The Authorization-Execution Gap Is a Major Safety and Security Problem in Open-World Agents [111.5] オーソライゼーション・実行ギャップ(英: Authorization-Execution Gap、AEG)は、オープンワールドエージェントの安全性とセキュリティの問題である。
AEGは、プリンシパルが認可しようとするものと、オープンワールドエージェントが最終的に実行するものとの違いである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:05:31 GMT)
Do multimodal models imagine electric sheep? [99.8] 12種類の視覚的推論タスクを解決するために、Qwen3.5 VLMを微調整する。
各アクション後のモデルのアクティベーションは、中間状態に関する有意義な視覚情報を符号化していることを示す。
1ステップあたり16個のビジュアルトークンを統合することで,平均解率を83%から89%に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:25:52 GMT)
RePO-VLA: Recovery-Driven Policy Optimization for Vision-Language-Action Models [90.4] RePO-VLAは、リカバリ駆動のポリシー最適化フレームワークである。
成功、回復、失敗の軌跡に異なる役割を割り当てる。
対人的な成功は、平均で20%から75%、実世界の規模で80%まで上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:24:05 GMT)
Shaping Schema via Language Representation as the Next Frontier for LLM Intelligence Expanding [88.1] 本稿では,言語表現を実世界の地図化とモデル化に使用される言語的・象徴的構造として定義する。
我々は、高度な言語表現によるスキーマ形成が、大規模言語モデルの拡張の次のフロンティアであると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:42:29 GMT)
Attention Itself Could Retrieve.RetrieveVGGT: Training-Free Long Context Streaming 3D Reconstruction via Query-Key Similarity Retrieval [86.1] Visual Geometry Grounded Transformer (VGGT)はスケーラブルなTransformerアーキテクチャを通じて3D再構成を行う。
StreamVGGTは因果的にストリーミングを可能にするが、KVキャッシュはフレームとともに線形に成長し、メモリオーバーフローと品質劣化を引き起こす。
本稿では、VGGTのコンテキスト構築を検索問題として定式化する、トレーニング不要なフレームワークRetrieveVGGTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:41:54 GMT)
Skill-R1: Agent Skill Evolution via Reinforcement Learning [84.4] Skill-R1は、検証可能な報酬からインスタンスレベルの繰り返しスキル最適化のための強化学習フレームワークである。
オープンソースモデルとクローズドソースモデルの両方とのブラックボックス互換性を維持しつつ、モデルレベルの更新よりも大幅に安価に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:19:15 GMT)
Medical Model Synthesis Architectures: A Case Study [72.5] 現在のAIシステムは、不確実性の下で調整された推論に苦労している。
我々は,不確実性の下で,現実的に有用だが公式に透過的な臨床予測を行うことができるAIシステムのためのフレームワークを提案する。
このフレームワークの最初の概念実証は、どのようにして差分診断に利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:30:16 GMT)
Trustworthy Federated Label Distribution Learning under Annotation Quality Disparity [70.6] 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） (Sun, 10 May 2026 00:57:26 GMT)
Perception Without Engagement: Dissecting the Causal Discovery Deficit in LMMs [68.6] 本稿では,結果評価からメカニズム診断へ移行する摂動に基づく評価プロトコルProCauEvalを紹介する。
因果推論において,ビデオコンテンツは体系的に過小評価されている。
教師のネガティブなアライメントに基づく強化学習フレームワークであるADPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:48:58 GMT)
Make Each Token Count: Towards Improving Long-Context Performance with KV Cache Eviction [65.7] 我々は,各トークンの将来のユーティリティを統一メモリ予算の下で学習する,グローバルな保持に基づくKV消去手法を提案する。
提案手法は,フルキャッシュ推論に適合したり,超えたりしながら,KVメモリを大幅に削減することを示す。
これらの結果から,世界規模で校正されたKV消去は圧縮技術であるだけでなく,長文推論を改善するメカニズムでもあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:47:50 GMT)
Uncertainty-Aware Token Importance Estimation in Spiking Transformers [62.7] スパイキングトランスフォーマーは、ニューロモルフィックな視覚に強い可能性を示しているが、そのトークン処理は複数のスパイキングステップにまたがっても、かなりの冗長性と推論コストをもたらす。
スパイキングトランスのためのフリー・プラグ・アンド・プレイトークン重要度推定フレームワークUncertを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:54:54 GMT)
Online Set Learning from Precision and Recall Feedback [60.0] オンライン設定でドメインの未知のサブセットである$N_texttarget$を学習する問題を考察する。
この単純なオンラインセット学習問題は、精度とリコール型のフィードバックで様々な学習シナリオを抽象化する。
この設定で仮説クラスが学習可能であることを示し、それが有限のヴァプニク・チェルヴォネンキス次元を持つ場合に限る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:28:05 GMT)
Doubly Robust Proxy Causal Learning with Neural Mean Embeddings [58.9] 我々は、連続的かつ構造化された治療を用いて因果学習をプロキシするための、神経的に二重に頑健なフレームワークを開発する。
このフレームワークは、人口、不均一、条件付き線量応答関数をカバーし、完全な応答曲線推定器を生成する。
合成および画像評価ベンチマーク全体で、提案した推定器は既存のベースラインと単一ブリッジニューラル推定器より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:50:25 GMT)
DegBins: Degradation-Driven Binning for Depth Super-Resolution [57.6] DegBinsは、劣化駆動のビンニングを利用して残留モデリングを適応的に強化する新しいDSRフレームワークである。
DegBinsは、精度、堅牢性、一般化の観点から、既存の最先端メソッドを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:17:11 GMT)
TacoMAS: Test-Time Co-Evolution of Topology and Capability in LLM-based Multi-Agent Systems [55.8] 動的マルチエージェントシステムのためのテスト時間共進化フレームワークであるTacoMASを紹介する。
TacoMASはMAS推論をオンライングラフ適応のタスクとして定式化し、ノードは役割固有の能力を持つエージェントを表し、エッジはその通信トポロジを定義する。
4つのベンチマークの実験では、TacoMASは20近いマルチエージェントベースラインを上回り、最強ベースラインよりも平均13.3%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:52:00 GMT)
On-Policy Distillation with Best-of-N Teacher Rollout Selection [54.9] 本報告では, オンライン蒸留のためのベスト・オブ・Nロールアウト教員選抜フレームワークBRTSを提案する。
BRTSは、教師軌道から構築された教師コンテキスト管理ブランチで、標準の学生コンテキストOPDを強化する。
BRTSは、挑戦的な推論ベンチマークにおいて、標準的なPDよりも改善されており、より難しいデータセットに対して最大の利益がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:49:00 GMT)
Learning Multi-Indicator Weights for Data Selection: A Joint Task-Model Adaptation Framework with Efficient Proxies [50.4] 本稿では、下流タスクと特定のモデルの両方にデータ選択を併用する多変数重み学習フレームワークを提案する。
提案手法は,GSM8Kのトレーニングサンプルの30%しか使用せず,フルデータセットチューニングに匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:30:16 GMT)
CalibFree: Self-Supervised View Feature Separation for Calibration-Free Multi-Camera Multi-Object Tracking [50.4] CalibFreeは、MCMOTタスクのキャリブレーションや手動ラベリングを必要としない自己教師型表現学習フレームワークである。
MMP-MvMHATデータセットの実験では、全体の精度が3%向上し、最先端のアプローチよりも平均F1スコアが7.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 01:04:12 GMT)
Optimizing Server Placement for Vertical Federated Learning in Dynamic Edge/Fog Networks [49.9] 本稿では,エッジ/フォグデバイスに異なるデータ特徴を含む垂直連合学習法(VFL)の制御と最適化について検討する。
本稿では,サーバ制御型VFLを動的ネットワーク(SC-DN)で実現し,まずグローバルラウンド毎の1次定常点の存在を確定する手法を提案する。
本手法は, 過酷な手法よりも, 分類・回帰性能と資源消費量の削減が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:30:18 GMT)
Workspace Optimization: How to Train Your Agent [49.6] 我々はエージェントのEmphworkspaceであり、それが読み取り、書き込み、テストする構造化された外部基質であると主張している。
本稿では,重み空間トレーニングの構造を反映して,作業空間を進化させる原理的手法を提案する。
ARC-AGI-3のマルチエージェントハーネスであるDreamTeamのアイデアをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:52:10 GMT)
Micro-Defects Expose Macro-Fakes: Detecting AI-Generated Images via Local Distributional Shifts [48.8] 生成モデルは、非常に現実的なように見えるイメージを生成することができ、実際の画像とAI生成イメージを区別する上での課題を提起する。
局所分布認識検出フレームワークであるマクロフェイク(MDMF)のマイクロ欠陥をマクロレベルの分布不規則性に増幅する。
提案手法は, 局所的な法医学的信号が生成画像に存在する場合, パッチワイド・モデリングにより, 明らかな相違が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:44:09 GMT)
Crosslingual On-Policy Self-Distillation for Multilingual Reasoning [48.7] Crosslingual On-Policy Self-Distillation (COPSD)は、モデル自身の高リソース推論動作を低リソース言語に転送する。
17の低リソースアフリカ言語に対する実験では、COPSDはモデルサイズ全体の低リソース数学的推論を一貫して改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:06:09 GMT)
WindINR: Latent-State INR for Fast Local Wind Query and Correction in Complex Terrain [47.9] WindINRは、連続した高分解能局所風速クエリとスパースオブザーバ補正のための潜在状態暗黙的ニューラルネットワーク表現フレームワークである。
WindINRは、静的な地形記述子、低解像度の背景場、および連続的なクエリ座標を高解像度の風状態にマッピングする。
WindINRは、完全なネットワークではなく、コンパクトな潜水状態だけを更新することで、局所的な高分解能風速推定を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:44:38 GMT)
Edit-Based Refinement for Parallel Masked Diffusion Language Models [47.1] マスク付き拡散言語モデルは並列トークン生成を可能にし、復号効率を向上させる。
本稿では,軽量な後編集ステップで拡散生成を増強する編集ベース改良フレームワークME-DLMを提案する。
本手法は,HumanEvalで11.6点,GSM8Kで33.6点,全拡散ステップの8分の1を用いて一貫したゲインを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:31:22 GMT)
Privacy-Preserving Distributed Learning in IoT Systems: A Unified Threat Model and Evaluation Framework [45.9] 本稿では,IoT環境における分散学習のためのプライバシ保護手法の構造解析を行う。
モデルインバージョン、メンバシップ推論、勾配リーク、通信ベースの攻撃をキャプチャする統合脅威モデルが導入された。
その結果、プライバシーの強さとシステム効率の根本的なトレードオフが浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 00:22:11 GMT)
Overcoming Catastrophic Forgetting in Visual Continual Learning with Reinforcement Fine-Tuning [44.7] 補強細管 (RFT) は, スーパービジョン細管 (SFT) よりも本質的に破滅的忘れに対する耐性が高いことを示す。
本稿では,軌道レベルの報酬形成による忘れを明示的に緩和するシンプルなRFT手法であるRetention-Aware Policy Optimization (RaPO)を提案する。
RaPOは高い塑性を維持しながら破滅的な忘れを著しく減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:36:12 GMT)
Empowering VLMs for Few-Shot Multimodal Time Series Classification via Tailored Agentic Reasoning [44.7] VL$underlinetextbfM$$underlinetextbfa$gentic $underlinetextbfr$easoning framework for few-$underlinetextbfs$hot multimodal $underlinetextbfT$ime $underlinetextbfS$eries $underlinetextbfC$lassification$textbfMarsTSC$(source)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:47:09 GMT)
Near-Optimal Last-Iterate Convergence for Zero-Sum Games with Bandit Feedback and Opponent Actions [43.5] ゲームにおける学習力学の最後の項目収束は、近年大きな注目を集めている。
我々は, t(-1/2) の終点収束は, バンディットフィードバックを持つゲームにおいて高い確率で達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:23:19 GMT)
DAP: Doppler-aware Point Network for Heterogeneous mmWave Action Recognition [43.0] ミリ波レーダは、プライバシ保護センシングを提供し、ヒューマンアクション認識(HAR)に有用である
既存のmmWaveポイントクラウドデータセットはスケールが限られており、ほとんどが単一ソース設定で収集される。
このような問題に対処するために,Millimeter-HARは,異種マルチソースシナリオのための最大かつ最初のmmWaveポイントクラウドHARデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:34:53 GMT)
SAMOFT: Robust Multi-Object Tracking via Region and Flow [42.6] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、コンピュータビジョンにおける基本的なタスクであり、複数のターゲットを継続的に追跡する必要がある。
既存のアプローチのほとんどは、軌道関連のためのインスタンスレベルのオブジェクト機能に依存しています。
我々は,複雑な動作シナリオ下でのロバスト性向上のために,画素レベルのキューを活用するロバストトラッカーSAMOFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:39:54 GMT)
GeoSym127K: Scalable Symbolically-verifiable Synthesis for Multimodal Geometric Reasoning [42.5] GeoSym Engineは、自動化されスケーラブルなニューロシンボリックフレームワークである。
正確な記号的基底真理を導き出し、堅牢なレンダリングパイプラインとシームレスに統合する。
GeoSym-Benchは、厳密な評価のための511の複雑なサンプルからなる専門家によるスイートである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:13:47 GMT)
Fetal Brain Imaging: A Composite Neural Network Approach for Keyframe Detection in Ultrasound Videos [42.0] 提案モデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を組み合わせた複合ニューラルネットワークアーキテクチャである。
CNNは個々のビデオフレームから空間的特徴を抽出し、RNNは各ビデオシーケンス内の連続するフレーム間の時間的依存関係をキャプチャする。
提案モデルは胎児脳超音波検査の効率と精度を向上し, 選択した胎児脳疾患の早期発見, 診断, 治療計画を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:57:25 GMT)
TD3B: Transition-Directed Discrete Diffusion for Allosteric Binder Generation [41.3] 本稿では,アロステリック・バインダー設計のためのトランジッション指向離散拡散(Transition-Directed Discrete Diffusion for Allosteric Binder Design, TD3B)を提案する。
TD3Bは、ターゲット認識方向、ソフトバインディング親和性ゲート、および事前訓練された離散拡散モデルの微調整を組み合わせることで、アゴニスト生成を結合親和性から分離し、平衡ベースまたは推論のみのガイダンスベースラインで達成できないようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:17:06 GMT)
Reinforcing Multimodal Reasoning Against Visual Degradation [40.9] 視覚的劣化に対する推論を強化するために最適化力学を改良したRLフレームワークを提案する。
本手法は, GRPO上の不明瞭な汚損に対して+2.4%, +2.3%の堅牢性を向上し, 清潔な精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:17:14 GMT)
EduStory: A Unified Framework for Pedagogically-Consistent Multi-Shot STEM Instructional Video Generation [40.6] EduStoryは、信頼できるビデオ生成のための統一されたフレームワークである。
それは、永続的な知識状態を追跡するための教育的状態モデリング、マルチショットの物語を整理するためのスクリプト誘導型構造化制御、学習指向評価メトリクスを統合する。
EduVideoBenchは、ペタゴラルなストーリーボード、ショットレベルのセマンティクス、知識状態遷移を含む、多彩なアノテーションを備えた診断ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:03:37 GMT)
SSDA: Bridging Spectral and Structural Gaps via Dual Adaptation for Vision-Based Time Series Forecasting [39.6] レンダリングされた時系列画像は、LVMが認識するために事前訓練されている自然な画像よりも、非常に浅いパワースペクトルを示すことを示す。
時系列予測のためのLVMのポテンシャルを解放するために、スペクトル的かつ構造的に適応するデュアルブランチネットワークであるSSDAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:17:08 GMT)
MemPrivacy: Privacy-Preserving Personalized Memory Management for Edge-Cloud Agents [39.4] エッジデバイス上でのプライバシに敏感なスパンを識別するMemPrivacyを提案する。
クラウドサイドのメモリ処理のために、セマンティックに構造化されたタイプアウェアプレースホルダーに置き換えられる。
MemPrivacyは、効果的なメモリ生成と検索に必要な情報を保持しながら、機密データの露出を最小限にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:31:58 GMT)
PhysHanDI: Physics-Based Reconstruction of Hand-Deformable Object Interactions [38.8] PhysHanDIは、相互作用する手と非剛体オブジェクトの完全な3D再構築を可能にするフレームワークである。
我々のキーとなるアイデアは、密に再構成された3次元手の動きによって引き起こされる力によって引き起こされる物体の変形を物理的にシミュレートすることである。
実験では、PhysHanDIは再構築と将来の予測で最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:51:45 GMT)
DeltaRubric: Generative Multimodal Reward Modeling via Joint Planning and Verification [38.7] 一つのMLLM内でのプラン・アンド・エグゼキュートプロセスとしてマルチモーダルな選好評価を再構成するアプローチであるDeltaRubricを導入する。
DeltaRubricは2つのステップで動作する。まずは$textitDisagreement Planner$として動作し、中立でインスタンス固有のチェックリストを生成する。
