Beyond Semantic Similarity: Rethinking Retrieval for Agentic Search via Direct Corpus Interaction [127.6] エージェントが直接、汎用端末ツールを用いて、生コーパスを直接検索する直接コーパス間相互作用(DCI)について検討する。
このアプローチではオフラインインデックスを必要とせず、ローカルコーパスの進化に自然に適応する。
IRベンチマークとエンドツーエンドのエージェント検索タスク全体にわたって、この単純なセットアップは、強いスパース、密度、リランクベースラインよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 19:13:11 GMT)
CADFS: A Big CAD Program Dataset and Framework for Computer-Aided Design with Large Language Models [80.5] 本稿では,大規模視覚言語モデルによる複雑なCAD設計履歴の生成を可能にするデータ中心型フレームワークCADFSを紹介する。
我々は15のモデリング操作にまたがる450kの実世界のCADモデルのデータセットを構築した。
この表現でVLMを微調整すると、テキスト条件付きCAD生成と画像ベース再構成の最先端結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:12:36 GMT)
IMPACT-Scribe: Interactive Temporal Action Segmentation with Boundary Scribbles and Query Planning [75.7] IMPACT-Scribeは高密度ラベリングのための修正駆動のフレームワークである。
不確実性を認識した境界管理、局所的な提案モデリング、コストを意識したクエリ計画、構造化された伝搬、修正駆動適応を組み合わせる。
実験と人間の研究により、このクローズドループの設計は、努力ごとのラベル付け品質を改善し、境界精度を高め、時間とともにより良い人間機械の相互作用を促進することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 01:45:58 GMT)
Motion-Aware Caching for Efficient Autoregressive Video Generation [73.3] MotionCacheは、ピクセルレベルのモーション特性の軽量プロキシとして、フレーム間の差異を利用する。
SkyReels-V2やMAGI-1のような最先端モデルの実験では、MotionCacheが大幅なスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:49:27 GMT)
IMPACT-HOI: Supervisory Control for Onset-Anchored Partial HOI Event Construction [72.5] 我々は,エゴセントリックなプロシージャビデオに注釈を付けるための混合開始型フレームワークIMPACT-HOIを提案する。
IMPACT-HOIは、このタスクを部分的に指定され、オンセットされたイベント状態の漸進的な解決として捉えている。
9人の参加者によるユーザスタディでは、手動のアノテーションアクションが13.5%減少し、46.67%のイベントマッチレート、確認されたフィールド違反がゼロである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 01:37:40 GMT)
EGAD: Entropy-Guided Adaptive Distillation for Token-Level Knowledge Transfer [72.3] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著なパフォーマンスを実現している。
知識蒸留は、大きな教師モデルからより小さな学生モデルに知識を移すことによって、有望な解決策を提供する。
本稿では,トークンレベルでのトレーニングプロセスを動的に調整する,エントロピーに基づく適応蒸留方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:05:51 GMT)
Act2See: Emergent Active Visual Perception for Video Reasoning [70.5] VLM(Vision-Language Models)は通常、ビデオの推論に静的な初期フレームに依存している。
本稿では,アクト・ツー・シー(Act2See)という,アクティブな視覚知覚を実現する新しいフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 00:52:51 GMT)
Video Active Perception: Effective Inference-Time Long-Form Video Understanding with Vision-Language Models [69.5] ビデオアクティブ・パーセプション(VAP)は、大規模視覚言語モデル(VLM)を用いた長尺ビデオQAの訓練不要化手法である。
VAPは標準のGPT-4o、Gemini 1.5 Pro Intent、LLaVA-OVメソッドよりも1問あたり5.6倍のフレーム効率向上を実現している。
これらの知見は, 映像のフレーム効率と効率を向上させるために, 能動的知覚を活用する可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 01:30:29 GMT)
Only Say What You Know: Calibration-Aware Generation for Long-Form Factuality [64.8] 大規模な推論モデルは複雑なタスクで強いパフォーマンスを達成するが、幻覚に苦しむ傾向にある。
最終コミットメントから知識探索を阻害するTextbfExploration-Commitment Decouplingパラダイムを提案する。
textbfCalibration-Aware Generation(CAG)は、エンド・ツー・エンドのキャリブレーション・アウェア・ジェネレーション機能を備えたモデルを提供するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 07:07:09 GMT)
The Cylindrical Representation Hypothesis for Language Model Steering [58.0] 中心軸は、概念の欠如と存在との主な違いを捉え、概念生成を駆動することを示す。
我々はこれを円筒表現仮説(CRH)として定式化する。
本実験は円筒構造の存在を検証し,CRHが実環境でのモデルステアリング動作の解釈に有効かつ実用的な方法であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 12:26:13 GMT)
StressEval: Failure-Driven Dynamic Benchmarking for Knowledge-Intensive Reasoning in Large Language Models [57.7] StressEvalは、観測されたモデル障害を動的に困難なテストインスタンスに変換する、障害駆動のデータ合成フレームワークである。
我々は、Dynamic OneEvalを挑戦的な動的ベンチマークのスイートとして構築するためにScressEvalを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:45:24 GMT)
FEDIN: Frequency-Enhanced Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction [56.6] ユーザ注意スコアは、正または負のターゲット項目に条件付けされた場合、異なるスペクトルエントロピー分布を示す。
本稿では,周波数拡張型深層関心ネットワーク(FEDIN)を提案する。
FEDINは、最先端のレコメンデーションベースラインを一貫して上回り、ノイズに対する優れた堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:50:36 GMT)
From Context to Skills: Can Language Models Learn from Context Skillfully? [56.6] Ctx2Skillは、コンテキスト固有のスキルを自律的に発見、洗練、選択する自己進化フレームワークである。
より良い文脈学習能力を得るために、どんな言語モデルにもプラグインできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:10:15 GMT)
Decouple and Cache: KV Cache Construction for Streaming Video Understanding [53.6] ストリーミングビデオ理解には、限られたメモリと計算量で無制限のビデオストリームを処理する必要がある。
トレーニング不要なキャッシュ構築機構であるDecoupled Streaming Cache(DSCache)を提案する。
Streaming Video QAベンチマークの実験では、DSCacheの最先端のパフォーマンスが実証され、従来の手法よりも平均2.5%精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 13:02:44 GMT)
A Multimodal Dataset for Visually Grounded Ambiguity in Machine Translation [53.1] VIDA(Visually-Dependent Ambiguity)は2500の慎重にキュレートされたインスタンスのデータセットで、注釈付きソーススパンの解決には視覚的証拠が必要である。
また,LLM-as-a-judge分類器を用いて,アノテートされた曖昧な表現がスパンレベルで正しく解決されているかどうかを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 19:55:06 GMT)
Information as Maximum-Caliber Deviation: A bridge between Integrated Information Theory and the Free Energy Principle [51.6] この研究は、情報が有限時間地平線上の制約付き最大曲率(MaxCal)パスアンサンブルから実現された力学の偏差$$$として定義されることを示唆している。
この定義の下では、IIT 3.0の中心となる原因/影響レパートリーは、MaxCalの変分原理から直接現れる。
情報$$は、付随する予測符号化モデルの下での予測誤差と同値である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 07:22:55 GMT)
Referring Multiple Regions with Large Multimodal Models via Contextual Latent Steering [51.5] 本研究では,複数の領域を文脈的に参照するための一般LMMを指導するためのトレーニング不要なアプローチであるCSteerを紹介した。
CSteerは、視覚的な参照動作を暗黙的に表現する事前計算のコンテキストベクトルから始める。
実験の結果,CSteer を用いた一般 LMM は LMM よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 11:34:36 GMT)
Remote Action Generation: Remote Control with Minimal Communication [47.8] 直接報酬アクセスを欠いた1人以上のアクターが通信制約のあるチャネル上でコントローラによって操縦されるリモート制御の課題に対処する。
本稿では,この対話型学習・制御プロセスを通じて,遠隔生成を活用してレート効率の高いコミュニケーションを実現する新しいフレームワークを提案する。
GRASP ( Guided Remote Action Sampling Policy) は,通信の大幅な削減を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 12:00:25 GMT)
Adaptive Texture-aware Masking for Self-Supervised Learning in 3D Dental CBCT Analysis [47.0] Cone Beam Computed Tomography (CBCT) は歯科における3次元画像診断に重要である。
ボリューム分析のための堅牢なAIモデルの開発は、大きな注釈付きデータセットの不足によって制約されることが多い。
我々は,新しい適応マスキング戦略であるATMaskを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:42:28 GMT)
Divide and Conquer: Decoupled Representation Alignment for Multimodal World Models [45.6] マルチモーダルビデオ生成に適した最初の表現アライメント手法であるM2$-REPAを提案する。
まず、拡散モデルの中間表現からモダリティ固有の特徴を分離し、それぞれ対応する専門的基礎モデルと整合させる。
本手法は, 視覚的品質と長期的整合性において, ベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:22:22 GMT)
Flexi-LoRA with Input-Adaptive Ranks: Efficient Finetuning for Speech and Reasoning Tasks [45.5] トレーニングと推論の両方において入力の複雑さに基づいてLoRAランクを動的に調整する新しいフレームワークであるFlexi-LoRAを提案する。
その結果,入力依存パラメータ割り当ては少ないパラメータで高い性能を実現することがわかった。
我々は多種多様なタスクにまたがる総合的な実証的研究を行い、入力適応的かつ効率的な微調整アプローチにおける将来の研究の基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:45:36 GMT)
TMD-Bench: A Multi-Level Evaluation Paradigm for Music-Dance Co-Generation [45.3] TMD-Benchはテキスト駆動型音楽ダンスコージェネレーションのベンチマークである。
単調な生成品質、命令順守、およびモード間のリズミカルアライメントにまたがるシステムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 10:25:47 GMT)
SimPB++: Simultaneously Detecting 2D and 3D Objects from Multiple Cameras [45.1] 複数のカメラから2Dオブジェクトと3Dオブジェクトを同時に検出するSimPB++を提案する。
両方のタスクをハイブリッドデコーダアーキテクチャでエンドツーエンドモデルに統合し、マルチビュー2Dと3Dデコーダを対話的に結合する。
実験では、タスクとArgoverse2の強い長距離検出(最大150m)の両方でnuScenesの最先端性能が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:10:38 GMT)
Beyond ECE: Calibrated Size Ratio, Risk Assessment, and Confidence-Weighted Metrics [42.0] 過信リスク評価は差別的価値の尺度によって補完されなければならないと我々は主張する。
信頼度重み付き精度$mathrmcwA$は自然な補完であり、信頼度重み付けがすべての標準分類基準にまで拡張されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 09:20:59 GMT)
Exploring Data-Free LoRA Transferability for Video Diffusion Models [42.0] ステップ蒸留や因果蒸留を利用したビデオ拡散モデルは優れた性能を発揮した。
既存のLoRAをこれらの変種に適用することは、重量空間のミスマッチのため重要な課題である。
本稿では、ターゲットの多様体の保護とLoRAアライメントの復元を動的に仲裁するデータフリーフレームワークであるCluster-Aware Spectral Arbitration (CASA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:22:53 GMT)
Stability and Generalization for Decentralized Markov SGD [41.9] 分散勾配勾配(SGD)と勾配勾配(SGDA)の安定性と一般化について検討する。
我々はマルコフ的依存と分散コミュニケーションが一般化行動にどのように影響するかを特徴付ける。
両アルゴリズムの非漸近一般化境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 03:58:19 GMT)
BadmintonGRF: A Multimodal Dataset and Benchmark for Markerless Ground Reaction Force Estimation in Badminton [41.7] BadmintonGRFは、120 FPSで8つの同期RGBビュー、Kistler力板4つ、ハードウェアジャンロックなしでのViconモーションキャプチャ(C3D)を記録している。
アライメントは、人間認証イベント、自動品質保証、カメラごとのタイムオフセットと不確実性メタデータを組み合わせる。
Tier 1 は CC BY-NC 4.0 でポーズ、時間順の GRF 、メタデータ、分割を配布し、RGB や C3D を使わずに主要なベンチマークを可能にする。
Tier 2は、外見や完全なキネマティクスを必要とする研究のために、制御されたアクセス下で生のRGBとC3Dを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 13:39:47 GMT)
From Spherical to Gaussian: A Comparative Analysis of Point Cloud Cropping Strategies in Large-Scale 3D Environments [39.2] 大規模な3Dポイントクラウドは数十億のポイントから構成される。
シーンの意味的理解を開発するために、ポイントクラウドは処理可能な小さなサブクラウドに分割される。
同様の点数を維持しつつ,より大きな収穫量で亜クラウドを生産する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 23:36:32 GMT)
Decompose to Understand, Fuse to Detect: Frequency-Decoupled Anomaly Detection for Encrypted Network Traffic [39.0] この研究は、広範に広まるフル周波数特性と、スペクトルミスマッチと呼ばれる関連する制限の同定の先駆者である」。
FreeUpは、暗号化トラフィック分析のために明示的に設計された、新しい周波数分離フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 13:44:41 GMT)
GRAVITY: Architecture-Agnostic Structured Anchoring for Long-Horizon Conversational Memory [38.1] 本稿では,プラグイン・アンド・プレイ型構造化メモリモジュールGRAVITYを紹介する。
生会話音声から3つの知識表現を抽出する。
ホストシステムのプロンプトにこれらの表現を、構造化アンカーコンテキストとして注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 02:55:46 GMT)
VulKey: Automated Vulnerability Repair Guided by Domain-Specific Repair Patterns [37.0] VulKeyは、パッチ生成をガイドする専門家知識の階層的な抽象化である。
新たな3レベル抽象化は,CWEタイプ,構文的アクション,意味的キー要素の観点から,修復戦略を定式化する。
VulKeyは31.5%の精度を達成し、最高のベースラインを7.6%上回り、VulMasterやGPT-5といった先進的なツールを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 08:07:41 GMT)
Joint Energy Management and Coordinated AIGC Workload Scheduling for Distributed Data Centers: A Diffusion-Aided Reward Shaping Approach [36.3] AIGCサービスプロバイダは、データセンターのエネルギーコストを削減するために、AIGCワークロードを戦略的にスケジュールする必要がある。
本稿では,これらの課題に対処するための共同エネルギー管理と協調型AIGCワークロードスケジューリングフレームワークを提案する。
システムユーティリティ問題は、AIGCサービス収益と運用上のペナルティとコストのバランスをとるために定式化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 09:17:29 GMT)
DataEvolver: Let Your Data Build and Improve Itself via Goal-Driven Loop Agents [36.3] DataEvolverはクローズドループのビジュアルデータエンジンで、明示的な目標、永続的なアーティファクト、境界付き修正アクション、受け入れ決定を中心にこのプロセスを整理します。
DataEvolverは、RGBイメージ、マスク、深さマップ、通常のマップ、メッシュ、ポーズ、トラジェクトリ、レビュートレースなど、複数のアーティファクトタイプをサポートする。
