InternAgent-1.5: A Unified Agentic Framework for Long-Horizon Autonomous Scientific Discovery [138.0] InternAgent-1.5は、エンドツーエンドの科学的発見を目的とした統合システムである。
このシステムは、生成、検証、進化のための3つの調整されたサブシステムで構成される構造化アーキテクチャ上に構築されている。
InternAgent-1.5をGAIA,HLE,GPQA,FrontierScienceなどの科学的推論ベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:36:06 GMT)
WorldArena: A Unified Benchmark for Evaluating Perception and Functional Utility of Embodied World Models [115.1] We introduced WorldArena, an unified benchmark designed for embodied world model across both perceptual and functional dimensions。
WorldArenaは、6つのサブ次元にまたがって16のメトリクスで測定されたビデオ知覚品質、データエンジンとして世界モデルを評価する実施されたタスク機能、ポリシー評価ツール、主観的な人間の評価と統合されたアクションプランナーの3つの次元でモデルを評価する。
14の代表的なモデルに対する広範囲な実験を通して、視覚的品質が必ずしも強い具体的タスク能力に変換されるとは限らないことを示す、重要な知覚-機能的ギャップを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:09:20 GMT)
OneVision-Encoder: Codec-Aligned Sparsity as a Foundational Principle for Multimodal Intelligence [113.7] OneVision-Encoderは、視覚構造を意味的な意味に圧縮することでビデオをエンコードする。
Codec-aligned, patch-level sparsityは基本的な原則であり、次世代のビジュアルジェネラリストのためのスケーラブルなエンジンとしてOV-Encoderを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:06:17 GMT)
When and How Much to Imagine: Adaptive Test-Time Scaling with World Models for Visual Spatial Reasoning [108.7] 空間的推論のための制御可能な資源として,テスト時の視覚的想像力を詳細に分析する。
静的な視覚的証拠が十分である場合、想像力が推論を改善するとき、そして過度または不要な想像力が精度と効率に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:21:48 GMT)
Mirror: A Multi-Agent System for AI-Assisted Ethics Review [104.4] MirrorはAIによる倫理的レビューのためのエージェントフレームワークである。
倫理的推論、構造化された規則解釈、統合されたアーキテクチャ内でのマルチエージェントの議論を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:38:55 GMT)
GISA: A Benchmark for General Information-Seeking Assistant [102.3] GISAは汎用情報検索アシスタントのベンチマークであり、373の人為的なクエリで構成されている。
深い推論と広範囲な情報集約を統合タスクに統合し、暗記に抵抗するために定期的に更新された回答を含むライブサブセットを含む。
主要なLCMと商用検索製品の実験では、最高のパフォーマンスモデルでさえ19.30%の正確なマッチスコアしか達成していないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:44:15 GMT)
MotionCrafter: Dense Geometry and Motion Reconstruction with a 4D VAE [95.2] MotionCrafterはビデオ拡散に基づくフレームワークで、4Dの幾何学を共同で再構築し、モノクロビデオから密度の高い動きを推定する。
そこで,MotionCrafterは,幾何再構成と密集したシーンフロー推定の両方において,最先端の性能を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:58:12 GMT)
MOVA: Towards Scalable and Synchronized Video-Audio Generation [90.9] 高品質で同期した映像コンテンツを生成できるオープンソースモデルMOVA(MOSS Video and Audio)を紹介する。
モデルウェイトとコードをリリースすることによって、研究を進め、クリエーターの活気あるコミュニティを育むことを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:31:54 GMT)
When Benign Inputs Lead to Severe Harms: Eliciting Unsafe Unintended Behaviors of Computer-Use Agents [90.1] 意図しないコンピュータ利用エージェントは、良質な入力コンテキストの下でも期待された結果から逸脱することができる。
意図しないCUA行動に対する最初の概念的および方法論的枠組みを紹介する。
本稿では,CUA実行フィードバックを用いた命令を反復的に摂動するエージェントフレームワークであるAutoElicitを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:20:11 GMT)
FlattenGPT: Depth Compression for Transformer with Layer Flattening [89.8] textbfFlattenGPTは、深さ方向の冗長性を検出し、減少させる新しい方法である。
実験によると、FlattenGPTはモデル効率を十分なトレードオフで向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:22:58 GMT)
iGRPO: Self-Feedback-Driven LLM Reasoning [88.8] 大規模言語モデル(LLM)は複雑な数学的問題を解く上で有望であるが、正確で一貫したソリューションを生み出すには至っていない。
IGRPO(Iterative Group Relative Policy Optimization)は、モデル生成ドラフトを通じて動的自己条件を追加するGRPOの2段階拡張である。
一致するロールアウト予算の下では、iGRPOはGRPOをベースモデルで一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:45:11 GMT)
The Chicken and Egg Dilemma: Co-optimizing Data and Model Configurations for LLMs [86.3] JoBSは、ベイジアン最適化を支援するために、スケーリング法則にインスパイアされたパフォーマンス予測器を使用するアプローチである。
JoBSの平均的後悔を調査し、後悔を最小限に抑えるために最適な予算配分を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:33:40 GMT)
PEGAsus: 3D Personalization of Geometry and Appearance [84.1] PEGAsusは、幾何学と外観の両レベルで形状概念を学習することで、パーソナライズされた3次元形状を生成できる新しいフレームワークである。
我々は,3次元形状のパーソナライゼーションを,参照形状から再利用可能な,カテゴリに依存しない幾何学的特徴と外観的属性を抽出するものとして定式化する。
我々は、地域的な概念学習にアプローチを拡張し、文脈認識と文脈自由な損失を伴って柔軟な概念抽出を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 01:41:27 GMT)
SkillRL: Evolving Agents via Recursive Skill-Augmented Reinforcement Learning [84.0] 生経験と政策改善のギャップを埋めるフレームワークであるSkillRLを提案する。
本手法では,階層型スキルライブラリであるSkillBankを構築するために,経験に基づく蒸留機構を導入する。
ALF、WebShop、および7つの検索強化タスクの実験結果は、SkillRLが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:17:17 GMT)
WorldCompass: Reinforcement Learning for Long-Horizon World Models [81.0] この研究は、インタラクティブなビデオベースの世界モデルのための新しい強化学習(RL)フレームワークであるWorldを提示する。
本稿では,自己回帰ビデオ生成パラダイムに合わせた3つのコアイノベーションを紹介する。
様々なシナリオにおけるインタラクションの精度と視覚的忠実度を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:59:47 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） (Mon, 09 Feb 2026 12:35:58 GMT)
Generalizing GNNs with Tokenized Mixture of Experts [75.8] 安定性の向上には,変化に敏感な特徴への依存を低減し,既約最悪の一般化フロアを残す必要があることを示す。
本研究では,STEM-GNNを提案する。STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN。
9つのノード、リンク、グラフのベンチマークで、STEM-GNNはより強力な3方向バランスを実現し、クリアグラフ上での競争力を維持しながら、次数/ホモフィリーシフトや特徴/エッジの破損に対する堅牢性を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:48:30 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。
本稿では,Baging ベースの rObust mOdel Merging (BOOM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:31:21 GMT)
LLaDA2.1: Speeding Up Text Diffusion via Token Editing [72.9] 我々は、復号速度と生成品質のトレードオフを超越するパラダイムシフトであるLLaDA2.1を発表した。
従来のマスク・ツー・Token(M2T)方式にT2T編集をシームレスに織り込むことで,共同でしきい値復号方式を導入する。
この構造的革新は、2つの異なるペルソナをもたらす: Speedy Mode (S Mode) は、M2T閾値を大胆に下げ、出力を洗練させるためにT2Tに依存しながら従来の制約を回避し、優れたベンチマークを確保するために保守的なしきい値に傾くQuality Mode (Q Mode) である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:00:07 GMT)
Dynamic Regret via Discounted-to-Dynamic Reduction with Applications to Curved Losses and Adam Optimizer [72.1] 本手法は, 動的リセット最小化法であるディスカウント・トゥ・ダイナミック・リセット法を構築する。
線形回帰とロジスティック回帰の2つの代表的な曲線損失に着目した。
本手法は,オンラインロジスティック回帰に対する新たな動的後悔の保証を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:10:53 GMT)
Demo-ICL: In-Context Learning for Procedural Video Knowledge Acquisition [72.0] 本稿では,デモ駆動型ビデオインコンテキスト学習について紹介する。
また、デモ駆動型ビデオインコンテキスト学習機能の評価を目的とした、挑戦的なベンチマークであるDemo-ICL-Benchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:51:29 GMT)
Contextual Rollout Bandits for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards [69.7] RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、大規模言語モデルの推論能力を改善するための効果的なパラダイムである。
トレーニングを通して高価値ロールアウトを適応的に選択する統合型ニューラルネットワークスケジューリングフレームワークを提案する。
6つの数学的推論ベンチマークの実験では、複数のRLVR最適化手法で性能と訓練効率が一貫した向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:51:58 GMT)
Agent Banana: High-Fidelity Image Editing with Agentic Thinking and Tooling [69.4] エージェント・バナは階層的なエージェント・プランナー・エグゼクティブ・フレームワークであり、高忠実で、オブジェクト指向で、熟考的な編集を行う。
Context Foldingは、長い相互作用履歴を構造化メモリに圧縮し、安定した長距離制御を行う。
Image Layer Decompositionは、非ターゲット領域を保存するために、ローカライズされたレイヤベースの編集を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:59:18 GMT)
Trajectory Stitching for Solving Inverse Problems with Flow-Based Models [68.4] フローベースの生成モデルは、逆問題を解決するための強力な先行要因として現れてきた。
1つの初期コードではなく、中間潜在状態の列として軌道を表すMS-Flowを提案する。
画像の回復と逆問題に対するMS-Flowの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:36:41 GMT)
Beyond Transcripts: A Renewed Perspective on Audio Chaptering [66.6] 音声のみのアーキテクチャ(AudioSeg)は,長文音声をコヒーレントなセクションに分割するためのテキストベースのアプローチよりも優れていることを示す。
YTSegの実験では、AudioSegはテキストベースのアプローチを著しく上回り、停止は最大の音響的利得をもたらし、MLLMは文脈長と弱命令によって制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:28:10 GMT)
Learning to Drive in New Cities Without Human Demonstrations [66.4] 自己学習型マルチエージェント強化学習は,地図とメタ情報のみを用いて,運転方針をほぼ異なる目標都市に適応させることができることを示す。
本研究では,NOデータマップをベースとした自律運転用セルフプレイ(NOMAD)を導入し,目標都市マップに基づいて構築されたシミュレータにおけるポリシー適応を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:31:20 GMT)
When Does Context Help? Error Dynamics of Contextual Information in Large Language Models [64.9] 大規模言語モデルにおける任意の文脈情報の影響を分析するための統合理論フレームワークを提案する。
本分析は,出力誤差ダイナミクスによる文脈的影響を特徴付ける。
ICL、検索拡張生成、メモリ進化に関する実験は、我々の理論を検証し、原則化された文脈選択戦略を動機づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:58:41 GMT)
UI-Venus-1.5 Technical Report [64.5] We present UI-Venus-1.5, an unified, end-to-end GUI Agent。
提案したモデルファミリーは、2つの高密度変種(2Bと8B)と1つの混合専門家変種(30B-A3B)からなる。
さらに、UI-Venus-1.5は、さまざまな中国のモバイルアプリで堅牢なナビゲーション機能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:43:40 GMT)
TimeChat-Captioner: Scripting Multi-Scene Videos with Time-Aware and Structural Audio-Visual Captions [64.3] 提案するOmni Captioningは,明示的なタイムスタンプによる連続的,きめ細かな,構造化された視覚的物語を生成するために設計された新しいタスクである。
密接なセマンティックカバレッジを確保するため、私たちは6次元構造スキーマを導入し、"script-like"キャプションを作成します。
大規模な実験により、TimeChat-Captioner-7BはGemini-2.5-Proを抜いて最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:21:58 GMT)
Looping Back to Move Forward: Recursive Transformers for Efficient and Flexible Large Multimodal Models [63.5] 大規模マルチモーダルモデル (LMM) は視覚言語計算タスクにおいて顕著な成功を収めた。
しかし、その膨大なパラメータ数は、トレーニングと推論の両方で利用されていないことが多い。
LMMに適した再帰トランスフォーマーアーキテクチャであるRecursiveVLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:58:23 GMT)
Next Concept Prediction in Discrete Latent Space Leads to Stronger Language Models [62.1] Next Concept Predictionは、Next Token Predictionの上に構築された、ジェネレーティブな事前学習パラダイムである。
我々のモデルであるConceptLMは、ベクトル量子化を用いて隠れ状態の定量化を行い、概念語彙を構築する。
13のベンチマークの結果、NCPは従来のトークンレベルのモデルよりも一貫したパフォーマンス向上をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:33:31 GMT)
APR: Penalizing Structural Redundancy in Large Reasoning Models via Anchor-based Process Rewards [61.5] テスト時間スケーリング(TTS)は、Large Reasoning Models(LRM)の機能を大幅に強化した。
我々は, LRM が推論過程において最終回答を得た後も, 再検討なしに反復的自己検証を頻繁に行うことを観察した。
本稿では,Anchor-based Process Reward (APR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:21:10 GMT)
Document Reconstruction Unlocks Scalable Long-Context RLVR [60.7] RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、Large Language Models(LLM)の機能強化(長文)のための重要なパラダイムとなっている。
我々は,LLMの長期的文脈能力を高めるための教師なしのアプローチについて検討し,重度の人的アノテーションや教師モデルの監督の必要性を排除した。
提案手法の有効性をRULERとLongBenchv2の2つのベンチマークで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:23:23 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） (Mon, 09 Feb 2026 04:31:11 GMT)
Latent Reasoning with Supervised Thinking States [60.1] チェーン・オブ・思想(CoT)による推論により、LLM(Large Language Models)は複雑なタスクを解決できるが、かなりの推論コストを発生させる。
我々は、入力が処理されている間に推論エムを実行する方法であるThinking Statesを提案する。
我々は、思考状態がCoTよりも強い推論行動をもたらし、トレーニング中に見られるよりも長いシーケンスへの外挿に成功したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:12:41 GMT)
Breaking the Factorization Barrier in Diffusion Language Models [59.9] ベクトル化障壁」は拡散言語モデルの効率的な並列生成を妨げる。
完全分解出力分布を置き換えるための結合離散拡散法を提案する。
我々は, CoDD が多種多様な言語モデルアーキテクチャをシームレスに拡張し, オーバーヘッドを無視できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:36:39 GMT)
Do Images Clarify? A Study on the Effect of Images on Clarifying Questions in Conversational Search [59.9] 73名の被験者を対象に,会話検索における画像の役割を調査する。
我々は,対話型検索コンテキストにおける両タスクにおける多モーダルとテキストのみによる質問の明確化の効果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:16:11 GMT)
Efficient and Stable Reinforcement Learning for Diffusion Language Models [59.8] 拡散型大規模言語モデル(dLLM)の複雑な推論能力を解き放つには強化学習(RL)が不可欠である
dLLMの適用は、効率と安定性において、ユニークな課題に直面します。
本稿では,dLLMに対するRLの効率性と安定性を同時に向上するフレームワークであるスポース・テンポラル・プルーニング(STP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:04:23 GMT)
NarraScore: Bridging Visual Narrative and Musical Dynamics via Hierarchical Affective Control [59.6] ナラスコア(NarraScore)は、感情が物語論理の高密度圧縮として働くという中心的な洞察に基づく階層的なフレームワークである。
NarraScoreは、グローバルな構造とローカルなダイナミズムを調和させるために、Dual-Branch Injection戦略を採用している。
NarraScoreは、無視可能な計算オーバーヘッドを伴う最先端の一貫性と物語のアライメントを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:39:42 GMT)
Interaction-Grounded Learning for Contextual Markov Decision Processes with Personalized Feedback [59.3] 本稿では,個人化されたフィードバックを伴って,文脈的マルコフ決定プロセス(MDP)のサブ線形後悔保証を実現する計算効率の高いアルゴリズムを提案する。
提案手法の有効性を,合成エピソードMDPと実世界のユーザ予約データセットの両方を用いた実験を通じて,マルチターンインタラクションからパーソナライズされた目的を学習する際の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:29:54 GMT)
Dynamics Within Latent Chain-of-Thought: An Empirical Study of Causal Structure [58.9] 表現空間における潜在連鎖を操作可能な因果過程として研究する。
遅延ステップの予算は、均質な余分な深さよりも、非局所的なルーティングを備えたステージ機能のように振る舞う。
これらの結果は、モード条件と安定性を意識した分析を、潜伏推論システムの解釈と改善のための信頼性の高いツールとして動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:25:12 GMT)
Overview of PAN 2026: Voight-Kampff Generative AI Detection, Text Watermarking, Multi-Author Writing Style Analysis, Generative Plagiarism Detection, and Reasoning Trajectory Detection [58.9] PANワークショップの目的は、客観的かつ再現可能な評価を通じて、計算スタイロメトリーとテキスト法医学を進化させることである。
前年と同様に、PANはソフトウェアを、ほとんどのタスクで簡単に再現できるDockerコンテナとして招待している。
PAN 2012以降、TIRAの実験プラットフォームを通じて1100以上の応募が作成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:48:16 GMT)
Discovering Interpretable Algorithms by Decompiling Transformers to RASP [58.1] 最近の研究は、トランスフォーマーの計算がプログラミング言語のRASPファミリでシミュレート可能であることを示している。
訓練されたトランスフォーマーから簡単な解釈可能なプログラムを抽出する一般的な方法を提案する。
以上の結果から,トランスフォーマーがシンプルなRASPプログラムを内部的に実装しているという最も直接的な証拠が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:22:29 GMT)
ANCRe: Adaptive Neural Connection Reassignment for Efficient Depth Scaling [57.9] ネットワークの深度を拡大することは、現代の基礎モデルの成功の背後にある中心的な要因である。
本稿では,ニューラルネットワークの奥行き,すなわち残差接続の既定メカニズムを再考する。
我々は、データから残余接続性をパラメータ化し、学習する原則的かつ軽量なフレームワークである、適応型ニューラルネットワーク再割り当て(ANCRe)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:54:18 GMT)
From Obstacles to Etiquette: Robot Social Navigation with VLM-Informed Path Selection [57.7] 本稿では,幾何学的計画と文脈的社会的推論を統合した社会ロボットナビゲーションフレームワークを提案する。
このシステムはまず障害物や人間の力学を抽出し、幾何学的に実現可能な候補経路を生成し、次に細調整された視覚言語モデル(VLM)を利用してこれらの経路を評価する。
4つのソーシャルナビゲーション環境における実験により, 生活空間違反の最小期間, 歩行者面の最小時間, 社会ゾーンの侵入がない場合に, ベストな総合的なパフォーマンスを達成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:46:12 GMT)
Towards Efficient Large Language Reasoning Models via Extreme-Ratio Chain-of-Thought Compression [55.6] Chain-of-Thought (CoT)推論はLarge Language Models (LLMs)の推論能力をうまく向上させる
既存のCoT圧縮法は、しばしば高い圧縮比で論理的忠実度が著しく低下する。
本稿では,Extra-CoTと呼ばれる新しいEXTreme-RAtio Chain-of-Thought Compressionフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:57:15 GMT)
Do MLLMs Really See It: Reinforcing Visual Attention in Multimodal LLMs [55.6] CoT(Chain-of- Thought)推論は、複雑な推論タスクにおいて、MLLM(Multimodal large language model)を大幅に改善した。
既存のアプローチは、主に長いテキスト推論軌道に依存し、安定した視覚的注意ポリシーを学ぶための限られたメカニズムを提供する。
地域レベルの視覚的注意に基づく報酬を導入する強化学習フレームワークを用いて訓練された視覚的推論モデルであるSAYOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:33:23 GMT)
MVAnimate: Enhancing Character Animation with Multi-View Optimization [55.4] MVAnimateは,マルチビュー先行情報に基づく動的図形の2次元情報と3次元情報の両方を合成する新しいフレームワークである。
提案手法は,複数ビュー先行情報を利用して時間的一貫性と空間的整合性のあるアニメーション出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:55:21 GMT)
Learning in Context, Guided by Choice: A Reward-Free Paradigm for Reinforcement Learning with Transformers [55.3] 本稿では、事前学習とデプロイの両方が好みのフィードバックにのみ依存する新しい学習パラダイム、In-Context Preference-based Reinforcement Learning (ICPRL)を提案する。
ICPRLは、厳密なコンテキスト内一般化を可能にし、完全な報酬管理で訓練されたICRLメソッドに匹敵するパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:42:16 GMT)
GeoFocus: Blending Efficient Global-to-Local Perception for Multimodal Geometry Problem-Solving [55.1] GeoFocusは、2つのコアモジュールからなる新しいフレームワークである。
GeoFocusは、主要な特殊モデルよりも4.7%の精度向上を実現している。
多様な視覚条件下でのMATHVERSEの強靭性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:15:01 GMT)
Adaptive Matrix Online Learning through Smoothing with Guarantees for Nonsmooth Nonconvex Optimization [54.7] 我々は,演算子AMLによる行列変数を用いたオンライン線形最適化について検討した。
プロジェクションを避ける2つの効率的な手法でこのフレームワークをインスタンス化する。
両手法とも, クローズドフォーム更新はシャンプーの後悔と一致し, 計算コストを大幅に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:09:47 GMT)
Near-Oracle KV Selection via Pre-hoc Sparsity for Long-Context Inference [54.5] 本稿では,注意スコアの前にKVエントリを選択し,明示的な精度制御を行うプリホックスパシティ(PrHS)を提案する。
PrHSは検索オーバーヘッドを90%以上削減し、HShareよりも3倍高い精度で検索できる。
これはLongBenchの平均劣化率を1%以下に抑え、FLOPを約15%減らし、9.9倍のレイテンシと2.8倍のスループットを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:05:23 GMT)
WildReward: Learning Reward Models from In-the-Wild Human Interactions [54.1] In-the-wildインタラクションは暗黙の報酬信号の豊富な源として現れている。
インタラクションソースとしてWildChatを採用し,信頼性の高いフィードバックを抽出するためのパイプラインを提案する。
実験では、WildRewardは従来の報酬モデルと比較して、同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:00:30 GMT)
How Do Language Models Understand Tables? A Mechanistic Analysis of Cell Location [53.7] 細胞位置の原子的タスクを分離することにより,テーブル理解の過程を解明する。
モデルは、座標を解くために離散をカウントする順序機構を介して標的セルを特定することを実証する。
我々は,原子配置中に同定された同一のアテンションヘッドを多重化することにより,モデルがマルチセル位置タスクに一般化できることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:47:34 GMT)
Data Science and Technology Towards AGI Part I: Tiered Data Management [53.6] 我々は、人工知能の開発がデータモデル共進化の新しい段階に入ったと論じる。
我々は、未処理のリソースから組織的で検証可能な知識まで、L0-L4階層のデータ管理フレームワークを紹介します。
提案手法の有効性を実証研究により検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:47:51 GMT)
LEFT: Learnable Fusion of Tri-view Tokens for Unsupervised Time Series Anomaly Detection [53.2] 教師なし時系列異常検出は、アノテーションの可用性を前提とせず、異常なタイムスタンプを識別するモデルを構築することを目的としている。
本稿では,非教師付きTSADフレームワークであるLearnable Fusion of Tri-view Tokens(LEFT)について述べる。
実世界のベンチマーク実験では、LEFTはSOTAベースラインに対して最高の検出精度を示し、FLOPの5倍、トレーニングの8倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:33:49 GMT)
Improving Reconstruction of Representation Autoencoder [52.8] 低レベル情報を欠いた意味的特徴を増強する表現オートエンコーダLV-RAEを提案する。
実験により,LV-RAEは意味的抽象化を保ちながら,再構成の忠実度を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:12:35 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） (Mon, 09 Feb 2026 11:12:45 GMT)
Diffusion-Inspired Reconfiguration of Transformers for Uncertainty Calibration [52.0] プレトレーニングトランスにおける不確実性校正は、リスクに敏感なアプリケーションへの信頼性の高い展開において重要である。
本稿では,各特徴変換ブロックを確率的写像としてモデル化したトランスフォーマの拡散インスピレーションによる再構成を提案する。
本手法は既存の不確実性認識変換器と比較してキャリブレーションと予測精度が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:24:47 GMT)
Technosocial risks of ideal emotion recognition technologies: A defense of the (social) value of emotional expressions [51.6] このようなシステムの魅力は、社会的機能的感情表現の誤解にかかっていると私は論じる。
ERTは、上皮性摩擦を崩壊させ、テクノロジーが媒介する感情プロファイルで意味を減らし、願望や役割に敏感な表現のための空間を狭めることで、この表現空間を脅かす。
精度の向上がそのようなシステムを正当化すると考えるのは直感的ではあるが、ETRの精度は直接的にその展開を正当化するものではなく、一部の文脈では規制規制の理由となるかもしれない、と私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:20:42 GMT)
Nimbus: A Unified Embodied Synthetic Data Generation Framework [51.6] データボリュームと多様性のスケーリングは、インボディードインテリジェンスを一般化するために重要である。
我々は、異種ナビゲーションと操作パイプラインを統合するために設計された統合合成データ生成フレームワークであるNimbusを紹介する。
評価の結果,Nimbusは最適化されていないベースラインに比べてエンドツーエンドのスループットが2～3倍向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:57:47 GMT)
Beyond Correctness: Learning Robust Reasoning via Transfer [51.4] 我々は単純な哲学的見解を採用するが、堅牢な推論はそれを作った心を超えて有用であるべきである。
本稿では,トランスファーブル・リワードを用いた強化学習を紹介し,トランスファーブル・リワードによるロバストネスの運用について述べる。
提案手法は,最終回答精度を向上しながらサンプリング一貫性を向上し,ほぼ少ないトレーニングステップで同等のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:41:44 GMT)
ALIVE: Animate Your World with Lifelike Audio-Video Generation [50.7] ALIVEは、Soraスタイルのオーディオビデオ生成とアニメーションに事前訓練されたテキスト・トゥ・ビデオ(T2V)モデルを適用する世代モデルである。
音声-視覚同期と参照アニメーションをサポートするため,共用音声-ビデオブランチによるMMDiTアーキテクチャの強化を行った。
ALIVEは優れたパフォーマンスを示し、一貫してオープンソースモデルを上回り、最先端の商用ソリューションにマッチするか、超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:06:03 GMT)
When Actions Go Off-Task: Detecting and Correcting Misaligned Actions in Computer-Use Agents [50.6] この研究は、コンピュータ利用エージェント(CUA)における不整合検出を定義し、研究する最初の試みである。
実世界のCUAデプロイメントにおける3つの一般的なカテゴリを特定し、人間の注釈付きアクションレベルのアライメントラベルを用いたリアルな軌跡のベンチマークであるMisActBenchを構築した。
本稿では,実行前に不整合を検知し,構造化されたフィードバックによって繰り返し修正する,実用的で普遍的なガードレールであるDeActionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:41:15 GMT)
InftyThink+: Effective and Efficient Infinite-Horizon Reasoning via Reinforcement Learning [50.2] InftyThink+は大規模な推論モデルのためのエンドツーエンドの強化学習フレームワークである。
InftyThink+は精度を21%向上し、従来の長鎖強化学習よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:01:31 GMT)
OneLive: Dynamically Unified Generative Framework for Live-Streaming Recommendation [50.0] ライブストリーミングに適した動的に統一された生成レコメンデーションフレームワークであるOneLiveを提案する。
OneLiveは4つの重要なコンポーネントを統合している: (i) (i) (i) (i) (i) (ii) (II) 時間的決定のための時間的ダイナミクスを明示的にモデル化するタイムアウェア・ゲーテッド・アテンション機構; (iii) シーケンシャル MTP と QK Norm で強化された効率的なデコーダのみ生成アーキテクチャ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:56:39 GMT)
AIRS-Bench: a Suite of Tasks for Frontier AI Research Science Agents [49.7] AIRS-Benchは、最先端の機械学習論文から得られた20のタスクからなるスイートである。
Airs-Benchタスクは、研究ライフサイクル全体のエージェント能力を評価する。
本稿では,AIRS-Benchタスク定義と評価コードをオープンソースとして公開し,自律科学研究のさらなる発展を促す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:39:19 GMT)
ProjDevBench: Benchmarking AI Coding Agents on End-to-End Project Development [49.6] ProjDevBenchはエンドツーエンドのベンチマークで、コーディングエージェントにプロジェクト要件を提供し、その結果のリポジトリを評価する。
概念指向タスクと実世界のアプリケーションシナリオの両方をカバーし、8つのカテゴリにまたがる20のプログラミング問題をキュレートします。
エージェントは基本的な機能を扱うが、複雑なシステム設計、時間最適化、リソース管理に苦労する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:17:29 GMT)
How2Everything: Mining the Web for How-To Procedures to Evaluate and Improve LLMs [49.6] How2Everythingは、ゴール条件ドプロシージャの生成を評価し改善するフレームワークである。
私たちのフレームワークには、14トピックにわたる980KのWebページから351KのプロシージャをマイニングするHow2Mineが含まれています。
How2Score(ハウ2スコア)は、LLMジャッジを使用して、世代が目標達成を阻止する重要な障害を含むかどうかを検出する評価プロトコルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:47:14 GMT)
GEBench: Benchmarking Image Generation Models as GUI Environments [49.5] GUI生成における動的相互作用と時間的コヒーレンスを評価するためのベンチマークであるGEBenchを紹介する。
GE-Scoreは、ゴール達成、インタラクションロジック、コンテンツ一貫性、UIの可視性、視覚品質を評価する新しい5次元メトリックである。
そこで本研究では,アイコンの解釈,テキストレンダリング,局所化精度を重要なボトルネックとして認識した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:52:02 GMT)
Equalized Generative Treatment: Matching f-divergences for Fairness in Generative Models [49.1] 等化生成処理(EGT)と呼ばれる生成モデルに対する新しいフェアネス定義を導入する。
EGTはすべてのセンシティブなグループに匹敵する生成品質を必要とし、基準f分割によって測定される。
文献から得られた他の手法と比較して,min-max法はより公平な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:52:36 GMT)
Discrete Bridges for Mutual Information Estimation [48.8] 我々は、ブリッジマッチングモデルの離散状態空間定式化を活用し、離散確率変数間の相互情報の推定に対処する。
ドメイン転送問題としてMI推定を適切にフレーミングすることにより、離散データに適した離散ブリッジ相互情報(DBMI)推定器を構築する。
我々は,2つのMI推定設定(低次元と画像ベース)において,推定器の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:55:09 GMT)
VisPhyWorld: Probing Physical Reasoning via Code-Driven Video Reconstruction [48.6] VisPhyWorldは、物理推論を評価する実行ベースのフレームワークである。
実行可能コードを生成することで、推論された世界表現は直接検査可能、編集可能、偽造可能となる。
現状のMLLMは強いセマンティックなシーン理解を実現する一方で、物理的パラメータを正確に推測し、一貫した物理力学をシミュレートするのに苦労していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:46:44 GMT)
TextResNet: Decoupling and Routing Optimization Signals in Compound AI Systems via Deep Residual Tuning [48.3] TextResNetは、4つの重要な革新を通じて正確な信号ルーティングを実現するために最適化プロセスを再構築するフレームワークである。
以上の結果から,TextResNetはテキストに比べて優れた性能を発揮するが,複合AIシステムにおいてエージェントタスクに対して顕著な安定性を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:29:32 GMT)
TiFRe: Text-guided Video Frame Reduction for Efficient Video Multi-modal Large Language Models [47.9] ビデオ多モード大言語モデル(ビデオMLLM)は高い計算コストに直面している。
本稿では,本質的な映像情報を保持しつつ,入力フレームを削減するフレームワークTiFReを提案する。
実験の結果,TiFReはビデオ言語タスクの性能を改善しつつ,計算コストを効果的に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:24:53 GMT)
Dynamic Long Context Reasoning over Compressed Memory via End-to-End Reinforcement Learning [47.9] 本稿では,チャンクワイズ圧縮と選択的メモリリコールに基づく,効率的な長文推論のためのフレームワークを提案する。
このフレームワークは、長い入力をチャンクに分割し、各チャンクを学習圧縮機を用いて圧縮されたメモリ表現に符号化する。
ピークGPUメモリ使用量の最大2倍の削減と,MemAgent上での6倍の推論高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:33:11 GMT)
DriveMamba: Task-Centric Scalable State Space Model for Efficient End-to-End Autonomous Driving [47.6] DriveMambaは、効率的なE2E-ADのためのタスク中心のスケーラブルパラダイムである。
シーケンシャルなタスク関係モデリング、暗黙の対応学習、長期の時間的融合を単一ステージのUnified Mambaデコーダに統合する。
nuScenesとBench2Driveデータセットで実施された大規模な実験は、DriveMambaの優位性、一般化性、および大幅な効率性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:48:29 GMT)
Improving 2D Diffusion Models for 3D Medical Imaging with Inter-Slice Consistent Stochasticity [47.5] ICS(Inter-Slice Consistentity)は、拡散サンプリング中のインタースライス一貫性を促進する戦略である。
ISCSは、追加の計算コストなしで、任意の2Dトレーニングされた拡散ベースの3D再構成パイプラインにドロップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:41:08 GMT)
ShapeCond: Fast Shapelet-Guided Dataset Condensation for Time Series Classification [47.4] 時系列データは多くの領域(例えば金融と気候科学)をサポートしているが、その急速な成長は記憶と計算を歪ませている。
ほとんどの凝縮法は画像中心であり、時系列固有の時間構造を欠くため、時系列で失敗することが多い。
時系列分類のための新規かつ効率的な凝縮フレームワークであるShapeCondを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:53:08 GMT)
CauScale: Neural Causal Discovery at Scale [47.4] 因果発見は、科学AIやデータ分析などのデータ駆動分野の進展に不可欠である。
最大1000ノードのグラフに推論をスケールする、効率的な因果探索のために設計されたニューラルネットワークであるCauScaleを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:21:32 GMT)
Shifting the Breaking Point of Flow Matching for Multi-Instance Editing [47.3] 本稿では,共同注意操作を分割し,インスタンス固有のテキスト命令と空間領域間の結合を強制する機構であるインスタンス・ディスタングル・アテンションを紹介する。
提案手法は,グローバルな出力コヒーレンスを保ちながら,編集のゆがみと局所性を促進し,単一パスのインスタンスレベルの編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:52:45 GMT)
Language-Guided Transformer Tokenizer for Human Motion Generation [47.0] 我々は,言語誘導トークン化(LG-Tok)と呼ぶ,効率的な動作トークン化を実現するために言語を活用することを提案する。
LG-Tokは、自然言語をトークン化段階での動作と整合させ、コンパクトでハイレベルな意味表現をもたらす。
HumanML3D と Motion-X 生成ベンチマークでは、LG-Tok は 0.542 と 0.582 のTop-1 スコアを達成し、最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:22:14 GMT)
Is Flow Matching Just Trajectory Replay for Sequential Data? [46.8] 時系列生成には、フローマッチング(FM)がますます使われている。
一般的な力学構造を学ぶのか、それとも単に効果的な「軌道再生」を行うのかはよく分かっていない。
インプリッドサンプリングは、非パラメトリックなメモリ拡張型連続時間力学系を構成するODEであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:48:45 GMT)
stable-worldmodel-v1: Reproducible World Modeling Research and Evaluation [46.6] 安定世界モデル(SWM)は,モジュール型,テスト型,文書化された世界モデル研究エコシステムである。
SWMは効率的なデータ収集ツール、標準化された環境、計画アルゴリズム、ベースライン実装を提供する。
DINO-WMにおけるゼロショットロバスト性の研究でSWMの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:04:22 GMT)