我々はDeltaRubricをマルチロール強化学習問題として定式化し、計画と検証機能を共同で最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:32:19 GMT)
Adaptive 3D Convolution for Remote Sensing Image Fusion [38.2] 本稿では,リモートセンシング画像融合のための新しい3D畳み込みパラダイムであるAdaptive 3D Convolution(Ada3D)を提案する。
Ada3Dは各入力ボクセルにユニークな3Dカーネル群を適用し、細かな細部をキャプチャできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:13:51 GMT)
The Wittgensteinian Representation Hypothesis: Is Language the Attractor of Multimodal Convergence? [37.4] 非対称アライメント尺度であるCycle-kNNを用いた方向収束解析を導入する。
非言語モダリティは、逆よりも言語近傍構造にかなり移行する。
我々はこれをウィトゲンシュタイン表現仮説(Wittgensteinian Representation hypothesis: 言語の意味構造は多モーダル表現収束の魅力である)として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:05:04 GMT)
Adversary-Robust Learning from Fully Asynchronous Directional Derivative Estimates [37.3] 本稿では,パラメータ・サーバ・ワーカシステムにおける逆回復学習のためのFAR-SIGN (Fully Asynchronous Robust Optimization via SIGNed directional projections)を提案する。
MNISTの実験では、FAR-SIGNは精度と壁面時間の両方で頑健な凝集法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:24:02 GMT)
SeePhys Pro: Diagnosing Modality Transfer and Blind-Training Effects in Multimodal RLVR for Physics Reasoning [37.0] SeePhys Proは、重要な情報がテキストから画像へ徐々に転送されるときに、モデルが同じ推論能力を維持するかどうかを研究するベンチマークである。
評価の結果,情報量が言語からダイアグラムへと変化するにつれて,性能が平均的に低下し,視覚的変動グラウンドが最も重要なボトルネックとなることがわかった。
この効果を解析するために、テキスト削除、画像マスクレート、フォーマット飽和制御は、有効な視覚的証拠ではなく、残存するテキストと分布の手がかりから生じる可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:23:58 GMT)
"Training robust watermarking model may hurt authentication!'' Exploring and Mitigating the Identity Leakage in Robust Watermarking [37.0] W-IRは、ID保護と堅牢性を同時に組み込んだ最初の画像透かしフレームワークである。
私たちの仕事は、堅牢性とアイデンティティリークの緩和のバランスが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:44:50 GMT)
Through the Lens of Character: Resolving Modality-Role Interference in Multimodal Role-Playing Agent [36.9] エージェントがキャラクタのレンズを通して世界を知覚できる、トレーニングフリーのキャラクタ・アウェア・ビジュアル・インターベンション(CAVI)フレームワークを紹介した。
CAVI は Modality-Role Interference (MRI) を効果的に緩和し、文字-一貫性を持つマルチモーダル相互作用を大幅に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 09:40:43 GMT)
EpiGraph: A Knowledge Graph and Benchmark for Evidence-Intensive Reasoning in Epilepsy [36.8] textscEpiGraphは、知識を付加した臨床推論を評価するための大規模なてんかんの知識グラフとベンチマークである。
textscEpiBenchは、臨床意思決定、脳波レポート生成、薬理ゲノム精度医学、治療勧告、深層研究計画の5つの臨床的動機付けタスクを定義している。
その結果、textscEpiGraphの統合は、すべてのタスクにおけるパフォーマンスを一貫して改善し、薬理学的推論で見られる最大の利益が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:27:32 GMT)
Nectar: Neural Estimation of Cached-Token Attention via Regression [36.7] 固定長コンテキスト上でのソフトマックスアテンションを評価するために,コンパクトニューラルネットワークをどのように利用できるかを示す。
Nectarは、層ごとに2つのネットワークに適合し、KVヘッドは、注意出力を予測するターゲットネットワークと、ログ正規化器を予測するスコアネットワークである。
我々は,5つの長文データセットにまたがる1.7Bから8Bパラメータのモデルについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:51:36 GMT)
Annotation-free deep learning for detection and segmentation of fetal germinal matrix-intraventricular hemorrhage in brain MRI [35.8] 出生前胚性マトリックス-心室性出血(GMH-IVH)は乳児の死亡と神経発達障害の原因である。
ディープラーニングモデルは自動化の可能性を秘めているが、通常は大きな注釈付きデータセットを必要とする。
FreeHemoSegは、通常の胎児データから合成された擬似GMH-IVH画像を用いて開発、訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:39:30 GMT)
BadDLM: Backdooring Diffusion Language Models with Diverse Targets [35.3] 拡散言語モデル(DLM)は、最近、自己回帰(AR)言語モデルに代わるモデリングパラダイムとして登場した。
我々は,多種多様なターゲットを持つDLMに対するバックドア攻撃を研究するための統合フレームワークであるBadDLMを提案する。
本研究は,拡散型言語生成における新たなセキュリティリスクのクラスを明らかにし,DLMに合わせた防衛を呼びかけることを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:50:02 GMT)
FlashAR: Efficient Post-Training Acceleration for Autoregressive Image Generation [35.2] 我々は、訓練済みの自己回帰モデルを高並列ジェネレータに効率的に適応する軽量なポストトレーニング適応フレームワークであるFlashARを紹介した。
FlashARは512x512の画像生成で最大22.9倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 09:07:20 GMT)
Tabular Foundation Model for Generative Modelling [34.4] 生成モデリングは、教師付き予測対象のみを最適化するのではなく、与えられたデータモダリティに対して堅牢で全体論的表現学習を必要とする。
既存の表形式のファンデーションジェネレータは、合成データ品質において、強力なデータセット固有のジェネレータと一貫して一致していない。
事前訓練されたtextbfTabular textbffoundational textbfRepresentation for textbfGEneration 上に構築した TabFORGE を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:52:28 GMT)
What Happens Before Decoding? Prefill Determines GUI Grounding in VLMs [33.9] VLM(Vision-Language Models)におけるGUIグラウンディング中に何が起こるかを調べ、これまで見過ごされていたボトルネックを特定する。
プリフィルステージは候補UI要素を決定するが、デコードステージは最終的な座標を洗練させる。
Re-Prefillは、注意誘導された第2のプリフィルステージを導入して、ターゲット選択を洗練させることによって推論を再考する、トレーニング不要な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:04:07 GMT)
SkillMAS: Skill Co-Evolution with LLM-based Multi-Agent System [33.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)エージェントシステムにおける適応特殊化のための非結合フレームワークであるSkillMASを提案する。
SkillMASはUtility Learningを使用して、検証済みの実行トレースからクレジットを割り当て、未フィルタリングライブラリの成長を伴わずに再利用可能な手順を洗練するための境界付きスキル進化、障害の維持時にエビデンス付きMAS再構成、そして実行ユーティリティは構造的ミスマッチを示している。
実施された操作、コマンドライン実行、小売の他、SkillMASは報告されたハーネスの下で競争力があり、デプロイ後の専門化がどのように属性され、更新され、適用されるかを明確にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:43:12 GMT)
Kinetic-Optimal Scheduling with Moment Correction for Metric-Induced Discrete Flow Matching in Zero-Shot Text-to-Speech [33.0] 我々は,一定のフィッシャー・ラオ速度で経路を横断するMI-DFMの新しいスケジューラを開発した。
また、CTMCジャンプ先分布を保存しながら確率を調整できる有限ステップモーメント補正を導入する。
GibbsTTSは、最も客観的な自然性を達成し、マスク付き離散生成ベースラインよりも主観評価に好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:24:55 GMT)
Geometry Conflict: Explaining and Controlling Forgetting in LLM Continual Post-Training [33.0] 我々は3つの質問を通して連続的なポストトレーニングについて研究している。
私たちの中心的な発見は、忘れることがステートリレーショナルな更新統合の失敗と見なすことができることです。
データフリー更新積分法であるGeometry-Conflict Wasserstein Merging (GCWM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:40:44 GMT)
Forcing-KV: Hybrid KV Cache Compression for Efficient Autoregressive Video Diffusion Models [32.4] 自動回帰ビデオ拡散にKVキャッシュ圧縮を導入する。
本稿では,静的ヘッドに対する構造化静的プルーニングと動的ヘッドに対するセグメントワイド類似性に基づく動的プルーニングを行うハイブリッドKVキャッシュ圧縮戦略であるForcing-KVを提案する。
提案手法は,1つのNVIDIA H200 GPU上で毎秒29フレーム以上の生成速度と30%のキャッシュメモリ削減を実現し,LongLiveとSelf Forcingで最大1.35倍,1.50倍のスピードアップを実現し,さらに1080Pで2.82倍のスピードアップを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:59:21 GMT)
Efficient Ensemble Selection from Binary and Pairwise Feedback [32.1] マルチウィンナー投票の分布変種として選択問題を考察する。
我々は、正しい/間違った結果のタスクに対する二項フィードバックと、候補出力を優先的に比較したタスクに対するペアフィードバックの両方を解析する。
本稿では,全情報最適化はPTASを許容するが,Gap-ETHの下ではEPPTASを含まないことを示し,目的はモノトーンだが部分モジュラーではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:01:34 GMT)
Noise-Started One-Step Real-World Super-Resolution via LR-Conditioned SplitMeanFlow and GAN Refinement [32.1] 本稿では、LR条件の SplitMeanFlow と GAN の改良によるノイズスタート1ステップの Real-ISR フレームワークを提案する。
SMFSRは1ステップ拡散に基づくReal-ISR法において、高速な単一ステップ推論を維持しながら最先端の品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:01:32 GMT)
From Passive Reuse to Active Reasoning: Grounding Large Language Models for Neuro-Symbolic Experience Replay [31.9] 本稿では,経験リプレイを知識構築のためのアクティブエンジンに変換するフレームワークであるNuro-Symbolic Experience Replay (NSER)を提案する。
NSERは、新しいニューロシンボリックグラウンドティングパイプラインを通じて、言語推論と数値最適化の不整合性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:41:20 GMT)
PDEAgent-Bench: A Multi-Metric, Multi-Library Benchmark for PDE Solver Generation [31.8] PDEAgent-BenchはPDE-to-solverコード生成のための最初のマルチメトリック・マルチライブラリベンチマークである。
PDEAgent-Benchには6つの数学カテゴリと11のPDEファミリーに645のインスタンスがあり、共通FEMライブラリはDOLFINx、Firedrake、 deal.IIである。
実験によると、モデルはしばしば実行可能なコードを生成することができるが、精度と効率の要求が実行されれば、そのパスレートは大幅に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:25:43 GMT)
FLAME: Adaptive Mixture-of-Experts for Continual Multimodal Multi-Task Learning [31.7] 複数のドメインにまたがる実世界のモデル展開には、2つの補完的な体制の下で運用するマルチモーダルモデルが必要である。
フレキシブルなモダリティの組み合わせにまたがるマルチタスク事前学習と連続学習のためのスケーラブルなMoEフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:09:32 GMT)
PermuQuant: Lowering Per-Group Quantization Error by Reordering Channels for Diffusion Models [31.6] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、高価なリトレーニングなしで事前トレーニングされたモデルを圧縮することで、実用的なソリューションを提供する。
既存のPTQ手法は、非常に低ビット設定で深刻な品質劣化に悩まされている。
低ビット拡散モデルのための単純かつ効果的なPTQフレームワークPermuQuantを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:26:50 GMT)
Kintsugi: Learning Policies by Repairing Executable Knowledge Bases [31.3] Kintsugiは、タスクレベルのポリシー知識を、構成可能な型付きエントリとして表現する。
ロールアウトの間、ツールに制約のある編集ループが軌道障害を診断し、編集可能なKB層にローカライズし、候補編集を提案する。
決定論的検証ゲートは、候補の型チェックが実行され、KBが実行された場合にのみ編集を許可し、保護された回帰チェックに違反することなく、集中した検証成功またはトラジェクトリヘルスメトリクスが改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 11:51:18 GMT)
KAN Text to Vision? The Exploration of Kolmogorov-Arnold Networks for Multi-Scale Sequence-Based Pose Animation from Sign Language Notation [31.2] 本稿では,HamNoSys表記を2次元人間のポーズ配列に変換するマルチスケールシーケンス生成器kanMultiSignを提案する。
ポーランド語、ドイツ語、ギリシャ語、フランス語の記号言語にまたがる公共コーパスの実験では、動的時間ワープに基づく共同エラーが一貫した減少を示している。
制御された短縮は、kanベースの変種は、競合性能を維持しながらパラメータ数を著しく減少させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:37:02 GMT)
SWIFT: Prompt-Adaptive Memory for Efficient Interactive Long Video Generation [31.1] ストリーミング長ビデオ生成は、連続的なセマンティックスイッチングにおいて中心的な課題に直面している。
現在のアプローチは、プロンプトバウンダリや固定メモリ予算でのキャッシュ再構築に依存している。
マルチプロンプト長ビデオ生成のためのトレーニングフリーフレームワークであるSWIFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 09:37:56 GMT)
Biosignal Fingerprinting: A Cross-Modal PPG-ECG Foundation Model [30.9] 生体信号指紋は、患者の心臓血管状態をモダリティに依存しないプライバシー保護形態でコードする。
7つの下流タスク、クロスモーダル再構築、心臓血管疾患分類、高血圧検出、死亡予測、および人口動態予測、生体信号指紋が競争力や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） (Sun, 10 May 2026 14:40:58 GMT)
Do Self-Evolving Agents Forget? Capability Degradation and Preservation in Lifelong LLM Agent Adaptation [29.9] 新たなタスク分布に適応することで、すべての主要な進化チャネルにおいて、以前獲得した能力を段階的に劣化させることができることを示す。
本稿では, 連続適応時の破壊能力ドリフトを制約する一般的な安定化原理であるemphCapability-Preserving Evolution (CPE)を提案する。
以上の結果から, 安定な長期自己進化剤は, 新たな能力を得るだけでなく, 学習済みのものを明示的に保存する必要があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:20:24 GMT)
Learning to Bid with Unknown Private Values in Budget-Constrained First-Price Auctions [29.9] 制約付きFPAに対して,遅延LTE評価パラメータと競合相手の入札分布を協調的に学習する,一元的二元的フレームワークを提案する。
推定誤差はラグランジアン乗算器によって動的にスケールされ、後悔を招く可能性がある。
提案手法は, ほぼ最適な後悔の保証を達成し, 潜在的評価を伴う制約入札に対する理論上は初めての解決法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:00:25 GMT)
Any2Any 3D Diffusion Models with Knowledge Transfer: A Radiotherapy Planning Study [29.6] 本稿では,Any2Any3D拡散フレームワークDiffKT3Dを提案する。
我々は,モダリティ特異的な埋め込みを,クロスアテンションのオーバーヘッドなく活用するAny2Any条件付きパラダイムを提案する。
GDP-HMMチャレンジの勝者と比較すると、DiffKT3DはボクセルレベルのMAEを2.07から1.93に減らし、新しい最先端の線量予測を設定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:08:36 GMT)
VulTriage: Triple-Path Context Augmentation for LLM-Based Vulnerability Detection [29.6] VulTriageは脆弱性検出のための3重パスコンテキスト拡張フレームワークである。
VulTriageは、主要なペアワイドおよび分類指標上で最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:20:05 GMT)
Beyond Position Bias: Shifting Context Compression from Position-Driven to Semantic-Driven [29.5] 本研究では,セマンティック一貫性コンテキスト圧縮(SeCo)を提案し,文脈圧縮を位置駆動から意味駆動にシフトさせる。
SeCoはセマンティックスペースに直接圧縮をアンロックし、クエリ関連トークンをセマンティックセンタとして選択し、一貫性に富んだマージを通じて残りのトークンを集約する。
2つのバックボーンモデルにわたる14のベンチマークの実験では、SeCoはダウンストリームタスク、推論レイテンシ、ドメイン外ロバスト性において一貫して優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:27:57 GMT)
Encoding and Decoding Temporal Signals with Spiking Bandpass Wavelets [27.3] 我々はスパイクエンコーダを定量的な帯域幅と再構成誤差境界を持つ時間カジュアルウェーブレットフレームとして再放送する。
本稿では,連続ウェーブレット変換に匹敵する正規化RMSEを実現するため,ECGとオーディオデータセットの再構成を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:32:44 GMT)
Sub-JEPA: Subspace Gaussian Regularization for Stable End-to-End World Models [26.9] JointEmbedding Predictive Architectures (JEPA)は、将来の潜伏表現を予測することで、世界モデルを学ぶためのシンプルなフレームワークを提供する。
最近のLeWorldModel (LeWM) は、この問題を、同型ガウス先行の埋め込みを単純に制限することで緩和できることを示している。
元の埋め込み空間ではなく、複数のランダム部分空間にガウス的制約を適用することにより、バイアス分散フロンティア上の有利な操作点を求めるameを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 00:51:47 GMT)
From Pixels to Concepts: Do Segmentation Models Understand What They Segment? [26.9] 我々は,CAFE: textbfCounterfactual textbfAttribute textbfFactuality textbfEvaluationを紹介した。
本ベンチマークでは,2,146対のサンプルを対象画像,接地トラスマスク,正のプロンプト,誤った負のプロンプトから構成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:07:17 GMT)
LagrangianSplats: Divergence-Free Transport of Gaussian Primitives for Fluid Reconstruction [26.9] スパース2次元ビデオ観測から3次元流体流速場を再構成することは、非常に不適切な逆問題である。