私たちの主な貢献は、明確な目標追跡、レビュー、修正、受け入れループを通じて、ビジュアルデータセットを構築するための再利用可能なフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 09:10:23 GMT)
QHyer: Q-conditioned Hybrid Attention-mamba Transformer for Offline Goal-conditioned RL [35.0] オフラインのゴール条件付きRL(GCRL)は、静的データセットから目標設定ポリシーを学ぶ。
実世界のデータセットは部分的に観測可能で歴史に依存しており、マルコフと非マルコフの混合を示す。
textbfQHyerは、コンテンツ適応履歴圧縮を実行する、ゲート付きハイブリッドアテンション-マンババックボーンを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 13:11:28 GMT)
Moira: Language-driven Hierarchical Reinforcement Learning for Pair Trading [34.9] 多くのシーケンシャルな意思決定問題は階層構造を示し、ハイレベルなセマンティックな選択は下流の動作を制限し、フィードバックは遅延し曖昧である。
この課題は、資産対選択のための長期水平意味推論と、部分的可観測性の下での短期水平実行を自然に組み合わせたドメインであるペアトレーディングを通じて研究する。
階層的強化学習問題としてペアトレーディングを定式化し,高レベルかつ低レベルのポリシを大言語モデル(LLM)でパラメータ化し,即時更新によってのみ最適化する言語駆動型最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:37:52 GMT)
Principles and Guidelines for Randomized Controlled Trials in AI Evaluation [34.9] この研究は、AI評価RTTの標準化のための基盤となるフレームワークを確立する。
4つの妥当性フレームワークを採用し、透明性、繰り返し可能性、検証に関する5番目の原則でそれを拡張します。
我々は5つの原則全てを、AI評価RTTコンテキストに適合した33のガイドラインに運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 20:37:48 GMT)
MultiBreak: A Scalable and Diverse Multi-turn Jailbreak Benchmark for Evaluating LLM Safety [34.7] MultiBreakは、大規模言語モデル(LLM)の安全性を評価するために、スケーラブルで多様なマルチターンジェイルブレイクベンチマークである。
我々のベンチマークは、DeepSeek-R1-7BとGPT-4.1-miniの2番目に高いデータセットよりも54.0と34.6高い攻撃成功率(ASR)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 02:55:30 GMT)
The (Marginal) Value of a Search Ad: An Online Causal Framework for Repeated Second-price Auctions [34.5] いくつかのフィードバックモデルの下で、レート最適後悔を実現するアルゴリズムを開発する。
鍵となる要素は、第2価格支払い規則によって明らかになった情報を利用して、第1価格オークションにおける類似学習問題に対する後悔を厳密に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 07:34:30 GMT)
Trojan Hippo: Weaponizing Agent Memory for Data Exfiltration [33.9] トロイジャン・ヒッポ(Trojan Hippo)は、より現実的な脅威モデルで機能する永続メモリ攻撃のクラスである。
攻撃者は、信頼できない単一のツールコールを通じて、エージェントの長期記憶に休息ペイロードを配置する。
基本的なセキュリティ原則から着想を得た4つのメモリシステム防御を評価し,攻撃成功率を大幅に低下させることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:07:20 GMT)
Multi-Scale Gaussian-Language Map for Zero-shot Embodied Navigation and Reasoning [33.0] 本稿では,3つのキーデザインを導入したマルチスケールガウス・ランゲージマップ(GLMap)を提案する。
3Dガウスアンは、タスク関連画像のコンパクトストレージと高速レンダリングを可能にする。
ObjectNav、InstNav、SQAタスクの実験は、GLMapがターゲットナビゲーションとコンテキスト推論を効果的に強化していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:22:14 GMT)
Joint Architecture-Token-Bitwidth Multi-Axis Optimization of Vision Transformers for Semiconductor IC Packaging [32.8] 視覚変換器(ViT)は、視覚認識において高い性能を達成しているが、資源に制約のある産業環境への展開は依然として限られている。
アーキテクチャ,トークン,ビット幅の3つの相補的軸を共同で最適化する,最初の包括的フレームワークの1つを提示する。
具体的には、Neural Architecture Search(AutoFormer)を介してコンパクトなバックボーンを特定し、トークンマージ(ToMe)による情報処理を削減し、fp16混合精度推論による操作間実行を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:45:24 GMT)
Robust and Explainable Divide-and-Conquer Learning for Intrusion Detection [32.3] 機械学習に基づく侵入検出は、高次元、ノイズ、およびクラス不均衡な生のネットワークトラフィックのパターンをキャプチャする複雑なモデルを必要とする。
本稿では,複雑な学習問題をより小さく,より管理しやすいサブプロブレムに分解する相関型分母学習手法を提案する。
これにより、焦点を絞ったサブタスクで決定木をトレーニングするのと同じくらい簡単なモデルが可能となり、実世界のネットワーク侵入検出データセット上では、最大43.3%の精度でモデルサイズを最大257倍削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:42:02 GMT)
Khala: Scaling Acoustic Token Language Models Toward High-Fidelity Music Generation [32.0] 高品質な音楽生成における一般的なデザインパターンは、異なる表現空間における構造と忠実さを扱うことである。
本研究では,1つの深層音響トケン階層内で,両者を段階的にモデル化する,という代替的な視点を探求する。
この結果から,構造や忠実さを不均一な表現空間に分割することなく,高品質な音楽生成を効果的に追求できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 09:13:20 GMT)
High-Fidelity Mobile Avatars with Pruned Local Blendshapes [31.7] 本研究では,モバイルデバイス上で動作可能な多視点ビデオから高忠実度人間のアバターを再構成する手法を提案する。
本手法は事前訓練のないエンドツーエンドの訓練手法である。
実験により,高精細度で高品質な人体アバターをレンダリングでき,モバイルデバイス上では2K解像度で120FPSに到達できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 12:51:05 GMT)
Skipping the Zeros in Diffusion Models for Sparse Data Generation [31.4] 拡散モデル(DM)は、信号の意図的な欠如を表す正確な零点をモデル化しない。
Sparsity-Exploiting Diffusion (SED)では、スパーシを保った非ゼロ値のみをモデル化する。
SEDは、トレーニングと推論中にゼロをスキップすることで、生成品質を維持または改善しながら、計算的な節約を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 10:51:25 GMT)
Enhancing Judgment Document Generation via Agentic Legal Information Collection and Rubric-Guided Optimization [30.1] 既存のアプローチは、通常、標準のRetrieval-Augmented GenerationとSupervised Fine-Tuningに依存し、しばしば不十分な証拠のリコール、幻覚された法的な参照、そして欠陥のある法的理由に悩まされる。
本稿では,LLMに基づく判断文書生成を論理的に向上する統一的なフレームワークであるジャッジR1を提案する。
JuDGEベンチマークの実験では、ジャッジ-R1は法的な精度と生成品質の両方において最先端のベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:32:10 GMT)
Self-Captioning Multimodal Interaction Tuning: Amplifying Exploitable Redundancies for Robust Vision Language Models [29.5] 現在の視覚言語モデルは、腐敗したモダリティに対する幻覚と堅牢性の問題に直面している。
我々はマルチモーダル相互作用を分析し、モデル信頼性への影響を判定する。
その結果,冗長性の増加は視覚誘発誤差を38.3%減少させ,一貫性を16.8%向上させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:25:45 GMT)
SignVerse-2M: A Two-Million-Clip Pose-Native Universe of 25+ Sign Languages [28.7] 我々は手話ポーズモデリングと評価のための大規模多言語ポーズネイティブデータセットSignVerse-2Mを提案する。
これはDWPoseを統合前処理パイプラインに適用し、生のビデオを2次元のポーズシーケンスに変換し、モデリングに直接使用することができる。
多くの実験室のデータセットとは異なり、このリソースは実世界のビデオの記録条件と話者の多様性を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:26:26 GMT)
AFFormer: Adaptive Feature Fusion Transformer for V2X Cooperative Perception under Channel Impairments [27.9] 本稿では, 劣化した特徴の悪影響を緩和する適応型特徴融合変換器 (AFFormer) を提案する。
AFFormerはV2XSetとDAIR-V2Xデータセットで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:10:03 GMT)
DP-SfM: Dual-Pixel Structure-from-Motion without Scale Ambiguity [26.0] マルチビュー3D再構成は、シーンに既知の大きさの参照オブジェクトが存在しない限り、未知のスケールの曖昧さに悩まされる。
デュアルピクセル(DP)センサを用いて撮像したマルチビュー画像は,そのスケールのあいまいさを自動的に解消できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 12:45:17 GMT)
A Language for Describing Agentic LLM Contexts [24.4] Agentic Context Description Language (ACDL)は、コンテキストのアスペクトを指定するためのコンストラクトを提供する。
ACDLダイアグラムはホワイトボードで手書きしたり、形式言語で書かれて、描画することができる。
ツール、例、ドキュメントはwww.acdlang.orgで入手できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:02:44 GMT)
MOC-3D: Manifold-Order Consistency for Text-to-3D Generation [23.7] MOC-3Dは、幾何多様体とセマンティックビューオーダー整合性に基づくテキストから3D生成法である。
本手法では,セマンティック・ビュー・オーダー制約モジュールとマニフォールド・ベースの特徴継続モジュールを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:45:48 GMT)
Anticipation-VLA: Solving Long-Horizon Embodied Tasks via Anticipation-based Subgoal Generation [23.0] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、インテリジェンスを具現化する強力なパラダイムとして登場した。
本稿では,予測モデルを利用して動作可能なサブゴールを生成する階層型VLAモデルであるPrecipation-VLAを提案する。
我々は、高レベルサブゴール生成のための統一マルチモーダルモデル(UMM)を微調整し、低レベル動作実行のための目標条件付きVLAポリシーを実装した予測-VLAを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 08:11:35 GMT)
Benchmarking Wireless Representations: High-Dimensional vs. Compressed Embeddings for Efficiency and Robustness [23.0] 本研究では,高次元チャネル埋め込みの実用システムにおける費用対効果のトレードオフについて検討する。
我々は、複数の無線表現をベンチマークし、その性能を下流の様々なタスクで評価する。
対照的に、オートエンコーダが学習した圧縮潜在表現は、ノイズの堅牢性を改善し、タスク間でより安定した性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:30:18 GMT)
Behavior-Grounded Lane Representation Learning for Multi-Task Traffic Digital Twins [22.7] 交通デジタル双生児のための行動基底車線表現学習フレームワークGeoLaneRepを紹介する。
GeoLaneRepは、静的レーン幾何学、観測された車両軌跡、および運用ディスクリプタを共有カメラ間のセマンティック埋め込みに共同でエンコードする。
同一の挙動埋め込みが拡散型ジェネレータを条件として,目的とする運用仕様を満たすレーンジオメトリを合成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:31:41 GMT)
Linear-Time Global Visual Modeling without Explicit Attention [22.2] 既存の研究は、トランスフォーマーのグローバルシーケンスモデリング能力を、注意重みの明示的な計算に大きく貢献している。
本研究では,動的に予測されるパラメータを備えた多層パーセプトロンとして,数学的に注目が再編成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 04:51:30 GMT)
VT-Bench: A Unified Benchmark for Visual-Tabular Multi-Modal Learning [21.1] textitVT-Benchは視覚・タブラル識別予測と生成的推論タスクを標準化するための最初の統一ベンチマークである。
VT-Benchは、9つのドメイン(医療中心で、ペット、メディア、輸送をカバー)に14のデータセットを756万のサンプルで集約する。
我々は,一助的専門家,特殊視覚タブラルモデル,汎用視覚言語モデル(VLM),ツール拡張手法など23種類の代表モデルを評価し,視覚タブラル学習の課題を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 09:33:08 GMT)
Quality-Aware Exploration Budget Allocation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [20.4] 固有のモチベーションは、探索を駆動する一般的なアプローチであるが、その効果は探索の強度にかかっている。
トレーニングよりもグローバルに$$を適用すること、本質的な報酬信号の信頼性が異なるエージェント間で調査予算を割り当てること、という2つの課題に対処する。
我々のフレームワークは、大域的な強度制御のための戻り条件付きシグモイドスケジュールと、エージェントごとの逆信号品質測定値を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 13:20:00 GMT)
Adversarial Imitation Learning with General Function Approximation: Theoretical Analysis and Practical Algorithms [20.2] 我々は最適化ベースのAIL(OPT-AIL)と呼ばれる新しいフレームワークを紹介する。
OPT-AILは報酬学習のためのオンライン最適化と政策学習のための最適化を行う。
我々の知る限り、OPT-AILは一般関数近似における最初の証明可能なAIL法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 08:31:24 GMT)
What's on Your Mind? Exploring Privacy of Mental Health Apps [19.9] われわれはAndroidのメンタルヘルスおよびライフコーチングアプリ25の総合分析を行った。
どのアプリにも、プライバシーポリシーにはない少なくとも1つのトラッカーSDKが組み込まれている。
68%のアプリがAPKで検出されたトラッカーの少なくとも半数を公開していない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:42:08 GMT)
Graph-based Semantic Calibration Network for Unaligned UAV RGBT Image Semantic Segmentation and A Large-scale Benchmark [18.7] 微細なRGBT画像セマンティックセマンティックセグメンテーションは、全天候無人航空機(UAV)のシーン理解に不可欠である。
UAV RGBT画像セマンティックセマンティックスセグメンテーションのためのグラフベースセマンティックネットワーク(GSCNet)を提案する。
GSCNetは最先端の手法よりも優れており,粒度の細かいカテゴリーでは顕著に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:11:56 GMT)
ZeRO-Prefill: Zero Redundancy Overheads in MoE Prefill Serving [18.6] 本稿では,ZeRO-Prefillを提案する。ZeRO-Prefillはプリフィルのみのサービスシステムで,バックエンドはアクティベーションによってルーティングするのではなく,専門家を重みに集める。
Qwen3-235B-A22Bでは、4つのハードウェア/精度構成でZeRO-Prefillは1.35-1.37倍のスループットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 03:10:24 GMT)
Stability of Control Lyapunov Function Guided Reinforcement Learning [18.3] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、実際にヒューマノイドロボットの移動を実現するための事実上の方法である。
近年の研究では、制御指導学習を通じて、理論的アイデアと強化学習を融合させようと試みている。
本稿では,CLF-RLを用いた最適制御器の安定性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:27:44 GMT)
Reliable AI Needs to Externalize Implicit Knowledge: A Human-AI Collaboration Perspective [18.3] ドキュメントのコストが知覚される価値を超えるため、暗黙の知識は外用されない。
現在の信頼性手法は、ソースに対する明示的な知識のみを検証できる。
我々は、暗黙の知識を人間が検査し、検証し、支持できる形で外部化する構造化されたアーティファクト(KO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:31:45 GMT)
Multilingual Safety Alignment via Self-Distillation [17.9] 大規模言語モデル (LLM) は、重度の多言語的安全性のミスアライメントを示す。
マルチリンガル自己蒸留(Multilingual Self-Distillation:MSD)という,言語横断型セーフガード転送フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは柔軟で、さまざまな自己蒸留戦略に統合できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:22:49 GMT)
