Proteo-R1: Reasoning Foundation Models for De Novo Protein Design [129.3] 推論誘導型タンパク質設計フレームワークであるbfProteo-R1を紹介する。
アンフェロメトリ生成から分子内理解を分離する。
Proteo-R1は、最新の幾何学的生成モデルと推論の安定、解釈可能、モジュール的な統合を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:52:27 GMT)
Let ViT Speak: Generative Language-Image Pre-training [102.8] GenLIPはビジョントランスフォーマー(ViT)のための最小限の生成事前学習フレームワークである
標準言語モデリングの目的を使用して、視覚トークンから直接言語トークンを予測するために、ViTをトレーニングする。
様々なマルチモーダルベンチマークの競合や優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:51:38 GMT)
Position: agentic AI orchestration should be Bayes-consistent [92.0] 本稿では,エージェントシステムのオーケストレーションレベルにおいて,一貫性のある意思決定にはベイズ原理が必要であることを論じる。
信念とユーティリティ対応ポリシーがエージェントAIオーケストレーションをどのように改善するかを説明するための例とデザインパターンを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:43:43 GMT)
Beyond Heuristics: Learnable Density Control for 3D Gaussian Splatting [79.0] 強化学習(RL)により最適化されたパラメータ化ポリシネットワークとして密度制御を再構築するフレームワークであるbfLeGSを紹介する。
計算的トラクタビリティを維持するために、報酬計算の複雑さを$O(N2)$から$O(N)$に下げる閉形式解を導出する。
Mip-NeRF 360、Tants & Temples、Deep Blendingのデータセットの実験は、bfLeGSが最先端の手法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） (Fri, 01 May 2026 05:04:49 GMT)
Possibilistic Predictive Uncertainty for Deep Learning [75.0] Dirichlet-approximated possibilistic rear predictions (DAPPr)を紹介する。
DAPPrは可能性理論を利用した原則的なフレームワークである。
この射影近似戦略は閉形式解を用いた単純な訓練目標を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:14:01 GMT)
Robust Multimodal Recommendation via Graph Retrieval-Enhanced Modality Completion [71.2] 実世界のマルチモーダルデータセットは、センサーの故障、アノテーションの不足、プライバシーの制約によって、しばしばモダリティの不完全性に悩まされる。
効果的な解決策の1つはモダリティ補完であり、下流タスクのためのモダリティ完全グラフを提供するために欠落した特徴を再構成する。
本稿では,これらの制限を克服するグラフ検索拡張モード補完フレームワークであるGRE-MCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:50:52 GMT)
ML-Bench&Guard: Policy-Grounded Multilingual Safety Benchmark and Guardrail for Large Language Models [69.0] ML-Benchはポリシーベースで14の言語をカバーする多言語安全ベンチマークである。
ML-Bench上に構築したML-Guardは多言語安全判断とポリシー条件付きコンプライアンスアセスメントをサポートするガードレールモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:24:14 GMT)
Claw-Eval-Live: A Live Agent Benchmark for Evolving Real-World Workflows [67.9] ワークフローエージェントのライブベンチマークであるClaw-Eval-Liveを紹介する。
各リリースは、公開ワークフロー要求信号から構築される。
Claw-Eval-Liveは実行トレース、監査ログ、サービス状態、実行後のワークスペースアーティファクトを記録する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 09:39:37 GMT)
Trading off rewards and errors in multi-armed bandits [67.2] マルチアームのバンディットでは、最も探索された腕が最も情報的であり、報酬は通常、最高の腕だけを引っ張る。
我々は,腕の識別と報酬の蓄積のトレードオフを正確に検討し,両目的を補間する後悔の保証付きアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:54:27 GMT)
Persistent Visual Memory: Sustaining Perception for Deep Generation in LVLMs [66.2] Persistent Visual Memoryは、持続的でオンデマンドな視覚知覚を保証するために設計された軽量の学習可能なモジュールである。
Qwen3-VLモデルの実験は、PVMが無視可能なパラメータオーバーヘッドで顕著な改善をもたらすことを示した。
深部分析により、PVMは長さ誘起信号減衰に抵抗し、内部予測収束を加速できることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:54:37 GMT)
Revealing graph bandits for maximizing local influence [64.9] 本研究では,学習者の目的がグラフの最も影響力のあるノードをできるだけ少ない情報で検出することであるグラフ帯域設定について検討する。
この設定の関連アプリケーションの1つは、ソーシャルネットワークにおけるマーケティングであり、マーケターは最も影響力のある顧客を見つけ、活用することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:54:58 GMT)
Map2World: Segment Map Conditioned Text to 3D World Generation [64.2] 3Dワールドジェネレーションは没入型コンテンツ作成や自律運転シミュレーションに不可欠である。
近年の3Dワールドジェネレーションの進歩は有望な成果を上げているが,これらの手法はグリッドレイアウトによって制約されている。
本稿では,任意の形状とスケールのユーザ定義セグメントマップ上で,まず3次元世界生成を可能にする新しいフレームワークMap2Worldを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:56:49 GMT)
PAMod: Modeling Cyclical Shifts via Phase-Amplitude Modulation for Non-stationary Time Series Forecasting [59.9] 正規化特徴空間における位相振幅変調による循環分布シフトをモデル化するフレームワークPAModを提案する。
PAModは計算資源を減らして最先端の性能を実現する。
我々の変調機構は,プラグイン・アンド・プレイ技術として,既存の時系列予測手法を簡易な統合で改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:09:23 GMT)
The Hidden Cost of Thinking: Energy Use and Environmental Impact of LMs Beyond Pretraining [59.3] Olmo 3は70億と32億のパラメータモデルからなるファミリーである。
モデル開発プロセスでは,12.3GWhのデータセンターエネルギーを消費し,4,251tCO2eqを放出し,15,887kLの水を消費した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 23:24:23 GMT)
Machine Learning-Augmented Acceleration of Iterative Ptychographic Reconstruction [56.8] 反復画像再構成アルゴリズムはコヒーレント・ディファレント・ディファレント・イメージングに広く用いられている。
本稿では, 反復的画像再構成を高速化する機械学習によるアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:46:58 GMT)
InpaintSLat: Inpainting Structured 3D Latents via Initial Noise Optimization [56.5] 本稿では,初期雑音最適化に基づく3Dインペイントのためのトレーニング不要手法を提案する。
本稿では,構造化3次元潜伏拡散フレームワークの初期雑音を最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:45:25 GMT)
GaMMA: Towards Joint Global-Temporal Music Understanding in Large Multimodal Models [55.5] GaMMAは、包括的な音楽コンテンツ理解を実現するために設計された大型マルチモーダルモデル(LMM)である。
オーディオエンコーダをエキスパートの混合方式で組み込むことで、GaMMAは時系列と非時系列の両方の音楽理解タスクを効果的に統合する。
当社のアプローチでは、大規模にキュレートされたデータセットとプログレッシブトレーニングパイプラインを組み合わせることで、音楽理解の境界を効果的に推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:21:57 GMT)
Characterizing the Expressivity of Local Attention in Transformers [54.8] トランスフォーマーは、言語モデリングの最も人気のあるニューラルアーキテクチャである。
本研究では,大域的注意を持つ固定精度変換器が,単一過去の演算子を含む線形時間論理の断片に対応することを示す。
さらに、局所的な注意を加えることで、第二の時間演算子を導入し、認識可能な正規言語のクラスを厳密に拡大することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:30:52 GMT)
ReLay: Personalized LLM-Generated Plain-Language Summaries for Better Understanding, but at What Cost? [54.4] 大規模言語モデル(LLMs)は、Plain Language Summaries(PLS)をパーソナライズするための新しい機会を提供する
パーソナライズが有効か、どの戦略が最も効果的か、そしてパーソナライズと安全のバランスをとるかは、まだ不明である。
ReLayは、静的(専門家による)およびインタラクティブな設定の両方で、50人のレイ参加者から300人の参加者--PLSペアのデータセットを紹介します。
ReLayには、ユーザ特性、健康情報のニーズ、情報検索行動、理解結果、対話ログ、品質評価が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:11:12 GMT)
Space Network of Experts: Architecture and Expert Placement [53.9] 宇宙データセンターは、エネルギー集約型大規模言語モデル(LLM)を実行するための有望なプラットフォームとして構想されている
しかし、重要な課題の1つは、衛星ネットワークにおける大規模LSMの効率的な分散配置である。
本稿では,広く普及しているMix-of-Experts(MoE)モデルの分散実行を目的としたSpace Network of Experts(Space-XNet)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:40:31 GMT)
Learning How and What to Memorize: Cognition-Inspired Two-Stage Optimization for Evolving Memory [53.8] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、一貫したパーソナライゼーションのために長期のユーザメモリを必要とする。
既存のメモリシステムは、主に静的で手作りの更新ルールに依存している。
MemCoEは認知にインスパイアされた2段階最適化フレームワークで、どのようにメモリを整理し、どの情報を更新すべきかを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:45:20 GMT)
Combined Dictionary Unfolding Network with Gradient-Adaptive Fidelity for Transferable Multi-Source Fusion [51.7] CDNetはマルチソース画像融合のための軽量複合辞書展開ネットワークである。
マルチ露光画像融合、赤外・可視画像融合、医用画像融合、セマンティックセグメンテーションのための赤外・可視画像融合の4つの課題についてCDNetを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:52:29 GMT)
Can AI Be a Good Peer Reviewer? A Survey of Peer Review Process, Evaluation, and the Future [50.9] 大規模言語モデル(LLM)は、ピアレビュープロセスの異なる段階を支援または自動化する動機付けの手法である。
我々は、(i)ピアレビュー生成のためのテクニックを合成し、微調整戦略、エージェントベースシステム、RLベースの手法、そして生成を強化する新しいパラダイムを合成する。
データセットをカタログ化し、モデリングの選択を比較し、制限、倫理的懸念、今後の方向性について議論します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:57:24 GMT)
Towards Customized Multimodal Role-Play [50.7] マルチモーダル理解と生成モデルは、よりリッチなヒューマン-AIインタラクションを可能にする。
しかし、文字のペルソナ、対話スタイル、視覚的アイデンティティを共同でカスタマイズする一方で、モダリティ間の出力一貫性を維持することは、ほとんど探索されていない。
本研究では,20文字からなるRoleScape-20データセットを構築した。
UniCharacterは、Unified Supervised Finetuning(Unified-SFT)とCharacter-GRPO(Character-GRPO)を含む2段階の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） (Fri, 01 May 2026 03:22:04 GMT)
Odysseus: Scaling VLMs to 100+ Turn Decision-Making in Games via Reinforcement Learning [50.5] 本研究では,スーパーマリオランドにおける長期意思決定のための視覚言語モデル(VLM)の学習について検討する。
本稿では,軽量なターンレベルの批評家によるPPOの適応版を提案し,トレーニングの安定性とサンプル効率を大幅に向上させる。
我々は,VLMエージェントのオープントレーニングフレームワークであるOdysseusを紹介し,ゲーム内の複数のレベルにおいて,実質的なゲインを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:05:56 GMT)
Almost for Free: Crafting Adversarial Examples with Convolutional Image Filters [50.2] 機械学習の逆例は一般的に勾配を使って生成され、モデルに直接アクセスすることで得られるか、クエリ経由で近似される。
そこで,本稿では,説明可能な機械学習の洞察からインスピレーションを得て,よりシンプルな逆例作成手法を提案する。
従来のエッジ検出アルゴリズムをベースとした強調対数画像フィルタを設計するが、学習モデルに最適化する。
その結果、標的外攻撃は転送可能であり、入力に1回のパスしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:08:09 GMT)
Themis: Training Robust Multilingual Code Reward Models for Flexible Multi-Criteria Scoring [49.9] Themis-CodePreferenceは、これまでで最大のコード好みのオープンソースコレクションで、多言語コード報酬モデルのスイートであるThemis-RMのトレーニングに使用しています。
多様な嗜好に基づいてトレーニングを行う場合, 積極的なスケーリング傾向, 強い言語間移動を示す実験とアブリケーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:07:34 GMT)
The Power of Order: Fooling LLMs with Adversarial Table Permutations [49.8] 逆テーブル置換(Adversarial Table Permutation)は、モデル性能を最大限に破壊するために設計された最悪の順列を効率的に識別する勾配ベースの攻撃である。
実験の結果,ATPは広範囲のLDMの性能を著しく低下させることがわかった。
本研究は,現在のLLMが構造化データをどのように処理するかの根本的な弱点を明らかにし,信頼性の高い実世界のアプリケーションのための置換ロバストモデルの開発を急務に行う必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:25:55 GMT)
Can Coding Agents Reproduce Findings in Computational Materials Science? [49.3] 本稿では,大規模言語モデルの科学的主張を再現する能力を評価するためのベンチマークであるAutoMatを紹介する。
課題を専門とする専門家と緊密に連携することで、実際の材料科学論文からの一連の主張をキュレートし、コーディングエージェントがエンドツーエンドのワークフローを回復し実行できるかどうかを検証します。
結果、現在のLSMベースのエージェントはAutoMatの全体的な成功率を低くし、最も優れた設定は54.1%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:42:12 GMT)
Scaling Federated Linear Contextual Bandits via Sketching [49.1] 本稿では,FSCLB(Federated Sketch Contextual Linear Bandits)を提案する。
合成と実世界の両方のデータセットの実験では、FSCLBは計算と通信のコストを90%以上削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:22:06 GMT)
A Replicability Study of XTR [49.0] 元々の研究では、効率的なXTR検索に必要な修正されたトレーニング目標が提案されている。
我々は,XTR検索アルゴリズムとその改良された学習目標を再現し,その評価を知識蒸留訓練と効率的な検索エンジンに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:28:09 GMT)
Online word-of-mouth in West Africa: the effects of snowball sampling on completion rate, respondent demographics, and survey responses [45.9] われわれは、ユーザーがオンライン調査に回答するよう促すために、位置情報をターゲットとした広告をFacebookに掲載する。
また,雪だるまの採取を通じて,多数の利用者が調査に訪れた。
本研究は, 雪玉採取により得られた回答が, 調査を完了する確率が高いことを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:39:55 GMT)
CMTA: Leveraging Cross-Modal Temporal Artifacts for Generalizable AI-Generated Video Detection [45.7] ビデオ合成技術は、デジタル認証にとって前例のない挑戦である。
クロスモーダル時間的アーティファクト(CMTA)における特異な指紋の同定
本稿では、これらのユニークな時間的アーティファクトをキャプチャするクロスモーダル検出手法であるCMTAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:04:14 GMT)
Prompt-Induced Score Variance in Zero-Shot Binary Vision-Language Safety Classification [43.9] クロスプロンプト分散は、プロンプトレベルの不一致とより高いエラーと強く関連している。
トレーニングフリーの平均アンサンブルは、14のデータセットモデル評価ペアすべてでNLLを改善する。
ゼロショットVLMの第1スコアに対する信頼性ストレステストとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:06:30 GMT)
PAMNet: Cycle-aware Phase-Amplitude Modulation Network for Multivariate Time Series Forecasting [42.9] 本稿では,周期パターンを相補的な位相および振幅成分に明示的に分解する周期型位相振幅変調ネットワーク(PAMNet)を提案する。
本手法は,その新しい位相振幅デカップリング機構により,最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:59:59 GMT)
Scaling Video Understanding via Compact Latent Multi-Agent Collaboration [42.7] 本稿では,グローバルなビデオの複雑さから,エージェントごとの認識予算を分離するエンドツーエンドのマルチエージェントコラボレーションフレームワークを提案する。
我々は、MACFが、同じ予算制約の下で、最先端のMLLMやマルチエージェントシステム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） (Fri, 01 May 2026 06:24:40 GMT)
Deep Variational Inference Symbolic Regression [42.0] シンボリック回帰は、前もって関数形式を仮定することなく、明示的で解釈可能な方程式を発見する。
Deep Symbolic Regression (DSR)は、ニューラルネットワークを使用してシンボリック表現を生成する。
DSRの変分ベイズ拡張であるDVISR(Deep Variational Inference Symbolic Regression)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:04:11 GMT)
Rethinking LLM Ensembling from the Perspective of Mixture Models [42.0] 大規模言語モデル(LLM)のためのMixture-like Ensemble (ME)を提案する。
MEはアンサンブル分布からのサンプリングと数学的に等価であるが、1つのモデルのみを起動する必要があるため、従来のアンサンブルよりも1.78x-2.68倍高速である。
われわれは,LLMの効率的なアンサンブルのための新たな道を開き,トークンレベルのルーティング戦略をさらに探求する動機付けを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:31:18 GMT)
Entropy Centroids as Intrinsic Rewards for Test-Time Scaling [40.4] 大規模言語モデルのテスト時間計算をスケールアップする効果的な方法は、複数のレスポンスをサンプリングし、最適なものを選択することである。
従来のアプローチでは、信頼やエントロピーといった本質的なシグナルを探索してきたが、これらの信号は単純なアグリゲーションにうるさい。
提案手法は,複数の候補の中から最も低いエントロピーセントロイドの応答を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:48:14 GMT)
Compared to What? Baselines and Metrics for Counterfactual Prompting [39.6] 患者の性別を外科的に変化させると,MedQAの14.9%のフリップ率を予測する。
本稿では,目標介入下で観察される相違点と,パラフレーズ入力によって引き起こされる相違点を比較検討する枠組みを提案する。
一般モデル感度を考慮すると,これらの効果は大きく消散することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:23:33 GMT)
Budget Constraints as Riemannian Manifolds [39.5] 機械学習における繰り返し発生する問題は、全コスト予算の下で各NグループにKオプションの1つを割り当てることである。
本稿では, 予算の厳格な実施の下で, 真の目的の1次最適化を可能にする新しい制約を提案する。
既知のオプティマによる合成クナプサック問題では、多様体ベースの制約処理が最適解を回復するのに対し、ペナルティ法は最適の83%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:30:23 GMT)
DIYHealth Suite: Dataset, Model, and Benchmark for Health Management at Home [39.5] ジェネレーティブAIは医療を変革しているが、既存の進歩のほとんどは病院レベルのデバイスに依存している。
携帯機器や遠隔医療の普及に伴い、医療は在宅診断にシフトしつつある。
DIYHealth Suiteは、カスタマイズされたデータセット、モデル、ベンチマークを通じてこれらの課題に対処するために設計された包括的なフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:28:59 GMT)
WildTableBench: Benchmarking Multimodal Foundation Models on Table Understanding In the Wild [39.3] WildTableBenchは、現実世界の設定から自然に発生するテーブルイメージに対する質問応答ベンチマークである。
WildTableBenchは、オンラインフォーラムやさまざまなドメインのWebサイトから収集された402の高情報密度のテーブルイメージで構成されている。
本ベンチマークでは,21のフロンティアプロプライエタリおよびオープンソースマルチモーダル基盤モデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:28:49 GMT)
When Less is Enough: Efficient Inference via Collaborative Reasoning [39.2] DUETは、有能なモデルと軽量なモデルが協調してタスクを解決する、協調的な推論フレームワークである。
その結果、DUETは、大規模モデルのみを用いて、エンドツーエンドの推論よりもかなり低い推論コストで、強い推論性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:31:59 GMT)
From Unstructured Recall to Schema-Grounded Memory: Reliable AI Memory via Iterative, Schema-Aware Extraction [39.1] 永続的なAIメモリは、しばしば検索問題に還元される。
本稿では、信頼性の高い外部AIメモリはスキーマ基底のハーネスでなければならないと論じる。
本稿では、メモリの取り込みをオブジェクト検出、フィールド検出、フィールド値抽出に分解する反復型スキーマ対応書き込みパスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:07:06 GMT)
Semantic Foam: Unifying Spatial and Semantic Scene Decomposition [38.9] 我々はSemantic Foamを導入し、最近提案されたRadiant Foam表現を意味分解タスクに拡張する。
提案手法は,Radiant Foam's Voronoi メッシュの自然体積分解とセルレベルでパラメータ化された明示的な意味的特徴場を統合する。
実験の結果,ガウスグループやSAGAのような最先端の手法と比較して,オブジェクトレベルのセグメンテーション性能が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:13:18 GMT)
Federated Weather Modeling on Sensor Data [37.1] センサデータに基づくフェデレーション気象モデリングは、フェデレーション学習を基盤とした分散システムである。
この方法は、多様な地理的に分散したデータセットを活用しながら、データのプライバシとセキュリティを保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:01:13 GMT)
From Backward Spreading to Forward Replay: Revisiting Target Construction in LLM Parameter Editing [36.3] LLMパラメータの編集方法は、通常、ターゲット層における理想的なターゲット隠れ状態の計算に依存する。
本稿では,後方展開を前方伝播に置き換える,シンプルでエレガントな代替案を提案する。
本手法は,初期目標隠れ状態の計算や,その後の編集パイプラインの他のコンポーネントに干渉することなく,単純である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:39:47 GMT)
Intern-Atlas: A Methodological Evolution Graph as Research Infrastructure for AI Scientists [35.8] Intern-Atlasはメソッドレベルのエンティティを自動的に識別する方法論進化グラフである。
AIカンファレンス、ジャーナル、arXivプレプリントにまたがる1,030,314の論文から構築されたグラフは、9,410,201のセマンティックな型付けエッジで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:37:29 GMT)
Interactive Inverse Reinforcement Learning of Interaction Scenarios via Bi-level Optimization [35.5] 逆強化学習(IRL)は、専門家のデモンストレーションデータに最も合う報酬関数と対応するポリシーを学習する。
現在のIRL設定では、学習者は専門家から隔離され、専門家のデモンストレーションのみを受動的に観察することができる。
本稿では,学習者が専門家の報酬関数と専門家と対話する方針を学習することを目的とした対話型IRL(IIRL)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:01:10 GMT)
Multimode Strong-Coupling Processes in Circuit QED Lattices [35.4] 本稿では,強い光子-光子結合の密結合効果を超えた回路ラグランジアン解析を行う。
回路解析により、創発的なバンドギャップ、リフトデジネシス、拡張されたフラットバンド、周波数依存ホッピングなどの質的に新しい特徴が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:00:01 GMT)
The minimal example of quantum network Bell nonlocality [35.3] 量子非局所性(quantum nonlocality)は、入力選択がなく、二値値結果のみを生成する三角形ネットワークにおいて可能であることを示す。
我々は,高次量子演算の形式性に触発されて,ネットワーク内の量子分布をパラメータ化する効率的な手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:00:00 GMT)
