。
そこで我々は,各専門家が訓練中に1つの原子機構を学習し,試験時の機構軌道の回復を可能にする,Mixture-of-ExpertsフレームワークであるTRACEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:37:02 GMT)
Robust Multimodal Representation Learning in Healthcare [12.2] 実世界の医療データセットは、一般的に複数のソースからの体系的なバイアスを含む。
本稿では,バイアスを特定し,対処するDual-Stream Feature Deorrelation Frameworkを提案する。
本手法では,因果関係から因果関係を解き放つために,因果関係のデコリレーション・フレームワークとデュアルストリームニューラルネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:27:54 GMT)
Theoretically Optimal Attention/FFN Ratios in Disaggregated LLM Serving [12.2] 我々は、AFDバンドルを$r$A-$1$Fトポロジーでサイズ化するための抽出可能な分析フレームワークを開発する。
インスタンス毎の平均スループットを最大化する最適A/F比の閉形式ルールを導出する。
トレース校正されたAFDシミュレータが理論を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:22:27 GMT)
Sim-MSTNet: sim2real based Multi-task SpatioTemporal Network Traffic Forecasting [12.1] SIM2realアプローチに基づくネットワークトラフィック予測シミュレータSim-MSTNetを提案する。
本手法は,データ不足による一般化不良問題に効果的に対処する合成データを生成する。
実験の結果,Sim-MSTNetは最先端のベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:20:08 GMT)
User-Centric Evidence Ranking for Attribution and Fact Verification [12.1] エビデンスランク付け(Evidence Ranking)は、ランク付けリストにおいて、できるだけ早く十分な情報を提示することを優先する、新しいタスクである。
これにより、ユーザの読み取り作業を最小限に抑えつつ、利用可能なすべての証拠をシーケンシャルな検証に利用できるようにする。
この研究は、より解釈しやすく、効率的で、ユーザに沿った情報検証システムに向けた基礎的なステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:23:26 GMT)
The Compliance Paradox: Semantic-Instruction Decoupling in Automated Academic Code Evaluation [12.0] SPACI(Semantic-Preserving Adrial Code Injection)フレームワークとAST-ASIP(Abstract Syntax Tree-Aware Semantic Injection Protocol)を紹介する。
これらの方法は、抽象構文木(英語版)の構文的に不活性な領域(トリヴィアノード)に逆方向の指示を埋め込むことにより、構文解析ギャップを利用する。
Python、C、C++、Javaの25,000のサブミッションにまたがる9つのSOTAモデルの大規模な評価を通じて、DeepSeek-V3のような高容量オープンウェイトモデルにおいて、破滅的な失敗率(>95%)を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:40:58 GMT)
TabClustPFN: A Prior-Fitted Network for Tabular Data Clustering [11.9] データクラスタリングのためのネットワークであるTabClustPFNを紹介する。
クラスターの割り当てとクラスターの濃度の両方について、アモータイズされたベイズ推定を行う。
古典的、ディープ、アモート化されたクラスタリングベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:56:41 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） (Thu, 29 Jan 2026 03:01:40 GMT)
ScaleSim: Serving Large-Scale Multi-Agent Simulation with Invocation Distance-Based Memory Management [11.7] LLMベースのシミュレーションは、アプリケーションドメイン間でますます採用されているが、GPUメモリの圧力のために拡張が困難である。
大規模マルチエージェントシミュレーションのためのメモリ効率の良いLLMサービスシステムであるScaleSimを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:52:16 GMT)
ARGORA: Orchestrated Argumentation for Causally Grounded LLM Reasoning and Decision Making [11.5] 本稿では,多専門家による議論を明示的な議論グラフにまとめるフレームワークARGORAを紹介する。
ARGORAは個々の議論を排除し、結果を再計算し、どの推論チェーンが必要かを特定する。
さらに,内的推論と外的判断を一致させる補正機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:48:04 GMT)
DA-SPS: A Dual-stage Network based on Singular Spectrum Analysis, Patching-strategy and Spearman-correlation for Multivariate Time-series Prediction [11.5] 本稿では,異なる変数の情報特性に基づいて特徴抽出に異なるモジュールを採用するDA-SPSモデルを提案する。
4つの公開データセットの結果は、DA-SPSモデルが既存の最先端手法よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:17:20 GMT)
Bridging the Arithmetic Gap: The Cognitive Complexity Benchmark and Financial-PoT for Robust Financial Reasoning [11.5] 大規模言語モデルは,「認知的幻覚」と「認知的崩壊」というシステム的失敗モードに悩まされる
実世界95の中国Aシェア年次レポートから構築したデータセットをベースとした,堅牢な評価フレームワークであるCognitive Complexity Benchmark(CCB)を紹介する。
本稿では,これらの障害に対処するための反復的デュアル・パース・ファイナンシャル・PoTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:33:33 GMT)
Vidmento: Creating Video Stories Through Context-Aware Expansion With Generative Video [11.5] Vidmentoは、キャプチャされたメディアと生成されたメディアを組み合わせたハイブリッドビデオストーリーを、コンテキスト対応の拡張を通じて作成するためのツールである。
Vidmentoはストーリー開発のための機会を表面化し、スタイリスティックかつ物語的に周囲のメディアとブレンドするクリップを生成し、改善のためのコントロールを提供する。
ヴィデメントは12人のクリエーターによる研究で、生成メディアで初期素材を体系的に拡張し、創造的な意図で表現力のあるビデオストーリーテリングを可能にし、物語の発達と探索を支援した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:19:06 GMT)
The Powers of Precision: Structure-Informed Detection in Complex Systems -- From Customer Churn to Seizure Onset [11.4] 先天的な現象(てんかん発作、突然の顧客チャーン、またはパンデミック)は、複雑なシステム内の隠れた因果関係から生じることが多い。
本稿では,システムの潜伏する因果構造を明らかにし,活用するという課題に対処する早期発見のための機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:11:44 GMT)
ScholarGym: Benchmarking Deep Research Workflows on Academic Literature Retrieval [11.4] 本稿では,学術研究の再現性評価のためのシミュレーション環境であるScholarGymを紹介する。
決定論的検索を備えた570K論文の静的コーパス上に構築されたScholarGymは,2,536のクエリと専門家による注釈付き基底真理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:51:44 GMT)
Rethinking Self-Training Based Cross-Subject Domain Adaptation for SSVEP Classification [11.4] 本稿では,自己学習パラダイムに基づくクロスオブジェクト領域適応手法を提案する。
具体的には、フィルタバンクユークリッドアライメント(FBEA)戦略は、SSVEPフィルタバンクからの周波数情報を利用するように設計されている。
そこで,本研究では,PTAL(Adversarial Learning)とDEST(Dual-Ensemble Self-Training)の2つの段階からなるクロスオブジェクト・セルフトレーニング(CSST)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:08:14 GMT)
Learning Decentralized LLM Collaboration with Multi-Agent Actor Critic [11.4] 分散LLMコラボレーションは、実際により魅力的です。
これらの問題に対処するため、MARLではアクタークリティカルな手法が一般的である。
我々は2つのMAACアプローチ,textbfCoLLM-CC with a textbfCritics, textbfCoLLM-DC with textbfDecentralized textbfCriticsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:50:30 GMT)
Test-Time Compute Games [11.1] テストタイム計算は、大規模言語モデルの推論能力を高めるための有望な戦略として登場した。
LLM-as-a-serviceの市場は、テストタイムの計算量を増やすための金銭的なインセンティブがあるため、社会的に非効率であることを示す。
提案する価格と(予想される)品質を,ユーザに提供する機会に入札する,リバースな第2価格オークション機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:18:01 GMT)
Zenith: Scaling up Ranking Models for Billion-scale Livestreaming Recommendation [11.1] 我々は、最小限のオーバーヘッドランタイムで複雑な機能インタラクションを学習するスケーラブルで効率的なランキングアーキテクチャであるZenithを紹介します。
我々のA/Bテストは、ZenithがオンラインCTR AUCとLoglossで+1.05%/-1.10%を獲得し、Quality Watch Session/Userで+9.93%のアップを実現していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:36:49 GMT)
Scalable Batch Correction for Cell Painting via Batch-Dependent Kernels and Adaptive Sampling [11.1] 本稿では,バッチ間でサンプルを整列させるスケーラブルなバッチサンプリング手法であるBALANSを提案する。
BALANSはほぼ線形時間で$n$で実行されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:20:08 GMT)
Clustering in Deep Stochastic Transformers [11.0] 層正規化を伴うディープトランスフォーマーの既存の理論は、通常、トークンが単一のポイントにクラスタされることを予測している。
ランダムな値からノイズが発生する深層変圧器を解析する。
2つのトークンに対して、相互作用強度とトークン次元によって支配される相転移を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:28:13 GMT)
PILD: Physics-Informed Learning via Diffusion [10.9] Physics-Informed Learning via Diffusion (PILD) は、拡散モデリングと第一原理物理制約を統一するフレームワークである。
PILDは、既存の物理インフォームドおよび拡散ベースラインの精度、安定性、一般化を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:33:51 GMT)
RAG-E: Quantifying Retriever-Generator Alignment and Failure Modes [10.9] RAG-Eは、数学的に基底化された帰属法により、レトリバー・ジェネレータのアライメントを定量化する、エンドツーエンドの説明可能性フレームワークである。
RAGの出力品質は、個々のコンポーネントのパフォーマンスにのみ依存せず、RAG-Eを介して監査可能な相互運用に依存していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:47:00 GMT)
Boosting CVaR Policy Optimization with Quantile Gradients [10.9] 政策勾配(CVaR-PG)を用いた条件付き値付きリスク(CVaR)の改善
量子最適化は、全てのサンプルデータを活用する動的プログラミングの定式化を認め、それによってサンプル効率が向上する。
リスク逆挙動が検証可能な領域における実証結果から,マルコフ政策クラス内のアルゴリズムはCVaR-PGにより大幅に改善されることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:33:46 GMT)
Transversal gates for quantum CSS codes [10.8] 我々は,CSSコードを修正する対角ゲートセットの計算問題に焦点をあてる。
ゲートの論理的作用と、非自明な論理的ゲートと論理的アイデンティティを誘導するゲート群を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:28:58 GMT)
CovAgent: Overcoming the 30% Curse of Mobile Application Coverage with Agentic AI and Dynamic Instrumentation [10.8] CovAgentは、AndroidアプリのUIテストを強化するためのエージェントAIを使った新しいアプローチである。
我々のフレームワークは、最先端のLLMDroidよりもテストカバレッジが大幅に向上する。
CovAgentはクラス、メソッド、ラインカバレッジなど、他のメトリクスのベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:21:11 GMT)
AACR-Bench: Evaluating Automatic Code Review with Holistic Repository-Level Context [10.8] AACR-Benchは、複数のプログラミング言語にまたがる完全なクロスファイルコンテキストを提供する包括的なベンチマークである。
従来のデータセットとは異なり、AACR-Benchは潜伏する欠陥を明らかにするために"AIアシスト、エキスパート検証"のアノテーションパイプラインを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:05:14 GMT)
Differentiable Knapsack and Top-k Operators via Dynamic Programming [10.8] Knapsack と Top-k 演算子は変数の離散部分集合を選択するのに有用である。
我々はこれらの演算子を動的プログラムとしてキャストする統一的なフレームワークを提案し、微分可能な緩和を導出する。
アルゴリズム面では、決定論的パスとフォワードパスの両方をサポートする効率的なアルゴリズムを開発する。
理論面では、シャノンエントロピーが置換同変作用素をもたらす唯一の正規化選択であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:25:35 GMT)
PowerGenie: Analytically-Guided Evolutionary Discovery of Superior Reconfigurable Power Converters [10.7] PowerGenieは、大規模な高性能リコンバータの自動発見のためのフレームワークである。
コンポーネントサイズやSPICEシミュレーションを使わずにコンバータ機能と理論的性能限界を決定する。
PowerGenieは、最高のトレーニングトポロジよりも23%高いフィギュア・オブ・メリットを持つ、新しい8モード再構成可能なコンバータを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:59:59 GMT)
Intelli-Planner: Towards Customized Urban Planning via Large Language Model Empowered Reinforcement Learning [10.7] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)とDRL(Deep Reinforcement Learning)を統合した新しいフレームワークを提案する。
Intelli-Plannerは、人口統計、地理的データ、計画の好みを利用して、各機能タイプの高レベルな計画要件と要求を決定する。
様々な都市環境における実験的検証は、Intelli-Plannerが従来のベースラインを超え、客観的メトリクスにおける最先端のDRLベースの手法に匹敵するパフォーマンスを達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:23:40 GMT)
An Adaptive Purification Controller for Quantum Networks: Dynamic Protocol Selection and Multipartite Distillation [10.7] 本稿では, タングル化蒸留シーケンスを自動的に最適化し, 出力を最大化する適応浄化制御器(APC)を提案する。
提案手法は,静的なプロトコルに固有の「忠実な崖」を緩和し,高雑音条件下での資源の浪費を低減する。
我々は、コントローラを異種シナリオに拡張し、マルチパーティのGHZ状態生成と連続変数システムの両方で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:22:18 GMT)
NetMamba+: A Framework of Pre-trained Models for Efficient and Accurate Network Traffic Classification [10.6] NetMamba+は、ネットワークトラフィックの分類にMambaアーキテクチャを適用するためのフレームワークである。
我々はNetMamba+の分類性能を最先端のベースラインと比較した。
また,261.87 Mb/sのスループットで実世界のロバストな性能を示すオンライントラフィック分類システムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:40:04 GMT)
ParalESN: Enabling parallel information processing in Reservoir Computing [10.6] 貯留層コンピューティングは、時間処理の効率的なパラダイムとして確立されている。
この研究は、これらの制限に対処するためにParallel Echo State Network (ParalESN)を導入している。
ParalESNは、複素空間における対角線再帰に基づく高次元かつ効率的な貯水池の構築を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:18:27 GMT)
Distribution-Aware Reward Estimation for Test-Time Reinforcement Learning [10.6] テスト時強化学習(TTRL)は、大規模言語モデルでラベルなし入力を自己改善することを可能にする。
既存のTTRL法の多くは、決定論的報酬を生み出すために、ロールアウトよりも多数決(MV)に頼っている。
本研究では,報酬推定を1つの過半数結果から完全な経験的ロールアウト分布にシフトする分散アウェアリワード推定(DARE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:48:02 GMT)
A Flexible Empirical Bayes Approach to Generalized Linear Models, with Applications to Sparse Logistic Regression [10.5] 一般化線形モデルに適合するフレキシブルな経験的ベイズ手法を導入する。
我々は、新しい平均場変動推定法(VI)を採用し、その前者はVIアルゴリズム内で推定される。
本手法の優れた予測性能を広範囲にわたる数値研究で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:31:49 GMT)
VSE: Variational state estimation of complex model-free process [10.5] 本稿では,(ノイズ)非線形測定から基礎となる複素力学過程の閉形式ガウス後部を提供する変分状態推定(VSE)手法を提案する。
VSEはロレンツ系モデルを知っている粒子フィルタと、ロレンツ系モデルを知らないデータ駆動状態推定法との競合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:47:28 GMT)
Sparks of Rationality: Do Reasoning LLMs Align with Human Judgment and Choice? [10.4] 大規模言語モデルは、雇用、医療、経済判断のための意思決定エンジンとしてますます位置づけられている。
不合理性と偏見の類似パターンを示すかどうかを評価することは重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:17:06 GMT)
Where Do the Joules Go? Diagnosing Inference Energy Consumption [10.3] 我々は、46のモデル、7のタスク、1,858の異なる構成を持つ生成AIランドスケープ全体にわたって、推論時間とエネルギーを大規模に測定する。
LLMタスクタイプは25$times$エネルギー差をもたらし、ビデオ生成は100$times$画像のエネルギーを消費し、GPU利用率の違いは3-5$times$エネルギー差をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:16:45 GMT)
A2RAG: Adaptive Agentic Graph Retrieval for Cost-Aware and Reliable Reasoning [10.3] A2RAG(A2RAG)は、低コストで信頼性の高い推論のためのアダプティブ・アンド・アジェンティックなGraphRAGフレームワークである。
A2RAGはRecall@2で+9.9/+11.8の絶対ゲインを達成する一方で、トークン消費とエンドツーエンドのレイテンシを反復的なマルチホップベースラインと比較して約50%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:58:30 GMT)
TimeSliver : Symbolic-Linear Decomposition for Explainable Time Series Classification [10.1] 時系列分類のための新しい説明可能性駆動型ディープラーニングフレームワークTimeSliverを提案する。
TimeSliverは、各時間セグメントの最終的な予測への貢献を符号化し、各時点に意味のある重要なスコアを割り当てることができます。
TimeSliverは26のUEAベンチマークデータセットで、最先端のベースラインの2%以内の予測パフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:42:58 GMT)
Accurate Pedestrian Tracking in Urban Canyons: A Multi-Modal Fusion Approach [10.1] このコントリビューションは、性能が劣化した都市環境における位置決め精度を向上させるために設計された歩行者ナビゲーション手法について述べる。
カメラによる視覚的位置決めの限界と非現実性に対処するため,慣性データの粒子フィルタによる融合を提案する。
このシステムは、歩道の正しさと位置推定誤差に関する3つの指標を用いて、サンフランシスコ中心街の6つの困難な歩行経路で評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:23:59 GMT)
Online unsupervised Hebbian learning in deep photonic neuromorphic networks [10.1] フォトニックニューロモルフィックネットワーク(PNN)は光の固有の利点、すなわち高い並列性、低レイテンシ、例外的なエネルギー効率を利用する。
本稿では,オンライン・教師なし学習を可能にする,純粋にフォトニックな深層PNNアーキテクチャを提案する。
市販の光ファイバープラットフォームを用いた非自明な文字認識タスクにおいて,本手法を実験的に実証し,100%の認識率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:26:36 GMT)
Jailbreaks on Vision Language Model via Multimodal Reasoning [10.1] 本稿では,安全フィルタをバイパスできるステルスシープロンプトの構築を促す,ポストトレーニングのChain-of-Thoughtを利用したフレームワークを提案する。
また,モデルフィードバックに基づいて反復的に入力画像を摂動するReAct型適応雑音発生機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:09:24 GMT)
Creative Image Generation with Diffusion Model [10.1] 本稿では,CLIP埋め込み空間における画像の存在の逆確率と創造性を関連付ける拡散モデルを用いた創造的生成のための新しい枠組みを提案する。
提案手法は,生成した画像の確率分布を計算し,それを低確率領域に向けて駆動し,希少かつ想像的かつ視覚的に表現可能な出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:48:48 GMT)
BEAP-Agent: Backtrackable Execution and Adaptive Planning for GUI Agents [10.0] 既存のGUIエージェントは、誤った探索パスを辿ると回復に苦労し、しばしばタスクの失敗につながる。
BEAP-Agentは、動的タスク追跡と更新を伴う長距離多レベル状態のバックトラックをサポートするフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:22:50 GMT)
Modeling Endogenous Logic: Causal Neuro-Symbolic Reasoning Model for Explainable Multi-Behavior Recommendation [9.7] 既存のマルチ振る舞いレコメンデーションは、説明責任を犠牲にしてパフォーマンスを優先する傾向があります。
説明可能な多行動レコメンデーション(CNRE)のための新しい因果性ニューロシンボリック推論モデルを提案する。
CNREは人間のような意思決定プロセスをシミュレートすることで内因性論理を運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:51:54 GMT)
Context Structure Reshapes the Representational Geometry of Language Models [9.7] 大規模言語モデル(LLM)は入力シーケンスの表現をよりまっすぐな神経軌道に整理する。
近年の研究では、この文脈内学習が表現的変化に反映できることが示されている。
Gemma 2モデルにおける表現的ストレート化を、さまざまなコンテキスト内タスクの集合にわたって測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:17:17 GMT)
Thinker: A vision-language foundation model for embodied intelligence [9.7] 我々は,インテリジェンスを具現化した大規模視覚言語基盤モデルであるThinkerを提案する。
ロボットの知覚と推論に適した大規模データセットを構築した。
本稿では,映像理解におけるモデルの能力を大幅に向上させる,シンプルで効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:52:08 GMT)
SCENE: Semantic-aware Codec Enhancement with Neural Embeddings [9.6] 本稿では,知覚の忠実度を高める意味認識型事前処理フレームワークを提案する。
本手法は,視覚言語モデルからのセマンティック埋め込みを効率的な畳み込みアーキテクチャに統合する。
この結果から, セマンティック・アウェア・プレプロセッサは, 圧縮ビデオストリームの強化に有効な手法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:41:28 GMT)
Large-Scale Autonomous Gas Monitoring for Volcanic Environments: A Legged Robot on Mount Etna [9.6] 荒削りな火山の地形における限られた移動性は、車輪付きシステムが信頼できるその場でのガス測定を行うのを妨げている。
本稿では,4重極質量分析装置を備えた4重極式ANYmalを用いて,自律型火山ガス分析のための脚付きロボットシステムを提案する。
当社のモジュール型自律スタックは、ミッションプランニングインターフェース、グローバルプランナー、ローカライゼーションフレームワーク、地形対応のローカルナビゲーションを統合しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:49:14 GMT)
MultiModal Fine-tuning with Synthetic Captions [9.6] MLLM(Multimodal Large Language Models)を用いた一様データセットをマルチモーダルモデルに変換する新しい手法を提案する。
本手法では,クラスラベルとドメインコンテキストを組み込んで,分類タスクの高品質なキャプションを生成するために,慎重に設計したプロンプトを用いる。
我々の研究は、マルチモーダル事前学習と微調整のギャップを効果的に橋渡しするデータセット拡張のための新しいパラダイムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:03:45 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） (Thu, 29 Jan 2026 10:08:33 GMT)
Conformal Prediction for Generative Models via Adaptive Cluster-Based Density Estimation [9.4] 条件生成モデルは、入力変数を複雑な高次元分布にマッピングし、様々な領域で現実的なサンプル生成を可能にする。
これらのモデルにおける重要な課題は、キャリブレーションされた不確実性がないことである。
本研究では, モデル生成サンプルの密度推定を利用して, 条件付き生成モデルに適した体系的共形予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:23:33 GMT)
Latent Chain-of-Thought as Planning: Decoupling Reasoning from Verbalization [9.2] CoT(Chain-of-Thought)は、大規模言語モデル(LLM)に複雑な問題に取り組む権限を与える。
最近の潜伏推論手法は、連続した隠蔽状態内で推論を行うことによって効率を最適化しようとする。
PLaTは、潜在推論を言語化から根本的に切り離すことによって計画として再構成するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:38:18 GMT)
One Token Is Enough: Improving Diffusion Language Models with a Sink Token [9.1] 拡散言語モデル (DLMs) は自己回帰的アプローチの魅力的な代替手段として登場した。
DLMには、動くシンク現象という重要な不安定性がある。
改良されたアテンションマスクによって実装された簡易だが効果的な余剰シンクトークンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:35:27 GMT)
Embracing Aleatoric Uncertainty in Medical Multimodal Learning with Missing Modalities [9.1] 本稿では,不確かさに対処するために,非定型的不確実性を明確に定量化するAUM(Aleatoric Uncertainity Modeling)を提案する。
本フレームワークは,MIMIC-IV死亡予測におけるAUC-ROCの2.26%,eICUでは2.17%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:31:48 GMT)
What You Feel Is Not What They See: On Predicting Self-Reported Emotion from Third-Party Observer Labels [9.0] 自己報告された感情ラベルは内部体験を捉え、サードパーティラベルは外部知覚を反映する。
このギャップは、介入を導くのに正確な自己報告モデリングが不可欠であるメンタルヘルスにおいて重要である。
本稿では,自己申告者を対象とした第三者学習モデルのクロスコーパス評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:07:54 GMT)
Manjushri: A Tool for Equivalence Checking of Quantum Circuits [9.0] textscManjushriはスケーラブルな量子回路等価性チェックのための新しいフレームワークである。