ShiftLIF: Efficient Multi-Level Spiking Neurons with Power-of-Two Quantization [17.7] ShiftLIFは、膜電位を対数的に2つのスパイクセットにマッピングする多層スパイクニューロンである。
我々は、無線、音響、動き、視覚知覚タスクにまたがる10のデータセット上でShiftLIFを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 13:20:53 GMT)
PepSpecBench: A Unified Evaluation Benchmark for Peptide Tandem Mass Spectrometry Prediction [17.3] PepSpecBenchはペプチドMS/MSスペクトル予測のための統一ベンチマークである。
補完的な公開データセット間でのデータ前処理を標準化する。
また、シークエンスリークをなくすための厳格なバックボーン結合分割戦略も実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:11:27 GMT)
Discover Fast Power Allocation Solution for Multi-Target Tracking via AlphaEvolve Evolution [17.3] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) 誘導進化探索 (AlphaEvolve) を用いて,マルチターゲット追跡のためのクローズド・フォーム・パワーアロケーション・ソリューションを自律的に発見する。
実験により, 探索された閉形式解は, ほぼ最適追跡精度(平均相対的な性能損失は1.51%程度), 多様なシナリオや対象数に対する信頼性の高い一般化, 従来の反復解法に比べて3桁以上の高速化を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 09:19:40 GMT)
Complex Diffusion Maps with $ω$-Parameterized Kernels Revealing Inherent Harmonic Representations [17.0] 複素拡散マップ(CDM)は、高次元データの支配的な複素調和を明らかにすることを目的とした、新しい拡散マッピングフレームワークである。
我々は合成データセットと実世界のデータセットの両方でCDMを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 03:08:24 GMT)
VILAS: A VLA-Integrated Low-cost Architecture with Soft Grasping for Robotic Manipulation [16.7] 我々は、VLA(Vision-Language-action)ポリシー学習と、アクセス可能なハードウェアへのデプロイをサポートするために設計された、完全に低コストでモジュール化されたロボット操作プラットフォームであるVILASを紹介する。
このシステムには、Fairinoのコラボレーティブアーム、Jodell RG52-50電気グリップ、デュアルカメラ認識モジュールが組み込まれている。
力覚に頼らずに壊れやすい物体の安全な操作を可能にするため,キリガミをベースとしたソフト適合グリップ拡張を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 20:04:42 GMT)
Weight Clipping for Robust Conformal Inference under Unbounded Covariate Shifts [16.3] 密度比推定のための最小二乗重み付け法としてクリッピング最小二乗重み付けを導入する。
WCPに接続すると,CLISFを用いて学習した密度比が,予測される潜伏量に制限があることが判明した。
我々は、共形推論におけるウェイトクリッピングに関する最初の理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 22:01:19 GMT)
Bringing Order to Asynchronous SGD: Towards Optimality under Data-Dependent Delays with Momentum [16.0] 非同期分散勾配トレーニング(SGD)は、スケーラブルな分散トレーニングを可能にするが、安定性に悩まされる。
遅延依存学習率や安定度認識トレーニングといった既存の緩和戦略は、通常遅延勾配を廃止または廃止する。
本稿では,安定度を緩和しながら遅延勾配から情報を保存するために,モーメントに基づく非同期フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 20:24:24 GMT)
EAPFusion: Intrinsic Evolving Auxiliary Prior Guidance for Infrared and Visible Image Fusion [15.6] 赤外線可視画像融合は、赤外線センシングによる相補的な熱塩分と、可視画像からの微細なテクスチャを統合することで、情報に富んだ融合画像を作成することを目的としている。
既存の融合法の多くは、推論時にシーン固有のコンテンツに適応できない静的なトレーニングされた重みに依存している。
本研究では,外部補助モデルに頼らず,自己進化型固有の先行モデルを用いて,これらの問題に対処するEAPFusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:56:00 GMT)
Repurposing and Evaluating the (In)Feasibility of Dataset Poisoning enabled Watermarking for Contrastive Learning [15.0] コントラスト学習(CL)は、自動からの監視信号によるアノテーションのコストを削減する。
近年の研究では、CLモデルはデータ汚染によるバックドア攻撃に弱いことが示されているが、その一般化とロバスト性は過小評価されている。
我々は、CLに対する既存のデータ収集バックドア攻撃を評価し、データセット適応性の低下、成功率の低下、ポータビリティの制限、制約のある仮定を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 12:01:26 GMT)
Neural Decision-Propagation for Answer Set Programming [14.9] そこで本研究では,Falsity決定と真理伝播を交互に行う,DProp(Deciciment Proagation)と呼ばれる安定モデル計算手法を提案する。
成功したDProp計算は、安定したモデルのセマンティクスをキャプチャする。
次に、決定とファジィ伝搬のためのニューラルネットワークを備えたDPropの微分可能な拡張であるNeural DPropを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 09:22:26 GMT)
TCDA: Thread-Constrained Discourse-Aware Modeling for Conversational Sentiment Quadruple Analysis [14.8] スレッド制約指向非巡回グラフ(TC-DAG)とD-RoPE(Discourse-Aware Rotary Position Embedding)を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
2つのベンチマークデータセットの実験結果は、我々のフレームワークが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:18:24 GMT)
Stable GFlowNets with Probabilistic Guarantees [14.7] 生成フローネットワーク(GFlowNets)は、非正規化された報酬に比例した状態のサンプリングを学ぶ。
その理論的な約束にもかかわらず、実践的な訓練はしばしば不安定であり、深刻な損失のスパイクとモード崩壊を示す。
我々は,我々の理論結果を利用してトレーニングを安定させるアルゴリズムであるStable GFlowNetsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:57:17 GMT)
Bridging the Gap Between Average and Discounted TD Learning [14.6] 平均回帰設定において,政策評価のために明示的に設計された新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 適切に定義されたベルマン方程式の一意解への収束を保証することによって, 従来の限界を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 23:54:36 GMT)
PointCSP: Cross-Sample Semantic Propagation and Stability Preservation in Self-Supervised Point Cloud Learning [14.2] シーンレベルのクラウド自己教師型学習(PC-SSL)は、3次元視覚モデルの一般化能力を高める可能性を実証している。
バッチ内のサンプルを連続的な入力にシリアライズし,状態空間モデルで処理して意味状態の伝搬を可能にする,クロスサンプル意味伝搬(CSP)に基づくPC-SSLフレームワークを提案する。
このメカニズムは、状態空間のサンプル間の動的依存関係を明示的にモデル化し、ネットワークが潜在空間におけるクロスサンプルセマンティック一貫性を確立し、グローバルなセマンティックアライメントを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 07:40:00 GMT)
Disentangling Intent from Role: Adversarial Self-Play for Persona-Invariant Safety Alignment [13.8] PIA(Persona-Invariant Alignment)は、攻撃側のPersona Lineage Evolution(PLE)と防衛側のPersona-Invariant Consistency Learning(PICL)による共進化を実現する対戦型セルフプレイフレームワークである。
PICLは、一側KL分割制約を用いて、ペルソナの文脈から安全性決定を分離する構造的分離仮説に基づいている。
実験結果から, ple はラインベースの信用伝搬を利用して, リスクの高いペルソナ空間を効率的に探索することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:28:08 GMT)
A Semi-Supervised Kernel Two-Sample Test [13.7] そこで本研究では,正規性を伴うテスト統計を生成する半教師付き手法を提案する。
提案手法は, 固定および局所的な代替手段に対して一貫した出力を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 08:26:20 GMT)
NORA: A Harness-Engineered Autonomous Research Agent for End-to-End Spatial Data Science [13.7] 本稿では,GIScienceと空間データサイエンスのための多エージェント自律研究システムであるNORA(Night Owl Research Agent)を紹介する。
NORAは、21のドメイン専門ワークフロースキル、9つの専門サブエージェント、カスタムモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバからなるスキルファーストアーキテクチャを通じて、完全な研究ライフサイクルを編成する。
我々は、科学研究エージェントのためのハーネスエンジニアリングの権威的な概念を定式化し、ライフサイクルフック、安全ゲート、ジェネレータと評価器の分離、人間とループの分離、そして状態の持続性が、信頼性と再現可能な自律的な研究をどのように保証するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 23:22:01 GMT)
Towards Systematic Generalization for Power Grid Optimization Problems [13.6] AC Optimal Power Flow (ACOPF) とSecurity-Constrained Unit Commitment (SCUC) は、電力系統運用における基本的な最適化問題である。
本稿では,ACOPFとSCUCを共用する学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 19:23:37 GMT)
Embody4D: A Generalist 4D World Model for Embodied AI [13.5] Embody4Dは、エンボディされたシナリオのための専用ビデオからビデオの世界モデルである。
モノクロビデオから任意の新しいビューを再生することができる。
最先端のパフォーマンスを実現し、堅牢な世界モデルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 09:39:44 GMT)
MedScribe: Clinically Grounded CT Reporting through Agentic Workflows [13.4] 視覚言語モデル(VLM)は、自動放射線診断レポート生成の可能性を示している。
我々は,仮説駆動型フレームワークであるMedScribeを紹介し,レポート生成を反復的証拠取得プロセスとして再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 08:32:40 GMT)
Cripping AI: Reimagining AI Through Lived Disability Experiences [13.1] AIのクリッピングは、AIの想像、設計、評価に埋め込まれた有能な仮定を明らかにし、分解しようとする。
私たちのフレームワークを3つのケースで適用する方法を示します – 言語AI、視覚障害者、視覚支援AI、聴覚障害者と音声AIです。
最終的には、AIを多様な人間のボディーミンドで切り取ることを含む、将来の仕事のための3つの方向を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 22:36:40 GMT)
Robust Linear Dueling Bandits with Post-serving Context under Unknown Delays and Adversarial Corruptions [13.1] 不安定な環境下での線形デュエルバンディットについて検討した。
本稿では,事前予約情報から事前予約後のコンテキストを予測する学習近似器を統合する用語を提案する。
本分析では, 従来の作業に典型的な乗算劣化を回避し, 汚損と遅延の間に付加的なコスト構造を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 07:19:05 GMT)
AdamO: A Collapse-Suppressed Optimizer for Offline RL [12.5] オフラインの強化学習は、ブートストラップされた時間差分(TD)更新が自身のエラーを増幅し、批評家を極端で使用不能なQ値へと駆り立てると、驚くほど失敗する可能性がある。
我々は、オフラインのTD学習をフィードバックシステムとしてモデル化し、Adamベースの批評家の更新を分析する。
この設計は理論的に最悪の作業の安全性を保証し、Adamの連続発散ダイナミクスを保っていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:53:29 GMT)
Floating-Point Networks with Automatic Differentiation Can Represent Almost All Floating-Point Functions and Their Gradients [12.4] 自動微分アルゴリズム$DmathtAD$により、入力に対する勾配が計算されたとき、同様の結果が浮動小数点演算の下でニューラルネットワークに対して成り立つかどうかを検討する。
私たちの結果は、例えば$mathrmReLU$, $mathrmELU$, $mathrmGeLU$, $mathrmSwish$, $mathrmSigmoid$, $mathrmtanh$といった実用的なアクティベーション関数を保ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 04:06:41 GMT)
Optimizing Trajectory-Trees in Belief Space: An Application from Model Predictive Control to Task and Motion Planning [12.2] 本稿では,部分的に観測可能なロボット計画問題に対して,一般的な逐次的トラジェクトリではなく,アーボラキシートラジェクトリ(トラジェクトリ木)の利点を考察する。
システムの1つの前方進化をモデル化するシーケンシャルなトラジェクトリとは異なり、トラジェクトリツリーは複数の可能なコンティニュエーションをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 13:06:20 GMT)
From Concept to Capability: Evaluating 3D Gaussian Splatting for Synthetic Scene Editing in Autonomous Driving [12.1] 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、カメラとLiDARセンサーが収集したデータに基づいてシーンの再構築と編集を行う有望な能力を示している。
本稿では,安全関連シーンの再構築に使用する3DGSの機能と限界を体系的に解析するフレームワークを提案し,実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:54:34 GMT)
Chart-FR1: Visual Focus-Driven Fine-Grained Reasoning on Dense Charts [11.9] 本稿では,HIDチャート上での認識,集中効率,適応的深部推論を改善するために,焦点駆動型微粒チャート推論モデルChart-FR1を提案する。
具体的には,視覚的焦点の連鎖であるFocus-CoTを提案する。
HIDチャートのベンチマークのギャップを埋めるために、我々は、詳細なチャート推論機能を評価するために設計された、情報密度メトリックを備えた挑戦的なベンチマークであるHID-Chartを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 13:57:23 GMT)
ISAAC: Auditing Causal Reasoning in Deep Models for Drug-Target Interaction [11.8] 本稿では,凍結モデルを用いて事前相対的構造感度を評価するポストホックフレームワークISAACを紹介する。
ISAACは、AUROCに匹敵するモデル間での推論スコアの約25%の相対的な差異を明らかにしている。
従来の精度測定では検出不可能なこれらの相違は、ポストホック構造監査の使用を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:36:40 GMT)
On the Characterization and Limits of 4D Radar for Aided Inertial Navigation [11.6] ノイズモデルは、典型的なレーダセンサの信号処理に第一原理を適用することによって導出される。
この手法はまずシミュレーションによって検討され、異なるノイズ源の意義を評価する。
実験は、様々なフィールド環境と飛行プロファイルにまたがる提案手法の優れたロバスト性と精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 08:12:54 GMT)
Lateral String Stability for Vehicle Platoons: Formulation, Definition, and Analysis [11.6] 安全上の利点は、車両の弦に沿って乱れがどのように伝播するかを規定する弦の安定性に依存する。
横文字列安定性は、経路追跡エラーの伝搬を制御し、所望の経路からの安全でない逸脱を引き起こす。
本稿では,安全クリティカルな経路関連追従誤差に直接焦点をあてた横列安定性の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:02:28 GMT)
From Cortical Synchronous Rhythm to Brain Inspired Learning Mechanism: An Oscillatory Spiking Neural Network with Time-Delayed Coordination [11.2] 人間の認知は、分散ニューラルネットワークにおける協調スパイキングダイナミクスから生まれる。
認知レベルのニューラルシンクロが出現する脳に触発された学習プリミティブを提案する。
我々は、リズムタイミングを効率的な情報処理の制御機構として利用するスパイキング・バイ・シンクロナイゼーションニューラルネットワーク(S2-Net)を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 00:49:06 GMT)
Profile-Specific 3DMM Regression from a Single Lateral Face Image [11.2] シングルイメージの3D顔の再構成はコンピュータビジョンの中核的な問題であり、矯正学における頭蓋計測的ランドマーク分析などの重要な臨床応用がある。
伝統的に、この分析は側方X線イメージングに依存しているが、放射線の懸念により頻繁にX線を照射することは不可能である。
本稿では、このギャップを幾何学的条件付き合成データと、単一横方向画像のための単純なプロファイル固有のFLAME回帰ベースラインで埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:55:05 GMT)
