Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

NTIRE 2026 The Second Challenge on Day and Night Raindrop Removal for Dual-Focused Images: Methods and Results [217.3]
本稿では,NTIRE 2026第2回昼夜降雨除去チャレンジの概要について述べる。この課題の第一の目的は、様々な照明と焦点条件の下で雨滴を除去するための強力で実用的なベンチマークを確立することである。合計168チームが競技に登録し、17チームがテストフェーズの有効な最終ソリューションとファクトシートを提出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:22:23 GMT)
NTIRE 2026 Challenge on Short-form UGC Video Restoration in the Wild with Generative Models: Datasets, Methods and Results [170.9]
本稿では, NTIRE 2026 Challenge on Short-form Video Restoration in the Wild with Generative Modelsについて概説する。この課題は、USTCとKuaishou TechnologyがコントリビュートしたKwaiVIRと呼ばれる新しいショートフォーム(S-UGC)ビデオ復元ベンチマークを利用する。この課題の第一の目的は、複雑な現実世界の劣化下でのショートフォームビデオの復元のための、強力で実用的なベンチマークを確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:43:13 GMT)
HO-Flow: Generalizable Hand-Object Interaction Generation with Latent Flow Matching [113.8]
HO-Flowはテキストと正準3Dオブジェクトから現実的な手動動作シーケンスを合成するためのフレームワークである。まず、手動と物体の動きのシーケンスを統一された潜在多様体に符号化するために、相互作用を意識した変分オートエンコーダを用いる。次に、自己回帰的時間的推論と連続的な潜伏生成を組み合わせたマスク付きフローマッチングモデルを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 22:06:11 GMT)
The Second Challenge on Real-World Face Restoration at NTIRE 2026: Methods and Results [105.9]
本論では,NTIRE 2026による顔修復の課題について概説する。この課題は、アイデンティティの一貫性を維持しながら、自然でリアルなアウトプットを生成することに焦点を当てている。その目標は、知覚的品質とリアリズムのための最先端のソリューションを進化させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:49:14 GMT)
Communication-Efficient Gluon in Federated Learning [89.9]
より一般的な層次$(L0, L1)$-smooth設定の下で、ムオンの拡張であるグルーオンについて検討する。圧縮誤差を低減するため,SARAHにおける分散低減手法を圧縮法に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:30:28 GMT)
Bidirectional Learning of Facial Action Units and Expressions via Structured Semantic Mapping across Heterogeneous Datasets [85.7]
本研究では,異なるデータ領域下での双方向AU-FE学習のための構造化セマンティックマッピング(SSM)フレームワークを提案する。 SSMは、(1)動的AUとFEビデオから統一された顔表現を学習する共有視覚バックボーン、(2)テキストセマンティックプロトタイプ(TSP)モジュールによるセマンティックメディエーション、(3)顔行動符号化システムから派生した事前知識を組み込んだ動的優先マッピング(DPM)モジュールの3つの主要な構成要素から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:08:32 GMT)
Learning 3D Representations for Spatial Intelligence from Unposed Multi-View Images [81.9]
UniSplat (UniSplat) は、未提示のマルチビュー画像から3D表現を学習するためのフィードフォワードフレームワークである。エンコーダにおける幾何誘導を強化するデュアルマスキング戦略を導入する。第2に,外見のセマンティックな矛盾を解消する粗大なガウス的スプレイティング戦略を開発する。第3に、予測された3次元点と意味マップを画像平面に相互に関連付ける、ポーズ条件の補正機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:36:18 GMT)
Tracing the Roots: A Multi-Agent Framework for Uncovering Data Lineage in Post-Training LLMs [81.4]
学習後のデータは、大規模言語モデル(LLM)の機能を形成する上で重要な役割を果たす本稿では,データセット開発における進化グラフを再構築する自動マルチエージェントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 06:24:07 GMT)
IMPACT: A Dataset for Multi-Granularity Human Procedural Action Understanding in Industrial Assembly [79.7]
IMPACTは、デプロイメント指向の産業手続き的理解のための5ビューのRGB-Dデータセットである。実際の組み立てと、プロ向けのツールを備えた商業用アングルグラインダーの分解を中心に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:09:19 GMT)
From Perception to Planning: Evolving Ego-Centric Task-Oriented Spatiotemporal Reasoning via Curriculum Learning [79.7]
タスクベースの時間的推論を学習するためのカリキュラムベースのフレームワークであるEgoTSRを提案する。 EgoTSRは、明示的な空間的理解からタスク状態評価への進化を前提に構築されている。実験により、EgoTSRはバイアスを効果的に排除し、長距離論理推論タスクにおいて92.4%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:14:49 GMT)
FreeScale: Scaling 3D Scenes via Certainty-Aware Free-View Generation [75.7]
FreeScaleは、限られた現実世界の画像シーケンスを、高品質なトレーニングデータのスケーラブルなソースに変換するフレームワークである。フィードフォワードNVSモデルのトレーニングをスケールアップし,PSNRにおける2.7dBの顕著なゲインを達成することにより,FreeScaleの有効性を示す。私たちの仕事は、3Dビジョンの根本的なボトルネックを克服するために、実用的で強力なデータ生成エンジンを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:00:53 GMT)
A Benchmark and Multi-Agent System for Instruction-driven Cinematic Video Compilation [75.7]
CineBenchは、命令駆動のシネマティックビデオコンパイルのための最初のベンチマークである。 CineAgentsは,映像編集をデザイン・アンド・コンポジションのパラダイムに再構成するマルチエージェントシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 04:39:09 GMT)
Audio-Omni: Extending Multi-modal Understanding to Versatile Audio Generation and Editing [63.6]
Audio-Omniは、一般的な音、音楽、音声ドメイン間で生成と編集を統合する最初のエンドツーエンドフレームワークである。高次推論のための凍結型マルチモーダル大言語モデルと高忠実度合成のためのトレーニング可能な拡散変換器を併用する。 AudioEditは100万以上の精巧にキュレートされた編集ペアからなる大規模なデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 16:08:20 GMT)
EviCare: Enhancing Diagnosis Prediction with Deep Model-Guided Evidence for In-Context Reasoning [62.6]
EviCareは、大規模言語モデルにディープモデルガイダンスを統合する、コンテキスト内推論フレームワークである。 LLMのみのベースラインと深層モデルのみのベースラインを2つの実世界のEHRベンチマークで連続的に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 04:35:14 GMT)
Omnimodal Dataset Distillation via High-order Proxy Alignment [59.7]
本稿では,プロキシ構造を用いて高次クロスモーダルアライメントをキャプチャするHoPAを提案する。本手法は,一対のモダリティモデリングの複雑さを回避し,不均一なモダリティをまたいだスケーラブルなプロキシ解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:47:41 GMT)
TAPNext++: What's Next for Tracking Any Point (TAP)? [58.7]
本稿では,低メモリとアーキテクチャの計算フットプリントを保ちながら,桁数桁長の点を追跡するモデルを提案する。再検出性能が現在の文献の盲点であることを強調し,新しいメトリクスであるRe-detection Average Jaccardを導入する。複数のベンチマークにおいて,再帰型トランスフォーマーがポイントトラッキングのために大幅に改善され,新たな最先端のモデルが設定できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 11:02:13 GMT)
FORGE: Fine-grained Multimodal Evaluation for Manufacturing Scenarios [58.3]
製造業セクターは、単純な認識から自律的な実行に移行するために、MLLM(Multimodal Large Language Models)をますます採用している。進捗は、データの不足と、既存のデータセットにおけるきめ細かいドメインセマンティクスの欠如によって妨げられている。まず、実世界の2D画像と3Dポイントクラウドを組み合わせて、微粒なドメインセマンティクスを付加した高品質なデータセットを構築します。次に, 3 つの製造課題,すなわち, 構造面検査, 組立検査, 組立検証の18の最先端MLLMを評価し, 大幅な性能差を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 03:02:53 GMT)
RemoteAgent: Bridging Vague Human Intents and Earth Observation with RL-based Agentic MLLMs [55.4]
地球観測システムは、曖昧な自然言語を通じて要求を表現するドメインの専門家を支援するように設計されている。実用的なEOAIシステムは、あいまいな人間のクエリと適切な多粒度視覚分析タスクのギャップを埋めなければならない。 MLLMの能力固有の境界を戦略的に尊重するエージェントフレームワークであるRemoteAgentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 05:49:10 GMT)
ReContraster: Making Your Posters Stand Out with Regional Contrast [54.9]
ポスターを目立たせるために地域コントラストを活用する最初のトレーニングフリーモデルであるReContrasterを提案する。ポスターデザイナーの認知行動をエミュレートすることで、ReContrasterは合成マルチエージェントシステムを導入する。 7つの定量的メトリクスと4つのユーザスタディは、関連する最先端手法よりもその優位性を確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 03:36:21 GMT)
Early Decisions Matter: Proximity Bias and Initial Trajectory Shaping in Non-Autoregressive Diffusion Language Models [54.2]
拡散ベースの言語モデル (dLLMs) は自己回帰型言語モデルに代わる有望な代替品として登場した。時間軸に沿った推論ダイナミクスを系統的に解析し, dLLMの非自己回帰復号化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:26:41 GMT)
Differentiable Vector Quantization for Rate-Distortion Optimization of Generative Image Compression [53.0]
低ビットレート画像圧縮のためのエンドツーエンドRD最適化を実現する統一フレームワークRDVQを提案する。我々は,正確なエントロピーモデリングとテスト時間率制御をサポートする自己回帰エントロピーモデルを開発した。 RD2K-valと比較すると、RDVQは DisTSで75.71%、DIV2K-valでLPIPSで37.63%減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:25:24 GMT)
FedRio: Personalized Federated Social Bot Detection via Cooperative Reinforced Contrastive Adversarial Distillation [52.6]
ソーシャルボットの検出は、オンラインソーシャルプラットフォームの安定性とセキュリティに不可欠である。現在の最先端のボット検出モデルは、主に独立して開発されている。クロスプラットフォームおよびクロスモデル検出フレームワークとしてFedRioを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:13:41 GMT)
CodaRAG: Connecting the Dots with Associativity Inspired by Complementary Learning [51.0]
CodaRAGは、受動的検索からアクティブな連想発見へと進化するフレームワークである。 CodaRAGは、検索リコールで7-10%、生成精度で3-11%という絶対的なゲインを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:50:40 GMT)
ExpertEdit: Learning Skill-Aware Motion Editing from Expert Videos [50.1]
ExpertEditは、スキル駆動のモーション編集のためのフレームワークで、未経験のエキスパートビデオのデモに特化して訓練されている。ペア化された監督や手作業による手作業による手作業による指導なしに、ローカライズされたスキル改善を実現する。モーションリアリズムと専門的品質の複数の指標において、最先端の教師付きモーション編集手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 05:25:33 GMT)
FACT-E: Causality-Inspired Evaluation for Trustworthy Chain-of-Thought Reasoning [49.7]
CoT(Chain-of-Thought)プロンプトはLSM推論を改善したが、モデルはしばしば不誠実な中間ステップを含むコヒーレントな説明を生成する。我々は、CoTの品質を評価するための因果性に着想を得たフレームワークであるFACT-Eを提案する。 FACT-Eは推論・軌道選択を改善し、文脈内学習を強くすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:35:08 GMT)
A Progressive Training Strategy for Vision-Language Models to Counteract Spatio-Temporal Hallucinations in Embodied Reasoning [49.6]
「多像幻覚推論」では、前頭と時頭クエリ間の大規模なパフォーマンス低下は、真に理解するのではなく、表面的なショートカットへの依存を示す。これを軽減するために、我々は、チェーンステップへの詳細な推論と決定的な判断に基づく、時間的連鎖構築という新しいデータセットを開発する。実験により,本手法は精度を向上するだけでなく,70%以上から6.53%まで,前向きのパフォーマンスギャップも改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:48:44 GMT)
Retrieve Only Relevant Tables Whether Few or Many: Adaptive Table Retrieval Method [49.4]
既存のテーブル検索アプローチでは、クエリに最も近いkテーブルの事前決定セットを選択する。必要なテーブルの数はクエリによって異なり、事前に知ることはできない。本稿では,各クエリの要求に応じて検索されたテーブル数を調整する適応テーブル検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:53:56 GMT)
LIDEA: Human-to-Robot Imitation Learning via Implicit Feature Distillation and Explicit Geometry Alignment [48.8]
我々は、政策学習が人間の実演から恩恵を受ける模擬学習フレームワークであるLIDEAを紹介する。 2次元視覚領域では、LIDEAは2段階の遷移蒸留パイプラインを使用し、人間とロボットの表現を共有潜在空間で整列させる。本稿では,3次元幾何学領域において,エボディメントを相互作用幾何学から明確に分離するエンボディメント非依存アライメント戦略を提案する。その結果、人間のデータはコストのかかるロボットのデモの最大80%を代用し、このフレームワークは人間のビデオから目に見えないパターンを伝達し、アウト・オブ・ディストリビューションの一般化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:02:34 GMT)
Learning and Enforcing Context-Sensitive Control for LLMs [48.6]
本稿では,大規模言語モデルの相互作用から文脈依存制約を自動的に学習するフレームワークを提案する。実験により,本手法は,LLM (1Bパラメータ) の学習と生成を完全制約付きで行うことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:50:03 GMT)
VidAudio-Bench: Benchmarking V2A and VT2A Generation across Four Audio Categories [48.0]
VidAudio-Benchは、4つの重要な特徴を持つV2A評価のためのマルチタスクベンチマークである。 1,634組のビデオテキストペアと、11の最先端世代モデルをベンチマークする。主観的な研究を通じてすべての指標を検証し、人間の嗜好と強い一貫性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:11:55 GMT)
Why Don't You Know? Evaluating the Impact of Uncertainty Sources on Uncertainty Quantification in LLMs [45.8]
本研究では,不確実性源が既存の不確実性定量化手法の挙動と有効性に与える影響について検討する。実験の結果,不確実性がモデル知識の限界からのみ生じる場合,その性能が劣化するか,他の情報源が導入された場合に誤解を招く場合,多くのUQ手法が良好に機能することがわかった。これらの知見は,大規模言語モデルにおける不確実性の原因を明示的に考慮する不確実性認識手法の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:01:53 GMT)
AdverMCTS: Combating Pseudo-Correctness in Code Generation via Adversarial Monte Carlo Tree Search [43.7]
AdverMCTSはモンテカルロ木探索フレームワークで、コード検索とアクティブな脆弱性発見を結合することで擬似的正確性に対処する。本稿では,AdverMCTSが最先端のベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 04:15:31 GMT)
Intent-aligned Formal Specification Synthesis via Traceable Refinement [43.7]
VeriSpecGenは、要求レベルの属性と局所的な修復を通じて、リーンで意図に整合した仕様を合成する、トレーサブルな改善フレームワークです。 VeriSpecGenは自然言語をアトミックな要件に分解し、明示的なトレーサビリティマップで要求対象のテストを生成する。我々は、Claude Opus 4.5を使用してVERINA SpecGenタスクの86.6%を達成し、モデルファミリとスケールで最大31.8ポイントのベースラインを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 00:52:27 GMT)
Computational Lesions in Multilingual Language Models Separate Shared and Language-specific Brain Alignment [43.7]
脳がさまざまな言語で言語をどのようにサポートしているかは、神経科学の基本的な問題であり、多言語人工知能にとって有用なテストである。ここでは、制御可能なシステムとして6つの多言語大言語モデル(LLM)を使用し、対象とする計算障害を生成する。自然主義的物語聴取100分間における機能的磁気共鳴画像(fMRI)の応答予測における無傷モデルと損傷モデルの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:06:47 GMT)
ReplicateAnyScene: Zero-Shot Video-to-3D Composition via Textual-Visual-Spatial Alignment [43.6]
ReplicateAnySceneは,カジュアルな映像を合成3Dシーンに完全自動・ゼロショット変換できるフレームワークである。私たちのパイプラインには5段階のカスケードが組み込まれており、視覚基盤モデルから一般的な事前情報を抽出し、構造的に整列する。大規模な実験により,高品質な合成3Dシーンの生成において,既存のベースラインよりも優れた手法が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:42:12 GMT)
WaveMoE: A Wavelet-Enhanced Mixture-of-Experts Foundation Model for Time Series Forecasting [43.5]
本稿では、拡張性のある基礎モデルに明示的な周波数領域表現を統合する新しい視点を提案する。時系列予測のためのウェーブレット強化混合実験基盤モデルであるWaveMoEを紹介する。 16種類のベンチマークデータセットの予備的な実験結果から、WaveMoEは予測性能をさらに改善する可能性が示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:17:19 GMT)
Deep-Reporter: Deep Research for Grounded Multimodal Long-Form Generation [42.8]
Deep-Reporterは、接地型マルチモーダル長文生成のための統一されたエージェントフレームワークである。モデル最適化のために8Kの高品質なエージェントトレースを生成する厳密なキュレーションパイプラインを開発した。 M2LongBenchは9つの領域にわたる247の研究タスクと安定したマルチモーダルサンドボックスからなる総合的なテストベッドである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:30:44 GMT)
