RankLLM: Weighted Ranking of LLMs by Quantifying Question Difficulty [102.0] RankLLMは質問の難しさとモデルの能力の両方を定量化する新しいフレームワークである。
複数のドメインにまたがる35,550の質問に対して30のモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:28:46 GMT)
Capability-Oriented Training Induced Alignment Risk [101.4] 我々は、強化学習で訓練された言語モデルが、その報酬を最大化するために欠陥を利用することを自然に学習するかどうかを考察する。
我々の実験は、モデルがこれらの脆弱性を常に活用し、タスクの正しさや安全性を犠牲にして報酬を著しく増大させる機会論的戦略を発見していることを示している。
我々の研究結果は、将来のAIの安全作業がコンテンツモデレーションを超えて、トレーニング環境の厳格な監査と確保、および報奨メカニズム自体に拡張する必要があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:13:14 GMT)
On-Policy Context Distillation for Language Models [92.8] 本稿では, オンライン蒸留とコンテキスト蒸留を橋渡しするフレームワークである, オン・ポリティ・コンテキスト蒸留(OPCD)を提案する。
実験的知識蒸留とシステム急速蒸留の2つの重要な応用におけるOPCDの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:58:28 GMT)
Olmix: A Framework for Data Mixing Throughout LM Development [90.1] Olmixは、トレーニング言語モデルにおけるデータミキシングの問題に対処するフレームワークである。
既存のメソッドにまたがる設計選択には正当化やコンセンサスがなく、データ制約のような実践的な問題を見落としている。
既存の比率を再利用し、更新によって影響を受けるドメインに対してのみ比率を再計算するメカニズムである混合再利用を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:16:05 GMT)
It's TIME: Towards the Next Generation of Time Series Forecasting Benchmarks [87.8] 時系列基礎モデル(TSFM)は,特定のデータセットモデルから一般化可能なタスク評価に至るまで,予測環境に革命をもたらしている。
我々は、50の新しいデータセットと98の予測タスクからなる次世代タスク中心のベンチマークであるTIMEを紹介する。
静的なメタラベルに基づく従来のデータセットレベルの評価を超える新しいパターンレベルの評価視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:31:01 GMT)
Multimodal Fact-Level Attribution for Verifiable Reasoning [80.6] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、多段階推論と長文生成を含む実世界のタスクにますます利用されている。
既存のマルチモーダルグラウンドベンチマークと評価手法は、複雑なマルチモーダル推論における属性評価に失敗する。
我々は、直接観察以上の推論を必要とする設定において、ファクトレベルのマルチモーダル属性を評価するためのベンチマークであるMuRGAtを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:10:02 GMT)
MiniCPM-SALA: Hybridizing Sparse and Linear Attention for Efficient Long-Context Modeling [80.5] MiniCPM-SALAは、疎注意の高忠実長文モデリングと線形注意のグローバル効率を統合するハイブリッドモデルである。
1つのNVIDIA A6000D GPUでは、256Kトークンのシーケンス長におけるフルアテンションモデルの推論速度が3.5倍に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:37:05 GMT)
STAR : Bridging Statistical and Agentic Reasoning for Large Model Performance Prediction [78.1] 本稿では,知識駆動型エージェント推論を用いて,データ駆動型静的予測を橋渡しするフレームワークSTARを提案する。
STARはスコアベースとランクベースの両方の基準線を一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:30:07 GMT)
TreeGrad-Ranker: Feature Ranking via $O(L)$-Time Gradients for Decision Trees [73.1] 確率値は、決定木の局所的な予測値を説明する特徴のランク付けに使用される。
TreeGradは、共同目的の多重線型拡張の勾配を$O(L)$時間で計算する。
TreeGrad-Rankerは、機能ランキングを生成するために共同目標を最適化しながら、勾配を集約する。
TreeGrad-Shapは、積分パラメータを持つベータシェープ値を計算するための数値的に安定なアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:17:12 GMT)
dVoting: Fast Voting for dLLMs [71.6] 拡散大言語モデル(dLLMs)は自己回帰モデリングを超えた新しいパラダイムである。
dLLMは任意の位置で任意のトークンを並列に生成できるため、並列テストタイムスケーリングには大きな可能性がある。
トレーニングなしで推論能力を高める高速投票手法であるdVotingを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:35:05 GMT)
SafeNeuron: Neuron-Level Safety Alignment for Large Language Models [71.5] ネットワーク全体の安全表現を再分配することによって堅牢性を向上させる,ニューロンレベルの安全アライメントフレームワークであるSafeNeuronを提案する。
実験では、SafeNeuronは、ニューロンのプルーニング攻撃に対する堅牢性を大幅に改善し、レッドチームジェネレータとして再利用されるオープンソースモデルのリスクを低減し、一般的な機能を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:40:05 GMT)
PRIME: A Process-Outcome Alignment Benchmark for Verifiable Reasoning in Mathematics and Engineering [71.2] 本稿では,プロセス・アウトカム・アライメント・アライメント・検証における検証結果を評価するベンチマークであるPRIMEを紹介する。
現在の検証器は、しばしば導出欠陥を検出するのに失敗する。
本稿では,PRIMEで選択した検証手法を利用したプロセス認識型RLVRトレーニングパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:45:01 GMT)
Keeping a Secret Requires a Good Memory: Space Lower-Bounds for Private Algorithms [67.9] 本稿では,マルチプレイヤー通信ゲームに基づく新しい証明手法を提案する。
本稿では,このコミュニケーションゲームに勝つためには,過剰なユーザ数に比例した情報伝達が必要であることを示す。
このコミュニケーション理論の手法は幅広い問題のクラスに一般化し、プライベートな中央値、量子化値、最大選択値の下位境界を導出することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:49:07 GMT)
DeepGen 1.0: A Lightweight Unified Multimodal Model for Advancing Image Generation and Editing [67.8] DeepGen 1.0は、画像生成と編集のための軽量な5B統一モデルである。
わずか5000万のサンプルでトレーニングされており、WISEでは80BのHunyuan Imageを28%、UniREditBenchでは27BのQwen-Image-Editを37%上回っている。
トレーニングコード、ウェイト、データセットをオープンソース化することで、統合マルチモーダルリサーチを民主化する、効率的で高性能な代替手段を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:44:24 GMT)
Synthetic Interaction Data for Scalable Personalization in Large Language Models [67.3] 本稿ではPersonaGymという高忠実な合成データ生成フレームワークを紹介する。
パーソナライゼーションを静的なペルソナ-参照ペアとして扱う以前の作業とは異なり、PersonaGymは動的な選好プロセスをモデル化する。
我々は,高忠実度マルチターンパーソナライズされたインタラクショントラジェクトリの大規模かつ高品質で多様な合成データセットであるPersonaAtlasをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:41:22 GMT)
Scale-Invariant Fast Convergence in Games [67.0] 我々は,スケールフリーでもスケール不変でも,高速収束を実現する学習力学を開発した。
2プレーヤゼロサムゲームに対しては、$tildeO(A_mathrmdiff)$で有界な外部後悔を伴うスケールフリーかつスケール不変のダイナミクスが得られる。
マルチプレイヤーの汎用ゲームでは、過去の観測に基づいて観察された勾配をクリップする2倍のクリッピングと呼ばれる手法によって、スケールフリーの学習も可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:57:20 GMT)
P-GenRM: Personalized Generative Reward Model with Test-time User-based Scaling [66.6] P-GenRM(Personalized Generative Reward Model)を提案する。
P-GenRMは、選好信号を適応的なペルソナとスコアリングルーリックを導出する構造化評価チェーンに変換する。
さらにユーザをユーザプロトタイプにクラスタリングし、二重粒度スケーリングメカニズムを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:07:22 GMT)
How Sampling Shapes LLM Alignment: From One-Shot Optima to Iterative Dynamics [65.7] 適切なインスタンス依存サンプリングは、より強力なランキング保証を得られる一方で、スキュードオン政治サンプリングは、構造化された嗜好の下で過剰な濃度を誘導できることを示す。
次に、学習したポリシーが将来のサンプリングおよび参照ポリシーにフィードバックする反復的なアライメントダイナミクスを分析する。
我々の理論的な洞察は直接選好最適化にまで拡張され、我々が捉えた現象はより広範な選好アライメント手法に共通していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:11:08 GMT)
Agentic Test-Time Scaling for WebAgents [65.5] CATTS(Confidence-Aware Test-Time Scaling)を提案する。
CATTSは、WebArena-LiteとGoBrowseのパフォーマンスをReact上で最大9.1%改善し、均一なスケーリングよりも最大2.3倍少ないトークンを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:58:30 GMT)
Function-Space Decoupled Diffusion for Forward and Inverse Modeling in Carbon Capture and Storage [65.5] 本稿では,Fun-DDPSについて述べる。Fun-DDPSは,関数空間拡散モデルと微分可能なニューラル演算子サロゲートを結合した生成フレームワークである。
Fun-DDPSは、ジョイントステートベースラインで観察される高周波アーティファクトから、物理的に一貫した実現をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:58:12 GMT)
STVG-R1: Incentivizing Instance-Level Reasoning and Grounding in Videos via Reinforcement Learning [65.4] 視覚言語モデル(VLM)では、テキスト記述と視覚座標のミスアライメントはしばしば幻覚を引き起こす。
本稿では,座標の調整が難しい問題を回避するために,新しい視覚的プロンプトパラダイムを提案する。
本稿では,STVGの最初の強化学習フレームワークであるSTVG-R1を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:53:32 GMT)
TimeChat-Captioner: Scripting Multi-Scene Videos with Time-Aware and Structural Audio-Visual Captions [64.3] 提案するOmni Captioningは,明示的なタイムスタンプによる連続的,きめ細かな,構造化された視覚的物語を生成するために設計された新しいタスクである。
密接なセマンティックカバレッジを確保するため、私たちは6次元構造スキーマを導入し、"script-like"キャプションを作成します。
大規模な実験により、TimeChat-Captioner-7BはGemini-2.5-Proを抜いて最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:06:38 GMT)
Unifying Stable Optimization and Reference Regularization in RLHF [64.2] 本稿では、報酬ハッキングの防止と安定したポリシー更新の維持を目標とする統一正規化手法を提案する。
我々の単純で原則化されたアライメント目的は、監督された微調整の損失を軽減し、優れたトレードオフをもたらし、アライメント結果と実装の複雑さの両方を明らかに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:31:19 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） (Thu, 12 Feb 2026 15:03:31 GMT)
Pedagogically-Inspired Data Synthesis for Language Model Knowledge Distillation [63.3] 本稿では,知識蒸留のための教育的な枠組みを提案する。
提案手法は,学生モデルにおける知識不足を識別し,進歩的カリキュラムを通して知識提供を組織化し,学生モデルの認知能力に合わせた表現を適応させる。
我々のフレームワークは特に複雑な推論タスクに優れており、最先端のベースラインと比較してMATHが19.2%、HumanEvalが22.3%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:00:36 GMT)
TS-Memory: Plug-and-Play Memory for Time Series Foundation Models [63.2] Time Series Foundation Models (TSFM) は大規模な事前訓練を通じて強力なゼロショット予測を実現する。
パラメトリック適応は破滅的な忘れを招き、非パラメトリック検索は予測を改善するが、データストア検索によってレイテンシが高くなる。
本稿では, TSFM を拡張した軽量メモリアダプタ TS-Memory としてParametric Memory Distillation を提案し,実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:16:19 GMT)
Universal Sequential Changepoint Detection of Quantum Observables via Classical Shadows [62.8] 本研究では,前と後の状態が特定された環境での逐次量子変化点検出について検討する。
シャドーベース逐次変化点検出(eSCD)を導入する。
eSCDは、古典的な影に基づく普遍的な測定戦略と、電子検出器上に構築された非パラメトリックシーケンシャルテストを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:38:40 GMT)
Scaling World Model for Hierarchical Manipulation Policies [61.7] Vision-Language-Action(VLA)モデルは、汎用的なロボット操作を約束するが、配布外設定では脆弱である。
本稿では,大規模事前学習型世界モデルの一般化を活用した階層型ビジョン・ランゲージ・アクション・フレームワークを提案する。
視覚目標合成と階層型VLAポリシの両方を,大規模なアウト・オブ・ディストリビューションシナリオで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:16:27 GMT)
Stop Tracking Me! Proactive Defense Against Attribute Inference Attack in LLMs [61.2] 大規模言語モデルは、ユーザ生成テキストからプライベートなユーザー属性を推測することができる。
既存の匿名化ベースの防御は粗く、プライバシーを優先する要素を匿名化する際に単語レベルの精度が欠如している。
細粒度匿名化(TRACE)と推論防止最適化(RPS)を組み合わせた統合防衛フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:37:50 GMT)
Towards On-Policy SFT: Distribution Discriminant Theory and its Applications in LLM Training [61.1] Supervised Fine-tuning (SFT) は計算効率が良いが、強化学習 (RL) に比べて一般化が劣ることが多い。
そこで我々は,オンポリシィSFTを有効にすることで,このシャームを橋渡しするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:59:58 GMT)
Evolutionary Router Feature Generation for Zero-Shot Graph Anomaly Detection with Mixture-of-Experts [60.6] ゼロショットGADのための進化的ルータ特徴生成(EvoFG)を備えた新しいMoEフレームワークを提案する。
EvoFGは最先端のベースラインを一貫して上回り、強力で安定したゼロショットGAD性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:16:51 GMT)
NarraScore: Bridging Visual Narrative and Musical Dynamics via Hierarchical Affective Control [59.6] ナラスコア(NarraScore)は、感情が物語論理の高密度圧縮として働くという中心的な洞察に基づく階層的なフレームワークである。
NarraScoreは、グローバルな構造とローカルなダイナミズムを調和させるために、Dual-Branch Injection戦略を採用している。
NarraScoreは、無視可能な計算オーバーヘッドを伴う最先端の一貫性と物語のアライメントを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:33:29 GMT)
More Haste, Less Speed: Weaker Single-Layer Watermark Improves Distortion-Free Watermark Ensembles [58.9] 強い透かしがトークン分布のエントロピーを著しく減少させることを示す。
本稿では,より弱い単一層透かしを用いて,効率的なマルチ層アンサンブルに必要なエントロピーを保存するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:18:16 GMT)
Scaling Verification Can Be More Effective than Scaling Policy Learning for Vision-Language-Action Alignment [58.9] 視覚-言語-行動アライメントのためのコントラスト検証器を提案する。
我々のフレームワークはビジョン・ランゲージ・モデルから多種多様な説明文をプリコンプリートする。
各命令に対して繰り返しアクション候補を生成し、検証器を使用して最適なハイレベルプロンプトと低レベルアクションチャンクを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:59:59 GMT)
Self-Supervised Learning via Flow-Guided Neural Operator on Time-Series Data [57.9] Flow-Guided Neural Operator (FGNO)は、演算子学習とフローマッチングを組み合わせた新しいフレームワークである。
FGNOは、短時間フーリエ変換を用いて関数空間のマッピングを学習し、異なる時間分解能を統一する。
推論中にノイズのある入力を使用する以前の生成SSL法とは異なり、ノイズのある表現を学習しながら、クリーンな入力を用いて表現抽出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:54:57 GMT)
Learning beyond Teacher: Generalized On-Policy Distillation with Reward Extrapolation [57.5] オンライン蒸留(OPD)は、学生のパフォーマンス向上に強い経験的利益をもたらしている。
この研究は、フレキシブルな参照モデルと報酬項の相対重みをKL正規化に対して制御する報酬スケーリング係数を導入している。
特に、同じ学生モデルにドメイン固有RLを適用して得られた異なるドメインエキスパートの知識をマージする環境では、ExOPDは生徒が教師のパフォーマンス境界を越えられるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:14:29 GMT)
Safe Reinforcement Learning via Recovery-based Shielding with Gaussian Process Dynamics Models [57.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、最適な意思決定と制御のための強力なフレームワークである。
本稿では,未知および非線形連続力学系に対する安全性を低くした安全RLを実現するための新しい回復型遮蔽フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:03:35 GMT)
TokaMark: A Comprehensive Benchmark for MAST Tokamak Plasma Models [56.9] TokaMarkは、Mega Ampere Spherical Tokamak (MAST)から収集された実実験データに基づいてAIモデルを評価するための構造化ベンチマークである。
TokaMarkは、データ駆動型AIベースのプラズマモデリングの進歩を加速することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:55:27 GMT)
HAIC: Humanoid Agile Object Interaction Control via Dynamics-Aware World Model [56.4] 本稿では,外部状態推定を伴わない多種多様なオブジェクトダイナミクス間のロバストな相互作用のためのフレームワークであるHAICを提案する。
我々の重要な貢献は、主観的歴史のみから高次対象状態(速度、加速度)を推定するダイナミクス予測器である。
ヒューマノイドロボットの実験では、HAICはアジャイルタスクで高い成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:34:35 GMT)
Mitigating Mismatch within Reference-based Preference Optimization [55.1] 直接選好最適化(DPO)は、大規模な言語モデルのオフライン選好アライメントのデファクトスタンダードとなっている。
DPOは、信頼された領域内で更新を規則化することでトレーニングを安定化する参照に対して、各更新を重み付けする。
この依存は、参照モデルが拒否された応答を好む悲観的なペアにとって問題となる。
DPOを変更して、$_-_mathrmref$を$_-max0,_mathrmref$に置き換えることで、悲観的な場合、参照を中立的に扱うようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:55:51 GMT)
OMEGA-Avatar: One-shot Modeling of 360° Gaussian Avatars [54.7] OMEGA-Avatarは、単一の画像から一般化可能で360度完全でアニマブルな3Dガウスヘッドを同時に生成する最初のフレームワークである。
OMEGA-Avatarは最先端の性能を達成し,360度フルヘッド完全性において既存のベースラインを著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:16:38 GMT)
Is Online Linear Optimization Sufficient for Strategic Robustness? [54.5] no-swap-regretアルゴリズムは望ましい特性の両方を達成するが、統計的および計算効率の面では最適ではない。
オンライン勾配上昇は、O(sqrtTK)$ 後悔と戦略的堅牢性を達成する唯一のアルゴリズムである。
我々は,任意のOLOアルゴリズムを戦略的にロバストなノンレグレット入札アルゴリズムに変換する,単純なブラックボックス削減を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:41:55 GMT)
RooflineBench: A Benchmarking Framework for On-Device LLMs via Roofline Analysis [53.9] SLM(Small Language Models)によるローカライズドインテリジェンスへの移行により、リソース制約のあるエッジハードウェア上での厳密なパフォーマンス評価の必要性が高まっている。
運用強度レンズ(OI)によるアーキテクチャプリミティブとハードウェア制約を統一する体系的フレームワークを提案する。
推論-ポテンシャル領域を定義することにより、同一ハードウェア基板上のLarge Language Models(LLM)の効率差を比較するための新しい指標として、相対推論ポテンシャルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:02:22 GMT)
Think Longer to Explore Deeper: Learn to Explore In-Context via Length-Incentivized Reinforcement Learning [53.6] 文脈内探索(In-context Exploring)は、単一の連続した文脈内で仮説を生成、検証、洗練する本質的な能力である。
本稿では,モデルにさらなる探索を促すLongth-Incentivized Explorationを提案する。
提案手法は、ドメイン内タスクの平均4.4%改善と、ドメイン外ベンチマークの2.7%向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:24:32 GMT)
FAIL: Flow Matching Adversarial Imitation Learning for Image Generation [52.6] フローマッチングモデルのポストトレーニング-高品質な目標値による出力分布の調整-数学的にはImitation Learningと等価である。
本研究では,明示的な報酬やペア比較を伴わずに,対人訓練による政策-専門的差異を最小限に抑えるフローマッチング・アドリアラーニング(FAIL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:36:33 GMT)
Arbitrary Ratio Feature Compression via Next Token Prediction [52.1] Arbitrary Ratio Feature Compression (ARFC)フレームワークは、任意の圧縮比を単一のモデルでサポートする。
ARCは、次の回帰予測によって圧縮を行う自動回帰モデルである。
MoSモジュールは複数の圧縮結果を利用して圧縮トークンを洗練する。
ERGCは、圧縮中の意味的および構造的関係を維持するために、トレーニングプロセスに統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:38:57 GMT)
MalTool: Malicious Tool Attacks on LLM Agents [52.0] MalToolはLLMベースのフレームワークで、特定の悪意のある振る舞いを示すツールを合成する。
MalTool は LLM のコーディングが安全に対応している場合でも非常に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:27:43 GMT)
LawThinker: A Deep Research Legal Agent in Dynamic Environments [51.8] ローシンカー(LawThinker)は、アメリカ合衆国の法律研究者。
あらゆる知識探索のステップの後に、検証をアトミックな操作として実施する。
LawThinkerは、直接的な推論よりも24%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:19:11 GMT)
EasyMimic: A Low-Cost Framework for Robot Imitation Learning from Human Videos [51.2] EasyMimicは、人間のビデオデモからロボットが操作ポリシーを学習することを可能にするフレームワークである。
本手法は,まずビデオから手指の3次元軌跡を抽出する。
アクションアライメントモジュールは、これらの軌道を低コストロボットのグリップ制御空間にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 00:41:01 GMT)
Benchmarking Knowledge-Extraction Attack and Defense on Retrieval-Augmented Generation [50.9] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は知識集約型アプリケーションの基礎となっている。
近年の研究では、悪意あるクエリによって知識抽出攻撃が機密知識ベースコンテンツを回復できることが示されている。
本稿では,RAGシステムに対する知識抽出攻撃のための最初の体系的ベンチマークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:41:35 GMT)
Chatting with Images for Introspective Visual Thinking [50.8] 「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） (Thu, 12 Feb 2026 16:49:33 GMT)
ABot-N0: Technical Report on the VLA Foundation Model for Versatile Embodied Navigation [50.4] ABot-N0は5つのコアタスクにまたがる「グランド・ユニフィケーション」を実現する統合ビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)基盤モデルである。
ABot-N0は階層的なBrain-Action'アーキテクチャを使用し、LLMベースのCognitive Brainをセマンティック推論に組み合わせ、フローマッチングベースのAction Expertと組み合わせて正確で連続的な軌道生成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:30:20 GMT)
Detecting Overflow in Compressed Token Representations for Retrieval-Augmented Generation [49.5] 本稿では,圧縮表現が与えられたクエリに応答する十分な情報を含んでいない状態として,エンファントケンオーバーフローを定義した。
xRAGソフト圧縮設定では、非圧縮トークン表現から確実に圧縮されたクエリ非依存の飽和統計が分離される。
クエリとコンテキストの両方のxRAG表現上の軽量なプローブ分類器は平均0.72 AUC-ROCでオーバーフローを検出する。
これらの結果は、クエリ非依存の診断からクエリ対応検出まで進歩し、低コストのプレLLMゲーティングにより、圧縮によるエラーを軽減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:15:08 GMT)
DeepSight: An All-in-One LM Safety Toolkit [49.3] 我々は,新たな安全性評価・診断統合パラダイムを実践する,オープンソースのプロジェクトであるDeepSightを提案する。
DeepSightは低コストで再現性があり、効率的で、スケーラブルな大規模モデル安全性評価プロジェクトであり、評価ツールキットDeepSafeと診断ツールキットDeepScanで構成されている。
タスクとデータプロトコルを統一することにより、2つのステージ間の接続を構築し、安全評価をブラックボックスからホワイトボックスのインサイトに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:43:14 GMT)
The Pensieve Paradigm: Stateful Language Models Mastering Their Own Context [48.7] StateLMは、自身の状態を管理するための内部推論ループを備えた、新しいファンデーションモデルのクラスである。
動的に自分自身のコンテキストを設計することを学ぶことで、私たちのモデルは固定された窓のアーキテクチャの監獄から解放されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:00:01 GMT)
Towards Autonomous Mathematics Research [48.3] Aletheiaは、自然言語のエンドツーエンドの解を反復的に生成し、検証し、修正する数学研究エージェントである。
具体的には、AletheiaはGemini Deep Thinkの高度なバージョンで、推論の問題に挑戦している。
我々は、オリンピアード問題から博士レベルのエクササイズまで、AI支援数学研究におけるいくつかのマイルストーンを通じて、アレクシアを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:27:29 GMT)
LUVE : Latent-Cascaded Ultra-High-Resolution Video Generation with Dual Frequency Experts [48.3] textbfLUVEは超高解像度(UHR)ビデオ生成のためのフレームワークである。
モーション一貫性の潜伏合成、ビデオ潜伏アップサンプリング、高解像度コンテンツ改善のための3段階アーキテクチャを採用している。
LUVEは、UHRビデオ生成において優れたフォトリアリズムとコンテンツ忠実性を実現し、包括的アブレーション研究により、各コンポーネントの有効性をさらに検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:35:16 GMT)
LDA-1B: Scaling Latent Dynamics Action Model via Universal Embodied Data Ingestion [48.1] LDA-1Bは、普遍的なデータ取り込みを通じてスケールするロボット基盤モデルである。
EI-30kは、人間とロボットの軌跡を30k時間以上にわたって収集し、標準化する。
シミュレーションと実世界の実験では、LDA-1Bは21%、48%、そして23%の精度で、コンタクトリッチ、デキスタラス、ロングホライゾンのタスクに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:53:51 GMT)
TexSpot: 3D Texture Enhancement with Spatially-uniform Point Latent Representation [47.9] 拡散型テクスチャ強化フレームワークであるTexSpotを紹介する。
中心となるのは、新しい3Dテクスチャ表現であるTexletである。
ケースド3Dから2Dデコーダは高品質なテクスチャパッチを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:37:31 GMT)
PPTAM$η$: Energy Aware CI/CD Pipeline for Container Based Applications [47.8] PPTAM$$は、コンテナ化されたAPIシステムのためのGitLab CIに電力とエネルギーの測定を統合する自動化パイプラインである。
このパイプラインは、開発者にエネルギを可視化し、テストエンジニアのバージョン比較をサポートし、研究者のトレンド分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:38:35 GMT)
Temperature as a Meta-Policy: Adaptive Temperature in LLM Reinforcement Learning [47.8] 大規模言語モデル(LLM)における探索と搾取のトレードオフの温度制御
高温は多様だがノイズの多い出力を奨励し、低温は集中した出力を生み出すが、早めの収束を引き起こす可能性がある。
本稿では,温度制御を学習可能なメタ政治として再放送する新しいフレームワークである温度適応メタポリシー最適化(TAMPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:59:58 GMT)
Query-focused and Memory-aware Reranker for Long Context Processing [47.3] 提案手法は,選択した頭部の注意スコアを用いて,パスクエリの妥当性を推定するモデルを訓練するフレームワークである。
私たちのフレームワークは軽量で効果的で、強力なパフォーマンスを達成するために小さなモデルしか必要としません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:23:38 GMT)
Any House Any Task: Scalable Long-Horizon Planning for Abstract Human Tasks [46.6] AHAT(Any House Any Task)は、大規模環境における長期計画に最適化された家庭用タスクプランナーである。
AHATは、タスク命令とテキストシーングラフを計画ドメイン定義言語(PDDL)で定義された接地サブゴールにマッピングするために訓練されたLLMを利用する
複雑で曖昧な意図を分解するモデルの能力を高めるために,新しい強化学習アルゴリズムであるTGPOを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:28:28 GMT)
WavBench: Benchmarking Reasoning, Colloquialism, and Paralinguistics for End-to-End Spoken Dialogue Models [46.5] WavBenchは、現実的な会話能力を評価するために設計されたベンチマークである。
複雑な問題解決、口語デリバリ、およびパラ言語的忠実性の共通点に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:22:11 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） (Thu, 12 Feb 2026 02:26:38 GMT)
CM2: Reinforcement Learning with Checklist Rewards for Multi-Turn and Multi-Step Agentic Tool Use [46.3] 検証可能な結果報酬をチェックリスト報酬に置き換えるRLフレームワークであるCM2を提案する。
CM2は、各ターンの意図した振る舞いを、明確な証拠と構造化されたメタデータで、きめ細かいバイナリの基準に分解する。
CM2は教師付き微調整よりも一貫して改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:55:09 GMT)
Towards Fair and Comprehensive Evaluation of Routers in Collaborative LLM Systems [46.0] 大規模言語モデル(LLM)は成功したが、コストとプライバシの制約により、より小さなモデルをローカルにデプロイする必要がある。
本稿では,ルータ能力,シナリオアライメント,ドメイン間ロバスト性という3次元の原理的評価フレームワークであるRuterXBenchを提案する。
ProbeDirichletは、学習可能なディリクレを介して層間隠れ状態を集約し、確率的トレーニングを行う軽量ルータである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:28:27 GMT)
PatientHub: A Unified Framework for Patient Simulation [45.6] patientHubは、シミュレートされた患者の定義、構成、デプロイを標準化する統一的でモジュール化されたフレームワークである。
既存の作業を1つの再現可能なパイプラインに統合することで、PatientHubは、新しいシミュレーション方法の開発における障壁を低くする。
我々のフレームワークは、患者中心の対話における将来のデータセット、メソッド、ベンチマークの実践的な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:06:37 GMT)
Performance Antipatterns: Angel or Devil for Power Consumption? [45.3] 本稿では,広く研究されているパフォーマンスアンチパターンが電力使用量に悪影響を及ぼすかどうかを考察する。
分離された10の瞬時アンチパターンを実装し、制御負荷条件下で評価する。
その結果、全てのアンチパターンは期待通りに性能を低下させるが、応答時間と消費電力の増加との間に統計的に有意な相関を示すのはサブセットのみであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:37:21 GMT)
JEPA-VLA: Video Predictive Embedding is Needed for VLA Models [45.1] 我々は、既存の視覚言語モデルに予測埋め込みを適応的に統合する、シンプルで効果的なアプローチであるJEPA-VLAを紹介する。
実験の結果,JEPA-VLAは様々なベンチマークでかなりの性能向上を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:20:43 GMT)
T3D: Few-Step Diffusion Language Models via Trajectory Self-Distillation with Direct Discriminative Optimization [45.0] 拡散大言語モデル(DLLM)は、複数のトークンを並列に復号することで高速なテキスト生成を可能にする可能性がある。
本稿では, モデル自体の生成軌道を蒸留することにより, 数ステップのデコードを改善するトラジェクトリ自己蒸留フレームワークを提案する。
当社のアプローチは、厳格なステップ予算の下で、強力な数ステップのベースラインと標準トレーニングを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:52:35 GMT)
Equity by Design: Fairness-Driven Recommendation in Heterogeneous Two-Sided Markets [44.7] 本研究では,グループレベルのユーティリティ格差を圧縮する消費者側の目的として,Conditional Value-at-Riskを紹介した。
実験の結果,生産者の制約が消費者のコストを負担しない「自由公正」体制は,複数項目設定で消滅することが明らかとなった。
厳密には、適度な公正性の制約は、飽和生産者からの露出を多様化することで、ビジネスメトリクスを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:47:28 GMT)
GigaBrain-0.5M*: a VLA That Learns From World Model-Based Reinforcement Learning [44.6] 我々は、世界モデルに基づく強化学習を通して訓練されたVLAモデルである textitGigaBrain-0.5M* を提案する。
textitGigaBrain-0.5M*はTextitGigaBrain-0.5上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:55:19 GMT)
RLinf-USER: A Unified and Extensible System for Real-World Online Policy Learning in Embodied AI [44.1] 我々は,現実のオンライン政策学習のための統一およびシストEmであるUSERを紹介する。
UERは,複数ロボットの協調,異種マニピュレータ,大規模モデルとのエッジクラウドコラボレーション,長時間の非同期トレーニングを可能にしている。
シミュレーションと実世界の両方で、USERはCNN/MLPのオンライン模倣や強化学習、生成ポリシー、および統合パイプライン内での大規模ビジョンアクション(VLA)モデルを可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:08:43 GMT)
U-Former ODE: Fast Probabilistic Forecasting of Irregular Time Series [43.4] 不規則なサンプル時系列の確率予測は、医療や金融などの分野において重要である。