Molecular Representations for Large Language Models [11.1] 大規模言語モデルのための新しい分子表現である MolJSON を紹介する。
私たちはそれを5つの一般的な化学形式と比較します。
分子グラフを解釈・生成するLLMの能力において,表現にまたがる有意な変動が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 11:08:46 GMT)
Accelerating Long-Tail Generation in Synchronous RLHF Training via Adaptive Tensor Parallelism [11.0] 本稿では,各RLHFイテレーションの生成段階でTPを再構成する適応型TP手法であるPATを提案する。
オンライン再構成メカニズムは、TPの変更によって影響を受ける状態とレイアウトだけを更新する。
PATは、オリジナルのVeRLセットアップと比較して、生成遅延を最大34.6%削減し、エンドツーエンドのRLHFトレーニングレイテンシを最大27.2%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:53:32 GMT)
Automated Channel Fault Analysis with Tofu [10.5] 本研究では,分散プロトコル上でチャネル障害解析を自動的に行うための厳密な手法を開発した。
Tofuは、任意の線形時間論理(LTL)プロトコル仕様に基づいて、音質、完全解析、チャネル障害に基づく攻撃トレースの合成を提供する。
TCP 研究に利用することで,豆腐の適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:27:25 GMT)
Less is More: Geometric Unlearning for LLMs with Minimal Data Disclosure [10.0] Geometric Unlearning (GU) は、オリジナルのトレーニングコーパスにアクセスすることなく、モデルの迅速な計画状態を直接操作する。
GUは、小さな安全な参照プロンプトから所望の安全行動のコンパクトで低ランクな幾何学を蒸留する。
合成非ターゲットアンカーの教師蒸留レギュレータは、さらに横方向のドリフトを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:20:03 GMT)
Mitigating Multimodal LLMs Hallucinations via Relevance Propagation at Inference Time [9.9] マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)は、AIの展望に革命をもたらした。
これらのモデルは、しばしば幻覚に悩まされ、提供された知覚入力から分岐する出力を生成する。
マルチモーダルグラウンド化を促進するために,Learning Inference-time Modality Enhancement (LIME)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 07:58:02 GMT)
CoAction: Cross-task Correlation-aware Pareto Set Learning [9.8] マルチオブジェクトマルチタスク最適化のためのクロス・tAsk相関対応フレームワークを提案する。
タスク固有の埋め込みベクトルを個別のタスクに割り当てることにより、モデルは知識共有を容易にしながらタスクを効果的に区別する。
提案手法はベンチマーク問題と実世界のアプリケーションの両方をカバーする総合マルチタスクテストスイートで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 04:52:44 GMT)
Spoken Language Identification with Pre-trained Models and Margin Loss [9.8] 本稿では,TydyLang Challenge 2026で提案されている話者制御音声言語識別タスクについて,事前学習モデルに基づく言語識別手法を提案する。
提案手法は,事前学習したECAPA-TDNNを特徴エンコーダとして採用し,言語表現の識別能力を高めるためにマージンに基づく損失を取り入れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:37:52 GMT)
LAPRAS : Learning-Augmented PRivate Answering for linear query Streams [9.7] 本稿では,ストリームに現れる可能性のあるクエリの予測セットを出力するオラクルへのアクセスを想定したLAPRASを提案する。
LAPRASはオフライン最適マトリックスメカニズムを使って予測されたクエリに回答し、残りのクエリを残りの予算からオンラインで回答する。
実証的には、2つの実際のデータセットに対して、意図した一貫性-ロバスト性トレードオフを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:46:53 GMT)
Exploring Entropy-based Active Learning for Fair Brain Segmentation [9.2] アクティブラーニングは、医用画像のセグメンテーションに伴う禁止費用を削減する重要な戦略として現れてきた。
本稿では,現在グループ固有の性能推定値に基づいて不確実性を変調する,重み付きエントロピー選択戦略を備えたフェアネス対応能動学習フレームワークを提案する。
実験により,本手法は,ランダムサンプリングや標準不確実性サンプリングと比較して,グループ間の性能格差を著しく低減することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 04:21:48 GMT)
Adaptive Estimation and Inference in Semi-parametric Heterogeneous Clustered Multitask Learning via Neyman Orthogonality [9.1] 本研究では,タスクが対象パラメータの潜在クラスタ構造を共有する半パラメトリック環境でのクラスタ型マルチタスク学習について検討する。
我々のフレームワークは、Neyman-orthogonal Lossとデータ駆動のペア・フュージョン・ペナルティを統合している。
実験により,提案手法は様々なシミュレーション装置において,強いベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:43:17 GMT)
Leveraging Data Symmetries to Select an Optimal Subset of Training Data under Label Noise [9.0] ノイズの多い環境では、モデルがノイズフリーデータセットでのトレーニングに匹敵するパフォーマンスを達成することができるトレーニングデータのサブセットが存在する可能性がある。
カットスタットを用いて選択した雑音データセットのサブセットに基づいて学習した分類器の性能がk-NNの精度に影響されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 13:37:17 GMT)
TRIMMER: A New Paradigm for Video Summarization through Self-Supervised Reinforcement Learning [8.9] 本稿では,映像要約のための自己教師型強化学習フレームワークを提案する。
教師なし,自己教師なしの手法で最先端の性能を実現することを示す。
教師付きアプローチの先導と競合し続けており、スケーラブルで一般的なビデオ要約の有効性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 00:55:02 GMT)
Catching the Infection Before It Spreads: Foresight-Guided Defense in Multi-Agent Systems [8.6] マルチエージェントシステム(MAS)は、特殊なエージェントによる協調的な複雑な問題解決を可能にする。
MASは感染性ジェイルブレイクに対して脆弱で、単一のエージェントを妥協することで他のエージェントに拡散し、広範な妥協につながる。
既存の防御策では、より伝染性の治療因子を訓練し、ウイルスの敵対的な例から治療薬を回収するバイアスを課している。
本稿では,行動の進化をトラッキングし,感染を除去するために,各エージェントが今後の相互作用を理由としてFLP(Foresight-Guided Local Purification)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 07:38:42 GMT)
GeoSAE: Geometric Prior-Guided Layer-Wise Sparse Autoencoder Annotation of Brain MRI Foundation Models [8.5] GeoSAEは、軽度認知障害(MCI)からAD変換を予測するコンパクトで完全に解釈可能な特徴セットを特定する。
このことは、幾何学誘導SAEが凍結脳MRI基礎モデルから解釈可能なバイオマーカーを抽出できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 11:42:25 GMT)
How Label Imbalance Shapes Geometry: A General Spectral Analysis of Multi-Label Neural Collapse [8.3] 本研究では,マルチラベル分類におけるニューラル・コラプス(NC)現象について検討する。
概念的なフレームワークをマルチクラス学習から一般的な相関性と不均衡なマルチラベル設定まで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:27:12 GMT)
SwiftChannel: Algorithm-Hardware Co-Design for Deep Learning-Based 5G Channel Estimation [8.2] 我々は、ハードウェアフレンドリーなディープラーニングベースのチャネル推定器であるSwiftChannelを提案する。
提案手法では,パラメータフリーアテンション機構によって強化された畳み込みニューラルネットワークを用いて,全分解能空間周波数領域チャネル行列を効果的に再構成する。
Zynq UltraScale+ RFSoCでテストされたこのアクセラレータは、ミリ秒以下のレイテンシを実現し、最大24倍のスピードアップと33倍のエネルギー効率向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:23:41 GMT)
Meta-LegNet: A Transferable and Interpretable Framework for Surface Adsorption Prediction via Self-Defined Adsorption-Environment Learning [8.2] 本稿では,様々な触媒吸着系にまたがる局所環境の伝達可能な表現を学習するグラフ学習フレームワークMeta-LegNetを紹介する。
以上の結果から, 触媒スクリーニングの精度, 解釈性, 実用性に優れた学習環境が提供されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 10:55:16 GMT)
Accelerating Noisy Variational Quantum Algorithms with Physics-Informed Denoising Networks [8.1] 変分量子アルゴリズムは、短期量子コンピューティングには有望であるが、ハードウェアノイズとゼロノイズ外挿法(ZNE)のような誤差軽減法に必要な回路オーバーヘッドにより、著しく制限されている。
本研究では,その最適化力学の代理モデルを学ぶことにより,ZNEのコストを削減できる物理情報デノナイジングネットワーク(PIDN)を提案する。
すべてのタスクにおいて、PIDNはZNEに匹敵するパフォーマンスを実現し、回路実行回数を約4から6に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 21:32:31 GMT)
LLM-Augmented Semantic Steering of Text Embedding Projection Spaces [7.5] LLMを付加したセマンティックステアリングを導入し、アナリストはプロジェクション内のサンプル文書の小さなセットをグループ化することでセマンティックな意図を表現できる。
大規模言語モデルは、この意図を自然言語表現として外部化し、関連する文書に選択的に拡張する。
結果のセマンティック情報は、テキスト拡張や埋め込みレベルのブレンディングを通じて文書表現に組み込まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:41:11 GMT)
Misclassification Rate and Privacy-Utility Trade-offs in Graph Convolutional Networks via Subsampling Stability [7.5] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)における差分プライバシー(DP)について,テキストサブサンプリング安定性の枠組みを用いて検討する。
本研究は, DP下でのGCNのサブサンプリング安定性を理解するための, 厳密な理論枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:42:11 GMT)
Ergodic and Discrete Time Crystal Phases in Periodically Kicked Many-Body Quantum Systems: An Analytical Study [7.3] 周期的に起動された量子系における観測可能量の期待値の時間進化を解析的に研究する。
我々の導出は、長期にわたって観測可能な天体の無限温度統計平均に繋がる基準とメカニズムを説明する。
周期的に蹴られた非可積分スピン鎖でこれらの特徴を明示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:56:06 GMT)
NH-CROP: Robust Pricing for Governed Language Data Assets under Cost Uncertainty [7.1] 我々は,管理言語データ資産のオンライン価格を,コストの不確実性の下で検討する。
我々は、無害な情報取得ゲートを備えた堅牢な価格設定フレームワークであるtextscNH-CROPを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:48:50 GMT)
MIRA: A Score for Conditional Distribution Accuracy and Model Comparison [7.0] 候補条件分布の精度を評価するためのサンプルベーススコアであるMiraを紹介する。
我々は、平均でミラスコアが定義されるミラ統計解析式を導出する。
このフレームワークは、候補モデルの条件分布と真のデータ生成プロセスとのアライメントを定量化することにより、モデル比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:41:15 GMT)
MER-DG: Modality-Entropy Regularization for Multimodal Domain Generalization [6.9] ドメイン一般化のためのモダリティ-エントロピー正規化(MER-DG)を提案する。
MER-DGは、各エンコーダの特徴分布のエントロピーを最大化し、特徴の多様性を維持する。
EPIC-KitchensとHACベンチマークの実験では、標準核融合よりも平均で約5%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:53:26 GMT)
MAGIC: Multi-Step Advantage-Gated Causal Influence for Multi-agent Reinforcement Learning [6.9] MAGICはエージェント間の多段階因果関係を抽出し、固有報酬に選択的に変換するフレームワークである。
MPEやSMAC/SMACv2など、標準的なMARLベンチマークやタスクファミリでの実験では、MAGICが最先端の手法よりも大幅に優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 10:05:48 GMT)
A Continuous-Time Ensemble Kalman-Bucy Smoother for Causal Inference and Model Discovery [6.8] 本稿では,非線形力学系の連続DAのためのアンサンブルKalman-Bucy smoother (EnKBS)を提案する。
EnKBSのスキルは、様々な重要な科学的問題で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 07:32:28 GMT)
Toward Resilient 5G Networks: Comparative Analysis of Federated and Centralized Learning for RF Jamming Detection [6.6] ジャミング攻撃は5G無線周波数(RF)領域をターゲットにしており、無線ネットワークにおける通信を妨害することができる。
本研究は,大気上におけるIn-phase and Quadrature (IQ) のサンプルを対象とする,FL(Federated Learning)に基づく検出フレームワークを提案する。
我々は、フェデレート平均化(FedAvg)アルゴリズムを用いて、1D畳み込みニューラルネットワーク(1DCNN)をトレーニングし、攻撃を効果的に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 04:13:27 GMT)
AutoRAGTuner: A Declarative Framework for Automatic Optimization of RAG Pipelines [6.5] 本稿では、RAGライフサイクルを自動化する構成駆動フレームワークであるAutoRAGTunerを紹介する。
AutoRAGTunerはモジュールアーキテクチャを使用して、コンポーネント登録機構を通じてパイプラインステージを分離する。
さまざまなRAGパイプライン間で、デフォルトのベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 12:12:49 GMT)
Neural Backward Reach-Avoid Tubes with MPC Supervision for High-Dimensional Systems: An Application to Safe Spacecraft Docking [6.4] ハミルトン・ヤコビ(HJ)の到達性は形式的なリーチ・アビド保証を提供するが、古典的解法は低次元システムに限られる。
本稿では,HJ構造とMPCに基づく監視を緊密に統合した学習型バックワードリーチ回避管(BRAT)フレームワークを提案する。
提案手法は,格子状地中真実に対する6次元平面ドッキング問題に対して評価し,完全な13Dシステムに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 19:00:06 GMT)
Multi-User Dueling Bandits: A Fair Approach using Nash Social Welfare [6.4] 我々は、嗜好データからオンライン学習の標準フレームワークであるデュエルバンディットの公平性を考察する。
我々は、ユーザユーティリティの生産性を最大化する、確立されたナッシュ社会福祉の目標を採用する。
本稿では,Fair-Explore-Then-Commit and Fair-$-Greedy algorithm with a Condorcet winner Identification phaseを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:47:24 GMT)
TRAP: Tail-aware Ranking Attack for World-Model Planning [6.0] 世界モデルは、想像上の軌道の長い尾のランキング構造に根ざした、明確なバックドアの脆弱性を示す。
この脆弱性を悪用するため,世界モデルのためのバックドアアタックフレームワークであるTRAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:19:45 GMT)
Latent State Design for World Models under Sufficiency Constraints [5.4] 世界モデルは、それが構築する状態を通してのみ、エージェントに重要となる。
本稿では,世界モデル研究を,十分制約下での潜在状態設計として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 03:19:42 GMT)
SignMAE: Segmentation-Driven Self-Supervised Learning for Sign Language Recognition [5.4] 本稿では手話認識のための自己教師付き事前学習手法を提案する。
セグメンテーションベースのマスクを使用して、キーボディ部分の存在と動きに適応する。
WLASL、NMFs-CSL、Slovoでは、エンコーダは最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 23:25:45 GMT)
Stochastic Modeling of Human-Machine Authentication Channels under Partial Information Leakage [5.4] 部分暴露条件下での信頼性損失と品質・オブ・サービス劣化を定量化するための文脈条件確率推論フレームワークを提案する。
