Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

OptiMVMap: Offline Vectorized Map Construction via Optimal Multi-vehicle Perspectives [111.7]
オフラインベクトル化マップは、高精度の自動運転およびマッピングサービスの重要な基盤となっている。既存のアプローチは、基本的に視点の不十分さに苦しむ1つのエゴ車軌道に大きく依存している。本稿では,これらの課題に体系的に対処するために,多車種対応マップを選択型ヒューズ問題として再構成するOptiMVMapを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:23:27 GMT)
NTIRE 2026 Challenge on Single Image Reflection Removal in the Wild: Datasets, Results, and Methods [99.7]
我々は,NTIRE 2026チャレンジを野生におけるシングルイメージリフレクション除去(SIRR)についてレビューした。このデータセットでは、参加者がさまざまなリフレクションシナリオとインテンシティをカバーする現実世界の画像を処理する必要がある。トップランクの手法は最先端の反射除去性能を向上させ、この分野の専門家5人から全会一致で評価を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:55:49 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） (Sat, 18 Apr 2026 03:30:36 GMT)
PivotMerge: Bridging Heterogeneous Multimodal Pre-training via Post-Alignment Model Merging [80.2]
マルチモーダル大規模言語モデルの事前学習の核心は、効果的なクロスモーダルアライメントの確立にあると論じる。この知見に触発されて,マルチモーダル事前学習から学んだクロスモーダルアライメント機能を統合することを目的とした,アライメント後のマージタスクを導入する。クロスモーダルプロジェクタのためのアライメント後マージフレームワークであるPivotMergeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:38:03 GMT)
On Safety Risks in Experience-Driven Self-Evolving Agents [78.8]
本研究では, 自己進化型エージェントの蓄積と利用が, Web ベースおよび実施環境における安全性能に与える影響について検討する。本研究は,現在の自己進化剤の限界を明らかにするとともに,安全で信頼性の高い適応を確実にするための,より原則化された戦略を求めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 11:32:36 GMT)
D-QRELO: Training- and Data-Free Delta Compression for Large Language Models via Quantization and Residual Low-Rank Approximation [78.3]
Supervised Fine-Tuning (SFT) はタスク固有の大規模言語モデル (LLM) の開発を加速するが、細調整モデルの増加によってメモリオーバーヘッドが大幅に増大する。本稿ではDQRELO(Delta Compression via Quantization and Residual Low-Rank)を提案する。粗い1ビットの量子化を組み合わせ、デルタの支配的な構造を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:52:18 GMT)
Beyond Text-Dominance: Understanding Modality Preference of Omni-modal Large Language Models [73.9]
我々は、Omni-Modal Large Language Models (OLLM) のモダリティ嗜好を定量化する。従来のVLMの「テキスト・マディナンス」とは異なり、ほとんどのOLLMは視覚的嗜好が顕著である。私たちの仕事は、機械的な理解と、より信頼できるOLLMを構築するための実践的なツールの両方を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:25:52 GMT)
Understanding and Enforcing Weight Disentanglement in Task Arithmetic [72.2]
私たちは、異なるタスクに異なる内部機能を割り当てるモデルの機能であるTask-Feature(TFS)を紹介します。そこで我々はOrthoRegを提案する。OrthoRegはシンプルで効果的な正規化手法で、内部構造を重みに積極的に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:34:56 GMT)
Incentivizing Parametric Knowledge via Reinforcement Learning with Verifiable Rewards for Cross-Cultural Entity Translation [68.9]
本稿では, EA-RLVR(Entity-Anchored Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)を提案する。 EA-RLVRは、検証可能なエンティティレベルの報酬信号の監視をアンカーし、最適化を安定させるために軽量な構造ゲートを組み込む。 EA-RLVRをXC-Translate上で評価し、エンティティ翻訳精度とドメイン外一般化の両面で一貫した改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:15:43 GMT)
The Illusion of Certainty: Decoupling Capability and Calibration in On-Policy Distillation [67.3]
モデルロールアウトから経験的信頼性を推定するキャリブレーション対応のOPDフレームワークであるCaOPDを提案する。本研究は, 能力蒸留が信頼性を示唆するものではないこと, 信頼性をポストトレーニングの本質的な目的として扱うべきであることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:43:40 GMT)
Extraction of informative statistical features in the problem of forecasting time series generated by It{ô}-type processes [65.0]
時系列の振舞いの観測正則性の統計的に調整された混合型モデルのパラメータを用いる。付加的な統計的特徴を用いることで予測が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:31:21 GMT)
DocSeeker: Structured Visual Reasoning with Evidence Grounding for Long Document Understanding [63.3]
本稿では、構造化解析、局所化、推論のワークフローを実行するためにモデルを必要とするパラダイムを提案する。ショートページトレーニングから超長文書への堅牢な一般化を示し、視覚的検索・拡張生成システムと自然に相乗効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:35:08 GMT)
Adverse-to-the-eXtreme Panoptic Segmentation: URVIS 2026 Study and Benchmark [61.9]
最初の挑戦は17人の登録参加者と47人の応募者を集め、4チームが最終フェーズに到達した。この課題は、悪天候下での汎視的セグメンテーションのためのマルチセンサーベンチマークであるMUSESデータセットに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 13:02:51 GMT)
Small Model as Master Orchestrator: Learning Unified Agent-Tool Orchestration with Parallel Subtask Decomposition [61.3]
Agent-as-Toolは並列オーケストレーションのパラダイムであり、エージェントとツールの両方を標準化された学習可能なアクション空間に緩和する。 ParaManagerは、サブタスク解決から計画決定を分離し、ステート対応の並列サブタスク分解、デリゲート、非同期実行を可能にする。実験により、ParaManagerは複数のベンチマークで高い性能を示し、目に見えないモデルプールの下で堅牢な一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:41:27 GMT)
Mini-BEHAVIOR-Gran: Revealing U-Shaped Effects of Instruction Granularity on Language-Guided Embodied Agents [58.6]
Mini-Behavior-Granは、組み込みAIにおける命令粒度の制御のための新しいベンチマークである。クロスタスクの粒度定量化のための4つの候補指標を比較した。トレーニングと評価の組織化に幅を用いると、命令の粒度と性能の非単調なU字型関係が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:57:51 GMT)
Q-DeepSight: Incentivizing Thinking with Images for Image Quality Assessment and Refinement [58.2]
我々は、この人間のようなプロセスをエミュレートする思考とイメージのフレームワークであるQ-DeepSightを提案する。 Q-DeepSightは、自然、復元、AI生成コンテンツなど、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ている。本稿では,Q-DeepSight の診断が反復画像強調を導くトレーニングフリーフレームワークであるPerceptual-in-Generation (PiG) を用いて,その実用的価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:10:57 GMT)
Hyperbolic Enhanced Representation Learning for Incomplete Multi-view Clustering [57.4]
本稿では,不完全なマルチビュークラスタリングのためのハイパーボリック拡張表現学習フレームワークであるHERLを提案する。ポアンカレボール内で操作すると、HERLは表現学習を強化するために構造を意識した潜在空間を構築する。 HERLは最先端のアプローチよりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 10:50:46 GMT)
Graph-of-Agents: A Graph-based Framework for Multi-Agent LLM Collaboration [57.2]
Graph-of-Agents (GoA)はマルチエージェントLLM通信をモデリングするための新しいグラフベースのフレームワークである。 GoAは3つの選択されたエージェントしか使用せず、最近のマルチエージェントLCMベースラインよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 21:13:03 GMT)
GenericAgent: A Token-Efficient Self-Evolving LLM Agent via Contextual Information Density Maximization (V1.0) [56.8]
Long-Horizon Large Language Model (LLM) エージェントは、コンテキストによって根本的に制限される。長い水平性能は、文脈長ではなく、有限の文脈予算内で意思決定関連情報がどれだけ維持されているかによって決定される。我々は、情報密度とコンテキストの1つの原理に基づいて構築された汎用的自己進化型LLMエージェントシステムであるGenericAgent(GA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:59:15 GMT)
NTIRE 2026 Rip Current Detection and Segmentation (RipDetSeg) Challenge Report [56.7]
リップ流は、世界中の海浜で多くの死者を生んでいる危険な近海流である。この課題は、RipVISベンチマークに基づいて、検出とセグメンテーションの両方を評価する。本報告では,データセット,課題プロトコル,評価手法,最終結果について述べるとともに,提案手法の主な知見を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:09:52 GMT)
AutoOR: Scalably Post-training LLMs to Autoformalize Operations Research Problems [54.6]
本稿では,拡張性のある合成データ生成および強化学習パイプラインであるAutoORについて述べる。 AutoORは、標準最適化フォームから検証済みのトレーニングデータを生成し、RL後トレーニングの報奨信号としてソルバ実行フィードバックを使用する。我々は、AutoORのような手法がAIによる工業的意思決定を著しく加速できると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:24:54 GMT)
OASIS: On-Demand Hierarchical Event Memory for Streaming Video Reasoning [54.4]
本稿では,ストリーミングビデオ推論のための新しいフレームワークを提案する。 OASISはストリーミング履歴を階層的なイベントに整理し、制御されたリファインメント・ショート・コンテクスト推論として推論を行う。プラグ&プレイで、トレーニング不要で、ストリーミングMLLMのバックボーンに簡単に取り付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:22:05 GMT)
NaviFormer: A Deep Reinforcement Learning Transformer-like Model to Holistically Solve the Navigation Problem [53.7]
NaviFormerは、高レベル経路と低レベル軌道の両方を予測することによって、グローバルナビゲーション問題を解決する深層強化学習モデルである。結果は,各サブプロブレムの制約や難易度を理解することができるため,NaviFormerの競合精度を示す。計算速度が優れていることは、リアルタイムのミッションに適していることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 11:32:34 GMT)
SPS: Steering Probability Squeezing for Better Exploration in Reinforcement Learning for Large Language Models [52.0]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、推論指向モデルをトレーニングするための有望なパラダイムとして登場した。逆強化学習(IRL)で従来のRLをインターリーブする学習パラダイムを提案する。この結果から,RLとIRLの交互接続は,推論指向の大規模言語モデルの探索能力向上に有効な経路であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 13:49:47 GMT)
Alignment Imprint: Zero-Shot AI-Generated Text Detection via Provable Preference Discrepancy [51.9]
現代のLarge Language Models (LLMs) がアライメントされ、測定可能な分布インプリントが残されていることを示す。高エントロピー領域における不安定性を軽減するため、ログライクなアライメント・アライメント・プレフレパシー(LAPD)を導入する。 LAPDはアライメントインプリントに基づく標準化された情報重み統計である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:12:24 GMT)
EasyVideoR1: Easier RL for Video Understanding [51.8]
検証可能な報酬(RLVR)からの強化学習は,大規模言語モデルの推論能力向上に顕著な効果を示した。 EasyVideoR1は、ビデオ理解タスクで大きな視覚言語モデルをトレーニングするために特別に設計された、完全かつ効率的な強化学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:56:32 GMT)
Sample Complexity of Autoregressive Reasoning: Chain-of-Thought vs. End-to-End [48.8]
現代の大きな言語モデルはテキストを自動回帰的に生成し、トークンを一度に1つ生成する。このようなシステムの学習性を研究するため、Joshiらは次世代発電機のためのPAC学習フレームワークを導入した。 2つの質問に対して、サンプルの複雑性が$Tでどのようにスケールするかの分類を明らかにすることで、ほぼ完全な答えを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 18:57:54 GMT)
Self-Distilled Reinforcement Learning for Co-Evolving Agentic Recommender Systems [47.4]
大規模言語モデルを用いたエージェント推薦システム(ARS)は、推奨エージェントとユーザエージェントとのマルチターンインタラクションとしてレコメンデーションを再構成する。既存のARSは主にリフレクションスタイルのパラダイムで最適化されており、過去のインタラクショントラジェクトリはテキストメモリとして格納される。エージェントレコメンデータシステムの共進化のための自己蒸留型強化学習フレームワークであるCoARSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:20:33 GMT)
TowerDataset: A Heterogeneous Benchmark for Transmission Corridor Segmentation with a Global-Local Fusion Framework [46.5]
TowerDatasetは伝送補正セグメンテーションのための異種ベンチマークである。長い回廊の幅を保ち、きめ細かい22クラスの分類を定義し、標準化された分割と評価プロトコルを提供している。さらに,全シーン情報と局部情報情報を保存・融合するグローバル・ローカル・フュージョン・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 05:40:57 GMT)
D-Prism: Differentiable Primitives for Structured Dynamic Modeling [46.2]
D-Prismは、微分可能なプリミティブを動的ドメインに拡張することで、高忠実な構造化された動的モデリングを実現する最初のフレームワークである。プリミティブな動きを制御するための変形ネットワークを導入し、物体の動きを正確に一致させる。実験により,本手法は構造的動的モデリングに優れ,構造的幾何と高精度な運動追跡の両方を提供することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:39:47 GMT)
MobileAgeNet: Lightweight Facial Age Estimation for Mobile Deployment [45.6]
MobileAgeNetはUTKFaceのホールドアウトテストセットで4.65年のMAEを達成する軽量な年齢回帰フレームワークである。トレーニング済みのMobileNetV3-Largeバックボーンとコンパクトなレグレッションヘッドを組み合わせて構築されており、モバイルデバイス上でリアルタイムの予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:37:23 GMT)
LIVE: Leveraging Image Manipulation Priors for Instruction-based Video Editing [45.1]
我々は,大規模で高品質な画像編集データをビデオデータセットとともに活用し,編集能力を増強する共同トレーニングフレームワークであるLIVEを提案する。フレームワイドなトークンノイズ戦略を導入し、特定のフレームの潜伏を推論トークンとして扱い、大規模な事前学習ビデオ生成モデルを活用して、妥当な時間変換を生成する。画像編集に多いが、既存のビデオデータセットでは不十分な60以上の課題を含む総合的な評価ベンチマークをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:09:01 GMT)
x1: Learning to Think Adaptively Across Languages and Cultures [44.6]
我々はx1を紹介した。x1は、インスタンス毎に有利な言語で適応的に推論できる推論モデルである。本実験は,多言語数学的推論と文化的基礎的課題にまたがる適応的多言語推論の利点を実証する。本研究は,言語選択を推論の機能的構成要素として確立し,より汎用的でグローバルな推論モデルの構築に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:50:51 GMT)
Towards Fully Parameter-Free Stochastic Optimization: Grid Search with Self-Bounding Analysis [44.3]
検索不要の最適化は、根底にある問題パラメータに対応するアルゴリズムを設計することを目的としている。そこで我々は,新しい自己バウンディング分析手法により,ScGraspという強力な汎用グリッド検索フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:32:57 GMT)
Freshness-Aware Prioritized Experience Replay for LLM/VLM Reinforcement Learning [43.6]
強化学習(RL)は、学習後の大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)において驚くべき成功を収めた。これらの方法は、単一の勾配更新後に収集された全ての軌道を破棄し、結果としてサンプル効率が低下する。本稿では, PER に基づく優先度を乗算指数年齢減衰で増大させることにより, この優先度の安定化問題に対処する Freshness-Aware PER を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:51:29 GMT)
DOSE: Data Selection for Multi-Modal LLMs via Off-the-Shelf Models [43.1]
目標データを見たことのない市販の事前訓練モデルを用いて,タスク固有のトレーニングを伴わずに,より大規模で強力なマルチモーダルモデルのトレーニングサンプルを選択することができるかを検討する。共同品質アライメント分布を構築し, 適応重み付きサンプリングを適用して, 長期の多様性を維持しつつ, 情報的サンプルを選択する。このアプローチはデータの多様性を高め、DOSEでフィルタされたデータでトレーニングされたモデルが、標準のVQAおよび数学ベンチマークでトレーニングされたデータセットでトレーニングされたモデルと一致するか、あるいは超えるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 12:41:06 GMT)
Instant Colorization of Gaussian Splats [42.0]
