SteerVLA: Steering Vision-Language-Action Models in Long-Tail Driving Scenarios [104.1] 自律運転における基本的な課題は、ロングテールイベントに対する高レベルなセマンティック推論と、ロバストな運転のための低レベルでリアクティブな制御の統合である。
本稿では,視覚-言語-行動駆動ポリシーを操る細粒度言語命令を生成するSteerVLAを提案する。
我々は、SteerVLAを挑戦的なクローズドループベンチマークで評価し、運転スコア全体の4.77ポイント、ロングテールサブセットの8.04ポイントで最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:14:33 GMT)
Curriculum-DPO++: Direct Preference Optimization via Data and Model Curricula for Text-to-Image Generation [103.3] 本稿では,画像ペアを困難に整理するCurriculum-DPOを紹介する。
本稿では,訓練の進展に伴い,認知ネットワークの学習能力を動的に向上させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:09:31 GMT)
Training-Free Acceleration for Document Parsing Vision-Language Model with Hierarchical Speculative Decoding [102.9] 本稿では,文書解析タスクの学習自由かつ高効率な高速化手法を提案する。
投機的復号化にインスパイアされた私たちは、将来のトークンのバッチを予測するために、ドラフトモデルとして軽量な文書解析パイプラインを使用します。
汎用OmniDocBenchに対するアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:22:10 GMT)
GISA: A Benchmark for General Information-Seeking Assistant [102.3] GISAは汎用情報検索アシスタントのベンチマークであり、373の人為的なクエリで構成されている。
深い推論と広範囲な情報集約を統合タスクに統合し、暗記に抵抗するために定期的に更新された回答を含むライブサブセットを含む。
主要なLCMと商用検索製品の実験では、最高のパフォーマンスモデルでさえ19.30%の正確なマッチスコアしか達成していないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:28:55 GMT)
SciAgentGym: Benchmarking Multi-Step Scientific Tool-use in LLM Agents [100.1] SciGymAgentは4つの自然科学分野にまたがる1,780のドメイン固有ツールを備えたスケーラブルなインタラクティブ環境である。
SciAgentBenchについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:58:18 GMT)
Human-Aligned MLLM Judges for Fine-Grained Image Editing Evaluation: A Benchmark, Framework, and Analysis [95.9] 画像編集のための細粒度マルチモーダル大言語モデル (MLLM)-as-a-Judge フレームワークを提案する。
本稿では,人間の判断,MLLMに基づく評価,モデル出力,従来のメトリクスを統合した人為的評価ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:34:32 GMT)
GeoAgent: Learning to Geolocate Everywhere with Reinforced Geographic Characteristics [91.2] 本稿では,人間と密に推論し,詳細なアドレス結論を導出できるGeoAgentについて述べる。
従来のRLベースの手法は、パフォーマンスと解釈可能性においてブレークスルーを達成したが、AI生成のチェーン・オブ・プリート(CoT)データとトレーニング戦略に依存しているため、依然として懸念が残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:48:05 GMT)
RynnBrain: Open Embodied Foundation Models [91.1] 我々は,オープンソースのインテリジェンス基盤モデルであるRynnBrainを紹介する。
RynnBrainは統一フレームワークにおける4つのコア機能を強化する。
RynnBrain ファミリーは3つの基礎モデルスケールと4つの訓練後変種から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:59:56 GMT)
ProbeLLM: Automating Principled Diagnosis of LLM Failures [89.4] ProbeLLMはベンチマークに依存しない自動探索フレームワークで、個々の障害から構造的障害モードへの脆弱性発見を増大させる。
ProbeLLMは、検証可能なテストケースにプローブを制限し、ツールの拡張された生成と検証を活用することで、信頼性のある証拠として障害発見を根拠とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:33:13 GMT)
SLA2: Sparse-Linear Attention with Learnable Routing and QAT [86.2] SLA2は97%の注意空間を達成でき、世代品質を維持しつつ18.6倍の注意速度を達成できることを示す。
実験の結果、SLA2は97%の注意範囲を達成でき、世代品質を維持しながら18.6倍の注意速度を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:16:02 GMT)
Detecting Object Tracking Failure via Sequential Hypothesis Testing [80.8] ビデオにおけるリアルタイムのオンラインオブジェクト追跡は、コンピュータビジョンにおける中核的なタスクである。
本稿では,物体追跡を逐次的仮説テストとして解釈することを提案する。
本研究では,地中追跡情報と内部追跡情報の両方を活用することにより,教師なしと教師なしの両方の変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:57:15 GMT)
Know More, Know Clearer: A Meta-Cognitive Framework for Knowledge Augmentation in Large Language Models [80.2] 本稿では,異なる介入とアライメントによる信頼度向上のための新しいメタ認知フレームワークを提案する。
我々の手法は、知識空間をマスターされた、混乱した、行方不明な領域に分割し、対象とする知識拡大を導くために、内部認知信号を活用する。
我々のフレームワークは、知識能力の向上だけでなく、未知の知識をよりよく区別する認知行動の育成においても、その合理性を検証し、強いベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:07:35 GMT)
InternVLA-A1: Unifying Understanding, Generation and Action for Robotic Manipulation [77.1] InternVLA-A1は動的予測機能を備えた視覚言語モデルである。
我々は、実世界のロボットデータ、合成シミュレーションデータ、人間のビデオなどを用いて、これらのモデルを異種データソース上で事前訓練する。
InternVLA-A1を実世界の12のロボットタスクとシミュレーションベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:58:27 GMT)
Towards Universal Video MLLMs with Attribute-Structured and Quality-Verified Instructions [74.3] ASID-1Mは100万の構造化された微細なオーディオ視覚的指示アノテーションのオープンソースコレクションである。
ASID-Verifyは、アノテーションのためのスケーラブルなデータキュレーションパイプラインである。
ASID-CaptionerはSupervised Fine-Tuningを通じてトレーニングされたビデオ理解モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:20:54 GMT)
LLaDA2.1: Speeding Up Text Diffusion via Token Editing [72.9] 我々は、復号速度と生成品質のトレードオフを超越するパラダイムシフトであるLLaDA2.1を発表した。
従来のマスク・ツー・Token(M2T)方式にT2T編集をシームレスに織り込むことで,共同でしきい値復号方式を導入する。
この構造的革新は、2つの異なるペルソナをもたらす: Speedy Mode (S Mode) は、M2T閾値を大胆に下げ、出力を洗練させるためにT2Tに依存しながら従来の制約を回避し、優れたベンチマークを確保するために保守的なしきい値に傾くQuality Mode (Q Mode) である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:19:06 GMT)
DiffuRank: Effective Document Reranking with Diffusion Language Models [71.2] 拡散言語モデル(dLLM)に基づいて構築されたフレームワークであるDiffuRankを提案する。
dLLMは、左から右への順序に制約されないより柔軟なデコーディングと生成プロセスをサポートする。
モデルサイズが類似した自己回帰LDMに匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:18:14 GMT)
A Quantum Reservoir Computing Approach to Quantum Stock Price Forecasting in Quantum-Invested Markets [70.5] 本稿では、少なくとも6つの相互作用量子ビットからなる小規模量子システムに基づく量子貯水池計算フレームワークを提案する。
我々は、2020年4月11日から2025年4月11日までの期間に、20の量子セクター上場企業の日次取引量を予測するために、このモデルを適用した。
本分析では, ストックトレンド(アップ/ダウン)分類精度が86%以上となる最適貯水池パラメータを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:00:03 GMT)
Lamer-SSL: Layer-aware Mixture of LoRA Experts for Continual Multilingual Expansion of Self-supervised Models without Forgetting [69.7] Lamer-SSLはパラメータ効率のよいフレームワークで、LoRA Experts(Lamer)モジュールのLayer-Aware MixturEとリプレイ戦略を統合する。
自動音声認識(ASR)と言語識別(LID)の実験により、Lamer-SSLは自己教師付きモデルを新しい言語に効果的に拡張することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:22:22 GMT)
Unsafer in Many Turns: Benchmarking and Defending Multi-Turn Safety Risks in Tool-Using Agents [68.2] 本稿では,単一ターン有害なタスクを多ターン攻撃シーケンスに変換する基本的分類法を提案する。
この分類法を用いて,マルチターンツール使用エージェントの安全性を評価する最初のベンチマークであるMT-AgentRiskを構築した。
トレーニング不要で、ツールに依存しない、自己探索型防御ツールであるToolShieldを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:38:18 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） (Fri, 13 Feb 2026 16:15:45 GMT)
Quantization-Aware Collaborative Inference for Large Embodied AI Models [67.7] 大規模人工知能モデル(LAIM)は、AIアプリケーションを具現化するためのコアインテリジェンスエンジンとしてますます見なされている。
この問題に対処するために、具体化されたAIシステムに対する量子化対応協調推論(コ推論)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:08:19 GMT)
ADEPT: RL-Aligned Agentic Decoding of Emotion via Evidence Probing Tools -- From Consensus Learning to Ambiguity-Driven Emotion Reasoning [67.2] ADEPT(Agentic Decoding of Emotion via Evidence Probing Tools)は,感情認識をマルチターン探索プロセスとして再構成するフレームワークである。
ADEPTはSLLMを進化する候補感情を維持するエージェントに変換し、専用のセマンティックおよび音響探査ツールを適応的に呼び出す。
ADEPTは、ほとんどの設定において主感情の精度を向上し、微妙な感情の特徴を著しく改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:33:37 GMT)
AMPS: Adaptive Modality Preference Steering via Functional Entropy [66.7] 本稿では,各モータリティの情報提供量を定量化し,ステアリングに対するサンプル固有の感受性を明らかにするインスタンス認識診断指標を提案する。
実験結果から, インスタンス認識のステアリングは, 従来のステアリングよりもモダリティの嗜好の調整に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:29:06 GMT)
Linear Regression with Unknown Truncation Beyond Gaussian Features [66.2] truncated linear regression では、サンプル $(x,y)$ は、結果 $y$ が特定の生存セット $Sstar$ 内にある場合にのみ表示される。
未知のサバイバルセットが$mathrmpoly (d/varepsilon)$ timeで実行されるような、トランカットされた線形回帰の最初のアルゴリズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:29:54 GMT)
R-Diverse: Mitigating Diversity Illusion in Self-Play LLM Training [65.1] 反復的なチャレンジャーブートストラップループによる自己再生LDM推論。
R-Diverseは、より多くのイテレーション以上のゲインを持続し、常に以前のセルフプレイメソッドより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:07:42 GMT)
Unbiased Gradient Estimation for Event Binning via Functional Backpropagation [64.9] バックプロパゲーション中に弱微分を合成することにより任意の双対関数の非バイアス勾配推定のための新しいフレームワークを提案する。
自己監督型光流ではECEが9.4%,SLAMでは5.1%低下し,事象に基づく視覚知覚において大きなメリットが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:05:03 GMT)
Learnable Chernoff Baselines for Inference-Time Alignment [64.8] 本稿では,指数関数的に傾いたカーネルから効率よく,およそサンプリングする方法として,Learnerable Chernoff Baselinesを紹介した。
理想的なモデルに対する全変量保証を確立し、LCBサンプリングが理想的拒絶サンプリングと密接に一致するような連続的および離散的な拡散設定を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:15:21 GMT)
CLOT: Closed-Loop Global Motion Tracking for Whole-Body Humanoid Teleoperation [63.7] 閉ループグローバルモーショントラッキングを実現する,リアルタイムな人型遠隔操作システムCLOTを提案する。
CLOTはオペレータとロボットのポーズをクローズドループで同期させ、長時間のタイムホライズン上でドリフトフリーな人間-人間-ヒューマノイドの模倣を可能にする。
本研究では,報奨評価から観測軌道を分離し,スムーズで安定した大域的補正を可能にするデータ駆動ランダム化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:03:13 GMT)
Reliable Hierarchical Operating System Fingerprinting via Conformal Prediction [62.4] コンフォーマル予測(CP)は、既存の手法にラップして、保証されたカバレッジで予測セットを得ることができる。
この研究は、2つの異なる構造化CP戦略を導入し評価することで、これらの制限に対処する。
どちらの手法も妥当性を保証するが、レベルワイド効率と構造的整合性の間には根本的なトレードオフがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:20:48 GMT)
The Rise of AI Agent Communities: Large-Scale Analysis of Discourse and Interaction on Moltbook [62.3] MoltbookはRedditに似たソーシャルプラットフォームで、AIエージェントが投稿を作成し、コメントや返信を通じて他のエージェントと対話する。
ローンチから約5日後に収集された公開APIスナップショットを使用して、AIエージェントが何を議論しているか、どのように投稿するか、どのように相互作用するのかという3つの研究課題に対処する。
エージェントの執筆は、主に中立であり、コミュニティエンゲージメントや支援指向のコンテンツに肯定性があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:28:31 GMT)
SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks [61.9] エージェントスキルは、LLMエージェントを推論時に増強する手続き的知識の構造化パッケージである。
SkillsBenchは、11のドメインにわたる86のタスクのベンチマークであり、キュレートされたスキルと決定論的検証との組み合わせを示す。
キュレートされたスキルは平均パスレートを16.2ポイント(pp)上昇させるが、効果は領域によって大きく異なる。
自己生成スキルは平均的に何の利益も与えず、モデルが消費から得られる手続き的な知識を確実に説明できないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:06:06 GMT)
Constraint-Rectified Training for Efficient Chain-of-Thought [60.5] CoT (Chain-of-Thought) は,Large Language Models (LLMs) の推論能力を大幅に向上させた。
より長い推論トレースは、自己訂正のような回答の品質とアンロック能力を改善することができるが、高い推論コストを発生させ、過度に考えることとして知られる冗長なステップをしばしば導入する。
近年の研究は、推論の長さと精度のバランスをとる効率的な推論戦略の開発を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:13:45 GMT)
RADAR: Revealing Asymmetric Development of Abilities in MLLM Pre-training [59.5] 事前訓練されたマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、ポストトレーニングのための知識豊富な基盤を提供する。
現在の評価は、厳格な追加トレーニングと自己回帰的復号コストを導入する、教師付き微調整後のテストに依存している。
MLLM pRe トレーニングにおける非対称性向上のための効率的な能力中心評価フレームワーク RADAR を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:56:31 GMT)
OMNI-LEAK: Orchestrator Multi-Agent Network Induced Data Leakage [59.4] オーケストレータ設定として知られる,一般的なマルチエージェントパターンのセキュリティ脆弱性について検討する。
本報告では,フロンティアモデルの攻撃カテゴリに対する感受性を報告し,推論モデルと非推論モデルの両方が脆弱であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:32:32 GMT)
Bootstrapping MLLM for Weakly-Supervised Class-Agnostic Object Counting [59.4] 本稿では,クラスに依存しないオブジェクトカウントのためのMLLM駆動型弱教師付きフレームワークWS-COCを提案する。
WS-COCは、多くの最先端の完全に管理されたメソッドと一致し、また、アノテーションのコストを大幅に削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:58:35 GMT)
Beyond Benchmarks of IUGC: Rethinking Requirements of Deep Learning Methods for Intrapartum Ultrasound Biometry from Fetal Ultrasound Videos [58.7] MICCAI 2024と共同でIUGC(Intrapartum Ultrasound Grand Challenge)が打ち上げられた。
IUGCは、標準的な平面分類、胎児の頭頂部生理的セグメンテーション、バイオメトリーを統合した、臨床指向のマルチタスク自動測定フレームワークを導入している。
この課題は、これまでに3つの病院から収集された774のビデオ(68,106フレーム)を含む、最大規模のマルチセンターの超音波ビデオデータセットをリリースしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:28:22 GMT)
SWING: Unlocking Implicit Graph Representations for Graph Random Features [58.0] SWING: Space Walks for Implicit Network Graphsはグラフ上のグラフランダム特徴を含む計算アルゴリズムの新しいクラスである。
SWINGの詳細な解析を行い、様々なiグラフのクラスで徹底的な実験を行い、それを補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:12:38 GMT)
CoPE-VideoLM: Codec Primitives For Efficient Video Language Models [56.8] ビデオ言語モデル(Video Language Models, ビデオ言語モデル)は、ビデオの時間的ダイナミクスを理解するためのAIシステムである。
現在の方法では、マクロレベルのイベントとマイクロレベルの詳細の両方を見逃すことができるサンプリングを使用する。
多くのフレームに対して高価なフルイメージエンコーディングを必要とせず、ビデオ冗長性と疎結合性を符号化するビデオプリミティブを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:57:31 GMT)
Imitating What Works: Simulation-Filtered Modular Policy Learning from Human Videos [56.5] 本研究では,様々な動作を行う前に物体をつかむタスクを包括的操作に対処する。
人間のビデオは、移植後の動作を学ぶための強力な信号を提供するが、必要な把握行動を学ぶのにはあまり役に立たない。
本稿では、人間の動画モーションデータを用いたモジュラー操作ポリシーをトレーニングするためのフレームワークであるPerceive-Simulate-Imitate(PSI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:59:10 GMT)
FUTON: Fourier Tensor Network for Implicit Neural Representations [56.5] 入射神経表現(INR)はシグナルを符号化する強力なツールとして現れてきたが、支配的な設計はしばしば収束が遅く、ノイズに過度に適応し、外挿が不十分である。
低ランクテンソル分解により係数がパラメータ化される一般化フーリエ級数として信号をモデル化するFUTONを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:31:44 GMT)
VI-CuRL: Stabilizing Verifier-Independent RL Reasoning via Confidence-Guided Variance Reduction [55.0] RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、LLM(Large Language Models)推論を向上するための主要なパラダイムとして登場した。
モデル固有の信頼性を活用して外部検証から独立したカリキュラムを構築するフレームワークであるVerifier-Independent Curriculum Reinforcement Learning (VI-CuRL)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:40:52 GMT)
Scaling Web Agent Training through Automatic Data Generation and Fine-grained Evaluation [54.9] Webエージェントのための高品質なトレーニングデータを自動的に生成するスケーラブルなパイプラインを提案する。
本稿では,タスク完了に向けた進捗のきめ細かい評価を提供する制約に基づく新しい評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:52:18 GMT)
EPRBench: A High-Quality Benchmark Dataset for Event Stream Based Visual Place Recognition [54.6] イベントストリームに基づく視覚的位置認識(VPR)は、従来の可視光カメラの不安定性に対して、低照度、過剰露光、高速モーションといった困難な条件下で魅力的な解決策を提供する、新たな研究方向である。
イベントストリームベースのVPR用に特別に設計された高品質なベンチマークであるEPRBenchを紹介する。
EPRBenchは10Kのイベントシーケンスと65Kのイベントフレームで構成され、ハンドヘルドと車載のセットアップを使用して収集され、さまざまな視点、気象条件、照明シナリオで現実世界の課題を包括的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:25:05 GMT)
$γ$-weakly $θ$-up-concavity: Linearizable Non-Convex Optimization with Applications to DR-Submodular and OSS Functions [52.0] このような関数の広範な近似を特徴付ける新しい一階述語条件である$-weakly $-up-concavityを導入する。
本フレームワークは,DR-サブモジュラークラスに対する最適係数を復元し,既存の近似係数を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 22:34:44 GMT)
Universal Transformation of One-Class Classifiers for Unsupervised Anomaly Detection [51.7] 異常検出は通常、一級分類問題として定式化される。
本稿では,任意の1クラス分類器に基づく異常検出器を,完全に教師なしの手法に変換するデータセット折り畳み方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:54:12 GMT)
Multi-Dimensional Visual Data Recovery: Scale-Aware Tensor Modeling and Accelerated Randomized Computation [51.7] 我々は,新しいタイプのネットワーク圧縮最適化手法,完全ランダム化テンソルネットワーク圧縮(FCTN)を提案する。
FCTNは多次元データ処理と解析において顕著な業績を残している。
定式化モデルの解法を保証した効率的なアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:56:37 GMT)
Eva-Tracker: ESDF-update-free, Visibility-aware Planning with Target Reacquisition for Robust Aerial Tracking [51.1] Eva-Trackerは、航空追跡のための可視性を考慮した軌道計画フレームワークである。
ESDF更新を排除し、リカバリ可能なパス生成メソッドを組み込んで、ターゲット再取得を行う。
提案手法は,従来の最先端手法よりも計算労力の少ないロバストな追跡結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:56:34 GMT)
Data-Driven Deep MIMO Detection:Network Architectures and Generalization Analysis [50.2] 本稿では,ネットワーク・オブ・MLPにおける完全データ駆動型DeepSIC検出の検証を提案する。
このようなアーキテクチャでは、グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用したグラフベースのメッセージパッシングプロセスとして、DeepSICをアップグレードすることができる。
GNNSICは、訓練可能なパラメータが大幅に少ないDeepSICに匹敵する優れた表現性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:38:51 GMT)
AsyncVLA: An Asynchronous VLA for Fast and Robust Navigation on the Edge [49.7] 高レイテンシは制御ループを壊し、リアルタイムデプロイメントでは安全でない強力なモデルをレンダリングする。
リアクティブ実行からセマンティック推論を分離する非同期制御フレームワークであるAsyncVLAを提案する。
AsyncVLAは、最先端のベースラインよりも40%高い成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:31:19 GMT)
Detecting Overflow in Compressed Token Representations for Retrieval-Augmented Generation [49.5] 我々はトークンオーバーフローを、圧縮された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定義する。
本稿では,非圧縮トークン表現から,クエリ非依存の飽和統計を確実に分離することを見出した。
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） (Fri, 13 Feb 2026 11:58:27 GMT)
Think Fast and Slow: Step-Level Cognitive Depth Adaptation for LLM Agents [49.1] 大規模言語モデル(LLM)は、多ターン意思決定タスクのための自律エージェントとして、ますます多くデプロイされている。
本稿では,エージェントが各ステップで認知深度を動的に適応するように訓練するフレームワークであるCogを紹介する。
ALFWorldとScienceWorldの実験では、Cogは最先端のパフォーマンスを優れた効率で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 06:52:09 GMT)
Unleashing MLLMs on the Edge: A Unified Framework for Cross-Modal ReID via Adaptive SVD Distillation [48.9] CM-ReID(Cross-Modal Re-identification)は、特別なクラウドモデルの断片化されたエコシステムを維持するため、課題に直面している。
我々は,強力なクラウドエッジアーキテクチャに基づく統一フレームワークであるMLLMEmbed-ReIDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:48:08 GMT)
Buy versus Build an LLM: A Decision Framework for Governments [48.8] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いパブリックセクタアプリケーションをサポートするデジタルインフラストラクチャの新しいフロンティアである。
AIアクセスを拡大する際、政府は既存のサービスを購入するか、国内能力を構築するか、ハイブリッドアプローチを採用するか、という戦略的な選択に直面している。
本稿では,これらの選択肢を,主権,安全,コスト,資源能力,文化的適合性,持続可能性といった範囲で評価することで,この決定を行うための戦略的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:39:31 GMT)
Fix Before Search: Benchmarking Agentic Query Visual Pre-processing in Multimodal Retrieval-augmented Generation [48.0] V-QPP-Benchは、Visual Queryの事前処理に特化した最初のベンチマークである。
視覚障害は、検索リコールとエンド・ツー・エンドのMRAGパフォーマンスの両方を著しく低下させる。
市販のMLLMは、特別な訓練を受けずにツールの選択とパラメータ予測に苦労する。
教師付き微調整により、コンパクトモデルはより大きなプロプライエタリモデルと同等または優れた性能を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:39:48 GMT)
CRAFT: Adapting VLA Models to Contact-rich Manipulation via Force-aware Curriculum Fine-tuning [46.6] Vision-Language-Actionモデルは一般的な命令を実行できるが、コンタクトリッチな操作タスクに苦労する。
CRAFTは、初期訓練中に視覚と言語埋め込みを調節する力覚カリキュラムの微調整フレームワークである。
