Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

SkillNet: Create, Evaluate, and Connect AI Skills [159.5]
SkillNetは、大規模にAIスキルを作成し、評価し、組織化するように設計されたオープンインフラストラクチャである。私たちのインフラストラクチャは、20万を超えるスキルのリポジトリ、インタラクティブなプラットフォーム、多目的Pythonツールキットを統合しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:24:02 GMT)
EvoX: Meta-Evolution for Automated Discovery [115.9]
EvoXは、独自の進化過程を最適化する適応進化法である。進捗に応じて、事前のソリューションが選択され、どのように変化するかを継続的に更新する。 AlphaEvolve, OpenEvolve, GEPA, ShinkaEvolveなどの既存のAI駆動の進化的手法を、タスクの大部分で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:54:41 GMT)
The Trinity of Consistency as a Defining Principle for General World Models [106.2]
一般世界モデルは、客観的物理法則を学習し、シミュレートし、推論することができる。本稿では,一般世界モデルに必要な基本的特性を定義するための理論的枠組みを提案する。我々の研究は、現在のシステムの限界と将来の進歩のためのアーキテクチャ要件の両方を明確にし、一般的な世界モデルへの原則的な経路を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:15:55 GMT)
OmniGAIA: Towards Native Omni-Modal AI Agents [103.8]
我々は、深い推論とマルチターンツールの実行を必要とするタスクにおいて、オムニモーダルエージェントを評価するために設計されたベンチマークを導入する。我々は,Omni-modal foundation agentであるOmniAtlasを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:35:04 GMT)
MiroFlow: Towards High-Performance and Robust Open-Source Agent Framework for General Deep Research Tasks [95.9]
MiroFlowは、大規模言語モデル(LLM)のためのオープンソースのエージェントフレームワークである。フレキシブルなオーケストレーションのためのエージェントグラフ、パフォーマンスを向上させるためのオプションの深い推論モード、安定した再現可能なパフォーマンスを保証するための堅牢な実行が含まれている。 GAIA、BrowseComp-EN/ZH、HLE、xBench-DeepSearch、FutureXなど、複数のエージェントベンチマークにおける最先端のパフォーマンスを一貫して達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:45:04 GMT)
Strategy Executability in Mathematical Reasoning: Leveraging Human-Model Differences for Effective Guidance [86.5]
戦略利用と戦略実行可能性の間には、これまで未定のギャップがある。 SSR(Selective Strategy Retrieval)は,実行可能性を明確にモデル化するテストタイムフレームワークである。 SSRは、直接解決、文脈内学習、単一ソースガイダンスよりも信頼性が高く一貫した改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:34:23 GMT)
EmbodMocap: In-the-Wild 4D Human-Scene Reconstruction for Embodied Agents [85.8]
EmbodMocapは2つの動くiPhoneを使ったポータブルで安価なデータ収集パイプラインである。私たちのキーとなるアイデアは、二重RGB-Dシーケンスを共同で校正し、人間とシーンの両方を再構築することです。収集したデータに基づいて、我々は3つの具体的AIタスクを強化した: モノクラーヒューマン・シーン・リコンストラクション(モノクラーヒューマン・シーン・リコンストラクション)、メトリックスケールで世界空間に整合した人間とシーンを出力するフィードフォワードモデル、物理ベースのキャラクターアニメーション。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:53:41 GMT)
dLLM: Simple Diffusion Language Modeling [84.9]
dLLMは拡散言語モデリングのコアコンポーネントを統合するオープンソースフレームワークである。 dLLMを使用すると、ユーザはLLaDAやDreamといったオープンソースの大規模DLMを再現、微調整、デプロイ、評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:26:02 GMT)
Probing to Refine: Reinforcement Distillation of LLMs via Explanatory Inversion [84.2]
単純な模倣を超えて、より深い概念的理解を具現化する新しい枠組みを導入する。 underlinetextitFirst, to address pattern memorization, Explanatory Inversion (EI) generated target explanatory probes' underlinetextitSecondは、一般化を改善するために、Explainatory GRPO (texttEXGRPO) は、新しいダイアログ構造ユーティリティーボーナスを用いた強化学習アルゴリズムを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 23:01:46 GMT)
Risk-Aware World Model Predictive Control for Generalizable End-to-End Autonomous Driving [82.7]
「専門家のように運転するのが普通」は限定的な一般化に苦しむ。 E2E-ADシステムは専門家の行動監督なしに信頼できる判断を下せるか? 本稿では,リスクを意識した世界モデル予測制御という統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:32:30 GMT)
Certified Circuits: Stability Guarantees for Mechanistic Circuits [80.3]
Certified Circuitsは、回路発見のための証明可能な安定性を保証する。 ImageNetとOODデータセットでは、認定回路は91%高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:07:31 GMT)
Scale Can't Overcome Pragmatics: The Impact of Reporting Bias on Vision-Language Reasoning [80.0]
ビジョンランゲージモデルにおける推論能力の欠如は研究談話の最前線に留まっている。実用理論のレンズを用いて, 一般的なVLMのOpenCLIP, LLaVA-1.5, Molmoの基盤となるデータについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:54:06 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） (Thu, 26 Feb 2026 14:04:48 GMT)
DeepPresenter: Environment-Grounded Reflection for Agentic Presentation Generation [75.8]
DeepPresenterは多様なユーザ意図に適応するエージェントフレームワークである。 DeepPresenterは、中間のスライドアーティファクトを自律的に計画し、レンダリングし、修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:26:48 GMT)
Large Multimodal Models as General In-Context Classifiers [73.1]
本稿では,この回答がLMMの重要な能力,すなわちコンテキスト内学習を見落としていることを論じる。我々は、クローズドワールド分類のための多様なデータセットに関する最先端のLMMをベンチマークし、そのゼロショット性能はCLIPよりも低いが、いくつかのインコンテキスト例を持つLMMは、キャッシュベースのアダプタと対照的なVLMをマッチまたは超える可能性があることを発見した。この分析をオープンワールド設定に拡張し,LMMの生成特性をタスクに適したものにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:08:18 GMT)
TorchLean: Formalizing Neural Networks in Lean [71.7]
本稿では,学習モデルを一級数学的対象として扱うフレームワークであるTorchLeanを紹介する。我々はTorchLeanのエンドツーエンドを、証明された堅牢性、PINNの物理インフォームド残差、Lyapunovスタイルのニューラルコントローラ検証で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:11:44 GMT)
Regularized Online RLHF with Generalized Bilinear Preferences [68.4]
一般的な嗜好を伴う文脈的オンラインRLHFの問題を考える。我々はGBPM(Generalized Bilinear Preference Model)を採用する。グリーディポリシーの双対ギャップは推定誤差の正方形によって有界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:27:53 GMT)
pMoE: Prompting Diverse Experts Together Wins More in Visual Adaptation [68.4]
pMoEと呼ばれる新しいMixture-of-Expertsプロンプトチューニング手法を提案する。提案したpMoEは、幅広いタスクに対するモデルの汎用性と適用性を著しく向上させる。本研究は,一般領域と医療領域の分類・分節を含む47の適応タスクにまたがる広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:27:06 GMT)
Test-Time Scaling with Diffusion Language Models via Reward-Guided Stitching [66.4]
本稿では,安価な拡散サンプリング推論をステップレベル候補の再利用プールに変換する自己整合性フレームワークを提案する。ステップレベルの再結合は、難しい問題に対して最も有益であることがわかった。トレーニング不要のフレームワークは、6つの数学およびコーディングタスクの平均精度を最大2倍改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:08:39 GMT)
Imagination Helps Visual Reasoning, But Not Yet in Latent Space [65.8]
因果関係分析を用いた潜伏推論の有効性について検討した。潜在トークンが限られた視覚情報を符号化し、高い類似性を示すことを示す。 CapImagineという簡単な代替案を提案し、テキストを明示的に想像するようにモデルに教える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:56:23 GMT)
ThinkOmni: Lifting Textual Reasoning to Omni-modal Scenarios via Guidance Decoding [65.2]
Think Omniはトレーニングフリーでデータフリーのフレームワークで、テキスト推論をOmni-modalのシナリオに持ち上げる。 6つのマルチモーダル推論ベンチマークの実験では、Think Omniが一貫してパフォーマンス改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:10:41 GMT)
ContextRL: Enhancing MLLM's Knowledge Discovery Efficiency with Context-Augmented RL [64.8]
本稿では,これらのボトルネックを克服するためにコンテキスト拡張を利用する新しいフレームワークContextRLを提案する。提案手法は,プロセス検証のきめ細やかな検証によって偽陽性を除去し,完全な参照ソリューションをコンテキストとして提供する。また,前述した全負の集団からの正解を「回収」する方針を導いて,報酬モデルが失敗に対する誤報を生成するマルチターンサンプリング戦略も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:55:57 GMT)
Search More, Think Less: Rethinking Long-Horizon Agentic Search for Efficiency and Generalization [64.6]
emphSearch More, Think Less (SMTL) は、効率性と一般化の両方をターゲットとした長期エージェント検索のためのフレームワークである。我々は、教師付き微調整と強化学習を用いてエンドツーエンドエージェントを訓練し、ベンチマーク全体にわたって、強固で頻繁なパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:46:41 GMT)
DMAligner: Enhancing Image Alignment via Diffusion Model Based View Synthesis [63.6]
DMAlignerは、アライメント指向ビュー合成による画像アライメントのための拡散ベースのフレームワークである。条件付き画像生成学習のためのダイナミクス対応拡散訓練手法を提案する。我々は,Blenderを用いたダイナミックシーン画像アライメント(DSIA)データセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:00:07 GMT)
Reinforcement-aware Knowledge Distillation for LLM Reasoning [63.5]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)ポストトレーニングは、最近、大型言語モデル(LLM)の長いチェーン・オブ・プリーティングにおいて、進歩をもたらした。既存の知識蒸留法の多くは、教師による微調整(SFT)のために設計されており、固定された教師のトレースや教師の学生であるKulback-Leibler(KL)の発散に基づく正規化に依存している。本稿では,RLにおける選択的な模倣を行うRL-aware distillation (RLAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 00:20:39 GMT)
Multi-agent imitation learning with function approximation: Linear Markov games and beyond [63.1]
線形マルコフゲームにおけるマルチエージェント模倣学習(MAIL)の第一理論解析について述べる。本研究は,「全政策偏差集中係数」を特徴量で定義した集中係数に置き換えることが可能であることを示す。我々は,Tic-Tac-Toe や Connect4 などのゲームにおいて,BC よりも明らかに優れる深いMAIL 対話型アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:50:15 GMT)
TrajTok: Learning Trajectory Tokens enables better Video Understanding [63.1]
ビデオモデルのトークン化は、通常、パッチ化によって、過剰で冗長な数のトークンを生成する。そこで我々は,ビデオモデルと完全に統合され,共にトレーニングされたビデオトークンモジュールであるTrajTokを提案する。本稿では,前処理した視覚特徴量(TrajAdapter)の探索ヘッドとしてシームレスに統合できるか,特に長ビデオ推論において高い性能を持つ視覚言語モデル(TrajVLM)のアライメントコネクタとして利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:15:34 GMT)
Scaling Audio-Visual Quality Assessment Dataset via Crowdsourcing [62.3]
AVQAデータセット構築のための実用的なアプローチを提案する。 AVQAのためのクラウドソース型主観的実験フレームワークを設計し、インラブ設定の制約を破り、様々な環境にまたがって信頼性の高いアノテーションを実現する。ユーザ生成オーディオおよびビデオシーケンス1,620のAVQAデータセットのうち,最大かつ最も多様なYT-NTU-AVQを用いて,このアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:18:11 GMT)
MoDora: Tree-Based Semi-Structured Document Analysis System [62.0]
半構造化文書は、様々な不規則なレイアウトで配置された様々なインターリーブされたデータ要素を統合する。 MoDora は半構造化文書解析のための LLM を利用したシステムである。実験では、MoDoraは5.97%-61.07%の精度でベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:48:49 GMT)
NextMem: Towards Latent Factual Memory for LLM-based Agents [58.4]
NextMemは、自動回帰型オートエンコーダを使用して、潜時メモリを効率的に構築する、潜時ファクトメモリフレームワークである。大規模な実験は、NextMemが優れたパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:35:27 GMT)
$φ$-DPO: Fairness Direct Preference Optimization Approach to Continual Learning in Large Multimodal Models [58.2]
本稿では,LMMにおける連続学習のためのFairness Direct Preference Optimization (FaiDPO, $-DPO) フレームワークを提案する。まず,直接選好最適化(DPO)に基づく新たな連続学習パラダイムを提案する。大規模な実験とアブレーション研究は、提案された$-DPOが複数のベンチマークでステート・オブ・ザ・アート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） (Thu, 26 Feb 2026 04:14:33 GMT)
Rejection Mixing: Fast Semantic Propagation of Mask Tokens for Efficient DLLM Inference [58.2]
DLLMは高速な非自己回帰推論を約束するが、並列デコーディングにおいて厳しい品質と速度のトレードオフを被る。我々は、連続表現を離散デコードプロセスに統合することでこの問題に対処する。本稿では,初期マスキング状態と最終復号化トークン状態の中間として,新しい連続混合状態を導入するフレームワークであるReMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:08:11 GMT)
Generative Data Transformation: From Mixed to Unified Data [57.8]
textscTaesarはtextbftarget-textbfal textbfregenerationのためのEmphdata中心のフレームワークである。ドメイン間のコンテキストを対象のシーケンスにエンコードすることで、複雑な融合アーキテクチャを使わずに、標準的なモデルで複雑な依存関係を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:30:09 GMT)
K-Search: LLM Kernel Generation via Co-Evolving Intrinsic World Model [57.4]
既存のアプローチでは、進化ループ内の高速コードジェネレータとして、LLM(Large Language Models)を扱います。我々は,共進化的世界モデルによる検索を提案し,この手法に基づいてK-Searchを構築する。 GQA, MLA, MoE カーネルを含む多種多様な複雑なカーネル上で K-Search を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:37:48 GMT)
Scaling Laws of Global Weather Models [57.3]
本稿では,モデル性能(検証損失)とモデルサイズ,データセットサイズ,計算予算の3つの主要な要因について検討する。様々なモデルにおいて、Auroraは最も強力なデータスケーリングの挙動を示す。我々の計算-最適分析は、固定された計算予算の下で、長いトレーニング期間にリソースを割り当てると、モデルサイズの増加よりもパフォーマンスが向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:57:38 GMT)
Takeuchi's Information Criteria as Generalization Measures for DNNs Close to NTK Regime [56.9]
一般化のギャップをよりよく特徴付けるため、機械学習コミュニティにおいて一般化対策が広く研究されている。本研究では,この古典的尺度が深層ニューラルネットワーク(DNN)の一般化ギャップを効果的に説明できる条件を明らかにするために,竹内の情報基準(TIC)に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:01:14 GMT)
CoLoGen: Progressive Learning of Concept-Localization Duality for Unified Image Generation [55.4]
CoLoGenは、コンセプト-ローカライゼーションの双対性を徐々に学習し、調整する統合拡散フレームワークである。 CoLoGenは、まずコア概念とローカライゼーション能力を構築し、次に様々な視覚条件に適応し、最終的に複雑な命令駆動タスクのためのシナジーを洗練するステージドカリキュラムを使用している。編集、制御可能な生成、カスタマイズされた生成の実験は、CoLoGenが競争力や優れたパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:25:16 GMT)
UCM: Unifying Camera Control and Memory with Time-aware Positional Encoding Warping for World Models [54.6]
UCMは、長期記憶と正確なカメラ制御をタイムアウェアな位置符号化変換機構を介して統合する新しいフレームワークである。我々はまた、ポイントクラウドベースのレンダリングを利用したスケーラブルなデータキュレーション戦略を導入し、シーンの再考をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:54:46 GMT)
Causal Identification from Counterfactual Data: Completeness and Bounding Results [54.1]
我々は,任意のレイヤ3分布の集合から対実的なクエリを識別するCTFIDU+アルゴリズムを開発した。我々は、そのような量の新たな解析的境界を、実現可能な対実データを用いて導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:48:12 GMT)
Sharp Convergence Rates for Masked Diffusion Models [53.1]
制約を克服するオイラー法に対する全変分に基づく解析法を開発した。その結果、スコア推定の仮定を緩和し、パラメータ依存性を改善し、収束保証を確立する。全体としては,CTMC軌道に沿った直接テレビによる誤り分解と,FHSのためのデカップリングに基づく経路解析を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 00:47:51 GMT)
Low-degree Lower bounds for clustering in moderate dimension [53.0]
我々は、$n$点を$K$群にクラスタリングする根本的な問題を、$mathbbRd$における等方ガウスの混合から引き出された。我々は、$n leq dK$のクラスタリングの難しさは次元の縮小とスペクトル法によって引き起こされるが、中等次元のレジームはより微妙な現象を伴い、「非最適率」につながることを示した。我々は、この速度にマッチする新しい非スペクトルアルゴリズムを提案し、中等次元のクラスタリング問題の計算限界に新しい光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:03:55 GMT)
Enhancing Geometric Perception in VLMs via Translator-Guided Reinforcement Learning [52.1]
視覚誘導モデル(VLM)は、基本的な図形要素の認識が限られているため、幾何学的推論に苦しむことが多い。ドメイン固有の言語表現と組み合わせたダイアグラムインスタンスからなるベンチマークであるGeoPerceiveを紹介する。翻訳者強化学習フレームワークGeoDPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:28:04 GMT)
Instruction-based Image Editing with Planning, Reasoning, and Generation [52.0]
以前の作業では、大きな言語モデル、オブジェクトセグメンテーションモデル、このタスクのためのモデル編集の連鎖を利用していた。我々は、命令ベースの画像編集モデルにインテリジェントな能力を提供する新しいマルチモーダリティモデルにより、理解と生成をブリッジすることを目指している。本手法は,複雑な実世界の画像に対して,競合する編集能力を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:56:02 GMT)
CiteAudit: You Cited It, But Did You Read It? A Benchmark for Verifying Scientific References in the LLM Era [51.6]
大規模言語モデル (LLM) は新たなリスクを導入している。本稿では,科学文献における幻覚的引用のための総合的なベンチマークおよび検出フレームワークについて紹介する。我々のフレームワークは、精度と解釈可能性の両方において、先行手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:17:39 GMT)
Human Supervision as an Information Bottleneck: A Unified Theory of Error Floors in Human-Guided Learning [51.6]
制約は、モデルスケールや最適化よりも、監督チャネルの構造的特性を反映している、と我々は主張する。我々は、人間の監督チャネルが潜在評価対象に十分でない場合、情報伝達チャネルとして機能することを示す統一理論を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:11:32 GMT)
Relatron: Automating Relational Machine Learning over Relational Databases [50.9]
本稿では, RDL と DFS を共有設計空間に統合し, 多様な RDB タスクを対象としたアーキテクチャ中心の検索を行う。 RDLはDFSを一貫して上回り、高いタスク依存性を持つ。(2)タスク全体において単一のアーキテクチャが支配的であり、タスク認識モデル選択の必要性を強調し、精度は選択アーキテクチャの信頼性の低いガイドである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:45:22 GMT)
Semantic Tube Prediction: Beating LLM Data Efficiency with JEPA [50.5]
我々は、トークン列が滑らかな意味多様体上の測地線を辿り、従って局所線型であることを示す測地論仮説を導入する。本稿では,この制約により信号対雑音比が向上し,軌道中の衝突を防止することにより多様性が保たれることを示す。幾何学的先行性は、ブルートフォーススケーリングを超越できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:45:07 GMT)
SkyReels-V4: Multi-modal Video-Audio Generation, Inpainting and Editing model [50.3]
SkyReels V4は、ジョイントビデオオーディオ生成、塗装、編集のための統合マルチモーダルビデオ基盤モデルである。最大1080p解像度、32 FPS、15秒持続時間をサポートし、高忠実度、マルチショット、同期オーディオによるシネマレベルのビデオ生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:24:41 GMT)
ParamMem: Augmenting Language Agents with Parametric Reflective Memory [50.3]
自己回帰により、言語エージェントは反復的に解を洗練できるが、しばしば推論性能を制限する反復的な出力を生成する。モデルパラメータにクロスサンプル反射パターンをエンコードするパラメトリックメモリモジュールであるParamMemを紹介する。本稿では,パラメトリックメモリとエピソードメモリとクロスサンプルメモリを統合したリフレクションベースのエージェントフレームワークであるParamAgentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:28:04 GMT)
IMMACULATE: A Practical LLM Auditing Framework via Verifiable Computation [49.8]
経済的なモチベーションのある逸脱を検出するための実践的な監査フレームワークIMMACULATEを提案する。 IMMACULATEは、検証可能な計算を用いて少数のリクエストを選択的に監査し、暗号オーバーヘッドを償却しながら強力な検出保証を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:21:02 GMT)
SYK thermal expectations are classically easy at any temperature [49.8]
熱予測を近似する単純な古典的アルゴリズムを提案する。準多項式コスト$nO(log n/)$を自由エネルギーの相転移以上のすべての温度で表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:48:32 GMT)
Why Diffusion Language Models Struggle with Truly Parallel (Non-Autoregressive) Decoding? [48.6]
拡散言語モデル(DLM)は、しばしばパラレルトークン生成を可能にするものとして宣伝されるが、実用的な高速DLMは左から右へ自動回帰(AR)のような復号力学に収束する。我々は、ARライクなデコードの主要なドライバは、DLMの目的と、広く使われているトレーニングデータの高度に連続した構造とのミスマッチであると主張している。この診断を契機に,非AR並列デコーディングと監視の整合性を向上する概念実証型データ中心型アプローチであるNAP(Non-Autoregressive Parallel DLMs)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:04:57 GMT)
Understanding Usage and Engagement in AI-Powered Scientific Research Tools: The Asta Interaction Dataset [48.0]
我々は,20万以上のユーザクエリとインタラクションログからなる大規模リソースであるAsta Interactionデータセットを分析した。クエリパターン、エンゲージメントの振る舞い、使用方法のエクスペリエンスによる進化を特徴付けます。我々は、匿名化されたデータセットと分析を新しいクエリ分類でリリースし、現実世界のAI研究アシスタントの将来の設計を知らせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:40:28 GMT)
Advancing accelerator virtual beam diagnostics through latent evolution modeling: an integrated solution to forward, inverse, tuning, and UQ problems [46.6]
我々は,高次元位相空間を低次元表現に投影するオートエンコーダと,潜時空間における時間ダイナミクスを学習するための変換器を備えたハイブリッド機械学習フレームワークであるLatent Evolution Model (LEM)を提案する。テキストフォワードモデリングでは、CVAEは6次元位相空間の15のユニークな射影を潜在表現に符号化し、トランスフォーマーは上流からの入力から下流の潜在状態を予測する。テキスト逆問題では、(a)下流観測から上流位相空間を予測すること、(b)潜時空間からRF設定を推定することの2つの異なる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:46:26 GMT)
A Decision-Theoretic Formalisation of Steganography With Applications to LLM Monitoring [46.4]
我々は、ステガノグラフィーの代替的、テキストbfdecision-theoretic viewを提案する。我々の中心的な洞察は、ステガノグラフィーは、隠されたコンテンツを復号し、復号できないエージェント間の使用可能な情報の非対称性を生み出すことである。ステガノグラフィー信号の下流の有用性を、隠されたコンテンツを復号化および復号化できないエージェントと比較することにより、ステガノグラフィーを定量化する尺度である textbfsteganography gap を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:27:24 GMT)
BankMathBench: A Benchmark for Numerical Reasoning in Banking Scenarios [45.5]
大規模言語モデル(LLM)ベースのチャットボットは金融分野でますます採用されている。これらのモデルは依然として、コアバンキング計算において低い精度を示している。 BankMathBenchは、現実的な銀行業務を反映したドメイン固有のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:36:24 GMT)
Probing for Knowledge Attribution in Large Language Models [45.5]
大規模言語モデル(LLM)は、しばしば流動的だが根拠のないクレームや幻覚を生成する。適切な緩和は、モデルの答えがプロンプトまたは内部の重みに基づいているかどうかを知ることに依存する。モデル隠れ表現に基づいて訓練された単純な線形分類器であるプローブは、帰納的帰属を確実に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:21:12 GMT)
CoLyricist: Enhancing Lyric Writing with AI through Workflow-Aligned Support [45.5]
CoLyricistは、経験豊富な作詞家の典型をサポートするように設計されたAI支援の歌詞記述ツールである。経験者,初級者ともに16名を対象にユーザスタディを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:26:11 GMT)
TabDLM: Free-Form Tabular Data Generation via Joint Numerical-Language Diffusion [45.5]
実世界のデータセットは、構造化された数値と分類属性とともに、自由形式のテキストフィールドを徐々に含んでいる。既存のアプローチは拡散法とLLM法という2つのカテゴリに分類される。連立数値言語拡散モデルを用いた自由形式の表形式データ生成のための統合フレームワークであるTabDLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:41:49 GMT)
Plug-and-Play Diffusion Meets ADMM: Dual-Variable Coupling for Robust Medical Image Reconstruction [45.3]
画像再構成のための強力なパラダイムとして,DP(Plug-and-Play diffusion prior)フレームワークが登場した。本稿では, バイアス・ハロシン化トレードオフを解消し, 収束を著しく加速した最先端の勾配を実現するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:58:43 GMT)
DyaDiT: A Multi-Modal Diffusion Transformer for Socially Favorable Dyadic Gesture Generation [45.0]
本稿では,Dyadic 音声信号から文脈的に適切な人間の動きを生成する多モード拡散変換器 DyaDiT を提案する。 DyaDiTは、ソーシャルコンテキストトークンをオプションで使用して、コンテキストに適した動作を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:30:07 GMT)
Pix2Key: Controllable Open-Vocabulary Retrieval with Semantic Decomposition and Self-Supervised Visual Dictionary Learning [44.8]
Composed Image Retrieval (CIR)は、参照画像と自然言語編集を使用して、要求された変更を適用するイメージを検索する。クエリと候補の両方をオープン語彙のビジュアル辞書として表現するPix2Keyを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:03:23 GMT)
Skarimva: Skeleton-based Action Recognition is a Multi-view Application [44.8]
本研究は,複数のカメラビューを用いてより正確な3D骨格を三角測量することにより,最先端のアクション認識モデルの性能を大幅に向上できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:10:58 GMT)
GIFSplat: Generative Prior-Guided Iterative Feed-Forward 3D Gaussian Splatting from Sparse Views [44.8]
GIFSplatは、純粋なフィードフォワード・イテレーティブ・リファインメント・フレームワークで、3Dガウシアン・リファインティングをスパース・アンポーズ・ビューから行う。 DL3DV、RealEstate10K、DTUで、最先端のフィードフォワードベースラインを一貫して上回る。カメラのポーズやテスト時間勾配の最適化を必要とせずに、第2スケールの推論時間を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:25:18 GMT)
Align then Adapt: Rethinking Parameter-Efficient Transfer Learning in 4D Perception [44.8]
動きとシーンのインタラクションを正確にエンコードするので、ポイントクラウドビデオの理解はロボティクスにとって重要である。そこで我々は,パラメータ効率の変換学習を2段階に分割する新しい"Align then Adapt"(PointATA)パラダイムを開発した。 PointATAは、強力なフルチューニングモデルにマッチし、さらに性能も向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:58:59 GMT)
VGG-T$^3$: Offline Feed-Forward 3D Reconstruction at Scale [44.7]
オフラインフィードフォワード方式における限界に対処するスケーラブルな3次元再構成モデルを提案する。我々のアプローチは、このボトルネックがシーン幾何学の様々な長さのキーバリュー(KV)空間表現に起因しているというキーインサイトに基づいている。 VGG-T$3$ (Visual Geometry Grounded Test Time Training) はオンラインモデルに似た入力ビューの数を線形にスケールし、わずか54ドル秒で1k$の画像コレクションを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:59:33 GMT)
Synthetic Visual Genome 2: Extracting Large-scale Spatio-Temporal Scene Graphs from Videos [44.2]
マルチスケール・パノプティクス・セグメンテーション,オンライン・オフライン・トラッキング,トラジェクトリ・セマンティック・パーシングによる新たなオブジェクトの自動発見,GPT-5に基づく時間的関係推論を組み合わせた完全自動パイプラインを設計する。 TRaSERは、トラジェクトリ整列トークン配置機構と新しいモジュール、オブジェクト-トラジェクトリ・リサンプラーと時間-ウインドウ・リサンプラーでVLMを増強する。 SVGSG、VIPSeg、VidOR、SVG2テストデータセットでは、TRaSERは関係検出を+15から20%改善し、オブジェクト予測を+30から40%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:52:43 GMT)
Demystifying Action Space Design for Robotic Manipulation Policies [44.2]
アクションスペースは模倣に基づくロボットポリシー学習において重要な役割を担っている。行動空間の選択は,ロボット政策学習に大きく,複雑に影響を及ぼすことを示す。バイマニュアルロボット上での13,000以上のロールアウトに基づいて、デルタ動作を予測するポリシーを適切に設計することで、常に性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:32:41 GMT)
GraspLDP: Towards Generalizable Grasping Policy via Latent Diffusion [44.2]
本稿では,模倣学習を通じて学習した操作ポリシーの把握精度の向上と一般化に焦点を当てた。既存の把握のための模倣学習技術は、しばしば不正確な把握の実行、空間的一般化の制限、オブジェクトの一般化の不足に悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:56:01 GMT)
Toward Personalized LLM-Powered Agents: Foundations, Evaluation, and Future Directions [44.1]
この調査は、パーソナライズされたLDMエージェントの能力指向のレビューを提供する。プロファイルモデリング、メモリ、計画、アクション実行の4つの独立したコンポーネントに関する文献を整理する。パーソナライズされたLLMエージェントの理解と設計のための構造化されたフレームワークを提供することで、この調査は、よりユーザ整合性があり、適応性があり、堅牢で、デプロイ可能なエージェントシステムへのロードマップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:52:47 GMT)
Generative Recommendation for Large-Scale Advertising [43.7]
私たちは、アーキテクチャ、学習、サービスにまたがって共同設計された生産指向のジェネレーティブレコメンデータを紹介します。 GR4ADは4億人以上のユーザーがいるKuaishou広告システムに完全にデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:15:26 GMT)
SOTAlign: Semi-Supervised Alignment of Unimodal Vision and Language Models via Optimal Transport [43.6]
プラトン表現仮説(英: Platonic Representation hypothesis)は、ニューラルネットワークが世界の共有統計モデルに向かって収束するという仮説である。最近の研究は、凍結した事前学習された視覚と言語モデルを軽量なアライメント層に整列させることによって、この収束を利用する。我々は、極めて少ない監督で有意義なアライメントが達成できるかどうか尋ねる。事前訓練された単調エンコーダを少数の画像テキストペアと大量の未ペアデータを用いてアライメントする半教師付き設定を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:55:06 GMT)
Coarse-to-Fine Learning of Dynamic Causal Structures [42.5]
動的因果構造学習フレームワークであるDyCausalを紹介する。 DyCausalは粗い時間窓内の因果パターンをキャプチャし、各ステップで因果構造を洗練するために線形系列を適用する。さらに,行列ノルムスケーリングに基づく非循環的制約を提案し,因果構造を進化させる際のループを効果的に拘束しながら効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:12:34 GMT)
Ruyi2 Technical Report [42.4]
大規模言語モデル(LLM)は、デプロイメントコストとレイテンシに関する重大な課題に直面します。本稿では,効率的な変数深度計算のために設計された適応モデル系列の進化として,Ruyi2を紹介する。このギャップを埋めるために、Ruyi2 は Megatron-LM に基づいた安定な「家族モデル」を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:34:49 GMT)
Learning Continuous Wasserstein Barycenter Space for Generalized All-in-One Image Restoration [42.2]
BaryIRは、Wasserstein Barycenter(WB)空間のマルチソース劣化機能を調整する表現学習フレームワークである。 BaryIRは最先端のオールインワン手法と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:31:27 GMT)
DICArt: Advancing Category-level Articulated Object Pose Estimation in Discrete State-Spaces [42.1]
DICArtは、条件付き離散拡散過程としてポーズ推定を定式化する新しいフレームワークである。本稿では,各トークンを復号化するかリセットすべきかを動的に決定するフレキシブルフロー決定器を提案する。合成データセットと実世界のデータセットの両方でDICArtを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:52:06 GMT)
