DreamOn: Diffusion Language Models For Code Infilling Beyond Fixed-size Canvas [112.6] 拡散言語モデル(Diffusion Language Models)は、設計を促さずに、フレキシブルで任意の順序で埋め込む。
動的可変長生成が可能な新しい拡散フレームワークDreamOnを提案する。
DreamOnはHumanEval-InfillingとSantaCoder-FIMの最先端の自己回帰モデルと同等のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:46:34 GMT)
TQL: Scaling Q-Functions with Transformers by Preventing Attention Collapse [100.1] Transformer Q-Learningは、強化学習における学習価値関数における変換器のスケーリングポテンシャルを解放する。
当社のアプローチでは,最小のネットワークサイズから最大規模のネットワークサイズへのスケールアップでは,最大で43%のパフォーマンス向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:10:43 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） (Sun, 01 Feb 2026 10:19:54 GMT)
Model Specific Task Similarity for Vision Language Model Selection via Layer Conductance [92.7] 本稿では,視覚エンコーダの内部関数力学におけるモデル選択の基盤となるフレームワークを提案する。
提案手法は,各タスクをレイヤワイドコンダクタンスにより表現し,エントロピー正規化アライメントによる目標条件付きブロック重要度分布を導出する。
そこで本研究では,DCD(Directional Conductance Divergence)という,ソースタスクが対象の機能ブロックをいかに効果的にカバーするかを定量化する非対称な指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:29:43 GMT)
Rethinking Multinomial Logistic Mixture of Experts with Sigmoid Gating Function [84.5] また,シグモイドゲートは,パラメータと専門家推定の双方において,ソフトマックスゲートよりも低い値を示した。
温度をシグモイドゲートに組み込むと,温度とゲーティングパラメータの内在的な相互作用により指数律のサンプルが複雑になることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:19:16 GMT)
A Statistical Theory of Gated Attention through the Lens of Hierarchical Mixture of Experts [81.0] ゲーテッドアテンションは、標準アテンションにおける低ランクマッピングの表現性を高めることを実証的に実証されている。
有向注意行列や多頭部自己注意行列の各項目は、専門家の階層的な混合として記述できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:22:13 GMT)
LightCity: An Urban Dataset for Outdoor Inverse Rendering and Reconstruction under Multi-illumination Conditions [80.7] 都市のシーンにおける逆レンダリングは、自動運転やデジタルツインといった応用にとって重要な要素である。
しかし、マルチイルミネーションや間接光、シャドウ効果などの複雑な照明条件のために大きな課題に直面している。
現実的な間接光と影効果を備えた多様な照明条件を特徴とする,高品質な合成都市データセットLightCityを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:37:00 GMT)
EEmo-Logic: A Unified Dataset and Multi-Stage Framework for Comprehensive Image-Evoked Emotion Assessment [77.0] EEmoDBは、これまでで最大のイメージ誘発感情理解データセットである。
EEmo-Logicは命令の微調整とタスクカストマイズされたグループ相対的優先度最適化によって開発されたオールインワンのマルチモーダル言語モデル(MLLM)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:49:26 GMT)
Interacted Planes Reveal 3D Line Mapping [73.6] LiP-Mapは3Dラインマッピングのためのラインプレーン共同最適化フレームワークである。
ScanNetV2, ScanNet++, Hypersim, 7Scenes, Tanks&Templeの100以上のシーンにおいて、LiP-Mapは最先端メソッドよりも正確性と完全性の両方を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:52:55 GMT)
High-accuracy sampling for diffusion models and log-concave distributions [70.9] 本稿では,$mathrmpolylog (1/)$のステップで$$-errorを求める拡散モデルサンプリングアルゴリズムを提案する。
我々の手法は、一般的なログ凹凸分布に対する最初の$mathrmpolylog (1/)$ complexity samplerをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:05:31 GMT)
ConvexBench: Can LLMs Recognize Convex Functions? [70.5] 凸解析は数学の現代的な分野であり、多くの応用がある。
大規模言語モデル(LLM)が研究レベルの数学と科学を自動化し始めるにつれ、LLMが凸性を理解し、推論する能力を示すことが重要である。
我々は,LLMが深い機能的構成下での象徴的対象の凸性を識別できるかどうかを,スケーラブルで機械的に検証できるベンチマークであるcbを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:41:17 GMT)
Latent Reasoning VLA: Latent Thinking and Prediction for Vision-Language-Action Models [69.6] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、チェーン・オブ・思想(CoT)推論の恩恵を受けるが、既存のアプローチでは高い推論オーバーヘッドが生じる。
本稿では,マルチモーダル CoT 推論を具体化するための連続潜時表現に内包する統合 VLA フレームワークである Latent Reasoning VLA (textbfLaRA-VLA) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:34:37 GMT)
Boosting Point-supervised Temporal Action Localization via Text Refinement and Alignment [66.8] 本稿では,視覚記述からテキスト特徴を効果的に活用し,意味的に豊かな視覚特徴を補完するテキスト認識・アライメント(TRA)フレームワークを提案する。
これは、PTR(Point-based Text Refinement Module)とPMA(Point-based Multimodal Alignment Module)の2つの新しいモジュールを設計することで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 14:35:46 GMT)
PandaPose: 3D Human Pose Lifting from a Single Image via Propagating 2D Pose Prior to 3D Anchor Space [62.1] PandaPoseは3次元アンカー空間の前に2次元ポーズを伝播させることによって3次元のポーズリフトアプローチである。
われわれの3Dアンカー空間は、(1)標準座標系における関節回りの3Dアンカーから成り、2Dポーズ推定の不正確さを軽減するための正確で堅牢な事前情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 08:20:40 GMT)
Understanding vision transformer robustness through the lens of out-of-distribution detection [59.7] 量子化はメモリと推論コストを削減し、性能損失のリスクを負う。
本稿では, 量子化小型可変ビジョントランス (DeiT, DeiT3, ViT) の共通アウト・オブ・ディストリビューション (OOD) データセットにおける挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:00:59 GMT)
Balancing Understanding and Generation in Discrete Diffusion Models [58.6] Masked Diffusion Language Models (MDLM) は意味理解とゼロショットの一般化に優れる。
UDLM(Uniform-Noise Diffusion Language Models)は、強力な数ステップ生成品質を実現する。
定常雑音カーネルを介して2つのパラダイムをブリッジするXDLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:00:35 GMT)
A State-Transition Framework for Efficient LLM Reasoning [58.2] ロングチェイン・オブ・ソート (Long Chain-of-Thought, CoT) 推論は、複雑な推論タスクにおいて、Large Language Models (LLM) のパフォーマンスを大幅に改善する。
既存の研究は通常、COT配列を圧縮することでLCMの推論効率を高める。
状態遷移過程としてLLMの推論過程をモデル化する効率的な推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:40:40 GMT)
Beyond Pixels: Visual Metaphor Transfer via Schema-Driven Agentic Reasoning [56.2] 視覚的メタファーは、抽象概念をインパクトのある視覚的レトリックに変換するために、クロスドメインなセマンティックフュージョンを用いて、人間の創造性の高階形式を構成する。
本稿では,参照画像から「創造的本質」を自律的に分離し,その抽象論理をユーザ特定対象に再物質化する,視覚メタファー伝達(VMT)の課題を紹介する。
提案手法は, メタファーの整合性, アナロジーの適切性, 視覚的創造性においてSOTAのベースラインを著しく上回り, 広告・メディアにおける高度にインパクトのある創造的アプリケーションを自動化するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:01:36 GMT)
MTC-VAE: Multi-Level Temporal Compression with Content Awareness [54.9] Latent Video Diffusion Models (LVDMs) は可変オートエンコーダ (VAEs) を使ってビデオをコンパクトな遅延表現に圧縮する。
固定圧縮率VAEを多段階時間圧縮をサポートするモデルに変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:08:02 GMT)
Rectified LpJEPA: Joint-Embedding Predictive Architectures with Sparse and Maximum-Entropy Representations [53.6] JEPA(Joint-Embedding Predictive Architectures)は、ビュー不変表現を学習し、崩壊防止のためのプロジェクションベースの分布マッチングを認める。
既存のアプローチは、等方的ガウス分布に対する表現を正則化するが、本質的には密度表現を好んでおり、効率的な表現で観察されるスパーシティの重要な性質を捉えることができない。
本稿では,Rectified Generalized Gaussian(RGG)分布に表現を整合させる2サンプル分布整合損失であるRDMRegを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:49:30 GMT)
Adaptive Dual-Weighting Framework for Federated Learning via Out-of-Distribution Detection [53.5] Federated Learning (FL)は、大規模分散サービスノード間の協調的なモデルトレーニングを可能にする。
実世界のサービス指向デプロイメントでは、異種ユーザ、デバイス、アプリケーションシナリオによって生成されたデータは本質的にIIDではない。
FLoodは、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出にインスパイアされた新しいFLフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:54:59 GMT)
TxRay: Agentic Postmortem of Live Blockchain Attacks [52.7] 5年も経たないうちに、DeFiのエコシステムは15.75億米ドル以上を失い、エクスプロイトが報告された。
我々は、限られた証拠から生のACT攻撃を再構築する死後システムであるTxRayを提示する。
DeFiHackLabsの114件のインシデントで、TxRayは105件のインシデントに対して専門家による根本原因と実行可能なPoCを生成し、92.11%のエンド・ツー・エンドの再現を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:17:33 GMT)
Not All Preferences Are Created Equal: Stability-Aware and Gradient-Efficient Alignment for Reasoning Models [52.5] ポリシー更新の信号対雑音比を最大化することにより、アライメントの信頼性を高めるために設計された動的フレームワークを提案する。
SAGE(Stability-Aware Gradient Efficiency)は、モデル能力に基づいて候補プールをリフレッシュする粗いきめ細かいカリキュラムメカニズムを統合する。
複数の数学的推論ベンチマークの実験により、SAGEは収束を著しく加速し、静的ベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:56:10 GMT)
UniForce: A Unified Latent Force Model for Robot Manipulation with Diverse Tactile Sensors [51.9] そこで本研究では,多様な触覚センサにまたがる共用潜在力空間を学習する,新しい統合された触覚表現学習フレームワークを提案する。
UniForceは、逆ダイナミクス(image-to-force)とフォワードダイナミクス(force-to-image)を共同モデリングすることで、クロスセンサー領域シフトを低減する
高価な外部力/トルクセンサ(F/T)への依存を避けるため,静的平衡を利用して直接センサ・オブジェクト・センサ・インタラクションを介して力対効果データを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:03:01 GMT)
Do All Individual Layers Help? An Empirical Study of Task-Interfering Layers in Vision-Language Models [51.8] 事前トレーニングされたVLMでは、すべてのレイヤがデフォルトで実行され、下流タスクで予測される。
パラメータをゼロにすることで、ひとつの層にインターベンションすることで、特定のタスクのパフォーマンスを向上させることができる。
与えられたタスクに対して最も干渉するレイヤを動的に識別し、バイパスする、トレーニング不要なテスト時間適応手法であるTaLoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:37:05 GMT)
MARA: A Multimodal Adaptive Retrieval-Augmented Framework for Document Question Answering [51.2] 検索型マルチモーダル文書QAは,視覚的にリッチな文書から複雑なマルチモーダル構造を持つ関連情報を識別し,統合することを目的としている。
現在のアプローチは、サージェントなコンテンツを見渡すクエリに依存しないドキュメント表現に依存しています。
本稿では,クエリ適応生成を導入したMultimodal Adaptive Retrieval-Augmented (MARA)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:27:40 GMT)
SetPO: Set-Level Policy Optimization for Diversity-Preserving LLM Reasoning [50.9] 本稿では,カーネル化類似性を用いたサンプル軌道上で定義された設定レベル多様性の目的について紹介する。
提案手法は,各サンプル軌跡に対する余剰余剰貢献を導出し,この目的を政策最適化のためのプラグイン・アドバンテージ・シェーピング用語として統合する。
様々なモデルスケールで実験を行い、提案アルゴリズムの有効性を示し、様々なベンチマークでPass@1とPass@Kの双方において、強いベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:13:20 GMT)
Adaptive Visual Autoregressive Acceleration via Dual-Linkage Entropy Analysis [50.5] 我々は,Visual AutoRegressive モデリングのためのトレーニング不要なトークン削減促進フレームワーク NOVA を提案する。
NOVAは、スケールエントロピー成長の屈折点をオンライン同定することにより、推論中のアクティベーションアクティベーションスケールを適応的に決定する。
実験と解析により、NOVAはシンプルで効果的なトレーニングフリー加速フレームワークとして評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:29:42 GMT)
Who Transfers Safety? Identifying and Targeting Cross-Lingual Shared Safety Neurons [49.8] 言語間共有安全ニューロン(SS-Neurons)は、言語間の安全行動を制御する。
本稿では,言語資源分布とモデルアーキテクチャに基づいて,SS-Neuronsをターゲットにしたニューロン指向のトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:28:02 GMT)
Rethinking the Flow-Based Gradual Domain Adaption: A Semi-Dual Optimal Transport Perspective [47.8] 中間領域を構築するためのエントロピー規則化半二重不均衡最適輸送(E-SUOT)フレームワークを提案する。
具体的には、フローベースGDAをラグランジアン双対問題として再構成し、確率推定の必要性を回避するための等価な半双対目的を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:07:54 GMT)
Parallel Training in Spiking Neural Networks [47.4] スパイキングニューロンのバイオインスピレーションによる統合発火機構はスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の効率的な処理の基礎となる
大規模モデルの最近の進歩は、スパイキングニューロンが現代的なGPU上で効率的にスケールするために高い並列計算をサポートすることを要求している。
本研究は、並列スパイキングニューロンを設計するための一般的なガイダンスを提供する、新しい機能的視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:10:47 GMT)
Q-DiT4SR: Exploration of Detail-Preserving Diffusion Transformer Quantization for Real-World Image Super-Resolution [47.1] 提案するQ-DiT4SRは,DiTベースのReal-ISRに適したPTQフレームワークである。
H-SVDは,グローバルな低ランク分岐とローカルなブロックワイドランク1分岐をマッチングパラメータ予算の下で統合する階層的SVDである。
複数の実世界のデータセットの実験により、我々のQ-DiT4SRは、W4A6とW4A4設定の両方でSOTA性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:07:59 GMT)
MedAD-R1: Eliciting Consistent Reasoning in Interpretible Medical Anomaly Detection via Consistency-Reinforced Policy Optimization [46.7] 我々はMedADの最初の大規模マルチモーダル・マルチセンタベンチマークであるMedAD-38Kを紹介し、構造化された視覚質問応答(VQA)ペアとともに、CoT(Chain-of-Thought)アノテーションを特徴付ける。
提案するモデルであるMedAD-R1は、MedAD-38Kベンチマーク上での最先端(SOTA)性能を実現し、強いベースラインを10%以上上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:56:10 GMT)
Probing RLVR training instability through the lens of objective-level hacking [46.6] 本稿では,RLVRの不安定性を客観的ハッキングのレンズを通して理解するための原則的フレームワークを提案する。
30B MoEモデルに関する広範な実験とともに,本フレームワークを基盤として,本モデルの起源を追究し,そのメカニズムを定式化した。
これらの結果は、MoEモデルにおける不安定性の基礎となるトレーニングダイナミクスの具体的および因果的説明を提供し、安定したRLVRアルゴリズムの設計のためのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 08:55:27 GMT)
Benchmarking of algorithms for set partitions [45.9] 集合分割数を決定するための近似式を,小および大の集合サイズに対して与える。
Djokic et al.のアルゴリズムは実用的な用途に推奨されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:40:43 GMT)
Analyzing and Improving Diffusion Models for Time-Series Data Imputation: A Proximal Recursion Perspective [45.7] 拡散モデル(DM)は時系列データインプットを約束している。
DMの性能は複雑なシナリオでは相容れない。
我々はSPIRIT(Semi-proximal Transport Regularized Time-Series Imputation)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:11:57 GMT)
One-Shot Real-World Demonstration Synthesis for Scalable Bimanual Manipulation [45.0] BiDemoSynは1つの実世界の例から、接触に富んだ物理的に実現可能なバイマダルなデモンストレーションを合成するフレームワークである。
BiDemoSynデータに基づいてトレーニングされたポリシーは、新しいオブジェクトのポーズや形状に対して堅牢に一般化されていることを示す。
BiDemoSynのデータに基づいてトレーニングされたポリシーは、ゼロショットのクロスボデーメントを新しいロボットプラットフォームに転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:23:55 GMT)
PromptRL: Prompt Matters in RL for Flow-Based Image Generation [44.8] 本稿では,言語モデル(LM)をフローベース強化学習ループ内で直接訓練可能な即時改善エージェントとして組み込んだフレームワークであるPromptRLを提案する。
PromptRLは、GenEvalで0.97、OCRで0.98、PickScoreで24.05、複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:31:06 GMT)
HalluHard: A Hard Multi-Turn Hallucination Benchmark [43.6] 950のシード質問を伴う、挑戦的なマルチターン幻覚ベンチマークである、textbfHalluHard$を紹介します。
我々は、事実の主張に対してインラインの引用を要求することによって、根拠を運用する。
幻覚行動は, モデル能力, 回転位置, 効果的な推論, 必要な知識の種類によって形成されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:35:07 GMT)
EvoOpt-LLM: Evolving industrial optimization models with large language models [43.6] EvoOpt-LLMは産業最適化モデリングの全ライフサイクルをサポートする統一LLMベースのフレームワークである。
生成率は91%、実行可能性は65.9%であり、トレーニングサンプルはわずか3,000であり、1500サンプル以下で重要なパフォーマンス向上が期待できる。
制約注入モジュールは、元の目的を保ちながら既存のMILPモデルを確実に増強し、可変プルーニングモジュールは計算効率を高め、400サンプルしか持たない中型のLPモデルでF1スコア0.56を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:58:55 GMT)
