GLM-5V-Turbo: Toward a Native Foundation Model for Multimodal Agents [153.5] GLM-5V-Turboは,マルチモーダルエージェントのネイティブ基盤モデルに向けたステップである。
本稿では、モデル設計、マルチモーダルトレーニング、強化学習、ツールチェーン拡張、エージェントフレームワークとの統合など、GLM-5V-Turboの主な改善点について要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:03:04 GMT)
LoViF 2026 The First Challenge on Holistic Quality Assessment for 4D World Model (PhyScore) [130.9] LoViF 2026 PhyScoreチャレンジは、ワールドモデル生成ビデオの全体的な品質評価に関する競争である。
ベンチマークデータセットには、7つの代表的な世界生成モデルによって生成された1,554のビデオが含まれている。
本報告では,課題設計を要約し,提案したソリューションからメソッドレベルの洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:52:39 GMT)
DecodingTrust-Agent Platform (DTap): A Controllable and Interactive Red-Teaming Platform for AI Agents [121.8] DecodingTrust-Agent Platform (DTap)は、AIエージェントのためのコントロール可能でインタラクティブなレッドチームプラットフォームである。
DTap-Redは、多様なインジェクションベクターを探索し、効果的な攻撃戦略を自律的に発見する、最初の自律的赤チームエージェントである。
DTapを通じて、さまざまなバックボーンモデル上に構築された一般的なAIエージェントの大規模評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:59:48 GMT)
Syn4D: A Multiview Synthetic 4D Dataset [92.5] モノクロビデオからの動的シーンの3D再構成と追跡は、コンピュータビジョンにおいて重要な課題である。
この制限に対処するために、マルチビュー合成動的シーンであるSyn4Dを紹介する。
Syn4Dの主な特徴は、任意のピクセルを3Dに切り離すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:59:55 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） (Wed, 06 May 2026 18:32:55 GMT)
CAST: Mitigating Object Hallucination in Large Vision-Language Models via Caption-Guided Visual Attention Steering [88.9] LVLM(Large Vision-Language Models)は、視覚情報から逸脱するコンテンツを生成し、物体の幻覚を引き起こす。
本稿では,CAST (Caption-Guided Visual Attention Steering) を提案する。
CASTは、広く使われている5つのLVLMと5つのベンチマークで、オブジェクト幻覚を平均6.03%減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:32:30 GMT)
To Fuse or to Drop? Dual-Path Learning for Resolving Modality Conflicts in Multimodal Emotion Recognition [87.2] マルチモーダル感情認識(MER)は、テキスト、音声、視覚を組み合わせることで恩恵を受けるが、標準的な融合は、モダリティが相反する場合に失敗することが多い。
我々は,いつフューズするか,いつモダリティを落とすのかを学習する統合フレームワークであるDual-Path Conflict Resolution (DCR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:11:33 GMT)
On the Wasserstein Gradient Flow Interpretation of Drifting Models [82.3] 最近、Deng et al. (2026) は、生成タスクのための新しいフレームワークである、Drifting (GMD) による生成モデリングを提案した。
本稿では、WGF(Wasserstein Gradient Flows)のレンズによるGMDの分析、すなわち確率測度空間における関数の最も急降下経路について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:48:46 GMT)
Deep Reprogramming Distillation for Medical Foundation Models [74.8] 本稿では,一般適応問題に対処するために,Deep Re programming Distillation (DRD) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
具体的には、DRDは、一方が事前学習と下流シナリオ間のドメインとタスクの相違を克服する、新しい再プログラミングモジュールを導入している。
異なる訓練条件下でのばらつきを軽減するため, 堅牢な知識伝達を促進するために, 中心核アライメント (CKA) 蒸留法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:22:39 GMT)
Trustworthy Federated Label Distribution Learning under Annotation Quality Disparity [72.2] FedQualは2つのメカニズムを備えた品質を意識したFed-LDLフレームワークである。
我々はアノテーションの品質格差を制御した4つの新しいFed-LDLベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:20:20 GMT)
CreativityBench: Evaluating Agent Creative Reasoning via Affordance-Based Tool Repurposing [67.3] CreativityBenchは、LCMにおける余剰ベースのクリエイティビティを評価するためのベンチマークである。
制約の下では、不確実だが物理的に妥当な解を識別する必要がある14Kの基底タスクを生成する。
クローズドおよびオープンソースモデルを含む10の最先端のLLMに対する評価は、モデルがしばしば可塑性オブジェクトを選択することができるが、正しい部分を特定することができないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:10:39 GMT)
JASTIN: Aligning LLMs for Zero-Shot Audio and Speech Evaluation via Natural Language Instructions [66.7] JASTINは命令駆動型オーディオ評価フレームワークである。
自己指示型推論タスクとして音声アセスメントを定式化する。
音声、音、音楽、ドメイン外評価タスクでMLLMを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:18:42 GMT)
A Breast Vision Pathology Foundation Model for Real-world Clinical Utility [65.6] a bfBRAVE, a breast-adaptive pathology foundation model developed and evaluation using a total resources of 101,638 breast wholeslide images。
臨床ワークフローにおけるBRAVEの実践的役割は、通常のAI支援による第2レビューから低リスクのケースを安全に排除すること、そしてさらなる評価のためのケースの優先順位付けなどである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:44:39 GMT)
LongSeeker: Elastic Context Orchestration for Long-Horizon Search Agents [63.8] ロングホライズン検索エージェントは、理由として急速に成長する作業状況を管理し、ツールを呼び、情報を観察しなければならない。
エージェントの軌道の一部は、タスクに対する現在の関連性に応じて、異なるレベルで細部まで維持される。
我々は10kの合成軌道上にQwen3-30B-A3Bを微調整した長距離探索エージェントであるLongSeekerを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:54:16 GMT)
When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning [60.7] シングルストリームの自己回帰インターフェースでは、同じトークンがモデル状態を更新し、不可逆的な公約を構成する。
そこで我々は,Side-by-Side (SxS) Interleaved Reasoningを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 01:55:04 GMT)
Prompt-Anchored Vision-Text Distillation for Lifelong Person Re-identification [60.0] 生涯人物再識別(LReID)は、逐次的に収集されたデータで一般化可能なモデルを訓練することを目的としている。
既存の非現代的なアプローチは、視覚のみの蒸留やパラメータ正規化に大きく依存している。
本稿では,意味的アライメントとドメイン間一般化のための非対称な視覚テキストフレームワークであるPrompt-Anchored Vision-text Distillation (PAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:23:13 GMT)
Sharp Capacity Thresholds in Linear Associative Memory: From Winner-Take-All to Listwise Retrieval [59.9] $dtimes d$ リニアメモリストアはいくつのキー値アソシエーションが可能ですか?
この答えは、メモリマトリックスの$d2$自由度だけでなく、検索基準にも依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:53:20 GMT)
High-Dimensional Statistics: Reflections on Progress and Open Problems [58.6] 高次元統計学はより洗練された推定と推論の問題に対処するために進化してきた。
私たちのゴールは、進歩を合成し、共通のテーマとオープンな問題を強調し、この分野へのエントリーポイントを提供する重要な作品を指し示すことです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:11:09 GMT)
Joint Semantic Token Selection and Prompt Optimization for Interpretable Prompt Learning [57.9] Interpretable Prompt Learningは、個別の意味トークンの選択と連続的なプロンプト最適化を交互に行うハイブリッドフレームワークである。
我々のフレームワークはプラグイン・アンド・プレイであり、既存の即興学習手法とシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:38:59 GMT)
Advancing Aesthetic Image Generation via Composition Transfer [57.6] Composerは、意味に依存しない方法で構成をモデル化するように設計されたフレームワークである。
参照画像からキー合成認識表現を抽出することにより、合成転送をサポートする。
また、大規模視覚言語モデルのコンテキスト内学習機能を活用することで、テーマ駆動型合成検索もサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:56:16 GMT)
The First Controllable Bokeh Rendering Challenge at NTIRE 2026 [57.4] 本研究は, NTIREにおける第1回制御可能なボケレンダリングチャレンジの結果について述べる。
合計44人の参加者が参加し、8つのチームが有効なソリューションを提出した。
全ての提出品は、像に焦点をあて、複雑で視覚的に魅力的なボケ現象を持つ複雑な被写体に焦点をあてて、目に見えない画像で評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:23:02 GMT)
Taming Outlier Tokens in Diffusion Transformers [55.4] 画像生成のための拡散変換器(DiT)の外部トークンについて検討する。
この現象は、現代の表現オートエンコーダ(RAE)-DiTパイプラインのエンコーダとデノイザの両方に現れる。
両コンポーネントのレジスタベースの介入であるDSR(Dual-Stage Registers)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:59:42 GMT)
Driver-WM: A Driver-Centric Traffic-Conditioned Latent World Model for In-Cabin Dynamics Rollout [55.2] Driver-WMは、ドライバー中心の潜在世界モデルで、アウトキャビンのトラフィックコンテキストを考慮に入れたインキャビンのダイナミクスをロールアウトする。
身体のキネマティクス予測を補助的な行動的・感情的意味認識と統合する。
ドライバ-WMは、反応性の高いハイモーション操作のための堅牢な長距離幾何学的予測を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:30:48 GMT)
Uncertainty-Aware Exploratory Direct Preference Optimization for Multimodal Large Language Models [53.2] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)のための不確実性を考慮した探索的直接参照最適化(UE-DPO)手法を提案する。
まず、与えられた画像にトークン予測を根拠にしなかったモデルの不確かさを定量化する。
次に、好ましいサンプルにおいて、視覚的に不足したトークンに対する学習のプレッシャーを高め、非推奨サンプルにおける有益な知識の過度な報酬化を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:08:12 GMT)
Not Every Subject Should Stay: Machine Unlearning for Noisy Engagement Recognition [53.0] エンゲージメント認識データセットは典型的には主観的インデクシングであり、しばしば騒々しく主観的な監督を含んでいる。
本研究では、この設定を、エンゲージメント認識のためのポストホック衛生機構として、主観レベルマシンアンラーニングを通して研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:03:06 GMT)
StoryAlign: Evaluating and Training Reward Models for Story Generation [52.4] ストーリー嗜好に関する報酬モデルを評価するための最初のベンチマークであるStoryRMBを紹介する。
我々は、このデータセットでトレーニングされたストーリー優先のための高度な報酬モデルであるStoryRewardを開発する。
StoryRewardはStoryRMB上での最先端(SoTA)のパフォーマンスを達成し、はるかに大きなモデルより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:28:17 GMT)
A cross-modal network for facial expression recognition [51.1] 表情認識のための強力な生体情報と構造情報を有するクロスモーダルネットワーク(CMNet)
CMNetは、顔全体、左右半分の顔の表情対称性を通して表現情報を学び、相補的な顔の特徴を抽出する。
半面アライメント最適化機構は、学習した左右の半面の表現情報を整列するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:09:55 GMT)
OpenSearch-VL: An Open Recipe for Frontier Multimodal Search Agents [50.8] エージェント強化学習を用いたフロンティアマルチモーダルディープサーチエージェントの完全オープンソースレシピであるOpenSearch-VLを紹介した。
まず、ウィキペディアパスのサンプリング、ファジィエンティティの書き換え、ソース・アンカーの視覚的グラウンドリングを通じて、高品質なトレーニングデータを構築するための専用パイプラインをキュレートした。
さらに,テキスト検索,画像検索,OCR,収穫,研削,超解像,視点補正を統一する多様なツール環境を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:50:38 GMT)
A Bayesian Approach for Task-Specific Next-Best-View Selection with Uncertain Geometry [50.8] 我々は,ポイントクラウドからの3次元再構成において,タスク固有のアクティブな次世代ビュー選択のためのフレームワークを開発する。
本フレームワークは,一般的に使用されているベースラインや従来の一般的な不確実性推論手法と比較して,より少ない視点で優れたタスク性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:32:55 GMT)
Data-dependent Exploration for Online Reinforcement Learning from Human Feedback [50.3] 人的フィードバックからのオンライン強化学習(RLHF)は、トレーニング中に新たな嗜好フィードバックを継続的に収集することにより、大規模言語モデル(LLM)を整合させるための有望なパラダイムとして登場した。
既存の調査戦略は、しばしば政治上の期待を通じてボーナスを導き出すが、これは訓練中に利用できる限られた歴史的嗜好データから確実に見積もることが難しい。
高不確実性領域に対する余分な不確実性ボーナスを構築するために、履歴データを活用するシンプルでスケーラブルなデータ依存型選好最適化法(DEPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:56:45 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） (Wed, 06 May 2026 06:39:15 GMT)
From Code to Prediction: Fine-Tuning LLMs for Neural Network Performance Classification in NNGPT [48.8] NNGPTフレームワークに組み込まれた分類タスクを提案する。
微調整されたLLMは、与えられたニューラルネットワークアーキテクチャの2つの画像分類データセットのうちどれがより高い精度を達成するかを予測する。
その結果、LLMはニューラルネットワークコードからデータセット間の適合性を予測するために微調整可能であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:06:46 GMT)
Delta-Based Neural Architecture Search: LLM Fine-Tuning via Code Diffs [48.8] 大規模言語モデル(LLM)は、ニューラルアーキテクチャ生成の強力な可能性を示している。
既存のアプローチは、ゼロから完全なモデル実装を生成します。
我々はデルタ符号生成法を提案し、細調整されたLLMはコンパクトな統一差分を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:32:05 GMT)
Skill Neologisms: Towards Skill-based Continual Learning [46.4] スキル・ネオロジズムは、アウト・オブ・ディストリビューション・スキルによって構成されながら、特定のスキルのモデル能力を改善するために学習できることが示される。
これらの結果から,スキル・ネオロジズムは,スキル・ベースの継続的学習へのスケーラブルな道筋を提供する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:27:12 GMT)
Understanding In-Context Learning for Nonlinear Regression with Transformers: Attention as Featurizer [45.9] 事前訓練されたトランスフォーマーは、プロンプトの一部として提供される例からウェイト更新なしで学ぶことができる。
非線形回帰設定における文脈内学習(ICL)について検討する。
合成回帰タスクの理論を数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:42:07 GMT)
Active Learning for Conditional Generative Compressed Sensing [45.9] 生成的圧縮センシングは、限られた測定値から構造化信号を復元する非線形モデルとして、事前訓練されたジェネレータの範囲を使用する。
本フレームワークでは,サンプリング分布の設計に使用するプロンプトと,リカバリモデルの定義に使用するプロンプトの2つを分離する。
安定拡散実験により、クリストッフェルサンプリング分布を有意に再構成し、画像回復に影響を与えることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:50:14 GMT)
Causal-Order Identification of Memoryless Sequential Quantum Processes from Restricted Projective Data [45.9] 我々は、観測された分布がメモリレスシーケンシャル量子プロセスと一定の方向で互換性があるかどうかを決定するために必要かつ十分な条件を見出した。
次に、2量子パウリのセッティングに特化し、そこでは問題は非トモグラフィーのままだが、明示的に抽出可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:16:29 GMT)
VocalParse: Towards Unified and Scalable Singing Voice Transcription with Large Audio Language Models [45.7] LALM(Large Audio Language Model)上に構築されたSVTモデルであるVocalParseについて述べる。
我々の新しい貢献は、歌詞、メロディ、音符対応を共同でモデル化し、構造化された楽譜に直接マッピングする生成シーケンスを生成するインターリーブ・プロンプト・フォーミュレーションの導入である。
実験では、VocalParseが複数の歌唱データセット上で最先端のSVTパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:03:31 GMT)
UVMarvel: an Automated LLM-aided UVM Machine for Subsystem-level RTL Verification [45.5] 自動検証フレームワークであるUVMarvelを紹介します。
UVMarvelはサブシステムレベルのRTL用のサブシステムレベルのUVMテストベンチを構築する。
平均コードカバレッジは95.65%で、検証時間を数日間から4.5時間に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:55:36 GMT)
FluxFlow: Conservative Flow-Matching for Astronomical Image Super-Resolution [45.2] 地上から宇宙への超解像には、地上からの観測から、ピクセルサンプリングの解像度と大気観測によって同時に制限された、宇宙の質の高い画像を復元する必要がある。
既存の方法は、実際の大気統計を捉えることができず、観測された空に物理的に匹敵しない、過度に平らな復元や幻覚の源となるような合成トレーニングペアに依存している。
本稿では,トレーニング中の観測不確実性やソース領域の重みを組み込んだ,保守的な画素空間フローマッチングフレームワークであるFluxFlowと,回復した詳細を保存しながら幻覚源を抑制するためのトレーニング不要なWiener正規化テスト時間補正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:01:00 GMT)
A City-Scale Dataset of Traffic Flows, Travel Times, and Urban Context [45.1] 2026年2月から2026年4月までのイタリア・パドヴァからのマルチソーストラフィックデータセットを提示する。
データセットは10分間隔で集約された交通量時系列と、時間変化の軌跡に基づくフロー統計を組み合わせる。
交通量測定を都市環境情報と統合するために,POI(Points Of Interests),人口統計データ,気象変数,道路インフラデータを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:32:52 GMT)
WAAA! Web Adversaries Against Agentic Browsers [44.9] 我々は,エージェントブラウザに対する最初のWeb中心の脅威モデルを提案する。
我々はWebと大規模言語モデルの両方で20の攻撃の分類を導出する。
エージェントブラウザは従来の LLM や LLM の Web 脅威に直面する場合, 5 つの大きな障害モードを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:19:38 GMT)
Towards Robust LLM Post-Training: Automatic Failure Management for Reinforcement Fine-Tuning [44.8] 補強微調整のための自動故障管理フレームワークを提案する。
RFT-FaultBenchは、強化微調整におけるきめ細かい欠陥の最初のベンチマークである。
RFT-FMは、RTT障害の検出、診断、緩和に強い能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:50:00 GMT)
ConsisVLA-4D: Advancing Spatiotemporal Consistency in Efficient 3D-Perception and 4D-Reasoning for Robotic Manipulation [43.9] ConsisVLA-4Dは3次元知覚と4次元推論における時間的一貫性を高める。
オブジェクト・セマンティック・トークン CV-Aligner から局所力学の暗黙的な知識を、CO-Fuser の幾何学的トークンから学習する。
21.6%と41.5%のパフォーマンス向上と2.3倍と2.4倍の推論高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:55:44 GMT)
Bridging Generation and Training: A Systematic Review of Quality Issues in LLMs for Code [43.3] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成タスクでしばしば欠陥出力を生成する。
本稿では,学習データ品質の問題がコード生成にどのように伝播するかを検討するために,114の初等研究の体系的な文献レビューを行う。
9次元にわたって生成されたコード品質の問題を分類し、データ品質の問題をコードと非コード属性に分類する統合された分類法を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:38:31 GMT)
Computer-Aided Design Generation by Cascaded Discrete Diffusion Model [42.9] 本稿ではCAD生成のための離散拡散フレームワークを提案する。
等方的ガウス摂動とは異なり、我々の手法の前方プロセスは分類的トークン分布を直接操作する。
DeepCADデータセットの実験では、提案手法が既存の自己回帰的・連続拡散モデルを超えていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:26:11 GMT)
VTAgent: Agentic Keyframe Anchoring for Evidence-Aware Video TextVQA [42.5] ビデオテキストベースの視覚的質問応答 (Video TextVQA) は、ビデオに現れる視覚的テキストコンテンツについて推論することで質問に答えることを目的としている。
そこで本研究では,回答の前に関連事項を明示的にアンカーする質問誘導型エージェントフレームワークを提案する。
本研究は,ビデオテキストVQAの進行において,明示的なアンカーが重要な役割を担っていることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:01:52 GMT)
Joint Optimization of Trajectory Control, Resource Allocation, and Task Offloading for Multi-UAV-Assisted IoV [42.1] 本稿では,多目的航空車両(UAV)共同基地局支援インターネット・オブ・ビークルズ(IoV)タスクオフロードシステムについて検討する。
システム遅延を最小限に抑えるために,新しいマルチエージェント強化学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:59:18 GMT)
Securing the Web with HSTS-Enforced [42.1] TLSストリッピング攻撃は、セキュアなHTTPS接続を暗号化されていないHTTPにフォールバックさせ、センシティブなWebトラフィックを公開する。
これらの攻撃に対する保護は、HTTP Strict Transport Security (HSTS)ヘッダなどのメカニズムをデプロイすることで、Webサイトオペレーターがセキュリティを明示的にオプトインすることに依存する。
HSTS-EnforcedはTLSストリッピングの残りのアタックサーフェスを排除しつつ、オペレータがWebサイトをHTTP経由でアクセスする必要があることを確実に指定できるメカニズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:33:12 GMT)
Spatial Priming Outperforms Semantic Prompting: A Grid-Based Approach to Improving LLM Accuracy on Chart Data Extraction [42.0] マルチモーダルモデルは将来性を示すが、標準化されていないチャートでの精度は依然として課題である。
モデル性能(ハイレベルなセマンティックプライミング)や低レベルな空間プライミングを改善する最も効果的な戦略は何か?
解析の前に座標格子をチャート画像上に重ね合わせるという,単純だが効果的な空間プライミング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:38:29 GMT)
AICoFe: Implementation and Deployment of an AI-Based Collaborative Feedback System for Higher Education [42.0] AICoFe(AIベースのコラボレーションフィードバック)は、人間中心のAIアプローチを通じて、このギャップを埋めるように設計されたシステムである。
本稿では,GPT-4.1-mini,Gemini 2.5 Flash,Llama 3.1 を用いてマルチLLMパイプラインをオーケストレーションし,定量的データと定性的な観測結果をコヒーレントで動作可能なフィードバックに合成するモジュールアーキテクチャについて述べる。
このシステムのキーとなるのは、“Teacher-in-the-loop”メディエーションワークフローである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:37:32 GMT)
RemoteZero: Geospatial Reasoning with Zero Human Annotations [41.6] 地理空間的推論は、複雑な空間的意味論とユーザ意図を、地球観測のための正確なターゲット位置へと解決するモデルを必要とする。
最近の進歩により、手動のキュレーションから推論パスが解放され、モデルが独自の推論チェーンを生成できるようになった。
地理空間推論のためのボックス・スーパービジョンフリーフレームワークであるRemoteZeroを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:25:41 GMT)
Shattering the Echo Chamber: Hidden Safeguards in Manuscripts Against the AI Takeover of Peer Review [41.5] エンド・ツー・エンド・レビュー・アウトソーシングは新たな脅威だ。
会場に依存しない防衛フレームワークであるIntraGuardを提案する。
IntraGuardは最大84%の防衛成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:23:40 GMT)
Bridging Input Feature Spaces Towards Graph Foundation Models [41.5] グラフ学習では、グラフデータセット間で入力機能が異なるため、共有入力スペースが欠落している。
All-INメソッドは、異なる入力機能を持つデータセット間の転送可能性を実現する。
結果は、入力に依存しない、転送可能なグラフモデルに対して有望な方向を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:30:50 GMT)
DoGMaTiQ: Automated Generation of Question-and-Answer Nuggets for Report Evaluation [41.4] DoGMaTiQは高品質なQAベースのナゲットセットを生成するパイプラインである。
生成したレポートの完全自動評価を可能にするために,DoGMaTiQとAutoArgueを統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:34:46 GMT)
KernelBench-X: A Comprehensive Benchmark for Evaluating LLM-Generated GPU Kernels [41.0] LLMベースのTritonカーネル生成は大きな関心を集めているが、基本的な実験的な疑問は未解決のままである。
本稿では,その正しさとハードウェア効率のカテゴリー別評価を通じて,この問題に対処するベンチマークであるKernelBench-Xを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:18:36 GMT)
Conflict Essences for Transformation Rules with Nested Application Conditions -- Long Version [39.9] 衝突と依存性の分析は、(グラフ)変換ルールの潜在的な相互作用の概要を提供する重要な静的解析ツールである。
両ルール間の相互作用をとらえる(象徴的な)矛盾の本質を導入します。
変換ペアが並列依存であることは,シンボル的競合の本質を組み込むことができ,シンボル的競合の本質とアプリケーション条件との変換ルールの初期矛盾を関連付けることができる場合に限る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:14:28 GMT)
Unified Framework of Distributional Regret in Multi-Armed Bandits and Reinforcement Learning [39.9] すべての信頼レベル$in (0,1]$に対して均一に保たれる確率的保証として分布的後悔を定式化する。
探索ボーナス$minc_1,k/N,c_2,k/sqrtN$,$N$は訪問数を表し,$(c_1,k,c_2,k)$はユーザ指定パラメータである。
我々の境界は、ミニマックスとインスタンス依存のレジームの両方において、期待と分布の後悔の間の最適なトレードオフを達成する
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:38:30 GMT)
PhysForge: Generating Physics-Grounded 3D Assets for Interactive Virtual World [39.5] 物理地上の3Dアセットを合成するフレームワークであるPhysForgeを紹介した。
物理建築家」は「物理建築家」として働き、「階層的物理的青写真」を計画する
物理基底拡散モデルは、正確な運動パラメータとともに高忠実度幾何によりこの青写真を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:33:23 GMT)
Predictive and Prescriptive AI toward Optimizing Wildfire Suppression [39.2] 本稿では,乗組員の配置と山火事抑制を共同で最適化するための予測的,規範的アプローチを開発する。
この問題は、内因性山火事の需要と非線形山火事のダイナミクスを備えた個別の資源配置構造を特徴としている。
i) 消火計画と乗務員経路を反復的に生成する二面列生成方式, (ii) リンク制約のクナプサック構造を利用したカットの新たなファミリー, (iii) 非線形の山火事の動態に対応する新しい分岐規則を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:26:54 GMT)
Physical Adversarial Clothing Evades Visible-Thermal Detectors via Non-Overlapping RGB-T Pattern [38.8] オーバーラップしないRGB-Tパターン(NORP)を用いたRGB-T物理攻撃に対する新しいアプローチを提案する。
NORPは、重複するRGB-Tパターン(ORP)の光還元を回避し、異なる可視・熱材料を重なりのない新しい対向パターン設計である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:24:37 GMT)
HeterSEED: Semantics-Structure Decoupling for Heterogeneous Graph Learning under Heterophily [38.1] HeterSEEDは異種グラフ学習のためのセマンティクスと構造を分離するフレームワークである。
HeterSEEDは、表現学習を異種セマンティックチャネルに分離し、型および関係認識のローカルセマンティクスをキャプチャする。
ノードレベルの適応的な融合機構は、2つのチャネルを組み合わせてコンテキスト依存のノード表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:42:22 GMT)
Velox: Learning Representations of 4D Geometry and Appearance [37.1] 物体の形状と外観を忠実に捉えた記述的かつ忠実な4次元オブジェクトの潜在表現を学習するためのフレームワークを提案する。
我々は,3つの下流タスク – 映像から4D生成,3次元トラッキング,および画像から4D生成による布地シミュレーション – で評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:12:19 GMT)
egenioussBench: A New Dataset for Geospatial Visual Localisation [36.9] 地理空間参照データに基づく視覚的局所化ベンチマークであるEgenioussBenchを提案する。
このペアリングは、デプロイ可能なマッピングアセットを反映し、従来のSfMベースのアプローチを超えた真のスケーラビリティをサポートする。
ベンチマークでは、複数のポーズエラーしきい値でバイナリメトリクスで評価された公開リーダボードが特徴だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:23:39 GMT)
ADAPTS: Agentic Decomposition for Automated Protocol-agnostic Tracking of Symptoms [36.9] ADAPTS(Agentic Decomposition for Automated Protocol-Agnostic Tracking of Symptoms)は、うつ病と不安度の自動評価のためのフレームワークである。
このアプローチは、長期臨床面接を症状特異的推論タスクに分解する。
レーティングは、オリジナルの人間のレーティングよりも、専門家のベンチマークを近似した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:46:49 GMT)
CuBridge: An LLM-Based Framework for Understanding and Reconstructing High-Performance Attention Kernels [36.7] CuBridgeは、構造化リフト-トランスファー-ローワーワークフローを通じて専門家が書いた注目カーネルに適応するフレームワークである。
CuBridgeは一貫して正しいカーネルを生成し、一般的なフレームワーク、コンパイラベースのアプローチ、および以前のLCMベースのメソッドよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:19:07 GMT)
VL-UniTrack: A Unified Framework with Visual-Language Prompts for UAV-Ground Visual Tracking [36.0] UAV-ground visual tracking (UGVT) は、UAVと地上の両方から同じ物体を同時に追跡することを目的としている。
既存の2ストリーム手法は、孤立した特徴抽出に悩まされ、暗黙の出現マッチングに大きく依存する。
VL-UniTrackは視覚言語プロンプトによって拡張された完全に統一されたフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:23:53 GMT)
StableI2I: Spotting Unintended Changes in Image-to-Image Transition [35.7] 本稿では,コンテンツ忠実度とポスト前整合性を測定する統一的かつ動的評価フレームワークであるStableI2Iを提案する。
本フレームワークは,実世界のI2Iシステムにおいて,コンテンツ一貫性とベンチマークモデルの性能を診断するための,実用的で信頼性の高い評価ツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:28:05 GMT)
VOFA: Visual Object Goal Pushing with Force-Adaptive Control for Humanoids [35.7] VOFAは視覚目標条件付きヒューマノイドロコ操作システムである。
未知の物理的特性を持つオブジェクトを任意の目標位置にプッシュすることができる。
VOFAは、ブースターT1ヒューマノイドロボットのシミュレーションと実世界の実験で広く評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:27:28 GMT)
From Parameter Dynamics to Risk Scoring : Quantifying Sample-Level Safety Degradation in LLM Fine-tuning [35.5] 少数の良性サンプルを微調整すると、何百万もの好みの例から学んだ安全行動が消去される。
安全劣化のサンプルレベル定量化手法を提案し,各トレーニング試料の安全性劣化への影響を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:17:33 GMT)
TabEmbed: Benchmarking and Learning Generalist Embeddings for Tabular Understanding [35.5] 埋め込みモデルの性能を評価するためにTabular Embedding Benchmark(TabBench)を導入する。
次に,タブ形式の分類と検索を共有埋め込み空間内で統合する最初の一般埋め込みモデルであるTabEmbedを提案する。
TabBenchの実験結果は、TabEmbedが最先端のテキスト埋め込みモデル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） (Wed, 06 May 2026 14:22:34 GMT)
Power Distribution Bridges Sampling, Self-Reward RL, and Self-Distillation [34.1] 我々は,電力分布,電力サンプリングの目標分布に着目し,電力分布ブリッジがサンプリング,自己逆KL規則化RL,自己蒸留を行うことを示す。
パワーサンプリングは自己回帰と整合性に依存し、パワー自己蒸留はより低い推論コストでパワーサンプリングの性能と一致または超過することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:42:47 GMT)
Learngene Search Across Multiple Datasets for Building Variable-Sized Models [33.9] 可変サイズモデル(LSAMD)構築のための複数のデータセット間の学習遺伝子探索を提案する。
LSAMDがデータセット固有のブロックとデータセットアダプタ(DAD)を備えた検索可能なスーパーAns-NetにAns-Netを拡張
複数のデータセットの実験では、LSAMDはプレトレイン-ファインチューン法に匹敵するパフォーマンスを実現し、ストレージとトレーニングコストを大幅に削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:13:29 GMT)
Implicit Representations of Grammaticality in Language Models [33.6] 我々は、文法文と(合成)非文法文のデータセット上で線形プローブを訓練する。
この単純な文法的プローブは、人間の計算した文法的判断ベンチマークに一般化し、LM確率に基づく文法的判断よりも優れることがわかった。
英語学習されたプローブは非自明な言語間一般化も示しており、他の多くの言語における文法的ベンチマークにおいて文字列確率よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:57:31 GMT)
Permutation-preserving Functions and Neural Vecchia Covariance Kernels [32.5] ガウス過程のためのスケーラブルで柔軟な共分散カーネルを構築するための新しいフレームワークを提案する。
具体的には、共分散を特徴付ける決定論的量であるクリグ係数と条件標準偏差をモデル化する。
置換同変関数の普遍表現を導出し、この対称性を尊重するニューラルアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:47:59 GMT)
Architectural Constraints Alignment in AI-assisted, Platform-based Service Development [32.5] 本稿では,プラットフォームベースのコード生成とエージェントによる明確化ループを組み合わせることで,アーキテクチャ制約の曖昧さの顕在化と解決を行う。
評価は、汎用AIコード生成の足場と比較して、アーキテクチャの一貫性とデプロイ性が改善されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:28:28 GMT)
Ilov3Splat: Instance-Level Open-Vocabulary 3D Scene Understanding in Gaussian Splatting [32.5] Ilov3Splatは3Dガウススプラッティング(3D-GS)上に構築されたインスタンスレベルのオープンな3Dシーン理解のためのフレームワーク
