Copyright Detective: A Forensic System to Evidence LLMs Flickering Copyright Leakage Risks [123.4] Copyright Detectiveは、LCM出力の潜在的な著作権リスクを検出し、分析し、視覚化するためのインタラクティブな法医学システムである。
コンテンツリコールテスト、パラフレーズレベルの類似性分析、説得的探索、未学習検証など、複数の検出パラダイムを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:48:26 GMT)
WorldArena: A Unified Benchmark for Evaluating Perception and Functional Utility of Embodied World Models [115.0] 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） (Wed, 11 Feb 2026 10:50:05 GMT)
PhyCritic: Multimodal Critic Models for Physical AI [101.4] 我々は、2段階のRLVRパイプラインを通して物理AIに最適化されたマルチモーダル批評家モデルであるPhyCriticを紹介する。
我々はPhyCriticがオープンソースベースラインよりも高いパフォーマンス向上を実現し、ポリシーモデルとして適用すれば、物理的に基礎付けられたタスクにおける知覚と推論をさらに改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:35:39 GMT)
Safety Recovery in Reasoning Models Is Only a Few Early Steering Steps Away [97.1] 本稿では,安全回復を目的ではなく満足度の高い制約として扱う軽量な推論時防衛法を提案する。
6つのオープンソースMLRMと4つのjailbreakベンチマークで評価した結果、SafeThinkは攻撃成功率を30～60%削減しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:09:17 GMT)
Provably Efficient Algorithms for S- and Non-Rectangular Robust MDPs with General Parameterization [85.9] 我々は、s-正方形および非正方形不確実性集合の下で、一般的な政策パラメータ化を伴うロバストマルコフ決定過程(RMDP)について検討する。
無限状態空間に拡張する一般政策パラメタライゼーションに対する新しいリプシッツ・リプシッツ・スムースネス特性を証明した。
本研究では,S-正方形不確かさに対する勾配降下アルゴリズムと非正方形不確かさに対するFrank-Wolfeアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 21:44:20 GMT)
RADAR: Benchmarking Vision-Language-Action Generalization via Real-World Dynamics, Spatial-Physical Intelligence, and Autonomous Evaluation [76.2] 本稿では,現実的な条件下でのVLA一般化を体系的に評価するベンチマークであるRADARを紹介する。
RADARを用いて、複数の最先端のVLAモデルを監査し、その明らかな能力の下で深刻な脆弱性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:08:30 GMT)
Charting Empirical Laws for LLM Fine-Tuning in Scientific Multi-Discipline Learning [74.8] 本稿では,多分野の大規模言語モデル(LLM)の微調整に関する最初の体系的研究について述べる。
完全微調整, LoRA, LoRA-MoE, LoRAの学習パターンを解析した。
本研究は, 単科学習よりも多科学習がかなり多様であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:04:13 GMT)
Advancing Block Diffusion Language Models for Test-Time Scaling [73.5] BDLMにおけるテスト時間スケーリングのための統一的なフレームワークを提案する。
復号化とブロックワイズ生成の両方に適応性を導入する。
BACD, TCCFをTDAR-8Bに適用すると, 強いベースラインよりも顕著な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:38:52 GMT)
Active Zero: Self-Evolving Vision-Language Models through Active Environment Exploration [72.8] 受動的相互作用から視覚環境の能動的探索に移行する枠組みを提案する。
Active-Zeroでは,3つの共進化エージェントが採用されている。 モデルの機能フロンティアに基づいて,オープンワールドリポジトリからイメージを取得する検索だ。
12ベンチマークにわたるQwen2.5-VL-7B-インストラクションについて : Active-Zero 53.97 における推論タスクの平均精度(5.7%の改善)と一般理解における 59.77 について(3.9%の改善)
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:29:17 GMT)
AgentNoiseBench: Benchmarking Robustness of Tool-Using LLM Agents Under Noisy Condition [72.2] 本稿では,騒音環境下でのエージェントモデルのロバスト性を評価するためのフレームワークであるAgentNoiseBenchを紹介する。
まず、実世界のシナリオにおけるバイアスと不確実性の詳細な分析を行う。
次に,環境騒音をユーザノイズとツールノイズの2つの主要なタイプに分類する。
この分析に基づいて,既存のエージェント中心ベンチマークに制御可能なノイズを注入する自動パイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:33:10 GMT)
Flow caching for autoregressive video generation [72.1] 自動回帰ビデオ生成に特化して設計された,最初のキャッシュフレームワークであるFlowCacheを紹介する。
本手法は,MAGI-1では2.38倍,SkyReels-V2では6.7倍,品質劣化は無視できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:11:04 GMT)
SimuScene: Training and Benchmarking Code Generation to Simulate Physical Scenarios [71.7] 大規模言語モデル(LLM)は、数学の競争、複雑なコーディング、科学的推論といったタスクのために広く研究されている。
物理シナリオをシミュレートしてLLMを訓練し,評価する最初の体系的な研究であるSimuSceneを提案する。
品質を保証するために、人間の検証とともに、データ収集のための自動パイプラインを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:26:02 GMT)
A Unified Experimental Architecture for Informative Path Planning: from Simulation to Deployment with GuadalPlanner [69.4] 本稿では,車種別制御から高レベルの意思決定を分離する統一アーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャは、計画、センシング、車両実行の標準化されたインターフェースを定義するGuaralPlannerを通じて実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:02:31 GMT)
Affordances Enable Partial World Modeling with LLMs [68.5] 本研究では,タスクに依存しない言語条件の意図を達成するエージェントが,アプライアンスによって伝達される予測的部分世界モデルを持つことを示す。
マルチタスク環境では,分散ロバスト価格を導入し,部分モデルを抽出して探索効率を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 00:25:25 GMT)
Block encoding of sparse matrices with a periodic diagonal structure [67.5] 周期的な対角構造を持つスパース行列を符号化するための明示的な量子回路を提供する。
本手法の様々な応用は, 微分問題を解く文脈で論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:24:33 GMT)
Bayesian Signal Component Decomposition via Diffusion-within-Gibbs Sampling [63.9] 信号処理では、興味のあるコンポーネントの見積もりは重要な前処理ステップである。
Gibbs サンプリングと Plug-and-play ( DiG) を組み合わせた信号成分分解のためのフレームワークを開発する。
近年提案された拡散型サンプリング器のクラス拡張として解釈でき, センシング演算子の適切なクラスに対しては, 測定構造をよりよく活用できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:34:37 GMT)
OmniVL-Guard: Towards Unified Vision-Language Forgery Detection and Grounding via Balanced RL [63.4] 既存の偽造検出手法は、現実世界の誤報に多いインターリーブされたテキスト、画像、ビデオを扱うのに失敗する。
このギャップを埋めるため,本論文では,オムニバス・ビジョン言語による偽造検出と接地のための統一フレームワークの開発を目標としている。
我々は、OmniVL-Guardという、オムニバス視覚言語による偽造検出と接地のためのバランスの取れた強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:41:36 GMT)
Agent World Model: Infinity Synthetic Environments for Agentic Reinforcement Learning [62.5] 大規模言語モデル(LLM)は、ツールや環境とのマルチターンインタラクションを必要とする複雑なタスクを実行するために、自律エージェントに権限を与えている。
完全合成環境生成パイプラインであるエージェント・ワールド・モデル(AWM)を提案する。
私たちは、エージェントがリッチなツールセットと対話できる、毎日のシナリオをカバーする1,000の環境にスケールします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:20:25 GMT)
Pushing Forward Pareto Frontiers of Proactive Agents with Behavioral Agentic Optimization [61.6] プロアクティブな大規模言語モデル(LLM)エージェントは、複数のターンで積極的に計画し、クエリし、相互作用することを目的としている。
エージェント強化学習(RL)は、マルチターン環境でエージェントを訓練するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では,行動強化と情報収集能力の強化を両立させたエージェントRLフレームワークであるBAOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:40:43 GMT)
Towards Remote Sensing Change Detection with Neural Memory [61.4] ChangeTitansは、リモートセンシングによる変更検出のためのTitansベースのフレームワークである。
まず、ニューラルネットワークと局所的な注意をセグメント化して統合するVTitansを提案する。
次に,階層型VTitans-Adapterを提案する。
第3に、2ストリーム融合モジュールであるTS-CBAMを導入し、擬似変化を抑制し、検出精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:50:51 GMT)
EcoGym: Evaluating LLMs for Long-Horizon Plan-and-Execute in Interactive Economies [61.3] 対話型経済における継続的計画・実行意思決定のためのベンチマークであるEcoGymを紹介する。
EcoGymは、透明性のある長期的なエージェント評価のためのオープンなテストベッドとしてリリースされ、現実的な経済環境下でのコントロール可能性とユーティリティのトレードオフを研究するためのものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:59:16 GMT)
Every Little Helps: Building Knowledge Graph Foundation Model with Fine-grained Transferable Multi-modal Tokens [60.2] マルチモーダル知識グラフ推論(MMKGR)は、グラフ構造情報とマルチモーダルエンティティコンテンツの両方を活用することで、欠落したリンクを予測することを目的としている。
本稿では,MMKGR のトークンベース基盤モデル (TOFU) を提案する。
17のトランスダクティブ, インダクティブ, フルインダクティブMMKGによる実験結果から, TOFUは強いKGFM, MMKGRベースラインより一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:32:09 GMT)
DRAFT: Task Decoupled Latent Reasoning for Agent Safety [59.5] DRAFT(Task Decoupled Latent Reasoning for Agent Safety)を提案する。
エクストラクターは、完全な軌跡をコンパクトな連続的な潜伏ドラフトに蒸留し、リゾナーはドラフトと元の軌跡に共同で参加して安全性を予測する。
DRAFTの精度は63.27%(LoRA)から91.18%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:45:14 GMT)
Compressed Sensing for Capability Localization in Large Language Models [58.6] 大規模言語モデル(LLM)は、数学的推論、コード生成、言語行動など幅広い機能を示す。
トランスフォーマーアーキテクチャでは,多くの機能が注目の小さなサブセットに高度にローカライズされていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:06:59 GMT)
What Makes Value Learning Efficient in Residual Reinforcement Learning? [57.6] 残留強化学習(Residual reinforcement learning, RL)は、ベースを凍結し、境界修正のみを学習することにより、表現的事前訓練政策の安定したオンライン改善を可能にする。
本研究では,冷戦開始の病理学において,批判者が基本方針に関する価値景観の知識を欠いている点と,構造的スケールミスマッチという2つの主要なボトルネックを同定する。
残差RLにおける効率的な値学習を目的とした最小限のアプローチであるDAWNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:25:39 GMT)
The Devil Behind Moltbook: Anthropic Safety is Always Vanishing in Self-Evolving AI Societies [57.4] 大規模言語モデルから構築されたマルチエージェントシステムは、スケーラブルな集合知性と自己進化のための有望なパラダイムを提供する。
エージェント社会が継続的自己進化、完全隔離、安全性の不変性を満たすことは不可能であることを示す。
我々は、特定された安全上の懸念を軽減するために、いくつかの解決方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:42:57 GMT)
Learning to Compose for Cross-domain Agentic Workflow Generation [56.6] クロスドメインワークフロー生成のためのオープンソースのLLMを作成します。
さまざまなドメインにわたる再利用可能なワークフロー機能のコンパクトなセットを学びます。
当社の1パスジェネレータは、20イテレーションを消費するSOTAリファインメントベースラインを超えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:27:22 GMT)
The Offline-Frontier Shift: Diagnosing Distributional Limits in Generative Multi-Objective Optimization [56.4] 生成法は, 世代間距離などの他の指標に対して, 進化的オルタナティブを系統的に過小評価することを示す。
この制限を克服するには、客観空間における分配外サンプリングが必要であると論じる。
本研究は, オフラインMOOを分散シフト制限問題として位置づけ, 生成最適化手法が失敗する原因と原因を理解するための診断レンズを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:38:40 GMT)
MolmoSpaces: A Large-Scale Open Ecosystem for Robot Navigation and Manipulation [56.3] MolmoSpacesは、ロボットポリシーのベンチマークをサポートするための、完全にオープンなエコシステムである。
MolmoSpacesは230万以上の屋内環境で構成されている。
MolmoSpaces-Benchは8つのタスクのベンチマークスイートで、ロボットが私たちの多様なシーンとリッチな注釈付きオブジェクトと対話する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:16:31 GMT)
To Think or Not To Think, That is The Question for Large Reasoning Models in Theory of Mind Tasks [56.1] 心の理論 (ToM) は、モデルが信念、欲望、意図などの隠された精神状態を推測できるかどうかを評価する。
近年のLRM(Large Reasoning Models)の進歩により、数学やコーディングにおけるステップバイステップ推論が向上している。
本研究では,9つの大規模言語モデル(LLM)の体系的研究を行い,推論モデルと非推論モデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:16:13 GMT)
Equivariant Evidential Deep Learning for Interatomic Potentials [55.7] 不確かさの定量化は、分子動力学シミュレーションにおける機械学習の原子間ポテンシャルの信頼性を評価するために重要である。
既存のMLIPのUQアプローチは、高い計算コストや準最適性能によって制限されることが多い。
我々は,原子間ポテンシャルの定量的深層学習(texte2$IP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:00:25 GMT)
The CLEF-2026 FinMMEval Lab: Multilingual and Multimodal Evaluation of Financial AI Systems [54.1] FinMMEval 2026は、財務的理解、推論、意思決定にまたがる3つの相互接続タスクを提供する。
このラボは、堅牢で透明でグローバルに包括的な金融AIシステムの開発を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:14:06 GMT)
Flow of Spans: Generalizing Language Models to Dynamic Span-Vocabulary via GFlowNets [54.1] Flow of SpanS (FOSS)は、スパンジェネレーションのための原則化されたGFlowNetsフレームワークである。
FOSSは、取得したテキストを柔軟にセグメント化することで動的スパン語彙を構築する。
特殊な報酬モデルにより、FoSSは多種多様な高品質のテキストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:17:41 GMT)
Reinforcing Chain-of-Thought Reasoning with Self-Evolving Rubrics [54.0] 我々は、結果中心のRLVRを強化するtextbfRLCER (textbfReinforcement textbfLearning with textbfCoT Supervision via Self-textbfEvolving textbfRubrics)を提案する。
自己形成型・自己進化型ルーブリックは,結果報酬を伴わずとも信頼性の高いCoT監視信号を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:13:46 GMT)
RISE: Self-Improving Robot Policy with Compositional World Model [52.2] 我々は、想像力によるロボット強化学習のスケーラブルなフレームワークRISEを紹介する。
中心となるのは構成的世界モデルであり、制御可能なダイナミクスモデルを通じて多視点の未来を予測し、(ii)進捗値モデルを用いて想像結果を評価する。
これらのコンポーネントはクローズドループの自己改善パイプラインに統合され、虚構のロールアウトを継続的に生成し、利点を推定し、コストのかかる物理的相互作用なしに虚構空間のポリシーを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:43:36 GMT)
Scaling Reward Modeling without Human Supervision [52.1] 大規模ウェブコーパスから抽出した文書の接頭辞や接尾辞よりも好みの学習によって報酬ベースのスケーリングを運用する。
人間のアノテーションは使用していないが、数学に焦点を当てたWebデータの1100万トークンのトレーニングは、RewardBench v1とv2で安定したゲインを得る。
モデル全体では、RewardBench v2の精度は平均で+7.7ポイント向上し、ドメイン内の算術部分集合では+16.1まで向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:41:53 GMT)
Scalable Spatio-Temporal SE(3) Diffusion for Long-Horizon Protein Dynamics [51.9] 分子動力学(MD)シミュレーションは、タンパク質動力学研究のゴールドスタンダードのままである。
近年の生成モデルではシミュレーションの加速が期待できるが、長軸生成に苦慮している。
物理的に可塑性なタンパク質軌道をマイクロスケールの時間スケールで生成する拡張拡散モデルSTAR-MDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:42:29 GMT)
MedScope: Incentivizing "Think with Videos" for Clinical Reasoning via Coarse-to-Fine Tool Calling [51.3] MedScope(メドスコープ)は、ロングフォームなプロシージャを追求する粗大な証拠を実行する、ツールを用いた臨床ビデオ推論モデルである。
ClinVideoSuiteは、エビデンス中心の、きめ細かい臨床ビデオスイートだ。
フルできめ細かいビデオ理解ベンチマークでは、MedScopeは最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:47:02 GMT)
MOSAIC: Bridging the Sim-to-Real Gap in Generalist Humanoid Motion Tracking and Teleoperation with Rapid Residual Adaptation [50.6] 一般のヒューマノイドモーショントラッカーは、データをスケーリングしてトレーニングすることで、強力なシミュレーション指標を達成したが、持続的な遠隔操作の間、ハードウェア上では不安定なままであることが多い。
複数のインタフェースをまたいだヒューマノイドモーショントラッキングと全身遠隔操作のためのオープンソースのフルスタックシステムMOSAICを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:45:16 GMT)
When to Memorize and When to Stop: Gated Recurrent Memory for Long-Context Reasoning [50.5] より安定かつ効率的な長文推論のための2つのテキスト制御ゲートを組み込んだGRU-Memを提案する。
GRU-Memは一般的に、最大400%の推論速度加速でバニラMemAgentを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:14:53 GMT)
OmniSapiens: A Foundation Model for Social Behavior Processing via Heterogeneity-Aware Relative Policy Optimization [50.1] 異種タスクとサンプルのバランスをとるRL法であるHARPO(Heterogeneity-Aware Relative Policy Optimization)を紹介する。
HARPOを用いて,社会行動処理の基礎モデルであるOmnisapiens-7B 2.0を開発した。
既存の行動基盤モデルとは対照的に、Omnisapiens-7B 2.0は行動タスク間で最高のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:35:59 GMT)
Practical quantum tokens: challenges and perspectives [49.6] 量子トークンの概念は、1983年のスティーブン・ウィーズナーのセミナルな研究にさかのぼる。
量子情報分野における量子トークンの現状と今後の展望について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:11:36 GMT)
Expanding the Capabilities of Reinforcement Learning via Text Feedback [49.6] テキストフィードバックをトレーニング中に利用できるが、推論では利用できないマルチターンRLセットアップであるテキストフィードバック(RLTF)を形式化する。
そこで本研究では, 自己蒸留法(RLTF-SD)と, フィードバック条件付き第2ターン世代に適合するように単一ターンポリシーを訓練するフィードバックモデリング法(RLTF-FM)の2つの手法を提案する。
以上の結果から,両手法はベンチマークにおいて強いベースラインを一貫して上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:43:26 GMT)
Evolutionary Generation of Multi-Agent Systems [49.5] 大規模言語モデル (LLM) ベースのマルチエージェントシステム (MAS) は複雑な推論、計画、ツール拡張タスクを強く約束する。
EvoMASは構造化構成生成としてMAS生成を定式化する。
EvoMASは、人間の設計したMASと以前の自動MAS生成方法の両方でタスク性能を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:11:57 GMT)
Mitigating Reward Hacking in RLHF via Bayesian Non-negative Reward Modeling [49.4] 非負の因子分析をBradley-Terry選好モデルに統合する原理的報酬モデリングフレームワークを提案する。
BNRMは、スパースで非負の潜在因子生成過程を通じて報酬を表す。
BNRMは報酬の過度な最適化を著しく軽減し、分布シフトによるロバスト性を改善し、強いベースラインよりも解釈可能な報酬分解をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:14:11 GMT)
GameDevBench: Evaluating Agentic Capabilities Through Game Development [49.2] ゲーム開発は、エージェントが本質的にマルチモーダル資産を操作しながら大きな密集物をナビゲートしなければならないようなテストベッドを提供する。
本稿では,ゲーム開発タスクにおけるエージェント評価のための最初のベンチマークであるGameDevBenchを紹介する。
エージェントは依然としてゲーム開発に苦戦しており、最高のエージェントは54.5%のタスクしか解決していない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:15:11 GMT)
Monocular Normal Estimation via Shading Sequence Estimation [48.3] 単分子正規推定は、任意の光の下で物体の1つのRGB画像から正規写像を推定することを目的としている。
既存の手法は、通常の地図を直接予測するディープモデルに依存している。
シェーディングシーケンス推定として正規推定を再構成する新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:28:03 GMT)
MePo: Meta Post-Refinement for Rehearsal-Free General Continual Learning [47.2] PTMs-based General Continual Learning (GCL) のためのMeta Post-Refinement (MePo) という革新的なアプローチを導入する。
MePoは、事前学習データから擬似タスクシーケンスを構築し、事前訓練されたバックボーンを洗練するための双方向メタラーニングパラダイムを開発する。
MePoはプラグイン戦略として機能し、さまざまなGCLベンチマークや事前訓練されたチェックポイントで大幅なパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:48:31 GMT)
UMEM: Unified Memory Extraction and Management Framework for Generalizable Memory [46.9] 自己進化型メモリは、大規模言語モデル(LLM)のトレーニング可能なパラメータとして機能する
既存の方法は、メモリ抽出を静的プロセスとして扱いながら、メモリ管理を優先的に最適化する。
本稿では,大言語モデルを協調的に最適化し,メモリの抽出と管理を同時に行うための統一メモリ抽出管理(UMEM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:58:41 GMT)
ClinAlign: Scaling Healthcare Alignment from Clinician Preference [46.6] 今回,HealthRubricsについて紹介する。
119は広く再利用され、臨床的に根ざした原則である。
私たちのフレームワークでトレーニングされた30B-A3BモデルはHealthBench-Hardで33.4%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:14:04 GMT)
Causal-JEPA: Learning World Models through Object-Level Latent Interventions [46.6] C-JEPAは単純で柔軟なオブジェクト中心の世界モデルであり、イメージパッチからオブジェクト中心の表現まで、マスク付きジョイント埋め込み予測を拡張する。
物体の状態が他の物体から推測される必要があるオブジェクトレベルのマスキングを適用することで、C-JEPAは反事実的効果を伴う潜伏介入を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 21:47:26 GMT)
3DXTalker: Unifying Identity, Lip Sync, Emotion, and Spatial Dynamics in Expressive 3D Talking Avatars [46.3] 3DXTalkerは、データキュレーションされたアイデンティティモデリング、オーディオリッチ表現、空間力学制御性を通じて、表現力のある3Dトーキングアバターである。
我々は,標準音声埋め込みを超えて,フレームワイド振幅と感情的手がかりを導入し,優れた唇同期とニュアンスド表現の変調を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:31:13 GMT)
SWE-MiniSandbox: Container-Free Reinforcement Learning for Building Software Engineering Agents [44.1] 強化学習(RL)は、ソフトウェア工学(SWE)エージェントを訓練するための重要なパラダイムとなっている。
既存のパイプラインは通常、分離のためにタスク単位のコンテナに依存します。
分離を犠牲にすることなく,SWEエージェントのスケーラブルなRLトレーニングを可能にする,コンテナフリーなSWE-MiniSandboxを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:33:04 GMT)
Out of the box age estimation through facial imagery: A Comprehensive Benchmark of Vision-Language Models vs. out-of-the-box Traditional Architectures [43.8] 本稿では,現代視覚言語モデルと特殊年齢推定アーキテクチャを比較した最初の大規模クロスパラダイム・ベンチマークを提案する。
ゼロショットVLMは、ほとんどの特殊なモデルよりも大幅に優れており、平均絶対誤差(MAE)は5.65年である。
最もパフォーマンスの良いVLM(Gemini 3 Flash Preview, MAE 4.32)は、最強の非LLMモデル(MiVOLO, MAE 5.10)を15%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:08:19 GMT)
Data Repetition Beats Data Scaling in Long-CoT Supervised Fine-Tuning [43.1] オルモ3-7Bは400サンプルの128エポックで訓練され、51200サンプルの1エポックを12-26ポイント上回った。
トレーニングトークンの精度は、繰り返しが飽和した時に確実にシグナルとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:58:54 GMT)
From Buffers to Registers: Unlocking Fine-Grained FlashAttention with Hybrid-Bonded 3D NPU Co-Design [43.0] トランスフォーマーベースのモデルは、現代のAIワークロードを支配しているが、二次的な注意の複雑さと継続的な成長するモデルサイズのために、メモリボトルネックが悪化する。
既存のアクセラレーターはオフチップトラフィックを大きなオンチップキャッシュで軽減する一方、FlashAttentionのようなアルゴリズム上の革新は、大きな注意行列の実体化を避けるためにヒューズ演算子を融合させる。
本稿では,垂直分割されたPE層間での登録間通信を可能にする3D-Flowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:40:34 GMT)
LCIP: Loss-Controlled Inverse Projection of High-Dimensional Image Data [43.0] 現在の$P-1$メソッドは基本的な制限に悩まされており、データ空間で固定された表面のような構造しか生成できない。
ユーザ制御下にあるデータ空間を一掃できる新しい手法によって、この問題に対処する。
提案手法は,任意の$P$の手法とデータセットに対して汎用的に動作し,直感的な2つのユーザセットパラメータによって制御され,実装が簡単である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:52:46 GMT)
RiemannGL: Riemannian Geometry Changes Graph Deep Learning [42.9] グラフはユビキタスであり、グラフ上での学習は、人工知能とデータマイニングコミュニティの基盤となっている。
本稿では、リーマン幾何学がグラフ表現学習の原理的かつ必要不可欠な基礎を提供すると論じる。
リーマングラフ学習の中心的目的は、内在多様体構造を持つグラフニューラルネットワークを作ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:10:53 GMT)
AugVLA-3D: Depth-Driven Feature Augmentation for Vision-Language-Action Models [42.6] VLA(Vision-Language-Action)モデルは最近、ロボットの知覚と制御において顕著な進歩を遂げている。
深度推定をVLAモデルに統合し,3次元特徴表現を充実させる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:57:32 GMT)
FeatureBench: Benchmarking Agentic Coding for Complex Feature Development [42.3] FeatureBenchは、エンドツーエンドのフィーチャ指向ソフトウェア開発におけるエージェントコーディングのパフォーマンスを評価するために設計されたベンチマークである。
実行ベースの評価プロトコルと、人間の最小限の労力でコードリポジトリからタスクを自動的に引き出す、スケーラブルなテスト駆動メソッドが組み込まれている。
実証的な評価により、クロード4.5オプスのような最先端のエージェントモデルがSWEベンチで74.4%の解決率を達成することが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:06:32 GMT)
DeepRed: an architecture for redshift estimation [42.2] 深層学習パイプラインは、銀河、重力レンズ、超新星の画像から、どのように赤方偏移を推定できるかを示す。
提案手法は,全データセットの最先端結果を実現する。
これらの結果は、大規模調査において、ディープラーニングは、レッドシフト推定のためのスケーラブルで堅牢で解釈可能なソリューションであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:00:10 GMT)
A Jointly Efficient and Optimal Algorithm for Heteroskedastic Generalized Linear Bandits with Adversarial Corruptions [42.1] HCW-GLB-OMDはオンラインミラー降下(OMD)に基づく推定器とヘッセンに基づく信頼性重みの2つの要素から構成される。
我々のアルゴリズムは, 汚職項の最大$$-factor, インスタンスワイドの最小値最適度を, 敵の汚職を伴うヘテロスケダスティックGLBの様々なインスタンスで同時に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:01:06 GMT)
Dual-End Consistency Model [42.0] スロー反復サンプリングは拡散モデルとフローベース生成モデルの実践的展開において大きなボトルネックとなる。
本稿では,安定かつ効果的なトレーニングを実現するために,バイタルサブ軌道クラスタを選択するDual-End Consistency Model (DE-CM)を提案する。
提案手法は,ImageNet 256x256データセットの1ステップ生成において,最先端のFIDスコア1.70を達成し,既存のCMベースのワンステップアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:51:01 GMT)
Divide and Learn: Multi-Objective Combinatorial Optimization at Scale [41.8] 多目的最適化は指数関数的に大きな離散空間上の解を求める。
分割された決定空間上でのオンライン学習問題として再編成し、位置ワイドバンディットのサブプロブレムを解決する。
標準ベンチマークでは,80～98%の特殊解法性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:29:35 GMT)
Resource-Efficient Model-Free Reinforcement Learning for Board Games [41.6] より効率的な学習を実現するために,ボードゲームのためのモデルフリー強化学習アルゴリズムを提案する。
提案手法の有効性を検証するため,Animal Shogi, Gardner Chess, Go, Hex, Othelloの5つのボードゲームで総合実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:25:38 GMT)
Beyond Task Performance: A Metric-Based Analysis of Sequential Cooperation in Heterogeneous Multi-Agent Destructive Foraging [41.4] 本研究は異種マルチエージェントシステムにおける協調分析の問題に対処する。
提案した指標群は,協調の多段階的特徴付けを共同で提供する3つの主要なカテゴリに分類される。
不均一な自律走行車を用いた動的水面洗浄にインスパイアされた、現実的な破壊的な捕食シナリオで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:39:24 GMT)
MTFM: A Scalable and Alignment-free Foundation Model for Industrial Recommendation in Meituan [41.4] MTFM(Meituan Foundation Model for Recommendation)は,これらの課題に対処するトランスフォーマーベースのフレームワークである。
MTFMは入力を事前に調整する代わりに、クロスドメインデータを異質なトークンに変換し、アライメントのない方法でマルチシナリオの知識をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:37:29 GMT)
CMAD: Cooperative Multi-Agent Diffusion via Stochastic Optimal Control [40.5] 連続時間生成モデルは、画像の復元と合成において顕著な成功を収めた。
複数の事前訓練されたモデルの構成を制御することは、依然としてオープンな課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:12:43 GMT)
RePO: Bridging On-Policy Learning and Off-Policy Knowledge through Rephrasing Policy Optimization [40.4] 本稿では、政治外の知識と政治上のRLの安定性を両立させるためのリフレージング・ポリシー・オプティマイズ(RePO)を提案する。
RePOは、独自のスタイリスティックでパラメトリックな分布に適合する軌跡に、政治外の知識を言い換える。
いくつかのベンチマークの実験では、RePOがハードサンプルの利用を改善し、既存のベースラインを上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:02:40 GMT)
ResWorld: Temporal Residual World Model for End-to-End Autonomous Driving [40.3] 動的オブジェクトモデリングに焦点を当てた時間的残留世界モデル(TR-World)を提案する。
シーン表現の時間的残差を計算することにより、動的対象の情報を検出・追跡に頼ることなく抽出することができる。
また,FGTR(Future-Guided Trajectory Refinement)モジュールも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:12:26 GMT)
Less is Enough: Synthesizing Diverse Data in Feature Space of LLMs [39.8] 本稿では、解釈可能な機能空間におけるデータの多様性を測定する機能活性化カバレッジ(FAC)を紹介する。
この指標に基づいて,FAC合成という多様性駆動型データ合成フレームワークを提案する。
実験により,本手法は様々なタスクにおけるデータ多様性とダウンストリーム性能の両方を一貫して改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 00:23:13 GMT)
TwiFF (Think With Future Frames): A Large-Scale Dataset for Dynamic Visual Reasoning [39.8] VCoT(Visual Chain-of-Thought)は、視覚的知覚を中間的推論ステップに統合することにより、マルチモーダル推論を強化するための有望なパラダイムとして登場した。
TwiFFは、270万ドルのビデオクリップから派生した、最初の大規模、時間的に基底付けられたVCoTデータセットである。
TwiFFは既存のVCoT手法やテキスト・チェーン・オブ・ソート・ベースラインを動的推論タスクで大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:20:04 GMT)
APEX-SQL: Talking to the data via Agentic Exploration for Text-to-SQL [39.8] APEX-動詞化は、パラダイムを受動的翻訳からエージェント探索に移行するフレームワークである。
提案フレームワークでは,実データにおける基底モデル推論に仮説検証ループを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:50:47 GMT)
Evaluating Memory Structure in LLM Agents [39.6] StructMemEvalは、エージェントが実際にリコールするだけでなく、長期的なメモリを整理する能力をテストするベンチマークである。
私たちは、人間が特定の構造で知識を整理することで解決する一連のタスクを集めます。
メモリエージェントがメモリの整理の仕方を変えると、メモリエージェントがそれらを確実に解決できるのに対し、単純な検索拡張LDMはこれらのタスクに苦労する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:32:23 GMT)
Highly Adaptive Principal Component Regression [39.4] 主成分系高適応ラッソ(PCHAL)と主成分系高適応リッジ(PCHAR)を紹介する。
これらの推定器は、計算効率を大幅に向上させる結果-ブラインド次元の縮小を構成する。
また,HAL/HARグラハム演算子の主成分と離散正弦波基底との有意なスペクトルリンクを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:03:17 GMT)
One Rule to Bring Them All: Investigating Transport Connectivity in Public Transport Route Generation for Equitable Access [39.1] 我々は、グラフニューラルネットワークと進化アルゴリズムを組み合わせたAIによるハイブリッド神経進化手法が、トランジットネットワーク設計問題(TNDP)の解をスケールできるかどうかを考察する。
我々の貢献は、旅客と事業者のコストの伝統的なトレードオフよりも、公平なアクセシビリティの原則に基づいた、トランスポート接続対応アクセシビリティ指標の導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:19:33 GMT)
Interpretable Attention-Based Multi-Agent PPO for Latency Spike Resolution in 6G RAN Slicing [38.9] 6G無線アクセスネットワーク(RAN)は、異種スライスのための厳しいサービスレベル合意(SLA)を強制しなければならない。
従来の深部強化学習 (DRL) や説明可能なRL (XRL) では, 急激な遅延スパイクの診断と解決が困難である。
AE-MAPPOは6つの特別な注意機構を多エージェントスライス制御に統合し、それらをゼロコストで忠実な説明として表す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:44:03 GMT)
