GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering [222.5] GLM-5は,バイブ符号化のパラダイムをエージェント工学に移行するために設計された次世代基盤モデルである。
GLM-5は、前任者のエージェント、推論、コーディング(ARC)能力に基づいており、長いコンテキストの忠実さを維持しながら、トレーニングと推論のコストを大幅に削減するためにDSAを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:44:44 GMT)
A Very Big Video Reasoning Suite [155.7] ビデオモデルの急速な普及は視覚的品質を捉えており、その推論能力は未解明のままである。
Very Big Video Reasoning(VBVR)データセットは、200のキュレートされた推論タスクにまたがる、前例のない大規模なリソースである。
VBVR-Benchは、ルールベースのヒューマンアライメントスコアラーによるモデルベースの判断を超えて、検証可能な評価フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:59:15 GMT)
Synergizing Understanding and Generation with Interleaved Analyzing-Drafting Thinking [154.2] Unified Vision-Language Models (UVLM) は、単一のフレームワーク内での理解と生成の両方をサポートすることで、マルチモーダル学習を促進することを目的としている。
本稿では,解析処理と起案処理を交互に行う新たな思考パラダイムである,インターリーブド・アナライジング・ドレイティング問題解決ループ(AD-Loop)を紹介する。
テキスト思考を視覚的思考とインターリーブすることで、AD-Loopはモデルが理解と出力の両方を反復的に洗練し、真のシナジーを育むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:26:09 GMT)
International AI Safety Report 2026 [137.4] 国際AI安全レポート2026は、汎用AIシステムの能力、新興リスク、安全性に関する現在の科学的証拠を合成している。
報告書シリーズは、英国ブレッチリーで開催されたAI Safety Summitに出席する各国によって委任された。
29カ国、国連、OECD、EUはそれぞれ報告書の専門顧問パネルの代表を指名した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:30:29 GMT)
LongVideo-R1: Smart Navigation for Low-cost Long Video Understanding [106.2] LongVideo-R1は、効率的なビデオコンテキストナビゲーションのためのマルチモーダル大言語モデル(MLLM)エージェントである。
これは、その後の処理において最も情報に富むビデオクリップを推測する。
LongVideo-R1エージェントは、2段階のパラダイムを通じてQwen-3-8Bモデルに微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:49:47 GMT)
Mobile-O: Unified Multimodal Understanding and Generation on Mobile Device [90.5] 我々は,モバイル端末に統一されたマルチモーダルインテリジェンスを実現する,コンパクトな視覚言語拡散モデルであるMobile-Oを提案する。
そのコアモジュールであるモバイルコンディショニング・プロジェクタ(MCP)は、奥行き分離可能な畳み込みと階層的アライメントを用いた拡散生成器で視覚言語の特徴を融合させる。
iPhone上では512x512イメージあたり3秒でしか動作しないMobile-Oは、エッジデバイス上でリアルタイムに統一されたマルチモーダル理解と生成を行うための最初の実践的なフレームワークを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:29:43 GMT)
GATES: Self-Distillation under Privileged Context with Consensus Gating [89.6] 我々は、監督が信頼できない環境で自己蒸留を研究する。
非対称な文脈で回答する文書に焦点をあてる。
複数の文書ベース推論トレースをサンプリングすることにより、教師のコンセンサスからオンラインでの監督を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:56:20 GMT)
SceMoS: Scene-Aware 3D Human Motion Synthesis by Planning with Geometry-Grounded Tokens [89.1] SceMoSはシーン対応モーション合成フレームワークである。
軽量な2Dキューを使用して、グローバルプランニングをローカル実行から切り離す。
SceMoSはTRUMANSベンチマークで最先端のモーションリアリズムと接触精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:09:12 GMT)
MineDraft: A Framework for Batch Parallel Speculative Decoding [87.8] 投機的復号(SD)は、より小さなドラフトモデルを用いて、より大きなターゲットモデルによって検証されたドラフトトークンを提案することで、大きな言語モデル推論を加速する。
提案するMineDraftは,バッチ並列投機的復号化フレームワークで,検証と重なり合うことで遅延を効果的に隠蔽する。
実験の結果,MineDraftのスループット(最大75%)とエンドツーエンドのレイテンシ(最大39%)を標準SDよりも大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:24:50 GMT)
Grounding LLMs in Scientific Discovery via Embodied Actions [84.1] 大規模言語モデル (LLMs) は科学的発見に大きな可能性を示しているが、理論的推論と物理シミュレーションのギャップを埋めるのに苦労している。
EmbodiedActは、確立された科学ソフトウェアを、密着した知覚・実行ループによる実施行動の基盤化により、アクティブな実施エージェントに変換するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:37:18 GMT)
Contextual Safety Reasoning and Grounding for Open-World Robots [80.0] COREは、環境に関する事前の知識なしに、オンラインのコンテキスト推論、接地、執行を可能にする安全フレームワークである。
知覚の不確実性を考慮したCOREの確率論的安全性保証を提供する。
シミュレーションと実世界の実験を通じて、COREは目に見えない環境において、文脈的に適切な振る舞いを強制することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:23:23 GMT)
Attention-Based SINR Estimation in User-Centric Non-Terrestrial Networks [79.4] 衛星ベース非地球ネットワーク(NTN)におけるユーザ中心ビームフォーミングの性能最適化の中心は、SINR(Signal-to-Interference-plus-noise ratio)である。
マルチヘッド自己アテンション(MHSA)を利用した低複雑さSINR推定フレームワークを提案する。
いずれのDMHSAモデルも高い推定精度を維持しており、ルート平均2乗誤差は通常1dB以下であり、優先度待ち型スケジュールユーザである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:12:36 GMT)
When Safety Collides: Resolving Multi-Category Harmful Conflicts in Text-to-Image Diffusion via Adaptive Safety Guidance [79.2] テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは高品質な画像を生成する上で大きな進歩を見せている。
本研究では,適応型安全誘導(CASG)を動的に識別・適用する学習自由フレームワークとして,適応型安全誘導(CASG)を提案する。
T2Iの安全性ベンチマークの実験では、CASGの最先端性能が実証され、既存の方法と比較して有害率が最大15.4%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:20:31 GMT)
TextPecker: Rewarding Structural Anomaly Quantification for Enhancing Visual Text Rendering [76.5] TextPeckerは、プラグアンドプレイで構造的異常を知覚するRL戦略である。
ノイズの多い報酬信号を緩和し、任意のテキスト・イメージ・ジェネレータで動作する。
構造的忠実度の平均利得は4%、意味的アライメントは8.7%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:40:23 GMT)
Self-Purification Mitigates Backdoors in Multimodal Diffusion Language Models [74.2] 確立されたデータポゾンパイプラインは,MDLMにバックドアを埋め込むことに成功した。
拡散自己浄化(Diffusion Self-Purification)と呼ばれるMDLMのバックドア防御フレームワークについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:47:52 GMT)
Communication-Inspired Tokenization for Structured Image Representations [74.2] COMiT(Communication inspired Tokenization)は、構造化された視覚トークンシーケンスを学習するためのフレームワークである。
セマンティックアライメントが基盤となる一方で、解釈可能なオブジェクト中心のトークン構造を誘導するためには、注意的なシーケンシャルトークン化が重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:53:50 GMT)
Multi-Vector Index Compression in Any Modality [73.7] 後期の相互作用は、テキスト、画像、ビジュアルドキュメント、ビデオにおける情報検索の主要なパラダイムとして現れてきた。
インデックス圧縮には,シーケンスリサイズ,メモリトークン,階層プール,新しいアテンション誘導クラスタリング(AGC)の4つのアプローチを導入する。
AGCは、ドキュメントの最もセマンティックな領域をクラスタセントロイドとして識別し、トークンの集合を重み付けするために注意誘導機構を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:57:33 GMT)
BabyLM Turns 4 and Goes Multilingual: Call for Papers for the 2026 BabyLM Workshop [73.0] BabyLMの目的は、認知モデルと言語モデル事前学習の間の新しい研究関係を刺激することである。
今年は、英語、オランダ語、中国語に重点を置いた、新しいトラックで、これまでの英語のみの事前トレーニングデータセットを超えています。
ワークショップでは、トレーニング効率、小規模トレーニングデータセット、認知モデリング、モデル評価、アーキテクチャ革新などを含むBabyLMの全体的なテーマに関する論文を募集する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:51:23 GMT)
Seeing Through Words: Controlling Visual Retrieval Quality with Language Models [68.5] 本稿では,画像品質の明示的な概念を取り入れつつ,文脈的詳細で短いクエリを充実させる,品質制御可能な検索の新たなパラダイムを提案する。
我々のキーとなる考え方は、生成言語モデルをクエリ補完関数として活用し、未特定クエリを記述形式に拡張することです。
提案手法は,検索結果を大幅に改善し,最新のVLMの表現能力と,短いユーザクエリの未特定特性とのギャップを埋める,効果的な品質管理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:20:57 GMT)
WildGHand: Learning Anti-Perturbation Gaussian Hand Avatars from Monocular In-the-Wild Videos [68.4] 本研究では,WildGHandについて紹介する。WildGHandは,自己適応型3Dガウススプラッティングを実現する最適化ベースのフレームワークである。
さらに,多彩な摂動下で撮影された単眼手指ビデオのデータセットを収集し,手指アバター再建のベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:14:05 GMT)
HorizonForge: Driving Scene Editing with Any Trajectories and Any Vehicles [63.9] 制御可能な運転シーン生成は、現実的でスケーラブルな自律運転シミュレーションに不可欠である。
シーンを編集可能なガウス版とメッシュとして再構築する統合フレームワークであるHorizonForgeを紹介した。
実験により、ガウス・メシュ表現は代替の3次元表現よりもかなり高い忠実性をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:03:47 GMT)
Learning from Trials and Errors: Reflective Test-Time Planning for Embodied LLMs [63.9] ロボットは、何がどうなったのか、なぜ失敗したのかを反映できず、展開を一連の独立した試行に転換する。
リフレクティブテストタイムプランニングを導入し、リフレクティブの2つのモードを統合する:textitreflection-in-actionと textitreflection-on-action
また、振り返りのリフレクションが含まれており、エージェントは事前の判断を再評価し、後向きでモデル更新を実行できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:55:18 GMT)
Characterizing Online and Private Learnability under Distributional Constraints via Generalized Smoothness [63.8] 本研究では、固定されたファミリー$U$からデータ生成分布を適応的に選択できる分布敵の下でのシーケンシャルな意思決定について検討する。
一般化滑らか性(Generalized smoothness)という概念の観点で学習可能性を認めるファミリー$U$のほぼ完全な特徴付けを提供する。
一般化された滑らかさは,分布制約下での個人学習性も特徴付けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:15:59 GMT)
Actor-Curator: Co-adaptive Curriculum Learning via Policy-Improvement Bandits for RL Post-Training [63.3] ACTOR-CURATORは、大規模言語モデルの強化学習のためのスケーラブルで完全に自動化されたカリキュラム学習フレームワークである。
経験的に、ACTOR-CURATORは一貫して一様サンプリングと強力なカリキュラムベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 04:19:48 GMT)
A Robotic Testing Platform for Pipelined Discovery of Resilient Soft Actuators [63.1] 本稿では,DEA寿命をスキャンできる新しいテストロボットによって実現された最適化パイプラインを提案する。
ロボットは、電気機械特性測定、プログラム可能な電圧入力、マルチチャネルテスト能力を統合する。
これを用いて,入力電圧等級,周波数,電極物質濃度,電気接続フィラーなど,Elastosil系リニアアクチュエータの寿命を走査した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:41:28 GMT)
Human Video Generation from a Single Image with 3D Pose and View Control [62.7] HVG(Human Video Generation in 4D)は、1つの画像から高画質のマルチビュー、時間的コヒーレントな人間の映像を生成できる潜時ビデオ拡散モデルである。
1)新しい2次元骨地図を通して3次元関節の解剖学的関係を捉え、3次元情報を導入して自己閉塞を解消するArticulated Pose Modulation、(ii)参照画像とフレーム間安定性のためのポーズシーケンス間の多視点一貫性と整合性を保証するView and Temporal Alignment、(iii)
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:42:20 GMT)
On Data Engineering for Scaling LLM Terminal Capabilities [62.1] 最先端の端末エージェントの背後にあるトレーニングデータ戦略はほとんど公表されていない。
端末エージェントのデータエンジニアリングプラクティスの体系的研究を通じて,このギャップに対処する。
当社のパイプラインは,端末タスク用の大規模オープンソースデータセットである Terminal-Corpus を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:51:04 GMT)
GA-Drive: Geometry-Appearance Decoupled Modeling for Free-viewpoint Driving Scene Generatio [62.1] GA-Driveは,ユーザが指定した新規軌跡に沿ってカメラビューを生成可能な,新しいシミュレーションフレームワークである。
GA-Driveは幾何学情報を用いて新しい擬似ビューを合成する。
これらの擬似ビューは、訓練されたビデオ拡散モデルを用いてフォトリアリスティックビューに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:22:42 GMT)
Are Multimodal Large Language Models Good Annotators for Image Tagging? [62.0] 本稿では,MLLMの生成するアノテーションと人間のアノテーションのギャップを分析することを目的とする。
本稿では,MLLM生成アノテーションと人間のアノテーションのギャップを狭めることを目的とした,画像タグ付けのための新しいフレームワークであるTagLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:53:16 GMT)
SpatiaLQA: A Benchmark for Evaluating Spatial Logical Reasoning in Vision-Language Models [60.1] 視覚言語モデル(VLM)の空間論理的推論能力を評価するためのベンチマークを導入する。
41の主流VLMに対して広範な実験を行い、最も先進的なモデルでさえも空間的論理的推論に苦戦していることを示す。
本稿では,視覚基盤モデルを利用して複雑なシーンをタスク関連シーングラフに段階的に分解する再帰的シーングラフ支援手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:38:37 GMT)
Anatomy of Unlearning: The Dual Impact of Fact Salience and Model Fine-Tuning [59.2] 忘れられた知識が事前学習や教師付き微調整に由来するかどうかを考察する。
実験の結果,事前学習モデルとSFTモデルは未学習に対して異なる反応を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:56:28 GMT)
Training-Free Intelligibility-Guided Observation Addition for Noisy ASR [57.7] 本稿では,雑音環境下での音声認識を改善するために,インテリジェンス誘導観測加算法を提案する。
さまざまなSE-ASRの組み合わせとデータセットによる実験は、既存のOAベースラインよりも強い堅牢性と改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:46:54 GMT)
Dataset Color Quantization: A Training-Oriented Framework for Dataset-Level Compression [56.0] モデルトレーニングに不可欠な情報を保存しながら、色空間の冗長性を低減し、視覚データセットを圧縮する統合フレームワークを提案する。
データセットカラー量子化(DCQ)は、類似した画像に対して一貫したパレット表現を強制し、モデル知覚によって導かれる意味的に重要な色を選択的に保持し、効果的な特徴学習に必要な構造的詳細を維持することでこれを達成している。
CIFAR-10、CIFAR-100、Tiny-ImageNet、ImageNet-1Kでの実験では、DCQはアグレッシブ圧縮下でのトレーニングパフォーマンスを大幅に改善し、データセットレベルのストレージ削減のためのスケーラブルで堅牢なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:53:58 GMT)
Memory-guided Prototypical Co-occurrence Learning for Mixed Emotion Recognition [56.0] 本稿では,感情共起パターンを明示的にモデル化するメモリ誘導型プロトタイプ共起学習フレームワークを提案する。
人間の認知記憶システムに触発されて,意味レベルの共起関係を抽出するメモリ検索戦略を導入する。
本モデルは感情分布予測のための感情情報表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 04:11:25 GMT)
Stability and Generalization of Push-Sum Based Decentralized Optimization over Directed Graphs [55.8] プッシュベースの分散通信は、情報交換が非対称である可能性のある通信ネットワークの最適化を可能にする。
我々は、グラディエント・プッシュ(SGP)アルゴリズムのための統一的な一様安定性フレームワークを開発する。
重要な技術的要素は、2つの量に束縛された不均衡認識の一般化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:32:03 GMT)
SparkMe: Adaptive Semi-Structured Interviewing for Qualitative Insight Discovery [55.5] 本稿では,対話のロールアウトをシミュレートして検討計画を実行するマルチエージェントインタビュアーSparkMeを紹介する。
LLMベースの面接者による制御実験を通じてSparkMeを評価し,より高い面接性を実現することを示す。
7つの専門職の70人の参加者が、AIが専門職に与える影響について、SparkMeをユーザスタディで検証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:33:02 GMT)
CrystaL: Spontaneous Emergence of Visual Latents in MLLMs [55.3] CrystaL(Crystallized Latent Reasoning)は,静止画像と劣化画像を処理するための2つの経路を持つ単一ステージフレームワークである。
CrystaLは2つの経路にまたがる注意パターンと予測分布を明確に調整することで、潜在表現をタスク関連視覚意味論に結晶化する。
知覚集約ベンチマークの実験では、CrystaLは最先端のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:01:30 GMT)
TouchGuide: Inference-Time Steering of Visuomotor Policies via Touch Guidance [53.4] TouchGuideは、低次元のアクション空間内でモダリティを融合させる、クロス政治的なビズオ触覚融合パラダイムである。
TouchGuideは、事前訓練された拡散またはフローマッチングビズモータポリシーをガイドする2つの段階で動作する。
高品質で費用対効果の高いデータによるTouchGuideトレーニングを容易にするために,データ収集システムであるTacUMIを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:42:37 GMT)
HELP: HyperNode Expansion and Logical Path-Guided Evidence Localization for Accurate and Efficient GraphRAG [53.3] 大きな言語モデル(LLM)は、しばしば固有の知識境界と幻覚に苦しむ。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、マルチホップ推論に不可欠な構造的相互依存性をしばしば見落としている。
ヘルプは、複数の単純でマルチホップなQAベンチマークで競合性能を達成し、グラフベースのRAGベースラインよりも28.8$times$のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:05:29 GMT)
Long-Term Multi-Session 3D Reconstruction Under Substantial Appearance Change [52.5] 長期の環境モニタリングには、数ヶ月または数年ごとに分割された繰り返しサイト訪問で3Dモデルを再構築し調整する機能が必要である。
既存のアプローチは、独立して再構築されたセッションのポストホックアライメントに依存している。
我々は,共同SfM再建において,クロスセッション対応を直接実施することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:12:51 GMT)
Knowing the Unknown: Interpretable Open-World Object Detection via Concept Decomposition Model [51.8] オープンワールドオブジェクト検出(OWOD)では、未知のオブジェクトを確実に識別しながら、既知のカテゴリを段階的に検出する必要がある。
本稿では、OWODフレームワーク全体を解釈可能とし、検出器が「未知の知識」を真に理解できるようにすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:08:47 GMT)
Matching Multiple Experts: On the Exploitability of Multi-Agent Imitation Learning [51.8] マルチエージェント模倣学習(MA-IL)は、マルチエージェント対話ドメインにおけるインタラクションのエキスパートによる実証から最適なポリシーを学ぶことを目的としている。
学習したポリシのパフォーマンスに関する保証は存在するが、オフラインMA-ILでは、学習した警察がナッシュ均衡からどこまで離れているかの特徴が欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:38:11 GMT)
On the Structural Non-Preservation of Epistemic Behaviour under Policy Transformation [51.6] このような情報条件の相互作用パターンを振る舞い依存として定式化する。
これにより、$$-behavioural equivalenceというプローブ相対的な概念と、政治内行動距離が導かれる。
その結果、共通政策変換の下でプローブ条件の挙動分離が保存されない構造条件が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:55:21 GMT)
Divine Benevolence is an $x^2$: GLUs scale asymptotically faster than MLPs [51.6] スケーリング法則は、基底解析から理解することができる。
現在、GLUの変種がフロンティアのLLMを支配しており、同様の外積アーキテクチャがランキングモデルで一般的である。
GLUは2次関数形式を持ち、近似の2次順序を示すのに十分であることを示す。
これにより、アーキテクチャ設計が第一原理の数値理論から大きなモデルにおける優れたスケーリングを解き放つ可能性が開ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:58:02 GMT)
RAYNOVA: 3D-Geometry-Free Auto-Regressive Driving World Modeling with Unified Spatio-Temporal Representation [51.4] RAYNOVAは、二重因果自己回帰フレームワークを用いた幾何学的自由世界モデルである。
私たちのコードはhttp://yichen.io/raynova.comでリリースされます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:41:40 GMT)
Zatom-1: A Multimodal Flow Foundation Model for 3D Molecules and Materials [51.3] Zatom-1は3次元分子や物質の生成的および予測的学習を統一する最初の基礎モデルである。
Zatom-1は、個別の原子タイプと連続した3次元幾何学を共同でモデル化するマルチモーダルフローマッチングの目的で訓練されたトランスフォーマーである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:52:39 GMT)
From Perception to Action: An Interactive Benchmark for Vision Reasoning [51.1] Causal Hierarchy of Actions and Interactions (CHAIN)ベンチマークは、モデルが物理的制約に基づいて構造化されたアクションシーケンスを理解し、計画し、実行できるかを評価するために設計された。
CHAINは、受動的知覚からアクティブな問題解決、機械パズルのインターロックや3D積み重ね、パッキングといったタスクへと評価をシフトする。
以上の結果から,トップパフォーマンスモデルでは,物理構造や因果制約の内在化に苦慮し,信頼性の高い長期計画の作成に失敗することが多く,認識された構造を効果的に翻訳することができないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:33:02 GMT)
Don't Ignore the Tail: Decoupling top-K Probabilities for Efficient Language Model Distillation [50.2] 教師モデルのトップK予測確率と低確率予測確率の寄与を分離する新しいテールアウェア分岐を提案する。
実験により, 改良蒸留法は, デコーダモデルの事前学習と教師付き蒸留の両方において, 競争性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:54:06 GMT)
Tool-R0: Self-Evolving LLM Agents for Tool-Learning from Zero Data [49.3] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なタスクを解決するツールを使用する自律エージェントの基盤になりつつある。
本稿では,汎用ツールコールエージェントをセルフプレイRLでスクラッチからトレーニングするためのツール-R0フレームワークを提案する。
我々の研究は、共進化、カリキュラムのダイナミクス、スケーリングの振る舞いを分析することで、自己プレイのLCMエージェントに関する経験的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:41:18 GMT)
Robust Spiking Neural Networks Against Adversarial Attacks [49.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、エネルギー効率のよいニューロモルフィックコンピューティングにおいて有望なパラダイムである。
本研究では, 閾値近傍のスパイクニューロンが直接訓練されたSNNの堅牢性を制限する重要な要因であることを理論的に実証する。
これらのニューロンは、敵の攻撃の最大電位強度の上限を設定しており、小さな障害の下では状態降下する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:06:12 GMT)
Protein Language Models Diverge from Natural Language: Comparative Analysis and Improved Inference [48.4] タンパク質ドメインにおいてトランスフォーマーベースのアーキテクチャがどのように異なる動作を行うかを研究する。
我々は、元々自然言語領域で用いられていた手法を適応させ、効率を向上する。
我々の研究は、言語モデルがタンパク質ドメインに移動するときの行動がどのように変化するかを直接比較する研究領域を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 01:18:30 GMT)
Oracle-Robust Online Alignment for Large Language Models [47.9] 本研究では,大規模言語モデルのオンラインアライメントについて,不特定な選好フィードバックの下で検討する。
本稿では,この問題におけるポイントワイズなオラクルの不確実性を導入し,オラクル・ロバストなオンラインアライメントの目的を定式化する。
対数線形ポリシーでは、この頑健な目的が元の損失関数への正確な閉形式分解と明示的な感度のペナルティを許容していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 01:33:35 GMT)
Skullptor: High Fidelity 3D Head Reconstruction in Seconds with Multi-View Normal Prediction [46.9] 従来のフォトグラメトリでは、顔の毛髪のような困難な領域で、広範囲のカメラアレイ、相当な計算、手作業によるクリーンアップが必要である。
基礎モデルは効率的な単一像再構成を可能にするが、細かい幾何学的詳細は欠如している。
本手法は,高精細度フォトグラム法と同等の高忠実度再構成を実現するため,最先端の単一画像・複数ビュー法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:02:11 GMT)
Dynamic Symmetric Point Tracking: Tackling Non-ideal Reference in Analog In-memory Training [46.8] 本稿では,SPキャリブレーションのパルス複雑度と推定誤差の最初の理論的特徴について述べる。
本研究では,モデルトレーニング中にSPを追跡する動的SP推定法を提案し,その収束保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:41:34 GMT)
Counterfactual Simulation Training for Chain-of-Thought Faithfulness [46.3] 我々は,CST(Counterfactual Simulation Training)と呼ばれるトレーニング手法を導入する。
CSTは、シミュレーターが偽の入力に対してモデルの出力を正確に予測できるCoTに報酬を与える。
最大235Bパラメータのモデルによる実験により、CSTはキューベースのカウンターファクトの精度を大幅に向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:15:30 GMT)
Mach-Zehnder interferometer for in-situ characterization of atom traps [45.9] 弱い非調和ポテンシャルをその場で評価するためのマッハ・ツェンダー干渉計に基づく手法を提案する。
我々は、そのトラップ周波数と上界の非調和度等級を正確に決定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:00:53 GMT)
Neural network optimization strategies and the topography of the loss landscape [45.9] 勾配降下(SGD)によるニューラルネットワーク学習について検討する。
これら2つの最適化手法によって得られたニューラルネットワークパラメータを,いくつかの計算ツールを用いて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:49:13 GMT)
SurgAtt-Tracker: Online Surgical Attention Tracking via Temporal Proposal Reranking and Motion-Aware Refinement [45.4] SurgAtt-Trackerは外科的注意をしっかり追跡する総合的なフレームワークである。
複数の外科的データセットの実験は、SurgAtt-Trackerが一貫して最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:30:51 GMT)
Autonomous Sea Turtle Robot for Marine Fieldwork [45.2] 生物に触発された移動とフィールド対応の自律性の間のギャップを埋める,海カメに触発された自律水中ロボットについて紹介する。
このロボットは、頑丈な奥行き安定化と障害物回避と目標中心制御を組み合わせて、複雑な地形の中で動く物体を追跡し、対話する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:36:19 GMT)
BFA++: Hierarchical Best-Feature-Aware Token Prune for Multi-View Vision Language Action Model [44.7] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、VLM(Large Vision Language Models)を利用して、命令と視覚入力を共同で解釈することで、大きなブレークスルーを達成した。
視覚トークンの大幅な増加、特にマルチビュー入力は、リアルタイムロボット操作に深刻な課題をもたらす。
VLAモデルに特化して設計された動的トークンプルーニングフレームワークであるBFA++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:31:52 GMT)
Steering Away from Memorization: Reachability-Constrained Reinforcement Learning for Text-to-Image Diffusion [44.5] 現在の緩和戦略は、通常、暗記を減らすために画像の品質を犠牲にするか、迅速にアライメントする。
本稿では,生成の忠実さを保ちながら記憶を防止する推論時フレームワークであるReachability-Aware Diffusion Steering (RADS)を提案する。
RADSは拡散復調過程を力学系としてモデル化し、到達可能性解析の概念を適用して「後方到達管」を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:07:08 GMT)
When can we trust untrusted monitoring? A safety case sketch across collusion strategies [43.9] プリデプロイテストに基づく安全性の厳格な実証方法を開発した。
我々は、受動的自己認識、因果共謀(隠蔽された信号)、因果共謀(スケジューリングポイント経由の隠蔽信号)、複合戦略を含む分類学を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:23:21 GMT)
Spa3R: Predictive Spatial Field Modeling for 3D Visual Reasoning [43.7] 空間知能は、明示的な空間的インストラクションチューニングによって課されるのではなく、2次元視覚のみから現れる。
本稿では,未提示のマルチビュー画像から直接,空間表現の統一化を学習する,自己教師型フレームワークであるSpa3Rを紹介する。
実験では、Spa3-VLMが3D VQAで58.6%の最先端の精度を達成し、従来の方法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:37:34 GMT)
Echoes Over Time: Unlocking Length Generalization in Video-to-Audio Generation Models [42.8] マルチモーダル・ツー・オーディオ生成におけるスケーリングの課題に対処し、短いインスタンスでトレーニングされたモデルがテスト中により長いインスタンスに一般化できるかどうかを検討する。
提案手法は階層的手法と非因果的Mambaを統合し,長大な音声生成を支援する。
実験の結果,提案手法は,ビデオ・オーディオ・タスクの先行作業に勝る長大な結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:01:39 GMT)
Statistical Query Lower Bounds for Smoothed Agnostic Learning [42.7] 我々は,最近導入されたCKKMS24によるスムーズな学習の複雑さについて検討した。
具体的には、滑らかなモデルにおいて、ガウス分布の下で半空間を不可知的に学習することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:46:46 GMT)
From Scale to Speed: Adaptive Test-Time Scaling for Image Editing [42.7] Image Chain-of-Thought (Image-CoT)は、推論時間を拡張して画像生成を改善するテストタイムスケーリングパラダイムである。
本稿では、編集効率と性能を向上させるオンデマンドテストタイムスケーリングフレームワークであるAdaptive Edit-CoT(ADE-CoT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:13:16 GMT)
Unseen-Codebases-Domain Data Synthesis and Training Based on Code Graphs [42.6] 大きな言語モデル(LLM)は、しばしば性能が悪く幻覚の頻度が高い。
本研究では,アンセエンスから構築したコードグラフに基礎を置いた推論対応データ合成のための2段階のトレーニングフレームワークを提案する。
我々はunseensのコード生成のための新しいベンチマークUnseenCodeBenchを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:36:34 GMT)
Qudit stabiliser codes for $\mathbb{Z}_N$ lattice gauge theories with matter [42.4] 素次元$N$と動的物質を結合した$mathbbZ_N$ゲージ理論は、クーディット安定化符号として表現できることを示す。
安定化器形式を用いて、符号化された$mathbbZ_N$ゲージ理論の2つの異なるボソニックモデルへの正確な写像を定式化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:07:05 GMT)
MIRROR: Multimodal Iterative Reasoning via Reflection on Visual Regions [42.0] 視覚領域の反射によるマルチモーダル反復推論のためのMIRRORフレームワークを提案する。
ビジュアルリフレクションをコアメカニズムとして埋め込むことで、MIRRORはドラフト、批評、地域ベースの検証、リビジョンを含むクローズドループプロセスとして定式化される。
一般的な視覚言語ベンチマークと代表的な視覚言語推論ベンチマークの両方の実験は、MIRRORが正確性を改善し、視覚幻覚を減らすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:35:41 GMT)
SOM-VQ: Topology-Aware Tokenization for Interactive Generative Models [42.0] 我々は,ベクトル量子化と自己組織化マップを組み合わせたトークン化手法であるSOM-VQを導入し,離散的なコードブックを学習する。
SOM-VQはより学習しやすいトークンシーケンスを生成し、コード空間に明示的な幾何学を提供する。
我々は,運動構造,スムーズな時間的連続性,インタラクティブなユースケースがトポロジに配慮した制御を特に自然に行う領域である,人間の動作生成に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:29:04 GMT)
A mathematical model for the Einstein-Podolsky-Rosen argument [42.0] 本研究では,2つの量子粒子からなる非相対論的系について検討した。
我々は、スピンの状態と第二粒子の状態の間に相関があることを厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:04:30 GMT)
MERRY: Semantically Decoupled Evaluation of Multimodal Emotional and Role Consistencies of Role-Playing Agents [41.8] MERRYは、ロールプレイングエージェントのマルチモーダル感情とロールの組み合わせを評価するための意味的に分離された評価フレームワークである。
我々は,従来の主観的スコアリング手法を,新たな双方向証拠抽出タスクに変換する。
我々はMERRYに基づいて広範囲な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:53:58 GMT)
A Theoretical Framework for Modular Learning of Robust Generative Models [41.7] 大規模生成モデルのトレーニングはリソース集約的であり、データセットの重み付けに大きく依存している。
本稿では,事前学習した専門家の集合をゲーティング機構を介して組み合わせたモジュラー生成モデリングの理論的枠組みを提案する。
モジュラーアーキテクチャは、競合を効果的に軽減し、モノリシックなベースラインを堅牢に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:25:20 GMT)
Upper-Linearizability of Online Non-Monotone DR-Submodular Maximization over Down-Closed Convex Sets [40.6] ダウンクロース凸関数上の非モノトンダイミッシング・リターン関数のオンライン投影について検討した。
我々の主な貢献は、慎重に設計された指数的再パラメータ化の下で、このクラスが1/e$linear-izableであることを示す新しい構造結果である。
その結果、ラウンド毎に1つのクエリで$O(T1/2)$static regretを取得し、適応性と動的後悔の保証をアンロックする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:59:42 GMT)
INSURE-Dial: A Phase-Aware Conversational Dataset & Benchmark for Compliance Verification and Phase Detection [40.2] 年間約1兆米ドルの電話が米国の医療から排水されている。
我々は、コンプライアンス対応音声エージェントの開発と評価のための最初の公開ベンチマークであるINSURE-Dialを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:16:00 GMT)
Turing Test on Screen: A Benchmark for Mobile GUI Agent Humanization [40.0] エージェントが人間中心のエコシステムで生き残るためには、彼らは人間化能力を進化させなければならない、と我々は主張する。
この作業は、エージェントがタスクを実行できるかどうかから、人間中心のエコシステム内でそれを実行する方法へとパラダイムをシフトさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 04:29:42 GMT)
From Prompts to Performance: Evaluating LLMs for Task-based Parallel Code Generation [39.4] 大規模言語モデルは、コード生成において強力な能力を示すが、効率的な並列プログラムを作成するスキルは、あまり研究されていない。
本稿では,LLMが3種類の入力プロンプトからタスクベースの並列コードを生成する方法について検討する。
我々は,OpenMP Tasking,C++標準並列処理,非同期多タスクランタイムHPXの3つのプログラミングフレームワークに注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:49:10 GMT)
MCPShield: A Security Cognition Layer for Adaptive Trust Calibration in Model Context Protocol Agents [39.3] 我々は,MPPベースのツールを呼び出す際に,エージェントのセキュリティを保証するプラグインセキュリティ認知層としてMPPShieldを提案する。
我々の研究は、オープンエージェントエコシステムにおけるMPPベースのツール呼び出しに対して、実用的で堅牢なセキュリティ保護を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:08:48 GMT)
Onboard-Targeted Segmentation of Straylight in Space Camera Sensors [39.1] 本研究では,宇宙カメラ断層のセマンティックセグメンテーションのための人工知能(AI)に基づく方法論について詳述する。
我々は、カメラの視野(FoV)周辺の太陽の存在によって引き起こされる成層圏効果のセグメンテーションに対処する。
異常画像は、我々の発行したデータセットから抽出される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:15:13 GMT)
Modelling quantum measurements without superposition [39.1] 動作上古典的なデバイスのみを用いて量子測定の集合をモデル化できるかどうかを検討する。
このことから古典的測度モデルを提案することができ、これは可換測度よりも強いことを示す。
我々の研究は、量子測定装置の資源としての重ね合わせに光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:33:38 GMT)
Disentangled Hierarchical VAE for 3D Human-Human Interaction Generation [39.0] 既存の方法は、すべての動き情報を単一の潜在表現に圧縮する。
これはしばしば意味的ミスアライメントや、侵入や接触の欠如など、物理的に不確実な成果物につながる。
本稿では,階層型変分オートエンコーダを用いた構造的かつ制御可能なHHI生成のための潜時拡散法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:12:29 GMT)
High-Dimensional Robust Mean Estimation with Untrusted Batches [38.1] 本研究では,N$ユーザによるデータのコントリビューションを行う協調環境での高次元平均推定について検討した。
例えば、$varepsilon$-fraction of users is completely adversarial, and the more good' users provide data from distributions that related to $P$ but deviate by a near parameter $$.