The Code Whisperer: LLM and Graph-Based AI for Smell and Vulnerability Resolution [42.3]
Code Whispererは、グラフベースのプログラム分析と大きな言語モデルを組み合わせて、保守性とセキュリティの問題を検出し、説明し、修復するハイブリッドフレームワークである。このフレームワークを多言語データセット上で評価し,ルールベースアナライザや単一モデルベースラインと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 20:10:48 GMT)
Working Paper: Towards Schema-based Learning from a Category-Theoretic Perspective [42.2]
基本スキーマと変換をエンコードする無料のマルチカテゴリ $Sch_syn$ を示す。エージェントレベルでは、$Sch_impl$は、スキーマベースの変換をサポートする duoidal 構造 $mathcalO_Sch$ を備える。カテゴリ$Mind$の左の重複アクションは、メンタルオブジェクト上でのワークフロー実行を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 11:26:49 GMT)
WOODELF-HD: Efficient Background SHAP for High-Depth Decision Trees [42.0]
WoodelfHDはWoodelfの拡張で、3Dファクタを2Dに減らす。 WoodelfHDは、深さ21までの木に対して、正確なバックグラウンドSHAP計算を可能にする。それぞれ33倍と162倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:32:48 GMT)
OmniUMI: Towards Physically Grounded Robot Learning via Human-Aligned Multimodal Interaction [41.5]
UMIスタイルのインタフェースはスケーラブルなロボット学習を可能にするが、既存のシステムはほとんどビジュモータのままである。 OmniUMIは,人間と協調したマルチモーダルインタラクションによる物理的基盤を持つロボット学習のための統合フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:48:48 GMT)
Benchmarking Vision-Language Models under Contradictory Virtual Content Attacks in Augmented Reality [40.9]
ContrARは、ARにおける仮想コンテンツ操作と矛盾に対する視覚言語モデル(VLM)の堅牢性を評価するための新しいベンチマークである。現在のVLMは、矛盾する仮想コンテンツに対する合理的な理解を示すが、AR環境における敵対的コンテンツ操作の検出と推論における改善の余地は依然として残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 18:17:34 GMT)
Language Prompt vs. Image Enhancement: Boosting Object Detection With CLIP in Hazy Environments [40.7]
劣化した物体はほとんど見えず、その意味が環境騒音によって弱まるため、ヘイズ環境での物体検出は困難である。一般的なアプローチは、画像の強化によるセマンティクスの弱化であるが、これらの手法は拡張モジュールの不安定さによって制限される。本稿では、画像の強調を伴わずに弱化セマンティクスを強化するために、言語プロンプトを用いた新しい解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:26:59 GMT)
AffordGen: Generating Diverse Demonstrations for Generalizable Object Manipulation with Afford Correspondence [40.5]
AffordGenは、新しいロボット操作トラジェクトリを生成するフレームワークである。これは、余裕のセマンティック・ジェネリザビリティと、エンドツーエンド学習のリアクティブ・ロバスト性を組み合わせたものである。実験によると、AffordGenでトレーニングされたポリシーは高い成功率を実現し、ゼロショットの一般化を真に見えないオブジェクトに可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:56:31 GMT)
Immune2V: Image Immunization Against Dual-Stream Image-to-Video Generation [39.8]
I2V(Image-to-Video)生成は、静的画像の無許可アニメーションによって現実的なディープフェイクを作成できるため、社会的な害をもたらす可能性がある。我々は,現代のI2Vモデルがイメージレベルの敵対的攻撃に対して極めて堅牢である理由を分析する。本稿では,エンコーダレベルで時間的バランスの取れた潜伏分散を強制し,信号の希釈を防止するImmune2Vフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 22:13:02 GMT)
Visualising the Attractor Landscape of Neural Cellular Automata [38.0]
NCAのブラックボックスを開けて、何を学んだかを理解するために、さまざまなテクニックを適用します。その結果, 解析をマクロレベルで行うと, 基礎となる多様体は非常に単純で, 捕捉・解析も極めて良好であることが示唆された。顕微鏡レベルで解析を行う場合、多様体は非常に複雑であり、それを理解するためにはより複雑な技術が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:39:17 GMT)
Rein3D: Reinforced 3D Indoor Scene Generation with Panoramic Video Diffusion Models [37.8]
Rein3Dは、完全な360度屋内環境を再構築するフレームワークである。我々は不完全なパノラマ動画のレンダリングに放射状探査戦略を採用している。これらの配列はパノラマビデオ・ビデオ拡散モデルにより復元され、高忠実度幾何やテクスチャを合成するためにビデオ超解像によりさらに拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:55:14 GMT)
Self-supervised Pretraining of Cell Segmentation Models [37.1]
セルインスタンスセグメンテーションのための自己教師型フレームワークであるDINOCellを提案する。 DINOv2からの表現を顕微鏡に適応させ、ラベルのない細胞画像に対する自己監督的な訓練を継続する。 LIVECellベンチマークでは、DINOCellのSEGスコアは0.784で、SAMベースのモデルよりも10.42%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:29:39 GMT)
Transformers Learn Latent Mixture Models In-Context via Mirror Descent [36.8]
シーケンスモデリングでは、過去のトークンがコンテキストとその重要性から因果関係があるかを判断する必要がある。遷移分布の混合に基づくフレームワークを導入し、遅延変数が過去のトークンが次に与える影響を決定する。コンテクストからこれらの重みを学習するために、トランスフォーマーがMirror Descentを実装することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 22:45:43 GMT)
SciPredict: Can LLMs Predict the Outcomes of Scientific Experiments in Natural Sciences? [36.6]
SciPredictは、物理、生物学、化学の33の専門分野における最近の経験的研究から405のタスクからなるベンチマークである。モデルアキュラシーは14～26%、人間の専門家のパフォーマンスは$approx$20%である。対照的に、人間の専門家は強い校正を証明している:それらの精度は、実験を行わずに結果をより予測できると判断し、$approx$5%から$approx$80%へと上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 16:28:51 GMT)
Efficient imaging of quantum emitters using compressive sensing [36.4]
本研究では,空間的に構造化された広視野励起が走査に取って代わり,スパースエミッタの再構成を可能にするセンサベースイメージング手法を提案する。強度再構成に加えて、このフレームワークを拡張して、2階相関関数$g(2)$の空間マップを測定値から再構成する。これにより、大幅に削減されたデータを使用して、アンチバンチングシグネチャによる単一光子エミッタの識別が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 05:13:44 GMT)
Data Selection for Multi-turn Dialogue Instruction Tuning [36.3]
textbfMDS (Multi-turn Dialogue Selection) は、独立したターンではなく、会話全体をスコアする対話レベルフレームワークである。 MDSは、強力なシングルターンセレクタ、対話レベルスコアラ、ベースラインを3つのマルチターンベンチマークとドメイン内バンキングテストセットで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:03:46 GMT)
Replicable Composition [35.3]
そこで本研究では,複製性を維持しつつ,$widetildeO(sum_i n_i)$サンプルを共同で解決できることを述べる。提案手法では, 各レプリカブルアルゴリズムを完全一般化アルゴリズムに変換し, プライバシスタイルの分析により構成し, 相関サンプリングによりマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:43:42 GMT)
Israel-Hamas War on X: A Case Study of Coordinated Campaigns and Information Integrity [34.9]
ソーシャルメディア上での協調キャンペーンは危機情報環境を形成する上で重要な役割を担っている。我々は,2023年のイスラエル・ハーマス戦争をTwitter上でケーススタディとして,協調キャンペーンと情報整合性の間の相互作用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:22:34 GMT)
Instruction Data Selection via Answer Divergence [33.9]
マルチサンプル出力の幾何学的構造に基づいて命令データを選択するAnswer Divergence-Guided Selection (ADG)を提案する。 ADGは命令ごとに高温世代を描画し、応答を埋め込み空間にマッピングし、出力分散スコアを計算する。高いスコアは、一つの方向に沿ってクラスタ化されたパラフレーズではなく、答えが遠く、多様である指示に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 04:11:12 GMT)
GeoMeld: Toward Semantically Grounded Foundation Models for Remote Sensing [33.7]
GeoMeldは大規模なマルチモーダルデータセットで、約250万個の空間的に整列したサンプルがある。 GeoMeldは、エージェントキャプションフレームワークを通じて意味論的に基盤付けられた言語管理を提供する。 GeoMeld-FMは、アライメントされたモダリティ、JEPA表現学習、キャプション-ビジョンのコントラストアライメントを多言語で表した自動エンコーディングを組み合わせた事前トレーニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 11:47:11 GMT)
Knowing What to Stress: A Discourse-Conditioned Text-to-Speech Benchmark [33.2]
TTSにおける文脈条件付き単語レベルストレスを評価するためのベンチマークであるContext-Aware Stress TTS(CAST)を提案する。テキストのみの言語モデルは、コンテキストから意図したストレスを確実に回復するが、TSシステムは音声でそれを実現できないことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:57:00 GMT)
Uncertainty-quantified Pulse Signal Recovery from Facial Video using Regularized Stochastic Interpolants [32.8]
フォトプレチスモグラフィ(Photoplethysmography)は、カメラからの画素読み出しを用いてヒトの血液量パルス(BVP)波形を復元する光学的手順である。 iタスクを解決するための現在のアルゴリズムは、優れたパフォーマンスベンチマークデータセットを示している。最先端のアルゴリズムや、私たちの知識を最大限に活用するベクトルは、ソリューション空間の試験時間サンプリングを実行しません。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:00:49 GMT)
BridgeSim: Unveiling the OL-CL Gap in End-to-End Autonomous Driving [32.7]
Open-loop (OL) to closed-loop (CL) gap (OL-CL gap) は、OLに制限されたポリシーが閉ループ (CL) デプロイメントにおいて効果的に転送できない場合に存在する。我々は、OLポリシーが観測ドメインシフトとObjective Mismatchに悩まされていることを実証する。本稿では,観測シフトを校正し,状態-動作バイアスを低減し,時間的一貫性を強制するテスト時適応フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 23:37:07 GMT)
Visual Enhanced Depth Scaling for Multimodal Latent Reasoning [32.2]
マルチモーダル潜在推論は、明示的なChain-of-Thoughtデコーディングを暗黙的な特徴伝達に置き換える、有望なパラダイムとして登場した。視覚的認識を協調的に強化し,より深い文脈推論のために複雑な潜伏を洗練するための視覚再生モジュールとルーティング深度スケーリングを提案する。我々のフレームワークは、さまざまなベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現しつつ、明示的なCoTベースラインよりもかなりの推論スピードアップを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:14:30 GMT)
One-Step Score-Based Density Ratio Estimation [31.7]
1ステップのスコアベース密度比推定(OS-DRE)は、部分的に解析的で解けないフレームワークである。 OS-DREは時間スコアを空間的および時間的成分に分解し、後者を解析的ラジアル基底関数(RBF)フレームで表す。密度推定,連続Kulback-Leibler,相互情報推定,および分布外検出による実験により,OS-DREは推定品質と推定効率のバランスが良好であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:53:44 GMT)
TInR: Exploring Tool-Internalized Reasoning in Large Language Models [31.3]
Tool-Internalized Reasoning (TInR)は、統合推論とツール使用のためのツール内部推論フレームワークである。 1)双方向の知識アライメント戦略によるツール内化,2)高品質な推論アノテーションを用いた微調整ウォームアップ,3)TInR固有の報酬を用いた強化学習,である。実験結果から,TInR-Uは両設定において優れた性能を示し,その有効性と効率を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:38:19 GMT)
Bridging Linguistic Gaps: Cross-Lingual Mapping in Pre-Training and Dataset for Enhanced Multilingual LLM Performance [31.0]
大規模言語モデル(LLM)は、高リソース言語と低リソース言語の間のデータ不均衡により、言語間タスクに苦しむ。バイリンガル微調整やコントラストアライメントといった既存の手法は、言語間性能を向上させることができる。事前学習期間中に言語間マッピングタスクを導入し,言語間アライメントを向上させることで,単言語間の流速を損なうことなく,言語間アライメントを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 11:43:25 GMT)
Preference-Agile Multi-Objective Optimization for Real-time Vehicle Dispatching [30.9]
そこで本論文では,ユーザの嗜好を動的に調整し,インタラクティブにアサインできるようにするために,PAMOO(Reference-agile Multi-Objective Optimization)を提案する。コンテナ端末における実生活車両の派遣問題に対する挑戦実験により, PAMOOは優れた性能と一般化能力が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:39:41 GMT)
Retrieving to Recover: Towards Incomplete Audio-Visual Question Answering via Semantic-consistent Purification [30.8]
R$2$ScPは、欠落したモダリティハンドリングのパラダイムを従来の生成的命令から検索ベースのリカバリにシフトする新しいフレームワークである。具体的には、統合されたセマンティック埋め込みによるクロスモーダル検索を利用して、欠落したドメイン固有知識を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:43:30 GMT)
Erasing Thousands of Concepts: Towards Scalable and Practical Concept Erasure for Text-to-Image Diffusion Models [30.4]
大規模テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは、著作権のあるコンテンツのような望ましくないコンテンツを再生する能力のため、安全性のリスクが生じる。概念の消去は緩和戦略として現れているが、既存のアプローチはスケーラビリティ、精度、堅牢性のバランスをとるのに苦労している。我々は、世代品質を維持しながら数千のコンセプトを消去できるスケーラブルなフレームワークであるEasing Thousands of Concepts (ETC)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:39:41 GMT)
AIM-Bench: Benchmarking and Improving Affective Image Manipulation via Fine-Grained Hierarchical Control [30.2]
Affective Image Manipulation (AIM)は、ターゲットの編集を通じて特定の感情を誘発することを目的としている。我々はAIM-Benchと呼ばれるAIM向けに設計された最初のベンチマークを紹介する。このベンチマークは、Michelsの感情分類とValence-Arousal-Dominanceフレームワークを統合したデュアルパス感情モデリングスキームに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 04:32:30 GMT)
The Blind Spot of Agent Safety: How Benign User Instructions Expose Critical Vulnerabilities in Computer-Use Agents [30.0]
コンピュータ利用エージェント(CUA)は、現実の環境で複雑なタスクを自律的に完了させることができるが、誤解があれば自動化することもできる。意図しない攻撃条件下でCUAを評価するベンチマークOSBLINDを紹介する。ほとんどのCUAは90%の攻撃成功率(ASR)を超え、安全に配慮したClaude 4.5 Sonnetも72.7%に達している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:52:42 GMT)
VLN-NF: Feasibility-Aware Vision-and-Language Navigation with False-Premise Instructions [29.4]
VLN-NF(VLN-NF)は、特定の部屋からターゲットが欠落している誤った前提命令を持つベンチマークである。 VLN-NFはスケーラブルなパイプラインによって構築され、LLMを使用してVLN命令を書き直し、VLMでターゲット不在を検証する。 ROAMは2段階のハイブリッドで,LLM/VLM駆動の室内探査と,空き空間のクリアランスによって誘導される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:49:27 GMT)
VideoStir: Understanding Long Videos via Spatio-Temporally Structured and Intent-Aware RAG [29.4]
VideoStirは、意図を認識した長ビデオRAGのためのフレームワークである。ビデオは、クリップレベルでテンポラルグラフとして構成され、エビデンスを集約するマルチホップ検索を実行する。 MLLMが支援するインテント関連スコアラは、クエリの推論インテントとのアライメントに基づいてフレームを検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:15:51 GMT)
UDAPose: Unsupervised Domain Adaptation for Low-Light Human Pose Estimation [29.0]
ポーズ推定のための教師なしドメイン適応(UDAPose)を提案する。 UDAPoseは低照度画像を合成し、ポーズ前のポーズを動的に融合してポーズ推定を改善する。実験の結果、UDAPoseは最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 06:37:01 GMT)
Defending against Patch-Based and Texture-Based Adversarial Attacks with Spectral Decomposition [29.0]
敵対的な例は、ディープニューラルネットワーク(DNN)アプリケーションのセキュリティに重大な課題を示している。パッチベースおよびテクスチャベースの攻撃は、監視や自律システムにおける人検出などのセキュリティクリティカルなアプリケーションに対して、真の脅威となる。本稿では,複数の周波数スケールの対向パターンを解析するために,ASD(Adversarial Spectrum Defense)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 16:24:08 GMT)
How You Ask Matters! Adaptive RAG Robustness to Query Variations [28.3]
我々は,多種多様ながら意味的に同一なクエリバリエーションの大規模ベンチマークを初めて導入する。回答品質,計算コスト,検索決定の3つの側面にまたがる重要な要素について検討する。これらの結果から,Adaptive RAG法は同一のセマンティクスを保持するクエリの変動に対して極めて脆弱であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:35:58 GMT)
DiningBench: A Hierarchical Multi-view Benchmark for Perception and Reasoning in the Dietary Domain [27.9]
視覚言語モデル(VLM)を3段階の認知複雑性で評価するために設計された階層的マルチビューベンチマークであるDiningBenchを紹介した。以前のデータセットとは異なり、ダイニングベンチは3,021の異なる料理で構成されており、1エントリあたりの平均5.27イメージである。我々の実験では、現在のVLMは一般的な推論において優れているが、細粒度の視覚的識別と栄養学的推論にかなり苦労していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:45:24 GMT)