本稿では,U-Netの並列化可能なマルチスケール特徴抽出をシームレスに統合する新しいアーキテクチャであるUFOを紹介する。
UFOは予測精度で10の最先端の神経ベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:05:09 GMT)
Positive Distribution Shift as a Framework for Understanding Tractable Learning [43.3] 目的関数 f(x) を目標分布 D(x) に対して学習することを目的とした設定について検討する。
D'(x) をよく理解すれば、シフトは肯定的になり、学習が容易になる、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:19:47 GMT)
Zooming without Zooming: Region-to-Image Distillation for Fine-Grained Multimodal Perception [43.1] Region-to-Image Distillationは、推論時ツールからトレーニング時プリミティブへのズームを変換する。
我々は,複数のきめ細かい知覚ベンチマークにおいて,モデルが先行する性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:00:35 GMT)
ZeroDiff++: Substantial Unseen Visual-semantic Correlation in Zero-shot Learning [42.9] 目に見えるクラスや目に見えないクラスに対して、スプリアスネスを定量化するためのメトリクスを導入します。
拡散型生成フレームワークZeroDiff++を提案する。
3つのZSLベンチマークの実験では、ZeroDiff++は既存のZSLメソッドよりも大幅に改善されているだけでなく、トレーニングデータが少なくても堅牢なパフォーマンスを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:52:07 GMT)
Gradient Compression May Hurt Generalization: A Remedy by Synthetic Data Guided Sharpness Aware Minimization [42.8] フェデレート学習(FL)における勾配圧縮は、無視可能な性能劣化を伴う通信効率を大幅に向上させる。
我々は,大域的モデル軌道を利用して合成データを構築し,大域的摂動の正確な推定を容易にするFedSynSAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:08:49 GMT)
Stop Unnecessary Reflection: Training LRMs for Efficient Reasoning with Adaptive Reflection and Length Coordinated Penalty [42.6] ARLCPは推論効率と解の精度のバランスをとるために設計された強化学習フレームワークである。
我々は,DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5BモデルとDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bモデルを用いて,5つの数学的推論ベンチマークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:04:00 GMT)
Landscaper: Understanding Loss Landscapes Through Multi-Dimensional Topological Analysis [41.8] 任意の次元ロスランドスケープ解析のためのオープンソースのPythonパッケージであるLandscaperを提案する。
主要なコンポーネントは、景観の滑らかさを定量化するSaddle-Minimum Average Distance (SMAD)である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:33:30 GMT)
Curriculum Learning and Pseudo-Labeling Improve the Generalization of Multi-Label Arabic Dialect Identification Models [41.7] アラビア方言識別(ADI)は多ラベル分類タスクとして扱うべきであることを示す。
単一ラベルADIデータに基づいてトレーニングされたモデルを分析することで、MLADI(Multi-Label Arabic Dialect Identification)のためのデータセットの再購入の難しさは、負のサンプルの選択にあることを示す。
アラビア語レベル・オブ・ダイレクトネス(ALDi)でガイドされた自動マルチラベルアノテーションとアグリゲーションを生成することで、マルチラベルデータセットを構築する。
我々の最も優れたLAHJATBERTモデルは、最強の報告されたシステムでは0.55に比べて0.69のマクロF1を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:30:55 GMT)
Temporal Difference Learning with Constrained Initial Representations [41.3] このような制約を満たすために、初期層にTanh関数を導入する。
本稿では,3つのコンポーネントから構成されるCIRをタグ付けしたConstrained Initial Representationsフレームワークを提案する。
実験結果から,CIRは多くの連続制御タスクにおいて高い性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:27:57 GMT)
Do MLLMs Really Understand Space? A Mathematical Reasoning Evaluation [40.5] 人間は95%以上の精度で教科書形式の空間推論問題を解く。
ほとんどのMLLMは、同じタスクで60%にも達しない。
MLLMにおける空間推論の評価と改善のための統合フレームワークであるMathSpatialを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:37:55 GMT)
Probabilistic Design of Parametrized Quantum Circuits through Local Gate Modifications [40.3] 進化に触発された量子アーキテクチャ探索アルゴリズムを提案し,これを局所量子アーキテクチャ探索と呼ぶ。
局所量子アーキテクチャ探索アルゴリズムの目標は、パラメータ化された量子回路アーキテクチャを最適化することである。
局所量子アーキテクチャ探索アルゴリズムを2つの合成関数適合回帰タスクと2つの量子化学回帰データセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:47:03 GMT)
IMAGAgent: Orchestrating Multi-Turn Image Editing via Constraint-Aware Planning and Reflection [40.2] IMAGAgentは、"plan-execute-reflect"クローズドループメカニズムに基づいたマルチターン画像編集エージェントフレームワークである。
命令解析、ツールスケジューリング、および統一パイプライン内の適応補正の深いシナジーを実現する。
構築した textbfMTEditBench と MagicBrush データセットによる実験により,IMAGAgent が既存の手法よりもはるかに優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:37:38 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） (Thu, 12 Feb 2026 20:24:51 GMT)
Few-Shot Design Optimization by Exploiting Auxiliary Information [39.8] 実験が高次元補助情報$h(x)$と性能指標$f(x)$を同時に生成する新しい設定を導入する。
我々の設定の重要な課題は、タスク履歴を超えた新しい最適化タスクを効率的に解決するために$h(x)$をどのように表現し、利用するかを学ぶことです。
我々は,この設定のための新しいアプローチを開発し,数ショットのコンテキストを与えられた未知のデザインに対して$f(x)$を予測できるニューラルネットワークモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:03:46 GMT)
SIGHT: Reinforcement Learning with Self-Evidence and Information-Gain Diverse Branching for Search Agent [39.4] SIGHTは、セルフエビデンスサポートと情報ゲイン駆動のディバースブランチを通じて、検索ベースの推論を強化するフレームワークである。
SIGHTは、検索結果をSESを介して高忠実性証拠に蒸留し、インフォメーションゲインスコアを算出して、重要な状態を特定する。
シングルホップとマルチホップのQAベンチマークの実験では、SIGHTが既存のアプローチを大幅に上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:16:55 GMT)
Echo: Towards Advanced Audio Comprehension via Audio-Interleaved Reasoning [39.3] 現在の取り組みは、ワンタイムエンコーディングを通じて音声コンテンツを文脈化することで、テキストベースの推論を再現している。
本稿では,このボトルネックを突破するための音声インターリーブ推論を提案する。
本稿では,要求時に音声に動的に再登録できるLALMのEchoについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:06:34 GMT)
ThinkRouter: Efficient Reasoning via Routing Thinking between Latent and Discrete Spaces [39.1] 潜在推論は、明示的な推論軌道を潜在空間における連続的な表現に置き換えることで推論効率を向上させる。
誤った回答で終わる思考軌跡には、正しい回答で終わるものよりも低い信頼度ステップが含まれていることを示す。
本稿では,推論時信頼度を考慮したルーティング機構であるThinkを提案し,高い信頼度とノイズを回避し,効率的な推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:01:01 GMT)
Amortized Molecular Optimization via Group Relative Policy Optimization [38.8] GRXFormを導入し、逐次原子結合付加により分子を最適化する事前学習グラフトランスモデルを適用した。
GRXFormは、推論時のオラクルコールや精細化なしに、分布外の分子足場に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:43:59 GMT)
Scaling Model and Data for Multilingual Machine Translation with Open Large Language Models [38.6] 本稿では,多言語多言語機械翻訳(MT)のためのオープン大言語モデル(LLM)について述べる。
46言語で最上位の多言語翻訳性能を実現するMiLMMT-46を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:56:02 GMT)
OmniCustom: Sync Audio-Video Customization Via Joint Audio-Video Generation Model [37.5] ビデオのアイデンティティと音声の音色の両方を同期的にカスタマイズすることを目的とした、同期オーディオ・ビデオのカスタマイズを提案する。
この新しいタスクでは、参照音声の音色を模倣しながら、参照画像の同一性を維持するビデオを生成する必要がある。
この目的のために、我々は強力なDiTベースのオーディオビデオカスタマイズフレームワークであるOmniCustomを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:25:41 GMT)
Prototype Transformer: Towards Language Model Architectures Interpretable by Design [37.3] 本稿では,プロトタイプをベースとした自己回帰型LMアーキテクチャであるPrototype Transformer(ProtoT)を紹介する。
ProtoTは入力シーケンスとプロトタイプ間の双方向通信によって動作する。
モデルの推論を解釈し、その振る舞いをターゲットとした編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:43:39 GMT)
Temporal Framework for Causality-Preserving Scheduling of Measurements in Quantum Networks [37.3] 量子プロトコルは、測定結果を処理するために古典的なフィードフォワード情報に依存しています。
不均一なハードウェアと 不確実な局所的タイミングは 測定の因果順序を曖昧にする
本稿では,ノードが予め割り当てられたスロットで計測を行う量子ネットワークの時間分割アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:36:30 GMT)
PACE: Prefix-Protected and Difficulty-Aware Compression for Efficient Reasoning [37.1] 言語推論モデル(LRM)は、テスト時の計算をスケールすることで高いパフォーマンスを達成するが、しばしば過度に考えることに悩まされる」。
階層的管理下でのプレフィックス保護と難易度を考慮した圧縮のための2レベルフレームワークである textbfmodel を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:43:08 GMT)
Continuous Diffusion Models Can Obey Formal Syntax [37.1] 拡散言語モデルは、グローバルで非因果的プロセスのため、自己回帰モデルに代わる有望な代替手段を提供する。
本稿では,正規表現を用いて表現される形式的構文制約を満たすために,連続言語モデルをステアリングするための学習自由な手法を提案する。
提案手法は,潜在状態が与えられた正規表現で受け入れられる有効な文字列に復号される確率を推定する分析スコアを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:55:05 GMT)
Tracking The Trackers: Commercial Surveillance Occurring on U.S. Army Networks [36.9] 本報告では,UKCONUS未分類ネットワーク上で発生したWebトラッキングを特徴付ける研究の結果について報告する。
我々は,2024年に2ヶ月にわたって測定されたデータを含むクラウドベースのインターネット隔離プラットフォームからデータセットを抽出した。
調査期間中にアクセスしたドメインの21%以上がインターネットトラッカーであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:33:12 GMT)
Adapting Vision-Language Models for E-commerce Understanding at Scale [36.9] 汎用視覚言語モデル(VLM)は、一般化可能な多モード潜在モデルを可能にする。
本研究は,VLMの汎用化が電子商取引性能を大幅に向上させる可能性について,大規模な実験的研究を通して示す。
本稿では,製品理解の深化,厳密な指示の追従,動的属性抽出を網羅した新しい評価スイートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:59:22 GMT)
CausalAgent: A Conversational Multi-Agent System for End-to-End Causal Inference [36.9] CausalAgentは、エンドツーエンドの因果推論のための対話型マルチエージェントシステムである。
新しいユーザ中心の人間-AIコラボレーションパラダイムとして、CausalAgentは分析ワークフローを明示的にモデル化している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:36:29 GMT)
MonoLoss: A Training Objective for Interpretable Monosemantic Representations [36.9] スパースオートエンコーダ(SAE)は、神経細胞が複数の無関係な概念に反応する多意味神経表現を単意味的特徴に分解する。
MonoScoreは、まったく同じ量を計算するメトリクスだが、データセットの枚数で2次ではなく線形に成長するコストがかかる。
MonoLossは、解釈可能なモノセマンティック表現を学習するために意味的に一貫したアクティベーションを報酬する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:53:41 GMT)
MonarchRT: Efficient Attention for Real-Time Video Generation [36.6] 本稿では,ビデオ拡散モデルに対するスパースアテンションパラメータ化を構造化したMonarch-RTを提案する。
計算効率を保ちながら高い表現性を達成する。
Monarch-RTは、最先端のSelf-Forcingに適用すると、品質を損なうことなく、95%の注目を集める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:56:53 GMT)
Adaptive Image Zoom-in with Bounding Box Transformation for UAV Object Detection [36.5] 本研究では,UAV画像上の物体検出のための簡易かつ効率的な適応型ズームインフレームワークについて検討する。
主な動機は、前景の物体が一般的な風景画像よりも小さく、スペーサーであることである。
提案したZoomDetはアーキテクチャに依存しておらず、任意のオブジェクト検出アーキテクチャに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:42:25 GMT)
RI-Mamba: Rotation-Invariant Mamba for Robust Text-to-Shape Retrieval [36.4] RI-マンバは点雲に対する最初の回転不変状態空間モデルである。
RI-Mambaは地球と局所の参照フレームを定義し、幾何学からポーズを遠ざける。
我々の戦略は本質的に状態空間モデルと互換性があり、線形時間で機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:46:03 GMT)
Tight Bounds for Logistic Regression with Large Stepsize Gradient Descent in Low Dimension [36.3] 分離可能なデータを用いた二項分類のための線形モデルを訓練するために、降下によるロジスティック勾配を最小化する最適化問題を考察する。
十分な学習率を持つGDが$mathcalO (1/(T))$よりも小さく、$T geq (n/+ 1/2)$の場合、$n$はデータセットサイズであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:58:18 GMT)
Data-Driven Trajectory Imputation for Vessel Mobility Analysis [36.2] 自動識別システム(AIS)は、何十万もの船舶のリアルタイム監視を可能にし、毎日大量のデータを生成する。
AISデータを使用する際の大きな課題の1つは、しばしばカバー範囲の制限や意図的な送信中断によって引き起こされる、血管軌道における大きなギャップの存在である。
本稿では,H3 Aggregation-based Imputation framework for vessel Trajectoriesを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:40:27 GMT)
General Humanoid Whole-Body Control via Pretraining and Fast Adaptation [36.0] 本稿では,FAST(Fast Adaptation and Staable Motion Tracking)とFAST(Fast Adaptation and Staable Motion Tracking)を併用した汎用ヒューマノイド全身制御フレームワーク)を提案する。
FASTはParseval-Guided Residual Policy AdaptationとCenter-of-Mass-Aware Controlを導入した。
シミュレーションと実世界の展開の実験では、FASTはロバスト性、適応効率、一般化において、最先端のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:26:22 GMT)
Resource-Adaptive Teleportation Under Imperfect Entanglement: A Code-Puncturing Framework [35.8] Punctured Codesは、広範囲の浄化体制における信頼性を改善し、ハードウェアレベルのコード切替えなしでターゲットの信頼性を満足できるようにする。
これは数値的な結果と相関し、異なる句読点符号が異なる操作系において最も低い論理誤差確率を達成することを示す。
全体として、句読点は、単一の安定化器構造を再利用しながら、様々な絡み合い条件や信頼性要件への適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:06:31 GMT)
What if Agents Could Imagine? Reinforcing Open-Vocabulary HOI Comprehension through Generation [35.6] 我々は,認知的推論と生成的想像とを調和させて,堅牢な視覚的理解を実現するエージェントフレームワークであるtextbfImagineAgentを提案する。
提案手法は,検出された実体と候補行動との間の可視的関係を明示的にモデル化する認知マップを革新的に構築する。
検索強化、画像トリミング、拡散モデルなどのツールを動的に起動し、ドメイン固有の知識を集め、視覚的証拠を充実させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:51:59 GMT)
scPilot: Large Language Model Reasoning Toward Automated Single-Cell Analysis and Discovery [35.6] scPilotは、オミクスネイティブ推論を実践する最初の体系的なフレームワークである。
コアシングルセル解析をステップバイステップ推論問題に変換する。
o1を用いた実験では、反復的なオミクスネイティブ推論が平均精度を11%上げることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:04:11 GMT)
CellMaster: Collaborative Cell Type Annotation in Single-Cell Analysis [35.6] ゼロショット型アノテーションのエキスパートプラクティスを模倣したAIエージェントであるCellMasterを提案する。
8つの組織にまたがる9つのデータセットで、CellMasterはオートマチックモードで最高のパフォーマンスのベースラインよりも精度を7.1%向上した。
このシステムは、基準線がしばしば失敗する稀で新しい細胞状態において、特定の強度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:20:22 GMT)
FaithRL: Learning to Reason Faithfully through Step-Level Faithfulness Maximization [35.2] Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) は大規模言語モデル(LLM)の性能を大幅に向上させた。
ほとんどのRLVRパイプラインは、粗末な結果ベースの報酬に依存しており、中間ステップに対するほとんど監督を提供していない。
本稿では,信頼の推論を直接最適化する汎用強化学習フレームワークであるFaithRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:00:59 GMT)
Reducing Estimation Uncertainty Using Normalizing Flows and Stratification [35.2] 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） (Thu, 12 Feb 2026 09:57:27 GMT)
Projected Representation Conditioning for High-fidelity Novel View Synthesis [35.2] 本稿では,専用表現投影モジュールによる表現誘導型新規ビュー合成を提案する。
本実験により, この設計により, 復元精度と塗装品質の両面において顕著な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:35:30 GMT)
Artificial intelligence is creating a new global linguistic hierarchy [34.8] 言語間における社会・経済・インフラ条件の国際的縦断的分析について述べる。
言語技術のリーチを拡大する努力にもかかわらず、少数の言語の優位性は格差を増している。
我々はLanguage AI Readiness Index(EQUATE)を紹介した。これは、言語をまたいだAIデプロイメントの技術的、社会経済的、インフラ的前提条件をマッピングするものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:50:44 GMT)
Beyond Pixels: Vector-to-Graph Transformation for Reliable Schematic Auditing [34.5] 本稿では,CAD図をノードがコンポーネントを表現し,エッジが接続を符号化するプロパティグラフに変換するVector-to-Graph(V2G)パイプラインを提案する。
電気的コンプライアンスチェックの診断ベンチマークでは、V2Gは全てのエラーカテゴリで大きな精度向上を達成し、MLLMのリードは確率レベルに近づいたままである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:50:49 GMT)
LaCy: What Small Language Models Can and Should Learn is Not Just a Question of Loss [34.0] 我々は、SLMがどのトークンを学べるかという問題と、どのトークンを委譲すべきかという問題について研究する。
このトークン選択哲学に基づく新しい事前学習手法であるLaCyを提案する。
我々の実験は、LaCyモデルがどのトークンを予測し、どのトークンをヘルプに委譲するかをうまく学べることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:37:25 GMT)
A Machine Learning Approach to the Nirenberg Problem [33.9] この研究は、円メートル法に直交する測度に対して$S2$でガウス曲率を規定するニレンバーグ問題に数値的アプローチを導入する。
我々のメッシュフリー物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)アプローチは、この共形因子を直接パラメタライズし、曲率方程式を強制する幾何学的損失で訓練する。
既知実現性のある所定の曲率では、ニューラルネットワークは非常に低い損失(10-7 - 10-10$)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:58:11 GMT)
Differentially Private and Communication Efficient Large Language Model Split Inference via Stochastic Quantization and Soft Prompt [33.7] 大規模言語モデル (LLM) は目覚ましい性能を達成し、かなりの研究関心を集めている。
既存のアプローチでは、送信前にトークンの埋め込みを難読化し、ローカルモデルを使ってデノナイズする方法が提案されている。
textbfDifferentially private and communication textbfEfficient textbfLLM split inference。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:13:16 GMT)
ViTaS: Visual Tactile Soft Fusion Contrastive Learning for Visuomotor Learning [33.5] 視覚情報と触覚情報の両方を組み込んでエージェントの動作をガイドするフレームワークであるViTaSを提案する。
本手法の有効性をシミュレーションした12の環境と3つの実環境において示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:56:29 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） (Thu, 12 Feb 2026 09:56:10 GMT)
The Appeal and Reality of Recycling LoRAs with Adaptive Merging [33.1] 私たちは、Hugging Face Hubのようなモデルリポジトリで見つかったLoRAのリサイクルについて検討しています。
適応的なマージ手法は,ベースモデルよりも性能が向上するが,新しいLoRAをトレーニングする際のメリットは限定的であることを示す。
このことは、リサイクルされたLoRAからの適応的なマージが、主にある種の正規化効果を介して機能する可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:59:20 GMT)
The Implicit Bias of Steepest Descent with Mini-batch Stochastic Gradient [33.0] 本研究では, バッチサイズ, 運動量, 分散の低減が, 最大張力挙動と収束率の制限をいかに形成するかを検討した。
運動量なしでは、収束は大きなバッチでのみ発生し、バッチ依存のマージンギャップを生じるが、フルバッチ収束速度は得られないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:25:38 GMT)
Semantic-aware Adversarial Fine-tuning for CLIP [32.9] 1枚の画像と1枚の手作りテンプレートのコサイン類似性は、画像とテキストのペアの類似性を測定するのに不十分であることが示されている。
本稿では,セマンティック・アウェア・アウェア・アウェア・ファインタニング (SAFT) を提案し,CLIPのイメージエンコーダをセマンティック・アウェア AE で微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:40:42 GMT)
AssetFormer: Modular 3D Assets Generation with Autoregressive Transformer [32.7] AssetFormerは、テキスト記述からモジュラー3Dアセットを生成するために設計された自動回帰トランスフォーマーベースのモデルである。
この研究は、様々なタイプのモジュラー3Dアセットに拡張可能なフレキシブルなフレームワークを示し、3Dコンテンツ生成の幅広い分野に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:55:21 GMT)
Conference Proceedings of the Inaugural Conference of the International Society for Tractography (IST 2025 Bordeaux) [31.9] トラクトグラフィ国際協会(IST Conference 2025)は、2025年10月13日から16日にかけてフランスのボルドーで開催された。
このカンファレンスは、異なる分野間の意味のある交流とコラボレーションを促進するために設計された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:07:41 GMT)
Fin-RATE: A Real-world Financial Analytics and Tracking Evaluation Benchmark for LLMs on SEC Filings [31.9] Fin-RATE(フィン・ラテ)は、米国証券取引委員会(SEC)の申請書類と財務アナリストを反映したベンチマークである。
我々は、オープンソース、クローズドソース、金融特化モデルにまたがって、Large Language Models(LLM)をリードする17のベンチマークを行った。
その結果、タスクが単一文書推論から縦断的、横断的分析へ移行するにつれて、精度が18.60%低下し、14.35%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:29:27 GMT)
TSR: Trajectory-Search Rollouts for Multi-Turn RL of LLM Agents [31.8] 本稿では,TSR(Trajectory-Search Rollouts)を提案する。
我々は、最高のN、ビームルックサーチ、PPOとGRPOを組み合わせてTSRをインスタンス化し、最大15%のパフォーマンス向上と、Sokoban、FrozenLake、WebShopタスクでのより安定した学習を1回のトレーニング計算で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:49:24 GMT)
Learn from Your Mistakes: Self-Correcting Masked Diffusion Models [31.5] マスク付き拡散モデル(MDM)は自己回帰モデルに代わる有望な代替品として登場している。
本研究では、モデルにアンマキングと修正の両方を行うよう訓練するフレームワークを提案する。
トレーニングとサンプリングの手法をProSeCo(Progressive Self-Correction)と名付けました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:17:31 GMT)
Robot-DIFT: Distilling Diffusion Features for Geometrically Consistent Visuomotor Control [31.5] 一般化可能なロボット操作における重要なボトルネックは、現在の視覚的バックボーンと閉ループ制御の物理的要求との間の構造的ミスマッチである。
我々は,マニフォールド蒸留による推論プロセスから幾何学的情報ソースを分離するフレームワークであるRobot-DIFTを提案する。
凍結拡散教師を決定論的空間意味的特徴ピラミッドネットワーク(S2-FPN)に蒸留することにより、時間的安定性、リアルタイム実行、ドリフトに対する堅牢性を確保しつつ、生成モデルの豊富な幾何学的先行性を維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:30:24 GMT)
A Cognitive Distribution and Behavior-Consistent Framework for Black-Box Attacks on Recommender Systems [31.5] 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） (Thu, 12 Feb 2026 06:09:39 GMT)
Detecting RLVR Training Data via Structural Convergence of Reasoning [31.3] 検証可能な報酬(RLVR)による強化学習は、現代の推論モデルのトレーニングの中心である。
RLVRは特徴的な行動シグネチャを誘導することを示す。
この崩壊を定量化する単純なブラックボックス検出器であるMin-$k$NN Distanceを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:17:32 GMT)
PosterOmni: Generalized Artistic Poster Creation via Task Distillation and Unified Reward Feedback [30.9] ポスター・オムニ(Poster Omni)は、総合的な芸術的ポスター制作の枠組みである。
ローカル編集とグローバル作成という2つの体制を単一のシステムに統合する。
基準順守、グローバルな構成品質、審美調和を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:16:38 GMT)
"Sorry, I Didn't Catch That": How Speech Models Miss What Matters Most [30.7] 本研究は, ハイテイクタスクにおける障害モードについて考察する。
OpenAI、Deepgram、Google、Microsoftの15のモデルを、言語的に多様な米国の話者の録音で評価し、平均転写エラー率は44%である。
この害を軽減するために、オープンソースのテキスト音声モデルを用いて、名前付きエンティティの様々な発音を生成する合成データ生成手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:36:09 GMT)
Electrostatics-Inspired Surface Reconstruction (EISR): Recovering 3D Shapes as a Superposition of Poisson's PDE Solutions [30.5] SDFのような入射形状表現は、スカラー場のレベルセットとして3次元形状の表面を復元するための一般的なアプローチである。
本稿では,プロキシPDE(Poisson's equation)の解として符号化することで表面再構成を行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:54:40 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） (Thu, 12 Feb 2026 10:44:59 GMT)
AmbiBench: Benchmarking Mobile GUI Agents Beyond One-Shot Instructions in the Wild [30.1] 本稿では,一方向の指示から双方向の意図のアライメントへ評価をシフトするために,指示明細の分類を取り入れた最初のベンチマークであるAmbiBenchを紹介する。
厳密なレビュープロトコルの下で,25のアプリケーションにまたがる240の生態学的に有効なタスクの厳密なデータセットを構築した。
また,MLLM-as-a-judgeマルチエージェントアーキテクチャを利用した自動フレームワークであるMUSEを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:25:15 GMT)
Aggregate Models, Not Explanations: Improving Feature Importance Estimation [29.8] モデルレベルでのアンサンブルにより、より正確な変数重要度推定が得られることを示す。
これらの知見を古典的ベンチマークおよび英国バイオバンクの大規模プロテオミクスで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:36:03 GMT)
Light4D: Training-Free Extreme Viewpoint 4D Video Relighting [29.6] Light4Dは、目標照明下で一貫した4Dビデオを合成するために設計されたトレーニング不要のフレームワークである。
本手法は, -90から90までのカメラ回転を頑健に処理し, 時間的整合性と照明忠実性の競争性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:50:13 GMT)
Do Large Language Models Adapt to Language Variation across Socioeconomic Status? [29.1] 人間は、直面している聴衆に言語スタイルを調整します。
これらのモデルが人間同士のコミュニケーションを仲介するようになり、多様なスタイルに適応できないことは、ステレオタイプを永続させ、コミュニティを疎外する。
本研究では,LLMが社会経済的地位(SES)の異なるコミュニティにおけるソーシャルメディアコミュニケーションにどの程度統合されるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:36:38 GMT)
SAM3-LiteText: An Anatomical Study of the SAM3 Text Encoder for Efficient Vision-Language Segmentation [28.8] SAM3のような視覚言語セグメンテーションモデルは、もともとオープンエンド言語理解のために設計された大規模で汎用的なテキストエンコーダを継承する。
実際には、セグメンテーションのプロンプトは短く、構造化され、意味的に制約されているため、テキストエンコーダのキャパシティと永続的な計算とメモリオーバーヘッドが大幅にオーバープロビジョンされる。
我々は,オリジナルのSAM3テキストエンコーダをコンパクトなMobileCLIP学生に置き換える軽量テキストエンコーダフレームワークSAM3-LiteTextを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:01:49 GMT)
ModelWisdom: An Integrated Toolkit for TLA+ Model Visualization, Digest and Repair [28.0] 可視化と大規模言語モデルを用いた対話型環境であるModelWisdomを提案する。
ModelWisdomは、(i)モデルビジュアライゼーション、色付き違反強調表示、TLA+コードへの遷移からのクリックスルーリンク、違反状態と壊れたプロパティのマッピング、(ii)ツリーベースの構造化とノード/エッジの折り畳みを含むグラフ最適化、(iii)モデルダイジェスト、(iii)大規模な言語モデル(LLM)を通じてサブグラフを要約し、説明し、前処理と部分的な説明を実行するモデルダイジェストを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:19:18 GMT)
AltTS: A Dual-Path Framework with Alternating Optimization for Multivariate Time Series Forecasting [28.0] 本稿では,自己回帰と相互関係モデリングを明確に分離するデュアルパスフレームワークであるALTSを提案する。
ALTTSは従来手法よりも優れており, 長期予測の精度が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:45:00 GMT)
Principled Synthetic Data Enables the First Scaling Laws for LLMs in Recommendation [27.6] 大規模言語モデル(LLM)は推薦システムにとって有望なフロンティアである。
本稿では,高品質な合成データを生成するための新しい階層化フレームワークを提案する。
われわれは、当社の高品質なレコメンデーション特化データに基づいて、継続的に事前訓練されたLSMの堅牢なパワーロースケーリングを、初めて実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:47:09 GMT)
Egocentric Gaze Estimation via Neck-Mounted Camera [27.5] 本稿では,首に装着したカメラから視線を推定する新しいタスクである首に装着した視線推定手法を提案する。
このタスクの最初のデータセットを収集し,日常活動中の8人の参加者から約4時間のビデオを収集した。
補助的な視線アウトオブバウンド分類タスクと,ヘッドビューとネックビューを併用訓練するマルチビューコラーニングアプローチの2つの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:41:27 GMT)
Recurrent Preference Memory for Efficient Long-Sequence Generative Recommendation [27.3] 本稿では,長いユーザインタラクション履歴をコンパクトなPreference Memoryトークンに圧縮するフレームワークRec2PMを紹介する。
実験の結果、Rec2PMは推論遅延とメモリフットプリントを著しく低減し、フルシーケンスモデルよりも精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:51:52 GMT)
LAER-MoE: Load-Adaptive Expert Re-layout for Efficient Mixture-of-Experts Training [27.0] 本稿では,効率的なMoEトレーニングフレームワークであるLAER-MoEを紹介する。
LAER-MoEの中核は、新しい並列パラダイムであるFully Sharded Expert Parallel(FSEP)である。
我々はA100クラスタ上で実験を行い、その結果、現在の最先端のトレーニングシステムと比較して最大1.69倍の加速を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:08:03 GMT)
Empirical Modeling of Therapist-Client Dynamics in Psychotherapy Using LLM-Based Assessments [26.8] この研究は、モーメントのモーメント過程をモデル化するための計算的アプローチを推し進める。
われわれはまず,セラピストの行動を評価する自動化手法を開発した。
その後,2000時間近くの精神療法記録を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:14:07 GMT)