textscECMCは、全く異なるアプローチに基づいて同値チェックを行うツールである。
textscManjushriは、深さ38までほぼ均一に成功し、深さ50で約75%まで尾行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:30:35 GMT)
CAR-bench: Evaluating the Consistency and Limit-Awareness of LLM Agents under Real-World Uncertainty [9.0] LLM(Large Language Model)エージェントの既存のベンチマークは、理想主義的な設定下でのタスク補完に焦点を当てている。
CAR-benchは、車内アシスタントドメインにおいて、多ターンツールを用いたLLMエージェントにおいて、一貫性、不確実性ハンドリング、能力意識を評価するためのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:33:42 GMT)
Mobility-Embedded POIs: Learning What A Place Is and How It Is Used from Human Movement [8.9] 本稿では,大規模な人体移動データを用いた言語モデルからPOIを組み込むフレームワークであるME-POIを紹介する。
ME-POIは、個々の訪問を時間的にコンテキスト化された埋め込みとしてエンコードし、学習可能なPOI表現と整合させる。
新たに提案した5つのマップエンリッチメントタスクのME-POIを評価し,POIのアイデンティティと機能の両方をキャプチャする能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:12:35 GMT)
Questioning the Coverage-Length Metric in Conformal Prediction: When Shorter Intervals Are Not Better [8.9] コンフォーマル予測(CP)は分布のない不確実性定量化の基礎となっている。
この研究は、これらの標準メトリクスの十分性について批判的に検証する。
偏差トリック (PT) と呼ばれる反直観的アプローチにより, 間隔長が知覚的に改善されることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:31:28 GMT)
Late Breaking Results: Conversion of Neural Networks into Logic Flows for Edge Computing [8.9] 最先端の研究は依然として、膨大な数の乗算累積(MAC)演算を効率的に実行することに焦点を当てている。
本稿では,ニューラルネットワークを論理フローに変換することを提案する。
その結果、シミュレーションされたRISC-V CPUでは、レイテンシを最大14.9%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:59:50 GMT)
Bulk-Calibrated Credal Ambiguity Sets: Fast, Tractable Decision Making under Out-of-Sample Contamination [8.8] 分散ロバストな最適化(DRO)は、あいまいさセットよりも最悪のケースで予想される損失を最小化する。
我々は,IPクレダルセットが,解釈可能な許容レベルを持つDRO目標にどのように変換されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:37:36 GMT)
Deep Models, Shallow Alignment: Uncovering the Granularity Mismatch in Neural Decoding [8.8] 本稿では,ニューラルネットワークを最終的な出力ではなく,視覚エンコーダの中間表現と整合させる新しいコントラスト学習戦略を提案する。
提案手法は,ニューラル・ビジュアル・デコードにおけるスケーリングの法則を効果的に解き明かし,事前学習された視覚バックボーンの容量でデコード性能を予測可能とした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:30:32 GMT)
Alpha Discovery via Grammar-Guided Learning and Search [8.8] 我々はα因子の定義と発見のための文法ベースのフレームワークであるAlphaCFGを提案する。
AlphaCFGは、木構造、サイズ制御された検索空間を定義するために、α指向の文脈自由文法を使用する。
中国と米国の株式市場のデータセットの実験によると、AlphaCFGは検索効率と取引収益性の両方において最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:46:15 GMT)
RobustExplain: Evaluating Robustness of LLM-Based Explanation Agents for Recommendation [8.7] 大規模言語モデル(LLM)は、リコメンデータシステムで自然言語の説明を生成するために、ますます使われている。
現実世界のWebプラットフォームでは、インタラクション履歴は、偶然のクリック、時間的不整合、値の欠如、進化する好みのために本質的にノイズが多い。
本稿では,LLM生成レコメンデーションのロバスト性を評価するための,最初の体系的評価フレームワークであるRobustExplainを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:28:56 GMT)
LLMs as Orchestrators: Constraint-Compliant Multi-Agent Optimization for Recommendation Systems [8.7] 制約付き多目的eコマースレコメンデーションのためのLLM協調型デュアルエージェントフレームワークであるDualAgent-Recを提案する。
Amazon Reviews 2023データセットの実験では、DualAgent-Recが100%制約満足度を達成した。
これらの結果から,LSMはデプロイおよび制約に準拠したレコメンデーションシステムにおいて,効果的なオーケストレーションエージェントとして機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:11:09 GMT)
MERMAID: Memory-Enhanced Retrieval and Reasoning with Multi-Agent Iterative Knowledge Grounding for Veracity Assessment [8.6] 本稿では,検索処理と推論処理を密に結合するメモリ強調精度評価フレームワークを提案する。
MERMAIDはエージェント駆動検索、構造化知識表現、永続メモリモジュールをReason-Actionスタイルの反復プロセスに統合する。
我々は、3つのファクトチェックベンチマークと2つのクレーム検証データセットに対して複数のLLMを用いてMERMAIDを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:12:33 GMT)
Token-Guard: Towards Token-Level Hallucination Control via Self-Checking Decoding [8.6] Token-Guardは自己チェックデコードに基づくトークンレベルの幻覚制御手法である。
HALUデータセットの実験では、Token-Guardは幻覚を大幅に減らし、生成精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:48:47 GMT)
ICL-EVADER: Zero-Query Black-Box Evasion Attacks on In-Context Learning and Their Defenses [8.6] In-context Learning (ICL) は、大規模言語モデルを用いたテキスト分類において、強力なデータ効率のパラダイムとなっている。
In this present ICL-Evader, a novel black-box evasion attack framework which operating under a high practical zero-query threat model。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:50:50 GMT)
Rethinking Federated Graph Foundation Models: A Graph-Language Alignment-based Approach [8.5] フェデレーショングラフ基礎モデル(FedGFMs)の最近の研究は、グラフ基礎モデルを訓練するために集中的なデータストレージを持つという理想的かつ持続不可能な仮定を破っている。
ベクトル量子化されたバックボーンを経由した離散トークン空間上の一般化可能な知識が、量子化過程中に不可逆的な知識損失に悩まされるという研究は、現存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:50:00 GMT)
ILRR: Inference-Time Steering Method for Masked Diffusion Language Models [8.5] 単一の参照シーケンスを用いてDLMを操る学習自由フレームワークであるIterative Latent Representation Refinement (ILRR)を紹介する。
ILRRは、生成したシーケンスの内部アクティベーションを、デノナイジングプロセスを通して所定の参照のアクティベーションと動的に調整することで生成をガイドする。
さらに、短い参照を用いて長いテキストをステアリングできる拡張である空間変調ステアリングを導入し、シーケンス間のガイダンス強度を調節する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:48:59 GMT)
Investigating Associational Biases in Inter-Model Communication of Large Generative Models [8.4] 生成的AIにおける社会的バイアスは、パフォーマンスの格差として、および関連バイアスとして現れる。
画像生成と画像記述を交互に行うモデル間通信パイプライン内での関連性について検討する。
以上の結果から,若年者の行動表現や感情表現の傾向,女性表現の傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:29:55 GMT)
Constrained Meta Reinforcement Learning with Provable Test-Time Safety [8.4] 多くの現実世界のアプリケーションは、テスト中に安全性の制約を課している。
本稿では,トレーニング中に学習したポリシーを改良するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:21:37 GMT)
How Expressive Are Graph Neural Networks in the Presence of Node Identifiers? [8.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの機械学習モデルとして広く使われているクラスである。
GNNのキー不変表現力について検討し、有限モデル理論における順序不変定義可能性の概念に着想を得た。
GNNの様々なクラスに対して,局所的な最大値あるいは総和値を用いた回答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:46:35 GMT)
DataCross: A Unified Benchmark and Agent Framework for Cross-Modal Heterogeneous Data Analysis [8.2] 我々は、統合された洞察駆動分析のための新しいベンチマークと協調エージェントフレームワークであるDataCrossを紹介する。
DataCrossBenchには、ファイナンス、ヘルスケア、その他のドメインにわたる200のエンドツーエンド分析タスクが含まれている。
また、人間アナリストの「分割合成」ワークフローにインスパイアされたDataCrossAgentフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:40:45 GMT)
A Survey on Semantic Communication for Vision: Categories, Frameworks, Enabling Techniques, and Applications [8.1] 視覚データ伝送のためのSemComの体系的レビュー(SemCom-Vision)を提案する。
コンピュータビジョン(CV)と通信工学を統合した学際分析を行い、機械学習(ML)を利用したSemCom-Vision設計のための包括的なガイドラインを提供する。
本稿では,既存のSemCom-Visionアプローチを意味的保存通信(SPC),意味的拡張通信(SEC),意味的拡張通信(SRC)に分類するための新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:19:46 GMT)
EHR-RAG: Bridging Long-Horizon Structured Electronic Health Records and Large Language Models via Enhanced Retrieval-Augmented Generation [8.1] EHR-RAGは、長い水平構造を持つEHRデータの正確な解釈のために設計された検索拡張フレームワークである。
長期のEHR予測タスクの4つの実験により、EHR-RAGは最強のLCMベースラインを一貫して上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:06:34 GMT)
From Retrieving Information to Reasoning with AI: Exploring Different Interaction Modalities to Support Human-AI Coordination in Clinical Decision-Making [8.1] 本研究は,臨床医が意思決定支援のために異なるインタラクション・モダリティ(LLMとのテキストベースの会話,対話的,静的UI,音声)をどう感じているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:32:12 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） (Thu, 29 Jan 2026 11:23:04 GMT)
Real-Time Pulsatile Flow Prediction for Realistic, Diverse Intracranial Aneurysm Morphologies using a Graph Transformer and Steady-Flow Data Augmentation [7.9] 本研究では,大きなCFDデータによって管理される時間情報を含むグラフトランスフォーマーモデルを用いて,IA表面メッシュから心循環中における壁せん断応力(WSS)を正確に予測できることを示す。
本研究は,幾何学的メッシュを用いた深層学習モデルを用いて,心血管流体力学的パラメータの時間的シーケンスをリアルタイムに計算できるという概念の証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:00:17 GMT)
Pay for Hints, Not Answers: LLM Shepherding for Cost-Efficient Inference [7.9] 小型言語モデル(SLM)は劇的なコスト削減を提供するが、精度はかなり遅い。
LLM Shepherdingは,LLMから短いプレフィックス(ヒント)のみを要求するフレームワークで,SLMに提供します。
シェパードはルーティングとカスケードの両方を一般化し、オラクルの意思決定において低コストを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:52:54 GMT)
Elign: Equivariant Diffusion Model Alignment from Foundational Machine Learning Force Fields [7.7] 両コストを償却するポストトレーニングフレームワークであるElignを紹介します。
我々は、高価なDFT評価を、より高速で事前訓練された基礎学習力場に置き換える。
実験により、エリーンは安定性を改善しつつ、より低い金標準のDFTエネルギーと力でコンフォメーションを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:00:09 GMT)
Beyond Forgetting: Machine Unlearning Elicits Controllable Side Behaviors and Capabilities [7.7] 本研究では,LLMアンラーニング手法のクラスである表現ミス指向(RM)について考察する。
我々は、忘れる以外に、機械学習は制御可能な側面の振る舞いと高レベルの概念に対応する強力な側面の能力を引き出すと仮定する。
この発見は、このかなり魅力的な現象が、誤用された場合や、利用可能なメカニズムを隠蔽する可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:32:26 GMT)
Differential Dynamic Causal Nets: Model Construction, Identification and Group Comparisons [7.7] 本稿では脳波(EEG)データから直接微分因果ネットワークを構築するための新しい手法を提案する。
提案するネットワークは、相互作用するニューロン集団の平均的な振る舞いを記述した条件付き結合ニューロン回路に基づいている。
興奮抑制性介在ニューロンの不均衡とてんかん発作前後のてんかん性脳接続の変化によるネットワーク機能障害の証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:58:52 GMT)
Training slow silicon neurons to control extremely fast robots with spiking reinforcement learning [7.7] スパイキングニューロンのネットワークは、混合信号アナログ/デジタルニューロモルフィックプロセッサ上で動作する。
我々は,少数の試行において,強化学習を通じてパックインタラクションを成功させるために,システムを訓練する。
この研究は、神経科学にインスパイアされたハードウェアと現実世界のロボット制御を橋渡しし、脳にインスパイアされたアプローチが、速いペースのインタラクションタスクに対処できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:05:23 GMT)
When Gradient Optimization Is Not Enough: $\dagger$ Dispersive and Anchoring Geometric Regularizer for Multimodal Learning [7.6] 我々は,表現幾何学をマルチモーダル学習において欠落する制御軸として認識し,軽量な幾何認識正規化フレームワークであるregNameを提案する。
regNameは、表現の多様性を促進するモード内分散正規化と、厳密なアライメントなしでサンプルレベルのクロスモーダルドリフトを束縛するモード間アンカー正規化の2つの補完的制約を施行する。
複数のマルチモーダルベンチマークによる実験では、マルチモーダルとユニモーダルの両方のパフォーマンスが一貫した改善を示し、表現幾何学の明示的な制御がモダリティトレードオフを効果的に緩和することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:03:50 GMT)
Probing Entanglement and Symmetries in Random States Using a Superconducting Quantum Processor [7.6] 単純な生成物状態の進化によって生じるランダム多体量子状態の絡み合いと対称性を実験的に研究する。
この結果は、多体量子系の典型的な絡み合いと対称性に関する実験的視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:00:11 GMT)
Uncertainty-Aware Data-Based Method for Fast and Reliable Shape Optimization [7.6] 本研究では,DBO中の代理モデルの不確実性を監視し,最小化する不確実性対応データベース最適化(UA-DBO)フレームワークを提案する。
確率的エンコーダ・デコーダ・サロゲートモデルを開発し,その出力に関する不確実性を予測する。
その結果、UA-DBOは最適化サンプルの予測誤差を一貫して低減し、元のDBOと比較して優れた性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:34:47 GMT)
Culturally Grounded Personas in Large Language Models: Characterization and Alignment with Socio-Psychological Value Frameworks [7.5] 本稿では, 総合的, 文化的なペルソナと確立された枠組みとの整合性について検討する。
我々は、解釈可能なWVS派生変数のセットに基づいて、LLM生成したペルソナを概念化し、生成する。
文化的なペルソナ生成と分析のアプローチは、異文化構造と道徳的変動の評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:07:58 GMT)
CORDS: Continuous Representations of Discrete Structures [7.5] 本稿では,連続推論問題として可変サイズの集合のキャスティング予測手法を提案する。
我々のアプローチであるCORDSは、空間オブジェクトの集合を連続体に変換する可逆写像を提供する。
写像は可逆であるため、モデルは完全に体空間で作用するが、離散集合に対して正確に退化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:46:17 GMT)
Improved Convergence Rates of Muon Optimizer for Nonconvex Optimization [7.3] 我々は、直接的かつ単純化された解析により、ムオンに対するよりシャープな収束保証を確立する。
その結果,より広範な問題設定を網羅しながら,より高速な収束率を実現することにより,既存の限界を改善することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:17:56 GMT)
AsterNav: Autonomous Aerial Robot Navigation In Darkness Using Passive Computation [7.2] Infra-Red(IR)単眼カメラと大口径の符号化レンズと、GPSやモーションキャプチャなどの外部インフラを使わずに構造光を組み合わせることで、暗闇の中でのナビゲーションを可能にする自律飛行ロボットを提案する。
AsterNetはNVIDIA Jetson Orin$textTM$ Nanoで20Hzで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:09:09 GMT)
Real-Time Human Activity Recognition on Edge Microcontrollers: Dynamic Hierarchical Inference with Multi-Spectral Sensor Fusion [7.2] 本稿では,マルチスペクトル融合と解釈可能なモジュールに基づくリソース対応階層型ネットワークを提案する。
低消費電力のリアルタイム推論のためにARM Cortex-M4マイクロコントローラ上にデプロイされたHPPI-Netは96.70%の精度を実現している。
MobileNetV3と比較して、HPPI-Netは精度を1.22%改善し、RAM使用量を71.2%削減し、ROM使用量を42.1%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:21:45 GMT)
Perturbation-Induced Linearization: Constructing Unlearnable Data with Solely Linear Classifiers [7.2] 学習不可能な例では、データに知覚不可能な摂動を導入し、モデルが効果的に学習するのを防ぐ。
線形代理モデルのみを用いて摂動を生成する手法である摂動誘導線形化(PIL)を提案する。
PILは、計算時間を劇的に削減しつつ、既存のサロゲートベースの手法と同等または優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:37:51 GMT)
Don't be so Stief! Learning KV Cache low-rank approximation over the Stiefel manifold [7.2] StiefAttentionは、出力再構成誤差を直接最小化し、インフォノーマルプロジェクションベースを学習するKV-cache圧縮手法である。
これは、C4の難易度が11.9ドル、0ショットMMLUの精度が5.4%でEigenAttentionを上回り、元のデコーダ層出力に対する相対誤差が低く、コサイン類似度も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:19:24 GMT)
Beyond Conditional Computation: Retrieval-Augmented Genomic Foundation Models with Gengram [7.1] Gengramは条件付きメモリモジュールで、マルチベースモチーフの明示的で高効率なルックアッププリミティブを導入している。
最先端のゲノム基盤モデルのバックボーンに統合されている。
構造化モチーフメモリをモデリングプリミティブとして確立することにより、Gengramは同時に経験的性能と機械的解釈可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:43:10 GMT)
Aligning Microscopic Vehicle and Macroscopic Traffic Statistics: Reconstructing Driving Behavior from Partial Data [7.1] 安全で効率的な自動運転車を開発するためには、優れた人間の運転プラクティスと整合する運転アルゴリズムが不可欠だ。
マクロな観察から観測されていない顕微鏡状態を再構築する枠組みを提案する。
このような制約のある規則化されたポリシーは、現実的なフローパターンを促進し、大規模な人間ドライバーとの安全な調整を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:09:28 GMT)
KromHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections with Kronecker-Product Residual Matrices [7.0] 本研究は, 残留行列の小さいアンダーラインKronecker生成物を用いて, アンダーラインmHCの残留行列をパラメトリゼーションするtextbfKromHCを提案する。
実験により、KromHCは、訓練可能なパラメータを著しく少なくしながら、最先端のmHC変種にマッチし、さらに優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:43:05 GMT)
Low-Rank Plus Sparse Matrix Transfer Learning under Growing Representations and Ambient Dimensions [6.9] 本研究では, 周辺次元と固有表現の同時成長における構造行列推定のための伝達学習について検討した。
本稿では,対象パラメータを組込みソースコンポーネント,低次元低ランクイノベーション,スパース編集に分解する汎用転送フレームワークを提案する。
対象雑音, 表現成長, ソース推定誤差を分離する決定論的誤差境界を確立し, ランクや間隔の増大が小さい場合には厳格に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:40:05 GMT)
VERSA: Verified Event Data Format for Reliable Soccer Analytics [6.8] 本研究では,サッカー領域内のイベントストリームデータの整合性を保証するシステム検証フレームワークであるVERSAを提案する。
VERSAはクロスプロジェクタの整合性を著しく向上し、異種ソース間の安定かつ統一されたデータ表現を確実にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:58:10 GMT)
PathReasoner-R1: Instilling Structured Reasoning into Pathology Vision-Language Model via Knowledge-Guided Policy Optimization [6.8] PathReasonerは,WSI推論の最初の大規模データセットである。
PathReasoner-R1は、教師付き微調整と推論指向の強化学習を相乗し、構造化されたチェーン・オブ・シント機能を注入する。
実験により、PathReasoner-R1はPathReasonerと公開ベンチマークの両方で、様々な画像スケールで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:21:16 GMT)
MolLIBRA: Genetic Molecular Optimization with Multi-Fingerprint Surrogates and Text-Molecule Aligned Critic [6.8] MolLIBRAは遺伝子アルゴリズムに基づくフレームワークで、オラクル呼び出しの前に複数の批評家を用いて候補分子をプリランクする。
MolLIBRA-Lは14/22のタスクでトップ10のAUCを獲得し、以前のメソッドの中ではトップ10のAUCの合計が最も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:41:15 GMT)
World of Workflows: a Benchmark for Bringing World Models to Enterprise Systems [6.6] 最前線の大規模言語モデル(LLM)は多くの領域で優れているが、複雑なエンタープライズシステムではテストされていない。
WoW(World of Warcraft)は,4,000以上のビジネスルールと55のアクティブな組み込み機能を備えた,現実的なServiceNowベースの環境である。
筆者らは,(1)フロンティアLSMはダイナミックス障害に悩まされ,その行動の不可視的かつカスケードな副作用を常に予測できないこと,(2)不透明なシステムにおける信頼性には,隠れた状態遷移を精神的にシミュレートし,高忠実なフィードバックが得られない場合に可観測性ギャップを橋渡ししなければならない,という2つの主要な特徴を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:51:54 GMT)
WADBERT: Dual-channel Web Attack Detection Based on BERT Models [6.6] Web攻撃検出は、Webアプリケーションを保護するための最初の防御線である。
我々はWADBERTという効果的なWeb攻撃検出モデルを提案する。
悪意のあるパラメータの正確な識別を可能にしながら、高い検出精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:54:24 GMT)
A new strategy for finite-sample valid prediction of future insurance claims in the regression setting [6.5] アクチュエータは、回帰設定において無限に多くの有限サンプル有効予測間隔を得ることができる。
本稿では、教師なしiid設定の予測方法を回帰設定の予測方法に変換する新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:26:32 GMT)
Riemannian Lyapunov Optimizer: A Unified Framework for Optimization [6.5] 古典的アルゴリズムを1つの幾何学的枠組みに統一する最適化アルゴリズムのファミリを導入する。
RLOブリッジ制御理論と現代の機械学習最適化により、統一された言語と体系的なツールキットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:00:25 GMT)
Learning to Advect: A Neural Semi-Lagrangian Architecture for Weather Forecasting [6.4] 気象予報に対する最近の機械学習アプローチは、しばしばモノリシックなアーキテクチャを採用する。
本稿では,ネットワークの挙動に帰納バイアスを課す物理に着想を得たグローバル気象予報モデルPARADISを提案する。
球面上の微分可能な軌道に基づく輸送を行うニューラルセミ・ラグランジアン演算子による対流を実装した。
拡散様過程は深度的に分離可能な空間混合によってモデル化され、一方、局所的ソース項と垂直的相互作用はポイントワイドチャネル相互作用を介してモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:20:21 GMT)
Holographic Entanglement Propagation Through Wormholes [6.4] 2つの同一のCFTが局所的に絡み合うとき、エネルギーと量子の絡み合いがどのように移動されるかを研究する。
これは、CFTの1つにローカル演算子を挿入することを考慮して探索される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:11:51 GMT)
Virtualization-based Penetration Testing Study for Detecting Accessibility Abuse Vulnerabilities in Banking Apps in East and Southeast Asia [6.3] FjordPhantomは、われわれの業界の協力者によって発見されたマルウェアで、仮想化とフックを使って悪意のあるアクセシビリティサービスの検出を回避している。
このマルウェアは、主に東アジアと東南アジアの銀行や金融アプリに影響を与える。
ユーザーは二次的な悪意のあるコンポーネントをインストールし、悪意のあるアクセシビリティサービスをアクティベートする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:37:53 GMT)
Embodied Task Planning via Graph-Informed Action Generation with Large Lanaguage Model [6.3] GiGは、Graph-in-Graphアーキテクチャを使ってエージェントのメモリを具体化する新しい計画フレームワークである。
これらのグラフの埋め込みをクラスタ化することにより、このフレームワークは構造を意識した事前の検索を可能にする。
