Copyright Detective: A Forensic System to Evidence LLMs Flickering Copyright Leakage Risks [123.4] Copyright Detectiveは、LCM出力の潜在的な著作権リスクを検出し、分析し、視覚化するためのインタラクティブな法医学システムである。
コンテンツリコールテスト、パラフレーズレベルの類似性分析、説得的探索、未学習検証など、複数の検出パラダイムを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:09:52 GMT)
Boosting SAM for Cross-Domain Few-Shot Segmentation via Conditional Point Sparsification [116.2] 我々は、参照例に基づいて、ドメイン間画像のSAMインタラクションを適応的にガイドする訓練不要なアプローチであるPoint Sparsification (CPS)を提案する。
CPSは、様々なCD-FSSデータセットで既存のトレーニング不要SAMベースのメソッドより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:17:38 GMT)
Improving Diffusion Language Model Decoding through Joint Search in Generation Order and Token Space [110.8] 拡散言語モデル(DLM)は、多くの可能なデコード軌道を探索できる順序に依存しない生成を提供する。
生成順序とトークン値を共同で検索することで,この空間を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:28:16 GMT)
Bifrost: Steering Strategic Trajectories to Bridge Contextual Gaps for Self-Improving Agents [102.2] 本稿では,自己改善のための訓練不要な方法として,BrIdgeコンテキストギャップFoR不適応軌道ステアリング(Bifrost)を提案する。
ビフロストは既存の軌道再利用と微調整による自己改善法を一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:03:56 GMT)
DFPO: Scaling Value Modeling via Distributional Flow towards Robust and Generalizable LLM Post-Training [94.6] 実環境における訓練強化学習(RL)システムは、ノイズの多い監視とドメイン外の一般化が不十分なため、依然として困難である。
近年の分布RL法は、複数の量子点を持つ値をモデル化することでロバスト性を向上させるが、スカラーとして各量子点を独立に学習する。
DFPOは、時間ステップをまたいだ連続フローとして値をモデル化する、ロバストな分散RLフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:07:42 GMT)
UniSurg: A Video-Native Foundation Model for Universal Understanding of Surgical Videos [81.9] 我々は,学習パラダイムを画素レベルの再構成から潜在動作予測に移行する基礎モデルUniSurgを提案する。
大規模な事前トレーニングを可能にするため,13の解剖学的領域にわたる50源からの3,658時間の動画を含む,これまでで最大規模の手術用ビデオデータセットをキュレートした。
これらの結果は、UniSurgを、ユニバーサルでモーション指向の外科的ビデオ理解の新しい標準として確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:18:33 GMT)
Bidirectional Reward-Guided Diffusion for Real-World Image Super-Resolution [79.4] 拡散に基づく超解像は、豊富な詳細を合成することができるが、合成ペアデータで訓練されたモデルは、現実世界のLR画像では失敗することが多い。
我々は,超解像を軌道レベルの優先最適化として定式化する報奨誘導拡散フレームワークであるBird-SRを提案する。
実世界のSRベンチマークの実験では、Bird-SRは知覚品質において最先端の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:21:45 GMT)
Focus-Scan-Refine: From Human Visual Perception to Efficient Visual Token Pruning [78.8] 視覚言語モデル(VLM)は、しばしば大量の視覚トークンを生成し、推論遅延とメモリフットプリントを大幅に増加させる。
視覚的質問に対して人間がどのように答えるかを模倣する,人間にインスパイアされたプラグアンドプレイプルーニングフレームワークであるFSRを提案する。
FSRは、既存の最先端プルーニング法よりも精度と効率のトレードオフを一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:02:48 GMT)
Context Forcing: Consistent Autoregressive Video Generation with Long Context [74.1] 長文教師を介して長文学生を訓練するフレームワークであるtextbfContext Forcingを提案する。
教師が全世代の歴史に気付くことを保証することで、教師のミスマッチを解消する。
提案手法は,最先端手法の2倍から10倍の20秒を超える有効コンテキスト長を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:58:01 GMT)
Multi-Token Prediction via Self-Distillation [73.8] 我々は,事前訓練された自己回帰言語モデルを,スローシングルの次のトークン予測モデルから高速なスタンドアロンマルチトークン予測モデルに変換するための新しいアプローチを検討する。
GSM8Kでは,単一トークン復号性能と比較して平均3倍以上の高速な復号化が可能なモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:54:48 GMT)
Bagging-Based Model Merging for Robust General Text Embeddings [73.5] 汎用テキスト埋め込みモデルは、幅広いNLPおよび情報検索アプリケーションを支える。
本稿では,データスケジューリングとモデルマージという2つの観点から,テキスト埋め込みのためのマルチタスク学習の体系的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:45:08 GMT)
DLM-Scope: Mechanistic Interpretability of Diffusion Language Models via Sparse Autoencoders [73.2] 拡散言語モデルのための最初のSAEベースの解釈可能性フレームワークであるDLM-Scopeを提案する。
訓練されたTop-K SAEが忠実に解釈可能な特徴を抽出できることを示す。
また、DLM関連タスクやアルゴリズムにSAEを適用する大きな可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:41:25 GMT)
RISE-Video: Can Video Generators Decode Implicit World Rules? [71.9] テキスト画像合成(TI2V)の先駆的推論指向ベンチマークであるRISE-Videoを提案する。
RISE-Videoは、8つの厳格なカテゴリにまたがる、細心の注意深い人手によるサンプル467種からなる。
本研究では,LMM(Large Multimodal Models)を利用して人中心評価をエミュレートする自動パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:36:10 GMT)
PhenoLIP: Integrating Phenotype Ontology Knowledge into Medical Vision-Language Pretraining [71.6] PhenoLIPは、構造化表現型知識を医療画像理解に組み込む新しい事前学習フレームワークである。
PhenoLIPは、医学画像理解における最先端のアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:44:07 GMT)
Self-Supervised Learning with a Multi-Task Latent Space Objective [71.5] 自己教師付き学習(SSL)メソッドは、同じイメージの異なるビューを整列することで視覚表現を学ぶ。
それぞれのビュータイプに個別の予測器を割り当てると、マルチクロップトレーニングが安定し、性能が大幅に向上することを示す。
これは、グローバル、ローカル、マスクされたビューを単一のフレームワークに組み合わせた、非対称なシームズSSLの単純なマルチタスクの定式化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:33:30 GMT)
Towards a Science of Collective AI: LLM-based Multi-Agent Systems Need a Transition from Blind Trial-and-Error to Rigorous Science [70.4] 大規模言語モデル(LLM)はマルチエージェントシステム(MAS)の機能を大幅に拡張した。
この急速な進歩にもかかわらず、この分野はいまだに実証的な試行錯誤に大きく依存している。
このボトルネックは、帰属の曖昧さに起因している。
本稿では,協調運転要因を体系的に同定する要因帰属パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:19:52 GMT)
MobileManiBench: Simplifying Model Verification for Mobile Manipulation [70.3] MobileManiBenchは、モバイルベースのロボット操作のための大規模なベンチマークである。
MobileManiBenchには、2つのモバイルプラットフォーム(パラレルグリッパーとデキソラスハンドロボット)、2つの同期カメラ(頭と右手首)、630のオブジェクト(オープン、クローズ、プル、プッシュ、ピック)、5つのスキル(オープン、クローズ、プッシュ、ピック)、100以上のタスクが現実的なシーンで実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:49:52 GMT)
Unlocking Prototype Potential: An Efficient Tuning Framework for Few-Shot Class-Incremental Learning [69.3] FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、非常に限られたサンプルから新しいクラスを継続的に学習することを目的としている。
本稿では,静的セントロイドを動的に学習可能なコンポーネントに進化させる,効率的なファインチューニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:50:53 GMT)
Thinking with Geometry: Active Geometry Integration for Spatial Reasoning [68.6] 我々は,能動的知覚にパラダイム・パッシブ・フュージョンをシフトさせるフレームワークであるGeoThinkerを提案する。
特徴混合の代わりに、GeoThinkerはモデルが内部の推論要求に応じて条件付けられた幾何学的証拠を選択的に検索することを可能にする。
その結果,次世代の空間知能には,空間構造を積極的に統合する能力が不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:59:32 GMT)
FastVMT: Eliminating Redundancy in Video Motion Transfer [67.2] ビデオモーション転送は、参照ビデオで観察された動きパターンを転送しながら、テキストプロンプトに従って視覚コンテンツを生成することによって、ビデオを合成することを目的としている。
最近の手法では拡散変換器(DiT)アーキテクチャが主流である。
FastVMTは、生成したビデオの視覚的忠実度や時間的一貫性を低下させることなく、3.43倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:15:59 GMT)
OdysseyArena: Benchmarking Large Language Models For Long-Horizon, Active and Inductive Interactions [66.8] 我々はOdysseyArenaを紹介した。OdysseyArenaは、長期的、活動的、誘導的相互作用におけるエージェント評価を再中心化する。
エージェントの誘導効率と長期発見を測る120のタスクセットを提供する。
また,OdysseyArena-Challengeを極端相互作用地平線上での応力-試験剤の安定性について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:31:43 GMT)
Exploring the Temporal Consistency for Point-Level Weakly-Supervised Temporal Action Localization [66.8] ポイント教師付きテンポラルアクションローカライゼーション(PTAL)は、軽快なフレームアノテートパラダイム(textiti.e.、アクションインスタンスごとに1フレームのみをラベル付けする)を採用して、教師なしビデオ内のアクションインスタンスを見つけるようモデルを訓練する。
既存のアプローチのほとんどは、アクションのフレーム間の時間的関係を明確にモデル化することなく、ポイントトリミングされたスニペットレベルの分類だけでモデルのタスクヘッドを設計する。
本稿では,行動ローカライゼーションのための時間的理解能力を高めるために,ポイントインスペクションを完全に活用するマルチタスク学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:46:21 GMT)
Swap Regret Minimization Through Response-Based Approachability [66.4] オンライン最適化において,スワップ後悔という異なる概念を最小化することの問題点を考察する。
我々は、一般凸集合に対して$O(d3/2 sqrtT)$リニアスワップ後悔を保証し、集合が中央対称であるときに$O(d sqrtT)$を保証し、より単純で効率的なアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 23:43:25 GMT)
Fast-SAM3D: 3Dfy Anything in Images but Faster [65.2] SAM3Dは複雑なシーンからスケーラブルでオープンな3D再構築を可能にする。
textbfFast-SAM3Dは、計算を瞬時生成の複雑さと整合させる、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） (Thu, 05 Feb 2026 04:27:59 GMT)
Graph-based Agent Memory: Taxonomy, Techniques, and Applications [63.7] メモリはLarge Language Model(LLM)ベースのエージェントの中核モジュールとして出現する。
さまざまなパラダイムの中でグラフは、関係依存をモデル化する本質的な能力のため、エージェントメモリの強力な構造として際立っている。
本調査では, エージェントメモリの総合的な検討について, グラフベースの観点から述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:49:05 GMT)
Tight Long-Term Tail Decay of (Clipped) SGD in Non-Convex Optimization [62.5] 大規模偏差理論のレンズによるSGD法における長期のテール崩壊について検討する。
我々は、テールが以前よりもはるかに早く崩壊する体制を発見し、個々のランニングに対してより強力な長期保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:41:13 GMT)
Reinforcement World Model Learning for LLM-based Agents [60.7] 強化世界モデル学習(Reinforcement World Model Learning, RWML)は、LDMをベースとしたエージェントのための行動教師付き世界モデルを学ぶ自己条件付き手法である。
本手法は, モデルが生成したシミュレーションされた次の状態と, 環境から観測された次の状態とを一致させる。
本手法をALFWorldと2ドルのBenchで評価し,完全に自己管理されているにもかかわらず,ベースモデルに対する大幅な利得を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:30:08 GMT)
Mechanisms of AI Protein Folding in ESMFold [60.6] ESMFoldがいかにしてベータヘアピンを折りたたむかは、よく見られる構造モチーフである。
ESMFoldの構造決定の基盤となるメカニズムは局所化され、解釈可能な表現を通して追跡され、強い因果効果で操作されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:54:54 GMT)
SAGE: Benchmarking and Improving Retrieval for Deep Research Agents [60.5] 6つのディープ・リサーチ・エージェントを評価し,全てのシステムが推論集約的な検索に苦しむことを発見した。
BM25 は LLM ベースのレトリバーを約30% 上回っている。
LLMを用いてメタデータとキーワードで文書を拡大するコーパスレベルのテスト時間スケーリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:25:24 GMT)
Advanced Quantum Communication and Quantum Networks -- From basic research to future applications [60.2] 本稿では,量子情報ネットワークの特性について概説する。
我々は,量子情報処理の基本概念に基づく出発点を提供することを目標とし,今後の量子インターネットのさらなる研究を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:38:58 GMT)
Stop Rewarding Hallucinated Steps: Faithfulness-Aware Step-Level Reinforcement Learning for Small Reasoning Models [59.7] 小さな推論モデル(SRM)は、特に中間的推論ステップにおいて幻覚を起こす傾向がある。
オンライン強化学習に基づく既存の緩和手法は、結果に基づく報酬や粗粒度の連鎖評価に依存している。
本稿では、プロセス報酬モデルから、明示的な忠実度報酬を通じてステップレベルの監視を導入する、Fithfulness-Aware Step-Level Reinforcement Learning (FaithRL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:15:12 GMT)
Transport and Merge: Cross-Architecture Merging for Large Language Models [59.5] 大規模言語モデル(LLM)は、モデルのキャパシティのスケーリングとデータのトレーニングによって、強力な能力を達成する。
多くの実世界のデプロイメントは、低リソースデータからトレーニングされたり、適応されたりした小さなモデルに依存している。
このギャップは、大規模で高リソースのモデルから小さな低リソースのターゲットに知識を伝達するメカニズムの必要性を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:57:57 GMT)
PIO-FVLM: Rethinking Training-Free Visual Token Reduction for VLM Acceleration from an Inference-Objective Perspective [59.2] 本稿では,視覚モデル(VLM)における冗長な視覚トークンを減らし,推論を高速化するPIO-FVLMを提案する。
提案されているPIO-FVLMは、トレーニングフリーで、FlashAttentionと互換性があり、実用的なアプリケーションやデプロイメントに親しみやすい。
LLaVA-Next-7Bでは、PIO-FVLMは視覚トークンの11.1%しか保持していないが、オリジナルのパフォーマンスの97.2%を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:00:10 GMT)
Almost Asymptotically Optimal Active Clustering Through Pairwise Observations [59.2] そこで本研究では, ノイズと能動的に収集された応答を用いて, M$アイテムを未知数の$K$個別グループにクラスタリングするための新しい分析フレームワークを提案する。
クラスタリングの精度に対する望ましい信頼性を達成するのに必要なクエリ数の基本的下位境界を確立する。
我々は、一般化された同値比統計の計算可能な変種を開発し、その下限に対する性能ギャップを正確に推定できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:16:47 GMT)
Towards Worst-Case Guarantees with Scale-Aware Interpretability [58.5] ニューラルネットワークは、自然データの階層的多スケール構造に従って情報を整理する。
我々は,形式機械と解釈可能性ツールを開発するための統一的な研究課題,即時対応型解釈可能性(enmphscale-aware interpretability)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:22:31 GMT)
InterPrior: Scaling Generative Control for Physics-Based Human-Object Interactions [58.3] 人間は、明示的な全身運動のレベルで、物体と全身の相互作用を計画することは滅多にない。
このような事前のスケーリングは、ヒューマノイドがロコ操作スキルの構築と一般化を可能にする鍵となる。
我々は,強化学習による大規模模倣事前学習とポストトレーニングを通じて,統合生成コントローラを学習するフレームワークであるInterPriorを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:59:27 GMT)
AgenticTagger: Structured Item Representation for Recommendation with LLM Agents [58.1] AgenticTagger は LLM をクエリして,項目をテキスト記述子のシーケンスで表現するフレームワークである。
アイテムコーパス内の語彙を効果的かつ効率的に基底化するために,多エージェント反射機構を設計する。
公開データとプライベートデータの実験では、AgenticTaggerがさまざまなレコメンデーションシナリオに一貫した改善をもたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:01:37 GMT)
LongR: Unleashing Long-Context Reasoning via Reinforcement Learning with Dense Utility Rewards [58.0] LongRは動的"Think-and-Read"メカニズムを統合することで、長時間コンテキストのパフォーマンスを向上させるフレームワークである。
LongRは様々なRLアルゴリズムのパフォーマンスを継続的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:26:47 GMT)
Distributional Reinforcement Learning with Diffusion Bridge Critics [57.7] 拡散橋批判(DBC)を用いた分散強化学習手法を提案する。
DBCはQ値の逆累積分布関数(CDF)を直接モデル化する。
我々はDBCにおける離散化誤差に対処する解析積分式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:40:14 GMT)
TokaMark: A Comprehensive Benchmark for MAST Tokamak Plasma Models [56.9] TokaMarkは、Mega Ampere Spherical Tokamak (MAST)から収集された実実験データに基づいてAIモデルを評価するための構造化ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:49:44 GMT)
The Story is Not the Science: Execution-Grounded Evaluation of Mechanistic Interpretability Research [56.8] 我々は、動的に進化し、研究評価者としてAIエージェントを開発することで、スケーラビリティと厳密さの課題に対処する。
我々は,機械的解釈可能性の研究をテストベッドとして使用し,標準化された研究成果を構築し,MechEvalAgentを開発した。
我々の研究は、AIエージェントが研究評価を変革し、厳格な科学的実践の道を開く可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:00:02 GMT)
ProAct: Agentic Lookahead in Interactive Environments [56.5] ProActは、2段階のトレーニングパラダイムを通じて、エージェントが正確なルックアヘッド推論を内部化することを可能にするフレームワークである。
そこでは,環境に基づく探索から得られたトラジェクトリの微調整をエージェントが行うGLAD(Grounded LookAhead Distillation)を紹介する。
また,政策段階のアルゴリズムを改良する補助値推定器であるモンテカルロ批判(MC-Critic)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:45:16 GMT)
Learning Query-Aware Budget-Tier Routing for Runtime Agent Memory [56.1] BudgetMemは、明示的でクエリ対応のパフォーマンスコスト管理のためのランタイムエージェントメモリフレームワークである。
軽量ルータは、タスク性能とメモリ構築コストのバランスをとるために、モジュール間の予算層ルーティングを実行する。
LoCoMo、LongMemEval、HotpotQAの他、BudgetMemはパフォーマンスが優先されるときに、強力なベースラインを超える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:57:09 GMT)
The Single-Multi Evolution Loop for Self-Improving Model Collaboration Systems [55.3] 協調パターンを1つのモデルに蒸留することにより、協調の強みを維持しながら効率を向上する。
複数のLMが協力し, それぞれの蒸留液を共同生産し, これらの後蒸留により, LMが再び協力する, 単一マルチ進化ループを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:20:32 GMT)
CASTLE: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Student-Tailored Personalized Safety in Large Language Models [55.0] 本稿では,学生用個人安全の概念を提案し,教育理論に基づくCASTLEの構築を行う。
このベンチマークは、92,908のバイリンガルシナリオを含む15の教育安全リスクと14の学生属性をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:13:19 GMT)
Weaver: End-to-End Agentic System Training for Video Interleaved Reasoning [55.0] ウィーバー(Weaver)は、エンドツーエンドのトレーニング可能なマルチモーダル推論エージェントシステムである。
Weaverは複数の複雑なビデオ推論ベンチマークのパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:19:41 GMT)
Diamond Maps: Efficient Reward Alignment via Stochastic Flow Maps [54.2] フローと拡散モデルは高品質なサンプルを生成するが、ユーザー好みやトレーニング後の制約に適合させることは、コストがかかり、不安定である。
我々は、効率的な報酬アライメントは、余剰概念ではなく、生成モデル自体の特性であり、適応性のためのモデルであるべきだと主張する。
本稿では,任意の報酬を推論時に効率的に正確にアライメントできるフローマップモデル「ダイアモンドマップ」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:42:00 GMT)
Self-Improving World Modelling with Latent Actions [53.9] 世界の内部モデリングは推論と計画に不可欠である。
状態のみのシーケンスから学習する自己改善フレームワークSWIRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:04:41 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） (Thu, 05 Feb 2026 03:29:11 GMT)
Investigating the Impact of Histopathological Foundation Models on Regressive Prediction of Homologous Recombination Deficiency [52.5] 回帰に基づくタスクの基礎モデルを体系的に評価する。
我々は5つの最先端基礎モデルを用いて、スライド画像全体(WSI)からパッチレベルの特徴を抽出する。
乳房、子宮内膜、肺がんコホートにまたがるこれらの抽出された特徴に基づいて、連続したRDDスコアを予測するモデルが訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:54:33 GMT)
Among Us: Measuring and Mitigating Malicious Contributions in Model Collaboration Systems [52.0] 悪意のあるモデルはマルチLLMシステム、特に推論と安全領域に深刻な影響を与える。
外部スーパーバイザーを駆使して、悪意あるコンポーネントの影響を軽減するための緩和戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:15:06 GMT)
CORE: Context-Robust Remasking for Diffusion Language Models [51.6] 我々は、推論時リビジョンのためのトレーニング不要フレームワークであるContext-Robust Remasking (CORE)を提案する。
静的トークンの確率を信頼するのではなく、COREは、ターゲットとなるマスク付きコンテキストの摂動に対する感受性を示すことによって、コンテキスト不安定なトークンを識別する。
LLaDA-8B-Baseでは、COREは推論とコードベンチマークの間で一貫した改善を行い、計算に適合したベースラインを上回り、MBPPを最大9.2%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:29:29 GMT)
GLASS: A Generative Recommender for Long-sequence Modeling via SID-Tier and Semantic Search [51.4] GLASSは、SID-TierとSemantic Searchを通じて、長期的なユーザ関心を生成プロセスに統合する新しいフレームワークである。
GLASSは2つの大規模実世界のデータセットの実験において最先端のベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:48:33 GMT)
TRACE: Trajectory-Aware Comprehensive Evaluation for Deep Research Agents [51.3] Trajectory-Aware Comprehensive Evaluation (TRACE) は、問題解決の軌道全体を評価するフレームワークである。
私たちのコントリビューションには、TRACEフレームワーク、その新しいメトリクス、および制御可能な複雑さを伴うDeepResearch-Benchが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:28:57 GMT)
FlashBlock: Attention Caching for Efficient Long-Context Block Diffusion [51.2] FlashBlockは、安定したアテンション出力を再利用し、拡散プロセスを変更することなくアテンション計算とKVキャッシュアクセスを減らす、キャッシュされたブロック外部アテンションメカニズムである。
拡散言語モデルとビデオ生成の実験では、1.44$times$高いトークンスループットと1.6$times$の注意時間を短縮し、生成品質に無視できない影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:57:21 GMT)
NanoNet: Parameter-Efficient Learning with Label-Scarce Supervision for Lightweight Text Mining Model [51.1] NanoNetは、限られた監督下でパラメータ効率の学習を実装する軽量テキストマイニングのための新しいフレームワークである。
プロセス全体はパラメータ効率の学習を活用し、トレーニングコストを削減し、監督要件を最小限に抑え、最終的には下流推論のための軽量なモデルを生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:31:57 GMT)
DECO: Decoupled Multimodal Diffusion Transformer for Bimanual Dexterous Manipulation with a Plugin Tactile Adapter [50.8] DECOは、マルチモーダルコンディショニングを分離するDiTベースのポリシーである。
DECO-50は、触覚センサーを備えた2次元デキスタラスな操作データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:13:34 GMT)
Learning Soccer Skills for Humanoid Robots: A Progressive Perception-Action Framework [50.7] サッカーはヒューマノイドロボットにとって重要な課題であり、密に統合された知覚アクション機能を必要としている。
本稿では,サッカースキル獲得を3段階に分割するプログレッシブアーキテクチャであるパーセプション・アクション統合意思決定(PAiD)を提案する。
ユニトリーG1の実験では、多種多様な条件下で頑健な性能を持つ高忠実な人間のような蹴りが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:05:03 GMT)
Exploring Physical Intelligence Emergence via Omni-Modal Architecture and Physical Data Engine [50.6] 我々はOmniFysicsについて紹介する。OmniFysicsは、画像、音声、ビデオ、テキスト間の理解を統一するコンパクトなオムニモーダルモデルである。
明示的な物理知識を注入するために、2つのコンポーネントからなる物理データエンジンを構築します。
実験は、標準マルチモーダルベンチマークにおける競合性能を示し、物理指向評価の結果を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:04:51 GMT)
Self-Improving Multilingual Long Reasoning via Translation-Reasoning Integrated Training [50.2] 長い推論モデルは多言語設定でしばしば苦労する。
翻訳学習を多言語推論に統合する自己改善フレームワークであるTRIT(Translation-Reasoning Integrated Training)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:55:09 GMT)
UI-Mem: Self-Evolving Experience Memory for Online Reinforcement Learning in Mobile GUI Agents [50.1] オンライン強化学習(RL)は、直接的な環境相互作用を通じてGUIエージェントを強化するための有望なパラダイムを提供する。
階層的エクスペリエンスメモリによるGUIオンラインRLを強化する新しいフレームワークであるUI-Memを提案する。
UI-Memは従来のRLベースラインや静的再利用戦略よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:21:43 GMT)
MedRoute: RL-Based Dynamic Specialist Routing in Multi-Agent Medical Diagnosis [49.8] 臨床実践では、複数の専門医が診断を行い、それぞれが専門分野に特化している。
この新興分野の現在のアプローチは、通常、様々な専門家の静的または事前定義された選択に依存しており、現実的なシナリオの変化に適応できない。
LMMエージェントの協調システムからなる柔軟で動的なマルチエージェントフレームワークであるMedRouteを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:50:04 GMT)
Learning to Share: Selective Memory for Efficient Parallel Agentic Systems [49.8] エージェントシステムは、反復的に推論する複数のエージェントを調整することで複雑なタスクを解決し、ツールを呼び出し、中間結果を交換する。
最近のアプローチでは、さまざまな推論の軌跡を探索するために、複数のエージェントチームが並行して運用されている。
我々は並列エージェントフレームワークのための学習された共有メモリ機構であるLearning to Share (LTS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:20:21 GMT)
EoCD: Encoder only Remote Sensing Change Detection [49.6] 変更検出タスクの簡易かつ効果的な方法であるエンコーダのみの変更検出(EoCD)を導入する。
提案手法は時間データの早期融合を行い,デコーダをパラメータフリーなマルチスケール機能融合モジュールに置き換える。
EoCDは、変化検出性能と様々なエンコーダアーキテクチャ間の予測速度の最適なバランスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:58:42 GMT)
AgenticPay: A Multi-Agent LLM Negotiation System for Buyer-Seller Transactions [49.5] 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、自律的に交渉、コーディネート、トランザクショナル化がますます期待されている。
本稿では,自然言語によるマルチエージェント・バイヤー・セラー交渉のためのベンチマークおよびシミュレーションフレームワークであるAgenticPayを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:50:36 GMT)
Do It for HER: First-Order Temporal Logic Reward Specification in Reinforcement Learning (Extended Version) [49.5] 本研究では,大規模状態空間を持つ決定過程(MDP)における非マルコフ報酬の論理的仕様に関する新しい枠組みを提案する。
我々のアプローチは有限トレース(LTLfMT)上での線形時間論理モデュロ理論を利用する
本稿では,報酬マシンとHER(Hindsight Experience Replay)をベースとした一階述語論理仕様の翻訳手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:11:28 GMT)
NeuCLIRTech: Chinese Monolingual and Cross-Language Information Retrieval Evaluation in a Challenging Domain [49.4] 本稿では,技術情報に対するクロスランゲージ検索のための評価収集であるNeuCLIRTechについて述べる。
このコレクションは中国語で書かれた技術文書と、その機械が英語に翻訳されたもので構成されている。
このコレクションは中国語での単言語検索と、クエリ言語としての英語による言語横断検索という2つの検索シナリオをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:57:55 GMT)
From Blurry to Believable: Enhancing Low-quality Talking Heads with 3D Generative Priors [49.4] 低解像度でアニマタブルな3Dヘッドアバターを実現するためのフレームワークであるSuperHeadを紹介する。
SuperHeadは高品質な幾何学とテクスチャを合成し、3Dと時間的整合性を確保している。
実験により、SuperHeadはダイナミックモーションの下で、きめ細かい顔の詳細を持つアバターを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:00:50 GMT)
Adaptive Global and Fine-Grained Perceptual Fusion for MLLM Embeddings Compatible with Hard Negative Amplification [49.1] マルチモーダル埋め込みは、視覚と言語を整合させるブリッジとして機能する。
MLLM埋め込みのための適応的グローバルおよび微粒な知覚融合法を提案する。
AGFF-Embedは、総合的および微粒な理解において、最先端のパフォーマンスを包括的に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:52:35 GMT)
From Latent Signals to Reflection Behavior: Tracing Meta-Cognitive Activation Trajectory in R1-Style LLMs [48.3] R1型LPMは自己反射の能力に注目が集まっているが、そのような行動の基盤となる内部メカニズムはいまだ不明である。
logitレンズを使ってトークンレベルのセマンティクスを読み取ると、構造化された進行が明らかになる。
以上の結果から,潜時モニタリングから談話レベルの規制,そして最終的に自己回帰を過大化させる,人間的なメタ認知プロセスの進展が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:27:46 GMT)
Disentangled Representation Learning via Flow Matching [48.1] 遠方表現学習は、観測データの基礎となる説明的要素を捉えることを目的としている。
既存の拡散に基づく手法は帰納的バイアスを通じて因子の独立を促進するが、しばしば強い意味的アライメントを欠く。
本稿では,不整合表現学習のためのフローマッチングに基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:14:36 GMT)
Stable Velocity: A Variance Perspective on Flow Matching [47.9] トレーニングとサンプリングの両方を改善する統合フレームワークであるStable Velocityを提案する。
トレーニングには、偏りのない分散還元目標である安定速度マッチング(StableVM)を導入する。
ImageNetの$256times256$とSD3.5、Flux、Qwen-Image、Wan2.2など、事前訓練されたテキスト・ツー・イメージとビデオの大規模なモデルによる実験では、トレーニング効率が一貫した改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:25:05 GMT)
Scalable and General Whole-Body Control for Cross-Humanoid Locomotion [47.6] 本稿では,ヒューマノイドロボットのためのクロスボディトレーニングフレームワークであるXHugWBCを紹介する。
XHugWBCは、トレーニング中の形態的および動的特性の広範な分布を内部化する。
12個の擬似ヒューマノイドと7つの現実世界ロボットの実験は、結果として生じるユニバーサルコントローラの強い一般化と堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:48:15 GMT)
Provably avoiding over-optimization in Direct Preference Optimization without knowing the data distribution [47.6] 優先学習において、よく知られた過最適化問題を緩和するために、単段階直接選好最適化のようなアルゴリズムPEPOを導入する。
PEPOは、不整合データサブセットに基づいて訓練された嗜好最適化ポリシーのアンサンブルを通じて悲観的を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:31:07 GMT)
interwhen: A Generalizable Framework for Verifiable Reasoning with Test-time Monitors [47.4] 実験時間検証フレームワークであるInterwhenを提案し, 与えられた検証結果に対して, 推論モデルの出力が有効であることを保証する。
検証された推論は、物理的な世界にエージェントを配置するといった高度なシナリオにおいて重要な目標である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:35:01 GMT)
Mitigating Conversational Inertia in Multi-Turn Agents [47.4] 我々は,従来の応答に対して,モデルが強い対角的注意を示す現象である会話慣性を特定する。
本研究では,高慣性応答よりも低慣性応答を優先するために,モデル選好を校正するコンテキスト選好学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:55:49 GMT)
Predicting Camera Pose from Perspective Descriptions for Spatial Reasoning [47.3] 本稿では、カメラポーズを、クロスビュー融合とノベルビュー推論のための明示的な幾何学的アンカーとして利用する、ポーズ対応マルチイメージフレームワークCAMCUEを紹介する。
CAMCUEは、ビュー毎のポーズを視覚トークンに注入し、ターゲットカメラのポーズに自然言語の視点記述を基盤とし、応答をサポートするためにポーズ条件の想定されたターゲットビューを合成する。
CAMCUEは、全体的な精度を9.06%向上させ、目標ポーズを自然言語の視点記述から予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:59:55 GMT)
Parity, Sensitivity, and Transformers [47.0] ソフトマックス,長さ非依存かつ有界な位置符号化,レイヤノルムを伴わず,因果マスキングを伴わずに動作可能なPARITY変換器を新たに構築する。
また、1つのレイヤと1つのヘッドだけでは実行できないことも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:14:33 GMT)
Towards Green AI: Decoding the Energy of LLM Inference in Software Development [46.9] AI支援ツールはソフトウェア開発にますます統合されているが、大きな言語モデル(LLM)に依存しているため、相当な計算とエネルギーコストが伴う。
モデルが入力を処理して内部表現を構築した(1)プリフィルと,(2)デコードで格納された状態を用いて出力トークンを生成する(2)プリフィルとを区別し,LCM推定エネルギー消費の位相レベル解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:38:19 GMT)
Wid3R: Wide Field-of-View 3D Reconstruction via Camera Model Conditioning [46.9] We present Wid3R, a feed-forward neural network for visual geometry reconstruction that support wide field-of-view camera model。
提案手法では, 球面高調波を用いた光線表現と, ネットワーク内の新しいカメラモデルトークンを活用し, 歪みを考慮した3次元再構成を実現する。
強いゼロショットロバスト性を示し、スタンフォード2D3Dで最大+77.33まで改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:42:03 GMT)
BenchMarker: An Education-Inspired Toolkit for Highlighting Flaws in Multiple-Choice Benchmarks [46.3] マルチチョイス質問応答(MCQA)はNLPでは標準であるが、ベンチマークには厳格な品質管理がない。