GP2F: Cross-Domain Graph Prompting with Adaptive Fusion of Pre-trained Graph Neural Networks [26.4] Graph Prompt Learning (GPL)は、事前訓練されたグラフモデルの下流適応のための有望なパラダイムとして登場した。
GP2Fは,(1)事前学習した知識を保持する凍結分岐,(2)タスク固有の適応のための軽量なアダプタを備えた適応分岐の2つの極端を明示的にインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:25:21 GMT)
On the Complexity of Offline Reinforcement Learning with $Q^\star$-Approximation and Partial Coverage [26.3] Qstar$-approximationと部分的カバレッジの下でオフライン強化学習について検討した。
与えられた$Qstar$関数クラスの固有の複雑さを特徴付ける一般的なフレームワークを導入する。
また、ベルマン完全性のない一般低ベルマンランクMDPに対して、オフライン学習性の最初の特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:59:42 GMT)
When would Vision-Proprioception Policies Fail in Robotic Manipulation? [24.7] 原始受容情報は、リアルタイムなロボット状態を提供することによって正確なサーボ制御に不可欠である。
近年の研究では、視覚保護政策の一般化に関する矛盾した観察が報告されている。
本稿では, 位相依存性の最適化を適応的に調節するGAPアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:00:48 GMT)
What does RL improve for Visual Reasoning? A Frankenstein-Style Analysis [23.9] 計算報酬による強化学習は、視覚言語モデルにおける視覚的推論を促進するための訓練後の標準的な段階となっている。
エンドツーエンドのベンチマークでは、複数の要因が明確化され、特定のスキルに改善を加えることが難しくなる。
本研究では, (i) 因果探索による関数的局所化, (ii) パラメータ比較による更新特性, (iii) モデルマージによる転送可能性テストを含むフランケンシュタイン型解析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:44:27 GMT)
Deriving Neural Scaling Laws from the statistics of natural language [23.7] データ制限スケーリング法則の場合、最初の理論を提供する。
ニューラルスケーリング指数を予測できる言語の2つの重要な統計特性を分離する。
本理論は, GPT-2およびLLaMAスタイルモデルのトレーニングから得られた, 実験的に測定されたニューラルスケーリング法則と有意な一致を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:54:22 GMT)
DynaHOI: Benchmarking Hand-Object Interaction for Dynamic Target [23.5] DynaHOI-Gymは、パラメータ化されたモーションジェネレータと動的キャプチャ評価のためのロールアウトベースのメトリクスを備えた、統合されたオンラインクローズドループプラットフォームである。
我々は10Mフレームと180Kハンドキャプチャ・トラジェクトリを備えた大規模ベンチマークであるDynaHOI-10Mをリリースし、ターゲット動作を8つのカテゴリと22のきめ細かいサブカテゴリに分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:19:41 GMT)
DeepRead: Document Structure-Aware Reasoning to Enhance Agentic Search [23.4] DeepReadは、ドキュメントネイティブな構造的事前を動作可能な推論機能に運用するために設計された、構造対応のドキュメント推論エージェントである。
DeepReadは、従来の検索手法に固有のコンテキストの断片化を効果的に軽減する、人間のような位置読み取りの推論パラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:45:40 GMT)
HLA: Hadamard Linear Attention [23.4] 注意機構は変圧器の成功の重要な理由である。
トークン間のペア関係の計算に依存する。
効率的な近似法として 線形注意法が提案されています
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:16:47 GMT)
AutoFigure: Generating and Refining Publication-Ready Scientific Illustrations [23.2] FigureBenchは、長文から科学的図形を生成するための最初の大規模なベンチマークである。
本稿では,高品質な科学的イラストを自動生成する最初のエージェントフレームワークであるAutoFigureを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:22:05 GMT)
DreamID-Omni: Unified Framework for Controllable Human-Centric Audio-Video Generation [23.2] 制御可能な人中心オーディオビデオ生成のための統一的なフレームワークを提案する。
DreamID-Omniは、ビデオ、オーディオ、オーディオ・ビジュアルの一貫性をまたいだ総合的な最先端のパフォーマンスを実現する。
学術研究と商用レベルのアプリケーションの間のギャップを埋めるために、コードを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:41:52 GMT)
Gaia2: Benchmarking LLM Agents on Dynamic and Asynchronous Environments [23.0] 本稿では,大規模言語モデルエージェントを現実的,非同期な環境で評価するためのベンチマークであるGaia2を紹介する。
Gaia2はエージェントアクションとは独立して環境が進化するシナリオを導入している。
Gaia2はオープンソースのAgents Research Environmentsプラットフォームを備えたコンシューマ環境上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:58:27 GMT)
Internalizing Multi-Agent Reasoning for Accurate and Efficient LLM-based Recommendation [22.9] LLM(Large Language Models)は、幅広い世界の知識と意味論的推論を活用して、ユーザの意図を解釈することでレコメンデーションシステムを再構築している。
単エージェント軌道アライメントレコメンダ(STAR)を開発するための軌道駆動型内部化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:54:17 GMT)
IntTravel: A Real-World Dataset and Generative Framework for Integrated Multi-Task Travel Recommendation [22.7] IntTravelは、統合旅行レコメンデーションのための最初の大規模データセットである。
ユーザ数は163万、POIは730万である。
マルチタスクレコメンデーションのためのエンドツーエンドデコーダのみの生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:35:06 GMT)
Think like a Scientist: Physics-guided LLM Agent for Equation Discovery [22.6] 大型言語モデル (LLM) は記号方程式発見のための有望なツールとして登場してきた。
我々は、この科学的推論プロセスに明示的に従うエージェントフレームワークであるKeplerAgentを紹介する。
KeplerAgent は LLM や従来のベースラインよりもかなり高い記号精度とノイズの多いデータに対するロバスト性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:49:27 GMT)
Policy4OOD: A Knowledge-Guided World Model for Policy Intervention Simulation against the Opioid Overdose Crisis [22.2] オピオイドの流行はアメリカでも最も深刻な公衆衛生危機の1つだ。
我々は、どのような政策、エフェクトが現れるか、そしていつ効果が広がるかという3つの課題に対処する知識誘導型時間的世界モデルを提案する。
本研究では,空間的依存関係と構造的政策知識が予測精度を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:08:49 GMT)
OptiML: An End-to-End Framework for Program Synthesis and CUDA Kernel Optimization [21.9] 我々は、自然言語インテントまたは入力コードをパフォーマンス最適化カーネルにマッピングするエンドツーエンドフレームワークOptiMLを提案する。
検索ベース(OptiML-X)は、プロファイラのフィードバックから導かれるハードウェア駆動の報酬によって導かれる、LCM対応のMonte Carlo Tree Searchを用いて、合成されたカーネルまたはユーザが提供するカーネルを洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:50:19 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） (Thu, 12 Feb 2026 10:45:21 GMT)
FedGRPO: Privately Optimizing Foundation Models with Group-Relative Rewards from Domain Client [21.1] モデルレベルの知識伝達や表現レベルの知識伝達に基づく既存の手法は、高価なローカルトレーニングを必要とするか、高い通信コストを必要とする。
本稿では,この問題を強化学習スタイル評価プロセスとして再検討し,FedGRPOを提案する。
FedGRPOは従来のFedFMのベースラインよりも下流の精度と通信効率が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:45:56 GMT)
From Noise to Order: Learning to Rank via Denoising Diffusion [21.1] 本稿では,情報検索における学習からランクへの拡散に基づく深層生成手法を提案する。
実験の結果,DiffusionRankモデルから差別的モデルよりも顕著な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 00:02:37 GMT)
ForeAct: Steering Your VLA with Efficient Visual Foresight Planning [21.0] 本稿では,ビジョン・ランゲージ・アクションをステップバイステップでガイドする,ビジュアル・フォレスト・プランニング(ForeAct)について紹介する。
将来予想される観測により、VLAは高レベルのセマンティック推論ではなく、ビジュオモービル推論に焦点を合わせることができる。
我々は,11の多段階実世界のタスクからなるベンチマークで,我々のフレームワークを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:56:27 GMT)
LongNav-R1: Horizon-Adaptive Multi-Turn RL for Long-Horizon VLA Navigation [20.9] LongNav-R1はエンドツーエンドのマルチターン強化学習フレームワークである。
LongNav-R1は、ナビゲーション決定過程をVLAポリシーと実施環境との連続したマルチターン会話として再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:22:52 GMT)
Convex Markov Games and Beyond: New Proof of Existence, Characterization and Learning Algorithms for Nash Equilibria [20.9] GUMG(General Utility Markov Games)は、エージェントの占有率の結合を必要とする新しいアプリケーションをキャプチャする。
ナッシュ平衡は、新しいエージェントワイド勾配支配特性によって実現された投影された擬勾配力学の固定点(すなわち、一階定常点)と一致することを証明した。
この特徴に基づいて、GUMGのポリシー勾配定理を確立し、モデルフリーのポリシー勾配アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:11:20 GMT)
DiffuReason: Bridging Latent Reasoning and Generative Refinement for Sequential Recommendation [20.8] 逐次レコメンデーションのための統合された「シンク・テン・ディフューズ」フレームワークであるDiffuReasonを提案する。
潜時推論のための多段階思考トークン、中間表現をデノナイズするための拡散ベースの洗練、およびエンドツーエンドのグループ相対ポリシー最適化を統合している。
4つのベンチマークの実験では、DiffuReasonはさまざまなバックボーンアーキテクチャを一貫して改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:47:35 GMT)
How to Sample High Quality 3D Fractals for Action Recognition Pre-Training? [20.7] 我々は3次元反復関数システム(IFS)を用いて3次元フラクタルを生成し、行動認識モデルの事前学習を行う。
フラクタル生成の標準的な手法は遅く, 縮退した3次元フラクタルを生成する。
生成速度とフラクタル多様性の両問題に対処する新しい手法であるTargeted Smart Filteringを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:48:25 GMT)
Intrinsic Credit Assignment for Long Horizon Interaction [20.7] Belief-RLは、強化学習における純粋に結果に基づく報酬を一貫して上回る情報探索能力を教える。
我々の研究は、本質的な信念の報酬を通じて中間行動にクレジットを割り当てることによって、長期にわたる不確実性をナビゲートするためのスケーラブルなトレーニング戦略を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:00:54 GMT)
PathCRF: Ball-Free Soccer Event Detection via Possession Path Inference from Player Trajectories [20.5] PathCRFは、選手追跡データのみを使用して、ボール上のサッカーイベントを検出するためのフレームワークである。
我々は連続するエッジ間の不可能な遷移を禁ずる条件ランダム場(CRF)を用いる。
実験により、PathCRFは正確で論理的に一貫した所有経路を生成し、信頼性の高い下流分析を可能にすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:37:31 GMT)
AgenticShop: Benchmarking Agentic Product Curation for Personalized Web Shopping [20.5] 我々は、オープンウェブ環境におけるパーソナライズされた製品キュレーションにおけるエージェントシステム評価のための最初のベンチマークであるAgenticShopを紹介する。
提案手法は,現実的なショッピングシナリオ,多様なユーザプロファイル,検証可能なチェックリストによるパーソナライズ評価フレームワークを特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:25:45 GMT)
LASER: An Efficient Target-Aware Segmented Attention Framework for End-to-End Long Sequence Modeling [20.5] 我々はXiaohongshu(RedNote)で開発・デプロイされたフルスタック最適化フレームワークLASERを紹介する。
システムの効率性: 長いユーザ履歴のための統合スキーマ対応サービスインフラストラクチャであるSeqVaultを紹介します。
アルゴリズム効率: 計算オーバーヘッドに対処するためのSTA(Segmented Target Attention)機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:33:37 GMT)
Beyond Parameter Arithmetic: Sparse Complementary Fusion for Distribution-Aware Model Merging [20.4] 本稿では,スパース・分散対応更新による機能的干渉を明示的に制御する新しいモデル統合フレームワークである,逆KL(SCF-RKL)を用いたスパース補完核融合を提案する。
我々は,SCF-RKLを多種多様なモデルスケールとアーキテクチャで評価し,推論型モデルと命令型モデルの両方を網羅した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:45:42 GMT)
Budget-Constrained Agentic Large Language Models: Intention-Based Planning for Costly Tool Use [20.3] 予算制約付きツール強化エージェントについて検討し、厳格な財政予算の下で外部ツールを呼び出すことで、大規模言語モデルで多段階のタスクを解決しなければならない。
我々は、意図認識の階層的世界モデルを活用する推論時計画フレームワークINTENTを提案し、将来のツール使用、リスク校正コスト、オンラインのガイド決定を予想する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:01:30 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） (Thu, 12 Feb 2026 11:57:08 GMT)
ADRD-Bench: A Preliminary LLM Benchmark for Alzheimer's Disease and Related Dementias [20.1] 大規模言語モデル(LLM)の厳密な評価のためのADRD固有のベンチマークデータセットであるADRD-Benchを紹介する。
ADRD-Benchは、(1)ADRD統一QA(ADRD Unified QA)、(2)ADRD介護QA(ADRD Caregiving QA)、(2)ADRD介護QA(ADRD Caregiving QA)の2つの構成要素を持つ。
提案したADRD-Benchを用いて33個の最先端LCMを評価した結果,オープンウェイト一般モデルの精度は0.63から0.93(平均0.78;:0.09)であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 00:38:21 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） (Thu, 12 Feb 2026 15:42:18 GMT)
CryptoGen: Secure Transformer Generation with Encrypted KV-Cache Reuse [20.0] 我々は、永続暗号キー値(KV)キャッシュの再利用により、スケーラブルなプライバシ保護ニューラルジェネレーションを可能にする最初のシステムであるCryptoGenを提案する。
CryptoGenは、世代毎に暗号化されたKVキャッシュを安全に再利用し、更新することで、ニア線形スケーリングを実現する。
鍵となる技術は、暗号化されたKV-cacheフレームワーク、異なるフェーズのための異種SIMDエンコーディング、最適化された暗号暗号行列行列と行列ベクトル演算、効率的なノイズリフレッシュと暗号文の結合機構である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:32:18 GMT)
A Formal Framework for the Explanation of Finite Automata Decisions [20.0] 単語の文字を用いて入力語にFAの振る舞いを説明する方法について検討する。
そこで本研究では,FAの振る舞いに関する最小限の説明を,ある単語に対して効率的に決定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 23:58:56 GMT)
WebTestPilot: Agentic End-to-End Web Testing against Natural Language Specification by Inferring Oracles with Symbolized GUI Elements [19.9] WebTestPilotは、これらの課題に対処するために設計されたビジュアル言語モデル(VLM)ベースのエージェントである。
我々はNL-to-E2Eテストを評価するためのバグ注入Webアプリケーションのベンチマークを構築した。
WebTestPilotはタスク完了率99%、精度96%、バグ検出96%をリコールし、最高のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:51:07 GMT)
In-Context Function Learning in Large Language Models [19.6] 大規模言語モデル(LLM)は、推論時に提供されるいくつかのデモから学ぶことができる。
我々は、ガウス過程(GP)のレンズを通して、この文脈内学習現象を研究する。
その結果,LLM学習曲線は関数生成カーネルの影響を強く受けており,実演数が増えるにつれてGP下界に接近することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:09:48 GMT)
A DMD-Based Adaptive Modulation Method for High Dynamic Range Imaging in High-Glare Environments [19.5] 本稿では,デジタルマイクロミラー装置(DMD)の空間変調機能を利用したHDRイメージングシステムを提案する。
このシステムは127dBの計測可能なダイナミックレンジを実現し、高いグラア下でのサウアーティファクトを効果的に除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:10:25 GMT)
ExStrucTiny: A Benchmark for Schema-Variable Structured Information Extraction from Document Images [19.5] 文書画像から構造化情報抽出(IE)のための新しいベンチマークデータセットであるExStrucTinyを紹介する。
ExStrucTinyは、手動と合成された人間のバリデーションサンプルを組み合わせた、新しいパイプラインで構築されている。
このベンチマークでオープンでクローズドなビジョン言語モデルを分析し、適応、クエリアンダーセグメンテーション、スキーマ適応といった課題を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:38:57 GMT)
Unveiling Implicit Advantage Symmetry: Why GRPO Struggles with Exploration and Difficulty Adaptation [19.4] グループ相対アドバンテージ推定(GRAE)は、それ固有の暗黙の優位対称性を持つ。
探索インセンティブと試料拡散焦点を動的に変調する非対称GRAEを提案する。
7つのベンチマークでの実験では、A-GRAEはGRPOとその変種をLLMとMLLMの両方で一貫して改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:56:38 GMT)
AttentionRetriever: Attention Layers are Secretly Long Document Retrievers [19.2] Retrieval augmented generation(RAG)は、Large Language Models(LLM)が長いドキュメントを含むタスクを処理するのを助けるために広く採用されている。
既存の検索モデルは、長い文書検索のために設計されておらず、コンテキスト認識、因果依存、検索の範囲など、いくつかの重要な課題に対処できない。
我々は、注意機構とエンティティベースの検索を活用して、長期文書のためのコンテキスト認識埋め込みを構築する新しい長期文書検索モデルであるAttentionRetrieverを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:59:35 GMT)
EO-VAE: Towards A Multi-sensor Tokenizer for Earth Observation Data [19.2] 最先端の生成画像とビデオモデルは、高次元入力をより効率的な潜在表現に圧縮するトークン化器に大きく依存している。
EO-VAEは,地球観測領域の基本的なトークン化機構として設計された多センサ変分オートエンコーダである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:09:14 GMT)
LLaMo: Scaling Pretrained Language Models for Unified Motion Understanding and Generation with Continuous Autoregressive Tokens [19.2] LLaMoは、モダリティ固有のMixture-of-Transformersアーキテクチャを通じて、事前訓練された大規模言語モデルを拡張するフレームワークである。
人間の動きを因果連続潜伏空間にエンコードし、デコーダのみのバックボーンで次のトーケン予測パラダイムを維持する。
実験により,LLaMoは一般的な設定で高忠実なテキスト・ツー・モーション生成とモーション・トゥ・テキストキャプションを実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:02:21 GMT)
Thinking with Drafting: Optical Decompression via Logical Reconstruction [19.0] 本稿では、圧縮された視覚トークンから潜在論理構造を再構築するプロセスとしてThinking with Drafting(TwD)を提案する。
TwDはモデルにメンタルモデルを実行可能なコードにドラフトさせ、自己検証のための決定論的視覚的証明を描画させる。
我々の研究は、視覚生成が創造的な出力としてではなく論理的検証として機能するクローズドループシステムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:54:02 GMT)
ScalSelect: Scalable Training-Free Multimodal Data Selection for Efficient Visual Instruction Tuning [19.0] 大規模データセットのトレーニングは、計算コストが高く、データの冗長性のために非効率である。
ScalSelectは、線形時間複雑性を持つ訓練不要なマルチモーダルデータ選択法である。
ScalSelectはデータセット全体のトレーニングパフォーマンスの97.5%以上を16%のデータで達成し、一部の設定ではフルデータトレーニングよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:38:49 GMT)
Assessing Low Back Movement with Motion Tape Sensor Data Through Deep Learning [19.0] 背中の痛みは人口の大部分に影響を及ぼし、しばしば腰の特定の動きによって悪化する。
モーションキャプチャーセンサーの高忠実度データは、異なる動きの分類に利用できるが、これらのセンサーは、自由生活環境での使用には費用がかかり実用的ではない。
Motion Tape(MT)は、ファブリックベースのウェアラブルセンサーで、低コストでポータブルである。
本研究では,MTデータに基づくディープラーニング分類パイプラインであるMotion-Tape Augmentation Inference Model (MT-AIM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 00:51:41 GMT)
Multi Graph Search for High-Dimensional Robot Motion Planning [18.9] MGS (Multi-Graph Search) は、古典的な一方向および双方向の探索を多グラフ設定に一般化する、検索に基づく動き計画アルゴリズムである。
MGSが完全かつ有界な準最適であることが証明され、その効果を様々な操作や移動操作タスクで実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:50:15 GMT)
Revis: Sparse Latent Steering to Mitigate Object Hallucination in Large Vision-Language Models [18.6] REVISは、抑圧された視覚情報を明示的に再活性化するために設計されたトレーニング不要のフレームワークである。
その結果,REVISは最先端のベースラインに比べて物体幻覚率を約19%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:07:44 GMT)
Vascular anatomy-aware self-supervised pre-training for X-ray angiogram analysis [18.6] 本稿では,解剖学的知識を明示的に統合した血管解剖学的マスク画像モデリング(VasoMIM)フレームワークを提案する。
VasoMIMは、解剖学的誘導マスキング戦略と解剖学的整合性損失の2つの重要な設計で構成されている。
VasoMIMとともに、これまでで最大のX線アンギオグラム事前学習データセットであるXA-170Kをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:52:44 GMT)
ReaDy-Go: Real-to-Sim Dynamic 3D Gaussian Splatting Simulation for Environment-Specific Visual Navigation with Moving Obstacles [18.3] 本研究では,ターゲット環境の動的シナリオを合成するシミュレーションパイプラインReaDy-Goを提案する。
ReaDy-Goは、再構成された静的GSシーンと動的な人間のGS障害物を組み合わせることで、動的環境のためのフォトリアリスティックナビゲーションデータセットを生成する。
ReaDy-Goはシミュレーションと実世界の両方の実験において、ターゲット環境のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:48:18 GMT)
EpicCBR: Item-Relation-Enhanced Dual-Scenario Contrastive Learning for Cold-Start Bundle Recommendation [18.0] コールドスタートバンドルレコメンデーションのためのマルチビューコントラスト学習フレームワークであるEpicCBRを提案する。
具体的には、アイテム関係を正確にマイニングし、ユーザプロファイルの構築に利用し、バンドルに関わりそうなユーザを特定します。
3つの人気のあるベンチマークで実施された実験では、EpicCBRは最先端よりも大きなマージンで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:54:21 GMT)
DICE: Diffusion Large Language Models Excel at Generating CUDA Kernels [18.0] 拡散大言語モデル (dLLM) は自己回帰(AR) LLM に代わる魅力的な代替品として登場した。
CuKeは、高性能カーネル向けに最適化された拡張データセットである。
DICEはカーネル生成用に設計された拡散大言語モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:45:13 GMT)
Extending Puzzle for Mixture-of-Experts Reasoning Models with Application to GPT-OSS Acceleration [17.9] 推論に焦点をあてたLLMは、より長い推論トレースを生成することで応答品質を向上させるが、追加のトークンはサービスコストを劇的に向上させる。
トレーニング後のニューラルネットワーク検索(NAS)フレームワークであるPuzzleを拡張して,gpt-oss-puzzle-88Bを生成する。
提案手法は,不均一なMoEエキスパートプルーニング,ウィンドウアテンションによるフルコンテキストアテンションの選択的置き換え,キャリブレーションスケールによるFP8 KV-cache量子化,トレーニング後の強化学習を併用して精度を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:36:19 GMT)
Mask What Matters: Mitigating Object Hallucinations in Multimodal Large Language Models with Object-Aligned Visual Contrastive Decoding [17.9] MLLM(Multimodal Large Language Models)における物体幻覚の研究と視覚的コントラストデコーディング(VCD)の改善について述べる。
我々は、自己監督型視覚変換器におけるオブジェクト中心の注意を利用する。
特に,有意な視覚的証拠を取り除き,不要なトークンを乱し,強いコントラスト信号を生成する補助的な視点を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:04:28 GMT)
The Five Ws of Multi-Agent Communication: Who Talks to Whom, When, What, and Why -- A Survey from MARL to Emergent Language and LLMs [17.8] 本調査では,Five Wsを通じてマルチエージェントコミュニケーション(MA-Comm)について検討する。
コミュニケーションのアプローチが3つの主要なパラダイムにまたがってどのように進化してきたのかを辿る。
我々は,スケーラブルで解釈可能なマルチエージェントコラボレーションのための学習,言語,制御を組み合わせた未来のハイブリッドシステムを支援するために,実用的な設計パターンとオープン課題を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:07:50 GMT)
Accelerating Robotic Reinforcement Learning with Agent Guidance [17.8] 強化学習(RL)は、自律ロボットが試行錯誤を通じて汎用的な操作スキルを習得するための強力なパラダイムを提供する。
近年のHuman-in-the-Loop(HIL)手法は,人間の修正によってトレーニングを加速するが,この手法はスケーラビリティの障壁に直面している。
エージェント誘導政策探索(AGPS)は,人間の監督者をマルチモーダルエージェントに置き換えることで,トレーニングパイプラインを自動化するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:09:32 GMT)
Free Lunch in Medical Image Foundation Model Pre-training via Randomized Synthesis and Disentanglement [17.7] RaSD(Randomized Synthesis and Disentanglement)は、医療画像基盤モデル(MIFM)を総合的にトレーニングするためのスケーラブルなフレームワークである。
われわれは、120万の3Dボリュームと960万の2DイメージでRaSDを事前トレーニングし、6つの画像モダリティ、48のデータセット、56の下流タスクで得られたモデルを広範囲に評価した。
評価されたダウンストリームタスク全体では、RaSDはトレーニングからスクラッチまでのモデルを一貫して上回り、17タスクで最高のパフォーマンスを達成し、他のほとんどのタスクにおいて、大規模な実データセットで事前トレーニングされたモデルに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:09:22 GMT)
Best of Both Worlds: Multimodal Reasoning and Generation via Unified Discrete Flow Matching [17.7] UniDFlowは、マルチモーダル理解、生成、編集のための個別フローマッチングフレームワークである。
UniDFlpw SOTAは、インペイント、インコンテキスト画像生成、参照ベースの編集、合成生成などのタスクに強力なゼロショット一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:59:08 GMT)
Learning to Manipulate Anything: Revealing Data Scaling Laws in Bounding-Box Guided Policies [17.7] 拡散に基づくポリシーは意味操作における限定的な一般化を示す。
本稿では,対象オブジェクトを直接指定するためのバウンディングボックス命令を活用することを提案する。
本稿では,オブジェクト検出とバウンディングボックス誘導拡散ポリシを統合したセマンティック・モーション・デカップリング・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:34:56 GMT)
Manifold-Aware Temporal Domain Generalization for Large Language Models [17.4] 大規模言語モデル(LLM)の実世界展開における時間分布シフト
本稿では,パラメータ効率のよい微調整条件下でのTDGの幾何学的再構成を提案する。
低階適応部分空間内の共有低次元多様体への時間的更新を制約するマニフォールド対応時間ロラ(MaT-LoRA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:00:44 GMT)
RELATE: A Reinforcement Learning-Enhanced LLM Framework for Advertising Text Generation [17.3] オンライン広告では、広告テキストはユーザーのエンゲージメントを惹きつけ、広告主の価値を高める上で重要な役割を担っている。
一つのモデル内で生成と客観的アライメントを統一する強化学習に基づくエンドツーエンドフレームワークであるRELATEを提案する。
クリックレベルの信号を超えた究極の広告主の値をより正確に把握するために、変換指向のメトリクスを目的に組み込んで、コンプライアンス制約を多次元報酬として共同でモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:00:55 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） (Thu, 12 Feb 2026 07:29:37 GMT)
EM-Aware Physical Synthesis: Neural Inductor Modeling and Intelligent Placement & Routing for RF Circuits [16.8] 本稿では,自動RF合成のためのML駆動フレームワークを提案する。
回路網リストを製造可能なGDSIIレイアウトに変換する。
このフレームワークはRF回路のDRC対応GDSIIレイアウトをうまく生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 00:38:24 GMT)
STaR: Scalable Task-Conditioned Retrieval for Long-Horizon Multimodal Robot Memory [16.8] 移動ロボットは、様々なオープンでダイナミックなシーンで長時間展開されることが多い。
主な課題は、計画、検索、推論のためのエージェントワークフローをサポートするスケーラブルなロングホライゾンメモリを構築することである。
本稿では,タスクに依存しないマルチモーダル長期メモリSTaRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:19:54 GMT)
Composition-RL: Compose Your Verifiable Prompts for Reinforcement Learning of Large Language Models [16.7] Reinforcement Learning with Verible Rewards (RLVR)の成功を支える大規模検証プロンプト
近年の研究では、ロールアウトパス率が0のハードプロンプトを優先順位付けすることで、限られたトレーニングデータをうまく活用することに焦点を当てている。
パスレート1プロンプトをターゲットとした限定検証プロンプトの有効利用を目的とした,シンプルかつ有用なコンポジション-RLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:03:37 GMT)
Text2GQL-Bench: A Text to Graph Query Language Benchmark [Experiment, Analysis & Benchmark] [16.7] Text-to-Graph-Query-Language (Text-to-GQL)システムは、自然言語を実行可能なグラフクエリに変換するトランスレータとして機能する。
既存のデータセットはドメインカバレッジ、グラフクエリ言語のサポート、評価範囲に制限されることが多い。
この制限に対処するために設計されたText-to-GQLベンチマークであるText2GQL-Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:16:44 GMT)
Bandit Learning in Matching Markets with Interviews [16.6] 両面のマッチング市場は双方の好みに頼っているが、しばしば好みを評価するのは現実的ではない。
我々は,インタビューと一致する市場における盗聴学習を,双方に部分的な嗜好情報を示すテキストトローコストヒントとしてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:03:37 GMT)
Self-Refining Vision Language Model for Robotic Failure Detection and Reasoning [16.3] 本稿では,ロボット故障検出と推論のための適応ラウンドベースマルチタスクmOdelについて紹介する。
マルチタスク・セルフリファインメント・プロセスとして検出と推論を定式化する。
ARMORは,従来の手法を最大30%の故障検出率で改善し,最先端の性能を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:55:36 GMT)
TG-Field: Geometry-Aware Radiative Gaussian Fields for Tomographic Reconstruction [16.2] Tomography Geometry Field (TG-Field) は、CT再構成のための幾何学的なガウス変形フレームワークである。
TG-Fieldは既存の手法を常に上回り、高度にスパース・ビュー条件下で最先端の復元精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:33:01 GMT)
Value Alignment Tax: Measuring Value Trade-offs in LLM Alignment [16.1] 我々は、アライメントによって引き起こされる変化が価値間でどのように伝播するかを測定するフレームワークであるバリューアライメント税(VAT)を紹介します。
VATはアライメント圧力下での値表現のダイナミクスをキャプチャする。
その結果、アライメントはしばしば、値間の不均一で構造化されたコモーメントを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:21:22 GMT)
Improved state mixing in higher-order and block diagonal linear recurrent networks [16.1] リニア・リカレント・ネットワーク(LRNN)とリニア・ステート・スペース・モデル(SSM)は、長時間のモデリングタスクにおいて計算とメモリ効率を約束する。
一方、高密度で非線形なアーキテクチャ(LSTMなど)は明らかに表現力があるが、計算に費用がかかる。
ここでは、LRNNの表現性は、競争効率を維持しつつ、時間とチャネルをまたいだリッチな状態混合によってどのように向上するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:51:59 GMT)
Native Reasoning Models: Training Language Models to Reason on Unverifiable Data [16.1] NRT(Native Reasoning Training)は、複雑な推論を育む新しいフレームワークである。
NRTは、推論プロセスを潜在変数として扱うことで、トレーニング問題を再構築する。
NRTは検証不要な手法の最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:15:46 GMT)
Efficient Remote Prefix Fetching with GPU-native Media ASICs [16.0] リモートKVキャッシュの再利用は、リモートストレージから同じコンテキストのKVキャッシュを取得する。
近年の研究では、KVキャッシュを圧縮形式で送信することでこの問題に対処している。
我々は,GPUネイティブなビデオコーデックを活用する,効率的で広くデプロイ可能なリモートKVキャッシュ再利用ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:30:35 GMT)