本フレームワークは,Robotouille Synchronous,Robotouille Asynchronous,ALFWorldの3つの具体的計画ベンチマーク上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:18:58 GMT)
Revisiting Diffusion Model Predictions Through Dimensionality [6.3] 近年の拡散・流れマッチングモデルの発展により, 予測対象のシフトが顕著になった。
任意の出力目標に対応する一般化予測式に基づく理論的枠組みを提供する。
我々は,データから最適な予測パラメータkを直接学習するために,データ駆動型アプローチを用いるフレームワークであるk-Diffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:56:55 GMT)
On Forgetting and Stability of Score-based Generative models [6.3] 生成モデルの安定性と長時間の挙動を理解することは、現代の機械学習における根本的な問題である。
本稿では, スコアベース生成モデルのサンプリング誤差について, 安定性を活用し, 逆時間力学に関連したマルコフ連鎖の性質を忘れることにより定量的に考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:37:50 GMT)
Learning to Recommend Multi-Agent Subgraphs from Calling Trees [6.2] マルチエージェントシステム(MAS)は、急速に成長する市場から選択されたエージェントやツールを編成することで、複雑なタスクをますます解決する。
提案手法では,まず検索を用いて,現在のサブタスクとコンテキストを条件としたコンパクトな候補セットを構築する。
我々は,MASの実行構造を捉えたテキスト履歴呼び出し木に,定式化と学習信号の両方を接地する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:26:12 GMT)
Can Local Learning Match Self-Supervised Backpropagation? [6.2] 我々は,グローバルルールとローカルルールのリンクを確立するために,ディープ線形ネットワークの理論を開発する。
そこで我々は,深部非線形畳み込みニューラルネットワークにおけるグローバルBP-SSLを近似するローカルSSLアルゴリズムの新たな変種を開発した。
ローカルSSLの勾配更新とグローバルBP-SSLの勾配更新の類似性を改善する変数も、画像データセットのパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:15:57 GMT)
LAMP: Learning Universal Adversarial Perturbations for Multi-Image Tasks via Pre-trained Models [6.1] 本稿では,マルチイメージMLLMを対象とするユニバーサル適応摂動(UAP)を学習するためのブラックボックスであるLAMPを紹介する。
LAMPは注意に基づく制約を適用し、画像間で効果的に情報を集約するのを防ぐ。
LAMPはまた、摂動トークンがクリーントークンに影響を与えるように強制し、全ての入力を変更することなく敵の効果を広げる、新しいクロスイメージの伝染性制約も導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:36:17 GMT)
Hybrid Foveated Path Tracing with Peripheral Gaussians for Immersive Anatomy [6.1] 従来の2Dスライスでは、空間的関係の解釈がほとんどサポートされない。
直接の経路追跡とVRレンダリングにより知覚が向上するが、計算コストは高い。
本稿では,高品質,インタラクティブ,没入型解剖学的可視化のためのハイブリッドレンダリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:33:14 GMT)
Sampling-Free Privacy Accounting for Matrix Mechanisms under Random Allocation [6.1] 本研究では,行列係数化を用いた差分プライベートモデル学習におけるランダムアロケーション下でのプライバシの増幅について検討する。
我々のフレームワークは任意のバンド化および非バンド化行列に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:40:29 GMT)
Causal Imitation Learning Under Measurement Error and Distribution Shift [6.0] ノイズ測定によってのみ、決定関連状態の一部が観察される場合、オフライン模倣学習(IL)について検討する。
本稿では,変数間の因果関係を明示的にモデル化することによって,測定誤差下でのILの一般的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:06:53 GMT)
KID: Knowledge-Injected Dual-Head Learning for Knowledge-Grounded Harmful Meme Detection [6.0] 本稿では,知識ベースで有害なミーム検出を行うための知識注入型デュアルヘッド学習フレームワークを提案する。
KIDはラベルに制約のある蒸留パラダイムを採用し、複雑なミーム理解を構造化推論連鎖に分解し、視覚的証拠、背景知識、分類ラベルを明示的に結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:41:36 GMT)
ARISE -- Adaptive Refinement and Iterative Scenario Engineering [6.0] ARISE - Adaptive Refinement and Iterative Scenario Engineeringを紹介する。
自然言語のプロンプトをScenicスクリプトに変換する。
ARISEはセマンティックに正確で実行可能なトラフィックシナリオを生成する上で、ベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:16:08 GMT)
FedAdaVR: Adaptive Variance Reduction for Robust Federated Learning under Limited Client Participation [5.9] 不均一性によるフェデレートラーニング(FL)の遭遇は、クライアントのドリフトノイズ、クライアントの参加エラー、部分的なクライアントエラーにつながる。
本稿では,オプティマイザ・オプティマイザ・セッティングを取り入れた新しいFLであるFedAdaVRを提案する。
また,FedAdaVR-Quantは,動作を量子化形式で保存し,メモリ要求を大幅に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:47:30 GMT)
ZK-HybridFL: Zero-Knowledge Proof-Enhanced Hybrid Ledger for Federated Learning [5.9] フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを維持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にする。
ZK-HybridFLは、指向性非巡回グラフ(DAG)台帳と専用サイドチェーンとゼロ知識証明(ZKP)を統合して、プライバシ保護モデル検証を行うセキュアな分散FLフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:32:30 GMT)
Comparison of Image Processing Models in Quark Gluon Jet Classification [5.9] 我々は、教師付きおよび自己教師型学習環境下で、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、ビジョントランスフォーマー(ViT)、スウィントランスフォーマー(Swin-Tiny)の性能を評価する。
この結果から,Swin-Tinyモデルの最後の2つの変圧器ブロックのみを微調整することで,効率と精度の最良のトレードオフが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:27:50 GMT)
Similarity of Processing Steps in Vision Model Representations [5.8] 異なるモデルにおける収束表現につながる過程について検討する。
異なるモデルにおける類似した位置にある層は最も類似した表現を持ち、強い差は残る。
CNNとトランスフォーマーベースのモデルも異なる振る舞いをしており、トランスフォーマーモデルは1つの層から次の層への表現にスムーズな変更を適用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:24:28 GMT)
Belief Propagation with Quantum Messages for Symmetric Q-ary Pure-State Channels [5.8] 量子メッセージ(BPQM)による信念の伝播は、古典量子チャネル上での通信のための集合的な測定の代わりとして、低複雑さを提供する。
ここでは、BPQMを出力のグラム行列が循環している対称なq-ary純状態チャネルに一般化する。
これにより、対称q-ary PSCのためのDEフレームワークが提供され、LDPC符号のBPQM復号閾値を推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:47:18 GMT)
Explicit Credit Assignment through Local Rewards and Dependence Graphs in Multi-Agent Reinforcement Learning [5.8] 本稿では,協調学習における2つのアプローチのメリットを組み合わせた手法を提案する。
エージェント間の相互作用グラフを用いることで,エージェントの貢献度をグローバルな報酬よりもきめ細かな方法で識別する。
我々の実験は、従来のローカルおよびグローバルな報酬設定よりも改善されたアプローチの柔軟性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:38:19 GMT)
DRIFT: Detecting Representational Inconsistencies for Factual Truthfulness [5.8] LLMは流動性があるが誤った答えを出すことが多いが、このような幻覚を検出するには、通常、複数のサンプリングパスやポストホック検証が必要である。
隠れ状態から直接これらの信号を読み取るための軽量なプローブを提案する。
信頼性の高い問合せを即座に答えるとともに,不確実な問合せをより強力なモデルに委譲するLLMルータを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:25:01 GMT)
Error-detectable Universal Control for High-Gain Bosonic Quantum Error Correction [5.8] 現在のQECで保護されている論理量子ビットは、それらの最高の物理成分の約2倍のコヒーレンス時間しか達成されていない。
本研究では, ボソニックモードの誤り検出可能なユニバーサル制御を導入し, アンシラ緩和現象を検出し, 対応する軌道を破棄する。
二項符号の場合、フィデリティが99.6%以上、QECの利益が8.33倍を超えるユニバーサルゲートを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:17:46 GMT)
MirrorMark: A Distortion-Free Multi-Bit Watermark for Large Language Models [5.7] 大規模言語モデル(LLM)のための歪みのない透かしであるMirrorMarkを提案する。
MirrorMarkはトークンの確率分布を変更することなくマルチビットメッセージを埋め込み、設計によるテキスト品質の保存を行う。
実験の結果,MirrorMarkは非透かし生成のテキスト品質とほぼ一致し,検出性は著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:10:48 GMT)
SecIC3: Customizing IC3 for Hardware Security Verification [5.7] SecIC3は、IC3に基づくハードウェアモデルチェックアルゴリズムであり、この自己構成構造を利用するようにカスタマイズされている。
我々は、SecIC3を2つのオープンソースIC3実装上に実装し、10つの設計からなる非干渉チェックベンチマークで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:24:08 GMT)
The Role of Social Identity in Shaping Biases Against Minorities in Software Organizations [5.7] 本研究では,キャリア形成の欠如,ステレオタイプ化されたタスク選択,歓迎されない環境,アイデンティティアタックの4種類のバイアスについて検討する。
女性は、キャリア開発バイアス、タスク選択バイアス、歓迎されない環境に直面する確率の3倍以上だった。
同時に、少数民族の背景を持つ個人は、アイデンティティー攻撃によって不当に標的にされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:39:32 GMT)
From Meta-Thought to Execution: Cognitively Aligned Post-Training for Generalizable and Reliable LLM Reasoning [5.7] 現在のポストトレーニング手法は、人間が実際にどのように問題を解決するかと一致しない。
本研究では,2段階の認知過程を明示的に反映した認知に着想を得た枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:00:48 GMT)
See Without Decoding: Motion-Vector-Based Tracking in Compressed Video [5.7] 本稿では,RGBビデオの完全復号化を必要とせず,ビデオストリーム上で直接動作する軽量な圧縮ドメイン追跡モデルを提案する。
圧縮データからの運動ベクトルと変換係数を用いて、深層モデルは、MOTS15/17/20データセット上のRGBベースラインに対してわずか4%のmAP@0.5ドロップで3.7までの計算速度を達成し、フレーム間のオブジェクト境界ボックスを伝搬する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:38:06 GMT)
Batched First-Order Methods for Parallel LP Solving in MIP [5.7] 本研究では, 線形プログラミング問題のバッチを, 強い分岐や束縛といった混合整数型プログラミング手法で効率的に解くために, 原始双対ハイブリッドアルゴリズムを拡張した。
提案手法の有効性を様々なケーススタディで検証し,計算環境に応じて一階法が従来の単純な解法より優れている問題の大きさを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:02:46 GMT)
Symmetry Breaking in Transformers for Efficient and Interpretable Training [5.6] 我々は、バッチワイズで未学習なクエリと値バイアスを通じて、望ましい方向を回転空間に挿入する単純な対称性破れプロトコルを導入する。
第一に、単純なメモリ効率の性能を大幅に向上させることができる。
第二に、それ以外は冗長な自転自由度を解釈可能な利用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:29:09 GMT)
SmartMeterFM: Unifying Smart Meter Data Generative Tasks Using Flow Matching Models [5.6] 本研究では,多種多様なスマートメーターデータ生成タスクを条件生成のために訓練された単一モデルで統一する手法を提案する。
異なる生成タスクを別の部分的データ観測形式として見ることにより、インパルス化や超解像化といったタスクを単一モデルで統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:35:39 GMT)
Stalled, Biased, and Confused: Uncovering Reasoning Failures in LLMs for Cloud-Based Root Cause Analysis [5.5] LLMの推論動作を分離する実験的な評価手法を提案する。
我々は16の共通RCA推論失敗の分類をラベル付きで作成し、アノテーションにLLM-as-a-Judgeを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:23:26 GMT)
Urban Neural Surface Reconstruction from Constrained Sparse Aerial Imagery with 3D SAR Fusion [5.5] 本研究では,3次元合成開口レーダ点雲と空中画像とを融合させた最初のフレームワークを提案する。
本フレームワークは,SDFをベースとしたNSRバックボーンにレーダーによる空間制約を組み込んで,構造認識光線選択と適応サンプリングを誘導し,安定かつ効率的な最適化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:47:07 GMT)
Towards A Sustainable Future for Peer Review in Software Engineering [5.4] ソフトウェアエンジニアリングの会場での論文提出の急激な増加は、資格のあるレビュアーの可用性を上回っている。
私たちのSE研究の展望には、よりスケーラブルで包括的でレジリエントなピアレビュープロセスが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:14:44 GMT)
HeRo-Q: A General Framework for Stable Low Bit Quantization via Hessian Conditioning [5.4] 量子化前の重み空間に軽量で学習可能な回転圧縮行列を適用したヘッセンロバスト量子化(HeRo Q)アルゴリズムを提案する。
LlamaとQwenの実験では、HeRo QはGPTQ、AWQ、SpinQuantといったアートメソッドの状態を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:27:05 GMT)
DUET: Distilled LLM Unlearning from an Efficiently Contextualized Teacher [5.4] デュエット(DUET)は,蒸留法に基づく新規な未学習法である。
忘れることとユーティリティ保存の両方において高いパフォーマンスを実現し、最先端の未学習手法よりも桁違いにデータ効率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:32:35 GMT)
ReactEMG Stroke: Healthy-to-Stroke Few-shot Adaptation for sEMG-Based Intent Detection [5.4] 表面筋電図(sEMG)は脳卒中後手指リハビリテーションのための有望な制御信号である。
発作性筋肉からの意図を検出するには、長大で主観的な校正が必要であり、変化に弱いままである。
本研究では,大規模能動sEMGで事前訓練したモデルからインテント検出器を初期化する健全なストローク適応パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:26:51 GMT)
Localization and scattering of a photon in quasiperiodic qubit arrays [5.3] 準周期間隔を持つクビットアレイに結合した導波路内の単一光子の局在と散乱について検討する。
準周期強度が増加するにつれて、非常に長い寿命を持つ局所化されたサブラジアント状態が共鳴周波数の周囲に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:54:15 GMT)
Stealthy Poisoning Attacks Bypass Defenses in Regression Settings [5.3] そこで本研究では,異なる検出度を考慮に入れた新たなステルス攻撃法を提案する。
また,目的の正規化に基づく新しい手法を提案し,有効性と検出可能性の異なるトレードオフを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:50:36 GMT)
KnowBias: Mitigating Social Bias in LLMs via Know-Bias Neuron Enhancement [5.2] 大きな言語モデル(LLM)は、有害なステレオタイプを強化し、安全な配置を制限する社会的バイアスを示す。
本研究では, バイアス認知をコードするニューロンを抑えるのではなく, バイアスを緩和するフレームワークであるKnowBiasを提案する。
KnowBiasは、属性に基づく分析を通じて、バイアス知識をコードするニューロンを識別し、推論時にそれらを選択的に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:32:38 GMT)
NL2LOGIC: AST-Guided Translation of Natural Language into First-Order Logic with Large Language Models [5.2] 我々は一階述語論理翻訳フレームワークNL2LOGICを提案する。
LogicNLIの実験では、抽象ProofWriterベンチマークにより、NL2LOGICは99%の構文的精度を実現し、最先端のベースラインに対して最大30%のセマンティックな正確性向上を実現している。
NL2LOGICをLogic-LMに組み込むことでほぼ完全な実行性が得られ、Logic-LMのオリジナルの数発の制約のない翻訳モジュールと比較して下流の推論精度が31%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:51:32 GMT)
Optimistic Transfer under Task Shift via Bellman Alignment [5.2] マルコフ決定過程におけるオンライン転送強化学習(RL)について検討した。
オンラインRLにおける転送の正しい抽象化として,一段階のベルマンアライメントを同定する。
本稿では、継続値を再ターゲットとし、遷移ミスマッチを補償する演算子レベルの補正である、再重み付きターゲティング(RWT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:16:24 GMT)
Think Locally, Explain Globally: Graph-Guided LLM Investigations via Local Reasoning and Belief Propagation [5.2] LLMエージェントは、ほとんどの環境が静的で、必要な情報がモデルのコンテキストウインドウに適合する場合、排他的になる。
直腸型薬剤は、この体制では特に脆い。
本稿では,LLMが限定的な局所的エビデンスマイニングとラベリングを行うためのフレームワークであるEoGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:18:39 GMT)
Quaternionic Perfect Sequences and Hadamard Matrices [5.2] ウィリアムソンの四元数型アダマール行列の構成で生じる二進数列と一対一の対応を持つ四元数完全列について検討した。
我々は,このアルゴリズムを実装し,全循環行列と非対称なウィリアムソン型行列を最大21個まで列挙する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:27:19 GMT)
Why Are AI Agent Involved Pull Requests (Fix-Related) Remain Unmerged? An Empirical Study [5.1] AIDEV POPデータセットから広く使用されている5つのAIコーディングエージェントによって作成された8,106の修正関連PRを分析した。
以上の結果から,他のPRによるテストケース障害や,同じ問題に対する事前解決が,非統合の最も一般的な原因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:06:58 GMT)
Variance & Greediness: A comparative study of metric-learning losses [5.1] メトリクス学習は検索の中心であるが、埋め込み幾何学や最適化力学への影響はよく理解されていない。
代表的な7つの損失を比較するために,診断フレームワークであるVARIANCE(intra-/inter-class variance)とGREEDINESS(active ratio and gradient norms)を導入する。
分析の結果,TripletとSCLはクラス内ばらつきを高く保ち,クラス間マージンがより鮮明に保たれることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:28:30 GMT)
Task-Uniform Convergence and Backward Transfer in Federated Domain-Incremental Learning with Partial Participation [5.1] SpecialはメモリフリーのFDILアルゴリズムで、バニラFedAvgに単一のサーバサイドアンカー'を追加します。
各ラウンドにおいて、サーバは、一様にサンプリングされたクライアントを以前のグローバルモデルに向けて更新する。
このアンカーはバッファ、合成データ、タスク固有のヘッドを再生することなく累積ドリフトを抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:44:15 GMT)
Mean-Field Control on Sparse Graphs: From Local Limits to GNNs via Neighborhood Distributions [5.1] 平均場制御(MFC)は、マルチエージェントシステムにおける次元性の呪いに対するスケーラブルな解決策を提供する。
我々は、大きなスパースグラフ上のMFCのための厳密なフレームワークを提案することによって、現実世界のネットワーク構造にギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:57:48 GMT)
Disturbance-Aware Flight Control of Robotic Gliding Blimp via Moving Mass Actuation [5.1] LTA(Lighter-than-air Air System)のようなロボットの飛行は、長時間の持続性と本質的に安全な操作を提供するが、風乱の影響を受けやすい。
本稿では,風による影響を明示的にモデル化し補償することにより,LTAプラットフォームに対する外乱認識制御フレームワークの欠如に対処する。
移動地平線推定器(MHE)は、リアルタイムな風の摂動を推定し、これらの推定をモデル予測制御器(MPC)に提供し、様々な風条件下でのロバストな軌道と方向制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:36:26 GMT)
The Ensemble Inverse Problem: Applications and Methods [5.0] EIPの目的は、前処理で前処理のプッシュフォワードに従って配布されるアンサンブルを反転させることである。
EIPは、フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)や、未知の前兆を持つ逆画像にも現れる。
そこで我々は,新しい条件付き生成モデルに基づいて,後部標本作成のための非定位推論時間法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:34:41 GMT)
Remote magnon-phonon entanglement in the waveguide-magnomechanics [5.0] ハイブリッド導波路-磁気力学系における遠隔マグノン-フォノンの絡み合いを生成するプロトコルを提案する。
移動光子を介する散逸性マグノン-マグノン相互作用は、コヒーレント結合よりもはるかに強いリモート絡み合いを生じさせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:42:36 GMT)
A Judge-Aware Ranking Framework for Evaluating Large Language Models without Ground Truth [4.9] 大規模言語モデル(LLM)をオープンなタスクで評価することは、LLM-as-a-judgeパラダイムを通じてますます行われています。
すべての裁判官を平等に扱うことは、偏見のあるリーダーボードを生み出し、不確実性の推定を誤解させる可能性がある。
そこで本研究では,Bradley-Terry-Luceモデルを拡張し,判定固有の識別パラメータを導入することにより,判定対応のランキングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:01:28 GMT)
Cross-Fusion Distance: A Novel Metric for Measuring Fusion and Separability Between Data Groups in Representation Space [4.9] 我々は,融合保存変動に頑健でありながら,融合変分を分離する原理的尺度であるCross-Fusion Distance(CFD)を導入する。
ドメインシフトを伴う実世界のデータセットの実用性のために、CFDは一般的に使われる代替よりも下流の劣化一般化と密接に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:41:43 GMT)
E-mem: Multi-agent based Episodic Context Reconstruction for LLM Agent Memory [4.8] E-memは、メモリ前処理からエピソードコンテキスト再構成に移行するフレームワークである。
E-memは54%以上のF1を達成し、最先端のGAMを7.75%上回り、トークンコストを70%以上削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:42:42 GMT)
Few-Shot Domain Adaptation with Temporal References and Static Priors for Glacier Calving Front Delineation [4.8] 氷河カルビングフロントデライン化の最先端モデルは、ほぼ人間に近い性能を達成する。
新規研究現場の現実世界に応用した場合、そのデライン精度は不十分である。
このサイトは、ベンチマークデータセットのみに基づいてトレーニングされたモデルの配布外ドメインを表している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:58:45 GMT)
Can Neural Networks Learn Small Algebraic Worlds? An Investigation Into the Group-theoretic Structures Learned By Narrow Models Trained To Predict Group Operations [4.6] 固定された数学的タスクを解くために訓練された狭いモデルが、研究者や他のAIシステムによって抽出できるより広い数学的構造を学習する範囲について検討する。
モデルがアイデンティティ要素、可換性、サブグループなどの重要なグループ理論概念を捉えるかどうかを評価するために設計された一連のテストについて述べる。
この結果から,小さなニューラルネットワークでも,新しい数学的対象から興味深い抽象構造を抽出することができることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:18:22 GMT)
Incremental Fingerprinting in an Open World [4.6] ネットワークプロトコルのフィンガープリントは、その入出力動作を分析してプロトコルの実装を特定するために使用される。
伝統的に、フィンガープリントはクローズドワールドの前提の下で動作し、すべての実装のモデルが利用可能であると仮定される。
本研究では,能動オートマトン学習と閉世界フィンガープリントを組み合わせたインクリメンタルフィンガープリント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:14:15 GMT)
MURAD: A Large-Scale Multi-Domain Unified Reverse Arabic Dictionary Dataset [4.6] muraD (Multi- domain Unified Reverse Arabic Dictionary) は96,243の単語定義ペアを持つオープン語彙データセットである。
このデータセットは言語学、イスラーム研究、数学、物理学、心理学、工学の用語をカバーしている。
計算言語学と語彙学の研究をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:28:01 GMT)
Blind Ultrasound Image Enhancement via Self-Supervised Physics-Guided Degradation Modeling [4.6] 監視強化手法は、クリーンターゲットや既知の劣化へのアクセスを前提としている。
本稿では,Bモード画像の変換・復調を行うブラインド型自己教師型拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:28:25 GMT)
Zero-Shot Statistical Downscaling via Diffusion Posterior Sampling [4.5] 本稿では,ゼロショット統計ダウンスケーリング(ZSSD)を提案する。
その結果、ZSSDは99分の1の誤差で既存のゼロショットベースラインを大幅に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:14:41 GMT)
Hypernetwork-Based Adaptive Aggregation for Multimodal Multiple-Instance Learning in Predicting Coronary Calcium Debulking [4.5] 我々は、このタスクをMIL問題として定式化する。
ハイパーネットワークに基づく適応アダプティブアグリゲーショントランス (HyperAdAgFormer) を提案する。
臨床データセットを用いた実験はHyperAdAgFormerの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:00:04 GMT)
Understanding Efficiency: Quantization, Batching, and Serving Strategies in LLM Energy Use [4.5] 大規模言語モデル(LLM)はますます本番環境に配備され、計算資源やエネルギー需要の負担をトレーニングから推論へとシフトさせるのに寄与している。