既存の方法は通常、これらの制約をソフトな罰則によって課し、しばしば精度と収束の問題を引き起こす。
両制約を構造的に強制する再構成フレームワークを導入する。具体的には,連続的な分散自由カーネル表現を用いて,再構成速度をパラメータ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:45:50 GMT)
Towards Robust Sequential Decomposition for Complex Image Editing [26.7] 複雑な編集タスクを構成する合成データパイプラインを開発し、高品質な分解配列で大規模な編集データセットをキュレートする。
合成データの微調整により、適切に設計された編集パラダイムにより、タスクの複雑さが増大しても、逐次分解が堅牢な改善をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 00:23:05 GMT)
DisagMoE: Computation-Communication overlapped MoE Training via Disaggregated AF-Pipe Parallelism [26.7] 本稿では,モデル配置とスケジューリングを協調的に最適化し,最大効率のトレーニングシステムであるDisagMoEを提案する。
DisagMoEは16ノード8xH800クラスタ上で最大1.8倍のスピードアップで、複数のMoEモデルのトレーニング効率を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:57:05 GMT)
Memorize Theorems, Not Instances: Probing SFT Generalization through Mathematical Reasoning [26.0] Supervised Fine-Tuning (SFT) は記憶特異的適応に広く用いられている。
我々は、根本原因はそれ自体ではなく、その標的であると主張している。バニラSFTは、問題解対におけるモデルを利用して、刺激的な表面相関を推し進める。
本稿では,ルールの実行方法を教えることによって,明示的な定理の適用を監督するTheorem-SFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:39:05 GMT)
Trust Region Inverse Reinforcement Learning: Explicit Dual Ascent using Local Policy Updates [26.0] 逆強化学習(IRL)は通常、専門家軌道の分布に一致するエントロピーの最大化として定式化される。
本研究では,各イテレーションでRL問題を解くことなく,報酬関数とポリシーの単調な改善を可能にすることにより,ギャップを埋める。
提案アルゴリズムであるTrust Region Inverse Reinforcement Learning (TRIRL) は,複数の課題にまたがる最先端の模倣学習手法を,クラスタリング間平均で2.4倍の性能で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:32:24 GMT)
Mantis: Mamba-native Tuning is Efficient for 3D Point Cloud Foundation Models [25.9] 3Dポイントクラウド基盤モデル(PFM)は、さまざまな下流タスク間で強力な転送可能性を示している。
既存のPEFTアプローチは主にトランスフォーマーベースのバックボーン用に設計されている。
3次元PFMのための最初のMambaネイティブPEFTフレームワークであるMantisを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:13:59 GMT)
Beyond Isolation: A Unified Benchmark for General-Purpose Navigation [25.8] OmniNavBenchは、クロススキルコーディネーションとクロスエボディメントの一般化のためのベンチマークである。
本研究では,単形態評価への依存を断ち切るシミュレーションプラットフォームを提案し,ヒューマノイド,四足歩行,車輪付きロボット間の一般化テストを可能にする。
我々は、1779年の専門的軌跡を人間の遠隔操作でキュレートし、探索的な視線や予測的回避といった行動のニュアンスを捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 09:34:05 GMT)
LLM Agents Already Know When to Call Tools -- Even Without Reasoning [25.4] LLMエージェントは、たとえモデルが直接答えられるとしても、ツールを無差別に呼び出す傾向がある。
ツールコールが実際に必要になった場合、既存のベンチマークは体系的に研究されない。
ツールの必要性の3つのカテゴリにまたがる18の環境のベンチマークである When2Tool を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 01:37:40 GMT)
ConFit v3: Improving Resume-Job Matching with LLM-based Re-Ranking [25.2] ConFit v3をQwen3-8BとQwen3-32Bでトレーニングします。
GPT-5やClaude Opus-4.5のような強力なLCMと同様に、既存のベストパーソナリティ適合システムよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:10:41 GMT)
DCVD: Dual-Channel Cross-Modal Fusion for Joint Vulnerability Detection and Localization [25.2] DCVD(Dual-Channel Cross-Modal Vulnerability Detection)は、共同関数レベルの検出とステートメントレベルのローカライゼーションを行う統合フレームワークである。
DCVDは,関数レベルの検出とステートレベルのローカライゼーションの両方において,最先端の手法よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:33:25 GMT)
DriveFuture: Future-Aware Latent World Models for Autonomous Driving [24.8] 本稿では,自動運転のための将来的な潜在世界モデリングフレームワークであるDriveFutureを提案する。
トレーニング中、モデルはまず現在の潜伏状態とエゴ行動から将来の潜伏状態を予測する。
DriveFutureは、パブリックなNAVSIMベンチマークでSOTAパフォーマンスを達成し、NAVSIM-v2 textcolorbluetextitnavhard, textbf89.9S on NAVSIM-v2 textcolorbluetextitnavtest
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:45:21 GMT)
CAGS: Color-Adaptive Volumetric Video Streaming with Dynamic 3D Gaussian Splatting [24.4] ボリュームビデオ(VV)ストリーミングは、リモート3D環境へのリアルタイムで没入的なアクセス、テレプレゼンス、生態モニタリング、ロボット遠隔操作を可能にする。
これらのアプリケーションは、VVストリーミングをリアルタイムなインターフェイスからリモートの物理的環境へと変換し、光リアルなシーン表現、低レイテンシのインタラクション、異種ネットワークでの堅牢なパフォーマンスに対するシステムレベルの新しい要求を提起する。
3D Gaussian Splatting (3DGS)はリアルタイムレンダリングに広く使われており、視覚的品質とレンダリング性能が優れているが、帯域幅の消費による課題に直面している。
ベクトル量子を用いた適応型VVストリーミングのための新しいカラー適応方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:08:24 GMT)
LEAD: Length-Efficient Adaptive and Dynamic Reasoning for Large Language Models [24.1] OpenAI o1やDeepSeek-R1のような大きな推論モデルは、推論能力が向上するにつれて、次第に冗長になりがちである。
これらの拡張されたChain-of-Length trajectories(CoT)は、根底にある問題、無駄な計算、レイテンシ、コンテキスト予算を超えることが多い。
静的をオンラインの自己適応機構に置き換える手法であるLEAD(Thought-Efficient Adaptive and Dynamic reasoning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:05:02 GMT)
EMO: Pretraining Mixture of Experts for Emergent Modularity [23.5] 大規模な言語モデルは一般的にモノリシックなシステムとしてデプロイされる。
MoEは、入力毎に専門家のサブセットだけを活性化することで潜在的な代替手段を提供するが、実際には、特定のドメインの専門家のサブセットに対する推論を制限することで、パフォーマンスが大幅に低下する。
EMOはモジュール性 - 専門家のサブセットの独立した使用と構成 - 人間が定義した事前定義を必要とせずに - のために設計されたMoEである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:27:36 GMT)
Generating Complex Code Analyzers from Natural Language Questions [23.3] 我々は、コードに関する分析的推論を必要とする自由形式の質問に答える新しいシステム、Merlinを提案する。
本稿では,RAGに基づく反復的なクエリ生成手法と,新しい自己テスト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:02:10 GMT)
SimWorld Studio: Automatic Environment Generation with Evolving Coding Agent for Embodied Agent Learning [21.5] SimWorld StudioはUnreal Engine 5上に構築されたオープンソースのプラットフォームで、進化するエンボディド学習環境を生成する。
コアとなるSimCoderは、ツール/スキル強化されたコーディングエージェントで、エンジンレベルのコードを書き、実行して、物理的に接地された3D世界を構築する。
生成された世界は、具体的エージェント学習のためのGymスタイルの環境としてエクスポートされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:51:50 GMT)
ConFixGS: Learning to Fix Feedforward 3D Gaussian Splatting with Confidence-Aware Diffusion Priors in Driving Scenes [21.1] ConFixGS(コンフィクス)は、フィードフォワード3DGSを信頼を意識した拡散先で修正することを学ぶプラグイン・アンド・プレイ方式である。
本研究は,高機能なフィードフォワード3次元運転シーン再構築の鍵となる,生成前の信頼度とサポートビューの整合性に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:18:51 GMT)
Dual-Path Hyperprior Informed Deep Unfolding Network for Image Compressive Sensing [20.8] 我々はDPH-DUN(Dual-Path Hyperprior Informed Deep Unfolding Network)を提案する。
測定を2つのサブセットに分割し、デュアルパスアーキテクチャによる高優先度の再構築を可能にする。
大規模な実験により、提案したDPH-DUNは既存の圧縮センシング法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:28:37 GMT)
Mitigating Misalignment Contagion by Steering with Implicit Traits [20.6] 言語モデル(LM)は、ハイテイクでマルチエージェントな設定での使用が増えている。
マルチターン相互作用における複数のLM間における不整合挙動の証拠を見いだす。
本稿では,間欠的にシステムプロンプトを注入し,LMの初期特性を補強する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:16:37 GMT)
On the Generation and Mitigation of Harmful Geometry in Image-to-3D Models [19.9] 現在の画像から3Dモデルがどれだけ有害なジオメトリを生成できるかは、まだ不明である。
我々は、オリジナル、劣化、視点シフト、意味論的カモフラージュされた入力に基づいて、オープンソースおよび商用画像から3Dモデルを評価する。
我々は、有害な保持を1%に抑えることができるが、全体的な偽陽性コストは11%に抑えられるように積み重ねられた防衛を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:35:42 GMT)
Minimizing Worst-Case Weighted Latency for Multi-Robot Persistent Monitoring: Theory and RL-Based Solutions [19.9] ノード重みが監視優先度とエッジ重みをエンコードする重み付きグラフ上でのマルチボット持続監視について検討した。
目標は、すべてのノードの最悪の遅延を無限の時間軸で最小化する、ジョイントロボット軌道を設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:22:48 GMT)
What's on Your Mind? Exploring Privacy of Mental Health Apps [19.9] われわれはAndroidのメンタルヘルスおよびライフコーチングアプリ25の総合分析を行った。
どのアプリにも、プライバシーポリシーにはない少なくとも1つのトラッカーSDKが組み込まれている。
68%のアプリがAPKで検出されたトラッカーの少なくとも半数を公開していない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:30:35 GMT)
ACSAC: Adaptive Chunk Size Actor-Critic with Causal Transformer Q-Network [19.8] ロングホライズン、スパース・リワードのタスクは、強化学習の根本的な課題である。
アクションチャンキングを備えたアクタークリティカルなメソッドは、時間的に拡張されたアクションを操作することでこの問題に対処する。
本稿では,タスク固有のチューニングを使わずに,フレキシブルで状態依存的なチャンクサイズをサポートするための適応チャンクサイズアクタクリティカル(ACSAC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:00:34 GMT)
Semi-Supervised Neural Super-Resolution for Mesh-Based Simulations [19.7] SuperMeshNetは、メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)によって支援されるメッシュベースのシミュレーションのためのHRデータ効率のフレームワークである。
SuperMeshNetは,(1)少量のLR-HRデータを効果的に活用する半教師付き手法である補完学習を導入している。
SuperMeshNetは、完全に教師されたベンチマークよりも低いルート平均二乗誤差(RMSE)を達成するのに、HRデータを90%少なくすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:17:17 GMT)
Learning-Augmented Scalable Linear Assignment Problem Optimization via Neural Dual Warm-Starts [19.5] 最適性と最悪の保証を維持しつつ、正確な代入解決を高速化する学習強化フレームワークを提案する。
グラフベースのモデルのメモリボトルネックを$mathcalO(N2)$で回避する軽量な行独立アーキテクチャであるRowDualNetを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:15:49 GMT)
Towards Conversational Medical AI with Eyes, Ears and a Voice [19.4] 我々は,対話型AIシステムであるAIコクリニシアンを紹介する。
その二重エージェントアーキテクチャは、自然な対話に必要な低レイテンシと深い臨床推論のバランスをとる。
我々の研究は、テキストのみのアプローチが、医療相談の真の課題を捉えるのに失敗していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:43:49 GMT)
Towards a Virtual Neuroscientist: Autonomous Neuroimaging Analysis via Multi-Agent Collaboration [19.2] 我々は,自律型エンドツーエンド神経画像解析のためのマルチエージェントシステムであるNIAgentを紹介する。
従来のフラットなツール呼び出しエージェントとは異なり、NIAgentはコード中心の実行パラダイムを採用している。
本稿では,コホートレベルの検定とエージェント視覚検査を組み合わせた,自律的品質管理のための階層的検証フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:30:19 GMT)
SymptomAI: Toward a Conversational AI Agent for Everyday Symptom Assessment [19.2] 我々は、Fitbitアプリを通じて、対話型AIエージェントのセットであるSyptomAIを、参加者(N=13,917)が5人のAIエージェントと対話できるようにランダム化した研究に配置した。
患者は1,228人であり, そのうち517人が250時間以上臨床医のパネルでさらに評価された。
専門的な症状面接を行う科学者の戦略は、診断を行う前に追加の症状情報を引き出すが、ベースラインのユーザガイドによる会話よりも実質的に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:01:37 GMT)
TAD: Temporal-Aware Trajectory Self-Distillation for Fast and Accurate Diffusion LLM [18.7] 拡散大言語モデル(dLLM)は、並列テキスト生成に有望なパラダイムを提供する。
彼らは精度のパラレルなトレードオフに直面しており、1フォワード当たりのトークンの増加は世代品質を劣化させることが多い。
既存の加速法は精度を犠牲にして速度を上げることが多い。
本稿では, 時間認識型自己蒸留フレームワークTADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:38:53 GMT)
MAG-VLAQ: Multi-modal Aerial-Ground Query Aggregation for Cross-View Place Recognition [18.2] マルチモーダル空中位置認識のための基礎モデル強化クエリアグリゲーションフレームワークMAG-VLAQを提案する。
具体的には、事前学習した基礎モデルを用いて、地上画像と空中画像の両方から濃密な視覚トークンを抽出する。
我々の主な貢献として,ニューラル常微分方程式(ODE)に基づくRGB-LiDAR融合と局所集約クエリ(VLAQ)のベクトルを密結合したODE条件付きVLAQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:40:04 GMT)
Visibility-Aware Mobile Grasping in Dynamic Environments [17.7] 本稿では,動的で未知の環境での移動的把握の問題に対処する。
本稿では,2つのコアコンポーネントからなるモバイル・グルーピング・システムを提案する。
その結果, 未知の静的・動的環境において, 68.8%, 58.0%の成功率が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:20:32 GMT)
CodeClinic: Evaluating Automation of Coding Skills for Clinical Reasoning Agents [17.5] 我々は,LLMエージェントが再利用可能な臨床スキルを合成・構成できるかどうかを評価するためのベンチマークであるCodeClinicを紹介する。
本稿では,自然言語臨床ガイドラインを再利用し,検証したPythonスキルライブラリに変換するオフラインオートフォーマル化パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:45:01 GMT)
HyNeuralMap: Hyperbolic Mapping of Visual Semantics to Neural Hierarchies [17.1] HyNeuralMapは、ビジュアルセマンティクスを共有オブジェクト間のニューラルネットワーク階層にマッピングするフレームワークである。
HyNeuralMapは、最先端のユークリッドベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:38:41 GMT)
MOTOR-Bench: A Real-world Dataset and Multi-agent Framework for Zero-shot Human Mental State Understanding [17.1] 我々はMOTOR-MASというマルチエージェント・フレームワークを提案する。
構成されたエージェント調整機構を通じて複数のエージェントを調整し、明示的な行動、内的認知、心理的感情を推測する。
実験の結果,MOTOR-MASは,行動,認知,感情の3つのラベルに対して,マクロF1スコアで15.93ポイント,内部認知予測では10.2ポイント,一般マルチエージェントベンチマークでは10.2ポイントにおいて,最高のシングルモデルベンチマークよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:51:34 GMT)
Offline Preference Optimization for Rectified Flow with Noise-Tracked Pairs [17.1] 本稿では,修正フローに特化した非政治アライメントフレームワークであるプライオリティノイズ・アウェア・プライオリティ・オプティマイズ(PNAPO)を提案する。
PNAPOは、各勝者/ロザ画像を生成するために使用するペア前のノイズを保持することにより、嗜好データを強化する。
最先端のRF T2Iバックボーンの実験では、PNAPOはトレーニング計算を大幅に削減しながら、常に嗜好の指標を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 09:13:40 GMT)
fmxcoders: Factorized Masked Crosscoders for Cross-Layer Feature Discovery [16.9] クロスコーダは、単一の共有潜在空間でクロスレイヤ機能を回復することを目的としている。
標準のクロスコーダはこの目的においてほとんど失敗することを示す。
エンコーダとデコーダを低ランク因数分解テンソルで置き換えるfmxcoderを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 09:25:45 GMT)
When and How to Canonize: A Generalization Perspective [16.9] 群平均化法と正準化法の一般化誤差を解析するための理論的枠組みを提案する。
最適誤差境界を達成できる最適カノン化と、非不変誤差境界を達成できる貧弱なカノン化が存在することを示す。
これは、最先端のクラウドアーキテクチャにおけるヒルベルト曲線シリアライゼーションの実証的成功に対する最初の公式な理論的正当化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:51:37 GMT)
MT-JailBench: A Modular Benchmark for Understanding Multi-Turn Jailbreak Attacks [16.7] マルチターンジェイルブレイクは、大きな言語モデルが会話のコンテキストに蓄積して作用する能力を利用する。
報告されたゲインがより強力な攻撃機構や異なる実験条件を反映しているかは、しばしば不明である。