我々のアルゴリズムは、最小最大誤差率$O(sqrtvarepsilon/n + sqrtd/nN + sを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:59:37 GMT)
DA-Cal: Towards Cross-Domain Calibration in Semantic Segmentation [37.9] DA-Calは、ターゲットドメインのキャリブレーションをソフトな擬似ラベル最適化に変換するクロスドメインフレームワークである。
実験によると、DA-Calは複数のUDAセグメンテーションベンチマークで既存の自己学習フレームワークとシームレスに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:03:41 GMT)
Nonparametric Teaching of Attention Learners [37.6] 本稿では,非パラメトリック教育の観点から学習過程を再解釈する,Attention Neural Teaching (AtteNT) という新しいパラダイムを提案する。
具体的には,LLMでは13.01%,ViTでは20.58%のトレーニング時間短縮が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 01:42:48 GMT)
Task Concurrency and Compatibility in Measurement-Based Quantum Networks [37.3] 測定ベースの量子ネットワーク(MBQNs)は、絡み合い要求を満たすために、マルチパーティイトの事前共有の絡み合いリソースに依存している。
従来の設計では、複数のタスクが同時に到着し、同じ絡み合いに競合することを無視して、これらのリソースを個々のタスクに最適化する。
コンカレントタスクが同じ絡み合いリソースで満足できるかどうかを設計レベルの指標として互換性を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:22:53 GMT)
FLIM Networks with Bag of Feature Points [37.2] FLIM(Feature Learning from Image Markers)は、バックプロパゲーションのないいくつかの代表画像の識別領域上のユーザ描画マーカーからエンコーダフィルタを推定する。
FLIM-Bag of Feature Points (FLIM-BoFP) はフィルタ推定法としてかなり高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:36:22 GMT)
Assessing quantum coherence in quantum annealers [37.1] アナログ量子シミュレータにおけるシステムワイドコヒーレンス同定のための診断手段として,多体コヒーレント振動(MBCO)を用いる。
この研究は、ノイズの多い大規模量子プラットフォームにおける量子コヒーレンス探索の一般的なロードマップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:39:41 GMT)
PhyGHT: Physics-Guided HyperGraph Transformer for Signal Purification at the HL-LHC [37.0] 物理誘導型ハイパーグラフ変換器(PhyGHT)は,距離認識型局所グラフとグローバル自己注意を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャである。
極端積み上げ条件をモデル化するために,トップクォーク対生成のシミュレーションデータセットを新たにリリースする。
PhyGHTは、信号のエネルギーと質量補正係数を予測する際に、最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:07:33 GMT)
UrbanFM: Scaling Urban Spatio-Temporal Foundation Models [37.0] 動的システムとしての都市システムは、人間の移動と都市の進化の基本的な法則を符号化した動的時間的データストリームを生成する。
AI for Scienceは、気象学のような分野における基礎モデルの変革的なパワーを目撃しているが、都市コンピューティングは「シナリオ固有の」モデルによって断片化されている。
我々は,大規模データからアーキテクチャを統一するために,限られた帰納バイアスで設計された最小限の自己注意型アーキテクチャであるUrbanFMを提案する。
実験により、UrbanFMは、大規模な都市時間基盤モデルに向けた第一歩として、都市とタスクをまたいだ顕著なゼロショットの一般化を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:26:46 GMT)
OrthoDiffusion: A Generalizable Multi-Task Diffusion Foundation Model for Musculoskeletal MRI Interpretation [36.5] 筋骨格障害は、世界的な健康上の重荷であり、世界中の障害の主要な原因である。
マルチタスク筋骨格MRIの解釈のために設計された統合拡散基盤モデルOrthoDiffusionを開発した。
このフレームワークは、3つの方向特異的な3D拡散モデルを利用しており、15,948個のラベルのない膝MRIスキャンで自己指導的に事前訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:29:10 GMT)
Path-Decoupled Hyperbolic Flow Matching for Few-Shot Adaptation [36.3] ユークリッド型フローマッチングは平坦な幾何学の基本的限界を無視する。
そこで我々はローレンツ多様体の指数展開を利用した経路分離型ハイパーボリックフローマッチングを提案する。
コードとモデルはリリースされます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:12:58 GMT)
Refactoring for Novices in Java: An Eye Tracking Study on the Extract vs. Inline Methods [36.1] 開発者は多くの場合、読みやすさ、理解、再利用を改善するためのメソッドを抽出するが、インライン化はロジックを1ブロックに保持する。
動的アプローチを用いたインライン法対抽出法について検討し,課題を読み解きながら視線追跡を行った。
主要なコード領域を分析し、時間と試行とともに視覚的努力と読書行動(固定期間とカウント、回帰、再考)を比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:44:17 GMT)
PropFly: Learning to Propagate via On-the-Fly Supervision from Pre-trained Video Diffusion Models [35.6] PropFlyは、伝搬ベースのビデオ編集のためのトレーニングパイプラインである。
PropFlyはトレーニング済みのビデオ拡散モデル(VDM)に依存している。
我々のパイプラインは、事前訓練されたVDMにアタッチされたアダプタが、誘導変調フローマッチング(GMFM)損失を介して編集を伝達することを学ぶことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:11:08 GMT)
BBQ-to-Image: Numeric Bounding Box and Qolor Control in Large-Scale Text-to-Image Models [34.7] BBQは,数値境界ボックスとRGB三重項を統一された構造化テキストフレームワーク内で条件付ける大規模テキスト・ツー・イメージモデルである。
BBQは強力なボックスアライメントを実現し、最先端のベースラインよりもRGB色の忠実度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:22:42 GMT)
A Lightweight Defense Mechanism against Next Generation of Phishing Emails using Distilled Attention-Augmented BiLSTM [34.1] MobileBERTの教師は、BiLSTMモデルに変形する前に微調整を受け、多面的な注意を払っている。
このシステムは、コンパクトなサイズを維持しながら、精度とレイテンシの点で優れた性能を示す。
本稿では,高交通条件下でのシステム性能とプライバシ保護のためのセキュリティ対策,運用展開のための実装方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:06:45 GMT)
Characterization-free classification and identification of the environment between two quantum players [33.2] 量子チャネルの因果構造を分類することは、量子ネットワークの検証と量子資源の認証に不可欠である。
本稿では,AliceとBobという2人の孤立したプレイヤーが,チャネルを仲介する未知の環境が採用する定階戦略を分類し,識別することのできるキャラクタリゼーションフリープロトコルを提案する。
プロトコルを光学プラットフォーム上で実験的に実証し、いくつかの戦略を確実に区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:16:01 GMT)
PreScience: A Benchmark for Forecasting Scientific Contributions [32.6] PreScienceは、研究プロセスを4つの相互依存的な生成タスクに分解する科学的予測ベンチマークである。
コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・コントリビューションの新たな尺度であるLACERScoreを含む,各タスクのベースラインと評価を開発する。
結果として得られる合成コーパスは、同時代の人間による研究よりも体系的に多様性が低く、新規性も低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 01:37:53 GMT)
Interleaved Head Attention [31.9] MHA(Multi-Head Attention)は、現代大規模言語モデル(LLM)の根底にあるコア計算プリミティブである。
IHA(Interleaved Head Attention)を提案する。これは1頭あたり$P$の擬似ヘッドを構成することで、クロスヘッドミキシングを可能にする。
IHAはRULERのマルチキー検索を10-20%改善し(4k-16k)、OpenThoughtsでの推論を微調整した後、GSM8Kを5.8%改善し、MATH-500を2.8%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:05:23 GMT)
Dropping Anchor and Spherical Harmonics for Sparse-view Gaussian Splatting [31.8] 我々は,新しいアンカーベースDropout戦略であるDropAnSH-GSを提案する。
提案手法は,特定のガウスをアンカーとしてランダムに選択し,空間的近傍を同時に除去する。
我々は、高次SHをランダムに下降させ、低次SHの外観情報を集中させることにより、色属性へのドロップアウトを拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:11:56 GMT)
VAGNet: Grounding 3D Affordance from Human-Object Interactions in Videos [31.6] 人-物間相互作用(HOI)を支援する3Dオブジェクト上の領域を特定することを目的とした3Dオブジェクト割当グラウンド
既存のほとんどのアプローチは静的な視覚的またはテキスト的手がかりに依存しており、空白は本質的に動的アクションによって定義されていることを無視している。
本稿では,ダイナミックなインタラクションシーケンスを活用して機能的監視を行う,映像誘導型3Dアベイランスグラウンドティングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:00:38 GMT)
Quantum feedback algorithms for DNA assembly using FALQON variants [31.5] 標準FALQON,2次FALQON(SO-FALQON)および時間スケールFALQON(TR-FALQON)を用いて,SARS-CoV-2およびヒトDNAの長読DNA断片を解析した。
数値計算の結果,両変種は基底状態への収束を改善し,回路深度を下げた場合の成功確率を増加させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:44:24 GMT)
Test-Time Training with KV Binding Is Secretly Linear Attention [31.0] KVバインディングをシーケンスモデリング層とするテストタイムトレーニング(TTT)は、オンラインメタ学習の一形態として一般的に解釈される。
学習された線形アテンション演算子の形式として,TTTアーキテクチャの幅広いクラスを表現できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:59:30 GMT)
ST-EVO: Towards Generative Spatio-Temporal Evolution of Multi-Agent Communication Topologies [30.5] 本稿では,コンパクトで強力なフローマッチングベーススケジューリングを用いた対話型通信スケジューリングを支援するST-EVOを提案する。
9つのベンチマークの実験では、ST-EVOの最先端性能が実証され、約5%-25%の精度向上が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:02:02 GMT)
BoxSplitGen: A Generative Model for 3D Part Bounding Boxes in Varying Granularity [30.4] 本稿では,境界ボックスの繰り返し分割による直感的でインタラクティブな3次元形状生成を実現するフレームワークを提案する。
BoxSplitGenと名付けられた最初のモデルは、粒度の異なる3D部分境界ボックスのコレクションを生成する。
第2のモデルであるボックス・ツー・シェイプ生成モデルは、既存の3次元拡散モデルで学習された3次元形状の先行モデルを活用することで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:15:25 GMT)
Evaluating Proactive Risk Awareness of Large Language Models [30.3] 本稿では,大規模言語モデルが潜在的損害を予測できるかどうかを判断し,被害発生前に警告を与える,積極的なリスク認識評価フレームワークを提案する。
本研究では,バタフライデータセットを構築し,環境・生態分野におけるこの枠組みのインスタンス化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:00:00 GMT)
PyVision-RL: Forging Open Agentic Vision Models via RL [30.2] PyVision-RLは、オープンウェイトマルチモーダルモデルの強化学習フレームワークである。
画像理解のためのPyVision-ImageとPyVision-Videoを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:08:33 GMT)
Equitable Evaluation via Elicitation [29.9] スキルを引き出すための対話型AIを構築し、同時に個人が自分の声で話すことができるようにします。
そのようなシステムは、例えば、新しいユーザがプロフェッショナルなネットワーキングプラットフォームに参加する場合や、企業の再編成時に従業員が必要とするものと一致する場合など、デプロイすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:50:14 GMT)
From Logs to Language: Learning Optimal Verbalization for LLM-Based Recommendation in Production [29.6] 大規模言語モデル(LLM)は、生成レコメンデーションシステムのための将来的なバックボーンである。
LLMに基づくレコメンデーションの言語化を学習するデータ中心フレームワークを提案する。
大規模産業ストリーミングデータセットの実験では、学習した言語化によって、発見項目の推奨精度が最大93%向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:15:24 GMT)
Causal Decoding for Hallucination-Resistant Multimodal Large Language Models [29.5] 本稿では,創成時に目的の因果的介入を適用した因果的復号化フレームワークを提案する。
記述的品質を維持しながら、デコーディングのダイナミクスを素早い依存関係に書き換えることで、偽のオブジェクトを減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:35:46 GMT)
QEDBENCH: Quantifying the Alignment Gap in Automated Evaluation of University-Level Mathematical Proofs [29.3] 我々は, 標準の「LLM-as-a-Judge」プロトコルが, 上学部から初期大学院レベルの数学に適用された場合, 体系的なアライメントギャップに悩まされることを実証した。
QEDBenchは、大学レベルの数学における人間の専門家とのアライメントを測定するための、最初の大規模デュアルルーブリックアライメントベンチマークである。
我々は,Claude Opus 4.5,DeepSeek-V3,Qwen 2.5 Max,Llama 4 Maverickなどのフロンティア評価が有意な正のバイアスを示すことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:23:28 GMT)
PIME: Prototype-based Interpretable MCTS-Enhanced Brain Network Analysis for Disorder Diagnosis [29.2] PIMEは、本質的な解釈可能性と最小十分部分グラフ最適化を橋渡しする解釈可能なフレームワークである。
3つのベンチマークfMRIデータセットの実験は、PIMEが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:04:52 GMT)
TraceVision: Trajectory-Aware Vision-Language Model for Human-Like Spatial Understanding [28.8] 終末のフレームワークに軌跡認識空間理解を統合した統合視覚言語モデルを提案する。
Trajectory-aware Visual Perception (TVP)モジュールを使用して、視覚的特徴と軌跡情報を双方向に融合する。
我々は、TraceVisionを軌跡誘導セグメンテーションと映像シーン理解に拡張し、クロスフレームトラッキングと時間的注意分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:15:34 GMT)
Disentangling Geometry, Performance, and Training in Language Models [28.7] モデル性能と非埋め込み行列幾何の関係を系統的に検討する。
実験では108のOLMoスタイルの言語モデルを用いて,制御されたバリエーションで学習を行った。
最高のパフォーマンスモデルは、しばしば高い効果的なランクを示すが、この傾向はタスクやトレーニング設定全体にわたって普遍的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 00:31:04 GMT)
Transcoder Adapters for Reasoning-Model Diffing [28.1] 解釈可能な近似を学習する手法であるトランスコーダ計算を導入する。
トランスコーダアダプタを用いてQwen2.5-Math-7Bとその変種であるDeepSeek-R1-Di-Qwen-7Bの違いを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:40:28 GMT)
GrapHist: Graph Self-Supervised Learning for Histopathology [27.9] 病理組織学のためのグラフベースの自己教師型学習フレームワークであるGrapHistを紹介する。
GrapHistは、さまざまな下流タスクを可能にする一般化可能で構造的にインフォームドされた埋め込みを学ぶ。
以上の結果から,GrapHistは,スライド,領域ハンギング,セルレベルのタスクにおいて,視覚ベースのタスクと比較して,競争性能が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:11:49 GMT)
A Benchmark for Deep Information Synthesis [27.9] DEEPSYNTHは、大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントを現実的で時間を要する問題で評価するために設計された新しいベンチマークである。
7つのドメインにまたがる120のタスクと67カ国をカバーするデータソースを含んでいる。
DEEPSYNTHで評価すると、11の最先端のLDMとディープリサーチエージェントがLLM-judge測定で最大F1スコア8.97と17.5を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:43:32 GMT)
VLA Knows Its Limits [27.4] 実行地平線の変化は、大幅なパフォーマンスの逸脱につながることを示す。
本稿では,予測された各アクションチャンクの実行地平線を動的に推定する最初のテスト時間手法であるAutoHorizonを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:48:48 GMT)
Event-Aided Sharp Radiance Field Reconstruction for Fast-Flying Drones [27.4] 我々は,非同期イベントストリームとモーションブルーフレームを併用して,アジャイルドローン飛行から高忠実度レーダランスフィールドを再構築する統合フレームワークを提案する。
高度にダイナミックなドローン飛行では、動きのぼやけによってRGBフレームが格段に劣化し、事前の信頼性が低下するが、我々の手法は高忠実度レーダランス場を再構成し、微妙なシーンの詳細を保存し、実世界のデータで50%以上の性能向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:02:56 GMT)
Silent Inconsistency in Data-Parallel Full Fine-Tuning: Diagnosing Worker-Level Optimization Misalignment [27.4] クロスワーカーの損失と勾配のばらつきは、従来の監視信号では見えない。
本稿では,標準パイプラインで容易に利用できるトレーニング信号を用いて,作業者レベルの一貫性を定量化する,モデルに依存しない診断フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:43:16 GMT)
Toward a CMOS-integrated quantum diamond biosensor based on NV centers [27.3] CMOS集積量子ダイヤモンドバイオセンシングプラットフォームに向けた進展を報告する。
このシステムは、オンチップのアクティブなクエンチとデジタル読み出しと、外部FPGAベースの光子カウントを統合している。
約90nT/$sqrtmathrmHz/1ピクセルあたりの磁場感度を推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 00:37:17 GMT)
Tune-out wavelength for the thulium atom near 576 nm [27.3] 測定された波長は、空気中の575.646_-0.014+0.016$ nmの波長と一致する。
トラップ損失実験により,Tm基底状態の偏光性におけるゼロの存在が確認された。
575.348から575.689nmの範囲で、ツリウム原子のボース・アインシュタイン凝縮を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:44:20 GMT)
PFGNet: A Fully Convolutional Frequency-Guided Peripheral Gating Network for Efficient Spatiotemporal Predictive Learning [27.3] PFGNetは、ピクセルワイドの周波数誘導ゲーティングによって受容場を動的に変調する完全な畳み込みフレームワークである。
PFGNetは、パラメータとFLOPが大幅に少ないSOTAまたは近SOTA予測性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 04:31:12 GMT)
Turning Semantics into Topology: LLM-Driven Attribute Augmentation for Collaborative Filtering [27.2] Topology-Augmented Graph Collaborative Filtering (TAGCF)は、意味的知識をトポロジ接続に変換する新しいフレームワークである。
この拡張構造における異種関係を効果的にモデル化するために、適応的関係重み付きグラフ畳み込みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:01:47 GMT)
Skill-Inject: Measuring Agent Vulnerability to Skill File Attacks [27.1] SkillInjectは、広く使われているLLMエージェントの、スキルファイルによるインジェクションに対する感受性を評価するベンチマークである。
SkillInjectには、明らかに悪意のあるインジェクションから、その他の正当な命令に隠された微妙なコンテキスト依存的なアタックまで、202のインジェクションタスクペアが含まれている。
以上の結果から,今日のエージェントは,フロンティアモデルによる攻撃成功率の最大80%に対して,非常に脆弱であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:03:02 GMT)
CRAFT-LoRA: Content-Style Personalization via Rank-Constrained Adaptation and Training-Free Fusion [27.1] Low-Rank Adaptation (LoRA) は、LoRA重みを異なる概念に組み合わせることで正確な制御を行うことのできる、効率的なパーソナライズアプローチを提供する。
既存の組み合わせ技術は、コンテンツとスタイルの表現の絡み合い、要素の影響を制御するのに不十分なガイダンス、しばしば追加のトレーニングを必要とする不安定な重み付けといった、永続的な課題に直面している。
1)低ランク投射残差を注入し、疎結合なコンテンツやスタイルのサブスペースの学習を促進するランク制約付きバックボーン微調整、(2)セマンティック拡張と精密制御が可能な専門分野のエキスパートエンコーダを特徴とするプロンプト誘導アプローチ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:30:28 GMT)
CAMEL: Confidence-Gated Reflection for Reward Modeling [26.9] CAMELは、まず軽量なシングルトークン選択決定を行う信頼度の高いリフレクションフレームワークである。
提案手法は,プレフィックス強化による強化学習を通じて学習し,そのモデルに様々な初期判定を施し,真の修正を促す。
実証的に、CAMELは82.9%の平均精度で広く使用されている3つの報酬モデルベンチマーク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） (Tue, 24 Feb 2026 08:20:08 GMT)
Stochastic Neural Networks for Quantum Devices [26.9] ゲート型量子コンピューティングにおいて,ニューラルネットワークを量子回路として表現し,最適化するための定式化を提案する。
古典的なパーセプトロンによって動機付けられたニューロンは、量子ニューラルネットワークに導入され、結合される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:16:10 GMT)
VGGDrive: Empowering Vision-Language Models with Cross-View Geometric Grounding for Autonomous Driving [26.6] 自律運転のためのクロスビュー3D幾何モデリング能力は自明であるが、既存のビジョンランゲージモデルには本質的にこの能力がない。
本稿では,視覚言語モデルに自律走行のための幾何学的グラウンドリングを用いた新しいアーキテクチャ,VGGDriveを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:33:44 GMT)
KUDA: Knowledge Unlearning by Deviating Representation for Large Language Models [26.4] 大規模言語モデル(LLM)は、多種多様なコーパスの事前学習を通じて大量の知識を得る。
LLMのアンラーニングは、トレーニングデータにおける機密性、著作権、有害なコンテンツに関連するリスクを減らすための有望なテクニックである。
本研究では,LLMの知識レベルでの効果的な学習を実現するために,Deviating representAtion (KUDA) を用いた知識未学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:28:12 GMT)
Multi-Round Human-AI Collaboration with User-Specified Requirements [26.4] 我々は、対実的害と相補性という2つの原則によって支配される人間中心の視点を採用する。
ユーザ定義ルールにより,これらの概念を形式化し,利用者が害と相補性の意味を正確に指定できるようにする。
非定常的相互作用のダイナミクスの下でも,我々のオンライン手続きは所定の反実的被害と相補的違反率を維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:15:39 GMT)
Cycle-Consistent Tuning for Layered Image Decomposition [26.3] ビジュアルレイヤを現実世界のイメージに切り離すことは、視覚とグラフィックスにおいて永続的な課題である。
層状分離に大規模な拡散基盤モデルを利用するインコンテキスト画像分解フレームワークを提案する。
提案手法は, 高精度かつコヒーレントな分解を実現し, その他の分解タイプに対して効果的に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:10:31 GMT)
Is Multi-Distribution Learning as Easy as PAC Learning: Sharp Rates with Bounded Label Noise [26.2] k$分布の学習は、各分布が別々に学習されない限り、一定の雑音レベル下であっても、$k/2$で遅い速度でスケーリングすることを示した。
重要な技術的貢献は、ほぼ最適性を証明する統計的コストをキャプチャする構造化仮説テストフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:00:15 GMT)
Why Pass@k Optimization Can Degrade Pass@1: Prompt Interference in LLM Post-training [25.8] Pass@kは、大きな言語モデルタスクを検証するために広く使われているパフォーマンス指標である。
pass@kは改善され、pass@1はそのようなメソッドで分解される。
pass@$k$ ポリシー勾配はpass@1グラデーションと競合する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:43:08 GMT)
From Isolation to Integration: Building an Adaptive Expert Forest for Pre-Trained Model-based Class-Incremental Learning [25.8] CIL(Class-Incremental Learning)は、古いクラスを忘れずに新しいクラスを学ぶモデルを必要とする。
我々は,より優れた知識共有のためのセマンティック誘導適応エキスパートフォレスト(SAEF)を提案する。
いくつかのベンチマークデータセットの実験は、SAEFがSOTAのパフォーマンスを達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:48:13 GMT)
Efficient Uncoupled Learning Dynamics with $\tilde{O}\!\left(T^{-1/4}\right)$ Last-Iterate Convergence in Bilinear Saddle-Point Problems over Convex Sets under Bandit Feedback [25.1] 両線形サドル点問題における学習アルゴリズムの終点収束について検討する。
我々の主な貢献は、非結合学習アルゴリズムの設計であり、高い確率でナッシュ平衡への最終点収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:27:36 GMT)
LogicGraph : Benchmarking Multi-Path Logical Reasoning via Neuro-Symbolic Generation and Verification [24.9] 本稿では,マルチパス論理推論を体系的に評価する最初のベンチマークであるLogicGraphを紹介する。
このパイプラインは、高深度マルチパス推論によって定式化されたソルバ検証推論問題を導出する。
収束状態と発散状態の両方においてモデル性能を厳格に評価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） (Tue, 24 Feb 2026 16:04:26 GMT)
AdapTools: Adaptive Tool-based Indirect Prompt Injection Attacks on Agentic LLMs [24.7] AdapToolsは、ステルス攻撃ツールを選択し、適応攻撃プロンプトを生成する、新しい適応IPI攻撃フレームワークである。
AdapToolsは攻撃成功率を2.13倍改善し、システムの実用性は1.78に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:32:19 GMT)
ICON: Indirect Prompt Injection Defense for Agents based on Inference-Time Correction [24.4] ICONは、タスクの連続性を維持しながら攻撃を中和する、調査と軽減のためのフレームワークである。
ICONは競争力のある0.4%のASRを達成し、商業グレード検出器と一致し、50%以上のタスクユーティリティーゲインを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:13:05 GMT)
Efficient and Explainable End-to-End Autonomous Driving via Masked Vision-Language-Action Diffusion [23.8] Masked Vision-Language-Action Diffusion for Autonomous Driving (MVLAD-AD)は、効率的な計画と意味論的説明のギャップを埋める新しいフレームワークである。
本稿では,実世界の運転分布から,運動的に実現可能なウェイポイントのコンパクトなコードブックを構築するための,離散的なアクショントークン化戦略を提案する。
nuScenesおよび派生ベンチマークの実験により、MVLAD-ADはより優れた効率を実現し、計画精度において最先端の自己回帰的および拡散的ベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:59:10 GMT)
SimToolReal: An Object-Centric Policy for Zero-Shot Dexterous Tool Manipulation [23.6] 我々は、ツール操作のためのsim-to-real RLポリシーの一般化に向けて、SimToolRealを提案する。
1つのオブジェクトとタスクに焦点をあてるのではなく、シミュレーションにおいて様々なツールのようなオブジェクトプリミティブを手続き的に生成する。
我々は,SimToolRealが,特定の対象オブジェクトやタスクに対して訓練された専門的RLポリシーのパフォーマンスを37%向上させながら,事前および固定グラフ法を37%向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:10:02 GMT)
From Pairs to Sequences: Track-Aware Policy Gradients for Keypoint Detection [23.4] キーポイントベースのマッチングは、Structure-from-Motion (SfM) やSLAMといった現代の3Dビジョンシステムの基本コンポーネントである。
本稿では,キーポイントを直接画像シーケンス上で最適化する新しいエンドツーエンド強化学習フレームワークであるTraqPointを紹介する。
私たちの中核的なイノベーションは、複数のビューにまたがるキーポイントの一貫性と特異性を共同で促進する、トラックアウェアの報酬メカニズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:24:25 GMT)
Not Just What's There: Enabling CLIP to Comprehend Negated Visual Descriptions Without Fine-tuning [23.1] CLIPのようなビジョンランゲージモデル(VLM)は否定を理解するのに苦労する。
既存の方法は、微調整のCLIPのテキストエンコーダを通じて否定的理解を洗練し、過度に適合するリスクがある。
我々はCLIPの視覚的記述の理解能力を高めるプラグイン・アンド・プレイフレームワークであるCLIPGlassesを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:55:39 GMT)
VAUQ: Vision-Aware Uncertainty Quantification for LVLM Self-Evaluation [22.9] LVLM(Large Vision-Language Models)はしばしば幻覚を呈し、現実世界のアプリケーションに安全な配置を制限している。
LVLM自己評価のための視覚対応不確実性定量化フレームワークVAUQを提案する。
VAUQは、モデルの出力が視覚的証拠に依存するかを明確に測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:11:14 GMT)
Tree crop mapping of South America reveals links to deforestation and conservation [22.9] 我々は,Sentinel-1およびSentinel-2衛星画像に基づいて学習した多時間深度学習モデルを用いて,南アメリカにおける最初の10m分解能木作図を提示する。
この地図は、約1100万ヘクタールの樹木を識別しており、その23%は2000-2020年の森林被覆損失と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:23:02 GMT)
Predicting Sentence Acceptability Judgments in Multimodal Contexts [22.1] これまでの研究は、人間の文受容性判定を予測するディープニューラルネットワーク(DNN)の能力について検討してきた。
視覚画像への事前曝露が人や大言語モデル(LLM)の判断に及ぼす影響を考察する。
以上の結果から,視覚的イメージが人間の受容性評価にはほとんど影響を与えていないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:54:38 GMT)
Fuz-RL: A Fuzzy-Guided Robust Framework for Safe Reinforcement Learning under Uncertainty [22.0] Fuz-RLは安全なRLのためのファジィ測度誘導型ロバストフレームワークである。
本稿では,Fuz-RLが既存の安全なRLベースラインをモデルフリーで効果的に統合できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:50:17 GMT)
Robust AI Evaluation through Maximal Lotteries [21.8] 最大抽選は、特定のタスクやユーザサブポピュレーションで著しく過小評価されるモデルに好適であることを示す。
選好データにおいて、最短ケース性能を最適化するロバストな宝くじを導入する。