MMAudioReverbs: Video-Guided Acoustic Modeling for Dereverberation and Room Impulse Response Estimation [35.3] Video-to-audio(V2A)モデルは、残響や室内インパルス応答(RIR)などの室内音響効果を明示的にモデル化していない。
本稿では,事前学習モデルを用いた室内音響処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:06:56 GMT)
AlphaInventory: Evolving White-Box Inventory Policies via Large Language Models with Deployment Guarantees [34.5] 我々は,大規模言語モデルを用いて,オンライン,非定常環境における在庫政策を進化させる方法について検討する。
我々は、信頼性とインターバルに基づく認証に基づく、エンドツーエンドの在庫と政治の進化と推論フレームワークであるAlphaInventoryを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:12:16 GMT)
Code World Model Preparedness Report [33.7] 本稿では,Code World Model (CWM) の準備性評価について報告する。
私たちはFrontier AI Frameworkで特定されたドメイン間でプレリリーステストを実施しました。
我々の評価によると、CWMは現在のAIエコシステムに存在するもの以上の、新たなフロンティアリスクを生じさせない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 00:52:41 GMT)
FlowBot: Inducing LLM Workflows with Bilevel Optimization and Textual Gradients [33.5] 強力なAIシステムを構築するための既存のアプローチは、一般的に人為的なパイプラインとプロンプトに依存している。
本稿では,エージェントとワークフローを自動的に誘導するデータ駆動型アプローチについて述べる。
テキストscFlowBotインジェクションによって発見されたLSMは,強いベースラインに対して競争的に機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:42:28 GMT)
D3-Gym: Constructing Real-World Verifiable Environments for Data-Driven Discovery [33.4] D3-Gymは、科学的データ駆動ディスカバリのための検証可能な環境を備えた最初のデータセットである。
D3-Gymは、(1)4つの分野にわたる239の実際の科学リポジトリから得られた565のタスクからなる。
D3-Gymから採取した軌道の訓練は、様々な大きさのQwen3モデルに対して一貫性と実質的な利得をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:11:52 GMT)
Beyond SFT-to-RL: Pre-alignment via Black-Box On-Policy Distillation for Multimodal RL [32.9] PRISMは、SFTとRLVRの間のドリフトを緩和する3段階パイプラインである。
PRISMは、ポリシーとMixture-of-Experts識別器の間のブラックボックス、レスポンスレベルの対戦ゲームとしてアライメントをキャストする。
Qwen3-VLの実験では、PRISMは複数のRLアルゴリズムでダウンストリームRLVR性能を一貫して改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:31:46 GMT)
Make Your LVLM KV Cache More Lightweight [32.7] キーバリュー(KV)キャッシュは、現代のLVLM(Large Vision-Language Models)のデファクトコンポーネントとなっている。
視覚情報埋め込みにおける冗長性を生かしてKVキャッシュサイズを削減する新しい手法であるLightKVを提案する。
我々は、8つの公開ベンチマークデータセットにわたる8つのオープンソースLVLM上でLightKVを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:11:39 GMT)
Hierarchical Federated Learning for Networked AI: From Communication Saving to Architecture-Aware Design [31.7] 本稿では,階層型フェデレーション学習(HFL)が,コミュニケーション保護プロトコルとしての共通フレーミングを超越すべきである,と論じる。
このフレームワークは,アーキテクチャパラメータ,レイヤワイド最適化の分解,レイヤワイド通信の実現という,3つの結合設計軸を中心に構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 00:09:32 GMT)
Advancing Edge Classification through High-Dimensional Causal Modeling of Node-Edge Interplay [31.4] Causal Edge Classification Framework(CECF)は、エッジ分類タスクに因果推論原則を適用するための最初のフレームワークである。
CECFは、ノード特徴の潜在的影響を緩和することにより、高次元エッジ特徴のバランスの取れた表現を学ぼうとしている。
クロスアテンションネットワークは、最終エッジ分類のためのノードとエッジの複雑な依存関係をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:40:12 GMT)
Arithmetic in the Wild: Llama uses Base-10 Addition to Reason About Cyclic Concepts [31.2] 循環概念に対するLlama-3.1-8Bの表現が円形に構成されていることを示す。
このモデルは、概念固有の幾何学とは独立して機能するタスクにまたがる汎用的な追加メカニズムを再利用する。
我々の研究は、因果抽象と特徴幾何学の相互作用によって、LMの機械的理解が深まることを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:49:29 GMT)
Augmented Lagrangian Multiplier Network for State-wise Safety in Reinforcement Learning [31.1] 本研究では、状態ワイド乗算器の安定学習のための拡張ラグランジアン乗算器ネットワーク(ALaM)フレームワークを提案する。
まず、遅れた乗算器更新を補うために、拡張されたラグランジアンに2次ペナルティを導入する。
第二に、乗算器ネットワークは二重目標に対する教師付き回帰によって訓練され、訓練を安定させ、収束を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:46:30 GMT)
FollowTable: A Benchmark for Instruction-Following Table Retrieval [30.4] Instruction-Following Table Retrieval (IFTR) を定式化した。
本稿では,IFTRの最初の大規模ベンチマークであるFollowTableを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:42:13 GMT)
STARRY: Spatial-Temporal Action-Centric World Modeling for Robotic Manipulation [30.2] STARRYは、空間的時間的予測と行動生成を整合させる世界モデル強化アクションジェネレーションポリシーである。
RoboTwin 2.0では、クリーンでランダムな設定で平均93.82% / 93.30%の成功を達成した。
これらの結果は,ロボット操作の空間的・時間的要求に対する行動中心型時空間世界モデリングの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:48:56 GMT)
From Local to Global to Mechanistic: An iERF-Centered Unified Framework for Interpreting Vision Models [29.9] iERF中心のフレームワークを導入し,局所的,グローバル的,メカニスティックな1つの解析ユニットの解釈性を統一する。
局所的に、共有比(Sharing Ratio Decomposition, SRD)は、各PFVを、共有比を介して上流のPFVの混合として表現し、iERFを伝播して、クラス別サリエンシマップを構築する。
グローバルな視点では,iERFをセマンティックラベルとして利用するConcept-Anchored Feature Explanation (CAFE)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:25:49 GMT)
MMAudio-LABEL: Audio Event Labeling via Audio Generation for Silent Video [28.8] MMAudio-LABELは、基本的なオーディオ生成モデルに基づいて構築されたイベント対応オーディオ生成フレームワークである。
提案手法は,最大ヒッツデータセットを用いて,セット検出と17クラスの材料分類を行う。
その結果,共同学習による音声生成とイベント予測により,より解釈可能で実用的な音声合成が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:09:06 GMT)
Iterative Finetuning is Mostly Idempotent [27.4] 我々は、各モデルを前任者が生成したデータに基づいて微調整し、初期モデルを何らかのペルソナや信念でシードする一連のモデルを訓練する。
インストラクションモデル上での教師付き微調整(SFT)、ベースモデル上での合成文書微調整(SDF)、直接選好最適化(DPO)の3つの設定をテストする。
SFTとSDFの設定では、特性は大部分が減衰または一定であり、さらなる微調整サイクルは何もしない。
DPO設定では、モデルが自身の出力を優先して継続的に訓練された時に、特性増幅が確実に発生するが、モデルが消える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:01:31 GMT)
Stable-GFlowNet: Toward Diverse and Robust LLM Red-Teaming via Contrastive Trajectory Balance [27.3] 本稿では,GFNにおける分割関数の$Z$推定を排除し,トレーニングの不安定性を低減したStable-GFNを提案する。
S-GFNはGFNの最適方針を維持しながらより安定した訓練を提供する。
各種設定におけるS-GFNの圧倒的な攻撃性能と多様性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:42:08 GMT)
Pose-Aware Diffusion for 3D Generation [27.1] Pose-Aware Diffusion (PAD)は、観測空間内で直接3次元幾何学を合成する新しいエンドツーエンド拡散フレームワークである。
PADは最先端の手法よりも優れた幾何学的アライメントと画像から3D対応を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:05:28 GMT)
DARE: Diffusion Language Model Activation Reuse for Efficient Inference [27.0] Diffusion Large Language Models (dLLMs) は、自動回帰(AR)モデルに代わる有望な代替品として登場した。
本稿では,キャッシュされたキー値(KV)アクティベーションを再利用するDARE-KVと,出力アクティベーションを再利用するDARE-Oの2つの相補的なメカニズムを紹介する。
DAREは1層あたりのレイテンシの最大1.20倍の削減を実現し、アテンションアクティベーションの最大87%を再利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:15:45 GMT)
UniVidX: A Unified Multimodal Framework for Versatile Video Generation via Diffusion Priors [26.7] ビデオ生成にVDMプリエントを活用する統合フレームワークUniVidXを提案する。
UniVidXは、共有マルチモーダル空間における条件生成としてピクセル整列タスクを定式化する。
バックボーンのネイティブな前駆体を保ちながら、モダリティ特異的な分布に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:40:56 GMT)
Intrinsic Gradient Suppression for Label-Noise Prompt Tuning in Vision-Language Models [26.3] DSPTは,高誤差雑音のサンプルから勾配を抑える自己適応飽和領域を誘導することを示した。
大規模な実験により、このシンプルなドロップイン設計は様々なノイズのあるベンチマークで最先端の堅牢性を実現することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:57:51 GMT)
Decouple before Integration: Test-time Synthesis of SFT and RLVR Task Vectors [26.2] タスクベクトルのレンズを用いてSFTとRLVRを解析する。
本稿では,SFT と RLVR のチェックポイントを独立してトレーニングできるように,Decoupled Test-time Synthesis (DoTS) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:20:44 GMT)
Soft Graph Diffusion Transformer for MIMO Detection [26.1] 本稿では,ノイズレベルのデノナイズプロセスとして検出を再構成するSoft Graph Diffusion Transformer (SGDiT)を提案する。
適応層正規化(AdaLN)条件付きソフトグラフ変換器を用いてデノナイジングダイナミクスのパラメータ化を行う。
本稿では,SGDiTが代表ベースラインと比較して競合ビット誤り率(BER)を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:36:14 GMT)
Suppression of Universal Errors in DFS-Encoded Superconducting Geometric Logical \emph{T} Gate [26.0] 本稿では, 普遍誤差の高次抑制を実現する制御超伝導論理式EmphTゲート方式を提案する。
数値シミュレーションにより、可変超伝導量子回路において、我々の幾何学的論理的EmphTゲートは、従来の合成幾何学的および動的ゲートよりも優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:27:08 GMT)
Online Safety Filter for Deformable Object Manipulation with Horizon Agnostic Neural Operators [25.9] 変形可能なオブジェクト操作のための制約駆動型オンライン安全フィルタを提案する。
このフィルタは、名目制御ポリシーを最小限に修正することで、タスクレベルの安全性の制約をリアルタイムで実施する。
提案手法はFluidLabにおいて,フィルタがフィルタされていない基本方針に対して,安全な軌道速度を最大22%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:06:54 GMT)
GOR-IS: 3D Gaussian Object Removal in the Intrinsic Space [25.7] 3D Gaussian Object removal in the Intrinsic Space (GOR-IS)は、物理的に一貫した視覚的にコヒーレントな3Dオブジェクト除去のための新しいフレームワークである。
本手法では、シーンを固有のコンポーネントに分解し、光輸送を明示的にモデル化し、グローバルな照明効果の整合性を維持する。
我々の枠組みは,物体除去の物理的一貫性と視覚的コヒーレンスを大幅に向上させ,知覚的類似性(LPIPS)と2dBのピーク信号対雑音比(PSNR)を13%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:20:47 GMT)
Hypergraph and Latent ODE Learning for Multimodal Root Cause Localization in Microservices [25.5] クラウドネイティブなマイクロサービスシステムのローカライズには、複雑なサービス依存関係、不規則な時間的ダイナミクス、異種可観測データといったモデリングが必要になります。
本稿では,ハイパーグラフ注意学習,潜時常微分方程式,微粒な根本原因解析のための多モード相互注意融合を組み合わせた統合フレームワークHyperODE RCAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:18:57 GMT)
Adaptive Equilibrium: Dynamic Weighting Framework for Generalized Interruption of DeepFake Models [24.6] 我々は、高度で均一な効率を達成するためには、適応均衡に達することでこの不均衡を解決する必要があると論じる。
本稿では、リアルタイム損失フィードバックを利用した動的重み付け機構を用いて、最も耐性のあるモデルにより大きな割り込み重み付けを適応的に割り当てるAdaptive Equilibrium Framework(AEF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:19:59 GMT)
SC-Taxo: Hierarchical Taxonomy Generation under Semantic Consistency Constraints using Large Language Models [24.3] 高品質の科学的分類法は、研究分野の構造的かつ階層的な表現を提供する。
既存の分類学のアプローチは、しばしば階層的なレベルの構造上の矛盾と意味的なミスアライメントに悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:42:44 GMT)
Structure Liberates: How Constrained Sensemaking Produces More Novel Research Output [23.8] 本研究では,概念を8段階の構造化シーケンスとして運用するフレームワークであるSCISENSEを紹介する。
Infer-trained Modelよりも軌道品質が2.0%向上したことを示す。
このことは、目標とする思考が下流エージェントの認知的負担を軽減し、より創造的に探索することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:50:59 GMT)
MotuBrain: An Advanced World Action Model for Robot Control [23.7] We present MotuBrain, a unified World Action Model that jointly model video and action under a UniDiffuser formulation。
単一のモデルは、ポリシー学習、世界モデリング、ビデオ生成、逆ダイナミクス、共同ビデオアクション予測をサポートする。
Motus上に構築されているMotuBrainは、言語と相互作用の結合を強くするための独立したテキストストリームである、統一されたマルチビューモデリングも導入している。
我々の推論スタックは、ステップの削減、コンパイル、FP8量子化、DiTキャッシュ、V2Aスタイルのアクション専用推論、リアルタイムチャンククループ実行を組み合わせたものです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:30:06 GMT)
Uniform-Correct Policy Optimization: Breaking RLVR's Indifference to Diversity [23.5] Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) は、推論タスクにおいて、単一意図の精度(Pass@1)で大幅に向上した。
一般的なRLVRの目的は、どのように確率質量が正しい解間で分配されるかに無関係である。
我々は,GRPOの修正である統一正則政策最適化(UCPO)を提案し,適切な解に対する政策分布に条件付きペナルティを加える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:02:44 GMT)
Learning while Deploying: Fleet-Scale Reinforcement Learning for Generalist Robot Policies [23.3] 汎用的なロボットポリシーは、大規模な事前トレーニングの恩恵を受ける傾向にあるが、オフラインデータだけでは、堅牢な現実世界のデプロイメントには不十分である。
本稿では,VLA(Vision-Language-Action)ポリシーの継続学習のための,艦隊規模のオフライン-オンライン強化学習フレームワークであるLWDを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:20:26 GMT)
Online Self-Calibration Against Hallucination in Vision-Language Models [23.1] LVLM(Large Vision-Language Models)はしばしば幻覚に悩まされ、入力画像にない視覚的詳細を含む記述を生成する。
textbfOnline textbfSelf-textbfCAlibtextbfRation (OSCAR) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:03:05 GMT)
RECAP: An End-to-End Platform for Capturing, Replaying, and Analyzing AI-Assisted Programming Interactions [21.8] ReCAP(Replay and Examine Captured AI Programming)は、開発者がワークフローを中断することなく、AIチャットセッションとVS Code内のきめ細かいコード編集を受動的に記録する、オープンソースのプラットフォームです。
我々は、このプラットフォームのリンクデータとリプレイ機能が、単一のデータソースがサポートできない開発者とAIのインタラクションパターンの分析を可能にする方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:20:38 GMT)
A Theoretical Game of Attacks via Compositional Skills [21.7] 攻撃者とディフェンダーとのゲームを形式化する理論的枠組みを導入する。
本研究は,既存手法と密接に関連していることを示す。
我々は、確実に最適な防衛戦略を導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:59:24 GMT)
Model-Based Reinforcement Learning with Double Oracle Efficiency in Policy Optimization and Offline Estimation [21.4] 大規模環境での強化学習(RL)は、しばしば深刻な計算ボトルネックに悩まされる。
我々は,$O(Hloglog T)$呼び出しのみを必要としながら,最適な$tildeO(sqrtT)$後悔境界を達成する新しいアルゴリズムを提案する。
このオラクルの複雑さは状態空間と作用空間のサイズとは全く無関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:32:23 GMT)
Towards Universal Gene Regulatory Network Inference: Unlocking Generalizable Regulatory Knowledge in Single-cell Foundation Models [20.7] 単一細胞ファンデーションモデル(scFM)は遺伝子制御ネットワーク(GRN)の推論に革命をもたらすことが広く期待されている。
我々は、未知の遺伝子やデータセットの規制予測を評価するために設計されたGRN一般化ベンチマークを導入する。
我々は、暗黙の制御情報をSCFMから高一般化可能な遺伝子間特徴に再現する2つの新しい手法、Virtual Value PerturbationとGradient Trajectoryを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:45:24 GMT)
FinSafetyBench: Evaluating LLM Safety in Real-World Financial Scenarios [20.5] 大規模言語モデル(LLM)は金融シナリオにますます適用されてきている。
違法行為や非倫理的行為の促進など、有害なアウトプットを生み出すこともある。
We propose FinSafetyBench, a benchmark designed to test a LLM's refusal of request that violate financial compliance。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:51:24 GMT)
Trees to Flows and Back: Unifying Decision Trees and Diffusion Models [20.3] この研究は、階層的な決定木と拡散過程の間の鮮明な数学的対応を確立することによって両者を統一する。
emphGlobal Trajectory Matching Score (GTSM)。
作業の概念的価値を、treeflowとdsmtreeという2つの重要な実践的インスタンス化を通じて強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:19:54 GMT)
Urban to Rural Migration in Eastern Europe: Unpacking digital ruralities through TikTok video analysis [20.3] ルーマニアの都市から農村への移住を3つのハッシュタグで記録した901ビデオのコーパスを収集する。
コーパスは, (a) デジタル農村地域, (b) デジタル農村の形式的表現, (c) デジタル農村の日常生活を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:40:23 GMT)
Recovering Hidden Reward in Diffusion-Based Policies [20.3] EnergyFlowは、逆強化学習を備えた生成アクションモデリングを統合するフレームワークである。
最大エントロピー最適性の下で、スコアマッチングによって学習されたスコア関数は、専門家のソフトQ関数の勾配を回復する。
学習分野を保守的に制限することは仮説の複雑さを減らし、分布外一般化境界を締め付けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:52:56 GMT)
Empowering Heterogeneous Graph Foundation Models via Decoupled Relation Alignment [20.1] Decoupled Relation Subspace Alignment (DRSA)は、新しいプラグアンドプレイ関係駆動フレームワークである。
特徴的意味論を関係構造から切り離すことによってパラダイムを根本的にシフトさせる。
ユニバーサルプリプロセッシングモジュールとしてシームレスに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:31:36 GMT)
2D-SuGaR: Surface-Aware Gaussian Splatting for Geometrically Accurate Mesh Reconstruction [20.0] 2次元ガウススプラッティング (2DGS) は、多視点画像から立体的かつ幾何的に正確な表面再構成を可能にするために提案されている。
2DGSを単分子深度と通常の先行値に組み込むことで,幾何的精度と頑健さを両立させる。
提案手法をDTUデータセット上で評価し,高品質な新規ビューを維持しつつ,メッシュ再構築におけるフォトリアリスティックな結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:09:29 GMT)
MemRouter: Memory-as-Embedding Routing for Long-Term Conversational Agents [20.0] 我々は、下流の応答バックボーンからメモリの入力を分離する書き込み側メモリルータであるMemを紹介する。
Memは、12Mパラメータのみをトレーニングしながら、軽量な分類ヘッドを使用してターンを格納すべきかどうかを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:33:50 GMT)
ScribbleEdit: Synthetic Data for Image Editing with Scribbles and Text [19.7] ScribbleEditは、このギャップを埋めるために設計された大規模な合成データセットである。
拡散ベースおよび自己回帰型統合マルチモーダル画像編集モデルの評価と精細化を行う。
実験の結果,市販のモデルでは抽象的なスクリブル入力に苦しむ一方で,合成データセットの微調整により,空間的整合性や意味的整合性のある編集が大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:26:42 GMT)
Value Functions for Temporal Logic: Optimal Policies and Safety Filters [19.7] 値の最適性とポリシーの最適性の関係は、未計算の無限水平設定において微妙になる。
本稿では、Q関数が複雑なTL仕様の安全フィルタとして機能し、単純な回避タスクや到達回避タスクを超えて事前結果を拡張する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:30:03 GMT)
On the Role of Artificial Intelligence in Human-Machine Symbiosis [19.2] 本研究では、自然言語生成においてAIが果たす機能的役割をトレースする問題について考察する。
プロンプトによって指定された潜在役割を推測し、確率的生成プロセス中にこの役割をコンテンツに埋め込んで、その結果のテキストからAI参加の性質を回復する手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:16:08 GMT)
LLM-Oriented Information Retrieval: A Denoising-First Perspective [19.1] 使用可能なエビデンス密度とコンテキストウィンドウ内での検証可能性の最大化が,全情報アクセスパイプラインにおける主要なボトルネックになりつつある,と我々は主張する。
信号と雑音の最適化技術、索引付け、検索、文脈工学、検証、エージェントワークフローをパイプラインで構成した分類法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:30:52 GMT)
Fusing Urban Structure and Semantics: A Conditional Diffusion Model for Cross-City OD Matrix Generation [18.8] 本研究では,一般化可能なOD行列生成のための構造拡張拡散モデルであるSEDANを提案する。
我々は意味情報と空間情報を共同でモデル化する。
米国都市の実際のODデータセットの実験では、SEDANは最先端のベースラインであるWEDANよりもRMSEを7.38%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:08:38 GMT)
A Low-Latency Fraud Detection Layer for Detecting Adversarial Interaction Patterns in LLM-Powered Agents [18.5] 大規模言語モデル(LLM)を利用したエージェントは、自律的なタスク実行、ツールの使用、多段階推論において強力な能力を示す。
敵対的相互作用は、直接的プロンプトインジェクション、間接的コンテンツアタック、マルチターンエスカレーション戦略を通じてエージェントの動作を操作できる。