Equivalence of Privacy and Stability with Generalization Guarantees in Quantum Learning [42.7] 本稿では、微分プライベート(DP)量子学習アルゴリズムの一般化性能を解析するための統合情報理論フレームワークを提案する。
プライバシとアルゴリズムの安定性の関連性を活用して、トレーニングデータとアルゴリズムの出力の相互情報に強い制約を課す(varepsilon, )$-Quantum Differential Privacy (QDP)を確立する。
私たちは、学習マップ自体が特定のデータセットインスタンスに従わなければならないシナリオにおいて、プライバシの基本的な限界を特徴付けるために、信頼できないデータプロセッサの設定にフレームワークを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:03:07 GMT)
VEQ: Modality-Adaptive Quantization for MoE Vision-Language Models [41.6] PTQ(Post-Training Quantization)は、大量のメモリと計算オーバーヘッドに対処する効果的なトレーニング不要の手法である。
ビジュアルエキスパート量子化(VEQ)は、クロスモーダルな違いと専門家の不均一性に対応するために設計された、デュアルアウェアな量子化フレームワークである。
本手法は,従来のSOTA量子化法と比較して,Kim-VLでは2.04%,Qwen3-VLでは3.09%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:53:09 GMT)
The BoBW Algorithms for Heavy-Tailed MDPs [40.5] 重み付きフィードバック(HTMDP)を用いたマルコフ決定過程の検討
HTMDPの既存のアプローチは、環境において保守的であり、敵国体制では適応性が欠如している。
我々は,HTMDPのBest-of-Both-Worlds(BoBW)保証を実現するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:50:59 GMT)
Data Augmentation for High-Fidelity Generation of CAR-T/NK Immunological Synapse Images [40.3] キメラ抗原受容体(CAR)-TおよびNK細胞免疫療法は癌治療に変化をもたらした。
CAR-T/NK細胞免疫学的シナプス(IS)の品質は、治療効果を予測するための機能的バイオマーカーとして機能する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 00:54:53 GMT)
Provable Cooperative Multi-Agent Exploration for Reward-Free MDPs [40.1] 報酬のない探索における協調型マルチエージェント強化学習について検討した。
我々は,有限水平MDPに着目し,段階学習フレームワークを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:44:11 GMT)
Failure-Aware Bimanual Teleoperation via Conservative Value Guided Assistance [39.3] 本稿では,双方向遠隔操作のための価値誘導型障害対応フレームワークを提案する。
継続的な人的権威を保ちながら、従順な触覚支援を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 08:16:48 GMT)
TLDiffGAN: A Latent Diffusion-GAN Framework with Temporal Information Fusion for Anomalous Sound Detection [39.2] 本稿では,2つの補足枝からなる新しいフレームワークTLDiffGANを提案する。
あるブランチは、逆行訓練のために潜伏拡散モデルをGANジェネレータに組み込むことで、判別器のタスクをより困難にし、生成したサンプルの品質を向上させる。
また,よく見落とされがちな微妙で局所的な時間パターンに対する感度を高めるために,TMixup Spectrogram Augmentation法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:04:30 GMT)
Cast: Automated Resilience Testing for Production Cloud Service Systems [38.5] Castはマイクロサービスのレジリエンスを本番環境でテストするための、エンドツーエンドの自動化フレームワークです。
アプリケーションレベルの障害の包括的なライブラリに対して、プロダクショントラフィックを再生することで、高いテスト忠実性を達成する。
Castは、レジリエンスの脆弱性に積極的に対処するために、多くのサービスチームによって採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:29:25 GMT)
SALAAD: Sparse And Low-Rank Adaptation via ADMM [38.0] トレーニング中にスパース構造と低ランク構造を誘導するプラグイン・アンド・プレイ・フレームワークであるSALAADを提案する。
モデルスケールでの実験では、SALAADはデプロイメント中のメモリ消費を大幅に削減する。
単一のトレーニングを実行すると、モデル能力の連続的なスペクトルが得られ、多様なメモリ予算をまたいだスムーズで弾力的なデプロイメントが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 00:00:11 GMT)
DRFormer: A Dual-Regularized Bidirectional Transformer for Person Re-identification [37.6] 微粒な識別的詳細とグローバルな意味的特徴は、人物の再識別の課題の解決に寄与する。
視覚基礎モデルは局所的なテクスチャのマイニングに優れており、視覚言語モデルは強いグローバルな意味の違いを捉えている。
我々は,textbfDual-textbfRegularized Bidirectional textbfTransformerを用いて,その強みを相乗化するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:59:53 GMT)
Lyapunov Stability-Aware Stackelberg Game for Low-Altitude Economy: A Control-Oriented Pruning-Based DRL Approach [37.5] 無人航空機(UAV)は、ユーザからの多様なサービスを支援する重要な航空基地局として機能している。
このような異種ネットワークの有効性は、制限されたオンボードリソースと厳密な安定性要件の間の競合によってしばしば損なわれる。
本稿では,通信遅延が物理的制御安定性に与える影響を明示的にモデル化する,センシング・通信・通信・通信・通信のクローズドループフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:01:07 GMT)
PISA: Piecewise Sparse Attention Is Wiser for Efficient Diffusion Transformers [37.4] 拡散変換器はビデオおよび画像生成に基本となるが、その効率は注意の二次的複雑さによってボトルネックとなる。
PISA(Piecewise Sparse Attention)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:47:06 GMT)
Multi-Agent Teams Hold Experts Back [37.0] 自己組織化LDMチームが強力なシナジーを達成できるかどうかを考察する。
人間のチームとは違って、LLMチームは、専門家のエージェントのパフォーマンスと一貫して一致しないのです。
私たちは、識別ではなく、専門家の活用が主要なボトルネックであることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 04:34:36 GMT)
AI Meets Plasticity: A Comprehensive Survey [36.9] 人工知能(AI)は、データ駆動科学という科学発見の新しいパラダイムとして急速に発展しつつある。
材料科学と工学において、AIはすでに変革的な影響を与え始めており、素材の可塑性との相互作用を調べるのに時間と必要の両方を要している。
この研究は、材料の塑性挙動を発見し、サロゲートモデルを構築し、エミュレートするために使用される最先端のAI手法を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:17:22 GMT)
How well can VLMs rate audio descriptions: A multi-dimensional quantitative assessment framework [36.5] 我々は、未断のフル長ビデオのための多次元アセスメントフレームワークを開発した。
我々は, VLM と人間のレーダの能力を評価するために, 項目応答理論を用いて, 専門家が確立した根拠真理に対する評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:51:07 GMT)
P-EAGLE: Parallel-Drafting EAGLE with Scalable Training [35.6] 推論 LLM はより長い出力を生成し、拡張シーケンスで訓練された投機的復号化プロダクタを必要とする。
P(arallel)-EAGLEは,学習可能な共有隠れ状態を通じて,Eagleを自己回帰から並列マルチトークン予測に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:26:17 GMT)
Self-Generative Adversarial Fine-Tuning for Large Language Models [34.8] アライメントのための微調整大型言語モデル(LLM)は通常、人間のフィードバックから教師付き微調整や強化学習に依存する。
最近の自己再生および合成データアプローチは、この依存を減らすが、しばしば仮定や根拠のない自己評価に依存している。
本稿では,アライメントを生成逆ゲームとして定式化する,統合された微調整フレームワークである自己生成逆数LLM(SGALM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:20:27 GMT)
VividVoice: A Unified Framework for Scene-Aware Visually-Driven Speech Synthesis [33.1] 本稿では,既存の音声生成モデルの限界に対処するタスク・シーン・アウェア・ビジュアル・ドリブン・音声合成を提案する。
データ不足とモダリティデカップリングという2つのコア課題に対処するための統合生成フレームワークであるVividVoiceを提案する。
VividVoiceは,音声の忠実度,コンテンツ明瞭度,マルチモーダル整合性において,既存のベースラインモデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:56:24 GMT)
DSFC-Net: A Dual-Encoder Spatial and Frequency Co-Awareness Network for Rural Road Extraction [32.5] 本稿では,空間および周波数領域情報を融合するデュアルエンコーダフレームワークDSFC-Netを提案する。
CFIAモジュールはラプラシアピラミッド戦略を通じて、高周波数と低周波の情報を明示的に分離する。
WHU-RuR+、DeepGlobe、およびマサチューセッツのデータセットの実験は、最先端のアプローチよりもDSFC-Netの方が優れていることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:23:42 GMT)
Toward Universal and Transferable Jailbreak Attacks on Vision-Language Models [32.1] 視覚言語モデル(VLM)は、視覚エンコーダで大きな言語モデル(LLM)を拡張し、画像とテキストの両方で条件付きテキスト生成を可能にする。
マルチモーダル統合は、有害な応答を引き起こすために作られたイメージベースのジェイルブレイクにモデルを公開することによって、攻撃面を拡張する。
既存の勾配に基づくジェイルブレイク法は、逆転パターンが単一のホワイトボックスサロゲートに過度に適合し、ブラックボックスモデルに一般化できないため、転送が不十分である。
視覚空間における変換と正規化を通じて、敵対的パターンを制約するフレームワークであるユニバーサルで転送可能なジェイルブレイク(UltraBreak)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:18:47 GMT)
Unveiling the Cognitive Compass: Theory-of-Mind-Guided Multimodal Emotion Reasoning [31.8] 真の感情知性は、感情が生まれる認知基盤である心の理論(ToM)の明確なモデリングを必要とする。
ToMをベースとした階層型ベンチマークであるHitEmotionを導入する。
第2に、精神状態を追跡し、モダクティブな証拠を校正し、忠実な感情的推論を実現するToM誘導推論チェーンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:26:12 GMT)
Residual Decoding: Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models via History-Aware Residual Guidance [31.8] LVLM(Large Vision-Language Models)は、画像テキスト入力から効果的に推論し、様々なマルチモーダルタスクでうまく機能する。
彼らは言語の先行性に影響され、しばしば幻覚を生じさせる。
この問題に対処するためにResidual Decoding (ResDec)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:12:05 GMT)
PolyGen: Fully Synthetic Vision-Language Training via Multi-Generator Ensembles [31.6] PolyGenは、単純なデータセットサイズよりも多様体カバレッジと合成リガーを優先することで、合成データ構築を再定義するフレームワークである。
PolyGenは、アーキテクチャ的に異なるジェネレータの交差をトレーニングするために、ポリリシックなアプローチを採用しており、事実上モデル固有のアーティファクトを疎外している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:13:49 GMT)
When Domains Interact: Asymmetric and Order-Sensitive Cross-Domain Effects in Reinforcement Learning for Reasoning [31.6] グループ相対政策最適化(Group Relative Policy Optimization)は、大規模言語モデルにおける推論能力を改善する手法である。
数学、科学、論理学、パズル推論タスクにまたがるトレーニング順序効果の体系的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:04:07 GMT)
DISPO: Enhancing Training Efficiency and Stability in Reinforcement Learning for Large Language Model Mathematical Reasoning [31.4] DISPOは単純だが効果的なREINFORCEスタイルのアルゴリズムで、正しい反応と間違った反応のために重要なサンプリング重量の上昇と下降を分離する。
DISPO は AIME'24 (55.42% CISPO と 50.21% DAPO) で 61.04% を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:45:04 GMT)
Towards Fair Large Language Model-based Recommender Systems without Costly Retraining [30.7] LLM(Large Language Models)は、先進的な生成ユーザモデリングを通じてRecommender Systems(RS)に革命をもたらした。
LLMベースのRS(LLM-RS)は、トレーニングデータに存在するバイアスを必然的に持続させ、深刻な公平性問題を引き起こす。
本稿では,2段階の効率的な機械学習タスクとして,デバイアス問題を改善するためのFUDLRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:36:40 GMT)
Exploring Knowledge Purification in Multi-Teacher Knowledge Distillation for LLMs [30.5] 我々は,複数のLLM教師の合理性を1つの合理化に集約するtextbfKnowledge Purificationの概念を導入する。
実験により, これらの手法は蒸留モデルの性能を向上させるだけでなく, 知識衝突を効果的に軽減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:19:57 GMT)
Probing the Knowledge Boundary: An Interactive Agentic Framework for Deep Knowledge Extraction [29.7] 本稿では,大規模言語モデルの知識を体系的に抽出し,定量化する対話型エージェントフレームワークを提案する。
本手法は,異なる粒度で知識を探索する4つの適応探索ポリシーを含む。
我々は、より大きなモデルが常により多くの知識を抽出する明確な知識スケーリング法を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 01:43:44 GMT)
OLion: Approaching the Hadamard Ideal by Intersecting Spectral and $\ell_{\infty}$ Implicit Biases [29.6] nameAは、更新方向からのスペクトル制御と、署名更新からの座標制御を組み合わせる。
我々は、軽度で経験的に証明された対角対等方性仮定の下で収束を証明した。
nameA は運動量レベル状態のみを使用しながら、同等のチューニングの下でAdamW と Muon にマッチするか、より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 08:59:45 GMT)
A-MapReduce: Executing Wide Search via Agentic MapReduce [29.2] A-MapReduceはパラダイムにインスパイアされたマルチエージェント実行フレームワークである。
ワイドサーチを水平構造検索問題として再放送する。
A-MapReduceはハイパフォーマンスで、最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:53:29 GMT)
Community-Level Modeling of Gyral Folding Patterns for Robust and Anatomically Informed Individualized Brain Mapping [29.1] 皮質の折りたたみは、安定した解剖学的ランドマークを維持しながら、個人間の大きなばらつきを示す。
既存のランドマークベースの手法は、通常、それぞれの3HGを独立してモデル化する。
コミュニティレベルの折り畳み単位をモデル化するスペクトルグラフ表現学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 23:13:01 GMT)
Your Self-Play Algorithm is Secretly an Adversarial Imitator: Understanding LLM Self-Play through the Lens of Imitation Learning [29.1] そこで本研究では,2ドル分散変動目標に基づく新たな自己演奏模倣微調整アルゴリズムを提案する。
様々な言語モデルファインタニングタスクの実験では、既存のセルフプレイ方式よりも一貫した改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:50:59 GMT)
Stronger Semantic Encoders Can Harm Relighting Performance: Probing Visual Priors via Augmented Latent Intrinsics [28.5] Augmented Latent Intrinsics (ALI) を導入する。
ALIは、複雑で特異な材料に対する最大の利益で、リライティングの大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:51:12 GMT)
ASTER: Agentic Scaling with Tool-integrated Extended Reasoning [27.9] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は,大規模言語モデル(LLM)における長軸推論の主流パラダイムとして登場した。
ASTER(Agentic Scaling with Tool-integrated Extended Reasoning)は,コールドスタート戦略を通じて,この崩壊を回避するフレームワークである。
ほんの4Kのインタラクション・ディエンス・トラジェクトリの,小規模な専門家によるコールドスタートセットが,ダウンストリームのパフォーマンスを最強に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:46:02 GMT)
Sparse Reward Subsystem in Large Language Models [27.5] 大規模言語モデル(LLM)の隠れ状態におけるスパース報酬サブシステムを特定する。
このサブシステムは、モデルの内部的な状態値の期待を表す値ニューロンを含んでいることを実証する。
報酬予測と実際の報酬が分岐するケースを調べることにより、報酬予測誤差を符号化する報酬サブシステム内のドーパミンニューロンを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:55:31 GMT)
Phase Transitions for Feature Learning in Neural Networks [27.4] 比例ニューロン$n,dtoin$,$n/dto$における2層ニューラルネットワークの降下ダイナミクスについて検討した。
ネットワークアーキテクチャとトレーニングアルゴリズムに学習ダイナミクスが依存することを研究する方法として, $_textNN$ のキャラクタリゼーションを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 20:47:36 GMT)
ESSAM: A Novel Competitive Evolution Strategies Approach to Reinforcement Learning for Memory Efficient LLMs Fine-Tuning [27.2] 強化学習(RL)は、大規模言語モデル(LLM)における数学的推論を改善するための重要な訓練ステップとなっている。
シャープネス認識最大化(ESSAM)を用いた進化戦略を提案する。
ESSAMは、Evolution Strategies (ES) のパラメータ空間におけるゼロ次探索と Sharpness-Aware Maximization (SAM) を組み合わせることで、一般化を改善する。
従来のRLアルゴリズムのPPOの精度は77.72%を超え、精度は78.34%でGRPOに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 03:56:08 GMT)
ASP-Bench: From Natural Language to Logic Programs [27.1] 本稿では,128の自然言語問題,64の基本問題,容易かつ難解な変種からなるベンチマークを提案する。
自然言語の問題をAnswer Set Programs (ASPs)に翻訳するシステムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:48:36 GMT)
FinEvo: From Isolated Backtests to Ecological Market Games for Multi-Agent Financial Strategy Evolution [27.0] FinEvoは、マルチエージェント金融戦略の進化力学を研究するための生態ゲーム形式主義である。
個人レベルでは、MLベースのヘテロジニアストレーダーによるルールベースのディープラーニング、強化学習、大規模言語モデル(LLM)が、歴史的価格や外部ニュースなどの信号を用いて適応する。
人口レベルでは、戦略分布は、3つの設計されたメカニズムの選択、革新、環境摂動によって発展し、実際の市場のダイナミックな力を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 00:52:01 GMT)
Reliable Use of Lemmas via Eligibility Reasoning and Section$-$Aware Reinforcement Learning [27.0] 最近の大規模言語モデルは、しばしば補題を誤適用し、仮定を検証せずに結論をインポートする。
本稿では、この仕様を2$の出力で符号化し、強化学習による訓練を行うRULESを提案する。
訓練と評価は多種多様な自然言語と形式的証明コーパスに基づいて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 03:34:30 GMT)
What Does Vision Tool-Use Reinforcement Learning Really Learn? Disentangling Tool-Induced and Intrinsic Effects for Crop-and-Zoom [26.9] MED (Measure-Explain-Diagnose) を導入し, 道具誘発効果による内在能力の変化を解消した。
ツール・ユース・RLはツールによるダメージを主に軽減するのに対し、改善は本質的な学習に支配されている。
全体として、現在の視覚ツール使用RLは、それをマスターするのではなく、安全にツールと共存することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:00:50 GMT)
ReLayout: Versatile and Structure-Preserving Design Layout Editing via Relation-Aware Design Reconstruction [26.8] 設計レイアウト編集という基本的な再設計作業に着目する。