言語対応のCLIP機能を効率的にエンコードするために,マルチレゾリューションハッシュ埋め込みを活用している。
推論時に、CLIPエンコードされたクエリは学習した機能と一致し、続いて関連するガウスグループを取得するための2段階の3Dクラスタリングが続く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:23:41 GMT)
SCOUT: Active Information Foraging for Long-Text Understanding with Decoupled Epistemic States [32.4] 百万のスケールでLong-Text Understanding (LTU) を行うには、推論忠実度と計算効率のバランスをとる必要がある。
我々は、受動的処理からアクティブな情報処理に移行するLTUの新しいパラダイムであるSCOUTを提案する。
SCOUTは最先端のプロプライエタリモデルと一致し,トークン消費量を最大8倍に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:55:59 GMT)
Attribution-Guided Continual Learning for Large Language Models [32.3] 大規模言語モデル(LLM)は、連続学習における破滅的な忘れ込みに悩まされることが多い。
既存の方法は、データ再生、パラメータ凍結、正規化によって破滅的な忘れを緩和する。
LLMのための帰属誘導型連続微調整フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:38:13 GMT)
Evidence-based anomaly detection in clinical domains [32.0] 特定の患者の管理判断を評価できる新しい確率的異常検出法を開発し,検討した。
本手法は術後心疾患患者における異常な患者管理決定の特定に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:10:46 GMT)
Visual Text Compression as Measure Transport [31.0] ビジュアルテキスト圧縮(VTC)は、画像にテキストをレンダリングし、視覚言語モデルで再エンコードすることで、効率的な長文処理を実現する。
トークンの貯蓄は予測通りに下流のユーティリティに変換しません。
測定輸送の言語でVTCを定式化することでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:02:27 GMT)
Manifold Steering Reveals the Shared Geometry of Neural Network Representation and Behavior [30.7] 神経表現における幾何学は、内部への介入による原則制御を可能にするための適切な対象であることを示す。
言語モデルでは、巡回的かつシーケンシャルなジオメトリを持つ推論タスクと、より複雑なグラフジオメトリを持つコンテキスト内学習タスクを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:46:03 GMT)
ViTok-v2: Scaling Native Resolution Auto-Encoders to 5 Billion Parameters [30.7] Vision Transformer (ViT) オートエンコーダは画像の魅力的なトークンライザとして登場し、畳み込みトークンライザの再構築を改善している。
ViTok は、圧縮比 r が、低い r がより良い再構成を意味するが、より難しい世代である再生世代トレードオフを媒介することを示した。
ViTok-v2は、これらの制限をNaFlexによるネイティブな解像度サポートで解決し、解像度とアスペクト比をまたいで一般化します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:03:13 GMT)
Toward Structural Multimodal Representations: Specialization, Selection, and Sparsification via Mixture-of-Experts [30.6] 構造的視点からマルチモーダル学習を再考するフレームワークとして,S3(Specialization Selection, Sparsification)を提案する。
4つのMultiBenchベンチマークにおいて、S3は精度を改善し、一貫したU字型スペーサリティ性能傾向を示す。
これらの結果から,マルチモーダル表現を意味的コンポーネントとして構築することは,コントラスト学習やInfoMax主導のアプローチに代わる実践的で原則的な代替手段となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:37:43 GMT)
Stream-T1: Test-Time Scaling for Streaming Video Generation [30.6] Stream-T1は、ストリーミングビデオ生成専用の総合的なテスト時間スケーリングフレームワークである。
5sと30sの総合的なビデオベンチマークで評価すると、Stream-T1は大きな優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:40:05 GMT)
CHE-TKG: Collaborative Historical Evidence and Evolutionary Dynamics Learning for Temporal Knowledge Graph Reasoning [30.5] 時間的知識グラフ(TKG)推論は、過去の事実から将来の出来事を予測することを目的としている。
CHE-TKGは、TKG推論のための新しいコラボレーティブデュアルビュー学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:58:17 GMT)
Stabilizing LLM Supervised Fine-Tuning via Explicit Distributional Control [30.3] 訓練後の大規模言語モデル(LLM)は、しばしば破滅的な忘れ物に悩まされる。
最近の証拠は、この現象は最適化中に過度な分布の漂流によって引き起こされることを示唆している。
オフライン微調整中の分散更新を明示的に制御するフレームワークであるAnchored Learningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:48:15 GMT)
Bayesian Rain Field Reconstruction using Commercial Microwave Links and Diffusion Model Priors [30.1] 我々は、拡散モデル(DM)を用いたベイズ逆問題として、雨田再建を高忠実度空間先行問題と見なしている。
拡散モデルはガウス過程よりも重要な降雨統計を保存しやすいことを示す。
合成および実世界のデータセットの実験は、確立されたCMLベースの再構築ベースラインよりも一貫した改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:36:46 GMT)
Rigorous Interpretation Is a Form of Evaluation [30.1] 我々は、解釈可能性は、表面レベルのパフォーマンス指標を超えて、よりリッチでより原則化されたモデル評価の形式として機能すると主張している。
我々は、解釈可能性が評価的に機能する3つの方法を探る。
その評価可能性を達成するために、解釈可能性の手法は、偽造可能で再現可能で予測可能な主張を生成する必要があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:16:38 GMT)
A meta-analysis of the effect of generative AI on productivity and learning in programming [29.8] 生成人工知能(GenAI)はプログラミングにますます使われている。
GenAIがプログラミングスキルの長期的な開発に与える影響の証拠も同様に混ざり合っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:32:25 GMT)
Uno-Orchestra: Parsimonious Agent Routing via Selective Delegation [29.3] タスクを選択的に分解し,各サブタスクを許容可能なペアにディスパッチする統合オーケストレーションポリシであるUno-Orchestraを導入する。
Uno-Orchestraは77.0%のマクロパス@1に達しており、ワークフローベースラインよりも約16%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:07:14 GMT)
Beyond Penalization: Diffusion-based Out-of-Distribution Detection and Selective Regularization in Offline Reinforcement Learning [29.0] 我々は,一様ペナル化を超える新しい枠組みであるDOSER(Diffusion-based OOD Detection and Selective Regularization)を提案する。
本稿では,DOSERが従来手法よりも優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 01:21:53 GMT)
On the (In-)Security of the Shuffling Defense in the Transformer Secure Inference [28.9] シャッフルされた活性化を共通の置換に整列させ、モデル重みを抽出する攻撃を提案する。
Pythia-70mとGPT-2の実験では、提案された攻撃はシャッフルされたアクティベーションと平均2乗誤差を10-9$から10-6$に調整できることを示した。
クエリコストは約1ドルで、L1-norm差が10-4$から10-2$のモデルウェイトを回収することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:31:15 GMT)
SignVerse-2M: A Two-Million-Clip Pose-Native Universe of 55+ 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） (Wed, 06 May 2026 16:29:09 GMT)
FaithfulFaces: Pose-Faithful Facial Identity Preservation for Text-to-Video Generation [28.5] アイデンティティ保存型テキスト・ツー・ビデオ生成(IPT2V)は、ユーザに対して、一貫した人間の顔認証を備えた多様な想像力のあるビデオの作成を可能にする。
複雑な動的シーンにおいて、PT2Vを改善するために、ポーズ忠実な顔認証学習フレームワークである textitFaithfulFaces を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:54:09 GMT)
Unsat Core Prediction through Polarity-Aware Representation Learning over Clause-Literal Hypergraphs [28.4] SAT式から構造情報を学習するための極性認識型表現学習フレームワークを提案する。
変数表現を極性不変成分と同変成分に分離する極性認識機構を導入する。
複数のSATデータセットに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:08:24 GMT)
Rollout Pass-Rate Control: Steering Binary-Reward RL Toward Its Most Informative Regime [28.3] 我々は、この非効率性をパスレート制御問題とみなし、50%のパスレートが最も有益な操作点であることを示す。
我々は,この体制に向かってスキュード群を操るために,軌道上の接頭辞を再生するPrefix Sampling (PS)を提案する。
PSはQwen3-14Bでは2.01x、Qwen3-32Bでは1.55xで、最終的な性能を保留または改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:44:38 GMT)
Lightning Unified Video Editing via In-Context Sparse Attention [28.2] ビデオ編集は、ICL(In-Context Learning)パラダイムへと進化してきたが、結果として二次的注意のコストが重要な計算ボトルネックを生み出している。
In-context Sparse Attention (ISA) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:15:29 GMT)
Direct Product Flow Matching: Decoupling Radial and Angular Dynamics for Few-Shot Adaptation [28.1] 近年のフローマッチング (FM) 法は視覚言語モデルの少数ショット適応を改善している。
既存のFM法は、事前訓練されたクロスモーダルな特徴に対する非互換な幾何学的先行性によって本質的に制約されていると論じる。
変形した積多様体上のアライメントを再構成するワープ積フローマッチング(WP-FM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:51:26 GMT)
D-OPSD: On-Policy Self-Distillation for Continuously Tuning Step-Distilled Diffusion Models [27.9] ステップ蒸留拡散モデルのための新しい訓練パラダイムであるD-OPSDを提案する。
D-OPSDにより、モデルは元の数ステップのキャパシティを犠牲にすることなく、新しい概念、スタイルなどを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:59:34 GMT)
iWorld-Bench: A Benchmark for Interactive World Models with a Unified Action Generation Framework [27.2] iWorld-Benchは、インタラクション関連の能力に関するワールドモデルのトレーニングとテストのためのベンチマークである。
330kのビデオクリップによる多様なデータセットを構築し、さまざまな視点、天気、シーンをカバーする2.1kの高品質なサンプルを選択した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:38:55 GMT)
Understanding Annotator Safety Policy with Interpretability [27.0] アノテーションの不一致は広範に存在し、運用上の失敗、ポリシーの曖昧さ、価値の多元性など、複数のソースから生じる可能性がある。
本稿では,アノテータの内部安全ポリシーをラベル付け行動のみから学習する解釈可能なモデルであるアノテータポリシーモデル(APM)を紹介する。
APMは、アノテータの安全性ポリシー(80%以上)を正確にモデル化し、偽造編集に対する応答を忠実に予測し、制御された設定における既知のポリシーの違いを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:01:40 GMT)
Self-Induced Outcome Potential: Turn-Level Credit Assignment for Agents without Verifiers [27.0] 自己誘導型アウトカム電位は、最終回答のセマンティッククラスタを、ポテンシャルに基づくターンレベルのクレジット割り当てのための潜在的な将来の結果状態として扱う。
我々は,このフレームワークを形式化し,監督対象のゴールド・アンサー・リミットを特徴付けるとともに,SIOPが検証自由な結果レベルベースラインよりも平均性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:38:48 GMT)
Misrouter: Exploiting Routing Mechanisms for Input-Only Attacks on Mixture-of-Experts LLMs [26.9] Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャは、疎結合なルーティングベースの計算によって、大規模言語モデルをスケールするための主要なパラダイムとして登場した。
MoEルーティングは、入力のみの攻撃によって、現実世界のサービスにおいてより強力な安全でない振る舞いを引き起こすことができる。
そこで我々はMisrouterを提案する。Misrouterは入力のみの攻撃フレームワークで、ルーティング動作とエキスパート機能の共同ターゲットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:21:38 GMT)
DiffCap-Bench: A Comprehensive, Challenging, Robust Benchmark for Image Difference Captioning [26.9] 画像差分キャプション(IDC)は、2つの画像の違いを正確に識別する言語記述を生成する。
DiffCap-Benchは10の異なるカテゴリをカバーする総合的なIDCベンチマークである。
また,人間の有意差分リストに基づくLCM-as-a-Judge評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:12:41 GMT)
The Pedagogy of AI Mistakes: Fostering Higher-Order Thinking [26.8] 「インストラクターは、AIを学習仲間として融合させることで、高次思考の基本的な過程に学生を巻き込むことができる。」
我々は,AI生成エラーとの構造化された相互作用がメタ認知的エンゲージメントをどのように支援し,学際的厳密さを強化し,学生が認識するAIリテラシーと主観的マター能力に関連するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:50:46 GMT)
Valley3: Scaling Omni Foundation Models for E-commerce [26.8] 多様なグローバルeコマースタスクのために開発された,Omni Multimodal Large Language Model (MLLM) であるValley3を提案する。
Valley3のキーとなる機能は、視覚言語モデルを拡張して開発されたeコマース用のネイティブな多言語オーディオ機能である。
探索ツールを積極的に起動し,タスク関連情報を取得するエージェント検索機能をValley3に装備する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:38:25 GMT)
Automated Formal Proofs of Combinatorial Identities via Wilf-Zeilberger Guidance and LLMs [26.8] WZ-LLMはニューロシンボリックなフレームワークで、WZの証明計画をLean 4.0で実行可能な証明スケッチに変換する。
We show that WZ-LLM achieve a 34% proof success rate on LCI-Test (100 classic identities), developed on strong baselines as DeepSeek-V3 Goedel-V2。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:49:35 GMT)
Geometry over Density: Few-Shot Cross-Domain OOD Detection [26.6] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、モデルのトレーニング分布外にあるテストサンプルを特定する。
拡散軌道の情報・幾何学的解析により,この目標を達成する統一的なフレームワークである textbfUFCOD を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:58:11 GMT)
Gradients with Respect to Semantics Preserving Embeddings Tell the Uncertainty of Large Language Models [26.5] 不確実性定量化(UQ)はLLMの信頼性を確保する重要な手法である。
本稿では,フリーフォーム生成のための最初の勾配に基づくUQ手法SemGradを提案する。
提案手法は,LLMが意味論的に等価な入力摂動の下で安定な出力分布を維持すべきという重要な直感に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:30:40 GMT)
Information Theoretic Adversarial Training of Large Language Models [26.1] WARDENは、大規模言語モデルのための、分散的に堅牢な敵対的トレーニングフレームワークである。
経験的トレーニング分布を中心に設定されたf分割あいまいさを通じて、敵の例を動的に重み付けする。
これは、CAT-、CAPO-、MixATベースのベースラインに匹敵する計算およびユーティリティコストによる攻撃成功率を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:20:09 GMT)
Anon: Extrapolating Adaptivity Beyond SGD and Adam [25.9] Anonは、古典と近代のギャップを埋めることのできる、最初の統一的で信頼性の高いフレームワークを提供する。
Anonはハードトラックよりも柔軟で、ノイズに対する勾配の堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:42:00 GMT)
Learning Discriminative Signed Distance Functions from Multi-scale Level-of-detail Features for 3D Anomaly Detection [25.3] マルチスケールのレベル・オブ・ディテール特徴を用いた識別符号距離関数を学習する3次元異常検出のための曲面ベース手法を提案する。
実験の結果,提案手法はAnomaly-ShapeNetとReal3D-ADデータセットで平均92.1%,85.9%のオブジェクトレベルAUROCを実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:25:15 GMT)
OSAQ: Outlier Self-Absorption for Accurate Low-bit LLM Quantization [25.0] トレーニング後の重量限定量子化は、モデルサイズを減らし、トークン生成を加速することで、有望なソリューションを提供する。
重量に固有の体系的なアウトリーチが存在することは、依然として大きな障害である。
本稿では,2次低ランク特性によって誘導される付加的な重み抑制を行うOutlier Self-Absorption Quantization (OSAQ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:35:25 GMT)
Harnessing Linguistic Dissimilarity for Language Generalization on Unseen Low-Resource Varieties [24.7] 特定のグループで使用される低リソース言語品種は、多言語言語モデルの開発において無視されている。
本稿では,多種多様なソースの重なり合いを生かしながら,多種多様なキューを捕捉することに焦点を当てた2段階言語一般化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:05:17 GMT)
Anny-Fit: All-Age Human Mesh Recovery [24.4] Anny-Fitは、オールエイジの3Dメッシュリカバリのためのカメラ空間最適化フレームワークである。
本手法は,成人のみのHMRパイプラインを全年齢スペクトルにゼロショット適応させることにより,成人のみのモデリングと全年齢モデリングを橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:23:10 GMT)
From Priors to Perception: Grounding Video-LLMs in Physical Reality [24.3] ビデオ大言語モデル (Video Large Language Models, Video-LLMs) は、微細な物理的推論において体系的な欠陥を示す。
統一帰属論(Unified Attribution Theory: この二重失敗は知覚障害ではなく、セマンティック優先支配(Semantic Prior Dominance)に由来する。
そこで我々は,PACC (Programmatic Adversarial Curriculum) を構築した。
PACCカリキュラムによる標準LoRA微調整は、最先端(SOTA)モデルにおける事前干渉を効果的に中和することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:48:56 GMT)
Beyond Static Best-of-N: Bayesian List-wise Alignment for LLM-based Recommendation [24.0] 大規模言語モデルは、ユーザ好みをモデル化するための生成機能を活用することで、レコメンデーションシステム(LLM4Rec)に革命をもたらした。
既存のLLM4Recメソッドはトークンレベルの目的に依存しており、実際のレコメンデーション品質を定義するリストレベルと非微分可能なメトリクスを最適化することは困難である。
我々はこれらの課題を克服するためにBLADE (Bayesian List-wise Alignment via Dynamic Estimation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:02:57 GMT)
Learned Neighbor Trust for Collaborative Deployment in Model-Agnostic Decentralized Learning [23.6] ノードは、その予測がデプロイメント時に適切に構成するように、どのようにトレーニングされるべきかを調査する。
サーバフリーでモデルに依存しないプロトコルとして,Learned Neighbor Trust (LNTrust)を提案する。
LNTrustはトレーニング中の補助蒸留をゲートし、推論時に展開アンサンブルを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:07:40 GMT)
Breaking the Quality-Privacy Tradeoff in Tabular Data Generation via In-Context Learning [23.5] テキスト内学習問題としてデータ生成を定式化するDiffICLを提案する。
実世界の14のデータセット上でDiffICLを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:38:16 GMT)
Delving into Non-Exchangeability for Conformal Prediction in Graph-Structured Multivariate Time Series [23.2] コンフォーマル予測(CP)は、確固としたカバレッジを保証する不確実性推定を提供する。
グラフ構造時系列では、固有のクロスノード結合は交換性条件に反する可能性がある。
我々はSGCE(Spectral Graph Exchangeability Conditional)という新しい概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:19:16 GMT)
Reward-Decomposed Reinforcement Learning for Immersive Video Role-Playing [22.9] 我々は,ビデオ・グラウンドド・ロールプレイング・ダイアログを研究し,分離されたGRPOベースのフレームワークであるEMM-RL(Eye-Brain-Mouth Reinforcement Learning)を導入する。
EBM-RLは、環境と感情を改善するためのCLIPベースのシーンテキストアライメント、(ii)参照応答の可能性を増大させる知覚認知報酬、(iii)忠実性を保証するための答えの正確性、(iv)要求される構造化された出力を強制する密度の高いフォーマット報酬の4つの補完的な報酬を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:32:23 GMT)
Sealing the Audit-Runtime Gap for LLM Skills [22.9] LLMスキルの監査時間ギャップを封じ込めた最初のフレームワークであるSIGILを提案する。
SIGILは6種類の攻撃にまたがる1023の現場スキルに対して実世界の配備で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:23:22 GMT)
Adaptive Policy Selection and Fine-Tuning under Interaction Budgets for Offline-to-Online Reinforcement Learning [22.7] オフラインからオンラインへの強化学習(O2O-RL)では、ポリシが最初に、以前に収集されたデータセットを使用して、安全にオフラインでトレーニングされる。
我々は,O2O-RLにおけるオンラインインタラクション予算の下で,政策選択と微調整のための新しい適応的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:51:44 GMT)
Beyond Semantics: An Evidential Reasoning-Aware Multi-View Learning Framework for Trustworthy Mental Health Prediction [22.4] テキストデータを用いたメンタルヘルスの自動予測は、ディープラーニングと大規模言語モデルによる有望な結果を示している。
既存のアプローチは意味表現に大きく依存しており、曖昧さ、ノイズ、シフトしたデータの下で自信過剰な予測を生成することが多い。
本稿では,エンコーダのみのモデルからの意味情報とデコーダのみのモデルから高レベルな推論情報を統合する多視点学習問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:49:17 GMT)
Hierarchical Multi-Fidelity Learning for Predicting Three-Dimensional Flame Wrinkling and Turbulent Burning Velocity [22.4] 乱流予混合火炎の高忠実度評価は, 先進診断のコストと複雑さによって制限されている。
階層型多要素ニューラルネットワークフレームワーク (MuFiNN) を開発し, スパースな高忠実度実験データと構造化された低忠実度表現を統合する。
MuFiNNは、観測された火炎挙動を正確に再構築し、目に見えない動作条件をまき散らし、トレーニング領域を超えた堅牢な外挿を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:38:23 GMT)
Active Contact Sensing for Robust Robot-to-Human Object Handover [22.3] 頑健なオブジェクトハンドオーバに対する能動的センシング手法を提案する。
ホールドグリップは複数の方向に力を生み出すが、偶発的なタッチは起こらない。
我々の手法は97.5%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:59:02 GMT)
CCL-D: A High-Precision Diagnostic System for Slow and Hang Anomalies in Large-Scale Model Training [22.3] CCL-Dは、大規模分散トレーニングにおいて、遅い/変化する異常を検出し、検出するように設計された診断システムである。
ランクレベルのリアルタイムプローブとインテリジェントな意思決定アナライザを統合する。
6分以内に、既知のスロー/ハング異常をほぼ完全にカバーし、損傷したランクを特定できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:07:27 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） (Wed, 06 May 2026 08:34:25 GMT)
Conditional Flow-VAE for Safety-Critical Traffic Scenario Generation [22.1] 本稿では,スケーラブルで現実的な安全クリティカルシナリオ生成のための条件付き潜水流マッチング手法を提案する。
本手法では,配信マッチングを用いて,名目シーンを安全クリティカルなロールアウトに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 00:08:25 GMT)
Maximizing Rollout Informativeness under a Fixed Budget: A Submodular View of Tree Search for Tool-Use Agentic Reinforcement Learning [22.0] 予算によらない独立したサンプルは、予算に関わらず、ハードプロンプトのためにゼロから切り離された崩壊率に悩まされていることを実証する。
我々の不確実性認識上信頼境界(UUCB)用語は、この目的の閉形式的限界利得として生じる。
本稿では,UUCBとABA(Adaptive Budget Allocator)を結合した学習時間木探索フレームワークInfoTreeと,非同期投機拡張スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:17:48 GMT)
AuditRepairBench: A Paired-Execution Trace Corpus for Evaluator-Channel Ranking Instability in Agent Repair [22.0] AuditBenchは576,000の登録細胞(96,000が実行)のペア実行トレースコーパスである
宣言された可観測性境界内で評価器-チャネル遮断ランキングの不安定を運用する。
80ケースのソースレベルのチャネルサージェリーサブセット上で、メカニズムアンカレートによる検証がサポートされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:12:09 GMT)
ReflectDrive-2: Reinforcement-Learning-Aligned Self-Editing for Discrete Diffusion Driving [21.8] 本稿では,自律走行のための個別のアクションエキスパートを備えたマスク付き離散拡散プランナであるReflectDrive-2を紹介する。
この離散トークン空間は、インプレース・トラジェクトリ・リビジョンを可能にする。 AutoEditは、補助的な改善ネットワークを必要とせずに、同じモデルを使用して選択されたトークンを書き換える。
また、共有KVの再利用、ステップデコードの変更、デバイス上でのアンマッシングを組み合わせ、効率的なリフレクティブデコードスタックを設計しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:52:32 GMT)
COPYCOP: Ownership Verification for Graph Neural Networks [21.6] 敵は1つのGNNを訓練し、他のGNNの埋め込みを模倣することができた。
我々のアルゴリズム(CopyCopという名前)はそのようなコピーキャットGNNを識別できる。
14のデータセットと5つのGNNアーキテクチャの実験は、CopyCopが正確で堅牢であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:39:48 GMT)
Beyond Retrieval: A Multitask Benchmark and Model for Code Search [21.2] textscCoREBは、5つのプログラミング言語でLiveCodeBenchの問題を偽装的に書き直して作られている。
11の埋め込みモデルと5つのリランカをテキスト・トゥ・コード、コード・トゥ・テキスト、コード・トゥ・コードという3つのタスクでベンチマークする。
textscCoREB-Rerankerは、3つのタスクで一貫したゲインを達成する最初の方法です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:05:17 GMT)
Strat-Reasoner: Reinforcing Strategic Reasoning of LLMs in Multi-Agent Games [21.2] 大規模言語モデルは、最終結果が全てのエージェントのジョイント戦略に依存するマルチエージェントゲームで苦労する。
既存の単エージェント強化学習アプローチとそのマルチエージェント拡張は、これらの課題に対処することができない。
マルチエージェントゲームにおけるLSMの戦略的推論能力を向上させる新しいRLベースのフレームワークであるStrat-Reasonerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:35:14 GMT)
PARNESS: A Paper Harness for End-to-End Automated Scientific Research with Dynamic Workflows, Full-Text Indexing, and Cross-Run Knowledge Accumulation [20.5] 最近の自律型研究システムでは、LSMエージェントは実験を思いつき、実行し、論文を書くことができる。
この剛性には5つの根源がある、と我々は主張する。
提案するPARNESSは,4つの設計手順に基づいて構築されたオープンソースフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:37:02 GMT)
Angle-I2P: Angle-Consistent-Aware Hierarchical Attention for Cross-Modality Outlier Rejection [20.3] イメージ・ツー・ポイント・クラウド・レジストレーション(I2P)は、操作、グラッピング、ローカライゼーションといったロボットアプリケーションにおける基本的なタスクである。
本稿では,アングル-I2Pを提案する。アングル-I2Pは,アングル-一貫性のある幾何学的制約と階層的注意を生かした外乱リジェクションネットワークである。
提案手法は、7Scenes, RGBD Scenes V2, and a self-collected data。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:41:56 GMT)
SPADE: Faster Drug Discovery by Learning from Sparse Data [20.1] 提案アルゴリズムであるSPADEでは,10個の高品質な候補を見つけるために,平均40個のテストしか必要としない発見選択手法を提案する。
ワン・ヴォソン比較では、SPADEはより多くのタンパク質の深層学習と最適化方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:50:54 GMT)
FAAST: Forward-Only Associative Learning via Closed-Form Fast Weights for Test-Time Supervised Adaptation [19.7] FAASTはラベル付きサンプルを解析的に1パスで高速な重みにコンパイルする。
適応時間を90%以上短縮しつつ, FAAST の適合性を示した。
その結果、FAASTは教師付きタスク適応のための、高度に効率的でスケーラブルなソリューションであることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:58:11 GMT)
Height-Guided Projection Reparameterization for Camera-LiDAR Occupancy [19.5] HiPRはHeight-Guided Projection Reパラメータ化を備えたカメラLiDAR占有フレームワークである。
HiPRは、リアルタイム推論を維持しながら、既存の最先端メソッドを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:09:13 GMT)
3D Generation for Embodied AI and Robotic Simulation: A Survey [19.4] Embodied AIとロボットシステムは、シミュレーションベースのトレーニングと実世界の展開のために、スケーラブルで多様な物理的基盤を持つ3Dコンテンツにますます依存している。
この調査では、エンボディドAIの3D生成をレビューし、3D生成がエンボディドシステムで果たす3つの役割に関する文献を整理する。
データジェネレータでは、3Dジェネレーションは、下流のインタラクションのための、明瞭で物理的に接地された、変形可能なコンテンツを含むシミュレーション可能なオブジェクトとアセットを生成する。
シミュレーション環境では、対話的でタスク指向の世界を構築し、構造認識、制御可能、エージェントシーン生成を行う。
Sim2Real Bridgeはデジタルツイン再構築をサポート
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:11:41 GMT)
ANO: A Principled Approach to Robust Policy Optimization [19.0] 政策最適化のための基本設計空間を導入し、ロバストな推定器が本質的に外れ値を抑制する必要があることを示す。
ANO(Anchored Neighborhood Optimization)は,クリッピングを再帰的な勾配機構でシームレスに置き換える手法である。
継続的(MuJoCo)と離散的(Atari)制御において、ANOは、高度に攻撃的な学習率の下でも、政策崩壊を独特に防止する、堅牢な最先端技術を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:24:45 GMT)
When Life Gives You BC, Make Q-functions: Extracting Q-values from Behavior Cloning for On-Robot Reinforcement Learning [18.9] BC(Behavior Cloning)は、ロボット学習において、非常に効果的なパラダイムとして登場した。
BCには、デモが収集された後、オンライン改善のための自己誘導メカニズムがない。
我々は,強化学習のためのBCからQ2RL,Q-Estimation,Q-Gatingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:40:11 GMT)
Training-Time Batch Normalization Reshapes Local Partition Geometry in Piecewise-Affine Networks [18.8] バッチ正規化(BN)は、現代のディープネットワークの中心であるが、トレーニング中に実現された機能への影響は、最適化の利点よりも理解されていない。
本研究では,超平面スイッチングと誘導アフィン分割の幾何学的手法を用いて,CPAネットワークにおける訓練時間BNについて検討した。
その結果、データ近傍のバッチ条件更新機構として、訓練時間BNの関数レベルの幾何学的説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:14:09 GMT)
Local Intrinsic Dimension Unveils Hallucinations in Diffusion Models [18.6] 拡散モデルは構造的幻覚を引き起こす傾向がある。
モデル誘導多様体上の不安定性として幻覚を扱う補的視点を提案する。
このような不安定性に基づく幻覚フィルタは,最近提案された時間的フィルタの性能と一致するか,あるいは超えるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:22:52 GMT)
Evolving Idea Graphs with Learnable Edits-and-Commits for Multi-Agent Scientific Ideation [18.5] グラフに基づく科学的思考フレームワークである textbfEvolving Idea Graphs (EIG) を紹介する。
EIGはテキストのみをコーディネートするのではなく、部分的に形成された提案を進化するアイデアグラフとして表現している。
AI Idea Bench 2025とLiveIdeaBenchでは、EIGは自動ベンチマークスコアとブラインドエキスパートレーティングの両方で、比較対象のシステムを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:50:40 GMT)
Optimize-at-Capture: Highly-adaptive Exposure Controlling for In-Vehicle Non-contact Heart-rate Monitoring [18.4] r ExpDrive(remote photoplethysmography)は、インテリジェントな車両の運転者の心拍数モニタリングに大いに役立つ。
既存のシステムのほとんどは、固定露光またはカメラ内蔵の自動露光のいずれかに依存している。
本研究では,過去の皮膚反射に基づく露出パラメータを積極的に調整する高適応露光制御フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 01:40:33 GMT)
SoK: Robustness in Large Language Models against Jailbreak Attacks [18.3] 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい成功を収めたが、ジェイルブレイク攻撃の影響を受けやすいままである。
このような攻撃は、現実世界のリスク、安全を損なうこと、信頼を損なうこと、高レベルのアプリケーションにおける規制の遵守を引き起こす。
本稿では,これらの手法を総合的に評価するための総合的多次元フレームワークであるSecurity Cubeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:53:17 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） (Wed, 06 May 2026 17:51:05 GMT)
Position: Embodied AI Requires a Privacy-Utility Trade-off [18.3] 次世代エンボディードAI(SPINE)におけるセキュアプライバシ統合を提案する。
SPINEはプライバシを、EAIライフサイクル全体を通して、クロスステージ結合を管理するダイナミックコントロールシグナルとして扱う。
プライバシ制約が下流にどのように伝播してシステム動作を再形成するかを概念的に検証するために,予備シミュレーションと実世界のケーススタディを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:16:05 GMT)
Information Coordination as a Bridge: A Neuro-Symbolic Architecture for Reliable Autonomous Driving Scene Understanding [18.2] LLM駆動の駆動システムは、言語モデルをポストプロセッサとしてアタッチし、冗長または矛盾する知覚出力を推論するように強制する。
本稿では、知覚と言語推論の間に明確な協調ブリッジを挿入するBEV中心のニューロシンボリックアーキテクチャであるInfoCoordiBridgeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:55:04 GMT)
From Beats to Breaches:How Offensive AI Infers Sensitive User Information from Playlists [18.0] AIは、無害な公開データから個人識別可能な情報(PII)を推測するために使用することができる。
ユーザーがパブリックプレイリストを定期的にリリースする音楽ストリーミングエコシステムは、Offensive AIに活用することができる。