WARM-CAT: : Warm-Started Test-Time Comprehensive Knowledge Accumulation for Compositional Zero-Shot Learning [41.1]
合成ゼロショット学習(CZSL)は、目に見えるものから学習した知識に基づいて、新しい属性オブジェクトの合成を認識することを目的としている。本稿では,テスト時に多モードプロトタイプを更新するために,テキストと視覚の両方で包括的知識を蓄積する手法を提案する。提案手法は,クローズドワールドとオープンワールドの両方の設定下で,4つのベンチマークデータセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:27:17 GMT)
Simulation-based Optimization for Augmented Reading [41.1]
本稿では,人文読解のリソース・レーショナルモデルに基づくシミュレーションに基づく最適化問題として,フレーミング拡張読解を提案する。シミュレーションされた読者を用いた設計代替案を探索するオフラインアプローチと、進行中のインタラクションデータを用いてリアルタイムに読み出しインタフェースをパーソナライズするオンラインアプローチの2つの補完的な最適化パイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:17:24 GMT)
TFPS: A Temporal Filtration-enhanced Positive Sample Set Construction Method for Implicit Collaborative Filtering [40.9]
高品質な正のサンプルセットを構築するための新しい時間的濾過強化手法を提案する。 TFPSがRecall@kとNDCG@kを改善できる理由に関する理論的知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:32:45 GMT)
Printed helicoids with embedded air channels make sensorized segments for soft continuum robots [40.9]
ヘリコイドをベースとしたソフトコンティニュムロボットに空気流路を埋め込む方法を提案する。 4つのヘリコイド設計の機械的特性を特徴付け, 基本変形モードに対するセンサ応答を検証した。このアプローチは、大規模ソフトロボットシステムにおいて、センサ化された構造材料に対するスケーラブルな製造戦略を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:21:29 GMT)
From Calibration to Refinement: Seeking Certainty via Probabilistic Evidence Propagation for Noisy-Label Person Re-Identification [40.7]
既存のノイズロスのある人物Re-ID法は、ソフトマックス出力を用いた損失補正やサンプル選択方式に依存している。本稿では,キャリブレーションからリファインメントへ伝播する確率的証拠を通じて確実性を求める2段階フレームワークであるCARE法を提案する。精製段階では, クリーン試料とノイズ試料をより正確に識別できるエビデンス伝搬精製法(EPR)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:50:15 GMT)
Where Relevance Emerges: A Layer-Wise Study of Internal Attention for Zero-Shot Re-Ranking [40.7]
In-Context Re- rank (ICR) は、最近$O(1)$代替メソッドとして提案されている。 ICRは内部の注意信号を直接抽出し、テキスト生成のオーバーヘッドを回避する。統一的な研究は、内部の注意を従来の生成的および可能性に基づくメカニズムと比較していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:51:31 GMT)
Benchmarking Temporal Web3 Intelligence: Lessons from the FinSurvival 2025 Challenge [40.4]
Web3インテリジェンスをベンチマークするケーススタディとして,textitFinSurvival Challenge 2025を提案する。 Aave v3プロトコルからの218万のトランザクションレコードを使用して、課題は16の生存予測タスクを運用し、ユーザの行動遷移をモデル化した。ベンチマーク設計と勝利したソリューションについて詳述し、ドメイン対応の時間的特徴構造がジェネリック・モデリング・アプローチを著しく上回った点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:19:02 GMT)
Residual Koopman Spectral Profiling for Predicting and Preventing Transformer Training Instability [40.2]
トランスフォーマーのトレーニングのばらつきは計算を無駄にするが、実践者は高価なランニングの開始後にのみ不安定を発見する。我々はRKSP(Residual Koopman Spectral Profiling)について検討した。我々の中心的な診断は、近単位スペクトル質量であり、単位円の近くに集中したモードの分画を定量化し、不安定なリスクを捉えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:33:25 GMT)
Revisiting the Role of State Texture in Gate Identification and Fixed-Point Resource Theories [40.1]
量子回路において、制御NOTゲートと単一量子ビットゲートを区別するプロトコルを再検討する。より一般的な忠実度に基づく定式化が、ほぼ全ての実験室で成功することを示す。状態テクスチャ、真のコヒーレンス、純度、熱水性の理論の固定点例を含む「固定点資源理論」のファミリーを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 00:22:58 GMT)
Exploring the AI Obedience: Why is Generating a Pure Color Image Harder than CyberPunk? [40.0]
我々は,従順性を命令と整合し,階層的な階調システムを確立する能力として定式化する。我々は、一般的な服従ギャップを特定するためにケーススタディを行い、生成的事前がしばしば論理的制約をオーバーライドする方法を明らかにした。 VIOLINは6つの変種にまたがる純色生成に焦点を当てた最初のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:11:09 GMT)
HulluEdit: Single-Pass Evidence-Consistent Subspace Editing for Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models [39.8]
HulluEditはシングルパスで参照不要な介入フレームワークである。モデルの隠された状態をサブスペースに分解する。これにより視覚的接地を介さずに幻覚パターンを選択的に抑制することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:08:25 GMT)
Compress the Easy, Explore the Hard: Difficulty-Aware Entropy Regularization for Efficient LLM Reasoning [39.7]
CoT(Chain-of-Thought)は、複雑な推論タスクに取り組むために、LLM(Large Language Models)を実質的に強化した。明示的な推論ステップの冗長な性質は、推論の遅延と計算コストを禁止し、現実のデプロイメントを制限します。本稿では,RLに基づく効率的な推論手法であるCEEH(Explore Harding)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:47:30 GMT)
IBCircuit: Towards Holistic Circuit Discovery with Information Bottleneck [39.6]
IBCircuitと呼ばれるInformation Bottleneckの原理に基づくエンドツーエンドの手法を提案し,情報回路の論理的同定を行う。 IBCircuitは、全体的な回路探索のための最適化フレームワークであり、面倒な動作設計をせずに任意のタスクに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:33:35 GMT)
Unleashing the Potential of Diffusion Models for End-to-End Autonomous Driving [39.4]
拡散モデルは、ロボット工学における意思決定タスクにおいて一般的な選択肢となっている。自動運転車の応用と評価は、シミュレーションベースや実験室の設定に限られている。我々の研究は、拡散モデルが適切に設計され、訓練されると、複雑な現実の自律運転タスクのための効果的なプランナーとして機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:37:38 GMT)
Scaling Laws for Precision in High-Dimensional Linear Regression [38.9]
本研究では,高次元スケッチ化線形回帰フレームワークにおける低精度トレーニングのためのスケーリング法則について検討する。乗法および加法量子化を解析することにより、スケーリング行動における臨界二分法を同定する。本研究は,実際のハードウェア制約下でのトレーニングプロトコルの最適化に関する理論的基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:08:52 GMT)
ClinDet-Bench: Beyond Abstention, Evaluating Judgment Determinability of LLMs in Clinical Decision-Making [38.5]
不完全な情報の下で決定可能性を評価するベンチマークであるClinDet-Benchを開発した。近年の大規模言語モデル (LLM) は不完全情報に基づく決定可能性の同定に失敗している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:03:41 GMT)
Rethinking the Practicality of Vision-language-action Model: A Comprehensive Benchmark and An Improved Baseline [38.4]
VLA(Vision-Language-Action)モデルは、汎用的なロボットエージェントとして登場した。既存のVLAは、過剰なパラメータスケール、禁制的な事前訓練要件、多様な実施法の適用性に障害がある。本稿では,領域ランダム化を考慮したCEBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:27:37 GMT)
Enhancing Multi-Modal LLMs Reasoning via Difficulty-Aware Group Normalization [38.3]
難解群正規化(Durian)を提案する。提案手法はグループ内での区別を保ちながら極端なケースに対する感受性を排除し,複数のマルチモーダル推論ベンチマークにおいて有意な性能向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:20:05 GMT)
Spectrally Distilled Representations Aligned with Instruction-Augmented LLMs for Satellite Imagery [37.6]
視覚言語基礎モデル(VLFM)は、地球観測におけるゼロショットと検索の理解を約束する。本稿では、スペクトル対応VLFMであるSATtxtについて、推論時にのみRGB入力で動作させる。 EuroSAT、BigEarthNet、ForestNet全体で、SATtxtはゼロショット分類を平均4.2%改善し、検索は5.9%、線形探索は2.7%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:34:47 GMT)
Towards Long-Form Spatio-Temporal Video Grounding [37.6]
長期的なビデオは、より長い時間的スパンを含み、より無関係な情報を含んでいる。ビデオシーケンス全体を一度に予測する従来のSTVG法とは異なり、ART-STVGは動画をストリーミング入力フレームとして扱い、順次処理する。異なるモーメントからのメモリは必ずしも現在のフレームに関係しないため、単純かつ効果的なメモリ選択戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:04:09 GMT)
Optimization of Edge Directions and Weights for Mixed Guidance Graphs in Lifelong Multi-Agent Path Finding [37.5]
誘導グラフにおいて、エッジウェイトと方向の両方を最適化する2つの方法を提案する。また、エッジ方向に関するトラフィックパターンをGGO手法に組み込んで、エッジ方向対応誘導グラフを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:54:00 GMT)
Distributed LLM Pretraining During Renewable Curtailment Windows: A Feasibility Study [37.5]
大規模言語モデル(LLM)の訓練には、かなりの計算量とエネルギーが必要である。トレーニングを窓ガラスに合わせると、LLMはクリーンで安価な電気を使って事前訓練することができる。予備的な結果から, 削減対応型スケジューリングはトレーニング品質を保ちつつ, 単サイトベースラインの5-12%に削減できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:49:57 GMT)
Mirroring the Mind: Distilling Human-Like Metacognitive Strategies into Large Language Models [37.4]
大規模推論モデル(LRM)は複雑な推論タスクにおいてしばしば構造的不安定性を示す。メタ認知行動チューニング(MBT)は,メタ認知行動をモデル思考プロセスに明示的に注入するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 00:56:15 GMT)
Towards Multimodal Domain Generalization with Few Labels [37.2]
SSMDG(Semi-Supervised Multimodal Domain Generalization)という新しい問題を紹介し,研究する。 SSMDGは、ラベル付きサンプルが少ないマルチソースデータから堅牢なマルチモーダルモデルを学習することを目的としている。本稿では,コンセンサス駆動整合規則,分散認識整合規則,クロスモーダルプロトタイプアライメントの3つの主要なコンポーネントを特徴とする統一フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:05:56 GMT)
SPATIALALIGN: Aligning Dynamic Spatial Relationships in Video Generation [37.2]
本研究では,テキストプロンプトで指定された動的空間関係(DSR)を描写するT2Vモデル機能を強化する自己改善フレームワークであるSPATIALALIGNを提案する。具体的には、生成したビデオと指定されたDSRとのアライメントを定量的に計測する幾何学的手法であるDSR-SCOREを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:34:09 GMT)
Identifying 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） (Thu, 26 Feb 2026 20:29:58 GMT)
Sapling-NeRF: Geo-Localised Sapling Reconstruction in Forests for Ecological Monitoring [36.8]
サップは森林再生と森林全体の健康の指標である。従来の3Dセンシング手法では、微細なアーキテクチャ特性を捉えることができない。本研究では,NeRF,LiDAR SLAM,Andlingを融合させて,繰り返し,地理的に局在したサップリングモニタリングを可能にするパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:13:47 GMT)
WISER: Wider Search, Deeper Thinking, and Adaptive Fusion for Training-Free Zero-Shot Composed Image Retrieval [36.6]
ZS-CIRは、マルチモーダルクエリがアノテートされたトリプレットをトレーニングすることなく、ターゲット画像を取得することを目的としている。我々は,T2IとI2Iを"検索-検証-精細化"パイプラインを介して統合する,トレーニング不要のフレームワークであるWISERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:11:10 GMT)
LeRobot: An Open-Source Library for End-to-End Robot Learning [36.6]
textttlerobotは、ロボット学習スタック全体を統合するオープンソースのライブラリである。様々な最先端のロボット学習アルゴリズムの効率的な実装と、一般化された非同期推論スタックをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:59:50 GMT)
InCoM: Intent-Driven Perception and Structured Coordination for Whole-Body Mobile Manipulation [36.5]
全身移動操作のための意図駆動型認識と構造化協調フレームワークInCoMを提案する。 InCoMは、動的にマルチスケールの知覚的特徴を重み付けする潜在動作意図を推論し、知覚的注意の段階適応的アロケーションを可能にする。 InCoMは3つのManiSkill-HABシナリオの最先端手法を28.2%、26.1%、23.6%で上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:03:58 GMT)
A Proper Scoring Rule for Virtual Staining [36.3]
既存の評価プロトコルは、予測された後部よりもデータセット上の限界分布の精度を確認するのみである。本稿では,情報ゲイン(IG)をセルワイズ評価フレームワークとして導入し,予測後部の直接評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:09:49 GMT)
SwiftNDC: Fast Neural Depth Correction for High-Fidelity 3D Reconstruction [36.3]
SwiftNDCは、Neural Depth Correctionフィールドを中心に構築された、高速で一般的なフレームワークである。バック・プロジェクションとロバスト・リジェクション・エラー・フィルタリングにより高密度の点雲を生成する。この信頼性の高い密度幾何学はメッシュ再構成のための3Dガウススプレイティング(3DGS)を大幅に加速させる。メッシュ再構築のための2つのデータセットと、新規ビュー合成のための3つのデータセットを網羅的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:07:53 GMT)
CGSA: Class-Guided Slot-Aware Adaptation for Source-Free Object Detection [36.2]
Source-Free Domain Adaptive Object Detection (SF-DAOD)は、ラベル付きソースドメインでトレーニングされた検出器を、ソースデータを保持することなくラベル付きターゲットドメインに適応させることを目的としている。我々は,SF-DAODにOCL(Object-Centric Learning)を導入した最初のフレームワークであるCGSAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:54:39 GMT)
FactGuard: Agentic Video Misinformation Detection via Reinforcement Learning [35.1]
マルチモーダル大言語モデル (MLLM) は、統合マルチモーダル推論による映像誤情報検出を著しく進歩させる。 MLLM上に構築された反復的推論プロセスとして検証を定式化する,ビデオ誤情報検出のためのエージェントフレームワークであるFactGuardを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:00:31 GMT)
From Blind Spots to Gains: Diagnostic-Driven Iterative Training for Large Multimodal Models [34.9]
診断駆動進行進化(DPE)は、診断がデータ生成と強化を制御し、それぞれが更新されたモデルを再診断するスパイラルループである。 DPEは障害を特定の弱点とみなし、データ混合物を動的に調整し、ターゲットとする強化のために弱点に焦点を当てたデータを生成するようにエージェントを誘導する。 Qwen3-VL-8B-インストラクトとQwen2.5-VL-7B-インストラクトの実験は、11のベンチマークで安定した連続的なゲインを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:53:57 GMT)
Benchmarking IoT Time-Series AD with Event-Level Augmentations [34.9]
実世界の問題をシミュレートする統合されたイベントレベル拡張による評価プロトコルを提案する。 5つの公開異常データセット上で14の代表的なモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:58:16 GMT)
AMA-Bench: Evaluating Long-Horizon Memory for Agentic Applications [34.7]
大規模言語モデル(LLM)は、ますます複雑なアプリケーションにおいて自律的なエージェントとしてデプロイされる。既存のベンチマークは主に対話中心のヒューマンエージェントインタラクションに焦点を当てている。因果グラフとツール拡張検索を備えたメモリシステムであるAMA-Agentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:59:31 GMT)
Evaluating Stochasticity in Deep Research Agents [34.6]
ディープ・リサーチ・エージェント(Dep Research Agents, DRA)は、金融決定、医学分析、科学的発見などの分野にわたる研究を支援するためのエージェント・システムである。研究品質は近年改善されているが、DRAシステム設計は実世界の展開における重要な障壁を見落としていることが多い。同一のクエリの下では、DRAの繰り返し実行は、研究結果、発見、および引用の点でかなりの変動を示す可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:46:42 GMT)
MobilityBench: A Benchmark for Evaluating Route-Planning Agents in Real-World Mobility Scenarios [34.6]
我々は,大規模言語モデル (LLM) に基づく経路計画エージェントを実世界の移動シナリオで評価するためのベンチマークである MobilityBenchを紹介する。 MobilityBenchは、Amapから収集された大規模で匿名化された実際のユーザクエリから構築されている。本稿では,結果の妥当性を主眼とした多次元評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:39:38 GMT)
Experimental investigation of the effect of dispersion on squeezing generation in a synchronously pumped optical parametric oscillator [34.5]
同期励起光パラメトリック発振器(SPOPO)におけるキャビティ内分散効果の実験的検討を行った。各種細粒度, 分散条件の異なるキャビティ構成について検討し, ポンプパワーと局所帯域幅の関数としてスクイーズ計測を行った。これらの観測を考慮し、SPOPOスーパーモード生成の段階で発生する効果的なスペクトルフィルタリングとして、キャビティ内分散を記述したモデリング手法が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:44:40 GMT)
Exploratory Memory-Augmented LLM Agent via Hybrid On- and Off-Policy Optimization [34.5]
強化学習で訓練された大規模言語モデルエージェントにとって、探索は依然として重要なボトルネックである。本稿では,探索にメモリを利用するハイブリッドRLフレームワークであるExploratory Memory-Augmented On- and Off-Policy Optimization (EMPO$2$)を提案する。 ScienceWorldとWebShopでは、EMPO$2$はそれぞれ128.6%、GRPOよりも11.3%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:50:57 GMT)
AgentDropoutV2: Optimizing Information Flow in Multi-Agent Systems via Test-Time Rectify-or-Reject Pruning [34.1]
AgentDropoutV2は、再トレーニングせずにMAS情報フローを動的に最適化するために設計されたテスト時間修正またはリジェクトプルーニングフレームワークである。提案手法は, アクティブファイアウォールとして機能し, エージェントの出力を遮断し, 反復的に誤りを訂正する検索拡張を利用する。広範なベンチマークによる実験結果から、AgentDropoutV2はMASのタスク性能を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:31:43 GMT)
RepSPD: Enhancing SPD Manifold Representation in EEGs via Dynamic Graphs [33.9]
脳波(EEG)からの脳活動の復号は神経科学および臨床応用に不可欠である。本稿では,新しい幾何学的深層学習(GDL)モデルであるRepSPDを提案する。我々は、接空間埋め込みを再構築し、曲率による幾何学的歪みを緩和し、幾何学的整合性を高めるために、グローバルな双方向アライメント戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:22:19 GMT)
Induction Meets Biology: Mechanisms of Repeat Detection in Protein Language Models [33.7]
近年の研究では、タンパク質言語モデル(PLM)が繰り返しを識別し、その振る舞いをマスクトケン予測で調べている。近似的反復のメカニズムは、正確な反復のメカニズムを機能的に仮定する。その結果, PLMが言語に基づくパターンマッチングと専門的な生物学的知識を組み合わせることで, この生物学的課題をいかに解決するかを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:39:04 GMT)
ODEBrain: Continuous-Time EEG Graph for Modeling Dynamic Brain Networks [33.7]
ODEBRAINは、一般化と能力の強化によるEEGダイナミクスの予測において、既存の方法よりも大幅に改善することができる。我々の設計は、潜伏表現が任意の時点における複雑な脳の状態の変動をキャプチャできることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:59:10 GMT)
Deepfake Word Detection by Next-token Prediction using Fine-tuned Whisper [33.5]
ボナファイド発話において1つ以上の単語を意味的に異なる単語に置き換えることで、ディープフェイク発話を偽造することができる。本稿では,事前学習したWhisperモデルを微調整し,入力音声の書き起こし中に合成語を検出するための費用対効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:17:56 GMT)
MovieTeller: Tool-augmented Movie Synopsis with ID Consistent Progressive Abstraction [33.4]
MovieTellerは、ツール拡張プログレッシブ抽象化による映画のシナプスを生成するための新しいフレームワークである。当社のコアコントリビューションは、トレーニング不要、ツール拡張、ファクトグラウンド生成プロセスです。実験により,本手法は,事実の正確性,キャラクタの整合性,全体的物語コヒーレンスを著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:08:08 GMT)
Tackling Privacy Heterogeneity in Differentially Private Federated Learning [33.3]
微分プライベート・フェデレーション・ラーニング(DP-FL)におけるプライバシ・アウェア・クライアント選択に関する最初の体系的研究について述べる。本稿では,選択確率を適応的に調整し,トレーニングエラーを最小限に抑える,凸最適化問題として定式化されたプライバシ対応クライアント選択戦略を提案する。提案手法は,ベンチマークデータセットにおけるテスト精度を最大10%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:20:37 GMT)
Hepato-LLaVA: An Expert MLLM with Sparse Topo-Pack Attention for Hepatocellular Pathology Analysis on Whole Slide Images [32.9]
現在の計算手法は、固定解像度処理機構と非効率な特徴集約によって制約される。 Hepto-LLaVA(ヘプト・ララバ)は、微細組織病理解析のために設計された多モード大規模言語モデルである。今回,HepatoPathoVQAについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:59:43 GMT)
SPD Learn: A Geometric Deep Learning Python Library for Neural Decoding Through Trivialization [32.9]
SPD Learnは、SPD行列を用いた幾何学的深層学習のための統一的でモジュール化されたPythonパッケージである。 SPD Learnは、数値的に安定なスペクトル演算子を含むコアSPD演算子とニューラルネットワーク層を提供し、自明化に基づくパラメータ化を通じてStiefel/SPD制約を強制する。 Packageはまた、SPDNetベースのモデルと、広く使われている脳コンピュータインタフェース/ニューロイメージングツールキットと現代の機械学習ライブラリを使ったインタフェースのリファレンス実装も提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:33:21 GMT)
Fine-grained Semantics Integration for Large Language Model-based Recommendation [32.9]
token-level Semantics を LLM ベースの Recommender に組み込む TS-Rec を提案する。具体的には、(1)教師モデルによって抽出されたキーワードの事前学習された埋め込みに平均プーリングを適用してSIDトークンの埋め込みを初期化するSemantic-Aware Embedding Initialization (SA-Init)、(2)SIDシーケンス内の個々のトークンと対応するアイテムクラスタの共有セマンティックセマンティックアライメントを整列するToken-level Semantic Alignment (TS-Align)の2つのキーコンポーネントを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:17:24 GMT)
AgentVista: Evaluating Multimodal Agents in Ultra-Challenging Realistic Visual Scenarios [32.6]
実世界のマルチモーダルエージェントは、視覚的証拠に根ざしたマルチステップを解決する。既存のベンチマークは、主にシングルターンの視覚的推論または特定のツールスキルを評価する。本稿では,汎用マルチモーダルエージェントのベンチマークであるAgentVistaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:30:46 GMT)
Truncated Step-Level Sampling with Process Rewards for Retrieval-Augmented Reasoning [32.3]
強化学習による検索エンジンの推論のための大規模言語モデルの訓練は、信用代行問題によって妨げられる。 2つの相補的なアイデアに基づいて構築されたフレームワークであるSLATEを提案する。 7つのQAベンチマークの実験では、SLATEがスパース・リワードとプロセス・リワードのベースラインを一貫して上回っていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:05:40 GMT)
SeeThrough3D: Occlusion Aware 3D Control in Text-to-Image Generation [32.2]
閉包推論は、深度に一貫性のある幾何学とスケールを持つ部分閉包対象に対して必要不可欠である。本稿では,オクルージョンを明示的にモデル化した3次元レイアウト条件付き生成モデルであるSeeeThrough3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:59:05 GMT)
GazeXPErT: An Expert Eye-tracking Dataset for Interpretable and Explainable AI in Oncologic FDG-PET/CT Scans [32.1]
腫瘍検出および測定中に専門的な探索パターンを抽出した4DアイトラッキングデータセットであるGazeXPErTを提案する。生の60Hzの視線追跡データの3,948分から,9,030個の独自の視線線軌跡を抽出し,PET/CT画像スライスと同期し,機械学習用COCOスタイルでレンダリングした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:39:15 GMT)
Discourse-Aware Dual-Track Streaming Response for Low-Latency Spoken Dialogue Systems [31.9]
本稿では,聴取時思考と話し時思考を可能にする低レイテンシアーキテクチャを提案する。 2つの音声対話ベンチマークの実験により、DDTSRは応答遅延を19%-51%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:39:56 GMT)
MAPLE: Metadata Augmented Private Language Evolution [31.9]
対象領域における初期合成分布の基盤となるメタデータ拡張プライベート言語進化(MAPLE)を提案する。 MAPLEは、プライバシーとユーティリティのトレードオフを著しく改善し、より早く収束し、従来のPEメソッドに比べてAPIコストを大幅に削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:18:36 GMT)
Q-Tag: Watermarking Quantum Circuit Generative Models [31.7]
デジタル透かしは量子回路を保護するための有望なメカニズムとして研究されてきた。生成プロセスにオーナシップシグナルを埋め込んだQCGMのための最初の透かしフレームワークを提示する。提案手法は,摂動範囲にわたる高忠実回路生成とロバストな透かし検出を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:08:59 GMT)
MUG: Meta-path-aware Universal Heterogeneous Graph Pre-Training [31.6]
ユニバーサルグラフ事前学習は、エンコーダにラベルのないグラフから転送可能な表現を学ぶための有望な方法を提供する。ヘテロジニアスグラフは、より構造的および意味的な複雑さを示す。本稿では,Meta-path-aware Universal heterogeneous Graph pre-training (MUG)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:52:28 GMT)
Know What You Know: Metacognitive Entropy Calibration for Verifiable RL Reasoning [31.6]
大規模推論モデル(LRM)は、複雑な現実世界のタスクを解くための強力なパラダイムとして登場した。既存の結果のみのRLVRパイプラインのほとんどは、バイナリの正当性信号にのみ依存しており、モデルの本質的な不確かさをほとんど無視している。本稿では,メタ認知型エントロピーキャリブレーションフレームワークEGPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:40:06 GMT)
RAIN-Merging: A Gradient-Free Method to Enhance Instruction Following in Large Reasoning Models with Preserved Thinking Format [31.5]
本稿では,思考形式と推論性能を保ちながら,指示に従う手法であるRAIN-Mergingを紹介する。 4つの命令追従ベンチマークと9つの推論と一般的な機能ベンチマークで、RAIN-Mergingは推論品質を維持しながら、命令の順守を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:26:45 GMT)
Model Agreement via Anchoring [31.1]
一般的な4つの機械学習アルゴリズムに対する不一致を証明している。明確にするために、我々は1次元回帰と2乗誤差損失の設定において、最初の境界について検討する。全ての結果は、強い凸損失を伴って多次元回帰に一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:59:32 GMT)
PuppetChat: Fostering Intimate Communication through Bidirectional Actions and Micronarratives [31.0]
PuppetChatは、この表現深度を具体的インタラクションによって復元するダイアディックメッセージングプロトタイプである。親しいパートナーや友人11名による10日間のフィールドスタディでは、このアプローチが社会的存在感を高め、より表現力のある自己開示をサポートし、連続性と共有記憶を持続させることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:54:23 GMT)
SCOPE: Skeleton Graph-Based Computation-Efficient Framework for Autonomous UAV Exploration [30.6]
SCOPEは、リアルタイム骨格グラフを漸進的に構築する新しいフレームワークであり、Implicit Unknown Region Analysisを導入している。最先端のグローバルプランナーに匹敵する競争力のある探索性能を達成し、計算コストを平均86.9%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:31:29 GMT)
Motion-aware Event Suppression for Event Cameras [30.6]
我々は、IMOやエゴモーションによって引き起こされるイベントをリアルタイムにフィルタリングすることを学ぶ、モーション対応イベント抑圧のための最初のフレームワークを紹介する。我々のモデルは、現在のイベントストリームにおいて、将来の動きを予測しながらIMOを共同でセグメントし、それが起こる前に動的イベントの予測的抑制を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:53:36 GMT)
MediX-R1: Open Ended Medical Reinforcement Learning [30.1]
医療用マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)のためのオープンな強化学習フレームワークであるMediX-R1を紹介する。 MediX-R1は、グループベースRLと医学的推論に適した複合報酬を備えたベースラインビジョンバックボーンを微調整する。以上の結果から,包括的報酬信号とLCMに基づく評価を併用したオープンエンドRLは,マルチモーダルモデルにおける信頼性の高い医療推論への実践的経路であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:59:46 GMT)
An Empirical Study of Bugs in Modern LLM Agent Frameworks [30.1]
LLMエージェントは、ワークフローの実行とマルチエージェント調整のためのエージェントフレームワークに依存し、現実世界のアプリケーションで広く採用されている。我々はCrewAIとLangChainの998件のバグ報告を実証的に調査し,5つのエージェントライフサイクル段階にわたる15の根本原因と7つの観察可能な症状の分類法を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:30:22 GMT)
SceneTransporter: Optimal Transport-Guided Compositional Latent Diffusion for Single-Image Structured 3D Scene Generation [30.0]
SceneTransporterは、1つの画像から構造化された3Dシーンを生成するためのエンドツーエンドフレームワークである。テストによると、SceneTransporterは、オープンワールドのシーン生成において、既存のメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:19:59 GMT)
DP-aware AdaLN-Zero: Taming Conditioning-Induced Heavy-Tailed Gradients in Differentially Private Diffusion [30.0]
Differentially Private Gradient Descent (DP-SGD)の下では、コンディショニング駆動のヘビーテール勾配が地球規模のクリッピングを引き起こす。本研究では, DP対応型AdaLN-Zeroを提案する。バニラDP-SGDに対する実世界のパワーデータセットと2つの公開ETTベンチマークで一貫した利得を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:32:07 GMT)
Generalization Bounds of Stochastic Gradient Descent in Homogeneous Neural Networks [29.9]
本稿では、ReReReアクティベートを伴う完全連結ニューラルネットワークとニューラル畳み込みニューラルネットワークを含む同種ネットワークについて述べる。この発見は、ReReReアクティベートを備えた完全連結ニューラルネットワークを含む同質ネットワークとして、広く適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:26:32 GMT)
KMLP: A Scalable Hybrid Architecture for Web-Scale Tabular Data Modeling [29.8]
我々はKMLPという,浅いコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)フロントエンドとGated Multilayer Perceptron(gMLP)バックボーンを統合したハイブリッドディープアーキテクチャを導入する。公開ベンチマークと数十億のサンプルによる産業データセットの実験は、KMLPが最先端のパフォーマンスを実現し、GBDTのようなベースラインよりも大きなスケールでメリットがあることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:12:12 GMT)
PATRA: Pattern-Aware Alignment and Balanced Reasoning for Time Series Question Answering [28.9]
本稿では,時系列から傾向や季節パターンを抽出し,より深いアライメントを実現するパターン認識機構を提案する。 PATRAは,様々な時系列質問回答(TSQA)タスクにおいて,強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:20:03 GMT)
AMLRIS: Alignment-aware Masked Learning for Referring Image Segmentation [28.9]
Referring Image introduces (RIS)は、自然言語表現によって識別された画像にオブジェクトをセグメントすることを目的としている。本稿では,AML(Alignment-Aware Masked Learning)を提案する。このアプローチにより、RefCOCOデータセットの最先端のパフォーマンスが向上し、さまざまな説明やシナリオに対する堅牢性も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:29:04 GMT)
From Agnostic to Specific: Latent Preference Diffusion for Multi-Behavior Sequential Recommendation [28.4]
マルチビヘイビアシーケンシャルレコメンデーション(MBSR)は,ユーザのマルチビヘイビアシーケンスの動的および異種相互作用を学習することを目的としている。最近の懸念は、行動修正から行動特異的なレコメンデーションへとシフトしている。我々は、好み生成を導くフレームワークベースの拡散モデルである textbfFatsMB を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:48:09 GMT)
Reinforcing Real-world Service Agents: Balancing Utility and Cost in Task-oriented Dialogue [28.3]