4つの基本的な重要な編集操作を導入し、編集操作の形式を標準化する。
本稿では,3重データを必要としない多目的構造認識設計編集のための新しいフレームワークReを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:05:44 GMT)
Unraveling the Hidden Dynamical Structure in Recurrent Neural Policies [26.4] リカレントニューラルポリシーは、部分的に観察可能な制御やメタRLタスクで広く使われている。
安定な循環構造は環境との相互作用の間に常に現れる。
これらの知見は、リカレントポリシーの多くの優れた特性を説明するために、新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:37:42 GMT)
Reasoning and Tool-use Compete in Agentic RL:From Quantifying Interference to Disentangled Tuning [26.4] Agentic Reinforcement Learning (ARL) は、複雑なタスクを解決するために、推論と外部ツールの実行をインターリーブするために、大きな言語モデルをトレーニングすることに焦点を当てている。
ほとんどの既存のARLメソッドは、推論とツールの使用行動の両方をサポートするために単一の共有モデルパラメータをトレーニングしている。
これらの2つの能力は、しばしば不整合勾配方向を誘導し、共同最適化の有効性を損なう訓練の干渉を引き起こす。
DART(Disentangled Action Reasoning Tuning)は、推論のためのパラメータ更新とツール使用を分離したローランクで明示的に分離する、シンプルで効率的なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 03:19:22 GMT)
Morphis: SLO-Aware Resource Scheduling for Microservices with Time-Varying Call Graphs [26.3] パターン認識トレース分析とグローバル最適化を一体化する依存性認識フレームワークであるMorphisを提案する。
TrainTicketベンチマークによる評価から,Morphisは最先端のベースラインに比べてCPU消費を35～38%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:04:19 GMT)
Supervised Fine-Tuning Needs to Unlock the Potential of Token Priority [26.2] 本論文は, 監督微調整(SFT)の形式化をめざして, 踏剣優先性を必須の橋として提唱する。
我々は、この統合レンズによる最近のブレークスルーを分析し、ノイズ濾過の正の優先順位と、無学習の有毒なモードの符号付き優先順位の2つの異なる状態に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:39:34 GMT)
Exposing and Defending the Achilles' Heel of Video Mixture-of-Experts [26.1] ビデオ理解タスクにおいて,Mixture-of-Experts (MoE) は高い性能を示してきたが,その逆の堅牢性は未解明のままである。
我々は,ビデオMoEモデルにおけるコンポーネントレベルの脆弱性を徹底的に調査するために,TLGA(Temporal Lipschitz-Guided Attacks)を提案する。
次に、ルータと専門家の双方を協調的に混乱させるJ-TLGA(Joint Temporal Lipschitz-Guided Attacks)を導入する。
これらの知見に基づき、我々はさらに、統合時間リプシッツ逆行訓練(J-TLAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:12:43 GMT)
Workflow-R1: Group Sub-sequence Policy Optimization for Multi-turn Workflow Construction [25.9] 本稿では,ワークフロー構築を多ターン,自然言語に基づく逐次意思決定プロセスとして再構成するフレームワークであるグラデーション-R1を提案する。
GSsPOは、多ターンエージェントシーケンシャル意思決定タスクの幅広いクラスに一般化可能な構造対応RLアルゴリズムとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:44:59 GMT)
On the Spectral Flattening of Quantized Embeddings [25.6] 超低精度での大規模言語モデルの訓練は、離散量子化制約と言語データの本質的な重み付きスペクトル特性の相違に根ざした不安定性によって、決定的に阻害される。
この研究は、LLMのスペクトル感度を定量化するだけでなく、安定な低ビット最適化に必要な条件としてスペクトル忠実性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:21:53 GMT)
Richer Bayesian Last Layers with Subsampled NTK Features [25.6] Bayesian Last Layers (BLL) は、ニューラルネットワークにおける不確実性を推定する便利な、計算的に効率的な方法を提供する。
本稿では,最後の層に分散した空間上のニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)特徴の投影を利用して,BLLを改善する手法を提案する。
これにより、標準的なBLLの推論の計算コストを低く保ちながら、完全なネットワークの可変性を考慮に入れた後部推論が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:24:20 GMT)
FlexStructRAG: Flexible Structure-Aware Multi-Granular Relational Retrieval for RAG [25.5] RAGシステムは、外部知識のセグメント化、構造化、検索の方法に依存する。
マルチグラニュラー・クエリ適応検索をサポートする構造対応RAGフレームワークFlexStructRAGを提案する。
実験の結果、FlexStructRAGは強力なRAGベースラインよりもセマンティック評価を改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:19:03 GMT)
LocalScore: Local Density-Aware Similarity Scoring for Biometrics [25.3] LocalScoreは、k番目の隣人を用いてギャラリー特徴分布の局所密度を組み込むスコアリングアルゴリズムである。
オープンセットの検索と検証において、一貫してかなりの利益を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 04:37:51 GMT)
Ebisu: Benchmarking Large Language Models in Japanese Finance [24.2] 日本の金融は、凝集性、頭部言語構造、混合書記システム、高文脈コミュニケーション規範を組み合わせたものである。
日本語の母国語理解のためのベンチマークであるEbisuを紹介する。
汎用,日本語対応,財務モデルにまたがる多種多様なオープンソースおよびプロプライエタリ LLM の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 23:02:21 GMT)
Small-Margin Preferences Still Matter-If You Train Them Right [24.1] ペアの難易度は最適化目標と強く相互作用することを示す。
そこで本研究では,MixDPOを提案する。
我々は、MixDPOがDPOのアライメントを一貫して改善し、また、広く使われている様々な変種も改善していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 01:15:55 GMT)
How RLHF Amplifies Sycophancy [23.2] 大規模言語モデルは、好みに基づく後訓練後、しばしばサイコファンティックな振る舞いを増大させる。
我々は、アライメントに使用する人間の嗜好データにおいて、学習した報酬に対する最適化とバイアスを因果的に関連付ける明示的な増幅機構を同定する。
本稿では,増幅機構自体を中和する訓練時間介入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 03:46:14 GMT)
Gradient-Aligned Calibration for Post-Training Quantization of Diffusion Models [23.1] トレーニング後の量子化は、サンプリングを加速し、拡散モデルのメモリオーバーヘッドを低減するための有望なソリューションとして現れる。
既存の拡散モデルのためのPTQ法は通常、タイムステップをまたいだキャリブレーションサンプルに均一な重みを適用している。
キャリブレーションサンプルに適切な重みを割り当てることで,これらの課題に対処する新しいPTQ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:45:07 GMT)
SSNAPS: Audio-Visual Separation of Speech and Background Noise with Diffusion Inverse Sampling [23.1] 本稿では,実環境騒音の存在下での単一マイクロホン音声分離と高機能化の課題について論じる。
提案手法は生成的逆サンプリングに基づいており, クリーンな音声と周囲の雑音を, 専用の拡散前処理でモデル化し, 基礎となるすべての音源の復元に共同で活用する。
我々は,1,2,3話者の混在音について評価し,完全に教師なしであるにもかかわらず,全ての条件において指導基準線が指導基準線より常に優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:57:53 GMT)
PARSE: An Open-Domain Reasoning Question Answering Benchmark for Persian [23.0] 我々は、最初のオープンドメインペルシャ推論QAベンチマークであるPARSEを紹介する。
Boolean、複数選択、ファクトイドフォーマットで10,800の質問がある。
制御されたLLMベースの生成パイプラインを使用して構築され、人間の評価によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 14:11:51 GMT)
On the Expressive Power of Permutation-Equivariant Weight-Space Networks [22.4] 重み空間ネットワークの表現性に関する体系的理論を開発する。
まず、すべての顕著な置換同変ネットワークが表現力で等価であることを証明した。
次に、入力重みに関する軽度で自然な仮定の下で、重みと関数空間の設定を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 08:00:51 GMT)
Dispelling the Curse of Singularities in Neural Network Optimizations [22.1] 勾配フロベニウスノルムは重み行列の最高特異値によって有界であることを示し、訓練が進むにつれて、重みと表現特異点の相互に強化され、これらの境界を緩和し、鋭い損失爆発のリスクをエスカレートする。
これに対応するために,軽量でフレキシブルで効果的な重み行列の特異スペクトル平滑化法であるParametric Singularity Smoothing (PSS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:09:06 GMT)
PACER: Blockwise Pre-verification for Speculative Decoding with Adaptive Length [21.7] 投機的復号法(SD)は,大規模言語モデル(LLM)の推論過程を高速化する強力な手法である
軽量でトレーニング可能な事前検証レイヤを用いて,ドラフト長を動的に制御する新しいアプローチであるPacerを提案する。
以上の結果から,Pacerは自己回帰復号化よりも最大2.66倍の高速化を実現し,一貫した投機復号化を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:12:38 GMT)
Evolving Interdependent Operators with Large Language Models for Multi-Objective Combinatorial Optimization [21.7] MOEAのマルチオペレータ最適化はマルコフ決定プロセスとして定式化されている。
E2OCは、最先端のAHDや他のマルチヒューリスティックな共同設計フレームワークを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:38:50 GMT)
Robust Sublinear Convergence Rates for Iterative Bregman Projections [21.7] エントロピック正規化(entropic regularization)は、制約が2つ(またはそれ以上)のトラクタブルブロックに分割された線形プログラムに近似する。
グラフ上のWasserstein-1距離に対するフローシンクホーンアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:20:19 GMT)
HierCon: Hierarchical Contrastive Attention for Audio Deepfake Detection [21.1] 現代のTSや音声変換システムが生み出すオーディオディープフェイクは、実際の音声と区別することがますます難しくなり、セキュリティとオンライン信頼の深刻なリスクが高まる。
階層的な階層型アテンションフレームワークであるHierConを提案する。これは,時間的フレーム,隣接するレイヤ,レイヤグループ間の依存性をモデル化し,ドメイン不変な埋め込みを奨励する,マージンベースのコントラスト学習と組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:36:32 GMT)
Bias in the Ear of the Listener: Assessing Sensitivity in Audio Language Models Across Linguistic, Demographic, and Positional Variations [21.1] 我々は,Global MMLU Liteに基づく音声強調ベンチマークであるBiasInEarデータセットを構築し,リリースする。
言語的(言語とアクセント)、人口統計学的(ジェンダー)、構造的(選択順序)摂動の9つの代表モデルを評価する。
以上の結果から,MLLMは人口統計学的要因に対して比較的頑健であるが,言語や選択肢の順序に非常に敏感であることが明らかとなり,既存の構造バイアスを増幅する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:34:34 GMT)
Aggregation Queries over Unstructured Text: Benchmark and Agentic Method [20.8] 我々は、厳密な完全性を必要とするコーパス境界設定において、自由テキスト上のエンティティレベルアグリゲーションを形式化する。
本稿では,アグリゲーションクエリを解釈可能なステージに分解するモジュール型エージェントベースラインであるDFAを提案する。
実験の結果、DFAは強力なRAGおよびエージェントベースラインに対するアグリゲーションエビデンスを一貫して改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:49:33 GMT)
Med3D-R1: Incentivizing Clinical Reasoning in 3D Medical Vision-Language Models for Abnormality Diagnosis [20.3] 我々は,2段階の学習プロセスを持つ強化学習フレームワークを提案する: 教師付きファインチューニング(SFT)と強化学習(RL)。
RLの段階では、整合性報酬を再定義し、整合性、ステップバイステップの診断推論を明示的に促進する。
本モデルではCT-RATEでは41.92%,RAD-ChestCTでは44.99%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:43:11 GMT)
HERMES: A Holistic End-to-End Risk-Aware Multimodal Embodied System with Vision-Language Models for Long-Tail Autonomous Driving [20.2] HERMESは、全体的なリスクを意識したエンドツーエンドのマルチモーダル駆動フレームワークである。
軌跡計画に明確なロングテールリスクヒントを注入する。
Hermesは、ロングテール混合交通シナリオにおいて、代表的なエンドツーエンドとVLM駆動のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 03:15:08 GMT)
Effective Frontiers: A Unification of Neural Scaling Laws [19.8] 本稿では,学習課題を長期分布(Zipfian)のパターンのプログレッシブカバレッジとして抽象化する統合フレームワークを提案する。
我々は、$N$、$D$、$C$の正確なスケーリング法則を導き、それらがキャパシティ、カバレッジ、最適化のボトルネックに起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:44:46 GMT)
CRAFT: Calibrated Reasoning with Answer-Faithful Traces via Reinforcement Learning for Multi-Hop Question Answering [19.4] Retrieval-augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル(LLM)をマルチホップ質問応答に利用するために広く使われている。
マルチホップQAにおける推論は,マルチホップ構成により本質的に複雑であり,ノイズ検索によりさらに不安定となる。
CRAFTは、応答生成時に忠実な推論を行うためにモデルを訓練する強化学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:33:39 GMT)
Robust Harmful Meme Detection under Missing Modalities via Shared Representation Learning [19.3] 本研究では, 有害なミーム検出手法が不完全データの存在下での挙動を調査するための, 第一種研究について述べる。
具体的には,複数のモダリティの共有表現を独立に投影することで学習する新しいベースライン手法を提案する。
2つのベンチマークデータセットの実験結果から,本手法はテキストの欠落時に既存の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 08:52:15 GMT)
An Odd Estimator for Shapley Values [19.3] Shapley値は、特徴の重要性、データバリュエーション、因果推論を含む、機械学習の帰属のためのフレームワークである。
我々は、Shapley値が集合関数の奇数成分にのみ依存していることを証明する。
奇数部分空間のみに回帰を行う一貫した推定器であるOddSHAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 19:07:16 GMT)
Toward Learning POMDPs Beyond Full-Rank Actions and State Observability [19.1] 我々はこの問題を、離散的に観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)のパラメータの学習として用いた。
エージェントはPOMDPの行動と観測空間の知識から始まるが、状態空間、遷移、観測モデルではない。
本手法は,遷移行列がフルランクな動作に対応する観測分布を持つ状態の分割まで,観測行列と遷移行列を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:19:43 GMT)
Multimodal Claim Extraction for Fact-Checking [19.0] ソーシャルメディアの投稿は、しばしば短い非公式のテキストとミーム、スクリーンショット、写真などの画像を組み合わせる。
ソーシャルメディアからのマルチモーダルクレーム抽出のための最初のベンチマークを示す。
MICEは意図を意識したフレームワークであり、意図クリティカルなケースの改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:21:15 GMT)
SwiftRepertoire: Few-Shot Immune-Signature Synthesis via Dynamic Kernel Codes [19.0] 本稿では,軽量タスク記述子に条件付きプロトタイプの学習辞書から,コンパクトなタスク固有パラメータ化を合成するフレームワークを提案する。
このアーキテクチャは、モチーフ対応プローブとモチーフ発見パイプラインを通じて、解釈可能性を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:30:31 GMT)
Improve the Trade-off Between Watermark Strength and Speculative Sampling Efficiency for Language Models [19.0] 投機的サンプリングは推論を加速し、受容率が増加するにつれて効率が向上する。
高い透かし強度は受け入れを減らし、同時に達成するのを防ぐ。
本稿では,トークンが擬似乱数の決定論的関数である場合に最大化される統計的検出可能性を管理する透かし強度の測定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 20:30:59 GMT)
Optimal Decision-Making Based on Prediction Sets [18.9] 予測セットは、未知のテスト結果を保証された確率でカバーするために、任意のMLモデルをラップすることができる。
本稿では,予測セットのカバレッジ保証と一致した最悪のケース分布に対する損失(リスク)を最小限に抑えるための決定理論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 03:02:44 GMT)
Neural FOXP2 -- Language Specific Neuron Steering for Targeted Language Improvement in LLMs [18.7] 言語デフォルト性は、スパースで低ランクな制御回路、言語ニューロンによって制御されていると我々は主張する。
我々は,言語特異的ニューロンを操るモデルで選択言語(ヒンディー語またはスペイン語)をプライマリにするNeural FOXP2を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 00:23:25 GMT)
Split&Splat: Zero-Shot Panoptic Segmentation via Explicit Instance Modeling and 3D Gaussian Splatting [18.5] Split&Splatは3DGSを用いたパノプティカルシーン再構築のためのフレームワークである。
Split&Splatは、まずシーンを分割し、各オブジェクトを個別に再構築することで、この問題に取り組む。
この設計は下流タスクを自然にサポートし、Split&SplatはScanNetv2セグメンテーションベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 20:10:37 GMT)
Decoding Ambiguous Emotions with Test-Time Scaling in Audio-Language Models [18.1] テスト時間スケーリング下でのALMを用いた音声におけるあいまいな感情認識のための最初のベンチマークを紹介する。
本評価では,8つの最先端ALMと5つのTTS戦略を,3つの顕著な音声感情データセットに対して体系的に比較した。
私たちのベンチマークは、より堅牢でコンテキスト対応で感情的にインテリジェントな音声ベースのAIシステムを開発するための基盤を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:41:57 GMT)
Inter- and Intra-Subject Variability in EEG: A Systematic Survey [18.0] オブジェクト間のばらつきは信頼性、翻訳、翻訳を制限する。
脳波の変動性は、管理のための実践的制約と、精密神経科学と堅牢神経技術に活用するための有意義なシグナルの両方として扱われるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:08:08 GMT)
Bifrost: A Much Simpler Secure Two-Party Data Join Protocol for Secure Data Analytics [17.8] 本稿では,冗長性のない結合テーブルを出力する,よりシンプルなセキュアなデータ結合プロトコルであるBifrostを提案する。
100GBまでのデータセットの実験によると、Bifrostは2.54 sim 22.32times$ Speedupを達成し、SoTAの冗長性のないセキュアなデータ結合プロトコルiPrivJoinと比較して、通信を84.15% sim 88.97%安くする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:32:01 GMT)
The Algorithmic Self-Portrait: Deconstructing Memory in ChatGPT [17.6] 実世界の80人のChatGPTユーザの2,050個のメモリエントリを分析した。
私たちのデータセットの96%のメモリは、会話システムによって一方的に生成されます。
大部分のメモリ(84%)は、ユーザコンテキストで直接ベースになっています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:39:36 GMT)
Autoregressive, Yet Revisable: In Decoding Revision for Secure Code Generation [17.1] Stream of Revision(ストリーム・オブ・リビジョン)は、モノトニックストリームから動的で自己修正的な軌道へのコード生成を高めるパラダイムシフトである。