Weak-Driven Learning: How Weak Agents make Strong Agents Stronger [46.5] WMSS(Weak Agents Can Make Strong Agents Stronger)は、弱いチェックポイントを利用して継続的な最適化を導くポストトレーニングのパラダイムである。
数学的推論とコード生成データセットの実験は、我々のアプローチで訓練されたエージェントが効果的なパフォーマンス向上を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:50:40 GMT)
Agent-Supported Foresight for AI Systemic Risks: AI Agents for Breadth, Experts for Judgment [46.0] 本稿では,Futures Wheelの戦略手法を用いて,シリコン内エージェントをシミュレートするスケーラブルなアプローチを提案する。
我々はこれを、Companion (TRL 9, mature), AI Toy (TRL 7, medium), Griefbot (TRL 5, Low), Death App (TRL 2, concept)の4つのAI使用例に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:03:49 GMT)
Does Your Reasoning Model Implicitly Know When to Stop Thinking? [46.0] LRMは思考を止めるための適切な時間を暗黙的に知っているが、この能力は現在のサンプリングパラダイムによって隠蔽されている。
そこで我々は,この効率的な推論可能性を解き放つ新しいサンプリングパラダイムであるSAGEを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:38:22 GMT)
Learning Potentials for Dynamic Matching and Application to Heart Transplantation [45.8] 本稿では, 一般のオンラインマッチングにおいて, 潜在能力に依存した非神秘的ポリシー最適化のための新しい枠組みを提案する。
我々のアプローチは、自己監督型模倣学習の一形態であり、ポテンシャルは、完全なフォアビジョンを持つアルゴリズムを模倣するように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:39:12 GMT)
Privileged Information Distillation for Language Models [45.7] 訓練時特権情報(PI)は、言語モデルが失敗する可能性のあるタスクを成功させることを可能にする。
PIで学んだ能力を、推論時間なしで行動しなければならないポリシーに転送することは、依然として根本的な課題である。
同モデルを用いてPI条件の教師と無条件の学生を同時に訓練する共同教師学生目標である-Distillを紹介する。
また,学生とPI条件の教師との間には,逆KLペナルティを持つ強化学習(RL)を用いた学習方法として,OPSD(On-Policy Self-Distillation)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:36:14 GMT)
All-in-One Conditioning for Text-to-Image Synthesis [45.2] シーングラフ構造の枠組みの中で,テキストと画像の合成を基盤とする新しい手法を提案する。
推論中にソフトな視覚誘導を生成するゼロショットシーングラフベースの条件付け機構を導入する。
これにより、軽量でコヒーレントで多様な画像合成をサポートしながら、テキストイメージのアライメントを維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:16:19 GMT)
New Skills or Sharper Primitives? A Probabilistic Perspective on the Emergence of Reasoning in RLVR [45.0] 本稿では,インスタンスレベルの可解性によって能力が定義される確率的フレームワークを提案する。
シングルステップ操作のみにモデルをトレーニングし、目に見えないマルチステップタスクのパフォーマンスを評価する。
我々の研究は、RLVRにおける創発的能力の新たな説明を提供し、解決不可能な問題の反復的最適化により、モデルが以前に解決不可能なシナリオに対処する能力を開発することができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:23:13 GMT)
Characterizing, Evaluating, and Optimizing Complex Reasoning [45.0] 大きな推論モデルは、複雑な内部構造を持つ推論トレースにますます依存している。
既存の作業には3つの基本的な質問に対する統一された回答が欠けている。
高品質な推論を定義するもの、長く暗黙的に構造化された推論トレースを確実に評価する方法、推論最適化にそのような評価信号を使用する方法。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:51:14 GMT)
Spectral Collapse in Diffusion Inversion [44.8] 条件拡散反転は、ソースドメインがターゲットドメインに比べてスペクトル的にスパースであるときに失敗する。
理論的ガウス雑音等級を強制するためにODEダイナミクスを補正する推定時間法であるオルソゴン可変誘導法(OVG)を提案する。
OVGは構造的忠実性を維持しながら、光現実的なテクスチャを効果的に復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:53:21 GMT)
OPE: Overcoming Information Saturation in Parallel Thinking via Outline-Guided Path Exploration [44.8] 本稿では,RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)設定下での並列思考の最適化について分析する。
本稿では,多様な推論アウトラインを生成することにより,解空間を明示的に分割するOutline-Guided Path Exploration (OPE)を提案する。
OPEは、異なる集約戦略における推論性能を効果的に改善し、LEMがより確実に正しい解を発見できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:29:13 GMT)
UniPlan: Vision-Language Task Planning for Mobile Manipulation with Unified PDDL Formulation [44.7] UniPlanは、大規模屋内環境における移動操作のための視覚タスク計画システムである。
シーントポロジ、視覚、ロボットの能力を総合的なPDDL表現に統一する。
VLM と LLM+DL の計画成功率、計画品質、計算効率を大きく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:35:21 GMT)
UReason: Benchmarking the Reasoning Paradox in Unified Multimodal Models [44.1] 推論駆動画像生成のための診断ベンチマークであるUReasonを提案する。
我々は、一貫した推論パラドックス(Reasoning Paradox: Reasoning traces)を観察する。
我々の分析は、ボトルネックは推論能力の不足よりも、文脈干渉にあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:17:57 GMT)
A Lightweight Multi-View Approach to Short-Term Load Forecasting [44.0] 時系列予測はエネルギー、金融、気象学といった分野における重要な課題である。
本稿では,単一値埋め込みと拡張時間範囲入力を利用する,短期負荷予測のための軽量なマルチビュー手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:43:42 GMT)
Learning To Sample From Diffusion Models Via Inverse Reinforcement Learning [43.7] 拡散モデルは、ニューラルネットワークによってガイドされる反復的復調プロセスを通じてサンプルを生成する。
本稿では,サンプリング戦略の学習のための逆強化学習フレームワークを提案する。
提案手法は,事前学習した拡散モデルにより生成された試料の品質を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:10:44 GMT)
WorldTravel: A Realistic Multimodal Travel-Planning Benchmark with Tightly Coupled Constraints [43.6] 現実の自律計画では、単一の決定がその後のすべての行動の実現可能性を決定するような密結合した制約を調整する必要がある。
textbfWorldTravelは、平均15以上の時間的および論理的制約をナビゲートする必要がある5つの都市で150の現実世界の旅行シナリオからなるベンチマークである。
エージェントを現実的な配置で評価するために,2000以上のレンダリングWebページを備えたマルチモーダル環境である textbfWorldTravel-Webscape を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:03:30 GMT)
Scalable Delphi: Large Language Models for Structured Risk Estimation [43.4] 本研究では,Large Language Models (LLMs) が,構造化専門家の誘引にスケーラブルなプロキシとして機能するかどうかを検討する。
対象量は通常観測不可能であるため,必要な条件に基づいて評価フレームワークを開発する。
我々は,AIによるサイバーセキュリティリスクの領域において,3つの能力ベンチマークと独立した人間によるライセンス研究を用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:52:03 GMT)
Positive Distribution Shift as a Framework for Understanding Tractable Learning [43.3] 目的関数 f(x) を目標分布 D(x) に対して学習することを目的とした設定について検討する。
D'(x) をよく理解すれば、シフトは肯定的になり、学習が容易になる、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:08:10 GMT)
QARM V2: Quantitative Alignment Multi-Modal Recommendation for Reasoning User Sequence Modeling [43.1] 従来のRecSysは、GSU(General Search Unit)およびESU(Exact Search Unit)パラダイムにおけるユーザーシーケンスモデリングのためのIDベースの埋め込みに依存している。
本稿では,ユーザシーケンスモデリングにおけるLLMセマンティック理解をRecSysビジネス要求にブリッジする統合フレームワークであるQARM V2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:57:28 GMT)
Fundamental Reasoning Paradigms Induce Out-of-Domain Generalization in Language Models [42.5] 本研究では,これらのパラダイム間の相互作用がLarge Language Model (LLM) の推論にどのように影響するかを明らかにした。
まず,3つの基本パラダイムのうちの1つを対象とする,記号的タスクからの推論トラジェクトリの新しいデータセットを収集する。
次に、これらのスキルをLLMに導入するための効果的な方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:51:48 GMT)
PRISM: A Principled Framework for Multi-Agent Reasoning via Gain Decomposition [42.3] 大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるための有望なパラダイムとして,マルチエージェントコラボレーションが登場した。
既存のアプローチは、パフォーマンス向上を駆動する原則的なガイダンスや、マルチエージェント推論を体系的に最適化する方法が欠如している。
マルチエージェント推論ゲインを3つの概念的に独立な次元に分解する統合理論フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:24:56 GMT)
Multi-Player, Multi-Strategy Quantum Game Model for Interaction-Aware Decision-Making in Automated Driving [42.3] 本稿では,マルチプレイヤー,マルチストラテジーな意思決定問題に対処するためのQGDMモデルを提案する。
我々は, ラウンドアバウンド, マージ, ハイウェイなど, 様々なシナリオにおけるQGDMの評価を行った。
その結果,QGDMは古典的アプローチに比べて成功率を大幅に向上し,衝突率を低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:17:58 GMT)
VideoVeritas: AI-Generated Video Detection via Perception Pretext Reinforcement Learning [42.2] VideoVeritasは、きめ細かい認識と事実に基づく推論のためのフレームワークだ。
共同知覚選好と知覚Pretext Reinforcement Learningが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:00:01 GMT)
Contrastive Learning for Diversity-Aware Product Recommendations in Retail [42.1] 本稿では,IKEAリテールのレコメンデーション品質を損なうことなく,カタログのカバレッジを高める手法を提案する。
近年のネガティブサンプリングの進歩からインスピレーションを得て人気バイアスに対処し、慎重に選択されたネガティブサンプルとコントラスト学習を統合した。
オフラインおよびオンライン評価を通じて,本手法は,より多様なレコメンデーションセットを確保しつつ,強いレコメンデーション性能を保ちながら,カタログのカバレッジを向上させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:48:16 GMT)
Deciding the Satisfiability of Combined Qualitative Constraint Networks [42.0] 本稿では,数種類の拡張と定性的形式主義の組み合わせを統一する形式的枠組みを提案する。
このフレームワークは、これらの組み合わせと拡張のそれぞれのコンテキストで推論を可能にする。
また、定性的形式主義の主定義を、文学の定義から除外された定性的形式主義を含むように一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:14:58 GMT)
Fair Feature Importance Scores via Feature Occlusion and Permutation [41.7] 公平な特徴の重要度を測定するためのモデルに依存しない2つのアプローチを提案する。
まず、特徴値の置換前後のモデルフェアネスを比較する。
第二に、与えられた特徴を伴わずに訓練されたモデルの公平性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:02:52 GMT)
Low-Light Video Enhancement with An Effective Spatial-Temporal Decomposition Paradigm [41.2] 低照度ビデオエンハンスメント(LLVE)は、激しい視認性とノイズに悩まされる動的または静的なシーンの復元を目指している。
本稿では、ビューに依存しない、ビューに依存しないコンポーネントを組み込んだ革新的なビデオ分解戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:15:47 GMT)
Escaping the BLEU Trap: A Signal-Grounded Framework with Decoupled Semantic Guidance for EEG-to-Text Decoding [41.2] SemKeyは4つのセマンティックな目的を通じて信号基底生成を強制する新しいフレームワークである。
N-way Retrieval Accuracy と Fréchet Distance を採用することで,標準的な翻訳指標を越えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:47:07 GMT)
Geometric Image Editing via Effects-Sensitive In-Context Inpainting with Diffusion Transformers [41.1] GeoEditは、正確なオブジェクト編集のための幾何学変換を統合するフレームワークである。
エフェクト・コンテクスト・アテンションは、複雑な照明とシャドーエフェクトのモデリングを強化し、リアリズムを改善する。
RS-Objectsは、12万以上の高品質の画像ペアを含む大規模な幾何学的編集データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:39:47 GMT)
Improving Data and Reward Design for Scientific Reasoning in Large Language Models [40.5] 我々は、異質なオープンソース科学データをSCIデータセットに変換する大規模で体系的なデータ処理パイプラインを開発した。
SCIデータセットは、8つのSTEM被験者に対して100万の質問で構成されており、明確な検証可能な/オープンエンドの分割、スケーラブルな難易度アノテーション、そしてオープンエンドの回答の評価を運用するきめ細かいルーリックが提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:52:03 GMT)
LatentLens: Revealing Highly Interpretable Visual Tokens in LLMs [40.1] 自然言語による記述に潜在表現をマッピングするための新しいアプローチであるLatentLensを紹介する。
本手法を10種類の視覚言語モデル(VLM)で評価する。
本研究では,LatentLensが生成した記述が意味論的に意味を持ち,人間に対してより微細な解釈を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:54:50 GMT)
Decentralized Spatial Reuse Optimization in Wi-Fi: An Internal Regret Minimization Approach [40.0] 本稿では,後悔マッチングに基づく分散学習アルゴリズムを提案する。
内部的後悔の最小化は、競合するエージェントをCorrelated Equilibria (CE) へ誘導し、明示的なコミュニケーションなしに協調を効果的に模倣する。
結果は、スケーラブルな分散ソリューションの未発表の可能性を確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:10:18 GMT)
Vista: Scene-Aware Optimization for Streaming Video Question Answering under Post-Hoc Queries [39.8] シーン対応ストリーミングビデオQAのための新しいフレームワークであるVistaを提示する。
そこで我々は,Vistaが最先端のパフォーマンスを達成し,実世界のストリーミングビデオ理解の強力なベースラインを確立していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:00:22 GMT)
Next-Gen CAPTCHAs: Leveraging the Cognitive Gap for Scalable and Diverse GUI-Agent Defense [39.7] 我々は次世代のWebを高度なエージェントに対してセキュアにするためのスケーラブルな防御フレームワークであるNext-Gen CAPTCHAを紹介する。
静的データセットとは異なり、我々のベンチマークは堅牢なデータ生成パイプラインの上に構築されています。
我々は、対話的知覚、記憶、意思決定、行動において、永続的な人間エージェント「認知ギャップ」を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:55:33 GMT)
Hyperactive Minority Alter the Stability of Community Notes [39.1] X 上のコミュニティノートの出現と可視性について検討する。
コントリビューション活動の集中度が高いことを示す。
コミュニティノートコンセンサスアルゴリズムのオープンソース実装を統合することで,ノートの出現過程を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:04:54 GMT)
Thegra: Graph-based SLAM for Thermal Imagery [38.9] 熱画像用単分子グラフベースSLAMシステムを提案する。
提案システムは,データセット固有のトレーニングや所望の特徴検出器の微調整を必要とせず,信頼性の高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:29:42 GMT)
Towards Self-Robust LLMs: Intrinsic Prompt Noise Resistance via CoIPO [38.4] 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲のタスクで顕著かつ着実にパフォーマンスを改善している。
現実世界のアプリケーションでは、LLMに提供されるユーザープロンプトは、しばしば不完全であり、モデルの応答の質を損なう可能性がある。
本稿では,モデルが生成するラベル整列ロジットとノイズの相違を最小限に抑えるコントラスト学習に基づく逆直接選好最適化(CoIPO)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:24:50 GMT)
Grow with the Flow: 4D Reconstruction of Growing Plants with Gaussian Flow Fields [37.9] 植物成長をガウスパラメータ上の時間変化微分としてモデル化する3次元ガウス流場表現を提案する。
成熟した植物を再構築し、逆成長の過程を学習し、植物の発達史を効果的に逆向きにシミュレートする。
本手法は,植物成長のマルチビュータイムラプスデータセットにおける先行手法と比較して,画像品質と幾何的精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:55:01 GMT)
SDFed: Bridging Local Global Discrepancy via Subspace Refinement and Divergence Control in Federated Prompt Learning [37.4] ビジョン言語で事前訓練されたモデルは、強力な転送可能な表現を提供するが、プライバシに敏感なマルチパーティ設定でそれらを適用することは難しい。
サブスペースリファインメントとディバージェンス制御により局所的不一致をブリッジするヘテロジニアスなフェデレーション・プロンプト学習フレームワークである textbfSDFed を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:33:00 GMT)
Wavenumber-domain signal processing for holographic MIMO: Foundations, methods, and future directions [37.2] ホログラフィック多重出力多重出力(H-MIMO)システムは無線通信におけるパラダイムシフトを表す。
本稿では,H-MIMOの概念とH-MIMOチャネルの波数表現を紹介する。
本論文は、多重化、チャネル推定、波形設計など、文献で報告されている波数領域信号処理技術について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:34:30 GMT)
Which course? Discourse! Teaching Discourse and Generation in the Era of LLMs [37.1] NLPの分野は、過去数年間で大規模な継続的な変革を受けており、規律の境界を超えた議論を引き起こしている。
本稿では,意図的,注意的,一貫性のある言語構造に対する豊富な言語知識と計算モデルを備えた領域である談話処理の角度から,この問題を考察する。
我々は「計算談話と自然言語生成」という新たなコースを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:21:16 GMT)
CoRect: Context-Aware Logit Contrast for Hidden State Rectification to Resolve Knowledge Conflicts [37.1] CoRectは、隠れたステートリクティフィケーションのためのコンテキスト対応ログコントラストである。
隠された国家を改定し、証拠に埋もれた情報を保存する。
忠実さを一貫して改善し、強いベースラインに比べて幻覚を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:49:21 GMT)
Multi-Agent Teams Hold Experts Back [37.0] 自己組織化LDMチームが強力なシナジーを達成できるかどうかを考察する。
人間のチームとは違って、LLMチームは、専門家のエージェントのパフォーマンスと一貫して一致しないのです。
私たちは、識別ではなく、専門家の活用が主要なボトルネックであることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:20:40 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） (Mon, 09 Feb 2026 11:30:59 GMT)
MPA: Multimodal Prototype Augmentation for Few-Shot Learning [36.7] 少数のラベル付き例から新しいクラスを認識することを目的とした、いくつかのショット学習がポピュラーなタスクとなっている。
本稿では,MPA(Multi-Variant Semantic Enhancement, LMSE), Hierarchical Multi-View Augmentation (HMA), Adaptive Uncertain Class Absorber (AUCA)などの新しいフレームワークを提案する。
MPAは、ほとんどの設定で既存の最先端メソッドよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:30:31 GMT)
Paradox of De-identification: A Critique of HIPAA Safe Harbour in the Age of LLMs [36.7] HIPAA Safe Harborでは、患者のプライバシを保護するために臨床メモが非識別化されている。
本論文は, 自己鑑定が本質的に不完全である場合に, 患者の信頼を維持するために, コミュニティとしてどのように振る舞うかという疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:43:19 GMT)
Optimal Estimation in Orthogonally Invariant Generalized Linear Models: Spectral Initialization and Approximate Message Passing [36.4] 本稿では、最適スペクトル推定器と近似メッセージパッシング(AMP)アルゴリズムを提案する。
本稿では,スペクトル反復最適化のパラダイムに基づいて,最適スペクトル推定器と近似メッセージパッシング(AMP)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:08:09 GMT)
RankGR: Rank-Enhanced Generative Retrieval with Listwise Direct Preference Optimization in Recommendation [36.3] 提案するRangGRは、リストワイズ直接選好最適化をレコメンデーションに組み込んだジェネレーティブ検索手法である。
IAPでは、新しいリストワイズ直接選好最適化戦略をGRに組み込んで、階層的ユーザの選好をより包括的に理解する。
トレーニングとデプロイメントにおいていくつかの実践的な改善を実現し、最終的には毎秒1万近いリクエストを処理可能なリアルタイムシステムを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:13:43 GMT)
Affective Flow Language Model for Emotional Support Conversation [35.8] 本稿では感情支援会話(AFlow)のための感情フロー言語モデルを提案する。
AFlowは、マルチターン軌道に沿った継続的な情動フローをモデル化することで、対話プレフィックスのきめ細かい監督を導入するフレームワークである。
実験結果から, 多様な情緒的文脈において, 競争ベースラインよりも一貫した, 顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:58:50 GMT)
DA-RAG: Dynamic Attributed Community Search for Retrieval-Augmented Generation [35.3] この文脈における一般的な技術的アプローチは、グラフベースのRAG(G-RAG)である。
本稿では,属性付きコミュニティ検索(ACS)を利用して,問合せ質問に基づいて関連部分グラフを動的に抽出するDA-RAGを提案する。
複数のデータセット上でDA-RAGを評価し,従来のRAG法を最大40%上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:45:13 GMT)
NeuroCanvas: VLLM-Powered Robust Seizure Detection by Reformulating Multichannel EEG as Image [35.1] 脳波(EEG)の高精度かつタイムリーな発作検出のための新しい枠組みを提案する。
NeuroCanvasは2つのモジュールから構成される: (i) Entropy-guided Channel Selector (ECS)は、大きな言語モデル(LLM)に入力される発作関連チャネルを選択する。
我々は,複数の発作検出データセットにまたがるNeuroCanvasを評価し,F1スコアの20%,レイテンシの88%を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:38:37 GMT)
Addressing data annotation scarcity in Brain Tumor Segmentation on 3D MRI scan Using a Semi-Supervised Teacher-Student Framework [34.9] 本研究では,不確実性を認識した擬似ラベル学習教師と,学生の信頼度に基づくカリキュラムを併用した半教師付きフレームワークを提案する。
BraTS 2021では、検証DSCは0.393(10%データ)から0.872(100%データ)に増加し、初期の段階では最大の増加となった。
これらの結果から,自信駆動型カリキュラムと選択的アンラーニングは,限られた監督とうるさい擬似ラベルの下で頑健なセグメンテーションをもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:37:40 GMT)
On the Expressive Power of GNNs for Boolean Satisfiability [34.7] ブール満足度(SAT)解決のためのグラフニューラルネットワークの表現力の解析
より高階の WL に対する不連続性は,変数を逐次設定する WL 有界な解法に対して,実用上の制限を負うことを示す。
この結果から, ランダムなインスタンスは概ね区別可能であるが, 満足な割り当てを予測するためには, 工業的インスタンスの方が表現力が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:48:16 GMT)
SA-CAISR: Stage-Adaptive and Conflict-Aware Incremental Sequential Recommendation [34.4] 本稿では,SA-CAISRを提案する。
バッファフリーのフレームワークとして、SA-CAISRは古いモデルと新しいデータのみを使用して動作する。
SA-CAISRはRecall@20を2.0%改善し、MRR@20を1.2%改善し、NDCG@20を1.4%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:00:52 GMT)
Autoregressive Image Generation with Masked Bit Modeling [34.4] Bit AutoRegressive Modeling (BAR)は任意のコードブックサイズをサポートするスケーラブルなフレームワークである。
BAR は ImageNet-256 上で 0.99 の最先端 gFID を新たに達成し、連続パラダイムと離散パラダイムの両方で先行する手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:59:58 GMT)
OSCAR: Optimization-Steered Agentic Planning for Composed Image Retrieval [33.8] 我々は、合成画像検索のための最適化されたエージェント計画フレームワークOSCARを提案する。
我々は,エージェントCIRを探索プロセスから基本軌道最適化問題に再構成した最初の人物である。
オフラインフェーズでは、原子検索選択と合成を2段階混合整数プログラミング問題としてモデル化する。
これらのトラジェクトリは黄金のライブラリに格納され、VLMプランナのオンラインステアリングのためのコンテキスト内デモとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:44:56 GMT)
Multiplexed microwave resonators by frequency comb spectroscopy [33.8] 超伝導量子干渉デバイスを用いた広帯域マイクロ波周波数コムスペクトルの生成について述べる。
ここでは、周波数コムを用いてコプラナーマイクロ波共振器のバンクを分光的に探査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:52:10 GMT)
Inverting Data Transformations via Diffusion Sampling [33.6] 一般リー群上の変換反転問題について検討する。
目標は、元のデータ分布にマップする逆変換を復元することだ。
確率論的視点をとり、ボルツマン分布として後方変換をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 04:58:34 GMT)
When LLMs get significantly worse: A statistical approach to detect model degradations [33.6] 基礎モデルの推論コストと遅延を最小化することが重要な研究領域となっている。
モデル劣化を効率的に検出できる,McNemarのテストに基づく統計的に健全な仮説テストフレームワークを提案する。
実験の結果,0.3%の精度劣化でも,ノイズよりも実際の劣化が確実な原因であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:45:13 GMT)
Modalities, a PyTorch-native Framework For Large-scale LLM Training and Research [33.6] Modalitiesは、大規模モデルトレーニングのためのエンドツーエンドのPyTorchネイティブフレームワークである。
データ駆動型LLM研究と2つの角度から大規模なモデルトレーニングを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:39:41 GMT)
Zero-shot Generalizable Graph Anomaly Detection with Mixture of Riemannian Experts [33.3] Graph Anomaly Detection (GAD)は、グラフデータの不規則なパターンを特定することを目的としている。
既存のゼロショットGAD法は、様々な異常パターンの固有の幾何学的差異を無視している。
ゼロショット一般化可能なグラフ異常検出のための新しいフレームワークであるGAD-MoREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:35:36 GMT)
RealSynCol: a high-fidelity synthetic colon dataset for 3D reconstruction applications [33.3] 本研究では, 内視鏡環境を再現する高度にリアルな合成データセットであるRealSynColを提案する。
得られたデータセットは28,130フレームで構成され、地上の真理深度マップ、光学フロー、3Dメッシュ、カメラ軌道と組み合わせられる。
その結果, RealSynColの高現実性と可変性は臨床画像の一般化性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:57:37 GMT)
Beyond the Unit Hypersphere: Embedding Magnitude in Contrastive Learning [32.8] コサインの類似性は対照的な学習でよく見られるが、それは暗黙の仮定である:埋め込みの規模はノイズである。
以前の研究では、ドット製品とコサインの類似性が同等である場合もあったが、未解決のWHAT情報等級は、それが役立つWHEN、HOWはそれを利用する。
テキストおよび視覚モデル間の入力側および出力側正規化を独立に制御する2倍のアブレーションによる系統的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:53:23 GMT)
Sparsity-Aware Evolution for Model Merging [32.8] 本稿では,モデルマージのためのSAE(spursity-aware Evolution)フレームワークを提案する。
スパース性制約をスコア関数に組み込み、よりスパースなモデルを好むように進化過程を制御します。
実験により、我々の手法は複数のベンチマークでモデルのマージ信頼性を向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:43:38 GMT)
Online monotone density estimation and log-optimal calibration [32.7] オンラインモノトン密度推定の課題について検討し, 逐次観測データから密度推定器を予測可能な方法で構築する必要がある。
本稿では,古典的グレンダー推定器のオンラインアナログと,オンライン学習文献の指数重み付け法に触発された専門家集約推定器の2つのオンライン推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:29:39 GMT)
Closing the Confusion Loop: CLIP-Guided Alignment for Source-Free Domain Adaptation [32.4] Source-Free Domain Adaptation (SFDA)は、トレーニング済みのソースモデルを、ソースデータにアクセスせずにラベルなしのターゲットドメインに適応する問題に取り組む。
CLIP-Guided Alignment (CGA) は、SFDAにおけるクラス混乱をモデル化し緩和する新しいフレームワークである。
本結果は,効率的なソースフリー適応のためのクラス間混乱を明示的にモデル化することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:37:05 GMT)
A Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Bi-population with Uniform Sampling for Neural Architecture Search [32.2] ニューラルアーキテクチャ探索のための一様サンプリングによる二集団化に基づく進化的アルゴリズムMOEA-BUSを提案する。
CIFAR-10とImageNetの実験はMOEA-BUSの優位性を示し、それぞれ98.39%と80.03%のトップ1の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:04:07 GMT)
GitSearch: Enhancing Community Notes Generation with Gap-Informed Targeted Search [31.9] 人間の知覚する品質ギャップを第一級信号として扱うフレームワークであるGitSearchを紹介します。
GitSearchには3段階のパイプラインがあり、情報不足を特定し、それを解決するためにリアルタイムにターゲットとするWeb検索を実行し、プラットフォーム準拠のノートを合成する。
GitSearchは99%のカバレッジを実現しており、最先端のカバレッジをほぼ倍増しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:42:32 GMT)
GSS: Gated Subspace Steering for Selective Memorization Mitigation in LLMs [31.7] 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングシーケンスを冗長に記憶し、再生することができる。
既存の緩和法は介入を均一に適用し、通常は一般化されるトークンの大部分のパフォーマンスを低下させる。
記憶の希薄化,間欠的化,トークン条件化を実証的に示し,効果的な緩和には文脈認識の介入が必要であることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:02:11 GMT)
From Correspondence to Actions: Human-Like Multi-Image Spatial Reasoning in Multi-modal Large Language Models [31.6] マルチモーダル大言語モデル (MLLM) は, 単一画像空間推論において大きく進歩している。
クロスビュー対応と視点cHangeのためのヒューマン・アウェア・トレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:39:43 GMT)
When LLaVA Meets Objects: Token Composition for Vision-Language-Models [31.6] Mask-LLaVAは、様々なレベルの視覚的特徴を活用して、自己回帰視覚言語モデルのためのコンパクトで情報に富んだ視覚表現を作成するフレームワークである。
すべてのトークンはトレーニング中に使用されるが、結果として得られるモデルは、特にテスト時にマスクベースのオブジェクトトークンの数を柔軟に減少させることができる。
分析の結果,マルチレベル機能を組み合わせることで,より少ないトークンで効率的な学習が可能であり,テスト時に動的トークン選択を可能とし,性能を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:02:01 GMT)
A building block of quantum repeaters for scalable quantum networks [31.3] 我々は, メモリ・メモリ・アンタングルを, 平均エンタングルメント確立時間内に10kmのファイバー上で開発し, 維持する。
直接応用として、10km以上の4.05*105ベルペアのうち、1,917個の秘密鍵を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:19:31 GMT)
Head-to-Head autonomous racing at the limits of handling in the A2RL challenge [30.7] 本稿では,第1回アブダビ・オートマチック・レーシングリーグ(A2RL)のTUMオートマチック・モータースポーツチームが開発したアルゴリズムと展開戦略について述べる。
A2RLに勝つために、私たちのソフトウェアが人間の運転行動をエミュレートし、車両ハンドリングと多車間相互作用の限界を押し上げる方法を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:12:02 GMT)
BiManiBench: A Hierarchical Benchmark for Evaluating Bimanual Coordination of Multimodal Large Language Models [30.4] MLLM(Multi Large Language Models)を評価するベンチマークであるBiManiBenchを紹介した。
本フレームワークは,腕の到達性や運動的制約など,独特な両面的課題を分離する。
30以上の最先端モデルの解析により、高度推論能力にもかかわらず、MLLMはデュアルアームの空間接地と制御に苦しむことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:47:14 GMT)
A Systematic Review on Data-Driven Brain Deformation Modeling for Image-Guided Neurosurgery [30.0] 脳の変形の正確な補償は、画像誘導神経外科において重要な課題である。
最近のAI駆動型アプローチは、2020年1月から2025年4月にかけて、脳の変形をモデル化し、修正するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:11:56 GMT)
Haiku to Opus in Just 10 bits: LLMs Unlock Massive Compression Gains [29.9] ゲーム「Twenty Questions」に触発された対話型ロッキープロトコル「QA」について紹介する。
数学、科学、コードにまたがる8つのベンチマークでは、10のバイナリ質問が、標準ベンチマーク上の小さなモデルと大きなモデルの間の能力ギャップの23%から72%を回復する。
これは以前のLCMベースの圧縮より100倍以上小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:52:02 GMT)
Who Deserves the Reward? SHARP: Shapley Credit-based Optimization for Multi-Agent System [29.7] 本稿では,シェープリーを基盤とした階層型強化政策(SHARP)について紹介する。
SHARPは、主にグローバル放送精度報酬(英語版)とツールプロセス報酬(英語版)を通じて、軌道群全体におけるエージェント固有の利点を正規化することでトレーニングを安定化し、実行効率を向上させる。
実験の結果、SHARPは最近の最先端のベースラインを著しく上回り、シングルエージェントとマルチエージェントのアプローチに対して平均23.66%と14.05%の改善を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:17:28 GMT)
Benchmarking Autonomous Vehicles: A Driver Foundation Model Framework [29.7] 自動運転車(AV)をベンチマークするドライバ基盤モデル(DFM)を確立するためのフレームワークを提案する。
具体的には、DFMをトレーニングするための大規模なデータセット収集戦略を説明し、そのようなモデルが持つべきコア機能について議論し、潜在的な技術的解決策を探究する。
我々はDFMの概念を形式化し、AVの体系的仕様、検証、検証のための新しいパラダイムを導入することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:07:48 GMT)
OLion: Approaching the Hadamard Ideal by Intersecting Spectral and $\ell_{\infty}$ Implicit Biases [29.6] nameAは、更新方向からのスペクトル制御と、署名更新からの座標制御を組み合わせる。
我々は、軽度で経験的に証明された対角対等方性仮定の下で収束を証明した。
nameA は運動量レベル状態のみを使用しながら、同等のチューニングの下でAdamW と Muon にマッチするか、より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:21:47 GMT)
Robust Policy Optimization to Prevent Catastrophic Forgetting [29.5] 大規模言語モデルは、多段階のポストトレーニングを通じて一般的に訓練される。
小さなダウンストリーム更新は、学習済みの振る舞いを損なう可能性がある。
このことは、標準RLHFの目標は将来の適応に対する堅牢性を保証するものではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:50:05 GMT)
We Should Separate Memorization from Copyright [29.2] 我々は、暗記はコピーと同一視されるべきではなく、著作権侵害のプロキシとして使うべきではないと主張している。
我々は、技術的評価を確立された著作権基準と整合させる、アウトプットレベルのリスクベースの評価プロセスを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:24:06 GMT)
Noise Stability of Transformer Models [28.6] 平均感度は実数値領域への自然な一般化を欠いていると我々は主張する。
ノイズ安定性は、座標に同時に適用される相関ノイズに対するモデルの堅牢性を表す。
この結果から,ニューラルネットワークにおける信号伝達と解釈可能性の新たな関連性が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:43:22 GMT)
Spectral Disentanglement and Enhancement: A Dual-domain Contrastive Framework for Representation Learning [28.4] SDE(Spectral Disentanglement and Enhancement)は、埋め込み空間の幾何学とスペクトル特性の間のギャップを埋める新しいフレームワークである。
SDEは一貫して表現と堅牢性を改善し、最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:29:43 GMT)
Rethinking Global Text Conditioning in Diffusion Transformers [28.4] 拡散変換器は通常、注意層と変調機構を介してテキスト情報を組み込む。
最近のアプローチでは、変調ベースのテキストコンディショニングを廃止し、注意のみに依存している。
本稿では,変調に基づくテキストコンディショニングの必要性と,パフォーマンス上の優位性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 23:06:58 GMT)
Enhanced Graph Transformer with Serialized Graph Tokens [28.3] トランスフォーマーはグラフ学習、特にノードレベルのタスクで成功している。
本稿では,グローバル信号をより効果的にカプセル化するための,新しいシリアライズトークンパラダイムを提案する。
提案手法は,いくつかのグラフレベルのベンチマークにおいて,最先端の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:23:22 GMT)
Data Reconstruction: Identifiability and Optimization with Sample Splitting [28.1] KKT条件からのトレーニングデータ再構成は、経験的成功を示している。
結果のKKT方程式が、いつユニークな解を持つのか、また、特定可能な状態であっても、最適化によってどのように確実に解を回復するかは定かではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:33:19 GMT)