この研究は、2D画像情報をガウススプラッターの既存のシーンに効率的にマッピングすることに焦点を当てている。この"Opposite"方向は、シーンライティングやスタイリングから3Dセマンティックセグメンテーションまで、幅広いアプリケーションを可能にする。本研究では,シーンライティング,特徴強調,3次元セグメンテーションへのアプローチを実証し,降下に基づくベースラインに比べて最大で1桁のスピードアップを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 21:56:52 GMT)
Complementing Self-Consistency with Cross-Model Disagreement for Uncertainty Quantification [41.0]
大規模言語モデル(LLM)は、しばしば自信を持って不正確な応答を生成する。 AU(aleatoric uncertainty)を推定するための自己整合性は、モデルが過信されているときに崩壊する。 AUが低い場合, モデル間のセマンティックな不一致が, 正確な解に対して高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 19:00:27 GMT)
Multi-stage Planning for Multi-target Surveillance using Aircrafts Equipped with Synthetic Aperture Radars Aware of Target Visibility [40.9]
本稿では,合成開口レーダ(SAR)搭載航空機の軌道生成システムについて述べる。深部強化学習で訓練された新しいニューラルネットワークを用いて、3次元地形に応じて目標視認性を最大化するストレート飛行セグメントを予測する。このシステムは,3次元地形と目標視認性,リアルタイム性能を意識した高品質なマルチターゲットSAR画像取得を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 11:04:25 GMT)
EmergentBridge: Improving Zero-Shot Cross-Modal Transfer in Unified Multimodal Embedding Models [39.6]
実際のデプロイメントでは、モダリティペアの小さなサブセットに対してのみ、監視が利用可能である。埋め込みレベルのブリッジフレームワークである textbfEmergentBridge を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:23:22 GMT)
Step-GRPO: Internalizing Dynamic Early Exit for Efficient Reasoning [39.1]
Step-GRPOはモデルに直接動的初期出力機能を内部化する。本手法はバニラモデルと比較してトークン消費量を32.0%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:48:53 GMT)
Local Inconsistency Resolution: The Interplay between Attention and Control in Probabilistic Models [38.9]
確率依存グラフ(PDG)に基づく局所不整合分解能(LIR) 本稿では,予測最大化(EM)アルゴリズム,信念の伝播,敵対的トレーニング,GAN,GFlowNetsなど,文学における重要なアルゴリズムの統一と一般化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:32:19 GMT)
BIASEDTALES-ML: A Multilingual Dataset for Analyzing Narrative Attribute Distributions in LLM-Generated Stories [38.4]
BiasedTales-MLは8つの類型的および文化的に多様な言語で生成される約35万の児童話からなる大規模並列コーパスである。分析の結果,ナラティブ生成パターンの言語間差異は顕著であり,英語で観察される分布が他の言語と類似した特徴を示すとは限らないことが示唆された。これらの知見は、多言語環境下での社会的基盤の物語生成を特徴付けるための英語中心評価の限界を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:39:15 GMT)
LAGS: Low-Altitude Gaussian Splatting with Groupwise Heterogeneous Graph Learning [37.9]
低高度ガウススプラッティング(LAGS)は、分散ドローンからの空中画像を集約することで3Dシーンの再構築を容易にする。 LAGS資源割り当てのためのグループワイドヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(GW-HGNN)を提案する。実世界のLAGSデータセットの実験では、GW-HGNNがキーレンダリングメトリクス全体で最先端のベンチマークを大幅に上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:41:50 GMT)
Comparison Drives Preference: Reference-Aware Modeling for AI-Generated Video Quality Assessment [36.9]
既存のAIGC-VQA手法は,個々の映像を独立して分析することにより,視覚的品質を推定する。本研究では,映像間の観点からAIGC-VQAを再検討し,参照認識評価問題として定式化する。本稿では,クエリ中心参照グラフを用いて意味的関連サンプルを整理し,グラフ誘導差分集計を行うRefVQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:21:53 GMT)
GRAIL: Autonomous Concept Grounding for Neuro-Symbolic Reinforcement Learning [36.4]
GRAILは環境相互作用を通じて概念を自律的に基礎付けるフレームワークである。粗末な報酬信号と、未決定環境において一般的な概念的ミスアライメントの両方に対処する。 GRAILはエージェントと手作りのコンセプトを簡易な設定でマッチングし、報酬とハイレベルなゴール完了の間の情報的トレードオフを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:41:59 GMT)
Self-Reasoning Agentic Framework for Narrative Product Grid-Collage Generation [36.3]
商品グリッドコラージュ生成のための自己推論型エージェントフレームワークを提案する。私たちのフレームワークは、審美的品質、物語の豊かさ、視覚的コヒーレンスを継続的に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 10:40:31 GMT)
Can We Build Scene Graphs, Not Classify Them? FlowSG: Progressive Image-Conditioned Scene Graph Generation with Flow Matching [35.4]
SGG(Scene Graph Generation)は、オブジェクトの局所化と視覚的関係推論を、ボックスと主観的述語オブジェクトのトリプルを予測することによって統合する。本稿では,SGGをハイブリッド離散連続状態における連続時間輸送として再放送するFlowSGを提案する。クローズドボキャブラリプロトコルとオープンボキャブラリプロトコルによるVGとPSGの実験は、述語R/mRとグラフレベルのメトリクスにおいて一貫した利得を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:48:43 GMT)
Dynamic Emotion and Personality Profiling for Multimodal Deception Detection [35.3]
実験の結果,Rel-DDEPは既存の最先端のベースラインモデルよりも3つのタスクで大幅に優れていた。騙し検出のF1スコアは2.53%、感情検出のスコアは2.66%、性格検出のスコアは9.30%上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:38:36 GMT)
Better with Less: Tackling Heterogeneous Multi-Modal Image Joint Pretraining via Conditioned and Degraded Masked Autoencoder [34.7]
高分解能光合成開口レーダ(SAR)プレトレーニングは、単一ソース表現を相互に強化するために、モダリティの相乗効果を求める。我々は、アライメントの少ないテキスト・ベッター・シナジーの先駆者であるCoDe-MAEを提案する。 CoDe-MAEは、表現の劣化を防ぎ、多様な単一および双方向の下流タスクにまたがる新しい最先端のパフォーマンスを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 10:23:00 GMT)
ScenarioControl: Vision-Language Controllable Vectorized Latent Scenario Generation [33.6]
テキストプロンプトや入力イメージが与えられたScenario-Controlは、多様なリアルな3Dシナリオのロールアウトを合成する。道路構造と動的エージェントを共同で表現したベクトル化潜在空間のシーンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 21:00:26 GMT)
Channel-Level Semantic Perturbations: Unlearnable Examples for Diverse Training Paradigms [33.5]
未知の例(UE)は、非意味的ノイズに過度に適合するモデルを誘導し、セマンティック抽出能力を弱める。本稿では,意味論的に有効な部分空間に生成過程を限定する階層的偽造戦略であるShallow Semantic Camouflage(SSC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 11:00:56 GMT)
TeMuDance: Contrastive Alignment-Based Textual Control for Music-Driven Dance Generation [33.0]
TeMuDanceは、音楽条件のダンス生成のためのテキストベースの制御を可能にするフレームワークである。動作を共有セマンティックアンカーとして使用して、相容れない音楽ダンスとテキストモーションデータセットをアライメントする。既存の手法に対するテキスト条件制御を大幅に改善しながら、競争力のあるダンス品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:24:57 GMT)
DVAR: Adversarial Multi-Agent Debate for Video Authenticity Detection [32.9]
本稿では,ビデオ検出を構造化されたマルチエージェント法定推論プロセスとして再構成する学習自由フレームワークを提案する。我々はオッカムの『ラザー』を用いて説明コストを定義し、各推論経路の「論理的負担」を定量化する。我々は、生成境界と障害モードに関する高レベルな推論を提供する動的知識リポジトリであるGenVideoKBを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 13:22:42 GMT)
LongBench: Evaluating Robotic Manipulation Policies on Real-World Long-Horizon Tasks [32.2]
LongBenchは、ロングホライゾン操作を評価するための実世界のベンチマークである。 1000以上の現実世界のエピソードで構成され、コンテキスト非依存(完全に観察可能)とコンテキスト依存(あいまいさ駆動)の2つの補完的な体制をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:25:30 GMT)
The Consensus Trap: Rescuing Multi-Agent LLMs from Adversarial Majorities via Token-Level Collaboration [32.2]
崩壊したエージェントが局所的な多数派を形成すると、応答レベルアグリゲーションが崩壊する。本稿では, エージェントが共有自己回帰文脈内で連続的に生成をインターリーブするToken-Level Round-Robin(RR)コラボレーションを提案する。我々は、RRがこの臨界しきい値を超え、堅牢な精度を維持していることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:31:37 GMT)
SinkRouter: Sink-Aware Routing for Efficient Long-Context Decoding in Large Language and Multimodal Models [30.2]
本研究では,アテンションシンク現象が,トレーニング中に構築された安定かつ到達可能で,誤差制御可能な固定点に対応することを示す。 Sinkは、シンク信号とスキップを検知し、そうでなければニアゼロ出力を生成する訓練不要な選択的ルーティングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:23:22 GMT)
A Mechanism Study of Delayed Loss Spikes in Batch-Normalized Linear Models [28.9]
神経ネットワークトレーニングでは遅延損失スパイクが報告されている。既存の理論は主に、過度に大きな固定学習率によって引き起こされた初期の非単調な振る舞いを説明する。正規化は、有効学習率を徐々に増加させることで不安定を遅らせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:42:05 GMT)
SeekerGym: A Benchmark for Reliable Information Seeking [27.6]
検索された情報のギャップは、与えられた情報が正確で関連性があるとしても、ユーザーを誤解させるバイアスを残すことができる。本稿では,AIエージェントが取得した情報の完全性を評価するためのベンチマークであるSeekerGymを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:33:58 GMT)
Towards Universal Skeleton-Based Action Recognition [26.4]
本研究は,開語彙を用いたヘテロジニアス骨格に基づく行動認識の問題を研究する。本稿では, 骨格の統一表現, 骨格の移動エンコーダ, 多粒な動きテキストアライメントの3つの重要な構成要素からなるトランスフォーマーモデルを提案する。ヘテロジニアス骨格データを用いた一般的なベンチマーク実験では,提案手法の有効性と性能が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:50:46 GMT)
Marrying Text-to-Motion Generation with Skeleton-Based Action Recognition [26.4]
本研究は, 動作理解と生成の両方に骨格座標を応用して, 統合された動作認識と運動生成について検討する。本稿では,コーディネートに基づく自己回帰運動拡散(CoAMD)を提案する。本モデルは,骨格に基づく行動認識,テキスト・ツー・モーション生成,テキスト・モーション検索,モーション編集など,4つの重要なタスクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:58:50 GMT)
Neural Network-Based Adaptive Event-Triggered Control for Dual-Arm Unmanned Aerial Manipulator Systems [24.2]
本稿では,デュアルアーム無人航空機マニピュレータシステム(DAUAM)の制御問題について検討する。デュアルアームとマルチロータプラットフォーム間の強い結合は、非モデル化された力学と外乱と共に、安定かつ正確な操作に重大な課題をもたらす。これらの問題に対処するために,ニューラルネットワークに基づく近似を用いた適応型イベントトリガー制御方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:03:48 GMT)
In-Context Learning Under Regime Change [23.9]
非定常配列は自然に制御、予測、意思決定に現れる。我々は、これをコンテキスト内変化点検出問題として定式化し、この問題を解決するトランスフォーマーモデルの存在を正式に確立する。本稿では,感染予測やFOMC(Federal Open Market Committee, FOMC)の発表に伴う金融ボラティリティ予測において, 変更点知識の符号化と導入によって, 事前にトレーニングした基盤モデルの現実的な性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 13:23:50 GMT)
TSM-Pose: Topology-Aware Learning with Semantic Mamba for Category-Level Object Pose Estimation [23.9]
カテゴリーレベルのオブジェクトポーズ推定は、具体的インテリジェンスの基本である。 TextbfSemantic textbfMamba for Category-Level textbfPose Estimation framework (TSM-Pose) textbfTopology-Aware Learning with textbfSemantic textbfMamba for Category-Level textbfPose Estimation framework (TSM-Pose)
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 10:27:38 GMT)
mEOL: Training-Free Instruction-Guided Multimodal Embedder for Vector Graphics and Image Retrieval [23.4]
トレーニング不要,命令誘導型マルチモーダル埋め込みフレームワークを提案する。我々は,モダリティ特異的な指示と構造的手がかりによって埋め込みの方向を制御する。 VGBenchの再使用により,最初のテキスト間SVG検索ベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:23:05 GMT)
Adaptive Forensic Feature Refinement via Intrinsic Importance Perception [23.3]
合成画像検出が直面する主な課題は、未知の発生源への分配一般化である。視覚基礎モデル(VFM)は、大規模画像テキストアライメント事前学習により、リッチな視覚的先行情報を取得する。本研究は,本質的な重要性認識を中心としたSIDフレームワークであるI2Pを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:07:53 GMT)
LFRAG: Layout-oriented Fine-grained Retrieval-Augmented Generation on Multimodal Document Understanding [23.2]
本稿では,ページレベルからブロックレベルまで多モードRAGを進化させる新しいフレームワークLFRAGを提案する。ブロックレベルの遅延検索により、LFRAGは正確なクエリコンテンツアライメントを可能にし、ダウンストリーム生成のための無関係なコンテンツを削減する。 LFDocQAの実験では、LFRAGは検索タスクにおける最先端のパフォーマンスを達成し、解答精度が7.20%向上し、生成タスクにおけるトークン消費が73.07%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 05:04:49 GMT)
SafeDream: Safety World Model for Proactive Early Jailbreak Detection [23.1]
マルチターンジェイルブレイク攻撃は、一見無害な会話のターンにLSMの安全性を徐々に損なう。 LLMの重みを変更することなく外部モジュールとして動作する軽量なワールドモデルベースフレームワークであるSAFEDREAMを提案する。 3つのマルチターンジェイルブレイクベンチマークでは、SAFEDREAMは全てのベンチマーク(1.06-1.20はコンプライアンス前)で最高の検出を達成し、競合する偽陽性率を維持し、検出品質のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:31:33 GMT)
No One Fits All: From Fixed Prompting to Learned Routing in Multilingual LLMs [22.4]
異なるリソースレベルと4つのベンチマークを持つ10言語にわたるプロンプト戦略を評価する。各インスタンスにネイティブまたは翻訳ベースのプロンプトが最適かどうかを予測する軽量な分類器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:40:51 GMT)
Adaptive receptive field-based spatial-frequency feature reconstruction network for few-shot fine-grained image classification [22.4]
適応型受容場に基づく空間周波数特徴再構成ネットワーク(ARF-SFR-Net)を提案する。 ARF-SFR-Netは、スクラッチからエンドツーエンドトレーニングのための所定のエピソードトレーニング機構に容易に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:40:08 GMT)
FlowRefiner: Flow Matching-Based Iterative Refinement for 3D Turbulent Flow Simulation [22.2]
FlowRefinerは3次元乱流シミュレーションのためのフローマッチングに基づく反復精製フレームワークである。提案手法は, 科学的モデリングにおける反復的改良問題に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 21:17:00 GMT)
ODUTQA-MDC: A Task for Open-Domain Underspecified Tabular QA with Multi-turn Dialogue-based Clarification [21.8]
本稿では、ODUTQA-MDCタスクと、それに取り組むための最初の包括的なベンチマークを紹介する。本ベンチマークは,(1)209のテーブルと25,105のQAペアを備えた大規模ODUTQAデータセット,(2)詳細な評価のためのきめ細かいラベル付けスキーム,(3)ユーザのフィードバックをシミュレートする動的明確化インターフェースを含む。また,あいまいさの検出,対話による明確化,回答の精査に優れたマルチエージェントフレームワークMAIC-TQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:22:44 GMT)
TensorHub: Rethinking AI Model Hub with Tensor-Centric Compression [21.5]
現代のAIモデルは、サイズと冗長性において急速に成長しており、モデルハブにおけるストレージと分散の大きな課題につながっている。本稿では,テンソル中心のシステムであるHubHubについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 18:40:29 GMT)
ProtoCycle: Reflective Tool-Augmented Planning for Text-Guided Protein Design [20.5]
ProtoCycleはタンパク質設計のためのエージェントフレームワークである。マルチラウンドでフィードバック駆動の意思決定サイクルを駆動します。競争力のある折りたたみ性を維持しながら、強力な言語アライメントを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:09:10 GMT)