固定条件下でマルチターンジェイルブレイクをベンチマークするモジュール評価フレームワークMT-JailBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 00:17:14 GMT)
Multi-scale Predictive Representations for Goal-conditioned Reinforcement Learning [16.4] Ms.PRは、マルチスケールの予測監督を活用して、潜在空間内でゴール指向のアライメントを強制するフレームワークである。
我々は、Ms.PRが、視覚と状態に基づくタスクの両方において、表現品質の向上と強力なパフォーマンスをもたらすことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:27:20 GMT)
BEA-GS: BEyond RAdiance Supervision in 3DGS for Precise Object Extraction [16.1] 対象抽出においてほぼ完全である新しい解を提案する。
1) 可視ガウスの幾何を意味的境界を尊重するために修正する損失、2) 対象が抽出されたときに現れる非可視ガウスの幾何を調整する損失である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:22:33 GMT)
Phases of Muon: When Muon Eclipses SignSGD [15.8] ミューオンと関連するスペクトルは、スケーラブルな方法として強い経験的性能を示し、しばしばアダムを上回っている。
我々は,Muonを含むスペクトルを高次元行列値最小二乗問題で解析する。
我々は,Muonが近似した(確率的な)SignSVDと,Adamのプロキシとして機能する(確率的な)SignSGDに着目し,学習行動を研究するための抽出可能なフレームワークを提供する明示的な決定論的ダイナミクスを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:11:22 GMT)
Teaching Molecular Dynamics to a Non-Autoregressive Ionic Transport Predictor [15.7] イオン輸送特性は本質的に動的であり、静的な原子構造からの予測は困難である。
本研究では,原子軌道を学習中の補助的モダリティとして扱うが,推論時に必要としない,補助的モダリティ学習に基づく非自己回帰学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、原子軌道を持つデータセット上の自己回帰モデルと比較して200倍以上のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:09:01 GMT)
Learning from Acceptance: Cumulative Regret in the Game of Coding [15.2] 我々は,データコレクタが相手のユーティリティトレードオフを知らないコーディングゲームにおいて,不完全情報バージョンについて検討する。
提案アルゴリズムは,有望な受理規則に関する探索を洗練し,サブ線形累積後悔を達成できることを証明し,その性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:04:43 GMT)
DeepTumorVQA: A Hierarchical 3D CT Benchmark for Stage-Wise Evaluation of Medical VLMs and Tool-Augmented Agents [15.1] 本稿では,3次元CT推論を,認識,計測,視覚的推論,医学的推論の4段階に分解する階層的ベンチマークを提案する。
このベンチマークには、42種類の臨床サブタイプに対して、9,262個の3DCTボリュームに対して476Kの質問が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:57:57 GMT)
How LLMs Are Persuaded: A Few Attention Heads, Rerouted [14.9] 言語モデルは、事実の知識を捨てるよう説得することができる。
この脆弱性はAIの安全性の中心であるが、内部メカニズムはまだ理解されていない。
我々は、説得誘発事実誤りの因果関係をコンパクトに解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:15:24 GMT)
Explainable Knowledge Tracing via Probabilistic Embeddings and Pattern-based Reasoning [14.8] 知識追跡(KT)は、学習相互作用に基づいて生徒の知識状態をモデル化し、パフォーマンスを予測する。
本稿では,歴史学習行動に対する予測を目的条件付き証拠推論プロセスとして定式化する,解釈可能なKTフレームワークである確率論理知識追跡(PLKT)を提案する。
PLKTは最先端のKT法より優れ、優れた解釈性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:41:58 GMT)
TIDE-Bench: Task-Aware and Diagnostic Evaluation of Tool-Integrated Reasoning [14.2] 我々はツール統合推論手法を評価するための総合的で効率的なベンチマークであるTIDE-Benchを紹介する。
多様なタスク設定を提供し、広く使われている数学的推論と知識集約型QAタスクを2つの新しく設計されたタスクと組み合わせている。
第2に、TIDE-Benchは包括的なタスク対応評価プロトコルを採用し、最終回答の品質、プロセスの信頼性、ツール使用効率、推論コストを共同で測定する。
第3に、TIDE-Benchは、既存のデータセットから低識別インスタンスをフィルタリングすることで、高品質で差別的な評価セットを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:56:46 GMT)
Split CNN Inference on Networked Microcontrollers [13.9] マイクロコントローラ(MCU)上のディープニューラルネットワークは、限られたメモリリソースによって厳しく制限されている。
TinyMLのテクニックは、推論中にRAM(Random Access Memory)の使用が過大なため、実際に失敗する。
本稿では,複数のデバイスにまたがる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルの協調推論を可能にする,ネットワーク型MCUのための細粒度分割推論システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:16:11 GMT)
Parameter-Efficient Neuroevolution for Diverse LLM Generation: Quality-Diversity Optimization via Prompt Embedding Evolution [13.9] 大規模言語モデルはモード崩壊を示し、有効解空間の探索に失敗する均一な出力を生成する。
本稿では,素早い埋め込みを進化させるパラメータ効率のよい神経進化の枠組みであるQD-LLMを提案する。
HumanEval (164問題)では、QD-LLMはQDAIFよりも46.4%、QD-Scoreは41.4%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 22:00:15 GMT)
ML-CLIPSim: Multi-Layer CLIP Similarity for Machine-Oriented Image Quality [13.9] 我々は、機械指向品質を潜在機械ユーティリティとして定式化し、ペアワイズ予測整合性比較により近似する。
凍結したCLIPビジュアルエンコーダ上に構築された差別化可能な品質指標であるML-CLIPSimを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 11:19:02 GMT)
K12-KGraph: A Curriculum-Aligned Knowledge Graph for Benchmarking and Training Educational LLMs [13.8] K12-KGraphは,教育出版の教科書から抽出したカリキュラムに整合した知識グラフである。
このグラフには7つのノードタイプ(概念、スキル、実験、セクション、章、書籍)と、分類、前提条件、関連性、検証、位置、順序を含む9つの関係タイプが含まれている。
K12-Benchでは、Gemini-3-Flashは57%の正確なマッチングしか達成せず、最高のオープンソースモデルであるGemma-4-31B-ITは46%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:24:26 GMT)
A General Framework for Multimodal LLM-Based Multimedia Understanding in Large-Scale Recommendation Systems [13.7] MM-LLM駆動型マルチメディア理解のためのフレームワークを提案する。
本手法では、コンテンツ解釈、表現抽出、系統的なパイプライン統合を含む三部構造を用いる。
実証的な評価は、このアプローチの有効性を示し、オフラインのAUCが0.35%、大規模なオンラインメトリクスが0.02%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:24:28 GMT)
DeformMaster: An Interactive Physics-Neural World Model for Deformable Objects from Videos [13.7] DeformMasterは、ビデオから導出されるインタラクティブな物理-ニューラルネットワークの世界モデルで、実際の対話ビデオから変形可能なオブジェクトのオンラインモデルに変換する。
実世界の変形可能なオブジェクトシーケンスの実験は、DeformMasterが将来のダイナミクスをロールアウトし、動的外観をレンダリングする能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:55:54 GMT)
Scratchpad Patching: Decoupling Compute from Patch Size in Byte-Level Language Models [13.5] Scratchpad Patching (SP)を導入し、各パッチに一貫したスクラッチパッドを挿入して、これまで見てきたバイトを集約し、その後の予測のためにパッチレベルのコンテキストを更新する。
SPは、自然言語とコードの実験で同じパッチサイズでモデル品質を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:18:22 GMT)
Reflection Anchors for Propagation-Aware Visual Retention in Long-Chain Multimodal Reasoning [13.4] ロングチェーン・オブ・ソート(CoT)推論は、大きな視覚依存モデルを改善するが、生成時に視覚情報が消えることが多い。
既存の方法は、視覚推論を再注入するか、より強力な接地のためのポリシーを訓練する。
我々はこの問題を情報理論の観点から研究し、ワンステップ介入による下流の視覚的利得の低い境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:53:11 GMT)
Marrying Generative Model of Healthcare Events with Digital Twin of Social Determinants of Health for Disease Reasoning [12.9] 疾患予測のための既存の生成モデルは、病院および登録データからのイベントレベル表現に大きく依存する。
本稿では,病因推論のテキシチン・サイリコ・モデリングのためのCD-coded proxies of SDoHを用いた生成モデルを提案する。
我々のモデルネームは、最先端のヒト疾患自己回帰モデルと、特徴的生成ベースラインの画像化よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:33:09 GMT)
One for All: A Non-Linear Transformer can Enable Cross-Domain Generalization for In-Context Reinforcement Learning [12.7] 強化学習(RL)における中心的な課題は、訓練対象のタスクを超えて一般化するモデルを学習することである。
近年、トランスフォーマーアーキテクチャが有望なアプローチとして登場し、コンテキスト内学習による新しいタスクへの適応を可能にしている。
本研究では,非線形変換器とカーネルに基づく時間差分学習の関連性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:52:29 GMT)
Plan2Cleanse: Test-Time Backdoor Defense via Monte-Carlo Planning in Deep Reinforcement Learning [12.3] Plan2Cleanseはテスト時の検出と緩和のためのフレームワークだ。
モンテカルロ木探索に適応し、RLバックドア攻撃を効果的に識別し、中和する。
Plan2Cleanseは、トリガー検出成功率を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:34:16 GMT)
Lost or Hidden? A Concept-Level Forgetting in Supervised Continual Learning [12.2] 本稿では, 忘れを明らかに概念の削除, 回復可能性, 否定可能性に分解するフレームワークを提案する。
概念レベルの情報の多くは、線形性仮定の下で復元できることがよく示される。
以上の結果から,概念レベルの忘れ方の大部分は,表現的アクセシビリティの変化によるものであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:07:10 GMT)
SEMASIA: A Large-Scale Dataset of Semantically Structured Latent Representations [12.2] 約1,700個の事前学習された視覚モデルから抽出した潜在表現の大規模コレクションであるSEMASIAを紹介する。
個々の潜在空間の概念的構造を解析し、一貫したプロトタイプのようなクラスタリングを示す。
プレトレーニングデータの複雑性,特殊化,伝達学習,拡張,モデルスケールが,埋め込みの幾何学的および探索的特性とどのように関係しているかを,大規模回帰分析により解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 11:42:36 GMT)
Reinforcement Learning Measurement Model [12.1] 本稿では,タスクレベルの値表現から個人レベルの選択感度を分離する測定フレームワークであるReinforcement Learning Measurement Model (RLMM)を提案する。
このモデルはボルツマン選択規則と正規化された利点、ソフトベルマンのペナルティ、および共同推定のためのブロック座標MAP手順を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:02:35 GMT)
Don't Click That: Teaching Web Agents to Resist Deceptive Interfaces [12.1] 視覚言語モデル(VLM)ベースのWebエージェントは、印象的なGUIインタラクションを示すが、認識インターフェース要素に弱いままである。
疑似認識型Webエージェントの防衛を形式化し,ハイブリッド・リワード学習と非対称なペナルティを組み合わせた2段階のフレームワークであるDUDE(Deceptive UI Detector & Evaluator)を提案する。
実験の結果、DUDEは、タスクパフォーマンスを維持しながら、騙しの感受性を53.8%削減し、堅牢なWebエージェントデプロイメントのための効果的な基盤を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:11:52 GMT)
LASSA Architecture-Based Autonomous Fault-Tolerant Control of Unmanned Underwater Vehicles [12.0] 無人水中車両(UUV)は、通信制約のある環境で持続的に運用される。
既存のアプローチは、事前に定義されたハードコードされたルールと、効果的なフォールトトレラント制御を達成するための苦労に大きく依存している。
本稿では,LASSAアーキテクチャに基づくインテリジェント制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 11:59:39 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） (Sun, 10 May 2026 12:13:49 GMT)
Sequential Feature Selection for Efficient Landslide Segmentation from Multi-Spectral Data [11.5] 我々はLandslide4Senseベンチマークのための体系的で説明可能なチャネル選択フレームワークを提案する。
選択プロセス自体を用いて、どのスペクトルと地形の特徴が実際に地すべりモデルに依存しているのかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:46:30 GMT)
ConCovUp: Effective Agent-Based Test Driver Generation for Concurrency Testing [11.5] 本稿では,言語モデルとプログラム解析を組み合わせたマルチエージェントフレームワークConCovUpを提案する。
ハード・ツー・リーチアクセスをトリガーするために、LSM駆動の後方トレースアプローチを導入した。
9つの現実世界のC/C++ライブラリに対する評価は、ConCovUpが平均共有メモリアクセスペアカバレッジ(SMAPカバレッジ)を36.6%から68.1%に改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:37:20 GMT)
Instance-Adaptive Online Multicalibration [11.4] 良性シーケンスと最悪のケースシーケンスを動的に補間する,単一の効率的なアルゴリズムを提案する。
我々の分析は、既知の$widetilde O(T2/3)$ worst-case-Optimal rate for online multicalibrationを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:45:59 GMT)
Permit: Permission-Aware Representation Intervention for Controlled Generation in Large Language Models [11.1] 大きな言語モデル(LLM)は、機密文書やユーザコンテキストを扱うエンタープライズ環境にますます多くデプロイされている。
従来のアクセス制御では、情報がモデルにアクセスできるかどうかを規制するが、モデルが生成時にその情報をどのように利用するかはほとんど制限されていない。
Permitは、モデルが隠した状態に直接きめ細かな制御を施すことにより、このギャップを埋める新しいパーミッション対応表現介入フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 11:20:48 GMT)
HOME-KGQA: A Benchmark Dataset for Multimodal Knowledge Graph Question Answering on Household Daily Activities [11.1] HOME-KGQAは,日常生活活動のマルチモーダルKG上に構築された新しいKGQAベンチマークである。
Home-KGQAは、グラフデータベースクエリ言語と組み合わせた複雑なマルチホップ自然言語の質問で構成されている。
その結果,LLMベースのKGQA手法は既存のデータセットと同等の性能を達成できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:00:29 GMT)
CrossVL: Complexity-Aware Feature Routing and Paired Curriculum for Cross-View Vision-Language Detection [11.0] 視覚言語モデル(VLM)は、テキスト誘導オブジェクトの検出を可能にするが、クロスビューシナリオ下では著しく劣化する。
CPA(Complexity-Aware Pathway Aggregation)とPCL(Paired Curriculum Learning)を組み合わせたフレームワークであるCrossVLを提案する。
MAVRECでは、CrossVLはFloence-2の空中mAPを58.66%から61.03%に改善し、地上性能のギャップを8.63ppから6.65ppに短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 22:50:35 GMT)
An Execution-Verified Multi-Language Benchmark for Code Semantic Reasoning [10.8] TraceEvalは、コードセマンティック推論のための最初の実行検証されたマルチ言語ベンチマークである。
TraceEvalは、Python、JavaScript、Javaにまたがる1,600以上のオープンソースリポジトリから抽出された10,583の現実世界プログラムで構成されている。
最も強いClaude-Opus-4.6は、3つの言語で平均72.9%のF1に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:17:00 GMT)
Optimal Regret for Single Index Bandits [10.8] 我々は、高次元文脈の未知の一次元射影に依存するような$textitsingle-index bandit$問題を研究する。
我々は、一般的な単一インデックスの盗賊に対する最適な後悔を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:13:24 GMT)
EquiMem: Calibrating Shared Memory in Multi-Agent Debate via Game-Theoretic Equilibrium [10.7] マルチエージェント討論(MAD)システムは、長期の推論をサポートするために共有メモリに依存している。
単一の破損したエントリは、下流のメモリ拡張された推論を汚染し、議論だけではそのようなエラーをフィルタリングすることができない。
提案するEquiMemは,各更新を共有メモリ状態に対してアルゴリズム的に定量化する推論時キャリブレーション機構である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:04:12 GMT)
SKG-VLA: Scene Knowledge Graph Priors for Structured Scene Semantics and Multimodal Reasoning for Decision Making [10.5] マルチモーダルな苦情判断のためのSKG-VLAを提案する。
中心となる考え方は、各ケースを構造化された苦情シーンとしてモデル化し、EmphScene Knowledge Graph (SKG)による決定関連セマンティクスを表現することである。
データ合成パイプラインを構築し、苦情シーンの記述、ルール一貫性のあるグラフの一般化、質問応答の監督、意思決定の勧告を生成する。
実験により、SKG-VLAは不完全な証拠の下で、ポリシーに基づく推論、苦情判定の精度、長期の一般化、堅牢性を一貫して改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:43:58 GMT)
Function-Space ADMM for Decentralized Federated Learning: A Control Theoretic Perspective [10.5] 分散統合学習(FL)は、中央サーバーが存在しないエッジシステム上で機械学習モデルをトレーニングするための有望なアプローチである。
FedF-ADMMは関数空間内の損失関数の凸性を利用して、交互方向法乗算器を導出する。
実験により、FedF-ADMMは既存の分散FL法よりも高速でより安定した収束を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:11:46 GMT)
Quantitative Local Convergence of Mean-Field Stein Variational Gradient Flow [10.5] 平均場限界と連続時間限界では、流れが目標に向かって弱く収束することが知られているが、最後の特異点について定量的な速度は知られていない。
相互作用核が$d$次元トーラス上のリース型であるとき、この力学の強いノルムにおける定量的局所収束を確立する。
これらの速度は特定の状態において鋭く、数値実験で理論を支持することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:15:25 GMT)
