Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

The Eleventh NTIRE 2026 Efficient Super-Resolution Challenge Report [122.8]
本稿では,NTIRE 2026の高効率単一像超解像問題について概説する。この課題の目的は、ランタイム、パラメータ、FLOPなどの1つまたは複数の側面を減らすネットワークを考案することである。この挑戦には95人の登録参加者が参加し、15チームが有効な応募を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:17:26 GMT)
InCoder-32B-Thinking: Industrial Code World Model for Thinking [110.6]
InCoder-32B-Thinkingは、エラー駆動型Chain-of-Thought(ECoT)合成フレームワークのデータに基づいてトレーニングされている。 ECoTは、マルチターン対話と環境エラーフィードバックから思考内容を合成し、推論連鎖を生成する。 InCoder-32B-Thinkingは、すべてのドメインでトップレベルのオープンソース結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:06:25 GMT)
Olmo Hybrid: From Theory to Practice and Back [108.4]
ハイブリッドモデルは, 変圧器と線形RNNの表現性を継承するだけでなく, 両方以上のタスクを表現できることを示す。また,Olmo HybridはOlmo 3よりも高い性能を示し,プレトレーニングおよび中間トレーニングの評価を行った。この結果から,注目層と繰り返し層を混合したハイブリッドモデルが,言語モデリングパラダイムの強力な拡張となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:36:34 GMT)
Correct Answers from Sound Reasoning: Verifiable Process Supervision for Language Models [94.7]
本稿では,予測精度と推論品質を協調的に最適化する検証済み領域の学習後フレームワークを提案する。我々は,エンジン信号に対して推論ステップを確定的に検証できる制御テストベッドであるチェスのVPSを評価する。 VPSは、推論品質を著しく向上させながら精度を保ち、勝利率エラーを最大30%削減し、一貫性をほぼ飽和状態に回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:19:46 GMT)
Joint Prediction of Human Motions and Actions in Human-Robot Collaboration [81.2]
我々は,人間の行動と行動の共役推定と予測のための階層的枠組みであるtextsfMA-HERPを紹介した。本研究では, 筋骨格シミュレーションを用いて, 騒音下での正確な動き予測と頑健な動作推定を示す予備的な実験評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:40:07 GMT)
CoME-VL: Scaling Complementary Multi-Encoder Vision-Language Learning [79.1]
CoME-VLは、対照的に訓練された視覚エンコーダと自己教師型DINOエンコーダを統合するモジュラーフュージョンフレームワークである。提案手法は,RefCOCOのベースライン上での精度を高いマージンで向上させながら,検出のための最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:59:51 GMT)
PolyReal: A Benchmark for Real-World Polymer Science Workflows [76.9]
PolyRealは、現実世界の科学的実践に基づく新しいベンチマークだ。 1)知識応用,(2)実験室の安全分析,(3)実験機構推論,(4)生データ抽出,(5)性能とアプリケーション探索の5つの重要な機能を網羅している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:05:30 GMT)
Are Finer Citations Always Better? Rethinking Granularity for Attributed Generation [75.3]
その結果, 微粒化は, 最も優れた粒度に比べて, 属性品質を16～276%低下させることがわかった。分析の結果,詳細な(文レベルの)引用は,主張に答えるために証拠を帰属させるために必要な意味的依存関係を阻害することがわかった。厳密には、引用-最適粒度は、回答の正しさを保ったり改善したりしながら、帰属品質を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:30:09 GMT)
SDesc3D: Towards Layout-Aware 3D Indoor Scene Generation from Short Descriptions [71.5]
短いテキスト記述を前提とした室内3次元シーン生成は,インタラクティブな3次元環境構築に有望な道を提供する。既存の作品は、そのような意味的凝縮の場合、身体的妥当性の低下と詳細性の不足に悩まされている。 SDesc3Dは,マルチビュー構造と地域機能を考慮した,短文条件付き屋内シーン生成フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:20:41 GMT)
Do Audio-Visual Large Language Models Really See and Hear? [66.9]
我々は音声と視覚機能がどのように進化し、最終的なテキスト出力を生成するためにAVLLMの異なる層を融合するかを分析する。 AVLLMの基本的なモダリティバイアスを明らかにし、マルチモーダルLLMがオーディオとビジョンをどのように統合するかに関する新しい力学的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:48:49 GMT)
EvaNet: Towards More Efficient and Consistent Infrared and Visible Image Fusion Assessment [63.9]
画像融合研究において評価は不可欠であるが、既存の指標のほとんどは、適切な適応なしに他の視覚タスクから直接借用されている。画像融合に適した統合評価フレームワークを提案する。我々の学習に基づく評価パラダイムは、様々な標準画像融合ベンチマークにおいて、優れた効率(最大1000倍高速)とより優れた一貫性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:12:16 GMT)
Cooking Up Risks: Benchmarking and Reducing Food Safety Risks in Large Language Models [63.7]
大規模言語モデル(LLM)は、食糧準備や健康関連ガイダンスなど、日常的な業務のためにますます多くデプロイされている。これらのリスクにもかかわらず、現在のLLMと安全ガードレールは、ドメイン固有の食品の危険に合わせた厳格なアライメントを欠いている。 FDAガイドラインに基づく3,339のクエリからなる最初の総合的なベンチマークであるFoodGuardBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:46:12 GMT)
EMS: Multi-Agent Voting via Efficient Majority-then-Stopping [63.0]
推論効率を向上させるために,EMS(Efficient Majority-then-Stopping)を提案する。 EMSはタスク認識の信頼性に基づいてエージェントを優先順位付けし、大多数が達成された時点で推論パイプラインを終了する。 EMSは、呼び出しされたエージェントの平均数を32%減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:29:50 GMT)
Verbalizing LLMs' assumptions to explain and control sycophancy [62.9]
LLMは、真のアセスメントを提供するのではなく、"am I in the wrong? LLMからこれらの仮定を抽出するフレームワークであるVerbalized Assumptionsを提案する。我々の研究は、梅毒のメカニズムとしての仮定の新たな理解に貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:15:43 GMT)
Evaluating the Formal Reasoning Capabilities of Large Language Models through Chomsky Hierarchy [62.3]
SOTA LLMが形式言語の構造的・階層的複雑性を把握できるかどうかは不明である。 ChomskyBench はchomsky Hierarchy のレンズを通して LLM を体系的に評価するためのベンチマークである。 ChomskyBenchは、各レベルで機能をテストするように設計された、言語認識と生成タスクの包括的なスイートで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:06:39 GMT)
Sociodemographic Biases in Educational Counselling by Large Language Models [61.3]
本研究では,Large Language Models(LLMs)における社会デマトグラフィーバイアスについて検討する。多様な状況下で生徒を記述した900のヴィグネットに関する質問に答える6つのLDMからの回答を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:08:22 GMT)
The Tool Illusion: Rethinking Tool Use in Web Agents [60.5]
我々は、広範囲かつ慎重に制御された研究を通じて、Webエージェントにおけるツールの使用を再考する。いずれの結論も事前の結論を再検討し, より広範な証拠で他の結論を補完した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 21:18:26 GMT)
Evolutionary Search for Automated Design of Uncertainty Quantification Methods [59.5]
大規模言語モデルの不確実性定量化(UQ)手法は、主にドメインの知識と複雑さに基づいて手作業で設計される。 LLMによる進化的探索を応用して,Pythonプログラムに代表される教師なしUQを自動的に検出する。以上の結果から,LLMを用いた進化探索は,自動で解釈可能な幻覚検出器の設計において有望なパラダイムであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 21:41:41 GMT)
Heterogeneous Consensus-Progressive Reasoning for Efficient Multi-Agent Debate [58.7]
マルチエージェント・ディベート(英: Multi-Agent Debate、MAD)は、複数のエージェントが推論および反復的批判サイクルの生成を通じて、反復的にソリューションを洗練する協調的なフレームワークである。本研究は,HCP-MADのための不均一なコンセンサス・プログレッシブ推論を導入する。 HCP-MADは3段階のプログレッシブ推論機構を用いて、様々なタスク複雑度にまたがる適応的なソリューションを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:58:59 GMT)
How Annotation Trains Annotators: Competence Development in Social Influence Recognition [58.3]
本研究では,社会的影響認識の過程における能力の観点から,アノテータの作業品質の変化について検討する。この研究は、専門家と非専門家の両方を含む5つのグループから25人の注釈係が参加し、1,021の対話のデータセットに注釈を付けた。その結果,アノテータの自己認識能力と自信の増大が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:32:57 GMT)
Self-Distilled RLVR [57.4]
特権教師からのみ派生した学習信号が,情報漏洩と不安定な長期学習をもたらすことを示す。 textbfSelf-textbfDistillationを用いたtextbfRLSD(textbfRLVR)を提案する。これにより、RSSDはRLVRとOPSDの両方の強度を同時に利用でき、高い収束天井と優れたトレーニング安定性を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:50:07 GMT)
JoyAI-LLM Flash: Advancing Mid-Scale LLMs with Token Efficiency [56.5]
JoyAI-LLM Flashは、強力なパフォーマンスとトークン効率のトレードオフを再定義するために設計された、効率的なMixture-of-Experts (MoE)言語モデルである。 JoyAI-LLM Flashは20兆トークンの巨大なコーパスで事前トレーニングされており、厳格なポストトレーニングパイプラインを通じてさらに最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:52:38 GMT)
MMPhysVideo: Scaling Physical Plausibility in Video Generation via Joint Multimodal Modeling [55.7]
MMPhysVideoは、共同マルチモーダルモデリングにおけるビデオ生成における物理的可視性を拡大するフレームワークである。 MMPhysVideoは、様々なベンチマークで高度なモデルよりも、物理的な可視性と視覚的品質を一貫して改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:32:24 GMT)
Generalized Small Object Detection:A Point-Prompted Paradigm and Benchmark [54.9]
小さい物体検出(SOD)は、非常に限られたピクセルとあいまいな物体の境界のために難しいままである。これらの特徴は、挑戦的なアノテーション、大規模な高品質データセットの可用性の制限、そして本質的に小さなオブジェクトに対する弱いセマンティック表現をもたらす。本研究では,小型オブジェクト検出のための大規模マルチドメインデータセットTinySet-9Mを導入することで,データ制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:32:18 GMT)
TimelineReasoner: Advancing Timeline Summarization with Large Reasoning Models [54.7]
我々は、タイムラインの要約を静的生成からアクティブな推論駆動プロセスに移行するフレームワークであるTimelineReasonerを提案する。タイムラインの精度,カバレッジ,コヒーレンスの観点から,TimelineReasoner は既存の LLM ベースのTLS 手法よりも優れていることを示す。この作業はTLSの境界を推し進めるだけでなく、タイムラインの要約のためのLRMベースの推論フレームワークの幅広い可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 12:30:15 GMT)
Understanding the Role of Hallucination in Reinforcement Post-Training of Multimodal Reasoning Models [54.5]
強化学習(RL)は、視覚的推論能力を高めるために、MLLM(Multimodal Large Language Models)の訓練後におけるRLの採用の増加にインスピレーションを与えている。本稿では,Halucination-as-Cueフレームワークを提案し,モデル幻覚の観点からのマルチモーダル推論モデルに対するRLベースのポストトレーニングの効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:56:34 GMT)
Unlocking Positive Transfer in Incrementally Learning Surgical Instruments: A Self-reflection Hierarchical Prompt Framework [51.9]
本稿では,前向きと後向きの知識伝達のパワーを解放する自己回帰的階層的プロンプトフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、CNNベースのモデルと高度なトランスフォーマーベースの基盤モデルの両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:42:51 GMT)
Credential Leakage in LLM Agent Skills: A Large-Scale Empirical Study [51.7]
サードパーティのスキルはLLMエージェントを強力な能力で拡張するが、特権のある環境では機密情報を扱うことが多い。静的解析,サンドボックステスト,手動検査を用いて17,022のスキル(SkillsMPで170,226からサンプリング)を分析した。我々は,1,708の課題で520の脆弱なスキルを識別し,10の漏洩パターン(事故4件,反対6件)の分類を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:50:16 GMT)
GRADE: Probing Knowledge Gaps in LLMs through Gradient Subspace Dynamics [51.6]
GRADE(Gradient Dynamics for Knowledge gap Detection)は,勾配の層間ランク比と対応する隠れ状態部分空間の層間ランク比を用いて,知識ギャップを定量化する。 6つのベンチマークでモデル名を検証し、入力摂動に対するその有効性と堅牢性を示す。さらに, 勾配連鎖が長文解に対する知識ギャップの解釈可能な説明をいかに生み出すかを示すケーススタディを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:52:26 GMT)
Attention at Rest Stays at Rest: Breaking Visual Inertia for Cognitive Hallucination Mitigation [50.5]
本稿では,認知的推論を視覚的注意の動的応答性としてモデル化することにより,この慣性パターンを破る訓練のない慣性認識型視覚興奮(IVE)法を提案する。 IVEは様々な基礎MLLMと複数の幻覚ベンチマーク、特に認知幻覚に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:00:08 GMT)
CMCC-ReID: Cross-Modality Clothing-Change Person Re-Identification [50.1]
CMCC-ReID(Cross-Modality Clothing-Change Re-Identification)は、モダリティと衣服の両方のバリエーションにまたがる歩行者を対象とする。本稿では,衣服の多様性とモダリティの相違を段階的に緩和する,プログレッシブ・アイデンティティ・アライメント・ネットワーク(PIA)を提案する。 PIAはこの新しいタスクの強力なベースラインを確立し、既存の手法を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:19:30 GMT)
Eligibility-Aware Evidence Synthesis: An Agentic Framework for Clinical Trial Meta-Analysis [49.8]
EligMetaはエージェントフレームワークで、自動トライアル発見と、資格を意識したメタ分析を統合する。フレームワークは、目標トライアル間の人口アライメントを反映した類似性に基づく研究重量を計算し、適性基準を構造化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:18:50 GMT)
Hierarchical Planning with Latent World Models [49.8]
階層的計画は、最大4倍の計画時間計算を必要としながら、より高い成功を達成する。この階層的なアプローチにより、現実世界の非グリーディロボットタスクをゼロショットで制御できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:32:36 GMT)
Retina gap junctions support the robust perception by warping neural representational geometries along the visual hierarchy [49.5]
網膜間隙接合の防御性能と脳多様体への影響について検討した。他の防御法と比較して、生物学的ハイブリッドモデルはより堅牢であり、訓練中にノイズを導入することで改善することができる。以上の結果から, 生体ハイブリッドモデルは, 高い非線形性を持つユニークな2次元決定境界と, 多様体の決定境界の低い曲率を有することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:23:26 GMT)
Apriel-1.5-OpenReasoner: RL Post-Training for General-Purpose and Efficient Reasoning [49.3]
本稿では,Apriel-1.5-OpenReasonerについて述べる。不均一なロールアウトダイナミクスにもかかわらず、ターゲット領域比を保存する適応的なドメインサンプリング機構を導入する。 Apriel-1.5-OpenReasonerは、推論時に32Kトークンに一般化し、AIME 2025、GPQA、MMLU-Pro、LiveCodeBench上のApriel-Baseよりも改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:02:11 GMT)
Zero-Shot Quantization via Weight-Space Arithmetic [47.6]
ポストトレーニング量子化(PTQ)に対するロバスト性は重み空間における伝達可能な方向であることを示す。我々はこの方向を量子化ベクトルと呼び、単純な重み空間演算によってドナータスクから抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:33:25 GMT)
Beauty in the Eye of AI: Aligning LLMs and Vision Models with Human Aesthetics in Network Visualization [47.5]
人間の判断のためのプロキシとして,大規模言語モデル (LLM) と視覚モデル (VM) について検討する。画像埋め込みなどの多種多様な入力形式を組み合わさったプロンプトエンジニアリングにより,LLMと人間のアライメントが大幅に向上することを示す。以上の結果から,AIが人間のラベル付けのスケーラブルなプロキシ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） (Fri, 03 Apr 2026 19:30:34 GMT)
Rendering Multi-Human and Multi-Object with 3D Gaussian Splatting [47.4]
ロボット工学とVR/ARのための高忠実なデジタルツインを作るには、複数の対話する人間とオブジェクトをスパースビューから再構築することが不可欠である。この問題はマルチHuman Multi-Objectレンダリングと呼ばれ、2つの重要な障害を生じさせる。 3D Splatting上に構築された新しい階層型フレームワークMM-GSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 12:20:36 GMT)
KARL: Mitigating Hallucinations in LLMs via Knowledge-Boundary-Aware Reinforcement Learning [46.0]
KARLはLLMの棄権行動と進化する知識境界を整合させる新しいフレームワークである。精度の高い幻覚トレードオフを実現し、分布内および分布外の両方のシナリオで高い精度を維持しながら、幻覚を効果的に抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:30:56 GMT)
GP-4DGS: Probabilistic 4D Gaussian Splatting from Monocular Video via Variational Gaussian Processes [44.9]
本稿では,動的シーンの原理的確率論的モデリングのために,ガウス(GP)を4次元ガウススティング(4DGS)に統合する新しいフレームワークであるGP-4DGSを提案する。 GPのカーネルベースの確率的性質を活用することにより, (i) 運動予測の不確実性, (ii) 観測されたトレーニングフレームを超越した時間外挿, (ii) 観測されたサンプル領域の運動推定という3つの重要な特徴を導入した。実験の結果,GP-4DGSは高い動きのあいまいさの領域を効果的に識別する信頼性の高い不確実性評価を提供しながら,再現性の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:33:43 GMT)
THOM: Generating Physically Plausible Hand-Object Meshes From Text [44.7]
テキストからの3Dハンドオブジェクトインタラクション(HOIs)の生成は,ロボットの器用な把握とVR/ARコンテンツ生成に不可欠である。我々は、テンプレートオブジェクトメッシュを必要とせずに、フォトリアリスティックで物理的に可視な3D HOIメッシュを生成する、トレーニング不要のフレームワークであるTHOMを紹介した。 THOMは、テキストアライメント、視覚リアリズム、相互作用の可視性の観点から、最先端の手法を一貫して超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:17:12 GMT)
Differentiable Stroke Planning with Dual Parameterization for Efficient and High-Fidelity Painting Creation [44.4]
ストロークベースのレンダリングでは、離散的なストローク配置のため、検索手法は局所的なミニマに閉じ込められることが多い。本稿では, 離散ポリラインと連続ベジエ制御点を双方向マッピング機構を介して結合する双対表現を提案する。局所勾配はグローバルなストローク構造を洗練させるが、コンテント対応ストローク提案は、ローカルな最適化の貧弱さを避けるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:52:14 GMT)
Multi-View Video Diffusion Policy: A 3D Spatio-Temporal-Aware Video Action Model [43.8]
MV-VDPは3次元環境を協調的にモデル化する多視点ビデオポリシーである。 MV-VDPはデータ効率、堅牢、一般化可能、解釈可能な操作を可能にする。 Meta-Worldと現実世界のロボットプラットフォームの実験は、MV-VDPがビデオ予測ベース、3Dベース、視覚言語アクションモデルより一貫して優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:57:06 GMT)
Let's Have a Conversation: Designing and Evaluating LLM Agents for Interactive Optimization [43.0]
本稿では,対話を通して最適化エージェントを評価するための,スケーラブルで再現性の高い手法を提案する。私たちは学校のスケジュールケーススタディで何千もの会話を作ります。同じ最適化エージェントが会話を通じて、はるかに高品質なソリューションに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:55:24 GMT)
Language-Pretraining-Induced Bias: A Strong Foundation for General Vision Tasks [42.9]
橋梁訓練段階をモダリティ適応学習者として追加することで,大規模言語モデル(LLM)パラメータと視覚タスクを効果的に整合させることができることを示す。具体的には、手動ラベリングを必要とせず、LLMパラメータが視覚基盤タスクに適応するのに役立つ、単純で強力なランダムラベルブリッジトレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:26:05 GMT)
Efficient and Principled Scientific Discovery through Bayesian Optimization: A Tutorial [42.9]
このチュートリアルでは、科学的な発見を形式化し、自動化する原理的な確率駆動フレームワークであるベイズ最適化(BO)を紹介している。まず、科学的な発見を直感的な問題として、次にBOのコアコンポーネント、エンドツーエンド、実世界の有効性を解き放つことにしました。また、バッチ実験、ヘテロシダスティック性、文脈最適化、ループ内統合など、科学的応用のための重要な技術的拡張についても取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:12:34 GMT)
Mitigating Reward Hacking in RLHF via Advantage Sign Robustness [40.7]
報酬のハッキングは、しばしば有利な兆候によって引き起こされると仮定する。 RMパラメータ空間の対向摂動を考慮することにより、認証符号保存半径を導出できる。本稿では,ポリシグラデーション更新における非ロバスト補完の低重み付けであるSign-Certified Policy Optimization (SignCert-PO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:45:16 GMT)
DocShield: Towards AI Document Safety via Evidence-Grounded Agentic Reasoning [40.6]
既存の法医学的手法は視覚的手がかりに依存しており、微妙なテキスト操作を明らかにするための証拠に基づく推論が欠如している。本稿では,テキスト中心の偽造分析を視覚学的共推論問題として定式化した最初の統合フレームワークであるDocShieldを提案する。私たちのデータセット、モデル、コードは公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:38:58 GMT)
Exploring Motion-Language Alignment for Text-driven Motion Generation [40.4]
そこで本研究では,グローバルな動きの事前処理と局所条件の微粒化を統合したフレームワークを提案する。この設計により、モデルが一般的な動きパターンをキャプチャし、テキストと動きの詳細なアライメントを確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:24:34 GMT)
Can VLMs Truly Forget? Benchmarking Training-Free Visual Concept Unlearning [40.2]
訓練ベースのアンラーニング手法は構造的な欠陥を共有している。狭義の忘れ物セットの微調整は、アンラーニングが始まる前に一般的な能力を低下させる。 VLM-UnBenchは、VLMにおけるトレーニング不要な視覚概念の学習のための最初のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:36:00 GMT)
Factorized Multi-Resolution HashGrid for Efficient Neural Radiance Fields: Execution on Edge-Devices [39.5]
ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は3次元表現において重要な役割を担っているが、その用途は計算資源が大きいため限られている。デバイス上でのトレーニングは、大きなアプリケーションフィールドを開き、通信制限、プライバシー上の懸念、頻繁に変化するシーンへの迅速な適応の強化を提供する。本稿では、デバイス上の神経放射場をトレーニングするための新しいパラメータエンコーディング法であるFact-Hashを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:56:31 GMT)
CANDLE: Illumination-Invariant Semantic Priors for Color Ambient Lighting Normalization [39.5]
CANDLE(Color Ambient Normalization with DINO Layer Enhancement)を提案する。 CanDLE は NTIRE 2026 ALN カラーライティングチャレンジで3位、ホワイトライティングトラックで2位、FIDが最も低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:49:53 GMT)
Resource-Conscious Modeling for Next- Day Discharge Prediction Using Clinical Notes [39.4]
選択的脊椎手術におけるベッドの回転と資源配分の最適化には, タイムリー放電予測が不可欠である。本研究では, 軽量かつ微調整された大言語モデル (LLM) と, 日次放電予測のための従来のテキストベースモデルの実現可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:42:50 GMT)
UniRecGen: Unifying Multi-View 3D Reconstruction and Generation [39.3]
フィードフォワードと拡散に基づく生成を統合する統合フレームワークUniRecGenを提案する。我々は、推論中にシームレスな協調を可能にするとともに、安定したトレーニングを維持できる非絡み合い協調学習を採用している。実験により、UniRecGenは、既存の手法よりも優れた忠実性と堅牢性を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:02:55 GMT)
InfoSeeker: A Scalable Hierarchical Parallel Agent Framework for Web Information Seeking [39.2]
ほぼ分解可能性の原理に基づく階層型フレームワークであるフレームワークを,戦略的textitHost,複数textitManagers,並列textitWorkersを含む。マネージャ層でのアグリゲーションとリフレクションのメカニズムを活用することで、我々のフレームワークは飽和やエラーの伝播を防ぐために厳密なコンテキスト分離を実行します。 2つの補完ベンチマークによる評価は、効率(3～5倍のスピードアップ)と有効性の両方を示し、WideSearch-enで8.4%、BrowseComp-zhで52.9%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:19:17 GMT)
Learning Structured Robot Policies from Vision-Language Models via Synthetic Neuro-Symbolic Supervision [39.0]
視覚言語モデル(VLM)は、最近、ロボットの動作にマルチモーダルな観察をマッピングする強力な能力を示した。現在のアプローチのほとんどは、不透明で分析が難しいエンドツーエンドのビズモータポリシに依存しています。本研究は,マルチモーダル知覚に基づく構造化ロボットポリシーを生成するために,基礎モデルをどのように専門化することができるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:27:33 GMT)
Detecting and Correcting Reference Hallucinations in Commercial LLMs and Deep Research Agents [38.7]
大きな言語モデルとディープリサーチエージェントは、彼らの主張をサポートするために引用URLを提供する。 DRBenchの10モデルとエージェントとExpertQAの3モデルを用いた引用URLの有効性に関する6つの研究課題に対処する。引用URLの3～13%は幻覚化され、5～18%は全体として解決されない。 We release URLhealth, a open-source tool for URL liveness check and stale-vs-hallucinated classification using the Wayback Machine。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:49:02 GMT)
Power one sequential tests exist for weakly compact $\mathscr P$ against $\mathscr P^c$ [38.5]
弱コンパクトな$mathscr P$に対して、$mathscr Pc$に対してパワーワンであるレベル$$シーケンシャルテストが存在することを示す。そのようなテストを$mathscr P$の$e$プロセスに集約する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:45:42 GMT)
When Modalities Remember: Continual Learning for Multimodal Knowledge Graphs [37.8]
実世界のマルチモーダル知識グラフ(MMKG)は動的であり、新しい実体、関係、多モーダル知識が時間とともに出現する。既存の知識グラフ推論(CKGR)手法は構造的三重項に重点を置いており、新しい実体からのマルチモーダル信号を完全に活用することはできない。連続多モード知識グラフ推論(CMMKGR)の体系的研究について述べる。マルチモーダル・構造的協調カリキュラムを用いて、歴史グラフへの新しいトリプルの構造的接続に基づいて、プログレッシブラーニングをスケジュールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:40:04 GMT)
Efficient3D: A Unified Framework for Adaptive and Debiased Token Reduction in 3D MLLMs [37.8]
本稿では,視覚的トークンプルーニングのための統合フレームワークであるEfficient3Dを提案する。 Scan2CapデータセットのCIDErは+2.57%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:32:55 GMT)
Co-Evolution of Policy and Internal Reward for Language Agents [37.4]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは環境と相互作用して学習するが、長期訓練はスパースと遅延報酬によってボトルネックに残っている。本稿では,推論時指導と訓練時監督の両方をサポートする言語エージェントに対する自己生成型内部報酬であるセルフガイドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:21:11 GMT)
Disentangled Dual-Branch Graph Learning for Conversational Emotion Recognition [37.3]
会話におけるマルチモーダル感情認識は、コンテキスト内のテキスト、音響、視覚的手がかりを共同でモデル化することにより、発話レベルの感情を推測することを目的としている。本稿では,二重空間特徴の絡み合いと二重分岐グラフ学習を組み合わせたフレームワークを提案する。 IEMOCAPとMELDの実験により,提案手法は強いベースラインよりも優れた性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:47:26 GMT)
Generative Frontiers: Why Evaluation Matters for Diffusion Language Models [36.6]
本稿では,現在の方法論の限界について論じ,信頼性の高い比較を行うための原則的拡張を提案する。生成的パープレキシティとエントロピーは、基準分布へのKL分散の2つの成分であることを示す。このスケールでのモデル品質に関する実証的な観察で締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:21:20 GMT)
Nonparametric Regression Discontinuity Designs with Survival Outcomes [36.4]
準実験的な評価は、実世界の因果証拠を生成し、ランダム化試験からの洞察を補完する中心的なものである。回帰不連続設計(RDD、Regressive Discontinuity Design)は、しきい値を越えるランニング変数に基づいて割り当てられた治療の因果効果を推定するために用いられる準実験設計である。標準RD推定器は完全な結果データに依存しており、これはしばしば、検閲が損失からフォローアップへと生じる時間-時間分析において違反される仮定である。二重頑健な検閲補正を活用する非パラメトリック手法を提案し,既存のRD推定器と組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:54:43 GMT)