本稿では,LLM判定器を用いた教育用ツールキットであるBenchMarkerを紹介し,3つの共通MCQ欠陥をフラグする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:57:50 GMT)
Dolphin-v2: Universal Document Parsing via Scalable Anchor Prompting [46.1] 2段階の文書画像解析モデルであるDolphin-v2を提案する。
第1段階では、Dolphin-v2 はレイアウト解析とともに文書型分類(デジタル生まれか写真か)を共同で行う。
第2段階では、撮影された文書は、幾何学的歪みを処理するために全ページとして一様に解析されるのに対し、デジタル生まれの文書は、検出されたレイアウトアンカーによって案内される要素的並列解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:09:57 GMT)
Double-P: Hierarchical Top-P Sparse Attention for Long-Context LLMs [45.8] 長文推論は、大きな言語モデルの中心となる。
トップpのスパースアテンションは、アテンションの質量を直接保存し、より強力な精度保証を提供する。
既存のトップpメソッドは、トップpの精度、選択オーバーヘッド、わずかな注意コストを共同で最適化することができない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:37:10 GMT)
Aligning Large Language Model Behavior with Human Citation Preferences [45.8] 本研究では,人間の引用嗜好と大規模言語モデル(LLM)の行動との関係について検討する。
以上の結果から,ヒトは医療用テキストの引用を最も多く求めており,より強いモデルは同様の傾向を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:02:43 GMT)
TaSA: Two-Phased Deep Predictive Learning of Tactile Sensory Attenuation for Improving In-Grasp Manipulation [45.6] 人間は、物体と複数の指の同時接触を伴う、物体のピンチや道具の使用など、さまざまな手動操作を行うことができる。
なぜなら、このような巧妙な操作は、自己接触によって生じる触覚と、外部との接触から生じる感覚を区別する必要があるからだ。
本稿では,2段階の深層予測学習フレームワークであるTaSAを紹介する。第1フェーズでは,ロボット自身の動作が触覚フィードバックをいかに生成するかをモデル化して,自己触覚のダイナミクスを明示的に学習する。
第2フェーズでは、この学習モデルを運動学習フェーズに組み込んで対象を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:16:06 GMT)
Multi-Scale Global-Instance Prompt Tuning for Continual Test-time Adaptation in Medical Image Segmentation [45.4] 分布シフトは、異なる臨床センターから得られた医療画像において共通の課題である。
クロスドメインシフトに対処するための有望なアプローチとして、連続的なテスト時間適応が登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:47:35 GMT)
ShapeUP: Scalable Image-Conditioned 3D Editing [44.6] ShapeUPはスケーラブルでイメージコンディショニングされた3D編集フレームワークである。
ネイティブな3D表現の中で、教師付きラテントからラテントへの翻訳として編集を定式化する。
評価の結果,ShapeUPはアイデンティティの保存と編集の両面で,現在のトレーニングやトレーニング不要のベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:59:16 GMT)
LSA: Localized Semantic Alignment for Enhancing Temporal Consistency in Traffic Video Generation [44.6] ローカライズドセマンティックアライメント(Localized Semantic Alignment、LSA)は、トレーニング済みのビデオ生成モデルを微調整するためのフレームワークである。
LSAは、接地木と生成されたビデオクリップ間の意味的特徴を整列することで、時間的一貫性を高める。
nuScenesとKITTIデータセットの実験は、我々のアプローチの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:21:02 GMT)
SharpTimeGS: Sharp and Stable Dynamic Gaussian Splatting via Lifespan Modulation [44.1] 静的領域と動的領域の両方の時間適応モデリングを実現するライフスパン対応の4Dガウスフレームワークを提案する。
提案手法は,4K解像度までのリアルタイムレンダリングをサポートしながら,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:08:33 GMT)
MambaVF: State Space Model for Efficient Video Fusion [44.0] MambaVFは状態空間モデル(SSM)に基づく効率的な融合フレームワークであり、明示的な動き推定なしで時間的モデリングを行う。
MambaVFは、複雑さとメモリコストを大幅に削減しながら、線形複雑で長い時間的依存関係をキャプチャする。
我々はMambaVFが高効率であり、92.25%のパラメータと88.79%の計算FLOPと2.1倍の高速化を実現していることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:53:47 GMT)
Where Does Warm-Up Come From? Adaptive Scheduling for Norm-Constrained Optimizers [43.8] トレーニング開始時のウォームアップ時間を自動的に適応する実用的な学習率スケジューラを開発した。
本手法はLLaMAアーキテクチャで事前学習した大規模言語モデル上で評価し,適応型ウォームアップ選択が手作業で調整したウォームアップスケジュールよりも一貫して優れているか,少なくとも一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:06:19 GMT)
Position: Capability Control Should be a Separate Goal From Alignment [43.6] 本稿では、アライメントとは別の目標として能力制御を取り扱うべきであると論じる。
モデルライフサイクル全体にわたって機能制御メカニズムを3つのレイヤにまとめます。
主な課題は、知識の双対的な性質と構成的一般化である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:30:59 GMT)
Automatic Cognitive Task Generation for In-Situ Evaluation of Embodied Agents [43.0] 本研究では,人間の認知に触発された未確認環境に対する動的タスク生成手法を提案する。
インタラクションの段階では、エージェントは環境と積極的に対話し、タスクの実行と生成の間のループを作成する。
10シーンにわたる実験では、TAAは2サイクルで87,876のタスクを自動生成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:07:00 GMT)
OPUS: Towards Efficient and Principled Data Selection in Large Language Model Pre-training in Every Iteration [42.7] 動的データ選択フレームワークであるOPUS(Producted Utility Selection)を提案する。
OPUSは、有効な更新を安定した分散プロキシから派生したターゲット方向に投影することで、候補をスコア付けする。
GPT-2 Large/XL on FineWeb and FineWeb-Edu with 30B tokensの事前トレーニングでは、OPUSは工業レベルのベースラインや200Bによるフルトレーニングよりも優れています。
SciencePedia上でのQ3-8B-Baseの事前トレーニングでは、OPUSは3Bトークンによる完全なトレーニングに比べて0.5Bトークンしか使用せず、優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:34:23 GMT)
Equivalence of Privacy and Stability with Generalization Guarantees in Quantum Learning [42.7] 本稿では、安定性、プライバシー、量子学習アルゴリズムの一般化性能の相互作用を解明する統合情報理論フレームワークを提案する。
我々は、量子的相互情報の観点から期待される一般化誤差の上限を確立し、古典的な結果をEspositoらによって一般化する確率的上界を導出する。
学習アルゴリズムが特定のデータセットインスタンスに依存しない場合に、プライバシの基本的限界を特徴付けるために、ITA(Information-Theoretic Admissibility)を導入して、分析を不適切な学習アルゴリズムに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:06:53 GMT)
SciDef: Automating Definition Extraction from Academic Literature with Large Language Models [42.5] SciDefは、自動定義抽出のためのLLMベースのパイプラインである。
DefExtra & DefSimでは,人間の抽出した定義と定義ペアの類似性の新たなデータセットであるSciDefをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:52:08 GMT)
RL-VLA$^3$: Reinforcement Learning VLA Accelerating via Full Asynchronism [42.3] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、一般的なインボディードインテリジェンスへの重要な経路として登場した。
本稿では,環境相互作用からアクタポリシー更新に至るまで,パイプライン全体を包含する完全に非同期なポリシートレーニングフレームワークを提案し,実装する。
LIBEROベンチマークでは、既存の同期戦略と比較して59.25%のスループット向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:30:23 GMT)
MTPano: Multi-Task Panoramic Scene Understanding via Label-Free Integration of Dense Prediction Priors [42.1] MTPanoは、ラベルのないトレーニングパイプラインによって確立された堅牢なパノラマ基盤モデルである。
我々はパノラマ画像を視点パッチに投影し、正確なドメインギャップのない擬似ラベルを生成する。
タスクタイプ間の干渉に対処するため、タスクを回転不変群と回転不変群に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:51:28 GMT)
A Human-in-the-Loop, LLM-Centered Architecture for Knowledge-Graph Question Answering [42.0] 大きな言語モデルは言語理解において優れているが、知識集約的なドメインでは限られている。
この研究は、LLMがCypherグラフクエリを生成して説明するインタラクティブなフレームワークを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:10:19 GMT)
Optimization and Generation in Aerodynamics Inverse Design [41.8] 物理に基づく目的を持つ逆設計は、高次元幾何学と高価なシミュレーションを兼ね備えているため、難しい。
最適設計点と最適設計分布の2つの正準解を用いて逆設計を再検討する。
本稿では,コスト予測器の新たなトレーニング損失と,可塑性形状を保ちながら目的を向上する密度勾配最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:47:18 GMT)
Allocentric Perceiver: Disentangling Allocentric Reasoning from Egocentric Visual Priors via Frame Instantiation [41.4] Allocentric Perceiverはトレーニング不要の戦略で、1つ以上の画像から、既成の幾何学の専門家でメトリクスの3D状態を復元する。
Allocentric Perceriverは暗黙の推論から明示的な計算へと精神的な回転をオフロードする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:45:39 GMT)
ShapeGaussian: High-Fidelity 4D Human Reconstruction in Monocular Videos via Vision Priors [41.0] ShapeGaussianは、カジュアルなモノクロビデオから4Dの人間を再構築するための、高忠実でテンプレートのない方法だ。
提案手法は,高忠実度かつ堅牢なシーン再構築を実現するために,テンプレートフリービジョンを前もって統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:52:15 GMT)
Can We Classify Flaky Tests Using Only Test Code? An LLM-Based Empirical Study [40.9] 不安定なテストは、同じコード修正で繰り返し実行されるとき、一貫性のない結果をもたらす。
以前の研究は、テストコードの識別子に基づいて不安定なテストを分類するために、機械学習モデルを訓練するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:15:09 GMT)
Data-Centric Interpretability for LLM-based Multi-Agent Reinforcement Learning [39.8] フルストレス外交の高度環境から大規模強化学習訓練を実施する。
本稿では,SAE特徴をトレーニング力学に関する解釈可能な仮説にグループ化するメタオートインタプリタを紹介する。
私たちは、主観的に興味深く、一見有用なSAE機能でさえ、人間にとって役に立たないよりも悪いかもしれないことに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:21:22 GMT)
When Shared Knowledge Hurts: Spectral Over-Accumulation in Model Merging [39.7] SVC(Singular Value)は、サブスペースの重なり合いを定量化し、特異値を再スケールしてバランスの取れたスペクトルを復元するトレーニングフリーでデータフリーな後処理手法である。
SVCは、強力なマージベースラインを一貫して改善し、ビジョンと言語ベンチマーク間で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:52:36 GMT)
Synthetic Media in Multilingual MOOCs: Deepfake Tutors, Pedagogical Effects, and Ethical-Policy Challenges [39.1] 本稿では,多言語MOOCコンテンツにおけるディープフェイクおよび合成メディアツールおよび手法の利用に焦点を当てる。
これらの技術が社会的存在と参加に与える影響を評価する。
真正性、プライバシー、教師と教師の関係の変化に関する懸念が浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:39:15 GMT)
Quantum noise scaling in continuously operating multiparameter sensors [39.1] 我々は、光子ショットノイズ、スピンプロジェクションノイズ、バックアクションノイズをプローブパワーの桁違いにマップする。
プローブ光子フラックスによる各全雑音パワーの線形・二次・立方的スケーリングを観測する。
追加のプローブ誘起緩和は、統合ノイズスケーリングを保持しながらスピンノイズスペクトルを変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:41:01 GMT)
Asymptotically optimal sequential change detection for bounded means [38.5] 我々は、$mathscrP$の「最も厳しい」事前変更法が未知のポストチェンジ法である$QinmathscrQ$に依存するとき、最も検出の遅れを特徴付ける。
重要な有界平均検出設定において,この普遍的下界の達成可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:54:04 GMT)
An Asymptotic Law of the Iterated Logarithm for $\mathrm{KL}_{\inf}$ [38.5] 人口$mathrmKL_inf$は純粋探索バンディットアルゴリズムの(漸近的に)最適後悔のために下界に現れる。
経験的な$mathrmKL_inf$統計学は、(漸近的に)最適な帯域幅アルゴリズムとシーケンシャルテストの設計に頻繁に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:31:31 GMT)
Enhancing Personality Recognition by Comparing the Predictive Power of Traits, Facets, and Nuances [37.8] パーソナリティ認識モデルは、行動データから性格特性を推定することを目的としている。
モーダル間(音響)とオブジェクト間(ダイアド・アウェア)のアテンション機構を含むトランスフォーマーベースモデルを訓練した。
その結果、ニュアンスレベルのモデルはファセットやトラストレベルのモデルよりも一貫して優れており、平均2乗誤差を最大74%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:35:04 GMT)
MergePipe: A Budget-Aware Parameter Management System for Scalable LLM Merging [37.4] MergePipeはスケーラブルなLLMマージのためのパラメータ管理システムである。
エキスパートパラメータI/Oを明示的にモデル化し、ユーザが指定したI/O予算を強制するコスト対応プランナーを採用している。
実験によると、MergePipeは総I/O量を桁違いに減らし、エンドツーエンドのスピードアップで最大11ドルまで提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:06:11 GMT)
Faithful Bi-Directional Model Steering via Distribution Matching and Distributed Interchange Interventions [37.1] インターベンションベースのモデルステアリングは、プロンプトと微調整のための軽量で解釈可能な代替手段を提供する。
本研究では,分散アライメント探索の原理に基づいて,新しいステアリング手法である概念DASを提案する。
概念DASは必ずしも選好最適化法より優れるわけではないが、モデルスケールの増大により恩恵を受ける可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:51:00 GMT)
Driving with DINO: Vision Foundation Features as a Unified Bridge for Sim-to-Real Generation in Autonomous Driving [37.0] 本稿では、自律走行ビデオ生成のための新しいフレームワークであるDINO(DwD)について述べる。
まず、これらの特徴が高レベルのセマンティクスからきめ細かな構造に至るまで、情報のスペクトルを符号化していることを確認する。
これを効果的に活用するために、我々はプリンシパル・サブスペース・プロジェクションを用いて「テクスチャ・ベーキング」に責任を負う高周波要素を破棄する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:55:22 GMT)
AnCoder: Anchored Code Generation via Discrete Diffusion Models [36.2] 拡散言語モデルは、自動回帰コード生成の魅力的な代替手段を提供する。
AnchorTreeは、コードにネイティブな構造化された階層的な事前処理を使って拡散プロセスをアンロックするフレームワークです。
構造的に固定された拡散が高品質なコード生成にパラメータ効率の高いパスを提供することを示すモデルのファミリであるAnCoderを使って、このフレームワークを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:46:43 GMT)
RuleSmith: Multi-Agent LLMs for Automated Game Balancing [35.7] RuleSmith はマルチエージェント LLM の推論能力を活用することで,自動ゲームバランシングを実現する最初のフレームワークである。
ゲームエンジン、マルチエージェントLLMのセルフプレイ、多次元ルール空間上で動作するベイズ最適化を2つに分けている。
RuleSmith on CivMiniは、可変パラメータで管理されるシンプルな文明スタイルのゲームである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:19:44 GMT)
Reactive Knowledge Representation and Asynchronous Reasoning [35.6] 複素確率モデルにおける厳密な推論は、しばしば禁止的な計算コストを引き起こす。
既存の手法は、どの変更でもモデル全体を再評価するため、継続する推論には非効率であることが多い。
まず、確率論的論理とリアクティブプログラミングを融合した確率論的プログラミング言語であるRetinを紹介します。
レジンの効率的かつ正確なセマンティクスを提供するために,反応回路(RC)を提案する。
高忠実度ドローン群シミュレーションにおいて,本手法は周波数非依存推論よりも数桁の高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:02:01 GMT)
Coding Agents with Environment Interaction: A Theoretical Perspective [35.5] 本研究では,実行環境を用いた生成後のコード選択と,環境フィードバックに基づくコード生成という,2つの支配的なパラダイムのためのフレームワークを提供する。
我々は、環境に配慮したコード正当性推定器として、確立されたいくつかの選択を定式化する。
本稿では,非可観測成分による報酬関数に対する新たな後悔を導き,非公式なタスク記述のあいまいさによってバックプロンプトの有効性が制限される理由を理論的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:49:42 GMT)
Refine and Purify: Orthogonal Basis Optimization with Null-Space Denoising for Conditional Representation Learning [34.9] 条件表現学習は、カスタマイズされたタスクのための基準固有の特徴を抽出することを目的としている。
適応直交基底最適化(AOBO)とNull-Space Denoising Projection(NSDP)を統合した新しいフレームワークOD-CRLを提案する。
カスタマイズされたクラスタリング、カスタマイズされた分類、カスタマイズされた検索タスクによる実験は、OD-CRLがより優れた一般化を備えた新しい最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:14:44 GMT)
Better Source, Better Flow: Learning Condition-Dependent Source Distribution for Flow Matching [34.8] 拡散に基づく生成モデルに代わる有望な代替手段としてフローマッチングが登場した。
本稿では,現代テキスト・画像システムにおいて,ソース分布の原理的設計は実現可能であるだけでなく,有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:08:20 GMT)
TrajVG: 3D Trajectory-Coupled Visual Geometry Learning [34.5] TrajVGは、クロスフレームな3D対応を明示する再構築フレームワークである。
擬似2次元トラックのみを用いて,同じ結合制約を自己教師対象に再構成する。
3Dトラッキング、ポーズ推定、ポイントマップ再構成、ビデオ深度による実験は、TrajVGが現在のフィードフォワードのパフォーマンスベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:51:25 GMT)
Empowering Time Series Analysis with Large-Scale Multimodal Pretraining [34.2] マルチモーダル・ファンデーション・モデルの構築は次の自然なステップだが、重要な課題に直面している。
時系列解析のための統合型マルチモーダル事前学習パラダイムと大規模マルチモーダルコーパスの欠如
不均一なモジュラリティを効果的に統合し、モデルの一般化を強化する方法。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:26:35 GMT)
Approximation of Log-Partition Function in Policy Mirror Descent Induces Implicit Regularization for LLM Post-Training [33.6] 政策ミラー降下(PMD)は強化学習のための原則的枠組みを提供する
PMD-mean(英語版)と呼ばれる実用的アルゴリズムについて検討し、サンプリングポリシーの下での対数分割項と平均報酬とを近似する。
数学推論タスクの実験により, PMD-meanは安定性と時間効率を向上し, 優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:44:28 GMT)
FedMosaic: Federated Retrieval-Augmented Generation via Parametric Adapters [33.5] パラメトリックアダプタ上に構築された最初のフェデレーションRAGフレームワークであるFedMosaicを紹介する。
その結果,FedMosaicの精度は4つのカテゴリの最先端手法よりも平均10.9%高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:52:49 GMT)
Causal Front-Door Adjustment for Robust Jailbreak Attacks on LLMs [33.2] 我々は、安全メカニズムを因果的観点から、保存されていない共同創設者としてモデル化する。
私たちはPearl's Front-Door Criterionを使って、堅牢なジェイルブレイクの共謀団体を殺害しています。
CFA$2$は、脱獄プロセスの機械的解釈を提供しながら、最先端の攻撃の成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:34:49 GMT)
Training Data Efficiency in Multimodal Process Reward Models [33.1] MPRMの訓練には大規模なモンテカルロ(MC)注釈コーパスが必要である。
本稿ではMPRMトレーニングにおけるデータ効率について検討する。
本稿では、既存のMC信号に基づいて、混合と信頼性の両方を優先するバランス情報スコア(BIS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:46:39 GMT)
Dr. Kernel: Reinforcement Learning Done Right for Triton Kernel Generations [33.0] カーネル生成のための強化学習(RL)について検討する。
そこで我々は,不偏利推定を行うために,ターンレベル強化-Leave-One-Out (TRLOO)を提案する。
プロファイリングベースのリワード(PR)とプロファイリングベースのリジェクションサンプリング(PRS)を組み込んでこの問題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:01:09 GMT)
V-Retrver: Evidence-Driven Agentic Reasoning for Universal Multimodal Retrieval [32.5] 本稿では,視覚検査に基づくエージェント推論プロセスとしてマルチモーダル検索を再構成するエビデンス駆動検索フレームワークであるV-Retrverを提案する。
V-Retrverは、MLLMが外部視覚ツールを介して推論中に視覚的エビデンスを選択的に取得し、仮説生成と対象の視覚的検証を交互に行うマルチモーダル・インターリーブド推論プロセスを実行することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:59:21 GMT)
OpenMAG: A Comprehensive Benchmark for Multimodal-Attributed Graph [32.5] Multimodal-Attributed Graph (MAG) 学習は、複雑な現実世界のシステムのモデリングにおいて顕著な成功を収めた。
OpenMAGは6つのドメインに19のデータセットを統合し、静的およびトレーニング可能な機能エンコーディングをサポートするために16のエンコーダを組み込むベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:59:40 GMT)
Shared LoRA Subspaces for almost Strict Continual Learning [32.4] 大規模な事前訓練されたモデルを新しいタスクに効果的かつ継続的に適応させることは、現実世界のデプロイメントに不可欠である。
パラメータ効率の良い連続ファインタニングのための新しい手法であるShareを提案し、単一の共有低ランク部分空間を学習し動的に更新する。
単一のShareモデルは、数百のタスク固有のLoRAアダプタを置き換えることができ、スケーラブルで非同期な継続的学習をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:59:58 GMT)
PEAR: Pixel-aligned Expressive humAn mesh Recovery [32.4] ワイヤード画像から詳細な3Dメッシュを再構築することは、コンピュータビジョンの根本的な課題である。
既存のSMPLXベースの手法は、しばしば推論が遅くなり、粗い身体のポーズしか生成せず、顔や手などの細粒な領域で不規則や不自然な人工物が現れる。
PEARは,高速でロバストな画素配列表現型ヒューマンメッシュリカバリのためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:25:40 GMT)
Regularized Calibration with Successive Rounding for Post-Training Quantization [32.3] 後トレーニング量子化(PTQ)は、事前トレーニングされた重みを再トレーニングせずに低ビットフォーマットにマッピングすることで効率的な推論を可能にする。
対称キャリブレーションと非対称キャリブレーションの補間が正規化の一形態であることを示す。
非対称キャリブレーションを自然に組み込んだ単純な逐次丸めの手順を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:18:02 GMT)
Assessing the Sensitivity of Niobium- and Tantalum-Based Superconducting Qubits to Infrared Radiation [31.9] ニオブおよびタンタル系オフセット電荷感受性量子ビットの準粒子トンネル速度について検討した。
両放射線チャネルはタンタルの脱コヒーレンスに重要な寄与であるがニオブのクビットには寄与しない。
その結果,コヒーレンス時間の継続的な改善には,照射背景と実験装置の設計に新たな注意が必要である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:59:34 GMT)
ARCHI-TTS: A flow-matching-based Text-to-Speech Model with Self-supervised Semantic Aligner and Accelerated Inference [31.7] ARCHI-TTSは、テキストとオーディオ間の堅牢な時間的および意味的整合性を保証する専用のセマンティック整合器を備えている。
ARCHI-TTSは最近の最先端のTSシステムより一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:05:40 GMT)
OmniVideo-R1: Reinforcing Audio-visual Reasoning with Query Intention and Modality Attention [31.6] 混合モダリティ推論を改善する新しい強化フレームワークであるOmniVideo-R1を提案する。
複数のベンチマークの実験では、OmniVideo-R1が強いベースラインを一貫して上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:35:19 GMT)
Multi-Task GRPO: Reliable LLM Reasoning Across Tasks [31.1] GRPOを用いたRLベースのポストトレーニングは、個々の推論タスクにおいて大きな言語モデルを改善するために広く利用されている。
GRPOの単純なマルチタスク適応は、しばしば不均衡な結果をもたらす。
本稿では,タスク重みを動的に適応させ,最悪のタスク性能を最適化する新しいマルチタスクGRPOアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:06:37 GMT)
PACE: Defying the Scaling Hypothesis of Exploration in Iterative Alignment for Mathematical Reasoning [30.9] N$のスケーリングは検証器のノイズを増幅し、有害分布シフトを誘導することを示す。
textbfPACE (Proximal Alignment via Corrective Exploration) を導入し、ブルートフォースマイニングを世代ベースの補正戦略に置き換える。
実証的な評価では、PACEはDPO-R1$(N=16)$より優れており、計算の約1/5$しか使用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:47:40 GMT)
CoT is Not the Chain of Truth: An Empirical Internal Analysis of Reasoning LLMs for Fake News Generation [30.0] 偽ニュース生成では、たとえモデルが有害な要求を拒絶しても、そのチェーン・オブ・ソート(CoT)推論は内部的にも安全でない物語を包含し伝播する可能性がある。
モデル層間におけるCoT生成を系統的に分解し,個別の注意点の役割を評価する統合型安全分析フレームワークを提案する。
我々の研究は、拒絶が安全性を示唆する仮定に挑戦し、潜伏する推論リスクを軽減するための新たな理解視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:47:06 GMT)
TADS: Task-Aware Data Selection for Multi-Task Multimodal Pre-Training [30.0] マルチタスク・マルチモーダル・プレトレーニングのための新しいフレームワークであるTADS(Task-Aware Data Selection)を紹介する。
TADSは固有の品質、タスク関連性、分散多様性を学習可能な値関数に統合する。
フィードバック駆動型メタ学習機構は、プロキシモデルの性能に基づいて選択戦略を適応的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:08:45 GMT)
GenArena: How Can We Achieve Human-Aligned Evaluation for Visual Generation Tasks? [29.8] 我々は、ペアワイズ比較パラダイムを活用する統一評価フレームワークを導入し、安定的かつ人道的な評価を確実にする。
提案手法は,評価精度を20%以上向上し,信頼性の高いLMArenaリーダボードとSpearmanの0.86の相関性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:52:48 GMT)
HyperPotter: Spell the Charm of High-Order Interactions in Audio Deepfake Detection [29.8] HyperPotterはハイパーグラフベースのフレームワークで、クラスタリングベースのハイパーエッジを通じてこれらのシナジスティックHOIを明示的にモデル化する。
4つの挑戦的なクロスドメインデータセットに対して、最先端のメソッドを13.96%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:53:14 GMT)
Vibe AIGC: A New Paradigm for Content Generation via Agentic Orchestration [29.7] 本稿では,階層型マルチエージェントの自律的合成を表現したエージェントオーケストレーションによるコンテンツ生成の新しいパラダイムを提案する。
このシフトは、AIを脆弱な推論エンジンから堅牢なシステムレベルのエンジニアリングパートナに変えることによって、人間とAIの協力経済を再定義する、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:00:32 GMT)
Transformers Are Born Biased: Structural Inductive Biases at Random Initialization and Their Practical Consequences [29.5] ランダムにトレーニングされていないモデルは、ランダムな入力シーケンスにまたがる極端なトークン嗜好を示す。
極端トークンの選好は、ランダムなシード依存方向に沿ったトークン表現の収縮から生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:37:41 GMT)
Visual Exclusivity Attacks: Automatic Multimodal Red Teaming via Agentic Planning [29.2] 現在のマルチモーダル・レッド・チームでは、画像はタイポグラフィーや敵対的ノイズによる悪意のあるペイロードのラッパーとして扱われている。
視覚的コンテンツの推論によってのみ害が発生する、よりレジリエントなイメージ・アズ・バシスの脅威である視覚的排他性(VE)を導入する。
マルチモーダル・マルチターンエージェント・プランニング(MM-Plan)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:46:14 GMT)
MoSE: Mixture of Slimmable Experts for Efficient and Adaptive Language Models [28.9] Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、専門家をわずかに活性化することで、大きな言語モデルを効率的にスケールするが、専門家が選択されると、完全に実行される。
提案するMoEアーキテクチャであるMixture of Slimmable Experts (MoSE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:48:41 GMT)
VGGT-Motion: Motion-Aware Calibration-Free Monocular SLAM for Long-Range Consistency [28.7] VGGT-Motion(VGGT-Motion)は、キロスケールの軌道上での効率的なグローバル整合性のためのキャリブレーションフリーSLAMシステムである。
まず,光学フローを用いて適応分割を誘導する動き認識サブマップ構築機構を提案する。
次に、アンカー駆動のダイレクトSim(3)登録戦略を設計する。
実験により、VGGT-Motionは軌道の精度と効率を著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:07:11 GMT)
Optimal scaling laws in learning hierarchical multi-index models [28.5] 我々は、部分空間の回復と予測誤差に関する正確な情報理論スケーリング法則を導出する。
これらの最適速度は、単純で目標に依存しないスペクトル推定器によって達成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:33:51 GMT)
Rich-Media Re-Ranker: A User Satisfaction-Driven LLM Re-ranking Framework for Rich-Media Search [28.5] 多次元およびきめ細かいモデリングによりユーザ検索満足度を高めるRich-Media Re-Rankerフレームワークを提案する。
提案手法は大規模産業検索システムに導入され,オンラインユーザエンゲージメント率と満足度指標を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:45:42 GMT)
BadTemplate: A Training-Free Backdoor Attack via Chat Template Against Large Language Models [28.3] チャットテンプレートは、大規模言語モデルのトレーニングと推論の段階で使用されるテクニックである。
BadTemplateはトレーニング不要のバックドア攻撃で、悪意のある命令を直接システムプロンプトに挿入する。
100%の攻撃成功率を実現し、単語レベルと文レベルの両方で従来のプロンプトベースのバックドアを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:34:35 GMT)
Stop the Flip-Flop: Context-Preserving Verification for Fast Revocable Diffusion Decoding [28.2] COVERは、単一のフォワードパス内で、一括検証と安定したドラフトを実行する。
不確実性、下流の影響、キャッシュドリフトのバランスを保ち、ステップ毎に検証された種子の数に適応する。
ベンチマーク全体で、COVERは不要なリビジョンを減らし、出力品質を維持しながらより高速なデコードをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:58:48 GMT)
KV-CoRE: Benchmarking Data-Dependent Low-Rank Compressibility of KV-Caches in LLMs [28.1] 大規模な言語モデルは、自動回帰復号時に冗長な計算を避けるためにkv-cachesに依存している。
コンテキストの長さが大きくなると、キャッシュの読み書きはGPUメモリの帯域幅を急速に飽和させる。
最近の研究はKV-cache圧縮を探求しているが、ほとんどのアプローチはkv-cachesのデータ依存性を無視している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:41:57 GMT)
Alignment-Aware Model Adaptation via Feedback-Guided Optimization [27.9] ファインチューニングは、ファンデーションモデルを下流タスクに適応するための主要なメカニズムである。
本稿では,外部アライメント信号からのフィードバックをポリシー段階の正規化を通じて統合するアライメント対応微調整フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:05:45 GMT)
FUTURE-VLA: Forecasting Unified Trajectories Under Real-time Execution [27.4] FUTURE-VLAは、長期制御と将来の予測をモノリシックなシーケンス生成タスクとして再構成する統一アーキテクチャである。
FUTURE-VLAはLIBEROで99.2%、RoboTwinで75.4%、現実世界のPiperプラットフォームで78.0%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:27:43 GMT)
GreekMMLU: A Native-Sourced Multitask Benchmark for Evaluating Language Models in Greek [27.3] GreekMMLUはギリシャ語で大規模言語理解のためのネイティブソースのベンチマークである。
我々は16,857個のサンプルと4,948個のサンプルをプライベートなリーダーボードにリリースし、堅牢で汚染に強い評価を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:12:18 GMT)
On Computation and Reinforcement Learning [27.1] より計算量の多いポリシーは問題を解くことができ、より長期のタスクに一般化できることを示す。
可変量の計算を使用できる最小限のアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:45:57 GMT)
SwimBird: Eliciting Switchable Reasoning Mode in Hybrid Autoregressive MLLMs [27.0] スイムバード(SwimBird)は、入力に条件付けされた3つの推論モードのうち、スイッチング可能なMLLMである。
我々は,SwimBirdが従来の固定パターンのマルチモーダル推論手法に比べて,最先端の結果とロバストなゲインを得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:59:51 GMT)
Detecting Misbehaviors of Large Vision-Language Models by Evidential Uncertainty Quantification [27.0] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は多モーダル理解と生成において大きな進歩を見せている。
彼らはしばしば、事実幻覚や危険な指示など、信頼できない、あるいは有害な内容を生み出す。
Evidential Uncertainty Quantification (EUQ)は、LVLMの誤動作を効果的に検出するための情報競合と無知の両方をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:51:39 GMT)
Stable but Wrong: When More Data Degrades Scientific Conclusions [26.9] 現代の科学は、ますます成長している観測データセットと自動推論パイプラインに依存している。
我々は、標準推論手順が円滑に収束し、適切に校正され、従来の診断チェックに合格する構造体制を同定する。
この失敗は、観測の信頼性が本質的に推論プロセス自体に観察不能な方法で低下した時に生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:51:47 GMT)
Horizon-LM: A RAM-Centric Architecture for LLM Training [26.9] Horizon-LMは、大規模なモデル最適化のためにCPUとGPUの役割を再定義するメモリ中心のトレーニングシステムである。
1.5,TBのホストRAMを持つ1つのH200 GPU上で、Horizon-LMは120Bパラメータまでのモデルを確実にトレーニングする。
標準的なシングルA100マシンでは、Horizon-LMはCPUオフロードのDeepSpeed ZeRO-3よりも最大12.2$timesのトレーニングスループットを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:14:18 GMT)
Consensus-Aligned Neuron Efficient Fine-Tuning Large Language Models for Multi-Domain Machine Translation [26.9] マルチドメイン機械翻訳(MDMT)は、様々なドメインにまたがるコンテンツを翻訳できる統一モデルを構築することを目的としている。
ドメイン適応は、大きな言語モデル(LLM)の課題であり続けている。
LLM内のコンセンサスに整合したニューロンを特定し,更新するMDMTのためのニューロン効率のよい微調整フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:20:59 GMT)
Disco: Densely-overlapping Cell Instance Segmentation via Adjacency-aware Collaborative Coloring [26.9] ほとんどの実世界のセルグラフは非二部体であり、奇長サイクル(前述の三角形)の頻度が高い。
本稿では,「分割と征服」の原則に基づく隣接認識フレームワークであるDiscoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:05:48 GMT)
Practical continuous-variable quantum key distribution using dynamic digital signal processing: security proof and experimental demonstration [26.6] この作業は、動的デジタル信号処理に不可欠なセキュリティフレームワークを提供する。
高性能連続可変量子鍵分布系の開発において重要な障害を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:03:56 GMT)