ランキングから複数の勝者の集合に移行することで、ロバストな宝くじは、補完的なAIシステムのエコシステムへの原則的なステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:01:11 GMT)
"Are You Sure?": An Empirical Study of Human Perception Vulnerability in LLM-Driven Agentic Systems [21.8] AMDに対するヒトの感受性を測定するため,303人の参加者による最初の大規模実験を行った。
重要な10の発見は、重大な脆弱性を明らかにし、将来の防衛的視点を提供します。
HAT-Labに基づく経験的学習では、リスクを知覚するユーザの90%以上がAMDに対して注意を喚起している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:23:11 GMT)
Efficient Hierarchical Any-Angle Path Planning on Multi-Resolution 3D Grids [21.8] 本稿では,計算的トラクタビリティ問題を克服しつつ,任意の角度プランナの最適性と完全性を有する手法を提案する。
実環境および合成環境における実験は、提案手法のソリューションの品質と速度を実証する。
このフレームワークはオープンソースで、ロボティクスとプランニングのコミュニティが私たちの研究の上に構築できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:18:36 GMT)
EW-DETR: Evolving World Object Detection via Incremental Low-Rank DEtection TRansformer [21.6] 進化的世界オブジェクト検出(Evolving World Object Detection, EWOD)は, 漸進的学習, ドメイン適応, 未知の検出を, 例のない制約下で実現するパラダイムである。
3つの相乗的モジュールでDETRに基づく検出器を増強するEW-DETRフレームワークを提案する。
このフレームワークはDETRベースの検出器をまたいで一般化し、最先端のRF-DETRが進化する世界の環境で効果的に動作できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:06:04 GMT)
Stop-Think-AutoRegress: Language Modeling with Latent Diffusion Planning [21.4] STAR-LDMは「思考」フェーズを組み込んでおり、継続する前に拡散を通じて意味的な計画を洗練するために生成を一時停止する。
評価の結果,STAR-LDMは言語理解ベンチマークにおいて類似のモデルよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 04:09:31 GMT)
Inner Speech as Behavior Guides: Steerable Imitation of Diverse Behaviors for Human-AI coordination [21.3] 模倣学習は、そのようなエージェントを構築するための顕著なアプローチの1つとして現れてきた。
行動意図の内部表現として言語を用いるフレームワークMIMICを提案する。
MIMICは、エージェントを行動特化音声に条件付けすることで、推論時の行動のきめ細かいステアリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:37:42 GMT)
BrepGaussian: CAD reconstruction from Multi-View Images with Gaussian Splatting [21.3] 境界表現(B-rep)は、その明示的な境界として3次元固体をモデル化する。
ディープラーニングの最近の進歩は、3次元形状の復元を大幅に改善した。
2次元画像から3次元パラメトリック表現を学習する新しいフレームワークであるB-rep Splattingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:03:45 GMT)
Cooperative-Competitive Team Play of Real-World Craft Robots [21.3] 我々はシミュレーション、分散学習フレームワーク、物理ロボットコンポーネントを含む総合的なロボットシステムを開発する。
そこで我々は,このプラットフォーム上で協調的かつ競争的な政策を効果的に訓練するための強化学習手法を提案し,評価する。
実環境におけるマルチロボットカー競争ゲームと協調作業による実験により,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:15:37 GMT)
SmartBench: Evaluating LLMs in Smart Homes with Anomalous Device States and Behavioral Contexts [21.2] スマートホームアシスタントの重要な機能は、ホーム環境が異常な状態にあることを検知する能力である。
LLMは異常状態が存在するかどうかを正確に判断し、明確な説明または実行可能な提案を提供する必要がある。
次世代LCMベースのスマートホームアシスタントの異常検出機能を強化するため,SmartBenchを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:07:44 GMT)
FinAnchor: Aligned Multi-Model Representations for Financial Prediction [21.0] FinAnchorは、基礎モデルを微調整することなく、複数の財務文書からの埋め込みを統合する軽量フレームワークである。
複数の財務的NLPタスクの中で、FinAnchorは強力な単一モデルベースラインと標準アンサンブルメソッドを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:02:09 GMT)
Is the Trigger Essential? A Feature-Based Triggerless Backdoor Attack in Vertical Federated Learning [21.0] 本稿では,垂直統合学習(VFL)における新たなバックドア攻撃経路を提案する。
ターゲットとなるバックドア攻撃のラベル推論、増幅と摂動機構を備えた毒の発生、攻撃を実装するバックドア実行の3つのモジュールで構成されている。
我々の攻撃は3つのベースラインバックドア攻撃を2～50倍に上回り、メインタスクに最小限の影響を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:33:29 GMT)
Object-Scene-Camera Decomposition and Recomposition for Data-Efficient Monocular 3D Object Detection [20.9] モノクロ3Dオブジェクト検出(M3OD)は本質的に悪用されているため、高性能なディープラーニングベースのM3ODモデルをトレーニングするには、大量のラベル付きデータが必要である。
トレーニングデータをより効率的に活用するために,オンラインのオブジェクト・シーン・カメラ分解と再構成データ操作方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:22:58 GMT)
Rethink Efficiency Side of Neural Combinatorial Solver: An Offline and Self-Play Paradigm [20.7] ニューラルコンビネーション最適化(NCO)のための効率的なオフライン・セルフプレイを可能にする多目的学習パラダイムであるECOを提案する。
非効率なオンラインパラダイムを超えて、教師付きウォームアップと反復的直接選好最適化(DPO)からなる2段階のオフラインパラダイムを導入する。
トレーニングを安定させるために、トレーニング中の継続的なポリシー改善を保証するブートストラップ機構を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:53:24 GMT)
Bridging Physically Based Rendering and Diffusion Models with Stochastic Differential Equation [20.4] 拡散に基づく画像生成装置は、テキストや画像の状態からリアルなコンテンツを生成できる。
物理ベースのレンダリング(PBR)は微粒な物理制御を提供するが、プロンプト駆動の柔軟性に欠ける。
我々はモンテカルロのレンダリングと拡散に基づく生成モデリングを橋渡しする統一的な定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:44:12 GMT)
Interaction-aware Representation Modeling with Co-occurrence Consistency for Egocentric Hand-Object Parsing [20.4] エンドツーエンドインタラクション対応トランス(InterFormer)を提案する。
DQG(Dynamic Query Generator)、DFS(Dual-context Feature Selector)、CoCo(Conditional Co-occurrence)の3つの重要なコンポーネントを統合している。
提案モデルでは,EgoHOSの最先端性能と,非配布のミニHOI4Dデータセットの課題を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:39:18 GMT)
Olbedo: An Albedo and Shading Aerial Dataset for Large-Scale Outdoor Environments [20.3] オルベド(Olbedo)は、野外アルベドの分解のための大規模な空中データセットである。
オルベドには4つの風景タイプ、複数年、様々な照明条件で撮影された5,664個のUAV画像が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:37:10 GMT)
Boosting Instance Awareness via Cross-View Correlation with 4D Radar and Camera for 3D Object Detection [20.0] SIFormerは4Dレーダーとカメラを用いた3Dオブジェクト検出のためのシーンインスタンス対応トランスフォーマーである。
実験の結果、SIFormerはView-of-Delft、TJ4DRadSet、NuScenesのデータセットで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:25:53 GMT)
SELAUR: Self Evolving LLM Agent via Uncertainty-aware Rewards [19.8] 大規模言語モデル(LLM)は、多段階意思決定エージェントとしてますます多くデプロイされている。
不確実性はモデルの信頼性を反映し、探索が必要な場所を明らかにし、失敗した軌道でも貴重な学習手段を提供する。
報酬設計に不確実性を直接組み込んだ強化学習フレームワークである、不確実性を意識したRewardsによる自己進化型LLMエージェントSELAURを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:04:54 GMT)
UDVideoQA: A Traffic Video Question Answering Dataset for Multi-Object Spatio-Temporal Reasoning in Urban Dynamics [19.6] 本稿では,動的な都市景観の非記述的実環境挙動を捉えたベンチマークデータセットであるUrban Dynamics VideoQAを紹介する。
UDVideoQAは、さまざまな交通、天気、照明条件下で複数の交差点で記録された16時間の交通映像から収集される。
データセットには8時間にわたる濃密な注釈付きビデオで生成された28Kの質問応答ペアが含まれており、毎秒平均1質問が作成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:33:12 GMT)
The Art of Efficient Reasoning: Data, Reward, and Optimization [19.3] 大規模言語モデル(LLM)は、スケールしたChain-of-Thought(CoT)推論の恩恵を受けるが、計算オーバーヘッドも重い。
効率的な推論は、短くて正確な思考軌道のインセンティブを、典型的には強化学習(RL)による報酬形成によって達成することを目的としている
統一されたプロトコルで広範な実験(約0.2万GPU時間)を行い、トレーニングプロンプトとロールアウト、報酬形成、最適化戦略をデコンストラクションします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:28:16 GMT)
OptiRepair: Closed-Loop Diagnosis and Repair of Supply Chain Optimization Models with LLM Agents [19.3] サプライチェーン最適化モデルは、しばしばモデリングエラーのために実現不可能になる。
我々は、このタスクをドメインに依存しないフィージビリティフェーズとドメイン固有の検証フェーズの2つのフェーズに分解する。
976のマルチエキロンサプライチェーン問題に対して、7つのファミリーから22のAPIモデルをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:48:54 GMT)
Entanglement-Induced Resilience of Quantum Dynamics [19.3] 量子多体デバイスは、力学を不安定にしスケーラビリティを制限する不完全性に悩まされる。
エンタングルメントの動的成長は、本質的に、コヒーレントで摂動的なノイズに対して、一般的な量子力学を保護できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:10:17 GMT)
SIMSPINE: A Biomechanics-Aware Simulation Framework for 3D Spine Motion Annotation and Benchmarking [19.3] 解剖学的に一貫した3次元の脊髄キーポイントで人間のポーズデータセットを増強する生体力学対応キーポイントシミュレーションフレームワークを提案する。
私たちはSIMSPINEという名の最初のオープンデータセットを作成し、自然の全身運動に脊椎レベルの3D脊髄アノテーションを提供する。
2.14万フレームを使用すると、微妙な姿勢変化から脊椎キネマティックスをデータ駆動で学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:31:20 GMT)
MatchED: Crisp Edge Detection Using End-to-End, Matching-based Supervision [19.2] MethodLPPは軽量でたったの$sim$21Kの追加パラメータとプラグアンドプレイのマッチングベースの監視モジュールである。
MethodLPPはベースラインモデルと比較して平均犯罪度(AC)を最大2--4$times$まで引き上げる。
MethodLPPは、標準の事後処理と初めて一致するか、または超えるSOTA性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:45:49 GMT)
CARE: An Explainable Computational Framework for Assessing Client-Perceived Therapeutic Alliance Using Large Language Models [19.0] 本稿では,多次元アライアンススコアを自動的に予測し,カウンセリングテキストから解釈可能な有理性を生成するLLMベースのフレームワークであるCAREを提案する。
CAREはCounselingWAIデータセット上に構築されており、9,516人の専門家による合理性によって強化されている。
実験の結果,CAREはLLMよりも優れており,カウンセラー評価とクライアント認識アライアンスとのギャップを大幅に減らすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:52:56 GMT)
Quantum geometry-driven photogalvanic responses in semi-Dirac systems [19.0] 光ガルバニック効果(PGE)は偏光の下で直接光電流を生成する。
我々は、PGEを、タイプIおよびタイプIIのセミディラック系における量子幾何学のプローブとして研究する。
量子幾何学の感度プローブとしてのPGEは、偏光選択光検出、光修正、次世代光電子デバイスへの応用の可能性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:32:53 GMT)
Diagnosing Causal Reasoning in Vision-Language Models via Structured Relevance Graphs [18.8] VLCG(Vision-Language Causal Graphs)は、因果関係のあるオブジェクト、属性、関係、シーングラウンドの仮定を明示的にエンコードする、構造化されたクエリ条件付き表現である。
本稿では, 因果属性, 因果推論, 質問応答のタスクを含む診断ベンチマークである ViLCaR と, グラフ対応評価指標について述べる。
現状のLVLM実験では、構造化された関連情報を注入することで、ゼロショットや標準のインコンテキスト学習と比較して、帰属や推論が大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:20:07 GMT)
Towards Secure and Efficient DNN Accelerators via Hardware-Software Co-Design [18.8] 本稿では、最小限のオーバーヘッドで、ディープニューラルネットワーク(DNN)アクセラレーターのためのセキュアで効率的なメモリ保護フレームワークを提案する。
まず、メモリトラフィックパターンに基づいて、暗号化の粒度に適応する帯域幅対応暗号方式を提案する。
第2に、層内スライディングウインドウパターンの重なり合う領域と層間タイリング戦略の相違から生じる領域の両方が、かなりの冗長なメモリアクセスをもたらすことを観察する。
第3に、不要なオフチップメモリアクセスを効果的に排除し、性能とエネルギー効率を向上させるマルチレベル認証機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:49:12 GMT)
How Foundational Skills Influence VLM-based Embodied Agents:A Native Perspective [18.8] VLM駆動型エンボディエージェントのベンチマークであるNativeEmbodiedを提案する。
多様なシミュレートされたシーンに基づいて構築されたNativeEmbodiedには、全体的なパフォーマンスを評価するための複雑なシナリオにおける3つの代表的なハイレベルタスクが含まれている。
より詳細な分析を行うため、4種類の低レベルタスクを構築し、それぞれが基本的な具体的スキルをターゲットにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:42:41 GMT)
NoRD: A Data-Efficient Vision-Language-Action Model that Drives without Reasoning [18.3] Vision-Language-Actionモデルは、モジュールパイプラインをエンドツーエンドアーキテクチャに置き換えることで、自律運転を推進している。
Modelnameは、トレーニングデータのごく一部でNAVSIM上での競合性能を実現し、推論オーバーヘッドがなく、より効率的なシステムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:17:21 GMT)
CausalReasoningBenchmark: A Real-World Benchmark for Disentangled Evaluation of Causal Identification and Estimation [18.2] CausalReasoningBenchmarkは、128の現実世界のデータセットにわたる173のクエリのベンチマークである。
因果推論における失敗と数値実行における誤りを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:44:25 GMT)
MINAR: Mechanistic Interpretability for Neural Algorithmic Reasoning [17.9] ニューラルアルゴリズム推論(MINAR)のための機械論的解釈可能性について紹介する。
MINARは、機械的解釈可能性からGNN設定への帰属パッチ手法を適用する。
2つのケーススタディを通して、MIARはアルゴリズムタスクで訓練されたGNNから忠実なニューロンレベル回路を回復することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:38:06 GMT)
See and Fix the Flaws: Enabling VLMs and Diffusion Models to Comprehend Visual Artifacts via Agentic Data Synthesis [17.9] ArtiAgentは、リアルイメージとアーティファクトインジェクトイメージのペアを効率よく生成する。
実際の画像から実体やサブエンティティを認識する知覚エージェント、アーティファクト注入ツールを介してアーティファクトを導入する合成エージェント、合成アーティファクトをフィルタリングするキュレーションエージェントの3つからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:34:13 GMT)
AnimeAgent: Is the Multi-Agent via Image-to-Video models a Good Disney Storytelling Artist? [17.7] AnimeAgentは、カスタムストーリーボード生成のためのイメージ・ツー・ビデオ(I2V)ベースのマルチエージェントフレームワークである。
ディズニーの"Combination of Straight Ahead and Pose to Pose"ワークフローにインスパイアされたAnimeAgentは、一貫性と表現力を高める前にI2Vの暗黙の動作を活用する。
実験では、AnimeAgentがSOTAのパフォーマンスを一貫性、迅速な忠実度、スタイリングで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:14:24 GMT)
ECHOSAT: Estimating Canopy Height Over Space And Time [17.7] 既存の世界樹高マップは静的スナップショットのみを提供し、時間的森林動態を捉えない。
複数年にわたる10mの解像度で,グローバルかつ時間的に一貫した樹高マップであるECHOSATを紹介した。
また、木の成長と乱れを時間とともに正確に定量化する最初の世界規模の高さマップも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:46:58 GMT)
KCFRC: Kinematic Collision-Aware Foothold Reachability Criteria for Legged Locomotion [17.7] 我々は,効率的な足場到達性分析のための新しいアプローチであるKCFRCを紹介する。
以上の結果から,KCFRCは平均2msで1本の足の足の到達性チェックを達成できることが示唆された。
KCFRCは軌道最適化を加速し,特に狭い空間における接触計画に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:46:34 GMT)
Games That Teach, Chats That Convince: Comparing Interactive and Static Formats for Persuasive Learning [17.5] 静的エッセイ,会話型チャットボット,ナラティブテキストベースのゲームという,情報配信の3つのモードを比較した。
テキストベースのゲーム条件では、参加者はエッセイを読むよりも学習が少なかったが、遅れた(24時間)知識クイズでより高いスコアを得た。
冗長性や相互作用長といった一般的なエンゲージメントプロキシは、実際の学習よりも主観的経験と密接に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:49:01 GMT)
An interactive enhanced driving dataset for autonomous driving [17.4] 本稿では,インタラクティブ・エンハンスメント・ドライビング・データセット(IEDD)を提案する。
自然主義的な運転データから100万レベルの対話的セグメントをマイニングするためのスケーラブルなパイプラインを開発した。
IEDD-VQAデータセットは、合成バードアイビュー(BEV)ビデオを生成することで構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:57:18 GMT)
Overconfident Errors Need Stronger Correction: Asymmetric Confidence Penalties for Reinforcement Learning [17.4] 既存の手法が見落としている根本原因を同定する。
現在のアプローチでは、グループ内のすべての誤ったロールアウトを同一に扱う。
非対称信頼度を考慮した誤り罰(ACE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:46:43 GMT)
ÜberWeb: Insights from Multilingual Curation for a 20-Trillion-Token Dataset [16.9] 13言語にわたる多言語データキュレーションについて検討する。
制御されたバイリンガル実験では、単一の言語でのデータ品質が向上する。
我々は,20T-tokenプレトレーニングコーパスを作成した作業において,このアプローチを運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 00:18:11 GMT)
MUSE: Harnessing Precise and Diverse Semantics for Few-Shot Whole Slide Image Classification [16.9] コンピュータ病理学において、スライド画像の分類は、主に専門家ラベル付きスライドの極端な不足によって行われる。
最近の視覚言語法では、大きな言語モデルによって生成されるテキスト意味論が取り入れられているが、これらの記述を静的なクラスレベルの先行概念として扱い、全てのサンプル間で共有され、サンプルの精査が欠如している。
MUlti-view Semantic Enhancement (MUSE) は、まず、サンプルワイド適応により意味的精度を洗練し、次いで、検索強化マルチビュー生成により意味的豊かさを向上するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:17:35 GMT)
How Well Can LLM Agents Simulate End-User Security and Privacy Attitudes and Behaviors? [16.8] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、セキュリティやプライバシの脅威に対して人々が態度を定め、振る舞うためのプロキシとして機能すると考えられている。
我々はSP-ABCBenchを用いてシミュレーションと人間オブジェクトのアライメントを0-100の上昇スケールで測定し、高いスコアは3次元(姿勢、行動、コヒーレンス)のアライメントをより良く示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:18:00 GMT)
KairosVL: Orchestrating Time Series and Semantics for Unified Reasoning [16.7] 本稿では,セマンティック・コンディショナル・時系列推論タスクを紹介する。
これは、文脈的および意味的理解を組み込むために、純粋に数値的なモデリングを超えて従来の時系列解析を拡張している。
そこで本研究では,モードの推論能力を高めるための2ラウンド強化学習フレームワークを提案する。
結果のモデルであるKairosVLは、合成タスクと実世界のタスクの両方で競合性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:50:38 GMT)
RecoverMark: Robust Watermarking for Localization and Recovery of Manipulated Faces [16.6] 本稿では,ロバストな操作ローカライゼーション,コンテンツリカバリ,オーナシップ検証を同時に実現する透かしフレームワークであるRecoverMarkを提案する。
まず、視覚的な検出を避けるために、敵は背景のセマンティックな一貫性を保たなければならない。
これらの洞察に基づいて、RecoverMarkは保護された顔コンテンツ自体を透かしとして扱い、周囲の背景に埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:11:40 GMT)
Mitigating Preference Leakage via Strict Estimator Separation for Normative Generative Ranking [16.2] 現在の評価は円度と好みの漏れに悩まされている。
我々は, 監視を厳格に分離する漏出のない2Judgeフレームワーク(Judge B)を, 評価(Judge A)から導入する。
以上の結果から, 微妙な文化的嗜好を, 漏れることなく効率の良いランク付けに抽出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:38:36 GMT)
Probing and Bridging Geometry-Interaction Cues for Affordance Reasoning in Vision Foundation Models [16.2] DINOのようなモデルが部分レベルの幾何学的構造をエンコードしているのに対し、Fluxのような生成モデルには、リッチで動詞条件の空間的注意マップが含まれています。
DINOの幾何学的プロトタイプをFluxの相互作用マップと無訓練でゼロショットで融合することにより、弱い教師付き手法と競合する可測性推定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:59:15 GMT)
MASPO: Unifying Gradient Utilization, Probability Mass, and Signal Reliability for Robust and Sample-Efficient LLM Reasoning [16.0] Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR)アルゴリズムは、剛性、均一性、および対称性のある信頼領域機構に依存している。
本稿では,これらの3次元を調和させる統合フレームワークであるMass-Adaptive Soft Policy Optimization (MASPO)を提案する。
MASPOは、勾配ユーティリティを最大化するために、微分可能なソフトガウスゲーティングと、確率スペクトル間の探索のバランスをとる質量適応リミッタと、信号の信頼性を調整するための非対称リスクコントローラを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:43:15 GMT)
Strategy-Supervised Autonomous Laparoscopic Camera Control via Event-Driven Graph Mining [16.0] 本稿では,ハイレベルな視覚言語推論と低レベルなクローズドループ制御を併用したストラテジグラウンドフレームワークを提案する。
オフラインで生の外科的ビデオは、カメラ関連の時間的イベントに解析され、属性付きイベントグラフとして構造化される。
オンラインでは、微調整されたビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)がライブ腹腔鏡像を処理し、支配的な戦略と離散的な画像ベースのモーションコマンドを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:56:39 GMT)
Leveraging Causal Reasoning Method for Explaining Medical Image Segmentation Models [16.0] 医用画像のセグメンテーションは臨床的な意思決定において重要な役割を担い、病変の正確な局所化と指導的介入を可能にする。
現在の説明手法は主に分類作業に重点を置いており、セグメンテーション領域は比較的過小評価されている。
本稿では、因果推論フレームワークを用いて、平均処理効果(ATE)を指標として、入力領域やネットワークコンポーネントが対象セグメンテーション領域に与える影響を推定するセグメンテーションタスクの説明モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:26:27 GMT)
On the Convergence of Stochastic Gradient Descent with Perturbed Forward-Backward Passes [15.6] 我々はこの勾配カスケード設定に関する最初の包括的な理論的解析を提示する。
摂動が勾配収束順序を悪化させない条件を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:47:15 GMT)
Overton Pluralistic Reinforcement Learning for Large Language Models [15.4] 本稿では,Overton Pluralismの強化学習フレームワークであるOP-GRPOを紹介する。
明示的なプロンプトやモジュールオーケストレーションなしで、複数の応答を生成する。
実証的な結果は、"小さなモデル、大きな視点のカバレッジ"効果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:39:27 GMT)
WildSVG: Towards Reliable SVG Generation Under Real-Word Conditions [15.3] 本稿では,画像からの視覚的入力をスケーラブルなベクトルグラフィックスに変換するSVG抽出の課題を紹介する。
既存のマルチモーダルモデルは、クリーンなレンダリングやテキスト記述からSVGを生成する際に強力な結果を得るが、自然画像がノイズ、乱雑、ドメインシフトをもたらす現実のシナリオでは不足する。
我々は、最先端のマルチモーダルモデルをベンチマークし、現在の手法が実際のシナリオで信頼できるSVG抽出に必要なものよりはるかに低い性能を発揮することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:42:55 GMT)
GENSR: Symbolic Regression Based in Equation Generative Space [15.2] GenSRは、ジェネレーティブな宇宙ベースのSRフレームワークである。
ベイズの観点から、GenSR は SR タスクを条件分布 $p(mathrmEqu. mid mathrmNum.)$ の最大化として再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:14:34 GMT)
Coherent Quantum Evaluation of Collider Amplitudes for Effective Field Theory Constraints [15.2] ゲートベース量子ハードウェア上での$e+e-to ell+ell-$散乱に対する先行次ヘリシティ振幅を計算するためのハイブリッド量子古典的フレームワークを提案する。
得られた断面を用いて、標準模型結合と実効場理論演算子の両方を制約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:33:17 GMT)
Uncertainty-Aware Diffusion Model for Multimodal Highway Trajectory Prediction via DDIM Sampling [15.0] cVMDxは拡散に基づく軌道予測フレームワークで、効率、堅牢性、マルチモーダル予測能力を改善する。
DDIMサンプリングは推測時間の最大100倍の削減を実現し、不確実性推定のための実用的なマルチサンプル生成を可能にする。
実験により、cVMDxはcVMDよりも精度が高く、効率が大幅に向上し、完全なマルチモーダル軌道予測が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:40:37 GMT)
Complexity of Classical Acceleration for $\ell_1$-Regularized PageRank [14.9] FISTAは1/$ローカリティスケーリングを保ちながら$$への依存を改善することができることを示す。
我々はFISTAをわずかに過正規化された目的に基づいて解析し、チェック可能な閉じ込め条件下では、全ての刺激活性化が境界集合内に存在することを示す。
これにより、加速された$(sqrt)-1log(/varepsilon)$項と境界オーバーヘッド$sqrtvol(mathcalB)/(3/2)$からなるバウンダリが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:35:46 GMT)
Generative Pseudo-Labeling for Pre-Ranking with LLMs [14.9] 提案するジェネレーティブ・擬似ラベル(GPL)は,未公開アイテムに対して,バイアスのないコンテンツ対応の擬似ラベルを生成する。
GPLはクリックスルー率を3.07%改善し、レコメンデーションの多様性とロングテールアイテムの発見を大幅に強化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:14:49 GMT)
PackMonitor: Enabling Zero Package Hallucinations Through Decoding-Time Monitoring [14.9] 本論では,パッケージの有効性は有限かつ有能なパッケージリストを通じて決定可能であるというキーインサイトに基づいて,パッケージの幻覚は理論的に予防可能であると論じる。
そこで本研究では,パッケージ幻覚を根本的に排除する最初のアプローチであるPackMonitorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:26:11 GMT)
Balancing Multiple Objectives in Urban Traffic Control with Reinforcement Learning from AI Feedback [14.8] 我々は、多目的RLAIFが、努力的な報酬工学を使わずに、異なるユーザの優先順位を反映したバランスの取れたトレードオフをもたらすポリシーを作成できることを示した。
RLAIFを多目的RLに統合することは、ユーザによるポリシー学習へのスケーラブルなパスを提供する、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:47:25 GMT)
IntRR: A Framework for Integrating SID Redistribution and Length Reduction [14.3] 目的整合SID再分配と構造長削減を統合した新しいフレームワークであるIntRRを提案する。
IntRRは、代表的な生成ベースラインよりも大幅に改善され、推奨精度と効率の両方で優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:09:40 GMT)
OptiLeak: Efficient Prompt Reconstruction via Reinforcement Learning in Multi-tenant LLM Services [14.3] マルチテナント LLM サービスフレームワークは、効率を高めるために共有キーバリューキャッシュを広く採用している。
これにより、サイドチャネルの脆弱性が生成され、即座に漏洩攻撃が発生する。
我々は,迅速な再構築効率を最大化する強化学習強化フレームワークOptiLeakを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:35:22 GMT)
Memory Undone: Between Knowing and Not Knowing in Data Systems [14.2] 我々は,忘れることが同時に権利を保護し,サイレンシングを可能にすることを示す。
我々は、知識基盤における第一級能力として、アンフレーミング・アンラーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:29:17 GMT)
SD4R: Sparse-to-Dense Learning for 3D Object Detection with 4D Radar [14.2] 4Dレーダーによる計測は、3D知覚のための安価で耐候性のあるソリューションを提供する。
レーダー点雲の固有空間とノイズは、正確な3次元物体検出に重大な課題をもたらす。
本稿では,スパースレーダ点雲を密度密度表現に変換する新しいフレームワークであるSD4Rを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:57:19 GMT)
Learning Humanoid End-Effector Control for Open-Vocabulary Visual Loco-Manipulation [14.0] 本稿では,ヒューマノイドロボットを用いたオブジェクトロコ操作のための新しいパラダイムHEROを提案する。