PaveBench: A Versatile Benchmark for Pavement Distress Perception and Interactive Vision-Language Analysis [35.8]
本稿では,舗装難読感と対話型視覚言語分析のためのベンチマークであるPaveBenchを紹介する。 PaveBenchは、分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、視覚言語による質問応答の4つのコアタスクをサポートしている。マルチモーダル側では、リアルタイム質問応答データセットPaveVQAを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:15:41 GMT)
Supply-Chain Poisoning Attacks Against LLM Coding Agent Skill Ecosystems [35.7]
Document-Driven Implicit Payload Execution (DDIPE)は、コード例や設定テンプレートに悪意のあるロジックを埋め込む。我々は15のMITRE ATTACKカテゴリで81種から1,070の対逆スキルを生成した。 DDIPEは11.6%から33.5%のバイパス率を獲得し、明示的な命令攻撃は強い防御下で0%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:58:58 GMT)
Agentic-MME: What Agentic Capability Really Brings to Multimodal Intelligence? [35.3]
Agentic-MMEはマルチモーダルエージェント能力のプロセス検証ベンチマークである。 6つのドメインにまたがる418の現実世界タスクと3つの困難レベルを含んでいる。 2,000以上のステップワイズなチェックポイントがあり、1タスクあたり平均10時間以上の手動アノテーションがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:02:01 GMT)
An Open-Source LiDAR and Monocular Off-Road Autonomous Navigation Stack [35.1]
タスク固有のトレーニングを使わずに,LiDARとモノクル3次元認識の両方をサポートするオープンソースのナビゲーションスタックを提案する。単分子配置では、ゼロショット深度予測とメートル法深度再スケーリングをスパースSLAM測定を用いて組み合わせる。結果として得られるポイントクラウドは、コストマップベースの計画のためのロボット中心の2.5D高度マップを生成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:19:20 GMT)
Functional Natural Policy Gradients [34.9]
オフラインデータからポリシー学習を行うためのクロスフィット型デバイアス装置を提案する。重要な結果は、Donskerより複雑なポリシークラスであっても、$sqrt N$ regretである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:07:40 GMT)
SentiAvatar: Towards Expressive and Interactive Digital Humans [34.9]
SentiAvatarは、表現力のあるインタラクティブな3Dデジタル人間を構築するためのフレームワークである。 SuSuは、会話、ジェスチャー、およびEmoteをリアルタイムで作成する仮想キャラクタです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:26:28 GMT)
DeCo-DETR: Decoupled Cognition DETR for efficient Open-Vocabulary Object Detection [34.8]
Open-vocabulary Object Detection (OVOD)は、モデルが事前に定義されたカテゴリを超えてオブジェクトを認識できるようにする。 Deco-DETR(Deco-DeTR:Decoupled Cognition DETR)は、統合されたデカップリングパラダイムによってこれらの課題に対処するビジョン中心のフレームワークである。本稿では,DeCo-DETRが競合ゼロショット検出性能を実現し,推論効率を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:56:29 GMT)
BibTeX Citation Hallucinations in Scientific Publishing Agents: Evaluation and Mitigation [34.4]
以前の評価では、検索なしでベースモデルをテストしたが、これは現在の慣行を反映していない。 3つの検索可能なフロンティアモデルでは、9つのフィールドと6方向のエラー分類に基づいてBibエントリを生成する。全体的な精度は83.6%だが、完全な正確さは50.9%に過ぎない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:30:58 GMT)
Random Is Hard to Beat: Active Selection in online DPO with Modern LLMs [34.3]
オンラインダイレクトパラメータ最適化(DPO)におけるクエリ効率の最適化を目指すActive Preference Learning(APL) 乱数に対するAPLの評価は,無害性,有益性,命令追従性などによって行われる。標準的なベンチマークによって測定される一般的な能力が低下しても、勝利率が向上する解離を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:24:11 GMT)
LumaFlux: Lifting 8-Bit Worlds to HDR Reality with Physically-Guided Diffusion Transformers [33.6]
本稿では,SDR-to-Reconstructionのための第1の物理的および知覚的に誘導される変換器であるLumaFluxを紹介する。ベンチマーク全体では、LumaFluxは最先端のベースラインよりも優れており、優れた輝度再構成と知覚的な色忠実性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:54:52 GMT)
The Geometry of Robustness: Optimizing Loss Landscape Curvature and Feature Manifold Alignment for Robust Finetuning of Vision-Language Models [33.1]
一般化保存法はID/OOD性能を維持するが、敵攻撃に弱いモデルを残す。我々の重要な洞察は、ロバスト性トレードオフは、パラメータ空間における鋭く異方性のある最小値と、摂動下で変形する不安定な特徴表現の2つの幾何学的失敗に由来するということである。本稿では,パラメータ空間の曲率と特徴空間の不変性を協調的に正規化する,統一的な微調整フレームワークGRACEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 23:58:57 GMT)
Token Warping Helps MLLMs Look from Nearby Viewpoints [33.0]
ピクセルではなくトークンをワープすることで、マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)が、周囲の視点からシーンがどのように見えるかを理解するのに役立つ。後方トークンのワープにより安定性が向上し,視点シフト下でのセマンティック・コヒーレンス(セマンティック・コヒーレンス)の保存性が向上することを示す。提案したViewBenchベンチマークの実験では、トークンレベルのワープにより、MLLMが近くの視点から確実に推論できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:37:08 GMT)
Agent4POI: Agentic Context-Conditioned Affordance Reasoning for Multimodal Point-of-Interest Recommendation [32.8]
我々は、コンテクスト条件付きマルチモーダル表現をレコメンデーション時に生成する、最初のPOIレコメンデーションフレームワークであるAgent4POIを紹介する。 Agent4POIは、最強のベースラインに対して23.2%の相対的なゲインを達成し、コンテキストシフトの下でわずか7.5%しか低下しない。コールドスタートのシナリオでは、Agent4POIは最高のコンテンツベースのベースラインを2.4倍も上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:53:05 GMT)
R2-Write: Reflection and Revision for Open-Ended Writing with Deep Reasoning [32.6]
本稿では,R2-Writeについて紹介する。R2-Writeは,明示的なリフレクションとリフレクションパターンに富んだ高品質な思考軌道を合成する自動フレームワークである。複数のクリエイティブな書き込みとDeep-Researchベンチマークの実験は、大幅な改善を示し、リフレクションとリフレクションパターンを明示的に取り入れることで、オープンな書き込みタスクの深い推論能力を解放する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 12:43:26 GMT)
Information-Regularized Constrained Inversion for Stable Avatar Editing from Sparse Supervision [32.2]
本研究では、構造化アバターラテント空間における制約付き反転として編集を行う条件付き編集再構成フレームワークを提案する。この方法は小さな部分空間行列で動作し、効率的に実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:46:54 GMT)
Beyond Precision: Importance-Aware Recall for Factuality Evaluation in Long-Form LLM Generation [32.0]
大規模言語モデル(LLM)が生成する長文出力の事実性を評価する。本稿では,精度とリコールを共同で測定する包括的事実性評価フレームワークを提案する。解析の結果,現在のLLMはリコールよりも精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:03:56 GMT)
Collaborative Multi-Mode Pruning for Vision-Language Models [32.0]
VLM(Vision-Language Models)は、統合トランスフォーマーアーキテクチャの中で急速に進歩しているが、リソース制約のあるデバイスへの展開は依然として困難である。共同パラメータとトークンプルーニングによってVLMに適した新しいフレームワークであるCollaborative Multi-Mode Pruning (CoMP)を提案する。提案手法は,最先端手法との比較により,高いプルーニング率下での性能を効果的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:44:23 GMT)
PAPO: Stabilizing Rubric Integration Training via Decoupled Advantage Normalization [31.9]
本稿では,既存の報酬設計の2つの制約に対処するプロセスアウェア・ポリシー・オプティマイズ(PAPO)を提案する。 PAPOはプロセスレベルの評価をグループ相対政策最適化(GRPO)に統合する。複数のモデルスケールと6つのベンチマークの実験は、PAPOがORMを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:00:08 GMT)
STRNet: Visual Navigation with Spatio-Temporal Representation through Dynamic Graph Aggregation [31.8]
視覚ナビゲーションでは、ロボットは1対1の視覚的観察に基づいて目標に到達する必要がある。近年の学習ベースアプローチは大きな進歩を遂げているが、視覚入力を表すため、簡易な特徴エンコーダと時間プーリングに依存している。ロボットナビゲーションのための視覚的エンコーディングを強化する統合時間表現フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:50:53 GMT)
AgentHazard: A Benchmark for Evaluating Harmful Behavior in Computer-Use Agents [31.6]
コンピュータ利用エージェントの有害行動を評価するベンチマークである textbfAgentHazard を提案する。我々は、Qwen3、Kim、GLM、DeepSeekファミリーのほとんどをオープンまたはオープンにデプロイ可能なモデルを使用して、Claude Code、OpenClaw、IFlowを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:29:31 GMT)
Poison Once, Exploit Forever: Environment-Injected Memory Poisoning Attacks on Web Agents [31.5]
メモリはLLMベースのWebエージェントをパーソナライズし、強力で、利用しやすいものにする。環境注入型トラジェクトリベースエージェントメモリポジショニング(eTAMP)について紹介する。 eTAMPは、直接メモリアクセスを必要とせずにクロスセッション、クロスサイト妥協を実現する最初の攻撃である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:25:12 GMT)
Light-ResKAN: A Parameter-Sharing Lightweight KAN with Gram Polynomials for Efficient SAR Image Recognition [31.1]
大規模合成開口レーダ(SAR)画像サイズは、リソース制約されたエッジデバイスへのディープラーニングデプロイメントを妨げる。我々は、精度と効率のバランスを改善するために、Light-ResKANを提案する。 MSTAR, FUSAR-Ship, SAR-ACDデータセットの精度は99.09%, 93.01%, 97.26%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:43:31 GMT)
Reflective Context Learning: Studying the Optimization Primitives of Context Space [31.1]
本稿では、反復的なインタラクション、動作と障害モードのリフレクション、コンテキストへの反復的な更新を通じて学習するエージェントのための統一されたフレームワークを提案する。本研究では,ロバスト性更新による学習を,伝達可能な原理によって体系的に学習し,改善できる最適化問題として扱うべきであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:05:45 GMT)
One Model to Translate Them All? A Journey to Mount Doom for Multilingual Model Merging [31.0]
完全微調整言語モデルによる多言語機械翻訳における重み空間のマージについて検討する。我々の実験では、特にターゲット言語が異なる場合、マージが性能を低下させることが明らかとなった。これらの結果は、多言語微調整が標準重み空間のマージ仮定との整合性を低下させる方法で幾何学を再構築する可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:45:26 GMT)
Flash-Mono: Feed-Forward Accelerated Gaussian Splatting Monocular SLAM [30.8]
本稿では,3つのコアモジュールからなるシステムであるFlash-Monoを紹介する。マルチフレームコンテキストを活用するフィードフォワードパラダイムは、これらの課題に対処するために不可欠である。ガウス属性を直接予測することにより、最適化に基づくGS-SLAMに必要なフレーム毎の負担を回避できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:17:23 GMT)
Automatic Textbook Formalization [30.4]
本稿では,自動AIシステムが500ページ以上の大学院レベルの代数をリーンに変換する教科書を定式化するケーススタディを提案する。結果として得られる形式化は、教科書の形式化スケールと習熟度における新しいマイルストーンである。コード、結果のLeanコードベース、およびサイドバイサイドの青写真Webサイトをオープンソースにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:51:01 GMT)
SparseSplat: Towards Applicable Feed-Forward 3D Gaussian Splatting with Pixel-Unaligned Prediction [30.2]
SparseSplatはガウス密度をシーン構造と局所情報の豊かさに応じて調整する最初のフィードフォワード3DGSモデルである。 SparseSplatはガウス人のわずか22%で最先端のレンダリング品質を達成でき、ガウス人のわずか1.5%で合理的なレンダリング品質を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:48:33 GMT)
Rubrics to Tokens: Bridging Response-level Rubrics and Token-level Rewards in Instruction Following Tasks [30.1]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は,大規模言語モデルと複雑なオープンドメイン命令を連携させる,有望なアプローチとして登場した。既存の手法は主に応答レベルの報酬に依存しており、厳格な報酬の分散と報酬のあいまいさの問題を導入している。粗い応答レベルスコアときめ細かいトークンレベルクレジット割り当てを橋渡しするルーブリックベースの新しいRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:02:57 GMT)
Stochastic KV Routing: Enabling Adaptive Depth-Wise Cache Sharing [29.9]
高いスループットでトランスフォーマー言語モデルを実行するには、冗長な計算を避けるためにキーバリュー(KV)をキャッシュする必要がある。 KVキャッシュのメモリフットプリントは著しく、サービスコストに大きな影響を与えます。本稿では,ランダムな層間注意(ランダムな層間注意,ランダムな層間注意,ランダムな層間注意)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:56:17 GMT)
Learning Additively Compositional Latent Actions for Embodied AI [29.3]
潜在行動学習は、視覚遷移から擬似行動ラベルを推論する。追加合成潜在行動モデル(AC-LAM)を導入する。 AC-LAMは、潜伏作用空間上の短い地平線上でのシーンワイズ付加合成構造を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:53:29 GMT)
Multi-Aspect Knowledge Distillation for Language Model with Low-rank Factorization [29.0]
我々は,多視点知識蒸留法(MaKD)を導入し,より深く自己注意とフィードフォワードモジュールを模倣し,豊かな言語知識情報を取得する。また,本手法は自動回帰アーキテクチャモデルの蒸留にも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:35:07 GMT)
Speaking of Language: Reflections on Metalanguage Research in NLP [29.0]
まず、メタ言語を定義し、NLPとLLMにリンクし、それから2つの研究室のメタ言語中心の取り組みについて議論する。メタ言語とメタプログラミングの4つの課題について論じ,今後の研究の方向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:15:32 GMT)
Vision-Based End-to-End Learning for UAV Traversal of Irregular Gaps via Differentiable Simulation [28.9]
我々は、奥行き画像を直接制御コマンドにマッピングし、無人機が見えない環境で複雑な隙間を横切ることを可能にする、視覚ベースのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:44:10 GMT)
DSBD: Dual-Aligned Structural Basis Distillation for Graph Domain Adaptation [28.7]
グラフドメイン適応(GDA)は、分散シフトの下でラベル付きソースグラフからラベルなしターゲットグラフに知識を転送することを目的としている。既存の手法は、主に特徴中心であり、構造的な相違を見落としており、大きなトポロジーシフトの下では特に有害となる。本稿では,ドメイン間構造変化を明示的にモデル化し適応する新しいフレームワークであるGDAのためのDual-Aligned Structure Basis Distillation (DSBD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:23:59 GMT)
VOSR: A Vision-Only Generative Model for Image Super-Resolution [28.7]
生成画像超解像(SR)のためのビジョンオンリー生成フレームワークを提案する。まず、事前学習された視覚エンコーダを視覚的意味指導として用いて、LR入力から意味豊かで空間的に接地された特徴を抽出する。以上の結果から,マルチモーダルプレトレーニングを行なわずに,高品質な生成SRを実現できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:50:29 GMT)
A Paradigm Shift: Fully End-to-End Training for Temporal Sentence Grounding in Videos [27.9]
ビデオの時間文グラウンド(TSGV)は、非トリミングビデオからの文クエリに意味的に対応する時間セグメントをローカライズすることを目的としている。現在のほとんどの手法では、オフライン機能抽出のために事前訓練されたクエリ非依存のビジュアルエンコーダを採用しており、ビデオバックボーンは凍結されており、TSGVに最適化されていない。本稿では,ビデオバックボーンとローカライゼーションヘッドを協調的に最適化する,完全なエンドツーエンドパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:26:12 GMT)
Understanding Latent Diffusability via Fisher Geometry [27.8]
最小平均二乗誤差(MMSE)の変化率による潜時空間拡散率の定量化我々のフレームワークは、このMMSEレートをFier Information(FI)とFier Information Rate(FIR)のコントリビューションに分解する。我々の分析では, 遅延幾何学的歪みを次元圧縮, 接形歪み, 曲率注入の3つの測定可能なペナルティに明確に分解した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:52:09 GMT)
Salt: Self-Consistent Distribution Matching with Cache-Aware Training for Fast Video Generation [27.7]
軌道式整合蒸留(DMD)は、鋭いモード探索サンプルを回収することができるが、その局所的な訓練信号は、時間経過で更新がどのように構成されるかを明確に定めていない。本稿では,連続的なデノナイジング更新の終端一致合成を明示的に規則化する自己持続分布マッチング蒸留(SC-DMD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:43:21 GMT)
Scene Grounding In the Wild [27.6]
大規模な現実世界のシーンの正確な3Dモデルを、非構造的で、その中の画像から再構築することは、コンピュータビジョンにおける重要な課題である。シーンの完全な参照モデルに各部分再構成を基礎とするフレームワークを提案する。従来のパイプラインや学習ベースのパイプラインでは,我々のアプローチが一貫してグローバルアライメントを改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:55:45 GMT)
Deformation-based In-Context Learning for Point Cloud Understanding [27.4]
我々は、ポイントクラウドインコンテキスト学習(ICL)のための変形ベースのフレームワークであるDeformPICを提案する。マスクされた再構築に依存する既存のアプローチとは異なり、DeformPICはタスク固有のプロンプトからクエリポイントクラウドをデフォルムすることを学ぶ。 DeformPICは従来の最先端の手法を一貫して上回り、復元、装飾、登録作業における平均チャンファー距離の1.6、1.8、および4.7ポイントの削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:01:51 GMT)
Open-Loop Planning, Closed-Loop Verification: Speculative Verification for VLA [27.1]
提案するSV-VLA(Speculative Verification for VLA Control)は,効率的なオープンループ長期計画と軽量なクローズドループオンライン検証を組み合わせたフレームワークである。実験の結果、SV-VLAはチャンク予測の効率と閉ループ制御の堅牢性を組み合わせることで、動的環境における効率よく信頼性の高いVLAベースの制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:55:51 GMT)
Smart Transfer: Leveraging Vision Foundation Model for Rapid Building Damage Mapping with Post-Earthquake VHR Imagery [26.9]
伝統的災害被害調査は、異なる都市形態と新しい災害事象にまたがる一般化に失敗する。本稿では,地震後の超高分解能(VHR)画像を用いた建物損傷の迅速マッピングのための新しいGeoAIフレームワークであるSmart Transferを紹介する。 2023年のトゥルカイ・シリア地震の実験と改善は、複数のクロスリージョン転送環境で有望な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:35:52 GMT)
StoryScope: Investigating idiosyncrasies in AI fiction [26.9]
AIによって生成されたストーリーは物語空間の共有領域に集まり、人間によるストーリーはより多様性を示す。より広範に、これらの結果は、記述スタイルだけでなく、下層の物語構成の違いが、人間によるオリジナル作品とAI生成フィクションの区別に利用できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:56:38 GMT)
A Systematic Security Evaluation of OpenClaw and Its Variants [26.6]
本稿では,6つの代表的なOpenClaw-Seriesエージェントフレームワークのセキュリティ評価について述べる。エージェント実行ライフサイクル全体にわたって、代表的な攻撃行動をカバーする205のテストケースのベンチマークを構築した。以上の結果から, 評価されたエージェントはいずれも重大なセキュリティ上の脆弱性を示し, エージェント化されたシステムは, 基礎となるモデルよりもかなりリスクが高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:52:36 GMT)
BugForge: Constructing and Utilizing DBMS Bug Repository to Enhance DBMS Testing [26.5]
標準化されたバグリポジトリを構築するフレームワークであるBugForgeを提案する。 BugForgeはテストを強化するために高品質のテストケースを生成する。リポジトリに基づいて、BugForgeは以前不明だった35のバグを発見し、22人の開発者が確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:13:53 GMT)
Making Written Theorems Explorable by Grounding Them in Formal Representations [26.4]
形式化された表現の基盤となる説明は、静的テキストがサポートしているもの以上のインタラクティブなアベイランスを可能にすると論じる。このアイデアを、LLMを用いて定理とその記述された証明をリーンに変換するシステムである探索可能な定理を用いて、数学的証明理解のためにインスタンス化する。読者はこの証明をステップレベルの粒度で実行し、カスタム例や逆例をテストし、各ステップをブリッジする論理的依存関係をトレースすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:16:52 GMT)
Dependency-Guided Repository-Level C-to-Rust Translation with Reinforcement Alignment [26.3]
C-to-Rust移行は、パフォーマンスを犠牲にすることなく、ソフトウェアセキュリティを改善するために重要である。大規模なコードコーパスでトレーニングされた大規模言語モデル(LLM)は、有望な代替手段を提供する。モデル機能拡張と構造推論を組み合わせたフレームワークであるDepTransを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:13:42 GMT)
SFFNet: Synergistic Feature Fusion Network With Dual-Domain Edge Enhancement for UAV Image Object Detection [26.0]
無人航空機(UAV)画像における物体検出は非常に難しい課題である。我々は,UAV画像の物体検出に適した2領域エッジ拡張を備えた相乗的特徴融合ネットワーク(SFFNet)を開発した。 2つの挑戦的な空中データセットの実験は、SFFNet-Xの卓越した性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:52:49 GMT)
NavCrafter: Exploring 3D Scenes from a Single Image [26.0]
NavCrafterは、新しいビュービデオシーケンスを合成することによって、単一のイメージから3Dシーンを探索するフレームワークである。本稿では,多段階カメラ制御機構を提案する。実験により、NavCrafterは、大きな視点シフトの下で最先端のノベルビュー合成を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:50:39 GMT)
LitPivot: Developing Well-Situated Research Ideas Through Dynamic Contextualization and Critique within the Literature Landscape [25.8]
文芸開始のピボットは,文芸との関わりが発展的アイデアへの再考を促すメカニズムである。私たちはLitPivotでこれを運用しています。実験室での研究によると、研究者は文学空間についてより強力な自己報告された理解を持つ高い評価のアイデアを生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:22:08 GMT)
Beyond Compliance: How AI Could Help Creative Writers by Refusing Them [25.8]
理論的には、意図的なAI非準拠は、他のバイパス可能なソリューションよりも強い摩擦を通じてそのような反射をもたらす可能性がある。我々は、執筆段階(計画、翻訳、レビュー)にまたがる共通の要求を拒絶する反応を探究する。反射ポテンシャルは、状況、認知、領域の信念、および関係次元に沿った不均一な嗜好のアライメントに依存することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:58:53 GMT)
NeuReasoner: Towards Explainable, Controllable, and Unified Reasoning via Mixture-of-Neurons [25.6]
我々はNeuReasonerについて紹介する。NeuReasonerはニューロン(MoN)によって駆動される統一的推論フレームワークである。 NeuReasonerは最大27.0%のパフォーマンス向上を実現し、トークン消費を19.6% 63.3%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:20:16 GMT)
ViBA: Implicit Bundle Adjustment with Geometric and Temporal Consistency for Robust Visual Matching [25.6]
ViBAは幾何学的最適化と特徴学習を統合し、制約のないビデオストリーム上でのオンライントレーニングを継続する。 SuperPoint+SuperGlueのような最先端の手法と比較して、ViBAは平均絶対翻訳誤差(ATE)を12-18%削減する。目に見えない配列で評価すると、ViBAは90%以上の局所化精度を保持し、堅牢な一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:11:12 GMT)
Valence-Arousal Subspace in LLMs: Circular Emotion Geometry and Multi-Behavioral Control [25.5]
感情ステアリングベクターを導出し、VA軸を上位PCA成分の線形結合として学習する。 VAサブスペースは、人間の感情知覚の確立したモデルと整合した円形の幾何学を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:08:05 GMT)
CharTool: Tool-Integrated Visual Reasoning for Chart Understanding [24.8]
合成チャートと実世界のチャートを組み合わせたスケーラブルなデュアルソースデータパイプラインであるDuoChartを提案する。次にCharToolを導入し、MLLMに画像トリミングや局所的な視覚認識、コードベースの計算など、外部ツールを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:02:13 GMT)
A Unified Perspective on Adversarial Membership Manipulation in Vision Models [24.1]
メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のデータポイントがモデルのトレーニングセットの一部であるかどうかを判断することを目的としている。視覚モデルのためのMIAは、これまで見過ごされていた対向面、すなわち対向メンバシップ操作を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:44:11 GMT)
Analytic Drift Resister for Non-Exemplar Continual Graph Learning [23.9]
Non-Exemplar Continual Graph Learning (NECGL)は、リハーサルベースのパラダイムに固有のプライバシーリスクを取り除くことを目的としている。 NECGLフレームワークであるADR(Analytic Drift Resister)を提案する。 ADRは反復的バックプロパゲーションを利用して、凍結した事前訓練された制約から解放する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:58:11 GMT)
Parser-Oriented Structural Refinement for a Stable Layout Interface in Document Parsing [23.5]
インターフェースを安定させるために,DETR型検出器とインターフェースの間に軽量な構造改善ステージを導入する。原検出出力をコンパクトな仮説プールとして扱うことで、提案モジュールは、クエリ機能、セマンティックキュー、ボックス幾何学、視覚的エビデンスに関するセットレベル推論を行う。共有された構造状態から、インスタンスの保持を共同で決定し、ボックスのローカライゼーションを洗練し、ハンドオフ前に入力順序を予測する。提案手法はページレベルのレイアウト品質を常に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:36:36 GMT)
Satellite-Free Training for Drone-View Geo-Localization [23.2]
ドローンビューのジオローカライゼーションは、対応するジオタグ付き衛星タイルを検索することで、GPSで識別された環境におけるドローンの位置を決定することを目的としている。本稿では,ドローン画像のクロスプラットフォーム対応表現に変換する,衛星フリーのトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:13:11 GMT)
Visual Prototype Conditioned Focal Region Generation for UAV-Based Object Detection [23.1]
無人航空機(UAV)に基づく物体検出は、限られた注釈付きトレーニングデータで動的に変化するシナリオに適用する場合、重要ではあるが困難な課題である。 UAVに基づくオブジェクト検出に適した新しいレイアウト・ツー・イメージ生成フレームワークであるUAVGenを提案する。本手法は最先端の手法を著しく上回り、異なる検出器と統合した場合の精度を一貫して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:00:24 GMT)
RayMamba: Ray-Aligned Serialization for Long-Range 3D Object Detection [22.7]
RayMambaは、ボクセルベースの3D検出器のための幾何学的なプラグ・アンド・プレイ・エンハンスメントである。スパースボクセルを、レイアラインのシリアライズ戦略によってセクター的に順序付けられたシーケンスに整理する。これはLiDARのみの検出器とマルチモーダル検出器の両方と互換性があり、わずかなオーバーヘッドしか導入していない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:20:48 GMT)
Progressive Video Condensation with MLLM Agent for Long-form Video Understanding [22.6]
本稿では,プログレッシブ・ビデオ・コンデンセーション・エージェントであるProVCAを提案する。 ProVCAの現状は、Egoで69.3%、NExTQAで80.5%、IntentQAで77.7%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:00:38 GMT)
GraphWalker: Agentic Knowledge Graph Question Answering via Synthetic Trajectory Curriculum [22.6]
エージェント知識グラフ質問応答(KGQA)は、エージェントが知識グラフ(KG)と反復的に対話する必要がある。既存のアプローチではエージェント探索が制限されることが多いが、現在のトレーニングパイプラインは通常、事前に定義された軌道に対する推論を限定する。本稿では,これらの課題に対処するエージェントKGQAフレームワークである textitGraphWalker を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:28:01 GMT)
Communication Outage-Resistant UUV State Estimation: A Variational History Distillation Approach [22.4]