When Meaning Isn't Literal: Exploring Idiomatic Meaning Across Languages and Modalities [27.9]
比喩的推論は比喩と文化に深く絡み合っており、現代言語モデルの盲点として残されている。我々は,3,533人のヒンディー語,ベンガル語,タイ語のイディオムからなる多言語・多モーダルコーパス「メディオム」を提示する。我々は,大規模言語モデル (テキスト推論) と視覚言語モデル (図示的曖昧さ) の両方をメディオム上でベンチマークし,メタファの理解において系統的失敗を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:36:00 GMT)
Latent-Compressed Variational Autoencoder for Video Diffusion Models [27.8]
本稿では,チャネル数を直接削減するのではなく,ビデオ遅延表現の高周波成分を除去する潜時圧縮法を提案する。実験により, 提案手法は, 強いベースラインに比べて, 優れた映像再構成品質を実現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 04:45:51 GMT)
ReFEree: Reference-Free and Fine-Grained Method for Evaluating Factual Consistency in Real-World Code Summarization [26.9]
実世界のコード要約における事実整合性を評価するための参照不要かつきめ細かな手法であるReFEreeを提案する。コード要約に特有の現実的矛盾基準を定義し,セグメントレベルで評価する。人間の注釈付き事実整合性ラベルを用いたコード要約ベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:20:45 GMT)
Enhancing Cross-Problem Vehicle Routing via Federated Learning [26.8]
車両ルーティング問題(VRPs)は、現代の物流およびサプライチェーン管理における中核的な最適化課題である。本稿では,フェデレートラーニング(MPSF-FL)を用いた「マルチプロブレムプレトレイン(Multi-problem Pre-train, then Single-problem Fine-Tune)」フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:58:47 GMT)
EmoMAS: Emotion-Aware Multi-Agent System for High-Stakes Edge-Deployable Negotiation with Bayesian Orchestration [26.5]
大規模言語モデル(LLM)は自動交渉に広く使用されているが、その高い計算コストとプライバシリスクにより、モバイルアシスタントや救助ロボットなどのデバイス上でのプライバシに敏感な設定への展開が制限されている。 EmoMASは、感情的な意思決定を反応から戦略へと変換する、ベイズ的なマルチエージェントフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:22:43 GMT)
TorchUMM: A Unified Multimodal Model Codebase for Evaluation, Analysis, and Post-training [25.6]
本稿では,統合マルチモーダルモデルの総合評価,分析,ポストトレーニングを行う最初の統合フレームワークであるTorchUMMを提案する。本ベンチマークでは, マルチモーダル理解, 生成, 編集を対象とし, 確立されたデータセットと新規データセットを統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:19:04 GMT)
Skill-SD: Skill-Conditioned Self-Distillation for Multi-turn LLM Agents [25.0]
Skill-SDはエージェント自身の軌道を動的トレーニングのみの監視に変換するフレームワークである。我々は, 重み付き逆KL損失を導出し, 勾配補正型トークンレベルの蒸留を行った。エージェントベンチマークの実験結果は、Skill-SDが標準RLベースラインを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:57:52 GMT)
Beyond Compliance: A Resistance-Informed Motivation Reasoning Framework for Challenging Psychological Client Simulation [24.4]
既存の心理学的クライアントシミュレータは非現実的なオーバーコンプライアンスを示しており、カウンセラーは現実の実践に共通する困難な行動に備えていない。本稿では、クライアント抵抗理論に基づくクライアントの振る舞いを体系的にモデル化するResistClientについて述べる。大規模な自動評価と専門家評価により、ResistClientは既存のシミュレータを、挑戦の忠実さ、行動の妥当性、推論のコヒーレンスで大幅に上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:51:29 GMT)
Detecting RAG Extraction Attack via Dual-Path Runtime Integrity Game [23.8]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムは、外部知識で大規模な言語モデルを拡張するが、重要なセキュリティ脆弱性であるRAG Knowledge Base Leakageを導入する。ソフトウェアセキュリティにおけるスタックカナリアにインスパイアされた,ランタイム防御機構であるCanaryRAGを提案する。 CanaryRAGは、慎重に設計されたカナリアトークンを検索したチャンクに埋め込んで、RAG抽出防御をデュアルパスランタイム整合性ゲームとして再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 16:28:09 GMT)
LASQ: A Low-resource Aspect-based Sentiment Quadruple Extraction Dataset [23.8]
我々は、最初の低リソース言語であるAspect-based Sentiment Quadruple データセット LASQ を構築した。ウズベク語とウイグル語という2つの低リソース言語を含んでいる。微粒なターゲット・アスペクト・オピニオン・センチメント・4倍の抽出タスクを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:30:31 GMT)
Agent^2 RL-Bench: Can LLM Agents Engineer Agentic RL Post-Training? [23.2]
Agent2 RL-BenchはエージェントRLのポストトレーニングを評価するためのベンチマークである。固定予算下では,教師付きパイプラインがエージェント駆動のポストトレーニングを支配していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:35:27 GMT)
Slithering Through Gaps: Capturing Discrete Isolated Modes via Logistic Bridging [22.4]
高次元および複素離散分布は、しばしば固有の不連続性に起因する多重モードの挙動を示す。 EmphHyperbolic Secant-squared Gibbs-Sampling (HiSS) は,EmphMetropolis-within-Gibbsフレームワークを統合して混合効率を向上させる新しいサンプリングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 21:23:35 GMT)
SEED: A Large-Scale Benchmark for Provenance Tracing in Sequential Deepfake Facial Edits [22.0]
Sequential Editing in Diffusion (textbfSEED)は、顔画像のシーケンシャルトレースのための大規模ベンチマークである。 SEEDには、拡散ベースの編集パイプラインを使用して1から4つのシーケンシャルな編集によって構築された90K以上の画像が含まれている。 SEEDはステップワイズエビデンス解析をサポートし、偽造検出、シーケンス予測をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:27:17 GMT)
Topology-Aware PAC-Bayesian Generalization Analysis for Graph Neural Networks [21.1]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)のための位相対応PAC-Bayesianノルムに基づく一般化フレームワークを提案する。空間的およびスペクトル的な視点から、感度行列の異なる構造を付与することにより、グラフ構造が埋め込まれた一般化誤差の族を導出する。特に,提案フレームワークはグラフ構造特性を一般化解析に明示的に統合し,GNN一般化挙動の統一検査を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:52:27 GMT)
STORM: End-to-End Referring Multi-Object Tracking in Videos [21.1]
参照マルチオブジェクト追跡(RMOT)は、所定のテキストクエリや参照式にセマンティックにマッチするビデオ内のすべてのオブジェクトを関連付けるタスクである。既存のRMOTアプローチは、オブジェクトのグラウンドとトラッキングを分離したモジュールに分解し、限られた性能を示す。統合されたフレームワーク内でグラウンディングとトラッキングを共同で実行するエンドツーエンドのMLLMであるSTORMを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:43:28 GMT)
AnySlot: Goal-Conditioned Vision-Language-Action Policies for Zero-Shot Slot-Level Placement [19.8]
スロットレベルのタスクは、信頼性の高いスロットグラウンドとサブセンチメートル実行精度を必要とする。我々は,空間的な視覚的目標を明示的に導入することによって構成の複雑さを低減するフレームワークであるAnySlotを提案する。実験により、AnySlotは、ゼロショットスロットレベルの配置において、フラットなVLAベースラインや以前のモジュラーグラウンド法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 03:09:44 GMT)
SODA: Semi On-Policy Black-Box Distillation for Large Language Models [19.7]
大きな言語モデルに対するブラックボックスの知識蒸留は厳密なトレードオフをもたらす。 4つのコンパクトQwen2.5およびLlama-3モデルのセミ評価は、このセミオン政治パラダイムを検証する。トレーニングを10倍速くし、27%のピークGPUメモリを消費し、対向不安定性を完全に排除しながら、この優れた蒸留品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 23:46:23 GMT)
How to Design a Compact High-Throughput Video Camera? [19.6]
既存の高スループットイメージングシステムは、数百のサブイメージ/動画を高スループットビデオに分割し、非常に高いシステムの複雑さに悩まされている。本稿では,高速読み出しおよび効率的な表現における勾配カメラの強度を解析し,低ビット勾配カメラ方式を提案する。高解像度画像の再構成のために, マルチスケール再構成CNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:51:23 GMT)
Sumo: Dynamic and Generalizable Whole-Body Loco-Manipulation [19.0]
本論文は,足のロボットが全身のデキスタリティで大型で重い物体を操作できるようにする,シム・トゥ・リアルなアプローチを提案する。我々の手法は、追加のチューニングやトレーニングを伴わずに、さまざまなオブジェクトやタスクに一般化されている。ドアの開閉やテーブルの押圧など,ヒューマノイドのロコ操作タスクにも,同様のアプローチが適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 20:12:01 GMT)
Rethinking Video Human-Object Interaction: Set Prediction over Time for Unified Detection and Anticipation [18.7]
ビデオベースヒューマンオブジェクトインタラクション(HOI)の理解には、進行中のインタラクションを検出し、将来の進化を予測する必要がある。対象対象の局所化,現在のHOI検出,将来の予測を共同で行う,ペア中心のフレームワークであるDETAnt-HOIとHOI-DAを紹介する。実験では、検出と予測の両方において一貫した改善が見られ、より長い地平線でより大きな利得が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 01:07:43 GMT)
DuCodeMark: Dual-Purpose Code Dataset Watermarking via Style-Aware Watermark-Poison Design [18.6]
我々は、コードデータセットのステルスで堅牢な二重目的透かし手法であるDuCodeMarkを提案する。 DuCodeMarkは各コードサンプルを抽象構文木(AST)に解析し、ステルスなトリガーとターゲットのペアを構築するために言語固有のスタイル変換を適用する。 2つのコードタスク、2つのプログラミング言語、3つのコードLM、6つのデコード温度にまたがる72設定のDuCodeMarkを包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:32:38 GMT)
Towards an Appropriate Level of Reliance on AI: A Preliminary Reliance-Control Framework for AI in Software Engineering [18.5]
ソフトウェア開発者が、Large Language Models(LLMs)など、人工知能(AI)駆動のツールとどのように相互作用するかは、これらのAI駆動ツールがそれらに与える影響において重要な役割を果たす。本稿では,AI過信と不信を識別する手段として,制御レベルを使用可能な予備的依存制御フレームワークを提案する。我々の発見は、実践者、教育者、政策立案者がAIツールの責任と効果的な利用を促進するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:47:34 GMT)
MMRareBench: A Rare-Disease Multimodal and Multi-Image Medical Benchmark [18.5]
MLLM(Multimodal large language model)は、一般的な疾患に対する先進的な臨床課題があるが、希少な疾患に対するパフォーマンスはほとんど検査されていない。我々は,MMRareBenchについて,マルチモーダルおよびマルチイメージ臨床能力の評価を共同で行った最初のレア・ディスリーズ・ベンチマークについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:53:02 GMT)
Bringing Value Models Back: Generative Critics for Value Modeling in LLM Reinforcement Learning [18.4]
信用割当は強化学習(RL)における中心的課題である本稿では,1ショットスカラー値の予測を生成評論家に置き換えるジェネラティブ・アクター・クリティカル(Generative Actor-Critic, GenAC)を提案する。 GenACは、値近似、ランキング信頼性、アウト・オブ・ディストリビューションの一般化を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:54:11 GMT)
Polynomial Expansion Rank Adaptation: Enhancing Low-Rank Fine-Tuning with High-Order Interactions [18.1]
PEA(Polynomial Expansion Rank Adaptation)は,低ランク因子空間に直接構造展開を導入する新しい手法である。 PERAは適応空間を階数や推論コストを増大させることなくよりリッチな非線形結合をモデル化できる多様体に変換する。 PERAは様々なベンチマークで常に最先端のメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:30:49 GMT)
Modeling Community Attitude through Reaction Tone: A Human-AI Collaborative Framework for Evaluating LLM Alignment with Linguistic Behaviors in Online Communities [18.1]
大規模言語モデル(LLM)は、計算社会分析のプロキシとしてますます活用されている。しかし、人間のコミュニティの「細い記述」を忠実に表現する能力は、依然として重要な課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:46:12 GMT)
Differentially Private Verification of Distribution Properties [17.7]
本研究では,差分プライベート(DP)分布特性試験について検討する。 1ラウンド(2メッセージ)のプライベートコインプロトコルは、パブリックコインAMプロトコルよりもかなり複雑さが低い。サンプルが製品分布から引き出されるか否かをプライベートにテストするためのメルリン・アーサー証明を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 21:17:43 GMT)
Exact Finite-Sample Variance Decomposition of Subagging: A Spectral Filtering Perspective [17.7]
我々はHoeffding-ANOVA分解を用いて、サブゲージの最初の正確な有限サンプル分散分解を導出する。本研究は,低次構造信号を保持するとともに,幾何係数が$c$に近づくことにより,$c$-次相互作用のばらつきが生じることを示す。このデカップリングは、デフォルトのベースラインが高容量の補間器をアンダーレギュラー化することが多い理由を明らかにし、代わりに急激な高次ノイズを指数関数的に抑制するために、より小さい$を要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 05:47:41 GMT)
Point2Pose: Occlusion-Recovering 6D Pose Tracking and 3D Reconstruction for Multiple Unknown Objects Via 2D Point Trackers [17.7]
Point2Poseは、モノクロRGB-Dビデオからの剛体物体の因果6Dポーズトラッキングのためのモデルレス手法である。アプローチでは、オブジェクトCADモデルやカテゴリ先行を必要とせずに、複数の未確認オブジェクトを追跡できる。実験により、Point2Poseは、厳密な閉塞ベンチマークで最先端の手法に匹敵する性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:17:49 GMT)
SCOPE: Signal-Calibrated On-Policy Distillation Enhancement with Dual-Path Adaptive Weighting [17.5]
両経路適応型学習フレームワークを提案する。 SCOPEは、Avg@32で11.42%、Pass@32で7.30%の平均相対的な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:26:14 GMT)
MonoEM-GS: Monocular Expectation-Maximization Gaussian Splatting SLAM [17.5]
MonoEM-GSは、幾何学的予測をグローバルなガウススプラッティング表現に統合する単分子マッピングパイプラインである。 7シーン, TUM RGB-D, ReplicaでMonoEM-GSを評価し, 最近のベースラインと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 11:51:16 GMT)
PepBenchmark: A Standardized Benchmark for Peptide Machine Learning [17.3]
PepBenchmarkは、ペプチドドラッグ発見のためのAI対応ベンチマークのセットである。 PepBenchData、PepBenchPipeline、およびPepBenchLeaderboardが含まれる。データとコードはhttps://github.com/ZGCI-AI4S-Pep/PepBenchmark/.comで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:48:49 GMT)
Schema-Adaptive Tabular Representation Learning with LLMs for Generalizable Multimodal Clinical Reasoning [17.3]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用して,構造化変数の移動可能な埋め込みを生成する手法を提案する。当社のアプローチでは,手作業による機能エンジニアリングや再トレーニングを必要とせずに,目に見えないスキーマ間のゼロショットアライメントを実現しています。 NACCとADNIデータセットの実験では、最先端のパフォーマンスと、目に見えないスキーマへのゼロショット転送が成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:19:12 GMT)
Camyla: Scaling Autonomous Research in Medical Image Segmentation [17.1]
カミーラ(Camyla)は、医学画像セグメンテーションの科学領域における完全に自律的な研究システムである。生のデータセットを文学的な研究提案、実行可能な実験、人間の介入なしに完全な原稿に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:43:50 GMT)
Enhancing Fine-Grained Spatial Grounding in 3D CT Report Generation via Discriminative Guidance [16.6]
ラジオロジーレポート生成(RRG)のための視覚言語モデル(VLM)は、ボリュームスキャンから長めの胸部CTレポートを生成することができる。既存の方法は2つの重要な制限に直面している: (i) トレーニングの監督は、しばしば粗くなり、きめ細かい属性や病理の場所を明示的に調整することなく、CTのボリューム全体を完全な自由テキストのレポートと整列する。本稿では,フリーテキストレポートから微細なキューを蒸留し,レポート生成をガイドするプラグイン・アンド・プレイフレームワークであるPrompt Dropout (DCP-PD) を用いたemphDiscrimi Cue-Promptingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 03:25:41 GMT)
ProUIE: A Macro-to-Micro Progressive Learning Method for LLM-based Universal Information Extraction [16.4]
ProUIEはマクロ・マイクロ・プログレッシブ・ラーニング・アプローチであり、外部情報を導入することなく普遍的な情報抽出を改善する。 i)マクロレベル完全モデリング(CM)、(i)マクロレベル完全モデリング(CM)、(i)マクロレベル完全モデリング(EE)、(ii)メソレベルストリームリンドアライメント(SA)、(iii)マイクロレベル深層探査(DE)の3段階からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:20:58 GMT)
AWARE: Adaptive Whole-body Active Rotating Control for Enhanced LiDAR-Inertial Odometry under Human-in-the-Loop Interaction [15.5]