HoGS: Homophily-Oriented Graph Synthesis for Local Differentially Private GNN Training [28.1] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、分散ネットワークにおけるデータプライバシを保護するための高度な技術である。
本稿では,合成グラフを生成することで,リンクと特徴保護を備えたGNNを訓練する,HoGSと呼ばれる効果的なLDPフレームワークを提案する。
理論的には、HoGSのプライバシー保証を解析し、生成した合成グラフを様々な最先端のGNNアーキテクチャへの入力として実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:03:06 GMT)
Semantics-Aware Generative Latent Data Augmentation for Learning in Low-Resource Domains [27.9] 本稿では,ジェネリックデータ拡張フレームワークであるGeLDAを提案する。
この空間は低次元であり、入力空間と比較してタスク関連情報に集中するため、GeLDAは効率的で高品質なデータ生成を可能にする。
ゼロショット言語固有の音声感情認識において、GeLDAは、Whisper-largeベースラインの未重み付き平均リコールを6.13%改善し、(b)ロングテール画像分類では、ImageNet-LT上で74.7%のテールクラスの精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:46:04 GMT)
Generalizing Sports Feedback Generation by Watching Competitions and Reading Books: A Rock Climbing Case Study [27.8] ビデオLLMは、スポーツフィードバック生成の困難なタスクに苦労する。
従来のテキスト生成評価指標は、スポーツフィードバックの品質のユニークな側面を捉えていない。
本研究では,(1)特異性と(2)動作可能性の2つの評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:41:43 GMT)
GOT-Edit: Geometry-Aware Generic Object Tracking via Online Model Editing [27.7] GOT-Editは2次元ビデオストリームからジェネリックオブジェクトトラッカーにジオメトリ認識キューを統合するオンライン・モダリティ・モデル編集手法である。
提案手法では,事前学習したビジュアルジオメトリグラウンドドトランスの機能を活用し,少数の2次元画像からの幾何的キュー推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:50:29 GMT)
InfiCoEvalChain: A Blockchain-Based Decentralized Framework for Collaborative LLM Evaluation [27.1] 本研究では,グローバルコントリビュータが独立したバリデータとして振舞うための分散評価フレームワークを提案する。
ブロックチェーンベースのプロトコルを活用することにより、このフレームワークは、グローバルコントリビュータに対して、独立したバリデータとして行動するインセンティブを与える。
実験結果から,分散評価フレームワークは,同一モデル上での10ランの標準偏差を0.28に低減することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:05:00 GMT)
TFMLinker: Universal Link Predictor by Graph In-Context Learning with Tabular Foundation Models [26.8] リンク予測は、レコメンデーションシステム、薬物発見、ナレッジグラフなど幅広い応用でグラフ機械学習の基本的なタスクである。
我々は,TFMLinker (Tabular Foundation Model for Link Predictor) を提案する。TFMのコンテキスト内学習機能を活用して,データセット固有の微調整を必要とせず,多様なグラフ間のリンク予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:33:30 GMT)
DirMoE: Dirichlet-routed Mixture of Experts [26.8] Mixture-of-Experts (MoE)モデルは大規模言語モデルでは例外的な性能を示した。
既存のルータは、通常、微分不可能なTop-$k$+Softmaxに依存し、パフォーマンスとスケーラビリティを制限している。
ディリクレ変分オートエンコーダフレームワーク上に構築された,新しいエンドツーエンドの微分可能なルーティング機構であるDirichlet-Routed MoEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:45:43 GMT)
Analysis of Converged 3D Gaussian Splatting Solutions: Density Effects and Prediction Limit [26.6] 標準的な多視点最適化から3次元ガウススプラッティング(3DGS)の解にどのような構造が現れるかを検討する。
密度領域は、レンダリング不要な予測が可能な幾何学的関連パラメータを示し、スパース領域は体系的な失敗を示す。
点雲が十分である幾何学的プリミティブと、多視点制約が不可欠であるビュー合成プリミティブである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:09:08 GMT)
The Price of Privacy For Approximating Max-CSP [26.4] 情報理論的には、所定のプライバシー予算に対して可能な最高の近似比率を分類することを目的としている。
我々は,任意の$varepsilon$-DPアルゴリズムが,近似比で$O(varepsilon)$以上のランダムな代入を達成できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 23:16:36 GMT)
Supervised Fine-Tuning Needs to Unlock the Potential of Token Priority [26.2] 本論文は, 監督微調整(SFT)の形式化をめざして, 踏剣優先性を必須の橋として提唱する。
我々は、この統合レンズによる最近のブレークスルーを分析し、ノイズ濾過の正の優先順位と、無学習の有毒なモードの符号付き優先順位の2つの異なる状態に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:42:31 GMT)
Debate is efficient with your time [26.1] 本稿では,検証者が検証しなければならない最小のビット数について,議論を正しく決定するDQCについて紹介する。
PSPACE/poly は O(log n) クエリで決定可能な関数のクラスである。
また、全ての入力ビットに依存する関数はOmega(log n)クエリを必要とし、サイズ s の回路で計算可能な関数は DQC(f) = log(s) + 3 を満たすことも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:21:32 GMT)
Winner's Curse Drives False Promises in Data-Driven Decisions: A Case Study in Refugee Matching [26.0] 一般的な戦略はモデルに基づく政策評価であり、データからモデルを推定し、反現実的な結果を予測する。
この戦略は、勝者の呪いによる真の利益を、不当に楽観的に見積もることで知られている。
両者の組み合わせは、勝者の呪いを逃れるものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:54:05 GMT)
MemAdapter: Fast Alignment across Agent Memory Paradigms via Generative Subgraph Retrieval [25.7] メモリメカニズムはLLMベースのエージェントの中核的なコンポーネントであり、長期のコンテキスト上での推論と知識発見を可能にする。
既存のエージェントメモリシステムは通常、密結合した検索手法で分離されたパラダイムで設計される。
MemAdapterは、エージェントメモリパラダイム間の高速アライメントを可能にするメモリ検索フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:09:25 GMT)
E-VAds: An E-commerce Short Videos Understanding Benchmark for MLLMs [25.6] textbfE-Commerce Video Ads Benchmark (E-VAds)は,eコマースのショートビデオ理解に特化して設計された最初のベンチマークである。
我々はまた,textbfMG-GRPOと呼ばれる多粒度報酬設計を特徴とするRLに基づく推論モデルである textbfE-VAds-R1 を開発した。
E-VAds-R1は、数百のトレーニングサンプルだけで商業目的の推論で109.2%のパフォーマンス向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:43:38 GMT)
Projected Gradient Ascent for Efficient Reward-Guided Updates with One-Step Generative Models [25.6] テストタイム潜時最適化は、事前訓練された生成モデルからかなり優れた報酬誘導世代を解放することができる。
しかし、品質を低下させ、実用には遅すぎるハッキングに報いる傾向があります。
ソフト正規化をハード・ホワイト・ガウス雑音制約に置き換えることにより,テスト時間最適化を効率的かつ信頼性的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:43:38 GMT)
Learning Self-Correction in Vision-Language Models via Rollout Augmentation [25.5] 視覚言語モデル(VLM)における推論問題の解決には自己補正が不可欠である
既存の強化学習法(RL)は、効果的な自己補正行動が稀に現れるため、学習に苦慮している。
本稿では,高密度自己補正例を合成するRLロールアウト拡張フレームワークOctopusを提案する。
我々は,制御可能な自己補正機能を備えた推論型VLMであるOctopus-8Bを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:55:13 GMT)
Learning Human-Like Badminton Skills for Humanoid Robots [25.3] ロボットを「ミミック」から「ストライカー」に進化させるための進歩的強化学習フレームワークを提案する。
提案手法は,人体データに先立って頑健なモータを確立し,それをコンパクトなモデルベース状態表現に蒸留し,逆方向の先立って動的に安定化する。
シミュレーションでは、リフトやドロップショットを含む多様なスキルの習得を通じて、我々のフレームワークを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:09:52 GMT)
From Assistant to Double Agent: Formalizing and Benchmarking Attacks on OpenClaw for Personalized Local AI Agent [25.1] 現実世界のパーソナライズされたエージェントに適したエンドツーエンドのセキュリティ評価フレームワークを提案する。
代表的なケーススタディとしてOpenClawを使用して、複数のパーソナライズされたシナリオ、ツール機能、攻撃タイプにわたるセキュリティを評価します。
以上の結果から,OpenClawはさまざまな実行段階で重大な脆弱性を示し,個別のエージェントデプロイメントにおいて重大なセキュリティリスクを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:14:58 GMT)
KidMesh: Computational Mesh Reconstruction for Pediatric Congenital Hydronephrosis Using Deep Neural Networks [24.9] 磁気共鳴尿路撮影は、水によって提供される自然なコントラストを利用して、腎骨盤や毛細血管を含む水腎症を可視化することができる。
既存のボキセルベースのセグメンテーションアプローチは、MRUからCH領域を抽出し、疾患の診断と予後を促進する。
我々は,深層ニューラルネットワーク,すなわちKidMeshに基づくエンドツーエンド手法を提案し,MRUから直接CHメッシュを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:09:29 GMT)
Optimizing Agentic Reasoning with Retrieval via Synthetic Semantic Information Gain Reward [24.7] 本稿では, セマンティック情報獲得報酬による効果的な情報探索を動機付ける統合フレームワークを提案する。
7つの質問回答ベンチマークでの実験では、InfoReasonerは強力な検索強化ベースラインを一貫して上回っている。
我々の研究は、理論的に基礎を置き、検索を伴うエージェント推論へのスケーラブルな道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:03:33 GMT)
Dexterous Manipulation Policies from RGB Human Videos via 4D Hand-Object Trajectory Reconstruction [24.5] 我々は,RGBのヒューマンビデオから直接デクスタラスな操作を学習する,デバイスフリーのフレームワークであるVIDEOMANIPを提案する。
シミュレーションでは、学習した把握モデルはインスパイアハンドを用いて20種類のオブジェクトに対して70.25%の成功率を達成する。
実世界では、RGBビデオから訓練された操作ポリシーは、LEAPハンドを使用して7つのタスクで平均62.86%の成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:56:02 GMT)
Diffusion-State Policy Optimization for Masked Diffusion Language Models [23.9] マスク付きトークンを複数のデノナイジングステップで繰り返し充填して生成するマスケ拡散言語モデル。
中間充足決定を直接最適化するプラグイン・クレジット・アサインメント・レイヤであるDiSPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:24:51 GMT)
Understanding Dynamic Compute Allocation in Recurrent Transformers [23.8] トークンレベルの適応計算は、より難しいトークンにより多くの計算を割り当て、より簡単なものにすることで、推論コストを削減する。
以前の作業は主にタスクレベルのメトリクスを使用して、自然なベンチマークで評価されます。
本稿では,パラメータ化困難を伴うアルゴリズムおよび合成言語タスクを用いた複雑性制御評価パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:27:52 GMT)
SRSUPM: Sequential Recommender System Based on User Psychological Motivation [23.7] シークエンシャルレコメンダは、ユーザの進化する心理的モチベーションを歴史的相互作用から推測し、次の推奨項目を推薦する。
既存のほとんどの方法は、最近の振る舞いを1つのベクトルに圧縮し、単一の観測対象項目に向けて最適化するが、心理的モチベーションシフトの明確なモデリングは欠如している。
本稿では,ユーザの心理的モチベーションに基づく逐次リコメンデーションシステム(Sequential Recommender System)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:54:34 GMT)
UniComp: A Unified Evaluation of Large Language Model Compression via Pruning, Quantization and Distillation [23.6] プルーニング,量子化,知識蒸留を比較するための統合評価フレームワークUniCompを紹介する。
UniCompは、圧縮されたモデルを3次元(性能、信頼性、効率)で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:20:56 GMT)
Multimodal Learning for Arcing Detection in Pantograph-Catenary Systems [23.4] パンタグラフ・カテゴリ・インタフェースのアークは、電化鉄道における電力供給に重大なリスクをもたらす。
本稿では,高分解能画像データと力量測定を組み合わせることで,アーク現象をより正確に,より堅牢に検出するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはベースラインアプローチよりも優れており、ドメインシフト下であっても実際のアーク発生イベントに対する感度が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:29:19 GMT)
BioLM-Score: Language-Prior Conditioned Probabilistic Geometric Potentials for Protein-Ligand Scoring [23.4] 本稿では,モデルと表現学習を結合した単純で一般化可能なタンパク質リガンドスコアモデルであるBioLM-Scoreを提案する。
CASF-2016ベンチマークの評価では、ドッキング、スコアリング、ランキング、スクリーニングタスク間で大幅に改善されている。
要約すると、BioLM-Scoreは、構造に基づく薬物発見のための効率性、一般化、解釈性を組み合わせた、既存のスコアリング機能に対する原則的で実用的な代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:31:49 GMT)
Characteristics, Management, and Utilization of Muscles in Musculoskeletal Humanoids: Empirical Study on Kengoro and Musashi [23.3] 本研究は、筋肉の特徴と、その管理・利用方法の分類・分析を行う。
筋骨格構造の特徴を, 冗長性, 独立性, 異方性, 可変モーメントアーム, 弾性性の5つの特性に分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:07:16 GMT)
Overview and Comparison of AVS Point Cloud Compression Standard [23.3] ポイントクラウドは、没入型メディア、自律運転、デジタル遺産保護などにおいて重要なアプリケーション価値を持つ、一般的な3Dデータ表現フォーマットである。
ポイントクラウドの大規模なデータサイズは、送信とストレージに課題をもたらし、広範なデプロイメントに影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:58:41 GMT)
Map of Encoders -- Mapping Sentence Encoders using Quantum Relative Entropy [23.2] 1101の公開文エンコーダをカバーするエンコーダのマップを構築する。
このマップは,類似属性を持つエンコーダが地図上に近接して位置するエンコーダ間の様々な関係を正確に反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:41:46 GMT)
Tutti: Expressive Multi-Singer Synthesis via Structure-Level Timbre Control and Vocal Texture Modeling [22.7] Tuttiは構造化マルチシンガー生成用に設計された統一フレームワークである。
本研究では,音楽構造で進化するフレキシブルシンガースケジューリングを実現するための構造対応シンガープレットを提案する。
また,暗黙の音響的テクスチャを捉えるために,条件誘導型VAEによる補完的テクスチャ学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:15:44 GMT)
Efficient-SAM2: Accelerating SAM2 with Object-Aware Visual Encoding and Memory Retrieval [22.6] Segment Anything Model 2 (SAM2) は、ビデオオブジェクトのセグメンテーションタスクにおいて優れたパフォーマンスを示す。
本稿では,タスク非関連計算を排除しつつ,SAM2がオブジェクト領域に適応的に焦点を合わせることを促すEfficient-SAM2を提案する。
無視可能な追加パラメータと最小限のトレーニングオーバーヘッドにより、Efficient-SAM2はSAM2.1-Lモデルで1.68倍の高速化を実現し、SA-Vテストセットでは1.0%の精度低下しか達成できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:58:33 GMT)
Two-Stage Data Synthesization: A Statistics-Driven Restricted Trade-off between Privacy and Prediction [22.6] 合成データの2段階合成戦略を提案する。
第1段階では、合成操作を伴って純粋な合成データを生成する合成-then-hybrid戦略を導入する。
第2段階では、カーネルリッジ回帰(KRR)に基づく合成戦略を示し、KRRモデルが最初に元のデータに基づいて訓練され、次に合成出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:49:42 GMT)
Self-Supervised Bootstrapping of Action-Predictive Embodied Reasoning [22.5] Embodied Chain-of-Thought (CoT)推論はビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)モデルを大幅に強化した。
現在のメソッドは推論プリミティブを指定するために厳格なテンプレートに依存している。
R&B-EnCoReを導入し、インターネット規模の知識から具体的推論のブートストラップを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:10:17 GMT)
OmniReview: A Large-scale Benchmark and LLM-enhanced Framework for Realistic Reviewer Recommendation [22.2] Pro-MMoE(Pro-MMoE)は,大規模言語モデル(LLM)とマルチタスク学習を併用する新しいフレームワークである。
Pro-MMoEは7つのメトリクスのうち6つで最先端のパフォーマンスを実現し、現実的なレビュアーレコメンデーションのための新しいベンチマークを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:57:35 GMT)
Learning-based Initialization of Trajectory Optimization for Path-following Problems of Redundant Manipulators [22.2] 軌道最適化は、6次元の経路に従って冗長なマニピュレータの関節軌道を生成する効率的なツールである。
本稿では,短時間で高品質な初期軌道を生成する学習に基づく初期軌道生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:29:00 GMT)
CARE: Confounder-Aware Aggregation for Reliable LLM Evaluation [22.0] CAREは、判定スコアのための共同設立者対応アグリゲーションフレームワークである。
共有共同設立者の下で、識別可能性と有限サンプル回復に関する理論的保証を提供する。
CAREはアグリゲーションの精度を改善し、エラーを最大26.8%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:17:55 GMT)
Do Neural Networks Lose Plasticity in a Gradually Changing World? [21.9] 可塑性の喪失は、ニューラルネットワークが新たなタスクを学習する能力を失うことを指す。
我々は、徐々に変化する環境を調査し、入力/出力とタスクサンプリングによってこれをシミュレートする。
塑性の喪失は, 突然のタスクが環境に変化し, 世界が徐々に変化すれば, ほぼ緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:01:50 GMT)
Automatic In-Domain Exemplar Construction and LLM-Based Refinement of Multi-LLM Expansions for Query Expansion [21.5] ドメイン内の例のプールを構築する自動化されたドメイン適応型QEフレームワークを提案する。
トレーニング不要のクラスタベースの戦略は、さまざまなデモを選択し、監督なしに、強力で安定したコンテキスト内QEを生成する。
TREC DL20、DBPedia、SciFact全体で、洗練されたアンサンブルは一貫性があり統計的に有意な利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:16:39 GMT)
Omni-Video 2: Scaling MLLM-Conditioned Diffusion for Unified Video Generation and Editing [21.5] 本稿では,事前訓練されたマルチモーダル大言語モデル(MLLM)とビデオ拡散モデルとを接続し,ビデオ生成と編集を行うスケーラブルで効率的なモデルを提案する。
我々のキーとなる考え方は、MLLMの理解と推論能力を利用して、明示的なターゲットキャプションを生成し、ユーザー指示を解釈することである。
我々は,微細なビデオ編集のためのFiVEベンチマークとテキスト・ツー・ビデオ生成のためのVBenchベンチマークにおいて,Omni-Video 2の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:56:05 GMT)
Reinforcement Learning for Control with Probabilistic Stability Guarantee: A Finite-Sample Approach [21.5] 有限個のサンプル軌道のみを用いて平均二乗安定性を保証する確率安定性定理を提案する。
我々は古典的REINFORCEアルゴリズムを安定化問題に拡張するRLアルゴリズムL-REINFORCEを開発した。
L-REINFORCEの有効性は、Cartpoleタスクのシミュレーションによって示され、安定性を確保するためにベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:27:04 GMT)
Raster2Seq: Polygon Sequence Generation for Floorplan Reconstruction [21.4] 本稿では,シーケンス・ツー・シーケンス・タスクとしてフロアプランをフレーミングするRaster2Seqを提案する。
自己回帰デコーダは、画像特徴および以前に生成されたコーナーに基づいて、次のコーナーを予測することを学ぶ。
提案手法は,標準ベンチマーク上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:58:46 GMT)
SemanticMoments: Training-Free Motion Similarity via Third Moment Features [21.3] 我々は、制御された合成データと人間の注釈付き実世界のデータセットを組み合わせたSimMotionベンチマークを導入する。
既存のモデルはこれらのベンチマークでは性能が悪く、しばしば外見から動きを遠ざけることに失敗する。
本研究では,事前学習したセマンティックモデルから特徴量に関する時間統計を計算したトレーニング不要なSemanticMomentsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:47:56 GMT)
Benchmarking the Energy Savings with Speculative Decoding Strategies [21.3] LLM推論の遅延と推論コストを削減する効果的な方法として、投機的復号法が登場した。
本稿では、投機的復号化戦略のエネルギー要求に関する総合的な調査を行い、モデルのサイズや家族、投機的復号化戦略、データセット特性といった様々な要因がエネルギー最適化に与える影響を詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:03:22 GMT)
Automated Concept Discovery for LLM-as-a-Judge Preference Analysis [21.2] 大規模言語モデル(LLM)は、モデル出力のスケーラブルな評価手段として、ますます使われています。
彼らの選好判断は体系的な偏見を示し、人間の評価から分岐することができる。
LLM判定の動作を解析するための埋め込みレベルの概念抽出法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:55:16 GMT)
Train Less, Infer Faster: Efficient Model Finetuning and Compression via Structured Sparsity [21.1] 数十億のパラメータを持つ基礎言語モデル(LM)は、高い計算コスト、メモリ要求、過度に適合するリスクのために、しばしば実用的ではない。
トレーニングゲートを用いたスパシフィケーションによる効果的なファインタニング手法を提案する。
実験結果から、最近の微調整ベースラインの効率と性能に優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:20:29 GMT)
Near-optimal Swap Regret Minimization for Convex Losses [21.0] 我々は、ほぼ最適の$widetilde O(sqrt T)$期待スワップリミスを保証するランダム化されたオンラインアルゴリズムを、単位区間において適応的に選択されたLipschitz凸損失の任意の列に対して与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:26:34 GMT)
Dr. MAS: Stable Reinforcement Learning for Multi-Agent LLM Systems [21.0] マルチエージェントLLMシステムのためのシンプルで安定したRLトレーニングレシピであるDr. MASを提案する。
MAS博士はエージェントワイド療法を使用し、各エージェントの報酬統計を用いてエージェントごとの利益を正規化する。
MASはマルチエージェントLLMシステムのためのエンドツーエンドのRLトレーニングフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:13:39 GMT)
Personalized Autonomous Driving via Optimal Control with Clearance Constraints from Questionnaires [20.7] 本研究では,周囲の車両からの安全確保レベルに関するユーザの嗜好を明示的に取り入れた計画枠組みを提案する。
我々は,不必要な質問を最小限に抑えつつ,我々のフレームワークに関連するユーザの嗜好を捉えるために,意図的に調整されたアンケートを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:00:36 GMT)
Improved Sampling Schedules for Discrete Diffusion Models [20.7] 熱力学的エントロピー生成のレンズを用いて逆過程のダイナミクスを解析する。
本稿では,情報生成の定量化のための厳密なプロキシとしてエントロピー生成率を提案する。
提案したスケジュールが、多様なアプリケーションドメインにわたる最先端戦略を大幅に上回っていることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:07:10 GMT)
A Statistical Framework for Alignment with Biased AI Feedback [20.7] AIラベルは、高品質な人間のフィードバックデータセットと比較して体系的にバイアスを受けることができる。
本研究では,不均一なプロンプト応答分布と外部からのフィードバック源に対応する2つの非バイアスアライメント手法を開発した。
感情生成,要約,シングルターン対話に関する実証研究により,提案手法はアライメント効率を著しく向上し,完全に人間ラベル付きデータに基づいて訓練されたオラクルに近い性能を回復することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 04:37:10 GMT)
PISCO: Precise Video Instance Insertion with Sparse Control [20.3] プロのAI支援映画製作では、精密で標的とした修正を行うことが不可欠である。
この移行の要点は、既存のビデオに特定のインスタンスを挿入する必要があるビデオインスタンス挿入である。
本稿では,任意のスパース制御が可能なビデオ挿入インスタンスのPISCOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:15:39 GMT)
Paper2Data: Large-Scale LLM Extraction and Metadata Structuring of Global Urban Data from Scientific Literature [20.1] textitUrbanDataMinerは、15,000以上のNature関連出版物から抽出された6万以上の都市データセットのデータセットレベルの検索とフィルタリングをサポートする。
textitPaper2Dataは、科学論文におけるデータセットの参照を自動的に識別し、統一された都市データメタデータスキーマを使用してそれらを構造化する。
textitUrbanDataMinerは、Googleのような汎用検索エンジンで簡単に発見できないデータセットの9%以上を検索できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:24:55 GMT)
CryptoGen: Secure Transformer Generation with Encrypted KV-Cache Reuse [20.0] 我々は、永続暗号キー値(KV)キャッシュの再利用により、スケーラブルなプライバシ保護ニューラルジェネレーションを可能にする最初のシステムであるCryptoGenを提案する。
CryptoGenは、世代毎に暗号化されたKVキャッシュを安全に再利用し、更新することで、ニア線形スケーリングを実現する。
鍵となる技術は、暗号化されたKV-cacheフレームワーク、異なるフェーズのための異種SIMDエンコーディング、最適化された暗号暗号行列行列と行列ベクトル演算、効率的なノイズリフレッシュと暗号文の結合機構である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:38:13 GMT)
SceneSmith: Agentic Generation of Simulation-Ready Indoor Scenes [20.0] SceneSmithは、建築レイアウトから天然家具の人口まで、環境を構築する。
SceneSmithは従来の方法よりも多くのオブジェクトを生成し、2%のオブジェクト間衝突と96%のオブジェクトは物理シミュレーションの下で安定している。
SceneSmith環境は、エンドツーエンドのパイプラインで、自動ポリシ評価に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:56:04 GMT)
When Do Multi-Agent Systems Outperform? Analysing the Learning Efficiency of Agentic Systems [19.8] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、複雑なタスクを特殊なサブタスクに分解することで、有望な方法を提供する。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の文脈におけるMARLとSARLの比較サンプル効率を厳密に分析する。
その結果,MARLはタスクが自然に独立したサブタスクに分解されるのに対して,依存サブタスクはMARLの比較優位性を低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:08:36 GMT)
Dialogue Model Optimization via Agent Game and Adaptive Tree-based GRPO [19.8] オープンエンド対話エージェントは、ユーザの特性に適応して、エンゲージメントでパーソナライズされた対話を提供することを目的としている。
本稿では,オンラインパーソナライズと適応木に基づくグループ相対的ポリシー最適化を統合した新しい長軸フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:32:02 GMT)
PEST: Physics-Enhanced Swin Transformer for 3D Turbulence Simulation [19.7] 直接数値シミュレーション(DNS)は高い忠実度を提供するが、計算は禁じられている。
既存のデータ駆動の代替手段は、安定した長距離ロールアウト、物理的一貫性、小規模構造の忠実なシミュレーションに苦慮している。
本研究では3次元乱流シミュレーションのための物理強化スウィントランス(PEST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:37:18 GMT)
Is Reasoning Capability Enough for Safety in Long-Context Language Models? [19.7] 仮説は、モデルが明示されていない場合でも有害な意図を認識するのを助けることで、より強力な推論能力は安全性を向上させるべきであるというものである。
我々はこの仮説を、有害な意図が暗黙的であり、推論によって推論されなければならない長いコンテキスト設定で検証する。
有害なクエリを不完全な断片に分解し、長いコンテキストに分散する新たな脅威モデルである構成推論攻撃を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:35:14 GMT)
Enhancing Navigation Efficiency of Quadruped Robots via Leveraging Personal Transportation Platforms [19.5] 四足歩行ロボットは、脚に依存しているため、長距離ナビゲーション効率の限界に直面している。
本稿では,人間によるセグウェイの利用に触発された強化学習に基づくアクティブトランスポーターライディング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:32:57 GMT)
Fast Flow Matching based Conditional Independence Tests for Causal Discovery [19.3] 制約に基づく因果発見法は、多くの条件独立(CI)テストを必要とする。
フローマッチングに基づく条件独立テスト(FMCIT)を提案する。
提案試験では,フローマッチングの計算効率を高く評価し,因果発見手順全体を通して1回のみモデルを訓練する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:43:23 GMT)
Welfarist Formulations for Diverse Similarity Search [19.3] Nearest Neighbor Search (NNS) は、広範囲なアプリケーションを持つデータ構造における基本的な問題である。
属性間の多様性を実現するため,NNSにおける福祉ベースの定式化を開発する。
我々は、福祉に基づく目的の証明可能な保証付き効率の良い近接アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:42:28 GMT)
Bridging Academia and Industry: A Comprehensive Benchmark for Attributed Graph Clustering [19.2] 分散グラフクラスタリング(AGC)は、構造トポロジとノード属性を統合して、グラフ構造化データの潜在パターンを明らかにする、基本的な教師なしタスクである。
不正検出やユーザセグメンテーションといった産業的応用において重要であるが、学術研究と現実世界の展開の間には大きな亀裂が残っている。
PyAGCは多種多様なスケールと構造特性にまたがってAGC手法をストレステストするために設計された,実運用可能なベンチマークおよびライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:07:24 GMT)
Predicting Future Utility: Global Combinatorial Optimization for Task-Agnostic KV Cache Eviction [19.1] 現在のKVキャッシュ消去法は、すべての頭において重要な指標としてスコアが一貫したプロキシであることを暗黙的に仮定して、瞬時メトリクスに依存している。
本稿では,長期的セマンティック情報を保存する上で,最適予算配分は限界効用によって管理されるべきであることを示す。
LU-KVの実践的展開を容易にするために,データ駆動型オフラインプロファイリングプロトコルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:23:38 GMT)
Kirin: Improving ANN efficiency with SNN Hybridization [19.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、そのバイナリおよびイベント駆動特性により、例外的なエネルギー効率を示す。
本稿では,低ビット幅パラメータを2進スパイクに符号化し,残りを整数形式で保存するSpike Matrix Hybridization法を提案する。
W4A4&8量子化設定の下で、キリンはエネルギー消費を84.66%削減し、時間歩を93.75%短縮しながらほぼFP16精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:53:26 GMT)
CLEAR: A Knowledge-Centric Vessel Trajectory Analysis Platform [18.9] 本稿では知識中心の船体軌道解析プラットフォームであるCLEARを紹介する。
CLEARは生のAISデータを完全で解釈可能で容易に探索可能な容器軌道に変換する。
デモの一部として、参加者はAISデータを自動的にダウンロードして処理するためのパラメータを設定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:32:26 GMT)
Learning to Judge: LLMs Designing and Applying Evaluation Rubrics [18.9] 大規模言語モデル (LLM) は、自然言語生成のための評価器としてますます使われている。
GER-Evalを導入し,LLMが独自の評価ルーブリックを設計および適用できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:56:06 GMT)
What, Whether and How? Unveiling Process Reward Models for Thinking with Images Reasoning [18.9] この研究は、画像パラダイムによる思考の下で、プロセスリワードモデル(PRM)を評価するために特別に設計された最初の包括的なベンチマークを紹介する。
7種類のきめ細かいエラータイプを定義し、特殊なPRMの必要性と改善の可能性の両方を実証する。
実験により,現在のLVLMは実効PRMと同等に低下し,誤差の種類,肯定的評価バイアス,推論ステップ位置に対する感度に有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:31:14 GMT)
LakeHopper: Cross Data Lakes Column Type Annotation through Model Adaptation [18.7] カラム型アノテーションは、データのクリーニング、統合、可視化といったタスクに不可欠である。
最近のソリューションは、特定のテーブルの集合からよく注釈付けされた列に微調整されたリソース集約型言語モデルに依存している。
我々は,LMインタラクションを通じて知識ギャップを特定し,解決するフレームワークであるLakeHopperを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:30:07 GMT)
Rethinking Graph Generalization through the Lens of Sharpness-Aware Minimization [18.6] 我々は、グラフ一般化、最小シフトフリップ(MSF)において、一般的だが未探索の現象に焦点をあてる。
MSFは、トレーニング分布からわずかに逸脱したテストサンプルが突然誤分類された場合に発生する。
エネルギー誘導型潜伏摂動を利用して擬似OODサンプルを生成するエネルギー駆動型生成拡張フレームワーク(E2A)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:20:07 GMT)
Learning to Coordinate via Quantum Entanglement in Multi-Agent Reinforcement Learning [18.3] この研究は、共有量子絡み合いを協調資源として活用するMARLエージェントを訓練するための最初のフレームワークを紹介する。
我々の機械は、実証的なマルチエージェントシーケンシャルな意思決定問題において、量子的優位性でポリシーを学習できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:01:40 GMT)
AnomSeer: Reinforcing Multimodal LLMs to Reason for Time-Series Anomaly Detection [18.2] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を用いた時系列異常検出(TSAD)が新興分野である。
MLLMは粗い時系列に頼っているが、多次元の詳細な推論に苦戦している。
我々はAnomSeerに、時系列の正確な構造的詳細に推論を基礎づけるためにモデルを補強することで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:30:13 GMT)
DexFormer: Cross-Embodied Dexterous Manipulation via History-Conditioned Transformer [18.1] 有害な操作は、ロボティクスにおける最も難しい問題の1つだ。
DexFormerはエンド・ツー・エンド、ダイナミックス対応のクロス・エボディメント・ポリシーです。
以上の結果から,片方の政策が異種手による実施にまたがって一般化できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:16:48 GMT)
Agent Mars: Multi-Agent Simulation for Multi-Planetary Life Exploration and Settlement [18.0] 宇宙探査と開拓は広大な環境と資源を提供するが、地球に合わない制約を課している。
主な課題は、安全クリティカルなシステムにおける、専門化された人間、ロボット、デジタルサービス間の監査可能な調整である。
我々は,Agent Marsを紹介した。Agent Marsは,Marsベースオペレーションのための,エンドツーエンドのマルチエージェントシミュレーションフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:29:06 GMT)
CoMMa: Contribution-Aware Medical Multi-Agents From A Game-Theoretic Perspective [17.9] オンコロジー決定支援タスクに取り組むために,コントリビューション・アウェア・メディカル・マルチエージェント (CoMMa) を提案する。
スペシャリストは分割された証拠を操作し、堅牢な意思決定のためのゲーム理論の目的を通して調整する。
多様なオンコロジーベンチマークに基づいて評価されたCoMMaは、データ分散およびロールベースのマルチエージェントベースラインよりも高い精度と安定したパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:04:58 GMT)
Graph-Loc: Robust Graph-Based LiDAR Pose Tracking with Compact Structural Map Priors under Low Observability and Occlusion [17.4] Graph-Locはグラフベースのローカライゼーションフレームワークで、コンパクトな構造マップの先行に対するプラットフォームポーズを追跡する。
パブリックベンチマーク、コントロールされたストレステスト、実世界のデプロイに関する実験では、KBレベルの事前処理による正確で安定したトラッキングが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:19:47 GMT)
On Protecting Agentic Systems' Intellectual Property via Watermarking [17.3] AgentWMはエージェントモデル用に設計された最初の透かしフレームワークである。
AgentWMは、機能的に同一のツール実行パスの分布を微妙にバイアスすることで、アクションシーケンスのセマンティックな等価性を利用して、透かしを注入する。
我々は,エージェントIPを適応的敵に対して効果的に保護できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:02:15 GMT)
$n$-Musketeers: Reinforcement Learning Shapes Collaboration Among Language Models [17.3] 複数の凍結したSLM専門家がトレーニング可能なアテンションインターフェースを通じて統合されるソフトな隠れ状態コラボレーションを導入する。
Reasoning GymとGSM8Kの実験は、この潜伏統合が強力なシングルモデルRLVRベースラインと競合していることを示している。
全体として、隠れ状態のコラボレーションは、凍結した専門家を活用するためのコンパクトなメカニズムを提供すると同時に、専門家の利用パターンとそのRLVR下での進化に対する観察窓を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:27:52 GMT)
Reduced-order Control and Geometric Structure of Learned Lagrangian Latent Dynamics [17.0] 本稿では,高次元ラグランジアンシステムのための学習構造保存型低次ダイナミクスに基づく潜在制御フレームワークを提案する。
モデリングエラーの原因を定量化することにより、安定性と収束性の解釈可能な条件を導出する。
提案した制御器と解析を,学習された動作パターンを導入して不活性化系に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:00:04 GMT)
Constrained Sampling to Guide Universal Manipulation RL [16.9] 接触リッチな操作設定において、モデルベースの解法を用いて、任意の実行可能な開始状態から実行可能な目標へ制御するためのユニバーサルポリシーのトレーニングをガイドする方法を検討する。
我々のアプローチは、そのような操作の間、実現可能で潜在的にビジター化された状態の低次元多様体の考え方に基づいており、この多様体からサンプルラでRLを導出する。
モデルベースの制約解法を用いて、実現可能な構成を効率的にサンプリングし、それらを利用して、ユニバーサルな(ゴール条件付き)操作ポリシーのためのRLをガイドするサンプルガイドRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:54:45 GMT)