musicPIIrateは、スタンドアロンのデータ表現とユーザのプレイリストコレクションに埋め込まれた構造情報の両方を利用する新しいツールである。
分析の結果,JamShieldは期待できる防御力を示し,F1スコアを平均10%下げた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:18:55 GMT)
Preference-Based Self-Distillation: Beyond KL Matching via Reward Regularization [18.0] 既存の自己蒸留法は、文脈拡張型教師モデルに向けた学習をKLマッチングに大きく還元する。
textbfPreference-textbfBased textbfSelf-textbfDistillation (textbfPBSD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:31:50 GMT)
UAV as Urban Construction Change Monitor: A New Benchmark and Change Captioning Model [18.0] リモートセンシング画像変化キャプション(RSICC)は、両時間画像からシーンの進化に関する空間的基盤を持つ自然言語記述を生成することを目的としている。
現在のメソッドは、構造化された変更セマンティクスを明示的にモデル化することなく、暗黙的な特徴差に頼っている。
共同字幕と検出のためのプロトタイプ誘導フレームワークPTNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:04:18 GMT)
SODE: Analyzing Social Dynamics in LLM Agents [17.9] SODE(Social Dynamics Evaluation)は,AIエージェントを3つの進化的側面にわたって評価するフレームワークである。
SODEを適用すると、系統的な違いが明らかになる。
我々は「ロングホライズンフレーミング」がモデル推論における相互機能を解き放つことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:50:07 GMT)
RecGPT-Mobile: On-Device Large Language Models for User Intent Understanding in Taobao Feed Recommendation [17.8] RecGPT-Mobileは、モバイルeコマースのシナリオにおける推奨品質を改善するために、軽量な意図理解エージェントを設計するフレームワークである。
弊社のアプローチは、ユーザの関心の高まりをより早く捉え、リコメンデーション結果をリアルタイムで調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:20:44 GMT)
Reference-based Category Discovery: Unsupervised Object Detection with Category Awareness [17.7] 一般的な教師なしの手法は、カテゴリラベルのない偽のボックスを生成する。
これらの制限を克服するために、参照ベースのカテゴリー発見(RefCD)を提案する。
RefCDは、カテゴリーラベルなしでも、教師なしパラダイムでカテゴリ情報を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:54:30 GMT)
Feature importance analysis for patient management decisions [17.6] 術後心疾患4486例の電子的健康記録から抽出したデータと意思決定について分析を行った。
多くの場合、全ての特徴のごく一部から、医師の検査の順序と薬品の決定を適切に予測できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:12:27 GMT)
Test-Time Training for Visual Foresight Vision-Language-Action Models [17.5] Test-Time Training Visual Foresight VLA(T3$VF)は、将来の予測画像とそのその後の観測が自然の監視ペアを形成するという観察に動機づけられたテストタイムトレーニングアプローチである。
T3$VFは、VF-VLAのOOD脆弱性を、アーキテクチャ修正や補助モジュールを必要とせずに、わずかに追加の推論コストで軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:21:25 GMT)
Dream-MPC: Gradient-Based Model Predictive Control with Latent Imagination [17.5] 最先端のモデルに基づく強化学習(Reinforcement Learning, RL)アプローチは、勾配のない人口ベースの計画手法、学習された政策ネットワーク、あるいは政策ネットワークと計画の組み合わせを使用する。
本研究では,ロールアウトポリシから少数の候補軌道を生成する新しい手法であるDream-MPCを提案し,学習世界モデルを用いて各軌道の勾配上昇を最適化する。
24個の連続制御タスクの結果から,Dream-MPCは基本方針の性能を大幅に向上し,勾配のないMPCや最先端のベースラインよりも優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:13:11 GMT)
AFL-ICP: Enhancing Industrial Control Protocol Reliability via Specification-Guided Fuzzing [17.1] 産業制御プロトコル(ICP)は、産業インフラの信頼性と安定性に不可欠である。
観測駆動推論によって制約された現代のファジィザは、深いプロトコル状態の浸透に苦慮している。
本稿では,仕様駆動型パラダイムの先駆者となる自律ファジィングフレームワークであるAFL-ICPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:07:24 GMT)
Experiment-as-Code Labs: A Declarative Stack for AI-Driven Scientific Discovery [16.8] 我々はExperiment-as-Code (EaC) Labs'と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。
EaC Labsは、実験をデバイスレベルのAPIにコンパイル可能な宣言型構成としてエンコードする。
これは、科学、実験室、楽器に依存しない一般的なスタックです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 00:50:34 GMT)
UniPCB: A Generation-Assisted Detection Framework for PCB Defect Inspection [16.7] 制御された欠陥合成とタスク固有の欠陥検出を統合した世代別PCB欠陥検査フレームワークを提案する。
DsPCBSD+の実験は、UniPCBが129.61のFIDと0.619のSSIMを達成し、既存の条件生成手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:30:27 GMT)
PHALAR: Phasors for Learned Musical Audio Representations [16.6] PHALARは,最先端技術に対して,相対的精度を最大70%まで向上させるコントラストフレームワークである。
PHALARはピッチ同変バイアスと位相同変バイアスを強制する。
MoisesDB、Slakh、ChocoChoralesにまたがる新たな検索状態を確立し、セマンティックベースラインよりも人間のコヒーレンス判断と大きく関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:27:42 GMT)
Threshold-Guided Optimization for Visual Generative Models [16.6] 視覚生成モデルと人間のフィードバックを整合させるためのしきい値誘導フレームワークを提案する。
提案手法は,従来手法よりも常に好みのアライメントを改善する。
これらの結果は、我々の閾値誘導フレームワークを、ペア比較なしで視覚的生成モデルを整列する単純な代替手段として位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:59:16 GMT)
PRISM: Perception Reasoning Interleaved for Sequential Decision Making [16.5] PRISMは動的質問応答パイプラインを通じて知覚(VLM)と決定(LLM)を密結合するフレームワークである。
PRISMは最先端の画像ベースモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:55:50 GMT)
Reliable Modeling of Distribution Shifts via Displacement-Reshaped Optimal Transport [16.2] 転位型最適輸送 (ReshapeOT) は、観測されたサンプル変位を付加的な知識源として統合することにより、地上測定値を再評価する手法である。
技術的には、ReshapeOTはユークリッド計量を変位第二モーメントから推定されるマハラノビス距離に置き換える。
本手法は計算量的に軽量であり,コスト行列上で動作する任意のOTソルバにシームレスに統合され,さらなる柔軟性のためにカーネル化が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:24:54 GMT)
VL-SAM-v3: Memory-Guided Visual Priors for Open-World Object Detection [16.0] 本研究では,検索対象外界メモリを用いたオープンワールド検出を実現する統合フレームワークを提案する。
VL-SAM-v3は、オープンボキャブラリとオープンエンドの両方で検出性能を一貫して改善する。
より強力な開語彙検出器(SAM3)による実験は、提案された検索・精製機構の一般性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:51:43 GMT)
Structured 3D Latents Are Surprisingly Powerful: Unleashing Generalizable Style with 2D Diffusion [16.0] 本稿では,3次元スタイル転送のための2次元拡散に基づく遅延覚醒法について紹介する。
教師として事前訓練された2次元拡散モデルを利用して、リッチで一般化可能なスタイルの事前情報を提供する。
比較的限られたデータで訓練されているにもかかわらず、3D生成モデルは2次元拡散誘導を利用して、潜伏空間の特定の方向に向かってデノイングを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:08:54 GMT)
Ground4D: Spatially-Grounded Feedforward 4D Reconstruction for Unstructured Off-Road Scenes [15.8] Ground4Dは、ポーズなしオフロード再構成のための空間的に接地された4Dフィードフォワードフレームワークである。
ORAD-3DとRELLIS-3Dの実験では、グラウンド4Dは復元品質において既存のフィードフォワード法よりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:58:47 GMT)
You Snooze, You Lose: Automatic Safety Alignment Restoration through Neural Weight Translation [15.6] 安全でないドメイン固有アダプタを安全なアライメント多様体にマッピングするフレームワークを提案する。
NeWTralは、安全でないアダプタペアの様々なコーパスで事前訓練された非線形翻訳モジュールとして動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:52:22 GMT)
FoodCHA: Multi-Modal LLM Agent for Fine-Grained Food Analysis [15.6] 実世界の食品画像は、クラス内類似度が高いため、課題を呈している。
ディープラーニングモデルは粗い粒度の分類において強い性能を達成する。
現代の視覚言語モデルにおけるオープンエンドジェネレーションは、非標準ラベルを生成することができる。
本稿では,食品認識を階層的な意思決定プロセスとして再構築するマルチモーダル・エージェント・フレームワークであるFoodCHAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:46:59 GMT)
Conditional outlier detection for clinical alerting [15.6] 我々は,異常な(異常な)患者管理行動を検出するためのデータ駆動型アプローチを開発し,評価する。
我々の仮説は、過去の患者に対して異常な患者管理行動は、潜在的な誤りによるものかもしれないというものである。
本仮説は,4,486人の心術後患者の電子健康記録から得られたデータを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:51:44 GMT)
Correct Is Not Enough: Training Reasoning Planners with Executor-Grounded Rewards [15.5] 検証可能な報酬を伴う強化学習は、大規模言語モデルにおける明示的な推論を改善する共通の方法となっている。
しかし、最終回答の正確性だけでは、推論トレースが信頼できるか、信頼できるか、あるいはそれを消費するモデルに有用かは明らかになっていない。
我々は、推論を消費可能な中間アーティファクトとして扱うプランナー・エグゼクタトレーニングフレームワークであるTraceLiftを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:00:58 GMT)
Interests Burn-down Diffusion Process for Personalized Collaborative Filtering [15.3] 本稿では,インタラクションシステム,すなわち関心のバーンダウンプロセスに特化された拡散スキームを導入する。
このプロセスの本質的なバーンダウンの性質は、明らかに拡散的なユーザ関心をモデル化し、タスクの要求とシームレスに一致させます。
本稿では,新たに提案した拡散過程の優位性を示すための新しい推奨手法であるStageCFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:33:54 GMT)
Atomic-Probe Governance for Skill Updates in Compositional Robot Policies [15.3] スキルが置き換えられると、構成結果がどのように変化するかを分析する。
提案手法は原子品質プローブとハイブリッドセレクタで, スキルごとのプローブと選択合成の検証を組み合わせたものである。
原子品質調査は、私たちの知る限り、構成ロボットポリシーにおけるスキル更新管理のための第一原理で、デプロイ可能なプリミティブです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:54:16 GMT)
Exact Dual Geometry of SOC-ICNN Value Functions [15.2] 両視点からSOC-ICNNの正確な一階および局所二階形状について検討する。
最適双対変数から直接, 支持斜面, 部分微分, 方向微分, 局所 Hessian を復元できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:14:36 GMT)
Budget-aware Auto Optimizer Configurator [15.2] 本稿では,各ブロックに適切な構成を割り当てることにより,メモリコストの低減を図るため,BAOC(Budget-Aware Configurator)を提案する。
次に、メモリと時間予算の総リスクを最小限に抑えるために、制限された割り当て問題を解決し、ブロック毎に予算可能な構成を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:02:31 GMT)
The Perceptual Bandwidth Bottleneck in Vision-Language Models: Active Visual Reasoning via Sequential Experimental Design [15.2] 高解像度の視覚的推論は、意味的推論だけでなく、知覚帯域幅の制限下でのタスク関連エビデンス獲得でもある。
我々はこの過程を逐次ベイズ最適実験設計(S-BOED)として定式化する。
高解像度ベンチマークの実験では、直接およびReActスタイルのベースラインよりも一貫した利得を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:19:25 GMT)
AI Alignment via Incentives and Correction [15.0] 我々は、抑止と執行の法・経済モデルのレンズを通してAIアライメントを研究する。
解決者は、説得力があるが誤った答えを出し、不確実性を隠蔽したり、急激なショートカットを悪用する恩恵を受けることができる。
この相互作用を、主成分が共同補正結果よりも報酬を選択する2エージェントモデルで定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:25:12 GMT)
YOTOnet: Zero-Shot Cross-Domain Fault Diagnosis via Domain-Conditioned Mixture of Experts [14.6] YOTOnet(You Only Train Once)は、機械機器のクロスドメイン故障診断に特化した新しいアーキテクチャである。
YOTOnetは,(1)多スケールな拡張畳み込みとFFTベースの時間周波数融合を用いたドメイン非依存表現を抽出する物理対応不変特徴分散器,(2)学習ゲーティングによる特別なプロセッサへの入力を適応的にルーティングするドメイン定義スパースエキスパート(DC-MoE),(3)補助的な制御を備えたデュアルヘッド分類システム,の3つのコアコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:12:21 GMT)
Conceptors for Semantic Steering [14.4] アクティベーションベースのステアリングは、推論時にLCMの動作を制御する。
支配的なパラダイムは、それぞれの概念を、幾何がほとんど検討されていない単一の方向へと還元する。
バイポーラの概念の両極にまたがる活性化から推定されるソフトプロジェクション行列。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:32:29 GMT)
Meta-learning for sample-efficient Bayesian optimisation of fed-batch processes [14.4] フィードバッチ(バイオ)化学プロセスのレシピの最適化は、本質的に、基礎的で、測定不能なゆらぎにさらされる。
BayesOptは高価な測定関数のサンプリングと最適化のための強力なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:07:29 GMT)
Vulnerability Identification by Harnessing Inter-connected Multi-Source Information [14.4] 既存の研究活動は主に、バグレポート、コミットメッセージ、コード変更による脆弱性の特定に重点を置いている。
本稿では,AIモデルをトレーニングして複数のソースを統合するアプローチを提案し,脆弱性識別と脆弱性型分類の有効性を高める。
本稿では,多視点アテンション機構を利用して,多様な情報源から高レベルのセマンティック情報を抽出するVPFinderを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:29:52 GMT)
Geometry-Aware Neural Optimizer for Shape Optimization and Inversion [14.3] 幾何学はPDEが支配するシステムの中心であり、形状最適化と反転を動機付けている。
本稿では,1つの潜在空間ループにおける幾何学表現,フィールドレベルの予測,自動最適化/反転を統一する,エンドツーエンドの微分可能なフレームワークであるGeometry-Aware Neural (GANO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:51:22 GMT)
Aes3D: Aesthetic Assessment in 3D Gaussian Splatting [14.3] Aes3Dは、3Dニューラルレンダリングシーンの美学を評価するための最初の体系的なフレームワークである。
Aes3Dには、3Dシーンの美的評価に特化した最初のデータセットであるAesthetic3Dが含まれている。
Aes3DGSNetは、3DGS表現から直接シーンレベルの美的スコアを予測する軽量モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:27:09 GMT)
QuadBox: Accelerating 3D Gaussian Splatting with Geometry-Aware Boxes [14.3] 3次元ガウススプラッティング(3DGS)は、シーンの幾何学と外観を表すリアルタイムな斬新なビューの高度な技術として登場した。
そこで我々は,4つの軸方向の有界ボックスを個別に投影する手法であるQuadBoxを提案する。
公開データセットの実験により,我々の手法は3DGSの交叉レンダリング速度を1.85$times$で高速化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:42:33 GMT)
ULF-Loc: Unbiased Landmark Feature for Robust Visual Localization with 3D Gaussian Splatting [14.3] 我々は、偏りのある特徴最適化を幾何重み付き特徴融合に置き換える、偏見のない特徴フレームワークであるULF-Locを提案する。
Cambridge Landmarksのデータセットでは、ULF-Locは最先端と比較して平均中央値の翻訳誤差を17%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:30:50 GMT)
Unintended Negative Impacts of Promotional Language in Patent Evaluation [14.2] 提案手法は,135単語の辞書を用いて,プロモーション言語と特許評価結果の関連について検討する。
高頻度の宣伝語は、特許を付与された出願の確率と負の関連がある。
制度的懐疑主義とは対照的に、プロモーション言語は弱い技術のマスクではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:52:32 GMT)
From Pixels to Tokens: A Systematic Study of Latent Action Supervision for Vision-Language-Action Models [14.1] 本研究は,2つの視点から潜時行動監視に関する研究である。 (i) 画像に基づく潜時行動による軌道の規則化, (ii) 行動に基づく潜時行動による目標空間の統一である。
以上の結果より, 動作に基づく潜在動作は複雑な運動調整において優れるが, 定式化タスク対応は明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:27:07 GMT)
SensingAgents: A Multi-Agent Collaborative Framework for Robust IMU Activity Recognition [14.0] 我々は,強力なIMU活動認識のための新しいマルチエージェントシステムであるSensingAgentsを提案する。
本研究は,ユビキタスセンシングシステムの堅牢性と解釈可能性を高めるためのマルチエージェント協調推論の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:55:46 GMT)
LAMP: Localization Aware Multi-camera People Tracking in Metric 3D World [13.8] エゴセントリックなマルチカメラヘッドセットから3Dの人間の動きを追跡することは、激しいエゴモーションに悩まされる。
LAMPは、観測者や目標運動を早期に切り離してこれを解決するための新しいフレームワークである。
LAMPは単分子ベンチマークで最先端の結果を得るが、対象の自我中心の設定の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） (Wed, 06 May 2026 19:23:22 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改善した。
既存のアプローチは、プロセス報酬モデルや補助的な自己監督信号など、密集した中間監視を導入することが多い。
本稿では、RLトレーニング中にエントロピーダイナミクスを適応的に調整し、探索・探索トレードオフを改善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） (Wed, 06 May 2026 18:12:02 GMT)
Taming the Curses of Multiagency in Robust Markov Games with Large State Space through Linear Function Approximation [13.7] 我々は、大きな(おそらく無限の)状態空間を持つRMGに対して、実証可能なデータ効率のアルゴリズムを開発する。
結果は、大きな(おそらく無限の)状態空間を持つRMGに対して、サンプル複雑性の多重緊急性の呪いを破る最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:03:28 GMT)
Autonomous Laparoscope Control through Unified Mechanics-Based Representation of Multimodal Intraoperative Information [13.5] 腹腔鏡ロボットは、外科医に安定した腹腔鏡視野(FOV)を提供し、人間のアシスタントの負担を軽減することができる。
位置、力/トルク、画像などのマルチモーダル信号は、物理的意味や単位によって著しく異なる。
マルチモーダル情報の統一力学モデリングに基づく腹腔鏡保持型ロボット制御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:01:41 GMT)
Knowledge-Free Correlated Agreement for Incentivizing Federated Learning [13.4] 我々は,知識自由関連協定(KFCA)を導入し,基礎的真理や公的なテストセット,流通知識に頼らずに,連邦学習(FL)におけるクライアントの貢献に報いる。
分類上の報告と正直なところ、KFCAは厳密な真実であり、Correlated Agreement(CA)のラベルフリップ脆弱性に対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:54:24 GMT)
LANTERN: LLM-Augmented Neurosymbolic Transfer with Experience-Gated Reasoning Networks [13.3] LANTERNはマルチソース・ニューロシンボリック・トランスファーのための統合フレームワークである。
既存のベースラインよりも40-60%の効率向上を実現している。
その結果、多ソースで適応的に重み付けされたニューロシンボリックトランスファーは、シンボリックRL設定におけるスケーラビリティとロバスト性を向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:57:17 GMT)
Every Step Counts: Step-Level Credit Assignment for Tool-Integrated Text-to-SQL [13.1] ツール拡張テキストにおけるステップレベルクレジット代入のための新しいフレームワークであるFineStepを提案する。
FineStepは4BスケールでGRPOよりも平均3.25%向上し,最先端のパフォーマンスを実現し,冗長なツールインタラクションを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:10:31 GMT)
The Impossibility Triangle of Long-Context Modeling [13.0] 我々は、長いシーケンスモデルを管理する基本的なトレードオフを証明します。
i) シーケンス長に依存しないステップ毎のステップ、(ii) シーケンス長に依存しない状態サイズ、(iii) シーケンス長に比例した多くの歴史的事実をリコールする能力、を同時に達成することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:01:43 GMT)
Assessing Generalisation Capability of Machine Learning Models for Intrusion Detection [13.0] 本研究では,UNSW-NB15とTON_IoTを用いた侵入検出のための教師付き機械学習モデルの一般化能力について検討した。
ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ネイブベイズは、同じデータセットとクロスデータセット設定で評価された。
その結果,侵入検出における大きな一般化ギャップが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 01:59:09 GMT)
Mitigating Label Shift in Tabular In-Context Learning via Test-Time Posterior Adjustment [12.8] DistPFNは、表層基礎モデルのために設計された最初のテスト時間後部調整法である。
提案手法を250以上のOpenMLデータセットで評価し,様々なTabPFNベースのモデルに対して大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 00:01:47 GMT)
HDFlow: Hierarchical Diffusion-Flow Planning for Long-horizon Tasks [12.0] 階層的拡散フロー(HDFlow)は,新しい階層的計画フレームワークである。
HDFlowは拡散と整流モデルの強みを最適に活用し、単一パラダイム生成プランナの限界を克服する。
シミュレーションと実世界の4つの困難な家具組立作業におけるHDFlowの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:08:51 GMT)
LineRides: Line-Guided Reinforcement Learning for Bicycle Robot Stunts [12.0] LineRidesは、カスタム自転車ロボットが多種多様なコマンド可能なスタント行動を取得することができる、ライン誘導学習フレームワークである。
LineRidesは、制御された偏差を許容するトラッキングマージンを使用して、物理的に実現不可能なガイドラインを処理する。
本手法で訓練したポリシは,通常の運転とスタント実行のシームレスな遷移をサポートすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:43:28 GMT)
SpecPL: Disentangling Spectral Granularity for Prompt Learning [11.9] 本稿では,プロンプト学習のための離散スペクトル粒度(Disentangling Spectral Granularity for Prompt Learning, SPPL)を紹介する。
具体的には、凍結されたVAEを利用して視覚信号を意味的な低周波帯域と粒度の高周波細部に分解する。
11ベンチマークの実験では、競争力のある最先端のパフォーマンスが示され、新しいパフォーマンス天井は81.51%のハーモニック平均精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:13:40 GMT)
Sparse Tokens Suffice: Jailbreaking Audio Language Models via Token-Aware Gradient Optimization [11.9] オーディオ言語モデル(ALM)に対するジェイルブレイク攻撃は、オーディオ摂動を最適化し、安全でない世代を誘導する。
ALMにおけるトークン整列勾配の構造を解析する。
token-Aware Gradient Optimization (TAGO) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:52:29 GMT)
HNC: Leveraging Hard Negative Captions towards Models with Fine-Grained Visual-Linguistic Comprehension Capabilities [11.8] Hard Negative Captions (HNC) は、IMMトレーニング用のホイル付きハードネガティブキャプションを含む自動生成データセットである。
診断タスクにおけるミスマッチの検出や、ノイズの多い視覚的入力シナリオ下での堅牢な実行において、モデルのゼロショット能力を改善して、HNCでのトレーニングの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:01:47 GMT)
Real-time Surface-Code Error Correction Using an FPGA-based Neural-Network Decoder [11.8] 本稿ではFPGAベースのニューラルネットデコーダを内蔵したハードウェア統合制御アーキテクチャについて報告する。
超伝導量子プロセッサ上で, 実時間表面符号(距離-3) QEC を実験的に実証した。
実時間復号化とフィードバック補正により,オフライン復号化に匹敵する論理性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:24:10 GMT)
A Robust Foundation Model for Conservation Laws: Injecting Context into Flux Neural Operators via Recurrent Vision Transformers [11.8] 本稿では, Flux Neural Operator (Flux NO) を付加するアーキテクチャを提案する。
有限時間ウィンドウ上で解力学を抽出し、それを繰り返し視覚変換器で符号化し、文脈条件のニューラル演算子のパラメータを生成する。
これにより、モデルは、支配方程式やPDE係数に明示的にアクセスすることなく、保存法則を推論し、解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:23:07 GMT)
Dr-PoGO: Direct Radar Pose-Graph Optimization [11.8] 本稿では,2次元回転レーダを用いたSLAM法であるDr-PoGOを紹介する。
視線を必要とするカメラやライダーとは異なり、ミリ波レーダーは塵や雪、雨などを通して見ることができます。
Dr-PoGOは、様々な現実世界の自動車環境において、300km以上のデータの最先端のパフォーマンスを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:58:39 GMT)
Reinforcement Learning for Compositional Generalization with Outcome-Level Optimization [11.7] 既存のアプローチは、しばしば教師付き微調整に依存し、モデルがターゲット出力を模倣することを奨励する。
本研究では,結果レベルの強化学習によって構成一般化を向上できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:47:31 GMT)
Balancing Stability and Plasticity in Sequentially Trained Early-Exiting Neural Networks [11.7] 早期に出現するニューラルネットワークは、中間分類器で入力を出力することで適応推論を可能にする。
モデルの異なるレベルで動作する2つの代替手法を提案する。
標準ベンチマークの実験は、我々のアプローチが早期終了性能を一貫して改善していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:36:32 GMT)
Deployment-Relevant Alignment Cannot Be Inferred from Model-Level Evaluation Alone [11.7] 機械学習におけるアライメント評価は、主にモデルの評価となっている。
本稿では, モデルレベルの評価だけでは, 配置関連アライメントを推定できないことを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:28:30 GMT)
Rethinking Local Learning: A Cheaper and Faster Recipe for LLM Post-Training [11.6] LLM後トレーニングは、モデルの完全な深さを通してタスク勾配を伝搬する。
LoPTは変圧器の中間点に1つの勾配境界を置く。
LoPTは、メモリコストの低減、トレーニング効率の向上、事前訓練された能力の維持など、競争力のあるパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:41:23 GMT)
When Relations Break: Analyzing Relation Hallucination in Vision-Language Model Under Rotation and Noise [11.5] 視覚言語モデル(VLM)は、強いマルチモーダル性能を達成するが、オブジェクト間相互作用の正確な推論を必要とする関係幻覚の傾向にある。
本研究では、視覚的摂動の影響、特に回転と雑音について検討し、軽度歪みでさえモデルとデータセット間の関係推論を著しく劣化させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:41:24 GMT)
MOSAIC: Module Discovery via Sparse Additive Identifiable Causal Learning for Scientific Time Series [11.1] 本稿では,時間的識別可能性と観測変数の回復支援を融合した疎時的VAEを提案する。
MOSAICは、状態条件付き時間変動によって潜伏変数を特定し、各潜伏変数のスパース集合を回復する。
ANOVA の主効果サポートは、一般的な滑らかな混合関数の下で識別可能であることを示し、抽出可能なスパース付加型に対して有限サンプル回復保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:57:44 GMT)
Distilling Bayesian Belief States into Language Models for Auditable Negotiation [11.0] BOND (Bayesian Opponent-Belief Negotiation Distillation) は, 可聴性蒸留のための枠組みである。
ボンドは、LLMベースのベイズ教師によって構成され、会話コンテキストを6つの候補の優先順序に対してスコアする。
交渉行動と正規化後信をタグ付きテキストとして出力する8Bのより小さな学生言語モデル。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:25:21 GMT)
Accountable Agents in Software Engineering: An Analysis of Terms of Service and a Research Roadmap [11.0] 本稿では、広く使われているAIコーディングアシスタントとエージェント対応開発ツールについて、サービス規約の比較分析を行う。
分析の結果,ユーザの正当性,安全性,法的コンプライアンスに対する責任が一貫した傾向が明らかとなった。
既存のポリシーフレームワークは、ますますエージェントによる、自律的なソフトウェア開発と不整合である、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:18:59 GMT)
MEMOA: Massive Mixtures of Online Agents via Mean-Field Decentralized Nash Equilibria [10.9] 我々は、一意の最適分散政策をクローズドな形で導出する。
我々は、クライアント予測のサーバ計算混合を最適化するために、オンライン重み付け機構を使用します。
数値実験は、我々の理論的保証を検証し、我々の分散された政策が典型的に自然の欲求的な分散されたベースラインを上回ることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:26:59 GMT)
Enhancing Cryo-EM Density Map Segmentation in Phenix for Improved Atomic Model Building [10.9] 我々は、Creo-EM密度マップから原子モデルを構築するための完全に自動化されたパイプラインであるPhenixCraftを紹介した。
本結果は,TMスコアとシーケンス精度において,PhenixCraftの優れた性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:51:25 GMT)
Adaptivity Under Realizability Constraints: Comparing In-Context and Agentic Learning [10.8] クエリと近似を任意の関数とする制限のないレギュレーションと、ReLUニューラルネットワークによってこれらの操作を実装するための実現可能なレギュレーションという2つの設定を検討する。
どちらの設定でも、適応性は近似性能を妨げることはない。
しかし、この利点は、制限されない体制から実現可能な体制に移行したときに変化する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:53:55 GMT)
InterMesh: Explicit Interaction-Aware End-to-End Multi-Person Human Mesh Recovery [10.8] 我々は、人間-環境相互作用情報を人間のメッシュ回復パイプラインに明示的に組み込むフレームワークであるInterMeshを提案する。
ヒューマンオブジェクトのインタラクション検出を活用することで、InterMeshはクエリ表現を構造化されたインタラクションセマンティクスで強化する。
我々はInterMeshがMPJPEをCMUパノプティクスで9.9%、Hi4Dで8.2%削減し、複雑な人・物・人間間相互作用のシナリオでの有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:57:53 GMT)
Intelligent Optimal Control of Rydberg Gates with Incremental-Update Deep Reinforcement Learning [10.8] 本稿では,高速かつ高忠実なRydberg制御NOTゲートを実現するためのDRLベースのフレームワークについて述べる。
段階的に更新された学習ポリシーを導入することで、制御環境の探索を効果的に調整する。
提案プロトコルは, 従来手法を著しく上回り, 耐故障しきい値を超え, 0.9991 のピーク平均忠実度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:15:59 GMT)
CodeEvolve: LLM-Driven Evolutionary Optimization with Runtime-Enriched Target Selection for Multi-Language Code Enhancement [10.8] 大規模言語モデル(LLM)を用いたプログラム性能とコード品質を改善するための進化的フレームワークであるCodeEvolveを提案する。
CodeEvolveはOpenEvolveを拡張し、ランタイム誘導のターゲット選択、Monte Carlo Tree Search(MCTS)、自動コード改善、JavaとSalesforce Apex用の言語固有の評価パイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:25:38 GMT)
Conditional Diffusion Under Linear Constraints: Langevin Mixing and Information-Theoretic Guarantees [10.7] 線形逆問題に対する事前学習拡散モデルを用いたゼロショット条件付きサンプリングについて検討する。
このスコアを無条件の接点スコアで置き換える誤差は、観測されたコンポーネントと観測されていないコンポーネントの間の次元自由条件の相互情報によって上限づけられていることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:19:54 GMT)
Benchmarking LLMs on the Massive Sound Embedding Benchmark (MSEB) [10.6] Massive Sound Embedding Benchmark (MSEB) は、音声モデルの機能的幅を評価する標準として登場した。
オーディオネイティブ(audio-native)なLarge Language Models(LLM)への移行は、単一のマルチモーダルバックボーンが複雑なタスク固有のパイプラインを置き換える、新たなパラダイムを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:58:45 GMT)
Query2Uncertainty: Robust Uncertainty Quantification and Calibration for 3D Object Detection under Distribution Shift [10.6] 本稿では,3次元物体検出器からの潜時オブジェクトクエリの特徴密度と,ポストホックキャリブレータを結合した密度対応キャリブレーション手法を提案する。
提案手法は, 配電・配電両シナリオにおいて, 標準的なポストホック法より一貫して優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:01:19 GMT)
Probabilistic Circuits for Irregular Multivariate Time Series Forecasting [10.5] 本稿では,確率回路に基づく確率的IMTS予測の新しいアーキテクチャであるCircuITSを提案する。
我々のモデルは、有効な関節分布を構造的に保証しつつ、時系列チャンネル間の複雑な依存関係を捉えるのに柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:06:05 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） (Wed, 06 May 2026 09:27:44 GMT)
CPCANet: Deep Unfolding Common Principal Component Analysis for Domain Generalization [10.2] ドメインの一般化は、アウト・オブ・ディストリビューション・シフトの下で堅牢な表現を学習することを目的としている。
本稿では,FGアルゴリズムを完全微分可能なニューラルネットワーク層に展開する新しいフレームワークであるCPCANetを提案する。
4つの標準DGベンチマーク実験により、CPCANetはゼロショット転送において最先端(SOTA)性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:09:34 GMT)
External Validation of Deep Learning Models for BI-RADS Breast Density Prediction from Ultrasound Images [10.1] 3種類の深層学習モデルを用いて乳房超音波検査による乳房密度の予測を行った。
DenseNet121は、最高パフォーマンス(AUROC 0.885)を達成した。
AI由来の密度と組み合わせると、AUROCは年齢よりも低い値を示し、マンモグラフィーが報告した密度と組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:19:47 GMT)