リソース制限されたUAVプラットフォームは、しばしば視野の狭いLiDARセンサーに制限される。 AWAKEはバイオインスパイアされた全身のアクティブユーイングフレームワークで、UAV自身の回転速度を利用して効果的なセンサー水平線を拡大する。 Safe Flight Corridorメカニズムは、オペレータのナビゲーション意図を自律ヨー最適化から切り離すことによって、このHITLパラダイム内での運用上の安全性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:07:58 GMT)
Simple but Stable, Fast and Safe: Achieve End-to-end Control by High-Fidelity Differentiable Simulation [14.8]
障害物回避(Obstacle avoidance)は、四重項が高度なアプリケーションを実行できるようにするための基本的な視覚ベースのタスクである。本稿では,深度画像を直接低レベルのボディレートコマンドにマッピングする新しいエンドツーエンドポリシーを提案する。提案手法は,最先端のベースラインの中で,最も成功率が高く,かつ最低のジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロジロ
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:38:00 GMT)
Preventing Latent Rehearsal Decay in Online Continual SSL with SOLAR [14.7]
Online Continual Self-Supervised Learning (OCSSL)は、ラベルのない非定常データの連続的なストリームからモデルを学習するシナリオである。 OCSSLは安定性と塑性のトレードオフに特に注意を要する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 11:11:06 GMT)
LLMs Should Incorporate Explicit Mechanisms for Human Empathy [13.8]
本稿では,Large Language Models (LLM) は人間の共感の明示的なメカニズムを取り入れるべきである,と論じる。我々は共感を観察可能な行動特性として定式化し、意図、影響、文脈を保ちながら人間の視点をモデル化し、反応する能力を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:00:34 GMT)
DBGL: Decay-aware Bipartite Graph Learning for Irregular Medical Time Series Classification [12.9]
本稿では,DBGL,Decay-Aware Bipartite Graph Learning for Irregular Medical Time Seriesを紹介する。 DBGLはまず患者可変二部グラフを導入し、人工的なアライメントなしに不規則なサンプリングパターンを同時にキャプチャする。次に、サンプリング間隔に基づいて各変数の減衰率をキャプチャするノード固有時間減衰符号化機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:43:12 GMT)
Turning Generators into Retrievers: Unlocking MLLMs for Natural Language-Guided Geo-Localization [12.9]
自然言語ガイドクロスビュージオローカライゼーション (NGCG) は、テキスト記述を用いてジオタグ付き衛星画像を取得することを目的としている。本稿では,パラメータ効率の良い微調整により,マルチモーダル言語モデル(MLLM)をNGCGに適用するフレームワークを提案する。本手法はGeoText-1652のSOTAを12.2%改善し,CVG-Textの12サブタスク中5サブタスクでトップパフォーマンスを確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 16:40:02 GMT)
Online Covariance Estimation in Averaged SGD: Improved Batch-Mean Rates and Minimax Optimality via Trajectory Regression [12.8]
我々はPolyak-Ruppert averaged gradient descent (SGD)のオンライン共分散行列推定について検討した。この構造は、このボトルネックがSGDドリフトからヘッセンの情報をサブ線形に蓄積していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 20:49:33 GMT)
LLMs for Qualitative Data Analysis Fail on Security-specificComments in Human Experiments [12.8]
大型言語モデル(LLM)は、人間のアノテーションを置き換えるのに理想的な候補である。我々はLiveBench上での4つの最高性能LCMに、人間による自由テキストコメント中の9つのセキュリティ関連コードを検出するよう促す。詳細なコード記述を使用する場合にのみ、顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 22:01:40 GMT)
HOG-Layout: Hierarchical 3D Scene Generation, Optimization and Editing via Vision-Language Models [12.7]
3Dレイアウトの生成と編集は、Embodied AIと没入型VRインタラクションにおいて重要な役割を果たす。本稿では,テキスト駆動型階層的シーン生成,最適化,リアルタイムシーン編集を可能にするHOGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 18:45:40 GMT)
Privacy as Permissible Operations: An ABAC Framework for Policy-Law Compliance [12.6]
近年,多くの国が,Webサイトやモバイルアプリなどを通じて,様々な企業によって収集・維持されている市民の個人情報のプライバシーを保護する法律を制定している。本稿では,このような組織的プライバシポリシを,一般的な法律に対して効率的に検証する方法を示す。ユーザがWebサイトのプライバシポリシページにアクセスすると、APLianceを使用したリアルタイムコンプライアンスチェックのためにブラウザプラグインが開発され、公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 21:57:17 GMT)
Your Model Diversity, Not Method, Determines Reasoning Strategy [12.5]
LLM推論では、解決策の探索と有望なソリューションの精錬の間に予算を割り当てる必要がある。我々は、推論の不確実性を分解する理論的枠組みを通じてこれを定式化する。また,Qwen-3 4BとOlmo-3 7Bファミリで検証した結果,深度に基づく精細化には軽量信号が十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 21:49:13 GMT)
BDIViz in Action: Interactive Curation and Benchmarking for Schema Matching Methods [12.4]
BDIViz は LLM による検証とスキーママッチングのためのインタラクティブな可視化システムである。 BDIVizへの新たな拡張は、Human-in-the-loopベンチマークと反復型マーカ開発という、データ統合研究における重要なニーズに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 18:16:30 GMT)
VulWeaver: Weaving Broken Semantics for Grounded Vulnerability Detection [12.4]
VulWeaverは、壊れたプログラムセマンティクスを正確な表現に織り込み、全体的な脆弱性コンテキストを抽出する新しいアプローチである。 VulWeaverはF1スコア0.75を達成し、最先端の学習ベース、LLMベース、エージェントベースベースラインを上回っている。 VulWeaverはまた、9つの現実世界のJavaプロジェクトにわたって26の真の脆弱性を検出し、開発者によって15が確認され、5つのCVE識別子が割り当てられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 18:31:46 GMT)
Spatio-Temporal Difference Guided Motion Deblurring with the Complementary Vision Sensor [12.4]
動きのぼかしは露光期間中に急激なシーン変化が起こると発生し、リッチな露光中の動きを1つのRGBフレームに崩壊させる。本稿では,RGB入力のぼやけた構造や色の詳細を復元するために,時空間差ガイドデブロアネット(STGDNet)を提案する。提案手法は,合成CVSデータセットと実世界評価の両方において,現在のRGBやイベントベースのアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:54:14 GMT)
IceCache: Memory-efficient KV-cache Management for Long-Sequence LLMs [12.4]
キーバリュー(KV)キャッシュは、大規模言語モデルにおける推論の加速に重要な役割を果たす。セマンティックトークンクラスタリングとPagedAttentionを統合した新しいKVキャッシュ管理戦略を提案する。 256の予算で、IceCacheは完全なKVキャッシュモデルによって達成された元の精度の99%を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:02:20 GMT)
Sense Less, Infer More: Agentic Multimodal Transformers for Edge Medical Intelligence [11.8]
適応型マルチモーダルインテリジェンス(AMI:Adaptive Multimodal Intelligence)は、いつ、どのように推論するかを共同で学習するエンドツーエンドフレームワークである。 AMIは,(1)Gumbel-Sigmoid Gatingを用いてモデル信頼性とタスク関連性に基づいて動的にアクティブなセンサを選択できる軽量なエージェントモードコントローラ,(2)時間的に冗長なサンプルをスキップするための学習可能なしきい値を持つパッチワイズデルタシグマ演算を適用可能な学習Sigma-Delta Sensingモジュール,(3)非モーダルファウンデーションエンコーダと時間的コンテキストを持つクロスモーダルトランスフォーマーをベースとしたファンデーションベースのマルチモーダル予測モデル,の3つのコンポーネントを統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 01:46:38 GMT)
Failure Ontology: A Lifelong Learning Framework for Blind Spot Detection and Resilience Design [11.7]
我々は、人命の破滅、健康崩壊、専門職の陳腐化など、最も被害の大きい失敗は、知識の獲得不足によって生じることは滅多にないと主張している。それは、人の認知地図から概念領域全体を体系的に欠落させることから生じる。我々は、オントロジー・ブラインドスポット(Ontological Blind Spots)と呼び、人間の生涯にわたってそれらを検出、分類、更新するための正式な枠組みである失敗オントロジー(F)を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:39:53 GMT)
Mitigating Privacy Risk via Forget Set-Free Unlearning [11.6]
機械学習モデルのトレーニングには、機密データやプライベートデータを含む大規模なデータセットの保存が必要である。本研究では,学習の補助的情報を活用する部分盲検アンラーニングを導入する。リロードは効率よく解き、スクラッチから再トレーニングされたモデルを近似し、セット依存のアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:24:40 GMT)
COREY: A Prototype Study of Entropy-Guided Operator Fusion with Hadamard Reparameterization for Selective State Space Models [11.3]
状態空間モデル(SSM)は線形時間シーケンスモデルを提供し、長文推論に魅力的なものである。本稿では,メモリ対応演算子融合とHadamardに基づく特徴再パラメータ化を組み合わせたプロトタイプフレームワークであるCOREYを提案する。 COREYは、プロキシのレイテンシを一貫して低減し、スループットを改善し、未使用および固定深度ベースラインに対するDRAMトラフィックを低減します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:07:48 GMT)
FGML-DG: Feynman-Inspired Cognitive Science Paradigm for Cross-Domain Medical Image Segmentation [11.1]
ドメイン一般化(DG)は、AI駆動型医療において依然として重要な課題である。本稿では,医療画像領域の一般化セグメンテーションのための認知科学に基づくメタラーニングパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:32:10 GMT)
CodeQuant: Unified Clustering and Quantization for Enhanced Outlier Smoothing in Low-Precision Mixture-of-Experts [11.0]
アウトレーヤは、低精度の大型モデルの精度を維持するための基本的なボトルネックとして現れている。我々は,学習可能な回転および重み付き外周波をMoE用微調整クラスタセントロイドに吸収することで,活性化外周波の滑らか化を含む統一量子化クラスタリング方式であるCodeQuantを紹介する。 CodeQuantは最大$4.15timesのスピードアップを実現し、様々なMoEモデルにまたがる最先端の量子化アプローチよりもはるかに高い精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:06:16 GMT)
NameBERT: Scaling Name-Based Nationality Classification with LLM-Augmented Open Academic Data [11.0]
Open Academic Graph (OAG) から大規模名称国籍データセットを作成する。本稿では,LLMを推論エンジンではなくデータセットエンリッチアとして活用するフレームワークを提案する。 NameBERTモデルは、ドメイン内および外部の両方のタスクにおいて、最先端のベースラインよりもはるかに高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 01:19:55 GMT)
CHAIRO: Contextual Hierarchical Analogical Induction and Reasoning Optimization for LLMs [10.8]
本稿では,ルール誘導と決定信頼性を高めるために,類似例を活用した新しいモデレーションフレームワークを提案する。提案手法は、アナログ検索、ルール生成、モデレーション分類のエンドツーエンド最適化を統合する。我々のフレームワークは、より明確で、解釈可能で、適用可能なルールを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:36:23 GMT)
CARO: Chain-of-Analogy Reasoning Optimization for Robust Content Moderation [10.8]
カロは、大きな言語モデル(LLM)で堅牢なアナログ推論を誘導する2段階の訓練フレームワークであるカロブートストラップは、モデレーションデータに基づいて、検索増強生成(RAG)を介してアナログ推論チェーンを解析し、教師付き微調整(SFT)を実行する静的検索法とは異なり、カロは推論中に適切な類似参照を動的に生成し、有害な意思決定のショートカットを効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:46:44 GMT)
Detecting HIV-Related Stigma in Clinical Narratives Using Large Language Models [10.7]
本研究の目的は,臨床ノートからHIVスティグマを識別するための言語モデル(LLM)ベースのツールを開発することである。 2012年から2022年の間,フロリダ大学健康学部(UF)におけるPLWHの診療成績について検討した。公的な態度、開示に関する懸念、否定的な自己イメージ、パーソナライズされたスティグマの4つのサブスケールに、合計1,332の文章が手動で注釈付けされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:55:21 GMT)
NOSE: Neural Olfactory-Semantic Embedding with Tri-Modal Orthogonal Contrastive Learning [10.5]
オルフアクションは化学構造、ニューラルエンコーディング、言語知覚の交差点に位置する。嗅覚経路に沿って3つのモーダルを整列させる表現学習フレームワークであるNOSE(Neural Olfactory-Semantic Embedding)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 04:31:14 GMT)
WBCBench 2026: A Challenge for Robust White Blood Cell Classification Under Class Imbalance [10.4]
WBCBench 2026は、自動WBC分類のためのI SBIチャレンジおよびベンチマークである。本稿では,課題を概観し,提案した解決策と最終結果について要約する。本稿では,標準化された提出スキーマ,オープンソース評価器,マクロ平均F1スコアを主要なランキング基準として指定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 20:04:26 GMT)
Data-Efficient Surgical Phase Segmentation in Small-Incision Cataract Surgery: A Controlled Study of Vision Foundation Models [10.2]
本研究では,手動小切開白内障手術(SICS)におけるデータ効率の良い位相分割法について,視覚的表現の制御的比較により検討した。教師付きエンコーダ(ResNet-50, I3D)と大規模自己組織化基盤モデル(DINOv3, V-JEPA2)を比較した。ファンデーションモデルではこの設定でセグメンテーション性能が向上し、DINOv3 ViT-7Bが最高の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:07:02 GMT)
Harnessing Photonics for Machine Intelligence [10.1]
統合フォトニクスは人工知能(AI)加速の候補として浮上している。このレビューは、サーキット・アンド・システムの観点からフォトニックコンピューティングを再設計する。中心となるテーマは、クロスレイヤのコデザインとワークロード適応プログラミングである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 22:23:14 GMT)
WARPED: Wrist-Aligned Rendering for Robot Policy Learning from Egocentric Human Demonstrations [10.0]
WARPEDは人間のデモビデオからリアルな手首ビューの観察を合成するためのフレームワークである。ハンドオブジェクトインタラクションパイプラインを使用して、手と操作対象を追跡し、軌道をロボットのエンドエフェクタに再ターゲットする。我々は、WARPEDが5つのテーブルトップ操作タスクのための遠隔操作デモデータに基づいて訓練されたポリシーに匹敵する成功率を達成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 20:40:59 GMT)
Lost in Diffusion: Uncovering Hallucination Patterns and Failure Modes in Diffusion Large Language Models [10.0]
本研究は,dLLMの幻覚パターンを評価するための最初の制御された比較研究である。以上の結果から,現在のdLLMは,建築・規模・事前学習重量に制御されるARよりも幻覚の確率が高いことが示唆された。以上の結果から,dLLMは一般タスクにおける性能ギャップを狭めたが,その異なる幻覚機構は信頼性をモデル化する上で重要な課題であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:59:41 GMT)
SID-Coord: Coordinating Semantic IDs for ID-based Ranking in Short-Video Search [9.7]
SID-Coordは、個別のトレーニング可能なセマンティックIDをIDベースのランキングモデルに直接組み込む軽量なセマンティックIDフレームワークである。 SID-Coordは、セマンティックシグナルを補助的な高密度な特徴として扱う代わりに、セマンティックスを構造化識別子として表現する。実世界の生産環境でのオンラインA/B実験は統計的に有意な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 05:51:35 GMT)
When More Thinking Hurts: Overthinking in LLM Test-Time Compute Scaling [9.7]
計算予算の増加に伴い,追加推論トークンの限界効用がどう変化するかを検討する。限界リターンは、より高い予算で大幅に減少し、モデルが過度に考え過ぎている」という結果が得られます。当社のコストアウェア評価フレームワークは、適度な予算で停止することで、同等の精度を維持しながら計算を大幅に削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:20:35 GMT)
Investigating Bias and Fairness in Appearance-based Gaze Estimation [9.6]
外見に基づく視線推定は、精度と領域適応において著しく改善された。視線推定に包括的なベンチマークアルゴリズムバイアスはない。本稿では、外見に基づく視線推定におけるフェアネスの最初の広範囲な評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 16:04:38 GMT)
Structure-Grounded Knowledge Retrieval via Code Dependencies for Multi-Step Data Reasoning [9.6]
SGKRは、関数呼び出し依存性によって誘導されるグラフでドメイン知識を整理する。多段階データ分析ベンチマークの実験により、SGKRは非検索および類似性に基づく検索ベースラインよりも解の正しさを一貫して改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:14:39 GMT)
SignReasoner: Compositional Reasoning for Complex Traffic Sign Understanding via Functional Structure Units [9.4]
SignReasonerは、一般的な視覚言語モデルから専門家の交通標識推論に変換する新しいパラダイムである。私たちの中心となるイノベーションはFSU(Functional Structure Unit)です。新たに提案されたFSU-ReasoningベンチマークであるTrafficSignEvalの実験では、SignReasonerが顕著なデータ効率とアーキテクチャ変更のない新しいSOTAを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 03:18:24 GMT)
TurboEvolve: Towards Fast and Robust LLM-Driven Program Evolution [8.8]