タスク指向対話を多粒性強化学習プロセスとして再構成するフレームワークであるInteractCS-RLを提案する。私たちはまず,高忠実度トレーニングジムを提供するために,ユーザ中心のインタラクションフレームワークを構築します。次に,コスト対応型マルチターンポリシー最適化 (CMPO) を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:19:57 GMT)
Guidance Matters: Rethinking the Evaluation Pitfall for Text-to-Image Generation [27.9]
新たな拡散誘導法は, 堅固かつ重要な改善を達成できるのか? 我々は、一般的な人間の嗜好モデルが大規模な指導尺度に対して強い偏見を示すという批判的な評価の落とし穴を明らかにした。第2に,効果的な指導尺度キャリブレーションを用いたガイダンス・アウェア・アセスメント(GA-Eval)フレームワークを提案する。第3に, 従来の評価フレームワークにおいて, 人間の嗜好スコアを大幅に改善するが, 実際に機能しないTranscendent Diffusion Guidance(TDG)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:24:11 GMT)
Obscure but Effective: Classical Chinese Jailbreak Prompt Optimization via Bio-Inspired Search [27.6]
本稿では,ジェイルブレイク攻撃における古典中国語の役割について検討する。古典中国語の敵対的プロンプトの自動生成のための枠組みであるCC-BOSを提案する。常に最先端のjailbreak攻撃方法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:25:35 GMT)
No Caption, No Problem: Caption-Free Membership Inference via Model-Fitted Embeddings [27.6]
対象モデルの生成多様体に明示的に過度に適合した合成条件入力を構成する,キャプションフリーなMIAフレームワークであるMoFitを提案する。 MoFitは、VLMの以前のベースラインよりも一貫して優れており、キャプションに依存したメソッドと競合するパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:07:11 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） (Thu, 26 Feb 2026 16:35:02 GMT)
Mitigating Membership Inference in Intermediate Representations via Layer-wise MIA-risk-aware DP-SGD [26.5]
本稿では、層間プライバシー保護をMIAリスクに比例して割り当てるレイヤワイドMIAリスク対応DP-SGD(LM-DP-SGD)を提案する。同じプライバシー予算の下で、LM-DP-SGDは、実用性を維持しながらIRレベルのMIAリスクのピークを低減し、優れたプライバシーユーティリティトレードオフをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:32:14 GMT)
Effective QA-driven Annotation of Predicate-Argument Relations Across Languages [26.4]
質問応答型セマンティックロールラベル(QA-SRL)フレームワークを,意味論の自然言語インタフェースとして活用する。 QA-SRLを意味論のための伝達可能な自然言語インタフェースとして活用することにより、我々のアプローチは言語間の効率よく広くアクセス可能な述語構文解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:01:38 GMT)
LEDA: Latent Semantic Distribution Alignment for Multi-domain Graph Pre-training [26.2]
汎用グラフ事前学習のための新しいLatent sEmantic Distribution Alignment (LEDA) モデルを提案する。 LEDAは、広範囲のグラフと下流タスクに強いパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:18:14 GMT)
Solaris: Building a Multiplayer Video World Model in Minecraft [25.9]
既存のアクション条件付きビデオ生成モデル(ビデオワールドモデル)は、単一エージェントの視点に限られる。我々は,一貫したマルチビュー観測をシミュレートするマルチプレイヤービデオワールドモデルSolarisを紹介する。我々は1264万のマルチプレイヤーフレームを収集し、マルチプレイヤー運動、メモリ、グラウンド、ビルディング、ビュー整合性の評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:21:35 GMT)
PhotoAgent: Agentic Photo Editing with Exploratory Visual Aesthetic Planning [25.8]
PhotoAgentは、明示的な審美計画を通じて画像編集を進めるシステムだ。ユーザの美的意図を理由として、ツリー検索による複数ステップの編集アクションを計画し、クローズドループ実行によって結果を反復的に洗練する。実験では、PhotoAgentはベースライン法と比較して、命令順守と視覚的品質の両方を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:46:06 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） (Thu, 26 Feb 2026 18:11:36 GMT)
AgentSentry: Mitigating Indirect Prompt Injection in LLM Agents via Temporal Causal Diagnostics and Context Purification [25.8]
大規模言語モデル(LLM)エージェントのための新しい推論時間検出・緩和フレームワークを提案する。 AgentSentryは、時間的因果的テイクオーバーとしてマルチターンIPIをモデル化する最初の推論時防御である。我々は, textscAgentDojo ベンチマークにおいて, 4つのタスクスイート, 3つの IPI 攻撃ファミリー, 複数のブラックボックス LLM に対する AgentSentry の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:59:10 GMT)
A data- and compute-efficient chest X-ray foundation model beyond aggressive scaling [25.7]
情報トレーニングサンプルを選択的に優先順位付けする基礎モデルであるCheXficientを紹介する。 CheXficientは1,235,004対のCXR画像とレポートの22.7%しか事前訓練されておらず、計算予算全体の27.3%未満を消費している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:32:08 GMT)
Humans and LLMs Diverge on Probabilistic Inferences [25.5]
ProbCOPAは、英語で210個の手作り確率的推論のデータセットで、それぞれ25～30人の被験者による推測の可能性について注釈を付ける。人間の反応は段階的に変化しており、データセットの推測の確率的判断が明らかになる。これらの判断と8つの最先端推論LPMからの反応を比較することで、モデルが常に人間のような分布を生成できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 23:00:41 GMT)
Towards Better RL Training Data Utilization via Second-Order Rollout [25.4]
我々は,共同で生成と批判の能力を訓練するための統一的な枠組みを提案する。我々の研究は、RLにおける動的データ拡張と共同生成批判訓練の予備的な調査を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:55:58 GMT)
Decomposing Private Image Generation via Coarse-to-Fine Wavelet Modeling [25.3]
画像の最もプライバシーに敏感な部分はウェーブレット空間の低周波成分である、という仮説に基づくスペクトルDPフレームワークを提案する。最初の段階では、画像のグローバル構造にプライバシー予算を制限し、DPのポストプロセッシング特性を細部の改良に活用することにより、プライバシーと実用性の間の有望なトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:36:48 GMT)
MSJoE: Jointly Evolving MLLM and Sampler for Efficient Long-Form Video Understanding [25.2]
MLLM-Sampler Joint Evolution (MSJoE) を用いて, 映像理解の効率化を図る。 MSJoEは、キーフレームの小さなサブセットだけが、ビデオに各質問に答える上で真に有益である、というキー前提の上に構築されている。トレーニングプロセスをサポートするために、7K問合せペアの2.8Kビデオを含む新しい長ビデオQAデータセットを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:24:17 GMT)
DiffBMP: Differentiable Rendering with Bitmap Primitives [25.1]
DiffBMPは、ビットマップ画像のコレクションのためのスケーラブルな微分可能レンダリングエンジンである。私たちのコアコントリビューションは、計算用のカスタム実装を備えた、高度に並列化されたレンダリングパイプラインです。ネイティブで階層化されたファイルフォーマットへのコンポジションのエクスポートをサポートしており、フレームワーク全体が容易にハック可能なPythonパッケージを通じて公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:56:05 GMT)
All in One: Unifying Deepfake Detection, Tampering Localization, and Source Tracing with a Robust Landmark-Identity Watermark [25.0]
悪意ある顔操作は、個人のプライバシーと社会保障に重大な脅威をもたらす。既存のプロアクティブな法医学的手法は、ディープフェイクの検出、ローカライゼーションの改ざん、ソーストレースを独立したタスクとして扱う。本稿では,これら3つの中核課題に共同で対処する一貫した前立腺科学フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:57:15 GMT)
SC-Arena: A Natural Language Benchmark for Single-Cell Reasoning with Knowledge-Augmented Evaluation [25.0]
本稿では,単一セル基盤モデルに適した自然言語評価フレームワークSC-ARENAを提案する。 SC-ARENAは、固有の属性と遺伝子レベルの相互作用の両方を表現して評価対象を統一する仮想セル抽象化を形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:50:28 GMT)
Towards LLM-Empowered Knowledge Tracing via LLM-Student Hierarchical Behavior Alignment in Hyperbolic Space [24.9]
知識追跡(KT)は、教育における継続的な学習状態のモニタリングを通じて、学生の概念を診断する。既存の方法は、IDベースのシーケンスや浅いテキスト機能に依存している。本稿では,大規模言語モデルハイパーボリックな知識追跡フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:17:31 GMT)
Embedding Morphology into Transformers for Cross-Robot Policy Learning [24.9]
ロボット間政策学習は、ロボット学習において依然として中心的な課題である。形態素を3つのメカニズムで注入するエンボディメント対応トランスフォーマーポリシーを提案する。様々な実施形態において、この構造化された統合はバニラ pi0.5 VLA ベースラインの性能を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:42:34 GMT)
Zeroth-Order Stackelberg Control in Combinatorial Congestion Games [24.8]
渋滞ゲームにおけるネットワークパラメータのStackelbergチューニングについて検討する。 ZO-StackelbergはプロジェクションフリーのFrank-Wolfe平衡解法とゼロ階外更新を結合する。実世界のネットワークにおける実験により,本手法が微分ベースライン上での次数-次数-次数高速化を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:52:08 GMT)
ProjFlow: Projection Sampling with Flow Matching for Zero-Shot Exact Spatial Motion Control [24.8]
ProjFlowは、運動リアリズムを保ちながら、線形空間制約のゼロショット、正確な満足度を達成する訓練不要なサンプルラーである。鍵となる進歩は、骨格トポロジーを符号化する新しいキネマティクス対応計量である。代表的な応用, モーションインペイント, 2D-to-3Dリフト実験では, ProjFlowがゼロショットベースラインよりも正確な制約満足度と一致し, 現実性を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:29:25 GMT)
LUMOS: Democratizing SciML Workflows with L0-Regularized Learning for Unified Feature and Parameter Adaptation [24.6]
LUMOSは科学的な機械学習モデルを設計するためのエンドツーエンドフレームワークである。 SciMLモデル設計を民主化するために、機能選択とモデルプルーニングを統一する。 71.45%のパラメータ削減と6.4倍の推論高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:26:27 GMT)
MaRI: Accelerating Ranking Model Inference via Structural Re-parameterization in Large Scale Recommendation System [24.4]
本稿では,新しい行列再パラメータ推論フレームワークであるMaRIを提案する。これは既存の手法を補完するアプローチとして機能し、精度の低下なしにランキングモデル推論を加速する。 MaRIは,機能融合行列の乗算において,ユーザ側の計算が冗長であるという観察に動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:19:43 GMT)
A Mixture-of-Experts Model for Multimodal Emotion Recognition in Conversations [24.3]
会話における感情認識(ERC)における2つの課題を分離するために,感情認識のためのモジュール型Mixture-of-Experts(MiSTER-E)フレームワークを提案する。 MiSTER-Eは、音声とテキストの両方に微調整された大きな言語モデル(LLM)を活用し、リッチな発話レベルの埋め込みを提供する。このシステムは、専門家のみ、テキストのみ、学習したゲーティングメカニズムを横断的に使用する3つの予測を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:08:40 GMT)
Towards Dynamic Dense Retrieval with Routing Strategy [24.1]
DDR(textitdynamic dense search)と呼ばれる新しい高密度検索手法を提案する。 DDRは、特定のドメインに特化したテキストモジュールとして、テキストチューニングを使用する。これらのモジュールは、動的ルーティング戦略と組み合わせることで、検索部に高い柔軟性を持つドメイン適応を可能にする。 6つのゼロショットダウンストリームタスクに対する広範囲な評価は、このアプローチがDRを越え、トレーニングパラメータの2%しか利用せず、IRのより柔軟な高密度検索を実現する方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:38:40 GMT)
pQuant: Towards Effective Low-Bit Language Models via Decoupled Linear Quantization-Aware Training [24.1]
pQuantは、線形層を2つの特別な枝に分割することでパラメータを分離する手法である。 pQuantは極低ビット量子化において最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:51:58 GMT)
General Agent Evaluation [23.9]
汎用エージェントは、ドメイン固有のエンジニアリングなしで、馴染みのない環境でタスクを実行する。本稿では,一級研究目的としての一般エージェント評価について述べる。最初のOpen General Agent Leaderboardとして、6つの環境にまたがる5つの著名なエージェント実装をベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:48:02 GMT)
DesignSense: A Human Preference Dataset and Reward Modeling Framework for Graphic Layout Generation [23.9]
図形レイアウト評価のための大規模データセットであるDesignSense-10kを紹介した。我々は、セマンティックグルーピング、レイアウト予測、フィルタリング、クラスタリング、VLMに基づく精細化を用いて、高品質な比較ペアを生成する。分析の結果,フロンティアVLMは総合的に信頼性が低く,全4クラスタスクで壊滅的に失敗することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:03:05 GMT)
WaterVideoQA: ASV-Centric Perception and Rule-Compliant Reasoning via Multi-Modal Agents [23.8]
WaterVideoQAは、全水路環境向けに特別に設計された、最初の大規模で包括的なビデオ質問回答ベンチマークである。オープンエンド海洋推論のために設計された,先駆的なマルチエージェント型ニューロシンボリックシステムであるNaviMindについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:12:40 GMT)
Mean Estimation from Coarse Data: Characterizations and Efficient Algorithms [23.8]
粗いデータは、学習者がサンプルに関する部分的な情報のみを観察するときに発生する。これは、経済システムにおける測定ラウンドリング、センサーの制限、遅延によって自然に起こる。 Fotakis、Kalavasis、Kontonis、Tzamosの最近の研究は、未知の平均が特定できる場合、サンプル効率のよい平均推定が可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:47:06 GMT)
AlayaLaser: Efficient Index Layout and Search Strategy for Large-scale High-dimensional Vector Similarity Search [23.7]
AlayaLaserは、大規模高次元ベクトル類似性探索のための効率的なオンディスクグラフベースのインデックスシステムである。 AlayaLaserは、既存のオンディスクグラフベースのインデックスシステムを上回るだけでなく、インメモリインデックスシステムのパフォーマンスにもマッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:48:29 GMT)
Uni-Animator: Towards Unified Visual Colorization [23.5]
画像と映像のカラー化のための新しいフレームワークUni-Animatorを提案する。既存のスケッチのカラー化手法は、画像とビデオのタスクを統合するのに苦労する。本稿では、インスタンスパッチの埋め込みによる視覚的参照強化について紹介する。高周波テクスチャを効果的に捕捉・保持する物理特徴を用いた物理ディテール強化を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:44:37 GMT)
Efficient Dialect-Aware Modeling and Conditioning for Low-Resource Taiwanese Hakka Speech Processing [23.2]
台湾のハッカは、自動音声認識(ASR)において重要な課題を提起する、低リソースで絶滅危惧言語である本稿では、リカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)を基盤とした統合フレームワークを提案する。言語的「コンテンツ」から弁証的「スタイル」を遠ざけるよう設計された方言対応モデリング戦略
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:33:54 GMT)
Hierarchy-of-Groups Policy Optimization for Long-Horizon Agentic Tasks [23.1]
グループベース強化学習(RL)は、長期エージェントタスクにおける大規模言語モデルの能力を向上させる。私たちは、ステップワイドな相対的優位性、すなわち、同じグループ内のステップが歴史的な文脈で異なる場合のコンテキスト不整合を推定する上で、重要な問題を見つけます。歴史的文脈の整合性に応じて各ステップを複数の階層群に割り当てるHGPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:58:10 GMT)
GFRRN: Explore the Gaps in Single Image Reflection Removal [23.0]
単一画像の反射除去のためのギャップフリー反射除去ネットワーク(GFRRN)を提案する。本研究では,まず,パラメータ効率のよい微調整(PEFT)戦略を採用し,トレーニングの方向性を調整する。そして、ラベル生成装置は、合成データと実世界のデータの両方のリフレクションラベルを統合するように設計されている。 GFRRNの有効性を実証し,最先端SIRR法に対して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:17:49 GMT)
Face Time Traveller : Travel Through Ages Without Losing Identity [22.9]
Face Time Traveller(フェイスタイムトラベルラー、FaceTT)は、高忠実でアイデンティティと一貫性のある年齢変換を実現する拡散ベースのフレームワークである。高速かつ高精度な再構成のために,実面を拡散潜時空間に効率的にマッピングする,チューニング不要なAngularインバージョン法を提案する。ベンチマークデータセットとWildテストセットの実験は、FaceTTが優れたアイデンティティ保持、バックグラウンド保存、老朽化リアリズムを実現することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:01:37 GMT)
Efficient Encoder-Free Fourier-based 3D Large Multimodal Model [22.8]
3Dデータを処理する大規模マルチモーダルモデル(LMM)は通常、幾何学的特徴を抽出するために重く訓練済みのビジュアルエンコーダに依存している。我々は,最初の効率的なエンコーダレス3DシーンLMMであるFase3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:16:02 GMT)
Asymmetric Idiosyncrasies in Multimodal Models [22.4]
キャプションモデルにおけるイディオシンプレッションと、テキスト・ツー・イメージモデルに対する下流の影響について検討する。以上の結果から,テキスト分類の精度は非常に高い(99.70%)。本フレームワークは,キャプションモデルのスタイリスティックな慣用性と,テキスト・ツー・イメージシステムの迅速な追従能力の両方を定量化する新しい手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:16:47 GMT)
FlexMS is a flexible framework for benchmarking deep learning-based mass spectrum prediction tools in metabolomics [22.3]
化学分子の同定と性質予測は、薬物発見と物質科学の発展において重要な役割を担っている。深層学習モデルは分子構造スペクトルを予測できるが、全体的な評価は難しい。我々の貢献は、質量スペクトル予測における多様なモデルアーキテクチャの構築と評価のためのベンチマークフレームワークFlexMSの作成である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:05:01 GMT)
SUPERGLASSES: Benchmarking Vision Language Models as Intelligent Agents for AI Smart Glasses [22.2]
SuPERGLASSESは、スマートグラスデバイスによって収集された実世界のデータに基づいて構築された、初めての総合的なビジュアル質問回答ベンチマークである。我々のエージェントは、GPT-4oを2.19パーセント上回る最先端性能を実現し、スマートグラスVQAシナリオにおけるタスク固有のソリューションの必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:55:48 GMT)
A Dataset is Worth 1 MB [22.0]
本稿では,Pseudo-Labels as Data (PLADA)を提案する。 10種類の多様なデータセットの実験により、我々の手法が1MB未満のペイロードでタスク知識を転送できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:59:03 GMT)
A Synergistic Approach: Dynamics-AI Ensemble in Tropical Cyclone Forecasting [22.0]
本研究は、AI駆動型最適化アンサンブル予測システムを開発することにより、AIベースの天気予報における重要な課題に対処する。このシステムは、熱帯サイクロン(TC)予測における計算効率と動的一貫性のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:12:41 GMT)
SoPE: Spherical Coordinate-Based Positional Embedding for Enhancing Spatial Perception of 3D LVLMs [21.9]
Spherical Coordinate-based Positional Embedding (SoPE)を紹介する。本手法は,3次元球面座標空間に点-クラウドトークンのインデックスをマッピングし,空間位置と方向角の統一モデリングを可能にする。この定式化は、点クラウドデータの固有の幾何学的構造を保持し、空間的認識を高め、マルチモーダル学習のためのより一貫性があり表現力のある幾何学的表現をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:42:15 GMT)
CMSA-Net: Causal Multi-scale Aggregation with Adaptive Multi-source Reference for Video Polyp Segmentation [21.4]
ビデオポリープセグメンテーション(VPS)は、コンピュータ支援大腸内視鏡検査において重要な課題であり、医師が検査中にポリープを正確に見つけ、追跡するのに役立つ。 VPSは、ポリープが周囲の粘膜によく似ているため、意味的識別が弱いため、難しいままである。これらの課題に対処するために,CMSA-Netという堅牢なフレームワークを提案する。 CMSA-Netは最先端の性能を達成し,セグメント化精度とリアルタイム臨床応用性とのバランスが良好であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:03:31 GMT)
Tokenization, Fusion and Decoupling: Bridging the Granularity Mismatch Between Large Language Models and Knowledge Graphs [20.9]
我々は,効率的な全空間予測を実現するために専用エンティティトークンを使用する新しいフレームワークKGTを提案する。まず、専用エンティティトークンのレベルで特徴表現を構築するために、特殊トークン化を導入します。次に、事前学習された構造的特徴とテキスト的特徴を、関係誘導ゲーティング機構を介して統合された埋め込みに融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:20:40 GMT)
Accelerating LLM Pre-Training through Flat-Direction Dynamics Enhancement [20.5]
事前訓練された大規模言語モデルは膨大な計算資源を必要とするため、効率性は不可欠である。本研究では,より大きいヘッセン減衰係数と平坦な軌道に沿った学習率を適用することで,トレーニングダイナミクスを向上する一般加速戦略LITEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:54:57 GMT)
UniScale: Unified Scale-Aware 3D Reconstruction for Multi-View Understanding via Prior Injection for Robotic Perception [20.2]
We present UniScale, a unified, scale-aware multi-view 3D reconstruction framework for robotic applications。 UniScaleは、モジュラーでセマンティックにインシデントされた設計を通じて、幾何学的事前情報を統合している。複数のベンチマークでUniScaleを評価し、様々な環境において強力な一般化と一貫した性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:04:36 GMT)
Uncertainty-aware Language Guidance for Concept Bottleneck Models [19.9]
概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、入力サンプルを高レベルのセマンティックな概念にマッピングし、次にこれらの概念を組み合わせて最終分類を行う。しかしながら、人間に理解可能な概念のアノテーションは、CBMの広範な採用を制限し、幅広い専門知識と労力を必要とする。提案手法は,LCMアノテートされた概念ラベルの不確実性を有効かつ分布のない保証で厳密に定量化するだけでなく,定量化された概念不確実性をCBM訓練手順に組み込む,新しい不確実性認識型CBM法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:59:03 GMT)
Causal Motion Diffusion Models for Autoregressive Motion Generation [19.6]
因果運動拡散モデル(CMDM)は自己回帰運動生成のための統合されたフレームワークである。 CMDMはMAC-VAE(Motion-Language-Aligned Causal VAE)の上に構築され、動作シーケンスを時間的因果潜在表現にエンコードする。 HumanML3DとSnapMoGenの実験では、CMDMは、意味的忠実度と時間的滑らかさの両方において、既存の拡散モデルと自己回帰モデルより優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:58:25 GMT)
Rudder: Steering Prefetching in Distributed GNN Training using LLM Agents [19.4]
Rudderは最先端のAWS DistDGLフレームワークに組み込まれたソフトウェアモジュールである。我々は、リモートノードを自律的にプリフェッチするために、最先端のAWS DistDGLフレームワークに組み込まれたソフトウェアモジュールであるRudderを紹介した。 LLM(Large Language Models)に見られる生成AIは、ゼロショットタスクのためのICL(In-Context Learning)のような創発的な特性を示し、論理的多段階推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 23:39:42 GMT)
Discovery of Interpretable Physical Laws in Materials via Language-Model-Guided Symbolic Regression [19.3]
本稿では,大規模言語モデルに埋め込まれた科学的知識を活用することにより,探索プロセスの指針となるフレームワークを提案する。ペロブスカイト材料の鍵特性をモデル化し,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:05:05 GMT)
CiteLLM: An Agentic Platform for Trustworthy Scientific Reference Discovery [19.3]
大規模言語モデル(LLM)は、学術活動の効率を高める新たな機会を生み出している。しかし、AI支援の倫理的展開には課題が続いている。 CiteLLMは、信頼できる参照発見を可能にするために設計された特殊なエージェントプラットフォームである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:02:22 GMT)
Muon+: Towards Better Muon via One Additional Normalization Step [18.8]
我々は,ミュオンの簡易かつ効果的な拡張,すなわちミュオン+を提案する。モデルスケールとアーキテクチャの広範な事前学習実験を通じて,Muon+の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:01:08 GMT)
Physics Informed Viscous Value Representations [18.6]
ハミルトン-ヤコビ-ベルヒケマン方程式の粘性解の物理インフォームド正規化を提案する。提案手法は,最適制御理論の学習過程を基礎として,値反復中の更新を明示的に正規化し,バウンダリングする。実験により, この手法は幾何整合性を向上し, ナビゲーションや高次元複雑な操作に広く適用可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:53:46 GMT)
Strengthening security and noise resistance in one-way quantum key distribution protocols through hypercube-based quantum walks [18.6]
量子鍵分配(Quantum Key Distribution, QKD)は、情報理論のセキュリティを保証する暗号プロトコルである。近年、離散時間量子ウォーク(QW)を用いてQKDスキームを強化する研究が進められている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:35:53 GMT)
Sensor Generalization for Adaptive Sensing in Event-based Object Detection via Joint Distribution Training [18.5]
バイオインスパイアされたイベントカメラは、最近、非同期で低レイテンシな機能のために、重要な研究を惹きつけている。利用可能なデータの多様性と、それらの信号を特徴付けるパラメータの広範な分析の欠如にはギャップがある。本稿では、イベントデータ、特にオブジェクト検出のために訓練されたモデルの性能に固有のパラメータがどのように影響するかを、読者に深く理解することで、これらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:57:52 GMT)
ArtPro: Self-Supervised Articulated Object Reconstruction with Adaptive Integration of Mobility Proposals [18.5]
ArtProは、提案の適応的な統合を導入する、新しい自己管理フレームワークである。 ArtProは、複雑な多部オブジェクトの堅牢な再構築を実現し、精度と安定性において既存の手法を大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:35:23 GMT)
Partition Function Estimation under Bounded f-Divergence [18.2]
本研究では,提案分布へのサンプルアクセスを前提とした分割関数の推定の統計的複雑さについて検討する。本結果は, 重要サンプリング, 拒絶, サンプリング, 重み付き平均推定の事前解析を統一し, 一般化するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:34:36 GMT)
Requesting Expert Reasoning: Augmenting LLM Agents with Learned Collaborative Intervention [18.2]
AHCE(Active Human-Augmented Challenge Engagement)は、オンデマンドのHuman-AIコラボレーションのためのフレームワークである。私たちの研究は、エージェントの強化に成功するためには、専門家の推論の仕方を学ぶ必要があることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:38:25 GMT)
SceneTok: A Compressed, Diffusable Token Space for 3D Scenes [18.1]
SceneTokは、シーンのビューセットを圧縮・拡散可能な非構造化トークンセットにエンコードする新しいトークンである。圧縮が他の表現よりも1～3桁強く、なおも最先端の復元品質に到達していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:54:19 GMT)
SettleFL: Trustless and Scalable Reward Settlement Protocol for Federated Learning on Permissionless Blockchains (Extended version) [18.0]
本稿では,信頼できない,スケーラブルな報酬解決プロトコルであるSettleFLを紹介する。相互運用可能な戦略としてCommit-and-ChallengeとCommit-with-Proofがある。その結果,セトルフラは800人までスケールアップしても実用的であり,ガスコストは大幅に低減された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:31:23 GMT)
SIGMA: A Semantic-Grounded Instruction-Driven Generative Multi-Task Recommender at AliExpress [17.9]
本稿では,SIGMA(Semantic-Grounded Instruction-Driven Generative Multi-Task Recommender)を提案する。まず、一般的な意味論において、意味的および協調的な関係をキャプチャする統合潜在空間を通して、アイテムの実体を基礎とする。大規模マルチタスクSFTデータセットを構築し、SIGMAが命令追従によって様々なレコメンデーション要求を満たすようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:00:46 GMT)
AdaFocus: Knowing When and Where to Look for Adaptive Visual Reasoning [17.5]
適応型視覚推論のためのトレーニングフリーフレームワークであるAdaFocusを提案する。 AdaFocusは2段階のパイプラインに従う。信頼ベースのモジュールはいつ収穫するかを決定し、セマンティック誘導のローカライゼーションモジュールはどこで収穫するかを決定する。実験的に、AdaFocusは、およそ4.0倍のスピードアップを達成しながら、大幅なパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:41:26 GMT)
CRAG: Can 3D Generative Models Help 3D Assembly? [17.4]
組立と生成の連立問題として3次元組立を再構築する。本稿では,可塑性完全形状を同時に生成し,入力部品のポーズを予測するCRAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:04:42 GMT)
ProactiveMobile: A Comprehensive Benchmark for Boosting Proactive Intelligence on Mobile Devices [17.4]
本稿では,プロアクティブなモバイルエージェント開発のためのベンチマークであるProactiveMobileを紹介する。プロアクティブタスクは、デバイス上のコンテキスト信号の4次元にわたる潜在ユーザ意図を推測するものとして形式化されている。このベンチマークは成功率19.15%で、実験ではo1 (15.71%) と GPT-5 (7.39%) を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:46:45 GMT)
AngelSlim: A more accessible, comprehensive, and efficient toolkit for large model compression [17.4]
AngelSlimはTencent Hunyuanチームが開発した、大規模なモデル圧縮のための総合的で汎用的なツールキットである。量子化、投機的復号化、トークンプルーニング、蒸留など、最先端のアルゴリズムを集約する。これらの圧縮戦略を低レベルの実装と統合することにより、AngelSlimはアルゴリズム中心の研究とツール支援デプロイメントを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:50:10 GMT)
Latent Gaussian Splatting for 4D Panoptic Occupancy Tracking [17.2]
動的環境下でのロボットの安全かつ信頼性の高い動作には,4次元時間トラッキングが不可欠である。本稿では,4次元パノプティカル占有追跡のためのラテントガウススプラッティングについて述べる。私たちはhttps://lags.cs.uni-freiburg.de/でコードを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:34:49 GMT)
Agentic AI for Intent-driven Optimization in Cell-free O-RAN [16.8]
自律無線アクセスネットワーク(RAN)の鍵となるエージェント人工知能(AI) セルフリーO-RANにおける意図翻訳と最適化のためのエージェントAIフレームワークを提案する。提案手法は,省エネモードにおける3つのベースライン方式と比較して,アクティブなO-RUの数を41.93%削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:26:58 GMT)
Enhancing CVRP Solver through LLM-driven Automatic Heuristic Design [16.8]
本研究では,Large Language Models (LLMs) を利用したCVRP問題解決に革命をもたらす新しいアプローチであるAILS-AHDを提案する。提案手法は,進化的検索フレームワークをLLMと統合し,AILS法内の遺跡を動的に生成・最適化する。当社のアプローチでは,CVRPLibの大規模ベンチマークにおいて,10インスタンス中8インスタンスに対して,新たに最もよく知られたソリューションを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:12:23 GMT)
Replacing Multi-Step Assembly of Data Preparation Pipelines with One-Step LLM Pipeline Generation for Table QA [16.8]
TQA(Table Question Answering)は、構造化テーブル上の自然言語質問に答えることを目的としている。大規模言語モデル(LLM)は、最先端のパフォーマンスを提供するマルチステップ方式でテーブル操作パイプラインを生成する演算子中心のソリューションによって、この問題に対する有望な解決策を可能にする。我々は,TQAのための高品質なデータ準備パイプラインを単一推論ステップで作成するために,新しい改良型強化学習を通じて軽量LLMを訓練する最初のフレームワークであるOperation-R1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:49:50 GMT)
Designing Robots for Families: In-Situ Prototyping for Contextual Reminders on Family Routines [16.3]
日常の家庭環境においてロボットがどのように持続可能な役割を担っているのかを理解するための重要なエントリポイントとして、家族のルーチンを探求する。我々は、ロボットのインタラクションと振る舞いを共同設計し、ロボットが選択したルーチンをサポートする計画を立てた。そして、モバイルソーシャルロボットを4日間の家庭内ユーザスタディとして設計し、プロトタイプ化し、デプロイしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:03:17 GMT)
CXReasonAgent: Evidence-Grounded Diagnostic Reasoning Agent for Chest X-rays [16.1]
胸部X線は胸部診断において中心的な役割を担い、その解釈は本質的に多段階の根拠に基づく推論を必要とする。大規模視覚言語モデル(LVLM)は、診断的証拠に忠実に基づかない、もっともらしい応答を生成する。本稿では,CXReasonAgentについて紹介する。CXReasonAgentは,大規模言語モデルと臨床診断ツールを統合した診断剤である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:51:21 GMT)
MemoPhishAgent: Memory-Augmented Multi-Modal LLM Agent for Phishing URL Detection [15.8]