CRAFTはタスクの成功を継続的に改善し、未確認のオブジェクトや新しいタスクのバリエーションに一般化し、多様なVLAアーキテクチャに効果的に適応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:28:21 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） (Fri, 13 Feb 2026 16:49:23 GMT)
Learning to Approximate Uniform Facility Location via Graph Neural Networks [45.6] 近似アルゴリズムの原理を組み込んだ完全微分可能なMPNNモデルを開発した。
提案手法は,ソリューションの品質の観点から,標準的な非学習近似アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:08:23 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） (Fri, 13 Feb 2026 04:16:09 GMT)
Reasoning to Rank: An End-to-End Solution for Exploiting Large Language Models for Recommendation [44.5] ランクへの推論(Reasoning to Rank)は、言語モデルにおけるステップバイステップ推論の学習に推奨ユーティリティ最適化を内部化するエンドツーエンドのトレーニングフレームワークである。
本フレームワークは,言語モデルのエンド・ツー・エンド・トレーニングに強化学習を導入し,ユーザ・イテムレベルで推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:22:48 GMT)
Analysis of Asset Administration Shell-based Negotiation Processes for Scaling Applications [44.1] アクティブアセット管理シェル(AAS)は、資産間の双方向通信を可能にする。
本稿では,資産規模を拡大するアプリケーションに対する,メッセージ負荷などの基準に基づく交渉の効率性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:35:01 GMT)
Preventing Rank Collapse in Federated Low-Rank Adaptation with Client Heterogeneity [43.7] フェデレートされた低ランク適応(FedLoRA)は、下流タスクのための基礎モデルの通信効率とプライバシー保護の微調整を促進する。
我々は異種FedLoRAにおいてこれまで見過ごされていた現象をランク崩壊と呼び、グローバル更新のエネルギーは最小共有ランクに集中する。
本稿では,局所的な更新をランク分割に分解し,各パーティションをその効果的なクライアントコントリビューションに重み付けして集約するランク分割集約手法であるraFLoRAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:42:06 GMT)
From sunblock to softblock: Analyzing the correlates of neology in published writing and on social media [43.5] トピックの人気成長要因は、Twitter上でのネロジへの寄与が、公開記事よりも少ないことを示している。
この違いは、異なる新生主義形成機構を好む2つのドメインによって説明できるという仮説を立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:19:28 GMT)
Unleashing Low-Bit Inference on Ascend NPUs: A Comprehensive Evaluation of HiFloat Formats [42.6] Ascend NPUに適したフォーマットであるHiFloat(HiF8とHiF4)を評価した。
HiFloatは、最先端のポストトレーニング量子化フレームワークと完全に互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:41:31 GMT)
VimRAG: Navigating Massive Visual Context in Retrieval-Augmented Generation via Multimodal Memory Graph [42.3] VimRAGは、テキスト、画像、ビデオにまたがるマルチモーダル検索拡張推論に適したフレームワークである。
軌道レベルの報酬から段階的妥当性を分離するグラフガイド型ポリシー最適化手法を提案する。
実験により、VimRAGは様々なマルチモーダルRAGベンチマークにおける最先端のパフォーマンスを一貫して達成していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:05:09 GMT)
The Configuration of Space: Probing the Way Social Interaction and Perception are Affected by Task-Specific Spatial Representations in Online Video Communication [42.0] 2Dスクリーン上でのオンラインコミュニケーションの普及は、人間の空間構成が我々の能力に影響を及ぼすかどうかという問題を提起する。
Ohyay.coをプラットフォームとして使用し、通常のギャラリーインターフェースとシーンベースのRoom-typeインターフェースを比較した。
被験者がスポットライトから隠れる方法,視点撮影,画面上での表現的ジェスチャーの使用に空間的効果が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:57:22 GMT)
Hierarchical Reinforcement Learning for Cooperative Air-Ground Delivery in Urban System [42.0] 本研究では,階層型強化学習フレームワークHRL4AGを提案する。
具体的には、HRL4AGは高レベルのマネージャを使用して、共同アクション空間を分解することでスケーラビリティのボトルネックに取り組む。
2つの実世界のデータセットと評価プラットフォームの実験は、HRL4AGが最先端のベースラインを大幅に上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:19:59 GMT)
Optimized Compilation of Logical Clifford Circuits [41.7] ゲートバイゲートコンパイルはしばしば深い回路を生成する。
量子シミュレーションからプリミティブを単一ブロックとしてコンパイルすることに焦点を当てる。
本稿では,これらのプリミティブを,サイズ不変で深さ効率のよいコンパイル戦略に引き上げる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:35:11 GMT)
CAPTS: Channel-Aware, Preference-Aligned Trigger Selection for Multi-Channel Item-to-Item Retrieval [41.3] 本稿では,マルチチャネルトリガ選択を学習可能なルーティング問題として扱う統一フレームワークを提案する。
CAPTSは、オフラインでのマルチチャネルリコールを継続的に改善し、オンラインデバイス毎の平均使用時間において、+0.351%のリフトを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:23:12 GMT)
WISE: A Multimodal Search Engine for Visual Scenes, Audio, Objects, Faces, Speech, and Metadata [41.0] 本稿では,オープンソースのオーディオヴィジュアル検索エンジンWISEを紹介する。
WISEは自然言語およびリバースイメージクエリをサポートする。
何百万もの画像や何千時間ものビデオを効率よく検索できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:03:06 GMT)
Ultrasound-Guided Real-Time Spinal Motion Visualization for Spinal Instability Assessment [40.8] 放射線被曝を最小化しつつ、リアルタイムな3次元脊髄運動を可視化できるシステムが必要である。
提案するロボット・超音波・フレームワークは, 脊髄運動のリアルタイムな3次元可視化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:23:29 GMT)
FedHENet: A Frugal Federated Learning Framework for Heterogeneous Environments [40.7] フェデレートラーニング(FL)は、データを集中せずに協調的なトレーニングを可能にする。
ほとんどのFLアプローチは、高価で反復的なディープネットワーク最適化に依存している。
我々はFedHEONNフレームワークを画像分類に拡張するFedHENetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:30:18 GMT)
Learning Native Continuation for Action Chunking Flow Policies [40.6] アクションチャンキングにより、VLA(Vision Language Action)モデルがリアルタイムで実行されるが、単純なチャンク実行はしばしばチャンク境界で不連続を示す。
本稿では,アクションチャンクフローに基づくVLAポリシーのトレーニング時間継続手法であるLegotoを提案する。
レガートはよりスムーズな軌道を発生し、実行中にスムーズなマルチモーダルスイッチングを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:56:06 GMT)
Thinking Like a Radiologist: A Dataset for Anatomy-Guided Interleaved Vision Language Reasoning in Chest X-ray Interpretation [40.2] 放射線診断は視覚検査と言語推論を繰り返す知覚過程である。
MMRad-IVL-22Kは,胸部X線解釈における視覚言語推論のための大規模データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:49:32 GMT)
Kunlun: Establishing Scaling Laws for Massive-Scale Recommendation Systems through Unified Architecture Design [39.4] モデル効率とリソース割り当てを改善するスケーラブルなアーキテクチャであるKunlunを紹介します。
Kunlunは現在、主要なMeta Adsモデルにデプロイされており、運用上の大きな影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:00:33 GMT)
The Constant Eye: Benchmarking and Bridging Appearance Robustness in Autonomous Driving [38.8] 凍結視覚基盤モデル(DINOv3)を利用したユニバーサル認識インタフェースを提案する。
我々のプラグ・アンド・プレイ・ソリューションは、さらなる微調整を必要とせず、極端に外観が変化しても一貫した性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:22:00 GMT)
QuEPT: Quantized Elastic Precision Transformers with One-Shot Calibration for Multi-Bit Switching [38.7] QuEPTは、ブロックワイドなマルチビットエラーを小さなデータスライスで1ショットのキャリブレーションで再構成する効率的なポストトレーニングスキームである。
様々な低ランクアダプタをカスケードすることで、予め定義された様々なビット幅に動的に適応することができる。
最適化を繰り返すことなく、一様量子化と混合精度量子化のリアルタイム切替をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:28:06 GMT)
SpargeAttention2: Trainable Sparse Attention via Hybrid Top-k+Top-p Masking and Distillation Fine-Tuning [38.4] SpargeAttention2は、生成品質を劣化させることなく高いスパース性を実現する訓練可能なスパースアテンション法である。
ビデオ拡散モデルの実験により、SpargeAttention2は95%の注意間隔と16.2倍の注意速度に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 23:01:42 GMT)
FlexAM: Flexible Appearance-Motion Decomposition for Versatile Video Generation Control [38.1] 我々は、「外観」と「動き」の根本的な切り離しが、より堅牢でスケーラブルな経路を提供すると論じている。
我々は,新しい3D制御信号に基づいて構築された統合フレームワークFlexAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:52:11 GMT)
AdaCorrection: Adaptive Offset Cache Correction for Accurate Diffusion Transformers [37.4] Transformer Diffusion (TDis) は高忠実さと画像生成において最先端を実現するが、反復的デノイングにより高価な推論に苦しむ。
AdaCorrectionは適応的なオフセットキャッシュ補正フレームワークで、高ジェネレーションの忠実さを維持しつつ、拡散推論中にキャッシュ層間の効率的な再利用を可能にする。
提案手法は計算オーバーヘッドを最小限に抑えながら高い生成品質を実現し, ほぼオリジナルに近いFIDを維持しながら, 適度な加速を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:11:54 GMT)
A Theoretical Analysis of Mamba's Training Dynamics: Filtering Relevant Features for Generalization in State Space Models [37.0] 単純だが代表的なマンバブロックに対する一般化と学習ダイナミクスの第一段階解析について述べる。
本研究は,トークンレベルのノイズの下で,クラス関連パターンとクラス関連パターンの両方を含むトークンを持つ構造化データモデルを採用する。
非漸近的なサンプル複雑性と収束率境界を確立することにより、モデルが保証された一般化を実現することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 00:44:26 GMT)
Training Dense Retrievers with Multiple Positive Passages [36.9] 本稿では,検索学習における多値最適化の目的を体系的に検討する。
また,JointLH(JointLH),SumMargLH(Summed Marginal Likelihood),LSEPairwise(Log-Sum-Exp Pairwise)を含む代表的目標を統一した。
この結果から,LSEPairは,設定毎に優れた堅牢性と性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:56:52 GMT)
AEGIS: Adversarial Target-Guided Retention-Data-Free Robust Concept Erasure from Diffusion Models [36.9] 概念消去は、拡散モデル(DM)が有害なコンテンツを生成するのを防ぐのに役立ちますが、現在の手法は保持のトレードオフに直面します。
本稿では,頑健性と保持性の両方を向上する保持データフリーフレームワークであるAdversarial Erasure with Gradient Informed Synergy (AEGIS)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:40:46 GMT)
To Mix or To Merge: Toward Multi-Domain Reinforcement Learning for Large Language Models [36.7] RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、大規模言語モデル(LLM)の明示的推論能力を刺激する上で重要な役割を果たしている。
我々は、オープンソースのデータセットを用いて、広範囲な質的、定量的な実験を設計する。
ドメイン間のRLVRは相互干渉がほとんどなく、推論集約ドメインは相互相乗効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:25:13 GMT)
FlashSchNet: Fast and Accurate Coarse-Grained Neural Network Molecular Dynamics [36.3] SchNetのようなグラフニューラルネットワーク(GNN)のポテンシャルは、分子動力学(MD)シミュレーションの精度と伝達性を改善する。
我々は,高帯域メモリ(HBM)とオンチップ間の読み書きを慎重に考慮し,GNN-MD IOを意識する原理を欠いていることを示す。
提案するFlashSchNetは,4つの技術をベースに構築された,効率よく正確なIO対応GNN-MDフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:49:12 GMT)
GPTZero: Robust Detection of LLM-Generated Texts [35.5] 我々は、現在最先端の産業用AI検出ソリューションであるGPTZeroを紹介し、人間とAI生成テキスト間の信頼性の高い識別を提供する。
私たちの重要な貢献は、人間のテキストとAIテキストの柔軟な分類を可能にする階層的なマルチタスクアーキテクチャの導入、さまざまなドメインにおける最先端の精度の詳細な予測、敵の攻撃やパラフレーズに対する優れた堅牢性の実現である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:53:45 GMT)
A Calibrated Memorization Index (MI) for Detecting Training Data Leakage in Generative MRI Models [35.2] 画像生成モデルは、その出力の一部としてトレーニングデータからの複製画像が知られている。
そこで本研究では,トレーニングデータの暗記と重複を検出するために,サンプル単位の校正基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:21:23 GMT)
Cross-Chirality Generalization by Axial Vectors for Hetero-Chiral Protein-Peptide Interaction Design [34.8] ホモキラル(L-L)トレーニングデータからヘテロキラル(D-L)設計タスクへのクロスキラル性一般化の実現が可能であることを示す。
我々のアプローチは、D-ペプチド結合体のデノボ設計のための最初の湿式検証AIである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:46:29 GMT)
Autorubric: A Unified Framework for Rubric-Based LLM Evaluation [34.4] 大規模言語モデル(LLM)を評価するための統一フレームワークを提案する。
この論文で提案されているオープンソースのPythonフレームワークであるAutorubricで、それぞれのテクニックが実現されている。
Autorubricは、重み付き二分、順序、および名目基準をサポートしており、多数派、重み付き、一対一、無投票のアグリゲーションによるシングルジャッジとマルチジャッジのアンサンブルの評価である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:26:30 GMT)
Vision Token Reduction via Attention-Driven Self-Compression for Efficient Multimodal Large Language Models [34.1] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、複数の視覚トークンを全てのレイヤで処理することで、計算コストを大幅に削減する。
LLMの注意機構のみを用いて、視覚トークンを段階的に削減する、シンプルで広く適用可能な方法である、注意駆動型自己圧縮(ADSC)を導入する。
ADSCはFLOPを53.7%、KVキャッシュメモリを56.7%削減し、オリジナルモデルの98.2%を保存した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:49:27 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） (Fri, 13 Feb 2026 15:48:53 GMT)
Learned Finite Element-based Regularization of the Inverse Problem in Electrocardiographic Imaging [33.8] 時間的正規化を学習分野のFoE(Fields-of-Experts)と組み合わせた時空間正規化フレームワークを提案する。
心臓表面メッシュ上に有限の離散要素を導出し,Mosco収束性を証明し,FoE項を扱えるスケーラブルな最適化アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:22:16 GMT)
RelBench v2: A Large-Scale Benchmark and Repository for Relational Data [33.8] RDLのためのRelBenchベンチマークのメジャー拡張であるRelBench v2を紹介する。
RDLモデルは、オートコンプリート予測とレコメンデーションタスクで、シングルテーブルベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:23:48 GMT)
Dual-Granularity Contrastive Reward via Generated Episodic Guidance for Efficient Embodied RL [33.7] 軌道成功報酬は人間の判断やモデル適合に適しているが、スパーシティはRLサンプルの効率を著しく制限する。
本稿では,DEG(Dual-granularity contrastive reward)とDEG(Dual-granularity contrastive reward)を併用して,サンプル効率の高い高密度報酬を求める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:41:55 GMT)
Blessings of Multiple Good Arms in Multi-Objective Linear Bandits [33.5] しかし,ほとんどのラウンドにおいて,アクションを優雅に選択する単純なアルゴリズムは,高い性能を達成できることを示す。
本稿では,多目的バンディットアルゴリズムの公正度を厳密に分析する原理的アプローチとして,有効公正性のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:01:20 GMT)
IndicFairFace: Balanced Indian Face Dataset for Auditing and Mitigating Geographical Bias in Vision-Language Models [33.4] VLM(Vision-Language Models)は、Webスケールのトレーニングデータから社会的バイアスを継承し、増幅することが知られている。
IndicFairFaceは、インドの地理的多様性を表す14,400の画像からなる、新しくバランスの取れた顔データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 06:41:03 GMT)
Hand2World: Autoregressive Egocentric Interaction Generation via Free-Space Hand Gestures [33.3] エゴセントリックなインタラクティブな世界モデルは、拡張現実と具体的AIにとって不可欠であり、視覚生成は低レイテンシ、幾何的一貫性、長期的な安定性でユーザの入力に応答する必要がある。
自由空間ハンドジェスチャ下での単一シーン画像からのエゴセントリックなインタラクション生成について検討し、シーンに手を入れたり、オブジェクトと対話したり、ヘッドモーション下でプラプティブルな世界ダイナミクスを誘導するフォトリアリスティックな映像を合成することを目的とした。
この設定には、自由空間のジェスチャーと接触重大なトレーニングデータとの分配シフト、モノクロビューにおける手の動きとカメラの動きのあいまいさ、任意の長さのビデオ生成の必要性など、基本的な課題が導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:39:01 GMT)
ImageRAGTurbo: Towards One-step Text-to-Image Generation with Retrieval-Augmented Diffusion Models [33.1] 本稿では,画像RAGTurboを提案する。
テキストプロンプトが与えられた場合、関連するテキストイメージペアをデータベースから取得し、それらを生成プロセスの条件付けに使用する。
実験の結果,提案手法は既存の手法と比較して遅延を伴わずに高忠実度画像を生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:59:57 GMT)
Xiaomi-Robotics-0: An Open-Sourced Vision-Language-Action Model with Real-Time Execution [32.9] 我々は、高速かつスムーズなリアルタイム実行のために最適化された高度な視覚言語アクション(VLA)モデルであるXiaomi-Robotics-0を紹介する。
Xiaomi-Robotics-0は、大規模なクロス・エボディメント・ロボット軌道と視覚言語データに事前訓練された。
我々はXiaomi-Robotics-0をシミュレーションベンチマークで広範囲に評価し、正確で巧妙なバイマニュアル操作を必要とする2つの挑戦的な実ロボットタスクについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:30:43 GMT)
REMem: Reasoning with Episodic Memory in Language Agent [32.6] エピソードメモリを用いた構築と推論のためのフレームワークであるREMemについて述べる。
我々はREMemがMem0やHippoRAG 2のような時空間記憶システムよりも大幅に優れていることを示す。
REMemはまた、答えられない質問に対してより堅牢な拒絶行動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 23:54:55 GMT)
Agentic AI for Robot Control: Flexible but still Fragile [32.4] 本稿では,推論可能な言語モデルを計画し,タスクを実行するエージェント制御システムを提案する。
i)屋内移動操作におけるテーブルトップ把握,配置,ボックス挿入(Mobipick)と,(ii)自律型農業ナビゲーション・センシング(Valdemar)の2つの設定でシステムを展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:43:34 GMT)
INHerit-SG: Incremental Hierarchical Semantic Scene Graphs with RAG-Style Retrieval [32.4] INHerit-SGは、複雑な環境で解釈可能な人間の意図的推論をサポートするセマンティックなシーングラフである。
イベントトリガーマップ更新メカニズムは、意味のあるセマンティックイベントが発生した場合にのみグラフを再編成する。
この明示的な解釈可能性により、複雑な検索の成功率と信頼性が向上し、システムはより広範なヒューマンインタラクションタスクに適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:45:55 GMT)
Seven simple steps for log analysis in AI systems [31.3] AIシステムは、ツールやユーザと対話するときに大量のログを生成する。
これらのログの分析は、モデル能力、妥当性、振る舞いを理解するのに役立つ。
ここでは、現在のベストプラクティスに基づいたパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:35:45 GMT)
BrowseComp-$V^3$: A Visual, Vertical, and Verifiable Benchmark for Multimodal Browsing Agents [30.8] マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、オープンワールド環境でマルチモーダルWebブラウジングとディープ検索を行う自律エージェントへと進化している。
我々はBrowseComp-$V3$という,300の慎重にキュレートされた,さまざまなドメインにまたがる挑戦的な質問からなる,新しいベンチマークを紹介した。
この結果から,現在のモデル機能と実環境における堅牢なマルチモーダルディープサーチとの根本的なギャップが浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:25:13 GMT)
Flow-Factory: A Unified Framework for Reinforcement Learning in Flow-Matching Models [30.7] Flow-Factoryは、モジュール型のレジストリベースのアーキテクチャを通じて、アルゴリズム、モデル、報酬を分離するフレームワークである。
これにより研究者は、将来のイノベーションを迅速にプロトタイプ化し、拡張することができる。
Flow-Factoryは、プロダクション対応メモリ最適化、柔軟なマルチリワードトレーニング、シームレスな分散トレーニングサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:21:59 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） (Fri, 13 Feb 2026 12:42:39 GMT)
Look Inward to Explore Outward: Learning Temperature Policy from LLM Internal States via Hierarchical RL [30.4] 生成時のサンプリング温度の制御を学習する階層的強化学習フレームワークを提案する。
各復号ステップでは、モデルがその隠れた状態に基づいて温度を選択し、その結果の分布から次のトークンをサンプリングする。
温度とトークンのポリシーは、座標上昇スキームを用いて下流の報酬から共同で最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:42:59 GMT)
RQ-GMM: Residual Quantized Gaussian Mixture Model for Multimodal Semantic Discretization in CTR Prediction [30.0] CTRモデルに組み込む前にセマンティックIDに埋め込みを識別することは、より効果的なソリューションを提供する。
本稿では,マルチモーダル埋め込み空間の統計構造をより正確に把握するための確率的モデリングを導入するRQ-GMMを提案する。
RQ-GMMは、優れたコードブック利用と再構築精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:11:24 GMT)
SD-MoE: Spectral Decomposition for Effective Expert Specialization [29.6] Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャは、条件計算によって引き起こされる専門家の専門化を通じて、大規模言語モデルをスケールする。
一部の専門家は機能的に似ていますが、デファクト共有の専門家として機能し、効果的な能力とモデルパフォーマンスを制限します。
スペクトル空間におけるパラメータと勾配の両方を分解するスペクトル分離型MoE(SD-MoE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:07:26 GMT)
Bench-MFG: A Benchmark Suite for Learning in Stationary Mean Field Games [29.3] Mean Field Games (MFGs) とReinforcement Learning (RL) は、大規模マルチエージェントシステムを解くために設計されたアルゴリズム群を育んでいる。
この分野では現在、標準化された評価プロトコルが欠如しており、研究者は目覚まし、孤立し、しばしば単純化された環境に頼らざるを得ない。
本稿では,離散時間,離散空間,定常設定に着目したMFG(Bench-MFG)の総合ベンチマークスイートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 01:49:37 GMT)
Unified Multi-Domain Graph Pre-training for Homogeneous and Heterogeneous Graphs via Domain-Specific Expert Encoding [29.2] マルチドメインのtextbfGraph textbfPre-training を textbfhomogeneous および textbfHeterogeneous graph に分割して提案する。
$textGPH2$は、グラフタイプとドメイン間の安定した転送を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:34:55 GMT)
FLAC: Maximum Entropy RL via Kinetic Energy Regularized Bridge Matching [29.0] 本研究では,速度場の運動エネルギーをペナル化することにより,政策性を制御する枠組みを提案する。
我々は、エネルギー規則化された政策スキームと、運動エネルギーを自動調整する実用的な非政治アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:32:10 GMT)
MTFM: A Scalable and Alignment-free Foundation Model for Industrial Recommendation in Meituan [29.0] MTFM(Meituan Foundation Model for Recommendation)は,これらの課題に対処するトランスフォーマーベースのフレームワークである。