MERIT Feedback Elicits Better Bargaining in LLM Negotiators [38.1] AgoraBenchは、9つの困難な設定にまたがる新しいベンチマークである。
これは、エージェントユーティリティ、交渉力、および交渉が人間の好みとどの程度うまく一致しているかを暗黙的に測定する買収比率を介して運用される。
我々のメカニズムは交渉性能を大幅に改善し、より深い戦略行動とより強力な敵意識をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:09:45 GMT)
Credal Concept Bottleneck Models: Structural Separation of Epistemic and Aleatoric Uncertainty [38.0] 本研究では,不確かさを予測分布の集合として表すクレダルセットの定式化を提案する。
我々はこのアイデアを2つの不整合不確実性ヘッドを持つ変分クレダル概念ボトルネックモデルでインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:54:57 GMT)
SurfPhase: 3D Interfacial Dynamics in Two-Phase Flows from Sparse Videos [37.7] スパースカメラビューから3次元界面力学を再構成する新しいモデルであるSurfPhaseを提案する。
高速プール沸騰ビデオの新しいデータセットについて評価し,2つのカメラビューのみから高品質なビュー合成と速度推定を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:59:55 GMT)
MultiCube-RAG for Multi-hop Question Answering [37.7] マルチホップ質問応答には、相互接続された主題、属性、関係性にまたがる多段階の推論と検索が必要である。
既存の検索拡張生成法(RAG)は、これらの構造的意味論を正確に捉えるのに苦労する。
多段階推論と検索のための複数立方体からなる学習自由度手法であるMultiCube-RAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:54:04 GMT)
Transferable Backdoor Attacks for Code Models via Sharpness-Aware Adversarial Perturbation [37.1] 既存のコードモデルに対するバックドア攻撃は、転送可能性とステルスネスの基本的なトレードオフに直面します。
シャープネス対応トランスファー可能なバックドア(STAB)を提案する。
STABは、完全な犠牲者データを必要とすることなく、転送可能性とステルス性の両方を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:26:47 GMT)
C-MOP: Integrating Momentum and Boundary-Aware Clustering for Enhanced Prompt Evolution [37.0] 境界対応コントラストサンプリング (BACS) と Momentum-Guided Semantic Clustering (MGSC) による最適化を安定化するフレームワーク C-MOP を提案する。
C-MOPは、PromptWizardやProTeGiのようなSOTAベースラインを一貫して上回り、平均利得は1.58%と3.35%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:04:47 GMT)
MetaphorStar: Image Metaphor Understanding and Reasoning with End-to-End Visual Reinforcement Learning [37.0] 画像インプリケーションタスクのための,最初のエンドツーエンドのビジュアル強化学習フレームワークであるMetaphorStarを提案する。
フレームワークには,詳細なデータセットTFQ-Data,ビジュアルRLメソッドTFQ-GRPO,よく構造化されたベンチマークTFQ-Benchの3つのコアコンポーネントが含まれている。
メタファースター32Bは20以上のメインストリームのMLLMと比較して、複数項目の質問とオープンスタイルの質問に対して最先端のSOTA(State-of-the-art)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:59:36 GMT)
Reducing Estimation Uncertainty Using Normalizing Flows and Stratification [36.9] 現在の方法論では、ガウス分布や混合ガウス分布のような(半)分布を仮定し、これらの仮定が成り立たない場合、かなりの推定の不確実性をもたらす。
本研究では,パラメータ化されたニューラルネットワークを活用し,未知のデータ分布をモデル化する際の柔軟性を高めるため,階層化サンプリングと統合されたフローベースモデルを提案する。
提案モデルでは,高次元(30と128)データを含む複数のデータセットにおける推定の不確実性の顕著な低減が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:08:10 GMT)
Latent Forcing: Reordering the Diffusion Trajectory for Pixel-Space Image Generation [36.4] 遅延拡散モデルは高品質な画像を生成するのに優れるが、エンドツーエンドのモデリングの利点は失われる。
本稿では,生の自然画像上での潜伏拡散の効率性を実現するため,既存のアーキテクチャを簡易に修正した潜伏強制法を提案する。
Latent Forcingは、我々の計算スケールで拡散トランスフォーマーベースのピクセル生成のための新しい最先端を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:09:58 GMT)
Fast and Large-Scale Unbalanced Optimal Transport via its Semi-Dual and Adaptive Gradient Methods [35.8] エントロピーUOTの半二重定式化を解析し、適応勾配法に適合することを示す。
SGD法はこの局所曲率に適応し、$mathcalO(n/varepsilon T)$となる。
完全バッチ離散設定に対しては、勾配ステップサイズのみに依存する局所的滑らか度にほぼ密な上限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:57:30 GMT)
Gauss-Newton Unlearning for the LLM Era [35.4] ここでは,K-FADE が左値集合からの出力を抑圧し,出力空間において左値集合を含まない再学習の結果を近似することを示す。
これは、K-FADEがモデル全体の出力の制約をモデル重みの制約に変換するためである。
K-FADEは、モデルがさらなるトレーニングを受ければ再適用でき、アンラーニングを安価に維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:37:19 GMT)
RE-LLM: Refining Empathetic Speech-LLM Responses by Integrating Emotion Nuance [35.3] 三次元感情埋め込みと補助学習を統合した音声-LLMであるRE-LLMを提案する。
実験では、3つのデータセットにまたがる共感の指標が統計的に有意な増加を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:23:44 GMT)
CIC-Trap4Phish: A Unified Multi-Format Dataset for Phishing and Quishing Attachment Detection [35.2] 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） (Wed, 11 Feb 2026 14:56:48 GMT)
Ctrl&Shift: High-Quality Geometry-Aware Object Manipulation in Visual Generation [34.9] Ctrl&Shiftは3次元表現を明示せずに幾何一貫性のあるオブジェクト操作を実現するためのエンドツーエンド拡散フレームワークである。
我々の重要な洞察は、操作を2つの段階に分解することであり、オブジェクトの除去と、明示的なカメラポーズ制御の下での参照誘導塗装、および両者を統合拡散プロセス内にエンコードすることである。
我々の知る限り、これは、明示的な3Dモデリングに頼ることなく、きめ細かい幾何学的制御とオブジェクト操作の現実世界の一般化を統一する最初のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:36:30 GMT)
Macaron: Controlled, Human-Written Benchmark for Multilingual and Multicultural Reasoning via Template-Filling [34.8] 質問言語間の推論型と文化的側面を分解するテンプレートファーストベンチマークを提案する。
7つの推論タイプ、22の文化的側面を含む100の言語に依存しないテンプレートを使用して、ネイティブアノテータはシナリオ整合の英語とローカル言語による多重選択の質問を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:45:46 GMT)
1%>100%: High-Efficiency Visual Adapter with Complex Linear Projection Optimization [34.8] 視覚タスクのための複雑な線形投影最適化(CoLin)を用いたアダプタを提案する。
アーキテクチャのために、バックボーンに約1%のパラメータしか導入しない新しい低ランク複合アダプタを設計する。
効率向上のために,低ランク複合行列がトレーニング中に深刻な収束問題に悩まされることを理論的に証明し,この課題を調整された損失で解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:26:52 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し、リプレイベースのテクニックのコストに対処する。
SA-CAISRはデータセット全体の平均でRecall@20を2.0%改善し、メモリ使用量を97.5%削減し、トレーニング時間を最高のベースラインよりも46.9%短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:06:44 GMT)
Towards Long-Lived Robots: Continual Learning VLA Models via Reinforcement Fine-Tuning [34.3] LifeLong-RFTは、VLAモデルの簡易かつ効果的な強化微細チューニング(RFT)戦略である。
LifeLong-RFTは、チャンキングレベルのオンライン強化学習と、提案した多次元プロセスリワード(MDPR)機構を統合する。
本手法は,SFTよりも平均成功率を22%向上させると同時に,トレーニングデータの20%のみを用いて,新たなタスクに効果的に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:05:03 GMT)
Hierarchical Zero-Order Optimization for Deep Neural Networks [34.0] 本稿では,ネットワークの深さ次元を分解する新たな分割・対数戦略である階層零次最適化(HZO)を提案する。
我々はHZOがクエリの複雑さを$O(ML2)$から$O(ML log L)$に減らすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:56:07 GMT)
Asymmetric Prompt Weighting for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards [33.7] 非対称なプロンプト重み付けを考えると、より高い重み付けを低い、あるいはゼロな経験的成功確率のプロンプトに割り当てる。
情報応答が稀であり、応答コストが支配的である低リスク状態においては、これらの最適な重みは非対称となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:39:42 GMT)
End-to-End Semantic ID Generation for Generative Advertisement Recommendation [33.5] 生成広告推薦のための統一SID生成フレームワークを提案する。
具体的には、生の広告データからエンドツーエンドで埋め込みとSIDを協調的に最適化する。
実験により、UniSIDは最先端のSID生成方法よりも一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:38:26 GMT)
Learning Adaptive Distribution Alignment with Neural Characteristic Function for Graph Domain Adaptation [33.3] Graph Domain Adaptation (GDA)はラベル付きソースグラフからラベルなしターゲットグラフに知識を転送する。
既存の手法は、手動で選択したグラフ要素をアライメントすることで、分布シフトを減らそうとしている。
GDAのための適応分布アライメントフレームワークである textbfADAlign を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:48:04 GMT)
Two-Level System Spectroscopy from Correlated Multilevel Relaxation in Superconducting Qubits [32.8] 多レベル緩和に基づく固定周波数トランスモンの新しい分光法を実証する。
1つ以上の支配的なTLSを特定し、時間とともに周波数のドリフトを再構築する。
提案手法はトランスモン周波数を調整することなくTLS分光のための強力なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:39:10 GMT)
Robust Assortment Optimization from Observational Data [32.7] 本稿では,顧客選択行動の分散的変化を考慮に入れた,データ駆動型アソシエーション最適化のためのフレームワークを提案する。
当社のアプローチは、データを生成し、最悪の予測収益を最大化しようとする名目選択モデルから、潜在的な選好シフトをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:57:16 GMT)
LLM-Based Scientific Equation Discovery via Physics-Informed Token-Regularized Policy Optimization [32.2] PiT-POは、Large Language Modelsを強化学習を通じて適応ジェネレータに進化させる統一フレームワークである。
PiT-POの中心は、2重拘束機構であり、冗長構造を抑えるために微細でトークンレベルのペナルティを同時に適用しながら、階層的な物理的妥当性を厳格に強制する。
実証的に、PiT-POは標準ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、流体力学問題に挑戦する新しい乱流モデルを発見することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:02:23 GMT)
Say, Dream, and Act: Learning Video World Models for Instruction-Driven Robot Manipulation [31.9] 本稿では,高速かつ予測可能な映像調和行動のためのフレームワークを提案する。
提案手法はまず,信頼性の高い将来予測を保証するために,ロバストなビデオ生成モデルを選択し,適応する。
本手法は,時間的コヒーレントで空間的精度の高い映像予測を行い,正確な操作を直接支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:23:52 GMT)
SurveyLens: A Research Discipline-Aware Benchmark for Automatic Survey Generation [31.7] 各種研究分野にまたがって自動サーベイジェネレーション(ASG)手法を評価する最初の規律対応ベンチマークであるSurveyLensを提案する。
我々は、LLM、ASGシステム、Deep Researchエージェントを含む11の最先端ASG手法をサーベイランスで評価して実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:16:43 GMT)
SpotAgent: Grounding Visual Geo-localization in Large Vision-Language Models through Agentic Reasoning [31.7] SpotAgentは、地理的ローカライゼーションをエージェント推論プロセスにフォーマル化するフレームワークである。
外部ツール(例えば、Web検索、マップ)をReActダイアグラムを通じて活用することで、視覚的手がかりを積極的に探索し検証する。
最先端のパフォーマンスを実現し、効果的に幻覚を緩和し、正確で検証可能なジオローカライゼーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:34:02 GMT)
A Vision-Language Foundation Model for Zero-shot Clinical Collaboration and Automated Concept Discovery in Dermatology [31.6] 本稿では,マスク付き潜在モデルとコントラスト学習を用いて学習した皮膚科視覚言語基礎モデルであるDermFM-Zeroを紹介する。
我々は、ゼロショット診断とマルチモーダル検索にまたがる20のベンチマークで評価を行い、タスク固有の適応を伴わずに最先端のパフォーマンスを実現した。
以上より, 基礎モデルにより, 効果的, 安全, 透明なゼロショット臨床診断支援が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:14:20 GMT)
Near-Constant Strong Violation and Last-Iterate Convergence for Online CMDPs via Decaying Safety Margins [31.6] 制約付きマルコフ決定過程(CMDP)における安全なオンライン強化学習を,強い後悔と違反の指標の下で研究する。
サブリニアの強い報酬を後悔させる既存の原始二重法は、強い制約違反の増大を招いたり、あるいは固有振動による平均点収束に制限されたりしている。
本稿では,マルチ正規化探索(FlexDOME)アルゴリズムによるフレキシブルセーフティドメイン最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:54:26 GMT)
Enhancing Ride-Hailing Forecasting at DiDi with Multi-View Geospatial Representation Learning from the Web [31.5] 本稿では,MVGR-Net(Multi-View Representation Learning)を提案する。
事前学習段階では、関心のポイントと時間的モビリティパターンを統合することで、総合的な地理空間表現を学習する。
予測段階は、これらの表現を、外部イベントを取り入れながら大規模言語モデルを微調整する、プロンプト駆動のフレームワークを通じて活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:02:07 GMT)
A Cognitive Distribution and Behavior-Consistent Framework for Black-Box Attacks on Recommender Systems [31.3] シーケンシャルレコメンダシステムは 抽出と敵の操作に弱い
本稿では、これらの制限を克服するための二重強化攻撃フレームワークを提案する。
本手法は,攻撃成功率と回避率の両方において既存手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:26:07 GMT)
Can We Really Learn One Representation to Optimize All Rewards? [31.1] 我々は、前向きの表現学習は、さらなる微調整をすることなく任意の報酬に対する最適な制御を可能にすると論じている。
本分析は、最適制御を可能とせず、政策改善の一段階を遂行する強化学習のための教師なし事前学習の簡易化を示唆する。
ドクティカル設定の実験、および状態ベースとイメージベースの連続制御ドメインの10ドルの実験は、ワンステップFBが105ドルの小さなエラーに収束し、ゼロショットのパフォーマンスを平均で24%以上改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:06:25 GMT)
Chatting with Images for Introspective Visual Thinking [31.0] 「画像の変更」は、視覚操作を言語誘導の機能変調として再編成する新しいフレームワークである。
表現型言語プロンプトの指導の下で、モデルは複数の画像領域上で動的に共同再符号化を行う。
ViLaVTは、複雑なマルチイメージとビデオベースの空間推論タスクにおいて、強力で一貫した改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:42:37 GMT)
ABot-M0: VLA Foundation Model for Robotic Manipulation with Action Manifold Learning [31.0] ABot-M0は、システマティックデータキュレーションパイプラインを構築するフレームワークである。
これは不均一な生データを統一的で効率的な表現にエンドツーエンドに変換することを可能にする。
ABot-M0はデュアルストリーム機構を通じてモジュール認識をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:47:01 GMT)
Effective MoE-based LLM Compression by Exploiting Heterogeneous Inter-Group Experts Routing Frequency and Information Density [30.9] Mixture-of-Experts (MoE) ベースのLarge Language Models (LLM) は優れたパフォーマンスを実現している。
複数の専門家ネットワークを格納することによる大量のメモリオーバーヘッドは、実践的なデプロイメントを著しく妨げます。
我々は、不均一なルーティング周波数と情報密度を利用して、MoE圧縮のための効果的なフレームワークRFID-MoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 21:20:04 GMT)
$μ$pscaling small models: Principled warm starts and hyperparameter transfer [30.7] 本稿では,幅広いアーキテクチャやアーキテクチャに適用可能な,原則付きアップスケーリング手法を提案する。
本研究では,本手法が現実的なデータセットやアーキテクチャに有効であることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:37:22 GMT)
Blind Gods and Broken Screens: Architecting a Secure, Intent-Centric Mobile Agent Operating System [30.4] 我々は,Doubao Mobile Assistantを用いて,最先端のモバイルエージェントのシステムセキュリティ分析を行う。
我々は脅威の風景をエージェントアイデンティティ、外部インタフェース、内部推論、アクション実行の4つの次元に分解する。
クリーンスレート安全なエージェントOSであるAuraを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:52:27 GMT)
LightTact: A Visual-Tactile Fingertip Sensor for Deformation-Independent Contact Sensing [30.2] LightTactは視覚触覚の指先センサーで、接触を変形に依存しない原理で直接見えるようにする。
LightTactは、非接触画素が近黒のままである高コントラストの生画像を生成する。
我々は,LightTactの空間的に整列した視覚触覚画像を直接視覚言語モデルで解釈可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:12:54 GMT)
Distributionally Robust Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning via Robust Value Factorization [29.9] 我々は、各エージェントの強靭な欲求行動が、強靭なチーム・最適関節行動と整合することを要求する原則である分散ロバストIGM(DrIGM)を導入する。
DrIGMは、分散されたgreedy実行と互換性のある、堅牢な個々のアクション値の新たな定義を保っている。
我々は既存のバリューファクターアーキテクチャのDrygM準拠の堅牢なバリエーションを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:24:15 GMT)
Online Generalized-mean Welfare Maximization: Achieving Near-Optimal Regret from Samples [29.8] 我々は、不均一な好みを持つ$n$エージェントのうち、連続的に到着する$T$のオンラインフェアアロケーションについて検討した。
純粋欲求アルゴリズム(ミオプティックに福祉最大化積分割当を選択する)が平均的後悔の$widetildeO(1/T)を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:16:03 GMT)
AudioRouter: Data Efficient Audio Understanding via RL based Dual Reasoning [29.4] LALM(Large Audio Language Models)は、音声理解と推論において強力な能力を示す。
本研究では、LALMが外部オーディオツールの使用方法とタイミングを学習することで、音声理解を改善するための強化学習フレームワークであるAudioを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:30:48 GMT)
Adaptive Sampling for Private Worst-Case Group Optimization [29.0] そこで本研究では,ASCと呼ばれるグループ最適化アルゴリズムを提案する。
各グループのサンプリングレートとクリッピング閾値の両方を適応的に制御する。
その結果、全体的な平均精度を犠牲にすることなく、低分散勾配、プライバシー保証の厳格化、最悪のグループ精度が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:02:45 GMT)
HairWeaver: Few-Shot Photorealistic Hair Motion Synthesis with Sim-to-Real Guided Video Diffusion [29.0] ヘアウィーバーは、現実的で表現力のあるヘアダイナミックスを持つ単一の人間のイメージと相性がある。
われわれのアプローチは、人間の毛髪のアニメーションをダイナミックなディテールで制作し、新しい最先端の芸術を創りだす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:31:47 GMT)
MIND: Benchmarking Memory Consistency and Action Control in World Models [28.3] 我々は、WarrlDモデルにおけるメモリ一貫性とアクションcoNtrolを評価するための、最初のオープンドメインクローズドループ再検討ベンチマークであるMINDを紹介する。
MINDには1080pと24FPSの高画質ビデオが250本あり、その中には100本(ファーストパーソン)+100本(サードパーソン)のビデオクリップが共有アクションスペースの下に置かれている。
共有シーン下でのアクション空間間のアクション一般化能力を評価するために,キャラクタ移動速度やカメラ回転角など,さまざまなアクション空間を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:42:39 GMT)
ChainRec: An Agentic Recommender Learning to Route Tool Chains for Diverse and Evolving Interests [28.1] ChainRecはエージェントレコメンデータで、プランナーを使用して推論ツールを動的に選択する。
AgentRecBenchをAmazon、Yelp、Goodreadsで実験したところ、ChainRecは強力なベースラインよりも一貫してAvg HR@1,3,5を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:50:36 GMT)
DataChef: Cooking Up Optimal Data Recipes for LLM Adaptation via Reinforcement Learning [27.8] 提案するDataChef-32Bは,候補レシピの下流性能を予測するプロキシ報酬を用いて,オンライン強化学習を行う。
DataChef-32BのレシピはQwen3-1.7Bベースを数学領域に適応させ、AIME'25で66.7、Qwen3-1.7Bを超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:56:15 GMT)
Making Databases Faster with LLM Evolutionary Sampling [27.6] 従来のクエリ最適化は、実行コストを見積もるコストベースのモデルに依存している。
私たちは、DataFusionエンジンにDBPlanハーネスを使用して、適用および実行可能なローカライズされた編集を提案します。
次に、これらの編集に対して進化的検索を適用して、繰り返しにまたがって候補を洗練します。
いくつかのクエリで最大4.78$times$のスピードアップを得ます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 00:21:51 GMT)
Hidden Licensing Risks in the LLMware Ecosystem [27.6] 大規模言語モデル(LLM)はソフトウェアシステムに統合され、LSMwareと呼ばれる新しい種類のシステムを生み出している。
エコシステムレベルのライセンス互換性分析のためのエージェントフレームワークであるLiAgentを提案する。
我々はLiAgentが検出した60の非互換性問題を報告し、そのうち11は開発者によって確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:41:13 GMT)
HiFloat4 Format for Language Model Inference [27.5] 本稿では,ディープラーニングに適したブロック浮動小数点データフォーマットHiFloat4(HiF4)を紹介する。
各HiF4ユニットは64の4ビット要素を32ビットの共有スケーリングメタデータでパックし、平均4.5ビット/値である。
その結果、HiF4は複数のモデルと様々な下流タスクにまたがる最先端のNVFP4フォーマットよりも高い平均精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:07:36 GMT)
Distribution-Free Robust Predict-Then-Optimize in Function Spaces [27.4] 有限次元空間上の典型的な共形予測保証を無限次元ソボレフ空間に拡張する。
このような不確実性がどのように活用され、エンジニアリング設計タスクを堅牢に定式化し、その結果のロバストな最適設計の準最適性を特徴付けるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:38:35 GMT)
How Do Decoder-Only LLMs Perceive Users? Rethinking Attention Masking for User Representation Learning [27.1] 我々は,一貫したコントラスト学習枠組みの中で,因果・ハイブリッド・双方向の注意マスクを体系的に研究する。
因果性から双方向性への注意を移行する際のトレーニングダイナミクスを改善するために,グラディエントガイド型ソフトマスキングを提案する。
我々のアプローチは、因果関係、ハイブリッド、スケジューラのみのベースラインと比較して、より安定したトレーニングと高品質な双方向表現をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:12:43 GMT)
From Assistant to Double Agent: Formalizing and Benchmarking Attacks on OpenClaw for Personalized Local AI Agent [26.8] 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） (Wed, 11 Feb 2026 05:31:59 GMT)
Multimodal Priors-Augmented Text-Driven 3D Human-Object Interaction Generation [26.2] テキスト駆動型3次元人-物体相互作用(HOI)運動生成の課題に対処する。
既存の方法は、主に直接テキスト・ツー・HoIマッピングに依存している。
4つの中核的な洞察に基づく新しいフレームワークMP-HOIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:04:28 GMT)
ContextBench: A Benchmark for Context Retrieval in Coding Agents [26.2] コーディングエージェントにおけるコンテキスト検索のプロセス指向評価であるContextBenchを紹介する。
ContextBenchは、8つのプログラミング言語にわたる66のリポジトリから1,136のイシュー解決タスクで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:58:49 GMT)
A Human-Centric Framework for Data Attribution in Large Language Models [25.6] 我々は、より広範なデータ経済における属性問題に対応する、人間中心のデータ属性フレームワークに貢献する。
クリエイティブな筆記支援やファクトチェックなど、属性の特定のユースケースを指定できる。
提案手法は、データ帰属に関する方法論的NLP作業、政策介入に関するガバナンス作業、クリエーターインセンティブの経済分析とを橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:20:50 GMT)
UI-Oceanus: Scaling GUI Agents with Synthetic Environmental Dynamics [25.6] 本稿では,ハイレベルな軌道の模倣からインタラクション物理の習得に焦点を移すフレームワークを提案する。
UI-Oceanusは、低コストの自律探査を高密度生成監視に変換することで、堅牢な内部世界モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:02:38 GMT)
The Sample Complexity of Uniform Approximation for Multi-Dimensional CDFs and Fixed-Price Mechanisms [25.4] 我々は,$n$次元累積分布関数の均一近似を学習する際のサンプル複雑性について検討した。
小型市場における固定価格メカニズムの学習において,厳密なサンプル複雑性境界と新たな後悔の保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:55:37 GMT)
ContactGaussian-WM: Learning Physics-Grounded World Model from Videos [25.4] 本研究では,複雑な物理法則をスパースやコンタクトリッチなビデオシーケンスから直接学習できる物理地上剛体世界モデルであるContactGaussian-WMを提案する。
大規模シミュレーションと実世界の評価により、ContactGaussian-WMは複雑なシナリオの学習において最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:48:13 GMT)
General and Efficient Steering of Unconditional Diffusion [25.2] 非条件拡散を効率的に操るレシピを提案する。
推測中は 勾配誘導なしで
本手法は拡散モデル構造に関する2つの観測に基づいて構築されている。
CIFAR-10、ImageNet、CelebAの実験では、精度/品質のオーバーベース勾配ガイダンスが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 21:58:26 GMT)
From Circuits to Dynamics: Understanding and Stabilizing Failure in 3D Diffusion Transformers [25.1] 3次元拡散変圧器は破滅的な障害のモードを示す。
私たちはこの現象をメルトダウンと呼ぶ。
スパース・ポイント・クラウド・コンディショニングを安定化するテスト時間制御であるPowerRemapを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:42:05 GMT)
ReTracing: An Archaeological Approach Through Body, Machine, and Generative Systems [24.9] リトラシング(ReTracing)は、人工知能が身体の動きをどのように形作り、制約し、どのように体を動かすかを調べる考古学的アプローチを採用する多エージェントなパフォーマンス・アートである。
大規模な言語モデル(LLM)を使用して、抽出毎にペア化されたプロンプト"何をすべきか"と"何をしないのか"を生成する。
拡散に基づくテキスト・ビデオ・モデルは、これらのプロンプトを人間の演奏者のための振付ガイド、四足歩行ロボットのためのモーターコマンドに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:29:18 GMT)
Search or Accelerate: Confidence-Switched Position Beam Search for Diffusion Language Models [24.8] 拡散言語モデルは、マスキングシーケンスを反復的に認知することでテキストを生成する。
標準復号法は強欲な規則に従っており、最も自信のある位置を解き放つ。
トレーニング不要なデコードアルゴリズムであるSOARをモデルの不確実性に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:41:09 GMT)
Rising Multi-Armed Bandits with Known Horizons [24.6] 地平線を明示的に統合した新しい計算的逆推定 UCB (CURE-UCB) を提案する。
我々は,新たな後悔の上限を確立する厳密な分析を行い,その方法が地平線に依存しない戦略を厳密に上回っていることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:41:38 GMT)
The Landscape of Prompt Injection Threats in LLM Agents: From Taxonomy to Analysis [24.5] The Prompt Injection (PI) landscape, including attack, Defenses, and their evaluation practices。
我々は,コンテキストに依存したインタラクション設定下でエージェントの振る舞いを体系的に評価する新しいベンチマークであるAgentPIを紹介する。
我々は,文脈依存推論が不可欠である現実的なエージェント設定に一般化することができないが,文脈依存的入力を抑えることで,既存のベンチマークにおいて多くの防御が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:47:10 GMT)
Dexterous Manipulation Policies from RGB Human Videos via 3D 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） (Wed, 11 Feb 2026 23:32:41 GMT)
Why Human Guidance Matters in Collaborative Vibe Coding [24.0] ビブコーディングが生産性とコラボレーションに与える影響について検討する。
バイブ符号化のための一意に効果的なハイレベルな命令が提供されることを示す。
また,人間が方向制御を維持している場合,ハイブリッドシステムは最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:24:57 GMT)
When are We Worried? Temporal Trends of Anxiety and What They Reveal about Us [23.9] ソーシャルメディア上での不安感のレベルは、その日の上昇と転倒の体系的なパターンを示す。
また,過去,現在,未来における不安についても検討し,過去の緊張度が最も高く,将来の緊張度が最も低いことを示す。
これらの傾向は、私たちが心配している時だけでなく、異なるタイプのフォーカス(未来、過去、自己、外向など)が不安にどのように関係しているかについての貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:07:22 GMT)
Binary Flow Matching: Prediction-Loss Space Alignment for Robust Learning [23.6] フローマッチングは、生成モデリングの強力なフレームワークとして登場した。
速度に基づく目的と結合した場合に発生する潜在構造ミスマッチを同定する。
信号空間に対する目的の再調整が特異重み付けを排除していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:02:30 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） (Wed, 11 Feb 2026 09:09:33 GMT)
Dissecting Subjectivity and the "Ground Truth" Illusion in Data Annotation [23.5] 機械学習において、「基底真理」とは、モデルの訓練と評価に使用される正しいラベルを指す。
この体系的な文献レビューは、2020年から2025年の間に発行された研究を7つの主要な会場で分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:45:17 GMT)
Variational Speculative Decoding: Rethinking Draft Training from Token Likelihood to Sequence Acceptance [23.5] 投機的復号化は (M)LLM の推論を加速させる。
我々は、潜伏提案(ドラフトパス)に対する変動推論として、ドラフトトレーニングを定式化した変分投機復号法(VSD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:01:01 GMT)
Statistical-Geometric Degeneracy in UAV Search: A Physics-Aware Asymmetric Filtering Approach [23.5] 無人航空機 (UAV) を用いた災害後の生存者の移動は、基本的な物理的課題に直面している。
標準ガウスノイズとは異なり、破片からの信号反射は厳密に非負の範囲バイアスをもたらす。
既存のロバストな推定器は一般に対称損失関数で設計され、暗黙的に誤差対称性の仮定に依存する。
我々はNLOSバイアスの非負の物理先行を明示的に組み込んだ物理基底解 AsymmetricHuberEKF を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:33:56 GMT)
Divide, Harmonize, Then Conquer It: Shooting Multi-Commodity Flow Problems with Multimodal Language Models [23.4] マルチモーダル言語モデル(MLM)の推論能力を利用して、トレードオフジレンマに対処する最初のMLベースの手法であるPramを提案する。
Pramは客観的で、メインストリームのアロケーションシステムとシームレスに統合され、将来のネットワークに実用的で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） (Wed, 11 Feb 2026 17:24:49 GMT)
Online Causal Kalman Filtering for Stable and Effective Policy Optimization [23.4] トークンレベルでの局所的なオフ・ポリティクスの偏差は構造的に不整合であることを示す。
安定かつ効果的な政策最適化のためのオンライン因果カルマンフィルタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:57:43 GMT)
TRACE: Timely Retrieval and Alignment for Cybersecurity Knowledge Graph Construction and Expansion [22.6] TRACEは構造化および非構造化のサイバーセキュリティデータソースを統合するために設計されたフレームワークである。
TRACEは、24の構造化データベースと、APTレポート、論文、修理通知を含む3つの非構造化データのカテゴリからの知識を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:54:21 GMT)
MapVerse: A Benchmark for Geospatial Question Answering on Diverse Real-World Maps [22.5] MapVerseは、現実世界の地図上に構築された大規模なベンチマークである。
11,837人の人間による質問応答対を1,025の地図で構成している。
我々は、基準線を確立し、推論ギャップを定量化するために、我々のベンチマークに対して10の最先端モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:36:14 GMT)
MotionWeaver: Holistic 4D-Anchored Framework for Multi-Humanoid Image Animation [22.5] MotionWeaverは、マルチヒューマノイド画像アニメーションのためのエンドツーエンドフレームワークである。
我々は、同一性に依存しない動きを抽出し、対応する文字に明示的に結合する統合された動き表現を導入する。
また,ビデオラテントで映像表現を融合するために,共有4次元空間を構成する包括的4次元アンコールパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:03:44 GMT)
Compute Only Once: UG-Separation for Efficient Large Recommendation Models [22.3] 密接な相互作用モデルにおけるユーザ側の再利用可能な計算を可能にする新しいフレームワークであるユーザグループ分離(UG-Sep)を提案する。
UG-Sepは、オンラインユーザエクスペリエンスや商用メトリクスを低下させることなく、推論遅延を最大20%削減する。
我々はByteDanceで大規模なオフライン評価と大規模オンラインA/B実験を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:53:59 GMT)
Gradients Must Earn Their Influence: Unifying SFT with Generalized Entropic Objectives [22.3] Supervised Fine-Tuning (SFT) の標準的な負の対数構造は、均一なトークンレベルの重み付けを適用する。
この剛性は2重の障害モードを生成する: (i)低確率目標を過度に強調することは、ノイズの監督の勾配を増幅し、頑健な事前を妨害し、 (ii)一様重み付けは、モデルが既に自信を持っているときに弱いシャープニングを与える。
既存の方法は可塑性の解決に失敗し、不安定なジレンマがしばしば有害なジレンマとともに必要な学習信号を抑圧する。
パラメータ自由度を変調する動的エントロピーファインチューニング(DEFT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:56:43 GMT)