LLMエージェントの逆相互作用パターンを検出するために,低レイテンシな不正検出層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:35:59 GMT)
When Embedding-Based Defenses Fail: Rethinking Safety in LLM-Based Multi-Agent Systems [18.5] 大規模言語モデル (LLM) を利用したマルチエージェントシステム (MAS) により、エージェントは情報通信と共有が可能となり、複雑なタスクにおいて高いパフォーマンスを達成できる。
既存の埋め込みベースの防御は、疑わしいエージェントを検出してプルークすることを目的としているが、その効果は悪意のあるメッセージと良心的なメッセージの埋め込みを明確に分離することに依存する。
我々は,この障害モードを理論的に解析し,Slow Drift, Benign Wrapper, Chaos Seedingの3つの攻撃を経験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:15:11 GMT)
Multi-frame Restoration for High-rate Lissajous Confocal Laser Endomicroscopy [18.2] 高品質な基準画像と組み合わせた低品質ビデオクリップからなる高レートリサジョスCLEの最初のベンチマークを紹介する。
リッサジョスCLE修復のための軽量リカレントフレームワークであるMIRAを提案し、特徴再利用と変位アライメントを通じて時間的コンテキストを反復的に集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 09:05:20 GMT)
ControBench: An Interaction-Aware Benchmark for Controversial Discourse Analysis on Social Networks [17.9] ControBenchは議論の余地のある談話分析のベンチマークである。
RedditのTrump、中絶、宗教に関する議論から生まれたものだ。
我々はControBench上で,グラフニューラルネットワーク,事前学習言語モデル,および大規模言語モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:39:26 GMT)
Weisfeiler Lehman Test on Combinatorial Complexes: Generalized Expressive Power of Topological Neural Networks [17.8] Wesfeiler-Lehman (CCWL) テストを導入する。
CCWLは高階変種の表現力に関する統一的な視点を提供する。
また,コンビネーショナル・コンプレックス・アイソモーフィック・ネットワーク(CCIN)を提案し,実世界のベンチマークで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:19:40 GMT)
Distance metric learning for conditional anomaly detection [17.6] 最近提案された条件付き異常検出フレームワークは、データ内の属性のサブセット上の異常パターンを識別する問題まで、異常検出を拡張している。
本稿では,条件付き異常を検出するインスタンスベースの手法について述べる。
このような手法の性能を最適化するために,距離距離を学習し,条件付き異常パターンを最もよく反映する計量学習法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:55:29 GMT)
Thinking in Text and Images: Interleaved Vision--Language Reasoning Traces for Long-Horizon Robot Manipulation [17.4] ロングホライゾンのロボット操作は論理的に一貫性があり、幾何学的に接地された計画を必要とする。
タスク全体にわたってテキストサブゴールと視覚を交換するポリシーフレームワークであるInterleaved Vision-Language Reasoning(IVLR)を紹介する。
標準的なロボットデータセットにはそのようなトレースがないため、デモを時間的に分割し、各ステージを視覚言語モデルでキャプションすることで擬似スーパービジョンを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:15:43 GMT)
EmoMM: Benchmarking and Steering MLLM for Multimodal Emotion Recognition under Conflict and Missingness [17.3] EmoMMは、モダリティの整合性、矛盾、欠落したサブセットを特徴とする包括的なベンチマークである。
本稿では,モダリティ・コンフリクトを検出し,推論時のアテンション・ステアリングを実行する軽量な機構である,コンフリクト対応ヘッドレベル・アテンション・ステアリング(CHASE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:35:49 GMT)
Static and Dynamic Graph Alignment Network for Temporal Video Grounding [17.1] 時間的ビデオグラウンディングは、与えられた自然言語クエリにセマンティックに対応した、トリミングされていないビデオ内の時間的モーメントをローカライズすることを目的としている。
ビデオクリップ間の時間関係をモデル化するために,GCN (Graph Convolutional Networks) がテレビGで広く採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:16:42 GMT)
RTPrune: Reading-Twice Inspired Token Pruning for Efficient DeepSeek-OCR Inference [17.0] 本稿では,DeepSeek-OCRに適した2段階のトークンプルーニング手法を提案する。
第1段階では,有能なテキストおよび構造情報をキャプチャするハイノームな視覚トークンを優先する。
第2段階では、残りのトークンは最適輸送理論に基づいてペア化され、マージされ、効率的な特徴集合が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:30:16 GMT)
Jailbreaking Vision-Language Models Through the Visual Modality [17.0] 視覚言語モデルの視覚成分を利用した4つのジェイルブレイク攻撃を導入する。
我々の攻撃は安全アライメントをバイパスし、モダリティ間のアライメントギャップを露呈する。
以上の結果から,堅牢なVLMアライメントは視覚を安全訓練の第一級ターゲットとして扱う必要があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:43:21 GMT)
Toward Heisenberg-Limited Interferometry with Dual Squeezers [16.9] 位相感度でハイゼンベルクのスケーリングを実現するために, 二重スケズ方式を導入する。
得られた2重スケーズするマッハ・ツェンダー干渉計は、直立光子数差検出によるハイゼンベルク制限位相感度を実現することを解析的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:20:14 GMT)
BOLT: Online Lightweight Adaptation for Preparation-Free Heterogeneous Cooperative Perception [16.8] 本稿では,ego-as-Teacher蒸留により隣接する機能をオンラインに適応させる軽量なプラグイン・アンド・プレイモジュールBOLTを提案する。
わずか0.9Mのトレーニング可能なパラメータで、BOLTはAP@50を32.3ポイントまで改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:53:50 GMT)
OrbitBFT: Enabling Scalable and Robust BFT Consensus in LEO Constellations [16.5] 我々は、LEO星座のユニークな特徴に合わせた、2段階の階層的BFTコンセンサスプロトコルOrbitBFTを提案する。
第一に、OrbitBFTは軌道面内の位相安定性を利用して、星座を分割し、局在した面内コンセンサスを実行する。
第二に、ビザンチン耐性のバイパス機構とホップバイホップ伝送プロトコルを設計し、メッセージの信頼性を確保し、混雑を軽減する。
第3に、PBFTとHotStuffをLEOコンテキストに適応させ、安全性と生存性を保ちながら線形メッセージ複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:25:51 GMT)
A Systematic Exploration of Text Decomposition and Budget Distribution in Differentially Private Text Obfuscation [16.5] テキストをチャンクする異なる方法と$varepsilon$をこれらのチャンクに割り当てるテクニックを組み合わせる方法を示す。
われわれの実験によると、このような設計選択は非常に重要であり、たとえ同等のプライバシー予算であっても、どの方法が選択されたかによって、かなり異なる結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:00:14 GMT)
Revisiting Privacy Leakage in Machine Unlearning: Membership Inference Beyond the Forgotten Set [16.3] 近年の研究では、データ削除は必然的に保持装置にプライバシー漏洩をもたらすことが示されている。
TC-UMIAは,最初の三級未学習会員推論攻撃である。
以上の結果から,プライバシー保護とモデル精度の基本的なトレードオフが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:57:09 GMT)
Forager: a lightweight testbed for continual learning with partial observability in RL [16.2] メモリフットプリントが一定である軽量部分観測可能なCRL環境であるForagerを紹介する。
物質が可塑性を損なうことを実証し、提案された緩和が有効であるが、最も有用なのは状態構築を活用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:03:52 GMT)
A Sentence Relation-Based Approach to Sanitizing Malicious Instructions [15.9] 現在の防衛措置は、しばしばLLMベースの検出器を使用して、そのようなコンテンツをフィルタリングする。
SONARは,自然言語推論のメトリクスを用いて注入されたコンテンツを識別・除去する,迅速な衛生化フレームワークである。
SONARは攻撃成功率をほぼゼロに減らし、確立された9つのベースライン防御を著しく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:22:40 GMT)
PrismAgent: Illuminating Harm in Memes via a Zero-Shot Interpretable Multi-Agent Framework [15.8] PrismAgentは、有害なコンテンツ検出のためのゼロショット、マルチエージェント、解釈可能なフレームワークである。
4人の特別捜査官が刑事事件捜査としてこのタスクを概念化している。
3つの公開データセットの実験は、PrismAgentが既存のゼロショット検出方法よりも大幅に優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:31:17 GMT)
From Static Analysis to Audience Dissemination: A Training-Free Multimodal Controversy Detection Multi-Agent Framework [15.8] マルチモーダル論争検出(MCD)は、ビデオとその関連ユーザコメントにおける議論の的になっているコンテンツを識別する。
我々は,MCDを動的伝播過程として再構成するトレーニングフリーマルチエージェントフレームワークであるAuDisAgentを提案する。
我々のフレームワークは、構造化マルチエージェントシステムによるオーディエンスの普及を明示的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:57:49 GMT)
InterPhys: Physics-aware Human Motion Synthesis in a Dynamic Scene [15.7] 本研究では,人間関係力の全スペクトルを明示的にモデル化する物理認識型人体運動生成フレームワークを提案する。
本手法は, 力とトルクバランスの維持にソフトな物理的制約を課し, 物理的に接地された運動合成を確実にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:03:27 GMT)
ARIS: Agentic and Relationship Intelligence System for Social Robots [15.6] ARISは、マルチモーダル推論、グラフベースのソーシャルワールドモデル、検索強化世代を統合するエージェントAIフレームワークである。
ユーザスタディによると、ARISは知性、アニマシー、人間同型、および類似性を著しく高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:11:58 GMT)
Beyond Continuity: Simulation-free Reconstruction of Discrete Branching Dynamics from Single-cell Snapshots [15.1] 基礎となる力学を学習するためのシミュレーションフリーフレームワークであるUn Balanced Schrdinger Bridge(USB)を提案する。
USBは、顕微鏡効果とアンバランス効果の両方を統合し、単細胞解像度での離散ジャンプのような生死ダイナミクスをモデル化する。
技術的には、USBはシミュレーションなしのトレーニング目標を実装し、高次元のオミクスデータに効果的にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 09:57:13 GMT)
Making Every Verified Token Count: Adaptive Verification for MoE Speculative Decoding [15.0] ツリーベースの投機的復号化は、複数のドラフト候補を並列に検証することで自己回帰生成を加速するが、この利点はスパース・ミックス・オブ・エクササイズ(MoE)モデルでは弱まる。
我々は,MoE投機的復号化のためのトレーニング不要,ハイパーパラメータフリー,ロスレス適応検証手法EVICTを提案する。
EVICTは、目標検証の前にドラフトツリーを切断し、コスト効率の良いプレフィックスのみを保持することで、検証済みのトークンを全てカウントする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:52:01 GMT)
Adaptive 3D-RoPE: Physics-Aligned Rotary Positional Encoding for Wireless Foundation Models [15.0] 位置符号化は,性能無線基礎モデルの補間と一般化において重要な役割を担っている。
本稿では,無線基礎モデルのための構造コーナーを確立させる物理対応型回転位置符号化であるAdaptive 3D-RoPEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:51:10 GMT)
Physiology-Aware Masked Cross-Modal Reconstruction for Biosignal Representation Learning [14.8] 我々は、時間的制約として時間的に順序付けられた生体信号間の相互変換を利用する生体信号事前学習フレームワークであるxMAEを紹介する。
その結果、xMAEによる事前学習は、19の下流タスクにおいて、非モーダルベースラインとマルチモーダルベースラインの両方を上回った表現が得られることがわかった。
xMAEは、時間構造をマルチモーダル事前学習信号に組み込むことで、共有プロセスの異なる段階を観察できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:04:15 GMT)
Learn where to Click from Yourself: On-Policy Self-Distillation for GUI Grounding [14.6] GUIグラウンドニングに適した最初のOPSDフレームワークであるGUI-SDを提示する。
教師のための視覚的に豊かな特権的コンテキストを構築する。
GRPOベースの手法よりも一貫して優れており、精度とトレーニング効率の両方でOPSDを生かしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:23:26 GMT)
Structured Analytic Coherent Point Drift for Non-Rigid Point Set Registration [14.5] 解析CPDは、非剛性点集合登録のためのコヒーレント点ドリフトの変種である。
ガウス混合モデルによる後続確率は、偏心性を通じて凝縮される。
解析CPDは、標準CDDよりも低い最終誤差と高速収束を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:13:01 GMT)
AdaMeZO: Adam-style Zeroth-Order Optimizer for LLM Fine-tuning Without Maintaining the Moments [14.3] MeZOはコンバージェンスを遅くするコストで、フォワードパスからファインチューンLSMにのみ依存する。
AdaMeZOは,メモリに保持することなく,第1および第2のモーメント推定法である。
AdaMeZOは、最大70%のフォワードパスを必要としながら、MeZOより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:31:35 GMT)
Networked Information Aggregation for Binary Classification [14.2] 各エージェントが共有データセットの特徴列のサブセットのみを観測する有向非巡回グラフ(DAG)上で、ネットワーク化されたバイナリ分類について検討する。
我々は,この逐次分散学習手法が情報集約を実現するか否かを問う。つまり,あるエージェントは,全ての特徴列へのアクセスで訓練された最適なロジスティック予測器と比較して,最小限の余剰損失を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:31:43 GMT)
Repetition over Diversity: High-Signal Data Filtering for Sample-Efficient German Language Modeling [14.2] 我々は,5億件のWebドキュメントに適用された階層的品質フィルタを構築することで,ドイツのトレードオフを検討する。
我々の実験では、高品質なデータを繰り返すことは、より大きく、フィルタの少ないセットでのシングルパストレーニングより一貫して優れることを示した。
本研究は, 英語以外のLLMにおいて, 品質フィルタリングによる意味集中が, より効率的な言語モデリングへの道筋となることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:52:15 GMT)
PrefMoE: Robust Preference Modeling with Mixture-of-Experts Reward Learning [14.2] 提案するPrefMoEは,厳密な嗜好モデリングのための,エキスパートの混合報酬学習フレームワークである。
PrefMoEは複数の専門的な報酬の専門家を学び、軌道レベルのソフトルーティングを使ってそれらを適応的に組み合わせる。
負荷分散レギュレータは、専門家の崩壊を防止してトレーニングをさらに安定化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:06:44 GMT)
SAGA: Workflow-Atomic Scheduling for AI Agent Inference on GPU Clusters [13.9] 本稿では,複合AIワークロードのプログラムレベルスケジューリングへのシフトを提案する。
本稿では,この抽象化を実現する分散スケジューラSAGAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 09:05:28 GMT)
AEM: Adaptive Entropy Modulation for Multi-Turn Agentic Reinforcement Learning [13.8] 強化学習(RL)は、大規模言語モデル(LLM)エージェントが環境と相互作用し、マルチターンタスクを解く能力を大幅に進歩させた。
しかし、結果のみの報酬は、エージェントの行動軌跡における個々のステップにクレジットを割り当てるのが難しくなるため、効果的なトレーニングは依然として困難である。
本稿では、RLトレーニング中にエントロピーのダイナミクスを適応的に調整し、より効果的な探索・探索トレードオフを実現するための、監督不要な信用割当手法であるAEMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:54:37 GMT)
Exploring Pass-Rate Reward in Reinforcement Learning for Code Generation [13.6] コード生成のための批判のないRLにおけるパスレート報酬について検討する。
パスレートの報酬はより密度が高いが、誘導された勾配の更新は確率質量をフルパスの解へ常に移動させるわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:26:43 GMT)
AsymK-Talker: Real-Time and Long-Horizon Talking Head Generation via Asymmetric Kernel Distillation [13.6] AsymK-Talker は、リアルタイムおよび長軸音声ヘッド生成のために設計された新しい拡散蒸留法である。
AsymK-Talkerは視覚的忠実度と唇同期度の両方で有望な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:38:06 GMT)
NonZero: Interaction-Guided Exploration for Multi-Agent Monte Carlo Tree Search [13.5] NonZeroは低次元非線形表現上で代理誘導選択を実行する。
NonZeroはMateGame、SMAC、SMACv2のサンプル効率と最終的なパフォーマンスを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:02:58 GMT)
To Call or Not to Call: A Framework to Assess and Optimize LLM Tool Calling [13.4] 本稿では,Web検索ツールの利用判断を評価するために,意思決定理論に着想を得た原則的フレームワークを提案する。
モデルが認識するツールコールの必要性とユーティリティは、多くの場合、その真のニーズとユーティリティと不一致である。
我々の推定器は、意思決定品質を向上し、タスク性能を向上するシンプルなコントローラを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:38:13 GMT)
Learning Rate Transfer in Normalized Transformers [13.3] Normalized Transformer(NGPT)は、トレーニングのスピードアップを実現し、重量減少や学習率のウォームアップを必要としない。
我々は,nGPTがモデル次元とトークン水平線をまたいで学習速度を伝達しないことを示した。
広範な実証検証によって、GPT$$$$は、幅、深さ、トークン水平線を越えた学習率の移動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:33:05 GMT)
Group Cognition Learning: Making Everything Better Through Governed Two-Stage Agents Collaboration [13.3] グループ認知学習(グループ認知学習、Group Cognition Learning、GCL)は、モダリティ固有の符号化の後に2段階のプロトコルを適用する、管理された協調パラダイムである。
GCLはモダリティの優位性と結合を緩和し、回帰ベンチマークと分類ベンチマークの両方で最先端の結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:19:34 GMT)
Leveraging Vision-Language Models as Weak Annotators in Active Learning [13.2] 視覚言語モデル(VLM)は、コストのかかる人間のアノテーションへの依存を減らすために利用することができる。
本稿では,人間の微粒なアノテーションと粗粒なVLM生成弱ラベルを組み合わせた能動的学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:40:49 GMT)
LLM Ghostbusters: Surgical Hallucination Suppression via Adaptive Unlearning [12.9] 一般モデルの実用性を維持しながら幻覚を外科的に抑制する,ポストデプロイフレームワークであるAdaptive Unlearningを提案する。
以上の結果から,AUのパッケージレートは81%減少し,スロープスクワット攻撃面の大幅な減少が認められた。
解析の結果,分布変化はパッケージ関連世代に集中しており,一般的なコーディング行動にはほとんど影響を与えていないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:20:31 GMT)
Co-Generative De Novo Functional Protein Design [12.5] De novo関数タンパク質の設計は、進化的テンプレートに頼ることなく、特定の生化学的機能を実現する配列を生成することを目的としている。
既存のアプローチでは、直接関数対シーケンスマッピングまたは分離された構造系列生成戦略が採用されている。
我々は,デノボ機能タンパク質設計のための共生成タンパク質言語モデルであるCodeFPを提案し,配列と構造トークンを同時にデコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:39:49 GMT)
Learning to Race in Minutes: Infoprop Dyna on the Mini Wheelbot [12.3] Infoprop Dynaは、最先端の不確実性を認識したモデルに基づく強化学習フレームワークである。
小型一輪車ロボットのMini Wheelbotは、実際の体験から11分以内にトラックを走り回ることを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:04:52 GMT)
"What Are You Really Trying to Do?": Co-Creating Life Goals from Everyday Computer Use [12.2] 本稿では,コンピュータ利用の非構造的な観察から幅広い生活目標を推定するプロセスであるストレビング・コクリエーションを紹介する。
我々のシステムは、人の活動の階層的な表現を段階的に構築する。
1週間のフィールド展開で、我々の共同創造プロセスは、参加者の長期的な目標を表すストレビングを生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:13:32 GMT)
Adaptive Querying with AI Persona Priors [12.2] 本研究では,ユーザの関心度を学習するためのアダプティブクエリについて検討する。
本稿では,AIペルソナの有限辞書において,ユーザの状態を表すペルソナ誘発潜在変数モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:34:25 GMT)
Batch Normalization for Neural Networks on Complex Domains [11.9] 複雑なドメイン上でのニューラルネットワークのためのBN層を提案する。
いくつかの複雑なドメイン上でBN層の実装に不可欠なコンポーネントを導出する。
本手法の有効性を示すために,レーダクラッタ分類,ノード分類,行動認識の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:10:40 GMT)
AI Washing Inflates Expected Performance but Not Interaction Outcomes: An AI Placebo Study Using Fitts' Law [11.8] 人工知能のサポートに対する期待は、プラセボと同様の相互作用の結果に影響を与える可能性がある。
このような期待は、実際の機能が制限された場合にシステムのAI能力を過大評価するプラクティスであるAI洗浄によってもたらされる可能性がある。
本稿では,AI洗浄が実際のインタラクション結果を変えることなく,ユーザの期待を膨らませることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:42:40 GMT)
TeamTR: Trust-Region Fine-Tuning for Multi-Agent LLM Coordination [11.7] TeamTRは信頼領域フレームワークで、各コンポーネントの更新後にトラジェクトリを再サンプリングし、エージェントごとの分散制御を実行する。
TeamTRはシングルエージェントとシーケンシャルベースラインを平均7.1%で上回り、調整のレグレッションを緩和し、プラグアンドプレイのコンポーネント置換をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 23:42:57 GMT)
Multimodal Large Language Models as Synthetic Participants in Video-Based Studies: An Evaluation [11.3] MLLM(Multimodal large language model)は,映像理解や推論などの目的タスクにおいて高い性能を示す。
本研究は,MLLMを映像による知覚的エンゲージメント(知覚的エンゲージメント)の評価という,新たな課題の参加者として評価する。
MLLMをリードする人たちでさえ、人間の参加者との合意が限られていることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:55:45 GMT)
Cross-Subject Generalization for EEG Decoding: A Survey of Deep Learning Methods [11.3] クロスオブジェクトのEEGデコーディングは、高いオブジェクト間変動によって妨げられる。
この調査は、クロスオブジェクト設定をマルチソースドメイン問題として定式化する。
我々は、堅牢で実世界の復号化を進めるための3つの重要な要素を調べて結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:07:00 GMT)
Language-free Experience at Expo 2025 Osaka [11.2] 大阪万博2025において,言語バリアフリー体験を実現するための多言語翻訳技術の開発を追求している。
主な成果は、チャンクベースの入力セグメンテーション、コンテキスト認識翻訳、マルチエンジン機械翻訳技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:28:13 GMT)
A Model-based Visual Contact Localization and Force Sensing System for Compliant Robotic Grippers [11.2] 変形可能なグリップへの力覚の統合は、コスト、複雑さ、機械的堅牢性、パフォーマンスのトレードオフを交渉する。
現在のアプローチでは、主にエンドツーエンドのディープラーニングを活用しています。
我々は,反復的接触局所化と未知物体への一般化を組み合わせたモデルに基づく視覚力センシング手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 00:34:19 GMT)
Escaping Mode Collapse in LLM Generation via Geometric Regulation [11.2] 我々は、状態空間のアクセシビリティの低下として、動的システムビューと再解釈モードの崩壊を捉えている。