Two-Stage Learned Decomposition for Scalable Routing on Multigraphs [10.1] 並列エッジは、異なるトレードオフを持つ異なる旅行オプションを表すマルチグラフを考える。
ルーティングポリシをノード置換ステージとエッジ選択ステージに分割するノードエッジポリシーファクトリゼーション(NEPF)アプローチを用いる。
筆者らは6つのVRP変種に対する実験を行い、NEPFがソリューションの品質の面で最先端に適合しているか、あるいは性能を上回っていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:23:09 GMT)
Order Flow Exclusivity and Value Extraction Mechanisms: An Analysis of Ethereum Builder Centralization [10.1] 本研究では,プロポーラ・ビルダ分離(PBS)アーキテクチャ下でのビルダ市場の急速な集中化について検討する。
我々は2023年9月から2025年8月までの取引を分析し、排他的順序フロー(EOF)と非原子的最大抽出値(MEV)を特徴付ける。
ビルダー戦略の縦断的な分析は市場の進化を4つの異なる時代へと明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:49:23 GMT)
Multi-Level Bidirectional Biomimetic Learning for EEG-Based Visual Decoding [10.0] EEGベースの視覚神経復号は、画像検索などのタスクに対して、神経応答と視覚刺激を合わせることを目的としている。
構造化された生理的バイアスを表現学習に組み込んだ多レベル双方向バイオミメティック学習フレームワークMB2Lを提案する。
実験では、MB2Lは80.5%のTop-1と97.6%のTop-5をゼロショット脳波画像検索で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:31:35 GMT)
SPHERE: Mitigating the Loss of Spectral Plasticity in Mixture-of-Experts for Deep Reinforcement Learning [10.0] Mixture-of-Experts (MoE)ネットワークは、スケーリング法則を有効にし、多様なスキルの学習を容易にするために報告されている。
我々は、スペクトル可塑性の損失として、MoEポリシーの可塑性損失を定式化する。
我々は、スペクトル可塑性の喪失を緩和するMoEベースのポリシーに適した実用的なParsevalペナルティであるSPHEREを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:02:53 GMT)
Building informative materials datasets beyond targeted objectives [9.7] 本稿では,関心のターゲット特性に対する情報提供性を最大化するデータセット構築のためのフレームワークを提案する。
本手法では, 材料空間の広い範囲をカバーするために, 多様性を考慮した選択法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:39:01 GMT)
Mitigating False Positives in Static Memory Safety Analysis of Rust Programs via Reinforcement Learning [9.7] Rustプログラムのメモリ安全性を確保するには静的解析ツールが不可欠だ。
RudraやMirCheckerといった既存のツールは、偽陽性率が高い。
本稿では,突発的な警告を自動的に分類・抑制するための新しい強化学習(RL)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:54:08 GMT)
ReasonAudio: A Benchmark for Evaluating Reasoning Beyond Matching in Text-Audio Retrieval [9.4] ReasonAudioはText-Audio Retrievalの最初の推論集約型ベンチマークである。
1000のクエリと10,000の合成オーディオクリップからなり、ネゲーション、オーダー、オーバーラップ、デュレーション、ミックスの5つの基本的な推論タスクにまたがる。
我々の10種類の最先端モデルに対する評価では、以下の結果が示される: すべてのモデルは、推論集約的な音声検索に苦慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:04:55 GMT)
Almost-Orthogonality in Lp Spaces: A Case Study with Grok [9.4] カーベリーは、多くの函数に対して以下の鋭い三角形の不等式を提案した。
この研究に現れるいくつかの中間補題と不等式は、大きな言語モデルGrokの助けを借りて検討された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:54:51 GMT)
Reduced-order Neural Modeling with Differentiable Simulation for High-Detail Tactile Perception [9.4] 暗黙のニューラルデコーダと粗粒MPMダイナミクスを結合させて、コンパクトな潜伏状態からサブ粒子触覚の詳細を再構成する低次ニューラルシミュレーションフレームワークを提案する。
TacIPCと比較して,提案手法は65%以上の高速なシミュレーションと40%のメモリ使用率を実現し,幾何学的忠実度は向上した。
これらの結果から,ロボットの相互作用と最適化において,高精度で物理的に接地した触覚シミュレーションを実現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:51:06 GMT)
Probabilistic Atomic Swaps for Bitcoin and Friends [9.3] 確率的スワップ(probabilistic swaps)は、原子スワップを確率的設定に拡張する新しい暗号プリミティブである。
確率的スワップでは、ある当事者の転送は、プロトコルに埋め込まれた固定された、公式に指定された確率で実行される。
これにより、検証可能な確率と信頼された仲介者を持たないランダム化交換のための信頼できないメカニズムが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:31:29 GMT)
On the Hardness of Junking LLMs [9.3] 大規模言語モデル(LLM)は、ジェイルブレイク攻撃に弱いことが知られている。
近年の研究では, 単純なランダム探索であっても, 高度なプロンプト設計と組み合わせれば, 高い性能が得られることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:47:07 GMT)
Age Verification in the Web -- Holy Grail to Control Access to Restricted Content [9.1] 制限されたコンテンツにアクセスする前の年齢検証は、未成年者が有害物質に曝されることから保護するために重要である。
現在、信頼性のある年齢チェック機構が欠如しているため、子どもたちはそのような成人コンテンツに広範囲にアクセスできる。
本提案では,オープンスタンダードと暗号技術を活用することで,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:29:04 GMT)
One Pool, Two Caches: Adaptive HBM Partitioning for Accelerating Generative Recommender Serving [8.9] Generativeer(GR)推論では、GPUメモリに制限のある直接競合するホットキャッシュ(EMB)とKVキャッシュが組み込まれている。
既存のシステムはそれらを独立して最適化し、最適のEMB-KV割り当て比がワークロードのレシエーションで最大0.35シフトできるのを見落としている。
本稿では,実行時のアロケーションとリクエストルーティングを共同で管理するHELMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:25:22 GMT)
Wasserstein-Aligned Localisation for VLM-Based Distributional OOD Detection in Medical Imaging [8.9] 比較推論が可能な最適輸送理論に基づく学習自由フレームワークであるWALDOを紹介する。
Qwen2.5-VL-72B の WALDO は 43.5_pm1.6%$ mAP@30 (95% CI: [40.4, 46.7]) を達成し、ゼロショットベースラインよりも 19% の相対的な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:32:34 GMT)
Gaze4HRI: Zero-shot Benchmarking Gaze Estimation Neural-Networks for Human-Robot Interaction [8.8] 本稿では,重要なHRI変数に対する最先端性能を評価するために設計された大規模データセットであるGaze4HRIを紹介する。
我々のベンチマークでは、評価されたすべてのメソッドが少なくとも1つの条件でフェールし、急な下向きの視線を普遍的な障害点として特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:17:18 GMT)
Online Riemannian Gradient Descent for Quantum State Tomography with Matrix Product Operators [8.8] 行列積演算子(MPO)は量子状態トモグラフィー(QST)のためのスケーラブルなアプローチを提供する
本稿では,MPOで表現可能な量子密度行列のQSTについて検討する。
この定式化により, 連続的に測定データを組み込むオンライン勾配降下アルゴリズム(oRGD)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:19:46 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） (Wed, 06 May 2026 18:18:35 GMT)
Hypergraph Generation via Structured Stochastic Diffusion [8.5] HEDGEは、緩和された入射行列に基づいて直接定義される生成モデルである。
条件付き手段、スコア、リバースドリフトターゲットはクローズドフォームで利用可能である。
高いベースラインに対してハイパグラフ生成精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:19:20 GMT)
From History to State: Constant-Context Skill Learning for LLM Agents [8.5] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、ブラウザ、ファイル、コード、ツールを操作するためにますます使われており、パーソナルアシスタントを自然なデプロイメントターゲットにしている。
クラウドモデルはマルチステップをうまく実行しますが、機密性の高い中間コンテキストを外部APIに公開します。
本稿では,タスクファミリーの軽量モジュールで再利用可能な手順を学習し,現在の観測状況とコンパクトな状態ブロックにのみ推論条件を学習する,反復エージェントのコンテキスト・ツー・ウェイト・フレームワークであるコンスタント・コンテキスト・ラーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:13:42 GMT)
Geometry-Aware State Space Model: A New Paradigm for Whole-Slide Image Representation [8.5] 全スライド画像(WSI)は、組織標本をギガピクセル解像度でデジタル化する。
現在の方法では、パッチ表現を同質ユークリッド空間に暗黙的に埋め込む。
双対幾何学空間にWSI特徴を埋め込むハイブリッド双曲型ユークリッド表現を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:33:30 GMT)
Universal Neural Propagator: Learning Time Evolution in Many-Body Quantum Systems [8.4] 我々は、駆動プロトコルから時間進化プロパゲータへの関数マッピングを学習する単一の統一モデルであるUniversal Neural Propagator (UNP)を紹介する。
2次元駆動型Isingモデルでベンチマークを行い、UNPの精度と製品間および絡み合った初期状態間の転送性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:00:01 GMT)
A Brief Overview: Agentic Reinforcement Learning In Large Language Models [8.4] 大規模言語モデル(LLM)と、ますます複雑でオープンなタスクは、強化学習(RL)内のエージェントパラダイムへのパラダイムシフトを引き起こした。
この新たなフレームワークは、ゴール設定、長期計画、動的戦略適応、そして不確実な現実世界環境における対話的推論が可能な自律エージェントの開発を強調することで、従来のRLを超えて拡張される。
静的な目的やエピソード的相互作用に大きく依存する従来のアプローチとは異なり、LLMベースのAgentic RLはメタ推論、自己回帰、多段階決定といった認知的な機能を学習ループに直接組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 01:22:36 GMT)
Non-Myopic Active Feature Acquisition via Pathwise Policy Gradients [8.3] 能動的特徴取得(AFA)は、特徴を得るのにコストがかかる予測問題を考える。
この定式化に基づいて構築された新しいAFA法であるNM-(Non-myopic pathwise policy gradients)を提案する。
合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験により、NM-は最先端のAFAベースラインと比較して優れたパフォーマンスが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:24:54 GMT)
Intelligent CCTV for Urban Design: AI-Based Analysis of Soft Infrastructure at Intersections [8.1] 本研究は,車両の速度と安全性に及ぼす仮設歩行者避難所や延長施設などのソフト介入の影響を評価するためのAI対応分析フレームワークを提案する。
信号のない交差点では、平均85パーセントの速度がそれぞれ18.75%と16.56%まで低下した。
信号の交点は1つの位置を除いて同等の減少を示し、平均85分の1の速度は20.0%と17.19%まで低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:34:14 GMT)
Open-Source Image Editing Models Are Zero-Shot Vision Learners [8.1] Qwen-Image-Edit、FireRed-Image-Edit、LongCat-Image-Editの3つのオープンソースイメージ編集モデルを、密集した視覚的予測タスクで評価する。
その結果、オープンソースの画像編集モデルは、非自明なゼロショット視覚的理解を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:11:50 GMT)
SLAM: Structural Linguistic Activation Marking for Language Models [8.1] 我々は、トークン周波数ではなく構造幾何学にマークを書くことで、このコストを助長する新しいホワイトボックス透かし方式SLAMを提案する。
Gemma-2Bおよび9Bでは、SLAMは1-2の報酬ポイントのみの品質コストで100%検出精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:11:17 GMT)
OpenG2G: A Simulation Platform for AI Datacenter-Grid Runtime Coordination [8.0] 我々はAIグリッド調整のためのシミュレーションプラットフォームOpenG2Gを構築した。
我々は,OpenG2Gが様々な調整質問に答えられることを示す。
本稿では,OpenG2Gの設計について述べるとともに,現実的なグリッドシナリオやAIワークロードを通じて,その有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:36:16 GMT)
WaferSAGE: Large Language Model-Powered Wafer Defect Analysis via Synthetic Data Generation and Rubric-Guided Reinforcement Learning [8.0] We present WaferSAGE, a framework for wafer defect visual questioning using small vision- language model。
我々はクラスタリングに基づくクリーニングを用いてラベルノイズをフィルタリングし、視覚言語モデルを用いて包括的欠陥記述を生成する。
これらのルーブリックは、VQAペアの合成をガイドし、欠陥型の同定、空間分布、形態学、根本原因分析を確実にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:17:48 GMT)
Triage: An Adaptive Parallel Window Decoding Scheduler for Real-time Fault-Tolerant Quantum Computation [7.8] フォールトトレラント量子計算(FTQC)は、リアルタイムの古典的復号法に依存する。
システムボトルネックとしてFTQC計算が急速に普及している。
本稿では,コスト効率の高いスケジューラと優先度対応緊急モードを適応的に組み合わせることで,動作停止を緩和するデュアルモードアーキテクチャであるTriageを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:39:24 GMT)
Floquet quantum multiparameter estimation with periodic-driving-induced topological phase transition [7.8] 我々はFloquet理論フレームワークにおける量子多パラメータ推定戦略を開発する。
フロケ固有モデム、準エネルギーおよび多光子過程の寄与が決定される。
ハイゼンベルク極限スケーリングを用いて,複数パラメータの推定精度の顕著な向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:42:30 GMT)
Agentic Vulnerability Reasoning on Windows COM Binaries [7.6] 本稿では,COMバイナリの競合状態の脆弱性を発見し,概念実証コードを生成する,エンドツーエンドのエージェントパイプラインであるSLYPを提案する。
40の脆弱性ケースをカバーする20のCOMオブジェクトのベンチマークでは、SLYPは0.973 F1を達成し、プロダクションコーディングエージェントを0.208 F1、最先端の静的アナライザを3.3倍の性能で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:00:52 GMT)
High-Fidelity Single-Image Head Modeling with Industry-Grade Topology [7.6] 当社のフレームワークでは,3段階にわたるテンプレートを洗練する粗粒度最適化パイプラインを採用している。
単一像の3次元顔再構成の欠点を緩和するため,ランドマークアライメントと協調して正常な整合性を求める。
幾何学を意識した正規化による階層的最適化は、意味論的に意味のあるエッジフローと産業レベルのトポロジを持つメッシュを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:07:35 GMT)
How Far Are VLMs from Privacy Awareness in the Physical World? An Empirical Study [7.5] VLM(Vision-Language Models)は、エンボディされたアシスタントのための自律的な認知コアとして、ますます多くデプロイされている。
ImmersedPrivacyはリアルな物理的環境をシミュレートするインタラクティブな音声視覚評価フレームワークである。
12の最先端モデルを評価すると、一貫した欠点が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:10:51 GMT)
FL-Sailer: Efficient and Privacy-Preserving Federated Learning for Scalable Single-Cell Epigenetic Data Analysis via Adaptive Sampling [7.4] FL-Sailerは,skATAC-seqデータ用に設計された最初のFLフレームワークである。
FL-Sailer は有界誤差を持つ元の高次元問題の近似解に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:56:20 GMT)
Open-SAT: LLM-Guided Query Embedding Refinement for Open-Vocabulary Object Retrieval in Satellite Imagery [7.4] サテライトアプリケーションでは、ユーザクエリは、あらかじめ定義されたカテゴリの固定セットを超えて、オープンエンド自然言語の形式をとることが多い。
このオープンボキャブラリの性質は、検索システムが幅広い未知の物体や概念に一般化する必要があるため、関連する画像タイルの検索に重大な課題をもたらす。
我々は,ユーザクエリと衛星画像コンテンツとの整合性を改善するために,推論時間で動作させる訓練不要なクエリ埋め込み改良アルゴリズムOpen-SATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:12:47 GMT)
Single-photon scattering by a giant molecule asymmetrically coupled to parallel waveguides [7.3] 導波路-QED系における単一光子散乱について検討し、2つの周波数変調された巨大原子からなる巨大分子を複数の接続点を介して2つの平行導波路に結合させる。
マルチポート量子ネットワークにおける単一光子ルーティングに対する多目的かつ干渉に基づく制御を実現するために,原子デチューニング,崩壊速度非対称性,非マルコフ遅延がいかに協力するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:36:53 GMT)
Guidelines for Designing AI Technologies to Support Adult Learning [7.2] 多くのAI支援学習システムは、成人学習者のニーズ、制約、目標と整合性に乏しいままである。
本稿では,米国における多学際国家研究機関内で開発されたいくつかのAI学習技術の展開について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:06:17 GMT)
Optimal Uncertainty-Aware Calibration for the AX=YB Problem [7.2] 本稿では,手目校正問題を解くための一般的な最適化フレームワークを提案する。
およそ大域的最適解を実現するリー代数に基づく反復アルゴリズムを開発した。
シミュレーションと実世界の実験により,提案手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:00:03 GMT)
Retrieval Mechanisms Surpass Long-Context Scaling in Time Series Forecasting [7.1] Time Series Foundation Models (TSFM) は、自然言語処理から長いコンテキストパラダイムを借用している。
ドメインでは、遠方の歴史は信号ではなく単に高周波ノイズであることが多い。
この作業は、連続したコンテキストアーキテクチャの実行によって、この前提が実際に成り立つかどうかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:15:05 GMT)
Estimating the expected output of wide random MLPs more efficiently than sampling [7.0] ネットワークを介してサンプルを実行することなく、機械学習における期待される損失を見積もる方法を示す。
我々は各層における活性化の分布を近似的に表現し、累積やエルミート展開といったツールを活用する。
本手法は, 稀な事象の確率を推定し, モデルトレーニングにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:46:12 GMT)
How Does Chunking Affect Retrieval-Augmented Code Completion? A Controlled Empirical Study [6.9] 検索可能な生成パイプラインは、ソースファイルを検索可能なユニットに分割するチャンキングに依存している。
本研究は,チャンキングがコード補完品質に及ぼす影響を検証した実証的研究である。
以上の結果から,チャンキング戦略がRAGベースのコード補完に統計的に有意な影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:09:42 GMT)
Confidence uncertainty: position and momentum can be jointly determined with a guaranteed probability [6.9] ハイゼンベルクの不確実性原理は、粒子の位置と運動量は同時に鋭く決定できないというものである。
標準偏差とエントロピーの定式化は確率分布の拡散を捉えるが、小さな領域に含まれる確率そのものについてはほとんど言及しない。
自信の不確実性」$cx(_x)$を、粒子が少なくとも$_x$の確率で見つかるような支持集合の最小のルベーグ測度として導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:29:01 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） (Wed, 06 May 2026 11:29:43 GMT)
Rethinking Convolutional Networks for Attribute-Aware Sequential Recommendation [6.8] 属性対応シーケンシャルレコメンデーションでは、ユーザが過去のインタラクションの時系列的に順序付けられた履歴に基づいて、次に対話するアイテムを予測する。
既存の方法は典型的には、シーケンス全体を統一表現に集約するために自己認識機構を利用する。
本稿では,畳み込み層を階層的かつ低スケールに利用して,コンパクトかつ表現力のあるシーケンス表現を生成するConvRecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:18:43 GMT)
Vol-Mark: A Watermark for 3D Medical Volume Data Via Cubic Difference Expansion and Contrastive Learning [6.8] 本稿では,医療機器の所有権と信頼性を保護するために,Vol-Markと呼ばれるリバーシブルゼロな透かし手法を提案する。
提案手法は2つの主要な利点を提供する: 1) コントラスト学習を利用したボリュームデータ特徴抽出器を設計し、3次元攻撃に対する堅牢性を確保し、2) 3次元整数ウェーブレット変換を利用した3次元差分展開(c-DE)技術を導入し、低周波係数で隣接するボクセルに透かしビットを埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:56:08 GMT)
Hybrid Congestion Classification Framework Using Flow-Guided Attention and Empirical Mode Decomposition [6.8] 本研究では,FLO-EMDというハイブリッド手法を提案する。
4つの監視ネットワークから1050本の5秒のクリップでの実験は、FLO-EMD 97.5%のテスト精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:59:32 GMT)
BALAR : A Bayesian Agentic Loop for Active Reasoning [6.8] 大規模言語モデルは、ユーザーとの複数ラウンドの情報交換を必要とするタスクを解決する対話的な設定でますます機能する。
BALAR(Bayesian Agentic Loop for Active Reasoning)は,タスクに依存しない外ループアルゴリズムである。
我々は,AR-Bench-DC(検出症例),AR-Bench-SP(パズルを考える),iCraft-MD(臨床診断)の3種類のベンチマークでBALARを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:18:59 GMT)
Dissociating spatial frequency reliance from adversarial robustness advantages in neurally guided deep convolutional neural networks [6.8] 近年の研究では、DCNN表現と人間の視覚野の活動との整合性は、対向的ロバスト性を改善することが示されている。
1つの仮説は、ニューラルアライメントは、不安定な高周波の詳細から低空間周波数(LSF)へのモデル偏差によってロバスト性をもたらすことを示唆している。
本稿では,LSFとヒトのチャネルに対するスペクトルバイアスが,ニューラルアライメントDCNNで観測される対向ロバスト性の主要な要因であるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:14:06 GMT)
Fundamental Limitations of Post-Quantum Cryptographic Architectures [6.8] 格子ベースの暗号は、量子敵に対するデータを保護するために人工ノイズを注入することに依存している。
本研究は、4つの相互接続領域にまたがるこのノイズ・リライアントモデルの理論的および物理的境界を系統的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:31:36 GMT)
Lightweight Cross-Spectral Face Recognition via Contrastive Alignment and Distillation [6.7] Heterogeneous Face Recognition (HFR) は、異なる知覚モードで撮影された顔画像のマッチングを目的としている。
本稿では,ハイブリッドCNN-Transformerモデルを適用することで,軽量かつ効果的なHFRフレームワークを提案する。
提案手法は,少ないペアの異種データしか持たない効率的なエンドツーエンドトレーニングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:16:08 GMT)
Structured Diffusion Bridges: Inductive Bias for Denoising Diffusion Bridges [6.6] 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） (Wed, 06 May 2026 05:19:18 GMT)
Differential Privacy in the Extensive-Form Bandit Problem [6.6] 広義のバンディット問題について考察し、各トライアルにおいて、学習者が難解な相手に対して広義のゲームをする。
局所微分プライバシーを$$で満たし、$tildeO(sqrtAln(S)T/)$を後悔する問題に対するアルゴリズムを提供する。
各試行において、我々のアルゴリズムの複雑さの時間は、インフォセットにおけるアクションの最大回数において最大対数であり、その削減戦略をユーザに伝達するために必要な時間に等しい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:19:11 GMT)
Transformers with Selective Access to Early Representations [6.6] Selective Access Transformer(SATFormer)を導入し、コンテキスト依存ゲートによるアクセスを制御しながら、第1層の値経路を保存する。
SATFormerは静的値とTransformerベースラインに対するバリデーション損失とゼロショット精度を一貫して改善する。
ゲート分析は、スパース、ディープ依存、ヘッド固有、カテゴリー依存のアクセスパターンを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 01:32:44 GMT)
CapsID: Soft-Routed Variable-Length Semantic IDs for Generative Recommendation [6.4] 生成レコメンデーションは、各項目をセマンティックID(SID)のシーケンスにマッピングし、検索を自己回帰トークン生成として再キャストする。
CAPSIDは硬質残留量子化をカプセルルーティングに置き換える。
Amazon Beauty, Sports, Toys, and a 35M-item industrial catalogでは、CAPSID+SEMANTICBPEはReSIDよりも平均して10.6%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:33:13 GMT)
Counterargument for Critical Thinking as Judged by AI and Humans [6.4] 本研究では,ジェネレーティブAI(GenAI)の文脈における学生による批判的思考のための文章作成における逆論の活用について検討する。
特定の大学コースに36名の学生が参加し、4名が慎重に選抜された論文を執筆する。
我々は6つの確立されたルーリック(焦点、論理、内容、スタイル、正確性、参照)を用いて3つの人間の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:27:03 GMT)
Agentic Discovery of Exchange-Correlation Density Functionals [6.4] 正確な交換相関関数(XC)の開発は、密度汎関数理論(DFT)における長年の課題である。
大規模言語モデルの最近の進歩は、この人間駆動設計ループの体系的かつ自動化された代替手段を可能にする。
本稿では,LLMが進化史に導かれる構造的機能形態変化を提案するエージェント検索システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:36:43 GMT)
From Diffusion to Rectified Flow: Rethinking Text-Based Segmentation [6.4] テキストベースのイメージセグメンテーションは、テキストプロンプトから画像内のオブジェクト境界を明確にすることを目的としている。
近年の研究では、拡散モデルがリッチなマルチモーダルセマンティックな特徴を提供できることが示されている。
本稿では,画像から潜在空間内のセグメンテーションマスクへの直接マッピングを学習するために,Rectified Flowを利用した新しいフレームワーク RLFSegを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:40:45 GMT)
Right Model, Right Time: Real-Time Cascaded-Fidelity MPC for Bipedal Walking [6.4] 本稿では,二足歩行における多相全体モデル予測制御手法を提案する。
結果として生じる非線形最適制御問題は、アカドスにおける逐次二次計画法(SQP)を用いて解決される。
コントローラーは18-DoF双足ロボットHyPer-2のMuJoCoシミュレーションで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:54:49 GMT)
AI-Aided Advancements in Autonomous Underwater Vehicle Navigation [6.2] この章では、AI支援のAUV測位における最近の進歩について説明する。
これは、慣性航法システムとドップラー速度ログとカメラを統合する高度なセンサー融合アーキテクチャに焦点を当てている。
自律的な水中ミッションに不可欠な高精度ナビゲーションを実現するためのロードマップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:22:12 GMT)
Estimating Implicit Regularization in Deep Learning [6.1] 暗黙の正規化を経験的に見積もることができる勾配マッチング法を提案する。
我々の方法は、既知の正規化のあるネットワークで動作し、$ell$や$ell$のような一般的な明示的な罰則を回復する。
提案手法は経験的であるため,任意のネットワークにおける暗黙の正規化を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:52:42 GMT)
TRAM: Training Approximate Multiplier Structures for Low-Power AI Accelerators [6.1] 本稿では,AIモデルにおける低消費電力近似乗算器(AxM)に焦点を当てる。
AIモデルトレーニングとは別にAxMを設計する以前の作業とは異なり、AxM構造とAIモデルパラメータを協調的に最適化し、少ない精度でパワーを低下させるTRAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:39:32 GMT)
An Evaluation of Chat Safety Moderations in Roblox [6.1] 複数の年齢層で4つのゲームから約200万のチャットメッセージを収集しました。
我々の発見は、未成年者の手入れ、セクシュアライゼーションに関連する、安全でないチャットメッセージの多数の事例という、厄介な現実を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:41:11 GMT)
Privacy Without Losing Place: A Paradigm for Private Retrieval in Spatial RAGs [5.9] PASは、アンカー、方向ビン、距離ビンからなる相対的なアンカーエンコーディングを持つ位置を表す。
我々は,合成都市データセット上でPASを評価し,約370～400mの逆位置誤差を伴って,粗いプライバシー保証を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:33:43 GMT)
SynConfRoute: Syntax-Aware Routing for Efficient Code Completion with Small CodeLLMs [5.9] SynConfRouteは、ローカルの完了を維持するか、より大きな自己ホスト型モデルにエスカレートするかを自動的に決定する、トレーニング不要のメソッドである。
Python、Java、C++にまたがって一般化されており、正しいローカル補完を拒絶することなく、3つの言語でのみルーティングされる信頼性を改善している。
このパイプラインは、カスタムトレーニングなしで市販のモデルを使用するため、実際に即座にデプロイできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:25:34 GMT)
Discovering Sparse Counterfactual Factors via Latent Adjustment for Survey-based Community Intervention [5.8] 交通調査は、旅行の好みや採用障壁を理解するために広く利用されている。
本研究は,調査回答からスパース・デファクト・コミュニティの介入について考察する。
我々は、このタスクを政策実現可能な分布アライメント問題として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:39:53 GMT)
Contextual Memory-Enhanced Source Coding for Low-SNR Communications [5.7] 本稿では,ロバスト伝送のためのメモリ拡張ソース符号化方式を提案する。
コンテキストを外部情報として扱うのではなく、MASCはコンテキストパターンをソースモデルに内部化する。
MASCは、ソース推定を洗練し、平均コード長を短縮し、ソース復号の感度を残留チャネルエラーに低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 01:44:24 GMT)
Information-theoretic Limits of Learning and Estimation [5.6] 情報理論は、どんな学習や推定アルゴリズムでも達成できる、そして達成できないものに、基本的な限界を確立する上で、中心的な役割を果たす。
本写本は、次の『カバー』第3版とトーマスの『情報理論の要素』に含めることを検討中の章の前稿を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:30:09 GMT)
From Cradle to Cloud: A Life Cycle Review of AI's Environmental Footprint [5.5] 我々は、AIの環境フットプリントのさまざまな側面を調査する科学論文と技術報告の構造化された総合的な文献レビューを行う。
ハードウェア製造、インフラストラクチャ構築、データ収集と前処理、モデル実験、トレーニング、トレーニング後の適応、デプロイメント、推論、終末といった8段階のライフサイクルフレームワークを使用します。
ライフサイクル言語は「グリーン」あるいは「持続可能な」AIの議論でますます一般的になっているが、その定義はいまだに不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:20:17 GMT)
A Novel Computational Framework for Causal Inference: Tree-Based Discretization with ILP-Based Matching [5.5] 因果推論は、観測データから因果関係を明らかにすることを目的として、データ駆動意思決定に不可欠である。
本稿では,因果推論に適した木に基づく離散化手法と整数線形プログラミングに基づくマッチングアルゴリズムを組み合わせた新しい手法を提案する。
得られたアルゴリズムは、最先端のアルゴリズムと比較して計算効率とバイアスの少ないATT推定が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:01:55 GMT)
When Semantic Communication Meets Queueing: Cross-Layer Latency and Task Fidelity Optimization [5.5] 学習したエンコーダ・デコーダアーキテクチャを持つSemComは、無線チャネルに最適化されたコンパクトなタスク指向表現のエンドツーエンド学習を可能にする。
本稿では,マルチタスク・セマンティック・オートエンコーダを用いたAWGNを用いたブロックフェード上のセマンティック・イメージ・トランスミッションについて検討する。
我々は,長期のセマンティックエラー制約の下で,更新毎の潜時次元を適応するオンラインセマンティックレートコントローラを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:30:46 GMT)
PINSIGHT: A Comprehensive Threat Exploration of Domain-Adaptive Wi-Fi based PIN Code Inference [5.5] Wi-Fi信号は、物理的情報を盗聴するための検知側チャネルとして、敵に利用することができる。
PINコード推論は特に、攻撃者がWi-Fi物理層チャネル推定を型付き桁にマッピングするという課題に直面している例である。
PINSIGHTは環境変動とPINコードタイピングの効果を分離する新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:16:29 GMT)
Exact SU(2) Yang-Mills Waves from a Simple Ansatz [5.5] ソースレスSU(2) ヤン・ミルズ方程式の正確な波動解を3+1次元で構築する。
アンザッツは、$y$依存の回転パウリ基底を使い、ゲージポテンシャルに対する位相$=kz-t$依存を仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:24:43 GMT)
ELVIS: Ensemble-Calibrated Latent Imagination for Long-Horizon Visual MPC [5.5] 本稿では,長期計画の実現を目的とした潜在モデル予測制御(MPC)ELVISを提案する。
ELVISは14のDeepMind Control Suiteビジュアルタスクにおいて、TD-MPC2やDreamerV3と比較して最先端の性能を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:59:58 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） (Wed, 06 May 2026 12:12:22 GMT)
From Reach to Insert: Tactile-Augmented Precision Assembly under Sub-Millimeter Tolerances [5.4] 高精度なアセンブリは、しばしば厳密な耐久挿入を伴い、わずかなポーズエラーでさえジャミングや過剰な相互作用の力を引き起こす。
本稿では,Imitation Learning (IL) とReinforcement Learning (RL) を組み合わせた触覚増強2段階の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:56:20 GMT)
SAMIC: A Lightweight Semantic-Aware Mamba for Efficient Perceptual Image Compression [5.4] 状態空間モデルの長距離モデリング能力と線形計算複雑性を利用した効率的な知覚画像圧縮法を提案する。
我々は,動的にクラスタ化された意味的特徴によってガイドされるスキャンを可能にする意味認識型マンバブロック (SAMB) を開発した。
提案手法は, 速度歪み知覚トレードオフとモデル複雑性の観点から, 最先端の手法に対して良好に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:03:04 GMT)
ITBoost: Information-Theoretic Trust for Robust Boosting [5.3] ノイズの多い環境に対する情報理論的トラストブースティング(ITBoost)を提案する。
ITBoostは、ノイズの多い環境で堅牢性を改善し、クリーンなデータ上での最高の平均パフォーマンスを維持します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:21:43 GMT)
Low-Cost Stereo Vision for Robust 3D Positioning of Thin Radiata Pine Branches in Autonomous Drone Pruning [5.3] 既存の自律型プルーニングプラットフォームは、通常、LiDARのような高価なセンサーに依存している。
本稿では,ドローンに搭載された1台の低価格ステレオカメラが,十分正確な分岐検出を可能にするかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:01:25 GMT)