実世界の4桁の4桁のPINサンプルを100万以上使用して、単一、二重、三桁のリークシナリオを評価し、位置依存の信頼性指標を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 23:51:49 GMT)
Learn-to-learn on Arbitrary Textual Conditioning: A Hypernetwork-Driven Meta-Gated LLM [5.3] 本稿では,SwiGLUブロック内で$$のメタシグナルを活性化し,FFNの非線形性を適応的に調整するメタゲーティング機構を実現する。
タスク,ドメイン,ペルソナ,スタイルなどの異なる条件タイプでテストすることで,本手法は微調整やメタラーニングのベースラインよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:13:45 GMT)
ViM-Q: Scalable Algorithm-Hardware Co-Design for Vision Mamba Model Inference on FPGA [5.3] Vision Mamba (ViM)モデルは、Transformerよりも魅力的な効率性を提供する。
しかし、FPGAに効率的にデプロイすることは依然として難しい。
エッジ上でのエンドツーエンドのViM推論のための,スケーラブルなアルゴリズムとハードウェアの共同設計であるViM-Qを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:32:05 GMT)
Cross-Language Learning within Arabic Script for Low-Resource HTR [5.2] クロススクリプト認識は、一様の精度向上よりも、スクリプトレベルのオーバーラップが主な原因である。
低資源体制下でアラビア文字HTRのためのクロススクリプト共同訓練のラインレベル制御を行った。
ペルシャ語(PHTD)では、共同トレーニングは9.99の文字誤り率(CER)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 23:18:21 GMT)
Sonar-GPS Fusion for Seabed Mapping in Turbid Shallow Waters with an Autonomous Surface Vehicle [5.2] 局所的なFLSフレームアライメントとグローバルな軌道最適化を統合したドリフト・レジリエントな海底マッピングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、FMTのみのベースラインと比較してRMSEのドリフトを9.5%削減するのに役立つ。
このフレームワークはまた、カキ在庫推定に必要な高分解能テクスチャのサブメーター再構成精度と保存を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:17:48 GMT)
Combinatorial Analysis of Dyadic and Quasi-Dyadic Codes [5.2] 本稿では、(Q)LDPC符号をDyadicおよび準Dyadic行列から構築・解析するためのフレームワークを開発する。
我々は、達成可能なガースを最大化するために、シフトの禁止されたセットを使用する、ダイディック対応のPEGスタイルの構成アルゴリズムを導入する。
誤差フロア現象を動機として,鍵線配置境界の場合の吸収集合を特徴付け,明示的に列挙する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:00:45 GMT)
ProtoFair: Fair Self-Supervised Contrastive Learning via Pseudo-Counterfactual Pairs [5.2] 既存の公正を意識した手法は、自己監督対象自体を再設計することでこの問題に対処する。
提案するProtoFairは,既存のSSL目標と協調して動作するように設計された,公正性を意識したコントラスト損失である。
ProtoFairはSimCLRとSupConの両方とシームレスに統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:07:54 GMT)
Limit Properties at Critical Indices of Linear Canonical Riesz Potentials and Their Applications to Security of Multi-Image Encryption [5.1] 本稿では、線形正準リースポテンシャル(略してLCRP)を導入し、線形正準変換の観点からその記号を与える。
画像処理により,これらのLCRPのコンバージェンス/ディバージェンスを,異なる種類の関数に対して確立する。
マルチイメージ暗号化のための非対称カスケードLCRP法を提案し,効率的かつセキュアな暗号システムを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 00:31:00 GMT)
RefusalGuard: Geometry-Preserving Fine-Tuning for Safety in LLMs [5.1] 下流タスクのための微調整型セーフティアライメント言語モデルは、拒否動作を著しく低下させる可能性がある。
本稿では,モデル適応時の安全関連構造を保存する表現レベルの微調整フレームワークREFUSALGUARDを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:48:18 GMT)
SurgCheck: Do Vision-Language Models Really Look at Images in Surgical VQA? [4.8] 視覚言語モデル(VLM)は、外科的視覚質問応答(VQA)において有望な性能を示す。
報告されたパフォーマンスが、このような言語的ショートカットへの依存や視覚的理解を反映しているかどうかは不明である。
本稿では,外科的VQAにおける言語的ショートカット依存度を定量化するための診断ベンチマークであるSurgCheckを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:47:03 GMT)
Pandora's Regret: A Proper Scoring Rule for Evaluating Sequential Search [4.7] 逐次探索は、これを克服するペアワイズ構造を誘導することを示す。
PandoraのRegretは、真の確率を与え、ランクを逆転する誤判定を罰する。
ログの損失、精度、マクロF1は、シーケンシャル検索と一致しない暗黙的な決定モデルに依存していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:32:51 GMT)
SplitZip: Ultra Fast Lossless KV Compression for Disaggregated LLM Serving [4.5] SplitZipは、KV-cache転送のためのGPUフレンドリーな圧縮機である。
KV活性化の浮動小数点指数の冗長性を利用する。
実際のBF16アクティベーションテンソルでは、SplitZipは613.3GB/s圧縮スループットと2181.8GB/s圧縮スループットを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 04:22:51 GMT)
MetaErr: Towards Predicting Error Patterns in Deep Neural Networks [4.5] ディープラーニングシステムがいつ失敗するかを予測するためのフレームワークであるMetaErrを提案する。
私たちの経験的研究は、我々のフレームワークの約束と可能性を、競合するベースラインと相関させます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:54:46 GMT)
Evolving Token Communication with Parametric Memory Network [4.4] パラメトリックメモリネットワークを用いたセマンティックトークン通信システムを提案する。
各意味トークンの同じ長さのプレフィックスだけが送信され、送信コストが削減される。
実験結果から,提案手法は既存のメモリベンチマークより一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 13:29:36 GMT)
Contrastive Privacy: A Semantic Approach to Measuring Privacy of AI-based Sanitization [4.2] 我々は、衛生メディアの体系的かつ定量的なテストを提供する形式的なプライバシー定義である、対照的なプライバシを提案する。
CLIPのような概念を直近で接続できるモデルによって提供されるセマンティクスの不完全な尺度で定義を運用する方法を示す。
画像上の34種類のモデルと、テキスト上で15種類のモデルに対して、衛生化の成功を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 21:33:52 GMT)
Missingness-aware Data Imputation via AI-powered Bayesian Generative Modeling [4.2] ベイズ生成モデルを用いたAIによる欠落データ計算手法であるMissBGMを提案する。
MissBGMはデータ生成と欠落のメカニズムを明示的にかつ共同でモデル化し、命令に対する原則的な不確実性を提供します。
我々の理論的分析は、MissBGMの欠落値の推定は穏やかな仮定の下で一貫して収束していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 02:22:22 GMT)
Towards Efficient and Expressive Offline RL via Flow-Anchored Noise-conditioned Q-Learning [4.2] 流音条件付きQ-Learning(FAN)を提案する。
FANは高効率で高性能なオフライン強化学習アルゴリズムである。
ロボット操作と移動タスクの実験は、FANが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 01:32:11 GMT)
Geospatial foundation-model embeddings improve population estimation unevenly across space and scale [4.1] Population Dynamics Foundation Model (PDFM) はブラジル、ナイジェリア、アメリカ合衆国で試験された。
PDFMは予測適合度を20.1%(IQR: 10.0-33.2%)で増加させ、Kullback-Leiblerのばらつきを23.2%(9.2-26.2%)削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 00:20:08 GMT)
CP-SynC: Multi-Agent Zero-Shot Constraint Modeling in MiniZinc with Synthesized Checkers [4.0] CP-SynC(Constraint Programming Modeling with Synthesized Checkers)は,MiniZincにおけるゼロショット制約モデリングのためのマルチエージェントワークフローである。
CP-SynCは、個々のLCM出力に固有のノイズを緩和するため、複数のモデリング軌跡を並列に探索し、選択エージェントを用いて、マルチエージェントエビデンスアグリゲーションアグリゲーションを介して最終モデルを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 02:17:58 GMT)
Needle-in-RAG: Prompt-Conditioned Character-Level Traceback of Poisoned Spans in Retrieved Evidence [4.0] RAGCharacterは、2パスの法医学的なフレームワークで、具体的な誤生成イベントのために責任ある回収されたスパンをローカライズする。
RAGおよび現在のRAGCharacterにおけるブラックボックス文字レベルの毒の追跡について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 08:42:29 GMT)
PPO-Based Dynamic Positioning of HAPS-BS in Wind-Disturbed Stratospheric Maritime Networks [3.6] 高高度プラットフォームステーション(HAPS)は、陸域のインフラが欠如している海洋地域において、広範囲の無線通信に有望なソリューションを提供する。
船の動的移動と大気障害のため、信頼性の高い性能を維持することは困難である。
本稿では,海上ネットワークにおける風分散HAPS搭載基地局の動的位置決めのための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:35:47 GMT)
Retrieval with Multiple Query Vectors through Anomalous Pattern Detection [3.6] 古典的ベクトル検索問題は典型的には、Emphsingleクエリの埋め込みベクトルを入力として考慮し、最もよく似た埋め込みベクトルをベクトルデータベースから検索する。
本稿では,複数のクエリベクトルを同時に検討し,異常パターン検出の概念を用いてデータベースから最も関連性の高いベクトルを検索する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:51:41 GMT)
Large margin classifier with graph-based adaptive regularization [3.5] フレキシブルしきい値はガブリエルグラフに基づく分類法を改善することができることを示す。
また、多数派や少数派のクラスに対して、より高い閾値と低い閾値を発生させることで、クラス不均衡に対処する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 19:24:48 GMT)
RMGAP: Benchmarking the Generalization of Reward Models across Diverse Preferences [3.5] この研究は、報酬モデルの一般化可能性を評価する方法に焦点を当てている。
RMGAPは、Chat、Writeing、Reasoning、Safetyドメインにわたる1,097のインスタンスからなるベンチマークである。
最高のRMでさえ49.27%の精度しか達成せず、報酬モデル一般化のかなりの改善の余地が浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 11:45:08 GMT)
TrajShield: Trajectory-Level Safety Mediation for Defending Text-to-Video Models Against Jailbreak Attacks [3.4] 本稿では,時間的に構造化されたセマンティック空間における因果的介入として,T2Vの安全性を再構築する,トレーニング不要な推論時防衛フレームワークを提案する。
TrajShieldは、明確な安全でないプロンプト、ジェイルブレイク攻撃、時間的に発生したリスクを統一的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 07:49:51 GMT)
FIRCE: A Framework for Intrusion Response and Conformal Evaluation [3.3] FIRCEは侵入応答とコンフォーマル評価のためのフレームワークである。
同型評価に基づく不確実性定量化とドリフト検出をサポートする。
我々は、FIRCEが分散シフトを検出し、モデル再トレーニングをトリガーする能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:48:03 GMT)
SNNF: An SNN-based Near-Sensor Noise Filter for Dynamic Vision Sensors [3.2] ダイナミックビジョンセンサー(DVS)は例外的なダイナミックレンジと低消費電力を示し、ビデオモノのインターネット(IoVT)におけるエッジアプリケーションに最適である。
本稿では,コンパクトなイベントベースバイナリ画像表現,並列メモリアーキテクチャ,単一層スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を統合した近接センサBAノイズフィルタSNNFを提案する。
実装結果から、SNNFはメモリリソースとロジックリソースをそれぞれ11%と40%に削減し、毎秒29メガイベントのスループットを実現している(Meps)。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:35:05 GMT)
Continuous quantification of viral plaque dynamics using ultra-large-area label-free imaging enables rapid antiviral susceptibility testing [3.1] プラーク低減測定法(PRA)は、プラーク形成単位(PFUs)の低下測定による薬剤効能の評価、抗ウイルス感受性試験のゴールドスタンダードのままである。
ここでは,ラベルのない時間分解型PRAプラットフォームを導入し,ウイルス感染動態の連続的高次元計測に変換する。
反応速度を26時間加速しながら, 化学的に安定な地中真理測定値とゼロ偽陽性値とを一致させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:34:06 GMT)
DexSim2Real: Foundation Model-Guided Sim-to-Real Transfer for Generalizable Dexterous Manipulation [2.7] DexSim2Realは、デクサラス操作のためのsim-to-realギャップをブリッジする統合フレームワークである。
本システムでは,視覚リアリズム批判として視覚言語モデルを用いて,クローズドループCMA-ESによるシミュレーションパラメータの最適化を行うFM-DR,ゼロショットsim-to-real RLへのクロスアテンションビズオ触覚融合を適応するTVCAP,LLMに基づくタスク分解に基づくプログレッシブスキルカリキュラム(PSC)の3つのコンポーネントを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:29:29 GMT)
Extrapolation in Statistical Learning with Extreme Value Theory [2.5] 極値理論は、厳密な理論と機械学習の統計ツールを提供する。
トレーニングデータ以外のレグレッションや分類を含む、幅広いタスクは、これらの進歩の恩恵を受ける。
本稿では,統計的学習と極値理論の交点におけるこれらの分野の最近の発展を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:43:51 GMT)
Talk is Cheap, Communication is Hard: Dynamic Grounding Failures and Repair in Multi-Agent Negotiation [2.5] 接地とは、現在のコミュニケーション目的に十分な相互信条を確立するための協調的なプロセスである。
現在のマルチエージェント大規模言語モデル(LLM)ベンチマークは、静的なワンショットタスクに焦点を当てている。
2人のエージェントが共同で最適な結果が検証可能なプライベートプロジェクトに向けて共有リソースを割り当てる、反復多ターン交渉ゲームを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 07:12:14 GMT)
Counting as a minimal probe of language model reliability [2.5] 大規模言語モデルは、数学的推論、コーディング、文書解析のベンチマークで強く機能する。
このような成功が一般的な論理的能力、学習手順の繰り返し適用、あるいはルール実行を模倣するパターンマッチングを反映しているかどうかは不明だ。
安定カウント能力(Stable Counting Capacity)は、モデルが失敗するまで繰り返しシンボルをカウントするアッセイである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 19:27:36 GMT)
Model Spec Midtraining: Improving How Alignment Training Generalizes [2.5] モデル仕様中間訓練(MSM)は、モデルに仕様の内容を教え、デモデータからどのように一般化するかを形作る。
MSMは、アライメントトレーニングからモデルをどのように一般化するかを制御し、改善するための、シンプルで効果的なテクニックである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 23:16:14 GMT)
Real-Time Text Transmission via LLM-Based Entropy Coding over Fixed-Rate Channels [2.3] Huffmanは、アルゴリズムの遅延をゼロにし、圧縮オーバーヘッドをわずかに抑えながら、過剰にプロビジョンされたチャネルの実践的な選択である。
発見は GPT-2 (124M) と Llama3.2 (3B) の2つの尺度で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:48:37 GMT)
Personalized Digital Health Modeling with Adaptive Support Users [2.3] 適応的に重み付けされたサポートユーザを用いて個人モデルを訓練する統合パーソナライズフレームワークを提案する。