Bias-constrained multimodal intelligence for equitable and reliable clinical AI [20.4]
BiasCareVLはバイアス対応のマルチモーダル学習フレームワークで、モデル設計に直接バイアス制御を導入する。視覚的質問応答、疾患分類、セグメンテーション、レポート生成など様々な臨床タスクをサポートする。 20の最先端の手法を一貫して上回り、臨床的に困難なシナリオで顕著な成果を上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:23:34 GMT)
BasketHAR: A Multimodal Dataset for Human Activity Recognition and Sport Analysis in Basketball Training Scenarios [20.3]
BasketHARは、バスケットボールのトレーニングに適した新しいHARデータセットである。これには慣性測定装置(加速度計とジャイロスコープ)、角速度、磁場、心拍数、皮膚温度、同期ビデオ記録からの包括的な動きデータが含まれる。バスケットボールのトレーニングセッションの分析や,パフォーマンスレポートの生成において,その可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:51:22 GMT)
MNAFT: modality neuron-aware fine-tuning of multimodal large language models for image translation [19.7]
MLLM(Multimodal large language model)は印象的な機能を示しているが、画像内の微細なテキスト情報を効果的に捉えるのに苦労することが多い。既存の手法は、主に命令の微調整、事前訓練された知識のリスクパラメータ冗長性に依存し、一般化性能を妨げている。 MNAFTは,MLLM内の個々のニューロンの役割を活かし,画像翻訳の高度化を図る手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:54:20 GMT)
Inductive Convolution Nuclear Norm Minimization for Tensor Completion with Arbitrary Sampling [19.6]
畳み込み核ノルム最小化(CNNM)は、任意のサンプリング(TCAS)によってテクステンソル完備化の問題に対処する。有望な性能にもかかわらず、CNNMの最適化手順ではSingular Value Decomposition (SVD) を複数回実行する必要がある。 Inductive Convolution Nuclear Norm Minimization (ICNNM) と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:05:23 GMT)
Beyond Word Boundaries: A Hebrew Coreference Benchmark and an Evaluation Protocol for Morphologically Complex Text [19.5]
Em KibutzRは、現代ヘブライ語のための最初の包括的CRデータセットであり、複雑な単語とプロノミナル・クリケットに富んだMRLである。実験の結果,現代LLMは英語よりもヘブライ語の方が格段に優れており,原文では性能が劣化していることがわかった。我々は,ヘブライ語コア参照解決のための新しいベンチマークとセグメンテーション対応評価プロトコルを提供し,他のMRLの今後の研究について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 18:49:48 GMT)
When W4A4 Breaks Camouflaged Object Detection: Token-Group Dual-Constraint Activation Quantization [18.9]
我々はCOD-TDQ(CODを意識したToken-group Dual-Constraint activation Quantization法)を紹介する。 COD-TDQは、再学習せずに、最先端の量子化法よりも0.12以上高いスコアを一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:05:20 GMT)
SIF: Semantically In-Distribution Fingerprints for Large Vision-Language Models [18.8]
既存のオーナシップ検証方法は、意味的に異常なクエリや、指紋としてのアウト・オブ・ディストリビューション応答に依存している。 SIF(Semantically In-Distribution Fingerprints)は,パラメータ修正を必要としない非侵襲的オーナシップ検証フレームワークである。 SIFは強力なステルス性と堅牢性を達成し、LVLM著作権保護のための実用的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:52:42 GMT)
Abstain-R1: Calibrated Abstention and Post-Refusal Clarification via Verifiable RL [18.5]
明確な意味を持つが、与えられた情報から確実に解決できないクエリについて検討する。提案するRLVR報酬は,要求できないクエリに対して,明示的な棄却と意味論的に整合した事後明確化を報奨する。この報酬を用いて、3BモデルであるAbstain-R1をトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:21:40 GMT)
A Community-Based Approach for Stance Distribution and Argument Organization [18.4]
コミュニティベースの議論組織に対する教師なしグラフベースのアプローチを提案する。次に、同種および異種視点分布を明らかにする議論コミュニティを特定するために、コミュニティ検出を用いる。提案手法では, 学習データを必要としないため, 議論間の曖昧な関係を保ちながら, 効果的に数百の記事を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 05:58:35 GMT)
DART: Mitigating Harm Drift in Difference-Aware LLMs via Distill-Audit-Repair Training [18.2]
安全のために調整された大きな言語モデル(LLM)は、しばしば人口統計の違いを認めない。このアイデンティティ・ブラインドネスは、誤った応答、不必要な拒絶、あるいは一般的な"equal-treatment"デフォルトをもたらす。 DART(Distill-Audit-Repair Training)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 05:28:53 GMT)
Configuration Over Selection: Hyperparameter Sensitivity Exceeds Model Differences in Open-Source LLMs for RTL Generation [17.6]
この研究は、どのモデルが選択されたかよりも、LLMをどのように構成するかが重要であることを示している。 VerilogEval と RTLLM 上での26個のオープンソース LLM のベンチマークとループ内合成評価
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 18:28:39 GMT)
DO-Bench: An Attributable Benchmark for Diagnosing Object Hallucination in Vision-Language Models [17.6]
オブジェクトレベルの幻覚は、視覚言語モデルにとって依然として中心的な信頼性の課題である。構造的介入によりソースを分離する制御診断ベンチマークであるDO-Benchを紹介する。対象幻覚は,集合的精度を超える不均一な機構に依存した障害パターンを反映していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:54:02 GMT)
CATP: Confidence-Aware Token Pruning for Camouflaged Object Detection [17.5]
カモフラージ対象検出(COD)に適した階層的信頼度対応トークン抽出フレームワーク(CATP)を提案する。我々のアプローチは階層的に背景と物体の両方から容易に識別可能なトークンを識別・破棄し、重要な境界トークンに計算を集中させる。プルーニングからの情報損失を補うために、プルーニングトークンからのコンテキスト知識をリッチな特徴に集約するデュアルパス特徴補償機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:03:18 GMT)
PRISM: Probing Reasoning, Instruction, and Source Memory in LLM Hallucinations [17.4]
PRISMは、大規模言語モデル(LLM)における幻覚のベンチマークである幻覚は、知識の欠如、知識の誤り、推論の誤り、命令追従の誤りの4つの次元に分かれ、世代(記憶、命令、推論)の3段階に根ざしている。 PRISMは65タスクにわたる9,448のインスタンスを含み、きめ細かいステージ認識診断評価をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:40:18 GMT)
TimeRFT: Stimulating Generalizable Time Series Forecasting for TSFMs via Reinforcement Finetuning [17.1]
時系列基礎モデル(TSFM)は、大規模事前学習による時系列予測における一般化とデータ効率を向上する。本稿では,TSFM下流適応のための時系列強化ファインタニング(TimeRFT)パラダイムについて紹介する。大規模な実験では、TimeRFTは様々な実世界の予測タスクやデータ体制のトレーニングにおいて、SFTベースの適応手法を一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:22:26 GMT)
HarmChip: Evaluating Hardware Security Centric LLM Safety via Jailbreak Benchmarking [17.0]
大規模言語モデル(LLM)を電子設計自動化(EDA)に統合することで、RTL生成、検証、設計最適化のための強力な機能を導入している。この領域における悪意あるLCM出力は、ハードウェアトロイの木馬挿入、サイドチャネルリーク、知的財産盗難などのハードウェアレベルの脅威を引き起こす。我々は、ハードウェアセキュリティにおけるジェイルブレイクの感受性を評価するために、HarmChipベンチマークを提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 18:09:37 GMT)
MeasHalu: Mitigation of Scientific Measurement Hallucinations for Large Language Models with Enhanced Reasoning [16.9]
MeasHaluは、科学的測定幻覚を緩和するためのフレームワークである。 MeasHaluは幻覚率を大幅に削減し、MeasEvalベンチマークの全体的な精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:26:52 GMT)
How Tokenization Limits Phonological Knowledge Representation in Language Models and How to Improve Them [16.8]
サブワードベースのトークン化は局所的およびグローバルな音韻的特徴の符号化を系統的に弱めることを示す。言語モデルに音韻的認識を注入する軽量なIPAに基づく微調整法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 18:40:56 GMT)
AutoPKG: An Automated Framework for Dynamic E-commerce Product-Attribute Knowledge Graph Construction [16.7]
マルチモーダル製品コンテンツから製品属性知識グラフを自動的に構築するフレームワークであるAutoPKGを提案する。 AutoPKGは、オンデマンドで製品タイプとタイプ固有の属性キーを誘導し、テキストとイメージから属性値を抽出し、集中型決定エージェントを通じて更新を統合する。提案手法は, エッジレベルの高精度F1を0.152改良し, 属性抽出の精度を0.208とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 10:19:10 GMT)
Multimodal Fusion of Histopathology Images and Electronic Health Records for Early Breast Cancer Diagnosis [15.7]
本稿では, パッチレベルの病理組織学的特徴を構造化された臨床データと統合する体系的枠組みを提案する。単相画像モデル(単純なCNNベースラインと転送学習を備えたResNet-18)と中間融合モデル(XGBoostと多層パーセプトロン)を訓練し評価する。以上の結果から,マルチモーダル統合は,予測性能と臨床透明性の両方において有意義な改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 19:46:34 GMT)
ClimAgent: LLM as Agents for Autonomous Open-ended Climate Science Analysis [15.6]
ClimAgentは、多様な気候サブフィールドにまたがる幅広い研究課題を実行するために設計されたフレームワークである。統一ツール利用環境と厳密な推論プロトコルを統合することで、ClimAgentは単純な検索を超越してエンドツーエンドのモデリングと分析を行う。 ClimAgent は最先端のベースラインを著しく上回り、ソリューションの厳密さと実用性において、元の LLM ソリューションよりも 40.21% 改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:10:21 GMT)
When Choices Become Risks: Safety Failures of Large Language Models under Multiple-Choice Constraints [15.5]
大規模言語モデル(LLM)における安全性のアライメントは、主にオープン・エンド・ジェネレーションの下で評価される。強制選択の制約が政策違反の反応を急激に増加させることを示す。その結果,現在の安全評価は構造化タスク設定のリスクを著しく過小評価していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:49:11 GMT)
Rule-VLN: Bridging Perception and Compliance via Semantic Reasoning and Geometric Rectification [15.5]
Rule-VLNはルールに準拠したナビゲーションのための最初の大規模都市ベンチマークである。 SNRMは、訓練済みのエージェントに安全意識を持たせるために設計された、普遍的なゼロショットモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 13:41:46 GMT)
Scalable Quantum Error Mitigation with Physically Informed Graph Neural Networks [15.4]
QEM(Quantum error mitigation)は、ノイズの多い量子デバイス上で信頼性の高い可観測物を推定するための実用的な経路を提供する。物理情報をモデル表現に組み込んだグラフ強化緩和(GEM)フレームワークを構築した。我々は,GEMがCDRに匹敵する精度のレベルを提供すると同時に,平均絶対誤差を低くし,より大規模なシステムへのゼロショット転送の安定性を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:04:54 GMT)
StomaD2: An All-in-One System for Intelligent Stomatal Phenotype Analysis via Diffusion-Based Restoration Detection Network [15.3]
非侵襲的修復検出統合フレームワークであるStomaD2は、正確で高速な気腫性表現型を実現するために開発された。このフレームワークは、劣化した画像を復元するための拡散ベースの復元モジュールと、ストマタの小さく、密度が高く、散らばった特性に合わせて特別に回転した物体検出ネットワークを備えている。 StomaD2の結果は、その強力な一般化性と、大規模な表現型化、植物生理学分析、精密農業への応用の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:33:03 GMT)
Prune, Interpret, Evaluate: A Cross-Layer Transcoder-Native Framework for Efficient Circuit Discovery via Feature Attribution [15.1]
我々は,最初のCLTネイティブなエンドツーエンドフレームワークであるPIEを導入し,Pruning,Automatic Interpretation,そして解釈評価を行った。 FAPファミリーは、50ドル、100ドル、200ドル、400ドル、800ドル、FAP、FAP-Synergy、Activation-Magnitude、ACDCスタイルのプルーニングで、常に最高または最良に近いフィリティを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:48:11 GMT)
Test-Time Adaptation for EEG Foundation Models: A Systematic Study under Real-World Distribution Shifts [15.0]
テスト時適応(TTA)は、ソースデータにアクセスすることなく、推論中にラベルなしのターゲットデータに適応できるようにすることで、有望なソリューションを提供する。本稿では,脳波基礎モデル上でのテスト時間適応手法を評価するためのベンチマークであるNeuroAdapt-Benchを紹介する。以上の結果から, 標準TTA法では不整合ゲインが得られ, 性能が低下する傾向がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:23:25 GMT)
Gleaner: A Semantically-Rich and Efficient Online Sampler for Microservice Diagnostics [14.8]
State-of-the-the-art tail-based samplersは、グラフとしてモデリングすることで、完全な(あるいはログに富んだ)トレースを分析する。私たちは、このトレードオフを破るオンラインのテールサンプリングフレームワークであるGleanerを提案します。 Gleaner氏は各トレースを,ログセマンティクスを付加した“最先端のバグ”として表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:43:17 GMT)
PAPUS: Pauli-Space-Based Multiclass Quantum Classification [14.6]
PAPUSは、パウリ空間におけるペア適応量子分類のためのフレームワークである。 PAPUSは、局所ノイズレスシミュレーションとIonQノイズシミュレータの両方において90%以上の分類精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:00:41 GMT)
Time-Division Multiplexing Actuation in Tendon-Driven Arms: Lightweight Design and Fault Tolerance [14.4]
TDMA(Time-Division Multiplexing Actuation)は、腱駆動ロボットのための実用的アプローチである。 MuxArmは2.17kgの自己重量を実現し、アクチュエータ駆動能力は10kgまでサポートし、エンドエフェクターの精度を最大1%まで維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:27:45 GMT)
Beyond Static Benchmarks: Synthesizing Harmful Content via Persona-based Simulation for Robust Evaluation [14.4]
本稿では,ペルソナ誘導型大規模言語モデル(LLM)エージェントを利用した有害コンテンツを合成するフレームワークを提案する。本手法は,2次元ユーザペルソナを,人口統計的アイデンティティとトピック的関心を状況的有害な戦略と統合することによって構築する。ヒトとLDMをベースとした評価により,本フレームワークは高い有害発生率を達成できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:58:02 GMT)
Please refuse to answer me! Mitigating Over-Refusal in Large Language Models via Adaptive Contrastive Decoding [14.1]
安全性に整合した大言語モデル(LLM)は、過度に拒否される問題のために、無害なクエリに対する拒否応答を生成することが多い。オーバーリファインを緩和する既存の方法は、悪意のあるクエリに対して高いリファイン比を維持しながら、無害なクエリに対して低リファイン比を維持することはできない。我々は,LLMの安全性を維持しつつ,過度な拒絶を軽減し,トレーニング不要でモデルに依存しないアプローチであるAdaptive Contrastive Decoding (AdaCD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:18:28 GMT)
UGD: An Unsupervised Geometric Distance for Evaluating Real-world Noisy Point Cloud Denoising [13.8]
ポイントクラウドは、現実世界のポイントクラウドアプリケーションにおいて、基本的で決定的な課題である。既存のポイントクラウド復調手法の定量的評価指標を教師付き方式で実装する。本稿では,実世界のノイズの多い点雲をデノナイズするための,単純で効果的な教師なし幾何距離(UGD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 12:09:29 GMT)
If Only My CGM Could Speak: A Privacy-Preserving Agent for Question Answering over Continuous Glucose Data [13.7]
CGM-Agentは個人のグルコースデータに対する質問応答のためのプライバシー保護フレームワークである。上位モデルでは、合成クエリで94%の精度、曖昧な実世界のクエリで88%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:18:58 GMT)
Leveraging VR Robot Games to Facilitate Data Collection for Embodied Intelligence Tasks [13.7]
プロシージャシーン生成,VRベースのヒューマノイドロボット制御,自動タスク評価,トラジェクトリロギングを組み合わせた,Unityに基づくゲーミフィケーションデータ収集フレームワークを提案する。提案フレームワークは,ゲーム指向の仮想環境が,エボダイドデータ収集の効率的かつ効率的なソリューションであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:26:48 GMT)
Continuous Limits of Coupled Flows in Representation Learning [13.7]