A Switching System Theory of Q-Learning with Linear Function Approximation [10.5] 本稿では,共同スペクトル半径(JSR)に基づく線形関数近似(LFA)を用いたQ-ラーニングの切替系解釈を開発する。
平均力学の線形切替モデルを導出し,それに対応する切替系に関連付ける。
フレームワークはまた、LFAによる正規化Q-ラーニングのJSRベースのビューも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:21:31 GMT)
Dimension-Free Saddle-Point Escape in Muon [10.5] 現代大規模言語モデル(LLM)のトレーニングは、非常に高次元の風景において、病理学的に平坦なサドルポイントによってボトルネックとなる。
この課題に動機づけられた我々は、新興ムオンのサドルポイントエスケープダイナミクスを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:06:07 GMT)
Can RL Teach Long-Horizon Reasoning to LLMs? Expressiveness Is Key [10.3] 本稿では,2軸の難易度を独立に制御する合成論理推論フレームワークであるScaleLogicを紹介する。
RLのトレーニング計算である$T$は、推論深度に関する電力法則に従うことを示す。
より表現力のあるトレーニング設定は、より大きなパフォーマンス向上とより計算効率の高い転送をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:28:04 GMT)
Positional LSH: Binary Block Matrix Approximation for Attention with Linear Biases [10.3] 局所性感応性ハッシュ(LSH)レンズによる位置バイアスによる注意度の検討
ALiBi バイアス行列は,位置 LSH' スキームによって誘導される連続ブロック対角二乗マスクの期待値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:58:20 GMT)
Bayesian Optimization with Structured Measurements: A Vector-Valued RKHS Framework [10.1] 本研究では, ベクトル値演算子に対するベイズ最適化について検討した。
これにより、それぞれの観測結果が、基礎となるシステムに関するより豊富な情報を明らかにすることができる。
本稿では,最上位信頼度境界(UCB)獲得関数に基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:48:09 GMT)
Universal Feature Selection with Noisy Observations and Weak Symmetry Conditions [10.0] 雑音データから計算した標準依存行列の特異値分解に基づく普遍的特徴選択フレームワークを開発する。
本研究は,第2モーメント偏差と観測ノイズに対する選択フレームワークの堅牢性を強調し,多様な推論タスクに適用可能性を広げた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:49:12 GMT)
Heterogeneous Model Fusion for Privacy-Aware Multi-Camera Surveillance via Synthetic Domain Adaptation [9.9] HeroCrystalは、マルチカメラドメイン適応オブジェクト検出のためのプライバシー保護フレームワークである。
当社のフレームワークは,データプライバシやクラス不均衡,異種アーキテクチャといった課題に対処する。
従来のプライバシ保護手法に比べて,mAPを+2.1%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 01:39:21 GMT)
FrameTwin: Curve-Anchored Gaussian Alignment from Sparse Views for Adaptive Wireframe 3D Printing [9.8] 適応ワイヤフレーム3Dプリンティングのための制御ループを閉鎖するためにスパースビュー画像を用いた曲線アンコールガウスアライメントフレームワークであるFrameTwinを提案する。
我々は、部分的に印刷されたターゲットモデルと、製造中に観察された変形構造とを一致させる神経変形場を推定する。
ロボット化された3Dプリンティングシステムを用いて製作されたワイヤフレームモデルの変形を、FrameTwinが頑健に捕捉・補償できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:21:35 GMT)
Cross-Source Supervision for Bone Infection Segmentation in Dual-Modality PET-CT [9.8] PETメタボリック信号とCT骨窓解剖を統合したバイモーダル・エンド・ツー・エンドセグメンテーション・フレームワークを開発した。
本研究では,従来の2次元評価手法を捨て,厳格な患者レベル3次元容積評価とクロスバリデーションを実装した。
実験の結果, 患者レベルでの性能変化を客観的に報告し, 多モードPET-CT融合の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:22:42 GMT)
Adaptive Data Harvesting for Efficient Neural Network Learning with Universal Constraints [9.6] 連続的なドメインに対する普遍的な制約を満たすためにニューラルネットワークを訓練することは、ユニークな課題である。
本稿では,データと経験から学び,モデルが進化する学習性能に応じて,サンプルを動的かつ反復的に調整する方法によって,既存の手法を改善することを目的とする。
Lyapunov NN と PINN の両方でのアプローチを検証するとともに,適応型入力選択が効果的なトレーニングに不可欠である領域に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:09:49 GMT)
XTinyU-Net: Training-Free U-Net Scaling via Initialization-Time Sensitivity [9.6] データセット固有のU-Net構成を自動的に識別する学習自由選択フレームワークを提案する。
XTinyU-Netセグメンテーションは、400x-1600倍のパラメータを持つ重いnnU-Netベースラインに匹敵する精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:34:39 GMT)
APCD: Adaptive Path-Contrastive Decoding for Reliable Large Language Model Generation [9.3] 大規模言語モデル(LLM)は、自動回帰復号における誤りの蓄積による幻覚に悩まされることが多い。
適応探索と制御された経路相互作用により出力信頼性を向上させる多経路復号化フレームワークである適応パスコントラスト復号(APCD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 11:57:39 GMT)
AnyDepth-DETR/-YOLO: Any-depth object detection with a single network [9.3] 単一ネットワークを連続的な精度で適用可能な,奥行き検出フレームワークを提案する。
我々の全深度構成は、それぞれのSOTAベースラインと無視可能なパラメータオーバーヘッドに一致または超えます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:12:18 GMT)
CTQWformer: A CTQW-based Transformer for Graph Classification [9.2] 連続時間量子ウォーク(CTQW)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を統合するハイブリッドグラフ学習フレームワークを提案する。
CTQWformerは、グラフトポロジとノード特徴を融合するトレーニング可能なハミルトニアンを使用して、量子ウォークダイナミクスの物理的基盤モデリングを可能にする。
ベンチマークグラフ分類データセットの実験により、CTQWformerはグラフカーネルやGNNベースの手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 11:45:25 GMT)
From Regression to Inference: Meta-Learning Predictors for Neural Architecture Search [9.0] 予測に基づくアプローチはニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)において広く使われており、予測器は候補アーキテクチャのパフォーマンスを推定して選択を導く。
既存の予測器は、典型的には限られたサンプルに対する教師付き回帰によって訓練され、過度に適合し、目に見えないアーキテクチャへの一般化が不十分になる。
本稿では,メタ学習機能を備えた畳み込みニューラルプロセス(ConvNP)を用いて,条件付き関数推論問題としての性能予測をモデル化する基礎的な定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:34:39 GMT)
An Elastic Shape Variational Autoencoder for Skeleton Pose Trajectories [8.7] 弾性形状 - 変分オートエンコーダ (ES-VAE) は骨格軌道の幾何学的生成モデルである。
2つのデータセットに対するES-VAEの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 00:21:02 GMT)
GSMap: 2D Gaussians for Online HD Mapping [8.7] 本稿では,学習可能な2次元表現により両パラダイムを統一する新しいフレームワークであるGSMapを提案する。
nuScenesとArgoverse2の実験では、ガウスに基づく表現が幾何学的および位相的学習を効果的に統一していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:57:07 GMT)
D2ACE: Multi-Label Batch Selection Guided by Dual Dynamics and Adaptive Correlation Enhancement [8.4] D2ACEはDual DynamicsとAdaptive correlation Enhancementによって導かれる新しいマルチラベルバッチ選択法である。
D2ACEは、不確実性と耐雑音性のバランスをとるステージワイドのベルヌーイ混合サンプリングと、現在の計量統計に基づいて各エポックにおけるラベル優先順位を再検討する動的ラベル重み付けを組み合わせることで、メートル法とラベルレベルのトレーニングダイナミクスを明示的に捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:57:15 GMT)
CLR-voyance: Reinforcing Open-Ended Reasoning for Inpatient Clinical Decision Support with Outcome-Aware Rubrics [8.4] 我々は、部分的に観察可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)として、入院患者の推論を再構築するフレームワークであるCLR-voyanceを紹介する。
POMDPは、成功している患者を、ポリシーで見える過去とオラクルのみの未来に分割する。
CLR-voyance-8B は GPT-5 (77.83%) や MedGemma-27B (66.66%) といった最前線の医療推論モデルに先立って CLR-POMDP で84.91% を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:51:31 GMT)
NEXUS: Continual Learning of Symbolic Constraints for Safe and Robust Embodied Planning [8.3] 本稿では,エンボディエージェントの継続的な学習を目的としたモジュール型フレームワークであるNEXUSを紹介する。
このフレームワークは、安全仕様から物理的実現可能性を明確に分離する。
SafeAgentBenchの実験は、NEXUSが安全でない命令を効果的に拒否しながら、タスクの成功率に優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:25:38 GMT)
MACAA: Belief-Revision Multi-Agent Reasoning for Open-World Code Authorship Verification [8.1] 学習不要なコードオーサシップ検証のための,信念修正に基づくマルチエージェントフレームワークであるMACAAを提案する。
MACAAはコーディネーターと4人の専門家エージェントで構成され、レイアウト、語彙、構文、プログラミングパターンのエビデンスを分析している。
MACAAは、同言語ベンチマークで89.15%のF1、混合言語ペアで80.00%を獲得し、すべてのベースラインを超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:47:05 GMT)
Let the Target Select for Itself: Data Selection via Target-Aligned Paths [8.0] 多くの方法は、候補プールによって誘導される軌道に沿って局所帰属スコアを集約することで、候補ユーティリティを推定する。
本稿では,短時間のキャパシティ限定ウォームアップから得られる検証誘導フローという,別の参照パスを提案する。
このスコアは、強力な動的属性ベースラインと競合すると同時に、ウォームアップとストレージコストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:07:09 GMT)
Cross-Modal Semantic-Enhanced Diffusion Framework for Diabetic Retinopathy Grading [7.9] そこで本研究では,糖尿病網膜症(DR)に適応した視覚言語モデルを提案する。
画像特徴と各DRグレードのテキスト記述特徴との間のドット積を計算し、モーダルなセマンティックコンディショニングベクトルを構築する。
APTOS 2019データセットの実験では、提案手法は87.5%の精度で、マクロ平均F1スコアは0.731であり、様々な代表的手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 00:58:17 GMT)
BetaEdit: Null-Space Constrained Sequential Model Editing [7.9] ヌル空間に基づく手法は、知識リークに導かれる近似的なヌル空間に依存している。
最近の研究は、歴史を意識した編集戦略がこの減少を緩和できることを示しているが、その根底にある理由は未だ不明である。
本研究では,知識リークを効果的に制御し,履歴を意識した更新をnull空間パラダイムに統合するフレームワークであるBetaEditを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:17:57 GMT)
Stream randomness extraction against quantum side information [7.9] Toeplitz行列ハッシュに基づくランダム性抽出器のストリーム暗号実装を提案する。
計算負荷は、時間を要するブロック単位の事後処理段階からオフラインの事前処理段階にシフトする。
このストリーム実装は、元のブロックワイズプロトコルのセキュリティ保証を厳格に守っていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:16:54 GMT)
Neuromorphic Reinforcement Learning for Quadruped Locomotion Control on Uneven Terrain [7.8] ローカルな学習は、グローバルなバックプロパゲーショングラフを、ローカルなニューラルステートによって駆動される更新に置き換えることができる。
本研究は,不均一な四足歩行を実現するための平衡プロパゲーション(EP)に基づく近似ポリシ最適化(PPO)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:16:07 GMT)
Evaluating Tool Cloning in Agentic-AI Ecosystems [7.7] この研究は、エージェントAIエコシステムにおけるツールクローンの大規模測定としては初めてのものである。
7,508のモデルコンテキストプロトコル(MCP)リポジトリ、87,564の抽出ツール、12,447のツールを備えた1,353のスキルレポジトリ、合計8,861のリポジトリ、100,011のツールエントリをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:39:44 GMT)
The Trap of Trajectory: Towards Understanding and Mitigating Spurious Correlations in Agentic Memory [7.7] エージェントメモリシステムの診断では、メモリはクリーンな入力の推論を改善するが、それらが存在するときのスプリアスパターンへの依存を増幅する。
本稿では,CAMELを提案する。CAMELは,書き込み時間と検索時間の両方で,多様なメモリアーキテクチャ間で動作可能な,プラグアンドプレイキャリブレーション方式である。
全体として、CAMELはより信頼性の高いエージェントメモリデプロイメントに対して、原則的で軽量なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:04:13 GMT)
On Variance Reduction in Learning Mean Flows [7.7] 平均フロートレーニングは不安定で、非減少損失と非バウンド勾配のばらつきがある。
我々は,この病態を条件速度場の誤用とみなす理論を確立した。
我々は、閉形式の最適係数を導出し、並列処理における修正の族が、同じ最適化の異なる実践的実現に対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 00:32:53 GMT)
Matching Meaning at Scale: Evaluating Semantic Search for 18th-Century Intellectual History through the Case of Locke [7.7] 本稿では,ジョン・ロックの基礎研究の受容を通じて,18世紀の知的歴史における意味探索を評価する。
セマンティックな分類法を基礎とした専門家アノテーションを用いて,意味レベルの対応を提示できるかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 00:34:46 GMT)
RuPLaR : Efficient Latent Compression of LLM Reasoning Chains with Rule-Based Priors From Multi-Step to One-Step [7.6] ルールベースプライオリティを用いた遅延推論のための新しい圧縮フレームワークであるOne-Model One-Stepを紹介する。
本手法は,LSMを訓練し,単一の訓練段階において遅延推論トークンを自律的に生成する。
実験の結果,既存の潜在CoT法よりも11.1%精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:55:07 GMT)
Quantifying the Utility of User Simulators for Building Collaborative LLM Assistants [7.5] 下流ユーティリティの観点からシミュレータの品質を定量化する方法を示す。
我々は、シミュレータのスペクトルに対して強化学習によってLLMアシスタントを訓練する。
評価として,283名を対象にしたユーザスタディにおいて,ペアワイズ勝利率を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:06:24 GMT)
Strategic commitments shape collective cybersecurity under AI inequality [7.4] 有限集団における進化的ゲーム理論モデルを用いて,AIアクセスの差分の影響について検討する。
高機能防衛が費用がかかると、人口は低コストで弱い防御行動へと追いやられる。
続いて、常に強固な防衛を実践する、献身的な擁護者の小さなグループの役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:34:51 GMT)
Fre-Res: Frequency-Residual Video Token Compression for Efficient Video MLLMs [7.3] Fre-Resは、予算適応型デュアルトラックビデオトーケン圧縮フレームワークである。
細かな高忠実度空間アンカーを保存し、高密度の時間進化を表わす。
高い精度、効率のトレードオフ、マッチング、あるいは完全なパフォーマンスへのアプローチを実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:06:11 GMT)
Safe Exploration for Nonlinear Processes Using Online Gaussian Process Learning [7.2] 本稿では,非線形システムに対するデータ駆動型安全な制御フレームワークを提案する。
モデル化されていない非線形力学はガウス過程によってリアルタイムで学習される。
数値的な結果は、モデル不確実性の下で安全かつ情報的な探索を実証し、アプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:33:37 GMT)
Can We Trust LLMs for Mental Health Screening? Consistency, ASR Robustness, and Evidence Faithfulness [7.2] 英語話者111名を対象に3つのLLM(Phi-4, Gemma-2-9B, Llama-3.1-8B)を評価した。
Phi-4とGemma-2-9Bは優れたモデル内整合性(ICC > 0.89)を達成する。
Llama-3.1-8Bは、AICが10% WERで0.82から0.36に低下する、ASR-フラジオールの一貫性を示す。
モデル間キーワードの一致はスコアレベル合意よりもはるかに低く、臨床的解釈可能性に意味のあるスコアエビデンス解離が明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:23:50 GMT)
Dsat: A Native SAT Solver for Discrete Logic [7.1] 我々は、変数が任意の値を取ることのできるブール論理の直接拡張である離散論理用のネイティブSATソルバを開発した。
CNFに対して適用されたCSPソルバと、二項化CNFに対して適用されたBoolean SATソルバと、ハイブリッドソルバとを経験的に比較することにより、開発したSATソルバの利点を解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:57:40 GMT)
KV-RM: Regularizing KV-Cache Movement for Static-Graph LLM Serving [7.0] 静的グラフLLMデコーダの下でKV-cache動作を規則化するランタイム設計であるKV-RMを提案する。
KV-RMは、静的グラフベースラインに対する混合長復号スループットとテール遅延を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:10:26 GMT)
Hidden Error Awareness in Chain-of-Thought Reasoning: The Signal Is Diagnostic, Not Causal [6.9] 思考の連鎖は、生成された推論がモデルの内部計算を反映していると仮定する。
この仮定は、特定の測定可能な方法で間違っていることを示す。
モデルは自身の推論エラーを内部的に検出するが、その信頼性を外部に表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:26:46 GMT)
Beyond Continuity: Challenges of Context Switching in Multi-Turn Dialogue with LLMs [6.9] 大規模言語モデル(LLM)のマルチターン理解をストレステストする
ユーザが現在のターンにピボットするかリファインするかを検知し、前のターンから関連するコンテキストをショートリスト化する。
10LLMのゼロショット性能(オープンウェイト,クローズドソース,推論)を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:28:23 GMT)