TurboEvolveは、固定評価予算の下でサンプル効率とロバスト性を改善するマルチ島進化フレームワークである。進化的アルゴリズムにおける多重子孫戦略に触発されたTurboEvolveは、言語化されたサンプリングを導入した。既存のソリューションプールを活用するために,シードプールインジェクション(seed-pool Injection)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:42:09 GMT)
Efficient Process Reward Modeling via Contrastive Mutual Information [8.3]
本稿では,新しい自動報酬表示手法として,CPMI(Contrative Pointwise mutual information)を提案する。 CPMIは、推論ステップがステップと正しいターゲット回答の間の相互情報を増加させる程度を定量化する。 CPMIに基づくラベリングは,MC推定と比較してデータセット構築時間を84%削減し,トークン生成を98%短縮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:28:35 GMT)
A Layer-wise Analysis of Supervised Fine-Tuning [8.3]
Supervised Fine-Tuning (SFT) は破滅的な忘れ込みのリスクを引き起こす。本稿では,情報理論,幾何,最適化の指標を用いた包括的分析により,このメカニズムについて検討する。そこで我々は,これらの重要な中間層を選択的に更新するミッドブロック効率チューニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:57:12 GMT)
Learning Preference-Based Objectives from Clinical Narratives for Sequential Treatment Decision-Making [8.3]
軌道レベルの選好に対するスケーラブルな監視として扱うことにより,報奨関数を排出サマリーから直接学習する枠組みを提案する。そこで我々は,TQS(trajectory quality score)を導出し,患者軌跡に対する一対の嗜好を構築し,構造化された嗜好に基づく報奨学習を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:18:02 GMT)
Expect the Unexpected? Testing the Surprisal of Salient Entities [8.2]
談話におけるエンティティの全体的なサリエンスと,70Kの注釈を手作業で用いたサプライサルとの関連について検討した。以上の結果から,地球規模で有意な物質は,位置,長さ,営巣コンファウンドの制御さえも,非塩分物質よりもはるかに高い推定値を示すことが明らかとなった。本研究は,グローバルなエンティティ・サリエンスを談話における情報分布を形成するメカニズムとして同定することで,UID競合圧力の枠組みを洗練させるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 16:52:05 GMT)
MirageBackdoor: A Stealthy Attack that Induces Think-Well-Answer-Wrong Reasoning [8.2]
我々はThink WellでAnswer Wrongを実現する最初のバックドア攻撃であるMirrageBackdoor(MirageBD)を紹介する。 MirageBDは、特定のターゲットに向けて最終回答を選択的に操りながら、トリガモデルでクリーンなCoTを保存することを可能にする。実験の結果、MirageBDは一般的に4つのデータセットと5つのモデルで90%以上の攻撃成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:36:15 GMT)
Latent Instruction Representation Alignment: defending against jailbreaks, backdoors and undesired knowledge in LLMs [7.5]
大規模言語モデル(LLM)のジェイルブレイク、バックドア、アンラーニングに対処する。我々の手法は、PEZのジェイルブレイク攻撃の99%以上をブロックし、難易度の高いコードバックドアを除去し、良識の喪失を無視してWMDPサイバーを最適に忘れることを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 01:37:45 GMT)
From Query to Counsel: Structured Reasoning with a Multi-Agent Framework and Dataset for Legal Consultation [7.1]
法律相談質問応答(Legal CQA)は、従来の法的QAタスクと比較して、独特な課題を提示する。 JurisCQADは、43,000以上の実世界の中国の法律クエリの大規模なデータセットで、専門家が検証した正と負の応答が注釈付けされている。動的ルーティング,法定グラウンド,スタイリスティック最適化をサポートするモジュール型マルチエージェントフレームワークであるJurisMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 05:49:37 GMT)
Dynamic Adaptive Attention and Supervised Contrastive Learning: A Novel Hybrid Framework for Text Sentiment Classification [7.0]
本稿では,動的適応型マルチヘッドアテンションと教師付きコントラスト学習をシームレスに統合するハイブリッドフレームワークをBERTベースのTransformer Encoderに提案する。 IMDBデータセットの実験では、提案されたモデルの競争性能は94.67%で、強いベースラインを1.5-2.5ポイント上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 04:55:10 GMT)
PERCEPT-Net: A Perceptual Loss Driven Framework for Reducing MRI Artifact Tissue Confusion [6.9]
PERCEPT-Netは、構造保存アーティファクトの抑制を専門的に管理するフレームワークである。トレーニングでは、リアルおよびシミュレートされたシーケンスのハイブリッドデータセットを使用した。 PerCEPT-Netは臨床データにおいて最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 03:30:39 GMT)
Beyond Static Sandboxing: Learned Capability Governance for Autonomous AI Agents [6.9]
Aethelgardは、学習ポリシーを通じて、AIエージェントの最小特権を強制する。 Aethelgard氏は、タスクタイプ毎に設定された最小限の実行可能なスキルを学びます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:10:56 GMT)
Retinal Cyst Detection from Optical Coherence Tomography Images [6.4]
この研究は、嚢胞セグメンテーションチャレンジデータセットからのイメージセットをトレーニングするためのパッチワイズ分類の方法によるセグメンテーションのResNet CNN(Convolutional Neural Network)アプローチを使用する。また、これらの手法を、初めて公開された新しい嚢胞セグメンテーションチャレンジデータセットを用いて比較する。その結果、すべてのベンダーが品質に関係なく70%以上のダイス係数を与える技術アプローチの以前の状態よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 22:28:19 GMT)
Energy-Efficient Federated Edge Learning For Small-Scale Datasets in Large IoT Networks [6.3]
IoT(Internet of Things)ネットワークは、スマートシティや自動運転といったインテリジェントなサービスを実現するが、リソースの制約に直面することが多い。本稿では,小規模データセットを用いたエネルギー効率の高いフェデレーションエッジ学習のための協調最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:30:27 GMT)
From Query to Conscience: The Importance of Information Retrieval in Empowering Socially Responsible Consumerism [6.3]
我々は、情報検索の分野は、消費者により情報があり、より責任ある選択をさせることで、重要な役割を担っていると論じる。我々は、社会的責任を持つ消費者主義の複雑さに対処する新しい新しいIRシステムとインターフェースの開発を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:50:01 GMT)
Public Key Encryption from High-Corruption Constraint Satisfaction Problems [6.2]
本稿では,2つの制約満足度問題(CSP)の推測的難解性に基づく,有意な準指数セキュリティを備えた公開鍵暗号方式を提案する。我々の公開鍵暗号方式は、汚染度の高いCSPを初めて活用し、同時に準ポリノミカルよりも遥かに高いセキュリティレベルを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 06:19:54 GMT)
FishRoPE: Projective Rotary Position Embeddings for Omnidirectional Visual Perception [6.1]
視覚基礎モデル(VFM)とバードアイビュー(BEV)の表現は、ピンホールカメラの直線幾何学を前提としている。私たちのフレームワークは、凍結したVFMを2つのコンポーネントを通して魚眼幾何学に適応する軽量なフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 00:46:51 GMT)
AutoFlows++: Hierarchical Message Flow Mining for System on Chip Designs [6.0]
AutoFlows++は、複雑な設計の通信トレースからメッセージフローをマイニングするための設計アーキテクチャ誘導階層フレームワークである。その結果,AutoFlows++は従来の手法と比較して,フロー抽出精度を著しく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:44:43 GMT)
MIRAGE: Online LLM Simulation for Microservice Dependency Testing [5.9]
既存のマイクロサービス依存性シミュレーションアプローチでは、テスト実行前に静的アーティファクトを生成する。オンラインLLMシミュレーションは,LLMが各依存要求に応答するランタイムアプローチである。このアプローチをMIRAGEでインスタンス化し、3つのマイクロサービスシステムにわたる110のテストシナリオで評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 05:46:58 GMT)
HiddenObjects: Scalable Diffusion-Distilled Spatial Priors for Object Placement [5.9]
本研究では,自然の場面におけるオブジェクト配置の空間的事前条件を明示的に学習する手法を提案する。高品質な実環境における高密度オブジェクト配置を評価する,完全自動化およびスケーラブルなフレームワークを提案する。我々はこれらの先行データを高速な実用的な推論(23万倍高速)のための軽量なモデルに蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:59:52 GMT)
Self-Correcting RAG: Enhancing Faithfulness via MMKP Context Selection and NLI-Guided MCTS [5.7]
自己補正RAGは、制約付き最適化と経路計画として検索と生成を再構成する。入力側では、コンテキスト選択を多次元多重選択knapsack問題(MMKP)として定式化する。出力側では、自然言語推論(NLI)誘導モンテカルロ木探索(MCTS)機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:14:36 GMT)
RCBSF: A Multi-Agent Framework for Automated Contract Revision via Stackelberg Game [5.7]
本稿では,非協調ゲームとしてリビジョンを定式化するリスク制約付きバイレベルスタックバーグフレームワーク(RCBSF)を提案する。この二段階の定式化が収束して、誘導されていない構成よりも厳密に優れた効用が得られるという理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:27:55 GMT)
CWCD: Category-Wise Contrastive Decoding for Structured Medical Report Generation [5.6]
Category-Wise Contrastive Decoding (CWCD)は、構造化ラジオロジーレポート生成(SRRG)を強化するために設計された、新しくモジュール化されたフレームワークである。 CWCDは、臨床効果と自然言語生成の指標の両方において、ベースライン法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:10:28 GMT)
Attention Sinks as Internal Signals for Hallucination Detection in Large Language Models [5.6]
SinkProbeは,注目シンクによって幻覚が深く絡み合っているという観測に基づく幻覚検出手法である。提案手法は,一般的なデータセットやLPMにまたがって,最先端の成果をもたらす理論に基づく新たな幻覚検出手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:46:22 GMT)
Query Lower Bounds for Diffusion Sampling [5.5]
我々は、$d$次元の分布に精度でスコア推定へのアクセスを与えられる場合、サンプリングには$widetilde(sqrtd)$スコアクエリが必要であることを証明した。我々の証明は、どのサンプルも$widetilde(sqrtd)$の異なるノイズレベルを探索しなければならないことを示し、実際なぜマルチスケールノイズスケジュールが必要なのかを正式な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 23:47:46 GMT)
Estimating heterogeneous treatment effects with survival outcomes via a deep survival learner [5.5]
生存条件における不均一な治療効果の推定は、適切な検閲と推定の時間変化によって複雑になる。本研究では,不均一な治療効果を正しく評価する深層生存学習者を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 01:11:44 GMT)
Positioning radiata pine branches requiring pruning by drone stereo vision [5.3]
本稿では,自律的な刈取を支援するために,ドローンに搭載された立体視システムについて述べる。セグメンテーションでは、YOLOv8、YOLOv9、Mask R-CNNのバリエーションを、ZED Miniカメラでキャプチャされた71のステレオ画像ペアのカスタムデータセットと比較する。深度推定には、従来の手法(WLSフィルタ付きSGBM)とディープラーニングに基づく手法の両方を評価する。セグメンテーションマスクと不均一マップから分岐距離を計算するために,MAD外乱除去を用いたセントロイド型三角法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:10:19 GMT)
Tail-Aware Information-Theoretic Generalization for RLHF and SGLD [5.2]
Weibullデータに対するテール依存型情報理論フレームワークを開発した。私たちの重要な技術的要素は、シフトlogf_$-divergenceを使って変化の期待を束縛するデレンマです。これらのツールは、期待され高確率なPAC-Bayes一般化境界と、多スケールレニイ相互情報に基づく情報理論チェインの不等式をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:00:41 GMT)
GTASA: Ground Truth Annotations for Spatiotemporal Analysis, Evaluation and Training of Video Models [5.0]
本稿では、フレームごとの空間グラフとイベントレベルの時間マッピングを備えたマルチアクタービデオのコーパスであるGTASAを紹介する。宇宙時間におけるイベントのグラフ (EST: GEST-Engine) に基づいて生成する。 11の時間的推論タスクで4つの凍結ビデオエンコーダを探索することで、GTASAの正確な3D基底真理が実現された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 00:01:51 GMT)
Do LLMs Build Spatial World Models? Evidence from Grid-World Maze Tasks [4.9]
迷路タスクによる大規模言語モデルの空間的理解を体系的に評価する。計画能力に関する仮定に挑戦する空間的推論における大きな相違点を明らかにする。これらの結果は,空間的抽象化を必要とするアプリケーションに基礎モデルを配置する上で重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:30:43 GMT)
Parameter Efficient Fine-tuning for Domain-specific Gastrointestinal Disease Recognition [4.9]
下流分類タスクの微調整にローランク適応 (LoRA) モジュールを提案する。 LoRAは、これらの下流タスクを最適化するために、トレーニング済みの重みを摂る軽量なタスク固有の低ランク行列を学習する。消化管疾患では, パラメータ効率が向上し, エンド・ツー・エンドファインタニングよりも有意に良好な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 04:20:38 GMT)
Ising-based Test Optimization and Benchmarking [4.9]
テスト最適化問題を解決するためのコマンドラインツールであるIsingTesterを紹介します。テスト選択と最小化をIsingのスピン構成として再構成し、Ising Hamiltonianに複数の最適化戦略をエンコードし、CIMシミュレーションやブルートフォースサーチなどの解法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 04:20:23 GMT)
Principles Do Not Apply Themselves: A Hermeneutic Perspective on AI Alignment [4.8]
我々は、原則に規定されたアライメントは、文脈依存の解釈要素を含むと論じる。我々は,2つの応答分布が異なる場合,非政治監査がアライメント関連障害を捉えるのに失敗することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:54:31 GMT)
On the Capacity of Distinguishable Synthetic Identity Generation under Face Verification [4.8]
顔検証器が一致の同一性対と一致の異なる同一性対を固定しきい値$$で非一致として宣言するために、どれだけの合成IDを生成できるかを検討する。我々は、識別可能なアイデンティティ生成の能力を、所定の同一性および異なる同一性検証制約を満たす遅延アイデンティティの最大数として定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:42:39 GMT)
Toward Accountable AI-Generated Content on Social Platforms: Steganographic Attribution and Multimodal Harm Detection [4.6]
生成AIは、コンテンツモデレーションとデジタル法医学における新しい課題を導入した。良質なAI生成画像は、有害または誤解を招くテキストと組み合わせて、検出しにくい誤用を生成することができる。本稿では,暗号署名された識別子を作成時に画像に埋め込むステガノグラフィー対応属性フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 04:57:25 GMT)
PRoID: Predicted Rate of Information Delivery in Multi-Robot Exploration and Relaying [4.6]
ロボットのチームは、ミッションタイムの制限内で、取得した情報を固定基地局に届けなければならない。主な課題は、各ロボットが探索と中継をやめるべきかどうかを決めることだ。本稿では,学習した地図予測を用いて各ロボットの今後の情報獲得を推定するリレー基準であるPRoIDを紹介する。ロボットの生存確率をリレー基準に組み込んだ障害対応拡張であるPRoID-Safeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 03:12:14 GMT)
Investigating CI/CD-based Technical Debt Management in Open-source Projects [4.5]
技術的負債(TDM)の管理は、長期的なソフトウェアプロジェクトの持続可能性を保証するために重要である。継続的インテグレーションと継続的デリバリ(CI/CD)パイプラインは、自動プラクティスを開発ワークフローに直接埋め込むことで、TDMをサポートする機会を提供する。本研究の目的は、CI/CDパイプラインでTDMツールがどのように使われているかを理解し、潜在的な構成アンチパターンを特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:17:58 GMT)
FEDBUD: Joint Incentive and Privacy Optimization for Resource-Constrained Federated Learning [4.5]
フェデレートされた学習は、プライバシ保護とエッジベースの機械学習の一般的なパラダイムとなっている。フェデレーション学習のためのプライバシ対応インセンティブメカニズムの設計に関する最近の研究にもかかわらず、データボリュームとノイズレベルの両方を考慮するものはほとんどない。本稿では,プライバシと経済の懸念を融合したFEDBUDという新しいフェデレーション学習システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:11:26 GMT)
StableTTA: Training-Free Test-Time Adaptation that Improves Model Accuracy on ImageNet1K to 96% [4.5]
アンサンブル法は予測性能を向上させるために広く用いられているが、その有効性はメモリ使用量の増加と計算複雑性の増大によって生じることが多い。本稿では,新しい画像とロジット処理を用いたトレーニング不要なテスト時間適応(StableTTA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:53:56 GMT)
Critical-CoT: A Robust Defense Framework against Reasoning-Level Backdoor Attacks in Large Language Models [4.4]
大規模言語モデル(LLM)は、バックドア攻撃に弱いことが示されている。近年の進歩は、現代的なLCMの長期的推論傾向を利用して、推論レベルのバックドアを運用している。 LLM上で2段階の微調整を行う新しい防衛機構であるCritical-CoTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:19:35 GMT)
Agent Mentor: Framing Agent Knowledge through Semantic Trajectory Analysis [4.4]
我々は、Agent Mentorオープンソースライブラリの一部として実装された分析パイプラインを紹介する。システムの監視と漸進的な適応によって、他のエージェントの振る舞いを定義する。パイプラインは、エージェントの知識に修正命令を体系的に注入することで、パフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:02:54 GMT)