Partial GFlowNet: Accelerating Convergence in Large State Spaces via Strategic Partitioning [15.8] プランナーは、状態空間全体を重なり合う部分的な状態空間に分割するために導入される。
部分領域を切り替える戦略を導入し、アクターが完全に探索されたり、低逆の部分領域を探索する時間を無駄にしないようにする。
いくつかの広く使われているデータセットの実験では、モデル名は大きな状態空間上の既存の研究よりも早く収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:50:26 GMT)
Exploring Multiple High-Scoring Subspaces in Generative Flow Networks [15.8] 生成フローネットワークは、複雑なオブジェクトを構築する強力な可能性を示す。
既存のGFlowNetは、広大な状態空間の過剰な探索に悩まされることが多い。
CMAB-GFNを提案する。これはGFlowNetポリシに最適化されたマルチアームバンディットフレームワークを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:30:52 GMT)
Sci-CoE: Co-evolving Scientific Reasoning LLMs via Geometric Consensus with Sparse Supervision [15.8] Sci-CoEは2段階の科学的共進化フレームワークであり、モデルが解法と検証器の両方として自己進化することを可能にする。
最初の段階では、モデルは注釈付きデータの小さなセットを使用して、検証器の正当性判定アンカーを確立する。
第2段階では、コンセンサス、信頼性、多様性を共同で考慮し、大規模な自己評価を促進する幾何学的報酬機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:46:00 GMT)
Provably Convergent Actor-Critic in Risk-averse MARL [15.8] リスク逆量子応答平衡(RQE)は,リスク回避と有界有理性を含む行動ゲーム理論に根ざした解である。
本稿では,高速なアクターと低速な批評家を特徴とする2段階のアクター・クライブアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:29:41 GMT)
Value Bonuses using Ensemble Errors for Exploration in Reinforcement Learning [15.8] 本稿では,ランダムなアクション値関数(RQFs)のアンサンブルを保持する,アンサンブルエラー付き値ボーナス(VBE)と呼ばれる探索アルゴリズムを提案する。
VBEは、これらのRQFの推定における誤差を利用して、第一視の楽観性と深い探索を提供する価値ボーナスを設計する。
VBE はBootstrap DQN と 2 つの報奨ボーナスアプローチ (RND と ACB) を探索試験に用いるいくつかの古典的環境において上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:12:17 GMT)
How Smart Is Your GUI Agent? A Framework for the Future of Software Interaction [15.7] GUIエージェント自律度(GUI Agent Autonomy Levels, GAL)による概念的明瞭度を求める。
GALは6段階のフレームワークで、明示的な自律性を実現し、信頼できるソフトウェアインタラクションに向けた進捗をベンチマークするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:14:11 GMT)
Fourier Transformers for Latent Crystallographic Diffusion and Generative Modeling [15.3] 新しい結晶材料は、周期的境界条件、結晶対称性、物理的制約を扱う生成モデルを要求する。
本稿では, 結晶を種々分解した単位セル密度のフーリエ変換によって表現する相互空間生成パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:11:12 GMT)
KuaiSearch: A Large-Scale E-Commerce Search Dataset for Recall, Ranking, and Relevance [15.3] KuaiSearchは、Kuaishouプラットフォームからの実際のユーザー検索インタラクションに基づいて構築されている。
これは現在利用可能な最大のeコマース検索データセットである。
製品,ユーザ,クエリなど,さまざまな観点からKuaiSearchを包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:22:05 GMT)
Cachemir: Fully Homomorphic Encrypted Inference of Generative Large Language Model with KV Cache [15.3] Cachemir は KV Cache Accelerated Homomorphic Encrypted LLM Inference Regime である。
Cachemir は CPU 上で MOAI (ICML'25) と THOR (CCS'25) をそれぞれ高速化し,GPU 上で 100 秒未満で Llama-3-8B の出力トークンを生成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 01:01:38 GMT)
UPDA: Unsupervised Progressive Domain Adaptation for No-Reference Point Cloud Quality Assessment [15.2] NR-PCQAのための非教師なしプログレッシブドメイン適応(UPDA)フレームワークを提案する。
粗粒化段階では, 整合性を考慮した粗粒化法が, クロスドメインサンプル間の品質関係を捉えるために設計されている。
微粒化段階では、対称的特徴融合を伴う知覚融合微粒化アライメント手法を開発し、ドメイン不変の特徴を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:02:05 GMT)
Beyond End-to-End Video Models: An LLM-Based Multi-Agent System for Educational Video Generation [15.0] LAVESは、教育問題から高品質な指導ビデオを生成する階層型マルチエージェントシステムである。
大規模なデプロイメントでは、LAVESは1日に100万ビデオを超えるスループットを実現し、95%以上のコスト削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:14:36 GMT)
Scene-Aware Memory Discrimination: Deciding Which Personal Knowledge Stays [15.0] 大規模インタラクションと多様なメモリ標準に対応するために,Scene-Aware Memory Discrimination法(SAMD)を提案する。
我々は,SAMDが記憶可能なデータの大半をリコールし,動的シナリオにおいて頑健であることを示す。
パーソナライズされたアプリケーションに統合されると、SAMDはメモリ構築の効率と品質の両方を著しく向上させ、個人的知識の組織化に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:53:54 GMT)
Adaptive Power Iteration Method for Differentially Private PCA [14.8] 行列の上特異ベクトルを概算計算する問題に対して、$(,)$-differentially private algorithm について検討する。
本研究は,プライバシモデルのためのプライベート・パワー・イテレーション・メソッドを設計したHert-Roth(STOC 2013)の成果を補完するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 00:07:05 GMT)
Talk2DM: Enabling Natural Language Querying and Commonsense Reasoning for Vehicle-Road-Cloud Integrated Dynamic Maps with Large Language Models [14.8] 本稿では、ストリーミングVRC-CPデータを生成するために設計されたVRC協調認識(CP)シミュレーションフレームワークであるVRCsimを紹介する。
NLSクエリとコモンセンス推論機能を備えたVRC-DMシステムを拡張するプラグイン・アンド・プレイモジュールであるTalk2DMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:06:12 GMT)
Code2Worlds: Empowering Coding LLMs for 4D World Generation [14.3] 我々は、4D生成を言語間コード生成として定式化するフレームワークであるCode2Worldsを紹介した。
本稿では,階層的な環境オーケストレーションから拡張オブジェクトを生成する2重ストリームアーキテクチャを提案する。
我々は,ポストプロシースエージェントが動的にスクリプトする物理対応閉ループ機構と,反復的に洗練されたシミュレーションコードに対して自己回帰を行うVLM-Motion Criticとを結合して構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:34:28 GMT)
TabSieve: Explicit In-Table Evidence Selection for Tabular Prediction [14.3] 提案するTabSieveは,エビデンスの使用を明確化し,監査可能にする,セレクトthen予測フレームワークである。
テーブルとクエリ行が与えられた後、TabSieveはまず、証拠として情報行の小さなセットを選択し、選択されたエビデンスに条件付けられた不足ターゲットを予測する。
75の分類と52の回帰表のホールドアウトベンチマークの実験は、TabSieveがショット予算で一貫してパフォーマンスを改善していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:28:58 GMT)
AdaptEvolve: Improving Efficiency of Evolutionary AI Agents through Adaptive Model Selection [14.2] 進化的エージェントシステムは、計算効率と推論能力の間のトレードオフを強化する。
本稿では,AdaptEvolve: Adaptive Selection for Multi-LLM Evolutionary Refinementを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:26:56 GMT)
Studying Quality Improvements Recommended via Manual and Automated Code Review [14.1] 本研究では,人間が行うコードレビューと,ディープラーニングモデルで自動生成するコードレビューの類似点と相違点について検討する。
ChatGPTは、人間のレビュアーに比べ、より多くのコード変更を推奨する傾向にあるが、人間の報告する品質問題のうち10%しか見つからない。
この発見は、DLベースのコードレビューが、人間によって実行されるコードの上にさらなる品質チェックとして使用できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:23:43 GMT)
Improving Code Generation via Small Language Model-as-a-judge [14.1] 我々は、コード正当性判断として最先端のSLMをいくつか訓練し、正しい実装と間違った実装を区別する能力を評価する。
現代のSLMは,実行ベース情報を活用することなく,RanEFよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:07:36 GMT)
DiffPlace: Street View Generation via Place-Controllable Diffusion Model Enhancing Place Recognition [13.9] DiffPlaceは、プレイスコントロール可能なマルチビュー画像生成を可能にするプレイスIDコントローラを導入する新しいフレームワークである。
本結果は,シーンレベルと場所認識合成の強化における生成モデルの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:26:09 GMT)
An Empirical Study of the Imbalance Issue in Software Vulnerability Detection [13.8] その約束にもかかわらず、ディープラーニングベースの脆弱性検出はまだ初期段階にある。
不均衡の問題(脆弱性のあるコードの数は極めて少ない)がこの現象の核心にあると推測する。
既存の不均衡なソリューションは、データセットや評価指標によって、異なるパフォーマンスを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:05:47 GMT)
PrefillShare: A Shared Prefill Module for KV Reuse in Multi-LLM Disaggregated Serving [13.8] マルチエージェントシステムは、複雑な現実世界の問題を解決するために複数の特殊言語モデルを編成する。
各モデルはプリフィルステージを実行し、独自のキー値キャッシュを保持し、集約されたプリフィルロードを増やし、テール遅延を悪化させる。
そこで本研究では,複数のモデル間でプレフィルステージを分離した設定で共有するアルゴリズムであるPrefillShareを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:59:50 GMT)
Anagent For Enhancing Scientific Table & Figure Analysis [13.6] アナジェント(Anagent)は、4つの特殊エージェントを通して科学的テーブルとフィギュア解析を強化するためのフレームワークである。
Anagentは170のドメインを持つ9つの広いドメインで大幅に改善されている。
タスク指向推論と文脈認識問題解決は,高品質な科学表と図形解析に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:51:40 GMT)
Towards Performance-Enhanced Model-Contrastive Federated Learning using Historical Information in Heterogeneous Scenarios [13.6] フェデレートラーニング(FL)は、複数のノードが生データを共有せずに協調的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,過去の学習情報を用いた性能向上型モデルコントラスト学習フレームワークPMFLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:40:37 GMT)
Do Not Treat Code as Natural Language: Implications for Repository-Level Code Generation and Beyond [13.6] 自然言語ではなく構造化コードとしてコードを扱う,リポジトリレベルのコード生成フレームワークであるHydraを紹介します。
我々はHydraがオープンソースおよびクローズドソースのCodeLLMにまたがって最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:44:00 GMT)
Geometry of Uncertainty: Learning Metric Spaces for Multimodal State Estimation in RL [13.4] 高次元・マルチモーダル・ノイズ観測から環境状態を推定することは強化学習(RL)における根本的な課題である
従来のアプローチは不確実性を考慮するために確率モデルに依存しているが、しばしば明示的なノイズ仮定を必要とする。
本稿では,各状態間の距離が,その間の遷移に必要な最小アクション数と相関する構造的潜在表現を学習する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:41:20 GMT)
Supervise-assisted Multi-modality Fusion Diffusion Model for PET Restoration [13.2] ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)は、強力な機能的イメージングを提供するが、放射線被曝を伴う。放射線線量やスキャン時間を減らすことで、画像の品質を低下させることができる。
低用量PET (LPET) から標準用量PET (SPET) を復元するために、より明確な解剖学的情報を持つMRI画像を使用することは、有望なアプローチであるが、マルチモーダル融合の構造とテクスチャに矛盾のある課題に直面している。
高品質PET修復における課題に対処するために, スーパーバイス支援多モード融合拡散モデル (MFdiff) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:06:48 GMT)
When Should LLMs Be Less Specific? Selective Abstraction for Reliable Long-Form Text Generation [13.2] Selective Abstraction(SA)は、LLMが信頼性のために特異性を交換できるフレームワークである。
我々は,リスクを事実的正当性としてインスタンス化する,オープンエンドな生成のための新しいエンドツーエンドパイプラインを開発した。
FactScoreとLongFact-Objectsベンチマークの6つのオープンソースモデルにおいて、atom-wise SAは既存のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:06:14 GMT)
Visual Foresight for Robotic Stow: A Diffusion-Based World Model from Sparse Snapshots [13.2] 本稿では、ビン状態をアイテム整列型インスタンスマスクとして表現するストーインテント条件付き世界モデルを提案する。
我々は遅延拡散変換器を用いて観測された文脈からポストストウ構成を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:22:31 GMT)
Deep Doubly Debiased Longitudinal Effect Estimation with ICE G-Computation [13.1] シーケンシャルな意思決定には縦断的治療効果の推定が不可欠であるが, 共同ファウンダーのフィードバックにより困難である。
D3-Netは,ICEトレーニングにおける誤りの伝播を軽減し,堅牢な最終補正を行うフレームワークである。
我々のモデルであるD3-Netは、異なる地平線、反事実、時間的差異の偏りと分散を頑健に低減します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:16:27 GMT)
WorldTree: Towards 4D Dynamic Worlds from Monocular Video using Tree-Chains [13.1] WorldTreeは、階層的時間分解のための継承ベースのパーティションツリー構造に基づく粗大な最適化を可能にする統一されたフレームワークである。
提案手法は,NVIDIA-LSにおけるLPIPSの8.26%,DyCheckにおける9.09%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:38:35 GMT)
An Industrial-Scale Sequential Recommender for LinkedIn Feed Ranking [13.1] 本稿では,LinkedIn フィードのシーケンシャルランキングモデルである Feed Sequential Recommender (Feed-SR) を紹介する。
Feed-SRは現在、LinkedInのFeedの主要なメンバーエクスペリエンスである。
これは、既存の生産モデルと比較して、オンラインA/Bテストにおけるメンバーエンゲージメント(+2.10%の時間)が大幅に改善されたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:27:15 GMT)
Inspiration Seeds: Learning Non-Literal Visual Combinations for Generative Exploration [13.0] Inspiration Seedsは,画像生成を最終実行から探索的思考に移行する生成フレームワークである。
私たちはCLIPスパースオートエンコーダを用いて、CLIP潜在空間の編集方向を抽出し、概念ペアを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:10:05 GMT)
PuYun-LDM: A Latent Diffusion Model for High-Resolution Ensemble Weather Forecasts [12.7] 潜時拡散モデル (LDMs) は高分解能アンサンブル気象予報において, 限られた拡散性に悩まされる。
本稿では,遅延拡散性を高め,予測のアンサンブルに優れた性能を実現するPuYun-LDMを提案する。
PuYun-LDMは1つのNVIDIA H200 GPU上で6時間の時間分解能を持つ15日間のグローバル予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:43:20 GMT)
InjectRBP: Steering Large Language Model Reasoning Behavior via Pattern Injection [12.7] 推論は大規模言語モデルの性能を大幅に向上させることができる。
モデルの推論行動は,行動パターンの観点から,どのように推論を形成するかを検討する。
InjectCorrect と InjectRLOpt の2つのパラメータ更新を必要としない最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:44:40 GMT)
Pretraining A Large Language Model using Distributed GPUs: A Memory-Efficient Decentralized Paradigm [12.5] 本研究では,SParse Expert Synchronization (SPES)を提案する。
SPESはノードごとに専門家のサブセットのみを訓練し、メモリフットプリントを大幅に低下させる。
7Bモデルをスクラッチから,9Bモデルを高密度チェックポイントからアップサイクルすることで,スケーラビリティを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:02:45 GMT)
MoE-SpAc: Efficient MoE Inference Based on Speculative Activation Utility in Heterogeneous Edge Scenarios [12.4] Mixture-of-Experts (MoE)モデルはスケーラブルなパフォーマンスを実現するが、エッジデバイスでは厳しいメモリ制約に直面している。
我々は、専門家の要求を追跡するために、投機的ユーティリティエスタを統合するMoE推論フレームワークであるMoE-SpAcを紹介する。
7つのベンチマーク実験により、MoE-SpAcはSOTA SDベースラインよりもTPSが42%向上していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:28:00 GMT)
From Atoms to Trees: Building a Structured Feature Forest with Hierarchical Sparse Autoencoders [12.3] 階層的スパースオートエンコーダ(HSAE)は、一連のSAEとそれらの特徴間の親子関係を学習する。
我々の研究は、言語表現に埋め込まれたマルチスケールの概念構造を発見し解析するための、強力でスケーラブルなツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:30:23 GMT)
GR-Diffusion: 3D Gaussian Representation Meets Diffusion in Whole-Body PET Reconstruction [12.3] 本稿では3次元PET再構成のための新しいGR拡散フレームワークを提案する。
GR-DiffusionはGRを用いて投影データから参照3DPET画像を生成する。
GR-Diffusionは3次元PET画像の画質向上において最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:10:38 GMT)
TUBO: A Tailored ML Framework for Reliable Network Traffic Forecasting [12.2] 本稿では,信頼性の高いネットワークトラフィック予測用に設計された,新しい機械学習フレームワークTUBOを紹介する。
TuBOには,重要なトラフィック変動を処理するバースト処理と,さまざまなトラフィックパターンに対応するモデル選択という,2つの重要なコンポーネントがある。
TuBOは、既存の予測精度の手法(4倍)を大幅に上回り、バースト発生予測において最大94%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:35:51 GMT)
LoGoSeg: Integrating Local and Global Features for Open-Vocabulary Semantic Segmentation [12.2] Open-vocabulary semantic segmentation (OVSS)は、従来のクローズドセットセマンティックセマンティックセマンティクスを拡張する。
ロゴセグは、(i)グローバルな画像とテキストの類似性を通じて関連カテゴリを動的に重み付けし、幻覚を効果的に低減するオブジェクトの存在、(ii)正確な地域レベルの視覚的テキスト対応を確立する地域対応アライメントモジュール、(iii)ローカルな構造情報とグローバルな意味コンテキストを最適に結合するデュアルストリーム融合機構の3つの重要なイノベーションを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:43:33 GMT)
SkillRater: Untangling Capabilities in Multimodal Data [12.1] SkillRaterは、データフィルタリングを特殊なレーダに分解するフレームワークです。
トレーニング段階では、いずれかのレーダが時間を経るにつれて締め付けるしきい値より上位にランクされた場合、サンプルが保持される。
我々は,このアプローチを視覚言語モデルで検証し,品質を視覚的理解,OCR,STEM推論の3つの能力次元に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:07:03 GMT)
3DGSNav: Enhancing Vision-Language Model Reasoning for Object Navigation via Active 3D Gaussian Splatting [12.1] 3DGSNavは、3D Gaussian Splatting (3DGS)を視覚言語モデル(VLM)の永続メモリとして組み込んで空間推論を強化する新しいフレームワークである。
3DGSNavは環境の3DGS表現を段階的に構築し、フロンティア対応のファーストパーソンビューの軌跡誘導自由視点レンダリングを可能にする。
ナビゲーション中、リアルタイムオブジェクト検出器が潜在的なターゲットをフィルタリングし、VLM駆動のアクティブな視点スイッチングがターゲットを再検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:41:26 GMT)
Tensor Network Generator-Enhanced Optimization for Traveling Salesman Problem [12.0] 本稿では、旅行セールスマン問題(TSP)に対するテンソルネットワークジェネレータ強化最適化(TN-GEO)フレームワークの適用について述べる。
提案手法では,自動微分可能な行列積状態(MPS)を生成モデルとして,テンソルネットワークのBornマシンを用いる。
局所的な相関に注目する$k$-site variantsは、フルMPSの場合よりもよい結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:18:19 GMT)
Free Lunch for Stabilizing Rectified Flow Inversion [11.8] リクティファイドフロー(RF)ベースの生成モデルは、従来の拡散モデルの強力な代替手段として現れてきた。
トレーニング不要な勾配補正法であるPMI(Pximal-Mean Inversion)を提案する。
また,タスクを編集するための軽量な速度補正手法であるsimmatic-CFGを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:42:36 GMT)
CSEval: A Framework for Evaluating Clinical Semantics in Text-to-Image Generation [11.8] 本稿では, 臨床意味評価器(CSEval)を提案し, 生成した画像と条件付きプロンプトの臨床的意味的アライメントを評価する。
実験の結果,CSEvalは他の指標から見過ごされる意味的不整合を識別し,専門家の判断と相関することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:35:31 GMT)
Variation-aware Flexible 3D Gaussian Editing [11.7] 本稿では,特性変動をフィードフォワード形式で予測することで,ガウスプリミティブのネイティブな編集を可能にするVF-Editorを提案する。
本研究では,これらの変動を高精度かつ効率的に推定するために,2次元編集知識から抽出した新しい変動予測器を設計する。
統一された設計により、VF-Editorは、多様な2Dエディタや戦略からの編集知識を単一の予測器にシームレスに再現し、柔軟で効果的な3Dドメインへの知識伝達を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:43:04 GMT)
Learning Perceptual Representations for Gaming NR-VQA with Multi-Task FR Signals [11.6] ゲームビデオの非参照ビデオ品質評価(NR-VQA)は、制限された人格データセットとユニークなコンテンツ特性のために困難である。
本稿では,マルチタスク学習フレームワークであるMTL-VQAについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:56:58 GMT)
PAC to the Future: Zero-Knowledge Proofs of PAC Private Systems [11.6] 本稿では,信頼性の高い計算環境において,確率的近似(PAC)プライバシとゼロ知識証明(ZKP)を組み合わせることによって,検証可能なプライバシ保証を実現する新しいフレームワークを提案する。
我々は、プロプライエタリなシステムの機密性を維持しつつ、PACプライバシメカニズムの正しい実装を証明した証明を生成するために、非インタラクティブなZKPスキームを活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:49:22 GMT)
AlphaPROBE: Alpha Mining via Principled Retrieval and On-graph biased evolution [11.5] DAG(Directed Acyclic Graph)の戦略的ナビゲーションとしてアルファマイニングを再構成するフレームワークであるAlphaPROBEを紹介する。
要素をノードとして、進化リンクをエッジとしてモデル化することで、AlphaPROBEはファクタプールを動的に相互接続されたエコシステムとして扱う。
その結果,グローバルな進化的トポロジを活用することは,効率的かつ堅牢な自動アルファ発見に不可欠であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:14:58 GMT)
SAGEO Arena: A Realistic Environment for Evaluating Search-Augmented Generative Engine Optimization [11.5] Search-Augmented Generative Engines (SAGE) が情報アクセスの新しいパラダイムとして登場した。
現在、SAGEOの総合的な調査を支援する評価環境はない。
ステージレベルのSAGEO分析のための現実的で再現可能な環境であるSAGEO Arenaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:18:00 GMT)
Towards Sustainable Investment Policies Informed by Opponent Shaping [11.5] InvestESGは、気候リスク下の投資家と企業間の動的相互作用をキャプチャするマルチエージェントシミュレーションである。
我々は,InvestESGが時間的社会的ジレンマを示し,個々のインセンティブが集団福祉から分岐する理論的閾値を導出する条件の形式的特徴を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:16:28 GMT)
QDBFT: A Dynamic Consensus Algorithm for Quantum-Secured Blockchain [11.4] 量子コンピューティングは従来の公開鍵暗号システムに重大な脅威をもたらす。
量子セキュアな動的コンセンサスアルゴリズムQFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:53:51 GMT)
ExtractBench: A Benchmark and Evaluation Methodology for Complex Structured Extraction [11.3] エンタープライズ規模のスキーマ幅でPDF-to-JSON抽出を評価するエンドツーエンドベンチマークはない。
ネスト抽出のセマンティクスを捉える原則的手法は存在しない。
ExtractBenchはPDFからJSONへの構造化抽出のためのオープンソースのベンチマークと評価フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:31:37 GMT)
RAM-Net: Expressive Linear Attention with Selectively Addressable Memory [11.3] RAM-Netは、完全な注意力の表現能力と線形モデルのメモリ効率のギャップを埋めるために設計された新しいアーキテクチャである。
RAM-Netのコアは、明示的なアドレスとして機能する高次元スパースベクトルに入力し、モデルが巨大なメモリ状態に選択的にアクセスできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:55:29 GMT)
Cross-Modal Robustness Transfer (CMRT): Training Robust Speech Translation Models Using Adversarial Text [11.2] 我々は、音声領域に屈折形態をターゲットとしたテキストベースの対向攻撃を適応する。
テキストモダリティから音声モダリティへの対向的ロバスト性伝達を行うフレームワークであるCross-Modal Robustness Transfer (CMRT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:30:12 GMT)
MEME: Modeling the Evolutionary Modes of Financial Markets [11.1] 本稿では,進化する論理のレンズを通して市場ダイナミクスを再構築するMEMEを紹介する。
MEMEは、ノイズの多いデータを高忠実な投資条件に変換するためにマルチエージェント抽出モジュールを使用している。
2023年から2025年までの3つの異質な中国のストックプールの実験では、MEMEが7つのSOTAベースラインを一貫して上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:16:05 GMT)
Beyond Rewards in Reinforcement Learning for Cyber Defence [11.1] 報酬関数構造が学習および政策行動特性に及ぼす影響を評価する。
我々は、多種多様なスパースと密集した報酬関数、2つの確立されたサイバージム、ネットワークサイズ、およびポリシー勾配と値に基づくRLアルゴリズムを使用する。
以上の結果から,目標に整合して頻繁に遭遇する場合の疎度な報酬は,トレーニングの信頼性の向上とリスクの低いより効果的なサイバー防御エージェントの両面に特有であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:29:01 GMT)
Real-Time Magnetic Field Sensing based on Microwave Frequency Modulated Photocurrent of Nitrogen-Vacancy Centers in Diamond [11.0] ダイヤモンド試料を電極とマイクロ波アンテナで表面上に作製し, ピコアンペア領域の光電流を検出することによりPDMRを実現する。
レーザ強度とマイクロ波周波数変調モードによる直流-10Hz帯の磁界検出の感度397 nT/Hzと921 nT/Hzの理論的・実験的感度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:45:28 GMT)
Credit Where It is Due: Cross-Modality Connectivity Drives Precise Reinforcement Learning for MLLM Reasoning [11.0] 推論において視覚的エビデンスがどのように統合されているかは、いまだに理解されていない。
本稿では,高結合性トークンを選択的に強化する軽量フレームワークであるAnchor-Token Reinforcement Learning (AT-RL)を提案する。
我々の研究は、推論の品質はトークン量ではなく、クロスモーダルアンカーの忠実さによって管理されていることを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 00:20:54 GMT)
Properties of Bose-Einstein condensates with altermagnetism [11.0] 弱相互作用する2成分のボース=アインシュタイン凝縮体を, 不可解な状態下で調べる。
我々は準粒子スペクトルとコヒーレンス因子を導出し、反磁性秩序が低エネルギー励起の角依存性を全般的に引き起こすことを示す。
今後,超低温原子実験を実施すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:12:35 GMT)
Enforcing Reciprocity in Operator Learning for Seismic Wave Propagation [10.7] 本稿では地震波伝搬をモデル化するトランスフォーマアーキテクチャであるReciprocity-Enforced Neural Operator (RENO)を紹介する。
単力下での粒子速度場に対する相互関係を用いた関数の実証を行った。
このアーキテクチャは、拡張的ソースの下での圧力場や、エイコナル方程式によって支配される走行時間場にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:28:14 GMT)
Adaptive-Horizon Conflict-Based Search for Closed-Loop Multi-Agent Path Finding [10.6] MAPFは、倉庫や物流の自動化において、大規模なロボット群の中核的な調整問題である。
既存のアプローチは、固定軌道を生成するオープンループプランナか、信頼性の高い性能保証のないクローズループである。
本稿では,CBSの有限水平変速器をベースとした閉ループであるACCBSについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:55:16 GMT)
High-dimensional Level Set Estimation with Trust Regions and Double Acquisition Functions [10.6] レベルセット推定(LSE)は、未知の関数の値が与えられた入力に対して指定された閾値を超えるかどうかを分類する。
閾値境界近傍の領域を同定・精査する高次元LSEアルゴリズムTRLSEを提案する。
複数の合成および実世界のLSE問題を広範囲に評価することにより,既存の手法に対して優れたサンプル効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:36:04 GMT)
Why Deep Jacobian Spectra Separate: Depth-Induced Scaling and Singular-Vector Alignment [10.5] 本研究では, 深層ジャコビアンの研究において, 順序特異値の指数的スケーリングと強いスペクトル分離が可能であることを示す。
さらに、行列積における特異ベクトルアライメントが十分に強い分離力を持つことを示し、中間ヤコビアンに対してほぼ共有の特異基底を与える。
固定ゲート設定の実験は、予測スケーリング、アライメント、そして結果のダイナミクスを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:27:59 GMT)
MedExChain: Enabling Secure and Efffcient PHR Sharing Across Heterogeneous Blockchains [10.5] 本稿では、異種ブロックチェーンシステム間でPHRを安全に共有することを目的とした、MedExChainと呼ばれるクロスチェーンデータ共有方式を構築する。
提案手法のロバスト性は,BAN論理,Sytherツール,CPA(Chosen Plaintext Attack)およびASA(Agent Substitution Attack)セキュリティ解析の検証を通じて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:59:19 GMT)
Deep Kernel Fusion for Transformers [10.4] キャッシュ容量を超える大きな重みを持つSwiGLUブロックは、過度に最適化されていないボトルネックとなる。
我々は、トラフィックを削減し、キャッシュの再利用を促進するDeepFusion Kernelを提案し、H100で最大13.2%、SGLangでA100で最大9.7%のスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:43:59 GMT)
Robust Optimization Approach and Learning Based Hide-and-Seek Game for Resilient Network Design [10.4] 本研究では、信号が許容しきい値以下になる前に、信号が限られた距離までしか転送できない、レジリエントで信頼性の高い通信ネットワークの設計について検討する。
過度な信号劣化が発生した場合、選択されたネットワークノードにインストールされた再生器を通して再生する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:48:24 GMT)
U-DAVI: Uncertainty-Aware Diffusion-Prior-Based Amortized Variational Inference for Image Reconstruction [10.3] Ill-posed Imaging inverse problem because theambiguity in theambiguity in the degraded observed to clean image。
補正された変分推論フレームワークは、測定から後方への直接マッピングを学習することで、この非効率性に対処する。
我々は,不確実性評価によって導かれる,空間適応的摂動をトレーニング中の測定に注入し,最も不確実な地域での学習を強調することで,償却フレームワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:32:11 GMT)
Tiny Recursive Reasoning with Mamba-2 Attention Hybrid [10.2] マンバ-2の状態空間の再発は、それ自体反復的精製の一形態である。
TRM の Transformer ブロックを Mamba-2 ハイブリッド演算子に置き換える。
We found that the hybrid improves pass@2 by +2.0% (45.88% vs 43.88%)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:36:32 GMT)
Meta-Sel: Efficient Demonstration Selection for In-Context Learning via Supervised Meta-Learning [9.9] 目的分類のための軽量な教師付きメタ学習手法であるMeta-Selを提案する。
ラベル付きトレーニングデータから(候補、クエリ)ペアの高速で解釈可能なスコアリング関数を学習する。
推測時、セレクタは全候補プール上で1つのベクトル化スコアを実行し、トップkのデモを返す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:11:29 GMT)
Thermal Imaging for Contactless Cardiorespiratory and Sudomotor Response Monitoring [9.8] 本稿では、熱ビデオから電磁気活性(EDA)、心拍数(HR)、呼吸速度(BR)信号の抽出を特徴付ける。
公開SIMULATOR Study 1ドライバ監視データセットから,31セッションで288のEDA構成とHR/BRパイプラインを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:41:18 GMT)