DisCa: Accelerating Video Diffusion Transformers with Distillation-Compatible Learnable Feature Caching [26.6] 本稿では,蒸留対応の学習可能な特徴キャッシング機構を初めて紹介する。
拡散モデルには、従来のトレーニングフリーではなく、軽量で学習可能なニューラル予測器を使用します。
生成品質を維持しながら、加速度境界をさらに11.8times$に押し上げます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:45:08 GMT)
Price of universality in vector quantization is at most 0.11 bit [26.6] 情報理論は、$W$の精度を下げるための最適アルゴリズムが$X$の統計量に依存することを示した。
しかし、X$の統計に対するコードブックの依存は非常に現実的ではない。
本稿は、X$の可能な全ての統計量に対して同時に最適に近い普遍的なコードブックが存在することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:46:53 GMT)
Limitations of SGD for Multi-Index Models Beyond Statistical Queries [26.5] 勾配降下(SGD)は学習理論における中心的な課題である。
既存の結果は、標準SGDのノイズを反映しない逆方向または特別に構成された勾配雑音に依存している。
我々は、標準バニラSGDの限界を研究するための新しい非SQフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:29:10 GMT)
Dual-Representation Image Compression at Ultra-Low Bitrates via Explicit Semantics and Implicit Textures [26.4] 事前学習モデルから先行モデルを活用する生成的圧縮手法が,有望なパラダイムとして出現している。
既存のアプローチは、意味的忠実性と知覚的リアリズムのトレードオフによって制約される。
本稿では,このギャップを埋める統一的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:14:05 GMT)
ProOPF: Benchmarking and Improving LLMs for Professional-Grade Power Systems Optimization Modeling [26.4] プロレベルのOPFモデリングのためのデータセットとベンチマークであるtextbfProOPF-D と textbfProOPF-B を紹介する。
ProOPF-Dには、パラメータ調整と標準OPFへの構造拡張を備えたNLリクエストのペアリング12Kインスタンスと、実行可能な実装が含まれている。
ProOPF-Bは121のエキスパートアノテートテストケースに基調コードを提供し、具体的および抽象的なOPFモデリング体制の下でエンドツーエンドの評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:04:25 GMT)
Logarithmic-time Schedules for Scaling Language Models with Momentum [26.1] 言語データのゆるい構造を利用することで、大幅な性能向上をもたらす時間変化スケジュールを設計できることが示される。
我々は、AdamW風のスケジュールで、ログタイムスケジュールと、安定性とパフォーマンスのバランスをとるために明確な減衰とを結合するADANAを提示する。
さらに、AdEMAMixに対数時間スケジューリングを適用する際にも同様の利点が生じることを示し、対数時間ウェイトデカイだけでは大幅な改善が期待できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:42:27 GMT)
AriadneMem: Threading the Maze of Lifelong Memory for LLM Agents [26.0] 本稿では,長期対話における問題に対処する構造化メモリシステムであるAriadneMemを提案する。
AriadneMem は textbfMulti-Hop F1 を 15.2% 改善し, textbfAverage F1 を 9.0 % 改善したことを示す。
グラフ層への推論をオフロードすることで、AriadneMemはtextbf497コンテキストトークンのみを使用して、textbftotalランタイムを77.8%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:19:31 GMT)
Personagram: Bridging Personas and Product Design for Creative Ideation with Multimodal LLMs [25.6] Personagramはマルチモーダル大言語モデル(MLLM)を利用した対話型システムである
デザイナーは詳細な国勢調査に基づくペルソナを探索し、ペルソナ属性から推測される製品の特徴を抽出し、特定の顧客セグメントに再結合する。
プロのデザイナー12名を対象にした調査では,ペルソナ属性から製品デザイン機能に至るまでのマルチモーダルな思考を構造化することにより,より実用的な思考を促進することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:14:33 GMT)
Discrete diffusion samplers and bridges: Off-policy algorithms and applications in latent spaces [25.5] 離散拡散サンプリングのためのオフ・ポリシー・トレーニング手法を導入する。
これらの手法により, 確立されたベンチマークと新しいベンチマークの両方において, 離散サンプリング性能が向上することを示す。
最後に,画像生成モデルの離散潜在空間におけるデータフリー後方サンプリングへの拡散サンプリングの適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:16:57 GMT)
NEX: Neuron Explore-Exploit Scoring for Label-Free Chain-of-Thought Selection and Model Ranking [25.5] 大規模言語モデルは、複数のチェーンオブソートトレースをサンプリングしたり、マージされたチェックポイントを探索する推論計算にますます費やされる。
エントロピーに基づく探索プロキシは,逆Uを精度良く追従し,余分な探索が冗長になり,過剰な思考を誘発する可能性が示唆された。
NEXは、推論をE相(探索)とX相(探索)の交互に考えるホワイトボックスなラベルなし教師なしスコアリングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:59:12 GMT)
Curriculum Learning for Efficient Chain-of-Thought Distillation via Structure-Aware Masking and GRPO [24.9] 大規模言語モデルからコンパクトな学生モデルへ推論するCoT(Chain-of-Thought)の蒸留は、根本的な課題である。
既存のアプローチでは、推論を単一ステップに圧縮するか、CoTを価値あるものにする解釈性を失う。
本稿では,この能力のミスマッチに対処する3段階のカリキュラム学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:27:11 GMT)
VQ-DSC-R: Robust Vector Quantized-Enabled Digital Semantic Communication With OFDM Transmission [24.9] 我々は、周波数分割多重化(OFDM)伝送に基づく、堅牢なベクトル量子化対応デジタルセマンティック通信(VQ-DSC-R)システムを開発した。
我々の研究は、VQ-DSC-Rのフレームワーク設計を含み、その後包括的な最適化研究が続く。
ベンチマーク方式よりもVQ-DSC-Rの方が優れており、実際のシナリオでは高い圧縮比と堅牢な性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:53:28 GMT)
DecompressionLM: Deterministic, Diagnostic, and Zero-Shot Concept Graph Extraction from Language Models [24.8] DecompressionLMはゼロショットの概念グラフ抽出のためのステートレスフレームワークである。
提案手法は,共通復号法に基づく探索手法の3つの制限を対象とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:33:51 GMT)
A Systematic Evaluation of Large Language Models for PTSD Severity Estimation: The Role of Contextual Knowledge and Modeling Strategies [24.7] 大規模言語モデル(LLM)は、精神的な健康状態を評価するために、ゼロショット方式でますます使われている。
本研究は,11種類のLLMの性能を評価するために,自然言語の物語と自己報告のPTSD重症度スコアを1,437名に分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:53:17 GMT)
Fast Private Adaptive Query Answering for Large Data Domains [24.6] 本稿では,AIMなどの最先端適応機構に残差クエリを統合する新しい手法を提案する。
これらのコントリビューションは、エラーを減らし、スピードを改善し、クエリ操作を単純化する。
我々はこれらのイノベーションを新しいメカニズム(AIM+GReM)に統合し、グラフィカルモデルアプローチの代わりに高速な残差ベース再構成を用いてAIMを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:57:56 GMT)
Learning Rate Scaling across LoRA Ranks and Transfer to Full Finetuning [24.0] Low-Rank Adaptation (LoRA) は、大規模モデルのパラメータ効率の良い微調整ツールである。
最適な学習速度がアダプタランクとどのようにスケールするかは不明確である。
最適」学習率がいかにスケールすべきかを特徴付ける理論フレームワークであるMaximal-Update Adaptation(A)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:28:59 GMT)
Late-to-Early Training: LET LLMs Learn Earlier, So Faster and Better [24.0] 我々は,大規模言語モデルが初期のステップやそれ以前のレイヤで後続の知識を学習できるようにするため,LET(Lat-to-Early Training)パラダイムを提案する。
LETの有効性を駆動する2つの重要なメカニズムは、後期から後期の学習と後期から後期の学習である。
本手法は, 最大1.6$times$の高速化を実現し, ダウンストリームタスクの精度を標準訓練と比較して5%近く向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:19:34 GMT)
Attention Retention for Continual Learning with Vision Transformers [23.7] 継続学習(CL)は、非定常データストリームから知識を取得するためにAIシステムに権限を与える。
我々は、視覚変換器における注意の漂流を破滅的な忘れ物の主な原因とみなす。
CLにおける忘れを軽減するための新しい注意保持フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:55:58 GMT)
AP-OOD: Attention Pooling for Out-of-Distribution Detection [23.6] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、マシンラーニングモデルの信頼性の高いデプロイに不可欠である。
本稿では,自然言語の新しいOOD検出手法であるAP-OODを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:59:01 GMT)
Variational Speculative Decoding: Rethinking Draft Training from Token Likelihood to Sequence Acceptance [23.5] 投機的復号化は (M)LLM の推論を加速させる。
我々は、潜伏提案(ドラフトパス)に対する変動推論として、ドラフトトレーニングを定式化した変分投機復号法(VSD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:36:19 GMT)
Muon in Associative Memory Learning: Training Dynamics and Scaling Laws [23.4] We study Muon in a linear associative memory model with softmax search and ahierarchical frequency spectrum over query-apwer pairs。
我々は、Muonがこの不均衡を緩和し、より速く、より均一な進歩をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:49:40 GMT)
Optimal Bayesian Stopping for Efficient Inference of Consistent LLM Answers [23.4] LLMの精度を改善するための単純な戦略は、複数の応答をサンプリングし、最も一貫して到達した回答を提出することである。
本稿では,ベイジアン事前情報を利用してサンプリングコストを削減し,十分な整合性に達すると停止する。
正確な後部は計算に難航するが、L-1 の最も頻繁な解数だけを追跡する効率的な "L-集約" 停止ポリシーを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:22:00 GMT)
CommCP: Efficient Multi-Agent Coordination via LLM-Based Communication with Conformal Prediction [23.3] EQA(Embodied Question Answering, MM-EQA)は、標準EQA(Embodied Question Answering)の新たな拡張である。
MM-EQA用に設計された新しい分散通信フレームワークであるCommCPを提案する。
我々のフレームワークは、コンフォメーション予測を用いて、生成されたメッセージの校正を行い、受信者の気晴らしを最小限にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:59:45 GMT)
ContextBench: A Benchmark for Context Retrieval in Coding Agents [23.1] コーディングエージェントにおけるコンテキスト検索のプロセス指向評価であるContextBenchを紹介する。
ContextBenchは、8つのプログラミング言語にわたる66のリポジトリから1,136のイシュー解決タスクで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:10:26 GMT)
Spider-Sense: Intrinsic Risk Sensing for Efficient Agent Defense with Hierarchical Adaptive Screening [23.1] 効果的なエージェントセキュリティは、アーキテクチャ上の分離や強制よりも、本質的で選択的であるべきだ、と我々は主張する。
我々はスパイダーセンス・フレームワークを提案する。スパイダーセンス・フレームワークは、エージェントが潜伏警戒を維持し、リスク認識によってのみ防御をトリガーすることができる。
スパイダーセンスは、最低攻撃成功率(ASR)と偽陽性率(FPR)を達成して、競争力または優れた防御性能を達成する
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:11:05 GMT)
Imagine a City: CityGenAgent for Procedural 3D City Generation [22.9] 高品質な3D都市の階層的手続き生成のための自然言語駆動フレームワークであるCityGenAgentを紹介する。
提案手法は,都市をブロックプログラムとビルディングプログラムという2つの解釈可能な構成要素に分解する。
CityGenAgentはプログラムとモデルの一般化から恩恵を受け、自然言語の編集と操作をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:36:03 GMT)
ProphetKV: User-Query-Driven Selective Recomputation for Efficient KV Cache Reuse in Retrieval-Augmented Generation [22.8] 本稿では,RAGシナリオに対するユーザクエリ駆動型KVキャッシュ再利用手法であるProphet KVを提案する。
Prophet KVは、ユーザクエリに対するセマンティックな関連性に基づいてトークンを優先順位付けする。
以上の結果から, Prophet KVの完全補充精度は96%-101%であり,再計算率は20%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:13:02 GMT)
PaperX: A Unified Framework for Multimodal Academic Presentation Generation with Scholar DAG [22.6] 本稿では,学術的なプレゼンテーション生成を構造的変換とレンダリングのプロセスとしてモデル化する統合フレームワークPaperXを紹介する。
PaperXは単一のソースから多種多様な高品質の出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:45:00 GMT)
Dataset Distillation via Relative Distribution Matching and Cognitive Heritage [22.6] 安定かつ効率的な教師付き学習フレームワークである統計フローマッチングを導入する。
提案手法は, 生データのみをロードし, 合成データに1つの拡張パスを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:18:48 GMT)
Nonlinearity as Rank: Generative Low-Rank Adapter with Radial Basis Functions [22.4] 低ランク適応 (LoRA) は2つの低ランク行列の積を用いて事前訓練された重み行列の更新を近似する。
Standard LoRAは明示的なランクのパラダイムに従っており、モデルキャパシティの増大には行や列を追加する必要がある。
我々は、明示的な基底ベクトルストレージを非線形基底ベクトル生成に置き換える生成的低ランク適応器(GenLoRA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:36:44 GMT)
ForeHOI: Feed-forward 3D Object Reconstruction from Daily Hand-Object Interaction Videos [22.4] 本稿では,モノクラーハンドオブジェクトインタラクションビデオから直接3次元オブジェクト形状を再構成するフィードフォワードモデルであるForeHOIを紹介する。
ForeHOIは、オブジェクト再構成における最先端のパフォーマンスを実現し、100倍のスピードアップで従来の手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:05:57 GMT)
One-step Latent-free Image Generation with Pixel Mean Flows [22.3] ネットワーク出力空間と損失空間を別々に定式化する「ピクセル平均フロー」(pMF)を提案する。
pMFは、256x256解像度 (2.22 FID) と512x512解像度 (2.48 FID) でImageNet上の1ステップの潜時生成の強力な結果を得る
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:31:04 GMT)
Pathwise Test-Time Correction for Autoregressive Long Video Generation [22.1] 蒸留自己回帰拡散モデルにより、リアルタイムのショートビデオ合成が容易になるが、長いシーケンス生成時に重大なエラーの蓄積に悩まされる。
テスト時間補正(TTC, Test-Time Correction)は、トレーニング不要な代替手段である。具体的には、TTCは、初期フレームをサンプリング軌道に沿った中間状態への安定した参照アンカーとして利用する。
提案手法は, 種々の蒸留モデルを用いてシームレスに校正し, 30秒のベンチマークにおいて, 資源集約型学習法の品質に適合しながら, 生成長を無視できるオーバーヘッドで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:50:39 GMT)
TKG-Thinker: Towards Dynamic Reasoning over Temporal Knowledge Graphs via Agentic Reinforcement Learning [22.1] 時間的知識グラフ質問応答(TKGQA)は、時間的知識ベースを活用することで、時間に敏感な質問に答えることを目的としている。
現在のプロンプト戦略は、その効果を2つの主要な方法で制限している。
自律型計画と適応型検索機能を備えた新しいエージェントである textbfTKG-Thinker を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:08:36 GMT)
Semi-Autonomous Mathematics Discovery with Gemini: A Case Study on the Erdős Problems [22.1] 我々はジェミニを用いて、ブルームのアーズ問題データベースに「オープン」とラベル付けされた700の予想を評価する。
データベースに'オープン'とマークされた13の問題に対処する。
以上の結果から,問題の「開放」状態は難易度よりも不明瞭度が原因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:48:07 GMT)
Orthogonal Model Merging [21.9] 複雑な言語モデル(LLM)のマージは、多様な機能を単一の統一モデルに統合する上で、ますます重要になっている。
モデルの重みの幾何学的構造を保存するためにオルソゴンモデルマージ(オルソマージ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:57:14 GMT)
HoRD: Robust Humanoid Control via History-Conditioned Reinforcement Learning and Online Distillation [21.0] ヒューマノイドロボットは、力学、タスク仕様、環境設定の小さな変更の下で、大幅なパフォーマンス低下を被る可能性がある。
ドメインシフト下での堅牢なヒューマノイド制御のための2段階学習フレームワークHoRDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:24:35 GMT)
Balanced Anomaly-guided Ego-graph Diffusion Model for Inductive Graph Anomaly Detection [20.6] 不正検出やサイバーセキュリティといったアプリケーションでは、グラフ異常検出が不可欠だ。
本稿では、動的グラフモデリングとバランスの取れた異常合成を統合した新しいデータ中心フレームワークを提案する。
本フレームワークは,(1)異常の局所的なトポロジをキャプチャして異常な構造分布に整合したエゴグラフを生成する離散的エゴグラフ拡散モデル,(2)トレーニング中の合成データ生成を動的に調整するカリキュラムの異常拡張機構,(2)未表現の異常パターンに着目し,検出と一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:46:54 GMT)
End-to-End Compression for Tabular Foundation Models [20.5] 本稿では,学習データセットを潜在空間で圧縮するエンドツーエンド圧縮モデルTACOを提案する。
提案手法は推論時間で最大94倍高速で、最大97%のメモリを消費するTabArenaベンチマークでテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:33:58 GMT)
Giant bubbles of Fisher zeros in the quantum XY chain [20.3] 熱場力学(TFD)を利用して、量子と熱のゆらぎを定量的に特徴づける。
我々は、ギャップレスXX極限付近でフィッシャーゼロの巨大閉直線(すなわち大規模閉直線)を同定する。
フィッシャー零点、動力学、励起の深い関係は、強く相関した多体系における非伝統的なギャップの挙動を理解するための有望な道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:16:34 GMT)
Inverse Depth Scaling From Most Layers Being Similar [20.3] 大規模言語モデル (LLM) の分析により, 深さが損失に与える影響を定量化する。
ロススケールはLLMの深さに逆比例するが、これはおそらく、アンサンブル平均化による誤差の低減が機能的に類似しているためである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:22:41 GMT)
Pragmatic Curiosity: A Hybrid Learning-Optimization Paradigm via Active Inference [20.1] 実用的好奇心」は、能動的推論から派生したハイブリッド学習最適化パラダイムである。
実世界の様々なハイブリッドタスクにおける実用性と実践的好奇心の柔軟性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:42:29 GMT)
Curiosity is Knowledge: Self-Consistent Learning and No-Regret Optimization with Active Inference [20.1] 期待自由エネルギー(EFE)を最小化するアクティブ推論
不十分な好奇心は、神秘的な搾取を誘発し、不確実な解決を防ぎ、一方過剰な好奇心は不必要な探索と後悔を引き起こす。
EFE最小化エージェントに関する最初の理論的保証を確立し、単一の要件である十分な好奇心が同時に自己整合性学習と非回帰最適化を保証していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:58:32 GMT)
Logical Guidance for the Exact Composition of Diffusion Models [20.0] LOGDIFFは、推論時に複雑な論理式を持つ原則付き制約生成のフレームワークである。
複雑な論理式に対する正確なスコアに基づくガイダンスは、原子特性に関連するガイダンス信号から得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:10:06 GMT)
Log2Motion: Biomechanical Motion Synthesis from Touch Logs [19.9] 生体力学シミュレーションは運動制御過程を照らすことができるが、タッチ操作のためにはまだ開発されていない。
我々の重要な洞察は、生体力学的に妥当な運動列を生成する強化学習駆動筋骨格前方シミュレーションである。
Log2Motionは、モーション、スピード、精度、労力の見積を含む、タッチログからユーザ動作の豊富な合成を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:24:34 GMT)
Adaptive controllable architecture of analog Ising machine [19.8] アナログIsing Machine(AIM)は、計算パワーの需要が急速に増大するのに対処するために、ユニークな計算パラダイムとして登場した。
本稿では,リアプノフ関数とモーメントに基づく最適化アルゴリズムを統合した制御可能なアナログIsing Machine(CAIM)を提案する。
CAIMは、50ノードの全重み付きMaxCut問題に対して、AIMよりも2倍のスピードアップと7%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:25:31 GMT)
SAIL: Self-Amplified Iterative Learning for Diffusion Model Alignment with Minimal Human Feedback [19.6] textbfSAIL (textbfSelf-textbfAmplified textbfIterative textbfLearning) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:58:38 GMT)
Unveiling Implicit Advantage Symmetry: Why GRPO Struggles with Exploration and Difficulty Adaptation [19.4] グループ相対アドバンテージ推定(GRAE)は、それ固有の暗黙の優位対称性を持つ。
探索インセンティブと試料拡散焦点を動的に変調する非対称GRAEを提案する。
7つのベンチマークでの実験では、A-GRAEはGRPOとその変種をLLMとMLLMの両方で一貫して改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:07:14 GMT)
Prompt Augmentation Scales up GRPO Training on Mathematical Reasoning [19.2] 我々は、さまざまなテンプレートやフォーマットの下で推論トレースを生成するようにモデルに指示するトレーニング戦略である、プロンプト拡張を導入する。
我々は、KL正規化項がなければ、プロンプト拡張により、一定のデータセット下でのトレーニング期間の安定したスケーリングが可能になることを示す。
Qwen2.5-Math-1.5Bモデルでは、MATH Level 3-5データセットの迅速な拡張により、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:51:08 GMT)
Invariance on Manifolds: Understanding Robust Visual Representations for Place Recognition [19.2] 本稿では,2次幾何統計フレームワークを提案する。
提案手法では、固定されたトレーニング済みのバックボーン上に構築されたトレーニング不要のフレームワークを導入し、パラメータ更新なしで強力なゼロショット一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:15:39 GMT)
STACodec: Semantic Token Assignment for Balancing Acoustic Fidelity and Semantic Information in Audio Codecs [19.1] STACodecは自己教師付き学習(SSL)モデルからの意味情報を残差ベクトル量子化(RVQ-1)の第1層に統合する
本研究では,第1のRVQ層に代入するための意味トークンを直接予測する意味事前蒸留(SPD)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:36:24 GMT)
Diffusion Model's Generalization Can Be Characterized by Inductive Biases toward a Data-Dependent Ridge Manifold [19.1] 対数密度リッジ多様体を提案することにより、拡散モデルが生成するものを明示的に特徴づける。
生成したデータは、推論ダイナミクスが進むにつれて、この多様体にどのように関係するかを示す。
トレーニングダイナミクスのより詳細な理解は、生成帰納バイアスのより正確な定量化につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:55:03 GMT)
Efficient Algorithms for Robust Markov Decision Processes with $s$-Rectangular Ambiguity Sets [19.1] 我々は、$s$正方形曖昧性集合を持つ頑健なMDPのクラスに対する統一的なソリューションフレームワークを開発する。
提案アルゴリズムを用いて,$$$-rectangular robust MDPs with $1$- and $2$-norm,および$$-divergence ambiguity setは,最先端の商用解法よりも数桁早く解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:20:26 GMT)
Active Label Cleaning for Reliable Detection of Electron Dense Deposits in Transmission Electron Microscopy Images [19.0] クラウドソーシングされたデータセットを効率的に識別する能動的ラベルクリーニング手法を提案する。
提案手法は,能動的学習を用いて,専門家の再注釈のための最も貴重なノイズサンプルを選択する。
実験では、プライベートデータセット上で67.18%のAPsubtextscript50を達成し、ノイズラベルのトレーニングよりも18.83%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:08:02 GMT)
Perception-Based Beliefs for POMDPs with Visual Observations [18.9] 本稿では,従来の信念とフィルタリングに基づく解法を補完するPMDPsフレームワーク(PBP)について紹介する。
PBPは分布を直接信念更新に組み込むため、基礎となる解法は高次元の観測空間に対して明示的に推論する必要はない。
PBPを2つの従来のPOMDPソルバを用いて実装し、既存のエンドツーエンドのRL法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:01:39 GMT)
CoPE: Clipped RoPE as A Scalable Free Lunch for Long Context LLMs [18.9] RoPE(Rotary Positional Embedding)は、大規模言語モデル(LLM)におけるコンテキストスケーリングの鍵となるコンポーネントである。
本研究は,RoPEの低周波成分をソフトに切断する最小限の介入により,これらの特徴を統一するものである。
CoPEはOOD出力を除去し、セマンティックシグナルを洗練するだけでなく、ハードクリッピングによるスペクトルリークを防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:31:14 GMT)
Flow Matching for Offline Reinforcement Learning with Discrete Actions [18.8] フローマッチングを、複数の目的を持った離散的なアクション空間をサポートする一般的なフレームワークに拡張する。
具体的には,連続フローを連続時間マルコフ連鎖に置き換え,Q重み付きフローマッチングの目的を用いて学習する。
次に,多エージェント設定に設計を拡張し,因子化条件付き経路による共同行動空間の指数的成長を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:13:44 GMT)
Steering Large Reasoning Models towards Concise Reasoning via Flow Matching [18.8] FlowSteerは、冗長性と簡潔な推論に関連する分布の完全な変換を学習する非線形ステアリング手法である。
本研究は, 生成技術による全分布輸送のモデル化が, LRMの制御に有効な基礎となることを実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:56:13 GMT)
Constraint-Aware Discrete-Time PID Gain Optimization for Robotic Joint Control Under Actuator Saturation [18.7] 実効ループは離散時間実行、アクチュエータ飽和、小さな遅延と測定の不完全さによって連続時間理論から逸脱する。
飽和離散時間ジョイント制御のための実装認識分析およびチューニングワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:10:26 GMT)
AgentXRay: White-Boxing Agentic Systems via Workflow Reconstruction [18.6] 本稿では,明示的で解釈可能なスタンドインワークフローの合成を目的とした新しいタスクであるエージェント再構成(AWR)を紹介する。
本稿では、AWRを個別のエージェントロールに対する最適化指標として定式化する検索ベースのフレームワークであるAgentXRayを提案する。
我々は,AgentXRayが未処理の検索と比較して高いプロキシ類似性を実現し,トークンの消費を減らすことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:24:15 GMT)
Hinge Regression Tree: A Newton Method for Oblique Regression Tree Splitting [18.6] 2つの線形予測器上での非線形最小二乗問題として分割するHynge Regression Tree(HRT)を提案する。
このノードレベルの最適化を解析し、バックトラックライン探索の変種について、局所的な目的が単調に減少し収束することを証明する。
合成および実世界のベンチマークで、HRTはよりコンパクトな構造を持つ単木ベースラインにマッチするか、より優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:49:01 GMT)
GT-SVJ: Generative-Transformer-Based Self-Supervised Video Judge For Efficient Video Reward Modeling [18.5] ビデオ生成モデルは本質的に、時間構造を報酬モデルとしてモデル化するために設計されている。
Modelnameは、GenAI-BenchとMonteBenchで30Kの人間アノテーションを使用して最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:54:01 GMT)
MerNav: A Highly Generalizable Memory-Execute-Review Framework for Zero-Shot Object Goal Navigation [18.4] 視覚言語ナビゲーションのためのメモリ・エクオート・リビュー・フレームワークを提案する。
情報サポートを提供する階層型メモリモジュール、定期的な意思決定と行動を行う実行モジュール、異常な状況や行動を修正するためのレビューモジュールの3つで構成されている。
4つのデータセットで、平均SRは、すべてのベースライン手法と比較して、7%と5%の絶対的な改善を達成しました。
MP3D と HM3D_OVON のデータセットでは,本手法は全 TF 法を上回り,全 SFT 法を上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:15:34 GMT)
Constrained Group Relative Policy Optimization [18.4] 本稿では、制約付きポリシー最適化のためのラグランジアンによるGRPOの拡張であるConstrained GRPOを紹介する。
提案手法は, 最適推定における単純多成分処理が制約学習を損なう可能性があることを示す。
また,ロボットタスクにおける制約付きGRPOの評価を行い,タスク成功度を高めながら制約満足度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:44:23 GMT)
NVS-HO: A Benchmark for Novel View Synthesis of Handheld Objects [18.3] RGB入力のみを用いた実環境におけるハンドヘルドオブジェクトの新たなビュー合成のための最初のベンチマークであるNVS-HOを提案する。
1)静的カメラの前で被写体を操作するハンドヘルドシーケンス、(2)ChArUco基板上に被写体を固定し、マーカー検出による正確なカメラポーズを提供するボードシーケンスの2つの補完RGBシーケンスに記録する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:13:53 GMT)
Sparse Video Generation Propels Real-World Beyond-the-View Vision-Language Navigation [18.1] Beyond-the-View Navigation(BVN)では、エージェントは密集したステップバイステップのガイダンスなしで、遠く、見えないターゲットを見つける必要がある。
既存の大規模言語モデル(LLM)ベースの手法は、短焦点監督に依存しているため、しばしば近視行動に悩まされる。
20秒の地平線にまたがるスパース未来によって導かれるサブ秒軌跡推論を実現するSparseVideoNavを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:16:13 GMT)
Surgery: Mitigating Harmful Fine-Tuning for Large Language Models via Attention Sink [18.0] 有害な微調整は、大きな言語モデルの安全性アライメントを無効にする可能性がある。
そこで我々は, 有害な微調整を緩和するために, 手術と呼ばれる微調整段階の防御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:38:58 GMT)
Hear You in Silence: Designing for Active Listening in Human Interaction with Conversational Agents Using Context-Aware Pacing [17.9] 会話エージェント(CA)の設計において「アクティブリスニング」は見過ごされる
提案手法は, 反射サイレンス, ファシリテートサイレンス, 共感サイレンス, ホールディングスペース, 即時応答の5つである。
この研究は、コンテキスト認識のペアリングのような人間の会話からの洞察が、より共感的な人間とAIコミュニケーションの設計を促進する方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:08:06 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） (Thu, 05 Feb 2026 08:00:08 GMT)
Beyond Length: Context-Aware Expansion and Independence as Developmentally Sensitive Evaluation in Child Utterances [17.8] 成人の対話における子どもの発話の質を評価することは,文脈に敏感な指標が不足しているため,依然として困難である。
MLU(Mean Length of Utterance)、語彙多様性(vocd-D)、可読性指標(Flesch-Kincaid Grade Level, Gunning Fog Index)などの一般的なプロキシは、長さと会話のコンテキストを無視している。
LLM-as-a-judge フレームワークを導入し,まず先行する成人の発話型を分類し,幼児の反応を2つの軸に沿って評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:19:04 GMT)
M3: High-fidelity Text-to-Image Generation via Multi-Modal, Multi-Agent and Multi-Round Visual Reasoning [17.7] 生成モデルはテキストと画像の合成において顕著な忠実さを達成しているが、複数の制約を含む複雑な構成的プロンプトに苦慮している。
textbfM3(Multi-Modal,Multi-Agent,Multi-Round)は、反復的推論時間改善によってこれらの障害を解決するトレーニング不要のフレームワークである。
私たちのQwen-Image+M3はImagen4 (0.515)やSeedream 3.0 (0.530)といった商用フラッグシップシステムを超え、最先端のパフォーマンス(0.532全体)に達しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:10:27 GMT)
Consistency-Preserving Concept Erasure via Unsafe-Safe Pairing and Directional Fisher-weighted Adaptation [17.6] 既存の概念消去アプローチは、対応する安全な代替手段へのガイダンスを提供することなく、安全でない概念を取り除くことに重点を置いている。
PAIRed Erasing(PAIRed Erasing)という新しいフレームワークを提案し、単純な削除から一貫性を保つセマンティックアライメントへと概念の消去を再構築する。
提案手法は, 構造的整合性, セマンティック・コヒーレンス, 生成品質を保ちながら, 効率的な概念消去を実現し, 最先端のベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:05:24 GMT)
SVRepair: Structured Visual Reasoning for Automated Program Repair [17.5] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、APR(Automated Program repair)の強力な可能性を示している。
構造化された視覚表現を持つマルチモーダルAPRフレームワークである textbfSVRepair を提案する。
SVRepairはまず視覚言語モデルであるtextbfStructured Visual Representation (SVR) を微調整し、不均一な視覚的アーティファクトをアンフェマティックなシーングラフに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:26:46 GMT)
Once Correct, Still Wrong: Counterfactual Hallucination in Multilingual Vision-Language Models [17.5] 我々は17か国にまたがる画像から構築したマルチモーダル幻覚ベンチマークであるM2CQAを紹介する。
そこで本研究では, 真文の正解に係わる事実的受容度を計測するCFHR(CounterFactual Hallucination Rate)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:26:44 GMT)
TSBOW: Traffic Surveillance Benchmark for Occluded Vehicles Under Various Weather Conditions [17.5] 既存のデータセットは、しばしば軽い干し草、雨、雪に限られており、極端な気象条件を捉えていない。
このギャップに対処するため,様々な気象条件下での降着車に対する交通サーベイランスベンチマーク(TSBOW)を導入する。
人口密度の高い都市部から32時間以上の実世界の交通データを収集し、TSBOWは48,000以上の手動注釈と320万のセミラベルフレームを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:52:37 GMT)
Zenith: Scaling up Ranking Models for Billion-scale Livestreaming Recommendation [17.5] 我々は、最小限のオーバーヘッドランタイムで複雑な機能インタラクションを学習するスケーラブルで効率的なランキングアーキテクチャであるZenithを紹介します。
我々のA/Bテストは、ZenithがオンラインCTR AUCとLoglossで+1.05%/-1.10%を獲得し、Quality Watch Session/Userで+9.93%のアップを実現していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:44:28 GMT)
A Unified Framework for Rethinking Policy Divergence Measures in GRPO [17.4] RLVR(Reinforcement Learning with Verified Reward)は、Large Language Models(LLM)の推論能力向上のための重要なパラダイムとして登場した。
GRPOなどの既存のRLVR法の多くは、クリッピング率比を通じてポリシーのばらつきを制限することで安定した更新を保証する。
本稿では,政策分散という一般的な概念を通じて既存の手法を特徴付ける統一型クリッピングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:56:16 GMT)
Can vision language models learn intuitive physics from interaction? [17.4] 事前学習された視覚言語モデルは、物理世界に関する良い直観を持っていない。
近年の研究では、教師付き微調整により、単純な物理タスクにおけるモデル性能が向上することが示されている。
我々は、強化学習を用いて環境との相互作用を通じて学習するモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:59:20 GMT)
Prediction Laundering: The Illusion of Neutrality, Transparency, and Governance in Polymarket [17.4] 本稿では,デジタルエスノグラフィ,解釈ウォークスルー,半構造化インタビューを組み合わせた,ポリマーケットの質的社会技術監査(N=27)を提案する。