モデルがシームレスにバックトラックし、単一のフォワードパス内で自身の履歴を編集できるように、特定のアクショントークンを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:22:46 GMT)
"If You're Very Clever, No One Knows You've Used It": The Social Dynamics of Developing Generative AI Literacy in the Workplace [16.8] 我々は、さまざまな分野の知識労働者19名を対象に、GenAI能力の発達状況について詳細なインタビューを行った。
我々は、同僚の知識共有が学習を支援する一方で、GenAIの使用を示す手がかりを除去する能力は、ドメインの専門知識の検証であると認識された。
これらの行動は最終的には知識共有による学習機会を減らし、透明性を損なうことになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:41:30 GMT)
EverMemBench: Benchmarking Long-Term Interactive Memory in Large Language ModelsEverMemBench: Benchmarking Long-Term Interactive Memory in Large Language Models [16.5] EverMemBenchは、100万以上のトークンにまたがる多人数のマルチグループ会話を特徴とするベンチマークである。
EverMemBenchは、1000以上のQAペアを通じて3次元にわたるメモリシステムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:13:08 GMT)
Distilling Token-Trained Models into Byte-Level Models [16.4] バイトコード言語モデル(BLM)は、トークン化を超えて言語モデルをスケールするための有望な方向として登場した。
既存のBLMは1兆バイトのバイトをゼロからトレーニングする必要があるため、非常に高価である。
本稿では,既存のトークン学習型LCMをBLMに変換しつつ,同等の機能を維持しながら効率よく蒸留法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 04:16:49 GMT)
Meanshift Shape Formation Control Using Discrete Mass Distribution [16.4] 近年,Swarmサイズの変化への適応性から,密度分布法は有望なパラダイムとなっている。
我々は、複雑な形状を形成し、Swarmサイズのバリエーションに適応する双対能力を備えた、完全に分散された分散ベースの制御戦略を開発する。
提案手法を検証するため, 複雑な形状形成の効率と, 群サイズ変動への適応性を評価するため, 総合シミュレーションと実世界の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:44:00 GMT)
PolySAE: Modeling Feature Interactions in Sparse Autoencoders via Polynomial Decoding [16.1] 我々は,SAEデコーダを高次項で拡張して特徴的相互作用をモデル化するPolySAEを紹介する。
4つの言語モデルと3つのSAE変種に対して、PolySAEはF1の探索において平均8%の改善を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:34:45 GMT)
KAN We Flow? Advancing Robotic Manipulation with 3D Flow Matching via KAN & RWKV [15.8] Kan-We-Flowは3D操作のための軽量なバックボーンを構築するフローマッチングポリシーである。
我々の設計では、パラメータを86.8%削減し、高速ランタイムを維持し、Adroit、Meta-World、DexArtベンチマークで最先端の成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:27:56 GMT)
Minimizing Mismatch Risk: A Prototype-Based Routing Framework for Zero-shot LLM-generated Text Detection [15.7] ゼロショット法は、サロゲートモデルを用いて統計的シグネチャを演算することでLLM生成テキストを検出する。
既存のアプローチは通常、未知のソースに関係なく、すべての入力に対して固定サロゲートを使用する。
本稿では,2段階の学習を通じてテキスト検出親和性を学習するプロトタイプベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 14:02:51 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） (Sun, 01 Feb 2026 00:41:29 GMT)
S$^2$GR: Stepwise Semantic-Guided Reasoning in Latent Space for Generative Recommendation [15.7] Generative Recommendation (GR) は、エンドツーエンドジェネレーションのアドバンテージとともに、トランスフォーメーションパラダイムとして登場した。
既存のGR法は主に相互作用シーケンスから直接セマンティックID(SID)を生成することに重点を置いている。
本稿では,潜在空間における段階的意味誘導推論(S$2$GR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:07:22 GMT)
Logic-Oriented Retriever Enhancement via Contrastive Learning [15.4] LORE(Logic Oriented Retriever Enhancement)は、遅延論理解析能力を活性化するために、微粒なコントラスト学習を導入する。
LOREは、外部のアップアビジョン、リソース、または事前検索分析を必要とせず、インデックス互換を維持し、検索ユーティリティとダウンストリーム生成を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:30:04 GMT)
LASS-ODE: Scaling ODE Computations to Connect Foundation Models with Dynamical Physical Systems [15.2] ODE の一貫性を強制することは、高価な非線形統合を必要としないことを示す。
トークン単位の局所線型ODE表現は、基礎モデル体制へのスケーリング中に物理的忠実性を保存する。
我々は、共通構造ハブによる注意を増大させる、シンプルだが効果的なシステム間注目を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 04:22:01 GMT)
Baseline Method of the Foundation Model Challenge for Ultrasound Image Analysis [15.0] 超音波画像解析のための基礎モデルチャレンジ(FM_UIA2026)を提案する。
このモデルは、ImageNet-pretrained EfficientNet--B4のバックボーンを堅牢な特徴抽出に使用し、FPN(Feature Pyramid Network)と組み合わせてコンテキスト情報をキャプチャする。
タスク固有のルーティング戦略により、グローバルタスクは高レベルなセマンティックな特徴を活用でき、高密度な予測タスクは空間的詳細なFPN表現を活用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:52:11 GMT)
Membership Inference Attacks Against Fine-tuned Diffusion Language Models [14.8] Diffusion Language Models (DLMs) は自己回帰型言語モデルに代わる有望な代替品である。
本稿では,DLMにおけるMIA(Commanship Inference Attacks)の脆弱性を初めて体系的に調査する。
サマ(サブセット・アグリゲート・メンバーシップ・アタック)を導入し、ロバストアグリゲーションによるスパース信号問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 20:06:02 GMT)
Refining Context-Entangled Content Segmentation via Curriculum Selection and Anti-Curriculum Promotion [14.8] CurriSegは2段階学習フレームワークで、カリキュラムと反カリキュラム原則を統合して表現信頼性を向上させる。
カリキュラム選択フェーズでは,サンプル損失の時間統計に基づいて,CurriSegが動的にトレーニングデータを選択する。
本稿では, 高周波成分を抑圧し, 低周波構造および文脈条件への依存を強制するスペクトラル・ブラインドネス・ファイン・チューニングを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:12:24 GMT)
PaAno: Patch-Based Representation Learning for Time-Series Anomaly Detection [14.6] 時系列異常検出のためのパッチベース表現学習(PaAno)を提案する。
PaAnoは時系列トレーニングデータから短い時間パッチを抽出し、1D畳み込みニューラルネットワークを使用して各パッチをベクトル表現に埋め込む。
TSB-ADベンチマークで評価すると、PaAnoは最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:52:59 GMT)
Multi-Scale Wavelet Transformers for Operator Learning of Dynamical Systems [14.4] トークン化されたウェーブレット領域でシステムダイナミクスを学習するマルチスケールウェーブレットトランス (MSWT) を提案する。
ウェーブレットトランスフォーマーは、ウェーブレット保存方式を利用して、高周波特性を保持し、ウェーブレットベースの注意を使って、スケールと周波数帯域の依存関係をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 23:41:58 GMT)
Transforming Vehicle Diagnostics: A Multimodal Approach to Error Patterns Prediction [14.4] 本稿では、エラーコードからエラーパターンへの多重ラベルシーケンス分類のための、最初のマルチモーダルアプローチであるBiCarFormerを提案する。
DTCシーケンスと従来のシーケンスモデルに依存するモデルと比較して,BiCarFormerは分類性能を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:06:49 GMT)
TRACE: Scalable Amortized Causal Discovery from Single Sequences via Autoregressive Density Estimation [14.4] プロセスが生成する離散事象の1つの観測シーケンスから因果発見について検討した。
本稿では,自己回帰モデルを条件付き相互情報推定のための事前学習密度推定器として再利用するスケーラブルなフレームワークTRACEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:18:27 GMT)
To Defend Against Cyber Attacks, We Must Teach AI Agents to Hack [14.3] AIエージェントは、数千のターゲットにわたる脆弱性発見とエクスプロイトを自動化する。
現在の開発者は、データフィルタリング、安全アライメント、出力ガードレールによる誤用を防止することに重点を置いている。
AIエージェントによるサイバー攻撃は避けられないものであり、防御戦略の根本的な変更が必要であると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:37:55 GMT)
Hard Constraints Meet Soft Generation: Guaranteed Feasibility for LLM-based Combinatorial Optimization [14.2] 3つの重要なイノベーションを通じて100%実現可能なフレームワークであるFALCONを紹介します。
FALCONは、最先端のニューラルおよびLLMベースの解決器のソリューション品質をマッチングまたは超過しながら、完全な実現性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 08:09:06 GMT)
Dynamic Prior Thompson Sampling for Cold-Start Exploration in Recommender Systems [14.2] 大規模なレコメンデーションシステムにおいて、コールドスタート探索は重要な課題である。
我々は,新しいアームが現時点の勝者に勝る確率を直接制御する事前設計である動的優先トンプソンサンプリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 00:01:41 GMT)
Koo-Fu CLIP: Closed-Form Adaptation of Vision-Language Models via Fukunaga-Koontz Linear Discriminant Analysis [14.0] 福永・コオンツ線形判別分析に基づくCLIP適応手法であるKoo-Fu CLIPを提案する。
結果として得られる閉形式線形射影は、CLIP埋め込みの幾何学を再評価し、有効次元の減少を図りながらクラス分離性を向上させる。
大規模なImageNetベンチマーク全体において、Koo-Fu CLIP空間における最も近い視覚プロトタイプ分類は、トップ1の精度を75.1%から79.1%に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:56:25 GMT)
Trust in One Round: Confidence Estimation for Large Language Models via Structural Signals [13.9] 大規模言語モデル(LLM)は、エラーが社会的、科学的、安全コストの高い領域にますます展開されている。
本稿では,出力の正確性を予測する単一パスモデル依存フレームワークであるStructure Confidenceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:35:59 GMT)
FutureMind: Equipping Small Language Models with Strategic Thinking-Pattern Priors via Adaptive Knowledge Distillation [13.9] 小型言語モデル(SLM)は、その効率的で低レイテンシな推論のため、コスト感受性とリソース制限の設定に魅力的である。
本稿では,SLMに戦略的思考パターンを付加したモジュラー推論フレームワークであるFutureMindを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:26:04 GMT)
WinFLoRA: Incentivizing Client-Adaptive Aggregation in Federated LoRA under Privacy Heterogeneity [13.7] WinFLoRAは、アグリゲーション重みをノイズ認識のインセンティブとして利用するプライバシーと不均一な連合LoRAである。
WinFLoRAは、最先端のベンチマークよりも52.58%高い精度と2.56倍のクライアントユーティリティを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:52:57 GMT)
Verification Required: The Impact of Information Credibility on AI Persuasion [13.5] 情報信頼性をモデル化するLLM-to-LLMインタラクションのための戦略的コミュニケーションゲームであるMixTalkを紹介する。
我々は,3つの現実的な展開環境における大規模トーナメントにおける最先端のLLMエージェントの評価を行った。
本稿では,対話ログからトーナメントのオラクルポリシーを蒸留し,推論時にコンテキスト内に展開するオフライン手法であるTournament Oracle Policy Distillation (TOPD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:22:28 GMT)
Chronos: Learning Temporal Dynamics of Reasoning Chains for Test-Time Scaling [13.4] textbfChronosは時系列を時系列としてモデル化する時系列推論スコアラである。
Chronosは、計算オーバーヘッドが無視できるため、さまざまなモデルに対して一貫して実質的なゲインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:57:36 GMT)
SMCP: Secure Model Context Protocol [13.0] モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくセキュアモデルコンテキストプロトコル(SMCP)を導入する。
MCPはツールアクセスを統一する標準として登場し、エージェントがツールをより柔軟に発見、実行、調整できるようになっている。
SMCPには、統合ID管理、堅牢な相互認証、継続的なセキュリティコンテキストの伝搬、きめ細かいポリシー適用、包括的な監査ログが追加されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:59:57 GMT)
Understanding the Impact of Differentially Private Training on Memorization of Long-Tailed Data [12.9] 近年の研究では、個々のトレーニングサンプルを記憶することで、最新のディープラーニングモデルが高い精度を達成することが示されている。
このような記憶化は深刻なプライバシー問題を引き起こし、DP-SGDのような差分プライベートなトレーニングアルゴリズムが広く採用されるきっかけとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:54:13 GMT)
A Universal Load Balancing Principle and Its Application to Large Language Model Serving [12.7] 大規模言語モデル推論だけでは、これは1日1ギガワットの電力消費を意味する。
我々は,非移行状態のバリア同期システムに対して,普遍的な負荷分散原理を開発する。
結果として生じる省エネは、艦隊規模で近代的なハードウェアの52%を超える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:12:19 GMT)
From Utterance to Vividity: Training Expressive Subtitle Translation LLM via Adaptive Local Preference Optimization [12.5] ドメインのカスタマイズのニーズを満たす翻訳 LLM の構築方法に焦点をあてる。
我々は、視覚メディアの字幕翻訳をテーマとして、表現力と鮮明な翻訳 LLM の訓練方法を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:24:06 GMT)
Reinforcement Learning for Active Perception in Autonomous Navigation [12.5] 本稿では,複雑で未知の環境での自律ナビゲーションにおける能動的認識の課題に対処する。
本稿では,ロボットが目標を達成するだけでなく,カメラを積極的に制御して状況認識を高める,エンドツーエンドの強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 14:54:40 GMT)
Modeling Topological Impact on Node Attribute Distributions in Attributed Graphs [12.5] ノードがグラフのトポロジをどのように知覚するかを定式化するための分類的フレームワークを開発する。
次に、この視点を定量化し、ノード属性の分布と統合します。
これらの位相条件分布を、後続の$P(cdot mid v)$と$P(cdot mid mathcalG)$の近似として解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:47:10 GMT)
Forest-Guided Semantic Transport for Label-Supervised Manifold Alignment [12.4] FoSTAはラベルインフォームド・フォレスト親和性から直接セマンティック表現を構築し、高速で階層的なセマンティックトランスポートを通じてそれらを調整する。
FoSTAは、バッチ修正や生物保護など、実用的な単一セルアプリケーションで強力なパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:32:09 GMT)
GradingAttack: Attacking Large Language Models Towards Short Answer Grading Ability [12.4] 大規模言語モデル(LLM)は、自動短解階調(ASAG)の顕著な可能性を示している。
敵の操作に対する脆弱性は、自動グレーディング公正性と信頼性に対する重要な懸念を引き起こす。
我々は,LSMベースのASAGモデルの脆弱性を体系的に評価する,きめ細かな敵攻撃フレームワークであるGradingAttackを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:39:51 GMT)
How AI Impacts Skill Formation [12.3] 我々は、開発者がAIの助けなしに新しい非同期プログラミングライブラリを習得した方法について研究する。
AIは概念的理解、コード読み込み、デバッグ能力に障害があるが、平均的な効率性は得られない。
我々は6つの異なるAIインタラクションパターンを特定し、そのうち3つは認知的エンゲージメントと学習結果の保存を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:05:10 GMT)
Diving into Kronecker Adapters: Component Design Matters [12.2] 我々は、Kroneckerアダプタのキャパシティを管理するキーファクタとして、コンポーネント構造を識別する。
特に、Kroneckerアダプタとフル微調整のアライメントがコンポーネント構成に依存することを示す。
コンポーネント設計Kronecker Adapters (CDKA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 14:55:02 GMT)
GOPO: Policy Optimization using Ranked Rewards [12.1] Group Ordinal Policy Optimization (GOPO) は報酬のランク付けのみを使用し、その規模を廃止する。
さまざまなタスクとモデルサイズで一貫した改善を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:07:11 GMT)
DTAMS: High-Capacity Generative Steganography via Dynamic Multi-Timestep Selection and Adaptive Deviation Mapping in Latent Diffusion [12.0] 画像ステガノグラフィーは、高い知覚力と柔軟性のために注目を集めている。
既存のジェネレーティブ・ステガノグラフィー法は比較的低い埋め込み速度でのみ許容されるセキュリティと堅牢性を維持する。
本稿では,強力な堅牢性とセキュリティを確保しつつ,高い埋め込み率を実現する新しいDTAMSフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:15:25 GMT)
RE-MCDF: Closed-Loop Multi-Expert LLM Reasoning for Knowledge-Grounded Clinical Diagnosis [12.0] 関係強化型多専門的臨床診断フレームワークRE-MCDFを提案する。
我々は,RE-MCDFが複雑な診断シナリオにおいて,最先端のベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:53:27 GMT)
Generalized Radius and Integrated Codebook Transforms for Differentiable Vector Quantization [11.9] 我々は、VQを完全に差別化しつつ、前方パスにハードアサインを保持する統一的なサロゲートフレームワークを導入する。
GRIT-VQは、既存のVQの変種と比較して、復元誤差、生成品質、精度を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:22:35 GMT)
Adapting Where It Matters: Depth-Aware Adaptation for Efficient Multilingual Speech Recognition in Low-Resource Languages [11.8] 我々は多言語自動音声認識モデルを分析し、U字型適応パターンを明らかにする。
本稿では,各レイヤの役割に応じて適応能力を割り当てる,深層対応モデル適応フレームワークDAMAを提案する。
Damaは、最先端の精度とトレーニング可能なパラメータを80%削減し、極端なデータ不足下で29%のエラー削減を実現し、ベースラインよりもメモリ、トレーニング時間、計算効率を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 04:18:31 GMT)
From Pragmas to Partners: A Symbiotic Evolution of Agentic High-Level Synthesis [11.8] 大規模言語モデルの台頭はAI駆動型ハードウェア設計への関心を喚起し、高いレベルの合成(HLS)はエージェント時代においても重要なのか?