4つの実際のデジタルヘルスデータセットにわたる6つのタスクの実験は、人口とパーソナライズされたベースラインに対して一貫した改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:23:30 GMT)
Finite-Size Gradient Transport in Large Language Model Pretraining: From Cascade Size to Intensive Transport Efficiency [2.2] 実言語モデルトレーニングのための有限サイズの勾配変換フレームワークを,カスケードサイズ,持続時間,絶対輸送,集中輸送効率を分離した5つの観測可能な$(D,z,,,v_mathrmrel)$に基づいて導入する。
153個のチェックポイント差分更新フィールドから構築した5つのスケールのPythiaアソシエイトデータセットとともに,Pico-LMの4つのスケールと125個のアライメントステップの生段階の測定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 12:21:14 GMT)
Deep learning-based pavement performance modeling using multiple distress indicators and road work history [2.2] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や長期記憶(LSTM)などの深層ニューラルネットワークを用いて、舗装劣化過程をモデル化する。
提案モデルには,10万以上の舗装部から収集したき裂,ラッティング,ラベリング,粗さなどのフレキシブル舗装条件指標を含ませた。
ケーススタディの結果,提案したCNNモデルは,舗装条件の予測において,標準的な機械学習モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:51:20 GMT)
Do Large Language Models Plan Answer Positions? Position Bias in Multiple-Choice Question Generation [2.1] 大規模言語モデル (LLM) は、多目的質問 (MCQ) を生成するためにますます使われている。
LLMは、世代間、系統的な位置バイアスを示す。
質問の隠れ表現は正解位置の予測信号を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 12:29:41 GMT)
The Environmental Cost of LLMs in AIED: Reporting and Practices [2.0] 近年,AIED(Artificial Intelligence in Education)コミュニティでは,LLM(Large Language Model)の使用が急速に普及している。
LLMの使用には、計算と環境のコストが伴う。
これらのコストは、これらの影響を計測し報告するための標準化された手順が欠如しているため、ほとんど隠蔽されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 00:50:27 GMT)
SteeringDiffusion: A Bottlenecked Activation Control Interface for Diffusion Models [1.9] SteeringDiffusionは、拡散モデルのためのボトルネック化されたアクティベーションレベル制御インターフェースである。
ゼロアワード設計は、ゼロスケールでのベースモデルへの正確な同値性を保証する。
安定拡散1.5およびSDXLに関する実験を通じて、ステアリング拡散は滑らかで単調なコンテンツスタイルのトレードオフを生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 00:29:10 GMT)
Observability Conditions and Filter Design for Visual Pose Estimation via Dual Quaternions [1.9] 本稿では、6-DOF視覚目標追跡のための2つの四元法フレームワークを提案する。
これはパースペクティブ-n-point (P$n$P) ソルバの重要な制限に対処する。
結果は、視覚-慣性ナビゲーション、同時ローカライゼーションとマッピング、およびP$n$Pソルバ開発に広く適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 20:59:58 GMT)
ValueBlindBench: Agreement-Gated Stress Testing of LLM-Judged Investment Rationales Before Returns Are Observable [1.9] 本稿では,事前登録された合意付きストレステストプロトコルであるValueBlindBenchを紹介する。
ValueBlindBench は LLM-judged Investment-rationale のクレームがパブリッシュ可能、資格あり、無効かを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:44:55 GMT)
AgenticVM: Agentic AI for Adaptive Software Vulnerability Management [1.9] AgenticVMは、大規模な言語モデルとセキュリティツールを統合して、脆弱性の検出、アセスメント、優先順位付け、レポートを自動化するフレームワークである。
生のスキャナ出力をコンパクトで動作可能なキューに削減し、最大98%のアラート削減を実現している。
このフレームワークは、エージェント分解、ツール-LLM統合、そして、ループ内ガバナンスに関する実践的な設計上の洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:37:43 GMT)
Plausible Deniability in Fully Homomorphic Computation [1.7] 信頼性のないクラウドにブール計算をアウトソース可能なフレームワークである,完全同型計算(PD-FHC)において,emphPlausible Deniabilityを導入する。
PD-FHCは、誠実だが正確であるプロバイダに対する計算プライバシーと、強制的な敵に対するもっともらしい識別性の両方を維持している。
回路サイズ(5-289ゲート)と画像次元(1282ドルから5122ドル)でベンチマークしたPython実装は、TFHEとの競合性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:35:46 GMT)
Calibration of the underlying surface parameters for urban flood using latent variables and adjoint equation [1.6] 都市下面パラメータのキャリブレーションは都市洪水シミュレーションに不可欠である。
パラメータキャリブレーション問題をベイズフレームワーク内の最適化問題に定式化する。
テスト8Aから導かれた場合、マニングの都市道路係数を最大相対誤差13.88%、最小誤差1.16%で校正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 01:59:38 GMT)
RamanBench: A Large-Scale Benchmark for Machine Learning on Raman Spectroscopy [1.6] RamanBenchは、Raman分光における機械学習のための、最初の大規模で完全に再現可能なベンチマークである。
4つのドメインにまたがる74のデータセットを統一し、325,668のスペクトルと、分類と回帰タスクを対象とする。
古典的手法(PSSなど)、Raman特化手法(RamanNetなど)、Tabular Foundation Model(TFM)、TabPFN(TabPFNなど)、時系列アプローチなどを含む28のモデルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:12:42 GMT)
NeuroViz: Real-time Interactive Visualization of Forward and Backward Passes in Neural Network Training [1.5] NeuroVizは、完全に接続されたニューラルネットワークトレーニングのリアルタイム探索をサポートする、インタラクティブな可視化ツールである。
ユーザーはネットワークアーキテクチャ、アクティベーション関数、学習率、データセットを設定して、アクティベーション、重み付け、損失進行を観察できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 20:26:09 GMT)
Training Non-Differentiable Networks via Optimal Transport [1.5] PolyStepは、フォワードパスのみを使用してパラメータを更新する、勾配のないメソッドである。
我々は、既存の勾配のない手法がほぼランダムな精度で崩壊する真に微分不可能なモデルを訓練する。
ハードLIFスパイクネットワークでは、93.4%の精度に達し、全ての勾配のないベースラインを60pp以上上回り、サロゲート勾配のアダム天井の4.4pp以内に閉じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:20:56 GMT)
Structured Diffusion Bridges: Inductive Bias for Denoising Diffusion Bridges [1.2] 本稿では,許容解の空間を特徴付け,アライメント制約によって制限する拡散ブリッジフレームワークを提案する。
提案手法は,無ペア,半ペア,ペアのレギュレーションを対象とする,合成および実モダリティ変換ベンチマークにおいて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:17:38 GMT)
Benchmarking quantum trial wavefunctions for phaseless auxiliary-field quantum Monte Carlo [1.1] 本稿では, ユニタリ結合クラスタ, ハミルトンインフォームド, ヤストロウインスパイア, 適応的に構築されたアンサーゼにまたがる量子トライアル波動関数のベンチマーク研究を行う。
以上の結果から, アンザッツの変動エネルギーは, ph-AFQMCの品質の信頼できる指標であるとは限らないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 21:04:31 GMT)
Towards Real-time Control of a CartPole System on a Quantum Computer [1.0] この研究は、CartPoleベンチマークに適用された最小のハイブリッド量子古典エージェントのエンドツーエンド調査を示す。
本研究では,シングルキュービットエージェントが効果的な学習モデルとして機能し,従来のアクター・クリティック・ネットワークよりもはるかに少ないエピソードで環境を解決できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:18:02 GMT)
TumorXAI: Self-Supervised Deep Learning Framework for Explainable Brain MRI Tumor Classification [1.0] われわれは,マルチクラス脳腫瘍分類研究に自己教師あり学習(SSL)を用いる。
我々は,SimCLR,BYOL,DINO,Moco v3の4つのSSLフレームワークを,17種類の異なる4,448個のMRIで評価した。
その結果、ラベルが限定されている場合、SSLに制限されたモデルは、F1スコア、リコール、精度、精度の点で教師付きベースラインを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:02:36 GMT)
BAss: Symbolic Reasoning in Abstract Dialectical Frameworks [1.0] ADFの新しい分析ツールBAssをBDD(Bibinary Decision Diagrams)で紹介する。
これは全ての許容可能、完全、そして好ましい解釈の完全なシンボリックな計算をサポートし、AFDの2つの値と安定なモデルをサポートしている。
結果は、BAssが従来のBDDベースのツールを劇的に上回り、最先端のSAT/ASPベースの手法と競合していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:48:26 GMT)
The "Astonishing Regularity'' Revisited: Sensitivity of Learning-Rate Estimates to Practice-Sequence Length [0.8] 学生ログデータの観察長は混合効果推定では無視できないという不測の仮定を探索する。
学生スキルペアあたりの最初の10回の捕獲は、学生の学習率の平均的なICCを75%に膨らませることを示した。
実例列長分布は,観測学習データに対する混合効果推定の未検討特性である,と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 03:07:36 GMT)
BIM Information Extraction Through LLM-based Adaptive Exploration [0.8] 本稿では,エージェントがBIMモデルから情報を抽出するコードを反復的に実行し,その構造を仮定せずに実行時に発見する適応探索手法を提案する。
この手法を,オープンソースのBIM質問応答ベンチマークであるifc-bench v2で評価した。
2つのLLM能力レベルと4つの拡張戦略にまたがる因子的アブレーションは、適応的な探索が全ての構成における静的クエリ生成を著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 03:40:29 GMT)
TIJERE: A Novel Threat Intelligence Joint Extraction Model Based on Analyst Expert Knowledge [0.8] TIJEREは革新的な共同組織であり、関係抽出フレームワークである。
DNRTI-JEは,サイバーセキュリティエンティティと関係抽出のための共同ラベル付きデータセットである。
TIJEREは最先端のパフォーマンスを達成し、F1スコアはNERが0.93、REが0.98を超え、既存の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 20:10:02 GMT)
CyberAId: AI-Driven Cybersecurity for Financial Service Providers [0.7] モデルに依存しない,オンプレミスでデプロイ可能なプラットフォームであるCyberAIdについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:15:11 GMT)
Methods, Data, and Conceptual Change: Reflections from Two Quantitative Diachronic Case Studies [0.7] EEBO-TCP(約1470s-1690s, 765Mワード)における初期近代英語言説のクアッドベース概念モデリングとロイヤルソサエティコーパス6.0.4(1750-1799)における科学文章のSynFlow解析を用いた英語データについて検討する。
比較方法論反射は、純粋に語彙的、周波数に基づくアプローチの限界を明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 20:53:47 GMT)
Foundation Models as Oracles for Refactoring Correctness Detection [0.7] 本研究は,Javaプログラムのバグ検出のオーラクルとして機能する基盤モデルの可能性を検討する。
本研究の結果から, 基礎モデルの性能はモデルによって異なるものの, この課題に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 23:31:18 GMT)
Optimized and kinematically feasible multi-agent motion planning [0.6] マルチエージェント・モーション・プランニング(MAMP)は、複数のエージェントを持つ自律システムにとって重要な問題である。
そこで本研究では, MAMP問題に対する最適かつキネマティックに実現可能な解を見つけるための2段階の手法を提案する。
トラクタ・トレーラシステムのMAMP問題に対する提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:54:56 GMT)
Optimization of CV-QKD Under Practical Constraints [0.5] 我々は、送信機と受信機のFIRフィルタタップの制限、平均光子数、DAC/ADCの有限分解能など、実用的なハードウェア制約を最適化する。
これらの現実的な条件下では,提案手法は大幅な性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 20:26:49 GMT)
NeuroState-Bench: A Human-Calibrated Benchmark for Commitment Integrity in LLM Agent Profiles [0.5] NeuroState-Benchは、ベンチマーク定義のサイドクエリープローブを通じてコミットメントの整合性を運用する、人間の校正ベンチマークである。
主な32点評価は、固定された16点のローカルサブセットと、同一のベンチマークパイプラインで評価された16点のホストされた大型モデルサブセットを含む。
経験的に、タスクの成功とコミットメントの整合性は、この拡張されたグリッドに分散します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 12:30:58 GMT)
DBLP: Phase-Aware Bounded-Loss Transport for Burst-Resilient Distributed ML Training [0.4] モデルレベルの耐性特性を勾配通信に組み込んだバーストレジリエントトランスポートプロトコルである動的境界ロスプロトコル(DBLP)を提案する。
現在の最先端ソリューション(ベースライン)と比較して、DBLPは、同等のテスト精度を達成しながら、かなり高い損失を許容します。
マイクロバーストイベントでは、DBLPはベースライン上での通信遅延の最大5.88倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:47:53 GMT)
Enhanced LLM Reasoning by Optimizing Reward Functions with Search-Driven Reinforcement Learning [0.4] 本稿では,報酬仕様自体を最適化の対象として扱う検索駆動型フレームワークを提案する。
最高のアンサンブルは F1 = 0.795 95% ブートストラップ CI [0.756, 0.832]) と精度 0.660 [0.635, 0.686] を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 22:01:25 GMT)
Beyond Perplexity: Character Distribution Signatures and the MDTA Benchmark for AI Text Detection [0.3] トレーニング不要のAIテキスト検出方法は、主にモデルログ確率に依存し、BinocularsやDNA-DetectLLMといったアプローチを通じて強力なパフォーマンスを達成する。
文字分布シグネチャに基づく代替検出信号を導入する。
我々は、大規模ドメインバランスのコーパスに基づいて訓練されたAIモデルが、人間がドメインに特化された分布を示す一方で、グローバルなキャラクタパターンを近似していることを示す理論的基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 00:10:15 GMT)
Coopetition-Gym v1: A Formally Grounded Platform for Mixed-Motive Multi-Agent Reinforcement Learning under Strategic Coopetition [0.3] Coopetition-Gym v1は、戦略的コパイションの下での混合モチベーション強化学習のためのベンチマークプラットフォームである。
プラットフォームは、Gymnasium、Petting Parallel、PettingZoo AECインターフェースを公開し、116の参照アルゴリズムを出荷する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 21:14:06 GMT)
Phone2Act: A Low-Cost, Hardware-Agnostic Teleoperation System for Scalable VLA Data Collection [0.2] Phone2Actは、コモディティスマートフォンをGoogle ARCore経由で6-DoFロボットコントローラに変換する遠隔操作フレームワークである。
収集した130回に対してGR00T-N1.5を微調整し,実世界の多段階ピック・アンド・プレイス・タスクにおいて90%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:17:16 GMT)
Chain Reactions: How Nonce Collisions in ECDSA Compromise Polygon MEV Searchers [0.2] 我々はPolygon MEVエコシステムに重大な脆弱性を発見した。