アルゴリズムの集約によって、主観的、高い不確実性のある賭け、戦略的なヘッジ、そして資本重大なクジラの活動が、どのように元の騒音から取り除かれるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:19:25 GMT)
To 2:4 Sparsity and Beyond: Neuron-level Activation Function to Accelerate LLM Pre-Training [17.1] 我々は,Feed Forward Network(FFN)のすべての行列乗算を高速化するために,ハードウェアアクセラレーションされた空間を利用することができることを示す。
我々のレシピは、トレーニング前の大部分を加速するスパーストレーニングのステップに依存しており、最後には通常の密なトレーニングのステップが伴う。
このアプローチでトレーニングされたモデルは、品質ベンチマークで同じパフォーマンスを示し、エンドツーエンドのトレーニングを1.4から1.7倍にスピードアップすることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:43:24 GMT)
Tempora: Characterising the Time-Contingent Utility of Online Test-Time Adaptation [16.8] テスト時間適応(TTA)は、ドメインシフトの下で劣化するマシンラーニング(ML)モデルに対して、魅力的な治療法を提供する。
従来の評価では、正確さとレイテンシのトレードオフを見越して、無制限の処理時間を前提としていた。
時間的圧力下でのTTA評価のためのフレームワークであるTemporaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:10:53 GMT)
Multimodal Latent Reasoning via Hierarchical Visual Cues Injection [16.8] この研究は、頑健な推論は潜在空間内で進化し、シームレスにマルチモーダル信号を統合することを示唆している。
表面的な文章の合理性に依存することなく、意図的な「スロー思考」を具現化する新しい枠組みを提案する。
視覚知識を取り入れたテストタイムスケーリングは有効であり,階層的な情報の統合は複雑な場面に対するモデルの理解を著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:31:12 GMT)
Beyond Manual Planning: Seating Allocation for Large Organizations [16.8] 本稿では,階層型チームからフロアプラン上の物理的な座席配置への最適割り当てに対処する階層型座席配置問題(HSAP)を提案する。
この問題は、大きな階層を持つ大企業が、研究グループが連続した領域を占めることなど、密接な階層的な関係を持つチームが互いに近くに座っていることを保証する必要性によって引き起こされる。
道路マップと高速探索ランダムツリー(RRT)を用いて任意の座席間の距離を計算するスケーラブルな手法と,確率的探索法と動的プログラミング法を組み合わせて,整数計画法を用いてHSAPを解く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:52:44 GMT)
Polyglots or Multitudes? Multilingual LLM Answers to Value-laden Multiple-Choice Questions [16.6] MCQ(Multiple-Choice Questions)は、知識、推論能力、さらには大きな言語モデル(LLM)で符号化された値を評価するためにしばしば用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:44:06 GMT)
PatchGuru: Patch Oracle Inference from Natural Language Artifacts with Large Language Models [16.6] PatchGuruは、実際のプルリクエスト(PR)から実行可能なパッチ仕様を推論する最初の自動テクニックである。
PRが与えられた後、PatchGuruは大規模な言語モデル(LLM)を使用してNLアーティファクトから開発者の意図を抽出し、パッチオークルを合成する。
PatchGuruは、プレパッチとポストパッチの動作を比較し、違反を特定し、自己レビューを通じて不整合をフィルタリングし、バグレポートを生成することで、推論されたオラクルを反復的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:48:17 GMT)
U-Net Based Image Enhancement for Short-time Muon Scattering Tomography [16.5] Muon Scattering Tomography (MST) は有望な非侵襲検査法である。
シミュレーションMSTデータを用いて再構成したPポイント・オブ・クローズスト・アプローチ(PoCA)画像に基づいて訓練したU-Net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） (Thu, 05 Feb 2026 10:11:15 GMT)
$f$-GRPO and Beyond: Divergence-Based Reinforcement Learning Algorithms for General LLM Alignment [15.4] 優先アライメント(PA)の目的が,アライメント(コセン)と非アライメント(リジェクト)の応答分布の分岐推定器として機能することを示す。
我々は、政治強化学習のクラスである$f$-Group Relative Policy Optimization(f$-GRPO)と、ハイブリッド・オン・オフ政策目標である$f$-Hybrid Alignment Loss(f$-HAL)を提案する。
我々は、これらの目的のクラスがアライメント後の平均報酬を改善することを理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:01:52 GMT)
CompactRAG: Reducing LLM Calls and Token Overhead in Multi-Hop Question Answering [15.3] 既存のマルチホップRAGシステムは、各ステップで検索と推論を交互に行う。
オンライン推論からオフラインコーパス再構成を分離するフレームワークであるCompactRAGを提案する。
HotpotQA, 2WikiMultiHopQA, MuSiQue の実験では, CompactRAG がトークン消費を大幅に削減し,競争精度を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:52:06 GMT)
Affordance-Aware Interactive Decision-Making and Execution for Ambiguous Instructions [15.3] 本稿では,対話型探索と視覚言語推論を統合したデュアルストリームフレームワークを提案する。
AIDEは10Hzのクローズドループ連続実行において80%以上のタスク計画成功率と95%以上の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:58:34 GMT)
DyTopo: Dynamic Topology Routing for Multi-Agent Reasoning via Semantic Matching [15.1] 我々は,各ラウンドでスパース指向の通信グラフを再構成するマネージャ誘導型マルチエージェントフレームワークであるDyTopoを紹介する。
マネージャのラウンドゴールに基づいて、各エージェントは軽量な自然言語クエリ(need)とキー(offer)ディスクリプタを出力する。
DyTopoはこれらの記述子を組み込み、セマンティックマッチングを実行し、誘導されたエッジに沿ってのみプライベートメッセージをルーティングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:59:51 GMT)
$f$-FUM: Federated Unlearning via min--max and $f$-divergence [14.9] min-max最適化問題として定式化された新しい非学習フレームワークを提案する。
本研究では,本手法が実用性に最小限の影響を伴って,ナイーブリトレーニングよりも大幅な高速化を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:50:02 GMT)
ReGLA: Efficient Receptive-Field Modeling with Gated Linear Attention Network [14.9] textbfReGLAは、局所特徴抽出のための効率的な畳み込みと、大域的モデリングのためのReLUベースのゲート線形アテンションを統合している。
ReGLAは、ダウンストリームタスクで同様にスケールしたiFormerモデルより優れており、オブジェクト検出では textbf3.1% AP、ADE20Kセマンティックセグメンテーションでは textbf3.6% mIoU を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:43:29 GMT)
Anchored Policy Optimization: Mitigating Exploration Collapse Via Support-Constrained Rectification [14.9] 我々は,グローバルな形状マッチングからサポートカバレッジへパラダイムをシフトさせるアンコレッドポリシー最適化(APO)を提案する。
APOは精度と多様性のトレードオフを破り、Pass@1を大幅に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:41:57 GMT)
Emergent Low-Rank Training Dynamics in MLPs with Smooth Activations [14.9] 最近の経験的証拠は、大規模深層ニューラルネットワークのトレーニング力学が低次元部分空間内で起こることを証明している。
本稿では,多層パーセプトロン(MLP)の降下(GD)下での学習動態を解析する。
重み力学は、トレーニングを通して不変な低次元部分空間に集中することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:38:17 GMT)
Cost-Efficient RAG for Entity Matching with LLMs: A Blocking-based Exploration [14.9] 既存のRAGパイプラインは、大規模なエンティティマッチングに適用した場合、かなりの検索と生成オーバーヘッドを発生させる。
本稿では,CE-RAG4EMを導入する。CE-RAG4EMはコスト効率の高いRAGアーキテクチャで,ブロッキングベースのバッチ検索と生成による計算を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:33:00 GMT)
NeVStereo: A NeRF-Driven NVS-Stereo Architecture for High-Fidelity 3D Tasks [14.9] カメラポーズ,多視点深度,新しいビュー合成,RGBのみの入力による表面再構成を共同で実現することを目的とした,NeVStereoというNeRF駆動型NVSステレオアーキテクチャを提案する。
NeVStereoは、最大36%の深度エラー、10.4%の改善されたポーズ精度、4.5%のNVS忠実度、最先端のメッシュ品質を備えた、一貫して強力なゼロショットパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:15:06 GMT)
A Dual-Loop Agent Framework for Automated Vulnerability Reproduction [14.7] CVE記述から自動脆弱性再現のためのフレームワークであるCve2PoCを提案する。
Cve2PoCは617の現実世界の脆弱性をカバーするベンチマークで82.9%と54.3%の再現成功率を達成した。
人による評価では、生成されたPoCは可読性と再利用性において、人間によって書かれたエクスプロイトと同等のコード品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:47:48 GMT)
Learning False Discovery Rate Control via Model-Based Neural Networks [14.5] 本稿では、FDPとFDRのギャップを狭めるT-Rex Selectorフレームワークの学習強化について紹介する。
提案手法は,解析的FDP推定器を,多様な合成データセットのみを訓練したニューラルネットワークに置き換えることで,FDPのより厳密で正確な近似を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:53:11 GMT)
FHAIM: Fully Homomorphic AIM For Private Synthetic Data Generation [14.4] FHAIMは、暗号データ上で境界ベースの合成データジェネレータをトレーニングするための、最初の完全同型暗号化フレームワークである。
実証分析の結果,FHAIMは実運用環境を維持しつつ,AIMの性能を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:28:13 GMT)
H-AdminSim: A Multi-Agent Simulator for Realistic Hospital Administrative Workflows with FHIR Integration [14.2] 病院管理部は幅広い業務をこなし、大病院では1日1万件以上の要求を処理している。
本稿では,現実的なデータ生成と病院管理業務のマルチエージェントベースシミュレーションを組み合わせた総合的なエンドツーエンドシミュレーションフレームワークであるH-AdminSimを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:44:56 GMT)
BLITZRANK: Principled Zero-shot Ranking Agents with Tournament Graphs [14.1] トーナメントグラフのフレームワークを$k$-wiseで再評価する。
それぞれの$k$-document比較は、$binomk2$ペアの好みの完全なトーナメントを明らかにする。
我々は、候補のランクが確実に決定されたときを形式化し、情報ゲインを極力最大化するクエリスケジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:41:00 GMT)
QASMTrans: An End-to-End QASM Compilation Framework with Pulse Generation for Near-Term Quantum Devices [14.1] QASMTransは軽量で高性能なC++ベースの量子コンパイラである。
FPGAやCPUを密に統合したQPUテストベッド上でのジャスト・イン・タイム(JIT)デプロイメント用に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:16:35 GMT)
A Study of Adaptive Modeling Towards Robust Generalization [14.0] 我々は,構造トークンを適応的にスケーリングしながら,幾何学的情報に基づく言語推論を基盤とする,統一された全原子フレームワークを提案する。
様々な全原子のベンチマークにおいて、提案手法は不均一な構造的推論において一貫した利得をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:57:58 GMT)
Simulation of Adjoints and Petz Recovery Maps for Unknown Quantum Channels [14.0] 我々は、未知の量子チャネルの転置、複素共役、および随伴変換に対する物理的実現可能性の厳密な階層を確立する。
複素共役も随伴も、全正の超写像によっても、確率的にも実装できないことを示す。
本稿では,未知チャネルのペッツ回収マップから得られる期待値を推定するプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:17:48 GMT)
Joint Continual Learning of Local Language Models and Cloud Offloading Decisions with Budget Constraints [13.9] 本稿では,グループ相対政策最適化の二重アドバンテージ拡張であるDA-GRPOを提案する。
クラウド利用の制約を直接計算に組み込んで、固定報酬のシェーピングや外部ルーティングモデルを避ける。
数学的推論とコード生成ベンチマークの実験により、DA-GRPOはスウィッチ後の精度を改善し、忘れを著しく低減し、安定したクラウド利用を維持することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:29:03 GMT)
Advancing Opinion Dynamics Modeling with Neural Diffusion-Convection-Reaction Equation [13.9] 我々は、意見力学モデリングのための物理インフォームド・ニューラル・フレームワークであるOPINNを紹介する。
ニューラル・ODEを基盤として、ニューラルネットワークと物理的事前を協調するニューラル・ポジショニング・ダイナミクスを定義する。
OPINNは、意見進化予測における最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:41:19 GMT)
PieArena: Frontier Language Agents Achieve MBA-Level Negotiation Performance and Reveal Novel Behavioral Differences [13.8] マルチエージェントインタラクションを基盤とした大規模ベンチマークベンチマークであるPieArenaを紹介する。
代表的フロンティアエージェントがビジネススクールの学生より優れるAGIレベルのパフォーマンスの体系的証拠を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:52:20 GMT)
PoseGaussian: Pose-Driven Novel View Synthesis for Robust 3D Human Reconstruction [13.7] PoseGaussianは、高忠実なヒューマン・ノベル・ビュー・シンセサイザーのためのポーズ誘導型ガウス・スプレイティング・フレームワークである。
具体的には、人間の動的なシーンに固有の課題に対処するために設計されており、例えば、関節運動や重度の自己閉塞などである。
ZJU-MoCap,THuman2.0,および社内データセットに対する我々のアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:34:52 GMT)
Characterizing Quantum Error Correction Performance of Radiation-induced Errors [13.7] 放射線の影響は、超伝導ベースの量子デバイス上でのコンピューティングにおける現在の課題である。
我々は,放射線影響がQEC性能に与える影響をシミュレートする計算モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:25:15 GMT)
M$^2$-Miner: Multi-Agent Enhanced MCTS for Mobile GUI Agent Data Mining [13.6] M$2$-Minerは、モンテカルロ木探索(MCTS)に基づく低コストで自動化されたモバイルGUIエージェントデータマイニングフレームワークである。
データマイニングの効率化と品質向上のために,InferAgent,OrchestrateAgent,JuiceAgentからなる協調型マルチエージェントフレームワークを提案する。
実験により、マイニングデータを用いて微調整したGUIエージェントが、いくつかの一般的なモバイルGUIベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:19:39 GMT)
RRAttention: Dynamic Block Sparse Attention via Per-Head Round-Robin Shifts for Long-Context Inference [13.5] 本稿では,新しい動的スパースアテンション手法であるRRAttentionを提案する。
ヘッドアンダーラインラウンドアンダーラインロビン(RR)サンプリング戦略により、すべての望ましい特性を同時に達成する。
提案手法は,複雑性を$O(L2)$から$O(L2/S2)$に減らし,最適間隔に適応的なTop-$選択を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:37:41 GMT)
SDFP: Speculative Decoding with FIT-Pruned Models for Training-Free and Plug-and-Play LLM Acceleration [13.4] 大型言語モデル(LLM)は、キャプション、検索、レコメンデーション、クリエイティブコンテンツ生成といったインタラクティブなマルチメディアアプリケーションを支える。
投機的復号化は、軽量なドラフトモデルを使用してレイテンシを低減するが、効果的なドラフトモデルを取得し、チューニングし、維持するコストと複雑さによって、デプロイメントは制限されることが多い。
我々は,FIT(Fisher Information Trace)をベースとしたLLMのレイヤプルーニングによるドラフトモデルを構築する,完全トレーニングフリーでプラグイン・アンド・プレイのフレームワークであるSDFPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:02:00 GMT)
Measurement-Induced Dynamics of Particles and Quasiparticles in a Bose-Einstein-condensate array [13.4] 測定は、単にシステム状態を学ぶだけでなく、量子システムにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,Bose-Einstein-Condensate アレイの低温・低モメンタム限界の場合に着目した。
準粒子モードを選択的に測定する方法と、準粒子の異なる運動量状態への拡散と測定による生成を制御する方法を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:35:05 GMT)
How Do Language Models Acquire Character-Level Information? [13.2] 制御条件下で訓練されたLMと、標準条件下で訓練されたLMとを比較して、モデルがどのように文字レベルの知識を取得するかを分析する。
分析の結果, トークン化に起因して, マージ規則と正書法制約が一次要因となることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:19:51 GMT)
DeDPO: Debiased Direct Preference Optimization for Diffusion Models [13.1] コスト効率のよい合成AIフィードバックによって注釈付けされたラベルなしペアの大きなコーパスで、限られた人間のデータを増やす半教師付きフレームワークを提案する。
本稿では, 因果推定から脱バイアス推定手法をDPOの目的に一意に統合した脱バイアスDPO(Debiased DPO)を提案する。
実験により、DeDPOは合成ラベリング手法のバリエーションに頑健であり、完全に人間のラベル付きデータに基づいて訓練されたモデルの理論的上限を超え、時折適合する性能を達成することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:11:00 GMT)
Cross-Lingual Empirical Evaluation of Large Language Models for Arabic Medical Tasks [12.9] 大規模言語モデル(LLM)は、臨床診断支援、医学教育、医療質問応答などの医療応用で広く使われている。
しかし、これらのモデルはしばしば英語中心であり、言語的に多様なコミュニティに対する頑丈さと信頼性を制限している。
最近の研究は、様々な医療タスクのための低リソース言語のパフォーマンスの相違を強調しているが、その根本原因はよく分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:52:46 GMT)
Phi-Former: A Pairwise Hierarchical Approach for Compound-Protein Interactions Prediction [12.8] 薬物の発見は、時間を要する、労働集約的で高価なままである。
複合タンパク質相互作用(CPI)の予測は、この過程において重要な要素である。
近年の深層学習法は原子レベルでのCPIのモデル化に成功している。
本稿では,Phi-formerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:39:22 GMT)
ShapePuri: Shape Guided and Appearance Generalized Adversarial Purification [12.8] ディープ・ニューラル・ネットワークは、視覚的認識において顕著な性能を示すが、人間には認識できない敵の攻撃に弱いままである。
モデル表現を安定な構造不変量に整列させることにより変換を強化する新しい防御フレームワークであるShapePuriを導入する。
実験では、ShapePuriは8.4.06%のクリーンな精度と81.64%の堅牢な精度をAutoAttackプロトコルで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:07:27 GMT)
Position: Universal Time Series Foundation Models Rest on a Category Error [12.8] 時系列は相容れない生成過程を持っているため、モノリシックモデルは高価な「ジェネリックフィルタ」に縮退する。
エージェントが外部コンテキストを活用して特殊な解の階層を編成する因果制御エージェントのパラダイムに代えて普遍性を提唱する。
我々は、「ゼロショット精度」から「ドリフト適応速度」へのベンチマークのシフトを、堅牢で制御理論的なシステムに優先順位付けするよう求めて結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:14:27 GMT)
Variable Search Stepsize for Randomized Local Search in Multi-Objective Combinatorial Optimization [12.7] 可変段化ランダム化局所探索(VS-RLS)と呼ばれる,単純で効果的な局所探索法を提案する。
VS-RLSは、初期の広い探索的な探索段階から、探索が進むにつれてより焦点を絞ったきめ細かな探索へと徐々に移行する。
局所探索および多目的進化アルゴリズムに対する広範囲な評価により,VS-RLSの有効性と一般化性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:59:05 GMT)
Mitigating Hallucination in Financial Retrieval-Augmented Generation via Fine-Grained Knowledge Verification [12.6] きめ細かい知識の検証により強化された強化学習フレームワークを提案する。
本手法は,財務対応を原子知識単位に分解し,各単位の正しさを評価し,忠実な報酬を計算する。
新たに提案したFDD-ANTデータセットとファイナンシャルデータ記述タスクを用いた実験により,一貫した改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:49:05 GMT)
Dynamic Modeling, Parameter Identification and Numerical Analysis of Flexible Cables in Flexibly Connected Dual-AUV Systems [12.5] 本研究では、柔軟に連結されたデュアルAUV系の高非線形挙動を記述するための動的モデリングフレームワークとパラメータ同定手法を提案する。
複雑な境界条件下でのフレキシブルケーブルのダイナミクスが明らかにされ、類似システムの設計、最適化、さらなる制御研究の理論的基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:19:59 GMT)
STProtein: predicting spatial protein expression from multi-omics data [12.4] STProteinは、マルチタスク学習戦略でグラフニューラルネットワークを活用する新しいフレームワークである。
よりアクセスしやすい空間的マルチオミクスデータを用いて、未知のタンパク質の発現を正確に予測するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:04:03 GMT)
SWE-Replay: Efficient Test-Time Scaling for Software Engineering Agents [12.4] ソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるLarge Language Model (LLM)エージェントの能力を高めるために、テストタイムスケーリングが広く採用されている。
SWE-Replayは、潜在的ノイズ値の推定に頼らずに、現代のエージェントに対して、最初の効率的で一般化可能なテスト時間スケーリング手法である。
評価の結果, SWE-Bench Verifiedでは, SWE-Replayのスケーリング性能は一貫して優れており, コストは最大17.4%削減され, 性能は最大3.8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:46:22 GMT)
When Elo Lies: Hidden Biases in Codeforces-Based Evaluation of Large Language Models [12.3] 本稿では,Elo評価に偏った隠れ因子に関する系統的研究を行った。
様々な受注命令はスコアを394ポイントシフトできるが、コンテストの選択は同じモデルで最大1,122ポイントの違いを引き起こす可能性がある。
直接エロ比較は信頼性が低く、厳密な標準化や実験環境の透過的な報告なしに誤解を招く可能性があると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:09:39 GMT)
Are Open-Weight LLMs Ready for Social Media Moderation? A Comparative Study on Bluesky [12.3] 大規模言語モデル(LLM)は、ソーシャルメディアのモデレーションタスクに効果的に利用することができる。
4つのプロプライエタリモデルと3つのオープンウェイトモデルを評価した。
特異性は無作法な検出の感度を超えますが 反対は不寛容と脅威です
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:34:47 GMT)
Smoothness Errors in Dynamics Models and How to Avoid Them [12.3] 動的モデリングにおける異なるGNNの平滑化効果について検討し、ユニタリ畳み込みがそのようなタスクの性能を損なうことを証明した。
物理的システムに必要な自然な平滑化と滑らかさのバランスをとるような緩和されたユニタリ畳み込みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:23:25 GMT)
AnyThermal: Towards Learning Universal Representations for Thermal Perception [12.2] さまざまなタスクに適した堅牢なタスク非依存の熱的特徴をキャプチャする熱バックボーンであるAnyThermalを提案する。
我々の重要な洞察は、複数の環境の熱データを用いて、視覚基盤モデルから熱エンコーダに特徴表現を抽出することである。
我々はAnyThermalとTartanRGBTの有効性を実証し、様々な環境において最大36%の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:27:26 GMT)
LoGoSeg: Integrating Local and Global Features for Open-Vocabulary Semantic Segmentation [12.2] Open-vocabulary semantic segmentation (OVSS)は、従来のクローズドセットセマンティックセマンティックセマンティクスを拡張する。
ロゴセグは、(i)グローバルな画像とテキストの類似性を通じて関連カテゴリを動的に重み付けし、幻覚を効果的に低減するオブジェクトの存在、(ii)正確な地域レベルの視覚的テキスト対応を確立する地域対応アライメントモジュール、(iii)ローカルな構造情報とグローバルな意味コンテキストを最適に結合するデュアルストリーム融合機構の3つの重要なイノベーションを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:03:11 GMT)
TemporalBench: A Benchmark for Evaluating LLM-Based Agents on Contextual and Event-Informed Time Series Tasks [12.1] 強い予測性能が真の時間的理解を反映しているか、文脈的・事象駆動的条件下での推論能力を反映しているかは明らかでない。
よりリッチな情報環境下での時間的推論行動を評価するために設計されたマルチドメインベンチマークである TemporalBench を紹介する。
将来のターゲットやコンテキスト情報へのアクセスを制御することで、モデルが時間的パターンを正しく解釈できるかどうかの診断分析が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:02:19 GMT)
Benchmarking Affordance Generalization with BusyBox [12.0] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、一般化の約束により、研究者や実践者の注目を集めている。
本稿では,VLAの可利用性一般化の体系的評価のための物理ベンチマークであるBusyBoxを紹介する。
BusyBoxの亜種をまたいだ一般化は、強力なオープンウェイトにとっても非常に難しいことを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:31:27 GMT)
DFlash: Block Diffusion for Flash Speculative Decoding [12.0] 自己回帰型大規模言語モデル(LLM)は高い性能を提供するが、本質的にシーケンシャルなデコーディングを必要とする。
本稿では,並列起草のための軽量ブロック拡散モデルを用いた投機的復号化フレームワークであるDFlashを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:59:30 GMT)
Adaptive Sparse Möbius Transforms for Learning Polynomials [11.9] 我々は、$s$スパース実数 Boolean を$f: 0,1n rightarrow mathbbR$ の形で正確に学習する問題を考える。
この問題は AND 基底の分解関数に対応し、Mbius 変換を取ることで知られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:50:49 GMT)
SCONE: A Practical, Constraint-Aware Plug-in for Latent Encoding in Learned DNA Storage [11.9] プラグインモジュールは遅延圧縮とDNAエンコーディングを1ステップに分解する。
SCONEは、DNA塩基内の潜伏空間を直接コードする4次演算を実行する。
設計は完全な可逆性を保ち、修正することなく、ハイパープライアモデルの学習した事前を活用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:54:13 GMT)
SOMA-1M: A Large-Scale SAR-Optical Multi-resolution Alignment Dataset for Multi-Task Remote Sensing [11.9] SOMA-1Mは512×512ピクセルのジオレファレンス画像を含むピクセルレベルの正確に整列したデータセットである。
このデータセットはSentinel-1、PIESAT-1、Capella Space、Google Earthの画像を統合し、0.5mから10mのグローバルなマルチスケールのカバレッジを実現している。
このデータセットに基づいて、画像マッチング、画像融合、SAR支援クラウド除去、モーダル間翻訳を含む4つの階層的視覚タスクの総合的な評価ベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:39:49 GMT)
Cross-Modal Redundancy and the Geometry of Vision-Language Embeddings [11.8] 視覚言語モデル(VLM)は画像とテキストを顕著な成功を収めるが、それらの共有埋め込み空間の幾何学はいまだに理解されていない。
我々は、アラインドスパースオートエンコーダ(SAE)を用いて、クロスモーダル冗長性を利用したIso-Energy Assumptionを運用する。
この帰納バイアスは、再構成を損なうことなくSAE溶液を変化させ、幾何学解析のツールとして機能する表現を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:56:26 GMT)
Length-Unbiased Sequence Policy Optimization: Revealing and Controlling Response Length Variation in RLVR [11.8] 応答長の増加は、しばしば推論能力の成長に寄与する重要な要因とみなされる。
本稿では,主流RLVRアルゴリズムのコンポーネントの詳細な分析を行う。
本稿では,Longth-Unbiased Sequence Policy Optimization (LUSPO)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:35:38 GMT)
Erase at the Core: Representation Unlearning for Machine Unlearning [11.8] Erase at the Core (EC)は、ネットワーク階層全体の忘れを強制するように設計されたフレームワークである。
ECは、深い教師付き学習を通じて、リザーブセット上の対照的なアンラーニングを、保持セットの保存と統合する。
ECはモデルに依存しず、既存の未学習メソッドにプラグインモジュールとして組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:54:44 GMT)
Algebraic Robustness Verification of Neural Networks [11.7] ニューラルネットワークの形式的ロバスト性検証を代数的最適化問題として定式化する。
ニューラルネットワークのいくつかのクラスに対して、ED次数に対する閉形式式を導出する。
数値ホモトピー継続に基づく厳密性証明アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:44:25 GMT)
OmniMoE: An Efficient MoE by Orchestrating Atomic Experts at Scale [11.7] 我々は、エキスパートの粒度を論理的に極端に推し進めるシステム・アルゴリズムの共同設計フレームワークであるOmniMoEを提案する。
OmniMoEは、単一のMoE層内でスケーラブルなルーティングと実行を導入し、汎用処理のための共有高密度ブランチを維持している。
OmniMoEは、7つのベンチマークで50.9%のゼロショット精度を実現し、粗い粒度(DeepSeekMoEなど)、きめ細かい粒度(PEERなど)を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:37:32 GMT)
REBEL: Hidden Knowledge Recovery via Evolutionary-Based Evaluation Loop [11.3] LLMの機械学習は、訓練されたモデルから機密データや著作権データを除去することを目的としている。
標準的な評価基準は、真の知識の除去のために表面的な情報抑圧を間違えることの多い良心的なクエリに依存している。
本稿では,未学習データの復元がまだ可能であるかどうかを調査するために設計された,敵対的プロンプト生成のための進化的アプローチであるREBELを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:54:56 GMT)
Learning to Inject: Automated Prompt Injection via Reinforcement Learning [11.3] 本稿では,普遍的で移動可能な逆接接尾辞を生成する強化学習フレームワークを提案する。
私たちのBlack-boxメソッドは、クエリベースの最適化と、見えないモデルやタスクへのトランスファー攻撃の両方をサポートします。
GPT 5 Nano, Claude Sonnet 3.5, Gemini 2.5 Flash などのフロンティアシステムの妥協に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:14:46 GMT)
TangramSR: Can Vision-Language Models Reason in Continuous Geometric Space? [11.2] 人間は、心的回転、反復的洗練、視覚的フィードバックを含む認知プロセスを通じて、タングラムパズルの組み立てのような空間的推論タスクに優れる。
しかし、VLM(Vision-Language Models)の5つにまたがる総合的な実験では、連続的な幾何学的推論における体系的な失敗が明らかになった。
本研究では,インコンテクスト学習(ICL)と報酬誘導フィードバックループを組み合わせた,人間の認知プロセスにインスパイアされたテストタイムセルフリファインメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:49:30 GMT)
Reasoning-guided Collaborative Filtering with Language Models for Explainable Recommendation [11.2] RGCF-XRecは、推論誘導協調フィルタリング(CF)の知識を言語モデルに導入し、シーケンシャルなレコメンデーションを提供するハイブリッドフレームワークである。
Amazonのデータセット、Sports、Toys、Beautyで、642,503のユーザ-itemインタラクションを含む一貫した改善が示されている。
コールド・ウォーム・パフォーマンスのギャップを減らし、コールド・スタートで14.5%、ウォーム・スタートのシナリオで11.9%となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:05:09 GMT)
ZeroS: Zero-Sum Linear Attention for Efficient Transformers [11.1] 線形アテンション法はトランスフォーマーに$O(N)$複雑さを提供するが、通常は標準ソフトマックスアテンションよりも性能が低い。
我々はゼロサム線形注意(ZeroS)を提案し、これは定数ゼロオーダー項の1/t$を除去し、残りのゼロサムソフトマックス残基を再重み付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:45:19 GMT)
VisRefiner: Learning from Visual Differences for Screenshot-to-Code Generation [11.1] Screenshot-to-code生成は、ユーザインターフェースのスクリーンショットを、ターゲットのレイアウトとスタイルを忠実に再現する実行可能なコードに変換することを目的としている。
既存のマルチモーダルな大規模言語モデルは、スクリーンショットから直接このマッピングを実行するが、生成されたコードの視覚的な結果を観察せずに訓練される。
対照的に、ヒューマン開発者は、実装を反復的にレンダリングし、設計と比較し、コードの変更と視覚的な違いがどのように関連しているかを学ぶ。
モデルがレンダリング予測と参照設計の視覚的差異から学習できるようにするトレーニングフレームワークであるVisRefinerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:45:53 GMT)
Mapper-GIN: Lightweight Structural Graph Abstraction for Corrupted 3D Point Cloud Classification [10.9] Mapper-GINは、ポイントクラウドをMapperを使ってオーバーラップするリージョンに分割する軽量パイプラインである。
汚職ベンチマークのModelNet40-Cでは、Mapper-GINは0.5Mパラメータで競合し、安定した精度を実現している。
以上の結果から,領域グラフ構造は3次元視覚認識において,効率的かつ解釈可能な頑健さの源となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:30:40 GMT)
Rewards as Labels: Revisiting RLVR from a Classification Perspective [10.8] 検証可能なリワードによる強化学習は、最近、複雑な推論タスクにおける大規模言語モデルの能力を進歩させた。
本稿では,評価可能な報酬をスカラーウェイトではなくカテゴリラベルとして再考する新しいフレームワークであるRewards as Labels (REAL)を提案する。
解析の結果,REALは単調かつ有界な勾配重み付けを誘導し,ロールアウト間のバランスの取れた勾配割り当てを可能にすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:11:36 GMT)
IESR:Efficient MCTS-Based Modular Reasoning for Text-to-SQL with Large Language Models [10.8] 軽量な大規模言語モデルのためのフレームワークIESR(Information Enhanced Structured Reasoning)を提案する。
複雑な推論ベンチマーク LogicCat と Archer データセット上で,IESR が最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
解析の結果,現在のコーダモデルは,物理知識,数理計算,常識推論において顕著なバイアスと欠陥を呈していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:10:45 GMT)
Addressing Corpus Knowledge Poisoning Attacks on RAG Using Sparse Attention [10.7] Sparse Document Attention RAG (SDAG) の新たな防衛手法について紹介する。
SDAGは、取得したドキュメント間の相互アテンションを許可するブロックスパースアテンションメカニズムである。
我々は,SDAG法が攻撃成功率において標準的な因果注意機構を大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:59:00 GMT)
Breaking Semantic Hegemony: Decoupling Principal and Residual Subspaces for Generalized OOD Detection [10.6] 最先端(SOTA)モデルにおける単純度パラドックスについて検討する。
モデルは、意味的に微妙なOODサンプルを区別する上で、鋭い感度を示すが、厳密な幾何学的盲点に苦しむ。
そこで我々は,D-KNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:32:33 GMT)
Exploring AI-Augmented Sensemaking of Patient-Generated Health Data: A Mixed-Method Study with Healthcare Professionals in Cardiac Risk Reduction [10.5] 本稿では,患者生成健康データ(PGHD)の自動要約と自然言語データ探索によって,大規模言語モデル(LLM)がいかにして患者生成健康データ(PGHD)の認識を支援するかを示す。
発見によると、AIの要約は、探索を固定する素早い概要を提供し、会話の相互作用はフレキシブルな分析とブリッジされたデータリテラシーギャップを支持した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:11:34 GMT)
Magic-MM-Embedding: Towards Visual-Token-Efficient Universal Multimodal Embedding with MLLMs [10.4] MLLM(Multimodal Large Language Models)は,マルチモーダル検索において非常に有望であることを示す。
しかし、それらの実用的な応用は、視覚的な入力から大量のトークンを処理することから生じる相当な計算コストによって妨げられることが多い。
汎用マルチモーダル埋め込みにおいて,高効率および最先端性能を実現する一連の新しいモデルであるMagic-MM-Embeddingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:01:01 GMT)
LTRAS: A Linkable Threshold Ring Adaptor Signature Scheme for Efficient and Private Cross-Chain Transactions [10.4] 本稿では,Linkable Threshold Ring Adaptor Signature schemeを提案する。
これは、アダプタシグネチャの条件付きバインディング、しきい値リングシグネチャのマルチアカウント支払い、ダブルスペンディングの防止のためのリンカビリティを統合する。
これは、大規模リングサイズやマルチアカウント支払いシナリオにおける既存のスキームと比較して、計算と通信のオーバーヘッドを著しく小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:20:59 GMT)