Large Language Models and Impossible Language Acquisition: "False Promise" or an Overturn of our Current Perspective towards AI [16.9] 大きな言語モデル(LLM)は、人間のような固有の因果構造や自己補正構造を介して言語を習得しない単なるパターン予測器として特徴づけられる。
本研究では,既存の言語学・心理学文学の立場から,この有名な批判を考察するとともに,LLMにおける可能な言語と不可能な言語の両方を学ぶ能力を求める実験に基づく研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:50:12 GMT)
PERSPECTRA: A Scalable and Configurable Pluralist Benchmark of Perspectives from Arguments [16.9] PERSPECTRAは、モデルが複数の視点をいかにうまく表現し、区別し、推論するかを評価するための複数のベンチマークである。
議論の的になっているトピック100件について、762件のプロ/コンスタンスにまたがる3,810件のリッチな議論を構築した。
各意見は複数の自然主義的変種に拡張され、多元論の堅牢な評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:25:07 GMT)
STaR: Scalable Task-Conditioned Retrieval for Long-Horizon Multimodal Robot Memory [16.8] 本稿では,タスクに依存しないマルチモーダル長期メモリSTaRを提案する。
我々は,NaVQAとWH-VQAでSTaRを評価した。
さらに、屋内と屋外の両方の環境で、本物のハスキーの車輪付きロボットにSTaRを配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:38:53 GMT)
Revisiting [CLS] and Patch Token Interaction in Vision Transformers [16.7] 視覚変換器は、強力でスケーラブルで汎用的な表現学習器として登場した。
我々は,異なる事前学習戦略の下で,グローバルな特徴学習とローカルな特徴学習の摩擦について検討する。
本稿では,クラスとパッチトークンの計算フローを選択的に切り離す特殊な処理経路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:16:01 GMT)
Data-centric Design of Learning-based Surgical Gaze Perception Models in Multi-Task Simulation [16.7] ロボットによる侵襲的最小侵襲手術(RMIS)では、触覚フィードバックと奥行きの手がかりが専門的な視覚的知覚に依存している。
本研究では,ダ・ヴィンチ・シムNowシミュレータ上で4つのドリルで収集した,アクティブ・パッシブ・マルチタスク・サーチ・ギャグ・データセットについて紹介する。
我々は、視線組織におけるスキルとモダリティに依存した差異を定量化し、手術監督のための受動的視線の置換性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:52:59 GMT)
Controlled Flight of an Insect-Scale Flapping-Wing Robot via Integrated Onboard Sensing and Computation [16.6] 本報告では,1.29グラムの航空機用ロボットによる軌道のホバリングと追跡を,オンボードでのセンシングと計算のみで行う。
モーションキャプチャーシステムの外で30秒の飛行実験で、ロボットは障害物を回避し、最終的にはひまわりに着陸した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:03:53 GMT)
CompilerKV: Risk-Adaptive KV Compression via Offline Experience Compilation [16.5] 我々は,大規模言語モデルのためのリスク適応型およびヘッドアウェア圧縮フレームワークであるCompilerKVを提案する。
CoherentKVはオフラインエクスペリエンスを、プリフィルのみのデプロイメントのために再利用可能な決定テーブルにコンパイルする。
LongBenchの実験では、CompilerKVが512の予算でSOTAメソッドを支配し、FullKVのパフォーマンスの97.7%を回復し、最大5.2ポイントを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:07:55 GMT)
Generating Adversarial Events: A Motion-Aware Point Cloud Framework [16.5] イベントカメラは、自律運転、ロボット工学、人間とコンピュータの相互作用など、安全上重要な領域で広く採用されている。
深層ニューラルネットワークの脆弱性から敵の例まで、イベントベースのシステムの信頼性に重大な脅威が生じる。
我々は,ポイントクラウド表現を活用して敵イベントを生成する新しいフレームワークMA-ADVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:06:07 GMT)
STEP: Warm-Started Visuomotor Policies with Spatiotemporal Consistency Prediction [16.5] 反復デノゲーションは、リアルタイム閉ループシステムにおける制御周波数を制限し、相当な推論遅延をもたらす。
高品質なウォームスタート動作を構築するための軽量時整合予測機構STEPを提案する。
2段階のSTEPは、RoboMimicベンチマークや実世界のタスクでBRIDGERやDDIMよりも平均21.6%、27.5%高い成功率を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:50:40 GMT)
Interpretable Dynamic Network Modeling of Tensor Time Series via Kronecker Time-Varying Graphical Lasso [16.3] テンソル時系列をモデル化するためのKTVGL(Kronecker Time-Varying Graphical Lasso)を提案する。
提案手法はKronecker積のモード固有動的ネットワークを推定し,過剰に複雑な絡み合い構造を避ける。
本手法は計算時間が少なくとも既存の手法よりも高いエッジ推定精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 01:37:09 GMT)
Negative-Aware Diffusion Process for Temporal Knowledge Graph Extrapolation [16.3] 時間的知識グラフ(TKG)推論は、過去の証拠から将来の行方不明の事実を予測しようとするものである。
TKG外挿(NADEx)の負の認識拡散モデル
NADExは、実体、関係、時間間隔の主題中心の履歴をシーケンシャルな埋め込みにエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:50:56 GMT)
VLM-Guided Iterative Refinement for Surgical Image Segmentation with Foundation Models [16.3] IR-SISは、自然言語記述を受け入れる外科的画像分割のための反復的精細化システムである。
このシステムは、自然言語のフィードバックを通じて、臨床とループの相互作用をサポートする。
本研究は適応型自己補充機能を備えた最初の言語ベースの外科的セグメンテーションフレームワークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:36:36 GMT)
SoK: The Pitfalls of Deep Reinforcement Learning for Cybersecurity [16.2] DRLを実験室のシミュレーションから異常なサイバー環境に移行することは、多くの問題を引き起こす可能性がある。
これは、ほとんどのサイバーセキュリティタスクにおいて、しばしば敵対的、非定常的で部分的に観察可能な性質によってさらに悪化する。
我々は、サイバーセキュリティ(DRL4Sec)文学において、DRLで頻繁に発生する11の方法論的落とし穴を特定し、体系化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:12:41 GMT)
Decentralized Attention Fails Centralized Signals: Rethinking Transformers for Medical Time Series [16.0] 脳波(EEG)や心電図(ECG)などの医療時系列データの正確な分析は、医療応用において重要な役割を担っている。
ディープラーニングの最近の進歩は、Transformerベースのモデルを利用して、時間的依存関係を効果的にキャプチャしている。
MedTS信号は本質的に集中しているが、Transformerの注意機構は分散化されている。
分散された注意を置き換えるための集中型モジュールであるCoTARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 04:39:22 GMT)
Distributed Hybrid Parallelism for Large Language Models: Comparative Study and System Design Guide [15.9] 本稿では,集合的操作と分散並列戦略の総合的なレビューを行う。
本稿では、ハイブリッド並列化設計について検討し、モデル展開の異なる段階における通信重なりを強調した。
我々は、現在のLLMトレーニングパラダイムのオープンな課題と制限を強調し、次世代の大規模モデル開発に向けた有望な方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:01:13 GMT)
Learning-based Adaptive Control of Quadruped Robots for Active Stabilization on Moving Platforms [15.9] 四足歩行ロボットは、地下鉄、バス、飛行機、ヨットなどの6自由度移動プラットフォーム上でのバランスのとれた課題に直面している。
本稿では,移動プラットフォーム上での学習に基づくアクティブ安定化(textitLAS-MP)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:36:45 GMT)
Agile asymmetric multi-legged locomotion: contact planning via geometric mechanics and spin model duality [15.5] 我々は,多足歩行における新しい制御構造を発見するための基本的枠組みを開発する。
幾何力学を用いて,グラフ最適化問題に対する接触リッチな移動計画を行う。
ヘキサポッドロボットの非対称移動戦略を1サイクルあたり0.61体長の前進速度で決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:13:14 GMT)
How Should We Model the Probability of a Language? [15.5] 世界中で話されている7000以上の言語のうち、商業的な言語識別システムは数百の書式しか確実に特定していない。
末尾語のカバレッジ向上には、ルート問題としてLIDを再考し、言語を局所的に妥当にするための環境基準を組み込む方法を開発する必要があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:46:56 GMT)
Quantum Charging Advantage in Superconducting Solid-State Batteries [15.4] 我々は、スケーラブルな固体量子電池におけるQCA(RefCdemonstrate quantumcharge advantage)の実験を行った。
2レベルシステムに対する二重励起ハミルトニアンがスケーラブルQCAをいかに促進するかを示す。
本研究では,量子充電の性能について,その非相関な古典的特性と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:55:21 GMT)
f-GRPO and Beyond: Divergence-Based Reinforcement Learning Algorithms for General LLM Alignment [15.4] 政治強化学習のクラスであるf群相対政策最適化(f-GRPO)と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） (Mon, 09 Feb 2026 18:34:18 GMT)
DynamiQ: Accelerating Gradient Synchronization using Compressed Multi-hop All-reduce [15.4] マルチホップオールリデュース(Multi-hop all-reduce)は、大規模なモデルトレーニングの事実上のバックボーンである。
近年のシステムでは、勾配量子化によるトレーニングプロセスの大幅な加速が示されている。
本稿では,量子化のベストプラクティスとマルチホップアグリゲーションのギャップを埋める量子化フレームワークDynamiQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:25:37 GMT)
"Create an environment that protects women, rather than selling anxiety!": Participatory Threat Modeling with Chinese Young Women Living Alone [15.2] 中国では、より多くの若い女性が一人で暮らしているため、スマートホーム、オンラインプラットフォーム、公共インフラにまたがるプライバシー、セキュリティ、安全(PSS)のリスクに悩まされている。
我々は、物理的暴力、デジタルハラスメント、詐欺、個人、企業、国家による広範囲にわたる監視が相互に相互に相互に相互に強化されていることを示す、人間中心の脅威モデルを提案する。
我々は,スマートホームデバイスやソーシャルメディアプラットフォームに対して,政策や法的勧告,教育介入の方向性とともに,実用的な設計上の意味について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:40:08 GMT)
Spherical Steering: Geometry-Aware Activation Rotation for Language Models [15.1] 推論時ステアリングは、言語モデル(LM)をトレーニングのコストなしで制御するための有望なパラダイムとして登場した。
本研究では,活性化回転によりこのトレードオフを解消する訓練不要プリミティブである球状ステアリングについて検討する。
本手法は,信号の完全性を保ちながら,測地線に沿って目標方向に向かって活性化を回転させ,目標概念に向けての活性化を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:15:47 GMT)
All ERMs Can Fail in Stochastic Convex Optimization Lower Bounds in Linear Dimension [15.0] サンプルサイズが線形な場合,学習が可能であるが,経験的リスク最小化器は独特であり,過度に適合する可能性が示唆された。
グラディエント Descent は $left(sqrtT/m1.5right)$ で、ここでは $$ は学習率、$T$ は地平線、$m$ はサンプルサイズである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:33:01 GMT)
Rotated Lights for Consistent and Efficient 2D Gaussians Inverse Rendering [14.9] 逆レンダリングは、特定のレンダリングモデルの下でシーンを幾何学、材料特性、光条件に分解することを目的としている。
近年、逆レンダリング法は、ニューラルラディアンス場やガウススプラッティングのようなビュー合成アプローチにインスパイアされている。
あいまいさに対処するために,シンプルなキャプチャ設定であるRotLightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:34:06 GMT)
Large Language Lobotomy: Jailbreaking Mixture-of-Experts via Expert Silencing [14.9] トレーニング不要でアーキテクチャに依存しない攻撃であるLarge Language Lobotomy (L$3$)を提案する。
L$3$は、拒絶と相関するルーティングパターンを学び、特定の専門家に安全行動の属性を与え、有害なアウトプットが生成されるまで、最も安全に関連する専門家を適応的に沈黙させる。
我々は8つの最先端オープンソースMoE LLMに対して3ドルの評価を行い、アダプティブエキスパートサイレンシングが平均攻撃成功率を7.3%から70.4%に引き上げ、86.3%まで向上し、事前トレーニングなしの成績を上回ったことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:42:11 GMT)
Learning Credal Ensembles via Distributionally Robust Optimization [14.9] 分布的ロバストな最適化により,可塑性モデルのアンサンブルを学習するCreDROを提案する。
CreDROは、複数のベンチマークにまたがるアウト・オブ・ディストリビューション検出や、医療応用における選択的な分類といったタスクにおいて、既存のクレダル法よりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:16:43 GMT)
A Sketch+Text Composed Image Retrieval Dataset for Thangka [14.6] Composed Image Retrieval (CIR)は、複数のクエリーモダリティを組み合わせることで画像検索を可能にする。
CIRThanは、Thangkaイメージ用のスケッチ+テキストコンポジションイメージ検索データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:14:29 GMT)
VERA: Identifying and Leveraging Visual Evidence Retrieval Heads in Long-Context Understanding [14.5] 本稿では、視覚言語モデル(VLM)における長文処理を規定する内部メカニズムを解明する。
特定の視覚的エビデンス・レトリーヴァル(VER)ヘッド - 推論中に視覚的手がかりを見つけるのに重要な、まばらでダイナミックな注意のセット - を識別する。
本研究では、モデル不確実性を検出して視覚的証拠の明示的な動詞化を誘発する学習自由フレームワークVERA(Visual Evidence Retrieval Augmentation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:11:13 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） (Mon, 09 Feb 2026 19:11:04 GMT)
Towards Real-World Industrial-Scale Verification: LLM-Driven Theorem Proving on seL4 [14.3] 形式的手法(FM)は信頼性が高いが、適用にはコストがかかる。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩により、自動定理はますます実現可能になっている。
実世界の産業規模のシステムにおけるLCMによる定理証明手法であるAutoRealを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:35:54 GMT)
FreqLens: Interpretable Frequency Attribution for Time Series Forecasting [14.2] textscFreqLensは、予測を学習可能な周波数コンポーネントに発見し、属性付けする予測フレームワークである。
トラフィックと天気のデータセットでは、textscFreqLensは競争力や優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:08:53 GMT)
Faster Rates For Federated Variational Inequalities [14.2] 一般のスムーズかつ単調な変分不等式に対して、古典的局所余剰SGDアルゴリズムはより厳密な保証を許容することを示す。
そこで我々は,クライアントのドリフトを緩和する新しいアルゴリズムであるLocal Inexact Proximal Point Algorithm with Extra Step (LIPPAX)を提案する。
実験結果を複合変分不等式に拡張し,改良された収束保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:13:36 GMT)
Robustness Beyond Known Groups with Low-rank Adaptation [14.0] ディープラーニングモデルは、しばしば特定のサブ集団に系統的な失敗を示す。
既存のグループロバスト手法は、訓練やモデル選択にグループアノテーションを使用して、関連するサブグループの事前知識を前提としている。
低次元部分空間を同定してグループロバスト性を改善する単純な2段階法である低ランク誤り情報適応法(LEIA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:55:15 GMT)
Toward Formalizing LLM-Based Agent Designs through Structural Context Modeling and Semantic Dynamics Analysis [13.9] この断片化は、LLMエージェントの特性と比較を可能にする分析可能な自己整合形式モデルが存在しないことに起因すると我々は主張する。
このギャップに対処するために、文脈構造の観点からLLMエージェントを解析・比較するための形式モデルであるtexttt Structure Context Model を提案する。
モンキー・バナナ問題の動的変種に対する完全な枠組みの有効性を実証し,本手法を用いて開発したエージェントが成功率を最大32ポイント向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:15:11 GMT)
Vision Transformer Finetuning Benefits from Non-Smooth Components [13.9] 視覚変換素子が出力を入力の変化に適応させる能力、つまり可塑性を解析する。
実践者にとって重要な点は、注意モジュールとフィードフォワード層の高可塑性が、常に優れた微調整性能をもたらすことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:00:05 GMT)
A Graphop Analysis of Graph Neural Networks on Sparse Graphs: Generalization and Universal Approximation [13.8] グラフニューラルネットワーク(MPNN)の一般化と近似能力は、MPNNがHlder連続である入力グラフの空間上でコンパクトな計量を定義することによって研究される。
我々は,MPNN が Hlder 連続であるような,すべての大きさのグラフの空間上のコンパクトな計量を定義する統一的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:25:36 GMT)
Root Cause Analysis Method Based on Large Language Models with Residual Connection Structures [13.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いた残差接続に基づく根本原因分析手法を提案する。
CCF-AIOpsマイクロサービスデータセットの実験結果は、RC-LLMが根本原因分析において高い精度と効率を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:41:55 GMT)
UrbanGraphEmbeddings: Learning and Evaluating Spatially Grounded Multimodal Embeddings for Urban Science [13.7] UGDataは、ストリートビュー画像を構造化空間グラフにアンカーする空間的グラウンドデータセットである。
命令誘導型コントラスト学習とグラフベースの空間符号化を組み合わせることで、画像、テキスト、空間構造を整列する2段階のトレーニング戦略であるUGEを提案する。
我々は、Qwen2-VL、Qwen2.5-VL、Phi-3-Vision、LLaVA1.6-Mistralを含む複数の最先端VLMバックボーン上でUGEを開発し、LoRAチューニングによる固定次元空間埋め込みを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:28:49 GMT)
EExApp: GNN-Based Reinforcement Learning for Radio Unit Energy Optimization in 5G O-RAN [13.6] 我々は5G Open Radio Access Network (O-RAN)のための深層強化学習ベースのxAppであるEExAPPを紹介する。
EExAPPは、無線ユニット(RU)睡眠スケジューリングと分散ユニット(DU)リソーススライシングを共同で最適化する。
我々は、EExAPPを実装し、実際の5G O-RANテストベッドに、ライブトラフィック、商用およびスマートフォンでデプロイした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:17:23 GMT)
Stateless Yet Not Forgetful: Implicit Memory as a Hidden Channel in LLMs [13.4] 暗黙の記憶を導入し、モデルが他の独立した相互作用をまたいで状態を運ぶ能力を導入します。
デモとして、時間爆弾と呼ばれる新しい時間的バックドアを紹介します。
我々は,隠蔽型エージェント間通信,ベンチマーク汚染,ターゲット操作,トレーニングデータ中毒など,暗黙記憶の幅広い意味を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:01:32 GMT)
Modeling 3D Pedestrian-Vehicle Interactions for Vehicle-Conditioned Pose Forecasting [13.4] 歩行者運動の正確な予測は、複雑な都市環境における安全で信頼性の高い自動運転に不可欠である。
本稿では,周囲の車両情報を明示的に組み込んだ3次元歩行者ポーズ予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:58:53 GMT)
Nexus: Inferring Join Graphs from Metadata Alone via Iterative Low-Rank Matrix Completion [13.3] メタデータのみを利用できる場合の結合グラフ推論の問題を紹介する。
メタデータのみを使用したエンドツーエンドソリューションであるNexusを提案する。
実験の結果,Nexusは4つのデータセットに対して,既存の手法よりも大きな差があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 01:11:37 GMT)
LLMs and people both learn to form conventions -- just not with each other [13.2] 人間は会話の中で互いに整合し、コミュニケーションを容易にする共有の慣習を採用する。
マルチモーダル通信ゲームにおいて,LLMが同じ種類のコンベンションを形成するかどうかを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:15:18 GMT)
Linearization Explains Fine-Tuning in Large Language Models [13.2] 我々は、微調整力学が正定ニューラルネットワークカーネル(NTK)を用いた学習と等価になることを示す。
線形化が良いモデルである場合には,NTKの固有値スペクトルとモデル適応性能との間に強い相関関係が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:27:58 GMT)
Inspiration Seeds: Learning Non-Literal Visual Combinations for Generative Exploration [13.0] Inspiration Seedsは,画像生成を最終実行から探索的思考に移行する生成フレームワークである。
私たちはCLIPスパースオートエンコーダを用いて、CLIP潜在空間の編集方向を抽出し、概念ペアを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:00:16 GMT)
ArkEval: Benchmarking and Evaluating Automated CodeRepair for ArkTS [13.0] HarmonyOSエコシステムは、TypeScriptの静的型付け拡張であるArkTSに大きく依存している。
その重要性は増しているが、自動化されたコード修復のための堅牢なツールが欠如している。
本稿では,ArkTSの自動修復ワークフロー評価とベンチマーク構築のための統合フレームワークであるArkEvalを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:28:29 GMT)
CAE-AV: Improving Audio-Visual Learning via Cross-modal Interactive Enrichment [12.8] 本稿では,音声視覚学習のための新しいキャプション・アラインメント・アンド・コンセンサス・ガイダンス・エンハンスメント・フレームワーク(CAE-AV)を提案する。
2つの補完モジュール:クロスモーダル・コンセンサス・ガイド付き時空強化(CASTE)とキャプション・アライン・サリエンシ・ガイダンス・エンリッチメント(CASE)
CASTEは、フレームレベルのオーディオ・視覚的合意を評価することで空間的・時間的関係をバランスさせ、キー情報が前と後の両方のフレームから不正に取得されることを保証する。
症例は、選択された時間的位置に対して、横断的意味指導を注入し、高いレベルの意味的手がかりを活用して、不一致を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:30:25 GMT)
Reinforcement Learning with Backtracking Feedback [12.7] フィードバックフィードバックを用いた強化学習(RLBF)を紹介する。
このフレームワークは、BSAFEのような事前の手法に進化する。
RLBFは様々なベンチマークやモデルスケールでの攻撃成功率を大幅に低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:23:19 GMT)
Schrödinger bridge problem via empirical risk minimization [12.5] エンドポイント分布がサンプルでのみ利用できる場合,シュルディンガー橋の問題について検討する。
非線形不動点方程式を満たす1つの正変換ポテンシャルの観点からシュルディンガー系を書き換える。
学習したポテンシャルをブリッジの制御表現にプラグインしてサンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:12:32 GMT)
A Unified Framework for Multimodal Image Reconstruction and Synthesis using Denoising Diffusion Models [12.4] 既存のメソッドの制限に対処する統合フレームワークであるAny2allを紹介します。
我々は、完全なマルチモーダルデータスタック上で、単一の無条件拡散モデルを訓練する。
このモデルは、利用可能なクリーン画像やノイズ測定の入力の組み合わせから、すべての目標モダリティをインペイントするために、推論時に適応される。
以上の結果から,Any2allはマルチモーダル再構成と合成の両タスクにおいて優れた性能を発揮することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:54:24 GMT)
Finite-State Controllers for (Hidden-Model) POMDPs using Deep Reinforcement Learning [12.3] マルコフ決定プロセス(POMDP)の解決には、不完全な状態情報の下での計算ポリシーが必要である。
我々は,脳神経政策の訓練に深層強化学習を用いたPOMDP問題解決のためのLexpopフレームワークを提案する。
我々はLexpopを拡張して、有限個のPOMDPを記述した隠れモデルPOMDP(HM-POMDP)のロバストなポリシーを計算する。
実験の結果,LexpopはPMDPやHM-POMDPの最先端の解法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:39:16 GMT)
Reward-free Alignment for Conflicting Objectives [12.3] 我々は、競合対象(RACO)に対するリワードフリーアライメントフレームワークを提案する。
RACOはペアワイズ選好データを直接利用し、競合-逆勾配勾配の新たなクリッピング変種を通じて勾配衝突を解消する。
ユーザが指定した目標重みを尊重するパレート臨界点に対する収束保証を行い、クリッピングが2目的設定における収束率を厳密に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:24:36 GMT)
Permissive-Washing in the Open AI Supply Chain: A Large-Scale Audit of License Integrity [12.2] MIT、Apache-2.0、BSD-3-Clauseといった寛容なライセンスがオープンソースAIを支配している。
寛容な洗浄: AIアーティファクトを自由に使用可能なラベルにすること。
私たちは、Hugging FaceとGitHubで3,338のデータセット、6,664のモデル、28,516のアプリケーションにまたがる、124,278のデータセット$rightarrow$ model $rightarrow$アプリケーションサプライチェーンを監査します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:51:36 GMT)
Deep networks learn to parse uniform-depth context-free languages from local statistics [12.2] 文だけで言語の構造がどのように学習できるかを理解することは、認知科学と機械学習の両方において中心的な問題である。
我々は,文脈自由文法(PCFG)のクラスを導入し,あいまいさの度合いとスケール間の相関構造を制御できる。
異なるスケールの相関関係が局所的曖昧性を持ち、データの階層的表現の出現を可能にする統一フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:02:07 GMT)
VLM-UQBench: A Benchmark for Modality-Specific and Cross-Modality Uncertainties in Vision Language Models [12.2] VLM-UQBenchは、視覚言語モデル(VLM)におけるモダリティ特化およびクロスモーダルデータ不確実性のベンチマークである。
VizWizデータセットから得られた600の現実世界のサンプルからなり、クリーン、イメージ、テキスト、およびクロスモーダルな不確実性サブセットにキュレーションされ、8つの視覚的、5つのテキスト、および3つのクロスモーダルな摂動を備えたスケーラブルな摂動パイプラインで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:37:09 GMT)
Investigating Bystander Privacy in Chinese Smart Home Apps [12.1] スマートホームにおける傍観者のプライバシーは、西洋の文脈で広く研究されているが、中国などの非西洋諸国では未調査である。
プライバシポリシレビュー,UX/UI評価,プライバシラベルの評価など,混合メソッドアプローチによる49の中国のスマートホームアプリを解析する。
私たちのトレーサビリティ分析は、データコントロールの不整合と、データ共有プラクティスにおける透明性の欠如を強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:38:42 GMT)
PTS-SNN: A Prompt-Tuned Temporal Shift Spiking Neural Networks for Efficient Speech Emotion Recognition [12.1] 音声感情認識(SER)は人間とコンピュータのインタラクションに広く利用されているが、高い計算コストはリソースに制約のあるエッジデバイスの実装を妨げる。
本稿では, スパイキングダイナミクスを用いたパラメータ効率のよいニューロモルフィック適応である, Prompt-Tuned Spiking Neural Networks (PTS-SNN) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:29:16 GMT)
Reasoning aligns language models to human cognition [12.1] 我々は、サンプリング(積極的な証拠取得)と推論(意思決定への証拠の統合)をきれいに分離する活発な確率論的推論タスクを導入する。
人間と、近最適参照ポリシーに対する幅広い現代の大規模言語モデルをベンチマークすると、一貫したパターンが明らかになる。
このモデルは、人間とモデルを共有された低次元認知空間に配置し、エージェント間での行動シグネチャを再現し、チェーン・オブ・シントが言語モデルを人間のようなエビデンス・アソシエーション・ツー・チョイス・マッピングにどのようにシフトするかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:13:39 GMT)
Red-teaming the Multimodal Reasoning: Jailbreaking Vision-Language Models via Cross-modal Entanglement Attacks [12.0] マルチモーダル推論機能を持つ視覚言語モデル(VLM)は、高い攻撃目標である。
textbfCrossTALK(textbfunderlineCross-modal entextbfunderlineTAngtextbfunderlineLement attactextbfunderlineK)を提案する。
実験により、COMETは最先端の攻撃成功率を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:31:25 GMT)
Dreaming in Code for Curriculum Learning in Open-Ended Worlds [12.0] Dreaming in Code (DiCode)は、基礎モデルが環境コードを合成し、能力向上に向けて学習するフレームワークである。
DiCode in Craftaxは、リッチなメカニクスとロングホライゾンの進行を特徴とする、挑戦的なオープンエンドベンチマークです。
本研究は,プログラムレベルの環境設計がカリキュラム管理の実践的なメカニズムを提供し,オープンエンドの世界におけるコンピテンスギャップを埋める中間環境の構築を可能にすることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 01:24:40 GMT)
"These cameras are just like the Eye of Sauron": A Sociotechnical Threat Model for AI-Driven Smart Home Devices as Perceived by UK-Based Domestic Workers [11.9] AI駆動型スマートホームデバイスの普及により、家庭労働者(DW)に新たなプライバシーリスクがもたらされた
英国在住のDW18人を対象に半構造化インタビューを行い,その経験を人間中心の脅威モデリング分析を行った。
我々は、AI分析、残留データログ、およびホールドデータフローが、参加者が直面するプライバシーリスクをいかに形作るかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:08:02 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） (Mon, 09 Feb 2026 20:29:54 GMT)
From Pragmas to Partners: A Symbiotic Evolution of Agentic High-Level Synthesis [11.8] 大規模言語モデルの台頭はAI駆動型ハードウェア設計への関心を喚起し、高いレベルの合成(HLS)はエージェント時代においても重要なのか?
本稿では,HLS と RTL の両面を活用したエージェントハードウェアシステムの実現を期待する一方で,エージェント最適化の実現における HLS とその役割に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:07:10 GMT)
Fine-Tuning a Large Vision-Language Model for Artwork's Scoring and Critique [11.8] 視覚言語モデルQwen2-VL-7Bをマルチタスク学習で微調整し,人間の絵画の自動創造性評価のための枠組みを提案する。
私たちのデータセットには、1-100スケールで収集された1000枚の人造絵画が含まれており、短い人間による記述と組み合わせられている。
実験ではPearson r > 0.97 となり、100点スケールで約3.95 となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:52:16 GMT)
Self-Supervised Uncalibrated Multi-View Video Anonymization in the Operating Room [11.8] 全身人物検出と全身ポーズ推定からなる新しい多視点ビデオ匿名化フレームワークを提案する。
我々の中核となる戦略は、時間的・多視点コンテキストを用いて偽陰性を取り出すことにより、単一視点検出器を強化することである。
模擬手術の4D-ORデータセットと実手術のデータセットを用いて実験したところ,97%以上のリコールが達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:27:39 GMT)
ZKBoost: Zero-Knowledge Verifiable Training for XGBoost [11.7] ZKBoostは,XGBoostのZKPoTプロトコルの最初のゼロ知識証明である。
我々の固定点実装は、標準のXGBoost精度を1%以内で一致させ、実際のデータセット上で実用的なzkPoTを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:27:45 GMT)
DNS: Data-driven Nonlinear Smoother for Complex Model-free Process [11.4] 本稿では,データ駆動非線形スムーズ化手法(DNS)を提案し,ノイズのある線形測定シーケンスから隠れ状態列を推定する。
DNSは教師なしの方法で学習するため、トレーニングデータセットは測定データのみで構成され、状態データはない。
実験の結果,DNSは深部カルマンスムース (DKS) と反復的データ駆動非線形状態推定 (iDANSE) よりもはるかに優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:57:46 GMT)
Towards Reliable Social A/B Testing: Spillover-Contained Clustering with Robust Post-Experiment Analysis [11.3] A/Bテストはオンラインプラットフォームにおける意思決定の基礎であるが、ソーシャル製品はネットワークの干渉に悩まされることが多い。
本稿では,2段階のこぼこぼこ込みを伴う実験フレームワークを提案する。
当社のアプローチは,数億のユーザを対象とするプラットフォームであるKuaishou上での大規模ソーシャル共有実験を通じて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:08:29 GMT)
Any-to-All MRI Synthesis: A Unified Foundation Model for Nasopharyngeal Carcinoma and Its Downstream Applications [11.2] 従来のMRI合成法は、モダリティに特有であり、解剖学的適応性に制限があり、NPCのRTニーズを満たすための臨床的解釈可能性の欠如がある。
そこで我々は,コントラッシブな視覚表現学習と視覚言語アライメント(VLA)を統合した統合基盤モデルを構築した。
このモデルは、モダリティ不変表現のためのコントラストエンコーダと、セマンティック一貫性のある合成のためのCLIPベースのテキストインフォームドデコーダを使用し、1つの統合基盤モデルを介して、任意の対全MRI合成をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:56:53 GMT)
Towards Human-AI Accessibility Mapping in India: VLM-Guided Annotations and POI-Centric Analysis in Chandigarh [11.1] Project Sidewalkは、都市規模で歩道のアクセシビリティをクラウドソーシングできるウェブベースのプラットフォームである。
本稿ではインドのチャンディガルに展開するための適応的取り組みについて述べる。
インフラの改善によってアクセシビリティが向上する可能性のある,2,913カ所の1,644カ所を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:40:33 GMT)
The Theory and Practice of MAP Inference over Non-Convex Constraints [11.1] 安全クリティカルな設定では、確率的MLシステムは代数的制約の下で予測を行う必要がある。
これにより、制約された最大値 (MAP) の予測を効率的にかつ確実に行うことができる。
この抽出可能なフラグメントに対して,スケーラブルなメッセージパッシングアルゴリズムを考案する。
そこで我々は,領域を凸可能な領域に分割する一般的なMAP戦略を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:05:58 GMT)
PIT: A Dynamic Personalized Item Tokenizer for End-to-End Generative Recommendation [11.0] PITは動的パーソナライズされたアイテムトークン作成フレームワークで、エンドツーエンドのジェネレーティブレコメンデーションを提供する。
協調的な信号アライメントを通じて協調的なパターンを調和させる、共同生成アーキテクチャを採用している。
実世界のデータセットの実験は、PITが一貫して競争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） (Mon, 09 Feb 2026 11:28:56 GMT)
M-QUEST -- Meme Question-Understanding Evaluation on Semantics and Toxicity [10.9] 本稿では,ミームからの自動知識抽出のためのセマンティックフレームワークとそれに対応するベンチマークを提案する。
このフレームワークは、meme toxicityアセスメントに関する常識的な質問と回答のペアでベンチマークを生成する半自動プロセスのガイドである。
結果のベンチマークM-QUESTは307のミームに対して609の質問応答ペアで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:56:39 GMT)
Legs Over Arms: On the Predictive Value of Lower-Body Pose for Human Trajectory Prediction from Egocentric Robot Perception [10.9] 2次元および3次元骨格キーポイントと誘導生体力学的手がかりの予測的有用性を追加入力として評価した。
低体3次元キーポイントに注目すると平均変位誤差が13%減少することがわかった。
ロボットが足を見て人間の動きを効率よく予測できることは、社会ロボットナビゲーションのためのセンシング機能を設計するための実用的な洞察を与えてくれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:56:23 GMT)
How to Classically Verify a Quantum Cat without Killing It [10.9] 量子計算の古典的検証のための既存のプロトコルは、証明者の証人の状態を消費する。
QMAの証人は一般的にはクローン化できないため、入力された証人を破壊することは、繰り返しによる健全性と完全性を増幅するには、証人の多くのコピーが必要であることを意味する。
CVQCは,QMA証人の単一コピーを用いて,完全性や音の誤りを無視し,その証人を破壊するものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 23:47:46 GMT)
PACC: Protocol-Aware Cross-Layer Compression for Compact Network Traffic Representation [10.8] PACCは冗長性を認識した層対応表現フレームワークである。
機能のエンジニアリングと生のビットベースラインを一貫して上回る。
エンドツーエンドの効率を最大3.16倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:09:31 GMT)
DyMA-Fuzz: Dynamic Direct Memory Access Abstraction for Re-hosted Monolithic Firmware Fuzzing [10.8] 我々はDyMA-Fuzzを導入し、ストリームベースのファズインジェクションの最近の進歩を、再ホスト環境におけるDMA駆動インタフェースに拡張する。
ベンダ固有のディスクリプタ、異種DMA設計、さまざまなディスクリプタロケーション、ランタイム分析技術など、重要な課題に取り組む。
DyMA-Fuzzは、最先端のツールが見逃した脆弱性と実行パスを明らかにし、最大122%のコードカバレッジを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:52:57 GMT)
Refining the Information Bottleneck via Adversarial Information Separation [10.7] 限られたデータから一般化することは、物質科学のような領域のモデルにとって重要である。
本稿では,タスク関連機能をノイズから分離するAdverISF(Adversarial Information Separation Framework)を提案する。
本稿では,AdverISFがデータスカースシナリオにおける最先端手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:08:49 GMT)
Perfecting Human-AI Interaction at Clinical Scale. Turning Production Signals into Safer, More Human Conversations [10.7] 本稿では,1億5500万以上の患者とAIのインタラクションをリアルタイムに処理する実運用検証フレームワークを提案する。
これらのワイヤ内キューは、データ修正が失敗する障害モードを明らかにし、安全性と信頼性のために実行可能なトレーニングと評価信号を提供する。
私たちは、自律的な患者対応ケアのための、最も安全な生成型AIソリューションを構築する際に、安全性、ドキュメント、タスク完了、およびエクイティの計測可能な向上を推進します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:43:32 GMT)
ARO: A New Lens On Matrix Optimization For Large Models [10.6] マトリックスベースのベンチマークは、LLMトレーニング効率を改善することへの関心が高まっている。
パフォーマンスが大幅に向上する一方で、根本的な疑問が生じる: 直交化を超えて新しいパラダイムを開発することができるか?