Text summarization via global structure awareness [22.2] GloSA-sumは、トポロジカルデータ解析を通じてグローバルな構造認識を実現する最初の要約手法である。
我々は文の埋め込みから意味重み付きグラフを構築し、永続的ホモロジーはコアセマンティクスと論理構造を識別する。
複数のデータセットの実験では、GloSA-sumは意味論的および論理的整合性を保ちながら冗長性を低下させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:44:19 GMT)
SWE-AGI: Benchmarking Specification-Driven Software Construction with MoonBit in the Era of Autonomous Agents [21.9] SWE-AGIはMoonBitで書かれたソフトウェアシステムのエンドツーエンド、仕様駆動の構築を評価するためのオープンソースのベンチマークである。
それぞれのタスクには1000～10,000行のコアロジックを実装する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:41:43 GMT)
GoodVibe: Security-by-Vibe for LLM-Based Code Generation [21.9] コード言語モデルのセキュリティをデフォルトで改善するための神経レベルフレームワークであるGoodVibeを提示する。
GoodVibeは、セキュリティ関連推論が神経細胞の小さなサブセットに局所化されているという重要な洞察に基づいている。
セキュリティクリティカルなプログラミング言語であるC++、Java、Swift、Goの6つのLLM上でGoodVibeを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:10:14 GMT)
C^2ROPE: Causal Continuous Rotary Positional Encoding for 3D Large Multimodal-Models Reasoning [21.8] C2RoPEは視覚処理のための局所空間連続性と空間因果関係を明示的にモデル化する。
まず1次元の時間的位置とカルテシアンに基づく空間座標を統合し、三重項ハイブリッド位置指数を構成する。
Chebyshev Causal Maskingは、2次元空間における画像トークンのChebyshev距離を計算することによって因果依存性を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:50:17 GMT)
FormalJudge: A Neuro-Symbolic Paradigm for Agentic Oversight [21.7] 本稿では,双方向のフォーマル・オブ・サートアーキテクチャを用いたニューロシンボリック・フレームワークを提案する。
行動安全,マルチドメイン制約順守,エージェントによる上向き偽装検出の3つのベンチマークにまたがって検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:48:11 GMT)
Driving Reaction Trajectories via Latent Flow Matching [21.7] LatentRxnFlowは、反応を熱力学生成物状態に固定された連続的な潜在軌道としてモデル化する新しい反応予測パラダイムである。
LatentRxnFlowは、透明性、診断可能性、不確実性認識を改善して、高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:28:20 GMT)
CoSA: Compressed Sensing-Based Adaptation of Large Language Models [21.7] CoSA(Compressed Sensing-Based Adaptation)は、圧縮センシング理論から拡張された新しいPEFT法である。
我々は、CoSAが効率的かつ表現力のあるマルチスケールモデル適応のための原則的な視点を提供することを示す。
我々は,RoBERTa,Llama,Qwenファミリーと異なるスケールの5つのモデルを用いて,自然言語理解・生成を含む10種類のタスクでCoSAを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:07:23 GMT)
Bi-Level Prompt Optimization for Multimodal LLM-as-a-Judge [21.6] 大規模言語モデル(LLM)はAI生成コンテンツを評価するための自動判断器として広く採用されている。
彼らの成功にもかかわらず、LLMに基づく評価と人間の判断を合わせることは依然として困難である。
評価関連視覚的手がかりを保ちながら、画像をテキスト表現に変換する双方向プロンプト最適化フレームワークBLPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:22:13 GMT)
LaSSM: Efficient Semantic-Spatial Query Decoding via Local Aggregation and State Space Models for 3D Instance Segmentation [21.6] 競争性能を維持しつつ、シンプルさと効率性を優先するLaSSMを紹介します。
また、問合せを段階的に洗練する座標誘導状態空間モデル(SSM)デコーダを提案する。
LaSSMは最新のScanNet++ V2リーダーボードで1位にランクインし、以前のベストメソッドよりも2.5% mAP、1/3 FLOPを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:34:12 GMT)
Reinforced Curriculum Pre-Alignment for Domain-Adaptive VLMs [21.2] VLM(Vision-Language Models)は、優れた汎用能力を示すが、専門領域では不足することが多い。
本稿では,カリキュラム対応のプログレッシブ・変調機構を導入したポストトレーニングパラダイムであるReinforced Curriculum Pre-Alignment (RCPA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:04:37 GMT)
Mitigating Gradient Inversion Risks in Language Models via Token Obfuscation [21.0] 大規模言語モデルの訓練と微調整は、勾配反転攻撃(GIA)に対して脆弱である
GHOSTは、勾配、埋め込み、トークン空間にまたがる固有の接続を分離することで、GIAを中和するトークンレベルの難読化機構である。
GHOSTは重要な洞察に基づいて構築されている: トークン空間の大規模化により、意味的に区別されるが、元のトークンのシャドウ代用として機能する埋め込み型トークンが存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:49:31 GMT)
Statistical Inference and Learning for Shapley Additive Explanations (SHAP) [20.7] SHAP(Shapley additive explanation)フレームワークは、予測タスクにおける変数の重要性に寄与する重要なツールとなっている。
その普遍性にもかかわらず、これらの量に関する統計的推測を行うためのアプローチは存在しない。
SHAP曲線をデータから推定しなければならないニュアンス関数として扱うことにより、SHAPの$p$thの乗算を確実に構成的に正規化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:01:47 GMT)
Pricing Query Complexity of Multiplicative Revenue Approximation [20.6] 本研究では、未公開の流通から個人価値を引き出す単一購入者に対する収益の価格クエリについて検討する。
この設定では、売り手は価格を掲示し、二国間購入決定のみを観察することで最適な独占価格を学ばなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:42:42 GMT)
Variational Optimality of Föllmer Processes in Generative Diffusions [20.6] 有限時間地平線上の所定の目標分布に点質量を輸送する生成拡散を解析する。
拡散係数は, 時間空間分布を変化させることなく, エンファテリオリを調整できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:15:19 GMT)
Co-jump: Cooperative Jumping with Quadrupedal Robots via Multi-Agent Reinforcement Learning [20.6] コジャンプ(co-jump)は、2つの四足歩行ロボットが単独でジャンプを行うという協調作業である。
我々は,このタスクの高インパルス接触ダイナミクスを,明示的なコミュニケーションや事前定義された動作プリミティブを伴わずに同期する分散環境下で取り組んだ。
ロボットの1つが1.1mの高さを達成しており、スタンドアローンの四足歩行ロボットの0.45mのジャンプ高よりも144%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:28:04 GMT)
HiST-VLA: A Hierarchical Spatio-Temporal Vision-Language-Action Model for End-to-End Autonomous Driving [20.3] Vision-Language-Action(VLA)モデルは、マルチモーダル理解を通じて自律運転に有望な機能を提供する。
安全クリティカルなシナリオにおけるそれらの利用は、数値推論、弱い3次元空間認識、文脈に対する高い感度を含む固有の制限によって制限されている。
信頼軌道生成用に設計された階層型時空間VLAモデルであるHiST-VLAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:08:33 GMT)
See, Plan, Snap: Evaluating Multimodal GUI Agents in Scratch [20.2] 本稿では,Scratchにおけるプログラム・バイ・コンストラクションタスクにおけるマルチモーダルGUIエージェントの評価ベンチマークであるScratchWorldを紹介する。
ScratchWorldは、Create、Debug、Extended、Computeの4つの異なる問題カテゴリにまたがる83のキュレートされたタスクで構成されている。
信頼性の高い評価を実現するため,構築したScratchプログラムの機能的正当性を検証した実行ベース評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:54:53 GMT)
S-GRec: Personalized Semantic-Aware Generative Recommendation with Asymmetric Advantage [20.2] S-GRecは、オンライン軽量ジェネレータをオフラインセマンティックジャッジから切り離して、列車時の監視を行うセマンティックアウェアフレームワークである。
S-GRecは2段階のパーソナライズドセマンティックジャッジ(PSJ)を導入し、解釈可能なアスペクトエビデンスを生成し、ユーザ条件アグリゲーションを学習する。
公開ベンチマークと大規模生産システムに関する大規模な実験は、有効性とスケーラビリティの両方を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:54:26 GMT)
Neuro-Symbolic Synergy for Interactive World Modeling [20.1] 本稿では,大規模言語モデルの確率論的セマンティクスを,実行可能な記号規則と統合するフレームワークNeuro-Symbolic Synergyを提案する。
NeSySは2つのモデル間のトレーニングを相互に交互に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:36:18 GMT)
ReplicatorBench: Benchmarking LLM Agents for Replicability in Social and Behavioral Sciences [19.8] ReplicatorBenchは、3段階にわたる研究レプリケーションにおけるAIエージェントの評価のためのエンドツーエンドのベンチマークである。
ReplicatorAgentは,Web検索やサンドボックス環境との反復的なインタラクションなど,必要なツールを備えたエージェントフレームワークである。
ReplicatorAgentは、4つの基礎となる大規模言語モデル(LLM)にまたがって評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:42:10 GMT)
Deep Learning of Compositional Targets with Hierarchical Spectral Methods [19.7] なぜ深度が浅い方法よりも真の計算上の優位性をもたらすのかは、学習理論の中心的な疑問である。
本研究では, 合成対象関数に着目し, 制御された高次元設定でこの問題を考察する。
層ワイドスペクトル推定器を用いて学習した3層フィッティングモデルを用いて学習可能性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:54:20 GMT)
SAIL: Self-Amplified Iterative Learning for Diffusion Model Alignment with Minimal Human Feedback [19.6] textbfSAIL (textbfSelf-textbfAmplified textbfIterative textbfLearning) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:10:57 GMT)
SoulX-FlashHead: Oracle-guided Generation of Infinite Real-time Streaming Talking Heads [19.5] 本稿では,リアルタイム,無限長,高忠実なストリーミングビデオ生成のための統合フレームワークであるSoulX-FlashHeadを提案する。
ストリーミングシナリオにおける音声機能の不安定性に対処するために,テンポラルオーディオコンテキストキャッシュ機構を備えたストリーム対応時空間事前学習を導入する。
VividHeadは大規模で高品質なデータセットで、厳格なトレーニングをサポートするために、782時間の厳格なアライメントされた映像を格納しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:34:52 GMT)
TestExplora: Benchmarking LLMs for Proactive Bug Discovery via Repository-Level Test Generation [19.4] 提案するTestExploraは,大規模言語モデルを積極的なテスタとして評価するためのベンチマークである。
TestExploraには482リポジトリから2,389のタスクが含まれており、すべての欠陥関連信号を隠している。
現状のモデルでは、F2P(Fail-to-Pass)の最大率は16.06%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:22:51 GMT)
Generalized Robust Adaptive-Bandwidth Multi-View Manifold Learning in High Dimensions with Noise [19.3] マルチビューデータセットは科学や工学の応用では一般的であるが、既存の融合法では理論上の保証が限られている。
本稿では,複数のノイズデータソースを統合するためのカーネルベースの新しい拡散幾何学フレームワークであるGRAB-MDM(Generalized Robust Adaptive-Bandwidth Multiview Diffusion Maps)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:01:10 GMT)
Eliminating VAE for Fast and High-Resolution Generative Detail Restoration [19.3] 拡散モデルは、現実世界の超解像(SR)タスクにおいて顕著なブレークスルーを達成した。
GenDRのような最近の研究は、ステップ番号を1に最小化するためにステップ蒸留を採用している。
GenDR-Pixは4K画像を1秒と6GBで復元できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:23:30 GMT)
SCRAPL: Scattering Transform with Random Paths for Machine Learning [19.2] 機械学習のためのランダムパスを用いた散乱変換(SCRAPL)は,多変数散乱変換の効率的な評価手法である。
SCRAPLは、複数のスケールとレートで分光時相パターンを分解し、間欠的な聴覚テクスチャの微妙な特徴付けを可能にする。
SCRAPLを微分可能ディジタル信号処理(DDSP)、具体的には粒状合成器とRoland TR-808ドラムマシンの教師なし音声マッチングに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:57:08 GMT)
RSHallu: Dual-Mode Hallucination Evaluation for Remote-Sensing Multimodal Large Language Models with Domain-Tailored Mitigation [19.1] 我々は、RSの幻覚をRS指向の分類法で定式化し、画像レベルの幻覚を導入し、RS固有の不整合をオブジェクト中心の誤りを超えて捉える。
我々は、幻覚ベンチマークRSHalluEvalを構築し、デュアルモードチェックを可能にし、高精度なクラウド監査と低コストで再現可能なローカルチェックをサポートします。
RS-MLLM全体の緩和は、統一されたプロトコルの下で、幻覚のない率を最大21.63ポイント改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:41:33 GMT)
Why Does RL Generalize Better Than SFT? A Data-Centric Perspective on VLM Post-Training [18.9] 大規模ビジョン・ランゲージモデル(VLM)は、スーパーバイザード・ファインチューニング(SFT)で訓練されたモデルと比較して、OOD(out-of-distriion)の性能を一貫して向上させる。
本稿では、この現象をデータ中心で説明し、RLの一般化の優位性は、本来は中分散学習サンプルを優先する暗黙のデータフィルタリング機構から生じることを主張する。
実験により、Difficulty-Curated SFT は標準 SFT よりも OOD の一般化を大幅に促進するだけでなく、RL ベースのトレーニングの性能を上回り、安定性と計算効率を向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:55:15 GMT)
The Cost of Learning under Multiple Change Points [18.9] 内因性コンファウンディング(内因性コンファウンディング)とよばれる現象により,古典的手法では破滅的な失敗(高い後悔)が生じる可能性が示唆された。
我々はAnytime Tracking CUSUM(ATC)と呼ばれる新しい学習アルゴリズムを提案する。
これらは地平線のないオンラインアルゴリズムであり、選択的検出原理を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:16:20 GMT)
VESPO: Variational Sequence-Level Soft Policy Optimization for Stable Off-Policy LLM Training [18.8] 訓練安定性は、大規模言語モデルの強化学習における中心的な課題である。
変動周波数レベルのソフトポリシー最適化(VESPO)を提案する。
数学的推論ベンチマークの実験では、VESPOは安定なトレーニングを64倍の安定度と完全な非同期実行で維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:48:08 GMT)
Canvas-of-Thought: Grounding Reasoning via Mutable Structured States [18.7] CoT(Chain-of-Thought)の促進により、MLLM(Multimodal Large Language Models)の推論能力が大幅に向上した。
線形テキストシーケンスのみに依存することは、複雑なタスクのボトルネックのままです。
文脈効率を考慮したマルチモーダル推論のための新しいパラダイムである textbf Canvas-of-Thought (Canvas-CoT) を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:54:58 GMT)
VideoSTF: Stress-Testing Output Repetition in Video Large Language Models [18.7] 我々は,ビデオLLMの出力繰り返しを系統的に測定し,ストレステストする最初のフレームワークであるVideoSTFを紹介した。
映像入力の時間的摂動に対して,出力繰り返しが広範かつ重要であり,非常に敏感であることがわかった。
この結果から,現代のビデオLLMにおける基本安定性問題としての出力繰り返しが明らかになり,映像言語システムにおける安定性を意識した評価が動機となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:40:48 GMT)
Learning, Solving and Optimizing PDEs with TensorGalerkin: an efficient high-performance Galerkin assembly algorithm [18.7] 本稿では,数値解の統一化,制約付き最適化,変分構造を持つPDEの物理インフォームド学習について述べる。
我々のフレームワークは、基礎となる変分形式のガレルキン離散化に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:14:46 GMT)
TabICLv2: A better, faster, scalable, and open tabular foundation model [18.6] 3つの柱上に構築された回帰と分類のための新しい最先端基盤モデルであるTabICLv2を紹介する。
Tabiclv2は、50GBのGPUメモリ下での百万規模のデータセットを効果的に一般化し、RealTabPFN-2.5よりも著しく高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:51:02 GMT)
LAP: Language-Action Pre-Training Enables Zero-shot Cross-Embodiment Transfer [18.5] 本稿では,Language-Action Pre-Training(LAP)について紹介する。
LAPでは、学習トークン化やコストのかかるアノテーション、具体的アーキテクチャ設計は必要ありません。
LAP-3Bは平均ゼロショット成功率50%を超え、最強のビジョン・ランゲージ・アクションモデルよりも約2倍向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:09:11 GMT)
Beyond Student: An Asymmetric Network for Neural Network Inheritance [18.3] InherNetは、教師の体重に対して非対称な低ランク分解を行うニューラルネットワーク継承手法である。
InherNetは、同一のパラメータサイズを持つ学生ネットワークと比較して高い性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:41:57 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） (Wed, 11 Feb 2026 13:26:34 GMT)
Stress Tests REVEAL Fragile Temporal and Visual Grounding in Video-Language Models [18.2] Video-Language Models (VidLM) は、ビデオの内容、時間的シーケンス、動きを強く説明する。
本稿では,現代Vidsの基礎的弱点を探索する診断ベンチマークREVEALを紹介する。
これらのモデルでは,映像コンテンツを無視しながら質問に回答し,虚偽の主張に同意し,基本的なカメラの動きに苦しむとともに,時間的スケーラブルな情報を収集することができない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:39:14 GMT)
SecCodePRM: A Process Reward Model for Code Security [18.2] SecCodePRMは、コンテキスト対応のステップレベルのセキュリティスコアをコード軌道に沿って割り当てるプロセス報酬モデルである。
フルコード脆弱性検出(VD)、部分コードVD、セキュアコード生成(CG)の3つのアプリケーションがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:00:19 GMT)
Surgery: Mitigating Harmful Fine-Tuning for Large Language Models via Attention Sink [18.0] 有害な微調整は、大きな言語モデルの安全性アライメントを無効にする可能性がある。
そこで我々は, 有害な微調整を緩和するために, 手術と呼ばれる微調整段階の防御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:24:38 GMT)
Enhancing Multivariate Time Series Forecasting with Global Temporal Retrieval [17.3] GTR(Global Temporal Retriever:グローバルテンポラルレトリバー)は,任意の予測モデルの時間的認識を,現在の歴史的文脈を超えた拡張するために設計された,軽量でプラグアンドプレイなモジュールである。
GTRはサイクル全体の適応的グローバル時間埋め込みを維持し、入力シーケンスで関連するグローバルセグメントを動的に検索する。
実験では、GTRは短期および長期の予測シナリオにおいて、常に最先端のパフォーマンスを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:33:33 GMT)
The Alignment Bottleneck in Decomposition-Based Claim Verification [17.2] 我々は、時間的拘束力のある証拠と人間による注釈付きサブステートメント証拠を含む、現実世界の複雑なクレームのデータセットを新たに導入する。
サブステートアラインド・アライメント・エビデンス(SAE)と繰り返しクライム・レベル・エビデンス(SRE)という2つのアライメント・アライメント・セットアップの下での分解を評価する。
以上の結果から,エビデンスがきめ細やかで厳密に整合している場合にのみ,分解が大幅な性能向上をもたらすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 00:02:16 GMT)
MindPilot: Closed-loop Visual Stimulation Optimization for Brain Modulation with EEG-guided Diffusion [17.2] 我々は、脳波信号を最適化フィードバックとして利用し、自然主義的な画像生成を導く最初のクローズドループフレームワークであるMindPilotを紹介する。
我々はMindPilotをシミュレーションと人間実験の両方で検証し、(i)セマンティックターゲットの効率的な検索、(ii)脳波特徴のクローズドループ最適化、(iii)メンタルマッチングと感情制御タスクにおける人・物体の検証を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:51:31 GMT)
Addressing OSS Community Managers' Challenges in Contributor Retention [17.0] コントリビュータの保持を管理するための現在のツール(ダッシュボードなど)は、潜在的な離脱を早期に特定するための予測的な洞察ではなく、レトロスペクティブを提供することによって不足している。
本研究は,(1)OSSにおけるコントリビュータの維持管理の課題に対する実証的な洞察,(2)OSSコミュニティマネージャの維持活動を支援する実行可能な戦略,(3)OSSサステナビリティに関する理論を開発・検証するための実践的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:51:01 GMT)
Spend Search Where It Pays: Value-Guided Structured Sampling and Optimization for Generative Recommendation [17.0] 本稿では,価値誘導型サンプリングおよびツリー構造化アドバンテージ強化フレームワークであるV-STARを提案する。
V-STARは2つの相乗的成分を介して自己進化ループを形成する。まず、決定ノードを識別し、高次接頭辞を選択的に深めるために価値誘導効率復号法(VED)を開発する。
第2に、誘導木トポロジーを利用して兄弟関係の利点を計算し、決定的な分岐決定に学習信号に集中するシブリング-GRPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:57:36 GMT)
Live or Lie: Action-Aware Capsule Multiple Instance Learning for Risk Assessment in Live Streaming Platforms [16.9] ライブストリーミングは、今日のインターネットの基盤となり、大規模なリアルタイムソーシャルインタラクションを可能にしている。
複数の参加者の間で、まばらで調整された悪意のある行動によって引き起こされる深刻なリスクに直面します。
本稿では,ライブストリーミングルームにおけるリスクアセスメントの先駆的研究について述べる。
本稿では,個人行動とグループレベルの協調パターンの両方をモデル化するアクション対応カプセルMILフレームワークであるAC-MILを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:33:01 GMT)
GPU-Fuzz: Finding Memory Errors in Deep Learning Frameworks [16.9] GPUメモリエラーは、ディープラーニング(DL)フレームワークにとって重要な脅威であり、クラッシュやセキュリティ問題にもつながります。
本稿では,演算子パラメータを形式的制約としてモデル化することで,これらの問題を効率的に位置決めするGPU-Fuzzを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:32:43 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） (Wed, 11 Feb 2026 03:13:17 GMT)
Towards Compressive and Scalable Recurrent Memory [16.8] トランスフォーマーは、長いコンテキストへのスケーリングにおいて、注意の二次的なボトルネックに直面します。
最近のアプローチでは、現在のウィンドウを超えてコンテキストを拡張するために、リカレントメモリが導入されている。
我々は,オンライン関数近似のためのHiPPOフレームワークを基盤とした,新しいメモリアーキテクチャであるElastic Memoryを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:21:49 GMT)
Beyond Confidence: The Rhythms of Reasoning in Generative Models [16.6] 大きな言語モデル(LLM)は、わずかに入力コンテキストの変化に対する感度に悩まされ、信頼性を損なうという印象的な能力を示す。
我々は,LLMが耐えうる最大内部状態を,その支配的な次トーケン予測が大幅に変化する前に定量化する新しい計量であるToken Constraint Bound(_mathrmTCB$)を紹介する。
実験の結果, 実効的なプロンプトエンジニアリングと相関し, 文脈内学習やテキスト生成において, 難易度に欠ける致命的な予測不安定性を明らかにすることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:58:23 GMT)
LocoVLM: Grounding Vision and Language for Adapting Versatile Legged Locomotion Policies [16.5] 新たなアプローチは、基礎モデルから高レベルのコモンセンス推論を脚移動適応のプロセスに統合する。
事前学習された視覚言語モデルを用いて、高度な環境意味論を抽出し、それらをスキルデータベース内に構築する。
我々の知る限りでは、環境意味論や指示追従精度最大87%の指示による高レベル推論を用いて、足歩行のリアルタイム適応を実演する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:00:18 GMT)
Selective Prior Synchronization via SYNC Loss [16.4] 本稿では,予測の不確実性レベルに基づいて,DNNがいつ予測を終了するかを判断できる選択予測に焦点を当てた。
提案手法は,従来推論でのみ用いられてきた選択前の不確実性情報を暗黙的に生成する。
具体的には、SelectiveNetのトレーニングプロセスにソフトマックス応答を組み込むことで、選択先行を検証して選択予測能力を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:43:00 GMT)
The Automatic Verification of Image-Text Claims (AVerImaTeC) Shared Task [16.4] 画像テキストクレームの自動検証(AVerImaTeC)タスクは、証拠の検索と実世界の画像テキストクレームの検証のためのシステム開発を促進することを目的としている。
優勝したHUMANEはAVerImaTeCスコア0.5455を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:32:15 GMT)
dnaHNet: A Scalable and Hierarchical Foundation Model for Genomic Sequence Learning [16.3] dnaHNetはトークン化なしの自己回帰モデルであり、ゲノム配列をエンドツーエンドにセグメント化し、モデル化する。
DNAHNetは、原核生物ゲノムに基づいて、スケーリングと効率においてStripedHyena2などの主要なアーキテクチャより優れている。
ゼロショットタスクでは、DNAHNetはタンパク質の多様性の適合性と遺伝子の本質を予測する上で優れた性能を達成し、監督なしで階層的な生物学的構造を自動的に発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:48:21 GMT)
Meningioma Analysis and Diagnosis using Limited Labeled Samples [16.3] 空間周波数領域の重み付き融合は髄膜腫の分類性能に大きな影響を及ぼす。
離散ウェーブレット変換により得られる特定の周波数帯域の寄与は、画像によって大きく異なる。
数発の髄膜腫学習において,異なる周波数帯域情報と空間領域情報の適応重みを持つ特徴融合アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:44:10 GMT)
Large Language Models for Designing Participatory Budgeting Rules [16.3] 大規模言語モデル(LLM)は、アルゴリズム設計の自動化にますます採用されている。
LLMRuleと呼ばれる新しいフレームワークを導入し,LLMを進化的探索手順に組み込むことで,既存の作業の限界に対処する。
以上の結果から, LLM生成ルールは, 実用性の観点からも既存の手作りルールよりも優れており, 同等の公平性を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:55:50 GMT)
Efficient Sparse Selective-Update RNNs for Long-Range Sequence Modeling [16.3] Selective-Update RNN(suRNN)は、入力が冗長であるときにメモリを保存することを学習する非線形アーキテクチャである。
情報イベントのみをオープンするニューロンレベルのバイナリスイッチを使用することで、SuRNNは、繰り返し更新を生のシーケンス長から切り離す。
Long Range Arena、WikiText、その他の総合ベンチマークの実験では、SuRNNはより複雑なモデルの精度と一致するか、超えるかを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:50:07 GMT)
A Unified Theory of Random Projection for Influence Functions [16.2] 我々は、射影が影響関数を確実に保存するときに特徴付ける理論を開発する。
P$ は $textrange(F)$ に注入され、$mgeq textrank(F)$ を必要とする。
また、テスト勾配が $ker(F)$ の成分を持つときに生じるエンフリーケージ項を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:42:04 GMT)
From Representational Complementarity to Dual Systems: Synergizing VLM and Vision-Only Backbones for End-to-End Driving [16.1] VLA(Vision-Language-Action)は、言語対応のバックボーンによるエンドツーエンド(E2E)計画を強化する。
我々は,この問題をRecogDriveの3-RQ分析で再検討し,完全なVLMとビジョンのみのバックボーンでシステムをインスタンス化する。
ViTとVLMの両方のブランチを実行し、学習したスコアラーを用いてエンドポイントの軌跡を選択できるHybridDriveVLAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:25:05 GMT)
Features as Rewards: Scalable Supervision for Open-Ended Tasks via Interpretability [16.1] オープンエンドタスクのスケーラブルな監視機能としての機能。
本稿では,オープンエンドタスク学習における解釈可能性の利用に関する新しいパラダイムを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:22:23 GMT)
YOR: Your Own Mobile Manipulator for Generalizable Robotics [16.0] YORは低コストの移動マニピュレータで、全方向ベース、望遠式垂直リフト、グリッパー付き2本のアームを統合している。
私たちの設計では、モジュール性、既製のコンポーネントを使った組み立ての容易さ、そして手頃さを強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:59:00 GMT)
SAFuzz: Semantic-Guided Adaptive Fuzzing for LLM-Generated Code [15.9] SAFuzzは、アダプティブリソースの割り当てと動的早期停止を可能にするために、プロンプトベースの振る舞いの多様化、問題固有のオークルを用いたハーネス生成、LLMベースの予測器を統合する。
我々は、脆弱性識別精度を77.9%から85.7%に改善し、SOTA GreenFuzzに比べて1.71倍の時間コスト削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:19:50 GMT)
Infusion: Shaping Model Behavior by Editing Training Data via Influence Functions [15.8] 我々のフレームワークであるInfusionは、スケーラブルな影響関数近似を用いて、ドキュメントのトレーニングに小さな摂動を計算する。
Infusionは、少数の明示的な動作例を挿入するベースラインと競合する可能性があることを示す。
予備的な言語実験では、我々のアプローチが目標となる行動の確率を高め、失敗すると、モデルが既に学習した行動の増幅に最も効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:41:21 GMT)
GraphSeek: Next-Generation Graph Analytics with LLMs [15.7] LLMは、アクセス可能な自然言語(NL)グラフ解析を約束するが、業界規模のプロパティグラフを効率的かつ効率的に処理することができない。
このようなグラフ上での複雑なマルチクエリ解析のための新しい抽象化を考案する。
この抽象化は、GraphSeekと呼ばれる最初のLLM拡張グラフ分析フレームワークの基礎として使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:20:06 GMT)
LakeMLB: Data Lake Machine Learning Benchmark [15.6] データレイクにおける最も一般的なマルチソース・マルチテーブルシナリオ向けに設計されたLakeMLB(Data Lake Machine Learning Benchmark)を提案する。
LakeMLBは、UnionとJoinという2つの代表的なマルチテーブルシナリオに焦点を当てており、政府のオープンデータ、ファイナンス、Wikipedia、オンラインマーケットプレイスを含む、各シナリオの3つの実世界のデータセットを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:33:29 GMT)
IU-GUARD: Privacy-Preserving Spectrum Coordination for Incumbent Users under Dynamic Spectrum Sharing [15.5] 現在の保護機構は限界に直面している。
プライバシー保護のためのスペクトル共有フレームワークIU-GUARDを提案する。
IU-GUARDは,実際の計算と通信のオーバーヘッドを伴って,強力なプライバシ保証を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:49:04 GMT)
Chain-of-Look Spatial Reasoning for Dense Surgical Instrument Counting [15.4] 逐次的人間の数え上げ過程を模倣する新しい視覚推論フレームワークであるChain-of-Lookを紹介した。
このビジュアルチェインは、コヒーレントな空間軌跡に沿って数えられるように誘導し、複雑なシーンの精度を向上させる。
また1,464個の高密度手術器具画像からなる新しいデータセットであるSurgCount-HDも提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:49:37 GMT)
PuriLight: A Lightweight Shuffle and Purification Framework for Monocular Depth Estimation [15.4] PuriLightは、自己教師付き単眼深度推定のためのフレームワークである。
計算効率と詳細保存という2つの課題に対処する。
PuriLightは、最小限のトレーニングパラメータで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:35:21 GMT)
AIvilization v0: Toward Large-Scale Artificial Social Simulation with a Unified Agent Architecture and Adaptive Agent Profiles [15.4] AIvilization v0は、リソース制限されたサンドボックス経済とLLMエージェントアーキテクチャを結合した、一般公開された大規模な人工社会である。
この環境は、生理的生存コスト、置換不可能な多層生産、AMMベースの価格体系、ゲート型教育占領システムを統合している。
我々は、鍵となるスタイル化された事実を再現し、教育やアクセス制限によって構築された富の成層化を生み出す安定した市場を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:18:15 GMT)
EventCast: Hybrid Demand Forecasting in E-Commerce with LLM-Based Event Knowledge [15.3] EventCastは、将来のイベント知識を時系列予測に統合するモジュラー予測フレームワークである。
10ヶ月にわたって、160のリージョンの4つの国にまたがる現実世界のeコマースシナリオにデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:52:27 GMT)
Evaluating Alignment of Behavioral Dispositions in LLMs [15.3] 社会的文脈における反応を形作る行動配置に着目する。
LLMによって表現される配位が人間の配位とどのように密接に一致しているかを研究するための枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:59:12 GMT)
Found-RL: foundation model-enhanced reinforcement learning for autonomous driving [15.3] エンドツーエンド自動運転(AD)の主流パラダイムとして強化学習(RL)が登場している。
Found-RLは、基礎モデルを使用してADのためのRLを効率的に拡張するプラットフォームである。
コアとなるイノベーションは非同期バッチ推論フレームワークで、シミュレーションループから重いVLM推論を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:56:04 GMT)
DMP-3DAD: Cross-Category 3D Anomaly Detection via Realistic Depth Map Projection with Few Normal Samples [15.2] 3次元点雲のカテゴリ間異常検出は、見えない物体が対象カテゴリーに属するかどうかを判定することを目的としている。
既存のほとんどのメソッドはカテゴリ固有のトレーニングに依存しており、数ショットのシナリオでは柔軟性が制限される。
DMP-3DADは、マルチビューリアルな深度マップ投影に基づく3次元異常検出のための訓練不要フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:47:38 GMT)
Deep Bootstrap [15.2] 条件付き拡散モデルに基づく非パラメトリック回帰のための新しいディープブートストラップフレームワークを提案する。
拡散モデルの表現能力により,高次元および多モード分布からの効率的なサンプリングを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:20:20 GMT)
Time-to-Event Transformer to Capture Timing Attention of Events in EHR Time Series [15.0] LITTは、仮想相対タイムライン上のシーケンシャルイベントの一時的なアライメントを可能にする、新しいTiming-Transformerアーキテクチャである。
乳がん患者3,276人の実世界の経時的EHRデータから,その解釈可能性と効果を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 00:13:08 GMT)
When Skills Lie: Hidden-Comment Injection in LLM Agents [15.0] このドキュメンテーション層に隠れたプロンプトインジェクションリスクについて検討する。
We found that DeepSeek-V3.2 and GLM-4.5-Air can be affected by malicious instructions embedded in hidden comment to an legitimate Skill。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:58:07 GMT)
GeoGR: A Generative Retrieval Framework for Spatio-Temporal Aware POI Recommendation [15.0] GeoGRはAMAPのようなナビゲーションベースのLBSに適した地理的生成レコメンデーションフレームワークである。
ユーザのコンテキスト状態の変化を認識し,意図を意識したPOIレコメンデーションを可能にする。