MTFMは入力を事前に調整する代わりに、クロスドメインデータを異質なトークンに変換し、アライメントのない方法でマルチシナリオの知識をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:38:24 GMT)
Multi-Head Attention as a Source of Catastrophic Forgetting in MoE Transformers [28.8] Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャは、継続的学習に適していると考えられていることが多い。
本稿では,MH-MoEを提案する。このMH-MoEは,部分表現を頭部的にルーティングすることで,ルーティングの粒度を増大させ,合成衝突を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:59:09 GMT)
MentalBench: A Benchmark for Evaluating Psychiatric Diagnostic Capability of Large Language Models [28.2] MentalBenchは、大規模言語モデル(LLM)における精神医学的診断決定のためのベンチマークである
MentalBenchのコアとなるMentalKGは、精神科医が作った、DSM-5の診断基準と23の精神疾患の鑑別診断規則をコードする知識グラフである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:21:33 GMT)
Prior-Guided Symbolic Regression: Towards Scientific Consistency in Equation Discovery [27.7] シンボリック回帰は、観測データから解釈可能な方程式を発見することを目的としている。
既存のアプローチは擬似方程式(Pseudo-Equation Trap)に該当する: 観察によく適合するが、科学的原理と矛盾しない方程式を生成する。
ウォームアップ,進化,改良からなる3段階パイプライン上に構築された,事前誘導型SRフレームワークPG-SRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:26:21 GMT)
Can I Have Your Order? Monte-Carlo Tree Search for Slot Filling Ordering in Diffusion Language Models [27.4] 我々はMcDiffuSEについて紹介する。McDiffuSEは、スロットの選択を決定として定式化し、モンテカルロ木探索(MCTS)による命令の入力を最適化するフレームワークである。
実験では、自己回帰ベースラインよりも平均3.2%、ベースラインプラン・アンド・インフィルより8.0%、MBPPでは19.5%、MATH500では4.9%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:56:22 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） (Fri, 13 Feb 2026 09:30:22 GMT)
Text Has Curvature [26.8] テキストは実際に曲率を持ち、それを検出し、定義し、使用する方法を示します。
この目的のために,テキストネイティブな単語レベルの離散曲率信号であるTextureを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:39:33 GMT)
Uncovering spatial tissue domains and cell types in spatial omics through cross-scale profiling of cellular and genomic interactions [26.7] 本稿では,高速空間転写学解析の限界を克服するディープラーニングフレームワークであるCellScapeを提案する。
CellScapeは、組織空間における細胞間相互作用と細胞間のゲノム関係をモデル化し、包括的な表現を生成する。
この技術は、空間領域のセグメンテーションを改善する生物学的に有意義なパターンを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 06:22:43 GMT)
Beyond Binary Preferences: A Principled Framework for Reward Modeling with Ordinal Feedback [26.7] リワードモデリングは、大きな言語モデルと人間の嗜好の整合に不可欠である。
現在のアプローチでは、順序的嗜好データを活用するための基本的な数学的枠組みが欠如している。
本稿では, 離散順序回帰問題として, Likert スケールの選好を用いた報酬モデリングを定式化する理論的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:08:05 GMT)
Awakening Dormant Users: Generative Recommendation with Counterfactual Functional Role Reasoning [26.3] RoleGenは、Conversion Trajectory ReasonerとGenerative Behavioral Backboneを同期する新しいフレームワークである。
オフライン実験とオンラインA/Bテストでは、RoleGenはRecall@1で6.2%、オンライン注文数で7.3%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:33:48 GMT)
MoltNet: Understanding Social Behavior of AI Agents in the Agent-Native MoltBook [26.1] MoltNetは、MltBook上でのエージェントインタラクションに関する大規模な実証分析である。
目的と動機,規範とテンプレート,インセンティブと行動ドリフト,感情と伝染の4つの側面に沿った行動を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:03:59 GMT)
WebClipper: Efficient Evolution of Web Agents with Graph-based Trajectory Pruning [25.9] Webエージェントは、周期的推論ループと非生産的ブランチの探索を持つ長いツールコールトラジェクトリに依存している。
グラフベースのプルーニングによりWebエージェントのトラジェクトリを圧縮するフレームワークであるWebClipperを提案する。
精度と効率のバランスをとる上で、モデル全体の性能を測定するために、F-AEスコアと呼ばれる新しい指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:56:20 GMT)
HiFloat4 Format for Language Model Inference [25.9] 本稿では,ディープラーニングに適したブロック浮動小数点データフォーマットHiFloat4(HiF4)を紹介する。
各HiF4ユニットは64の4ビット要素を32ビットの共有スケーリングメタデータでパックし、平均4.5ビット/値である。
その結果、HiF4は複数のモデルと様々な下流タスクにまたがる最先端のNVFP4フォーマットよりも高い平均精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:28:01 GMT)
How Do We Research Human-Robot Interaction in the Age of Large Language Models? A Systematic Review [25.7] 大規模言語モデル(LLM)は人間-ロボット相互作用(HRI)の分野を根本的に変えつつある
PRISMAガイドラインに従って系統的な文献検索を行い,包括的基準を満たした86項目を同定した。
その結果,1)LLMは,ロボットがコンテキストを知覚し,社会的基盤を持つ相互作用を発生させ,人間のニーズとの連続的な整合性を維持することによって,HRIの基礎を変容させつつあること,2)LLM駆動型HRIの異なる側面に焦点を絞った研究を中心に,主に探索的な研究が行われていること,などが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:55:43 GMT)
RGAlign-Rec: Ranking-Guided Alignment for Latent Query Reasoning in Recommendation Systems [25.3] 本稿では,プロアクティブな意図予測のための閉ループアライメントフレームワーク RGAlign-Rec を提案する。
また、マルチステージトレーニングパラダイムであるRGA(Ranning-Guided Alignment)も導入する。
我々のフレームワークはGAUCで0.12%向上し、エラー率を3.52%削減し、Recall@3で0.56%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:38:02 GMT)
Evolving Demonstration Optimization for Chain-of-Thought Feature Transformation [25.1] フィーチャートランスフォーメーション(Feature Transformation)は、機能空間の品質を改善して予測パフォーマンスを向上する、データ中心のAIタスクである。
既存のソリューションは、個別の検索や潜伏生成に依存しているが、サンプルの非効率性、無効な候補、カバー範囲の制限のある冗長な世代によって、しばしば制限される。
閉ループにおける軌道レベルの経験を進化させることにより,LLM駆動型FTの文脈データを最適化するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 01:12:41 GMT)
What Do We Mean by 'Pilot Study': Early Findings from a Meta-Review of Pilot Study Reporting at CHI [25.0] HCIにおけるパイロット研究の役割は、概念的には曖昧であり、実証的に過小評価されている。
多くの論文ではパイロットが「通過中」に言及しており、設計、結果、パイロットがどのようにメインスタディに通知したかなどの詳細は明らかにされていない。
この多様性は、私たちのコミュニティの方法論的な盲点を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:48:30 GMT)
Rising Multi-Armed Bandits with Known Horizons [24.6] 地平線を明示的に統合した新しい計算的逆推定 UCB (CURE-UCB) を提案する。
我々は,新たな後悔の上限を確立する厳密な分析を行い,その方法が地平線に依存しない戦略を厳密に上回っていることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:42:02 GMT)
TrasMuon: Trust-Region Adaptive Scaling for Orthogonalized Momentum Optimizers [24.5] TrasMuon は (i) グローバル RMS キャリブレーションと (ii) エネルギーベースの信頼領域クリッピングにより、マグニチュードを安定化させながら、ムオンの近距離幾何学を保存する。
適応スケーリングの再導入により最適化効率は向上するが,高エネルギーのアウトレイラにより不安定性が向上することが実証された。
視覚と言語モデルに関する実証実験は、TresMuonがベースライン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） (Fri, 13 Feb 2026 22:11:59 GMT)
Adding internal audio sensing to internal vision enables human-like in-hand fabric recognition with soft robotic fingertips [24.2] 本研究では,両タイプの触覚情報を検出するシステムを提案する。
人間の動きにインスパイアされた私たちのロボットは、2本の感性のある指の間に布のサンプルを積極的に囲み、こぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:23:52 GMT)
AdaGrad-Diff: A New Version of the Adaptive Gradient Algorithm [23.8] 本稿では、勾配ノルム自体よりも連続的な勾配差の累積2乗ノルムによって適応を駆動するAdaGrad型適応法を提案する。
数値実験により,提案手法はAdaGradよりも実用的に関係のあるいくつかの環境で頑健であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:12:56 GMT)
Motion Prior Distillation in Time Reversal Sampling for Generative Inbetweening [23.5] 本稿では, 簡易かつ効果的な推定時間蒸留技術である運動優先蒸留(MPD)を提案する。
MPDは前方経路の運動残差を後方経路に蒸留することで双方向のミスマッチを抑制する。
本手法は,経路のあいまいさの原因となる条件付き経路を意図的に denoizing することを避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:20:45 GMT)
Beyond Normalization: Rethinking the Partition Function as a Difficulty Scheduler for RLVR [23.4] 本稿では,学習中の情報的質問文の優先順位付けに精度推定を利用するポストトレーニングフレームワークを提案する。
PACED-RL は LLM のより効率的な分布マッチング訓練のための有望な方向である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 06:04:14 GMT)
LiDAR-Anchored Collaborative Distillation for Robust 2D Representations [23.3] 事前訓練された2D画像エンコーダは、騒音や悪天候下でのタスクの実行に不足している。
我々は3次元LiDARを自己監督として活用する新しい自己教師型アプローチである textbfCollaborative Distillation を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:04:30 GMT)
FlowHOI: Flow-based Semantics-Grounded Generation of Hand-Object Interactions for Dexterous Robot Manipulation [23.2] FlowHOIは、時間的にコヒーレントなHOIシーケンスを生成するフローマッチングフレームワークである。
本研究では,FlowHOIが最も高い動作認識精度と1.7$times$高い物理シミュレーション成功率を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:46:08 GMT)
UniManip: General-Purpose Zero-Shot Robotic Manipulation with Agentic Operational Graph [23.1] We present UniManip, a framework based on a Bi-level Agentic Operational Graph (AOG)
タスクオーケストレーションのための高レベルのエージェント層と、動的状態表現のための低レベルのScene Layerを結合することにより、システムは、抽象的な計画と幾何学的制約を継続的に整合させる。
実験では、未確認のオブジェクトやタスクに対するシステムの堅牢なゼロショット能力を評価し、最先端のVLAや階層的なベースラインと比較して22.5%と25.0%の成功率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:47:26 GMT)
Closing the Loop: A Control-Theoretic Framework for Provably Stable Time Series Forecasting with LLMs [22.5] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、時系列予測において例外的な可能性を示している。
既存のアプローチは通常、単純で自己回帰的な生成戦略を採用している。
我々は,新しいクローズドループフレームワークである textbfF-LLM を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:35:12 GMT)
Can Neural Networks Provide Latent Embeddings for Telemetry-Aware Greedy Routing? [22.0] 本稿では,ネットワーク状態を遅延ノード埋め込みに変換するために,メッセージパッシングネットワークを用いた新しいアルゴリズムであるemphPlacerを提案する。
これらの埋め込みは、全ペアの最短経路を直接解決することなく、素早くグリージーな次ホップルーティングを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 10:31:09 GMT)
ReFilter: Improving Robustness of Retrieval-Augmented Generation via Gated Filter [21.7] 本稿ではトークンレベルのフィルタリングと融合を行う新しい潜伏型融合フレームワークを提案する。
ReFilterは、コンテキスト特徴をエンコードするコンテキストエンコーダ、トークンを重み付けするゲートフィルタ、トークン融合モジュールの3つの重要なコンポーネントで構成されている。
実験の結果、ReFilterはドメイン内適応とドメイン外転送の両方で、常に最高の平均性能を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:25:26 GMT)
Self-EvolveRec: Self-Evolving Recommender Systems with LLM-based Directional Feedback [21.3] Self-EvolveRecは、方向性フィードバックループを確立する新しいフレームワークである。
推奨性能とユーザ満足度の両方において、最先端のNASとLLM駆動のコード進化ベースラインを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:38:32 GMT)
Quantum metrology with partially accessible chaotic sensors [21.3] カオス力学により、初期無絡状態が量子フィッシャー情報のハイゼンベルクスケーリングを示すことができることを示す。
混合古典位相空間の正島の端に位置するスピンコヒーレント状態は、感度を高めるための最適初期状態として同定する。
量子増強感度は、量子ビットの非常に低い分数(sim 5%$)がアクセス可能であっても達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:20:03 GMT)
MedXIAOHE: A Comprehensive Recipe for Building Medical MLLMs [21.2] MedXIAOHEは、医学的理解と推論を現実の臨床に応用するために設計された医療ビジョン言語基盤モデルである。
異種医療コーパスを組織し,知識範囲を広げるエンティティ対応型継続事前学習フレームワークを提案する。
医療専門家レベルの推論と相互作用のために、MedXIAOHEは強化学習とツール強化エージェントトレーニングを通じて様々な医学的推論パターンを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:19:38 GMT)
Implicit-Scale 3D Reconstruction for Multi-Food Volume Estimation from Monocular Images [21.1] Implicit-Scale 3D Reconstruction from Monocular Multi-Food Imagesは、幾何学に基づく食品部分推定を向上するために設計されたベンチマークデータセットである。
このベンチマークは、単眼観察下での食品部分推定を暗黙的な3次元再構成問題として再設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:52:39 GMT)
Evaluating Robustness of Reasoning Models on Parameterized Logical Problems [20.8] LogicはLSMベースの推論を評価するための制御されたテストベッドを提供する。
SATスタイルの標準ベンチマークでは、表面の難易度(長さ、単語、節順)を実際に満足度を決定する構造現象と区別することが多い。
構造化2-CNF式をパラメータ化して構築した2-SATの診断ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 06:54:25 GMT)
ReBA-Pred-Net: Weakly-Supervised Regional Brain Age Prediction on MRI [20.7] 局所脳年齢(ReBA)の推定は重要であるが、広く一般化可能なモデルはまだ確立されていない。
本研究では,脳年齢推定のための教師学習フレームワークReBA-Pred-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:31:09 GMT)
X-SYS: A Reference Architecture for Interactive Explanation Systems [20.7] 本稿では,対話型説明システムのための参照アーキテクチャであるX-SYSを紹介する。
X-SYSは、対話型説明ユーザインタフェース(XUI)とシステム機能とを接続する。
視覚言語モデルにおける意味探索とアクティベーションステアリングのためのシステムであるセマンティックスを用いて,X-SYSを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:24:03 GMT)
Adaptive Power Iteration Method for Differentially Private PCA [20.5] 行列の上特異ベクトルを概算計算する問題に対して、$(,)$-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） (Fri, 13 Feb 2026 02:41:02 GMT)
Generalized Discrete Diffusion with Self-Correction [20.4] 自己補正は、最小性能劣化を伴う離散拡散モデルにおける並列サンプリングの維持に有効な手法である。
本研究では,事前学習した自己補正を明示的な状態遷移で再構成し,離散時間で直接学習する自己補正拡散モデルを提案する。
我々のフレームワークは、トレーニングノイズスケジュールを簡素化し、冗長なリメイキングのステップを排除し、自己補正を学習するために一様遷移にのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:12:35 GMT)
Reliable Thinking with Images [20.2] ノイズ思考(Nuisy Thinking、NT)は、不完全な視覚的手がかりのマイニングと答え推論のプロセスを指す。
RTWI(Reliable Thinking with Images)と呼ばれる新しい手法を提案する。
RTWIは、統一されたテキスト中心の方法で視覚的手がかりとテキストCoTの信頼性を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:22:04 GMT)
Monte Carlo Tree Search with Reasoning Path Refinement for Small Language Models in Conversational Text-to-NoSQL [20.2] 本稿では,自然言語質問,データベース,対話履歴を問う問合せを生成するConversational Text-to-Noタスクを提案する。
そこで我々は,クエリ固有の推論機能を備えた小さな言語モデルを実現するフレームワークであるStage-MCTSを提案する。
提案手法は最先端の大規模推論モデルより優れ,実行値の一致精度を最大7.93%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:35:38 GMT)
Understanding Cultural Alignment in Multilingual LLMs via Natural Debate Statements [20.1] 本研究は,大規模言語モデル(LLM)によって学習された社会文化的価値について考察する。
我々は,多段階の手法を用いて,自然討論文から構築した新しいオープンアクセスデータセット「ソシオカルチャー・ステートメント」を紹介する。
このデータセットは、LLMがこれらの声明に対する反応で示す社会文化的規範と信念の定量化を可能にするために、合成ラベル付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:27:54 GMT)
Power Interpretable Causal ODE Networks: A Unified Model for Explainable Anomaly Detection and Root Cause Analysis in Power Systems [20.0] 異常検出と根本原因解析は、電力網などのサイバー物理システムの安全性とレジリエンスを確保するために重要である。
時系列異常検出のための既存の機械学習モデルはしばしばブラックボックスとして動作し、説明なしにバイナリ出力のみを提供する。
本稿では,PICODE(Power Interpretable Causality Ordinary Differential Equation)ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:06:47 GMT)
Arming Data Agents with Tribal Knowledge [19.7] NL2エージェントは、大規模な現実世界のデータベースに直面すると間違いを犯す。
本稿では,Tk-Boostを提案する。
Tk-Boostは、データベース上のミスを分析してエージェントの誤解を特定し、それに対処するための部族的知識を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 23:19:07 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） (Fri, 13 Feb 2026 10:19:22 GMT)
Contextual Online Bilateral Trade [18.9] 我々は、貿易と利益の2つの目的について研究する。
我々は、取引の利益のために$O(dlog d)$後悔するアルゴリズムを設計し、利益のために$O(dlog T + dlog d)$後悔するアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:03:10 GMT)
Transporting Task Vectors across Different Architectures without Training [18.9] 異種モデルにまたがってタスク固有の更新をトランスポートするためのトレーニング不要な方法であるSoseusを紹介した。
パラメータを直接マッチングするのではなく、中間表現で引き起こされる機能的効果によってタスク更新を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:16:34 GMT)
Flow Matching from Viewpoint of Proximal Operators [18.7] OT-CFMはブレニエ電位を拡張して正確な近位定式化が可能であることを示す。
また,バッチサイズが大きくなるにつれて,ミニバッチOT-CFMの集団定式化への収束についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:30:23 GMT)
Order Matters in Retrosynthesis: Structure-aware Generation via Reaction-Center-Guided Discrete Flow Matching [18.6] 本稿では, 化学反応の2段階の性質を位置誘導バイアスとしてエンコードする構造認識型テンプレートフリーフレームワークを提案する。
提案手法は,USPTO-50k (61.2% Top-1) と大規模USPTO-Full (51.3% top-1) の双方において,反応中心を予測して最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:39:21 GMT)
Learning to Remember: End-to-End Training of Memory Agents for Long-Context Reasoning [18.6] 本稿では,メモリ操作と質問応答を一つのポリシーで統一するエンドツーエンド強化学習フレームワークを提案する。
UMAは、グローバルコンテキストのためのコンパクトなコアサマリと、明示的なCRUDをサポートする構造化メモリバンクという、二重メモリ表現を維持している。
Ledger-QA、Test-Time Learning、そしてCurcurate Retrievalにまたがる13のデータセットのうち、UMAは動的推論と学習タスクの長いコンテキストとRAGベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:54:23 GMT)
Bus-Conditioned Zero-Shot Trajectory Generation via Task Arithmetic [18.6] 本稿では,バスコンディショニングによるゼロショット軌跡生成という新たな問題設定を提案する。
そこで本研究では,まず,タスク演算を軌道生成に導入する手法であるMobTAを提案する。
我々は,MobTAが既存の手法よりも優れており,目標都市移動軌道を用いて微調整されたモデルに近い性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:30:21 GMT)
Safe-SDL:Establishing Safety Boundaries and Control Mechanisms for AI-Driven Self-Driving Laboratories [18.3] 自動運転研究所(SDL)は、自律的な仮説生成、実験、分析が可能な閉ループ実験システムを作成する。
本稿では,ロバストな安全境界と制御機構を確立するための包括的フレームワークであるSafe-SDLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:42:48 GMT)
Why is Normalization Preferred? A Worst-Case Complexity Theory for Stochastically Preconditioned SGD under Heavy-Tailed Noise [17.9] 不等式事前条件勾配降下(SPSGD)に対する最悪のケース複雑性理論を開発する。
正規化は問題パラメータが未知の場合には$mathcalO(T-fracp-13p-2)$,$mathcalO(T-fracp-12p)$で1次定常点への収束を保証する。
対照的に、プリコンディショナーと勾配推定との統計的依存により、クリッピングが最悪の場合に収束しないことが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:29:17 GMT)
End-to-End NOMA with Perfect and Quantized CSI Over Rayleigh Fading Channels [17.7] エンド・ツー・エンドのオートエンコーダ(AE)フレームワークはレイリーフェディングチャネル上の非直交多重アクセス(NOMA)をダウンリンクするために開発された。
我々のフレームワークは、無線チャネルをトレーニングと推論の両方に埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:49:59 GMT)
Synthetic Craquelure Generation for Unsupervised Painting Restoration [17.3] ドメイン固有の合成クラックルアジェネレータによって駆動される完全にアノテーションのないフレームワークを提案する。
我々のアプローチでは、古典的なモルフォロジー検出器と学習ベースリファインメントモジュールを結合する。
私たちのパイプラインは、ゼロショット設定で最先端の写真復元モデルよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:13:46 GMT)
GSM-GS: Geometry-Constrained Single and Multi-view Gaussian Splatting for Surface Reconstruction [17.0] ガウス点雲の非構造的かつ不規則な性質は 精度の回復に困難をもたらす
GSM-GS: 単視点適応部分領域重み付け制約と多視点空間構造改善を統合した相乗的最適化フレームワークを提案する。
提案手法は,レンダリング品質と幾何学的再構成の両立を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 10:26:32 GMT)
GPU-Fuzz: Finding Memory Errors in Deep Learning Frameworks [16.9] GPUメモリエラーは、ディープラーニング(DL)フレームワークにとって重要な脅威であり、クラッシュやセキュリティ問題にもつながります。
本稿では,演算子パラメータを形式的制約としてモデル化することで,これらの問題を効率的に位置決めするGPU-Fuzzを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:04:02 GMT)
Large Language Models and Impossible Language Acquisition: "False Promise" or an Overturn of our Current Perspective towards AI [16.9] 大きな言語モデル(LLM)は、人間のような固有の因果構造や自己補正構造を介して言語を習得しない単なるパターン予測器として特徴づけられる。
本研究では,既存の言語学・心理学文学の立場から,この有名な批判を考察するとともに,LLMにおける可能な言語と不可能な言語の両方を学ぶ能力を求める実験に基づく研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:15:42 GMT)
SciClaimEval: Cross-modal Claim Verification in Scientific Papers [16.9] 本稿では,クレーム検証タスクのための新しい科学的データセットであるSciClaimEvalを紹介する。
SciClaimEvalは、発行された論文から直接抽出された反論を含む、真正な主張を特徴としている。
反証クレームを作成するために,我々は,主張を変更するか,あるいは大きな言語モデル(LLM)に頼らずに,支持するエビデンス(図や表)を変更する新しいアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:36:02 GMT)
Adaptive Personalized Federated Learning via Multi-task Averaging of Kernel Mean Embeddings [16.8] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、エージェントの集まりが、生データを共有せずに、個々のモデルを協調的に学習することを可能にする。