我々は,同じモデルにおけるエネルギー消費のオーダー・オブ・マグニチュードの違いを,Emphsystemレベルの設計選択がいかに引き起こすかを示す。
我々の発見は、よりグリーンなAIサービスのための位相認識エネルギープロファイリングとシステムレベルの最適化を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:16:25 GMT)
Small Talk, Big Impact: The Energy Cost of Thanking AI [4.5] 実世界の会話トレースと詳細なエネルギー測定を用いて,入力長,出力長,モデルサイズがエネルギー利用に与える影響を定量化する。
本研究は,より持続的で効率的なLCMアプリケーションを構築するための実用的な知見を提供する。
ユーザの採用が増加し、何十億ものプロンプトが毎日処理されるようになると、このコストの理解と軽減が重要になります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:04:10 GMT)
Age Matters: Analyzing Age-Related Discussions in App Reviews [4.5] 本研究は,アプリレビューにおける年齢に関する議論を通じて,モバイルアプリがさまざまな年齢グループにまたがるユーザに対してどう対応すべきかを考察する。
われわれはGoogle Play Storeから4,163件のアプリレビューのデータセットを手作業で収集し、年齢に関するレビュー1,429件、年齢に関するレビュー2,734件を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:11:58 GMT)
LLaMEA-SAGE: Guiding Automated Algorithm Design with Structural Feedback from Explainable AI [4.4] 大規模言語モデルは、自然言語プロンプトから直接最適化アルゴリズムを生成することにより、自動アルゴリズム設計(AAD)を可能にした。
生成したアルゴリズムの抽象構文木から抽出したグラフ理論および複雑性特徴から構築したフィードバックを用いてAADを誘導する機構を提案する。
提案手法は,小制御実験においてバニラLLaMEAよりも高速に動作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:27:29 GMT)
A Federated Generalized Expectation-Maximization Algorithm for Mixture Models with an Unknown Number of Components [4.4] FedGEMは、未知の成分を持つ混合モデルのトレーニングのための一般化された予測最大化アルゴリズムである。
提案アルゴリズムは,各クライアントがEMステップをローカルに実行し,各ローカルコンポーネントに関連付けられた最大値に関する不確実性セットを構築する。
中央サーバは不確実性セットを使用して、クライアント間の潜在的なクラスタオーバーラップを学習し、クラスタのグローバル数を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:51:14 GMT)
Outcome-Based RL Provably Leads Transformers to Reason, but Only With the Right Data [4.3] 強化学習を用いて学習した単一層トランスフォーマーのポリシー勾配ダイナミクスを解析する。
最終回答の正確性のみを訓練しているにもかかわらず、ポリシー勾配はTransformerを構造化された解釈可能なアルゴリズムに収束させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:30:35 GMT)
SAL: Selective Adaptive Learning for Backpropagation-Free Training with Sparsification [4.3] 本稿では,選択パラメータ活性化と適応領域分割を組み合わせた学習手法を提案する。
実証的に、SALは競争収束率を示し、10の標準ベンチマークの分類性能を改善した。
われわれのアプローチは、生物学的学習メカニズムに着想を得ており、スケーラブルなニューラルネットワークトレーニングの研究に寄与する、もっともらしい代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:26:26 GMT)
Provably Reliable Classifier Guidance through Cross-entropy Error Control [4.3] 軽度な滑らかさ仮定の下では,各拡散ステップにおけるクロスエントロピー誤差を制御し,導出ベクトルの誤差も制御することを示した。
簡単な反例を構築すれば、ほとんどすべての分布に対して誘導ベクトルの制御が失敗することを示した上で、滑らかさの仮定が不可欠であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:59:04 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） (Thu, 29 Jan 2026 10:43:56 GMT)
Bridging Forecast Accuracy and Inventory KPIs: A Simulation-Based Software Framework [4.1] 本稿では,現実的な在庫管理環境における予測モデルの体系的評価を可能にする,意思決定中心のシミュレーションソフトウェアフレームワークを提案する。
従来の精度測定値の改善が必ずしもより良い運用性能をもたらすとは限らないことを示す。
全体として、このフレームワークは需要予測と在庫管理の関連を運用し、純粋な予測精度から運用関連性へと評価をシフトさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:20:33 GMT)
Relative Wasserstein Angle and the Problem of the $W_2$-Nearest Gaussian Distribution [4.0] 本研究では, 最適輸送の枠組みの下で, 経験的分布がガウス性からどこまで逸脱するかを定量化する問題について検討する。
相対変換不変な二次ワッサーシュタイン空間の錐幾何学を利用して、2つの新しい幾何学量を導入する。
この空間の任意の2光線によって生成される充填円錐は平坦であり、角度、射影、内部積が厳密に明確に定義されていることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:03:10 GMT)
Rectifying Geometry-Induced Similarity Distortions for Real-World Aerial-Ground Person Re-Identification [4.0] 航空地上人物再識別(AG-ReID)は、極端な視点と距離の相違により根本的な課題である。
既存の手法は幾何学的特徴学習や外観条件付きプロンプトに依存している。
Geometry-induced Query-Key Transformation (GIQT) は、カメラ幾何学におけるクエリキーの相互作用を条件に、類似性空間を補正する軽量な低ランクモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:41:42 GMT)
Conditional Generative Framework with Peak-Aware Attention for Robust Chemical Detection under Interferences [4.0] 本稿では,ピーク対応条件生成モデルに基づく人工知能識別フレームワークを提案する。
このフレームワークは、GC-MSデータの特徴的ピークをハイライトする新しいピーク対応メカニズムで学習される。
さらに、化学および溶媒情報は、それに埋め込まれた潜伏ベクトルに符号化され、条件付き生成対向ニューラルネットワークが合成GC-MS信号を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:10:37 GMT)
The Patient is not a Moving Document: A World Model Training Paradigm for Longitudinal EHR [4.0] SMB構造(SMB-Structure)は、次世代予測(SFT)と共同埋め込み予測アーキテクチャ(JEPA)を基盤とした構造化EHRの世界モデルである。
メモリアル・スローン・ケタリング(23,319人,323,000人以上)とINSPECT(19,402人)の2つの大規模コホートで検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:49:37 GMT)
Few-Shot Learning for Dynamic Operations of Automated Electric Taxi Fleets under Evolving Charging Infrastructure: A Meta-Deep Reinforcement Learning Approach [3.9] 本稿では,適応的な運用方針を学習するメタ強化学習フレームワークであるGAT-PEARLを提案する。
GAT-PEARLは従来の強化学習ベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:16:34 GMT)
Representation Unlearning: Forgetting through Information Compression [3.9] モデル表現空間で直接学習を行うフレームワークであるRepresentation Unlearningを紹介する。
Representation Unlearningは,パラメータ中心のベースラインよりも信頼性が高く,実用性も向上し,計算効率も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:28:02 GMT)
Bridging Functional and Representational Similarity via Usable Information [3.9] テクスチャブルな情報のレンズを通して表現間の類似性を定量化する統一的な枠組みを提案する。
まず,機能的類似性に対処し,縫合性能と条件付き相互情報との正式なリンクを確立する。
第2に、表現的類似性について、特定の制約の下で使用可能な情報の推定器として、再構成に基づくメトリクスと標準ツールが機能することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:30:55 GMT)
Quotient geometry of tensor ring decomposition [3.9] テンソル環(TR)分解の内在幾何学について検討する。
核テンソルのすべての展開行列にフルランク条件を課すことにより、TR分解の商幾何学を確立する。
結果は、すべてのコアテンソルが同一である一様TR分解にまで拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:40:44 GMT)
FIRE: Multi-fidelity Regression with Distribution-conditioned In-context Learning using Tabular Foundation Models [3.9] MF(Multi-fidelity)レグレッションは、極端なデータ不均衡のレギュレーションでしばしば機能する。
トレーニングフリーなMFフレームワークであるFIREを紹介する。
Fireは、最先端のGPベースまたはディープラーニングのMF回帰メソッドの7つよりもパフォーマンスタイムのトレードオフが強い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:29:58 GMT)
SKETCH: Semantic Key-Point Conditioning for Long-Horizon Vessel Trajectory Prediction [3.9] セマンティックキーポイント条件付き軌道モデリングフレームワークを提案する。
長距離予測を大域的意味決定と局所運動モデリングに分解する。
実世界のAISデータを用いた実験では,提案手法が常に最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:03:47 GMT)
ALRM: Agentic LLM for Robotic Manipulation [3.7] 大規模言語モデル(LLM)は最近、高度な推論と計画能力を示すためにエージェントフレームワークに権限を与えた。
大規模言語モデル(LLM)は最近、高度な推論と計画能力を示すためにエージェントフレームワークに権限を与えた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:46:28 GMT)
Early warning prediction: Onsager-Machlup vs Schrödinger [3.7] 脳のてんかん発作などの複雑なシステムにおける臨界遷移を予測することは、科学研究における大きな課題である。
本研究では,動的システムモデリングと学習を統合した新しい早期警戒フレームワークを提案する。
新しいスコア関数(SF)インジケータは、システムの重要な状態遷移の可能性を定量化するためにシュルディンガー橋理論を組み込むことによって定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:38:24 GMT)
Moral Outrage Shapes Commitments Beyond Attention: Multimodal Moral Emotions on YouTube in Korea and the US [3.7] 本研究は、YouTube上の主流ニュースチャンネルによる道徳的感情的フレーミングが、韓国と米国のユーザー行動にどのように影響するかを検討する。
視覚言語モデルに微調整を施したマルチモーダルな道徳感情分類器を開発した。
私たちは、ビュー、いいね!、コメントを含むエンゲージメントレベルを分析し、コミットメントの度合いの増加を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:58:54 GMT)
Generative Modeling of Discrete Data Using Geometric Latent Subspaces [3.7] 分類分布の積多様体の指数パラメータ空間における潜在部分空間の利用を紹介する。
低次元の潜在空間は統計的依存関係を符号化し、変数間の冗長な自由度を除去する。
その結果, 潜在次元の減少は, 生成モデルのためのデータを表現するのに十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:14:15 GMT)
Understanding Diffusion Models via Ratio-Based Function Approximation with SignReLU Networks [3.7] 本稿では, 条件付き生成モデルにおける課題に乗じて, このような比型汎関数を近似する理論的枠組みを開発する。
本稿では、SignReLUアクティベーション関数を持つディープニューラルネットワークを用いて、これらの比型関数を近似するための簡潔な証明を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:01:54 GMT)
Evaluating ChatGPT on Medical Information Extraction Tasks: Performance, Explainability and Beyond [3.6] 6つのベンチマークデータセットにわたる4つの異なる医療情報抽出(MedIE)タスクにおいて、ChatGPTの全体的な能力を評価することに重点を置いている。
本稿では,ChatGPTの性能,説明可能性,信頼度,信頼度,不確実性を測定し,系統分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:16:51 GMT)
Improving Classifier-Free Guidance of Flow Matching via Manifold Projection [3.6] 最適化のレンズによるCFGの原理的解釈を提供する。
CFGサンプリングを多様体制約によるホモトピー最適化として再構成する。
提案手法は, トレーニング不要かつ一貫した生成忠実度, 迅速なアライメント, ガイダンス尺度に対するロバスト性である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:49:31 GMT)
FrontierScience: Evaluating AI's Ability to Perform Expert-Level Scientific Tasks [3.6] 我々は、フロンティア言語モデルにおける専門家レベルの科学的推論を評価するベンチマークであるFrontierScienceを紹介する。
本研究では,研究課題の解決過程を通じて,モデル機能を評価するための粒度をベースとした評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:04:56 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） (Thu, 29 Jan 2026 13:26:18 GMT)
Understanding Frechet Speech Distance for Synthetic Speech Quality Evaluation [3.5] FSD(Frechet Speech Distance)とSMMD(Speech Mean Discrepancy)を多種多様な埋め込み条件下で総合的に評価した。
FSDとSMMDは相補的・費用効率・再現性のある尺度であり,特に大規模・直接聴取評価が不可能な場合に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:20:52 GMT)
SR$^{2}$-Net: A General Plug-and-Play Model for Spectral Refinement in Hyperspectral Image Super-Resolution [3.5] HSI-SRは、スペクトル的に忠実で物理的に妥当な特性を維持しながら、空間分解能を高めることを目的としている。
これらの方法はしばしばバンド間のスペクトルの一貫性を無視し、刺激的な振動と物理的に不可解な人工物をもたらす。
本稿では,この問題に対処するための軽量なプラグ・アンド・プレイ方式であるSpectral Rectification Super-Resolution Network (SR$2$-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:00:00 GMT)
Machine learning with minimal use of quantum computers: Provable advantages in Learning Under Quantum Privileged Information (LUQPI) [3.4] 量子コンピュータは特徴抽出器としてのみ使用される。
このモデルは,プライヴィグド・インフォメーションに基づく学習の古典的枠組みを適用して形式化する。
このような最小限の量子特徴抽出であっても、トレーニング中にのみ利用可能であり、指数的な量子-古典的分離が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:14:58 GMT)
ECSEL: Explainable Classification via Signomial Equation Learning [3.4] ECSELは、形式式をシグナミカル方程式の形で学習する説明可能な計算法である。
本稿では,ECSELが解釈性を犠牲にすることなく,既存の機械学習モデルと競合する分類精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:35:43 GMT)
EditYourself: Audio-Driven Generation and Manipulation of Talking Head Videos with Diffusion Transformers [3.4] オーディオ駆動ビデオV編集のためのDiTTベースのフレームワークであるEditYourselfを紹介する。
これにより、シームレスな追加、削除、視覚的に話されるコンテンツの調整など、音声ビデオの書き起こしに基づく修正が可能になる。
これは、プロ向けビデオポストプロダクションの実用的なツールとして、生成ビデオモデルへの一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:49:27 GMT)
It's all the (Exponential) Family: An Equivalence between Maximum Likelihood Estimation and Control Variates for Sketching Algorithms [3.3] 我々は、最適CVEがMLEと同じ分散を達成することを示し、MLEの最大期待-最大化アルゴリズムを提供する。
我々は,EMアルゴリズムがMLE/CVEを用いたアルゴリズムのスケッチにどのように寄与するかを示し,CV重みが分かっているとき,EMアルゴリズムがMLEの発見にどう寄与するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:41:43 GMT)
Reflecting boundary induced modulation of tripartite coherence harvesting [3.3] 3つの静的Unruh-DeWitt検出器による量子コヒーレンスの抽出について検討した。
検出器境界分離の減少は、量子コヒーレンスを単調に劣化させる。
同じ境界効果は、収穫された量子絡み合いを同時に保存し、増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:00:04 GMT)
YOLOE-26: Integrating YOLO26 with YOLOE for Real-Time Open-Vocabulary Instance Segmentation [3.3] YOLOE-26は、デプロイ最適化されたYOLO26(またはYOLOv26)アーキテクチャと、リアルタイムオープン語彙インスタンスセグメンテーションのためのYOLOEのオープン語彙学習パラダイムを統合する統合フレームワークである。
YOLOE-26は、PAN/FPNスタイルのマルチスケール機能アグリゲーションと、エンドツーエンドのレグレッションとセグメンテーションインスタンスヘッドを備えた畳み込みバックボーンを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:35:48 GMT)
A geometric criterion for optimal measurements in multiparameter quantum metrology [3.2] 我々は、QCRB飽和度と、推定モデルに付随するトレースレス作用素の集合の同時空洞化の等価性を確立する。
次に, [Phys. A 100, 032104(2019)] で提案される部分可換性条件がQCRBの飽和に必要で十分である条件を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:44:07 GMT)
Sustainable Materials Discovery in the Era of Artificial Intelligence [3.2] 本稿では,上流機械学習(ML)支援材料発見と下流ライフサイクルアセスメントを一様ML-LCA環境に統合することを提案する。
ML-LCAフレームワークは、材料環境知識ベースを構築するための情報抽出、サステナビリティメトリクスにプロパティをリンクする調和データベース、原子特性をライフサイクルへの影響にブリッジするマルチスケールモデル、不確実な定量化を伴う製造経路のアンサンブル予測、不確実性を考慮した最適化の5つのコンポーネントを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:42:44 GMT)
Entropy-Based Dimension-Free Convergence and Loss-Adaptive Schedules for Diffusion Models [3.2] 学習スコア(またはデノイザー)によって駆動される逆時間ダイナミクスを離散化することで拡散生成モデルがサンプルを合成する
我々は、幾何学的仮定を避けるために、次元自由収束に対する情報理論的アプローチを開発する。
また、逆SDEの効率的な離散化のための損失適応スケジュール(LAS)を提案し、これは軽量であり、訓練損失のみに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:28:21 GMT)
What Lies Beneath: A Call for Distribution-based Visual Question & Answer Datasets [3.1] グラフマークと基礎データとの間に1対1の対応が存在しない科学チャート用の専用VQAベンチマークを議論する。
我々は,地上の真実データに基づいて合成ヒストグラムチャートを作成し,人間と大規模推論モデルの両方に,基礎となるデータへのアクセスに依存する正確な回答を問う。
我々は、フィギュア、基礎となるデータ、データを生成するために使用される分散パラメータ、将来の研究のためにすべてのフィギュアマークとテキストのバウンディングボックスを含む、オープンソースのデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:00:01 GMT)
In-situ benchmarking of fault-tolerant quantum circuits. I. Clifford circuits [3.1] そこで本研究では,フォールトトレラント回路の物理的および論理的誤差を,シンドロームデータを用いてその場で特徴付けることができることを示す。
本手法は, ゲート校正, 復号精度の向上, 論理回路の検証を支援するために, フォールトトレラント量子コンピュータを効率よく, その場で特徴付ける方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:51:19 GMT)
SDCM: Simulated Densifying and Compensatory Modeling Fusion for Radar-Vision 3-D Object Detection in Internet of Vehicles [3.1] IoVにおけるレーダビジョン3次元物体検出のためのSimulated Densifying and Compensatory Modeling Fusionを含むSDCMというフレームワークを提案する。
VoD、TJ4DRadSet、Astyx HiRes 2019データセットの実験結果によると、SDCMはパラメータの量が少なく、推論速度が速く、最高のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:52:16 GMT)
MEIDNet: Multimodal generative AI framework for inverse materials design [3.1] 本稿では,構造情報と材料特性を共同で学習するフレームワークMEIDNetを提案する。
生成的逆設計とマルチモーダル学習を組み合わせることで,化学構造空間の探索を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:16:35 GMT)
Epistemic Uncertainty Quantification for Pre-trained VLMs via Riemannian Flow Matching [3.1] 視覚言語モデル(VLM)は本質的に決定論的であり、不確実性を定量化する固有のメカニズムが欠如している。
我々は,低密度領域がモデル無知を意味するてんかん不確実性の指標として,埋め込みの負の対数密度を理論的に動機付けている。
我々は,REPVLMが不確実性と予測誤差のほぼ完全な相関を達成し,既存のベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:58:42 GMT)
KAPSO: A Knowledge-grounded framework for Autonomous Program Synthesis and Optimization [3.0] KAPSOは、自律的なプログラム合成と最適化のためのモジュラーフレームワークである。
反復的にアイデア、コード合成、編集、実行、評価、学習を行い、実行可能なアーティファクトを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:40:54 GMT)
3D imaging of the biphoton spatiotemporal wave packet [3.0] 光子は、その豊富な自由度(DoF)のため、量子情報の最も重要なキャリアの一つである。
これらのDoFと隠れた相関を特徴付ける能力は、量子タスクに活用できるかどうかを決定する。
ここでは、量子光場を包括的に評価するために、3次元フォトニック波パケットと呼ばれる自己参照、高効率、全光学的手法を実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:16:09 GMT)
Tabular Foundation Models Can Do Survival Analysis [3.0] 静的および動的生存分析の両方を再構成する分類に基づくフレームワークを開発する。
補償された観測は、ある時点のラベルが欠けている例として、自然に扱われる。
標準的な検閲仮定の下では、バイナリ分類損失を最小限に抑えることで、トレーニングセットのサイズが大きくなるにつれて、真の生存確率が回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:29:24 GMT)
Missing-Data-Induced Phase Transitions in Spectral PLS for Multimodal Learning [3.0] PLS-SVDを独立したエントリーワイド・アット・アット・ランダムマスキング法で検討した。
PLS-SVDは、臨界信号対雑音閾値以下の鋭いBBP型相転移を示す。
マルチモーダル実験は、予測された位相図と、アスペクト比、信号強度、欠落レベルにまたがる回復曲線を相関させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:46:44 GMT)
Shaping capabilities with token-level data filtering [3.0] 本研究では,事前学習データのフィルタリングを簡易に行うことは,大規模かつ効果的で,堅牢で,安価であることを示す。
データ属性の研究から着想を得た結果,トークンのフィルタリングは文書のフィルタリングよりも効果的であることが判明した。
また,事前学習が十分であれば,フィルタはノイズの多いラベルに対して堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:34:01 GMT)
From Linear Input to Hierarchical Structure: Function Words as Statistical Cues for Language Learning [2.9] 我々は関数語が言語習得において重要な役割を担っていると論じる。
3つの特性を全て保持する言語変種は、より容易にニューラルラーニングによって取得できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:42:12 GMT)
Expected Return Causes Outcome-Level Mode Collapse in Reinforcement Learning and How to Fix It with Inverse Probability Scaling [2.9] 結果-レベルモードの崩壊は、期待されたリターン自体の構造的な結果であることを示す。
学習信号から結果周波数を除去する逆確率スケーリングという,最小限の補正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:03:33 GMT)
Turning Language Model Training from Black Box into a Sandbox [2.9] ブラウザベースのツールは、生徒が自分のデバイスで小さなトランスフォーマー言語モデルを訓練できる。
CS1コースでは、162人の学生が、なぜ言語モデルが間違った、あるいは奇妙なアウトプットを生み出すのか、事前およびテスト後の説明を完了した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:30:55 GMT)
Physics Informed Reconstruction of Four-Dimensional Atmospheric Wind Fields Using Multi-UAS Swarm Observations in a Synthetic Turbulent Environment [2.9] 無人航空機システム(UAS)は柔軟な位置測定を提供するが、個々のプラットフォームは飛行軌道に沿ってのみ風をサンプリングする。
本研究では, 協調UAS群集から得られた測定値を用いて, 4次元大気風況を再現するための枠組みを提案する。
その結果,UASの協調測定により,専用の風センサや固定インフラを使わずに,高精度でスケーラブルな4次元風場再構築が可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:40:32 GMT)
LAMP: Look-Ahead Mixed-Precision Inference of Large Language Models [2.8] 本稿では,変圧器推論に着目した合成リッチ関数の浮動小数点計算について述べる。
我々は、より正確に計算するために$g(mathrmx)$の小さな部分集合を選択し、他の全ての計算をより低い精度で行うための適応戦略を提供する。
このアルゴリズムの有効性をGPT-2モデルで数値的に検討し、すでに非常に低い再計算率で最大2桁の精度向上が可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:26:00 GMT)
Model-Free Neural State Estimation in Nonlinear Dynamical Systems: A Comparative Study of Neural Architectures and Classical Filters [2.8] 本稿では,このようなモデルのないニューラルネットワークモデルと,複数の非線形シナリオにまたがる古典的フィルタリング手法の体系的比較について述べる。
その結果、非線形シナリオにおける強い非線形カルマンフィルタにアプローチするニューラルモデル(特に状態空間モデル(SSM))は、状態推定性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:58:59 GMT)
Chasing Elusive Memory Bugs in GPU Programs [2.8] GPUプログラムのアウトオブバウンドアクセス(OOB)のようなメモリ安全性のバグは、GPUアクセラレーションされたソフトウェアのセキュリティと信頼性を損なう可能性がある。
SCuBAは、CPUとGPUのコードを分析し、セマンティックリレーションをキャプチャする(もしあるなら)。
NVIDIAのCompute Sanitizerは、20のプログラムで45のメモリバグを見逃しているのに対し、SCuBAは誤報なしで見逃している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:13:36 GMT)