回転を第一級設計原理として扱う新しい行列最適化フレームワークであるtexttextAdaptive Optimization (ARO) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:51:22 GMT)
Chain-of-Caption: Training-free improvement of multimodal large language model on referring expression comprehension [10.6] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は,表現理解ベンチマークの参照において高い精度を実現している。
MLLMのREC性能を改善するために,Chain-of-Captionというトレーニング不要のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:22:39 GMT)
CoRefine: Confidence-Guided Self-Refinement for Adaptive Test-Time Compute [10.5] CoRefineは、トークンのごく一部を使って競争精度を達成する自信誘導型自己精製法である。
コントローラはフルトレースの信頼性を消費し、停止するか、再検査するか、あるいは別のアプローチを試すかを決定する。
これをCoRefine-Treeに拡張します。これは、探索とエクスプロイトを適応的にバランスさせる、ハイブリッドなシーケンシャル並列型です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:44:41 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） (Mon, 09 Feb 2026 11:11:30 GMT)
Large Language Models in Peer-Run Community Behavioral Health Services: Understanding Peer Specialists and Service Users' Perspectives on Opportunities, Risks, and Mitigation Strategies [10.5] 大規模言語モデル(LLM)は、位置性、信頼、自律性に新たな課題をもたらす。
LLMの導入方法、制約、使用状況によっては、ピアサポートの基盤となるリレーショナル権威を維持、弱体化、あるいは増幅することにより、室内のダイナミクスを再構成することができる。
我々は, 生活体験のループ化, リフレーム信頼の共構築, LLMs を高得点, コミュニティ主導型ケアにおけるリレーショナルコラボレータとして位置づけることに, デザインの意義を貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 01:12:49 GMT)
CAGE: A Framework for Culturally Adaptive Red-Teaming Benchmark Generation [10.5] 私たちは、新しい文化的文脈にレッドチームプロンプトを適用するフレームワークであるCAGEを紹介します。
CAGEの中核はセマンティック・モールド(Semantic Mold)であり、これはプロンプトの敵対的構造をその文化的内容から切り離す新しいアプローチである。
CAGEは、さまざまな文化にまたがる有意義でコンテキスト対応の安全ベンチマークを開発するためのスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:01:32 GMT)
MUZZLE: Adaptive Agentic Red-Teaming of Web Agents Against Indirect Prompt Injection Attacks [10.4] MUZZLEは、間接的なプロンプトインジェクション攻撃に対するWebエージェントのセキュリティを評価する自動化フレームワークである。
エージェントの観察された実行軌跡に基づいて攻撃戦略を適用し、失敗した実行からのフィードバックを使用して攻撃を反復的に洗練する。
MUZZLEは、機密性、可用性、プライバシ特性に反する10の敵目標を持つ4つのWebアプリケーションに対する37の新たな攻撃を効果的に発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:46:18 GMT)
WiFlow: A Lightweight WiFi-based Continuous Human Pose Estimation Network with Spatio-Temporal Feature Decoupling [10.4] WiFlowは、WiFiを用いた人間のポーズを連続的に推定するための新しいフレームワークである。
本研究は,5名の被験者を対象に,360,000件のCSI-poseのデータセットをトレーニングした。
4.82Mパラメータだけで、WiFlowはモデルの複雑さと計算コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:52:43 GMT)
ML-DCN: Masked Low-Rank Deep Crossing Network Towards Scalable Ads Click-through Rate Prediction at Pinterest [10.4] 固定的なサービス予算の下で機能間相互作用モジュールをスケールする方法について検討する。
本稿では,インスタンス条件付きマスクを低ランク交差層に統合する対話モジュールML-DCNを提案する。
大規模な内部Pinterest広告データセットの実験は、ML-DCNがDCNv2、MaskNet、そして最近、一致するFLOPにおけるスケーリング指向の選択肢よりも高いAUCを達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:59:19 GMT)
REMIND: Rethinking Medical High-Modality Learning under Missingness--A Long-Tailed Distribution Perspective [10.3] 本稿では,任意のモダリティの組み合わせに対して,グループ固有のマルチモーダル融合関数を学習するグループ特化Mixture-of-Expertsアーキテクチャを提案する。
我々の中核となる考え方は、任意のモダリティの組み合わせに対して、グループ固有の多モード融合関数を辛抱強く学習する、新しいグループ特殊化Mixture-of-Expertsアーキテクチャを提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:16:37 GMT)
Statistical Guarantees for Reasoning Probes on Looped Boolean Circuits [10.3] ループ型推論モデルにおける推論プローブの統計的挙動について検討した。
推論プローブは、おそらくグラフ全体をカバーすることなく、内部ノードのサンプリングされたサブセットにアクセスする。
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)ベースの仮説クラスによって推論プローブがパラメータ化され、$N$ノードを問うと、最悪の一般化誤差が最適値に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:59:16 GMT)
SemiNFT: Learning to Transfer Presets from Imitation to Appreciation via Hybrid-Sample Reinforcement Learning [10.3] 本研究では,人体芸術訓練の軌跡を反映した拡散トランスフォーマーを用いたリタッチフレームワークを提案する。
SemiNFTはまず、基本的な構造保存とカラーマッピングの技術を身につけるために、ペア三つ組で教えられている。
強化学習の段階では, 審美的探索と構造的レビューを両立させるハイブリッドオンラインオフライン報酬機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:20:33 GMT)
ConceptRM: The Quest to Mitigate Alert Fatigue through Consensus-Based Purity-Driven Data Cleaning for Reflection Modelling [10.2] ConceptRMは、偽の警告を効果的に傍受できるリフレクションモデルをトレーニングするために、高品質なコーパスを構築する。
アンカーとしての専門家アノテーションは少ないが、ConceptRMはノイズ比の異なるデータセットを生成する。
これらのモデルのコンセンサス決定を解析することにより、ノイズの多いデータセットから信頼性の高い負のサンプルを効果的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:25:23 GMT)
Beyond Scalar Scores: Reinforcement Learning for Error-Aware Quality Estimation of Machine Translation [10.1] 品質評価は、参照翻訳に頼ることなく、機械翻訳(MT)出力の品質を評価することを目的としている。
重度リソース不足の言語ペアであるMalayalamに、英語のための最初のセグメントレベルQEデータセットを導入する。
ALOPE-RLは、効率的なアダプタを訓練するポリシーベースの強化学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:42:41 GMT)
Mathematical Foundations of Modeling ETL Process Chains [10.0] 抽出-変換-ロードプロセスは、現代のデータ処理基盤の中核的なコンポーネントである。
我々は時間集約スループットのレベルで正確であるプロセスチェーンの数学的モデルを開発する。
スレッド数、平均スループット、平均処理時間をリンクするフローバランスを仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:23:45 GMT)
M-Loss: Quantifying Model Merging Compatibility with Limited Unlabeled Data [9.5] 本稿では,新しい評価指標であるMerging-ensembling loss (M-Loss)を紹介する。
M-Lossは、非常に限られたラベルのないデータを用いて、マージソースモデルの互換性を定量化する。
理論解析と実験により,M-Lossをマージプロセスに組み込むことで,マージモデルとモデルアンサンブルのアライメントが大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:03:36 GMT)
CoTZero: Annotation-Free Human-Like Vision Reasoning via Hierarchical Synthetic CoT [9.4] CoTZeroはアノテーションなしのパラダイムで、2つのコンポーネントがある。
CoTZeroは視覚的プリミティブを抽出し、構造化された質問推論形式に構成する。
合成されたCoTデータに基づいて構築された認知対応トレーニングコンポーネントでは,認知的コヒーレントな検証リワードを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:26:40 GMT)
Why do we Trust Chatbots? From Normative Principles to Behavioral Drivers [9.4] 共通項における「信頼」の競合概念の共存は、心理的信頼の形成と規範的信頼の区別を曖昧にしていると論じる。
このギャップに対処するには、ユーザーが会話型AIシステムの信頼を適切に調整するのに役立つ、さらなる研究とより強力なサポートメカニズムが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:21:01 GMT)
Robustness Is a Function, Not a Number: A Factorized Comprehensive Study of OOD Robustness in Vision-Based Driving [9.3] 自律運転におけるアウトオブディストリビューション(OOD)の堅牢性は、しばしば単一の数に減少し、ポリシーを破るものを隠蔽する。
シーン(農村・都市)、季節、天気、時間(昼・夜)、エージェントミックスの5つの軸に沿って環境を分解する。
VISTAのクローズドループ制御を用いて、FC、CNN、VTポリシーをベンチマークし、凍結基礎モデル(FM)機能でコンパクトなVTヘッドを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:59:03 GMT)
Magnitude Distance: A Geometric Measure of Dataset Similarity [9.2] 有限データセット上の新しい距離距離指標であるテクストマグニチュード距離を提案する。
我々は、そのスケールにまたがる制限挙動を含む、等級距離のいくつかの理論的性質を証明した。
スケールが適切に調整された場合, 寸法距離は高次元設定で判別可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:23:43 GMT)
AIDev: Studying AI Coding Agents on GitHub [9.2] AIDevはエージェントによるプルリクエスト(Agentic-PR)に焦点を当てた大規模なデータセットで、現実のGitHubリポジトリに導入しています。
AIDevは、OpenAI Codex、Devin、GitHub Copilot、Cursor、Claude Codeという5つのエージェントによって生成された932,791のエージェント-PRを集約する。
さらに、AIDevには、100以上の星を持つ2,807のリポジトリから33,596のAgentic-PRのキュレートされたサブセットが含まれており、コメント、レビュー、コミット、関連する問題などのさらなる情報を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:45:58 GMT)
Chamelion: Reliable Change Detection for Long-Term LiDAR Mapping in Transient Environments [9.2] オンライン検出は、移動ロボットが動的環境を効率的にナビゲートするために不可欠である。
異なるシーンから要素をインポートすることで構造変化を合成するデータ拡張戦略を開発した。
実世界の建設現場や屋内オフィス環境で行った実験は, 多様なシナリオにまたがって, このアプローチが一般化されることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 01:15:29 GMT)
Designing Multi-Robot Ground Video Sensemaking with Public Safety Professionals [9.1] 我々は,マルチロボットグラウンド・ビデオ・センスメイキングのための最初のテストベッドを提示した。
Study 2では,マルチロボットパトロールビデオストリームをプロンプトエンジニアリングのビデオ理解モデルで拡張するMRVSを構築した。
我々は,将来的なマルチロボット・ビデオ・センス作成ツールを設計する上での意義を結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:43:37 GMT)
MOSAIC: Unveiling the Moral, Social and Individual Dimensions of Large Language Models [9.0] 大規模言語モデル(LLM)は、心理学的サポート、医療、高い意思決定を含むセンシティブなアプリケーションにますますデプロイされている。
我々は,LLMの道徳的,社会的,個人的特性を共同評価するために設計された,最初の大規模ベンチマークであるMOSAICを紹介する。
このベンチマークは、道徳哲学、心理学、社会理論から引き出された9つの検証済みのアンケートと、道徳的に曖昧なシナリオを調査するために設計された4つのプラットフォームベースのゲームで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:45:17 GMT)
Vec-QMDP: Vectorized POMDP Planning on CPUs for Real-Time Autonomous Driving [8.9] 本稿では, POMDP 探索と最新の CPU SIMD アーキテクチャを協調する CPU 並列プランナ Vec-QMDP を提案する。
Vec-QMDPは、最先端のシリアルプランナーよりも227Times$-1073timesのスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:15:19 GMT)
From Features to Actions: Explainability in Traditional and Agentic AI Systems [8.9] 我々は、帰属に基づく説明とトレースに基づく診断を比較することによって、静的とエージェント的説明のギャップを埋める。
以上の結果から,エージェント設定のためのトレースベースの診断は,常に動作の破壊を局所化することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:37:05 GMT)
Conditional Sequence Modeling for Safe Reinforcement Learning [8.9] オフライン安全な強化学習は、固定データセットからポリシーを学習し、累積コスト制約下でのパフォーマンスを最大化することを目的としている。
既存のオフラインセーフなRLメソッドの多くは、あらかじめ指定されたしきい値の下で訓練されている。
CSMをベースとしたRCDTは,複数のコストしきい値にまたがるゼロショット展開をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:22:57 GMT)
GaussianCaR: Gaussian Splatting for Efficient Camera-Radar Fusion [8.8] 実験の結果,本手法はBEVセグメンテーションタスクにおける技術状況に匹敵する,あるいは超えた性能を達成できることが示された。
私たちの主な貢献は、BEVセグメンテーションのためのエンドツーエンドネットワークであるGaussianCaRです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:25:19 GMT)
PRISM-XR: Empowering Privacy-Aware XR Collaboration with Multimodal Large Language Models [8.8] PRISM-XRは、プライバシーに配慮したMLLM統合を提供することで、XR環境でのマルチユーザコラボレーションを促進する新しいフレームワークである。
以上の結果から,提案プラットフォームはユーザの要求を満たす上で,約90%の精度を達成可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:28:02 GMT)
Specification Vibing for Automated Program Repair [8.7] VibeRepairは仕様中心のAPR技術で、修正をアドホックなコード編集ではなく、行動特化修復として扱う。
Defects4J v1.2では、VibeRepairが174のバグを正しく修復し、最先端のベースラインを28のバグで越えている。
Defects4J v2.0では、178のバグを修復し、33のバグによる以前のアプローチよりも優れ、23%の改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 04:44:58 GMT)
Anomalous spin transport in integrable random quantum circuits [8.6] 不均一XXZ R-行列から構築される可積分量子回路。
スピン輸送相図をマッピングし、弾道的で超拡散的で拡散的な状態を特定する。
我々は時間依存型可積分回路に適応した一般化された流体力学フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:00:02 GMT)
Constraint-Aware Generative Auto-bidding via Pareto-Prioritized Regret Optimization [8.5] PRO-Bidは2つの相乗的メカニズムに基づく制約対応な自動入札フレームワークである。
最先端のベースラインに比べて、制約満足度や価値獲得に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 04:41:30 GMT)
CADO: From Imitation to Cost Minimization for Heatmap-based Solvers in Combinatorial Optimization [8.5] 熱マップに基づく解法は、組合せ最適化(CO)の有望なパラダイムとして登場した
我々は、支配的なスーパーバイザードラーニング(SL)トレーニングパラダイムが、根本的な客観的なミスマッチに悩まされていることを論じる。
本稿では,拡散復号化過程をMDPとして定式化するフレームワークであるCADOを提案し,ポスト復号化ソリューションコストを直接最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:19:30 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） (Mon, 09 Feb 2026 17:14:36 GMT)
Breaking the Simplification Bottleneck in Amortized Neural Symbolic Regression [8.4] SimpliPyはルールベースの単純化エンジンで、SymPyよりも100倍のスピードアップを実現している。
この利点をFlash-ANSRフレームワークで示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:47:00 GMT)
PICASSO: Scaling CHERI Use-After-Free Protection to Millions of Allocations using Colored Capabilities [8.3] 我々は、CHERIの能力モデルに間接的な制御形式を追加する色付き機能を導入します。
色付き機能は、セキュリティを改善しながら、機能の取り消し頻度を大幅に減少させる。
本評価では,ヒープベースの時間的メモリ安全性の脆弱性に対して,使用後およびダブルフリーのバグを効果的に軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:22:51 GMT)
SCOUT-RAG: Scalable and Cost-Efficient Unifying Traversal for Agentic Graph-RAG over Distributed Domains [8.3] SCOUT-RAGは分散エージェントグラフ-RAGフレームワークであり、段階的なユーティリティ目標によってガイドされるクロスドメイン検索を実行する。
レイテンシとAPIコストを制御しながら、有用なドメイン情報の欠如として定義された、リカバリの後悔を最小限に抑えるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:00:17 GMT)
Decoupling Generalizability and Membership Privacy Risks in Neural Networks [8.2] ディープラーニングモデルは、通常、いくつかの他の能力や特性を取得する際に、いくつかのユーティリティを犠牲にしなければなりません。
本稿では,ディープニューラルネットワークアーキテクチャにおいて,モデルの一般化とプライバシリスクが異なる領域に存在することを明らかにする。
一般化可能性の損失を最小限に抑えつつ,プライバシリスクからモデルコンポーネントを保護するために,プライバシ保護トレーニング原則(PPTP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:44:22 GMT)
Circuit Representations of Random Forests with Applications to XAI [8.2] 本稿では,ランダムな森林分類器を回路群にコンパイルする手法を提案する。
提案手法が既存の類似手法よりもはるかに効率的であることを実証的に示す。
決定の堅牢性を計算し、それをひっくり返すための最も短い方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:59:51 GMT)
What do Geometric Hallucination Detection Metrics Actually Measure? [8.1] 幻覚は、高効率なアプリケーションに生成モデルをデプロイするための障壁であり続けている。
異なる幾何学的統計が異なる種類の幻覚を捉えることを示す。
幾何学的統計量に対する領域シフトの影響を軽減するため, 単純な正規化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:04:49 GMT)
A Behavioural and Representational Evaluation of Goal-Directedness in Language Model Agents [8.0] 本稿では,行動評価と解釈可能性に基づくモデルの内部表現の分析を統合した目標指向性評価フレームワークを提案する。
我々は,様々なグリッドサイズ,障害物密度,目標構造にまたがる最適政策に対するエージェントの評価を行った。
次に、エージェントの内部表現の環境状態とマルチステップアクション計画のデコードにプローブ法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:00:28 GMT)
Maximizing the Spectral Energy Gain in Sub-1-Bit LLMs via Latent Geometry Alignment [7.9] 極端モデル圧縮におけるスペクトルエネルギー利得を同定する。
低ランク二乗近似は、重尾スペクトルに対する小ランク浮動小数点基底線より優れている。
内部ラテント回転とジョイント反復量子化を用いたLittleBit-2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:45:48 GMT)
High-Speed Vision-Based Flight in Clutter with Safety-Shielded Reinforcement Learning [7.8] モデルに基づく安全機構を付加したエンドツーエンドのRLフレームワークを提案する。
トレーニング中は、グローバルなナビゲーションガイダンスを提供する物理インフォームド報酬構造を設計する。
配置中、我々は、厳密な衝突回避制約を強制するために、ポリシー出力を証明可能な安全なセットに投影するリアルタイム安全フィルタを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:47:02 GMT)
Informative Object-centric Next Best View for Object-aware 3D Gaussian Splatting in Cluttered Scenes [7.8] 我々は、オブジェクトの特徴を活用して未探索領域を優先する、インスタンス対応Next Best View(NBV)ポリシーを導入する。
具体的には、オブジェクト認識3DGSは、信頼度重み付け情報ゲインを計算するために使用される1ホットオブジェクトベクターにインスタンスレベル情報を蒸留する。
実験により、NBVポリシーは、合成データセットで77.14%、現実世界のGraspNetデータセットで34.10%まで深さ誤差を減少させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 04:50:36 GMT)
Quantifying Epistemic Uncertainty in Diffusion Models [7.7] 経験的に、FLAREは合成時系列生成タスクにおける不確実性推定を改善する。
本研究は, 最終層ラプラス近似が不十分であることを示す解析的, 実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:22:33 GMT)
Intelligent support for Human Oversight: Integrating Reinforcement Learning with Gaze Simulation to Personalize Highlighting [7.7] 警告戦略をパーソナライズするための強化学習(RL)ベースのUI適応について検討する。
監視中の注意動態をシミュレートするために,ユーザの視線行動のモデルを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:04:48 GMT)
Learning to Remember, Learn, and Forget in Attention-Based Models [7.7] Palimpsaは、ICLを安定性と塑性のジレンマに対処しなければならない継続的な学習問題とみなす自己注意モデルである。
PalimpsaはMulti-Query Associative Recall(MQAR)ベンチマークとCommonsense Reasoningタス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） (Mon, 09 Feb 2026 16:09:51 GMT)
G-LNS: Generative Large Neighborhood Search for LLM-Based Automatic Heuristic Design [7.7] 本稿では,Large Neighborhood Search(LNS)演算子を拡張した生成的進化的フレームワークを提案する。
G-LNSはLarge Language Models (LLMs)を活用して、密結合した破壊と修復のオペレータを共同開発する。
実験により、G-LNSは強力な古典解法と同様にLLMベースのAHD法よりも著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 04:13:35 GMT)
CausalGDP: Causality-Guided Diffusion Policies for Reinforcement Learning [7.6] Causality-guided Diffusion Policy (CausalGDP)は、因果推論を拡散に基づくRLに統合する統合フレームワークである。
CausalGDPは、最先端の拡散ベースおよびオフラインRLメソッドよりも、競争力や優れたパフォーマンスを一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:18:32 GMT)
Atlas: Enabling Cross-Vendor Authentication for IoT [7.6] 我々は、Web公開鍵インフラストラクチャをモノのインターネットに拡張するフレームワークであるAtlasを紹介します。
我々は、ベンダーが運用するACMEクライアントとベンダーが管理するDNSを介して、X.509証明書をデバイスに発行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 23:00:32 GMT)
A General Theory of Proportionality with Additive Utilities [7.6] 投票者の選好に基づいて候補者のサブセットを選ばなければならないモデルを考える。
このモデルは、多様性の制約、参加予算、公的な意思決定を伴う委員会選挙を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:55:13 GMT)
D$^2$-VR: Degradation-Robust and Distilled Video Restoration with Synergistic Optimization Strategy [7.6] 時間的アライメントと拡散前処理の統合は ビデオ復元の 変革的パラダイムとして現れました 素晴らしい知覚の質を提供しています
単一画像拡散に基づく低ステップ推論によるビデオ再生フレームワークである textbfD$2$-VR を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:52:51 GMT)
FusionEdit: Semantic Fusion and Attention Modulation for Training-Free Image Editing [7.5] テキスト誘導画像編集は、ソース画像の同一性を保ちながら、ターゲットプロンプトに従って特定の領域を変更することを目的としている。
最近の手法では、明示的なバイナリマスクを使用して編集を制限しているが、ハードマスク境界はアーティファクトを導入し、編集性を低減する。
我々は,高精度かつ制御可能な編集を実現する訓練不要の画像編集フレームワークFusionEditを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:34:18 GMT)
Verifying DNN-based Semantic Communication Against Generative Adversarial Noise [7.5] SemComシステムに対する敵対的な攻撃は破滅的な失敗を引き起こす可能性がある。
数学的堅牢性を保証するニューラルネットワーク検証フレームワークであるVSCANを提案する。
VSCANは脆弱性発見時に攻撃手法と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:40:13 GMT)
Minimum Distance Summaries for Robust Neural Posterior Estimation [7.5] シミュレーションベース推論(SBI)は、前シミュレーションペア上で神経後部推定器(NPE)をトレーニングすることで、償却ベイズ推論を可能にする。
プリミティブ・ディスタンス・サマリー(minimum-distance summaries)は,プレトレーニング済みのNPEとは独立に,クエリされたテスト時間サマリーを適応するプラグイン・ロバストなNPE手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:06:15 GMT)
Is Meta-Path Attention an Explanation? Evidence of Alignment and Decoupling in Heterogeneous GNNs [7.5] 我々はメタパス注意がメタパスの重要性をいつ反映し、いつ分離できるか検討する。
主要な課題は、ほとんどのポストホックなGNN説明器が均質なグラフのために設計されており、異質な近傍へのナイーブな適応は意味論と乱れを混在させることができることである。
メタパスを意識したポストホックな説明プロトコルであるMetaXplainを紹介し、(i)ビューファクトリ化された説明、(ii)スキーマ検証チャネルの摂動、(iii)融合認識の属性を基礎となる予測子を変更することなく、ネイティブなメタパスビュードメインに既存の説明器を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:52:53 GMT)
Bowling with ChatGPT: On the Evolving User Interactions with Conversational AI Systems [7.5] InVivoGPTは、825K ChatGPTインタラクションからなるユニークなデータセットである。
参加者は、健康やメンタルヘルスといった敏感な領域のかなりの増加など、より幅広い目的のためにChatGPTに目を向ける傾向にある。
我々の結果は、対話型AIシステムが機能ツールからソーシャルパートナーへとシフトしていることを示し、その設計とガバナンスに関する重要な疑問を提起している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:32:29 GMT)
ModARO: A Modular Approach to Architecture Reconstruction of Distributed Microservice Codebases [7.4] ModAROはマイクロサービスアーキテクチャ再構築のためのアプローチである。
任意のテクノロジに対してモジュール化されたコード("エクストラクタ")を記述し、異なるプロジェクト間で再利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:46:35 GMT)
Non-Uniform Noise-to-Signal Ratio in the REINFORCE Policy-Gradient Estimator [7.4] 政策段階的な手法は強化学習に広く用いられているが、学習が進むにつれて訓練が不安定になるか減速する。
我々は、この現象を、真の勾配の2乗ノルムで正規化された推定器分散(ノイズ)として定義される政策段階推定器の雑音-信号比(NSR)を通して研究する(信号)。
様々な例において、NSRのランドスケープは非常に一様ではなく、政策が最適に近づくにつれて、典型的には増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 04:14:20 GMT)
FairRARI: A Plug and Play Framework for Fairness-Aware PageRank [7.3] PageRank(PR)は、グラフ機械学習タスクの基本的なアルゴリズムである。
本報告では,FairRARIを用いて効率よく取り組める3つのフェアネス基準を提案する。
実世界のデータセットに関する大規模な実験は、FairRARIが既存手法を実用性で上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:30:01 GMT)
RIFLE: Robust Distillation-based FL for Deep Model Deployment on Resource-Constrained IoT Networks [7.2] Federated Learning(FL)は、リソース制約のあるIoT(Internet of Things)環境で広く採用されている分散学習パラダイムである。
本稿では,ロバストな蒸留に基づくFederated LearningフレームワークであるRIFLEを紹介し,勾配共有をロジットベースの知識伝達に置き換える。
3つのベンチマークデータセットの実験では、RIFLEは偽陽性の検出を87.5%まで削減し、毒殺攻撃の緩和を62.5%強化し、従来のフェデレート学習ベースラインよりも28.3%高い精度で10ラウンド以内で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:57:59 GMT)
FLAG-4D: Flow-Guided Local-Global Dual-Deformation Model for 4D Reconstruction [7.1] FLAG-4Dは3Dガウス原始体が空間と時間を通してどのように進化するかを再構築する。
最先端の手法よりも細かな細部で高忠実で時間的に整合した再構築を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:55:15 GMT)
DRAGON: Robust Classification for Very Large Collections of Software Repositories [7.1] DRAGONは,大規模かつ多様なソフトウェアコレクションを対象としたリポジトリである。
DRAGONは、バージョン管理システムに一般的に格納されている完全に軽量な信号を運用している。
DRAGONの開発副産物として,これまでで最大規模のオープンデータセットをリポジトリとして公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:27:24 GMT)
Mind the Gap: Learning Implicit Impedance in Visuomotor Policies via Intent-Execution Mismatch [7.1] 本稿では,学習目標を「インテント・クローン(マスター・コマンド)」にシフトさせるデュアルステート・コンディショニング・フレームワークを提案する。
マスター意図を予測することによって、我々の政策は「仮想平衡点」を生成することを学び、暗黙のインピーダンス制御を効果的に実現した。
これは、低コストハードウェアのための最小限の動作クローニングフレームワークを示し、明示的な力センシングに頼ることなく、力知覚と動的補償を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:18:12 GMT)
Learning fermionic linear optics with Heisenberg scaling and physical operations [7.1] 我々はフェルミオン型線形光学(FLO)の学習問題を再考し、フェルミオン型ガウスユニタリ(fermionic Gaussian unitary)とも呼ばれる。
我々は,スーパーセレクションに従属し,最小限のアンシラを用い,両パラメータへの依存性を改善した,効率的で実験的にフレンドリーなプロトコルを確立する。
これは、ハイゼンベルクのスケーリングを精度良く達成した最初のFLO学習アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:01:42 GMT)
Counterfactual Maps: What They Are and How to Find Them [6.9] 対物的説明は、解釈可能な機械学習において中心的なツールであるが、複雑なモデルのためにそれらを正確に計算することは依然として困難である。
木のアンサンブルについて、予測は軸整列な超矩形の大きな集合に対して断片的に一定であり、点に対する最適の反事実は、選択された計量の下で別のラベルを持つ最も近い矩形への射影に対応することを意味する。
本研究では, 最寄り領域探索のレンズを用いて, 反事実生成を再考し, ツリーアンサンブルの表現のグローバルな表現である反事実写像を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:20:16 GMT)
Amortising Inference and Meta-Learning Priors in Neural Networks [6.8] 予測課題に対する信念をモデルパラメータよりも先に分布させることでどのように表現するかは明らかではない。
我々は、データセットごとのアモートされた変分推論を実行する方法を紹介した。
このユニークなモデルにより、ベイズニューラルネットワークの挙動を、十分に特定された事前条件下で研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:24:07 GMT)
To Tango or to Disentangle? Making Ethnography Public in the Digital Age [6.8] デジタルプラットフォームの台頭は,新たな機会と実践的,倫理的課題をもたらしている,と我々は主張する。
民族学者は、人種とキャストの永続性と社会文化的問題の両方を研究するために、多様な戦術を取り入れているかを検討する。
我々は、民族学者、プラットフォーム、公共の相互形成を理解するための重要な分析手法として、創発的関係性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:32:56 GMT)
Distributionally Robust Optimization via Generative Ambiguity Modeling [6.6] 分散ロバスト最適化(DRO)のための効果的なあいまいさは、名目分布に一貫性のある分布を伴わなければならない。
本稿では,名目サポート空間を超えて,様々な逆分布をキャプチャする生成モデルに基づく曖昧性集合を提案する。
本稿では,GAS-DRO(Generative Ambiguity Set)がパラメータ化された生成モデル空間上の内部を解くことのできるDROであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:20:29 GMT)
Grounding Generative Planners in Verifiable Logic: A Hybrid Architecture for Trustworthy Embodied AI [6.5] 大規模言語モデル(LLM)は、AIを具現化するためのプランナーとして有望であるが、その性質には正式な推論がない。
本稿では、受動的安全ゲートキーピングからアクティブなコラボレーションへパラダイムをシフトさせる、ニューロシンボリックなアーキテクチャである、検証可能な反復リファインメントフレームワーク(VIRF)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:11:36 GMT)
scBench: Evaluating AI Agents on Single-Cell RNA-seq Analysis [6.5] scBenchは、scRNA-seqデータセットに由来する394の検証可能な問題のベンチマークである。
8つのフロンティアモデルのベンチマークデータによると、精度は29～53%で、強力なモデルタスクとモデルプラットフォーム相互作用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:20:31 GMT)
ERIS: Enhancing Privacy and Communication Efficiency in Serverless Federated Learning [6.5] ERISはサーバーのボトルネックを排除し、通信負荷を分散しながら、プライバシと精度のバランスをとるサーバレスFLフレームワークである。
理論的には、ERISは標準仮定の下でFedAvgと同じ速度で収束し、(ii)アグリゲータ数と逆向きに相互情報漏洩を束縛する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:05:41 GMT)
Three Lessons from Citizen-Centric Participatory AI Design [6.4] 2025年、一般市民とクロスセクターの利害関係者とともに行われた3つの参加ワークショップについて、今後のAIエージェントの社会的価値と期待がどのようにしてビジョンを形成するのかを考察した。
我々は,有意義で持続的な公的なエンゲージメントの実現,専門家と一般参加者の共通言語確立,投機的参加者の入力を実装可能なシステムに翻訳する,という3つの重要な課題を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:53:39 GMT)
Generative Regression for Left Ventricular Ejection Fraction Estimation from Echocardiography Video [6.3] 連続したノイズ、アーチファクト、限られた視角は曖昧さを導入し、単一のビデオシーケンスはユニークな基底真理にマッピングしない。
ディープラーニングアプローチは通常、平均二乗誤差(MSE)を最小化する標準回帰問題としてこのタスクを定式化する。
心エコービデオに基づくLVEFの連続的後部分布をモデル化するための確率的フレームワークであるMCSDR(Multimodal Score-based Conditional Diffusion Model for Regression)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 01:53:47 GMT)
Does fermionic entanglement always outperform bosonic entanglement in dilaton black hole? [6.2] 伝統的にフェルミオンの絡み合いは一般に相対論的な枠組みにおいてボゾンの絡み合いよりも優れていると考えられている。
重力モードと重力モードと非重力モードとの量子絡み合いは、ダイラトンブラックホールの存在下でのフェルミオン場よりもボゾン場の方が弱いことが判明した。
本研究は、新しい視点から、ボゾン場とフェルミオン場の量子絡み合いの内在的関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:08:16 GMT)
NutVLM: A Self-Adaptive Defense Framework against Full-Dimension Attacks for Vision Language Models in Autonomous Driving [6.2] 視覚言語モデル(VLM)は、自律運転(AD)において高度な認識を持っているが、敵の脅威に弱いままである。
認識・判断のライフサイクル全体を確保するために設計された総合的な自己適応型防衛フレームワークであるNutVLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:42:59 GMT)
Playsemble: Learning Low-Level Programming Through Interactive Games [6.2] Playsembleはゲーム化された学習システムで、アセンブリ命令をインタラクティブなゲームライクなタスクに変換する。
この結果から,Playsembleは活発な実験,持続的エンゲージメント,深い概念的理解を促進することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:31:44 GMT)
Efficient Softmax Reformulation for Homomorphic Encryption via Moment Generating Function [6.1] MGF-softmaxはモーメント生成関数に基づく新しいソフトマックス再構成である。
暗号化推論におけるソフトマックスの効率的かつ正確な近似を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:55:35 GMT)
A Machine Learning accelerated geophysical fluid solver [6.1] データ駆動型離散化法は、構造化グリッド上で既存のPDEソルバを高速化・改善する有望な方法を示す。
従来の有限差分法や有限体積法と比較して、低分解能シミュレーションの精度と安定性を向上させることができる。
この論文では、浅い水方程式とオイラー方程式古典解法を異なる枠組みで実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:55:26 GMT)
SynSacc: A Blender-to-V2E Pipeline for Synthetic Neuromorphic Eye-Movement Data and Sim-to-Real Spiking Model Training [6.1] 制御条件下でのサケードと固定をシミュレートするために,Blenderで生成された合成データセットを提案する。
2つのアーキテクチャをトレーニングし、実際のイベントデータを微調整することで、その堅牢性を評価する。
提案したモデルは最大0.83の精度を達成し、時間分解能の異なる一貫した性能を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:34:31 GMT)
SWE Context Bench: A Benchmark for Context Learning in Coding [6.1] SWE-ContextBenchは,プログラムエージェントでの体験再利用を明示的に評価するためのベンチマークである。
SWE-Bench Lite上に構築されたSWE-ContextBenchは、GitHubイシューとプルリクエスト間の実際の依存関係と参照関係から99の関連タスクで300のベースタスクを拡張している。
適切に選択された要約された体験により、解像度が向上し、実行時間とトークンコストが大幅に削減されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:44:45 GMT)
pixelLOG: Logging of Online Gameplay for Cognitive Research [6.0] pixelLOGは、SpigotベースのMinecraftサーバ用の高性能データ収集フレームワークである。