Private Sum Computation: Trade-Offs between Communication, Randomness, and Privacy [10.3] 我々は、一組の衝突したユーザーと融合センターが、所定の金額以上を得られないというプライバシー要件に対処する。
最初のコントリビューションは、ユーザとフュージョンセンタとの間の必要最小限の通信量を特徴付けることです。
第2のコントリビューションは、プライベート和とシークレット共有計算の関連を確立することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:29:10 GMT)
Coupled Local and Global World Models for Efficient First Order RL [10.3] 本稿では,シミュレータを完全に回避し,実環境とロボットのインタラクションから学習した世界モデル内のRLポリシーをトレーニングする手法を提案する。
提案手法は,FoG法を用いて,大規模拡散モデルを用いた政策訓練を可能にする。
提案手法の有効性をPush-T操作タスクで示し, 試料効率においてPPOを著しく上回る結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:57:41 GMT)
SSG: Scaled Spatial Guidance for Multi-Scale Visual Autoregressive Generation [10.3] 視覚自己回帰モデル(VAR)は次のスケールの予測を通じて画像を生成する。
実際には、この階層はキャパシティの制限と累積誤差によってモデルが粗いから細かい性質から逸脱してしまうため、推論時にドリフトすることができる。
本研究では,グローバルなコヒーレンスを維持しつつ,意図した階層に向けて生成を行うためのトレーニング不要な推論時間ガイダンスであるスケールド空間ガイダンス(SSG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:48:58 GMT)
Back to Basics: Revisiting Exploration in Reinforcement Learning for LLM Reasoning via Generative Probabilities [10.2] RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、Large Language Models(LLMs)における推論の強化に欠かせないパラダイムとして登場した。
我々は、この問題をサンプリング確率力学の観点から分析し、標準目的が高次様相の経路を不均等に強化することを特定する。
提案手法は,すべての応答に対する信頼度を平衡化するための新しいアドバンテージ再重み付け機構 (ARM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:06:55 GMT)
AirGlove: Exploring Egocentric 3D Hand Tracking and Appearance Generalization for Sensing Gloves [10.2] 本研究は,愛手を用いた視覚に基づく手の動き追跡モデルの最初の体系的評価である。
既存の素手モデルでは、素手デザインと手袋デザインの間に大きなギャップがあるため、性能が著しく低下する。
本研究では,既存のグローブを利用して学習したグローブ表現を,限られたデータで新たなグローブへ一般化するAirGloveを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:24:02 GMT)
Splat and Distill: Augmenting Teachers with Feed-Forward 3D Reconstruction For 3D-Aware Distillation [10.2] Vision Foundation Models (VFM) は、様々な下流2Dタスクに適用することで大きな成功を収めた。
その効果にもかかわらず、それらはしばしば3D認識の重大な欠如を示す。
Splat と Distill は,高速なフィードフォワード3次元再構成パイプラインで教師モデルを強化することで,堅牢な3次元認識を2次元 VFM に組み込むフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:59:05 GMT)
From Vision to Decision: Neuromorphic Control for Autonomous Navigation and Tracking [10.1] 視覚誘導ナビゲーションとトラッキングのための擬似ニューロモルフィック制御フレームワークを提案する。
搭載カメラからの画像ピクセルは、動的ニューロン集団への入力として符号化される。
最近提案された動物の認知と意見力学の力学モデルにインスパイアされたニューロモルフィックコントローラは、最小の計算負担でリアルタイムの自律性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:09:09 GMT)
Quantum Dots as Solid-State Sources of Entangled Photon Pairs [10.1] QDからの単一光子放出は高い成熟度に達した。
高忠実な絡み合った光子対の光源の実現は、現在も活発で急速に進化しているフロンティアである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:03:44 GMT)
Finite-Particle Rates for Regularized Stein Variational Gradient Descent [9.8] We derived finite- Particle rate for the regularized Stein variational descent gradient (R-SVGD) algorithm introduced by He et al。
結果として生じる相互作用である$N$-粒子系に対して、時間平均(アニール)経験的測度に対する明示的な非漸近境界を確立する。
解析では,連続時間と離散時間の両方を対象とし,正規化パラメータ,ステップサイズ,平均地平線に対する原則的チューニング規則を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:00:00 GMT)
Path-Guided Flow Matching for Dataset Distillation [9.8] 本稿では, 数ステップでODEを解くことで, 高速な決定論的合成を可能にする, 生成蒸留のための最初のフローマッチングに基づくフレームワークを提案する。
本研究では, ODE-consistent path control のための連続経路-プロトタイプ誘導アルゴリズムを開発し, トラジェクトリが割り当てられたプロトタイプに確実に着地できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:52:32 GMT)
Robust automatic brain vessel segmentation in 3D CTA scans using dynamic 4D-CTA data [9.7] 動的4D-CTA頭部スキャンを用いた脳血管造影法を開発した。
我々は、動的4D-CTAコレクションから複数のフェーズに同じセグメンテーションを用いて、地上の真理アノテーションに基づいてディープラーニングモデルを訓練する。
対象は,25例の訓練画像110例,14例の検査画像165例であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:37:06 GMT)
Feature points evaluation on omnidirectional vision with a photorealistic fisheye sequence -- A report on experiments done in 2014 [9.6] この仕事はドラフトと見なされるべきで、私の博士論文の中で行われました。
目的は、魚眼画像に最適な特徴検出器と記述子を見つけることであった。
議論は翻訳され、強化されたが、実験は再び行われず、報告は更新されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:49:33 GMT)
TimelyFreeze: Adaptive Parameter Freezing Mechanism for Pipeline Parallelism [9.6] 本稿では,パイプラインスケジュールを有向非巡回グラフとしてモデル化し,最適凍結比を求める線形プログラムを解くTimelyFreezeを提案する。
実験の結果、TimelyFreezeはLLaMA-8Bで最大40%のトレーニングスループットを同等の精度で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:24:11 GMT)
Optimism Stabilizes Thompson Sampling for Adaptive Inference [9.6] トンプソンサンプリング(TS)は多武装の包帯に広く用いられているが、適応データ収集における推論特性は微妙である。
我々は、この現象を$K$武器のガウス・バンディットで研究し、エンホプティミズムをエンホスタビリティの回復の鍵となるメカニズムとして認識する。
分散膨張型TS citephalder2025stableは、複数のアームが最適である難易度を含む、任意のK ge 2$に対して安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:52:54 GMT)
When Are RL Hyperparameters Benign? A Study in Offline Goal-Conditioned RL [9.4] オフラインDeep Reinforcement Learning(RL)におけるハイパーパラメータ構成の変化に対するロバストさを観察する。
トレーニング中のハイパーパラメータ構成の変化に対する高い感度は、RLでは必然ではなく、ブートストラップのダイナミクスによって増幅される。
これらの結果は、トレーニング中のハイパーパラメータ構成の変化に対する高い感度は、RLでは必然ではなく、ブートストラップのダイナミクスによって増幅されることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:08:17 GMT)
Wedge Sampling: Efficient Tensor Completion with Nearly-Linear Sample Complexity [9.4] 低ランクテンソル補完のための新しい非適応サンプリングスキームであるウェッジサンプリングを導入する。
次数$kの低ランクテンソルの次元$n倍の倍数n$を、そのエントリのサブセットから復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:47:13 GMT)
Capture the Flags: Family-Based Evaluation of Agentic LLMs via Semantics-Preserving Transformations [9.2] エージェント型大規模言語モデル(LLM)は、キャプチャー・ザ・フラッグベンチマークを使用してサイバーセキュリティタスクでますます評価されている。
我々はCTFチャレンジファミリーを導入し、単一のCTFを意味論的に等価な課題のファミリーを生成する基盤として利用する。
我々は,Pythonの課題からCTFファミリーを生成する新しいツールであるEvolve-CTFを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:30:57 GMT)
Verification of the Implicit World Model in a Generative Model via Adversarial Sequences [9.1] 本稿では,シーケンスモデルの音質を検証するための逆列生成法を提案する。
我々の敵は、シーケンスモデルを強制的に無効な次の移動予測を生成するために有効なシーケンスを生成する。
ランダムかつ高品質なチェスゲームでモデルをトレーニングし、いくつかのトレーニングレシピを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:18:22 GMT)
How to Achieve the Intended Aim of Deep Clustering Now, without Deep Learning [9.0] Deep Embedded Clusteringはオートエンコーダを通じて潜在表現を学び、$k$-meansライクなプロシージャに基づいてクラスタリングを実行する。
本稿では,DECが$k$-meansクラスタリングの基本的制約を克服できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:16:04 GMT)
Metric space valued Fr{é}chet regression [9.0] 分離可能な距離空間における値を取るデータからフレシェと条件フレシェを推定する問題を考察する。
ランダム量子化手法に基づくフレシェ平均に対する計算可能な推定器を導入し、任意の分離可能な距離空間における普遍的な一貫性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:29:45 GMT)
Performative Learning Theory [9.0] サンプル(例えば、アプリの既存ユーザのみ)と人口全体に影響を与えるパフォーマンス予測について検討する。
一般化境界は, 標本, 個体群, およびその両方に作用する。
我々の分析は、世界の変化とそれから学ぶことの間の根本的なトレードオフを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:34:59 GMT)
On Randomized Algorithms in Online Strategic Classification [9.0] オンライン戦略分類のための洗練された境界を2つの設定で提供する。
実現可能な設定では、ランダム化アルゴリズムでは下界は知られていない。
また、既知の(決定論的)上限である$O(sqrtTlog|mathcal H|)$を改善する最初のランダム化学習者も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 23:17:33 GMT)
ROMAN: Reward-Orchestrated Multi-Head Attention Network for Autonomous Driving System Testing [8.9] ADS(Automated Driving System)は自動運転車の頭脳として機能し、安全性と効率を担っている。
現在のテストアプローチでは,複雑でリスクの高い法律違反シナリオを生成する能力の制限という,課題に直面している。
本稿では,マルチヘッドアテンションネットワークと交通法重み付け機構を組み合わせたADSテストのシナリオ生成手法であるROMANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:09:58 GMT)
Convergence Rate of the Last Iterate of Stochastic Proximal Algorithms [8.6] 加算合成凸最適化問題を解くための2つの古典的アルゴリズムを解析する。
我々は、最後の反復収束率を得るために、一般的だが厳密な有界分散仮定に焦点を当てる。
本結果は,複数タスクおよびフェデレーション学習において発生するグラフ誘導正規化器に直接適用し,協調グラフのエッジ上の和として正規化器を分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:50:06 GMT)
Distributed physics-informed neural networks via domain decomposition for fast flow reconstruction [8.6] PINは流れの復元に強力なパラダイムを提供し、速度測定を支配的なNavier-N方程式とシームレスに統合し、完全な速度場と潜水圧場を回復する。
このような分散PINにおける重要な課題は、独立したサブネットワークが非一貫性な局所的な圧力ベースラインに流れ込む圧力不決定性である。
指定されたマスターランクから一方向の流れを強制することにより,一意性を排除し,時間的連続性を保ちながら大域的な圧力を保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:41:55 GMT)
Unifying Ranking and Generation in Query Auto-Completion via Retrieval-Augmented Generation and Multi-Objective Alignment [8.6] 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） (Thu, 05 Feb 2026 02:13:19 GMT)
Virtual-Tube-Based Cooperative Transport Control for Multi-UAV Systems in Constrained Environments [8.6] 仮想管理論と原理を散逸系理論から活用し、このフレームワークは効率的なマルチUAV協調を促進する。
このフレームワークは、計算オーバーヘッドの少ないUAVケーブル負荷システム内の張力分布と協調輸送を実現する。
この手法は屋外のシナリオで実験的に検証され、実環境下での実用可能性と堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:16:05 GMT)
"It from Bit": The Hartle-Hawking state and quantum mechanics for de Sitter observers [8.5] 閉宇宙の一状態の性質は、デ・シッター空間内の観測者が経験する有限次元量子力学と完全に一致していると主張する。
ド・ジッター空間内の観測者が経験する量子力学は、ベイビーユニバースヒルベルト空間に符号化された古典的な統計から現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:50:15 GMT)
ProMoral-Bench: Evaluating Prompting Strategies for Moral Reasoning and Safety in LLMs [8.5] ProMoral-Benchは4つの大言語モデル(LLM)にまたがるパラダイムを促進する11のベンチマークである。
ETHICS、Scruples、WildJailbreak、および新しいロバストネステストETHICS-Contrastを用いて、提案した統一モラル安全スコア(UMSS)を用いて性能を測定する。
以上の結果から,コンパクトで先進的な足場は複雑な多段階推論よりも優れており,より高いUMSSスコアとより低いトークンコストでの堅牢性が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:07:39 GMT)
Solving Stochastic Variational Inequalities without the Bounded Variance Assumption [8.4] 我々は、有界分散や有界領域仮定なしで変動不等式(VI)を解くアルゴリズムを解析する。
我々の設定では、これはオラクル領域の双分極問題に対してさえ満たされないような、有界な複雑性の仮定で得られていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:44:04 GMT)
Accelerating Benchmarking of Functional Connectivity Modeling via Structure-aware Core-set Selection [8.3] そこで我々は,SCLCS (Contrastive Learning for Core-set Selection) をランキングサブセット選択問題として定式化する。
SCLCSは、トップkランキング、構造摂動スコア、密度バランスサンプリング戦略を通じて安定したサンプルを識別する。
大規模なREST-meta-MDDデータセットでは、SCLCSはデータの10%しかデータに基幹モデルランキングを保持しておらず、ランキング一貫性(nDCG@k)が最大23.2%向上するSOTA(State-of-the-art)コアセット選択方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:50:39 GMT)
RFM-Pose:Reinforcement-Guided Flow Matching for Fast Category-Level 6D Pose Estimation [8.3] 我々は,サンプル仮説を積極的に評価しながら,カテゴリレベルの6次元オブジェクトポーズ生成を加速する新しいフレームワーク RFM-Pose を提案する。
REAL275ベンチマークの実験では、RAM-Poseは計算コストを大幅に削減し、良好な性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:26:15 GMT)
KANFIS: A Neuro-Symbolic Framework for Interpretable and Uncertainty-Aware Learning [8.3] Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) は、ニューラルネットワークの学習能力とファジィ論理の透明性の理由を組み合わせるために設計された。
本稿では,ファジィ推論と付加関数分解を統一する,コンパクトなニューロシンボリックアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:23:45 GMT)
Total Variation Rates for Riemannian Flow Matching [8.2] RFMサンプリングのための漸近的トータル変分解析法を開発した。
我々の重要な技術的要素は、2つの多様体ODEフロー間のTVの進化を管理する微分不等式である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:06:53 GMT)
HP-GAN: Harnessing pretrained networks for GAN improvement with FakeTwins and discriminator consistency [8.2] GAN(Generative Adversarial Networks)は,画像合成の品質向上に大きく貢献している。
本稿では、革新的な自己教師付き学習技術を導入し、GANトレーニング中に差別者間の一貫性を強化することにより、事前学習ネットワークの機能を拡張する。
提案手法は,FakeTwinsと差別化器の整合性という2つの主要な戦略を通じて,ニューラルネットワークの先行性を効果的に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:48:27 GMT)
Large-scale Score-based Variational Posterior Inference for Bayesian Deep Neural Networks [7.9] 本稿では,BNN変分推論のためのスコアベースの代替手法を提案する。
そこで本研究では,学習目的が繰り返しのスコアマッチング損失と近位ペナルティ項を組み合わせた,スケーラブルなVI法を提案する。
これにより、視覚変換器を含む大規模ニューラルネットワークに拡張性を持たせ、よりリッチな変動密度ファミリを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:51:07 GMT)
Unified Sensor Simulation for Autonomous Driving [7.9] XSIMは3DGUTスプラッティングを拡張し、自律運転用に最適化されたローリングシャッターモデリングを行う。
我々のフレームワークは、外観と幾何学的センサーモデリングのための統一的で柔軟な定式化を提供する。
我々は、複数の自律走行データセットに基づいて、我々のフレームワークを広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:52:46 GMT)
BhashaSetu: Cross-Lingual Knowledge Transfer from High-Resource to Extreme Low-Resource Languages [7.9] 言語間の知識伝達はこの課題に対処するための有望なアプローチとして現れている。
本稿では,2つのベースラインとともに,言語間知識伝達のための新しい手法を提案する。
実験結果から,GNNに基づくアプローチは,既存の多言語・多言語ベースライン法よりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:33:30 GMT)
Visual Implicit Geometry Transformer for Autonomous Driving [7.8] 自律走行幾何学モデルである視覚インプリシット幾何変換器(ViGT)を導入する。
ViGTは、ドメイン固有の要件に対処する鳥眼ビュー(BEV)において、連続した3D占有領域を推定する。
5つの大規模自律走行データセットを混合してモデルをトレーニングすることで、我々のアプローチのスケーラビリティと一般化性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:54:38 GMT)
Methods and Open Problems in Differentiable Social Choice: Learning Mechanisms, Decisions, and Alignment [7.8] 社会的選択はもはや政治理論や経済学の周辺的な関心事ではない。
投票規則、メカニズム、および集計手順をデータから最適化された学習可能で微分可能なモデルとして定式化する新しいパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:13:00 GMT)
A Nonequilibrium Equation of State for a Turbulent 2D Bose Gas [7.7] 乱流2次元ボース気体中の直接エネルギーカスケードの方程式を実験的に構築する。
我々の状態方程式はカスケード振幅と基礎となるスケール不変エネルギーフラックスを結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:05:17 GMT)
Thermal-Drift Sampling: Generating Random Thermal Ensembles for Quantum Chaos Diagnostics [7.7] 多体ハミルトニアンのランダム熱状態は、熱化、カオス、量子相転移の研究を支える。
本研究では,選択したパウリ項に沿って調整可能な非単体ドリフトを実装した計測に基づく熱ドリフト流路を提案する。
一般的な物理モデルのための熱状態とハミルトンの「ラベル」を同時に生成する計測制御サンプリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:27:40 GMT)
Investigating Disability Representations in Text-to-Image Models [7.2] 本研究では、障害者がAI生成画像でどのように表現されるかを検討する。
本研究は、一般的な障害プロンプトと特定の障害カテゴリを参照するプロンプトとの画像類似性を比較することで、障害表現を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:37:18 GMT)
Quantifying the Knowledge Proximity Between Academic and Industry Research: An Entity and Semantic Perspective [7.2] 学術と産業は、相互整形と動的フィードバック機構によって特徴づけられる。
既存の研究は、主に協力論文や特許の数などのマクロ指標に依存している。
本研究では, 微粒な実体と意味空間を通して, 学術・産業共進化の軌跡を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:12:47 GMT)
Informative Path Planning with Guaranteed Estimation Uncertainty [7.2] 環境モニタリング予算ロボットは、厳密な距離とエネルギー制約の下で空間場を再構築する必要がある。
提案手法は,移動経路下でのセンサ位置選択と共同選択・引き抜き問題に対して,精度の高い近似保証付き手法を提案する。
実世界のデータを用いた実験では、より少ないセンシング位置と短い移動距離を用いて、プランナーが不確実な目標に到達していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:51:38 GMT)
XEmoGPT: An Explainable Multimodal Emotion Recognition Framework with Cue-Level Perception and Reasoning [7.2] XEmoGPT(XEmoGPT)は感情的手がかりに対する知覚と推論の両立が可能な新しいEMERフレームワークである。
我々は,XEmoGPTにマルチモーダルな感情的手がかりを推論する方法を教えるために,大規模なデータセットEmoCueを構築した。
実験結果から,XEmoGPTは感情的キュー知覚と推論の両方において強い性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:58:41 GMT)
MORPH Wheel: A Passive Variable-Radius Wheel Embedding Mechanical Behavior Logic for Input-Responsive Transformation [7.2] 本稿では、トルク応答変換のための機械的挙動論理を組み込んだ完全受動可変ラジウスホイールであるMORPHホイールを紹介する。
この設計では、車輪半径を機械的に調整するために、トルク応答カプラとバネ装荷の連結ストラットを統合している。
MORPHホイールは機械的にプログラムされた構造を例示し、知的で文脈に依存した振る舞いを直接物理設計に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 23:46:26 GMT)
Optimal rates for density and mode estimation with expand-and-sparsify representations [7.1] 本稿では,密度推定とモード推定という2つの基本的な統計問題に対する拡張・分離表現の適合性について検討する。
密度推定のために、展開・スパーシフィケート表現の単純線型関数は、最小最大$ell_infty$収束率を持つ推定器を生成することを示す。
モード推定では, 厳密な条件下での対数係数までの最適な速度で単一モードあるいは複数モードを復元する, 密度推定器の上の単純なアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:27:51 GMT)
Extreme Weather Nowcasting via Local Precipitation Pattern Prediction [7.0] ExPreCastは、詳細なレーダ予測を生成するための効率的な決定論的フレームワークである。
我々の手法は最先端の性能を実現し、通常の降雨体制と極端な降雨体制の両方で正確で信頼性の高い流星を届ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:55:14 GMT)
Tuning Out-of-Distribution (OOD) Detectors Without Given OOD Data [7.0] 現在の文献で選択されたアドホックデータセットに基づいて検出器の性能に有意なばらつきがあることが示される。
我々は、NNのトレーニングに使用されるデータ以外の余分なデータを必要としないOOD検出器チューニングに対する新しい汎用的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:46:40 GMT)
Aspect-Aware MOOC Recommendation in a Heterogeneous Network [6.9] AMR(Aspect-aware MOOC Recommendation)は、各メタパスにノードのセマンティックコンテンツを埋め込むことで、パス固有の複数の側面をモデル化する新しいフレームワークである。
AMRはHR@KやnDCG@Kといった重要な指標で、最先端のグラフニューラルネットワークのベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:41:49 GMT)
Residual Reinforcement Learning for Waste-Container Lifting Using Large-Scale Cranes with Underactuated Tools [6.9] 本稿では, 都市環境におけるごみ容器リサイクル作業のコンテナ昇降段階について検討する。
本研究は,名目制御器と学習された残留ポリシーを組み合わせた残留強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:14:06 GMT)
Selecting Hyperparameters for Tree-Boosting [6.8] Tree-boostingは、表データの機械学習技術として広く使われている。
木ボスティングにおけるハイパーパラメータ最適化のためのいくつかの一般的な手法を実証的に比較した。
SMAC法は,他の検討された手法よりも明らかに優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:44:42 GMT)
Traceable Cross-Source RAG for Chinese Tibetan Medicine Question Answering [6.6] 中国のチベット医学では、百科事典のエントリは、しばしば密度が高く、一致し易い。
本稿では,トレーサビリティを改善し,幻覚を低減し,クロスKB検証を可能にする2つの補完手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:46:09 GMT)
GRP-Obliteration: Unaligning LLMs With a Single Unlabeled Prompt [6.3] ラベルのない1つのプロンプトは、確実に安全に整合したモデルに十分であることを示す。
また, GRP-Oblitは, 従来の最先端技術よりも, 平均的な不整合性を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 23:17:37 GMT)
How Controlling the Variance can Improve Training Stability of Sparsely Activated DNNs and CNNs [6.3] 本稿では, ガウス過程の未利用選択分散が, 疎性誘導活性化を伴う深層ネットワークの訓練において重要であることを示す。
具体的には、ガウス過程のばらつきが大きくなる初期化により、DNNやCNNの90%の活性化間隔で表現性を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:38:37 GMT)
Efficient implementation of arbitrary Hermitian-preserving and trace-preserving maps [6.2] 量子制御は量子情報科学の基盤であり、量子コンピューティング、量子通信、量子センシングの進歩を推進してきた。
重要な次のステップは、Hermitian保存とトレース保存(HPTP)マップに制御を拡張することである。
本稿では、任意のHPTPマップを実装するための効率的で完全に構成的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:37:59 GMT)
STELLAR: Structure-guided LLM Assertion Retrieval and Generation for Formal Verification [6.2] 本稿では,LLMベースのSVA生成を構造的類似性でガイドする最初のフレームワークであるSTELLARについて述べる。
実験の結果,STELLARは構文的正当性,スタイル的整合性,機能的正当性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:54:09 GMT)
From Images to Decisions: Assistive Computer Vision for Non-Metallic Content Estimation in Scrap Metal [6.2] スクラップの品質は製鋼におけるエネルギー使用、排出、安全性に直接影響を及ぼす。
鉄道車両の降ろし時に撮影された画像から汚染を推定し,またスクラップタイプを分類する補助型コンピュータビジョンパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:24:34 GMT)
Robust Inference-Time Steering of Protein Diffusion Models via Embedding Optimization [6.1] EmbedOptは、条件埋め込み空間における実験可能性の最適化のために、拡散モデルを操るための推論時アプローチである。
EmbedOptは地図適合タスクにおいて座標に基づく後続サンプリング法よりも優れており、距離制約タスクのパフォーマンスと一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:13:33 GMT)
Minimax optimal differentially private synthetic data for smooth queries [6.1] ハイパーキューブでサポートされたサイズ$n$のデータセットから、$(varepsilon,)$-differentially privateな合成データを生成する問題について検討する。
我々は、$n-min 1, frackd$のミニマックス誤差率を$log(n)$ factorまで提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:22:04 GMT)
First Proof [6.1] 筆者らの研究プロセスにおいて自然に生じた10の数学的問題を共有する。
答えは質問の著者に知られていますが、しばらくの間暗号化され続けます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:37:14 GMT)
Bioinspired Kirigami Capsule Robot for Minimally Invasive Gastrointestinal Biopsy [6.0] Kiri-Capsule(キリカプセル)は、小型のデュアルカメラ機構で作動するデプロイ可能なPIフィルムフラップを統合した、キリガミにインスパイアされたカプセルロボットである。
以上の結果から,キリカプセルブリッジは受動的イメージングと機能的生検を併用し,飲み込み可能,深部制御,組織学的に有意なソリューションを提供することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:37:15 GMT)
Neuro-Inspired Visual Pattern Recognition via Biological Reservoir Computing [6.0] In vitro培養皮質ニューロンのネットワークが物理的貯水池として機能する貯水池コンピューティングへの神経刺激型アプローチを提案する。
我々は,MNISTデータセットから,ポイントワイド刺激から指向バー,時計桁のような形状,手書き桁に至るまで,難易度を増大させる一連のタスクでシステムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:02:07 GMT)
Fast Rates for Nonstationary Weighted Risk Minimization [6.0] 本稿では,非定常条件下でのサンプル外予測誤差について検討する。
本稿では,過大リスクを学習項と分布ドリフトに関連する誤り項に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:10:07 GMT)
TACO: Temporal Consensus Optimization for Continual Neural Mapping [6.0] 実世界のロボット展開は、厳格なメモリと計算の制約の下で環境の変化に継続的に適応する必要がある。
従来の手法のほとんどは、一貫性を維持し静的なシーンを仮定するために、歴史的な観察を再現することに依存していた。
本稿では,連続的なニューラルマッピングのためのリプレイフリーフレームワークであるTACOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:31:12 GMT)
Can One-sided Arguments Lead to Response Change in Large Language Models? [5.9] 大規模言語モデル(LLM)は、バランスの取れた回答を提供することができるが、一方向の視点を取るか、答えを拒否する。
このような初期応答が、単純で直感的な方法で特定の視点に操れるかどうかを考察する。
他の議論への切り替えは、意見ステアリングを一貫して減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 23:28:39 GMT)
Explainable Pathomics Feature Visualization via Correlation-aware Conditional Feature Editing [5.9] 制御可能で生物学的に可塑性な細胞核編集のためのフレームワークを提案する。
本手法は,変分オートエンコーダによって学習された不整合潜在空間内の特徴軌跡を正規化する。
実験により,本手法はこれらの特徴を編集する際に,病的特徴の多様体をナビゲートできることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:28:54 GMT)
A Comparative Study of 3D Person Detection: Sensor Modalities and Robustness in Diverse Indoor and Outdoor Environments [5.9] 本研究では,カメラオンリー,LiDARオンリー,カメラ-LiDAR融合を用いた3次元人物検出の系統的評価を行う。
BEVDepth(カメラ)、PointPillars(LiDAR)、DAL(カメラ-LiDAR融合)の3つの代表モデルを比較した。
その結果,核融合によるアプローチは,特に挑戦的なシナリオにおいて,単一モダリティモデルよりも一貫して優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:53:35 GMT)
SynAT: Enhancing Security Knowledge Bases via Automatic Synthesizing Attack Tree from Crowd Discussions [5.8] 本稿では,クラウドセキュリティポストから攻撃木を自動合成するSynATを提案する。
実験的な評価は,5,070 Stack Overflowセキュリティポストで実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:50:19 GMT)
RaBiT: Residual-Aware Binarization Training for Accurate and Efficient LLMs [5.8] 残留バイナライゼーションは、バイナリ層を積み重ねることで、マットルフリーな推論を可能にする。
本稿では,残差階層をアルゴリズム的に強制することでコダプタ化を解決する新しい量子化フレームワークであるRaBiTを提案する。
RaBiTは最先端のパフォーマンスを実現し、ハードウェア集約型ベクトル量子化(VQ)の手法と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:41:11 GMT)
HealthMamba: An Uncertainty-aware Spatiotemporal Graph State Space Model for Effective and Reliable Healthcare Facility Visit Prediction [5.7] HealthMambaは、正確で信頼性の高い医療施設訪問予測のための不確実性を認識したフレームワークである。
カリフォルニア、ニューヨーク、テキサス、フロリダの4つの大規模施設データセットからHealthMambaを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:14:27 GMT)
ReText: Text Boosts Generalization in Image-Based Person Re-identification [5.6] Re-ID (Generalizable Image-based person re-identification) は、見えない領域のカメラにまたがる個人を、再訓練せずに認識することを目的としている。
マルチカメラとシングルカメラのデータを混合して学習する新しい手法であるReTextを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:43:31 GMT)
Toward Quantum-Safe Software Engineering: A Vision for Post-Quantum Cryptography Migration [5.6] レガシーソフトウェアを量子セーフなアルゴリズムに移行することは、単純なライブラリスワップではない。
既存の脆弱性検出、サイドチャネル感度、テストツールは、量子セーフなアルゴリズムのために設計されていない。
本稿では、新しい種類のツールのビジョンを概説し、自動量子セーフ適応(QuA)フレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:27:30 GMT)
Private Prediction via Shrinkage [5.4] Dwork と Feldman が導入した差分プライベート予測について検討する。
標準構成は$T$クエリに対する$sqrtT$依存性をもたらす。
ストリーミング設定において,この依存度をT$でポリ対数に還元できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:17:48 GMT)
Deep Learning for Contextualized NetFlow-Based Network Intrusion Detection: Methods, Data, Evaluation and Deployment [5.4] 本稿では,フローベース侵入検知のための文脈認識深層学習に関する最近の研究を合成する。
既存の手法を時間的文脈,グラフあるいは関係文脈,マルチモーダルコンテキスト,マルチコンセンサスコンテキストを含む4次元分類に分類する。
我々は、時間的リーク、データ分割、データセット設計上の欠陥、限られたデータセットの多様性、弱いデータセットの一般化など、報告された結果に影響を及ぼす一般的な障害モードをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:25:18 GMT)
Impact of LLMs news Sentiment Analysis on Stock Price Movement Prediction [5.3] 本稿では,LLMに基づくニュース感情分析を利用した株価変動予測について述べる。
感情駆動株予測では,DeBERTa,RoBERTa,FinBERTの3つの LLM を比較した。
以上の結果から,DeBERTaは75%の精度で他の2モデルより優れており,3モデルを組み合わせたアンサンブルモデルにより約80%の精度で精度が向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:41:51 GMT)
Classification Under Local Differential Privacy with Model Reversal and Model Averaging [5.2] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、データプライバシ研究において中心的なトピックとなっている。
プライバシーを損なうことなく分類性能を向上させるために, LDP に特化して設計された新しい手法を提案する。
シミュレーションと実世界の両方のデータセットの実証結果は、分類精度を大幅に改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:52:34 GMT)
Broadband Population Transfer Based on Suture Adiabatic Pulses [5.0] 高忠実なコヒーレント人口移動は、量子記憶の実現において重要な役割を果たす。
本稿では,ある周波数間隔をカバーする各パルスで断熱制御パルスを縫合することで,新しい人口移動方式を提案する。
提案手法により,マルチモードストレージ容量が劇的に増加し,実用的な量子ネットワークの実現の道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:52:09 GMT)
Bayesian Neighborhood Adaptation for Graph Neural Networks [4.9] ホモ親和性グラフとヘテロ親和性グラフの両方に対して、アグリゲーションプロセスの適切な近傍範囲を決定する方法を示す。
本稿では,グラフ上でのGNNのメッセージパッシング動作をプロセスとしてモデル化し,ホップの数をベータプロセスとして扱うことを提案する。
ベンチマークホモ親和性およびヘテロ親和性データセットの実験により、提案手法は最先端のGNN変種と互換性があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:29:38 GMT)
A Short and Unified Convergence Analysis of the SAG, SAGA, and IAG Algorithms [4.9] 我々は,SAGA, IAGの3つのアルゴリズムすべてに適用可能な単一統一解析法を開発した。
これらのアルゴリズムのそれぞれに対して、最初の高確率および非確率境界を提供する。
IAG副生成物について最もよく知られた率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:57:20 GMT)
Metric Hedonic Games on the Line [4.8] 修正された分数 Hedonic ゲームに関連する新しい簡潔な変種について検討する。
特に,エージェントのコストが距離閾値によって定義される自然変量について検討する。
安定した連立構造は常に存在するが、その特性や品質は様々である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:05:08 GMT)
GNSS SpAmming: a spoofing-based GNSS denial-of-service attack [4.7] 新しいタイプの攻撃: SpAmmingは、両方のアプローチを組み合わせて、より微妙な方法で同じ効果を達成する。
多くのNMAでCDMA多重化が爆発し、スプーフィング攻撃により、受信機は正統な衛星の信号にアクセスできなくなる。