Reinforcement Learning from Meta-Evaluation: Aligning Language Models Without Ground-Truth Labels [2.8] メタ評価(RLME)による強化学習
本稿では,自然言語メタクエストに対する評価者の回答から得られる報酬を用いて,ジェネレータを最適化するRLMEを紹介する。
実験の結果,RLMEはラベルベーストレーニングに匹敵する精度とサンプル効率が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:02:08 GMT)
Efficient Learning of Stationary Diffusions with Stein-type Discrepancies [2.8] 我々は最近導入された固定性(KDS)からのカーネル偏差に基づいて構築する。
スタイン型KDS(SKDS)について紹介する。
我々は,学習した拡散分布と目標分布との整合性を保証する代替SKDSを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:58:58 GMT)
Quantum steering probes energy transfer in quantum batteries [2.7] 本研究では,EPRステアリングが量子電池のエネルギー力学に果たす役割について検討した。
我々は、ステアリングが重要なリソースとなる低散逸状態の様々な充電シナリオを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:34:56 GMT)
Lantern: A Minimalist Robotic Object Platform [2.7] 私たちは、シンプルなロボットアーティファクトを構築するために、最小限のロボットオブジェクトプラットフォームであるLanternを設計し紹介します。
Lanternは、人間の傾向を利用して、単純な形に社会的意味を割り当てることによって、さまざまなHRIシナリオの探索を可能にすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:43:37 GMT)
A Sheaf-Theoretic and Topological Perspective on Complex Network Modeling and Attention Mechanisms in Graph Neural Models [2.7] 本稿では,グラフアーキテクチャにおけるノード特徴とエッジ重みの局所的一貫性と調和性をモデル化し,解析するためのセルリーフ理論フレームワークを提案する。
局所的な特徴のアライメントとアライメントを層構造を通して追跡することにより、このフレームワークは特徴の拡散と集約に関するトポロジ的な視点を提供する。
このアプローチは、その基礎となる幾何学的および位相的構造とそれらに基づいて定義された学習信号に基づいて、GDLとTDLアーキテクチャを共同で特徴づけることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:16:18 GMT)
Topeax -- An Improved Clustering Topic Model with Density Peak Detection and Lexical-Semantic Term Importance [2.6] 新しいアプローチである textbfTopeax を導入し、密度推定のピークからクラスタ数を検出する。
TopeaxはTop2VecやBERTopicよりもクラスタリカバリとクラスタ記述が優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:41:31 GMT)
Adaptive and Robust Cost-Aware Proof of Quality for Decentralized LLM Inference Networks [2.6] 我々は、対向レジリエントなコンセンサス形成を追加することで、コスト意識による品質証明機構を拡張した。
我々は評価器の信頼性を定量化し、相関を逆転できるタスク依存のミスアライメントを含む評価器間の強いばらつきを示す。
これらの発見は、コストを意識したProof of Qualityのデフォルトコンポーネントとして、堅牢なコンセンサスを動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:39:40 GMT)
How Much Progress Has There Been in NVIDIA Datacenter GPUs? [2.6] 本稿では2000年代半ばから今日までのNVIDIAデータセンターGPUの技術的進歩について研究する。
本稿では,主GPU機能の動向と,メモリ当たりの帯域幅,ドル当たり,ワット当たりの増加率の予測値について検討する。
オフチップのメモリサイズと帯域幅はコンピュータの性能よりも遅くなり、3.32年から3.53年で倍増した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:12:24 GMT)
Expected Improvement via Gradient Norms [2.5] 期待された改善(EI)は過度に悪用されることが知られており、最適な準定常点に収束することができる。
本稿では,勾配対応補助目的に改良原理を適用した新たな獲得関数であるグラディエントノルム(EI-GN)による期待改善を提案する。
EI-GNは、関数評価から原理的勾配推論を可能にする勾配強化サロゲートモデルを学習するために使用される勾配観測に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:37:13 GMT)
Routing the Lottery: Adaptive Subnetworks for Heterogeneous Data [2.5] Lottery Ticket仮説は、大きなネットワークにはスパースワークや勝利チケットが含まれており、密集したネットワークのパフォーマンスに合わせて個別にトレーニングすることができると仮定している。
本稿では,適応チケット(Adaptive ticket)と呼ばれる,複数の専用プルーニングワークを発見する適応型プルーニングフレームワークであるRouting Lottery(RTL)を提案する。
我々の結果は、プラニングをデータ不均一性とモデル構造を整合させるメカニズムとして再考し、よりモジュラーでコンテキスト対応の深層学習への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:56:41 GMT)
Physics-Guided Tiny-Mamba Transformer for Reliability-Aware Early Fault Warning [2.5] オンラインコンディション監視に適したコンパクトな三分岐エンコーダであるPG-TMT(Physical-Guided Tiny-Mamba Transformer)を提案する。
奥行き分離可能な畳み込みステムは、マイクロトランジェント、Tiny-Mamba状態空間分岐モデル、および軽量ローカルトランスフォーマーがチャネル間共鳴を符号化する。
PG-TMTは、信頼性中心の予後と健康管理のための早期警告を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:46:12 GMT)
SCALAR: Quantifying Structural Hallucination, Consistency, and Reasoning Gaps in Materials Foundation Models [2.4] 材料基礎モデルにおける幾何スケールの一般化とその構造幻覚, 一貫性, 推論への関連性を評価するためのベンチマークであるSCALARを紹介する。
正準結晶表現が与えられた場合、モデルは超細胞膨張と数原子から18,000原子を超える長さのスケールにわたる幾何学的切り離しによって得られる導出したナノ粒子構造を推論しなければならない。
実験では、明示的な推論の下で大きなモデル依存のシフトを示し、幻覚や誤りを少なくするが、一貫性や妥当性を不安定にすることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:52:58 GMT)
A Low-Complexity Plug-and-Play Deep Learning Model for Generalizable Massive MIMO Precoding [2.4] MMIMO(Massive multiple-input multiple-output)ダウンリンクプリコーディングはスペクトル効率が高い。
既存のディープラーニング(DL)ベースのソリューションは堅牢性に欠けることが多く、デプロイメントサイト毎に再トレーニングが必要になる。
本稿では,完全ディジタル(FDP)またはハイブリッドビームフォーミング(HBF)プリコーディングのトレーニングが可能なバックボーン付きプラグアンドプレイプリコーダ(PaPP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:56:07 GMT)
Cascaded Transfer: Learning Many Tasks under Budget Constraints [2.4] many-Task Learningは、多数の関連するタスクを学習する必要がある設定を指し、タスク間の正確な関係は分かっていない。
情報カスケードは、与えられた予算制約を尊重しつつ、同一クラスの個々のモデルによって学習されるタスクを通して階層的に行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:28:08 GMT)
GAVEL: Towards rule-based safety through activation monitoring [2.3] 大規模言語モデル(LLM)は、有害な行動を検出し予防するために、アクティベーションベースの監視とペアになってきています。
既存のアクティベーション安全性アプローチ、幅広い誤用データセットのトレーニング、精度の低下、柔軟性の制限、解釈可能性の欠如。
本稿では,サイバーセキュリティにおけるルール共有プラクティスにインスパイアされた,ルールベースのアクティベーション安全という新たなパラダイムを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:02:45 GMT)
Spatially-Adaptive Conformal Graph Transformer for Indoor Localization in Wi-Fi Driven Networks [2.3] 空間適応型コンフォーマルグラフ変換器 (SAC-GT) は, 高精度で信頼性の高い屋内ローカライゼーションのためのフレームワークである。
SAC-GTは、ネットワークの空間トポロジと信号強度のダイナミクスを捉えるグラフトランスフォーマー(GT)モデルと、新しい空間適応型コンフォーマル予測(SACP)手法を統合する。
これにより、SAC-GTは正確な2次元位置予測だけでなく、様々な環境条件に合わせて統計的に有効な信頼領域を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:06:45 GMT)
SMOG: Scalable Meta-Learning for Multi-Objective Bayesian Optimization [2.3] 本稿では,多出力ガウスプロセスに基づくスケーラブルでモジュール化されたメタラーニングモデルを提案する。
SMOGは階層的で並列なトレーニングをサポートする。 メタタスクのガウシアンプロセスは一度に適合し、その後キャッシュされ、メタタスクの数で線形スケーリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:51:58 GMT)
Holographic generative flows with AdS/CFT [2.3] 本稿では,量子重力のホログラフィック原理を利用した生成機械学習の枠組みを提案する。
本稿では,AdSにおけるスカラーフィールドのバルク・ツー・バウンダリマッピングを用いて,ベース分布から学習分布へのデータフローを表現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:39:40 GMT)
Disentangling perception and reasoning for improving data efficiency in learning cloth manipulation without demonstrations [2.3] 衣服の操作は日常生活においてユビキタスな作業だが、ロボット工学にとってはオープンな課題だ。
布地操作政策の展開の困難さは, 高次元状態空間, 複雑な力学, 布地が示す自己閉塞に対する高い正当性に起因する。
そこで本研究では, シミュレーション学習において, 注意深い設計選択, モデルサイズ, トレーニング時間を著しく短縮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:41:35 GMT)
Beyond the Finite Variant Property: Extending Symbolic Diffie-Hellman Group Models (Extended Version) [2.3] ディフィー・ヘルマン群は暗号プロトコルで一般的に用いられる。
シンボリックプロトコル検証器は、これらのグループで可能なすべての数学的操作をサポートしない。
本稿では,プロトコルがユーザ定義プロパティを満たすかどうかを判断する半決定手順を提案する。
最先端のツールがこのようなプロトコルをモデル化し、推論できるのは、これが初めてだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:00:56 GMT)
Plant-Inspired Robot Design Metaphors for Ambient HRI [2.3] 人間-ロボット相互作用(HRI)の比喩的インスピレーションとして植物を探索する
私たちは、植物にインスパイアされた存在、時間性、形、ジェスチャーを調査するのに役立つ、投機的でオープンソースのプロトタイプのセットを提示します。
本研究は,(1)植物にインスパイアされたロボットアーティファクトのセット,(2)人々が植物にインスパイアされたロボットをどのように感じているか,(3)HRIを形作るために植物メタファーをどう使うかを知るための設計上の考察に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:55:04 GMT)
A Decomposable Forward Process in Diffusion Models for Time-Series Forecasting [2.2] 本稿では,スペクトル成分に信号を分解する時系列予測のためのモデルに依存しない前方拡散プロセスを提案する。
成分エネルギーに応じてノイズ注入を行うことで、主周波数に対する高信号対雑音比を維持する。
本稿では,フーリエ変換やウェーブレット変換などのスペクトル分解手法を適用することにより,拡散モデルにより連続的に改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:55:43 GMT)
Generative Design of Ship Propellers using Conditional Flow Matching [2.2] 船舶プロペラ設計における生成人工知能(GenAI)の利用について検討する。
条件付きフローマッチングを用いて、設計パラメータとシミュレートノイズの双方向マッピングを確立する。
ほぼ同じ性能特性を示す異なるプロペラジオメトリの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:40:37 GMT)
Learning Reward Functions for Cooperative Resilience in Multi-Agent Systems [2.2] この研究は、協力的なレジリエンス、破壊に直面したエージェントの予測、抵抗、回復、変換能力に焦点を当てている。
本研究では,報酬関数設計が混合モチベーションにおけるレジリエンスにどのように影響するかを考察し,報酬関数をランク付けされた軌道から学習する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:10:04 GMT)
Linux Kernel Recency Matters, CVE Severity Doesn't, and History Fades [2.2] 2024年、Linuxカーネルは独自のCommon Vulnerabilities and Exposures and Numbering Authority (CNA)となった。
我々は、メタデータ、関連するコミット、パッチのレイテンシを使ってカーネルCVEの解剖学とダイナミクスを分析し、パッチの動作を理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:45:35 GMT)
Folklore in Software Engineering: A Definition and Conceptual Foundations [2.2] 我々は、ソフトウェア開発コミュニティに流通する物語、神話、儀式、ユーモア、非公式知識の定義と特徴付けを目的として、ソフトウェア工学における民俗学の概念を探求する。
スウェーデンの12人の産業従事者と半構造化インタビューを行い、これらの物語が日々の作業の中でどのように認識され、伝達され、どのように影響するかを調査した。
ソフトウェア工学の民俗学の概念を明確化することは、その後の民族学や民俗学研究の基盤となり、無害な民俗学に挑戦しながら、文脈効果のある事例を保存できる反射的実践の基盤となると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:56:32 GMT)
Synthetic-to-Real Domain Bridging for Single-View 3D Reconstruction of Ships for Maritime Monitoring [2.2] 船舶の3次元再構築は海上監視の重要な部分である。
最先端の3D再構成手法の多くは、多視点の監督、注釈付き3D基底真理、あるいは計算集約性を必要とする。
完全合成データを用いた訓練により, 実船の単視3次元再構築のための効率的なパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:34:01 GMT)
MixQuant: Pushing the Limits of Block Rotations in Post-Training Quantization [2.1] 近年の学習後量子化法では, ラウンド前に外周を拡散させるブロック回転が採用されている。
本稿では,ブロックアダマール回転に対する外乱抑制の最初の系統的非漸近解析について述べる。
ブロックローテーションを意識したPTQフレームワークであるMixQuantを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:46:26 GMT)
Evaluating Prediction Uncertainty Estimates from BatchEnsemble [2.1] BatchEnsembleは、不確実性推定のための汎用的でスケーラブルな方法である。
逐次モデリングのための新しいBatchEnsemble GRUセルであるGRUBEを紹介する。
GRUBEは、予測と不確実性推定の両方において、同様のまたはより良い性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:44:36 GMT)
SENDAI: A Hierarchical Sparse-measurement, EfficieNt Data AssImilation Framework [2.1] SENDAIは階層的なスパース測定フレームワークであり、スパースセンサー観測から全空間状態を再構築する。
SENDAIは従来のベースラインよりも185%の最大SSIM改善を実現し、最近の高周波ベースの手法よりも36%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:58:54 GMT)
Dependence of Equilibrium Propagation Training Success on Network Architecture [2.0] 本研究では, 局所連結格子の平衡伝播の広汎な物理に基づく訓練法の性能について検討する。
その結果,ローカル接続のみのスパースネットワークは,高密度ネットワークに匹敵する性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:29:31 GMT)
WheelArm-Sim: A Manipulation and Navigation Combined Multimodal Synthetic Data Generation Simulator for Unified Control in Assistive Robotics [2.0] 車椅子とロボットアームの制御を組み合わせた統合サイバー物理システム(CPS)であるWheelArmのコンセプトを紹介した。
WheelArm-Simから収集したデータは、統合制御のためのデータ駆動機械学習モデルで実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:02:51 GMT)
Dynamic Framework for Collaborative Learning: Leveraging Advanced LLM with Adaptive Feedback Mechanisms [2.0] フレームワークはリアルタイムの議論を容易にするために動的モデレータとして高度なLCMを使用する。
システムのモジュールアーキテクチャは、Frask用のReactJS、バックエンド操作用のReactJS、パーソナライズとエンゲージメントのインタラクションをサポートする効率的な質問検索である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:14:43 GMT)
Intrinsic Reward Policy Optimization for Sparse-Reward Environments [1.9] 固有の報酬は、探索のための原則化されたガイダンスを提供することができる。
本稿では、複数の本質的な報酬を利用してポリシーを直接最適化する政策最適化フレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは,代用ポリシー勾配を用いて,本態性報酬ポリシー最適化(IRPO)によって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:25:14 GMT)
Beyond a Single Reference: Training and Evaluation with Paraphrases in Sign Language Translation [1.9] ほとんどの手話翻訳(SLT)コーパスペアは、それぞれ1つの書き言葉参照で署名された発話である。
この制限はモデルトレーニングと評価の両方を制約します。
BLEUparaは、複数のパラフレーズ参照に対する翻訳を評価するBLEUの拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:02:19 GMT)
Mil-SCORE: Benchmarking Long-Context Geospatial Reasoning and Planning in Large Language Models [1.9] MilSCOREは、シミュレーションされた軍事計画シナリオに基づいて、専門家が作成したマルチホップ質問のシナリオレベルのデータセットである。
このベンチマークには、事実のリコールと多段階推論の両方を対象とする7つのカテゴリにわたる多様な質問タイプが含まれている。
以上の結果から,MilSCOREは現実的かつシナリオレベルの長期計画に苦慮していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:11:31 GMT)
HistoPrism: Unlocking Functional Pathway Analysis from Pan-Cancer Histology via Gene Expression Prediction [1.8] HistoPrismは、組織学からの遺伝子発現のパン・カンサー予測のための効率的なトランスフォーマーベースのアーキテクチャである。
経路レベルのベンチマークは、単離された遺伝子レベルの分散からコヒーレントな機能的経路への評価をシフトさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:25:14 GMT)
Investigating Batch Inference in a Sequential Monte Carlo Framework for Neural Networks [1.8] ベイズ推論により、汎用ニューラルネットワーク(NN)の重みに対する後部分布を定義することができる
そのような近似の1つ、変分推論は、ミニバッチ勾配勾配を用いた場合、計算的に効率的である。
NNを用いたベンチマーク画像分類問題において,精度の低下を最小限に抑えながら,最大6倍の高速トレーニングを実現できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:59:31 GMT)
EWSJF: An Adaptive Scheduler with Hybrid Partitioning for Mixed-Workload LLM Inference [1.8] EWSJF(Effective Workload-based Shortest Job First)は、ワークロード構造をリアルタイムで学習し、公平性とスループットを共同で改善する。
EWSJFは、エンドツーエンドのスループットを30%以上改善し、FCFSと比較して、短い要求に対して平均的なタイム・ツー・ファースト・トークンを最大4倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:14:16 GMT)
IROS: A Dual-Process Architecture for Real-Time VLM-Based Indoor Navigation [1.8] IROSは、VLMレベルのコンテキスト推論と、低コストのオンデバイスハードウェア上での知覚モジュールの効率性を組み合わせたリアルタイムナビゲーションフレームワークである。
IROSは意思決定の精度を改善し、連続的なVLMベースのナビゲーションに比べてレイテンシを66%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:25:14 GMT)
The Path of Least Resistance: Guiding LLM Reasining Trajectories with Prefix Consensus [1.8] 計算効率の推論にプレフィックス整合性を利用する最初の推論時間法であるPoLRを導入する。
PoLRクラスタは、推論トレースの短いプレフィックスを、支配的なクラスタを特定し、そのクラスタ内のすべてのパスを拡張する。
実証的には、PoLRはGSM8K、MATH500、AIME24/25、GPQA-DIAMONDで一貫してSCを超える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:14:24 GMT)
Advanced techniques and applications of LiDAR Place Recognition in Agricultural Environments: A Comprehensive Survey [1.8] 本研究は,農業環境とLPR技術に対する最新のディープラーニング応用の現状を概説する。
これらの環境で生じる課題に焦点を合わせます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:28:15 GMT)
The Energy Impact of Domain Model Design in Classical Planning [1.7] ドメインモデルの特徴が古典的プランナーのエネルギー消費に与える影響について検討する。
本稿では、要素順序付け、アクションアリティ、デッドエンド状態など、機能の制御可能なドメインモデル構成フレームワークを提案する。
その結果、ドメインレベルの変更はプランナー間で測定可能なエネルギー差をもたらすことが示され、エネルギー消費は実行時と常に関連しているとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:46:43 GMT)
Investigating the Interplay of Parameterization and Optimizer in Gradient-Free Topology Optimization: A Cantilever Beam Case Study [1.7] 本研究では、接続制約を受けるカンチレバービームの最小化問題による相互作用について検討する。
我々は、3つのパラメータ化をベンチマークし、それぞれを3つの代表的BBOアルゴリズムと組み合わせた。
その結果,パラメータ化品質が選択よりも最適化性能に強い影響があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:09:05 GMT)
More Bang for the Buck: Improving the Inference of Large Language Models at a Fixed Budget using Reset and Discard (ReD) [1.7] 大規模言語モデル(LLM)に対するReset-and-Discard(ReD)クエリ手法を提案する。
ReDは、望まれるカバレッジに到達するために必要な試みやトークン、USDコストを大幅に削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:37:32 GMT)
FlexCausal: Flexible Causal Disentanglement via Structural Flow Priors and Manifold-Aware Interventions [1.7] 因果解離表現学習(Causal Disentangled Representation Learning)は、観測から低次元表現を学習し、解離することを目的とする。
本稿では,ブロック対角共分散VAEに基づく新しいCDRLフレームワークFlexCausalを提案する。
本フレームワークは,学習した潜在部分空間と基底-真理因果関係の正確な構造的対応を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:30:53 GMT)
Music Plagiarism Detection: Problem Formulation and a Segment-based Solution [1.7] 本稿では,音楽プラジャリズム検出が他のMIRタスクとどのように異なるかを定義する。
新たに定義されたタスクをサポートするために、Simisal Music Pairデータセットを導入します。
さらに,課題を解決する一つの方法としてセグメント転写に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:41:59 GMT)
Multi-objective Integer Linear Programming approach for Automatic Software Cognitive Complexity Reduction [1.7] 与えられたコードの認知的複雑さを低減するための,多目的線形プログラミングモデルを提案する。
モデルを検証するためにいくつかのアルゴリズムが開発されている。
これらのアルゴリズムは、ソフトウェア認知の複雑さを減らす問題のパラメータ化された解決を可能にするツールに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:28:54 GMT)
Select or Project? Evaluating Lower-dimensional Vectors for LLM Training Data Explanations [1.7] 本稿では,モデルコンポーネントの小さな,アーキテクチャ的に情報を得たサブセットを選択するか,あるいは全勾配を低次元空間に投影することにより,低次元表現を創出することが望ましいかを検討する。
本研究では, 学習課題に必要な学習データの影響を, 全体勾配やランダムな投影よりも効率的に把握できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:52:03 GMT)
Cooperative Emission from Quantum Emitters in Hexagonal Boron Nitride Layers [1.6] 六方晶窒化ホウ素(hBN)のような大バンドギャップのファンデルワールス材料は室温単一光子を安定に放出する。
ここでは、放射体がほぼ区別不可能なとき、hBN層における量子エミッタアンサンブルからの集合放出を示す。
時間分解フォトルミネッセンス測定により、超線形強度の増強と放射崩壊の顕著な加速が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:00:51 GMT)
Rate-Distortion Optimization for Transformer Inference [1.5] トランスフォーマーは多くのタスクにおいて優れたパフォーマンスを達成するが、推論中に大量の計算とメモリ要求を課す。
本稿では, 圧縮の損失を抑えるために, 圧縮の速度歪みに基づく基本的フレームワークを導入し, 圧縮の精度とトレードオフを明示するコンパクトエンコーディングを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:12:46 GMT)
Lossy Common Information in a Learnable Gray-Wyner Network [1.5] 複数の視覚タスクにまたがるタスク固有の詳細情報から共有情報を分離する学習可能な3チャンネルシステムを開発した。
提案手法は冗長性を著しく低減し,一貫した独立符号化よりも優れることを示す。
これらの結果は、現代の機械学習におけるグレー・ワイナー理論の再検討の実践的価値を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:00:43 GMT)
Data-Driven Generation of Neutron Star Equations of State Using Variational Autoencoders [1.5] 我々は、中性子星の状態方程式(EOS)を再構成・生成する構造付き変分オートエンコーダ(VAE)フレームワークを開発した。
VAEは、高次元のEOSデータを低次元の潜在空間にマッピングするエンコーダネットワークと、完全なEOSを潜在表現から再構成するデコーダネットワークで構成される。
Skyrme EOSデータセットでトレーニングされたVAEに基づいて、最大質量$(M_max)$と標準半径$(R_1.4)$の2つの教師付きNS観測値を持つ潜在空間が、既に高めのSkyrme EOSを再構築可能であることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:48:05 GMT)
Designing quantum technologies with a quantum computer [1.5] 一般電子スピン共鳴ハミルトニアンを用いたデバイスシミュレーションのための量子コンピュータ支援フレームワークを開発した。
このモデルでは、グレーエンコードされたqudit-to-qubitマッピング、qubit-wise commutingアグリゲーション、およびマルチ参照選択量子クリロフ高速フォワードアルゴリズムを組み合わせる。
数値シミュレーションはマイクロ波吸収スペクトルとともに$sim100$nsまでの自己相関関数の計算を実証する。
本フレームワークを古典シミュレーションに対してベンチマークし,ハードウェアコストの固定精度を規定する主要な要因として,sQKFFにおける参照状態の選択を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:26:54 GMT)