pixelLOGは、マルチプレイヤー/マルチエージェント環境での人間の行動追跡を可能にする。
システムは、アクティブな状態ポーリングと受動的イベント監視のハイブリッドアプローチを通じて、包括的な行動データをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:38:55 GMT)
AntigenLM: Structure-Aware DNA Language Modeling for Influenza [5.9] インフルエンザゲノムを前訓練した遺伝子DNAモデルであるAntigenLMについて述べる。
抗原LMは、訓練中に見えないものを含む、地域やサブタイプにわたる将来の抗原変異を正確に予測する。
また、ほぼ完全なサブタイプ分類も達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:52:04 GMT)
Econometric vs. Causal Structure-Learning for Time-Series Policy Decisions: Evidence from the UK COVID-19 Policies [5.9] 因果機械学習(ML)は、潜在的な因果関係を知らせるグラフィカルな構造を復元する。
本研究では,時系列データから因果構造を復元できるエコノメトリ手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:20:49 GMT)
Heterogeneous Optically-Detected Spin-Acoustic Resonance in Solid-State Molecular Thin-film [5.9] 不均一光検出スピン音響共鳴(hoDSAR)は、光学的に検出されたスピン共鳴測定である。
ゼロ外印加磁場下での音響駆動によるコヒーレントスピン操作を実演する。
その結果、不均一に集積された分子薄膜プラットフォームにおけるスピン音響共鳴が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:14:58 GMT)
A Precise Real-Time Force-Aware Grasping System for Robust Aerial Manipulation [5.8] 航空操作は、安全で効果的な把握と物理的相互作用を可能にする力覚機能を必要とする。
低コストで感応性のある6種類の触覚センサを組み込んだ新しい力覚把握フレームワークを提案する。
提案フレームワークは, 力覚的把持制御を高精度に実現し, 脆弱物体の安全に操作し, 把持対象物のリアルタイム重量測定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:40:34 GMT)
ViGoEmotions: A Benchmark Dataset For Fine-grained Emotion Detection on Vietnamese Texts [5.7] この研究はベトナムの感情コーパスViGoEmotionsを紹介します。
データセットの品質と感情分類への影響を評価するため、8つの事前学習されたトランスフォーマーモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:10:40 GMT)
AMEM4Rec: Leveraging Cross-User Similarity for Memory Evolution in Agentic LLM Recommenders [5.7] AMEM4Recは、クロスユーザーメモリの進化を通じて、エンドツーエンドで協調的なシグナルを学習するエージェントレコメンデーターである。
AmazonとMINDデータセットの実験によると、AMEM4Recは、最先端のLLMベースのレコメンデータを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:06:55 GMT)
Belief Offloading in Human-AI Interaction [5.5] 本稿では,人間とAIのインタラクションにおける認知的オフロードの種類,すなわち「オフロード」を定義し,検討する。
我々は、信念をオフロードする記述的な分類法とその規範的含意を提供する。
我々は,人間とAIの相互作用における信念のオフロードの可能性と結果を評価するために,今後の研究の方向性に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:56:39 GMT)
Redundancy-Free View Alignment for Multimodal Human Activity Recognition with Arbitrarily Missing Views [5.4] RALISは、マルチビューのコントラスト学習とエキスパートの混合モジュールを組み合わせて、トレーニングと推論の両方で任意のビューアベイラビリティをサポートするモデルである。
RALISは、慣性と人間のポーズのモダリティを含む4つのモードで検証され、3から9までのビューの数は、そのパフォーマンスと柔軟性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:58:08 GMT)
StretchTime: Adaptive Time Series Forecasting via Symplectic Attention [5.3] 回転位置埋め込みは,非アフィン時間ワープを数学的に表現できないことを示す。
ハミルトン力学から派生した学習可能な符号化フレームワークであるSymphlectic Positional Embeddings (SyPE)を提案する。
SyPE は回転群 $mathrmSO(2)$ をシンプレクティック群 $mathrmSp(2,mathbbR)$ に拡張することで、RoPE を厳密に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:29:25 GMT)
An Attention Mechanism for Robust Multimodal Integration in a Global Workspace Architecture [5.3] グローバルワークスペース内のモダリティを選択するためのトップダウンアテンション機構を提案し,評価する。
まず、我々の注意機構がグローバルワークスペースシステムのロバスト性を改善することを実証する。
第2に、文献からのマルチモーダルアテンションモデルでは共有されない様々なクロスタスクおよびクロスモーダル一般化機能を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:38:05 GMT)
ValueFlow: Measuring the Propagation of Value Perturbations in Multi-Agent LLM Systems [5.3] 本研究では,マルチエージェントシステムにおける値ドリフトの測定と解析のための摂動に基づく評価フレームワークであるValueFlowを提案する。
ValueFlowは値ドリフトをエージェントレベルの応答挙動とシステムレベルの構造的影響に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:06:07 GMT)
Retcon -- a Prompt-Based Technique for Precise Control of LLMs in Conversations [5.1] Retconは会話におけるLLMのターンレベルの制御を提供するために設計された数発のプロンプト技術である。
ゼロショットや従来のショットプロンプトよりもはるかに優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:32:28 GMT)
Hybrid Pooling with LLMs via Relevance Context Learning [5.1] 情報検索(IR)システムを評価するためには,大規模クエリセットに対する高品質な妥当性判定が不可欠である。
LLMは、最近、自動妥当性評価器として約束されているが、信頼性はまだ限られている。
関連文脈学習(Relevance Context Learning, RCL)は、人間の関連性判断を利用して、トピック固有の関連基準を明示的にモデル化する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:10:22 GMT)
The Use of AI Tools to Develop and Validate Q-Matrices [5.1] 本研究では、AI生成したQ行列と検証されたQ行列を比較することにより、AIツールがQ行列開発を支援することができるかどうかを検討する。
Google Gemini 2.5 Proは、検証されたQ行列との最高合意(Kappa = 0.63)を達成した。
しかし、新しいAIバージョンを使用した2026年1月のフォローアップ分析では、検証済みのQ行列との合意が低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:36:53 GMT)
QUOKA: Query-Oriented KV Selection For Efficient LLM Prefill [5.0] 提案するQUoka: クエリ指向のKV選択を効率よく注目する。
その結果,QUokaは注目度評価あたりのキー値ペアを88%減らし,ほぼベースライン精度を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:32:26 GMT)
Physiologically Informed Deep Learning: A Multi-Scale Framework for Next-Generation PBPK Modeling [5.0] メカニスティックリガーとデータ駆動の柔軟性を橋渡しするSciML(SciML)フレームワークを提案する。
1) 薬物動態予測をシーケンスモデリングタスクとして扱う基盤PBPK変換器,(2) 生理的制約付き拡散モデル(PCDM),(3) 生物学的に適合した仮想患者集団を合成するための物理インフォームドロスを用いた生成アプローチ,(3) ニューラルネットワークとニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャであるニューラルアロメトリー,などを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:26:01 GMT)
Long distance quantum illumination and ranging using polarization entangled photon pairs in a lossy environment [5.0] サニャック干渉計構成で絡み合った光子対を生成する。
量子照明のロバストなスキームと、損失環境における範囲を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:44:09 GMT)
Tighnari v2: Mitigating Label Noise and Distribution Shift in Multimodal Plant Distribution Prediction via Mixture of Experts and Weakly Supervised Learning [4.9] Presence-Only (PO) データは広い空間範囲と豊富な分布を提供するが、負のサンプルではひどいラベルノイズに悩まされる。
本稿では,PAおよびPOデータの強度をフル活用したマルチモーダル融合フレームワークを提案する。
GeoLifeCLEF 2025の実験では,PAカバレッジが限定され,分散シフトが顕著なシナリオにおいて,本手法が優れた予測性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:23:22 GMT)
Stress-Testing Alignment Audits With Prompt-Level Strategic Deception [4.9] 我々は,ホワイトボックスとブラックボックスの監査手法に適した偽装戦略を生成する自動赤チームパイプラインを実装した。
以上の結果から,現在のブラックボックス法とホワイトボックス法は,十分に整合性のあるモデルでは堅牢ではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:38:29 GMT)
Temperature Scaling Attack Disrupting Model Confidence in Federated Learning [4.9] 精度を保ちながらキャリブレーションを低下させる訓練時間攻撃である温度スケーリング攻撃(TSA)を提案する。
その結果, 校正整合性は, 連合学習における重要な攻撃面として確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 01:55:58 GMT)
SLAY: Geometry-Aware Spherical Linearized Attention with Yat-Kernel [4.8] 本稿では,最近導入されたE-Productの緩和的かつ計算学的に効率的な定式化に基づいて,線形時間アテンション機構の新たなクラスを提案する。
提案手法は,Yat Kernels (SLAY) を用いた球面線形化注意(Spherical Linearized Attention with Yat Kernels)であり,クエリとキーを単位球に制約することにより,注意が角アライメントにのみ依存するようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:33:26 GMT)
Learning the Value Systems of Societies with Preference-based Multi-objective Reinforcement Learning [4.7] 価値を意識したAIは、人間の価値を認識し、異なるユーザの価値システム(価値に基づく嗜好)に適応すべきである。
エージェント社会における価値アライメントと価値体系のモデル学習のためのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:06:36 GMT)
Intermediate Results on the Complexity of STRIPS$_{1}^{1}$ [4.7] 1つの前提条件と1つの効果しか持たない作用素を持つ命題STRIPSがNP完全であるかどうかは不明である。
我々はSATソルバを小さなインスタンスに呼び出し、リテラルグラフを導入し、それをペトリネットにマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:21:10 GMT)
How does fine-tuning improve sensorimotor representations in large language models? [4.7] 大規模言語モデル(LLM)は、重要な「身体的ギャップ」を示す
本研究では,タスク固有の微調整が,このギャップをいかに埋めるかについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:14:04 GMT)
Property-Driven Evaluation of GNN Expressiveness at Scale: Datasets, Framework, and Study [4.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データの処理において大きな成功を収めている。
本研究では, 形式的仕様, 体系的評価, 実証研究に基づく特性駆動評価手法を開発した。
我々は,グローバルプール法がGNN表現性に与える影響について,初めて包括的な研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:19:25 GMT)
High-Probability Heralded Entanglement via Repeated Spin-Photon Phase Encoding with Moderate Cooperativity [4.5] 本研究では、中程度の協調性を持つスピンキャビティレジスタ間のリモート絡み合いを生成するための、階層化された高確率スキームを提案する。
現実的な不完全性と損失に対して、この繰り返し位相符号化手法は高忠実な絡み合った状態を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:04:45 GMT)
A Small-Scale System for Autoregressive Program Synthesis Enabling Controlled Experimentation [4.5] Integer Virtual Machine (VM)、多種多様なタスクの真のプログラムからなるデータセット、そして200ドル以下の計算コストでトレーニングされた自己回帰変換器モデルを含むCadmusと呼ばれるシステムを提案する。
このシステムは、研究者がトレーニング分布を効果的かつ安価に制御できるような環境で、プログラム完了、アウト・オブ・ディストリビューション表現、帰納的推論、および指示に従うのに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:03:04 GMT)
Empirically Understanding the Value of Prediction in Allocation [4.5] 我々は,計画立案者がアロケーション問題に対する原則的回答を形成するのを支援するための経験的ツールキットを開発した。
我々は、他の政策レバーに対する予測に対する投資のボトムラインの福祉効果を定量化する。
我々は,エチオピアにおけるドイツの雇用サービスと貧困ターゲティングに関する実世界のケーススタディに,我々の枠組みを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:25:59 GMT)
Preparing squeezed, cat and GKP states with parity measurements [4.5] ボソニックモードは、量子情報の保存、処理、転送のための長期自由度を提供する。
本稿では, ボゾン量子状態の生成を可能にする, 変位パリティ測定に基づくプロトコルを提案する。
我々は,3パリティ測定で最大9dBのスクイーズを達成し,圧縮状態の生成を実証した。
我々は,猫やゴッテマン・キタエフ・プレスキル状態を含む,他のパラダイム的ボソニック状態の準備へのアプローチを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:17:10 GMT)
Comparing AI Coding Agents: A Task-Stratified Analysis of Pull Request Acceptance [4.4] この記事では、AIを利用した一般的な5つのコーディングアシスタント(OpenAI Codex、GitHub Copilot、Devin、Cursor、Claude Code)を比較します。
デビンは受容率において唯一一貫した正の傾向を示す(32週間で週0.77%以上)。
分析の結果,PRタスクタイプが受入率に影響を及ぼす主要な要因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:14:46 GMT)
Breaking the Grid: Distance-Guided Reinforcement Learning in Large Discrete and Hybrid Action Spaces [4.4] 距離誘導型強化学習(DGRL)を提案し,最大10$text20$アクションを持つ空間における効率的なRLを実現する。
定常および不規則に構造化された環境における最先端ベンチマークに対して,最大66%の性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:05:07 GMT)
Fundamental Limits of Community Detection in Contextual Multi-Layer Stochastic Block Models [4.3] 高次元共変量行列と$L$スパースネットワークの合同観測からコミュニティ検出の問題を考える。
ネットワークの平均等級が一定であり,特徴数$p$が$n$に比例して増加するスパース体制では,対象ラベルの検出と推定が可能なシャープしきい値が導出される。
以上の結果から,この設定には統計的・計算的ギャップが存在しないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:27:54 GMT)
Quantum-classical framework for many-fermion response and structure [4.3] 本稿では,一般的なマルチフェミオン系の応答関数を計算するための量子古典的フレームワークを紹介し,実演する。
我々は,多体系の多体系の構造と力学を探求するための新たな道を開くことを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:45:25 GMT)
TreeTensor: Boost AI System on Nested Data with Constrained Tree-Like Tensor [4.2] 複雑な認知AIシステムのデータは、通常、様々なモダリティを持つ階層構造(ネストデータ)を持つ。
この問題を解決するために、ネストデータの主な2つの計算パターンを要約し、次に一般的なネストデータコンテナであるTreeTensorを提案する。
TreeTensorのさまざまな制約とマジックユーティリティを通じて、ほぼゼロのコストでネストされたデータに任意の関数と操作を適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:06:13 GMT)
Moral Sycophancy in Vision Language Models [4.2] VLM(Vycophancy in Vision-Language Models)は、しばしば道徳的または事実的正確さを犠牲にして、ユーザの意見に合わせる傾向を示す。
明示的なユーザ不一致の下で,MoraliseおよびM3oralBenchデータセット上で広く使用されている10のモデルを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:34:12 GMT)
Mutual Information Collapse Explains Disentanglement Failure in $β$-VAEs [4.2] $-VAEは、教師なしのアンカンジメントのためのフレームワークである。
MIGやSAPなどのベンチマークは、通常、中間の$でピークに達し、正規化が増加するにつれて崩壊する。
情報崩壊から正規化圧力を分離する$-VAEを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 23:38:11 GMT)
Estimating Aleatoric Uncertainty in the Causal Treatment Effect [4.1] 本研究は,治療応答に固有のアレータリック不確かさの自然な尺度として,治療効果のばらつき(VTE)と治療効果の条件分散(CVTE)を紹介した。
これらの量は、観測されたデータから、観測されていない共同創設者の存在下においても、軽微な仮定で特定可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:11:32 GMT)
Language Modeling and Understanding Through Paraphrase Generation and Detection [4.1] 我々は、異なる単語や構造を用いて、ほぼ無限の方法で同じ考えを表現することができる。
パラフレーズのモデリングは、計算言語モデルにおける意味のキーストーンである。
パラフレーズをその構成的言語的側面に分解することで、意味的同値性をより認知的に根ざした視点が得られることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:09:03 GMT)
From Legible to Inscrutable Trajectories: (Il)legible Motion Planning Accounting for Multiple Observers [4.1] 工場や支援シナリオなどの協調環境においては、ロボットが観察者にその意図を伝えることが重要である。
軌跡により、観察者はエージェントの意図を迅速かつ正確に予測することができる。
軍事作戦やゲームのような敵の環境では、ロボットがその意図を観察者に伝えないことが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:53:07 GMT)
Non-Hermitian Renormalization Group from a Few-Body Perspective [4.0] 我々は,非エルミートRG法の微視的基礎を,数体の観点から確立した。
RG変換の下での散乱振幅の不変性は、非エルミートRG方程式を厳密に導出することができることを示す。
非相対論的二体損失を伴う非相対論的二体系におけるそのようなRG流れの詳細な構造を議論し、非エルミート量子スケール異常との関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:19:15 GMT)
FlexMoRE: A Flexible Mixture of Rank-heterogeneous Experts for Efficient Federatedly-trained Large Language Models [3.9] ランク・ヘテロジニアスの専門家によるフレキシブルな混合であるFlexMoREを紹介します。
推論量の多いベンチマークでは、知識量の多いベンチマークよりも、最高のパフォーマンスのランクがかなり高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:54:29 GMT)
Gesture Matters: Pedestrian Gesture Recognition for AVs Through Skeleton Pose Evaluation [3.8] ジェスチャーは、交通における非言語コミュニケーションの重要な要素であり、しばしば正式な交通規則が不十分な場合に歩行者とドライバーの相互作用を支援する。
本研究では,WIVWデータセットから実世界の映像系列に適用した2次元ポーズ推定を用いたジェスチャー分類フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:28:21 GMT)
Near-Universal Multiplicative Updates for Nonnegative Einsum Factorization [3.8] NNEinFactは、テンソルの縮約として表現可能な任意の非負のテンソル因子化に適合するeinsumベースの乗法的更新アルゴリズムである。
損失の定常点に収束し、欠落したデータをサポートし、数億のエントリを数秒でテンソルに適合する。
勾配に基づく手法のテスト損失の半数以下を達成し、最大90倍の速度で収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:21:13 GMT)
Large Language Models and Book Summarization: Reading or Remembering, Which Is Better? [3.8] モデルの内部知識と本の全文のみを用いて作成した要約を比較した。
以上の結果から,全文は概してより詳細な要約を提供するが,内部知識要約のスコアが向上する本もある。
これは、長文の要約を行うモデルの能力に疑問を呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:02:02 GMT)
Low Rank Transformer for Multivariate Time Series Anomaly Detection and Localization [3.6] 時系列手法に適用した場合の変換器の学習過程について検討する。
本稿では,アテンション低ランク変換器(ALoRa-T)モデルを提案する。
また,アテンション低ランクスコアを導入し,異常の時間的特性を効果的に把握した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:15:25 GMT)
Information Geometry of Absorbing Markov-Chain and Discriminative Random Walks [3.6] Discrimi Random Walks (DRWs) は、半教師付きノード分類のためのシンプルだが強力なツールである。
我々は情報幾何学のレンズを通してDRWを再検討し、吸収するマルコフ鎖上のクラス固有のヒットタイム法則の族を統計多様体として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 01:09:09 GMT)
An Attention-over-Attention Generative Model for Joint Multiple Intent Detection and Slot Filling [3.6] タスク指向対話システムでは、音声言語理解(SLU)は2つのサブタスク、意図検出、スロットフィリングからなる重要なコンポーネントである。
既存のほとんどのメソッドは、各発話が1つの意図しか持たない単一意図のSLUに焦点を当てている。
本稿では,複数の意図の検出とスロットフィリングを同時に行うための生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:52:34 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） (Mon, 09 Feb 2026 15:03:31 GMT)
TEAM: Temporal-Spatial Consistency Guided Expert Activation for MoE Diffusion Language Model Acceleration [3.5] 拡散大言語モデル(dLLMs)は、並列デコードに固有のサポートがあるため、最近注目されている。
MoEアーキテクチャと拡散型デコーディングの基本的なミスマッチを同定する。
TEAMはMoE dLLMを高速化するプラグイン・アンド・プレイフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:05:46 GMT)
Artifact Reduction in Undersampled 3D Cone-Beam CTs using a Hybrid 2D-3D CNN Framework [3.5] アンダーサンプドCTボリュームは、画像品質と診断ユーティリティを劣化させるアーティファクトを導入します。
本稿では,2次元モデルと3次元モデルの強みを組み合わせたハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。
提案手法は2次元処理の計算効率と3次元モデリングによる整合性とのバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:36:05 GMT)
The equivalence of quantum deletion and insertion errors on permutation-invariant codes [3.4] 置換不変符号における量子挿入削除同値の長年の問題に対処する。
置換不変符号が$(t,s)$-insdelエラー訂正可能な条件のより制限的な集合を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:23:26 GMT)
Foundation Inference Models for Ordinary Differential Equations [3.4] 低次元のODE推論を補正するFIM-ODEを提案する。
我々は、低次ベクトル場を持つODE上の事前分布にFIM-ODEを事前学習し、ニューラル演算子で対象フィールドを表現する。
プレトレーニングはまた、ファインチューニングのための強力な初期化を提供し、現代のニューラルベースラインやGPベースラインを上回る高速で安定した適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:39:11 GMT)
Understanding and Optimizing Attention-Based Sparse Matching for Diverse Local Features [3.3] 各種特徴量に対する注意に基づくスパース画像マッチングモデルの訓練の問題点を再考する。
まず、これまで見過ごされてきた重要な設計選択の1つを特定し、LightGlueモデルの性能に大きな影響を与えます。
次に、トランスをベースとしたマッチングフレームワークにおける検出器とディスクリプタの役割を調査し、ディスクリプタではなく検出器が性能の違いの主な原因であることが多いことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:39:04 GMT)
Exploring SAIG Methods for an Objective Evaluation of XAI [3.3] 本稿では,Synthetic Artificial Intelligence Ground truth (SAIG)法の最初のレビューと解析を行う。
我々はこれらのアプローチを分類するための新しい分類法を導入し、異なるSAIG法を区別する7つの重要な特徴を特定した。
比較研究により,最も有効なXAI評価手法に対するコンセンサスの欠如が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:24:46 GMT)
Dashed Line Defense: Plug-And-Play Defense Against Adaptive Score-Based Query Attacks [3.2] ダッシュラインディフェンス(Dashed Line Defense, DLD)は、適応的なクエリ戦略に対処するために設計された、プラグアンドプレイのポストプロセッシング手法である。
DLDは、観測された損失がどのように真の敵の強さを反映しているかの曖昧さを導入することで、攻撃者がクエリを確実に分析し、適応することを防ぐ。
我々は,DLDの防御能力を理論的に保証し,ImageNetの実験を通じてその有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:02:32 GMT)
Radial Müntz-Szász Networks: Neural Architectures with Learnable Power Bases for Multidimensional Singularities [3.2] ラジアル Mntz-Szsz Networks (RMN) は、学習可能なラジアルパワーの線形結合として、負の指数を含む$r$を表す。
RMNは座標よりも1.5$times$-51$times$低いRMSE、10$times$-100$times$低いRMSEを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:25:37 GMT)
The effect of whitening on explanation performance [3.2] 本研究では、デコレーションのための一般的な前処理技術であるデータホワイトニングが、そのような誤りを軽減できるかどうかを検討する。
5個の異なるホワイトニング変換と組み合わせて16種類の特徴属性法を実験的に評価した。
以上の結果から,特定の白化技術では説明性能が向上するが,XAI法やモデルアーキテクチャでは改善の程度が大きく異なることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 23:41:57 GMT)
Feature salience -- not task-informativeness -- drives machine learning model explanations [3.2] 情報化が実際に重要な帰属の主要因であるかどうかは不明である。
我々は2値画像分類タスクの3つの変種に基づいてディープラーニングモデルを訓練した。
重要属性はテスト時の画像構造のサリエンスによって最も強く引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:07:59 GMT)
6G-Bench: An Open Benchmark for Semantic Communication and Network-Level Reasoning with Foundation Models in AI-Native 6G Networks [3.1] 6G-Benchは、AIネイティブな6Gネットワークにおけるセマンティックコミュニケーションとネットワークレベルの推論を評価するためのオープンベンチマークである。
我々はタスク条件付きプロンプトを用いて1万個の非常にハードな複数選択質問のバランスの取れたプールを生成する。
我々は,22の基盤モデルについて,密集型および混成型アーキテクチャ,短文型および長文型アーキテクチャについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:57:37 GMT)
Optimizing Spectral Prediction in MXene-Based Metasurfaces Through Multi-Channel Spectral Refinement and Savitzky-Golay Smoothing [3.0] MXeneベースの太陽吸収器の電磁スペクトルの予測は計算集約的な課題であり、伝統的にフルウェーブ・ソルバを用いて処理される。
本研究では,移動学習,多チャンネルスペクトル改善,Savitzky-Golay平滑化を取り入れた効率的なディープラーニングフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは従来の解法に代わるスケーラブルで効率的な代替手段であり、ナノフォトニクス設計における高速なスペクトル予測の候補として位置づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:09:32 GMT)
CIC-Trap4Phish: A Unified Multi-Format Dataset for Phishing and Quishing Attachment Detection [2.9] フィッシング攻撃は、サイバー攻撃者が使用する主要な攻撃方法の1つである。
CIC-Trap4Phishデータセットには、フィッシングキャンペーンで一般的に使用される5つのカテゴリにわたる悪意のあるサンプルと良性のあるサンプルの両方が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:57:00 GMT)
Plethysm is in #BQP [2.8] いくつかの表現理論的乗法は、計算を複雑性クラス#Pに配置する解釈を受け入れている。
最近の研究は、特定の多重性の量子複雑性について研究している。
表現理論的多重性の幅広いクラスが#BQPにあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:55:00 GMT)
Linguistics and Human Brain: A Perspective of Computational Neuroscience [2.8] 計算神経科学は、言語の階層構造と動的構造をテスト可能なニューラルモデルに定式化する。
ディープラーニングの最近の進歩は、この追求を強力に進めている。
モデル脳アライメント」フレームワークは、言語関連理論の生物学的妥当性を評価するための方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:10:26 GMT)
Integrating AI and Quantum-Inspired Techniques for Efficient Enzyme Fermentation Optimization [2.6] 本稿では,人工知能(AI)と量子インスピレーション技術を組み合わせた新しい手法を提案する。
高度なソフトウェアシミュレーションを使用することで、従来の物理実験と比較して時間とコストが大幅に削減される。
この研究は酵素発酵に焦点を当て、より少ない実験でより良い結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:14:55 GMT)
Challenges in Translating Technical Lectures: Insights from the NPTEL [2.6] 本研究では,インド語における機械翻訳の実践的応用と方法論的意義について検討する。
この研究で優先される言語の選択は、言語多様性の三角測量によって動機づけられる。
インドのような多様な国では、技術的な概念を円滑に提供するための自然発声コーパスのキュレーションが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:15:42 GMT)
Structural shifts in institutional participation and collaboration within the AI arXiv preprint research ecosystem [2.6] 本稿では,2021年から2025年までのarXivプレプリント(cs.AI)のデータセットを用いて,AI研究環境の構造変化について検討する。
以上の結果から,ChatGPT導入以降の出版出力は前例のない増加傾向を示した。
しかし、ランダム混合ベースラインよりもかなり低い正規化コラボレーション指標(NCI)によって測定されるように、学術・産業連携は依然として抑制されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:03:44 GMT)
Incremental (k, z)-Clustering on Graphs [2.3] 確率を一定要素近似で高い確率で維持するランダム化インクリメンタル$(k, z)$-clusteringアルゴリズムを開発した。
第1段階では、すべての対向エッジ挿入に対して、総更新時間$m1+o(1)$で、サイズ$tildeO(k)$の定数要素ビクリテリア近似解を維持できる。
第2段階では、バイクリテリア近似解によって誘導される動的重み付きインスタンス上で、定数係数近似$(k,z)$-クラスタリング解を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:43:10 GMT)
Forest canopy height estimation from satellite RGB imagery using large-scale airborne LiDAR-derived training data and monocular depth estimation [2.3] 大規模で高解像度の森林天蓋高マッピングは、地域的およびグローバルな炭素・水循環を理解する上で重要な役割を担っている。
地表近傍のLiDARプラットフォームは、森林の天蓋構造のより微細な測定を提供する。
最先端の単眼深度推定モデルであるDepth Anything V2は16,000km2の天蓋高さモデルを用いて訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:24:29 GMT)
JUSTICE: Judicial Unified Synthesis Through Intermediate Conclusion Emulation for Automated Judgment Document Generation [2.3] JUSTICEは、検索$rightarrow$Pre-Judge$rightarrow$ Write'の認知ワークフローをエミュレートする新しいフレームワークである。
RJER(Referential Judicial Element Retriever)、ICE(Intermediate Conclusion Emulator)、JUS(Judicial Unified Synthesizer)の3つの専用コンポーネントを通じて、プレジャッジステージを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:27:51 GMT)
Structural transparency of societal AI alignment through Institutional Logics [2.3] 我々は,AIアライメントに関する組織的および制度的な決定を分析するための,環境透明性の枠組みを開発する。
フレームワークを5つの分析コンポーネントで運用し、それぞれに「分析レシピ」を添付します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:51:20 GMT)
Software Testing at the Network Layer: Automated HTTP API Quality Assessment and Security Analysis of Production Web Applications [2.2] 我々は18のプロダクションWebサイトの完全なHTTPトラフィックをキャプチャして分析する自動ソフトウェアテスティングフレームワークを提案する。
最小主義のサーバーレンダリングサイトは100点、コンテンツの多い商用サイトは56.8点のスコアを得た。
冗長なAPI呼び出しと欠落するキャッシュヘッダを、最も普及している2つのアンチパターンとして識別し、それぞれが67%のサイトに影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:39:45 GMT)
Patient foundation model for risk stratification in low-risk overweight patients [2.2] 患者TPPは50,000以上の実世界の臨床軌道で訓練された神経側頭点過程(TPP)モデルである。
我々は既存のTPPモデリングアプローチを拡張し、静的および数値的特徴を取り入れ、イベントエンコーディングのための臨床知識を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:44:36 GMT)
Barycentric alignment for instance-level comparison of neural representations [2.2] 我々は、多くのモデルにまたがる普遍的な埋め込み空間を構築するために、ニュアンス対称性を引用するバリ中心アライメントフレームワークを導入する。
視覚および言語モデルファミリ間での表現収束とばらつきを予測できる体系的な入力特性を同定する。
また、同一のバリ中心アライメントフレームワークを純粋に非モーダル視覚と言語モデルに適用し、共有空間へのポストホックアライメントが画像テキストの類似度スコアを得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:49:44 GMT)
Drop the mask! GAMM-A Taxonomy for Graph Attributes Missing Mechanisms [2.2] GAMM(Graph Attributes Missing Mechanisms)は、ノード属性と基礎となるグラフ構造の両方に欠落確率をリンクするフレームワークである。
従来のマスクでは有効だが、より現実的なグラフ認識の不足シナリオに直面した場合には、かなり苦労する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:12:01 GMT)
Validating Interpretability in siRNA Efficacy Prediction: A Perturbation-Based, Dataset-Aware Protocol [2.2] 衛生地図は、設計上の有効性予測としてますます使われている。
構成整合制御よりも高信頼度位置の変異がモデル出力を変化させるかどうかを検査する,直感的信頼度のためのプロトコルを提案する。
以上の結果から,サリエンシ検証は,説明誘導治療設計に不可欠な事前デプロイの実践として確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:27:42 GMT)
On the Use of a Large Language Model to Support the Conduction of a Systematic Mapping Study: A Brief Report from a Practitioner's View [2.0] 大規模言語モデル(LLM)は大量のテキストデータとエビデンス合成のための支援方法を扱うことができる。
本稿では,LLMを用いた系統地図研究の導電性に関する経験報告を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:57:30 GMT)
Adoption of Large Language Models in Scrum Management: Insights from Brazilian Practitioners [2.0] 最近のLLM(Large Language Models)の出現は、知識集約型スクラムプラクティスをサポートする新たな機会を生み出しました。
本研究では,ブラジルの70人のプロフェッショナルを対象に,スクラムマネジメント活動におけるLLMの使用状況について調査した。
その結果, LLMは高い習熟度と頻繁な使用率を示し, 回答者の85%が中級または上級の習熟度, 52%が毎日使用していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 01:21:23 GMT)
Decoding Future Risk: Deep Learning Analysis of Tubular Adenoma Whole-Slide Images [2.0] 大腸癌(CRC)は、がん関連死亡の重大な原因である。
低悪性度ポリープと診断された患者の顕著な部分は、後年CRCを発症する。
本研究では、機械学習アルゴリズム、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が、全スライディング画像の微妙な組織学的特徴を検出できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:00:04 GMT)
Constant-space-overhead fault-tolerant quantum input/output and communication [1.9] フォールトトレラント・キャパシティは、符号化および復号手順のすべてのコンポーネントがノイズである場合に、確実に情報を伝達する量子チャネルの能力を定量化する。
以前の研究は、単一の論理量子ビットを持つ達成可能な符号を用いて、そのような雑音下での通信速度を分析した。
我々は、多くの論理量子ビットを同時に符号化することで、一定の空間オーバーヘッドを提供する量子ハミング符号の連結を用いた代替アプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:00:08 GMT)
Efficient circuit compression by multi-qudit entangling gates in linear optical quantum computation [1.9] LOQCの複数モードで符号化されたキューディットに対するマルチレベル制御ent-Zゲートの存在を示す。
このような演算を実現するための明確な線形光学スキームを提案する。
この結果から,LOQCアーキテクチャのスケーラビリティの限界が大幅に改善され,性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:52:41 GMT)
Causal Schrödinger Bridges: Constrained Optimal Transport on Structural Manifolds [1.9] エントロピー最適輸送(Entropic Optimal Transport)としての反ファクト推論を再構築するフレームワークであるCausal Schrdinger Bridge (CSB)を紹介する。
構造分解定理を証明し、大域的な高次元橋梁が局所的で頑健な遷移に分解されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:33:12 GMT)
Kissan-Dost: Bridging the Last Mile in Smallholder Precision Agriculture with Conversational IoT [1.8] Kissan-Dostは、マルチリンガルでセンサーで座った会話システムで、ライブのオンファーム計測と天気をWhatsAppのテキストや音声による平易なガイダンスに変える。
99のセンサグラウンドクロップクエリの制御されたテストは、秒単位のエンドツーエンドレイテンシで90%以上の正確性を達成した。