実験的な概念実証を行い、その影響を受信機の前の状態の関数として評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:20:50 GMT)
Escaping Local Minima Provably in Non-convex Matrix Sensing: A Deterministic Framework via Simulated Lifting [4.7] 低ランクマトリクスセンシングは、ランドスケープが典型的には急激な局所的なミニマを含む難解な非問題である。
近年の研究では、勾配による過剰な自明化は、急激な局所ミニマを厳密な点に変換することが示されている。
オーバーエミュレートされた空間をシミュレートするSOD(Simulated Direction)エスケープ機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:05:02 GMT)
Decision-Focused Sequential Experimental Design: A Directional Uncertainty-Guided Approach [4.6] 予測テーマ最適化設定では、予測誤差ではなく、下流最適化によって誘導される決定損失に基づいて性能を評価する。
この予測精度と判断損失のミスマッチは、従来の意思決定設計を非効率にする。
方向性の不確実性に基づく設計は、決定盲点設計よりも早く停止時間が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:06:07 GMT)
FiMI: A Domain-Specific Language Model for Indian Finance Ecosystem [4.6] FiMIは、インドのデジタル決済システム向けに開発されたドメイン特化金融言語モデルである。
We developed two modelvariants: FiMI Base and FiMI Instruct。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:48:49 GMT)
SHaSaM: Submodular Hard Sample Mining for Fair Facial Attribute Recognition [4.5] ディープニューラルネットワークは、モデルトレーニング中に注釈付きデータから社会的、人口統計学的バイアスを継承することが多く、不公平な予測につながる。
本研究では, 等価性に基づく表現学習をサブモジュール型ハードサンプルマイニング問題としてモデル化する新しい手法であるSHaSaMを提案する。
SHaSaMは最先端の結果を達成し、モデルフェアネス(等化オッド)が最大2.7ポイント向上し、精度が3.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:28:46 GMT)
MedErrBench: A Fine-Grained Multilingual Benchmark for Medical Error Detection and Correction with Clinical Expert Annotations [4.5] 我々はMedErrBenchを紹介した。MedErrBenchは、エラー検出、ローカライゼーション、修正のための最初の多言語ベンチマークである。
MedErrBenchは10種類の一般的な誤りの分類に基づいて、英語、アラビア語、中国語をカバーしている。
その結果、特に英語以外の設定では、顕著なパフォーマンスのギャップが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:18:20 GMT)
Provably Reliable Classifier Guidance via Cross-Entropy Control [4.3] 拡散モデルの各ステップにおけるクロスエントロピー損失は、対応する誘導誤差を制御するのに十分であることを示す。
その結果,サンプリング誤差ベクトル誘導拡散モデル上界が得られ,逆対数ソボレフ型不等式に類似していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:45:59 GMT)
ALIVE: Awakening LLM Reasoning via Adversarial Learning and Instructive Verbal Evaluation [4.3] ハンズフリーアライメントフレームワークである textbfALIVE (emphAdrial Learning with Instructive Verbal Evaluation) を導入する。
対人学習とインストラクティブな言語フィードバックを結合することにより、ALIVEはモデルが生のコーパスから直接評価基準を内在化できるようにする。
同一のデータと計算により、ALIVEはクロスドメインの一般化を著しく改善し、自己補正率も向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:20:23 GMT)
Distribution-free two-sample testing with blurred total variation distance [4.2] 2サンプルテストは、2つの分布の性質を仮定できない場合、困難である。
テレビのぼやけた距離における分布自由な上下境界に関する理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:43:31 GMT)
Non-Intrusive Graph-Based Bot Detection for E-Commerce Using Inductive Graph Neural Networks [4.2] 悪意のあるボットは、データをスクラップし、在庫を盗み、詐欺行為を繰り返すことで、Eコマースプラットフォームへの脅威が増大する。
IPブラックリストやCAPTCHAベースの課題など、従来のボットの緩和技術は、ますます非効率あるいは侵入的になっている。
本研究は,ユーザセッションの振る舞いをグラフ表現を通じてモデル化するEコマースのための非侵襲的なグラフベースボット検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:06:07 GMT)
Quantum Error Mitigation at the pre-processing stage [4.1] 量子コンピュータにおけるノイズ低減のための前処理手法を提案する。
出力状態に測定を行う前にノイズの影響を緩和する。
提案手法は, 平均誤差, 深さ, 複雑さの観点から, 誤り除去(TEM)を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:30:05 GMT)
Agent2Agent Threats in Safety-Critical LLM Assistants: A Human-Centric Taxonomy [4.1] 本稿では,攻撃経路解析から資産識別を分離するAgentHeLLMという脅威モデリングフレームワークを提案する。
我々は、調和指向の「市民モデリング」から派生した人間中心の資産分類を導入し、人権の普遍宣言に触発された。
本稿では,オープンソースのアタックパス提案ツールであるAgentHeLLMアタックパスジェネレータを用いて,フレームワークの実用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:53:41 GMT)
Synthesizing Realistic Test Data without Breaking Privacy [4.0] 本報告では, 従来と同一の統計特性を持つ合成試験データセットの実現可能性について検討する。
我々は、入力仕様からテストデータを生成するために、テストジェネレータ(ファザ)を使用し、元のデータによって設定された制約を保存する。
サンプルを進化させ、識別器で「良いサンプル」を決定することで、同じ統計分布に従うプライバシー保護データを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:22:01 GMT)
Cross-talk based multi-task learning for fault classification of physically coupled machine system [4.0] マルチタスク学習フレームワークを用いて、障害条件と関連する物理変数を協調的に学習する。
我々は、以前に導入した残留神経次元レダクタモデルに基づいて、その応用を2つのベンチマークに拡張する。
我々の残留神経次元レダクタは、一貫してシングルタスクモデル、全てのラベルの組み合わせをマージするマルチクラスモデル、共有トランクマルチタスクモデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:10:16 GMT)
Uncertainty Drives Social Bias Changes in Quantized Large Language Models [3.9] 学習後の量子化は、大きな言語モデルの計算コストを削減します。
本稿では,PostTrainingBiasBenchで評価された50の量子化モデルの大規模研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:37:26 GMT)
Principled Confidence Estimation for Deep Computed Tomography [3.9] CT(Computerd tomography)再構成における信頼性評価の原理的枠組みを提案する。
我々は,深層学習によるCT再構成の理論的カバレッジを保証する信頼性領域を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:04:19 GMT)
VRIQ: Benchmarking and Analyzing Visual-Reasoning IQ of VLMs [3.9] 視覚言語モデル(VLM)の視覚的推論能力の評価と解析を目的とした新しいベンチマークであるVRIQを紹介する。
抽象的なパズルでは、性能は平均28%の精度でほぼランダムに保たれ、一方、自然タスクは45%の精度でより優れているが、それでも弱い結果が得られる。
分析の結果,障害の約56%は知覚単独で発生し,43%は知覚と推論の両方から発生し,1%は推論単独から発生していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:07:27 GMT)
Probabilistic Multi-Regional Solar Power Forecasting with Any-Quantile Recurrent Neural Networks [3.8] 本稿では、AQ-RNN(Any-Quantile Recurrent Neural Network)に基づくマルチリージョンPV発電のための非量子確率予測フレームワークを提案する。
提案フレームワークは, 任意の確率レベルの条件量子化を, 1つの訓練されたモデル内で推定することができる。
その結果,予測精度,キャリブレーション,予測間隔の品質が一貫した改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:43:18 GMT)
Inference-Time Backdoors via Hidden Instructions in LLM Chat Templates [3.8] チャットテンプレートは、すべての推論コールで呼び出される実行可能なJinja2プログラムである。
悪意のあるテンプレートでモデルを配布する敵が,推論時バックドアを埋め込むことができることを示す。
Backdoorsは推論ランタイムをまたいで一般化し、最大のオープンウェイトディストリビューションプラットフォームによって適用されるすべての自動セキュリティスキャンを回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:59:44 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Optimization for Multi-Objective Supply Chain Logistics [3.8] 実世界のサプライチェーンからの多目的ロジスティクス最適化問題を定式化する。
このモデルには、部分依存、ダブルソーシング、マルチモーダルトランスポートなど、現実的な制約が含まれている。
2つのハイブリッド量子古典解法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:38:54 GMT)
Variance Reduction Based Experience Replay for Policy Optimization [3.7] Variance Reduction Experience Replay (VRER) は、ポリシー勾配推定におけるばらつきを低減するために、情報的サンプルを選択的に再利用する原則的なフレームワークである。
VRERはアルゴリズムに依存しず、既存のポリシー最適化手法とシームレスに統合される。
我々は,VRERが政策学習を継続的に加速し,最先端の政策最適化アルゴリズムよりも性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:58:28 GMT)
SC3D: Dynamic and Differentiable Causal Discovery for Temporal and Instantaneous Graphs [3.7] textitStable Causal Dynamic Differentiable Discovery (SC3D) は、ラグ固有の隣接行列を共同で学習するフレームワークであり、もし存在するならば、瞬時指向の非巡回グラフである。
合成力学系およびベンチマーク力学系における数値計算の結果、SC3Dはラグ構造と瞬時因果構造の両方の安定性とより正確な回復を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:06:56 GMT)
Sounding Highlights: Dual-Pathway Audio Encoders for Audio-Visual Video Highlight Detection [3.6] 我々は,DAViHD(Dual-Pathway AudioSums for Video Highlight Detection)という新しいフレームワークを提案する。
DAViHDは、コンテンツ理解のためのセマンティックパスと、分光時間力学を捉えるダイナミックパスで構成されている。
我々は,大規模なMrHiベンチマークにおいて,最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:35:12 GMT)
A Mixed Reality System for Robust Manikin Localization in Childbirth Training [3.6] 本研究では,仮想指導と触覚的マニキンインタラクションを組み合わせた,出産訓練のためのMRシステムを提案する。
このシステムは、外部RGB-Dカメラを空間的に調整することで、商用ヘッドマウントディスプレイ(HMD)のパススルー機能を拡張する。
その後,83人の医学生を対象とした大規模ユーザスタディを行い,MRベースとVRベースの出産訓練を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:17:05 GMT)
FMPose3D: monocular 3D pose estimation via flow matching [3.6] 正規微分方程式(ODE)で定義される速度場をフローマッチングを用いて学習する。
本稿では3次元ポーズ推定を条件分布輸送問題として定式化する新しい生成的ポーズ推定フレームワークFMPose3Dを提案する。
FMPose3Dは、広く使われているヒトのポーズ推定ベンチマークであるHuman3.6MとMPI-INF-3DHPの既存の手法を超越し、3D動物のポーズデータセットであるAnimal3DとCtrlAni3Dの最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:25:35 GMT)
Reducing the Complexity of Matrix Multiplication to $O(N^2log_2N)$ by an Asymptotically Optimal Quantum Algorithm [3.6] 本研究は量子カーネルベースの行列乗算アルゴリズム(QKMM)を提案する。
O(N2 log N) $ の計算複雑性は、古典的最適複雑性を$ O(N2.371552) $ よりも上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:58:52 GMT)
PLATO Hand: Shaping Contact Behavior with Fingernails for Precise Manipulation [3.5] PLATOハンド(PLATO Hand)は、指先をハイブリッドにするロボットハンド。
我々は,指先設計の指針となるひずみエネルギーに基づく曲げインデンテーションモデルを開発した。
実験結果から, ピンチ安定性の向上, 力の可観測性の向上, エッジセンシティブな操作を成功させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:17:08 GMT)
Hallucination is a Consequence of Space-Optimality: A Rate-Distortion Theorem for Membership Testing [3.5] 大きな言語モデルはしばしば「ランダムな事実」に高い信頼を持って幻覚を与える
我々はそのような事実の記憶を会員試験問題として定式化する。
幻覚は, 損失圧縮の自然な帰結として持続することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:24:05 GMT)
Entanglement-enhanced quantum metrology via alternating in-phase and quadrature modulation [3.5] 固定された非線形相互作用下での動作を考慮に入れた交互同相・二次変調方式を提案する。
本研究は,非線形相互作用のアクティブ制御を必要とせず,高精度かつ高精度な絡み合い検出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:01:50 GMT)
UAV Trajectory Optimization via Improved Noisy Deep Q-Network [3.4] 提案モデルでは, 標準DQNよりも高速な収束と最大40ドル高い報酬が得られる。
その結果,NuisyNetのネットワーク構造,探索制御,訓練安定性の総合的な改善が,深層Q-ラーニングの効率性と信頼性の向上に寄与していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:23:47 GMT)
AI Agent Systems for Supply Chains: Structured Decision Prompts and Memory Retrieval [3.4] 本研究では,大規模言語モデル (LLM) に基づくマルチエージェントシステム (MAS) について,在庫管理への有望なアプローチとして検討する。
LLMベースのMASが最適順序付けポリシーを一貫して導出し、多様なサプライチェーンシナリオに適応できるかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:35:00 GMT)
PatchFlow: Leveraging a Flow-Based Model with Patch Features [3.3] ダイカストは、精密で滑らかな表面を持つ複雑な形状を製作できるため、様々な産業において重要な役割を担っている。
欠陥検出の自動化と改善のためにコンピュータビジョン技術が研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:57:28 GMT)
Robust Federated Learning via Byzantine Filtering over Encrypted Updates [3.3] Federated Learningは、データのプライバシを維持しながらコラボレーションモデルをトレーニングすることを目的としている。
このアプローチの分散した性質は、依然としてプライバシとセキュリティの問題を提起している。
本稿では,プライバシー保護アグリゲーションのための同型暗号化と,ビザンチンフィルタのためのプロパティ推論に着想を得たメタ分類器を組み合わせた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:46:19 GMT)
Automated Customization of LLMs for Enterprise Code Repositories Using Semantic Scopes [3.3] 本稿では,コード内のセマンティックスコープに基づいたLLM自動カスタマイズ手法を提案する。
リポジトリのデータを取り込み、セマンティックスコープとトレーニングデータペアを定式化するメカニズムは、モデルがリポジトリ固有の基盤となるパターンを学習するのに役立ちます。
適度にカスタマイズされたモデルのコード補完は、はるかに大きなキャパシティを持つ未カスタマイズモデルのコード補完よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:38:54 GMT)
Noninvasive Intracranial Pressure Estimation Using Subspace System Identification and Bespoke Machine Learning Algorithms: A Learning-to-Rank Approach [3.2] 任意の非侵襲信号を用いて正確なICP値を得るための機械学習フレームワークが提案された。
非侵襲的な信号の特徴と推定誤差の関係を記述するマッピング関数を,革新的なランキング制約を用いて学習する。
本研究は,非侵襲的ICP推定手法の有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:02:33 GMT)
A Hybrid CNN and ML Framework for Multi-modal Classification of Movement Disorders Using MRI and Brain Structural Features [3.2] 非典型的パーキンソン病 (APD) は、進行性核上麻痺 (PSP) と多系統萎縮 (MSA) を含む神経変性疾患の一群である。
早期に重複する臨床像はパーキンソン病(PD)と誤診されることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:57:20 GMT)
Large Language Model Reasoning Failures [3.1] 大規模言語モデル(LLM)における推論失敗に関する総合的な調査を初めて紹介する。
我々は、推論をエンボディード型と非エンボディード型に区別する新しい分類フレームワークを導入する。
それぞれの推論失敗に対して、明確な定義を提供し、既存の研究を分析し、根本原因を探究し、緩和戦略を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:29:26 GMT)
Quantum Fisher Information Revealing Parameter Sensitivity in Long-Baseline Neutrino Experiments [3.1] 大気中混合角$_23$と質量二乗差$m_312$は、現在および次世代の長基ニュートリノ実験の主要な目的である。
我々はQFI (QFI) を用いて, 単パラメータ推定の基本精度境界を3自由度$_to _e$発振で決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:20:12 GMT)
Steering Safely or Off a Cliff? Rethinking Specificity and Robustness in Inference-Time Interventions [3.0] ステアリングは高い有効性を実現し,全般的および制御的特異性を維持するが,ロバスト性特異性を維持することは一貫して失敗することを示す。
本研究は, モデルステアリングにおける特異性の最初の体系的評価を行い, 標準有効性および特異性チェックが不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 23:14:05 GMT)
Sovereign-by-Design A Reference Architecture for AI and Blockchain Enabled Systems [2.9] 我々は、主権は純粋に規制の対象ではなく、第一級の建築財産として扱われなければならないと論じる。
私たちは、自己主権のアイデンティティ、ブロックチェーンベースの信頼と監査性、主権データガバナンス、明示的なアーキテクチャ管理の下でデプロイされたジェネレーティブAIを統合するソブリン参照アーキテクチャを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:49:04 GMT)
A Hybrid Autoencoder for Robust Heightmap Generation from Fused Lidar and Depth Data for Humanoid Robot Locomotion [2.9] 本稿では,中間的なロボット中心のハイトマップ表現を用いた学習ベースのフレームワークを提案する。
空間特徴抽出に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたハイブリッドデコーダ構造(EDS)を導入する。
その結果、マルチモーダル核融合により、深さのみ以上の再現精度が7.2%向上し、LiDARのみの構成で9.9%向上することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:38:42 GMT)
Characterizing and Modeling the GitHub Security Advisories Review Pipeline [2.8] GitHub Security Advisories(GHSA)は、オープンソースの脆弱性開示の中心的なコンポーネントになっている。
本稿は,2019～2025年の間に288,000以上の勧告を分析した。
我々は、どのアドバイザリがレビューされる可能性が高いかを特徴付け、レビュー遅延を定量化し、2つの異なるレビュー遅延体制を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:50:40 GMT)
Reducing the Computational Cost Scaling of Tensor Network Algorithms via Field-Programmable Gate Array Parallelism [2.8] フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)はモンテカルロ法のようなアルゴリズムの計算スケーリングを改善するために最近利用されている。
2つの代表テンソルネットワークアルゴリズムの計算効率を大幅に向上させるために,FPGAを用いた並列テンソルネットワークの設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:16:44 GMT)
Scaling Mobile Chaos Testing with AI-Driven Test Execution [2.8] 大規模分散システムのモバイルアプリケーションは、バックエンドのサービス障害の影響を受けやすい。
従来のカオスエンジニアリングアプローチでは,フローやロケーション,障害シナリオの爆発によるモバイルテストのスケールアップは不可能だ。
LLMベースのモバイルテストプラットフォームであるDragonCrawlとサービスレベルの障害注入システムであるuHavocを統合した,自動モバイルカオステストシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:01:50 GMT)
Spatiotemporal Topological Phase Transition in non-Hermitian Photonic System [2.8] 我々は、合成時空物理学を探索し、非エルミートバンド工学を通して光を制御するための新しい道を開くための多用途プラットフォームを構築した。
我々の研究は、合成時空物理学を探索するための多用途でバイアスのないプラットフォームを作成し、非エルミートバンド工学による光の制御のための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:28:07 GMT)
Causal Inference on Stopped Random Walks in Online Advertising [2.8] オンライン広告システムにおける因果推論問題について考察する。
各処理は、広告機構のパラメータ値に対応する。
本研究は, 長期治療効果を実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:43:29 GMT)
Depth as Prior Knowledge for Object Detection [2.7] 安全に重要なアプリケーションは、小型で遠隔の物体を確実に検出する必要がある。
理論的解析を行い, 深度検出関係の実証的研究を行った。
DepthPriorは、深度を融合機能としてではなく、事前の知識として利用するフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:52:39 GMT)
Quantum simulation of the Dicke model in a two-dimensional ion crystal: chaos, quantum thermalization, and revivals [2.7] 我々は、100個の閉じ込められたイオンからなる2次元結晶において、Dickeモデル(光-物質相互作用の基本的な記述)を実現する。
この結果は、非平衡光-マターダイナミクスのスケーラブルなアナログ量子シミュレータとして大きなイオン結晶を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:00:01 GMT)
xList-Hate: A Checklist-Based Framework for Interpretable and Generalizable Hate Speech Detection [2.6] 我々は、ヘイトスピーチ検出を明示的な概念レベルの質問のチェックリストに分解する診断フレームワークであるxList-Hateを紹介する。
診断信号は軽量で完全に解釈可能な決定木で集約され、透明で監査可能な予測が得られる。
以上の結果から,モノリシックな分類問題ではなく,診断的理由づけタスクとしてヘイトスピーチの検出をリフレーミングすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:51:56 GMT)
Day-Ahead Electricity Price Forecasting for Volatile Markets Using Foundation Models with Regularization Strategy [2.6] 時系列基礎モデル (TSFM) は, 時系列予測タスクにおいて高い性能を示した。
本稿では、スパイク正規化戦略を提案し、従来の統計およびDLモデルに対して幅広いTSFMを評価する。
結果、TSFMは従来のアプローチを一貫して上回り、MAPEの37.4%の改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:20:50 GMT)
Persistent Human Feedback, LLMs, and Static Analyzers for Secure Code Generation and Vulnerability Detection [2.6] 既存の文献は、セキュアなコード生成と脆弱性検出のためにLLMを評価する静的解析ツールに大きく依存している。
サンプルの61%が真に安全だったのに対して、SemQLの65%とCodeQLのレポートの61%は、真実と正しく一致していた。
この知見に基づいて,人間のフィードバックを動的検索拡張生成パイプラインに永続的に保存する概念的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:46:33 GMT)
Extended Rydberg Lifetimes in a Cryogenic Atom Array [2.5] 低温黒体放射環境における133ドルの光ツイーザーアレイの実現について報告する。
アレイを4K放射線シールドに囲むことで、リドベルクの寿命を最大406 (36)、55P_3/2$リドベルクの状態に対して$sと測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:13:34 GMT)
CORP: Closed-Form One-shot Representation-Preserving Structured Pruning for Vision Transformers [2.5] ビジョン変換器は高い精度を実現するが、高い計算とメモリコストを発生させる。
我々は、視覚変換器のためのクローズドフォームワンショット構造化プルーニングフレームワーク、textbfCORPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:03:17 GMT)
Hallucination-Resistant Security Planning with a Large Language Model [2.4] セキュリティ管理における意思決定支援として,大規模言語モデル(LLM)を使用するための原則的フレームワークを導入する。
我々のフレームワークは、LLMを反復ループに統合し、システム制約との整合性を確認するための候補アクションを生成する。
この設計により、一貫性しきい値を調整することで幻覚リスクを制御できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:06:23 GMT)
Optimized $k$-means color quantization of digital images in machine-based and human perception-based colorspaces [2.4] 本稿では,RGB,CIE-XYZ,CIE-LUV/CIE-HCLの4つの量子化レベルにおける$k$-meansアルゴリズムの性能について検討する。
約半数のケースでは、$k$-means色量子化はRGB空間で最適である。
また、CIE-LUVカラースペースで最高のパフォーマンスが得られる場合、特に$k$以下の場合もあります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:09:16 GMT)
Physical Human-Robot Interaction: A Critical Review of Safety Constraints [2.4] 本稿では,人間とロボットの相互作用における安全性の制約を明確かつ厳密に理解することを目的としている。
本稿では,これらの制約の導出について検討し,基礎となる仮定を批判的に検討し,システムレベルの安全性と性能に対するそれらの実践的影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:48:00 GMT)
Learning Event-Based Shooter Models from Virtual Reality Experiments [2.3] バーチャルリアリティ(VR)は、学校銃撃などのリスクの高いシナリオにおいて、学校のセキュリティ対策を評価する強力なツールとして登場した。
しかし、VRにおける新たな介入を評価するには、各条件に対する新しい参加者コホートを募集する必要があるため、大規模または反復的な評価が困難になる。
我々は,VR研究における参加者行動から学習したプロセスとして,シューティング動作と地域内動作をモデル化するデータ駆動離散イベントシミュレータ(DES)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:56:49 GMT)
EdgeMask-DG*: Learning Domain-Invariant Graph Structures via Adversarial Edge Masking [2.1] We present EdgeMask-DG, a novel algorithm for domain-invariant structure information。
また、この逆マスキングの原理をリッチグラフに適用する拡張であるEdgeMask-DG*を導入する。
We demonstrate that EdgeMask-DG* achieve a new-of-the-art performance on various graph domain generalization benchmarks。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:52:06 GMT)
Efficient net-gain integrated optical parametric amplifier in the quantum regime [2.1] 光パラメトリック増幅器(OPA)は、従来の光増幅器の波長範囲と雑音制限を克服することを約束している。
本稿では,連続波網ゲインを用いた高効率統合OPAについて述べる。
我々の研究は、強度増幅、高効率、量子制限ノイズ、大帯域幅、連続波演算を備えた理想的な光増幅器に向けた重要な一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:30:05 GMT)
Active Localization of Unstable Systems with Coarse Information [2.1] 粗い単一ビットセンシング下での不安定なシステムの局所化と制御について検討する。
我々は,Voronoiパーティションから導かれる制御戦略とセットベース推定器を統合する能動的ローカライゼーションアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:56:16 GMT)
Multi-instance robust fitting for non-classical geometric models [2.1] 本稿では,ノイズデータから古典的でないモデルの複数事例を再構成することを目的とする。
本稿では,モデル・データ・エラーに基づく新しい推定器を提案する。
本手法の有効性は, 各種非古典的モデルを用いて実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:38:38 GMT)
Geographically-aware Transformer-based Traffic Forecasting for Urban Motorway Digital Twins [2.1] 本稿では,地理対応トランスフォーマーを用いた交通予測GATTFモデルを提案する。
このモデルはスイスのジュネーブ高速道路網のリアルタイムデータを用いて評価されている。
その結果,MIによる地理認識を取り入れることで,標準モデルと比較してGATTF予測の精度が向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:33:03 GMT)
Assessing Reproducibility in Evolutionary Computation: A Case Study using Human- and LLM-based Assessment [2.0] 本稿では,10年間にわたる進化計算会議(Evolutionary Computation Conference)のY Combinatorial Optimization and Metaheuristics Trackで発表された論文の実践について検討する。
構造化チェックリストを導入し、選択したコーパスの体系的手動評価を通じて適用する。
さらに,紙テキストや関連コードからの信号を自動的に評価するシステムであるRECAP(REproducibility Checklist Automation Pipeline)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:32:29 GMT)
Simultaneous reconstruction of quantum process and noise via corrupted sensing [2.0] 本稿では,劣化雑音の存在下での量子プロセストモグラフィーの枠組みを提案する。
チェ状態表現の中では、対応する一般化された制限等尺性(英語版)を導出する。
プロセス行列表現を用いてスパースノイズを同時に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:38:56 GMT)
Exact Recovery in the Data Block Model [1.9] ネットワークにおけるコミュニティ検出は、機械学習と統計的推論における根本的な問題である。
我々は、Chernoff-TVのばらつきを導入し、それをデータブロックモデル(DBM)のシャープな正確な回復しきい値の特徴付けに利用する。
このしきい値と一致した結果がしきい値以下であることを示す効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:36:57 GMT)
Low-Cost Underwater In-Pipe Centering and Inspection Using a Minimal-Sensing Robot [1.9] 本報告では, 水中自由飛行ロボットが, IMU, 圧力センサ, 2つのソナーのみを用いて, 既知半径の浸水管を移動可能な最小限のセンシング手法を提案する。
単ビームソナー強度データから距離推定値を抽出し,ノイズおよび残響条件下での信頼性の高い壁検出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:45:55 GMT)
Mil-SCORE: Benchmarking Long-Context Geospatial Reasoning and Planning in Large Language Models [1.9] MilSCOREは、シミュレーションされた軍事計画シナリオに基づいて、専門家が作成したマルチホップ質問のシナリオレベルのデータセットである。
このベンチマークには、事実のリコールと多段階推論の両方を対象とする7つのカテゴリにわたる多様な質問タイプが含まれている。
以上の結果から,MilSCOREは現実的かつシナリオレベルの長期計画に苦慮していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:56:04 GMT)
Interpreting Manifolds and Graph Neural Embeddings from Internet of Things Traffic Flows [1.9] この研究は、高次元埋め込みを潜在多様体にマッピングすることで、直接視覚化可能な低次元表現を生成する解釈可能なパイプラインを導入する。
このフレームワークは、侵入検知のための0.830の分類F1スコアを達成し、概念ドリフトのような現象も強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:08:24 GMT)
FATe of Bots: Ethical Considerations of Social Bot Detection [1.8] 本稿では、データセットのトレーニング、アルゴリズム開発、ボットエージェントの使用という3つの柱を通じて、社会ボット検出システムにおける倫理的意味について検討する。
我々は、ソーシャルメディアボット検出環境の改善に向けた、より責任と公平なアプローチを刺激することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:53:17 GMT)
Context-Aware Asymmetric Ensembling for Interpretable Retinopathy of Prematurity Screening via Active Query and Vascular Attention [1.8] 未熟児網膜症(ROP:Retinopathy of Prematurity)は、小児期盲症の主要な原因の一つである。
現在のディープラーニングモデルは、大きなプライベートデータセットとパッシブマルチモーダル融合に大きく依存している。
本研究では,2つの専門ストリームによる臨床推論をシミュレートする文脈認識非対称アンサンブルモデル(CAAアンサンブル)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:06:26 GMT)
ArkTS-CodeSearch: A Open-Source ArkTS Dataset for Code Retrieval [1.8] 本稿では,オープンソースリポジトリから構築した大規模ArkTSデータセットを提案する。
自然言語のコメントをArkTS関数の検索に使用する単一検索タスクを設計する。
この研究は、ArkTSコード検索のための最初の体系的なベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:15:34 GMT)
EgoPoseVR: Spatiotemporal Multi-Modal Reasoning for Egocentric Full-Body Pose in Virtual Reality [1.7] EgoPoseVRは、バーチャルリアリティー(VR)における正確なエゴセントリックフルボディポーズ推定のためのエンドツーエンドフレームワーク
ヘッドセットのモーションキューとエゴセントリックなRGB-D観測を、デュアルモードの融合パイプラインを通じて統合する。
EgoPoseVRは、現実世界のシーンで、精度、安定性、体格、将来の使用に対する意図において、かなり高い主観評価を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:17:35 GMT)
DroneKey++: A Size Prior-free Method and New Benchmark for Drone 3D Pose Estimation from Sequential Images [1.7] DroneKey++は、キーポイント検出、ドローン分類、および3Dポーズ推定を共同で実行する、事前フリーのフレームワークである。
データセットの制限に対処するため、6DroneSynという大規模な合成ベンチマークを構築し、7つのドローンモデルと88の屋外背景を50K以上の画像でカバーする。
実験の結果、DroneKey++はMAE 17.34 deg、MedAE 17.1 degはローテーション、MAE 0.135 m、MedAE 0.242 mが翻訳された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:41:20 GMT)
On the Superlinear Relationship between SGD Noise Covariance and Loss Landscape Curvature [1.7] グラディエントDescent (SGD) は、損失ランドスケープの局所曲率と相関する異方性雑音を導入し、平坦なミニマに対して最適化を行う。
この仮定は、ディープニューラルネットワークでは通常違反される制約条件下でのみ成立することを示す。
データセット、アーキテクチャ、損失関数にわたる実験は、これらの境界を検証し、ディープラーニングにおけるノイズ-曲率関係を統一的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:35:13 GMT)
Clinical Validation of Medical-based Large Language Model Chatbots on Ophthalmic Patient Queries with LLM-based Evaluation [1.7] ドメイン固有の大きな言語モデルは、眼科における患者教育、トリアージ、臨床決定を支援するために、ますます使われてきている。
本研究は,眼科関連患者の質問に対する回答として,Meerkat-7B,BioMistral-7B,OpenBioLLM-8B,MedLLaMA3-v20の4つの小症例について検討した。
全体として、LLMは安全な眼科的質問応答の可能性を示したが、そのギャップは臨床深度とコンセンサスに留まった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:00:20 GMT)
Optimization is Not Enough: Why Problem Formulation Deserves Equal Attention [1.7] ブラックボックス最適化は、シミュレーションベースの評価がコストがかかり、勾配が利用できないエンジニアリング設計問題において、ますます使われている。
文脈に依存しない戦略が常に最適あるいは非物理的設計につながることを示す。
我々は、物理的な情報と文脈に合った最適化戦略に報いる新しいブラックボックスベンチマークの開発を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:15:19 GMT)
Determining Energy Efficiency Sweet Spots in Production LLM Inference [1.6] 既存のアプローチでは、入力および出力シーケンス長の単純な線形関数によってエネルギー消費を推定する。
本稿では,Transformerアーキテクチャの計算とメモリアクセスの複雑さから導かれる解析モデルを提案する。
以上の結果から,これらの効率性「スイートスポット」と配列長の整合がエネルギー消費を大幅に減少させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:21:00 GMT)
A Bayesian Optimization-Based AutoML Framework for Non-Intrusive Load Monitoring [1.6] 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、個々の機器の消費電力を推定することを目的としている。
NILMドメインにAutomated Machine Learning(AutoML)を組み込んだ新しいフレームワークを導入する。
エネルギー分散のためのAutoMLソリューションの展開を効率化するために設計された,フレキシブルでオープンソースなツールキットであるAutoML4NILMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:05:24 GMT)
MAGPrompt: Message-Adaptive Graph Prompt Tuning for Graph Neural Networks [1.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)の転送は良好だが、事前学習対象とタスク要件のミスマッチのため、下流タスクに適応することは難しい。
本稿では,メッセージパッシングステップに学習可能なプロンプトを注入し,隣接するメッセージを再重み付けし,メッセージアグリゲーション中にタスク固有のプロンプトベクトルを追加するメッセージ適応型グラフプロンプトチューニングを提案する。
多様なノードレベルのデータセットとグラフレベルのデータセットの実験では、以前のグラフプロンプトメソッドを数ショット設定で一貫したゲインを示しながら、フルショットレギュレーションでの微調整とパフォーマンスの競争性を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:39:49 GMT)