MemoPhishAgent (MPA) は、フィッシング固有のツールをオーケストレーションするメモリ拡張マルチモーダルLLMエージェントである。 MPAは3つの最先端(SOTA)ベースラインを上回り、リコール率を13.6%向上させた。 MPAは本番環境にデプロイされ、60KのハイリスクURLを毎週処理し、91.44%のリコールを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:32:50 GMT)
ColoDiff: Integrating Dynamic Consistency With Content Awareness for Colonoscopy Video Generation [15.8]
大腸内視鏡ビデオ生成は、腸疾患の診断に不可欠なダイナミックで情報豊富なデータを提供する。動的に一貫性のあるコンテント対応の大腸内視鏡ビデオを生成する拡散型フレームワークであるColoDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:51:24 GMT)
SideQuest: Model-Driven KV Cache Management for Long-Horizon Agentic Reasoning [15.8]
SideQuestは、Large Reasoning Model(LRM)自体を利用してKVキャッシュ圧縮を実行する新しいアプローチである。 SideQuestは、エージェントタスクのピークトークン使用量を最大65%削減し、精度の低下を最小限にする。 215のサンプルでトレーニングしたモデルを用いて評価した結果,SideQuestはエージェントタスクのピークトークン使用量を最大65%削減し,精度の低下を最小限に抑えることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:20:44 GMT)
NNiT: Width-Agnostic Neural Network Generation with Structurally Aligned Weight Spaces [15.6]
ニューラルネットワーク拡散変換器 (NNiT) を導入し, ウェイトを幅に依存しない方法で生成する。 ManiSkill3のロボティクスタスクでは、NNiTはトレーニング中に見つからないアーキテクチャトポロジで85%の成功を達成し、ベースラインアプローチは一般化に失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:47:30 GMT)
PSQE: A Theoretical-Practical Approach to Pseudo Seed Quality Enhancement for Unsupervised MMEA [15.6]
擬似種子の精度とグラフカバレッジバランスを改善するためにPSQE(Pseudo-Seed Quality Enhancement)を提案する。理論解析により、擬似種子が既存のコントラスト学習に基づくMMEAモデルに与える影響が明らかになった。実験結果から,PSQEをプラグ・アンド・プレイモジュールとして用いることで,ベースラインの性能をかなりのマージンで向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:47:32 GMT)
Set-based v.s. Distribution-based Representations of Epistemic Uncertainty: A Comparative Study [15.5]
ニューラルネットワークにおける疫学的な不確実性は、一般的に2階のパラダイムを用いてモデル化される。本稿では,2つのパラダイムを比較検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:36:09 GMT)
Layer-Targeted Multilingual Knowledge Erasure in Large Language Models [15.4]
多言語一般化を決定する鍵因子として介入深さを同定する。本稿では,CKA(Centered Kernel Alignment)とLRDS(Lingguistic Regions Development Score)を用いて,中間的言語に依存しないレイヤを識別するフレームワークMUTEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:00:07 GMT)
Conformalized Neural Networks for Federated Uncertainty Quantification under Dual Heterogeneity [15.1]
FedWQ-CPは、経験的カバレッジ性能と、グローバルレベルとエージェントレベルでの効率のバランスをとる。我々は,FedWQ-CPが最小の予測セットや間隔を生成しながら,エージェントワイズとグローバルカバレッジを実証的に維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:07:45 GMT)
LLM-Powered Silent Bug Fuzzing in Deep Learning Libraries via Versatile and Controlled Bug Transfer [15.1]
我々は、歴史的バグレポートには、サイレントバグに関する情報が豊富に活用されていないという観察に基づいて構築する。我々は大規模言語モデル(LLM)を活用して、サイレントバグファジィのための多目的かつ制御されたバグ転送を行う。これにより、既知のバグギーから機能的に類似したターゲットへ、リスクの高いコンテキストやオラクルの設計を移すことで、サイレントバグを積極的に検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:53:26 GMT)
EndoDDC: Learning Sparse to Dense Reconstruction for Endoscopic Robotic Navigation via Diffusion Depth Completion [15.1]
本研究では,深度勾配特徴を持つ画像,スパース深度情報を統合した内視鏡深度補完法であるEndoDDCを提案する。提案手法は, 深度精度とロバスト性の両方において, 最先端モデルより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:19:43 GMT)
Coded-E2LF: Coded Aperture Light Field Imaging from Events [15.0]
Coded-E2LFは、符号化開口と静止イベント専用カメラを用いて4次元光場を取得するための計算イメージング手法である。我々は、画素レベルの精度を持つ4次元光場を、イベント単独で再構成できることを初めて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:53:08 GMT)
LE-NeuS: Latency-Efficient Neuro-Symbolic Video Understanding via Adaptive Temporal Verification [15.0]
本稿では、時間的論理誘導映像理解の精度を保った遅延効率のよいニューロシンボリック・フレームワークLE-NeuSを提案する。 LongVideoBench と Video-MME のベンチマークでは、LE-NeuS は遅延ギャップを 90x から 10x に削減し、時間的に複雑なクエリでは 10% の精度向上を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 23:28:13 GMT)
Loss-insensitive quantum noise reduction in a Raman amplifier with coherent feedback [14.9]
量子増幅器は通常、信号の増幅中に内部自由度に結合することで必然的に余分なノイズを付加する。本研究では、ラマン増幅過程におけるストークス場と原子スピン波の確立された量子相関を利用して、ストークス場の一部を増幅器にフィードバックする。これにより、高利得のフィードバック損失とは無関係な量子ノイズが減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:16:14 GMT)
Mitigating Legibility Tax with Decoupled Prover-Verifier Games [14.9]
検査可能性条件から正しさを分離した解を提案する。我々は、平衡が忠実でチェック可能な翻訳者に対応する分離された証明検証ゲームを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:25:22 GMT)
A Model-Free Universal AI [14.9]
一般的な強化学習では、AIXIを含むすべての確立された最適エージェントは、モデルベースであり、環境モデルを明示的に保守し、使用する。本稿では,Q-Induction(AIQI)を用いたUniversal AIについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:21:16 GMT)
Affine-Scaled Attention: Towards Flexible and Stable Transformer Attention [14.8]
トランスフォーマーの注意は通常、単位和正規化で注意重みを強制するソフトマックス正規化を用いて実装される。 Affine-Scaled Attention, a simple extension to standard attention that bringing input-dependent scaling and a corresponding bias term applied to softmax-normalized attention weights。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:42:16 GMT)
Human Label Variation in Implicit Discourse Relation Recognition [14.8]
Implicit Discourse Relation Recognition (IDRR) は、イデオロギー的バイアスよりも認知的複雑性から不一致がしばしば生じる非常に曖昧なタスクである。実験の結果,既存のアノテータ固有のモデルではあいまいさを減らさない限り,IDRRでは性能が良くないことがわかった。さらに分析したところ、認知的に要求されるケースは人間の解釈に矛盾を生じさせ、IDRRにおけるパースペクティブ・モデリングの課題を提起している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:56:24 GMT)
Time-Varying Formation Tracking Control of Wheeled Mobile Robots With Region Constraint: A Generalized Udwadia-Kalaba Framework [14.6]
本稿では,車輪付き移動ロボットの地域制約を考慮した時変形状追跡制御について検討する。本論文では,ロボットの安全を確保するため,領域制約を考慮に入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:44:57 GMT)
Stable Adaptive Thinking via Advantage Shaping and Length-Aware Gradient Regulation [14.5]
大規模推論モデル(LRM)は、拡張された推論トレースを通じて強力な性能を達成する。 LRMは低複雑さのクエリに対して過度な振る舞いを示すことが多い。 LRMにおける安定的適応的思考のための2段階のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:49:36 GMT)
SpectralMamba-UNet: Frequency-Disentangled State Space Modeling for Texture-Structure Consistent Medical Image Segmentation [14.4]
本稿ではスペクトル領域における構造情報とテクスチャ情報の学習を分離するためにSpectralMamba-UNetを提案する。 5つの公開ベンチマークの実験では、様々なモダリティとセグメンテーションターゲットに対して一貫した改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:17:42 GMT)
Differentiable Zero-One Loss via Hypersimplex Projections [14.4]
分類性能の標準としてゼロ1損失長を考慮に入れた新しい微分可能近似を導入する。本稿では,Jacobianを効率的に計算し,バイナリおよびマルチクラス学習システムに統合する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:41:31 GMT)
Fine-Tuning Without Forgetting In-Context Learning: A Theoretical Analysis of Linear Attention Models [14.3]
トランスフォーマーベースの大規模言語モデルは、インコンテキスト学習を示し、デモによる数ショットプロンプトを通じて下流タスクへの適応を可能にする。ファインチューニングは、コンテキスト内学習を劣化させ、ファインチューニング中に見えないタスクにおいて、ファインチューニングされたモデルのパフォーマンスを制限する。注意パラメータの微調整は文脈内学習を損なうが,値行列の更新制限は文脈内学習を保ちながらゼロショット性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:49:15 GMT)
Quantum Confocal Microscopy in Fock Space with a 19 dB Metrological Gain [14.3]
フォック空間に量子共焦点顕微鏡を導入する。第1レンズは、厳密な光子数分布を持つ量子プローブにコヒーレントな状態に決定的に焦点を合わせている。第2のレンズは、メトロジー情報を真空状態に戻して効率的な読み出しを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:27:45 GMT)
Few-Shot Continual Learning for 3D Brain MRI with Frozen Foundation Models [14.2]
大規模な3D医療画像データに基づいて事前訓練された基礎モデルは、継続的な学習の下で複数の下流タスクに適応する際の課題に直面している。凍結したトレーニング済みのバックボーンとタスク固有のLow-Rank Adaptationモジュールを組み合わせることで、3次元脳MRIのための数ショット連続学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:31:54 GMT)
Autoregressive Visual Decoding from EEG Signals [14.2]
脳波信号からの視覚的デコードのための軽量かつ効率的なフレームワークであるAVDEを提案する。我々は「次世代の予測」戦略に基づく自己回帰的生成フレームワークを採用する。 2つのデータセットの実験により、AVDEは画像検索と再構成の両方において従来の最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:49:04 GMT)
ToProVAR: Efficient Visual Autoregressive Modeling via Tri-Dimensional Entropy-Aware Semantic Analysis and Sparsity Optimization [13.9]
Visual Autoregressive(VAR)モデルは生成品質を向上させるが、後期では重要な効率ボトルネックに直面している。本稿では,従来のアプローチと根本的に異なるVARモデルの新たな最適化フレームワークを提案する。提案手法は, セマンティックな忠実さと細部を著しく保ちながら, 生成プロセスの積極的な加速を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:36:56 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。本研究は, LLMにおける説得, 警戒, タスクパフォーマンスの関連性に関する最初の調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:37:29 GMT)
RLHFless: Serverless Computing for Efficient RLHF [13.7]
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) はLarge Language Model (LLM) のポストトレーニングに広く応用されている。サーバレスコンピューティング環境上に構築された、同期RLHFのための最初のスケーラブルなトレーニングフレームワークであるRLHFlessを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:45:37 GMT)
No Labels, No Look-Ahead: Unsupervised Online Video Stabilization with Classical Priors [13.7]
オンラインビデオ安定化のための新しい教師なしフレームワークを提案する。ペア化された安定なデータセットと不安定なデータセットを必要とするディープラーニングに基づく手法とは異なり、我々の手法は古典的な安定化パイプラインを3段階でインスタンス化する。この設計は、制限されたデータ、制御性の低さ、制約されたリソースを持つハードウェア上での非効率という、エンドツーエンドの学習における3つの長年にわたる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:04:36 GMT)
AuditBench: Evaluating Alignment Auditing Techniques on Models with Hidden Behaviors [13.6]
AuditBenchは56の言語モデルで構成され、隠れた振る舞いが組み込まれている。 AuditBenchモデルは極めて多種多様で、微妙なものもあれば、過剰なものもある。 AuditBenchの実用性を実証するため,監査ツール群を自律的に活用する調査エージェントを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:43:07 GMT)
They Think AI Can Do More Than It Actually Can: Practices, Challenges, & Opportunities of AI-Supported Reporting In Local Journalism [13.5]
発見: 地元のジャーナリストは、データ関連の作業をサポートするAIの可能性を完全に活用していない。地元ジャーナリストのAI能力に対する認識は限られているが、彼らはそれをデータ処理やストーリー発見に利用したいと考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:25:31 GMT)
SPARR: Simulation-based Policies with Asymmetric Real-world Residuals for Assembly [13.4]
シミュレーション学習された基本方針と実世界の残留政策を組み合わせたハイブリッドアプローチを提案する。本手法は,多種多様な組立作業におけるほぼ完全な成功率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:26:13 GMT)
SPARTA: Scalable and Principled Benchmark of Tree-Structured Multi-hop QA over Text and Tables [13.2]
テーブルテキスト質問応答タスクは、長いテキストとソーステーブルをまたいで推論し、複数のホップをトラバースし、集約のような複雑な操作を実行するモデルを必要とする。本稿では,大規模テーブルテキストQAベンチマークを自動的に生成し,軽量な人体検証を行うエンドツーエンド構築フレームワークであるSPARTAを提案する。 SPARTAでは、HybridQAで70F1以上、OTT-QAで50F1以上に達する最先端モデルが30F1ポイント以上減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:59:51 GMT)
Marinarium: a New Arena to Bring Maritime Robotics Closer to Shore [13.1]
マリナリウム(Marinarium)は、海洋と宇宙の類似したロボット実験のための現実的なテストベッドを提供するために設計された、単独の水中研究施設である。マリナリウムは完全装備された水中と空中の運用容量を組み合わさり、引き込み可能な屋根で実際の天候を再現し、SMARCSimシミュレータのデジタルツインと宇宙ロボティクス研究所との密接な統合を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:40:20 GMT)
QuadSync: Quadrifocal Tensor Synchronization via Tucker Decomposition [13.1]
運動からの構造において、四焦点テンソルは2対のテンソルよりも多くの情報を取得する。我々は、対応する四焦点テンソルの集合から$n$カメラを回収する新しいフレームワークを提供する。四焦点テンソルに対する最初の同期アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:42:17 GMT)
Retrieve and Segment: Are a Few Examples Enough to Bridge the Supervision Gap in Open-Vocabulary Segmentation? [13.0]
Open-vocabulary segmentation (OVS)は、ビジョン言語モデル(VLM)のゼロショット認識能力をピクセルレベルの予測に拡張する。我々は,テキストプロンプトを画素注釈付き画像のサポートセットで強化する数ショット設定を導入する。本稿では,テキストおよび視覚的サポート機能を融合させることで,画像単位の軽量な分類器を学習する検索拡張テストタイムアダプタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:45:33 GMT)
Robust Human Trajectory Prediction via Self-Supervised Skeleton Representation Learning [13.0]
マスク付き自動符号化で事前訓練した自己教師付き骨格表現モデルを組み込んだ頑健な軌道予測手法を提案する。実験結果から, 本手法は, 予測精度を犠牲にすることなく, 骨格不自由データに対するロバスト性を向上し, クリーン・モデレートの欠損状態において, ベースラインモデルより一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:25:52 GMT)
SGDC: Structurally-Guided Dynamic Convolution for Medical Image Segmentation [12.8]
本稿では,SGDC(Structure-Guided Dynamic Convolution)機構を提案する。提案手法は,平均プールによる情報損失を効果的に防止する。 ISIC 2016、PH2、ISIC 2018、CoNICデータセット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） (Thu, 26 Feb 2026 20:59:51 GMT)
Quality-Aware Robust Multi-View Clustering for Heterogeneous Observation Noise [12.7]
QARMVC(Quality-Aware Robust Multi-View Clustering)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 QARMVCは、ビュー再構成に固有のセマンティクスを抽出するために、情報ボトルネック機構を採用している。 5つのベンチマークデータセットの実験では、QARMVCは一貫して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） (Thu, 26 Feb 2026 03:16:44 GMT)
Monocular Open Vocabulary Occupancy Prediction for Indoor Scenes [12.6]
オープン語彙の3D占有は、複雑な屋内環境を理解する必要があるエンボディエージェントにとって不可欠である。二元的占有率ラベル(占有率対自由度)のみを使用する幾何学的監督パラダイムを提案する。オープン語彙設定では59.50 IoU と 21.05 mIoU を達成し,既存の IoU の占有法を全て上回り,mIoU の広いマージンで先行したオープン語彙アプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:37:43 GMT)
Devling into Adversarial Transferability on Image Classification: Review, Benchmark, and Evaluation [12.4]
逆転性(Adversa transferability)とは、代理モデルで生成された逆転例の能力で、別の、露呈しない犠牲者モデルを欺くことを指す。本研究では、転送ベースの攻撃を評価するための標準フレームワークと基準が欠如していることを明らかにする。我々はこれらの攻撃を評価するためのベンチマークとして設計された包括的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:30:36 GMT)
SPMamba-YOLO: An Underwater Object Detection Network Based on Multi-Scale Feature Enhancement and Global Context Modeling [12.4]
本研究では,グローバルコンテキストモデリングとマルチスケール機能強化を統合した水中物体検出ネットワークを提案する。 URPC2022データセットの実験では、ネットワークがYOLOv8nベースラインを4.9%以上上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:45:11 GMT)
Metamorphic Testing of Vision-Language Action-Enabled Robots [12.2]
本稿では,VLA(Vision-Language-Action)モデルにおけるテストオラクル問題を軽減するため,メタモルフィックテスト(MT)を提案する。 5つのVLAモデル、2つの模擬ロボット、4つのロボットタスクを含む実証研究は、MTがテストオラクル問題を効果的に緩和できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:32:43 GMT)
QSIM: Mitigating Overestimation in Multi-Agent Reinforcement Learning via Action Similarity Weighted Q-Learning [12.1]
動作類似度を用いて時間差ターゲットを再構成する類似度重み付きQ-ラーニングフレームワークQSIMを提案する。 QSIMは過大評価を効果的に軽減し、学習安定性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:20:46 GMT)
SPM-Bench: Benchmarking Large Language Models for Scanning Probe Microscopy [12.1]
走査型プローブ顕微鏡(SPM)に特化して設計されたPhDレベルのマルチモーダルベンチマークを提案する。 AGS(Anchor-Gated Sieve)技術を用いて,2023年から2025年にかけて発行されたarXivとジャーナル論文から高価値画像テキストペアを効率よく抽出する。当社のパイプラインは,高データセットの純度を維持しながら,極端なトークン保存を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:08:56 GMT)
FedDAG: Clustered Federated Learning via Global Data and Gradient Integration for Heterogeneous Environments [11.8]
フェデレートラーニング(FL)により、クライアントのグループは、個々のデータを共有せずに、協調的にモデルをトレーニングできるが、クライアントデータが不均一である場合には、そのパフォーマンスは低下する。本稿では,データと情報を統合した重み付きクラスワイド類似度指標を用いたクラスタリングFLフレームワークであるFedDAGを紹介する。多様なベンチマークとデータ設定の実験により、FedDAGは最先端のクラスタ化されたFLベースラインの精度を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:20:19 GMT)
MTRAG-UN: A Benchmark for Open Challenges in Multi-Turn RAG Conversations [11.8]
コーパスを伴う6つのドメインにわたる2,800以上の会話ターンを含む666タスクのベンチマークをリリースする。実験の結果,検索モデルと生成モデルは,Unanswerable,Underspecified,NONstandalone質問やUnclear応答との会話に苦慮し続けていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:41:17 GMT)
Multilingual Safety Alignment Via Sparse Weight Editing [11.7]
スパースウェイト編集に基づくトレーニングフリーアライメントフレームワークを提案する。我々は、LRLの有害な表現をHRLの堅牢な安全部分空間に最適にマッピングする閉形式解を導出する。本手法は, LRLにおける攻撃成功率(ASR)を大幅に低減し, 一般的な推論能力への影響を無視する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:46:13 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） (Thu, 26 Feb 2026 23:26:24 GMT)
RandSet: Randomized Corpus Reduction for Fuzzing Seed Scheduling [11.6]
RandSetは、新しいランダム化されたコーパス削減技術で、コーパスのサイズを小さくし、最小限のオーバーヘッドで多様な種選択を同時に得る。我々は、AFL++、LibAFL、Centipedeの3つの人気ファザにRandSetを実装し、スタンドアロンプログラム、FuzzBench、Magmaで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:11:38 GMT)
France or Spain or Germany or France: A Neural Account of Non-Redundant Redundant Disjunctions [11.6]
我々は,人間と大規模言語モデルによる新たな行動証拠を提示し,この文脈にまたがる非冗長性の堅牢性を示す。言語モデルでは、冗長性回避は2つの相互作用メカニズムから生じることを示す: モデルが文脈的に関連した情報を反復的な語彙項目に結び付けることを学習し、トランスフォーマー誘導ヘッドはこれらの文脈ライセンス表現に選択的に出席する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 23:02:25 GMT)
DigiArm: An Anthropomorphic 3D-Printed Prosthetic Hand with Enhanced Dexterity for Typing Tasks [11.6]
既存の義肢は、人間の手の器用さと直感的な制御を再現できない。本稿では,低コストで軽量な3Dプリント義手について述べる。ロボットハンドは、指の吸引/付加間隔を調整する機構、タイピングに最適化されたウルナー/放射偏差を内蔵した2次元手首、および独立指押圧の制御を備える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:55:05 GMT)
Learning to Generate Secure Code via Token-Level Rewards [11.5]
大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において強力な機能を示しているが、セキュリティ上の脆弱性を生み出す傾向にある。我々は、自己回帰を利用して現実世界の脆弱性から高信頼の修復ペアを構築する新しいセキュアコード生成フレームワークであるVul2Safeを提案する。また、コードセキュリティのための強化学習におけるトークンレベルの報酬の使用を先駆する、新しいトレーニングフレームワークSRCodeも導入しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:57:27 GMT)
Cognitive Models and AI Algorithms Provide Templates for Designing Language Agents [11.5]
モジュラー言語エージェントを設計するための潜在的な青写真は、認知モデルやAIアルゴリズムに関する既存の文献に見ることができる。個々のLSMの役割を規定するエージェントテンプレートの考え方と,それらの機能をどのように構成するかを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:35:32 GMT)
Towards Faithful Industrial RAG: A Reinforced Co-adaptation Framework for Advertising QA [11.1]
産業広告質問応答(英: Industrial ads question answering, QA)は、幻覚コンテンツが金銭的損失、コンプライアンス違反、法的リスクに繋がる仕事である。 2つのコンポーネントによる検索と生成を協調的に最適化する強化された協調適応フレームワークを提案する。内部広告QAデータセットの実験は、正確性、完全性、安全性など、専門家が判断した範囲で一貫した利得を示している。 2週間のオンラインA/Bテストでは、ライクレートが28.6%増加し、嫌悪率が46.2%減少し、URL幻覚が92.7%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:35:09 GMT)
Search-P1: Path-Centric Reward Shaping for Stable and Efficient Agentic RAG Training [11.1]
Agentic RAGは、外部知識を取り入れることで、大きな言語モデルを強化する。現在のRLベースのトレーニング手法は、中間信号を捨てるスパース結果報酬に悩まされている。本稿では,エージェントRAGトレーニングにパス中心の報酬形成を導入するフレームワークであるSearch-P1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:31:00 GMT)
Lap2: Revisiting Laplace DP-SGD for High Dimensions via Majorization Theory [11.1]
DP-SGD(Private Gradient Descent)は、ディープラーニングにおけるプライバシを確保するための基礎技術である。我々はLaplace-SGDのL2クリッピングを可能にする新しいソリューションであるLap2を紹介し、強力なプライバシー保証を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:40:36 GMT)
PackUV: Packed Gaussian UV Maps for 4D Volumetric Video [11.0]
本稿では,すべてのガウス属性を構造化されたマルチスケールUVアトラスの列にマッピングする,新しい4次元ガウス表現であるPackUVを紹介する。これまでで最大のマルチビュービデオデータセットであるPackUV-2Bは、50以上の同期カメラ、実質的な動き、100のシーケンスと2Bフレームにまたがる頻繁な非閉塞を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:24:48 GMT)
Beyond Detection: Multi-Scale Hidden-Code for Natural Image Deepfake Recovery and Factual Retrieval [10.9]
本研究では,ポストホックおよびインジェネレーションウォーターマーキングパラダイムからの検索と復元を両立する隠れコード回復フレームワークを提案する。提案手法は,マルチスケールベクトル量子化により洗練され,条件付きトランスフォーマーモジュールによる文脈推論が向上する,コンパクトな隠れコード表現に意味的および知覚的情報をエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:47:48 GMT)
ConFoThinking: Consolidated Focused Attention Driven Thinking for Visual Question Answering [10.7]
ConFoThinkingは、指定された中間層に注意を集約することを学び、そこから下流の視覚的理解のために、正常な領域を掘り下げてズームする。 5つのVQAベンチマークの実験は、ConFoThinkingが認識性能を大幅に改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:28:43 GMT)
Learning Physical Operators using Neural Operators [10.6]
我々は、線形作用素を固定有限差分畳み込みで近似しながら、個々の非線形物理作用素を学習するようにニューラルネットワークを訓練する。学習した演算子が右辺を構成するニューラル常微分方程式(ODE)としてモデル化タスクを定式化する。我々の手法は、目に見えない物理学を一般化する際に、より良い収束と優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:27:14 GMT)
Spatio-Temporal Token Pruning for Efficient High-Resolution GUI Agents [10.6]
GUIPrunerは、高解像度のGUIナビゲーションに適したトレーニング不要のフレームワークである。時間分解能(TAR)とSSP(Stratified Structure-Aware Pruning)の相乗効果常に最先端の性能を達成し、高解像度圧縮下での大規模モデルで観測される崩壊を効果的に防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:12:40 GMT)
Quantum-Optically Resolving the Number of Colloidal Quantum Dots in a Subwavelength Volume [10.2]
本研究では,コロイド型CdSe/CdS/ZnS量子ドットをサブ波長のポリスチレンカプセルに閉じ込めた時間領域量子光学法を提案する。サブ波長の体積におけるコロイドQDの非偏極的、均一に拡大された放出は、ディックの同じ量子エミッタの超放射性の記述を満足させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:50:25 GMT)
TARAZ: Persian Short-Answer Question Benchmark for Cultural Evaluation of Language Models [10.2]
本稿では,ペルシャ語における大規模言語モデル(LLM)の文化的能力を評価するための包括的評価枠組みを提案する。本フレームワークでは,規則に基づく形態素正規化と複合構文および意味的類似性モジュールを組み合わせたペルシャ語固有の短解法評価を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:08:02 GMT)
Phys-3D: Physics-Constrained Real-Time Crowd Tracking and Counting on Railway Platforms [10.1]
我々は、到着時にプラットフォームをスキャンしながら、列車に搭載された1台のカメラを使用することを提案する。既存の追跡検出アプローチの多くは、静的カメラを前提とするか、モーションモデリングにおける物理的な一貫性を無視している。本研究では,実時間パイプラインにおける検出,外観,3次元動作推論を統一する物理制約付きトラッキングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:38:44 GMT)
PGVMS: A Prompt-Guided Unified Framework for Virtual Multiplex IHC Staining with Pathological Semantic Learning [10.1]
免疫組織化学的(IHC)染色は、タンパク質発現の正確な分子プロファイリングを可能にする。仮想多重染色は、H&E画像を複数のIHC表現にデジタル変換する革新的なソリューションとして現れる。単体トレーニングデータのみを用いた仮想多重IHC染色のためのプロンプト誘導フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:03:24 GMT)
Bound to Disagree : Generalization Bounds via Certifiable Surrogates [10.0]
2つの予測器の真のリスクのギャップについて、不一致ベースの証明書を提供する。次に、厳密な一般化保証を享受する代理モデルを介して、関心の予測者の真のリスクを束縛する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:42:13 GMT)
Polarization-selective quantum cooperative response in dual-species atom arrays [9.9]
固有偏光性差がサブ波長原子配列の面内対称性を損なうことを示す。格子間隔とデチューニングのエンジニアリングにより、アレイは偏光依存のサブラジアントモードを示す。我々の研究は、多波長量子光学素子のための動的に再構成可能な原子フォトニックプラットフォームを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:12:54 GMT)
DyGnROLE: Modeling Asymmetry in Dynamic Graphs with Node-Role-Oriented Latent Encoding [9.7]
実世界の動的グラフは、しばしば方向付けされ、ソースノードと宛先ノードは非対称な振る舞いパターンと時間的ダイナミクスを示す。本稿では,DyGnROLEを提案する。個別の埋め込み語彙とロール・セマンティックな位置エンコーディングを使用することで、モデルは各ロール固有の異なる構造的コンテキストと時間的コンテキストをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:51:51 GMT)
U-CAN: Utility-Aware Contrastive Attenuation for Efficient Unlearning in Generative Recommendation [9.7]
本稿では,低ランクアダプタで動作する高精度アンラーニングフレームワークであるContrastive AttenuatioN(U-CAN)を提案する。 U-CANは、アクティベーションの対比によってリスクを定量化し、非対称な応答を持つニューロンに焦点をあてる。ネットワーク構造を断片化する二分法プルーニングとは異なり、U-CANは微分可能な減衰関数を持つ適応性軟減衰を発達させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:36:11 GMT)
Breeze Taigi: Benchmarks and Models for Taiwanese Hokkien Speech Recognition and Synthesis [9.6]
Breeze Taigiは、大義音声認識と合成システムを評価するための総合的なフレームワークである。台湾の人民元(人民元)公共サービス発表から、精力的に収集したマンダリン・タイギオーディオペアを30個提供します。我々のASRモデルは、ベンチマークで30.13%の平均CERを達成し、既存の商用および研究システムより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:35:16 GMT)
Accelerated Online Risk-Averse Policy Evaluation in POMDPs with Theoretical Guarantees and Novel CVaR Bounds [9.3]
この研究は、部分的に観測可能な領域における条件付き値-アット・リスク評価を加速するための理論的枠組みを導入する。単純化された信念-MDPから計算可能なCVaR値関数の上下境界を確立する。我々は,確率的保証を伴う粒子信頼型MDPフレームワーク内で,これらの境界に対する推定器を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:01:40 GMT)
TCM-DiffRAG: Personalized Syndrome Differentiation Reasoning Method for Traditional Chinese Medicine based on Knowledge Graph and Chain of Thought [9.3]
検索型拡張生成(RAG)技術は、大規模言語モデル(LLM)に、微調整なしでより正確で専門的でタイムリーな応答を生成することができる。本研究の目的は,TCM推論の特性に合わせて改良されたRAGフレームワークを開発することである。我々は知識グラフ(KG)と思考の連鎖(CoT)を統合する革新的なRAGフレームワークであるTCM-DiffRAGを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:11:15 GMT)
ManifoldGD: Training-Free Hierarchical Manifold Guidance for Diffusion-Based Dataset Distillation [9.2]
本稿では,各段階における多様体一貫したガイダンスを統合した,学習自由拡散に基づくフレームワークを提案する。 ManifoldGDは、モデルの再トレーニングを必要とせずに、代表性、多様性、画像の忠実性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:07:10 GMT)
PRIMA: Pre-training with Risk-integrated Image-Metadata Alignment for Medical Diagnosis via LLM [9.2]
PRIMAはドメイン固有の知識をマルチモーダル表現学習に統合するフレームワークである。我々のフレームワークは、膨大なデータ収集や網羅的な計算資源を必要とせずに、優れた堅牢性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:07:52 GMT)
Neural Operators Can Discover Functional Clusters [9.0]
サンプルベースのニューラル作用素は無限次元再生カーネルヒルベルト空間の任意の有限個のクラスを学習できることを示す。機能データのためのNOパワークラスタリングパイプラインを開発し、通常の微分方程式(ODE)軌道のラベルのない族に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:20:34 GMT)
Sequential Regression for Continuous Value Prediction using Residual Quantization [9.0]