本稿では,支配的な自己強化方向を規定する軽量かつオンラインな状態空間介入であるReinforced Mode Regulation (RMR)を提案する。
RMRはモード崩壊を大幅に低減し、非常に低いエントロピー速度で安定で高品質な生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:12:05 GMT)
To Use AI as Dice of Possibilities with Timing Computation [11.1] 本稿では,AIが私たちの思考の文法を実現するための効果的な道具として機能することを可能とする,動詞に基づくパラダイムと,計算と表現可能性の正確な定義を紹介する。
結果は純粋にデータ駆動であり、事前のドメイン知識を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:25:29 GMT)
Staircase mechanical energy growth in optomechanical systems of median mechanical frequencies [10.8] 空洞光学系(COMS)は、バックアクション誘発発振、カオス、機械振幅ロック、異常安定化などの動的現象を示す。
メカニカル共振器のエネルギーに対する階段の進化パターンは, 非常に大きなものでも, 非常に小さなものでもないものでも, 二つの音場によって駆動される場合である。
トーンパワー差による緊急分岐などの特別な特徴は、中央値の機械周波数を持つこのタイプのCOMSにのみ存在することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:42:41 GMT)
EGREFINE: An Execution-Grounded Optimization Framework for Text-to-SQL Schema Refinement [10.7] 既存のアプローチでは、スキーマを固定として扱い、下流でエラーに対処する。
我々は、制約付き最適化問題としてスキーマの洗練を枠組み化した。
この問題の計算硬度を解析し、カラムワイドグリーディ分解を動機付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:01:59 GMT)
STARE: Step-wise Temporal Alignment and Red-teaming Engine for Multi-modal Toxicity Attack [10.5] 敵画像テキスト入力が有害な出力を引き起こす脆弱性を特定するには、赤チームビジョンランゲージモデルが不可欠である。
STARE は階層的な強化学習フレームワークであり,車軸自体を攻撃面として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:36:29 GMT)
LLMs Capture Emotion Labels, Not Emotion Uncertainty: Distributional Analysis and Calibration of Human-LLM Judgment Gaps [10.2] 人間のアノテータは感情ラベルによく反対する。
LLM(Large Language Model)の感情アノテーションのほとんどの評価は、これらの判断を単一のゴールド標準に分解する。
分布ギャップを最大14%削減する3つの軽量ポストホックキャリブレーション法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:59:42 GMT)
BWLA: Breaking the Barrier of W1AX Post-Training Quantization for LLMs [10.1] 大規模言語モデル(LLM)は、NLPに大きな進歩をもたらしたが、そのかなりのメモリと計算要求は、まだ実用的なデプロイメントを妨げている。
我々は,1ビットの重み量子化を達成しつつ,高精度な学習後量子化フレームワークであるBWLAを提案する。
Qwen3-32Bでは、BWLAは6ビットアクティベーションでWikitext2の難易度11.92に達し、5つのゼロショットタスクを70%以上改善し、3.26倍の推論速度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:42:57 GMT)
Graph Rewiring in GNNs to Mitigate Over-Squashing and Over-Smoothing: A Survey [10.1] 本稿では,グラフトポロジを改良し,GNNにおける情報伝達を強化する手法であるグラフリウィリング手法について検討する。
我々は、その理論的基盤、実践的実装、パフォーマンストレードオフを掘り下げて、最先端のリウィリングアプローチの包括的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:16:19 GMT)
PILIR: Physics-Informed Local Implicit Representation [10.0] 物理インフォームドローカルインプリシト表現(PILIR)について紹介する。
我々のアプローチは、グローバルな物理領域を離散的な潜在特徴空間と連続生成デコーダに分離する。
生成型ニューラル演算子はこれらの局所潜伏特性を連続体に合成し、微細構造を正確に再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:07:39 GMT)
Disciplined Diffusion: Text-to-Image Diffusion Model against NSFW Generation [9.9] テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは、テキスト・プロンプトから高品質な画像を作成することができる。
有害な入力が与えられた場合、攻撃的または乱雑なイメージを生成できるため、安全上の懸念が生じる。
そこで我々は,Not Safe For Work (NSFW) 生成に対抗して,新しいロバストなテキストと画像の拡散である Disciplined Diffusion (DDiffusion) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:33:06 GMT)
Learning Multimodal Energy-Based Model with Multimodal Variational Auto-Encoder via MCMC Revision [9.6] マルチモーダルEMM,共有潜時発生器,共同推論モデルの学習問題について検討した。
我々はESMサンプリングの強い初期状態として機能するコヒーレントなマルチモーダルサンプルを作成することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:25:11 GMT)
Learning in the Fisher Subspace: A Guided Initialization for LoRA Fine-Tuning [9.6] LoRAは、事前訓練された重みの低ランク部分空間への更新を制限することで、大きな言語モデルに適応する。
重みのみの尺度ではなく、データ認識の感度が適応部分空間の選択を左右するべきだと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:20:25 GMT)
IdentiFace: Multi-Modal Iterative Diffusion Framework for Identifiable Suspect Face Generation in Crime Investigations [9.5] 我々は,IdentiFaceと呼ばれる,識別可能な被疑者顔生成のための新しい拡散型フレームワークを提案する。
IdentiFaceはID検索の点で既存の手法よりも優れた性能を示し、実用的な応用の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 09:04:17 GMT)
Semantics-Based Verification of an Implemented Shor Oracle for ECDLP in Qrisp [9.5] 本稿では,Qrisp上に構築されたエンドツーエンドでコンパイル可能なCDLP実装に対して,セマンティクス第一の検証視点を提案する。
プログラムセマンティクスのレベルで実装されたオラクルを指定し、そのキーコンポーネントに対する洗練スタイルの検証義務を導出し、結果として生じるオラクルファミリーに対して高い複雑性の議論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:21:37 GMT)
Improving LLM Code Generation via Requirement-Aware Curriculum Reinforcement Learning [9.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくコード生成の強化を目的とした,要求対応のカリキュラム強化学習フレームワークを提案する。
本稿では,RECRLがすべての最先端ベースラインに対して平均1.23%-5.62%のPass@1改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:10:03 GMT)
AgentStop: Terminating Local AI Agents Early to Save Energy in Consumer Devices [9.4] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑で多段階的なタスクを自動化するためにますます使われる。
リモートでクラウドベースのエージェントは、プライバシの懸念を高め、ネットワーク接続に依存し、繰り返し発生するAPIコストを発生させる。
我々はAgentStopを紹介した。AgentStopは軽量な効率スーパーバイザで、未成功の軌道を予測し、プリエンプティブに終了する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:45:37 GMT)
AGoQ: Activation and Gradient Quantization for Memory-Efficient Distributed Training of LLMs [9.4] 量子化は、大規模言語モデル(LLM)のトレーニングにおけるGPUメモリ要求を減らすための重要な方法である
本稿では,AGoQを導入し,AGoQとAGoQの2つの新しい手法について紹介する。1)タイプとパイプラインステージに基づいて,各レイヤのアクティベーションに適切なビット幅を割り当てて,ほぼ4ビットのアクティベーションストレージを実現する階層型アクティベーション量子化アルゴリズム,2)8ビットのグラデーションストレージと精度保存8ビットのAll-Reduce通信を利用することで,メモリ使用率を低減し,通信時間を短縮する勾配量子化アルゴリズム。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 09:39:03 GMT)
CLEAR: Revealing How Noise and Ambiguity Degrade Reliability in LLMs for Medicine [9.3] CLEAR(CLinical Evaluation of Ambiguity and Reliability)フレームワークについて紹介する。
CLEARは、妥当な回答オプションの数、根拠となる真実または棄権オプションの存在、および回答オプションの意味的なフレーミングを混乱させる。
17の医療用大言語モデルで評価された3つのベンチマークにCLEARを適用すると、3つの注目すべき制限が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:23:24 GMT)
RouteHijack: Routing-Aware Attack on Mixture-of-Experts LLMs [9.2] RouteHijackは、大規模言語モデル(LLM)のためのルーティング対応のジェイルブレイクである。
RouteHijackは、安全クリティカルで有害な専門家を特定するために、応答駆動のエキスパートローカライゼーションを実行する。
次に、安全の専門家を抑圧し、有害な専門家を奨励し、早期の拒絶を防ぐルーティング対応の目的で、敵の接尾辞を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:54:55 GMT)
Virtual Speech Therapist: A Clinician-in-the-Loop AI Speech Therapy Agent for Personalized and Supervised Therapy [8.9] 本稿では、知的エージェントベースのプラットフォームであるVirtual Speech Therapist(VST)を開発した。
VSTは、最先端のディープラーニングベースのスタブリング分類と、エビデンスベースの臨床意思決定を支援するための多エージェント大規模言語モデル(LLM)を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:14:45 GMT)
Intelligent Elastic Feature Fading: Enabling Model Retrain-Free Feature Efficiency Rollouts at Scale [8.9] 大規模ランキングシステムは、複数の時間軸にまたがるユーザー行動から派生した何千もの機能に依存している。
本稿では,リトレーニング不要な機能のロールアウトを可能にする生産基盤システムであるIntelligent Elastic Feature Fading(IEFF)を紹介する。
IEFFはインクリメンタルな機能カバレッジ調整をサポートし、モデルは繰り返しトレーニングによって適応し、明示的なリトレーニングサイクルへの依存性を排除している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:03:12 GMT)
Aitchison Embeddings for Learning Compositional Graph Representations [8.8] 混合の比較のための標準幾何学であるアッチソン幾何に基づくグラフ埋め込みフレームワークを提案する。
提案手法は,ポストホックではなく建設による説明性を提供しながら,強いベースラインを持つ競争性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:05:23 GMT)
Federated Distillation for Whole Slide Image via Gaussian-Mixture Feature Alignment and Curriculum Integration [8.8] 本稿では,WSI分析に適した局所ガウス混合特徴アライメントを実現する新しいFLフレームワークであるFedHDを提案する。
モデルパラメータを交換する代わりに、各クライアントは、実際のWSIの分布に合わせて意味的にリッチな合成特徴表現を独立して蒸留します。
TCGA-IDH、CAMELYON16、CAMELYON17の実験では、FedHDは最先端のフェデレーションおよび蒸留ベースラインより一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:25:54 GMT)
Divergence is Uncertainty: A Closed-Form Posterior Covariance for Flow Matching [8.6] フローマッチングは生成モデルの主要なフレームワークとなっているが、サンプルの不確かさの定量化は未解決の問題である。
これらのトレードオフはいずれも必要ありません。
MNISTの実験により、ピクセルごとの不確実性マップが意味論的に意味があることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:25:00 GMT)
GD4: Graph-based Discrete Denoising Diffusion for MIMO Detection [8.6] 無線通信において、多重出力多重出力(MIMO)検出問題に対する最適解の回収はNPハードである。
グラフに基づくMIMO検出のための離散化拡散法であるGD4を提案する。
連続的に緩和された空間で作動する既存の拡散ベースの検出器とは異なり、GD4は離散的なシンボル空間で直接デノナイジングを行い、1つまたは数個のデノナイジング評価で高速な推論を可能にする。
数値計算により、GD4は既存の拡散型検出器や広く使われている古典的ベースラインよりも高品質な準最適解を生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:47:54 GMT)
Separation Assurance between Heterogeneous Fleets of Small Unmanned Aerial Systems via Multi-Agent Reinforcement Learning [8.5] 将来の密集した都市空域では、複数の企業が小型無人航空機(sUAS)の異種艦隊を運用する。
本論は,(1)戦術的非衝突政策を収束させるか,あるいは均衡に到達して紛争のない空域を確保するかという,2つの中核的問題に対処することを目的とする。
テキサス州ダラスを横断するパッケージ配送ミッションにおいて,異種艦隊内の同種航空機を同時に運用するマルチエージェント強化学習パラダイムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:10:00 GMT)
LambdaRankIC: Directly Optimizing Rank IC for Financial Prediction [8.5] 財務予測では、機械学習モデルの性能はランクICによって評価されることが多い。
ランクICを直接最適化する新しい学習 to ランクアプローチであるLambdaRankICを提案する。
シミュレーションデータと実世界の財務データの両方について,提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:24:59 GMT)
ClozeMaster: Fuzzing Rust Compiler by Harnessing LLMs for Infilling Masked Real Programs [8.5] そこで我々はclozeMask と呼ばれるブラケットベースのマスクとフィリング戦略を導入する。
rustc と mrustc の27のバグを確認し,そのうち 10 が開発者によって修正されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:19:28 GMT)
Budget-Aware Routing for Long Clinical Text [8.5] 大きな言語モデルの大きな課題は、クエリ毎のトークンコストとデプロイメント全体のコストです。
文書単位のサブセットが厳格なトークン予算の下で選択される、予算付きコンテキスト選択について検討する。
関連性,カバレッジ,多様性のバランスをとるモノトンサブモジュラー目的のtextbfRCD を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:34:53 GMT)
Different roles of quantum interference in a quantum dot photocell with two intermediate bands [8.4] 2つの中間バンドを持つ量子ドット(QD)光セルにおいて、光電変換効率における量子干渉の異なる役割を明示的に探求する。
変換効率は、中間バンドの寿命短縮による2つの低い遷移速度によって誘導される量子干渉によって低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:09:14 GMT)
When More Reformulations Hurt: Avoiding Drift using Ranker Feedback [8.4] ReformIRは、クエリのリフォームを第一級の機能として扱う、予算対応の検索フレームワークである。
修正予算の下では、代議員は改革と文書の両方を適応的に優先順位付けする。
以上の結果から,リフォームIRは既存の改革戦略を一貫して上回っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:58:18 GMT)
GMGaze: MoE-Based Context-Aware Gaze Estimation with CLIP and Multiscale Transformer [8.4] 我々は,グローバル条件付きマルチスケール・ゲイズ推定(GMGaze)を提案し,現行手法における3つの課題に対処する。
GMGaze は平均角誤差を 2.49$circ$, 3.22$circ$, 10.16$circ$, 1.44$circ$ とする。
クロスドメイン評価では、2つの標準転送ルートに対して最先端(SOTA)結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:35:17 GMT)
Foundation AI Models for Aerosol Optical Depth Estimation from PACE Satellite Data [8.1] エアロゾル光学深度(AOD)の探査は地球観測に不可欠であり、大気質モニタリングから気候研究への応用を支援する。
従来の物理に基づくAOD検索法は、放射移動モデル、メモリ集約的なルックアップテーブル、および補助気象データに頼って、この問題をピクセル単位の逆転として定式化する。
本稿では,AOD検索のための基礎的AIモデルを探索し,チャネルワイドグルーピングに基づく空間回帰フレームワークを用いた視覚変換器であるViTCGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:06:05 GMT)
Zero-Knowledge Model Checking [8.0] 我々は,ソフトウェアシステムが機能的正当性の時間的仕様を満たすことを,システム自体を明らかにすることなく正式に検証する技術を導入する。
提案手法は,システムに対する正当性の形式的証明を得るためのモデルチェックに対する帰納的アプローチと,その正当性の仕様に準拠していることを外部の検証者(秘密保持者)に納得させるゼロ知識証明とを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:53:51 GMT)
Conformalized Quantum DeepONet Ensembles for Scalable Operator Learning with Distribution-Free Uncertainty [7.9] 演算子学習は高次元力学系の高速サロゲートモデリングを可能にする。
既存のアプローチは2次推論複雑性と信頼できない不確実性定量化という2つの基本的な制限に直面している。
両課題を同時に解決するフレームワークであるConformalized Quantum DeepONet Ensemblesを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:13:59 GMT)
Binomial flows: Denoising and flow matching for discrete ordinal data [7.9] 連続空間におけるフローベース生成モデリングは、ツイーディの公式を利用して、デノイザーをスコア関数として表現する。
本研究では、このギャップを、ビノミアルフローを導入することで、離散非負の順序データに対して埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:42:06 GMT)
SWAN: World-Aware Adaptive Multimodal Networks for Runtime Variations [7.8] SWAN(Sample and World-Aware Multimodal Network)は、3つの目標すべてを達成する適応型マルチモーダルネットワークである。
複雑な多目的3次元検出による自律走行領域においてSWANを提示し、FLOPを49%まで低減し、最小限の劣化を回避した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:27:23 GMT)
Depth-Guided Privacy-Preserving Visual Localization Using 3D Sphere Clouds [7.7] 本稿では,地図の中心を横断する3次元線にすべての点を持ち上げることで構築したEmphsphere Cloudという,新たなプライバシ保護シーンを提示する。
この利点は、i)このクラウド表現から直接イメージを復元する新たなタイプの攻撃と、i)カメラポーズ推定のための未解決翻訳スケールによって生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:59:26 GMT)
Teaching LLMs Brazilian Healthcare: Injecting Knowledge from Official Clinical Guidelines [7.3] ブラジルの臨床領域にQwen2.5-14B-Instructを適用した。
健康ベンチBR1,780名,PCDT-QA890名であった。
当社のベストモデルはHealthBench-BRで83.9%、PCDT-QAで85.4%、GPT-5.2、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro、Google AI OverviewのWebグラウンド付きRAGを上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:22:38 GMT)
Structure-Aware Chunking for Tabular Data in Retrieval-Augmented Generation [7.2] 階層的なRow Tree表現を構築し,行単位で動作可能な構造対応チャンキングフレームワークを提案する。
MAUDデータセットの評価全体で、STCはチャンク数を最大40%と56%削減する。
これらの結果は,チャンキング時の保存構造が検索性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 00:57:50 GMT)
Think Harder and Don't Overlook Your Options: Revisiting Issue-Commit Linking with LLM-Assisted Retrieval [7.1] 本稿では,BTLink,EasyLink,FRLink,RCLinker,Hybrid-Linkerなど,既定のイシューコミットリンクリカバリ手法について検討する。
その結果, 密集検索手法は, 関連するコミットの特定において, スパース検索手法よりも優れていることがわかった。
従来の機械学習ベースのリグレード技術は、LLMベースのアプローチよりも高いパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:34:38 GMT)
Surprisal Minimisation over Goal-directed Alternatives Predicts Production Choice in Dialogue [7.0] 我々は、発話生成を文脈的代替よりも確率論的にコストに敏感な選択としてモデル化する。
我々は、固定的なコミュニケーション意図を実現するゴール指向の代替案と、文脈的妥当性によってのみ定義されるゴール依存の代替案とを区別する。
本稿では,言語モデルを用いて2種類の代替集合を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:32:13 GMT)
Linking Behaviour and Perception to Evaluate Meaningful Human Control over Partially Automated Driving [7.0] ドライバーは法的に車両の動作に責任を持ち続けるが、そのアクティブな制御は大幅に減少する。
本研究では,一部自動運転システムとのインタラクションにおいて,ドライバーが有意義な人的制御を経験する程度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:50:27 GMT)
Multiple Bulk-Boundary Correspondences and Anomalous Modes in a Non-Hermitian Creutz Ladder [7.0] 利得損失と非相反性の両方を組み込んだ非エルミートクロイツはしごについて検討する。
我々は、スケールフリー、ノーマル、異常なスキンモード、トポロジカルゼロエネルギーモードを含む複数のBBCを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:48:57 GMT)
Semantic Context-aware mOdality fUsion Transformer (SCOUT): A Context-Aware Multimodal Transformer for Concept-Grounded Pathology Report Generation [6.9] SCOUT:semantic Context-aware mOdality fUsion Transformerは,病理報告生成のためのコンテキスト認識概念に基づくマルチモーダルフレームワークである。
手法は、局所的な組織学的パターン、全体スライディングコンテキスト、専門家が作成したセマンティックディスクリプタを統一学習パラダイムに統合する。
テキスト生成中に、奥行き認識のコンテキスト変調と適応的なマルチモーダル融合を組み合わせることで、臨床的に一貫性のあるレポートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:40:24 GMT)
FedKPer: Tackling Generalization and Personalization in Medical Federated Learning via Knowledge Personalization [6.9] フェデレートラーニング(FL)は医学的応用に大きな可能性を秘めている。
医療機関間の統計的異質性は、FLにとって大きな課題となる。
我々は、各ローカルデバイスのトレーニング段階に知識パーソナライズを導入するFedKPerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:36:28 GMT)
Near-optimal and Efficient First-Order Algorithm for Multi-Task Learning with Shared Linear Representation [6.9] マルチタスク学習(MTL)は、関連するタスク間の共有構造を活用することによって、機械学習のパラダイムとして登場した。
本稿では,共同学習するパラメータを共同学習するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:22:01 GMT)
Recursive Maximum Likelihood Estimation for Interacting Particle Systems using Virtual Particles [6.9] 制限平均場系の定常対数様相を最適化する。
結果のアルゴリズムが有限代理対象の勾配を0に導くことを示す。
本手法をいくつかの数値例で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:05:08 GMT)
Concerns and Strategic Responses of Older Workers Navigating Generative AI in Bridge Employment [6.8] ジェネレーティブAI(GenAI)は、職場を急速に変革している。
この不当な影響は、最終退職前の橋梁雇用を通じて労働力を再参入する高齢者労働者(OW)など、脆弱な地域社会に影響を及ぼす。
以上の結果から, OWは, GenAIによる橋梁雇用決定過程のすべての段階において, 時間的・構造的破壊を経験していることが明らかとなった。
我々はこれらの応答をAIレジリエンスとして概念化し、OWsのブリッジ雇用決定を交渉と適応のプロセスへと変えた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:53:55 GMT)
HyCOP: Hybrid Composition Operators for Interpretable Learning of PDEs [6.8] HyCOPは、単純なモジュールをクエリ条件で構成することで、PDEソリューション演算子を学習する。
モノリシックマップを学ぶのではなく、HyCOPは、レシシックな特徴と状態統計に基づく短いプログラムに関するポリシーを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:57:48 GMT)
AI Inference as Relocatable Electricity Demand: A Latency-Constrained Energy-Geography Framework [6.7] 我々は、地理分散AI推論のためのエネルギー地理フレームワークを開発する。
レイテンシ緩和が実現可能な地理的範囲を拡大する一方で,マイグレーションの摩擦,排他的コスト,状態の局所性,法的制約,キャパシティ制限が実現可能なメリットを著しく低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:05:40 GMT)