局所的な相互作用によって駆動される分散アルゴリズムは、グローバルエラー信号の基本的な代替手段を提供する。我々は、分散学習を緩やかな力学系として形式化し、このギャップを埋める。我々のフレームワークは、離散アルゴリズムを連続解析でブリッジし、分散表現学習のための公式な理論ベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:19:54 GMT)
Conditional Evidence Reconstruction and Decomposition for Interpretable Multimodal Diagnosis [13.7]
Conditional Evidence Reconstruction and Decomposition (CERD) は不完全モダリティを伴う多モーダル診断の枠組みである。 CERDはまず、各被験者の観察された入力に条件づけられたモダリティの表現を再構成し、診断証拠を共有モダリティの相関とモダリティ固有の手がかりに分解する。アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)の実験は、CERDが不完全なモダリティ設定下での競争ベースラインよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:28:30 GMT)
Learning to Trade Like an Expert: Cognitive Fine-Tuning for Stable Financial Reasoning in Language Models [13.4]
近年の大規模言語モデル(LLM)の自律的取引代理店としての展開は、金融決定能力が特定の市場パターンを超えて一般化するかどうかという疑問を提起している。本稿では,このようなモデルをトレーニングし,評価するための構造化フレームワークを提案する。そのアプローチの中心は,古典的な教科書や歴史市場から派生した,キュレートされた多点質問(MCQ)データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:24:41 GMT)
TORAI: Multi-source Root Cause Analysis for Blind Spots in Microservice Service Call Graph [13.4]
Blackboxサービスには、コンパイルされたソフトウェアやサポートされていないサービスなどのトレースが含まれる。盲点が存在する場合、既存のマルチソースRCA手法の性能に影響を及ぼす可能性がある。本稿では,サービスコールグラフに頼ることなく,詳細な根本原因を効果的に特定する,新しい教師なしのアプローチであるTORAIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 19:24:52 GMT)
Crowded in B-Space: Calibrating Shared Directions for LoRA Merging [12.9]
個別に訓練されたLoRAアダプタをマージすることは、共同マルチタスクトレーニングの実用的な代替手段であるが、しばしばパフォーマンスを損なう。 LoRAマージ干渉の主源は出力側行列の$B$であることを示す。我々は、オーバーシェアされた方向をダウンスケールし、マージされた更新を再スケールすることで、マージ前に$B$をキャリブレートするデータフリーなPicoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:33:16 GMT)
Motion-Guided Semantic Alignment with Negative Prompts for Zero-Shot Video Action Recognition [12.5]
本稿では,CLIPを不整合埋め込みと意味誘導相互作用で拡張する新しいフレームワークを提案する。標準ベンチマークの実験では、我々の手法はCLIPベースのアプローチよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:34:29 GMT)
Correlation-Converged Virtual Orbitals for Accurate and Efficient Quantum Molecular Simulations [12.3]
本稿では,分子系における正確な多体ハミルトニアン構築のための効率的な基礎として,局所相関収束仮想軌道(LCCVO)を導入する。 LCCVOは、解離に匹敵する一重項分子、二重項分子、三重項分子に対してエネルギーを発生させ、多くの場合、高レベルの相関整合基底集合で得られるエネルギーを超える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:26:16 GMT)
The Topological Trouble With Transformers [12.2]
トランスフォーマーは、拡張コンテキスト履歴を通じてシーケンスの構造をエンコードする。純粋にフィードフォワードアーキテクチャは、動的状態追跡を根本的に制限する。我々は、時間的に拡張された認知には、明示的な思考トレースから暗黙的なアクティベーションダイナミクスへの再焦点が必要であると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 19:46:30 GMT)
Chain Of Interaction Benchmark (COIN): When Reasoning meets Embodied Interaction [12.2]
現実的なロボット操作における対話的推論を評価するためのベンチマークであるCOINを紹介する。まず、日々のシナリオでCOIN-50:50の対話タスクを構築し、因果依存タスクに必要なCOIN-Primitiveを作成する。第2に、低コストな移動体AR遠隔操作システムを開発し、プリミティブタスク毎に50回のデモを行い、COIN-Primitiveデータセットを収集する。第3に、CodeAsPolicy、VLA、言語条件付きH-VLAアプローチを評価するために、実行安定性と一般化ロバスト性に関する体系的評価指標を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:26:24 GMT)
A fully parallel densely connected probabilistic Ising machine with inertia for real-time applications [12.2]
慣性項を付加した修正イジングスピンダイナミクスを導入する。我々は、アルゴリズムシミュレーション、FPGAハードウェアエミュレーション、FPGA実験において、完全に並列で同期的な更新を可能にすることを検証した。完全に並列な更新を実行すると、スピンの数で線形よりも高速に成長する速度のアドバンテージが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 18:52:33 GMT)
From Scoring to Explanations: Evaluating SHAP and LLM Rationales for Rubric-based Teaching Quality Assessment [12.1]
本稿では,ルーブリックに基づくスコアリングの文レベルの解釈可能性に関する一般的な枠組みを提案する。以上の結果から,SHAPはルーブリックに基づくスコアリングに対して,より忠実で伝達可能な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:27:51 GMT)
When Misinformation Speaks and Converses: Rethinking Fact-Checking in Audio Platforms [12.1]
このポジションペーパーは、モーダル性やプラットフォームを越えてエビデンスを合成し、データセットや手法を調べ、既存のパイプラインがオーディオで失敗する理由を強調する。ファクトチェックを進めるには、音声の音声と会話の現実に関する検証パイプラインを再考する必要がある、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:25:02 GMT)
Self-Reinforcing Controllable Synthesis of Rare Relational Data via Bayesian Calibration [12.1]
本研究では,不均衡な分類のためのデータ生成にプログレッシブ・チェーン・オブ・シークレット・ステップを利用する統合型インコンテクスト学習フレームワーク RDDG を提案する。 RDDGには自己強化フィードバック機構が組み込まれており、生成されたデータの品質を自動的に評価する。複数の実・合成データセットに対する実験結果から、RDDGは、データ忠実度と下流不均衡な分類性能の両方において、既存のアプローチよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:15:24 GMT)
From Reactive to Proactive: Assessing the Proactivity of Voice Agents via ProVoice-Bench [12.0]
本稿では,プロアクティブ音声エージェントに特化して設計された最初の評価フレームワークであるProVoice-Benchを紹介する。多段階データ合成パイプラインを利用することで、厳密なテストのために1,182の高品質なサンプルをキュレートする。現状のマルチモーダル LLM の評価では,特に過剰なトラッゲリングと推論能力に関して,大きな性能差が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:00:05 GMT)
Bridging Coarse and Fine Recognition: A Hybrid Approach for Open-Ended Multi-Granularity Object Recognition in Interactive Educational Games [11.8]
HyMORでは、MLLMは、オープンエンドおよび粗粒のオブジェクト認識を行い、CLIPモデルは、動物や植物のようなドメイン固有のオブジェクトのきめ細かい識別を専門としている。このハイブリッドデザインは、複数のセマンティックな粒度の正確なオブジェクト理解を可能にし、下流のマルチモーダルコンテンツ生成とインタラクティブなゲームプレイのための堅牢な知覚基盤として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:16:34 GMT)
COREY: Entropy-Guided Runtime Chunk Scheduling for Selective Scan Kernels [11.3]
プロトタイプスケジューラは、固定幅ヒストグラムを用いて推定したアクティベーションエントロピーを、チャンクサイズ選択のランタイム信号として利用する。 COREYはConcept and Feasibilityのコントリビューションとして位置づけられている。この作業には、Tier 2aとTier 2bを接続する完全なエンドツーエンド実行が含まれていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 23:16:35 GMT)
Lightweight Cybersickness Detection based on User-Specific Eye and Head Tracking Data in Virtual Reality [11.0]
既存のサイバーシック検出方法は、様々なレベルのサイバーシックをまたいだ検出信頼性の低下といった問題に悩まされることが多い。本稿では,アンサンブル学習モデルとユーザ固有の視線・頭部追跡データを組み合わせた,サイバーシック検出のための軽量なアプローチについて検討する。類似コンテンツセグメントのデータでトレーニングされたモデルは、ユーザ間設定で93%、ユーザ個人設定で88%の精度で、最良の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 22:10:47 GMT)
Applications of deep generative models to DNA reaction kinetics and to cryogenic electron microscopy [10.9]
論文は深層生成モデルが生物学的問題の分析を進める方法を探る DNA反応速度論と低温電子顕微鏡(cryo-EM)の2分野に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 05:57:52 GMT)
SciImpact: A Multi-Dimensional, Multi-Field Benchmark for Scientific Impact Prediction [10.5]
SciImpactは19分野にわたる科学的影響予測のための大規模多次元ベンチマークである。 215,928枚のコントラスト紙で構成され、短期と長期の両方で有意義な影響差を反映している。我々は、SciImpact上で広く使われている11の大規模言語モデル(LLM)を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:33:31 GMT)
Federation over Text: Insight Sharing for Multi-Agent Reasoning [10.4]
Federation over Textは、さまざまなタスクを解決する複数のエージェントが、メタ認知的洞察の共有ライブラリを集合的に生成することを可能にする。反復的に、各エージェントはそれぞれのタスクに対して個別にローカルな思考と自己改善を行い、中央サーバと推論トレースを共有する。実験により、FoTは幅広い課題のあるアプリケーションにおいて推論の有効性と効率を改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:57:42 GMT)
SAVE: A Generalizable Framework for Multi-Condition Single-Cell Generation with Gene Block Attention [10.4]
SAVEは単一セルモデリングのための条件変換器に基づく統一的な生成フレームワークである。条件生成,バッチ効果補正,摂動予測など,様々なベンチマークでSAVEを評価した。 Saveは、複雑なシングルセルデータをモデリングするためのスケーラブルで汎用的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:45:16 GMT)
FairNVT: Improving Fairness via Noise Injection in Vision Transformers [10.2]
プリトレーニングされたトランスフォーマーベースのエンコーダのための軽量なデバイアス処理フレームワークであるFairNVTを提案する。タスクの精度を維持しながら、表現と予測レベルの公平性を改善する。幅広い事前訓練されたトランスフォーマーエンコーダと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:04:29 GMT)
Improving Radio Interferometry Imaging by Explicitly Modeling Cross-Domain Consistency in Reconstruction [10.2]
本稿では,クロスドメイン一貫性を明示的にモデル化したマルチモーダル無線干渉データ再構成手法を提案する。実験の結果,CDCRecはクロスドメイン相関抽出の強化により撮像性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:46:26 GMT)
MCPO: Mastery-Consolidated Policy Optimization for Large Reasoning Models [9.4]
RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を改善するための有望なアプローチとして登場した。 RLVRアルゴリズムの中で、グループ相対ポリシー最適化(GRPO)とその変種は高い性能と高い訓練効率を示している。本稿では, (i) マスタードプロンプトにのみ適用されるヒンジ-KL正規化器を導入し, (ii) 多数修正プロンプトを優先して最適化作業を改善する重み付け機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 11:43:08 GMT)
Multi-Granularity Reasoning for Natural Language Inference [9.2]
本稿では,対話型推論空間における階層的意味的特徴を明示的に活用する新しいemphMulti-Granularity Reasoning Network(MGRN)を提案する。複数の粒度のセマンティック情報をプログレッシブで構造化的に統合することにより、MGRNは自然言語表現の根底にある複雑なセマンティックな関係を明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:19:32 GMT)
Mapping Election Toxicity on Social Media across Issue, Ideology, and Psychosocial Dimensions [9.0]
われわれは2024年アメリカ合衆国大統領選挙におけるTwitterの言論を大規模に分析した。我々は,ポストを10の主要なキャンペーン課題に分類し,ポストのイデオロギーを推定し,有害なコンテンツを検出し,有害なコンテンツの心理的要因を調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:13:36 GMT)
Neighbor Embedding for High-Dimensional Sparse Poisson Data [8.9]
有用なアプローチは、データを意味のある構造を保存する低次元空間に埋め込むことである。本稿では、カウントデータのスパース構造を中心に設計された非線形隣接埋め込み法であるp-SNE(Poisson Neighbor Embedding)を提案する。我々は,p-SNEを合成データ上でテストし,実世界のカウントデータセットにおいて有意義な構造を復元できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:31:08 GMT)
Unified Ultrasound Intelligence Toward an End-to-End Agentic System [8.9]
USTriは、マルチオーガナイズド・マルチタスク分析のための三段階超音波インテリジェンスパイプラインである。ステージ1は、異なるドメインで普遍的なジェネラリストUSGenを訓練し、広く、転送可能な事前学習を行う。 Stage IIはUSpecをビルドし、USGenを凍結し、微調整する。ステージIIIでは、多段階のデータセットと決定論的構造化レポートのための臨床専門家を模倣したUSAgentが導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:46:58 GMT)
HeLa-Mem: Hebbian Learning and Associative Memory for LLM Agents [8.9]
HeLa-Memは、バイオインスパイアされたメモリアーキテクチャで、Hebbianの学習力学を用いた動的グラフとしてメモリをモデル化する。 HeLa-Memは、(1)コアクティベーションパターンを通じて進化するエピソードメモリグラフ、(2)Hebbian Distillationを介して蓄積されるセマンティックメモリストアである。 LoCoMoの実験では、コンテキストトークンをはるかに少なく使用しながら、4つの質問カテゴリで優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 05:11:18 GMT)
R&F-Inventory: A Large-Scale Dataset for Monotonic Inventory Estimation in Reach and Frequency Advertising [8.8]
R&F契約は、所定のターゲティング、スケジューリング、周波数制御の制約の下で、UVとPVの制御可能な配送を強調している。既存の公開広告データセットのほとんどは、独立したサンプルに基づいている。本稿では,大規模R&F契約在庫推定データセットの提案とリリースを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:24:12 GMT)
A phenotype-driven and evidence-governed framework for knowledge graph enrichment and hypotheses discovery in population data [8.7]
本稿では,このパラダイムを構造化仮説発見と制御KG展開にシフトさせる枠組みを提案する。このアプローチは、表現型発見、因果推論、確率論的推論、仮説生成とクレーム抽出のための大規模言語モデル(LLM)のためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を統合する。異種集団データセットの実験により、提案手法はより解釈可能な表現型を生成し、文脈に依存した因果構造を明らかにし、データと科学的証拠の両方に整合した高品質なクレームを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 12:49:57 GMT)
Stability-Weighted Decoding for Diffusion Language Models [8.7]
既存のデコード戦略は、1つのデノナイジングステップで計算された静的な信頼度に依存し、時間的履歴を無視し、不安定なトークンを早めに解き放つ。本研究では,時間的安定性をトークンスコアリングに組み込んだ学習自由なプラグアンドプレイ戦略であるStable-Weighted Decoding(SWD)を提案し,任意のスコアベースのデコーディングポリシーのためのユニバーサルモジュレータとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:04:10 GMT)
Automated Classification of Plasma Regions at Mars Using Machine Learning [8.6]
火星周辺のプラズマ環境は太陽風の影響が強いため、非常に変動している。本研究では,音波,磁気シース,誘導磁気圏の3つの主要なプラズマ領域を自動同定する機械学習に基づく分類器を開発した。以上の結果から,CNNは3つのプラズマ領域を確実に区別できるのに対し,太陽風と磁気シースでは分離が困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:17:22 GMT)
Emergence Transformer: Dynamical Temporal Attention Matters [8.3]
人工知能の画期的なアーキテクチャであるTransformerは、その成功をアテンションメカニズムに負っている。本稿では,各コンポーネントが自前の状態や隣人の過去の状態と対話できるEmergence Transformerを提案する。我々は,DTAが社会的コヒーレンスを再認識し,合意の強化や複数保持の戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:10:44 GMT)
Refinement of Accelerated Demonstrations via Incremental Iterative Reference Learning Control for Fast Contact-Rich Imitation Learning [8.2]
反復参照学習制御 (IRLC) を再利用して, 時間短縮型実演を自律的に洗練する手法を提案する。 Incrmental Iterative Reference Learning Control (I2RLC)を提案する。 IRLCとI2RLCは、トラッキングエラーを減らして最大10倍高速なデモを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 05:51:46 GMT)
Introspection Adapters: Training LLMs to Report Their Learned Behaviors [8.1]
本研究では,共有ベースLLMから派生した多くのLLMの学習挙動を高速に同定するスケーラブルな手法について検討する。 1つのLoRAアダプタがファインタイン$M_i$で共同でトレーニングされ、組み込まれた振る舞いを言語化する。このIAは、M_i$と全く異なる方法で訓練された$M$でさえ、学習行動の自己記述を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:50:00 GMT)
EvoComp: Learning Visual Token Compression for Multimodal Large Language Models via Semantic-Guided Evolutionary Labeling [7.9]