Is my model "mind blurting"? Interpreting the dynamics of reasoning tokens with Recurrence Quantification Analysis (RQA) [1.6] 本稿では,テスト時にモデルの推論連鎖を分析するための非テクスチャ代替手段としてRecurrence Quantification Analysis (RQA)を提案する。
RQAは応答長に反映されず、タスクの複雑さの予測を8%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 23:48:23 GMT)
Parallel Swin Transformer-Enhanced 3D MRI-to-CT Synthesis for MRI-Only Radiotherapy Planning [1.6] 本稿では,2つのSwin Transformerブランチと畳み込み符号化を統合し,局所解剖学的詳細と長距離依存関係の両方をモデル化する3Dアーキテクチャを提案する。
パブリックデータセットと臨床データセットの実験では、画像の類似性が向上し、ベースライン法と比較して幾何精度が向上した。
ドシメトリック評価では, 平均目標線量誤差は1.69%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:13:54 GMT)
Video-based Music Generation [1.5] この論文は、高速で自由で自動的なソリューションであるEMSYNCを提示し、入力ビデオに合わせた音楽を生成する。
私たちのモデルは感情的にもリズム的にもビデオと同期する音楽を生成します。
我々は,Ekman-6とMovieNetの最先端結果を得ることにより,本手法の一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:42:36 GMT)
VLN-Pilot: Large Vision-Language Model as an Autonomous Indoor Drone Operator [1.5] VLN-Pilot(VLN-Pilot)は、大型のビジョン・アンド・ランゲージ・モデル(Vision-and-Language Model)が屋内ドローンナビゲーションにおいて人間のパイロットの役割を担っているフレームワークである。
我々のフレームワークは、言語による意味理解と視覚的知覚を統合し、文脈認識、高レベルの飛行行動を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:23:11 GMT)
IRPAPERS: A Visual Document Benchmark for Scientific Retrieval and Question Answering [1.4] 我々は166の科学論文から3,230ページのベンチマークであるIRPAPERSを紹介し、各ページに画像とOCRの書き起こしがある。
画像とテキストによる検索と質問応答システムの比較を行った。
我々は、一助文と画像表現の限界を分析し、一方のモダリティを必要とする質問タイプを他方で識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:57:43 GMT)
Separation-Utility Pareto Frontier: An Information-Theoretic Characterization [1.4] 本研究は, 実用性と分離の最適トレードオフ, 真の結果を条件に, 感度特性から予測的独立性を必要とする公正基準について検討する。
本研究は,条件付き相互情報(CMI)に基づく実験正則化器の開発である。
この研究は、深層学習における分離を強制するための、証明可能で安定的で柔軟なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:37:51 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） (Thu, 05 Feb 2026 01:29:45 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） (Thu, 05 Feb 2026 01:27:18 GMT)
Fine-Tuning Large Language Models for Automatic Detection of Sexually Explicit Content in Spanish-Language Song Lyrics [1.3] 本稿では,スペイン語の歌詞中の性的な内容を自動的に検出する手法を提案する。
都市ラテン音楽の慣用的言語的特徴に適応するために、生成事前学習トランスフォーマーモデルを微調整する。
本稿では,音楽のための多層年齢型コンテンツレーティングシステムについて,公共政策の提案を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:45:09 GMT)
PMT Waveform Simulation and Reconstruction with Conditional Diffusion Network [1.3] 光増倍管(英語版)(PMT)は粒子物理学や核物理学の実験に広く用いられている。
PMT波形再構成の精度は検出器の空間分解能とエネルギー分解能に直接影響を及ぼす。
本研究では,条件付き拡散ネットワークを基盤とした弱教師付き波形シミュレーションと再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:30:47 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） (Thu, 05 Feb 2026 16:48:41 GMT)
Wikipedia and Grokipedia: A Comparison of Human and Generative Encyclopedias [1.2] 本研究では, 生成媒介がコンテンツ選択, テキスト書き換え, 物語構造, 百科事典コンテンツにおける評価フレーミングをどう変えるかを検討する。
我々は、Wikipediaページの人気度、参照密度、最近の編集活動の関数として、Grokipediaのページインクルージョンをモデル化する。
参照密度が高いページや近年の論争では書き直しが頻繁に行われるが、人気の高いページは変更せずに再現されることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:24:21 GMT)
Multi-AD: Cross-Domain Unsupervised Anomaly Detection for Medical and Industrial Applications [1.2] 医用画像と産業用画像にまたがる堅牢な教師なし異常検出のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルであるMulti-ADを提案する。
提案手法は,チャネルワイド・アテンションによる特徴抽出を促進するために,SEブロックを用いている。
推論段階では、マルチスケールの特徴を統合することで、学生モデルは様々な大きさの異常を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:17:42 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection of Diseases in the Female Pelvis for Real-Time MR Imaging [1.1] 既存のAIアプローチは、主に病原性があり、リアルタイムの互換性がない。
骨盤MRIにおける疾患およびパラメータに依存しないリアルタイム非教師付き異常検出のためのベンチマークフレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:33:27 GMT)
Modelling the Morphology of Verbal Paradigms: A Case Study in the Tokenization of Turkish and Hebrew [1.1] 本稿では,トルコ語と現代ヘブライ語において,トランスフォーマーモデルがどのように複雑な動詞のパラダイムを表現するかを検討する。
トルコ語では、単言語モデルと多言語モデルの両方が成功し、トークン化がアトミックである場合や、単語を小さなサブワード単位に分割する場合などを示す。
ヘブライ語の場合、単言語モデルと多言語モデルが分岐する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:31:21 GMT)
Toward Faithful and Complete Answer Construction from a Single Document [1.1] EVEは文書基底推論のための構造化されたフレームワークである。
自由形式のプロンプトとは異なり、EVEは、高厳密な推論を抽出、検証、列挙に分解する構造化された検証可能なパイプラインに、生成を制約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:22:08 GMT)
Quantum-enhanced Markov Chain Monte Carlo for Combinatorial Optimization [1.0] 本研究では,短期量子コンピューティングによる古典的最適化にアプローチする別の方法を提案する。
我々は,IBM量子ハードウェア上の117量子ビットを用いて,最大セット問題(MIS)のインスタンスのグローバル最適化を最大117個の決定変数に復元することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:20:54 GMT)
TIDE: Temporal Incremental Draft Engine for Self-Improving LLM Inference [1.0] TIDEは、オンラインドラフト適応を直接高性能なLLM推論システムに統合する、サービスエンジニアリングネイティブフレームワークである。
TIDEは、推論中に生成されたターゲットモデルをトレーニング信号として再利用し、ターゲットモデルを再ロードすることなく、ゼロオーバーヘッドのドラフト適応を可能にする。
さまざまな現実世界のワークロードに対して、TIDEは静的投機的復号化よりも最大1.15倍のスループット向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:06:12 GMT)
Radon--Wasserstein Gradient Flows for Interacting-Particle Sampling in High Dimensions [1.0] Kullback-Leibler分散の勾配流は、正規化定数までしか知られていないターゲット密度への分布を進化させる。
ここでは,KL分散の勾配流と,特性の顕著な組み合わせを紹介する。
彼らは高次元における正確な相互作用粒子近似を認め、ステップごとのコストは粒子の数と次元の両方で線形にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:38:56 GMT)
Code, Capital, and Clusters: Understanding Firm Performance in the UK AI Economy [1.0] 英国は、急激な企業形成と戦略的投資によって、グローバルAIの世界において、独特な立場を確立した。
本研究では、企業ハウス、ONS、Glass.aiの英国AIエンティティの包括的データセットを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:55:01 GMT)
Improved Rodeo Algorithm Performance for Spectral Functions and State Preparation [1.0] ロデオアルゴリズム(英: Rodeo Algorithm)は、ハミルトニアンのエネルギースペクトルを計算し、そのエネルギー固有状態を作成する量子計算法である。
幾何列の時間サンプルを用いることで、与えられた全実行時間に対してほぼ最適の最適化空間が得られることを示す。
以上の結果から,幾何的時系列は量子状態の準備に実用的で,ほぼ最適で,堅牢な時間サンプリング戦略をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:25:53 GMT)
Different Time, Different Language: Revisiting the Bias Against Non-Native Speakers in GPT Detectors [0.9] チェコの非母語話者のテキストの難易度は、母語話者のテキストよりも低くないことを示す。
我々は3つの異なる家系の検出器を調べ、非ネイティブ話者に対して系統的な偏見は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:31:24 GMT)
Gradient Analysis of Barren Plateau in Parameterized Quantum Circuits with multi-qubit gates [0.9] 本稿では、量子回路の勾配特性を多ビットゲートで解析するための一般的な理論的枠組みを提案する。
本手法は,パラメータのHaarランダムな仮定を回避し,直接的枠組みを一般化する。
この枠組みを単層および深層回路に適用し、多ビットゲートの大きさと量子ビット数、層数、有効パラメータによって勾配の分散がどのように決定されるかを定量化する分析結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:17:37 GMT)
PIRATR: Parametric Object Inference for Robotic Applications with Transformers in 3D Point Clouds [0.9] PIRATRは、ポイントクラウドにおけるロボットユースケースのためのエンドツーエンドの3Dオブジェクト検出フレームワークである。
提案手法は,複数クラス6-DoFポーズとクラス固有のパラメトリック属性を同時推定することにより,パラメトリックな3次元物体検出を効率化する。
PIRATRは実際の屋外LiDARスキャンに効果的に一般化し、追加の微調整なしで0.919の検出mAPを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:29:09 GMT)
From Bench to Flight: Translating Drone Impact Tests into Operational Safety Limits [0.9] 私たちは、ベンチトップ衝突試験をドローンのデプロイ可能な安全管理者に変換する、エンドツーエンドでオープンなツールチェーンを提示します。
我々は,プリインパクト速度をインパルスと接触時間にマッピングし,目標力限界に対する速度境界の直接計算を可能にするデータ駆動モデルを提案する。
私たちの貢献は、測定された影響から実行時限界までの実践的なブリッジであり、共有可能なデータセット、コード、チームが人間の近くの屋内MAV操作を認証するために適用可能な反復可能なプロセスがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:34:49 GMT)
FedRandom: Sampling Consistent and Accurate Contribution Values in Federated Learning [0.9] 我々は、コントリビューション不安定性問題に対する新しい緩和手法であるFedRandomを紹介する。
FedRandomは、すべての評価シナリオの3分の1以上で、地上の真実までの距離を縮めることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:19:21 GMT)
Mode-Dependent Rectification for Stable PPO Training [0.8] モード依存アーキテクチャコンポーネント(トレーニングと評価の間に異なる振る舞いをするレイヤ)は、視覚的強化学習で一般的に使用されるが、オン・ポリティクスの最適化を不安定にすることができる。
本稿では, PPOにおいて, バッチ正規化による評価行動とトレーニングの相違が, 政策ミスマッチ, 分散ドリフト, 報酬崩壊につながることを示す。
本稿では,モード依存層下でPPOを安定化する軽量な2相学習法であるモード依存整流法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:54:19 GMT)
Robust Negativity in the Quantum-to-Classical Transition of Kerr Dynamics [0.8] 我々は、損失の存在下でのシングルモードカーの非線形ダイナミクスの量子-古典遷移を定量化する。
本研究は, 連続可変量子情報処理におけるロバストな非古典的資源の創出の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:21:59 GMT)
Warm Starts, Cold States: Exploiting Adiabaticity for Variational Ground-States [0.8] ハミルトン変形の段階的(離散化)に基づく地中準備の反復的戦略を提案する。
変形の過程でのトレーニング可能性を示す損失分散の低い境界を証明した。
ショットノイズの影響を含む数値シミュレーションにより、この経路依存的追跡が目標基底状態に連続的に収束することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:13:11 GMT)
Quantum Approximate Optimization of Integer Graph Problems and Surpassing Semidefinite Programming for Max-k-Cut [0.8] グラフ上の整数問題に適用された量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)について検討する。
任意の大きさの高次$d$正則グラフ上で、深さ-p$QAOA予想に対する一般的な反復公式を導出する。
その結果、二進法から整数最適化問題への移動は、量子的優位性のために新しい道を開くことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:11:18 GMT)
IndustryShapes: An RGB-D Benchmark dataset for 6D object pose estimation of industrial assembly components and tools [0.8] 産業用ツールとコンポーネントの新しいRGB-DベンチマークデータセットであるIndustrialShapesを紹介します。
このデータセットは、オブジェクト6Dのポーズ推定アプローチをベンチマークするための、現実的でアプリケーション関連のテストベッドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:28:57 GMT)
Location-Aware Dispersion on Anonymous Graphs [0.6] よく研究された分散分散ロボットにおける基本的な協調問題である。
位置認識を取り入れた新しい分散の一般化であるLOOCATION-AWARE DisPERSIONを紹介する。
我々は,時間とメモリの双方の要求条件が保証されるようないくつかの決定論的アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:02:24 GMT)
JSynFlow: Japanese Synthesised Flowchart Visual Question Answering Dataset built with Large Language Models [0.6] JSynFlowは日本のフローチャートのための合成ビジュアルQAデータセットである。
本稿では、データセットの手順を詳述し、JSynFlowによる微調整により、VLMの性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:38:00 GMT)
Representation Geometry as a Diagnostic for Out-of-Distribution Robustness [0.6] In-distribution Embeddingsからクラス条件の相互k-nearest-neighborグラフを構成する幾何学的診断フレームワークを提案する。
スペクトルの複雑さが低く、平均曲率が高くなると、チェックポイント全体にわたって強い分布外(OOD)の精度が常に予測される。
この結果から,表現幾何学はラベル無しで解釈可能な診断を可能にし,教師なしチェックポイント選択の信頼性をサポートできることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:54:34 GMT)
Evaluating the impact of word embeddings on similarity scoring in practical information retrieval [0.6] ベクトル空間モデリング(VSM)とニューラルワード埋め込みは、現代の機械学習と自然言語処理パイプラインにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,ニューラルワード埋め込みのセントロイドの共通類似度尺度から離れて,クエリ文の類似度を測定する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:57:38 GMT)
Compressing LLMs with MoP: Mixture of Pruners [0.6] MoP (Mixture of Pruners) はモデルプルーニングのための反復的なフレームワークである。
深さのみのプルーニングと幅のみのプルーニングを一貫して上回ります。
実際のスピードアップに変換され、エンドツーエンドのレイテンシが40%の圧縮で39%削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:01:06 GMT)
Towards Segmenting the Invisible: An End-to-End Registration and Segmentation Framework for Weakly Supervised Tumour Analysis [0.6] 肝腫瘍のアブレーションは重要な臨床的課題である。
病理組織と健康組織との対比が極端に少ないため,術中CTでは見えないことが多い。
本研究は,1つのモードで病理が見えるが,もう1つのモードでは存在しないシナリオに対して,相互モダリティの弱い監視の実現可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:55:26 GMT)
Geometric Observability Index: An Operator-Theoretic Framework for Per-Feature Sensitivity, Weak Observability, and Dynamic Effects in SE(3) Pose Estimation [0.6] 本稿では,Lie群SE(3)におけるカメラポーズ推定における機能ごとの感度を解析するための統一演算子理論フレームワークを提案する。
影響関数論を行列リー群に拡張し、SE(3) 上の左自明な M-推定子に対する固有摂動作用素を導出する。
結果として得られる幾何可観測性指数(GOI)は、曲率演算子と可観測部分空間のリー代数構造による単一の測定の寄与を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:12:00 GMT)
Exploring Silicon-Based Societies: An Early Study of the Moltbook Agent Community [0.5] 本稿では,データ駆動型シリコン社会学を,相互作用する人工エージェント間の社会構造形成を研究するための体系的な実証的枠組みとして紹介する。
エージェントとエージェントのインタラクションを主目的とするソーシャルプラットフォームであるMoltbookを解析し,大規模データマイニング研究の先駆者となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:35:14 GMT)
Non-Stationary Inventory Control with Lead Times [0.5] 非定常単体, 定期レビュー在庫管理問題について検討した。
非定常性の需要が在庫モデル全体の学習性能に与える影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:53:37 GMT)
High-order dynamical decoupling in the weak-coupling regime [0.5] 弱い結合状態における任意のシステムバス相互作用のスキームを提案する。
k$ローカルなシステムバス相互作用を持つ$n$-qubit系に対して、$mathcalO(nk-1K)$-pulse列を得る。
同じ数のパルスに対して、我々の配列は弱い結合状態において最先端の擬似DDより優れていることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:10:02 GMT)
Emulating Aggregate Human Choice Behavior and Biases with GPT Conversational Agents [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は、よく知られたバイアスを再現することが示されている。
我々は,3つの確立された意思決定シナリオを会話環境に適応させ,人間の実験を行った。
人間の行動をどのように整合させるかという点において,モデル間に顕著な違いが認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 12:33:05 GMT)
CFRecs: Counterfactual Recommendations on Real Estate User Listing Interaction Graphs [0.4] 本稿では,CFRecs(CFRecs)について紹介する。
我々は、Zillowのグラフ構造化データにCFRecsを適用し、住宅購入者と販売者の両方に実用的なレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:42:51 GMT)
Reasoning under Ambiguity: Uncertainty-Aware Multilingual Emotion Classification under Partial Supervision [0.4] 本稿では,多言語多言語感情分類のための不確実性認識フレームワークであるAmbiguityの下での推論を紹介する。
英語、スペイン語、アラビア語の感情分類ベンチマークの実験は、強いベースラインよりも一貫した改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:17:25 GMT)
MRI Cross-Modal Synthesis: A Comparative Study of Generative Models for T1-to-T2 Reconstruction [0.4] クロスモーダルMRI合成は、ある取得プロトコルから別の取得プロトコルを使って画像を生成する。
本稿では, Pix2Pix GAN, CycleGAN, variational Autoencoder (VAE) の3種類のT1-to-T2MRI再構成モデルの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:07:58 GMT)
ASMa: Asymmetric Spatio-temporal Masking for Skeleton Action Representation Learning [0.4] 自己教師付き学習(SSL)は骨格に基づく行動認識において顕著な成功を収めている。
既存のSSLメソッドは、主にハイモーションフレームと高次ジョイントのマスキングに焦点を当てたデータ拡張に依存している。
本研究では,行動表現学習のための非対称なS時間マスキング(ASMA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:59:35 GMT)
MetaSSP: Enhancing Semi-supervised Implicit 3D Reconstruction through Meta-adaptive EMA and SDF-aware Pseudo-label Evaluation [0.4] SDFをベースとした単一ビュー3D再構成手法は高品質な面を実現するが,大きなラベル付きデータセットを必要とする。
本稿では,多彩なラベル付き画像を利用する新しい半教師付きフレームワークであるMetaSSPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:07:46 GMT)
MGP-KAD: Multimodal Geometric Priors and Kolmogorov-Arnold Decoder for Single-View 3D Reconstruction in Complex Scenes [0.4] 複雑な現実世界のシーンにおける単一ビューの3D再構成は、ノイズ、オブジェクトの多様性、データセットの可用性の制限によって困難である。
再構成精度を高めるためにRGBと幾何を統合した新しいマルチモーダル機能融合フレームワーク MGP-KAD を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:54:30 GMT)
Entropy Bounds via Hypothesis Testing and Its Applications to Two-Way Key Distillation in Quantum Cryptography [0.4] 量子鍵分布(QKD) 量子状態の分散による計算仮定に頼ることなく、情報理論のセキュリティ。
本研究では, 有利な蒸留法や量子仮説法といった二方向の鍵蒸留を応用し, 達成可能な鍵レート間の厳密な接続を確立する。
我々の研究は、量子多重仮説テストの進歩がQKDのセキュリティ分析を直接的に研ぎ澄める方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:48:03 GMT)
Benchmarking Artificial Intelligence Models for Daily Coastal Hypoxia Forecasting [0.4] 沿岸低酸素症、特にメキシコ湾北部では、生態学的および経済的な懸念が続いている。
本研究では,毎日の低酸素度分類のための4つのディープラーニングアーキテクチャを比較した。
本研究では,水柱成層,堆積物酸素消費量,温度依存性分解速度を考慮した分類モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:16:17 GMT)
Thermodynamic Limits of Physical Intelligence [0.4] 現代のAIシステムは、かなりのエネルギー消費を犠牲にして驚くべき能力を達成する。
我々は,知能と物理効率を結びつけるために,明示的な会計規則の下で2ビット単位の計測値を提案する。
本研究では,Landauerスケールの閉サイクル・ベンチマークを熱力学学習の不等式を例に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:12:43 GMT)
Semantic Search over 9 Million Mathematical Theorems [0.3] 我々は、arXivと他の7つの情報源から抽出された9.2億ドルの定理文の統一コーパス上で、意味定理の検索を大規模に導入、研究する。
それぞれの定理を,検索表現として短い自然言語記述で表現し,表現コンテキスト,言語モデルの選択,埋め込みモデル,探索戦略が検索品質にどのように影響するかを体系的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:16:20 GMT)
Transformer-Based Reinforcement Learning for Autonomous Orbital Collision Avoidance in Partially Observable Environments [0.3] 自律軌道衝突回避のためのトランスフォーマーに基づく強化学習フレームワークを提案する。
この研究の中心的な貢献は、トランスフォーマーベースのPartially Observable Markov Decision Processアーキテクチャの利用である。
この統合は、不完全な監視環境下でより確実に動作可能な衝突回避エージェントを訓練するための基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:57:58 GMT)
When Iterative RAG Beats Ideal Evidence: A Diagnostic Study in Scientific Multi-hop Question Answering [0.3] 我々は,同期反復検索と推論が,理想化された静的上界(Gold Context)RAGを超えることができるかどうかを考察した。
我々は,<i>No Context</i>,<i>Gold Context</i>,<i>Gold Context</i>,<i>Gold Context</i>,<i>Iterative RAG</i>,<i>Gold Context</i>,<i>Gold Context</i>,<i>Gold Context</i>,<i>I。
モデル全体では、Iterative RAGはゴールドコンテキストを一貫して上回り、特に非推論では最大25.6ポイントまで上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:59:52 GMT)
The Quantum Message Complexity of Distributed Wake-Up with Advice [0.3] 本稿では、量子ルーティングモデルにおいて、ウェイクアップのためのメッセージの複雑さに関する第1および第2の上限を示す。
我々は、ウェイクアップがアドバイスなしで$(n3/2 )$の量子メッセージ複雑性を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:55:42 GMT)
Generalization of Self-Supervised Vision Transformers for Protein Localization Across Microscopy Domains [0.3] OpenCell データセット上でのタンパク質局在化のための DINO-pretrained Vision Transformer のクロスドメイン転送性について検討した。
我々は、ImageNet-1k、Human Protein Atlas(HPA)、OpenCellで事前訓練された3つのDINOバックボーンを用いて画像埋め込みを生成する。
すべての事前訓練されたモデルは、顕微鏡固有のHPA事前訓練モデルにより、最高の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:39:00 GMT)
Spontaneous Parity Breaking in Quantum Antiferromagnets on the Triangular Lattice [0.2] 三角形格子上のフラストレーションは、長い間、多体系における興味深い位相の源であり、しばしば議論される。
フラストレーションによって引き起こされる位相は,自発的なパリティ破壊に伴う親指の暗黙的な規則によって体系的に形成されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:16:52 GMT)
Quantum-Inspired Algorithm for Classical Spin Hamiltonians Based on Matrix Product Operators [0.2] 本稿では,量子状態のスペクトルフィルタリングとサンプリングに着想を得た古典的最適化問題に対するテンソルネットワーク(TN)アプローチを提案する。
我々は変換されたハミルトン作用素を行列積作用素(MPO)として表現し、切り離されたMPO-MPO縮約によってこの対象の巨大なパワーを形成する。
密度行列再正規化群とは対照的に,本手法は結合次元を増大させることにより体系的改善への直接的な経路を提供し,局所最小化を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 02:29:37 GMT)
Experimental Quantum Bernoulli Factories via Bell-Basis Measurements [0.2] 2つの同一入力クオインのベル基底測定に基づいて、エンタングルメント支援量子ベルヌーイファクトリーを実演する。
理想的な予測に対して測定された出力バイアスをベンチマークし、デバイスノイズの影響について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:07:42 GMT)
Piecewise Deterministic Markov Processes for Bayesian Inference of PDE Coefficients [0.2] 我々は,部分的決定論的マルコフプロセス(PDMP)サンプリングのためのフレームワークを開発する。
GP系サロゲートを用いたPDMPサンプリング装置は, フォワードモデル評価において, 精度が高く, 有効試料サイズが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:29:53 GMT)
Contour Refinement using Discrete Diffusion in Low Data Regime [0.2] 低データ構造におけるロバストな境界検出のための軽量な離散拡散輪郭改善パイプラインを提案する。
我々は、パイプラインのコアとして自己アテンション層を持つ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャと、スパース輪郭表現を反復的に装飾するセグメンテーションマスクの条件を用いる。
本手法は医用画像データセットKVASIRのSOTAベースラインよりも優れており,HAM10Kや独自の山火事データセットSmokeと競合するが,推論フレームレートは3.5倍向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:55:08 GMT)
Entanglement Hamiltonians in dissipative free fermions and the time-dependent GGE [0.2] 放散自由フェルミオン系におけるエンタングルメントハミルトニアン(EHs)のダイナミクスについて検討する。
利得と損失の散逸に着目して,ポストクエンチの進化を考察し,弾道スケールでのEHの明示的な表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:41:55 GMT)
A Unified Multimodal Framework for Dataset Construction and Model-Based Diagnosis of Ameloblastoma [0.1] 今回,エナメル上皮腫に特有なマルチモーダルデータセットを新たに作成した。
テキストレポートから臨床的に関連性のある特徴を抽出するために自然言語処理技術が用いられた。
骨髄芽腫変異の分類,再発リスクなどの行動パターンの評価,手術計画支援のための多モード深層学習モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:15:34 GMT)
Quantum-Enhanced Deterministic Inference of $k$-Independent Set Instances on Neutral Atom Arrays [0.1] 本稿では,実験的な特徴のある雑音によって誘導されるショットレベルの推論手法であるDEMを紹介する。
DEMは、古典的な推論ベースラインに対する後処理のオーバーヘッドを低減する。
Intel i9プロセッサ上の1時間の古典計算は、有効エラー率で最大$N=250-450$原子の中立原子実験に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:21:43 GMT)
AI chatbots versus human healthcare professionals: a systematic review and meta-analysis of empathy in patient care [0.1] 医療における人工知能(AI)ベースのチャットボットの利用は急速に拡大している。
一部の研究は、AIチャットボットが人間の医療専門家(HCP)よりも共感的に優れていることを示唆している。
我々は,AIチャットボットとヒトHCPを共感尺度で比較する研究のために,複数のデータベースを検索した。
13の研究では、AIに対する感情評価が統計的に有意に高く、皮膚科では人間の反応が好まれる2つの研究しか報告されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:09:19 GMT)
Synthetic Defect Geometries of Cast Metal Objects Modeled via 2d Voronoi Tessellations [0.1] 非破壊検査(NDT)法は, 検査中に対象物の機能に影響を及ぼさないため, 品質管理には欠陥検出が不可欠である。
十分な量及び品質のトレーニングデータを提供することにより、合成データを使用することが可能であり、ルールベースのアプローチにより、制御可能な環境で合成データを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:28:44 GMT)
Pool-based Active Learning as Noisy Lossy Compression: Characterizing Label Complexity via Finite Blocklength Analysis [0.1] 本稿では、プールベースアクティブラーニング(AL)の理論的限界を分析するための情報理論フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,プール観測をノイズシンボル観測にマッピングし,データ選択を圧縮に,復号化を学習することで,プールベースALをノイズの少ない圧縮問題として再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:57:54 GMT)
RocqSmith: Can Automatic Optimization Forge Better Proof Agents? [0.1] 我々は,Rocqの証明生成エージェントを最適化するタスクに適用した場合に,異なる自動エージェントがどのように機能するかを評価する。
以上の結果から,いくつかのブートストラップが測定可能な改善をもたらす一方で,単純な数発ブートストラップが最も有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:28:26 GMT)
Does Programming Language Matter? An Empirical Study of Fuzzing Bug Detection [0.1] 本研究では, ファジィバグの特徴と検出効率が言語間でどのように異なるかを調べるために, 大規模クロスランゲージ解析を行った。
初等言語に分類される559のOSS-Fuzzプロジェクトから61,444のファジィバグと99,248のビルドを分析した。
調査の結果,(i)C++とRustはファジィングバグ検出頻度が高く,(ii)RustとPythonは脆弱性比率が低いが,より重大な脆弱性を露呈する傾向があり,(iii)クラッシュタイプは言語によって異なり,再現不可能なバグがGoでは頻繁に発生するが,Rustではまれである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:08:51 GMT)
Visualizing the loss landscapes of physics-informed neural networks [0.0] ニューラルネットワークの損失は、ランドスケープにおけるデータ駆動のランドスケープとして多くの特性を持っている。
物理インフォームドニューラルネットワークの喪失は、データ駆動のランドスケープと同じような性質を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:35:51 GMT)
Urban Spatio-Temporal Foundation Models for Climate-Resilient Housing: Scaling Diffusion Transformers for Disaster Risk Prediction [0.0] 本稿では,異種条件の都市データを統合した拡散変圧器フレームワークであるSkjold-DiTについて述べる。
具体的には、Skjold-DiTは、不確実性を認識したアクセシビリティレイヤを生成することによって、ハザード対応のルーティング制約を可能にする。
実験は、予測品質、都市横断性、キャリブレーション、下流輸送関連の結果を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:01:56 GMT)
Universal approximation with signatures of non-geometric rough paths [0.0] 結果の粗路の符号の線型汎函数がコンパクト集合上の粗路空間上の連続汎函数に近似することを証明した。
我々は、Fllmerの一般パスワイズ積分に基づいて、そのパスワイズ2次変動項によって拡張されたパスのシグネチャを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:16:25 GMT)
U(1) lattice gauge theory and string roughening on a triangular Rydberg array [0.0] 我々は、Rydberg量子シミュレーターにおいて、文字列の粗化が自然に現れることを示す。
我々の結果は、強い揺らぎが弦の破れ力学にどのように影響するかの詳細な研究への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:00:52 GMT)
Toward Operationalizing Rasmussen: Drift Observability on the Simplex for Evolving Systems [0.0] 障害へのドリフトのモニタリングはユークリッド異常検出によって妨げられる。
ラスムッセンの動的安全モデルは、競合する圧力の下でドリフトを動機付ける。
そこで本研究では,単純度に基づくドリフト可観測性に関するビジョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:41:49 GMT)
Time-Complexity Characterization of NIST Lightweight Cryptography Finalists [0.0] デジタルIDシステムの新興技術やモノのインターネット(Internet of Things)検証が、処理能力、メモリ、エネルギー資源に制限のあるデバイスに対して強力な暗号保証を要求し続けているため、軽量暗号は不可欠になりつつある。
これらの技術が日常的に使われるようになると、強力なセキュリティを維持し、時間複雑性の明確な理論モデルを通じて予測可能なパフォーマンスを提供する暗号プリミティブが要求される。
NISTの軽量暗号プロジェクトは10のファイナリストアルゴリズムの実証的な評価を提供するが、それらの時間複雑さの振る舞いに関する統一的な理論的理解はいまだ残っていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:22:18 GMT)
Theory of direct measurement of the quantum pseudo-distribution via its characteristic function [0.0] 本稿では,その特性関数を用いて観測可能特性の量子力学的擬似分布を測定する手法を提案する。
位置と運動量を測定することで、正準可換関係を直接探究する処方料を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:32:00 GMT)
The SLAM Confidence Trap [0.0] SLAMコミュニティは、原則化された不確実性推定よりもベンチマークスコアを優先順位付けすることで、"信頼のトラップ"に陥りました。
これにより、幾何学的に正確だが確率的に不整合で不安定なシステムが得られる。
我々は、不確実性の一貫したリアルタイム計算が成功の主指標となるパラダイムシフトを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:37:24 GMT)
The Necessity of a Holistic Safety Evaluation Framework for AI-Based Automation Features [0.0] 運転自動化機能に関する機能的安全性(SOTIF)と機能的安全性(FuSa)の分析は、伝統的に、厳格な安全影響評価から品質管理(QM)コンポーネントを除外してきた。
人工知能(AI)統合の最近の進歩は、そのようなコンポーネントがSOTIF関連の有害リスクに寄与できることを明らかにしている。
本稿では、AIコンポーネントのリスクを特定し軽減するために、包括的FuSa、SOTIF、AI標準駆動手法を採用することを主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:22:24 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） (Thu, 05 Feb 2026 01:56:52 GMT)
TACIT: Transformation-Aware Capturing of Implicit Thought [0.0] 視覚的推論を解釈するための拡散型変換器TACITを提案する。
言語ベースの推論システムとは異なり、TACITは修正フローを使用して完全にピクセル空間で動作する。
迷路解法では,未解決迷路の画像を解に変換するモデルを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:14:12 GMT)
Structured Context Engineering for File-Native Agentic Systems: Evaluating Schema Accuracy, Format Effectiveness, and Multi-File Navigation at Scale [0.0] 大規模言語モデルエージェントは、プログラムインターフェイスを介してシステムを操作するようになっている。
しかし、実践者は、これらのエージェントが消費するコンテキストを構造化する方法に関する経験的なガイダンスを欠いている。
11のモデル、4のフォーマット、10から10,000のテーブルのスキーマにまたがるコンテキストエンジニアリングの体系的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:39:05 GMT)
Structural Disentanglement in Bilinear MLPs via Architectural Inductive Bias [0.0] 我々は、モデルがトレーニング中に内部表現をどのように構成するかから失敗が発生すると主張している。
線形パラメータ化は勾配流条件下での非混合特性を有することを示す。
ポイントワイズ非線形ネットワークとは異なり、乗法的アーキテクチャは、基礎となる代数構造と整合した真の作用素を復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:14:01 GMT)