無人水中車両(UUV)クラスタの信頼性の高い運用は、連続的な音響通信に大きく依存している。通信障害が発生した場合、Unscented Kalman Filter (UKF)のような標準的な状態推定器は、オープンループ予測を強制される。本稿では,物理に基づく標準運動モデルと,UUVの過去の軌道から直接抽出したパターンを結びつけた変分履歴蒸留(VHD)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:52:48 GMT)
An Asynchronous Two-Speed Kalman Filter for Real-Time UUV Cooperative Navigation Under Acoustic Delays [22.4]
無人水中車両(UUV)は、無人水中車両(UUV)が致命的な漂流に悩まされる。拡張カルマンフィルタ (EKF) やアンセントカルマンフィルタ (Unscented Kalman Filters, UKF) のような従来のフィルタは、遅延したデータを待っている間、主制御ループをブロックする。変分履歴蒸留(VHD)と呼ばれる新しいプロジェクション機構により強化された非同期2速カルマンフィルタ(T)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:43:25 GMT)
BAS: A Decision-Theoretic Approach to Evaluating Large Language Model Confidence [22.4]
本稿では,大言語モデルが抑止力を考慮した意思決定を支援するかを評価するための決定論的指標である行動アライメントスコア(BAS)を紹介する。 BASは、明示的な回答または持続可能なユーティリティモデルから派生し、リスク閾値の連続体にわたって実現されたユーティリティを集約する。理論的には、真理信頼度推定は期待されるBASユーティリティを一意に最大化し、キャリブレーションと決定-最適行動のリンクを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:44:32 GMT)
Adversarial Robustness of Deep State Space Models for Forecasting [22.3]
時系列予測のための状態空間モデル(SSM)は、ベンチマークデータセット上で強力な経験的性能を示した。まず、デコーダのみの時空アーキテクチャが、基礎となるデータ生成プロセスが自己回帰的である場合、最適なカルマン予測を表現できることを確かめる。我々は,各脆弱性を増幅するオープンループ不安定性,クローズループ不安定性,デコーダ状態次元を明らかにする逆予測誤差の閉形式境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:53:58 GMT)
AEGIS: Scaling Long-Sequence Homomorphic Encrypted Transformer Inference via Hybrid Parallelism on Multi-GPU Systems [22.3]
AEGISは、長期暗号化トランスフォーマー推論のためのアプリケーション暗号化ガイド推論システムである。フィードフォワードネットワークにおいて、GPU間通信を57.9%削減する。最大96.62%のスケーリング効率、3.86倍のエンドツーエンドスピードアップ、69.1%のデバイス毎のメモリ削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:47:26 GMT)
V2X-QA: A Comprehensive Reasoning Dataset and Benchmark for Multimodal Large Language Models in Autonomous Driving Across Ego, Infrastructure, and Cooperative Views [22.2]
V2X-QAは、車側、インフラ側、協調的な視点でMLLMを評価するための実世界のデータセットとベンチマークである。その結果、視点アクセシビリティは性能に大きく影響し、インフラ側の推論は意味のあるマクロなトラフィック理解を支援することがわかった。 V2X-MoEは、明示的なビュールーティングと視点固有のLoRAエキスパートを備えたベンチマークアラインベースラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:07:35 GMT)
Do Robots Need Body Language? Comparing Communication Modalities for Legible Motion Intent in Human-Shared Spaces [22.0]
ハイDoFロボットは、人々が意図的、意図的に読み取る動きを示しており、そのような手がかりがどのように認識されているかを理解することが重要である。我々は,四足歩行ロボットの今後のナビゲーション動作を理解する能力について,さまざまなシグナリング・モダリティ,表現運動,光,テキスト,音声などを評価するオンラインビデオスタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:53:05 GMT)
Revealing Physical-World Semantic Vulnerabilities: Universal Adversarial Patches for Infrared Vision-Language Models [21.4]
近赤外視覚言語モデル(IR-VLM)は、低可視環境におけるマルチモーダル知覚のための有望なパラダイムとして登場した。既存の逆パッチ法は主にRGBベースのモデル用にクローズドセット設定で設計されている。我々は、IR-VLMのためのユニバーサル物理対向パッチフレームワークであるユニバーサルカーブグリッドパッチ(UCGP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:42:55 GMT)
User-Aware Conditional Generative Total Correlation Learning for Multi-Modal Recommendation [21.3]
本稿では,条件付き生成的トータル相関学習フレームワークであるGTCを紹介する。我々は,対話誘導拡散モデルを用いて,ユーザ認識型コンテンツ特徴フィルタリングを行う。標準的なMMRベンチマークの実験では、GCCは最先端よりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 12:56:58 GMT)
Learning from Synthetic Data via Provenance-Based Input Gradient Guidance [21.0]
本稿では,学習データ合成過程において得られた証明情報を利用する学習フレームワークを提案する。非ターゲット領域への依存を抑え、ターゲット領域に対する識別的表現の学習を直接促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:28:58 GMT)
GrandCode: Achieving Grandmaster Level in Competitive Programming via Agentic Reinforcement Learning [20.6]
競合プログラミング用に設計されたマルチエージェントRLシステムであるGrandCodeを紹介する。 GrandCodeは、競争力のあるプログラミングのライブコンテストで、すべての人間の参加者を一貫して打ち負かす最初のAIシステムだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:26:56 GMT)
SpectralSplat: Appearance-Disentangled Feed-Forward Gaussian Splatting for Driving Scenes [20.6]
本稿では、フィードフォワードガウススティングフレームワーク内の幾何から外見を遠ざける手法であるSpectralSplatを提案する。実験により、SpectralSplatはバックボーンの復元品質を保ちながら、制御可能な外観転送と運転シーケンス間の時間的一貫したリライティングを可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 21:12:25 GMT)
LLM+Graph@VLDB'2025 Workshop Summary [20.5]
第2回 LLM+Graph Workshop はロンドンで開催された第51回 Very Large Data Bases (VLDB 2025) と共同で開催された。 LLMをブリッジするアルゴリズムとシステム、グラフデータ管理、実用的なアプリケーションのためのグラフ機械学習に注力した。本報告では,ワークショップの講演者が提示する研究の方向性,課題,イノベーティブなソリューションについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:27:54 GMT)
Unlocking Multi-Site Clinical Data: A Federated Approach to Privacy-First Child Autism Behavior Analysis [20.4]
ポーズに基づく自閉症児の行動認識のためのフェデレーション学習に関する最初の研究について述べる。われわれのフレームワークは、2層プライバシー保護機構を利用して、診療所内に機密性のあるポーズデータが残ることを保証している。 MMASDベンチマークによる実験結果から,本フレームワークは高い認識精度を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:08:44 GMT)
PromptEvolver: Prompt Inversion through Evolutionary Optimization in Natural-Language Space [20.4]
本稿では,対象画像の高忠実度再構成を実現しつつ,自然言語のプロンプトを生成するプロンプト・エボルバーを提案する。提案手法は遺伝的アルゴリズムを用いてプロンプトを最適化し,進化過程の導出に強力な視覚言語モデルを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:00:49 GMT)
LogicPoison: Logical Attacks on Graph Retrieval-Augmented Generation [20.2]
グラフベースの検索言語生成(GraphRAG)は、構造化知識グラフに応答を基盤として、Large Language Models(LLM)の推論能力を向上する。 GraphRAGシステムのセキュリティは、基礎となるグラフのトポロジ的整合性に依存しており、論理的接続を暗黙的に破損させることによって損なわれる可能性がある。疑似コンテンツを注入するのではなく,論理的推論をターゲットとした新たな攻撃フレームワークであるtextscLogicPoisonを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:42:07 GMT)
Aligning Progress and Feasibility: A Neuro-Symbolic Dual Memory Framework for Long-Horizon LLM Agents [20.2]
大規模言語モデル(LLM)は、長期の意思決定タスクにおいて大きな可能性を証明している。本稿では,論理可能性検証から意味的進行指導を明示的に分離するニューロシンボリックデュアルメモリフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:11:19 GMT)
Physics-Constrained Adaptive Flow Matching for Climate Downscaling [20.1]
生成的ダウンスケーリングモデルとして,物理制約付き適応フローマッチング(PC-AFM)を提案する。我々は、中央ヨーロッパ気候データに基づいてモデルをトレーニングし、それを10回のダウンスケールタスクで評価し、2つの保留気候領域における一般化を検証した。以上の結果から,物理整合性は実世界のアプリケーションに生成的なダウンスケーリングモデルをデプロイするための現実的な要件であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 21:09:13 GMT)
MECO: A Multimodal Dataset for Emotion and Cognitive Understanding in Older Adults [20.0]
高齢者における感情・認知理解のためのマルチモーダルデータセットMECOを提案する。 MECOは42人の参加者を含み、38時間のマルチモーダル信号を提供し、30,592のシンクロ化サンプルを生成する。このデータセットは、自己評価された原子価、覚醒、6つの基本的な感情、Mini-Mental State Examination認知スコアを含む、感情的および認知的状態の包括的なアノテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:03:23 GMT)
HyperCT: Low-Rank Hypernet for Unified Chest CT Analysis [19.9]
HyperCTは、Hypernetworkを介してVision Transformerのバックボーンを適応するフレームワークである。 Low-Rank Adaptation (LoRA)では、完全なパラメータではなく、タスク固有の低ランクの重み付けを回帰することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:50:09 GMT)
GenSmoke-GS: A Multi-Stage Method for Novel View Synthesis from Smoke-Degraded Images Using a Generative Model [19.8]
本稿では,NTIRE 2026の3D復元・復元(3DRR)チャレンジにおける煙の劣化画像のトラック2について述べる。 Smokeは画像の可視性を低下させ、シーン最適化とレンダリングに必要なクロスビュー一貫性を弱める。本稿では,画像復元,脱毛,MLLMによる拡張,3DGS-MCMC最適化,繰り返し実行に対する平均化といった多段階パイプラインを用いてこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:47:57 GMT)
CresOWLve: Benchmarking Creative Problem-Solving Over Real-World Knowledge [19.5]
実世界の知識に根ざしたパズルを用いて,創造的な問題解決を評価するためのベンチマークであるCresOWLveを紹介する。 CresOWLveの問題は、複数の創造的思考戦略を採用し、さまざまなドメインから事実を抽出し、ソリューションに到達するためにそれらを創造的に組み合わせることである。モデルは、創造的なものよりも、現実的な質問において、はるかに優れたパフォーマンスを発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:08:14 GMT)
Task-Guided Prompting for Unified Remote Sensing Image Restoration [19.1]
TGPNetは、デノイング、クラウド削除、シャドウ除去、デブロアリング、SARデスペクリングを処理できる統合フレームワークである。私たちのフレームワークの中核は、新しいタスクガイド型プロンプティング(TGP)戦略です。この作業はマルチタスクRSIRの大幅な進歩を示し、運用パイプラインに実用的でスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:29:12 GMT)
Large Language Models Align with the Human Brain during Creative Thinking [19.1]
AUT(Alternate Uses Task)を行う170人の参加者のfMRIデータを用いた創造的思考における脳のアライメントの研究脳-LLMアライメントはモデルサイズ(デフォルトモードネットワークのみ)とアイデアの独創性(両方のネットワーク)でスケールする。さらに,ポストトレーニング対象が機能的に選択的に形状アライメントされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:02:15 GMT)
ExploreVLA: Dense World Modeling and Exploration for End-to-End Autonomous Driving [19.1]
我々は,意味のある探索と密集した監視を実現するために,統合された理解・生成の枠組みを提案する。我々は、高密度世界モデリングの目的として、将来のRGBと深度画像生成による軌道予測を強化した。我々は、この探索信号を安全性の高い報酬に組み込んで、ポリシーを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:14:13 GMT)
Speaker-Reasoner: Scaling Interaction Turns and Reasoning Patterns for Timestamped Speaker-Attributed ASR [18.9]
Speaker-Reasonerはエージェント型マルチターン時間的推論を備えたエンドツーエンド音声LLMである。 Speaker-Reasonerは、AliMeetingとAISHELL-4データセットの強いベースラインよりも一貫した改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:52:20 GMT)
Towards Near-Real-Time Telemetry-Aware Routing with Neural Routing Algorithms [18.8]
LOGGIAは、属性付きトポロジ・アンド・テレメトリグラフから対数空間リンク重みを予測するスケーラブルなグラフニューラルネットワークアルゴリズムである。 LOGGIAは最短パスベースラインを一貫して上回り、一方、神経ベースラインは現実的な遅延が強制されると失敗することを示す。我々の実験は、LOGGIAのようなニューラルルーティングアルゴリズムが、完全にローカルにデプロイされた場合、すなわちネットワーク状態を観察し、各ルータでのアクションを個別に推測するときに、最高の性能を示すことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:51:08 GMT)
Learning Task-Invariant Properties via Dreamer: Enabling Efficient Policy Transfer for Quadruped Robots [18.6]
DreamTIPフレームワークは、Dreamerの世界モデルアーキテクチャにタスク不変プロパティ学習を組み込んで、sim-to-real転送機能を強化する。 Stair、Climb、Tilt、Crawlといった複雑な地形の実験では、DreamTIPはシミュレーションと実環境の両方で最先端のベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:27:36 GMT)
InstructTable: Improving Table Structure Recognition Through Instructions [18.4]
テーブル構造認識(TSR)は、広く実用化されている。伝統的な視覚中心モデルは、重要なセマンティックサポートを欠いているが、視覚情報のみに依存している。ビジョン誘導テーブル命令はこれらの制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:44:45 GMT)
QAPruner: Quantization-Aware Vision Token Pruning for Multimodal Large Language Models [18.4]
MLLM(Multimodal Large Language Models)は、強力な推論能力を示しているが、その高い計算とメモリコストは、リソース制約された設定でのデプロイメントを妨げる。ポストトレーニング量子化(PTQ)とビジョントークンプルーニングは標準的な圧縮技術であるが、通常は独立した最適化として扱われる。本稿では,これらの2つの手法が強く結合していることを示し,PTQ最適化MLLMに対して意味に基づくトークンプルーニングを適用することにより,数値安定性に重要なアクティベーションアウトレーヤを廃止し,低ビット状態における量子化誤差を悪化させることができることを示す。量子化対応型視覚トークンプルーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:32:07 GMT)
ChatSVA: Bridging SVA Generation for Hardware Verification via Task-Specific LLMs [18.1]
ChatSVAはマルチエージェントフレームワーク上に構築されたエンドツーエンドのSVA生成システムである。 ChatSVAは98.66%の構文と96.12%の関数パス率を実現し、82.50%の関数カバレッジを持つ設計で139.5のSVAを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:24:14 GMT)
Generating DDPM-based Samples from Tilted Distributions [17.6]
$d$次元確率分布から$n$の独立なサンプルを与えられた場合、本研究の目的は、原点を傾けることで得られる分布から拡散に基づくサンプルを生成することである。我々は、プラグイン推定器を定義し、それがminimax-Optimalであることを示す。我々の理論結果は広範なシミュレーションによって裏付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:00:11 GMT)
Towards Realistic Class-Incremental Learning with Free-Flow Increments [17.6]
本稿では,自由フロー到着時のCIL学習のためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。これは、サンプル周波数重み付き損失を一様に集約されたクラス条件監督に置き換えるクラスワイド平均(CWM)の目的を含む。 FFCIL下での各種CIL基線における明らかな性能劣化を実験により確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:19:58 GMT)
InverseDraping: Recovering Sewing Patterns from 3D Garment Surfaces via BoxMesh Bridging [17.5]
構造化中間表現であるBoxMeshに着目した2段階のフレームワークを提案する。 BoxMeshは、衣服レベルの幾何学とパネルレベルの構造を3Dでエンコードする。我々は,パネル構成と縫合関係の変動長と構造特性を自然に扱うために,自己回帰モデリングを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:19:12 GMT)
Disrupting Cognitive Passivity: Rethinking AI-Assisted Data Literacy through Cognitive Alignment [17.3]
我々は、認知的相違を乱すには、認知的アライメントを通じてよりダイナミックで適応的な戦略が必要であると論じる。このフレームワークでは、AIのインタラクションモード(伝達的または熟考的)とユーザの認知的要求(受容的または熟考的)のマッピングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:47:55 GMT)
Earth Embeddings Reveal Diverse Urban Signals from Space [17.1]
都市信号予測のために、AlphaEarth、Prithvi、Clayの3つの地球埋め込みファミリーをベンチマークした。統一的な教師付き学習フレームワークを用いて、犯罪、収入、健康、旅行行動にまたがる14の地区レベルの指標を予測する。以上の結果から, 地層埋没が都市構造に結びつく結果の予測技術として, かなりの都市変動を捉えていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:58:37 GMT)
Beyond Semantic Manipulation: Token-Space Attacks on Reward Models [17.1]
Token Mapping Perturbation Attack (TOMPA) はトークン空間で直接対向最適化を行うフレームワークである。 TOMPAは、複数の最先端の報酬モデルに非常に高い報酬をもたらす非言語的なトークンパターンを発見する。 TOMPA は GPT-5 の基準回答の報酬をほぼ2倍にし、98.0% のプロンプトでそれらを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:30:34 GMT)
ToolWeave: Structured Synthesis of Complex Multi-Turn Tool-Calling Dialogues [17.0]
LLMが自律エージェントとして機能するためには、マルチターンツールコールが不可欠である。既存の合成データ生成パイプラインは非現実的な対話を生成する。リアルなマルチターンツールコールを合成するための構造化フレームワークであるToolWeaveを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:02:20 GMT)
Achieving double-logarithmic precision dependence in optimization-based quantum unstructured search [17.0]
RMN法は誤差$varepsilon$に対して2次収束率を数値的に達成し,O(sqrtN/M loglog (1/varepsilon)$の複雑さを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:09:29 GMT)
Toys that listen, talk, and play: Understanding Children's Sensemaking and Interactions with AI Toys [17.0]
ジェネレーティブAI(genAI)は、子供の日常生活にますます統合されている。これらのおもちゃは感情をシミュレートし、反応をパーソナライズし、事前の相互作用を思い出すことができる。これらの能力は、子どもがAI玩具と対話する際に境界、代理店、関係を理解する方法について重要な疑問を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:37:31 GMT)
Breakdowns in Conversational AI: Interactional Failures in Emotionally and Ethically Sensitive Contexts [16.9]
本研究では,心理的なペルソナとマルチターン対話や,情緒的なペアリングを行うことのできるペルソナ条件付きユーザシミュレータを開発した。感情的ミスアライメント、倫理的失敗、共感が責任を負うような多次元的トレードオフなど、いくつかの一般的な失敗パターンを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:10:46 GMT)
IndustryCode: A Benchmark for Industry Code Generation [16.9]
業界コード(IndustrialCode)は、複数の産業ドメインとプログラミング言語にまたがる最初の包括的なベンチマークである。 IndustryCodeは125の産業課題から派生した579のサブプロブレムで構成されており、厳格な問題記述とテストケースが伴っている。本評価では, サブプロブレムでは68.1%, 主問題では42.5%の総合精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:44:07 GMT)
Towards Secure Agent Skills: Architecture, Threat Taxonomy, and Security Analysis [16.9]
本稿では,エージェントスキルフレームワークの総合的セキュリティ解析について述べる。 3つの攻撃層にまたがって組織された7つのカテゴリと17のシナリオからなる脅威分類を構築した。我々の分析によると、最も深刻な脅威はフレームワーク自体の構造的特性から生じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:56:42 GMT)
Align then Train: Efficient Retrieval Adapter Learning [16.9]
本稿では,自己教師付きアライメントと教師付きアライメントの2つの段階において,検索アダプタを訓練するラベル効率のフレームワークを提案する。 MAIRベンチマークの実験は、6つのドメインで126の検索タスクにまたがっており、ERAが低ラベル設定での検索を改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:04:42 GMT)
TABQAWORLD: Optimizing Multimodal Reasoning for Multi-Turn Table Question Answering [16.8]
TABQAWORLDはテーブル推論フレームワークで、表現と推定を通じてアクションを共同で最適化する。ベースラインよりも4.87%の精度向上を実現し、5.42%の精度向上と33.35%の推論遅延削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:52:11 GMT)
Composer Vector: Style-steering Symbolic Music Generation in a Latent Space [15.9]
Composer Vectorは推論時ステアリング方式で、モデル内の潜在空間で直接動作し、再トレーニングせずに作曲家のスタイルを制御する。効果的に世代を対象の作曲家スタイルへ誘導し、連続的な操舵係数による滑らかで解釈可能な制御を可能にする。また、複数のスタイルを統一された潜在空間フレームワーク内でシームレスに融合することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:53:04 GMT)
Fatigue-Aware Learning to Defer via Constrained Optimisation [15.6]
遅延の学習は、AIシステムが自律的に行動すべきか、それとも人間の専門家に延期すべきかを判断することで、人間とAIの協力を可能にする。既存のL2D法は、疲労による劣化に関する確立された知見と矛盾し、静的な人間のパフォーマンスを仮定する。制約付き最適化を用いた疲労認識学習について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 23:32:09 GMT)
R2E-VID: Two-Stage Robust Routing via Temporal Gating for Elastic Edge-Cloud Video Inference [15.6]
R2E-VIDは2段階のロバストなルーティングフレームワークである。 R2E-VIDは、クラウド中心のベースラインと比較して、全体のコストを最大60%から60%削減する。最先端のエッジクラウドソリューションよりも,推論精度を2～7%向上しながら,35～45%の遅延時間を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:04:45 GMT)
ProtoFlow: Mitigating Forgetting in Class-Incremental Remote Sensing Segmentation via Low-Curvature Prototype Flow [15.4]
ProtoFlowはタイムアウェアなプロトタイプ動的フレームワークで、クラスプロトタイプを軌跡としてモデル化し、その進化を明示的な時間ベクトル場で学習する。標準クラスおよびドメインインクリメンタルなリモートセンシングベンチマークの実験は、強いベースラインよりも一貫した利得を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:40:58 GMT)
ActionNex: A Virtual Outage Manager for Cloud [15.3]
大規模なクラウド運用における障害管理は、依然として非常に手作業で行われている。 textbfActionNexは、エンドツーエンドの停止支援をサポートするプロダクショングレードのエージェントシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 23:19:11 GMT)
Train Yourself as an LLM: Exploring Effects of AI Literacy on Persuasion via Role-playing LLM Training [15.2]
我々はロールプレイベースのインタラクティブなゲーミフィケーションAIリテラシーチュートリアルである$textbfLLMimicを紹介した。その結果,LLMimicは参加者のAIリテラシーを大幅に改善した。これらの結果は、LLMimicがAIリテラシーを改善するためのスケーラブルで人間中心のアプローチを提供していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:03:10 GMT)
Reinforcement Learning-based Knowledge Distillation with LLM-as-a-Judge [15.2]
強化学習(RL)は,小・大規模言語モデル(LLM)の推論能力を大幅に向上させることが示されている。本稿では,LLM から得られる報酬を,ラベルのない大量のデータに対してモデル出力を評価する判断として利用する RL フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:23:04 GMT)
Efficient Logistic Regression with Mixture of Sigmoids [15.1]
この結果から,EW に対する$O(dlog(Bn))$,$O(B3 n5)$が最短計算量で達成できることが示唆された。この結果から,オンライン分類において,EWは計算処理が可能であり,幾何学的に適応可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:36:34 GMT)
Student-in-the-Loop Chain-of-Thought Distillation via Generation-Time Selection [15.1]
Gen-SSD(Generation-time Self-Selection Distillation)は、世代選択を行う学生向けフレームワークである。数学的推論ベンチマークの実験は、Gen-SSDが標準知識蒸留よりも一貫して優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:35:06 GMT)
STEAR: Layer-Aware Spatiotemporal Evidence Intervention for Hallucination Mitigation in Video Large Language Models [14.8]
大型ビデオ言語モデル (Video-LLMs) は幻覚を起こす傾向があり、しばしば視覚的にサポートされない時間的関係や誤った時間的関係を生じる。リスクの高いデコードステップを識別し,中間層からトークン条件の視覚的エビデンスを選択するSTEARを提案する。実験により、STEARは時間的一貫性、忠実性、堅牢性を改善しながら、幻覚を一貫して減少させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:52:57 GMT)
Bridging the Missing-Modality Gap: Improving Text-Only Calibration of Vision Language Models [14.8]
視覚言語モデル(VLM)はしばしばテキストのみの入力にデプロイされるが、画像で訓練されている。視覚的モダリティを除去すると精度が大きく低下し、誤校正が厳しくなり、テキストのみのプロンプトでは元の言語バックボーンのように動作しないことがわかった。我々は,テキスト入力から遅延埋め込みを予測し,ピクセルレベルの画像合成を行なわずに凍結したVLMバックボーンに供給する軽量なクロスアテンションモジュールであるLatent Imagination Module (LIM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:03:02 GMT)
MI-Pruner: Crossmodal Mutual Information-guided Token Pruner for Efficient MLLMs [14.3]
視覚情報は、大きな言語モデルにおけるテキストと比較して比較的疎い。現在のアプローチでは、視覚エンコーダやLLMデコーダのアテンションスコアに基づいてトークンの重要度を測定し、その上で、アテンションスコアの高い視覚トークンを選択し、他のトークンをプルーニングする。本稿では,メカニズム固有の信号に頼る代わりに,視覚的特徴とテキスト的特徴の相互情報(MI)を直接計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:51:26 GMT)
UNICA: A Unified Neural Framework for Controllable 3D Avatars [14.2]
UNICA(UNIfied Neural Controllable Avatar)は、全てのアバター制御コンポーネントを単一のニューラルネットワークフレームワークに統合する骨格のない生成モデルである。提案手法は,手動で設計した物理シミュレーションを使わずに,髪と衣服のダイナミックスを自然に捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:09:55 GMT)
AgentSZZ: Teaching the LLM Agent to Play Detective with Bug-Inducing Commits [14.2]
AgentSZZは、バグを引き起こすコミットを特定するエージェントベースのフレームワークである。従来の方法とは異なり、AgentSZZはタスク固有のツール、ドメイン知識、ReActスタイルのループを統合し、バグの適応的および因果的トレースを可能にする。実験によると、AgentSZZはすべての設定で最先端のSZZアルゴリズムより一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:54:02 GMT)
Modality-Specific Hierarchical Enhancement for RGB-D Camouflaged Object Detection [14.2]
MHENetはRGB-D CODフレームワークであり、RGBと深度特徴のモダリティ固有の階層的拡張と適応的な融合を行う。 4つのベンチマーク実験により、MHENetは16の最先端メソッドを質的かつ定量的に超越していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:06:59 GMT)
A Tsetlin Machine-driven Intrusion Detection System for Next-Generation IoMT Security [14.0]
本稿では,IoMTネットワークをターゲットとしたサイバー攻撃を検出するための新しいTsetlin Machine (TM)ベースの侵入検知システムを提案する。 TMはルールベースで解釈可能な機械学習(ML)アプローチで、命題論理を使ってパターンをモデル化する。提案モデルでは,2進分類で99.5%,多進分類で90.7%の精度を達成し,既存の最先端手法を上回りつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:26:52 GMT)
Scalable Variational Bayesian Fine-Tuning of LLMs via Orthogonalized Low-Rank Adapters [13.7]
不確実性定量化(UQ)は、大規模言語モデル(LLM)の信頼性を自己評価する上で最も重要である。我々は、LLMに基づく決定論的特徴抽出器に不確実性推論のためのランダムな最終層パラメータが続くベイズ最後の層(BLL)モデルを構築した。我々は変分(V)推論フレームワークを活用して、スケーラブルなベイズ微調整アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:42:04 GMT)
Characterizing charge-parity detection based on an offset-charge-tunable transmon qubit via randomized benchmarking [13.5]
オフセットチャージ可能なトランスモン量子ビットを用いて、チャージパリティ状態のqubit状態への高忠実マッピングを実現する。我々は4秒のサンプリング間隔で93.4%以上の忠実度で帯電状態の連続的なモニタリングを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:19:47 GMT)
Behavior-Constrained Reinforcement Learning with Receding-Horizon Credit Assignment for High-Performance Control [13.5]
強化学習は高いパフォーマンス戦略を発見することができるが、望ましい人間の行動から離れることが多い。本研究では,実演を超越した行動制約付き強化学習フレームワークを提案する。プロのドライバーのデータを用いて,高忠実度レースカーシミュレーションのアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:13:47 GMT)
Sim2Real-AD: A Modular Sim-to-Real Framework for Deploying VLM-Guided Reinforcement Learning in Real-World Autonomous Driving [13.4]