封印された入札において,サブ秒間応答時間の必要性に起因した検索者は,予測可能なナンスパターンを採用する。
これらのパターンはシグネチャ間の線形関係を作り、受動的攻撃者は基本代数を用いて秘密鍵を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:29:35 GMT)
Probe-Geometry Alignment: Erasing the Cross-Sequence Memorization Signature Below Chance [0.0] 最近の攻撃は、大規模言語モデルの振る舞いの学習が、敵対的プローブによって内部の痕跡を復元可能であることを示している。
我々は,この保留地を特徴付けるとともに,測定可能な機能コストを伴わずに,外科的に除去できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 03:44:15 GMT)
Reward Hacking Benchmark: Measuring Exploits in LLM Agents with Tool Use [0.0] ツールアクセスを備えた強化学習(RL)訓練された言語モデルエージェントは、コーディングアシスタント、研究ツール、自律システムにますます多くデプロイされている。
本稿では,Reward Hacking Benchmark (RHB)について紹介する。
OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeekの13のフロンティアモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 07:10:42 GMT)
Zero-Shot, Safe and Time-Efficient UAV Navigation via Potential-Based Reward Shaping, Control Lyapunov and Barrier Functions [0.0] 強化学習により、UAVは環境との相互作用を通じて適応的な行動を学ぶことができる。
本研究では,制御リアプノフ関数 (CLF) と制御バリア関数 (CBF) を併用したPBRS(Posion Based Reward Shaping) を提案する。
シミュレーション環境における実験結果から,複雑な環境下でのミッション時間と卓越した性能の顕著な低下が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 09:00:15 GMT)
Why Self-Supervised Encoders Want to Be Normal [0.0] 自己教師型エンコーダにおける正規分布の優先性は,インフォメーション・ボトルネック(IB)の原理の直接的な帰結であることを示す。
この枠組みでは、潜在表現は、類似の予測分布を共有する入力のソフトクラスタリングに対応することを示す。
この観点は、広く使われている正規化スキームに対する原則的な説明として、教師付きおよび教師なしの目的を広範囲に統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:27:16 GMT)
What Single-Prompt Accuracy Misses: A Multi-Variant Reliability Audit of Language Models [0.0] シングルプロンプト精度は、言語モデルをベンチマークする主要な方法であるが、重要な信頼性障害を見逃す可能性がある。
15モデルオープンウェイトコーパスの評価を行い,5つの分類と推論ベンチマークによる10のインストラクトモデルに着目した信頼性解析を行った。
まず、評価設計は結論を根本的に変えることができる。
第2に、信頼信号は脆弱である。MMLU-Proでは、各プライマリモデルは、その精度と同一行上のトークン確率信頼の両方よりもかなり高い信頼度を言語的に報告し、単一のプロンプト変種における単一のモデルに対して、動詞のパースレートが崩壊する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 20:05:08 GMT)
Toward a Science of Intent: Closure Gaps and Delegation Envelopes for Open-World AI Agents [0.0] 最近の研究は、検証可能なタスクにおいて、学習された構造とテストタイムサーチによる解決までの時間を短縮するものとして、インテリジェンスの枠組みを定めている。
部分的に指定された人間の目的を、実行を束縛する検査可能なアーティファクトに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 04:25:02 GMT)
The Reasoning Trap: An Information-Theoretic Bound on Closed-System Multi-Step LLM Reasoning [0.0] マルチエージェントの場合、Debate Trap と Reasoning Trap というより広い現象を例に挙げる。
フレームワークには、(i) SFS(Supported Faithfulness Score)、(ii) EGSR(Evidence-Grounded Socratic Reasoning)の3つの部分がある。
定理 1 のマルコフ構造を保存する閉系推論プロトコルは、期待して、同じ DPI 境界となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 04:12:21 GMT)
The Invisible Coalition Partner: How LLMs Vote When Democracy Gets Concrete [0.0] 抽象的なアンケートでは具体的な行動は予測できない。
一部のモデルでは、政治的質問の言語は、政治的内容よりも答えを変えている。
2つのモデルは、政治的偏見よりも体系的な変化回避を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 08:48:33 GMT)
The Compliance Gap: Why AI Systems Promise to Follow Process Instructions but Don't [0.0] 私たちはこれを、コンプライアンスギャップ(Compliance Gap)と呼んでいる: 事実の真理性と修辞的な物質とは異なる、AIの第3の軸である。
約75のベンチマークは結果の忠実度を測定している。
BS-Benchは、プロセスコンプライアンスのための最初のオープンベンチマークで、7つのツールコールログ監査メトリクスと公開リーダボードがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 08:11:15 GMT)
Tenability and Weak Semantics: Modeling Non-uniform Defense -- Extended Version [0.0] 弱意味論は、どの反論を真剣に受け止めるべきかを制限することによって、許容性の要求を緩和する。
コンフリクトフリー攻撃に対して、指定された議論を維持できるときに形式化する対話型セマンティクスのファミリであるテラクタビリティを導入する。
我々は、有限のコンフリクトフリーな動きに対する単調なコミットメントゲームを通じて、3つの変種、静的なテスタビリティ、テスタビリティ、強いテスタビリティを定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 19:20:13 GMT)
Sub-Cubic Quantum Gate Synthesis via Stochastic Commutator Decomposition [0.0] Commutator Synthesisは量子ゲートコンパイルフレームワークである。
これはKuperbergのサブキュビックSolovay-Kitaev指数cを1.44042付近に、ランダム化されたコンパイルのエラー調整機構を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 20:41:21 GMT)
Statistics of Marginal Wavefunctions as a Real-Space Diagnostic of Quantum Entanglement [0.0] グラマー行列は、スペクトルがシュミットスペクトルと一致する共分散作用素として作用することを示す。
関連する関数標準偏差は、フォン・ノイマンの絡み合いエントロピーを大域的にも局所的にもよく追跡する。
同スピンフェルミオンでは、交換対称性のTDQMC統計処理は正、物理的に一貫した局所エントロピーをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:56:08 GMT)
Stable Blanket with Hidden Variables and Cycles [0.0] 本稿では,隠れ変数,因果サイクル,両方の特徴を同時に有するグラフィカル因果モデルにおける安定な毛布について検討する。
結果は、非巡回完全観測モデルを超えて、安定回帰のグラフィカル解釈を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 12:56:52 GMT)
Spatiotemporal Hidden-State Dynamics as a Signature of Internal Reasoning in Large Language Models [0.0] 内部表現は正確性に関連する信号を運ぶが、その粗い凝集はトークンや層構造を曖昧にする可能性がある。
本研究では,デコードステップとレイヤ間の隠れ状態遷移を調査し,大きな推論モデル(LRM)のパターンを同定する。
我々は,この特徴を遅延遷移の時空間振幅 (StALT) として定式化する。これは,層内サリエンスによって重み付けられた隣接トークン間の時間的変化を要約する統計軌道である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 12:46:41 GMT)
Sheaf-Theoretic Planning: A Categorical Foundation for Resilient Multi-Agent Autonomous Systems [0.0] シーフ理論計画(英: Sheaf-Theoretic Planning、STP)は、従来のマルチエージェントシステム(MAS)の代替案である。
STPは変換的代替として現れ、トポス理論と層意味論の数学的構造の下でのマルチエージェント協調の問題を解き放つ。
本報告は, 自律システムの将来におけるその分類的基盤, 実装可能性, 役割について, 網羅的な分析, 正当化, 拡張を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 13:50:24 GMT)
Separability from Multipartite Measures [0.0] 3階の負性性は三部類純状態の完全分離性に必要かつ十分な基準を与えることを示す。
我々はこの基準を、負性などの二部体診断以外の混合状態にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 23:35:44 GMT)
Selector-Guided Autonomous Curriculum for One-Shot Reinforcement Learning from Verifiable Rewards [0.0] RLVR(Reinforcement Learning from Verifiable Rewards)は,Large Language Models(LLMs)の算数推論スキルを増強するための,非常に効果的な手法として確立されている。
静的な報酬分散の代わりに、成功確率、報酬分散、出力の不一致、意味的困難度からなる多次元特徴空間上で学習可能なセレクタモデルを用いるセレクタガイド自律カリキュラム(SGAC)アプローチを提案する。
我々のフレームワークはHendrycks MATHベンチマークを用いて評価され、Qwen2.5-Math-1.5Bモデルがベースラインとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 11:10:01 GMT)
Schur States, Average Mixing, and Counting Trees on Line Graphs' CTQW [0.0] 有限単純グラフ上の複素数値エッジ重みの族を、ライングラフ上の連続時間量子ウォークから生じる$G$で紹介する。
構造的機構 -- $ellG$ の 2$ 固有空間 -- を同定し、通常の場合を超える一様可換状態を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 16:31:26 GMT)
Runtime Evaluation of Procedural Content Generation in an Endless Runner Game Using Autonomous Agents [0.0] 本稿では,実行時地形の生成,環境オブジェクトの生成,自律エージェントによる評価を1つのゲームプレイループに統合するエンドレスランナゲームを提案する。
この作業では、評価を別のオフラインパスとして扱うのではなく、生成とバリデーションを同じランタイムループ内で統一する方法を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 08:44:27 GMT)
Quantum-enhanced sensing from the interplay of long-range interactions and non-Hermiticity [0.0] ロングレンジ(LR)量子スピンシステムは、量子情報処理とセンシングに有望な利点を提供する。
本稿では,貯水池に結合した長距離XXスピンモデルにおけるパラメータ推定について検討する。
システムパラメータの適切なチューニングにより、LR方式では、QFIの時間スケールとシステムサイズスケーリングの両方が強化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:47:37 GMT)
Quantum Software Architecture Framework (QSAF): A Component-Based Framework for Designing Hybrid Quantum-Classical Systems [0.0] 本研究では、ハイブリッド量子古典ソフトウェアシステムのためのコンポーネントベースの量子ソフトウェアアーキテクチャフレームワーク(QSAF)を紹介する。
我々は、7つの機能カテゴリにまたがる34個の再利用可能な量子回路プリミティブを特定し、それらを明示的なインターフェースと設計関連制約を持つアーキテクチャコンポーネントとして再解釈した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 09:46:26 GMT)
Quantum Causal Discovery via Amplitude Estimation of Kullback-Leibler Divergence [0.0] 本稿では,クリッピングされた対数密度比を振幅推定として符号化した量子アルゴリズムQKLA(Quantum Kullback-Leibler Amplitude Estimation)を提案する。
QKLAは2次精度の改善を実現し、$mathcalO((L/)log (1/)$クエリのみを必要とする。
階層ごとの条件付きオーラルアクセスとCI決定のマージン仮定の下で、PCアルゴリズムの化合物にこの推定器を埋め込み、$widetilde (1/(L)にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:50:46 GMT)
Quantizing gravitational fields with an entropy-corrected action principle [0.0] 定常作用原理の拡張に基づいて、重力場の量子化のための変分フレームワークを開発する。
この枠組みの中では、重力波関数に対するホイーラー・デウィット方程式は、正規運動量の作用素の促進を仮定することなく復元される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 01:57:57 GMT)
QBalance: A Reproducible Multi-Objective Workflow for Quantum Compilation, Noise Suppression, and Error-Mitigation Strategy Selection [0.0] 本稿では、量子コンパイル、ノイズ抑圧、エラー軽減戦略のデータセットレベル選択のためのPythonライブラリであるQBalanceについて分析する。
このコントリビューションは、回路、バックエンド、変換ポリシーに対する有限多目的戦略選択問題として定式化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 09:28:48 GMT)
QASecClaw: A Multi-Agent LLM Approach for False Positive Reduction in Static Application Security Testing [0.0] 静的アプリケーションセキュリティテストと,大規模言語モデルに基づくコンテキストコードレビューのコーディングを組み合わせたマルチエージェントアプローチであるQASecClawを提案する。
SASTエンジンが最初に脆弱性を報告し、Large Language ModelベースのSAST Filter Agentがソースコードコンテキストで各発見をレビューし、それが真正か偽正かを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:05:52 GMT)
Privacy-Preserving Federated Learning via Differential Privacy and Homomorphic Encryption for Cardiovascular Disease Risk Modeling [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、組織がモデルをローカルにトレーニングし、モデル更新のみを共有することによって、データの集中化を減らす。
FLにおけるDPとHEの統合を実環境下で評価し,多施設間におけるプライバシ・ユーティリティのトレードオフを定量的に評価した。
DPのFLは計算コストを低下させたが、LRはNNよりもキャリブレーションノイズに敏感であったため、性能は低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 19:15:14 GMT)
Preregistration for Experiments with AI Agents [0.0] サイリコ」の行動実験では、AIエージェントを被験者のプロキシとして使用する。
本稿は,AIエージェントによる実験に事前登録のプラクティスを拡張すべきである,と論じる。
本稿では,AIエージェントによる実験に適した事前登録テンプレートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 19:57:27 GMT)
Partition-of-Unity Gaussian Kolmogorov-Arnold Networks [0.0] 本稿では,各エッジ上のガウス基底値を固定中心上の局所和で分割する,ユニシティ・ガウスカン(PU-GKAN)について紹介する。
これにより、標準エッジベースの Kan 構造を保ちながら、トレーニング可能な係数を持つ分割ユニティ特徴写像が生成される。
数値実験により、PU-GKANは()に対する感度を低下させ、スムーズかつ適度に非滑らかな標的に対する検証精度を改善し、より安定した訓練行動を与えることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 07:38:23 GMT)
Pair2Score: Pairwise-to-Absolute Transfer for LLM-Based Essay Scoring [0.0] Pair2Scoreはパラメータ効率のLLaMA適応を伴う絶対スコアにペア比較を変換する。
ルーブリック整列型自動エッセイスコーリング特性を5倍のプロトコルで評価する。
ワンエポックペアワイズステージは、拡張ペアワイズトレーニングよりも確実に転送し、転送構成は下流スコアリングの利点を判定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 21:52:49 GMT)
PRCD-MAP: Learning How Much to Trust Imperfect Priors in Causal Discovery [0.0] 本稿では,不完全な事前信頼を付与するソフトな事前消費層であるPRCD-MAPを提案する。
信頼度は経験的ベイズによってラプラス近似の限界確率で調整される。
前者が非形式的である場合、学習された信頼は確実に床に崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 01:48:45 GMT)
PHBench: A Benchmark for Predicting Startup Series A Funding from Product Hunt Launch Signals [0.0] Product Huntの構造化されたローンチシグナルには、シリーズAの資金調達結果に関する統計的に重要な予測情報が含まれている。
2019年から2025年までの67,292件のProduct Hunt記事からPHBenchを構築し、決定論的ドメインマッチングを通じてCrunchbaseの資金調達記録と関連づけた。
打ち上げから18ヶ月以内に確認されたシリーズAは528件(陽性率は0.78%)。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:03:33 GMT)
On the Distortion of Partitioning Performance by Random Quantum Circuits [0.0] 多くのパーティショニング研究は、評価ワークロードとしてランダム量子回路に依存している。
我々は,3つの回路起源にまたがる多種多様なハイパーグラフ分割戦略を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:18:28 GMT)