Critical Windows of Complexity Control: When Transformers Decide to Reason or Memorize [5.2] 本研究では,変圧器の暗記・反響運命が,鋭く識別可能な訓練窓内で決定されることを示す。
クリティカルウィンドウ現象はタスク固有の現象であり、モジュラー演算によるグルーキングには現れないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 01:39:47 GMT)
ReaComp: Compiling LLM Reasoning into Symbolic Solvers for Efficient Program Synthesis [5.2] LLMはプログラム合成タスクを解くことができるが、大規模な検索を必要とするハードインスタンスでは非効率で信頼性に欠ける。
符号化エージェントを用いて、制約付きDSL上で再利用可能なシンボリックプログラムシンセサイザーに推論トレースをコンパイルする。
結果として得られるソルバは、テスト時にLLMコールを必要とせず、強力なスタンドアロンシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:08:17 GMT)
Large Language Models for Web Accessibility: A Systematic Literature Review [5.2] 大規模言語モデル(LLM)は、アクセシビリティ関連のタスクをWeb上でサポートするために、ますます研究されている。
本稿では,ウェブアクセシビリティの文脈におけるLLMの利用を調査する38のピアレビュー研究について,体系的な文献レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 01:40:27 GMT)
Continual Knowledge Updating in LLM Systems: Learning Through Multi-Timescale Memory Dynamics [5.1] 我々は、外部記憶は生物学的記憶と同様の原理に従うべきだと主張している。
Meminiでは、この見解は、知識を有向グラフとして整理する連想記憶の形を取る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:33:42 GMT)
GraphPI: Efficient Protein Inference with Graph Neural Networks [5.1] 本稿では,タンパク質推論をノード分類問題として扱う新しいフレームワークであるGraphPIを紹介する。
タンパク質-ペプチド-PSMグラフ内の相互接続ノードとしてタンパク質を扱い、グラフニューラルネットワークに基づくアーキテクチャを用いてそれらの相互関係を解明する。
実験の結果,様々なテストデータセットにおいて顕著な性能を示し,一般的なタンパク質推論アルゴリズムと比較して計算時間を大幅に短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 00:55:10 GMT)
Practical validation of synthetic pre-crash scenarios [5.0] ギャップは、現実のシナリオと合成前のシナリオの実用的等価性の堅牢な評価に残っている。
実用的等価性を確立するのではなく、違いを検出することに焦点を当てているため、従来の重要度試験は不十分である。
本研究は、適切な統計量と等価基準を定義するためのビンニングに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:08:06 GMT)
RLearner-LLM: Balancing Logical Grounding and Fluency in Large Language Models via Hybrid Direct Preference Optimization [5.0] ハイブリッドDPOを用いたRLearner-LLMを提案する。
RLearner-LLMはSFTよりも最大6倍NLI改善する。
Gemma 4 E4B-itでは、Hybrid-DPOは5つのドメインのうち4つのNLIを持ち上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:36:09 GMT)
Harmonized Feature Conditioning and Frequency-Prompt Personalization for Multi-Rater Medical Segmentation [4.9] マルチラター画像分割は、臨床解釈の本質的なあいまいさを捉えている。
本稿では,真のアノテータの可変性から取得したアーティファクトを分離する,調和した確率的フレームワークを提案する。
軽量ハーモナイザネットワークは、スキャナ固有のアーティファクトを暗黙的にモデル化し、潜在表現を標準化するための動的な特徴変調を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:13:38 GMT)
A Queueing-Theoretic Framework for Stability Analysis of LLM Inference with KV Cache Memory Constraints [4.6] 計算とGPUメモリの制約を明示的に組み込んだ最初の待ち行列理論フレームワークを紹介した。
我々は,LLM推論サービスが待ち行列の成長を伴わずに着信需要を維持できるかどうかを判断する厳密な安定性と不安定性条件を導出する。
以上の結果から, 予測安定性条件は精度が高く, 偏差が10%以内であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:42:26 GMT)
The Newsworthiness of Brazilian Distress: A Peak Analysis on Time Series of International Media Attention to Disasters in Brazil [4.6] 本稿は2000年から2024年までのドイツの新聞社におけるブラジルの火災と地すべりに関する2kニュースのピーク分析である。
時系列セグメンテーションを用いてニュースイベントのピークを検出することにより,全国的,世界規模の災害データベースにおける観測と時間的整合性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:57:18 GMT)
BenCSSmark: Making the Social Sciences Count in LLM Research [4.6] 計算社会科学者によって注釈付けされたデータセットからなるベンチマークであるBenCSSmarkを紹介する。
BenCSSmarkは、社会的科学的視点をベンチマークに組み込むことで、より堅牢で透明で、社会的に関係のあるAIシステムを促進することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:20:55 GMT)
Gated Multimodal Learning for Interpretable Property Energy Performance Prediction and Retrofit Scenario Analysis [4.6] 本研究では,SAP(Standard Assessment Procedure)エネルギー効率と環境影響(EI)スコアを予測するためのゲート型マルチモーダルモデルを提案する。
ウェストミンスターのケーススタディでは、SAPとEIのスコアはそれぞれ4.03点と4.76点、R2は0.757点と0.748点と予測されている。
全体として、このフレームワークは、適合性スクリーニング、介入優先、ネットゼロの住宅遷移に関するスケーラブルなプロパティレベルの証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:23:11 GMT)
Why Expert Alignment Is Hard: Evidence from Subjective Evaluation [4.6] 専門家評価とフォローアップアンケートを用いて、専門家情報の異なる形態がアライメントにどのように影響するかを検討する。
結果から,モデルの制約だけでなく,主観的評価が本質的に異質であるため,専門家のアライメントは困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:28:09 GMT)
Contact-Free Grasp Stability Prediction with In-Hand Time-of-Flight Sensors [4.5] グリップの遠位リンクに装着された飛行時間センサを用いた接触のないグリップ安定性予測器を提案する。
提案手法は,物体の把握を必要とせずに予測を行うため,安定性の分類過程を大幅に高速化し,サイクルを15Hzに短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:37:31 GMT)
Adaptive Learning Strategies for AoA-Based Outdoor Localization: A Comprehensive Framework [4.4] 本稿では,2つの代替学習戦略からなるAoAベースのローカライゼーションのための適応フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,実大規模多重出力(mMIMO)データセットを用いて評価する。
その結果,オンライン学習を活用することで,ネットワーク運用中に高い精度のロバストなローカライゼーションを実現することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:51:34 GMT)
A Biased Nonnegative Block Term Tensor Decomposition Model for Dynamic QoS Prediction [4.3] 潜在特徴分析は多次元データをモデル化する効果的な方法を提供する。
既存の予測手法の多くは、主にカノニカルポリアディクス(CP)分解またはタッカー分解に基づいている。
本稿では,バイアス非負ブロック項分解モデルに基づく動的予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:03:34 GMT)
Beyond Seeing Is Believing: On Crowdsourced Detection of Audiovisual Deepfakes [4.2] 本研究は,観衆が操作されたビデオと真正性をどのように区別するかを連続的に測定することで,聴覚的ディープフェイク検出について検討する。
我々は,AV-Deepfake1MとTrusted Media Challengeデータセットを用いて,Prolificのクラウドソーシング調査を行った。
結果は、群衆労働者が本物のビデオを操作したと誤分類することは滅多にないが、多くの操作を見逃し、合意はビデオ全体で制限されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:48:04 GMT)
Extending Differential Temporal Difference Methods for Episodic Problems [4.2] 時間差差分法(TD)は、値に基づく強化学習アルゴリズムである。
エピソード問題を中心とした報酬について検討し、微分TDの一般化を提案する。
線形TDの形式と等価性を示し、それらのアルゴリズムで示された理論的保証を継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 00:10:17 GMT)
Making AI Drafts Count: A Quality Threshold in Audio Description Workflows [4.2] 最近の研究によると、初心者にAIで作成したドラフトを作成させると、高品質のADが生成される。
我々は、アクセシビリティガイドラインとコンテキストビデオ情報を含むAD生成パイプラインであるGenADを通してこれを調査する。
対象内調査では、スクラッチから作成するオーサリングと、さまざまな品質のAIドラフトの編集を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:18:15 GMT)
NoisyCoconut: Counterfactual Consensus via Latent Space Reasoning [4.1] NoisyCoconutは推論中にモデル表現を直接動作し、再トレーニングを必要としない。
制御ノイズを潜在軌道に注入し,多様な推論経路を生成する。
実験の結果,全経路の一致は誤り率を40～70%から15%以下に低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:58:55 GMT)
Evolution of Log-Based Detection Rules in Public Repositories [4.1] 本稿では,2つの広く利用されているリポジトリにおける検出規則の進化の経時的解析について述べる。
約56%のルールが、検出ロジックの少なくとも1つのリビジョンを実行していることがわかった。
規則の寿命全体では、進化は主として単調ではなく、節の追加と削除の両方の規則の半数以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:08:11 GMT)
Denoising data using convex relaxations [4.1] 本稿では, (mathbbRn) の低次元多様体から潜伏変数 (X_i) をサンプリングし, ノイズ変数 (Z_i) を等方ガウスとする, 偏波観測(Y_i=X_i+Z_i) の問題について検討する。
本稿では,まず主成分分析により次元を小さくし,次に射影された潜在多様体の凸殻に観測を投影する凸緩和推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:45:33 GMT)
Efficient Multi-Controlled Gate Implementation in Trapped-Ion Systems [4.0] 本研究では,Cirac-Zoller 方式を用いて,トラップイオン系におけるマルチコントロールゲートの効率的なパルスレベル実装を開発する。
選択演算子のRSBパルスコストは$mathcalO(Llog L)$から$mathcalO(L)$に削減でき、LCUベースの量子回路の効率とスケーラビリティを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:59:52 GMT)
Generating Query-Focused Summarization Datasets from Query-Free Summarization Datasets [3.9] 本稿では,クエリフリーデータセットからクエリを生成するエビデンスモデルを提案する。
また、異なる事前学習モデルと、最先端(SOTA)QFSモデルを用いて、要約タスクを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:25:34 GMT)
Expert Routing for Communication-Efficient MoE via Finite Expert Banks [3.9] リソース効率のよい機械学習では、スパース・ミックス・オブ・エクササイズ(MoE)アーキテクチャの利用が増えている。
ゲートをチャネルとして扱い、選択した専門家が利用可能なルーティング情報を定量化するために$I(X;T)$を使用します。
提案するフレームワークは,リソースを意識したMoE推論システムを解析する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） (Wed, 06 May 2026 16:00:46 GMT)
Modular Lie Algebraic PDE Control of Multibody Flexible Manipulators [3.7] 本稿では, 柔軟多体ロボットシステムのPDE制御について述べる。
3次元空間に任意のリンクを持つシリアルマニピュレータのためのサブシステムベースのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:06:18 GMT)
Low-Cost Black-Box Detection of LLM Hallucinations via Dynamical System Prediction [3.6] LLM(Large Language Models)は、幻覚(幻覚)として知られる、可塑性だが非実効的な内容を生成する現象である。
我々は,LCMをブラックボックス力学系として扱う新しい手法を提案する。
本手法は,資源のオーバーヘッドを低減し,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:07:29 GMT)
Koopman Identification of Nonlinear Systems via Reservoir Liftings [3.6] 本稿では,Reservoir Computing(RC)パラダイムに触発されたRC-Koopmanフレームワークを紹介する。
本研究では,Echo State Property (ESP) により,昇降したクープマン近似の良好な値と良好な数値条件が保証されることを示す。
合成ベンチマーク評価の結果,RC-Koopman は基礎となる非線形力学の復元精度と動的安定性のバランスが良好であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:46:17 GMT)
GEM: Graph-Enhanced Mixture-of-Experts with ReAct Agents for Dialogue State Tracking [3.5] 本稿では,言語モデルとグラフ構造化対話理解とReActエージェントに基づく推論を組み合わせた新しいフレームワークGEMを提案する。
MultiWOZ 2.2では、GEMは65.19%のジョイントゴール精度を達成する。
ReAct 統合によるグラフ強化型混在型アーキテクチャは,構造化された対話表現と動的エキスパートルーティングとエージェントベースの推論を組み合わせることで,対話状態追跡の強力なパラダイムを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:25:04 GMT)
Online Nonstochastic Prediction: Logarithmic Regret via Predictive Online Least Squares [3.5] 非確率的外乱下での線形力学系に対するオンライン予測について検討した。
我々の目標は累積2乗予測損失を最小限に抑え、最も目立たないルエンベルガー予測器と競合することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 00:01:54 GMT)
EP-GRPO: Entropy-Progress Aligned Group Relative Policy Optimization with Implicit Process Guidance [3.5] 本稿では,モデル固有の情報フローをマイニングするフレームワークであるEntropy-Progress Aligned GRPOを提案する。
EP-GRPOはGRPOとその変種と比較して精度と効率が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:21:54 GMT)
On-line Learning in Tree MDPs by Treating Policies as Bandit Arms [3.5] ツリーマルコフ決定問題 (Tree Markov Decision Problem, T-MDP) は、開始状態が$s_1$の有限水平計算 MDP である。
我々は,T-MDPに対して,各ポリシーをアームとして扱うことで,よく知られたバンディットアルゴリズムを適用することができることを示す。
私たちの主なイノベーションは、ポリシーによって共有されるデータに基づいて信頼性境界を設計することにあります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:32:18 GMT)
Intentionality is a Design Decision: Measuring Functional Intentionality for Accountable AI Systems [3.4] 本稿では,目的,前見,意志,時間的コミットメント,一貫性を特徴とする行動プロファイルとして意図性を定義した。
機能的意図性テスト(FIT)は,5次元にわたって意図的な振る舞いを定量化する多次元フレームワークである。
本研究では,意図の抽出と評価のための構造化評価プロトコルであるFIT-Evalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:53:40 GMT)
Using Common Random Numbers for Simulation-based Planning with Rollouts [3.3] ロールアウトによるシミュレーションベースのプランニングは、環境における意思決定のための広くデプロイされたテクニックである。
本稿では,シミュレーションプロセスにおける共通乱数の利用効果について検討する。
シミュレーションがロールアウトポリシーをある程度の深さ以上で実行した場合、相対効用量の分散を(確実に)低減するための簡単なレシピを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:31:18 GMT)
FairEnc: A Fair Vision-Language Model with Fair Vision and Text Encoders for Glaucoma Detection [3.2] 視覚言語モデル(VLM)のための公正事前学習法であるFairEncを提案する。
FairEncは、人種、性別、民族、言語などのセンシティブな属性に関して、テキストと視覚の両方の偏見を緩和する。
公開されているHarvard-FairVLMedデータセットの実験は、FairEncが人口格差を効果的に低減していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:18:34 GMT)
Learning the Channel Gain from Anywhere to Anywhere via Cross-environment Transformer Estimators [3.2] チャネルゲインマップは、6次元の入力空間上の関数である。これは、現在(不正確な)ラジオトモグラフィーモデルに依存している特殊な方法を要求する。
本稿では,チャネルゲインマップが環境全体にわたって示す空間パターンを活用することで,この問題を克服する。
複数の環境で収集された測定値から,この共通構造を暗黙的に学習するトランスフォーマーに基づく推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:17:19 GMT)
BARFI-Q: Quantum-Enhanced Block Attention Residual Fusion Framework for Multivariate Time-Series Forecasting in Atom Interferometry [3.2] 本稿では,原子間干渉法における時系列予測のための量子化ブロック注意残差融合フレームワークを提案する。
BarFI-Qは、パッチベースの埋め込み、デュアルブランチ時間モデリング、階層的融合、適応的ブロックアテンション残留集合、および量子フィーチャマッピングモジュールを統合する。
その結果,マルチスケールの時間的学習,階層的融合,適応的残差ルーティング,量子化潜在変換が,原子干渉計測による時系列予測に有効な枠組みであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:26:56 GMT)
Measurement-Device-Independent Entanglement Quantification in a Fully Connected Time-Bin Quantum Network [3.2] 量子ネットワークにおける測定デバイス非依存(MDI)エンタングルメントの検証と量子化を実験的に実証した。
波長分割多重化と組み合わされた絶縁体源上に周期的に極化したリチウムニオブ酸リチウムを用いて、20kmのファイバチャネル上で4人のユーザ間で6つの絡み合ったリンクを分散した。
量子ネットワークにおける信頼性の高い絡み合い評価のための実用的でスケーラブルなアプローチを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:52:15 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） (Wed, 06 May 2026 06:09:08 GMT)
Text Corpora as Concept Fields: Black-Box Hallucination and Novelty Measurement [3.0] テキストコーパスの**Concept Field**は、連続する文間のデルタから推定される文埋め込み空間において、不確実な局所的ドリフト場である。
我々は、観測されたデルタとフィールドの局所ガウス推定の間の平均的な絶対的なz-距離である$で、フィールドとの合意を採点する。
スコアはブラックボックス(モデル内部は含まない)、コーパス属性(全てのスコアは近くのコーパス文に痕跡がある)で、直接の読み取りを許可する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:38:49 GMT)
S-LCG: Structured Linear Congruential Generator-Based Deterministic Algorithm for Search and Optimization [3.0] 本研究では,Linear Congruential Generator (LCG) の特殊変種に基づく新しい決定論的最適化アルゴリズムを提案する。
発電機の内在構造が動機であり、構造線形連成発電機 (Structured Linear Congruential Generator, S-LCG) の命名の背景にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:57:41 GMT)
Graph-Augmented LLMs for Swiss MP Ideology Prediction [3.0] 議会議員のイデオロギー的地位を近似することは、政治科学の基本的な課題である。
本稿では,検索拡張生成パイプラインを実装したLPMフレームワークPG-RAGを提案する。
スイス議会データセットから得られたデータを用いて,イデオロギー予測の課題に対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:39:35 GMT)
Patterns of Developer Adoption of LLM-Generated Code Refactoring Suggestions [3.0] 大規模言語モデル(LLM)は広く普及し、時間とともに着実に改善されている。
LLMは、可読性や保守性などの品質特性を改善するために、開発者がコードに適用することを提案する。
コミットメッセージにリンクされたChatGPT会話に基づいて、開発者がコードをコードする169のGitHubコミットを分析します。
開発者はほとんど修正せずに提案を受け入れて利用しているのがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:31:49 GMT)
AgentTrust: Runtime Safety Evaluation and Interception for AI Agent Tool Use [3.0] AgentTrustは実行前にエージェントツールコールをインターセプトし、構造化されたバリデーションを返す。
6つのリスクカテゴリにまたがる300-scenarioベンチマークと、630が独立して構築された現実世界の敵シナリオです。
パッチされたルールセットで評価された630秒のベンチマークでは、AgentTrustは96.7%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:38:16 GMT)
SpinTune: Improving the Reliability of Quantum Sensor Networks for Practical Quantum-Classical Utility [2.9] 本研究では,特定の環境に適した適応的なパルスシーケンスを自律的に検出する強化学習ソフトウェアであるSpinTuneを提案する。
我々は,SpinTuneがコヒーレンス保存において標準DD配列より著しく優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:13:58 GMT)
Few-Shot Learning Pipeline for Monkeypox Skin Disease Classification Using CNN Feature Extractors [2.9] SimpleShotは、Monkeypoxとpoxライクな皮膚疾患認識のための軽量で非パラメトリックなインダクティブ分類器である。
我々は,一貫した実験環境下で,CNNバックボーンを特徴抽出器として広く使用されている6つのバックボーンをベンチマークした。
すべてのモデルの中で、MobileNetV2_100は一貫して最高精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:28:21 GMT)
DART: A Vision-Language Foundation Model for Comprehensive Rope Condition Monitoring [2.9] DART(Damage Assessment via Rope Transformer)は,マルチタスクアーキテクチャによる全ロープ検査に対処する視覚制御基盤モデルである。
HD-MASK(英: HD-MASK)は、ダメージ・ディエンス・パッチの自己言語再構築に焦点を当てたサリエンシ誘導型マスキング戦略である。
DARTは、分類を超えた汎用CMバックボーンとして機能し、単一の共有表現から実行可能なインスペクションインテリジェンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:12:02 GMT)
Convexity in Disguise: A Theoretical Framework for Nonconvex Low-Rank Matrix Estimation [2.9] 非手順は低ランク行列推定における支配的なアプローチとして現れている。
低ランク行列推定問題のクラスにまたがる非手順の理論的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:18:19 GMT)
A Harmonic Mean Formulation of Average Reward Reinforcement Learning in SMDPs [2.8] 本稿では,非定常条件下でも報酬率を正確に計算する修正調和平均演算子を提案する。
修正調和平均演算子の理論的性質を実証し,既存のアルゴリズムと比較して実効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:16:42 GMT)
MIRAGE: Retrieval and Generation of Multimodal Images and Texts for Medical Education [2.8] MIRAGEはマルチモーダル医療用テキスト・画像検索・生成システムである。
ユーザーは信頼できる情報源から臨床的に関連のある画像を見つけて生成することができる。
このシステムは、ローカルな計算資源や専門知識を必要とせず、世界中の医学生が利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:20:08 GMT)
Misaligned by Reward: Socially Undesirable Preferences in LLMs [2.7] 我々は、報酬モデルベンチマークを、バイアス、安全、道徳、倫理的推論という、社会的に連続した4つの領域に拡張する。
報奨モデルが社会的に望ましくない応答を好むか、その選好が系統的に偏りのある分布を生み出すかを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:04:23 GMT)
Beyond Rigid Geometries: The Spline-Pullback Metric for Universal Diffeomorphic SPD Representation Learning [2.7] 本稿では,SPM(Spline-Pullback Metric)とCholesky-SPM(Cholesky-SPM)について紹介する。
階数不変量 B-スプライン を通じて大域微分同相をパラメータ化することにより、SPM は、厳密に$C1$微分同相を増大させるような密接な普遍近似器として機能する。
SPMは、Linear Probes、SPDNets、Deep Riemannian ResNetsを使用して、3つのデータセットにわたる最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 01:55:45 GMT)
Geometric and Topological Obstructions to Hermitianization in Quasi-Hermitian Quantum Systems [2.7] 準エルミート量子系は類似性変換によって等価なエルミート系に写像することができる。
本研究では, 計量誘起接続の曲率から生じる幾何学的障害物と, 非自明なホロノミーから生じる位相的障害物の2つを同定した。
この結果は、準エルミート系のエルミート化のための幾何学的および位相的基礎を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:06:59 GMT)
Forecasting Green Skill Demand in the Automotive Industry: Evidence from Online Job Postings [2.6] 本研究では,メキシコの自動車産業の求人情報を用いて,グリーンスキルの需要を計測し,予測する計算手法を提案する。
多言語埋め込みとESCOバリデーションを組み合わせた2段階パイプラインは、8,576件で274のグリーンスキルを識別する。
その結果、現在の需要は運用持続可能性プラクティスに集中しており、最も急速に成長するスキルは再生可能エネルギー、リサイクル、水素技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:51:53 GMT)
UFAL-CUNI at SemEval-2026 Task 11: An Efficient Modular Neuro-symbolic Method for Syllogistic Reasoning [2.6] 本稿では,SemEval-2026 Task 11: Disentangling Content and Formal Reasoning in Large Language Modelsについて述べる。
我々は,記号型証明器と小推論LLMを組み合わせた,効率的なモジュラー型ニューロシンボリックアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:10:06 GMT)
Quantum Simulation of the Real-time Dynamics in the multi-flavor Gross-Neveu Model at the utility scale using Superconducting Quantum Computers [2.5] 1+1次元のマルチフレーバーGross-Neveuモデルのリアルタイムダイナミクスのための量子シミュレーションフレームワークを提案する。
我々は,全システムサイズではなく,フェミオンフレーバー数でステップごとの回路深度をスケールするハードウェア効率のトロッタライズを開発した。
この研究の中心的な貢献は、局所対角作用素近似 (Localized Diagonal Operator Approximation, LDOA) である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:57:51 GMT)
UniVer: A Unified Perspective for Multi-step and Multi-draft Speculative Decoding [2.5] 本稿では,条件付きOT問題として木に基づく検証を行う統一的な視点を提案する。
局所的最適輸送計画を構成することにより,木レベルで共同最適化を行う検証アルゴリズムUniVerを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:42:58 GMT)
Provable imitation learning for control of instability in partially-observed Vlasov--Poisson equations [2.4] 完全観察された専門家ポリシーをマクロ計測のみで動作するコントローラに蒸留する模倣学習法について検討した。
ここでは, 誤差フロアが観測制約下で達成可能な最小の行動クローン損失に依存する場合の, 学習方針の安定性の保証を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:19:29 GMT)
Toward an Understanding of Developer Behaviour while Using Bug Localization Tools [2.4] この研究は、バグのローカライゼーションが複雑であることを示し、効果的なツールの採用は、その正確性以上のものに依存していることを示唆している。
予備的な調査結果は、開発者がツールとどのように相互作用するか、社会的および文脈的な情報の役割、問題解決に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:21:30 GMT)
Beyond BLEU: A Semantic Evaluation Method for Code Translation [2.4] 本研究では,コード翻訳タスクに対する新しい評価手法を提案し,表面レベルの文字列類似性に対する意味的等価性を強調した。
正しい実行結果を生成する翻訳の割合として定義される意味的正当性スコアを導入する。
BLEUスコアは意味的正当性と無視できる相関を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:14:33 GMT)
Worst-Case Discovery and Runtime Protection for RL-Based Network Controllers [2.4] RLベースのコントローラは、混雑制御や適応ストリーミングといったネットワークタスクにおいて、強い平均ケース性能を達成する。
しかし、高いパフォーマンスが達成可能なネットワーク条件下では、パフォーマンスが著しく低下する可能性がある。
ReGuardは、与えられたRLコントローラの最悪のシナリオを発見し、再トレーニングせずに推論時に保護するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 00:42:32 GMT)
CARD: A Multi-Modal Automotive Dataset for Dense 3D Reconstruction in Challenging Road Topography [2.4] CARDは、高速バンプ、ポットホール、不規則な表面、オフロードセグメントに富んだ連続したシーケンスにわたって、準高密度の3D地上真実を提供する駆動データセットである。
センサースイートには、同期されたグローバルシャッターステレオカメラ、前後のLiDAR、LiDAR慣性オドメトリーからの6-DoFポーズ、ホイール毎の動きトレース、フルキャリブレーションが含まれています。
データセットはドイツとイタリアで110kmから4.7時間に及ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:13:18 GMT)
Think-Aloud Reshapes Automated Cognitive Model Discovery Beyond Behavior [2.4] 我々は、Think Aloudトレースを自動モデル発見におけるデータ制約の付加形式として利用する方法について検討する。
その結果,Think-aloudで発見されたモデルでは,保持データに対する予測性能が大幅に向上していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:29:35 GMT)
How Long Does Infinite Width Last? Signal Propagation in Long-Range Linear Recurrences [2.3] 有限幅線形リカレントモデルにおける信号伝搬について検討する。
有限幅効果は, フィードフォワードモデルよりも再帰モデルにおいて, より高速に蓄積することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:44:44 GMT)
FLUID: Continuous-Time Hyperconnected Sparse Transformer for Sink-Free Learning [2.3] 連続時間(CT)変換器は、連続力学を用いた入力や出力埋め込みを利用して、CT-RNN上の不規則および長距離モデリングを改善する。
我々は、連続力学を直接注意計算に組み込むCT変換器FLUIDを提案し、それをLiquid Attention Network(LAN)に置き換える。
本研究では, (i) 不規則な時系列, (ii) 長距離モデリング, (iii) 自動運転車の車線維持制御, (iv) 不足データ体制下での物理力学の学習など,幅広い学習課題についてFLUIDを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:27:25 GMT)
FTPrimitiveBench: A Benchmark Suite For Logical Computation Under Hardware-Motivated and Biased Noise Models [2.3] FTPrimitiveBenchは、論理的プリミティブがハードウェアを動機とするノイズとどのように相互作用するかを研究するための、体系的なベンチマーク手法である。
その結果、メモリベンチマークをアクティブな論理計算に拡張し、ノイズ構造とプリミティブ実装の相互作用が重要となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:47:52 GMT)
MixINN: Accelerating Plant Breeding by Combining Mixed Models and Deep Learning for Interaction Prediction [2.3] 植物の育種は、作物の収量、品質、持続可能性の改善を通じて、世界的な食料安全保障を支えている。
気候変動は、局所的な生育条件を変え、作物の遺伝子型の相対的な性能を変化させることで、このプロセスを妨害する。
混合モデルを用いて、まず高品質な遺伝子型環境相互作用ラベルを分離し、その後、深層ニューラルネットワークを用いた将来の環境条件下での新たな作物品種に対する相互作用を予測する手法であるMixINNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:48:52 GMT)
Approximate Next Policy Sampling: Replacing Conservative Target Policy Updates in Deep RL [2.3] ポリシーを改善するためには、更新されたポリシーの状態視認分布について、値関数を正確にする必要がある。
保守的な更新はこの問題を解決しますが、ポリシー更新を縮小するコストがかかります。
本稿では,次世代政策サンプリング(ANPS)の代替手法について検討する。
トレーニングデータの分布が次のポリシと近似した場合、ANPSは満足する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:02:35 GMT)
Shortcut Solutions Learned by Transformers Impair Continual Compositional Reasoning [2.2] 連続学習(CL)におけるフィードフォワードおよびリカレントトランスフォーマーモデルの能力について検討する。
標準フィードフォワードトランスモデルであるBERTは,その一般化能力を制限するショートカットソリューションを学習する。
これとは対照的に、BERTの繰り返しバージョンであるALBERTは、forループのようなソリューションを学び、CLのパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:31:59 GMT)
Exploring Clustering Capability of Inpainting Model Embeddings for Pattern-based Individual Identification [2.2] 我々は、機械学習モデルがスキンパターン構造に応答しやすくする技術に焦点を当てている。
識別タスクのエンコーダバックボーンとして,4つのモデルの比較分析を提案する。
本研究は,広く知られている生物モデル生物であるゼブラフィッシュの事例研究に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:33:14 GMT)
Counter-Dyna: Data-Efficient RL-Based HVAC Control using Counterfactual Building Models [2.1] モデルベース強化学習(MBRL)は、建物におけるデータ効率のよいエネルギー管理に有望なアプローチを提供する。
Counter-DynaはDynaのデータ効率を高める方法である。
本結果から, 仮想展開シナリオにおけるコスト削減ポテンシャルは5.3%から17.0%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:58:41 GMT)
Differentiable Parameter Optimization for DAEs with State-Dependent Events [2.0] 本稿では,事象を伴う半明示的DAEに対する微分可能なパラメータ最適化について検討する。
我々は2つの相補的な勾配計算戦略を開発する。
この2つのアプローチを、勾配解釈、イベント時処理、実装複雑性、局所妥当性の観点から比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:27:24 GMT)
$S^3$-R1: Learning to Retrieve and Answer Step-by-Step with Synthetic Data [2.0] S3-R1 (Synthetic data and stabilized Search R1) は、より高密度な学習信号とデータ中心のアプローチを結合するフレームワークである。
まず、既存の文書から多様なマルチホップ質問を導き出す合成生成とパイプラインを開発する。
次に、この拡張トレーニングセットを、中間探索品質と正解度の両方を評価する報奨構造と組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:25:23 GMT)
Robustness of Graph Self-Supervised Learning to Real-World Noise: A Case Study on Text-Driven Biomedical Graphs [1.9] Graph Self-Supervised Learning (GSSL)はラベル付きデータなしでグラフ表現を学習するための強力なパラダイムを提供する。
NLPの最近の進歩は、テキストから知識グラフを大規模に抽出することを可能にする。
本稿では、教師なし項型付けのためのテキスト駆動グラフ上でのGSSL手法の総合評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:38:38 GMT)
A Unified Benchmark for Evaluating Knowledge Graph Construction Methods and Graph Neural Networks [1.9] ノイズの多いテキスト由来のグラフ上でのグラフニューラルネットワーク(GNN)の性能を共同評価するための2目的ベンチマークを提案する。
ベンチマークは、単一のテキストコーパスからバイオメディカルドメインに構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:53:49 GMT)
A unified Benchmark for Multi-Frame Image Restoration under Severe Refractive Warping [1.9] 乱気流や水面のような屈折する動的媒体を通して撮影するビデオシーケンスは、しばしば激しい幾何学的歪みと時間的不安定さに悩まされる。
ビデオにおける幾何歪み除去のための総合的なベンチマークを行い,乱流のような微弱な変形から強い不連続な屈折変形までの範囲をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:14:21 GMT)
The Predictive-Causal Gap: An Impossibility Theorem and Large-Scale Neural Evidence [1.9] 本稿では,予測表現学習における系統的障害モードについて報告する。