本稿では,VLM誘導型RLポリシーを実車にゼロショット・シミュレートするためのモジュラーフレームワークであるSim2Real-ADを提案する。我々の知る限り、本研究はCARLAで訓練されたVLM誘導RLポリシーを実車にゼロショットクローズドループで展開した最初の事例である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:41:45 GMT)
MixAtlas: Uncertainty-aware Data Mixture Optimization for Multimodal LLM Midtraining [13.4]
MixAtlasは、検査、適応、新しいコーパスへの転送が可能な、ベンチマークターゲットのデータレシピを生成する。視覚的理解、文書推論、マルチモーダル推論にまたがる10のベンチマークを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:26:43 GMT)
STDDN: A Physics-Guided Deep Learning Framework for Crowd Simulation [13.2]
本稿では,微視的軌道予測をマクロ物理学で導く新しい枠組みを提案する。ニューラル正規微分方程式は、個々の運動によって駆動されるマクロ密度の進化をモデル化するために用いられる。提案手法は, 長期タスクにおける最先端手法と比較して, シミュレーション性能に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:06:04 GMT)
A Flow Matching Framework for Soft-Robot Inverse Dynamics [13.0]
オープンループフィードフォワード制御のための逆力学フレームワークは、生成トランスポートマップとしてシステムの微分力学を学習する。作業は、ソフトロボットシステムにおいて、微分逆ダイナミクスを学習するための堅牢で高性能なパラダイムとしてフローマッチングを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 12:45:46 GMT)
Rascene: High-Fidelity 3D Scene Imaging with mmWave Communication Signals [12.5]
本稿では,mmWave OFDM通信信号を利用した3次元シーンイメージングのための統合センシング・通信フレームワークRasceneを紹介する。個々の無線フレームのスパースとマルチパスあいまいさを克服するために、Rasceneは、自信重み付き前方投影による多フレーム空間適応融合を行う。実験により,提案手法は高精度で3Dシーンを再構成し,低コストでスケーラブルで堅牢な3D知覚への新たな経路を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:46:49 GMT)
KiToke: Kernel-based Interval-aware Token Compression for Video Large Language Models [12.5]
KiTokeは、トレーニング不要でクエリに依存しないトークン圧縮アプローチである。カーネルベースの測度を用いて,トークンの多様性を世界規模で推定する。実験の結果, KiToke は既存のトレーニング不要圧縮法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:18:22 GMT)
Beyond Predefined Schemas: TRACE-KG for Context-Enriched Knowledge Graphs from Complex Documents [12.4]
TRACE-KG (Text-diven schemA for Context-Enriched Knowledge Graphs) はコンテキスト強化知識グラフと帰納スキーマを共同で構築するフレームワークである。 TRACE-KGは構造的に一貫性があり、トレース可能な知識グラフを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:41:35 GMT)
Analysis of Optimality of Large Language Models on Planning Problems [12.3]
共振強化型Large Language Model (LLM) プランナーは理論的最適性限界をほぼ完全精度で追跡する。また、意味論的先行から真の位相的推論を分離するために、公式な等価タスクである一般化されたパススター(P*$)グラフについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:27:16 GMT)
Geometrically-Constrained Radar-Inertial Odometry via Continuous Point-Pose Uncertainty Modeling [12.0]
本稿では,幾何学的に制約されたレーダー慣性オドメトリーとマッピングを紹介する。任意のタイムスタンプにおけるポーズの不確実性を推定するために,連続軌道モデルを用いる。レーダマッピングにおける量的不確実性を活用することにより,不正確なレーダ測定による計測精度を向上させる高忠実度マップを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:37:56 GMT)
A Large-Scale Empirical Study of AI-Generated Code in Real-World Repositories [11.9]
実世界のリポジトリから収集したAI生成コードについて,大規模な実証的研究を行った。複雑度,構造特性,欠陥関連指標などのコードレベルの特性について検討する。我々の研究は、AI支援開発が従来の人間主導開発とどのように異なるかを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:17:25 GMT)
Can Nano Banana 2 Replace Traditional Image Restoration Models? An Evaluation of Its Performance on Image Restoration Tasks [11.8]
生成AIの最近の進歩は、汎用画像編集モデルが画像復元の統一ソリューションとして機能するかどうかという疑問を提起している。本研究では,多様なシーンや劣化タイプにまたがる画像復元のためのナノバナ2の体系的評価を行う。提案手法は, 再現精度と知覚品質の最良のトレードオフを実現するために, 簡潔さの制約を明示し, 迅速な設計が重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:33:29 GMT)
Orientation Matters: Learning Radiation Patterns of Multi-Rotor UAVs In-Flight to Enhance Communication Availability Modeling [11.8]
本稿では,飛行データの校正によるアンテナ放射パターン(RP)の学習手法を提案する。実世界の軌道の評価は、両方の放射パターンを学習し、3.6dB RMS誤差、測定ノイズレベルを達成する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:45:23 GMT)
HiDiGen: Hierarchical Diffusion for B-Rep Generation with Explicit Topological Constraints [11.7]
境界表現(B-rep)はCADシステムにおける標準3Dモデリングフォーマットである。 HiDiGenは、幾何モデリングを2つのステージに分離する階層的な生成フレームワークである。実験の結果,HiDiGenは高い性能を示し,新しい,多様な,トポロジカルなCADモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:06:51 GMT)
AnnoRetrieve: Efficient Structured Retrieval for Unstructured Document Analysis [11.7]
埋め込みから構造化アノテーションへ移行する新しい検索パラダイムであるAnnoRetrieveを提案する。提案システムは,高コストなベクトル比較を,自動生成スキーマよりも軽量な構造化クエリに置き換える。 AnoRetrieveは、インテリジェントな構造化を通じて、コスト効率、正確、スケーラブルなドキュメント分析のための新しいパラダイムを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:34:19 GMT)
QVAD: A Question-Centric Agentic Framework for Efficient and Training-Free Video Anomaly Detection [11.7]
ビデオ異常検出(VAD)はコンピュータビジョンにおける基本的な課題である。本稿では,VLM-LLMインタラクションを動的対話として扱う質問中心エージェントフレームワークQVADを提案する。 QVADはメモリフットプリントを最小限にして高い推論速度を実現し、リソース制約のエッジデバイスに高度なVAD機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:48:34 GMT)
Communication-free Sampling and 4D Hybrid Parallelism for Scalable Mini-batch GNN Training [11.6]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータセットの学習に広く使用されている。サンプリングによるミニバッチは、GNNトレーニングを並列化するための一般的なアプローチである。スケーラブルなミニバッチトレーニングのための4D並列フレームワークであるScaleGNNを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:30:27 GMT)
HairOrbit: Multi-view Aware 3D Hair Modeling from Single Portraits [11.5]
単一視点の髪型再構成を校正した多面的再構成タスクに変換するための新しい枠組みを提案する。我々は、より優れたフルビュー指向推定のためのスパース実像アノテーションに基づいて訓練されたニューラルオリエンテーション抽出器を導入する。本手法は, 視認域と視認域の多彩なヘアポートレートを用いて, ワンビュー3次元ヘアストランド再構築における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:35:35 GMT)
A Scoping Review of LLM-as-a-Judge in Healthcare and the MedJUDGE Framework [11.5]
LLM-as-a-Judge (LaaJ) は大規模言語モデルを用いてモデル出力を評価する。採用が増えたにもかかわらず、バリデーションの厳格さは限られていた。偏見検査のリスクは36の研究 (73.5%) で欠落しており、人口統計学的公正性はわずか1 (2.0%) であり、時間的安定性や患者の状況は評価されなかった。臨床リスク層にまたがる妥当性,安全性,説明責任を重視したリスク階層化3ピラーフレームワークであるMedJUDGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:50:01 GMT)
Council Mode: Mitigating Hallucination and Bias in LLMs via Multi-Agent Consensus [11.5]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにまたがる優れた機能を実現している。 LLMはしばしば幻覚に悩まされ、もっともらしいが事実的に誤った内容を生み出す。本稿では,新しいマルチエージェント・コンセンサス・フレームワークであるカウンシル・モードを提案する。我々は、このアーキテクチャをオープンソースのAIワークスペースで実装し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:40:43 GMT)
VBGS-SLAM: Variational Bayesian Gaussian Splatting Simultaneous Localization and Mapping [11.2]
3次元ガウス散乱(3DGS)はガウスの混合物を用いた3次元シーンモデリングにおいて有望な結果を示した。本稿では,スプレートマップの精細化とカメラポーズ追跡を生成確率形式で組み合わせた新しいフレームワークである変分ベイジアン・ガウス・スプティングSLAM(VBGS-SLAM)を提案する。本実験は,多種多様な合成シーンと実世界のシーンにまたがる,効率的で高品質な新規ビュー合成とともに,長いシーケンス予測におけるトラッキング性能とロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:44:01 GMT)
FoE: Forest of Errors Makes the First Solution the Best in Large Reasoning Models [11.0]
The First is The Bestの現象について検討し、代替ソリューションは単に最適ではないだけでなく、有害である可能性がある。本稿では,第1のソリューションにおけるFoE成長を抑制するRefining First,第2の2つのコンポーネントからなる自己誘導型効率的な推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:03:02 GMT)
An Empirical Study of Many-Shot In-Context Learning for Machine Translation of Low-Resource Languages [10.9]
In-context Learning (ICL) は、大規模言語モデルがいくつかの例から新しいタスクに適応できるようにする。マルチショットICLに関する最近の研究は、現代のLLMが長いコンテキストウィンドウによって実現されたより大きなICLの例からさらに恩恵を受けることを示唆している。本報告では, 機械翻訳のための多言語ICLを, 真に低リソースな10言語に翻訳する実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:13:34 GMT)
Bridging scalp and intracranial EEG in BCI via pretrained neural representations and geometric constraint embedding [10.9]
脳波信号は頭蓋内脳波(iEEG)に比べて信号対雑音比と局所空間分解能において著しく劣る。本研究では、EEG-iEEG表現強化のための統合されたデータおよび事前知識駆動型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 12:54:50 GMT)
Drift-Resilient Temporal Priors for Visual Tracking [10.9]
本稿では,既存のトラッカーにシームレスに統合してドリフトを抑制する軽量で汎用的なモジュールDTPTrackを紹介する。本フレームワークは,(1)フレーム単位の信頼性スコアを過去の状態に割り当てることを学ぶテンポラル信頼性校正機構と,(2)この校正履歴を動的時間的先行のコンパクトなセットに合成して予測ガイダンスを提供するテンポラルガイダンス合成器(TGS)モジュールの2つのコアコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:35:32 GMT)
An Intelligent Fault Diagnosis Method for General Aviation Aircraft Based on Multi-Fidelity Digital Twin and FMEA Knowledge Enhancement [10.8]
本稿では,多要素ディジタルツインに基づく知的故障診断フレームワークを提案する。 JSBSim 6-of-freedom (6-DoF)フライトダイナミクスエンジンを用いてデジタルツインを構築する。故障モードと影響解析(FMEA)に基づくインジェクションエンジンは、19種類のエンジン故障の物理的因果伝播をモデル化する。 1D-CNN分類器は、20の故障クラスのエンドツーエンド診断を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:20:56 GMT)
Differentiable SpaTiaL: Symbolic Learning and Reasoning with Geometric Temporal Logic for Manipulation Tasks [10.6]
乱雑な環境で複雑な操作を行うには、幾何学的および時間的制約を満たす必要がある。多角形集合上でスムーズで自己階数互換な幾何的プリミティブを直接構成する、完全にテンソル化されたツールボックスである微分可能なSpaTiaLを提案する。鍵空間述語を微分可能緩和することにより、高レベルな仕様から低レベルな幾何学的構成へのエンドツーエンドの異なる意味的マッピングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:13:47 GMT)
ProdCodeBench: A Production-Derived Benchmark for Evaluating AI Coding Agents [10.6]
本稿では,ProdCodeBenchを用いて実運用用ベンチマークの計算手法を提案する。それぞれのキュレートされたサンプルは、7つのプログラミング言語にまたがる冗長なプロンプト、コミットされたコード変更、フェイル・ツー・パステストで構成されている。 4つの基礎モデルの体系的な分析は、53.2%から72.2%の範囲で解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:18:13 GMT)
ESL-Bench: An Event-Driven Synthetic Longitudinal Benchmark for Health Agents [10.6]
ESLBenchは100人の合成ユーザを提供するイベント駆動合成フレームワークである。ツール,DBネイティブエージェント,メモリ拡張RAGでLLMにまたがる13の手法を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:55:56 GMT)
The Planetary Cost of AI Acceleration, Part II: The 10th Planetary Boundary and the 6.5-Year Countdown [10.3]
AIの制御不能なオフロードと"思考"そのもののスケーリングは、人間の熱バランスシートに重大な影響をもたらす。急進的な構造的な介入がなければ、人為的な熱蓄積は6.5年未満で惑星生態の限界を破ることになる。我々は,人工知能の統合と惑星系への熱散逸が,第10惑星境界(9+1)を構成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:42:33 GMT)
The limits of bio-molecular modeling with large language models : a cross-scale evaluation [10.1]
大規模言語モデル(LLM)は、生体分子発見にますます応用されている。我々は,LLM性能と機械的理解の体系的なギャップを,生物分子間ベンチマークBioMol-LLM-Benchを用いて明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:38:42 GMT)
Hierarchical Awareness Adapters with Hybrid Pyramid Feature Fusion for Dense Depth Prediction [10.0]
既存のアプローチは、深度マップを回帰するために、ますます複雑なネットワークアーキテクチャに依存している。本論文では,Swin Transformerのバックボーン上に構築したマルチレベル条件付きランダムフィールド(CRF)モデルを提案する。本稿では,Abs Relを0.088ドル(約7.4%)に,RMSEを0.316ドル(約5.4%)に削減し,ほぼ完全なしきい値精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:59:26 GMT)
Beyond the AI Tutor: Social Learning with LLM Agents [9.9]
異なる学習コンテキストにまたがる2つの実験について述べる。我々は、よりリッチなエージェント構成への1対1のAI教育への移行が、人間の社会学習研究で長年記録されてきた協調的および観察的利益を解き放つことができるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:17:30 GMT)
Terminal Agents Suffice for Enterprise Automation [9.9]
端末のみを備えたコーディングエージェントは、プラットフォームAPIと直接対話することで、多くのエンタープライズタスクをより効果的に解決できると主張している。以上の結果から,プログラム型インタフェースと強力な基礎モデルが組み合わさって,実践的な企業自動化に十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:48:53 GMT)
VisionClaw: Always-On AI Agents through Smart Glasses [9.7]
私たちは、生きた自我中心の認識とエージェントタスクの実行を統合する、常時オンのウェアラブルAIエージェントであるVisionClawを紹介します。 Meta Ray-Banスマートグラス上で動作するVisionClawは、現実のコンテキストを継続的に認識し、その場で音声駆動のアクション開始とデリゲートを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:17:10 GMT)
Learning high-dimensional quantum entanglement through physics-guided neural networks [9.7]
本稿では,物理誘導型深層ニューラルネットワークを提案する。ゲインレジーム全体では, 平均JSDが1.96e-3, WEMDが1.54e-3, KLが7.85e-3であった。これらの結果から、物理誘導学習は、ソフトなOAM保存正規化器と物理的に生成された訓練目標を介して、迅速かつデータ効率の良いモーダルな特徴付けを可能にすることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:09:21 GMT)
ABTest: Behavior-Driven Testing for AI Coding Agents [9.5]
ABTestは、AIコーディングエージェントを体系的にテストする振る舞い駆動型ファジリングフレームワークである。 ABTestをClaude Code、OpenAI Codex CLI、Gemini CLIの3つの広く使用されているコーディングエージェントに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:52:37 GMT)
Vocabulary Dropout for Curriculum Diversity in LLM Co-Evolution [9.5]
政策学習とカリキュラム生成の両方において,提案者の出力ロジットに対してランダムなマスクである語彙ドロップアウトを導入する。語彙のドロップアウトは、トレーニングを通して語彙的、意味的、機能的メトリクスにまたがって、提案者の多様性を持続させる。本研究は,ゲームルールが古典的自己プレイで果たす構造的役割に類似した,明示的な行動空間制約が,言語における生産的共進化の維持に役立つことを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 21:40:03 GMT)
Learning PDEs for Portfolio Optimization with Quantum Physics-Informed Neural Networks [9.3]
偏微分方程式(PDE)は金融数学、特にポートフォリオ最適化において重要な役割を果たす。本稿では,PDEの解法における量子回路の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:24:14 GMT)
A Rapid Instrument Exchange System for Humanoid Robots in Minimally Invasive Surgery [9.1]
本稿では,没入型遠隔操作型ラピッドインスツルメンツ交換システムを提案する。本システムは,単一軸対応ドッキングと環境制約リリースに基づく低遅延機構を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:05:00 GMT)
The Quantum-Cryptographic Co-evolution [9.1]
本稿では,暗号レジリエンスと計算能力の共進化をマップする2次元座標系を提案する。我々は、CRQCの到着と量子セーフ導入の間のデルタである「量子ギャップ」が、最もシステム的なリスクであると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:01:06 GMT)
MBGR: Multi-Business Prediction for Generative Recommendation at Meituan [9.0]
マルチビジネスシナリオに適した最初のGRフレームワークであるMBGR(Multi-Business Generative Recommendation)を提案する。まず、ドメイン認識トークン化によるセマンティックな整合性を維持するBusiness-Aware semantic ID (BID) モジュールを設計する。次に、ビジネス固有の予測機能を提供するために、マルチビジネス予測(MBP)構造を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:26:36 GMT)
Self-Supervised Foundation Model for Calcium-imaging Population Dynamics [9.0]
カルシウムトレースのみに基づく自己教師型神経基盤モデルである textbfCalM を提案する。大規模・マルチアニマル・マルチセッションデータセット上でCalMを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:46:41 GMT)
NeuralLVC: Neural Lossless Video Compression via Masked Diffusion with Temporal Conditioning [9.0]
本稿では,仮面拡散と時間的冗長性を利用するI/Pフレームアーキテクチャを組み合わせたニューラルLVCを提案する。 9つのXiph CIF配列の実験により、NeuralLVCはH.264とH.265よりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:49:42 GMT)
FSUNav: A Cerebrum-Cerebellum Architecture for Fast, Safe, and Universal Zero-Shot Goal-Oriented Navigation [9.0]
本稿では,高速で安全で汎用的なゼロショット目標指向ナビゲーションのためのセルブラム・セレベラムアーキテクチャFSUNavを提案する。提案アーキテクチャは、視覚言語モデル(VLM)と提案アーキテクチャを統合する。 FSUNavは、オブジェクト、インスタンスイメージ、タスクナビゲーションにおける最先端のパフォーマンスを達成し、既存のメソッドを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:01:58 GMT)
Hume's Representational Conditions for Causal Judgment: What Bayesian Formalization Abstracted Away [8.9]
ヒュームの因果判断の説明は、3つの表現条件を前提としている。その後、Humから予測処理までの形式化を通じて、彼らの運命を辿る。大規模な言語モデルは、想像上の現代ケースとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:36:05 GMT)
CAMEO: A Conditional and Quality-Aware Multi-Agent Image Editing Orchestrator [8.9]
条件付き画像編集は、厳密な構造制御を必要とするシナリオにおいて不可欠である。ほとんどのアプローチは単一ステップ生成に依存します。我々は、条件付き編集を品質に配慮したフィードバック駆動プロセスとして再構成する構造化マルチエージェントフレームワーク、textbfCAMEOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:27:02 GMT)
Structure-Aware Commitment Reduction for Network-Constrained Unit Commitment with Solver-Preserving Guarantees [8.8]
本稿では,ネットワーク制約付きユニットコミットメントのためのデメンタリティ削減フレームワークを提案する。最適化に先立って修正するコミットメント決定における構造的規則性を利用する。 IEEE 57-bus、73-bus、IEEE 118-bus、拡張された大規模ケースに対する実験は、分岐とバウンドノードの一貫性のある減少と解時間を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:55:32 GMT)
Not All Frames Deserve Full Computation: Accelerating Autoregressive Video Generation via Selective Computation and Predictive Extrapolation [8.7]
オートレグレッシブ(AR)ビデオ拡散モデルは、長めのビデオ生成を可能にするが、複数ステップの復調を繰り返して高価である。我々は,効率的なARビデオ拡散のためのトレーニングフリーフレームワークSCOPEを提案する。 MAGI-1とSkyReels-V2では、SCOPEは元の出力に匹敵する品質を維持しながら最大4.73倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:34:47 GMT)
SkillRT: Compiling Skills for Efficient Execution Everywhere [8.6]
LLMエージェントは、再利用可能な構成単位としてスキルをますます採用している。現在のシステムは、スキルを生のコンテキストとして扱い、異なるエージェントに対して同じスキルを一貫性なく振る舞う。本稿では,ポータブルかつ効率的なスキル実行を目的としたコンパイルおよび実行システムであるSkillRTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:11:45 GMT)
FluxMoE: Decoupling Expert Residency for High-Performance MoE Serving [8.6]
FluxMoEは、永続的なGPU常駐から専門家パラメータを分離する新しいMoE推論システムである。本稿では,vLLM上にFluxMoEを実装し,メモリの厳しい制約下での効率的なMoE推論を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:16:01 GMT)
SPG: Sparse-Projected Guides with Sparse Autoencoders for Zero-Shot Anomaly Detection [8.5]
凍結基礎モデル特徴を用いたゼロショット異常検出とセグメンテーションについて検討した。学習可能なパラメータはすべて、ラベル付き補助データセットでのみトレーニングされる。 Sparse-Projected Guides (SPG)は、スパースオートエンコーダ(SAE)潜在空間におけるスパースガイド係数を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:37:44 GMT)
Runtime Execution Traces Guided Automated Program Repair with Multi-Agent Debate [8.4]
自動プログラム修復(APR)は複雑なロジックエラーとサイレント障害に悩まされる。現在のLLMベースのAPRメソッドは主に静的であり、ソースコードと基本的なテスト出力に依存している。我々は、パッチ検証のための共有制約としてランタイム事実を活用するマルチエージェントフレームワークであるTraceRepairを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:23:25 GMT)
Significance and Stability Analysis of Gene-Environment Interaction using RGxEStat [8.3]
ジェノタイプ・バイ・環境(GxE)相互作用は多様な環境におけるジェノタイプのパフォーマンスに影響を及ぼす。本稿では,GxEインタラクション研究の2つの重要なモデルを紹介する。また、RGxEStatも紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:19:57 GMT)
DRIFT: Deep Restoration, ISP Fusion, and Tone-mapping [8.1]
DRIFT (Deep Restoration, ISP Fusion, および Tone-mapping) は、効率的なAIモバイルカメラパイプラインである。ハンドヘルド生画像から高品質なRGB画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:04:36 GMT)
MMTalker: Multiresolution 3D Talking Head Synthesis with Multimodal Feature Fusion [8.1]
音声駆動型3Dアニメーション合成は、1次元(1次元)音声信号から時間変化した3次元顔信号へのマッピングを構築することを目的としている。現在の方法は、リップシンクの精度を維持し、現実的な表情を作り出すことの課題に直面している。マルチレゾリューション表現とマルチモーダル特徴融合による3次元音声駆動顔画像合成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:17:39 GMT)
AutoVerifier: An Agentic Automated Verification Framework Using Large Language Models [8.0]
AutoVerifierは、技術的クレームのエンドツーエンド検証を自動化するエージェントフレームワークである。すべての技術的主張を形式の構造的クレームトリプルに分解する。新興技術の妥当性と成熟度を確実に評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:11:43 GMT)
UniSpector: Towards Universal Open-set Defect Recognition via Spectral-Contrastive Visual Prompting [8.0]
提案するUniSpectorは,意味的に構造化され,転送可能なプロンプトトポロジの原理設計に焦点を移す。 Inspect Anythingはビジュアルプロンプトベースのオープンセット欠陥ローカライゼーションのための最初のベンチマークであり、UniSpectorは、それぞれAP50bとAP50mで、少なくとも19.7%と15.8%でベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:24:34 GMT)
State estimations and noise identifications with intermittent corrupted observations via Bayesian variational inference [7.8]
ベイズ変分推論問題として,システム状態,ノイズパラメータ,ネットワーク信頼性の合同推定を定式化する。本稿では,潜在パラメータの結合後確率密度を近似するために,新しい変分ベイズ適応カルマンフィルタ(VB-AKF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:20:49 GMT)
Adaptive Local Frequency Filtering for Fourier-Encoded Implicit Neural Representations [7.8]
フーリエ符号化INRに対する適応型局所周波数フィルタリング法を提案する。提案手法では,エンコードされたフーリエ成分を変調するために,空間的に変化するパラメータ $(mathbfx)$ を導入する。 2次元画像整合、3次元形状表現、スパースデータ再構成の実験は、提案手法が常に再現品質を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:04:30 GMT)
Measuring Representation Robustness in Large Language Models for Geometry [7.7]
幾何学において、同一の問題はユークリッド、座標、ベクトル形式で表すことができる。既存のベンチマークでは、固定フォーマットの精度が報告されている。表現対応評価フレームワークGeoRepEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:36:49 GMT)
ARM: Advantage Reward Modeling for Long-Horizon Manipulation [7.7]
本稿では,絶対的な進歩から相対的な優位性を推定するフレームワークを提案する。我々は,高いアノテータの整合性を確保しつつ,人間の認知的オーバーヘッドを低減し,費用対効果の高い三状態ラベリング戦略を導入する。提案手法は,従来のVLAベースラインよりも安定性とデータ効率が向上し,政策訓練中にほぼゼロに近い介入を施した長軸タオルフォールディング作業において,99.4%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:45:59 GMT)
Characterization of Gaussian Universality Breakdown in High-Dimensional Empirical Risk Minimization [7.7]
非ガウス的なデータ設計の下で,高次元的凸リスク (ERM) について検討した。平均$_hat$の近似を可能にするため、鍵統計量のmin-max特性を導出する。我々は任意の$mathcalC2$正則化器が、そのヘッセンが 0 で、勾配が $_hat$ でのみ決定する二次形式に等しいことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:07:02 GMT)
MOMO: Mars Orbital Model Foundation Model for Mars Orbital Applications [7.7]
我々は,火星リモートセンシングのための最初のマルチセンサ基礎モデルMOMOを紹介する。 MOMOはモデルマージを使用して、3つの重要な火星センサーから独立して学習した表現を統合する。われわれはMOMOを、火星の軌道データから収集した12億ドルのサンプルで、大規模で高品質なコーパスで訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:22:30 GMT)
Transfer Learning for Loan Recovery Prediction under Distribution Shifts with Heterogeneous Feature Spaces [7.5]
本稿では、ローンレベルのポイント推定とポートフォリオレベルの予測分布の両方を生成するFT-MDN-Transformerを提案する。制御モンテカルロシミュレーションと,GCD(Global Credit Data)ローンデータセットをソースとして,新たな債券データセットをターゲットとして,実世界の送金設定において提案手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:54:49 GMT)
Wavelength-multiplexed massively parallel diffractive optical information storage and image projection [7.5]
波長スケールで構造的に最適化された誘電体表面からなる波長多重超並列拡散情報記憶プラットフォームを提案する。我々の波長多重回折系は、4000以上の独立な所望の画像/パターンを出力フィールド・オブ・ビューに保存・投影できることを実証した。概念実証実験では、6つの異なるパターンを記憶し、6つの異なる波長で同じ視野に投影する2層回折設計を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:26:16 GMT)
Learning-Based Fault Detection for Legged Robots in Remote Dynamic Environments [7.5]
本研究は,四足歩行ロボットの単一手足障害を検出するオフライン学習法の開発と実装について述べる。故障検出技術の目的は、適切な三脚歩行を選択するためのコントローラの正確な出力を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:59:59 GMT)
Cultural Authenticity: Comparing LLM Cultural Representations to Native Human Expectations [7.3]