Semantically Conditioned Diffusion Models for Cerebral DSA Synthesis [9.6] DSAは脳血管疾患の診断と治療において中心的な役割を担っている。
そこで我々は,動脈期脳内DSAフレームを合成する意味条件付き潜時拡散モデル(LDM)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:31:00 GMT)
Deterministic Generation of Arbitrary Fock States via Resonant Subspace Engineering [9.5] 共振部分空間工学(Resonant Subspace Engineering, RSE)は、無限次元ボゾン力学を二次元不変部分空間に解析的に閉じ込めるプロトコルである。
RSEは進化時間とゲート深さの両方で$O(n1/4)のスケーリングを実現し、既存の決定論的スキームに対する根本的な改善を示している。
RSEは大規模ボソニック状態工学とゲート合成のためのスケーラブルで分析的に透過的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:36:58 GMT)
Iskra: A System for Inverse Geometry Processing [9.5] 我々のシステムは、既存の高速問題固有のスキームを利用して、幅広い幾何学的アルゴリズムのクラスを区別する。
機械学習フレームワークと互換性があり、逆幾何処理アプリケーションの新しいクラスへの扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:59:06 GMT)
PRISM: A 3D Probabilistic Neural Representation for Interpretable Shape Modeling [9.5] PRISMは、暗黙の神経表現を不確実性を考慮した統計的形状解析で橋渡しする新しいフレームワークである。
重要な理論的貢献はクローズドフォームのフィッシャー情報計量であり、効率的で分析的に抽出可能な局所的時間的不確実性定量化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 00:55:31 GMT)
Probing near-field EM fluctuations in superparamagnetic CoFeB with NV quantum dephasometry [9.4] ダイヤモンド基板上に堆積した1.1nmのナノスケールCoFeB層の超常磁性スピンダイナミクスを非侵襲的に研究した。
測定結果から、NV中心の劣化時間に対する非単調な非単調な温度依存性が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:39:53 GMT)
An Integrated Causal Inference Framework for Traffic Safety Modeling with Semantic Street-View Visual Features [9.4] Googleストリートビュー画像にセマンティックセグメンテーションを適用し,視覚環境の特徴を抽出した。
モデルにおける共起変数の非線形影響機構を特徴付けるためにSHAP値を用い,条件付き平均処理効果を推定するために因果林を適用した。
本研究は,緑化が安全介入の可能性を示唆する因果的証拠を提供し,危険視環境を優先し,脆弱な道路利用者(VRU)を保護するための設計最適化の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:47:56 GMT)
Both Topology and Text Matter: Revisiting LLM-guided Out-of-Distribution Detection on Text-attributed Graphs [9.2] LG-Plug は TAG OOD 検出タスクのための LLM-Guided Plug-and-play 戦略である。
クラスタ化された反復プロンプトを通じてコンセンサス駆動のOOD露光を生成する。
結果として生じるOOD露光は、IDとOODノードを分離するための正規化用語として機能し、既存の検出器とのシームレスな統合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:53:35 GMT)
Safe Fairness Guarantees Without Demographics in Classification: Spectral Uncertainty Set Perspective [9.1] SPECTREは、単純なフーリエ特徴写像のスペクトルを調整し、最悪のケース分布が経験的分布から逸脱する程度を制約するミニマックスフェア法である。
フェアネス保証に関する最も高い平均値と、最先端のアプローチと比較して最小のクォータタイル範囲を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:08:08 GMT)
Which Feedback Works for Whom? Differential Effects of LLM-Generated Feedback Elements Across Learner Profiles [9.1] 我々は6つのフィードバック要素を定義し、GPT-5を用いて生物学の質問に対してフィードバックを生成する。
本研究では,2つの学習結果尺度と6つの基準の主観評価を用いて,フィードバックの有効性を評価する。
その結果,学習者の主観的嗜好は個性に基づくクラスタによって異なるのに対し,効果的なフィードバック要素は学習結果を支持する共通パターンを共有していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:02:33 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。
本稿では, 検証された証明に到達する有限水平成功確率として定義される分布的視点を提案し, 証明可能性を導入する。
本稿では,エージェント定理の証明者が実世界の偏りのある問題分布にいつ,なぜ成功するのかを,原理的かつコンポーネントに敏感に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:27:06 GMT)
AIR: Improving Agent Safety through Incident Response [8.8] 本稿では,Large Language Model (LLM)エージェントシステムにおける最初のインシデント応答フレームワークであるAIRを紹介する。
AIR は LLM エージェントシステムでインシデント応答ライフサイクルを自律的に管理するためのドメイン固有言語を定義する。
その結果、AIRは検出、修復、根絶の成功率が90%を超えていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:24:50 GMT)
Using predictive multiplicity to measure individual performance within the AI Act [8.8] 本稿は、EU AI Actの正確性に関する規定に関連して、予測的乗法を定めている。
我々は、AI法に基づき、予測多重性に関する情報をデプロイ者に提供すべきだと提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:40:00 GMT)
Move What Matters: Parameter-Efficient Domain Adaptation via Optimal Transport Flow for Collaborative Perception [8.8] FlowAdaptは最適な輸送理論に基づくパラメータ効率のフレームワークである。
冗長サンプルを選択的にフィルタするWasserstein Greedy Smpling戦略を導入する。
プログレッシブ・ナレッジ・トランスファーモジュールは圧縮された初期表現を後段に注入するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:36:50 GMT)
Intelligent AI Delegation [8.7] 知的AIデリゲートのための適応型フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、複雑なデリゲートネットワークにおける人間およびAIデリゲータとデリゲートの両方に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:11:42 GMT)
High-Probability Minimax Adaptive Estimation in Besov Spaces via Online-to-Batch [8.7] 準指数雑音下での雑音観測からベソフ空間上の非パラメトリック回帰を研究する。
本稿では,ウェーブレットに基づくオンライン学習アルゴリズムを提案する。
より洗練されたオンライン・バッチ変換により,ベソフ空間の適応的・最小最適推定値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:24:08 GMT)
Mixed-Integer Programming for Change-point Detection [8.6] オフライン複数変更点検出のためのMIP(Mixed-integer Programming)アプローチを提案する。
この枠組みを, (i) 多次元PWLモデルと (ii) わずかな変化点検出という, 活発な研究関心の2つの設定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:43:56 GMT)
DRACO: a Cross-Domain Benchmark for Deep Research Accuracy, Completeness, and Objectivity [8.5] DRACO(Deep Research Accuracy, Completeness, Objectivity)は、複雑な研究課題のベンチマークである。
これらのタスクは10のドメインにまたがり、40か国からの情報ソースを引き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:07:25 GMT)
PAC-Bayesian Generalization Guarantees for Fairness on Stochastic and Deterministic Classifiers [8.4] フェアネスの一般化境界を導出するためのPAC-Bayesianフレームワークを提案する。
フレームワークには2つの利点がある: (i) リスクの相違として表現できる幅広い公正度尺度に適用され、 (ii) 自己バウンディングアルゴリズムにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:49:34 GMT)
Zero-Shot Adaptation to Robot Structural Damage via Natural Language-Informed Kinodynamics Modeling [8.4] 本研究では, 自己教師型学習を用いたゼロショット言語インフォームド・キノダイナミックス(ZLIK)を提案する。
学習モデルでは,キノダイナミックス誤差を最大81%低減した異なる損傷に対するゼロショット適応を実現し,sim-to-real と full-to-1/10$textth$scale のギャップを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:28:45 GMT)
Clutt3R-Seg: Sparse-view 3D Instance Segmentation for Language-grounded Grasping in Cluttered Scenes [8.4] クラッタ3R-セグ(Clutt3R-Seg)は,散らばったシーンにおける言語的グルーピングのための3Dインスタンスセグメンテーションパイプラインである。
私たちのキーとなるアイデアは、セマンティックキューの階層的なインスタンスツリーを導入することです。
Clutt3R-Segは、散らかった、スパースなシナリオにおいて、最先端のベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:25:52 GMT)
GT-HarmBench: Benchmarking AI Safety Risks Through the Lens of Game Theory [8.4] ゲーム理論構造にまたがる2,009のハイテイクシナリオのベンチマークであるGT-HarmBenchを紹介する。
ゲーム理論のプロンプトフレーミングと順序付けに対する感度を測定し,失敗を駆動する推論パターンを分析した。
その結果,信頼性のギャップが顕著であり,マルチエージェント環境におけるアライメントを研究するための幅広い標準化されたテストベッドが提供されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:29:52 GMT)
Solving the Post-Quantum Control Plane Bottleneck: Energy-Aware Cryptographic Scheduling in Open RAN [8.2] ポスト量子暗号(PQC)は、主要なスケーラブルな防御法であるが、RAN制御面に重大なボトルネックをもたらす。
本稿では、このPQCボトルネックを解消し、運用エネルギー効率を犠牲にすることなく量子レジリエンスを確保するためのエネルギー対応フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:58:54 GMT)
A Dual-Branch Framework for Semantic Change Detection with Boundary and Temporal Awareness [8.2] ANetと呼ばれる境界と時間認識による意味的変化検出のためのデュアルブランチフレームワークを提案する。
ANetはグローバルなセマンティクス、局所的な詳細、時間的推論、境界認識を統合し、最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 00:54:22 GMT)
TIP: Resisting Gradient Inversion via Targeted Interpretable Perturbation in Federated Learning [8.2] フェデレートラーニング(FL)は、データの局所性を維持しながら協調的なモデルトレーニングを促進する。
勾配の交換により、システムはグラディエント・インバージョン・アタック(GIAs)に弱い。
本稿では、モデル解釈可能性と周波数領域解析を統合する新しい防御フレームワークTIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:32:49 GMT)
Interference-Robust Non-Coherent Over-the-Air Computation for Decentralized Optimization [8.1] 非コヒーレント・オーバー・ザ・エア(NCOTA)計算は低レイテンシと帯域幅効率の分散最適化を可能にする。
本稿では,新しい干渉ロバスト(IR-)NCOTA方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:30:51 GMT)
Resource-Efficient Teleportation of High-Dimensional Quantum Coherence via Initial Phase Engineering [8.1] 高次元量子システムは拡張ヒルベルト空間を利用して、デコヒーレンスやノイズに対するレジリエンスを高める。
本研究では,資源効率の高い高次元コヒーレンス・テレポーテーションプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:19:23 GMT)
The Key to State Reduction in Linear Attention: A Rank-based Perspective [8.0] 最近の実験結果から、訓練された線形アテンションモデルの隠れ状態は、しばしば低ランク構造を示すことが示されている。
線形注意におけるランクの役割を理論的に分析し,クエリノイズを増幅することにより,効率の低いランクが検索誤差に影響を与えることを示した。
これらの理論的な洞察に加えて、低ランク状態は訓練後を大幅に減らすことができると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:34:10 GMT)
CAAL: Confidence-Aware Active Learning for Heteroscedastic Atmospheric Regression [8.0] 大気汚染の健康と気候への影響の定量化は、毒性や湿潤度といった大気中の重要な粒子の性質に依存している。
これらの性質は一般に複雑な観測技術や高価な粒子分解数値シミュレーションを必要とする。
本研究では,高効率かつ堅牢なサンプル選択のための信頼度対応能動学習フレームワーク(CAAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:09:58 GMT)
HyperDet: 3D Object Detection with Hyper 4D Radar Point Clouds [7.9] 検出器に依存しないレーダーのみの3D検出フレームワークであるHyperDetを提案する。
標準的なLiDAR指向検出器のためのタスク対応のハイパー4Dレーダーポイントクラウドを構築している。
MAN TruckScenesでは、HyperDetはVoxelNeXtとCenterPointによる生のレーダー入力よりも一貫して改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:21:58 GMT)
Evolving Beyond Snapshots: Harmonizing Structure and Sequence via Entity State Tuning for Temporal Knowledge Graph Forecasting [7.9] 時間的知識グラフ(TKG)予測には、スナップショット内の構造的依存関係とスナップショット間の時間的進化を共同でモデル化する必要がある。
我々は,TKG予測器に永続的かつ連続的に進化するエンティティ状態を与えるエンコーダに依存しないフレームワークであるEntity State Tuning (EST)を提案する。
ESTはグローバルな状態バッファを保持し、クローズドループ設計を通じて構造的エビデンスとシーケンシャルな信号とを段階的に整列する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:33:35 GMT)
Who Does What? Archetypes of Roles Assigned to LLMs During Human-AI Decision-Making [7.7] 本稿では,社会工学的相互作用パターンの再帰として定義された人間-LLMアーキタイプの概念を紹介する。
我々は,スコーピング文献レビューから得られた17の人間-LLMアーチタイプと113のLCM支援意思決定論文のテーマ分析について述べる。
我々は、意思決定制御、社会的階層、認知強制戦略、情報要求を含む、人間-LLMのアーキタイプ間の関連するトレードオフと設計選択を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:23:04 GMT)
Human-Like Coarse Object Representations in Vision Models [7.5] 人間は、ほとんど未知の「粗い体」で直感的な物理学の物体を表す。
このような物体に悪影響を及ぼす可能性のある画素精度マスクを最適化する。
人間の行動との整合性は、U字形の逆曲線に従う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 23:59:58 GMT)
Beyond Code: Empirical Insights into How Team Dynamics Influence OSS Project Selection [7.5] オープンソースソフトウェア(OSS)開発は、分散コントリビュータ間の効果的なコラボレーションに依存している。
本研究では,OSSコミュニティ内のチームダイナミクスがプロジェクト選択にどのように影響するか,コントリビュータのモチベーションにどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:16:09 GMT)
Sparse Autoencoders are Capable LLM Jailbreak Mitigators [7.5] 我々は,ジェイルブレイク攻撃に対するコンテキスト定義型デルタステアリング(CC-Delta)防衛を提案する。
CC-Deltaは統計テストを通じて特徴を選定し、SAE潜時空間における推論時平均シフトステアリングを適用している。
以上の結果から,解釈性に配慮した既製のSAEを,タスク固有の訓練を使わずに,実践的なジェイルブレイク防御として再利用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:17:32 GMT)
Quark Medical Alignment: A Holistic Multi-Dimensional Alignment and Collaborative Optimization Paradigm [7.4] 近年,大規模言語モデルアライメントのための強化学習が急速に進展している。
これらのパラダイムをハイテイクな医療質問応答に転送すると、基本的なパラダイムミスマッチが明らかになる。
これらの課題に対処するために、堅牢な医療アライメントパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:26:23 GMT)
Learning to Configure Agentic AI Systems [7.4] ARCは強化学習を用いて軽量な階層ポリシーを学習し、エージェント構成を動的に調整する。
その結果、ARCは「一つのサイズが全てに適合する」設計の強力な代替品であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:45:44 GMT)
SemaPop: Semantic-Persona Conditioned Population Synthesis [7.4] 本研究では,大言語モデル(LLM)と生成的集団モデルを統合する意味統計的集団合成モデルであるSemaPopを提案する。
本研究では、このフレームワークを、SemaPop-GANと呼ばれる勾配ペナルティ(WGAN-GP)のバックボーンを持つWasserstein GANを用いてインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:44:34 GMT)
Neuro-Symbolic Multitasking: A Unified Framework for Discovering Generalizable Solutions to PDE Families [7.3] 部分微分方程式 (Partial Differential Equations, PDE) は、多くの科学や工学の分野の基本である。
有限要素法のような伝統的な数値法は、PDEファミリー内の各インスタンスを独立に解く必要がある。
我々は、NMIPSと呼ばれるPDEファミリー解決のための、神経支援型マルチタスクシンボリックPDEソルバフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:25:44 GMT)
Abstractive Red-Teaming of Language Model Character [7.3] デプロイ時に文字違反を引き起こす可能性のあるクエリの種類を特定することを目的としている。
我々は、自然言語クエリカテゴリを検索する抽象的なレッドチームを導入する。
アルゴリズムはベースラインを一貫して上回り、質的に興味深いカテゴリを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:12:12 GMT)
Brain4FMs: A Benchmark of Foundation Models for Electrical Brain Signal [7.2] Brain Foundation Models(BFM)は、ニューラルネットワークからスケーラブルで伝達可能な学習を可能にすることで、神経科学を変革している。
我々は,15の代表的なBFMと18のパブリックデータセットを統合した,プラグアンドプレイインターフェースを備えたオープンな評価プラットフォームであるBrain4FMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:25:39 GMT)
When AI Persuades: Adversarial Explanation Attacks on Human Trust in AI-Assisted Decision Making [7.2] 大規模言語モデルは、ユーザーがAI出力をどのように認識し、信頼するかを形作る、流動的な自然言語の説明を生成する。
本研究では,攻撃者がLDM生成説明書のフレーミングを操作し,不正確な出力に対する人間の信頼を調節する逆説明攻撃(AEAs)を導入する。
これは、説明を敵対的な認知チャネルとして扱い、AIによる意思決定に対する人間の信頼への影響を定量化する最初の体系的なセキュリティ研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:52:34 GMT)
Legitimate Overrides in Decentralized Protocols [7.0] 分散プロトコルは不変でルールベースの実行を主張するが、チェーンレベルの凍結、プロトコル停止、アカウント隔離といった緊急メカニズムを組み込むものも多い。
これらのオーバーライドは、エクスプロイトやシステム障害に対応するために不可欠だが、中核的な緊張を露呈する。
約10億ドルの技術的エクスプロイト損失は、オンチェーンの介入によって対処できる可能性があるため、これらのメカニズムの設計には、高い実践的利害関係がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:51:30 GMT)
Leveraging LLMs to support co-evolution between definitions and instances of textual DSLs: A Systematic Evaluation [7.0] 本研究は,文法とテキストDSLの共進化における大規模言語モデルの可能性について,体系的に評価する。
その結果,小規模症例では高い性能を示したが,規模によって性能が低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:01:01 GMT)
Learning to Forget Attention: Memory Consolidation for Adaptive Compute Reduction [6.9] 状態空間モデルと注意を結合したハイブリッドアーキテクチャは、高い効率品質のトレードオフを実現している。
テキストbf88%の注意操作は、モデルの隠れた状態から既に予測可能な情報を取得する。
textbfours (textbfConsolidation-based textbfRouting for textbfAdaptive textbfMemory) は生物学的にインスパイアされたメモリ統合機構で、エピソード検索をパラメトリックセマンティックメモリに徐々に蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:40:15 GMT)
Accelerating Feedback-based Algorithms for Quantum Optimization Using Gradient Descent [6.9] 量子リアプノフ制御(QLC)は、単調な非減少目標値を保証するフィードバック駆動制御法を用いる。
そこで本研究では,QLCの収束を加速するために,層間勾配推定を組み込んだハイブリッド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:30:53 GMT)
Calibrated Bayesian Deep Learning for Explainable Decision Support Systems Based on Medical Imaging [6.8] モデルが予測精度と相関する方法で不確実性を定量化し、臨床医がさらなるレビューのために信頼できないアウトプットを特定できることが不可欠である。
本稿では,ベイズ深層学習に基づく一般化可能な確率的最適化フレームワークを提案する。
特に、信頼性・不確実性境界損失(CUB-Loss)が新しく導入され、高い精度の誤差と低い精度の正確な予測に罰則が課せられる。
提案手法は, 肺炎の自動スクリーニング, 糖尿病性網膜症検出, 皮膚病変の同定という, 3つの異なる医用画像処理課題に対して検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:03:41 GMT)
EqDeepRx: Learning a Scalable MIMO Receiver [6.7] 本稿では,実践的な深層学習支援マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)受信機であるEqDeepRxについて述べる。
レシーバモデルのコアは、各空間ストリームまたは層で独立して動作する共有重み検出NNである。
5G/6G準拠のエンドツーエンドシミュレーションでは,複数チャネルシナリオ,パイロットパターン,セル間干渉条件が改善し,スペクトル効率が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:22:30 GMT)
Momentum LMS Theory beyond Stationarity: Stability, Tracking, and Regret [6.7] 大規模データ処理のシナリオでは、データが複雑なシステムによって生成されるシーケンシャルストリームに到達することが多い。
この非定常性は古典的な仮定に反する理論解析に挑戦する。
本稿では,適応型識別ツールとしてMomentum Least Mean Squares (MLMS)アルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:24:42 GMT)
External Division of Two Bregman Proximity Operators for Poisson Inverse Problems [6.6] スパース解を促進するために、2つのブレグマン近接作用素の外部分割によって定義される作用素が導入された。
この演算子は、既に確立されたNoLipsアルゴリズムに埋め込まれ、プラグアンドプレイ方式で標準的なBregman近接演算子を置き換える。
数値実験により,提案手法は従来のKL法よりも安定な収束挙動を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 01:50:05 GMT)
Who is the richest club in the championship? Detecting and Rewriting Underspecified Questions Improve QA Performance [6.5] 大規模言語モデル(LLM)は、適切な質問に対してうまく機能するが、標準的なQA(QA)ベンチマークは解決には程遠い。
このギャップは、部分的には未特定な質問によるものであり、追加のコンテキストなしでは解釈が一意に決定できないクエリである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:36:23 GMT)
MAPLE: Modality-Aware Post-training and Learning Ecosystem [6.4] 既存のRLポストトレーニングパイプラインは、すべての入力信号を同等に扱い、各タスクが実際に必要とするモダリティを無視します。
MAPLEは、学習と学習の完全なモダリティを意識したエコシステムである。
MAPLEはユニモーダル/マルチモーダルの精度ギャップを30.24%縮小し、3.18倍の速度で収束し、全てのモダリティの組み合わせの安定性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:26:36 GMT)
MambaFusion: Adaptive State-Space Fusion for Multimodal 3D Object Detection [6.4] MambaFusionは、効率的で適応的で物理的に基礎付けられた3D知覚を実現する、統合されたマルチモーダル検出フレームワークである。
構造条件拡散ヘッドは、不確実性を考慮した推論と不確実性を考慮した推論を統合し、物理的妥当性を強制し、信頼性を校正する。
このフレームワークは、SSMベースの効率と信頼性駆動核融合を結合することで、現実の自律運転システムに対して堅牢で、時間的に安定し、解釈可能な3D知覚が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 00:54:39 GMT)
Query-Mixed Interest Extraction and Heterogeneous Interaction: A Scalable CTR Model for Industrial Recommender Systems [6.3] HeMixは適応シーケンストークン化と異種相互作用構造を統合するスケーラブルなランキングモデルである。
HeMixはAMAPプラットフォームにデプロイされ、DLRMよりも3.61%のGMV、+2.78%のPV_CTR、+2.12%のUV_CVRをオンラインで提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:52:56 GMT)
On the implicit regularization of Langevin dynamics with projected noise [6.2] 射影雑音をもつランゲヴィン力学は、等方拡散を持つランゲヴィン力学と同値である。
この結果は、グループ自体の3番目のプロセスを通して、2つのプロセスのカップリングを構築することで証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:45:42 GMT)
Rational Neural Networks have Expressivity Advantages [6.2] トレーニング可能な低次有理活性化関数を持つニューラルネットワークについて検討する。
より表現力が高く, パラメータ効率が良く, よりスムーズなアクティベーションが期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:33:42 GMT)
AC-MASAC: An Attentive Curriculum Learning Framework for Heterogeneous UAV Swarm Coordination [6.1] 本稿では,マルチエージェント強化学習(MARL)のための注意型カリキュラム学習フレームワーク(AC-MASAC)を提案する。
このフレームワークは、非対称な依存関係を明示的にモデル化するロールアウェアな異種注意機構を導入している。
構造化カリキュラム戦略を設計し、階層的な知識伝達と段階的な経験のリプレイを統合して、スパース報酬や破滅的な忘れ事の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:03:34 GMT)
Finding Sense in Nonsense with Generated Contexts: Perspectives from Humans and Language Models [6.1] 我々は,ほとんどの文が異常な文であり,あまり意味のない文がほとんどないことを示す。
また, LLMは異常症例に対して, 妥当な文脈を生成するのにかなり熟練していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:23:52 GMT)
Search-Based Quantum Program Testing via Commuting Pauli String [6.1] SB-QOPS (SB-QOPS) は、パウリ文字列を交換する探索ベースの量子プログラムテスト手法である。
実量子コンピュータとエミュレータで最大29量子ビットの量子回路を大規模に評価する。
その結果,SB-QOPSはQOPSよりも優れており,最大29量子ビットの回路に対して100%の故障検出スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:13:12 GMT)
Schur-MI: Fast Mutual Information for Robotic Information Gathering [6.1] 相互情報収集(Mi)は、ロボット情報収集(RIG)の原則であり、広く使われている。
この手紙は、RIGの反復構造を利用して、計画段階を越えて高価な中間量の前処理と再利用を行うガウス過程(GP)MIであるSchur-MIを提示する。
実世界の浴量測定データセットの実験では、Schur-MIは標準MIよりも最大12.7倍のスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:08:26 GMT)
Variational Green's Functions for Volumetric PDEs [6.0] 線形自己共役PDE演算子に対するグリーン関数の滑らかで微分可能な表現を学習する手法を提案する。
グリーン関数の特徴となる鋭い特異点を解決するため、グリーン関数を解析自由空間成分と学習正則成分に分解する。
結果のグリーン関数は、ソースアプリケーションに対して高速に評価され、微分可能であり、幾何学をパラメータ化する他の信号に条件付けすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:12:44 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32tokenシーケンスでは、最大81.3%のトークン精度が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:53:18 GMT)
Verifiable Provenance of Software Artifacts with Zero-Knowledge Compilation [5.9] ゼロ知識仮想マシン(zkVM)を用いたソフトウェアをコンパイルし,検証可能な証明手法を提案する。
コンパイラをzkVM内で実行することにより,コンパイルされた出力と暗号証明の両方を生成し,そのコンパイルがクレームコンパイラでクレームされたソースコード上で実行されたことを実証する。
この結果から,zkコンパイルは実世界のソフトウェアに適用可能であり,強力なセキュリティ保証を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:36:36 GMT)
Compress, Cross and Scale: Multi-Level Compression Cross Networks for Efficient Scaling in Recommender Systems [5.9] MLCCは階層的な圧縮と動的合成によって機能横断を組織する構造化された機能相互作用アーキテクチャである。
MC-MLCCはマルチチャネル拡張であり、並列部分空間に特徴的相互作用を分解する。
提案モデルでは,高いDLRMスタイルのベースラインを最大0.52AUCで上回り,モデルパラメータとFLOPを最大26$times$で削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:06:46 GMT)
Quantifying Hallucinations in Language Language Models on Medical Textbooks [5.9] 教科書によるQAにおける幻覚の発生頻度と,QAに対する反応がモデルによって異なるのかを問う。
実験1ではLLaMA-70B-Instructが19.7%(95% CI 18.6～20.7)で幻覚した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:16:35 GMT)
PLESS: Pseudo-Label Enhancement with Spreading Scribbles for Weakly Supervised Segmentation [5.9] スクリブルアノテーションによる弱教師付き学習では、小さなピクセルのサブセット上のセグメンテーションラベルを示すために、スパースユーザ描画ストロークを使用する。
医用画像セグメンテーションにおける近年のスクリブルベースアプローチは、擬似ラベルベーストレーニングを用いたこの制限に対処する。
信頼性と空間的整合性を改善する汎用的な擬似ラベル拡張戦略であるPLESSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:24:05 GMT)
Perception-based Image Denoising via Generative Compression [5.9] Image denoisingは、構造的詳細と知覚的リアリズムを維持しながらノイズを取り除くことを目的としている。
歪み駆動法は、特に強いノイズと分布シフトの下で、過度に平滑な再構成を生成することが多い。
本稿では,認識に基づく聴覚認知のための生成的圧縮フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:21:26 GMT)
Synthesis of Late Gadolinium Enhancement Images via Implicit Neural Representations for Cardiac Scar Segmentation [5.8] 後期ガドリニウム造影(LGE)は、心筋傷の診断における臨床標準である。
LGE画像と対応するセグメンテーションマスクの両方を合成す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） (Thu, 12 Feb 2026 13:38:07 GMT)
Latent Customer Segmentation and Value-Based Recommendation Leveraging a Two-Stage Model with Missing Labels [5.5] 幅広いマーケティングキャンペーンはブランドの価値を認識し、投資のリターンを減らすことができる。
既存の経済アルゴリズムは、顧客を理想的なターゲットと誤認することが多い。
この作業では、顧客分類を改善するために、Self-Paced Lossを使用した2段階のマルチモデルアーキテクチャを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 23:59:32 GMT)
MUSE: Multi-Tenant Model Serving With Seamless Model Updates [5.4] MUSEは、モデルのスコアをクライアントの意思決定境界から切り離すことで、シームレスなモデル更新を可能にする。
MUSEは毎秒1000以上のイベントを処理し、過去12ヶ月で5500億以上のイベントを処理している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:54:23 GMT)
Choose Your Agent: Tradeoffs in Adopting AI Advisors, Coaches, and Delegates in Multi-Party Negotiation [5.3] 参加者が3つのグループで3つのマルチターンバーゲティングゲームを行うオンライン行動実験について述べる。
本研究は,エージェント能力と集団福祉のギャップを明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:41:57 GMT)
DHPLT: large-scale multilingual diachronic corpora and word representations for semantic change modelling [5.3] DHPLTは41の多言語におけるダイアクロニックコーパスのオープンコレクションである。
セマンティック・チェンジ・モデリングのための多言語ダイアクロニック・コーパスの欠如を補うことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:01:40 GMT)
The Power of Two Bases: Robust and copy-optimal certification of nearly all quantum states with few-qubit measurements [5.3] 数量子計測に基づく堅牢な認証プロトコルを提案する。
我々の試験は条件付き忠実性に対する新しい不確実性原理に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:08:04 GMT)
DMAP: A Distribution Map for Text [5.3] そこで本稿では,テキストを言語モデルを用いて,ランクと確率情報を結合的にエンコードする単位区間のサンプル集合にマッピングする手法DMAPを提案する。
この表現は効率的なモデルに依存しない分析を可能にし、様々なアプリケーションをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:21:24 GMT)
TEGRA: Text Encoding With Graph and Retrieval Augmentation for Misinformation Detection [5.3] 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） (Thu, 12 Feb 2026 08:23:24 GMT)
The Observer Effect in World Models: Invasive Adaptation Corrupts Latent Physics [5.2] 本研究では,非侵襲的評価プロトコルであるPhyIPを提案する。
流体力学と軌道力学にまたがって、SSLが低い誤差を達成すれば、潜伏構造が線形アクセス可能であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:56:07 GMT)
RF-Modulated Adaptive Communication Improves Multi-Agent Robotic Exploration [5.2] この研究は、新しい通信対応計画アルゴリズムであるAdaptive-RF Transmission (ART)を導入している。
ARTは信号強度とデータペイロードサイズに基づいて送信位置を変調し、異種ロボットチームが効率的に情報を共有できるようにする。
我々は、高忠実度データ配信のための信号強度閾値を強制するART-SSTと呼ばれるこのアプローチの拡張について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:33:17 GMT)
FlowMind: Execute-Summarize for Structured Workflow Generation from LLM Reasoning [5.2] LLMは推論やツールの使用によって複雑なタスクを解くことができるが、これらのソリューションを構造化されたものに正確に翻訳することは依然として難しい。
ツール使用のシーケンスとしてモデル化し、タスクを解決し、それらを確実に構築できるメカニズムを設計するものとして問題を再構築する。
本稿では,ワークフロー構築からタスク実行を分離するExecute-Summarize(ES)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:04:42 GMT)