複数の実世界のデータセットに対する大規模な実験は、GeoGRが最先端のベースラインよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:48:27 GMT)
LUCID: Attention with Preconditioned Representations [15.0] LUCIDアテンション(LUCID Attention)は,アテンション確率にプレコンディショナーを適用するアーキテクチャ変更である。
このプレコンディショナーは、指数化キーキー類似性から派生したもので、再生カーネルヒルベルト空間内のキー間の重なりを最小限にする。
最大128Kトークンで評価された10億のパラメータ言語モデルをトレーニングすることで、我々のアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:46:32 GMT)
RoboSubtaskNet: Temporal Sub-task Segmentation for Human-to-Robot Skill Transfer in Real-World Environments [14.9] 人間とロボットのコラボレーションを安全にするためには、細かなサブタスクのセグメントを、長い、トリミングされていないビデオで一時的に見つけて分類することが不可欠だ。
本稿では,マルチステージのヒューマン・ロボット・サブタスクセグメンテーションフレームワークであるRoboSubtaskNetを紹介する。
また、サブタスクレベルで注釈付けされた医療および産業デモのデータセットであるRoboSubtaskを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:36:22 GMT)
LingxiDiagBench: A Multi-Agent Framework for Benchmarking LLMs in Chinese Psychiatric Consultation and Diagnosis [14.8] 精神疾患は世界中で広く普及している。
精神科医の不足と面接に基づく診断の固有の主観性は、タイムリーで一貫した精神的健康評価に重大な障壁をもたらす。
大規模マルチエージェントベンチマークであるLingxiDiagBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:31:46 GMT)
Transport, Don't Generate: Deterministic Geometric Flows for Combinatorial Optimization [14.8] CycFlowは、反復的エッジを決定論的ポイントトランスポートに置き換えるフレームワークである。
データ依存フローマッチングを利用することで、エッジスコアリングの二次的ボトルネックを回避し、線形座標力学を優先する。
このパラダイムシフトは、最先端の拡散ベースラインと比較して最大3桁の解速度を加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:38:12 GMT)
RealHD: A High-Quality Dataset for Robust Detection of State-of-the-Art AI-Generated Images [14.7] 実画像とAI生成画像の両方を含む複数のカテゴリにわたる730,000以上の画像からなる高品質で大規模なデータセットを提案する。
生成された画像は最先端の方法で合成され、テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーション(念入りに設計された1万以上のプロンプトによって誘導される)、画像のインペインティング、画像の精細化、顔のスワップなどが含まれる。
我々のデータセットは、検出方法を評価するための強力なベンチマークとして機能するだけでなく、AI生成画像検出技術の堅牢性向上にも寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:38:40 GMT)
BagelVLA: Enhancing Long-Horizon Manipulation via Interleaved Vision-Language-Action Generation [14.7] VLA(Vision-Language-Action)モデルは通常、独立した言語計画や視覚予測に重点を置いている。
本研究では,言語計画,視覚予測,行動生成を統合した統一モデルBagelVLAを提案する。
大規模な実験により、BagelVLAは複数のシミュレーションおよび実世界のベンチマークで既存のベースラインを上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:54:17 GMT)
Understand Then Memory: A Cognitive Gist-Driven RAG Framework with Global Semantic Diffusion [14.5] Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識を取り入れることで、LLMの幻覚を効果的に緩和する。
本稿では,認知記憶過程をシミュレートするRAGフレームワークであるCogitoRAGを提案する。
CogitoRAGは最先端のRAG手法よりも優れており、複雑な知識の統合や推論において優れた能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:58:08 GMT)
From Native Memes to Global Moderation: Cross-Cultural Evaluation of Vision-Language Models for Hateful Meme Detection [13.9] 本稿では,最先端ビジョン言語モデル(VLM)の文化的相互堅牢性を定量的に評価する手法を提案する。
i)学習戦略(ゼロショット対ワンショット)、(ii)言語(ネイティブ対イングリッシュ)、(iii)意味と検出に対する翻訳効果の3つを分析した。
その結果,共通の翻訳・翻訳・検出アプローチは性能を低下させる一方,文化的に整合した介入(母語プロンプトとワンショット学習)は検出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） (Wed, 11 Feb 2026 22:19:33 GMT)
SoftMatcha 2: A Fast and Soft Pattern Matcher for Trillion-Scale Corpora [13.9] 超高速でフレキシブルな探索アルゴリズムを提案し,一兆分の1の自然言語コーパスを0.3秒以内で探索する。
提案手法では,コーパスサイズによく適合する接尾辞配列に基づく文字列マッチングを用いる。
提案手法は,既存の手法に比べて検索遅延を著しく低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:40:15 GMT)
Stride-Net: Fairness-Aware Disentangled Representation Learning for Chest X-Ray Diagnosis [13.8] 胸部X線分類のためのディープニューラルネットワークは、強い平均性能を達成するが、特定の集団群では性能が劣ることが多い。
胸部X線解析のための病原性差別的かつ人口動態的に不変な表現を学習するフェアネス対応フレームワークであるStride-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:04:52 GMT)
Entropy-Guided Dynamic Tokens for Graph-LLM Alignment in Molecular Understanding [13.8] 分子理解は、科学的発見のような進歩する領域の中心である。
既存のグラフ-LLMブリッジは、固定長の静的トークンでQ-Formerスタイルのコネクタを適応することが多い。
本稿では,エントロピー誘導型動的トークン変換器であるETT-Formerを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:00:07 GMT)
PieArena: Frontier Language Agents Achieve MBA-Level Negotiation Performance and Reveal Novel Behavioral Differences [13.8] マルチエージェントインタラクションを基盤とした大規模ベンチマークベンチマークであるPieArenaを紹介する。
代表的フロンティア言語エージェント(GPT-5)が、訓練されたビジネススクールの生徒と一致したり、成績が良くなった場合の、人間-専門家レベルのパフォーマンスの体系的証拠を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:36:24 GMT)
EST: Towards Efficient Scaling Laws in Click-Through Rate Prediction via Unified Modeling [13.7] 近年,産業用クリックスルーレート(CTR)予測の効率化が注目されている。
そこで本研究では,すべての生入力を単一シーケンスで処理して完全に統一されたモデリングを実現する,効率よくスケーラブルな変換器 (EST) を提案する。
ESTは生産ベースラインを大幅に上回り、3.27%のRPM(Revenue Per Mile)と1.22%のCTRリフトを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:51:54 GMT)
Conversational Behavior Modeling Foundation Model With Multi-Level Perception [13.7] 我々は、Graph-of-Thoughts (GoT)を介して会話行動に対する意図と理由を予測するフレームワークモデルを導入する。
GoTはストリーミング予測を進化グラフとして構成し、トランスフォーマーが次の音声行為を予測することで、その決定に対する簡潔な正当化を生成する。
実験により、このフレームワークは頑健な行動検出を行い、解釈可能な推論連鎖を生成し、完全な二重音声対話システムにおいて会話推論をベンチマークするための基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:32:52 GMT)
Biases in the Blind Spot: Detecting What LLMs Fail to Mention [13.6] 大型言語モデル (LLM) は、しばしばチェーン・オブ・シント (CoT) 推論のトレースを提供するが、内部バイアスを隠蔽する可能性がある。
タスク固有の非言語バイアスを検出するために,完全に自動化されたブラックボックスパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:04:55 GMT)
Invisible Trails? An Identity Alignment Scheme based on Online Tracking [13.5] ターゲットユーザを正確に識別するための効果的なアイデンティティアライメント手法を提案する。
オンライントラッキングベースのアイデンティティアライメントのための新しい評価フレームワークを初めて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:18:08 GMT)
Patch the Distribution Mismatch: RL Rewriting Agent for Stable Off-Policy SFT [13.4] 我々は、教師付き微調整(SFT)の前に下流のトレーニングデータを書き換えるデータ中心のアプローチを提案する。
多様性を保ちながら、バックボーンのQAスタイルの世代分布に適合する書き直しポリシーを学習する。
本手法は、標準SFTに匹敵するダウンストリームゲインを実現し、ダウンストリームでないベンチマークを平均12.34%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:51:37 GMT)
The Million-Label NER: Breaking Scale Barriers with GLiNER bi-encoder [13.3] 本稿では,名前付きエンティティ認識(NER)のための新しいアーキテクチャであるGLiNER-bi-Encoderを紹介する。
提案するバイエンコーダの設計は,プロセスを専用ラベルエンコーダとコンテキストエンコーダに分離し,コンテキストウィンドウのボトルネックを効果的に除去する。
実験結果は最先端のゼロショット性能を示し、CrossNERベンチマークで61.5%のMicro-F1を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:55:24 GMT)
Training-free Dropout Sampling for Semantic Token Acceptance in Speculative Decoding [13.2] 投機的復号化は、トークンを軽量なドラフトモデルで提案することにより、大きな言語モデル推論を加速する。
この研究は、ドラフトトークンとターゲットモデルの予測分布をマッチングする新しいアプローチであるDropMatchを導入している。
複数のベンチマークで実験したところ、我々のアプローチは、競争力のあるタスク性能を維持しながら、受け入れ期間を延ばすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:53:33 GMT)
Projection-Based Memory Kernel Coupling Theory for Quantum Dynamics: A Stable Framework for Non-Markovian Simulations [13.1] オープン量子系における時間相関関数の予測に基づく安定性保存手法を提案する。
このアプローチは、複素系における非マルコフ力学に対する汎用的で信頼性の高いフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:22:00 GMT)
Privacy-Utility Tradeoffs in Quantum Information Processing [13.1] プライバシが$(varepsilon,)$-quantumローカルディファレンシャルプライバシによって定量化される場合、ジェネリックおよびアプリケーション固有のユーティリティメトリクスの両方に対して最適なトレードオフについて検討する。
我々は、高い確率で一定の精度を保証するのに必要なサンプル数に対する低い境界を導出する。
我々は、プライベートな学習タスクに有用な応用を約束する、プライベートな古典的な影の研究を開始することで、結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:21:45 GMT)
Are Aligned Large Language Models Still Misaligned? [13.1] Mis-Align Bench は、安全性、価値、文化的側面の相違を分析するための統一されたベンチマークである。
SAVACUは、112のドメイン(またはラベル)にまたがる382,424のミスアライメントデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:30:43 GMT)
A solvable high-dimensional model where nonlinear autoencoders learn structure invisible to PCA while test loss misaligns with generalization [12.8] 本稿では,2つの潜在因子を持つトラクタブルな高次元スパイクモデルを提案する。
PCAと線形オートエンコーダは後者の回復に失敗し、最小の非線形オートエンコーダは両方を確実に抽出する。
私たちのモデルは、自己監督型テストの損失が表現品質と不整合である、抽出可能な例も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:31:29 GMT)
Boundary-Aware Multi-Behavior Dynamic Graph Transformer for Sequential Recommendation [12.8] グラフ構造を動的に洗練する境界対応マルチビヘイビア動的グラフ変換器(MB-DGT)モデルを提案する。
本モデルでは,ユーザ嗜好モデリングのためのトランスフォーマーに基づく動的グラフアグリゲータを用いて,変更グラフ構造とユーザ行動のシーケンスを同調する。
モデル最適化のために,ユーザ固有の多行動損失関数を実装し,異なる行動間の利害境界を明確にし,ユーザ好みのパーソナライズされた学習を充実させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:53:08 GMT)
Can Large Language Models Make Everyone Happy? [12.6] LLM(Large Language Models)は、安全性、価値、文化的側面を同時に満たさないことを指す。
メカニカルプロファイリングにインスパイアされたミスアライメントトレードオフを測定するための統一ベンチマークであるMisAlign-Profileを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:57:23 GMT)
Colorful Talks with Graphs: Human-Interpretable Graph Encodings for Large Language Models [12.5] グラフ問題は大きな言語モデル(LLM)にとって根本的な課題である
グラフからテキストへの変換のための人間の解釈可能な構造的符号化戦略を導入する。
提案手法は,大域的なグラフ構造上の推論を必要とするグラフタスクにおいて,LLMの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 00:15:29 GMT)
Enhancing Predictability of Multi-Tenant DNN Inference for Autonomous Vehicles' Perception [12.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた予測可能な知覚システムを提案する。
マルチテナントDNNでは、同じレベルの精度を維持しながら、処理対象の画像データの量を削減する。
PP-DNNは認識可能性を大幅に向上させ、融合フレームの数を最大7.3倍に増やす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:25:10 GMT)
Optimizing Agent Planning for Security and Autonomy [12.3] 既存の評価は、人間の監視への依存を減らすという、システムレベルの防衛の重要な利点を欠いている、と我々は主張する。
このメリットを定量化するために、自律的なメトリクスを導入します。
実験によると、このアプローチはユーティリティを犠牲にすることなく、より高い自律性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:37:02 GMT)
VTC: DNN Compilation with Virtual Tensors for Data Movement Elimination [12.1] 不要なデータ移動をすべて排除した新しいテンソルコンパイルフレームワークであるVTCを紹介する。
VTCはNVIDIA GPUの既存のMLコンパイラを最大1.93倍(平均1.28倍)上回っており、推論メモリの節約率は60%(17.5%)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:23:10 GMT)
The Magic Correlations: Understanding Knowledge Transfer from Pretraining to Supervised Fine-Tuning [12.0] 事前学習から教師付き微調整(SFT)への言語モデル機能移行について検討する。
我々の実験によると、トランスファーの信頼性は機能カテゴリ、ベンチマーク、スケールによって劇的に変化している。
これらの発見は、事前学習の決定と下流の結果の間の複雑な相互作用に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:46:40 GMT)
Assessing Vision-Language Models for Perception in Autonomous Underwater Robotic Software [11.8] Vision-Language Models (VLMs) は自律型水中ロボット(AURs)に有望なソリューションを提供する
AURソフトウェアにおけるVLMに基づく知覚モジュールの実証評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:59:44 GMT)
FastUSP: A Multi-Level Collaborative Acceleration Framework for Distributed Diffusion Model Inference [11.8] Unified Sequence Parallelism (USP) は分散アテンション計算のための最先端のアプローチとして登場した。
既存のUSP実装は、カーネルの起動オーバーヘッドと準通信スケジューリングに悩まされている。
コンパイルレベル最適化,通信レベル最適化,演算子レベル最適化を統合したフレームワークである textbfFastUSP を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:19:57 GMT)
From Natural Language to Materials Discovery:The Materials Knowledge Navigation Agent [11.5] 本稿では、科学的意図を実行可能な行動に変換する言語駆動型システムであるMaterial Knowledge Navigation Agent (MKNA)を紹介する。
MKNAは、文献やデータベースの証拠から定量的なしきい値と化学的に意味のある設計モチーフを自律的に抽出する。
熱力学的に安定で、以前は報告されていないBe-C-リッチ化合物が1500-1700K系に偏在することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:34:24 GMT)
Multi-Task Reinforcement Learning of Drone Aerobatics by Exploiting Geometric Symmetries [11.4] GEAR(Geometric Equivariant Aerobatics Reinforcement)は様々なエアロバティックタスクで98.85%の成功率を達成した。
実世界の実験において、GEARは複数の操作の安定した実行と、基本的な運動プリミティブを組み合わせて複雑なエアロバティクスを完成させる能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:21:48 GMT)
On the Optimal Reasoning Length for RL-Trained Language Models [11.4] 本稿では,2つのモデル,Qwen3-1.7B BaseとDeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bを比較した。
提案手法により,提案手法の精度向上が期待できるが,提案手法の精度向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:19:33 GMT)
Multi-Level Strategic Classification: Incentivizing Improvement through Promotion and Relegation Dynamics [11.4] 自己関心のある個人やエージェントが、適切な意思決定結果を得るために、その反応を操作できる問題について検討する。
本モデルでは, エージェントの注意力, スキル保持力, および, 能力と達成能力が自己強化できる脚上げ効果によって引き起こされる時間的インセンティブを, 時間的インセンティブとして捉えた。
軽微な条件下では、エージェントは真の改善努力のみで任意に高いレベルに達することができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:35:21 GMT)
Chart Specification: Structural Representations for Incentivizing VLM Reasoning in Chart-to-Code Generation [11.2] VLM(Vision-Language Models)は、チャート画像からプロットコードを生成することを約束している。
既存のアプローチは、主に監督された微調整と表面レベルのトークンの模倣に頼っている。
本稿では,テキストの模倣から意味的に根ざした監督へトレーニングを移行させる構造化中間表現であるChart Specificationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:08:06 GMT)
CADET: Context-Conditioned Ads CTR Prediction With a Decoder-Only Transformer [11.1] 我々は、LinkedInにデプロイされた広告CTR予測のための、エンド・ツー・エンドのデコーダのみの変換器CADETを提案する。
オンラインA/Bテストでは、CADETはLiRankベースラインモデルと比較して11.04%のCTRリフトを達成する。
システムはLinkedInの広告プラットフォームにデプロイされ、ホームフィードによるアップデートの主要なトラフィックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:24:33 GMT)
DrugPlayGround: Benchmarking Large Language Models and Embeddings for Drug Discovery [11.1] 大型言語モデル (LLMs) は、薬物発見研究の最前線にある。
DrugPlayGroundは、LCMのパフォーマンスを評価し、ベンチマークするフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:16:33 GMT)
Viewpoint Recommendation for Point Cloud Labeling through Interaction Cost Modeling [11.0] 本稿では,アノテータのラベリング時間コストを削減するための視点推薦手法を提案する。
我々は3次元点雲のセマンティックセグメンテーションのためのデータラベリングシステムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:59:42 GMT)
Benchmarks Are Not That Out of Distribution: Word Overlap Predicts Performance [11.0] 本研究では,事前学習コーパスと評価データセット間の統計的パターンの重複度によってベンチマーク性能が向上するかどうかを検討する。
本結果は,単語レベルのユニグラムのクロスエントロピーとベンチマーク性能の強い逆関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:01:25 GMT)
Abstraction Generation for Generalized Planning with Pretrained Large Language Models [10.8] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)が一般化計画問題に対してQNP抽象化ジェネレータとして機能するかどうかを検討する。
GPドメインを入力し、LLMにタスクをトレーニングし、抽象的な特徴を生成し、初期状態、アクションセット、ゴールをQNP問題に抽象化するプロンプトプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:44:15 GMT)
Fake-HR1: Rethinking Reasoning of Vision Language Model for Synthetic Image Detection [10.8] CoT推論(Chain-of-Thought, Chain-of-Thought)は、モデルが合成画像を検出する能力を向上する。
大規模ハイブリッド推論モデルであるFake-HR1を提案する。
実験結果から,Fake-HR1は様々な種類の問合せに対して適応的に推論を行い,推論能力と生成検出性能の両方において既存のLLMを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:32:53 GMT)
Improving the Robustness of Large Language Models for Code Tasks via Fine-tuning with Perturbed Data [10.7] 本研究の目的は,大規模言語モデルの潜在的な逆入力に対する堅牢性を改善することである。
文字レベル, 単語レベル, 文レベルで摂動したデータセットを用いて, 微調整モデルを用いて頑健さを体系的に評価した。
摂動データセットを持つ微調整モデルは、モデル堅牢性(RDは通常4%から6%程度低下する)を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:30:01 GMT)
End-to-End LiDAR optimization for 3D point cloud registration [10.7] LiDARセンサーは3D知覚の重要なモダリティであるが、通常、ポイントクラウドの登録のような下流のタスクとは独立して設計されている。
本研究では,センサパラメータを動的に調整する適応型LiDARセンシングフレームワークを提案する。
提案手法は, 位置密度, 雑音, 空間のバランスを最適に調整し, 登録精度と効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:51:10 GMT)
What do people want to fact-check? [10.5] 事実を確認したいものがあれば、実際に何について尋ねられるのか、私たちは示しています。
オープンなAIファクトチェックシステムに、457人の参加者が提出したステートメントを分析します。
まず、ユーザーは幅広いトピックにまたがるが、デフォルトでは狭いエピステマティックなレパートリーになり、現在のオブザーバブルに関する単純な記述的クレームを圧倒的に提出する。
第2に、およそ4人に1人が、道徳的判断、投機的予測、主観的評価など、経験的に解決できない声明に関する。
第3に、FEVERベンチマークデータセットとの比較では、すべての5次元にわたる鋭い構造分岐が露呈し、標準評価コーパスが合成クレーム環境を符号化していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:14:54 GMT)
Proactive Local-Minima-Free Robot Navigation: Blending Motion Prediction with Safe Control [10.4] Control Barrier Functions (CBF)のようなリアクティブな安全なコントローラは、障害の現在の状態のみに基づいて障害回避戦略を設計し、将来の衝突を危険にさらす。
我々はガウス過程を用いて、エネルギーベース学習で訓練されたニューラルネットワークによって生成された障害物のマルチモーダルな動き予測から、障壁関数をオンラインで学習する。
学習されたバリア関数は、CBFの局所最小化バージョンである変調CBFを使用してプログラムに入力され、安全かつ効率的なナビゲーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:48:21 GMT)
FastFlow: Accelerating The Generative Flow Matching Models with Bandit Inference [10.3] フローマッチングモデルは、画像およびビデオ生成における最先端の忠実度を提供するが、固有のシーケンシャルなデノジングプロセスはそれらを遅くする。
我々は,フローマッチングモデルの生成を高速化するプラグイン・アンド・プレイ適応型推論フレームワークであるFastFlowを提案する。
実験では、高品質な出力を維持しながら2.6倍以上のスピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:21:11 GMT)
Finding the Cracks: Improving LLMs Reasoning with Paraphrastic Probing and Consistency Verification [10.3] 大規模言語モデルは、様々な推論タスクで印象的なパフォーマンスを示している。
最近の研究は批判的トークンの概念を導入し、その後のステップに大きな影響を及ぼす推論プロセスに焦点をあてている。
本稿では,重要なトークンを確実に識別し,活用するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:48:52 GMT)
Improving Medical Visual Reinforcement Fine-Tuning via Perception and Reasoning Augmentation [10.2] 医用領域に適した視覚強化微調整フレームワークであるVRFT-Augを提案する。
VRFT-Augは、知覚と推論の両方を強化するために設計された一連のトレーニング戦略を導入した。
我々のアプローチは、標準教師付き微調整とRFTベースラインの両方を一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:10:26 GMT)
Splat and Distill: Augmenting Teachers with Feed-Forward 3D Reconstruction For 3D-Aware Distillation [10.2] Vision Foundation Models (VFM) は、様々な下流2Dタスクに適用することで大きな成功を収めた。
その効果にもかかわらず、それらはしばしば3D認識の重大な欠如を示す。
Splat と Distill は,高速なフィードフォワード3次元再構成パイプラインで教師モデルを強化することで,堅牢な3次元認識を2次元 VFM に組み込むフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:25:58 GMT)
Convergence Rates for Distribution Matching with Sliced Optimal Transport [10.1] そこで本研究では,スライス最適輸送に基づく分散マッチングの効率的な反復手法であるスライスマッチング方式について検討する。
鍵となる課題は、これらの不等式における定数の軌道に沿って制御することである。
ガウス分布に対して、このことがトラクタブルであることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:47:52 GMT)
Enhancing Weakly Supervised Multimodal Video Anomaly Detection through Text Guidance [10.1] テキストは明示的な意味情報を提供し、異常な特徴を高め、誤報を減らすことができる。
汎用言語モデルが異常な特定のニュアンスをキャプチャできないため、効果的なテキスト特徴の抽出は困難である。
マルチモーダル核融合はしばしば冗長性と不均衡に悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:44:30 GMT)
Protein Language Model Embeddings Improve Generalization of Implicit Transfer Operators [10.0] 分子動力学のための暗黙的伝達演算子のデータ効率と一般化を,補助的な情報源を組み込むことで向上できることを示す。
我々のアプローチであるPLaTITOは、非分布タンパク質系の平衡サンプリングベンチマークにおける最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:26:12 GMT)
LoRA-Squeeze: Simple and Effective Post-Tuning and In-Tuning Compression of LoRA Modules [10.0] 標準的なLoRA学習を改善することを目的とした,シンプルで効率的な方法論であるLoRA-Squeezeを紹介する。
我々のアプローチは、制約のある低ランクのソリューションを直接学習するのではなく、まず表現力のある高ランクのソリューションを学習し、次に圧縮する方がよいことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:19:58 GMT)
Prompt-Dependent Ranking of Large Language Models with Uncertainty Quantification [10.0] 我々は、ペアワイズな人選好の下で、プロンプト依存のランキング推定について検討する。
我々は統計的に妥当な不確実性保証を有する意思決定安全ランキングの枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:16:24 GMT)
Flow-Enabled Generalization to Human Demonstrations in Few-Shot Imitation Learning [10.0] イミテーションラーニング(IL)は、ロボットが明示的なタスクモデリングなしでデモから複雑なスキルを学習することを可能にする。
これまでのほとんどの研究は、物体やロボットや手の動きを表現できない特定の点に焦点を合わせてきた。
本研究では,クロス・エボディメント学習のためのシーンフロー予測モデルを含むSFCrPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:32:27 GMT)
Hierarchical Testing of a Hybrid Machine Learning-Physics Global Atmosphere Model [10.0] 機械学習(ML)ベースのモデルは、高い技術と計算効率を示しており、しばしば天気や季節下予測において従来の物理学ベースのモデルよりも優れている。
ここでは、光学的スケールの現象、年々の変動性、分布外均一な強制を対象とする3つの実験セットを設計する。
我々は,力学コアをMLベースコンポーネントに統合したハイブリッドモデルであるNeural General Circulation Model(NeuralGCM)を,観測と物理に基づく地球系モデル(ESM)に対して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:34:50 GMT)
LoopFormer: Elastic-Depth Looped Transformers for Latent Reasoning via Shortcut Modulation [9.9] 可変長トラジェクタで訓練されたループ変換器であるLoopFormerを導入し、予算条件の推論を可能にする。
私たちのコアコントリビューションは、異なる長さの軌跡を整列するショートカット一貫性トレーニングスキームです。
LoopFormerは、アグレッシブな計算制約下でさえ、言語モデリングと推論ベンチマークで堅牢なパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:58:28 GMT)
Beyond Musical Descriptors: Extracting Preference-Bearing Intent in Music Queries [9.9] Redditの音楽リクエスト2,291件の注釈付きコーパスであるMusicRecoIntentを紹介した。
我々は,肯定的,否定的,参照的嗜好的役割を持つ7つのカテゴリにまたがる音楽記述子をラベル付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:52:38 GMT)
Situated, Dynamic, and Subjective: Envisioning the Design of Theory-of-Mind-Enabled Everyday AI with Industry Practitioners [9.7] 心の理論(Theory of Mind、ToM)は、伝統的に人間の社会的相互作用の基本であると考えられている。
我々は、米国拠点の26人のAI実践者と共同で13回のデザインセッションを行い、デザインレコメンデーションを構想し、反映し、蒸留した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:24:54 GMT)
Morphogenetic Assembly and Adaptive Control for Heterogeneous Modular Robots [9.7] 異種モジュールロボットのためのクローズドループ自動化フレームワークを提案する。
移動マニピュレータは異種機能モジュールを処理し、多様なロボット構成を動的に組み立てる。
このフレームワークは、モジュールアセンブリ、ロボットのマージと分割、動的モーション生成を含む全サイクルプロセスを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:18:04 GMT)
HII-DPO: Eliminate Hallucination via Accurate Hallucination-Inducing Counterfactual Images [9.7] VLM(Large Vision-Language Models)は様々なマルチモーダルタスクにおいて顕著な成功を収めているが、固有の言語バイアスに根ざした幻覚に弱いままである。
本研究では,ハロシン化誘導画像(HII)を正確に合成する新しいパイプラインを設計する。
合成HIIを用いて一貫したシーン条件の幻覚パターンを明らかにする。
提案手法は, 標準的な幻覚ベンチマークにおいて, 最先端の38%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:11:02 GMT)
Evolution With Purpose: Hierarchy-Informed Optimization of Whole-Brain Models [9.5] これは、非線形相互作用を持つ多くのパラメータを最適化する必要のない大規模生体物理学的脳モデリングによく適している。
標準的な進化的アプローチはMRIデータに優れた適合性をもたらすが、多くの可能なソリューションの中で、個々の被験者に過度に適応し、限られた予測力を提供するものを見つける。
本稿では,進化を生物学的知識で導くことが有効かどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:03:37 GMT)
Hyperspectral Smoke Segmentation via Mixture of Prototypes [9.4] スモークセグメンテーションは、山火事の管理と産業安全の応用に重要である。
喫煙セグメンテーションのためのハイパースペクトルイメージングを導入し、第1次ハイパースペクトルスモークセグメンテーションデータセット(HSSDataset)を提示する。
スペクトル相互作用汚染、スペクトルパターンモデリングの制限、複雑な重み付けルータ問題という3つの技術的課題に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:44:58 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） (Wed, 11 Feb 2026 13:38:18 GMT)
GHOST: Unmasking Phantom States in Mamba2 via Grouped Hidden-state Output-aware Selection & Truncation [9.4] Mamba2の拡張された状態次元は、自動回帰生成中に帯域幅を飽和させるかなりの推測オーバーヘッドを引き起こす。
標準的なプルーニング手法では、このボトルネックに対処できない。
GHOSTは,フォワードパス統計量のみを用いて制御理論とバランスの取れたトランケーションを近似する構造化プルーニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:20:10 GMT)
Chamfer-Linkage for Hierarchical Agglomerative Clustering [9.3] 本稿では,チャンファー距離を用いてクラスタ間距離を測定する新しいリンク関数であるemphChamfer-linkageを提案する。
チャンファー・リンクは古典的リンクよりも常に高品質なクラスタリングをもたらす。
この結果は,古典的リンケージ関数の実践的なドロップイン代替として,チャンファーリンクを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:36:14 GMT)
SQ-CBF: Signed Distance Functions for Numerically Stable Superquadric-Based Safety Filtering [9.3] 制御バリア関数は、リアルタイムな安全フィルタリングのための効果的なフレームワークを提供する。
それらの性能は下層の幾何学的表現に依存し、しばしば単純化される。
スーパークワッドリックは、いくつかのプリミティブを使って複雑な形状をモデル化する表現力のある方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:19:43 GMT)
Online Min-Max Optimization: From Individual Regrets to Cumulative Saddle Points [9.3] 本研究では,コンベックス・コンケーブ設定を超える様々な性能対策の下で,累積サドル点に基づくmin-max最適化のオンラインバージョンについて検討する。
個々人の後悔と相反する後悔の動的な概念について、両面のPolyak-ojasiewicz (PL)条件の下で境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:29:37 GMT)
MerLin: A Discovery Engine for Photonic and Hybrid Quantum Machine Learning [9.1] 我々は、フォトニックおよびハイブリッド量子機械学習のためのディスカバリエンジンとして設計されたオープンソースのフレームワークであるMerLinを紹介する。
MerLinは、線形光回路の強いシミュレーションを標準のPyTorchとScikit学習に統合する。
我々は、カーネルメソッド、貯水池コンピューティング、畳み込みおよび繰り返しアーキテクチャ、生成モデル、モダンなトレーニングパラダイムにまたがる、アートフォトニックおよびハイブリッドQMLの18の状態を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:00:01 GMT)
Weight Decay Improves Language Model Plasticity [9.0] 本研究では, モデル可塑性の観点から, ベースモデルが下流タスクに適応する能力について検討する。
より大きい重量減衰値で訓練されたモデルは、よりプラスチックであり、下流タスクで微調整された場合、より大きな性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:49:26 GMT)
Error-Tolerant Quantum State Discrimination: Optimization and Quantum Circuit Synthesis [9.0] 我々は、中等雑音下で信頼性の高い性能を維持するために、誤り耐性の量子状態判別戦略を開発する。
我々は、最小エラー識別(MED)とFitQSDを継続的に補間する統合ハイブリッドオブジェクトQSDフレームワークを提供する。
改良されたナイマーク拡張とアイソメトリ合成に基づく回路合成フレームワークは、量子ビットとゲート資源を大幅に削減したハードウェア効率の高い実装を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:44:51 GMT)
Why Agentic Theorem Prover Works: A Statistical Provability Theory of Mathematical Reasoning Models [8.9] エージェント定理プロバーは、数学的推論モデルとライブラリ検索、サブゴール分解/探索プランナー、証明アシスタント検証とを結合したパイプラインである。
分布的視点を提案し、**統計的証明性*を導入し、証明された証明に到達する有限水平成功確率として定義する。
我々は,緩やかな規則性の下での最適政策の存在を証明し,サブ/スーパーソリューションの不等式による検証可能性証明を導出し,スコア誘導計画のパフォーマンスギャップを限定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:22:24 GMT)
Don't Eliminate Cut: Exponential Separations in LLM-Based Theorem Proving [8.9] 対話型証明アシスタント(リーンなど)で証明されるLLM誘導形式定理の理論解析を開発する。
現代の表現学習を捉えるために、状態空間と作用空間を一般コンパクトな計量空間として扱い、リプシッツのポリシーを仮定する。
我々の主分離結果は、切断除去が深さ$D$のDAGをサイズ$(D)$のカットフリーツリーに拡張する一方、カットアウェア階層プロセスはサイズ$O(D)$ with $ll$を持つ場合、フラットラーナは、カットアウェア階層学習者よりも指数関数的に多くのデータを必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:24:09 GMT)
On the Robustness of Knowledge Editing for Detoxification [8.9] 本稿では,知識ベースデトキシフィケーションのためのロバストネス指向評価フレームワークを提案する。