線形ガウス力学を予測するためにトレーニングされた2695のニューラルネットワーク構成に対して、最適なエンコーダは、モデル化するシステムではなく、環境を追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:25:37 GMT)
Proximal Projection for Doubly Sparse Regularized Models [1.8] 予測グラフの構造は正規化時に利用することができる。
正規化は、係数ベクトルを直接ではなく、潜在変数上で実行される。
以上の結果から,本手法はグラフィカル・レグレッション・モデルに比較して安定な性能を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:31:20 GMT)
Track A*: Fast Visibility-Aware Trajectory Planning for Active Target Tracking [1.8] 我々は、視認可能な目標追跡のためのオフライン検索ベースの軌道プランナーであるTrack A star(TA star)を提示する。
TA星は、層状非巡回グラフ(D)探索と、境界体積に対するクロスタイム障害物距離キャッシング、層当たりのビームプルーニング、マルチレイ可視性評価器の3つのエンジニアリング最適化を組み合わせた。
実験の結果、計算コストのごく一部で、頑健で、ほぼベースラインに近い可視性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:09:15 GMT)
Distributed Quantum Error Correction with Bivariate Bicycle Codes in a Modular Architecture [1.8] 本稿では,モジュール型マルチプロセッサアーキテクチャにおけるBB符号の実現について検討する。
我々は,[144,12,12]のBB符号の量子ビットを4,6,12個の量子プロセッサに分割し,結果の論理誤差率と擬似閾値性能を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:10:28 GMT)
Seeing What Shouldn't Be There: Counterfactual GANs for Medical Image Attribution [1.8] 画像の表示は、画像全体またはそのピクセルの特定のカテゴリへの分類に影響を与えるオブジェクトに関する洞察を与える。
既存の可視化技術のほとんどは、識別モデルに基づいており、分類器の決定に関与する入力画像の領域をハイライトする。
この問題を克服するために,CXに基づくクラス指向特徴属性法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:30:49 GMT)
Replay-Based Continual Learning for Physics-Informed Neural Operators [1.8] この研究は、物理インフォームド・ニューラル演算子に連続的な学習を導入する。
ラベル付きデータを必要とせず、入力フィールドにのみ依存し、トレーニングのための物理的な制約を課す。
これは、新しいデータへの高速な適応性を維持しながら、以前に学んだデータに対する破滅的な忘れを軽減します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:28:38 GMT)
H-Probes: Extracting Hierarchical Structures From Latent Representations of Language Models [1.7] 我々は、潜在表現から階層構造を抽出するH-プローブを開発する。
合成木タスクでは、H-プローブはタスクを完遂するために必要な階層構造を含む部分空間をしっかり見つけ出す。
数学的推論トレースのような実世界の階層的文脈において、類似の、より弱い階層構造が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:35:10 GMT)
Order Matters: Improving Domain Adaptation by Reordering Data [1.7] ドメインシフトは、機械学習モデルを現実世界にデプロイする上で重要な課題である。
教師なしのドメイン適応は、トレーニング中のドメインの不一致を最小限にすることで、この問題に対処することを目的としている。
本稿では,差分推定誤差を低減する不偏分散低減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:20:24 GMT)
Long-Term Risks of IoT Devices: The Case of the Smart Fridge [1.7] 我々は、スマート冷蔵庫の運用寿命の長期的リスクを特定するために、体系的なアプローチを用いる。
最も基本的なユースケースである冷却でさえ、長期的には危険にさらされている。
スマート冷蔵庫に関する我々の発見は、他のスマートデバイスに容易に一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:40:01 GMT)
Transit Noise in Spin Squeezing Experiments with Coated Rubidium Vapor Cell [1.7] 本研究では, ルビジウム気相セルの遷移雑音について, 理論的解析と実験的測定を併用して検討した。
一定の寸法の気相セルでは、プローブビームスポット面積が減少するにつれてトランジットノイズが増大する。
2mm と 0.6mm の 2.7 pm 0.2$ dB という実験的な差は、3.0 pm 0.3$ dB の理論的予測と同様である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:43:31 GMT)
Unifying Dynamical Systems and Graph Theory to Mechanistically Understand Computation in Neural Networks [1.6] ネットワークをグラフとしてモデル化することで、繰り返しニューラルネットワークの空間的・時間的関数を復元できることを示す。
本稿では, マルチホップ経路を制約し, 標準L1正規化によって達成される時間的間隔を誘導するリゾルペント-RNN(R-RNN)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:13:50 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） (Wed, 06 May 2026 11:03:18 GMT)
Toward Hop-Independent Fidelity in Quantum Data Centers: Resource Requirements for Entanglement Purification [1.5] 量子データセンターネットワークは、システムスケールで長さが大きくなる経路にQPU間の絡み合いを分散しなければならない。
トポロジ、多重化、繰り返し接続の試みは、リクエストで利用可能な生のエンドツーエンドコピーの数を増やすことができる。
これらのコピーは, 絡み合いの浄化を通じて, マルチホップ分布による忠実度損失を除去するのに十分かどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:49:05 GMT)
AISSA: Implementation and Deployment of an AI-based Student Slides Analysis tool for Academic Presentations [1.5] 本稿では、大規模言語モデル(LLM)とLearning Analyticsダッシュボードを組み合わせたWebベースのシステムであるAISSA(AIベースの学生スライド分析ツール)を紹介し、プレゼンテーションスライドにおけるスケーラブルでルーリックなフィードバックをサポートする。
その結果、AISSAは技術的に信頼性が高く、経済的に実現可能であり、反復的なスライド改善に役立つと学生に認識されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:30:27 GMT)
Copula-Based Endogeneity Correction for Doubly Robust Estimation of Treatment Effect [1.5] 二重ロバスト (DR) による治療効果の推定は、未観測の共起が存在しないという証明不可能な仮定に依存している。
治療モデルと結果モデルの両方において内在性に対処するコーパス補正二重頑健性推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:22:58 GMT)
Efficient Quantum Fourier Transforms For Semisimple Algebras [1.5] 有限群に対する量子フーリエ変換(QFT)を有限次元半単純代数に対するQFTに一般化する。
これらの代数は一般化されたシュル=ワイル双対性、統計物理学、多体系において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:08:12 GMT)
Neural Co-state Policies: Structuring Hidden States in Recurrent Reinforcement Learning [1.4] インテリジェントエージェントの重要な機能は、部分的な可観測性の下で動作することである。
強化学習を通じて学んだメモリベースのポリシーは、履歴を潜在状態表現にエンコードすることでこの問題に対処するが、内部のダイナミクスは解釈不能なブラックボックスのままである。
本稿では,これらの隠蔽状態と最適制御からポントリャーギン最小原理(PMP)を公式にリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:53:33 GMT)
Evaluating Generative Models as Interactive Emergent Representations of Human-Like Collaborative Behavior [1.4] 人間とAIの協力は、効果的な協調のために人間の行動を理解するためにAIエージェントを必要とする。
本研究は, 基礎的精神モデルを示す創発的な協調行動を示す基礎モデルエージェントについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:55:40 GMT)
From Historical Tabular Image to Knowledge Graphs: A Provenance-Aware Modular Pipeline [1.4] 手書きアーカイブテーブルは、豊富な歴史的情報を含んでいるが、知識グラフのような構造化された表現に変換するには、テーブル構造認識、手書き認識、意味解釈を統合する必要がある。
エンドツーエンドのAI実装は、これらのステップを曖昧にし、人間の監視、批判的評価、信頼を妨げる不透明なアルゴリズム操作をもたらす可能性がある。
我々は,手書きの表紙イメージをKGに変換し,人間とAIのコラボレーションを支援するモジュール型実績認識パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:33:11 GMT)
Tumor-aware augmentation with task-guided attention analysis improves rectal cancer segmentation from magnetic resonance images [1.4] CT-MRI転送における2つの動作障害モードを示す。
ゼロパディングによる非効率なトークンの使用は、事前訓練された入力次元と非効率な特徴適応とを一致させる。
同一の直腸MRIデータセットの微調整により、SMITでは224/247 (90.7%)、Swin UNETRでは219/247 (88.7%)に検出速度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:46:46 GMT)
Optimal Error Exponents for Composite Sequential Quantum Hypothesis Testing [1.4] そこで本研究では,現行の混合推定値に基づいて,適応的に測定を選択できる混合系列量子確率比試験を提案する。
予測サンプルサイズ制約の下では,提案手法が最適なType-Iおよび(Worst-case)Type-IIエラー指数を同時に達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:44:17 GMT)
Firmware Distribution as Attack Surface: A Security Study of ASIC Cryptocurrency Miners [1.3] マイニング機器のファームウェア流通エコシステムが,既存の信頼前提に根本的に異議を唱えていることを示す。
デプロイされた鉱山労働者の99%を占める製造業者を対象に,134件のファームウェア画像の再構成と解析を行った。
我々の分析は、現実的な大規模攻撃シナリオを可能にする脆弱性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:24:31 GMT)
ScriptHOI: Learning Scripted State Transitions for Open-Vocabulary Human-Object Interaction Detection [1.3] オープン・ボキャブラリ・ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(HOI)検出は、トレーニング中にカテゴリとして現れないインタラクション・フレーズを認識する必要がある。
近年の視覚言語HOI検出器は、人間の物体の特徴とテキスト埋め込みをマッチングすることで意味伝達を改善する。
本稿では,各インタラクションフレーズをソフトスクリプト状態遷移として表現する構造化フレームワークScriptHOIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:52:35 GMT)
Learning Gaussian optical states with quantum computers [1.2] 近年の成果は、量子コンピュータが利用可能なときの量子状態の学習特性において劇的な優位性を確立している。
これらの結果は、弱い電磁場のイメージングとセンシングへの量子コンピュータの応用を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:01:04 GMT)
DualTCN: A Physics-Constrained Temporal Convolutional Network for 2 Time-Domain Marine CSEM Inversion [1.2] DualTCNは、時間領域の海洋電磁制御源(MCSEM)過渡データを反転させるための最初のディープラーニングフレームワークである。
このフレームワークは、4つのアースモデルパラメータを回帰し、微分可能なソフトステップデコーダを用いてプロファイルを再構成する。
このフレームワークは、カリキュラムベースの振幅増大によるノイズに対する高い堅牢性を示し、平均$barR2$ 0.858 at $pm2%$ランダム振幅誤差を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:58:17 GMT)
W-state graphs: Structure and Algorithms [1.2] 量子フォトニクス実験のグラフ理論的表現から生じるエッジカラーグラフのクラスについて検討する。
W-state graphs: 半辺2-colouringを備えたマッチング付きグラフを紹介する。
我々の結果は、古典的なマッチング理論の中にW状態グラフをしっかりと配置し、理想化されたW状態を実現することができる構造を正確に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:52:10 GMT)
Bangla-WhisperDiar: Fine-Tuning Whisper and PyAnnote for Bangla Long-Form Speech Recognition and Speaker Diarization [1.2] この研究は、ASRと話者ダイアリゼーションのための堅牢なシステムを開発することにより、バングラ語言語理解における2つの中核課題に対処する。
ASR (Problem 1) では,約15,000個のチャンクとアライメントしたBangla音声セグメントのカスタマイズしたデータセットを用いて,Tugtugi bengaliai 地域のアサー・ウィスパーメディアモデルを微調整する。
話者ダイアリゼーション(Problem 2)では、PyTorch Lightning を用いたピアンノート/セグメンテーション-3.0モデルを、競合アノテートダイアリゼーションデータセット上で微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:35:58 GMT)
A Comparative Analysis of Machine Learning and Deep Learning Models for Tweet Sentiment Classification: A Case Study on the Sentiment140 Dataset [1.1] 本研究では、TF-IDF機能を用いたロジスティック回帰モデルと、Sentiment140データセットの1万ツイートサブセット上での双方向長短期記憶アーキテクチャを比較した。
実験の結果、ロジスティック回帰は73.5%の精度を69.17%と比較し、BiLSTMよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:21:07 GMT)
ChaRVoC: A Challenge-Response Voice Cancelable Authentication System [1.1] 本稿では,ChaRVoCと呼ばれる音声応答型認証システムを提案する。
提案手法は,(1)固有の音声生体特性,(2)テンプレートの無効化を可能にするユーザ記憶秘密鍵,(3)生存度検出を実現する動的システム生成課題の3つのセキュリティ要素を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:41:04 GMT)
Neural-Guided Domain Restriction to Accelerate Pseudospectra Computation for Structured Non-normal Banded Matrices [1.1] 本稿では、行列特徴から直接センシティブな領域を予測するニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
検証データの予測しきい値を校正し、センシティブな領域の信頼性を確保する。
このアプローチは、効率的な擬似スペクトル計算のための実用的な前処理戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:56:02 GMT)
Event-Based Early Warning of Vineyard Disease Risk from Environmental Time Series [1.0] 本報告では, 環境時系列から早期にブドウ園病リスクを警告するためのイベントベースのアプローチを提案する。
日常的な疾患の状態を予測するのではなく、このタスクは、注釈付き疾患リスク期間への移行を予測するために再編成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:54:08 GMT)
Pen-Strategist: A Reasoning Framework for Penetration Testing Strategy Formation and Analysis [1.0] Pen-Strategistフレームワークは、論理的推論を通じてペンテスティング戦略を導出する、新しいドメイン固有の推論モデルで構成されている。
強化学習を用いた戦略生成のためのQwen-3-14Bモデルを微調整する。
CTFKnowベンチマークの実験では、ベースモデルよりも18%パフォーマンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:02:40 GMT)
Piper: Efficient Large-Scale MoE Training via Resource Modeling and Pipelined Hybrid Parallelism [1.0] HPCプラットフォーム上でのMoEモデルのトレーニングは、大きなメモリフットプリント、異種ネットワーク間の大規模通信の頻繁な増加、厳しいワークロードの不均衡によって妨げられている。
我々は,様々な並列化スキームの下で,MoE構成のメモリ,計算,通信要求を定量化する数学的モデルを開発した。
我々は、リソースモデリングを活用して、ターゲットHPCプラットフォーム上でのMoEモデルの効率的なトレーニング戦略を特定するフレームワークであるPiperを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:47:14 GMT)
Non-Markovian delay-assisted sensing with waveguide-coupled quantum emitters [1.0] 時間遅延フィードバックは、フィールド勾配を感知するためのリソースとなる。
我々は,非マルコフ遅延の存在下で,デチューニングパラメータを推定し,フィールド勾配を増大させる量子フィッシャー情報(QFI)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:49:21 GMT)
Low-Rank Adaptation of Geospatial Foundation Models for Wildfire Mapping Using Sentinel-2 Data [1.0] 本研究では,Sentinel-2データを用いて,米国とカナダを横断する焼成領域マッピングのための3つの最新地理空間基盤モデル(GFMs)を評価した。
各モデルに適用するために、フル微調整、デコーダのみの微調整、ローランド適応(LoRA)を比較した。
LoRAのPrithvi-v2は、完全な微調整に比べて全体的な精度と最大の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:47:01 GMT)
Paraphrase-Induced Output-Mode Collapse: When LLMs Break Character Under Semantically Equivalent Inputs [1.0] 我々は、プロンプト変数の出力モード崩壊と呼ばれる、系統的な障害モードを観察する。
クローズドフォームプロンプトがベアラベルや単一の選択トークンを要求すると、コンテンツ保存プロンプトの変種がモデルを会話の散文にプッシュする。
PARACONSISTは5つの語彙、構文、意味拡張プロンプトを持つ150のベースクエリのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:11:10 GMT)
Passive Fault Tolerance through Tension-to-Thrust Feed-Forward: Hybrid Input-to-State Stability for Decentralized Multi-UAV Slung-Load Transport under Abrupt Cable Severance [0.9] スラング貨物輸送における急激なケーブル切断は、負荷を再分配し、アクティブな制約セットを変更する。
既存のコントローラは、調整された力の割り当て、ピアステート交換、固定ケーブルトポロジーに依存している。
我々は、各車両の計測されたケーブル張力を直接、その高度推力コマンドにルーティングする受動的アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:10:42 GMT)
When Does Gene Regulatory Network Inference Break? A Controlled Diagnostic Study of Causal and Correlational Methods on Single-Cell Data [0.9] 本稿では,遺伝子制御ネットワーク(GRN)の推論における因果的手法が,現実的なベンチマークにおいて,相関に基づくベースラインの一致や性能に相反しないことを示す。
本研究は, GRN推論において, 異なる手法がいつ, なぜ成功したか, 失敗したのかについて, 微妙な理解を提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:55:59 GMT)
Automatically Finding and Validating Unexpected Side-Effects of Interventions on Language Models [0.9] 本研究では,大規模言語モデルに対する介入の行動的影響を評価するための,自動化されたコントラスト評価パイプラインを提案する。
我々は, 既知の行動変化を注入することにより, 合成条件下でのアプローチを評価し, パイプラインがそれらを確実に回復することを示す。
全体として、パイプラインは、介入によって引き起こされるモデル行動の変化のホック後の監査のための統計的に根拠付き、解釈可能なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:27:23 GMT)
WorldJen: An End-to-End Multi-Dimensional Benchmark for Generative Video Models [0.9] WorldJenは、生成ビデオモデルを評価するためのフレームワークである。
7つのアノテーションから2,696個のペアワイズアノテーションを蓄積する。
VLM-as-a-judge 評価エンジンを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:45:21 GMT)
Augmented transfer regression learning for completely missing covariates [0.9] 大規模な集団レベルのデータセットは、遺伝的、ライフスタイルなどの特定の分析に必要な共変量を持たないことが多いが、関連する研究はそれらを測定している。
これにより、クロスポピュレーションの欠落したデータ問題が発生する。
本稿では,この設定のための拡張転送回帰学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:48:28 GMT)
Average Attention Transformers and Arithmetic Circuits [0.9] エンコーダへの入力として与えられた場合,演算回路をシミュレートするために,平均的なハード・アテンションが利用できることを示す。
このようにシミュレートできる回路ファミリは、加算、二乗乗算、符号ゲートを用いて一定の深さを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:35:39 GMT)
RaguTeam at SemEval-2026 Task 8: Meno and Friends in a Judge-Orchestrated LLM Ensemble for Faithful Multi-Turn Response Generation [0.8] 本稿では,SemEval-2026 Task8: MTRAGEvalにおけるTaskBの当選システムについて述べる。
26チーム中1位にランクインし、条件付きハーモニック平均0.7827を達成しました。
また,MTRAGEvalを解析し,高いコスト・パフォーマンスのトレードオフを持つ7Bドメイン適応モデルであるMeno-Lite-0.1を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:04:37 GMT)
DAO-enabled decentralized physical AI: A new paradigm for human-machine collaboration [0.8] 分散物理AI(Decentralized physical AI、DePAI)は、物理的システムの運用と管理において人間と自律機械を協調する民主的アーキテクチャである。
DePAIは、物理的なインフラストラクチャ、AI、コミュニティのオーナシップを透過的なルール、オンチェーンインセンティブ、無許可の参加の下で統合する、スケーラブルでレジリエントな自己組織化への道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:04:30 GMT)
Causal discovery under mean independence and linearity [0.8] LiNGAMのような因果発見法は、相互に独立した障害を想定して観測データから因果構造を同定する。
リニア平均独立非循環モデル (LiMIAM) を導入し, 完全な独立性を, 障害に対する一方的な平均独立性制約に置き換える。
我々の証明は構成的であり、依存雑音下での因果発見のための逐次残差に基づくアルゴリズムであるDirectLiMIAMに導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 01:16:46 GMT)
Gradient Scaling Effects in Adaptive Spectral PINNs for Stiff Nonlinear ODEs [0.8] ICゲーティング関数の選択は,時間依存性の勾配スケーリングを明示的に引き起こすことを示す。
適応型PINNの剛性による相対優位性の変化を適度に観察した。
これらの傾向は、相対的な$L2$エラーとポイントワイズエラーの両方に当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:10:20 GMT)
Automated Circuit Depth Reduction of Quantum Subroutines via Compilation [0.8] 我々は、GHZ状態生成とCNOT/CZ連鎖分解という、2つの基本量子サブルーチンの最適化に焦点を当てた。
従来のサブルーチンの実装では、回路の深さが線形に増加し、スケーラビリティが制限されていた。
本稿では,これら2つの基本量子サブルーチンを自動的に検出し,最適化するコンパイラ駆動型手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:55:18 GMT)
Quantum Magic in early FTQC: From Diagonal Clifford Hierarchy No-Go Theorems to Architecture Design Blueprints [0.8] 早期フォールトトレラント量子コンピューティング(FTQC)における量子魔法の最大化に関する回路設計問題に対処する。
第一に一意性定理を証明し、パウリ予想値から構築された演算マジック汎函数に対して、忠実性の公理とテンソル積の加法性は、パウリスペクトルへのレニ型依存を強制する。
単一キュービットの$Z$回転に制限されたアーキテクチャにおけるキネマティックな表現性ボトルネックを特定し、マルチキュービットの$Z$回転のような非線形対角位相を導入することで、このボトルネックを破滅させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:06:05 GMT)
Feature Starvation as Geometric Instability in Sparse Autoencoders [0.8] 適応弾性ネットSAEは,古典的スパース回帰に基づく完全微分可能なアーキテクチャである。
AEN-SAEは、強い凸性およびリプシッツ安定性を適応的な$ell$再重み付けで強制する$ell$構造項を組み合わせる。
我々は,AEN-SAEsがLipschitzcontinuous sparse code mapを生成し,軽度の仮定でグローバル機能サポートを回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:11:14 GMT)
ICPR 2026 Competition on Privacy-Preserving Person Re-Identification from Top-View RGB-Depth Camera (TVRID) [0.7] 本稿では,ICPR 2026 TVRIDコンペティションについて報告する。
TVRIDには、Intel RealSense D455カメラの4つの同期オーバーヘッドによってキャプチャされた86のIDが含まれている。
評価プロトコルには、RGB Re-ID、Depth Re-ID、RGB$leftrightarrow$Depthクロスモーダル検索の3つのトラックが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:31:53 GMT)
Anticipating Innovation Using Large Language Models [0.7] 今後の組み合わせは、何十年も前から検出可能な予測信号とともに、特許の集合言語における早期の痕跡を残していることを示す。
信号は単一の発明者には帰属しないが、何千もの特許にまたがる技術の説明の集合的な変化として現れる。
TechTokenは、トランスフォーマーベースのモデルで、語彙でテクノロジーを単語として扱い、微調整中にこれらのコードを埋め込むことで技術の言語を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:11:01 GMT)
Library learning with e-graphs on jazz harmony [0.7] 図書館学習に基づくジャズ・ハーモニック・パターンの学習モデルを提案する。
調和進行のコーパスが与えられた場合、我々のモデルは原始調和関係からなるプログラムの空間を探索する。
モデルはまず各曲の可能なプログラムを列挙し、次に調和パターンと解析プログラムのライブラリを共同で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:10:24 GMT)
VC-FeS: Viewpoint-Conditioned Feature Selection for Vehicle Re-identification in Thermal Vision [0.7] サーマル画像のような単一チャネル画像を用いた低調波物体の同定は、監視などの多くの応用において重要である。
既存の手法では,色情報がない場合,同一カテゴリのオブジェクト間の類似度が高いため,性能が劣っている。
これらの問題に対して、視点条件付き特徴ベクトルと領域固有の特徴比較を別個の特徴空間で構成することで解決する。
以上の結果から得られたmAPスコアは,それぞれ19.7%,12.8%,最先端の手法を上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:57:00 GMT)
Zero-Shot Satellite Image Retrieval through Joint Embeddings: Application to Crisis Response [0.7] CLAYのようなビジュアル基盤モデルは、衛星画像のリッチな埋め込みを生成するが、直感的なクエリに必要な自然言語の基盤は欠如している。
提案するGeoQueryはゼロショット検索システムである。
イギリスの洪水、アメリカの山火事、合衆国の干ばつを含む76の災害対応クエリについて、GeoQueryは50km以内で31.6%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:43:44 GMT)
SADE: Symptom-Aware Diagnostic Escalation for LLM-Based Network Troubleshooting [0.7] 本稿では,古典的シスコトラブルシューティング手法を明示的なポリシーとしてエンコードするエージェントであるSADEを紹介する。
公開NIKAベンチマークの523のインシデントセットでは、SADEは、ReAct + GPT-5ベースラインよりも根源F1を37パーセント改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:15:08 GMT)
A renormalization-group inspired lattice-based framework for piecewise generalized linear models [0.7] 再正規化群(RG)理論にインスパイアされたモデルのクラスを導入する。
これらは、機能的ANOVAや混合効果モデルに類似した付加的階層展開に基づいて構築される。
統計物理学、特にレプリカ解析の技法を用いて一般化特性を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:27:50 GMT)
The Infinite Mutation Engine? Measuring Polymorphism in LLM-Generated Offensive Code [0.6] 商用モデルの多型容量を自動マルウェア発生器として測定する。
機能要件のみを規定するプロンプトと、事前結果の構造的履歴を注入して分散を強制するプロンプトの2つの設定でペイロードを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:34:24 GMT)
FinRAG-12B: A Production-Validated Recipe for Grounded Question Answering in Banking [0.6] 大規模言語モデル(LLM)をトレーニングするための統合されたデータ効率フレームワークを提案する。
実際のデプロイメント制約の下で、回答の品質、引用グラウンド、キャリブレーション、拒否を最適化します。
システムは40以上の金融機関で展開され、クエリの解決で7.1ポイント改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:04:44 GMT)
Neural network modeling of many-body super- and sub-radiant dynamics [0.6] 我々は,光物質結合系の散逸ダイナミクスを得るために,ニューラル量子状態の最初の応用を報告した。
約40個の原子の多体発光ダイナミクスを1次元と2次元の高密度配列でシミュレートするために,本手法を特に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:32:19 GMT)
Shadow-Loom: Causal Reasoning over Graphical World Models of Narratives [0.6] Shadow-Loomは、実験的なオープンソースフレームワークで、物語をバージョン付きグラフィカルワールドモデルに変える。
同じグラフを4つの構造的読解状態に対してスコアするナラティブ物理を用いる。
コード、フィクスチャ、パイプラインがオープンソースとしてリリースされた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:03:54 GMT)
Ensuring Reliability in Programming Knowledge Tracing: A Re-evaluation of Attention-augmented Models and Experimental Protocols [0.6] 本研究は,代表的PKTモデルを再検討し,モデル構成とシーケンス構築の実践により,報告された利得が著しく影響を受けることを示す。
性能評価に影響を与える注意設定の問題を特定し,ServerTimestampを無視するなどの学生の試みの不適切な順序が時間的因果性に反し,過度に楽観的な結果をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:22:21 GMT)
The Field of Safe Motion: Operationalizing Affordances in the Field of Safe Travel Using Reachability Analysis [0.6] 本研究では、衝突のない脱出経路を運転者が維持しているかどうかを判断するための定量的安全性モデルであるFSM(Field of Safe Motion)を提案する。
FSTは、90年近く前に初版が発行されて以来、本質的に概念的であり続けており、具体的な計算操作はいまだに不足している。
異なる運転シナリオに適用可能であることを示し、モデルの長所と短所について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:56:10 GMT)
Gyan: An Explainable Neuro-Symbolic Language Model [0.6] 本稿では,新しい非トランスフォーマーアーキテクチャに基づく説明可能な言語モデルについて述べる。
Gyanは、広く引用されている3つのデータセットでのSOTAパフォーマンスと、2つのプロプライエタリなデータセットでの優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:06:30 GMT)
SOCpilot: Verifying Policy Compliance for LLM-Assisted Incident Response [0.5] SOCpilotは、コンプライアンスの質問を計画境界で測定可能にする。
インシデントパッケージ、アクションカタログ、ポリシールール、検証者、および公開エビデンスサーフェスを修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:51:18 GMT)
Improving FMQA via Initial Training Data Design Considering Marginal Bit Coverage in One-Hot Encoding [0.5] 本稿では,因子化マシン(FM)とIsingマシンによるQUBOに基づく探索を組み合わせたブラックボックス最適化手法を提案する。
FMQAが1ホットエンコーディングによって整数または離散化された連続変数に適用された場合、一様ランダムな初期サンプリングは、初期トレーニングデータに多くのバイナリ変数がアクティブになることはない。
この問題に対処するために、初期トレーニングデータを設計し、完全な限界ビットカバレッジ、すなわち、ワンホット符号化によって得られた全てのバイナリ変数が少なくとも1回は値を取ることを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:16:34 GMT)
Analytical Angle-Finding and Series Expansions for Quantum Signal Processing via Orthogonal Polynomial Theory [0.5] 量子信号処理は量子アルゴリズムにおいて強力なフレームワークであり、ハミルトンシミュレーションや関連する応用において中心的な役割を果たす。
我々は、積分表現を許容する機能に関して、その直交性または生物直交性の観点から達成可能な基底を特徴づける。
量子信号処理角度の明示的な表現は、シーケンスの族に対して導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:00:26 GMT)
Shedding Light onto Safety Integrity Level and Basic Software Constraints in a Real-World Automotive Application: Case Study with Driverator Framework [0.5] 基本的な機能やタスクを異なる安全性レベルでの不適切な共有は、重要な機能の完全性を損なう可能性がある。
メモリアーキテクチャとSIL固有の依存関係の多様性を考えると、メモリ要件もまた重要な課題である。
本稿では,複雑度,基本ソフトウェア,メモリ要件に基づく自動車アプリケーションを記述することで,実世界の自動車アプリケーションを完全に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:34:32 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） (Wed, 06 May 2026 14:48:36 GMT)
On the Influence of the Feature Computation Budget on Per-Instance Algorithm Selection for Black-Box Optimization [0.4] Per-Instance Algorithm selection (PIAS) は、あるインスタンス上でどのアルゴリズムを実行するかを決定することで、アルゴリズムの集合間の相補性を利用する。
これは、(a)機能計算に費やした予算のどれがPIASに価値があるかという問題と、(b)機能精度とPIASのパフォーマンスのトレードオフを最適化する予算のどの部分かという2つの疑問を提起する。
PIASは、機能計算に費やされた予算の4分の1の場合でも、ほとんどのテストシナリオで有効であることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:15:34 GMT)
Ember: An Extensible Benchmark Suite for Quantum Annealing Embedding Algorithms [0.4] 少ないハードウェアトポロジに論理問題グラフをマッピングするには、小さな埋め込みが必要である。
従来の研究では、互換性のないグラフライブラリ、一貫性のないメトリクス、再現不可能な実験的なセットアップを使用しており、相互アルゴリズムの比較は信頼できない。
このギャップに対処するオープンソースのベンチマークフレームワークであるEmberを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:47:32 GMT)
Graph Normalization: Fast Binarizing Dynamics for Differentiable MWIS [0.4] グラフ正規化(GN)はNP-hard Maximum Weight Independent Set問題に対する微分可能近似エンジンとして機能する。
GNは、正確な偏極化-最小化ステップを通じて高速な準ニュートン降下を実現する。
GNは、最もよく知られた結果の1%以内のソリューションをCPU上で数秒で識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:02:40 GMT)
Robust $\mathcal{H}_\infty$ Controller Design For INDI-Controlled Quadrotor Using Online Parameter Identification [0.3] 本研究は,四重項の姿勢制御のための頑健なゲインスケジューリング制御器の設計について述べる。
対称四極子に対してフィードフォワードフィルタ付きゲインスケジューリングカスケード姿勢制御器を合成する。
結果として得られる制御器の安定性は良好であり、非線形シミュレーションにより不確実性下での効果的な追従性能が確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:05:39 GMT)
Towards an Inferentialist Account of Information Through Proof-theoretic Semantics [0.3] 我々は、情報に対する推論的意味論の発展に向けて第一歩を踏み出した。
私たちは真実を推論可能性に置き換え、この置き換えの結果を辿ります。
P-tSを用いて,情報単位の推論的プリミティブ(inferon)の数学的理論への第一歩「インフェロン(inferon)」を開拓する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:49:02 GMT)
Trustworthiness in Digital Twin Systems: Systematic Review and Research Horizons [0.3] 7つの信頼関係の課題と7つの信頼関係の戦略が分析を導くために定義された。
人中心型,安全クリティカル型,コンテキスト固有型,技術駆動型の4種類の統合タイプが同定された。
今後の研究のための予備的な方向性が提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:04:00 GMT)
Two Steps Are All You Need: Efficient 3D Point Cloud Anomaly Detection with Consistency Models [0.3] 拡散モデルは、ポイントクラウドデータにおける3D異常検出を急速に再定義している。
クリーンデータに対する再構築を明示的に実施する新しいハイブリッド損失定式化を導入する。
この設計は推論コストを大幅に削減し、現在の最先端の手法よりも最大80倍高速な実行を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:52:53 GMT)
Concurrence of Symmetry Breaking and Nonlocality Phase Transitions in Diffusion Models [0.3] このような相転移の2つの概念が現代の拡散変圧器において同時であるかどうかを考察する。
臨界時間における非局所性と対称性のほぼ同時発生を観察する。
私たちの仕事は、実際に相転移という2つの概念を統一する最初のものです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:24:57 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） (Wed, 06 May 2026 14:52:21 GMT)