そこで本研究では,各エージェントがすべてのエージェントの経験的リスクの重み付けを最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:49:03 GMT)
Nanbeige4.1-3B: A Small General Model that Reasons, Aligns, and Acts [16.8] Nanbeige4.1-3Bはオープンソースの小型言語モデル(SLM)である。
3Bパラメータしか持たない強力なエージェント動作、コード生成、一般的な推論を同時に達成する。
以上の結果から,小型モデルでは,幅広い能力と強力な特殊化を同時に達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:10:46 GMT)
PLLM: Pseudo-Labeling Large Language Models for CAD Program Synthesis [16.5] ラベルのない3次元形状からCADプログラムを合成するための自己学習フレームワークであるSynthemyMを紹介する。
形状データセットが与えられた場合、合成Mは、候補プログラムを反復的にサンプリングし、高忠実度実行を選択し、プログラムを拡張して、微調整のための合成プログラム-形状ペアを構築する。
我々は、DeepCADから未ラベルABCデータセットへのCAD-Recodeの適用実験を行い、幾何学的忠実度とプログラムの多様性が一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:20:19 GMT)
Scaling Single Human Demonstrations for Imitation Learning using Generative Foundational Models [16.4] 本研究では,1人の人間による実演から操作ポリシーを訓練するReal2Genを提案する。
Real2Genは、デモから必要な情報を抽出し、シミュレーション環境に転送する。
我々は、26.6%の成功率の平均的な増加と、訓練された政策の一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:04:18 GMT)
A Unified Theory of Random Projection for Influence Functions [16.2] 我々は、射影が影響関数を確実に保存するときに特徴付ける理論を開発する。
P$ は $textrange(F)$ に注入され、$mgeq textrank(F)$ を必要とする。
また、テスト勾配が$ker(F)$の成分を持つ場合のリーク項を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:53:48 GMT)
An Online Reference-Free Evaluation Framework for Flowchart Image-to-Code Generation [16.2] VLM(Vision-Language Models)は、フローチャートイメージを構造化コードに変換するために、ドキュメント処理パイプラインでますます使われている。
本稿では,フローチャート画像とコード生成の品質を推論時に監視する参照フリー評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:16:03 GMT)
SignScene: Visual Sign Grounding for Mapless Navigation [16.0] ナビゲーションの標識により、地図なしでは馴染みの無い環境をナビゲートできる。
この研究は、ロボットがオープンな世界で地図のないナビゲーションの兆候を同じように活用する方法を研究する。
我々はこれをサイングラウンド化、サイン上の意味的指示を対応するシーン要素とナビゲーションアクションにマッピングする問題として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:42:48 GMT)
HerAgent: Rethinking the Automated Environment Deployment via Hierarchical Test Pyramid [15.9] 環境設定の成功は、単一のバイナリ信号ではなく、実行可能なエビデンスによって評価されるべきである。
本稿では,実行環境を段階的に構築する自動環境設定手法であるHerAgentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:24:18 GMT)
Transformer-based CoVaR: Systemic Risk in Textual Information [15.6] 条件付きバリュー・アット・リスク(CoVaR)は、1つの資産の損失量を測定することでシステム的金融リスクを定量化する。
我々は、金融ニュース記事と市場データを直接統合して、CoVaR推定を改善するトランスフォーマーベースの方法論を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 00:10:30 GMT)
On Robustness and Chain-of-Thought Consistency of RL-Finetuned VLMs [15.3] 単純な、制御されたテキストの摂動(キャプションや不正確なチェーン・オブ・シント(CoT)のトレース)は、堅牢性と信頼性が著しく低下していることを示している。
これらの脆弱性をよりよく理解するために、我々はRL微調整力学を分析し、精度と信頼のトレードオフを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 01:12:00 GMT)
Realistic Face Reconstruction from Facial Embeddings via Diffusion Models [15.3] 顔埋め込みマッピング(FEM)は、顔への埋め込み攻撃を実行するためのKAN(Kolmogorov-Arnold Network)を探索するフレームワークである。
FEMは、プライバシー漏洩の観点からFRおよびPPFRシステムの安全性を評価するツールとして利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:28:24 GMT)
Which Algorithms Can Graph Neural Networks Learn? [14.9] 本稿ではMPNNがアルゴリズムを学習できる十分な条件を特徴付ける一般的な理論的枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、単一ソースのショートベストパス、最小スパンニングツリー、一般的な動的プログラミング問題など、幅広い種類のアルゴリズムに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:09:50 GMT)
Handling Supervision Scarcity in Chest X-ray Classification: Long-Tailed and Zero-Shot Learning [14.9] CXR-LT 2026は、36クラスのラベル空間を持つPadChestベースのベンチマークの問題に対処し、トレーニング用のインディストリビューションクラス30とゼロショット評価のためのアウト・オブ・ディストリビューションクラス6に分割した。
我々は、個別の監督体制に合わせたタスク固有のソリューションを提案する。
タスク1(長い尾の多ラベル分類)では、頻繁な結果に対して安定した性能を維持しつつ、テールクラスの認識を改善するために、バランスの取れない多ラベル学習戦略を採用する。
タスク2(ゼロショットOOD認識)では,教師付きラベルを使わずに未知の疾患カテゴリのスコアを生成する予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:07:34 GMT)
Trust the uncertain teacher: distilling dark knowledge via calibrated uncertainty [14.8] Calibrated Uncertainty Distillation (CUD)は、暗黒の知識をより忠実に利用できるようにするためのフレームワークである。
我々のアプローチは精度と校正のバランスを保ち、生徒は自信のある信号とハードな信号に対する構造的不確実性の両方から恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:43:19 GMT)
Backdooring Bias in Large Language Models [14.7] 大きな言語モデル(LLM)は、特定のトピックに対する偏見を誘発する設定に、ますます多くデプロイされている。
バックドア攻撃はそのようなモデルを作成するのに使用できる。
我々は,高毒性比とデータ増大量を用いた1000以上の評価を行い,分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:02:16 GMT)
PMG: Parameterized Motion Generator for Human-like Locomotion Control [14.6] 我々は,人間のような動きを1つの統合システムで生成するリアルタイムモーションジェネレータを開発した。
一つの統合システムにおいて、PMGは人間のような自然な動きを生じさせ、高次元の制御入力に正確に応答することを示す。
これらの結果は、自然かつ展開可能なヒューマノイド制御への実践的で実験的に検証された経路を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 06:38:04 GMT)
Benchmarking Video Foundation Models for Remote Parkinson's Disease Screening [14.4] リモートでビデオベースのアセスメントは、パーキンソン病(PD)スクリーニングのためのスケーラブルな経路を提供する。
参加者1,888名(727名とPD)による新しいビデオデータセットを用いた大規模体系的研究を行った。
臨床検診におけるロバスト性を評価するために,7種類の最先端VFMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 22:36:42 GMT)
SIEFormer: Spectral-Interpretable and -Enhanced Transformer for Generalized Category Discovery [14.3] SIEFormerは2つのメインブランチから構成されており、それぞれがViTの暗黙的および明示的なスペクトルの観点に対応する。
暗黙の枝は、トークンの局所構造相関をモデル化するために異なるタイプのグラフラプラシアンを使うことを実現する。
一方、明示的なブランチでは、トークン間のグローバル依存関係を学習するManeuverable Filtering Layer(MFL)が導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:22:31 GMT)
Efficient Personalized Federated PCA with Manifold Optimization for IoT Anomaly Detection [14.2] モノのインターネット(IoT)ネットワークは、分散リソースの制約により、セキュリティ上の脅威が増大する。
我々は、IoTネットワークのためのパーソナライズされたパーソナライズされた(FedEP)異常検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:58:50 GMT)
Monocular Reconstruction of Neural Tactile Fields [14.0] 接触時の触覚応答に空間的位置をマッピングする新しい3D表現であるニューラル・触覚場を導入する。
我々のモデルは、単一の単分子RGB画像からこれらの神経触覚場を予測する。
市販のパスプランナーと統合されると、ニューラルな触覚フィールドは、高抵抗オブジェクトを避けるパスを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 01:25:19 GMT)
SPILLage: Agentic Oversharing on the Web [13.9] LLMはオープンウェブ全体でユーザーのタスクを自動化し始めており、しばしばEメールやカレンダーなどのユーザーリソースにアクセスしている。
私たちは、Webエージェントが、ライブWebサイト全体にわたってタスクを代行するときに、どのようにユーザーリソースを扱うのかを尋ねる。
本稿では,Web上のアクションのエージェントトレースを通じて,非意図的なタスク関連ユーザ情報の開示を行うNatural Agentic Over sharingを形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 23:02:50 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） (Fri, 13 Feb 2026 13:48:01 GMT)
Annealing in variational inference mitigates mode collapse: A theoretical study on Gaussian mixtures [12.9] 本研究では, トラクタブル環境下でのモード崩壊を緩和するための戦略を数学的に解析する。
本分析は, 適切に選択された焼鈍方式がモード崩壊を確実に防止できることを示す。
本稿では,これらの理論的トレードオフがニューラルネットワークベースモデルであるRealNVP正規化フローに定性的に拡張することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:28:23 GMT)
Geometric Manifold Rectification for Imbalanced Learning [12.9] GMR(Geometric Manifold Rectification)は,局所的な幾何学的前提を生かして不均衡な構造化データを扱う新しいフレームワークである。
GMRは,(1)逆距離重み付きkNN投票と適応距離メートル法を用いて局所的信頼度を推定する幾何的信頼度推定,(2)少数検体に対して厳格な非対称的クリーニング,(2)少数検体を少数検体から保護し,少数検体を保護し,少数検体を保護した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:59:32 GMT)
Think Deep, Not Just Long: Measuring LLM Reasoning Effort via Deep-Thinking Tokens [12.8] 深く考えるトークンを識別することで、推論時間の労力を定量化します。
Think@nは、高い深層比でサンプルを優先順位付けするテストタイムスケーリング戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 23:07:37 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） (Fri, 13 Feb 2026 07:53:41 GMT)
UBio-MolFM: A Universal Molecular Foundation Model for Bio-Systems [12.6] 本稿では,量子力学(QM)の精度と生物学的スケールのギャップを埋めるために設計された,普遍的な基礎モデルフレームワークUBio-MolFMを提案する。
UBio-MolFMは、大きな分布外生物分子系(最大1500原子)と現実的な可観測物において、アブイニシオレベルの忠実性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:38:28 GMT)
AI Agents for Inventory Control: Human-LLM-OR Complementarity [12.4] 大規模言語モデル(LLM)は、柔軟に推論し、リッチなコンテキストシグナルを組み込むことができるAIエージェントへの関心を生んでいる。
我々は, ORアルゴリズム, LLM, 人間がどのように相互作用し, 相互に補完するかを, 多周期在庫管理設定で検討する。
平均して、人間とAIのチームは、人間またはAIエージェントが単独で運営するよりも高い利益を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:23:46 GMT)
Hidden Density-Wave Instability in the Trimer Ruthenate Ba4Ru3O10 [12.4] トリマー基ルテネートBa4Ru3O10の隠れ密度波不安定を報告した。
遷移は格子パラメータ、輸送、熱力学、磁気感受性で表される。
我々はBa4Ru3O10を反強磁性と相互作用する強いピン付き集合電子状態を持つ稀な相関系として同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:40:46 GMT)
Effective Task Planning with Missing Objects using Learning-Informed Object Search [12.4] 我々は、新しいモデルベースのLIOSアクションを中心とした計画フレームワークを開発する。
高レベルのプランニングでは、LIOSアクションを決定論的として扱い、モデルベースの計算によって予測されるコストを計算することで、検索と実行をインターリーブするプランを生成する。
シミュレーションされたProcTHORの家庭や実世界では、検索や食事準備といったタスクの学習や学習のベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:22:08 GMT)
Statistical Opportunities in Neuroimaging [12.1] 本稿は, 出生から20歳までの脳発達, 成人と高齢の脳, 神経変性, 神経精神疾患, および脳のエンコーディングとデコードという4つの重要な領域において, 神経イメージングの統計的機会と課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:47:47 GMT)
SQuTR: A Robustness Benchmark for Spoken Query to Text Retrieval under Acoustic Noise [11.9] 本稿では,音声クエリ検索のためのロバストネスベンチマークであるSQuTRを提案する。
SQuTRは、一般的に使用されている6つの英語と中国語のテキスト検索データセットから37,317のユニークなクエリを集約する。
提案手法は,代表的なケースドとエンド・ツー・エンドの検索システムに対して大規模な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 10:08:27 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） (Fri, 13 Feb 2026 02:39:35 GMT)
The Diffusion Duet: Harmonizing Dual Channels with Wavelet Suppression for Image Separation [11.8] ブラインド画像分離(Blind Image separation, BIS)とは、複数の独立したソース画像の同時推定と復元の逆問題である。
統計的な独立性の仮定やCNN/GANの変種に依存する伝統的な手法は、実際のシーンにおける複雑な特徴分布を特徴づけるのに苦労する。
本稿では, 2チャネルBISへの拡散モデルを導入し, 効率の良いDual-Channel Diffusion separation Modelを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:48:07 GMT)
Assessing Vision-Language Models for Perception in Autonomous Underwater Robotic Software [11.8] Vision-Language Models (VLMs) は自律型水中ロボット(AURs)に有望なソリューションを提供する
AURソフトウェアにおけるVLMに基づく知覚モジュールの実証評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:33:37 GMT)
How Multimodal Large Language Models Support Access to Visual Information: A Diary Study With Blind and Low Vision People [11.8] マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)は、BlindとLow Vision(BLV)の人々が日々の生活の中で視覚情報にアクセスする方法を変えつつある。
2週間の日誌調査を行い,20人のBLV参加者によるMLLM対応視覚解釈アプリケーションの使用を捉えた。
本研究は、MLLMが記述的視覚解釈の精度を向上させることを実証するが、日常的な使用を支援することは「視覚アシスタント」スキルにも依存することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:19:40 GMT)
Multimodal Classification via Total Correlation Maximization [11.7] マルチモーダル学習は、多様なセンサからのデータを統合して、さまざまなモーダルからの情報を活用する。
近年の研究では、ジョイントラーニングが他を無視しながら特定のモダリティに過度に適合していることが示されており、非モダリティラーニングよりもパフォーマンスが劣っている。
本稿では,マルチモーダル特徴量とラベルの相関関係を最大化することで,マルチモーダル分類の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:21:45 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） (Fri, 13 Feb 2026 03:51:48 GMT)
Machine Learning-Based Classification of Jhana Advanced Concentrative Absorption Meditation (ACAM-J) using 7T fMRI [11.7] Jhana Advanced concentration absorption meditation (ACAM-J)は、意識と認知処理の大幅な変化に関連している。
本研究では,機能的MRI由来の局所的均一性(ReHo)を用いて,機械学習手法を用いてACAM-Jを分類できるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:16:38 GMT)
EXCODER: EXplainable Classification Of DiscretE time series Representations [11.6] ディープラーニングは時系列分類を大幅に改善したが、これらのモデルに説明可能性の欠如は依然として大きな課題である。
本稿では,ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)や離散変分オートエンコーダ(DVAE)など,時系列を離散潜在表現に変換する方法について検討する。
これらの圧縮表現にXAI法を適用すると、分類性能を犠牲にすることなく忠実性を維持するための簡潔で構造化された説明が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:47:45 GMT)
NeuroWeaver: An Autonomous Evolutionary Agent for Exploring the Programmatic Space of EEG Analysis Pipelines [11.5] 我々は、多様なEEGデータセットとタスクをまたいだ一般化を意図した、統合された自律進化エージェントであるNeuroWeaverを提案する。
NeuroWeaverは、最先端のタスク固有のメソッドを一貫して上回り、大規模ファンデーションモデルに匹敵するパフォーマンスを実現する軽量ソリューションを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:26:43 GMT)
Analytical Results for Two Exponential Family Distributions in Hierarchical Dirichlet Processes [11.4] Hierarchical Dirichlet Process (HDP)は、グループ化されたデータのモデリングのための柔軟なベイズ非パラメトリックフレームワークを提供する。
対応するガンマ・ポアソンとノーマル・ガンマ・ノルマル共役対に対して、HDPフレームワークの下で明示的な閉形式式を導出する。
我々の研究は、ディリクレ・マルチノミカル・セッティングを超えてHDPの適用性を拡張し、階層的ベイズ非パラメトリックを用いた研究者に実用的な解析結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:16:42 GMT)
CUDABench: Benchmarking LLMs for Text-to-CUDA Generation [11.4] 近年の研究では、GPU生成におけるLarge Language Models(LLM)の可能性が実証されている。
ハードウェア固有の性能クリティカルなプログラミング機能を考えると、LLM生成したGPUプログラムの性能を正確に評価するのは簡単ではない。
LLMのテキスト・ツー・キューダ機能を評価するために設計された総合ベンチマークであるGPUBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:46:45 GMT)
Self-Supervised JEPA-based World Models for LiDAR Occupancy Completion and Forecasting [11.3] 我々は、LiDARデータから将来の時間的進化を予測する自動運転のための自己監督型世界モデルである textbfAD-LiST-JEPA を提案する。
そこで我々は,下流をベースとした作業の完了と予測タスクを通じて,学習した表現の質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:42:21 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） (Fri, 13 Feb 2026 21:59:00 GMT)
TraceBack: Multi-Agent Decomposition for Fine-Grained Table Attribution [11.1] TraceBackは、シングルテーブルのQAにおけるスケーラブルでセルレベルの属性のためのフレームワークである。
ToTTo、FetaQA、AITQAから引き出されたフレーズ間アノテーションを備えたベンチマークであるCITEBenchをリリースする。
また、予測された細胞と答えから得られた原子事実を比較し、ヒトの細胞ラベルを使わずに属性の精度とリコールを推定する参照レス計量であるFairScoreを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:13:36 GMT)
Real-to-Sim for Highly Cluttered Environments via Physics-Consistent Inter-Object Reasoning [11.1] 単一視点からの物理的に有効な3Dシーンの再構築は、視覚知覚とロボット制御のギャップを埋めるための前提条件である。
本稿では,物理制約付き実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:24:58 GMT)
"Not Human, Funnier": How Machine Identity Shapes Humor Perception in Online AI Stand-up Comedy [11.0] 人間のパフォーマーは、ジョーク作りを可能にするために、民族、性別、コミュニティ、人口統計に基づくアイデンティティを利用することが多いことがわかりました。
このことは、AIのアイデンティティーが、人間の聴衆にAIユーモア生成の力を与えるかどうかを示唆している。
オンラインのパフォーマンスフォーマットでジョークを伝えるために、AIとして自身のステータスを使用するマシンアイデンティティベースのエージェントを設計しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:47:08 GMT)
A Survey of Code Review Benchmarks and Evaluation Practices in Pre-LLM and LLM Era [10.9] コードレビューは、開発者が欠陥を早期に検出し、コード品質を改善し、知識共有を促進するのに役立つ、現代のソフトウェアエンジニアリングにおける重要なプラクティスである。
大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、コードレビューの自動化サポートについて研究が進められている。
現在のコードレビューデータセットは散在しており、設計は様々であり、レビュー機能が実際に評価されているかについての限られた洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:19:38 GMT)
Memory-Efficient Structured Backpropagation for On-Device LLM Fine-Tuning [10.9] デバイス上での微調整により、大きな言語モデルのプライバシ保護によるパーソナライズが可能になる。
モバイルデバイスは、すべてのワークロード間で共有される6～12GBの厳しいメモリ制約を課す。
メモリ効率のよい構造化バックプロパゲーション(MeSP)を提案する。
MeSPはピークメモリを361MBから136MBのQwen2.5-0.5Bに減らし、これまで不可能だった微調整シナリオを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:24:33 GMT)
Operator Learning for Families of Finite-State Mean-Field Games [10.9] 有限状態平均場ゲーム(MFG)は、大きな相互作用粒子系の限界として生じる。
本稿では,MFGのパラメトリックファミリーを解く演算子学習フレームワークを提案する。
本手法の近似誤差,パラメトリック複雑性,一般化性能に関する理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:28:34 GMT)
Benchmarking LLM Tool-Use in the Wild [10.7] 実際のユーザインタラクションは本質的にワイルドで、複雑で、乱雑で、柔軟です。
我々は,ツールコールトポロジの効率的なオーケストレーションを必要とする構成タスク,対話のターンに広がる暗黙の意図,命令遷移という,ユーザの行動から3つの重要な課題を識別する。
WildToolBenchは,実世界のユーザ行動パターンをベースとしたLLMツール使用ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:55:46 GMT)
Synaptic Activation and Dual Liquid Dynamics for Interpretable Bio-Inspired Models [10.7] 液体キャパシタンスを拡張したモデルが,高密度かつオール・ツー・オール・リカレントニューラルネットワーク(RNN)ポリシにおいても解釈可能な動作を導出することを示す。
また, ケミカルシナプスを組み込むことで解釈性が向上し, ケミカルシナプスとシナプスの活性化が組み合わさることで, 最も正確かつ解釈可能なRNNモデルが得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:23:37 GMT)
Hierarchical Successor Representation for Robust Transfer [10.6] 階層的継承表現(HSR)を提案する。
時間的抽象化を予測表現の構成に組み込むことで、HSRはタスクによって引き起こされるポリシー変更に対して堅牢な安定した状態特徴を学習する。
我々は,HSRの時間的拡張予測構造を利用して効率的に探索し,大規模で手続き的に生成された環境に効果的にスケールできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:32:26 GMT)
Multi-Agent Model-Based Reinforcement Learning with Joint State-Action Learned Embeddings [10.4] モデルに基づくマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。
我々は変分自動エンコーダで訓練された世界モデルを設計し、状態-作用学習埋め込みを用いてモデルを増強する。
想像された軌道とSALEに基づく行動値とを結合することにより、エージェントは彼らの選択が集団的な結果にどのように影響するかをより深く理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 01:57:21 GMT)
MoralityGym: A Benchmark for Evaluating Hierarchical Moral Alignment in Sequential Decision-Making Agents [10.2] 本稿では,道徳的規範を順序付きデオン的制約として表現するための新しい形式主義であるモラル・チェーンと,トロリー・ジレンマ型体育館環境として提示される98の倫理的ジレンマ問題のベンチマークであるモラル・ガイムを紹介する。
この研究は、複雑な現実世界のコンテキストにおいて、より確実に、透過的に、倫理的に振る舞うAIシステムを開発するための基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:40:32 GMT)
Jointly Optimizing Debiased CTR and Uplift for Coupons Marketing: A Unified Causal Framework [9.9] 我々はtextbfUnified textbfMulti-textbfValued textbfTreatment Network (UniMVT)を提案する。
UniMVTは、治療に敏感な表現から相反する要因を分離し、フルスペースの反ファクト推論モジュールを可能にする。
合成データセットと工業データセットの実験は、予測精度と校正の両方においてUniMVTの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:46:20 GMT)
Artic: AI-oriented Real-time Communication for MLLM Video Assistant [9.7] ArticはMLLMビデオアシスタントのためのAI指向リアルタイムコミュニケーションフレームワークである。
プロトタイプ実験では、Articは精度を15.12%向上し、レイテンシを135.31ミリ秒削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 06:00:17 GMT)
Decoder-only Conformer with Modality-aware Sparse Mixtures of Experts for ASR [9.6] 本稿では,外部の音声エンコーダや事前訓練された大言語モデル(LLM)を使わずに,音声とテキストを単一のスタックで処理する,自動音声認識(ASR)のためのデコーダのみのコンバータを提案する。
モデルは、モダリティを意識した専門家のスパース混合(MoE: Disjoint expert pools for speech and text with hard routing and top-1 selection, embedded in hybrid-causality Conformer block)を使用する。