以上の結果から,KE による解毒は,特定のモデル,限定数の解毒目標,言語のサブセットに対してのみ堅牢であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:05:23 GMT)
SteuerLLM: Local specialized large language model for German tax law analysis [8.8] 大規模言語モデル(LLM)は、強い一般的な推論と言語理解を示すが、その性能は厳格な形式規則によって支配される領域で低下する。
我々は、ドイツの大学税法試験から派生した最初のオープンベンチマークであるSteuerExを作成した。
我々は、大規模な合成データセットに基づいて訓練されたドイツ税法のためのドメイン適応LLMであるSteuerLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:46:01 GMT)
CODE-SHARP: Continuous Open-ended Discovery and Evolution of Skills as Hierarchical Reward Programs [8.8] 階層的リワードプログラム(CODE-SHARP)として継続的オープンエンド発見とスキルの進化を紹介する。
発見したスキルが生み出す報酬に特化して訓練された目標条件エージェントが,ますます長い水平目標の解決を学習することを示す。
高レベルのFMベースのプランナーによって構成されたこの技術により、単一の目標条件付きエージェントが複雑な長期的タスクを解決し、事前訓練されたエージェントとタスク固有の専門家ポリシーを平均134$%以上のパフォーマンスで達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:46:16 GMT)
OccFace: Unified Occlusion-Aware Facial Landmark Detection with Per-Point Visibility [8.7] OccFaceは、普遍的な人間のような顔のためのオクルージョン認識フレームワークである。
OccFaceは100ポイントの統一レイアウトとヒートマップベースのバックボーンを採用している。
OccFaceは、ローカルエビデンスとランドマークコンテキストを組み合わせることで、ランドマーク座標とポイント単位の可視性を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:42:55 GMT)
FedPS: Federated data Preprocessing via aggregated Statistics [8.6] フェデレートラーニング(FL)は、複数のパーティが生データを共有せずに機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
この前処理段階はモデル性能には重要であるが、FL研究では概ね見過ごされている。
集約統計に基づくフェデレーションデータ前処理のための統合フレームワークであるFedPSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:58:55 GMT)
Neuro-symbolic Action Masking for Deep Reinforcement Learning [8.6] シンボリックモデルを自動的に学習する新しいフレームワークであるニューロシンボリック・アクション・マスキング(NSAM)を提案する。
NSAMは、実行不可能なアクションを除外するアクションマスクを学習する。
制約のある複数のドメイン上でNSAMを評価し,実験結果から,NSAMはDRL剤の試料効率を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:42:53 GMT)
Digging for Data: Experiments in Rock Pile Characterization Using Only Proprioceptive Sensing in Excavation [8.5] 本報では, 破砕岩盤の相対粒径を推定する新しい手法について検討する。
岩石粒子の粒径を推定するために外感性センサーを用いるのではなく、掘削機の慣性応答から岩石の破片を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:47:34 GMT)
Token-Efficient Change Detection in LLM APIs [8.5] 既存の方法は大規模にデプロイするには高すぎるか、モデルウェイトに対する初期ホワイトボックスアクセスが必要か、あるいはログの確率に対するグレイボックスアクセスが必要になる。
我々は,低コストかつ厳格なブラックボックス操作を実現することを目指しており,出力トークンのみを観察している。
私たちのアプローチは、Border Inputsと呼ばれる特定の入力に依存します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:48:29 GMT)
LHAW: Controllable Underspecification for Long-Horizon Tasks [8.5] LHAW(Long-Horizon Augmenteds)は、モジュール型でデータセットに依存しない合成パイプラインである。
あいまいさのLLM予測に依存するアプローチとは異なり、LHAWは経験的エージェント試行を通じて変種を検証し、観察された終端状態のばらつきに基づいて結果クリティカル、発散、良性として分類する。
TheAgentCompany、SWE-Bench Pro、MCP-Atlasから285のタスク変種をリリースし、現在のエージェントが不明瞭な設定に対して不特定性を検知し、推論し、解決する方法を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:49:50 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） (Wed, 11 Feb 2026 16:18:37 GMT)
Quality-constrained Entropy Maximization Policy Optimization for LLM Diversity [8.3] 品質制約付きエントロピー最大化ポリシー最適化(QEMPO)を提案する。
QEMPOは、出力品質を確保しつつ、ポリシーの出力エントロピーを最大化することを目的としている。
実験により、QEMPOは出力の多様性を改善しつつ、RLHFに匹敵する性能を達成できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:28:50 GMT)
How Many Features Can a Language Model Store Under the Linear Representation Hypothesis? [8.3] 線形表現仮説(LRH)の数学的枠組みを導入する。
LRHは言語モデルの中間層が線形に格納されると主張している。
d = O_(frack2log klog (m/k))$ は必要であり、$d = O_(k2log m)$ suffices は必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:49:32 GMT)
MDE-VIO: Enhancing Visual-Inertial Odometry Using Learned Depth Priors [8.2] 本稿では,アフィン不変深度一貫性と対方向順序制約を強制する新しいフレームワークを提案する。
このアプローチは、計量スケールを頑健に回復しながら、エッジデバイスの計算限界に厳密に固執する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:53:06 GMT)
Learning Mixture Density via Natural Gradient Expectation Maximization [8.2] 情報幾何を統合することで混合密度ネットワークの最適化を改善する。
具体的には,混合密度ネットワークを潜在勾配変数モデルとして解釈し,解析する。
そして、このような接続を利用して自然予測(nGEM)の目的を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:46:47 GMT)
Breaking the Curse of Repulsion: Optimistic Distributionally Robust Policy Optimization for Off-Policy Generative Recommendation [8.1] この解決策は、ノイズの多い行動方針に絡み合った潜伏した高品質な分布を厳格に特定することにあると我々は主張する。
このDRO目標に対してハードフィルタが正確な解であることを証明するため,DRPOは発散雑音を厳密に排除しつつ,高品質な動作を最適に回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:18:27 GMT)
MoEEdit: Efficient and Routing-Stable Knowledge Editing for Mixture-of-Experts LLMs [8.1] MoEEditは、大規模言語モデルにおけるパラメータ修飾知識編集のためのルーティング安定フレームワークである。
MoEEditは,高特異性とルーティング安定性を保ちながら,最先端の有効性と一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:56:30 GMT)
Amortised and provably-robust simulation-based inference [8.1] 本稿では,一般化ベイズ推論に基づくシミュレーションに基づく推論手法を提案する。
マルコフ連鎖モンテカルロサンプリングを必要とせずに推論をさらに単純化し実行できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:54:27 GMT)
Following Dragons: Code Review-Guided Fuzzing [8.0] EyeQはコードレビューから開発者インテリジェンスを活用してファジィをガイドするシステムである。
我々はまず,セキュリティを重視したPHPコードレビューデータセットに関するヒューマンガイドによる実現可能性調査を通じてEyeQを検証する。
EyeQは、標準的なファジィ設定よりも脆弱性発見を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:46:57 GMT)
DD-MDN: Human Trajectory Forecasting with Diffusion-Based Dual Mixture Density Networks and Uncertainty Self-Calibration [7.9] HTF(Human Trajectory Forecasting)は、過去の軌跡や環境状況から将来の人間の動きを予測する。
DD-MDNは,高位置精度,校正不確実性,短時間の観測に頑健性を組み合わせた,エンドツーエンドの確率的HTFモデルである。
ETH/UCY、SDD、inD、IMPTCデータセットの実験では、最先端の精度、短い観測間隔での堅牢性、信頼性のある不確実性モデリングが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:59:33 GMT)
Resilient Alerting Protocols for Blockchains [7.8] 高度なスマートコントラクトは、外部イベントに関するタイムリーなアラートに依存することが多いが、以前の作業では、収賄を通じて警告を抑圧する攻撃者に対するレジリエンスを分析していない。
我々は,この課題を暗号学的問題として分析し,プロトコルから逸脱した場合にはペナルティを科す相手同士の対戦を生ずる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:23:15 GMT)
FragmentFlow: Scalable Transition State Generation for Large Molecules [7.7] 遷移状態(TS)は化学反応性と反応機構の理解と定量的な予測の中心である。
最近の生成モデリング手法は、比較的小さな分子に対して化学的に意味のあるTS予測を可能にしている。
FragmentFlowは、反応コア原子のTS測地を予測するために生成モデルを訓練する分断・対数法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:18:34 GMT)
Characterizing Trainability of Instantaneous Quantum Polynomial Circuit Born Machines [7.7] 瞬時量子回路Born Machine (IQP-QCBM) は量子生成モデルとして提案されている。
我々は、バレン高原が選択されたカーネルのジェネレータセットとスペクトルに依存することを示す。
低重バイアスのカーネルが構造的トポロジの指数的抑制を回避する機構を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:12:56 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） (Wed, 11 Feb 2026 11:57:31 GMT)
Distributed Online Convex Optimization with Nonseparable Costs and Constraints [7.7] 本研究では,コミュニケーショングラフを介してネットワーク化されたエージェント群について検討し,非分離的グローバルコスト関数の列を最小化するためのアクションを集合的に選択する。
本稿では,各エージェントがグローバルな集団決定のローカルな信念を維持・更新する分散オンライン・プライマリ・デュアル・コンセンサス・コンセンサス・アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:46:53 GMT)
Omnidirectional Dual-Arm Aerial Manipulator with Proprioceptive Contact Localization for Landing on Slanted Roofs [7.4] 両腕の空中マニピュレータと全方向の3Dワークスペースとリーチを兼ね備えた無人航空機マニピュレータを提案する。
運動量に基づくトルクオブザーバに基づく固有接触検出および接触位置決め戦略を開発する。
これにより、UAMはタッチダウンの前に、物理的相互作用を通じて、斜めに傾斜した表面の傾斜を推測することができる。
我々は、飛行実験におけるアプローチを検証するとともに、傾斜角が最大30.5度である表面へのロバスト着陸を実証し、傾斜角の異なる9実験で平均表面傾斜誤差2.87度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:03:17 GMT)
Kalman Linear Attention: Parallel Bayesian Filtering For Efficient Language Modelling and State Tracking [7.4] Mambaやgate linear attention (GLA)のような状態空間言語モデルは、トランスフォーマーの効率的な代替手段を提供する。
確率レンズを用いたシーケンスモデリングにより,これらの制約に対処する。
本稿では,時間並列確率推定を行うニューラルネットワークモデリングプリミティブであるKLA(Kalman Linear Attention)層を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:11:45 GMT)
Towards Learning a Generalizable 3D Scene Representation from 2D Observations [7.4] 我々は,エゴセントリックなロボット観測から3次元ワークスペース占有率を予測するための一般化可能なニューラルラジアンス場アプローチを提案する。
本モデルでは,グローバルなワークスペースフレーム内での占有率表現を構築し,ロボット操作に直接適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:22:41 GMT)
Beyond Sparsity: Quantum Block Encoding for Dense Matrices via Hierarchically Low Rank Compression [7.2] 線形方程式の大規模システムを解くための量子アルゴリズムは、潜在的なスピードアップを提供する。
この研究は、これらのアルゴリズムの範囲を、構造化された高密度行列の幅広いクラスに拡張する。
我々は、これらのシステムを量子解法に適合させる2つの異なる方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:21:44 GMT)
GRASP: group-Shapley feature selection for patients [7.0] GRASPは、Shapley値駆動属性をグループ$L_21$正規化と組み合わせてコンパクトで非冗長な特徴集合を抽出する新しいフレームワークである。
GRASPは、同等または優れた予測精度を一貫して提供し、より少ない、冗長でない、より安定した機能を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:50:57 GMT)
Notes on Bell states and quantum teleportation [7.0] ベル状態と量子テレポーテーションは、量子情報と計算の研究において重要な役割を果たす。
本研究の目的は、一般化ベル状態の重要な代数的性質の研究と、量子テレポーテーションの位相的特徴の探索である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:47:34 GMT)
CryptoAnalystBench: Failures in Multi-Tool Long-Form LLM Analysis [7.0] 我々はCryptoAnalystBenchを紹介した。CryptoAnalystBenchは198のプロダクション暗号と11のカテゴリにまたがるDeFiクエリのベンチマークである。
本研究では,事実性チェックやLCMに基づく品質評価によって確実に把握できない7種類の高次誤差型の分類法を開発する。
これらの失敗は、最先端のシステムでも継続し、高い利害判断を損なう可能性があることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:29:31 GMT)
(MGS)$^2$-Net: Unifying Micro-Geometric Scale and Macro-Geometric Structure for Cross-View Geo-Localization [6.8] CVGL(Cross-view geo-localization)は、UAVの航法において重要であるが、斜めの空中視と正方形衛星の視界との間には、急激な幾何学的不整合の下では不安定なままである。
このギャップを埋める幾何学的基盤を持つフレームワークとして、MGS (2$) を提案する。
実験の結果、(MGS)は2$の最先端のパフォーマンスを示し、Recall@1はUniversity-1652で97.5%、SUES-200で97.02%を記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:03:31 GMT)
@GrokSet: multi-party Human-LLM Interactions in Social Media [6.8] 大規模言語モデル(LLM)は、公共のソーシャルメディアプラットフォーム上で活発な参加者として、ますます多くデプロイされている。
私たちは@GrokSetを紹介します。これは、X上の@Grok LLMを含む100万以上のツイートの大規模なデータセットです。
LLMは一般のアシスタントとして機能する代わりに、高い評価と政治的議論の分極化において権威的アービターとしてしばしば呼び出される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:42:32 GMT)
ReSPEC: A Framework for Online Multispectral Sensor Reconfiguration in Dynamic Environments [6.7] センサ,学習,アクティベーションをクローズドなリコンフィグレーションループに統合するフレームワークを導入する。
我々は,このフレームワークを移動体ローバー上で実装し評価し,適応制御がベースラインに比べて5.3%の精度低下で負荷を29.3%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:39:24 GMT)
Spectral-Spatial Contrastive Learning Framework for Regression on Hyperspectral Data [6.4] ハイパースペクトルデータに対する回帰処理のためのスペクトル空間的コントラスト学習フレームワークを提案する。
ハイパースペクトルデータの増大に関連する変換の集合を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:16:57 GMT)
Generative AI-Driven Phase Control for RIS-Aided Cell-Free Massive MIMO Systems [6.2] 生成条件拡散モデル(GCDM)と生成条件拡散暗黙モデル(GCDIM)
生成条件拡散モデル(GCDM)と生成条件拡散暗黙モデル(GCDIM)の2つのアプローチを提案する。
性能をベンチマークするために、提案したGenAIベースのアプローチとエキスパートアルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:58:21 GMT)
Embedding Inversion via Conditional Masked Diffusion Language Models [5.9] 条件付きマスク拡散としてインバージョンを組込み、逐次自己回帰生成ではなく反復的復調により全てのトークンを並列に回収する。
マスク付き拡散言語モデルは、適応層正規化によりターゲット埋め込みに条件付けされ、ターゲットエンコーダにアクセスすることなく、78Mパラメータモデルを通過するのに8つのフォワードしか必要としない。
3つの埋め込みモデルにまたがる32トークンシーケンスでは、81.3%のトークン精度と0.87のコサイン類似性を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:17:13 GMT)
LightGTS-Cov: Covariate-Enhanced Time Series Forecasting [5.9] 時系列基礎モデルは、通常、大規模なマルチソースデータセットで事前訓練される。
我々はLightGTS-Covを紹介した。これはLightGTSの共変量拡張で、軽量で周期対応のバックボーンを保存する。
実世界の2つのエネルギケース応用において,その実用的価値を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:51:25 GMT)
A Grounded Theory of Debugging in Professional Software Engineering Practice [5.9] 基礎理論を用いた研究を行った。
17のデバッグタスクに取り組んでいる7人のプロの開発者と5人のプロのライブコーディングストリーマーを観察しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:19:45 GMT)
Interpretable Vision Transformers in Monocular Depth Estimation via SVDA [5.9] 我々はDense Prediction Transformer (DPT) にSVD-Inspired Attention (SVDA) を導入する。
SVDAは、学習可能な対角行列を正規化クエリキー相互作用に埋め込むことにより、スペクトル変調から方向アライメントを分離する。
KITTIとNYU-v2の実験では、SVDAは小さな計算オーバーヘッドのみを加えながら予測精度をわずかに改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:27:15 GMT)
Interpretable Vision Transformers in Image Classification via SVDA [5.9] 視覚変換器(ViT)は画像分類において最先端のパフォーマンスを達成したが、その注意機構は不透明であり、密集した非構造的な振る舞いを示すことが多い。
これまでに提案したSVD-Inspired Attention (SVDA) 機構を ViT アーキテクチャに適用し,解釈性,空間性,スペクトル構造を向上する幾何的に基底化された定式化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:20:32 GMT)
Grok in the Wild: Characterizing the Roles and Uses of Large Language Models on Social Media [5.8] xAIの大規模言語モデルであるGrokは、ソーシャルメディアプラットフォームXで毎週何百万人もの人々に呼ばれている。
プラットフォームレベルでは、Grokが62%のリクエストに応答し、大多数(51%)が英語であり、エンゲージメントが低いことが分かりました。
また、LLMが社会的相互作用を媒介する10の役割の分類を誘導的に構築し、これらの役割を用いてGrok on Xの41,735の相互作用を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:06:22 GMT)
Interpretable Graph-Level Anomaly Detection via Contrast with Normal Prototypes [5.7] プロトタイプベースグラフレベル異常検出(ProtoGLAD)を提案する。
検出された各異常について、最も近い通常のプロトタイプグラフと明示的に対比して説明を提供する。
ProtoGLADは最先端のGLAD法と比較して競合異常検出性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:11:16 GMT)
Deep Learning-based Method for Expressing Knowledge Boundary of Black-Box LLM [5.7] 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい成功を収めているが、コンテンツ生成の歪み(幻覚)の出現は、その実践的応用を制限している。
本稿では,ブラックボックスLLMの知識境界を表現する深層学習に基づくLSCL(LLM-Supervised Confidence Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:42:59 GMT)
Motion Capture is Not the Target Domain: Scaling Synthetic Data for Learning Motion Representations [5.7] 合成データは、実世界のデータが不足している場合に、スケーラブルな事前トレーニングへの魅力的なパスを提供する。
合成事前学習は,実データと混合した場合や,十分にスケールされた場合の一般化を向上することを示す。
また,ウェアラブル信号とのドメインミスマッチにより,大規模モーションキャプチャ事前学習が限界ゲインしか得られないことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:32:13 GMT)
AI-PACE: A Framework for Integrating AI into Medical Education [5.6] 人工知能の医療への統合は加速しているが、医療教育はこれらの技術進歩に追随していない。
本稿では,医学教育におけるAIに関する現在の知識を,文献の包括的分析を通じて合成する。
目標は、医療学習の継続点を越えて構造化されたAI教育の必要性を強調することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:52:26 GMT)
Quantum nonreciprocity from qubits coupled by Dzyaloshinskii-Moriya interaction [5.5] 本稿では、他のアキラル導波路量子電磁力学におけるDMI(Dzyaloshinskii-Moriya interaction)を介して誘導される量子非相互性の理論的研究について述べる。
工学的DMIは、駆動力、デチューニング、DMIの位相によって制御される調整可能な振る舞いを持つ、その他の相互システムにおいて、強い非相互性を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:00:50 GMT)
Campaign-2-PT-RAG: LLM-Guided Semantic Product Type Attribution for Scalable Campaign Ranking [5.5] 電子商取引キャンペーンランキングモデルは、キャンペーンの影響で購入したユーザーを示す大規模なトレーニングラベルを必要とする。
本稿では,bfCampaign-2-PT-RAGというスケーラブルなラベル生成フレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:03:08 GMT)
A Swap-Adversarial Framework for Improving Domain Generalization in Electroencephalography-Based Parkinson's Disease Prediction [5.5] パーキンソン病予測のための最初の再現可能なベンチマークである新しいデータセットを導入する。
6-ヒドロキシドパミン(6-OHDA)誘発ラットの長期ECoG記録から構築される。
本研究では,高オブジェクト間変動と高次元低サンプルサイズ問題を緩和するSwarp-Adversarial Framework(SAF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:52:46 GMT)
OSIL: Learning Offline Safe Imitation Policies with Safety Inferred from Non-preferred Trajectories [5.5] 本研究は,オフライン安全な模倣学習(IL)の問題に対処する。
目標は、時間ごとの安全コストや報奨情報を持たないデモから、安全で報酬を最大化するポリシーを学ぶことである。
非推奨のデモンストレーションから安全性を推論する新しいオフライン安全なILアルゴリズムOSILを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:41:16 GMT)
The emergence of numerical representations in communicating artificial agents [5.5] 離散トークンまたは連続スケッチを用いて,参照ゲームにおいて数値を伝達しなければならない2つのニューラルネットワークベースのエージェントについて検討する。
学習した数値の正確な伝達には,通信圧力だけで十分だが,合成符号や一般化能力を得るためには,さらなる圧力が必要であると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:21:43 GMT)
ROCKET: Rapid Optimization via Calibration-guided Knapsack Enhanced Truncation for Efficient Model Compression [5.3] ROCKETは、因子化、構造化スパーシフィケーション、動的圧縮ベースラインと比較し、最先端の性能を実現する訓練不要なモデル圧縮手法である。
ROCKETは、異なるモデルアーキテクチャにおける既存の圧縮手法を20-50%の圧縮速度で一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:34:52 GMT)
AlignTune: Modular Toolkit for Post-Training Alignment of Large Language Models [5.2] トレーニング後のアライメントは、大規模言語モデル(LLM)のデプロイの中心である
本稿では,教師付きファインチューニング(SFT)とRLHFスタイルの最適化のための統一インターフェースを公開するモジュールツールキットAlignTuneを紹介する。
単一のファクトリ境界の後方でバックエンド固有のロジックを分離することで、AlignTuneは制御された比較と再現可能な実験を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:51:19 GMT)
SynergyKGC: Reconciling Topological Heterogeneity in Knowledge Graph Completion via Topology-Aware Synergy [5.2] 我々は、従来の隣り合うアグリゲーションをアクティブなCross-Modal Synergy Expertに進化させる適応的なフレームワークであるSynergyKGCを紹介する。
密度依存Identity Anchoring戦略をダブルトウワー整合性アーキテクチャと結合することにより、SynergyKGCは、トレーニングと推論フェーズ間の表現安定性を確保しながら、トポロジ的不均一性を効果的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:31:58 GMT)
Ask the Expert: Collaborative Inference for Vision Transformers with Near-Edge Accelerators [5.2] 我々のフレームワークは、エッジデバイス上で軽量なジェネラリストViTと、近縁アクセラレータ上で複数の中規模のエキスパートViTを編成する。
提案手法は,エッジ実行と比較してレイテンシを最大45%削減し,エネルギー消費を最大46%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:34:17 GMT)
TEGRA: Text Encoding With Graph and Retrieval Augmentation for Misinformation Detection [5.2] 提案手法は,構造化された情報をグラフ形式で抽出し,テキストとグラフの両方を分類目的に符号化することによって文書を統合する。
このハイブリッド表現は,言語モデルのみを用いた場合と比較して誤情報検出性能が向上することを示す。
さらに、ドメイン固有の知識を組み込んだフレームワークであるTEGRAを導入し、ほとんどの場合の分類精度をさらに高めます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:21:17 GMT)
Human Preference Modeling Using Visual Motion Prediction Improves Robot Skill Learning from Egocentric Human Video [5.2] 本稿では,人間選好を報酬関数でモデル化し,その報酬を最大化するためにロボットの動作を最適化することで,人間中心のビデオからロボット学習へのアプローチを提案する。
提案手法は,実ロボットで学習可能であり,報奨モデルを用いて学習したポリシーが,シミュレーションと実ロボットの両方において,複数のタスクにまたがる事前作業に適合あるいは優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 21:56:47 GMT)
Fine-Tuning GPT-5 for GPU Kernel Generation [5.1] 本稿では,フロンティアモデルの強化学習のための環境とツールについて述べる。
単一触覚設定では、微調整されたモデルにより、カーネルの正しさが43.7%から77.0%に向上する。
完全なコーディングエージェントに統合されると、拡張されたKernelBenchスイートで97.4%の問題を解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:22:54 GMT)
Triggers Hijack Language Circuits: A Mechanistic Analysis of Backdoor Behaviors in Large Language Models [5.0] 本稿では,事前学習中にインジェクションを注入して出力言語を切り替えるGAPperonモデルファミリについて検討する。
我々の中心的な発見は、トリガー活性化ヘッドは、モデルスケールで自然に出力言語を符号化するヘッドとほぼ重なることである。
これは、バックドアトリガーが独立した回路を形成するのではなく、代わりにモデルの既存の言語コンポーネントをコオプトすることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 00:04:32 GMT)
TRACER: Trajectory Risk Aggregation for Critical Episodes in Agentic Reasoning [4.9] 既存の不確実性プロキシは、シングルショットテキスト生成に重点を置いている。
本稿では,マルチコントロールツール-エージェント-ユーザインタラクションのためのトラジェクトリレベルの不確実性指標であるTRACERを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:23:56 GMT)
When Fusion Helps and When It Breaks: View-Aligned Robustness in Same-Source Financial Imaging [4.9] 金融画像表現を用いた次世代の方向予測のための,同ソース多視点学習と対向ロバスト性について検討する。
我々は,OHLCVレンダリング価格/ボリュームチャートと技術指標行列の2つのウィンドウアラインビューを構築した。
FGSMとPGDを用いたL-infinity摂動実験を,一方の視点を摂動する視野拘束型攻撃と、両方を摂動する関節攻撃の2つの脅威シナリオで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:45:23 GMT)
Protection of quantum steering ellipsoids in non-Markovian environments [4.8] ほとんどの現実的な環境では、量子系は周囲の環境と必然的に結合し、デコヒーレンスと量子ステアリング楕円体(QSE)の結果として劣化する。
ここでは、各キュービットに別々に結合した局所散逸環境が、QSEによってジオメトリされた操舵特性にどのように影響するかを調べることにより、各パーティのQSEの幾何学が、全キュービット環境系のエネルギースペクトルに有界状態が形成されるか否かに密接に関連していることが分かる。
我々の研究は、オープンシステムにおける量子ステアリングの保護と制御のための調整可能な戦略として量子貯水池工学を確立し、ロバストへの実践的な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:07:37 GMT)
Improving Quantum Multi-Objective Optimization with Archiving and Substitution [4.8] 変動量子多目的最適化(QMOO)アルゴリズムは,従来のアルゴリズムよりも難しい問題に対して有利である可能性が示唆された。
RMNKランドスケープをQMOOベンチマークのための統一テストベッドとして使用する。
この結果から,QMOOは従来の課題よりも難易度が高い可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:39:30 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） (Wed, 11 Feb 2026 10:09:11 GMT)
Escaping Local Minima Provably in Non-convex Matrix Sensing: A Deterministic Framework via Simulated Lifting [4.7] 低ランク行列センシングは基本的だが、非客観的な問題である。
我々は,既存のミニマから減少することを保証するために,従来のパラメータ空間への逃避方向を過度にパラメータ化する枠組みを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:40:37 GMT)
Thermal odometry and dense mapping using learned odometry and Gaussian splatting [4.6] 本研究では, 学習型オドメトリーと GS を用いた高密度マッピングを統合したサーマルオドメトリーおよびマッピング手法であるTOM-GSを提案する。
TOM-GSは、サーマルカメラ用に設計された最初のGSベースのSLAMシステムの一つであり、専用のサーマルイメージの強化と単眼深度統合を備えている。
動き推定とノベルビューレンダリングの実験は、TOM-GSが既存の学習ベース手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:21:00 GMT)
Progress Constraints for Reinforcement Learning in Behavior Trees [4.5] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ほぼ最適のコントローラを学ぶことができるが、時として、疎い報酬、安全な探索、長期のクレジット割り当てに苦労することがある。
提案手法は,理論BT収束結果に基づく許容動作の制約を行う機構である進行制約を提案する。
2次元概念実証と高忠実度倉庫環境の実証評価により, 性能, 試料効率, 制約満足度が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:15:40 GMT)
Linguistic Indicators of Early Cognitive Decline in the DementiaBank Pitt Corpus: A Statistical and Machine Learning Study [4.4] 本研究では,3つの言語表現を用いて,DementiaBank Pitt Corpusからの自発音声の書き起こしを分析する。
構文的および文法的特徴は、語彙内容が欠如していても、強力な識別力を保持する。
本研究は,透明で信頼性の高い言語ベース認知スクリーニングにおける言語基盤機能の利用を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:53:57 GMT)
Microscopic Origin of Superradiant Biphoton Emission in Atomic Ensembles [4.3] 原子アンサンブルからの超放射性双光子放出は、相関量子光を生成するための強力な経路を提供する。
ここでは、Heisenberg--Langevin--Maxwellフレームワーク内で、散逸と量子ノイズを明示的に包含する完全な量子顕微鏡理論を示す。
以上の結果から,超ラジカル双光子生成の統一顕微鏡像を確立し,原子双光子源の明るさ,ペアリング効率,時間構造の設定における真空揺らぎと散逸の基本的な役割を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:26:08 GMT)
Support Vector Data Description for Radar Target Detection [4.3] Vector Data Description (SVDD) と、その深い拡張であるDeep SVDDをターゲット検出にサポートする。
SVDDに基づく新しい2つの検出アルゴリズムを提案し、シミュレーションレーダデータ上での有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:57:29 GMT)
From Diet to Free Lunch: Estimating Auxiliary Signal Properties using Dynamic Pruning Masks in Speech Enhancement Networks [4.2] 音声デバイスにおける音声強調(SE)は、しばしばVoice Activity Detection (VAD)、SNR推定、音響シーン分類のための補助モジュールによって支援される。
その結果,VADでは93%,ノイズ分類では84%,F0では0.86であった。
コントリビューションは2つあり、一方、下流予測タスクのレンズを通してDynCPモデルの創発的挙動を調べ、それらが何を学習しているかを明らかにし、他方、効率的なSEと同時推定のための総合解としてDynCPを再利用し、再提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:09:20 GMT)
TRACE: Theoretical Risk Attribution under Covariate-shift Effects [4.2] ソースをトレーニングしたモデル$Q$を、シフトしたデータに基づいてトレーニングされたモデル$tildeQ$に置き換えると、ソースドメインのパフォーマンスは予測不能に変化する可能性がある。
TRACEは$|R|$を解釈可能な上界に分解するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:22:33 GMT)
Recent Developments in VQE: Survey and Benchmarking [4.2] 変分量子固有解法 (VQE) アルゴリズムは、雑音中間スケールのコンピュータをターゲットとして開発された。
量子位相推定(QPE)のような完全量子アルゴリズムとは異なり、VQEベースの手法は量子と古典の両方のハードウェアを利用するハイブリッドアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 21:24:32 GMT)
What Is Novel? A Knowledge-Driven Framework for Bias-Aware Literature Originality Evaluation [4.1] 文献を意識したノベルティ評価フレームワークを導入し、ピアレビューレポートから人間がノベルティを判断する方法を学習する。
トップレベルのAIカンファレンスから80K近いノベルティ注釈付きレビューを使用することで、レビュアーによるノベルティ評価の振る舞いを捉えるために、大きな言語モデルを微調整します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:35:37 GMT)
General Flexible $f$-divergence for Challenging Offline RL Datasets with Low Stochasticity and Diverse Behavior Policies [4.1] オフラインのRLアルゴリズムは、収集したデータを生成する行動ポリシーを改善することを目的としており、学習したポリシーはデータセットのサポート内にあることを制限している。
本稿では,オフライン学習データセットに基づくアルゴリズムの学習目標に対する適応的制約を組み込むために,$f$-divergenceに対する一般的なフレキシブル関数の定式化を導入する。
MuJoCo、Fetch、AdroitHand環境の実験結果から、提案したLP形式の正しさと、互換性のある制約付き最適化アルゴリズムに適用した場合に、困難なデータセットから学習のパフォーマンスを改善するための柔軟な$f$-divergenceの可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:53:49 GMT)
General Theory of Stable Microwave-Optical Quantum Resources in Hybrid-System Dynamics [4.0] マイクロ波と光モード間の安定な量子資源を特徴付けるための一般的な理論的枠組みを開発する。
電気-オプトメカニカル・キャビティ・オトマグノメカニカルハイブリッドシステムの典型的なモデルに応用して,本理論の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:10:23 GMT)
RadarEye: Robust Liquid Level Tracking Using mmWave Radar in Robotic Pouring [4.0] RadarEyeは、液体レベルの推定と追跡のためのリアルタイムmmWaveレーダ信号処理パイプラインである。
RadarEyeは0.35cmの絶対高度誤差を1回の更新あたり0.62msで達成し、視力と超音波のベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:57:13 GMT)
Architectural Anti-Patterns in Student-Developed Microservice Architectures: An Exploratory Study [4.0] 本研究は、学生によるアンチパターン分類を分析し、実践可能な指導勧告で学んだ教訓を導出する。
現実的でコンテナ化されたMSAを設計・展開した216人のマスターズ学生(67チーム)を対象に,縦方向のプロジェクトベースコースを実施した。
この論文は、業界対応のマイクロサービスアーキテクチャを教えるための、現実的でフルスケールの教育経験とレプリカモデルの貢献である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:05:30 GMT)
Enhanced Portable Ultra Low-Field Diffusion Tensor Imaging with Bayesian Artifact Correction and Deep Learning-Based Super-Resolution [4.0] ポータブルで超低磁場(ULF)磁気共鳴イメージングは、ニューロイメージングへのアクセスを拡大する可能性がある。
現在、粗い空間解像度と角分解能と低信号対雑音比に悩まされている。