StepShield: When, Not Whether to Intervene on Rogue Agents [1.5] 既存のエージェント安全ベンチマークはバイナリの精度を報告し、死後分析の早期介入を混同している。
違反を検出する最初のベンチマークであるStepShieldを紹介します。
StepShieldは、評価の焦点をいつから移行することによって、より安全で経済的に実行可能なAIエージェントを構築するための、新たな基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:55:46 GMT)
Visual Disentangled Diffusion Autoencoders: Scalable Counterfactual Generation for Foundation Models [1.4] ファンデーションモデルは、堅牢なゼロショット機能にもかかわらず、急激な相関と「クリーバーハンズ」戦略に弱いままである。
本研究では,凍結基盤モデルと解離辞書学習を統合した新しいフレームワークであるVisual Disentangled Diffusion Autoencoders (DiDAE)を提案する。
DiDAEはまず、不整合辞書の解釈可能な不整合方向への基礎モデルの埋め込みを編集し、拡散オートエンコーダを介してデコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:25:37 GMT)
Strassen's support functionals coincide with the quantum functionals [1.3] ストラッセンのスペクトルはテンソルの複雑さを分析するためのフレームワークを提供する。
長年の開問題は、ストラッセンの支持函数が普遍スペクトル点であるかどうかを問うものである。
我々は、サポート関数が量子関数と一致することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:13:44 GMT)
Predicting Intermittent Job Failure Categories for Diagnosis Using Few-Shot Fine-Tuned Language Models [1.3] FlaXifyerは、事前訓練された言語モデルを使用して、間欠的なジョブ失敗カテゴリを予測するための、数ショットの学習アプローチである。
LogSiftは、影響力のあるログステートメントを1秒未満で識別する、解釈可能性技術である。
TELUSによる2,458件のジョブ障害の評価は、FraXifyerとLogSiftが効果的な自動トリアージを可能にし、障害診断を加速し、断続的なジョブ障害の自動解決への道を開くことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:34:34 GMT)
Speed is Confidence [1.3] 入賞回路とタイム・ツー・ファースト・スパイク・コーディングは、ニューロンが自信の表現として発火する時に暗黙的に扱う。
この原理をTiny Recursive Models (TRM) のアンサンブルに適用する。
Sudoku-Extremeでは、ストップファーストの選択は、確率平均化の91%に対して97%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:09:16 GMT)
A Deterministic Framework for Neural Network Quantum States in Quantum Chemistry [1.3] 本稿では,動的に適応的な構成部分空間内でのニューラルバックフローアザッツを最適化する決定論的フレームワークを提案する。
このアプローチはモンテカルロノイズを排除し、部分空間サイズに関してサブ線形スケーリングを示す。
H2OとN2の結合解離のベンチマークと強い相関を持つクロム二量体Cr2は、大きなヒルベルト空間における方法の精度と安定性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:13:41 GMT)
EMBC Special Issue: Calibrated Uncertainty for Trustworthy Clinical Gait Analysis Using Probabilistic Multiview Markerless Motion Capture [1.3] ビデオに基づく人間の運動分析は、臨床および研究における運動評価の可能性を秘めている。
本研究では,確率論的多視点マーカーレスモーションキャプチャ法の校正と信頼性を評価する。
確率モデル再構成は不確実性を定量化し、同時に接地構造を計測することなく信頼できない出力を特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:50:19 GMT)
Search-Based Risk Feature Discovery in Document Structure Spaces under a Constrained Budget [1.3] 限られた予算の下での早期のシステム検証は、多様な障害メカニズムを明らかにすることを義務付けている。
我々はこの課題を検索ベースソフトウェアテスト(SBST)問題として定式化する。
提案手法は文書構成の空間上で動作し,実際の故障条件を誘発する構造的アンフィスクな特徴のインスタンスを描画する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:14:18 GMT)
Adversarial Vulnerability Transcends Computational Paradigms: Feature Engineering Provides No Defense Against Neural Adversarial Transfer [1.2] ディープニューラルネットワークは、誤分類を引き起こす敵の例に対して脆弱である。
敵対的脆弱性は、エンドツーエンドの識別可能性の人工物ではなく、画像分類システムの基本的特性であることを示す。
これらの結果から, 敵対的脆弱性は画像分類システムの基本的特性ではなく, エンド・ツー・エンドの識別可能性のアーチファクトであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:35:46 GMT)
More Code, Less Reuse: Investigating Code Quality and Reviewer Sentiment towards AI-generated Pull Requests [1.2] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは急速に進歩しており、コード生成のような開発タスクを支援するためにLLMエージェントの利用が増加している。
既存のメトリクスは、パスレートのみを計測し、長期的な保守性と可読性への影響を反映しない。
コードメトリクスに基づいてPR内のコード品質と保守性を観察し、人間とLLM世代の両方からのプルリクエストに対する客観的特性と開発者の反応を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:13:21 GMT)
Macro-Scale Electrostatic Origami Motor [1.2] 本報告では, 折り畳み可能な最初の大型折り紙モータについて述べる。
トルク生産にコロナ放電を用い、試作機は2.5:1の膨張比を達成し、最高速度は1440rpmに達し、最大出力トルクは0.15mN mに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:53:24 GMT)
Solving the Offline and Online Min-Max Problem of Non-smooth Submodular-Concave Functions: A Zeroth-Order Approach [1.2] 我々は、ミニミザーに関して非滑らかで、サブモジュラーであり、最大値に関して凹凸であるような目的関数の問題を考察する。
この問題に適用したゼロ階法の性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:04:27 GMT)
Temporal Context and Architecture: A Benchmark for Naturalistic EEG Decoding [1.2] 脳波復号におけるモデルアーキテクチャと時間コンテキストの相互作用について検討する。
我々は,5つのアーキテクチャ,CNN,LSTM,安定化トランスフォーマー(EEGXF),S4,S5を,セグメント長8秒から128秒の4クラスでベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:26:16 GMT)
Efficient learning of logical noise from syndrome data [1.2] 我々は,サンプルの複雑さと計算コストを保証できる効率的な推定器を開発した。
本研究は,フォールトトレラント量子デバイスにおける論理チャネルを特徴付けるための実践的アプローチとして,シンドロームに基づく学習を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:02:00 GMT)
Understanding Multimodal Complementarity for Single-Frame Action Anticipation [1.2] アクション予測はビデオ理解の問題として一般的に扱われ、将来のアクションを推論するためには、密集した時間情報が必要であることを暗黙的に仮定する。
未来に関する情報は、すでに1つのフレームにエンコードされていますが、どうすれば効果的に活用できるのでしょうか?
我々は,補完的な情報ソースに富んだ単一フレームの行動予測を体系的に調査する。
我々は、最も効果的な設計選択を、洗練された単フレーム予測フレームワークであるAAG+に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:44:23 GMT)
The Effectiveness of Style Vectors for Steering Large Language Models: A Human Evaluation [1.1] emphActivation steeringは、迅速なエンジニアリングと微調整のための軽量な代替手段を提供する。
Prolificを通じて、190人の参加者から7000以上のクラウドソースによる評価を集めています。
人間とモデルベースの品質評価との間には、強い整合性がある。
アルパカからLlaMA-3へのアップグレードにより、感情や強さに大きく影響し、より一貫した操舵が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:24:34 GMT)
Don't double it: Efficient Agent Prediction in Occlusions [1.1] 密集した交通機関は、隠れた歩行者や車両が予期せず現れるため、自動運転車にとって重大な課題となる。
既存の学習ベースの手法は、1つのエージェントが複数回識別された場合、冗長な占有率予測を生成することが多い。
我々は、最先端のSceneInformerアーキテクチャをベースにした、新しいトランスフォーマーベースのアプローチであるMatchInformerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:22:38 GMT)
Why Adam Works Better with $β_1 = β_2$: The Missing Gradient Scale Invariance Principle [1.1] Adamは10年近く、大規模なトレーニングの中心にいる。
アダムが 1 次階の勾配スケール不変量となるのは、$_1=_2 である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:56:11 GMT)
Structural Segmentation of the Minimum Set Cover Problem: Exploiting Universe Decomposability for Metaheuristic Optimization [1.1] 最小設定被覆問題(英: Minimum Set Cover Problem、MSCP)は、科学と工学に多くの応用がある古典的なNPハード最適化問題である。
本研究は,MSCPにおける直交セグメント性の概念を考察し,本質的な構造的分解をどのように活用して本質的な最適化を向上するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:02:48 GMT)
PROTEUS: SLA-Aware Routing via Lagrangian RL for Multi-LLM Serving Systems [1.1] 本稿では,タウをランタイム入力として正確にターゲットとするルータ PROTEUS を提案する。
単一の訓練されたモデルは、トレーニングをせずに完全な精度のスペクトルを提供する。
RouterBench(11モデル,405Kクエリ)とSPROUT(14モデル,45Kクエリ)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:12:09 GMT)
Amortized Simulation-Based Inference in Generalized Bayes via Neural Posterior Estimation [1.1] 一般化ベイズ推論(英語版)(GBI)は、過信を緩和し、モデルの不特定性の下で改善するために温度$>0$の損失を誘惑する。
本研究は,1つの前進パスでサンプリング可能な1ドル(x,)$条件のニューラルな後進推定器$q_(mid x,)$をトレーニングすることにより,最初の完全償却変分近似を後進群$p_(mid x) propto (),p(x mid )$に与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:20:47 GMT)
User-Centric Phishing Detection: A RAG and LLM-Based Approach [1.1] 本稿では、大規模言語モデルと検索強化生成(RAG)を統合したパーソナライズされたフィッシング検出フレームワークを提案する。
各メッセージに対して、システムは、ユーザの歴史的な正統なメールのコンパクトなセットを検索することで、ユーザ固有のコンテキストを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:42:18 GMT)
ReloPush-BOSS: Optimization-guided Nonmonotone Rearrangement Planning for a Car-like Robot Pusher [1.1] カーライクなロボット・プッシャーを用いて,密集した環境下での多目的再配置計画に着目する。
私たちのフレームワークであるReloPush-BOSSは、最先端のベースラインと比較して、一貫して成功率と最短のプッシュパスを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:03:33 GMT)
Training Memory in Deep Neural Networks: Mechanisms, Evidence, and Measurement Gaps [1.1] これは、モデル、データキュー、監査アーティファクト間でのトレーニング履歴がどれほど重要かを示す、ポータブルで因果的、不確実性を考慮した測定のためのプロトコルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:26:52 GMT)
Bidirectional Cross-Perception for Open-Vocabulary Semantic Segmentation in Remote Sensing Imagery [1.1] 訓練不要なオープン語彙セマンティックセマンティックセグメンテーション(OVSS)手法は一般的にCLIPと視覚基礎モデル(VFM)を融合させる
SDCIと呼ばれるトレーニングフリーなOVSSのための空間正規化対応二分岐協調推論フレームワークを提案する。
複数のリモートセンシングセマンティックセマンティック・セマンティクス・ベンチマーク実験により,本手法が既存手法よりも優れた性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:46:03 GMT)
When Prohibitions Become Permissions: Auditing Negation Sensitivity in Language Models [1.1] オープンソースモデルは、単純な否定の下で、時間の77%のアクションを推奨した。
金融シナリオは医療シナリオの2倍脆弱である。
現在のアライメント技術が達成するものと、安全なデプロイメントに必要なものとの間には、ギャップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:09:23 GMT)
The Paradox of Robustness: Decoupling Rule-Based Logic from Affective Noise in High-Stakes Decision-Making [1.1] 大規模言語モデル(LLM)は、小さな急激な摂動に敏感であり、ユーザのバイアスとサイコファン的アライメントの傾向が広く文書化されている。
LLMは人体よりも110～300倍の抵抗性を示すロバスト性ギャップを定量化する。
LLMはクエリのフォーマットの“脆弱”な場合もありますが,決定にバイアスがかかる理由に対して,非常に“安定”しているのです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:17:05 GMT)
Privacy-Preserving Sensor-Based Human Activity Recognition for Low-Resource Healthcare Using Classical Machine Learning [1.0] 医療インフラへのアクセスは限られており、高齢者や脆弱な患者は在宅医療に頼らざるを得ない。
ウェアラブル慣性センサと機械学習に基づく低コストで自動化されたヒューマンアクティビティ認識フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:35:02 GMT)
Dispersive Microwave Sensing for Quantum Computing with Floating Electrons [1.0] この論文では、低温基板上のクビットとして浮遊電子に対する共振器ベースの読み出し技術を開発した。
量子ビット読み出しのための低ノイズ測定を可能にする極低温マイクロ波源を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:17:53 GMT)
Synthetic Pattern Generation and Detection of Financial Activities using Graph Autoencoders [1.0] 不正な金融活動は、しばしばトランザクションネットワークにおける繰り返しトポロジカルなパターンを通して現れます。
グラフオートエンコーダ (GAE) が, 合成データによるマネーロンダリング操作を模倣するトポロジカルパターンを効果的に学習し, 識別できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:25:13 GMT)
A Separable Architecture for Continuous Token Representation in Language Models [1.0] Leviathanは、標準モデルの離散的なルックアップテーブルを置き換えるために、連続的な埋め込みジェネレータを備えたアーキテクチャである。
政権全体では、レヴィアサンは1.47ドルから2.11ドル以上のパラメータを持つ密度のモデルとして振る舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:44:25 GMT)
Seg-MoE: Multi-Resolution Segment-wise Mixture-of-Experts for Time Series Forecasting Transformers [0.9] 独立した専門家決定を行うのではなく、連続した時間ステップセグメントを処理するスパースなMoE設計であるSeg-MoEを紹介する。
Seg-MoEは、ほぼすべての予測地平線にわたって、最先端の予測精度を一貫して達成する。
この結果から,MoEルーティングの粒度と時系列の固有構造との整合性は,より強力で未探索な帰納バイアスをもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:43:35 GMT)
Mean-field Variational Bayes for Sparse Probit Regression [0.9] 回帰係数に先行するスパイク・アンド・スラブとのプロビットリンクの下での2進結果に対するベイズ変数の選択について検討する。
マルコフ連鎖モンテカルロの高次元状態における計算問題に触発され,平均場変動ベイズ近似を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:16:31 GMT)
Lens-descriptor guided evolutionary algorithm for optimization of complex optical systems with glass choice [0.9] マルチモーダルレンズ最適化のための2段階フレームワークであるLens Descriptor-Guided Evolutionary Algorithm (LDG-EA)を提案する。
24変数のトポロジーでは、LDG-EAは636個の記述子にまたがる平均14500個の候補ミニマを生成する。
LDG-EAの最高の設計は、微調整された参照レンズよりも若干悪いが、性能は変わらない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:13:24 GMT)
Mixed-Precision Training and Compilation for RRAM-based Computing-in-Memory Accelerators [0.9] CIMアーキテクチャのための混合精度トレーニングおよびコンパイルフレームワークを提案する。
最大の課題は巨大な検索スペースであり、優れた量子化パラメータを見つけるのが難しくなる。
最良の場合、我々の手法は既存の最先端ソリューションよりも2.48倍のスピードアップを達成し、精度の損失は0.086%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:54:55 GMT)
Mam-App: A Novel Parameter-Efficient Mamba Model for Apple Leaf Disease Classification [0.9] Mam-Appは特徴抽出と葉病分類のためのパラメータ効率のよいMambaベースのモデルである。
精度は99.58%、精度は99.30%、リコールは99.14%、F1スコアは99.22%、パラメータは0.051Mである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:59:53 GMT)
DensiThAI, A Multi-View Deep Learning Framework for Breast Density Estimation using Infrared Images [0.9] 本研究では, 赤外線サーマル画像を用いた乳房密度推定の可能性について検討した。
熱画像からの乳房密度分類のための多視点深層学習フレームワークであるDensiThAIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:53:57 GMT)
Learning to Communicate Across Modalities: Perceptual Heterogeneity in Multi-Agent Systems [0.9] エージェントがモジュール性や知覚的グラウンドの欠如が異なる異種多段階のバイナリ通信ゲームについて検討する。
知覚的ミスアライメントにもかかわらず、マルチモーダルシステムは知覚的入力を基礎としたクラス一貫性メッセージに収束する。
この研究は、エージェントが不均一なモダリティを越えて表現を適応し、伝達する方法を研究するための枠組みとして、創発的なコミュニケーションを位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:45:41 GMT)
MoHETS: Long-term Time Series Forecasting with Mixture-of-Heterogeneous-Experts [0.8] 実世界の時系列は、グローバルな傾向、局所的な周期性、非定常的な体制を含む複雑なマルチスケール構造を示すことができる。
MoHETSはSparse Mixture-of-Heterogeneous-Expertsレイヤを統合している。
パラメータ重リニアプロジェクションヘッドを軽量な畳み込みパッチデコーダに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:35:26 GMT)
Native LLM and MLLM Inference at Scale on Apple Silicon [0.8] MLX をネイティブに構築した Apple Silicon 上で,効率的な LLM と MLLM 推論のためのフレームワーク vllm-mlx を提案する。
テキストモデルでは、Qwen3-0.6BからNemotron-30Bまでの範囲で、ラマよりも21%から87%高いスループットを達成する。
マルチモーダルモデルでは,入力形式によらず,同一画像をコンテンツハッシュで識別することで,冗長な視覚符号化を不要とするコンテンツベースキャッシングを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:19:19 GMT)
A block-coordinate descent framework for non-convex composite optimization. Application to sparse precision matrix estimation [0.8] ブロック降下 (BC) は多数の大規模最適化問題の解法である。
非コーディネート問題に対処するための新しいブロック降下(BC)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:42:54 GMT)
Defining Operational Conditions for Safety-Critical AI-Based Systems from Data [0.8] 運用設計ドメイン(ODD)は、AIベースのシステムの認証のために、多くのドメインで必要とされる。
本稿では,複数次元のカーネルベース表現を用いた事前収集データから ODD を定義するための新しいセーフティ・バイ・デザイン手法を提案する。
このアプローチは、モンテカルロ法と、将来の安全臨界衝突回避システムのための実世界の航空ユースケースの両方を通じて検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:46:02 GMT)
SPOILER-GUARD: Gating Latency Effects of Memory Accesses through Randomized Dependency Prediction [0.8] 提案するハードウェアディフェンスであるSPOILER-GUARDについて述べる。
SPOILER-GUARDは不一致を0.0004%に減らし、整数と浮動小数点のパフォーマンスを2.12から2.87パーセント改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:22:58 GMT)
Perceptrons and localization of attention's mean-field landscape [0.8] この設定におけるパーセプトロンブロックの効果について検討し、臨界点が一般原子であり、球の部分集合上で局所化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:47:46 GMT)
Thompson sampling: Precise arm-pull dynamics and adaptive inference [0.8] 我々は、トンプソン型アルゴリズムの別の標準クラスにおける正確なアームプルダイナミクスについて研究する。
アームパール数が決定論的であることと、アームが最適以下であるか、あるいは一意の最適アームである場合に限り、アームパール数は決定論的であることを示す。
正常化された腕は、安定な腕の制限と不安定な腕の半普遍的非ガウス的制限により、同じ二分法に従うことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:12:04 GMT)
NEXUS: Bit-Exact ANN-to-SNN Equivalence via Neuromorphic Gate Circuits with Surrogate-Free Training [0.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動の空間性を通じてエネルギー効率の高いコンピューティングを約束する。
既存のアプローチでは、離散スパイクで連続的な値を近似することで精度を犠牲にしている。
ビットエクササイズ ANN-to-SNN 等価性を実現するフレームワークであるNEXUS を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:23:56 GMT)
Memorization Control in Diffusion Models from Denoising-centric Perspective [0.7] 拡散モデルにおける記憶の制御は、トレーニング分布によく適合するために生成されたデータを必要とするアプリケーションにとって重要である。
その結果,信号と雑音の比の差により,一様時間ステップサンプリングが学習に不等な寄与をもたらすことが明らかとなった。
本稿では,学習経路に沿って学習が行われる場所を明示的に制御する時間ステップサンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:16:54 GMT)
Stability-Aware Prompt Optimization for Clinical Data Abstraction [0.6] 臨床抽象化に使用される大規模な言語モデルは、即興の言葉遣いに敏感である。
我々は、フリップレートによる迅速な感度を測定し、それをキャリブレーションと選択的予測に関連付ける。
本稿では,精度と安定性を両立させる2目的のプロンプト最適化ループを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:30:35 GMT)
AgenticSimLaw: A Juvenile Courtroom Multi-Agent Debate Simulation for Explainable High-Stakes Tabular Decision Making [0.6] 我々はAgenticSimLawを紹介した。これは、透明で制御可能なテストタイム推論を提供するロール構造化マルチエージェントの議論フレームワークである。
ブラックボックスアプローチとは異なり、裁判所スタイルのオーケストレーションでは、エージェントの役割を明確に定義しています。
NLSY97データセットを用いて、この枠組みを若者の復習予測にベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:26:10 GMT)
On Approximate Computation of Critical Points [0.6] 臨界点の非常に近似的な計算は、非時間関数の難解な単純なクラスであることを示す。
また,臨界点の存在が保証されるような構造的条件下での臨界点の近似も証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:08:22 GMT)
A Systematic Literature Review on LLM Defenses Against Prompt Injection and Jailbreaking: Expanding NIST Taxonomy [0.6] 本研究は,プロンプトインジェクション緩和戦略に関する最初の体系的な文献レビューを提示する。
NISTの報告書や他の学術的レビューや調査に記載されている以上の研究を識別する。
NISTの確立した用語と分類を基盤として、一貫性を促進し、将来の研究者が本研究で提案される標準化された分類の上に構築できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:08:37 GMT)
OREHAS: A fully automated deep-learning pipeline for volumetric endolymphatic hydrops quantification in MRI [0.6] OREHASは、内リンパ水腫の体積定量のための最初の完全自動パイプラインである。
耳内リンパ管-胸腔内体積比をMRI全容から直接計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:46:53 GMT)
Trajectory-Guided Diffusion for Foreground-Preserving Background Generation in Multi-Layer Documents [0.6] 文書中心の背景生成のための拡散型フレームワークを提案する。
前景保存と多ページスタイリスティックな整合性を実現する。
我々のアプローチは、拡散を構造化された潜在空間を通る軌道の進化として再解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:28:48 GMT)
Human-Agent versus Human Pull Requests: A Testing-Focused Characterization and Comparison [0.6] 本稿では,AIDevデータセットから,6,582個のヒトエージェントPR(HAPR)と3,122個のヒトPR(HPR)について実証的研究を行った。
HAPRとHPRを, (i) テスト頻度と範囲, (ii) テスト関連の変化の種類, (iii) テストの臭いによって測定されたテスト品質の3つの次元で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:50:02 GMT)
SHARP: Social Harm Analysis via Risk Profiles for Measuring Inequities in Large Language Models [0.6] 本稿では,リスクプロファイルを用いた社会的ハーム分析について紹介する。
同様の平均リスクを持つモデルでは、尾の露出とボラティリティの2倍以上の違いが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:54:25 GMT)
Efficient Stochastic Optimisation via Sequential Monte Carlo [0.6] 難解勾配を持つ関数を最適化するための連続モンテカルロサンプリング器を開発する。
提案手法は,高コストな内部サンプリング手法を効率的なSMC近似に置き換えることにより,計算精度が大幅に向上する。
本研究は,エネルギーベースモデルの報酬調整におけるアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:13:25 GMT)
ProDCARL: Reinforcement Learning-Aligned Diffusion Models for De Novo Antimicrobial Peptide Design [0.5] 抗微生物抵抗性は医療の持続性を脅かし、抗微生物ペプチド(AMP)の低コストな計算発見を動機付ける
本稿では,AMP活性およびペプチド毒性を示す配列特性予測器と拡散型タンパク質生成器を結合した強化学習フレームワークであるProDCARLを紹介する。