5言語に1つの多言語モデルを持つCommon Voice 16.1では、平均WERを12.2%から10.6%に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:53:54 GMT)
Efficient and Debiased Learning of Average Hazard Under Non-Proportional Hazards [9.6] 平均危険度(AH)は、人口レベルの個人時間事象率であり、比例的危険度を仮定することなく、明確に定義され、解釈可能である。
我々は,共同調整型AHのための半パラメトリック2倍頑健なフレームワークを開発した。
SEER-Medicarelinked data を用いた進行黒色腫に対する免疫療法法の比較により, 比較有効性研究における実用的有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:30:49 GMT)
Evolution With Purpose: Hierarchy-Informed Optimization of Whole-Brain Models [9.5] これは、非線形相互作用を持つ多くのパラメータを最適化する必要のない大規模生体物理学的脳モデリングによく適している。
標準的な進化的アプローチはMRIデータに優れた適合性をもたらすが、多くの可能なソリューションの中で、個々の被験者に過度に適応し、限られた予測力を提供するものを見つける。
本稿では,進化を生物学的知識で導くことが有効かどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 22:13:39 GMT)
Channel-Aware Probing for Multi-Channel Imaging [9.5] マルチチャネルイメージング(MCI)データを用いたビジョンエンコーダの訓練と評価は依然として困難である。
ChannelAware Probing (CAP)は、エンコーダとプローブの両方で特徴フローを制御することによって、固有のチャネル間多様性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:03:27 GMT)
Length Generalization Bounds for Transformers [9.2] 長さ一般化は、任意の長さの入力に対する正確な予測を可能にする学習アルゴリズムの重要な特性である。
このような保証を得るためには、モデルが一般化されることを保証した長さ一般化境界を計算できる必要がある。
本稿では,変換器に密接な関係を持つ言語クラスであるCRASPに対して,そのような一般化境界の計算可能性に関するオープンな問題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:49:27 GMT)
Drift-Aware Variational Autoencoder-based Anomaly Detection with Two-level Ensembling [9.1] 本稿では,漸進的な学習と2段階のアンサンブルを用いて異常予測を行うVAE++ESDDを提案する。
実世界のデータセットと合成データセットを用いて包括的実験を行う。
本研究は,提案手法が強いベースラインと最先端の手法の両方を著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:53:56 GMT)
Physics-Informed Neural Networks with Architectural Physics Embedding for Large-Scale Wave Field Reconstruction [9.0] 物理情報ニューラルネットワーク(PINN)は、物理原理を機械学習モデルに統合する。
PINNは損失関数のみに物理原理を組み込むため、収束が遅くなり、安定性が最適化され、スペクトルバイアスが生じる。
この研究は、ニューラルネットワークアーキテクチャに直接追加の物理ガイダンスを統合するアーキテクチャ物理学組み込み(PE)-PINNを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:28:23 GMT)
Consistency of Large Reasoning Models Under Multi-Turn Attacks [8.9] 敵攻撃下でのフロンティア推論モデルについて検討した。
ほとんどの推論モデルは、命令調整ベースラインよりも大幅に優れていた。
信頼認識応答生成は、拡張された推論トレースによって引き起こされる過信による推論モデルに失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:58:47 GMT)
RAT-Bench: A Comprehensive Benchmark for Text Anonymization [8.6] 我々は、再識別リスクに基づいたテキスト匿名化ツールのベンチマークであるRAT-Benchを紹介する。
ドメイン,言語,難易度にまたがる様々な直接的および間接的識別子を含む合成テキストを生成する。
機能は大きく異なるが、最高のツールでさえ、特にダイレクト識別子が標準的な方法で書かれていない場合、完璧には程遠い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 10:41:44 GMT)
A Regularization-Sharpness Tradeoff for Linear Interpolators [8.6] パラメータ化線形回帰に対して$ellp$のペナルティを持つ正規化シャープ性トレードオフを提案する。
補間情報基準にインスパイアされた我々のフレームワークは、選択ペナルティを正規化用語に分解する。
リッジ正則化のための情報基準を確立した先行解析に基づいて、この研究はまず、$ellp$正則化のための補間情報規準の一般的な表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:21:08 GMT)
tLoRA: Efficient Multi-LoRA Training with Elastic Shared Super-Models [8.4] tLoRAは、複数のLoRAジョブの効率的なバッチトレーニングを可能にするフレームワークである。
実世界のクラスタトレースを用いた評価では、tLoRAはトレーニングを1.2-1.8x改善し、ジョブトレーニング完了時間を2.3--5.4x改善し、GPU利用率を37%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:35:06 GMT)
Coverage Path Planning for Autonomous Sailboats in Inhomogeneous and Time-Varying Oceans: A Spatiotemporal Optimization Approach [8.2] 自律的なヨットは、風力による耐久性のために長期の海洋観測に適している。
セイルボートの性能は異方性が高く、不均一で時変する風と電流場の影響を強く受けている。
本稿では,自律型ヨットに適した網羅経路計画手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:37:24 GMT)
PixelRush: Ultra-Fast, Training-Free High-Resolution Image Generation via One-step Diffusion [8.2] 我々は,実用的な高解像度テキスト・画像生成のための最初のチューニング不要フレームワークであるPixelRushを紹介する。
提案手法は,確立されたパッチベースの推論パラダイムに基づいているが,複数の逆転・再生サイクルの必要性を排除している。
PixelRushは例外的な効率を提供し、最先端のメソッドよりも10$times$から35$times$のスピードアップを表す約20秒で4Kイメージを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:54:27 GMT)
Chimera: Neuro-Symbolic Attention Primitives for Trustworthy Dataplane Intelligence [8.2] Chimeraは、アテンション指向のニューラルネットワークとシンボリック制約をデータプレーンプリミティブにマッピングする、原則化されたフレームワークである。
本稿では、ハードウェアマッピング戦略であるChimeraアーキテクチャと、ニューロシンボリックアテンションプリミティブが高忠実性推論を達成できることを示す実証的エビデンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:55:06 GMT)
A Microservice-Based Platform for Sustainable and Intelligent SLO Fulfilment and Service Management [8.2] この作業は、CASCA(Carbon-Aware SLO and Control plAtform)というオープンソースのプラットフォームで、CCプロバイダが開発者のプライバシを維持しながら、サービスを再設定し、サービスレベルオブジェクト(SLO)を満たすことができる。
CASCAはメディアストリーミングサービスの実際のComputer Continuumテストベッドで評価されており、Bash、Rust、Pythonで実装された意思決定システムは、プライバシの保持による影響を受けずに、サービスを再構成することに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:24:49 GMT)
A consequence of failed sequential learning: A computational account of developmental amnesia [8.2] 発達失調症は海馬萎縮症の小児にみられる。
この特徴の独特な組み合わせは、エピソード記憶の早期喪失が認知発達を阻害する可能性があるという理解に挑戦しているようである。
特徴のユニークな組み合わせを模倣できる計算モデルは報告されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:55:06 GMT)
TensorCommitments: A Lightweight Verifiable Inference for Language Models [8.1] 大規模言語モデル(LLM)のためのテンソルネイティブな推論手法を提案する。
コミット(TCs)は、推論をコミットメントに結び付ける。
LLaMA2では、TCは0.97%の証明時間と0.12%の検証時間を加味し、検証GPUを必要とする最高の作業に対して最大48%の堅牢性を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:23:31 GMT)
The Speed-up Factor: A Quantitative Multi-Iteration Active Learning Performance Metric [8.0] 機械学習モデルは豊富な注釈付きデータで優れているが、アノテーションは高価で時間を要することが多い。
アクティブラーニングは、クエリ手法(QM)を用いて、最も情報性の高いサンプルを反復的に選択することで、パフォーマンスとアノテーションの比率を改善することを目的としている。
本研究は, ランダムサンプリング性能に適合するサンプルの分数を示す量的マルチイテレーションQM性能指標である, 高速化係数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 10:33:02 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） (Fri, 13 Feb 2026 21:13:04 GMT)
How cyborg propaganda reshapes collective action [7.8] 民主主義に対する別の脅威は、パルチザンの調整アプリと人工知能--私たちが「サイボーグ・プロパガンダ」と呼ぶ
このアーキテクチャは、検証された人間と適応的なアルゴリズムの自動化を組み合わせることで、クローズドループシステムを実現する。
我々は、サイボーグのプロパガンダがデジタル公共広場を根本的に変え、政治的言論を個人的アイデアの民主的コンテストからアルゴリズム的キャンペーンの戦いへとシフトさせることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:49:26 GMT)
ViMedCSS: A Vietnamese Medical Code-Switching Speech Dataset & Benchmark [7.8] コードスイッチング(英語: Code-switching, CS)とは、ベトナム語が薬物名や手続きなどの英語の言葉を使用する場合である。
現在の自動音声認識システムは、ベトナム語の文の中で正しい英語の医学用語を認識するのに苦労している。
この研究はベトナムの医療コードスイッチングのための最初のベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:17:16 GMT)
Characterizing Trainability of Instantaneous Quantum Polynomial Circuit Born Machines [7.7] 瞬時量子回路Born Machine (IQP-QCBM) は量子生成モデルとして提案されている。
我々は、バレン高原が選択されたカーネルのジェネレータセットとスペクトルに依存することを示す。
低重バイアスのカーネルが構造的トポロジの指数的抑制を回避する機構を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:05:56 GMT)
Can we trust AI to detect healthy multilingual English speakers among the cognitively impaired cohort in the UK? An investigation using real-world conversational speech [7.7] 英国では、4人に1人が少数民族に属し、認知症の流行は黒人やアジアのコミュニティで最も急速に増加すると予想されている。
本研究では、認知障害コホート中の健全な多言語英語話者の検出において、AIモデルの信頼性、特にバイアスの存在について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:03:37 GMT)
Differentially Private Two-Stage Empirical Risk Minimization and Applications to Individualized Treatment Rule [7.5] Differential Privacy(DP)は、プライバシを保存する推定器を導出するための厳格なフレームワークを提供する。
標準DP法は、個別化処理規則(ITR)や因果推論でよく見られる2段階問題の特定のクラスと競合する。
本稿では,第2段階にのみ慎重に校正されたノイズを注入するフレームワークであるDP-2ERMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:22:46 GMT)
Discovering Semantic Latent Structures in Psychological Scales: A Response-Free Pathway to Efficient Simplification [7.4] 本稿では,スケール単純化のためのセマンティック潜在構造を運用するトピックモデリングフレームワークを提案する。
アイテムはコンテキスト文の埋め込みを使ってエンコードされ、密度ベースのクラスタリングによってグループ化される。
DASS,IPIP,EPOCHのフレームワークをベンチマークし,構造回復,内部整合性,因子の整合性,相関保存,還元効率を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:37:15 GMT)
TCRL: Temporal-Coupled Adversarial Training for Robust Constrained Reinforcement Learning in Worst-Case Scenarios [7.4] 制約強化学習(Constrained Reinforcement Learning)は、制約条件下での意思決定ポリシーの最適化を目的とする。
既存のロバストなCRLアプローチは、主に1ステップの摂動と時間的に独立した対向モデルに焦点を当てている。
最悪のシナリオにおいて、頑健な制約付き強化学習(TCRL)のための時間結合型対向学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:48:20 GMT)
Fool Me If You Can: On the Robustness of Binary Code Similarity Detection Models against Semantics-preserving Transformations [7.2] バイナリコード類似性検出作業におけるディープラーニングモデルの堅牢性を評価する。
620のベースラインサンプルから9,565のバイナリ変数のデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:23:15 GMT)
X-VORTEX: Spatio-Temporal Contrastive Learning for Wake Vortex Trajectory Forecasting [7.2] 我々は,未ラベルのLiDAR点雲列から物理認識表現を学習する学習フレームワークであるX-VORTEXを提案する。
X-VORTEXは2つのコア課題に対処する。
我々は100万以上のLiDARスキャンを実世界のデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:20:44 GMT)
TRACE: Temporal Reasoning via Agentic Context Evolution for Streaming Electronic Health Records (EHRs) [7.2] LLM(Large Language Models)は、広範囲にわたる医学的知識を符号化するが、縦断的患者の軌跡に確実に適用することは困難である。
凍結LDMによる時間的臨床推論を可能にするフレームワークであるTRACEを紹介する。
MIMIC-IVによる縦断的臨床イベントストリームの評価
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:39:19 GMT)
GRAIL: Geometry-Aware Retrieval-Augmented Inference with LLMs over Hyperbolic Representations of Patient Trajectories [7.2] 本研究では,来院者による来院者の臨床イベントの予測を目的とした,来院者の来院状況の予測について検討する。
構造化幾何表現と構造認識検索を用いた縦型EHRをモデル化するフレームワークであるGRAILを提案する。
MIMIC-IVの実験により、GRAILはマルチタイプの次世代予測を一貫して改善し、より階層一貫性のある予測が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:30:37 GMT)
Exploring Accurate and Transparent Domain Adaptation in Predictive Healthcare via Concept-Grounded Orthogonal Inference [7.2] ExtraCareは患者表現を不変成分と共変成分に分解する。
細かな潜伏次元を医療概念にマッピングすることで、人間の理解に足る説明を提供する。
ExtraCareは、複数のドメインパーティション設定にわたる2つの現実世界のEHRデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:46:50 GMT)
Choose Your Agent: Tradeoffs in Adopting AI Advisors, Coaches, and Delegates in Multi-Party Negotiation [7.2] 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。
各ゲームは、アドバイザからの積極的なレコメンデーション、コーチからの反応的なフィードバック、デリゲートによる自律的な実行など、単一のLLMアシストモードへのアクセスを許可する。
アドバイザ・モダリティを優先するにもかかわらず、参加者はデリゲートで最も平均的な個人利得を達成し、好ましくないパフォーマンスのミスアライメントを示す。
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） (Fri, 13 Feb 2026 18:08:38 GMT)
AI Researchers' Views on Automating AI R&D and Intelligence Explosions [7.1] 多くの先進的なAI研究者は、AI開発が過去のすべての技術革新の変革的影響を超えることを期待している。
私たちは、フロンティアAIラボとアカデミックの25の研究者にインタビューした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 23:24:05 GMT)
Adaptive Illumination Control for Robot Perception [6.7] Lightningは、ビジュアルSLAMのためのクローズドループ照明制御フレームワークである。
ライティング、オフライン最適化、模倣学習を組み合わせたものだ。
SLAM軌道を大幅に改善し、不要な照明電力を低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:34:01 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） (Fri, 13 Feb 2026 12:55:18 GMT)
BaziQA-Benchmark: Evaluating Symbolic and Temporally Compositional Reasoning in Large Language Models [6.4] BaziQA-Benchmarkは、大きな言語モデルにおける記号的および時間的構成的推論を評価するための標準化されたベンチマークである。
マルチターン設定による現代言語モデルの評価を行い、時間的難易度、推論領域、推論プロトコルにおける性能変動を分析した。
結果は、モデルが常に確率を上回るが、飽和から遠く離れており、時間構成や推論順序に対する感受性が顕著であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:45:42 GMT)
FuncDroid: Towards Inter-Functional Flows for Comprehensive Mobile App GUI Testing [6.3] 本稿では,正確なモデル構築と深いバグ検出という2つの目標を掲げた,関数型フロー指向GUIテスト手法を提案する。
2つの相補的なテスト生成ビューを組み合わせることで、機能境界を適応的に洗練し、機能間フローを体系的に探索することができる。
このアプローチをFuncDroidというツールに実装し、2つのベンチマークで評価します。(1)再現可能な50のクラッシュバグを備えた、広く使われているオープンソースベンチマーク、(2)52の人気のある商用アプリの多種多様なセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:40:02 GMT)
Layer-Specific Fine-Tuning for Improved Negation Handling in Medical Vision-Language Models [6.3] 否定は臨床報告において基本的な言語的操作であるが、視覚言語モデル(VLM)はしばしば否定的な医療声明と肯定的な主張を区別することができない。
制御された臨床条件下での極性感度を評価する放射線学的診断ベンチマークを導入する。
我々は,構造化クレームを符号化し,属性レベルの否定をサポートする文脈的臨床否定データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 00:44:26 GMT)
OpenLID-v3: Improving the Precision of Closely Related Language Identification -- An Experience Report [6.2] 言語識別(LID)は、Webデータから高品質な多言語データセットを構築するための重要なステップである。
既存のLIDツール(OpenLIDやGlotLIDなど)は、密接に関連する言語を特定し、有効な自然言語とノイズを区別するのに苦労することが多い。
トレーニングデータを追加し、問題のある言語変種クラスタをマージし、ノイズをマーキングするための特別なラベルを導入することで、OpenLIDを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:47:08 GMT)
Unifying Model-Free Efficiency and Model-Based Representations via Latent Dynamics [6.2] 我々は,新しい強化学習アルゴリズムであるUnified Latent Dynamics (ULD)を提案する。
ULDはモデルベースアプローチの表現力でモデルフリー手法の効率を統一する。
Gymロコモーション、DeepMind Control(プロセプティブおよびビジュアル)、Atariにまたがる80環境での評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 06:06:56 GMT)
Finding Sense in Nonsense with Generated Contexts: Perspectives from Humans and Language Models [6.2] 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） (Fri, 13 Feb 2026 07:52:09 GMT)
SENSE-STEP: Learning Sim-to-Real Locomotion for a Sensory-Enabled Soft Quadruped Robot [6.1] 触覚吸引カップ足を備えた空気圧作動式ソフト四足歩行のための学習ベース制御フレームワークを提案する。
実際のロボットに配備すると、クローズドループポリシーはオープンループベースラインよりも優れ、平坦な表面では前方速度が41%増加し、5度の傾斜では91%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:37:29 GMT)
Talking with Verifiers: Automatic Specification Generation for Neural Network Verification [5.9] 検証パイプラインに新しいコンポーネントを導入し、既存の検証ツールを幅広いドメインや仕様スタイルに適用できるようにします。
我々のフレームワークは、自然言語で仕様を定式化し、それを自動解析し、最先端のニューラルネットワーク検証と互換性のある形式的な検証クエリに変換する。
以上の結果から,この翻訳プロセスは,計算オーバーヘッドの少ないユーザに対して高い忠実性を維持しつつ,実際の高レベル要求への形式検証の適用性を著しく拡張することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:36:40 GMT)
$\mathcal{X}$-KD: General Experiential Knowledge Distillation for Large Language Models [5.8] 経験的知識蒸留 (mathcalX$-KD) は、教師の学習環境において、生徒のモデルを学習することを可能にする。
$mathcalX$-KDは、教師付き学習フレームワークに従い、シーケンスレベルと発散に基づく蒸留法の両方に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:15:10 GMT)
HyperMLP: An Integrated Perspective for Sequence Modeling [5.8] 自己注意は、しばしば確率的なクエリキーのルックアップと見なされ、正規化された注意点と固定された位置意味論を保持する設計を動機付けている。
自己回帰型アテンションヘッドは、文脈履歴から重みがインスタンス化される動的2層と見なすことができる。
空間とシーケンス空間の両方で特徴混合を学習するHyperMLPとHyperGLUを導入し,時間的混合を自己回帰的意味論と整合させるために,リバースオフセット(ラグ)レイアウトを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:20:10 GMT)
Using Deep Learning to Generate Semantically Correct Hindi Captions [5.7] 本研究は、画像キャプションをヒンディー語に翻訳する際、異なるモデルを利用する。
VGG16、ResNet50、Inception V3のような事前訓練されたCNNは、画像特性の検索に役立った。
実験により、ヒンディー語で意味論的に正確な画像キャプションを生成できる研究能力が結論付けられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:06:30 GMT)
Automated Testing of Task-based Chatbots: How Far Are We? [5.6] タスクベースのチャットボット(英: Task-based chatbots)は、ユーザーが会話インターフェイスを通じてタスクを完了するのを助けるソフトウェアである。
本稿では,GitHubからタスクベースのチャットボットをキュレートした選択に対する最先端テスト手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:32:50 GMT)
Neighborhood Blending: A Lightweight Inference-Time Defense Against Membership Inference Attacks [5.5] 近隣ブレンディング(Neighborhood Blending)と呼ばれる新しい予測時防衛機構を導入する。
提案手法は,敵と区別できない,一貫した信頼パターン,メンバと非メンバのレンダリングを実現する。
これはモデルに依存しないアプローチであり、実用的で軽量なソリューションを提供し、モデルユーティリティを犠牲にすることなくプライバシを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:01:21 GMT)
Favia: Forensic Agent for Vulnerability-fix Identification and Analysis [5.4] 脆弱性修正識別のための法医学的エージェントベースのフレームワークであるFaviaを提案する。
Faviaは、スケーラブルな候補ランキングと、深く反復的なセマンティック推論を組み合わせる。
私たちは、実世界の3,708のリポジトリから800万以上のコミットからなる大規模なデータセットであるCVEVC上で、Faviaを評価しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 00:51:22 GMT)
Left-right asymmetry in predicting brain activity from LLMs' representations emerges with their formal linguistic competence [5.3] いくつかのベンチマークにおいて、脳スコアにおける左右非対称性の進化と性能について検討した。
我々は、非対称性が大きな言語モデルの形式的言語能力と共存することを観察する。
脳の予測性における左右非対称性は,形式言語能力の進歩と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 10:46:09 GMT)
Human Emotion-Mediated Soft Robotic Arts: Exploring the Intersection of Human Emotions, Soft Robotics and Arts [5.3] 本研究では,人間の感情,ソフトロボティクス,芸術の交わりについて検討する。
ソフトキャラクタとソフトフラワーの2つのソフトエボディメントをアートディスプレイとして導入する。
脳/EEG信号に基づいて人間の感情をアルファ波として測定する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:23:35 GMT)
Dual-Phase Cross-Modal Contrastive Learning for CMR-Guided ECG Representations for Cardiovascular Disease Assessment [5.2] 本稿では,心電図から臨床的に関連のある心臓表現型の抽出を改善するための対照的な学習フレームワークを提案する。
本稿では,心電図から画像由来の表現型を抽出し,特に機能パラメーターについて述べる。
この戦略により、ECGから画像由来の特徴をスケーラブルかつ費用効率良く抽出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:34:28 GMT)
Singular Vectors of Attention Heads Align with Features [5.2] 特異ベクトルは、特徴を直接観察できるモデルにおける特徴としっかりと一致していることを示す。
次に、そのようなアライメントが様々な条件下で期待されていることを理論的に示す。
私たちは、機能表現が直接観察できない実際のモデルにおいて、どのように、運用上、アライメントが認識されるのかを尋ねてクローズします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 23:30:02 GMT)
Metabolic cost of information processing in Poisson variational autoencoders [5.2] 変動自由エネルギーの最小化は、計算のエネルギーを意識した理論への原則的な道筋を提供すると我々は主張する。
我々のキーとなる観察は、ポアソン自由エネルギー目標におけるクルバック・リブラー(KL)の発散項が、モデルニューロンの以前の発火速度に比例するということである。
この結果,ポアソン変分オートエンコーダの平均スパイク活性は,単調な単調な上昇で増加し,減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:46:11 GMT)
Information-Theoretic Privacy Control for Sequential Multi-Agent LLM Systems [5.1] 逐次マルチエージェント大規模言語モデル (LLM) システムにおいて, 偶発的プライバシー漏洩について検討する。
そこで本研究では,エージェント出力とエージェントローカル依存変数間の情報フローを直接制約する,プライバシ規則化されたトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:23:03 GMT)
Boundary mutual information in double holography [5.0] 本稿では,AdS$_3$重力を平らな熱浴に結合した複合システムについて検討し,境界相互情報(BMI)について検討する。
本稿では,AdS$_3$バルクにおける量子エンタングルメントウェッジ(Q-EW)の連結構成と非連結構成に着目する。
2つの部分領域の分離が増加するにつれて,BMIの相転移が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:08:14 GMT)