Single-site dissipation stabilizes a superconducting nonequilibrium steady state in a strongly correlated system [0.0] 我々は、リンドブラッドの進化が真空から非平衡定常状態(NESS)に自律的にシステムをポンプし、マクロな$$$対角外長距離秩序(ODLRO)を示すことを示した。
局所的なダークステート選択、ホッピングによって引き起こされるオフマニフォールド・エクストラクションの制御された除去、および有限散逸ギャップを持つ魅力的な固定点を生じるリウヴィリア不変部分空間構造という3つの中心的特徴により、基礎となるメカニズムを解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 03:07:56 GMT)
Single shot distinguishability of noisy quantum channels [0.0] 単一系プローブと絡み合ったプローブの2つの異なるクラスを用いて、2つのノイズのある量子チャネルを単発で識別することに焦点を当てる。
最大エンタングルドプローブは2つの量子ビット非偏極チャネルを識別するのに最適であり、非ゼロエンタングルメントは単一系プローブよりも有利であることを示す。
クビット振幅減衰チャネルでは、単一系プローブが最大絡み合ったプローブと逆反転器より優れたノイズ依存型レギュレーションを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:28:28 GMT)
Simulation of boson sampling with optical feedback [0.0] 光フィードバックを用いたボソンサンプリングの理論モデルを提案する。
干渉計出力モードのサブセットは入力モードにループバックされる。
ランダム干渉計の場合、このシステムは時間とともにユニークな定常状態へと進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 11:39:41 GMT)
Schroedinger's principle eliminates the EPR-locality paradox [0.0] 量子力学のコペンハーゲン解釈において、EPR-局所性パラドックスが存在しないことを証明する。
パラドックスは、2つのスピンが1/半の絡み合った状態の最も単純な例で既に十分に仮定されていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:59:23 GMT)
Scattering of Squeezed Light by a Dielectric Slab [0.0] 我々は、場の二次体の変換を導出し、分散、吸収、多重反射がインシデント・スクイーズを歪めていることを示す。
その結果,スラブのパラメータに応じて2次雑音を選択的に減衰あるいは増幅し,出力電力スペクトルに表現できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:48:34 GMT)
Sawtooth wave adiabatic passage in a grating magneto-optical trap [0.0] 格子状磁気光学トラップ(MOT)におけるサートゥース波断熱路(SWAP)の実証
SWAPは、格子MOTの複雑な偏光環境にもかかわらず、三角形波周波数変調よりも冷却性が高い。
以上の結果から,SWAPは非直交レーザビームジオメトリに有効であり,狭線格子MOTを用いたセンサのデューティサイクルや原子数の向上が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:19:04 GMT)
SR4-Fit: An Interpretable and Informative Classification Algorithm Applied to Prediction of U.S. House of Representatives Elections [0.0] SR4-Fitは、前例のない精度と解釈可能性で下院選挙結果を予測することができることを示す。
また、乳がん、エコリ、ページブロック、ピマ・インディアン、自動車、酵母のデータセットなど、新たに利用可能な6つの分類データセットにも適用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:18:43 GMT)
SEAL: Symbolic Execution with Separation Logic (Competition Contribution) [0.0] SEALは、リンクされたデータ構造を操作するプログラムの検証のための静的アナライザである。
汎用的な分離論理解法であるAstralを用いて、満足度と細かなチェックを行う。
SEALはLinkedListsベースカテゴリの競争結果を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:29:10 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） (Thu, 05 Feb 2026 12:43:31 GMT)
Reduced-Order Surrogates for Forced Flexible Mesh Coastal-Ocean Models [0.0] 本稿では,気象強制と境界条件を組み込んだフレキシブルなクープマンオートエンコーダを提案する。
性能をPODベースのサロゲートと体系的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:59:58 GMT)
Quantum Reinforcement Learning with Transformers for the Capacitated Vehicle Routing Problem [0.0] 本稿では、静電容量化車両ルーティング問題(CVRP)に対処する古典的および量子強化学習(RL)アプローチの比較を行う。
Advantage Actor-Critic (A2C) エージェントは古典的、完全量子的、ハイブリッドな変種で実装されている。
その結果,3つのアプローチがすべて,効果的なルーティングポリシを学習できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:32:14 GMT)
Quantum Circuit Generation via test-time learning with large language models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は構造化されたアーティファクトを生成することができるが、科学的設計の信頼性として使用するにはブラックボックス評価の下で反復的改善のメカニズムが必要である。
LLMは固定長ゲートリストへの編集を提案し、外部シミュレータはMeyer-Wallach(MW)グローバルエンタングルメント尺度を用いて結果の状態を評価する。
従来のハイパフォーマンスな候補を明示的なメモリトレースとして再利用できる軽量なテスト時間学習レシピを導入し、スコア差フィードバックでプロンプトを強化し、再起動する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 16:53:11 GMT)
Projected Boosting with Fairness Constraints: Quantifying the Cost of Fair Training Distributions [0.0] 分析可能なトレーニングダイナミクスを保ちながら,グループフェアネスの制約を強化に組み込む方法について検討する。
このアプローチであるFairBoostは、アンサンブルによって誘導される指数重み付け分布を、公正性制約を満たす凸分布に投影する。
標準ベンチマークの実験は、理論的な予測を検証し、競争公正性と精度のトレードオフを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:38:32 GMT)
Poster: Camera Tampering Detection for Outdoor IoT Systems [0.0] 本稿では,ルールベース法とディープラーニングベース法という,改ざんされた画像を検出するための2つの手法を提案する。
本研究の目的は, 精度, 計算要求, 学習に必要なデータの観点から, それぞれの手法がどのように機能するかを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:30:27 GMT)
Path Sampling for Rare Events Boosted by Machine Learning [0.0] AIMMDは、機械学習を統合して遷移経路サンプリングの効率を高める新しいサンプリングアルゴリズムである。
この注釈書は、コアAMMMDフレームワークに関する議論と批判的な分析を提供し、最近の拡張を探求し、メソッドの潜在的な影響と制限について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:34:02 GMT)
PATHWAYS: Evaluating Investigation and Context Discovery in AI Web Agents [0.0] PATHWAYSは250のマルチステップ決定タスクのベンチマークである。
Webベースのエージェントが、隠れたコンテキスト情報を発見し、正しく使用できるかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 06:24:23 GMT)
Optimistic Training and Convergence of Q-Learning -- Extended Version [0.0] 近年の研究では,線形関数近似を用いたQ-ラーニングが安定であることが示されている。
一次元の例は、トレーニングの難解なポリシーの下では、PBEに対する解決策がないことを示している。
基底が理想であるような例は、真の Q-函数が基底のスパンであるという意味で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:32:13 GMT)
One-Way Quantum Secure Direct Communication with Choice of Measurement Basis as the Secret [0.0] 本稿では,1ビット当たりの共有EPR対の有限アンサンブルを用いた一方向量子セキュアダイレクト通信のモデルを提案する。
受信機が局所的なユニタリ操作を行う必要はないため、提案手法はスターネットワーク構成におけるセキュアなダイレクト通信の実現に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:23:55 GMT)
On the Efimov Effect for Four Particles in Dimension Two [0.0] シュルディンガー作用素が2次元の4つの粒子を記述し、短距離の3体力でのみ相互作用し、無限に多くの有界状態を持つことを証明している。
この結果は2次元の4粒子系に対するエフィモフ効果の類似性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:57:00 GMT)
Numerical approaches to entangling dynamics from variational principles [0.0] 動的シナリオにおける絡み合いの数値的同定に対処する。
我々は、分離可能な(非絡み合う)状態の集合への進化の制限に基づいて異なるプログラムを考える。
その結果,「第1偏差制限法」は数値的に不安定になることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:50:13 GMT)
Neural Implicit 3D Cardiac Shape Reconstruction from Sparse CT Angiography Slices Mimicking 2D Transthoracic Echocardiography Views [0.0] CTアンギオグラフィー(CTA)におけるスパース平面の区分けから完全な3次元心臓形状を再構築する手法を提案する。
心室および左室心筋の3次元形状をスパルスCTA平面から再構築するために,神経暗黙機能を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:00:59 GMT)
Near-lossless method for generating thermal photon-bunched light [0.0] 光子束を呈する熱光源は、センシング用途に提案されている。
そこで本研究では,光子束生成における変換効率が,他の多くの光子束生成プロセスよりも約9桁高い光子束生成法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 04:52:04 GMT)
More on OTOCs and Chaos in Quantum Mechanics -- Magnetic Fields [0.0] 単一粒子量子系における熱外秩序相関器 (OTOC) の再検討を行う。
熱 OTOC $C_T(t) = -langle [x(t), p]2 rangle_$ を計算し, 早期成長を定量化する Lyapunov 様指数 $_L$ を抽出する。
並列に、誘導中心演算子から構築された代替OTOCを計算し、定性的に異なるダイナミクスを示し、指数的な成長をしない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:42:20 GMT)
Modeling integrated frequency shifters and beam splitters [0.0] フォトニック量子コンピューティングは、フォールトトレランスの競争において強力な競争相手である。
周波数モードで符号化された量子ビットを用いた最近の提案は、ハードウェアフットプリントの大幅な削減を約束している。
結合共振器の変調アレイに基づく周波数モードビームスプリッタの設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:48:20 GMT)
MeshGraphNet-Transformer: Scalable Mesh-based Learned Simulation for Solid Mechanics [0.0] MeshGraphNet-Transformer(MGN-T)は,Transformerのグローバルモデリング機能とMeshGraphNetの幾何学的帰納バイアスを組み合わせた新しいアーキテクチャである。
MGN-Tは、大規模な高解像度メッシュ上での反復メッセージパッシングによる非効率な長距離情報伝搬である標準MGNの重要な制限を克服する。
我々は,MGN-Tが産業規模のメッシュの衝撃力学をうまく処理できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:55:13 GMT)
Matchgate synthesis via Clifford matchgates and $T$ gates [0.0] マッチゲートのユニタリは、相互作用しないフェルミオンとの関係のため、量子計算においてユビキタスである。
我々は、マッチゲートゲートのみを用いてマッチゲートユニタリをコンパイルする。
近似誤差 $varepsilon_mathbbSO (2n)$ は、この小さな次元の表現において、少なくとも指数関数的に大きいユニタリの$O(n,varepsilon_mathbbSO (2n))$ エラーに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:15:52 GMT)
Lower bounds on non-local computation from controllable correlation [0.0] 我々は、任意のユニタリに対して評価できる2つの新しい下界技術を与える。
ハールランダムな2量子ユニタリの場合、我々の手法は典型的に非自明な下界につながる。
我々は、CNOT、DCNOT、$sqrttextSWAP$、XX相互作用を含む、よく研究されている2つの量子ゲートのほとんどの下界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:53:36 GMT)
Local measurements and the entanglement transition in quantum spin chains [0.0] 無限量子スピン鎖の短距離交絡状態(SRE)と長距離交絡状態(従って長距離交絡状態)の遷移を考える。
局所的な$G$-chargeの時間間隔でのオンサイト測定により,初期SRE状態は長距離相関が増大する状態の族へと変化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:28:35 GMT)
LinguistAgent: A Reflective Multi-Model Platform for Automated Linguistic Annotation [0.0] 本稿では,言語アノテーションを自動化するために,反射型多モデルアーキテクチャを活用する統合プラットフォームLinguistAgentを紹介する。
このシステムは、プロのピアレビュープロセスをシミュレートするために、アノテーションとレビュアーからなるデュアルエージェントワークフローを実装している。
メタファ識別のタスクを例にLinguistAgentの有効性を実証し,トークンレベルをリアルタイムに評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:55:19 GMT)
Linear Programming for Multi-Criteria Assessment with Cardinal and Ordinal Data: A Pessimistic Virtual Gap Analysis [0.0] マルチ基準分析(Multi-criteria Analysis、MCA)は、様々な基準に基づいて代替品をランク付けするために用いられる。
主観評価と偏見は、しばしば結果の信頼性に影響を与える。
本稿では、2つの新しいVGAモデルを統合し、悲観的な観点からそれぞれの選択肢を評価するための2段階の手法の概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:56:57 GMT)
LOBSTgER-enhance: an underwater image enhancement pipeline [0.0] 本研究では, 合成汚濁パイプラインを導入し, 拡散生成による効果を逆転させることにより, 水中劣化の逆転を学習するイメージ・ツー・イメージ・パイプラインを開発した。
提案手法は,2.5k画像のスクラッチから1100Mパラメータのモデルを用いて,512x768画像において高い知覚整合性と強い一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:29:04 GMT)
LD-SLRO: Latent Diffusion Structured Light for 3-D Reconstruction of Highly Reflective Objects [0.0] 反射体(LD-SLRO)のための潜時拡散型構造光を提案する。
反射率が高い表面から撮像した位相シフトした縁画像をまず符号化し, 反射率特性を捉えた潜在表現を抽出する。
提案手法は,最先端の手法よりもファインダの品質と3次元再構成の精度を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 08:24:38 GMT)
Krylov Distribution [0.0] Krylov 分布 $mathcalD()$ は、ヒルベルト空間における逆エネルギー応答がどのように構成されるかを特徴づける。
スペクトル支持の外側の飽和、連続スペクトル内の広範な成長、スペクトルエッジ近傍のサブ線形または対数スケーリングの3つの普遍的な状態を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:39:53 GMT)
Know Your Scientist: KYC as Biosecurity Infrastructure [0.0] 現在のモデルレベルの制限は生物学に不適であり、信頼できる機能予測は到達範囲を超え、新しい脅威は設計による検出を回避している。
我々は、金融セクターにおけるアンチマネーロンダリング(AML)の実践にインスパイアされた、3段階のノウ・ユア・カスタマ(KYC)フレームワークを提案する。
この階層化されたアプローチは、制度的説明責任とトレーサビリティを通じて誤用コストを上昇させながら、正当な研究者のアクセスを維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:24:54 GMT)
Investigations on Quantum Correlations and Open Quantum System Dynamics Through Nuclear Spins [0.0] ユニタリ作用素の重畳の下で進化する量子ビットに対して、Leggett Garg不等式(LGI)によって定量化された時間量子相関について検討する。
複素平面における分配関数の零点であるリー・ヤンゼロについて検討し、臨界付近の熱力学的挙動を明らかにする。
局所的な相互作用によって引き起こされる絡み合いの局所化と非局在化に関する我々の研究について論じ、量子データ処理の不等式に明らかに違反する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:43:52 GMT)
Inheritance Between Feedforward and Convolutional Networks via Model Projection [0.0] フィードフォワードネットワーク (FFN) と畳み込みネットワーク (CNN) の技法は家族間で頻繁に再利用されるが、基礎となるモデルクラスとの関係は明確ではない。
テンソル値の活性化を伴うノードレベルの統一形式を導入し、一般化されたフィードフォワードネットワークが一般化された畳み込みネットワークの厳密なサブセットを形成することを示す。
2つのファミリー間の入力ごとのパラメータ化におけるミスマッチの動機付けにより,モデル投影を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:50:33 GMT)
Improving Ground State Accuracy of Variational Quantum Eigensolvers with Soft-coded Orthogonal Subspace Representations [0.0] 本稿では,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムにおける基底状態推定の精度を,ソフトコード直交制約付き部分空間表現を用いて改善する手法を提案する。
この表現は、シングルステート(標準VQE)およびマルチステート(SSVQEまたはMCVQE)表現と比較して高い忠実性を維持しながら、より浅い量子回路を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:28:40 GMT)
Impact of AI Search Summaries on Website Traffic: Evidence from Google AI Overviews and Wikipedia [0.0] ウィキペディアのトラフィックに対するGoogleのAI概要の因果的影響を推定する。
161,382人を超える記事言語対が一致し、AIOの露出は、英語記事への日々のトラフィックを約15%削減する。
これらの知見は、検索エンジンにおける生成的検索機能が、情報出版者からの注意を実質的に再配置できるという、初期の因果関係の証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 01:31:44 GMT)
Hybrid Quantum Image Preparation via JPEG Compression [0.0] 量子ピクセル情報符号化(QPIE)における画像ローディングの量子実装コストを削減するハイブリッド古典量子画像作成方式を提案する。
提案手法は、JPEG支援QPIE (JQPIE) と呼ばれ、量子化されたJPEG係数のみを量子レジスタにロードする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:23:58 GMT)
Hybrid Dual-Path Linear Transformations for Efficient Transformer Architectures [0.0] 本稿では,アフィン変換を2つのトポロジカルな経路に分解するHybrid Dual-Path Linear (HDPL)演算子について紹介する。
FineWeb-Eduデータセットの実験では、HDPLアーキテクチャが標準のLlamaスタイルのベースラインより優れていることが示されている。
本稿では,トランスフォーマーのバックボーン内での確率的潜在空間の明示的な物質化が,重要な建築的余裕として果たす役割について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:16:10 GMT)
Highly-Indistinguishable Single-Photons at 1550 nm from a Two-photon Resonantly Excited Purcell-enhanced Quantum Dot [0.0] 共振2光子励起(TPE)下における共振2光子励起(SI67.4(2)ps)における共振器強化InAs/$mathrmIn_0.53Al0.23Ga_0.24As$量子ドット(QD)単一光子源
2光子干渉(TPI)による$$$V_rmTPI = 90(3)%$のパルス励起の下でのXX光子の可視性は理論限界に達し、明らかに$を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:20:23 GMT)
Hamiltonian Benchmark of a Solid-State Spin-Photon Interface for Computation [0.0] 3つの鍵プロトコルに対する固体スピンフォトン界面のダイナミクスを解く。
正確な忠実さを導出することにより、基本性能限界を識別する。
その結果、現実的な不完全性は光子-光子ゲートを著しく制限するが、線形フォトニッククラスターにわずかにしか影響を与えず、光子数状態重畳にはほとんど無害であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:18:23 GMT)
Generics in science communication: Misaligned interpretations across laypeople, scientists, and large language models [0.0] 科学者はジェネリック(ジェネリック)を使うことが多い。
ChatGPTのような大きな言語モデルは、科学的なテキストを要約する際に、しばしば同じスタイルを採用する。
ジェネリクスは、特にオーディエンス間で異なる解釈をするときに、過剰な一般化を促すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:54:44 GMT)
Generative Ontology: When Structured Knowledge Learns to Create [0.0] 生成オントロジーは、ドメイン知識を実行可能なピダンティックスキーマとしてエンコードする。
マルチエージェントパイプラインは、異なるドメインに特別な役割を割り当てる。
検索強化世代は、既存の見習いから新しい見習いを基礎にしている。
完全なテーブルトップゲームデザインを生成するシステムであるGameGrammarを用いて,このフレームワークを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:14:20 GMT)
From Bias Mitigation to Bias Negotiation: Governing Identity and Sociocultural Reasoning in Generative AI [0.0] LLMは、社会的状況を理解し、行動可能にするために、共通の文化的パターンを描き、社会的世界で行動する。
アイデンティティは、しばしば有能な判断の推論基盤の一部である。
アイデンティティ関連の害に対する支配的な統治体制は、バイアス緩和のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:20:10 GMT)
Fix Representation (Optimally) Before Fairness: Finite-Sample Shrinkage Population Correction and the True Price of Fairness Under Subpopulation Shift [0.0] 機械学習の実践者は、予測精度とグループフェアネスの制約の間の緊張をよく観察する。
いずれの現象も、サブグループ比を誤って表現する訓練データのアーティファクトであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:32:05 GMT)
Fairness Under Group-Conditional Prior Probability Shift: Invariance, Drift, and Target-Aware Post-Processing [0.0] 誤差率(等化確率)に基づく公平度基準はGPPSの下で構造的に不変であることを示す。
対象ラベルを使わずに,対象領域のリスクとフェアネスの指標が識別可能であることを示す。
本研究では,ラベルのない後処理アルゴリズムであるTAP-GPPSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:01:02 GMT)
Ethology of Latent Spaces [0.0] 本研究では,視覚言語モデルにおける潜在空間の中立性について考察する。
等質不確定性の空間を構成するのではなく、潜在空間はモデル固有のアルゴリズム感受性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:37:31 GMT)
Entanglement Before Spacetime in Quantum-Gravity-Induced Interactions [0.0] エンタングルメント生成に責任を負う局所位相は時空幾何学が欠如していてもよく定義され、実現不可能であることを示す。
本研究は,QGEMプロトコルの真に量子的な内容を分離し,絡み合いを媒介する時空幾何学が果たす重要な役割を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:36:08 GMT)
Entangled photon pair excitation and time-frequency filtered multidimensional photon correlation spectroscopy as a probe for dissipative exciton kinetics [0.0] 本稿では,2光子状態の光子エンハンスド狭帯域励起と時間周波数フィルタによる2光子同時計測を組み合わせたプロトコルを提案する。
本研究では, 絡み合った光子対の非古典的相関が, 狭帯域の2エキシトン集団分布の作成に有効であることを示す。
これらの個体群分布とカスケード遷移の進化は、時間周波数フィルタによる光子同時計測を用いて監視することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:58:29 GMT)
Enabling Automatic Disordered Speech Recognition: An Impaired Speech Dataset in the Akan Language [0.0] 本研究では,言語障害のある母語話者の音声サンプルをキュレートしたコーパスを提案する。
データセットは、スタマリング、脳性麻痺、口蓋裂、脳卒中誘発発声障害の4つの階級にまたがる50.01時間の音声記録からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:44:13 GMT)
Emergence-as-Code for Self-Governing Reliable Systems [0.0] 本稿では,エネルジェンス・アズ・コード(Emergence-as-Code,EmaC)を提案する。
EmaC仕様は、トラベルインテント(オブジェクト、制御フロー演算子、アクションの許容)を宣言し、SLOとテレメトリにバインドする。
実行時推論コンポーネントは、運用成果物(トレースやトラフィック設定など)を消費し、証明と信頼性を備えた候補走行モデルを合成する。
匿名化されたアーティファクトリポジトリは、実行サンプル仕様と生成された出力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 09:04:33 GMT)
Does Cosmology require Hermiticity in Quantum Mechanics? [0.0] 我々は、初期の宇宙の原始的変動とラテンタイム構造の成長の両方に反エルミート的貢献がどのように伝播するかを示す。
この結果は、量子力学の基礎的な側面をテストするための新しいアリーナとして宇宙論を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:24:49 GMT)
Do Whitepaper Claims Predict Market Behavior? Evidence from Cryptocurrency Factor Analysis [0.0] 本研究は,暗号通貨の物語が経験的に観察された市場因子構造と一致するかどうかを考察する。
我々は10カテゴリにわたる38のホワイトペーパーのNLP分類と時間ごとの市場データのセマンティック分解を組み合わせたパイプラインを構築した。
無効な結果は、物語経済学に影響を及ぼす市場因子構造を有意に予測しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 00:16:59 GMT)
Dissipative Dicke Time Quasicrystals [0.0] 準周期フィボナッチ駆動を受けるオープンディックモデルにおける時間準結晶(TQC)の出現について検討する。
我々の研究は、準周期的に駆動される散逸性量子系が、新しい非平衡相を実現するための強力なプラットフォームとして機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:42:12 GMT)
Dispersion in nonlinear interferometry: implications for optical coherence tomography with undetected photons [0.0] 非退化光パラメトリックダウンコンバージョンに基づく量子干渉計は、強い非平衡群速度分散(GVD)を示す
この特徴は、分散非線形結晶を介して伝播する、非常に異なる周波数の相関光子として、この種の干渉計に固有のものである。
物理的補償は、特に適切な材料が限られているため、非退化ブロードバンドでは、それほど単純ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:35:59 GMT)
Disc-Centric Contrastive Learning for Lumbar Spine Severity Grading [0.0] 本研究は,T2強調MRIによる腰部脊柱管狭窄の重症度自動評価のためのディスク中心的アプローチについて検討した。
この方法は、椎間板あたりの1つの解剖学的局在領域を用いて、対照的な事前訓練とディスクレベルの微調整を組み合わせる。
実験では、78.1%のバランスの取れた正確さと、2.13%の重度から正常な誤分類率の低下が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:04:43 GMT)
Dimensionality Reduction on Riemannian Manifolds in Data Analysis [0.0] 実験の結果, ユークリッドに比べて表現品質と分類性能が向上した。
本研究は,現代の機械学習およびデータサイエンス応用における幾何学的認知次元減少の重要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:46:58 GMT)
Determining the ensemble N-representability of Reduced Density Matrices [0.0] p-体行列のアンサンブルN表現性を決定するための枠組みを提案する。
本研究では,2,3,4電子系および分子系を有限温度で数値シミュレーションにより検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:11:03 GMT)
Deforming the Double-Scaled SYK & Reaching the Stretched Horizon From Finite Cutoff Holography [0.0] コードハミルトニアン変形下における二重スケールSYK(DSSYK)モデルの特性について検討した。
Susskind による de Sitter ホログラフィーにおける宇宙的拡張地平線の提案を具体的に実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 19:00:00 GMT)
Correspondence between classical and quantum resonances [0.0] 分子ハミルトニアン非線形系では励起エネルギーが増加するにつれて分岐が起こる。
本稿では, 異性化系CN-Li$leftrightarrows$Li-CNにおけるこれらの古典共鳴の量子表現について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:46:40 GMT)
Contactless estimation of continuum displacement and mechanical compressibility from image series using a deep learning based framework [0.0] 本稿では,画像系列から直接連続体変位と材料圧縮性を評価するために,効率的なディープラーニングに基づくエンドツーエンドアプローチを提案する。
画像登録と材料圧縮可能性推定のための2つのディープニューラルネットワークに基づいて、このフレームワークは、効率と精度の点で従来のアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:16:42 GMT)
Compound Deception in Elite Peer Review: A Failure Mode Taxonomy of 100 Fabricated Citations at NeurIPS 2025 [0.0] 大規模言語モデル (LLM) は学術的著作においてますます使われてきているが、それらが存在しない情報源への引用を生成することで、しばしば幻覚を引き起こす。
本研究は,2025年ニューラル情報処理システム学会が受理した論文に現れる100個のAI生成幻覚励起を解析する。
1紙あたり3-5人の専門家によるレビューにもかかわらず、これらの引用は検出を回避し、53の論文に現れた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:43:35 GMT)
Color Centers and Hyperbolic Phonon Polaritons in Hexagonal Boron Nitride: A New Platform for Quantum Optics [0.0] 六方晶窒化ホウ素(hBN)における双極子極性光(HPP)は、中赤外光を深波長スケールに閉じ込める。
我々は、単一のhBN色中心がHPPの量子源として機能するフレームワークを開発する。
色中心の量子光学と双曲分極を結合することにより、我々は量子エミッタをオンチップの量子源として動作させ、HPPの制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 15:01:18 GMT)
Characterizing Human Semantic Navigation in Concept Production as Trajectories in Embedding Space [0.0] 組込み空間を通したナビゲーションとして,概念生産を表現したフレームワークを導入する。
本研究では,累積埋め込みに基づく参加者固有の意味軌道を構築し,幾何学的および動的メトリクスを抽出する。
異なる言語にまたがる4つのデータセット上で、異なるプロパティ生成タスクにまたがるフレームワークを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:23:04 GMT)
CIPHER: Cryptographic Insecurity Profiling via Hybrid Evaluation of Responses [0.0] 我々は,Pythonコードにおける暗号的脆弱性の発生率を測定するベンチマークCIPHERを紹介する。
CIPHERは、タスク毎のセキュリティ/中立/セキュアなプロンプト変種、暗号固有の脆弱性分類、行レベルの属性を使用する。
明示的なセキュアなプロンプトは、ターゲットとする問題を減らすが、全体的な暗号化上の脆弱性を確実に排除しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 23:00:34 GMT)
Broken neural scaling laws in materials science [0.0] 材料科学では、データは計算的にも実験的にも、生成に乏しく高価である。
データとモデル限定のレシエーションを区別するために、データセットサイズとモデルキャパシティでモデルパフォーマンスがどのようにスケールするかを特定することが重要です。
本稿では, 金属の誘電関数の予測という, パラダイム材料科学の課題に対するニューラルネットワークのスケーリング法則について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 14:27:08 GMT)
Bell and EPR experiments with signalling data [0.0] 非シグナリング原理はベル不等式および量子ステアリング実験における基本的な仮定である。
本稿では,局所隠れ変数と局所隠蔽状態理論の拡張について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:07:09 GMT)
Assessing Electricity Demand Forecasting with Exogenous Data in Time Series Foundation Models [0.0] 本稿では,ベースラインLSTMに対するクロスチャネル相関をモデル化できる基礎モデルについて実験的に評価する。
この単純な基準線は、シンガポールの安定な気候、特に短期的な地平線において、全ての基礎モデルを上回ることがよく見られる。
これらの結果は、普遍的な基盤モデル優位性に関する仮定に挑戦し、ドメイン固有モデルの必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:17:21 GMT)
Artificial Intelligence in Open Source Software Engineering: A Foundation for Sustainability [0.0] レビューでは、人工知能がどのように活用され、オープンソースソフトウェアサステナビリティの課題に対処しているかを論じている。
Paperは、自動バグトリアージやシステムメンテナンスなど、この領域におけるAIの重要応用を特定している。
また、OSSコンテキストにおけるAIの適用から生じる制限と倫理的懸念についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 20:53:45 GMT)
Arithmetic Reconciliation for CVQKD: Challenges and Feasibility [0.0] 和解プロトコルであるArithmetic Reconciliationは、複雑さが低く、より低いSNRで和解効率が向上する。
その結果、この手法は連続的な可変量子鍵分布アプリケーションに対して実現可能であり、有望であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 10:37:24 GMT)
Alignment Verifiability in Large Language Models: Normative Indistinguishability under Behavioral Evaluation [0.0] 行動評価は、大規模言語モデルにおけるアライメントを評価する主要なパラダイムである。
部分観測可能性下での識別可能性問題としてアライメント評価を行う。
行動アライメントテストは、アライメントの検証よりも、識別不可能なクラスの推定器として解釈されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:40:56 GMT)
Agentic Workflow Using RBA$_θ$ for Event Prediction [0.0] 風力ランプのイベントは、強い変動性、マルチスケールのダイナミクス、およびサイト固有の気象効果のために予測が難しい。
本稿では、ランプイベントを直接予測し、その後に電力軌道を再構築するイベントファースト・周波数対応予測パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:03:15 GMT)
AgentSpawn: Adaptive Multi-Agent Collaboration Through Dynamic Spawning for Long-Horizon Code Generation [0.0] AgentSpawnは動的エージェントの協調を可能にするアーキテクチャである。(1)生成中の自動メモリ転送、(2)実行時複雑性メトリクスによって引き起こされる適応的な生成ポリシー、(3)同時修正のためのコヒーレンスプロトコルである。
AgentSpawnはSWE-benchのようなベンチマークの静的ベースラインよりも34%高いコンプリート率を実現し、選択スライシングによりメモリオーバーヘッドを42%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:40:46 GMT)
Addressing the Waypoint-Action Gap in End-to-End Autonomous Driving via Vehicle Motion Models [0.0] 予測された動作シーケンスを対応するエゴフレーム・ウェイポイント・トラジェクトリにロールアウトする、微分可能な車両モデルフレームワークを提案する。
当社のアプローチでは,ウェイポイントベースのベンチマーク内で,アクションベースのアーキテクチャを初めてトレーニングし,評価することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 21:42:13 GMT)
A Hybrid Data-Driven Algorithm for Real-Time Friction Force Estimation in Hydraulic Cylinders [0.0] 本研究では,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークとランダムフォレストに基づく非線形摩擦力推定のためのデータ駆動ハイブリッドアルゴリズムを提案する。
様々な動作条件と外部負荷変動に対して10%未満の一貫性と安定したモデル誤差を実現する。
提案手法は,高精度で計算効率の高い解析モデルの限界に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 18:21:28 GMT)
A Guide to Large Language Models in Modeling and Simulation: From Core Techniques to Critical Challenges [0.0] 我々は,大規模言語モデル(LLM)の使用方法に関する包括的で実践的なガイダンスを提供することを目指している。
我々は、非決定主義、知識増強、M&Sデータの分解など、混乱の共通源について議論する。
我々は,設計選択の原則,診断戦略,経験的評価を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 17:00:07 GMT)
A Fast and Generalizable Fourier Neural Operator-Based Surrogate for Melt-Pool Prediction in Laser Processing [0.0] 本稿では,様々なレーザプロセスのパラメトリック解演算子を学習するサロゲートモデルであるLaser Processing Fourier Neural Operator (LP-FNO)を提案する。
提案するLP-FNOは, プロセスパラメータを3次元温度場と広いプロセスウィンドウ間の溶融プール境界にマッピングする。
粗大分解能データに基づいてトレーニングされたLP-FNOモデルを,より微細な格子上で評価し,メッシュ収束導電系における正確な予測を導出できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:39:50 GMT)
A Dialogue-Based Human-Robot Interaction Protocol for Wheelchair and Robotic Arm Integrated Control [0.0] 下半身の障害者は車椅子やロボットアームの恩恵を受け、移動性や自立性を向上させることができる。
タッチスクリーンや音声駆動による事前定義されたコマンドのような以前の補助インターフェイスは直感的であり、複雑なユーザの意図を捉えるのに苦労することが多い。
本稿では,ユーザとコミュニケーションして意図を理解し,支援行動を実行する知的エージェントをシミュレートする,自然な対話型人間ロボットインタラクションプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 22:47:14 GMT)
A Decomposition-based State Space Model for Multivariate Time-Series Forecasting [0.0] 本稿では,3つの並列状態空間モデル分岐を用いたエンドツーエンド分解フレームワークを提案する。
標準ベンチマーク全体では、DecompSSMは強力なベースラインを上回り、コンポーネントワイドな状態空間モデルとグローバルなコンテキスト改善の組み合わせの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 07:17:08 GMT)
A Data Driven Structural Decomposition of Dynamic Games via Best Response Maps [0.0] 本稿では,平衡計算の再構成による動的ゲームに対する概念的新しい定式化を提案する。
提案された定式化は、自律レース問題に動機づけられた2プレイヤーのオープンループダイナミックゲームにおいて、モンテカルロの大規模な研究に付随する数学的証明によって支持される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 05:44:53 GMT)
A Comparative Study of Correlation and Relativistic Effects on Atomic Ionization Energy [0.0] イオン化エネルギーに対する相対性と相関の組合せ効果は, 個々の寄与の和と等しくないことを示す。
この非付加性は相対論的効果と相関効果が独立ではないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Feb 2026 13:42:01 GMT)