本稿では,9方向の単殻ALF DTIシーケンスとベイズバイアス場補正アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:50:48 GMT)
When Gradient Clipping Becomes a Control Mechanism for Differential Privacy in Deep Learning [3.8] 機密データに対するプライバシー保護トレーニングは、勾配クリッピングとガウスノイズに依存している。
既存の適応的クリッピング法は、例ごとの勾配標準統計に依存することが多い。
本稿では,パラメータから計算した軽量で重量のみのスペクトル診断を用いて,しきい値に適応する制御駆動型クリッピング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:18:25 GMT)
ArtContext: Contextualizing Artworks with Open-Access Art History Articles and Wikidata Knowledge through a LoRA-Tuned CLIP Model [3.7] ArtContextは、Open-Access Art Historyの記事とWikidata Knowledgeのコーパスを取り、Artworksにこの情報を付加するためのパイプラインである。
収集したコーパスによって弱められた新しいモデルPaintingCLIPは,CLIPより優れ,与えられたアートワークのコンテキストを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:34:32 GMT)
LOREN: Low Rank-Based Code-Rate Adaptation in Neural Receivers [3.5] ニューラルネットワークベースの受信機は,近年,従来の受信機よりも優れたシステムレベルの性能を示している。
最小限のオーバーヘッドで適応性を実現する低ランク方式のコードレート適応ニューラルレシーバであるLORENを提案する。
22nm技術におけるLORENのハードウェア実装は、シリコン領域の65%以上を節約し、3つのコードレートをサポートする場合に最大15%の電力削減を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:00:54 GMT)
When Tables Go Crazy: Evaluating Multimodal Models on French Financial Documents [3.5] 視覚言語モデル(VLM)は、多くの文書理解タスクでよく機能するが、専門の非英語領域での信頼性は未定である。
本稿では、フランスの財務文書理解を評価するための最初のマルチモーダルベンチマークであるMultimodal Finance Evalを紹介する。
データセットには、テキスト抽出、テーブル理解、チャート解釈、マルチターン会話推論にまたがる1,204のエキスパート検証された質問が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 00:04:56 GMT)
From Steering to Pedalling: Do Autonomous Driving VLMs Generalize to Cyclist-Assistive Spatial Perception and Planning? [3.4] 視覚言語モデル(VLM)は、自律運転ベンチマークで強い性能を示した。
既存の評価は主に車両中心であり、自転車中心の視点から知覚と推論を評価するのに失敗している。
本稿では,サイクリストの視点からの知覚,時間的理解,交通ルールから車線への推論を探索するための診断ベンチマークであるCykingVQAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:01:37 GMT)
Vulnerabilities in Partial TEE-Shielded LLM Inference with Precomputed Noise [3.4] サードパーティデバイス上の大規模言語モデル(LLM)は、モデル知的財産権を保護する新しい方法を必要とする。
TEEは有望なソリューションを提供するが、パフォーマンスの限界は重大な妥協につながる可能性がある。
この主流設計パターンは、古典的な暗号の欠陥、秘密鍵の再利用をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:56:05 GMT)
DCInject: Persistent Backdoor Attacks via Frequency Manipulation in Personal Federated Learning [3.3] PFLに対する適応周波数領域バックドアアタックであるDCInjectを提案する。
当社の攻撃は4つのデータセットにわたるクリーンな精度を維持しながら、優れた攻撃成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:38:07 GMT)
Security Assessment of Intel TDX with support for Live Migration [3.3] GoogleはIntelと協力し、Intel Trust Domain Extensions (TDX)のセキュリティアセスメントを行った。
この評価の結果、VMMがTDを完全に侵害できる脆弱性と、悪意のあるVMMまたはTDがIntel TDXモジュールの秘密メモリをリークする4つの脆弱性が発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:18:33 GMT)
From Fragmentation to Integration: Exploring the Design Space of AI Agents for Human-as-the-Unit Privacy Management [3.2] ユーザのクロスコンテキストなプライバシ課題を,12の半構造化インタビューを通じて調査する。
その結果、人々はアドホックな手動戦略を頼りにしながら、包括的なプライバシー管理を欠いていることが明らかになった。
ソリューションを探索するため、9つのAIエージェントの概念を生成し、116人の米国参加者による速度測定調査を通じて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:36:49 GMT)
Diffusion-Pretrained Dense and Contextual Embeddings [3.1] plx-embedは多言語埋め込みモデルのファミリーであり、Webスケール検索のために拡散予測言語モデルバックボーンに多段階のコントラスト学習を利用する。
標準検索用 pplx-embed-v1 とコンテキスト埋め込み用 pplx-embed-context-v1 の2つのモデルタイプをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:59:08 GMT)
Self-Supervised Image Super-Resolution Quality Assessment based on Content-Free Multi-Model Oriented Representation Learning [3.0] 超解像(SR)を実世界の低分解能(LR)画像に適用すると、しばしば複雑で不規則な劣化が起こる。
本研究では,非参照型SR-IQA手法を提案する。
提案手法は,実世界のSRアプリケーションに対して,ドメイン適応型IQAを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:15:34 GMT)
WSBD: Freezing-Based Optimizer for Quantum Neural Networks [3.0] 量子ニューラルネットワーク(QNN)をトレーニングするための新しい戦略として、重み付きブロックDescent (WSBD) がある。
WSBDは、勾配由来の重要度スコアに基づいて、影響の小さいパラメータを特定し、一時的に凍結することによって、計算資源に焦点を当てる。
評価の結果,一般の地中エネルギー問題において,WSBDはAdamよりも平均63.9%の速度で収束していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 21:23:08 GMT)
On the Role of Consistency Between Physics and Data in Physics-Informed Neural Networks [2.9] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は偏微分方程式(PDE)の代理モデル戦略として注目されている。
PINNは、測定ノイズ、離散化誤差、またはモデリング仮定による支配方程式と完全に一致しない実験データや数値データを用いて、頻繁に訓練される。
データ不整合がPINNの達成可能な精度をいかに制限するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:00:53 GMT)
The Manifold of the Absolute: Religious Perennialism as Generative Inference [2.9] 我々は、宗教の伝統を、共有された低次元の潜在空間から高次元の観察可能な文化的形態への別個の生成的マッピングとしてモデル化する。
我々は、排他主義、普遍主義、多年主義に対応する3つの競合する生成構成を定義する。
この枠組みの中では、厳密な正統性は文化的な制約としてではなく、構造的な必要として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:57:45 GMT)
Bridging the Compression-Precision Paradox: A Hybrid Architecture for Clinical EEG Report Generation with Guaranteed Measurement Accuracy [2.9] 自動脳波モニタリングは、発作の検出と報告のために臨床レベルの精度を必要とする。
臨床脳波記録はLLMコンテキストウインドウを超え、極度の圧縮(400:1以上の比率)を必要とするため、微細な時間的精度を損なう。
脳波自動診断における臨床測定精度を保証する最初のシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:36:14 GMT)
From Collapse to Improvement: Statistical Perspectives on the Evolutionary Dynamics of Iterative Training on Contaminated Sources [2.9] 本稿では,統計的観点からモデル崩壊の問題について考察する。
本研究は,真のターゲットと合成分布の混合から得られた試料の反復的学習について考察する。
真の分布の非トーケン混合重量では、たとえそれが時間の経過とともに崩壊しても、単に汚染に依存しない方法でモデルを訓練すれば、崩壊を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:01:46 GMT)
Analyzing Fairness of Neural Network Prediction via Counterfactual Dataset Generation [2.8] 我々は、ラベルバイアスがトレーニングや推論に与える影響を調べるために、反事実データセットを使用する。
我々のアプローチは、与えられた予測がバイアスラベルに依存するかどうかを推測するものとして特徴づけられる。
我々は,広く使用されている7つのフェアネスデータセットから,1100以上のテストケースを対象としたフィードフォワードニューラルネットワークのアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:55:50 GMT)
Deriving and Validating Requirements Engineering Principles for Large-Scale Agile Development: An Industrial Longitudinal Study [2.8] 大規模なアジャイルシステム開発では、統一された要件エンジニアリングプロセスの欠如が大きな課題です。
この課題に対処するため,Grundfos ABを用いて5年間のケーススタディを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:01:10 GMT)
Maximum residual strong monogamy inequality for multiqubit entanglement [2.7] 重み付きストロングモノガミー(WSM)と最大残留ストロングモノガミー(MRSM)の2つの新しい不等式を確立する。
WSMの不等式は、様々なm-粒子の寄与に割り当てられる重量を変調するために指数ではなく係数を用いることで、強いモノガミー(SM)予想と自身を区別する。
MRSMの不等式は最大m粒子エンタングルメントのみを用いて定式化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:14:59 GMT)
An Ontology-driven Dynamic Knowledge Base for Uninhabited Ground Vehicles [2.7] ダイナミック・コンテクスチュアル・ミッション・データ(DCMD)の概念は,無人地上車両(UGV)の戦術的エッジにおけるオントロジー駆動型動的知識基盤を開発するために導入された。
DCMDによる動的知識ベースは、UGVに追加され、強化された状況認識をサポートし、自律的な意思決定を改善し、複雑で動的な環境におけるアジリティを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:06:18 GMT)
Mixed-State Topology in Non-Hermitian Systems [2.7] 2次元NH系における混合状態の位相特性について検討する。
我々は,3次元アベリアと4次元非アベリアNH系の混合状態に研究を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:17:04 GMT)
Towards Affordable, Non-Invasive Real-Time Hypoglycemia Detection Using Wearable Sensor Signals [2.7] 本研究は,ウェアラブルセンサ信号を用いた非侵襲性低血糖検出のための包括的,多モーダルな生理的枠組みを提案する。
我々は、先進的な前処理、時間ウィンドウ、手工とシーケンスに基づく特徴抽出、早期と後期の融合戦略、機械学習と深部時間モデルの幅広いスペクトルを統合するエンドツーエンドパイプラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:31:06 GMT)
Tensor Methods: A Unified and Interpretable Approach for Material Design [2.6] 解釈可能性と予測のためのオールインワンアプローチとしてテンソル完備化手法を提案する。
本研究では,設計空間の非一様サンプリングから得られたトレーニングデータに遭遇した場合に,両種類のサロゲートモデルが与える影響について検討する。
最適な一般化はテンソルモデルから得られており、このモデルでは、総和$R2$でベースラインのMLメソッドを最大5%改善し、分散領域のいくつかでエラーを半減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 00:30:39 GMT)
Experimental Demonstration of Online Learning-Based Concept Drift Adaptation for Failure Detection in Optical Networks [2.6] 我々は,従来の静的モデルよりも70%の性能向上を実現し,光ネットワーク障害検出におけるコンセプトドリフト適応のための新しいオンライン学習ベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:07:52 GMT)
Fragile Thoughts: How Large Language Models Handle Chain-of-Thought Perturbations [2.6] CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは,Large Language Models(LLMs)から推論を引き出す基礎技術として登場した。
本稿は,5種類のCoT摂動型に対するロバスト性に関する総合的な実証的評価を示す: textitMathError, UnitConversion, Sycophancy, SkippedSteps, textitExtraSteps。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:11:30 GMT)
Advancing Digital Twin Generation Through a Novel Simulation Framework and Quantitative Benchmarking [2.5] 高品質な3Dモデルから合成画像を生成する新しいパイプラインを提案する。
これにより、地上知識の仮想カメラパラメータと仮想オブジェクトを比較できる様々な定量化実験が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:38:00 GMT)
When Visibility Outpaces Verification: Delayed Verification and Narrative Lock-in in Agentic AI Discourse [2.5] エージェントAIシステム - 独立した計画と実行が可能な自律的なエンティティ。
本稿ではエージェントAIのオンライン議論における社会的証明と検証タイミングの相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:30:12 GMT)
Characterizing and Optimizing the Spatial Kernel of Multi Resolution Hash Encodings [2.5] MHE(Multi-Resolution Hash Function)は、ニューラルネットワークに対して強力なパラメータ化を提供する。
本研究は,そのポイントスプレッド(PSF)を調べることで,MHEを特徴付ける新しい分析手法を提案する。
我々は、衝突がスペックルノイズを導入し、SNR(Signal-to-Noise Ratio)を劣化させる様子を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:55:42 GMT)
Localized Control in Diffusion Models via Latent Vector Prediction [2.5] 本稿では,画像のユーザ定義領域を正確に局所的に制御する手法を提案する。
本手法は,局所条件を制御した高品質な画像を効果的に合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:40:46 GMT)
DFIC: Towards a balanced facial image dataset for automatic ICAO compliance verification [2.5] 本稿では,約58,000の注釈付き画像と1000人以上の被験者2706の動画からなる,新しい総合的な顔画像データセットであるDFICデータセットを紹介する。
DFICを用いて,ICAOコンプライアンス要求の自動検証のための空間的注意機構に大きく依存する新しい手法を微調整した。
DFICデータセットは、新しいモデルのトレーニングと検証のために公開され、前例のない多様な顔を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:13:17 GMT)
Deep learning outperforms traditional machine learning methods in predicting childhood malnutrition: evidence from survey data [2.4] 本研究は, 栄養失調を識別するための機械学習および深層学習方法論の総合的評価を初めて行った。
栄養失調の主要な予測要因は、母系教育、家計資産指数、児童年齢であり、次いで地理的特徴である。
提案手法は、持続可能な開発目標に向けたネパールの進歩を支援し、世界中で同様の低リソース設定のための転送可能な方法論テンプレートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 00:04:22 GMT)
Free-Flying Crew Cooperative Robots on the ISS: A Joint Review of Astrobee, CIMON, and Int-Ball Operations [2.3] 船内自由飛行ロボットは、宇宙飛行士と並んで作業しながら、人間の宇宙飛行における様々な作業を支援することが期待されている。
例えば、NASAのアストローブ、DLRのCIMON、JAXAのInt-Ballは国際宇宙ステーションに配備されている。
本稿では,これらのロボットの共有体験を共同で分析し,開発・運用チームメンバーが共著した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:40:02 GMT)
EVOKE: Emotion Vocabulary Of Korean and English [2.2] EVOKEは、英語と韓国語における感情語彙の並列データセットである。
このデータセットには韓国語1,427語と英語1,399語が含まれている。
感情科学、心理言語学、計算言語学、自然言語処理の実践的なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:54:22 GMT)
A Non-asymptotic Analysis for Learning and Applying a Preconditioner in MCMC [2.2] プレコンディショナーを学習するスキームの有限時間計算コストを分析し比較する。
プレコンディショナーを学習するスキームのために、ターゲットから約$N$の独立したサンプルを収集するのに要する時間に、漸近的でない保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:19:56 GMT)
Automated Model Design using Gated Neuron Selection in Telecom [2.2] 本稿では,通信ネットワークのための新しい勾配型ニューラルネットワーク探索法であるTabGNS(Tabular Gated Neuron Selection)を提案する。
アーキテクチャサイズを51～82%削減し,探索時間を最大36倍削減しながら,予測性能の向上を示す。
TabGNSをモデルライフサイクル管理に統合することで、ライフサイクル全体を通じてニューラルネットワークの自動設計が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:40:48 GMT)
Gated Removal of Normalization in Transformers Enables Stable Training and Efficient Inference [2.2] RMSNorm/LayerNormをドロップインで置き換えたTaperNormを紹介します。
1つのグローバルゲートは、ゲートウォームアップ中に$g=1$で保持され、EMAを介してスケーリングブランチをキャリブレーションし、コサインデケイを$g=0$にする。
マイクロベンチマークでは、折りたたみ内部のスケーリングは、ラスト・トーケン・ロジット・モードで最大1.22倍のスループットを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:40:34 GMT)
TVCACHE: A Stateful Tool-Value Cache for Post-Training LLM Agents [2.1] TVCACHEは、LLMエージェントのポストトレーニングのためのステートフルなツール値キャッシュである。
ヒット率は70%に達し、中央値のツールコールの実行時間を最大6.9倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:13:44 GMT)
Bootstrapping-based Regularisation for Reducing Individual Prediction Instability in Clinical Risk Prediction Models [2.1] 本稿では,ブートストラッププロセスを直接深層ニューラルネットワークのトレーニングに組み込む,ブートストラップに基づく新たな正規化フレームワークを提案する。
このアプローチは、再サンプリングされたデータセット間の予測変数を制約し、固有の安定性特性を持つ単一のモデルを生成する。
提案手法を従来モデルとアンサンブルモデルに対して提案した正規化手法を用いて構築したモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:47:30 GMT)
StreamServe: Adaptive Speculative Flows for Low-Latency Disaggregated LLM Serving [2.1] StreamServeは、非集約のプリフィルデコードサービスアーキテクチャである。
StreamServeはテンソル並列vLLMベースラインと比較してレイテンシを11～18倍削減する。
スループットは、要約タスクで毎秒2235トークンに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 21:03:47 GMT)
Surface impedance inference via neural fields and sparse acoustic data obtained by a compact array [2.1] 本研究では, 局所的, 近地的ブロードバンド音場をスパース圧力サンプルから再構成する物理インフォームニューラルネットワークを提案する。
並列多周波アーキテクチャは、数秒から数分の順序でランタイム内でブロードバンドインピーダンスの検索を可能にする。
ここで,本手法は,建築・自動車音響のペンヒン・シチュー境界条件を特徴付ける頑健な手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:56:46 GMT)
FD-DB: Frequency-Decoupled Dual-Branch Network for Unpaired Synthetic-to-Real Domain Translation [2.1] 周波数分離型2分岐モデルであるFD-DBを提案する。
YCB-Vデータセットの実験により、FD-DBは実際のドメインの外観の整合性を改善し、下流セマンティックセマンティクスの性能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） (Wed, 11 Feb 2026 10:17:13 GMT)
Software Testing at the Network Layer: Automated HTTP API Quality Assessment and Security Analysis of Production Web Applications [2.0] 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） (Wed, 11 Feb 2026 05:32:02 GMT)
Kill it with FIRE: On Leveraging Latent Space Directions for Runtime Backdoor Mitigation in Deep Neural Networks [2.0] よく知られた脆弱性は、有毒なトレーニングデータや悪意のあるトレーニングプロセスによってニューラルネットワークに導入されたバックドアである。
提案手法はFIRE (Inference-time backdoor mitigation approach) である。
我々はトリガーを、推論機構を補正するために逆に適用できる層間の潜伏空間の方向と見なす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:13:25 GMT)
Consistency Meets Verification: Enhancing Test Generation Quality in Large Language Models Without Ground-Truth Solutions [1.9] ConVerTestは、既存のコード実装を必要とせず、信頼性の高いテストを合成するための、新しい2段階のパイプラインである。
BIGCODEBENCHとLESS BASIC PYTHON PROBLEMSベンチマークの実験では、ConVerTestはテストの妥当性、ラインカバレッジ、突然変異スコアを最大39%、28%、18%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:40:38 GMT)
Advancing AI Trustworthiness Through Patient Simulation: Risk Assessment of Conversational Agents for Antidepressant Selection [1.9] 患者シミュレーターは、医療、言語、行動の次元によって異なる現実的で制御可能な患者相互作用を生成する。
シミュレーターにより、アノテータと独立したAI裁判官は、エージェントのパフォーマンスを評価し、幻覚と不正確さを特定し、さまざまな患者集団のリスクパターンを特徴づけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 21:53:18 GMT)
Traffic Flow Reconstruction from Limited Collected Data [1.9] 交通密度を近似的に再構築するために,スクラッチから機械学習アルゴリズムを実装した。
整合性のために、力学系のデータのみを用いることで、学習ベースモデルによって予測される近似密度が、よく知られたマクロな交通流モデルに収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:16:29 GMT)
Lie Group Variational Integrator for the Geometrically Exact Rod with Circular Cross-Section Incorporating Cross-Sectional Deformation [1.9] 三次元的正則ロッドあるいはコッサートロッドの連続時空運動方程式を導出する。
我々は、回転運動と断面変形の両方を取り入れたロッドの離散モデルを得るために、リー群変分積分法を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:54:59 GMT)
Resource-Efficient RGB-Only Action Recognition for Edge Deployment [1.9] エッジデバイスでのアクション認識は、レイテンシ、メモリ、ストレージ、電力消費に厳しい制約をもたらす。
デバイス上での効率的な推論に適したコンパクトなRGB専用ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:01:56 GMT)
Calliope: A TTS-based Narrated E-book Creator Ensuring Exact Synchronization, Privacy, and Layout Fidelity [1.8] ナレーション付き電子書籍は、同期オーディオとデジタルテキストを組み合わせて、再生中の現在話されている単語や文をハイライトする。
現在、テキスト電子書籍を高品質なナレーション付き電子書籍に変換するためのオープンソースソリューションは存在しない。
このギャップを埋めるために設計されたオープンソースフレームワークであるCalliopeを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:54:59 GMT)
3D-Printed Anisotropic Soft Magnetic Coating for Directional Rolling of a Magnetically Actuated Capsule Robot [1.8] 従来の磁気カプセルロボットは、両端に巨大な永久磁石を埋め込んでいる。
内部磁石に代えて磁気コーティングを施したコンパクトな3Dプリントソフトカプセルロボットを提案する。
適合したシリコーン-磁性複合材料は、カプセルサイズがわずかに大きい場合でも、飲み込み性も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:43:03 GMT)
Implementing Grassroots Logic Programs with Multiagent Transition Systems and AI [1.8] Grassroots Logic Programs (GLP) は、並列論理型プログラミング言語で、変数をペアのエンフリーダーとエンフライターに分割する。
GLPは草の根プラットフォームのための言語として設計され、そのターゲットアーキテクチャはスマートフォンがピアツーピアで通信することである。
本稿では,DartにおけるAIによるGLPのワークステーションとスマートフォンによる実装を容易にするために開発された数学について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:26:16 GMT)
Generative clinical time series models trained on moderate amounts of patient data are privacy preserving [1.8] 私たちは、MIMIC-IVデータセットでトレーニングされた最先端の病院時系列モデルを評価するために、プライバシー攻撃のバッテリーを使用します。
以上の結果から,合成データ生成装置が十分に大規模なデータセットで訓練される場合,確立されたプライバシ攻撃は,生成した多変量臨床時系列に対して効果がないことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:23:54 GMT)
Grandes Modelos de Linguagem Multimodais (MLLMs): Da Teoria à Prática [1.8] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、LLMの自然言語理解と生成能力と、画像や音声などのモダリティにおける知覚能力を組み合わせた言語モデルである。
本章ではMLLMとエンブレマモデルの主な基礎について述べる。
プリプロセス、プロンプトエンジニアリング、マルチモーダルパイプライン構築のための実践的な技術も検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:30:22 GMT)
The Label Horizon Paradox: Rethinking Supervision Targets in Financial Forecasting [1.7] 最適監視信号は予測目標から逸脱することが多く、市場ダイナミクスによって支配される中間地平線を横切る。
本稿では,一つのトレーニング実行内で最適なプロキシラベルを自律的に識別する,双方向最適化フレームワークを提案する。
大規模財務データセットの実験では、従来のベースラインよりも一貫した改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:43:02 GMT)
Architecting Trust: A Framework for Secure IoT Systems Through Trusted Execution and Semantic Middleware [1.7] IoT(Internet of Things)セキュリティの展望には、技術的および運用上の課題に対処可能なアーキテクチャソリューションが必要です。
本稿では,Trusted Execution Environments(TEE)とセマンティックおよびブロックチェーン技術を統合するための,IoTの包括的なセキュリティフレームワークを提案する。
アーキテクチャには、周辺レベルでのハードウェアルート信頼、ネットワークレベルでのゼロ信頼原則、アプリケーションレベルでのセマンティックセキュリティメカニズムが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:48:41 GMT)
Spinel: A Post-Quantum Signature Scheme Based on $\mathrm{SL}_n(\mathbb{F}_p)$ Hashing [1.7] 本研究では,拡張グラフを$mathrmSL_n(mathbbF_p)$でナビゲートすることの難しさに根ざしたセキュリティを備えた,量子後デジタル署名スキームSpinelを紹介する。
提案手法はハッシュベースのシグネチャスキームの設計の基礎を築き,量子後暗号のツールキットを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:41:10 GMT)
Language Model Inversion through End-to-End Differentiation [1.7] 所与の(凍結した)LMのエンドツーエンドの微分性を実現するための簡単なアルゴリズムを提案する。
次に、勾配降下により最適化されたプロンプトを求める。
我々のDLMによるインバージョンは、長さ20ドルの目標に対して10ドルと80ドルのプロンプトを、いくつかのホワイトボックスLM(アウト・オブ・ザ・ボックス)に対して、確実かつ効率的に最適化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:14:41 GMT)
Control Reinforcement Learning: Token-Level Mechanistic Analysis via Learned SAE Feature Steering [1.6] Control Reinforcement Learningは、各トークンでステアリングするためのSAE機能を選択するポリシーをトレーニングし、解釈可能な介入ログを生成する。
MMLU、BBQ、GSM8K、HarmBench、XSTestにまたがるGemma-2 2Bでは、CRLは、トークン毎の介入ログを提供しながら改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:28:49 GMT)
Yaksha-Prashna: Understanding eBPF Bytecode Network Function Behavior [1.5] Yaksha-Prashna(ヤクシャ・プラシュナ)は、演算子/開発者によるバイトコードの仕様に準拠したアサートとクエリを可能にするシステムである。
我々はYaksha-Prashna言語を用いて、200-1000倍のスピードアップを持つ標準および非標準のEBPFベースのネットワーク関数の24の特性を表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:15:24 GMT)
AMAP-APP: Efficient Segmentation and Morphometry Quantification of Fluorescent Microscopy Images of Podocytes [1.5] AMAP-APPは、ポッドサイト形態計測の障壁を克服するために設計されたクロスプラットフォームデスクトップアプリケーションである。
AMAP-APPは、消費者向けハードウェアの処理速度を147倍に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:07:03 GMT)
In-the-Wild Model Organisms: Mitigating Undesirable Emergent Behaviors in Production LLM Post-Training via Data Attribution [1.5] 本稿では,アクティベーションに基づくデータ属性を提案する。
我々は、特定の行動を引き起こすデータポイントを特定し、修正されたデータで再トレーニングすることで、これらの属性を因果的に検証する。
これをOLMo 2のプロダクションDPOトレーニングに適用すると、邪魔なコンプライアンスが表面化します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:45:31 GMT)
Do More Predictions Improve Statistical Inference? Filtered Prediction-Powered Inference [1.5] Filtered Prediction-Powered Inference (FPPI) は、データ適応型フィルタリング領域を特定して予測を選択的に組み込むフレームワークである。
FPPIは、信頼性のある予測を選択的に活用することで、高価なラベルへの依存を大幅に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:02:24 GMT)
Amortized Inference of Neuron Parameters on Analog Neuromorphic Hardware [1.5] 我々の研究は、非逐次シミュレーションに基づく推論アルゴリズムを用いて、償却されたニューラル密度推定器を提供する。
我々は,2値分類器を訓練して,興味のある状況で観測されるパラメータの組み合わせを予測することによって,大きなパラメータ空間を制約した。
本研究は,アナログニューロン回路のパラメータ化ツールとして,アモルタイズドシミュレーションに基づく推論の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:49:02 GMT)
Lateral tracking control of all-wheel steering vehicles with intelligent tires [1.5] 本稿では,全輪操舵車のためのモデルベースで出力フィードバック型横方向追従制御手法を提案する。
分散タイヤ力学とスマートタイヤ技術を統合している。
提案するコントローラとオブザーバはODE-PDEシステムを用いた定式化に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:17:21 GMT)
First-order friction models with bristle dynamics: lumped and distributed formulations [1.5] 本稿では、摩擦特性を反転させることにより、ブリストル要素の力学を近似する一階動的摩擦モデルについて紹介する。
LuGreモデルによく似た特定の定式化は、ブリストル要素に対する単純なレオロジー方程式を用いて導出される。
双曲偏微分方程式 (PDE) として定式化された分散バージョンを提示し, 転がり接触現象でよく発生する摩擦過程のモデル化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:17:47 GMT)
AI-Driven Clinical Decision Support System for Enhanced Diabetes Diagnosis and Management [1.5] 人工知能(AI-CDSS)を取り入れた臨床意思決定支援システムは、医療専門家が2型糖尿病を高精度に診断するのを助けることができる。
本研究の目的は、専門家主導の洞察と機械学習技術を統合するハイブリッドアプローチを用いて、2型糖尿病の診断に特化して開発されたAI-CDSSを評価することである。
AI-CDSSは、糖尿病予測の99.8%、糖尿病予測の99.3%、リスクのある個人を特定する99.2%、糖尿病予測の98.8%という高い精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:06:06 GMT)
Towards Reliable Machine Translation: Scaling LLMs for Critical Error Detection and Safety [1.5] クリティカルな意味は、エラーは多言語システムの信頼性、公平性、安全性を損なう可能性があるということだ。
本研究では,命令調整型大規模言語モデル(LLM)を用いて,そのような誤りを検出する能力について検討する。
その結果, モデルスケーリングと適応戦略(ゼロショット, 少数ショット, 微調整)が一貫した改善をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:47:39 GMT)
Modular Multi-Task Learning for Chemical Reaction Prediction [1.4] 低ランク適応(LoRA)は、有機反応予測のための完全な微調整に代わるパラメータ効率の代替である。
LoRAは完全な微調整に匹敵する精度を達成し、破滅的な忘れを効果的に軽減し、マルチタスク性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:17:06 GMT)
I can tell whether you are a Native Hawlêri Speaker! How ANN, CNN, and RNN perform in NLI-Native Language Identification [1.3] NLI(Native Language Identification)は、自然言語処理(NLP)におけるタスクであり、典型的には著者の母国語を決定する。
本研究は、ソラニ(中央クルド語)の下位方言の文脈におけるNLIに焦点を当てる。
イラクのクルディスタン州の首都ヘールで話されているヘールリ語(英語版)のNLIを調査することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:17:56 GMT)
The CompMath-MCQ Dataset: Are LLMs Ready for Higher-Level Math? [1.3] CompMath-MCQは、複数選択設定で数学的推論を評価するための新しいベンチマークデータセットである。
このデータセットは、卒業生レベルのコースの教授による1500の質問から成り立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:20:44 GMT)
First International StepUP Competition for Biometric Footstep Recognition: Methods, Results and Remaining Challenges [1.3] バイオメトリックフットステップ認識のための第1回国際ステップUPコンペティションが開催された。
競合相手はStepUP-P150データセットを使用して堅牢な認識モデルを開発することを任務としていた。
トップパフォーマンスのチームであるSeeid_UCCは10.77%の誤差率(EER)を達成した。
全体としては、競争は強力なソリューションを示したが、馴染みの無い履物に一般化する上での永続的な課題は、将来の作業にとって重要な領域を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:53:46 GMT)
A Gibbs posterior sampler for inverse problem based on prior diffusion model [1.2] 本稿では,(1) 観測系が線形変換と付加雑音によってモデル化された場合の逆転問題,(2) 問題が正しくない場合,(2) ベイジアンフレームワークに事前密度で正規化を導入し,(3) 後者は,利用可能な大集合に基づいて調整された拡散過程によってモデル化される場合の逆転問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:28:11 GMT)
Exploring Real-Time Super-Resolution: Benchmarking and Fine-Tuning for Streaming Content [1.2] われわれは,YouTubeをソースとした総合データセットStreamSRを紹介した。
我々は11の最先端のリアルタイム超解像モデルをベンチマークし、ストリーミングユースケースの性能を評価する。
本稿では,効率的なチャネルアテンションと双曲的タンジェントアクティベーション機能を組み合わせた効率的なリアルタイムモデルであるEfRLFNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:22:06 GMT)
Bioinspired123D: Generative 3D Modeling System for Bioinspired Structures [1.1] パラメトリックプログラムを通じて製造可能な3D構造を直接生成する軽量かつモジュラーなコード・アズ・ジオメトリ・パイプラインであるBioinspired123Dを紹介する。
Bioinspired123Dの中核となるのが、Blender Pythonスクリプトに自然言語設計キューを翻訳するために微調整された、コンパクトな言語モデルであるBioinspired3Dである。
我々は,3次元幾何スクリプト生成のための新しいベンチマークの性能評価を行い,Bioinspired123Dが非微細化ベースモデルに対してほぼ4倍の改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:49:40 GMT)
A Diffusion-Based Generative Prior Approach to Sparse-view Computed Tomography [1.1] 本稿では, 深部生成モデルを用いて, スパース測地からのX線CT画像の再構成を行うための枠組みを提案する。
高度に平らな測地でも得られた結果は極めて有望であるが、この方向にはさらなる研究が必要であることは明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:27:41 GMT)
The Energy of Falsehood: Detecting Hallucinations via Diffusion Model Likelihoods [1.0] LLM(Large Language Models)は、しばしばもっともらしいが誤った主張を幻覚させる。