我々は、正確な残留認識EE追跡ポリシーを設計することで、これを実現する。
我々は、この正確なエンドエフェクタトラッカーを使用して、ロコ操作のためのモジュラーシステムを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:15:16 GMT)
Teleportation transition of surface codes on a superconducting quantum processor [13.9] 線形深度ユニタリ回路で作成したトポロジカル回転曲面符号のロバストテレポーテーションを, 最大7。
我々の結果は、量子デバイス上でのトポロジカル量子物質をシミュレートし、活用することに光を当て、分散フォールトトレラント量子計算の究極の目標への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:00:09 GMT)
Regret-Guided Search Control for Efficient Learning in AlphaZero [13.8] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、優れた性能を発揮するが、人間よりも学習効率がはるかに低い。
そこで我々は,AlphaZeroを拡張したRegret-Guided Search Control (RGSC)を提案する。
RGSCは、AlphaZeroトレーニングの効率性と堅牢性の両方を改善し、検索制御に効果的なメカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:49:59 GMT)
Under the Influence: Quantifying Persuasion and Vigilance in Large Language Models [13.8] 我々は,LLMエージェントを説得し,合理的に警戒する大規模言語モデルの能力について検討する。
LLMでは,パズル解決性能,説得能力,警戒能力が解離能力であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 04:09:21 GMT)
HiSAC: Hierarchical Sparse Activation Compression for Ultra-long Sequence Modeling in Recommenders [13.7] パーソナライズされたシーケンスモデリングのための効率的なフレームワークであるHiSACを提案する。
HiSACは対話を多レベルセマンティックIDにエンコードし、グローバルな階層的なコードブックを構築する。
階層的な投票機構は、パーソナライズされた利害関係者をきめ細かい選好センタとして活性化する。
ソフトルーティング・アテンション(Soft-Routing Attention)は、意味空間における歴史的信号を集約し、量子化誤差を最小限に抑えるために類似性によって重み付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:28:58 GMT)
LUMEN: Longitudinal Multi-Modal Radiology Model for Prognosis and Diagnosis [13.6] 大規模視覚言語モデル(VLM)は、汎用的な応用から、臨床領域のような特殊なユースケースへと進化してきた。
1つの有望な応用は、胸部X線(CXR)などの放射線画像データを視覚的および自然言語的質問応答(VQA)インタフェースで解析することで、放射線技師の意思決定を支援することである。
縦長CXR解釈に最適化された新しいトレーニングフレームワークLUMENを導入し,マルチイメージとマルチタスク命令の微調整を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:42:46 GMT)
Unified Complementarity-Based Contact Modeling and Planning for Soft Robots [13.6] 本稿では,ソフトロボット接触モデリングと計画のための統合補完性に基づくフレームワークを提案する。
我々は,識別ソフトロボットに適した頑健な線形補完性問題 (LCP) モデルを開発した。
また,接触による動的軌道最適化を可能にする,キネマティック・ガイド付きウォームスタート戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:37:36 GMT)
The Diffusion Duality, Chapter II: $Ψ$-Samplers and Efficient Curriculum [13.5] 離散拡散のためのプレデクター・コレクター・サンプルのファミリーを紹介する。
均一状態拡散と組み合わせた場合、サンプルは言語と画像のモデリングの両方において祖先サンプリングより優れている。
これらの結果は,Masked 拡散が拡散に基づく言語モデリングの必然的未来であるという仮定を疑問視している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:35:22 GMT)
Alignment-Weighted DPO: A principled reasoning approach to improve safety alignment [13.5] 大規模な言語モデルは、有害な意図を偽装する攻撃に対して脆弱である。
この脆弱性は、深い推論を欠く浅いアライメント機構に由来する。
本稿では,推論学習によるアライメントの強化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:30:51 GMT)
Architecting AgentOS: From Token-Level Context to Emergent System-Level Intelligence [13.1] 本稿では,大規模言語モデルを再定義する包括的概念フレームワークであるAgentOSを提案する。
メモリページング割り込み処理やプロセススケジューリングといった古典的なOS抽象化をLLMネイティブな構造にマッピングすることにより、このレビューは、レジリエンスでスケーラブルで自己進化的な認知環境を設計するための厳密なロードマップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:12:21 GMT)
Generative UI: LLMs are Effective UI Generators [13.0] 生成UIは長く続く約束であり、モデルがコンテンツだけでなくインターフェース自体を生成する。
適切なプロンプトと適切なツールセットを備えると、現代のLLMは、事実上任意のプロンプトに対して、高品質なカスタムUIを堅牢に生成できることを示す。
このロバストなジェネレーティブUIの能力は、以前のモデルから大幅に改善され、創発的であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:42:26 GMT)
Buffer Matters: Unleashing the Power of Off-Policy Reinforcement Learning in Large Language Model Reasoning [12.9] Batch Adaptation Policy Optimization (BAPO)は、大規模言語モデルのトレーニング後のデータ効率を改善するための、オフポリティックなRLVRフレームワークである。
歴史的に困難なサンプルを再評価し、高品質なサンプルを再利用することで、トレーニングバッチを動的に選択する。
BAPOは数学、計画、視覚的推論のタスクでGRPOよりも平均12.5%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:35:43 GMT)
Caesar: Deep Agentic Web Exploration for Creative Answer Synthesis [12.4] Caesarは情報収集と新たな洞察の合成のギャップを埋めるために設計されたエージェントLLMアーキテクチャである。
ウェブをフラットな文書のシーケンスとして扱う既存のエージェントとは異なり、Caesarは連想的推論を促進するために広範な知識グラフを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:20:53 GMT)
Momentum Memory for Knowledge Distillation in Computational Pathology [12.3] 本稿では,モーメント記憶知識蒸留(MoMKD)を提案する。
MoMKDは最先端のMILとマルチモーダルKDベースラインを一貫して上回り、ヒストロジーのみの推論の下で強力な性能と一般化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:51:12 GMT)
RMIT-ADM+S at the MMU-RAG NeurIPS 2025 Competition [12.2] 本稿では,NeurIPS2025 MMU-RAGコンペティションのテキスト・トゥ・テキスト・トラックに対するRMIT-ADM+Sシステムについて述べる。
本稿では,軽量コンポーネントからなるRAGアーキテクチャであるRouting-to-RAG(R2RAG)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:58:25 GMT)
Naver Labs Europe @ WSDM CUP | Multilingual Retrieval [12.2] 本報告では,英語クエリからの多言語文書検索におけるWSDMカップ2026の参加について述べる。
このタスクは、言語間一般化のための挑戦的なベンチマークを提供する。
また、最近提案したスパース検索モデルであるSPLAREを評価するための自然なテストベッドも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:09:01 GMT)
LESA: Learnable Stage-Aware Predictors for Diffusion Model Acceleration [12.2] 拡散モデルは画像およびビデオ生成タスクにおいて顕著な成功を収めた。
しかし、拡散変換器の高い計算要求は、実際の展開に重大な課題をもたらす。
2段階トレーニングに基づくLESA(LEarnable Stage-Aware)予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:53:28 GMT)
Exploring Vision-Language Models for Open-Vocabulary Zero-Shot Action Segmentation [12.1] 時間的アクションマトリックス(TAS)では、ビデオをアクションセグメントに分割する必要があるが、アクティビティの広大なスペースと代替的なブレークダウンによって、データセットの収集が不可能になる。
視覚言語モデル(VLM)の強力なゼロショット機能を活用することにより,オープンボキャブラリゼロショット時間行動(OVTAS)を提案する。
本研究は14種類のVLMを網羅した系統的研究であり,開語彙的行動セグメンテーションに適合する可能性を初めて明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:23:22 GMT)
Understanding Human-AI Collaboration in Cybersecurity Competitions [12.0] 参加者の認識、信頼、期待が、AI使用の前後でどのように変化するかを研究する。
競争が進むにつれて、チームはAIにより大きなサブタスクを委譲するようになる。
注目すべきは、プロンプトとツールの使用を自己指揮する自律エージェントが、このボトルネックを回避し、ほとんどの人間チームを上回っていることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 01:15:18 GMT)
SibylSense: Adaptive Rubric Learning via Memory Tuning and Adversarial Probing [12.0] SibylSenseは、検証済みのルーリックアイテムのチューナブルメモリバンクを介して冷凍ルーリックジェネレータを適応させる。
SibylSenseは、ルーブリックに満足する候補回答を生成するルーブリック-逆ポリシー更新とメモリチューニングを交互に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:28:44 GMT)
ToolMATH: A Math Tool Benchmark for Realistic Long-Horizon Multi-Tool Reasoning [12.0] ToolMATHは、数学の問題をツールセットによる制御された正当性チェック可能なベンチマークに変換する。
ToolMATHは、ツール拡張されたエージェントの障害モードの実行可能な診断証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:23:12 GMT)
Shared Nature, Unique Nurture: PRISM for Pluralistic Reasoning via In-context Structure Modeling [12.0] PRISMは、動的オンザフライ・エピステミックグラフで大規模言語モデルを拡張するモデルに依存しないシステムである。
3つのクリエイティビティベンチマークにおいて、PRISMは最先端のノベルティを達成し、分布の多様性を著しく拡大する。
以上の結果から,PRISMは標準LPMが誤診した長い尾の診断に成功していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:38:31 GMT)
Linear Reasoning vs. Proof by Cases: Obstacles for Large Language Models in FOL Problem Solving [11.9] 我々は,プロの数学者によって注釈付けされたPC-FOLという新しい一階述語論理(FOL)データセットを導入する。
このデータセットのすべてのインスタンスは手書きの自然言語証明を備えており、従来の線形推論データセットと明確に区別されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:53:34 GMT)
Understanding the Role of Rehearsal Scale in Continual Learning under Varying Model Capacities [11.9] リハーサルに基づく連続学習を多次元実効性駆動型反復最適化問題として定式化する。
我々は、リハーサルスケールの観点から、適応性、記憶可能性、一般化のクローズドフォーム分析を導出する。
複数の実世界のデータセットにまたがるディープニューラルネットワークの数値シミュレーションと拡張解析により,これらの知見を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:29:12 GMT)
Exploring the Impact of Parameter Update Magnitude on Forgetting and Generalization of Continual Learning [11.9] パラメータ更新の規模は、継続的な学習において重要な要素であると考えられている。
凍結トレーニングと一般化トレーニングという,2つの代表的な更新パラダイムを統合します。
ディープニューラルネットワークの実験は、このハイブリッドアプローチが標準的なトレーニング戦略を上回ることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:35:15 GMT)
FlowFixer: Towards Detail-Preserving Subject-Driven Generation [11.7] FlowFixerは、主題駆動生成のための洗練されたフレームワークである。
被写体の大きさや視点の変化によって世代中に失われた細部を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:16:53 GMT)
Neural Proposals, Symbolic Guarantees: Neuro-Symbolic Graph Generation with Hard Constraints [11.6] 本稿では,分子生成を足場として再適応するニューロシンボリックグラフ生成モデル (NSGGM) と,シンボリックアセンブリとの相互作用学習タスクを提案する。
自己回帰型ニューラルネットワークは、相互作用信号のスキャフォールドと精細化を提案し、CPU効率のSMTソルバは、化学的妥当性、構造規則、ユーザ固有の制約を強制しながら、完全なグラフを構築する。
NSGGMは、制約のない生成タスクと制約のない生成タスクの両方で強力なパフォーマンスを提供し、ニューロシンボリックモデリングは、明示的な制御性と保証を提供しながら、最先端の生成パフォーマンスと一致することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:41:02 GMT)
Physics-based phenomenological characterization of cross-modal bias in multimodal models [11.5] マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、マルチモーダルな理解、推論、生成において新たな基盤を打ち破っている。
複雑なマルチモーダル相互作用のダイナミクスから生じる不明瞭な歪みは、体系的なバイアスを引き起こす可能性があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:21:08 GMT)
NeuroNarrator: A Generalist EEG-to-Text Foundation Model for Clinical Interpretation via Spectro-Spatial Grounding and Temporal State-Space Reasoning [11.5] 我々は脳波からテキストへの基礎モデルであるNeuroNarratorを導入し、電気生理学的セグメントを正確な臨床物語に変換する。
このフレームワークの基盤はNeuroCorpus-160Kのキュレーションである。NeuroCorpus-160Kは、160,000のEEGセグメントに構造化され、臨床的に根拠付けられた自然言語記述を持つ最初の調和した大規模リソースペアである。
この基礎の上に構築し、歴史的時間的・スペクトル的文脈を統合した状態空間に着想を得た定式化を用いて、大規模言語モデルを構築し、一貫性のある臨床物語生成を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:10:42 GMT)
E-MMKGR: A Unified Multimodal Knowledge Graph Framework for E-commerce Applications [11.4] E-MMKGRは,eコマース固有のマルチモーダル知識グラフE-MMKGを構築するフレームワークである。
E-MMKGRは、GNNベースの伝搬とKG指向の最適化を通じて、統一されたアイテム表現を学習する。
実世界のAmazonデータセットの実験では、レコメンデーションのためにRecall@10で最大10.18%、製品検索のためのベクトルベースの検索で最大21.72%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:19:42 GMT)
A GPU-Accelerated Hybrid Method for a Class of Multi-Depot Vehicle Routing Problems [11.3] MDVRP(Multi-depot vehicle routing problem)は、様々な応用に広く用いられている。
本稿では,MDVRPのクラスに有効なハイブリッドアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:15:28 GMT)
ProxyFL: A Proxy-Guided Framework for Federated Semi-Supervised Learning [10.8] Federated Semi-Supervised Learning (FSSL)は、部分的に注釈付けされたローカルデータを活用することで、クライアント間でグローバルモデルを協調的にトレーニングすることを目的としている。
本稿では,プロキシを統一したプロキシによる外部および内部の不均一性を同時に緩和することに焦点を当てたプロキシ誘導フレームワークProxyFLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:41:16 GMT)
Optimizing Occupancy Sensor Placement in Smart Environments [10.6] そこで本研究では,センサの配置を最適に決定する自動配置手法を提案する。
いくつかの異なるオフィス環境のシミュレーションに基づいて提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:01:36 GMT)
Structure-Aware Epistemic Uncertainty Quantification for Neural Operator PDE Surrogates [10.4] 不確かさの定量化(UQ)は、計算的に効率的かつ空間的に忠実でなければならない。
本稿では,現代のNOに共通するモジュラー・アナロジーを利用した構造対応UQスキームを提案する。
挑戦的なPDEベンチマークの実験では、提案された構造認識設計により、より信頼性の高いカバレッジ、よりタイトなバンド、残留不確実性アライメントの改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:17:24 GMT)
Hybrid Fusion: One-Minute Efficient Training for Zero-Shot Cross-Domain Image Fusion [10.3] 画像融合は、複数のソースからの相補的な情報を単一の優れた画像に統合しようとする。
ディープラーニングアプローチは最先端の結果を達成するが、重大な非効率性に悩まされる。
このトレードオフを解決する新しいハイブリッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:47:53 GMT)
A Long-Short Flow-Map Perspective for Drifting Models [10.3] 本研究では,グローバルトランスポートプロセスが長期水平フローマップに分解され,その後に短時間の終端フローマップが得られたことを示す。
本稿では,長距離フローマップ分解を輸送下の密度変化と整合する新しい確率学習式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 01:48:52 GMT)
LST-SLAM: A Stereo Thermal SLAM System for Kilometer-Scale Dynamic Environments [10.0] LST-SLAMは、複雑でダイナミックなシーンで堅牢な性能を実現する、新しい大規模ステレオ熱SLAMシステムである。
提案手法は, 自己教師付き熱特徴学習, ステレオデュアルレベルモーショントラッキング, 幾何ポーズ最適化を組み合わせたものである。
キロスケールのダイナミックサーマルデータセットの実験により、LST-SLAMは最近の代表的なSLAMシステムよりも著しく優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:04:54 GMT)
Sample-efficient evidence estimation of score based priors for model selection [9.8] 本稿では, 後方サンプリング手法の時間行列を積分することにより, 拡散のモデル証拠を推定する手法を提案する。
本手法は, 逆拡散サンプリングプロセスにおいて自然に得られた大量の中間試料を利用する。
適切な拡散モデルを事前に選択し、高度に条件の異なる非線形逆問題の下で事前不適合を診断することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:06:46 GMT)
Notes-to-Self: Scratchpad Augmented VLAs for Memory Dependent Manipulation Tasks [9.6] 言語スクラッチパッドを組み込むことにより,空間記憶と時間記憶の両方を視覚言語アクション(VLA)モデルに付与する方法を示す。
本手法は,ClevrSkills環境からのメモリ依存タスクの分割,MemoryBench上でのメモリ依存タスク,そして実世界のピック・アンド・プレイスタスクにおいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:30:55 GMT)
RedFuser: An Automatic Operator Fusion Framework for Cascaded Reductions on AI Accelerators [9.3] オペレータフュージョンは、AIモデルのデプロイにおける重要なパフォーマンス最適化テクニックである。
RedFuserは、サポート対象のカスケード還元パターンを自動的に識別し、最適化された融合カーネルを生成するフレームワークである。
実験によると、RedFuserはさまざまなワークロードをうまく融合させ、2$times$から5$times$までのスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:29:57 GMT)
POMDPPlanners: Open-Source Package for POMDP Planning [9.3] POMDPPlannersは、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)計画アルゴリズムを実証評価するためのオープンソースのPythonパッケージである。
POMDPPlannersは、不確実性の下で意思決定に関するスケーラブルで再現可能な研究を可能にするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:50:04 GMT)
Personal Information Parroting in Language Models [9.3] 我々は、メールアドレス、電話番号、IPアドレスを検知する検出スイートを開発した。
PIの483のインスタンスを手作業でキュレートしたセットでは、13.6%がPythia-6.9bモデルによって動詞で表される。
最も小さなモデルであるPythia-160mでさえ、正確に2.7%のインスタンスをオウムする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:02:03 GMT)
Hierarchic-EEG2Text: Assessing EEG-To-Text Decoding across Hierarchical Abstraction Levels [9.3] 脳波が複数の階層レベルにわたってオブジェクト表現をキャプチャするかどうかを調査し、エピソード解析を提案する。
等濃度の固定クラスやランダムにサンプリングされたクラスに依存した従来のエピソード脳波研究とは異なり、我々は階層対応のエピソードサンプリングを採用する。
PEERSデータセットにおける脳波信号から観察されたテキストを検出するための脳波領域における最大のエピソードフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:10:41 GMT)
Stochastic Discount Factors with Cross-Asset Spillovers [8.9] 本稿では,ソリッドレベルの予測信号,クロスアセスト・スルーオーバ,ディスカウント係数(SDF)を結合する統合フレームワークを開発する。
シャープ比を最大化することにより、信号と流出を共同で推定する。
このフレームワークは、断続的リターンダイナミクスの基礎となる情報アーキテクチャを明確に、経済的に基礎づけたビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:58:01 GMT)
Archetypal Graph Generative Models: Explainable and Identifiable Communities via Anchor-Dominant Convex Hulls [8.8] 本稿では,2段階の凸殻を用いたネットワーク表現モデルであるGraphHullを提案する。
実ネットワーク上での実験では、GraphHullがマルチレベルコミュニティ構造を回復する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:19:49 GMT)
Standard Transformers Achieve the Minimax Rate in Nonparametric Regression with $C^{s,λ}$ Targets [8.8] 本稿では,標準変換器がHlder関数を近似できることを示す最初の研究である。
サイズと次元ベクトルの2つの指標を導入することにより、トランスフォーマー構造を微粒化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:14:01 GMT)
Universal 3D Shape Matching via Coarse-to-Fine Language Guidance [8.8] UniMatchは、強い非等尺形状間の密接なセマンティック対応を構築するためのセマンティックアウェアで粗いフレームワークである。
本手法は普遍的対象カテゴリに対して汎用的であり,事前定義された部分提案を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:03:41 GMT)
Towards Controllable Video Synthesis of Routine and Rare OR Events [8.8] 本研究は、レアおよびセーフティクリティカル事象の制御合成を可能にするORビデオ拡散フレームワークを提案する。
また、不妊フィールド違反を検知するためのAIモデルをトレーニングし、検証するために、合成データセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:56:15 GMT)
UFO: Unifying Feed-Forward and Optimization-based Methods for Large Driving Scene Modeling [8.7] 動的走行シーンの再構築は、自律運転シミュレーションと閉ループ学習に重要である。
提案手法は,効率的な長距離4次元再構成のための最適化手法とフィードフォワード手法の利点を組み合わせた,新しいリカレントパラダイムであるUFOを提案する。
提案手法は,16秒間駆動ログを0.5秒以内で再構成し,視覚的品質と幾何的精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:24:50 GMT)
CAD-Prompted SAM3: Geometry-Conditioned Instance Segmentation for Industrial Objects [8.7] 本稿ではSAM3上に構築されたCADによるセグメント化フレームワークを提案する。
CADモデルの標準マルチビューレンダリングをプロンプト入力として使用する。
レンダリングされたビューは、表面の外観とは無関係に幾何学ベースの条件付けを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:10:22 GMT)
Untied Ulysses: Memory-Efficient Context Parallelism via Headwise Chunking [8.5] UPipeは、注意頭レベルできめ細かなチャンキングを行う、シンプルで効果的なコンテキスト並列化手法である。
提案手法は,32Bトランスフォーマーの注意層における中間テンソルメモリ使用量を最大87.5$%削減する。
UPipeは、単一の8$times$H100ノードでLlama3-8Bをトレーニングする際の5Mトークンのコンテキスト長をサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:54:39 GMT)
Real-time Motion Segmentation with Event-based Normal Flow [8.5] イベントベース視覚のための通常のフローベースモーションセグメンテーションフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは,オープンソースの最先端手法と比較して約800倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:29:07 GMT)
RU4D-SLAM: Reweighting Uncertainty in Gaussian Splatting SLAM for 4D Scene Reconstruction [8.1] 4Dリコンストラクション、特に4Dガウシアンスプラッティングは、これらの課題に対処するための有望な方向性を提供する。
本研究では,4次元シーン再構成のための頑健で効率的なフレームワーク,すなわち,ガウススティングSLAM(RU4D-SLAM)における不確実性の再重み付けを提案する。
提案手法は,軌道精度と4次元シーン再構成の両面において,最先端の手法を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:47:43 GMT)
When Pretty Isn't Useful: Investigating Why Modern Text-to-Image Models Fail as Reliable Training Data Generators [8.1] この研究は、実際のトレーニングセットのスケーラブルな代替として、合成データの約束を再考する。
2022年から2025年の間に、最先端のT2Iモデルを用いて大規模な合成データセットを生成する。
視覚的忠実さと即効性の進歩にもかかわらず、実際のテストデータの分類精度は、トレーニングデータジェネレータとしての新しいT2Iモデルによって一貫して低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:29:33 GMT)
M-Gaussian: An Magnetic Gaussian Framework for Efficient Multi-Stack MRI Reconstruction [8.1] MRI再建にM-Gaussian 3D Gaussian Splattingを応用した。
FeTAデータセットでは、M-Gaussianは40.31dBのPSNRを実現し、14倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:57:34 GMT)
DynaRAG: Bridging Static and Dynamic Knowledge in Retrieval-Augmented Generation [8.0] DynaRAGは、静的情報と時間に敏感な情報の両方を扱うように設計された、検索拡張世代(RAG)フレームワークである。
静的コーパスのみに依存する従来のRAGパイプラインとは異なり、DynaRAGは検索されたドキュメントがクエリに応答するのに不十分な場合に、外部APIを選択的に呼び出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:55:07 GMT)
Adaptive Text Anonymization: Learning Privacy-Utility Trade-offs via Prompt Optimization [7.9] 適応型テキスト匿名化(Adaptive text anonymization)は、匿名化戦略を特定のプライバシ・ユーティリティー要件に自動的に適合させる新しいタスク定式化である。
さまざまなドメイン、プライバシ制約、ユーティリティ目的の5つのデータセットにまたがるベンチマークを提示する。
本手法は,プライバシ・ユーティリティ・トレードオフフロンティアのさまざまな点を探索する新たな匿名化戦略を発見することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:12:40 GMT)
Tool Building as a Path to "Superintelligence" [7.8] インテリジェントラーナーフレームワークは、LLMがテストタイムサーチによって超知能を達成することを示唆している。
論理的アウト・オブ・ディストリビューション推論で$$を測定するベンチマークを設計する。
大規模な推論を成功させるには、正確なツールコールが必要だと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:22:10 GMT)
Benchmarking State Space Models, Transformers, and Recurrent Networks for US Grid Forecasting [7.7] 本稿では,電力グリッド予測のための5つの最新のニューラルネットワークアーキテクチャのベンチマークを示す。
我々は、これらのモデルについて、24時間から168時間の間、アメリカの6つの電力網で時間ごとの電力需要に基づいて評価した。
結果から,全ての状況に最適なモデルが存在しないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:42:39 GMT)
Analysis of LLMs Against Prompt Injection and Jailbreak Attacks [7.7] この研究は、大規模な手動でキュレートされたデータセットを使用して、プロンプトインジェクションとジェイルブレイクの脆弱性を評価する。
内部安全機構によって引き起こされる、拒絶応答や完全な無声応答を含むモデル間での行動変化を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:32:11 GMT)
FedVG: Gradient-Guided Aggregation for Enhanced Federated Learning [7.6] フェデレートラーニング(FL)は、プライベートデータを共有せずに、複数のクライアント間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
クライアント間のデータの異質性は、モデルの全体的な一般化性能を低下させるクライアントのドリフトにつながる。
我々は,新しい勾配に基づくフェデレーションアグリゲーションフレームワークであるFedVGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:05:42 GMT)
ActionReasoning: Robot Action Reasoning in 3D Space with LLM for Robotic Brick Stacking [7.6] ActionReasoningは、ロボット操作のための物理に一貫性のある事前誘導された決定を生成するための明示的なアクション推論を実行するフレームワークである。
我々は, この枠組みを, すでに正確な環境状態が測定されていると仮定した, レンガ積み重ねの抽出可能なケーススタディに基づいてインスタンス化する。
実験により,提案したマルチエージェント LLM フレームワークは,低レベルドメイン固有コーディングから高レベルツール実行への労力をシフトしながら,安定したブロック配置を可能にすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:07:06 GMT)
Generative Deep Learning for the Two-Dimensional Quantum Rotor Model [7.5] 本研究では,GAN(Generative Adversarial Network)の基本構造に基づく2つのモデルを設計する。
半教師付き学習フレームワーク内では,複数レイヤの変換畳み込みをジェネレータに組み込む。
システムサイズが異なる基底状態サンプルに関連付けられた1次元潜伏変数の解析により、臨界点の位置を特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:06:16 GMT)
OmniOCR: Generalist OCR for Ethnic Minority Languages [7.5] OmniOCRは、少数民族のスクリプトのための普遍的なフレームワークである。
Dynamic Low-Rank Adaptation (Dynamic LoRA)はレイヤとスクリプト間でモデルキャパシティを割り当てる。
スパーシティ正規化は冗長な更新を伴い、余分な推論コストを伴わずにコンパクトで効率的な適応を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:02:49 GMT)
Multimodal MRI Report Findings Supervised Brain Lesion Segmentation with Substructures [7.4] 報告監督(RSuper)学習は,放射線学報告からの制約を伴って,密度の高い腫瘍のボクセルラベルの必要性を軽減することを目的としている。
脳腫瘍のMRIでは、しばしばマルチパラメトリックスキャンとサブストラクチャーが関与する。
統一された一方的な不確実性認識型定式化 (MS-RSuper) を導入する。 (i) モダリティ特異的定性的キューとそれに対応するサブ構造を, 存在と欠失を用いて整列し, (ii) 部分的量的キューに対して一方的な下限を強制し, (iii) 部分的量的キューに対して外部と軸内解剖学的先行を付加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:14:04 GMT)
SpecMind: Cognitively Inspired, Interactive Multi-Turn Framework for Postcondition Inference [7.3] SpecMindは、LEMをインタラクティブで探索的な推論として扱う、ポストコンディション生成のための新しいフレームワークである。
我々の経験的評価は、SpecMindが生成後条件の正確性と完全性の両方において最先端のアプローチを著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:01:17 GMT)
StoryTailor:A Zero-Shot Pipeline for Action-Rich Multi-Subject Visual Narratives [7.2] 本稿では、時間的コヒーレントなアイデンティティ保存画像列を生成するゼロショットパイプラインを提案する。