EvoCompは、タスクの精度を維持しながらトークン数を著しく削減するビジュアルトークン圧縮フレームワークである。 3倍のトークン圧縮で元の精度の99.3%を保持し、モバイルデバイスで最大1.6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） (Sat, 18 Apr 2026 17:52:02 GMT)
When Earth Foundation Models Meet Diffusion: An Application to Land Surface Temperature Super-Resolution [7.8]
極端空間劣化下での超解像のための新しいフレームワークであるEFDiffを提案する。 EFDiffはPrithvi-EO-2.0 Earth基盤モデルを用いて、高分解能マルチスペクトル反射率を地理空間埋め込みにエンコードする。我々は,Landsat共登録熱反射パッチ242,416枚からなる世界規模の多種多様なベンチマークを用いて,EFDiffを極端な32倍のスケールギャップで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 05:21:05 GMT)
StoryMI: Steerable Multi-Agent Therapeutic Dialogue Generation [7.7]
大規模言語モデル(LLM)は、流動的な対話を生成することができるが、事前の作業には、モチベーション面接(MI)における臨床標準に沿った状況的基盤、動的戦略制御、評価が欠如している。対話エージェントは対話エージェントが選択したMIコードで案内されたMI符号化音声を生成し、対話エージェントは対話エージェントがマルチターン会話中にMI戦略を制御するために交換を動的にコーディネートする。以上の結果から, 状況的接地とマクロレベルの制御がMIの定着と臨床的妥当性を向上させることが示唆され, 精神療法における構造化マルチエージェントワークフローの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:35:23 GMT)
Playing Psychic: Using Thought Trees to Predict Reasoning Models Accuracy on Coding Tasks [7.7]
実世界のコーディングベンチマークにおいて,フロンティア推論モデルを用いてそれらの性能について考察する。そこで我々は,論理的トレースを表現する手段として,構造化思考木を提案する。抽出した特徴に基づく構造的異常トレースのフラグ付けと再試行により,より低い複雑性レベルで一貫した利得が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:30:36 GMT)
Mitigating Prompt-Induced Cognitive Biases in General-Purpose AI for Software Engineering [7.6]
ソフトウェアエンジニアリング(SE)意思決定サポート(問題文と要件が自然言語である)では、小さなフレーズのシフトがGPAIモデルを最適化下決定に向けてプッシュすることができる。同じSEジレンマの偏りと偏りのないバージョンをペア化するSEのベンチマークである PROBE-SWE を用いてこれを研究する。バイアス感受性の統計的に有意な低下は, バイアスごとにみられない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 00:11:35 GMT)
LLM-Extracted Covariates for Clinical Causal Inference: Rethinking Integration Strategies [7.6]
電子的健康記録からの因果推論は、測定されていないコンバウンディングによって根本的に制限される。我々は、潜伏した共同ファウンダーを因果推定パイプラインに効果的に統合する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 00:26:10 GMT)
Negative Momentum for Convex-Concave Optimization [7.5]
本稿では、min-max最適化の文脈における運動量を再考する。 Momentumは凸最小化のような設定で動的を加速するための有名なメカニズムである。負の運動量によって、既知よりもはるかに早く、より一般的に収束できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:55:49 GMT)
IMA-MoE: An Interpretable Modality-Aware Mixture-of-Experts Framework for Characterizing the Neurobiological Signatures of Binge Eating Disorder [7.4]
Interpretable Modality-Aware Mixture-of-Experts (IMA-MoE) は、統一された予測フレームワークに異種測度を統合するように設計された新しいアーキテクチャである。大規模思春期脳認知開発(ABCD)データセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:22:44 GMT)
One Mask to Rule Them All: On Hidden Facts after Editing and How to Find Them [7.2]
ROMEとMEMITは、ウェイトを変更することでトランスフォーマーモデルの事実関連を更新する。我々は、編集がどの事実が修正されているかに関わらず、共通のメカニズムに依存しているかどうかを検討する。編集が知識を上書きするのではなく抑制することの発見は、なぜROMとMEMITが関連する事実の変更を伝播しないのかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:18:08 GMT)
PPEDCRF: Dynamic-CRF-Guided Selective Perturbation for Background-Based Location Privacy in Video Sequences [7.2]
PPEDCRFは、ギャラリーベースの検索攻撃者に対して、リリースされたビデオフレームにおけるエンファンバックグラウンドベースの位置プライバシーを保護する。条件付きランダムフィールド (DCRF) を持つ位置感性背景領域を推定し, 正規化制御ペナルティ (NCP) を持つ再スケーリング強度を推定し, DP型キャリブレーション法により推定領域内のみにガウスノイズを注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 22:52:51 GMT)
EdgeVTP: Exploration of Latency-efficient Trajectory Prediction for Edge-based Embedded Vision Applications [7.1]
We present EdgeVTP, a embedded-first trajectory predictor。対話対応グラフモデリングと軽量なトランスフォーマーバックボーンとワンショットカーブデコーダを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:13:02 GMT)
PersonalHomeBench: Evaluating Agents in Personalized Smart Homes [7.0]
スマートホーム環境におけるエージェントアシスタントとしての基礎モデルを評価するためのベンチマークであるPersonalHomeBenchを紹介する。このベンチマークは、リッチホームステートを段階的に構築する反復的なプロセスを通じて構築され、パーソナライズされたコンテキストに依存したタスクを生成するために使用される。 PersonalHomeBenchは、一方向および多モードの観察の下で、反応性およびプロアクティブな作用能力の両方を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:53:22 GMT)
Noise-Adaptive Diffusion Sampling for Inverse Problems Without Task-Specific Tuning [6.6]
雑音空間ハミルトニアンモンテカルロは、逆拡散を初期雑音からクリーンな画像への決定論的マッピングとして扱う後方サンプリング法である。提案手法を理論的に解析し,未知のノイズタイプとレベルを持つIPを効果的に処理する雑音適応型(NA-NHMC)に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:53:19 GMT)
Jailbreaking Large Language Models with Morality Attacks [6.5]
我々は、10.3Kインスタンスを2つのカテゴリに分けたモラル性データセットを開発する。構築したデータセットを用いて4つの敵攻撃を定式化し、道徳的問題に対するLLMの判断を操る。実験の結果,これらの微妙で洗練された道徳意識攻撃に対して,LLMやガードレールモデルに致命的な脆弱性があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:22:25 GMT)
CAM3DNet: Comprehensively mining the multi-scale features for 3D Object Detection with Multi-View Cameras [6.5]
CAM3DNetは、複合(CQ)、適応自己注意(ASA)、マルチスケールハイブリッドサンプリング(MSHS)を組み合わせた、新しいクエリベースのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:14:11 GMT)
E2E-WAVE: End-to-End Learned Waveform Generation for Underwater Video Multicasting [6.5]
E2E-WAVEは水中ビデオマルチキャストのための最初のエンドツーエンド学習波形生成システムである。 E2E-WAVEは、意味的類似性を物理層波形に直接埋め込むことによってこの問題に対処する。 5dB (19.26%) PSNRと+0.10 (14.28%) SSIMを、より難易度の高い水中チャネル(NOF1)において最強のFEC保護ベースラインで達成する。 HEVCは5kbps以下で失敗し、SoftCastのAWGN仮定は周波数選択チャネルで崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:03:14 GMT)
GAMMA-Net: Adaptive Long-Horizon Traffic Spatio-Temporal Forecasting Model based on Interleaved Graph Attention and Multi-Axis Mamba [6.4]
グラフ注意ネットワーク(GAT)と選択状態空間モデル(Mamba)を統合する新しいアプローチであるGAMA-Netを導入する。 GATは自己認識機構を使用して、トラフィックネットワーク内のノードの影響を調整し、適応的な空間依存性モデリングを可能にする。 Mambaモジュールは、計算コストを伴わずに、時間的および空間的長期的ダイナミクスを効率的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:14:34 GMT)
L1 Regularization Paths in Linear Models by Parametric Gaussian Message Passing [6.4]
本稿では,2つの新しいアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムの核心は、関連する因子グラフを透過するパラメトリックガウスメッセージである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 10:18:12 GMT)
CoGR-MoE: Concept-Guided Expert Routing with Consistent Selection and Flexible Reasoning for Visual Question Answering [6.3]
近年のMixture-of-Experts (MoE) 手法は、同様の概念をグループ化したり、例に基づいてルーティングしたりすることで、オプション推論を改善する。提案する概念ガイド型ルーティングフレームワーク(CoGR-MoE)は,学習段階における専門家の選択を指導するための解答のセマンティクスを取り入れたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:28:23 GMT)
Prompt Sensitivity in Vision-Language Grounding: How Small Changes in Wording Affect Object Detection [6.1]
視覚言語モデルは、自然言語クエリを通してオープン語彙オブジェクトをグラウンド化できる。その結果,「人」「人」「歩行者」といった重なり合うプロンプトが,頻繁に異なる事例を選択していることがわかった。 PCA分析は、この変数はランダムではなく、構造化され、方向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 19:55:05 GMT)
On the Creativity of AI Agents [5.7]
大規模言語モデル(LLM)は、複数のドメインにまたがる人間レベルや超人レベルのパフォーマンスを実証している。本稿では,2つの相補的なマクロレベルでの創造性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:26:42 GMT)
Singularity Formation: Synergy in Theoretical, Numerical and Machine Learning Approaches [5.5]
ナヴィエ・ストークス方程式(NSE)の形成は、クレイ賞の7つの問題のうちの1つであることで有名である。本稿では,ペンと紙の特異点を単純化し,より単純な特異なPDEに対して体系化する頑健な分析フレームワークを提案する。機械学習手法は,潜在的な爆発解を識別し,特徴付ける能力を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 05:24:35 GMT)
HELO-APR: Enhancing Low-Resource Program Repair through Cross-Lingual Knowledge Transfer [5.3]
HRPLからLRPLへの修復知識の言語間移動を可能にする2段階のAPRフレームワークであるHELO-APR(High-Resource Enabled LOw-Resource APR)を提案する。 HELO-APR(1)は、欠陥型一貫性を保ち、HRPLからLRPLバギー固定ペアを用いて高品質LRPLトレーニングデータを構築する。 2)HRPL補修学習,言語間補修アライメント,LRPL補修適応を段階的に実施するカリキュラム学習戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:55:11 GMT)
Comparing Human and Large Language Model Interpretation of Implicit Information [5.2]
入出力情報抽出(IIE)の課題について紹介する。 IIEは、文脈文から構造付き知識グラフを構築し、関係三重項を抽出し、暗黙の推論を検証し、時間的関係を解析する。ヒトは、ほとんどのモデル三重項に同意するが、常に多くの追加を提案しており、現在のLLMベースのIIEに制限があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:43:59 GMT)
Modeling Biomechanical Constraint Violations for Language-Agnostic Lip-Sync Deepfake Detection [5.1]
生成モデルは、本物の口腔関節の生体力学的制約を強制しない。我々は,MediaPipeから抽出した64個の腹腔内ランドマーク座標で動作する軽量フレームワークであるBioLipを用いて,この原理をインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:32:40 GMT)
Hybrid Multi-Dimensional MRI Prostate Cancer Detection via Hadamard Network-Based Bias Correction and Residual Networks [5.0]
我々は,PCa検出のための2段階AIフレームワークであるHadamard-Bias NetworkとResNet18(HBR-Net-18)を提案する。最初の段階では、Adamard U-Netベースのアルゴリズムは、6つのパラメトリックHM-MRIマップ間の強度不均一性(バイアス場)を抑制する。第2段階では、Residual Network (ResNet-18) がパッチレベルの分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 18:49:21 GMT)
Entanglement Dynamics with a Stochastic Non-Hermitian Hamiltonian away from Exceptional Points [4.9]
非エルミート・ハミルトニアンによって記述された2つの結合量子ビットにおける絡み合いのダイナミクスについて研究する。提案手法は, 古典的雑音の存在下においても, リッチな動的制御が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:57:47 GMT)
LLMs can persuade only psychologically susceptible humans on societal issues, via trust in AI and emotional appeals, amid logical fallacies [4.8]
本研究では,LLMの説得力の心理社会的・理性的・感情的次元を定量化する縦断的枠組みであるTalk2AIを紹介する。 Talk2AIの参加者770人は、気候変動、ソーシャルメディアの誤情報、数学の不安といったトピックに関して、4つの主要なLCMのうちの1つと構造化された会話を行った。各波のあと、参加者は、最初のトピックスタンスでの有罪判決、意見の変化に対する認識、LLMの人間性に対する認識、トピックへの自己献金、テキストによる説明を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:39:22 GMT)
The Effects of Request Alerts on the Diversity and Visibility of Community Notes [4.8]
コミュニティノートにおける要求通知の有効性について検討する。リクエストアラートは、トピックの多様性とノートの可視性の両方を高める効果的なインターフェースキューとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:53:41 GMT)
GraphDC: A Divide-and-Conquer Multi-Agent System for Scalable Graph Algorithm Reasoning [4.8]
GraphDCはスケーラブルなグラフアルゴリズム推論のためのDivide-and-Conquerフレームワークである。入力グラフを小さなサブグラフに分解し、各サブグラフを局所的推論のための特別なエージェントに割り当てる。さまざまなタスクやスケールにわたって、グラフアルゴリズムの推論において、既存のメソッドを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 22:41:29 GMT)
Efficient Punctuation Restoration via Weighted Lookahead Scoring Method for Streaming ASR Systems [4.7]
Punctuation restorationは、ASR(Automatic Speech Recognition)の可読性を改善する。 ASRをストリーミングするには、将来の状況に制限のあるオンライン決定が必要である。本稿では,入力書き起こしを保存し,各単語境界で決定する非自己回帰的スコアリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:03:33 GMT)
You can just review things: A digital ethnography of informal peer review [4.4]
私たちはこのプラクティスを,3つのオープンなピアレビューと非公式なピアレビューの組み合わせと呼んでいる。インフォーマルなピアレビュアーは、時々エラー検知器から、盗作、詐欺、エラー、利害対立、概念上の欠陥を識別する経験者まで幅広い。私たちは1,080のコードと4つのテーマを生成しました。レビュアーはモリークルーであり、サブパーデジタル空間を横断して自己組織し、深い、珍しい戦略を使い、著者、出版社、編集者からの抵抗に直面しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 00:42:14 GMT)
A Two-Stage Deep Learning Framework for Segmentation of Ten Gastrointestinal Organs from Coronal MR Enterography [4.2]
本研究は,MRE画像からGI構造の臓器特異的セグメンテーションを行うための2段階のディープラーニングフレームワークを提案する。 114 IBD患者の3,195個の冠動脈T2強調HASTEスライスを用いて検討した。 mDSCは88.99%、mIoUは84.76%、mHD95は6.94mmで全ベースラインを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 19:31:38 GMT)
Expressing Social Emotions: Misalignment Between LLMs and Human Cultural Emotion Norms [4.1]
LLMにおける異文化間社会感情表現の心理情報に基づく評価枠組みを提案する。ヨーロッパ系アメリカ人とラテンアメリカ人の参加者の感情のエンゲージメントと非エンゲージメントの表現を比較した人間の研究を用いて,6つのフロンティアLSMを評価した。あらゆるモデルは、広く表現されたヨーロッパ系アメリカ人の人格に対して特に目立たない違いが観察されるような、無関係な感情よりも活発な感情を表現している。アブレーション分析により,これらのパターンは温度のサンプリングに頑健であり,部分的には言語に敏感であり,応答誘発形式に依存していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 00:17:34 GMT)
Will AI be overconfident about academic research findings when reliant on abstracts? (v1) [4.1]
ChatGPT、DeepSeek、Geminiのような大規模言語モデル(LLM)は、知識発見にますます利用されているようだ。これは、幻覚などの原因でユーザーが誤解される恐れがある。 GPT-OSS 120Bに全文記事が提出された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:49:17 GMT)
Rethinking Cross-Dose PET Denoising: Mitigating Averaging Effects via Residual Noise Learning [4.0]
低線量ポジトロン放射トモグラフィー(LDPET)のためのクロス・ドーズ・デノナイジングは、単一ノイズレベルで訓練されたモデルの限定的な一般化に対処するために提案されている。本稿では,低線量PET画像から直接ノイズを推定する残雑音学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:16:38 GMT)
CAMO: An Agentic Framework for Automated Causal Discovery from Micro Behaviors to Macro Emergence in LLM Agent Simulations [3.9]