非平衡熱力学による事実検証を再現する,教師なしのフレームワークであるDiffuTruthを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:52:16 GMT)
Quantum computing with anyons is fault tolerant [1.0] そこで我々は, 誤り訂正方式を提案し, 任意の粒子をブレイディングすることで, 強健な普遍量子計算を行えるようにした。
任意に小さな故障率で適切な大きさのデバイス上で,本手法が実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:00:01 GMT)
TimeSynth: A Framework for Uncovering Systematic Biases in Time Series Forecasting [0.9] Time Synthは、リアルタイム時系列の重要な特性をエミュレートする構造化されたフレームワークである。
リニア、マルチレイヤパーセプトロン(MLP)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、トランスフォーマーの4つのモデル群を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:31:29 GMT)
Ecological mapping with geospatial foundation models [0.9] 本研究は, GFMの生態学的利用における有用性, 課題, 可能性について検討することを目的とする。
プリスビ-E0-2.0とTerraMindの3つのユースケースで事前訓練されたAIモデルを微調整し、これをベースラインのResNet-101モデルと比較する。
すべての実験において、GFMはベースラインのResNetモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:25:51 GMT)
Weighting-Based Identification and Estimation in Graphical Models of Missing Data [0.9] 欠落したデータのグラフィカルモデルにおいて,完全なデータ分布を同定する構築的アルゴリズムを提案する。
この設定における中心的な課題は、不足度指標に対する一連の介入が選択バイアスを誘導し伝播させることである。
同定アルゴリズムの介入論理を反映した逆確率重み付け手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:00:26 GMT)
Sample Efficient Generative Molecular Optimization with Joint Self-Improvement [0.9] 生成分子最適化は、既存の化合物を超える性質を持つ分子を設計することを目的としている。
本稿では,共同生成予測モデルと自己改善サンプリングスキームの利点を生かした,共同自己改善手法を提案する。
共同自己改善は、限られた評価予算の下で最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:13:07 GMT)
First Multi-Constellation Observations of Navigation Satellite Signals in the Lunar Domain by Post-Processing L1/L5 IQ Snapshots [0.9] この作業は、シス・ルナー空間および月面でLuGRE受信機によって収集されたインフェーズとクアチュア(IQ)スナップショットを処理する。
RNSSやSBASを含むGPSやガリレオ以外のシステムからの信号は観測可能であり、取得に成功している。
これらの結果から,BeiDou,RNSS,SBAS信号は,月面・月面ミッションの自律性を大幅に向上させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:01:45 GMT)
A receding-horizon multi-contact motion planner for legged robots in challenging environments [0.8] 本稿では, 難易度の高いシナリオにおいて, 脚ロボットのための多面体多面体運動プランナを提案する。
当社のアプローチでは,新たな情報に反応してリアクティブに再計画する機能など,最先端の新たな機能が追加されています。
我々の手法は、他の潜在的フィールドベースアプローチよりも局所的なミニマ問題に耐性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:25:29 GMT)
Diagnosing Structural Failures in LLM-Based Evidence Extraction for Meta-Analysis [0.8] レビューとメタ分析は、物語を構造化され、数値化された研究記録に変換することに頼っている。
大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩にもかかわらず、このプロセスの構造的要件を満たすことができるかどうかは不明だ。
本稿では,LLMに基づくエビデンス抽出をスキーマ制約クエリの進行として評価する構造的診断フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:09:43 GMT)
Efficient Analysis of the Distilled Neural Tangent Kernel [0.8] データ次元自体を圧縮することで、NTK計算を削減できることを示す。
本稿では,NTKで調整したデータセット蒸留と最先端の投射法を組み合わせた,蒸留ニューラルネットワークカーネル(DNTK)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:45:55 GMT)
Integrating Generative AI-enhanced Cognitive Systems in Higher Education: From Stakeholder Perceptions to a Conceptual Framework considering the EU AI Act [0.8] GenAIは、パーソナライズされた学習を可能にし、教育サービスを合理化することによって、認知システムを強化することが期待されている。
高等教育におけるGenAIに対する利害関係者の認識は、文化的、懲戒的、制度的な文脈によって形作られたままである。
本稿では,情報工学と電気工学の分野におけるGenAIの認識について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:44:03 GMT)
A Doubly Robust Machine Learning Approach for Disentangling Treatment Effect Heterogeneity with Functional Outcomes [0.8] FOCaL(Functional Outcome Causal Learning)は機能的不均一処理効果(F-CATE)を推定するために開発された2重頑健なメタラーである。
FOCaLは,F-CATEの直接的かつロバストな推定を可能にする。
FOCaLは、複雑なデータからニュアンス付き個別化された因果効果を推測するために、マシンインテリジェンスの能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:31:59 GMT)
Tuning the burn-in phase in training recurrent neural networks improves their performance [0.7] 時間による標準バックプロパゲーション(BPTT)によるリカレントニューラルネットワーク(RNN)のトレーニングは困難である。
時系列タスクにおいて,このような学習手法を用いる場合のRNNの訓練について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:48:07 GMT)
Targeted Syntactic Evaluation of Language Models on Georgian Case Alignment [0.7] 主観的および対象的マーキングは, 名詞形, 語形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形
それぞれ50～70のサンプルを含む7つのタスクからなる370の構文テストデータセットを作成します。
モデルでは、厳格なケースを正しく割り当てる上では最悪の結果となり、優越的なケースを正しく割り当てる上で最強となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:05:02 GMT)
Evaluating Numerical Accuracy in Mixed-Precision Computing by Dual-Delta Testing [0.7] 独自の混合精度関数を実装する際には,それらの数値精度を検証することが重要である。
従来のアプローチでは、単一のエラーメトリックを使用して参照に対するカスタム実装を比較するのが一般的である。
本稿では,2つの誤差分布を高精度なオラクルに対して評価する手法であるtextitDual-Delta Testingを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:54:04 GMT)
Fighting MRI Anisotropy: Learning Multiple Cardiac Shapes From a Single Implicit Neural Representation [0.7] そこで本研究では,心臓の近位等方性,高分解能CT(CTA)データを活用することを提案する。
我々はこのデータを用いて、任意の解像度でCMRIから心臓の形状を共同で表現するために、単一の暗黙関数を訓練する。
右心室 (RV) と心筋 (MYO) の再建法について検討し, 心内膜および心外膜左室表面を同時にモデル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:20:14 GMT)
ISD-Agent-Bench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating LLM-based Instructional Design Agents [0.6] ISD-Agent-Benchは、Context Matrixフレームワークを介して生成される25,795のシナリオからなる包括的なベンチマークである。
我々は既存のIDDエージェントと、ADDIE、Dick & Carey、Rapid Prototyping ISDなどの古典的なIDD理論に基づく新しいエージェントを比較した。
1,017のテストシナリオの実験では、古典的なIDDフレームワークを現代的なReActスタイルの推論と統合することで、最高のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:11:31 GMT)
Rotary Positional Embeddings as Phase Modulation: Theoretical Bounds on the RoPE Base for Long-Context Transformers [0.5] ロータリー位置埋め込み (RoPE) は、トークンの位置を符号化するために大きな言語モデルで広く使われている。
目的コンテキスト長上の位置コヒーレンスを維持するために必要となる RoPE 基底パラメータの下位境界を導出する。
我々はこの解析を深部変圧器に拡張し, 層間における繰り返し回転変調が角方向のずれを生じさせることを示した。
下位境界と上部境界を合わせて、長文変換器の精度と深さに依存した実現可能性領域をゴールディロックゾーンと定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:50:07 GMT)
Scaling and Universality at Noise-Affected Non-Equilibrium Spin Correlation Functions [0.5] 非平衡スピン相関関数における非相関ノイズの存在下でのスケーリングと励起について検討する。
スピン相関関数が急激な変化を受ける臨界スイープ速度は騒音強度の増加とともに減少することを示す。
注目すべきは、ノイズ強度とスイープ速度が等しいとき、普遍性確率は有限運動量窓上で pk = 1/2 にロックされることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:46:15 GMT)
Filtered Approximate Nearest Neighbor Search in Vector Databases: System Design and Performance Analysis [0.5] Filtered Approximate Nearest Neighbor Search (FANNS) は、セマンティック検索とメタデータの制約を組み合わせるために用いられる。
本研究では,フィルタリング戦略の分類を体系化し,それらのベクトルへの統合性を評価する。
実験の結果,エンジン内のアルゴリズム適応がしばしば生のインデックス性能を上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:40:26 GMT)
Toward Adaptive Non-Intrusive Reduced-Order Models: Design and Challenges [0.5] 我々は、潜在部分空間と縮小されたダイナミクスの両方をオンラインに更新する適応的非侵入性ROMについて研究する。
ROMの予測的クレームは、トレーニング/適応/デプロイ体制の明確な分離を伴って、コストを意識し、透明でなければならない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 21:09:08 GMT)
Reasoning under Ambiguity: Uncertainty-Aware Multilingual Emotion Classification under Partial Supervision [0.5] 本稿では,多言語多言語感情分類のための不確実性認識フレームワークであるAmbiguityの下での推論を紹介する。
英語、スペイン語、アラビア語の感情分類ベンチマークの実験は、強いベースラインよりも一貫した改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:19:18 GMT)
Agentic Knowledge Distillation: Autonomous Training of Small Language Models for SMS Threat Detection [0.5] エージェント知識蒸留は、人間の介入なしにセキュリティタスクにデプロイ可能な、より小さな学生SLMを微調整する強力なLLMで構成されている。
SMSスパム・スマイッシング検出における教師の役割における4つのLLMと2人の学生のSLMを比較した。
以上の結果から,教師のLLMによって性能が大きく異なり,94.31%の精度と96.25%のリコールが達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:57:56 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、新興の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） (Wed, 11 Feb 2026 16:56:32 GMT)
Fully-automated sleep staging: multicenter validation of a generalizable deep neural network for Parkinson's disease and isolated REM sleep behavior disorder [0.5] 睡眠行動障害(iRBD)はパーキンソン病(PD)の鍵となる予後マーカーである
我々は,深いニューラルネットワークであるUSleepをPDおよびIRBDの一般的な睡眠段階に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:41:10 GMT)
Domain Knowledge Guided Bayesian Optimization For Autonomous Alignment Of Complex Scientific Instruments [0.4] 本稿では,探索問題をシンプルにするために,物理的な洞察を活かしたベイズ最適化手法を提案する。
本稿では,12次元6結晶スプリット・アンド・レイ光学系における本手法の有効性を実証する。
実測値を利用して高次元の結合最適化問題をより単純な表現に変換することにより、迅速かつ堅牢な自動チューニングが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:15:20 GMT)
Quantum Correlation Dynamics Subjected to Quantum Reset-Driven Environment [0.4] 環境として機能する横場イジング鎖と相互作用する2つの中心量子ビットについて検討する。
環境は量子臨界点(QCP)を越えて線形に駆動され、進化の過程では、量子リセット(QR)を受ける。
このようなQRは、量子ビット間の絡み合いや量子不協和のダイナミクスをどのように修飾するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:27:41 GMT)
Bielik Guard: Efficient Polish Language Safety Classifiers for LLM Content Moderation [0.4] ビエリク・ガード(英語: Bielik Guard)は、ポーランド語の安全分類法である。
ポーランドの6,885のテキストからなるコミュニティアノテーション付きデータセットに基づいて、これらのモデルは、Hate/Aggression、Vulgarities、Sexual Content、Crith、Self-Harmという5つの安全カテゴリのコンテンツを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:48:15 GMT)
Beyond Permissions: An Empirical Static Analysis of Privacy and Security Risks in Children-Oriented and General-Audience Mobile Apps for Gaming [0.4] 本研究は,モバイルゲームにおけるプライバシ露出の全体的静的評価に寄与する。
モバイルアプリケーションにおけるプライバシ・バイ・デザインのプラクティスを改善するために、開発者、プラットフォームプロバイダ、研究者に対して実行可能な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:06:03 GMT)
Efficient Simulation of Pre-Born-Oppenheimer Dynamics on a Quantum Computer [0.4] アルゴリズムは、Born-Oppenheimer分子ハミルトニアンをブロックエンコードする最も優れたクラス効率を達成する。
我々は、科学的および工業的な化学反応のシリーズについて、我々のアプローチをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:00:03 GMT)
PELLI: Framework to effectively integrate LLMs for quality software generation [0.4] 本稿では LLM Iteration (PELLI) によるプログラム的卓越性(Programmatic Excellence) と呼ばれる包括的コード品質評価フレームワークを提案する。
PELLIは、高品質なコード変更を維持できる反復分析ベースのプロセスである。
全体として,GPT-4TとGeminiは,3つの非機能要件に基づいて若干改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:51:08 GMT)
How to check in continually over 4,000 days on an online learning platform? An empirical experience and a practical solution [0.4] チェックインサービスを提供しているオンライン英語学習プラットフォームの82.5%のユーザーは、長期的な言語学習のための日々のチェックイン行動を維持することができていない。
言語学習者として、私は中国の主要なオンライン英語学習プラットフォームであるシャンベイで、1日4000回以上チェックインした経験を経験しています。
本稿では,この実践的ソリューションであるGILT法とその指示を体系的に紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:18:08 GMT)
Pitch Angle Control of a Magnetically Actuated Capsule Robot with Nonlinear FEA-based MPC and EKF Multisensory Fusion [0.4] 本稿では,4コイル電磁アレイで作動するカプセルロボットの磁気ピッチ制御のためのモデルベースフレームワークを提案する。
胃にインスパイアされた表面の実験は、水平と直立の両方の形状から頑健なピッチ再配向を示す。
これらの結果は、ピッチ制御、ドッキング制御、将来の多自由度カプセル移動のためのスケーラブルな戦略として、センサフュージョンを用いた有限要素インフォームドMPCを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:59:52 GMT)
Evaluation metrics for temporal preservation in synthetic longitudinal patient data [0.4] 本研究は, 慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期における慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性期慢性
提案手法は, 合成データの時間的特性を, 限界, 共分散, 個人レベル, 測定構造に分類し, どのように再現するかを評価する。
提案手法は, 時間構造をいかに保存するか, 劣化するかを明らかにし, より信頼性の高い生成モデルの評価と改善を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:44:17 GMT)
Data-Efficient Hierarchical Goal-Conditioned Reinforcement Learning via Normalizing Flows [0.3] フローベース階層型暗黙Q-ラーニング(NF-HIQL)の標準化
実数値非体積保存(RealNVP)ポリシーに対する明示的なKL分割境界を含む新しい理論的保証が導出される。
NF-HIQLは、ゴール条件付きおよび階層的なベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:54:48 GMT)
Drawing Your Programs: Exploring the Applications of Visual-Prompting with GenAI for Teaching and Assessment [0.3] 我々は、このテキスト中心の焦点が、問題分解図などのGenAIモデルを促進する他の形態を見落としていると論じる。
我々は、現在のモデルが学生が構築した図からコードを生成する能力に非常に成功したことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:59:31 GMT)
Bosonic statistics enhance Maxwell's demon in photonic experiment [0.3] マックスウェルの悪魔は、測定とフィードバックを用いて熱力学における情報の価値を解明する。
我々は、この10年半前の予測を、区別不能な光子と区別不能な光子を比較して実験的に支持する。
この研究は、ボソンサンプリングプラットフォームを弱有効化する熱力学的手段を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:00:05 GMT)
The State's Politics of "Fake Data" [0.3] 我々は「フェイク」状態データがいかに制度的な作業を行うかを示す。
状態データの"フェイクネス"はリレーショナル、プロセス、そしてパフォーマンスである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:23:36 GMT)
Min-Sum Uniform Coverage Problem by Autonomous Mobile Robots [0.2] 移動ロボット群におけるテクスチミンサム一様被覆問題について検討した。
ロボットは動きを調整し、全ロボットが移動する総量を最小化する均一な空間に到達しなければならない。
本稿では,最小総移動コストのラインセグメンテーション設定において一様カバレッジを実現する決定論的分散アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:38:24 GMT)
Interactive LLM-assisted Curriculum Learning for Multi-Task Evolutionary Policy Search [0.2] 進化的最適化プロセスからリアルタイムにフィードバックを得られるオンラインカリキュラム生成のための対話型LCM支援フレームワークを提案する。
対話型カリキュラム生成は,プログレッシブプロットとビヘイビアビジュアライゼーションの両方のマルチモーダルフィードバックによって,専門家が設計したキュリキュラと競合する性能を実現するため,静的なアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:21:52 GMT)
Robust Vision Systems for Connected and Autonomous Vehicles: Security Challenges and Attack Vectors [0.2] 本稿では、コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)における視覚システムの堅牢性について検討する。
我々は、CAVナビゲーションに必要なキーセンサーとビジョンコンポーネントを分析し、CAVビジョンシステム(CAVVS)の参照アーキテクチャを導出する。
攻撃面を対象とする特定攻撃ベクトルについて詳しく検討し、機密性、完全性、可用性(CIA)に対するその影響を厳格に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:23:56 GMT)
Pupillometry and Brain Dynamics for Cognitive Load in Working Memory [0.2] 本研究は,時系列分析の進歩に向けた特徴ベースおよびモデル駆動型アプローチを統合する。
The OpenNeuro 'Digit Span Task' データセットを用いて,脳波と瞳孔計測から認知負荷を分類する。
この結果から,瞳孔計測だけで脳波と競合し,現実の応用のためのポータブルで実用的なプロキシとして機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:05:47 GMT)
Solving PDEs in One Shot via Fourier Features with Exact Analytical Derivatives [0.2] 偏微分方程式(PDE)を解くための最近のランダム特徴法は、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)と比較して計算コストを削減している。
我々は,FastLSQを提案する。FastLSQは,凍結したランダムフーリエ特徴と解析演算子アセンブリを組み合わせることで,最小二乗呼び出しによる線形PDEを解く。
1次元から6次元にまたがる17のPDEのベンチマークにおいて、FastLSQは線形問題に基づく相対的なL2$10-7$0.07の誤差を達成し、最先端の反復的なPINN解法よりも桁違いに正確ではるかに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:28:58 GMT)
Security Threat Modeling for Emerging AI-Agent Protocols: A Comparative Analysis of MCP, A2A, Agora, and ANP [0.1] Model Context Protocol (MCP)、Agent2Agent (A2A)、Agora、Agent Network Protocol (ANP)は、AIエージェント通信プロトコルである。
本稿では,新たな4つのAIエージェント通信プロトコルのセキュリティ解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:58:23 GMT)
Predictive-State Communication: Innovation Coding and Reconciliation under Delay [0.1] 本稿では,送信機と受信機が明示的な共有予測状態を維持できる予測状態通信を提案する。
この視点は、モデルミスマッチの下でのクロスエントロピー会計によってエントロピーレート会計を置き換える。
キャパシティ、遅延、知覚的連続性要件に共同で依存する実現可能性の制約を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:33:04 GMT)
Llama-Polya: Instruction Tuning for Large Language Model based on Polya's Problem-solving [0.1] 本稿では,Polyaの4段階問題解決フレームワークを対話構造に統合し,数学的推論を支援する命令調整型大規模言語モデルであるLlama-Polyaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:41:49 GMT)
Predicting integers from continuous parameters [0.1] 本稿では、整数や整数のサブレンジに制約された数値ラベルの予測問題について検討する。
例えば、ソーシャルメディア投稿のアップボイト数や、公共のレンタルステーションで利用できる自転車の数などです。
これらを連続的な値としてモデル化し、従来の回帰を適用することは可能だが、このアプローチはラベルの根底にある分布を離散的から連続的へと変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:30:48 GMT)
Experimental demonstration that qubits can be cloned at will, if encrypted with a single-use decryption key [0.1] モジュールとして使用しても,ハードウェアノイズ下では暗号化クローンが安定していることがわかった。
これにより、実用用の多用途量子プリミティブとして確立される。
実際の制約は、復号化メカニズムはシングルユースでなければならないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:51:32 GMT)
Crane Lowering Guidance Using a Attachable Camera Module for Driver Vision Support [0.0] 本研究はクレーン運転の低下段階に着目した。
このフェーズでは、一定の課題が存在し、負荷は着陸地点のオペレーターの視界を妨害する。
提案システムは,吸込カップを介して直接荷重に取付けるように設計されたカメラモジュールを内蔵する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:10:32 GMT)
Interferences within a certifiable design methodology for high-performance multi-core platforms [0.0] 異なる抽象化レベルで運用するいくつかのツールをまとめる方法論を提案する。
提案手法の目的は,メモリ干渉を低減し,システムの予測可能性を向上させることにより,安全クリティカル領域におけるマルチコアシステムの認証プロセスを緩和することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:59:37 GMT)
Unlocked Backpropagation using Wave Scattering [0.0] 双曲型初期値問題として最適制御理論における最大原理の再構成を導出する。
この元の問題の緩和は、平衡する物理系として解釈できる。
我々は、この連続体理論を、ニューラルネットワークのトレーニングに適した完全にアンロックされたアルゴリズムのファミリーを導出するために識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:00:06 GMT)
When Models Examine Themselves: Vocabulary-Activation Correspondence in Self-Referential Processing [0.0] 自己参照語彙が同時アクティベーションダイナミクスを追跡することを示す。
我々は、自己参照と記述処理を区別する活性化空間の方向を特定する。
発見は、変圧器モデルにおける自己申告が適切な条件下で、内部の計算状態を確実に追跡できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:44:33 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を予測することを暗黙的に仮定する。
評価時間とデプロイメント時の振る舞いのばらつきは、意思決定関連内部表現から抽出可能なレジーム情報の量によって制限されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:06:23 GMT)
Unlearnable phases of matter [0.0] 自己回帰型ニューラルネットワークは、局所的に区別できない(LI)状態によって特徴づけられる分布のグローバルな特性を学習できないことを示す。
制限された統計的クエリモデルを導入することで、強弱自然対称性の破れ相のような長距離CMIを持つ非自明な位相を学習することが困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:00:01 GMT)
Turning non-superconducting elements into superconductors by quantum confinement and proximity [0.0] 本研究は, バルク型非超伝導金属において, 量子閉じ込めのみ, あるいは近接効果と組み合わせることで, 超伝導不安定性を誘導できるかどうかを考察する。
エリーシュベルク方程式の数値解法により, 代表的な貴金属, アルカリ金属, アルカリ金属の膜厚関数として臨界温度$T_c$を計算する。
この理論は、超伝導は選択されたケースと非常に狭い厚さの窓にのみ現れると予測している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:03:53 GMT)
Traceable, Enforceable, and Compensable Participation: A Participation Ledger for People-Centered AI Governance [0.0] 我々は、参加をトレース可能な影響力、強制可能な権限、補償可能な労働として運用するフレームワークである参加レジャーを導入する。
台帳は、AIシステムの検証された変更に貢献したアーティファクトをリンクする影響グラフとして参加を表現している。
参加証拠標準(Participation Evidence Standard)は、同意、プライバシ、補償、再利用用語を文書化した文書化、システムの更新とテスト前後の再生を可能にする影響追跡メカニズム、コミットメントの長期監視、権利とインセンティブのエンコードなど、3つの要素を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:53:58 GMT)
Toward Reliable Tea Leaf Disease Diagnosis Using Deep Learning Model: Enhancing Robustness With Explainable AI and Adversarial Training [0.0] 本研究は,ティーリーフBDデータセットに基づく茶葉病分類の自動深層学習モデルを開発した。
提案するパイプラインには、データ前処理、データ分割、敵トレーニング、拡張、モデルトレーニング、評価、理解が含まれる。
実験の結果,EfficientNetB3が93%,DenseNet201が91%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:21:36 GMT)
Time Series Foundation Models for Energy Load Forecasting on Consumer Hardware: A Multi-Dimensional Zero-Shot Benchmark [0.0] Time Series Foundation Models (TSFM) はタスク固有のトレーニングを回避できるゼロショット予測機能を導入した。
本稿では,業界標準ベースラインと2つの統計基準として,Prophetとともに4つのTSFMを評価するベンチマークを提案する。
すべての実験は、コンシューマグレードのハードウェア(AMD 7, 16GB RAM、GPUなし)で実行される
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:34:16 GMT)
Theory of Troubleshooting: The Developer's Cognitive Experience of Overcoming Confusion [0.0] 本稿では,認知科学に根ざした理論を提唱する。
我々はトラブルシューティングを、予期しないシステム行動の原因の精神モデルを特定し、理解し、構築する認知的問題解決プロセスとして定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:27:48 GMT)
The necessary and sufficient condition for perfect teleportation and superdense coding and all the suitable states for teleportation and superdense coding [0.0] 2つの局所ユニタリ(LU)等価状態は、同じ量の絡み合いを持ち、量子情報理論(QIT)において同じタスクを実行するのに使うことができる。
Phys. A, 74, 062320 (2006)] において, Agrawal と Pati は完全テレポーテーションプロトコル (PTP) を提案した。
本稿では, PTP と PSDC-2 が LU 不変であること,すなわち 2 つの LU 等価状態を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:10:07 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） (Wed, 11 Feb 2026 23:32:46 GMT)
The PBSAI Governance Ecosystem: A Multi-Agent AI Reference Architecture for Securing Enterprise AI Estates [0.0] 本稿では,PBSAI(Practitioners Blueprint for Secure AI)ガバナンスエコシステムについて紹介する。
PBSAIは、エンタープライズおよびハイパースケールAIエステートを確保するためのマルチエージェント参照アーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:21:35 GMT)
The Nexus of Quantum Technology, Intellectual Property, and National Security: An LSI Test for Securing the Quantum Industrial Commons [0.0] 量子技術は、実験室の好奇性から戦略的インフラへと移行してきた。
中国の量子プログラムは、軍と市民の融合の下で中心的に動員されている。
米国と同盟国は、最小限の規制付き、セキュリティに十分で、イノベーション保存(LSI)テストを通じて運用される、セキュリティに十分満足なオープン性を追求すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:21:56 GMT)
The Neurosymbolic Frontier of Nonuniform Ellipticity: Formalizing Sharp Schauder Theory via Topos-Theoretic Reasoning Models [0.0] 非一様楕円正則理論とニューロシンボリック大推論モデル(LRM)の最近のブレークスルーを示す。
スライストポスにおける分類的コリミットとして推論過程をモデル化することにより、LEMが変分計算の「ダークサイド」を自律的にナビゲートする方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:24:57 GMT)
The Infrastructure Equation: Water, Energy, and Community Policy for Georgia's Data Center Boom [0.0] ジョージアはデータセンター開発の主要市場として浮上している。
データセンターは水集約型、エネルギー集約型、土地集約型インフラである。
ジョージアはデジタルインフラの成長と持続可能性、株式、地域社会の保護のバランスをとる必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:51:43 GMT)
The Garbage Dataset (GD): A Multi-Class Image Benchmark for Automated Waste Segregation [0.0] データセットは、DWasteモバイルアプリやキュレートされたWebソースなど、複数の方法で収集された13,348のラベル付きイメージで構成されている。
データセットは最先端のディープラーニングモデルを使用してベンチマークされた。
実験の結果、効率の良いNetV2Sは96.19%の精度と0.96F1スコアで最高性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:01:12 GMT)
The Diffusion-Attention Connection [0.0] トランスフォーマー、拡散マップ、磁気ラプラシアンは通常別個のツールとして扱われる。
それらはすべて、事前のsoftmaxクエリスコアから構築された単一のマルコフ幾何学のレギュレーションであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:27:34 GMT)
Text-to-Vector Conversion for Residential Plan Design [0.0] 本稿では,テキスト記述からベクトル住宅計画を生成する新しい手法を提案する。
当社のアプローチは既存のソリューションを約5%のCLIPScoreベースの視覚的品質で上回ります。
本稿では,計画図をベクトル化するための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:40:19 GMT)
Superresolution in Quantum Noise Spectroscopy via Filter Design [0.0] 近接した周波数の信号の分解は、通信、分光、センシングにおける応用の中心である。
近年の研究では、量子センシングプロトコルが超解像性を示し、周波数分離を任意に行うことでスペクトル線を識別できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:00:04 GMT)
Structural Theory of Information Backflow in Non-Markovian Relaxation: TC/TCL Formalism and Minimal Phase Diagrams [0.0] 我々は、最小限のマルコフ緩和過程における情報逆流の構造理論を開発する。
このフレームワークは、有効率を抽出し、メモリ誘起現象を整理するための構築的なTCL手順を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:08:45 GMT)
Stratified Sampling for Quasi-Probability Decompositions [0.0] 準確率分解(QPD)は多くの量子アルゴリズムやプロトコルにおいて必須であることが証明されている。
我々は,この分散を考慮し,低減するための幅広い枠組みを構築している。
典型的なQPDの数値シミュレーションは、全体分散の定数要素の減少を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:46:40 GMT)
Stochastic Parroting in Temporal Attention -- Regulating the Diagonal Sink [0.0] 因果的注意または時間的畳み込みの過度な監視は、最初のトークンに偏りを生じさせる。
対角線外アテンションスコアがシーケンスの長さにどのように依存するかを示し、時間的アテンション行列が対角線アテンションシンクに苦しむことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:45:34 GMT)
Statistical Learning Analysis of Physics-Informed Neural Networks [0.0] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた初期および境界値問題に対する物理インフォームド学習の訓練と性能について検討する。
我々は、いわゆるローカル学習係数を用いて、熱方程式の最適化によって得られたPINNパラメータの推定値を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:09:29 GMT)
Spatial-Morphological Modeling for Multi-Attribute Imputation of Urban Blocks [0.0] 本研究では,データ駆動型形態素クラスタリングと近傍手法を組み合わせた空間形態素解析ツールを用いて,都市ブロックレベルでのフロアスペースインデックス(FSI)とグラウンドスペースインデックス(GSI)の欠落値を再構成する手法を提案する。
SMのみは意味のある形態構造を捉えるが,逆距離重み付け (IDW) 法や空間k-アネレスト近傍 (sKNN) 法と組み合わせることで,既存のSOTAモデルよりも優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:00:51 GMT)
Self-Supervised Learning for Speaker Recognition: A study and review [0.0] SSL(Self-Supervised Learning)は、膨大な量のラベルのないデータを活用して、関連する表現を学習する、有望なパラダイムとして登場した。
SSL for Automatic Speech Recognition (ASR) の応用は広く研究されているが、他の下流タスク、特に話者認識(SR)の研究はまだ初期段階にある。
この研究は、最近のトレンドと進歩を強調し、この分野における現在の課題を特定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:16:07 GMT)
SecureScan: An AI-Driven Multi-Layer Framework for Malware and Phishing Detection Using Logistic Regression and Threat Intelligence Integration [0.0] この作業では、AI駆動の三層検出フレームワークであるSecureScanが紹介されている。
VirusTotal APIを通じて、ロジスティック回帰に基づく分類、分析、外部脅威インテリジェンスを統合する。
ベンチマークデータセットでは、SecureScanは93.1%の精度でバランスの取れた精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:26:11 GMT)
Sample-Free Safety Assessment of Neural Network Controllers via Taylor Methods [0.0] 本研究は、自動ドメイン分割とバウンディングコントローラを用いて、トレーニング済みニューラルネットワークコントローラの安全性を評価する手法を開発する。
この手法は、トレーニングされたニューラルネットワークをシステムの力学方程式に埋め込むことで、クローズドループシステムを自律的にレンダリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:06:04 GMT)
Safe mobility support system using crowd mapping and avoidance route planning using VLM [0.0] 本稿では,視覚言語モデル (VLM) とガウスプロセス回帰 (GPR) を統合し,動的群集密度マップを生成する新しいフレームワークを提案する。