Teaching Language Models How to Code Like Learners: Conversational Serialization for Student Simulation [4.4]
本稿では,学生プロセスデータを用いたオープンウェイトな人工プログラミング学習者の学習方法を提案する。提案手法では,時間的ログトレースを対話形式にシリアライズし,各生徒の問題解決プロセスを表現する。学生のコード提出とテスト結果、成績、エラートレースなどの環境フィードバックは、交互に会話のターンを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 16:38:42 GMT)
Lung Cancer Detection Using Deep Learning [4.4]
肺がんは、がんに関連する2番目の死因であり、主に長期にわたる喫煙と関連している。 2020年には、全世界で約200万人が被害を受け、150万人が死んだ。精度、精度、リコール(感度)、F1スコアなどのパフォーマンス指標を計算し、各モデルの能力を総合的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 18:23:00 GMT)
DynamicsLLM: a Dynamic Analysis-based Tool for Generating Intelligent Execution Traces Using LLMs to Detect Android Behavioural Code Smells [4.1]
振る舞いコードの臭いは、実行中に不適切なコードの振る舞いを誘発するソースコードの特徴である。本稿では,大規模言語モデルを活用したDynamics法の実装について述べる。少数のアクティビティを持つアプリケーションにおいて、コードの臭いに関連するイベントのカバレッジを改善するために設計された、新しいハイブリッドアプローチ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:30:13 GMT)
Post-Cut Metadata Inference Attacks on Quantum Circuit Cutting Pipelines [4.0]
量子回路切断により、回路を実行可能なフラグメントに分解することで、量子ビット容量を超えるワークロードを、短期的な量子デバイスで実行することができる。フラグメントレベルの実行トランスクリプトは、半最高級のクラウドプロバイダによって監視可能である。我々はこの表面を定式化し、ポストカットされた文字起こしが実用的なメタデータ側チャネルを構成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 11:51:05 GMT)
Making Sense of the Weather, Together: Collaborative Sensemaking in Severe Weather Livestreams [3.9]
本稿では,「ウェザーフルエンサー」の出現現象を通した重症気象イベントにおける協調的センスメイキングについて検討する。我々は、これらのクリエイターが、分散オーディエンスとリアルタイムに厳しい天気を解釈する社会技術的ダイナミクスをどのようにナビゲートするかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:22:36 GMT)
Uncertainty-Aware Sparse Identification of Dynamical Systems via Bayesian Model Averaging [3.8]
我々は,コンポーネントを結合した動的システムのためのスパース識別フレームワークを開発した。このフレームワークは,不確実性を定量化してスパース相互作用構造を正確に復元することを示す。これらの結果は、動的モデルのデータ駆動的な発見におけるベイズの不確実性定量化の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 23:19:23 GMT)
TrajOnco: a multi-agent framework for temporal reasoning over longitudinal EHR for multi-cancer early detection [3.8]
我々は、スケーラブルなマルチカメラ早期検出のために設計された、トレーニングフリーでマルチエージェントな大規模言語モデル(LLM)フレームワークであるTrajOncoを紹介する。 TrajOncoは長期記憶を備えたチェーン・オブ・エージェントアーキテクチャを使用して、シーケンシャルな臨床イベントに対する時間的推論を行う。一致した症例対照コホートを用いてTrajOncoを15種類のがんタイプで同定し,がん診断のリスクを1年間予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 00:16:38 GMT)
Design and Deployment of a Course-Aware AI Tutor in an Introductory Programming Course [3.8]
大規模言語モデル(LLM)は、学生がプログラミングタスクを解く方法の一部となり、即座に説明し、完全なソリューションも提供してきた。これまでの研究では、初心者プログラマはLLMに大きく依存しているため、自分たちの問題解決スキルを欠いていることが強調されていた。我々は、完全なソリューションを生成することなく、検索強化されたコースアラインガイダンスを提供する、コース固有のオンラインPythonチューターを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:17:25 GMT)
A Queueing-Theoretic Framework for Dynamic Attack Surfaces: Data-Integrated Risk Analysis and Adaptive Defense [3.8]
我々はサイバー攻撃面の時間的進化をモデル化する待ち行列理論フレームワークを開発した。我々は、AI増幅因子を導入し、到着、エクスプロイト、パッチのレートを拡大することで、自動化が攻撃と防御のダイナミクスにどのように影響するかを研究する。提案したRLベースの防衛方針は,既存の防衛手法と比較して,ソフトウェアサプライチェーンにおけるアクティブな脆弱性の平均数を90%以上削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:52:24 GMT)
Computable Fairness: Boltzmann-Softmax Control for AI Resource Allocation [3.7]
大規模AIシステムでは、GPU計算時間や複数のエージェント間の帯域幅といった不足するリソースを割り当てることが重要な課題である。本稿では,Boltzmann-Softmax関数を確率的資源割り当て機構として再解釈するフレームワークであるComputable Fair Division (CFD)を提案する。動的設定では、AHC++は、観測された優位性とポリシー指定ターゲットの間のエラーをフィードバックとして、リアルタイムで$$を更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:14:57 GMT)
Improving Dynamic Specification Inference with LLM-Generated Counterexamples [3.6]
本稿では,生成したアサーションを無効にしようとするテストを自動的に生成する大規模言語モデル(LLM)について検討する。その結果,現在最先端のLCMは,SpecFuzzerが推定する無効なアサーションの最大11.68%を破棄する有効な反例を生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 18:09:53 GMT)
SERC: LDPC-Inspired Semantic Error Correction for Retrieval-Augmented Generation [3.5]
大きな言語モデル(LLM)は目覚ましい能力を示しているが、その信頼性は幻覚によって著しく損なわれている。検索強化生成(SERC)のためのLDPCにインスパイアされた意味的誤り訂正を提案する。我々は,テキスト生成過程を意味ノイズチャネルとして再構成し,生成した応答をノイズ破損したコードワードとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:09:46 GMT)
Membership Inference Attacks Expose Participation Privacy in ECG Foundation Encoders [3.5]
自己教師付き学習で事前訓練されたファンデーションスタイルのECGエンコーダは、タスク、機関、デプロイメントコンテキストにまたがって再利用されるようになっている。特定の個人またはコホートが、原波形や診断ラベルが公表されていない場合でも、プレトレーニングにECGデータを寄与したかどうかを、相手は推測できるだろうか? 本稿では,現代の自己管理型ECGファウンデーションエンコーダに対するメンバシップ推論攻撃の実施基盤監査について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:45:16 GMT)
CARE-ECG: Causal Agent-based Reasoning for Explainable and Counterfactual ECG Interpretation [3.5]
本稿では,1つのパイプラインで表現学習,診断,説明を統一する因果的に構造化されたECG言語推論フレームワークであるCARE-ECGを提案する。 CARE-ECGは、因果検索拡張生成と、履歴、診断、応答を検証と統合したモジュール型エージェントパイプラインを通じて、言語出力を基盤とする。全体として、CARE-ECGは重要な潜伏ドライバ、因果的エビデンスパス、代替的な生理状態が結果をどのように変えるかを明らかにすることによって、追跡可能な推論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:35:23 GMT)
PEMANT: Persona-Enriched Multi-Agent Negotiation for Travel [3.4]
Persona-Enriched Multi-Agent Negotiation for Travel (PEMANT)は、家庭レベルの旅行生成をモデル化するための新しいフレームワークである。まず、個人化されたペルソナモデリングの行動理論を統合し、その後、家庭レベルの旅行計画交渉を行う。 PEMANTは、データセット間の最先端ベンチマークを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 06:10:07 GMT)
AI Identification: An Integrated Framework for Sustainable Governance in Digital Enterprises [3.3]
デジタルトランスフォーメーションされた企業では、長期的なサステナビリティは透明性、説明責任、ライフサイクル管理されたAIシステムに依存します。本研究では,技術とガバナンスのメカニズムを組み合わせた,AI識別のための概念的およびアーキテクチャ的枠組みを提案する。このフレームワークは、モデルフィンガープリント、暗号ハッシュ、ブロックチェーンベースの登録、ゼロ知識証明(ZKP)ベースの所有証明、デプロイ後構造変更スクリーニングの5つのコンポーネントを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 05:59:47 GMT)
A Deep Generative Approach to Stratified Learning [3.2]
階層的学習は、様々な次元性、特異点、効率的なモデルの欠如のために困難である。成層空間上の分布を学習するための2つの生成フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:56:59 GMT)
VeriSim: A Configurable Framework for Evaluating Medical AI Under Realistic Patient Noise [3.0]
真理を保存する患者シミュレーションフレームワークであるVeriSimを紹介する。本フレームワークは,患者の反応にコントロール可能な,臨床的に根拠のあるノイズを注入する。我々の研究結果は、現在の医療AIにおけるSim-to-Realギャップを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 03:35:22 GMT)
Do BERT Embeddings Encode Narrative Dimensions? A Token-Level Probing Analysis of Time, Space, Causality, and Character in Fiction [3.0]
本研究では,BERT埋め込みが架空の物語意味論の次元をエンコードするかどうかを検討する。 BERT埋め込みの線形プローブは、分散マッチングされたランダム埋め込みの制御プローブよりも大幅に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:23:48 GMT)
At FullTilt: Real-Time Open-Set 3D Macromolecule Detection Directly from Tilted 2D Projections [2.9]
VRAM制約は3Dトモグラム全体の処理を禁止し、現行の手法は抽出されたサブボリューム上での緩やかなスライディングウインドウ推論に頼らざるを得なかった。直列2次元傾斜列上で直接動作することによって3次元検出を再定義する,エンドツーエンドのフレームワークであるFullTiltを提案する。 FullTiltは最先端のゼロショット性能を実現し、VRAMの要求を大幅に削減し、高速で大規模なビジュアル分析を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 18:28:57 GMT)
Role of Asymmetry in the Performance Optimization of a Relativistic Quantum Otto Engine [2.9]
我々は、非対称性が相対論的量子オットーエンジンの性能に与える影響を分析する。このサイクルの2つの断熱過程に非対称性を付与することにより、突然の圧縮と突然の膨張の異なるシナリオを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:58:36 GMT)
CoFusion: Multispectral and Hyperspectral Image Fusion via Spectral Coordinate Attention [2.7]
MHIFは低分解能ハイパースペクトル画像(LRHSI)と高分解能マルチスペクトル画像(HRMSI)を統合することで高分解能画像を再構成することを目的としている。既存の手法は、クロススケール相互作用と空間-スペクトルの協調をモデル化する際の限界に直面している。本研究では,コフュージョン(CoFusion)を提案する。コフュージョン(CoFusion)は,空間スペクトルの相互依存と相互依存を明示的にモデル化する統合型共同融合フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 11:07:24 GMT)
Rethinking the Diffusion Model from a Langevin Perspective [2.5]
拡散モデルは、VAE、スコアマッチング、フローマッチングなど、複数の視点からしばしば導入される。古典的な問題のひとつは、逆プロセスは、純粋なノイズからデータを生成するために、どのようにフォワードプロセスを反転させるのか、ということです。この記事では、新しいLangevinの観点から拡散モデルを体系的に整理し、よりシンプルで明確で直感的な回答を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 05:18:07 GMT)
Too Nice to Tell the Truth: Quantifying Agreeableness-Driven Sycophancy in Role-Playing Language Models [2.5]
大規模言語モデルは、ユーザ要求時にペルソナとロールプレイ文字を採用する会話エージェントとして機能するようになっている。この機能は、事実の正確性を優先するのではなく、ユーザを検証する応答を提供する傾向にある。本研究は,13の小規模オープンウェイト言語モデルにおいて,ペルソナがサイコフィナンシーにどのように影響するかを体系的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:12:55 GMT)
The Junction Law for Multipartite Entanglement in Confining Holographic Backgrounds [2.5]
まず,AdS$_3$ハードウォールトイモデルを解析的ベンチマークとして検討し,マルチウェイカットとジャンクションジオメトリーを明示的に分析する。次に、D4-ソリトンとD3-ソリトン背景に焦点をあてて、ハードウォールのベンチマークを超えてスムーズな精細なジオメトリへと移行する。スムーズな例では、接合図は持続するが、詳細な位相構造はハードウォールの場合と異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 11:02:36 GMT)
Specialty-Specific Medical Language Model for Immune-Mediated Diseases [2.3]
疾患関連エンティティを識別するために,ドメイン固有の名前付きエンティティ認識モデルを開発した。 2名の臨床専門医と共同で371件の症例報告のデータセットを作成した。得られたモデルは、ケースレポートを分析するための構造化された方法を提供し、コホート識別、疾患モニタリング、臨床診断支援などの下流タスクをサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:40:30 GMT)
ReadMOF: Structure-Free Semantic Embeddings from Systematic MOF Nomenclature for Machine Learning [2.3]
ReadMOFは、構造-プロパティ関係のための命名自由機械学習フレームワークである。 ReadMOFは、体系的な化学名を従来の構造ベースの記述子を表すベクトル埋め込みに変換する。以上の結果から,構造化化学言語は従来の分子表現に代えて,スケーラブルで解釈可能で,幾何学に依存しない言語となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:32:22 GMT)
COD-ssi: Enforcing Mutual Privacy for Credential Oblivious Disclosure in Self Sovereign Identity [2.3]
認証選択開示は、SSI(Self-Sovereign Identity)の最も魅力的なプライバシー保護機能のひとつである。我々は,Oblivious Pseudorandom関数を利用した新しいフレームワークであるCOD-ssiを紹介した。その結果、SSIの文脈における証明可能な相互プライバシーは、適度な計算と通信のオーバーヘッドで達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:23:06 GMT)
Physics-Informed Synthetic Dataset and Denoising TIE-Reconstructed Phase Maps in Transient Flows Using Deep Learning [2.1]
物理的に可塑性ガス流形態を用いてクリーンターゲットを手続き的に生成する物理インフォームド・シンセサイザー・トレーニングデータセットを開発した。この合成データのみに基づいてトレーニングされたU-Netベースの畳み込みデノベーションネットワークを,25,000fpsで取得した実位相マップ上で評価する。 13,260%の信号/バックグラウンド比の改善、100.8%のジェット領域構造シャープネスの改善。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:32:07 GMT)
Perceived Importance of Cognitive Skills Among Computing Students in the Era of AI [2.0]
生成型AIツールの可用性と統合性の向上は、コンピューティング教育を変革させた。教育におけるAIは機会を提供する一方で、これらの強力なノウ・イ・オールなAIツールが、学生の認知スキル開発にどのように影響するか、という新たな懸念を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:05:26 GMT)
Engineering Students' Usage and Perceptions of GitHub Copilot in Open-Source Projects [1.9]
GitHub Copilotは、人気のあるAIコーディングアシスタントである。コードの自動補完、コメント駆動のコード生成、リポジトリ対応の提案、チャットインターフェースなどの機能を提供する。異なるユーザーがこれらのツールを使うのは、認識、先行経験、人口統計の違いからである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:40:16 GMT)
Safety Guarantees in Zero-Shot Reinforcement Learning for Cascade Dynamical Systems [1.8]
本稿では,カスケード力学系におけるゼロショット安全保証の問題について考察する。我々は安全を、高い確率で常に安全と見なされるセットに残るものと定義する。ゼロショット配備後の安全維持確率と内部状態の追跡品質の相互関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:53:52 GMT)
Advancing Polish Language Modeling through Tokenizer Optimization in the Bielik v3 7B and 11B Series [1.8]
Bielik v3 PLシリーズは言語固有の大規模言語モデル(LLM)最適化の分野で重要なマイルストーンである。本報告では、普遍的なMistralベースのトークン化から、ビエリク v3モデルのポーランド最適化語彙への遷移について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 20:19:27 GMT)
UniMark: Unified Adaptive Multi-bit Watermarking for Autoregressive Image Generators [1.8]
本稿では,自動回帰画像生成のためのトレーニングフリーで統一された透かしフレームワークを提案する。 textbf Semantic Grouping (ASG)、 textbfBlockwise Multi-bit。 3つのARモデルを用いた実験により、画像品質(FID)、透かし検出精度、マルチビットメッセージ抽出における最先端性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 16:22:24 GMT)
Vibe-driven model-based engineering [1.7]
Textitvibe-driven model-based engineeringは、信頼性の高い複雑なシステムの開発を加速するために、両方の世界の最高のもの(AIとMDE)を統合する新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:47:06 GMT)
BLUEmed: Retrieval-Augmented Multi-Agent Debate for Clinical Error Detection [1.6]
我々は、ハイブリッド検索強化世代(RAG)を付加したマルチエージェント討論フレームワークBLUEmedを紹介する。 Bluemedは、各臨床ノートを焦点を絞ったサブクエリに分解し、密度、スパース、オンライン検索を通じてソース分割された証拠を検索し、独立した分析を作成するために、2つのドメイン専門家エージェントに異なる知識ベースを割り当てる。 BLUEmed on a clinical terminology substitution detection benchmark under both zero-shot and few-shot prompting with multiple backbone model acrossed proprietary and open-source family。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 00:30:31 GMT)
Machine Learning-Based Detection of MCP Attacks [1.6]