SpaceMind++: Toward Allocentric Cognitive Maps for Spatially Grounded Video MLLMs [6.9] 本稿では,RGBビデオからVoxelized Cognitive Mapを構築するビデオMLLMアーキテクチャであるSpaceMindを提案する。
この写像は、断片化された自我中心の観測を共有3次元メートル法表現に再編成する。
地図レベルの空間的知識を元の2次元視覚的特徴にリレーする新しいメカニズムであるコーディネート・ディープ・イテレーティブ・フュージョンを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:01:57 GMT)
First Worst-Case Regret Bounds for Combinatorial Thompson Sampling in Sleeping Semi-Bandits [6.7] 睡眠時腕を有する半バンド患者に対するCTS(Thompson sample)の最悪の再検討を行った。
CL-SGは単純なCTS-G変種であり、各ラウンドで1つの共有ガウス種をサンプリングし、腕間の探索を協調する。
CL-SG は $tildeO(sqrtmNT)$ の改善された後悔境界と一致する低い境界 $(sqrtmNT)$ を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:57:45 GMT)
Drift is a Sampling Error: SNR-Aware Power Distributions for Long-Horizon Robotic Planning [6.6] トレーニング不要な推論時間計算フレームワークであるCAPS(Context-Aware Power Sampling)を提案する。
CAPSはグローバルな軌道の確率を高め、モデルの条件付き生成軌道分布のルックアヘッド検索を可能にする。
RoboTwin、Simpler-WindowX、Libero-longベンチマークの実験では、CAPSは強力なベースラインよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:49:56 GMT)
Metal-Sci: A Scientific Compute Benchmark for Evolutionary LLM Kernel Search on Apple Silicon [6.6] Metal-SciはApple Silicon Metal計算カーネルの10タスクベンチマークである。
各タスクはCPU参照、ルーフラインアンコールされたフィットネス機能、および保持可能な一般化サイズを出荷する。
We reported matched single-model sweeps of Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro, GPT 5.5 on M1 Pro。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:11:26 GMT)
FPGA-Based Hardware Architecture for Contrast Maximization in Event-Based Vision [6.6] 本稿では,イベントベース視覚システムのためのFPGA(Field-Programmable Gate Array)リソースにコントラスト最大化(CM)アルゴリズムを実装した。
CMは、非同期イベントストリームから再構成されたIWE(Image of Warped Events)のコントラストを最大化することで、動きパラメータを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:43:22 GMT)
Towards Effective Theory of LLMs: A Representation Learning Approach [6.5] RETは、BYOL/JEPAスタイルの自己教師対象を用いて、隠れ状態の軌跡からマクロステートを学習する。
これらのマクロが解釈可能性に実際に関係しているかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:42:37 GMT)
High Precision Hydraulic Excavator Control for Heavy-Duty Grading [5.9] 高精度重デューティグレーディングは、伝統的に熟練したオペレーターが手動で行うアースワークにおける一般的なステップである。
異なる油圧アーキテクチャは、演算子入力と土壌相互作用力に異なる反応をするので、一般化可能なコントローラは困難である。
本稿では,負荷検知機や負流制御機上でのエキスパート演算速度で高精度なグレーディングを実現する自律制御器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:32:07 GMT)
Safety-Critical LiDAR-Inertial Odometry with On-Manifold Deterministic Protection Level [5.8] 安全クリティカルなシナリオでは、自律ナビゲーションシステムの保護レベルは、移動ロボットが安全なタスクを実行できるために不可欠である。
我々は, オンマンフォールド決定性状態推定に基づく決定論的保護レベルを提供する安全クリティカルなLiDAR慣性オドメトリーを提案する。
本システムは,様々な環境における多様なロボットに対する効果的な決定論的オンライン安全基準を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:20:34 GMT)
Counting anticommuting Pauli pairs in linear time [5.7] 我々は、有界局所性体系に対する$O(m)$アルゴリズムを提供する。
我々のアルゴリズムは、有界な局所性体系の中でパウリ弦の大規模な集合を処理するのに特に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:41:11 GMT)
When Adaptation Fails: A Gradient-Based Diagnosis of Collapsed Gating in Vision-Language Prompt Learning [5.6] CLIPスタイルのバックボーンによる凍結された数発のプロンプト学習では、適応ゲートとプロンプト選択モジュールがしばしば崩壊する。
繰り返し発生する障害モードとして,勾配等級不均衡とゲート劣化の2つを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:06:40 GMT)
End-to-End Keyword Spotting on FPGA Using Graph Neural Networks with a Neuromorphic Auditory Sensor [5.6] ニューロモルフィック聴覚センサ(NAS)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を統合したキーワードスポッティングシステムのエンドツーエンドFPGA実装について述べる。
提案アーキテクチャでは、従来の信号前処理を廃止し、イベントベースのオーディオストリームを直接操作する。
ニューロモルフィックセンサーによって処理されたGoogle Speech Commands v2データセットの量子化後の精度は87.43%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:31:01 GMT)
Zero-Shot Sim-to-Real Robot Learning: A Dexterous Manipulation Study on Reactive Catching [5.5] ドメインランダム化インスタンスセット(Domain-Randomized Instance Set, DRIS)は、ランダム化されたインスタンスのセットを同時に表現し、伝播する。
DRISによりより堅牢なポリシーが得られ、現実世界の微調整の必要性が軽減されることを示す。
私たちはこれを、困難なリアクティブなキャッチタスクで実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 22:20:20 GMT)
Key Coverage Matters: Semi-Structured Extraction of OCR Clinical Reports [5.2] プライバシ規制とデータサイロが直接的な情報共有を制限するため、臨床報告は医療機関によって断片化されることが多い。
我々はこの問題を,OCR由来の臨床報告に対する標準キー条件抽出質問応答として定式化する。
0.2BのBERTベースのモデルを用いて、20以上の病院の実際の報告実験は、キーカバレッジによってパフォーマンスが単調に向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 09:29:33 GMT)
Primal-Dual Guided Decoding for Constrained Discrete Diffusion [5.2] KL正規化最適化問題として制約付き生成を定式化する推定時間法であるプリマル・デュアルガイド付き復号法を提案する。
各復調ステップでは、制約違反に基づくミラー降下により乗算器が更新され、付加的制約依存バイアスによりトークンロジットを修飾する。
ドメイン固有のスコアリング機能によってインスタンス化された1つのアルゴリズムは、関連するドメイン固有の品質指標を保存しながら制約満足度を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:55:19 GMT)
Distilling 3D Spatial Reasoning into a Lightweight Vision-Language Model with CoT [5.1] LLaVA-3Dのような大規模3次元視覚言語モデル(VLM)は強力な空間推論を提供するが、計算コストが高いため展開が困難である。
本研究では、7B教師から2.29B学生モデルへの空間的推論を伝達する知識蒸留フレームワークを提案する。
提案手法は,教師のパフォーマンスの54～72%を維持しながら,8.7倍の推論遅延と3倍のモデルサイズ削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:38:29 GMT)
Your Simulation Runs but Solves the Wrong Physics: PDE-Grounded Intent Verification for LLM-Generated Multiphysics Simulation Code [5.1] LLM生成コードの実行に基づく評価は、成功した実行を正確性のためのプロキシとして暗黙的に扱う。
目的物理学と生成したコードとのミスマッチを理解世代間ギャップと呼ぶ。
我々は、決定論的違反レポートを用いて、生成したコードを反復的に修正するPDE-grounded refinement loopを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:19:47 GMT)
SmartEval: A Benchmark for Evaluating LLM-Generated Smart Contracts from Natural Language Specifications [5.0] 大規模言語モデル(LLM)によって生成されるSolidityスマートコントラクトの品質を体系的に評価するベンチマークであるSmartEvalを紹介する。
SmartEvalは、FSMSCGデータセットから引き出された専門家が記述したゼロトルース実装と組み合わせて、9000の生成されたコントラクトのコーパスを提供する。
ベンチマークの信頼性を検証するために,3つの独立した実験研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:47:46 GMT)
Learning to Compress Time-to-Control: A Reinforcement Learning Framework for Chronic Disease Management [4.8] 我々は、慢性疾患管理は、その分野が主に研究してきた急性期医療問題よりも、構造的によりトラクタブルなRL設定であると主張している。
高血圧症および2型糖尿病に対する人工状態機械のシミュレーション結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:43:39 GMT)
Weighted Rules under the Stable Model Semantics [4.8] マルコフ論理の対数線形モデルに従えば、安定モデル意味論の下で重み付きルールの概念を導入する。
これにより、安定モデルのセマンティクスの決定論的性質を克服する万能な方法が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:05:44 GMT)
Rethinking Evaluation of Multiple Sclerosis (MS) Lesion Segmentation Models [4.7] 多発性硬化症(Multiple Sclerosis, MS)は、慢性自己免疫疾患であり、患者の生活の質を著しく低下させる。
Deep Learningは、脳MRIスキャンでMS病変を検出し、セグメンテーションするための最先端のモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:31:21 GMT)
LEAF-SQL: Level-wise Exploration with Adaptive Fine-graining for Text-to-SQL Skeleton Prediction [4.6] LEAF-は、スケルトン予測を粗い木探索プロセスとして再構成する新しいフレームワークである。
提案手法は71.6個の実行精度を達成し,検索法と骨格法を比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:43:29 GMT)
Cornerstones or Stumbling Blocks? Deciphering the Rock Tokens in On-Policy Distillation [4.6] On-Policy DistillationのKL目標に基づく学生と教師のミスマッチの最も直接的なシグナルとして,トークンタイプの高損失トークンについて検討する。
これらのトークンは、モデルの実際の推論性能に無視可能な機能的貢献を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 01:41:43 GMT)
PoHAR: Understanding Hyperlocal Human Activities with Pollution Sensor Networks [4.6] 大気汚染に対する一般の認識が高まる中、低コストの空気質センサーは私たちの日常生活に広く普及している。
環境パラメータのゆらぎは、屋内空間における人間の行動や活動を理解するために利用することができる。
本稿では,データ共有のための競合のない複製データプリミティブ,(ii)自己教師付き距離メトリックによる活動影響センサグループ検出のための階層クラスタリング,(iii)既製のML分類器を用いたリーダベースのグループ推論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 09:15:37 GMT)
RDEx-CASK: Cauchy Mutation, Archive, and Stagnation Kick for RDEx-CSOP [4.4] RDEx-CSOPを3つの変更で拡張する。
CEC CSOPスイート(D=30, 25ラン)では、RDEx-CASKはRDEx、UDE-III、CL-SRDEに競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:53:41 GMT)
AgentShield: Deception-based Compromise Detection for Tool-using LLM Agents [4.4] AgentShieldは詐欺ベースの検出フレームワークである。
エージェントのツールインターフェース内に3つのトラップ層を配置する。
攻撃の成功率は90.7%-100%で、485の正常使用試験では誤報はゼロである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:08:27 GMT)
Attribution-based Explanations for Markov Decision Processes [4.4] 本稿では,マルコフ決定過程の帰属に基づく説明を生成する手法を紹介する。
これらのスコアの効率的な合成を可能にするため,戦略の手法を活用することで,スコアの重要度を計算することができることを示す。
我々は5つのケーススタディにアプローチを評価し、シーケンシャルな意思決定エージェントの論理に対する解釈可能な洞察を提供することの有用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:52:53 GMT)
Zoom, Don't Wander: Why Regional Search Outperforms Pareto Reasoning and Global Optimization in Budget-Constrained SBSE [4.3] 将来性のある地域への「ゾンビ化」は、厳しい評価予算の下でのグローバルな探究よりもはるかに効果的である。
最小のグレディズーム法であるEZRは,パレート法や大域ベイズ法よりも3桁高速で動作する。
グローバルなモザイクをグリージーなズームに置き換えることで、SBSEはより速く、より説明しやすく、より広い聴衆にアクセスできるようになります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:09:02 GMT)
MVB-Grasp: Minimum-Volume-Box Filtering of Diffusion-based Grasps for Frontal Manipulation [4.2] 最先端の6-DoFグルーピングジェネレータは、制約されたワークスペースを持つ低コストマニピュレータのフロントグルーピングシナリオで苦労する。
拡散型グリップ生成に先立ってMVBB(Minimum Volume Bounding Box)幾何を注入する新しいグリップスタックであるMVB-Graspを提案する。
We implement MVB-Grasp on a Unitree Z1 arm with a Intel RealSense D405 camera, YOLOv8 object detection, GraspGen for candidate generation, MVBB fit, inverse-kinematics trajectory planning。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:42:17 GMT)
Remix the Timbre: Diffusion-Based Style Transfer Across Polyphonic Stems [4.0] 音素移動は、オリジナルのメロディとリズムを保ちながら、音楽録音の音節的アイデンティティを変更することを目的としている。
本稿では,ポリフォニック混合物から直接,音節ごとの音色伝達を柔軟に行うシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:08:07 GMT)
Not All Thoughts Need HBM: Semantics-Aware Memory Hierarchy for LLM Reasoning [4.0] 推論は、KVキャッシュが乏しいGPUに存在する必要がある数千のチェーン・オブ・シントトークンを生成する。
低重要性トークンを永久に排除する支配的な反応は、推論にとって破滅的なものだ。
トークンを4層に分類するセマンティックス対応メモリ階層を導入する。
低重要トークンは破壊されるのではなく、CPUメモリに移動される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 11:54:40 GMT)
DiffATS: Diffusion in Aligned Tensor Space [3.9] 予め訓練された圧縮オートエンコーダを使わずにデータ依存テンソルプリミティブを構築する。
※空間での拡散*(DiffATS)はテンソルプリミティブ上で拡散モデルを直接訓練する生成フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:53:43 GMT)
CHAINTRIX: A multi-pipeline LLM-augmented framework for automated smart-contract security auditing [3.9] Chaintrixは、スマートコントラクトエクスプロイトのためのエンドツーエンドの監査フレームワークである。
120の脆弱性のうち86が検出され、25の監査が100%リコールされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:02:22 GMT)
Absurd World: A Simple Yet Powerful Method to Absurdify the Real-world for Probing LLM Reasoning Capabilities [3.7] 本稿では,大規模な言語モデルを変更現実主義に対してテストするためのベンチマークフレームワークであるAbsurd Worldを提案する。
単純で先進的なプロンプト技術を持つモデルの大規模なコレクションを評価し、LLMが論理的に考える能力を決定するのに有効なツールであることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:55:38 GMT)
How Much is Brain Data Worth for Machine Learning? [3.7] 最近のNeuroAIの研究は、ニューラル録音によるタスクトレーニングを補うことで、モデルの性能と堅牢性が適度に向上することを示している。
この問題を数学的に定式化し, 単純かつ解析的に抽出可能な線形ガウスモデルとニューラル記録を用いて理論的に解決し始める。
私たちの結果は、機械学習を改善する上で、脳データがどれほど価値があるかを理解するための基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 00:58:21 GMT)
Position: Avoid Overstretching LLMs for every Enterprise Task [3.7] AIシステムはモノリシックエンジンではなく、言語モデルをインターフェースとして扱うべきだ、と私たちは主張する。
我々の理論的証拠は、有限計算モデルでは、エンタープライズタスクに必要な知識を十分に把握できないことを示している。
これに基づいて、決定論的企業において、言語モデルは主に構造化抽出に使用されるべきだという立場を取ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:29:34 GMT)
Simpson's Paradox in Behavioral Curves: How Aggregation Distorts Parametric Models of User Dynamics [3.6] 我々はアグリゲーションが体系的な歪みをもたらすことを示す: 行動曲線におけるシンプソンのパラドックス。
本研究は, 個々の行動パラメータが, 差分誘引下での集合曲線から推定される場合に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:44:13 GMT)
An Executable Benchmarking Suite for Tool-Using Agents [3.5] このスイートは、WebArena Verified、SWE-GymスライスとSWE-bench互換の検証、および一般的なワークロードアダプタを介してMiniWoB++を接続する。
承認されたエビデンスには、レイテンシ、無効動作、パッチ生成コスト、検証済みメタデータ、リプレイバインディング、そして1つの監査可能な契約下での証明が記録されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:24:53 GMT)
TileQ: Efficient Low-Rank Quantization of Mixture-of-Experts with 2D Tiling [3.4] Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、専門的な専門家をわずかに活性化することで、優れたパフォーマンスを達成する。
低ランク量子化は、MoEモデルを圧縮するための有望なルートを提供するが、既存のメソッドは、まだ無視できないメモリオーバーヘッドと推論レイテンシを発生させる。
提案するTextscTileQは,MoEエキスパートの入力次元と出力次元の両方で,低ランク要因を共有するための微調整後量子化手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:10:20 GMT)
VFM-SDM: A vision foundation model-based framework for training-free, marker-free, and calibration-free structural displacement measurement [3.2] 視覚基礎モデルに基づく構造変位測定フレームワーク(VFMSDM)