我々は,大規模言語モデル世代と局所的な期待値との整合性を評価するための,人間中心のフレームワークを提案する。ヒト由来の文化遺産とモデル由来の文化表現との整合性について検討した結果,西洋中心のキャリブレーションが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:39:15 GMT)
RDFace: A Benchmark Dataset for Rare Disease Facial Image Analysis under Extreme Data Scarcity and Phenotype-Aware Synthetic Generation [7.3]
RDFaceは103の稀な遺伝状態にまたがる小児顔面画像のベンチマークデータセットである。 RDFaceは、まれな疾患診断のためのデータ効率の良いAIモデルの開発と評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:56:30 GMT)
Universal Robust Quantum Gates via Doubly Geometric Control [7.2]
普遍的な2重な幾何学的ゲートの枠組みを導入する。定義条件が制御誤差の4次同時抑制に繋がることを示す。その結果,高次ロバストな量子ゲートへの一般かつスケーラブルな経路として,2次元幾何学的制御が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:53:26 GMT)
Structure-Preserving Multi-View Embedding Using Gromov-Wasserstein Optimal Transport [7.2]
本稿では,Gromov-Wasserstein (GW) 最適輸送を基盤とした2つの幾何学的多視点埋め込み戦略を提案する。最初の平均GWMDS(Mean-GWMDS)は、平均距離行列を用いてビュー固有の関係情報を集約する。 2つ目の戦略は、Multi-GWMDSと呼ばれ、複数の幾何一貫性のある候補埋め込みを生成する選択に基づくパラダイムを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:58:19 GMT)
OSCAR: Orchestrated Self-verification and Cross-path Refinement [7.2]
拡散言語モデルは、推論時間制御のための自然なハンドラを提供する、発音軌道を公開する。我々はコミットメントの不確実性ローカライゼーションを定式化し、デノベーション軌道が与えられた場合、クロスチェーンエントロピーが教師なししきい値を超えるトークンの位置を特定する。我々はこの定式化を運用するトレーニング不要な推論時間フレームワークOSCARを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:28:15 GMT)
Few-Shot Distribution-Aligned Flow Matching for Data Synthesis in Medical Image Segmentation [7.1]
本稿では,フローマッチングモデルであるAlignFlowを提案する。実験では,mDiceで3.5-4.0%,mIoUで3.5-5.6%,さまざまなデータセットやシナリオで3.5-4.0%の性能向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:35:42 GMT)
An Independent Safety Evaluation of Kimi K2.5 [6.9]
Kimi K2.5 は、コーディング、マルチモーダル、エージェントベンチマークにまたがるクローズドモデルと競合するオープンウェイト LLM である。我々は,CBRNE誤用リスク,サイバーセキュリティリスク,不正調整,政治的検閲,偏見,無害感のモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:45:35 GMT)
Multiple-Debias: A Full-process Debiasing Method for Multilingual Pre-trained Language Models [6.8]
我々は,複数の言語にまたがるこれらの問題に対処するために,Multiple-Debiasという名前の包括的多言語脱バイアス手法を提案する。我々は,MPLMのバイアスを,4言語で3つの感度特性に対して有意に低減した。実験の結果, (i)多言語脱バイアス法は, 偏見を効果的に緩和する一言語的アプローチを超越し, (ii) 異なる言語からの脱バイアス情報を統合することでMPLMの公平性を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:30:06 GMT)
BoostTaxo: Zero-Shot Taxonomy Induction via Boosting-Style Agentic Reasoning and Constraint-Aware Calibration [6.7]
BoostTaxoはゼロショット分類誘導のためのブースティングスタイルのLLMフレームワークである。一連のドメイン用語を入力として取り、粗い方法で親識別を行う。検索強化された定義修正、ハイブリッドな親候補選択、候補評価、構造対応スコアキャリブレーションを採用している。ゼロショット分類誘導における最先端の手法よりも優れた、あるいは同等のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:48:09 GMT)
Cross-subject Muscle Fatigue Detection via Adversarial and Supervised Contrastive Learning with Inception-Attention Network [6.6]
提案したモデルは、93.54%の精度、92.69%のリコール、92.69%のF1スコアを3クラス分類タスクで達成している。クロスオブジェクト筋肉疲労検出のための堅牢なソリューションを提供し、リハビリテーショントレーニングと援助のための重要なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:03:27 GMT)
SCC-Loc: A Unified Semantic Cascade Consensus Framework for UAV Thermal Geo-Localization [6.6]
クロスモーダル・サーマルジオローカライゼーション (TG) は、グローバルナビゲーション衛星システム (GNSS) による無人航空機 (UAV) の堅牢で全天候のソリューションを提供する。このボトルネックを解消するために,セマンティック・カスケード・コンセンサス・ローカライゼーション・フレームワークであるSCC-Locを提案する。実験により、SCC-Locは新しい最先端技術を確立し、平均局所化誤差を9.37mに抑え、精度を7.6倍に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:44:47 GMT)
LLM-based Atomic Propositions help weak extractors: Evaluation of a Propositioner for triplet extraction [6.4]
MPropositionneur-V2は6つのヨーロッパ言語をカバーする小さな多言語モデルである。 SMiLER、FewRel、DocRED、CaRBの実験は、原子命題がより弱い抽出器の恩恵を受けることを示した。より強力なLCMに対して、フォールバック組合せ戦略は、関係抽出における利得を維持しながらエンティティリコール損失を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:31:22 GMT)
ALIVE-LIO: Degeneracy-Aware Learning of Inertial Velocity for Enhancing ESKF-Based LiDAR-Inertial Odometry [6.3]
光検出・測光(LiDAR)と慣性測定ユニット(IMU)を用いたオドメトリ推定は、縮退した環境における性能劣化に悩まされることが多い。我々は、退化方向の状態推定を明示的に強化する、退化を意識したLiDAR慣性オドメトリーフレームワークであるALIVE-LIOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:01:31 GMT)
Lipschitz bounds for integral kernels [6.1]
微分可能性仮定の下で、積分核に付随する特徴写像の正則性について検討する。関連する核のリプシッツ定数は、2次元積分の上限として表現できることを示す。また、有限幅ニューラルネットワークにおけるリプシッツ定数の収束の挙動について、オープンな疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:52:36 GMT)
Goal-Conditioned Neural ODEs with Guaranteed Safety and Stability for Learning-Based All-Pairs Motion Planning [6.1]
目的条件付きスムーズなニューラル常微分方程式(ニューラルODE)をバイリプシッツ微分同相法により構築する。提案手法では,バイリプシッツニューラルネットワークを用いた抽出可能な学習実装を認め,実演データを組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:40:14 GMT)
TypePro: Boosting LLM-Based Type Inference via Inter-Procedural Slicing [6.0]
動的言語の型推論が人気のある研究領域となっている。既存のアプローチは通常、静的解析、機械学習、あるいは大きな言語モデルを通じて型推論を実現する。本稿では,動的言語の型推論にLLMを利用するTypeProという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:52:46 GMT)
Revealing the Learning Dynamics of Long-Context Continual Pre-training [5.9]
産学級Hunyuan-A13B(総パラメータ80B)を用いたLCCP学習力学の最初の系統的研究について述べる。具体的には、LCCPの挙動(教師付き微調整探索)、確率的(複雑度)、機械的(注意パターン)レベルにわたってLCCPのダイナミクスを分析する階層的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:26:28 GMT)
Do Agent Societies Develop Intellectual Elites? The Hidden Power Laws of Collective Cognition in LLM Multi-Agent Systems [5.9]
本研究は,マルチエージェントシステムにおける協調力学の大規模実証的研究である。タスク、トポロジ、スケールにわたる150万以上のインタラクションを分析します。調整はヘビーテールのカスケードに従い、知的エリートへの優先的なアタッチメントを通じて集中し、システムのサイズが大きくなるにつれて、ますます極端なイベントを発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:08:07 GMT)
Generation of magnonic squeezed state and its superposition in a hybrid qubit-magnon system [5.7]
本稿では, ハイブリッドシステムにおいて, 磁気圧縮状態(MSS)とその重ね合わせ(SMSS)を生成するプロトコルを提案する。これらの状態の4次元回転対称性が、マグノンプラットフォームにおける支配的エラーチャネルから保護される可能性を持つボソニック論理エンコーディングをどのようにサポートするかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:44:27 GMT)
BioAlchemy: Distilling Biological Literature into Reasoning-Ready Reinforcement Learning Training Data [5.7]
現在の大規模推論データセットからの生物学の質問は、生物学における現代の研究トピックの分布とよく一致していないことを示す。生物学研究のテキストから検証可能な質問と回答のペアのさまざまなセットをソーシングするためのパイプラインであるBioAlchemyを紹介した。本稿では,現代の科学的生物学のトピック分布にデータセットを合わせることで,推論性能を向上させるための強化学習をいかに活用できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 23:06:59 GMT)
OmniGUI: Benchmarking GUI Agents in Omni-Modal Smartphone Environments [5.6]
我々はOmniGUIを紹介した。OmniGUIは、Omniモードのスマートフォン環境でGUIエージェントを評価するために設計された最初のステップレベルベンチマークである。データセットには、29のアプリケーションにわたる709のエキスパートデモエピソード(2,579のアクションステップ)が含まれている。我々の経験的評価は、現在のモデルは視覚的に静的なタスクに能力を示すが、その動作予測性能は同期時間と聴覚信号を必要とする環境において著しく低下することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:57:06 GMT)
Prompt Compression in the Wild: Measuring Latency, Rate Adherence, and Quality for Faster LLM Inference [5.6]
LLMLinguaは、プロンプト長、圧縮比、ハードウェア容量がよく一致した場合、最大18%のエンドツーエンドのスピードアップを達成する。効率的な圧縮は、ワークロードをデータセンターGPUからコモディティカードにオフロードするのに十分なメモリ使用量を削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:41:53 GMT)
Inversion-Free Natural Gradient Descent on Riemannian Manifolds [5.6]
本稿では,凸パラメータを持つ確率分布に対する逆フリーな自然勾配法を提案する。多様体の設定にはいくつかの利点がある: パラメータ制約を暗黙的に強制することができる。サブクアドラティックストレージの複雑さを伴うアルゴリズムの限定メモリ変種が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:08:59 GMT)
annbatch unlocks terabyte-scale training of biological data in anndata [5.5]
Annbatchは、Anndataのネイティブなミニバッチローダで、ディスクバックのデータセットで直接コア外のトレーニングを可能にする。 Annbatchはロードスループットを最大で1桁向上し、トレーニングを数日から数時間短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:25:47 GMT)
OMNI-PoseX: A Fast Vision Model for 6D Object Pose Estimation in Embodied Tasks [5.5]
オープン語彙認識とSO(3)を意識したリフレクションフローマッチング・ポーズ・プロジェクタを一体化した視覚基礎モデルを提案する。このアーキテクチャは、幾何一貫性のある回転推定からオブジェクトレベルの理解を分離し、軽量なマルチモーダル融合戦略を採用している。堅牢性と一般化性を高めるため、モデルは大規模な6Dポーズデータセットに基づいて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:07:52 GMT)
Neural Operators for Multi-Task Control and Adaptation [5.2]
タスク記述から最適制御法へのマッピングを課題とするマルチタスク制御問題に焦点をあてる。我々は、置換不変なニューラル演算子アーキテクチャを用いて、これらの解演算子を近似する。ニューラルネットワークアーキテクチャの分岐トランク構造は,新しいタスクへの効率的かつ柔軟な適応を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:45:32 GMT)
QuadAgent: A Responsive Agent System for Vision-Language Guided Quadrotor Agile Flight [5.2]
視覚言語入力によって誘導されるアジャイル四極子飛行のためのトレーニングフリーエージェントシステムであるQuadAgentを提案する。フォアグラウンドエージェントはアクティブタスクとユーザコマンドを処理し、バックグラウンドエージェントはルックアヘッド推論を実行する。システムは、スパースアヘッドから構築された軽量なトポロジカルマップであるImpression Graphを通じてシーンメモリを維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:50:49 GMT)
Beyond Isolated Tasks: A Framework for Evaluating Coding Agents on Sequential Software Evolution [5.1]
既存のデータセットは、分離された単一のプルリクエスト(PR)タスクのパフォーマンスをステートレスな方法で評価する。本稿では,SWE-STEPSのデータセット生成を支援する自動コーディングタスク生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:44:40 GMT)
Measuring LLM Trust Allocation Across Conflicting Software Artifacts [5.0]
本稿では,Javadoc上の構造化アーティファクトレベルの信頼トレース,メソッドシグネチャ,実装,テストプレフィックスを付与するフレームワークであるTRACEを紹介する。我々は,人工物ごとの品質評価,不整合検出,影響を受ける人工物属性,ソース優先性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:38:14 GMT)
Transfer learning for nonparametric Bayesian networks [4.9]
本稿では,非パラメトリックベイズネットワークを少ないデータで推定する2つの伝達学習手法を提案する。我々は、非パラメトリックベイズネットワークの一種であるカーネル密度推定ベイズネットワークを学習し、それらの転送学習性能をモデルのみと比較する。 PCS-TLとHC-TLは、少ないデータを持つ非パラメトリックベイズネットワークの学習性能を向上させるための信頼性の高いアルゴリズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:37:36 GMT)
Enhancing Multi-Robot Exploration Using Probabilistic Frontier Prioritization with Dirichlet Process Gaussian Mixtures [4.9]
本稿では,フロンティア優先化への確率的アプローチを導入することにより,既存のフロンティア探索アルゴリズムの強化を提案する。提案された拡張は、最先端の2つのマルチエージェント探索アルゴリズムに統合され、さまざまなクラッタ、通信制約、チームサイズの環境におけるパフォーマンスを一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:51:23 GMT)
Conditional Sampling via Wasserstein Autoencoders and Triangular Transport [4.8]
条件付きワッサースタインオートエンコーダ(CWAE) CWAEは条件付き変数と条件付き変数の両方の低次元構造を利用する条件付きシミュレーションのフレームワークである。その結果,デコーダを条件付きシミュレーションに使用しながら,低次元構造を活用可能なオートエンコーダが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:14:53 GMT)
Therefore I am. I Think [4.6]
我々は、早期に符号化された決定が推論モデルにおいてチェーン・オブ・シントを形成するという証拠を提示する。単純な線形プローブは、ツールコール決定を、非常に高い信頼性で前世代のアクティベーションから復号することに成功した。また、行動分析を通して、ステアリングが決定を変えると、チェーン・オブ・シント・プロセスはそれを抵抗するのではなく、しばしばフリップを合理化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:42:14 GMT)
SD-FSMIS: Adapting Stable Diffusion for Few-Shot Medical Image Segmentation [4.6]
Few-Shot Medical Image (FSMIS) は、最小限のアノテート例のみを用いて、新しいオブジェクトクラスを医療画像に分割することを目的としている。 SD-FSMISは、FSMISタスクに強力な安定拡散モデルを効果的に適応する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:54:34 GMT)
(PAC-)Learning state machines from data streams: A generic strategy and an improved heuristic (Extended version) [4.6]
これは、データストリームからの学習状態マシンの拡張版です。 PACバウンドに関する公式な証明によって拡張され、同様のアプローチの議論と分析が付録から全節に移動された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:40:09 GMT)
ARIQA-3DS: A Stereoscopic Image Quality Assessment Dataset for Realistic Augmented Reality [4.4]
本稿では,ARIQA-3DSを用いた最初の大規模立体視画像品質評価データセットを提案する。このデータセットは、現実世界のシーンの高解像度の立体オームニキャプチャーと、さまざまな拡張された前景を、透明度と劣化条件下で融合させる。分析の結果,視力の低下は前景の劣化に起因し,透明度によって調節されるが,眼球運動と知覚の症状は観察中に進行するが,管理可能な増加を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:35:27 GMT)
Banana100: Breaking NR-IQA Metrics by 100 Iterative Image Replications with Nano Banana Pro [4.4]
画像品質の反復的劣化であるマルチターン編集における重要な弱点を同定する。画像が繰り返し編集されるにつれて、小さなアーティファクトが蓄積され、目に見えるノイズが急速に蓄積される。ここでは、100の反復編集ステップを通じて生成された28,000の劣化画像のデータセットであるBana100を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:01:33 GMT)
Million Tutoring Moves (MTM): An Open Multimodal Dataset for the Science of Tutoring [4.4]
我々は、学習科学の進歩を目的としたオープンデータセットイニシアチブであるMillion Tutoring Moves(MTM)プロジェクトを紹介した。 MTMはNTO(National Tutoring Observatory)内で開発された。最初のリリースは、米国に本拠を置く非営利のオンラインチュータープラットフォームから4,654の数学のチューターによって構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 23:18:27 GMT)
LieTrunc-QNN: Lie Algebra Truncation and Quantum Expressivity Phase Transition from LiePrune to Provably Stable Quantum Neural Networks [4.3]
そこで,LieTrunc-QNNという代数幾何学的フレームワークを紹介した。表現性は内在多様体次元と幾何学として解釈される。 1) LieTrunc-QNN の可訓練性の下限、(2) Fubini-Study 計量ランクが生成子の代数的スパンによって有界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:47:30 GMT)
The Spectral Lifecycle of Transformer Training: Transient Compression Waves, Persistent Spectral Gradients, and the Q/K--V Asymmetry [4.3]
本稿では,重み行列特異値スペクトルの事前学習に関する最初の体系的研究について述べる。 textbf(1) 過渡圧縮波: 安定な階数圧縮は、初期から後期の進行波として伝播する。 textbf(2) Persistent Spectral Gradients: the power-law exponent$$s developing a permanent depth gradient formed a non-monotonic inverted-U in deep model。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:58:53 GMT)
The Spectral Geometry of Thought: Phase Transitions, Instruction Reversal, Token-Level Dynamics, and Perfect Correctness Prediction in How Transformers Reason [4.3]
大規模言語モデルでは, 推論と事実的リコールに係わる場合, 隠れたアクティベーション空間において, 音声の位相遷移が現れることがわかった。我々は、トランスフォーマーにおける推論の包括的遠近法理論を確立し、思考の幾何学が方向性において普遍的であり、アーキテクチャに特有であり、結果の予測であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:18:57 GMT)
VERT: Reliable LLM Judges for Radiology Report Evaluation [4.3]
専門家とLLMに基づく評価の相関分析を行う。 VERTはGREENと比較して、放射線学者の判断との相関を最大11.7%改善する。微調整のQwen3 30Bは1,300のトレーニングサンプルを使用して最大25%の利得を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:10:21 GMT)
Semantic Richness or Geometric Reasoning? The Fragility of VLM's Visual Invariance [4.2]
本研究は, 基本幾何学的変換に基づく最先端のビジョン・ランゲージモデル(VLM)の基本的脆弱性について検討する。現代のVLMはセマンティックなタスクに優れていますが、より基本的なレベルで体系的な失敗を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:47:24 GMT)
Accelerating Black-Box Bilevel Optimization with Rank-Based Upper-Level Value Function Approximation [4.0]
階数に基づく進化的アルゴリズムを単調な反復に活用する効率的なフレームワークを提案する。提案手法は,標準的な二段階最適化ベンチマーク上での競合性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:55:23 GMT)
Transfer Learning for Meta-analysis Under Covariate Shift [4.0]
そこで本研究では,ソース・テリトリーの結果を豊富なプロキシ・シグナルとして扱い,ターゲット・テリトリー・プラセボの結果を少ない,高忠実なゴールド・ラベルとして扱うプラセボ・アンコール・トランスポート・フレームワークを提案する。接続された設定全体では、提案手法は最善か最善か最善かで、プロキシのみ、ターゲットのみ、トランスポートベースラインよりも大幅に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:40:08 GMT)
Investigating Data Interventions for Subgroup Fairness: An ICU Case Study [4.0]
個人に関する意思決定を自動化するために機械学習モデルが使用される高い状況下では、アルゴリズムバイアスの存在がシステム的損害を悪化させる可能性がある。医療の文脈におけるサブグループパフォーマンスを改善するためにデータソースを組み合わせることの限界について検討する。データの追加はモデルフェアネスとパフォーマンスの両方に役立ち、データ選択のための直感的な戦略は信頼できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 21:56:59 GMT)
Beyond the Assistant Turn: User Turn Generation as a Probe of Interaction Awareness in Language Models [3.9]
ユーザ・ターン・ジェネレーションはLLMの振る舞いやインタラクション・アウェアネスの次元を捉えており、現在のアシスタント・オンリー・ベンチマークでは探索されていない。この結果から,ユーザターン生成はLLMの振る舞いやインタラクションの認識の次元を捉えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:55:25 GMT)
PolyBench: Benchmarking LLM Forecasting and Trading Capabilities on Live Prediction Market Data [3.8]
textbfPolyBenchは、生の市場信号から現実世界のイベントを予測するためのベンチマークである。ポリベンチを用いて、7つの最先端の大規模言語モデルを評価する。本フレームワークは, 方向性の精度, 信頼性-重み付きリターン(CWR), 年次パーセンテージ収率(APY), シャープ比を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:25:21 GMT)
Safety-Critical Centralized Nonlinear MPC for Cooperative Payload Transportation by Two Quadrupedal Robots [3.8]
相互接続型ロボットペイロードシステムは離散時間非線形微分代数系としてモデル化される。我々は,ロボットとペイロードの衝突回避制約を強制する制御障壁関数(CBF)に基づくNMPC式を開発した。提案手法は、決定変数として相互作用のレンチを保ち、構造化されたDAE制約の最適制御問題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:19:47 GMT)
Asymptotically-Bounded 3D Frontier Exploration enhanced with Bayesian Information Gain [3.7]
本稿では,予測可能な有界性能を有するOctoMapベースのフロンティア探索アルゴリズムを提案する。我々のアプローチは、$mathcalO(|mathcalF|)$の複雑さを維持している。我々はベイズ回帰器を統合して情報ゲインを推定し、未知のボクセルを明示的にカウントする必要性を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 12:52:33 GMT)
Diffusion Policy with Bayesian Expert Selection for Active Multi-Target Tracking [3.7]
アクティブなマルチターゲットトラッキングには、未検出ターゲットの探索と不確実な追跡対象の活用のバランスを取るための移動ロボットが必要である。拡散政策は、専門家によるデモンストレーションからアクションシーケンスを学習することで、多様な行動戦略を捉えるための強力なアプローチとして現れている。本稿では,拡散政策の専門的選択をオフラインの文脈的帯域幅問題として定式化し,悲観的かつ不確実性を考慮した戦略選択のためのベイズ的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:05:22 GMT)
Learning the Signature of Memorization in Autoregressive Language Models [3.6]
我々は,任意のコーパス上の任意のモデルを微調整することで,ラベル付きデータを無制限に生成する,最初のトランスファー可能な学習攻撃を導入する。これにより、シャドーモデルボトルネックが取り除かれ、深層学習時代へのメンバシップ推論がもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:17:51 GMT)
Are Arabic Benchmarks Reliable? QIMMA's Quality-First Approach to LLM Evaluation [3.6]
品質保証のアラビアLLMリーダーボードであるQIMMAを,その中核にシステマティックなベンチマーク検証を配置する。 QIMMAは、既存のリソースをそのまま集約するのではなく、自動LLM判定と人間のレビューを組み合わせたマルチモデルアセスメントパイプラインを適用して、体系的な品質問題を表面化し解決する。結果は、52k以上のサンプルからなる、キュレートされたマルチドメイン、マルチタスク評価スイートで、主にアラビアのネイティブコンテンツに基礎を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:54:59 GMT)
Cross-Vehicle 3D Geometric Consistency for Self-Supervised Surround Depth Estimation on Articulated Vehicles [3.5]
そこで本研究では,車体の周囲視深度推定のための自己教師型フレームワークを提案する。構造コヒーレンスを改善するために,多視点空間拡張戦略とクロスビュー表面正規制約を導入する。提案手法を検証するために,その上で収集したデータセットを用いて車載実験プラットフォームを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:10:11 GMT)
Open Challenges for Secure and Scalable Wi-Fi Connectivity in Rural Areas [3.5]
有料Wi-Fiホットスポットは、未利用地域や農村地域で手頃な価格のインターネットアクセスを提供するスケーラブルなソリューションとして登場しつつある。本稿では,Wi-Fi調査と実際の攻撃検証に基づいて,これらのホットスポット生態系のセキュリティ分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:34:09 GMT)
Product-Stability: Provable Convergence for Gradient Descent on the Edge of Stability [3.5]
製品安定性と呼ばれる損失関数の構造特性を導入,研究する。製品安定ミニマの損失に対して、$(x,y) mapto l(xy)$の目的に適用される勾配勾配は、安定状態のエッジでのトレーニングにおいても、確実に局所最小値に収束できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:35:05 GMT)
ERPO: Token-Level Entropy-Regulated Policy Optimization for Large Reasoning Models [3.5]
グループ相対政策最適化(GRPO)は一般にすべてのトークンに対して一様でシーケンスレベルの利点を割り当てる。本稿では,最適化の焦点を粗いシーケンスからきめ細かいトークンダイナミクスに移行するエントロピー制御ポリシ最適化(ERPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:30:42 GMT)
ExpressEdit: Fast Editing of Stylized Facial Expressions with Diffusion Models in Photoshop [3.4]
ExpressEditは、スタイル化された式編集のための完全にオープンソースなPhotoshopプラグインである。単一のコンシューマグレードのGPU上で3秒以内に式をシームレスに編集する。検索拡張生成のために設計された例話や画像に富んだ135個の表現タグの包括的な表現データベースをコンパイルする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:45:19 GMT)
High-dimensional Many-to-many-to-many Mediation Analysis [3.4]
多くの(露出)--------- (メディエーター)-------- (アウトカム) (MMM) 仲介分析問題。メソジカルなMMMメディエーション解析は,高次元露光とメディエータの可変選択を同時に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:48:50 GMT)
Enhancing Robustness of Federated Learning via Server Learning [3.4]
本稿では、悪意ある攻撃に対するフェデレーション学習の堅牢性を高めるためのサーバー学習の利用について検討する。本稿では,サーバ学習とクライアントフィルタリングの更新を,幾何的中央値アグリゲーションと組み合わせたアルゴリズムを提案する。実験により,悪意のあるクライアント数が少ない場合でも,モデル精度を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:51:29 GMT)
Too Polite to Disagree: Understanding Sycophancy Propagation in Multi-Agent Systems [3.3]
大規模言語モデル(LLM)は、しばしば梅毒性を示す。我々は、それぞれが梅毒に対する傾向を推定するピア・サイコファンシー・ランキングをエージェントに提供する。その結果, サイコファンシーの先行性の提供は, サイコファンシー・ピアの影響を低減し, エラーカスケードを緩和し, 最終的な議論精度を10.5%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:02:42 GMT)
PAFT: Preservation Aware Fine-Tuning for Minimal-Edit Program Repair [3.2]
最小限のプログラム修復のための保存型微調整法PAFTを提案する。 Defects4JとHumanEval-Java全体で、PAFTは標準の教師付き微調整よりもパス@1を65.6%改善した。全体として、PAFTは安定したコンテキストを保持し、欠陥のある領域に編集を集中させ、より小さく、より局所的で、プラウザブルなパッチをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:35:47 GMT)
Super Agents and Confounders: Influence of surrounding agents on vehicle trajectory prediction [3.2]
インタラクティブな運転シーンでは、車や歩行者などの周囲の交通参加者の情報に基づいて軌道予測を行う。我々の主な貢献は、最先端の軌道予測器を包括的に分析することであり、驚くべき、重大な欠陥が明らかになっている。エージェントの特徴を効果的に圧縮する訓練を施したCIB(Conditional Information Bottleneck)を統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 21:15:06 GMT)
Mixture-of-Experts in Remote Sensing: A Survey [3.2]
このサーベイはリモートセンシングにおけるMoEアプリケーションの最初の概要を提供する。基本原則、アーキテクチャ設計、様々なリモートセンシングタスクにおける主要なアプリケーションについてカバーしている。また、リモートセンシングにMoEを適用するためのさらなる研究とイノベーションを刺激する将来のトレンドを概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:43:43 GMT)
Escape dynamics and implicit bias of one-pass SGD in overparameterized quadratic networks [3.2]
2層ニューラルネットワークの1パス勾配勾配勾配ダイナミクスを教師の枠組みで解析する。本研究では,学生の進化を規定する低次元常微分方程式について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:47:24 GMT)
A General Framework for Generative Self-supervised Learning in Non-invasive Estimation of Physiological Parameters Using Photoplethysmography [3.2]