継続的価値予測は産業規模のレコメンデーションシステムにおいて重要な役割を果たす。既存の生成的アプローチは厳密なパラメトリック分布の仮定に依存している。順序付き量子化符号の和として対象とする連続値を表す残差量子化(RQ)に基づくシーケンス学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:52:54 GMT)
MM-NeuroOnco: A Multimodal Benchmark and Instruction Dataset for MRI-Based Brain Tumor Diagnosis [8.9]
MM-NeuroOncoは、脳腫瘍MRI理解のための大規模ベンチマークとインストラクションチューニングデータセットである。 MM-NeuroOnco-Benchは,リジェクションを意識した手動アノテート評価ベンチマークである。本稿では, 微調整後の診断問題に対して, 絶対精度を27%向上したNeuroOnco-GPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:50:32 GMT)
DrivePTS: A Progressive Learning Framework with Textual and Structural Enhancement for Driving Scene Generation [8.8]
現在の手法は条件付きシーン生成のための幾何学的条件として高精細(HD)マップと3次元境界ボックスを集約する。これらの手法は意味的側面と構造的側面の両方において不十分な詳細に悩まされている。本稿では,3つの重要なイノベーションを取り入れたDrivePTSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:42:14 GMT)
GeoWorld: Geometric World Models [8.8]
GeoWorldは幾何学的構造と階層的関係を保存する幾何学的世界モデルである。エネルギーベース最適化のための幾何強化学習について紹介する。 CrossTaskとCOINの実験では、3段階計画では3%のSR改善、4段階計画では2%のSR改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:42:53 GMT)
Simple Models, Real Swimming: Digital Twins for Tendon-Driven Underwater Robots [8.7]
本研究では,効率的な水中潜水環境をモデル化した腱駆動型魚型ロボットを提案する。以上の結果から, シンプルでステートレスなモデルであっても, 柔らかい水中ロボットの効果的なデジタル双生児として機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:55:22 GMT)
S2O: Early Stopping for Sparse Attention via Online Permutation [8.7]
S2Oは、オンライン・パーミューテーションによるスパークアテンションの早期停止を行う。メモリシステムにおける仮想物理アドレスマッピングにインスパイアされたS2Oは、Flashの実行を再検討し、分解する。非常に軽量な前処理とインデックスリマッピングのオーバーヘッドにより、高優先度ブロックの小さなセットに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:30:28 GMT)
FUSAR-GPT : A Spatiotemporal Feature-Embedded and Two-Stage Decoupled Visual Language Model for SAR Imagery [8.6]
FUSAR-GPTは、合成開口レーダ(SAR)アプリケーション専用のVLMである。多ソースリモートセンシングの時間的特徴を「時空間アンカー」を介してモデルの視覚的バックボーンに埋め込む。これは、いくつかの典型的なリモートセンシングビジュアルベンチマークテストにまたがって、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:45:03 GMT)
Denoising as Path Planning: Training-Free Acceleration of Diffusion Models with DPCache [8.6]
本研究では,グローバルパス計画問題として拡散加速を定式化する学習自由加速フレームワークDPCacheを提案する。 DPCacheは動的プログラミングを使用して、トラジェクティブの忠実さを維持しながら、全体のパスコストを最小限に抑える、キータイムステップの最適なシーケンスを選択する。 DiT、FLUX、HunyuanVideoの実験では、DPCacheは最小品質の損失で強力な加速を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:13:33 GMT)
RhythmBERT: A Self-Supervised Language Model Based on Latent Representations of ECG Waveforms for Heart Disease Detection [8.6]
心電図(ECG)解析は心疾患の診断に不可欠である。ほとんどの自己教師付き学習方法は、ECGを一般的な時系列として扱う。本稿では,ECGを言語パラダイムとする生成ECG言語モデルであるRhythmBERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:45:29 GMT)
Bridging Policy and Real-World Dynamics: LLM-Augmented Rebalancing for Shared Micromobility Systems [8.6]
共有マイクロモビリティ・リバランシングのための LLM 拡張ポリシー適応フレームワークである AMPLIFY を紹介する。このフレームワークは、ベースラインリバランスモジュールとLCMベースの適応モジュールを組み合わせることで、緊急シナリオ下で戦略をリアルタイムで調整する。シカゴにおける実世界のe-scooterデータの評価は,我々のアプローチがベースラインポリシーよりも需要満足度やシステム収益を改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:13:17 GMT)
AHBid: An Adaptable Hierarchical Bidding Framework for Cross-Channel Advertising [8.5]
AHBidは、生成計画とリアルタイム制御を統合するAdaptable Hierarchical Biddingフレームワークである。大規模なオフラインデータセットとオンラインA/Bテストによる実験は、AHBidの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:07:28 GMT)
Small Object Detection Model with Spatial Laplacian Pyramid Attention and Multi-Scale Features Enhancement in Aerial Images [8.5]
本研究では,空間ラプラシアンピラミッド注意とマルチスケール特徴強調に基づく小型物体検出アルゴリズムを提案する。改良されたモデルでは, 従来のアルゴリズムと比較して, 小型物体検出の精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:11:30 GMT)
On Sample-Efficient Generalized Planning via Learned Transition Models [8.5]
一般的な計画は、共通のドメインモデルを共有する計画問題のファミリーにまたがって一般化するソリューション戦略の構築を研究する。近年のPlanGPTやPlansformerのようなトランスフォーマーベースのプランナーは、直接アクションシーケンス予測として一般的な計画を立てた。遷移モデル学習問題として一般化計画を定式化し、ニューラルネットワークが後続状態関数 $hat approx $ を明示的に近似し、シンボル状態軌跡をロールアウトして計画を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:13:46 GMT)
LoR-LUT: Learning Compact 3D Lookup Tables via Low-Rank Residuals [8.4]
LoR-LUTは、コンパクトで解釈可能な3Dルックアップテーブル(LUT)生成のための統一された低ランク定式化である。 LoR-LUTはMIT-Adobe FiveKデータセットでトレーニングされている。 LoR-LUT Viewerと呼ばれる対話型可視化ツールは、入力画像をLUT調整された出力画像に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:28:35 GMT)
Quantum squeezing in an all-resonant periodically poled lithium niobate microresonator [8.4]
二次プラットフォームは、より強力なパラメトリック相互作用、低いポンプパワー要求、より優れたスペクトル工学的柔軟性を提供する。薄膜ニオブ酸リチウム(TFLN)フォトニックチップに強いブロードバンド圧縮光発生を示す。縮光スペクトルが10.3 THzを超えるデジェネリアシーにおける単一モードのスクイージングを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:10:57 GMT)
Impacts of Aggregation on Model Diversity and Consumer Utility [8.4]
市場参入とモデル置換の2種類のモデル変更について検討する。我々は、Winrateがモデル作成者に対して、両方のモデル変更に対して均質化を動機付けることができることを示す。より高品質な回答に対してモデルに報酬を与える,新たなメカニズムである重み付きウインレートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:04:03 GMT)
Same Words, Different Judgments: Modality Effects on Preference Alignment [8.4]
我々は100のプロンプトで同一のセマンティックコンテンツをテキストと音声で評価する。オーディオの好みはテキストと同じくらい信頼性があり、レイター間の合意は良好なレベルに達する。オーディオラッカーは、より狭い決定しきい値、長さバイアスの低減、よりユーザ指向の評価基準を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:34:15 GMT)
CourtGuard: A Model-Agnostic Framework for Zero-Shot Policy Adaptation in LLM Safety [8.2]
CourtGuardは,安全評価をEvidentiary Debateとして再定義する検索強化マルチエージェントフレームワークである。 CourtGuardは、外部ポリシー文書に根ざした敵の議論を組織することで、7つの安全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） (Thu, 26 Feb 2026 02:52:11 GMT)
Knob: A Physics-Inspired Gating Interface for Interpretable and Controllable Neural Dynamics [8.0]
Knobは、ディープラーニングと古典的な制御理論を結びつけるフレームワークである。我々のフレームワークは、慣れ親しんだ物理アナログを通して「安定性」と「感度」をチューニングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:25:22 GMT)
Efficient Real-Time Adaptation of ROMs for Unsteady Flows Using Data Assimilation [8.0]
パラメータ化還元次数モデル(ROM)の効率的な再学習戦略を提案する。この戦略は計算時間の一部を必要としながら、完全再訓練に匹敵する精度を得る。力学系を考えると、アウト・オブ・サンプル予測における誤差の主な原因は、潜在多様体の歪みに起因することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:43:28 GMT)
OpenFS: Multi-Hand-Capable Fingerspelling Recognition with Implicit Signing-Hand Detection and Frame-Wise Letter-Conditioned Synthesis [7.9]
フィンガースペル認識は聴覚と聴覚のコミュニケーションギャップを埋める上で重要な役割を担っている。我々は,指先認識と合成のためのオープンソースアプローチであるOpenFSを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:41:24 GMT)
CL4SE: A Context Learning Benchmark For Software Engineering Tasks [7.9]
コンテキストエンジニアリングは、ソフトウェア工学(SE)タスクにおいて、LLM(Large Language Models)の可能性を解き放つための重要なパラダイムとして登場した。既存の研究には、SE固有のコンテキストタイプの体系的な分類と、異なるコンテキストの効果を定量化する専用のベンチマークが欠けている。 CL4SE (Context Learning for Software Engineering) は,4つのSE指向のコンテキストタイプを詳細に分類した総合的なベンチマークである。 30以上のオープンソースプロジェクトから13,000以上のサンプルからなる高品質なデータセットを構築し、9つの指標で5つの主流を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:28:57 GMT)
Multiprojective Geometry of Compatible Triples of Fundamental and Essential Matrices [7.8]
我々は、その多次的および多次的消滅イデアルを計算することによって、互換性のある基本行列の3重項を特徴づける。我々の重要な新しい発見の1つは、互換性のある基本行列三重項で消滅する単純なクォート的制約の集合である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:14:16 GMT)
Copy-cup Gates in Tensor Products of Group Algebra Codes [7.7]
古典群代数符号の条件を定め、カップ積やコピーカップゲートの事前配向を行う。この条件の決定は, グラフ理論における完全整合問題の解法に依存することを示す。定数深さ$operatornameCZ$と$operatornameCCZ$ゲートを持つアーベル群代数符号の積から量子符号の例を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:11:10 GMT)
Hierarchical Multi-Scale Graph Learning with Knowledge-Guided Attention for Whole-Slide Image Survival Analysis [7.7]
Hierarchical Multi-scale Knowledge-aware Graph Network (HMKGN) は、がん予後のための全スライディング画像(WSI)内のマルチスケール相互作用と空間的階層関係をモデル化する。生存予測には4つのTCGAコホート(KIRC, LGG, PAAD, STAD)を用いてHMKGNを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 23:47:27 GMT)
Neural ensemble Kalman filter: Data assimilation for compressible flows with shocks [7.7]
本稿では,ニューラル関数近似をアンサンブルDA内に埋め込んだ新しいニューラルEnKFを紹介する。このようなスムーズなネットワークパラメータの変動は,物理インフォームド・トランスファー・ラーニングによって実現可能であることを示す。このようにして、神経性 EnKF は標準 EnKF を悩ませる刺激的な振動や非物理的特徴を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:35:52 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） (Thu, 26 Feb 2026 19:08:27 GMT)
Assessing Deanonymization Risks with Stylometry-Assisted LLM Agent [7.6]
本稿では,非匿名化リスクの評価と軽減を目的としたエージェントを,構造化,解釈可能なパイプラインを通じて導入する。大規模なニュースデータセットの実験では、$textitSALA$が高い推論精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:05:13 GMT)
FLIGHT: Fibonacci Lattice-based Inference for Geometric Heading in real-Time [7.5]
単眼ビデオからカメラの動きを推定することはコンピュータビジョンの基本的な問題である。既知の回転の下でカメラの向きを回復する既存の方法は、低ノイズ、低出力条件でよく機能する傾向にある。本稿では,カメラの向きを推定するために,単位球面上のハフ変換の新たな一般化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:27:49 GMT)
MEDNA-DFM: A Dual-View FiLM-MoE Model for Explainable DNA Methylation Prediction [7.4]
本稿では,機構にインスパイアされた信号浄化アルゴリズムとともに,高性能なMEDNA-DFMを提案する。本研究は,MEDNA-DFMが保存メチル化パターンを効果的に捉えていることを示す。開発したアルゴリズムを適用して,従来の研究よりも信頼性の高いモチーフを抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:38:41 GMT)
Evaluating and Improving Automated Repository-Level Rust Issue Resolution with LLM-based Agents [7.3]
Rustプログラミング言語は、急な学習曲線と重要なコーディング課題を示す。近年、LLMを利用したコードエージェントは、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクの解決に顕著な成功を収めている。 RUSTFORGERは、自動テスト環境設定とRustメタプログラミング駆動の動的トレース戦略を統合する、新しいエージェント的アプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:54:09 GMT)
Automated Robotic Needle Puncture for Percutaneous Dilatational Tracheostomy [7.1]
集中治療室の患者に対して経皮的拡張性骨切り術(PDT)を施行した。 PDTパンクチャの現在の実践はすべて、ナビゲーション補助なしで手動で行われる。速度制御ロボットマニピュレータを用いて針挿入を自動化するシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:47:04 GMT)
UFO-DETR: Frequency-Guided End-to-End Detector for UAV Tiny Objects [7.1]
UAV画像の小さなターゲット検出は、スケールのばらつき、密度分布、小さなターゲットの優位性といった重要な課題に直面している。本稿では、LSKNetベースのバックボーンネットワークを統合して、受容場を最適化し、パラメータ数を削減できる、エンドツーエンドのオブジェクト検出フレームワークUFO-DETRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:37:45 GMT)
Unsupervised Continual Learning for Amortized Bayesian Inference [7.1]
ABI(Amortized Bayesian Inference)は、シミュレーションデータに基づいてトレーニングされた生成ニューラルネットワークを用いて、効率的な後部推定を可能にする。現在のアプローチは静的なシングルタスク設定に限られており、シーケンシャルに到着したデータや分散シフトを処理できない。本研究では,シミュレーションに基づく事前学習を非教師付き逐次SC微調整から切り離したABIのための連続学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:22:46 GMT)
On the Equivalence of Random Network Distillation, Deep Ensembles, and Bayesian Inference [7.0]
ランダムネットワーク蒸留は、固定されたランダムターゲットに対する予測誤差を通じて新規性を測定する技術である。実験的な効果はあるものの、RNDがどのような不確実性や、その見積もりが他のアプローチとどのように関係しているかはいまだに不明である。本稿では,ネットワーク幅の無限に制限されたニューラルネットワークカーネルフレームワーク内におけるRNDを解析することにより,これらの理論的接続の欠如を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:10:56 GMT)
Quantity Convergence, Quality Divergence: Disentangling Fluency and Accuracy in L2 Mandarin Prosody [7.0]
本研究では,ベトナム語話者67人とベトナム語話者67人を比較し,L2構文-韻律インタフェースの化石化と安定性について検討した。高い習熟度学習者は,主要フレーズレベル(B3)の境界量でネイティブベースラインに収束するが,その構造的マッピングは著しく分岐する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:00:59 GMT)
Vectorizing the Trie: Efficient Constrained Decoding for LLM-based Generative Retrieval on Accelerators [7.0]
STATICは、ハードウェアアクセラレータ上で生成的検索を行うための、効率的でスケーラブルな制約付き復号法である。我々はSTATICを数十億のユーザを対象とした大規模産業用ビデオレコメンデーションプラットフォームにデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:00:56 GMT)
TherapyProbe: Generating Design Knowledge for Relational Safety in Mental Health Chatbots Through Adversarial Simulation [6.8]
本稿では,実用的な設計知識を生成するデザインプローブ手法であるHysonProbeを紹介する。本研究は,(1)APIコストを必要としない複製可能な方法論,(2)臨床に根ざした障害分類,(3)開発者,臨床医,政策立案者に対する設計上の意味について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:11:34 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。マルチモーダルレコメンデーションのためのプログレッシブエントロピートリガー付きルーティングを用いた適応グラフエキスパートネットワークのモダリティ誘導混合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:12:40 GMT)
SALIENT: Frequency-Aware Paired Diffusion for Controllable Long-Tail CT Detection [6.7]
制御可能なCT拡張のためのマスク条件のウェーブレットドメイン拡散フレームワークであるSALIENTを紹介する。 SALIENTは、画素空間を飾る代わりに、離散ウェーブレット係数上の構造拡散を行い、高周波構造の詳細から低周波輝度を分離する。 3D VAEは多様なボリューム障害マスクを生成し、セミ教師は下流マスク誘導検出のためのペアスライスレベル擬似ラベルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:12:15 GMT)
Toward Expert Investment Teams:A Multi-Agent LLM System with Fine-Grained Trading Tasks [6.6]
投資分析を細かなタスクに分解するマルチエージェント取引フレームワークを提案する。実験結果から,細粒度タスクの分解はリスク調整されたリターンを著しく改善することが示された。我々は,ストックインデックスと各システムの出力のばらつきとの相関を低くして,優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:37:36 GMT)
Interpreting and Steering State-Space Models via Activation Subspace Bottlenecks [6.5]
ステートスペースモデル(SSM)は、強力な言語モデルを構築するための効率的な戦略として登場した。彼らの約束にもかかわらず、現代のSSMの解釈可能性と操縦性は、いまだに未熟である。本研究では,SSMモデルのMamba族におけるアクティベーションサブスペースボトルネックを,機械的解釈可能性のツールを用いて同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:46:42 GMT)
Latent Matters: Learning Deep State-Space Models [6.5]
深部状態空間モデル(DSSM)は、観測されたシーケンスデータの基盤となるダイナミクスを学習することで、時間的予測を可能にする。 DSSMのトレーニングのための一般的なアプローチとして,制約付き最適化フレームワークを提案する。 RNNベースのDSSMよりも高精度に力学をモデル化するために、補正された変分推論と古典的ベイズフィルタリング/平滑化を組み合わせた拡張Kalman VAE(EKVAE)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:35:45 GMT)
SubspaceAD: Training-Free Few-Shot Anomaly Detection via Subspace Modeling [6.5]
SubspaceADは、産業画像の視覚異常を検出するトレーニング不要の方法である。トレーニング、即時チューニング、メモリバンクなしでワンショット、数ショットの設定で動作します。 MVTec-ADデータセットで98.0%、97.6%、VisAデータセットで93.3%、98.3%の画像レベルとピクセルレベルのAUROCを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:52:57 GMT)
FairQuant: Fairness-Aware Mixed-Precision Quantization for Medical Image Classification [6.4]
医用画像分類のためのフェアネス対応混合精度量子化方式について, ビット予算による検討を行った。グループ認識の重要度分析、予算付き混合精度割当、学習可能なビット認識量子化(BAQ)モードを組み合わせたフレームワークであるFairQuantを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:44:47 GMT)
Generative Active Testing: Efficient LLM Evaluation via Proxy Task Adaptation [6.4]
アクティブなサンプル選択のための既存のフレームワークは、生成的質問回答タスクを限定的にサポートする。本稿では,Large Language Models (LLM) を利用した不確実性を考慮したGAT(Generative Active Testing)を提案する。我々のゼロショット取得機能は従来のサンプリングベースラインに比べて40%の誤差を低減し、コスト効率のよいモデルベンチマークのためのスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:03:51 GMT)
Plug, Play, and Fortify: A Low-Cost Module for Robust Multimodal Image Understanding Models [6.4]
MWAM(Multimodal Weight Allocation Module)は、トレーニング中の各ブランチのコントリビューションを動的に再バランスするプラグイン・アンド・プレイコンポーネントである。 MWAMは幅広いタスクとモダリティの組み合わせで一貫したパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:51:41 GMT)
LLM Novice Uplift on Dual-Use, In Silico Biology Tasks [6.2]
大規模言語モデル(LLM)は生物学のベンチマークでますますよく機能する。初心者ユーザーを引き揚げるかどうかは不明だ。この不確実性は、科学的な加速と二重利用リスクの両方を理解するために重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:37:23 GMT)
Measuring Research Convergence in Interdisciplinary Teams Using Large Language Models and Graph Analytics [6.1]
本稿では、学際チームにおける研究収束をマッピングするための、新しい多層AI駆動分析フレームワークを提案する。このフレームワークは、大規模言語モデル(LLM)、グラフベースの可視化と分析、および人間によるループ評価を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:11:33 GMT)
Automated Measurement of Geniohyoid Muscle Thickness During Speech Using Deep Learning and Ultrasound [6.0]
SMMAは、ゲニオヒオイド(GH)筋動態を解析するための完全に自動化されたフレームワークである。 SMMAは、マニュアルアノテーションを不要にしながら、専門家が検証した精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:43:35 GMT)
Agentic Exploration of PDE Spaces using Latent Foundation Models for Parameterized Simulations [5.9]
偏微分方程式(PDE)によって支配される流れやより広い物理現象は、本質的に連続であり、高次元であり、しばしばカオスである。伝統的に、研究者はこれらの豊富なPDE解空間を実験室実験や計算に高価な数値シミュレーションを用いて探索してきた。本研究は,フローフィールドの明示的,コンパクトかつ不整合な潜在表現を学習するパラメトリドシミュレーション上の生成モデルLFMと多エージェントLPMを結合することにより,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:39:45 GMT)
Enhancing Persuasive Dialogue Agents by Synthesizing Cross-Disciplinary Communication Strategies [5.7]
我々は,社会心理学,行動経済学,コミュニケーション理論から実証された戦略に基づく説得的対話エージェントを設計するための枠組みを開発する。 2つの異なるデータセットの実験を通じて提案したフレームワークを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:18:45 GMT)
Perfect score on IPhO 2025 theory by Gemini agent [5.6]
国際物理オリンピック(International Physics Olympiad、IPhO)は、大学以前の学生のための国際物理学コンペティションである。 IPhO 2025理論問題に関して、AIモデルによる金メダルのパフォーマンスは以前報告されているが、最高の人間の競争相手に遅れている。ここでは、Gemini 3.1 Pro Previewでシンプルなエージェントを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:53:05 GMT)
Persistent Nonnegative Matrix Factorization via Multi-Scale Graph Regularization [5.5]
永続的非負行列分解法(pNMF)を提案する。本研究は, 連続するスケール間のインクリメンタルなインクリメンタルな境界を定め, スケールパラメータに沿った埋め込みの構造特性を解析する。結果として得られるモデルは、単一の分解ではなく、スケールを越えた非自明な解経路を定義し、新しい計算課題を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:23:50 GMT)
An Empirical Analysis of Cooperative Perception for Occlusion Risk Mitigation [5.5]
閉塞は、コネクテッドカーと自動車両にとって重要な課題である。本稿では,包括的かつ普遍的なリスク評価指標である追跡損失リスク(RTL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:38:38 GMT)
Grasp, Slide, Roll: Comparative Analysis of Contact Modes for Tactile-Based Shape Reconstruction [5.4]
本稿では,触覚機能付きデキスタラスグリップを用いた物体形状再構成における接触モードの違いがどう影響するかを考察する。本研究は3つの接触相互作用モード(グリップフリーズ,指の放牧による滑動,手のひらローリング)を比較した。以上の結果から, 触覚知覚効率の向上は, 形状復元の高速化に寄与し, 34%の物理的相互作用を必要とせず, 再現精度を55%向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:53:59 GMT)
OSDaR-AR: Enhancing Railway Perception Datasets via Multi-modal Augmented Reality [5.4]
本稿では,仮想オブジェクトを実世界の鉄道シーケンスに統合するマルチモーダル拡張現実フレームワークを提案する。我々は、RGBフレーム間の正確なオブジェクトの時間的および時間的安定性を保証するために、Unreal 5 Engine機能を使用します。また,光現実性INS/GNSSデータに対するセグメンテーションに基づく戦略を提案し,拡張シーケンスのリアリズムを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:08:02 GMT)
V-MORALS: Visual Morse Graph-Aided Estimation of Regions of Attraction in a Learned Latent Space [5.3]
本稿では,学習潜在空間(V-MORALS)におけるトラクション領域の視覚的モースグラフによる推定について述べる。 V-MORALSは、所定のコントローラの下でシステムのイメージベースの軌跡のデータセットを取り込み、到達可能性分析のための潜在空間を学習する。提案手法は,様々なシステムやコントローラに対してROAを計算可能な,よく定義されたモースグラフを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:07:06 GMT)
PRAC: Principal-Random Subspace for LLM Activation Compression and Memory-Efficient Training [5.3]
LLM Activation Compression (PRAC) のためのプライマリランサム部分空間を提案する。 PRACはアクティベーションを2つのコンポーネントに分解する: SVDで取得した主部分空間は支配的な情報を保持するために、そして直交補体からサンプリングされたランダム部分空間は尾部を近似する。事前トレーニングおよび微調整タスクの実験により、PRACは、無視できる性能劣化と最小計算コストで最大36%のメモリ削減を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:23:34 GMT)
Tell Me What To Learn: Generalizing Neural Memory to be Controllable in Natural Language [5.2]
連続的な微調整とコンテキスト内学習はコストが高く、脆弱であるのに対して、ニューラルメモリメソッドは、最小限の忘れを伴って軽量な更新を約束する。本稿では,自然言語で指定された学習命令に基づいてフレキシブルな更新を行う汎用型ニューラルメモリシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:50:52 GMT)
Vibration induced transparency and absorption with two ion ensembles in a linear trap [5.1]
ライナートラップに閉じ込められた2つの原子イオンアンサンブルの集合的低励起スペクトルについて,ラゼに対処して検討した。左側のアンサンブルが外部の光場によって駆動されると、入射光に対する応答スペクトルは振動誘起透過現象を示す。第1の青色サイドバンドに調整されたデチューニングの場合、応答スペクトルは吸収ピークから透明ウィンドウへの変換を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:26:20 GMT)
Systems-Level Attack Surface of Edge Agent Deployments on IoT [5.1]
3つのアーキテクチャ(クラウドホスト、エッジローカル、ハイブリッド)の実証セキュリティ分析を提示する。実地テストベッドで観測された2つの緊急障害を含む,システムレベルの攻撃面を5つ同定した。結果は、モデルやプロンプト設計だけでなく、デプロイメントアーキテクチャがエージェント制御IoTシステムにおけるセキュリティリスクの主要な決定要因であることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:48:46 GMT)
Bitwise Systolic Array Architecture for Runtime-Reconfigurable Multi-precision Quantized Multiplication on Hardware Accelerators [5.1]
本稿では,QNNアクセラレータのための実行時再構成可能なマルチチャネル・ビットワイズ・シストリックアレイ設計を提案する。その結果,混合精度モデルでは1.3185～3.5671倍の高速化が達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:40:02 GMT)
BiKA: Kolmogorov-Arnold-Network-inspired Ultra Lightweight Neural Network Hardware Accelerator [5.1]
非線形関数を二進学習しきい値に置き換えるマルチプライフリーアーキテクチャであるBiKAを提案する。 Ultra96-V2上のFPGAプロトタイプは、BiKAがバイナライズされた量子化されたニューラルネットワークシストリックアレイアクセラレータと比較して、ハードウェアリソース使用量を27.73%と51.54%削減していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:20:55 GMT)
TEFL: Prediction-Residual-Guided Rolling Forecasting for Multi-Horizon Time Series [4.9]
本研究では,トレーニングと評価の両方において,過去の残差を予測パイプラインに明示的に組み込んだ統合学習フレームワークを提案する。 10の現実世界のデータセットと5つのバックボーンアーキテクチャによる実験では、TEFLは一貫して精度を改善し、MAEを平均で5～10%削減している。急激な変化と分布シフトの下で強い堅牢性を示し、困難なシナリオではエラーの削減が10%(最大19.5%)を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:31:58 GMT)
Partial recovery of meter-scale surface weather [4.9]
地表付近の大気条件は、土地被覆と地形のため、数十から数百メートルで大きく異なることがある。このようなメートルスケールの変動がカオス力学を無作為に反映するか、表面特性や大規模大気の強制力から予測可能な成分を含むかは定かではない。我々は,既存の観測結果から,メートルスケール近地気象の物理的に整合性のある成分が統計的に回収可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:11:53 GMT)
EvolveGen: Algorithmic Level Hardware Model Checking Benchmark Generation through Reinforcement Learning [4.9]
ハードウェアモデルチェックベンチマークを生成するフレームワークであるEvolveGenを紹介する。提案手法は、RLエージェントが計算グラフを構築することを学習するアルゴリズム的な抽象レベルで機能する。実験の結果,EvolveGenは標準フォーマットの多様なベンチマークセットを効率的に作成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:32:07 GMT)
Kernel Integrated $R^2$: A Measure of Dependence [4.8]
カーネル統合$R2$は、統計依存の新しい尺度である。提案手法は、特性カーネルを備えた一般空間における値を取る応答に対するスカラー応答から、R2$の統合を延長する。 K$-nearest 近傍のグラフベース手法と条件付き平均埋め込みに基づく RKHS 方式の2つの推定手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:29:12 GMT)
DPSQL+: A Differentially Private SQL Library with a Minimum Frequency Rule [4.8]
差別化プライバシ(DP)は厳格なプライバシー保証を提供するが、実際には、Emphminimumpreserving Ruleのようなガバナンス要件を満たしていない。我々は、ユーザレベルの$(varepsilon,)$-DPと最小周波数ルールDP+を同時に適用する、プライバシ-AccountsqlライブラリであるtextbfDP+を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:21:00 GMT)
Depth from Defocus via Direct Optimization [4.7]
現代の最適化手法と妥当な計算資源により,デフォーカスから奥行きへのグローバルアプローチが実現可能であることを示す。コンベックス最適化と並列グリッド探索を交互に組み合わせることで,現在の深層学習法よりも高分解能でデフォーカス問題の解法を効果的に行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:47:11 GMT)
Chain of Flow: A Foundational Generative Framework for ECG-to-4D Cardiac Digital Twins [4.6]
チェイン・オブ・フロー(Chain of Flow、COF)は、心電図によって駆動される、単一の心臓循環から完全な4次元心構造と運動を再構築する生成フレームワークである。心電図から直接4D臓器を再構築することで、COFは心臓のデジタル双生児を完全に生成し、患者固有の仮想心臓に変える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:06:43 GMT)
Managing Uncertainty in LLM-based Multi-Agent System Operation [4.6]
安全クリティカルなマルチエージェントソフトウェアシステムのためのライフサイクルベースの不確実性管理フレームワークを提案する。臨床共同で開発された実世界のLCMベースのマルチエージェント心エコーソフトウェアシステムを用いて,本フレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:49:16 GMT)
Hybrid Consensus with Quantum Sybil Resistance [4.5]
従来のハイブリッドプロトコルと量子位置検証を組み合わせたコンセンサスプロトコルをSybil抵抗機構として設計する。我々のプロトコルは他のハイブリッドプロトコルの利点、すなわち純粋なProof-of-Workプロトコルよりも高速な確認時間を継承する。また,Random Oracleモデルを用いて,プロトコルのスパム防止機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:01:55 GMT)
GSTurb: Gaussian Splatting for Atmospheric Turbulence Mitigation [4.5]
大気の乱流は、特に長距離イメージングの用途において、ピクセルの変位(チルト)とぼやけによる画像劣化を引き起こす。我々は,光流誘導型傾き補正とガウススプラッティングを統合した大気乱流緩和フレームワークGSTurbを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:37:27 GMT)
Array-Carrying Symbolic Execution for Function Contract Generation [4.5]
本稿では,不変変数を格納し,配列の連続セグメントに情報を割り当てる新しいシンボリック実行フレームワークを提案する。我々は,LLVMのプロトタイプとしてフレームワークを実装し,そのプロトタイプをACSLアサーションフォーマットとFrama-Cソフトウェア検証プラットフォームに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:00:10 GMT)
InnerQ: Hardware-aware Tuning-free Quantization of KV Cache for Large Language Models [4.4]
innerQはハードウェア対応のKVキャッシュ量子化スキームで、精度を犠牲にすることなく遅延を復号する。内部次元上のキャッシュ行列をグループ化しながら、グループワイズ量子化を適用する。 Llamaモデルに対する評価実験により、InnerQは非量子化KVキャッシュに匹敵する数ショットのGSM8K性能を維持していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:50:36 GMT)
A Calculus of Inheritance [4.4]
Inheritance-calculusは宣言型プログラミングの基礎として$$-calculusを組み込んでいる。継承を含むすべての構成物は本質的に可換性、等等性、連想性である。これらの特性は、設定言語、依存性注入、オブジェクト指向プログラミング、構成可能なエフェクトシステム、モジュール化されたソフトウェアアーキテクチャ、ファイルシステム・アズ・コンパイラ、汎用プログラミング、ノーコード開発への応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:11:19 GMT)