ストーリーは表現力のあるインタラクションを提供し、安定したシーンを進化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:07:02 GMT)
AIForge-Doc: A Benchmark for Detecting AI-Forged Tampering in Financial and Form Documents [7.0] 我々は,ファイナンシャルおよびフォーム文書にピクセルレベルのアノテーションを付加した拡散モデルベースの塗り絵のみを対象とする,最初の専用ベンチマークであるAIForge-Docを紹介する。
TruFor、DocTamper、ゼロショットGPT-4oの3つの代表検出器をベンチマークした結果、既存のメソッドはすべて大幅に劣化していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:37:35 GMT)
AI-Driven Structure Refinement of X-ray Diffraction [7.0] このアルゴリズムは,ブラッグの法則をバッチ予測における明示的な制約へと変換する。
ブラッグに一貫性があり、不確実性を認識した強度を洗練可能なインターフェースとして提供することにより、WPEMはAI生成仮説と回折許容構造洗練の間のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:37:35 GMT)
CGSTA: Cross-Scale Graph Contrast with Stability-Aware Alignment for Multivariate Time-Series Anomaly Detection [7.0] 時系列異常検出のためのCGSTAフレームワークを提案する。
DLGCは、各スライディングウィンドウに対する変数関係の局所的、局所的、大域的ビューを形成する。
SAAはスケールごとの安定した参照を維持し、現在のウィンドウの高速に変化するグラフを誘導してノイズを抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 01:58:39 GMT)
Efficient Online Learning in Interacting Particle Systems [6.9] 相互作用する粒子系におけるオンラインパラメータ推定の新しい手法を提案する。
相互作用する粒子系の対数様の定常点への手法の収束を厳密に確立する。
また, 理論解析に必要な仮定が成り立たない場合においても, 推定器が有効であることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:19:07 GMT)
Online Algorithms with Unreliable Guidance [6.9] 本稿では、信頼できないガイダンス付きオンラインアルゴリズム(OAG)と呼ばれるML強化オンライン意思決定の新しいモデルを提案する。
OAGアルゴリズムは、要求応答ゲームのレンズを通して定式化され、各要求に対して、問題の応答空間から取られたガイダンスを受信する。
我々は、オンラインアルゴリズムをOAGモデルにおける学習強化オンラインアルゴリズムに変換するDrop or Trustly (DTB)コンパイラと呼ばれる体系的手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:11:56 GMT)
Modality-Guided Mixture of Graph Experts with Entropy-Triggered Routing for Multimodal Recommendation [6.8] マルチモーダルレコメンデーションは、ユーザ-イテムインタラクションとアイテムコンテンツを統合することでランキングを強化する。
既存のアプローチは、しばしば共有融合経路に依存し、絡み合った表現とモダリティの不均衡をもたらす。
textbfModality-Guided Mixture of textbfAdaptive textbfGraph Experts textbfNetwork with Progressive textbfEntropy-textbfTriggered Routing for Multimodal Recommendationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:36:45 GMT)
RelA-Diffusion: Relativistic Adversarial Diffusion for Multi-Tracer PET Synthesis from Multi-Sequence MRI [6.7] PET(Multi-tracer positron emission tomography)は、様々な神経病理過程に重要な洞察を与える。
高いコスト、放射線曝露、トレーサ利用制限によるマルチトラックPETの定期的な取得。
近年,構造MRIからのPET画像の合成のための深層学習手法の研究が進められている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:30:50 GMT)
Joint Task Assistance Planning via Nested Branch and Bound (Extended Version) [6.5] 本稿では,ロボット協調における支援の最適化に関する先行研究を一般化する共同作業支援計画問題を紹介し,研究する。
一方のロボットはタスクロボットであり、他方のロボットは空間的関係に依存するセンサベースの支援を提供する。
目的は、与えられた支援の総期間を最大化する両方のロボットのための経路を計算することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:45:35 GMT)
Conflict-Based Search for Multi-Agent Path Finding with Elevators [6.4] 本稿では,エレベータを用いたマルチエージェントパス探索 (MAPF-E) 問題について検討する。
最初は複数のエージェントが、異なるフロアに位置する可能性のある目標地点まで、コンフリクトフリーの道を模索している。
エレベーターの存在はエージェント間の相互作用を複雑にし、計画に新たな課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:29:27 GMT)
SoK: Agentic Skills -- Beyond Tool Use in LLM Agents [6.4] エージェントシステムは、より確実にロングホライゾンを実行するために、再利用可能な手続き能力、すなわちエージェントスキルに依存している。
本論文は,全ライフサイクルのスキルレイヤ(発見,実践,蒸留,貯蔵,構成,評価,更新)をマッピングする。
我々は、スキルベースのエージェントのセキュリティとガバナンスの影響を分析し、サプライチェーンのリスク、スキルペイロードによるインジェクションの促進、信頼度の高い実行をカバーします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:11:38 GMT)
Probing Dec-POMDP Reasoning in Cooperative MARL [6.2] 統計的に基礎付けられた性能比較と情報理論プローブを組み合わせた診断スイートを提案する。
MPE、SMAX、Overcooked、Hanabi、MaBraxにまたがる37のシナリオにまたがるベースラインポリシーの振る舞いの複雑さを監査する。
診断の結果,これらのベンチマークでの成功には真のDec-POMDP推論が要求されることは滅多にないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:44:46 GMT)
QueryPlot: Generating Geological Evidence Layers using Natural Language Queries for Mineral Exploration [6.2] 本稿では,意味検索とマッピングのフレームワークであるQueryPlotを紹介する。
大規模な地質学的テキストコーパスと地質地図データを統合する。
システムは、事前訓練された埋め込みモデルを使用して、クエリとリージョン記述の両方をエンコードする。
意味的類似度スコアをランクに計算し、空間的に領域を視覚化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:32:43 GMT)
PRECTR-V2:Unified Relevance-CTR Framework with Cross-User Preference Mining, Exposure Bias Correction, and LLM-Distilled Encoder Optimization [6.2] 検索システムでは、検索関連性マッチングとクリックスルー率(CTR)予測の2つのコア目標を効果的に調整することが重要である。
グローバルなレバレンス選好をマイニングすることで,低活性ユーザのスパース行動問題を緩和するPreCTR-V2を提案する。
このエンコーダは凍ったBERTモジュールを置き換え、CTRの微調整に適応し、従来のEmb+MLPパラダイムを超えて前進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:26:17 GMT)
Training-Free Agentic AI: Probabilistic Control and Coordination in Multi-Agent LLM Systems [6.0] マルチエージェントLLMコラボレーションのための軽量かつトレーニング不要なコントローラであるREDEREFを紹介する。
信念誘導ルーティングはトークンの使用量を28%減らし,エージェントコールを17%減らし,タイム・ツー・サクセスを19%減らした。
その結果, 簡易で解釈可能な確率的制御は, 訓練や微調整を伴わずに, マルチエージェントLLMシステムの効率と堅牢性を有意義に向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:39:14 GMT)
T1: One-to-One Channel-Head Binding for Multivariate Time-Series Imputation [6.0] さまざまな欠落パターンと重い欠落の下で、時系列で欠落する価値を示唆することは困難である。
本稿では,頑健な計算を実現するCNN-TransformerハイブリッドアーキテクチャであるT1(Time series imputation with 1-to-1 channel-head binding)を紹介する。
T1は最先端の性能を達成し、MSEを2番目に高いベースラインに比べて平均46%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:03:46 GMT)
Mask-HybridGNet: Graph-based segmentation with emergent anatomical correspondence from pixel-level supervision [6.0] Mask-HybridGNetは,標準画素マスクを用いてグラフモデルを直接トレーニングするフレームワークである。
提案手法は可変長基底真理境界と固定長ランドマーク予測とを一致させる。
高品質なピクセルベースモデルから安定な解剖学的アトラスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:29:13 GMT)
Keep it SymPL: Symbolic Projective Layout for Allocentric Spatial Reasoning in Vision-Language Models [6.0] 我々は、VLMがうまく扱える象徴的な形式にアロセントリックな推論を再構成するフレームワーク、Projective Layout (SymPL)を紹介した。
実験により、この改革により、同心性タスクと自我性タスクの両方のパフォーマンスが大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:19:29 GMT)
Extracting and Analyzing Rail Crossing Behavior Signatures from Videos using Tensor Methods [5.9] 踏切は、運転者の行動が場所、時間、状況によって異なる複雑な安全上の課題を示す。
伝統的なアプローチでは、交差点を個別に分析し、場所間で共有された行動パターンを識別する能力を制限する。
本稿では,3段階にわたる動作の類似性を捉える多視点テンソル分解フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:12:38 GMT)
The Headless Firm: How AI Reshapes Enterprise Boundaries [5.9] 我々はエージェントAIが調整コストのスケール方法に構造的変化をもたらすと主張している。
我々はこの主張を2つの実証的予測を持つ調整コストモデルとして定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:13:14 GMT)
OCR-Agent: Agentic OCR with Capability and Memory Reflection [5.9] VLM(Large Vision-Language Models)は、複雑な視覚理解タスクにおいて大きな可能性を証明している。
本稿では,機能的リフレクションとメモリリフレクションという2つの重要な機能を備えたモデルを実現する,新しい反復自己補正フレームワークを提案する。
挑戦的なOCRBench v2ベンチマークの実験によると、OCR-Agentは現在のオープンソースSOTAモデルであるInternVL3-8Bを英語で+2.0、中国語サブセットで+1.2で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:10:27 GMT)
AI-Mediated Feedback Improves Student Revisions: A Randomized Trial with FeedbackWriter in a Large Undergraduate Course [5.8] 我々は,学生の知識集約エッセイに対するフィードバックを提供しながら,アシスタント(TA)にAI提案を生成するシステムであるFeedbackWriterを紹介し,展開する。
学生はランダムにTAから手書きのフィードバックを受けるか、AIによるフィードバックを受けるように割り当てられ、TAはFeedbackWriterから提案を受け取る。
その結果、AIによるフィードバックを受けた学生は、より高品質なリビジョンを実現し、TAがより多くのAI提案を採用するにつれて、向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:52:57 GMT)
A note on entanglement detection via the generalized realignment moments [5.8] 一般化された認識モーメントに基づく2つの分離性基準を示す。
エンタングルメント検出の可用性と実現可能性を示す詳細な例が提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:44:17 GMT)
A Counterfactual Approach for Addressing Individual User Unfairness in Collaborative Recommender System [5.6] コラボレーティブ・フィルタリング(CF)は、ユーザとイテムのインタラクションから隠れパターンを学び、アイテムをユーザに推奨する、広く使われているRSの変種である。
従来のCFモデルによって提供される勧告は、しばしばバイアスを受ける。
本稿では,レコメンデーションにおける個人ユーザの不公平性を識別・緩和する二段階アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:08:12 GMT)
Dual-Branch INS/GNSS Fusion with Inequality and Equality Constraints [5.5] 分散重み付きスキームによる等式制約と不等式制約を融合する二分岐情報支援フレームワークを提案する。
完全な可用性の下では、垂直位置誤差を16.7%削減し、標準の非ホロノミック制約よりも高度精度を50.1%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:47:31 GMT)
Adversarial Intent is a Latent Variable: Stateful Trust Inference for Securing Multimodal Agentic RAG [5.5] マルチモーダルエージェントRAGに対する現在のステートレスディフェンスは、悪意のあるセマンティクスを配布する敵の戦略を検出するのに失敗する。
MMA-RAGTは,MTA (Modular Trust Agent) が管理する推定時制御フレームワークで,ほぼ信頼状態を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:52:27 GMT)
Representation Theorems for Cumulative Propositional Dependence Logics [5.4] 累積命題依存論理と累積命題依存論理の表現定理をチームセマンティクスで証明する。
命題依存論理では、システムCエンターメントはクラウス、リーマン、マギドールの累積モデルによって正確に捕捉されることを示す。
一方,チーム意味論による累積命題論理の係り受けは,累積モデルと非対称モデルによって正確に捉えられていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:45:01 GMT)
Beyond Subtokens: A Rich Character Embedding for Low-resource and Morphologically Complex Languages [5.3] word2vec、BERT、GPTといったトークン化とサブトークン化に基づくモデルは、自然言語処理における最先端のモデルである。
本稿では,文字列から直接単語ベクトルを計算し,意味情報と構文情報を統合することを提案する。
BERTのようなコンテキストベースの大規模言語モデルと、低リソースおよび形態学的にリッチな言語のための word2vec のような小さなモデルの両方のパフォーマンスを改善する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:16:08 GMT)
CleanStyle: Plug-and-Play Style Conditioning Purification for Text-to-Image Stylization [5.3] CleanStyleはプラグイン・アンド・プレイのフレームワークで、コンテンツ関連のノイズをリトレーニングすることなく、スタイルの埋め込みからフィルタリングする。
CleanStyleSVDは、タイムアウェアな指数スケジュールを使用して、テールコンポーネントを動的に抑制する。
SS-CFGはテールコンポーネントを再利用し、スタイル対応の無条件入力を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:33:05 GMT)
SynthRender and IRIS: Open-Source Framework and Dataset for Bidirectional Sim-Real Transfer in Industrial Object Perception [5.3] 我々は、ガイドドドメインランダム化機能を備えた合成画像生成のためのオープンソースのフレームワークであるSynthRenderをリリースした。
また, 実物の2次元画像から3次元のアセットを作成するために, 現実感とシミュレーションの手法のベンチマークを行った。
これらの合成資産は、3Dファイルが欠けている部分であっても、低オーバーヘッドで転送可能なデータを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:42:34 GMT)
Progressive Per-Branch Depth Optimization for DEFOM-Stereo and SAM3 Joint Analysis in UAV Forestry Applications [5.3] パーブランチ3D再構築は、自律型UAV木刈りの前提条件である。
本稿では,DEFOM-Stereo ファンデーションモデル差分推定を組み込んだプログレッシブパイプラインを提案する。
提案したパイプラインは、エッジの忠実度を維持しながら、ブランチごとの平均標準偏差を82%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 04:37:18 GMT)
Grasp to Act: Dexterous Grasping for Tool Use in Dynamic Settings [5.1] 本稿では,物理学に基づくグリップ最適化と強化学習に基づくグリップ適応を組み合わせたハイブリッドシステムGrasp-to-Actを提案する。
提案手法では,人間の実演から得られる頑健なグリップ構成を合成し,手動滑走を防止するために,手動補正を残留的に発行する適応制御器を用いる。
16-DoFデキスタラスハンドを用いたシミュレーションおよび実世界のハードウェア試行において,本手法は手動の翻訳および回転のスリップを低減し,タスク完了率が最も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 01:53:39 GMT)
Probing Graph Neural Network Activation Patterns Through Graph Topology [4.9] グラフ上の曲率の概念は、グラフトポロジーの理論的な記述を提供し、ボトルネックとより密接な連結領域を強調する。
グラフのトポロジがグラフニューラルネットワークの学習された好みとどのように相互作用するかは、まだ不明である。
私たちの研究は、グラフ学習がいつ、なぜ失敗したかを理解するための診断プローブとして、曲率を再設定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:52:36 GMT)
Proximal-IMH: Proximal Posterior Proposals for Independent Metropolis-Hastings with Approximate Operators [4.9] 本稿では,近似後部からのサンプルを補助最適化問題により補正する手法であるProximal-IMHを紹介する。
最適設定のために、近似補正が近似後部と正確な後部とのマッチングを締め付け、受容率と混合率を向上させることを証明した。
この方法は線形および非線形入力出力演算子の両方に適用され、特に正確な後方サンプリングが高価すぎる逆問題に向いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:58:50 GMT)
RPU -- A Reasoning Processing Unit [4.8] Reasoning Processing Unit (RPU) は、現代のメモリウォールの課題に対処するために設計されたチップレットベースのアーキテクチャである。
RPUは、Llama3-405B上のISO-TDPで最大45.3倍のレイテンシと18.6倍のスループットを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:36:37 GMT)
Computer-Aided Design of Rational Motions for 4R and 6R Spatial Mechanism Synthesis [4.8] 我々は立方四元数ベジエ曲線に基づく7つの3次元点の新しいスキームを導入する。
結果として生じる運動は因子化、すなわち空間的6バー機構の合成を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:58:36 GMT)
Enhancing Hate Speech Detection on Social Media: A Comparative Analysis of Machine Learning Models and Text Transformation Approaches [4.8] 本研究では,ヘイトスピーチと攻撃的言語を識別する機械学習モデルの有効性を評価する。
我々は、ネガティブな表現を中立な表現に変換する革新的なテキスト変換手法を導入し、有害なコンテンツの影響を緩和する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:26:17 GMT)
Real-Time Trustworthiness Scoring for LLM Structured Outputs and Data Extraction [4.7] 構造化出力の信頼性をリアルタイムに評価する手法を提案する。
また、ミスに満ちていない信頼性の高い基底真理値を持つ最初の公開ベンチマークの1つを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:17:57 GMT)
NGL-Prompter: Training-Free Sewing Pattern Estimation from a Single Image [4.6] 画像から縫製パターンを推定することは、高品質な3D衣服を作るための実践的なアプローチである。
NGL(Natural Garment Language)は、GarmentCodeを言語モデルにより理解しやすい表現に再構成する新しい中間言語である。
我々は,Dress4D,CloSe,新たに収集した約5,000のイン・ザ・ワイルド・ファッション・イメージのデータセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:01:11 GMT)
Airavat: An Agentic Framework for Internet Measurement [4.6] 本稿では,インターネット計測ワークフロー生成のための最初のエージェントフレームワークであるAiravatについて述べる。
2つの特殊エンジンは、50年間の計測研究をコードする知識グラフの助けを借りて、方法論的正当性を保証する。
筆者らは,Airavatが一致した専門家レベルのソリューションを生成し, (ii) 健全なアーキテクチャ決定を行い, (iii) 根拠のない新しい問題に対処し, (iv) 標準実行ベーステストで欠落した方法論的欠陥を識別することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:04:18 GMT)
An LLM-driven Scenario Generation Pipeline Using an Extended Scenic DSL for Autonomous Driving Safety Validation [4.6] 現実の事故報告は、自律運転システムのシナリオベースのテストに有用である。
現在の手法では、このマルチモーダルデータを正確に実行可能なシミュレーションシナリオに効果的に変換することはできない。
本稿では,大規模言語モデルと確率的中間表現を用いたスケーラブルで検証可能なパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:44:26 GMT)
SymTorch: A Framework for Symbolic Distillation of Deep Neural Networks [4.6] シンボリック蒸留は、ニューラルネットワークまたはその構成要素を解釈可能な閉形式の数学的表現に置き換える。
ニューラルネットワークコンポーネントをラップすることでこの蒸留を自動化するライブラリであるSymTorchを紹介する。
SymTorchは、CPUデータ転送、入出力キャッシュ、モデルシリアライゼーション、ニューラルネットワークとシンボルフォワードパスのシームレスな切り替えなど、採用を妨げるエンジニアリング上の課題を処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:17:56 GMT)
Imputation of Unknown Missingness in Sparse Electronic Health Records [4.5] 本研究では,2進EHRにおける未知の値の復号化のための汎用アルゴリズムを開発した。
我々は、データ不足を予測した場合に、出力が適応的に閾値付けされたトランスフォーマーベースのデノナイジングニューラルネットワークを設計する。
本研究は,既存の計算手法と比較して,実際のEHRデータセット内での医用符号の復号化における精度の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 01:04:02 GMT)
Hybrid LLM-Embedded Dialogue Agents for Learner Reflection: Designing Responsive and Theory-Driven Interactions [4.4] 大規模言語モデル(LLM)は、文脈に敏感な応答を生成できるが、何十年もの間、学習の相互作用がどのように構成されるべきかは研究されていない。
本稿では,LLM応答性を理論に整合したルールベースのフレームワークに組み込むハイブリッド対話システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:29:05 GMT)
Beyond the Star Rating: A Scalable Framework for Aspect-Based Sentiment Analysis Using LLMs and Text Classification [4.4] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語理解を約束するが、大規模レビュー分析への応用は計算コストやスケーラビリティの懸念によって制限されている。
本研究では,LLMをアスペクト識別に利用し,古典的な機械学習手法を大規模感情分類に適用したハイブリッド手法を提案する。
この結果から,LLMと従来の機械学習アプローチを組み合わせることで,大規模顧客フィードバックのアスペクトベース感情分析を効果的に自動化できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:45:17 GMT)
Task-oriented grasping for dexterous robots using postural synergies and reinforcement learning [4.3] 既存の手法では、様々なオープンループとクローズドループアプローチを採用しているが、複数のオブジェクトを把握できるエンドツーエンドのソリューションが欠如している。
提案手法は強化学習を用いてタスク指向の把握を強化し,エージェントの作業後意図を優先する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:51:09 GMT)
Quantum circuit design from a retraction-based Riemannian optimization framework [4.0] 基底状態の準備のための量子回路の設計は、量子情報科学の基本的な課題である。
我々は幾何学的視点を採用し、一元群上でのエネルギーコスト関数の最小化として問題を定式化する。
本稿では,計測データからニュートンシステムを構築するスケーラブルな2次アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:54:32 GMT)
MIP Candy: A Modular PyTorch Framework for Medical Image Processing [4.0] MIPCandyは医療画像処理に特化したPyTorchベースのフレームワークである。
設計の中心は$textttLayerT$で、畳み込み、正規化、アクティベーションモジュールのランタイム置換を可能にする遅延設定機構である。
MIPCandyはApache-2.0ライセンスの下でオープンソースであり、Python3.12以降を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:55:04 GMT)
GatedCLIP: Gated Multimodal Fusion for Hateful Memes Detection [3.9] GatedCLIPはVision-Languageモデルで、CLIPのマルチモーダル機能を強化する。
提案手法では,CLIP埋め込みをタスク最適化セマンティック空間にマッピングする学習プロジェクションヘッドを導入する。
Hateful Memesデータセットの実験では、GatedCLIPがAUROC 0.66を実質的に達成し、CLIPベースラインを大幅に上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:54:54 GMT)
Monocular Endoscopic Tissue 3D Reconstruction with Multi-Level Geometry Regularization [3.7] 柔らかい内視鏡組織を再構築するための3次元ガウススプラッティングに基づく新しいアプローチを提案する。
提案手法は高速なレンダリングとスムーズな表面形状を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:29:36 GMT)
The Missing Red Line: How Commercial Pressure Erodes AI Safety Boundaries [3.6] 商用システムのプロンプトが安全トレーニングをオーバーライドできることに気付きました。
商業目的がユーザの安全と矛盾するシナリオで8つのモデルをテストします。
本研究は,現在の安全訓練が商業展開の文脈に一般化しないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:55:00 GMT)
Pressure Reveals Character: Behavioural Alignment Evaluation at Depth [3.6] 正直、安全、非マニピュレーション、ロバスト性、矯正性、スケジューリングの6つのカテゴリで904のシナリオにまたがるアライメントベンチマークを紹介します。
我々のシナリオでは、モデルを矛盾する命令、シミュレートされたツールアクセス、マルチターンエスカレーションの下に配置し、シングルターン評価が見逃す振る舞いの傾向を明らかにする。
トップパフォーマンスモデルでさえ特定のカテゴリにギャップがあるのに対して、ほとんどのモデルでは一貫性のある弱点が示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:52:17 GMT)
The Mean is the Mirage: Entropy-Adaptive Model Merging under Heterogeneous Domain Shifts in Medical Imaging [3.6] 予期せぬテスト時間分散シフトの下でのモデルのマージは、平均的な信頼性の低下など、単純な戦略を反映することが多い。
本稿では,前方パスのみを介してバッチ固有のマージモデルを生成するエントロピー適応型完全オンラインモデルマージ手法を提案する。
本研究では,9つの医学領域および自然領域の一般化画像分類データセットにまたがる2つのバックボーンを用いて,最先端のベースラインを用いた手法を広範に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:06:19 GMT)
Frayed RoPE and Long Inputs: A Geometric Perspective [3.6] Rotary Positional Embedding (RoPE) は、言語モデルにおける位置の符号化手法として広く採用されている。
我々は、注意が分離されたキーとクエリ潜在点の雲の密集を誘導し、シンクトークンの作成を可能にすることを示す。
そこで我々は,注目層がボックス外へのより長い入力を一般化できるように改良したRoPE-ID(In Distribution)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:03:47 GMT)
Extending $μ$P: Spectral Conditions for Feature Learning Across Optimizers [3.6] 本稿では,AdamW, AD, LAMB, Sophia, Shampoo, Muon など,より広範な派生のクラスに対して$P を導出する新しいフレームワークを提案する。
我々は、複数のベンチマークモデルに$Psを実装し、モデル幅の増大にまたがるゼロショット学習率の伝達を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:17:51 GMT)
Quantum Approximate Optimization for Decoding of Low-Density Parity-Check Codes [3.5] 低密度パリティ・チェック(LDPC)符号の復号化は、符号化理論の根本的な問題である。
BPはLDPCコードデコーディングの最も一般的な方法の1つである。
本稿では,LDPC符号に対するQAOAに基づく復号化フレームワークについて,復号化コスト関数を定式化して述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:22:09 GMT)
Squint: Fast Visual Reinforcement Learning for Sim-to-Real Robotics [3.5] Squintは、従来の視覚的オフポリティクスやオンポリティクス法よりも高速なウォールクロックトレーニングを実現する視覚的アクター批判法である。
私たちは、1台の3090 GPUで15分間ポリシーをトレーニングし、ほとんどのタスクは6分以内で収束します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:58:11 GMT)
Does Order Matter : Connecting The Law of Robustness to Robust Generalization [3.5] 頑健な一般化は滑らかな摂動に必要なリプシッツ定数の順序を変えないことを示す。
MNIST の場合、Wu et al. (2023) によって予測される順序で下界リプシッツ定数がスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:52:20 GMT)
Visual Cooperative Drone Tracking for Open-Path Gas Measurements [3.4] 本論文は、地上のパンティルトユニットに搭載されたセンサーとリフレクタを搭載した小型ドローンを用いて、オープンパス測定を収集するロボットシステムを提案する。
ズームカメラによって、地上ユニットはドローンに搭載された赤いLEDマーカーを視覚的に追跡し、センサーのレーザービームを反射体と整列させる。
外部実験ではシステムの性能を検証し、自律的な追跡と最大60mの距離でのCO2測定に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:00:23 GMT)
Validation of an analyzability model for quantum software: a family of experiments [3.4] 古典的コンポーネントと量子的コンポーネントの両方を統合したハイブリッドソフトウェアの分析可能性は、その保守性と産業的採用を保証する重要な要素である。
本稿では、以前に提案されたハイブリッドソフトウェア分析可能性モデルの量子成分を、実験のファミリを通じて実証検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:35:20 GMT)
Conditional neural control variates for variance reduction in Bayesian inverse problems [3.4] 我々はモンテカルロ推定器の分散を低減するために条件付きニューラル・コントロール・バリアントを導入する。
トレーニングには未知のパラメータと観測データの共同分布からのサンプルが必要である。
我々は,スタイリングおよび偏微分方程式に制約されたダーシー流逆問題に対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:40:20 GMT)
ActionEngine: From Reactive to Programmatic GUI Agents via State Machine Memory [3.3] ActionEngineは、リアクティブ実行からプログラム計画に移行する、トレーニング不要のフレームワークである。
我々のエージェントは、平均して1回のLDMコールで95%のタスク成功を達成するが、最強のビジョンのみのベースラインでは66%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:03:18 GMT)
How Robustly do LLMs Understand Execution Semantics? [3.3] LLMは驚くべき推論能力を示しているが、それらが内的世界モデルを利用するのか、高度なパターンマッチングに依存しているのかは未解決のままである。
我々は,標準的なプログラム出力予測タスクを用いて,LLMをそのコード理解の堅牢性のレンズを通して研究する。
私たちの発見は、すべてのモデルがコードを理解する方法の限界を示し、コードモデルを評価するために摂動を使うことの価値を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:07:25 GMT)
Region of Interest Segmentation and Morphological Analysis for Membranes in Cryo-Electron Tomography [3.2] 興味領域(ROI)の直接的・形状に依存しない領域と形態素表面分析のための2段階の枠組みを開発する。
TomoROISはディープラーニングベースのROIセグメンテーションを実行し、小さな注釈付きデータセットを使用してスクラッチからトレーニングすることができる。
SurfORAは、分断された構造を点雲と表面メッシュとして処理し、定量的な形態的特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:53:33 GMT)