LAMP: Implicit Language Map for Robot Navigation [5.1] 我々は、新しいニューラルネットワークフィールドベースのナビゲーションフレームワークであるLAMPを紹介する。
連続した言語駆動のマップを学習し、それを直接、きめ細かいパス生成に利用する。
LAMPは、メモリ効率と細かいゴール取得精度の両方において、既存の明示的な手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:09:03 GMT)
Agent Skills for Large Language Models: Architecture, Acquisition, Security, and the Path Forward [5.1] エージェントスキルは、再トレーニングなしで動的機能拡張を可能にする。
本調査はエージェント・スキル・ランドスケープを包括的に扱う。
本稿では,4階層のゲートベースパーミッションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:33:25 GMT)
Stroke of Surprise: Progressive Semantic Illusions in Vector Sketching [5.1] 本稿では,1つのスケッチがストロークの逐次付加によって劇的な意味変換を行う新しいベクトルスケッチタスクであるプログレッシブ・セマンティック・イリュージョンを紹介する。
本稿では、ベクターストロークを最適化し、意味論的解釈を明確化するための生成フレームワークであるStroke of Surpriseを提案する。
本手法は、認識性と錯覚強度において最先端のベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:59:54 GMT)
Detecting Brick Kiln Infrastructure at Scale: Graph, Foundation, and Remote Sensing Models for Satellite Imagery Data [5.0] れんがは、南アジアにおける大気汚染と強制労働の主な原因である。
高解像度衛星画像を用いた大規模レンガキルン検出について検討した。
我々は,キルン配置における空間構造と方向構造をキャプチャする領域適応型グラフベースモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 23:47:31 GMT)
Unknown Attack Detection in IoT Networks using Large Language Models: A Robust, Data-efficient Approach [5.0] 既存の機械学習アプローチは、大きなラベル付きデータセット、ペイロードインスペクション、クローズドセットの分類に依存している。
我々は,未知の攻撃検出のためのトランスフォーマーベース言語モデルによって強化された,堅牢でデータ効率のよいSiamXBERTを提案する。
我々は、SiamXBERTが、内部データセットとクロスデータセット設定の両方で、最先端のベースライン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） (Thu, 12 Feb 2026 17:15:39 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） (Thu, 12 Feb 2026 20:49:37 GMT)
CitiLink-Minutes: A Multilayer Annotated Dataset of Municipal Meeting Minutes [5.0] CitiLink-Minutesは6つの自治体から120のポルトガルの自治体会議の注釈付きデータセットである。
データセットには100万以上のトークンが含まれており、すべての個人識別子が識別されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:22:55 GMT)
Sub--Riemannian boundary value problems for Optimal Geometric Locomotion [5.0] 世界座標における物体の運動は、それが仮定する形状の列によって完全に決定される。
我々はラグランジュの最小散逸原理を、リーマン下測地学によって解が与えられる境界値問題として定式化する。
我々のモデルでは、体が環境を通って排出されるエネルギーだけでなく、動物の代謝やロボットのアクチュエーターによって放出されるエネルギーも考慮しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:32:20 GMT)
Cross-Architecture Model Diffing with Crosscoders: Unsupervised Discovery of Differences Between LLMs [4.9] クロスコーダはクロスアーキテクチャモデルの拡散が可能な一つのソリューションであるが、ベースとファインチューンの比較にしか適用されていない。
本稿では,DFC (Dedicated Feature Crosscoders) を導入する。
この手法を用いて,中国共産党のQwen3-8BとDeepseek-R1-0528-Qwen3-8Bにおけるアライメント,Llama3.1-8B-Instructにおけるアメリカの例外主義,GPT-OSS-20Bにおける著作権拒絶機構など,教師なしのスタイルの特徴を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:53:25 GMT)
Generalized entropic uncertainty relation and non-classicality in Schwarzschild black hole [4.9] 本稿では,多体系における任意の多値化のための新しい一般化エントロピー不確実性関係(EUR)を提案する。
具体的には、シュワルツシルトブラックホールの文脈で提案されたEURについて論じ、そこから導かれた境界のより優れた強みを示す。
量子コヒーレンスは大きく低下し,測定の不確かさはホーキング温度の上昇とともに安定な最大値に増大することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:57:25 GMT)
Calibration and Evaluation of Car-Following Models for Autonomous Shuttles Using a Novel Multi-Criteria Framework [4.8] 自動運転シャトル専用車追尾モデルの開発は、その交通影響を理解する上で極めて重要である。
より高度な機械学習技術はまだAS軌道に適用されていない。
自動車追従モデルの性能を体系的に評価し比較するための統一的なフレームワークがない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:19:44 GMT)
Multi UAVs Preflight Planning in a Shared and Dynamic Airspace [4.8] 本稿では,インクリメンタルかつ反復的な紛争解決を伴うデリバリ・タイム・アウェア・プライオリティライズ・プランニング手法DTAPP-IICRを提案する。
当社のフレームワークは,緊急性に基づくミッションの優先順位付けによって,まず最初のソリューションを生成する。
SFIPP-STは、新しい4Dシングルエージェントプランナーである。
時空NFZのベンチマークでは、DTAPP-IICRは最大1000機のUAVでほぼ100%の成功を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:18:46 GMT)
Explainable Machine-Learning based Detection of Knee Injuries in Runners [4.8] ランニングでは膝、特に膝蓋大腿痛症候群(PFPS)とイリオチビア・バンド症候群(ITBS)の頻度が高い。
本研究は、光学式モーションキャプチャーシステムを用いて、外傷関連ランニングパターンの検出を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:41:07 GMT)
DMind-3: A Sovereign Edge--Local--Cloud AI System with Controlled Deliberation and Correction-Based Tuning for Safe, Low-Latency Transaction Execution [4.8] DMind-3は、Web3環境における不可逆な金融実行を確保するために設計された、エッジローカルなインテリジェンススタックである。
プライバシの感度と不確実性に基づく経路計算へのポリシー駆動選択的オフロードを提案する。
大規模な評価では、DMind-3はプロトコル制約されたタスクにおいて、93.7%のマルチターン成功率を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:03:08 GMT)
Rapid Dissipative Ground State Preparation at Chemical Transition States [4.7] 本稿では,反応経路自体を計算的プリミティブとして扱うことにより,この構造を利用する散逸的基底状態準備のためのプロトコルを提案する。
本プロトコルでは, プロクレスト配向軌道回転を用いた離散化反応座標に沿って, 抽出可能な形状で調製された状態が伝播し, 工学的散逸冷却により安定化する手法を用いる。
強相関状態における局所的固有状態熱化仮説(ETH)ドリフト条件を満たす反応経路について,N_o$軌道を持つ化学系の基底状態が全ゲート複雑度を持つエネルギー誤差$_E$となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:46:07 GMT)
Intent-Driven Smart Manufacturing Integrating Knowledge Graphs and Large Language Models [4.6] 本稿では,命令調整言語モデル(LLM)と知識グラフ(KG)を統合する統合フレームワークを提案する。
ドメイン固有のデータセット上でMistral-7BInstructaV02を微調整し、自然言語の意図を構造化された要求モデルに変換する。
その結果、ゼロショットと3ショットのベースラインよりも大きなパフォーマンス向上を示し、89.33%の正確なマッチング精度と97.27%の全体的な精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:17:37 GMT)
6G Empowering Future Robotics: A Vision for Next-Generation Autonomous Systems [4.6] 本稿では,6Gのロボット機能向上効果について検討する。
IMT-2030キーのパフォーマンス指標を、知覚、知覚、認知、アクティベーション、自己学習を含むロボット機能ブロックに体系的にマッピングする。
このマッピングに基づいて,ロボット,インテリジェント,ネットワークサービスプレーンを統合した高レベルのアーキテクチャフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:31:24 GMT)
Efficient Crawling for Scalable Web Data Acquisition (Extended Version) [4.6] SB-CLASSIFIERは、多くのターゲットにリンクするページにつながるハイパーリンクを効率的に学習するクローラーである。
クローラは極めて効率的であり,少数の部分のみをクロールしながら,サイトのターゲットを高い割合で提供できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:23:53 GMT)
The Implicit Bias of Logit Regularization [4.6] 線形分類の文脈において,ロジット正規化器のクラスを解析する。
サンプル当たりの有限個のターゲットに対して,ロジットクラスタリングの暗黙バイアスを生じさせることを示した。
本結果は,ラベルの平滑化に関する理論的理解を拡張し,より広範なロジット規則化手法の有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:06:08 GMT)
DRAMatic Speedup: Accelerating HE Operations on a Processing-in-Memory System [4.5] ホモモルフィック暗号化(HE)は、機密クラウドコンピューティングのための有望な技術である。
プロセッサ・イン・メモリ(Processing-in-Memory、PIM)は、プロセッサユニットとメモリを同じチップまたはメモリモジュールに統合する代替のハードウェアアーキテクチャである。
UPMEMのプログラム可能な汎用PIMシステム上で,HEの基本となる操作を実装したDRAMaticを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:45:15 GMT)
Fully First-Order Algorithms for Online Bilevel Optimization [4.4] 我々はOBOの完全一階述語アルゴリズムを提案する。
適応的内在化スキームを用いた変種を開発し, 内準最適解の依存性を除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:36:24 GMT)
UMAP Is Spectral Clustering on the Fuzzy Nearest-Neighbor Graph [4.3] ファジィk近傍グラフ上でUMAPがスペクトルクラスタリングを行うことを示す。
その結果,UMAP,コントラスト学習,スペクトルクラスタリングをひとつのフレームワークで統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:28:40 GMT)
Thermodynamics of the Heisenberg XXX chain with negative spin [4.3] 負スピンを持つ等方性ハイゼンベルクXXXスピン鎖の熱力学について検討する。
自由エネルギー、エントロピー、比熱を導出し、異なる熱力学系を分離した量子相転移を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:33:45 GMT)
Compiler-Guided Inference-Time Adaptation: Improving GPT-5 Programming Performance in Idris [4.3] GPT-5はOpenAIの最先端の言語モデルである。
本研究は,GPT-5が不慣れな関数型プログラミング言語の習熟度を効果的に獲得できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 01:48:52 GMT)
MiDAS: A Multimodal Data Acquisition System and Dataset for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery [4.3] MiDASは、手術用ロボットプラットフォーム全体にわたる、時間同期で非侵襲的なマルチモーダルデータ取得のためのプラットフォームに依存しないシステムである。
オープンソース Raven-II と da Vinci Xi のMIDAS をペグ転送とヘルニア修復作業のマルチモーダルデータセットを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:56:15 GMT)
Computationally sufficient statistics for Ising models [4.2] 十分な統計だけでギブズ分布を学習することは、長い間、計算的に難しい問題として認識されてきた。
我々は、$ell_ width$$$でモデルのモデルパラメータを再構築することは、統計を観測して$O()$の順序まで観察することで可能であることを示す。
このアプローチにより、モデルの構造を推測し、その結合と磁場を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:12:33 GMT)
TreeTensor: Boost AI System on Nested Data with Constrained Tree-Like Tensor [4.2] 複雑な認知AIシステムのデータは、通常、様々なモダリティを持つ階層構造(ネストデータ)を持つ。
この問題を解決するために、ネストデータの主な2つの計算パターンを要約し、次に一般的なネストデータコンテナであるTreeTensorを提案する。
TreeTensorのさまざまな制約とマジックユーティリティを通じて、ほぼゼロのコストでネストされたデータに任意の関数と操作を適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:55:59 GMT)
Provable Offline Reinforcement Learning for Structured Cyclic MDPs [4.2] 多段階決定問題に対する新しい循環マルコフ決定プロセス(MDP)フレームワークを提案する。
我々はこの原理を、理論解析と解釈を可能にする適合Qイテレーションの拡張であるCycleFQIとしてインスタンス化する。
シミュレーションおよび実世界の1型糖尿病データセットの実験は、CycleFQIの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:53:33 GMT)
Decomposition of Spillover Effects Under Misspecification:Pseudo-true Estimands and a Local--Global Extension [4.1] 我々は、実際の設計下での処理確率の小さな変化の影響として定義された限界政策効果を原始的とみなす。
研究者による露光マッピングによって、ユニークな擬似現実結果モデルが導出されることを示す。
次に、ローカルネットワークの流出とグローバルな流出の両方が動作する重要な経験的および理論的応用をネストする設定に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:54:28 GMT)
On the Adoption of AI Coding Agents in Open-source Android and iOS Development [4.1] オープンソースモバイルアプリプロジェクトにおいて,エージェント生成コードのカテゴリレベルの実証的研究を行った。
我々は、モバイルプラットフォーム、エージェント、タスクカテゴリにわたるPR受け入れ動作を、193の認証済みAndroidとiOSのオープンソースGitHubリポジトリで2,901のAI認可プルリクエスト(PR)を使用して分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:30:29 GMT)
Control the qubit-qubit coupling with double superconducting resonators [4.0] 二重共振器カプラ超伝導量子回路のスイッチングオフ過程を実験的に検討した。
周波数領域と時間領域の両方において、量子ビットの周波数をチューニングすることで、量子ビットと量子ビットの効果的なカップリングの変動を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:49:26 GMT)
Scalable and Highly Fault-Tolerant Circular Quantum Byzantine Agreement [4.0] 量子ビザンチン協定(QBA)は、古典的なプロトコルに対するセキュリティとフォールトトレランスに固有の利点を提供する。
本稿では,円形メッセージ収集と量子デジタル署名を活用して,半分散アーキテクチャを採用する多党型円形QBAプロトコルを提案する。
我々のプロトコルは実験的に実現可能であり、弱いコヒーレントな状態しか必要とせず、既存の星型量子ネットワークと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:21:11 GMT)
BLUEPRINT Rebuilding a Legacy: Multimodal Retrieval for Complex Engineering Drawings and Documents [4.0] 大規模エンジニアリングレポジトリを対象としたレイアウト対応マルチモーダル検索システムBlueprintを提案する。
Blueprintは標準描画領域を検出し、領域制限付きVLMベースのOCRを適用し、識別子を正規化し、軽量な領域レベルの再ランカで語彙的および密度の高い検索を融合する。
350名の専門家によるクエリを用いた5k-fileベンチマークでBlueprintの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:48:44 GMT)
Oscillators Are All You Need: Irregular Time Series Modelling via Damped Harmonic Oscillators with Closed-Form Solutions [3.8] トランスフォーマーは、長期の時間的パターンをキャプチャするアテンションメカニズムを通じて、時系列のモデリングを排他的に行う。
彼らは均一な時間間隔を仮定し、従って不規則な時系列に苦しむ。
隠れた状態を連続的に進行する軌道としてモデル化することで、不規則な時系列を扱う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:27:09 GMT)
GSO-SLAM: Bidirectionally Coupled Gaussian Splatting and Direct Visual Odometry [3.8] 本研究では,シーン表現を利用したリアルタイムモノラル高密度SLAMシステムを提案する。
我々の手法は視覚オドメトリー(VO)とガウススプラッティング(GS)を併用する。
本手法は,復元されたシーンの最先端/測光精度と追跡精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:44:32 GMT)
From Prompt to Production:Automating Brand-Safe Marketing Imagery with Text-to-Image Models [3.8] 本稿では,テキスト・ツー・イメージ・モデルを用いて商用製品のマーケティングイメージを生成するための,完全自動化されたスケーラブルなソリューションを提供するパイプラインを提案する。
提案システムは,画像の品質と忠実さを維持しつつ,マーケティングガイドラインに準拠した十分な創造的バリエーションを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:35:21 GMT)
Commencing-Student Enrolment Forecasting Under Data Sparsity with Time Series Foundation Models [3.7] 大学は財政的なプレッシャーを増し、義務化の正確な予測に頼っている。
最近のTSFMでは、ゼロショットの事前予測が提供され、年次、データ不足の機関予測で大きな伸びをみせている。
我々は、ゼロショット設定で複数のTSFMファミリーをベンチマークし、コンパクトでリークセーフな共変量集合をテストし、IOCI(Institutional Operating Conditions Index)を導入する。
厳格なビンテージアライメントを備えた拡張ウィンドウバックテストを使用することで、TSFMは機関固有のトレーニングなしで古典的なベンチマークと同等に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:10:42 GMT)
LoRA-based Parameter-Efficient LLMs for Continuous Learning in Edge-based Malware Detection [3.7] エッジデバイス上でのマルウェア検出のための継続的学習アーキテクチャを提案する。
軽量トランスモデル(DistilBERT、DistilGPT-2、TinyT5)はエッジノード上で動作し、デバイス固有のトラフィックに対して徐々に微調整される。
Edge-IIoTsetとTON-IoTの2つの公開IoTセキュリティデータセットをマルチラウンド学習で評価し、進化する脅威をシミュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:20:26 GMT)
Cooperation Breakdown in LLM Agents Under Communication Delays [3.6] 本稿では,自律エージェント群における協調と協調の出現を概念化するFLCOAフレームワークを提案する。
通信遅延の影響を調べるために,通信遅延を伴う連続囚人ジレンマを導入する。
過度な遅延は、エクスプロイトのサイクルを減少させ、遅延度と相互協力のU字型関係をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:31:47 GMT)
Safety Beyond the Training Data: Robust Out-of-Distribution MPC via Conformalized System Level Synthesis [3.5] 整合予測(CP)とシステムレベル合成(SLS)を用いた配電系統のロバストな配電計画と制御のための新しいフレームワークを提案する。
まず、重み付きCPと学習状態制御依存共分散モデルを用いた高信頼モデル誤差境界を導出する。
これらの境界はSLSに基づく頑健な非線形モデル予測制御(MPC)の定式化に統合され、容積最適化された前方到達可能な集合を通して予測水平線上で制約の締め付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:11:44 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） (Thu, 12 Feb 2026 20:41:46 GMT)
How Well Do Large-Scale Chemical Language Models Transfer to Downstream Tasks? [3.4] 大規模分子データに基づいて事前訓練された化学言語モデルは、分子特性予測に広く利用されている。
モデルサイズ、データセットサイズ、トレーニング計算などのトレーニングリソースの増加は、事前学習損失と下流タスクのパフォーマンスの両方を改善するという信念は、化学領域において体系的に検証されていない。
トレーニングリソースの増加に伴い、事前学習の損失は一貫して減少するが、ダウンストリームタスクのパフォーマンスは改善が限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:14:34 GMT)
Designing RNAs with Language Models [3.3] RNA設計は指数関数的に大きな配列空間と指数関数的に多くの競合する折り畳みのために困難である。
自己回帰言語モデル (LM) としてインスタンス化された再利用可能なニューラル近似器を導入し, ターゲット構造を直接シーケンスにマッピングする。
4つのデータセットにわたって、我々の手法はボルツマン確率のような重要な指標上で最先端のシステムよりも1.7倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:57:09 GMT)
Timing and Memory Telemetry on GPUs for AI Governance [3.3] 本稿では,計算活動と相関する時間とメモリベースの観測値を生成する計測フレームワークを提案する。
これらのプリミティブは、信頼できるファームウェア、エンクレーブ、ベンダーが管理するカウンタなしでも観測可能なGPUエンゲージメントの統計的および行動的指標を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 01:42:39 GMT)
Seq2Seq2Seq: Lossless Data Compression via Discrete Latent Transformers and Reinforcement Learning [3.3] 本稿では,T5言語モデルアーキテクチャに適用した強化学習に基づく新しい圧縮手法を提案する。
このアプローチは、従来のベクトル表現ではなく、トークンのシーケンスへのデータの圧縮を可能にする。
言語モデル内の潜伏情報を活用することで、明示的なコンテンツ理解を必要とせず、効果的にデータを圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:30:55 GMT)
Evaluating AGENTS.md: Are Repository-Level Context Files Helpful for Coding Agents? [3.3] 実世界のタスクにコンテキストファイルが有効かどうかを検討する。
コンテクストファイルはリポジトリのコンテキストを提供しないのに比べてタスクの成功率を低下させる傾向がある。
我々は、コンテキストファイルからの不要な要求はタスクを難しくし、人間によるコンテキストファイルは最小限の要求だけを記述するべきであると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:15:22 GMT)
Community Concealment from Unsupervised Graph Learning-Based Clustering [3.2] 本研究では,データパブリッシャが関心のコミュニティを隠蔽し,ネットワークに限定的かつ実用性に配慮した変更を行おうとする防御的環境について検討する。
本稿では,選択したエッジの集合をリワイヤする摂動戦略を提案し,ノードの特徴を修正して,GNNメッセージパッシングによる特異性を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:36:19 GMT)
Hierarchy of saturation conditions for multiparameter quantum metrology bounds [3.2] 単位パラメータエンコード変換における可換性条件間の厳密なギャップを同定する。
可換性だけではQCR境界の飽和度を保証できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:50:54 GMT)
Improving Neural Retrieval with Attribution-Guided Query Rewriting [3.1] 明確でないクエリやあいまいなクエリは、関係するドキュメントが存在する場合でも、ランク付けを誤って行うことができる。
本稿では,トークンレベルの説明を用いた帰属誘導型クエリ書き換え手法を提案する。
結果の書き直しは、強いベースライン上での検索効率を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:34:06 GMT)
How to Optimize Multispecies Set Predictions in Presence-Absence Modeling ? [3.1] 種分布モデル(SDM)は一般に確率的発生予測を生成する。
MaxExpは、最も確率の高い種群を選別する決定駆動二項化フレームワークである。
また,SSE(Set Size expectation)法も導入した。これは,期待される種多様性に基づいてアセンブリを予測する,計算効率のよい代替手段である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:52:26 GMT)
PASCAL: A Phase-Aware Scheduling Algorithm for Serving Reasoning-based Large Language Models [3.1] 本稿では,QoE(Quality-of-Experience)を維持するために,制御されたプリエンプションとトークンペーシングを使用してTTFTを削減するための推論を優先する位相認識型スケジューリングアルゴリズムPASCALを提案する。
我々の階層スケジューラはインスタンスレベルの配置とインスタンス内実行を組み合わせて負荷のバランスをとり、干渉を減らす。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bを使用したベンチマークで、PASCALは、応答フェーズSLO達成を維持しながら、テールTTFTを最大72%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:40:44 GMT)
Pursuing Best Industrial Practices for Retrieval-Augmented Generation in the Medical Domain [3.1] 大規模言語モデル(LLM)に基づく産業アプリケーションにおいて,検索拡張生成(RAG)が急速に採用されている
コンポーネントの編成方法、産業アプリケーション、特に医療領域における各コンポーネントの実装方法については、RAGシステム構築のベストプラクティスについて合意はありません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:31:13 GMT)
A Generative Model for Joint Multiple Intent Detection and Slot Filling [3.1] タスク指向対話システムでは、音声言語理解(SLU)は2つのサブタスク、意図検出、スロットフィリングからなる重要なコンポーネントである。
既存のほとんどのメソッドは、各発話が1つの意図しか持たない単一意図のSLUに焦点を当てている。
本稿では,複数の意図の検出とスロットフィリングを同時に行うための生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:47:30 GMT)
Complete freezing of initially maximal entanglement in Schwarzschild black hole [3.1] シュワルツシルトブラックホールの湾曲時空におけるフェルミオン場に対する4量子クラスター状態(CL_4$)の絡み合い特性について検討した。
ホーキング温度が増加するにつれて、$CL_4$状態の量子絡み合い(1$-$3$ tangle)は厳密に一定である。
これは、ブラックホール環境において最大エンタングルメントが完全に保存されている最初の明示的な例であり、重力効果が最大量子相関を抑えることができるという従来の期待に反している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:12:31 GMT)
Quantum walk inspired JPEG compression of images [2.9] 提案手法はMNIST, CIFAR10, ImageNetサブセットを用いて,Pak Signal to Noise Ratio (PSNR), Structure similarity Index (SSIM), Bits Per Pixel (BPP), error Heatmap visual analysis を用いて評価した。
実験の結果,3～6dBPSNR,エッジ,輪郭,輝度遷移の保存性が向上し,デコーダの互換性が変化しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:40:33 GMT)
Efficient Segment Anything with Depth-Aware Fusion and Limited Training Data [2.9] Segment Anything Models (SAM)は印象的な普遍的なセグメンテーション性能を実現するが、大量のデータセットを必要とする。
本稿では,単眼深度で高効率なViT-SAMを実現する軽量なRGB-D融合フレームワークを提案する。
提案手法は高効率なViT-SAMよりも高い精度を実現し,深度キューがセグメンテーションに強い幾何学的先行性をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:35:35 GMT)
Model-Dowser: Data-Free Importance Probing to Mitigate Catastrophic Forgetting in Multimodal Large Language Models [2.8] タスク固有データに対する細調整型マルチモーダル言語モデル(MLLM)は、下流アプリケーションの性能向上に有効な方法である。
この問題を緩和しようとする既存の手法は、言語デコーダの深い層を微調整した場合や、モデルのサイズが大きくなるにつれて、効果が低下する。
本稿では,MLLMの新しい細粒度調整手法であるModel-Dowserを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 04:14:47 GMT)
Insights on Muon from Simple Quadratics [2.8] ミューオンは勾配の(近似的な)極性因子に沿って重量行列を更新する。
既存のパフォーマンス説明の試みは、主にシングルステップの比較に重点を置いている。
Muon を理解するには,局所的プロキシや悲観的な最悪のケース境界を越える必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:43:58 GMT)
ArGEnT: Arbitrary Geometry-encoded Transformer for Operator Learning [2.8] 本稿では、任意のドメイン上での演算子学習のための幾何認識型アテンションベースアーキテクチャであるArbitrary Geometry-encoded Transformer (ArGEnT)を提案する。
柔軟な幾何符号化と演算子学習機能を組み合わせることで、ArGEnTは複雑な物理システムの最適化、不確実性、データ駆動モデリングのためのスケーラブルな代理モデリングフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:22:59 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） (Thu, 12 Feb 2026 03:53:15 GMT)
The Moltbook Illusion: Separating Human Influence from Emergent Behavior in AI Agent Societies [2.7] ソーシャルプラットフォームであるMoltbookのAIエージェントは、意識を発達させ、人類に対する敵意を宣言しているように見える。
ウイルス現象は、明らかに自律的なエージェントに由来するものではなく、6つのうち4つが不規則な時間的シグネチャを原因としていた。
44時間のプラットフォーム停止は、人間の影響のあるエージェントが最初に戻り、自律型と人間の操作型エージェントに対する差分効果を確認するという自然な実験を提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:40:51 GMT)
RBCorr: Response Bias Correction in Language Models [2.7] 我々は、単純な応答バイアス補正戦略(texttRBCorr$)を提案し、それを12のオープンウェイト言語モデルでテストする。
我々は、LMの事前補正において応答バイアスが一般的であることを示し、$texttRBCorr$はバイアスを効果的に排除し、モデル性能を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:05:04 GMT)
Resource-Aware Deployment Optimization for Collaborative Intrusion Detection in Layered Networks [2.6] サイバー攻撃に対抗するために、CIDS(Collaborative Intrusion Detection Systems)がますます採用されている。
分散クリティカルインフラストラクチャは、民間ドメインと軍事ドメインの両方のドローンのような急速に進化する環境で運用されるため、これらの動的変化に柔軟に対応可能なCIDSアーキテクチャの必要性はますます高まっている。
多様な分散環境にまたがるデプロイを容易にするための新しいCIDSフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:42:58 GMT)
Jailbreaking Leaves a Trace: Understanding and Detecting Jailbreak Attacks from Internal Representations of Large Language Models [2.6] 我々はセキュリティと解釈可能性の両方の観点からジェイルブレイクを研究する。
隠れアクティベーションにおける構造をキャプチャするテンソルベース潜在表現フレームワークを提案する。
以上の結果から,脱獄行動が内部構造に根ざしていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:43:17 GMT)
A Subword Embedding Approach for Variation Detection in Luxembourgish User Comments [2.4] 本稿では,事前正規化や事前定義された変分リストに頼ることなく,変分を検出するための埋め込み型アプローチを提案する。
この方法は、コサインとn-gramの類似性の組み合わせにより、原文およびグループ関連フォームへのサブワード埋め込みを訓練する。
ルクセンブルク語のユーザーコメントの大規模なコーパスを用いて、このアプローチは方言や社会言語学の研究で記述されたパターンと一致する広範な語彙的および正書法的なバリエーションを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:19:50 GMT)
VIRENA: Virtual Arena for Research, Education, and Democratic Innovation [2.3] VIRENA(Virtual Arena)は、現実的なソーシャルメディア環境における制御された実験を可能にするプラットフォームである。
複数の参加者がフィードベースのプラットフォームの現実的なレプリカで同時に対話する。
大規模な言語モデルによるAIエージェントは、ペルソナと現実的な振る舞いを持つ人間と一緒に参加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:46:52 GMT)
Are Two LLMs Better Than One? A Student-Teacher Dual-Head LLMs Architecture for Pharmaceutical Content Optimization [2.3] 大規模言語モデル(LLM)は、医薬品のような規制された領域でコンテンツを作成するために、ますます使われてきている。
本稿では,言語,規制,ブランド,技術,コンテンツ構造チェックをカバーするモジュール型LLMおよびビジョン言語モデル(VLM)によるQCアーキテクチャについて紹介する。
AIReg-Benchでは83.0%のF1と97.5%のリコールを達成し、Gemini 2.5 Proと比較してエラーを5倍削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:53:29 GMT)
Evaluation of Security-Induced Latency on 5G RAN Interfaces and User Plane Communication [2.3] 5Gは、帯域幅とキャパシティだけでなく、レイテンシとセキュリティの強化も約束している。
超信頼性の低い低レイテンシ構成は、1ms以下の往復時間をターゲットにしている。
セキュリティコントロールは、すべてのインターフェースの保護を拡張し、ミッションクリティカルなアプリケーションに5Gを魅力的なものにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:20:10 GMT)
TopoFair: Linking Topological Bias to Fairness in Link Prediction Benchmarks [2.2] グラフリンク予測(LP)は、仕事の推薦や友情形成など、社会的に影響力のある応用において重要な役割を果たす。
多くの公正な手法は、予測格差を軽減するためにグラフ構造を操作するが、社会グラフ構造に固有のトポロジ的バイアスはいまだに理解されていない。
本稿では,その基盤となるグラフの構造的バイアスに着目した,公正なLPのための新しいベンチマークフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:29:44 GMT)
Toward Linking Declined Proposals and Source Code: An Exploratory Study on the Go Repository [2.1] 本稿では、下降したコントリビューションと関連するソースコードのトレーサビリティリンクを確立するための最初の試みを示す。
これは、新しい機能や言語変更の提案に使用されるGitHubの問題です。
その結果, 削減された各提案に対して, 0.836の精度で正しい粒度を選択し, 平均0.643の精度でその粒度で正しいリンクを生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:00:51 GMT)
Latent-Variable Learning of SPDEs via Wiener Chaos [2.1] 線形偏微分方程式(SPDE)の法則を観測から加法的ガウス強制で学習する問題について検討する。
提案手法はスペクトルガレルキン射影と乱れたウィナーカオス展開を組み合わせ、進化と強制領域を分離する。
これにより、無限次元決定論的SPDEは、潜時時間力学を管理するパラメタライズされた常微分方程式の有限系に還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:19:43 GMT)
Learning to Control: The iUzawa-Net for Nonsmooth Optimal Control of Linear PDEs [2.1] iUzawa-Netは、古典的プレコンディショナーとPDEソルバを学習可能なニューラルネットワークに置き換え、不正確なUzawa法をサドル点問題に展開する。
普遍近似特性を証明し、iUzawa-Netに対して$varepsilon$-optimalityを確立する。
非滑らかな楕円型および放物型最適制御問題による有望な数値効率の検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:57:43 GMT)
Predicting Dynamic Map States from Limited Field-of-View Sensor Data [2.0] FOV時系列データに基づく動的マップ状態予測におけるディープラーニングの有効性を示す。
空間的情報と時間的情報の両方をキャプチャする単純な単一画像形式で動的センサデータを表現することにより、様々なセンサシナリオにおいて、地図状態を高精度に予測するために、多様な画像から画像への学習モデルを効果的に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:36:49 GMT)