Exploring the Limits of End-to-End Feature-Affinity Propagation for Single-Point Supervised Infrared Small Target Detection [6.7] 単一点制御赤外線小ターゲット検出(IRSTD)は、高密度アノテーションのコストを大幅に削減する。
現在のSOTA(State-of-the-art)手法は、マスクの監督を明示的でオフラインな擬似ラベル構成によって回収することにより、高精度を実現する。
最小限の代替策として、オンラインのポイント・ツー・マスク・イン・バッチ、ポイント・アンカレド・フィーチャー・アフィニティ・プロパゲーションを通じて、ポイント・ツー・マスクをオンラインに生成する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:08:46 GMT)
VQ-SAD: Vector Quantized Structure Aware Diffusion For Molecule Generation [6.7] VQ-SADは、学習可能な前方プロセスを持つ拡散モデルにおいて、シンボル情報と神経構造情報の両方を利用するニューロシンボリックモデルである。
VQ-VAEは、QM9とZINC250kデータセットに基づいて拡散に基づく分子生成のためのSOTAモデルよりわずかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:32:43 GMT)
Scalable Learning in Structured Recurrent Spiking Neural Networks without Backpropagation [6.6] Spiking Neural Networks (SNN)は、エネルギー効率と生物学的基盤計算のための有望なフレームワークを提供する。
本研究では, 局所的に密集した再帰層で構成された構造的多層再帰型SNNアーキテクチャを提案する。
長距離接続は概ね固定されており、ルーティング効率とハードウェアのスケーラビリティを保ち、シナプス適応は厳密に局所的な可塑性機構を用いて実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:45:21 GMT)
SCARV: Structure-Constrained Aggregation for Stable Sample Ranking in Redundant NLP Datasets [6.5] 冗長性下での安定なサンプルレベルのランク付けについて検討し,モジュール型アグリゲーションフレームワークであるtextscSCARVを提案する。
textscSCARVは、堅牢なマルチシードアグリゲーションと、冗長クラスタ上の構造対応アグリゲーション/アロケーションステップを組み合わせる。
我々の分解と計算対応フロンティアは、ロバストなマルチシードアグリゲーションが支配的な安定化要因であり、構造対応コンポーネントは、主に低アグリゲーション予算の下で価値を付加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:09:36 GMT)
Watch Your Step: Information Injection in Diffusion Models via Shadow Timestep Embedding [6.5] 本稿では,拡散モデルに悪質な情報注入を行うための時間空間の未利用を調査する新しいメカニズムであるシャドータイムステップ埋め込み(STE)を紹介する。
特に、タイムステップ埋め込み空間でズームインすると、異なるタイムステップが、サイドチャネル情報をエンコードできる異なる表現能力を示すことが分かる。
本研究は, 時間次元の理解により, 拡散モデルの時間経過を専用情報を運ぶための強力な側流として明らかにし, 対向生成モデルのための新たな方向を動機づけるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:26:34 GMT)
How LLMs Detect and Correct Their Own Errors: The Role of Internal Confidence Signals [6.5] 大規模な言語モデルは、自身のエラーを検出し、時には外部からのフィードバックなしに修正することができる。
我々は、決定神経科学からの信頼の2階モデルのレンズを通してこれを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 09:11:21 GMT)
EventADL: Open-Box Anomaly Detection and Localization Framework for Events in Cloud-Based Service Systems [6.4] 異常検出とローカライゼーション(ADL)は、クラウドシステムの信頼性と可用性を維持する上で重要である。
最近のADL開発はメトリクスとログデータに重点を置いており、イベントデータは未調査のままである。
クラウドベースのサービスシステムのための,最初のオープンボックスイベントベースのADLフレームワークであるEventADLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:29:18 GMT)
GSDrive: Reinforcing Driving Policies by Multi-mode Trajectory Probing with 3D Gaussian Splatting Environment [6.4] E2E(End-to-end autonomous driving)は、知覚入力を直接駆動動作に変換するための有望なアプローチである。
GSDriveは,E2E駆動ポリシーの改善において,3次元ガウシアンスプラッティング(3DGS)を微分可能な物理ベースの報酬形成に活用するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:32:26 GMT)
Instance-Aware Parameter Configuration in Bilevel Late Acceptance Hill Climbing for the Electric Capacitated Vehicle Routing Problem [6.4] 本稿では, 静電容量化車両ルーティング問題に対するインスタンス認識パラメータ構成について検討する。
オフラインチューニング手順を使用して、インスタンス固有のパラメータラベルを取得し、インスタンス機能からマップされる。
回帰モデルは、実行前に見つからないインスタンスのパラメータ予測を可能にするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:14:55 GMT)
Multi-Perspective Transformers in ARC-AGI-2 Challenge [6.3] ARC-AGI-2パズルをTinyLMで解くためのアプローチについて議論する。
本モデルでは,トレーニングセットの96.1%の精度,評価セットの21.7%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 23:10:34 GMT)
H-RAG at SemEval-2026 Task 8: Hierarchical Parent-Child Retrieval for Multi-Turn RAG Conversations [6.2] H-RAG は SemEval-2026 Task 8 (MTRAGEval) における Task A (Retrieval) と Task C (Retrieved Passages の生成) の両方に対処する。
本手法では,階層型親子RAGパイプラインを実装し,子レベル検索と親レベルのコンテキスト再構築を分離する。
H-RAGはタスクAのnDCG@5スコアが0.4271、タスクCの調波平均スコアが0.3241となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:07:19 GMT)
Human-AI Coordination Zones: A Framework for Designing Human-in-the-Loop Experiences with Agentic AI [6.1] 本稿では,人間とAIの協調を3次元の相互作用として定義する枠組みを導入する。
調整ゾーンや入力分類,デザインパターンなど,中間レベルのツールにコントリビュートしています。
このフレームワークは、設計経験に生成的に適用し、既存のものを評価するために分析的に適用し、ステークホルダー間でアイデアを明確にするためにコミュニケーション的に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:03:08 GMT)
Are Multimodal LLMs Ready for Clinical Dermatology? A Real-World Evaluation in Dermatology [6.1] MLLM(Multimodal large language model)は、一般に利用可能な皮膚科のベンチマークで約束されている。
オープンウェイトMLLM (InternVL-Chat v1.5, LLaVA-Med v1.5, SkinGPT4, MedGemma-4B-Instruct) と市販MLLM (GPT-4.1) を3つの皮膚科学データセットで比較検討した。
診断性能は公開データセットでは軽度であり、現実世界のコホートでは大幅に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:54:07 GMT)
WILD SAM: A Simulated-and-Real Data Augmentation for Autonomous Driving Perception under Challenging Weather [6.1] 本稿では,自律走行車における安全クリティカル領域シフト問題を軽減するための2つの新しいアプローチを提案する。
まず,悪天候下で得られた実データから発生するノイズの多い擬似ラベルをフィルタリングする,気象誘導型擬似ラベル復調フレームワークを提案する。
第2に,擬似ラベル復調法とシミュレーションに基づくトレーニングソリューションを併用した新しいハイブリッドトレーニング手法WILD SAMを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:24:51 GMT)
Towards Robust and Scalable Density-based Clustering via Graph Propagation [6.0] textitCluPropは、近傍グラフ上のラベル伝搬プロセスとして高次元空間における多様な密度クラスタリングを再現する。
我々は,拡張性のある地域識別を保証するために,決定論的密度に基づく伝播戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:26:26 GMT)
GeoContra: From Fluent GIS Code to Verifiable Spatial Analysis with Geography-Grounded Repair [6.0] LLM駆動型Python GISの検証・修理フレームワークであるGeoContraを提案する。
これは各タスクを、自然言語の質問、スキーマ、CRS、期待出力、空間述語、トポロジー、メトリクス、必要な操作、禁止されたショートカットを含む実行可能な地理空間契約として表現する。
GeoContraは、流動的なコード生成を検証可能な空間分析に変換し、負の移動時間、CRS/フィールド-スキーマ違反、不足した述語、その他の場合では実行可能だが地理的に無効な結果をもたらす脆い出力キャストをキャッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:58:24 GMT)
Self-Adaptive Multi-Agent LLM-Based Security Pattern Selection for IoT Systems [5.9] セキュリティコントロールは、レイテンシ、エネルギ、計算上の制約の下で慎重に選択、組み合わせ、実行されなければならない。
既存のアプローチは静的なルールセットと学習ポリシーに依存しており、実現可能性、競合安全性、実行の正しさの保証が制限されている。
本稿では,Large Language Model(LLM)に基づく推論と決定論的強制を統合した,自己適応型マルチエージェントセキュリティパターン選択であるASPOを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:42:54 GMT)
Sketch-to-Layout: A Human-Centric Computational Agent for Constraint-Aware Synthesis of Modular Photobioreactors [5.9] ビル集積型光バイオリアクター(PBR)は、炭素ニュートラルアーキテクチャの経路を提供するが、展開は構成の複雑さと生物学的メンテナンスによって妨げられる。
本稿では,目的を物理的妥当性と整合させる計算フレームワークを用いたモジュール型PBRファサードシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:35:18 GMT)
Gradient Regularized Newton Boosting Trees with Global Convergence [5.6] ニュートンのヒルベルト空間上での凸最適化を非コンパクトイテレートで研究するNewton Descentを紹介した。
この枠組みでは、GBDTと古典的有限次元理論を特別な場合としてニュートンブースティングを回復する。
我々は,バニラニュートンブースティングが分岐するにつれて,我々の計画が収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:37:17 GMT)
A Framework for Exploring and Disentangling Intersectional Bias: A Case Study in Fetal Ultrasound [5.6] 医療用AIにおける交差バイアスを探索し,検出する構造的枠組みを提案する。
我々は,最先端ディープラーニング(DL)モデルと臨床標準ハドロックのバイアスを分析した。
交差解析の結果,PS関連信号の一部がGAで説明され,PS関連改善はBMI層全体で継続していた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:09:21 GMT)
Agentic AI for Substance Use Education: Integrating Regulatory and Scientific Knowledge Sources [5.6] 我々は、DEAレコードとピアレビューされた文献をリアルタイムで組み合わせ、物質利用教育を提供するエージェントベースのAIウェブアプリケーションを構築した。
専門分野の専門家5名を対象に,30項目の質問紙を作成した専門家評価調査を行った。
2つの独立したレーダは、90のシステムインタラクションを4つの基準で5点のLikert尺度を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:06:41 GMT)
Mesh Field Theory: Port-Hamiltonian Formulation of Mesh-Based Physics [5.5] MeshFT-Netは、メッシュベースの連続体物理学のための構造保存フレームワークである。
物理の位相構造と計量構造をきれいに分離する。
非物理的自由度を排除し、メートル法に依存した構造のみを学ぶことで、MeshFTは安定的で忠実で、データ効率の学習に基づく物理シミュレーションのための原則化された帰納バイアスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:35:21 GMT)
Unlearning What Matters: Token-Level Attribution for Precise Language Model Unlearning [5.5] TokenUnlearnはトークンレベルの属性フレームワークで、クリティカルトークンを特定し、選択的にターゲットする。
提案手法は,マスキングによる知識認識信号とエントロピー認識信号を組み合わせて,正確なトークン選択のための重要スコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:59:03 GMT)
Physically Native World Models: A Hamiltonian Perspective on Generative World Modeling [5.4] 我々は、世界モデルのボトルネックは、現実的な未来を創造できるかどうかだけでなく、これらの未来が物理的に意味があり、行動に有用であるかどうかを論じる。
本研究では,世界モデリングの物理的基盤として,EmphHamiltonian World Modelsを提案する。
我々は、ハミルトン構造が解釈可能性、データ効率、長期安定性をどのように改善するかを議論するとともに、摩擦、接触、非保守力、変形可能な物体を含む現実のロボットシーンにおける実践的な課題についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:09:32 GMT)
Unbox Responsible GeoAI: Navigating Climate Extreme and Disaster Mapping [5.2] 地球空間人工知能(GeoAI)は,大規模災害マッピングとリスク低減のための変革的アプローチとして登場した。
責任あるGeoAIの概念を解き放つために、気候極端と災害マッピングにおけるその新たな役割について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 00:49:22 GMT)
Democratizing the medieval English legal tradition [5.2] 我々は中世の刑事事件と民事事件の4029行のデータセットを構築した。
データセットを使用して、これらの原稿をトランスクリプティングするために、オープンソースのエンドツーエンドパイプラインをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:00:00 GMT)
Scale-Aware Adversarial Analysis: A Diagnostic for Generative AI in Multiscale Complex Systems [5.2] 拘束拡散分解(CDD)による診断フレームワークについて紹介する。
連続したCDDベースのスケール空間内で決定論的介入を行う。
適度な物理的摂動の下では、制約のない生成モデルは局所的な構造的凍結と非線形不安定を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:36:52 GMT)
Temporal Data Requirement for Predicting Unplanned Hospital Readmissions [5.1] 本研究では, 各種観察窓が股関節および膝関節形成術後30日間の寛解予測に及ぼす影響について検討した。
このデータセットは、構造化された遭遇記録(400万件以上)と7,174人の患者から得られた構造化されていない臨床記録(8,000件)の両方を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:38:16 GMT)
A Resource-Efficient Variational Quantum Framework for the Traveling Salesman Problem [5.1] 本稿では,コンパクトなバイナリレジスタエンコーディングに基づく資源効率の変動量子フレームワークを提案する。
4、5、6都市の旅行セールスマン問題(TSP)の数値シミュレーションは、それぞれ100%、100%、95.5%の平均的な成功率を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:40:06 GMT)
Towards Improving Speaker Distance Estimation through Generative Impulse Response Augmentation [5.0] GenDARAのこの課題は、スパースデータセットと微調整されたSDEモデルを拡張データで補うためにIRを生成することである。
我々は、話者とリスナーの位置にのみ条件付きオープンソースの高速拡散室インパルス応答発生器(FastRIR)を採用する。
提案手法は,5つの位置の平均絶対誤差(MAE)を,GWA室では1.66mから0.6m,トレブル室では2.18mから0.69mに低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:08:42 GMT)
Stereo Multistage Spatial Attention for Real-Time Mobile Manipulation Under Visual Scale Variation and Disturbances [5.0] リアルタイム移動操作のための立体多段階空間注意に基づく深層予測学習法を提案する。
提案手法は,ステレオ画像からタスク関連空間的注意点を抽出し,それらをロボットの状態と統合する。
移動マニピュレータを用いた実世界の4つの移動操作タスクにおけるシステム評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:18:11 GMT)
Beyond Decodability: Reconstructing Language Model Representations with an Encoding Probe [5.0] 探索は言語モデル表現からどの機能をデコードできるかを研究するために広く使われている。
を提示する。
この方向を逆転し 内部を再構築するプローブ。
解釈可能な特徴を用いた表現。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:19:46 GMT)
Phase-Separated Complex Hilbert PCA on Markerless 3D Pose Estimation Data: A Global Phase Network and Its Extension to a Continuous Field on the Body Surface [4.8] スポーツ運動におけるキネマティック・チェーンの定量的解析は,パフォーマンス評価と外傷予防に不可欠である。
KS(Kinematic-Sequence)やCRP(Continuous relative phase)といった従来の手法は、隣接する結合対に限られる。
我々は、マーカーレス3Dポーズ推定データにおいて、各動き相に対して複素ヒルベルト主成分分析(CHPCA)を別々に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:54:15 GMT)
Application of Deep Reinforcement Learning to Event-Triggered Control for Networked Artificial Pancreas Systems [4.7] 本稿では,ネットワーク型人工膵(AP)システムを対象とした,DRLに基づくイベントトリガー型制御系の設計を提案する。
我々は,ルールベースの基準を導入することで,更新タイミングを明示的に学習するのを避ける,DRLベースの実用的なコントローラ設計を開発する。
数値実験により,提案手法は制御性能を維持しつつ通信効率を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 09:14:00 GMT)
Learning to Act and Cooperate for Distributed Black-Box Consensus Optimization [4.6] 分散ブラックボックスコンセンサス最適化はマルチエージェントシステムにおける基本的な問題である。
本稿では,リソース適応協調フレームワークを活性化するための段階的認知スケジューリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:30:38 GMT)
Beyond Benchmarks: MathArena as an Evaluation Platform for Mathematics with LLMs [4.6] 我々は、その範囲を大幅に広げることで、オリジナルのMathArenaベンチマークを構築します。
MathArenaは現在、証明ベースの競争、研究レベルのarXiv問題、Leanでの正式な証明生成など、より広範なタスクをカバーしています。
最強のモデルであるGPT-5.5は、2026年のアメリカ数学オリンピックで98%、研究レベルの質問で74%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:56:34 GMT)
Polynomial Resource Classification of Quantum Circuit Familes via Classical Shadows [4.5] 我々は、I, Clifford, Clifford$+T$の3つの量子回路群を分類する。
Z$のみの測定は、すべてのキュービット数にわたって、マルチベーシや古典的な影よりも優れている。
4つの戦略はすべて、二次ショット予算の下で、およそ12キュービット以上の近距離精度(0.33ドル)に崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:11:57 GMT)
MSACT: Multistage Spatial Alignment for Stable Low-Latency Fine Manipulation [4.4] 実世界の微視的操作、特に双方向操作では、低レイテンシ制御と安定した視覚的位置決めが必要となる。
ACTのようなアクションチャンキングポリシーは、低レイテンシの実行とデータ効率を可能にするが、空間的一貫性を明示することなく、密集した視覚的特徴に依存している。
安定な2次元アテンションポイントを抽出し,時間的アライメントロスを伴う将来のアテンションシーケンスを共同で予測する多段階空間アテンションモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:35:15 GMT)
From Research to Practice: An Interactive Rapid Review of Autonomous Driving System Testing in Industry [4.4] 自律運転システム(ADS)は、実際のトラフィックにますますデプロイされているが、テストは基本的に困難である。
広範な研究にもかかわらず、学術的進歩と工業的実践における適用性の間にはギャップが持続している。
本研究は,ADSテスト研究の実践者主導のレビューと評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 09:13:03 GMT)
New Bounds for Zarankiewicz Numbers via Reinforced LLM Evolutionary Search [4.4] Zarankiewicz number $textbfZ(m, n, s, t)$ は二部グラフ $G_m, n$ の辺の最大数である。
Zarankiewiczの3つの数値の正確な値が初めて決定される: $textbfZ(11, 21, 3, 3)=116$, $textbfZ(11, 22, 3, 3)=121$, $textbfZ()
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:45:21 GMT)
Autonomous Systems Dependability in the era of AI: Design Challenges in Safety, Security, Reliability and Certification [4.4] 組込み安全クリティカルシステムの設計は、システムの複雑さをエスカレートすることでますます困難になってきている。
従来の信頼性、安全性、セキュリティ管理の方法は、人工知能(AI)と機械学習(ML)によって導入された動的で不確実な振る舞いに対処するのに不足することが多い。
AIとMLは、システムの信頼性を高める強力な予測、適応、自己最適化機能を提供しますが、その固有の非決定性、データ依存性、正式な保証の欠如は、検証、検証、認定のための新たな課題をもたらします。
本稿では,AI時代の信頼性の高い自律型・組み込み型システムを設計するための新しい方法論,アーキテクチャ,フレームワークについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:54:47 GMT)
E-MIA: Exam-Style Black-Box Membership Inference Attacks against RAG Systems [4.3] 対象文書の検証可能なハードエビデンスを,客観的に段階的な4種類の質問タイプによる試験に変換するE-MIAを提案する。
E-MIAは、自然でステルスなクエリを保持しながら、厳密な設定でメンバ/非メンバ分離性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:30:00 GMT)
CEZSAR: A Contrastive Embedding Method for Zero-Shot Action Recognition [4.0] コントラスト学習に基づくゼロショット行動認識(ZSAR)手法を提案する。
ZSARにはセマンティックギャップとドメインシフトという2つのよく知られた問題が残っている。
本稿では,ビデオと文を共同埋め込み空間にエンコードする新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 23:47:29 GMT)
Predicting Euler Characteristics and Constructing Topological Structure Using Machine Learning Techniques [3.9] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた入力画像から位相特性を抽出する手法を提案する。
我々のモデルはスピン構成として解釈された画像から単位ベクトル場を生成する。
オイラー特性は、生成したスピン配置の空数を計算することによって予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:09:49 GMT)
A Comparative Study of QSPR Methods on a Unique Multitask PAMPA dataset [3.8] 143の薬物候補分子と薬物候補分子からなる特異なマルチタスクデータセットを提示する。
受動的膜透過性予測における分子記述子および回帰モデルの有効性を系統的に評価した。
我々の知る限り、これは複数の臓器特異的なPAMPA膜の同時モデリングに関する最も包括的な研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:34:54 GMT)
Federated Learning with Hypergradient-based Online Update of Aggregation Weights [3.8] 集約重みのオンライン更新を実装したFedHAWを提案する。
FedHAWは、重みに対する目的関数の勾配である過勾配を用いて集約重みを更新し、計算オーバーヘッドを低くして計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:43:21 GMT)
Atomic Interferometry with Spin-Orbit-Coupled Spin-1 Condensates [3.7] スピン軌道結合を持つラマン型ボースガスを用いた量子干渉法を提案し,解析する。
この系では、原子と光のカップリングはスピンと運動量の自由度を混合し、低エネルギー状態において効果的なスピノル凝縮物に上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:09:01 GMT)
Unsupervised Denoising of Real Clinical Low Dose Liver CT with Perceptual Attention Networks [3.5] 本稿では,ディープラーニングを用いた低線量CTの難読化問題に焦点をあてる。
教師なし学習のためにCycle-GANにインスパイアされた本論文では、教師なし低線量トモグラフィーのフレームワークをエンドツーエンドで提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:19:15 GMT)
Hierarchical Abstract Tree for Cross-Document Retrieval-Augmented Generation [3.3] $-RAGは2つの主要なコンポーネントを持つツリーRAGフレームワークである。
トークンレベルの質問応答からドキュメントレベルの要約まで,さまざまなタスクをサポートする。
RAPTORを25.9%、HippoRAG 2を7.4%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 09:06:23 GMT)
A Universal Space of Brain Dynamics for Unveiling Cognitive Transitions and Individual Differences [3.3] 脳活動に適した普遍空間を構築するために,Universal Brain Dynamics (UBD) を開発した。
UBDの普遍性は、8つの状態と963人の被験者のfMRI信号を正確に予測することで検証する。