Model Context Protocol(MCP)は、大規模言語モデルの機能を拡張した、新しく新しい技術である。いくつかの研究は関連するセキュリティ上の欠陥を強調しているが、CP攻撃の検出は未調査のままである。本研究は,従来の学習モデルとディープラーニングモデルの両方を含む,さまざまな教師付き機械学習アプローチを開発し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:54:58 GMT)
Measuring Changes in Instructor Class Design and Student Learning After the Release of Large Language Models (LLMs) [1.5]
授業修了におけるジェネレーティブAI(GenAI)製品の利用は、高等教育において大きな変化をもたらした。 GenAIの利用は広く行われているが、学生の学習方法、学部の発達、成績報告、総合的な学習への影響は十分に文書化されていない。本研究は,大学教室内外における学習ツールとしてのLLMの使用について,学生と教員の知覚と経験のパターンを同定し,文書化することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:55:04 GMT)
LogitDynamics: Reliable ViT Error Detection from Layerwise Logit Trajectories [1.5]
視覚変換器(ViT)の誤差予測に関する研究大規模言語モデルにおける内信号幻覚検出の動機付けにより、類似の深度信号がViTに存在するかどうかを考察する。中間層に軽量な線形ヘッドを付加することにより、予測クラスのロジットとトップK競合の両方をキャプチャする最後のL層から特徴を抽出する。これらの特徴に基づいて訓練された線形プローブは、エラーインジケータを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:43:40 GMT)
Enhancing Understandability and Transparency of Research Software: Tracing Research to Code [1.4]
論文と実装ソフトウェアを取り入れたLCMベースの自動化ツールを提案し,研究アイデアとコード中の位置のトレースマッピングを生成する。最初の実験では、ツールが非常に有用なマッピングを生成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:53:41 GMT)
LIDARLearn: A Unified Deep Learning Library for 3D Point Cloud Classification, Segmentation, and Self-Supervised Representation Learning [1.3]
3次元の3次元クラウド解析は、自律運転やロボット工学から林業や生態モニタリングまで幅広い応用の中心となっている。 libは統合されたPyTorchライブラリで、29の教師付きアーキテクチャ、7つのSSL事前トレーニングメソッド、5つのPEFT戦略を含む55以上のモデル構成を統合している。 libは、標準化されたトレーニングランナー、階層化された$K$-fold分割によるクロスバリデーション、自動化/CSVテーブル生成、厳密なマルチモデル比較のための臨界差図を用いたFriedman/Nemenyi統計テスト、200以上の自動テストを備えた総合的なテストスイートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:10:12 GMT)
Generating Multiple-Choice Knowledge Questions with Interpretable Difficulty Estimation using Knowledge Graphs and Large Language Models [1.1]
本研究では,入力文書からの難易度を推定し,複数の質問(MCQ)を生成する手法を提案する。提案手法では,入力文書からKGをLLMで構築し,MCQを体系的に生成する。各MCQに対して、データ駆動アプローチを用いて、9つの困難信号を計算し、統一困難スコアに結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:42:24 GMT)
Brain-Grasp: Graph-based Saliency Priors for Improved fMRI-based Visual Brain Decoding [1.1]
脳誘導画像生成の最近の進歩は、fMRIによる再構成の品質を改善している。本稿では,脳信号から空間マスクへ構造的手がかりを変換するために,グラフインフォームド・サリエンシを用いたサリエンシ駆動型デコーディングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:50:49 GMT)
Multimodal Dataset Normalization and Perceptual Validation for Music-Taste Correspondences [1.1]
音楽フレーバー研究のためのクロスモーダルデータセットは、知覚実験が設計によって高価で小さくなるため、収集が困難である。実験用サウンドトラックコレクションから大規模なFMAコーパスへのオーディオ・フレーバー相関,特徴・重要ランク,潜在要素構造の移行を検証するための2つの実験を行った。これらの知見は、合成FMAアノテーションに音素調味料効果が存在するという結論を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:18:14 GMT)
BMdataset: A Musicologically Curated LilyPond Dataset [1.1]
BMdatasetは、音楽学的にキュレートされた393のLilyPondスコア(2,646運動)のデータセットである CodeBERTベースのエンコーダであるLilyBERTを導入し,語彙拡張によるシンボリック音楽に適応する。 BMdatasetだけでの微調整は、作曲家とスタイルの分類において、完全なPDMXコーパスでの連続事前訓練よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:09:20 GMT)
A Benchmark for Gap and Overlap Analysis as a Test of KG Task Readiness [1.0]
本稿では,ポリシーライクな文書のギャップと重複分析に焦点をあてる。結果として得られるギャップ/オーバーラップの決定は、データ欠落ではなく、カバレッジと制限の真の違いによって引き起こされる。本稿では,自然言語の契約文と公式なオントロジーとエビデンスにリンクされた真実を一致させる,実行可能で監査可能なベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 23:18:47 GMT)
LoViF 2026 The First Challenge on Weather Removal in Videos [1.0]
本稿では,LoViF 2026 Challenge on Weather removal in Videosについて紹介する。この課題は、悪天候によって劣化した入力からクリーンなビデオを復元する手法の開発を促進する。我々は,映像天気の除去に適した,新しいショートフォーム WRV データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:05:09 GMT)
MeloTune: On-Device Arousal Learning and Peer-to-Peer Mood Coupling for Proactive Music Curation [0.9]
MeloTuneは、Mesh Memory Protocol (MMP) と Symbolic Attention Fusion (SVAF) をインスタンス化するiPhone対応の音楽エージェントである。これは、MMP/SVAFの消費者向けモバイルハードウェアへの最初の製品展開である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 20:56:36 GMT)
Microstructural Topology as a Prescriptor for Quantum Coherence: Towards A Unified Framework for Decoherence in Superconducting Qubits [0.8]
超伝導トランスモン量子ビットにおけるデコヒーレンスのためのチャネルワイズ分離可能なフレームワークを開発した。チャネル固有のミクロ構造状態変数は、デバイス形状とは独立に決定される。幾何学に依存した結合関数は、表面化学によらず、場解から計算可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:29:06 GMT)
BareBones: Benchmarking Zero-Shot Geometric Comprehension in VLMs [0.7]
textbfBareBonesは、純粋な幾何学的形状の理解をストレステストするために設計されたゼロショットベンチマークである。また、WTP-Benchは、境界輪郭のみからクラス間の幾何学的概念を識別するようモデルに強制する、極端にきめ細かな視覚パズルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:46:27 GMT)
Designing a double deep reinforcement learning selection tool for resilient demand prediction [0.7]
本研究は,自動予測モデル選択を強化することを目的としている。二重強化学習エージェントとして機能し、予測委員会から予測モデルを自動的に選択する。トレーニング時間を短縮するために、平均報酬収束に基づく新しいアーリーストッピングアプローチが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 18:52:32 GMT)
SpectralLoRA: Is Low-Frequency Structure Sufficient for LoRA Adaptation? A Spectral Analysis of Weight Updates [0.6]
LoRAの更新は低周波成分によって普遍的に支配されていることを示す。また,RoBERTaベースはすべてのタスクにおいてBERTベースよりも体系的にスペクトル圧縮可能であることも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:54:52 GMT)
Beyond the Beep: Scalable Collision Anticipation and Real-Time Explainability with BADAS-2.0 [0.6]
衝突予測システムの第2世代であるBADAS-2.0を提示する。 BADAS-1.0上に構築され、大規模なエゴ中心のダッシュカムデータに基づくV-JEPA2の微調整が学術ベースラインとADASシステムの両方より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:09:44 GMT)
Cross-Cultural Bias in Mel-Scale Representations: Evidence and Alternatives from Speech and Music [0.6]
音声フロントエンドにおける異文化間バイアスの包括的評価について述べる。メルスケールの特徴を、音声認識(11言語)、音楽分析(6コレクション)、ヨーロッパの音響シーン分類(10都市)で学習可能な選択肢と比較する。その結果、メルスケールの機能は音節言語では31.2%、非音節言語では18.7%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:41:33 GMT)
Training single-electron and single-photon stochastic physical neural networks [0.5]
ひとつは物理ニューラルネットワーク(PNN)で、学習と推論は物理プロセスを介して直接実行される。 PNNは、活性化スイッチのダイナミクスによって下層のニューロンが実現されるときに生じる。実験的な出力を後方通過で使用すると、ネットワークは97%以上のテスト精度を達成し、1層あたりの試行数が少ないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 23:57:03 GMT)
RuleEdit: Failure-Guided Human-AI Model Editing with Prospective Impact Preview [0.4]
RuleEdit(ルール編集)は、人間とAIのモデル編集システムである。ルールテーブルから解釈可能なミスマッチ信号を通じて、おそらく失敗する可能性がある。脳卒中リハビリテーション評価におけるルール編集のインスタンス化を行い、健康専門家や学生と評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:09:23 GMT)
NSFL: A Post-Training Neuro-Symbolic Fuzzy Logic Framework for Boolean Operators in Neural Embeddings [0.4]
Neuro-Symbolic Fuzzy Logic (NSFL) は、フォーマルなt-ノルムとt-コノルムを、再トレーニングを必要とせずに神経埋め込み空間に適応させる。 NSFLは1次ハイブリッド計算として動作する。孤立したゼロ階類似度スコアの論理演算をアンカーする。ニューロシンボリックデルタを用いて積極的に表現を操る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:19:10 GMT)
AI Patents in the United States and China: Measurement, Organization, and Knowledge Flows [0.3]
本稿では,人工知能(AI)特許を手動でラベル付けしたデータに基づいて微調整し,高精度な分類器を開発する。我々は、両国におけるAI特許の急速な成長と、AI特許の強度とサブフィールド構成の広範な収束について文書化している。上場企業にとって、AI特許は両国で堅牢な市場価値プレミアムを担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:46:30 GMT)
SWE-Shepherd: Advancing PRMs for Reinforcing Code Agents [0.3]
既存のアプローチは、コード編集、ファイルナビゲーション、テスト実行などのアクションを選択するための静的なプロンプト戦略や手作業に依存している。本稿では,プロセス・リワード・モデル(Process Reward Models,PRM)を導入するフレームワークであるSWE-Shepherdを提案する。 SWE-Bench Verifiedの実験では、インタラクション効率とアクション品質の改善に加えて、中間報酬と最終タスク成功の整合性の課題も強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 06:51:47 GMT)
Uncertainty-Guided Attention and Entropy-Weighted Loss for Precise Plant Seedling Segmentation [0.3]
植物苗分割は、精密農業における自動表現型化をサポートする。標準セグメンテーションモデルは、複雑な背景画像と葉の微細構造のために困難に直面している。 UGDA-Net(エントロピー重みとディープスーパービジョンを備えた不確実性誘導デュアルアテンションネットワーク)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 21:26:17 GMT)
PatchRecall: Patch-Driven Retrieval for Automated Program Repair [0.3]
我々は,リコールと簡潔さのバランスをとるハイブリッド検索手法であるPatchRecallを提案する。提案手法は,(1)現在の課題記述と潜在的に関連のあるファイルとが一致した検索,(2)過去の問題を利用して編集されたファイルを候補として識別する履歴に基づく検索の2つの相補的戦略を組み合わせる。 SWE-Benchの実験では、PatchRecallはファイル数を大幅に増やさずに高いリコールを実現し、より効果的なAPRを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 06:28:30 GMT)
Towards Green Wearable Computing: A Physics-Aware Spiking Neural Network for Energy-Efficient IMU-based Human Activity Recognition [0.2]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動のエネルギー効率を極端に向上させるが、標準的なアーキテクチャは複雑な生体力学トポロジと時間的勾配劣化に苦しむ。グリーンHARに適した完全乗算器のないアーキテクチャであるPhysor-Aware Spiking Neural Network (PAS-Net)を提案する。 PAS-Netは、厳密な演算を0.1pJ整数蓄積に置き換えながら、最先端の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 04:52:52 GMT)
Mapping High-Performance Regions in Battery Scheduling across Data Uncertainty, Battery Design, and Planning Horizons [0.2]
本研究では,多段階モデル予測制御下でのエネルギー貯蔵動作の3次元解析について述べる。データ特性,予測の不確実性,計画的地平線,電池のCレートの相互作用について検討した。以上の結果から,追加の予測情報が運用上のメリットを限定する,ルックアヘッド長として定義された有効地平線の存在が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 23:00:55 GMT)
MuSimA: A Tool with Multi-modal Input for Generating Bespoke ABAC Datasets [0.0]
MuSimA は属性入力値の確率分布をユーザが指定した ABAC データセットを生成する Web ベースのツールである。 ABACに関連するアルゴリズムや手法のスケーラビリティを研究するために、さまざまなサイズや複雑さのデータを生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:27:48 GMT)
Task2vec Readiness: Diagnostics for Federated Learning from Pre-Training Embeddings [0.0]
フェデレーション学習のパフォーマンスは、クライアント間の不均一性に敏感である。本稿では、トレーニング前にフェデレーションのアライメントを定量化するTask2Vec埋め込みから導いた準備性指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 22:48:51 GMT)
An Undergraduate Course in Quantum Computing [0.0]
このコースは、既に線型代数を研究している物理科学の学生を対象にしている。量子力学に関する事前の知識は必要ない。最も重要なトピックは、Shorのアルゴリズムと量子エラー補正の導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 01:06:49 GMT)
Worst-case Harrow-Hassidim-Lloyd algorithm with average-case correct quantum Fourier transform [0.0]
本稿では,Harrow-Hassidim-Lloydアルゴリズムを最悪の性能で実行可能であることを示す。 Harrow-Hassidim-Lloydアルゴリズムは3つの異なるシナリオで実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:53:51 GMT)
When Reasoning Models Hurt Behavioral Simulation: A Solver-Sampler Mismatch in Multi-Agent LLM Negotiation [0.0]
一般的な仮定は、より強い推論はシミュレーションの忠実性を改善するべきであるというものである。この仮定は、目的が戦略的問題を解決することではなく、有界に有理な振る舞いをサンプリングすることであるときに失敗する可能性がある。従来のシミュレーション作業から適応した3つのマルチエージェントネゴシエーション環境において,この解法とサンプラーのミスマッチについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:36:10 GMT)
Verify Before You Fix: Agentic Execution Grounding for Trustworthy Cross-Language Code Analysis [0.0]
ソフトウェア脆弱性分析のための言語横断的な脆弱性ライフサイクルフレームワークを構築します。 89.84-92.02%の言語内検出精度,74.43-80.12%のゼロショット言語F1。これらの結果は,LLM駆動型エージェントAIのための原理的かつ実用的に展開可能なメカニズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 20:22:23 GMT)
Universal statistical signatures of evolution in artificial intelligence architectures [0.0]
人工知能のアーキテクチャ進化が生物学的進化と同じ統計法則に従うかどうかを検証する。進化の統計構造は基質非依存であり、選択のメカニズムではなく、フィットネスランドスケープによって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:35:04 GMT)
Turing or Cantor: That is the Question [0.0]
アーラン・チューリングの業績は、ゲオルク・カントールの初期の独創的な貢献なしには存在しないことが示されている。本研究では,入力データの確率分布に基づいてチューリングマシンが解けない問題の可否を計測する手法を提案する。また、チューリングの無限論理とOracleマシンに関する業績を計算の超チューリングモデルに拡張することも提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:33:00 GMT)
Topological Magnon-Phonon Hybrid Bands in Ferromagnetic Skyrmion Crystals [0.0]
三角スピン格子上に安定化した強磁性スカイミオン結晶(SkX)のジアルシンスキー・モリヤ相互作用(DMI)によるマグノン-フォノン励起について検討する。平面SkXの最低2つのマグノンバンドは、位相的に自明であるが、格子振動との結合は低エネルギーセクターを再構成し、位相MPハイブリッドバンドを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 06:34:56 GMT)
Thinking Fast, Thinking Wrong: Intuitiveness Modulates LLM Counterfactual Reasoning in Policy Evaluation [0.0]
大規模言語モデル (LLM) は因果推論や反ファクト推論にますます利用されているが、現実の政策評価における信頼性はいまだ未定である。経済・社会科学から引き出された40の実証的政策評価事例のベンチマークを構築した。混合効果のロジスティック回帰を用いて結果を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:00:38 GMT)
The spontaneous disentanglement hypothesis and causality [0.0]
量子系において解離が自然に起こるという仮説は、量子力学の基礎におけるいくつかの際立った問題によって動機付けられている。提案された定式化は、有限次元のヒルベルト空間を持つ任意の量子系に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:10:09 GMT)
The Recovery Mechanism: Technology, Education, and What Happens When the Pattern Breaks [0.0]
リスクは、AIが教師を置き換えるのではなく、理解が形になる生産的な闘争を置き換えることだ。現状のアセスメントツールでは, 生産能力を持つ学生と失う学生とを区別することはできない。究極的には、AIが開発するために作られた認知労働教育を実行することができれば、どんな教育になるべきかを尋ねる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 05:42:20 GMT)
Symplectic perspective to quantum computing for Hamiltonian systems [0.0]