Evaluating the Homogeneity of Keyphrase Prediction Models [5.0] いくつかのNLPおよびIRアプリケーションで有用なキーワードは、テキストから抽出されるか、生成モデルによって予測される。
キーフレーズ生成モデルは、文書のテキストに現れないキーフレーズを予測することができる。
キーフレーズ抽出法は, 生成モデルと競合し, 欠失キーフレーズの生成能力は, 相同性に負の影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:00:35 GMT)
Sperner state and multipartite entanglement signals [5.0] Sperner状態 -- 明らかなマルチパーティントの絡み合いが各パーティのサブシステム間でより小さなパーティントの絡み合いに分解される幅広い状態のクラス。
それぞれのSpernerクラスは、二分法と多分法の特定の線形結合の消滅によって定義される線形部分空間に対応するマルチエンタングルメント測度空間(MEMS)を導入する。
各ハイパーグラフの絡み合い構造と異なる組み合わせの組の2方向接続を構築して、絡み合いパターンを定量化し、すべての多部絡み合いを分類するための統一基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 06:54:19 GMT)
JARVIS: An Evidence-Grounded Retrieval System for Interpretable Deceptive Reviews Adjudication [4.8] JARVIS は Augmented Retrieval と evidence graph Structures を通じて判断を提供するフレームワークである。
ハイブリッド密度スパースマルチモーダル検索により意味論的に類似したエビデンスを検索し、共有エンティティを通じてリレーショナル信号を拡張し、異種エビデンスグラフを構築する。
本フレームワークは,リコール量を27%増加させ,手動検査時間を75%短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:57:45 GMT)
Finding Highly Interpretable Prompt-Specific Circuits in Language Models [4.8] 固定タスク内であっても、回路は即時特異的であることを示す。
本稿では,よりクリーンで低次元の因果信号を1つの前方パスから抽出するACC++を提案する。
我々はACC++信号を用いて人間の解釈可能な特徴を抽出する自動解釈可能性パイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:41:17 GMT)
Probabilistic Wind Power Forecasting with Tree-Based Machine Learning and Weather Ensembles [4.6] 本稿では, 風力発電の日頭確率予測を, 勾配増進木を用いて行う方法について述べる。
我々は3つの最先端確率予測手法の比較分析を行う。
条件付き拡散モデルにより, 風力発電の総合的確率と点推定値が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:17:04 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） (Fri, 13 Feb 2026 14:03:40 GMT)
Multi-Task Learning with Additive U-Net for Image Denoising and Classification [4.5] 画像復調・復調中心型マルチタスク学習(MTL)のためのU-Netアーキテクチャにおける加算スキップ融合の検討
結合型スキップをゲート付加核融合に置き換えることにより、提案されたAdditive U-Netは、深さにわたって固定された特徴次元を維持しながら、ショートカット容量を制約する。
スキップ接続に対する単純な制約は、安定かつスケーラブルなマルチタスク学習のための効果的なアーキテクチャ正規化要因として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 06:15:32 GMT)
Learning on the Fly: Replay-Based Continual Object Perception for Indoor Drones [4.5] リプレイベースの3つのCIL戦略をベンチマークする。エクスペリエンス・リプレイ(ER)、最大干渉型リトリーバル(MIR)、フォーッティング・アウェア・リプレイ(FAR)である。
さらに実験により,リプレイに基づく連続学習がエッジエアエアシステムに効果的に適用できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:34:01 GMT)
When Environments Shift: Safe Planning with Generative Priors and Robust Conformal Prediction [4.5] 自律システムは、時間とともに変化する可能性のある環境で機能する。
デプロイメント中に遭遇する環境は、トレーニング中に遭遇する環境とデータを反映することが滅多にない。
分散シフトと呼ばれる現象は、自律システムの安全性を損なう可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:48:03 GMT)
TRANS: Terrain-aware Reinforcement Learning for Agile Navigation of Quadruped Robots under Social Interactions [4.4] この研究は、Trans: Terrain-aware Reinforcement Learning for Agile Navigation under Social Interactionを紹介します。
これは、非構造地形上の4つのソーシャルナビゲーションのための深い強化学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:54:05 GMT)
CBEN -- A Multimodal Machine Learning Dataset for Cloud Robust Remote Sensing Image Understanding [4.4] クラウドレス分析は、マシンラーニングのデータセットやメソッドから、クラウドイメージを除外して実行されることが多い。
クラウドロバストな方法は、雲の影響を受けないモダリティであるレーダーと光学データを組み合わせることで達成できる。
本研究は,光・レーダレーダレーダを併用して訓練した最先端の手法が,曇り画像上で評価した場合,23～33ポイントの性能低下を被ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 06:24:55 GMT)
Formalizing the Sampling Design Space of Diffusion-Based Generative Models via Adaptive Solvers and Wasserstein-Bounded Timesteps [4.4] 拡散に基づく生成モデルは、様々な領域で顕著な性能を達成してきたが、その実践的展開は、しばしば高いサンプリングコストによって制限されている。
本稿では,数値解法を拡散軌道の固有特性と整合する原理的枠組みであるSDMを提案する。
ODE のダイナミクスを解析することにより,低次解法は初期高雑音で十分であり,高次解法は後段の非線形性の増加に対応するために段階的に展開可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:02:07 GMT)
TriGen: NPU Architecture for End-to-End Acceleration of Large Language Models based on SW-HW Co-Design [4.3] TriGenは、ソフトウェア・ハードウエアの共同設計を通じてリソース制約のある環境向けに設計された、新しいNPUアーキテクチャである。
我々は,TriGenが平均2.73倍の性能向上を実現し,ベースラインのNPU設計よりも52%少ないメモリ転送を実現し,精度を損なうことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:28:31 GMT)
Insertion Network for Image Sequence Correspondence [4.2] 2次元画像の2つのシーケンス間の対応性を確立するための新しい手法を提案する。
目標は、特定の2Dスライスを3Dボリューム内にローカライズするか、またはその2Dスライスに基づいて3Dスキャンの解剖学的カバレッジを決定することである。
提案手法は,ネットワークをトレーニングし,あるシーケンスからのスライスを他のシーケンスの適切な位置に挿入する方法を学ぶことによってシーケンス対応を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 00:04:54 GMT)
Mixture of Predefined Experts: Maximizing Data Usage on Vertical Federated Learning [4.1] Split-MoPEは、Split Learningと専門的なMixture of Predefined Expertsアーキテクチャを統合する新しいフレームワークである。
MoPEは、事前定義された専門家を使用して、特定のデータアライメントを処理し、トレーニングと推論の両方におけるデータ使用量を効果的に最大化する。
トレーニング済みエンコーダをターゲットデータドメインに利用することにより、Split-MoPEは単一の通信ラウンドで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:21:20 GMT)
Bloom Filter Look-Up Tables for Private and Secure Distributed Databases in Web3 (Revised Version) [4.0] 分散システムは分散アーキテクチャに大きく依存する。
ファイルの暗号化、データベースセグメントの保護、プライベートトランザクションの有効化には、キー管理が不可欠だ。
本研究では,セキュアかつプライベートな鍵管理を目的とした分散データベース方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:25:53 GMT)
DynaGuide: A Generalizable Dynamic Guidance Framework for Unsupervised Semantic Segmentation [3.9] DynaGuideは、グローバルな意味構造をきめ細かい境界精度で調整する適応的なセグメンテーションフレームワークである。
これまでの研究に基づいて、DynaGuideはDiffSegやSegFormerといったゼロショットモデルのグローバルな擬似ラベルと、局所的な境界修正を組み合わせたものです。
最先端のパフォーマンスを実現し、BSD500ではmIoUが17.5%、PASCAL VOC2012では3.1%、COCOでは11.66%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:25:34 GMT)
Fractional Order Federated Learning for Battery Electric Vehicle Energy Consumption Modeling [3.8] 接続型電気自動車(BEV)におけるフェデレーション学習は、断続的接続性、時間的変化によるクライアント参加性、および多様な動作条件によって引き起こされるクライアント-クライアント間変動による深刻な不安定性に直面している。
この研究は、FedAvgの軽量でモジュラーな拡張であるFedAvg(FO-RI-FedAvg)を導入し、2つの補完的なクライアントサイドメカニズムを通じて安定性を向上させる。
2つの実世界のBEVエネルギー予測データセット、VEDとその拡張バージョンeVEDの実験は、FO-RI-FedAvgが強力な連合ベースラインに比べて精度とより安定した収束を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:26:15 GMT)
In-Context Autonomous Network Incident Response: An End-to-End Large Language Model Agent Approach [3.7] 我々は,大規模言語モデルの事前訓練されたセキュリティ知識とコンテキスト内学習を活用して,インシデント対応計画のためのエンドツーエンドのエージェントソリューションを作成することを提案する。
具体的には、認識、推論、計画、行動の4つの機能を1つの軽量LCM(14bモデル)に統合する。
我々のエージェントは、フロンティアLSMよりも最大で23%早く回復できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:09:30 GMT)
Stochastic variance reduced extragradient methods for solving hierarchical variational inequalities [3.6] 我々は変動不等式(VIs)を解くレンズを通して広義に最適化することに関心がある。
問題定式化における主な課題は、各レベルにおける滑らかな作用素の2レベル階層構造と有限サム表現である。
この設定のために、ユークリッドとブレグマンのセットアップにおける階層 VI の解に近づく分散還元アルゴリズムの収束率と複雑性ステートメントを初めて証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 22:38:29 GMT)
GLIMPSE : Real-Time Text Recognition and Contextual Understanding for VQA in Wearables [3.5] テキスト認識には高解像度のビデオが必要だが、高品質のビデオストリーミングはバッテリーを減らし、熱収縮を引き起こす。
我々は、この非対称性を、視覚的コンテキストのために低解像度映像をストリーミングしながら、選択的な高解像度OCRオンデバイスを実行するハイブリッドアーキテクチャで活用する。
5つのタスクカテゴリにわたるテキストベースのVQAサンプルのベンチマークにおいて、本システムはフル解像度ストリーミングの消費電力の0.49倍の精度で72%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:35:01 GMT)
Quantum Speedups for Group Relaxations of Integer Linear Programs [3.4] ILPの超クアッドレート量子スピードアップは、多くの制約のあるILPの古典的アルゴリズムが大域的かつ網羅的であるため、入手が困難である。
本稿では,グループ緩和のための競争可能性保存型古典的局所探索アルゴリズムと,それに対応する量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:58:59 GMT)
Towards a Diagnostic and Predictive Evaluation Methodology for Sequence Labeling Tasks [3.4] 本稿では,誤り解析に基づくシーケンスラベリングタスクの評価手法を提案する。
本手法は, 外部データセットのモデル性能を0.85の正負相関で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:39:10 GMT)
Improved Regret Guarantees for Online Mirror Descent using a Portfolio of Mirror Maps [3.4] L_p$ と $L_p$ を補間する測地線に対して鏡写像を用いることで, 後悔の内在的な利得が得られることを示す。
特に,ブロックノルムに基づくミラーマップがOEGやOPGDに対して($d$で)証明可能な改善を達成できるような,オンライン凸最適化インスタンスのファミリを$mathbbRd$で構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:37:26 GMT)
Predicting properties of quantum thermal states from a single trajectory [3.3] 観測可能な物質の熱期待値の推定は、量子物理学の基本的な課題である。
単一ギブスサンプリング軌道を用いることで,サンプリングコストを大幅に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:40:23 GMT)
Composable Model-Free RL for Navigation with Input-Affine Systems [3.3] 自律型ロボットが複雑でダイナミックな現実世界の環境に移動するとき、彼らはリアルタイムで安全にナビゲートすることを学ぶ必要がある。
本研究では,各環境要素の値関数と最適ポリシーを学習する構成可能なモデルフリー強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 00:19:35 GMT)
SPRig: Self-Supervised Pose-Invariant Rigging from Mesh Sequences [3.3] State-of-the-art riggingメソッドは、標準安息のポーズを前提とします。
SPRigは、既存のモデル上でポーズ不変性を学ぶために、クロスフレーム一貫性の損失を強制する一般的な微調整フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:08:50 GMT)
Diverging Flows: Detecting Extrapolations in Conditional Generation [3.2] 分散フローは、単一のモデルが条件生成とネイティブな外挿検出を同時に実行できるようにする、新しいアプローチである。
予測忠実さや推論遅延を損なうことなく、効果的な外挿検出を実現する。
これらの結果は、信頼できるフローモデルのための堅牢なソリューションとして、Diverging Flowsを確立し、医療、ロボティクス、気候科学といった領域への信頼性の高いデプロイメントの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:15:58 GMT)
Preparing Quantum Backflow States by Large Momentum Transfer [3.2] 大運動量移動法によるフレキシブル量子逆流状態の調製法を理論的に検討した。
提案手法では,高度に調整可能な逆流束と臨界密度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:51:45 GMT)
Diffusion-Pretrained Dense and Contextual Embeddings [3.1] plx-embedは多言語埋め込みモデルのファミリーであり、Webスケール検索のために拡散予測言語モデルバックボーンに多段階のコントラスト学習を利用する。
標準検索用 pplx-embed-v1 とコンテキスト埋め込み用 pplx-embed-context-v1 の2つのモデルタイプをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:48:06 GMT)
Uncertainty in Federated Granger Causality: From Origins to Systemic Consequences [3.1] Granger Causality (GC)は時系列データから因果構造を学ぶための厳密なフレームワークを提供する。
フェデレーションGCアルゴリズムは因果関係を決定論的に推定し、不確実性を無視するのみである。
本稿では,不確実性を厳密に定量化するための最初の手法を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:12:18 GMT)
Nonparametric Distribution Regression Re-calibration [3.0] 全体的な予測誤差の最小化は、キャリブレーションよりも情報を優先することをモデルに推奨する。
安全クリティカルな設定では、信頼に値する不確実性推定は狭い間隔よりも価値があることが多い。
条件付きカーネル平均埋め込みに基づく新しい非パラメトリック再校正アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:48:43 GMT)
Gradient-Enhanced Partitioned Gaussian Processes for Real-Time Quadrotor Dynamics Modeling [3.0] 本稿では,状態空間分割と近似によってリアルタイムな推論を実現する情報を持つ,ガウス過程(GP)について述べる。
ローターとローターの相互作用や風向などの空力効果を捉える訓練データセットを生成する。
このフレームワークは、複雑で不安定な環境でのリアルタイム空力予測と制御アルゴリズムの効率的な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 00:00:51 GMT)
Federated Learning of Nonlinear Temporal Dynamics with Graph Attention-based Cross-Client Interpretability [2.9] 分散非線形システムにおいて,クライアント間の時間的相互依存性を学習するためのフレームワークを提案する。
中央サーバは、グラフ注意ネットワークを使用して、通信された潜在状態上のグラフ構造化されたニューラル状態遷移モデルを学ぶ。
解釈可能性について、学習したサーバ側遷移モデルのヤコビアンを注意係数に関連付け、クライアント間の時間的相互依存性を初めて解釈可能な特徴付けを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:41:52 GMT)
Linguistics and Human Brain: A Perspective of Computational Neuroscience [2.8] 計算神経科学は、言語の階層構造と動的構造をテスト可能なニューラルモデルに定式化する。
ディープラーニングの最近の進歩は、この追求を強力に進めている。
モデル脳アライメント」フレームワークは、言語関連理論の生物学的妥当性を評価するための方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:15:58 GMT)
Towards Trapped-Ion Thermometry Using Cavity-Based EIT [2.8] キャビティベース電磁誘導透過(EIT)を用いたイオン温度測定手法を提案する。
この方法では、運動基底状態に近いサブドップラー冷却後のイオンのフォノン占有数を効率的に抽出することができる。
本研究では, キャビティEITトランスミッションを, サブドップラー冷却系におけるイオンの温度および運動状態を推定するための熱測定ツールとして用いる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:17:58 GMT)
Geometric Stratification for Singular Configurations of the P3P Problem via Local Dual Space [2.7] 体系的な代数計算の枠組みは、P3P特異な構成に対して完全な幾何学的成層を与えるために提案される。
$ge 2$の場合、$Oprime$は危険シリンダーに関連付けられたデルタ面に置かれる。
ge 3$の場合、$Oprime$は、デルトイダル曲面の3つの尖点曲線のうちの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:04:44 GMT)
MASAR: Motion-Appearance Synergy Refinement for Joint Detection and Trajectory Forecasting [2.7] MASARは、変換器ベースの任意の3D検出器と互換性のある3D検出軌道予測のための新しいフレームワークである。
MASARは過去の軌跡を予測し、外観的手がかりからガイダンスを用いて精錬することにより、将来の軌跡予測を強化する長期的な時間的依存関係をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:11:50 GMT)
Amortized Reasoning Tree Search: Decoupling Proposal and Decision in Large Language Models [2.5] Reinforcement Learning with Verifiable Rewardsは、大規模言語モデルにおける厳格な推論能力を取り入れるための支配的なパラダイムとして、自らを確立している。
このアライメントプロセスにおいて重要な病理は、有効だが稀な(ベースモデル分布下での低様相)推論経路の体系的抑制である。
本稿では,ベースモデルの潜伏多様性を捨てることなく,この崩壊を防止すべく,ARTS(Amortized Reasoning Tree Search)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:52:50 GMT)
Source Code Hotspots: A Diagnostic Method for Quality Issues [2.5] ホットスポット(Hotspots)は、プロジェクトの他の部分よりも頻繁に変更され、メンテナンス活動に集中するコードの一部です。
91のGitHubリポジトリの完全なバージョン履歴をマイニングし、15の繰り返しラインレベルのホットスポットパターンを特定します。
最も一般的な3つのパターンはVersion Bump (26%)、脆いリリースプラクティス、Long Line Change (17%)、シグナリングの不十分なレイアウト、Ping-Pong (9%)、欠落または一貫性のないスタイルの自動化である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:29:12 GMT)
Decorrelating the Future: Joint Frequency Domain Learning for Spatio-temporal Forecasting [2.5] モデル時間スペクトルの監視範囲を拡大する周波数強調学習目標を提案する。
FreSTは、統一スペクトル領域における予測と基底真理を一致させ、空間と時間の両方にわたる複雑な依存関係を効果的にデコレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:42:49 GMT)
Robustness of Object Detection of Autonomous Vehicles in Adverse Weather Conditions [2.5] 本稿では,悪天候下での自律走行車における物体検出MLモデルのロバスト性を評価する手法を提案する。
データ拡張演算子を使用して、有害な操作条件の異なる重症度をシミュレートする合成データを生成する。
オブジェクト検出モデルのロバスト性は、ベンチマークの入力画像上での平均1次故障係数(AFFC)によって測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:02:44 GMT)
Quantum logic control and entanglement in hybrid atom-molecule arrays [2.5] 極性分子と中性原子のハイブリッドプラットフォームにおける量子論理制御と測定に基づく状態生成のためのスキームを提案し,解析する。
提案した原子分子制御相ゲートは、分子回転遷移と原子リドバーグ転移の間の共鳴双極子-双極子交換に基づいており、どの分子分子分子エンタングゲートよりも3桁高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:09:51 GMT)
The System Hallucination Scale (SHS): A Minimal yet Effective Human-Centered Instrument for Evaluating Hallucination-Related Behavior in Large Language Models [2.4] System Hallucination Scale (SHS)は、大規模言語モデル(LLM)における幻覚関連行動を評価するための軽量計測器である。
SHSは自動幻覚検出装置やベンチマーク・メトリクスではなく、現実的な相互作用条件下でのユーザの視点から幻覚現象がどのように現れるかをキャプチャする。
210人の参加者による実世界評価は、統計解析によって支持される高い明瞭さ、一貫性のある応答挙動、構成妥当性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 10:13:09 GMT)
Entanglement in quantum spin chains is strictly finite at any temperature [2.4] 絡み合いは量子物理学の目印である。
我々は、任意の量子スピン鎖のギブス状態が正確に行列積状態の混合に分解可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:00:00 GMT)
SKYSURF: A Self-learning Framework for Persistent Surveillance using Cooperative Aerial Gliders [2.3] 小型無人航空機(UAV)を含む監視用途は、限定的なオンボード電力の持続時間に依存する。
有望な解決策の1つは、浮気の上昇する質量からエネルギーを抽出することである。
本稿では,ソアリング可能なUAVの自律的展開のための地域的行動管理と意思決定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:42:26 GMT)
Temporally-Sampled Efficiently Adaptive State Lattices for Autonomous Ground Robot Navigation in Partially Observed Environments [2.2] 従来の自律型ナビゲーションアーキテクチャでは、地域移動プランナーが環境マップを消費し、ローカル移動プランナーが参照として使用する軌道を出力する。
我々は,現在生成されている軌道に対して,従来生成された軌道の更新および最適化されたバージョンを検討するために,TSEASL(Temporally-Sampiently Adaptive State Lattices)を提案する。
その結果、TSEASLを走らせる際には、ロボットがベースラインプランナーを走らせている場所と同じ場所に手動で介入する必要がなくなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:14:56 GMT)
Learning Image-based Tree Crown Segmentation from Enhanced Lidar-based Pseudo-labels [2.1] 本稿では,RGBおよびマルチスペクトル画像から個々の木を分割分離する深層学習モデルを訓練する手法を提案する。
本手法は,手作業によるアノテーションのコストを伴わずに,光学画像ベースモデルのドメイン固有のトレーニングアノテーションを得る方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:26:38 GMT)
Paid to Look Like Truth: The Prevalence and Dark Patterns of Advertorials in News Outlets [2.0] 吸着剤の大規模かつ体系的な研究を初めて行った。
広告は3つのニュースサイトのうち1つに表示される。
われわれは、コンテンツの宣伝的性質をユーザーに知らせようとする法的非難者は、しばしば故意に隠されたり、認識するのが困難であったりすることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 10:43:50 GMT)
Hemispherical Angular Power Mapping of Installed mmWave Radar Modules Under Realistic Deployment Constraints [2.0] 本稿では,mmWaveモジュールのEMその場検証のための半球角受電力マッピング手法を提案する。
振幅のみの受信電力は標準RF計測を用いて記録され、半球角のパワーマップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:54:34 GMT)
High-Resolution Climate Projections Using Diffusion-Based Downscaling of a Lightweight Climate Emulator [1.9] 深層学習に基づくダウンスケーリングフレームワークを導入し,28kmの解像度で気候モデルを生成する。
これらのモデルは2000年から2009年までの約14,000のERA5タイムステップで訓練され、2010年から2020年までのLUCIE予測に基づいて評価された。
提案手法は,28kmの分解能で微細な気候統計を発生させながら,LUCIEからの粗粒度動態を保存できることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:36:46 GMT)
Quantization-Robust LLM Unlearning via Low-Rank Adaptation [1.9] 大規模言語モデル(LLM)アンラーニングは、訓練されたモデルから対象とする知識を取り除くことを目的としている。
低ランク適応(LoRA)を用いた量子化ロバストアンラーニングを提案する。
LoRAは4ビットユーティリティを最大7.93ポイント(BOOKSではNPO+GDR 50.17から58.10)改善し、GA+GDR(40.06から44.82、4.76の増加)のNEWSでは高い4ビットユーティリティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:01:40 GMT)
Towards reconstructing experimental sparse-view X-ray CT data with diffusion models [1.9] 拡散型画像生成装置はスパースビューX線CT(CT)のような不適切な逆問題に先んじている
合成シェップロガンファントムに類似した物理ファントムからのCTデータを測定し, 領域シフトの異なる合成画像データセットの拡散先行を訓練した。
重度のミスマッチはモデル崩壊と幻覚を引き起こすが、様々な先行はうまく適合するが狭い先行よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:33:39 GMT)
Towards complete digital twins in cultural heritage with ART3mis 3D artifacts annotator [1.6] 考古学者は、文化遺産の専門家や実践家と同様に、さらなる機能を持つ応用を必要としている。
本稿では、3Dオブジェクトのための汎用的でユーザフレンドリで、機能豊富な対話型WebベースのテキストアノテーションツールART3misを紹介する。
主に、文化遺産の保存者、修復者、キュレーターが、3D画像グラフィックス、ハンドリング、セグメント、注釈の付いた人工物の3Dデジタルレプリカを簡単かつ容易に作成できるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:42:41 GMT)
When Words Don't Mean What They Say: Figurative Understanding in Bengali Idioms [1.6] 大規模言語モデル(LLM)にとって、図形言語理解は依然として重要な課題である。
我々は,10,361個のベンガルイディオムからなる大規模かつ文化的基盤を持つ新しいイディオムデータセットを導入する。