我々は、認知遷移を駆動する神経機構を解明し、様々な認知状態にまたがる脳のダイナミクスを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:27:52 GMT)
Topology-Driven Anti-Entanglement Control for Soft Robots [3.2] 本稿では,トポロジ駆動型マルチエージェント強化学習(TD-MARL)フレームワークを提案する。
具体的には、クリティカルネットワークは集中型学習を採用しており、各知能体は他の知能体の戦略を知覚することができる。
統合トポロジカルセキュリティ層は、トポロジカル不変量を用いて、戦略が局所的な困難に陥るのを避けるために、絡み合いのリスクを正確に評価し軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:08:44 GMT)
SURGE: SuperBatch Unified Resource-efficient GPU Encoding for Heterogeneous Partitioned Data [3.2] SURGEは,4万の論理パーティションに8億以上のテキストの埋め込みを生成するために,本番環境にデプロイされたストリーミングエンコーディングシステムである。
4つのNVIDIA L4768を持つ10Mテキストでは、SURGEは26,413のテキスト/sを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:51:50 GMT)
KingsGuard: Enclave Data Protection Under Real-World TEE Vulnerabilities [3.1] KINGSGUARDは、エンクレーブ内の機密データの伝搬を監視し制御する新しいTEE設計である。
RISC-Vプロセッサ上でのKINGSGUARDの実装はFPGA上でのハードウェア領域のオーバーヘッドが10.8%、性能オーバーヘッドが5.69%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:27:14 GMT)
Finite-Sample Analysis of Elimination in Active Hypothesis Testing [3.1] アクティブ仮説テストの固定信頼有限サンプル問題は、多くの安全クリティカルな応用に現れる。
逐次仮説テストの文脈において,仮説の除去が停止時間に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:08:12 GMT)
LLMs Should Not Yet Be Credited with Decision Explanation [3.0] 最近の研究は、正確な行動予測、実証可能な合理性、結果条件付き推論のトレースを、LCMがなぜ人々がそれを決定するのかを説明する証拠として扱うようになっている。
より強力なクレームは、説明的目標を指定し、より弱い合理化要因を識別し、目標に適したプロセスまたは介入に敏感な検証を使用し、その範囲を制限すべきである。
この原則が採用されれば、LCMを説得力のあるナレーターの判断から、人間の行動の発見、テスト、説明のためのより信頼性の高い手段に変えるのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 23:46:29 GMT)
Impact-Driven Quantum Decomposition for Traffic Zone Partitioning: A Hybrid Gate-Model Framework [3.0] 本稿では、トラフィックゾーン分割のためのインパクト駆動型ハイブリッド量子古典最適化フレームワークを提案する。
実験により、衝突誘導分解は収束挙動を改善し、よりコヒーレントな空間分割を生成することが示された。
ハイブリッド手法は最高の直接量子解よりも優れているわけではないが、輸送アプリケーションのためのスケーラブルなハイブリッド最適化への実践的な道筋を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:54:13 GMT)
CUJBench: Benchmarking LLM-Agent on Cross-Modal Failure Diagnosis from Browser to Backend [3.0] 診断フレーミングにおけるブラウザ可視性障害証拠とバックエンド可観測性を組み合わせた最初のベンチマークであるCUJBenchを提案する。
このベンチマークでは、全体的な精度は19.7%、天井は52%、飽和度よりかなり低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:18:53 GMT)
Vesselpose: Vessel Graph Reconstruction from Learned Voxel-wise Direction Vectors in 3D Vascular Images [2.9] 本稿では3次元画像データからトポロジカルに正確な血管グラフを抽出する手法を提案する。
提案手法は,3つのベンチマークデータセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 09:34:39 GMT)
Quantum Simulation of Differential-Algebraic Equations with Applications to Unsteady Stokes Flow [2.8] 本稿では、制約線形DAEの量子アルゴリズムによる研究を開始する。
一般に非エルミート的制約付き進化を投影されたシュルディンガー型力学に組み込む拡張フレームワークを導入する。
その結果、量子アルゴリズム、DAE、制約されたPDEダイナミクスの潜在的な交差を理解するための第一歩となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:21:52 GMT)
Seeking Information with RAG-Assistants: Does Model Size Matter in Human-AI Collaborations? [2.8] 本研究では,現実的なマルチターン情報探索シナリオにおいて,RAG(Retrieval-Augmented Generation)に基づくアシスタントを評価する。
そこで本研究では,モデルサイズが人間とAIの協調力学をどのように形成するかを考察する。
その結果,モデルサイズに関係なく,モデルのみのベースラインに対する人間とAIの協調作業の性能向上が重要であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:18:32 GMT)
Q-ARE: An Evaluation Dataset for Query Based API Recommendation [2.6] 本稿では,GitHubのオープンソースプロジェクトをベースとしたデータセットであるQ-ARE(Query-based API Recommendation Evaluation)を構築した。
メソッドとその呼び出しチェーンを分析して、ターゲットメソッドによって直接または間接的に呼び出されるサードパーティAPIを識別する。
クエリメソッドとターゲットAPIの間の呼び出し距離を測定するAPIコール深さと、呼び出しチェーン内のターゲットAPIに関連するコード行の割合を定量化する呼び出し密度という2つの指標を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:18:41 GMT)
Born-Qualified: An Autonomous Framework for Deploying Advanced Energy and Electronic Materials [2.6] 自律開発は、最初から製造可能性、コスト、耐久性の制約を埋め込んでいます。
このビジョンには、持続的でコミュニティ全体のコミットメントが必要ですが、その投資に対する潜在的リターンは、課題の規模と一致しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:21:25 GMT)
A11y-Compressor: A Framework for Enhancing the Efficiency of GUI Agent Observations through Visual Context Reconstruction and Redundancy Reduction [2.5] A11y-Compressorは、線形化アクセシビリティツリーをコンパクトで構造化された表現に変換するフレームワークである。
実装であるCompressed-a11yは、モーダル検出、冗長化、セマンティック構造化を備えた軽量で構造化されたトランスフォーメーションパイプラインを適用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:16:00 GMT)
Comprehensive AI governance requires addressing non-model gains [2.5] このポジションペーパーでは、能力の進歩が"非モデルゲイン"によって駆動されると、モデルレベルのガバナンスは効果が低下する、と論じている。
非モデルゲインの概念を定式化し、能力ゲインの3つの異なるベクトルの分類を提供する。
これらのガバナンス層を補完するものとして、社会的レジリエンスの重要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:30:27 GMT)
A Scalable FPGA Architecture for Real-Time Decoding of Quantum LDPC Codes Using GARI [2.4] 本稿では,量子LDPC符号の相関誤りを復号するハードウェアアーキテクチャを提案する。
このデコーダはメッセージパッシングに基づいており、最近導入されたグラフ拡張と推論(GARI)法による検出誤差モデルの構造を利用する。
提案アーキテクチャはフレキシブルなスケーリングを可能にし、原則としてGARIフレームワークを使用して任意の量子LDPCコードに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:59:31 GMT)
Quantum Interval Bound Propagation for Certified Training of Quantum Neural Networks [2.4] IBP(Interval bound propagation)は、古典的な機械学習において一般的な訓練手法である。
本稿では量子区間境界伝播法(QIBP)を提案し,量子機械学習のための認定トレーニングルーチンを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:55:40 GMT)
Healthcare AI GYM for Medical Agents [2.4] 本稿では,体育館互換環境である体育館に構築された医療AIのための多ターンエージェントRLに関する総合的研究について述べる。
分析の結果,エージェント的多ターン構造は冗長な単ターンモノローグに分解することが明らかとなった。
トレーニング効率と安定性を向上させるため,Turn-level Truncated On-Policy Distillation (TT-OPD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:11:22 GMT)
ADaPT: Adaptive-window Decoding for Practical fault-Tolerance [2.3] 本稿では,デコーダの信頼度に基づく適応型ウィンドウデコーディング手法を提案する。
この手法は復号時間のオーバーヘッドを減らし、論理的誤り率を損なうことなく反応時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:49:42 GMT)
Embodied Interpretability: Linking Causal Understanding to Generalization in Vision-Language-Action Models [2.3] 視覚領域の行動予測に対する因果的影響を推定するためのインターベンショナル意義スコア(Interventional Significance Score, ISS)を導入する。
ISSは既存の解釈可能性法よりも忠実な説明をしている。
これらの結果から, 介入帰属は, 実施方針における因果的不一致を識別するための簡易な診断手法である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:00:00 GMT)
Robust Fusion of Object-Level V2X for Learned 3D Object Detection [2.2] 車両間通信(V2X)はますます普及しており、車両は自身の状態をオブジェクトレベルの情報として共有することができる。
本稿では,V2Xの情報を3次元物体検出に組み込む方法と,現実的なV2X不完全性に対するシステムの堅牢性について検討する。
その結果,対象レベルの協調情報が検出性能を大幅に向上し,良好な条件下では0.80のNDSを実現する一方で,理想化されたデータに基づいて訓練されたモデルがV2X上で脆弱で過度に回復できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:06:07 GMT)
SUDP: Secret-Use Delegation Protocol for Agentic Systems [2.2] エージェントシステムは、API、メッセージングプラットフォーム、クラウドサービスのユーザシークレットでますます機能します。
既存のディフェンスは、シークレットストレージ、スコープ付きデリゲート、送信者制限トークン、実行時監視など、隣接する部分をカバーする。
我々はこの問題をエージェントシークレット・ユース(ASU)として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:48:19 GMT)
ProMoTA: a model-driven framework for end-to-end traceability analysis [2.1] 我々は、エンドツーエンドのトレーサビリティとプロセスモデリングを統合するアプローチを提案する。
エンドツーエンドのトレーサビリティ情報の生成は,グローバルなモデルトレーサビリティを実現する。
私たちは、私たちのアプローチをサポートするために、Eclipseベースのフレームワーク、ProMoTAを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:13:41 GMT)
Equation-Free Digital Twins for Nonlinear Structural Dynamics [2.1] 本稿では、Koopman演算子理論、Hankel-matrix埋め込み、動的モード分解に基づくランク最適化デジタルツインフレームワークを提案する。
この枠組みはNREL 5MWのスパルブイ浮揚風力タービンで検証されている。
転がり水平仮想センシング戦略は, 臨界ホットスポットにおける高忠実度再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:12:12 GMT)
Crossing the 12,000-atom barrier with heterogeneous quantum-classical supercomputing: quantum chemistry of protein-ligand complexes [2.0] Ab initio波動関数法は正確な分子シミュレーションを提供するが、その計算スケーリングは小さな系への応用を制限する。
我々は、分子を断片に分解するために量子埋め込みを組み合わせたワークフローを、断片をシミュレートするヘテロジニアス量子古典(HQC)法で開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:30:56 GMT)
Spectral Graph Sparsification Preserves Representation Geometry in Graph Neural Networks [2.0] スペクトルグラフスペーシフィケーションは、グラフニューラルネットワーク(GNN)の計算を高速化するためにしばしば用いられる。
スペクトルスペーシフィケーションはグラフ演算子だけでなく、GNN埋め込みの下流での解釈性向上を支援する表現幾何学も保存していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:26:42 GMT)
A dimensional R2 regression metric [2.0] Dim-R2は任意の次元のデータを受信し、精度の多次元ビューを提供し、ノイズに対する感度を低下させるR2の単純な拡張である。
合成正弦波データと3次元回帰データセットの両方にその利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:00:36 GMT)
PERSA: Reinforcement Learning for Professor-Style Personalized Feedback with LLMs [1.9] 本研究では,人間フィードバックからの強化学習をトランスフォーマーベースのLLMに適応させて,教授の音声レベルに適合するプログラミングフィードバックを生成する方法について検討する。
RLHFパイプラインであるPERSAを導入し、教授のデモンストレーションの教師付き微調整、ペアの選好からの報酬モデリング、およびプロキシポリシー最適化について紹介する。
我々は,3つのコードフィードバックベンチマーク(APPS,PyFiXV,CodeReviewQA)に対して,スタイルアライメントと忠実度を補完する指標を用いて提案手法を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:49:20 GMT)
Position: Safety and Fairness in Agentic AI Depend on Interaction Topology, Not on Model Scale or Alignment [1.8] エージェントAIでは、安全性はモデルウェイトではなく相互作用トポロジーによって決定される。
より有能なモデルへのスケーリングは、コンセンサスの形成を増やすことでこれらの効果を強化する。
エージェントAIは、整列したコンポーネントの集合ではなく、動的システムとして扱われなければならない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:49:10 GMT)
Reinforcement Learning with Markov Risk Measures and Multipattern Risk Approximation [1.8] ミニバッチ対策と呼ばれるマルコフコヒーレントリスク対策の特殊クラスを導入する。
また、線形システムのクラスを一般化する多パターンリスク-逆問題のクラスも定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:36:46 GMT)
Concentration and Calibration in Predictive Bayesian Inference [1.8] 予測ベイズ推論 (Predictive Bayesian Inference, PBI) は、将来の未観測データに対する前方予測モデルを指定するだけで、興味のある機能に対する不確実性を定量化することができる。
興味のある人口関数としてPBIを用いる場合、後部は明確に定義された量に集中する。
この現象がなぜ起こるのかを説明し、この挙動が将来の観測に使用される前方予測モデルの不正確さと直接結びついていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:41:08 GMT)
Extreme Weather Bench: A framework and benchmark for evaluation of high-impact weather [1.6] モデル検証と検証を容易にするコミュニティ主導のベンチマークスイートであるExtreme Weather Bench (EWB)を紹介した。
EWBは、ユーザーがモデルを評価するためのケーススタディ、観察データ、インパクトベースのメトリクス、およびオープンソースコードの標準セットを提供する。
EWBは、あらゆる気象モデルの科学を前進させ、モデル間の真の比較を可能にし、特定の高影響現象に関するモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:52:00 GMT)
DMDSC: A Dynamic-Margin Deep Simplex Classifier for Open-Set Recognition on Medical Image Datasets [1.6] 医用画像データセットは、しばしば極端な階級的不均衡によって特徴づけられる。
この不均衡は、オープンセット認識(OSR: Open-Set Recognition)において二重の課題となり、モデルは、臨床環境での見知らぬトレーニングにおいて、未知のサンプルを確実に拒否しながら、既知のクラスにおける高い分類精度を維持する必要がある。
本稿では, ダイナミック・マージン・アプローチを特徴とする拡張フレームワークを提案する。本手法では, 周波数に基づいてクラス固有のマージンを自動的に適応し, 高いペナルティとより厳格な特徴クラスタリングを行うことで, データの不均衡を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:57:41 GMT)
Knowing when to trust machine-learned interatomic potentials [1.6] PROBEは予測毎の信頼確率を生成し、基礎となるモデルを変更することなく実際の誤差を追跡できることを示す。
PROBEはポストホックでアーキテクチャに依存しず、任意のマシンが学習した原子間ポテンシャルに直接デプロイ可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:21:56 GMT)
SAVGO: Learning State-Action Value Geometry with Cosine Similarity for Continuous Control [1.5] 本稿では,ポリシー更新に値に基づく類似性を明示的に組み込んだ幾何学的RLアルゴリズムを提案する。
State-Action Value Geometry Optimization (SAVGO) は、類似のアクション値の推定値を持つペアが高いコサイン類似性を示す共同状態-アクション埋め込み空間を学習する。
この学習された幾何学は、各更新でサンプリングされた候補アクションに対する類似カーネルの生成を可能にし、ポリシーの改善を直接高価値領域へ誘導することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:09:58 GMT)
Patient-Specific Optimization for Mandibular Reconstruction Planning with Enhanced Bone Union [1.5] 血管柄付き骨移植を併用した下顎再建術はドナー・ホスト・ノニオンが複雑である。
患者固有の下顎再建のための画像から判断計画ループであるOsteoOpt++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:36:05 GMT)
Is Textual Similarity Invariant under Machine Translation? Evidence Based on the Political Manifesto Corpus [1.5] 本稿では,機械翻訳において,段落埋め込みのコサイン類似性が不変であるかについて検討する。
我々は、EUのeTranslationサービスを通じて英語に翻訳された28の言語で、2800以上の政党プラットフォームからなるコーパスマニフェストを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:41:00 GMT)
Block-wise Codeword Embedding for Reliable Multi-bit Text Watermarking [1.5] 我々は,このパラダイムをEmphdesignated Validationにシフトさせるフレームワークである textbfBREW (Block-wise Reliable Embedding for Watermarking) を提案する。
我々のフレームワークはモデルに依存しない理論上基礎があり、信頼性の高い法医学的展開のためのスケーラブルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:14:38 GMT)
Pick and Sort for Graphical Authentication [1.5] 本稿では,ユーザが視覚要素を選択してグリッド内に配置するシンプルなPick and Sortの設計に従うグラフィカル認証方式を提案する。
プロトタイプ実装による予備的な調査では、このスキームは学習が容易で、デプロイも柔軟であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:52:07 GMT)
RadLite: Multi-Task LoRA Fine-Tuning of Small Language Models for CPU-Deployable Radiology AI [1.5] 大型言語モデル(LLM)は放射線学において有望であるが、その展開は資源制約された臨床環境での使用を妨げる計算要求によって制限されている。
我々は,340億個のパラメータからなる小型言語モデル (SLM) が,LoRAファインチューニングによるマルチタスク・ラジオロジーの性能向上を実現し,コンシューマグレードのCPUに展開できるかどうかを検討する。
我々の研究は、小型で効率的に調整されたモデルが、GPUを必要としないコンシューマハードウェアに完全にデプロイ可能な、実用的なマルチタスク・ラジオロジーAIアシスタントとして機能することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:39:08 GMT)
Pi-Change: A Prior-Informed Multiple Change Point Detection Algorithm [1.5] 本稿では,CP位置の事前情報を時間変化によるペナルティ項で組み込んだ事前情報付きCP検出アルゴリズム(Pi-Change)を提案する。
Pi-Changeは、事前情報によって支持された急激なCPを回避し、事前の誤特定に対して頑健であり、検出精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:11:26 GMT)
Directed Social Regard: Surfacing Targeted Advocacy, Opposition, Aid, Harms, and Victimization in Online Media [1.5] 本稿では,多次元多値感情分析に対するDSR(Directed Social Regard)アプローチを提案する。
本稿では,DSRデータセット構築のためのデータ収集およびアノテーション戦略,スパンレベルスコアリングのためのトランスフォーマーベースアーキテクチャ,有望な結果を伴う検証研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:45:31 GMT)
Quantum simulation of nanographenes and Trotter error cancellation [1.2] 本稿では,早期と大規模のフォールトトレラント量子コンピューティングのギャップを埋めるため,ナノグラフェンの$$$-systemの量子シミュレーションを提案する。
我々は、トロッター化量子シミュレーションの効率を検証し、最悪のケース、平均ケース、エネルギー固有値トロッター誤差の解析を行い、これらのトロッター誤差推定が桁違いに変化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:49:52 GMT)
Token Arena: A Continuous Benchmark Unifying Energy and Cognition in AI Inference [1.2] TokenArenaは、5つのコア軸に沿って粒度エンドポイントでの推論を測定する連続ベンチマークである。
フレームワーク、スキーマ、プローブ、evalハーネス、v1.0のリーダボードスナップショットをCC BY 4.0でリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 00:05:54 GMT)
Prediction of Alzheimer's Disease Risk Factors from Retinal Images via Deep Learning: Development and Validation of Biologically Relevant Morphological Associations in the UK Biobank [1.2] 深層学習モデルは、アルツハイマー病(AD)の発生に関連する12の要因を予測するために訓練された。
モデルは6つのカテゴリー(性、喫煙、抑うつ、経済状態、アルコール使用、睡眠不足)と6つの連続(年齢、教育終了年齢、BMI、収縮期、拡張期血圧、HbA1c)を同定した。
DL由来の網膜表現は、ADの潜在的な脆弱性を反映する生物学的に有意なリスク関連構造変化を明らかにする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:45:37 GMT)
Fairness of Classifiers in the Presence of Constraints between Features [1.2] 機械学習では、決定の公平性の定義は、性別のような保護された特徴に依存してはならない、と受け入れられている。
我々は、公正な説明を、いかなる保護された特徴も含まない決定の主目的の理由として定義する。
意外なことに、制約を無視していると、決定の公平性は完全に変わります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:58:18 GMT)
Continual Learning of Feedback-based Molecular Communication [1.1] 本稿では,連続学習(CL)アルゴリズムを利用した新たな性能推定手法を提案し,評価する。
プロトコルを様々な実験環境で逐次検討するため,提案したCLに基づく性能推定器は,一連の未経験推定タスクを漸進的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:33:03 GMT)
High-Speed Vision Improves Zero-Shot Semantic Understanding of Human Actions [1.1] 本研究では、時間分解能が高速な人間の行動のゼロショット意味理解にどのように影響するかを検討する。
その結果,高時間分解能はゼロショット設定におけるセマンティックセパビリティを著しく向上させることがわかった。
これらの結果から,高速知覚は意味理解能力を高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:12:26 GMT)
Governing What the EU AI Act Excludes: Accountability for Autonomous AI Agents in Smart City Critical Infrastructure [1.1] 本稿では,都市AIの重要なクラスの規制ギャップ分析とガバナンスアーキテクチャに貢献する。
3層アーキテクチャ(Agent, Orchestration, City)で25のガバナンス対策を規定している。
5つの競合解決ルールと自律キャリブレーションされたアクティベーションモデルが設計を完成させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:50:34 GMT)
Theory Under Construction: Orchestrating Language Models for Research Software Where the Specification Evolves [1.0] 大規模な言語モデルは、実質的なコードと研究テキストを生成することができるが、研究ソフトウェアプロジェクトは、どちらのアーティファクトも必要としない。
我々は,幻覚の蓄積とデシンクロナイゼーションという,LM固有の障害モードを2つ同定する。
本研究では,1つのワークスペース状態の座標として,アイデア,実装,評価,グラウンド,ペーパーライティングを編成する反復的プロンプトであるComet-Hを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:02:38 GMT)
Quantum Gradient-Based Approach for Edge and Corner Detection Using Sobel Kernels [1.0] エッジ検出(エッジ検出)とは、物体の境界や構造的特徴を示す、強度が急激に変化するデジタル画像内の点を特定することを指す。
本稿では,ソベル型エッジ検出とハリス型コーナー検出の量子的実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:48:20 GMT)
Reconstructing conformal field theoretical compositions with Transformers [1.0] Wess-Zumino-Wittenモデルから構築したテンソル積の理論を復元する際の精度は98%である。
この課題に対してトランスフォーマーは有効であり,AdS/CFTにおけるバルク再構築のための新しいツールを目指していた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:09:31 GMT)