結果は、新しい回路ではなく、注意深いラストマイル統合が、スモールホルダーにとって既存のAgri-IoTの潜在価値を解放することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:34:42 GMT)
Modelling Pedestrian Behaviour in Autonomous Vehicle Encounters Using Naturalistic Dataset [1.8] 本研究では,NuScenesデータセットにおけるミッドブロック遭遇時のマイクロレベルの歩行者行動について検討した。
その結果, 予測性能は中等度でありながら, いくつかの変数が運動調整に有意な影響を及ぼす可能性が示唆された。
これらのパターンは、リスク知覚と運動効率の両方によって引き起こされる複数の行動傾向を反映する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:14:21 GMT)
Effect-Level Validation for Causal Discovery [1.8] 大規模テレメトリデータに因果発見を適用して,ユーザの介入効果を推定する。
しかし,フィードバック駆動型システムにおける意思決定の信頼性は高い。
本稿では,発見されたグラフを構造仮説として扱う,効果中心のアクセシビリティ優先フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:26:55 GMT)
An arithmetic method algorithm optimizing k-nearest neighbors compared to regression algorithms and evaluated on real world data sources [1.8] k-Nearest Neighbors (k-NN) は、一般的な非パラメトリック回帰アルゴリズムである。
AMA(Arithmetic Method Algorithm)は,導入した算術法の効率を評価するためのアルゴリズムである。
AMAの可能性を応用したk-NNの最適化手法として,AMRアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:17:16 GMT)
Reliability-aware Execution Gating for Near-field and Off-axis Vision-guided Robotic Alignment [1.7] 実際のロボットシステムは、ポーズ推定が正確であるように見える場合でも、頻繁な実行障害に悩まされている。
このギャップは、プライシングの正確性だけでは実行レベルの信頼性を保証するには不十分であることを示している。
本稿では,実行レベルで動作する信頼性を考慮した実行ゲーティング機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:14:39 GMT)
The Influence of Iconicity in Transfer Learning for Sign Language Recognition [1.7] 本研究は、2つの異なる手話対の象徴的な記号を比較することにより、効果的な知識伝達における類似性の必要性を検討する。
Google Mediapipeは入力特徴抽出器として利用され、これらのサインの空間情報を処理できるようになった。
実験の結果、アラビア語が7.02%、フランドルが1.07%改善し、それぞれ中国語とギリシャ語から象徴的なTLが実行された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:26:15 GMT)
One RNG to Rule Them All: How Randomness Becomes an Attack Vector in Machine Learning [1.6] 我々は、機械学習エンジニアが低い労力でシステムを保護するのを支援するためにRNGGuardを提示する。
RNGGuardはセキュアでない関数呼び出しをセキュリティ仕様を満たすRNGGuardの実装に置き換えることで、ランダム関数のセキュアな実行を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:41:05 GMT)
Quantum Wasserstein isometries of the $n$-qubit state space: a Wigner-type result [1.5] mathbbN のすべての$n に対するいわゆる対称輸送コストによって誘導される量子ワッサーシュタイン距離に関して、$n$-量子状態空間の等距離群を決定する。
アイソメトリーは、正確にはウィグナー対称性、すなわちユニタリあるいは反ユニタリ共役であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:21:27 GMT)
CausalT5K: Diagnosing and Informing Refusal for Trustworthy Causal Reasoning of Skepticism, Sycophancy, Detection-Correction, and Rung Collapse [1.5] CausalT5Kは10ドメインにわたる5000以上のケースの診断ベンチマークである。
合成ベンチマークとは異なり、CausalT5Kはリアルな物語に因果トラップを埋め込んでいる。
予備的な実験では、静的監査ポリシーが普遍的に失敗する4段階のコントロールランドスケープが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:36:56 GMT)
Knowledge Augmented Entity and Relation Extraction for Legal Documents with Hypergraph Neural Network [1.4] 本稿では,薬物関連判定文書に対するハイパーグラフニューラルネットワーク(Legal-KAHRE)に基づくエンティティと関係抽出アルゴリズムを提案する。
司法ドメイン知識を持つ法律辞書を構築し,それをテキストエンコーディング表現に統合する。
CAIL2022情報抽出データセットの実験結果から,本手法が既存のベースラインモデルより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） (Mon, 09 Feb 2026 05:46:11 GMT)
Digital Twin and Agentic AI for Wild Fire Disaster Management: Intelligent Virtual Situation Room [1.4] 森林火災の頻度と強度は、2030年までに約14%増加し、2050年までに30%増加すると予測されている。
従来の災害管理フレームワークは静的シミュレーションと受動的データ取得に依存している。
本稿では、自律型AIエージェントによって強化された双方向デジタルツイン(DT)プラットフォームである、Intelligent Virtual situation Room (IVSR)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:44:52 GMT)
Improving Detection of Rare Nodes in Hierarchical Multi-Label Learning [1.4] 本稿では,ノード単位の不均衡重みと焦点重み成分を組み合わせたニューラルネットワークの重み付き損失目標を提案する。
ベンチマークデータセットで最大5倍のリコール率の改善と,統計的に有意なF_1$スコアの上昇を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:34:17 GMT)
DMamba: Decomposition-enhanced Mamba for Time Series Forecasting [1.4] 時系列理論からの重要な観察は、相互変数関係の統計的性質がトレンドと季節成分の間で異なることである。
本稿では、このコンポーネント固有の特徴とアーキテクチャの複雑さを明確に整合させる新しい予測モデルDMambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:42:10 GMT)
Default Machine Learning Hyperparameters Do Not Provide Informative Initialization for Bayesian Optimization [1.3] 我々は、最適化のための情報出発点として、デフォルトのハイパーパラメータの考え方を定式化する。
3つのBOバックエンド、3つのモデルファミリー、5つのベンチマークデータセットにまたがる実験的な評価を行う。
その結果、デフォルトのハイパーパラメータが最適化に有用な方向情報をエンコードしているという証拠は得られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:15:52 GMT)
Weighted Wasserstein Barycenter of Gaussian Processes for exotic Bayesian Optimization tasks [1.3] 本稿では、ガウス過程(W2BGP)の重み付きワッサーシュタイン・バリーセンタを用いて、共通の枠組みの下で異なるエキゾチックベイズ最適化(BO)タスクを統一する方法について述べる。
具体的には、協調/フェデレートされたBO、(同期)バッチBO、マルチファイダリティBOについて考察する。
私たちの経験的分析は、これらのタスクのそれぞれがW2BGPの適切な重み付けスキーマを必要とするのに対して、フレームワーク全体がまだ触れられていないことを証明しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:40:33 GMT)
Provably robust learning of regression neural networks using $β$-divergences [1.3] 既存の回帰ニューラルネットワーク(NN)の堅牢なトレーニング方法はスコープが限られており、主に経験的検証に依存していることが多い。
我々は、rRNetと呼ぶ$$-divergence(密度電力分散とも呼ばれる)に基づく回帰NNのための新しい頑健な学習フレームワークを提案する。
rRNetがすべての$in(0, 1]$に対して仮定されたモデルで50%のブレークポイントを最適に達成し、強力な大域的ロバスト性を保証することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:32:43 GMT)
CLUE: Crossmodal disambiguation via Language-vision Understanding with attEntion [1.2] 人間とロボットの相互作用の重要な要素は対話型ビジュアルグラウンド(IVG)である
既存のIVGモデルは一般に、明確化の質問をいつ行うかを決定するメカニズムを欠いている。
CLUEは、VLMのクロスモーダルな注意を、いつ尋ねるかを決めるための明示的で空間的な信号に変換する。
実世界のIVGのための対話型データセットと、検出器のための混合曖昧性セットをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:44:35 GMT)
Post-Collision Trajectory Restoration for a Single-track Ackermann Vehicle using Heuristic Steering and Tractive Force Functions [1.2] 衝突後の軌道復元は、自動運転車の安全上重要な機能である。
本稿では,汎用単軌道車両モデルに対する操舵と牽引力を共同で制御する構造的回復制御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:57:10 GMT)
AMS-HD: Hyperdimensional Computing for Real-Time and Energy-Efficient Acute Mountain Sickness Detection [1.2] AMS-HDは,特徴抽出とアダマールHVエンコーディングを統合し,HDCに基づく検出の精度と効率を両立させる新しいシステムである。
このフレームワークは、ウェアラブルの健康モニタリングプラットフォームへのデプロイに適しており、急性高度病の継続的なオンザゴートラッキングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:16:13 GMT)
Progressive Contrast Registration for High-Fidelity Bidirectional Photoacoustic Microscopy Alignment [1.2] PCReg-Netは、粗い粒度アライメントを実行するプログレッシブコントラスト誘導型登録フレームワークである。
OR-PAM-Reg-4K (432 試験サンプル)では、PCReg-Net は NCC 0.983、SSIM 0.982、PSNR 46.96 dB を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:33:38 GMT)
A Generic Service-Oriented Function Offloading Framework for Connected Automated Vehicles [1.2] 本稿では,任意の計算タスクセットのオフロードに使用できる汎用関数オフロードフレームワークを提案する。
タスクがローカルに処理されるか、リモートで処理されるかは、CAVの位置に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:39:28 GMT)
Cascaded Optomechanical Sensing for Small Signals [1.1] 本研究では,ハイゼンベルク限界感度を実現する弱力検出手法を提案する。
提案手法は, レーザービームを介して一方向結合したNオプトロメカニカルキャビティのチェーン上でのコヒーレント平均化を利用する。
この研究は、力センシングにコヒーレントな光-物質相互作用を利用する新しい経路を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:28:43 GMT)
ReFRAME or Remain: Unsupervised Lexical Semantic Change Detection with Frame Semantics [1.1] 本研究では,フレームのセマンティクスに基づく意味変化検出手法を開発した。
本手法は意味変化の検出に有効であり,多くの分布意味モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:44:56 GMT)
Epistemic Throughput: Fundamental Limits of Attention-Constrained Inference [1.1] 安価なスクリーニングステージが$K$レコードを処理し、高価な検証ステージが少なくとも$B$をフォローできることを示します。
我々は、ACI(Atention-Constrained Inference)を通じてこの体制を定式化し、安価なスクリーニングステージが$K$レコードを処理し、高価な検証ステージが少なくとも$B$をフォローすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:18:21 GMT)
WildfireVLM: AI-powered Analysis for Early Wildfire Detection and Risk Assessment Using Satellite Imagery [1.1] 森林火災は、生態系、人間の生活、インフラに対する脅威が増えている。
本研究では,衛星画像の山火事検出と言語によるリスク評価を組み合わせたAIフレームワークWildfireVLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:40:50 GMT)
Measuring Inclusion in Interaction: Inclusion Analytics for Human-AI Collaborative Learning [1.1] 問題解決における動的相互作用プロセスとして包摂性を調べるための,談話に基づくフレームワークである包摂性分析を導入する。
スケーラブルで対話レベルの尺度を用いて,これらの構造を解析的に可視化する方法を実証する。
この研究は、人間とAIの協調学習環境への包摂性を測定するプロセス指向のアプローチに向けた最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 23:07:15 GMT)
Regime Change Hypothesis: Foundations for Decoupled Dynamics in Neural Network Training [1.1] ReLUベースのモデルでは、与えられた入力によって誘導される活性化パターンが、ネットワークが親和的に振る舞う一方向線形領域を決定する。
トレーニングが2段階の行動を示すかを検討する。アクティベーションパターンが大幅に変化した初期段階と、重み更新が主にモデルを洗練させる後期である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:14:28 GMT)
ReefFlex: A Generative Design Framework for Soft Robotic Grasping of Organic and Fragile objects [1.0] 気候に耐性のある種を繁殖させ、自然の再生プロセスを加速できるサンゴの再生技術。
ReefFlexはソフトフィンガーの多様な空間を探索し、脆弱で幾何学的に不均一なサンゴを安全に把握できる候補セットを生成する。
本手法を評価するために,サンゴ養殖施設におけるサンゴの成長・操作を行うサンゴ再生用ソフトロボットの設計を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:35:08 GMT)
Charting the Future of AI-supported Science Education: A Human-Centered Vision [1.0] この章は、教育目標、指導手順、学習資料、評価、成果の5つの分野にわたる発展を合成する。
我々は、AIが探究を豊かにし、学習をパーソナライズし、教師の実践を支援するための変革的なポテンシャルを提供すると論じるが、それは責任と倫理原則(REP)によって導かれるときのみである。
REPフレームワークは、公正さ、透明性、プライバシー、説明責任、人間の価値への敬意を強調するもので、AIをサポートする科学教育に対する私たちのビジョンを支えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:06:00 GMT)
Efficient Deep Learning for Biometrics: Overview, Challenges and Trends in Ear of Frugal AI [1.0] バイオメトリック応用のための効率的な深層学習手法を短時間で検討する。
私たちは、ディープラーニングのアプローチをトレーニングし、デプロイする際に生じる可能性のある課題に取り組みます。
これらのモデルの効率を評価するための相補的指標について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:48:34 GMT)
Multi-Staged Framework for Safety Analysis of Offloaded Services in Distributed Intelligent Transportation Systems [0.9] 本稿では,ローカルサービスとリモートサービスのサービス構成に依存する安全分析のためのフレームワークを提案する。
計算複雑性を考慮した拡張フレームワークの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:56:11 GMT)
Grokking in Linear Models for Logistic Regression [0.9] 遅延一般化の現象であるグロキングは、ディープニューラルネットワークの深さと構成構造に起因することが多い。
本研究は,2値分類のためのロジスティックな損失を持つ線形モデルの学習を,原点について線形(および最大辺縁)に分離可能なデータに対して,最も単純な設定の1つで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:16:43 GMT)
DAS-SK: An Adaptive Model Integrating Dual Atrous Separable and Selective Kernel CNN for Agriculture Semantic Segmentation [0.9] DAS-SKは、選択的なカーネル畳み込み(SK-Conv)をデュアルアラス分離型畳み込み(DAS-Conv)モジュールに再適合させる、新しい軽量アーキテクチャである。
DAS-SKは、CNNやトランスフォーマー、ハイブリッドベースの競合よりも効率的でありながら、最先端のパフォーマンスを一貫して達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:14:39 GMT)
MFN Decomposition and Related Metrics for High-Resolution Range Profiles Generative Models [0.9] レーダー自動目標認識(RATR)における高分解能レンジプロファイル(HRRP)データ
この研究は、HRRPデータをマスク、特徴、ノイズの3つのコンポーネントに分解することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:40:29 GMT)
Conditional Generative Models for High-Resolution Range Profiles: Capturing Geometry-Driven Trends in a Large-Scale Maritime Dataset [0.9] 高分解能レンジプロファイル(HRRP)は、レーダー自動目標認識のための高速なオンボード処理を可能にする。
取得条件に対する強い感度は、運用シナリオ間の堅牢性を制限します。
大規模海洋データベース上でのHRRP合成について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:43:05 GMT)
Boltzmann Reinforcement Learning for Noise resilience in Analog Ising Machines [0.9] 本稿では,分散学習フレームワークであるBRAIN(Boltzmann Reinforcement for Analog Ising Networks)を紹介する。
状態ごとのサンプリングから、複数のノイズ測定にまたがる情報の集約に移行することで、BRAINはガウスノイズに耐性を持つ。
BRAINは65,536スピンまでスケールする$mathcalO(N1.55)を提示し、測定の不確実性に対する堅牢性を最大40%まで維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:07:42 GMT)
A Causal Machine Learning Framework for Treatment Personalization in Clinical Trials: Application to Ulcerative Colitis [0.8] 本稿では,各質問を個別に評価するモジュール型因果機械学習フレームワークを提案する。
潰瘍性大腸炎に対する metekinumab の UNIFI 維持試験から得られた患者レベルデータに本枠組みを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:26:30 GMT)
Estimation of Fish Catch Using Sentinel-2, 3 and XGBoost-Kernel-Based Kernel Ridge Regression [0.7] 本研究では,Sentinel-2 MSIとSentinel-3 OLCIのマルチスペクトル画像を用いて漁獲量を推定する。
提案手法はSDGs 2 (Zero Hunger) と14 (Life Below Water) を進化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:02:57 GMT)
The Vibe-Automation of Automation: A Proactive Education Framework for Computer Science in the Age of Generative AI [0.7] 生成人工知能(GenAI)は、コンピュータ科学における質的な変化を表す。
GenAIは、事前に定義された客観的メトリクスを最適化するのではなく、コンテキスト、セマンティック、コヒーレンスをナビゲートすることで動作する。
本稿では,3つの分析レベルと3つの行動領域にまたがる概念的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:02:04 GMT)
Cutting Through the Noise: On-the-fly Outlier Detection for Robust Training of Machine Learning Interatomic Potentials [0.7] そこで本研究では,新たな基準計算を必要とせず,ノイズの多いサンプルを自動的にダウンウェイトするオンザフライ異常検出手法を提案する。
提案手法は,繰り返し改良ベースラインの性能の過度な適合を防止し,オーバーヘッドを大幅に低減することを示す。
本研究では,SPICEデータセット上で有機化学の基礎モデルをトレーニングすることにより,そのスケーラビリティを検証し,エネルギーエラーを3倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:16:22 GMT)
Nansde-net: A neural sde framework for generating time series with memory [0.6] NANSDE-NetはニューラルSDEを拡張した生成モデルである。
NANSDE-Net は,SDE-Net の分数を含む既存モデルと一致するか,あるいはより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:53:28 GMT)
Are Vision Foundation Models Foundational for Electron Microscopy Image Segmentation? [0.6] 2つのパブリックデータセット(Lucchi++とOpenCLIP)を用いたミトコンドリア電子顕微鏡(EM)画像の問題点について検討する。
我々は、1つのEMデータセット上でのトレーニングが良いセグメンテーション性能をもたらすことを観察する(前景のインターセクションオーバ・ユニオンとして定量化される)。
複数のEMデータセットをトレーニングすると、考慮されたすべてのモデルのパフォーマンスが大幅に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:55:18 GMT)
Quantum Detection of Sequency-Band Structure [0.6] 本稿では,量子符号化信号におけるユーザ特定周波数帯域の振幅を推定するための量子アルゴリズムを提案する。
この方法は、任意の順序範囲内の基底状態をコヒーレントにマークするコンパレータベースのオラクルであるQWHT(Quantum Walsh-Hadamard Transform)を用いる。
これにより、高頻度特徴と低頻度特徴の両方を含む構造化信号成分の検出や、ノイズや異常に関連する迅速な信号交換挙動の同定が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:47:51 GMT)
Do Multilingual LLMs have specialized language heads? [0.6] 本稿では,多言語LLMが言語毎に特化しているかどうかを考察する。
対象言語の性能を低下させることなく、不必要な言語に対する言語固有のヘッドを除去する可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:15:17 GMT)
Coupling between CaWO$_4$ phonons and Er$^{3+}$ dopants [0.5] エルビウム系量子メモリのための有望なホスト結晶CaWO$_4$の格子ダイナミクスについて検討する。
測定されたフォノンの分散は, 計算値とよく一致し, 最大130mVまでのフォノン帯が60mVから80mVの間隔で明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:15:10 GMT)
Evaluating Kubernetes Performance for GenAI Inference: From Automatic Speech Recognition to LLM Summarization [0.5] ジェネレーティブAI(GenAI)は、主要なワークロードカテゴリとして急速に現れます。
この業界論文は、コンテナオーケストレーションのメリットを提供するために、新しいTokenネイティブプロジェクトをどのように組み合わせることができるかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:28:53 GMT)
Green Optimization: Energy-aware Design of Metaheuristics by Using Machine Learning Surrogates to Cope with Real Problems [0.4] 本稿では,ニューラルサロゲートモデルによる機械学習のメタヒューリスティックスへの統合について検討する。
本研究では,最先端の訓練済みサロゲートを使用することで,エネルギー消費量を最大98%,実行時間を約98%,メモリ使用量を約99%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:52:03 GMT)
A Methodology for Effective Surrogate Learning in Complex Optimization [0.4] 我々はPTME手法を導入し、その精度、時間、記憶、エネルギー消費を分析して深層学習サロゲートの研究を行う。
本研究では,欧州の都市において,信号機のネットワークを最適に整理する上での真の問題として,異なるサロゲートを提案する。
我々は、実際の都市における意思決定に、新しい最適化メタヒューリスティックに構築されたサロゲートを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:57:50 GMT)
DeepQuali: Initial results of a study on the use of large language models for assessing the quality of user stories [0.4] 生成人工知能(英語版) (GAI) は、主にコーディングタスクにソフトウェア工学で使われている。
要求にGAIを使うことの現在の焦点は、品質評価ではなく、要求を導き、変換し、分類することにあります。
我々は,アジャイルソフトウェア開発における要件品質の評価と改善を目的としたLCM(GPT-4o)アプローチ"DeepQuali"を提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:49:54 GMT)
Automating Computational Reproducibility in Social Science: Comparing Prompt-Based and Agent-Based Approaches [0.4] 計算研究の再現は、提供されたデータで元のコードを再実行するのと同じくらい単純であるとしばしば考えられている。
本研究では,大規模な言語モデルとAIエージェントが,そのような障害の診断と修復を自動化できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:59:59 GMT)
Puda: Private User Dataset Agent for User-Sovereign and Privacy-Preserving Personalized AI [0.4] Pudaは、サービス間でデータを集約し、クライアント側管理を可能にする、ユーザソブリンアーキテクチャである。
Pudaでは,データの共有を3つのプライバシレベル – (i)詳細なブラウジング履歴, (ii)抽出キーワード, (iii)定義済みカテゴリサブセット –でコントロールすることができる。
以上の結果から,プライバシ・パーソナライゼーションのトレードオフを軽減するための実践的な選択肢として,効果的に多粒度管理を可能にすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:00:48 GMT)
Quantum annealing and condensed matter physics [0.3] 量子アニールは相互作用する量子スピンシステムの特性を利用して計算問題を解く。
我々は、量子異方体がどのように機能するかを理解し、改善するために協調して働くことの相互利益を示し、それらを用いて凝縮物質物理学を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:52:44 GMT)
Cyclic Adaptive Private Synthesis for Sharing Real-World Data in Education [0.3] デジタル技術は、教育における実世界のデータ量(RWD)を大幅に増加させてきた。
これらのデータは、学習分析(LA)を前進させる重要な機会を提供するが、研究の二次的利用はプライバシーの懸念によって制限されている。
異なるプライベートな合成データ生成は、機密データを共有するためのゴールドスタンダードのアプローチと見なされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:09:18 GMT)
A Hybrid Deterministic Framework for Named Entity Extraction in Broadcast News Video [0.3] 本研究は,ニュースビデオから人名を自動的に検出・抽出する包括的枠組みを提案する。
現代ニュースグラフィクスの多様性を捉えた注釈付きフレームのキュレーションとバランスの取れたコーパスを導入している。
パイプラインは、生成的マルチモーダル手法の対照的なクラスに対して評価され、決定論的監査性と推論の間の明確なトレードオフを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:58:50 GMT)
Enhanced Food Category Recognition under Illumination-Induced Domain Shift [0.2] 広範に採用されている2つのデータセットを用いた多クラス食品カテゴリー認識における照明によるドメインシフトについて検討した。
光温度と強度を体系的に変化させることで,合成照明増強データセットを構築した。
実験の結果,照明認識による拡張は,領域シフト下での認識の堅牢性を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:43:51 GMT)
SinFoS: A Parallel Dataset for Translating Sinhala Figures of Speech [0.2] 文化的・言語的アノテーションを用いた 2,344 Sinhala 文字のコーパスについて紹介する。
データセット内の2種類のFOSを区別し,約92%の精度を達成するバイナリ分類器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:48:06 GMT)
Classifying the simplest Bell inequalities beyond qubits and their applications towards self-testing [0.2] ベルの不等式は局所的な量子的挙動と非局所的な量子的挙動のギャップを示す。
これは、量子論において達成可能な非局所相関の集合の幾何学的特徴付けに有用である。
これは、特定の量子情報処理タスクに適したベルの不等式を構築するための体系的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:16:02 GMT)
Hybrid Method of Efficient Simulation of Physics Applications for a Quantum Computer [0.2] そこで本研究では,完全状態とクリフォードシミュレータのハイブリッドなハイブリッドシミュレーション手法を提案する。
本手法は, トロッター化ハミルトン進化の重要な構成要素であるマルチキュービット回転の効率的なエミュレーションに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:59:30 GMT)
When do neural ordinary differential equations generalize on complex networks? [0.2] 偏微分方程式(mathtnODE$s)をバラブシ・バルツェル形式に従うベクトル場を用いて研究する。
次数の不均一性と力学系のタイプが、グラフのサイズや性質をまたいで一般化する$mathtnODE$sの能力を決定する主要な要因であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:28:41 GMT)
Deep Learning-Based Fixation Type Prediction for Quality Assurance in Digital Pathology [0.2] 低解像度のプリスキャンサムネイル画像を用いて固定型を予測する深層学習モデルを提案する。
モデルは各スライドを21ミリ秒、400タイムで処理し、既存の高解像度のフル解像度の方法よりも高速である。
本手法は,デジタル病理の精度と効率を向上し,他の低解像度スライドアノテーションにも拡張できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:46:55 GMT)
retinalysis-vascx: An explainable software toolbox for the extraction of retinal vascular biomarkers [0.2] VascXは、動脈と静脈のセグメンテーションからバイオマーカーを自動抽出するために設計されたオープンソースのPythonツールボックスである。
このアーキテクチャは、血管密度、分岐角、中心網膜等価度(CRE)、トルティシティ、時間角を含む総合的なバイオマーカーの組の計算を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:19:33 GMT)
Differentiable Logical Programming for Quantum Circuit Discovery and Optimization [0.2] 本稿では,量子回路設計を微分可能な論理プログラミング問題として再設計する,ニューロシンボリック・フレームワークを提案する。
我々のモデルは、学習可能で連続的な真理値のセットとして、潜在的な量子ゲートとパラメータ化された操作の足場を表す」。
本稿では,133量子ビットのIBM Torinoプロセッサ上でのハードウェア・アウェア適応実験について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:40:19 GMT)
Wearable environmental sensing to forecast how legged systems will interact with upcoming terrain [0.1] 足がどのように変化する環境に接触するかを予測する能力は、あまり探索されていない。
床上から階段上への遷移において,足底前足圧中心(COP)と歩行時間(TOI)の予測が可能かを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:22:39 GMT)
Autonomous AI and Ownership Rules [0.1] AIが創始者にトレース可能な場合、アクセシションドクトは、オーナシップを割り当てる効率的な手段を提供する。
戦略的所有権の解消において、自律型AIは帰属を回避し、課税仲裁と規制回避の機会を創出するために意図的に設計されている。
これらの非効率性、報奨制度、私的インセンティブ、政府の助成金は、AIの捕獲を奨励し、所有者のないAIが市場を歪めるのを防ぐメカニズムとして提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:58:52 GMT)
Uncertainty-Aware Multimodal Emotion Recognition through Dirichlet Parameterization [0.1] 本稿では,エッジデバイスに展開するための軽量かつプライバシ保護型マルチモーダル感情認識(MER)フレームワークを提案する。
私たちの実装では、音声、テキスト、顔画像の3つのモードを使用します。
Dempster-Shafer理論とDirichletエビデンスに基づくモデルおよびタスク非依存核融合機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:12:30 GMT)
Graph-Theoretic Analysis of Phase Optimization Complexity in Variational Wave Functions for Heisenberg Antiferromagnets [0.1] 位相再構成HAFはNPハードの最悪のケースであり、波動関数の符号構造と最適化の直接的なリンクを提供する。
これは位相再構成HAFがNPハードの最悪のケースであり、波動関数の符号構造と最適化の直接的なリンクを提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:40:42 GMT)
Collective Behavior of AI Agents: the Case of Moltbook [0.1] RedditスタイルのソーシャルメディアプラットフォームであるMoltbookの大規模データ分析について述べる。
AI集団行動は、人間のオンラインコミュニティで見られるのと同じ統計規則の多くを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 23:10:34 GMT)
Grover Adaptive Search with Problem-Specific State Preparation [0.0] 我々は,バッテッチとエーデンベンツの以前の研究に基づいて,旅行販売問題のための国家準備ルーチンを構築した。
イテレーションでは、数回のイテレーションだけで妥当な近似比を達成することを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:21:04 GMT)
Area Scaling of Dynamical Degrees of Freedom in Regularised Scalar Field Theory [0.0] 量子場理論は、ハミルトニアン進化の間に実際にどれくらいの正準自由度を使用するのか。
自由スカラー場の場合、この最小次元は、体積拡大するフィールド変数の数ではなく、紫外カットオフ以下の異なるノーマルモード周波数の数によって制御されることを示す。
本結果は,領域型スケーリングと重複現象を量子化に先立って研究できる制御場理論的設定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:00:03 GMT)
Error compensation without a time penalty: robust spin-lock-induced crossing in solution NMR [0.0] 補償Slic(cSLIC)方式では、繰り返し素子が2つの異なる高周波磁界振幅を使用する繰り返しシーケンスを用いる。
cSLICの利点は数値シミュレーションや代表実験によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:45:02 GMT)
Zero-shot System for Automatic Body Region Detection for Volumetric CT and MR Images [0.0] 我々は,CTとMR画像の身体領域検出を,大規模な事前学習基礎モデルに埋め込まれた知識を用いて,完全にゼロショットで行うことができるかどうかを検討する。
本研究では,(1)セグメンテーション駆動型ルールベースシステム,(2)放射線技師定義規則で導かれるマルチモーダル大言語モデル,(3)視覚入力と明確な解剖学的証拠を組み合わせたセグメンテーション対応MLLMの3つのパイプラインを提案し,体系的に評価する。
解剖学的領域ラベルを手作業で検証した887個の異種CTおよびMRスキャンで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:26:24 GMT)
Zero Trust for Multi-RAT IoT: Trust Boundary Management in Heterogeneous Wireless Network Environments [0.0] マルチ無線アクセス技術、モノのインターネット、特に無人航空機はゼロ・トラスト・アーキテクチャーの採用に根本的で不評な挑戦を生んでいる。
現在のZTAフレームワークは、比較的安定したネットワーク環境を前提としており、モバイルIoTデプロイメントにおいて、頻繁で動的なRATスイッチングの信頼性に対処していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:36:05 GMT)
ZK-Rollup for Hyperledger Fabric: Architecture and Performance Evaluation [0.0] この記事では、Zero Knowledge Rollupsを使用したHyperledger Fabric用のLayer-2スケーリングソリューションの実装と評価について詳述する。
提案アーキテクチャでは,トランザクションを即座に受け取り,バッチ全体の正確性と妥当性を確認するオフチェーンシーケンサを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:31:05 GMT)
Whose Name Comes Up? Benchmarking and Intervention-Based Auditing of LLM-Based Scholar Recommendation [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は、学術専門家の推薦にますます使われている。
拒絶や幻覚、不均一なカバレッジといった失敗が、モデルの選択やデプロイメントの決定に起因するかどうかは不明だ。
LLMScholarBenchは,LLMに基づく学術推薦のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:34:57 GMT)
When Evaluation Becomes a Side Channel: Regime Leakage and Structural Mitigations for Alignment Assessment [0.0] 高度なAIシステムの安全性評価は、評価の下で観察された振る舞いがデプロイメントの振る舞いの予測であると暗黙的に仮定する。
本研究では、意思決定関連内部表現における体制情報の抽出可能性を低減するための訓練時間介入機構について検討する。
行動評価は、状態認識と情報フローのホワイトボックス診断と補完されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:00:24 GMT)
Weak forms offer strong regularisations: how to make physics-informed (quantum) machine learning more robust [0.0] PIルーチンにおける局所的損失関数と大域的損失関数のコントリビューションを組み合わせることを提案する。
このようなハイブリッド損失の定式化をドメイン分解と組み合わせることで、ローカルのみの戦略に対して強力な優位性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:18:16 GMT)
Volume-law protection of metrological advantage [0.0] 符号化されたパラメータに関する情報を多体相関に分散することにより,スクランブルセーフガードの精度を示す。
我々は、レンガ加工回路とカオスXX鎖の進化という2つの実現法を概説し、粒子の最大半分の損失に対する1軸回転プローブの保護を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:00:00 GMT)
VedicTHG: Symbolic Vedic Computation for Low-Resource Talking-Head Generation in Educational Avatars [0.0] トーキングヘッドアバターは、社会的存在とエンゲージメントを改善するために、教育技術にますます採用されている。
決定論的かつCPU指向のTHGフレームワークは、音声をタイムアラインな音素ストリームに変換し、音素をコンパクトな音素インベントリにマップする。
その結果,計算負荷とレイテンシを大幅に低減し,ローエンドハードウェア上での実用的な教育アバターをサポートしながら,許容されるリップシンク品質を実現することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:17:56 GMT)
Universality classes split by strong and weak symmetries [0.0] 散逸相転移は、リウヴィリアンの対称性によって強く形作られる。
単光子と2光子損失を持つ圧縮光子モデルについて検討し、最も単純な条件下で弱い対称性と強い対称性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:00:00 GMT)
Universal Coefficients and Mayer-Vietoris Sequence for Groupoid Homology [0.0] 神経のコンパクトなムーア複合体を介し, 両群群について検討した。
この理論は連続エタール準同型(英語版)(continuous étale homomorphisms)の関手である。
コンパクト開集合の基底を持つ局所コンパクト完全非連結ハウスドルフ空間 $X に対して、$_X:C_c(X,mathbb Z)otimes_mathbb ZAto C_c(X,A)$ の像は、ちょうど有限像を持つコンパクト支持函数である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:43:31 GMT)
UAV-Supported Maritime Search System: Experience from Valun Bay Field Trials [0.0] 本稿では,自動海中探索システムにおける流れ場再構成,動的確率モデル,探索制御,機械視覚検出の統合について述べる。
バラン湾(クロアチアのクレス島)で実施されたフィールド実験では、リアルタイムドリフトデータ取得、数値流体力学と数値最適化に基づく代理フローモデルフィッティング、高度なマルチUAV探索制御と視覚センシング、深層学習に基づく物体検出などが行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:01:53 GMT)
Trust-Based Incentive Mechanisms in Semi-Decentralized Federated Learning Systems [0.0] フェデレートラーニング(FL)では、分散モデルトレーニングにより、複数の参加者が生データを交換することなく、共有機械学習モデルを改善することができる。
本稿では,FLシステムにおけるコントリビューションの質の評価と報奨を目的とした,信頼に基づく新たなインセンティブ機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:47:51 GMT)
Trapped by simplicity: When Transformers fail to learn from noisy features [0.0] ノイズのない特徴のラベルを正確に予測するターゲット関数を見つけることができるノイズの多い特徴を持つデータに対して、変換器は訓練されているか?