サイリコ実験では、ProDCARLは微調整後の平均AMPスコアを0.081から0.178に上昇させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:16:39 GMT)
Admittance-Based Motion Planning with Vision-Guided Initialization for Robotic Manipulators in Self-Driving Laboratories [0.5] 本稿では,適応的かつ適合的なロボット操作を実現するために,アプタンス制御を中心としたモーションプランニングフレームワークを提案する。
従来のスキームとは異なり、提案手法はアクセタンスコントローラを直接トラジェクトリ実行に統合する。
この能力により、人間の操作者はロボットの動きをリアルタイムでオーバーライドまたはリダイレクトすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:29:56 GMT)
Maxwait: A Generalized Mechanism for Distributed Time-Sensitive Systems [0.5] マックスウェイトは 意外な一般性を持った 単純な調整機構だ
PTIDES、Chandy-and-Misraのような古典的な分散システムメソッドにヌルメッセージの有無、ジェファーソンのTime-Warp、ランポートの時間ベースの障害検出を仮定する。
maxwaitは、通信遅延が境界付けられたときに論理時間一貫性を強制し、境界が破られたときに構造化された障害処理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:57:25 GMT)
When Does Adaptation Win? Scaling Laws for Meta-Learning in Quantum Control [0.4] 量子ハードウェアは、固有のデバイスの不均一性と環境ドリフトに悩まされている。
メタラーニングのスケーリング法則を導出し、適応の利得が勾配のステップとともに指数関数的に飽和することを示す。
古典的線形四元数制御のさらなる検証は、これらの法則が量子特異物理学よりも一般的な最適化幾何学から現れることを確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:49:25 GMT)
Photonic Links for Spin-Based Quantum Sensors [0.4] 近年、量子センサー、量子ビット、量子メモリのキーコンポーネントとして、様々な光学的にアクセス可能なスピン量子ビットが出現している。
本稿では、RFoFによる光アクセス可能なスピンのRF-over-fiber制御のための統一的なフレームワークを提案する。
P_mathrmRF,out=-0.7$dBmに対応するRFoF効率は2.90GHzで1.81%となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:17:17 GMT)
Looking Beyond Accuracy: A Holistic Benchmark of ECG Foundation Models [0.4] 本研究では、ファンデーションモデル(FM)のための詳細な総合的なベンチマークフレームワークを見つけることを目的とする。
本稿では,性能評価を表現レベル解析で補完するベンチマーク手法を提案する。
我々はまた、最先端技術によって事前訓練されたいくつかのECG専門的FMの広範な評価を行うための方法論にも依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:14:00 GMT)
Optimization and Mobile Deployment for Anthropocene Neural Style Transfer [0.4] AnthropoCamは、人為的環境の視覚合成に最適化されたモバイルベースのニューラルスタイル転送システムである。
SystemはReact NativeとFraskベースのGPUバックエンドを統合し、一般的なモバイルハードウェアで3-5秒以内に高解像度の推論を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:50:03 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） (Thu, 29 Jan 2026 12:58:00 GMT)
Quantifying Noise in Language Generation [0.4] 均一な生成と非一様生成の両方において、単一ノイズ文字列が生成可能なコレクションの集合を厳密に減少させることを示す。
非一様雑音依存性に関する最初の特徴付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:58:40 GMT)
Pathwise Learning of Stochastic Dynamical Systems with Partial Observations [0.4] 本稿では,変分推論に基づく力学系を解くためのニューラルパス推定手法を提案する。
非線形力学系の実験を行い、モデルがマルチモーダル系、カオス系、高次元系の学習能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:30:13 GMT)
Rapid high-temperature initialisation and readout of spins in silicon with 10 THz photons [0.3] ケイ素では、ホウ素原子が最も一般的な不純物である。
初期化温度の要求は緩和される可能性がある。
原子物理学から輸入することで、1000倍の速度が増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:46:16 GMT)
The 'Big Three' of Scientific Information: A comparative bibliometric review of Web of Science, Scopus, and OpenAlex [0.3] 本研究は,Web of Science Core Collection, Scopus, OpenAlexの3つの主要な学際データベースについて検討した。
本研究の目的は,研究評価における戦略的意思決定を支援するために,包括的,メタデータの品質,機能的特徴に関する最新の証拠を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:00:42 GMT)
Label-Efficient Monitoring of Classification Models via Stratified Importance Sampling [0.3] Stratified Importance Smpling (SIS)は、デプロイ後のモデル監視のための原則で、ラベル効率が高く、運用的に軽量な方法論である。
SISは、重要サンプリング(IS)と成層ランダムサンプリング(SRS)に比較して、厳密な有限サンプル平均二乗誤差(MSE)の改善を伴うバイアスのない推定器を得る
バイナリタスクとマルチクラスタスクによる実験は、固定ラベル予算の下で一貫した効率改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:12:00 GMT)
Diffusion Path Samplers via Sequential Monte Carlo [0.3] 正規化定数まで既知のターゲット分布に対する拡散型サンプリング器を開発した。
我々のアプローチは拡散アニール型ランゲバンモンテカルロの実践的実装に基づいている。
提案手法の有効性を理論的に検証し,いくつかの合成および実世界のデータセット上で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:32:12 GMT)
Enhanced Accessibility for Mobile Indoor Navigation [0.3] 我々は,視覚障害者のニーズに応えるために,アクセシビリティを優先し,機能強化を統合した屋内ナビゲーションアプリを開発した。
アプリのユーザビリティは、視覚障害者と視覚障害者の両方が関与するテストを通じて、徹底的に評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:30:40 GMT)
Abstract Concept Modelling in Conceptual Spaces: A Study on Chess Strategies [0.3] 本稿では,チェスによる概念実証を通じて,時間とともに展開する抽象概念をモデル化するための概念空間フレームワークを提案する。
攻撃や犠牲といった戦略概念は、解釈可能な品質次元を越えて幾何学的領域として表現される。
このアプローチはデュアルパースペクティブなモデリングをサポートし、プレイヤーが同じ状況を異なる方法で解釈する方法をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:22:43 GMT)
Flocking behavior for dynamic and complex swarm structures [0.3] 本研究は,仮想セントロイドの概念に基づいて,UAVのフラッキング動作を実装するアルゴリズムを提案する。
このアプローチは古典的な仮想的行動に基づいており、エージェントの数と構造の形成の両方を動的に制御する拡張を組み込む理論的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:22:53 GMT)
Word-Centered Semantic Graphs for Interpretable Diachronic Sense Tracking [0.3] 我々は,ダイアクロニック・スキップ・グラムの埋め込みから分布類似性を統合する単語中心セマンティック・ネットワークを,時間固有のマスキング言語モデルから語彙置換性に導出する。
周辺グラフのクラスタ化,ノードオーバーラップによる時間的クラスタのアライメント,クラスタ構成と正規化クラスタマスによる変化の追跡により,感覚関連構造を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:45:58 GMT)
Focus360: Guiding User Attention in Immersive Videos for VR [0.3] このデモでは、360度VRビデオにおけるユーザのエンゲージメントを高めるためのシステムであるFocus360を紹介した。
このシステムは重要な要素を識別し、視覚効果の組み合わせをシームレスに誘導する。
デモ会場では、参加者が360度Safari Tourを体験し、システムのユーザフォーカスを改善する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:29:32 GMT)
Gaussian Process Bandit Optimization with Machine Learning Predictions and Application to Hypothesis Generation [0.3] 予測拡張ガウス過程 アッパー信頼境界(PA-GP-UCB)は、新しいベイズ最適化アルゴリズムである。
本稿では, PA-GP-UCBがVanilla GP-UCBよりも高速に収束し, GP-UCBベースラインを合成ベンチマークで予測した。
これらの結果から,PA-GP-UCBは高額なフィードバックの下で仮説生成のための汎用的でサンプル効率のよいフレームワークとして確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:55:01 GMT)
Block removal for large language models through constrained binary optimization [0.3] 本稿では,ブロック除去を物理系にマッピング可能な制約付きバイナリ最適化問題として定式化する。
提案手法は,いくつかのベンチマークにおいて,最先端のブロック除去手法よりも優れていることを示す。
この一般化を最近のNVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8モデルで説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:46:39 GMT)
Non-Equilibrium Quantum Many-Body Physics with Quantum Circuits [0.2] 私は、ブリックワーク量子回路の設定を教育的に導入し、局所相互作用の存在下での非平衡量子多体ダイナミクスの研究に有用なフレームワークを提供することを示した。
最初に、ブリックワーク量子回路は、基本的には地元のハミルトニアンに類似した方法で量子相関を進化させ、そして、ブリックワーク量子回路の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:40:13 GMT)
A Unified XAI-LLM Approach for EndotrachealSuctioning Activity Recognition [0.2] 本研究では,従来の機械学習とディープラーニングのアプローチに比較して,映像に基づく行動認識の統一フレームワークを提案する。
このフレームワーク内では、Large Language Model (LLM) が中心的推論モジュールとして機能し、時間的活動認識とビデオデータからの説明可能な決定分析の両方を実行する。
実験の結果,提案手法はベースラインモデルよりも優れており,精度とF1スコアの両面で約15～20%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:46:48 GMT)
Migrating Esope to Fortran 2008 using model transformations [0.1] 我々は,FORTRAN 77の独自拡張である Esope を Fortran 2008 に自動移行するアプローチを提案する。
生成されたコードの可読性をサポートする一方で、Esopeが提供する抽象化のレベルを維持したいと思っています。
提案手法は,Fortran 2008のソースコードをエクスポートするターゲットモデルを生成する変換を伴って,モデル駆動型エンジニアリング技術を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:11:18 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） (Thu, 29 Jan 2026 10:17:08 GMT)
Singularity-Free Lie Group Integration and Geometrically Consistent Evaluation of Multibody System Models Described in Terms of Standard Absolute Coordinates [0.1] マルチボディシステム(MBS)モデリングにおける古典的なアプローチは絶対座標を使うことである。
運動方程式(EOM)の時間積分に関するよく知られた問題は、空間運動の特異性のないパラメータ化が欠如していることである。
特異点のない時間積分の代替手法としてリー群積分法が提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:52:37 GMT)
A general framework for interactions between electron beams and quantum optical systems [0.0] 任意の電磁環境下で量子化された境界系と相互作用する自由電子ビームのダイナミクスを記述するための理論的枠組みを提供する。
これにより、量子光学ツールボックスが拡張され、ナノスケールでの高度に調整可能な量子制御、イメージング、分光への応用のために自由電子ビームが組み込まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:20:52 GMT)
Benford's Law as a Distributional Prior for Post-Training Quantization of Large Language Models [0.0] ベンフォード法則にインスパイアされた単純で非一様量子化器であるベンフォード量子化器を提案する。
Benford-Quantは、均一グリッドをログ空間のコードブックに置き換え、しばしば小さなマグニチュードの重みにさらなる解像度を捧げる。
以上の結果から,ベンフォードにインスパイアされた前兆を量子化格子に組み込むことは,攻撃的な数ビット状態において精度向上をもたらす低コストな修正であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:07:03 GMT)
astra-langchain4j: Experiences Combining LLMs and Agent Programming [0.0] 本稿では,ASTRA プログラミング言語のプロトタイプ大言語モデル (LLM) 統合の開発経験の概要について述べる。
ツールキットの概要を簡潔に紹介し、続いて3つの例実装を紹介し、その例を通して得られた経験に関する議論を締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:46:13 GMT)
Zonkey: A Hierarchical Diffusion Language Model with Differentiable Tokenization and Probabilistic Attention [0.0] Zonkeyは階層的な拡散モデルであり、生文字から文書レベルの表現まで、完全にトレーニング可能なパイプラインを通じて制限に対処する。
コアとなるのは、確率的開始順序(BOS)決定を学習する、差別化可能なトークンである。
Zonkeyは、ノイズからコヒーレントで可変長のテキストを生成し、創発的な階層を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:17:37 GMT)
When "Better" Prompts Hurt: Evaluation-Driven Iteration for LLM Applications [0.0] 大規模言語モデル(LLM)アプリケーションの評価は、アウトプットが高次元で、プロンプトやモデルの変更に敏感であるため、従来のソフトウェアテストとは異なる。
評価駆動型ワークフロー – Define, Test, Diagnose, Fix – を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:32:34 GMT)
Unheard in the Digital Age: Rethinking AI Bias and Speech Diversity [0.0] 言論は現代社会において最も目に見えないが見過ごされた包含と排除のベクトルの1つである。
本稿では、非定型音声の知覚を形作り、現在人工知能に符号化されている構造バイアスに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:22:21 GMT)
Three-dimensional squeezing of optically levitated nanospheres [0.0] 本稿では,標準量子限界を超えるインパルスを測定するプロトコルを提案する。
このプロトコルは3つの空間次元のノイズを低減し、ハーモニックポテンシャルの周波数の一連のジャンプを通じて機械系の状態をスクイーズする。
我々は、現在の技術で、$sim$10 dBのスクイージングが達成可能であり、弱いインパルスを量子的に検出できると予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:57:58 GMT)
Thermodynamics of linear open quantum walks [0.0] オープン量子系は環境と相互作用し、非単体力学に繋がる。
本研究では, 線形オープン量子ウォーク(OQWs)の熱力学を, 環境によって完全に駆動される量子ウォークのクラスとして検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:01:11 GMT)
The metaplectic semigroup and its applications to time-frequency analysis and evolution operators [0.0] メタプレクティックな半群 $mathrmMp_+(d,mathbbC)$ と正の複素シンプレクティック行列の体系的解析を開発する。
我々は、これらの構造的結果を利用して、メタプレクティックな観点から、所定の構造的特性を満たす時間周波数表現のクラスを特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:21:40 GMT)
The Six Sigma Agent: Achieving Enterprise-Grade Reliability in LLM Systems Through Consensus-Driven Decomposed Execution [0.0] シックスシグマエージェント(Six Sigma Agent)は、3つの相乗的コンポーネントを通してエンタープライズグレードの信頼性を実現する新しいアーキテクチャである。
単エージェント実行よりも信頼性が14,700倍向上し,コストが80%削減された。
私たちの研究は、AIシステムの信頼性が、モデルスケーリング単独ではなく、原則的な冗長性とコンセンサスから生まれることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:04:29 GMT)
The Photonic Foundation of Temperature: Mechanisms of Thermal Equilibrium and Entropy Production [0.0] 温度と熱平衡の物理的基礎について検討する。
私は、通常の物質における特性エネルギースケール$E_c = k_B T$を確立し維持する基本的な物質として光子を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:11:00 GMT)
The Beta-Bound: Drift constraints for Gated Quantum Probabilities [0.0] 本稿では,射影ゲーティングのための計測理論フレームワークを開発する。
中心となるオブジェクトは$$-bound($$-bound)であり、ゲーティングや測定が通勤に失敗する確率割り当ての量を制御する不等式である。
3つの実験的なヴィグネットは、ファルシフィアビリティを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:36:31 GMT)
The Benefit of Collective Intelligence in Community-Based Content Moderation is Limited by Overt Political Signalling [0.0] コミュニティベースのコンテンツモデレーションシステムにより、政治的偏見がノートや評価プロセスに影響を及ぼすことを示す。
我々は、参加者が政治的ポストに関するメモを共同で作成するオンライン実験を行う。
政治的に多彩なチームは共和党のポストを評価するのに優れており、一方、集団構成は民主党のポストのメモの質に影響を与えていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:23:50 GMT)
Temporal Sepsis Modeling: a Fully Interpretable Relational Way [0.0] 深層学習モデルは解釈可能性に欠けることが多く、潜伏した患者サブフェノタイプを無視する。
本稿では,この問題に対処するための新たな道を開くことによる機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:02:26 GMT)
Sycophantic Anchors: Localizing and Quantifying User Agreement in Reasoning Models [0.0] 推論モデルは間違ったユーザ提案によく一致する。
Emphsycophantic anchors -- モデルをユーザ合意に因果的にロックする文を導入します。
アンカーを確実に検出・定量化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:34:16 GMT)
Specialists or Generalists? Multi-Agent and Single-Agent LLMs for Essay Grading [0.0] 本稿では,ASAP 2.0コーパスを用いたエッセイグレーディングのための単一エージェントおよびマルチエージェントLLMアーキテクチャについて検討する。
当社のマルチエージェントシステムは,ベトルールやスコアキャッピングを含むルーリック整合論理を実装した議長エージェントによって調整された3つの専門エージェント(Content, Structure, Language)に分解する。
その結果,マルチエージェントシステムは弱いエッセイの同定に優れており,シングルエージェントシステムは中距離エッセイの処理に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 22:50:13 GMT)
Some properties of coherent states with singular complex matrix argument [0.0] 我々は、この新しいコヒーレントステートがコヒーレントステートに課された条件をすべて満たしていることを示した。
応用として、これらのコヒーレント状態とクォービットの概念とフォン・ノイマンエントロピーの関連性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:29:15 GMT)
Soft Quantization: Model Compression Via Weight Coupling [0.0] トレーニング中のニューラルネットワークの重み間の短距離魅力的な結合の導入は、モデル量子化のための新しい道を提供する。
本稿では,ResNet-20/CIFAR-10上でのヒストグラム等化後量子化よりも優れた「ソフト量子化」方式を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:34:06 GMT)
Small models, big threats: Characterizing safety challenges from low-compute AI models [0.0] 人工知能(AI)システムは、医学、薬物発見、材料科学などの分野に革命をもたらしている。
これまで、AIガバナンスに関する具体的なポリシーは、特定のAIシステムの運用や構築に必要な計算量を考慮して、AIリスクの管理に重点を置いてきた。
しかし、低計算のAIシステムは、ますますパフォーマンスが向上し、より危険になっています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:46:24 GMT)
Secure Group Key Agreement on Cyber-Physical System Buses [0.0] グループキーアグリーメント(GKA)プロトコルは、デバイス間でキーを動的に合意するために必要である。
既存のGKAプロトコルには制約のあるCPSバスがない。
本稿では,制約下でのトポロジに適した完全分散GKAを目標とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:45:05 GMT)
Schroedinger's principle eliminates the EPR-locality paradox [0.0] 量子力学のコペンハーゲン解釈において、EPR-局所性パラドックスが存在しないことを証明する。
パラドックスは、2つのスピンが1/半の絡み合った状態の最も単純な例で既に十分に仮定されていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:51:37 GMT)
Scale-Dependent Semantic Dynamics Revealed by Allan Deviation [0.0] 順序文埋め込みを変位信号として扱うことで意味の安定性を解析する。
大規模言語モデルは人間のテキストの局所的なスケーリング統計を模倣することに成功したが、安定性の地平線は体系的に低下していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:10:59 GMT)
Sampling methods to describe superradiance in large ensembles of quantum emitters [0.0] スーパーラジオアンス(英: Superradiance)は、エミッタ間のコヒーレンスが、高強度および指向性放射放出をもたらす量子現象である。
この研究は、量子エミッタの大きなアンサンブルにおいて、よく知られたが複雑な超放射能現象を研究するための新しい理論ツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:23:59 GMT)
SINA: A Circuit Schematic Image-to-Netlist Generator Using Artificial Intelligence [0.0] SINAは、オープンソースの完全に自動化された回路スキーマ画像-ネットリスト生成装置である。
実験では、SINAは96.47%のネットリスト生成精度を達成しており、これは最先端のアプローチよりも2.72倍高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:41:52 GMT)
Robust Floquet Topological Phases and Anomalous $π$-Modes in Quasiperiodic Quantum Walks [0.0] フィボナッチ変調コインパラメータによって駆動される1次元離散時間量子ウォークの大域的位相図を明らかにする。
厳密な量子化された巻数$=-1$と指数的に局所化されたエッジ状態によって定義されるロバストな位相を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:48:38 GMT)
Recoverability Has a Law: The ERR Measure for Tool-Augmented Agents [0.0] 我々は,言語モデルエージェントの可測法則に従えば回復可能であることを示す。
制御された摂動、診断推論、実世界のAPIにまたがる5つのツール使用ベンチマークで、この法則を実証的に検証します。
この結果から,リカバリ性はモデルスケールやアーキテクチャの人工物ではなく,インタラクションダイナミクスの制御された特性であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:55:50 GMT)
RF-free driving of nuclear spins with color centers in silicon carbide [0.0] 結合した核スピンのコヒーレント制御は、RF磁場を使わずに可能であることを示す。
我々は,高忠実度核スピン制御を実証し,89%の2量子トモグラフィー忠実度とほぼT1制限核コヒーレンス時間を達成した。
このアプローチは、将来の量子アプリケーションに対して、シンプルでスケーラブルなルートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:15:57 GMT)
Quantum fluctuations in hydrodynamics and quantum long-time tails [0.0] 保存されたスカラー場の拡散流体力学に対する量子シュウィンガー・ケルディシュ有効場理論を構築する。
我々は, 2点密度密度遅延相関関数に対する1ループ量子補正を計算し, 長期テールの量子対称性を導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:56:22 GMT)
Quantum Simulation with Fluxonium Qutrit Arrays [0.0] 本研究では,フラキソニウム四重項の配列の特徴と,その量子シミュレーションへの応用について検討する。
クエット励起のプラズモン様とフラクトン様の性質によって分類された4つの異なる操作機構を同定した。
また、フラキソニウムクエットアレイは、強い相関性を持つボソニック物質を探索するために、多目的で実験的に利用できるプラットフォームとして出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:25:21 GMT)
Quantum Random Features: A Spectral Framework for Quantum Machine Learning [0.0] textitQuantum Random Features (QRF) と textitQuantum Dynamical Random Features (QDRF) を紹介する。
QRFとQDRFは変動最適化なしで高次元スペクトル表現を生成する。
スペクトル理論と実験的に実現可能な量子力学を結びつけることで、この研究はスケーラブルな量子学習へのコンパクトでハードウェア互換の経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:01:52 GMT)
Practical Evaluation of Quantum Kernel Methods for Radar Micro-Doppler Classification on Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) Hardware [0.0] 本稿では,マイクロドップラーシグネチャを用いたレーダーによる航空目標分類への量子支援ベクトルマシン(QSVM)の適用について検討する。
古典的特徴は、主成分分析(PCA)によって抽出・縮小され、効率的な量子符号化が可能となる。
性能はまず量子シミュレータ上で評価され、超伝導量子ハードウェア上で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:44:01 GMT)
Position: Certifiable State Integrity in Cyber-Physical Systems -- Why Modular Sovereignty Solves the Plasticity-Stability Paradox [0.0] 最近の証拠は、微調整された時系列基盤モデルが、以前の政権における破滅的な、劣化するパフォーマンスを忘れてしまうことを示唆している。
この位置紙は、塑性安定性パラドックスはグローバルパラメータ更新によって完全には解決できないと主張している。
代わりに、モジュール・ソブリンティ・パラダイム(Modular Sovereignty paradigm)を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:10:58 GMT)
PlotChain: Deterministic Checkpointed Evaluation of Multimodal LLMs on Engineering Plot Reading [0.0] PlotChainは、大規模言語モデル(MLLM)を評価するための決定論的、ジェネレータベースのベンチマークである。
PlotChainには15のプロットファミリーがあり、450のプロット(家族当たり30)がある。
上位モデルは80.42%(Gemini 2.5 Pro)、79.84%(GPT-4.1)、78.21%(Claude Sonnet 4.5)、GPT-4oは61.59%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:08:19 GMT)
PersonaCite: VoC-Grounded Interviewable Agentic Synthetic AI Personas for Verifiable User and Design Research [0.0] 本稿では,AIペルソナをエビデンスに縛られた研究機器として再構成するエージェントシステムであるPersonaCiteについて述べる。