本研究では,VFMSDMのためのビジョンファウンデーションモデルに基づく構造変位測定フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:51:05 GMT)
Neural Cluster First, Route Second: One-Shot Capacitated Vehicle Routing via Differentiable Optimal Transport [3.2] CVRP(Capacitated Vehicle Routing Problem)のための一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発
グローバル・フリート・キャパシティの制約を、異なるエントロピック・最適輸送層を通じてエンドツーエンドで実施し、正確な静電容量を分散させる継続的な輸送計画を生み出している。
事前学習した語彙でフレームワークを組み込むことで、極端なパラメータ効率とゼロショットスケーリングを解放する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:53:59 GMT)
Estimating The Energy Consumption of Quantum Computing from A Full System Aspect [3.0] 量子コンピューティングのための一階フルシステムエネルギーモデルを提案する。
このモデルは、システムメンテナンスや古典的な処理など、NISQやFTQCに共通するコストを分離する。
NISQエネルギーはQEMサンプリング乗算器に支配されているのに対し、FTQCのコストはコード距離とマジック状態によって設定された物理ビットオーバーヘッドにシフトする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:43:13 GMT)
PGID: Progressive Guided Inversion and Denoising for Robust Watermark Detection [2.9] 意味的透かしの拡散反転への依存は、透かしの検出に重大な脆弱性を生み出す。
本稿では,2つの攻撃戦略を防御する最初のプラグ・アンド・プレイ・トレーニングフリーノイズ抽出フレームワークであるプログレッシブガイド・インバージョン・デノイング(PGID)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:32:57 GMT)
Efficient LLM Reasoning via Variational Posterior Guidance with Efficiency Awareness [2.8] 既存の強化学習手法は、精巧な報酬関数を設計することで推論チェーンを圧縮する。
我々は,理論の基礎として,効率性に留意した証拠を低い範囲に導入する。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bおよび7Bスケールの実験では、VPG-EAは各モデルサイズで最強のベースラインよりも8.73%、12.37%の総合的な効率の指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:18:24 GMT)
Position: AI Security Policy Should Target Systems, Not Models [2.7] 本稿では,複数の軽量LCMエージェントが共有メモリを介して協調する,オープンソースの逆テストフレームワークを提案する。
我々の結果は、フロンティアモデルの安全性回避とソフトウェア脆弱性発見の両方が、効果的にゼロコストで達成可能であることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:27:14 GMT)
On Uniform Error Bounds for Kernel Regression under Non-Gaussian Noise [2.7] カーネルベース回帰に対する非漸近的確率的均一誤差境界を提案する。
(条件付き)独立なガウスノイズに制限される文献の関連する境界と比較すると、我々の境界はガウス分布の広いクラスを考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:06:16 GMT)
Assessment of RAG and Fine-Tuning for Industrial Question-Answering-Applications [2.5] 本研究では,自動車産業に特化した2つの閉じたデータセットに対するRAGとFTの影響について検討した。
我々の研究結果によると、プレミアムモデルは最初から最高の性能を発揮するが、オープンソースモデルはRAGで拡張すると同等の品質が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:35:16 GMT)
Above and Below: Heterogeneous Multi-robot SLAM Across Surface and Underwater Domains [2.5] この研究は、USVとAUVデータ間のロボット間SLAMループ閉鎖に関する最近の研究に基づいている。
各ロボットは状態推定を行い、各AUVデータとUSVデータ間のループ閉鎖を検出する。
これらのロボット間ループ閉鎖は、各ロボットの状態推定値を中央集権グラフにマージし、USVの全時間履歴とシステム内のすべてのAUVを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:21:50 GMT)
PumpSense: Real-Time Detection and Target Extraction of Crypto Pump-and-Dumps on Telegram [2.4] 39のポンプ組織グループから280,000件以上のTelegramポストのコーパスを紹介した。
我々は,リアルタイムポンプ報知検出と暗号・交換抽出の2つのタスクを定義した。
メッセージ解析により,Telegram メッセージウィンドウのレベルにおいて,瞬時にポンプ検出を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 09:10:13 GMT)
FinMoji: A Framework for Emoji-driven Sentiment Analysis in Financial Social Media [2.4] 本稿では,ソーシャルメディアプラットフォームであるStockTwitsに着目し,感情分析における絵文字の利用について検討する。
約528,000の絵文字を含むStockTwitsポストのバランスの取れたデータセットを用いて、絵文字のみのモデルが、テキストと絵文字の組み合わせモデルよりも約0.75パーセント低いF1を達成することを発見した。
絵文字と絵文字のペアは、市場感情に強い予測力を示し、強気や弱気の傾向を予測する上で90%以上の正確さを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:39:14 GMT)
Cross-Cultural Transfer of Emoji Semantics and Sentiment in Financial Social Media [2.4] 絵文字のみ、テキストのみ、およびテキスト+絵文字入力で訓練された感情モデルを評価する。
絵文字の頻度はコミュニティ、特に言語によって異なるが、その意味や感情の極性はほとんど安定している。
クロスアセスト転送性は最小限の劣化を示すが、クロス言語転送は依然として最も難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:30:24 GMT)
Selection Plateau and a Sparsity-Dependent Hierarchy of Pruning Features [2.4] 単発ニューラルネットワークプルーニングにおける選択プラトー現象を同定する。
すべてのランクモノトンウェイトスコアラーは、関数形式とは無関係に、一定間隔で同じ精度に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:45:32 GMT)
Cost-of-Ethics Crisis: Beliefs, Decisions, and Justifications in the Job Searches of Computer Science Students in Canada and the United States [2.4] 本研究では,129人のコンピュータサイエンスの学生と最近の卒業生の職業検索における倫理的意思決定について検討した。
多くの学生が倫理的・社会的問題よりも報酬、場所、職場文化などの要因を優先していることがわかりました。
この研究は、倫理教育と現実のCS卒業決定の切り離しに光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:58:08 GMT)
Ambig-DS: A Benchmark for Task-Framing Ambiguity in Data-Science Agents [2.3] 既存のベンチマークでは、エージェントがタスクが不明確かどうかを無視して、パイプラインが動作しているかどうかをスコア付けしている。
本稿では,予測対象曖昧さと評価対象曖昧さの2つの診断スイートであるAmbig-DSを紹介する。
すべてのタスクに対して、元の完全に指定されたバージョンと、コントロールされた編集によって生成されるあいまいなバリエーションをペアにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:34:12 GMT)
CalBench: Evaluating Coordination-Privacy Trade-offs in Multi-Agent LLMs [2.3] CalBenchはカレンダースケジューリングを通じてマルチエージェント協調を研究するための制御された評価環境である。
Nエージェントはそれぞれ、既存のコミットメントを含むプライベートカレンダーを管理し、Mミーティングのストリームをスケジュールするために調整する必要があります。
CalBenchは、破壊コストの分散におけるタスク成功、コミュニケーション効率、公平性の正確な検証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:56:02 GMT)
Functional Stable Model Semantics and Answer Set Programming Modulo Theories [2.3] インテンショナル関数(Intensional function)は、他の関数や述語によって値を記述することができる関数である。
ASPMTのフレームワークにおいて,機能的安定モデルセマンティクスが重要な役割を果たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:19:32 GMT)
Cplus2ASP: Computing Action Language C+ in Answer Set Programming [2.3] 動作言語C+の明確なフラグメントを実装したシステムCplus2ASPのバージョン2を提示する。
入力言語はCausal Calculator Version 2の言語と完全に互換性があるが、現代の解集合解決技術のおかげで、新しいシステムは大幅に高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:29:20 GMT)
M$^2$FedAQI: Multimodal Federated Learning for Air Quality Prediction on Heterogeneous Edge Devices [2.2] M$2$FedAQIは、異種エッジデバイス間での分散空気品質指標(AQI)予測のための軽量なマルチモーダルフェデレーションフレームワークである。
M$2$FedAQIは、既存のアプローチを一貫して上回り、精度が最大11.0%、AUCが3.53%、F1スコアが12.2%、R2$が18.0%向上した。
TLSベースの認証は、セキュアなクライアント参加を保証し、FL通信チャネルを不正なサードパーティアクセスから保護するために組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:21:49 GMT)
Mutual Information Optimal Density Control of Linear Systems and Generalized Schrödinger Bridges with Reference Refinement [2.1] 離散時間線形系の最適密度制御の相互情報(MI)正規化バージョンを考える。
MI規則化はポリシーの正当性を誘導し、安全クリティカルなシナリオにおけるMI最適制御の適用に課題をもたらす。
本稿では,アルゴリズムにおける各ステップのクローズドな形状を導出する交互最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:02:10 GMT)
QueST: Persistent Queries as Semantic Monitors for Drift Suppression in Long-Horizon Tracking [2.1] QueSTは、インタラクション関連エンティティを永続的なセマンティッククエリとして扱う、モニタリング・バイ・デザインのフレームワークである。
ローカルなプロパゲーションの代わりに、各クエリは、各ステップ毎のグローバルなオーバータイムビデオ機能に出席する。
QueSTは67.7%の絶対点誤差(APE)を達成するための終端ドリフトを大幅に削減する
以上の結果から, セマンティックモニタリングを直接知覚に組み込むことにより, より信頼性の高い長距離追跡が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:48:01 GMT)
A Controlled Diagnostic Study of Hardware-Induced Distortions in Hardware-Aware Training [2.0] ハードウェアアウェアトレーニング(HAT)は、非理想的AIアクセラレータ上でのニューラルネットワークの堅牢性向上に広く使用されている。
本稿では,ハードウェアの非理想性をフォワード演算子の構造化摂動としてモデル化するフレームワークを提案する。
この結果から,HATで補償できる摂動と,一貫した最適化を破る摂動の分離が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:34:55 GMT)
Attention Sinks in Diffusion Transformers: A Causal Analysis [1.9] テキスト・画像拡散における因果解析について述べる。
我々は,時間経過毎に主観的注意を抽出し,ペアによる無訓練介入によって抑制する。
抑制によって引き起こされる知覚の変化は、いずれにせよ、Emphsink固有の -- $sim!6times$等予算のランダムマスクよりも大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:14:07 GMT)
Align and Shine: Building High-Quality Sentence-Aligned Corpora for Multilingual Text Simplification [1.8] テキストの単純化は、多様な読者にとって、文章情報のアクセシビリティと理解性を向上させる上で重要な役割を担っている。
その重要性にもかかわらず、テキスト単純化モデルのトレーニングと評価のための大規模で高品質なデータセットは、英語以外の言語では不足している。
本稿では,複数の言語にまたがるテキスト簡易化システムの学習とテストに適したコーパスを構築するために,クラウドソースによる簡易化データの収集と処理に関する実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 11:07:24 GMT)
WISTERIA: Learning Clinical Representations from Noisy Supervision via Multi-View Consistency in Electronic Health Records [1.6] WISTERIAは弱教師付き表現学習フレームワークである。
誘導されたラベル分布の一貫性を強制することで表現を学習する。
標準のEHRベンチマークで予測パフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:25:41 GMT)
Relational Retrieval: Leveraging Known-Novel Interactions for Generalized Category Discovery [1.6] 一般カテゴリー発見(GCD)を検索の観点から検討する。
RPCは、ファインベンチマークとジェネリックベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:46:59 GMT)
RAwR: Role-Aware Rewiring via Approximate Equitable Partition [1.5] 本稿では,計算効率のよい再配線フレームワークRAwRを紹介する。
RAwRは、等価な分割から派生した商グラフで入力グラフを拡大する。
さまざまなベンチマークスイートに対する実証的な評価は、RAwRが最先端の結果を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:15:40 GMT)
FreeMOCA: Memory-Free Continual Learning for Malicious Code Analysis [1.5] FreeMOCAは、悪意のあるコード分析のためのメモリと計算効率の連続学習フレームワークである。
大規模なWindows(EMBER)とAndroid(AZ)のマルウェアベンチマークにおいて,FreeMOCAをクラスインクリメンタル(Class-IL)とドメインインクリメンタル(Domain-IL)の両方で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:30:11 GMT)
CheckSupport: A Local LLM-Powered Tool for Automated Manuscript Submission Checklist Selection and Completion [1.5] CheckSupportは、オープンソースでローカルにデプロイ可能なシステムで、チェックリストの報告と、科学的原稿に対するチェックリストの根拠に基づく完了の推奨を自動化する。
CheckSupportは、チェックリストレコメンデーションの全体的な90%の精度と、CPUのみのハードウェアで動作中のアイテムレベルのコンプリート全体の88%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 22:58:01 GMT)
FragBench: Cross-Session Attacks Hidden in Benign-Looking Fragments [1.5] 攻撃者は悪意のある目標をサブプロンプトに分割し、それぞれが独自に良心的に見えるようにし、組み合わせることで有害になる。
FragBenchは、24の現実世界のサイバーインシデントキャンペーンから得られたベンチマークです。
FragBenchは、このコースを2つの対のタスクに分割している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:06:48 GMT)
Protocol for Efficient Generation of Fusion-Based Quantum Computing Resource States from Quantum Emitters [1.4] 核融合ベースの量子コンピューティング(FBQC)は、ベル状態測定によって融合される小さな、通常はフォトニックな資源状態の集合に依存している。
FBQCの主なボトルネックは、リソース状態の生成率の低下である。
論理的に符号化された24光子FBQC資源状態は、3個のエミッタと11個のCNOTで生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:57:09 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Type-Iおよび(Worst-case)Type-IIエラー指数を同時に達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:58:10 GMT)
UTS at PsyDefDetect: Multi-Agent Councils and Absence-Based Reasoning for Defense Mechanism Classification [1.3] 本稿では,感情支援対話における心理的防衛機構の分類システムについて述べる。
中心的な洞察は、防御メカニズムが欠落しているものによって定義されることである。
我々はこれを、最も大きな単一利得を考慮に入れた、即効レベルの臨床規則における感情認知統合スペクトルとしてエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:30:02 GMT)
Evaluating PhaseNet on Teleseismic Data with MsPASS [1.3] 機械学習ピッカーのPhaseNetは, 局地的な地震信号に基づいて正確なPとSのピックを生成するが, その性能はテレサイスミック信号で著しく低下する。
本稿では,大規模地震アーカイブのためのスケーラブルなデータ作成と管理を可能にする再現可能なMsPASSワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:51:49 GMT)
Fourier Feature Methods for Nonlinear Causal Discovery: FFML Scoring, TRFF Scoring, and FFCI Testing in Mixed Data [1.3] 因果発見のための実用的なツールキットを構成する3つの補完的RFF法を提案する。
FFMLスコアは、$n x n$のカーネルグラム行列を有限次元の特徴表現に置き換えることで、正確なGPマージンの確率を近似する。
TRFFスコアは、重い尾のノイズに対して堅牢性を提供し、FFMLよりも高速なランタイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:25:44 GMT)
Operationalizing Cybersecurity Governance for Mitigation Planning with Attack-Path Modeling and Reinforcement Learning [1.3] 我々は,CSFの成熟度評価をMITRE ATT&CK緩和機能にマッピングすることで,ガバナンスフレームワークを運用するシステムを提案する。
敵の複雑性を管理するために、観測されたATT&CK技術シーケンスに基づいて訓練された可変次マルコフモデル(VOMM)を用いる。
このアプローチは、安定した政策、有意義なコストリスクのトレードオフ、組織の成熟度に合わせた解釈可能な緩和計画を生み出していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 22:26:53 GMT)
From Detection to Recovery: Operational Analysis on LLM Pre-training with 504 GPUs [1.3] この技術報告では63ノードのNVIDIA B200の生産クラスタを実証分析した。
5つのパーティ(SKT、Upstage、Lablup、NVIDIA Korea、VAST Data)が統合された監視パイプラインを共有している。
これにより、2-4ノードスケールでは見られない60ノードスケールのストレージI/Oボトルネックの診断が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 06:46:06 GMT)
GravityGraphSAGE: Link Prediction in Directed Attributed Graphs [1.2] リンク予測はネットワーク科学における基本的な問題であり、生物学的システム、推薦システム、ファイナンス、サイバーセキュリティなど幅広い応用がある。
リッチな文献にもかかわらず、特にエッジ(方向)とノード(属性)に関する情報が豊富なグラフの場合、リンク予測は依然として難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:19:20 GMT)
OpenIIR: An Open Simulation Platform for Information Retrieval Research [1.1] OpenIIRは、パラメータ化され再現可能なIR研究実験として、数百のLLM駆動のペルソナを実行する。
研究者は4種類のマルチエージェント研究のエージェントを構成する。
同じ研究を異なる設定で再実行して、成果を並べて比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:46:58 GMT)
LiteMedCoT-VL: Parameter-Efficient Adaptation for Medical Visual Question Answering [1.1] 235Bの教師モデルから2Bの学生モデルへの連鎖推論を伝達するパイプラインである LiteMedCoT-VL を紹介する。
PMC-VQAベンチマークでは、LiteMedCoT-VLは64.9%の精度で、ゼロショットのQwen3-VL-4Bベースラインの53.9%を11.0ポイント上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:21:33 GMT)