textscCAMOは、機械的仮説をシミュレーション記録に根ざした計算可能な要素に変換する。また、証拠が現在の見解に矛盾する場合に、不明瞭な辺を向き付け、仮説を再検討するシミュレーターと内部の反ファクト法を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:08:05 GMT)
Universal Quartic Scaling Law for Kerr-Type Interactions: Projection-Law Factorization Across Nonlinear Quantum Platforms [3.9]
物理的に異なるプラットフォーム間の準非線形結合率に対する普遍射影法則分解を提案する。超伝導クォートン装置の完全なステップバイステップの例は、クロスカーレートを予測する。公式な誤りプロパゲーション解析は、支配的な不確実性はジョセフソン・エネルギー抽出の不確実性であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:11:26 GMT)
Generative Semantic Communication via Alternating Dual-Domain Posterior Sampling [3.9]
ジェネレーティブ・セマンティック・コミュニケーション(SemCom)は、事前訓練された事前学習を利用して、無線画像伝送の知覚的品質を改善する。既存のSemCom受信機は、最大後部推定(MAP)に依存する。本稿では拡散型SemCom受信機である交互二重ドメイン後部サンプリング(ADDPS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:00:02 GMT)
Uncertainty Quantification in PINNs for Turbulent Flows: Bayesian Inference and Repulsive Ensembles [3.8]
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、偏微分方程式(PDE)によって支配される逆問題を解決するための有望な枠組みとして登場した。乱流モデルにおける不確実性定量化のためのPINNの確率的拡張セットを開発し,評価する。提案手法は, (i) ベイジアンPINNとハミルトンモンテカルロサンプリングと, (ii) モンテカルロドロップアウトと (iii) 関数空間の多様性を強制する反発深いアンサンブルを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 22:02:54 GMT)
Spectral Analysis of Fake News Propagation [3.7]
本稿では,厳密なスペクトル境界を通して,グラフスペクトルと伝播関連構造特性を結合させることにより,スペクトルからのニュース伝搬について検討する。特に,情報伝達のスペクトル表現にいくつかの新しい境界を導入し,既存の境界と統合する。次に、これらのスペクトル境界を下流の分類に利用し、離散的な構造最適化フレームワークを設計し、学習された伝播パターンを解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:55:54 GMT)
CrossFlowDG: Bridging the Modality Gap with Cross-modal Flow Matching for Domain Generalization [3.5]
ドメイン一般化(DG)は、ドメインシフト下でのパフォーマンスを維持することを目的としている。最近の手法では、テキスト表現を安定なドメイン不変アンカーとして使用しています。雑音のないクロスモーダルフローマッチングを用いて,この残差に対処する新しいDGフレームワークであるCrossFlowDGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:53:50 GMT)
Web-Gewu: A Browser-Based Interactive Playground for Robot Reinforcement Learning [3.3]
Web-Gewuは、クラウド・エッジ・クライアント・コラボレーティブアーキテクチャ上に構築された対話型ロボティクス教育プラットフォームである。このシステムは、すべての物理シミュレーションと強化学習トレーニングをエッジノードにオフロードする。 Web-Gewuは、高度にスケーラブルで、アウト・オブ・ザ・ボックス(out-of-of-the-box)で、インテリジェンスを具体化するバリアフリーな教育基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:08:48 GMT)
When Spike Sparsity Does Not Translate to Deployed Cost: VS-WNO on Jetson Orin Nano [3.3]
イベント駆動の基質はスパース活性を低いレイテンシとエネルギーに変換することができるため、スパイキングオペレーターはニューロエッジコンピューティングをアピールしている。本研究では,5つの事前訓練された可変ウェーブレット・ニューラル・オペレータ(VS-WNO)チェックポイントと5つの一致した高密度ウェーブレット・ニューラル・オペレータ(WNO)チェックポイントを用いて,Jetson Orin Nano 8 GBについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:52:05 GMT)
From Clinical Intent to Clinical Model: An Autonomous Coding-Agent Framework for Clinician-driven AI Development [3.3]
臨床駆動型臨床AI開発のための自律型プロトタイプを提案する。腹腔鏡下病変分類,メラノーマ・ヴァース・ネヴス・トリアージ,手首骨折検出の5つの臨床的課題について検討した。胸部X線写真における嫌気性気胸分類タスクでは、ショートカット学習の軽減に成功し、胸部ドレインへの依存度をほぼ半減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 18:56:43 GMT)
Coherent control of optomechanical entanglement and steering via dual parametric amplification [3.2]
キャビティ・オプティメカティカル(COM)システムにおける量子相関のコヒーレント制御方式を提案する。有効空洞崩壊速度と量子ゆらぎの分布を設計し、量子相関を強化し、熱雑音に対するロバスト性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 13:50:02 GMT)
Frequency-Decomposed INR for NIR-Assisted Low-Light RGB Image Denoising [3.1]
本稿では、周波数デカップリングインプシットニューラル表現(FDINR)に基づく近赤外支援低光画像復元法を提案する。画像をマルチスケールのウェーブレット変換によって異なる周波数成分に分解し、二重分岐型暗黙的ニューラル表現フレームワークを構築する。実験により、FD-INRは画像輝度の一貫性と構造的詳細を効果的に復元するだけでなく、その暗黙的な連続表現の恩恵を受け、任意の分解能再構成タスクにおいて既存の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:12:51 GMT)
Training-inference input alignment outweighs framework choice in longitudinal retinal image prediction [3.1]
進行性黄斑疾患における経時的画像像による将来の網膜の出現の定量的予測は臨床的決定を裏付ける。近年, 進行期網膜疾患の進行にこの複雑さが必要であるかは不明な点が指摘されている。私たちはこれを、ひとつのアーキテクチャとトレーニングデータセットを共有する5つの構成のコントロールされた比較を通じてテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 10:28:00 GMT)
Learning Non-Markovian Noise via Ensemble Optimal Control [3.0]
非マルコフ量子開系に関するパラメータの推定について検討する。重要な課題は、最適な測定時間を特定することです。我々は,最適な測定時間を固定するために,代表アンサンブル上で訓練された最適化された制御方式を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:15:58 GMT)
Channel Attention-Guided Cross-Modal Knowledge Distillation for Referring Image Segmentation [2.8]
クロスモーダル画像分割は、言語記述に従って、画像中のターゲット領域の正確なセグメンテーションを必要とする。既存のRISメソッドは通常、パフォーマンスを改善するために大規模な視覚と言語符号化モデルを使用する。本稿では,チャネル注意誘導型クロスモーダル知識蒸留法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:28:42 GMT)
Hyperspectral Unmixing Hierarchies [2.8]
アンミキシング(Unmixing)は、超スペクトル画像において、エンドメンバーと呼ばれる様々な構成成分の空間分布とスペクトルの詳細を明らかにする。本稿では、階層的アンミックスは、非負の行列係数化に階層的アブリダンス和制約を課すことによって定義される。バイナリ線形Unmixing Tactile Hierarchies (BLUTH) は、単純なネットワークアーキテクチャで階層的Unmixing問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 11:34:16 GMT)
Fundamental Limits of Eavesdropper Detection and Localization in Optical Fiber via Stimulated Brillouin Scattering [2.7]
最近の研究は、ファイバーパラメータの変化を測定するためにSBS(Stimulated Brillouin Scattering)を用いることで、量子鍵分布(QKD)システムの安全性を向上させる。我々は、この問題を二項仮説テストのシナリオに落とし込み、将来の量子技術に基づく検出手法と技術の現状を比較することを目標とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 10:56:51 GMT)
Tree of Concepts: Interpretable Continual Learners in Non-Stationary Clinical Domains [2.7]
継続的学習は、分散シフト中のモデルを忘れずに更新することを目的としている。本稿では,浅い決定木を用いて規則ベースの概念インターフェースを定義する,解釈可能な連続学習フレームワークであるTree of Conceptsを提案する。この結果から,構造化された概念インタフェースは,非定常かつ高レベルなドメインにおける一貫した監査インタフェースを維持しつつ,連続的な適応をサポートすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:58:37 GMT)
Treating Run-time Execution History as a First-Class Citizen: Co-Versioning Run-time Behavior alongside Code [2.6]
この記事では、このミスマッチが、ソフトウェア進化分析とCIの盲点に寄与している、と論じる。我々は、Git履歴とtextitBehavioral Archiveを結合するパラダイムである textitBehavioral Co-Versioningを提案する。これにより、セマンティックディファリング、行動認識の回帰ローカライゼーション、そして過去の実行を照会して振り返り監査が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:36:12 GMT)
Light-Adapted Electroretinogram and Oscillatory Potentials (LEOPs) Dataset for Autism Spectrum Disorder and Typically Developing Individuals [2.6]
LEOPsデータセットは、典型的には発達する個体に対して、光適応型(LA)網膜電図(ERG)および電位波形(OPs)を提供する。 ERGは、オーストラリアとイギリスの2箇所でハンドヘルドRETevalを用いて、皮膚電極で右眼と左眼に記録された。 LEOPsデータセットは、5つの単一フラッシュERGと4434OPs波形と、皮膚電極の位置を示す各参加者から選択された画像とを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 12:48:28 GMT)
Structural Instability of Feature Composition [2.6]
球状辞書モデルに基づく合成-崩壊しきい値について検討する。高バイアス状態においては、ReLUは顕微鏡的相関による変動変動を系統的なドリフトに変換する。 CLEVRから抽出した構造化セマンティックな特徴に対するスケーリングの予測傾向を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 05:53:31 GMT)
OC-Distill: Ontology-aware Contrastive Learning with Cross-Modal Distillation for ICU Risk Prediction [2.5]
重篤な臨床疾患の早期予測は、ICUのような高可用性設定において、タイムリーな介入とリソース割り当ての改善を可能にする。これにより、リアルタイムのリスク予測のために、バイタルサインやその他の生理学的信号の連続的なストリームを活用する機械学習モデルの開発が進められている。提案する2段階のフレームワークであるOC-Distillは,トレーニング中のマルチモーダル・インテリジェンスを活用しながら,推論時に重要なサインしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:01:28 GMT)
BOIL: Learning Environment Personalized Information [2.4]
Blackbox Information Learning (BOIL)は、環境構造から貴重な洞察を抽出するためのスケーラブルなソリューションである。本研究では,長期的水平線上での性能向上を目的とした戦略カバレッジ生成におけるBOILの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:24:59 GMT)
Improving LLM Code Reasoning via Semantic Equivalence Self-Play with Formal Verification [2.3]
本稿ではHaskellにおける意味的等価性のためのセルフプレイフレームワークを提案する。我々は, 発電機と評価器間の対向訓練を指導するために, 形式的検証を用いる。トレーニングパイプライン全体とデータセットはそれぞれGitHubとHugging Faceで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:43:00 GMT)
RoIt-XMASA: Multi-Domain Multilingual Sentiment Analysis Dataset for Romanian and Italian [2.3]
RoIt-XMASAは、クロスプラットフォームのマルチドメインAmazon Sentiment Analysisをイタリア語とルーマニア語に拡張した多言語データセットである。メタ学習係数による損失逆転を利用した多目的逆行学習フレームワークを提案する。 Llama-3.1-8Bは58.43%のF1スコアを達成し、プロンプトベースのアプローチの効率とタスク固有の微調整の性能の間に有意義なトレードオフがあることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:21:40 GMT)
Auditing Support Strategies in LLMs through Grounded Multi-Turn Social Simulation [2.1]
5つのRedditコミュニティからの支持を求める物語は、順序づけられた断片に分解される。サポート構成は、推定された苦痛とともに体系的にシフトする。コミュニティコンテキストは、人口統計カテゴリーではなく、行動、トピック、談話規範を形作る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:36:15 GMT)
CapSeal: Capability-Sealed Secret Mediation for Secure Agent Execution [1.9]
CapSealは、ダイレクトシークレットアクセスをローカルの信頼できるブローカによる制約付き呼び出しに置き換える、機能封入のシークレット仲介アーキテクチャである。我々は、MPP対応アダプタと統合されたRustプロトタイプについて、非開示、制約された使用、リプレイ抵抗、監査可能性のための条件付きセキュリティ目標を定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 00:23:32 GMT)
Dehaze-then-Splat: Generative Dehazing with Physics-Informed 3D Gaussian Splatting for Smoke-Free Novel View Synthesis [1.9]
我々は,NTIRE 2026 3Dレコンストラクションチャレンジのトラック2で開発されたマルチビュー煙除去と新しいビュー合成のための2段階パイプラインであるDehaze-then-Splatを提案する。第1段階では,Nano Banana Pro を用いたフレーム毎生成脱ハージングによる擬似クリーントレーニング画像を作成し,続いて輝度正規化を行った。第2段階では,物理インフォームドされた補助損失を伴って3次元ガウススプラッティングを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 07:25:31 GMT)
Causality from Projection and Hardy-Space Analyticity of Non-Markovian Memory Kernels [1.9]
クラマース・クロニッヒ(KK)分散関係はヒルベルト変換を通じて因果反応関数の実部と虚部を接続する。 p>1 ごとにベクトル値のハーディ空間 H+p(B) に属する中島・Zwanzig メモリカーネルが,初期システムバス状態が分解され,浴槽が連続的なスペクトル密度を有することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:26:40 GMT)
Privacy-Aware Machine Unlearning with SISA for Reinforcement Learning-Based Ransomware Detection [1.8]
本稿では、Sharded, Isolated, Sliced, Aggregated trainingをベースとしたランサムウェア検出のための、プライバシを意識しない機械学習評価フレームワークを提案する。このフレームワークは、検出器全体ではなく、影響を受けるモデルのシャードのみをトレーニングすることで、効率的なデータ削除を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 00:19:20 GMT)
Covariance-Based Structural Equation Modeling in Small-Sample Settings with $p>n$ [1.7]
本稿では,共分散構造を自己共分散成分と相互共分散成分に再構成する新しい推定原理を提案する。結果として得られるフレームワークは、相対的なエラー制約と組み合わされた可能性ベースの実現可能なセットを定義し、小さなサンプル設定で安定した推定を可能にする。合成および実世界のデータに関する実験では、安定性が向上し、特に構造パラメータの符号と方向が回復した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:03:34 GMT)
Efficient Task Adaptation in Large Language Models via Selective Parameter Optimization [1.7]
大きな言語モデル(LLM)は、一般的な言語理解、生成、その他のタスクにおいて優れたパフォーマンスを示している。特定のドメインタスクを微調整する場合、事前学習フェーズに蓄積された一般的な知識は、部分的に上書きされたり、忘れられたりすることが多い。本稿では,パラメータを「コアパラメータ」と「非コアパラメータ」に分割するパラメータ要素重要度評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:13:49 GMT)
MEMRES: A Memory-Augmented Resolver with Confidence Cascade for Agentic Python Dependency Resolution [1.6]
MEMRESはPythonの依存性解決のためのエージェントシステムである。 Gemma-2 9B (10 GB VRAM) を使用したHG2.9Kでは、MEMRESは2890スニペットの2503スニペットを解決している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 09:52:45 GMT)
Reference-state System Reliability method for scalable uncertainty quantification of coherent systems [1.5]
本研究では,参照状態システム信頼性手法を提案する。コンポーネント状態空間における参照状態を用いて、異なるシステム状態間の境界を特徴づける。モンテカルロのサンプルを分類し、参照状態の数に対する計算コストを著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:59:29 GMT)
The Provenance Gap in Clinical AI: Evidence-Traceable Temporal Knowledge Graphs for Rare Disease Reasoning [1.5]
最前線の大規模言語モデルは臨床的に正確な出力を生成するが、それらの引用は製造されている。 HEG-TKGは,4つのPubMedレコードと高品質な階層化と1,280の病的軌跡を持つキュレートされたソースから構築された時間的知識グラフに臨床的主張を基礎づけるシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 19:10:12 GMT)
Q-SINDy: Quantum-Kernel Sparse Identification of Nonlinear Dynamics with Provable Coefficient Debiasing [1.4]
量子フィーチャーマップは、古典的な学習タスクに表現力のある埋め込みを提供する。本稿では量子カーネル拡張SINDyフレームワークであるQ-SINDyを紹介する。我々は、列空間に対する数値的な量子的特徴が、このバイアスを排除していることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:00:27 GMT)
Machine individuality: Separating genuine idiosyncrasy from response bias in large language models [1.4]
大規模言語モデル(LLM)は、高い意思決定支援から協力関係まで、日々の生活にますます統合されている。ここでは、10のオープンウェイトLLMが14のサイコ言語規範で10万語以上に対して提供した7490万のレーティングにランダムクロスモデルを適用する。平均して16.9%の分散は刺激特異的な個人性に起因するものであり、統計的なヌルモデルを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 00:02:41 GMT)
Live LTL Progress Tracking: Towards Task-Based Exploration [1.4]