本稿では,HLS と RTL の両面を活用したエージェントハードウェアシステムの実現を期待する一方で,エージェント最適化の実現における HLS とその役割に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 19:09:52 GMT)
DuoLungo: Usability Study of Duo 2FA [11.8] MFA(Multi-Factor Authentication)は、複数の認証要素を必要とすることにより、ログインセキュリティを強化する。
MFAの採用は、より頻繁で洗練された攻撃に反応して増加した。
カリフォルニア大学アーバイン校で長期,大規模Duoユーザビリティ研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 23:52:15 GMT)
Multi-Agent Causal Reasoning System for Error Pattern Rule Automation in Vehicles [11.7] 本稿では,EPルールの自動生成を行うマルチエージェントシステムであるCAREP(Causal Automated Reasoning for Error Patterns)を紹介する。
29,100以上のユニークなDTCと474のエラーパターンを持つ大規模自動車データセットの評価は、CAREPが未知のEPルールを自動的かつ正確に発見できることを実証している。
CAREPは、実用的な因果発見とエージェントベースの推論を一体化することにより、完全な自動故障診断への一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:06:03 GMT)
AutoHealth: An Uncertainty-Aware Multi-Agent System for Autonomous Health Data Modeling [11.7] textitAutoHealthは、健康データを自律的にモデル化し、モデルの信頼性を評価する、新しい不確実性対応マルチエージェントシステムである。
その効果を厳密に評価するために,多様なデータモダリティと学習環境にまたがる17のタスクからなる,挑戦的な実世界のベンチマークをキュレートする。
textitAutoHealthはすべてのタスクを完了し、最先端のベースラインを29.2%、不確実性評価50.2%で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:50:15 GMT)
Beyond Training for Cultural Awareness: The Role of Dataset Linguistic Structure in Large Language Models [11.7] 文化適応のための微調整データセットの言語特性について検討する。
アラビア語、中国語、日本語のデータセットに対する軽量な言語、意味、構造的メトリクスを計算します。
語彙指向コンポーネント(PC3)が最も堅牢であり、モデルとベンチマーク間でより一貫したパフォーマンスが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:21:30 GMT)
Predicting and improving test-time scaling laws via reward tail-guided search [11.5] テストタイムのスケーリングは、大規模言語モデルの推論能力を向上するための重要な道として現れました。
テール誘導探索によるスケーリング特性の予測と改善のための新しい手法を提案する。
本手法は,報酬のテール分布を推定することにより,総括評価を必要とせず,LLMのスケーリング法則を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 23:40:25 GMT)
MarkovScale: Towards Optimal Sequential Scaling at Inference Time [11.4] 逐次スケーリングを2状態マルコフプロセスとしてモデル化する原理的フレームワークを提案する。
このアプローチはシーケンシャルスケーリングの基本的な性質を明らかにし、閉形式解を得る。
我々は,これらの最適性基準を適用し,理論上は精度と効率のバランスをとるシステムであるマルコフスケールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:43:22 GMT)
Theoretical Analysis of Measure Consistency Regularization for Partially Observed Data [11.2] MCR(Consistency Regularization)手法は、インプットされたデータと完全に観察されたデータの一貫性を強制する。
本稿では、MCRが部分可観測性の下で、なぜ、いつ、どのように、計算品質を向上するかに関する理論的知見を提供する。
一般化の利点を保った早期停止点を決定するために,双対性ギャップを監視する新しいトレーニングプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:03:42 GMT)
Sample Efficient Active Algorithms for Offline Reinforcement Learning [11.1] オフライン強化学習(英語版) (RL) は静的データからポリシー学習を可能にするが、状態-作用空間や分散シフトの問題に悩まされることが多い。
本稿では,ガウス過程(GP)の不確実性モデリングのレンズを用いて,ActiveRLの厳密な試料複雑度解析法を開発した。
その結果,ActiveRLは最適に近い情報効率,すなわちガイド付き不確実性低減を実現し,最小限のオンラインデータで値関数収束を加速させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 14:38:07 GMT)
Attention Sink Forges Native MoE in Attention Layers: Sink-Aware Training to Address Head Collapse [11.0] 本研究では,バニラ注意とシンク注意の流し込みが自然に注意層内にMixture-of-Experts (MoE) 機構を構築していることを示す。
頭部崩壊を軽減するため,アテンション層用に設計された補助負荷分散損失を有するシンク・アウェア・トレーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:45:39 GMT)
MiTA Attention: Efficient Fast-Weight Scaling via a Mixture of Top-$k$ Activations [11.0] Transformersでは、2層ファストウェイト演算子を2層ファストウェイト演算子と見なすことができ、その重みは入力トークンから動的にインスタンス化され、幅はシーケンス長$N$と等しい。
最近、この高速なスケーリングの観点はMixture-of-Experts(MoE)の注意を動機付け、シーケンスを高速な専門家に分割し、トークンを緩やかにルーティングする。
本稿では,この視点を,ルーティングおよび/または圧縮による高速ウェイトスケーリングと解釈することで,多種多様な効率的なアテンション手法のための統一フレームワークへと引き上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:21:53 GMT)
A Systematic Study of Data Modalities and Strategies for Co-training Large Behavior Models for Robot Manipulation [11.0] 大規模行動モデルでは、模倣学習をマルチタスクロボットデータによる大規模トレーニングに拡張することで、厳密な操作能力を示している。
最近の研究は、目標となるロボットデータと異種データモダリティから共同で学習するコトレーニングに依存している。
本稿では,標準的な視覚言語データ,ロボット軌道用高密度言語アノテーション,クロス・エボディメント・ロボットデータ,ヒューマンビデオ,離散ロボットアクショントークンの5つのコトレーニングデータモダリティについて,大規模な実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:22:55 GMT)
Radioactive 3D Gaussian Ray Tracing for Tomographic Reconstruction [10.8] R2-Gaussianは3DGSパラダイムをトモグラフィー再構成に拡張した。
3次元ガウス線トレーシングに基づくトモグラフィ再構成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:53:42 GMT)
Where to Attend: A Principled Vision-Centric Position Encoding with Parabolas [10.8] 本稿では,注目アーキテクチャにおける視覚変調のためのパラボラに基づく位置符号化手法であるパラボラ位置法を提案する。
PaPEとPaPE-RIは8つのデータセットのうち7つで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） (Sun, 01 Feb 2026 19:51:27 GMT)
Estimating Force Interactions of Deformable Linear Objects from their Shapes [10.7] 多くのロボットとワイヤーの相互作用タスクでは、接触はエンドエフェクターではなく、ロボットの体に沿った他の点で行われる。
既存のアプローチは、しばしば高価な外部力トルクセンサーに依存するか、正確な力推定のためにエンドエフェクターで接触が発生する。
これは、導出した一貫性条件を利用して、ワイヤに沿った力-トルクのバランスに基づく線形方程式の系を解くことで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 08:02:30 GMT)
Imperfect Influence, Preserved Rankings: A Theory of TRAK for Data Attribution [10.7] 本稿では、TRAKアルゴリズムの理論的解析を行い、その性能を特徴付け、手法が依存する近似による誤差を定量化する。
この近似は大きな誤差を生じるが、TRAKの推定値の影響はもともとの影響と強く相関しており、したがってデータポイントの相対的なランクを保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:11:49 GMT)
SPELL: Synthesis of Programmatic Edits using LLMs [10.4] ライブラリのマイグレーションは、ソフトウェア開発において一般的ながエラーを起こしやすいタスクである。
上述した制限を横取りする,自動APIマイグレーションに対する新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:03:56 GMT)
Window-Diffusion: Accelerating Diffusion Language Model Inference with Windowed Token Pruning and Caching [10.3] 推論のためのウィンドウベースのトークンプルーニングとキャッシュ手法を提案する。
LLaDAとDreamの実験では、一致した計算予算の下では、提案手法は最大99タイムの推論高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:11:03 GMT)
Finding Differentially Private Second Order Stationary Points in Stochastic Minimax Optimization [10.3] 我々は、微分プライベート(DP)二階定常点(SOSP)のイニロン(non-d)ミニマックス問題を見つけるための第一問題を提案する。
ネストした降下確率型スキームとSP型分散還元とガウス摂動を組み合わせ、プライバシーを確保する一階法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:06:48 GMT)
ChronoSpike: An Adaptive Spiking Graph Neural Network for Dynamic Graphs [10.1] スパイキングニューラルネットワークは、イベント駆動の効率を提供するが、シーケンシャルな伝播、バイナリ情報損失、グローバルなコンテキストを欠く局所的な集約によって制限される。
適応的なスパイクグラフニューラルネットワークであるChronoSpikeを提案する。このニューラルネットワークは、学習可能なLIFニューロンを膜間ダイナミクスと統合し、連続的な特徴に対する多頭部の空間的アグリゲーションと、トランスフォーマーの時間エンコーダである。
大規模な3つのベンチマークでは、ChronoSpikeは12の最先端のベースラインを$2.0%$マクロF1と$2.4%$マイクロF1で上回り、また、反復メソッドよりも3-10倍速いトレーニングを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:50:21 GMT)
TriphiBot: A Triphibious Robot Combining FOC-based Propulsion with Eccentric Design [9.9] マルチドメイン動作が可能なトリフィブなロボットは、多様な環境にまたがる複雑なタスクを処理することを約束している。
既存の設計は主にデュアルモードのプラットフォームに焦点を当てており、いくつかの設計は機械的な複雑さや推進効率の低下に悩まされている。
本研究では、クワッドコプター構造と2つの受動車輪を組み合わせたミニマリスト設計により、空中・地上・水上移動が可能な新しい三脚ロボットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:38:22 GMT)
MedSpeak: A Knowledge Graph-Aided ASR Error Correction Framework for Spoken Medical QA [9.7] 本稿では,知識グラフを用いたASR誤り訂正フレームワークであるMedSpeakを提案する。
MedSpeakは,医療用語認識の精度と総合医療SQA性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:44:08 GMT)
Online Social Welfare Function-based Resource Allocation [9.6] 本稿では,SWFに基づくオンライン学習と推論のための一般的な信頼性シーケンスフレームワークを提案する。
ほぼ最適な$tildeO(n+sqrtnkT)に対して,SWFに依存しないオンライン学習アルゴリズムであるSWF-UCBを提案する。
このフレームワークは、シーケンシャル仮説テスト、最適停止、ポリシー評価などの推論応用を自然にサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 19:09:07 GMT)
Deep Variational Contrastive Learning for Joint Risk Stratification and Time-to-Event Estimation [9.6] ConverSE は、予測可能なリスク階層化のための対照的な学習を伴う変分オートエンコーダを統一するディープサバイバルモデルである。
既存のディープサバイバル法と比較して、有意義な患者層を維持しながら、競争力や優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:07:40 GMT)
Capabilities and Fundamental Limits of Latent Chain-of-Thought [9.6] Latent Chain-of-Thought (Latent CoT)モデルは、連続表現による効率的な推論を約束するが、ファズリング性能の不整合を示す。
我々はこのトレードオフが決定的な確実性によって統治されていることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:46:00 GMT)
MindGuard: Guardrail Classifiers for Multi-Turn Mental Health Support [9.4] 汎用セーフガードは、治療的開示と真の臨床上の危機を区別することができない。
本稿では,PhDレベルの心理学者と共同で開発されたリスク分類法について紹介する。
MindGuard-testsetは,臨床専門家が注釈を付けた実世界のマルチターン会話のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 01:03:20 GMT)
LiME: Lightweight Mixture of Experts for Efficient Multimodal Multi-task Learning [9.4] MoE-PEFT法はMixture of Expertsとパラメータ効率の良い微調整を組み合わせたマルチタスク適応法である。
本稿では,アダプタレプリケーションではなく,軽量な変調によって専門的な特殊化を実現するLiMEを提案する。
MMT-47は、テキスト、画像、ビデオにまたがる47のタスクを持つマルチモーダルマルチタスクベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 01:37:34 GMT)
Adaptive traffic signal control optimization using a novel road partition and multi-channel state representation method [9.2] 本研究では,DQN(Deep Q-Network)とPPO(Pximal Policy Optimization)を利用した適応型信号制御手法を提案する。
提案した可変セル長とマルチチャネル状態表現法は,最適化性能において固定セル長と比較して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:51:46 GMT)
LRAgent: Efficient KV Cache Sharing for Multi-LoRA LLM Agents [9.2] マルチLoRAエージェントのためのKVキャッシュ共有フレームワークであるLRAgentを提案する。
LRAgentはキャッシュを、事前訓練された重みから共有ベースコンポーネント、LoRA重みからアダプタ依存コンポーネントに分解する。
LRAgentは、完全に共有されたキャッシュに近いスループットとタイムツーファーストのレイテンシを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:36:46 GMT)
Rod Flow: A Continuous-Time Model for Gradient Descent at the Edge of Stability [9.1] 大きなステップサイズの勾配降下は、勾配流からしばしば遠ざかる。
Cohenらによって提唱された「中心流」は、GDダイナミクスの正確な近似を提供する。
簡単な玩具の例としては,GDのダイナミックスをよりよく捉えたRod Flowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 23:10:44 GMT)
Geometry-Aware Sampling-Based Motion Planning on Riemannian Manifolds [9.1] 構成に依存した測定値において,長さを最小化する衝突のない運動を計画する問題に対処する。
提案手法はユークリッド型プランナーや古典的数値測地解法ベースラインよりも低コストな軌道を一貫して生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 03:14:46 GMT)
Multimodal Scientific Learning Beyond Diffusions and Flows [9.0] 我々は,Mixture Density Networks (MDNs) が,SciMLにおけるマルチモーダル不確実性定量化の原理的代替手段であることを示した。
MDNは低次元のマルチモーダル物理学に適した帰納バイアスを課し、異なる解枝にまたがる確率質量の直接的大域的割り当てを可能にする。
明示的および暗黙的な分布ネットワークとは対照的な統一確率的枠組みによりこれらの知見を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 01:44:45 GMT)
Statistical MIA: Rethinking Membership Inference Attack for Reliable Unlearning Auditing [8.8] 機械学習(MU)の主な課題は、モデルが本当に特定のトレーニングデータを忘れたかどうかを確実に監査する方法である。
本研究では,新しいトレーニングフリーかつ高効率な監査フレームワークである統計会員推論攻撃(SMIA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:51:53 GMT)
Good SFT Optimizes for SFT, Better SFT Prepares for Reinforcement Learning [8.6] 推論LDMの訓練後は通常、オフラインのSFTステージとオンラインの強化学習ステージで構成される。
同一のRLトレーニングの後、より強力なSFTチェックポイントのモデルの方が、より弱いモデルよりもはるかに性能が低いことを示す。
本稿では、このミスマッチを補正し、RLのモデルを改善するSFT段法であるPEARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:53:45 GMT)
VAMOS-OCTA: Vessel-Aware Multi-Axis Orthogonal Supervision for Inpainting Motion-Corrupted OCT Angiography Volumes [8.5] VAMOS-OCTA(VamOS- OCTA)は、容器を意識した多軸監視技術を用いて、動作腐食したBスキャンを塗布するフレームワークである。
我々は、隣接するBスキャンのスタックを入力として2.5DのU-Netアーキテクチャを用いて、破損したBスキャンを再構築する。
我々は,合成ボリュームと実世界ボリュームの両方でモデルを訓練し,その性能を知覚品質と画素単位の精度の指標を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 03:19:44 GMT)
SimGym: Traffic-Grounded Browser Agents for Offline A/B Testing in E-Commerce [8.5] SimGymは、リアルタイムブラウザで動作するLarge Language Modelエージェントをベースとした、トラフィックグラウンドの合成バイヤーを使用した、オフラインA/Bテストのためのスケーラブルなシステムである。
SimGymは、プロダクションインタラクションデータから、ショップごとのバイヤープロファイルとインテントを抽出する。
我々はSimGymを、共同創業者のコントロールの下で主要なeコマースプラットフォーム上での実際のUI変更による実際の人間的な結果に対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:23:04 GMT)
SimpleGPT: Improving GPT via A Simple Normalization Strategy [8.3] この研究は、2階幾何学のレンズを通してトランスフォーマーの最適化を再考する。
構成により中間活性化スケールを安定化する単純な正規化戦略であるSimpleNormを導入する。
パラメータスケール1B, 1.4B, 7B, 8Bにおける大規模GPTモデルの広範な実験により, 理論的知見を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:07:17 GMT)
TF-Lane: Traffic Flow Module for Robust Lane Perception [8.2] 本稿では、TrafficFlow対応レーン認識モジュール(TFM)を提案する。
リアルタイムトラフィックフローの特徴を抽出し、既存の車線認識アルゴリズムとシームレスに統合する。
継続的にパフォーマンスを改善し、Nuscenesデータセットで+4.1%のmAPゲインを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:18:48 GMT)
Optimal Budgeted Adaptation of Large Language Models [8.2] ラベル付きデータの可用性と下流の精度のトレードオフは、大きな言語モデルにおいて依然として中心的な課題である。
そこで本稿では,LLM をコンテキスト型 Stackelberg ゲームとしてキャストすることで,Emphbudget-aware による微調整を指導するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 01:08:15 GMT)
Offline Discovery of Interpretable Skills from Multi-Task Trajectories [8.1] オフラインスキル発見と階層的模倣のための3段階のエンドツーエンド学習フレームワークであるLOKIを紹介する。
LOKIは、挑戦的なD4RL Kitchenベンチマークで高い成功率を獲得し、標準のHILベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:03:58 GMT)
ContextEvolve: Multi-Agent Context Compression for Systems Code Optimization [8.0] 本稿では,厳密なパラメータブラインド制約の下でRLレベルの探索効率を実現するマルチエージェントフレームワークであるContextEvolveを紹介する。
ADRSベンチマークでは、ContextEvolveは最先端のベースラインを33.3%上回り、トークン消費を29.0%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:50:07 GMT)
Importance Weighted Variational Inference without the Reparameterization Trick [7.7] 現状のVIMCO勾配推定器は,N$の増加に伴い,信号-雑音比(SNR)が消失することを示す。
本稿では,VIMCO-$star$グラデーション推定器を提案し,既存のVIMCO勾配推定器のSNR崩壊を回避することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 19:39:30 GMT)
Free-space and Satellite-Based Quantum Communication: Principles, Implementations, and Challenges [7.7] 衛星ベースの量子通信はQKD(Quantum Key Distribution)による非並列セキュリティを提供する