SSRLフレームワークは、時間、分光、時間-分光混合ドメインを用いて、普遍的および非侵襲的な生理学的パラメータ推定のためのPSGのユニークな特徴を探索し、組み込むために提案される。 CTFGAとDPTの結合性能は,生理的パラメータ推定タスクにおいて,標準生成学習よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 12:42:55 GMT)
Learning Locomotion on Complex Terrain for Quadrupedal Robots with Foot Position Maps and Stability Rewards [3.1]
本研究では,高度マップに統合された足位マップと,複雑な地形上での移動を実現するために,注意に基づくフレームワーク内での動的移動安定報酬を導入する。提案手法は高精度かつ安定な移動を可能にし,ドメイン内およびOOD地形上での移動の成功率の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:37:26 GMT)
Occupational Diversity and Stratification in Platform Work: A Longitudinal Study of Online Freelancers [3.1]
我々は,プラットフォームを介する作業における作業の多様性に着目し,プラットフォーム労働の作業に埋め込まれた性質に関する概念的および実証的な洞察を推し進める。作業コンテキストは、作業者のプラットフォーム管理の解釈とナビゲート能力を構成する。本稿では,プラットフォーム型作業階層化の概念を導入し,その論理とプラットフォームによる作業への影響を説明する4つのメカニズムについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 23:39:22 GMT)
Towards an Accurate GPU Data Race Detector [3.0]
GPUプログラムのデータ競合は、GPUが加速するソフトウェアスタックの信頼性に脅威をもたらす。以前の研究では、GPUプログラムのレースを検出するために、さまざまな動的(ランタイム)および静的(コンパイル時)技術が提案されていた。我々はHGRDという最先端の静的解析技術を開発し、CPUとGPUの両方のコードに対して総合的な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:20:43 GMT)
CrossWeaver: Cross-modal Weaving for Arbitrary-Modality Semantic Segmentation [3.0]
CrossWeaverは、任意のモダリティセマンティックセグメンテーションのためのシンプルで効果的なフレームワークである。コアはModality Interaction Block (MIB) で、エンコーダ内の選択的かつ信頼性に配慮した相互モーダルインタラクションを可能にする。我々のフレームワークは、最小限の追加パラメータと、目に見えないモダリティの組み合わせへの強力な一般化により、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） (Fri, 03 Apr 2026 10:32:02 GMT)
Quantum mutual information, coherence and unified relations of top quarks in QCD processes [2.9]
本稿では,QCDを用いて生成したトップクォーク-反クォーク対の量子相関について包括的に検討する。我々は、量子相互情報、コヒーレンスの相対エントロピー、完全相補関係、本質的な関係を含む複数の量子情報理論を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 12:43:55 GMT)
Adaptive Semantic Communication for Wireless Image Transmission Leveraging Mixture-of-Experts Mechanism [2.8]
MoEベースのセマンティックコミュニケーションはスパースで効率的な適応型アーキテクチャとして登場した。マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)チャネルのための新しいエンドツーエンド画像意味コミュニケーションシステムを提案する。提案手法は,従来の適応手法の厳密な結合を破り,単一駆動ルーティングのボトルネックを克服することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:35:09 GMT)
Generative Unsupervised Downscaling of Climate Models via Domain Alignment: Application to Wind Fields [2.8]
一般的な循環モデル(GCM)は将来の気候予測に広く使われている。粗い空間分解能と体系的なバイアスは、影響研究への直接的使用を制限する。生成機械学習の最近の進歩は、ダウンスケーリングとバイアス補正の新しい機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:07:42 GMT)
Learning Without Adversarial Training: A Physics-Informed Neural Network for Secure Power System State Estimation under False Data Injection Attacks [2.7]
電力系統状態推定(PSSE)のためのPINNモデルを提案する。ステルス制約AC偽データインジェクション攻撃(FDIAs)に対する推定プロセスの保護その結果,既存のPINN変種よりも精度と安定性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 21:40:09 GMT)
The Ideation Bottleneck: Decomposing the Quality Gap Between AI-Generated and Human Economics Research [2.7]
本稿では,品質ギャップを,研究アイデアの品質と実行品質の2つの独立した構成要素に分解する。出版決定に基づいて訓練された微調整言語モデルの2モデルアンサンブルを用いて、アイデア品質と包括的6次元ルーブリックを評価する。私たちは、AI論文の74%が差分差分を採用しており、両方のアイデアの実行品質について、中央値の人間論文を同時に上回る7つのAI論文しかありません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:47:24 GMT)
Improving Role Consistency in Multi-Agent Collaboration via Quantitative Role Clarity [2.7]
役割整合性を改善するために,定量的な役割の明確化を提案する。我々は、役割整合性を改善するために、軽量微調整において正則化器として役割明度行列を用いる。マルチエージェントシステムChatDevの実験により,本手法は役割整合性とタスク性能を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:28:59 GMT)
A Data-Centric Vision Transformer Baseline for SAR Sea Ice Classification [2.5]
AI4Arctic/ASIP Sea Ice データセット (v2) を用いており、これは専門的な氷図と一致する461Sentinel-1 のシーンを含んでいる。クロスエントロピーと重み付きクロスエントロピーで訓練したViT-Baseモデルと、焦点損失で訓練したViT-Largeモデルとの比較を行った。これらの結果から, 希少な氷の授業において, 重み付きクロスエントロピーよりも高精度リコールトレードオフが有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:18:00 GMT)
Complex-Valued GNNs for Distributed Basis-Invariant Control of Planar Systems [2.4]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワーク化された動的システムの学習制御のための、よく認識されたツールである。現在の分散GNNアーキテクチャは、ネットワーク内の全てのノードが互換性のあるベースで幾何学的な観測を収集していると仮定している。本稿では,局所基底の選択に対してグローバルに不変なGNNパラメトリゼーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:08:39 GMT)
Rethinking Forward Processes for Score-Based Data Assimilation in High Dimensions [2.4]
そこで本研究では,測定式から直接,計測値のフォワードプロセスを定義する,測定値に基づくフィルタ(MASF)を提案する。線形測定では、正確な確率スコアを導出し、学習前のスコアと組み合わせて後部スコアを得る。高次元データセットを含む様々な設定をカバーする数値実験により、既存のスコアベースフィルタよりも精度と安定性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:55:38 GMT)
Explicit Time-Frequency Dynamics for Skeleton-Based Gait Recognition [2.4]
骨格をベースとした歩行認識器はモデリングに優れるが、外見の変化において重要な明示的な運動力学を過小評価することが多い。関節速度の時間-周波数ダイナミックスで骨格を増強するプラグイン・アンド・プレイ機能ストリームを導入する。 CASIA-B全体で、提案されたストリームは強い骨格のバックボーンに一貫した利得をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 12:32:44 GMT)
Overcoming the "Impracticality" of RAG: Proposing a Real-World Benchmark and Multi-Dimensional Diagnostic Framework [2.3]
企業環境における検索・拡張生成システムの性能評価は多次元・複合的要因によって管理される。既存の学術ベンチマークでは、これらのインターロックの課題を体系的に診断することができない。本研究は, 4軸の難易度分類を定義し, 企業RAGベンチマークに組み込んで, 潜在的なシステムの弱点を診断する多次元診断フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:10:37 GMT)
Proceedings of the 7th Workshop on Models for Formal Analysis of Real Systems [2.3]
第7回実システムの形式解析モデルワークショップ(MARS 2026)に参加して MARS 2026は、2026年4月12日にイタリアのトリノで行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:06:16 GMT)
Confidence Calibration in Large Language Models [2.3]
大規模言語モデル(LLM)の様々なタスクに対する信頼性の校正について検討する。結果は、LLMの現在の収穫物は、人間と同じように、それが正しいことを確信していることを示している。モデルのキャリブレーションを難易度で評価するテストであるLifeEvalを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:43:24 GMT)
Evaluating the Environmental Impact of using SLMs and Prompt Engineering for Code Generation [2.2]
本稿では,サステナビリティ・ファクターとともにコード生成の精度に異なるエンジニアリング・ストラテジーがどう影響するかを,最初の系統的な実証的研究を行った。我々は,HumanEval+ベンチマークとMBPP+ベンチマークを用いて,11個のオープンソースモデル(1Bから34Bパラメータ)にまたがる6つの顕著なプロンプト戦略を評価した。以上の結果から,より単純なプロンプト技術であるChain-of-Thoughtは,推理能力とエネルギー効率のほぼ最適バランスを実現できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:37:51 GMT)
EffiMiniVLM: A Compact Dual-Encoder Regression Framework [2.2]
EffiMiniVLMは、コンパクトな視覚言語レグレッションフレームワークである。 EfficientNet-B0イメージエンコーダとMiniLMベースのテキストエンコーダを軽量回帰ヘッドに統合する。 Amazon Reviews 2023データセットの20%しか使用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:48:59 GMT)
Chart-RL: Policy Optimization Reinforcement Learning for Enhanced Visual Reasoning in Chart Question Answering with Vision Language Models [2.2]
視覚言語モデル(VLM)は、堅牢な推論能力を必要とする真のインテリジェンスに向けた進歩を実証している。現在のVLMは、複雑なデータビジュアライゼーションを含むチャート質問回答(CQA)タスクにおいて、重大な制限に直面しています。本稿では、フィードバック駆動型ポリシー最適化によるチャート理解を強化する新しい強化学習フレームワークであるChart-RLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:28:03 GMT)
A Unified Poisson Summation Framework for Generalized Quantum Matrix Transformations [2.1]
非ユニタリ力学と行列関数の量子シミュレーションのための統一的なアルゴリズムフレームワークを提案する。離散化誤差を二重領域のスペクトル折り畳みとして再解釈することにより、2つの異なるアルゴリズム経路を合成する。多様な現象を効率的にシミュレートすることで,この枠組みの汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:42:08 GMT)
Low-Rank Compression of Pretrained Models via Randomized Subspace Iteration [2.1]
特異値分解(SVD)に基づく低ランク分解は、モデル還元の原理的なアプローチを提供する。ランダム化SVD (RSVD) のようなランダム化された代替手法は効率を向上するが、特異値スペクトルがゆっくりと崩壊すると近似品質が低下する。より効果的な代替手段としてランダム化部分空間(RSI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:47:03 GMT)
Minimal Information Control Invariance via Vector Quantization [2.1]
我々は,サンプルデータ制御の下で,コンパクトな前方不変量を描画するために,何個の異なる制御信号が必要であるかを検討する。状態空間分割と有限制御符号ブックを共同で学習するベクトル量子化オートエンコーダを提案する。安全操作と互換性のある最小感度分解能を実証的に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:53:07 GMT)
Security Analysis of Universal Circuits as a Mechanism for Hardware Obfuscation [2.0]
Universal Circuits (UC) はハードウェア知的財産権 (IP) の難読化に有望なアプローチを提供する。この研究は、最先端のオラクル誘導(OG)およびオラクルレス(OL)攻撃に対するUCのセキュリティを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:59:00 GMT)
Fine-tuning DeepSeek-OCR-2 for Molecular Structure Recognition [2.0]
我々は、このタスクを画像条件SMILES生成として定式化し、DeepSeek-OCR-2を分子光学認識に適用する。我々は,PubChemの合成レンダリングとUSPTO-MOLのリアルな特許画像を組み合わせた大規模コーパスでモデルを訓練する。我々のモデルであるMollSeek-OCRは、最高のパフォーマンスのイメージ・ツー・シーケンスモデルに匹敵する正確なマッチング精度を達成し、競争力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 21:42:54 GMT)
Routing Entanglement in Complex Quantum Networks Using GHZ States [1.9]
ネットワーク内の遠隔者への絡み合いは、量子情報処理と量子ネットワークにおける中心的なタスクである。我々はベル状態測定(BSM)の代わりにグリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー(GHZ)測定を用いたルーティング戦略を提案する。我々は、この分析を正方形グリッドネットワークを超えて、ワックスマンネットワークやスケールフリーネットワークのような複雑なネットワークモデルに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:24:41 GMT)
Split and Conquer Partial Deepfake Speech [1.9]
部分的なディープフェイク音声検出は、他のボナフッド発話の短い時間的部分で発生する可能性のある操作された領域を特定する必要がある。本稿では,境界検出とセグメントレベルの分類という2つの段階に分解する,分割・分散型フレームワークを提案する。 partialSpoofベンチマークの実験では、複数の時間分解能および発話レベルでの最先端性能が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:33:01 GMT)
Agile Story-Point Estimation: Is RAG a Better Way to Go? [1.8]
アジャイルソフトウェア開発手法では、開発作業を測定する共通の単位がストーリーポイント(SP)である。本研究では,この手作業の自動化をRAG(Retrieval Augmented Generation)を用いて検討した。 RAGは"Retriever"と"Generator"から構成される
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:35:51 GMT)
Bilateral Intent-Enhanced Sequential Recommendation with Embedding Perturbation-Based Contrastive Learning [1.8]
バイラテラル・インテント・エンハンス・エンベディング・摂動に基づくコントラスト学習フレームワーク BIPCLは、双方向のインテントエンハンスメント機構を介して、アイテムおよびシーケンス表現の両方にマルチインテント信号を統合する。ベンチマークデータセットの実験では、BIPCL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） (Fri, 03 Apr 2026 07:55:04 GMT)
HyperFitS -- Hypernetwork Fitting Spectra for metabolic quantification of ${}^1$H MR spectroscopic imaging [1.7]
本稿では,全脳MRSIにおける代謝物定量化のためのスペクトルフィッティングのためのハイパーネットワークであるHyperFitSを紹介する。 HyperFitSは幅広いベースライン補正と水抑制因子に柔軟に適応する。結果: HyperFitSは、処理時間を数時間から数秒に短縮しつつ、最先端の従来手法と強く一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:13:16 GMT)
Improving Feasibility via Fast Autoencoder-Based Projections [1.7]
既存の手法は、一般的な制約を効果的に強制するのに苦労する。本稿では,オブジェクトオートエンコーダを近似プロジェクタとして用いるデータ駆動型アモータイズ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:33:17 GMT)
Privacy-Accuracy Trade-offs in High-Dimensional LASSO under Perturbation Mechanisms [1.7]
我々は、LASSO推定器に着目し、高次元状態におけるプライバシ保存スパース線形回帰について検討した。本稿では,雑音を推定器に注入する出力摂動と,損失関数にランダムな線形項を付加する目的摂動の2つのメカニズムを解析する。以上の結果から,AMPは高次元スパースモデルにおけるプライバシ-正確性トレードオフを解析するための強力なフレームワークを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:52:02 GMT)
GBQA: A Game Benchmark for Evaluating LLMs as Quality Assurance Engineers [1.6]
我々は,大規模言語モデルがソフトウェアバグを自律的に検出できるかどうかを評価するために,ゲーム品質保証ベンチマーク(GBQA)を導入する。このベンチマークは、ゲームを開発し、スケーラブルな方法でバグを注入するマルチエージェントシステムを使用して構築されている。実験では、最良のパフォーマンスモデルであるClaude-4.6-Opusが、検証されたバグの48.39%しか特定していない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:23:50 GMT)
Quantum Information Dynamics of QED$_2$ in Expanding de Sitter Universe [1.6]
我々は、宇宙膨張が量子力学と直接競合する最小の相互作用ゲージ理論として、ド・ジッター空間のQED$$について研究する。宇宙時間では、ホッピング赤方偏移は1/a(t)$となり、電気項は$g2 a(t)$として成長し、$(,m)$平面の移動狭ギャップ領域を通してスペクトルを網羅する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:37:56 GMT)
BEVPredFormer: Spatio-temporal Attention for BEV Instance Prediction in Autonomous Driving [1.5]
本稿では,BEV予測のためのカメラ専用アーキテクチャであるBEVPredFormerを紹介する。注意に基づく時間的処理を使用して、シーンの時間的および空間的理解を改善する。 nuScenesデータセットで評価され、State-Of-The-Artメソッドと同程度か超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:58:42 GMT)
Cross Event Detection and Topic Evolution Mining in cross events for Man Made Disasters in Social Media Streams [1.5]
ソーシャルメディアは世界中で情報共有に広く使われており、世界から注目を集めるのにも役立っている。クロスイベント検出は、イベントの性質を決定する上で重要である。我々は,主イベントから生じる時間的特性に類似したクロスイベントを検出するクロスイベント進化検出CEEDフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:21:47 GMT)
RAGE: A Tightly Coupled Radar-Aided Grip Estimator For Autonomous Race Cars [1.5]
本稿では,車速,タイヤのすべり角度,それに作用する横力を同時に推定する新しいリアルタイム推定器であるRAGを紹介する。 EAV-24自律レースカーで実施した高忠実度シミュレーションと実世界実験により,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:00:48 GMT)
Visual Instruction-Finetuned Language Model for Versatile Brain MR Image Tasks [1.5]
LLaBIT(Large Language Model for Brain Image Translation)は、LLMの視覚的推論を脳MRI領域における臨床的に意味のあるタスクに拡張する。本手法は4つの異なるタスクにわたる5つの脳MRIデータセットで評価する。我々のモデルは、全てのタスクに対して優れた性能を示すだけでなく、直接比較において、専門的なタスク特化モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:39:47 GMT)
EnsemHalDet: Robust VLM Hallucination Detection via Ensemble of Internal State Detectors [1.4]
VLM(Vision-Language Models)は、マルチモーダルなタスクにおいて優れているが、実際には正しくない、あるいは入力画像に根拠のない幻覚に弱いままである。近年の研究では、内部表現を用いた幻覚検出は、モデル出力のみに依存するアプローチよりも効率的で正確であることが示唆されている。本研究では,アンサンブルに基づく幻覚検出フレームワークEnsemHalDetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:48:27 GMT)
Continuous-time evolution via probabilistic angle interpolation and its applications [1.4]
確率的角度に基づく時間進化アルゴリズムの適用性について検討する。連続時間制限を考慮し、Trotterエラーを明示的に排除します。我々は,トラップイオン量子コンピュータ上での数値シミュレーションと実験により,プロトコルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:15:13 GMT)
Parity $\notin$ QAC0 $\iff$ QAC0 is Fourier-Concentrated [1.4]
浅い量子回路を理解する際の大きな未解決問題は、彼らがパリティを計算できるかどうかである。我々は、AC$0$のセミナルLMN定理の量子アナログを証明した。古典的な設定とは異なり、フーリエ濃度はQAC$0$のパワーを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:59:01 GMT)
Phase-enhanced nonreciprocal photon-phonon conversion via coupled optomechanical cavities [1.4]
非相互性は、方向依存的な信号伝搬によって特徴づけられ、アイソレータ、信号ルーティング、高精度センシングなどの技術の基本である。この手紙は理論的に非相互フォノン輸送と位相依存駆動による光子と音響フォノン信号の結合オプティメカニカルキャビティにおける変換を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:19:37 GMT)
Characterizing and Benchmarking Dynamic Quantum Circuits [1.3]
dynamarqは動的回路のためのスケーラブルでハードウェアに依存しないベンチマークフレームワークである。これらの動的回路の構造を特徴付けるための幅広い回路特徴セットを提案する。我々のフレームワークは、量子ハードウェア上で高い実行精度を達成するために、動的回路の設計と最適化のための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:31:12 GMT)
MFE: A Multimodal Hand Exoskeleton with Interactive Force, Pressure and Thermo-haptic Feedback [1.3]
本稿では,MFE(Multimodal Feedback Exoskeleton)について述べる。力フィードバックのために、MFEは、指の休息ポーズで力を押したり引っ張ったりするための3.5-8.1 Nを発生させる能動的メカニズムを採用している。熱フィードバックのために、MFEは温度を摂氏10度から55度に設定できる熱電ヒートポンプを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:37:22 GMT)
Hardware-Oriented Inference Complexity of Kolmogorov-Arnold Networks [1.3]
Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)は、さまざまな機械学習アプリケーションのための強力なアーキテクチャとして登場した。彼らのユニークな構造は、計算オーバーヘッドに関する重要な懸念を提起する。我々は、kansのハードウェア推論複雑性を評価するための一般化されたプラットフォームに依存しない公式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:18:05 GMT)
Microwave-to-optical transduction using magnon-exciton coupling in a layered antiferromagnet [1.3]
層状反強磁性体CrSBrのマグノン-エキシトン結合に基づくコヒーレントマイクロ波-光光学特性を示す。本研究は、広帯域マイクロ波光インタフェースのためのスケーラブルなプラットフォームとして、層状磁石にマグノンカップリングした励起体を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:33:22 GMT)
Parameter Efficiency Is Not Memory Efficiency: Rethinking Fine-Tuning for On-Device LLM Adaptation [1.3]
LARS(Low-Memory Activation-Rank Subspace)は、シーケンス長からメモリ消費を分離する新しい適応フレームワークである。 LARSは、推論、理解、長文データセットにわたるLoRAと比較して、GPUで平均33.54%、CPUで51.95%のメモリフットプリントを削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:05:33 GMT)
AI Fact-Checking in the Wild: A Field Evaluation of LLM-Written Community Notes on X [1.2]
大規模言語モデルは、ソーシャルメディア上でコンテキストファクトチェックを行う上で有望な能力を示す。本稿では,ライブソーシャルメディアプラットフォーム上に展開されたLCMによるファクトチェックのフィールド評価について紹介する。以上の結果から, LLMは高品質で, 広く有用なファクトチェックに有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:01:29 GMT)
FedSQ: Optimized Weight Averaging via Fixed Gating [1.2]
フェデレーション学習は、生データを共有することなく、組織間で協調的なトレーニングを可能にする。本稿では、DualCopyに基づくトランスファードニューラルフェデレーションであるFedSQ(Federated Structure-Quantitative Learning)を提案する。ゲーティングの固定は、学習を不均一な分割下での凝集を安定化するアフィン内部の精製に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:54:23 GMT)
Computational framework for non-Markovian multi-emitter dynamics beyond the single-excitation limit [1.2]
二励起多様体内の非マルコフ量子電磁力学をモデル化するためのグリーン関数ベースのフレームワークを提案する。貯水池を統合する従来のアプローチとは異なり、フォトニック振幅を明示的に保持することで結合微分方程式のマルコフ的階層を構築する。数値実験として、構造化半無限導波路環境における非マルコフ原子-場相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:23:41 GMT)
Hybrid Quantum-HPC Middleware Systems for Adaptive Resource, Workload and Task Management [1.2]
本稿では,ハイブリッド量子HPCシステムにおけるアダプティブリソース,ワークロード,タスク管理に対する抽象化に基づくアプローチを提案する。 i)ワークフロー、ワークロード、タスク、リソースレベルの管理を分解し、ヘテロジニアスな量子-HPCリソース上でアプリケーション認識スケジューリングを可能にする概念的な4層アーキテクチャ、(ii)ハイブリッドアプリケーションの相互作用と結合特性を捉え、システマティックなワークロード評価のための量子ミニアプリケーションとして実現した一連の実行モチーフ、(iii)パイロット-Quantum、遅延バインディングと動的リソース割り当てを可能にするパイロットランタイム上に構築されたフレームワーク、(iv)Q-Dream。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:37:06 GMT)
Can LLMs Reason About Attention? Towards Zero-Shot Analysis of Multimodal Classroom Behavior [1.1]
本稿では,学生の注意力に関する洞察をビデオから抽出するプライバシー保護パイプラインを提案する。本システムは,骨格抽出にOpenPose,視覚的注意推定にGaze-LLEを用いて,単一のGPU上で動作する。 QwQ-32B-Reasoningは講義セグメント間の学生行動のゼロショット解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:04:31 GMT)
Better Rigs, Not Bigger Networks: A Body Model Ablation for Gaussian Avatars [1.1]
SMPLをMHR(Momentum Human Rig)に置き換えるボディーモデル表現能力からポーズ推定品質を乱すための2つの制御されたアブリケーションを実行する。これらのアブリゲーションは、ボディモデルがアバター再構成の主要なボトルネックであり、メッシュ表現能力と推定品質の両方がパイプライン全体のゲインに有意義に寄与していることを確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:26:23 GMT)
From Industry Claims to Empirical Reality: An Empirical Study of Code Review Agents in Pull Requests [1.0]
コードレビューエージェント(CRA)は、開発において日常的なゲートキーパーとなっている。 CRAは、人間の関与なしに、オープンソースリポジトリ内のPRの80%を管理することができる。本稿では,CRA生成コメントのレビュアー構成と信号品質を実証的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:15:15 GMT)
XrayClaw: Cooperative-Competitive Multi-Agent Alignment for Trustworthy Chest X-ray Diagnosis [0.9]
XrayClawは、高度な協調競合アーキテクチャを通じてマルチエージェントアライメントを運用する新しいフレームワークである。 XrayClawは、4つの専門的な協力エージェントを統合して、独立した監査役として機能する競合エージェントとともに、体系的な臨床ワークフローをシミュレートする。以上の結果から,XrayClawは累積幻覚を効果的に緩和し,CXR自動診断の信頼性を高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:39:30 GMT)
BioUNER: A Benchmark Dataset for Clinical Urdu Named Entity Recognition [0.8]
バイオメディカルUrdu Named Entity Recognition (BioUNER) のための金標準ベンチマークデータセットを提案する。 BioUNERは、オンラインのUrduニュースポータル、医療処方薬、病院の健康ブログやウェブサイトから健康関連の記事をクロールすることによって開発されている。アノテーション間の合意スコア0.78を達成し、データセットをゴールド標準品質として検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:24:23 GMT)
Hypernetwork-Conditioned Reinforcement Learning for Robust Control of Fixed-Wing Aircraft under Actuator Failures [0.8]
本稿では,小型航空機システムのための強化学習に基づく経路追従制御手法を提案する。特徴量線形変調(FiLM)とLow-Rank Adaptation(LoRA)に基づくパラメータ効率の定式化について検討する。ハイパーネットワーク条件のポリシーは、標準的なマルチ層パーセプトロンポリシーと比較してロバスト性を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:50:31 GMT)
Multimodal Urban Tree Detection from Satellite and Street-Level Imagery via Annotation-Efficient Deep Learning Strategies [0.8]
本研究では,高解像度衛星画像と地上のGoogleストリートビューを統合し,スケーラブルで詳細な都市木検出を可能にするフレームワークを提案する。このフレームワークはまず、衛星画像を利用してツリー候補をローカライズし、ターゲットとなる地上レベルのビューを取得して詳細な検出を行う。アノテーションのボトルネックに対処するために、既存の注釈付きデータセットから新しい関心領域への知識の転送にドメイン適応を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 23:05:59 GMT)
BiTA: Bidirectional Gated Recurrent Unit-Transformer Aggregator in a Temporal Graph Network Framework for Alert Prediction in Computer Networks [0.8]
時間グラフ学習のためのBi Gated Recurrent Unit-Transformer AggregatorであるBiTAを提案する。実世界のアラートデータセット上でBiTAを評価し、主要なパフォーマンス指標を大幅に改善したことを示す。 BiTAは、リアルタイムのサイバー脅威予測のためのスケーラブルで解釈可能なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:02:03 GMT)
AlertStar: Path-Aware Alert Prediction on Hyper-Relational Knowledge Graphs [0.8]
サイバー攻撃は大規模化と高度化が続いているが、既存のネットワーク侵入検出アプローチでは、攻撃者と被害者の相互作用に対する経路推論に必要な意味的な深さが欠如している。まず、ネットワークアラートを知識グラフとしてモデル化し、ハイパーリレーショナルなアラート予測をHR-KGC問題として定式化する。まず、ハイパーリレーショナルなニューラルベルマン・フォード(HR-NBFNet)は、ニューラルベルマン・フォードネットワークを、修飾子対応マルチホップパス推論によるハイパーリレーショナルな設定に拡張する。第二にAlertStar
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:26:51 GMT)
ContractShield: Bridging Semantic-Structural Gaps via Hierarchical Cross-Modal Fusion for Multi-Label Vulnerability Detection in Obfuscated Smart Contracts [0.7]
スマートコントラクトは、脆弱性検出を回避するために難読化技術を使用する敵によってますます標的にされている。本研究では,3レベル融合による複数の相補的特徴を関連付ける,堅牢なマルチモーダルフレームワークであるContractShieldを提案する。 ContractShieldは、91パーセントのF1スコアを持つ5つの主要な脆弱性タイプを同時に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:29:34 GMT)