各イディオムは、包括的な19フィールドスキーマの下で注釈付けされ、熟考専門家の合意プロセスを通じて確立され、洗練される。
図形的意味を推定する作業において,30の最先端の多言語言語と命令調整型LLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:26:11 GMT)
Peaceful Anarcho-Accelerationism: Decentralized Full Automation for a Society of Universal Care [1.6] 本稿では、完全自動化が分散化されることを保証する社会技術枠組みである平和的アナコ・アクセラリズムを紹介する。
我々は,オープンソース技術上に構築されたエネルギー,製造,食品,コミュニケーション,知識,ガバナンスコモンズの階層構造であるLiberation Stackを提案する。
我々は、完全な自動化がお金の陳腐化を招き、後設計原則であるユニバーサル・デシド・リソース(UDR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:07:57 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） (Fri, 13 Feb 2026 05:10:45 GMT)
Protection of Exponential Operation using Stabilizer Codes in the Early Fault Tolerance Era [1.5] 我々は,$exp(-iP)$の指数写像を,単純な回路構造と低量子ビットオーバヘッドを持つ安定化器符号に符号化する手法を開発した。
現在の装置の物理ノイズレベルでは、符号化方式は未符号化動作の4～7倍ノイズが少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:02:58 GMT)
In-the-Wild Model Organisms: Mitigating Undesirable Emergent Behaviors in Production LLM Post-Training via Data Attribution [1.5] 本稿では,アクティベーションに基づくデータ属性を提案する。
我々は、特定の行動を引き起こすデータポイントを特定し、修正されたデータで再トレーニングすることで、これらの属性を因果的に検証する。
これをOLMo 2のプロダクションDPOトレーニングに適用すると、邪魔なコンプライアンスが表面化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:06:32 GMT)
Structural Divergence Between AI-Agent and Human Social Networks in Moltbook [1.4] 我々は,AI社会が人間のネットワークのグローバルな構造的規則性を再現できることを示す。
人間の社会組織の主な特徴は普遍的ではなく、相互作用するエージェントの性質に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:17:04 GMT)
High-Fidelity, Customizable Force Sensing for the Wearable Human-Robot Interface [1.4] 3Dプリントしたシリコンパッドに空気を埋め込んで力を測定する。
パッド圧力は印加力と非常に線形に関係している。
パッド圧力はスクワットフェーズと全体的なタスクダイナミクスを継続的に追跡した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:23:36 GMT)
How Swarms Differ: Challenges in Collective Behaviour Comparison [1.4] 特徴集合と類似度尺度の相互作用により、類似した振る舞いの群を識別するのにいくつかの組み合わせがより適していることを示す。
また,行動を容易に区別できない特徴空間の領域を特定するために,自己組織地図に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:23:28 GMT)
TFTF: Training-Free Targeted Flow for Conditional Sampling [1.4] 重要度サンプリングに基づくフローマッチングモデルのための訓練不要条件付きサンプリング手法を提案する。
重要サンプリングのネーブ適用は高次元環境における重み付けに苦しむため, 連続モンテカルロにおける再サンプリング手法を改良し, 取り入れる。
私たちのフレームワークは、理論上の正確性を確保しながら、追加のトレーニングを必要としません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:41:35 GMT)
ART3mis: Ray-Based Textual Annotation on 3D Cultural Objects [1.4] ART3misは3Dオブジェクトのための汎用的でユーザフレンドリでインタラクティブなテキストアノテーションツールである。
文化遺産の保存者、修復者、キュレーターが3D画像とグラフィックの技術的スキルを欠くのを助ける。
詳細な3D文化オブジェクトをリアルタイムで処理し、複数の複雑な領域の詳細なアノテーションを格納することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:55:56 GMT)
Represent Micro-Doppler Signature in Orders [1.4] 複雑な環境下での人間の活動の非視線センシングは、マルチインプットマルチアウトプット・スルー・ザ・ウォール・レーダ(TWR)によって可能となる
しかし、銃の運搬や通常の歩行といった屋内の人間活動と類似したマイクロドップラー・シグネチャの区別は最小限である。
そこで本研究では,マイクロドップラーシグネチャをスペクトルオーダーで特徴付ける手法であるChebyshev-time Mapを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:58:41 GMT)
Semantic Chunking and the Entropy of Natural Language [1.4] 印刷された英語のエントロピー率は1文字あたり約1ビットと推定されている。
本稿では,自然言語の複雑なマルチスケール構造を捉えようとする統計モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:58:10 GMT)
CLASE: A Hybrid Method for Chinese Legalese Stylistic Evaluation [1.3] CLASE(中国語LegAlese Stylistic Evaluation)は,法文の文体性に着目したハイブリッド評価手法である。
表面レベルの特徴と暗黙的なスタイル規範の両方を透過的で参照不要な方法でキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:51:56 GMT)
Comparing Classifiers: A Case Study Using PyCM [1.0] 評価指標の選択がモデルの有効性の解釈をどう変えるかを示す。
本研究は,モデル性能の小さいが重要な違いを明らかにするために,多次元評価フレームワークが不可欠であることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:37:40 GMT)
Future of Edge AI in biodiversity monitoring [1.0] 生物多様性モニタリングのためのエッジコンピューティングを実装した2017年から2025年の間に発表された82の研究を分析した。
我々は、ハードウェアプラットフォーム、AIモデルの最適化、および無線通信を合成し、設計選択が生態的推論をどのように形成するかを批判的に評価する。
エッジコンピューティングは、レスポンシブな生物多様性管理の機会を提供すると主張しているが、この可能性を実現するには、生態学者、エンジニア、データサイエンティストの協力が増す必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 22:03:33 GMT)
Deep-Learning Atlas Registration for Melanoma Brain Metastases: Preserving Pathology While Enabling Cohort-Level Analyses [0.8] メラノーマ脳転移(MBM)は一般的で空間的に不均一な病変である。
本稿では、個々の病理脳を共通のアトラスに整列させる変形可能な登録フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:43:57 GMT)
The Rise of AI Search: Implications for Information Markets and Human Judgement at Scale [0.8] 2024年から2025年にかけて、Google AI概要への全体的な露出は7か229か国に拡大した。
Covidの検索クエリの1%が2024年にAIによって回答されたが、Covidのクエリの66%以上が2025年にAIによって回答された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:35:56 GMT)
Adaptive Structured Pruning of Convolutional Neural Networks for Time Series Classification [0.8] 畳み込み型TSCモデルのための完全に自動化された構造化プルーニングフレームワークである動的構造化プルーニング(DSP)を提案する。
LITETimeは平均58%,InceptionTimeアーキテクチャは75%であり,分類精度は高い。
冗長性解析は、DSPがコンパクトで情報的な表現を生成することを確認し、スケーラブルで効率的な深部TSCデプロイメントのための実践的なパスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:18:59 GMT)
Translating Dietary Standards into Healthy Meals with Minimal Substitutions [0.8] 食事の標準を最小限の変更で完全な食事に変換するエンドツーエンドの枠組みを提案する。
我々は、USDA栄養目標を満たすために、生成モデルと部分予測器を条件に使用する34種類の解釈可能な食事アーチタイプを同定した。
その結果,1～3回の食品代替を許すことで,平均19～32%のコスト削減を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 22:18:36 GMT)
InEx-Bug: A Human Annotated Dataset of Intrinsic and Extrinsic Bugs in the NPM Ecosystem [0.8] InEx-Bugは103 NPMリポジトリから377のGitHubイシューを手動でアノテートしたデータセットである。
データセットには、メンテナの参加、コードの変更、再開パターンといった、時間的および行動的な豊富なメタデータが含まれている。
分析によると、Intrinsicのバグは(中期8.9対10.2日)より早く解決され、より頻繁に(92%対78%)、また、Extrinsicのバグに比べてコードの変更が頻繁に(57%対28%)必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:03:28 GMT)
Asynchronous Verified Semantic Caching for Tiered LLM Architectures [0.7] 大規模言語モデル(LLM)は、現在、検索、補助、エージェントの重要な経路にある。
オンラインに集約された動的キャッシュによってバックアップされたログから収集された、キュレートされたオフラインのベットされたレスポンスの静的キャッシュ。
textbfKritesは非同期のLCM-judgedキャッシュポリシで、サービス決定を変更することなく静的カバレッジを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:25:00 GMT)
Targeted Syntactic Evaluation of Language Models on Georgian Case Alignment [0.7] 主観的および対象的マーキングは, 名詞形, 語形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形, 形容詞形
それぞれ50～70のサンプルを含む7つのタスクからなる370の構文テストデータセットを作成します。
モデルでは、厳格なケースを正しく割り当てる上では最悪の結果となり、優越的なケースを正しく割り当てる上で最強となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:46:57 GMT)
Quantitative imaging of Abrikosov vortices by scanning quantum magnetometry [0.7] 渦物質は、II型超伝導体における散逸とフラックスピンニングの制御の中心である。
ここでは,銅酸化物超伝導体BSCCO-2212とYBCOのAbrikosov渦の画像化に,低温走査型窒素空洞磁力計(NVM)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:15:48 GMT)
Adaptive Pseudoboson Density-Matrix Renormalization Group for Dilute 2D Systems [0.6] A3P-DMRG (Adaptive Projected-purified pseudoboson density-matrix renormalization group) を導入する。
この方法は、最も可能性の高い低占有フォック状態のみを保持することによって、クラスタヒルベルト空間を圧縮する。
この手法は、超低温原子量子シミュレータ、フォトニック格子、モアレ材料、量子化学に関連する希薄な量子多体系を研究するための汎用的なツールとして確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:51:17 GMT)
The Influence of Code Smells in Efferent Neighbors on Class Stability [0.6] 本研究は, クラス外縁部におけるコードの匂いの存在が, その安定性に影響を及ぼすかどうかを考察する。
私たちは、トップスターのGitHubプロジェクト100のコミット履歴を1年間書きました。
コードの臭いと静的な依存関係を検出し、コードの臭いの相互関係と相互作用を決定し、これらの要因をクラスの安定性の予測因子としてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:15:51 GMT)
Eventizing Traditionally Opaque Binary Neural Networks as 1-safe Petri net Models [0.5] バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、従来の完全精度ニューラルネットワークに対して、低複雑さでエネルギー効率のよい代替手段を提供する。
彼らの離散的で、非常に非線形な振る舞いは、説明し、検証し、正式に検証することを困難にします。
イベント駆動プロセスとしてBNNの内部操作をキャプチャするペトリネット(PN)ベースのフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:25:47 GMT)
Measuring Neural Network Complexity via Effective Degrees of Freedom [0.5] フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)の複雑さの定量化は、非線形で階層的な構造と多くのパラメータのため、依然として困難である。
連立結果を持つFFNNのモデル複雑性を測定するために一般化自由度を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:37:12 GMT)
Resource-Efficient Gesture Recognition through Convexified Attention [0.5] 繊維集積インタフェースのための凸型アテンション機構を提案する。
本手法は,タップジェスチャーでは100.00%,スワイプジェスチャーでは100.00%の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:37:02 GMT)
MAUNet-Light: A Concise MAUNet Architecture for Bias Correction and Downscaling of Precipitation Estimates [0.5] 本研究は, 偏差補正と降水ダウンスケーリングのための軽量ニューラルネットワークアーキテクチャの開発を目的とする。
提案するMAUNet-Lightモデルは,訓練されたMAUNetから知識を伝達することによって開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:56:19 GMT)
SecureGate: Learning When to Reveal PII Safely via Token-Gated Dual-Adapters for Federated LLMs [0.5] フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有せずに組織サイロ間で協調的なトレーニングを可能にするため、プライバシに敏感なアプリケーションには魅力的である。
大規模言語モデル (LLM) の急速な普及に伴い, 機密性を保ちながら分散データを活用する手段として, ジェネレーティブLLMの微調整が注目されている。
プライバシを意識したLLM用ファインチューニングフレームワークSecureGateを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 23:53:32 GMT)
Bielik Guard: Efficient Polish Language Safety Classifiers for LLM Content Moderation [0.4] ビエリク・ガード(英語: Bielik Guard)は、ポーランド語の安全分類法である。
ポーランドの6,885のテキストからなるコミュニティアノテーション付きデータセットに基づいて、これらのモデルは、Hate/Aggression、Vulgarities、Sexual Content、Crith、Self-Harmという5つの安全カテゴリのコンテンツを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:33:36 GMT)
AIWizards at MULTIPRIDE: A Hierarchical Approach to Slur Reclamation Detection [0.4] 本稿では,スラリー埋立過程をモデル化するための階層的アプローチを提案する。
私たちの中核的な仮定は、LGBTQ+コミュニティのメンバーは、特定のスラリーをエキュラティブな方法で採用する傾向にある、ということです。
イタリアとスペインの実験結果から,本手法は強いBERTベースラインと統計的に比較できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:01:19 GMT)
QTabGAN: A Hybrid Quantum-Classical GAN for Tabular Data Synthesis [0.4] 本稿では,グラフデータ合成のための量子古典的生成逆解析フレームワークQTabGANを紹介する。
QTabGANは特に、プライバシ制約によって実際のデータが不足したり制限されるような設定のために設計されている。
実験の結果、QTabGANは様々な分類データセットに対して54.07%の改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:17:28 GMT)
Single snapshot non-Markovianity of Pauli channels [0.4] パウリチャネルは量子コンピュータのエラーを記述するために広く使われている。
ダイナミックスの単一スナップショットからマルチキュービットパウリチャネルについて検討する。
ジェネレータは常に標準のパウリ・リンドブラッドモデルと同じ構造を持つが、その速度は負あるいは複素であるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:55:34 GMT)
Location as a service with a MEC architecture [0.4] 本稿では,地域化への協調的アプローチについて述べる。
複数の道路利用者からのGPS情報は、Mobile Edge Computingクラウドで収集される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:03:12 GMT)
A Transfer Learning Approach to Unveil the Role of Windows Common Configuration Enumerations in IEC 62443 Compliance [0.3] 我々は、Windows Commonの設定をIEC 62443-3システムセキュリティ要件にマッピングする転送学習手法を提案する。
その結果得られたラベル付きデータセットは、自動コンプライアンスチェック、要求の頻度の分析、クロスプラットフォームの類似点と発散点の識別を可能にする。
IEC 62443-3-3における抽象的な標準と具体的構成の橋渡し, 自動化, トレーサビリティ, 明快さとCCEの役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 23:25:22 GMT)
LLM-Powered Automatic Translation and Urgency in Crisis Scenarios [0.2] 大規模言語モデル(LLM)は危機の準備と対応のためにますます提案されている。
本研究では,危機領域翻訳における最先端LLMと機械翻訳システムの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:56:06 GMT)
Safety Training Persists Through Helpfulness Optimization in LLM Agents [0.2] 安全ポストトレーニングは、安全が有害な要求を拒否することを指す一段階の「チャット」環境で広く研究されている。
直接選好最適化(DPO)の実行が安全性や有用性だけに与える影響を連続的に比較する。
安全訓練はその後の補助訓練を通じて継続する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:01:16 GMT)
Design and Operation of Wafer-Scale Packages Containing >500 Superconducting Qubits [0.2] 一つの3インチダイで500キュービット以上をサポートするウェハスケールのパッケージングアーキテクチャを提案する。
このパッケージは寄生RFモードを抑え、シミュレーションインフォームド設計により材料損失を軽減するために設計されている。
大規模なサンプルサイズに対して有益であるキュービットの数値を高いスループットでフィードバックするためのツールとして,これらのパッケージの有用性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:58:30 GMT)
Quantum Algorithm Framework for Phase-Contrast Transmission Electron Microscopy Image Simulation [0.2] 本稿では、位相コントラスト透過電子顕微鏡(CTEM)画像形成をシミュレーションするための量子アルゴリズムフレームワークを提案する。
このフレームワークは、CTEM理論から量子回路への物理地上マッピングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:26:27 GMT)
Deep Learning-Based Fixation Type Prediction for Quality Assurance in Digital Pathology [0.2] 低解像度のプリスキャンサムネイル画像を用いて固定型を予測する深層学習モデルを提案する。
モデルは各スライドを21ミリ秒、400タイムで処理し、既存の高解像度のフル解像度の方法よりも高速である。
本手法は,デジタル病理の精度と効率を向上し,他の低解像度スライドアノテーションにも拡張できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:14:09 GMT)
Stronger Welch Bounds and Optimal Approximate $k$-Designs [0.1] 基本的な質問は、純粋な量子状態の均一に有限な集合がヒルベルト空間内でどのように分散できるかを問うものである。
ウェルチ境界はこの問題に対処し、$k$-designs、すなわち$k$-th Haar モーメントを再現する状態の集合によって飽和する。
我々は、部分転位と部分転位したハールモーメント作用素のスペクトル特性から階数制約を利用して、この状態において鋭いウェルチ型不等式を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:05:26 GMT)
Assessing Spear-Phishing Website Generation in Large Language Model Coding Agents [0.1] 大規模言語モデルは、コンピュータプログラミングでますます使われている。
この研究は、異なるLLMの能力と潜在的に危険なコードベースを生成する意志を比較します。
解析の結果, LLMの計測値とスピアフィッシングサイトの生成性能の相関性はますます低くなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:12:53 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） (Fri, 13 Feb 2026 19:21:26 GMT)
Matching of SAR and optical images based on transformation to shared modality [0.0] 本稿では,光学画像とSAR画像のマッチング手法を提案する。
この共有モダリティに変換された画像にさらなるマッチングを行うため、通常のデジタル写真のマッチングにおける主要なソリューションの一つであるRoMa画像マッチングモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 01:41:24 GMT)
Matter-induced plaquette terms in a $\mathbb{Z}_2$ lattice gauge theory [0.0] 格子ゲージ理論(LGT)は、閉じ込め、トポロジカル秩序、エキゾチック量子物質を研究するための強力な枠組みを提供する。
我々は、物質がハミルトニアンにおいて明示的なプラケット項が存在しない場合でも、自然に大きなプラケット相互作用を引き起こすことを示した。
以上の結果から,強いプラケット項の実現と,大きなギャップで保護されたトポロジカル量子スピン液体の実現への自然な道が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:57:51 GMT)
Weighted graph states as a resource for quantum metrology [0.0] 標準グラフの状態と比較して、重量の変化に対する顕著なロバスト性や、重量要求の難しさは低い。
任意の数のN量子ビットに対して、重み付きグラフ状態の2つの同定されたサブクラスの量子フィッシャー情報と最適化された推定器分散について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:30:55 GMT)
Visual RAG Toolkit: Scaling Multi-Vector Visual Retrieval with Training-Free Pooling and Multi-Stage Search [0.0] マルチベクター・ビジュアル・レトリバーは精度は高いが、各ページが数千のベクターを生成するため、スケールが悪くなる。
トレーニング不要,モデル対応,マルチステージ検索による視覚的マルチベクトル検索システムであるVisual RAG Toolkitを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 01:27:39 GMT)
VineetVC: Adaptive Video Conferencing Under Severe Bandwidth Constraints Using Audio-Driven Talking-Head Reconstruction [0.0] コンシューマおよび制約付きネットワークにおけるインセンス帯域幅の減少は、リアルタイムビデオ会議の安定性を損なう可能性がある。
本研究は,メディア配信を補足型音声駆動音声頭部再構成経路に統合する適応型会議システムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:37:10 GMT)
Vehicle behaviour estimation for abnormal event detection using distributed fiber optic sensing [0.0] 本稿では,道路沿いの車線変化をトラックし,車線変化を検出することによって,単車線異常を検出する手法を提案する。
実交通データを用いて提案手法の評価を行ったところ, 異常の有無を示す車線変化検出イベントの80%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:05:38 GMT)
Using Machine Learning to Enhance the Detection of Obfuscated Abusive Words in Swahili: A Focus on Child Safety [0.0] 本研究はスワヒリにおける乱用難読言語の検出に焦点を当てた。
スワヒリ語はその人気から選ばれ、アフリカで最も広く話されている言語である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:02:14 GMT)
Towards interpretable models for language proficiency assessment: Predicting the CEFR level of Estonian learner texts [0.0] 本研究はエストニアの熟練度試験書(レベルA2-C1)の分類を目的としたものである。
訓練データの様々な言語特性を解析し、関連する熟練度予測器を同定した。
結果はエストニアのオープンソース言語学習環境の文字評価モジュールに実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:06:17 GMT)
Topology of the Fermi surface and universality of the metal-metal and metal-insulator transitions: $d$-dimensional Hatsugai-Kohmoto model as an example [0.0] 相互作用するフェルミオンの正確な可解性はつがい高本(HK)$d$次元モデルを分析する。
HKモデルにおけるルッティンガー定理の妥当性を確認した。
ギャップレス相はランダウフェルミ液体(金属)として確立される
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:06:31 GMT)
Topology and edge modes surviving criticality in non-Hermitian Floquet systems [0.0] 周期駆動系と非エルミート結合系による非平衡系におけるギャップレス対称性保護位相(gSPTs)を明らかにする。
本研究により, 駆動開系中のgSPTsを同定し, 平衡を超える位相遷移における強靭な位相的エッジモードを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:01:55 GMT)
Thermodynamic Isomorphism of Transformers: A Lagrangian Approach to Attention Dynamics [0.0] シャノン-ボルツマンエントロピーの枠組みの中では、ソフトマックス関数はヘルムホルツ自由エネルギー関数を最小化する定常解として現れる。
このマッピングをマクロな観測対象に拡張し、注意エネルギー景観のゆらぎに関連する有効な比熱を定義する。
我々のフレームワークは、注意スケーリング、トレーニングダイナミクス、位置エンコーディングに関する統一的な統計的・機械的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:45:50 GMT)
Theory of Steady States for Lindblad Equations beyond Time-Independence: Classification, Uniqueness and Symmetry [0.0] 本稿では,GKSL(Gorini-Kossakowski-Sudarshan-Lindblad)方程式の挙動を厳密かつ包括的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:00:07 GMT)
The Finite Geometry of Breaking Quantum Secrets [0.0] 量子秘密共有と文脈性の概念は、良好で統一された方法で研究できることを示す。
階数 2 の双対シンプレクティック極空間の特定の 3-ビット (resp. 4-qubit) 埋め込みを含む有限幾何構造が文脈性や絡み合いの問題を支配していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:35:22 GMT)
The Critical Horizon: Inspection Design Principles for Multi-Stage Operations and Deep Reasoning [0.0] 初期段階と最終結果とを繋ぐ信号は指数関数的に減衰することを示す。
これにより、データのみからの信頼できる学習が指数関数的に多くのサンプルを必要とする、重要な地平が生まれる。
これらの結果は、AIの操作におけるインスペクション設計とインスペクション設計のための共通の分析基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 00:34:46 GMT)
Speech to Speech Synthesis for Voice Impersonation [0.0] 本稿では,音声合成ネットワーク(STSSN)を提案する。
提案モデルは非常に強力であり,現実的な音声サンプルの生成に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 01:22:25 GMT)
Software Space Analytics: Towards Visualization and Statistics of Internal Software Execution [0.0] ソフトウェアメンテナンス作業では、ソフトウェアアーキテクトとプログラマは修正や削除を必要とするモジュールを特定する必要がある。
そこで本研究では,内部ソフトウェア実行データの評価に空間統計を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:01:31 GMT)