複雑で多段階的なタスクを通じて自律エージェントの進捗を追跡・表現するための新しい枠組みを提案する。有限線形時間論理(LTL)の仕様が与えられた場合、このフレームワークは「追跡ベクトル」を定め、軌道のロールアウトの各ステップで更新する。ベクトルの値は、軌道が発達するにつれて仕様の状態を表し、真、偽、または'オープン'ラベルを割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 18:46:41 GMT)
Lorentz Framework for Semantic Segmentation [1.4]
本稿では,双曲型ローレンツモデルにおけるアーキテクチャに依存しないセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。我々は,ローレンツ空間における階層的ピクセルレベルの表現を導くために,意味的および視覚的手がかりを用いたテキスト埋め込みを用いる。提案手法は, 自由不確実性推定, 信頼マップ, 境界線, 階層的, テキストベース検索, ゼロショット性能をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 05:01:32 GMT)
Visual Inception: Compromising Long-term Planning in Agentic Recommenders via Multimodal Memory Poisoning [1.1]
私たちは「ビジュアルインセプション」と呼ばれる脅威を見つけます Visual Inceptionは、ユーザのアップロードしたイメージにトリガーを注入し、システムのメモリ内で“スリーパーエージェント”として機能する。将来の計画中に回収されると、これらの記憶はエージェントの推論チェーンをハイジャックし、即時注射なしで敵が定義した目標に向けて制御する。人間の認知に触発された二重プロセス防衛フレームワークであるCognitiveGuardを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 11:15:37 GMT)
Vision-Based Human Awareness Estimation for Enhanced Safety and Efficiency of AMRs in Industrial Warehouses [1.1]
本稿では,1台のRGBカメラを用いて,AMRの人間の認識をリアルタイムに推定する手法を提案する。我々は、最先端の3Dポーズリフトと頭部方向推定を統合して、AMRとその視聴円錐に対する人間の位置を確かめる。実験の結果,本システムは人間の位置と注意をリアルタイムで確実に検出し,人間の意識に基づいてAMRが安全に動きを適応できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 11:15:29 GMT)
Where is the Mind? Persona Vectors and LLM Individuation [1.0]
仮想インスタンスビューと、導入した2つの新しいビュー、(仮想)インスタンスパーソナビューとモデルパーソナビューである。まず、注意の流れがトークン時間を通して準心理学的つながりを維持するという観点から、仮想インスタンスビューについて論じる。次に, LLMにおける内部的ペルソナ構造に関する3つの仮説を整理し, 2つのペルソナに基づく視点が有望な選択肢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:29:12 GMT)
Bolzano: Case Studies in LLM-Assisted Mathematical Research [1.0]
数学と理論計算機科学の6つの問題に関する新しい結果を報告する。結果はオープンソースのマルチエージェントLLMシステムであるBolzanoの助けを借りて作成された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 13:27:32 GMT)
Greedy Kalman-Swarm: Improving State Estimation in Robot Swarms in Harsh Environments [0.9]
分散状態推定に対する局所的「欲求的」なアプローチにより、個々のロボットが、完全なデータ可用性やグローバル通信を必要とせずに、ロボット間の相対的センシングを利用して精度を向上させることができることを示す。以上の結果から,予測不可能な地形における群集結束を維持するためのスケーラブルな枠組みとして,グローバルな状態認識が実現可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:33:53 GMT)
Anomalous nonlocality of information masked in quantum correlations [0.8]
量子相関を情報のキャリアとして使うと、非局所性を示すことが示される。特に、ある場所で情報をデコードするか、遠くに他の場所に送るかは、私たちの意志で選択できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 10:19:52 GMT)
Evaluating Multimodal LLMs for Inpatient Diagnosis: Real-World Performance, Safety, and Cost Across Ten Frontier Models [0.8]
大きな言語モデル(LLM)は、診断支援のためにますます提案されている。特に低所得国 (LMIC) の公立病院において, 実世界のマルチモーダル入院患者データを用いた評価は少ない。南アフリカの3次公立病院で539例の多施設入院患者の振り返り評価であるVALIDを施行した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 12:42:57 GMT)
Trajectory-Restricted Optimization Conditions and Geometry-Aware Linear Convergence [0.8]
局所化幾何正則性に基づく線形収束のための軌道制限フレームワークを開発する。古典的な収束保証は、これらの局所的な条件の下で拡張されることを示す。我々の研究は、能動集合や多様体の同定後の高速局所収束のための幾何学的定量化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:02:06 GMT)
Unsupervised feature selection using Bayesian Tucker decomposition [0.7]
我々は提案したBTuDを実行するアルゴリズムを提案している。さまざまなデータセットに適用可能な教師なしの特徴選択をうまく行うことができる。さらに、BTuDをベースとしたunsupervised FEは、TDをベースとしたunsupervised FEと一致することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:42:08 GMT)
Simultaneous cooling of degenerate mechanical modes in unresolved sideband regime via optical and mechanical nonlinearities [0.6]
本稿では,解決されたサイドバンド体制を超えて,光学系における多重縮退力学モードを同時に冷却する手法を提案する。ダッフィング非線形性(メカニカル非線形性)は、縮退したメカニカルモードのダークモード効果を克服するために用いられる。異なるメカニカルモードのメカニカル非線形性があまり近接しない場合, 縮退するメカニカルモードのダークモードが壊れる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:44:02 GMT)
From Legal Text to Executable Decision Models: Evaluating Structured Representations for Legal Decision Model Generation [0.4]
我々は、オランダ環境計画法(Dutch Environment and Planning Act)の法的テキストとプロダクショングレードの意思決定モデルを組み合わせた、ユニークな実世界のデータセットを使用します。これらのモデルがOmgevingsloket政府プラットフォームを支えており、市民は環境活動の許可要件を確認する。中間構造表現は法的テキストからLLMに基づく決定モデルの生成を改善することができるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 21:36:48 GMT)
ParikkhaChain: Blockchain-Based Result Processing and Privacy-Preserving Academic Record Management for the Complete Examination Lifecycle [0.3]
本稿では,ブロックチェーンベースのフレームワークであるParikkhaChainを提案する。提案されたアーキテクチャは、物理的検査プロセス、匿名マーキング、再評価透明性をサポートするための最初のイニシアチブである。本研究は,100のコースと数百の教師,学生を対象に,作業用プロトタイプを用いて,現場試験から成績表生成までの全試験サイクルをシミュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:34:39 GMT)
Structured 3D-SVD: A Practical Framework for the Compression and Reconstruction of Biological Volumetric Images [0.3]
本研究では, バイオボリュームデータの再構成, 圧縮, 解析を行うための実用的なフレームワークとして, 構造化3D-SVDを導入する。実験は,魚のフルボリューム・スキャンと脳のフルボリューム・スキャンの2つの生物学的ボリューム・データセットを用いて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 10:11:43 GMT)
Representation Before Training: A Fixed-Budget Benchmark for Generative Medical Event Models [0.3]
我々は,表現決定が1世紀前の事前学習予算の共有後の下流予測にどのように影響するかを評価する。我々はMIMIC-IVで28個の整形トランスを訓練し,30個の臨床結果について評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:38:47 GMT)
Global Web, Local Privacy? An International Review of Web Tracking [0.3]
ウェブサイトのトラッカー接続を10か国2か国で評価した。オーストラリアとアメリカ(カリフォルニア)は、最も高いレベルのウェブトラッキングを持っている。共通トップ525サイトは、EU諸国からアクセスされた場合、平均トラッカー接続数が50.5%減少している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 19:12:47 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） (Sat, 18 Apr 2026 06:19:40 GMT)
Heteronuclear Polarization Transfers Between Spin-locked and Anti-Longitudinal Spin States in the NMR of Liquids and Spinning Solids [0.2]
クロスエフェクトの回転フレームNMRアナログは、例えば2つの13Cと1つの結晶中の15Nの間で偏光を伝達することができる。すべての場合において、2階平均ハミルトニアン(英語版)は非等価で結合した豊富なスピン間で偏極を移すことができる。多体相互作用, RF不均一性, その他のコヒーレンスの干渉が果たす役割について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 13:02:56 GMT)
MANTA: Multi-turn Assessment for Nonhuman Thinking & Alignment [0.1]
MANTAは、Inspect AIプラットフォーム上に構築された動的マルチターン評価フレームワークである。 Clude-sonnet-4-20250514およびopenai/gpt-4oの評価を行った。また, LLM-as-judge 評価において, 体系的フォーマットバイアスを示す制御された4要素法であるSTYLEJUDGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 19:51:32 GMT)
Towards Deep Encrypted Training: Low-Latency, Memory-Efficient, and High-Throughput Inference for Privacy-Preserving Neural Networks [0.1]
ホモモルフィック暗号化(HE)は、暗号化されたデータを直接計算し、生の入力を明らかにすることなくニューラルネットワークの推論を可能にする。バッチ型HEフレンドリーニューラルネットワークのための最適化アルゴリズムを開発した。 HEフレンドリーなResNet-20とResNet-34モデルを暗号化データセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:54:57 GMT)
Entanglement and Quantum Coherence in Coupled Double Quantum Dots under Markovian and Non-Markovian Noisy Channels [0.1]
二重量子ドットを結合した二部系において,コンカレンスと量子コヒーレンスによって量子化された量子相関のダイナミクスについて検討する。結果は、現実的な固体系における量子相関の制御と保護に関する貴重な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 23:55:39 GMT)
DALC-CT: Dynamic Analysis of Low-Level Code Traces for Constant-Time Verification [0.1]
低レベルの実行トレースの動的解析に基づく定数時間プログラムの検証手法を提案する。我々は,DALC-CTというオープンソースのツールを開発し,この手法を用いてプログラムの一定時間検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:47:54 GMT)
Engineering magnetically insensitive qubits in metastable electronic D-states of trapped ions [0.1]
我々は、複数の準安定電子D_3/2ゼーマン準位における磁気非感応量子状態を実験的に合成した。合成量子ビット状態間のコヒーレントな浮動を含む138Ba+のD_3/2多様体内のコヒーレントな演算を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:22:11 GMT)
enclawed: A Configurable, Sector-Neutral Hardening Framework for Single-User AI Assistant Gateways [0.0]
Enclawedは、証明不可能なピア信頼、非定型外部接続、署名付きモジュールローディング、タンパー・エビデント監査パスを必要とするデプロイメントをターゲットとする。フレームワークには2つのフレーバーがある。オープンフレーバーはOpenClawとの互換性を維持しつつ、監査、分類、データロス防止シグナルを出力する。実装には、セキュリティレビュー、204ケースのテストスイート、継続的インテグレーション対応のGitHub Actionsが伴います。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 05:10:11 GMT)
Workstream: A Local-First Developer Command Center for the AI-Augmented Engineering Workflow [0.0]
プルリクエスト、タスク管理、カレンダ、AIによるコードレビュー、履歴レビューインテリジェンス、レポジトリAI対応スコアリング、エージェントオブザーバビリティを単一のインターフェースに集約する、オープンソースのローカルファーストの開発者コマンドセンタであるWorkstreamを紹介します。システムアーキテクチャ、新しい5カテゴリAI準備度スコアリングアルゴリズム、チーム固有のパターンの歴史的PRレビューをマイニングするレビューインテリジェンスパイプライン、モデルコンテキストプロトコル(MCP)、エージェント・ツー・エージェント(A2A)、エージェント・オブザーバビリティ・プロトコル(AOP)を実装するエージェント・オブザーバビリティ・レイヤについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:24:29 GMT)
When Informal Text Breaks NLI: Tokenization Failure, Distribution Shift, and Targeted Mitigations [0.0]
SNLIおよびMultiNLIに適用した4つの変換に対して,非公式な表面形状がNLIの精度を劣化させるかを検討した。 Emojiは、コンテンツワードをELECTRAのWordPieceトークンーが[UNK]にマップするUnicode文字に置き換え、学習したパラメータがそれを見る前に入力信号を破壊する。ノイズトークン(キャップなし、デッドサスなし、tbh)は完全な語彙であるが、NLIトレーニングデータにはない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:23:02 GMT)
Untrained CNNs Match Backpropagation at V1: A Systematic RSA Comparison of Four Learning Rules Against Human fMRI [0.0]
同一の畳み込みアーキテクチャに適用された,バックプロパゲーション(BP),フィードバックアライメント(FA),予測符号化(PC),スパイクタイミング依存塑性(STDP)の4つの学習ルールを比較した。初期の視覚的アライメントは主にアーキテクチャ駆動であり、監視対象は遅延アライメントを駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:53:35 GMT)
Ultrafast nonadiabatic dynamics of tetraphenylsubstituted nitrogen-based heterocycles [0.0]
テトラフェニルピラジン (TPP) と2,3,4,5-テトラフェニル-1H-ピロール (TePP) は4つのフェニル置換基を有する密接なヘテロ環である。 TPPは、原始型固体発光増強(SLE)エミッタであり、分子集合に対する量子収率の顕著な増大を示す。 TePPは、二状態放出の特徴である溶液と固体の類似の量子収率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:12:07 GMT)
Time evolution of quantum gates and the necessity of complex numbers [0.0]
量子ゲートの効果を、ある特性時間に作用する実効ハミルトニアンの作用によって記述する単純なスキームを記述する。 2つの量子ビットの絡み合いをもたらす複雑な位相の役割も強調される。次元$N = 2n$, ここで、mathbbZ+$の$nは、$n-1$ qubitsのモデリングに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 17:47:56 GMT)
Thermodynamics of Coherence-Selective Quantum Reset Protocols [0.0]
我々は2次開量子系に対するコヒーレンス選択ストロボスコピックリセットの正確な理論を開発する。本研究では,コヒーレンスの生存とそれに伴う熱力学的コストに着目した。結果は、構造化バスオープン量子系の明確な制御原理としてコヒーレンス選択リセットを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 21:35:02 GMT)
The origin and promise of transition metal dichalcogenide hosted single photon emitters for quantum technologies [0.0]
単一光子エミッタ(SPE)は、いくつかの量子技術実装の不可欠な部分である。過去10年ほどの間に、遷移金属ジアルコゲナイド(TMDC)の単分子層が、魅力的な特性を持つSPEプラットフォーム候補の1つとして浮上してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:30:19 GMT)
The Virtue of Sparsity in Complexity [0.0]
キャパシティの増大は因子空間の発見を可能にすることを示す。資産価格の複雑さの特質は、因子の分散を通して機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 23:25:22 GMT)
The Reliance Negotiation Framework: A Dynamic Process Model of Student LLM Engagement in Academic Writing [0.0]
学術著作における大規模言語モデル(LLM)への学生の関与は、安定した特性、採用決定、能力レベルではない。本稿では,382人の大学生を対象とした逐次的説明混合メソッド研究から開発されたReliance Negotiation Framework(RNF)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:34:58 GMT)
The Instrumental Dissolution of Typing: Why AI Challenges the Keyboard Era in Knowledge Work [0.0]
40年間、QWERTYキーボードはホワイトカラーのナレッジワークを組織した。マルチモーダルAIは、スピーチとジェスチャーの人間間理解を実現するため、この必要性は解消される。キーボードの時代は、ハードウェアの代替ではなく、その機能をAIシステムに移行することによって終わる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:12:41 GMT)
The Cognitive Penalty: Ablating System 1 and System 2 Reasoning in Edge-Native SLMs for Decentralized Consensus [0.0]
本稿では,Qwen-3.5-9B 上で厳密なモデル内アブレーションを実行する 840-inference 実験フレームワーク Sentinel-Bench を紹介する。システム1は、100%対逆ロバスト性、100%法線の整合性、および状態の整合性を13秒未満で達成した。システム2の推論は破滅的な不安定を招き、基本的に26.7%の反響非収束(認知的崩壊)率によって引き起こされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:46:37 GMT)
The CTLNet for Shanghai Composite Index Prediction [0.0]
上海総合指数予測のための CNN-Transformer-LSTM Networks (CTLNet) を提案する。本稿では,上海総合指数予測へのCTLNetの適用について検討し,提案モデルが最先端のベースラインより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:55:36 GMT)
Systematic Capability Benchmarking of Frontier Large Language Models for Offensive Cyber Tasks [0.0]
我々は、NYU CTF Benchの200の課題すべてについて、7つのプロバイダから10のフロンティアモデルを評価する。制御された因子分析により、Kali Linux環境はUbuntuよりも9.5パーセント向上していることがわかった。モデルの中では、Claude 4.5 Opusが最も高い解決率(59%)を達成し、続いてGemini 3 Pro(52%)、そしてGemini 3 Flashは1ソルバあたり0.05ドルで最高のコスト効率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 22:13:23 GMT)