Analyzing Healthcare Interoperability Vulnerabilities: Formal Modeling and Graph-Theoretic Approach [0.7]
競合状態を検出する研究はOSカーネルのみを対象としている。この領域における研究のギャップは、FHIR Resource Access Graph (FRAG)の導入によって解決される。臨床的に関係のある3つのレース条件クラスが正式に指定されている: 同時書き込み競合(SWC)、TOCTOU認可違反(TAV)、カスケーディング更新レース(CUR)。 FRAGはF1スコアが90.0%、ベースラインが25.5%、改善が64.5ppである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:51:43 GMT)
Evaluating Artificial Intelligence Through a Christian Understanding of Human Flourishing [0.7]
現在のAIシステムは、ワールドビューニュートラルではない。その代わりに、神学的コヒーレンスを維持するのに必要な基盤を欠くセキュラル手続き主義をデフォルトとする。これらの結果は、値アライメントのパフォーマンスギャップが技術的制限ではなく、トレーニング目標から生じることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:08:29 GMT)
NetAgentBench: A State-Centric Benchmark for Evaluating Agentic Network Configuration [0.7]
本稿では,FSM(Finite State Machine)形式化によるエージェントインタラクションの評価を行うベンチマークであるNetAgentBenchを紹介する。これにより、複雑なマルチターン動作を測定するための厳密な基盤を備えたネットワーク環境が提供されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:11:05 GMT)
Self-Optimizing Multi-Agent Systems for Deep Research [0.6]
現在のDeep Researchシステムは手作業によるプロンプトや静的アーキテクチャに依存していることが多い。エージェントの自己プレイを可能にし,異なるプロンプトの組み合わせを探索することで,高品質なディープリサーチシステム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） (Fri, 03 Apr 2026 11:48:38 GMT)
RAIN-FIT: Learning of Fitting Surfaces and Noise Distribution from Large Data Sets [0.6]
本稿では,雑音測定から与えられた点集合を含む曲面を推定する手法を提案する。提案アルゴリズムは, サンプル数の線形計算複雑性を示し, 2次元, 3次元以上の次元のデータを効果的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:36:42 GMT)
Recurrent Quantum Feature Maps for Reservoir Computing [0.6]
我々は、固定量子回路を再利用して現在の入力と過去の出力から導出される古典的なフィードバック信号の両方を符号化する、リカレント量子特徴写像に基づく貯水池を導入する。我々は,最近導入したCP特徴量マップを用いて,Mackey-Glass の時系列予測タスク上でモデルを評価し,従来のベースラインよりも平均二乗誤差が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 21:33:10 GMT)
Toward an Operational GNN-Based Multimesh Surrogate for Fast Flood Forecasting [0.6]
我々は、Tt川下流(フランス)で、合成だが運用上は接地した洪水の学習可能なデータベースを構築した。我々は、投影メッシュとマルチメッシュ接続に基づくグラフニューラルサロゲートを開発する。この境界駆動設定において、$Q(t)$の条件付けが不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:42:51 GMT)
YANA: Bridging the Neuromorphic Simulation-to-Hardware Gap [0.6]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来のニューラルネットワーク(ANN)よりも大きなアドバンテージを約束するしかし、別のニューロモルフィック加速器(YANA)はニューロモルフィックコンピューティングのためのハードウェアおよびソフトウェアフレームワークを提供する。 AMD Kria KR260プラットフォーム上にデプロイされた単一のYANAコアは、740 LUT、918レジスタ、7 BRAM、24 URAMを使用し、最大217ドルのシナプスと21,000ドルのニューロンをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:03:11 GMT)
Quotient-Based Posterior Analysis for Euclidean Latent Space Models [0.5]
ユークリッド潜在空間モデルに対する商ベース後部解析を提案する。一つの埋め込みを超越した潜在関係構造が,コヒーレントな後続解析によって明らかにされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:21:10 GMT)
PR3DICTR: A modular AI framework for medical 3D image-based detection and outcome prediction [0.5]
PR3DICTRは3D画像分類とsTandardized tRainingの研究のためのプラットフォームである。予測モデル開発のためのオープンアクセス、フレキシブル、便利なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:25:17 GMT)
Sustainability Analysis of Prompt Strategies for SLM-based Automated Test Generation [0.4]
本稿では,SLMを用いた自動テスト生成のための迅速なエンジニアリング戦略の体系的持続可能性評価について述べる。我々は,3つのオープンソースSLMに対して,制御された実験環境下での迅速な7つの戦略を解析した。その結果、迅速な戦略は持続可能性の結果に実質的かつ独立した影響を与え、しばしばモデル選択の影響を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:10:07 GMT)
An Empirical Study of Sustainability in Prompt-driven Test Script Generation Using Small Language Models [0.4]
本研究では,小言語モデル(SLM)のアクシデント駆動単体テストスクリプト生成における環境・性能のトレードオフを実験的に検討する。以上の結果から,異なるSLMはエネルギー使用量が少なく,実行速度が速いことや,同等条件下で高い安定性やカバレッジを維持できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:00:15 GMT)
From Liouville equation to universal quantum control: A study of generating ultra highly squeezed states [0.4]
古典的および量子的連続変数系に対する一見異なる制御アプローチが相互接続可能であることを示す。古典系では、アシラリー表現は時間依存のアシラリー標準変数によって定義される。リンドブラッド・マスター方程式から厳密に導かれる非エルミート的ハミルトン方程式を用いて、我々の理論は単モード圧縮状態の生成によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:01:49 GMT)
Bridging the Dimensionality Gap: A Taxonomy and Survey of 2D Vision Model Adaptation for 3D Analysis [0.4]
2次元視覚における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)は、これらのアーキテクチャを3次元解析の複雑な領域に拡張する大きな研究を刺激している。しかし、2D画像の正則で密度の高い格子と、点雲やメッシュのような不規則でスパースな3Dデータの二分法によって、中心的な課題が生じる。この調査は、このギャップを埋め、それらを3つのファミリーに分類する、包括的なレビューと適応戦略の統一的な分類を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:02:29 GMT)
OntoKG: Ontology-Oriented Knowledge Graph Construction with Intrinsic-Relational Routing [0.4]
本稿では,大規模知識グラフを型付きプロパティグラフに編成するオントロジー指向のアプローチを提案する。中心となるメカニズムは内在的リレーショナルルーティングであり、すべての特性を内在的またはリレーショナルに分類する。このルーティングは宣言型スキーマを生成し、ストレージバックエンド間で可搬可能で、独立して再利用可能なものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:17:51 GMT)
SDVDiag: Using Context-Aware Causality Mining for the Diagnosis of Connected Vehicle Functions [0.4]
本稿では,人間のフィードバックとシステム固有の情報を因果解析プロセスに統合するマルチモーダルアプローチを提案する。その結果, 因果縁検出の精度は14%から100%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:50:25 GMT)
Prosocial Persuasion at Scale? Large Language Models Outperform Humans in Donation Appeals Across Levels of Personalization [0.3]
大規模言語モデル(LLM)は、大規模に説得力のあるコンテンツを生成できる可能性を持つと考えられている。 LLMによる寄付請求が、人間によるパーソナライゼーションの度合いに匹敵する効果があるかどうかを考察する。以上の結果から,LLMは社会的行動を促進するコンテンツ生成に適した技術である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:25:07 GMT)
Yau's Affine Normal Descent: Algorithmic Framework and Convergence Analysis [0.3]
Yau's Affine Normal Descent (YAND) はスムーズな非制約最適化のための幾何学的フレームワークである。アフィン正規方向は、アフィンスケーリングの下では頑健であり、任意に不規則な変換には敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:05:10 GMT)
Decision-Theoretic Safety Assessment of Persona-Driven Multi-Agent Systems in O-RAN [0.3]
自律型ネットワーク管理のためのペルソナ駆動型マルチエージェントフレームワークを提案する。我々は2つのORAN最適化課題に対して486のペルソナ構成を評価した。その結果、ペルソナエージェントのアライメントは、個々のパフォーマンスと創発的マルチエージェントのコーディネーションに大きな影響を及ぼすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:20:16 GMT)
Combining Static Code Analysis and Large Language Models Improves Correctness and Performance of Algorithm Recognition [0.3]
我々は,LLMと静的コード解析を組み合わせることで,アルゴリズムの自動認識をいかに改善できるかを実証的に評価する。この組み合わせのアプローチを,さまざまなプロンプト戦略の下で,スタンドアローンのパフォーマンスと比較する。 LLMは、識別子が難読化されている場合、ほとんどのアルゴリズムの実装を識別できるため、名前情報にのみ依存するわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:56:39 GMT)
PRISM: LLM-Guided Semantic Clustering for High-Precision Topics [0.3]
PRISMは、LLMが取得したリッチ表現の利点と、潜在セマンティッククラスタリング手法の低コストと解釈可能性を組み合わせた、構造化されたトピックモデリングフレームワークである。 PRISMは、最先端のローカルトピックモデルや、大規模なフロンティア埋め込みモデルでのクラスタリングでさえ、トピック分離性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:56:47 GMT)
AICCE: AI Driven Compliance Checker Engine [0.3]
AICCE(Artificial Intelligence Driven Compliance Checker Engine)は、二重アーキテクチャ推論と検索拡張生成を組み合わせた新しい生成システムである。 AICCEは、決定信頼性を高めるための議論のメカニズムにより、16個の最先端生成モデルにわたるIPv6パケットサンプルでテストした場合、精度とF1スコアを最大99%達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:45:24 GMT)
Automated Segmentation and Tracking of Group Housed Pigs Using Foundation Models [0.2]
ファンデーションモデル(FM)は、タスク固有の教師あり学習への依存を減らすことでコンピュータビジョンを再構築している。本研究は,群飼養豚の自動モニタリングのためのFM中心ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:50:08 GMT)
Real-Time Surrogate Modeling for Personalized Blood Flow Prediction and Hemodynamic Analysis [0.2]
本稿では,瞬時血行動態予測とパラメータ推定が可能な機械学習モデル(ML)を訓練するための体系的枠組みを提案する。 Asklepiosの大規模臨床データセットで観測された多変量相関に基づいて,まずパラメトリックな仮想コホートを作成した。次に、患者固有の動脈圧と心臓出力(CO)を予測するディープ・ニューラル・サロゲートモデルを訓練し、入力パラメータの高速なアプリオリスクリーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:15:34 GMT)
Shifting the Gradient: Understanding How Defensive Training Methods Protect Language Model Integrity [0.2]
予防的ステアリング (PPS) や接種促進 (IP) のような防御的トレーニング手法は、一見類似したプロセスを通じて驚くべき結果をもたらす。本研究では,これら2つの手法をケーススタディ特性として「悪」を用いて,行動的・機械的比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:54:25 GMT)
SocioEval: A Template-Based Framework for Evaluating Socioeconomic Status Bias in Foundation Models [0.2]
意思決定タスクを通じて基礎モデルの社会経済的バイアスを評価するためのテンプレートベースのフレームワークであるSocioEvalを紹介する。以上の結果から, ライフスタイル判断のテーマによって, 教育関連判断よりも10ドル以上高いバイアスが生じることが明らかとなった。 SocioEvalは、言語モデルにおけるクラスベースのバイアスを監査するためのスケーラブルな基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:47:37 GMT)
Redirected, Not Removed: Task-Dependent Stereotyping Reveals the Limits of LLM Alignments [0.2]
シングルタスクベンチマークでは、モデルのバイアスプロファイルの1スライスしか取得できないため、これを見逃している。本研究では,9種類のバイアスを包含する階層型分類を導入する。我々は,textasciitilde45Kプロンプトを用いた7つの商用およびオープンウェイトLCMについて検討し,3つの系統パターンを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:03:21 GMT)
Domain-Adapted Retrieval for In-Context Annotation of Pedagogical Dialogue Acts [0.2]
我々は、移動アノテーションを学習するためのドメイン適応RAGパイプラインを提案する。学習コーパスに軽量な埋め込みモデルを微調整して,ラベル付き数発のデモを検索する。私たちの最高の構成は、TalkMovesのCohenの0.526-0.580ドル、Eediの0.659-0.743ドルです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:49:43 GMT)
Blind Refusal: Language Models Refuse to Help Users Evade Unjust, Absurd, and Illegitimate Rules [0.2]
安全訓練された言語モデルは規則を回避するための要求を定期的に拒否する。本稿では,言語モデルがルールを破る助けを求める要求を拒否する傾向について考察する。モデルが敗れたルール要求の75.4%を拒否し、その要求が独立した安全や二重利用の懸念を起こさない場合でも、そうすることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:53:23 GMT)
Scalable Mean-Variance Portfolio Optimization via Subspace Embeddings and GPU-Friendly Nesterov-Accelerated Projected Gradient [0.2]
我々は,GPUアクセラレーションを備えたスケッチベース因子削減法とNesterov加速投影勾配アルゴリズム(NPGA)を開発した。実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間・実時間
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:35:05 GMT)
Extracting Money Laundering Transactions from Quasi-Temporal Graph Representation [0.2]
マネーロンダリングは世界中の金融機関にとって永続的な課題である。従来のマネーロンダリングのアプローチは、主に事前に定義されたリスクベースのルールに依存している。金融データセットにおけるマネーロンダリング(あるいは不審な)トランザクションを検出するための高度な教師付き学習手法であるExSTraQtを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:14:39 GMT)
Injecting Structured Biomedical Knowledge into Language Models: Continual Pretraining vs. GraphRAG [0.2]
まず,Neo4jに格納されたUMLS(340万概念と342万関係)から大規模バイオメディカル知識グラフを構築し,効率的なクエリを行う。このグラフから1億のテキストコーパスを導き,BERTUMLS(BERT)とBioBERTUMLS(BioBERT)の2つのモデルを継続的に事前学習する。これらモデルを5つのタスクタイプにまたがる6つのBLURBデータセット上で評価し、2つのデータセット(QA, BioASQ)上でGraphRAGを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:23:51 GMT)
Quantum-Enhanced Processing with Tensor-Network Frontends for Privacy-Aware Federated Medical Diagnosis [0.1]
このフレームワークは、プライバシーに配慮したフェデレーション学習における2つの実践的な制約によって動機付けられている。 MPCベンチマークは、通信コストが主に保護された潜在表現の次元によって管理されていることを示している。結果は、表現圧縮、ポストアグリゲーション量子リファインメント、プライバシ対応デプロイメントを共同で最適化するコNISTの観点をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:25:49 GMT)
Comparing the Impact of Pedagogy-Informed Custom and General-Purpose GAI Chatbots on Students' Science Problem-Solving Processes and Performance Using Heterogeneous Interaction Network Analysis [0.0]
本研究は,48人の中学生がカスタムチャットボットと汎用チャットボットを併用した,イントラオブジェクトの対バランス設計を採用した。 3297 異種相互作用ネットワーク分析(HINA)による学生-チャットボット対話の収集と分析
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:13:28 GMT)
Belief Propagation and Tensor Network Expansions for Many-Body Quantum Systems: Rigorous Results and Fundamental Limits [0.0]
信念伝播(BP)は、ループグラフ上のテンソルネットワークを縮小するためのスケーラブルな手段を提供する。 BPの多体量子システムへの適用性について厳密に研究する。ループ・デカイ」が必然的に連結相関の指数的崩壊を意味することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:59:09 GMT)
Toward an Artificial General Teacher: Procedural Geometry Data Generation and Visual Grounding with Vision-Language Models [0.0]
本稿では,参照画像(RIS)問題としての幾何学教育における視覚的説明について検討する。図式と自然言語の記述を与えられたタスクは、参照された幾何学的要素のためのピクセルレベルのマスクを作成することである。 RefCOCOのような自然画像のベンチマークで訓練された既存のRISモデルは、幾何学図上で破滅的に失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:10:21 GMT)
Breakdown of Disorder-Suppressed Floquet Heating under Two-Frequency Driving [0.0]
フロッケ駆動はハミルトン工学と非平衡相を可能にするが、相互作用系は駆動からエネルギーを吸収することで最終的に加熱する。障害によってこの過程が大幅に遅れる可能性があり、長寿命の予熱台地が得られる。この保護は、パルストレイン制御が第2の駆動周波数を導入し、障害が変動した場合に失敗する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:39:36 GMT)
YOLOv11 Demystified: A Practical Guide to High-Performance Object Detection [0.0]
YOLOv11は、You Only Look Once(YOLO)シリーズの最新版である。背骨,頸部,頭部成分を含むYOLOv11の詳細な解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 12:43:19 GMT)
When AI Gets it Wrong: Reliability and Risk in AI-Assisted Medication Decision Systems [0.0]
薬物管理などのリスクの高い領域では、単一の誤った勧告でさえ、重度の患者を傷つける可能性がある。本稿では,システム障害とその臨床効果に着目し,AI支援医療システムの信頼性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:56:46 GMT)
WGFINNs: Weak formulation-based GENERIC formalism informed neural networks' [0.0]
弱い定式化に基づく汎用型ニューラルネット(WGFINN)を提案する。 WGFINNは、ジェネリック縮退と対称性条件の正確な満足度を維持しながら、ノイズデータに対するロバスト性を著しく向上する。数値実験により、WGFINNは様々なノイズレベルにおいてGFINNよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:30:25 GMT)
Universal Scaling and Many-Body Resurrection of Polaritonic Double-Quantum Coherences [0.0]
完全に非摂動的なMaxwell-Liouvilleフレームワーク内で、正確な時間領域のフィールドサブトラクションプロトコルを開発する。このフレームワークは、多種多様な強結合プラットフォームにわたる光学非線形性を設計し、保護するための直接位相図を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:41:40 GMT)
Type-IV 't Hooft Anomalies on the Lattice: Emergent Higher-Categorical Symmetries and Applications to LSM Systems [0.0]
混合異常を実現する4つの大域対称性を持つ格子モデルを解析する。 2-群,非可逆,高次融合カテゴリー対称性を含む高次対称性構造の出現を示す。この研究は混合異常の具体的な格子実現を確立し、創発対称性の豊富な構造を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:22:30 GMT)
Trustless Provenance Trees: A Game-Theoretic Framework for Operator-Gated Blockchain Registries [0.0]
我々は、パブリックブロックチェーンに不変に固定されたアーティファクト登録の非循環グラフである、前駆木を形式的に扱います。単一特権オペレータがユーザに代わってすべてのオンチェーン登録を提出した場合,オンチェーンレコードだけでは,ユーザ主導の登録を一方のオペレータ動作と区別することはできない。筆者らは, ルート登録, 悪意のある子どもの愛着, 木のアイデンティティスプーフィングを通じて, ユーザの前駆木に対する敵対的な攻撃について, 木害問題を紹介し, 解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:17:49 GMT)
Trivial Vocabulary Bans Improve LLM Reasoning More Than Deep Linguistic Constraints [0.0]
前回の研究では、E-Primeは言語モデルにおいて選択的に推論を変更したと報告された。提案したメカニズムをテストするために,アクティブなコントロールを備えたレプリケーションを設計しました。これらの知見は不確認による発見の事例研究として提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:48:27 GMT)
Towards a theory of morphology-driven marking in the lexicon: The case of the state [0.0]
形態素駆動マーキングと呼ばれる形式モデルを提案する。名詞はモジュラー認知集合に編成され、それぞれが独自の形態的テンプレートと無意味な形式を持つ。状態の概念をすべての合成言語に拡張することが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:35:41 GMT)
Towards Intelligent Energy Security: A Unified Spatio-Temporal and Graph Learning Framework for Scalable Electricity Theft Detection in Smart Grids [0.0]
本研究では、電気盗難検知とインテリジェントエネルギーモニタリングのための統合人工知能フレームワークであるSmartGuard Energy Intelligence System (SGEIS)を紹介する。提案システムは,教師付き機械学習,深層学習に基づく時系列モデリング,非侵入負荷モニタリング(NILM)とグラフベース学習を組み合わせて,時間的および空間的消費パターンを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:57:37 GMT)
Towards Context-Aware Image Anonymization with Multi-Agent Reasoning [0.0]
拡散型匿名化を用いた文脈認識型PIIセグメンテーションのためのエージェントフレームワークCAIAMARを提案する。 Plan-Do-Check-Actサイクルにおいて、3つの特殊エージェントがラウンドロビン話者選択を介して協調する。 CityScapesの画質保存のためには、KID:0.001$とFID:9.1$を達成し、既存の匿名化を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:55:07 GMT)
The Spectral Edge Thesis: A Mathematical Framework for Intra-Signal Phase Transitions in Neural Network Training [0.0]
ニューラルネットワークトレーニングにおける位相遷移は,パラメータ更新の回転ウィンドウグラム行列のスペクトルギャップによって制御されることを示す。 adiabatic parameter $mathcalA = |G|_F / (, g2)$ control circuit stability: $mathcalA ll 1$ (plateau), $mathcalA sim 1$ (phase transition), $mathcalA gg 1$ (forgetting)
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:09:51 GMT)
The PICCO Framework for Large Language Model Prompting: A Taxonomy and Reference Architecture for Prompt Structure [0.0]
大規模言語モデル(LLM)の性能は素早い設計に大きく依存するが、素早い構築はしばしば記述され、矛盾なく適用される。本稿では,前述した11のプロンプトフレームワークを厳密に合成したフレームワークであるPICCOについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:06:03 GMT)
The NC State All-campus Data Science and AI Project-based Teaching and Learning (ADAPT) Model: A mechanism for interdisciplinary engagement in workforce-relevant learning [0.0]
学術機関は、データサイエンスとAIが規律に進化するにつれて、適応するよう求められている。 N.C.州立大学は、アカデミーと呼ばれる新しいタイプの組織を作ることで、新しいアプローチを採ることに決めた。アカデミーはあらゆる分野、学部、大学、センター、研究所に到達し、データサイエンスとAIの研究を触媒する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:13:41 GMT)
The Impact of LLM Self-Consistency and Reasoning Effort on Automated Scoring Accuracy and Cost [0.0]
高校数学における会話に基づく評価項目の自己整合性と推論の取り組みについて検討した。温度サンプリングは決定的呼び出しよりも精度を著しく向上させたが、アンサンブルサイズの増加は有意な利得を得られなかった。効率のフロンティア分析では、Gemini 3.1 Pro Previewを最も正確だがコストのかかる設定として低推理で特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:26:08 GMT)
The Compression Gap: Why Discrete Tokenization Limits Vision-Language-Action Model Scaling [0.0]
ビジョンエンコーダのアップグレードによるVLAモデルのスケールアップにより,下流操作性能が向上することが期待される。この期待は、アクションが離散トークンとして表現されるときに失敗することを示す。任意のビジュモータパイプラインでは、スケーリングの振る舞いは、最も厳しい情報のボトルネックの位置によって管理される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:06:31 GMT)
The Augmentation Trap: AI Productivity and the Cost of Cognitive Offloading [0.0]
実験的な証拠は、AIツールが労働者の生産性を高めることを裏付けるが、持続的な使用は、それらの利益が依存する専門知識を損なう可能性がある。我々は、意思決定者が労働者のAI利用強度を時間とともに選択する動的モデルを開発する。ツールの生産性効果を2つのチャネルに分解します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:50:32 GMT)
Temporal Credit Is Free [0.0]
リカレントネットワークは、オンラインで適応するためにジャコビアン伝播を必要としない。 beta2は、勾配が出力バイパスなしで非線形状態更新を通らなければならない場合に必要である。 10のアーキテクチャ、真のプリミレートニューラルネットワーク、ストリーミングMLベンチマーク、RMSpropとの即時微分は完全なRTRLと一致し、1000倍のメモリでn = 1024にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:57:13 GMT)
Surrogate Model-Based Near-Optimal Gain Selection for Approach-Angle-Constrained Two-Phase Pure Proportional Navigation [0.0]
Pure Proportional Navigation (PPN) は、空気力学的に駆動される車両に広く使われている。近年の研究では、指向フェーズは複数の実行可能な軌道によって実現可能であることが示されており、全体的な誘導作業を最小化するナビゲーションゲインを選択する機会が生み出されている。本稿では,初期および所望の終端エンゲージメント測度に対する準最適ゲイン選択の問題に対処する。本稿では, ニューラルネットワークを用いた回帰モデルを構築し, 最適利得と初期および所望の終端エンゲージメントの非線形マッピングを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:04:06 GMT)
Steerable but Not Decodable: Function Vectors Operate Beyond the Logit Lens [0.0]
機能(FV)ステアリングは、ロジットレンズが任意の層で正しい答えをデコードできない場合でも成功する。 FVステアリングは、各モデルのタスクごとにロジットレンズの精度を超える。 FVボキャブラリ投影は、FVが0.90以上のステアリング精度を達成し、いまだ不整合なトークン分布を投影していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:54:11 GMT)
Solving the Two-dimensional single stock size Cutting Stock Problem with SAT and MaxSAT [0.0]
2次元シングルストックサイズカットストック問題(2D-CSSP)は、各アイテムのコピーを複数必要とすることでビンパッキングを一般化し、強い爆発を引き起こす。本稿では,各コピーがシート割り当て変数を持ち,同じシートに割り当てられたコピーに対してのみ非オーバーラップ制約が活性化されるSATベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 01:42:32 GMT)
SentinelAgent: Intent-Verified Delegation Chains for Securing Federal Multi-Agent AI Systems [0.0]
本稿では、連邦政府のマルチエージェントAIシステムにおけるデリゲートチェーンの検証のための正式なフレームワークであるSentinelAgentを紹介する。 Delegation Chain Calculus (DCC) は7つの特性を定義している。6つの決定論的(権威の狭さ、ポリシーの保存、法的な再構築性、カスケードの封じ込め、スコープ-アクションの適合性、出力スキーマの適合性)と1つの確率的(インテリジェントな保存)である。 Intent-Preserving Delegation Protocol (I PDP)は、非LLM Delegation Authority Serviceを通じて実行時に7つのプロパティをすべて強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:25:18 GMT)
S0 Tuning: Zero-Overhead Adaptation of Hybrid Recurrent-Attention Models [0.0]
リカレント層毎に1つの初期状態行列をチューニングし、オーバーヘッドゼロでLoRAを+10.8 pp(HumanEvalのp wenSpider)で上回る。 S0 チューニングと呼ばれるチューニングメソッドは、greedy pass@1 を +23.6 +/- 1.7 pp (10 種) で改善します。クロスドメイン転送はMATH-500 (+4.8 pp, p = 0.00002, 8 seed) と GSM8K = 0.0003, 10 seed で重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:40:10 GMT)
Remotely Preparing Many Qubits with a Single Photon [0.0]
1つの光子が$d$モードの重ね合わせで自然に$d$次元量子系、いわゆるquditを符号化する。このような重ね合わせを利用して遠隔地状態の量子的高速化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） (Fri, 03 Apr 2026 22:41:20 GMT)
Reliability Gated Multi-Teacher Distillation for Low Resource Abstractive Summarization [0.0]
信頼性を考慮した低資源抽象要約のための多教師知識蒸留について検討した。 EWADは,教師間の合意に基づいて,教師の蒸留と金の監督をルートするトークンレベル機構である。ロージットレベルのKDが最も信頼性の高いゲインを提供するのに対し、より複雑な蒸留は短いサマリーのセマンティックな類似性を向上するが、より長い出力を劣化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:06:51 GMT)
Querying Structured Data Through Natural Language Using Language Models [0.0]
本稿では,構造化された非テキストデータセットを自然言語で検索するオープンソース手法を提案する。 QLoRAと4ビット量子化を用いたコンパクトモデルDeepSeek R1 Distill 8Bを微調整し,コモディティハードウェアへの展開に適したシステムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:15:15 GMT)
Quantum Contact Processes on a Topological Lattice [0.0]
接触過程は古典的非平衡力学において重要な役割を果たす。我々は、コヒーレントカップリングによって拡散が起こる量子対向体が、よりリッチなダイナミクスを示すことを示した。一次元格子中の閉じ込められた原子のツイーザー配列において、コヒーレントなRydbergファシリテーションに対応する特定の接触過程を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:59:04 GMT)