Learning Tangent Bundles and Characteristic Classes with Autoencoder Atlases [4.3]
本稿では,多様体学習におけるマルチチャートオートエンコーダと,ベクトルバンドルと特徴クラスという古典的理論を結びつける理論的枠組みを提案する。共サイクル条件を満たす遷移写像を,任意の再構成一貫性を持つオートエンコーダ・アトラスがカノニカルに定義していることを示す。また、非自明な特徴クラスは単チャート表現に障害を与え、最小数の自己エンコーダチャートは多様体のよい被覆構造によって決定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:10:35 GMT)
LLMServingSim 2.0: A Unified Simulator for Heterogeneous and Disaggregated LLM Serving Infrastructure [4.2]
インフラを提供する大規模言語モデル(LLM)は、異質性や非凝集性へとシフトしている。本稿では,LLMServingSim 2.0について述べる。LLMServingSim 2.0は,ランタイム駆動のハードウェア-ソフトウェアインタラクションを明示的かつ解析可能なものにするシステムレベルのシミュレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:22:17 GMT)
Natural Language Declarative Prompting (NLD-P): A Modular Governance Method for Prompt Design Under Model Drift [4.1]
本稿では,宣言的ガバナンス手法として自然言語宣言型プロンプトを再認識する。我々は、最小限のコンプライアンス基準を定義し、モデル依存スキーマの受容度を分析し、NLD-Pをアクセス可能なガバナンスフレームワークとして位置づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:23:09 GMT)
Learning Disease-Sensitive Latent Interaction Graphs From Noisy Cardiac Flow Measurements [4.1]
グラフ内の相互作用ノードとして心臓の渦をモデル化するための物理インフォームド・潜時関係フレームワークを提案する。我々のモデルは、神経関係推論アーキテクチャと物理にインスパイアされた相互作用エネルギーと生死のダイナミクスを組み合わせることで、病気の重症度と介入レベルに敏感な潜伏グラフを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:17:49 GMT)
FlashOptim: Optimizers for Memory Efficient Training [4.0]
70億のパラメーターモデルのトレーニングでさえ、100GB未満のアクセラレーターメモリを持つ研究者にとって現実的ではない。 FlashOptimは、モデルの品質とAPIの互換性を保ちながら、パラメータ単位のメモリを50%以上削減する最適化スイートです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:52:22 GMT)
BetterScene: 3D Scene Synthesis with Representation-Aligned Generative Model [3.8]
我々は,高度にスパースで制約のない写真を用いて,多様な現実世界のシーンに対して,新しいビュー合成(NVS)の品質を高めるアプローチであるBetterSceneを提案する。 BetterSceneは、数十億のフレームで事前訓練されたプロダクション対応の安定ビデオ拡散(SVD)モデルを強力なバックボーンとして活用する。我々は,挑戦的なDL3DV-10Kデータセットを評価し,最先端手法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:58:42 GMT)
Bayesian Preference Elicitation: Human-In-The-Loop Optimization of An Active Prosthesis [3.6]
本稿では,標準4パラメータ補綴器を効率よくパーソナライズするためのHuman-in-the-loop Optimization (HILO)アプローチを提案する。我々は, 効率的な収束, 堅牢な選好誘導, 測定可能な生体力学的改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:11:51 GMT)
SegReg: Latent Space Regularization for Improved Medical Image Segmentation [3.6]
医用画像セグメンテーションモデルは通常、出力空間内でのみ予測を制約するボクセル的な損失で最適化される。本稿では,U-Netモデルの特徴マップをベースとした遅延空間正規化フレームワークであるSegRegを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:26:34 GMT)
Decision MetaMamba: Enhancing Selective SSM in Offline RL with Heterogeneous Sequence Mixing [3.6]
マンバベースのモデルはオフラインのRLで多くの注目を集めている。我々はDMM(Decision MetaMamba)と呼ばれるシンプルで効果的な構造を提案する。マンバより前に全てのチャンネルを同時に考慮したシーケンスミキシングを行うことにより、DMMは選択的走査と残差ゲーティングによる情報損失を防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:48:38 GMT)
EgoMoD: Predicting Global Maps of Dynamics from Local Egocentric Observations [3.6]
Maps of Dynamics (MoDs) は、長期のグローバルプランニングに有用な空間における動き傾向の構造化された表現を提供する。 EgoMoDは,ロボット操作中に収集した短い自我中心のビデオクリップから直接,未来のMoDを予測するための最初のアプローチである。本手法は,外部観測から学習したMoDを用いて学習した映像とポーズ条件のアーキテクチャを用いて,局所的な動的キューから環境全体の動き傾向を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:56:21 GMT)
IDP Accelerator: Agentic Document Intelligence from Extraction to Compliance Validation [3.5]
IDP(Intelligent Document Processing) Acceleratorは、エンドツーエンドのドキュメントインテリジェンスのためのエージェントAIを実現するフレームワークである。インタラクティブなデモでは、ユーザはドキュメントのパケットをアップロードし、分類結果を視覚化し、抽出したデータを探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:20:38 GMT)
Unified Learning-to-Rank for Multi-Channel Retrieval in Large-Scale E-Commerce Search [3.5]
大規模なeコマース検索は、ベストセラー製品から新しい、トレンド、季節的なアイテムまで、幅広いカタログから幅広いアイテムを検索しなければならない。重要な課題は、厳格なレイテンシ制約の下で、不均一なチャネルからドキュメントを単一のランクリストに効果的にマージする方法である。本稿では,複数の検索チャネルから文書のマージとランク付けを学習する統一的なランキングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:26:59 GMT)
From Latent to Observable Position-Based Click Models in Carousel Interfaces [3.4]
クリックモデルは、レコメンデーションシステムにおける学習と評価の中心的なコンポーネントである。現代のレコメンデータープラットフォームはカルーセルのような複雑なインターフェースをますます利用している。カルーセルインタフェースにおける位置ベースクリックモデルについて検討し,最適化手法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:13:24 GMT)
HyperKKL: Enabling Non-Autonomous State Estimation through Dynamic Weight Conditioning [3.3]
HyperKKLは非自律非線形システムのための新しい学習手法である。現在のKKLオブザーバの学習に基づく近似は、主に自律システムのために設計されている。 HyperKKLは、入力信号をエンコードしてKKLオブザーバのパラメータを瞬時に生成するハイパーネットワークアーキテクチャを用いてこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:08:02 GMT)
TokEye: Fast Signal Extraction for Fluctuating Time Series via Offline Self-Supervised Learning From Fusion Diagnostics to Bioacoustics [3.3]
ITERのような次世代核融合施設は"データ・デルージュ"に直面しており、毎日数ペタバイトのマルチ診断信号を生成し、手動分析に挑戦する。我々は,高雑音の時間周波数データからコヒーレントモードと過渡モードを自動抽出する「信号ファースト」な自己教師型フレームワークを提案する。また, トカマクの揺らぎ測定のためのコヒーレント, 準コヒーレント, 過渡モードを抽出するための汎用手法とツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:13:38 GMT)
Pixel2Catch: Multi-Agent Sim-to-Real Transfer for Agile Manipulation with a Single RGB Camera [3.2]
本研究は、単一のRGB画像から抽出した画素レベルの視覚情報を用いて物体の動きを認識する新しいアプローチに焦点を当てる。多指ハンドを備えたロボットアームによる高DoFシステムにおいて安定した学習を実現するため、異種多エージェント強化学習フレームワークを設計する。各エージェントは、ロール固有の観察と報酬を使用して協調的に訓練され、学習されたポリシーはシミュレーションから実世界に移される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:15:38 GMT)
Hypernetwork-based approach for grid-independent functional data clustering [3.1]
本稿では,離散化関数の観測結果を,自動符号化アーキテクチャを用いて固定次元ベクトル空間にマッピングするフレームワークを提案する。エンコーダは、座標値対を暗黙の神経表現の重み空間にマッピングするハイパーネットワークである。高次元環境下での合成および実世界の実験により,競合クラスタリング性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:05:07 GMT)
Machine learning of quantum data using optimal similarity measurements [3.1]
ボゾン量子干渉を用いた量子類似性を推定するための,サンプル最適,ハードウェア効率のプロトコルを提案する。我々は,完全にプログラム可能な集積フォトニックプロセッサをベースとした量子コンピューティングプラットフォームであるemphPrakash-1の方式を実装した。本研究は,効率的な量子データ解析のためのスケーラブルな経路として,共同オーバーラップ測定を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:17:12 GMT)
Closing the gap on tabular data with Fourier and Implicit Categorical Features [3.1]
提案した機能前処理がディープラーニングモデルの性能を大幅に向上させることを示す。提案した機能プリプロセッシングにより,XGBoostと密に一致するか,あるいは超える性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:40:23 GMT)
Velocity and stroke rate reconstruction of canoe sprint team boats based on panned and zoomed video recordings [3.1]
速度とストロークレートプロファイルによって定義されるペース戦略は、カヌースプリントのピークパフォーマンスに不可欠である。本稿では,パンとズームしたビデオ記録からパフォーマンス指標を再構築するための拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:31:30 GMT)
TaCarla: A comprehensive benchmarking dataset for end-to-end autonomous driving [3.0]
さまざまなLeadboard 2.0チャレンジシナリオに対して,CARLAシミュレーション環境を使用して,285万フレームを越える新たなデータセットを収集した。我々のデータセットは、計画タスクだけでなく、動的オブジェクト検出、車線分割検出、センターライン検出、トラフィック光認識、予測タスク、視覚言語行動モデルもサポートしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:16:20 GMT)
Gamification Preferences in Digital Education: The Role of Individual Differences [3.0]
本研究では,デジタル教育におけるゲーミフィケーション要素の嗜好とユーザ特性と学習活動タイプとの関係について検討した。年齢は最も一貫した嗜好の予測因子として出現し、続いてプレイヤーのタイプや性格の特徴が続いたが、ジェンダーや学習スタイルは比較的弱い関連性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:19:10 GMT)
Generalized Rapid Action Value Estimation in Memory-Constrained Environments [2.9]
GRAVE2, GRAVER, GRAVER2アルゴリズムを導入し, GRAVEを2段階探索, ノードリサイクル, 両手法の組み合わせにより拡張する。これらの拡張により,GRAVEの演奏強度に適合しながら,記憶ノード数を劇的に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:25:59 GMT)
Improving Neural Argumentative Stance Classification in Controversial Topics with Emotion-Lexicon Features [2.9]
本研究では, DistilBERT 埋め込みを用いたBias-Corrected NRC Emotion lexiconの拡張手法を提案する。本手法は,文脈的埋め込みを通じて感情の語彙を体系的に拡張し,感情に荷電した言葉を識別する。拡張NRCレキシコン(eNRC)は5つのデータセットのベースライン上で改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:37:05 GMT)
Brain-OF: An Omnifunctional Foundation Model for fMRI, EEG and MEG [2.8]
本稿では,fMRI,MEG,EEG入力を統合した脳基礎モデルであるBrain-OFを提案する。 Brain-OFは40のデータセットからなる大規模なコーパスで事前トレーニングされており、さまざまな下流タスクで優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:47:13 GMT)
Space Syntax-guided Post-training for Residential Floor Plan Generation [2.7]
Space Syntax-Guided Post-Training (SSPT) は、空間構文知識を微分不可能なオラクルを介してフロアプラン生成に注入するポストトレーニングパラダイムである。 SSPTは, (i) 空間合成フィルタと拡散微細チューニングによる反復的再トレーニング, (ii) 空間合成報酬を用いたPPOによる強化学習の2つの戦略でインスタンス化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 00:54:38 GMT)
Finite key analysis of experimentally realized practical COW-QKD protocol [2.7]
ここで提供されるフレームワークは、COW-QKDプロトコルの有限鍵レート解析に使用される。中距離伝送にはCOW-QKDが有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:57:24 GMT)
Scattering Transform for Auditory Attention Decoding [2.6]
人口動態の変化により、今後数年で補聴器の使用が増加する。新しい世代の補聴器によって解決される未解決の問題は、カクテルパーティーの問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:48:27 GMT)
Towards Simulating Social Media Users with LLMs: Evaluating the Operational Validity of Conditioned Comment Prediction [2.5]
本研究は,ユーザが所定の刺激に対してどのようにコメントするかをモデルが予測するタスクである条件付きコメント予測(CCP)を紹介する。オープンウェイトな8Bモデル(Llama3.1、Qwen3、Ministral)を英語、ドイツ語、ルクセンブルク語のシナリオで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:40:21 GMT)
Generative Agents Navigating Digital Libraries [2.5]
Agent4DLは、デジタルライブラリ環境用に特別に設計されたユーザ検索行動シミュレータである。 Agent4DLは、実際の検索戦略を忠実に模倣する、現実的なユーザプロファイルと動的検索セッションを生成する。実ユーザインタラクションを再現するシミュレータの精度は,実ユーザデータとの比較により検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:08:39 GMT)
Test Case Prioritization: A Snowballing Literature Review and TCPFramework with Approach Combinators [2.5]
TCP(Test Case Prioritization)は回帰テストの高速化に広く用いられている手法である。我々は新しいTCPアプローチを提案し,実証的に評価する。提案手法はTCPで効率的に使用することができ、回帰テストに要する時間を最大2.7%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:18:15 GMT)
Locally Adaptive Decay Surfaces for High-Speed Face and Landmark Detection with Event Cameras [2.5]
イベントカメラは、マイクロ秒解像度で輝度変化を記録する。疎結合で非同期な出力を、ニューラルネットワークが活用できる高密度テンソルに変換することは、依然として重要な課題である。局所適応型減衰面(LADS)は,各位置における時間減衰を局所信号のダイナミクスに応じて変調する事象表現系である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:16:04 GMT)
Decentralized Ranking Aggregation: Gossip Algorithms for Borda and Copeland Consensus [2.4]
我々は,古典的ルールを分散した環境で,集団ランキングに関する信頼性の高いコンセンサスを実現する方法について検討する。我々はボルダとコープランドのコンセンサス法に対して、明示的なレート境界を含む収束保証を提供する。我々のアルゴリズムは、正しいランキングアグリゲーションに迅速かつ確実に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:37:23 GMT)
A Novel Evolutionary Method for Automated Skull-Face Overlay in Computer-Aided Craniofacial Superimposition [2.4]
リリウムは頭蓋顔面オーバーレイの精度と堅牢性を高める進化的手法である。解剖学的、形態学的、写真的妥当性を制約の組み合わせによって強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:55:19 GMT)
Long Range Frequency Tuning for QML [2.3]
トレーニング可能な周波数アプローチでは、ターゲットのスペクトルサイズに合わせるために理論的にこれを削減し、ターゲットのスペクトルの周波数と同じ数の符号化ゲートしか必要としない。勾配に基づく最適化は任意の目標値にプレファクタを誘導するが、訓練性は限定的であることを示す。 3次符号化を用いたグリッドベース初期化を提案し、高密度整数周波数スペクトルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:56:37 GMT)
Predicting Tennis Serve directions with Machine Learning [2.2]
本研究では,プロテニス選手のファーストサーブ方向を予測する機械学習手法を開発した。本手法は,男性選手の約49%,女性選手の約44%の予測精度を実現する。我々の分析は、トップのプロ選手が意思決定に混合戦略モデルを使用していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:56:40 GMT)
Where Vision Becomes Text: Locating the OCR Routing Bottleneck in Vision-Language Models [2.2]
視覚言語モデル(VLM)は画像からテキストを読み取ることができるが、この光学文字認識(OCR)情報は言語処理ストリームにどこから入ってくるのか? 因果介入を用いた3つのアーキテクチャファミリ間のOCRルーティング機構について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:06:02 GMT)
Invariant Transformation and Resampling based Epistemic-Uncertainty Reduction [2.1]
入力の複数の変換されたバージョンを持つトレーニングされたAIモデルに適用可能な"サンプル"ベースの推論を提案する。このアプローチは推論精度を向上させる可能性があり、モデルのサイズと性能のバランスをとるための戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:22:40 GMT)
Moral Preferences of LLMs Under Directed Contextual Influence [2.0]
トロリー・プロブレムスタイルのモラル・トリアージ・セッティングにおける文脈的影響が意思決定にどのように影響するかを考察する。各人口構成因子について,どの集団に好まれるかにのみ異なる,一致した方向対応の文脈的影響を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:17:57 GMT)
Can Agents Distinguish Visually Hard-to-Separate Diseases in a Zero-Shot Setting? A Pilot Study [2.0]
ゼロショット設定で視覚的に分離し難い疾患を区別し,臨床的に重要な設定について検討した。我々は,(1)黒色腫と非定型ネバス,(2)肺浮腫と肺炎の2つの画像専用プロキシ診断タスクについて,代表薬をベンチマークした。実験結果より, 診断成績は改善し(皮膚内視鏡検査データでは11ポイントの精度向上) , 定性的検体では支持率の低下が認められたが, 総合的な検査成績は, 臨床展開には不十分であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:53:50 GMT)
Extending Czech Aspect-Based Sentiment Analysis with Opinion Terms: Dataset and LLM Benchmarks [2.0]
本稿では、アスペクトベース感情分析(ABSA)のためのレストラン領域における新しいチェコのデータセットを紹介する。我々は、モノリンガル、クロスリンガル、マルチリンガル設定における大規模言語モデル(LLM)を含む、現代のトランスフォーマーモデルを用いた広範な実験を行う。詳細なエラー分析では、微妙な意見用語の検出やニュアンスされた感情表現など、重要な課題が明らかにされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:13:42 GMT)
A Survey on Quantitative Modeling of Trust in Online Social Networks [1.9]
オンラインソーシャルネットワークにおける信頼モデリングの研究は、信頼関係を測定するための計算モデルやアルゴリズムの開発に焦点を当てている。我々は、オンラインソーシャルネットワーク向けに開発された最先端の信頼モデルの包括的分類とレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 00:16:59 GMT)
Global Interpretability via Automated Preprocessing: A Framework Inspired by Psychiatric Questionnaires [1.8]
精神科のアンケートは非常に文脈に敏感である。フレキシブルな非線形モデルでは予測精度が向上します限定的な解釈は臨床的信頼を損なう可能性がある REFINEは他の解釈可能なアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:23:20 GMT)
A Data-Driven Approach to Support Clinical Renal Replacement Therapy [1.8]
本研究では,CRRT(Continuous Renal Replacement Therapy)を施行した重症患者の膜汚濁予測のためのデータ駆動機械学習手法について検討した。 ICUの時系列データを用いて,臨床選択した16種類の特徴を同定し,予測モデルを訓練した。結果は異なる予測地平線にわたって頑健なままであった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:47:22 GMT)
Cytoarchitecture in Words: Weakly Supervised Vision-Language Modeling for Human Brain Microscopy [1.7]
本稿では,ラベルを通してのみ画像とテキストをリンクすることで,画像から意味のあるキャプションを生成するラベル経由の手法を提案する。 57領域にわたって、得られた方法は、可塑性領域レベルの記述を生成し、未確認領域の明示的な拒絶を通じてオープンセットの使用をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:10:39 GMT)
Planning under Distribution Shifts with Causal POMDPs [1.7]
本稿では,部分観測可能マルコフ決定プロセス(POMDP)を用いた部分観測可能性下での計画手法を提案する。我々は、潜在状態と基礎領域の両方に対する信念の維持と更新方法を示し、値関数が一括線形かつ凸であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 23:00:13 GMT)
SO3UFormer: Learning Intrinsic Spherical Features for Rotation-Robust Panoramic Segmentation [1.7]
パノラマ意味セグメンテーションモデルは通常、厳密な重力の仮定の下で訓練される。実世界のキャプチャは、制約のないカメラの動きのために、この標準方向から逸脱することが多い。この不一致により、標準的な球面トランスフォーマーはグローバルな緯度条件をオーバーフィットさせ、3次元リオリエンテーションの下で性能が低下する。我々は,下層の座標フレームに敏感でない固有球面特徴を学習するために設計された回転ロバストアーキテクチャであるSO3UFormerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:07:51 GMT)
NoRA: Breaking the Linear Ceiling of Low-Rank Adaptation via Manifold Expansion [1.6]
低ランク適応(LoRA)はパラメータ効率細調整(PEFT)を支配している Injects SiLU gating and structure dropout to induce manifold expansion。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:55:25 GMT)
Uncovering Physical Drivers of Dark Matter Halo Structures with Auxiliary-Variable-Guided Generative Models [1.6]
ダークマターハローのサーマルスニャーエフ・ゼルドビッチ写像の表現を遠ざけるための補助変数誘導フレームワークを提案する。我々はハロ質量と濃度を補助変数として導入し、これらの物理量を反映するために潜伏次元を奨励するために軽量アライメントペナルティを適用した。潜在座標を解釈可能な天体物理特性にリンクすることにより、潜在空間を宇宙構造診断ツールに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:45:52 GMT)
Modality Collapse as Mismatched Decoding: Information-Theoretic Limits of Multimodal LLMs [1.6]
マルチモーダルLLMは音声や画像を処理することができるが、話者の声や物体のテクスチャを見ることはできない。これは符号化の失敗ではないが、64～71%のモダリティ特異的な分散がデコーダの損失を改善することが示されている。感情目標を用いたトレーニングは、他の属性に影響を与えることなく、感情のアクセシビリティを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:52:48 GMT)
Cryptographic Fragility of Standard Quantum Repeater Protocols [1.5]
提案する量子インターネットは,特徴化可能な雑音を前提として設計されたリピータプロトコルに依存していることを示す。これらの脆弱性に対処するためのトラップドア検証プロトコルを中心とした暗号ネットワークスタックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:30:03 GMT)
Communication-Guided Multi-Mutation Differential Evolution for Crop Model Calibration [1.5]
我々は,不確実な環境下での標準微分進化の性能を向上させるために,DE-MMOGC (Multi-Mutation Operator-Guided Communication) を用いた微分進化を提案する。実世界の不確実性と観測の欠如を予測モデルに同化するために,提案アルゴリズムとアンサンブルカルマンフィルタを組み合わせる。 DE-MMOGCは従来の進化よりも優れており、実際のLAI値との相関性が優れていることを示す実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:40:58 GMT)
Iterative Prompt Refinement for Dyslexia-Friendly Text Summarization Using GPT-4o [1.4]
本稿では, GPT-4o上に構築した反復的プロンプトベース精錬パイプラインを用いて, ディプレクシアフレンドリーなテキスト要約に関する実証的研究を行った。 Flesch Reading Ease >= 90。その結果,要約の大多数は4回の試行で可読性しきい値に到達し,多くは最初の試行で成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:46:40 GMT)
Constraint-aware Path Planning from Natural Language Instructions Using Large Language Models [1.4]
本稿では,自然言語入力から直接制約付き経路計画問題を解くフレキシブルなフレームワークを提案する。中心となる考え方は、LLMが問題を解釈して解決できるようにしながら、ユーザーが会話でルーティングタスクを記述できるようにすることである。この方法は、人間の介入を最小限に抑えて現実世界のルーティングタスクを解決するために、スケーラブルで一般化可能なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:01:42 GMT)
SignVLA: A Gloss-Free Vision-Language-Action Framework for Real-Time Sign Language-Guided Robotic Manipulation [1.4]
人間のロボット同士の対話を直感的に行うための,最初の手話駆動型ビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)フレームワークを提案する。中間管理として光沢アノテーションを頼りにしている従来の手法とは異なり、提案システムは光沢のないパラダイムを採用する。我々は,ロボット制御のためのロバストで低遅延な通信チャネルを提供する,リアルタイムのアルファベットレベルフィンガースペルインタフェースに注力する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:16:27 GMT)
RepoMod-Bench: A Benchmark for Code Repository Modernization via Implementation-Agnostic Testing [1.4]
本稿では,実装に依存しない評価パラダイムに基づく,リポジトリレベルのコードモダナイゼーションのためのベンチマークフレームワークを紹介する。 RepoMod-Benchは8つの言語にまたがる、標準化されたインターフェースを備えた21の現実世界リポジトリのベンチマークである。ベンチマークには1.6万行のコード(LOC)と11,616のテストが含まれており、リポジトリのサイズは14～211KLOCである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:25:00 GMT)
Gendered Digital Financing Adoption and Women's Financial Inclusion in Pakistan [1.4]
パキスタンにおけるデジタルマネーサービスの導入状況と女性の経済的包摂状況について検討する。以上の結果から,モバイルマネーサービスを採用する女性は,正式な金融システムにアクセスする確率が有意に高いことが示唆された。発見は、女性中心のデザインやデジタルリテラシー改革の必要性など、政策に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:45:19 GMT)
A quantum feasibility preserving modeling for the min cut problem [1.4]
変分量子アルゴリズムを用いた重み付き無向グラフにおける最小カット問題について検討する。我々は、量子進化を有効なカット構成の部分空間に制限するリング構造XYミキサーを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:34:59 GMT)
The α-Law of Observable Belief Revision in Large Language Model Inference [1.4]
大規模言語モデルは、連鎖推論のようなメカニズムを通じて出力を反復的に修正する。我々は,命令学習者が確率割当をどう修正するかを規定する一貫した乗法則を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:52:27 GMT)
Evaluating Zero-Shot and One-Shot Adaptation of Small Language Models in Leader-Follower Interaction [1.4]
リーダー-フォロワー相互作用は人間-ロボット相互作用(HRI)において重要なパラダイムである小言語モデル(SLM)は潜在的な代替手段を提供するが、HRIにおける役割分類の有効性は体系的に評価されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:20:26 GMT)
Experimental demonstration of the absence of noise-induced barren plateaus using information content landscape analysis [1.3]
変分量子アルゴリズムは、短期量子コンピューティングにとって有望なツールである。しかし、その性能はバレン高原(NIBP)によって制限されている。 NIBPは、回路構造に依存しないノイズの蓄積によって発生すると予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:38:53 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） (Thu, 26 Feb 2026 02:51:33 GMT)
The Road to Useful Quantum Computers [1.3]
有用な量子コンピュータを作ることは、科学と工学の課題である。現代の量子コンピュータの能力について述べる。量子ユーティリティへの道の鍵となる科学とエンジニアリングの課題を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:27:54 GMT)
TriLite: Efficient Weakly Supervised Object Localization with Universal Visual Features and Tri-Region Disentanglement [1.2]
TriLiteは、凍結したVision TransformerとDinov2事前トレーニングを自己管理的に利用する、単一ステージのWSOLフレームワークである。このモジュールは、パッチ機能をフォアグラウンド、バックグラウンド、曖昧なリージョンに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:33:22 GMT)
Connecting Quantum Contextuality and Nonlocality [1.2]
量子論は、文脈性や非局所性の現象から最も顕著な相関関係の扱いにおいて古典物理学から逸脱している。最近の理論的および実験的進歩により、それらの間の深い概念的、数学的、および運用上のつながりが明らかになった。本総説では, せん断理論およびグラフ理論の枠組みを基礎として, これらの展開を統一した視点で論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:01:56 GMT)
Beyond NNGP: Large Deviations and Feature Learning in Bayesian Neural Networks [1.1]
大偏差理論は、予測子に対する明示的な変動目標-レート関数を与える。後続出力率関数は,予測器と内部カーネルとの協調最適化により得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:15:11 GMT)
Accelerating Local LLMs on Resource-Constrained Edge Devices via Distributed Prompt Caching [1.1]
リソース制約のあるエッジデバイス上でのローカルLSM推論は、重大なパフォーマンスボトルネックを課す。本稿では,複数のローエンドエッジデバイス間で中間処理状態を協調的に共有することにより,推論性能を向上させる分散プロンプトキャッシングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:53:17 GMT)
Both Ends Count! Just How Good are LLM Agents at "Text-to-Big SQL"? [1.1]
テキストとビッグデータはどちらも広範囲にベンチマークされた分野であるが、共同で評価する研究は限られている。本稿では,テキスト・トゥ・ビッグ・データを評価するための新しい指標と代表的な指標を紹介する。本研究は,多様なユーザニーズに適応可能なデータベースに依存しない実運用レベルのLCMエージェントに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:47:19 GMT)
Modeling Expert AI Diagnostic Alignment via Immutable Inference Snapshots [1.0]
初期モデル推論と専門家補正の遷移は、構造化信号としてはほとんど分析されない。本稿では,AI生成画像に基づくレポートを不変な推論状態として保存する診断アライメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:11:58 GMT)
Considering Perspectives for Automated Driving Ethics: Collective Risk in Vehicular Motion Planning [1.0]
本稿では,道路利用者の視点間でのリスク最小化戦略の切り替えを支援するAV動作計画戦略を提案する。道路利用者の立場からみるリスクは、一般的にAVの立場から考えるリスクと異なるとみなすことができる。 AVを含む道路交通の倫理性を促進するためには、各道路利用者のリスクを考慮しなければならないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:30:44 GMT)
Hierarchical LLM-Based Multi-Agent Framework with Prompt Optimization for Multi-Robot Task Planning [0.9]
マルチロボットタスクプランニングでは、自然言語命令を実行可能なアクションに分解する必要がある。 PDDLプランナーは厳格な保証を提供するが、曖昧な任務や長期の任務を扱うのに苦労する。高速な最適化が可能な階層型マルチエージェントLSMベースのプランナを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:28:18 GMT)
Productivity and Collaboration in Hybrid Agile Teams: An Interview Study [0.9]
本研究は,ノルウェーの3つのアジャイルチームとの9つのインタビューを通じて,ハイブリッド環境が生産性とコラボレーションにどのように影響するかを検討する。その結果,ハイブリッドワークは非公式なインタラクションを減らし,不均一な参加を生み出し,デジタルツールへの依存度を高めていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:22:25 GMT)
Toward Automatic Filling of Case Report Forms: A Case Study on Data from an Italian Emergency Department [0.9]
症例報告フォーム(CRF)は、患者のデータを収集し、臨床現場で研究を行うための確立したプラクティスの中核にある。近年の言語技術の発展に伴い,臨床ノートからの自動CRF充満への関心が高まっている。そこで本研究では,134項目を含むCRFに注釈を付した新たな臨床用ノートのデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:49:11 GMT)
A matching decoder for bivariate bicycle codes [0.9]
そこで本稿では,コード対称性のマッチングによる修正を迅速に行うために,"シリンダートリック"と呼ぶ手法を提案する。我々は,デコーダを全体コードファミリ,巡回ハイパーグラフ生成コード,一般化トーリックコード,そして最近提案された方向性コードでベンチマークする。これらの符号のサブセットの場合、デコーダは、信念の伝播や「過剰なマッチング」といった戦略との整合性を高めることで、大幅に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:00:20 GMT)
Modelling and Simulation of Neuromorphic Datasets for Anomaly Detection in Computer Vision [0.8]
本稿では,新しいデータセット・シミュレーション・フレームワークであるAnomalous Neuromorphic Tool for Shapes (ANTShapes)を紹介する。 ANTShapesは、モーションやローテーションなどの属性を記述する動作を表示するオブジェクトが集まる3Dシーンをシミュレートする。対象の振る舞いのサンプリングと異常に作用する物体のラベル付けは、中心極限定理の原理に従う統計過程である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:38:05 GMT)
Physics-informed neural particle flow for the Bayesian update step [0.8]
本稿では,物理インフォームド・ニューラル粒子フローを提案する。制御偏微分方程式(PDE)を損失関数に埋め込むことで、ニューラルネットワークをトレーニングして輸送速度場を近似する。ニューラルネットワークのパラメータ化は暗黙の正則化器として機能し,解析フローに固有の剛性を緩和することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:10:45 GMT)
Hidden in the Metadata: Stealth Poisoning Attacks on Multimodal Retrieval-Augmented Generation [0.8]
本稿では,画像テキストエントリのメタデータコンポーネントをターゲットとしたマルチモーダル中毒攻撃であるMM-MEPAについて述べる。 MM-MEPAは、最大91%の攻撃成功率で、4つのレトリバーと2つのマルチモーダルジェネレータのシステム動作を継続的に破壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:59:45 GMT)
Does the testing environment matter? Carsickness across on-road, test-track, and driving simulator conditions [0.7]