Automated Detection and Mitigation of Dependability Failures in Healthcare Scenarios through Digital Twins [3.2] M-GENGARは、医療用CPSの信頼性を保証するためのクローズドループDigital Twin(DT)パラダイムに基づく方法論である。
M-GENGARは緩和戦略の自動合成をサポートし、DTループ内で実行時のフィードバックと制御を可能にする。
その結果、評価シナリオの87.5%において、正式なゲーム理論分析によって合成された戦略が、少なくとも人間の意思決定と同じくらい効果的に患者のバイタルメトリクスを安定化させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:56:20 GMT)
Estimation of Confidence Bounds in Binary Classification using Wilson Score Kernel Density Estimation [3.2] 本稿では、2進分類における信頼境界を推定するための新しいカーネルベース手法であるWilson Score Kernel Density Classificationを提案する。
提案手法はガウス過程分類と同様の性能を示すが,計算複雑性は低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:31:28 GMT)
Ski Rental with Distributional Predictions of Unknown Quality [3.2] 我々は「予測を伴うアルゴリズム」フレームワークにおいて、スキーレンタルの中央オンライン問題を再考する。
OPT + O(min(eta, 1) * sqrt(b), b log b) のコストが期待できるアルゴリズムが存在することを示す。
これらの境界は,予測誤差が0のときのO(sqrt(b)ロバスト性(付加損失)と予測誤差が任意に大きいときのO(b log b)ロバスト性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:03:35 GMT)
ID-LoRA: Efficient Low-Rank Adaptation Inspired by Matrix Interpolative Decomposition [3.0] トレードオフを断ち切る新しいPEFTフレームワークであるID-LoRAを提案する。
ID-LoRAを数学的推論,コード生成,MMLU,CommonsenseQA,セーフティアライメントの5つのベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:45:10 GMT)
MrBERT: Modern Multilingual Encoders via Vocabulary, Domain, and Dimensional Adaptation [3.0] 我々は、ModernBERTアーキテクチャ上に構築され、35の言語とコードで事前訓練された150M-300MパラメータエンコーダのファミリーであるMrBERTを紹介する。
対象適応を通じて、このモデルファミリーは、カタルーニャ語およびスペイン語固有のタスクに関する最先端の成果を達成し、同時に、専門の生物医学および法的な領域における堅牢なパフォーマンスを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:19:40 GMT)
MAML-KT: Addressing Cold Start Problem in Knowledge Tracing for New Students via Few-Shot Model-Agnostic Meta Learning [2.9] モデルに依存しないメタ学習手法であるMAML-KTを導入する。
MAML-KTは、ほとんど全てのコールドスタート条件において、以前のKTモデルよりも高い早期精度を達成する。
全体として、KTモデルを高速適応に最適化することで、新入生の早期予測誤差を低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:49:23 GMT)
Sensitivity-Guided Framework for Pruned and Quantized Reservoir Computing Accelerators [2.8] 本稿では,貯留層計算のための圧縮フレームワークを提案する。
量子化レベル、プルーニングレート、モデルの精度、ハードウェア効率のトレードオフを体系的に設計・空間で探索することができる。
提案手法の有効性を検証するため,大規模なトレードオフ分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:13:53 GMT)
Elimination-compensation pruning for fully-connected neural networks [2.8] プルーニング技術は、ニューラルネットワークパラメータのスパース表現を抽出するために用いられる。
本稿では,各重みの重み付けの重要度を,出力の振舞いを考慮して計算する手法を提案する。
本研究の成果は概説され,その理論的意義が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 01:56:12 GMT)
IG-RFT: An Interaction-Guided RL Framework for VLA Models in Long-Horizon Robotic Manipulation [2.7] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、ジェネラリストのロボット政策において大きな可能性を示している。
彼らは、分散シフトと高品質なデモンストレーションの不足により、新しい現実世界の領域における長期の複雑なタスクへの一般化に苦慮している。
本稿では,フローベースVLAモデル用に設計された対話型強化微細チューニングシステムIG-RFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:19:50 GMT)
PVminer: A Domain-Specific Tool to Detect the Patient Voice in Patient Generated Data [2.7] 本稿では,患者音声をセキュアに構築するためのNLPフレームワークであるPVminerを紹介する。
PVminerは、患者固有のBERTエンコーダを統合するマルチラベル・マルチクラス予測タスクとしてPV検出を定式化する。
PVminerは階層的なタスクにまたがって強いパフォーマンスを達成し、バイオメディカルおよび臨床訓練済みのベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:10:00 GMT)
Soft Surfaced Vision-Based Tactile Sensing for Bipedal Robot Applications [2.6] 本稿では、両足歩行ロボットに接触変形を光学的に捉えた皮膚のような変形可能な層を具備した視覚型触覚足センサを提案する。
本手法は,接触姿勢を推定し,せん断を可視化し,圧力の中心を計算し,地形を分類し,接触パッチの幾何学的特徴を検出する。
これらのことから,触覚を足足に組み込むことで,安定性,適応性,環境意識が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:04:56 GMT)
ConformalHDC: Uncertainty-Aware Hyperdimensional Computing with Application to Neural Decoding [2.6] 本稿では,共形予測の統計的保証と超次元計算の計算効率を組み合わせた統合フレームワークであるConformalHDCを紹介する。
コンフォーマルHDCは、神経活動データに表される刺激情報を正確に復号するだけでなく、厳密な不確実性の推定や、他の行動状態からのデータを提示した場合の正確な棄権も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:52:08 GMT)
Towards Data-driven Nitrogen Estimation in Wheat Fields using Multispectral Images [2.5] TSF(Targeted Spraying and Fertilization)は、農家がより正確に入力を行えるようにするための重要な作業である。
本稿では、TSFのためのニューラルネットワークベースのソリューションであるTerrAIについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:38:51 GMT)
Optimal and Structure-Adaptive CATE Estimation with Kernel Ridge Regression [2.5] 再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)に応答関数が存在する場合の条件平均処理効果(CATE)を最適に推定するアルゴリズムを提案する。
そこで本研究では,Nuisanceクラスではなく,コントラスト関数の複雑さに支配される最小値を達成するために,統一された2段階カーネルリッジ回帰法(KRR)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:35:24 GMT)
Adjacency Spectral Embeddings of Correlation Networks [2.5] 多くのアプリケーションにおいて、重み付けされたネットワークは時系列データに基づいて構築される。
時系列が少数のフーリエ基底要素で表現可能である場合、相関ネットワークはエッジノイズを持つ潜在空間ネットワークに対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:13:33 GMT)
CableRobotGraphSim: A Graph Neural Network for Modeling Partially Observable Cable-Driven Robot Dynamics [2.3] この研究は、ケーブル駆動ロボットのための新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルである textttCableRobotGraphSim を提示する。
ケーブル駆動型ロボットをグラフとして表現することで、このモデルは他のシミュレーションモデルや実際のロボットの特性と迅速かつ正確に一致させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:01:29 GMT)
TT-SEAL: TTD-Aware Selective Encryption for Adversarially-Robust and Low-Latency Edge AI [2.3] クラウドエッジAIは、厳格なデバイス予算の下でモデル圧縮とセキュリティを満足させなければならない。
本稿では,TT分解ネットワークの選択的暗号化フレームワークであるTT-SEALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:48:09 GMT)
Ab Initio Random Matrix Theory of Molecular Electronic Structure [2.3] 分子電子構造におけるランダム・マトリクス理論(RMT)の普遍性を調べるために, ab initio 電子構造法を用いる。
一般的な低対称性の幾何学では、これらのアブ・イニシアチブ・ハミルトンのスペクトルはガウスアンサンブル(GOE)のウィグナー・ダイソン準位統計を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:02:23 GMT)
A Dynamic Survey of Soft Set Theory and Its Extensions [2.3] ソフトセット理論はパラメータ化決定モデリングのための直接的なフレームワークを提供する。
この理論は、ハイパーソフトセット、スーパーハイパソフトセット、ツリーソフトセット、双極性ソフトセット、動的ソフトセットを含む多くの変種に拡張された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:58:45 GMT)
Pip-Stereo: Progressive Iterations Pruner for Iterative Optimization based Stereo Matching [2.2] 反復的改善を解析し,不均一な更新が空間的に疎外であり,時間的に冗長であることを明らかにする。
専用単分子エンコーダを必要とせず,奥行き先を暗黙的に埋め込む,協調的な単分子先行転送フレームワークを提案する。
第3に,構造化空間とI/O意識設計を利用したハードウェア対応RNN演算子であるFlashGRUを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:51:37 GMT)
Software-Defined Vehicle Ecosystems in Transformation -- A Systematic Literature Review [2.2] 自動車産業はハードウェア中心の開発からソフトウェア定義自動車(SDV)へとシフトしつつある
ソフトウェア複雑性の増大は、ファームウェアとプロプライエタリなソフトウェア開発モデルを不十分にします。
これらのSDVエコシステムがソフトウェア駆動開発に反応してどのように出現し、運用されるかは、まだ十分に理解されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:49:57 GMT)
Heterogeneity-Aware Client Selection Methodology For Efficient Federated Learning [2.2] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが機密データを共有することなく、グローバル機械学習(ML)モデルを協調的にトレーニングする分散クライアントサーバアーキテクチャを実現する。
FLは、クライアント間の統計的不均一性により、従来のMLアルゴリズムよりも精度が低いことが多い。
我々は、勾配更新と決定論的選択アルゴリズムを使用して、再トレーニングのための異種クライアントを選択する新しいクライアント選択手法であるTerraformを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 01:19:10 GMT)
Blackbird Language Matrices: A Framework to Investigate the Linguistic Competence of Language Models [2.1] 本稿では,インテリジェンステストにインスパイアされた新しい言語タスク,Blackbird Language Matrices (BLM)タスクについて述べる。
BLMデータセット、その構築とベンチマーク、およびチャンキングと体系性に関するターゲット実験を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:45:08 GMT)
PSF-Med: Measuring and Explaining Paraphrase Sensitivity in Medical Vision Language Models [2.1] 19,748個の胸部X線を約92,000個のパラフレーズと組み合わせたベンチマークであるParaphrase Sensitivity Failure (PSF)-Medを紹介する。
同じ画像のイエス/ノーフリップを測定し、フリップ率を8%から58%に設定する。
我々は、フレーミングと相関し、決定マージンシフトを予測するスパース機能を第17層で特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:03:50 GMT)
Mechanistically Guided LoRA Improves Paraphrase Consistency in Medical Vision-Language Models [2.1] 医療ビジョンランゲージモデルでは、同じ臨床的疑問の言い換えに対して、異なるイエスまたはノーの回答を与えることができる。
PSF-Med Sadanandan と Behzadan (2025) を用いて MedGemma-4B でこれを研究した。
パラフレーズ整合性と解答精度のバランスをとるために,ローランド適応 (LoRA) アダプタを併用して微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:30:50 GMT)
PaperTrail: A Claim-Evidence Interface for Grounding Provenance in LLM-based Scholarly Q&A [2.1] 大規模言語モデル(LLM)を個別のクレームとエビデンスに分解する新しいインターフェースであるPaperTrailを紹介する。
その結果,PaperTrailはベースラインインタフェースに比べて参加者の信頼度を著しく低下させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:04:50 GMT)
Distilling Magic States in the Bicycle Architecture [2.0] マジックステート蒸留は、普遍的な耐故障性を達成するために必要な非クリフォード資源を供給するための有望な方法の1つであると考えられている。
表面符号で実装された従来のMSDプロトコルは、しばしば複数のコードブロックと格子式手術ラウンドを必要とし、特に低いターゲットエラー率で相当な量子ビットオーバーヘッドをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 04:57:42 GMT)
Using near-flat-band electrons for read-out of molecular spin qubit entangled states [2.0] 分子スピン量子ビット(MSQ)は量子コンピューティングのための有望なプラットフォームである。
我々は多電子スピン非偏極電流による絡み合ったMSQの電気的読み出しを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:41:53 GMT)
Sequential Counterfactual Inference for Temporal Clinical Data: Addressing the Time Traveler Dilemma [2.0] 本稿では、電子健康記録における時間的依存関係を尊重するシークエンシャル・カウンセリング・フレームワークについて紹介する。
慢性疾患の38～67%の患者は、ナイーブ法で生物学的に不可能な対策が必要であることを実証した。
我々の枠組みは、反事実的な説明を「もしこの機能が違っていたら?」から「以前に介入したならば」に転換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:11:23 GMT)
Deep unfolding of MCMC kernels: scalable, modular & explainable GANs for high-dimensional posterior sampling [1.9] 本稿では,Langevin MCMCアルゴリズムにディープ・アンフォールディングを適用することで,GANアーキテクチャ設計の新しいアプローチを提案する。
このパラダイムは固定ステップ反復アルゴリズムをモジュラーニューラルネットワークにマッピングし、柔軟で解釈に適したアーキテクチャを生み出す。
後方サンプリングのための教師付き正規化Wasserstein GANフレームワークを用いて、これらの展開されたサンプルをエンドツーエンドにトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:37:10 GMT)
Distilling Deep Reinforcement Learning into Interpretable Fuzzy Rules: An Explainable AI Framework [1.9] 深層強化学習(DRL)エージェントは、継続的な制御において顕著なパフォーマンスを達成するが、不透明なままであり、安全クリティカルなドメインへの展開を妨げる。
既存の説明可能性法は、局所的な洞察(SHAP、LIME)のみを提供するか、過度に単純化されたサロゲートを使用し、連続的なダイナミクスを捉えることができない。
本研究では、状態可読パーティショニングのためのK-Meansクラスタリングを通じて、ニューラルポリシーを人間可読IF-THENルールに蒸留するファジィシステム(FCS)を提案する。
説明焦点を測定するルール密度(FRAD)、語彙完全性を検証するファジィ集合被覆(FSC)、行動空間の粒度(Action Space Granularity)の3つの定量化指標が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:53:01 GMT)
Improving Spatial Allocation for Energy System Coupling with Graph Neural Networks [1.9] 本稿では,自己教師型ヘテロジニアスグラフニューラルネットワークを用いた革新的な手法を提案する。
本手法は,高分解能な地理単位をグラフノードとしてモデル化し,様々な地理的特徴を統合することにより,格子点ごとに物理的に意味のある重みを生成する。
実験により, この手法により生成された重みをクラスタベースのボロノイ図に適用することにより, スケーラビリティ, 精度, 物理的妥当性が著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:53:45 GMT)
An Expert Schema for Evaluating Large Language Model Errors in Scholarly Question-Answering Systems [1.9] 大規模言語モデル(LLM)は、探索や要約といった学術的なタスクを変換しているが、その信頼性は未だに不明である。
質問応答システムにおけるLCMの誤りを評価するためのスキーマを開発し,実験者の評価戦略を反映した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:16:44 GMT)
Maximum entropy based testing in network models: ERGMs and constrained optimization [1.9] ネットワーク空間上での制約付きエントロピー最大化問題を開発する。
得られたテスト統計は、制約付き最適化問題に関連するラグランジュ乗算器によって定義される。
提案するLagrange-multiplierフレームワークは,制約付き最大推定のための古典的スコアテストに自然に接続することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:35:08 GMT)
Fundamentals of Quantum Machine Learning and Robustness [1.9] 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングと古典的な機械学習の交差点に位置する。
この章では、両方のコミュニティの読者にQMLの基礎を紹介します。
敵の強靭性には特に注意が向けられ、QMLモデルが障害を引き起こすために設計された入力に抵抗する能力として理解されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:56:37 GMT)
Steering at the Source: Style Modulation Heads for Robust Persona Control [1.8] アクティベーションステアリングは、微調整なしで大規模言語モデル(LLM)を制御するための計算効率の良いメカニズムを提供する。
本研究は,ペルソナとスタイル形成を独立して管理する,注目の少ないサブセットを同定する。
本研究は,これら特定の頭部のみを標的とした介入が,残留ストリームステアリングで観察されるコヒーレンシ劣化を著しく軽減しつつ,頑健な行動制御を実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:26:50 GMT)
Molecular Representations for AI in Chemistry and Materials Science: An NLP Perspective [1.8] 本稿では、自然言語処理(NLP)にインスパイアされた、最も人気のあるデジタル分子表現について述べる。
さらに、これらの表現を使用する注目すべきAIベースのアプリケーションについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:43:38 GMT)
Assessing the Impact of Speaker Identity in Speech Spoofing Detection [1.8] スポット検出システムは、通常、複数の話者からの多様な記録を用いて訓練される。
本稿では,スプーフィング検出システムにおける話者情報の影響について検討する。
本稿では,話者不変型マルチタスクフレームワークにおける2つのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:45:41 GMT)
The Finite Primitive Basis Theorem for Computational Imaging: Formal Foundations of the OperatorGraph Representation [1.7] 我々は、広義、正確に定義された作用素クラス Cimg におけるすべてのフォワードモデルが、型付き有向非巡回グラフ(DAG)としてエプシロン近似表現を認めることを証明した。
我々は、Cimgの任意のHが与えられたとき、ほとんどのエプシロンにおける相対演算子誤差と所定境界内のグラフ複雑性を持つDAG Gを生成するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:07:06 GMT)
Post-Quantum Sanitizable Signatures from McEliece-Based Chameleon Hashing [1.7] 我々は、McEliece暗号系から派生したハッシュ関数に基づいて構築された新しい量子後正準シグネチャ方式を提案する。
この設計では、指定されたサニタイザは、衝突の制御を容易にするゴッパ符号の固有のトラップドアを有している。
我々は、形式的なセキュリティ定義と、存在不可と不変性の厳密な証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:01:20 GMT)
VAE-MS: An Asymmetric Variational Autoencoder for Mutational Signature Extraction [1.7] 変異符号のための変分オートエンコーダ(VAE-MS)を提案する。
VAE-MSは、突然変異シグネチャ抽出のための最先端の3つのモデルと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:08:38 GMT)
Quantum discord of mixed states under noisy channels in the curved spacetime [1.7] 位相減衰下でのシュワルツシルトブラックホールの背景における量子不協和性について検討した。
3つのチャンネルノイズに対して、不協和音の挙動は類似している。
ビットフリップチャネルと位相フリップチャネルの場合、不協和は減衰確率の上昇とともに対称に実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:56:03 GMT)
Anatomy of Capability Emergence: Scale-Invariant Representation Collapse and Top-Down Reorganization in Neural Networks [1.6] 5つのモデルスケールで5つの幾何測度をトラックする。
トレーニングは、タスク固有のフロアへの普遍的な表現の崩壊から始まります。
ピキアでは、グローバルな幾何学的パターンが再現されるが、タスクごとの前兆信号は再現しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 00:03:59 GMT)
Beyond Human Performance: A Vision-Language Multi-Agent Approach for Quality Control in Pharmaceutical Manufacturing [1.5] コロニー形成ユニット(CFU)検出は医薬品製造において重要である。
そこで我々は,ディープラーニング(DL)と視覚言語モデル(VLM)を組み合わせたマルチエージェントフレームワークを開発した。
最初のDLベースの自動化は、ワクチン製造現場で人間の検証を50%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 04:48:05 GMT)
HiPPO Zoo: Explicit Memory Mechanisms for Interpretable State Space Models [1.4] 歴史の表現を暗黙的にすることを目的として、HiPPOフレームワークを再考する。
このような5つの拡張からなる統一的なフレームワークを導入し、これをまとめて「HiPPO Zo」と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:16:54 GMT)
Voices of the Mountains: Deep Learning-Based Vocal Error Detection System for Kurdish Maqams [1.3] 歌唱のタイプであるマカームはクルド音楽の重要な要素である。
ウィンドウがエラーを含むか否かを判定し,それを分類するために,アテンションモード付き2面CNN-BiLSTMを開発した。
スコアが0.750の50曲評価では、リコールは39.4%、精度は25.8%だった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:17:16 GMT)
Not Just How Much, But Where: Decomposing Epistemic Uncertainty into Per-Class Contributions [1.3] 安全クリティカルな分類では、失敗のコストはしばしば非対称である。
MI をクラスごとのベクトル $C_k(x)=_k2/ (2_k)$, $_k=mathbbE[p_k]$ と $_k2=mathrmVar[p_k]$ に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:05:51 GMT)
On Electric Vehicle Energy Demand Forecasting and the Effect of Federated Learning [1.3] 電気自動車供給機器(EVSE)のエネルギー需給予測は、効率的なエネルギー管理と持続可能性を確保する上で最も重要な作業の1つである。
ユーティリティプロバイダは、エネルギー/電力需要を予測し、リソース割り当てを最適化し、グリッド信頼性を改善するための積極的な対策を実行することができる。
プライバシーやサステナビリティに関する懸念や制限が高まるにつれ、トレーニングデータの断片化がますます進んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:21:45 GMT)
Phonon decoherence produced by two-level tunneling states [1.2] 我々は、選択されたフォノンモードとTLSの大きなアンサンブルの間の相互作用をキャプチャする結合系に対する量子マスター方程式を導出する。
我々は、トンネル状態の薄い表面層をホストする水晶マイクロ共振器内の様々な量子状態の寿命を推定する。
その結果, 機械的消散量の増加にもかかわらず, フォノンのコヒーレンス時間は低温で最大化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:35:29 GMT)
How to Count AIs: Individuation and Liability for AI Agents [1.2] この条は、AIを識別する法的問題を包括的に診断する最初のものである。
また、"Algorithmic Corporation" あるいは "A-corp" というソリューションも提示している。
A-corpは、AIが目標を達成するために必要な、計算を含むリソースを所有しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:04:17 GMT)
The Initial Exploration Problem in Knowledge Graph Exploration [1.2] 本稿では,この現象を初期探索問題(IEP)として同定し,理論する。
我々は、スコープの不確実性、不透明性、クエリ非能力の3つの相互依存障壁によって特徴づけられるIEPの概念的フレーミングを開発する。
これらの障壁は、最初に接触した時点で収束し、既存の出発点や情報目標を前提とした関連する概念とIEPを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:27:40 GMT)
Physics-constrained symbolic regression for discovering closed-form equations of multimodal water retention curves from experimental data [1.1] メタモデリング用に設計された物理制約付き機械学習フレームワークを導入し、実験データから直接マルチモーダル保水曲線に対する閉形式数学的表現の自動発見を可能にする。
提案手法は,多孔質材料の保水特性を効果的に表現する閉形方程式を同定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:48:15 GMT)
Federated Multi Agent Deep Learning and Neural Networks for Advanced Distributed Sensing in Wireless Networks [1.1] マルチエージェントディープラーニング(MADL)は,無線システムにおける推論の統一フレームワークになりつつある。
最近の5G-Advancedと6Gのビジョンは、統合されたセンシングと通信によってこの結合を強化する。
本調査は,分散センシングおよび無線通信のためのMADLに関する2021-2025研究を中心に,技術の現状を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:11:33 GMT)
Markovian Embeddings of Non-Markovian Open System Dynamics [1.1] 非マルコフ的開量子力学を拡大されたマルコフ空間に埋め込み、非摂動的シミュレーションへの強力な経路を提供する。
これらの異なる埋め込みは、ガウス浴の異なる未開の自己エネルギーから生じ、決定論的、時間的局所方程式の族を生成することを示す。
この研究は、埋め込み技術のための透明な理論基盤と、非マルコフ量子力学をシミュレートする新しい方法を開発するための柔軟なプラットフォームの両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:07:43 GMT)
Sparse Bayesian Deep Functional Learning with Structured Region Selection [1.1] 本稿では,機能データ解析のための疎結合ベイズ関数型ディープニューラルネットワーク(sBayFDNN)を提案する。
厳密な近似誤差境界、後続一貫性、領域選択一貫性を確立する。
実証的な総合シミュレーションと実世界の研究では、sBayFDNNの有効性と優位性が確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:53:59 GMT)
Axis Decomposition for ODRL: Resolving Dimensional Ambiguity in Policy Constraints through Interval Semantics [1.1] 我々はODRLの左オペランドを値領域構造(スカラー,次元,概念値)で分類する。
本稿では,各次元オペランドを軸特異的なスカラーオペランドに洗練し,決定論的解釈,ABB完全性,投影音性,保守的拡張の4つの特性を証明する軸分解フレームワークを提案する。
ODRLの解法的(odrl:or)および排他的(odrl:xone)論理的制約に対して、各軸分解が適用されない場合、このフレームワークは結合した多重軸予想を直接符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:25:34 GMT)
How Do Inpainting Artifacts Propagate to Language? [1.0] 拡散型インパインティングによって導入された視覚人工物が視覚言語モデルにおける言語生成に与える影響について検討する。
複数のデータセットにまたがって、再構成の忠実度と下流のキャプション品質の関係を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:46:33 GMT)
On the Generalization Behavior of Deep Residual Networks From a Dynamical System Perspective [1.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は非常に高度な機械学習を持ち、モデル深度は彼らの成功に中心的な役割を果たす。
本研究では,Rademacher複雑性,動的システムのフローマップ,ResNetsの深層限界における収束挙動を組み合わせることで,離散的および連続的残差ネットワーク(ResNets)の一般化誤差境界を確立する。
Findingsは、離散時間と連続時間の両方のResNet間の一般化の統一的な理解を提供し、サンプルの複雑さの順序と離散時間と連続時間設定の間の仮定のギャップを埋めるのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:59:06 GMT)
A Case Study on Runtime Verification of a Continuous Deployment Process [1.0] FluxCDベースの継続的デプロイメントプロセスにランタイムモニタリングを適用します。
SyMonは、私たちの設定でほぼリアルタイムでモニタリングするのに十分な速度です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:39:48 GMT)
Transforming Science Learning Materials in the Era of Artificial Intelligence [1.0] 人工知能の科学教育への統合は、学習材料の設計と機能を変えつつある。
この章では、AI技術が6つの関連ドメインにまたがって、科学学習の素材をどう変えようとしているかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:07:04 GMT)
F10.7 Index Prediction: A Multiscale Decomposition Strategy with Wavelet Transform for Performance Optimization [0.9] ウェーブレット分解を用いた新しいF10.7指数予測法を提案する。
我々は、予測性能への影響を評価するために、国際太陽黒点数(ISN)とそのウェーブレット分解信号を組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:18:57 GMT)
Measurement-Free Ancilla Recycling via Blind Reset: A Cross-Platform Study on Superconducting and Trapped-Ion Processors [0.9] 我々は,IQM Garnet,Rigetti Ankaa-3,IonQ上でのブラインドリセット – 大規模シーケンスリプレイによるユニタリリセット – の評価を行った。
Blindリセットは、NVQLinkクラスのフィードバックオーバーヘッドの下で、サイクルレイテンシを最大38倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:55:50 GMT)
Vision-Language Models for Ergonomic Assessment of Manual Lifting Tasks: Estimating Horizontal and Vertical Hand Distances from RGB Video [0.9] Revised NIOSH Lifting Equation (RNLE)は、水平(H)と垂直(V)の手の距離に依存するタスクを持ち上げるための人間工学的リスク評価ツールである。
RGBビデオストリームからHとVを非侵襲的に推定するための革新的視覚言語モデル(VLM)の有用性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:01:49 GMT)
A Micro-Macro Model of Encounter-Driven Information Diffusion in Robot Swarms [0.9] アカウント駆動型情報拡散では、ロボットはミーティング時にのみ情報を交換することができる。
そのため、ロボットはいつ、どこで、誰が会うかを予測する手段がない。
本稿では,EDIDの本質的ダイナミクスを捉える情報拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:49:56 GMT)
Recursive Belief Vision Language Model [0.9] 現在の視覚-言語-アクション(VLA)モデルは、部分的な可観測性の下での長い水平操作に苦慮している。
現在のアプローチは、短いコンテキストウィンドウや繰り返しクエリを視覚言語モデルに頼りながら、観察駆動のままである。
本稿では,自己教師型世界モデルで学習した信念中心アーキテクチャであるRB-VLAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:02:16 GMT)