StageMem: Lifecycle-Managed Memory for Language Models [0.0]
ロングホライゾン言語モデルシステムは、永続記憶にますます依存している。現在のデザインは、メモリを主に静的ストアとして扱う。ライフサイクル管理型メモリフレームワークであるStageMemを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:38:25 GMT)
Skilldex: A Package Manager and Registry for Agent Skill Packages with Hierarchical Scope-Based Distribution [0.0]
エージェントスキルパッケージ用のパッケージマネージャとレジストリであるSkilldexを紹介します。このシステムは、Hono/Supabaseレジストリバックエンドを備えたTypeScript CLI(skillpm / spm)として実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:42:11 GMT)
RLM-on-KG: Heuristics First, LLMs When Needed: Adaptive Retrieval Control over Mention Graphs for Scattered Evidence [0.0]
RLM-on-KGは、LPMをRDF参照グラフ上で自律的なナビゲータとして扱う検索システムである。我々の中心的な発見は条件付き優位性である: LLM制御の値は証拠散布とツールコールの高度化に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 16:25:39 GMT)
Quantum-Enhanced Single-Parameter Phase Estimation with Adaptive NOON States [0.0]
NOON state-maximally path-entangled $N$-photon superpositions $(|N,0rangle + |0,Nrangle)/sqrt2$。エンド・ツー・エンドの微分可能な量子光学フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 19:52:21 GMT)
Quantum AI for Cancer Diagnostic Biomarker Discovery [0.0]
肺腺癌(LUAD)および肺扁平上皮癌(LUSC)の亜型特異的バイオマーカーの同定にQMLを適用した。第2段階は、LUAD腫瘍とLUSC腫瘍と、腫瘍と正常標本を区別できる量子分類器の開発に焦点を当てている。その結果、QMLはバイオマーカー発見およびサブタイプ特異的癌分類に効果的でスケーラブルなアプローチを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 00:17:13 GMT)
ProbeLogits: Kernel-Level LLM Inference Primitives for AI-Native Operating Systems [0.0]
LLM推論を内部で実行するOSカーネルは、任意のテキストが生成される前にロジット分布を読み取ることができる。本稿では,シングルフォワードパスを実行するカーネルレベルの操作であるProbeLogitsについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:28:19 GMT)
Physics-Informed Tracking (PIT) [0.0]
ビデオから1つの粒子を追跡するためのビデオベースのフレームワークである物理情報追跡(PIT)を提案する。ニューラルネットワークオートエンコーダは、粒子をヒートマップピーク(ランドマーク)としてローカライズし、オートエンコーダに埋め込まれた微分可能な物理モジュールは、既知のダイナミクスを満たすために、時間とともにいくつかのランドマーク(軌道)を制約する。 The Physics-Informed Landmark Loss (PILL)は、この予測された軌跡をランドマークに対して比較し、ラベルなしで物理的な一貫性を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:07:48 GMT)
Open-TQ-Metal: Fused Compressed-Domain Attention for Long-Context LLM Inference on Apple Silicon [0.0]
我々は、Apple Siliconに融合圧縮ドメインアテンションの最初の実装であるOpen-TQ-Metalを紹介する。 Llama 3.1 70Bの128Kコンテクスト推論を可能にする。 Open-TQ-MetalはKVキャッシュをオンザフライでInt4に量子化し、圧縮された表現に直接注意を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 10:39:28 GMT)
Nonnormality and Dissipation in Markovian Quantum Dynamics: Implications for Quantum Simulation [0.0]
マルコフ開量子系の構造的枠組みを導入する。通常のジェネレータは、散逸とノルム保存のダイナミクスを正確に分離できることを示す。非正規性と消散強度の無次元比で制御された規則を同定し、過渡増幅の開始を規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:37:38 GMT)
LANTERN: Layered Archival and Temporal Episodic Retrieval Network for Long-Context LLM Conversations [0.0]
会話履歴がコンテクストウィンドウに収まるようにコンパクト化された場合、大きな言語モデルは重要な詳細を捨てる。我々は,すべての会話をアーカイブし,圧縮後の関連する詳細を復元するメモリ層であるLANTERNを提案する。 94の実際のマルチターン会話において、LANTERN-Rerankは78.3%の検証事実が圧縮によって失われていることを回復した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 23:26:48 GMT)
KIRA: Knowledge-Intensive Image Retrieval and Reasoning Architecture for Specialized Visual Domains [0.0]
KIRA(Knowledge Intensive Image Retrieval and Reasoning Architecture)は、特殊ドメインの視覚RAGにおける10のコア問題に対処する。また、3つの軸に沿って視覚的RAGを評価するベンチマークスイートであるDOMAINVQARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 08:47:08 GMT)
Inference-Time Temporal Probability Smoothing for Stable Video Segmentation with SAM2 under Weak Prompts [0.0]
提案するフレームワークは軽量で、モデルに依存しず、リアルタイムでインタラクティブなビデオセグメンテーションに適している。提案手法は,フレームワイドおよび時間安定性指標の総合的セットを用いて,4つの多様な映像系列に対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 19:16:22 GMT)
Hybrid Quantum Neural Networks for Enhanced Breast Cancer Thermographic Classification: A Novel Quantum-Classical Integration Approach [0.0]
熱画像解析による乳癌の診断は、医療AIにおいて重要な課題である。本稿では,従来の畳み込みニューラルネットワークと量子コンピューティングの原理を統合した新しいハイブリッド量子ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。本研究は,古典的シミュレーションによる医用画像分類における量子優位性を示す証拠を提供し,医療応用における量子古典ハイブリッドシステムの枠組みを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 10:24:51 GMT)
HiveMind: OS-Inspired Scheduling for Concurrent LLM Agent Workloads [0.0]
モチベーションのインシデントでは、11の並列エージェントのうち3つがコネクションリセットとHTTP 502エラーで死亡しました。 HIVEMINDは5つのOSにインスパイアされたスケジューリングプリミティブを適用し,非協調並列実行による障害モードを除去する透過的なHTTPプロキシである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 18:59:33 GMT)
Hierarchical Vision Transformer Enhanced by Graph Convolutional Network for Image Classification [0.0]
画像分類のためのグラフ畳み込みネットワーク(GCN-HViT)により強化された階層型視覚変換器を提案する。 GCN-HViTは、各レベルのグローバルスケールでのパッチワイド情報インタラクションをモデル化し、複数のレベルにわたる小さなパッチと大きなパッチ間の階層的関係をモデル化する。 3つの実世界のデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 04:29:20 GMT)
HealthCraft: A Reinforcement Learning Safety Environment for Emergency Medicine [0.0]
現実的な緊急医療環境下での軌道レベルの安全を報いる最初の公共強化学習環境であるHealthCraftを紹介する。 14のエンティティタイプと3,987のシードエンティティを持つFHIR R4ワールドステート上に構築され、24のMPPツールを公開し、安全クリティカルな基準に違反するたびに報酬をゼロにする2層ルーブリックを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 03:40:24 GMT)
Harness as an Asset: Enforcing Determinism via the Convergent AI Agent Framework (CAAF) [0.0]
Convergent Agent Framework (CAAF)は、エージェントをオープンループ生成からクローズループフェイルセーフ決定論へ移行する。すべてのコンポーネントは単一のコモディティモデルを使用しており、完全なオフラインデプロイメントを可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:15:09 GMT)
Governed MCP: Kernel-Level Tool Governance for AI Agents via Logit-Based Safety Primitives [0.0]
Governed MCPは、ログベースの安全プリミティブ上に構築されたツールガバナンスゲートウェイである。ゲートウェイは6層パイプライン内のすべてのMPPツールコールに介在する。私は、約86,000行のRustのベアメタルx86_64 OSにGoverned MCPを実装しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:40:20 GMT)
Frozen Vision Transformers for Dense Prediction on Small Datasets: A Case Study in Arrow Localization [0.0]
本研究では,40,cmの屋内動脈ターゲット面に矢状穴の自動検出,局所化,採点を行うシステムを提案する。私たちのパイプラインは、カラーベースの正準整流ステージ、凍結した自己監督型視覚変換器、そして特徴アップサンプリングという3つのコンポーネントを組み合わせています。 3つの交叉倍数で、平均F1スコアは0.893 pm 0.011$で、平均ローカライゼーション誤差は1.41 pm 0.06$,mmである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 00:17:48 GMT)
From Public-Key Linting to Operational Post-Quantum X.509 Assurance for ML-KEM and ML-DSA: Registry-Driven Policy, Mutation-Based Evaluation, and Import Validation [0.0]
本稿では,ML-KEM と ML-DSA のためのワークフロー中心の保証フレームワークを提案する。このフレームワークは17の最終標準要件を、所有者、ステージ、検出器の種類、規範的強度、モード固有のアクションによってインデックス付けされた保証レジストリに書き換える。制御されたコーパス48アーティファクト全体で、アーティファクトは、厳密かつデプロイ可能なモードとゼロの偽陽性の両方において、予想されるすべての無効ケースを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:20:06 GMT)
False Security Confidence in Benign LLM Code Generation [0.0]
このメモは、補完的だが異なるフレーミングを紹介している。偽セキュリティ信頼(FSC)。 FSCは、通常の非攻撃フレーム生成タスクにおいて、測定ファーストの観点から同じ表面現象を研究する。我々はFSCレートを,機能的に正しい出力セット内のセキュリティ障害の頻度として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 14:52:26 GMT)
Exploring Ethical Concerns of Mobile Applications from App Reviews: A Literature Survey [0.0]
本報告では,2012年以降に出版された37の関連研究について報告する。調査ではレビュー数は500万から6億2600万、アプリ数は1億から1億3300万まで様々である。ユーザによるアプリレビューでは,プライバシー,セキュリティ,アクセシビリティ,透明性,公正性,説明責任,安全性に対する永続的な障壁が指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:30:06 GMT)
Effective theory of quantum phases in the dipolar planar rotor chain [0.0]
相互作用する双極子平面ローターの集合挙動に関する理論的記述を開発する。時間非依存摂動理論は乱相に適していることが示されている。順序相に対しては、双極子秩序の安定平衡構成に基づく二次近似を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 13:59:04 GMT)
Dynamic locking of an interacting spin system via periodic driving [0.0]
共振器からの脱調が双極子結合アンサンブルの動的スピンロックにどのように役立つかを検討する。本研究では,オフセットとパルス構造の組み合わせにより,振幅と傾きが鋭く構造化された有効ラビ場が生成されることを示す。これらの知見は、オフセット可能な動的ロックを、従来のアプローチを超えた量子センシング、エネルギー伝達、スピンオーダー操作のための有望なツールとして位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 23:46:41 GMT)
Convergence theory for Hermite approximations under adaptive coordinate transformations [0.0]
本稿では,適応座標変換を用いたHermite展開を用いた近似関数の最初の誤差推定について述べる。本分析は,正規化フローに基づく適応Hermite近似の収束挙動に関する理論的知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 12:02:21 GMT)
Complex Quaternionic Formulations of Dirac, Electrodynamic, and Electroweak Fields and Interactions [0.0]
我々は、ディラック理論、電気力学、そして究極的には標準モデルの電弱セクターに関する新しい記述を構築した。構築したディラックスピノルと電磁界を結合すると、荷電スピン-1/2粒子に対して正しい磁気モーメントが得られることがわかった。自発対称性の破れの条件は、弱いイソスピンと超電荷の代替表現を用いて検討される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 01:23:27 GMT)
CCAR: Intrinsic Robustness as an Emergent Geometric Property [0.0]
本稿では,機能空間を明示的に設計するためのクラス・コンディショナル・アクティベーション・レギュラライゼーション(CCAR)を提案する。遅延表現をクラスエネルギーに部分空間に形成することにより、自然に雑音や対向摂動をフィルタリングする幾何学的な足場を作る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 06:23:24 GMT)
CASCADE: A Cascaded Hybrid Defense Architecture for Prompt Injection Detection in MCP-Based Systems [0.0]
既存の防衛システムは、高い偽陽性率、API依存性、ホワイトボックスアクセス要件などの制限に悩まされている。提案するCASCADEは,MPPベースのシステムのための3層ケースドディフェンスアーキテクチャである。既存のソリューションに対するCASCADEの重要な利点は、完全なローカル操作であり、外部API呼び出しを必要としないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 19:53:09 GMT)
Bias in the Loop: Auditing LLM-as-a-Judge for Software Engineering [0.0]
大規模な言語モデルは、コードのアーティファクトを評価するために裁判官としてますます使われています。現在のプラクティスには、信頼性とバイアスの原則的な説明が欠けている。計測ファーストレンズを用いたLCM-as-a-Judgeの符号化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:35:05 GMT)
Beyond Task Success: An Evidence-Synthesis Framework for Evaluating, Governing, and Orchestrating Agentic AI [0.0]
本稿では,手動符号化コーパスにおける有界なエビデンス合成に寄与する。本稿では,(1)評価,ガバナンス,オーケストレーション,保証にまたがる4層フレームワーク,(2)可観測性,決定性,タイムライン,検証性に基づくODTA実行時配置テスト,(3)状態変更動作のための最小アクション検証バンドル,の3つの関連アーティファクトを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:28:26 GMT)
Beyond Black-Box Labels: Interpretable Criteria for Diagnosing SubjectiveNLP Tasks [0.0]
本稿では,専門家が設計したアノテーションスキーマを監査するためのEmphschemaレベル診断法を提案する。診断は2つの障害モードを分離する: 不安定な条件と操作の難しい境界、および相互排他的カテゴリの境界を曖昧にする体系的な重複。これらのシグナルは、ドメインの専門家が同意しない場所と一致し、ガイドラインの締め付け、カテゴリ構造の変更、あるいはアノテーションパラダイムの再検討のためのエビデンスベースの監査を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:09:20 GMT)
AstroSURE: Learning to Remove Noise from Astronomical Images Without Ground Truth Data [0.0]
そこで本研究では,地中画像のクリーン化を伴わずに学習可能なディープラーニングデノベーション手法について検討する。我々は、ノイズ2ノイズ、スタインのアンバイアスドリスク推定器、および盲点に基づく手法を適応し、比較する。以上の結果から,これらの手法は,元の雑音画像と比較することで,音源検出性の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:42:54 GMT)
Architecture-Agnostic Modality-Isolated Gated Fusion for Robust Multi-Modal Prostate MRI Segmentation [0.0]
多重化前立腺MRIは、T2パラメトリック(T2W)、見かけ拡散係数(ADC)、高b値拡散強調(HBV)配列を組み合わせる。実際には、拡散配列は、T2Wよりも、取得のばらつき、動き、アーティファクトの影響を受けることが多い。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。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 13:05:33 GMT)
Adaptive Computation Depth via Learned Token Routing in Transformers [0.0]
Token-Selective Attention (TSA) は、連続する変圧器ブロック間の残差更新について学習した1対1のゲートである。 TSAは、明示的な深度圧力を伴わずに、困難部分のルーティングを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 02:04:47 GMT)
AI Observability for Developer Productivity Tools: Bridging Cost Awareness and Code Quality [0.0]
開発者の生産性ツールに対するAI可観測性に対する統一的なアプローチを提案する。リアルタイムトークントラッキング、Prometheusモデル価格レジストリ、レスポンスバリデーション、コスト分析をひとつのダッシュボードに統合します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 18:07:51 GMT)
A proposal for PU classification under Non-SCAR using clustering and logistic model [0.0]
本研究の目的は,SCAR条件が満たされていない場合に,計算的に単純かつPU分類を解くことのできるクラスタクリーニングアルゴリズムを検討することである。この研究の二次目的は、SCAR条件の摂動に対するLassoJoint法の堅牢性を決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 20:16:11 GMT)
A Real-Time Bike-Pedestrian Safety System with Wide-Angle Perception and Evaluation Testbed for Urban Intersections [0.0]
本稿では,広角魚眼カメラを用いた単一エッジデバイス上での衝突警告システムについて述べる。システムは30fpsで音声と視覚のアラートを生成する。我々は,決定層を明示的な配置ゲート,競合性機構,残留リスクレジスタを備えた分離可能な監査可能なテストベンチとして定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Apr 2026 15:59:46 GMT)