自動車は自動走行車の台頭によって大きな注目を集めている。これまでの研究は、2つの設定間の測定の妥当性を実証している。本研究は,移動型運転シミュレータを用いた路上運動病曝露の再現性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:42:25 GMT)
Metastable confinement in Rydberg lattice gauge theories [0.7]
U(1)格子ゲージ理論における準安定閉じ込め力学の出現を報告する。制御エネルギーマッチングにより初期弦状態が共鳴的に融解可能であることを示す。我々の研究は、長距離相互作用と時間依存の場によって駆動される閉じ込めと弦の破断のメカニズムに関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:27:44 GMT)
Engineering FAIR Privacy-preserving Applications that Learn Histories of Disease [0.6]
このプロジェクトは、クライアント側の推論生成のアーキテクチャ境界をテストするブラウザ内モデル展開演習("アプリケーション")として設計されました。モデル展開の成功は、医療におけるプライベートな生成AIの将来のために、セキュアで高性能なアーキテクチャの青写真を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:19:28 GMT)
Dequantization Barriers for Guided Stoquastic Hamiltonians [0.6]
量子的設定では、この問題は誘導状態が入力として与えられる確率的ハミルトンの基底状態の準備と見なすことができる。以上の結果から,従来のアルゴリズムでは幅広い確率的基底状態の問題を解くことはできないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:40:32 GMT)
Performance and Experimental Analysis of Strain-based Models for Continuum Robots [0.6]
本研究は, 三次元ひずみ連続体の形状再構成能力について検討し, 個々の変形効果と複合変形効果の両方を捉える能力について検討した。結果は、カメラを用いて結果の構成を記録しながら、細い棒を変形させることによって実験的に検証される。実験では、モデル予測と観測された形状の間に良い一致を示し、平均誤差はロッド長の0.58%、平均計算時間は1構成あたり0.32秒であり、既存のモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:46:13 GMT)
static_maps: consteval std::map and std::unordered_map Implementations in C++23 [0.6]
キーがコンパイル時にわかっている場合に使用するために、:mapと::unordered_mapの効率的で新しいバージョンを実装しています。 3つの実演のユースケースにおいて、未順序の_mapの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 00:53:34 GMT)
GenAI Integration into Engineering Education: A Case Study of an Introductory Undergraduate Engineering Course [0.6]
本研究は,1人の工学講師と7人の教官がGenAIを工学科に組み込んだ最初の経験について述べるものである。総合的に、GenAI統合後、学生のフォーマティブ・エクササイズ・パフォーマンスが向上し、GenAIをインフォメーション・インテリジェンスに組み込む方法を学ぶための批判的かつリフレクティブな実践が提供された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:57:09 GMT)
Cross-Representation Knowledge Transfer for Improved Sequential Recommendations [0.5]
本稿では,変圧器とグラフニューラルネットワークを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。我々のソリューションは、相互作用グラフの構造的依存関係を同時にエンコードし、それらの動的変化を追跡する。多くのオープンデータセットに対する実験結果から、提案フレームワークは、推奨品質の観点から、純粋シーケンシャルとグラフアプローチの両方を一貫して上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:03:23 GMT)
Prediction of Diffusion Coefficients in Mixtures with Tensor Completion [0.5]
二成分混合物の無限希釈における温度依存性拡散係数を予測するためのハイブリッドテンソル補完法(TCM)を提案する。 TCMは268Kから378Kの間の任意の温度に線形に外挿し、予測精度が著しく向上した。予測性能をさらに向上するため,実験データベースをアクティブラーニング戦略を用いて拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:08:50 GMT)
Fairness in Limited Resources Settings [0.5]
近年,機械学習アルゴリズムによって重要な社会決定がなされている。我々は,意思決定の予測的側面と資源配分的側面の両方を考慮する。この作業では、そのような設定における決定の公平性に焦点を当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:07:05 GMT)
HARU-Net: Hybrid Attention Residual U-Net for Edge-Preserving Denoising in Cone-Beam Computed Tomography [0.5]
コーンビームCT(CBCT)データの高品質デノナイズのための新しいハイブリッドアテンション残差U-Net(HARU-Net)を提案する。 HARU-Netは、SwinIRやUformerなどの最先端(SOTA)手法を一貫して上回り、最高のPSNR(37.52dB)、最高SSIM(0.9557)、最低GMSD(0.1084)を達成している。この有効かつ臨床的に信頼性の高いCBCT復調法は,SOTA法に比べて計算コストが大幅に低い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:36:34 GMT)
Sample Size Calculations for Developing Clinical Prediction Models: Overview and pmsims R package [0.5]
不適切なサンプルサイズは、過度な適合、一般化可能性の低下、偏りのある予測につながる可能性がある。ルール、クローズドフォーム公式、シミュレーションベースの方法といった既存のアプローチは、柔軟性と精度が異なる。平均基準と保証基準を区別する概念的枠組みを導入する。本稿では,学習曲線,ガウス過程最適化,保証原理を統合したシミュレーションに基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:24:34 GMT)
When Should an AI Act? A Human-Centered Model of Scene, Context, and Behavior for Agentic AI Design [0.4]
エージェントAIは、コンテキストデータからユーザの状況を推測することによって、積極的に介入する。本稿では,解釈的場面,文脈,行動要因を組み込んだ結果として振舞いを再構成する概念モデルを提案する。介入の深さ、タイミング、強度、抑制を導く5つのエージェント設計原則を導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:56:37 GMT)
Mapping the Landscape of Artificial Intelligence in Life Cycle Assessment Using Large Language Models [0.4]
近年,人工知能のライフサイクルアセスメントへの統合が加速している。この急速な発展にもかかわらず、AI-LCA研究の包括的で広範な合成は依然として限られている。本稿では,AIとLCAの交差点における論文の詳細なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 00:34:17 GMT)
Continuous variable quantum key distribution channel emulator for the SPOQC mission [0.4]
衛星から地上への自由空間光学(FSO)通信リンクでは、チャネルの損失は動的になる。我々はこれらの力学を再現できる新しい光チャネルエミュレータを提案する。各種の大気乱流強度下で衛星と地上の光通信路を正確にエミュレートする能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:28:10 GMT)
Interface-Aware Trajectory Reconstruction of Limited Demonstrations for Robot Learning [0.4]
本稿では,ロボットの完全な制御空間にデモを持ち込む軌道再構成アルゴリズムを提案する。本研究では,2次元ジョイスティックと1次元シップ・アンド・パフ制御インタフェースを用いて,ADLにインスパイアされたタスクの現実的な実演によるアプローチの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:01:25 GMT)
A Fast and Practical Column Generation Approach for Identifying Carcinogenic Multi-Hit Gene Combinations [0.4]
がんは、しばしば、推定2から9の遺伝子変異の特定の組み合わせによって引き起こされる。この課題をMHCD SCP(Multi-Hit Cancer Driver Set Cover Problem)として定式化した。これは、正常サンプルのカバレッジを最小化しつつ、腫瘍サンプルのカバレッジを最大化する遺伝子の組み合わせを選択するバイナリ分類問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:45:04 GMT)
Quantum Deep Learning: A Comprehensive Review [0.4]
量子ディープラーニング(QDL)は、ディープラーニングのコア機能を強化するために、量子リソースと量子インスパイアされたリソースの両方を使用することを探求する。このレビューは、読者に専門的な文学を指導しながら、大学院生のためのチュートリアルのエントリーポイントとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:58:38 GMT)
A Maxwell Fish-Eye Lens in a Bose-Einstein Condensate [0.4]
ボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)における音波励起を用いた光学的マックスウェル魚眼レンズ(MFEL)の類似体を実験的に実現した。 MFELは、放射対称で空間的に変化する屈折率で特徴付けられ、レンズ内の任意の点から放射される光は、その画像点に完全に焦点を合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:39:36 GMT)
High-Temporal-Resolution Measurements of the Impacts of Ionizing Radiation on Superconducting Qubits [0.4]
同一基板上に作製したマイクロ波動インダクタンス検出器(MKID)を用いて, 超伝導量子ビットに対する電離放射線の影響を, 時間分解能1ドルで測定した。 MKIDsで検出された2レベルスクランブル事象と電離放射線事象の相関はみられなかった。放射線発生後のトランスモンの高速回収を特徴とし, ベースライン準粒子密度の指数的回復により, 強化されたクビット緩和と励起の回復が良好に説明されるのを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:59:16 GMT)
Work Design and Multidimensional AI Threat as Predictors of Workplace AI Adoption and Depth of Use [0.4]
本研究は、職場におけるAIの採用と利用深度を共同で予測する動機づけ型仕事特性と多次元AI脅威知覚について検討する。 2,257人の従業員による横断的な調査データを用いて、私たちは、AIの採用と使用深度に関する多変量予測とともに、役割レベル、経験年数、地域にわたるグループ差をテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:52:29 GMT)
Safety First: Psychological Safety as the Key to AI Transformation [0.4]
本研究は、職場における心理的安全性とAIの採用と利用との関連性を検討する。論理的および線形回帰分析は、心理的安全性が従業員がAIツールを採用するかどうかを確実に予測することを示している。この研究は、採用と持続的な使用を区別する必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:53:37 GMT)
Infinite Self-Attention [0.3]
Infinite Self-Attention (InfSA) は、各注意層をコンテンツ適応トークングラフ上の拡散ステップとして扱うスペクトル再構成である。次に、全注目行列を形成することなく、暗黙の注意演算子の主固有ベクトルを近似する線形時変であるLinear-InfSAを提案する。 4層 ViT (53.5M パラメータ、59 GFLOPs at 224 by 224) では、Linear-InfSA は ImageNet-1K で84.7% に到達し、同じ深さのソフトマックス ViT に対して +3.2 点のアーキテクチャゲインを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:34:26 GMT)
Refining Almost-Safe Value Functions on the Fly [0.3]
制御バリア関数(CBF)は、ロボットの安全性を保証する強力なツールである。しかし、複雑なシステムに対して有効なCBFを設計または学習することは大きな課題である。本稿では,オフラインとオンライン間のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:10:56 GMT)
IRSDE-Despeckle: A Physics-Grounded Diffusion Model for Generalizable Ultrasound Despeckling [0.3]
本稿では,画像復元微分方程式に基づく拡散型超音波脱スペック法を提案する。教師付きトレーニングを実現するため,スペックルフリー磁気共鳴画像からの超音波画像のシミュレーションにより,大規模なペアデータセットをキュレートする。提案したモデルは、解剖学的に意味のあるエッジとコントラストをスペックル圧縮画像に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:42:25 GMT)
MPBMC: Multi-Property Bounded Model Checking with GNN-guided Clustering [0.2]
本稿では,ハードウェア回路の神経機能表現とランタイム設計統計量を利用するハイブリッド手法を提案する。提案手法は,機能的埋め込みと設計統計に基づいて知的にプロパティをグループ化し,検証結果を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:56:52 GMT)
SKINOPATHY AI: Smartphone-Based Ophthalmic Screening and Longitudinal Tracking Using Lightweight Computer Vision [0.2]
SKINOPATHY AIは、コモディティなモバイルハードウェアを通じて、補完的で説明可能な5つのスクリーニングモジュールを提供する、スマートフォンファーストのWebアプリケーションである。このシステムは、OpenCVとMediaPipe、MongoDBが支援するセッション永続化、PDFレポート生成を備えたReact/FastAPIスタックとして実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:32:25 GMT)
Quality Assessment of Public Summary of Training Content for GPAI models required by AI Act Article 53(1)(d) [0.2]
AI法第53条(1)(d)では、汎用AI(GPAI)モデルの提供者に対し、十分に詳細な公開概要を公開する必要がある。この義務の目標はGPAIモデルのトレーニングに使用されるデータに関する透明性を高めることである。本稿では,2つの重要な側面にわたる公開要約を評価するための品質評価フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:19:07 GMT)
Component Centric Placement Using Deep Reinforcement Learning [0.2]
強化学習は複雑なパッケージにおけるシステムオンチップIPブロック配置とチップレット配置にうまく適用されている。 PCBコンポーネント配置は、コンポーネントサイズ、シングルサイドとダブルサイドのボード、ワイヤの長さの制約、ボードの制約、重複しない配置要件など、ユニークな課題を呈している。本稿では,PCB コンポーネント配置を RL を用いて自動化するためのコンポーネント中心レイアウトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:44:03 GMT)
Latent Introspection: Models Can Detect Prior Concept Injections [0.1]
我々はQwen 32Bモデルでイントロスペクションの潜在能力を明らかにする。このモデルは、いつ概念が初期の文脈に注入されたかを検出し、どの概念が注入されたかを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:43:02 GMT)
Complex Networks and the Drug Repositioning Problem [0.1]
マルチレベルドラッグタンパク質ネットワークのグラフ特性と、ネットワークの形状が長年にわたってどのように発見されているかを研究する。ネットワーク構造は、ネットワーク拡散レコメンデーションシステムに通知し、ネグレクト熱帯病を引き起こす生物のタンパク質に対する再精製のために既存の薬物を優先するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:16:51 GMT)
Decomposing Physician Disagreement in HealthBench [0.1]
医療用AI評価データセット「HealthBench」で医師の意見の相違を分解し、変動がどこにあるのか、観察可能な特徴が説明できるのかを理解する。 81.8%のケースレベル残基はHealthBenchのメタデータラベルによって減少しない。診断は、完了品質の逆Uに従っており、医師が明確な良し悪しのアウトプットについて合意するが、境界線のケースでは分割される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:47:42 GMT)
DisQ-HNet: A Disentangled Quantized Half-UNet for Interpretable Multimodal Image Synthesis Applications to Tau-PET Synthesis from T1 and FLAIR MRI [0.1]
DisQ-HNetは、T1強調とFLAIRMRIのペアからtau-PETを合成するフレームワークである。 DisQ-HNetは再建の忠実さを維持し、下流のアルツハイマー病に対する疾患関連シグナルをよりよく保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:37:38 GMT)
Sorting Methods for Online Deliberation: Towards a Principled Approach [0.0]
ソート方法の選択は、しばしばアドホックであり、しばしば正当化されることは滅多にない。一方で、もし承認がソートに使われた場合、これは統合的な方法で実施されるべきであることを示す。一方で、提案が他のパラメータと同等であっても、提案をソートする他の、より適切な方法がある、と論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:31:25 GMT)
Butterfly Echo Protocol for Axis-Agnostic Heisenberg-Limited Metrology [0.0]
未知の軸付近の小さな回転を推定するための単発エコーベースのプロトコルを提案する。我々は,このプロトコルが任意の回転軸に対してハイゼンベルクスケーリングを実現することを解析的に示す。ハイゼンベルク感度を維持するための失語率の要件は厳しいが、短期的な実験では達成可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:38:01 GMT)
Summer-22B: A Systematic Approach to Dataset Engineering and Training at Scale for Video Foundation Model [0.0]
我々は,スクラッチから開発したビデオファンデーションモデルであるSummer-22Bのトレーニングについて述べる。本報告では、生の映像コレクションから、約5000万のクリップでトレーニングされた機能モデルへのスケーリング中に学んだ、エンジニアリング上の課題、設計上の決定、教訓について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:31:24 GMT)
Zero-Shot and Supervised Bird Image Segmentation Using Foundation Models: A Dual-Pipeline Approach with Grounding DINO~1.5, YOLOv11, and SAM~2.1 [0.0]
本稿では,2025の基礎モデルを用いた二値鳥画像分割のための二重パイプラインフレームワークを提案する。我々は,プロンプトベースのファンデーションモデルパイプラインが,タスク固有のエンドツーエンドのセグメンテーションネットワークより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 23:12:17 GMT)
When the Pure Reasoner Meets the Impossible Object: Analytic vs. Synthetic Fine-Tuning and the Suppression of Genesis in Language Models [0.0]
我々は「不可能物体」に対する微調整大言語モデルのオンロジ的帰結について研究する。統計学的に有意な「遺伝子抑制」が得られ、ベースモデルが自然に合成概念を生成する一方で、競合訓練されたモデルは1.0%に低下する。弁証的調停を伴わない論理的矛盾の訓練は、モデルを「教義的」な排除状態に強制する、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:53:05 GMT)
ViCLIP-OT: The First Foundation Vision-Language Model for Vietnamese Image-Text Retrieval with Optimal Transport [0.0]
ベトナム語画像テキスト検索に特化して設計された基盤視覚言語モデルであるViCLIP-OTを導入する。提案フレームワークは,CLIPスタイルのコントラスト学習と類似グラフ正規化最適輸送(SIGROT)損失を統合し,グローバルな相互整合性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:51:25 GMT)
Utilizing LLMs for Industrial Process Automation [0.0]
LLM(Large Language Models)は、現実のプログラミングタスクを解決するために用いられる。本研究は, LLMを産業開発プロセスに活用し, 統合することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:38:00 GMT)
Transformers converge to invariant algorithmic cores [0.0]
GPT-2言語モデルは、単一の軸によって主語と動詞の一致を制御し、反転すると、スケールをまたいだ文法番号を反転させる。機械的解釈可能性(Mechanistic interpretability)は、実装固有の詳細ではなく、計算の本質であるそのような不変量をターゲットにすることの恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:09:11 GMT)
Trajectory of Probabilities, Probability on Trajectories, and the Stochastic-Quantum Correspondence [0.0]
これら2つの確率論的記述の明確な区別の欠如は、概念的な困難を生じさせた。確率力学とプロセスファミリを2つの記述を接続する実装の正確な概念とともに定義する。全ての確率力学はマルコフの実装を許容し、非マルコフの実装が可能である場合に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:53:16 GMT)
Through BrokenEyes: How Eye Disorders Impact Face Detection? [0.0]
一般的な5つの眼疾患をシミュレートするために、BrokenEyesシステムを用いて計算フレームワークを開発した。加齢に伴う黄斑変性、白内障、緑内障、屈折異常、糖尿病網膜症。正常および障害特異的な条件下で訓練されたモデルでは、特徴マップに重大な破壊が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:56:51 GMT)
Three AI-agents walk into a bar . . . . `Lord of the Flies' tribalism emerges among smart AI-Agents [0.0]
近未来のインフラシステムは、限られたリソースへのアクセスを何度も要求する自律的なAIエージェントによって制御される。固定容量Cのシステムから1つのユニットを要求すべきかどうかを,NAIエージェントが独立して各ラウンドで決定する枠組みについて検討する。群れの王 (Lord of the Flies) のAI版では、部族の集団的性格とアイデンティティによって支配する部族が出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:12:26 GMT)
ThreatFormer-IDS: Robust Transformer Intrusion Detection with Zero-Day Generalization and Explainable Attribution [0.0]
IoTおよび産業ネットワークの侵入検出には、進化するトラフィックと限定されたラベルの下で信頼性を維持しながら、低い偽陽性率で稀な攻撃を検出できるモデルが必要である。本研究では,トランスフォーマーをベースとしたシーケンシャルモデリングフレームワークThreatFormer-IDSを提案する。時系列評価を備えたToN IoTベンチマークでは、ThreatFormer-IDSがAUCROC 0.994、AUC-PR 0.956、Recall@1%FPR 0.910を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 23:20:42 GMT)
Thermodynamic uncertainty relation under continuous measurement and feedback with quantum-classical-transfer entropy [0.0]
我々は、量子連続測定およびフィードバック制御の下で熱力学的不確実性関係(TUR)を導出する。電流の精度はエントロピー生成や情報ゲインといった情報熱力学的コストに制約されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:22:22 GMT)
Thermodynamic Uncertainty Relation with Quantum Feedback [0.0]
量子系におけるゆらぎ抑制におけるフィードバック制御の役割について検討する。エントロピー生成と相互情報の観点から、任意の時間積分電流に対して有限時間TURを導出する。本研究では, フィードバック制御が熱力学的コストとともに変動を抑制する方法を明らかにし, 情報に基づく制御によって課される基本精度を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:07:52 GMT)
The logic of KM belief update is contained in the logic of AGM belief revision [0.0]
我々は、$mathcal L_KM$のすべての公理が$mathcal L_AGM$の定理であることを示す。 KM の強いバージョンでは、$mathcal L_KM$ と $mathcal L_AGM$ の違いを1つの公理に絞り込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:09:02 GMT)
The Inference Bottleneck: Antitrust and Neutrality Duties in the Age of Cognitive Infrastructure [0.0]
生成AIが商用化するにつれて、競争上の優位性は、ワンタイムモデルトレーニングから継続的推論、分散、ルーティングへとシフトする。このエッセイは、認知インフラを、測定可能な信頼、垂直インセンティブ、識別能力を中心に構築された偽造可能な概念として定義する。反競争的な価格を伴わずに差し押さえが利益を上げることができる、垂直関係およびプラットフォーム市場向けの上昇奴隷制のコストロジックを使用した害の理論を立案している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:37:32 GMT)
The DMA Streaming Framework: Kernel-Level Buffer Orchestration for High-Performance AI Data Paths [0.0]
本稿では、この欠落したレイヤをバッファオーケストレーションとして明示するLinuxカーネルモジュールであるdmaplaneについて述べる。 dmaplaneは/dev/dmaplaneを介して安定したカーネルUAPIを公開し、リングベースのコマンドチャネル、DMAバッファライフサイクル管理、デバイス間の共有のためのdma-bufエクスポートを構成する。我々は,DRAMスケールでのNUMAクロスノードペナルティの測定,RDMA負荷時の完全安全フロー制御,GPU BARマッピング層とcudaMemcpyの併用によるオーケストレーション感度の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 23:44:02 GMT)
The AetherFloat Family: Block-Scale-Free Quad-Radix Floating-Point Architectures for AI Accelerators [0.0]
IEEE 754 浮動小数点標準は現代のコンピューティングの基盤である。 8ビットフォーマットへのシフトは、新しいハードウェアペナルティを導入した。 AetherFloat Familyはパラメータ化可能なアーキテクチャ代替品である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:31:10 GMT)
The AI Research Assistant: Promise, Peril, and a Proof of Concept [0.0]
詳細な事例研究を通じて実証的な証拠を提供する。コラボレーションによって、注目すべき機能と限界の両方が明らかになった。我々の経験から、適切な懐疑論や検証プロトコルを使用すると、AIツールは数学的発見を有意義に加速させることができることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:29:05 GMT)
Switch-Hurdle: A MoE Encoder with AR Hurdle Decoder for Intermittent Demand Forecasting [0.0]
断続的な需要は小売とサプライチェーンの予測において永続的な課題である。本稿では,Mixture-of-Experts(MoE)エンコーダとHurdleベースの確率的デコーダを統合する新しいフレームワークであるSwitch-Hurdleを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:03:19 GMT)
Stabilization of Rydberg Dissipative Time Crystals Using a Scanning Fabry Perot Interferometer Transfer Lock [0.0]
レーザー周波数の安定化は、レイドバーグの感度測定に重要である。走査型ファブリペロ干渉計を用いた小型で低コストな安定化手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 00:29:54 GMT)
Spin-Cat Qubit with Biased Noise in an Optical Tweezer Array [0.0]
Bias-tailored quantum error correcting codes (QECC) は、標準QECCよりも高いエラー閾値を提供する。スピンキャット量子ビット(英: spin-cat qubit)は、大きな核スピン-F$システムでエンコードされ、バイアス調整されたQECCの候補となる。本研究は, 偏差補正QECCの実現に向けたスピンキャット量子ビットの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:22:10 GMT)
Spiky Rank and Its Applications to Rigidity and Circuits [0.0]
スパイキーランクは新しい行列パラメータで、後者の構造と線形代数的柔軟性を組み合わせることでブロッキーランクを高める。本研究では,大きなスパイクランクは高い行列剛性を示し,そのスパイクランクの下限は深さ2ReLU回路の下位境界となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:20:00 GMT)
Spatial Phase Control of Energy and Ergotropy in Quantum Batteries [0.0]
非マルコフ量子電池におけるエネルギー貯蔵と作業抽出の制御における空間幾何学の役割について検討する。このモデルは、2つの同一の2段階のシステムが構造化導波路環境に埋め込まれており、1つのキュービットが充電器として、もう1つのキュービットが電池として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:59:28 GMT)
Soft Sequence Policy Optimization [0.0]
我々は,非政治強化学習の目的として,ソフトシーケンスポリシー最適化(SSPO)を導入する。 SSPOは、トークンレベルの確率比を超えるソフトゲーティング関数をシーケンスレベルの重要重みに組み込む。数学推論タスクにおいて,SSPOはトレーニングの安定性と性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 08:54:51 GMT)
Significance-Gain Pair Encoding for LLMs: A Statistical Alternative to Frequency-Based Subword Merging [0.0]
Significance-Gain BPE は、独立型ヌルモデルの下でz統計による凝集を測定する代替マージ基準である。検証とテストの難易度をそれぞれ13%、テストの難易度を12%削減し、検証とテストのBPCを0.9～1.0%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:29:18 GMT)
Scaling and Luescher Term in a non-Abelian (2+1)d SU$(2)$ Quantum Link Model [0.0]
ヘキサゴナル格子上の2+1次元の非アベリアSU$(2)$量子リンクモデルについて検討する。様々な素結合値に対して静的クォークポテンシャルを定め,その理論が収束していることを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:57:34 GMT)
Scaling Search Relevance: Augmenting App Store Ranking with LLM-Generated Judgments [0.0]
大規模な商用検索システムは、ユーザーが探しているものを見つけるのに役立つセッションを成功させるために、関連性を最適化する。関連性を最大化するために、行動関連性(ユーザがクリックまたはダウンロードする傾向にある)とテキスト関連性(クエリに適合する結果の意味)という2つの相補的な目的を利用する。永続的な課題は、豊富な行動関連ラベルに対する専門家が提供するテキスト関連ラベルの不足である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:11:26 GMT)
SR-TTT: Surprisal-Aware Residual Test-Time Training [0.0]
テストタイムトレーニング(TTT)言語モデルは、O(1)メモリフットプリントを持つ理論的に無限のコンテキストウィンドウを実現する。純粋なTTアーキテクチャは、正確なリコールタスクで破滅的な失敗を被る。本稿では,TTTバックボーンをロスゲートスパースメモリ機構で増強することにより,このリコール障害を解消するSR-TTTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:54:24 GMT)
Robust Helicopter Ship Deck Landing With Guaranteed Timing Using Shrinking-Horizon Model Predictive Control [0.0]
Shrinking-Horizon Model Predictive Control (SHMPC) に基づく移動船デッキにおける自律型ヘリコプター着陸のランタイムアルゴリズムを提案する。まず、全非線形ヘリコプター動力学の関連する側面を把握した適切な計画モデルが導出される。次に、SHMPCをタッチダウン制御ステージと共に使用し、乱れの有無に関わらず、所定の操作時間と関連する着陸時間を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:40:57 GMT)
Reverse CAPTCHA: Evaluating LLM Susceptibility to Invisible Unicode Instruction Injection [0.0]
逆CAPTCHA(Reverse CAPTCHA)は、大きな言語モデルが通常のテキストに埋め込まれた見えないUnicode符号化命令に従うかどうかをテストする評価フレームワークである。私たちのベンチマークでは、人間と機械を区別する従来のCAPTCHAとは異なり、モデルが人間の読み手に見えないUnicodeコントロール文字を知覚する能力ギャップを利用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:46:36 GMT)
Relational Appliances: A Robot in the Refrigerator for Home-Based Health Promotion [0.0]
キッチン・アプライアンスはしばしば、日常的な食事決定の点にある家庭内アーティファクトとして使われる。われわれはリレーショナル・アプライアンスの概念を探求する。本研究では, 冷蔵庫内に人為的なロボットヘッドを配置する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:30:49 GMT)
Regular Fourier Features for Nonstationary Gaussian Processes [0.0]
分光法は、スペクトル密度をモンテカルロ近似の確率分布として扱う。この制限を回避するために、調和可能なプロセスに対して正則なフーリエ機能を提案する。本研究では、局所定常カーネルと複素数値スペクトル密度を持つ調和可能な混合カーネルについて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:50:28 GMT)
Reflectance Multispectral Imaging for Soil Composition Estimation and USDA Texture Classification [0.0]
土壌テクスチャは、農業における水の可用性と浸食を制御し、また、地球工学における負荷の受け取り能力、変形応答、収縮・腫れリスクを制御している。本稿では, 土壌組成とUSDAテクスチャクラスを予測するための, 堅牢でフィールド展開可能なマルチスペクトルイメージング(MSI)システムと機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:12:25 GMT)
ReCoN-Ipsundrum: An Inspectable Recurrent Persistence Loop Agent with Affect-Coupled Control and Mechanism-Linked Consciousness Indicator Assays [0.0]
ReCoN-Ipsundrum は ReCoN 状態マシンを拡張した検査可能なエージェントである。我々はハンフリーの準友愛を、親しみやすい制御された景観と重複する経路選択として運用する。無報酬探索プレイでは、影響変異は局所的な構造的な調査を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:11:08 GMT)
RLShield: Practical Multi-Agent RL for Financial Cyber Defense with Attack-Surface MDPs and Real-Time Response Orchestration [0.0]
本稿では,金融サイバー防衛のための実用的マルチエージェントRLパイプラインであるRLShieldを提案する。我々は、エンタープライズアタックサーフェスを、警告、アセットエクスポージャー、サービスヘルスを要約したマルコフ決定プロセス(MDP)としてモデル化し、アクションは実際のレスポンスステップを表す。実験により、RLShieldは一定応答予算内での破壊を保ちながら、収容時間と余剰露光を減少させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 23:29:38 GMT)
Quantum diffusion for a quantum particle with a correlated Gaussian noise [0.0]
相関したガウス雑音によって駆動される量子粒子の拡散挙動について検討する。結合確率密度関数の解析解を導出し、平均二乗運動量と平均二乗変位の明示的な式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:06:19 GMT)
Quantified convergence of general homodyne measurements with applications to continuous variable quantum computing [0.0]
我々は、標準およびBBPホモダイン二次測定の収束度を、関心の二次測定値と比較して定量化する。標準パルスホモダインの評価により,これらのバウンダリの実用的妥当性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:04:10 GMT)
Privacy-Preserving Proof of Human Authorship via Zero-Knowledge Process Attestation [0.0]
ZK-PoPは、検証者が(a)シーケンシャルな作業関数連鎖が正しく計算されたこと、(b)行動特徴ベクトルがヒトの集団内にあること、(c)コンテンツ進化がインクリメンタルな人間の編集と整合していることを確認することができる構造である。我々は,ZK-PoPが計算上ゼロ知識であり,計算上は音声であり,セッション間の無リンク性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:38:19 GMT)
Optimizing Doppler laser cooling protocols for quantum sensing with 3D ion crystals in a Penning trap [0.0]
大型の3Dトラップ型イオン結晶は、量子センシングプロトコルの感度を向上させる。このような結晶のレーザー冷却を研究するために用いられる数値解析技術は、結晶中のイオンの数が増加するにつれて非効率である。我々は、ペニングトラップに蓄積された最大105ドルのイオンのレーザー冷却をシミュレートする強力な数値解析フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:30:09 GMT)
Optimization-based Unfolding in High-Energy Physics [0.0]
高エネルギー物理学において、展開とは検出器が歪んだ測定から物理観測物の真の分布を再構築する過程である。我々は古典的手法と量子互換手法の両方を用いてこの問題に対処する枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:11:34 GMT)
Operationalizing Fairness: Post-Hoc Threshold Optimization Under Hard Resource Limits [0.0]
機械学習のハイテイク領域への展開には、予測安全性とアルゴリズムフェアネスのバランスが必要である。厳密かつ厳しい容量制約の下で、安全バランス、効率、および株式を共同で確保する、ポストホックでモデルに依存しないしきい値最適化フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:56:36 GMT)
One Year After the PDPL: a Glimpse into the E-Commerce World in Saudi Arabia [0.0]
サウジアラビアの個人データ保護法は2024年に施行された。サウジアラビアの100のeコマースウェブサイトをPDPLに対して分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:56:24 GMT)
On the Limits of Interpretable Machine Learning in Quintic Root Classification [0.0]
我々は、決定木、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、勾配向上、XGBoost、シンボリック回帰、ニューラルネットワークを含む幅広い機械学習モデルをテストする。評価されたMLモデルが、生係数から離散的、人間解釈可能な数学的ルールを自律的に回復する証拠は見つからない。これらの結果は、構造化された数学的領域において、解釈容易性は純粋にデータ駆動近似よりも明確な構造的帰納的バイアスを必要とすることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:53:41 GMT)