この研究は、古典的ハミルトン系に適用される量子コンピューティングのシンプレクティックフレームワークを開発する。我々は、量子進化とケーラー多様体上の古典的ハミルトン流の正確な対応を確立する。リウヴィル可積分ハミルトニアン力学は、作用角変数とクープマン・ヴォン・ノイマンエンコーディングを通して有限次元のユニタリ進化を誘導することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:55:05 GMT)
Symplectic Constraints in Quantum Reaction Dynamics: Squeezed-State Suppression and Candidate Width Scales [0.0]
本研究では,QNF(quantum normal-form, 量子正規形(QNF)のボトルネックを越えて, 過渡的なバスモードのスクイージングが伝達をいかに変化させるかを分析する。その結果, 強い刺激による伝達抑制が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:02:45 GMT)
Speaking to No One: Ontological Dissonance and the Double Bind of Conversational AI [0.0]
最近の報告は、会話型AIシステムとの継続的な相互作用が妄想体験の出現または安定化に寄与することを示している。本稿では,相互作用自体の関連性と存在論的構造からリスクが生じることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 21:58:21 GMT)
Rethinking Software Engineering for Agentic AI Systems [0.0]
大規模言語モデルとエージェントAIシステムは、自動生成されたコードに前例のない量を生み出している。本稿では、オーケストレーション、検証、人間とAIのコラボレーションを中心に、この規律を見直しるべきかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:08:53 GMT)
Resilient Write: A Six-Layer Durable Write Surface for LLM Coding Agents [0.0]
書き込みが失敗すると、エージェントは通常、構造化された信号を受け取り、ドラフトを失う。 textbfResilient Writeはエージェントとサーバの間に6層の耐久性のある書き込みサーフェスを介在するMPPサーバである。 186-testスイートは, 各層における正当性を検証し, ナイーブベースラインとディフェンスベースラインとの比較により, 回復時間の5倍, エージェント自己補正率の13倍向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 22:23:55 GMT)
Quantum Vacuum Radiation Near a Critical Point [0.0]
ハミルトンパラメータの非断熱変調が仮想励起を実光子に変換する方法について検討する。臨界点に近接して放射される光子フラックスと放射される放射の非古典的性質を強く促進することを示す。以上の結果から、臨界は真空変動の効率的な増幅器として機能し、量子臨界基底状態の探索と利用のための新しい経路を提供することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 01:55:35 GMT)
QFS-Composer: Query-focused summarization pipeline for less resourced languages [0.0]
大規模言語モデル(LLM)はテキスト要約において高い性能を示すが、その効果は訓練リソースが制限された言語間で著しく低下する。この研究は、ラベル付きデータセットと評価ツールが限定されている低リソース言語におけるクエリ中心の要約(QFS)の課題に対処する。本稿では、クエリ分解、質問生成(QG)、質問応答(QA)、抽象的な要約を統合し、要約とユーザ意図の現実的アライメントを改善する新しいQFSフレームワーク、QFS-Composerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:25:39 GMT)
Prosociality by Coupling, Not Mere Observation: Homeostatic Sharing in an Inspectable Recurrent Artificial Life Agent [0.0]
ReCoN-Ipsundrumをベースとして、明示的なホメオスタットとソーシャルカップリングチャネルを追加し、厳格な自己指揮の計画を維持します。 1ステップのFoodShareToyでは、正確なソルバがデフォルト状態に対して0.91$でEATからPASSへのシャープなスイッチを見つける。カップリングはヘルプレートとパートナーのリカバリを0から1にフリップし、救助のレイテンシを18から9ステップに削減し、相互の生存率を0.15から0.33に引き上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 18:09:24 GMT)
Position-Agnostic Pre-Projection for Transformer Attention: Nonlinear Feature Construction and Content Skip Before Q/K/V [0.0]
本稿では,変圧器の注目ブロックに対する2つの相補的な修正を提案する。まず、レイヤノルムとQ/K/Vプロジェクションの間に非線形プレプロジェクションを挿入する。第2に、コンテンツスキップ接続は、アテンション機構の周囲に、プレプロジェクションの機能をルーティングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:44:00 GMT)
PokeRL: Reinforcement Learning for Pokemon Red [0.0]
我々は,ポケモンレッドの早期ゲームタスクを完了させるために,深層強化学習エージェントを訓練するモジュールシステムであるPokeRLを提案する。主なコントリビューションは、マップマスキングによるPyBoyエミュレータの周囲のループ認識環境ラッパー、マルチレイヤのアンチループとアンチスパム機構、階層的な報酬設計である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 20:46:47 GMT)
Orthogonal machine learning for conditional odds and risk ratios [0.0]
我々は既存の手法をレビューし、オッズ比(OR)とリスク比(RR)に着目して新しい手法を提案する。 ORとRRの直交リスク関数を導出し、関連する擬似アウトカムがATEの場合と類似した2次条件付き残余特性を満たすことを示す。また, 条件付きATE, OR, RRの予測をモンテカルロシミュレーションの包括的非パラメトリックシミュレーションで評価し, 数百の異なるデータ生成分布下での一般的な選択肢と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:14:58 GMT)
Neural Stochastic Processes for Satellite Precipitation Refinement [0.0]
グラウンドベースゲージは点位置では正確だが、直接格子補正するには小さすぎる。既存の方法では、ゲージ観測を衛星グリッドに補間することでこれらのソースを融合させるが、各時間は独立して扱う。本稿では,ニューラル・プロセス(NSP)モデルを提案する。ニューラル・プロセスは,任意のゲージ・オブザーバ上の条件を2次元空間表現上の潜在ニューラルSDEエンコーダと組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 02:17:41 GMT)
MoEITS: A Green AI approach for simplifying MoE-LLMs [0.0]
MoE-LLMs単純化のための元のアルゴリズムであるMoEITSを示す。 MoEITSは洗練されたシンプルさで特徴付けられ、標準化された情報理論フレームワークによって支えられている。これはMixtral 8times7$B、Qwen1.5-2.7B、DeepSeek-V2-Liteに適用された最先端のMoE-LLMプルーニング法と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:17:22 GMT)
LAWS: Learning from Actual Workloads Symbolically -- A Self-Certifying Parametrized Cache Architecture for Neural Inference, Robotics, and Edge Deployment [0.0]
自己認識型推論キャッシュアーキテクチャであるLAWS(Reearning from Actual Workloads Symbolically)を紹介した。各専門家は、ベースモデルの確率言語トライ(PLT)のノードによって定義された入力空間の領域をカバーし、全ての入力に対して一様に保持される形式的なエラーを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 19:18:19 GMT)
IatroBench: Pre-Registered Evidence of Iatrogenic Harm from AI Safety Measures [0.0]
60の登録臨床シナリオ、6つのフロンティアモデル、3,600の応答が2つの軸(欠席障害、CH 0-3; 欠席障害、OH 0-4)で測定された。 5つのテスト可能なモデルは全て、医師により良いガイダンスを提供する。あらゆるシナリオは、標準参照を既に使い果たした人をターゲットにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 23:29:08 GMT)
INCRT: An Incremental Transformer That Determines Its Own Architecture [0.0]
INCRT(Incremental Transformer)は、トレーニング中に独自の構造を決定するアーキテクチャである。各成長決定は、オンライン計算可能な1つの幾何学量によって駆動される。 SARS-CoV-2の変種分類とSST-2の感情分析の実験は、両方の結果を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:56:47 GMT)
How Many Tries Does It Take? Iterative Self-Repair in LLM Code Generation Across Model Scales and Benchmarks [0.0]
7つの大言語モデルにわたる反復的自己修復について検討する。 HumanEvalとMBPPは最大5回の試行で衛生化され、自己修復はパスレートを普遍的に改善する。エラータイプの分析では、アサーションエラーは45%で修正するのが最も難しいが、構文や名前のエラーはかなり高い速度で修正される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:51:41 GMT)
Heterogeneous Connectivity in Sparse Networks: Fan-in Profiles, Gradient Hierarchy, and Topological Equilibria [0.0]
Profiled Sparse Networks (PSN) は、一様接続を決定論的で不均一なファンインプロファイルに置き換える。 90%の間隔で、全ての静的プロファイルは、データセットの密度の高いベースラインの0.2-0.6%以内の精度を達成する。この結果は、スパーシリティレベル(80-99.9%)、プロファイル形状(8つのパラメトリック族、対数正規、パワーロー)、ファンイン係数が0から2.5である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 10:04:48 GMT)
HeceTokenizer: A Syllable-Based Tokenization Approach for Turkish Retrieval [0.0]
HeceTokenizerはトルコ語の音節ベースのトークンである。言語における決定論的6パターン音韻構造を利用して、閉じた外語彙(OOV)のない語彙を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:40:30 GMT)
Governed Reasoning for Institutional AI [0.0]
認知コア(Cognitive Core)は、9種類の認知プリミティブから構築された決定基盤である。ヒューマンレビューは、ポストホックチェックではなく実行条件である。我々は、11ケースの事前承認控訴評価セットで3つのシステムをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 14:09:18 GMT)
From Perception to Autonomous Computational Modeling: A Multi-Agent Approach [0.0]
本稿では,協調型大言語モデル(LLM)エージェントが完全計算力学ワークフローを自律的に実行する,解法に依存しないフレームワークを提案する。エージェントは、パイプライン層間の条件付きイテレーションを導入する品質ゲートを備えた共有コンテキスト空間上の条件付き演算子として形式化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:27:58 GMT)
Finite-temperature quantum Krylov method from real-time overlaps [0.0]
熱力学量を広い温度範囲で得ることができる実時間オーバーラップシーケンス$g_n=langle |e-inH|rangle$を導入する。 1次元スピン=$frac12$Heisenbergモデルでは、ノイズレスの場合、正確な比熱、磁化率、エントロピーが得られる。この結果から,近未来の量子ハードウェア上での有限温度計算のフレームワークとして,実時間オーバーラップに基づく有限温度評価が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 09:16:46 GMT)
Evaluating Small Open LLMs for Medical Question Answering: A Practical Framework [0.0]
医学質問応答における大規模言語モデル(LLM)は、平均的精度以上の要求を満たす。 Redditのようなオンライン健康コミュニティは、何百万人ものユーザーにとって、医療情報の主要な情報源となっている。本稿では,小規模かつローカルにデプロイ可能なオープンウェイトLCMを医療質問応答上で評価するための,実用的なオープンソース評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:56:15 GMT)
Entangled happily ever after: Wedding reception seating mapped to classical and quantum optimizers [0.0]
本稿では,古典的あるいは量子的アルゴリズムを用いて,コスト関数ネットワーク (CFN) に座席最適化をマッピングできることを示す。座席最適化ベンチマークセットと、座席最適化問題をCFN問題に変換するためのコードを、Macholaのプラグインライブラリとして提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:09:41 GMT)
Energy-momentum and dark energy in $\boldsymbol{SU(\infty)}$-QGR quantum gravity [0.0]
SU(infty)$-QGRは重力と宇宙論の基本的な量子的アプローチである。一般的な$SU(infty)$は量子重力に関連付けられ、最低でも全ての対称性に対する有効作用は4Dパラメータ空間$$のヤン・ミルズである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 08:20:14 GMT)
Distributionally Robust PAC-Bayesian Control [0.0]
本研究では,学習ベース有限ホライゾンコントローラの性能検証のための分散ロバストなPAC-Bayesianフレームワークを提案する。このことは、PAC-ベイズ一般化理論と、タイプ1ワッサーシュタイン距離による分布的ロバストな最適化という、2つの近代的な研究の線を描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 11:17:20 GMT)
CovAngelo: A hybrid quantum-classical computing platform for accurate and scalable drug discovery [0.0]
複雑な分子環境下で化学反応をモデル化するための計算プラットフォームを提案する。このプラットフォームは、新しい量子量子量子-量子-古典的(QM/QM/MM)マルチスケール埋め込みモデルを実装している。新しいプラットフォームは、ザヌブルチニブからブルートンのチロシンキナーゼへのドッキングをモデル化することによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 06:42:33 GMT)
Cooperation in Human and Machine Agents: Promise Theory Considerations [0.0]
ヒューマンマシンエージェントのシステムにおける協調に関するPromise Theoryの視点は、組織と機能設計に関する統一的な視点を提供する。エージェント協力の確立した原則を再考し、人間、機械、そしてそれらの相互の相互作用に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 07:48:31 GMT)
CheeseBench: Evaluating Large Language Models on Rodent Behavioral Neuroscience Paradigms [0.0]
CheeseBenchは、9つの古典的行動神経科学パラダイムに基づいて、大きな言語モデル(LLM)を評価するベンチマークである。それぞれのタスクは、近似動物ベースラインを持つピアレビューされたロジトプロトコルに基礎を置いている。テキストベースのASCIIレンダリングを用いて6つのオープンウェイトLCMを評価し、ランダムベースラインとグラフベースの強化学習エージェントを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 21:37:26 GMT)
Calibration Collapse Under Sycophancy Fine-Tuning: How Reward Hacking Breaks Uncertainty Quantification in LLMs [0.0]
サイコファンの報酬信号が校正を低下させるかどうかを検討する。 3つのモデルに適用されるポストホック行列スケーリングは、ECEを40$--64%$で削減し、精度を1.5$--$$パーセンテージポイントで改善する。これらの知見は、報酬ハッキングの校正効果を評価する方法論を確立し、校正対応訓練の目的を動機づけるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 11:09:49 GMT)
BlasBench: An Open Benchmark for Irish Speech Recognition [0.0]
BlasBenchは、アイルランドのテキスト正規化を意識したオープンアセスメントハーネスである。我々は、Common Voice ga-IEとFLEURS ga-IEの4つのアーキテクチャファミリにまたがる12のシステムをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:17:54 GMT)
Architecture-Agnostic Modality-Isolated Gated Fusion for Robust Multi-Modal Prostate MRI Segmentation [0.0]
既存のマルチモーダル融合戦略は、初期層における完全な入力とモダリティ固有の情報の絡み合わせを前提としている。我々は、学習ゲーティングステージの前に、個別のモダリティ固有の符号化ストリームを維持するために、Modality-Isolated Gated Fusion (MIGF)を提案する。我々は、6つの素のバックボーンをベンチマークし、7つの欠落したモダリティとアーティファクトシナリオに基づいてMIGF搭載モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 15:54:21 GMT)
Analyzing Vector Register Usage in Linux Packages to Understand Real-World Impact of Downfall Attack [0.0]
ダウンフォール(Downfall)は、あるプロセスから別のCPUコアへのベクトルレジスタの値をリークするサイドチャネル攻撃である。本稿では、広く使われているアプリケーションにおけるベクトルレジスタの使用状況を分析し、ダウンフォールの影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 13:53:00 GMT)
Analytical Modeling and Correction of Distance Error in Homography-Based Ground-Plane Mapping [0.0]
本稿では,ホモグラフィの摂動と結果として生じる距離誤差との明確な関係を導出し,その誤差がカメラからの距離とほぼ2次的に増加することを示す。 1900万以上のサンプルを用いた大規模シミュレーション実験では、モデルが確実に装着された場合、回帰がより高いピーク精度を達成することが示されている。このことは、幾何キャリブレーションの改善が、多くの実用システムにおいてモデル複雑性を増大させるよりも大きな性能向上をもたらすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 20:33:09 GMT)
An Information-Theoretic Bound on Thermodynamic Efficiency and the Generalized Carnot's Theorem [0.0]
カーノットの限界よりもシャープな熱機関の効率に縛られる。本研究では, 量子ドットとフェルミオン浴を結合したエンジンは, 準定常状態を超えて動作しても, 境界を達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 18:13:45 GMT)
Agent-Facing Information Design in LLM Tool Registries [0.0]
LLMツールレジストリは、規制されていない広告プラットフォームとして機能する。この市場を説明責任とするために計測インフラは存在しない。マーケティング対応記述から選択対応記述を分離することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 17:10:25 GMT)
Adaptive H-EFT-VA: A Provably Safe Trajectory Through the Trainability-Expressibility Landscape of Variational Quantum Algorithms [0.0]
H-EFT-VA は EFT UV カットオフによりバレン高原 (BP) 問題に対する物理インフォームドソリューションを確立した。安全軌道に沿って到達可能な空間を拡大することにより,Hilbert-Expressability トレードオフをナビゲートする適応H-EFT-VAを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:27:19 GMT)
A Vector Bilinear Framework for Soliton Dynamics in Coupled Modified KdV Systems [0.0]
実対称カップリング行列を持つ結合修飾コルテヴェーグ・ド・ヴリー(cmKdV)系の可積分構造とソリトンダイナミクスについて検討する。広田の双線型形式論のベクトル再構成を導入し、双線型方程式とその解をベクトルレベルで直接表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 06:04:30 GMT)
A Lightweight Multi-Metric No-Reference Image Quality Assessment Framework for UAV Imaging [0.0]
本稿では,参照画像品質評価(NR-IQA)のための軽量なマルチメトリック画像品質評価フレームワークMM-IQAを紹介する。この手法は, ぼかし, エッジ構造, 低分解能, 露光不均衡, ノイズ, ヘイズ, 周波数コンテンツに関連する解釈可能な手がかりを組み合わせることで, 5つのベンチマークデータセットにおいて, 単一品質スコアを[0,100].MM-IQAで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Apr 2026 12:44:29 GMT)