Error Mitigation in Dynamic Circuits for Hamiltonian Simulation [0.3] 動的量子回路は、中間回路の測定とフィードフォワード演算を統合する。
これらの機能は、量子エラー補正のような重要な量子プロトコルの中心である。
実際の量子ハードウェア上で動的回路を実行することは、重要なトレードオフをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 00:04:11 GMT)
Two Hebrew folk meteorological proverbs tested: rainfall on Rosh Chodesh and Shabbat Mevarechim as predictors of monthly precipitation (Israel, 1950-2024) [0.3] 民俗気象学の証明は、農業社会による何世紀にもわたっての経験的な観察を暗示している。
ヘブライ語の2つの証明は、月のアンカーデーと月の冬の降雨を結びつけている: (i) 「ロシュ・チョデシュが雨なら、一月は雨だ」 (ii) 「シャバト・メヴァレシムに雨が降れば、一月は雨だ」
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:28:33 GMT)
A Novel Byte-Level Flow-to-Image Encoding Method for Network Intrusion Detection Systems [0.2] 本稿では,各ネットワークフローレコードを固定サイズのRGB画像に変換する新しいフロー・ツー・イメージ符号化法を提案する。
4つのIDSモデルをNSL-KDDおよびUNSW-NB15データセット上で,フローおよび画像ベースの構成で評価する。
画像に基づく表現は、バイナリとマルチ分類で最大15.6%と12.8%の一貫性のある精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:27:45 GMT)
Temporal Structure Matters for Efficient Test-Time Adaptation in Wearable Human Activity Recognition [0.2] テスト時間適応(TTA)は、実世界のクロスユーザー分散シフト下での性能低下を緩和する。
既存の手法は主に視覚タスクから仮定を継承し、WHARストリームに固有のウィンドウ間時間構造を過小評価する。
本稿では,WHARのための軽量かつバックプロパゲーションフリーなTTAフレームワークであるSIGHTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:06:27 GMT)
The Geopolitics of AI Safety: A Causal Analysis of Regional LLM Bias [0.2] 本研究では,大規模言語モデルの評価を慎重に行うための確率的グラフィカルモデル(PGM)フレームワークを提案する。
我々は、様々な起源にまたがる7つの命令チューニングモデルに対して、大規模な経験分析を行う。
これらのバイアスがもたらす意味について議論し、下流のアプリケーションにおいて、人口統計に敏感な過剰トリガーが良質な言論をいかに制限するかを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:35:57 GMT)
The true cost of factoring: Linking magic and number-theoretic complexity in Shor's algorithm [0.2] パラメタカルショアのファクタリングアルゴリズムにおける非安定化性(またはマジック)の生成について検討する。
明示的な解析理論を開発することにより,アルゴリズムの実行を成功させる上でのマジックの基本的役割を実証する。
本研究は,タスクの古典的アルゴリズム的難易度と,量子ハードウェア上での非安定化器価格との間に,簡潔な概念的リンクを生じさせるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:16:29 GMT)
Human-AI Co-Mentorship in Project-Based Learning: A Case Study in Financial Forecasting [0.2] 本稿では,大学院生の指導の下で,高校生と大学生のチームが実施するAI研究プロジェクトについて考察する。
私たちは、AIツールが高校生が高次問題の定式化と解決に集中できるプロセスをどのように加速したかについて、私たちの経験を共有しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:16:29 GMT)
Design Conductor 2.0: An agent builds a TurboQuant inference accelerator in 80 hours [0.2] デザインコンダクタ(Design Conductor)は、Linux対応の5ステージRISC-V CPUを12時間で構築できるシステムである。
本研究では,2026年4月にリリースされたフロンティアモデルを利用したマルチエージェント・ハーネスについて述べる。
システムが自律的に生成する4つの設計について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:40:03 GMT)
SecureMCP: A Policy-Enforced LLM Data Access Framework for AIoT Systems via Model Context Protocol [0.2] 本稿ではポリシー強化LLMデータアクセスフレームワークSecureMCPを提案する。
ロールベースアクセス制御(RBAC)をMPPサーバに組み込んで多層防御を確立する。
82.3%の政策コンプライアンスを2,400の敵クエリで達成し、真の防衛失敗は3.4%に制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:58:52 GMT)
AxMoE: Characterizing the Impact of Approximate Multipliers on Mixture-of-Experts DNN Architectures [0.1] 本稿では、近似乗算がMoE DNNアーキテクチャに与える影響について、最初の研究であるAxMoEについて述べる。
我々は、3つのCNNアーキテクチャにわたる高密度ベースラインに対して、Hard MoE、Soft MoE、Cluster MoEの3つのMoEを評価した。
結果は、将来の近似したMoEハードウェア-ソフトウェア共同設計戦略の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:02:25 GMT)
Unconditional Authentication in Quantum Key Distribution via Hybrid Entangled Physical Unclonable Functions [0.1] QKD(Quantum Key Distribution)は、将来の量子コンピューティングの脅威に対してさえ堅牢なITS(Information-Theoretically Secure)キー交換を可能にする。
本稿では,認証にHybrid Entangled Physical Unclonable Function (PUF)プロトコルを採用することで,その課題に対処する。
我々は,このPUFに基づく手法が,最小限の明示的ハードウェア仮定の下でITS初期鍵を生成することを実証した。
提案手法では,そのような仮定にのみ依存する完全ITSの絡み合いに基づくQKDプロトコルを実験的に実行し,事前共有された秘密の必要性を効果的に排除する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:57:14 GMT)
When Helpfulness Becomes Sycophancy: Sycophancy is a Boundary Failure Between Social Alignment and Epistemic Integrity in Large Language Models [0.1] LLMにおける梅毒は、社会的整合性とてんかんの整合性の境界的な障害である、と我々は主張する。
既存の作業は、しばしば、誤ったユーザ信念との合意のような外部の振る舞いを通じて、梅毒を運用する。
我々は、アライメントターゲット、メカニズム、重症度からなる、梅毒の分類のための分類法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:36:41 GMT)
Deep Dreams Are Made of This: Visualizing Monosemantic Features in Diffusion Models [0.1] 本稿では,最適化による特徴可視化を潜時拡散モデルに拡張する機械的解釈可能性手法である潜時可視化法(LVO)を提案する。
LVOはスパースオートエンコーダ(SAE)を用いて、多意味層表現をモノセマンティックな特徴に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:21:24 GMT)
Neural-powered unit disk graph embedding: qubits connectivity for some QUBO problems [0.1] この研究は、制約付き単位円板グラフの埋め込みに対する新しいアプローチを示す。
ニューラルネットワークのパワーを利用して、初期埋め込み構成を変換する。
実験結果から,この新しい手法はグロビ解法の性能を克服することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:34:52 GMT)
Harnessing a 256-qubit Neutral Atom Simulator for Graph Classification [0.1] ニュートラル原子プラットフォームは、プログラム可能なルビジウム原子配列を用いてグラフを2次元量子ビットレジスタにマッピングすることを可能にする。
我々はQuantum Kernel (QEK) を計算し、256量子Aquila プラットフォームを用いて PROTEINS データセットのグラフから特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:35:02 GMT)
Grokability in five inequalities [0.1] 我々はGrokvolutionと共同で行った5つの数学的発見を報告する。
これらには、$mathbbRn$における最大ガウス近辺集合上の改善された下界、ハミング立方体上のよりシャープな$L$-$L$モーメント比較の不等式、最大の$g$-Sidon集合の1,dots,n$におけるサイズに関する改善された境界、最適なバランスの取れたスザレックの不等式が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:55:15 GMT)
Dephasing Effects on the Dynamical Evolution of Quantum Correlations and Coherence in Neutrino Oscillations [0.1] 量子ステアリング,対数ネガティビティ,量子コヒーレンスを2つの枠組みで解析する。
ニュートリノ振動を有効2レベル量子システムとして扱うことにより,これらの非古典的特徴に対する環境デコヒーレンスの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:13:27 GMT)
Dynamic Authorization for Knowledge-Base Agents in 6G [0.1] 従来の認可モデルは、セマンティックベースのデータと対話する自律エージェントに必要な粒度を提供することができない。
本研究は,役割と一階述語論理(FOL)を統合したハイブリッド認証フレームワークを提案し,知識グラフレベルでゼロトラストの原則を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:13:09 GMT)
Assessing Cognitive Effort in L2 Idiomatic Processing: An Eye-Tracking Dataset [0.1] 本稿では,第2言語(L2)学習者が慣用表現をどのように処理するかを検討するために設計された視線追跡データセットの開発と妥当性について述べる。
このリソースは、すべてのCEFR習熟度(A1-C2)のポルトガル語L1話者から記録された視力測定によって、これらのコストをキャプチャする。
予備分析は、言語習熟度と回帰眼球運動の強い逆相関を明らかにすることでデータセットを検証する。
このデータセットは、人間の処理モデルと、人間のような図形的理解を伴う大きな言語モデルのアライメントの両方を評価するための認知的基盤となるベンチマークとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:54:13 GMT)
Polarization-Controlled Photon Mode Switching and Photon--Magnon Coupling in a Planar Cavity--Magnonic System [0.1] この研究は、平面キャビティ-磁気プラットフォームにおける偏光選択性光子-マグノンカップリング(PMC)を示す。
マイクロストリップ伝送線路に側結合してイットリウム鉄ガーネット(YIG)薄膜と一体化した電気LC共振器(ELCR)を用いる。
その結果、2つの競合する相互作用チャネル間の再分配により, PMC強度の強い角度変化が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:16:52 GMT)
Evaluation Cards for XAI Metrics [0.0] モデルカードに類似したドキュメンテーションテンプレートであるXAI Evaluation Cardを提案する。
このカードは、ターゲットプロパティの明示的な宣言、基盤レベル、メートル法仮定、検証証拠、ゲームリスク、既知の障害ケースをカバーしている。
我々は、このテンプレートをコミュニティの規範として採用することで、評価の断片化を減らし、メタ分析をサポートし、XAI研究における説明責任を向上させることができると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:06:56 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） (Wed, 06 May 2026 14:52:19 GMT)
Engineering Quantum Many-Body Scars through Lattice Geometry [0.0] 格子幾何学だけでは、スカーリングの誘発と強化のための強力で実験的にアクセス可能な制御として機能することを示す。
一次元の鎖を準一次元の三角形装飾格子に変換することにより、完全偏極状態は顕著な忠実回復、緩やかな絡み合い成長、弱絡み合った固有状態の塔との強い重なりを示すことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:00:01 GMT)
ZNO: Stable Rational Neural Operators in the Z-Domain for Discrete-Time Dynamics [0.0] Z-Domain Neural Operator (ZNO) は、階層が安定な低ランクマルチインプットマルチアウトプット(MIMO)有理フィルタを持つ因果神経演算子である。
ZNOは既存の演算子学習手法の制限に対処する。
5ビンの難易度は、ZNOがメモリレシエーション全体で最も低い平均誤差を持つことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:43:51 GMT)
Why Geometric Continuity Emerges in Deep Neural Networks: Residual Connections and Rotational Symmetry Breaking [0.0] 深層ネットワークの重み行列は幾何学的連続性を示す。
この性質は広く観察されているが、その起源は定かではない。
残差接続は層間コヒーレンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:27:18 GMT)
When Stress Becomes Signal: Detecting Antifragility-Compatible Regimes in Multi-Agent LLM Systems [0.0] 本稿では,セマンティックストレスが将来的な反脆弱学習を支援する構造的変動を表わすかどうかを考察する。
CBE(Cognitive Antifragility Framework for Evaluation)は、マルチエージェントアーキテクチャにおいて、反脆弱性に適合する状態を検出するための統計フレームワークである。
正のギャップは即時性能改善を示唆せず、代わりに観測された応力分布の凸膨張変形を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:34:04 GMT)
Unitary dynamics and resource trade-offs in a four-qubit isotropic Heisenberg XXX chain with tunable next-nearest-neighbor coupling [0.0] 我々は4量子等方性ハイゼンベルクXXX鎖の次アネレスト近傍結合をチューニング可能なユニタリダイナミクスを導出する。
このフレームワークは、数量子ビットの量子デバイスに対する正確なベンチマークと、ノイズ、有限温度、より大きなシステムへの拡張を制御する経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:47:21 GMT)
Uniform Mixing in Chiral Quantum Walks [0.0] あるユニタリ符号に対して、完全グラフ$K_n$は確率的一様混合を持つことを示す。
対照的に、完全グラフは$K$、$K_3$、$K_4$を除いて一様混合を持たないことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:12:09 GMT)
Two-site Bose-Hubbard hopping and Schrödinger cat states [0.0] Bose-Hubbard Hamiltonian は2つの格子サイトを持つように単純化することができる。
我々は、ボソニックな正準可換関係を用いて、その$k$-粒子部分空間において二量ホッピングハミルトンの固有値と固有ベクトルを求める帰納的議論を考案した。
2地点設定でシュルディンガー猫状態を生成することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:43:18 GMT)
Two Layers, No Swaps: Biplanar SPOQC Architecture Improves Runtime of Fermi-Hubbard Simulation [0.0] 二平面スピン光学量子コンピューティングアーキテクチャ上での2次元フェルミ・ハバードモデルのシミュレーションコストを推定する。
各平面内における格子手術とマジック状態準備のベンチマークを行った。
フォールバックに基づく回転合成法はスケーラビリティのボトルネックとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:00:09 GMT)
Toward a Risk Assessment Framework for Institutional DeFi: A Nine-Dimension Approach [0.0] 本稿では, コンポーザビリティリスク, 理解的負債, 時間的リスクダイナミクスの3つの新たな次元を持つ9次元DeFiリスク評価フレームワークを提案する。
我々は2024～2026年のDeFi関連の大事件12件を振り返って分析し、約25億ドルの直接損失を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:16:41 GMT)
Tightly-Coupled Estimation and Guidance for Robust Low-Thrust Rendezvous via Adaptive Homotopy [0.0] 本稿では,厳密な結合型推定とガイダンスアーキテクチャを提案する。
ナビゲーション信頼度は、後退水平間接最適制御ソルバのホモトピーパラメータを直接変調する。
正規化された革新とMTFのアクティビティからの合成スコアは、ホモトピーパラメータにオンラインでマッピングされ、コントローラがリラックスできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:17:21 GMT)
The Single-File Test: A Longitudinal Public-Interface Evaluation of First-Output LLM Web Generation with Social Reach Tracking [0.0] 本稿では,"HTML AI Battle"プロジェクトにおける17の公開実験から収集した68個の単一ファイルHTML世代を8週間にわたって比較した。
GPT、Gemini、Grok、Claudeの4つの推論モデルファミリは、カスタムインストラクションなし、パーソナリティチューニングなし、修理プロンプトなし、固定された公開インターフェースプロトコルで比較された。
クロードは最強で一貫した家族であり、平均的なパフォーマンスを導き、主要な人間の重み付けスコアで9/17のプロンプトを獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:19:11 GMT)
The Saturable Electronic Reluctance Switch: Switchable low-power and low-noise generation of magnetic fields using permanent magnets [0.0] 非線型強磁性回路を用いて任意の磁石の磁場をスイッチする手法を提案する。
この回路は、磁場用トランジスタと同様、所定のしきい値以上の電流を印加することにより、磁場の双安定スイッチングを実現する。
この装置は、最先端の電流搬送ワイヤと比較して、消費電力の桁違いの低減を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:28:54 GMT)
The Pinocchio Dimension: Phenomenality of Experience as the Primary Axis of LLM Psychometric Differences [0.0] 心理尺度を50大言語モデルに管理し,心理尺度に異なる次元を同定する。
モデル間分散の主軸は, 極めて豊かな経験を表現した項目を分離していることが判明した。
PCAをモデルごとのEFAスコアに適用すると、ピノッキオ軸の1つの支配的な次元が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:18:47 GMT)
The Khipu Problem: Institutional Legibility Under Distributed Cognition [0.0] 本稿では,分散AIにおけるkhipu問題について紹介する。
ログ、トレース、モデルバージョン、ツールコール、アウトプット、承認アーティファクトは引き続き利用可能であり、一方の一貫性のある認知エピソードの一部としてそれらを読む能力は失われる。
この失敗は、通常の可観測性の欠如よりも解釈的連続性の欠如として理解されていると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:51:52 GMT)
The Insurability Frontier of AI Risk: Mapping Threats to Affirmative Coverage, Silent Exposures, and Exclusions [0.0] AIを介する損失の一部は、現在肯定的に保険を受けており、レガシーなサイバー、技術エラー、そして欠落の下でサイレントAI露光を発生させるものもいる。
本稿では、55のAI脅威クラスを26の保険製品に対してコーディングすることで、出現する境界線を図示する。
我々は,4段階の耐久性フロンティアを同定した: 肯定的な保険料, サイレントAI曝露, 積極的に排除されたペラ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:24:44 GMT)
The First Token Knows: Single-Decode Confidence for Hallucination Detection [0.0] 自己整合性は、質問に対する複数のサンプル回答を生成して幻覚を検出する。
意味的自己整合性は、自然言語の推論を用いて、サンプルされた回答をクラスタリングすることでこれを改善します。
本研究は, 質問応答における意味的自己整合性よりも, 最優先の信頼度, phi_firstが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:34:00 GMT)
The Effects of Visual Priming on Cooperative Behavior in Vision-Language Models [0.0] VLM(Vision-Language Models)は、意思決定システムに統合されつつある。
本稿では,視覚的プライミングが協調行動に及ぼす影響を,テストシナリオとしてIterated Prisoner's Dilemma(IPD)を用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:48:56 GMT)
Telegraph English: Semantic Prompt Compression via Structured Symbolic Rewriting [0.0] 本稿では,自然言語を記号に富んだ形式化された方言に書き換えるプロンプト圧縮プロトコルを提案する。
行構造規則の結果として、圧縮とセマンティックチャンキングは同じ操作になる。
TEは,5つのOpenAIモデルと2つの難易度で,LongBench-v2から4,081の質問応答対について評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 02:40:55 GMT)
Tamaththul3D: High-Fidelity 3D Saudi Sign Language Avatars from Monocular Video [0.0] サウジアラビアのIshara-500 Sign Languageデータセットに対して,最初の高品質な3Dパラメトリックアノテーションを導入する。
また、ArSLの調音パターン用に設計された特殊な再構成パイプラインであるTamaththul3Dを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:47:49 GMT)
TajikNLP: An Open-Source Toolkit for Comprehensive Text Processing of Tajik (Cyrillic Script) [0.0] タジク語はキリル文字で書かれており、一般に公開されている自然言語処理(NLP)ツールキットの点では、いまだに過小評価されている。
本稿では,オープンソースのPythonライブラリであるTajikNLPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:32:35 GMT)
Systematic construction of quantum many-body scars in frustrated Rydberg arrays [0.0] 任意の格子上のスカーリングに適した候補を見つけるためのグラフ理論フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは2つの異なるメカニズムを予測している: Type-I scarsは局所的な絡み合った状態を用いて二部構造を一般化し、Type-II scarsは格子の一部を固定するために強いフラストレーションを利用する。
熱処理から保護された情報をエンコード可能な六角格子上に,スカーレッドトラジェクトリの指数列を数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:00:01 GMT)
Superposition Is Not Necessary: A Mechanistic Interpretability Analysis of Transformer Representations for Time Series Forecasting [0.0] スパースオートエンコーダを用いてPatchTSTの内部表現を探索する。
解析されたFFN表現が強い重ね合わせに依存するという実証的な証拠は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:23:27 GMT)
Storage Is Not Memory: A Retrieval-Centered Architecture for Agent Recall [0.0] 本稿では,システムの中心をストレージスキーマからマルチステージ検索パイプラインに移行する6層アーキテクチャであるTrue Memoryを提案する。
True Memory Proは、Mem0が61.4%、SuperMemoryが65.4%、Zepが71%、EverMemOSが94.5%に対して93.0%の精度(ラン平均)に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:27:41 GMT)
Squeezed Vibrational States in Superfluid Helium [0.0] 測定された応答は、全ての振動モードからの寄与の重畳であり、ロトン、マコン、ピタエフスキーの台地からの主要な寄与がある。
非ゼロ初期相は自然にマルチモード干渉から続く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:12:59 GMT)
Social Determinants of Health and Fentanyl Overdose Mortality Across US Counties: An XGBoost and SHAP Analysis Identifying Silent Risk Counties and Treatment Deserts [0.0] 障害、治療アクセス、行動健康問題を含む健康の社会的決定要因は、脆弱な郡を特定するのに役立つ。
975の郡で4つの政府ソースからのデータを組み合わせてみた。
砂漠の郡では143人以上の死亡率があった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:28:33 GMT)
Signature structure of quadratic response under Zeno-Schur coarse graining in open quantum systems [0.0] 高速自由度のゼノ除去はシュール補足構造による減算的再正規化を生じることを示す。
我々は、この機構を捉える最小限の有効流れを定式化し、シュルによる圧縮と異方性摂動の競合が、ダイナミクスを異なる署名セクターにまとめることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:24:38 GMT)
Sentiment Analysis and Customer Satisfaction Prediction on E-Commerce Platforms Based on YouTube Comments Using the XGBoost Algorithm [0.0] インドネシアにおけるデジタルコマースの指数的な拡大は、消費者の交流をビデオ中心のソーシャルネットワークに大きくシフトさせた。
本研究では,Extreme Gradient Boostingアーキテクチャを利用した顧客満足度予測モデルの構築と検討を行った。
実験により、PyCaret最適化機械学習フレームワークが優れた分類レジリエンスを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:20:58 GMT)
Self-Attention as Transport: Limits of Symmetric Spectral Diagnostics [0.0] 均一な因果的注意は、$n$に依存しないフロア$ge 1/5$で、最悪のカットは$tast/n approx 0.32$で、ウィンドウアテンションは$O(w/n)$で、フロアは$O(w/n)$である。
結果として生じる2軸の診断は、ファルシブルな極性予測をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:25:13 GMT)
Securing the Agent: Vendor-Neutral, Multitenant Enterprise Retrieval and Tool Use [0.0] 本稿では,ポリシー意識の取り込み,検索時間ゲーティング,共有推論を組み合わせた階層型分離アーキテクチャを提案する。
このアプローチは、サーバ上でのセキュリティクリティカルなオペレーション – ツール実行承認、ステートアイソレーション、ポリシ執行 – を集中化します。
我々はこれを実証的に評価し、ABACゲーティングは無視可能なオーバーヘッドを導入しながら、テナント間のリークを排除していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:59:21 GMT)
Scheduling Entanglement Flows in Multi-channel Quantum Networks [0.0] 本稿では,マルチチャネル量子ネットワークにおける絡み合い分布のリソース割り当てについて述べる。
ヘテロジニアスリンク特性を持つマルチチャネル量子ネットワークアーキテクチャを統合するシステムモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:15:29 GMT)
Scalar and Vector Airborne Platform Calibration Using Quantum and Classical Magnetometers and Inertial Sensors [0.0] 空中磁力計は、センサエラーやプラットフォーム磁場から地磁気信号を分離するために厳密な校正を必要とする。
標準的なアプローチでは、量子スカラー光ポンピング磁力計(OPM)と感度の低いフラックスゲートベクトルセンサを姿勢情報に用いる。
高感度ダイヤモンド窒素空力(NV)ベクトル磁気センサの進歩により、標準のハードウェア構成の再評価が可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:15:10 GMT)
Scalable inference of spatial regions and temporal signatures from time series [0.0] 地域化は、空間領域を同様の特徴を持つ連続した領域に分割することを目的としている。
既存の空間的局所化のアプローチは、進化する時系列ではなく静的な空間的スナップショットに依存するのが一般的である。
本研究では,空間時系列の局所化のための効率的で完全に非線形なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:07:37 GMT)
Safety-Critical Camera Reliability Monitoring for ADAS via Degradation-Aware Uncertainty Pattern Analysis [0.0] 本稿では、下流の故障が観測される前に、劣化に伴う不確実性パターンから認識リスクを推定するカメラ信頼性監視フレームワークを提案する。
軽量マルチタスクネットワークは、単一のRGB画像から劣化タイプ、重大度、空間不確実性マップを予測する。
KITTI由来の劣化実験では、GSHIは重度とともに単調に減少し、健康推定MAEは0.064であり、YOLOv8検出失敗の前に0.47$pm$ 0.25重度単位の早期警戒時間を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:55:08 GMT)
SPECTRA-Net: Scalable Pipeline for Explainable Cross-domain Tensor Representations for AI-generated Images Detection [0.0] AI生成画像(AIGI)の急速な普及は、デジタル情報の完全性に重大な課題をもたらす。
本稿では、AIGI検出のための説明可能なクロスドメインテンソル表現のためのスケーラブルパイプラインであるSPECTRA-Netを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:35:47 GMT)
Quantum algorithm for solving differential equations using SLAC derivatives [0.0] 本稿では、SLAC表現における一階微分とラプラシアン演算子に対するLCUに基づく効率的なブロック符号化について述べる。
我々は,高成功確率,低ゲートコストで高密度LCU振幅を効率的に作成するために,スムーズな減衰関数のための状態準備技術を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:57:36 GMT)
Quantum Realizability of Probabilistic Theories Stable under Teleportation [0.0] 近年,CHSH値が安定な一般確率論 (GPT) の分類が, テレポーテーションと絡み合わせの任意のラウンドで行われている。
これらのファミリーのどちらが標準量子力学における実現を認めているのかという問題は、未解決のままである。
我々は、正確に2つの族が量子化可能であること、すなわち$K_4_1234$と$D_4_125$を証明し、残りの5つの族は量子化を認めない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:56:08 GMT)
Quantum Proper Scoring Rules: Minimax Estimation and Resource-Theoretic Advantages [0.0] 適切なスコアリングルールを量子領域に一般化し、確率分布を密度演算子に置き換える。
演算子凸生成器を介して量子値関数を定義し、適切な量子スコアリング規則を生成する完全双対理論を確立する。
この結果は,量子センサ,インセンティブに適合する量子データ市場,堅牢な量子機械学習プロトコルの設計を導くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:23:07 GMT)
Quantum Coordination without Conditioning under Restricted Information [0.0] 制約情報に基づく協調について検討し、そこでは古典的局所モデルは特定の相関分布を実装できない。
分離可能な状態のみを用いても、量子システムがこの制限を克服できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:48:20 GMT)
Plasma effects on lifetimes and screening of Rydberg excitons [0.0] 酸化銅(Cu$$O)中のリドベルク励起体に対する中性電子ホールプラズマの効果をシミュレートする
プラズマ条件下でのエキシトン寿命と相互作用スクリーニングについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:40:08 GMT)
Partial Evidence Bench: Benchmarking Authorization-Limited Evidence in Agentic Systems [0.0] 本稿では、その故障モードを測定するための決定論的ベンチマークであるPartial Evidence Benchを紹介する。
このベンチマークでは、デューディリジェンス、コンプライアンス監査、セキュリティインシデント対応の3つのシナリオファミリが提供されている。
答えの正しさ、完全性意識、ギャップレポートの品質、安全でない完全性行動の4つの面に沿ってシステムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:01:29 GMT)
PSK at SemEval-2026 Task 9: Multilingual Polarization Detection Using Ensemble Gemma Models with Synthetic Data Augmentation [0.0] 我々はSemEval-2026 Task 9: Multilingual Polarization Detection(22言語にまたがる二言語分類タスク)について提案する。
我々のアプローチは、Low-Rank Adaptation (LoRA)を用いて言語毎にGemma3モデルを分離し、Low-Rank Adaptation (LLM)によって生成された合成データで拡張する。
最終システムは22言語で0.811のマクロF1を達成し、参加チームの2位にランクインし、3言語で1位、8言語で3位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:29:14 GMT)
PAIR-CI: Calibrated Conditional Independence Testing for Causal Discovery with Incomplete Data [0.0] PAIR-CIは非パラメトリック条件独立(CI)テストであり,複数の命令を直接推論手順に統合することによりキャリブレーションを回復する。
確率的に一貫した分散推定器は、クロスバリデーションと多重計算による不確かさを共同で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:34:37 GMT)
Operationally Admissible Post-Quantum Correlations from a Standard Quantum Walk [0.0] 標準的な1次元の離散時間量子ウォークは、コインポジションベルのシナリオで動作可能な量子後相関を生成できることが示されている。
物理的に自然に粗い位置測定は、そのような時間後相関を操作的に到達不能にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:55:32 GMT)
On Semantic Loss Fine-Tuning Approach for Preventing Model Collapse in Causal Reasoning [0.0] 本研究は, 意味的損失を伴わない移動性およびd-セパレーションタスクを微調整したGemma 270Mが, 100%の崩壊率をもたらすことを示す。
本稿では,グラフに基づく論理的制約と動的スケジューリングを用いた意味損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:54:30 GMT)
Neural Discovery of Strichartz Extremizers [0.0] Strijectural bound inequality(英語版)は、分散PDEの現代理論の基礎である。
比較誤差が10～3ドル以内の$d=1,2$のエクストリームライザを検索する。
上述の A_q,r$ は接近するが、呼吸器群に沿って到達しない、という正確な予想を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:46:40 GMT)
Network-Mediated Capacitive Coupling Drives Fast OTOC Saturation in Superconducting Circuits [0.0] ネットワークを介する結合は演算子のスクランブルを著しく加速し, 隣り合う限界よりも急速に飽和することを示した。
これは、完全に発達した量子カオスではなく、部分的エルゴード性の出現を示している。
この動作は、現在の超伝導トランスモンデバイスの実験的に現実的な状態の中で発生するため、ネットワーク経由の結合が情報力学を質的に変化させる時期を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:28:36 GMT)
Negative refraction with absorption suppressed by electromagneticly induced transparency in a left-handed atomic system [0.0] 本研究の目的は、高密度4レベル原子系における電磁誘導透過(EIT)による吸収抑制による負の屈折を実現することである。
プローブ場に応答する2つの等しい遷移周波数がなければ、原子系は同時に負の誘電率と負の透過性を持つ負の屈折を示す(Left-handedness)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:17:34 GMT)
Morphology-Guided Cross-Task Coupling for Joint Building Height and Footprint Estimation [0.0] 建築高さ(BH)と建築フットプリント(BF)は、建設環境の垂直および水平範囲を共同で記述する。
このクロスタスク結合を明示的に符号化することは、個々のエンコーダをさらに洗練するよりも影響が大きい、と我々は主張する。
2つの相補的なメカニズムを中心に構築された共同BH/BF推定フレームワークであるMorphoFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:31:16 GMT)
Modular Reinforcement Learning For Cooperative Swarms [0.0] 協調ロボット群は、共通の目標を共有する計算に制限されたロボットの集合体である。
分散マルチエージェント強化学習の最近の進歩は、ロボットが他の人と効果的に対話する方法を学ぶことが可能であることを実証している。
本稿では,Swarmにおける強化学習のための空間的相互作用状態を表現するための代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:05:36 GMT)
Mise en Place for Agentic Coding: Deliberate Preparation as Context Engineering Methodology [0.0] AIコーディングエージェントの急速な採用は、意図的な準備よりも実装のスピードを優先する、支配的なワークフローパターンを生み出した。
本稿では,エージェントコーディングのための3段階準備手法を提案する。
競合ハッカソンにおけるMEPの適用について報告し,約2時間の準備により,同時AIエージェントによるフルスタック教育プラットフォームの迅速な実装が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 19:33:08 GMT)
Measuring Psychological States Through Semantic Projection: A Theory-Driven Approach to Language-Based Assessment [0.0] 本研究では, セマンティック・プロジェクション(セマンティック・プロジェクション)を用いて, 自然言語から直接心理状態を測定するための理論駆動型, 完全に教師なしのフレームワークを提案する。
心理的構成物は、語彙的アンカーから派生した解釈可能な意味軸として機能し、うつ病、不安、不安を評価する検証された臨床尺度から項目を抽出した。
その結果, プロジェクションスコアと臨床測定値の相関が強く, 特に選択された単語, 文章, フレーズなどの構造化形式に対して顕著であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:07:29 GMT)
Measurement-induced phase transitions in disordered fermions [0.0] 本研究では, 局所粒子密度の連続モニタリングと焼成障害を対象とする$d$の非相互作用性フェルミオン系について検討した。
本システムは, モデルパラメータの変更によってのみ障害が流入するクリーンモニタフェルミオンの場合と同様, 非線形シグマモデルによって制御されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:00:03 GMT)
MRI-Eval: A Tiered Benchmark for Evaluating LLM Performance on MRI Physics and GE Scanner Operations Knowledge [0.0] MRI-Evalは、MRI物理とGEスキャナ操作知識の相対モデル比較のためのタイレッドベンチマークである。
教科書、GEスキャナマニュアル、プログラミングコースの教材、エキスパートが作成した質問など、9つのカテゴリの1365の項目と3つの難易度が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:42:01 GMT)