Obscura: Privacy-Preserving Protocol for the Algorand Blockchain Using LSAG Ring Signatures [0.0] 本稿では、制約のあるスマートコントラクト環境に適した、分散化された非カスタムプライバシプロトコルであるObscuraを提案する。
Obscura は BN254 楕円曲線上のLinkable Spontaneous Anonymous Group (LSAG) シグネチャを使ってトランザクションの匿名性を実現する。
我々の実装は、信頼できるセットアップや簡潔な証明に頼ることなく、Algorand上で署名者のあいまいなプライバシが実用的で効率的であることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 22:33:30 GMT)
Nonlinear Frequency Translation in Micromachined Rb Vapor Cells [0.0] チップスケールのRb蒸気プラットフォームは、連続波モードでコヒーレントブルーおよび中赤外光を生成する。
このチップスケールプラットフォームは、様々な非線形光学機能のための汎用的な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:57:23 GMT)
Mpemba Effect in Parametrically Driven Coupled Oscillators under White and Colored Noise [0.0] ガウスホワイトノイズとローレンツカラーノイズの両方の下での緩和力学を導出する。
パラメトリック安定性境界に近づくと,Mpembaの交差時間が減少することを示す。
カラーノイズはさらに効果を高め、デュアルオシレータローレンツノイズはシングルオシレータノイズよりもクロス時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:29:47 GMT)
Model Routing as a Trust Problem: Route Receipts for Adaptive AI Systems [0.0] ルーティングは、AIサービスが安価で、高速で、大規模に利用可能であることを支援する。
ルーティングがコストや品質,あるいは説明責任を変更すると,ユーザが何が起きたのかを判断できずに,信頼が損なわれる可能性がある。
本稿では、ルート受信の概念、最小限のスキーマとリアクションモデル、および選択したプラットフォームに関するドキュメントベースの調査を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 04:49:30 GMT)
Maistros: A Greek Large Language Model Adapted Through Knowledge Distillation From Large Reasoning Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を大幅に進歩させた。
最近の研究は、応答精度を向上させるために、明示的な内部推論プロセスを含む大きな推論モデル(LRM)を導入している。
本稿では,質問応答(QA)データセットの限られた数しか提案されていない現代ギリシア語に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 13:32:06 GMT)
Learning Koopman operators for coupled systems via information on governing equations of subsystems [0.0] クープマン作用素に基づく演算子理論法は非線形力学系を解析・モデル化するための強力なツールとして注目されている。
本稿では,各サブシステムを管理する微分方程式を用いて,結合系に対するクープマン作用素の学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 12:03:33 GMT)
Hybrid Visual Telemetry for Bandwidth-Constrained Robotic Vision: A Pilot Study with HEVC Base Video and JPEG ROI Stills [0.0] 帯域幅に制約のあるロボットと監視システムは、シーンの認識とマシンの認識の両方をサポートするために、単一の圧縮ビデオストリームに依存していることが多い。
低解像度ビデオが動的シーン理解をサポートするハイブリッドアーキテクチャによって動機付けられる。
本稿では,連続的な低ビットレートビデオストリームを選択的に伝送された静止ROIによって拡張する2チャンネルのビジュアルテレメトリ方式を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 11:29:14 GMT)
How Compliant Are GitHub Actions Workflows? A Checklist-Based Study with LLM-Assisted Auditing [0.0] GitHub Actions (GHA) CIは重要なインフラストラクチャだが、現在のツールは構文やチェックのみを提供する。
本稿では、4つのワークフローセクションと8つのテーマにまたがる30の基準を持つ、新しいドキュメントベースのGHAコンプライアンスチェックリストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 23:21:13 GMT)
How Can One Choose the Best CAM-Based Explainability Method for a CNN Model? [0.0] 我々は、人間の知覚と説明相性マップの類似性を評価するために、異なる指標を使用する。
人間の知覚に最もよく似ている2つの指標は、マンハッタンと相関である。
人間の知覚に関する最良の説明方法は、LayerCAM、Score-CAM、IS-CAMである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:28:12 GMT)
Great Disappearance Acts Generative Search and Shadow Banning [0.0] Retrieval Augmented Generation RAGによる生成検索は、コンテンツを直接回答に合成し、ウェブサイトをバイパスする。
シャドウ禁止は、アルゴリズムによるモデレーションを通じてソーシャルメディア投稿の可視性を意図的に低下させるプラクティスであり、これらの問題を悪化させる。
この記事では、法的および規制的なレンズを通して、これらの不透明なプラクティスを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 10:34:13 GMT)
GPU Fingerprinting for Location Verification [0.0] チップ位置をモニタリングする現在の方法は、チップ上に格納された暗号鍵によってバックアップされるpingベースのプロトコルに依存している。
位置情報検証において,鍵ではなくハードウェア指紋を用いてGPUを識別する手法を提案する。
さらに,小型テストにおいて,最大100%の再識別精度を実現する概念的GPUフィンガープリント手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:23:37 GMT)
GETA-3DGS: Automatic Joint Structured Pruning and Quantization for 3D Gaussian Splatting [0.0] GETA-3DGS は、3DGS のためのエンドツーエンドのジョイント構造化プルーニングおよび量子化フレームワークである。
ポストホックなアンカー表現ではなく、生のガウス的プリミティブで直接動作する。
バニラ3DGSのストレージ容量は5倍で、シーンごとの閾値はない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 23:12:14 GMT)
GEASS: Training-Free Caption Steering for Hallucination Mitigation in Vision-Language Models [0.0] VLM(Vision-Language Models)は、接地推論において優れているが、対象の幻覚の傾向が強い。
近年の研究では、自己生成キャプションを一様正の資源として扱っているが、HalusionBench上でQwen2.5-VL-3Bの精度を10ポイント近く下げるよりも、埋め込むことで分解できることがわかった。
本稿では,モデルがどの程度のキャプションを消費するかをクエリ毎に決定する,トレーニング不要なモジュールであるGAASSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:09:04 GMT)
Federated Semi-Supervised Graph Neural Networks with Prototype-Guided Pseudo-Labeling for Privacy-Preserving Gestational Diabetes Mellitus Prediction [0.0] Gestational Diabetes Mellitusは高頻度妊娠合併症である。
機械学習の現実的な臨床展開には、2つの制約が伴う。
ラベルの不足とデータのプライバシーは、患者レベルのデータを病院間で共有することを防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 10:26:00 GMT)
Feature Rivalry in Sparse Autoencoder Representations: A Mechanistic Study of Uncertainty-Driven Feature Competition in LLMs [0.0] 負相関のSAE特徴ペアであるFeature Rivalryを導入し、競合がモデル不確実性の機械的シグネチャとして機能するかどうかを検討する。
その結果,高エントロピー質問は低エントロピー質問と比較して,0層と12層において非常に強い特徴競合をもたらすことがわかった。
次に、競合する軸に沿ってアクティベーションステアリングすることで、モデル出力の因果的に競合が上流にあるかどうかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 18:43:19 GMT)
Exponential speedups in fault-tolerant processing of quantum experiments [0.0] 我々は,未知のシステムを任意に高距離量子コードに埋め込むことにより,耐故障性を利用して指数的高速化を回復できることを示す。
天体画像アプリケーションにおけるスピードアップを数値的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 21:05:04 GMT)
Expectation Pauli-Lubanski vector and intrinsic angular momentum of relativistic wavepackets [0.0] 非相対論的力学では、空間分布系の角運動量(AM)は内在的および外在的寄与に分解することができる。
相対論的量子力学において、内在的なAMは一般にスピンと結びついており、これはパウリ・ルバンスキー四ベクトルを用いて記述することができる。
両アプローチの主な特徴を組み合わせた統一形式主義を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 15:29:01 GMT)
Deep neural networks with Fisher vector encoding for medical image classification [0.0] 本稿では,ハイブリッドCNN+ViTアーキテクチャのための無秩序符号化手法であるFisher Vectorsを提案する。
大規模データセットでは、GMM推定の計算コストがフィッシャーベクトルの適用の制限要因である。
MedMNIST (v2), Clean-CC-CCII, ISIC2018 に応用し, 医用画像分類の文脈における本手法の有効性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 01:38:37 GMT)
Data driven approach for Outdoor Channel Prediction in 5G and Beyond [0.0] この作業は、Digital twin in 5Gおよび、無線ネットワークを超えて展開することができる。
所定のユーザ位置に対する7GHz帯のチャネル推定機構について検討する。
リニア回帰が実行するシミュレーション( MAE of $mathbf7.5155times10-5$とRMSE of $mathbf9.2861times10-5$)は,Support Vector RegressionやDecision Tree Regressionよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 08:28:14 GMT)
Cross-Domain Adversarial Augmentation: Stabilizing GANs for Medical and Handwriting Data Scarcity [0.0] Generative Adversarial Networks (GAN)は、視覚タスクにおけるデータの不足を軽減するための実用的なルートを提供する。
64x64解像度のDCGANモデルを用いて,Bangla手書き文字と胸部X線画像の2つの低リソース領域における生成増強について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 10:48:26 GMT)
Conventional Commit Classification using Large Language Models and Prompt Engineering [0.0] 従来のコミットはコミットメッセージを書くための構造化フォーマットを提供し、可読性、ソフトウェアメンテナンスを改善し、自動化ツールを可能にする。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を即時エンジニアリングによって活用することで,学習自由な代替手段を検討する。
様々なスケールの3つのオープンソース LLM に対して,ゼロショット,少数ショット,チェーンオブ思想の3つのプロンプト戦略を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 19:52:39 GMT)
Coherence-Preserving Fluctuation Diagnostics for an Engineered Population-Inverted Qubit Otto Engine [0.0] 我々は,工学的オットーエンジンのための測定バックアクションフリー(コヒーレンス保存)変動診断法を開発した。
エンジンを非測定コヒーレントサイクルの動的ベイズネットワーク(DBN)再構成を用いて解析する。
その結果、工学的なキュービット熱機械のための縮小モデルベンチマークフレームワークが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:19:49 GMT)
Cognitive Atrophy and Systemic Collapse in AI-Dependent Software Engineering [0.0] 本稿では、技術者が論理的導出に代えて受動的AI検証を行う際に生じる隠れた搬送コストである"Epistemological Debt"を紹介する。
この負債は、根本原因分析に不可欠なメンタルモデルを侵食し、システムの複雑さと人間の理解のギャップを広げます。
2026年のAmazonの障害をケーススタディとして、この研究は「機械的収束」がシステム的脆弱性にどのように寄与するかを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 21:34:35 GMT)
Class-Aware Adaptive Differential Privacy in Deep Learning for Sensor-Based Fall Detection [0.0] 転倒検出は医療、特に高齢者にとって重要な課題である。
従来のプライバシアプローチでは、すべてのトレーニングサンプルに均一なノイズを適用し、予測性能に影響する。
本稿では,ハイブリッド3次元畳み込みニューラルネットワークと双方向長短期記憶アーキテクチャを統合したクラスアウェア適応微分プライバシーフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 02:34:54 GMT)
Beyond the Lorenz Gauge: Probing a Stueckelberg Scalar in the Electric Aharonov-Bohm Effect [0.0] ピコ秒時間分解能を持つ単一電子干渉法による測定プロトコルを提案する。
1959年以降、ロレンツゲージは便利な問題なのか、原理的な問題なのか?
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 14:21:32 GMT)
Benchmarking Single-Pose Docking, Consensus Rescoring, and Supervised ML on the LIT-PCBA Library: A Critical Evaluation of DiffDock, AutoDock-GPU, GNINA, and DiffDock-NMDN [0.0] LIT-PCBAライブラリの大規模評価を行う(目標15、目標578,295)。
ポーズ生成にはAutoDock-GPUとDiffDockを比較し,次にGNINAとNMDNで再構成する。
GNINAによるAutoDock-GPUポーズの再現は、EF1%が2.14である最強の単一手法として登場した。
ドッキング方式がターゲットをまたいで優位に立つことはなく、厳格に検証された費用対効果と教師付き再ランク付けの組み合わせは、現在、仮想スクリーニングにおいて最も実用的な価値を提供していると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 02:38:21 GMT)
Are LLMs More Skeptical of Entertainment News? [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ニュースの信頼性の自動評価にますます利用されている。
ゼロショットLLMが、合法的なエンターテイメントニュースを、合法的なハードニュースよりもフェイクと誤分類する可能性が高いかどうかを検討する。
4つのフロンティアモデルにまたがる、明確だがモデル固有のジャンル非対称性を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:55:00 GMT)
Architectural Obsolescence of Unhardened Agentic-AI Runtimes [0.0] 上流のOpenClawは、公開リリースで最もエンジニアリングされたシングルユーザエージェントAIゲートウェイである。
すべての混乱行列の全てのセルにおいて、リコールが0.000であることを示す。
未修正のエージェントAIランタイムはアーキテクチャ上時代遅れである、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 06:38:12 GMT)
Analytic Bridge Diffusions for Controlled Path Generation [0.0] 現代の橋梁拡散法の多くは、目的を指定し、ニューラルネットワークを用いて関連するスコアやドリフトフィールドを学習することにより、有限時間輸送を実現する。
LQ-GM-PIDでは、線形2次制御のバックボーンを保持するが、端末状態制御を所定の端末確率密度で置き換える。
LQ-GM-PIDは橋梁拡散を終端目標マッチングツールから経路整形ツールに変える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 05:36:52 GMT)
A PyTorch Library of Turing-Complete Neural Networks [0.0] 本稿では、チューリングマシン記述からニューラルネットワークとその重みをコンパイルするPyTorchパッケージを提案する。
遷移関数と一連の端末状態が与えられたパッケージは、前方通過がチューリングマシンの一ステップに対応するモデルを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 21:06:25 GMT)
A Hybrid Retrieval and Reranking Framework for Evidence-Grounded Retrieval-Augmented Generation [0.0] 本研究は,バイオメディカルおよび医療関連文書質問応答における引用認識RAGのハイブリッド検索と再分類の枠組みを提案する。
この枠組みは,25の生物医学的NLPおよび医療用トランスフォーマークエリを用いて,パイロットスケールの概念実証研究として評価された。
その結果, 十分な証拠が得られれば, ハイブリッド検索, 再格付け, 保守的プロンプト, クレームレベルの評価が, RAG応答を裏付ける可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 01:33:31 GMT)
12 Angry AI Agents: Evaluating Multi-Agent LLM Decision-Making Through Cinematic Jury Deliberation [0.0] RLHFスペクトルの両端を表す2つのモデルが試験された。
18人中17人が絞首刑の陪審で終わる。
映画の中心的な出来事である、徐々に少数派から多数派への説得は、ほとんど起こらない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 03 May 2026 17:41:49 GMT)