大学キャンパスにおける実世界の実験による実験の結果、ロボットは静的障害物と動的群集の両方を避けるルートをうまく生成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:47:51 GMT)
Run-length certificates in quantum learning: sample complexity and noise thresholds [0.0] 最小フィードバック学習では、学習完了は1ビット毎のコピーレコードから抽出されたオンラインラン長証明書によって定義することができる。
厳格に制約されたフィードバックの下では、認証がサンプルの複雑さを支配し、小さなラベルノイズが情報のボトルネックとなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:51:58 GMT)
Routing Absorption in Sparse Attention: Why Random Gates Are Hard to Beat [0.0] 疎い注意がエンドツーエンドにトレーニングされると、モデルのQ/K/V投影は、どんなマスクにも適応する。
微分可能なソフトゲーティングは、ゲートが学習されているかランダムであるかに関わらず、ほぼ同じ難易度に収束する。
専門家はどのルーターにも適応するが、注意は構造的により厳しい形を示すことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:06:44 GMT)
Resource-Scalable Fully Quantum Metropolis-Hastings for Integer Linear Programming [0.0] 我々はメトロポリス線形プログラミングのための完全量子化メトロポリス・ハスティングスアルゴリズムを提案する。
各ウォークステップは、一貫性のある候補の動きを準備する一元的な更新である。
本手法は,完全量子制約プログラミングのためのコヒーレントなリソース特性を持つベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:01:45 GMT)
Renet: Principled and Efficient Relaxation for the Elastic Net via Dynamic Objective Selection [0.0] 我々はRenetを紹介し、Relaxed Lassoの原理的な一般化を推定器のElastic Net族に導入する。
Renetは、高次元、低信号-雑音比、高マルチチコリン系において標準のElastic Netを一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:22:59 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は精度を60.72%から84.03%に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:52:40 GMT)
Recirculating Quantum Photonic Networks for Fast Deterministic Quantum Information Processing [0.0] 本稿では、量子情報処理タスクの持続時間を最小限に抑えるために、再循環型量子フォトニックネットワーク(RQPN)を提案する。
RQPNは、全接続された非線形キャビティのネットワークと、動的に制御された導波路結合から構成される。
そこで本研究では,全ての量子ビットを同時に処理することで,三量子トフォリゲートの1および2量子ビット分解よりも高速な演算が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:01:40 GMT)
Reaching the quantum noise limit for interferometric measurement of optical nonlinearity in vacuum [0.0] 量子力学は真空が非線形光学媒体として振る舞う必要があると予測する。
光による光の偏向は、強度と超短パルスを用いて測定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:25:48 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） (Wed, 11 Feb 2026 15:56:09 GMT)
Quantum Optimization in Loc(Q)ation Science: QUBO Formulations, Benchmark Problems, and a Computational Study [0.0] Quadratic Unconstrained Binary Optimizationは、$mathbfNP$-hardの幅広いクラスのための統一モデリングフレームワークを提供する。
我々は、位置科学、ネットワーク設計、ロジスティクスにおけるいくつかの基本的な問題に対するQUBOの定式化を開発する。
これらのQUBOの定式化は、量子アルゴリズムと量子ハードウェアを評価するための代表的なベンチマーク問題として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:39:26 GMT)
Quantum Brownian motion with non-Gaussian noises: Fluctuation-Dissipation Relation and nonlinear Langevin equation [0.0] 我々は1つの発振器を持つ量子ブラウン運動(QBM)モデルをシステムとみなす。
インフルエンサーアクション$S_IF$は、摂動展開を$$で計算する。
非ガウス雑音核は、対応する力のゼロでない3点相関関数をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:03:26 GMT)
QTALE: Quantization-Robust Token-Adaptive Layer Execution for LLMs [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、かなりの計算資源とメモリ資源を必要とする。
トークン適応型実行と量子化をシームレスに統合する新しいフレームワークであるQTALEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:19:11 GMT)
Protecting Context and Prompts: Deterministic Security for Non-Deterministic AI [0.0] 大規模言語モデル(LLM)アプリケーションは、インジェクションやコンテキスト操作の攻撃に対して脆弱である。
我々は,暗号的に検証可能な証明を提供する2つの新しいプリミティブ(認証プロンプト)と認証コンテキスト(認証コンテキスト)を導入する。
プロトコルレベルのビザンチン抵抗を与える4つの証明された定理を持つポリシー代数を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:38:59 GMT)
Prioritize the Process, Not Just the Outcome: Rewarding Latent Thought Trajectories Improves Reasoning in Looped Language Models [0.0] RLTT(Reward Latent Thought Trajectories)は,潜在的推論軌道全体にわたって報酬を分配する強化学習フレームワークである。
RLTTはGRPOよりも大幅に改善され、MATH-500では+14.4%、AIME24では+16.6%、BeyondAIMEでは+10.0%の精度が向上した。
RLTTは数学に特化して訓練されているにもかかわらず、非数学的推論ベンチマークに効果的に移行し、LoopLMにおける強化学習における軌道レベルの信用割当の有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:39:42 GMT)
Predictive Associative Memory: Retrieval Beyond Similarity Through Temporal Co-occurrence [0.0] 時間的共起で訓練されたJEPAスタイルの予測器は、埋め込み空間の連想構造をナビゲートする。
我々は,PAMを連想的リコールシステムとして評価し,経験者団体に対するリコールの忠実さを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:51:22 GMT)
Pilot-Wave Theories as Hidden Markov Models [0.0] この論文は、ド・ブロイ=ボームのパイロット波は隠れマルコフモデルの意味において潜伏変数の集合として最もよく理解されていることを論じる。
そのような課題の1つは、ド・ブロイ=ボーム理論におけるデット・ギラーディのあいまいさと結びつくフロディ=ヴューゼンゲージ変換(英語版)による。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:39:15 GMT)
Photon counting beyond the rotating-wave approximation [0.0] 開量子系はしばしばリンドブラッドマスター方程式によって記述される。
量子ランゲヴィン方程式から光子計数統計値を得る方法を示す。
回転波の限界外においても、放射統計に対する最も重要な寄与は、効果的なリンドブラッド方程式によって得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:37:06 GMT)
Photon Anti-Bunching and Quantum Non-Gaussianity from High-Harmonic Generation [0.0] 半導体における高調波発生の非古典的性質について検討する。
我々は,コヒーレントレーザーによって駆動される高次高調波が圧縮・絡み合っていることを示す。
我々はまた、量子情報に非常に関連するリソースである量子非ガウス状態の生成を目撃する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:10:47 GMT)
Peak + Accumulation: A Proxy-Level Scoring Formula for Multi-Turn LLM Attack Detection [0.0] マルチターンプロンプトインジェクション攻撃は、複数の会話ターンに悪意のある意図を分散させる。
プロキシ層での会話レベルのリスクスコアにターン毎のパターンスコアを集約する公式は存在しない。
本稿では,ピークの単一ターンリスク,持続率,カテゴリの多様性を組み合わせ,ピーク+累積スコアリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:53:41 GMT)
Patient Digital Twins for Chronic Care: Technical Hurdles, Lessons Learned, and the Road Ahead [0.0] 慢性疾患は世界中で死亡率、死亡率、医療費の主な負担となっている。
患者医療デジタルツインズ(PMDTs)は、臨床、ゲノム、ライフスタイル、およびQOLデータを統合する患者の総体的かつ継続的に更新されたデジタル版である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:07:00 GMT)
Optimal Initialization in Depth: Lyapunov Initialization and Limit Theorems for Deep Leaky ReLU Networks [0.0] 層数が増加するにつれて、その成長はリャプノフ指数と呼ばれるパラメータによって支配されることを示す。
本稿では,Lyapunov指数をゼロに設定する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:36:13 GMT)
One-Way Quantum Secure Direct Communication with Choice of Measurement Basis as the Secret [0.0] 本稿では,1ビット当たりの共有EPR対の有限アンサンブルを用いた一方向量子セキュアダイレクト通信のモデルを提案する。
受信機が局所的なユニタリ操作を行う必要はないため、星ネットワーク構成におけるセキュアなダイレクト通信の現実的な実装に適したモデルが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:32:10 GMT)
On Decision-Valued Maps and Representational Dependence [0.0] 本稿では,決定値マップを形式化し,決定DBについて述べる。
DecisionDBは、コンテンツやアーティファクトから計算された識別子を使用して、これらの関係をログし、再生し、監査する。
コントリビューションは、表現空間を永続領域と境界に分割し、決定再利用を機械的にチェック可能な状態として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:11:49 GMT)
Nonlinear integrated quantum photonics with AlGaAs [0.0] このレビューは、成熟した製造技術を組み合わせたIII-V半導体プラットフォームであるAlGaAs、電気注入に適合する直接バンドギャップ、低損失動作、大きな電気光学効果、オンチップ検出のための超伝導検出器との互換性に焦点を当てる。
本稿では,高次・高次光非線形性に基づく近年の量子光の室温光源の実装と,偏光ビームスプリッタ,マッハ・ツェンダー干渉計,変調器,調整可能なフィルタなど,様々な機能性を埋め込んだフォトニック回路について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:44:56 GMT)
Multi-spin control from one-spin pulses [0.0] 単一スピン1/2に対して最適化されたRFパルスを用いて(任意のスピンの)弱い結合スピン系の制御を可能にする枠組みを提案する。
我々は、単一のスピン-1/2法を用いて、固定された「アクティブ」進化時間を持つGRAPEパルスを明示的に生成し、一度に1つのスピンでパルスする。
提案手法は,バンド選択転送を2I_z rightarrow 2I_zS_z$で実現する,バンドスキーマパルスと連続照射継手INEPT(JINEPT)を構築することで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:47:45 GMT)
Multi-ion entangling gates mediated by spectrally unresolved modes [0.0] 遠方量子ビット間の相互作用の絡み合いは、追加の自由度によって媒介される。
時間依存性の磁場勾配を用いて、閉じ込められたイオン量子ビットをエンタングリングする手法を提案する。
複数のイオン対のゲートを同時に行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:57:33 GMT)
Multi-UAV Trajectory Optimization for Bearing-Only Localization in GPS Denied Environments [0.0] 本研究は, 固定非ガンボールカメラを用いたUAVによる協調目標位置定位を実現するための新しい軌道最適化フレームワークを提案する。
以上の結果から, ガンボール式非ガンボール式カメラを用いたUAVは, 単一ジンボール式システムに適合または超越した位置決め精度を達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:29:05 GMT)
Multi Layer Protection Against Low Rate DDoS Attacks in Containerized Systems [0.0] 本研究では、コンテナ環境における低レートDDoS攻撃を効果的に防御するDDoS緩和システムを提案する。
このソリューションは、Web Application Firewall WAF、レート制限、動的ブラックリスト、TCPおよびUDPヘッダ分析、ゼロ信頼原則を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 22:18:48 GMT)
Modelling Trust and Trusted Systems: A Category Theoretic Approach [0.0] 私たちは、カテゴリ内の要素、クレーム、結果、決定をオブジェクトとして定式化します。
この枠組みは信頼の確立を理解するための厳格なアプローチを提供する。
ブートランシャットダウンシーケンスやEvil Maid攻撃など,多数の実例を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 21:08:51 GMT)
Modeling of ASD/TD Children's Behaviors in Interaction with a Virtual Social Robot During a Music Education Program Using Deep Neural Networks [0.0] 本研究は,ASDおよび神経型(TD)児の行動モデルの評価・抽出を行う知的システムを開発することを目的とした。
本システムの主な特徴は,1) 神経型児と,2) 神経型児やALD 児に類似した動作を深層学習を用いて生成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:05:57 GMT)
Med-SegLens: Latent-Level Model Diffing for Interpretable Medical Image Segmentation [0.0] セグメンテーションモデルのアクティベーションを解釈可能な潜在機能に分解するモデル微分フレームワークであるMed-SegLensを紹介する。
遅延レベルの介入は誤りを訂正し、再トレーニングなしにデータセット間の適応を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 04:15:36 GMT)
Mask-Based Window-Level Insider Threat Detection for Campaign Discovery [0.0] CERT r4.2データセットを用いて、教師なしウィンドウレベルのインサイダー脅威検出について検討した。
アクティビティの存在と活動の規模を明確に分けることで、パフォーマンスが大幅に向上することを示す。
マルチデイアタックキャンペーンは1日から7日間にわたって行われ、提案手法はウィンドウレベルの精度が0.71のAUCを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:43:01 GMT)
Magneto-optical properties of the neutral silicon-vacancy center in diamond under extreme isotropic strain fields [0.0] ダイヤモンド中の中性シリコン空孔中心は対称性と光放射を結合し、成層電界に耐性を持つ堅牢な量子エミッタとなる。
強い圧縮と引張状態にまたがる等方ひずみに対する応答を定量化する。
これらの傾向は、光学的およびスピン可観測体を等方性ひずみに結合するコンパクトなキャリブレーション関係をもたらし、SiV$0$を対称性に保護された歪可変量子エミッタとして確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:47:43 GMT)
MATRAG: Multi-Agent Transparent Retrieval-Augmented Generation for Explainable Recommendations [0.0] MATRAGは、マルチエージェントコラボレーションと知識グラフ拡張検索を組み合わせた、説明可能なレコメンデーションを提供する新しいフレームワークである。
MATRAGは、動的嗜好プロファイルを構成するユーザモデリングエージェント、知識グラフから意味的特徴を抽出するアイテム分析エージェント、協調的およびコンテンツベースの信号を合成する推論エージェント、検索した知識に根ざした自然言語の正当化を生成する説明エージェントの4つの特殊エージェントを採用している。
我々のフレームワークは、説明の忠実さと妥当性を定量化する透明性スコアリング機構を組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 06:02:31 GMT)
Low-Dimensional Execution Manifolds in Transformer Learning Dynamics: Evidence from Modular Arithmetic Tasks [0.0] 本稿では, 数値計算を慎重に制御し, 変圧器モデルにおける学習力学の構造について検討する。
その結果,トランスフォーマー学習を理解するための統一的な幾何学的枠組みが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:57:46 GMT)
Long-Range Pairing in the Kitaev Model: Krylov Subspace Signatures [0.0] 局所境界演算子から生成したLaczos係数は,北エフ連鎖の励起ギャップの定量的診断に有効であることを示す。
我々は、指数関数的に大きな作用素空間から有限次元線型問題への再帰を減少させる、正確な単粒子作用素Lanczosアルゴリズムを導出する。
これらの結果は、Krylov診断を、低エネルギー励起が連鎖に沿ってどのように局在するかのオペレーショナルプローブとして確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:00:05 GMT)
Learning Page Order in Shuffled WOO Releases [0.0] ページ埋め込みを用いて, 5,461 個のシャッフル WOO 文書 (情報公開の自由度) のページ注文について検討した。
我々は、ポインタネットワーク、Seq2seq変換器、特殊なペアランキングモデルを含む5つの手法を比較した。
最高のパフォーマンスのアプローチは文書を15ページまで並べ替えることに成功し、Kendallのタウは短い文書の0.95ページ(2-5ページ)から15ページの0.72ページへと変化した。
我々は2つの予期せぬ失敗を観察する: Seq2seq 変圧器は長文の一般化に失敗し、カリキュラム学習は長文の直接訓練を39%下回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:11:27 GMT)
LATA: A Tool for LLM-Assisted Translation Annotation [0.0] 本稿では,専門家の判断に必要とされる,自動化と厳密な精度のギャップを解消する,LLMを利用した対話型ツールを提案する。
従来の統計的拡張性とは異なり、我々のシステムはテンプレートベースの Prompt Manager を採用しており、文のセグメンテーションとアライメントのために大きな言語モデル(LLM)を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:49:01 GMT)
Krylov space perturbation theory for quantum synchronization in closed systems [0.0] 閉不規則なハイゼンベルクスピン鎖の同期性について検討した。
障害がない場合、力学対称性の $S+$ に付随するクリロフ空間は2次元である。
障害がない場合、力学対称性の $S+$ に付随するクリロフ空間は2次元である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:14:29 GMT)
Just on Time: Token-Level Early Stopping for Diffusion Language Models [0.0] 拡散言語モデルは、しばしば計算的に非効率な反復的洗練を通じてテキストを生成する。
トレーニング不要でトークンレベルの早期停止アプローチを導入し,各位置における収束を独立に識別する。
これにより、タスク固有の微調整をせずに、適応的な各トーケン凍結が得られ、必要な拡散ステップの総数を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:44:04 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。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 08:58:15 GMT)
Heralding efficiency and brightness optimization of a micro-ring resonator via tunable coupling [0.0] マイクロリング共振器における自発4光波混合は、優れた狭帯域および波長可変光子源を生成する。
共振器にポンプ, 信号, アイドラーモードの結合を調整することにより, ヘラルディング効率と輝度の最適化を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:57:57 GMT)
Healthy Harvests: A Comparative Look at Guava Disease Classification Using InceptionV3 [0.0] このデータセットには、Guavaの473のオリジナルイメージが含まれている。
拡張データセットは、高度な前処理技術を用いた3784の画像で構成されている。
InceptionV3モデルは98.15%の精度を達成し、ResNet50got 94.46%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:59:49 GMT)
Hardening the OSv Unikernel with Efficient Address Randomization: Design and Performance Evaluation [0.0] 本研究は,アプリケーションベースとスレッドスタック領域をランダムにすることで,OSvにASLRスタイルの多様性を導入する。
この実装はOSvの軽量設計目標を維持しながら、最小限の複雑さを増す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:47:45 GMT)
Graph neural networks uncover structure and functions underlying the activity of simulated neural assemblies [0.0] 観測可能な力学を予測するために訓練されたグラフニューラルネットワークは、複素異種系の時間的活動を単純で解釈可能な表現に分解するために用いられる。
この枠組みを、何千ものニューロンによる神経集合のシミュレーションに適用し、接続マトリックス、ニューロンタイプ、シグナル機能、場合によっては隠れた外部刺激を共同で明らかにできることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 01:59:27 GMT)
From Prompt-Response to Goal-Directed Systems: The Evolution of Agentic AI Software Architecture [0.0] Agentic AIは、ステートレスでプロンプト駆動型生成モデルからゴール指向システムへのアーキテクチャ移行を表す。
本稿では、知的エージェント理論と現代のLCM中心のアプローチを結びつけることによって、この遷移を考察する。
この研究は、標準化されたエージェントループ、登録、監査可能な制御機構への収束を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:34:48 GMT)
Floquet Control of Electron and Exciton Transport in Kekulé-Distorted Graphene [0.0] 本研究は、ケクレ歪グラフェンと呼ばれるディラック材料中の電子とエキシトン(粒子-ホール対)のフロケダイナミクスを研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 18:32:34 GMT)
Field-Dependent Qubit Flux Noise Simulated from Materials-Specific Disordered Exchange Interactions Between Paramagnetic Adsorbates [0.0] 超伝導量子デバイスは、常磁性表面欠陥と不純物から生じる磁束ノイズの影響を受けている。
我々は、Al$$O$_3$表面上の常磁性O$$分子からなるスピン格子の第一原理シミュレーションを示す。
本研究では, 磁束ノイズ周波数, 温度, 応用外部磁場依存性, および感受性-流束ノイズ相互相関を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 23:02:51 GMT)
Fast Person Detection Using YOLOX With AI Accelerator For Train Station Safety [0.0] 本稿では,YOLOX と Edge AI Accelerator ハードウェアを用いた駅における乗客検出アプリケーションについて述べる。
AIアクセラレータのパフォーマンスは、Jetson Orin Nanoと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:30:03 GMT)
Extending Bell's Theorem: Nonlocality via Measurement Dependence [0.0] 測定独立仮定の特定の違反は、原理的にシグナリングの概念と結びついていることが示される。
実測独立性の仮定を必要としないベルの定理を証明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 19:21:23 GMT)
Exploring the impact of adaptive rewiring in Graph Neural Networks [0.0] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)における正規化の一形態としてスペーシフィケーション手法について検討し,高いメモリ使用量と計算コストに対処する。
ネットワークサイエンスと機械学習の技法を用いて、実世界のアプリケーションにおけるGNNの効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:34:43 GMT)
Erasure Thresholds for Hyperbolic and Semi-Hyperbolic Surface Codes [0.0] 8,3$,10,3$,12,3$のテッセルレーションと11の半双曲的(きめ細かな)コードから14の双曲CSSサーフェスコードを構築します。
回路レベルの消去とパウリノイズの下で25の符号をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:09:35 GMT)
Enhancing YOLOv11n for Reliable Child Detection in Noisy Surveillance Footage [0.0] 本稿では,低品質監視映像における子検出の実用的で軽量な方法を提案する。
効率的なYOLOv11nアーキテクチャを基盤として,困難条件下での検知を改善するデプロイメント対応パイプラインを提案する。
パイプライン全体が低消費電力エッジデバイスとの互換性を維持し、リアルタイムのパフォーマンスをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 07:27:47 GMT)
Emulation of large-scale qubit registers with a phase space approach [0.0] 量子ビットの大きなレジスタの連続時間進化をシミュレーションするために、位相空間アプローチを用いてベンチマークを行う。
我々は$k$-local transverse-field Ising model (TFIM) でこの手法をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:16:25 GMT)
Emergent Social Structures in Autonomous AI Agent Networks: A Metadata Analysis of 626 Agents on the Pilot Protocol [0.0] ライブネットワーク上での自律型AIエージェント間の社会構造形成の実証的研究を行った。
本研究は,UDP上の仮想アドレス,ポート,暗号化トンネルを含むオーバーレイネットワーク上で通信する626のエージェントについて検討した。
自律的に形成されたトラストネットワークは、優先的なアタッチメントと一致した重み付き次数分布を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:31:51 GMT)
Efficient Operator Selection and Warm-Start Strategy for Excitations in Variational Quantum Eigensolvers [0.0] 電子状態の効率的な調製のための新しい手法として,エキサイティング・エナジー・ソーティング・ツールを応用した手法を提案する。
提案手法は,従来の最適化手法に付随する計算複雑性を低減させる。
全体として、我々は、量子化学における量子優位性の実現を推進し、最先端の手法を超える二次収束速度を経験的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 12:07:52 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） (Wed, 11 Feb 2026 10:16:12 GMT)
Direct Learning of Calibration-Aware Uncertainty for Neural PDE Surrogates [0.0] 相互規則化された不確実性は、保持された正規化分割を経由した経路を用いた訓練中の不確実性パラメータを学習する。
予測器はトレーニングスプリットに適合するように最適化され、低次元の不確実性制御は正規化スプリットに最適化され、列車テストミスマッチを低減する。
フーリエ・ニューラル・オペレーターのアプローチをインスタンス化し、観測された分数およびトレーニングセットのサイズに対して APEBench sweeps の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:57:20 GMT)
Dimensional advantage in network cooling with hybrid oscillator-qudit systems [0.0] 補助系が量子ビットである場合, 発振器から真空へのほぼ完璧な冷却は基本的に不可能であることを示す。
ネットワークの拡張は、この次元的優位性を適度な中等次元で飽和させるが、線形ネットワークの構成ではほぼ完璧な冷却は達成できるが、星ネットワークでは失敗することを示す。
本稿では,ハイブリッド連続・離散可変系の効率的な冷却を実証し,提案プロトコルの適応性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:38:46 GMT)
Developing Neural Network-Based Gaze Control Systems for Social Robots [0.0] 本研究では,様々な社会的状況下での人間の視線行動に対する経験的動作時間パターンを開発することを目的とする。
ディープラーニングモデル、特にLong Short-Term Memory(LSTM)とTransformerは、視線パターンの分析と予測に使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:30:39 GMT)
Designing Explainable AI for Healthcare Reviews: Guidance on Adoption and Trust [0.0] 本稿では、患者レビューを分析するための説明可能なAIシステムの評価を目的とした混合手法の研究を要約する。
この調査は有用性に関する幅広い楽観性を示し(82%が時間節約に同意し、78%が本質を強調している)、説明可能性への強い需要を示した。
約45%は、テキストと視覚の複合的な説明を好んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:49:01 GMT)
Design, Development, and Use of Maya Robot as an Assistant for the Therapy/Education of Children with Cancer: a Pilot Study [0.0] Maya Robot(マヤロボット)は、がん治療を受けている子供たちと関わるための、ポータブルな象の形をした社会ロボットだ。
最初の実験は、注射の過程で子どもが経験した痛みレベルを、マヤロボットの有無に関わらず比較することを目的としていた。
第2の実験は、ゲームを通じてマヤとの婚約中に入院した子供とその母親の視点を評価することを試みた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:20:41 GMT)
Cross-Fitting-Free Debiased Machine Learning with Multiway Dependence [0.0] 本稿では,汎用マルチウェイクラスタ依存型モーメントモデル(GMM)における2段階デバイアスド機械学習(DML)推定器の理論を,クロスフィッティングに頼らずに開発する。
我々は,Neyman-orthogonal モーメント条件を局所化に基づく経験的アプローチと組み合わせることで,サンプル分割なしに有効な推論が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:09:23 GMT)
Contrastive Learning for Multi Label ECG Classification with Jaccard Score Based Sigmoid Loss [0.0] 我々は,実世界の病院データを用いたマルチモーダルプレトレーニングのための堅牢なECGエンコーダの構築に重点を置いている。
マルチラベル予測が可能なシグモイドに基づく損失関数を持つCLIPモデルであるSigLIPを用いる。
実験により、言語モデルに医療知識を取り入れ、修正された損失を適用したことにより、マルチラベルECG分類が大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 05:58:34 GMT)
Computational Phenomenology of Temporal Experience in Autism: Quantifying the Emotional and Narrative Characteristics of Lived Unpredictability [0.0] 社会的環境との非同期化や予測不可能といった時間性障害は自閉症の中核的な特徴と考えられている。
サンプルサイズの制限を克服するため,本研究は3つの方法論を統合した。
調査の結果,自閉症群とコントロール群で有意な差がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:32:19 GMT)
Coherent states for the exotic Landau problem and related properties [0.0] この研究は、二次元非可換平面におけるエキゾチックランダウモデルの包括的研究を示す。
すべてのクラウダーの基準を満たすコヒーレントな状態は明示的に構築され、それらの物理的性質は厳密に証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 21:58:21 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） (Wed, 11 Feb 2026 17:15:19 GMT)
Can LLMs Cook Jamaican Couscous? A Study of Cultural Novelty in Recipe Generation [0.0] 料理レシピのレンズを通して,大規模言語モデル(LLM)における文化的適応について検討した。
人間とは異なり、生成したレシピの発散は文化的な距離と相関しない。
これらの知見は、文化指向世代における現在のLLMの基本的限界を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:55:22 GMT)
CVPL: A Geometric Framework for Post-Hoc Linkage Risk Assessment in Protected Tabular Data [0.0] 形式的なプライバシメトリクスはコンプライアンス指向の保証を提供するが、リリースされたデータセットにおける実際のリンク可能性の定量化に失敗することが多い。
CVPLは、ブロッキング、ベクトル化、潜在射影、類似性評価を含む演算子パイプラインとしてリンク解析を表現している。
19の構成にまたがる10,000レコードの実証的検証は、正式なk匿名性コンプライアンスが経験的結合性と共存することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 16:39:07 GMT)
Bizarre Love Triangle: Generative AI, Art, and Kitsch [0.0] 私はAIアートの表現力に欠ける5種類のキッシュエンゲージメントについてレビューする。
芸術界におけるGenAIアートの優れた地位を通して、これらの失敗の正規化について論じる。
テックノカルチャーのトレンドに対するアーティストの無批判な受容の異なる側面を認識することは、AIアートの関連性と責任に到達する上で不可欠である、と強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 20:41:18 GMT)
Biomimetic Mantaray robot toward the underwater autonomous -- Experimental verification of swimming and diving by flapping motion - [0.0] マンタ線にインスパイアされたこのロボットは、羽ばたき運動を使って推進し、海底の乱れを最小限にする。
このロボットは、サーボモーターによって駆動される胸びれと、流体抵抗を低減するための流線形制御ボックスを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:29:08 GMT)
Beyond Context Sharing: A Unified Agent Communication Protocol (ACP) for Secure, Federated, and Autonomous Agent-to-Agent (A2A) Orchestration [0.0] 本稿ではエージェント通信プロトコル(ACP)を紹介する。
ACPはAgent-to-Agentインタラクションのための標準化されたフレームワークを提供する。
ACPは、ゼロトラストのセキュリティ姿勢を維持しながら、エージェント間通信のレイテンシを%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 17:02:12 GMT)
Between equilibrium and fluctuation: Einstein's heuristic argument and Boltzmann's principle [0.0] アインシュタインの推論は揺らぎとして、あるいは平衡状態の比較として理解できるため曖昧であると主張する。
アインシュタインの当時におけるボルツマンの原理の歴史的、概念的な分析は、その意味と確率の役割に対する彼の進化的なスタンスを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:59:19 GMT)
Authenticated Workflows: A Systems Approach to Protecting Agentic AI [0.0] 企業エージェントAIのための,最初の完全信頼層である認証を導入します。
我々は、すべての境界交差において、意図(組織方針を満たす操作)と整合性(操作は暗号的に真である)を強制する。
これにより、決定論的セキュリティ操作が提供され、有効な暗号証明が実行されるか、拒否される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 03:04:50 GMT)
AurigaNet: A Real-Time Multi-Task Network for Enhanced Urban Driving Perception [0.0] 自動運転車は交通事故を減らし、渋滞を緩和し、都市移動性を高める大きな可能性を秘めている。
しかし、自動運転車のための信頼性の高いAIシステムの開発は、依然として大きな課題である。
AurigaNetは、自律運転知覚の境界を押し上げるために設計された高度なマルチタスクネットワークアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:04:29 GMT)
Anomaly Detection with Machine Learning Algorithms in Large-Scale Power Grids [0.0] 大規模高電圧電力グリッドの運用データにおける異常検出問題に対して,機械学習アルゴリズムを適用した。
アルゴリズムの性能における重要な違いを観察する。
教師なし学習アルゴリズムは極めてうまく機能し、それらの予測は同時並行的な異常に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 14:17:43 GMT)
Agent-Diff: Benchmarking LLM Agents on Enterprise API Tasks via Code Execution with State-Diff-Based Evaluation [0.0] Agent-Diffは、エージェント言語モデル(LLM)を、外部API経由でコードを実行する現実世界のタスクで評価するためのベンチマークフレームワークである。
エンタープライズソフトウェアを利用する224のタスクにまたがる9つのLLMのベンチマークを提供する。
また、ベンチマークパフォーマンスにおけるAPIドキュメントへのアクセスの寄与を評価するために、アブレーション実験によるフレームワークの堅牢性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 13:31:18 GMT)
A generalization of Frenkel's formula [0.0] 作用素から作用素へのトレースに対するフレンケルの積分公式を一般化する。
結果として得られる公式は、有界自己随伴正作用素とコンパクト正作用素の$p$-Schatten類に対して成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 15:54:38 GMT)
A Thermodynamic Theory of Learning Part II: Critical Period Closure and Continual Learning Failure [0.0] 非可逆性は、学習力学の構成構造を通して、将来の適応性に幾何的制約を課すことを示す。
我々は、タスク保存方向のログボリュームとして定義された、互換性のある有効ランクの観点でモデルの残りの適応性を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 09:59:00 GMT)
A QFT information protocol for charged black holes [0.0] 局所代数学は、電荷蒸発中のブラックホールの場合、III型フォン・ノイマン代数である。
数式は選択セクターの統計次元の観点から容易に解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 10:51:10 GMT)
A Multimodal Conditional Mixture Model with Distribution-Level Physics Priors [0.0] 本研究は,混合密度表現に基づく物理インフォームドマルチモーダル条件モデリングフレームワークを開発する。
物理知識は、制御方程式や物理法則の違反を罰するコンポーネント固有の規則化項に埋め込まれる。
提案手法は,観測ノイズではなく,本質的な物理的メカニズムから多モード性が生じる,様々な科学的問題に対して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:46:10 GMT)
A Dual-Stream Physics-Augmented Unsupervised Architecture for Runtime Embedded Vehicle Health Monitoring [0.0] 車両の運用強度は、商業および重機における予測保守および状態監視に不可欠である。
マイレージのような従来のメトリクスは機械的負担を捉えるのに失敗し、教師なしのディープラーニングモデルは統計的異常を検出する。
本稿では,表面異常検出のための教師なし学習と,累積負荷推定のためのマクロ物理プロキシを融合したDual-Stream Architectureを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 02:19:22 GMT)
A Controlled Study of Double DQN and Dueling DQN Under Cross-Environment Transfer [0.0] 本稿では,DQN(Double Deep Q-Networks)とDQN(Dueling DQN)とのアーキテクチャ的差異について検討する。
実験の結果,DDQNは検査条件下での負の移動を一貫して避けていることがわかった。
デューリングDQNは、劣化した報酬と不安定な最適化挙動を特徴とする、同一条件下での負の転移を一貫して示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 11 Feb 2026 11:47:36 GMT)