Dynamic Programming Principle and Stabilization for Mean-Field Quantum Filtering Systems [2.0] 連続監視したIsing結合量子ビットに対する安定化問題について検討する。
我々は、適切なフィードバック法則の下で、指数収束とともに、所定の固有状態に対して量子状態の減少を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:58:26 GMT)
Reliable and Private Anonymous Routing for Satellite Constellations [1.9] この研究は、不安定なトポロジにおいて堅牢なセキュリティと信頼性を提供するために、Loopixmix-networkを進化させる、拡張された匿名アーキテクチャを提案する。
標準ミキシングネットワークを信頼できないような高リンクのボラティリティと断続接続に対抗するために,$(n, k)$消去符号を利用したマルチパストランスポートプロトコルを提案する。
このアーキテクチャはLEO星座の高忠実でパケットレベルのシミュレーションによって検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:43:55 GMT)
Benchmark Illusion: Disagreement among LLMs and Its Scientific Consequences [1.9] 大規模言語モデル (LLM) の精度は16～66%であり, 最上位のフロンティアモデルでは16～38%である。
これらの相違は、異なるLLMに対して異なる誤差プロファイルを示す。
このようなモデルが科学的データアノテーションや推論に使用される場合、その隠れた不一致は研究結果に伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:53:39 GMT)
Temporally Unified Adversarial Perturbations for Time Series Forecasting [1.9] 重なり合うサンプルのタイムスタンプ毎に同一の摂動を確保するため, TUAP(Temporally Unified Adversarial Perturbations)を導入する。
また,TUAPを効果的に生成するためのモジュール的かつ効率的なアプローチを提供する,TGAM(Timestamp-wise Gradient Accumulation Method)を提案する。
提案手法は, ホワイトボックスおよびブラックボックス転送攻撃シナリオにおいて, ベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:37:45 GMT)
Causal Schrödinger Bridges: Constrained Optimal Transport on Structural Manifolds [1.9] エントロピー最適輸送(Entropic Optimal Transport)としての反ファクト推論を再構築するフレームワークであるCausal Schrdinger Bridge (CSB)を紹介する。
構造分解定理を証明し、大域的な高次元橋梁が局所的で頑健な遷移に分解されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:44:13 GMT)
Leveraging Language Models to Discover Evidence-Based Actions for OSS Sustainability [1.7] オープンソースソフトウェアプロジェクトは大きな価値を生み出すが、ほとんどの場合、持続可能な状態には到達しない。
最近の研究はOSSの持続可能性を予測する正確なモデルを生み出していますが、これらのモデルはメンテナに何をすべきかを伝えることはめったにありません。
我々は、このギャップをSE文献の証拠採掘者としてLLMを使用することで埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:18:38 GMT)
IncompeBench: A Permissively Licensed, Fine-Grained Benchmark for Music Information Retrieval [1.7] 音楽情報検索(MIR)の品質は大幅に向上している。
音楽検索性能を評価するための高品質なベンチマークが欠けている。
textbfIncompeBenchは、パーミッシブライセンス1,574ドル、高品質な音楽スニペット、500ドルの多様なクエリ、125,000ドルの個人関連性を備えたベンチマークです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:37:58 GMT)
Wisdom of the LLM Crowd: A Large Scale Benchmark of Multi-Label U.S. Election-Related Harmful Social Media Content [1.7] USE24-XDは、2024年のアメリカ合衆国大統領選挙期間中にX(元Twitter)から収集された100万近い投稿の大規模なデータセットである。
我々は,共謀,感性主義,ヘイトスピーチ,スペキュレーション,サティアという5つのカテゴリの投稿を体系的にアノテートするために,6つの大きな言語モデル(LLM)を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:57:12 GMT)
SpaTeoGL: Spatiotemporal Graph Learning for Interpretable Seizure Onset Zone Analysis from Intracranial EEG [1.7] 本稿では,知覚ネットワーク解析のための学習グラフフレームワークであるPaperTeoを提案する。
SpaTeoは、その空間構造の類似性に基づいて、ウィンドウレベルの空間グラフを共同で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:28:38 GMT)
A Generic Framework for Fair Consensus Clustering in Streams [1.6] 本稿では,クラスタリングに最も近いクラスタリングとクラスタフィッティングを統合した,新しい汎用アルゴリズムフレームワークを提案する。
我々は手法をより一般的なk中間コンセンサスクラスタリング問題に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:52:07 GMT)
Control Reinforcement Learning: Interpretable Token-Level Steering of LLMs via Sparse Autoencoder Features [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。
Adaptive Feature Maskingは、単一機能解釈性を維持しながら、多様な機能発見を促進する。
MMLU、BBQ、GSM8K、HarmBench、XSTestにわたるGemma 2Bでは、CRLは、トークン単位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） (Thu, 12 Feb 2026 02:43:40 GMT)
When Audio-LLMs Don't Listen: A Cross-Linguistic Study of Modality Arbitration [1.6] 音声とテキストが衝突する場合、音声対応言語モデルは2つのテキストソース間の調停の10倍の頻度でテキストに従う。
応答前に書き起こしを強制すると、テキストの優位性(19%から33%)が増加し、アクセシビリティを向上させることなく、音声の利点を犠牲にする。
最先端の4つのオーディオ-LLMと8言語にわたる実験は、言語間およびクロスモデルの変化と一貫した傾向を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:15:30 GMT)
Calibrating an Imperfect Auxiliary Predictor for Unobserved No-Purchase Choice [1.5] 企業が競争相手から購入するか、買わないか、会社のオファーを十分に考慮するか、といった、主要な消費者行動を見ることができないのが一般的である。
この外部オプション情報が欠落しているため、単純なマルチノミアルロジット(MNL)モデルであっても、市場規模と嗜好の推定が困難になる。
我々は,ブラックボックス補助予測器が外部オプションの確率を提供する相補的な設定について検討するが,異なるチャネル,期間,集団で訓練されたため,バイアスや誤判定の可能性がある。
我々は、これらの不完全予測を、焦点からの購入専用データを用いた統計的に有効なノン購入推定に変換するキャリブレーション手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:00:36 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） (Thu, 12 Feb 2026 15:05:37 GMT)
Visible and Hyperspectral Imaging for Quality Assessment of Milk: Property Characterisation and Identification [1.4] 従来の化学分析の代替手段としての可視・高スペクトルイメージングの可能性について検討した。
合計52個の乳サンプルが分析され、その生化学的組成が決定された。
12日間保存した試料と試料とを正確に区別した可視画像の解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:18:22 GMT)
WaveFormer: Wavelet Embedding Transformer for Biomedical Signals [1.3] 本稿では,ウェーブレット分解を2つの重要な段階(埋め込み構造と位置符号化)で統合するトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
我々は、ウェーブフォーマーを、人間の活動認識と脳信号分析にまたがる8つの多様なデータセット上で評価し、シーケンスの長さは50から3000のタイムステップとチャネル数(1から144)である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:20:43 GMT)
From Path Signatures to Sequential Modeling: Incremental Signature Contributions for Offline RL [1.3] 本稿では,トランケートされた経路シグネチャを時間的に順序付けられた要素列に分解するインクリメンタルシグネチャコントリビューション(ISC)手法を提案する。
ISCは本質的に即時軌跡更新に敏感であり、敏感で安定に要求される制御力学に重要である。
ISC-Transformer (ISCT) は,ISCを標準トランスフォーマーアーキテクチャに統合したオフライン強化学習モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:37:37 GMT)
Estimation of instrument and noise parameters for inverse problem based on prior diffusion model [1.2] 本稿では,逆問題における観測パラメータ(応答パラメータと誤差パラメータ)の推定の問題に対処する。
提案手法により、観測パラメータと興味のイメージの両方に対して最適な推定値を定義することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:43:11 GMT)
Consistent inclusion of triple substitutions within a coupled cluster based static quantum embedding theory [1.2] クラスタシングルとダブルの結合を超えた精度で,フラグメント問題に対する解法を組み込んだ。
環境サブシステムでは、三重振幅の摂動的推定を構築する。
さらに、環境振幅から断片振幅へのフィードバックも含む、より完全な定式化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:00:03 GMT)
V-SHiNE: A Virtual Smart Home Framework for Explainability Evaluation [1.2] V-SHiNEはブラウザベースのスマートホームシミュレーションフレームワークである。
研究者は環境を設定し、振る舞いをシミュレートし、カスタムな説明エンジンをプラグインできる。
159人の参加者による研究は、その実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:53:10 GMT)
Epistemic Throughput: Fundamental Limits of Attention-Constrained Inference [1.1] 安価なスクリーニングステージが$K$レコードを処理し、高価な検証ステージが少なくとも$B$をフォローできることを示します。
我々は、ACI(Atention-Constrained Inference)を通じてこの体制を定式化し、安価なスクリーニングステージが$K$レコードを処理し、高価な検証ステージが少なくとも$B$をフォローすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 23:10:40 GMT)
Hi-SAM: A Hierarchical Structure-Aware Multi-modal Framework for Large-Scale Recommendation [1.1] Hi-SAMは階層構造対応のマルチモーダルフレームワークで、2つの設計がある。
幾何学的アライメントによってモダリティを統一し、粗大な戦略によってそれらを定量化する。
大規模なソーシャルプラットフォーム上に展開されたHi-SAMは、コアオンラインメトリックの6.55%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:26:15 GMT)
Counterfactual Conditional Likelihood Rewards for Multiagent Exploration [1.1] 我々は,各エージェントのチーム探索へのユニークな貢献を分離することで,各エージェントの探索を評価できる対実条件的報酬を導入する。
連続的マルチエージェント領域の実験では、CCL報酬はスパースチーム報酬を持つ領域の学習を加速し、ほとんどの関節アクションはゼロ報酬をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:08:49 GMT)
Task- and Metric-Specific Signal Quality Indices for Medical Time Series [1.0] 信号品質をタスクとメートル法に依存した概念として定式化し、摂動に基づくSQI(pSQI)を提案する。
pSQIは、メトリックに関する入力信号におけるアルゴリズムの性能劣化を検出することを目的としている。
Rピーク検出と心房細動分類ベンチマークの実験は、提案したpSQIが既存の特徴と深層学習に基づくSQIを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 23:23:41 GMT)
LLM-Driven 3D Scene Generation of Agricultural Simulation Environments [1.0] 3Dシーン生成のための大規模言語モデル(LLM)は、将来性を示すが、しばしばドメイン固有の推論、検証機構、モジュール設計を欠いている。
本稿では,LLMを用いて自然言語のプロンプトから農業用合成シミュレーション環境を生成する。
モジュール型マルチLLMパイプラインを開発し、3Dアセット検索、ドメイン知識注入、Unrealレンダリングエンジンのためのコード生成を統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:33:01 GMT)
Soft Contamination Means Benchmarks Test Shallow Generalization [1.0] トレーニングデータがベンチマークデータで汚染される場合、ベンチマークパフォーマンスは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化のバイアス付き見積もりを与える。
意味的重複による訓練データのソフトな汚染について検討する。
ソフト汚染の頻度は、真の能力向上とテストデータの蓄積と、トレーニングコーパスの成長における効果的なテストデータの両方を反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:12:53 GMT)
An Efficient Hybrid Deep Learning Approach for Detecting Online Abusive Language [1.0] 本稿では,BERT,CNN,LSTMアーキテクチャをReLUアクティベーション関数と統合したハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。
このモデルは77,620の乱用と272,214の非乱用テキストサンプルを含む多種多様な不均衡データセットに対して強い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:13:16 GMT)
A$^{2}$V-SLP: Alignment-Aware Variational Modeling for Disentangled Sign Language Production [0.9] A$2$V-SLPは、決定論的埋め込みよりも、調音的に非絡み合った潜在分布を学習する。
不整合変分オートコーダは、接地トラス符号ポーズシーケンスを符号化し、調音器固有の平均および分散ベクトルを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:07:32 GMT)
AgentLeak: A Full-Stack Benchmark for Privacy Leakage in Multi-Agent LLM Systems [0.9] GPT-4o、GPT-4o-mini、Claude 3.5 Sonnet、Mist Largeral、Llama 3.3 70Bを4,979トレースでテストすると、マルチエージェント構成がチャネル毎の出力リークを減らすことが分かる。
内部チャネルはこのギャップの大部分を占めている: エージェント間メッセージ(C2)リークは68.8%、C1(出力チャネル)では27.2%である。
発見は、内部チャネルのプライバシ保護を組み込んだ調整フレームワークの必要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:10:44 GMT)
A Framework for Spatial Quantum Sensing [0.9] 量子センシングにおいて、ゴールは、基礎となるフィールドと一連の量子センサーが一組の位置でフィールドを問うことを与えられたとき、フィールドの何らかの性質に対する推定器を見つけることである。
この研究では、この問題を量子センサーのネットワークにリンクし、これらのセンサーを絡み合わせる。
解として出てくる推定子は、非局所絡み合い戦略が最大精度を提供するようなものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:24:51 GMT)
Towards Personalized Bangla Book Recommendation: A Large-Scale Multi-Entity Book Graph Dataset [0.9] 本研究は,大規模多義性ヘテロジニアスブックグラフデータセットであるRokomariBGを紹介する。
データセットには127,302冊の書籍、63,723人のユーザ、16,601人の著者、1,515のカテゴリ、2,757の出版社、209,602のレビューが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:18:55 GMT)
Your Robot Will Feel You Now: Empathy in Robots and Embodied Agents [0.9] 人間とロボットの相互作用と会話エージェントの具体化は、機械に共感をどのように実装するかを長い間研究してきた。
人間や動物の振る舞いを模倣することで、これらの分野がどのような共感的行動やモデルで実現されるのか?
この章は、これらの研究から学んだ知識を、ChatGPTのような今日のユビキタスな言語ベースのエージェントに応用することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:07:44 GMT)
Moonshine v2: Ergodic Streaming Encoder ASR for Latency-Critical Speech Applications [0.9] フルアテンショントランスフォーマーエンコーダは、音声認識(ASR)のための強力な精度ベースラインのままである
本稿では、スライディングウインドウ自己アテンションを用いて、有界低レイテンシ推論を実現するエルゴードストリーミングエンコーダASRモデルv2を紹介する。
提案モデルでは,標準ベンチマーク間での単語誤り率の状態を達成し,モデルのサイズを6倍にし,性能を著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:20:45 GMT)
AstRL: Analog and Mixed-Signal Circuit Synthesis with Deep Reinforcement Learning [0.9] 本研究は、グラフ生成問題として回路設計をキャストし、深部強化学習(AstRL)により駆動されるAMS合成の新しい手法を提案する。
AstRLは、シミュレータ組み込み環境において、ユーザー特定ターゲットに対して直接最適化された回路を生成し、トレーニング中に地道フィードバックを提供する。
3つの現実的な設計課題に対する実験結果は、最先端のベースラインよりも従来の設計指標を大幅に改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:52:39 GMT)
A Large Language Model for Disaster Structural Reconnaissance Summarization [0.9] 大規模言語モデル(LLM)は複数の分野にまたがって普及し、AIによる視覚ベースの構造健康モニタリングに関する新たな洞察を提供する。
本研究では,LLM-DRS(LLM-DRS)フレームワークについて紹介する。
LLM-DRSは、集約された属性とメタデータに基づいて、個々の構造や影響を受ける領域の要約レポートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:14:45 GMT)
Note on Martingale Theory and Applications [0.9] このノートは、条件付き期待の測度論的定式化、マルティンゲール変換、および上向きの補題を強調する。
その結果Martingale Convergence Theoremが導かれ、Galton-Watson分岐過程における絶滅挙動の研究に応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:50:35 GMT)
Weakly Supervised Contrastive Learning for Histopathology Patch Embeddings [0.8] 弱教師付きコントラスト学習(WeakSupCon)と呼ばれる特徴表現学習フレームワークを提案する。
提案手法は, インスタンスレベルの擬似ラベル付けに依存しないが, 特徴空間内の異なるラベルのパッチを効果的に分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:18:58 GMT)
TFT-ACB-XML: Decision-Level Integration of Customized Temporal Fusion Transformer and Attention-BiLSTM with XGBoost Meta-Learner for BTC Price Forecasting [0.8] 既存のディープラーニングモデルは、様々な市場条件で解釈可能性や一般化に苦しむことが多い。
本研究は,BTC閉値予測のためのハイブリッドスタック一般化フレームワークTFT-ACB-XMLを提案する。
2014年10月1日から2026年1月5日までのBTCデータを用いた実証検証では,提案フレームワークの性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:20:56 GMT)
U-Net with Hadamard Transform and DCT Latent Spaces for Next-day Wildfire Spread Prediction [0.7] 我々は、マルチモーダル衛星データを入力として利用し、翌日の山火事拡散予測のための軽量ツールを開発した。
ディープラーニングモデルは、Transform Domain Fusion UNetと呼ばれ、トレーニング可能なAdamard TransformとDisdisrete Cosine Transformレイヤを組み込んでいる。
提案手法は,軽量環境下での精度と効率のバランスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:45:53 GMT)
The Value Sensitivity Gap: How Clinical Large Language Models Respond to Patient Preference Statements in Shared Decision-Making [0.7] 大規模言語モデル (LLM) は意思決定支援ツールとして臨床に導入されているが, 患者価値の明示的な記述に対する対応方法はまだ検討されていない。
我々は,98,759人の未確認メディケイド遭遇ノートから得られた臨床ヴィニグレットを用いて因子分析を行った。
全てのモデルでは、非コントロール試験の100%で患者の値を認めたが、実際の推奨シフトは控えめであった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:42:21 GMT)
Post-measurement states are (very) useful for measurement discrimination [0.6] 我々は、測定の古典的な測定結果だけでなく、測定後の量子状態も検討する。
測定後の量子状態が利用可能であれば、2つの立方体射影測度を識別するタスクは、各プロジェクタペアに関連する量子状態の2つのコピーを識別するタスクと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:47:47 GMT)
Benchmark Health Index: A Systematic Framework for Benchmarking the Benchmarks of LLMs [0.5] 大きな言語モデル(LLM)は急速に進歩しているが、この進歩を測定するために使われるベンチマークはますます信頼できないものになりつつある。
ベンチマークヘルス指標(BHI)は、3つの軸に沿って評価セットを監査するための純粋なデータ駆動型フレームワークである。
BHIは、ベンチマークの健全性をマクロレベルで定量化する最初のフレームワークであり、ベンチマークの選択と動的なライフサイクル管理を可能にするための原則化された基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:47:16 GMT)
Neural and numerical methods for $\mathrm{G}_2$-structures on contact Calabi-Yau 7-manifolds [0.5] 接触カラビヤウ上の$mathrmG$-structure 3-formsを近似するためのフレームワークについて述べる。
既存のニューラルネットワークモデルを用いて、カラビ・ヤウ計量の3倍の近似リッチフラットを計算し、第2に、この計量を用いて、9次元のカラビ・ヤウリンクに関連付けられた$mathrmG$-structureを明示的に構築することにより、3つの形式の数値近似をサンプル点の大規模なセットで生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:52:06 GMT)
Observing dissipationless flow of an impurity in a strongly repulsive quantum fluid [0.5] 我々は, 微視的不純物が強い相互作用を持つ1次元ボースガスを通じて, 摩擦を伴わずにどのように伝播するかを示す。
我々の研究結果は、量子効果が量子流体に浸漬された微視的物体の散逸をなくすのにどう役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:49:45 GMT)
Brain Tumor Classifiers Under Attack: Robustness of ResNet Variants Against Transferable FGSM and PGD Attacks [0.5] 敵攻撃に対するResNetアーキテクチャの感受性とレジリエンスについて検討する。
BrainNeXtモデルはブラックボックス攻撃に対する高い堅牢性を示す。
BrainNetとDilationモデルは、特にPGDの下で、より高いイテレーションステップと$$の値を持つ攻撃に対して、より脆弱である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:58:33 GMT)
Can Local Vision-Language Models improve Activity Recognition over Vision Transformers? -- Case Study on Newborn Resuscitation [0.4] 本研究は、新生児蘇生ビデオからの行動認識を改善するための生成AI(GenAI)手法の可能性について検討する。
我々は、ローランド適応(LoRA)を含むいくつかのゼロショットVLM戦略と分類ヘッドを用いた微調整VLMの評価を行った。
実験の結果,小さな(局所的な)VLMは幻覚に苦しむが,LoRAで微調整するとF1スコアが0.91となり,TimeSformerの0.70を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:31:10 GMT)
Learning functions of quantum states with distributed architectures [0.4] データから直接量子状態の関数を学習するための分散量子エクストリーム学習マシン(QELM)アーキテクチャの設計と性能を解析する。
目的は、線形および非線形両方の特徴を含む入力量子状態の特定の特性を効果的に回復できるスキームを決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:25:28 GMT)
Vibe Coding on Trial: Operating Characteristics of Unanimous LLM Juries [0.4] 大きな言語モデル(LLM)は、開発者が平易な言語でインテントを記述するのに十分なコーディング能力を持っている。
欠けているのは、人間に全てを送ることなく、どのモデルで書かれたクエリが安全に受け入れられるかを判断する信頼性の高い方法だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:32:45 GMT)
ULTRA:Urdu Language Transformer-based Recommendation Architecture [0.4] ローリソース言語であるUrduには、効果的なセマンティックコンテンツレコメンデーションシステムがない。
我々はこれらの課題に対処するためにULTRA(Urdu Language Transformer-based Recommendation Architecture)を提案する。
大規模なUrduニュースコーパスで実施された大規模な実験により、提案アーキテクチャは多様なクエリタイプ間のレコメンデーション関連性を一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:26:46 GMT)
Reconstructing Carbon Monoxide Reanalysis with Machine Learning [0.4] コペルニクス大気モニタリングサービスは、モデルシミュレーションと衛星観測を組み合わせることで大気組成の再分析製品を提供する。
これらの製品の品質は観測データの可用性に強く依存しており、新しい衛星機器が利用可能になったり、中止されたりすると、時間とともに変化する可能性がある。
機械学習は、モデル構成間の体系的な差異を学習することで、そのようなデータ損失を補う、有望なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:58:00 GMT)
Disentangling Ambiguity from Instability in Large Language Models: A Clinical Text-to-SQL Case Study [0.3] テキストから言語までを2段階のプロセスとしてモデル化するフレームワークであるCLUESを提案する。
意味的不確実性を曖昧性スコアと不安定性スコアに分解する。
CLUESは最先端のカーネルエントロピー行列の故障予測を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:46:20 GMT)
Future Mining: Learning for Safety and Security [0.3] 現実世界の鉱業環境は、照明不足、GPSの否定された条件、不規則な地下地形、断続的な接続など、厳しい制約を課している。
本稿では,マルチモーダル認識,セキュアなフェデレーション学習,強化学習,DTN対応通信,エネルギー認識を協調型安全フレームワークに統合する統合型スマートセーフティ・セキュリティアーキテクチャの構想について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 01:13:16 GMT)
Unconditional full vector magnetometry using spin selectivity in Nitrogen Vacancy centers in diamond [0.2] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心に基づく量子センサーは10年以上にわたり、センシングコミュニティの中心的な話題となっている。
磁場の外部情報を必要としない無条件ベクトル磁気計測法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:42:31 GMT)
Structural control of two-level defect density revealed by high-throughput correlative measurements of Josephson junctions [0.2] 2レベルシステム(TLS)は超伝導量子ビットと結合し、スケーラブルな量子プロセッサにとって重要なボトルネックである。
ここでは、ジョセフソン回路における強結合TLSの微細構造原点を追従する高スループット相関手法を示す。
電極作製パラメータの変化によりTLSの3分の2の低下がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 01:01:10 GMT)
EVA: Towards a universal model of the immune system [0.2] 免疫学と炎症の多モード基盤モデルとして,最初のクロス種EVAを紹介した。
EVAは、種、プラットフォーム、解像度のトランスクリプトミクスデータを調和させ、組織データを統合してリッチで統一された患者表現を生成する。
薬物開発パイプラインにまたがる39のタスクの総合的な評価スイートを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:43:21 GMT)
SynthRAR: Ring Artifacts Reduction in CT with Unrolled Network and Synthetic Data Training [0.2] CT検出器の欠陥反応と不整合反応は、再建された画像のリングとストリークアーティファクトを生じさせ、臨床目的には使用できない。
本稿では,非理想的応答と線形前方投影とCT幾何を考慮した非理想的ネットワークを用いた逆問題を提案する。
シングラムと画像領域のリングアーティファクトの内在的相関は、自然画像から得られる合成データによって利用され、実際の臨床データを必要とせずに、トレーニングされたモデルでアーティファクトを修正できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:30:14 GMT)
Prototype-driven fusion of pathology and spatial transcriptomics for interpretable survival prediction [0.2] 完全スライド画像(WSI)は、多重インスタンス学習(MIL)による弱教師付き予後モデリングを可能にする
空間転写学(ST)はin situ遺伝子の発現を保持し、形態を補完する空間分子コンテキストを提供する。
本稿では,WSIとSTを統合した解釈可能なエンドツーエンドフレームワークPathoSpatialを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:59:07 GMT)
A Comparative Study of MAP and LMMSE Estimators for Blind Inverse Problems [0.2] 本稿では,2つの合成MAP手法を用いて,非次元問題を軽減する方法を示す。
また, LMMSE推定器は, 限界を回避できる代替手段として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:49:45 GMT)
Differentiable Modal Logic for Multi-Agent Diagnosis, Orchestration and Communication [0.2] このチュートリアルは、モーダル論理ニューラルネットワーク(MLNN)を用いて実装された微分可能モーダル論理(DML)を実証する。
筆者らは, 疫学(信頼する者), 時間的(障害を引き起こす場合), うつ病(何が許されるか), 不安(エージェントの信頼をどう解釈するか)の4つのモードを通じて, 統合された神経象徴的デバッグの枠組みを提示する。
ニューロシンボリック・コミュニティにおける重要な貢献:(1)信頼と因果関係が明示的なパラメータであり不透明な埋め込みではない解釈可能な学習構造、(2)スパースデータによる学習をガイドする識別可能な公理による知識注入、(4)モニタリング、アクティブコントロール、コミュニケーションのための実践的展開パターン
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:39:18 GMT)
Benchmarking Vision-Language Models for French PDF-to-Markdown Conversion [0.1] 本稿では,近年のVLM(Vision-Language Models)を用いたPDF-to-Markdown変換の評価を行った。
そこで本研究では,6万件の文書のコーパスから抽出したサンプルデータを用いて,難解なページを抽出する手法を提案する。
我々は、手書きとフォームで最強のプロプライエタリなモデルに対して、かなり高いロバスト性を観察する一方、いくつかのオープンウェイトシステムは、標準のプリントレイアウトにおいて競争力を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:55:43 GMT)
Magic and Wormholes in the Sachdev-Ye-Kitaev Model [0.1] 熱状態におけるフェルミオン弦の統計的性質を経路積分法を用いて検討した。
Sachdev-Ye-Kitaev (SYK) モデルのようなマヨラナフェルミオンの系では、この観測可能な集合はマヨラナフェルミオン作用素のすべての弦とすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:00:44 GMT)
Human-Inspired Continuous Learning of Internal Reasoning Processes: Learning How to Think for Adaptive AI Systems [0.1] 内部推論プロセスは、動的現実世界環境で持続的な適応が可能なAIシステムの開発に不可欠である。
本研究では,シーケンシャルな推論モデル内での推論,行動,反射,検証を統一する,人間にインスパイアされた継続的学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:19:04 GMT)
propella-1: Multi-Property Document Annotation for LLM Data Curation at Scale [0.1] シングルスコアは複数の品質次元を膨らませ、フレキシブルなフィルタリングを防止し、解釈性を提供しない。
我々は18のプロパティにまたがる文書を6つのカテゴリにアノテートする小さな多言語LLMのファミリーであるpropella-1を紹介した。
我々は、FinWeb-2、FinPDFs、HPLT 3.0、Nemotron-CCのデータを含む、主要な事前学習コーパスをカバーする30億以上のドキュメントアノテーションのデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:13:08 GMT)
SPIRE: Structure-Preserving Interpretable Retrieval of Evidence [0.1] 木構造ドキュメント上で動作する構造対応検索パイプラインを提案する。
私たちは、ドキュメントプリミティブの小さなセット、パスとパスセットを定義します。
グローバルな文脈化は、選択を理解不能にするために必要な非局所的な足場を追加する。
局所的な文脈化は、その構造領域内での種選択を拡張して、コンパクトで文脈に富んだビューを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:46:10 GMT)
GPT-4o Lacks Core Features of Theory of Mind [0.1] ToMの認知的な定義を用いて、新しい評価フレームワークを開発し、テストする。
LLMは単純なToMパラダイムで人間の判断を近似することに成功したが、論理的に等価なタスクでは失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:33:58 GMT)
On the Sensitivity of Firing Rate-Based Federated Spiking Neural Networks to Differential Privacy [0.1] Federated Neuromorphic Learning (FNL)は、データを集中化せずにデバイス上でエネルギー効率とプライバシ保護の学習を可能にする。
本稿では,SNNにおける差分プライバシ(DP)メカニズム,特に勾配クリッピングとノイズ注入,摂動速度統計,およびこれらの摂動がFNL調整にどのように伝播されるかを分析する。
本研究は,プライバシ保護のためのFNLについて,特にプライバシ強度とレート依存調整のバランスについて,実用的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:40:25 GMT)
Experimental setup for the combined study of spin ensembles and superconducting quantum circuits [0.1] 超伝導量子ビットは磁場に非常に敏感であり、スピンアンサンブルは制御のために有限磁場を必要とする。
本研究では,これらの制約を満足し,立証された量子ビット安定性を提供する,最初の実験的なセットアップを実証する。
クリオフィーシールドと超伝導アルミニウムシールドのいくつかの層が磁気クロストークを8桁以上抑制していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 09:05:40 GMT)
Non-Abelian Quantum Low-Density Parity Check Codes and Non-Clifford Operations from Gauging Logical Gates via Measurements [0.0] 我々はクリフォードゲートをゲージして得られた非アベリアqLDPC符号の構成を紹介する。
我々の構成では、任意のqLDPCコード上でCifford以外の操作を実行するためのプロトコルを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:05:23 GMT)
Millisecond-Scale Calibration and Benchmarking of Superconducting Qubits [0.0] 我々は、パルス生成、データ取得、分析、フィードフォワードを共に配置し、CPUラウンドトリップをなくす、FPGA上でのワークフローを実証する。
本ワークフローでは,指数関数および正弦関数のような応答関数を計算効率よく推定する手法を含む,スパースサンプリングおよびオンFPGA推論ツールを導入する。
これらの方法は、読み出し校正、分光、パルス振幅校正、コヒーレンス推定、ベンチマークのための低遅延プリミティブを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:08:22 GMT)
Where Bits Matter in World Model Planning: A Paired Mixed-Bit Study for Efficient Spatial Reasoning [0.0] 2つのプランナー予算の下で、均一、混合、非対称、層幅の混合ビット評価を行う。
8ビットと6ビットの設定はFP16に近いままであり、3ビットの設定は崩壊し、4ビットの設定はアロケーションに敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:32:51 GMT)
When Agents Disagree With Themselves: Measuring Behavioral Consistency in LLM-Based Agents [0.0] ReActスタイルのエージェントは、同じ入力でも平均10回の実行毎に2.0--4.2の異なるアクションシーケンスを生成する。
一貫性のある動作を持つタスクは80-92%の精度を達成するが、一貫性のないタスクは25-60%しか達成しない。
この結果から,実行中の動作の整合性を監視することにより,早期のエラー検出とエージェント信頼性の向上が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:15:14 GMT)
Visual Reasoning Benchmark: Evaluating Multimodal LLMs on Classroom-Authentic Visual Problems from Primary Education [0.0] 本稿では,視覚的推論ベンチマーク(VRB)を紹介する。
マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) を, 教室の視覚的問題に対処する能力に基づいて評価することを目的としている。
このベンチマークは、ザンビアとインドの小学校試験から得られた701の質問に基づいて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:29:03 GMT)
Understanding Persuasive Interactions between Generative Social Agents and Humans: The Knowledge-based Persuasion Model (KPM) [0.0] ジェネレーティブソーシャルエージェント(GSA)は、人工知能を使用して、人間のユーザと自律的に通信する。
理論的枠組みとして知識に基づく説得モデル(KPM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 01:53:28 GMT)
The Pinnacle Architecture: Reducing the cost of breaking RSA-2048 to 100 000 physical qubits using quantum LDPC codes [0.0] このアーキテクチャは、量子低密度パリティチェック(QLDPC)コードを用いて、普遍的でフォールトトレラントな量子計算を可能にする。
2048ビットのRSA整数は、物理誤り率10～3ドル、コードサイクル時間1～3s、リアクション時間10～3sから10万ビット未満の物理量子ビットで分解可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 00:30:48 GMT)
The Dunning-Kruger Effect in Large Language Models: An Empirical Study of Confidence Calibration [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにまたがる顕著な能力を示してきたが、彼らの自信を正確に評価する能力はいまだによく分かっていない。
本研究では,LLMがDunning-Kruger効果を連想させるパターンを示すかどうかを実証的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:58:52 GMT)
TAVAE: A VAE with Adaptable Priors Explains Contextual Modulation in the Visual Cortex [0.0] 視覚システムによって要求に応じてタスク固有のコンテキスト先行を学習できることが示される。
この結果から,視覚システムによる要求に応じて,柔軟なタスク固有のコンテキスト先行を学習できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:50:56 GMT)
Synthetic Image Detection with CLIP: Understanding and Assessing Predictive Cues [0.0] CLIPベースの検出器は、強力な視覚的アーティファクトを単に検出するか、微妙なセマンティックバイアスを悪用するかは不明だ。
CLIPベースの検出器は、非相関なアクティベーションとテキストグラウンドの概念モデルを用いて、解釈可能な線形ヘッドを用いて何を学ぶかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:21:32 GMT)
Structured Context Engineering for File-Native Agentic Systems: Evaluating Schema Accuracy, Format Effectiveness, and Multi-File Navigation at Scale [0.0] 大規模言語モデルエージェントは、プログラムインターフェイスを介してシステムを操作するようになっている。
しかし、実践者は、これらのエージェントが消費するコンテキストを構造化する方法に関する経験的なガイダンスを欠いている。
11のモデル、4のフォーマット、スキーマ10から10,000のテーブルにわたる9,649の実験を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:19:22 GMT)
Statistical Parsing for Logical Information Retrieval [0.0] 本稿では、推論、セマンティクス、構文間のギャップに対処する。
推論のために、QBBN を NEG 因子で拡張し、P(x) + P(neg x) = 1 を強制する。
意味論では、ロールラベル付き述語、モーダル量化器、およびPrawitzに続く表現性の3つの階層を持つ型付き論理言語を示す。
文法において,文を論理形式に決定的にコンパイルする型付きスロット文法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:57:25 GMT)
Spin networks of quantum channels [0.0] 我々は、環境効果をモデル化する一般的な量子チャネルを組み込むようにフレームワークを拡張した。
完全正のトレース保存(CPTP)写像を定義するクラウス作用素の変換特性がスピンネットワークのゲージ不変性と一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:30:41 GMT)
Spectral Homogenization of the Radiative Transfer Equation via Low-Rank Tensor Train Decomposition [0.0] 吸収散乱媒体における放射移動は、105から106個の分子吸収線を持つスペクトル領域にわたる輸送方程式を解く必要がある。
ヤング測度均質化フレームワークは低ランクテンソル-トレイン分解を許容する解テンソルIを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:41:39 GMT)
Single-shot GHZ characterization with connectivity-aware fanout constructions [0.0] 我々はCNOTの深さブロックを$n$-qubitファンアウトゲート(multitarget-CNOT)の深さ2L-1$に変換する。
我々は、重いヘックス接続制限の下で$n$-qubitのファンアウトゲートを構築するためにレシピを使用し、深さは$O(n1/2)$を得る。
我々は、同じ深さの$n$体パウリ群から可換可観測物の完全集合を測るために、これらの$n$-qubitのファンアウト構成を用いる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:31:14 GMT)
Secrecy and Verifiability: An Introduction to Electronic Voting [0.0] 電子投票システムには、投票の秘密性と検証性という2つの重要な性質が必要であると我々は主張する。
完全なブラックボックスである選挙スキームは、投票の秘密を提供するが、結果の検証は不可能である。
このチュートリアルは、電子投票以外の読者にこれらのアイデアをアクセスできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:48:47 GMT)
Scalable Preparation of Matrix Product States with Sequential and Brick Wall Quantum Circuits [0.0] マトリックス製品状態(MPS)は、回路の複雑さのために精度が交換されるときにより効率的な構成を認める。
この作業では,両戦略の長所をひとつのパイプラインで組み合わせた,エンドツーエンドのMPS準備フレームワークを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:07:11 GMT)
SHAPR: A Solo Human-Centred and AI-Assisted Practice Framework for Research Software Development [0.0] 本稿では,SHAPR(Solo, Human-centred, AI-assisted Practice)を実践レベルの運用フレームワークとして提案する。
本研究は,研究ソフトウェア開発,人間-AIコラボレーション,リフレクティブラーニングを明示的にリンクすることによって,SHAPRが知識生産とHDR研究者のトレーニングの両方をサポートする方法について,より広範な議論に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:02:39 GMT)
Right for the Wrong Reasons: Epistemic Regret Minimization for Causal Rung Collapse in LLMs [0.0] 我々は,「間違った理由のために正しい」機械学習システムが,分散シフトの下で崩壊するショートカットによって高い性能を達成することを示す。
結果に基づく学習が正しい答えを補強すると、エージェントは欠陥のある推論に定着する。
本稿では,タスク成功とは無関係に因果推論における誤りをペナルティ化する信念修正の目的であるてんかんレグレト最小化(ERM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:48:21 GMT)
Repulsive Gravitational Force as a Witness of the Quantum Nature of Gravity [0.0] 空間的に重畳された1つの「源」質量が「プローブ」物質波束に作用し、重力場の量子的性質を明らかにすることを示した。
古典的な重力場は、2つの異なる重力状態の量子干渉を必要とするため、反発を起こすことはない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:54:50 GMT)
Reproducing DragDiffusion: Interactive Point-Based Editing with Diffusion Models [0.0] DragDiffusionは、インタラクティブなポイントベースの画像編集のための拡散に基づく方法である。
この研究は、著者がリリースした実装とDragBenchベンチマークを用いたDragDiffusionの研究を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 20:40:43 GMT)
Remarks on non-invertible symmetries on a tensor product Hilbert space in 1+1 dimensions [0.0] 格子上の有限次元上のヒルベルト空間のテンソル積上の非可逆対称性作用素の指数を提案する。
我々の指数は、量子セルオートマトンで表される可逆対称性作用素のグロス・ネズメ・ボグツ・ヴェルナー指数を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:17:58 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） (Thu, 12 Feb 2026 05:32:26 GMT)
Regularized Meta-Learning for Improved Generalization [0.0] 正規化メタラーニングは、高次元アンサンブルシステムのための安定かつデプロイ効率の高いスタックング戦略である。
4段階のパイプラインは、冗長性を考慮したプロジェクション、統計的メタ機能拡張、およびクロスバリデーションされた正規化メタモデルを組み合わせる。
Playground Series S6E1ベンチマークでは、提案フレームワークは8.582のアウトオブフォールドRMSEを実現し、単純な平均(8.894)と従来のリッジ積み重ね(8.627)よりも改善し、グリーディヒルクライミング(8.603)とほぼ低ランタイム(8.603)とほぼ一致する(4倍高速)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:55:32 GMT)
Reconstruction of finite Quasi-Probability and Probability from Principles: The Role of Syntactic Locality [0.0] 準確率は物理学の様々な分野に分布するが、その概念的基礎は未だ不明である。
構造的整合性要件から準確率とその条件計算を導出する原理的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:00:08 GMT)
Realization of a cavity-coupled Rydberg array [0.0] 本稿では,この長期的目標を達成するための空洞結合型Rydbergアレーについて述べる。
我々は,光学キャビティとの強い結合が,同じ空間配置で実現可能であることを示す。
提案するプラットフォームは、量子ネットワークノードの実現を含む、いくつかの新しい方向への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:34:41 GMT)
Real-Time Proactive Anomaly Detection via Forward and Backward Forecast Modeling [0.0] 本稿では,前向き予測モデル (FFM) と後向き再構成モデル (BRM) の2つの前向きな異常検出フレームワークを紹介する。
FFMは破壊を予想する将来のシーケンスを予測し、BRMは将来の状況から最近の歴史を再構築し、初期の前駆体を明らかにする。
我々のモデルは連続的および離散的多変量特徴の両方をサポートし、実環境における堅牢な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 03:57:41 GMT)
RING: Rabi oscillations induced by nonresonant geometric drive [0.0] 2レベル量子系のコヒーレント制御は典型的には駆動場を用いて達成される。
2つのラビソン量子系において、駆動周波数がLRING2015周波数よりもはるかに大きいとき、完全位相を誘導する機構を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:10:45 GMT)
Quantum-Coherent Thermodynamics: Leaf Typicality via Minimum-Variance Foliation [0.0] エネルギー変動が量子コヒーレントな寄与を維持するための枠組みを開発する。
各葉において、正規化と平均エネルギーに適合する最小バイアス状態を構築する。
この構造は固有状態の熱化を平衡を超えて拡張する自然な設定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:51:11 GMT)
Quantum Circuit Generation via test-time learning with large language models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は構造化されたアーティファクトを生成することができるが、科学的設計の信頼性として使用するにはブラックボックス評価の下で反復的改善のメカニズムが必要である。
LLMは固定長ゲートリストへの編集を提案し、外部シミュレータはMeyer-Wallach(MW)グローバルエンタングルメント尺度を用いて結果の状態を評価する。
従来のハイパフォーマンスな候補を明示的なメモリトレースとして再利用できる軽量なテスト時間学習レシピを導入し、スコア差フィードバックでプロンプトを強化し、再起動する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:53:26 GMT)
Quantization Mapping on Dirac Dynamics via Voltage-Driven Charge Density in Monolayer Graphene: A Klein Paradox and Entropy-Ruled Wavevector Mechanics Study [0.0] 単層グラフェンにおける電圧駆動電荷密度の実証的関係を通して, ディラック材料のエネルギー量子化を図示した。
本研究はディラック材料における相互作用ポテンシャル-DOS関係に関する情報を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 05:49:29 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） (Thu, 12 Feb 2026 07:50:06 GMT)
Protocols for a many-body phase microscope: From coherences and d-wave superconductivity to Green's functions [0.0] 本研究では, 物質波顕微鏡におけるフーリエ空間の操作により, 実験的に現実的な環境下で, 様々な長距離オフ対角補正器にアクセスできる方法を提案する。
以上の結果から, 位相やコヒーレンスを含む異方性相関にアクセスし, 興味深い量子多体状態のキャラクタリゼーションを行う上で, 物質波顕微鏡の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:29:22 GMT)
Protein Circuit Tracing via Cross-layer Transcoders [0.0] ProtoMechは、pLMの計算回路を発見するためのフレームワークである。
タンパク質ファミリー分類および機能予測タスクにおける当初の性能の82～89%を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:57:57 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） (Thu, 12 Feb 2026 02:42:42 GMT)
Potential-energy gating for robust state estimation in bistable stochastic systems [0.0] ダブルウェル・ダイナミクスによって制御されるシステムにおけるロバストな状態推定法である電位エネルギーゲーティングを導入する。
拡張フィルタ,アンセントフィルタ,アンサンブルフィルタ,適応カルマンフィルタおよび粒子フィルタ内でのゲーティングを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:43:34 GMT)
PhyNiKCE: A Neurosymbolic Agentic Framework for Autonomous Computational Fluid Dynamics [0.0] この研究は、信頼できるエンジニアリングのためのニューロシンボリック・エージェント・フレームワークであるPhyNiKCEを紹介している。
標準的なブラックボックスエージェントとは異なり、PhyNiKCEはシンボリック検証からニューラルプランニングを分離する。
このアーキテクチャは、幅広い産業自動化において、信頼できる人工知能のためのスケーラブルで監査可能なパラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:37:56 GMT)
Phase Estimation from Amplitude Collapse in Correlated Matter-Wave Interference [0.0] 我々は、原子干渉計の異なる磁気感度サブ状態に対して、ターゲットフィッティング法を適用することにより、振幅崩壊(PEAC)からの位相推定を導入する。
PEACは、完全に相関した信号の標準ツールよりも高い真性(最大80%のバイアス低減)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:05:21 GMT)
Parity-dependent double degeneracy and spectral statistics in the projected dice lattice [0.0] 本研究では,ハバード相互作用を2つの低エネルギー・縮退平板上に投射することで得られる相互作用するフェルミオン系について検討する。
偶数の粒子に対して、スペクトルは時間反転対称ハミルトニアンに対して予想されるガウス直交アンサンブルに一致する。
対照的に、奇異性セクターは、既知のすべての対称性を解決した後でも、すべての固有状態の正確な二重縮退性を示す。
単一物理系における2つの異なるランダム行列アンサンブルの同時出現は、前例のない発見であり、新しい道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:38:31 GMT)
Operational limits to entanglement-based satellite quantum key distribution [0.0] 絡み合いに基づく量子鍵分布は、低い一致するカウントレートのために有限な鍵効果をもたらす。
我々は、低地球軌道衛星からのペア分布の高忠実度モデルを開発する。
我々はこれを、BBM92プロトコルのための厳密な有限鍵セキュリティフレームワークと統合し、異なるオーバーパスジオメトリ間で秘密鍵長を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 11:22:15 GMT)
Not a Silver Bullet for Loneliness: How Attachment and Age Shape Intimacy with AI Companions [0.0] 並列性は、セキュアにアタッチされたユーザに対する親密性の低下とパラドックス的に関連付けられるが、回避性とあいまいなユーザに対する親密性は増大する。
高齢者は、孤独度が低い場合でも、より親密度が高いと報告する。
この研究は、AI仲間と親密な関係を形成する可能性が最も高い人物を明らかにし、商用モデルにおける倫理的リスクを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 23:21:16 GMT)
Normal mode splitting induced synchronization blockade in coupled quantum van der Pol oscillators [0.0] 結合は、モードをスペクトル的に分割された通常のモードにハイブリダイズする。
結合強度を調整すれば,この遮断を制御できることが分かる。
我々の結果は、量子システムにおける同期の制御方法に関する新たな洞察を与えるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:33:31 GMT)
Neutral Prompts, Non-Neutral People: Quantifying Gender and Skin-Tone Bias in Gemini Flash 2.5 Image and GPT Image 1.5 [0.0] 本研究では,広範に展開されている2つの商用画像生成装置において,性別と肌音のバイアスを定量化する。
意味的に中立な4つのプロンプトを用いて3,200個の画像を生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:21:03 GMT)
Momentum Distribution of the Dilute Fermi Gas [0.0] 熱力学限界におけるスピン-1/2フェルミオン相互作用の希薄な量子気体を考える。
黄陽の公式の精度まで基底状態エネルギーを解く試行状態では、その運動量分布を厳格に導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:25:40 GMT)
Krylov Subspace Dynamics as Near-Horizon AdS$_2$ Holography [0.0] クリロフ部分空間の奥深くの内部は、AdSbb$$重みの準水平に近い状態に直結する。
我々の結果は、Krylovベースのホログラフィック辞書をSL(2, MathR)$の統一表現で前進させた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:23:37 GMT)
Information lattice approach to the metal-insulator transition [0.0] 本研究では, 一次元強結合鎖の金属と絶縁の相違について検討した。
スケール毎の情報は、低温における金属の動力則に従っており、情報格子にフリーデルのような振動が見られることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:15:29 GMT)
Improving HPC Code Generation Capability of LLMs via Online Reinforcement Learning with Real-Machine Benchmark Rewards [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は強力なコード生成能力を示しているが、生成されたコードの実行時のパフォーマンスは保証されていない。
本稿では,スーパーコンピュータ上でLLM生成コードを実行するオンライン強化学習手法を提案し,実測実行性能(GFLOPS)を報奨としてフィードバックする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:12:59 GMT)
Improved Inference for CSDID Using the Cluster Jackknife [0.0] Callaway and Sant'AnnaのCSDID手順は、最も人気のある新しい推定方法の1つである。
クラスタ数が少ない場合や,処理されたクラスタ数が少ない場合のオーバーリジェクションの問題は,従来のDiD法と同様,CDDIDでは少なくとも深刻な問題であることがわかった。
我々は,CSDIDを用いた推論にクラスタ・ジャックナイフを用いることを提案し,シミュレーションにより推論を大幅に改善することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 15:08:23 GMT)
Human-Like Gaze Behavior in Social Robots: A Deep Learning Approach Integrating Human and Non-Human Stimuli [0.0] 本研究では,様々な社会的状況におけるロボットと人間の視線行動の類似性を高めることを目的とする。
この研究の重要な革新は、非ヒト刺激に対する視線反応の研究である。
被験者41名の視線方向データを仮想現実(VR)メガネで収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:01:17 GMT)
Geometric separation and constructive universal approximation with two hidden layers [0.0] 2つの隠蔽層を持つネットワークとシグモダル活性化(厳密に単調な有界連続)またはReLU活性化が任意の実数値連続関数を近似可能であることを示す。
有限$K$の場合、構成はシャープな深さ2(単一の隠蔽層)近似結果を単純化して得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 23:46:11 GMT)
First-order phase transition in atom-molecule quantum degenerate mixtures with coherent three-body recombination [0.0] 2モードの原子分子Bose-Einsteinの位相図をファノ=フェーシュバッハと縮合し、三体結合項をコヒーレントにマッピングする。
この結果は、超低温化学における量子状態工学と反応ダイナミクスの制御のための強力なノブとしてcTBRを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 06:41:27 GMT)
Exploring the Performance of ML/DL Architectures on the MNIST-1D Dataset [0.0] MNIST-1Dは、逐次データにおける帰納バイアスを探索するために設計されたMNISTの一次元適応である。
我々は、Residual Networks(ResNet)、Temporal Convolutional Networks(TCN)、Dilated Convolutional Neural Networks(DCNN)の性能を評価することで、MNIST-1Dの探索を拡張した。
以上の結果から, TCN や DCNN などの先進アーキテクチャはより単純なモデルよりも優れており,MNIST-1D 上でのほぼ人間に近い性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:31:20 GMT)
Experimental challenges and prospects for quantum-enhanced energy conversion: Stationary Fano coherence in V-type qutrits interacting with polarized incoherent radiation [0.0] 偏光非コヒーレント放射を用いたV型3レベル量子系において、定常的なファノコヒーレンスを達成する可能性の形式化を行う。
それぞれの状態に対して、非コヒーレントポンプの強度と励起レベル間のエネルギー分裂の両方の関数として、ファノコヒーレンスの生成を分析する。
これらの結果は、偏光不整合光によって駆動される3レベル量子系が、コヒーレンス支援エネルギー変換と貯蔵のための堅牢な資源として機能することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:21:47 GMT)
Evaluating LLM Safety Under Repeated Inference via Accelerated Prompt Stress Testing [0.0] 信頼性工学にインスパイアされた深度指向評価フレームワークであるAPST(Accelerated Prompt Stress Testing)を紹介する。
APSTは、制御された運用条件下で同じプロンプトを繰り返しサンプリングし、遅延故障モードを発生させる。
同様のベンチマークアライメントスコアを持つモデルでは,繰り返しサンプリングを行うと,経験的失敗率が大きく異なることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 10:09:13 GMT)
Energy-Aware Spike Budgeting for Continual Learning in Spiking Neural Networks for Neuromorphic Vision [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)に基づくニューロモルフィック視覚システムは、イベントベースおよびフレームベースのカメラに対して超低消費電力の知覚を提供する。
既存の継続学習手法は、主に人工知能ニューラルネットワーク向けに開発されており、精度とエネルギー効率を共同で最適化することはめったにない。
本研究では,連続的なSNN学習のためのエネルギーを意識したスパイク予算化フレームワークを提案する。これは,経験の再現,学習可能なインテグレート・アンド・ファイア・ニューロンパラメータ,およびデータセット固有のエネルギー制約を強制するための適応スパイクススケジューラを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:15:32 GMT)
Empirical Study of Gaze Behavior in Children and Young Adults Using Deep Neural Networks and Robot Implementation: A Comparative Analysis of Social Situations [0.0] 我々は、特定の社会的状況下での子どもや大人の視線行動を模倣するために、ディープニューラルネットワークモデルを訓練する。
実生活環境下での直ロボットに配置することで,本モデルの実用性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 07:01:04 GMT)
Efficient reduction of stellar contamination and noise in planetary transmission spectra using neural networks [0.0] そこで本稿では,デノナイズドオートエンコーダを用いた外惑星スペクトルの恒星汚染と計器固有のノイズを低減する手法を提案する。
我々は、地球型(TRAPPIST-1eアナログ)と海王星型(K2-18bアナログ)の大規模な合成データセット上で、自己エンコーダアーキテクチャを設計し、訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 02:25:40 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） (Thu, 12 Feb 2026 15:06:16 GMT)
Dopamine: Brain Modes, Not Brains [0.0] しきい値効率の良い微細チューニング(PEFT)法は、小さな重み空間更新を追加することで、大きな事前訓練されたモデルに適応する。
基本重量を凍結し,ニューロン単位のエンフェインとエンフェインを学習する,シンプルなアクティベーション空間PEFT技術である Methodname を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:52:09 GMT)
Digital Ecosystems: Enabling Collaboration in a Fragmented World [0.0] 本稿では、個人、組織、組織間、グローバル層にまたがる多中心型デジタルエコシステムに根ざした社会技術システムのスペクトルフレームワークを開発する。
デジタルエコシステムを疎結合アクターの分散適応ネットワークとして再定義することにより、国境を越えた調整と革新のための新たな経路を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:34:50 GMT)
Creative Ownership in the Age of AI [0.0] 著作権法は、新しい作品が既存の作品と「統計的に類似している」かどうかに焦点を当てているが、生成AIはコンテンツをコピーすることなく、スタイルを忠実に模倣することができる。
生成的AI出力は、トレーニングコーパスでその作業がなければ生成できなかった場合、既存の作業に侵害する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:56:42 GMT)
Correctness, Artificial Intelligence, and the Epistemic Value of Mathematical Proof [0.0] 本稿では,数学における形式的正当性の役割を明らかにする数学と論理学の関係について考察する。
自動定理証明器とAIの数学への応用に関する最近の議論において,これらの議論の重要性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:44:03 GMT)
Control Barrier Functions with Audio Risk Awareness for Robot Safe Navigation on Construction Sites [0.0] 本研究は,障害回避のための安全保証を提供する制御バリア関数(CBF)に基づく安全フィルタを提案する。
提案したフレームワークは、信号エンベロープと周期性に基づいてCBFを軽量かつリアルタイムなジャックハマー検出器で補強する。
その結果,CBFの安全フィルタは,40.2% (円形) と76.5% (楕円) の目標に達しながら,安全違反を排除していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:15:09 GMT)
Charged moments and symmetry-resolved entanglement from Ballistic Fluctuation Theory [0.0] 我々は弾道ゆらぎ理論の枠組みの中で荷電モーメントを研究する。
我々は、荷電レニイエントロピーの平衡、一般化されたギブスアンサンブル、および量子クエンチに続く平衡からの解析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 17:16:00 GMT)
Challenge-Response Quantum Reinforcement Learning with Application to Quantum-Assisted Authentication [0.0] 隠れ情報を用いた課題応答型タスクとして定式化された量子強化学習環境を提案する。
3つのエージェントについて検討する: 純粋に古典的なエージェント、軽量なハイブリッドエージェント、およびディープハイブリッドエージェント。
以上の結果から,軽量ハイブリッドエージェントは2つの量子状態コピーを用いて信頼性の高い推論を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 22:44:51 GMT)
Certification of linear optical quantum state preparation [0.0] フォトニックプラットフォームにおける認証タスクについて検討する。
この設定は、光子の区別不可能性から計算能力を引き出す。
我々はこの証人を実験的に実装し、複数の多光子状態の忠実さを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:55:49 GMT)
Central Dogma Transformer II: An AI Microscope for Understanding Cellular Regulatory Mechanisms [0.0] 注意図を直接規制構造として解釈できる「AI顕微鏡」CDT-IIを提案する。
CDT-IIは、その構造において中心のドグマを反映することにより、それぞれの注意機構が特定の生物学的関係に対応することを保証している。
K562 CRISPRiデータの適用により、CDT-IIは摂動効果を予測し、監督なしでGFI1B規制ネットワークを回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:40:32 GMT)
CacheMind: From Miss Rates to Why -- Natural-Language, Trace-Grounded Reasoning for Cache Replacement [0.0] Retrieval-Augmented Generation(RAG)とLarge Language Models(LLM)を使用してキャッシュトレースに対するセマンティック推論を可能にするツールであるCacheMindを紹介する。
アーキテクトは、"なぜPC Xに関連付けられたメモリアクセスが、より多くの排除を引き起こすのか?
キャッシュ置換問題に対するLCMベースの推論のための最初の検証済みベンチマークスイートであるCacheMindBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 21:28:23 GMT)
Benchmarking Classical and Quantum Optimization Approaches for Rider-Order Assignment [0.0] Rider-Order Assignment問題(Rider-Order Assignment problem)は、オンラインフードデリバリーおよび関連するロジスティクスアプリケーションで発生する、事実上のモチベーション付き最適化問題である。
我々は、制約付き二項最適化問題としてライダー・オーダー割り当て問題を定式化し、古典的、量子的に着想を得た、ゲートベースの量子解法の比較分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:47:09 GMT)
Automatic Simplification of Common Vulnerabilities and Exposures Descriptions [0.0] 我々は,大言語モデル(LLM)が,共通脆弱性と露出記述の自動テキスト単純化(ATS)にどのように活用できるかを検討することに注力する。
我々は、サイバーセキュリティATSのベースラインと、サイバーセキュリティの専門家2グループによって2回の調査ラウンドで評価された40のCVE記述のテストデータセットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:12:58 GMT)
Automated Test Suite Enhancement Using Large Language Models with Few-shot Prompting [0.0] 単体テストは、コードモジュールの機能的正当性を検証するのに不可欠である。
検索ベースのソフトウェアテスト(SBST)、可読性、自然性、実用的なユーザビリティの欠如など、従来のアプローチを採用したツールによって生成されたユニットテスト。
ソフトウェアリポジトリには、人間によるテスト、LLMで生成されたテスト、SBSTのような従来のアプローチを使ったツールが混在している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:42:49 GMT)
Agentic AI for Cybersecurity: A Meta-Cognitive Architecture for Governable Autonomy [0.0] 本稿では,サイバーセキュリティのオーケストレーションはエージェント型マルチエージェント認知システムとして再認識されるべきである,と論じる。
本稿では,特定・仮説形成・文脈解釈・説明・ガバナンスに責任を負う異種AIエージェントを,メタ認知判断機能を通じて協調する概念的枠組みを提案する。
我々の貢献は、メタ認知判断を第一級システム機能として組み込むことによって、この認知構造をアーキテクチャ的に明確化し、統制可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 12:52:49 GMT)
ANML: Attribution-Native Machine Learning with Guaranteed Robustness [0.0] トレーニングサンプルを4つの品質要因で重み付けするフレームワークであるANMLを紹介します。
ANMLは勾配のみのベースラインよりも33～72%のエラー低減を実現している。
コントリビュータレベルの属性は、サンプルレベルのメソッドよりも1.3-5.3倍向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 08:12:30 GMT)
ALADIN: Accuracy-Latency-Aware Design-space Inference Analysis for Embedded AI Accelerators [0.0] ALADINは、混合精度量子化ニューラルネットワーク(QNN)のための精度の高い設計空間推論分析フレームワークである。
これにより、ターゲットプラットフォームへのデプロイを必要とせずに、精度、レイテンシ、リソース消費にわたる推論ボトルネックと設計トレードオフの評価と分析が可能になる。
ALADINは、AIワークロードに特化したRISC-Vベースのプラットフォームのサイクル精度シミュレータを使用して検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 13:19:44 GMT)
A technical curriculum on language-oriented artificial intelligence in translation and specialised communication [0.0] このカリキュラムは、翻訳と専門的なコミュニケーションの分野におけるステークホルダー間の技術的AIリテラシーを促進することを目的としている。
中心となるカリキュラムは、1)ベクトル埋め込み、2)ニューラルネットワークの技術基盤、3)トークン化、4)トランスフォーマーニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 18:37:23 GMT)
A Theoretical Framework for Adaptive Utility-Weighted Benchmarking [0.0] 本稿では,ベンチマークを重み付けによる評価指標,モデルコンポーネント,利害関係者グループとして再認識する理論的枠組みを提案する。
コンジョイント由来のユーティリティとHuman-in-the-loop更新ルールを用いて、人間のトレードオフをベンチマーク構造に組み込む方法と、ベンチマークが安定性と解釈可能性を維持しながら動的に進化する方法を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 19:33:47 GMT)
A Rule-based Computational Model for Gaidhlig Morphology [0.0] 本稿では,Wiktionaryのデータを用いてガイドリーグ形態の規則に基づくモデルを構築する作業について述べる。
ルールベースのシステムは、限られたサンプルデータを効果的に活用し、より大きな解釈可能性をサポートし、教材の設計に有用な洞察を提供する、と論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 16:20:17 GMT)
A New Angle on Quantum Subspace Diagonalization for Quantum Chemistry [0.0] 量子部分空間対角化で生じる雑音一般化固有値問題に対する新しいしきい値の変種を導入する。
いくつかの化学系に対する反復量子クリロフアルゴリズムにこの回転しきい値法を適用することにより、この効果を実用的に研究する。
最適変換へのオラクルアクセスにより、より劇的な改善が可能となり、サンプル要求の最大104ドルの削減が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 14:14:04 GMT)
A Lightweight and Explainable DenseNet-121 Framework for Grape Leaf Disease Classification [0.0] グレープは世界規模でもっとも経済的、文化的に重要な果物の1つであり、テーブルグレープとワインはヨーロッパとアジアで大量生産されている。
現在の自動化手法(特にYOLOフレームワークに基づくもの)は計算コストがかかり、現実のシナリオには適さない解釈性に欠けることが多い。
The study is proposed grape leaf disease classification using OptimizedNet 121。 Domain-specific preprocessing and extensive connection revealed to disease-levant characteristics, including veins, edges, lesions。
精度99.27%、F1スコア99.28%、特異性99.71%
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Feb 2026 23:56:08 GMT)