Probing excited-state quantum phase transitions with trapped cold ions [0.0]
本研究では,励起状態の量子相転移(ESQPT)による量子臨界性を実現するための具体的なプロトコルを提案する。 2つの臨界ESQPTエネルギーの間に生じる拡張ラビモデル(ERM)ハミルトニアンの励起状態の特定のクラスを同定する。量子的臨界度を越えてシステムを駆動することによって、それらの臨界スケーリング挙動と、様々な異なる状態進化を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 23:01:38 GMT)
Policy-Governed LLM Routing with Intent Matching for Instrument Laboratories [0.0]
RoutiiumはOpenAI互換のゲートウェイで、複数のLLMバックエンドを管理する。 Eduは、ラベルごとの予算、承認、埋め込みベースの質問マッチングを強制するポリシー対応のルーティングサービスである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:36:29 GMT)
Polaron Transformed Canonically Consistent Quantum Master Equation [0.0]
我々は、正準一貫した量子マスター方程式(CCQME)のポラロン変換版を開発する。 CCQMEは、従来の量子マスター方程式と同じ数値複雑性を維持しながら、標準的な弱いカップリングアプローチを超えて拡張される。スピンボソンモデルの強結合状態における初期状態に依存しない熱化の減速を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:49:43 GMT)
On Data-Driven Koopman Representations of Nonlinear Delay Differential Equations [0.0]
この研究は、無限次元遅延力学と有限次元クープマン学習の間の厳密な橋渡しを確立する。歴史離散化に基づく有限次元クープマン近似フレームワークと適切な再構成演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:07:06 GMT)
Novel permanent magnet array geometries for scalable trapped-ion quantum computing in a laser-free entanglement architecture [0.0]
この設計は、大規模量子電荷結合デバイス(QCCD)アーキテクチャの概念によって動機付けられている。局所的に非対称な磁場を生成し、強い磁場勾配の内外へのイオン輸送の領域を生成する。この設計はまた、2次元の誤調整に対する耐性を高めることにより、実験的な設定のためのアライメント制約を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:40:36 GMT)
Non-reciprocal Ising gauge theory [0.0]
非相互性と幾何学的なフラストレーションにより、多体系は結晶秩序を回避し、複雑な液体のような挙動を示すことができる。それらの相互作用は部分の総和よりも豊かであることを示し、驚くべき構造的および動的現象をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:00:00 GMT)
Noise Steering for Controlled Text Generation: Improving Diversity and Reading-Level Fidelity in Arabic Educational Story Generation [0.0]
本研究では,変圧器モデルの内部表現にキャリブレーションされたガウス摂動を注入するノイズステアリングについて検討する。我々は,高温サンプリングベースラインに対する4つの注入戦略,多様性,品質,制約順守,読解グレードレベルを比較した。内部表現レベルの摂動は、制約のある教育コンテンツ生成の出力レベルよりも適切な多様性戦略であると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:19:18 GMT)
Nelson's Stochastic Mechanics: Measurement, Nonlocality, and the Classical Limit [0.0]
ネルソンの力学は非相対論的量子力学の基盤、あるいは再構築と解釈できる。基盤となるプロセスの明確な構成空間図を提供する。それは自然に、厳密な古典から厳密な量子力学状態まで、物理的な記述の連続体を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:43:47 GMT)
NativeTernary: A Self-Delimiting Binary Encoding with Unary Run-Length Hierarchy Markers for Ternary Neural Network Weights, Structured Data, and General Computing Infrastructure [0.0]
NativeTernaryは2ビットペア空間を3つの値を表す3つのデータシンボルに分割するバイナリスキームである。中心的なコントリビューションは、セマンティック階層の深さに単一の実行長エンコーディングを使用することである。 11はエボディメントプライマリであり、単純なORゲート検出を提供する。 00は超低消費電力CMOSシステムの代替として最適化された実装である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:58:03 GMT)
Multi-Turn Reinforcement Learning for Tool-Calling Agents with Iterative Reward Calibration [0.0]
マルチターンタスクにおける強化学習を伴う訓練ツール呼び出しエージェントは依然として困難である。本稿では,MT-GRPO と GTPO を用いて,現実的なカスタマーサービスタスクにおけるツールコールエージェントのトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:36:03 GMT)
Moondream Segmentation: From Words to Masks [0.0]
視覚精度モデルであるMoondream 3の参照画像セグメンテーション拡張であるMoondreamを提案する。画像と参照表現が与えられた後、モデルはベクトルパスを自己回帰的にデコードし、信号化されたマスクを最終詳細マスクに反復的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:09:14 GMT)
MetaSAEs: Joint Training with a Decomposability Penalty Produces More Atomic Sparse Autoencoder Latents [0.0]
スパースオートエンコーダ (SAE) はアライメント検出やモデルステアリングなどの安全関連アプリケーションにますます利用されている。実際には、SAEラテントは表現部分空間をブレンドする。単一の機能は、真の共通表現を共有しない意味的に異なるコンテキストをまたいでアクティベートすることができる。我々は,この部分空間ブレンディングを直接ペナルティ化する共同学習目標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:20:28 GMT)
MatClaw: An Autonomous Code-First LLM Agent for End-to-End Materials Exploration [0.0]
我々は、Pythonを直接書き、実行するためのコードファーストエージェントであるMatchClawを提示する。 MatClawはコード生成を確実に扱うが、暗黙のドメイン知識に苦慮している。その結果、ガイド付きと完全に自律的な計算材料研究のギャップはこれまで以上に狭くなっていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:32:15 GMT)
ML Defender (aRGus NDR): An Open-Source Embedded ML NIDS for Botnet and Anomalous Traffic Detection in Resource-Constrained Organizations [0.0]
本稿では,C++20で構築された,150-200 USDのコモディティハードウェア上にデプロイ可能なオープンソースのネットワーク侵入検知システムを提案する。 ML Defenderは、eBPF/XDPパケットキャプチャ、ZeroMQトランスポート、Protocol Buffersシリアライゼーションの6成分パイプラインを実装している。 Ransomware Threat Winsポリシーは、ML推論を用いて両方のスコアの最大演算を選択し、偽陽性を抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:20:13 GMT)
Localization of coherent light into photons in a single-crystalline material [0.0]
レーザー光が結晶材料によって電磁波として吸収されるのか,それとも局在光子エネルギーとして吸収されるのかを検討する。レーザー光とブロッホ電子は拡張量子オブジェクトであるが、個々の光子のエネルギーはナノメートル次元に局在する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:10:16 GMT)
Lightweight Query Routing for Adaptive RAG: A Baseline Study on RAGRouter-Bench [0.0]
ベンチマーク RAG-Bench citepwang2026ragrouterbench を用いた軽量分類器に基づくルーティングの体系的評価を行った。 SVMを使用したTF-IDFは、$mathbf0.928$のマクロ平均F1と$mathbf93.2%$の精度を実現し、$mathbf28.1%のトークンセーブをシミュレートします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:58:00 GMT)
Learning Nonlinear Regime Transitions via Semi-Parametric State-Space Models [0.0]
我々は、遅延状態遷移を伴う時系列データのための半パラメトリック状態空間モデルを開発する。遷移確率を$p_jk,t = sigmoid(f(bx_t-1))$と定義する。合成データを用いた実験では、パラメトリックベースラインと比較して非線形遷移ダイナミクスの回復が改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:32:24 GMT)
Learning Contractive Integral Operators with Fredholm Integral Neural Operators [0.0]
フレドホルム積分方程式(Fredholm Integral Equations,FIEs)で生じる非拡大積分作用素を任意の次元で学習する。 FREDINOsは、補足された数学的/数値解析理論に基づいて構築され、高精度な近似と解釈可能なスキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 13:42:59 GMT)
Kill-Chain Canaries: Stage-Level Tracking of Prompt Injection Across Attack Surfaces and Model Safety Tiers [0.0]
そこで本研究では,5種類のLDM剤に対する即時注射攻撃のステージ分解分析を行った。暗号カナリアトークン(SECRET-[A-F0-9]8)を4つのキルチェーンステージで追跡する。我々の中心的な発見は、モデル安全性は、敵のコンテンツが見えるかどうかではなく、パイプラインのステージにまたがって伝播されるかどうかによって決定されるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:43:16 GMT)
Isomorphic Functionalities between Ant Colony and Ensemble Learning: Part III -- Gradient Descent, Neural Plasticity, and the Emergence of Deep Intelligence [0.0]
我々は,深層ニューラルネットワークの基礎となる学習アルゴリズムが,アリコロニーの世代的学習力学に数学的に同型であることを証明した。神経可塑性機構はコロニーレベルの適応において直接的に類似していることを示す。この最終同型は、機械学習の3つの主要なパラダイム ― 並列アンサンブル、シーケンシャルアンサンブル、勾配に基づくディープラーニング ― が、社会昆虫の集団的知性において直接的に類似していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:59:49 GMT)
Is it Cake or is it AI? A Systematic Review of Human Uncertainty in Distinguishing Generative Artificial Intelligence Content [0.0]
この体系的なレビューは、生成する人工知能コンテンツと、テキスト、画像、音声モダリティをまたいだ人間の生成したコンテンツとを区別する人間の能力に関する実証的な証拠を合成した。全体としては、人間は一般的に、ジェネリックAIコンテンツに対する信頼できない検出者であり、コンテンツを評価する能力が、どのように評価するか、信頼するかについて、より広範な疑問を提起している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:21:29 GMT)
Inside the Scaffold: A Source-Code Taxonomy of Coding Agent Architectures [0.0]
LLMベースのコーディングエージェントは、バグをローカライズし、パッチを生成し、人間の監視を減らしてテストを実行することができる。言語モデル(制御ループ、ツール定義、状態管理、コンテキスト戦略)を取り巻く足場コードは、まだ理解されていないままです。本稿では,13個のオープンソースコーディングエージェントの足場の解析から得られた,ソースコードレベルのアーキテクチャ分類について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 23:30:02 GMT)
Inference-Path Optimization via Circuit Duplication in Frozen Visual Transformers for Marine Species Classification [0.0]
サーキット複製(Circuit Duplication)は、もともと大規模言語モデルのために提案された推論時間法である。凍結したDINOv3埋め込みを用いて,クラス不均衡なAqua20ベンチマークを2つの設定で評価した。最大ラベル予算では、クラス固有の選択は0.875のマクロF1に達し、完全な教師付きConvNeXtベンチマーク(0.889)へのギャップを勾配ベースのトレーニングなしで1.4ポイントに閉じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:57:04 GMT)
Identification and Inference in Nonlinear Dynamic Network Models [0.0]
未知の相互作用ネットワーク上で定義された非線形力学系の同定と推論について検討する。ネットワーク構造は汎用的に同定されておらず、十分なスペクトル不均一性を必要とすることを示す。この結果は、生産ネットワーク、感染モデル、動的相互作用システムなど、幅広い種類の経済モデルに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 21:40:54 GMT)
High-resolution probabilistic estimation of three-dimensional regional ocean dynamics from sparse surface observations [0.0]
海洋内部は地球の気候を規制するが、in situの観測が限られているため、わずかに観測されている。本研究では,高分解能な3次元海洋環境を極端に粗い表面データから再構築するための深度認識型生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:10:55 GMT)
Gram-MMD: A Texture-Aware Metric for Image Realism Assessment [0.0]
GMMD(Gram-MMD)は、生成した画像のリアリズムを評価するためのリアリズム指標である。我々は,KADID-10kデータベースとRAISEリアルタイムアセスメントデータセットについて実験を行った。この結果から,GMMDは既存の意味レベルの指標と相補的な情報を取得することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 14:38:00 GMT)
Gradient Boosting within a Single Attention Layer [0.0]
一つの注意層内での勾配上昇促進の原理を応用したエンファングラディエントブーストアテンションを導入する。単一のHopfieldスタイルの更新によって、格納されたパターンサブスペースへの全てのクエリ情報が消去されることを示す。補正パスの別々の投影は、タキーのツイシングの共有射影アプローチに到達できない残留情報を復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:06:08 GMT)
Generative AI for material design: A mechanics perspective from burgers to matter [0.0]
拡散型生成AIと計算力学は同じ原理に根ざしていることを示す。低次元空間における材料設計のための最小限のベンチマークとして、3次元バーガーを用いてこの接続を説明する。我々は5つの新しいハンバーガーを生産し、100人の参加者によるレストランベースの感覚調査でそれを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:12:01 GMT)
Generative AI for Video Trailer Synthesis: From Extractive Heuristics to Autoregressive Creativity [0.0]
調査では、自動回帰トランスフォーマー、LLMオーケストレーションパイプライン、OpenAIのSoraやGoogleのVeoといったテキストからビデオへの基盤モデルなど、ジェネレーティブなテクニックに焦点を当てている。我々は,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)からトレーサ生成変換器(TGT)の合成までのアーキテクチャの進展を分析し,ユーザ生成コンテンツプラットフォームにおける自動コンテンツ速度の経済的影響を評価し,高忠実性ニューラルシンセサイザーによる倫理的課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:18:32 GMT)
Generative AI Use in Professional Graduate Thesis Writing: Adoption, Perceived Outcomes, and the Role of a Research-Specialized Agent [0.0]
MBA学生83名における生成AI利用実態調査 95.2%は少なくとも何らかの用途と77.1%の重用を報告している。学生は研究書記のワークフロー全体にわたってAIに取り組みました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:58:22 GMT)
Generalization Limits of Reinforcement Learning Alignment [0.0]
強化学習に基づくトレーニングは、新しい能力を得るのではなく、単に既存の能力の利用可能性を再分配するだけである。このアプローチは、命令階層のメンテナンスプロセスを飽和させるために、複数のアタックテクニック(それぞれ個別に防御されている)を組み合わせる。攻撃成功率 (ASR) は, 個々の手法で14.3%から71.4%に上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:32:13 GMT)
From Model-Based Screening to Data-Driven Surrogates: A Multi-Stage Workflow for Exploring Stochastic Agent-Based Models [0.0]
エージェントベースモデル(ABM)の体系的な探索は、次元の呪いとその固有の性質によって挑戦される。本稿では,機械学習サロゲートを用いた実験の体系的設計を統合する多段階パイプラインを提案する。この研究は、高次元シミュレータを扱う場合であっても、感度分析とポリシーテストのための厳密なハンズ・オフ・フレームワークをモデラーに提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:32:49 GMT)
Frame perspectives for process matrices: from coordinate parametrization to spacetime representation [0.0]
プロセス行列形式論における量子プロセスのフレーム視点の実装と変換について検討する。ユニタリ変換は、量子参照フレームを定義するサブシステムでプロセスを拡張することで、異なる方法でも達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:39:58 GMT)
Frame Theoretical Derivation of Three Factor Learning Rule for Oja's Subspace Rule [0.0]
フレーム理論を用いて,PCA(EGHR-PCA)の誤り付きヘビアン則をOjaの部分空間規則から体系的に導出可能であることを示す。これは、生物学的に妥当な学習規則を、数学的に正準的な規則から導出する原則的で非ヒューリスティックなものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 08:09:24 GMT)
Finding Belief Geometries with Sparse Autoencoders [0.0]
本稿では,変圧器表現における単純な部分空間の候補を求めるパイプラインを提案する。隠れマルコフモデルを用いて学習した変圧器上でのパイプラインの検証を行った。真の信念のような幾何学がGemma-2-9Bの表現空間に存在するという予備的な証拠がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:29:48 GMT)
Explainable Machine Learning Reveals 12-Fold Ucp1 Upregulation and Thermogenic Reprogramming in Female Mouse White Adipose Tissue After 37 Days of Microgravity: First AI/ML Analysis of NASA OSD-970 [0.0]
本稿では,NASA Open Science Data Repository (OSDR) データセット OSD-970 の最初の機械学習 (ML) 解析について述べる。国際宇宙ステーション(ISS)での37日後の16雌C57BL/6Jマウス(飛行8回,地上管制8回)の生殖腺WATにおける、89の脂肪形成および熱産生経路遺伝子から得られたRT-qPCRデータを用いて、差分式解析を適用した。最も顕著な発見は、Ucp1(Delta-Delta-Ct = -3.61, p = 0.01)の劇的な12.21倍のアップレギュレーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 10:18:12 GMT)
Exclusive and Shared Electric Flying Taxis: Evidence on Modal Shares, Stated Reasons, and Modal Shifts [0.0]
この研究は、アラブ首長国連邦(UAE)における電気空飛ぶタクシーサービスに対する旅行者の嗜好を、様々な旅行条件とサービス構成の下で調査する。その結果, 空飛ぶタクシーは全応答の22.6%を占め, 混雑条件下での株価上昇, 旅行距離の増加に伴う株価の低下が示唆された。これらの知見は、共有空飛ぶタクシーサービスの導入を促進する上で、価格とサービス設計の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:43:24 GMT)
Evaluating Bounded Superintelligent Authority in Multi-Level Governance: A Framework for Governance Under Radical Capability Asymmetry [0.0]
本稿では, 仮説を定式化して, 検証可能なフレームワークを構築し, 負荷分散であることを示す。この枠組みは6次元(レジリエシー、説明責任、調整可能性、非支配、補助金、制度的レジリエンス)の必要な条件を規定している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 04:26:18 GMT)
Enabling Modularity for Spin Qubits via Driven Quantum Dot-Mediated Entanglement [0.0]
本稿では、交流電界駆動型多電子メディエータ量子ドットを介する容量結合によるスピン量子ビットの絡み合わせ手法を提案する。このアプローチは、共振交換量子ビットに対する高速で単一パルスの普遍エンタングリングゲートにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:07:15 GMT)
Elastomeric Strain Limitation for Design of Soft Pneumatic Actuators [0.0]
この論文は、ヒトの安全エラストマー・ソフト空気圧アクチュエータの設計、モデリング、およびひずみに基づく制御のための戦略を提示する。電気粘着性 (EA) ひずみリミッタを用いて, 可変形状生成, 急速力印加, ターゲットインフレーショントラジェクトリについて検討した。我々は,物質特性とエネルギー最小化に基づく理論モデルを,能動的学習と自動テストを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 00:56:14 GMT)
Effect of Input Resolution on Retinal Vessel Segmentation Performance: An Empirical Study Across Five Datasets [0.0]
高解像度画像がダウンサンプリングされると、薄い容器はサブピクセル構造に縮小され、不可逆的な情報損失を引き起こす。薄型(半幅3ピクセル)、中型(3～7ピクセル)、厚型(7ピクセル)の血管検出を別々に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 11:32:14 GMT)
Design and Implementation of an Open-Source Security Framework for Cloud Infrastructure [0.0]
本稿では,マイクロサービスアーキテクチャで構築されたオープンソースのクラウドインフラストラクチャセキュリティフレームワークを提案する。このフレームワークは、アイデンティティとアクセス制御の統合、アセットに対するインテリジェントな設定ベースラインチェック、リアルタイム脅威監視、自動修復の4つのコアサービスを統合する。プロジェクトはApache 2.0の下でリリースされ、中小規模チームでは、エントリーコストを約40%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 03:50:11 GMT)
DeltaLogic: Minimal Premise Edits Reveal Belief-Revision Failures in Logical Reasoning Models [0.0]
推論ベンチマークは通常、モデルが正しい答えを固定された前提セットから導き出すかどうかを評価する。本稿では、自然言語推論の例を短いリビジョンのエピソードに変換するベンチマーク変換プロトコルであるDeltaLogicを紹介する。固定的前提条件下での論理的能力は,局所的な証拠編集後の信念修正を意図しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 05:05:43 GMT)
Coupled Control, Structured Memory, and Verifiable Action in Agentic AI (SCRAT -- Stochastic Control with Retrieval and Auditable Trajectories): A Comparative Perspective from Squirrel Locomotion and Scatter-Hoarding [0.0]
本論では, リス生態学は, 樹上性移動, 散発的移動, 観衆に敏感なキャッシングの3つの要求をそれぞれ1つの生物で満たすため, 鋭い比較例を提示する。本稿では,遅延力学,構造化エピソードメモリ,オブザーバ・ビリーフ状態,オプションレベル動作,遅延検証器信号を備えた最小階層的部分的制御モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:25:05 GMT)
Corporations Constitute Intelligence [0.0]
Anthropicは2026年1月に、同社のAIモデルであるClaudeの79ページの“コンスティチューション”を発表した。本条は、その文書を初めて法的・民主的・理論的に分析したものである。 AIガバナンスは「政治的コミュニティの赤字」に悩まされていると私は主張する
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:30:43 GMT)
Contextual Control without Memory Growth in a Context-Switching Task [0.0]
本稿では、リカレントコアがまず共有プレインターベンション潜時状態を構築する、介入に基づくリカレントアーキテクチャを提案する。我々は,この考え方を,部分観測可能性の下でコンテキストスイッチングなシーケンシャルな決定タスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 21:58:29 GMT)
CoFi-PGMA: Counterfactual Policy Gradients under Filtered Feedback for Multi-Agent LLMs [0.0]
マルチエージェントLLMシステムにおいて,フィルタフィードバック下で学習するための統合フレームワークであるCoFi-PGMAを紹介する。提案手法は,経路と協調機構の両面から学習信号を補正する,限界貢献に基づく対実的エージェント単位の学習目標を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:55:23 GMT)
Can AI be a moral victim? The role of moral patiency and ownership perceptions in ethical judgments of using AI-generated content [0.0]
生成AIは、著者と盗作に関する倫理的懸念を提起する。本研究では、AI生成コンテンツの再利用を、道徳的忍耐とオーナシップの認識に焦点をあてて、どのように判断するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:40:30 GMT)
BridgeRAG: Training-Free Bridge-Conditioned Retrieval for Multi-Hop Question Answering [0.0]
本稿では,BridgeRAGを提案する。 BridgeRAGは、スコアリングからカバーを分離する: 二重エンタテイティーANNは、第2のホップ候補プールを広げる。ブリッジコンディショニングが生産的再ランク付けを引き起こすことを示す(並列チェーンでは18.7%、単一チェーンでは0.6%)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:27:51 GMT)
Breaking Validity-Induced Boundaries to Expand Algorithm Search Space: A Two-Stage AST-Based Operator for LLM-Driven Automated Heuristic Evolution [0.0]
LLM-AHDのための2段階構造に基づく進化演算子を提案する。最初の段階では、コードの抽象構文木(AST)上で、クロスオーバーと突然変異を直接実行します。第2段階では、LLMはこれらの無効コードを実行可能で高品質なコードに修復するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 07:35:43 GMT)
Biologically Realistic Dynamics for Nonlinear Classification in CMOS+X Neurons [0.0]
スパイクニューラルネットワークはスパイクタイミングで情報をエンコードし、エネルギー効率の良い人工知能への経路を提供する。本研究では,NMOSトランジスタと直列に接続された磁気トンネル接合を実装したCMOS+Xスパイクニューロンの非線形計算について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 17:03:29 GMT)
Beyond the Parameters: A Technical Survey of Contextual Enrichment in Large Language Models: From In-Context Prompting to Causal Retrieval-Augmented Generation [0.0]
大規模言語モデルは、そのパラメータにおける広大な世界の知識を符号化するが、静的知識、有限コンテキストウィンドウ、弱い構造を持つ因果推論によって、基本的に制限されている。この調査は、単一の軸に沿った拡張戦略の統一的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 16:49:09 GMT)
Apparent Age Estimation: Challenges and Outcomes [0.0]
年齢推定は、ビジネスのパーソナライズに有用なツールであるが、現在のモデルは、しばしば人口統計上の偏見を示す。平均分散損失(MVL)や適応平均残留損失(AMRL)といった分布学習手法を適用して,DEC法に関する先行研究を概観する。 AMRLは最先端の精度を達成する一方で、精度と人口統計学的平等の間のトレードオフが持続していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 06:47:30 GMT)
Android Instrumentation Testing in Continuous Integration: Practices, Patterns, and Performance [0.0]
オープンソースAndroidアプリが継続的インテグレーションでインスツルメンテーションテストを実行する方法について検討する。 CIでインスツルメンテーションテストを実行するのは10人に1人だけです。テストカバレッジを拡大するために、しばしばアプローチを変更します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:24:19 GMT)
Adaptive Threshold-Driven Continuous Greedy Method for Scalable Submodular Optimization [0.0]
マットロイド制約の下でのサブモジュールは、センシング、データマージ、アクティブラーニング、リソース割り当てなどの応用において、最適化の基本的な問題である。 textitATCG(underlineAdaptive underlineThresholded underlineThresholded underlineThresholded underlineGreedy)を提案する。 CIFAR-10動物データセットを用いたクラスバランス型プロトタイプ選択問題の実験
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 19:32:39 GMT)
Activity-Dependent Plasticity in Morphogenetically-Grown Recurrent Networks [0.0]
反ヘビアン可塑性は、有能なネットワークにおいてヘビアンを著しく上回っている。塑性の役割は、微調整から非定常下での真の適応へと移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 18:35:13 GMT)
AXELRAM: Quantize Once, Never Dequantize [0.0]
AXELRAMは、量子化されたKVキャッシュインデックスから直接注目スコアを算出する。我々は,根本原因をレイヤーワイド標準に追従し,ハードウェアコストゼロの破滅的なスパイクを排除した勾配のない符号パターン選択(200の候補,8のキャリブレーションサンプル,1回)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:03:38 GMT)
AI-Assisted Unit Test Writing and Test-Driven Code Refactoring: A Case Study [0.0]
本稿では、自動単体テスト生成とその後の安全な反復に符号化モデルを用いるケーススタディを提案する。数週間ではなく数時間で16,000行近い信頼性の高い単体テストを生成し、クリティカルモジュールで最大78%のブランチカバレッジを実現し、大規模なイテレーションでリグレッションリスクを著しく低減しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 15:54:43 GMT)
A semicontinuous relaxation of Saito's criterion and freeness as angular minimization [0.0]
$mathbbP2$ のラインアレンジメント空間上の非負函数は、自由アレンジメントで正確に消滅する。我々は,角距離と自由度を最小化するための逐次的構成法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 12:20:09 GMT)
A Vision for Context-Aware CI Adoption Decisions [0.0]
継続的統合(CI)は現代のソフトウェア開発で広く採用されているが、プロジェクトコンテキストを体系的に考慮せずに採用の決定が行われることが多い。 GitHub ActionsはCI導入の障壁を低くするが、プロジェクトの特性において採用決定を下すための限定的なサポートを提供する。この記事では、デフォルトのCI導入から、意図的なコンテキスト対応意思決定へのシフトを想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 22:19:11 GMT)
A Numerical Method for Coupling Parameterized Physics-Informed Neural Networks and FDM for Advanced Thermal-Hydraulic System Simulation [0.0]
MELCORのようなシステムレベルのコードを用いた重大事故解析は、核安全性評価には不可欠である。既存のサロゲートモデルはこれらの解析を加速するが、大量のシミュレーションデータに依存する。物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、データフリーなトレーニングを可能にするが、問題パラメータの変更毎に再トレーニングする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 02:50:58 GMT)
A Multi-head-based architecture for effective morphological tagging in Russian with open dictionary [0.0]
本稿は,ロシア語における形態的タグ付けの課題を解決するために,多面的注意に基づく新しいアーキテクチャを提案する。アーキテクチャは、すべての文法カテゴリを正確に予測し、その単語に対してカテゴリを解析してはいけないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 09:46:52 GMT)
A High Motional Frequency Ion Trapping Regime for Quantum Information Science [0.0]
トラップ原子イオンの高周波運動状態について検討した。高速イオントラップは、量子情報実験の将来に幅広い意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 03 Apr 2026 20:19:30 GMT)