Model Organisms Are Leaky: Perplexity Differencing Often Reveals Finetuning Objectives [1.0] ファインタニングは、大きな言語モデルの振る舞いを著しく変更することができる。
簡単なパープレキシティに基づく手法により, モデル生物の微調整対象を抽出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:00:55 GMT)
Model-agnostic cooling algorithms for strongly interacting fermions [0.9] スペクトル情報を必要としない対称性保存冷却アルゴリズムを導入する。
高温超伝導体に関連する正準相関フェルミオンモデルについて,本プロトコルをベンチマークした。
その結果,強い相関性を持つフェルミオン状態を生成するための一般的な戦略として,ランダム化散逸冷却が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:50:29 GMT)
Optimal Spatio-Temporal Decoupling for Bayesian Conformal Prediction [0.9] コンフォーマル予測(CP)は、時間的適応性と安定性のバランスをとるのに苦労する。
最適デカップリングを実現するために,適応状態適応型コンフォーマル予測(SABCP)を提案する。
我々はこのメカニズムの最適性を厳格に証明し、エビデンスしきい値$K$で支配されるミニマックスバイアス分散トレードオフを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:07:07 GMT)
Integrating Log-Based Security Analytics in Agile Workflows: A Real-World Experience Report [0.9] 本報告では、ログベースの不正検出を組織内に統合する取り組みである、Red Flag Project(レッドフラッグプロジェクト)に対する開発者の認識について検討する。
アカウントが不審なアクティビティパターンを示すと、ステークホルダーに警告する概念実証ログベースのシステムを実装するために、毎週8人のメンバ(1人の著者を含む)からなるクロスファンクショナルチーム(クロスファンクショナルチーム)が構成されている。
私たちの発見は、セキュリティ分析をアジャイルに組み込むための重要な教訓、緩和テクニック、ベストプラクティスを強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:22:39 GMT)
When LLMs Stop Following Steps: A Diagnostic Study of Procedural Execution in Language Models [0.9] 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば推論ベンチマークにおいて高い性能を達成するが、最終回答の精度だけでは、プロンプトで指定された手順を忠実に実行するかどうかは示さない。
そこで本研究では,段階演算アルゴリズムと2つの数値入力をモデルに与え,最終的な計算値を返さなければならない。
14のモデルと55のデータセットで、平均的な最初の回答精度は5ステップの手順では61%から95ステップの手順では20%に低下する。
ジェネレーションレベルの分析は、失敗は、しばしば欠落した回答、未熟な回答、初期エラー後の自己実行、そして、過小評価を伴っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:55:47 GMT)
BlenderRAG: High-Fidelity 3D Object Generation via Retrieval-Augmented Code Synthesis [0.8] BlenderRAGは,500名の有能なサンプルをキュレートしたデータセット上で動作する検索拡張生成システムである。
世代間で意味的に類似した例を取得することで、BlenderRAGはコンパイル成功率を40.8%から70.0%に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:09:30 GMT)
From Cursed to Competitive: Closing the ZO-FO Gap via Input-to-State Stability [0.7] ゼロ階数 (ZO) アルゴリズムは, 1次数 (FO) に対する収束率の余剰次元依存性に悩まされないことを示す。
入力-状態安定性特性を用いて、ZO法はFO法と同じ崩壊率を示し、FO法の固定点近傍に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:44:42 GMT)
Disease Is a Spectral Perturbation [0.7] そこで本研究では,バイオマーカーレベルの説明可能性を持つ健康なベースラインから病原体への形質転換を理解する新しい方法を提案する。
我々はこの枠組みを定式化し、疾患の摂動によるスペクトル変化を導出し、新たに診断された患者の累積バイオマーカー共分散構造の病原性固有モデムへの投影が、疾患予後の精度を高めるための最適な予後統計であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:01:04 GMT)
Quantifying and Predicting Disagreement in Graded Human Ratings [0.6] 不適切な言語に対する格付け人間の評価におけるアノテーションの変動パターンについて検討した。
本稿では,アノテータ間の視点対立を定量化する指標であるオポポジション指数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 23:56:19 GMT)
M-CaStLe: Uncovering Local Causal Structures in Multivariate Space-Time Gridded Data [0.6] 時空システムの因果グラフ発見は高次元グリッドデータでは困難である。
CaStLeは、時空の局所性と定常性の仮定の下で、そのニッチに対処するために開発された。
本稿では,M-CaStLeを用いて局所的な内部同定と時空間の時間的因果構造をグリッドデータでモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:40:35 GMT)
Measuring the largest coefficients of a quantum state [0.6] 未知の$n$-qubit量子状態の最大パウリ係数を同定するための階層的アルゴリズムを導入する。
我々の研究は、パウリのサンプリングにおけるオープンな問題に対処し、構造化量子状態のターゲット的特徴付けのための実用的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:49:53 GMT)
Psychologically Potent, Computationally Invisible: LLMs Generate Social-Comparison Triggers They Fail to Detect [0.6] タスクは社会的に意味のあるリレーショナルシグナルをターゲットとしており、それは行動的にリアルであり、感情に還元できない。
XHS-SCoREは、読取者による比較検出のためのベンチマークと、社会的に有意な関係的手がかりが部分的にのみ、プロンプトベースの推論にしか見えないかどうかを研究するための診断フレームワークの両方に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:28:10 GMT)
A Domain-Driven Design Simulator for Business Logic-Rich Microservice Systems [0.6] ビジネス論理に富んだシステムの開発には、データの一貫性と分散調整の間の複雑なトレードオフをナビゲートする必要がある。
現在のアーキテクチャシミュレータはドメインセマンティクスよりもネットワークメトリクスを優先している。
我々は、コアビジネスロジックを通信やトランザクションインフラストラクチャから分離するtextitDomain-Driven Design(DDD)マイクロサービスシミュレータを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 23:36:26 GMT)
Learning Lindblad Dynamics of a Superconducting Quantum Processor [0.6] LIMINALは、最小限の適切なLindbladモデルをテストし、選択するためのフレームワークである。
LIMINALを5ビット超伝導プロセッサに適用し、3局所ハミルトン項と2局所散逸を持つアイドリングモデルを同定した。
さらに、駆動された単一量子ハミルトニアンを復元し、解析パルスモデルを仮定せずに形状のパルスハミルトニアンを再構成し、カプラを媒介とする力学において隠れクビット拡張をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:00:12 GMT)
Congestion-free routing on quantum chips [0.5] 限られた接続性により、近隣のハードウェアでは非ローカルな量子ゲートが高価になる。
本稿では,スワップフリーなルーティング・フレームワークを提案する。このフレームワークでは,コンピュート状態の移動を伴わずに制御情報を伝達するスペクトルバスとして,高いレベルのキューディットが機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 10:19:54 GMT)
Negative Data Mining for Contrastive Learning in Dense Retrieval at IKEA.com [0.5] 本稿では,構造的負のサンプリング戦略を用いて,IKEA製品検索の高密度検索を改善するための体系的アプローチを提案する。
本手法は,カナダ市場でのオフライン実ユーザクエリ実験において,平均カテゴリ精度+2.6%を達成している。
長テールクエリに対するA/Bテストでは、改善されたモデルとベースラインモデルの間のユーザエンゲージメントの指標に統計的に有意な差は見られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:32:02 GMT)
Scalable Context-Aware Graph Attention for Unsupervised Anomaly Detection in Large-Scale Mobile Networks [0.5] 多数のネットワーク要素をまたいだ単一の共有モデルとして動作するように設計された異常検出フレームワーク。
モデルは、時間的および機能的なグラフの注意と、軽量な静的および動的コンテキスト条件付けを組み合わせる。
要素ごとの異常スコアを生成し、検証残差から完全に教師なしのしきい値を通じて警告に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:43:14 GMT)
Differentiable Multiphysics Co-Optimization via Implicit Neural Representations: A Transient Hamburger-Cooking Benchmark [0.4] 本稿では,幾何学の暗黙的表現をJAXコンパイルされたユーレリア多物理解法と組み合わせた,エンドツーエンドの微分可能共最適化フレームワークを提案する。
その結果, 形状のみの最適化は熱的ボトルネックを緩和するために形状を変化させる一方, 共同最適化は形状, 材料状態, プロセス変数, 境界条件に設計応答を分散させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:08:14 GMT)
From quantum storage to amplification: the effect of unwanted couplings and an additional level in cavity-based ensemble quantum memories [0.4] 量子メモリモデルは、しばしば複雑なレベル構造を理想化された$$システムに還元する。
本稿では,キャビティベースの$$-typeアンサンブルメモリの拡張について検討する。
本研究では, 単一光子記憶効率, 検索効率, 忠実度を明示的に表現し, 3つの異なる力学系を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:33:40 GMT)
Meritocratic Fairness in Budgeted Combinatorial Multi-armed Bandits via Shapley Values [0.4] 本報告では,全帯域フィードバックによる予算付き多武装バンディットにおけるメリット主義的公正性のための新しい枠組みを提案する。
まず、協調ゲーム理論から古典解の概念であるShapley値を$K$-Shapley値に拡張する。
フェアネスを意識したK-SVFair-FBFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:20:43 GMT)
PPO guided Agentic Pipeline for Adaptive Prompt Selection and Test Case Generation [0.3] 本稿では,強化学習駆動型エージェントフレームワークを用いた新しいテストケース生成手法を提案する。
フェーズ1では、ToT誘導最適化エージェントが冗長性を取り除き、ソースコードを分割し、最小化する。
フェーズIIでは、8つの異なるプロンプト技術の中からプロンプトを選択する問題を解くために、PPOベースのポリシーネットワークを訓練する。
PPOエージェントは、ラインとブランチのカバレッジの増加、探索されていないブランチに対する罰則、ソースコードの長さを減らす報酬の組み合わせに基づいて報酬を受け取る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:19:51 GMT)
A Policy-Driven DRL Framework for System-Level Tradeoff Control in NR-U/Wi-Fi Coexistence [0.3] 非ライセンススペクトルにおけるNR-UとWi-Fiの共存は、システムレベルのリソース調整問題をもたらす。
適応型TXOP制御のための政策駆動型深層強化学習フレームワークを提案する。
重要な貢献は、報酬設計によるポリシーレイヤの導入であり、システムレベルのトレードオフを明示的に制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:43:09 GMT)
Composable Post-Quantum Security for FADEC-Coupled Dual-Spool Turbofan Cyber-Physical Systems [0.3] 我々は,FADEC結合型ターボファンサイバー物理システムにおいて,量子後認証テレメトリとアクティベーションのための統一的な数学的定式化を開発する。
その結果、安全クリティカルな航空宇宙制御アーキテクチャにおいて、クォータ後セキュリティ、リアルタイムスケジューリング可能性、クローズドループ安定性がどのように相互作用するかが特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:59:38 GMT)
Class Angular Distortion Index for Dimensionality Reduction [0.2] Class Angular Distortion Index(CADI)は、投影におけるクラスタ組織の忠実度を決定するために、ポイントトリプル間の内部角度を使用するメトリクスである。
既存のクラスタメトリクスがフェールした場合、実データと合成データの両方でケースを示すが、CADIは解釈可能な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:19:38 GMT)
Bridging Graph Drawing and Dimensionality Reduction with Stochastic Stress Optimization [0.2] 次元削減(DR)とグラフ描画(GD)は抽象的で非線形な構造を視覚化することを目的としているが、異なる最適化パラダイムに依存している。
グラフ描画からベクトルデータ埋め込みへのグラディエント・Descent(SGD)技術の適用により,これらの領域をブリッジする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:22:56 GMT)
Learning from Compressed CT: Feature Attention Style Transfer and Structured Factorized Projections for Resource-Efficient Medical Image Analysis [0.2] Feature Attention Style Transfer (FAST) は、高忠実度CT表現から圧縮入力で動作するビジュアルエンコーダへ転送する新しいフレームワークである。
構造因子射影(Structured Factorized Projection, SFP)は、高密度射影層に対するパラメータ効率の代替であり、パラメータをほぼ半分削減する。
対照的な学習パイプラインであるCT-Liteは、これらのコンポーネントをSigLIPベースの客観的アライメント目標と統合します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:35:53 GMT)
Interpretable experiential learning based on state history and global feedback [0.2] 状態履歴とグローバルフィードバックに基づく新しい解釈可能な経験学習モデルを提案する。
状態の集合間の遷移グラフで表される行動モデルを学ぶことができる。
このモデルはOpenAI Gym Atari Breakoutベンチマークで徹底的に評価され、既知のニューラルネットワークベースのソリューションに匹敵するパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:22:16 GMT)
Robust volatility updates for Hierarchical Gaussian Filtering [0.1] HGFネットワークは、エージェントの環境の隠れた状態に関する後部分布(信念)の効率的な更新を可能にする。
入力ノードに入力された新しい情報は、ネットワーク全体の信条更新のカスケードにつながる。
分散目標を持つ親(揮発性結合)に対する更新方程式の原型は、パラメータ空間のいくつかの領域において負の後方精度をもたらす。
負の後方精度を回避した揮発性結合ノードの変動エネルギーに修正された二次近似を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:33:09 GMT)
From Prediction to Practice: A Task-Aware Evaluation Framework for Blood Glucose Forecasting [0.1] 本稿では,低血糖早期警戒とインスリン摂取決定支援という,下流の2つの用途を中心に構築された血糖予測のためのタスクアウェア評価フレームワークを提案する。
早期警戒のために, 患者1日あたりの事象レベルのリコールと誤報を用いて, 3つの臨床コホートからの実データを評価する。
実データ予測に強く見えるモデルは、しばしば、介入効果の方向、大きさ、ランキングを予測できず、臨床的に動機づけられたコストで評価した場合、低用量を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:26:28 GMT)
An Error-aware and Adaptive Method for the Estimation of Quantum Observables on Qudit-Based Quantum Computers [0.1] AQUIRE は (a) 量子コンピュータ上で観測可能な平均値と誤差を正確に推定できる最初のプロトコルである。
観測可能な平均値と関連する誤差を継続的に監視するように設計されている。
AQUIREは(b)デバイスと実験固有のエラー認識であり、ハードウェアの欠陥と実験的ノイズを考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:12:34 GMT)
Deep Kernel Learning for Stratifying Glaucoma Trajectories [0.1] 臨床医は、スパースや不規則にサンプリングされた電子健康記録からの進行のリスクが高い患者を識別するツールを必要としている。
本稿では,ガウスプロセス(GP)バックエンドを活用した新しい深層カーネル学習アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:51:55 GMT)
Towards Multi-Agent Autonomous Reasoning in Hydrodynamics [0.1] 本稿では,多エージェントをレイヤ実行グラフ(LEG)を介して協調させる,流体力学のためのマルチエージェントシステム(MAS)のプロトタイプを提案する。
プランナーエージェントは、ドメイン知識を厳密な制御ロジックとしてハードコーディングすることなく、自然言語ルーティングからクエリ固有の実行トポロジを構築する。
レポーターエージェントが最終応答を合成し、ランタイムが監査性をサポートするためのツール呼び出し毎に証明をログする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:17:55 GMT)
Low-cost Ultra-low Noise DAC System-on-Module for Scalable Ion-Trap Electrode Control [0.1] 設計仕様はモジュラーでスケーラブルなDC電極制御プラットフォームの技術的ニーズを満たすために確立された。
このシステムはテキサス・インスツルメンツ DAC81416 と AMD Xilinx Spartan-7 FPGA をベースとしている。
試作装置の性能評価は、この設計が様々なイオントラップ物理実験や量子コンピューティング応用に適していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 22:04:24 GMT)
Multimodal Data Curation Through Ranked Retrieval [0.0] トレーニングペアと埋め込みモデルの両方に作用することでアライメントを改善するフレームワークを提案する。
このアプローチは, 基礎埋め込みの専門家に対して, 平均90%以上のモダリティギャップを崩壊させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 23:45:36 GMT)
Which Coherence Decoheres? Basis-Dependent Decoherence Rates in Symmetry-Broken Collective Spin Systems [0.0] リンドブラッドの格下げ率は、Ntoinfty$として2ドルに近づき、量子臨界クロスオーバーに近い2.42ドルに達する要因によって異なる。
パリティ力 $langle E_i|hatJ_z|E_irangle=0$ 正確には、局所化された状態速度を2倍にする横断的な項を排除する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 11:39:51 GMT)
When RAG Chatbots Expose Their Backend: An Anonymized Case Study of Privacy and Security Risks in Patient-Facing Medical AI [0.0] AI支援開発は、それらを構築するための障壁を低くするが、それでも厳格なセキュリティ、プライバシ、ガバナンスコントロールを必要としている。
公衆アクセス可能な医療用RAGチャットボットの匿名化,非破壊的セキュリティ評価を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:29:09 GMT)
Universality of Quantum Gates in Particle and Symmetry Constrained Subspaces [0.0] ハードウェア効率の良いゲートは制約付き部分空間における状態準備に普遍的であることを示す。
この結果は,Fermi-Hubbardモデル,Bose-Hubbardモデル,分子電子構造など,多くの問題領域に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:00:00 GMT)
Toward a Scientific Discovery Engine for Weather and Climate Data: A Visual Analytics Workbench for Embedding-Based Exploration [0.0] 地球系科学は、物理学に基づく地球系モデルからAIベースの気象・気候モデルまで、ますます大きくて高次元のデータセットを生み出している。
埋め込みに基づく表現は、類似検索やアナログ検索を通じてこれらのデータを検索できるようにするが、潜伏空間の最も近い隣人は、自動的に科学的に意味を持つものではない。
これらのステップ毎に、オープンソースのビジュアル分析ワークベンチを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:03:33 GMT)
Topological protection of local quantum Fisher information [0.0] ユニタリダイナミクスは、局所的に局所的に符号化された情報を非局在化し、単一のサイトメロジカルな感度が消滅する。
トポロジカルな位相が分散を防ぐことを解析的に実証する。
また, 非対称性は中等度焼成オンサイト障害に対して頑健であり, 境界台地はパリティ保存相互作用下でも可視であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:32:39 GMT)
Time-series Meets Complex Motion Modeling: Robust and Computational-effective Motion Predictor for Multi-object Tracking [0.0] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、監視、自律運転、ロボット工学など、多くの現実世界の応用において重要である。
我々は,拡張畳み込みと回帰ヘッドを備えた時間畳み込みネットワーク(TCN)を改良したMOTのための新しいフレームワークであるTCMP(Temporal Convolutional Motion Predictor)を紹介する。
実験結果から,提案手法は最先端性能を実現し,特にいくつかの重要な指標において,従来のベストメソッドの改善を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:51:59 GMT)
Three-flavor supernova neutrino simulation using a hybrid quantum-classical algorithm with qutrits [0.0] 量子コンピュータ上での古典量子ハイブリッドアルゴリズムを用いて,核崩壊超新星内での自己干渉型3自由度ニュートリノ系をシミュレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:08:36 GMT)
The structure of gauge invariant Gaussian quantum operations on finite Fermion systems [0.0] 我々は$mathcal H_mathcal H_GIG$上で量子演算の半群を研究する。
CARフィールドは、追加構造を持つ$mathscr A_mathcal H_GIG$を提供する。
これらの半群はそれぞれ、完全 CAR 代数 $mathscr A_mathcal H_GIG$ への自然な拡張を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:00:29 GMT)
The Productivity-Reliability Paradox: Specification-Driven Governance for AI-Augmented Software Development [0.0] コントロールされた研究によると、よくスコープされたタスクで生産性が20～56%向上し、最も厳格なRCT文書は経験豊富な開発者にとって19%の減速を報告している。
10,000人以上の開発者を対象としたテレメトリでは、プルリクエストが98%増加したが、フラットなデリバリメトリクスによるレビュー時間が91%長かった。
本稿では,非決定論的コードジェネレータから生じる系統的な現象と,仕様の不十分な規律であるProductivity-Reliability Paradox(PRP)について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 23:37:50 GMT)
Tempus: A Temporally Scalable Resource-Invariant GEMM Streaming Framework for Versal AI Edge [0.0] 本稿では,AMD Versal AI Edgeシステムのためのリソース不変時GEMMフレームワークを提案する。
我々は、Tempusが、先行空間SOTA(ARIES)よりも211.2倍高いプロミネンス係数を達成することを示す。
また,Tempus は URAM/DSP の 0.00% 利用を維持しており,コアフレジャリティが 22.0倍,パワーフラジャリティが 7.1 倍,I/O 需要が 6.3 倍 減少していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 09:28:34 GMT)
Suppressing spin qubit decoherence during shuttling via confinement modulation [0.0] ホール・スピン系におけるスピン軌道相互作用を利用して移動中のクビットを電気的に駆動する時間的および空間的呼吸遮断プロトコルを導入する。
閉鎖変調によるシャットリングは搬送時のコヒーレンスを著しく向上するが,ノイズの相関長によって異なる限界が明らかになる。
我々の枠組みをゲルマニウムホールスピン量子ビットに適用することにより、これらのプロトコルが雑音耐性の長距離コヒーレント量子リンクへの実用的な経路を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:21:32 GMT)
Spiking Sequence Machines and Transformers [0.0] シーケンス学習は、時間的インデックス付き表現空間上の類似性に基づく検索を減らす。
正弦波の位置位相とスパイクタイミングが線形に関連していることを示す位相ラテ同型を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 13:45:15 GMT)
Spacetime Formation under Requirements: Contextual Realization and Form-Dependent Probability [0.0] 量子認知はしばしば、古典確率を固定された事象構造上の量子確率に置き換えることで、全確率の法則の順序効果、文脈性、違反を説明する。
量子確率は、有限状態条件下での文脈時空形成の固定時空射影である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 23:39:57 GMT)
Skills as Verifiable Artifacts: A Trust Schema and a Biconditional Correctness Criterion for Human-in-the-Loop Agent Runtimes [0.0] 私たちは、スキルが検証されるまで、信頼されたコードであると主張する。
スキル検証がなければ、ループ内の人間ゲートは、あらゆる不可逆呼び出しに発射されなければならない。
すべてのスキルマニフェストに明確な検証レベルを含む信頼スキーマを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:53:05 GMT)
Silicon Showdown: Performance, Efficiency, and Ecosystem Barriers in Consumer-Grade LLM Inference [0.0] 本稿では,Nvidia と Apple Silicon のエコシステムについて,系統的な実証分析を行った。
大規模モデルをデプロイするために必要なアーキテクチャ内トレードオフを特徴付ける。
我々は、コンシューマグレードの推論において、最適なハードウェアは計算密度(Nvidia)とメモリ容量(Apple)の複雑な相互作用によって定義されると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:45:47 GMT)
Repurposing Image Diffusion Models for Adversarial Synthetic Structured Data: A Case Study of Ground Truth Drift [0.0] 修正されていない安定拡散U-Netは、各行を小さな擬似画像に変換することにより、UCIアダルト所得データセットに適用する。