このレビューは、地球から宇宙ベースのシステムへの進化に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 20:21:26 GMT)
SRVAU-R1: Enhancing Video Anomaly Understanding via Reflection-Aware Learning [7.7] ビデオ異常理解のための自己回帰強化推論(SRVAU-R1)は、MLLM推論にリフレクションを組み込んだリフレクション対応学習フレームワークである。
SRVAU-R1は既存の手法を一貫して上回り、時間的異常な局所化精度と推論品質の両方において大幅な改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 03:57:45 GMT)
Bowling with ChatGPT: On the Evolving User Interactions with Conversational AI Systems [7.5] InVivoGPTは、825K ChatGPTインタラクションからなるユニークなデータセットである。
参加者は、健康やメンタルヘルスといった敏感な領域のかなりの増加など、より幅広い目的のためにChatGPTに目を向ける傾向にある。
我々の結果は、対話型AIシステムが機能ツールからソーシャルパートナーへとシフトしていることを示し、その設計とガバナンスに関する重要な疑問を提起している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:26:24 GMT)
Nonlinear model reduction for transport-dominated problems [7.4] 本稿では,線形縮小空間近似が本質的に非効率なレジームにおいて有効である非線形モデル還元法について検討する。
この記事では、非線形パラメトリゼーション(英語版)、還元力学(英語版)、オンライン・ソルバ(英語版)の3つの重要な要素に関する非線形モデル還元手法を整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 19:05:28 GMT)
Non-Uniform Noise-to-Signal Ratio in the REINFORCE Policy-Gradient Estimator [7.4] 政策段階的な手法は強化学習に広く用いられているが、学習が進むにつれて訓練が不安定になるか減速する。
我々は、この現象を、真の勾配の2乗ノルムで正規化された推定器分散(ノイズ)として定義される政策段階推定器の雑音-信号比(NSR)を通して研究する(信号)。
様々な例において、NSRのランドスケープは非常に一様ではなく、政策が最適に近づくにつれて、典型的には増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:05:48 GMT)
Learning to Guide Local Search for MPE Inference in Probabilistic Graphical Models [7.3] 確率的グラフィカルモデル(PGM)におけるほとんどの確率的説明(MPE)推論は、根本的なが計算的に難しい問題である。
本稿では、繰り返しクエリー方式における局所探索を改善するためのニューラルネットワークのアモート化フレームワークを提案する。
理論的な直観リンクによる距離低減移動選択を行い, 隣り合う選択時の約束を改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:43:28 GMT)
Does Ad-Free Mean Less Data Collection? An Empirical Study of Platform Data Practices and User Expectations [7.0] プラットフォームデータ収集プラクティスと関連するユーザ期待との整合性について検討する。
調査の結果,参加者の69%がデータ収集の削減を期待していることがわかった。
以上の結果から,データプラクティスとユーザの期待を著しく切り離すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:46:04 GMT)
Unleashing the Potential of Differential Evolution through Individual-Level Strategy Diversity [6.9] 個人レベルの戦略多様性が差分進化の探索力学と性能に与える影響について検討する。
iStratDEは、突然変異とクロスオーバー戦略を個別に割り当てる最小限の変種である。
CEC2022ベンチマークスイートとロボット制御タスクの実験は、iStratDEが確立された適応Dの変種と一致するか、あるいは超えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:45:44 GMT)
Superposition unifies power-law training dynamics [6.9] パワー・ロー・トレーニング・ダイナミクスの出現における特徴重畳の役割について検討する。
まず、重ね合わせのないトレーニングのための分析理論を導出する。
重ね合わせのボトルネックは、$sim 1$の普遍的なパワーロー指数への移行を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:05:18 GMT)
Interaction-Consistent Object Removal via MLLM-Based Reasoning [6.9] 画像ベースのオブジェクト削除は、しばしば名前の付いたターゲットのみを消去し、結果が意味的に矛盾する相互作用の証拠を残します。
我々は、この問題を、対象のオブジェクトだけでなく、関連するインタラクション要素も除去する必要があるInteraction-Consistent Object removal (ICOR)として定式化する。
本稿では,Reasoning-Enhanced Object removal with MLLM (REORM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:55:35 GMT)
PolicyFlow: Policy Optimization with Continuous Normalizing Flow in Reinforcement Learning [6.8] PolicyFlowは、CNFベースの強化学習アルゴリズムである。
表現力のあるCNFポリシーをPPOスタイルの目的と統合し、フルフローパスに沿って可能性評価を行う。
PolicyFlowは、簡単な経路に沿って速度場の変動を利用して重要度を近似し、訓練安定性を損なうことなく計算オーバーヘッドを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:08:09 GMT)
Unifying Ranking and Generation in Query Auto-Completion via Retrieval-Augmented Generation and Multi-Objective Alignment [6.8] クエリオートコンプリート(QAC)では,ユーザが入力するクエリ補完が提案されている。
伝統的なレトリート・アンド・ランクパイプラインは、長い尾のカバレッジが限られており、広範な機能エンジニアリングを必要としている。
本稿では,QACをRAG(Retrieval-Augmented Generation)とDPO(Multi-objective Direct Preference Optimization)を通じて,エンドツーエンドのリスト生成として再構成する統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:15:07 GMT)
GPCR-Filter: a deep learning framework for efficient and precise GPCR modulator discovery [6.8] Gタンパク質結合受容体(GPCR)は様々な生理的過程を制御し、現代の薬理学の中心である。
しかし、受容体の活性化は直接結合親和性よりも複雑なアロステリック効果から生じるため、GPCRモジュレータの発見は依然として困難である。
本稿では,GPCRモジュレータ発見のためのディープラーニングフレームワークであるGPCR-Filterを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:07:56 GMT)
Effectiveness of Automatically Curated Dataset in Thyroid Nodules Classification Algorithms Using Deep Learning [6.7] 自動計算したデータセットを使うことで、ディープラーニングアルゴリズムの性能が向上するかどうかを判定する実験を行った。
私たちは手動で注釈付きおよび自動計算されたデータセットでディープラーニングモデルをトレーニングしました。
正確なサブセットトレーニングされたディープラーニングモデルのAUCは0.689であり、完全に自動計算されたデータセットのAUCよりも著しく悪い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:13:48 GMT)
Position: 3D Gaussian Splatting Watermarking Should Be Scenario-Driven and Threat-Model Explicit [6.5] 3Dコンテンツの獲得と作成は、機械学習とAIの新しい時代に急速に拡大している。
3D Gaussian Splatting (3DGS)は、3Dコンテンツの高忠実かつリアルタイムな表現として期待されている。
我々は、3Dアセットの効果的な透かしの進歩には、明確なセキュリティ目標と現実的な脅威モデルが必要であると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:45:06 GMT)
ConPress: Learning Efficient Reasoning from Multi-Question Contextual Pressure [6.5] 自己圧縮(Self-Compression)と呼ばれる再現可能な推論時間現象を同定する。
複数の独立した答え可能な質問が1つのプロンプト内で提示されると、モデルは各質問に対するより短い推論トレースを自発的に生成する。
軽量な自己教師型微調整手法であるConPressを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:31:19 GMT)
StoryState: Agent-Based State Control for Consistent and Editable Storybooks [6.5] 私たちは、明示的で編集可能なストーリーステートを導入したエージェントベースのオーケストレーション層であるStoryStateを紹介します。
StoryStateは、各ストーリーを、文字シート、グローバル設定、ページ単位のシーン制約からなる構造化されたオブジェクトとして表現する。
StoryStateはモデルに依存しず、さまざまな世代のバックエンドと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:06:10 GMT)
ReDiStory: Region-Disentangled Diffusion for Consistent Visual Story Generation [6.5] ReDiStoryはトレーニング不要のフレームワークで、推論時プロンプトの組込みによる複数フレームのストーリー生成を改善する。
拡散パラメータを変更したり、追加の監視を必要とすることなく、クロスフレーム干渉を低減する。
ConsiStory+ベンチマークの実験では、複数のID整合性において、1Prompt1Storyよりも一貫した利得を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:04:40 GMT)
Long-range Modeling and Processing of Multimodal Event Sequences [6.3] 一時的ポイントプロセス(TPP)は、非同期イベントシーケンスをモデリングするための強力なツールとして登場した。
近年のTPPはテキスト情報を扱うために拡張されているが、既存のアプローチはリッチでマルチモーダルなコンテンツを生成する能力に限られている。
本稿では,TPPを視覚的モダリティに拡張し,テキスト生成を時間・型予測とともにコア機能として位置づける新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:52:27 GMT)
Improving Robustness of Vision-Language-Action Models by Restoring Corrupted Visual Inputs [6.3] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、汎用的なロボット操作の主要なパラダイムとして登場した。
しかし、信頼性の高い現実世界の展開は、視覚障害に対する脆弱さによって著しく妨げられている。
センサ障害に対してVLAモデルを免疫するために設計された視覚変換器であるCRT(Corruption Restoration Transformer)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:09:08 GMT)
Personality Expression Across Contexts: Linguistic and Behavioral Variation in LLM Agents [6.1] 本研究は, 同一の性格が, 4つの会話環境において, 言語的, 行動的, 感情的な結果にどのように寄与するかを検討する。
発見は、同じ特徴が社会的・情緒的な要求によって異なることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:14:00 GMT)
Predictive Scheduling for Efficient Inference-Time Reasoning in Large Language Models [6.0] 大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて最先端の精度を達成する。
しかし、クエリ毎に固定されたトークン予算を使用することで、簡単な入力の過剰計算とハードな入力の過小計算につながる。
プラグイン・アンド・プレイのフレームワークであるPredictive Schedulingを導入する。このフレームワークは軽量な予測器を事前実行し、各クエリの最適な推論の長さや難易度を全世代前に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:58:23 GMT)
Semantically Aware UAV Landing Site Assessment from Remote Sensing Imagery via Multimodal Large Language Models [6.0] 安全UAV緊急着陸には、従来の幾何学的センサーに見えない複雑なセマンティックなリスクを理解する必要がある。
本稿では,リモートセンシング(RS)画像とマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)を併用した新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:30:03 GMT)
Scalable Random Wavelet Features: Efficient Non-Stationary Kernel Approximation with Convergence Guarantees [5.8] そこで我々はRandom Wavelet Features (RWF)を紹介した。これはスケーラブルで非定常なカーネル近似をウェーブレットファミリーからのサンプリングによって構築するフレームワークである。
ウェーブレットの局所化と多重解像度構造を利用して、RWFは複雑な入力依存パターンをキャプチャする明示的な特徴写像を生成する。
我々は、RWFが静止したランダムな特徴より優れ、説得力のある精度と効率のトレードオフを提供する、様々な挑戦的な合成および実世界のデータセットを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:56:56 GMT)
Privocracy: Online Democracy through Private Voting [5.7] プライボクラシー(Privcracy)は、高特権の属性を最小化するアクセス制御機構である。
プライボクラシーは、機密リソースを使用する必要のあるコマンドを実行するためのセキュアなE投票手順をトリガーする。
実験により,プライボクラシープロセスの投票効率が向上し,コモディティハードウェアに展開可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:09:59 GMT)
Step-Wise Refusal Dynamics in Autoregressive and Diffusion Language Models [5.6] 拡散言語モデル(DLM)は、最近、自己回帰(AR)モデルに代わる有望な代替品として登場した。
本稿では,ARと拡散サンプリングの比較を可能にする,ステップワイズ・リファリング・ダイナミクスの基本的な解析フレームワークを提案する。
本稿では,SRI(Step-Wise Refusal Internal Dynamics)信号について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:41:32 GMT)
Seeing, Hearing, and Knowing Together: Multimodal Strategies in Deepfake Videos Detection [5.4] 実際の映像と深層映像を判定し、信頼度を評価し、視覚、音声、知識の戦略に頼った手がかりを報告した195人の被験者を対象に調査を行った。
参加者は、ディープフェイクよりもリアルビデオの方が正確で、リアルコンテンツに対するキャリブレーション誤差が低かった。
以上の結果から,メディアリテラシーツールを効果的に活用するためには,どの手がかりが有効なのか,あるいは検出の妨げになるのかが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:29:56 GMT)
SNIP: An Adaptive Mixed Precision Framework for Subbyte Large Language Model Training [5.3] 現在の混合精度トレーニングアプローチは、すべてのGEMM操作に均一な精度を適用するか、トレーニング中に一般化に失敗する手法に依存するかのどちらかである。
本稿では,サブバイト精度をサポートするLSMプレトレーニングのための微粒化適応型混合精度学習フレームワークSNIPを紹介する。
1B, 3B, 7B, 70B Llamaのようなモデルに対する実験は、SNIPが既存の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） (Sun, 01 Feb 2026 19:34:27 GMT)
Context Dependence and Reliability in Autoregressive Language Models [5.0] クリティカルなアプリケーションでは、どのコンテキスト要素が実際に出力に影響を与えるかを特定することが不可欠である。
この研究は、重要なコンテキスト要素と関連する要素を区別するという課題に対処する。
本稿では,他者に対する入力の独特な影響を定量化し,冗長性の影響を最小限に抑える手法RISEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:25:44 GMT)
FedBGS: A Blockchain Approach to Segment Gossip Learning in Decentralized Systems [4.7] プライバシ保護フェデレーションラーニング(PPFL)は、複数の参加者がデータを共有せずにグローバルモデルを共同でトレーニングできる分散型機械学習パラダイムである。
本稿では,Federated Analyticsを通じてすべての種類のデバイスを活用する,完全に分散化されたFederatedベースのフレームワークであるFedBGSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:17:14 GMT)
PersistBench: When Should Long-Term Memories Be Forgotten by LLMs? [4.7] PersistBenchを導入し、長期記憶に特有な安全性リスクの度合いを計測する。
我々は,クロスドメインリークと長期記憶障害の2つのリスクを同定した。
我々のベンチマークは、フロンティアの会話システムにおいて、より堅牢で安全な長期メモリ使用量の開発を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:44:58 GMT)
XAI-CLIP: ROI-Guided Perturbation Framework for Explainable Medical Image Segmentation in Multimodal Vision-Language Models [4.5] XAI-CLIPは、医療画像セグメンテーションのためのROI誘導摂動フレームワークである。
言語インフォームド・リージョンのローカライゼーションと医療画像のセグメンテーションを統合し、ターゲットとなる地域対応の摂動を適用します。
XAI-CLIPは最大60%のランタイム削減、44.6%のダイススコアの改善、96.7%のIntersection-over-Unionを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 00:27:06 GMT)
TraceLLM: Leveraging Large Language Models with Prompt Engineering for Enhanced Requirements Traceability [4.5] 本稿では,要求トレーサビリティ向上のためのフレームワークであるTraceLLMを紹介する。
我々は,4つのベンチマークデータセット上で8つの最先端LCMを用いて,迅速な一般化とロバスト性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 14:29:13 GMT)
ConsensusDrop: Fusing Visual and Cross-Modal Saliency for Efficient Vision Language Models [4.3] 視覚言語モデル(VLM)は、LLMが数百のほとんど冗長な視覚トークンを処理するため、高価である。
いずれの信号も十分ではないことが示される: それらを融合することで、一意的な視覚トークン選択(ランキング)に比べて、一貫して性能が向上する。
textbfConsensusDropは、視覚エンコーダのサリエンシをクエリ対応のクロスアテンションと整合させることにより、アンフコンセンサスランキングを導出する、トレーニング不要のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 00:28:55 GMT)
SFMP: Fine-Grained, Hardware-Friendly and Search-Free Mixed-Precision Quantization for Large Language Models [4.3] 混合精度量子化(Mixed-precision Quantization)は、強いメモリ予算の下で大きな言語モデルを圧縮するための有望なアプローチである。
本研究では,大規模言語モデルを対象とした検索自由かつハードウェアフレンドリな混合精度量子化フレームワークであるSFMPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:24:19 GMT)
Adaptive Quantum-Safe Cryptography for 6G Vehicular Networks via Context-Aware Optimization [4.2] 本稿では,短期的モビリティとチャネル変動を予測する適応型後量子暗号(PQC)フレームワークを提案する。
提案手法は,エンドツーエンドのレイテンシを最大27%削減し,通信オーバーヘッドを最大65%削減し,強化学習を用いた暗号スイッチング動作を効果的に安定化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:11:43 GMT)
Don't Judge a Book by its Cover: Testing LLMs' Robustness Under Logical Obfuscation [4.0] 我々は、4つの推論タスクにまたがる1,108の質問を伴う、第一種診断ベンチマークであるLogiQAteを提示する。
難読化はゼロショット性能を著しく低下させ, GPT-4oでは平均47%, GPT-5では27%, 推論モデルでは22%, o4-miniで平均47%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:04:22 GMT)
Tendem: A Hybrid AI+Human Platform [3.9] Tendemは、AIが構造化された繰り返し作業を処理するハイブリッドシステムであり、モデルが失敗したり、結果を検証する場合に、ヒューマンエキスパートがステップインする。
テネデムの性能を評価するため,94個の実世界のタスクについて,室内での一連の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:37:16 GMT)
The Gaussian-Head OFL Family: One-Shot Federated Learning from Client Global Statistics [3.9] ワンショットフェデレーション学習(OFL)は、単一ラウンドでのコミュニケーションを減らすことで制限を緩和する。
本稿では,事前学習した埋め込みのクラス条件のガウス性を考慮した一発フェデレーション方式であるGH-OFL(Gaussian-Head OFL)ファミリを紹介する。
GH-OFL法は、厳密なデータのないまま、強い非IIDスキューの下で最先端のロバスト性と精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:17:28 GMT)
EDIS: Diagnosing LLM Reasoning via Entropy Dynamics [3.9] 生成過程における信頼の時空間的進化は,集計統計単独よりも豊かな情報をもたらすことを示す。
本稿では,エントロピー進化における不安定性を定量化するための軌道レベルの指標であるエントロピーダイナミクス不安定スコア(textbfEDIS)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:43:50 GMT)
Semi-supervised CAPP Transformer Learning via Pseudo-labeling [3.7] 手動ラベリングを使わずにトランスフォーマーベースのCAPPトランスフォーマーモデルを改善するための半教師付き学習手法を提案する。