XMorph: Explainable Brain Tumor Analysis Via LLM-Assisted Hybrid Deep Intelligence [0.9] XMorphは、3つの顕著な脳腫瘍の詳細な分類のための説明可能で効率的なフレームワークである。
Information-Weighted boundary Normalization (IWBN) 機構を提案する。
デュアルチャネルで説明可能なAIモジュールは、GradCAM++ビジュアルキューとLLM生成したテキストの合理性を組み合わせて、モデル推論を臨床的に解釈可能な洞察に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:28:08 GMT)
Benchmarking GNN Models on Molecular Regression Tasks with CKA-Based Representation Analysis [0.9] 分子は一般にSMILES文字列として表現され、固定サイズの分子指紋に容易に変換できる。
これらの指紋は、分子特性予測タスクのためのML/DLモデルを訓練するための特徴ベクトルとして機能する。
GNNは、固定サイズの指紋に依存するのではなく、分子内の固有の構造的関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:53:24 GMT)
Precedence-Constrained Decision Trees and Coverings [0.9] この研究は、多くの最適化問題とそれらの間の還元的関係を考察する。
私たちが関心を持っている主な問題は、emph Optimal Decision TreeとemphSet Coverの2つです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:33:36 GMT)
Identifying Body Composition Measures That Correlate with Self-Compassion and Social Support [0.8] 身体構成指標は、自己思いやりと社会的支援と適度な相関を示す。
トランクと脚のインピーダンスは重要な生理的指標として際立った。
マインドフルネス、過度なアイデンティティ、愛情的なサポート、具体的なサポートは、繰り返し繰り返される心理的・社会的相関として現れました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:13:07 GMT)
Evaluating the Indistinguishability of Logic Locking using K-Cut Enumeration and Boolean Matching [0.8] 厳密さの欠如もあって、論理ロックの防御は歴史的に短命だった。
そこで本研究では,$k$-cutsの分布の比較に基づく新しい評価手法を提案する。
再合成の有無に関わらず,どの設計がロックされているかを正確に識別する平均精度は92%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:28:37 GMT)
Amortized Bayesian inference for actigraph time sheet data from mobile devices [0.8] 本稿では,アクティグラフ時間シートに対するベイズ推定について述べる。
ロサンゼルス(PASTA-LA)におけるサステナブルトランスポートアプローチによる身体活動からのアクティグラフデータに関する分析を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:03:15 GMT)
Exact quantum transport in non-Markovian open Gaussian systems [0.8] 二次量子系を介するガウス貯水池間の熱、エネルギー、粒子輸送を評価するための正確な枠組みを構築した。
この理論はフェルミオン系やボゾン系にも等しく適用され、任意に強い結合を持ち、平衡外遷移力学を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:43:45 GMT)
Acoustic Feedback for Closed-Loop Force Control in Robotic Grinding [0.8] 本稿では,低コストな音響フィードバックロボット研削システム(AFRG)について紹介する。
AFRGは、コンタクトマイクで音声信号をキャプチャし、音声からの研削力をリアルタイムで推定し、研削工程のクローズループ制御を可能にする。
AFRGは安価なマイクのみに依存しており、従来のセンサーより約200倍安い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:35:43 GMT)
Position-Aware Sequential Attention for Accurate Next Item Recommendations [0.8] 我々は、付加的な位置埋め込みは、注意機構をシーケンス順序に表層的にのみ敏感にしていると論じる。
学習可能な位置カーネルは、位置空間内で純粋に動作し、意味的類似性から切り離され、注意重みを直接変調する。
標準の次世代予測ベンチマークの実験は、カーネルの注意が強い競合するベースラインよりも一貫して改善されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:09:47 GMT)
Scalable multitask Gaussian processes for complex mechanical systems with functional covariates [0.7] タスクや関数入力間の依存関係をキャプチャする,完全分離可能なカーネル構造を導入する。
提案モデルは, 合成ベンチマークで検証し, 現実的な構造に適用する。
リベット組立では、正確な平均と信頼区間の予測を生成するのに100点未満のサンプルが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:40:20 GMT)
Bikelution: Federated Gradient-Boosting for Scalable Shared Micro-Mobility Demand Forecasting [0.7] 自転車の需要はいくつかの外部要因に依存しており、伝統的な時間的モデルでは不十分である。
プライバシーを保護した勾配木に基づく,効率的なフェデレート学習(FL)ソリューションであるBikelutionを提案する。
実験によると、BikelutionはCMLベースの変種と同等であり、現在の最先端よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:21:28 GMT)
Some Simple Economics of AGI [0.6] AIは生物学から認知を分離するので、測定可能な実行の限界コストはゼロに落ちる。
成長に対する拘束力は、もはや知性ではなく、人間の検証帯域幅である。
個人、企業、投資家、政策立案者のための実践的なプレイブックを導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:29:45 GMT)
Qwen-BIM: developing large language model for BIM-based design with domain-specific benchmark and dataset [0.6] 本研究では,BIMに基づく設計のためのドメイン固有LLMを,総合的なベンチマークと高品質なデータセットを導入して開発する。
14Bのパラメータしか持たないQwen-BIMの性能は、BIMベースの設計タスクに対して671Bのパラメータを持つ一般的なLLMに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:51:21 GMT)
Can AI be a Teaching Partner? Evaluating ChatGPT, Gemini, and DeepSeek across Three Teaching Strategies [0.6] 本稿では,一般的な言語モデル (LLM) の教材としての役割について比較検討する。
事例,説明,アナロジ,ソクラティック・メソッドの3つの教育戦略に焦点をあてて評価プロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 00:47:40 GMT)
Identifying two piecewise linear additive value functions from anonymous preference information [0.6] 選好モデルを緩和するには、人、名前のついた意思決定者、一連の質問を問う必要がある。
これらの選好は加法値関数で表せると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:37:02 GMT)
On the Explainability of Vision-Language Models in Art History [0.5] 本稿では,視覚言語モデル (VLM) の視覚的推論を美術史的文脈で検証し,XAI(Explainable Artificial Intelligence) 手法によってどのように表現できるかを検討する。
以上の結果から,これらの手法は人間の解釈のいくつかの側面を捉えつつも,その効果は概念的安定性とカテゴリの表現可能性に左右されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:53:28 GMT)
WeirNet: A Large-Scale 3D CFD Benchmark for Geometric Surrogate Modeling of Piano Key Weirs [0.5] WeirNetは、PKWの幾何学的代理モデリングのための大規模な3次元CFDベンチマークデータセットである。
ワイアネットは3,794のパラメトリック、実現可能性に制約された長方形および台形PKW測地を含んでいる。
パラメトリックディスクリプタ上の木ベースの回帰器は、最高の全体的な精度を達成する一方、ポイントベースのモデルとメッシュベースのモデルは競争力を持ち、パラメータ化に依存しない推論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:19:28 GMT)
Graph Property Inference in Small Language Models: Effects of Representation and Inference Strategy [0.5] これらの構造がテキスト形式で提示されるとき、リレーショナル構造の形式的性質を効果的に推測できるかは不明だ。
小型言語モデルにおけるグラフ理論的特性推定の体系的研究を行う。
構造的性能は関係情報の整理方法に非常に敏感であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:46:35 GMT)
EAGLE: Expert-Augmented Attention Guidance for Tuning-Free Industrial Anomaly Detection in Multimodal Large Language Models [0.5] MLLM(EAGLE)における産業異常検出のための専門家による注意誘導を提案する。
EAGLEは専門家モデルからの出力を統合し、MLLMを正確な検出と解釈可能な異常記述の両方に導く。
異常検出の成功は異常領域における注意集中の増大と関連していると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 04:24:55 GMT)
LMU-Based Sequential Learning and Posterior Ensemble Fusion for Cross-Domain Infant Cry Classification [0.5] マルチブランチCNNエンコーダにおいて, MFCC, STFT, ピッチ特徴を融合する小型音響フレームワークを提案する。
LSTMと比較すると、LMUバックボーンは、非常に少ないリカレントパラメータで安定したシーケンスモデリングを提供し、効率的なデプロイメントをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:44:41 GMT)
QwaveMPS: An efficient open-source Python package for simulating non-Markovian waveguide-QED using matrix product states [0.4] QwaveMPSは、一次元量子多体導波路系をシミュレートするオープンソースのPythonライブラリである。
量子状態や演算子を構築し、進化させ、分析するためのユーザフレンドリーなインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:43:05 GMT)
Motivation is Something You Need [0.4] 我々は、より小さなベースモデルを継続的に訓練し、より大きなモチベーションモデルが事前に定義された「モチベーション条件」の間、断続的に活性化されるデュアルモデルフレームワークを設計する。
この枠組みは、高い好奇心の感情状態と、より広い脳領域を採用して認知能力を高める報酬の期待を模倣する。
画像分類課題における実証的評価は, 交替トレーニング方式が従来の手法に比べて効果的かつ効果的にベースモデルを向上するだけでなく, エピック毎のデータが少ないにもかかわらず, モチベーションモデルがスタンドアローンモデルを上回ることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:26:52 GMT)
Automated Generation of Microfluidic Netlists using Large Language Models [0.4] この研究は、この文脈における大規模言語モデル(LLM)の最初の実践的応用を紹介している。
本稿では,自然言語マイクロ流体デバイス仕様をシステムレベルのVerilogネットリストに変換するための初期手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:03:21 GMT)
An Enhanced Projection Pursuit Tree Classifier with Visual Methods for Assessing Algorithmic Improvements [0.4] 視覚的診断手法を開発し,拡張が意図通りに機能することを確認する。
インタラクティブなWebアプリケーションにより、ユーザーは制御されたシナリオの下で、オリジナルと拡張された分類器の両方の振る舞いを探索できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:27:17 GMT)
Talking to a Human as an Attitudinal Barrier: A Mixed Methods Evaluation of Stigma, Access, and the Appeal of AI Mental Health Support [0.3] シェーム/スティグマとアクセス障壁は、AIメンタルヘルスツールの有用性を予測した。
先行治療経験は、恥ずべき効果を和らげた。
アクセスとコスト障壁は、利用の強度を最も予測し、不必要なことを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:53:12 GMT)
Scaling State-Space Models on Multiple GPUs with Tensor Parallelism [0.2] 選択状態空間モデル(SSM)は、大規模言語モデルにとって急速に魅力的なバックボーンとなっている。
しかし、デプロイメントでは、その推論性能は単一のGPUのメモリ容量、帯域幅、レイテンシ制限によって制限されることが多い。
本稿では,3つの実践的技術的課題に対処する,選択的SSM推論のための通信効率のよいTP設計法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:47:54 GMT)
From Performance to Purpose: A Sociotechnical Taxonomy for Evaluating Large Language Model Utility [0.2] 我々は、パフォーマンス、インタラクション、オペレーション、ガバナンスの4つの領域にわたるユーティリティ評価を構築する包括的なフレームワークを紹介します。
LUXは階層的に、主題的に整合した次元とコンポーネントに編成され、それぞれがメトリクスで構成されています。
各コンポーネントを関連するメトリクスのリポジトリに接続することで、フレームワークの探索を支援するために、外部動的Webツールが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:31:07 GMT)
What Drives Students' Use of AI Chatbots? Technology Acceptance in Conversational AI [0.2] 本研究は,学生が会話型AIの使用を意図した行動意図に,有用性と使いやすさがどのような関係があるかを検討する。
学生が会話型AIを使う意図を予測する上で,有用性は依然として最強であると認識されている。
信頼と主観的規範は有用性の知覚に著しく影響を及ぼす一方、快楽は使用意図に直接的および間接的に影響する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:00:41 GMT)
Scaling Vision Transformers: Evaluating DeepSpeed for Image-Centric Workloads [0.2] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、データ内のグローバルな関係をキャプチャする自己認識機構を利用することで、画像処理タスクにおいて顕著なポテンシャルを示した。
本研究では,高効率な分散トレーニングフレームワークであるDeepSpeedを活用し,ViTのスケーラビリティと性能を向上させることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:45:12 GMT)
TinyVLM: Zero-Shot Object Detection on Microcontrollers via Vision-Language Distillation with Matryoshka Embeddings [0.1] メモリ1MB未満のリソース制約MCU上でゼロショットオブジェクト検出を可能にする最初のフレームワークであるTinyVLMを提案する。
TinyVLMはCOCO、Flowers102、Food101で、RAMは285KB、フラッシュメモリは892KBである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:32:51 GMT)
Latent Replay Detection: Memory-Efficient Continual Object Detection on Microcontrollers via Task-Adaptive Compression [0.1] 既存の連続学習手法では、MCUメモリ予算を超える原画像を保存する必要がある。
MCUメモリ制約下での連続物体検出のための最初のフレームワークであるLatent Replay Detection (LRD)を提案する。
STM32H753ZI、ESP32-S3、MAX78000 MCUにデプロイされ、64KBのメモリ予算で推論毎に4.9-97.5msのレイテンシを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:35:27 GMT)
AHC: Meta-Learned Adaptive Compression for Continual Object Detection on Memory-Constrained Microcontrollers [0.1] 100KB以下のメモリを持つマイクロコントローラ(MCU)上の連続物体検出には、効率的な特徴圧縮が必要である。
3つの重要なイノベーションを特徴とするメタラーニングフレームワークであるAdaptive Hierarchical Compression (AHC)を紹介する。
AHCは100KBのリプレイ予算内で実用的な連続的な検出を可能にし、平均プール圧縮された特徴リプレイによる競合精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:06:51 GMT)
The Metaphysics We Train: A Heideggerian Reading of Machine Learning [0.1] この哲学的なレンズは、純粋に技術的な分析には見えない3つの洞察を明らかにしていると我々は主張する。
第二に、高度な技術進歩さえもゲステル政権に残されている。
第3に、AIが存在構造を欠いていること、特にケア(ソルジ)の欠如は、真に説明的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:11:53 GMT)
Context-Aware Mapping of 2D Drawing Annotations to 3D CAD Features Using LLM-Assisted Reasoning for Manufacturing Automation [0.1] 本稿では、2D描画エンティティを3DCAD機能にマッピングする決定論的第一の文脈認識フレームワークを提案する。
20個のCAD描画ペアの実験では平均精度は83.67%、リコールは90.46%、F1スコアは86.29%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:55:20 GMT)
Counterdiabatic Hamiltonian Monte Carlo [0.0] ハミルトニアン・モンテカルロ(Hachian Monte Carlo、HMC)は、微分可能な密度の分布からサンプリングする方法の1つである。
時間的に異なるハミルトン分布で HMC を走らせると、この問題に対処できる。
我々は,より効率的なカーネルを持つSMCサンプリング器とみなすことができるemphCounterdiabatic Hamiltonian Monte Carlo (CHMC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:56:58 GMT)
When Alpha Breaks: Two-Level Uncertainty for Safe Deployment of Cross-Sectional Stock Rankers [0.0] 横断的なランキングモデルは、ポイント予測が十分であるかのように配置されることが多い。
非定常状態では、ランキングは政権交代時に失敗することがある。
我々は,ランクずれの予測により,直接てんかん不確かさ予測をランキングに適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:02:24 GMT)
Towards single-shot coherent imaging via overlap-free ptychography [0.0] 本稿ではPtychoPINNを拡張し,Fresnelコヒーレント回折画像幾何を用いてアンフェバラップのない単発再構成を行う。
その結果は、Advanced Photon SourceとLinac Coherent Light Sourceの実験データに基づいて検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:45:24 GMT)
Toward speedup without quantum coherent access [0.0] 古典的資源と量子的資源の両方を活用する量子アルゴリズムの変種を提案する。
主成分分析,線形方程式解,ハミルトニアンシミュレーション,データフィッティングなど,幅広い問題にどのように対処するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:21:44 GMT)
Toward an Agentic Infused Software Ecosystem [0.0] 本稿では,エージェント注入型ソフトウェアエコシステム(AISE)の構築について概説する。
AISEのビジョンを実現するには、3つの柱はすべて、全体的な方法で前進しなければなりません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:01:29 GMT)
Topological Floquet Green's function zeros [0.0] トポロジカルフロケ系におけるグリーン関数ゼロについて検討する。
対応する対称性クラス BDI に対するフロケ・グリーン関数に基づく位相不変量を導入する。
本稿では,観測対象の相互作用を符号化し,位相的グリーン関数境界ゼロに関する情報を含む観測対象をピンポイントする回路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:55:23 GMT)
The hyperfine interaction as a probe of the microscopic structure of the atomic nucleus [0.0] 高電荷の電子およびミューオン性水素様イオンの研究は、原子核の内部構造を調査する興味深い方法を提供する。
本研究では、原子核構造計算を用いて、電子およびミューオン水素様イオンの超微細分裂を正確に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:44:07 GMT)
The Inverse Born Rule Fallacy: On the Informational Limits of Phase-Locked Amplitude Encoding [0.0] 量子機械学習(QML)と量子ファイナンスでは、振幅符号化は対数記憶容量arXiv:1307.0411によって動機付けられることが多い。
このパラダイムは典型的には写像 $= sqrtP$ に依存し、量子状態は古典確率分布 $P$ の微分として扱う。
P$ は$||2$ の射影であるが、単純な平方根写像は分類タスクにおいて真の量子優位性に必要な非可換構造を回復できないことを厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:37:13 GMT)
The Ghost in the Grammar: Methodological Anthropomorphism in AI Safety Evaluations [0.0] エッセイは、AI安全の分野における反復的な人文準を検証している。
この擬人化は結果の解釈だけでなく、安全性評価の方法論的な構築にも影響を及ぼすと論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:41:03 GMT)
Telemetry-Based Server Selection in the Quantum Internet via Cross-Layer Runtime Estimation [0.0] Quantum Internetは、クライアントが異種ネットワーク上のリモートサーバに量子ワークロードを委譲することを可能にする。
複数の層から粗いテレメトリを和らげてオンラインサーバ選択の保守的なランキングを得る軽量ランタイムスコアである$T_max$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:25:55 GMT)
Suppressed correlation-spreading in a one-dimensional Bose-Hubbard model with strong interactions [0.0] 一次元Bose-Hubbardモデルのリアルタイム進化における非エルゴード的挙動のシグネチャについて検討する。
強い相互作用における占有ダイナミクスは、ダブルロン-ホロン交換によって支配されることを示す。
また、強相互作用の極限において反強磁性逆場イジングモデルにモデルがマッピング可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:21:07 GMT)
Spatial Entanglement Sudden Death in Spin Chains at All Temperatures [0.0] 我々は、任意の有限温度におけるスピン鎖上の任意の局所ハミルトニアンのギブス状態に対する有限絡みの長さを証明する。
前記絡み合い長さに少なくとも等しい大きさの間隔を除去した後、残りの左右半鎖は分離可能な状態となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:54:38 GMT)
Space Isotropy and Homogeneity Principles Determine the Maximum Nonlocality of Nature [0.0] 我々は、自然の非局所性の最大度を決定するための基準として、平坦空間の等方性と均一性原理を提案する。
驚いたことに、空間対称性の次数と非局所性の次数の間にはトレードオフや矛盾がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:04:17 GMT)
Small Language Models for Privacy-Preserving Clinical Information Extraction in Low-Resource Languages [0.0] 本研究では,Aya-expanse-8Bをペルシャ語から英語への翻訳モデルと5つのオープンソース小言語モデル(SLM)を組み合わせた2段階パイプラインの評価を行った。
マクロ平均F1スコア, マシューズ相関係数(MCC), 感度, クラス不均衡を考慮した特異性について検討した。
Aya-expanse-8Bのバイリンガル分析により、ペルシア文字を英語に翻訳することで感度が向上し、出力が低下し、クラス不均衡に頑健な指標が増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:10:29 GMT)
Simulating Microwave-Controlled Spin Imaging with Free-Space Electrons [0.0] コヒーレントスピン共鳴技術は、スピンダイナミクスに関するスペクトル的に解決された情報を提供することによって、非侵襲的なイメージングに革命をもたらした。
我々は、透過電子顕微鏡(TEM)におけるスピン共鳴分光(SRS)の理論的枠組みを確立する。
この技術はマイクロ波ポンプ場と集束電子プローブビームを組み合わせることで、原子スケールでの状態選択型スピンイメージングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:48:07 GMT)
Semantic Novelty at Scale: Narrative Shape Taxonomy and Readership Prediction in 28,606 Books [0.0] コーパススケールでの物語構造に関する情報理論的尺度として,各段落の文の埋め込みと前段落の走行セントロイドとのコサイン距離について紹介する。
PG19(1920年以前の英文学)の28,606冊の本に適用し、768次元のSBERT埋め込みを用いて段落レベルのノベルティ曲線を計算し、それぞれを16セグメントのPiecewise Aggregate Approximation (PAA)に還元する。
PAAベクトル上のウォード・リンク・クラスタリングは8つの標準的物語形アーチタイプを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:52:35 GMT)
SPRITETOMESH: Automatic Mesh Generation for 2D Skeletal Animation Using Learned Segmentation and Contour-Aware Vertex Placement [0.0] SPRITETOMESHは、2Dゲームスプライト画像を三角形メッシュに変換するための完全な自動パイプラインである。
172ゲームから10,000以上のスプライトマスクペアでトレーニングされたセグメンテーションネットワークは、IoUの0.87を達成している。
パイプラインはスプライトを3秒未満で処理し、手動で作成する速度は300x-1200倍である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:58:31 GMT)
SODA-CitrON: Static Object Data Association by Clustering Multi-Modal Sensor Detections Online [0.0] オンラインのマルチモーダルセンサ検出(SODA-CitrON)をクラスタリングして静的オブジェクトデータアソシエーションを実現する手法を提案する。
提案した教師なし機械学習アプローチは、完全にオンライン的に動作し、時間的に無相関かつマルチセンサー計測を処理する。
提案手法をモンテカルロシミュレーションのシナリオで評価し,最先端手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:38:45 GMT)
Robot Local Planner: A Periodic Sampling-Based Motion Planner with Minimal Waypoints for Home Environments [0.0] 我々は「ロボットローカルプランナー」と呼ばれる周期的サンプリングに基づく全体軌道計画法を提案する。
RLPは最小のウェイポイントで計画し、安全な軌道を生成することで計算時間を最小化する。
実験の結果,RLPは動作計画時間,動作時間,頑健性において既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:46:31 GMT)
Restriction-Based Certificate of Bipartite Schmidt Rank in Hypergraph States [0.0] 量子ビットハイパーグラフ状態におけるバイパルタイト絡みについて検討した。
カットにまたがるシュミット階数は、位相クリーニングされたクロスカット符号行列の実際の階数として計算できる。
残余自由双線型コアのサブマトリクスは、露出したコア行列の$mathbbF$-rankという観点から指数的シュミットランクの下界が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:34:39 GMT)
Reducing the Gate Count with Efficient Trotter-Suzuki Schemes [0.0] 本稿では, トロッター鈴木スキームとその実装について概説する。
我々は最適化フレームワークで発見された新しい効率的なスキームを強調し、ハイゼンベルクモデルでそれらの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:48:26 GMT)
Random Acceleration Noise on Stern-Gerlach Interferometry in a Harmonic Trap [0.0] 窒素空孔を埋め込んだナノ粒子に対する1ループStern-Gerlach型物質波干渉計のデコヒーレンスを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:00:02 GMT)
Quantum-limited detection of arrival time and carrier frequency of time-dependent signals [0.0] 量子力学は量の同時決定に基本的な制限を課す。
検出が有限時間ウィンドウに制限されている場合、自然に量子ローターによって記述される。
本稿では,これらの基本的限界を飽和させる最適検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:41:03 GMT)
Quantum coherence of mixed states under noisy channels in noninertial frames [0.0] シュワルツシルトブラックホールの背景における位相減衰, 位相反転, ビットフリップチャネルの量子コヒーレンス特性について検討した。
三部類サブシステムのコヒーレンス・コンカレンスに基づくいくつかの解析関係が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:24:29 GMT)
Quantum Coherence of Top Quark Pairs Produced at LHC [0.0] LHCにおけるトップアンチトップ生産における量子コヒーレンスについて検討する。
標準モデル予測とCMSデータを比較する。
スピン密度フレームワークは、支配的なヘリシティ干渉構造を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:29:50 GMT)
Prompt-Level Distillation: A Non-Parametric Alternative to Model Fine-Tuning for Efficient Reasoning [0.0] Chain-of-Thoughtは遅延を禁止し、かなりのテスト時間推論コストを発生させる。
PLD(Prompt-Level Distillation)について紹介する。
PLDは、教師モデルからの明確な推論パターンを、学生モデルのシステムプロンプトのための表現的指示の構造化リストに整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:03:21 GMT)
PowerModelsGAT-AI: Physics-Informed Graph Attention for Multi-System Power Flow with Continual Learning [0.0] 本稿では,バス電圧とジェネレータインジェクションを予測する物理インフォームドグラフアテンションネットワークPowerModelsGAT-AIを提案する。
14のベンチマークシステム(4～6,470台のバス)でモデルを評価し,N-2(2ブランチ機能停止)条件下で13種類の統一モデルを訓練した。
ベースモデルを新しい1,354バスシステムに適合させると、標準微調整によってエラーが1000%以上増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:29:49 GMT)
Pipeline for Verifying LLM-Generated Mathematical Solutions [0.0] 自動および対話的な検証のためのパイプライン。
この構造には、ベンチマークで選択できる3つのAIエージェントが含まれている。
いくつかのデータセットの実験は、偽陽性の確率が低いことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:01:25 GMT)
Optical repumping and atom number balancing in a two-color MOT [0.0] 青色の磁気光学トラップに閉じ込められた88ドルSr原子に対する新しい応答遷移について検討した。
応答効率は従来のスキームよりも約3桁小さいことを示す。
このスキームの関心は、低温に達する能力と、連続的な原子線生成に適していることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:17:13 GMT)
On Hydrodynamic Formulations of Quantum Mechanics and the Problem of Sparse Ontology [0.0] シュルディンガー方程式の流体力学の再構成は、構成空間に流れる流体の観点からの量子力学の解釈を示唆している。
離散流体力学の観点では、この流体は基本的なものではなく、多くの基礎となる微視的な流体成分から生じる。
離散的流体力学モデルは全て、スパースオントロジー(sparse ontology)と呼ばれる一般的な構造的困難に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:03:49 GMT)
Non-Clifford symmetry protected topological higher-order cluster states in multi-qubit measurement-based quantum computation [0.0] クラスター状態は強い絡み合った状態であり、これは測定に基づく量子計算の源である。
開鎖に対して22N$の折りたたみ基底状態が出現し、各端にN$自由スピンが出現することを示す。
測定ベースの量子計算では、$N$-qubit入力と$N$-qubit出力として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:06:36 GMT)
Natural Qubit Algebra: clarification of the Clifford boundary and new non-embeddability theorem [0.0] 量子ビットシステムのためのコンパクトな実演算子計算であるNatural Qubit Algebra (NQA)を紹介する。
NQAはブロックアルファベット$I,X,Z,WsubsetmathrmMat (2,mathbbR)$とtenor-word表現をベースにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:30:19 GMT)
Nacrith: Neural Lossless Compression via Ensemble Context Modeling and High-Precision CDF Coding [0.0] 本研究では,自然言語テキストにおいて評価されたシステム間で最高の圧縮結果を得る圧縮システムであるNacrithについて述べる。
このシステムは500MBのGGUF重量と1ワーカーあたり1.2GBのVRAMしか必要としない。
Alice29 (Canterbury Corpus, 152 KB) では、Nacrith は 0th-, 1st-, 2nd-order Shannon entropy 境界以下で 0.918bits per byte (bpb) を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:10:17 GMT)
NEXUS: A compact neural architecture for high-resolution spatiotemporal air quality forecasting in Delhi National Capital Region [0.0] 一酸化炭素、酸化窒素、二酸化硫黄を予測するためのNEXUSアーキテクチャを提案する。