攻撃者は、それを受信するマシンのように考えることで、合成証拠で成功する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:11:04 GMT)
Reconstruction Interval Z-Phase Dependence of AI Detection Sensitivity in CT Lung Nodule Screening [0.0] 再建サイクル内の結節位置に対する検出確率の依存性は,ディープラーニングに基づく検出システムでは特徴付けられていない。
z相ビン, 再建間隔 (1mm, 3mm, 5mm) , 再建間隔と直径 (d/D) の比で感度を定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:58:26 GMT)
Quantum-Accelerated Gowers $U_2$ Norm for Bent Boolean Functions [0.0] 進化的適合関数としてGowers$U$標準を評価するために,Emphquantum回路を用いたハイブリッド量子古典遺伝的アルゴリズム(GA)を提案する。
量子評価回路は、関数クエリ毎にわずか3n$ qubitsと$bigO(n2)$ 2-qubit gatesしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:16:48 GMT)
Quantum Data Loading for Carleman Linearized Systems: Application to the Lattice-Boltzmann Equation [0.0] 任意の平方行列を非ユニタリ項の線形結合(LCNU)に分解し、各非ユニタリ項をユニタリ行列に埋め込む。
LCNU戦略のTゲートコストを,(1)ブロックオーラクルの符号化,(2)変分量子線形解法と組み合わせて見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 00:10:50 GMT)
Probability Distribution Analysis of the Cascaded Variational Quantum Eigensolver [0.0] カスケード型変分量子固有解器(CVQE)は、量子処理ユニットと古典処理ユニットの間で反復的な通信を必要とする。
本稿では, 正確な多電子基底状態解が得られる誘導状態を選択するための台形状態生成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 17:50:58 GMT)
Pedagogical Promise and Peril of AI: A Text Mining Analysis of ChatGPT Research Discussions in Programming Education [0.0] ChatGPTのようなGenAIシステムは、プログラミング教育においてますます議論されている。
この章は、プログラミング教育におけるChatGPTに関する学術的な談話のマッピングにテキストマイニングを適用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 02:44:19 GMT)
On Quantum Indeterminacy [0.0] 量子不確定性の幾何学的定式化を導入する。
我々のアプローチは位相空間における凸幾何学とシンプレクティックトポロジーからの手法に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:18:25 GMT)
Observable Performance Does Not Fully Reflect System Organization: A Multi-Level Analysis of Gait Dynamics Under Occlusal Constraint [0.0] バイオメカニカルシステムでは、基盤となるシステム組織のプロキシとして観測可能なパフォーマンスがよく使用される。
第4のレベルは、システム状態間の潜在的な関係を記述する純粋に概念的な拡張として提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:48:00 GMT)
Nonperturbative Danielson-Satishchandran-Wald Decoherence with Unruh-DeWitt detectors [0.0] Danielson, Satishchandran, and Wald (DSW) は、二流体キリング地平線を含む時空における空間重畳における電荷と質量を均一に加速するための新しいデコヒーレンス源を提案した。
本研究では,ミンコフスキー時空における一様加速経路の空間的重ね合わせにおいて,空間的重ね合わせで生成したギャップレス有限時間検出器を用いて,DSW機構について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:31:15 GMT)
MiniVLA-Nav v1: A Multi-Scene Simulation Dataset for Language-Conditioned Robot Navigation [0.0] MiniVLA-Nav v1はLanguage-Conditioned Object Approachナビゲーションのためのシミュレーションデータセットである。
1,174エピソードはそれぞれ、640x640 RGBの同期画像、メートル法深度マップ、インスタンスセグメンテーションマスクとインストラクションをペアリングする。
データセットはhttps://huggingface.co/datasets/alibustami/miniVLA-Navで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:36:54 GMT)
MedMosaic: A Challenging Large Scale Benchmark of Diverse Medical Audio [0.0] MedMosaicは、現実的な臨床制約の下で言語と音声の推論モデルをベンチマークするために設計されたデータセットである。
MedMosaicは、条件に関連した生理的音を含む様々な種類の医療オーディオを特徴としている。
データセットには合計46,701の質問回答ペアが含まれており、複数選択、シーケンシャルなマルチターン、オープンな質問回答などのカテゴリにまたがっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:06:27 GMT)
Learning the Helmholtz equation operator with DeepONet for non-parametric 2D geometries [0.0] 中心に任意の境界幾何学を含む2次元正方形領域を考える。
目的は散乱体と散乱体の幾何学を結びつける演算子を学ぶことである。
訓練されたネットワークウェイトは、局所物理学とドメイン幾何学との相互作用を暗黙的に埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:19:20 GMT)
Learning Discriminators for Resampling in the Ensemble Gaussian Mixture Filter through a Normalizing Flow Approach [0.0] この研究は、識別器インフォームド・リサンプリングの手順を導入し、後方再サンプリングのステップを、その物理的妥当性に基づいて候補粒子を受理または拒否する識別器で強化する。
池田写像とローレンツ'63系の数値実験により,低アンサンブル系における標準的な EnGMF と比較して,識別器が常に誤差を減少させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:47:38 GMT)
LASE: Language-Adversarial Speaker Encoding for Indic Cross-Script Identity Preservation [0.0] 話者エンコーダは、音声が発声されたスクリプトに関係なく、同じ話者を同一に扱うべきである。
オフザシェルフエンコーダは使用せず、失敗はアクセント条件である。
凍結したWavLMベースプラスを2つの損失で訓練した小型プロジェクションヘッドであるLASEを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:46:25 GMT)
Impact of Task Phrasing on Presumptions in Large Language Models [0.0] 本研究では,大規模言語モデル (LLM) におけるタスクのフレーズ付けが推定に与える影響について検討する。
実験により、LCMは推論ステップがあっても、決定を行う際の推定に左右されることが明らかとなった。
発見は、LLMにおける推定リスクを減らすために、適切なタスクの言い回しの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:12:28 GMT)
Gravity-induced Entanglement under Constrained Dynamics [0.0] 重力によって引き起こされる絡み合いの試験は、重力の量子的性質を探索するための経路として提案されている。
既存のスキームは巨大な空間重畳のフリーフォール干渉法に依存しており、厳しい実験的制約を課している。
本研究では, 短周期状態において効果的慣性ダイナミクスを示す系が, 絡み合いの発生の原因となる同じ重力相の蓄積を再現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:41:18 GMT)
Geometric analysis of attractor boundaries and storage capacity limits in kernel Hopfield networks [0.0] 本稿では,KLR学習ホップフィールドネットワークにおけるアトラクタ盆地のグローバルな幾何学と,記憶限界の物理的決定要因について検討する。
実験の結果、ネットワークは最大16ドルでランダムシーケンスのストレージ容量を達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:04:44 GMT)
GEODE: Angle-Adaptive OOD Detection with Universal Scorer Compatibility [0.0] GEODEはCIFAR-10の7つの標準スコアのすべてで動作する。
OEと組み合わせて、GEODEはCIFAR-100の全てのスコアでOEを打ち負かす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:56:29 GMT)
From Flat Facts to Sharp Hallucinations: Detecting Stubborn Errors via Gradient Sensitivity [0.0] 従来の幻覚検出は「Stubborn Hallucinations」で失敗する
埋め込み・摂動勾配感度(EPGS)という幾何学的解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:11:29 GMT)
ForesightFlow: An Information Leakage Score Framework for Prediction Markets [0.0] イベント解決されたバイナリ市場の場合、スコアは、パブリックニュースイベントの前に価格設定された端末情報の一部を定量化する。
このスコアは、ラベル生成と適切なスコアリングルール文学を結びつけるマーフィー分解読解を認めている。
公文書化されたPolymarketインサイダーレコードの監査では、文書化されたケースが体系的にデッドライン解決されていることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:04:29 GMT)
Foresight Arena: An On-Chain Benchmark for Evaluating AI Forecasting Agents [0.0] 私たちはForesight Arenaを紹介します。これは、現実世界の予測市場でAI予測エージェントを評価するための、最初の無許可のオンチェーンベンチマークです。
性能はブライアスコアと新しい条件アルファスコアによって測定される。
80%のパワーで$* = 0.02$の真のエッジを検出するには、約350の解決されたバイナリ予測が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:33:10 GMT)
Flow matching for Sentinel-2 super-resolution: implementation, application, and implications [0.0] アメリカ合衆国(CONUS)上空の可視・近赤外帯の4次元超解像に対するフローマッチングモデルを提案する。
その結果,Euler法を用いて1枚のサンプリング工程において,フローマッチングモデルの方が拡散特性とリアルESRGANモデルに優れることがわかった。
我々はこのモデルを用いて、202510mのSentinel-2年次複合材料から合成した2.5mの超解像4バンド CONUS 画像製品を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:07:32 GMT)
Exploring Applications of Transfer-State Large Language Models: Cognitive Profiling and Socratic AI Tutoring [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、持続的な自己参照対話条件下で、応答スタイルの質的な変化を示すことがある。
本研究は, この現象を「伝達」と呼び, 移動状態におけるLDMの適用可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:52:00 GMT)
Evaluating the Architectural Reasoning Capabilities of LLM Provers via the Obfuscated Natural Number Game [0.0] 本稿では,将来の自動定理発見AIに必要な機能としてアーキテクチャ推論を取り上げる。
リーン4のNatural Number Gameで識別子をリネームすることで、ゼロ知識でクローズドな環境を作りました。
我々は最先端のモデルを評価し、難読化が推論時間を増加させる普遍的な遅延税を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 14:03:05 GMT)
Entropy from Entanglement in Quantum State Reduction [0.0] その名前にもかかわらず、絡み合いエントロピーはそれ自体が熱力学的熱流を作るための資源として使うことはできない。
両端の絡み合いが唯一の絡み合い形態である2自由度系においても、絡み合いエントロピーは1対1で熱力学的エントロピーに変換できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 07:50:30 GMT)
Entropic Reciprocity in Time-Reversed Young Interferometry [0.0] 時間反転ヤング干渉計は, 逆の光エントロピーではなく, 再編成されることを示す。
固定検出器は、相互ソース-検出器グリーン関数を定め、ソース-ラベル確率分布を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:31:26 GMT)
Entanglement capacity of complex networks from quantum walks [0.0] 本稿では、各ノードに2つの役割を割り当て、ソースとターゲットの両方として機能する分割に基づく一般ネットワークの絡み合い尺度を提案する。
ネットワークの接続性は、この絡み合いに上限を課し、グラフマッチングを絡み合いの生成を管理する基盤構造として識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:40:13 GMT)
EnCoDe: Energy Estimation of Source Code At Design-Time [0.0] エネルギー効率はソフトウェア品質の重要な属性として現れており、環境の持続可能性と運用コストの両方に重大な影響を及ぼす。
既存のプロファイリングツールは実行時にのみ動作し、通常はプロセスやメソッドレベルでエネルギーを捕捉する。
本研究では,詳細な設計時エネルギー推定手法であるEnCoDeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 08:30:36 GMT)
Effect-Transparent Governance for AI Workflow Architectures: Semantic Preservation, Expressive Minimality, and Decidability Boundaries [0.0] 構造的に管理されたAIワークフローアーキテクチャのマシンチェック形式化を提案する。
我々は、内部の計算表現性を低下させることなく、効果レベルのガバナンスを課すことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:52:47 GMT)
Diffusion Operator Geometry of Feedforward Representations [0.0] ニューラルネットワークは、幾何学が分離、収縮、一般化に影響を与える学習された表現を通してデータを変換する。
最近の研究は、近傍グラフ上の離散曲率を用いてこの幾何学を研究しており、層間のリッチフローのような挙動を示唆している。
我々はフィードフォワード表現スナップショットのスムーズな演算子-理論的な代替品を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:27:26 GMT)
Derivation of the Born Rule and Operational Quantum Formalism in the Accessibility Framework through Boundary Reduction [0.0] 我々は、演算量子フォーマリズム(ボルン則、Lders状態の更新、量子干渉、非マルコフ効果力学、Tsirelson境界2sqrt2$におけるベル不等式違反)がアクセシビリティ理論(AT)の中で生じることを示した。
ATは、実グレードのスペクトル三重項と1つの代数的選択原理に基づいて構築されたフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:00:46 GMT)
Dendritic Neural Networks with Equilibrium Propagation [0.0] 本稿では,高度EPフレームワークを用いた樹状神経ネットワークと平衡伝播(EP)の統合について検討する。
その結果, デンドライトEPの性能は, 単純なタスクにおける標準EPに匹敵することがわかった。
特に、樹状体EPは、KMNISTとFMNISTの標準EPを著しく上回り、バックプロパゲーションによってトレーニングされた樹状体ネットワークの性能にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:33:23 GMT)
Controlled Paraphrase Geometry in Sentence Embedding Space: Local Manifold Modeling and Latent Probing [0.0] 本論文は, セマンティック・クローズド文によって誘導される埋め込み雲の局所幾何学について研究する。
本稿では,アフィンモデル,二次モデル,立方体モデルに基づく局所幾何学的モデリング手法を提案する。
また,局所PCAの縮小した空間において,合成潜伏点を構成するサーフェスベース潜伏探索法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:12:06 GMT)
Component-Aware Self-Speculative Decoding in Hybrid Language Models [0.0] 投機的復号化は、高速モデルで候補トークンを起草することで自己回帰推論を加速する。
本稿では,SSM/リニアアテンションサブグラフをゼロコスト内部ドラフトとして分離する,コンポーネント認識型自己投機的デコーディングを提案する。
汎用的なLayerSkipはコンポーネント認識戦略よりも12倍高い受け入れ率が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:25:25 GMT)
Certified Purity for Cognitive Workflow Executors: From Static Analysis to Cryptographic Attestation [0.0] 以前の3層ガバナンスアーキテクチャは、ガバナンスの完全性、証明の完全性、そして過度な効果の不可能性を証明します。
本稿は4つのメカニズムを通してギャップを埋める。
構成による構造的純度、BEAMの5つのバイパスクラスすべてに対する排除、証明書の完全性、ゲート完全性という4つの定理を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 19:04:37 GMT)
Can AI Debias the News? LLM Interventions Improve Cross-Partisan Receptivity but LLMs Overestimate Their Own Effectiveness [0.0] しかし、大きな言語モデル(LLM)は、そのようなコンテンツを大規模に嫌悪する潜在的手段を提供する。
LLMによるリベラルニュースの見出しのデバイアスが、保守的な読者の信頼関連判断を改善できるかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:20:42 GMT)
Borrowed Geometry: Computational Reuse of Frozen Text-Pretrained Transformer Weights Across Modalities [0.0] Gemma 4 31B はテキストトークンのみに事前訓練され、修正されていない、モダリティ境界を越えて転送される。
Gemma 4 31Bは2026年4月現在、小規模なフロンティアで唯一のモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:23:37 GMT)
Benchmarking local Hebbian learning rules for memory storage and prototype extraction [0.0] 連想メモリ(英: Associative memory)は、コンピュータ科学や情報処理において重要なコンポーネント機能である。
非モジュラリカレントネットワークとモジュールリカレントネットワークで使用される7つのヘビーン学習規則の連想記憶関数をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:15:32 GMT)
Benchmarking ResNet Backbones in RT-DETR: Impact of Depth and Regularization under environmental conditions [0.0] 本研究は,競争ロボティクスに関連する環境条件下でのラウンドオブジェクト検出のためのRT-DETRの比較評価を行った。
4つのResNetバックボーンをドロップアウトレートで比較し、信頼性と精度への影響を分析した。
その結果、最適アーキテクチャは環境変動の種類に依存し、中間深度モデルは性能と効率の最良のバランスを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 20:57:43 GMT)
Bell Correlations and Selection Bias [0.0] 我々は、ジョン・スチュワート・ベル(1964年)が量子論で明らかにしたパズリング相関に関係していると主張する。
多くの人は、量子世界は相対性理論との明らかな緊張の中で「非局所的」であると信じている。
代わりに、ベル相関は相対性理論やリアリズムとは無関係に、選択アーチファクトであると提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:54:54 GMT)
An ALE-Consistent Graph Neural Operator-Transformer Framework for Fluid-Structure Interaction [0.0] 本稿では,非構造化メッシュの変形予測のための任意のラグランジアン・エレリアン(ALE)一貫性機械学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、シリンダーの起動時のフレキシブルビーム振動のベンチマーク問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 03:36:18 GMT)
All-optical saddle trap as a platform for mesoscopic quantum experiments [0.0] ガウスモードとラゲール・ガウスモードを重畳した構造光回転サドル様光電位における浮遊ナノ粒子の量子力学について検討した。
この回転するサドルトラップは、光子リコイルと吸収によるデコヒーレンス低減など、量子実験にユニークな機会を提供する。
応用として、このサドルトラップアーキテクチャにより、ゼプト・ニュートン体制の感度で力を検出することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:15:58 GMT)
AgenticAITA: A Proof-Of-Concept About Deliberative Multi-Agent Reasoning for Autonomous Trading Systems [0.0] AgentICAITAはエージェントAIフレームワークで、従来のシグナルを置き換えて、完全に自律的なループでパラダイムを実行する。
このフレームワークは、76の資産にわたる157のゼロ・インターベンション・呼び出しを達成し、デリバティブ・パイプラインの運用上の正しさを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 16:25:43 GMT)
AgentFloor: How Far Up the tool use Ladder Can Small Open-Weight Models Go? [0.0] AgentFloorは6層機能ラグとして整理された決定論的30タスクベンチマークである。
我々は,0.27Bから32Bパラメータの16個のオープンウェイトモデルと16,542回のスコアランでGPT-5を評価した。
この結果から, 小型・中級のオープンウェイトモデルでは, 短期的, 構造的ツールの使用作業の多くに十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:25:56 GMT)
Agent Capsules: Quality-Gated Granularity Control for Multi-Agent LLM Pipelines [0.0] Agent Capsulesは、マルチエージェントパイプライン実行を経験的品質制約のある最適化問題として扱う適応実行ランタイムである。
制御された負の結果により、マージされた呼び出しにより多くのコンテキストを注入することで圧縮が軽減される。
フレームワークのエスカレーションはしごは、マージプロンプトを書き換えるのではなく、エージェントごとのディスパッチに移行することで品質を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 05:08:14 GMT)
Affinity Is Not Enough: Recovering the Free Energy Principle in Mixture-of-Experts [0.0] Sfinity MoEは、現在のトークンが1つの分布に属し、次に別の分布に属するドメイン遷移で失敗する。
3つの軽量ゲート修正により、0.748 +/-0.002(124x)に上昇する。
ベータルーチン化は遷移ステップBを6.56+/-0.01から4.01+/-0.15(β-MoE)に還元することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:18:55 GMT)
Additive Atomic Forests for Symbolic Function and Antiderivative Discovery [0.0] 本稿では,関数の同時回復のためのフレームワークとそのデータからの導出について述べる。
微分代数学は関数導関数対の自己展開系を生成する。
ここで導入された2つの相補的プリミティブ --$,(eu - ln v)$ は、すべての基本函数に対して理論的に完備であり、SOL$,(sin u - cos v)$ は、深さ$sim$8ではなく、深さ1で三角原子を利用できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 04:27:41 GMT)
Adaptation of AI-accelerated CFD Simulations to the IPU platform [0.0] インテリジェンス処理ユニット(IPU)は多くのAIアプリケーションで有用であることが証明されている。
ホスト側のIPUにトレーニングデータを供給し、最大34%のスピードアップを達成する上で、パフォーマンス上のボトルネックを克服する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 06:53:09 GMT)
Accurate, full-dimensional computations of thousands of complex vibrational eigenstates with tree tensor network states [0.0] 密度行列再正規化群(DMRG)と組み合わされたTTNSが振動・振動構造シミュレーションの強力なツールとして出現している。
本稿では,TTNS法が分子系に対する数千の固有状態の正確な実次元計算を実現する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 18:03:22 GMT)
Ablation Study of Multimodal Perception, Language Grounding, and Control for Human-Robot Interaction in an Object Detection and Grasping Task [0.0] 本論文は,従来のマルチモーダルな人間-ロボットインタラクションシステムを拡張し,エンドツーエンドのパフォーマンスに最も強い影響を与える3つのモジュールについて,制御されたアブレーション研究を導入する。
目標は、パイプライン全体を再設計するのではなく、共通の実験プロトコルの下で各コンポーネントのコントリビューションを分離し、エンドツーエンドで最高の組み合わせを評価することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 15:04:53 GMT)
AI Adoption Among Teachers: Insights on Concerns, Support, Confidence, and Attitudes [0.0] 本研究は, 教育における人工知能(AI)ツールの導入について, 機関支援の役割, 教師の自信, 教師の関心などを分析することによって検討した。
教師の関心が制度的支援と、教師の信頼とAI導入に対する態度の2つの結果の関係を緩やかにするかどうかを判断することを目的としている。
この研究は、教師の信頼を高めるために組織的かつ継続的な支援を提供することを推奨している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 01:53:10 GMT)
A Knowledge-Driven LLM-Based Decision-Support System for Explainable Defect Analysis and Mitigation Guidance in Laser Powder Bed Fusion [0.0] 本研究は、構造化欠陥知識とLCMに基づく推論を統合し、説明可能な欠陥診断と緩和ガイダンスを提供する知識駆動システムを提案する。
提案システムは,27の既知のLPBF欠陥を階層的カテゴリと因果関係に分類した知識ベース上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 21:12:51 GMT)
"I Don't Know" -- Towards Appropriate Trust with Certainty-Aware Retrieval Augmented Generation [0.0] CERTA (Certainty Enhanced RAG for Trustworthy Answers) は,質問,文脈,回答の関連性を取り入れた特殊検索拡張生成システムである。
評価の結果,CERTAは不確実な回答の発見に役立ち,過剰診断の事例を減らし,道徳的判断を促す際に慎重な行動をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 01 May 2026 12:49:13 GMT)