プロンプトベースのロールプレイングに依存する従来のアプローチとは異なり、PersonaCiteは会話の各ターン中に実際の音声の成果物を検索し、得られたエビデンスに対する応答を制限し、エビデンスが欠如しているときに明示的に棄権し、レスポンスレベルのソース属性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:03:19 GMT)
Output-Space Search: Targeting LLM Generations in a Frozen Encoder-Defined Output Space [0.0] 出力空間探索 (OS-Search) を導入し, LLM 生成を終端探索に変換する。
ストーリーでは、スイーピングZ(テキスト)はプロンプトチェーンよりも3.1倍高いLCMの多様性をもたらす。
コード上では、Z (code) 上のベイジアン最適化は、一致した推論予算の下でコントローラから保持された目的を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 02:11:43 GMT)
On the quantum nature of strong gravity [0.0] 拡張四極子物体から放出される重力波をニュートン潮流の検出器とみなす。
重力波の量子揺らぎは信号伝達を妨げている。
一般相対性度のニュートン極限と量子力学との整合性は、重力放射の量子化を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:55:56 GMT)
On sample complexity for covariance estimation via the unadjusted Langevin algorithm [0.0] 我々は,Langevinアルゴリズム(ULA)を用いて,強対数凹平滑分布の共分散行列を推定するためのサンプル複雑性保証を確立する。
単鎖 ULA の複雑性推定値と単鎖 ULA の複雑さ推定値とを定量的に比較し、単鎖アプローチのサンプルの複雑さが所定精度の寸法と相反率の対数係数による単鎖 ULA の複雑さよりも小さいことを導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:43:21 GMT)
Non-secular polariton leakage and dark-state protection in hybrid plasmonic cavities [0.0] ナノテクノロジーの重要な構成要素としてプラズモニックキャビティを利用する際の大きな問題は、放射能と吸収損失が電気力学的挙動に与える影響である。
それらを開系として扱うと、崩壊経路間の非分子的干渉を保持する時間局所的で完全に正のマスター方程式が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:05:23 GMT)
Non-invertible translation from Lieb-Schultz-Mattis anomaly [0.0] リーブ=シュルツ=マティス異常(リーブ=シュルツ=マティス異常、英: Lieb-Schultz-Mattis anomaly)は、内部対称性と翻訳対称性の混合した「ト・フーフト異常」である。
LSM異常システムにおける格子変換演算子について検討する。
完全内部対称性をゲージした後、翻訳は非可逆となり、内部対称性の欠陥に融合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:26:56 GMT)
Mind the Gap: How Elicitation Protocols Shape the Stated-Revealed Preference Gap in Language Models [0.0] 提案手法は,24言語モデル間の記述された嗜好相関にどのように影響するかを考察する。
明らかにされた嗜好の棄権を認めると、高い中立性率のため、ほぼゼロまたは負の値に$$を誘導する。
明示された嗜好誘発における指示された嗜好を用いたシステムプロンプトステアリングは、AIRiskDilemmasにおけるSvR相関を確実に改善しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:51:43 GMT)
MasalBench: A Benchmark for Contextual and Cross-Cultural Understanding of Persian Proverbs in LLMs [0.0] MasalBenchは、ペルシア語の証明に対する大規模言語モデルの理解を評価するためのベンチマークである。
The-the-the-the-art LLMs on MasalBench and found that they good performance in identify Persian prorbs in context。
文化的知識と類推的推論における現在のLLMの限界について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:49:44 GMT)
Liquid Interfaces: A Dynamic Ontology for the Interoperability of Autonomous Systems [0.0] Liquid Interfacesは、インターフェイスが永続的な技術的アーティファクトではない調整パラダイムである。
Liquid Interface Protocolは、意図駆動のインタラクションを管理し、実行を交渉し、セマンティックな不確実性の下で短命性を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 17:04:13 GMT)
Large Language Models Naively Recover Ethnicity from Individual Records [0.0] 私は、大きな言語モデルがベイジアン改良名前ジオコーディング(BISG)よりも精度の高い名前から民族性を推測できることを示した。
フロリダとノースカロライナの投票者ファイルから、自己申告された人種の階層化されたサンプルを用いて、LLMベースの分類は84.7%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:17:58 GMT)
LLM-Assisted Authentication and Fraud Detection [0.0] 知識に基づく認証は厳格であり、正確な単語対単語マッチングを必要とする。
不正検出パイプラインは、急速に進化する詐欺行為とペースを維持するのに苦労する。
この研究は、2つの補完的なLCM対応ソリューションを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:12:00 GMT)
Is Hierarchical Quantization Essential for Optimal Reconstruction? [0.0] コードブックの利用が不十分な場合,単一レベルのVQ-VAEが制限され,高次元の埋め込みによって量子化が不安定になり,コードブックの崩壊が増加することを示す。
その結果,表象予算が一致し,コードブックの崩壊が緩和された場合,単一レベルVQ-VAEは階層的変動の再構成忠実度に適合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:09:50 GMT)
Investigation into using stochastic embedding representations for evaluating the trustworthiness of the Fréchet Inception Distance [0.0] 我々はFréchet Inception Distance(FID)の予測分散を計算するためにMonte Carloのドロップアウトを使用する。
本研究は,実験結果がトレーニングデータに比較して分布しない程度に,予測変動の大きさが相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:56:01 GMT)
Hypersolid: Emergent Vision Representations via Short-Range Repulsion [0.0] 我々は表現学習を離散的なパッキング問題として再解釈し、情報保存はインジェクティビティを維持するのを単純化する。
局所衝突を防止するために短距離ハードボール反発を用いたハイパーソリッドでこれを運用する。
この制約は、増大する多様性を保ち、きめ細かな、低解像度の分類タスクに優れた、高度に分離された幾何学的構造をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 04:25:43 GMT)
HydroSense: A Dual-Microcontroller IoT Framework for Real-Time Multi-Parameter Water Quality Monitoring with Edge Processing and Cloud Analytics [0.0] HydroSenseは,6つの重要な水質パラメータを統合監視システムに統合した,革新的なモノのインターネットフレームワークである。
総実装コストは32,983 BDTで、HydroSenseは商用システムと比較して85%のコスト削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:04:36 GMT)
High-Coherence and High-frequency Quantum Computing: The Design of a High-Frequency, High-Coherence and Scalable Quantum Computing Architecture [0.0] 本報告では,動作周波数10GHzを超える8ビットトランスモンの提案と予備設計について述べる。
試験後の平均緩和時間は1.9ms、平均品質係数は2.75 x 107である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:43:43 GMT)
HERS: Hidden-Pattern Expert Learning for Risk-Specific Vehicle Damage Adaptation in Diffusion Models [0.0] テキスト・トゥ・イメージ(T2I)拡散モデルの最近の進歩により、車両の損傷の現実的な合成が可能になった。
クラッシュのような画像を生成する能力は、真のデータと合成データの境界に挑戦する。
本研究では,拡散損傷画像の忠実度,可制御性,ドメインアライメントを改善するためのフレームワークHERSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:30:07 GMT)
Graph-Free Root Cause Analysis [0.0] 根本原因分析のためのシンプルで効率的なフレームワークであるPRISMを提案する。
9つの実世界のデータセットにわたる735の障害に対して、PRISMは68%のTop-1精度を達成し、最高のベースラインよりも258%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 07:38:20 GMT)
Goal-Driven Adaptive Sampling Strategies for Machine Learning Models Predicting Fields [0.0] 本稿では,モデルアーキテクチャ自体に依存しない分野を予測可能な機械学習モデルに対して,アクティブな学習戦略を提案する。
その結果、NASAの共通研究モデルにより、高精度ではるかに低コストで精度の高い不確実性伝播タスクが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:14:36 GMT)
Generating persistent-current superpositions in Bose-Einstein condensates using dynamic optical potentials [0.0] 本稿では,時間依存性の光学場を持つボース・アインシュタイン凝縮体の運動状態を設計する手法を提案する。
トロイダルトラップにおける持続電流の重ね合わせを数値的に解析し,高い忠実度を実現する方法を示す。
本稿では,自己相互作用の存在下での状態の進化をよく近似する解析的2状態モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:53:24 GMT)
GAZELOAD A Multimodal Eye-Tracking Dataset for Mental Workload in Industrial Human-Robot Collaboration [0.0] データは、26人の参加者が2つのロボットと対話する実験室の組み立てテストベッドで収集された。
データセットは、視線追跡信号を環境リアルタイムかつ連続的な測定で同期する。
これらのデータは、メンタルワークロード推定のためのアルゴリズムの開発とベンチマークに使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:12:58 GMT)
From Particles to Agents: Hallucination as a Metric for Cognitive Friction in Spatial Simulation [0.0] 我々は,大規模マルチモーダル生成モデルを用いて空間環境の次の状態を積極的に予測するtextbfAgentic Environmental Simulationsを紹介した。
また,時間的経過から時間的空間的推論へのシフトも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:54:18 GMT)
From Implicit Ambiguity to Explicit Solidity: Diagnosing Interior Geometric Degradation in Neural Radiance Fields for Dense 3D Scene Understanding [0.0] ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は,密集したシーンで約89%のケースリカバリで飽和していることを示す。
本稿では,SfM特徴量からSparse Voxel Rasterization(SVRaster)に基づく明示的な幾何学的パイプラインを提案する。
提案手法は, 物理的固さを保ち, 高密度クラスタで95.8%の回復率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 08:58:51 GMT)
From Generative Modeling to Clinical Classification: A GPT-Based Architecture for EHR Notes [0.0] 本研究は臨床テキスト分類のためのGPTアーキテクチャを提案する。
すべてのモデルパラメータを更新する代わりに、GPT-2のバックボーンの大部分は凍結されている。
提案手法はMIMIC-IV-Noteデータセットからの放射線学報告に基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:33:47 GMT)
First Steps, Lasting Impact: Platform-Aware Forensics for the Next Generation of Analysts [0.0] WindowsとLinuxシステムを表すサンプルをまたいだディスクとメモリの法医学的取得技術。
Windowsは通常、FTK ImagerやAutopsy/Sleuth Kitといった確立したツールを通じて、信頼性の高いディスクイメージングと分析をサポートする。
ext4やXFSのようなファイルシステムに依存しているLinux環境は、一般により透明性を提供する。
Linuxシステムのメモリ分析は、LiME、スナップショットユーティリティ、ddのようなツールによるメモリ取得の恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:43:46 GMT)
Fabrication effects on Niobium oxidation and surface contamination in Niobium-metal bilayers using X-ray photoelectron spectroscopy [0.0] X線光電子分光法を用いてニオブのさらなるデバイス製造における有効キャップ層について検討した。
キャッピング層17層を非破壊的に評価し,酸素拡散防止能力と標準製法の影響を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:32:46 GMT)
Exact closed-form Gaussian moments of residual layers [0.0] 本研究では,モンテカルロの基底的真理からKLの偏差を,最先端の決定論的推論法により100倍に改善することを示す。
また、最近注目されているフィードフォワードニューロンの事前誤差境界と予備解析も与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 20:47:55 GMT)
Exact Thermal Stabilizer Eigenstates at Infinite Temperature [0.0] 我々は、安定状態を用いて、総称的に非可積分な2体ハミルトンの正確な無限温度固有状態を構築する。
二体ハミルトニアンの安定化子固有状態は、すべての四体オブザーバブルの顕微鏡的熱平衡を満足できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 10:51:01 GMT)
Entropy production versus memory effects in two-level open quantum systems [0.0] エントロピー生成のすべての定義は弱い結合に一致することを示す。
エントロピー生成の概念を動的マップに拡張する。
エントロピー生成というこの拡大された概念とP-可分性の間の完全同値性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:20:31 GMT)
Entanglement of quantum systems via a classical mediator in hybrid van Hove theory [0.0] ハイブリッドファンホーブ理論の枠組みにおいて,古典的媒介者による絡み合いが可能であることを示す。
量子絡み合いの研究は、古典的な重力を特徴とする一貫した量子論を除外できないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 11:20:37 GMT)
Entanglement and discord classification via deep learning [0.0] 本稿では、畳み込みオートエンコーダを用いた量子絡み合いと不協和性分類のための深層学習に基づくアプローチを提案する。
我々は、2から7までの局所次元で$d$のシステムに対して、分離可能な二部類状態から絡み合うものを区別するモデルを訓練する。
学習した表現を活用して、有界な絡み合い状態のサンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:23:42 GMT)
EnsembleLink: Accurate Record Linkage Without Training Data [0.0] トレーニングラベルを使わずに精度の高いEnsembleLinkを提案する。
都市名、人名、多言語政党の組織記録にまたがるベンチマークでは、EnsembleLinkがマッチするか、広範囲なラベリングを必要とするメソッドを超える。
このメソッドはオープンソースモデル上でローカルに動作し、外部API呼び出しを必要とせず、典型的なリンケージタスクを数分で完了する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:41:11 GMT)
Efficient Algorithms for Weakly-Interacting Quantum Spin Systems [0.0] 任意の温度で弱い相互作用を持つ量子スピン系の効率的なアルゴリズムが見つかる。
特に,分割関数の完全定時近似法を得る。
提案手法は,クラスタ展開法と近似サンプリングから近似カウントへの標準化に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:49:31 GMT)
Do Pathology Foundation Models Encode Disease Progression? A Pseudotime Analysis of Visual Representations [0.0] 視覚基礎モデルは、独立した静的観測から連続的なプロセスを表現することを暗黙的に学習できることを示します。
このフレームワークは、静的スナップショットを通じて継続的プロセスが観察される他のドメインに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:50:43 GMT)
Diverse Approaches to Optimal Execution Schedule Generation [0.0] 本稿では,品質多様性アルゴリズムMAP-Elitesの取引実行への応用について述べる。
MAP-Elitesは、単一の最適政策を探すのではなく、流動性とボラティリティの条件によって索引付けされた、多種多様な体制-特殊主義戦略のポートフォリオを生成する。
個々の専門家は行動ニッチの中で8～10%のパフォーマンス改善を達成する一方、他の細胞は劣化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:41:52 GMT)
Differentiable Integer Linear Programming is not Differentiable & it's not a mere technical problem [0.0] 論文「微分線形計画法」における微分可能性の方法がいかに間違っているかを示す。
同じエラーを継承するダウンストリームの作業は、すでにいくつか存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:07:43 GMT)
Developers in the Age of AI: Adoption, Policy, and Diffusion of AI Software Engineering Tools [0.0] 147人のプロ開発者の利用パターンを調査した。
品質パラドックスに対する知覚的なサポートは見つからない。
セキュリティに関する懸念は、採用に対する穏健かつ統計的に重要な障壁であり続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 05:56:35 GMT)
Delegation Without Living Governance [0.0] ほとんどのガバナンスフレームワークは、ルールを事前に定義し、システムは順応するように設計し、結果が得られた後に説明責任を適用することができると仮定しています。
本稿では、静的なコンプライアンスベースのガバナンスは、意思決定が実行に移って不透明になったときに失敗する、と論じる。
最大の課題は、AIが意識しているかどうかではなく、人間がますます異質なインテリジェンスと有意義なコミュニケーション、影響力、共進化を維持することができるかどうかだ、と氏は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:40:40 GMT)
Deep Learning Pose Estimation for Multi-Label Recognition of Combined Hyperkinetic Movement Disorders [0.0] 高運動性運動障害(HMD)、例えばジストニア、震え、コレア、ミオクローヌス、およびティクスは、幼少期から成人期にかけて運動障害を悪化させている。
そこで我々は,標準的な外来ビデオから解剖学的に意味のあるキーポイント時系列に変換する,ポーズベースの機械学習フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 21:55:48 GMT)
Continuum mechanics of entanglement in noisy interacting fermion chains [0.0] 本研究では,ランダムに相互作用するMajoranaフェルミオンの連鎖に散在する情報に対する効果的な連続記述を開発する。
この形式主義は、絡み合い膜と弱い相互作用の極限に広がる作用素に対して正確な結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 00:34:16 GMT)
Community detection in network using Szegedy quantum walk [0.0] 量子ウォーク(quantum walk)は、古典的なランダムウォークの量子力学の分野である。
我々はSzegedyの量子ウォークの変種を用いて、ネットワーク内のコミュニティを発見する手順を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 01:20:42 GMT)
CircuChain: Disentangling Competence and Compliance in LLM Circuit Analysis [0.0] 本稿では,電気回路解析における物理推論能力から命令コンプライアンスを遠ざけるように設計された診断ベンチマークであるCircuChainを紹介する。
シンボリック・ソルバ、SPICEシミュレーション、LLMに基づくエラー分類を組み合わせた多段階検証パイプラインは、エラーのきめ細かい帰属を可能にする。
評価された最強モデルは、ほぼ完全な物理的推論を示すが、Trap条件が意図的に自然のサインパターンを逆転させる場合、規約違反の頻度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:13:44 GMT)
Causal Discovery for Explainable AI: A Dual-Encoding Approach [0.0] 本稿では、機械学習の決定を説明するために、二重符号化因果探索手法を提案する。
タイタニックデータセットの適用により,提案手法は確立された説明可能な手法と整合する因果構造を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 03:36:21 GMT)
BioAgent Bench: An AI Agent Evaluation Suite for Bioinformatics [0.0] BioAgent Benchは、AIエージェントのパフォーマンスと堅牢性を測定するために設計された、ベンチマークデータセットと評価スイートである。
ベンチマークには、自動アセスメントをサポートするための具体的な出力アーティファクトを指定するプロンプトを備えた、エンドツーエンドタスクのキュレートが含まれている。
複数のエージェントハーネスをまたいだフロンティアクローズドソースおよびオープンウェイトモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 14:44:03 GMT)
Bifocal Attention: Harmonizing Geometric and Spectral Positional Embeddings for Algorithmic Generalization [0.0] 位置エンコーディングを2つの異なるモダリティに分離するアーキテクチャパラダイムであるBifocal Attentionを紹介する。
本稿では,静的な幾何学的パラメータとして位置周波数を初期化する新しいトレーニングプロトコルであるスペクトル進化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 23:16:31 GMT)
Azimuthal angular entanglement between decaying particles in ultra-peripheral ion collisions [0.0] UPC光生成は3つ以上の粒子を含む最終状態を生成することができ、全て同じ偏光で絡み合っている。
これらのより複雑な状態は、さらにユニークな現象論を示し、多粒子の絡み合いの新しい試験を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 18:50:19 GMT)
Authenticated encryption for space telemetry [0.0] 軽量認証暗号の実装の提案は、リソース制約のある環境での性能を犠牲にすることなく、強力なセキュリティを提供する。
我々は,緊急通信におけるテレメトリデータの機密性,完全性,信頼性を保護し,セキュリティ要件と運用上の制約のバランスをとるためのスキームを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 12:57:27 GMT)
Attention Guidance through Video Script: A Case Study of Object Focusing on 360° VR Video Tours [0.0] 本論文は,ビデオスクリプトをベースとしたオブジェクトに着目し,グラウンディング・ディノとセグメンション・アニーシングのモデルを組み合わせて注意を喚起する。
ケーススタディとして、本研究では、レディング大学の360度ビデオツアーで実験を行っている。
実験の結果,360度VRビデオツアーでは,ユーザの注意を向ける作業を支援することで,映像スクリプトによるユーザエクスペリエンスの向上が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:30:13 GMT)
Andreev spin qubits based on the helical edge states of magnetically doped two-dimensional topological insulators [0.0] 二次元トポロジカル絶縁体のヘリカルエッジ状態に基づいて、アンドレーフスピン量子ビットがジョセフソン接合で実現可能であることを示す。
磁気ドーピングにより誘起されるアンドレーブスピン状態間の電気的双極子遷移は、マイクロ波放射パルスによりアンドレーフスピン量子ビットを光学的に操作することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:00:40 GMT)
An introductory Generalization of the standard SVMs loss and its applications to Shallow and Deep Neural Networks [0.0] 本稿では,2値分類と回帰モデルの両方において,SVMに対する新たな凸損失を提案する。
双対問題の数学的導出を示し、これらをいくつかの小さなデータセットで実験する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 06:47:51 GMT)
Amortized Spectral Kernel Discovery via Prior-Data Fitted Network [0.0] 本稿では,事前学習したPFNのスペクトル発見を非結合的に行うための解釈可能性駆動型フレームワークを提案する。
我々は、PFNラプタントを明示的なスペクトル密度推定と対応する定常カーネルにマッピングするデコーダアーキテクチャを提案する。
これにより、最適化ベースのベースラインと比較して、推論時間のオーダー・オブ・マグニチュードが減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:51:26 GMT)
Algebraic Geometry for Spin-Adapted Coupled Cluster Theory [0.0] SU(2)-不変(スピン一重項)多体空間を明示的に記述する。
我々は、この環の次数付き部分空間の埋め込みを通じてスピン適応的トランケーション多様体を定義する。
スピン一般化定式化と比較すると、このアプローチは次元と次数の相当な減少をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 09:11:43 GMT)
Adaptive Benign Overfitting (ABO): Overparameterized RLS for Online Learning in Non-stationary Time-series [0.0] ABOは非常に正確で(ベースラインのカーネルメソッドと比較して)、20～40%のスピード改善を実現している。
結果は、安定したオンライン学習フレームワーク内で適応フィルタリング、カーネル近似、良性過剰適合をリンクする統一ビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:58:01 GMT)
Accelerating De Novo Genome Assembly via Quantum-Assisted Graph Optimization with Bitstring Recovery [0.0] ゲノムシークエンシングは、遺伝情報の解読、生物の同定、疾患の理解、パーソナライズド医療の進歩に不可欠である。
デノボゲノム組換えは、その計算複雑性が高く、時間と精度の両方に影響を及ぼすため、重大な課題を呈している。
本稿では,古典的前処理と統合された量子コンピューティングに基づく最適化アルゴリズムを用いて,ゲノム組立プロセスを高速化するハイブリッドアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:03:55 GMT)
AI Narrative Breakdown. A Critical Assessment of Power and Promise [0.0] この記事では、AIとの社会的関わりを形作る広範にわたる物語を精査している。
エージェンシーや意思決定、真理性、自律性、知識処理、予測、汎用性、中立性、客観性といった重要なテーマを強調している。
この記事は、AIとのより根底的な関わりを呼びかけ、AIを必ずしも社会的ガバナンスの対象となる人間指向のツールとして認識する新しい物語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 19:26:45 GMT)
A scalable quantum-enhanced greedy algorithm for maximum independent set problems [0.0] 正規グラフ上の最大独立集合問題を解くためのハイブリッド量子古典アルゴリズムについて検討する。
このアルゴリズムを20kbitのIQM超伝導デバイス上に実装し,数千ノードのグラフに独立した集合を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 16:14:48 GMT)
A costing framework for fusion power plants [0.0] 本稿は,2017年から2024年までのARPA-E支援で実施した核融合発電プラントコスト作業の要約と集約である。
それは、関連する分析フレームワークの進化を、初期の資本コストに焦点を当てた研究から、標準に準拠した監査可能なコスト処理能力まで、文書化している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 13:47:02 GMT)
A Bravyi-König theorem for Floquet codes generated by locally conjugate instantaneous stabiliser groups [0.0] BK定理は局所共役安定化器群に基づくフロケ符号の定義に対して成り立つことを示す。
コード空間を各ステップで保存する必要がないFloquetコードに一般化されたユニタリのクラスを導入し、定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jan 2026 15:31:44 GMT)