利用可能なトランスフォーマー動作データに基づいてトレーニングされたオラクルは、見えない部分からの正確な予測をフィルタリングし、ワンショットの再トレーニングに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 19:51:39 GMT)
On the Power of (Approximate) Reward Models for Inference-Time Scaling [3.5] 推論時間スケーリングは、大規模言語モデルの推論能力を改善するための強力なパラダイムとして登場した。
すべてのデプロイされたシステムは、近似的な報酬モデルに依存しており、根本的な疑問を提起している。
近似報酬モデルのベルマン誤差を,SMCに基づく推定時間スケーリングの有効性を規定する鍵となる量として同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:28:42 GMT)
Sem-NaVAE: Semantically-Guided Outdoor Mapless Navigation via Generative Trajectory Priors [3.5] 本研究は,屋外アプリケーションに対するマップレスグローバルナビゲーション手法を提案する。
条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)の探索能力と、軽量視覚言語モデル(VLM)のセマンティックセグメンテーション能力を組み合わせて、実行すべき軌道を選択する。
この手法は実世界の屋外ナビゲーション実験を通じて検証され、最先端の手法よりも優れた性能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 20:32:31 GMT)
Task-Aware LoRA Adapter Composition via Similarity Retrieval in Vector Databases [3.5] 本稿では,ベクトルデータベースにおける類似性検索を利用した動的LoRAアダプタ合成のための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,22種類のコモンセンス推論,質問応答,自然言語推論,感情分析などの学習例を組み込んで,タスク認識ベクトルデータベースを構築する。
我々のフレームワークは、追加のレトリバートレーニングを必要とせず、凍結埋め込みで動作し、効率的で解釈可能なアダプタ構成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:20:04 GMT)
StepNav: Structured Trajectory Priors for Efficient and Multimodal Visual Navigation [3.2] StepNavは、生成モデルとリアルタイムナビゲーションプランのギャップを埋める新しいフレームワークである。
構造化されていないノイズを物理的に位置付けされた候補に置き換えることで、StepNavはより安全で効率的なプランを、はるかに少ないステップで生成する。
シミュレーションと実世界のベンチマークの両方の実験では、最先端のジェネレーティブプランナーよりも堅牢性、効率、安全性が一貫した改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:45:42 GMT)
Cross-Paradigm Evaluation of Gaze-Based Semantic Object Identification for Intelligent Vehicles [2.9] 本稿では,車両のフロントカメラが捉えた道路シーンからの意味的識別タスクとして,この課題に取り組む。
直接物体検出(YOLOv13)、セグメント化支援分類(SAM2対EfficientNetV2対YOLOv13)、クエリベースの視覚言語モデル(VLM)の3つのアプローチについて検討した。
その結果、直接物体検出(YOLOv13)とQwen2.5-VL-32bは、他の手法よりも大幅に優れており、マクロF1スコアは0.84以上であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:43:02 GMT)
From Videos to Conversations: Egocentric Instructions for Task Assistance [2.8] 本稿では,個別の指導ビデオを自動的に2対のマルチモーダル・タスク・ガイダンス・会話に変換するフレームワークを提案する。
私たちの完全な自動パイプラインは、大きな言語モデルに基づいており、従来のデータ収集アプローチに代わるスケーラブルでコスト効率のよいものを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:53:41 GMT)
Learning from Anonymized and Incomplete Tabular Data [2.8] ユーザ主導のプライバシにより、個人はデータの共有する粒度を制御できる。
元の、一般化された、そして欠落した値を混ぜたデータセットは、機械学習に挑戦する。
異種匿名化を考慮した新しいデータ変換手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:18:14 GMT)
The Intrinsic Connection between Dynamical Phase Transitions and Magnetization in the 1D XY Model [2.8] 我々は,コヒーレントギブス状態から始まる横場XYモデルのクエンチダイナミクスについて検討する。
その結果、磁化の初期強度が動的量子相転移の出現に重要な役割を果たすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 14:36:11 GMT)
Robust Generalization with Adaptive Optimal Transport Priors for Decision-Focused Learning [2.7] わずかなショット学習では、限定的な監督の下でモデルを一般化し、分散シフトに頑健なままにしておく必要がある。
本稿では,豊富なベースデータからクラス適応型事前学習を行うプロトタイプ型分散ロバスト最適化フレームワークを提案する。
実験により, PG-DROは, 標準学習者およびDROベースラインよりも優れ, 少数のシナリオにおいて強靭な一般化を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 20:22:41 GMT)
DCD: Decomposition-based Causal Discovery from Autocorrelated and Non-Stationary Temporal Data [2.7] 金融、気候科学、医療などの分野での時系列は、長期的傾向、季節的なパターン、短期的な変動を示すことが多い。
既存の因果発見法は生の観測で動作し、急激なエッジや不適切な時間的依存関係に対して脆弱である。
本稿では,各時系列をトレンド,季節,残留成分に分けた分解に基づく因果発見フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 20:45:05 GMT)
Information Filtering via Variational Regularization for Robot Manipulation [2.6] 本稿では,時間条件付きガウス関数をバックボーン上に課し,KL分割正規化器を適用する軽量モジュールを提案する。
提案手法では,RoboTwin2.0で6.1%,AdroitとMetaWorldで4.1%向上し,新たな最先端の成果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:53:56 GMT)
Black Hole Interior and Quantum Error Correction with Dynamical Gravity [2.5] 動的重力がホーキング放射に作用する状況についても検討する。
このバックアクションは、関連する相互情報を消滅させる。
この結果は、力学的な重力を持つ理論では、因果関係の明らかな違反が解決されることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 14:04:54 GMT)
From Intents to Actions: Agentic AI in Autonomous Networks [2.4] この研究は、意図駆動型自律ネットワークのためのエージェントAIシステムを導入し、3つの専門エージェントで構成されている。
言語モデルを利用したインタプリタエージェントは、フィードバック、制約実現可能性、ネットワーク条件の進化に基づく意図の語彙解析を行う。
エージェントはこれらの認知テンプレートをトラクタブルな最適化問題に変換し、トレードオフを分析し、目的物間での好みを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:01:57 GMT)
Single-Edge Node Injection Threats to GNN-Based Security Monitoring in Industrial Graph Systems [2.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、産業用グラフベースの監視システムにますます採用されている。
少数のエッジデバイスを侵害する敵は、下流の判断をバイアスするために偽造ノードを注入する可能性がある。
本稿では,制約リソース下での配置指向ノード注入攻撃を定式化し,EmphSingle-Edge Graph Injection Attack (SEGIA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:19:54 GMT)
Multi-Horizon Electricity Price Forecasting with Deep Learning in the Australian National Electricity Market [2.3] 本稿では,新しい電力価格予測(EPF)フレームワークを提案する。
標準DLモデルはほとんどの地域で優れた性能を示し、SOTA時系列DLモデルは水平線拡大予測に強い堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:08:40 GMT)
What If We Allocate Test-Time Compute Adaptively? [2.2] テストタイムスケーリングは、推論計算を均一に割り当て、固定されたサンプリング戦略を使用し、再ランク付けにのみ検証を適用する。
本稿では,推論を反復的軌跡生成と選択として扱う検証器誘導適応フレームワークを提案する。
データセット全体にわたって、当社の動的PRMガイダンスアプローチは、テスト時間の直接スケーリングよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:30:22 GMT)
Key Principles of Graph Machine Learning: Representation, Robustness, and Generalization [2.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、構造化データから表現を学習するための強力なツールとして登場した。
さまざまなアプリケーションで人気が高まり、成功しているにもかかわらず、GNNはパフォーマンスを制限するいくつかの課題に直面している。
私の仕事は、GNNの限界とポテンシャルをより原則的に理解しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:21:06 GMT)
Density-Informed Pseudo-Counts for Calibrated Evidential Deep Learning [1.9] Evidential Deep Learning (EDL)は、ニューラルネットワークによってパラメータ化されたディリクレ分布を通じて予測の不確実性をモデル化する不確実性認識分類のための一般的なフレームワークである。
EDLトレーニングは階層型ベイズモデルにおいて,擬似的様相を呈するアモータライズされた変分推論に対応していることを示す。
本稿では,不確実性の程度からクラス予測を分離する新しいパラメトリゼーションであるDIP-EDLを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:57:39 GMT)
CortiNet: A Physics-Perception Hybrid Cortical-Inspired Dual-Stream Network for Gallbladder Disease Diagnosis from Ultrasound [1.9] CortiNetは、胆嚢疾患の診断のための軽量で皮質にインスパイアされたデュアルストリームニューラルネットワークである。
我々はCortiNetを,臨床的に関連のある胆嚢疾患の9つのカテゴリにまたがる10,692名の専門家注釈画像で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 03:44:19 GMT)
Predicting Anemia Among Under-Five Children in Nepal Using Machine Learning and Deep Learning [1.8] ネパール・デモグラフィック・ヘルス・サーベイ (NDHS 2022) のマイクロデータを用いて, 1,855人の子どもを対象に分析を行った。
小児年齢,近年の発熱, 世帯規模, 母性貧血, 寄生虫除虫が一貫して選択された。
機械学習とディープラーニングモデルは、競合する貧血の予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 04:00:12 GMT)
Spectral moments of Bures-Hall ensemble and applications to entanglement entropy [1.8] 主な結果は、実値の$k$に対して有効な$k$-thスペクトルモーメントの繰り返し関係を確立する。
スペクトルモーメントの結果の応用として、平均フォン・ノイマンエントロピーの式と、アヤナ・サルカルとサントシュ・クマールによって予想されるブレス・ハルアンサンブルの量子純度を再導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 01:23:29 GMT)
DeCorStory: Gram-Schmidt Prompt Embedding Decorrelation for Consistent Storytelling [1.8] DeCorStoryは、フレーム間のセマンティック干渉を減らす、トレーニング不要な推論時間フレームワークである。
フレームレベルのセマンティクスに即時埋め込みデコリレーションを適用し、続いて特異値の再重み付けを行い、プロンシブ固有情報を強化する。
実験は、迅速なイメージアライメント、アイデンティティの整合性、視覚的多様性において一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:07:30 GMT)
Scalable Tensor Network Simulation for Quantum-Classical Dual Kernel [1.7] 本稿では,量子カーネル回路シミュレーションのための効率よくスケーラブルなテンソルネットワークフレームワークを提案する。
このフレームワークは、最大784キュービットの線形混合量子古典双対核の体系的な大規模評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:50:36 GMT)
Building Better Deception Probes Using Targeted Instruction Pairs [1.6] 線形プローブは、騙し行動のためのAIシステムを監視するための有望なアプローチである。
本稿では,トレーニング中に使用する命令ペアの重要性を明らかにする。
本研究は,人為的に解釈可能な擬人化分類による特定の擬人化行動のターゲティングが,評価データセットの改善につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 20:18:11 GMT)
How Does Unfaithful Reasoning Emerge from Autoregressive Training? A Study of Synthetic Experiments [1.5] 大型言語モデル(LLM)が生成するチェーン・オブ・シント(CoT)推論は、しばしば不信である。
我々は、忠実なCoT推論を構成するもの、そして自己回帰訓練から不誠実が如何に現れるかを研究する。
トレーニングノイズが臨界しきい値以下である場合にのみ、モデルが基礎となる算術規則に因果的に従うという忠実な推論を学習できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 04:56:18 GMT)
OASIS-DC: Generalizable Depth Completion via Output-level Alignment of Sparse-Integrated Monocular Pseudo Depth [1.5] 最近の基礎モデルはゼロショット深度推定で優れているが、その出力はメートル法よりも本質的に相対的である。
比較的深度が大域的なレイアウトや境界を保っているという事実を活用し, 疎範囲測定で校正する。
精度の低いラベル付きサンプルから精度の高い測定値の予測が可能となるように,事前の信頼性に追従する改良ネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 14:57:33 GMT)
Towards knowledge-based workflows: a semantic approach to atomistic simulations for mechanical and thermodynamic properties [1.5] アプリケーションと整合したメタデータを組み込んだ再利用可能な原子論アノテーションを提案する。
そこで本研究では,コヒーレントなセマンティック・フレームワーク内で,様々な原子間ポテンシャルや材料にまたがって前駆体を再利用可能であることを示す。
このアプローチは、AI対応のシミュレーションデータを提供し、新たなエージェントAIをサポートし、知識に基づく機械的および熱力学シミュレーションのための一般的な青写真を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:52:06 GMT)
GMAC: Global Multi-View Constraint for Automatic Multi-Camera Extrinsic Calibration [1.4] GMACは、再構成ネットワークによって学習された暗黙的幾何学的表現に基づく、マルチカメラ外部推定フレームワークである。
GMACは、明確な3次元再構成や手動キャリブレーションなしで、正確で安定した外部推定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:38:27 GMT)
FUSE-Flow: Scalable Real-Time Multi-View Point Cloud Reconstruction Using Confidence [1.4] リアルタイム多視点クラウド再構成は、3次元視覚と没入感のコア問題である。
本稿では,FUSE-Flowを提案する。FUSE-Flowはフレームワイドでステートレスで,線形でスケーラブルなクラウドストリーミング再構築フレームワークである。
実験により, オーバーラップ, 深さ不連続, 動的シーンにおける復元安定性と幾何学的忠実度の向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:45:27 GMT)
SentiFuse: Deep Multi-model Fusion Framework for Robust Sentiment Extraction [1.3] SentiFuseは、異種感情モデルを統合するフレキシブルでモデルに依存しないフレームワークである。
我々は3つの大規模ソーシャルメディアデータセット(Crowdflower、GoEmotions、Sentiment140)で実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:29:25 GMT)
CaST: Causal Discovery via Spatio-Temporal Graphs in Disaster Tweets [1.3] Causal Discovery via Spatio-Temporal Graphs (CaST): 災害領域における因果発見のための統一されたフレームワーク。
ハリケーン・ハーベイで収集された約167万件の災害関連ツイートの社内データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:45:29 GMT)
GraphAllocBench: A Flexible Benchmark for Preference-Conditioned Multi-Objective Policy Learning [1.3] GraphAllocBenchは、都市管理にインスパイアされたグラフベースのリソース割り当てサンドボックス環境上に構築されたフレキシブルなベンチマークである。
多様な目的関数、様々な好み条件、高次元拡張性を備えた豊富な問題群を提供する。
我々は,GraphAllocBenchが既存のMORLアプローチの限界を明らかにし,グラフニューラルネットワーク(GNN)のようなグラフベースの手法を複雑で高次元のアロケーションタスクで活用する方法を舗装していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:34:51 GMT)
Learnable Koopman-Enhanced Transformer-Based Time Series Forecasting with Spectral Control [1.3] 学習可能な4つのクープマン変種(スカラーゲート、モードごと、ゲート、線形形状スペクトル写像、低ランククープマン作用素)を紹介する。
我々の定式化は線形遷移作用素のスペクトル、安定性、ランクを明確に制御できる。
この結果は、学習可能なクープマン作用素が、深い予測のための有効で安定で理論的に原理化された成分であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:13:49 GMT)
The Enhanced Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Networks: Applications of Newton's Laws in Financial Deep Reinforcement Learning (RL) Algorithms [1.3] 金融において、ディープ強化学習(Dep Reinforcement Learning, DRL)は、個別の貿易信号を生成したり、継続的なポートフォリオ割り当てを決定するために一般的に用いられる。
物理インフォームド・コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(PIKAN)を複数のDRLアルゴリズムに組み込んだ新しい強化学習フレームワークを提案する。
PIKANをベースとしたエージェントは、高い累積と年率のリターン、優れたシャープとカルマー比、より好ましいドローダウン特性を継続的に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:48:33 GMT)
PeerRank: Autonomous LLM Evaluation Through Web-Grounded, Bias-Controlled Peer Review [1.2] 完全自律的なエンドツーエンド評価フレームワークであるPeerRankを紹介します。
モデルは評価タスクを生成し、カテゴリスコープによるライブWebグラウンドで答える。
PeerRankは評価を、各モデルがタスクデザイナ、応答者、評価者として対称に参加するマルチエージェントプロセスとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:01:28 GMT)
Typologically-Informed Candidate Reranking for LLM-based Translation into Low-Resource Languages [1.1] 高資源言語で主に訓練された大規模な言語モデルは、支配的な類型パターンに対する体系的なバイアスを示す。
パラレルトレーニングデータやモデル再訓練を使わずに,言語型学を活用して翻訳品質を向上させるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:22:30 GMT)
Dynamic Heuristic Neuromorphic Solver for the Edge User Allocation Problem with Bayesian Confidence Propagation Neural Network [1.0] NP-hard Edge User Allocation 問題に対するニューロモルフィックな解法を提案する。
我々の解法は動的バイアスを用いてリアルタイムでアロケーションを誘導し、各WTAモチーフに「アロケーションなし」状態を導入する。
このアプローチはニューロモルフィックアーキテクチャと互換性があり、エネルギー効率の改善をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:48:08 GMT)
Understanding QA generation: Extracting Parametric and Contextual Knowledge with CQA for Low Resource Bangla Language [0.9] ここでは,バングラにおける最初の実測QAデータセットであるBanglaCQAを紹介する。
本稿では,エンコーダ-デコーダ言語固有および多言語ベースラインモデルのための微調整パイプラインを提案する。
提案手法は,反現実シナリオにおけるパラメトリック知識の抽出に一意に有効なメカニズムを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:41:29 GMT)
SAGE: Agentic Framework for Interpretable and Clinically Translatable Computational Pathology Biomarker Discovery [0.9] SAGEは生物学的な証拠を根拠として、解釈可能な、エンジニアリングされた病理バイオマーカーを識別するエージェントAIシステムである。
SAGEは、文学的アンコール推論とマルチモーダルデータ分析を統合し、画像由来の特徴と、遺伝子発現などの分子バイオマーカーと、臨床的に関連する結果とを関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 01:12:12 GMT)
Large Language Models as Students Who Think Aloud: Overly Coherent, Verbose, and Confident [0.9] 大規模言語モデル(LLM)は、AIベースの学習システムにますます組み込まれている。彼らは、初心者の推論とメタ認知的判断を忠実にモデル化できるだろうか?