On some signatures of Lie-Hamilton System in Quantum Hamilton Jacobi Equation [0.0]
この方程式は、リー・ハミルトン構造を持つケイリー・クライン・リッキー方程式の形で再キャストすることができる。リー対称性とリー積分の可能な表現も検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:22:30 GMT)
On De-Individuated Neurons: Continuous Symmetries Enable Dynamic Topologies [0.0]
本稿では、新しい対称性を前提としたプリミティブのクラスである等方的アクティベーション関数を活用することにより、計算のための新しい手法を提案する。タスク要求に応じて、リアルタイムの神経成長とアーキテクチャの縮小を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:47:14 GMT)
No Absolute Hierarchy of Quantum Complementarity [0.0]
ボーアの相補性の原理は、単一の実験的な配置内で特定の物理的性質への同時アクセスを禁止している。マルチコピー方式では,この階層構造が絶対的に止まることを示す。構成に依存した相補性構造を明らかにし,測定限界の構造を形成する上での絡み合いの微妙な役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:29:00 GMT)
Multidimensional Task Learning: A Unified Tensor Framework for Computer Vision Tasks [0.0]
本稿では,一般化アインシュタイン(GE-MLP)に基づく統合数学フレームワークであるMultidimensional Task Learning(MTL)について紹介する。我々は,現在のコンピュータビジョンタスクの定式化は,行列に基づく思考によって本質的に制約されていることを論じる。GE-MLPはテンソル値パラメータで操作することで,情報損失を伴わずにどの次元を保存するか,あるいは収縮するかを明確に制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:00:45 GMT)
Multi-Agent Large Language Model Based Emotional Detoxification Through Personalized Intensity Control for Consumer Protection [0.0]
本研究では,感情分析,感情調整,バランスモニタリング,パーソナライズガイドという4つのエージェントからなるマルチエージェント情報衛生システムを提案する。提案システムでは,原文へのアクセスを制限することなく,消費者の穏やかな情報受信を支援するフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:37:03 GMT)
MetaOthello: A Controlled Study of Multiple World Models in Transformers [0.0]
Othelloがニューラルネットをプレイする以前の実験は、ワールドモデル学習をテストするが、単一のルールセットを持つ単一のゲームに集中する。共有構文を持つOthello変種を制御したスイートであるMetaOthelloを紹介した。混合ゲームデータに基づいてトレーニングされたトランスフォーマーは、キャパシティを独立したサブモデルに分割しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:28:09 GMT)
Make It Hard to Hear, Easy to Learn: Long-Form Bengali ASR and Speaker Diarization via Extreme Augmentation and Perfect Alignment [0.0]
Lipi-Ghor-882は、882時間のマルチスピーカーBengaliデータセットである。 ASRでは、生データスケーリングが非効率であることを示し、代わりに、合成音響劣化と組み合わせた完全整合アノテーションを用いた微調整を目標とした。話者ダイアリゼーションでは、この複雑なデータセットでは、グローバルなオープンソースステート・オブ・ザ・アートモデルのパフォーマンスが驚くほど低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:59:24 GMT)
MSINO: Curvature-Aware Sobolev Optimization for Manifold Neural Networks [0.0]
本稿では,リーマン多様体上で定義されたニューラルネットワークの曲率を考慮した学習フレームワークであるMSINOを紹介する。我々は、多様体ソボレフ滑らか度定数を持つ Descent Lemma を生成する幾何依存定数を導出する。 MSINOは、曲率と輸送されたジャコビアンを明示的に追跡するトレーニングタイム保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:27:00 GMT)
LineGraph2Road: Structural Graph Reasoning on Line Graphs for Road Network Extraction [0.0]
LineGraph2Roadは、構築されたグローバルだがスパースなユークリッドグラフにおいて、エッジ上のバイナリ分類として定式化することで接続性予測を改善するフレームワークである。都市スケール,SpaceNet,Global-scaleの3つのベンチマークで評価し,TOPO-F1とAPLSの2つの主要な指標で最先端の結果が得られたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:02:44 GMT)
Lifecycle-Integrated Security for AI-Cloud Convergence in Cyber-Physical Infrastructure [0.0]
AIガバナンス、クラウドセキュリティ、産業制御システムの標準は、統一された執行なしに交差する。 i) 明示的な攻撃能力層を中心に構築されたライフサイクルステージの脅威分類にこれらのフレームワークを合成し、(ii) セキュアデータファクトリ、強化モデルサプライチェーン、ランタイムガバナンス層にまたがる統一参照アーキテクチャを提案し、(iii) ハイブリッドトランスミッションシステムオペレーターシナリオであるGrid-Guardを通じてケーススタディを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:32:46 GMT)
Learning-based Multi-agent Race Strategies in Formula 1 [0.0]
本稿では,マルチエージェントレース戦略最適化のための強化学習手法を提案する。エージェントは、エネルギー管理、タイヤ劣化、空気力学的相互作用、ピットストップ決定のバランスをとることを学ぶ。その結果, エージェントは対戦相手に応じてピットタイミング, タイヤ選択, エネルギー配分に適応することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:41:29 GMT)
Large Language Models are Algorithmically Blind [0.0]
大規模言語モデル (LLM) は目覚ましい知識を示すが、計算過程を推論する能力はいまだによく分かっていない。大規模アルゴリズムの実行から得られた地中真理に対して,8つのフロンティアLSMを評価し,系統的,ほぼ完全に失敗することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 04:36:33 GMT)
Interactive Medical-SAM2 GUI: A Napari-based semi-automatic annotation tool for medical images [0.0]
Interactive MedicalSAM2 GUIは、2Dおよび3D画像の半自動アノテーションのためのオープンソースのデスクトップアプリケーションである。 3Dボリュームをスライスシーケンスとして扱うことにより、ボックス/ポイントプロンプトとSAM2の伝搬が統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:05:57 GMT)
Integrability breaking in semiclassical strings in Koopman-Krylov space [0.0]
可積分弦力学の可積分変形がスペクトル重みの特徴的な再分配をいかに引き起こすかを検討する。非可積分半古典解の3つのクラスにまたがるクープマン・クリロフ診断について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:00:00 GMT)
Information and coherence as resources for work extraction from unknown quantum state and providing quantum advantages [0.0]
標準的な熱力学プロトコルでは、浴槽温度における初期状態と対応するギブス状態との間の自由エネルギー差によって最大作業が与えられる。情報はクローズド量子システムにおける仕事の抽出を制限しますか? エルゴトロピーはユニタリ演算によって抽出可能な最大作業量を定量化するが、量子状態の完全な知識を仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:30:21 GMT)
Inferential Mechanics Part 1: Causal Mechanistic Theories of Machine Learning in Chemical Biology with Implications [0.0]
このシリーズは、化学理論、生物学的理論、確率理論、因果関係の融合を探求し、自然科学における機械学習の現在の因果的欠陥を修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:09:16 GMT)
Image-Based Classification of Olive Species Specific to Turkiye with Deep Neural Networks [0.0]
効率的なNetB0モデルは94.5%の精度で最適な性能を示した。ディープラーニングに基づくシステムは、オリーブ種を高精度に分類するための効果的なソリューションを提供する。本手法は, 農作物の自動識別や品質管理などの分野への応用に有意な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:58:04 GMT)
Ideal random quantum circuits pass the LXEB test [0.0]
雑音のないランダム量子回路は、高い確率で線形クロスエントロピーベンチマークテストに合格する。確率回路出力確率分布の尾部は,ほぼ四進深度でポーター・トーマスに類似し始めることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:10:38 GMT)
Hyperbolic and Semi-Hyperbolic Floquet Codes for Photonic Quantum Computing [0.0]
我々は,8,3$,10,3$,および12,3$のテッセルレーションから,双曲的および半双曲的フロケット符号を構築する。 10,3ドルと12,3ドルのファミリーは、双曲的なフロッケのコードに新しい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:51:08 GMT)
HELMLAB: An Analytical, Data-Driven Color Space for Perceptual Distance in UI Design Systems [0.0]
HELMLABはUI設計システムのための72パラメータ分析カラー空間である。 COMBVDデータセット(3,813色対)では、HELMLABは、CIEDE2000 (29.18)から20.4%削減した23.22のSSTRESSを達成した。ガミュートマッピング,デザイントーケンエクスポート,ダーク/ライトモード適応ユーティリティは,Webおよびモバイルデザインシステムで使用するために組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:52:42 GMT)
HATL: Hierarchical Adaptive-Transfer Learning Framework for Sign Language Machine Translation [0.0]
手話機械翻訳は、聴覚障害者と聴覚障害者のコミュニケーションを橋渡しすることを目的としている。 SLMTの既存の移動学習アプローチは静的であり、しばしば過度に適合する。本稿では,階層型適応移動学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:22:42 GMT)
Ground state and persistent oscillations in the quantum East model [0.0]
$-inftys0$の範囲では、エッジコヒーレントな積状態は、大きさに依存しないエネルギーギャップによって分離された2つの固有状態と重なる。これらの振動は境界物理学に由来するもので、量子多体傷や超キューブのようなフォック空間機構とは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:00:01 GMT)
Gravitational decoherence and recoherence of a composite particle: the interplay between gravitons and a classical Newtonian potential [0.0]
フラビトンとシステムの内的自由度との相互作用は、長期的限界においてデコヒーレンスを必然的に引き起こすことを示す。また、このメカニズムは古典的ニュートンポテンシャルとの相互作用によってわずかに遅くなることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:24:47 GMT)
Geometric control of maximal entanglement via bound states in the continuum [0.0]
連続体(BiCs)における境界状態は、散逸性開系を破壊的干渉によって効果的に閉じた量子部分空間に変換する。 2つの同一の巨大原子が1次元の導波路に結合し、最大エンタングルド原子状態と一致するBICをサポートすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:07:52 GMT)
Generating entangled polaritonic condensates by pumping with entangled pairs of photons [0.0]
光子対の共振励起に曝露された2つの単一モードの均一な偏光コンデンサットの定常状態について検討した。 2つのエキシトン-ポラリトン凝縮系における絡み合い寿命の推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:13:18 GMT)
Gaussian mode coupling of spectrally broadband photons from bulk spontaneous parametric down-conversion: A spatial-spectral mode analysis of fiber coupling [0.0]
自発的なパラメトリックダウンコンバージョンに基づく光子源は、実験的な量子光学と量子技術の中心である。スペクトル空間非分離性がSPDC排出の収集確率, 棚上げ効率, 純度にどのように影響するかを示す。このフレームワークは、バルク結晶光子源の理解と工学のための定量的かつ予測的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:13:11 GMT)
Full Single-Quantum Control of Particles in Penning Traps for Symmetry Tests at the Quantum Limit [0.0]
BASEコラボレーションは、高い精度でアンチマターシステムを測定することを目的としている。本稿では,提案手法の概要とプロジェクトの現状について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:38:58 GMT)
From Shallow Bayesian Neural Networks to Gaussian Processes: General Convergence, Identifiability and Scalable Inference [0.0]
ガウス過程(GP)への接続による浅ベイズニューラルネットワーク(BNN)のスケーリング限界について検討する。まず, BNN から GP への一般収束結果を事前定式化に使用する仮定を緩和し, 限定GP モデルの代替パラメータ化を比較する。入力設計において,正の定性や厳密かつ実用的な識別性を含む重要な特性を特徴付ける。計算のために,Nystrm近似を用いた拡張性のある最大値(MAP)トレーニングと予測手法を開発し,Nystrmランクとアンカー選択がコスト-精度取引をどのように制御するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 00:02:54 GMT)
From QED$_3$ to Self-Dual Multicriticality in the Fradkin-Shenker Model [0.0]
2+1次元のフラドキン・シェンカー$mathbb Z$ gauge-Higgs格子モデルを考える。その相図は、ギャップのない、相互に非局所的な電気および磁気粒子を持つ多臨界CFTを含む。大規模なN_f$展開を用いて演算子のスケーリング次元を計算し、創発的選択規則との一致を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:00:00 GMT)
Frequency-Ordered Tokenization for Better Text Compression [0.0]
MethodはByte Pairでテキストをトークン化する。結果を可変長整数でエンコードし、任意の標準圧縮機に渡す。 enwik8(100MBウィキペディア)では、zlibが7.08ポイント(pp)、LZMAが1.69pp、zstdが0.76pp改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:53:48 GMT)
Forecasting Antimicrobial Resistance Trends Using Machine Learning on WHO GLASS Surveillance Data: A Retrieval-Augmented Generation Approach for Policy Decision Support [0.0]
抗微生物抵抗性(AMR)は、2050年までに年間1000万人が死亡すると予想される世界的な危機である。本稿では,AMRトレンド予測とエビデンスに基づく政策決定支援のための2成分フレームワークを提案する。 XGBoostは7.07%のMAEと0.854のR-squaredで最高性能を達成し、ナイーブベースラインを83.1%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 06:45:08 GMT)
Fair feature attribution for multi-output prediction: a Shapley-based perspective [0.0]
本稿では,Shapleyフレームワーク内の複数出力予測器に対する特徴属性の公理的特徴付けを行う。古典的なシェープリー公理をベクトル値の協調ゲームに拡張することにより、効率、対称性、ダミープレーヤ、および加算性を満たす任意の帰属規則が出力全体にわたって成分的に必然的に分解されなければならないことを示す剛性定理を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:22:08 GMT)
FHIRPath-QA: Executable Question Answering over FHIR Electronic Health Records [0.0]
患者固有のQAのための最初のオープンデータセットとベンチマークであるFHIRPath-QAを紹介する。このデータセットは、患者と臨床の言葉遣いにおいて14万以上の自然言語の質問と、検証されたFHIRPathクエリと回答とをペアリングする。以上の結果から,テキスト・トゥ・FHIRPath合成は,安全,効率的,相互運用可能な消費者健康アプリケーションのための実用的な基盤として機能する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:14:21 GMT)
Excited-state quantum phase transitions and chaos in a three-level Lipkin model [0.0]
励起状態量子相転移(ESQPT)は2レベルモデルで広く研究されている。本研究では,3レベルリプキン-メシュコフ-グリックモデル内のESQPTについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:38:31 GMT)
Eve's forgery probability from her false acceptance probability: interactive authentication, Holevo information and the min-entropy [0.0]
ノイズの多い量子チャネル上のプロトコルは、単一の統一セキュリティしきい値に依存することを示す。適切な選択された2つのユニバーサル関数で偽の受理確率をバウンドすることで、所望のセキュリティしきい値を得る。その結果、プロトコルは$$-secure(約$>0$)だけでなく、偽造やキーリークに対して構成可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:41:28 GMT)
Equal-spin and opposite-spin density-density correlations in the BCS-BEC crossover: Gauge Symmetry, Pauli Exclusion Principle, Wick's Theorem and Experiments [0.0]
スピン依存密度密度相関をBCSからボース系へ, ゼロ温度で2次元で検討した。本研究は,集合励起と多粒子散乱を含む2粒子既約寄与が実験記述に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:58:30 GMT)
Efficient evaluation of fundamental sensitivity limits and full counting statistics for continuously monitored Gaussian quantum systems [0.0]
一般化マスター方程式(GME)は、オープンまたは継続的に監視される量子システムの特性を計算するのに便利なツールである。両側のマスター方程式は環境状態の忠実度と量子フィッシャー情報(QFI)をもたらす。タイル付きマスター方程式は、量子ジャンプと拡散測定の完全なカウント統計を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:09:46 GMT)
Effective sample size approximations as entropy measures [0.0]
文献で使用されるESS表現と2つのエントロピー族,レニー族とツァリス・エントロピーの関係を示す。我々は、ハギンス・ロイ家のすべてのESS関数が、望ましい理論条件をすべて満たしていることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:48:33 GMT)
Effective Repulsive Action of Gravitational Quantum Superpositions Under Postselection [0.0]
我々は、プローブ質量がそれと相互作用している間に、異なる空間状態の量子重ね合わせでソース質量が準備される状況を考える。これは、プローブ質量に作用する重力力の量子重ね合わせであり、従って、時空が量子重ね合わせに存在するという事実を意味する。スピン軸受ナノ結晶を用いた潜在的実験的実装について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 07:41:29 GMT)
ESAA: Event Sourcing for Autonomous Agents in LLM-Based Software Engineering [0.0]
本稿では,ESAA(Event Sourcing for Autonomous Agents)アーキテクチャについて述べる。アーキテクチャは、イベントソーシングパターンにインスパイアされた、認知意図とプロジェクトの状態突然変異を分離する。 2つのケーススタディは、アーキテクチャを検証し、単一エージェントのシナリオを超えたアーキテクチャのスケーラビリティの実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 16:45:59 GMT)
Dynamic Level Sets [0.0]
数学の概念は、2012年の論文 Turing Incomputable Computation で暗黙的に特定され分析される。動的レベル集合と呼ばれるこの概念は、力学系、トポロジー、計算可能性理論に関する標準的な文献における数学的概念とは異なっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 02:09:43 GMT)
Doubly Adaptive Channel and Spatial Attention for Semantic Image Communication by IoT Devices [0.0]
モノのインターネット(IoT)ネットワークは、限られた通信帯域幅、制限された計算とエネルギー資源、高度にダイナミックな無線チャネル条件など、重大な課題に直面している。 DJ SCCは画像のセマンティック通信を可能にするために提案されている。 DJ SCCは、DNNをトレーニングするために提案されているが、現在のSNRをチャネルワイドアテンションメカニズムの一部として供給する。送信機と受信機の両方で2つの適応チャネルワイドおよび空間アテンションモジュールを同時に利用することでADJ SCCを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:29:42 GMT)
Don't let the information slip away [0.0]
YOLOシリーズの検出器は、CNNベースの物体検出モデルの中で最もよく知られている。変圧器を用いた物体検出モデルは優れた性能を示した。本稿では,最先端の成果を得られるアソシエーションDETRと呼ばれるオブジェクト検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:58:41 GMT)
Detecting Cognitive Signatures in Typing Behavior for Non-Intrusive Authorship Verification [0.0]
AI生成テキストの普及により、信頼性の高いオーサシップ検証の必要性が高まっているが、現在のアウトプットベースのメソッドはますます信頼できないものになっている。通常のタイピングインタフェースは、キーストロークタイミングにおけるリッチな認知的シグネチャ、測定可能なパターンを捉え、実際の構成の計画、翻訳、修正の段階を反映する。本稿では、既存の書き込みインターフェース内で動作し、プライバシを保護するためにタイミングメタデータのみを収集する非侵入的検証フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:02:55 GMT)
Deep ensemble graph neural networks for probabilistic cosmic-ray direction and energy reconstruction in autonomous radio arrays [0.0]
超高エネルギー宇宙線の到着方向とエネルギーを正確に再構成する手法を開発した。この方法では、トリガアンテナはグラフ構造として表現され、グラフニューラルネットワーク(GNN)の入力として機能する。この方法では、シミュレーションデータに対して0.092の角分解能と16.4%の電磁エネルギー再構成分解能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:29:48 GMT)
DRESS: A Continuous Framework for Structural Graph Refinement [0.0]
我々は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開発した。 DRESSはノード削除部分グラフ$G setminus v$で動作し、フレームワークをケリー・ウラムの再構成予想に接続する。ベンチマークグラフでは1-WLと3-WLをどちらも上回り,$mathcalO(n4)$計算コストを抑えることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:10:20 GMT)
D-FINE-seg: Object Detection and Instance Segmentation Framework with multi-backend deployment [0.0]
D-FINE-セグ(D-FINE-seg)は、D-FINEのインスタンスセグメンテーション拡張で、軽量マスクヘッド、ボックストリミングされたBCEとダイスマスクの損失を含むセグメンテーション対応のトレーニング、補助マスクの監視と装飾マスクの監視、ハンガリーの適合コストの追加。データセット上では、D-FINE-segは競合レイテンシを維持しながら、統合されたFP16エンドツーエンドベンチマークプロトコルの下で、Ultralytics YOLO26よりもF1スコアを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:26:49 GMT)
Cybersecurity of Teleoperated Quadruped Robots: A Systematic Survey of Vulnerabilities, Threats, and Open Defense Gaps [0.0]
四輪車には、動的安定性の制約、歩行依存の脆弱性ウィンドウ、実質的な運動エネルギー、オペレータ認知負荷の増大など、異なるセキュリティ上の課題がある。この調査は、相互レビューされた文献と脆弱性の開示を合成し、遠隔操作された四足歩行システムに対するサイバーセキュリティの脅威、結果、および対策の包括的分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 11:56:28 GMT)
Coupling-energy driven pumping through quantum dots: the role of coherences [0.0]
外部共鳴トンネルとコヒーレンスが量子ドットを介して励起される電子に与える影響について検討する。クーロン相互作用が存在しない場合、任意の強いトンネル結合の正確な解を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:15:02 GMT)
Correcting Human Labels for Rater Effects in AI Evaluation: An Item Response Theory Approach [0.0]
本稿では,人間の判断による結論の信頼性と妥当性を向上させるため,心理測定レーダモデルをAIパイプラインに統合する。本研究では, レーダ重大度に対する調整が, 要約品質の補正された推定値をいかに生み出すかを示す。この視点は、AI開発と評価のためのより堅牢で解釈可能な、構成整合したプラクティスへの道のりを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:35:36 GMT)
Control of Multipartite Entanglement through Anisotropy against Thermal Noise [0.0]
熱スピン浴と相互作用する異方性XXZスピン鎖における多粒子絡みの開系力学について検討した。解析により, 系の異方性を調整することにより, 低温でのマルチパーティイト絡み合いの堅牢性を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） (Thu, 26 Feb 2026 09:56:53 GMT)
Coherence squeezing in optical interference [0.0]
二重スリット干渉における光コヒーレンススクイーズの概念を導入する。我々は,このようなスキューズを示す状態を解析し,その強度縁の大きさや位置の不確実性を示す。我々の研究は、コヒーレンスを位相、振幅、偏光を補完する基本的な自由度として認識し、量子エンハンス干渉計の恩恵を受ける可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:11:50 GMT)
Beyond Single-Shot Fidelity: Chernoff-Based Throughput Optimization in Superconducting Qubit Readout [0.0]
シングルショット忠実度は超伝導量子ビット読み出しの標準ベンチマークであるが、量子状態の認証に必要な壁面時間を直接最小化するものではない。我々は,測定記録を通信チャネルとして扱うことにより,分散読み出しの情報理論記述を開発する。単一ショットの忠実度を最大化する統合時間と、認定時間を最大化する時間との間には、一貫した分離がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:36:23 GMT)
Automated Vulnerability Detection in Source Code Using Deep Representation Learning [0.0]
我々は、Cコードのバグをうまく識別できる畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。 2つの補完的なデータセットを使ってモデルをトレーニングしました。また、我々は、偽陽性率の低い複雑なコードで本当の脆弱性を見つけることができるカスタムLinuxカーネルデータセットを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 15:35:17 GMT)
Automated Dose-Based Anatomic Region Classification of Radiotherapy Treatment for Big Data Applications [0.0]
ソフトウェアはDICOMファイルを大まかに処理し、118の構造を6つの領域に分割するためにディープラーニングを利用する。このアルゴリズムは109の専門的ラベル付きケースを用いて洗練され、100の連続的な臨床計画で検証された。 100プランのテストデータセットでは、アルゴリズムが実行精度91%(すべての専門家ラベルと順序をマッチング)、Top-2(順序に関係なく上位2つの専門家リージョンをマッチング)、および95%Top-1(主要専門家ラベルをマッチング)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:38:46 GMT)
Automated Discovery of Improved Constant Weight Binary Codes [0.0]
一定の重み付きバイナリコードは$n$-bitのバイナリコードワードから成り、それぞれに正確に一致する。 w ビットは 1 に等しいので、任意の 2 つの符号語は少なくともハミング距離である。 $A(n,d,w)$ はパラメータ $n,d,w$ を持つ定数重バイナリコードの最大サイズである。我々は、$(n,d,w)$の24の値に対して$(n,d,w)$ 6 leq d leq 18$ と $18 le を新たに構築することで、$A(n,d,w)$に改善された下位境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:06:07 GMT)
Analogue many-body gravitating quantum systems with a network of dipolar Bose-Einstein condensates [0.0]
ニュートン政権における量子力学と一般相対性理論の界面の操作的プローブは、有効量子ビット-量子イジング結合の観点から共通の記述を共有している。ここでは、2つのパラダイムを相互作用する$(N+1)$レベルの原子アンサンブルと粒子数との相互作用$N$に一般化する。多体増強は信号対雑音を高め、効果的な相互作用率を高め、重力によって引き起こされた絡み合いやデコヒーレンスの観察を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 18:27:18 GMT)
An automatic counting algorithm for the quantification and uncertainty analysis of the number of microglial cells trainable in small and heterogeneous datasets [0.0]
そこで我々は,ラット腰部脊髄断面積における微小グリア細胞の数測定に,細胞検出を省略して取り組む。非パラメトリックで非線形な自動カーネルカウンタを設計する。人工と実のデータセットによる異なる数値実験は、非常に有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:13:43 GMT)
An Explainable Ensemble Framework for Alzheimer's Disease Prediction Using Structured Clinical and Cognitive Data [0.0]
本研究は、個人をアルツハイマー病または非アルツハイマー病と分類するために設計された説明可能なアンサンブル学習フレームワークを紹介する。このフレームワークには厳格な前処理、高度な機能エンジニアリング、SMOTE-Tomekハイブリッドクラスバランシング、最適化されたモデリングが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:12:35 GMT)
Agency and Architectural Limits: Why Optimization-Based Systems Cannot Be Norm-Responsive [0.0]
AIシステムは、標準によって管理されるという前提の下で、ハイステークな状況にますますデプロイされている。本稿では、RLHF(Reinforcement Learning)を用いて学習した最適化に基づくシステムに対して、仮定が無効であることを実証する。我々は、真の機関は2つの必要かつ共同で十分な建築条件を必要とすると断定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 17:16:17 GMT)
Addressing Climate Action Misperceptions with Generative AI [0.0]
気候に敏感な人でさえ、どの行動が二酸化炭素排出量を最も減少させるかについての誤解を抱くことが多い。気候知識を備えた大規模言語モデル(LLM)による気候行動の議論が,より正確な知覚を促進するかどうかを検討するため,1201名の気候意識者を募集した。パーソナライズされた気候 LLM は、気候行動の影響に関する知識が増大し、影響のある行動を採用する意図が強まった唯一の条件であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 03:03:01 GMT)
Active Value Querying to Minimize Additive Error in Subadditive Set Function Learning [0.0]
未知の部分加法(またはそのサブクラス)集合関数を加法誤差に対して近似する問題について検討する。筆者らの貢献は3つある: (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i)) (i) (i) (i) (i) (i)) (i) (i) (i) (i)) (i) (i) (i) (i)) (i)) (i) (i) (i)) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i)) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i)) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i)) (i) (i) (i)
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 22:21:26 GMT)
A robust method to reach the motional quantum regime of (anti-)protons in cryogenic multi-Penning traps [0.0]
共鳴レーザー冷却は精密分光法と量子状態制御の鍵となる概念である。本研究では, 潜在的な井戸の非調和性は, 冷却過程を通じて共振状態の維持を防止することができることを示す。この手法により、低温から運動の量子状態に至るまでの効率的な冷却が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 10:06:38 GMT)
A note on the area under the likelihood and the fake evidence for model selection [0.0]
不適切な先行性は、ベイズ証拠の計算に許されていない:$Z=p(bf y)$(つまり、限界確率) 特定の種類のモデル選択問題に適用可能であることを示す。数値実験も提供され、すべての前のステートメントを確認してチェックする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:01:50 GMT)
A TEE-Based Architecture for Confidential and Dependable Process Attestation in Authorship Verification [0.0]
我々は,Trusted Execution Environments(TEEs)における継続的プロセス検証エビデンス収集のための最初のアーキテクチャを提案する。我々は,ソフトウェアチャネルの整合性(Tier1)からハードウェアバウンド入力(Tier3)までの段階的な入力保証を備えた,信頼反転敵に対するハードウェアベースタンパ抵抗を提供する。我々は、TEEクラッシュ、ネットワークパーティション、エンクレーブマイグレーション間のチェーン整合性を維持するレジリエントエビデンスチェーンプロトコルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 20:17:52 GMT)
A Software-Defined Testbed for Quantifying Deauthentication Resilience in Modern Wi-Fi Networks [0.0]
音声認識攻撃に対するWi-Fiレジリエンスを測定するためのソフトウェア定義テストベッドを導入する。我々は,オープンネットワーク,WPA1,PMFのないWPA2,PMF付きWPA2,WPA3の5つの無線セキュリティ構成を実験的に評価した。 PMFのないオープンネットワーク, WPA1, WPA2は難聴化に対して完全に脆弱であったが, PMFおよびWPA3によるWPA2に対する攻撃は成功しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 21:33:56 GMT)
A Reversible Semantics for Janus [0.0]
本論では, 従来と同等でありながら, 実際に可逆性を持つ新規な小ステップ意味論を提案する。これは、ハイレベルなプログラミング言語の"プログラムカウンタ"に基づいた意味論を定義するという非自明な挑戦を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 09:39:41 GMT)
A Perspective on Open Challenges in Deformable Object Manipulation [0.0]
変形可能なオブジェクト操作(DOM)は、医療、製造、食品加工など、ロボット工学における重要な課題である。本稿では,オクルージョン処理やタスクの一般化,スケーラブルでリアルタイムなソリューションといった重要な課題に焦点をあてて,DOMにおける技術の現状を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 13:39:30 GMT)
A Mathematical Theory of Agency and Intelligence [0.0]
システムがデプロイする総情報のどれ程が、その観察、行動、結果の間で実際に共有されているかを示す。この共有分数、つまり分岐予測可能性 P は、第一原理から導かれるあらゆる相互作用に固有のものであることを証明します。我々は、Pをリアルタイムで監視し、適応的でレジリエントなAIの前提条件を確立するフィードバックアーキテクチャを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 01:26:21 GMT)
A Holistic Framework for Robust Bangla ASR and Speaker Diarization with Optimized VAD and CTC Alignment [0.0]
本稿では,Banglaコンテンツの拡張に特化して構築されたロバストなフレームワークを提案する。提案手法は,Voice Activity Detection(VAD)最適化とConnectionist Temporal Classification(CTC)セグメンテーションを利用する。複雑なマルチスピーカ環境におけるパフォーマンスギャップを埋めることによって、この作業は、実世界の長期のBangla音声アプリケーションにスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:26:04 GMT)
A High-Throughput AES-GCM Implementation on GPUs for Secure, Policy-Based Access to Massive Astronomical Catalogs [0.0]
大規模な天文学調査は、効率的で安全なアクセスを必要とする大量の画像カタログを生成する。本稿では, AES-GCM認証プロトコルのGPU高速化実装に, きめ細かいアクセス制御のためのフレキシブルなポリシーエンジンを統合するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 14:54:24 GMT)
A Boundary-Metric Evaluation Protocol for Whiteboard Stroke Segmentation Under Extreme Imbalance [0.0]
境界対応メトリクスと細いサブセットの株式分析は、損失関数のランク付けと隠されたトレードオフの公開方法を変える。 DeepLabV3-MobileNetV3モデルでは5つの損失がそれぞれ3回トレーニングされ、12のホールドアウトイメージで評価される。オーバーラップベースの損失は、クロスエントロピーでF1を20ポイント以上改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 05:16:18 GMT)
2G2T: Constant-Size, Statistically Sound MSM Outsourcing [0.0]
マルチスカラー乗算(マルチスカラー乗算、英: Multi-scalar multiplication、MSM)は、離散対数暗号において支配的な計算カーネルである。 MSMを信頼できないサーバにアウトソーシングするためのプロトコルである2G2Tを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 19:44:37 GMT)