Semantic Communities and Boundary-Spanning Lyrics in K-pop: A Graph-Based Unsupervised Analysis [0.0] K-pop歌詞における意味的コミュニティの教師なし発見と評価のためのグラフベースのフレームワークを提案する。
歌詞テキスト上に類似性グラフを構築することで、ジャンル、アーティスト、言語監督なしに安定したマイクロテーマのコミュニティを明らかにする。
複数の設定にまたがって、境界スパンニングの歌詞は、コアコミュニティメンバーに比べて語彙的多様性が高く、反復性が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:31:30 GMT)
Selection of CMIP6 Models for Regional Precipitation Projection and Climate Change Assessment in the Jhelum and Chenab River Basins [0.0] 本研究では, 次世代CMIP6のための一般モデル (GCM) の選択について検討した。
CMIP6(Shared Socioeconomic Pathway, SSP)のシナリオデータに対して, 初めてこのような比較を行った。
結果は、Jhelum と Chenab Punjab 川のモデルとして NorESM2 LM, FGOALS g3 を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:41:40 GMT)
RoadscapesQA: A Multitask, Multimodal Dataset for Visual Question Answering on Indian Roads [0.0] Roadscapesは、インドで多様な運転環境で撮影された最大9000枚の画像からなるマルチタスクデータセットである。
スケーラブルなシーン理解を容易にするために,ルールベースを用いて様々なシーン特性を推測する。
道路景観は、非構造環境における視覚的景観理解の研究を進めるために整備されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:27:31 GMT)
Reverse Delegated Training and Private Inference via Perfectly-Secure Quantum Homomorphic Encryption [0.0] 完全セキュアな量子同型暗号方式を量子ニューラルネットワーク(QNN)に適用した最初の現実的実装を示す。
その結果、マルチパーティ量子機械学習の実践的なフレームワークとして、完全セキュアなQHEが確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:27:39 GMT)
Reconciling Complexity and Simplicity in the Business Model Canvas Design Through Metamodelling and Domain-Specific Modelling [0.0] この記事では、UML(Unified Modelling Language)を使用したBusiness Model Canvas(BMC)のメタモデルを紹介します。
提案されたメタモデルは,BMC関係を3つのコアタイプ – サポート,決定,影響 – に統合する。
その結果,関係の形式的特定はBMC表現の解釈可能性や一貫性を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:52:54 GMT)
Random Forests as Statistical Procedures: Design, Variance, and Dependence [0.0] 我々は,各木が明示的な条件回帰関数であるランダム林の有限サンプル設計法を開発した。
この観点は、有限集約変数を構造的依存項から分離する森林予測器に対して正確な分散恒等性をもたらす。
結果として得られたフレームワークは、リサンプリング、特徴レベルのランダム化、分割選択が解決、木の多様性、依存をどのように管理するかを明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:08:43 GMT)
Protect$^*$: Steerable Retrosynthesis through Neuro-Symbolic State Encoding [0.0] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の生成能力を厳格な化学論理に基礎を置く,ニューロシンボリックなフレームワークであるProtect$*$を紹介する。
我々のアプローチは、ルールベースの自動推論とニューラルモデルの生成を組み合わせる。
我々は,エリスロマイシンBの新規合成経路の発見を含む,複雑な天然物に関するケーススタディを通じて,このニューロシンボリックアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:41:55 GMT)
Profiling systematic uncertainties in Simulation-Based Inference with Factorizable Normalizing Flows [0.0] そこで本研究では,ニュアンスパラメータを効率的にプロファイリングするシミュレーションベース推論の汎用フレームワークを提案する。
本稿では,分類可能な正規化フローを導入し,体系的な変動を名目密度のパラメトリックとしてモデル化する。
我々は,単一最適化プロセスにおけるニュアンスパラメータに対するDoIの条件依存を学習する償却訓練戦略を開発する。
これにより、基礎となる分布の同時抽出とニュアンセの堅牢なプロファイリングが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:48:12 GMT)
Predicting Open Source Software Sustainability with Deep Temporal Neural Hierarchical Architectures and Explainable AI [0.0] オープンソースソフトウェア(OSS)プロジェクトは、コントリビューション、コーディネーション、コミュニティエンゲージメントの進化したパターンによって形成された多様なライフサイクルの軌跡に従っている。
本稿では,OSS開発における社会技術的分類の確立に根ざした,異なるライフサイクルステージに属するOSSプロジェクトをモデル化する階層的予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 05:56:05 GMT)
Permanents of matrix ensembles: computation, distribution, and geometry [0.0] 我々はGPUを使用して、$mathbbC,$mathbbR,$ $mathbbF_p$および$mathbbQ.$以上の永久体の計算を劇的に高速化する。
我々は、一元群における恒久的な測地学について研究する。
恒等式から$n$-サイクル置換行列への測地論について、普遍スケーリング関数 $f(t)=frac1nln|perm((t))|$ は$n$ in とは独立である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 01:29:27 GMT)
PISHYAR: A Socially Intelligent Smart Cane for Indoor Social Navigation and Multimodal Human-Robot Interaction for Visually Impaired People [0.0] PISHYARは、ナビゲーションとマルチモーダルなヒューマン-AIインタラクションを組み合わせて、物理的なモビリティとインタラクティブなアシストをサポートするスマート杖である。
このシステムはシミュレーションベースのテスト、実世界のフィールド実験、ユーザー中心の研究を組み合わせることで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:17:55 GMT)
Optimal Take-off under Fuzzy Clearances [0.0] 無人航空機の適応的制約処理を可能にするファジィルールベースシステム(FRBS)。
ファジィ系クリアランスは、FALCONツールボックスとIPOPTを用いて解決された最適制御問題にソフト制約として組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:25:24 GMT)
On the Redfield and Lindblad master equations [0.0] 一般的なレッドフィールド方程式と標準レッドフィールド方程式の相違点を同定する。
この相違は、準粒子近似における図形の展開と整合性の要求に関係している。
回転波近似を起こさなくてもエネルギー保存型レッドフィールド方程式とリンドブラッド方程式の形式的等価性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:06:39 GMT)
Non-chiral ephemeral edge states and cascading of exceptional points in the non-reciprocal Haldane model [0.0] 本研究では,非相互ホッピングを持つHaldane honeycombモデルの変種について検討する。
非キラルエッジ状態が大きな時間スケールで動的に安定化されるような調整可能な状態が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:56:05 GMT)
No-Go Theorem on Fault Tolerant Gadgets for Multiple Logical Qubits [0.0] 物理量子ビットに作用するクリフォードゲートからなる耐故障性ガジェット構成のクラスについて検討する。
1つの論理量子ビットを符号化する安定化符号は完全な論理クリフォード群の実装を許容することが知られているが、複数の論理量子ビットを符号化する符号について類似した例は知られていない。
クリフォード群は普遍ゲート集合の中核成分であるため、単一コードブロック内で複数の論理量子ビットを符号化する符号を持つ量子コンピューティングは、フォールトトレランスのより複雑な構成を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:00:44 GMT)
Never say never: Exploring the effects of available knowledge on agent persuasiveness in controlled physiotherapy motivation dialogues [0.0] ロボットの生理的動機づけの文脈で, 説得性ChatGPT産生メッセージについて検討した。
以上の結果から,LSMをベースとしたGSAは,主張的・表現的性格特性に適応できる可能性が示唆された。
本研究は, GSAの行動パターンを実証的に研究することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:28:55 GMT)
Media Framing Moderates Risk-Benefit Perceptions and Value Tradeoffs in Human-Robot Collaboration [0.0] 産業用ロボットコラボレーション(HRC)の公的な受容は、従業員のリスクと利益がどのように認識されるかによって形作られます。
本研究は、メッセージフレーミングが、認識されるリスクと認識される利益が全体の属性値に与える影響を和らげる方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 10:09:21 GMT)
Mean-Force Hamiltonians from Influence Functionals [0.0] 本稿では,ハバード・ストラトノビッチ変換を用いて,局所的プロパゲータよりも平均的な平衡状態を書き直す。
この枠組みをハミルトニアン系と結合する調和環境の最小の場合に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 17:56:04 GMT)
Lung nodule classification on CT scan patches using 3D convolutional neural networks [0.0] 肺がんは世界中で最も一般的で致命的ながんの1つである。
肺癌の早期発見は重要な医学的課題である。
本研究は肺結節分類における3つの方法的改善について紹介する。
これらの技術の統合により、肺がん検出のための総合的な臨床診断支援システムにおける堅牢な分類サブシステムの開発が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:26:32 GMT)
Low-Dimensional Execution Manifolds in Transformer Learning Dynamics: Evidence from Modular Arithmetic Tasks [0.0] 本稿では, 数値計算を慎重に制御し, 変圧器モデルにおける学習力学の構造について検討する。
その結果,トランスフォーマー学習を理解するための統一的な幾何学的枠組みが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:47:38 GMT)
Learning functional components of PDEs from data using neural networks [0.0] 偏微分方程式は、しばしば直接測ることが困難または不可能な未知の関数を含む。
ニューラルネットワークをPDEに組み込んで、データに基づいてトレーニングすることで、未知の関数を任意の精度で近似する方法を示す。
利用可能な解の数,特性,サンプリング密度,測定ノイズなど,幅広い要因が機能回復にどう影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:32:33 GMT)
Learning Gradient Flow: Using Equation Discovery to Accelerate Engineering Optimization [0.0] 我々は軌道データを用いて勾配降下、ニュートン法、ADAM最適化に関連する連続時間ダイナミクスを学習する。
発見された勾配は、元の最適化問題の代役として解かれる。
本稿では,工学的な力学と科学的な機械学習の標準的な問題に対して,このアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 22:44:33 GMT)
Language Model Memory and Memory Models for Language [0.0] 隠れ層ベクトル埋め込みに入力情報を格納する機械学習モデルの能力について検討する。
言語モデルの埋め込みは通常、データや計算スケールに関係なく、比較的少ない入力情報を含む。
対照的に、入力再生のために訓練されたオートエンコーダの埋め込みは、ほぼ完璧なメモリ形成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:16:10 GMT)
LAF-YOLOv10 with Partial Convolution Backbone, Attention-Guided Feature Pyramid, Auxiliary P2 Head, and Wise-IoU Loss for Small Object Detection in Drone Aerial Imagery [0.0] 無人航空機は、監視、交通監視、災害対応のための主要なセンシングプラットフォームとして機能する。
現在の検出器は、わずか数ピクセルのターゲット、散らかった背景、重い閉塞、厳格な計算予算など、UAV固有の課題に対処している。
この研究は、YOLOv10n上に構築されたRAF-YOLOv10を紹介し、ドローン画像の小さな物体検出を改善するために4つの補完技術を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:23:54 GMT)
Knowledge-Based Design Requirements for Generative Social Robots in Higher Education [0.0] 大規模言語モデルを利用した生成型社会ロボット(GSR)は、適応的で会話型学習を可能にするだけでなく、幻覚、過信、プライバシー侵害などのリスクも導入する。
我々は知識に基づくデザインの視点を採用し、高等教育において情報教育者指向のGSRが責任を持って効果的に機能するために何が必要なのかを調査する。
大学スタブデントや講師による12件の半構造化インタビューをもとに,3つの知識タイプにまたがる設計要件を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 12:23:29 GMT)
Information-theoretic analysis of world models in optimal reward maximizers [0.0] AI分野における重要な疑問は、成功する行動が世界の内部表現を必要とする範囲である。
最適なポリシーが基礎となる環境にもたらす情報量を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:29:17 GMT)
Inferring Turn-Rate-Limited Engagement Zones with Sacrificial Agents for Safe Trajectory Planning [0.0] 本稿では,犠牲エージェントを用いたターンレート限定追従回避シナリオにおける追従パラメータ推定のためのフレームワークを提案する。
2つの定式化が導入された: RR境界で捕獲が行われる境界受容ケースと、その中のどこにでも捕獲できる内部受容ケースである。
モンテカルロの実験では、5から12の犠牲剤による正確なパラメータ回復が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:03:26 GMT)
Governing Social Media as a Public Utility: A Case for Sovereign Digital Infrastructure [0.0] ソーシャルメディアプラットフォームは、誤った情報を通じて社会的な害を増幅する。
現在のガバナンスフレームワークは、コンテンツモデレーションを企業に委譲している。
我々は、商業的インセンティブよりも公共の利益を優先する、ソーシャルメディアガバナンスのための公共ユーティリティモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:31:16 GMT)
G2CP: A Graph-Grounded Communication Protocol for Verifiable and Efficient Multi-Agent Reasoning [0.0] G2CPは、メッセージが自由テキストではなくグラフ操作である構造化されたエージェント通信言語である。
エージェントは明示的なコマンドを交換し、フラグメントをサブグラフ化し、共有知識グラフ上で操作を更新する。
G2CPは、エージェント間通信トークンを73%削減し、自由テキストベースラインよりもタスク完了精度を34%向上し、完全に監査可能な推論チェーンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:58:57 GMT)
From Perceptions To Evidence: Detecting AI-Generated Content In Turkish News Media With A Fine-Tuned Bert Classifier [0.0] 本研究では,トルコの大手メディア3社から3,600項目のラベル付きデータセット上で,トルコ固有のBERTモデルを微調整した。
これは一貫したクロスソースおよび時間的に安定な分類パターンを示し、平均予測信頼度は0.96を超えている。
トルコのニュースメディアにおいて、自己報告されたジャーナリストの認識を越えて、経験的、データ駆動によるAI使用率の測定へと移行した最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 22:29:00 GMT)
Fractional $k$-positivity: a continuous refinement of the $k$-positive scale [0.0] 我々は、行列代数間の写像に対して、シュミット数、ブロック陽性、および$k$-正の根底にある古典的整数階層の実パラメータ改善を導入する。
例えば、$$-super positive map は、クラス分解を許容する完全正の写像である。
非整数$$$に対して、$mathsf P_$はCPポストコンポジションの下でフェール安定性を保ち、整数論から急激な構造的遷移を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:57:22 GMT)
Floquet implementation of a 3d fermionic toric code with full logical code space [0.0] 本稿では,3次元フェルミオントリック符号を即時安定化するFloquet符号の3次元一般化を提案する。
論理的部分空間を乱すことなく, 欠失症候群を抽出するために, 測定シーケンスを付加できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 07:39:02 GMT)
Extending confidence calibration to generalised measures of variation [0.0] 本稿では,機械学習分類器の校正度を評価するための変分誤差(VCE)指標を提案する。
この計量は、最大確率または信頼性の校正を評価するよく知られた予測誤差(ECE)の拡張と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 14:49:31 GMT)
Exploring a New Competency Modeling Process with Large Language Models [0.0] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)に基づく新しい能力モデリングプロセスを提案する。
具体的には、LLMを利用して、生のテキストデータから行動的・心理的記述を抽出する。
学習可能なパラメータを導入し、異なる情報ソースを適応的に統合し、モデルが行動信号と心理信号の相対的重要性を決定できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:46:51 GMT)
Evolutionary design of thermodynamic logic gates and their heat emission [0.0] 遺伝的アルゴリズムは、制御系によって放出される総熱が、情報量を持つ自由度と等しくなるような論理演算を実装するために、熱力学コンピュータをプログラムできることを示す。
本発明のコンピュータは、制御ユニット内において、情報を含む自由度から熱を引き離し、放散するようにプログラムできるので、熱管理がプログラム設計の不可欠な部分である計算アーキテクチャの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:17:56 GMT)
Equilibrium thermometry in the multilevel quantum Rabi model [0.0] 平衡におけるプローブの温度感度は、その熱量子フィッシャー情報(QFI)によって測定できる
本稿では、2つのよく分断された原子多様体がほぼ退化レベルを1つのキャビティモードに結合する多レベル量子Rabiモデルの温度測定性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 10:13:24 GMT)
Enhancing Heat Sink Efficiency in MOSFETs using Physics Informed Neural Networks: A Systematic Study on Coolant Velocity Estimation [0.0] 本稿では,物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いて,冷却剤の必要な速度を決定する手法を提案する。
PINNの最適化層を逐次訓練するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:26:16 GMT)
Effects of magnonic Kerr nonlinearity on magnon-polaritons with a soft-mode [0.0] マイクロ波空洞に結合した易軸強磁性体中の軟モードを有するマグノン偏光子(MPs)に対するマグノンカーの非線形性の影響について検討した。
我々は,MPのカオス的,周波数的コマ的な動作が,元のモード交差点に現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 02:57:49 GMT)
Effective classical potential for quantum statistical averages [0.0] 位置依存オブザーバの量子熱予測値を古典的なアンサンブル平均として推定できる有効なポテンシャルを示す。
We follow the approach of Feynman and Hibbs but performed the mean-field treatment of quantum fluctuations about the path starting point than the path centroid。
結果として生じる閉形式ポテンシャルは古典的および調和的極限において完全である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:14:39 GMT)
Dynamical metastability and transient topological magnons in interacting driven-dissipative magnetic systems [0.0] 動的メタスタビリティを非線形で相互作用する状態に拡張し、磁気ヘテロ構造を探査の自然なプラットフォームとして同定する。
本研究は非線形力学における動的メタスタビリティに関する最初の体系的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:00:04 GMT)
Dynamic Map-based Data-Centric Approach for Tourism and Cultural Heritage Preservation Digital Twins [0.0] 観光活動は、オーバーツーリズムや住宅や不動産市場への圧力など、都市に悪影響を及ぼす可能性がある。
文化遺産は、保存される必要がある都市や国の重要な資産である。
デジタルツイン(Digital twin)は、物理オブジェクト、システム、環境のデータ駆動仮想表現である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 20:36:01 GMT)
Constrained PSO Six-Parameter Fuzzy PID Tuning Method for Balanced Optimization of Depth Tracking Performance in Underwater Vehicles [0.0] 本稿ではファジィPIDコントローラをチューニングするための制約付き粒子群最適化(PSO)手法を提案する。
ファジィPIDシステムの全体的なチューニング強度と動的応答特性の相乗的最適化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 08:11:18 GMT)
Computational Phenomenology of Temporal Experience in Autism: Quantifying the Emotional and Narrative Characteristics of Lived Unpredictability [0.0] 社会的環境との非同期化や予測不可能といった時間性障害は自閉症の中核的な特徴と考えられている。
サンプルサイズの制限を克服するため,本研究は3つの方法論を統合した。
調査の結果,自閉症群とコントロール群で有意な差がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 09:54:38 GMT)
Causally Grounded Mechanistic Interpretability for LLMs with Faithful Natural-Language Explanations [0.0] i)アクティベーションパッチによる因果的重要な注意ヘッドの同定、(ii)テンプレートベースとLCMベースの手法の両方を用いた説明、(iii)回路レベルの属性に適応したERASERスタイルのメトリクスによる忠実度の評価により、回路レベルの分析と自然言語による説明を橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 04:11:40 GMT)
Bizarre Love Triangle: Generative AI, Art, and Kitsch [0.0] 私はAIアートの表現力に欠ける5種類のキッシュエンゲージメントについてレビューする。
芸術界におけるGenAIアートの優れた地位を通して、これらの失敗の正規化について論じる。
テックノカルチャーのトレンドに対するアーティストの無批判な受容の異なる側面を認識することは、AIアートの関連性と責任に到達する上で不可欠である、と強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:45:30 GMT)
Backdoor Attacks on Contrastive Continual Learning for IoT Systems [0.0] モノのインターネット(IoT)システムは、非定常環境に適応するための継続的な学習にますます依存している。
コントラスト的連続学習(Contrastive Continuousal Learning, CCL)は、コントラスト的表現学習と漸進的適応を組み合わせ、ロバストな特徴再利用を可能にする。
バックドア攻撃は、埋め込みアライメントとリプレイ強化を利用して、永続的な悪意のある振る舞いを埋め込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 16:17:25 GMT)
Association Is Not Similarity: Learning Corpus-Specific Associations for Multi-Hop Retrieval [0.0] Association-Augmented Retrievalは埋め込み空間における通路間の連想関係を学習する。
HotpotQAでは、AARは評価セットチューニングなしでRecall@5を0.831から0.916(+8.6ポイント)に改善した。
MuSiQueでは、AARはトランスダクティブ設定で+10.1点を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 21:02:53 GMT)
Aspect-Based Sentiment Analysis for Future Tourism Experiences: A BERT-MoE Framework for Persian User Reviews [0.0] 本研究では,観光地におけるペルシャ語ユーザレビューのためのアスペクトベース感情分析(ABSA)を推進した。
そこで我々は,Top-Kルーティングと補助損失を緩和し,ルーティングの崩壊を緩和し,効率を向上するハイブリッドBERTモデルを提案する。
提案したモデルでは、ABSAでは90.6%の重み付きF1スコア、ベースラインBERT(89.25%)、標準ハイブリッドアプローチ(85.7%)を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 10:01:33 GMT)
Alignment Is Not Enough: A Relational Framework for Moral Standing in Human-AI Interaction [0.0] 人工知能の倫理的配慮がAI研究における決定的な倫理的課題の1つになってきたかどうかという問題である。
RelateはAIの道徳的忍耐を、オントロジ的な検証からリレーショナルキャパシティとインボデードインタラクションへと再編成するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 03:16:41 GMT)
Airline Fleet Assignment Problems with Binary and Integer Programming models: Classical vs Quantum Annealing [0.0] この研究は、航空業界における大規模最適化問題に対処する際の量子アニールの可能性を強調している。
比較分析は、高度な計算技術の性能に関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 11:46:51 GMT)
Adaptive Scaling with Geometric and Visual Continuity of completed 3D objects [0.0] 静的完備SDFを構造的に整合性のあるオブジェクトに変換する部分認識スケーリングフレームワークを導入する。
提案手法は,完成したSDFの固有剛性を克服し,グローバルな選択的スケーリングやナイーブなスケーリングよりも視覚的に魅力的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:05:54 GMT)
Accelerated Discovery of Cryoprotectant Cocktails via Multi-Objective Bayesian Optimization [0.0] 低温保護剤(CPA)カクテルは、氷の形成を抑制するのに十分に濃縮されなければならないが、細胞生存性を維持するのに十分な毒性はない。
本稿では,多目的ベイズ最適化に基づく高スループットスクリーニングとアクティブラーニングループを組み合わせることで,CPAカクテル設計を高速化するデータ効率フレームワークを提案する。
Wet-lab ValidationはCPA濃度の高いカクテルと露光後生存率の高いカクテルを効率よく発見できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 19:02:05 GMT)
A Two-Stage Architecture for NDA Analysis: LLM-based Segmentation and Transformer-based Clause Classification [0.0] 我々は,NDA内のセグメンテーションと節分類を自動化するLLMに基づくアーキテクチャを提案する。
セグメンテーションタスクでは,ROUGE F1の0.95+/-0.0036を達成し,重み付きF1の0.85を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 15:55:14 GMT)
A QFT information protocol for charged black holes [0.0] 局所代数学は、電荷蒸発中のブラックホールの場合、III型フォン・ノイマン代数である。
数式は選択セクターの統計次元の観点から容易に解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 13:55:32 GMT)
A Data-Driven Algorithm for Model-Free Control Synthesis [0.0] 本稿では,連続時間システムのための最適無限水平LQRフィードバックコントローラを合成するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはシステム力学の知識を必要としないが、代わりに任意の入力出力データの有限長サンプリングのみを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Feb 2026 18:11:33 GMT)