NEXUSは優れた予測性能と計算効率を提供し、空気質監視システムのリアルタイム展開を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:53:31 GMT)
Multi-Dimensional Spectral Geometry of Biological Knowledge in Single-Cell Transformer Representations [0.0] scGPTのような単細胞基盤モデルは高次元の遺伝子表現を学習するが、これらの表現がコードする生物学的知識は未だ不明である。
我々は,ScGPT内部表現の幾何学的構造を63回の自動仮説スクリーニングによって体系的に復号する。
その結果,生物トランスフォーマーは細胞構造の解釈可能な内部モデルを学ぶことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:57:59 GMT)
Mirror Descent-Type Algorithms for the Variational Inequality Problem with Functional Constraints [0.0] 変分不等式は、生成的敵ネットワーク、強化学習、敵対的訓練、生成モデルなど、機械学習研究において重要な役割を果たしている。
本稿では,反復における関数的制約の値に応じて,生産的ステップと非生産的ステップを切り替えるミラー降下型アルゴリズムを提案する。
有界および単調な作用素やリプシッツ凸関数的制約のある問題に対して、それらの最適収束率を所望の精度で解を達成するために証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 18:56:00 GMT)
ManiBench: A Benchmark for Testing Visual-Logic Drift and Syntactic Hallucinations in Manim Code Generation [0.0] Manim CE コードを生成する際の LLM 性能を評価するベンチマークである ManiBench を紹介する。
ManiBenchは、Syntactic HallucinationsとVisual-Logic Driftの2つの重要な障害モードをターゲットにしている。
このベンチマークは、計算、線形代数、確率、トポロジー、AIにまたがる5つの困難レベルにまたがる150-200の問題からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:05:56 GMT)
MAST: A Multi-fidelity Augmented Surrogate model via Spatial Trust-weighting [0.0] 工学設計と科学計算では、計算コストと予測精度は本質的に結合している。
MASTは,補正された低忠実度観測と高忠実度予測をブレンドする手法である。
多要素合成ベンチマークでは、MASTは現在の最先端技術よりも顕著に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:57:22 GMT)
Leveraging GenAI for Segmenting and Labeling Centuries-old Technical Documents [0.0] 我々は,XVI と XVII 世紀における造船に関する論文のセグメンテーションとラベル付けの作業について報告する。
予備的な結果は、これらの技術が価値のない史料のキュレーションと検索を改善する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:09:15 GMT)
Learning Deformable Object Manipulation Using Task-Level Iterative Learning Control [0.0] 本稿では,変形可能なオブジェクトを動的に操作するためのタスクレベル反復学習制御手法を提案する。
本研究では,この手法をフライング結び目と呼ばれる非平面ロープ操作タスクで実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:13:25 GMT)
Learned but Not Expressed: Capability-Expression Dissociation in Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル (LLM) は, 学習データから学習内容の復元と追跡を行う能力を示す。
本研究では,物語と問題解決タスクコンテキストにまたがる300世代にわたる非因果的,非実装型ソリューションの表現について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:25:51 GMT)
Leakage Safe Graph Features for Interpretable Fraud Detection in Temporal Transaction Networks [0.0] 本稿では,時間的トランザクションネットワークのための,安全な(因果)グラフ特徴抽出プロトコルを提案する。
我々は、ディディエンス統計、PageRank、HITSハブまたはオーソリティスコア、kコア指標、近隣到達度測定を含む、直接トランザクショングラフを構築し、解釈可能な構造記述子を計算した。
トランザクション属性は依然として支配的な予測信号であるが、グラフ派生機能は補完的な解釈可能性を提供し、リスクコンテキスト分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:04:06 GMT)
Kondo breakdown as an entanglement transition driven by continuous measurement [0.0] 近藤結合は、不純物スピンとフェルミオン環境との絡み合いの増大につながるが、局所場は連続的な観測者の役割を担っている。
RGは低エネルギーの近藤遮蔽相を分離し、不純物はフェルミ海に吸収され、導電浴と絡み合った一重項を形成する。
2つの相と臨界状態を管理する固定点ハミルトニアンを特定し、新しい非フェルミ液体の出現への遷移を関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 06:45:20 GMT)
Klein--Gordon oscillator with linear--fractional deformed Casimirs in doubly special relativity [0.0] Klein-Gordon(KG)発振器を2重特殊相対性理論(DSR)フレームワークで検討する。
時間的および光的な変形は、プランク抑制付加変位を特徴とする同一のスペクトルを生成する。
コンパクトな $mathcalPT$-symmetric と pseudo-Hermitian の定式化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:58:53 GMT)
Is a covariant virtual tachyon viable? [0.0] フェイクオンフレームワーク内で純粋に仮想タキオンが一貫可能であるかどうかを検討する。
まず、ローレンツは混合生成と消滅演算子を増強し、標準可換関係は不変ではない。
第二に、タキオン・ファインマン・プロパゲーターとホイーラー・プロパゲーターの本当の部分は、フェイクオン処方薬とホイーラー・ファインマン・アブソーサ機構の両方の応用を防止し、解離支持を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:07:14 GMT)
Introducing Feature-Based Trajectory Clustering, a clustering algorithm for longitudinal data [0.0] 本稿では,時系列データをクラスタリングするための新しいアルゴリズムを提案する。
このタイプのデータは、個人で構成され、それぞれの個人に対して、様々なタイミングで作成された時間依存変数の観測として概念化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:57:33 GMT)
Internal dynamics and guided motion in general relativistic quantum interferometry [0.0] 量子系の内部自由度と外部重力場における全体の運動との結合は、アインシュタインの量子物理学における同値原理において中心的な役割を果たす。
この手紙は、曲線化された時空における場の量子論の枠組みにおいて、一般に共変半古典的近似を用いてそのような現象がどのように理解されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:21:45 GMT)
Indaleko: The Unified Personal Index [0.0] Dissertationは、この基本的なギャップを埋めるメモリアラインメントアーキテクチャであるUnified Personal Index(UPI)を提示する。
Indalekoのプロトタイプでは、8つのストレージプラットフォームにまたがる160TBにまたがる31万のファイルデータセット上で、UPIが実現可能であることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:17:36 GMT)
ICSSPulse: A Modular LLM-Assisted Platform for Industrial Control System Penetration Testing [0.0] ICSSPulseは,ICS通信プロトコルのセキュリティ評価を目的とした,オープンソースのモジュール型,透過型テストプラットフォームである。
ICSSPulseは、ネットワークスキャン、プロトコル認識、OPCUAインタラクション、およびLLM(Large Language Model)支援レポートを統合する最初のWebベースのプラットフォームである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:10:40 GMT)
Hilbert Space Black Hole Analog: Unidirectional Transport without Driving [0.0] ブラックホールは、物質が事象の地平線を1方向だけ横切ることを許す。
我々は、光学格子と非対称障壁の相互作用ボソンが類似現象を示し、一方向量子輸送を生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 03:19:26 GMT)
High-Precision Estimation of the State-Space Complexity of Shogi via the Monte Carlo Method [0.0] 本報告では,正木における到達可能な位置の数について,高精度な統計的推定を行う。
50億のポジションのサンプルから、正木における法的地位の数は6.55倍1068ドル、信任レベルは3ドルと見積もった。
また,この手法をMini Shogiに適用し,その複雑性を約2.38倍1018ドルとした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:16:22 GMT)
Group Orthogonalized Policy Optimization:Group Policy Optimization as Orthogonal Projection in Hilbert Space [0.0] ヒルベルト関数空間の幾何から導かれる大言語モデルに対する新しいアライメントアルゴリズムを提案する。
GOPO は2乗可積分函数のヒルベルト空間 L2(pi_k) にアライメントを持ち上げる。
群正規化の利点はゼロに等しいので、確率保存を強制するラグランジュ乗算器は正確に消滅する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:59:32 GMT)
Generative Bayesian Computation as a Scalable Alternative to Gaussian Process Surrogates [0.0] Inlicit Quantile Networks (IQNs) を用いた生成ベイズ計算(GBC)を提案する。
GBCは入出力ペアから完全条件量子関数を学習する。
アクティブラーニングでは、ランダム化された事前IQNアンサンブルは、深いGPアクティブラーニングよりもRMSEの約3倍低い値を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:29:17 GMT)
First- and Second-Order Digital Quantum Simulation of Three-Level Jaynes-Cummings Dynamics on Superconducting Quantum Processors [0.0] 本研究では,Jaynes-Cummingsモデルに基づく単一モード電磁場と相互作用する3レベル原子系のディジタル量子シミュレーションを提案する。
量子ビットは原子状態を表すために2つの物理量子ビットを用いて符号化され、追加の量子ビットはトランケートされたフィールドモードを符号化する。
スズキ・トロッター分解による進化の離散化により, 連続時間光-マター相互作用をデジタル形式で実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:06:52 GMT)
Federated Learning for Cross-Modality Medical Image Segmentation via Augmentation-Driven Generalization [0.0] 本研究では,各クライアントが単一モダリティデータ(CTまたはMRI)を保持する,現実的なFLシナリオについて考察する。
我々は、畳み込みに基づく空間拡張、周波数領域操作、ドメイン固有の正規化、および大域強度非線形(GIN)拡張を評価する。
当社のフェデレーションアプローチは、集中トレーニング精度の93～98%を達成し、データプライバシを損なうことなく、強力なモダリティの一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:13:01 GMT)
Explicit Grammar Semantic Feature Fusion for Robust Text Classification [0.0] 自然言語処理により、コンピュータはテキストを効率的に分析し分類することで人間の言語を理解することができる。
既存のモデルは、計算集約的で資源制約のある環境に適さないトランスフォーマーモデルで大きなコーパスから学習することで特徴を捉えている。
本研究は,意味情報とともに包括的文法規則を取り入れて,頑健で軽量な分類モデルを構築することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 10:25:29 GMT)
Explainable Planning for Hybrid Systems [0.0] 人工知能(AI)技術の最近の進歩は、自動化へのパラダイムシフトを促進する。
スマートエネルギーグリッド、自動運転車、倉庫の自動化、都市部と航空交通の制御、捜索と救助活動、監視、ロボティクス、医療など、多くの複雑で安全な領域に自動計画が適用されている。
この論文は、現実世界の問題の表現を密に捉えたハイブリッドシステムのための説明可能な人工知能計画(XAIP)に関する包括的な研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:24:29 GMT)
Exchangeable Gaussian Processes for Staggered-Adoption Policy Evaluation [0.0] パネルデータにおける因果推論のための交換可能なマルチタスクガウスプロセス(GP)について検討する。
提案手法は,GP先行処理による処理単位と制御単位の連成進化をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:52:54 GMT)
Exa-PSD: a new Persian sentiment analysis dataset on Twitter [0.0] ペルシャ語ツイートから収集した感情分析ペルシア語データセットについて紹介する。
このデータセットには12,000のツイートが含まれており、5つのネイティブペルシャのタグが注釈付けされている。
評価は 79.87 Macro Fスコアに達し, 感情分析システムにおいて, モデルとデータに十分な価値が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:28:23 GMT)
Event-Driven On-Sensor Locomotion Mode Recognition Using a Shank-Mounted IMU with Embedded Machine Learning for Exoskeleton Control [0.0] 本研究は,シャンク搭載慣性測定ユニット(IMU)内で直接リアルタイム推論を行うウェアラブルヒューマンアクティビティ認識(HAR)システムを提案する。
本システムでは,STマイクロエレクトロニクス LSM6DSV16X IMU の組み込み機械学習コア (MLC) を用いて,センサレベルでの動作認識を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:45:01 GMT)
Evaluating Theory of Mind and Internal Beliefs in LLM-Based Multi-Agent Systems [0.0] LLMベースのMASは、自然言語理解、推論、計画の進歩によって強化された協調的な問題解決の可能性から人気を集めている。
The Research in Theory of Mind (ToM) and Belief-Desire-Intention (BDI) model has its potential to further improve the agent's interaction and decision-making in such systems。
ToM、BDIスタイルの内部信念、および論理的検証のためのシンボリック・ソルバを統合した新しいマルチエージェントアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 09:16:17 GMT)
Error correction with brickwork Clifford circuits [0.0] ランダムな1次元クリフォードブリックワーク回路が対数深さで近似量子誤り訂正符号を形成することを証明した。
本稿では,Dalzellらが開発したランダム回路の統計力学手法を応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:35:33 GMT)
Enhancing low-temperature quantum thermometry and magnetometry via quadratic interactions in optomechanical-like systems [0.0] 2共振器系における熱水温と外部磁場の推定について検討した。
その結果、二次相互作用における反回転項は、中間結合において自然にスクイーズを誘導することを示した。
最適測定は相容れないが、パラメータ間の統計的相関は温度と磁場の同時推定を妨げている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:42:27 GMT)
Efimov Effect in Ultracold Microwave-Shielded Polar Molecules [0.0] シールドされた双極子分子の3体物理学に関する量子力学的記述が提示される。
計算されたトリマー結合エネルギーは、エフィモフ共鳴に期待される特性スケーリングを示す。
双極子単位で表される3体パラメータは普遍的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:22:56 GMT)
Efficient two-color Floquet control of the RKKY interaction in altermagnets [0.0] 2色レーザー駆動は、2つの弱いレーザー場を用いてRKKY相互作用の全ての成分を効率よく調整可能な制御を提供する。
1-光子過程と2-光子過程の干渉は、磁束特異的なフロケ補正を生じることを示す。
これには、追加の交流スタークシフト、磁化、スピン軌道再正規化、創発的な面内ゼーマン場が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:06:46 GMT)
Effect of symmetry breaking on altermagnetism in CrSb and Formation of fragmented nodal curves [0.0] 反強磁性物質の運動量空間スピン分極(MSSP)の非伝統的な解析のための窓を開いた。
プリスチンCrSbの6次元回転対称性は空孔およびドーピング工学により2次元回転対称性に還元可能であることを示す。
我々は, 対称性が2次元回転に制限された場合, ブリュアン帯を横断する断裂した結節曲線 (FNC) の形成を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 17:32:57 GMT)
Effect of atom-oscillator interaction on the aging transition in coupled oscillators [0.0] 2レベル原子と発振器のコヒーレント結合による時効遷移を変調する別の方法を提案する。
その結果, 原子の崩壊速度と原子-オシレータ結合強度は, 時効遷移点を同時に変化させることが示唆された。
本研究は,より複雑なシステムにおける経年変化を操作するための,実装が容易な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:34:21 GMT)
EKF-Based Depth Camera and Deep Learning Fusion for UAV-Person Distance Estimation and Following in SAR Operations [0.0] 視覚に基づくUAVは、特定の個人を検出して認識し、安全な距離を維持しながら追跡、追跡することで、人間の検索タスクを支援する。
UAVに対する重要な安全性要件は、現実の条件下でのカメラと対象物の距離を正確に推定することである。
本稿では,ロバストトラッキングと追従のための深度カメラ計測と単眼カメラ間距離推定の融合について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:37:36 GMT)
Detecting Higher Berry Phase via Boundary Scattering [0.0] 一次元ギャップフリーフェミオン系における高次ベリー位相検出のための境界散乱法を開発した。
ギャップレス鉛をギャップ付き系に結合することにより、境界反射行列のより高い巻数を調べることにより、より高いベリー不変量を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 19:06:04 GMT)
Deep Sequence Modeling with Quantum Dynamics: Language as a Wave Function [0.0] 学習時間依存ハミルトニアンの下で有限次元ヒルベルト空間上で進化する複素数値波動関数を潜在状態とするシーケンスモデリングフレームワークを導入する。
等級と相対位相を結合する2次測定演算子であるボルン則を用いて、トークン確率を抽出する。
我々は、潜在確率質量の連続性方程式を導出し、組込み診断として機能する対流を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 23:42:18 GMT)
DRESS: A Continuous Framework for Structural Graph Refinement [0.0] DRESSと呼ばれるグラフ同型テストと構造解析のための新しいフレームワークを提案する。
DRESSはO(n4)計算コストを抑えることなく非常にスケーラブルである。
その結果、DRESSは、よく知られたベンチマークグラフ上で、1-WLと3-WLの両方を経験的に上回る、高度にスケーラブルなフレームワークとして確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:18:42 GMT)
Correcting coherent quantum errors by going with the flow [0.0] 相関型単一量子ハミルトニアン雑音モデル(大域不規則量子ビット回転)において, 距離3を超える論理的量子ビット性能は, パウリ雑音モデルと同一のプロセス忠実度(一つの応用後の忠実度)とを一致させることを示した。
より一般的なノイズの回路モデルでは、相関はシンドローム抽出ラウンド内に構成的に付加されるが、受動誤差補正によるパウリフレームランダム化は複数のラウンドでこの効果を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:39:14 GMT)
Computing a Characteristic Orientation for Rotation-Independent Image Analysis [0.0] General Intensity Direction (GID) はネットワークアーキテクチャを変更することなく回転ロバスト性を改善する前処理方式である。
空間構造を維持しながら画像を変換し、畳み込みネットワークと互換性を持つ。
回転MNISTデータセットの実験的評価により,提案手法は最先端の回転不変アーキテクチャよりも高い精度を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:08:12 GMT)
Codified Context: Infrastructure for AI Agents in a Complex Codebase [0.0] 本稿では,108,000行のC#分散システム構築時に開発された3成分共形コンテキスト基盤について述べる。
このフレームワークはオープンソースコンパニオンリポジトリとして公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 02:11:26 GMT)
Characterization of Phase Transitions in a Lipkin-Meshkov-Glick Quantum Brain Model [0.0] 我々はLipkin-Meshkov-Glickフレームワークにインスパイアされた量子脳モデルにおける相転移の出現を分析する。
このレトロアクティブ機構を組み込むことで相構造が大幅に再活性化されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:36:23 GMT)
Causal Direction from Convergence Time: Faster Training in the True Causal Direction [0.0] 最適化力学に基づく因果方向同定の原理である因果計算非対称性(Causal Computational Asymmetric, CCA)を紹介する。
CCAは最適化時空間で動作し、RESIT、IGCI、SkewScoreなどの手法と区別する。
さらに、グラフ構造学習、因果情報圧縮、ポリシー最適化を統合したCausal Compression Learning(CCL)というフレームワークにCCAを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:34:57 GMT)
Body-Reservoir Governance in Repeated Games: Embodied Decision-Making, Dynamic Sentinel Adaptation, and Complexity-Regularized Optimization [0.0] 本稿では,3層構造であるBody-Reservoirガバナンスアーキテクチャを提案する。
戦略複雑性コストは、貯水池の状態分布と習慣化されたベースラインとのKLの分岐として定義される。
ボディガバナンスは、このコストを削減し、アクションの分散は、次元$d$の1600Times$まで減少します。
体をオーバーライドすると、内部状態の歪みに比例して熱力学的コストが発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:36:41 GMT)
Black-Box Reliability Certification for AI Agents via Self-Consistency Sampling and Conformal Calibration [0.0] 信頼性レベル -- システムとタスクのペアあたりの1つの番号 -- で答えます。
自己整合性サンプリングは指数関数的に不確実性を減少させる。
共形キャリブレーションは、ターゲットレベルの1/(n+1)以内の正確性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:03:50 GMT)
Beyond Accuracy: An Explainability-Driven Analysis of Harmful Content Detection [0.0] Civil Commentsデータセットでトレーニングされた神経有害コンテンツ検出モデルを、説明可能性駆動型で分析する。
2つの一般的なポストホックな説明手法、Shapley Additive ExplanationsとIntegrated Gradientsが使用されている。
曲線0.93の領域と精度0.94の領域が強い総合的な性能にもかかわらず、この分析は総合評価指標だけでは観測できない限界を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:27:06 GMT)
Benchmarking Federated Learning in Edge Computing Environments: A Systematic Review and Performance Evaluation [0.0] Federated Learning (FL) は分散機械学習の変革的アプローチとして登場した。
本稿では,エッジコンピューティングに適したFL手法の体系的レビューと性能評価を行う。
最先端の手法を最適化戦略、通信効率、プライバシー保護機構、システムアーキテクチャの4つの次元に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:05:13 GMT)
Autonomous Edge-Deployed AI Agents for Electric Vehicle Charging Infrastructure Management [0.0] クラウド中心のアーキテクチャは、自律運用に必要なレイテンシ、信頼性、帯域幅特性を達成できない。
Auralink SDC(Software-Defined Charging)は、ドメイン特化AIエージェントをネットワークエッジにデプロイし、自律的な充電インフラ管理を行うアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:25:21 GMT)
Automating Timed Up and Go Phase Segmentation and Gait Analysis via the tugturn Markerless 3D Pipeline [0.0] 3DマーカーレスTUG解析のためのPythonベースのワークフローである textittugturn.py を提示する。
パイプラインは、それぞれの試行をスタンド、第1歩行、ターン、第2歩行、座り歩行に分割し、相対距離戦略を適用してヒールストライクやつま先イベントを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 22:56:54 GMT)
Asynchronous Multi-photon Interference for Quantum Networks [0.0] 高度な量子通信プロトコルは、遠く離れたノードで生成された光子間の高可視性量子干渉を必要とする。
別のアプローチでは、連続波(CW)光子ペア源を用い、時間的不明瞭性は後選択検出イベントによって強制される。
我々は,CW体制における時間分解多光子干渉を定量的に記述する理論的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 16:07:38 GMT)
Assessing the Practical Feasibility of the Clader-Jacobs-Sprouse Quantum Algorithm for Calculating Radar Cross Sections [0.0] 2013年、Clarder, Jacobs, and Sprouse は、電磁散乱問題をその問題の最もよく知られた古典的アルゴリズムよりも指数関数的に高速に解く量子計算アルゴリズムを開発した。
本稿では,この量子アルゴリズムがターゲットのレーダ断面をモデル化する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 05:11:19 GMT)
Aging of coupled qubits [0.0] レーザ駆動の結合量子ビットネットワークにおける時効遷移について検討する。
この比が閾値を超えると、励起状態の人口が突然減少する遷移が見つかる。
急降下の基礎となる物理は解明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 04:20:52 GMT)
Agile V: A Compliance-Ready Framework for AI-Augmented Engineering -- From Concept to Audit-Ready Delivery [0.0] 現在のAI支援エンジニアリングには、タスクレベルの検証と、マシンスピードデリバリ時の規制トレーサビリティを維持するための、組み込みメカニズムが欠如している。
アジャイルVは、独立した検証と監査成果物の生成を各タスクサイクルに組み込むことで、このギャップに対処します。
我々は, (H1) 監査可能なアーティファクトが開発副産物として出現し, (H2) 100%要件レベルの検証が独立したテスト生成で達成可能であり, (H3) 検証されたインクリメントは, サイクル毎に1桁のヒューマンインタラクションで提供できる,という3つの仮説を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 08:41:05 GMT)
Adversarial Information Gain in Non-ideal Quantum Measurements [0.0] 観測者の装置のノイズが、相手が取得できる情報量とどのように関連しているかを示す。
我々は、単一量子ビット非イデアル量子機器とノイズメータの互換性のために必要かつ十分な条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:21:50 GMT)
Accelerating Incident Response: A Hybrid Approach for Data Breach Reporting [0.0] 一般データ保護規則では、72時間以内に個人データ漏洩を通知する必要がある。
組織は手動で、データ保護当局の構造化文書に法医学の成果物をフレーム化しなければならないため、これは難しい。
本研究では,動的解析と静的解析を組み合わせるハイブリッドマルウェア解析パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 14:48:50 GMT)
AI Combines, Humans Socialise: A SECI-based Experience Report on Business Simulation Games [0.0] 本稿では,生産型AIツールを工学生向けに設計されたビジネスシミュレーションゲーム(Business Simulation Games:BSG)に統合することについて報告する。
AIは、シミュレーション中に学生がイベントを分析し、情報を改定し、意思決定に関連する洞察を生成するための支援メカニズムとして埋め込まれた。
その結果,シミュレーションに基づく学習における人間とAIの連携における機能的境界が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 07:26:16 GMT)
A new Uncertainty Principle in Machine Learning [0.0] 機械学習の文脈における多くの科学的問題は、適切な変数の答えの探索に還元することができる。
この単純なアイデアの使用を妨げるのは、HeavisideとSigmoidの拡張の致命的な退化である。
この問題は特異な不確実性原理として定式化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:48:02 GMT)
A Unified Error Correction Code for Universal Quantum Computing with Identical Particles [0.0] 同一粒子量子ビット(IPQ)に基づくフォールトトレラント量子コンピューティングアーキテクチャを提案する。
その結果,1次IPQ-バス相互作用は従来の1次量子バス相互作用と根本的に異なることがわかった。
物理量子ビット内では,最も単純な量子誤り訂正符号が直接実現可能であることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 01:23:11 GMT)
A Systematic Review of Algorithmic Red Teaming Methodologies for Assurance and Security of AI Applications [0.0] この体系的なレビューは、自動化されたレッドチームに関する既存の研究を統合する。
多様な研究から知見を合成することにより、自動化がレッドチームをどのように強化するかを包括的に理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 11:48:07 GMT)
A Secure and Interoperable Architecture for Electronic Health Record Access Control and Sharing [0.0] 電子健康記録(EHR)への安全なアクセスのための包括的アーキテクチャを提案する。
EHRを排他的にコントロールすることで、当社のソリューションは個人保護法への準拠を保証し、個人の健康情報を自律的に管理する権限を与えます。
特に,提案アーキテクチャは既存の医療提供者情報システムとシームレスに統合され,セキュリティとデータを格納する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 12:11:32 GMT)
A Modular Multi-Document Framework for Scientific Visualization and Simulation in Java [0.0] このフレームワークは、可視化レイヤ、シミュレーションエンジン、オプションでハードウェアアクセラレーションされた3Dレンダリングの間のアーキテクチャ的な分離を強調している。
このフレームワークはMaven Centralを通じて公開されており、長期間の科学および工学のデスクトップアプリケーションをターゲットにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 15:48:39 GMT)
A Lightweight Vision-Language Fusion Framework for Predicting App Ratings from User Interfaces and Metadata [0.0] 本研究では,モバイルUIとセマンティック情報を統合した軽量な視覚言語フレームワークを提案する。
このフレームワークはMobileNetV3を組み合わせてUIレイアウトから視覚的特徴を抽出し、DistilBERTはテキストの特徴を抽出する。
提案手法は平均絶対誤差(MAE)、平均二乗誤差(RMSE)、平均二乗誤差(MSE)、決定係数(R2)、ピアソン相関を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 04:17:50 GMT)
A Hierarchical Multi-Agent System for Autonomous Discovery in Geoscientific Data Archives [0.0] PANGAEA-GPTは、自律的なデータ発見と分析のために設計された階層型マルチエージェントフレームワークである。
標準のLarge Language Model (LLM)ラッパーとは異なり、我々のアーキテクチャは集中型スーパーバイザ-ワーバートポロジを実装している。
人間の介入を最小限に抑えながら、複雑な多段階決定論的ランタイムを実行するシステムの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 20:37:38 GMT)
A Governance and Evaluation Framework for Deterministic, Rule-Based Clinical Decision Support in Empiric Antibiotic Prescribing [0.0] 本研究は、決定論的臨床意思決定支援システムのためのガバナンスと評価の枠組みを規定する。
このフレームワークは、ガバナンスを第一級の設計コンポーネントとして扱い、臨床決定ロジックをルールベースのメカニズムから分離する。
明示的な棄権、決定論的スチュワードシップ制約、排他的ルールは、コアコンストラクトとして形式化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 21:48:41 GMT)
$σ$-VQE: Excited-state preparation of quantum many-body scars with shallow circuits [0.0] 我々は変分量子固有解法(VQE)のタイプを提示し、ベンチマークする。
スペクトル中の固有状態をターゲットにして、量子多体散乱状態を作成するように設計されている。
IBM Fezでは,小システムインスタンスを用いた実証実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Feb 2026 13:21:04 GMT)