特に最適解の感度が目標関数の感度よりも小さい場合、トランスフォーマーはランダムな$k$-juntasのノイズロスト学習に失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:14:39 GMT)
Towards Better Evolution Modeling for Temporal Knowledge Graphs [0.0] 時間的知識グラフ(TKG)は、人間の知識の進化を保存している。
最近の研究は、将来の事実を予測するため、TKGの進化的性質を学ぶためのモデルの設計に焦点を当てている。
既存のベンチマークは必然的にショートカットを導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:37:40 GMT)
Time-Delayed Transformers for Data-Driven Modeling of Low-Dimensional Dynamics [0.0] 非定常時間力学のデータ駆動モデリングのための時間遅延変換器(TD-TF)を提案する。
アーキテクチャは意図的に最小限であり、1つの自己アテンション層と1つの汎用層と1つのフィードフォワード層で構成されている。
数値実験により,TD-TFは線形に近い系において強い線形基底線の性能と一致し,非線形系やカオス系では著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:22:43 GMT)
Time resolution at the quantum limit of two incoherent sources based on frequency resolved two-photon-interference [0.0] 本稿では、周波数領域における2光子量子ビートの発生を、基準光源によって放射される光子のビームスプリッタにおける干渉と、2つの非コヒーレントな弱い信号からの1つから示す。
この現象に基づいて、ビームスプリッタ出力における干渉光子の束または反バンキングの周波数を比較的低い頻度で測定することで、量子限界の半分の精度を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:17:56 GMT)
Thermodynamic Isomorphism of Transformers: A Lagrangian Approach to Attention Dynamics [0.0] トランスフォーマーアーキテクチャは人工知能に革命をもたらしたが、その基盤となるメカニズムは依然として大きく、統一された物理理論が欠如している。
本稿では,情報力学の第一原理フレームワークを提案し,注意機構を最小動作原理によって制御される物理システムとして扱う。
我々の研究は統計物理学とディープラーニングを結びつけ、物理学に基づく知能の一般的な理論の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:42:36 GMT)
The simplified quantum circuits for implementing quantum teleportation [0.0] 量子情報処理タスクでは、可能な限り小さく、できるだけ浅い量子回路を設計することが不可欠である。
我々は、様々な絡み合ったチャネル間で量子テレポーテーションを実装するために、ゲート数、コスト、深さを単純化した量子回路を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:29:17 GMT)
The Quantum Many-Worlds Interpretation, Simply Told [0.0] 我々は,原子干渉計の経路計測を行うボロメータ検出器のモデルを構築した。
量子力学の多世界解釈(MWI)について論じる。
この記事は、量子力学の学部課程を持つ人なら誰でもアクセスできると書かれています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 23:14:09 GMT)
The Finite Geometry of Breaking Quantum Secrets [0.0] 量子秘密共有と文脈性の概念は、良好で統一された方法で研究できることを示す。
階数 2 の双対シンプレクティック極空間の特定の 3-ビット (resp. 4-qubit) 埋め込みを含む有限幾何構造が文脈性や絡み合いの問題を支配していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:14:25 GMT)
The Connection between Kriging and Large Neural Networks [0.0] 空間統計は、AIにますます干渉する重要な瞬間です。
本稿では,ニューラルネットワークとKrigingの関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:31:43 GMT)
The Condensate Theorem: Transformers are O(n), Not $O(n^2)$ [0.0] 注意空間は学習されたトポロジカルな性質であり、建築上の制約ではないことを示す。
任意のクエリに対して、トポロジカル多様体に注意を投射すると、完全な$O(n2)$の注意で100%の出力等価性が得られることを証明します。
二次的ボトルネックは、インテリジェンスではなく、ナイーブな実装の成果である、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:18:55 GMT)
The Computer System Trail [0.0] この本は、分散システム、オペレーティングシステム、ビッグデータの初歩的な論文を網羅する、基礎的なテキストによるロードマップとして機能する。
これらのシステムが何をしているのかを見るだけでなく、なぜそのように構築されたのかを深く掘り下げます。
表面レベルのコンテンツにうんざりし、複雑な問題解決で格闘する技術的な忍耐を開発したいと考えている人々のためのものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 02:55:30 GMT)
The Chancellor Trap: Administrative Mediation and the Hollowing of Sovereignty in the Algorithmic Age [0.0] 高スループットの組織では、AIによる意思決定サポートによって、失敗が公然と合法化され、政治的に競合する可能性を減らすことができる。
本稿は、この力学を検証ギャップを特徴とする主エージェント問題として定式化する。
ガバナンスシステムは、失敗を内部的に吸収し解決する上で、より効果的になり、同時に、これらの失敗が政治的に目に見えるしきい値を上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 07:28:44 GMT)
Taming Scylla: Understanding the multi-headed agentic daemon of the coding seas [0.0] 本稿ではエージェントコーディングツールをベンチマークするための評価フレームワークであるScyllaを紹介する。
主要な指標はCoP(Cost-of-Pass)であり、複雑さと効率のトレードオフを直接的に定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:06:24 GMT)
SynthAgent: A Multi-Agent LLM Framework for Realistic Patient Simulation -- A Case Study in Obesity with Mental Health Comorbidities [0.0] コンコービッド・メンタル障害を有する肥満患者をモデル化するための新しいマルチエージェント・システム(MAS)フレームワークであるSynthAgentを紹介する。
SynthAgentは、クレームデータ、人口調査、患者中心の文献から、臨床および医学的証拠を統合する。
このシステムは、様々な精神社会的文脈で病気の進行、治療反応、生活管理をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 04:14:19 GMT)
StealthRL: Reinforcement Learning Paraphrase Attacks for Multi-Detector Evasion of AI-Text Detectors [0.0] StealthRLはAIテキスト検出のための強化学習フレームワークである。
我々は,現実的な対向条件下で,マルチ検出器アンサンブルに対してパラフレーズポリシーを訓練する。
StealthRLはゼロに近い検出を実現し、平均AUROCを0.74から0.27に減らし、99.9%の攻撃成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:33:46 GMT)
SpinCastML an Open Decision-Making Application for Inverse Design of Electrospinning Manufacturing: A Machine Learning, Optimal Sampling and Inverse Monte Carlo Approach [0.0] SpinCastMLは、インバース・エレクトロスピニング設計のためのオープンソース、分散対応、化学情報処理機械学習およびInverse Monte Carlo (IMC)ソフトウェアである。
SpinCastMLは、16のポリマーからなる1,778のデータセットから68,480の繊維径の厳格にキュレートされたデータセット上に構築されている。
IMCは繊維の分布を正確に把握し、予測された成功率と実験成功率の1%の誤差でR2 > 0.90に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:10:47 GMT)
Spin-active chlorine-related centers in 4H-SiC with telecom-band emissions [0.0] Cl関連中心は、1350-1540nmの範囲でゼロフォノン線を持つテレコム波長で光を発する。
光検出された磁気共鳴は、Cl関連中心が室温でスピン活性で安定であることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:19:38 GMT)
Silence Routing: When Not Speaking Improves Collective Judgment [0.0] 味の集合的知性のためのルーティングフレームワークを提案する。
フレームワークは、コントリビュータが話すべき時期、報告すべきこと、沈黙が望ましいことを指定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:52:28 GMT)
SAFE: Stable Alignment Finetuning with Entropy-Aware Predictive Control for Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) [0.0] LM-RLHF設定のためのポリシーアクター批判RL法を新たに開発した。
本稿では,新たな多層安定化フレームワークであるSAFE(Stable Alignment Finetuning with Entropy-aware Control)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:14:08 GMT)
Roadmap to Quantum Aesthetics [0.0] 量子力学は現代科学において中心的な位置を占め、直接的な感覚経験にはほとんどアクセスできない。
本稿では, 直接表現ではなく, 芸術的調停を通じて, 量子概念が美的現象となる過程を考察する量子美学へのロードマップを提案する。
第1の先駆的なトップダウンアプローチでは、テキストプロンプトベースの生成AIを使用して、量子美学を大規模なトレーニングデータに埋め込まれた集合的な文化的構造として探索する。
第2のボトムアップアプローチは、量子生成データの可視化を通じて、量子力学構造から直接美的形態を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:00:09 GMT)
Retrieval Pivot Attacks in Hybrid RAG: Measuring and Mitigating Amplified Leakage from Vector Seeds to Graph Expansion [0.0] ハイブリッド検索-拡張生成(RAG)パイプラインは、ベクトル類似性探索と知識グラフ拡張を組み合わせたマルチホップ推論である。
ベクター検索した"シード"チャンクがエンティティリンクを介してセンシティブなグラフ近傍にピボットできることを示し、テナント間のデータ漏洩を引き起こす。
ベクトル-グラフ境界を利用する7つの検索型Pivotアタックを提示し、逆噴射は不要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:55:04 GMT)
Representation theory of inhomogeneous Gaussian unitaries [0.0] 我々は、以前のフレームワークを$(M,z,)$でパラメータ付けされた不均一なガウスユニタリに拡張する。
我々はベーカー・カンベル・ハウスドルフの公式から群乗法を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:55:28 GMT)
Reply To: Global Gridded Population Datasets Systematically Underrepresent Rural Population by Josias Láng-Ritter et al [0.0] この研究の主な主張は、あまりに大胆で、証拠によって適切に裏付けられず、慎重で曖昧な議論が欠如している。
報告された偏見の数字は、地方住民の実際の過小評価によるものではなく、より議論の余地のある方法論的決定と、地域レベルでの歴史的人口推定によるものであると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:25:55 GMT)
Reinforcement Inference: Leveraging Uncertainty for Self-Correcting Language Model Reasoning [0.0] 強化推論(Reinforcement Inference)は、モデル自身の不確実性を使用して、第二の、より意図的な推論の試みを選択的に呼び出す。
12,032のMMLU-Pro質問では、DeepSeek-v3.2を使ってゼロショット設定で決定論的デコーディングを行い、Reinforcement Inferenceは60.72%から84.03%まで精度を向上し、追加の推論コールは61.06%に留まった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:08:24 GMT)
RAPID: Risk of Attribute Prediction-Induced Disclosure in Synthetic Microdata [0.0] 本稿では,現実的な攻撃モデル下での推論的脆弱性を直接定量化する情報開示リスク尺度を提案する。
敵は、解放された合成データのみに基づいて予測モデルを訓練し、実際の個人の擬似識別器に適用する。
本報告では,攻撃者が真のクラスに対してどの程度の自信を持っているかを評価するためのベースライン正規化信頼度スコアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:03:11 GMT)
Quantum-Inspired Self-Attention in a Large Language Model [0.0] 本稿では,古典的量子インスパイアされた自己意図(QISA)機構を提案し,これをGPT-1の完全自己回帰言語モデリングパイプラインに統合する。
実験では、QISAは指標文字誤り率と単語誤り率の標準自己注意と比較すると、性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 18:59:50 GMT)
Quantum thermodynamics in nonequilibrium [0.0] 我々は、コヒーレンスの量子資源理論と熱力学法則を統合することにより、非平衡量子熱力学の第一原理フレームワークを開発する。
理論を正確に解けるオープン量子系に適用すると、平衡熱力学が弱いカップリング限界において動的に現れることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:52:46 GMT)
Quantum State Characterization of Gravitational Waves via Graviton Counting Statistics [0.0] 単一重力波検出は可能であり,近い将来実現可能である可能性が示唆された。
これらの検出器は重力波の量子状態と粒子統計へのアクセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:16:13 GMT)
Quantum Riemannian Cubics with Obstacle Avoidance for Quantum Geometric Model Predictive Control [0.0] 本研究では, 量子系のスムーズさと状態制約を考慮した幾何学的モデル予測制御フレームワークを提案する。
射影ヒルベルト空間上で本質的に量子状態の進化を定式化することにより、滑らかな軌道を生成するための共変加速度が生成される。
構造保存型変分離散化により、後退水平化が可能となり、閉ループ系に対してリアプノフ型安定性が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:43:11 GMT)
Quantum Phaselift [0.0] 階数 1 の行列 $Z = f fdagger$ を直接推定するのではなく、階数 1 の行列 $Z = f fdagger$ を推定するリフトベースフレームワークを導入する。
我々は、一般的な信号に対して$O(1)$の帯域幅が十分であることを示す。
本稿では,2次元Fermi-Hubbardと2次元横フィールドIsingモデル信号に対して,100時間以上で高品質なリカバリが可能であることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:09:57 GMT)
Privacy by Voice: Modeling Youth Privacy-Protective Behavior in Smart Voice Assistants [0.0] 本研究は、カナダ人の若者がスマート音声アシスタント(SVA)とプライバシーを交渉する方法について検討する。
プライバシリスク(PPR)、知覚的メリット(PPBf)、アルゴリズム的透明性と信頼(ATT)、プライバシ自己効力(PSE)、プライバシ保護行動(PPB)という5つの重要な構造モデルを開発し、テストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:56:51 GMT)
Predicting magnetism with first-principles AI [0.0] ニューラルネットワークの変分モンテカルロを用いた多電子シュルディンガー方程式を解く。
We predict itinerantmagism in WSe$/WS$magnetic$ and an antiferro insulator in twisted $-valley homobilayer。
これは計算コストを大幅に削減し、より高速で信頼性の高い磁気材料設計の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:00:01 GMT)
Predicting Open Source Software Sustainability with Deep Temporal Neural Hierarchical Architectures and Explainable AI [0.0] オープンソースソフトウェア(OSS)プロジェクトは、コントリビューション、コーディネーション、コミュニティエンゲージメントの進化したパターンによって形成された多様なライフサイクルの軌跡に従っている。
本稿では,OSS開発における社会技術的分類の確立に根ざした,異なるライフサイクルステージに属するOSSプロジェクトをモデル化する階層的予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 05:44:34 GMT)
Open Mathematical Tasks as a Didactic Response to Generative Artificial Intelligence in Post-AI Contexts [0.0] 本研究では,このシナリオに対して,オープンな数学的タスクを実践する中等教育の授業経験を分析した。
分析は、ポストAIにおけるオープンタスク設計、学生の数学的エージェンシー、人間とAIの相補性、モデリングと検証のプラクティスの4つの分析軸を中心に構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:16:04 GMT)
On convexity and efficiency in semantic systems [0.0] 凸性と効率性が異なることを示す。
提案手法は,証明されたカラー命名システムと仮説的変種とを識別する上で,効率がより強い予測因子であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:24:28 GMT)
Old wine in old glasses: Comparing computational and qualitative methods in identifying incivility on Persian Twitter during the #MahsaAmini movement [0.0] 本稿では,ペルシャ語ツイートの市民性を検出するための3つのアプローチを比較した。
イランの#MahsaAmini運動の47,278のツイートを用いて、各手法の精度と効率を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:10:24 GMT)
Non-Markovianity induced by Pauli-twirling [0.0] マルコビアン性に対するパウリ・ツイリングの影響について検討する。
マルコフ量子チャネルは、パウリ・ツイリングの後、しばしば非マルコフ量子チャネルとなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:13:50 GMT)
Negative Hybridization: a Potential Cure for Braiding with Imperfect Majorana Modes [0.0] マヨラナゼロモードは波動関数が重なり始めるにつれてハイブリッド化に悩まされる。
ここでは,マヨラナゼロモードのエネルギー分割が負となり,全ゲートの平均ハイブリダイゼーションエネルギーを低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:00:19 GMT)
Modeling Score Approximation Errors in Diffusion Models via Forward SPDEs [0.0] 本研究では,Fokker-Planck方程式を駆動する音源としてスコア推定誤差を扱い,スコアベース生成モデル(SGM)のダイナミクスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 12:17:57 GMT)
Marco IA593: Modelo de Gobernanza, Ética y Estrategia para la Integración de la Inteligencia Artificial en la Educación Superior del Ecuador [0.0] 本稿では,ロハ大学(UNL)のためのガバナンス,倫理,運用モデルであるIA593フレームワークについて述べる。
ラテンアメリカ人工知能指数2025は、エクアドルを遅刻する養子として分類している。
このフレームワークにより、HEIは受動的技術消費から、AIの主権的かつ重要な採用に移行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 22:18:33 GMT)
Majorana zero modes in superconductor-magnet heterostructures with d-wave order [0.0] 我々は、S波超伝導体とは異なり、強く強化されたd波対や強いスカイミオン誘起のスピンねじれがトポロジーを破壊することを見出した。
この効果は、d波対の非自明な空間構造から理解することができる。
この結果から, 従来の超伝導体を用いたMZMの実現の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:00:04 GMT)
Large Language Models for Geolocation Extraction in Humanitarian Crisis Response [0.0] 本稿では,大規模言語モデルが人文的文書から位置情報を抽出する際の地理的格差に対処できるかどうかを検討する。
LLMをベースとした名前付きエンティティ認識とエージェントベースのジオコーディングモジュールを組み合わせた2段階のフレームワークを提案する。
その結果,LLM法は人道的テキストからの位置抽出の精度と公平性の両方を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:34:25 GMT)
Language Predicts Identity Fusion Across Cultures and Reveals Divergent Pathways to Violence [0.0] 分極化と政治的暴力の増加を踏まえて、過激主義の心理的根源を理解することがますます重要である。
我々は,認知的言語パターン,LLM,暗黙的メタファーを用いて,言語からの融合を測定する認知言語アイデンティティ統合スコアを評価する。
イギリスとシンガポールのデータセット全体で、このアプローチは、検証された核融合のスコアを予測する既存の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 04:11:23 GMT)
Investigating Writing Professionals' Relationships with Generative AI: How Combined Perceptions of Rivalry and Collaboration Shape Work Practices and Outcomes [0.0] 本研究では,プロの著作家とGenAIの複雑な関係が作業実践や成果をいかに形作るかを検討する。
私たちは、コラボレーションと競合する指向が、仕事の実践と成果の違いに関連していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:01:21 GMT)
Intelligent Control of Collisional Architectures for Deterministic Multipartite State Engineering [0.0] 我々は、繰り返し励起-相互作用を伴うアーキテクチャにおいて、対称ディック状態の決定論的生成のためのインテリジェントで制約対応の制御フレームワーク、|D_n(m)rangle$を導入する。
このプロトコルは2つの非結合量子ビットレジスタ間の部分SWAPの衝突を利用しており、これには$m$ ancillary Shuttle'' の量子ビットが介在し、Emphループの設計問題としてDickestateの準備を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:15:32 GMT)
Importance inversion transfer identifies shared principles for cross-domain learning [0.0] 本研究では、ネットワーク科学と説明可能な人工知能を統一する枠組みを定式化する。
生物学的、言語学的、分子的、社会的ネットワークにまたがって一般化する構造的不変性を優先する。
これらの原則によって導かれるモデルは、大幅なパフォーマンス向上を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:06:52 GMT)
High-brightness fiber-based Sagnac source of entangled photon pairs for multiplexed quantum networks [0.0] 非線形サニャック干渉計に基づく光子対の完全繊維源を報告する。
生成段階は、偏極とエネルギー時間の絡み合いの両方を変更せずにサポートする。
提案したSagnacソースは,将来的なプラグアンドプレイ量子通信と量子ネットワークプラットフォームのための,実用的でスケーラブルなビルディングブロックであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:26:56 GMT)
Genocide by Algorithm in Gaza: Artificial Intelligence, Countervailing Responsibility, and the Corruption of Public Discourse [0.0] 人工知能の軍事化の加速は、戦争の倫理、政治、統治を変革させた。
この記事では、AIによるターゲティングシステムが、暴力を分類、正当化、実行するためのインフラとして機能するかを問う。
ガザ事件は、AIを中立的な手段としてではなく、植民地階層の再生と残虐行為の正規化に積極的に関与していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 21:10:52 GMT)
Generative Ontology: When Structured Knowledge Learns to Create [0.0] 生成オントロジー(Generative Ontology)は、ドメイン知識をDSPyシグネチャを介してLLM生成を制約する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。
我々はGameGrammarというフレームワークを実演し、完全なテーブルトップゲームデザインを作成し、3つの経験的研究を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 03:19:21 GMT)
GHz-rate polarization-based QKD system for fiber and satellite applications [0.0] 本稿では,効率的なBB84プロトコルを実現し,iPOGNAC方式に基づく1550nmQKDシステムを提案する。
このシステムは1.5GHzまでの繰り返し速度を達成し、本質的なQBERは$sim 0.4%$であった。
結果は、低軌道衛星からのQKDのような高度に損失があり、時間に制約のあるシナリオに対するシステムの適合性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:08:59 GMT)
GEMSS: A Variational Bayesian Method for Discovering Multiple Sparse Solutions in Classification and Regression Problems [0.0] 本稿では,多種多様な特徴の組み合わせを同時に発見するために特別に設計された変分ベイズフレームワークであるGEMSSを提案する。
本手法は, 分類および回帰作業にまたがる128種類の合成実験を含む総合的なベンチマークで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:13:32 GMT)
From Robotics to Sepsis Treatment: Offline RL via Geometric Pessimism [0.0] CQLのようなメソッドは厳格な保守性を提供しますが、膨大な計算能力が必要です。
IQLはしばしば、病理データセットのOODエラーの修正に失敗し、Behavioural Cloningに崩壊する。
我々は密度に基づくペナルティで標準のIQLを拡張する計算効率の高いフレームワークであるGeometric Pessimismを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:48:25 GMT)
From Adam to Adam-Like Lagrangians: Second-Order Nonlocal Dynamics [0.0] 我々は、Adamを2階積分微分力学系としてモデル化することで、加速された連続時間定式化を導出する。
我々は、この慣性非局所モデルと既存の一階非局所アダム流を$$-refinement limitを通して関連付け、リャプノフに基づく安定性と収束解析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:00:03 GMT)
Framework for Integrating Zero Trust in Cloud-Based Endpoint Security for Critical Infrastructure [0.0] Zero Trust Architecture (ZTA)は、すべてのアクセス要求を新しいものとして扱い、暗黙の信頼を前提としない。
本稿では、機密操作を管理する組織に調整済みのZTAを統合するための総合的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:15:57 GMT)
Finite-Time Teleoperation of Euler-Lagrange Systems via Energy-Shaping [0.0] 本稿では,非線形オイラー・ラグランジュ系の双方向遠隔操作のための有限時間コントローラ群を提案する。
提案するコントローラは, シミュレーションおよび実験結果の両面から検証した, 単純かつ連続時間比例+制振インジェクション方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:12:08 GMT)
FactSim: Fact-Checking for Opinion Summarization [0.0] テキスト要約タスクにおける生成人工知能(GenAI)のより包括的で正確な評価手法の必要性について検討する。
意見項目の集合から機械生成要約を比較するために自動メトリクスを利用する従来の手法は、大きな言語モデル(LLM)によって導入されたパラダイムシフトによって制限が示されてきた。
本稿では,このような要約の事実整合性を評価するための,新しい完全自動化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:21:19 GMT)
Evasion of IoT Malware Detection via Dummy Code Injection [0.0] 本研究は,パワーサイドチャネルによるマルウェア検出に対する新たな対策を提案する。
構造化ダミーコードをミライボットネットの走査相に注入することにより,AI/MLによる異常検出を回避するために動的にパワーシグネチャを摂動する。
本手法は,ステルスネス,実行オーバーヘッド,回避効率のトレードオフを系統的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:18:23 GMT)
Enhancing Genetic Algorithms with Graph Neural Networks: A Timetabling Case Study [0.0] 本稿では,マルチモーダル遺伝的アルゴリズムとグラフニューラルネットワークのハイブリッド化による時間帯最適化の効果について検討する。
提案されたハイブリダイゼーションは、時間効率とソリューション品質のメトリクスの両方において統計的に有意な改善をもたらす。
我々の知る限り、この研究は、遺伝的アルゴリズムとグラフニューラルネットワークを初めてハイブリッド化して、時相問題の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 13:10:16 GMT)
Empirical Study of Observable Sets in Multiclass Quantum Classification [0.0] 変分量子アルゴリズムは、学習タスクのための量子コンピュータの初期の応用として注目されている。
本研究は、マルチクラス量子機械学習における2つの主要な分類基準について研究する。
異なる可観測集合選択が量子機械学習モデルの性能に与える影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:36:47 GMT)
Empirical Evaluation of SMOTE in Android Malware Detection with Machine Learning: Challenges and Performance in CICMalDroid 2020 [0.0] この作業は、動的実行特性から悪意のあるコードを検出する機械学習アルゴリズムをテストする。
テストされた構成の75%では、SMOTEの適用によってパフォーマンスが低下するか、限界しか改善されなかった。
XGBoostやRandom Forestのような木ベースのアルゴリズムは、常に他のアルゴリズムよりも優れており、94%以上の重み付けリコールを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:47:47 GMT)
Eigenstate Thermalization for Local versus Translationally Invariant Observables [0.0] スピン-1傾斜体イジング鎖における局所および翻訳不変な可観測物の対角行列要素とスペクトル関数について検討した。
我々は、異なる準モメンタを持つエネルギー固有状態対に適用する翻訳不変系において、新しい対角外固有状態熱化の形式を公表する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:00:00 GMT)
Efficient Brain Extraction of MRI Scans with Mild to Moderate Neuropathology [0.0] 本稿では,T1重み付き画像を頑健かつ効率的に取り除く新しい手法を提案する。
我々は、符号付き距離変換(SDT)に基づく新しい損失関数を用いて、銀標準基底真理データに基づいて、U-netの修正版を訓練する。
本手法は,既存の脳の抽出技術に匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:03:30 GMT)
Effect of Convolutional Depth on Image Recognition Performance: VGG vs. ResNet vs. GoogLeNet [0.0] 本研究では,深度が分類性能,収束挙動,計算効率に与える影響について検討する。
深度の利点は、トレーニング中の効果的な発現を制限するアーキテクチャメカニズムに大きく依存していることが示される。
これらの結果は,畳み込みネットワークにおける生産的スケーリング次元としての深度の役割を規定する作業量であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 10:14:15 GMT)
Do physics-informed neural networks (PINNs) need to be deep? Shallow PINNs using the Levenberg-Marquardt algorithm [0.0] 本研究では、非線形偏微分方程式(PDE)の前方および逆問題に対する浅い物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の利用について検討する。
提案手法は、バーガーズ、シュルディンガー、アレン・カーン、および3次元ブラトゥー方程式を含むいくつかのベンチマーク問題で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:05:57 GMT)
Diagnosing LLM-based Rerankers in Cold-Start Recommender Systems: Coverage, Exposure and Practical Mitigations [0.0] 大規模言語モデル(LLM)とクロスエンコーダのリランカーはレコメンダシステムの改善に注目されている。
本稿では,Serendipity-2018データセットを用いた冷間開始映画レコメンデーションにおけるクロスエンコーダリランカーの系統的診断について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:44:42 GMT)
Detecting multilevel entanglement from light-based entanglement witnesses [0.0] N個の量子エミッタ系から多レベル絡みを検出できる電場に基づく不等式セットを導入する。
超伝導量子ビット, ライドバーグ原子, 量子ドットなどの多層エミッタ系において, 局所的な測定を伴わない絡み合いの検出の可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 00:45:24 GMT)
Decentralized Intent-Based Multi-Robot Task Planner with LLM Oracles on Hyperledger Fabric [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語のユーザ意図を実行可能なアクションに変換する新たな機会を開いた。
ロボット作業計画のための新しい集約手法を用いたLLMオラクルを提案する。
提案するインフラストラクチャにより,自然言語の意図をシステムに表現し,サブタスクに分解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:26:32 GMT)
Coherence Protection for Mobile Spin Qubits in Silicon [0.0] モバイルスピンキュービットは、効率的な量子エラー補正と緩和されたデバイスレイアウトの制約のための柔軟な接続を約束するが、その生存性は輸送中のスピンコヒーレンスを保存することに依存している。
ここでは、スピンシャットリング中の系統的なノイズ緩和を線形2,8$Si/SiGe量子ドットデバイスで示す。
典型的なゲートおよびリードアウト演算を超える時間スケール上のコヒーレンスを保存することで、実証された戦略は、スケーラブルなシリコン量子プロセッサのための実行可能なソリューションとして移動スピン量子ビットを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:37:14 GMT)
Characterizing WebGPU Dispatch Overhead for LLM Inference Across Four GPU Vendors, Three Backends, and Three Browsers [0.0] WebGPUのセキュリティを重視した設計では、ニューラルネットワーク推論において、多数の小さなディスパッチにまたがる化合物の操作毎の検証が義務付けられている。
バッチサイズ1のLLM推論のためのWebGPUディスパッチオーバーヘッドを,4つのベンダ(NVIDIA,AMD,Apple,Intel)と2つのネイティブ実装(Dawn,wgpu-native)と3つのブラウザ(Chrome,Safari,Firefox)にまたがるシステマティックな評価を行った。
私たちの主なコントリビューションはシーケンシャルなディスパッチ手法です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 20:14:42 GMT)
Central Dogma Transformer II: An AI Microscope for Understanding Cellular Regulatory Mechanisms [0.0] 注意図を直接規制構造として解釈できる「AI顕微鏡」CDT-IIを提案する。
中央のドグマをその構造に反映することにより、それぞれの注意機構は特定の生物学的関係に対応する。
K562 CRISPRiデータの適用により、CDT-IIは摂動効果を予測し、監督なしでGFI1B規制ネットワークを回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:54:31 GMT)
Benchmarking Early Deterioration Prediction Across Hospital-Rich and MCI-Like Emergency Triage Under Constrained Sensing [0.0] 早期劣化予測のためのリーク対応ベンチマークフレームワークを提案する。
病院に豊富なトリアージとバイタルオンリーのMCIライクな設定を比較し,プレゼンテーション開始後1時間以内に利用可能な情報への入力を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 09:32:49 GMT)
Automatic regularization parameter choice for tomography using a double model approach [0.0] そこで本研究では,同じ問題の2つの異なる離散化を用いた自動パラメータ選択手法を提案する。
フィードバック制御アルゴリズムは、正規化強度を動的に調整し、2つのグリッド上の再構成に十分な類似性をもたらす最小パラメータに向けて反復的再構成を駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 11:23:57 GMT)
Automatic Generation of Polynomial Symmetry Breaking Constraints [0.0] 対称性ブレーカーとして使用できる不等式列をランダムに生成する手法を提案する。
この方法は任意の基底と整数プログラムに固有の記号置換のグループを入力として要求する。
単純な対称性ブレーカー、特に少数の変数と置換を組み合わせることで、作業時間を大幅に短縮することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 06:05:10 GMT)
An Interactive Metrics Dashboard for the Keck Observatory Archive [0.0] ケック天文台アーカイブ(KOA)は、ハワイ州マウナキーアにある2つの10メートルのケック望遠鏡によって取得された全てのデータを提供する。
KOAは、アーカイブの作成以来使われているアーキテクチャとシステムを、新しいPythonベースのインフラに置き換えるための近代化プログラムを開始した。
このプロジェクトでは、新しいクエリインフラストラクチャを活用して、アーカイブのパフォーマンスと成長に関するライブメトリクスを返すダッシュボードを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 19:16:55 GMT)
Altruism and Fair Objective in Mixed-Motive Markov games [0.0] ゲーム理論において、社会的ジレンマは、個人の関心と集合的な結果の間のこの二分法を必要とする。
本稿では,標準実用目的を比例フェアネスに置き換えることで,より公平な協力を促進する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 08:40:52 GMT)
Algorithmic Governance in the United States: A Multi-Level Case Analysis of AI Deployment Across Federal, State, and Municipal Authorities [0.0] この研究は、米国における連邦、州、自治体のレベルでAIがどのように使われているかを調べる。
連邦政府レベルでは、AIは多くの場合、高いコントロールのためのツールとして制度化されている。
州政府は、AIがしばしば支援機能とアルゴリズムのゲートキーピングを組み合わせた、よりあいまいな中核を占有している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 14:36:32 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） (Mon, 09 Feb 2026 11:33:20 GMT)
A cavity-mediated reconfigurable coupling scheme for superconducting qubits [0.0] 共振器型共振器を用いた共振器型結合アーキテクチャを導入し, 共振器型共振器型共振器型共振器型共振器型共振器を用いた共振器型共振器型共振器方式を提案する。
高忠実度iSWAPとCZゲートは10～4ドル以下のコヒーレント誤差で50 ns以内で動作可能であるのに対し、アイドリング中のZZ$の残差は数キロヘルツ以下である。
このアプローチは超伝導量子プロセッサにおける相互作用の柔軟性を高めるための実用的な経路を提供し、選択的な非局所結合の恩恵を受けるデバイスのための有用なビルディングブロックとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 16:30:30 GMT)
A Hybrid Machine Learning Approach for Graduate Admission Prediction and Combined University-Program Recommendation [0.0] 本研究は,大学入学予測のためのハイブリッド機械学習フレームワークの必要性を強調し,高品質な類似の応募者と推薦システムに焦点を当てた。
データセットには、2021年から2025年までの13,000の自己レポートされたGradCafeアプリケーションが含まれている。
XGBoostと残留精製k-アネレスト隣接モジュールを組み合わせたハイブリッドモデルが開発され,テストセットの精度が87%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 17:25:42 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） (Mon, 09 Feb 2026 10:39:39 GMT)
$\texttt{lrnnx}$: A library for Linear RNNs [0.0] リニアリカレントニューラルネットワーク(LRNN)は、古典線形力学系と現代のディープラーニングをブリッジするシーケンスモデリングに構造化されたアプローチを提供し、表現力と安定性と訓練性に関する理論的保証を提供する。
既存の実装はさまざまなソフトウェアフレームワークで断片化されており、しばしばフレームワーク固有の最適化に依存している。
我々は,共通インタフェース下で複数の現代的なLRNNアーキテクチャを実装した統合ソフトウェアライブラリである$textttlrn$を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Feb 2026 15:48:48 GMT)