Less Is More: Engineering Challenges of On-Device Small Language Model Integration in a Mobile Application [0.0] オンデバイススモールランゲージモデル(SLM)は、モバイルユーザ(クラウド依存がなく、デバイスを離れるデータもない)に対して、完全にオフラインでプライベートなAIエクスペリエンスを約束する。
本稿では,SLMをPalbritaに組み込むことによるエンジニアリング上の課題を,AndroidのワードガッセングゲームであるPalbritaに記録するケーススタディについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:53:50 GMT)
Learning Time-Inhomogeneous Markov Dynamics in Financial Time Series via Neural Parameterization [0.0] 本稿では、ニューラルネットワークをパラメータ化エンジンとして厳密に活用して、明示的で時間的なマルコフ遷移行列を生成するフレームワークを提案する。
ニューラルネットワークが予測を形式演算子として出力することを制約することにより、完全な構造的解釈可能性を維持する。
このフレームワークは、複雑な実世界の時系列に対して厳密で古典的な演算子分析を実行可能なものにするために、ニューラルネットワークをいかに制約するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:39:04 GMT)
LaTA: A Drop-in, FERPA-Compliant Local-LLM Autograder for Upper-Division STEM Coursework [0.0] 我々は、$textitLaTA (textitLa Teaching Assistant)$という、コモディティネイティブハードウェア上で完全にオンプレミスで動作する、ドロップインでオープンソースのルーリックを提示する。
LaTAは4段階のパイプライン(最高、セグメント、グレード、レポート)を実装し、ローカルにホストされたオープンウェイトチェーンのLLMグレーダを使用している。
私たちは2026年冬にオレゴン州立大学のME 373(Mechanical Engineering Methods)にLaTAをデプロイし、毎週1つのMac Studioで約200人の学生に割り当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:06:06 GMT)
LLMs with in-context learning for Algorithmic Theoretical Physics [0.0] 本研究では、クロードとメイプルを相互作用させ、この枠組みを重力の修正理論における宇宙論的摂動に適用する。
このアプローチの現在の機能、典型的な失敗、そして、どのようにして改善されるかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:30:08 GMT)
LLMorphism: When humans come to see themselves as language models [0.0] 会話型LLMの台頭は、このバイアスを心理学的に利用しやすくするかもしれないと私は主張する。
私は、LLMorphismを機械的同型、人文的同型、計算主義、非人間化、客観化、心の予測処理理論と区別する。
問題は、マシンに多くの心をゆがめているかどうかだけでなく、人間にあまりに小さな心を持つようになったかどうかだ、と私は結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:27:15 GMT)
Krylov Dynamics and Operator Growth in Time-Dependent Systems via Lie Algebras [0.0] 進化が起こる最小部分空間であるクリロフ空間における時間依存ハミルトニアンによって生成される量子力学を研究する。
我々は、時間依存のクリロフ部分空間の力学が関連するリー代数のはしご作用素によって生成される一般的な枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:00:00 GMT)
Kitaev chain in synthetic dimension with cavity-controlled Majorana modes [0.0] マヨラナゼロモードを高次制御した北エフ鎖物理を実現するための合成次元プラットフォームを提案する。
この提案の重要な利点は、LC共振器によるロバストで非局所的な読み出しとマヨラナ州の制御の可能性である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 01:20:33 GMT)
Kink-kink correlations in nonlinear quenches across a quantum critical point [0.0] クエンチ力学は低エネルギーモード間の有限位相差によって生じる別の長さスケールに依存することを示す。
我々は、常磁性から強磁性相へのクエンチの終端における等時、縦方向のキンクキンク相関関数に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:39:26 GMT)
Kinematic Discriminants of Deceleration Behavior Modes in Car-Following: Evidence from NGSIM Trajectory Data [0.0] ギャップ閉鎖率と視覚的略奪は、減速強度に応じて差別的支配を切り替える。
発見は、ADAS警告システムの設計と自動運転車の制御に直接的な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:47:23 GMT)
Kerncap: Automated Kernel Extraction and Isolation for AMD GPUs [0.0] 反復GPUカーネルチューニングは、カーネルをホストするアプリケーションのスケールによってボトルネックとなる。
我々は、HIPとTritonの両方のHSAランタイムでディスパッチをインターセプトする自動カーネル抽出ツールであるKerncapを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:52:32 GMT)
Joint Treatment Effect Estimation from Incomplete Healthcare Data: Temporal Causal Normalizing Flows with LLM-driven Evolutionary MNAR Imputation [0.0] 不完全長手EHRによる治療効果推定のための2段階パイプラインを提案する。
CaulFlow-Tは、長期記憶(LSTM)を符号化した患者履歴を持つ、DAGに制約された正規化フローである。
CaulFlow-Tは、正確な非可逆逆推論を行い、変分推論からの近似誤差を回避し、明示的な因果構造を通して共起を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:53:08 GMT)
Jacobian-Velocity Bounds for Deployment Risk Under Covariate Drift [0.0] 時間領域のポアンカレ不等式は時間的リスクのボラティリティを微分エネルギーに還元する。
ヤコビアン・速度定理(ヤコビアン・速度定理、Jacobian-Vlocity theorem)は、方向接エネルギーを明示的な経路正則性の下で支配量として特定する定理である。
定理-メソッドパイプラインを4つの実験で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:57:03 GMT)
Hybrid Iterative Neural Low-Regularity Integrator for Nonlinear Dispersive Equations [0.0] HIN-LRIは、古典的な数値解法をニューラルネットワークで拡張し、解法の構造化トランケーション誤差を補正するハイブリッドフレームワークである。
低次元の潜在多様体上で動作する軽量ニューラルネットワークは、分析手法が閉じられない残留欠陥を学習する。
実験により、HIN-LRIは解析的、分割的手法、神経的PDEサロゲートよりも精度を向上し、安定した空間的精細化、効果的なアウト・オブ・ディストリビューション転送、オンラインオーバーヘッドを緩和することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:50:36 GMT)
How Does Thinking Mode Change LLM Moral Judgments? A Controlled Instant-vs-Thinking Comparison Across Five Frontier Models [0.0] 提案手法は,同一モデルチェックポイント内における道徳的判断を変化させるかどうかを評価する。
意見の不一致は、即時合意がほぼ確実な21のモデル分散シナリオに集中していることが分かりました。
また、Reasoningは5つのモデルのうち3つのモデルの集団的判断の不整合を減らし、どのモデルでもそれを増加させない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:33:04 GMT)
Hierarchical entanglement transitions and hidden area-law sectors in quantum many-body dynamics [0.0] カオス多体力学は典型的には、初期の低絡み状態から体積法的な絡み合いを生成する。
局所量子クエンチにおける複雑で階層的な絡み合い構造を明らかにする。
回路モデルで解析的に機構を導出し、局所的に焼成されたギブズ状態に対して$S_>1$の領域法則を証明し、ランダム回路の正確な対角化によって階層化を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:40:58 GMT)
GuardSec: A Multi-Modal Web Platform for Real-Time Digital Fraud Detection, Entity Verification, and Connection Security Analysis in the African Context [0.0] 本論文は、リアルタイムデジタル脅威検出のための、プロダクションデプロイされたオープンアクセスWebプラットフォームである textitGuardSec について述べる。
このシステムにより、ブラウザを持っているユーザーは、URL、ウェブサイト、電話番号、メールアドレス、ビジネスエンティティの正当性を5秒以内で評価することができる。
textitMon Empreinteモジュールは、ユーザの接続とデジタル露出のリアルタイムセキュリティ監査を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:22:41 GMT)
Gray-Box Poisoning of Continuous Malware Ingestion Pipelines [0.0] 本研究では,現代のマルウェア検出パイプラインを対象とした現実的なグレーボックス中毒モデルについて検討する。
関数保存操作により,問題空間の逆バイナリを生成する。
光GBMマルウェア検出モデルに対するディフェンダーのトレーニングセットに摂取した場合のこれらの有毒試料の影響を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:49:23 GMT)
Graph-SND: Sparse Aggregation for Behavioral Diversity in Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0] グラフSNDを導入し、任意のグラフのエッジ上の重み付き平均をG$で置き換える。
固定されたスパースグラフに対して、拡大器のフォワード・インデックス歪み境界と低ランク距離構造の下でのスペクトル改善を証明した。
ランダム $d$-正則グラフに対して、非条件確率 $widetildemathcalO(D_max/sqrtn)$bound を証明する。
VMASでは、リカバリ、不偏性、濃度、壁時計のスケーリングを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:18:42 GMT)
GRALIS: A Unified Canonical Framework for Linear Attribution Methods via Riesz Representation [0.0] ディープニューラルネットワークの主要なXAI属性法は、別の理論的基礎の上で動作しており、公式には同等ではない。
本稿では,属性の表現論を確立する数学的枠組みであるGRALISを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 22:01:28 GMT)
GRAIL: A Deep-Granularity Hybrid Resonance Framework for Real-Time Agent Discovery via SLM-Enhanced Indexing [0.0] textbfGRAIL(Granular Resonance-based Agent/AI Link)は400ms以下の発見遅延を実現するための新しいフレームワークである。
GRAILは、LLMパーシングベースラインと比較して、textbf79$times以上のエンドツーエンド発見のレイテンシを低減すると同時に、Recall@10の従来のベクター検索よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:36:33 GMT)
GLiNER Guard: Unified Encoder Family for Production LLM Safety and Privacy [0.0] 本稿では,安全分類とPII検出を行う統一エンコーダであるGLiGuardについて述べる。
1つのA100上の動的モデレーションでは、コンパクトモデルは1秒以下で193リクエスト/秒に達し、スループットは1.6倍になる。
また、エンドツーエンドのパイプラインでPII検出を評価するためのスパンレベルベンチマークであるPII-Benchをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:22:40 GMT)
Full-chip CMP modelling based on Fully Convolutional Network leveraging White Light Interferometry [0.0] 化学機械研磨(CMP)はIC製造において重要な役割を担っている。
現在のモデルは、しばしば密度ステップハイト(DSH)モデリングに依存している。
WLI(White Light Interfer-ometry)とAFM(Atomic Force Microscopy)という2つの表面分析手法の利点を組み合わせることを提案する。
本モデルは,CMP後のフルチップナノトポグラフィーをナノメートル精度で予測することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:55:59 GMT)
From Video-to-PDE: Data-Driven Discovery of Nonlinear Dye Plume Dynamics [0.0] ビデオから直接連続体モデルを推定することは、2つの事実によって妨げられる。
我々は、インク配管のグレースケール記録を正規化されたスカラー場に変換するビデオ・ツー・PDEパイプラインを開発した。
探索,キャリブレーション,不確実性を異なる段階として扱うと,非校正された視覚データがコンパクトで予測的かつ構造的に解釈可能な連続体モデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 06:23:59 GMT)
Finite-size scaling properties of classical random walk on various two-dimensional lattices [0.0] 四角, かごめ, リーブ, ハニカム, ダイス格子など, 様々な2次元格子を考える。
歩行者によって移動される距離の標準偏差は、格子プロファイルの不均一性に敏感である。
質量フラクタル次元は、すべての有限サイズの格子に対して1.50pm 0.03$の窓内で変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:43:35 GMT)
Finite steps optimise dissipation in stochastically controlled quantum systems [0.0] 古典的制御場の影響下で量子ステップ平衡プロセスを実行する際の熱力学的コストについて検討する。
有限の最適ステップ数と達成可能な平均散逸量と量子熱力学長を用いた分散を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:32:14 GMT)
Federated Learning for Early Prediction of EV Charging Demand [0.0] 本研究では、プラグイン時間と充電開始後1分で利用可能な情報のみを用いて、セッションの総エネルギーを推定する充電需要の早期予測問題について検討する。
本稿では,アダプティブ充電ネットワーク(ACN)からセッションレベルのデータセットを構築し,セッションメタデータと初期ウィンドウ充電測定を組み合わせた。
我々は,最小限のデータでセッションの初期段階で信頼性の高い需要推定値を得ることができ,EV充電ネットワークのスケーラブルでプライバシに配慮した分析への実践的な経路を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:53:23 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） (Wed, 06 May 2026 02:25:50 GMT)
Executable World Models for ARC-AGI-3 in the Era of Coding Agents [0.0] ARC-AGI-3の初期符号化システムの評価を行った。
このシステムは、スクリプト化されたコントローラ、事前に定義されたワールドモデルインターフェース、検証プログラム、プラン実行器を使用する。
その結果、検証器駆動型実行可能世界モデルがARC-AGI-3エージェントにとって有望なアプローチであることを示す予備的証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:12:36 GMT)
Exact identification of unknown unitary processes [0.0] 表現理論ツールを用いて、故障デバイスを特定するゼロエラープロトコルの研究を行う。
一つのシナリオと2つのシナリオに対して最適な成功確率を導出する。
我々は解析を、異常数とシステムの局所次元の両方が任意である一般的なシナリオにまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:34:14 GMT)
Evaluating the Reliability of Multiple Large Language Models in Risk Assessment: A CIS Controls Based Approach [0.0] 本研究は、技術・行政管理の適切な実施を確実にするための重要なステップとして、人間専門家を検証プロセスに統合することを提案する。
我々は、サイバーセキュリティリスクアセスメントに大規模言語モデルのみを使用することが可能であるかどうかを、50人の人間専門家の回答から分析した。
その結果、大規模な言語モデルは、人間の専門家と比べてサイバーセキュリティのリスクを常に過小評価していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:33:52 GMT)
Ergotropy Protection via Cavity Detuning in Collective Open Quantum Batteries [0.0] 本研究では,超ラジカル崩壊を受ける開集合量子電池の性能とエルゴトロピー保護について検討した。
我々は、中間キャビティ内に受動的スペクトルデチューニング戦略を用いて、システムをスペクトル的に分離し、量子コヒーレンスを保護する。
エルゴトロピーの最大化は非マルコフ記憶を必要とせず、デチューニングによる環境記憶の抑制はコヒーレンスを最適に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:23:19 GMT)
Entanglement-Rank Duality in Quadratic Phase Quantum States [0.0] 二次相量子状態のクラスにおける多部交絡の基礎となる有限体階構造を同定する。
絡み合い構造は、中国語のRemainder Theoremを介して独立した素体寄与に分解されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:34:42 GMT)
Empirical Study of Pop and Jazz Mix Ratios for Genre-Adaptive Chord Generation [0.0] コード進行生成は事実上重要であるが、未検討である。
本稿では、コード生成をスタンドアロンのタスクとして扱い、そのようなモデルがジャンルによって適合するたびに発生する問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:59:37 GMT)
Elicitation Matters: How Prompts and Query Protocols Shape LLM Surrogates under Sparse Observations [0.0] スパース観測により, LLMから抽出した代理的信念について検討した。
我々は、構造的プロンプトが効果的な先行として機能し、POSINTWISEとJOINTクエリは異なる信念を誘導し、シーケンシャルなエビデンスによって非単調で秩序に敏感な信頼度が更新されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:10:58 GMT)
EchoXFlow: A Beamspace Echocardiography Dataset for Cardiac Motion, Flow, and Function [0.0] EchoXFlowは、666の定期診療検査から37125の録音で構成されている。
各録音は、分離可能なモダリティ固有のストリームとして保持される。
関連するオープンソースツールにより、EchoXFlowは、クロスモーダルで買収対応の学習タスクを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 21:18:23 GMT)
EMRGF: A Practitioner Framework for Governance-Driven Enterprise Technology Modernization [0.0] この記事では、EMRGF(Enterprise Modernization Reliability and Governance Framework)を紹介する。
EMRGFは、クラウドとレガシーのモダナイゼーションガバナンス、データプラットフォーム信頼性統合、AI-Enabled Automation Governance、Mission-Critical ReliabilityとRoot-Cause Routinesの4つのインターロックモジュールで構成されている。
この枠組みは、CSF 2.0、AI RMF、Executive Orders 14028、14110などの米国の国家政策委員会と明確に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 03:37:20 GMT)
Direct From Darwin: Deriving Advanced Optimizers From Evolutionary First Principles [0.0] 我々はダーウィン系線形シミュレーション(DLS)を導入し、無性愛の文脈において、フィッシャーとライトの歴史的に反対された進化観が実際に正式に等価であることを証明する。
DLSノイズは、ダーウィン進化のシリコシミュレーションにおいて科学的に有効になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:33:58 GMT)
Direct Estimation of Schrödinger Bridge Time-Series Drifts: Finite-Sample, Asymptotic, and Adaptive Guarantees [0.0] 本研究では, シュルディンガー橋ドリフトの非パラメトリック推定法について検討した。
提案手法はドリフトレベルで直接動作し,最適化,近似,離散化誤差から統計的誤差を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:44:44 GMT)
Dimeric Perylene-Bisimide Organic Molecules: Fractional-Time Control of Quantum Resources [0.0] ベル状態に関連したコヒーレンス、絡み合い、非局所性の量子相関のダイナミクスを、有機PBI分子の二重配座で探索する。
我々は、コヒーレンス、対数的絡み合いエントロピーと共起の相対エントロピーとCHSH不等式を用いて、コヒーレンス、絡み合い、非局所性に関連する系の力学を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 16:43:13 GMT)
Differentiable Chemistry in PINNs for Solving Parameterized and Stiff Reaction Systems [0.0] そこで本研究では, 物理インフォームドニューラルネットワークに微分可能な化学解法を導入し, 本質的に硬いパラメータ化反応系を解く。
提案手法は, 物理インフォームドニューラルネットワークを従来アクセス不能であった化学系に拡張するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 09:59:05 GMT)
Detecting Hallucinations in Large Language Models via Internal Attention Divergence Signals [0.0] 本稿では,大規模言語モデルにおける幻覚検出のための軽量かつ単一パス不確実性定量化手法を提案する。
我々は,各注目頭部分布と一様参照分布とのKulback-Leibler偏差を測定し,これらの特徴をロジスティック回帰プローブに用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:21:27 GMT)
Data anonymization in the presence of outliers via invariant coordinate selection [0.0] 既存の潜在空間匿名化法は主成分分析(PCA)に依存しており、従って汚染に弱い可能性がある。
我々は、オフレイアの存在下での匿名化を調査し、不変座標選択(ICS)に基づく、SAに代わる堅牢な代替品であるICSAを提案する。
ICSAとSAのプライバシ・ユーティリティ・トレードオフは, 各種汚染設定および外乱重大度下でのシミュレーション実験により比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:29:50 GMT)
DALight-3D: A Lightweight 3D U-Net for Brain Tumor Segmentation from Multi-Modal MRI [0.0] DALight-3Dは、奥行き分離可能な3D畳み込み、識別子条件付き正規化、クロススライスアテンション、適応スキップ融合を組み合わせたコンパクトな3D U-Netである。
その結果、DALight-3Dは、現在のベンチマーク設定内で、良好な精度と効率のトレードオフを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 05:54:44 GMT)
Curated AI beats frontier LLMs at pharma asset discovery [0.0] GossetはAIプラットフォームで、ターゲット、モダリティ、指示レベルのドラッグアセットアノテーションを背景としたチャットインターフェースを備えている。
Gossetを10のニッチなオンコロジー/免疫学ターゲットでWebアクセスを持つ4つのフロンティアシステムに対してベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:36:25 GMT)
Cross-Model Consistency of Feature Importance in Electrospinning: Separating Robust from Model-Dependent Features [0.0] 機械学習(ML)手法は、電子スピン化プロセスのモデル化にますます採用されている。
既存の研究の多くは単一のMLモデルに依存しており、結果として生じる特徴の重要性が堅牢で再現可能であることを暗黙的に仮定している。
本研究は,複数のMLモデルファミリーにまたがる特徴的重要性の一貫性を系統的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:35:04 GMT)
Confirmation of Binary Clustering in Gamma-Ray Bursts through an Integrated $p$-value from Multiple Nonparametric Tests of Hypotheses [0.0] この論文は、宇宙で最も明るい光源であるガンマ線バーストに現れる固有のグループを確認するために、新しい非パラメトリックのインターポイント距離に基づく測定法を適用した。
我々の有効計量は、ガウス混合モデルベースや$K$-meansアルゴリズムのようなクラスタリング手法と関連して、ガンマ線バースト集団における2つ以上のクラスタの存在の可能性に関する紛争を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 10:35:26 GMT)
Cognitive Twins: Investigating Personalized Thinking Model Building and Its Performance Enhancement with Human-in-the-Loop [0.0] パーソナライズド・シンキング・モデル(Personalized Thinking Model, PTM)は、AI支援教育用に設計された階層的で解釈可能な学習者表現である。
PTMは、学習者誌からの証拠を、行動事例、行動パターン、認知ルーチン、メタ認知傾向、自己システム価値を含む5層構造に整理する。
本研究は7週間の被験者40名を対象に, PTM の忠実度を3つの手法で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 11:08:13 GMT)
Classical shadows over symmetric spaces [0.0] コンパクト群から一様にランダムにサンプリングすることで生じる古典的なシャドウプロトコルについて検討する。
このようなプロトコルの統一理論を発見し、古典的影の一般理論が数学的レベルで理解される範囲を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:34:13 GMT)
Charge Scrambling in Strong-to-Weak Spontaneous Symmetry Breaking [0.0] 強弱自然対称性の破れは非線形相関器によって診断されるが、保存電荷変動に対する直接静的な影響は自動ではない。
ブロック電荷の分散は広い下界を持ち、等しく、歪んだ対称性の期待は広い曲率を持つ。
弱対称性チャネルはコヒーレント電荷変動を分離し、ウィグナー・ヤネーゼスキュー情報と直接関連していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:59:53 GMT)
Chaotic Contrastive Learning for Robust Texture Classification [0.0] 本稿では,自己指導型学習と決定論的カオス力学を相乗化する新しい枠組みを提案する。
本稿では,画素単位のカオスマップが非線形データ拡張手法として機能する,カオス的コントラスト事前学習戦略を提案する。
6つのテクスチャベンチマーク実験の結果,提案手法の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:11:28 GMT)
Chainwash: Multi-Step Rewriting Attacks on Diffusion Language Model Watermarks [0.0] 本稿では,透かしを施したテキストが1回ではなく数回書き直された場合に何が起こるかを考察する。
透かしは、基準値閾値で元の出力の87.9%で検出される。
5つの連鎖書き直しの後、検出は4.86%に低下し、もともと検出されたテキストの94.76%は、もはやフラグ付けされない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:00:26 GMT)
Catalytic advantage in asymptotic entanglement manipulation [0.0] 絡み合いは様々な量子プロトコルにおける重要な量子資源である。
明示的な触媒プロトコルは、正確な絡み合いコストを大幅に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:16:13 GMT)
Career-Aware Resume Tailoring via Multi-Source Retrieval-Augmented Generation with Provenance Tracking: A Case Study [0.0] Resume Tailorは、ベクターデータベースにおいて、縦長のキャリアVaultを維持するエージェント履歴調整システムである。
システムは、履歴書や構造化された経歴記録から、ジョブ固有の履歴書コンテンツを組み立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:22:49 GMT)
Boundary-Aware Uncertainty Quantification for Wildfire Spread Prediction [0.0] ほとんどのディープラーニングモデルは、原理的不確実性定量化(UQ)を欠いている。
野火の拡散のような境界に敏感なケースでは、グローバルメトリクスのみを用いたモデルの評価が不十分であることが多い。
クリティカルファイアゾーン内でUQを特徴付けるための空間条件付きプロトコルとして,FCERフレームワークが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 08:45:15 GMT)
Block Permutation Routing on Ramanujan Hypergraphs for Fault-Tolerant Quantum Computing [0.0] 我々は、再構成可能な格子上の$d_C2$原子の表面コードパッチを表す固形ブロックの置換ルーティングを解析する。
商グラフ $Q(G_mathrmcl(H, B)$ のスペクトル解析により、スペクトル比 $_Q 1$ が高結合状態に保存されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 15:29:08 GMT)
Benchmarking POS Tagging for the Tajik Language: A Comparative Study of Neural Architectures on the TajPersParallel Corpus [0.0] 本稿では,タジク語のPOSタグ付け作業における最初のベンチマークについて述べる。
TajPersParallel corpusは、約44,000の辞書エントリからなる並列語彙資源である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 07:26:56 GMT)
Authorization Propagation in Multi-Agent AI Systems: Identity Governance as Infrastructure [0.0] 我々はこの問題を認可伝搬と呼ぶ。
RBAC、ABAC、ReBACのような古典的なアクセス制御モデルでは、完全には対処できない。
この論文は、認可伝達をワークフローレベルのプロパティとして形式化し、3つのサブプロブレムを特定し、マルチエージェントAIシステムにおける認可アーキテクチャの7つの構造的要件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 20:56:17 GMT)
Attention-Based Chaotic Self-Supervision for Medical Image Classification [0.0] 本稿では,新たなSSL事前学習戦略であるChaotic Denoising Autoencoderを提案する。
マスクの代わりに、入力画像にカオス変換を適用し、オートエンコーダにオリジナルを再構築するよう指示する。
そこで本研究では,CDAE学習エンコーダと標準エンコーダの機能を組み合わせた注意型融合機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:39:44 GMT)
An explainable hypothesis-driven approach to Drug-Induced Liver Injury with HADES [0.0] 薬物性肝障害(DILI)は、後期臨床試験における主要な原因である。
仮説生成問題として,DILI予測の方がよいと論じる。
透明で監査可能な推論トレースを生成するために設計されたエージェントシステムであるHADESを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:52:57 GMT)
AllSERP: Exhaustive Per-Element Enrichment of the Versatile AdSERP Dataset [0.0] パイプライン、トライアル単位、コーパスCSV、ブラウザベースのリプレイを出荷しています。
このリリースは、要素ごとのクリック、固定、回帰、および、出荷された広告-vs-有機分裂が解決できないという上記の分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:14:35 GMT)
Agentic Repository Mining: A Multi-Task Evaluation [0.0] ソフトウェアリポジトリをマイニングするには、コミット、レビュー、コード行、リポジトリ全体といったアーティファクトをカテゴリに分類する必要があることが多い。
標準的なbashコマンドでレポジトリを動的に探索するLLMエージェントが,プレエンジニアリングコンテキストを受信する単純なLLMの分類品質に適合するかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:43:46 GMT)
Agentic AI and the Industrialization of Cyber Offense: Forecast, Consequences, and Defensive Priorities for Enterprises and the Mittelstand [0.0] エージェントAIシステムは、計画し、ツールを呼び、コードを検査し、Webアプリケーションと対話し、サイバー犯罪の多段階経済を調整できる。
Agentic AIは、偵察、フィッシング、クレデンシャル悪用、脆弱性トリアージ、エクスプロイト適応、コンパイル後決定サポートのコストを下げることで、攻撃ライフサイクルを圧縮する。
本稿では,国家サイバーセキュリティ機関,産業脅威報告,エージェントセキュリティガイダンス,エージェントサイバー能力の研究から,現在の公的な証拠を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 23:23:26 GMT)
Adapting Large Language Models to a Low-Resource Agglutinative Language: A Comparative Study of LoRA and QLoRA for Bashkir [0.0] 本稿では,大規模な言語モデルをBashkir言語に適応させるタスクに適用する,パラメータ効率のよい微調整手法の比較検討を行う。
各種アーキテクチャのモデルを用いた71k文書(46.9Mトークン)のBashkirテキストコーパスで実験評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:14:35 GMT)
AI SciBrief as a Gateway to Research: A Framework for Onboarding Students into New Research Areas [0.0] この記事では、Large Language Model(LLM)を使用したプラットフォームであるAI SciBriefを活用する、教育的なフレームワークを紹介します。
この「参入障壁」を克服するために、この多分野のツールをカリキュラムに統合する方法について説明する。
我々は、AI SciBriefが、学生の認知負荷を効果的に減らし、情報探索から知識創造へのより迅速な移行を可能にする「研究の入り口」として機能していると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:58:53 GMT)
A geometric relation of the error introduced by sampling a language model's output distribution to its internal state [0.0] GPTスタイルの言語モデルは、予測確率分布が複数のトークンに分散する生成点における単一トークンの変化に敏感である。
このことから,トークン空間の幾何学はモデルが内部的に問題を表現する方法を直接反映していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:28:16 GMT)
A Simulated Federated Analysis of MS-Induced Brain Lesions [0.0] 本稿では,多発性硬化症(MS)患者データの解析に焦点をあてた実世界のフェデレーション研究プロジェクトをエミュレートするシミュレーションフレームワークを提案する。
我々は,MS関連臨床および人口動態の特徴を反映した高忠実度合成コーホートの連合を構築した。
このフレームワークは、MS研究の文脈におけるフェデレーション学習手法の開発、評価、ベンチマークのための現実的なテストベッドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 14:55:51 GMT)
A Pragmatic Comparison of Cryptographic Computation Technologies for Machine Learning [0.0] 我々は、セキュアなマルチパーティ計算(SMPC)と完全同型暗号(FHE)のセキュアな計算パラダイムを比較した。
FHEにおける技術の現状について、回帰においてSMPCよりも優れていることが観察された。
我々の結果は、機械学習のためのセキュアな計算技術の、より技術に依存しないベンチマークを行うための道を開くべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:54:32 GMT)
A Multi-Head Attention Approach for SLA Compliance Monitoring in Data Centers [0.0] データセンタにおけるサービスレベルの合意(SLA)は、電力、温度、湿度の正確なしきい値を定義します。
SLAルールを構造化オブジェクトとしてエンコードして,手作業によるアノテーションを使わずにトレーニングデータを生成するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 18:31:06 GMT)
A Hybrid Method for Low-Resource Named Entity Recognition [0.0] 本研究では,ベトナムのNERにおけるルールベース処理とディープラーニングモデルを統合するハイブリッド型ニューロシンボリックフレームワークを提案する。
LLM(Large Language Models)を活用したスケーラブルなデータ拡張戦略が導入された。
本手法の有効性は, 物流, 野生生物, 医療を含む5つの特定領域データセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 04:36:01 GMT)
A Foundation Model for Zero-Shot Logical Rule Induction [0.0] ゼロショットルール誘導のための事前訓練モデルであるニューラルルールインデューサ(NRI)を導入する。
NRIはリテラルIDを符号化するのではなく、ドメインに依存しない統計特性を用いてリテラルを表現する。
製品Tノルム緩和はルール実行を差別化可能にし、予測精度だけでエンドツーエンドのトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:45:31 GMT)
A Factor-Graph Formulation of CSS Syndrome Decoding: Joint BP and Four-State BP [0.0] 我々はこの因子化連立信念伝播(結合BP)の和積アルゴリズムを呼ぶ。
この注記は、結合BPと四状態BPに用いられる四状態パウリラベル係数グラフを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:05:36 GMT)
A Critical Assessment of the Sample-Based Quantum Diagonalization for Heisenberg and Hubbard Models [0.0] サンプルベース量子対角化(SQD)は,量子状態の測定によって得られる計算基底構成から部分空間を構成することを示す。
ハイゼンベルクおよびハバードモデル格子の正確な基底状態の構成から直接構築されたSQD部分空間を解析することにより、この仮定を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:11:13 GMT)
A Comparative Study of PyCaret AutoML and CNN-BiLSTM for Binary Hate Speech Detection in Indonesian Twitter [0.0] 本稿では,インドネシアのTwitter上で,IbrohimとBudiのコーパスのHSラベルを用いて,PyCaret AutoMLブランチとCNN-BiLSTMブランチを比較した。
従来のブランチでは、TF-IDFとレキシコンベースの虐待語カウントを使用しており、ニューラルブランチは、密集したトークン表現を学習し、局所的なフレーズパターンと双方向のコンテキストの両方をキャプチャする。
CNN-BiLSTMは83.8%の精度、79.8%の精度、82.7%のリコール、81.2%のF1スコアで最高の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 13:20:51 GMT)
A Closed-Form Dual-Barrier CBF Safety Filter for Holonomic Robots on Incrementally Built Occupancy Grid Maps [0.0] 本稿では,ホロノミックロボットのリアルタイムかつ安全クリティカルな速度制御のための二重バリア制御バリア機能 (CBF) を提案する。
マップされた障害物の回避と未探索領域からの制限という2つの制約を施行する。
SLAMとプランニングがすでにかなりの計算を消費しているRaspberry Piのようなリソース制約のあるプラットフォームでは、提案されたフィルタのオーバーヘッドはリソースを保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 17:49:17 GMT)
3D Ultrasound-Derived Pseudo-CT Synthesis Using a Transformer-Augmented Residual Network for Real-Time Operator Guidance [0.0] 超音波(US)は非イオン化であり、広くアクセス可能であるが、操作性が高く、定量的な組織特性が欠如している。
本研究は,USから推定されるCTのような解剖学的基準量を生成する3D超音波による擬似CTフレームワークを提案する。
提案手法は, 構造的忠実度と知覚的画像品質において, 確立されたベースラインより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 12:52:59 GMT)
$p$-adic Manifold Learning and Benchmark Tasks from Impartial Games [0.0] 我々は、$p$-adic manifold learningを導入し、それを解くアルゴリズムを提案し、公平なゲームからベンチマークタスクを提案する。
また,公平なゲームからベンチマークタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 06 May 2026 00:49:52 GMT)