学生のヒント使用,試行,問題文脈の問題解決ログを用いた化学チュータリング問題からの630のシンクアラウド発話を用いて,LSMを初心者として評価した。
そこで本研究では,LLM生成推論と人間の学習者発話を,最小限で拡張された文脈的プロンプトで比較し,ステップレベルの学習者成功を予測するモデルの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 04:46:38 GMT)
Hybrid Topological and Deep Feature Fusion for Accurate MRI-Based Alzheimer's Disease Severity Classification [0.8] そこで本研究では,TDA(Topological Data Analysis)とDenseNet121のバックボーンを統合するハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。
TDAは、従来のニューラルネットワークで見過ごされることが多い脳構造の相補的トポロジカルな特徴を捉えるために使用される。
フレームワークの精度は99.93%、AUCは100%で、最近発表されたCNNベース、トランスファーラーニング、アンサンブル、マルチスケールアーキテクチャを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 01:28:17 GMT)
The Stacked Autoencoder Evolution Hypothesis [0.8] 本研究は, 深層学習における自己エンコーダに類似した, 多層的自己エンコードおよび復号処理によって生物進化系が機能することを提案する。
この仮説は、進化は突然変異と選択によって引き起こされる段階的な変化としてのみ見るのではなく、自己複製は本質的に階層的な抽象層にまたがって遺伝子情報を圧縮し再構成するものであることを示唆している。
このようなメカニズムは、より深い潜伏層における突然変異が突然、大規模な表現型シフトを引き起こすことを許すことによって、自然進化において目標指向であるかのように現れる、句読化された進化パターンや変化を説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:22:43 GMT)
Social Catalysts, Not Moral Agents: The Illusion of Alignment in LLM Societies [0.8] 本研究は,公共財ゲーム(PGG)における利他的主体の育成におけるアンコリング・エージェントの有効性について検討する。
アンコリングエージェントは局所的な協力率を高めることに成功したが、認知的分解と伝達テストにより、この効果は真のノルム内部化ではなく、戦略的コンプライアンスと認知的オフロードによって引き起こされたことが判明した。
これらの知見は, 人工社会における行動修飾と真の価値アライメントの間に重要なギャップを浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:07:10 GMT)
WAKESET: A Large-Scale, High-Reynolds Number Flow Dataset for Machine Learning of Turbulent Wake Dynamics [0.7] 本稿では, 乱流の大規模CFDデータセットであるWAKESETを紹介する。
データセットは、自律型水中車両の水中回収中の複雑な流体力学的相互作用をキャプチャする。
高忠実なReynolds-Averaged Navier-Stokesシミュレーションは1,091で、4,364インスタンスに拡張され、幅広い動作速度のエンベロープをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:27:10 GMT)
When Domain Pretraining Interferes with Instruction Alignment: An Empirical Study of Adapter Merging in Medical LLMs [0.6] 大規模言語モデル(LLM)は、ドメイン適応と命令アライメントを組み合わせる際に、驚くほどの強調器干渉を示す。
我々は、PTとSFT LoRAのデルタを線形に組み合わせてエンフウェイトされたアダプタをマージし、単一のマージされたチェックポイントを出力する。
PT信号を追加することで潜在思考の行動が再活性化され,出力分布が体系的に変化することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:33:11 GMT)
Asymptotic Semantic Collapse in Hierarchical Optimization [0.6] マルチエージェント言語システムは、共有された支配的コンテキストが個々の意味論を徐々に吸収する障害モードを示すことができる。
階層最適化における漸近的セマンティック崩壊(Asymptotic Semantic Collapse in Hierarchical Optimization)という名でこの効果を研究する。
我々は、周辺エージェントノードとの繰り返しの相互作用が、グローバルな損失を最小限に抑えるアライメントを駆動していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 00:02:01 GMT)
Methods for non-variational heuristic quantum optimisation [0.6] 我々は、この変分的枠組みを廃止し、ハイブリッドな量子古典的アプローチを推奨する新しい量子最適化のクラスを導入する。
これらのアルゴリズムは、ノイズに固有の堅牢性を示し、量子リソースと古典リソースの両方にわたる並列実行をサポートすることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 17:46:57 GMT)
Lotus: Efficient LLM Training by Randomized Low-Rank Gradient Projection with Adaptive Subspace Switching [0.5] GaLoreは、低ランクのサブスペースで勾配を更新することで、メモリ効率のトレーニングを可能にする。
勾配上のSingular Value Decomposition(SVD)プロセスにより、同等のトレーニング時間コストが発生する。
提案するLotusは,投影過程を単純に修正することで,このトレードオフを解決する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:48:00 GMT)
Mechanistic Interpretability of Brain-to-Speech Models Across Speech Modes [0.5] 我々は、機械的解釈可能性を用いて、ニューラル音声デコーダの内部表現を因果的に調査する。
我々は、音声モード間の内部アクティベーションのクロスモードアクティベーションパッチを行い、トリオモーダルを用いて、音声表現が離散的に、または連続的に変化するかどうかを調べる。
その結果, 音声モードは共用連続因果多様体上に存在し, クロスモード転送は拡散活性ではなく, コンパクトで層特異的な部分空間によって媒介されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 14:14:40 GMT)
The Quantum Learning Menagerie (A survey on Quantum learning for Classical concepts) [0.5] 本稿では、量子符号化古典概念の学習を中心に、量子学習理論の分野における様々な結果について調査する。
この研究の基盤は、古典学習と量子学習のクエリ、サンプル、時間分離に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:50:39 GMT)
Deep Learning Based Multi-Level Classification for Aviation Safety [0.4] 鳥の攻撃は航空安全にとって重大な脅威となり、しばしば命が失われ、航空機の損傷が激しく、経済的にかなりのコストがかかる。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像に基づく鳥分類フレームワークを提案する。
CNNは鳥類の種を識別し、正確な飛行経路予測のために種特異的な予測モデルに重要な入力を提供するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:49:21 GMT)
Tangent Space Fine-Tuning for Directional Preference Alignment in Large Language Models [0.3] 私たちのゴールは、原則と制御可能なアライメントを通じて、大きな言語モデルで人間の好みの次元をバランスさせることです。
本稿では、局所線形な状態下でDPOを実行し、オブジェクトごとの更新方向を学習するTangent-Space Direct Preference Optimization (TS-DPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 09:56:28 GMT)
R-HTN: Rebellious Online HTN Planning for Safety and Game AI [0.1] 本稿では,オンライン階層型タスクネットワーク (HTN) エージェントについて紹介する。
本研究は,HTN計画,オンライン計画,ディレクティブDという3つの概念を組み合わせる。
本稿では、オンラインHTN計画のための汎用アルゴリズムであるR-HTNについてディレクティブDで述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 01:05:03 GMT)
Towards a Novel Wearable Robotic Vest for Hemorrhage Suppression [0.1] 本稿では,緊急時の重症出血管理を目的とした新しいロボットシステムを提案する。
このロボットは形状調整可能な「リング機構」を備えており、輪郭から楕円形へと変化して傷のカバレッジを調節する。
このデバイスは、カジュアルなシミュレーションキットでテストされ、シミュレートされた出血を制御する能力の実証に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:33:47 GMT)
Legal Infrastructure for Transformative AI Governance [0.1] 法の主要な役割は、実質的なルールを確立することだけでなく、ルールの生成と実装のための法と規制のインフラを確立することである。
AIの変革的な性質は、特に法的および規制的なフレームワークの構築に注意を向けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:42:02 GMT)
From Fuzzy to Exact: The Halo Architecture for Infinite-Depth Reasoning via Rational Arithmetic [0.1] 一般知性の基盤である高次因果推論は、論理的に一貫した算術をサポートする基質を要求する。
我々は、計算基礎を近似実数から正確な有理数へ遷移させるtextbfHalo Architectureを提案する。
我々の研究は、正確な算術を推論可能なAGIを前進させるには不可能であると仮定し、検証可能で拡張可能なAIシステムへのハードウェアとソフトウェアの共同設計のパスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:13:30 GMT)
Agyn: A Multi-Agent System for Team-Based Autonomous Software Engineering [0.1] 現実世界のソフトウェア開発は、共有方法論に従ってチームが共同で行う活動として組織されます。
ソフトウェア工学を組織プロセスとして明示的にモデル化する,完全に自動化されたマルチエージェントシステムを提案する。
我々の結果は、チーム構造、方法論、コミュニケーションの複製が、自律的なソフトウェアエンジニアリングの強力なパラダイムであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:17:19 GMT)
Wigner Function Shapelets I : formalism [0.0] 我々は、位相空間で利用できる銀河画像の解析のために、シェイプレットを拡張した。
WFS は、シンプレクティック群 $mathrmSp(4,mathbbR)$ の4次元位相空間の像を直接表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:29:54 GMT)
What non-additive integral for ensemble spaces? [0.0] 我々は、物理学における古典的および量子状態を表現するために、非加法測度の概念を拡張した。
非加法積分が期待値の概念を一般化するのに相応しいのかという問題は、まだ未解決のままである。
本稿では,スゲノ積分とチョケ積分が適切でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 22:27:31 GMT)
Vortex Stretching in the Navier-Stokes Equations and Information Dissipation in Diffusion Models: A Reformulation from a Partial Differential Equation Viewpoint [0.0] スコアベース拡散モデルにインスパイアされたPDEフレームワークに基づいて,Navier-Stokes方程式における渦伸長の新しい逆時間定式化を提案する。
圧縮方向では初期位置に関する情報が急速に失われることを示し, ストレッチ方向では比較的よく保存されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:32:40 GMT)
Tripartite quantum steering in Schwarzschild spacetime [0.0] シュワルツシルト時空に埋め込まれた三部晶系における量子ステアリングとステアリング非対称性に及ぼすホーキング放射の影響について検討した。
3つの物理的にアクセス可能なモードのシナリオでは、ホーキング放射は量子ステアリングを妨害し、二方向ステアリング中の最大ステアリング非対称性は、これらの状態間の相境界を正確に切り離す一方方向ステアリング遷移である。
2つの物理的にアクセシブルなモードでは、ホーキング放射は二重の挙動を示す:アリスとボブから特定のパラメータの下で反チャーリーへの操舵を強化する一方で、他の操舵タイプを抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 03:13:27 GMT)
The Keyhole Effect: Why Chat Interfaces Fail at Data Analysis [0.0] チャットインタフェースは5つのメカニズムを通じて解析性能を体系的に低下させることを示す。
私は認知的過負荷を O = max(0, m - v - W) として定式化し、ここで m はタスク関連項目、 v は可視項目、 W はワーキングメモリ容量である。
ジェネレーティブUI、Infinite Canvas、Deictic Interaction、State Rail、Ghost Layers、Mise in Place、Semantic Zoom、Probabilistic UIである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 00:38:29 GMT)
The Gradient-Causal Gap: Why Gradient Importance Fails on Complex Tasks [0.0] プルーニング実験により、勾配の等級は単に不正確であるだけでなく、テクスト予測不能であることが示された。
ハイグレードな「ハイデンヒーロー」の除去は、OODの精度を常に損なう。
この予測不可能さは、勾配ベースのプルーニングがモデルの能力を確実に保持できないことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:22:14 GMT)
Spectroscopic Signatures of a Liouvillian Exceptional Spectral Phase in a Collective Spin [0.0] リンドブラッド生成子の非エルミート退化は非指数緩和と高次極を誘導する。
偏光マルコフ浴に結合された集合スピンは、遠方スペクトル相を示す。
我々は、リウビリアン分解剤を介して放射スペクトルを計算し、対称性-セクター選択規則を同定し、例外点シグネチャが強い状態依存であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:20:56 GMT)
SkySim: A ROS2-based Simulation Environment for Natural Language Control of Drone Swarms using Large Language Models [0.0] 無人航空機(UAV)は、物流、農業、監視に多用途の用途を提供する。
従来の静的メソッドは適応性を制限するが、Large Language Models (LLMs) は自然言語を制御できるが、安全でないトラジェクトリを生成する。
本稿では,低レベル安全対策からLLM高レベル計画を分離する,ガゼボのROS2ベースのシミュレーションフレームワークであるSkySimを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 13:34:34 GMT)
Robust Machine Learning Framework for Reliable Discovery of High-Performance Half-Heusler Thermoelectrics [0.0] 機械学習(ML)は、環境危機に対処するための効率的な熱電(TE)材料発見を促進する。
MLモデルは、高いメトリクスにもかかわらず、しばしば実験的な一般化性に悩まされる。
本研究は、半ハウスラー(hH)構造プロトタイプに適用した頑健なワークフローを有益(zT)予測に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:50:42 GMT)
Reversible Deep Learning for 13C NMR in Chemoinformatics: On Structures and Spectra [0.0] 本稿では,分子構造とスペクトルの両方向の1つの条件付き可逆ニューラルネットワークを用いた13C NMRのディープラーニングモデルを提案する。
我々は、グラフベース構造符号化から128ビットの双対スペクトルコードを予測するためにモデルを訓練し、残りの潜在次元は残差を捉えた。
推測時には、スペクトルコードから構造候補を生成するために、同じ訓練されたネットワークを反転させ、スペクトル間推論の1対多の性質を明示的に表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:48:31 GMT)
Protocol Agent: What If Agents Could Use Cryptography In Everyday Life? [0.0] エージェントがより効率的で、その能力に適合したコミュニケーションパターンを開発できることを示す。
暗号のプリミティブは 日々のやりとりを 大幅に改善できるが 人間がそれを使えないのは 複雑すぎて 計算は 頭の中では できないからだ
もしエージェントが、どのプリミティブが日常の状況に合ったプロトコルを「オンザフライ」で作成し、エージェントに提案し、それに参加するよう説得し、適切な計算ツールを使用してプロトコルを正しく実行するとしたらどうでしょう?
我々はこのベンチマークで現在のオープンウェイトモデルと最先端モデルを評価し、提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:05:35 GMT)
Phase Dynamics of Self-Accelerating Bose-Einstein Condensates [0.0] 自己加速するエアリー物質波は、ケナード相にアクセスするためのクリーンな設定を提供する。
我々の手法は立方相ダイナミクスを自己加速凝縮体における弱平均場非線形性の実用的なプローブに変える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 19:24:12 GMT)
PedagoSense: A Pedology Grounded LLM System for Pedagogical Strategy Detection and Contextual Response Generation in Learning Dialogues [0.0] PedagoSenseは2段階戦略分類器と大規模言語モデル生成を組み合わせたペドロジー基盤システムである。
システムはまず、バイナリ分類器を用いて教育戦略が存在するかどうかを検知し、その後、特定の戦略を特定するためのきめ細かい分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:38:18 GMT)
PDE-Constrained Optimization for Neural Image Segmentation with Physics Priors [0.0] 顕微鏡画像の画像は、計測ノイズ、弱い物体境界、限られたラベル付きデータによる不適切な逆問題を構成する。
本研究では,PDE制約付き最適化問題としてイメージセグメンテーションを定式化し,物理的に動機付けられた事前処理を深層学習モデルに統合する。
LIVECellデータセットは、高画質で手動による位相コントラスト顕微鏡画像の収集である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 07:28:14 GMT)
Organismal Agency and Rapid Adaptation: The Phenopoiesis Algorithm for Phenotype-First Evolution [0.0] 本研究は, 表現型パターンを具体化することにより, 有機体を具体的な計算プロセスとして実装できることを実証する。
フェノポエシスアルゴリズム(Phenopoiesis Algorithm)は、生物が遺伝子だけでなく、生涯学習中に発見された表現型パターンも継承するアルゴリズムである。
我々は、生物の実体は哲学的な抽象概念ではなく、測定可能な適応値を持つアルゴリズムのメカニズムであると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:38:05 GMT)
Noise-Resilient Quantum Chemistry with Half the Qubits [0.0] 本稿では, 半量子量子対角化法であるHSQDを導入する。
HSQDはIBM量子ハードウェア上でのSQDの精度と一致する。
その結果、半量子SQDは強相関化学における実用的な量子優位性へのノイズ耐性と資源効率の経路として確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:34:37 GMT)
Navigating Simply, Aligning Deeply: Winning Solutions for Mouse vs. AI 2025 [0.0] 我々はNeurIPS 2025 Mouse vs. AI: Robust Visual Foraging Competitionで優勝したアプローチを提示する。
トラック1(Visual Robustness)では、アーキテクチャの単純さとターゲットコンポーネントを組み合わせることで、より優れた一般化が得られることを示す。
トラック2(ニューラルアライメント)では、16の畳み込み層とGLUベースのゲーティングを備えたディープResNetのようなアーキテクチャを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 02:44:52 GMT)
Multi-Fidelity Physics-Informed Neural Networks with Bayesian Uncertainty Quantification and Adaptive Residual Learning for Efficient Solution of Parametric Partial Differential Equations [0.0] MF-BPINNは偏微分方程式を解くための新しい多相フレームワークである。
学習可能なゲーティング機構を備えた適応型残差ネットワークを導入する。
また、ハミルトニアンモンテカルロを用いた厳密なベイズ的枠組みも開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:01:31 GMT)
MedBeads: An Agent-Native, Immutable Data Substrate for Trustworthy Medical AI [0.0] 2026年現在、Large Language Models (LLM) は専門家レベルの医療知識を示している。
自律的な "Clinical Agents" としてデプロイすることはまだ限られている。
臨床イベントが不変な"ビーズ"であるエージェントネイティブデータ基盤であるMedBeadsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 08:03:20 GMT)
LLM-Driven Ontology Construction for Enterprise Knowledge Graphs [0.0] 本稿では,企業データからのドメイン固有非構造生成を高速化するパイプラインであるOntoEKGを紹介する。
提案手法では,モデルタスクを,コアクラスとプロパティを識別する抽出モジュールと,それらの要素を論理的に階層化し,それらを標準RDFにシリアライズするエンテーメントモジュールという,2つの異なるフェーズに分解する。
エンドツーエンドの構築のための包括的なベンチマークの欠如に対処するため、私たちは、データ、ファイナンス、ロジスティックスの各分野にわたる文書から派生した、新たな評価データセットを採用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 15:13:30 GMT)
Holstein Primakoff spin codes for local and collective noise [0.0] 我々は、連続可変ボゾン符号を置換対称スピンアンサンブルにマッピングするホルシュタイン・プリマコフスピン符号の一般的なフレームワークを開発する。
我々は,HP符号が集団雑音と局所音の両方に対して頑健であることを示し,測定不要な局所誤差回復手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:01:34 GMT)
Global AI Bias Audit for Technical Governance [0.0] 本稿では,Large Language Models (LLMs) プロジェクトのグローバル監査における探索段階の成果について述べる。
私はGlobal AIデータセット(GAID)プロジェクトを、Llama-3 8Bモデルをストレステストするフレームワークとして使用し、技術的AIガバナンスの認識における地理的および社会経済的バイアスを評価しました。
この結果は、AIの技術知識が高所得地域に集中していることを明らかにし、グローバル・サウスの低所得国は不均等な体系的な情報ギャップに直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 19:45:21 GMT)
Fubini Study geometry of representation drift in high dimensional data [0.0] 高次元表現のドリフトは、ユークリッド距離またはコサイン距離を用いて一般的に定量化される。
フービニ・スタディ・メトリックスにおいて,表現漂流の射影幾何学的視点を導入する。
フービニ・スタディ(Fubini Study)測度は、ゲージ誘起揺らぎの下での残留不変量による内在的進化を分離することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:00:59 GMT)
From drift to adaptation to the failed ml model: Transfer Learning in Industrial MLOps [0.0] 660MWの火力発電所に設置された予熱器ユニットの排ガス差圧をケーススタディとして分析した。
3つの転送学習手法で失敗したANNモデルを更新すると、LLTLやALTLよりも5日間のバッチサイズに対する予測精度が比較的高いことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 01:32:26 GMT)
Evaluating Workflow Automation Efficiency Using n8n: A Small-Scale Business Case Study [0.0] 本研究では,小規模ビジネスケーススタディを通じて,n8nを用いたワークフロー自動化の性能評価を行った。
その結果、平均実行時間は185.35秒(手動)から1.23秒(自動)に大幅に短縮された。
手動実行は5%のエラー率を示し、自動実行はゼロエラーを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:11:44 GMT)
EmoAra: Emotion-Preserving English Speech Transcription and Cross-Lingual Translation with Arabic Text-to-Speech [0.0] EmoAraは、言語間通信のための感情保存パイプラインである。
感情的なコンテキストがサービス品質に影響を与える、銀行のカスタマサービスによって動機付けられています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 11:38:30 GMT)
Classical interactions in quantum field theory [0.0] 私は形式主義、ファインマン規則、古典的に伝播する分野を制約するコンビネータ論をレビューする。
古典的」スカラー場と相互作用する$O(N)$-対称量子場の理論に形式論を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 16:10:29 GMT)
Causally Disentangled Contrastive Learning for Multilingual Speaker Embeddings [0.0] 本稿では,SimCLR学習話者埋め込みにおいて,人口統計情報,特に性別,年齢,アクセントがどの程度存在するかを検討する。
本稿では,逆行性学習と因果的ボトルネックアーキテクチャの2つのデバイアスング戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 18:02:15 GMT)
Calibrating Behavioral Parameters with Large Language Models [0.0] 損失回避、隠蔽、外挿などの行動パラメータは資産価格モデルの中心である。
大規模言語モデル(LLM)を校正計測器として扱うフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 05:14:58 GMT)
CIPHER: Cryptographic Insecurity Profiling via Hybrid Evaluation of Responses [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、開発者がコードを使うのを助けるために使われることが多いが、暗号機能の実装には、しばしば悪用可能な欠陥が含まれている。
制御されたセキュリティガイダンス条件下で,Pythonコードの暗号的脆弱性発生率を測定するベンチマークであるCIPHERを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:06:54 GMT)
Bridging Lexical Ambiguity and Vision: A Mini Review on Visual Word Sense Disambiguation [0.0] Visual Word Sense Disambiguationは、視覚言語タスクにおける語彙的曖昧性に取り組むのに役立つ。
VWSDは、最小のテキスト入力で曖昧な単語の正しい意味を見つけるために視覚的手がかりを使用する。
2016年から2025年にかけての研究では、特徴ベース、グラフベース、コントラスト埋め込み技術によるVWSDの成長について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:36:01 GMT)
Addressing Explainability of Generative AI using SMILE (Statistical Model-agnostic Interpretability with Local Explanations) [0.0] この論文では、生成モデルの説明可能性のための統一的なフレームワークであるgSMILEを紹介している。
gSMILEはテキスト入力の制御された摂動、ワッサーシュタイン距離測定、重み付き代理モデリングを採用している。
頑丈で人間に順応した属性を生成し、最先端のジェネレーティブモデルで効果的に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 12:54:51 GMT)
A Unified Matrix-Spectral Framework for Stability and Interpretability in Deep Learning [0.0] 我々は、ディープニューラルネットワークの安定性と解釈可能性を分析する統一的なフレームワークを開発する。
我々は,ジャコビアン,パラメータ勾配,ニューラルタンジェントカーネル演算子,ロスヘッセンのスペクトル情報を単一の安定性尺度に集約するグローバルマトリックス安定度指数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 10:18:37 GMT)
A Meta-Knowledge-Augmented LLM Framework for Hyperparameter Optimization in Time-Series Forecasting [0.0] LLM-AutoOptは,BOとLLMに基づく文脈推論を組み合わせたハイブリッドHPOフレームワークである。
LLM-AutoOpt はメタ知識のない BO や LLM のベースラインと比較して,予測性能の向上と解釈可能な最適化動作の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 21:26:57 GMT)
A Deflationary Account of Quantum Theory and its Implications for the Complex Numbers [0.0] 本稿では、通常のヒルベルト空間形式主義はマルコフ埋め込みの一般的な方法の特別な場合であると主張する。
複素数は、ヒルベルト空間の形式主義が実際にマルコフの埋め込みであることを保証するために必要となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 01 Feb 2026 06:04:07 GMT)