Monocular Biomechanical Tracking of Fingers with Inverse Kinematics to Foundation Models [1.0] 本稿では,SAM 3D Body 基礎モデルと逆運動学最適化を組み合わせた全身生体力学モデルを用いて,単視点ビデオから解剖学的に拘束された指関節角度を抽出する手法を提案する。
この研究は、単眼の生体力学的解析を詳細な指追跡に拡張し、手の動きの定量的な特徴にアクセスできるように拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:06:43 GMT)
Language Models Without a Trainable Input Embedding Table: Learning from Fixed Minimal Binary Token Codes [1.0] 通常のトレーニング可能な$Vtimes d_textmodel$ input Embedding matrixを最小限のバイナリトークンコードに置き換える。
また,トークンIDをオンザフライで生成する完全テーブルフリーの変種も評価した。
約17Bトークンでトレーニングされた32層デコーダのみのモデルにマッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:00:03 GMT)
Prediction Model of Motivators and Demotivators of Integrating Large Language Models in Software Engineering Education: An Empirical Study [1.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェアエンジニアリングの実践と教育にますます影響を与えています。
本研究は,LLMをソフトウェア工学教育に組み込むための費用対効果戦略の予測モデルを開発し,検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:41:25 GMT)
Oracle Poisoning: Corrupting Knowledge Graphs to Weaponise AI Agent Reasoning [0.9] Oracle Poisoningは、相手が構造化知識グラフを破損させる攻撃クラスである。
プロンプトインジェクションとは異なり、Oracle Poisoningはデータエージェントを操作します。
プロダクション4200万ノードのコード知識グラフに対する6つの攻撃シナリオを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:55:13 GMT)
MedMeta: A Benchmark for LLMs in Synthesizing Meta-Analysis Conclusion from Medical Studies [0.8] 大規模言語モデル(LLM)は、実際のリコールをテストする飽和標準医療ベンチマークを持つ。
MedMetaはLLMが医療メタ分析から結論を出す能力を評価するために設計された最初のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:20:39 GMT)
Local state antimarking : Nonlocality without entanglement [0.8] 我々は、局所的状態の識別不可能性の枠組みの中で量子非局所性を研究する。
我々は、世界規模で区別不可能な生成状態のアンサンブルを提示するが、それから選択した状態は、置換することなく、そのようなシーケンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:18:07 GMT)
A Prompt-Aware Structuring Framework for Reliable Reuse of AI-Generated Content in the Agentic Web [0.8] 本稿では,AIGCに構造化メタデータを自動的に付加するフレームワークを提案する。
メタデータには、AIGCの信頼性評価と再利用をサポートする資格情報が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:16:33 GMT)
Insight: Enhancing Mobile Accessibility for Blind and Visually Impaired Users with LLMs [0.7] 本稿では,画面の自然言語インタラクションとリアルタイム要約を提供するAndroidアクセシビリティサービスであるInsightを紹介する。
その結果、Insightは精神的な労力とタスクタイムを減らし、対話インタフェースが好まれたが、ユーザーは割り込み管理の必要性を感じた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 22:51:44 GMT)
Scaling Qubit Mapping and Routing With Position Graph Abstraction and Memoization [0.6] 本稿では,位置グラフの抽象化,実行可能位置の統一表現,移動経路,ルーティング制約を中心に構築されたコンパイルフレームワークを提案する。
この抽象化を用いて、相対的な移動スコアを実装することで、SWAPベースの2次元探索(SABRE)を高速化する。
その結果,アーキテクチャを意識した抽象化とメモ化評価を組み合わせることで,スケーラブルなキュービットマッピングとルーティングを実現するための実践的かつ効果的な方法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 00:35:23 GMT)
LLM-Guided Monte Carlo Tree Search over Knowledge Graphs: Composing Mechanistic Explanations for Drug-Disease Pairs [0.6] TESSERAは、LLMを周囲の役割に使用する3つの部分の神経象徴的枠組みである。
本稿では,LLMを周囲の役割に用いた3部構成のニューロシンボリック・フレームワークであるTESSERAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:54:37 GMT)
PECMAN: Perception-enabled Collaborative Multi-Agent Navigation in Unknown Environments [0.6] 我々はSMART-3Dを未知の環境で認識可能な協調マルチエージェントナビゲーション(PECMAN)に拡張する。
PECMANは、各エージェントが環境変化に反応し、それぞれのツリーを変形して、その経路を計画する、分散ツリーモルファスと共有認識戦略に基づいて構築される。
PECMANはチーム補完時間を最大52%削減し、100%近い成功率を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:44:48 GMT)
The Biosecurity Blind Spot: Systematic Dual-use Detection in Open Science Infrastructure [0.6] 本稿では,オープンプレプリントサーバ上でのDouble-use Research of concern(DURC)コンテンツに関する最初の体系的分析を行う。
本分析により, オープンアクセス可能なタイトルや抽象概念に, 二重利用関連知識が日常的に存在していることが明らかとなった。
機関のレビュープロセス、資金要求、および事前印刷プラットフォームポリシーは、積極的にメタデータレベルのモニタリングを組み込むために進化する必要があると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:17:41 GMT)
Discriminative Span as a Predictor of Synthetic Data Utility via Classifier Reconstruction [0.6] 広く採用されている解決策は、画像から画像への変換を負のサンプルに適用することで、合成正のデータを生成することである。
モデル学習を必要とせずに合成データの有効性を予測できる幾何駆動計量を提案する。
実陰性および合成正の混合データに基づいて学習したCNNの下流分類性能と強い相関性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:32:31 GMT)
Towards Compact Sign Language Translation: Frame Rate and Model Size Trade-offs [0.5] 手話翻訳(SLT)は、手話動画を音声テキストに変換し、聴覚と聴覚のコミュニティ間のコミュニケーションをブリッジする。
現在の光沢のないアプローチは、大規模なエンコーダデコーダモデルに依存し、デプロイメントを制限している。
本稿では,MMPose skeletal pose extract と1つの線形射影をT5小形に結合したコンパクトな77Mパラメータパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:15:38 GMT)
A Cross-Layered Multi-Drone Coordination for Medical Supply Delivery during Disaster Response Management [0.5] 我々は,協調型マルチドローン医療配信のための新しいCTDE Deep Q-NetworkアルゴリズムであるCEDAを提案する。
CEDAは、動的不確実性の下で、トリアージプライオリティ対応ルーティング、マルチエージェント調整、エネルギー効率の高いナビゲーションを共同で最適化する。
CEDAは85%以上のデリバリ完了率を達成し、トレーニング中の障害物衝突を90%以上削減し、平均6人の患者に平均0.82のトリアージ効率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:43:51 GMT)
Unpredictability dissociates from structured control in language agents [0.5] 本稿では, サンプリングが, 記憶, 自己状態, 行動選択に対する抑制といった, 構造的メカニズムに取って代わるかどうかを検証した。
26,946世代にわたるマッチング・インタフェース制御において、構造化されたエージェントは、すべてのポストホック、スクランブルおよび冗長性制御よりも強力なアクション・フィールド結合を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:22:35 GMT)
When AI Meets Science: Research Diversity, Interdisciplinarity, Visibility, and Retractions across Disciplines in a Global Surge [0.4] 1960年から2015年にかけて、各国と科学領域でAI採用のタイミングと範囲がかなり異なることを報告している。
2015年以降、AIの採用が指数関数的に増加し、すべてのドメインでAIをサポートする作品の数が少なくとも4倍になったことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:11:07 GMT)
Learning stochastic multiscale models through normalizing flows [0.4] 我々は、単一の観測経路から効果的なダイナミクスを学習するための、原則化されたデータ駆動フレームワークを開発した。
中心的な課題は、還元されたモデルは難解でしばしば未知のPDEに依存することである。
正規化フローを用いて変数分布をパラメータ化する新しい学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:31:37 GMT)
ASACK : Adaptive Safe Active Continual Koopman Learning for Uncertain Systems with Contractive Guarantees [0.4] クープマン作用素論 (Koopman operator theory) は、持ち上げ可観測物に作用する線型作用素を通して非線形力学を表現するための枠組みを提供する。
本稿では,学習モデルの安全かつ効率的なオンライン改善を可能にする,継続的適応型クープマン学習のための統合フレームワークを提案する。
提案したアプローチは、リアルタイム効率を犠牲にすることなく、コントロールフレームワーク内の学習、デプロイメント、安全性を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:11:51 GMT)
Trajectory Supervision for Continual Tool-Use Learning in LLMs [0.4] 4つのシーケンシャルドメインブロックを使用してAPI-Bank上でQLoRAでLlama 3.1 8Bを微調整する。
条件Aはプロンプトから前のAPIリクエスト/レスポンス行を取り除き、次のAPI呼び出しを予測するためにモデルをトレーニングする。
条件Bは56.9%、条件Aは39.2%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:09:41 GMT)
SCOPE: Siamese Contrastive Operon Pair Embeddings for Functional Sequence Representation and Classification [0.4] オペオンの同定は 原核生物の遺伝子制御を理解するための 基本的なステップです
DGEBベンチマークは、各配列を事前訓練されたタンパク質言語モデルに独立して埋め込み、オペニックペア分類を評価する。
タンパク質言語モデルがROC-AUCの物理化学的特徴を著しく上回るが、学習されたシームズヘッドは平均的類似性よりも有意に改善しない。
これらの結果から,タンパク質言語モデルの組込みは,オペニックペア分類のための,実用的でスケーラブルな基盤であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:52:39 GMT)
RubricRefine: Improving Tool-Use Agent Reliability with Training-Free Pre-Execution Refinement [0.4] 反復自己複製は、推論時の信頼性技術として人気がある。
しかし、コードモードツールの使用効率はフィードバック信号の構造に大きく依存する。
本稿では,タスクやレジストリ固有のルーリックを生成する,トレーニング不要の事前実行信頼性レイヤを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:57:32 GMT)
Beyond Language: Format-Agnostic Reasoning Subspaces in Large Language Models [0.3] 大規模言語モデルがシンボルシステム間で共通の内部基質を共有することを示す。
中層にFARS(Format-Agnostic Reasoning Subspace)が存在することを示す。
また、宣言的-手続き的非対称性も発見する:表現は、いずれかまたはコードよりも、散文と数学の間でより互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:06:48 GMT)
A Comparative Study of Federated Learning Aggregation Strategies under Homogeneous and Heterogeneous Data Distributions [0.2] フェデレーテッド・ラーニングは、分散環境全体にわたるコラボレーティブ・機械学習の変革的パラダイムとして登場した。
本研究は,同種データ分布と異種データ分布の両面において広く用いられている連合集約戦略の総合的な比較実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 11:04:30 GMT)
Perfect state transfer in quantum photonic networks based on Fourier modes [0.2] 量子状態伝達のための線形状態における光導波路からなる量子ネットワークを提案する。
完全状態伝達(PST)が達成可能な条件を解析的に同定する。
我々の発見は量子ネットワークとフォトニック格子の工学に当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:49:24 GMT)
Optimal Approximation of Single Qubit Rotations within a Quantum Circuit [0.1] フォールトトレラント量子コンピューティングは通常、任意の量子回路をクリフォード+Tのような有限で普遍的なゲート集合に変換する必要がある。
ベースラインとして、対角近似は単一キュービットのパウリ回転に使うことができる。
本研究では,この問題に対する最適解を保証する線形時間アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:38:53 GMT)
MC$^2$: Monte Carlo Correction for Fast Elliptic PDE Solving [0.1] 我々は、低予算モンテカルロ解を真の体の構造的推定子として扱うPDE解法である textbfMC$2$ を提示する。
MC$2$は1000ドル以上のモンテカルロ計算で解の精度と一致する。
また、これまでで最大の標準楕円型PDEベンチマークである textbfPDEZoo もリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:32:46 GMT)
A Game Theoretic Free Energy Analysis of Higher Order Synergy in Attention Heads of Large Language Models [0.1] ゲーム理論自由エネルギー原理を用いて,有界な有理エージェントとして注目ヘッドを解析する。
GTFEPによると、それぞれの頭は変動自由エネルギーを最小化し、集団行動は連立構造上のギブス分布に従う。
我々の研究は、GTFEPがトランスフォーマーアーキテクチャの分析と最適化のための原則的な基盤を提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:51:59 GMT)
When Few Steps Are Enough: Training-Free Acceleration of Identity-Preserved Generation [0.0] アイデンティティ保存画像生成は通常、多段階拡散バックボーン上に構築される。
このコストは、アイデンティティ条件付きFLUX生成では不要であることが多い。
冷凍されたInfuseNetIDアダプタは、蒸留したシュネルのバックボーンに直接、再トレーニングせずに移動するよう訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 10:19:49 GMT)
Violation of Bell inequalities in $2\times3$ dimensional systems [0.0] 不平等を犯すための必要かつ十分な条件と、ある程度の十分な条件を導出する。
特筆すべきは、不等式違反における局所的パラメータの重要性を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 11:01:34 GMT)
Uncertainty-Aware and Decoder-Aligned Learning for Video Summarization [0.0] ビデオ要約の目的は、時間的に重要なセグメントのサブセットを選択することで、長いビデオのコンパクトな表現を作ることである。
この課題は、強い注釈主観性と離散復号法に依存するため本質的に困難である。
本稿では,ビデオ要約のための不確実性とデコーダ対応の学習フレームワークであるVASTSumを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:31:02 GMT)
Two-parameter classes of exactly solvable quantum systems [0.0] 我々は、ハミルトン作用素を正則基底集合の三角対称行列で表すことができる完全可解な新システムを導入する。
連続的および/または離散的なエネルギースペクトルを持つこれらのシステムのいくつかの例を示す。
興味深い現象は、初期値の2つのパラメータが一定の臨界限界を超えた場合、純粋な連続スペクトルを持つ系において境界状態および/または共鳴が誘導される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:29:07 GMT)
Truncating loopy tensor networks by zero-mode gauge fixing: the $Z_2$ lattice gauge theory at finite temperature [0.0] ループテンソルネットワークは内部相関を示し、圧縮が非効率であることが多い。
局所的結合最適化さえも、関連するループ相関に関する情報をより効果的に活用できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:22:12 GMT)
Towards Generative Predictive Display for Vision-Based Teleoperation: A Zero-Shot Benchmark of Off-the-Shelf Video Models [0.0] 本稿では,ショートホライズン予測表示のためのオフ・ザ・シェルフ生成ビデオモデルのベンチマークを示す。
性能は、予測精度、ロールアウト毎のレイテンシ、ピークGPUメモリ使用量、時間的エラー進化を用いて評価される。
発見は、汎用な生成ビデオ合成と遠隔操作における予測表示の要件とのギャップを浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:36:22 GMT)
TokaMind for Power Grid: Cross-Domain Transfer from Fusion Plasma [0.0] TokaMindは、MASTのトカマクプラズマ診断データに基づいて事前訓練された基礎モデルである。
学習された表現が物理的に異なるが構造的に類似した領域に一般化するかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:38:26 GMT)
The Metaverse Is Not a Place Apart: Law, Code, and the Recursive Governance of Digital Space (A Review Essay on Mark Findlay, Governing the Metaverse: Law, Order and Freedom in Digital Space (2025)) [0.0] エッセイはMark FindlayのGoverning the Metaverse: Law, Order and Freedom in Digital Spaceを検証している。
Findlayは、メタバースを社会的かつ想像的な空間として、野心的でタイムリーな説明を提供する。
エッセイは、本書の「メタバース」と「新しい法則」という2つの中心的なカテゴリーは、いまだに十分に理論化されていないと論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:09:15 GMT)
TIDES: Implicit Time-Awareness in Selective State Space Models [0.0] 連続時間SSMは不規則なタイムスタンプを扱うが、その力学は線形時間不変(LTI)のままである。
選択型および連続型アーキテクチャを再構成する選択型SSMである textbfTIDES を提案する。
TIDESは、UEA時系列分類とPhysome-ODEレグレッションベンチマークに基づいて、最先端の平均ランクを新たに設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:34:06 GMT)
Supersensitive rotation sensor from superintegrability [0.0] そこで本研究では,超低温双極子原子を用いた回転センサを提案する。
この設計は、回転を定量化するための単純な人口不均衡測定に基づいており、超可積分性の性質から利益を得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:13:11 GMT)
Strong Locality as a Tetrahedron: A Symmetry-Reduced Geometric Representation of the (3,3,2,2) Bell Scenario [0.0] 強局所(mathcaloverlineSL$)モデルは相補的で非強局所(mathcaloverlineSL$)モデルとは分離していることを示す。
また,対称性を再現したピラミッド表現とフル3,3,2,2)ベルポリトープの関係も明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:23:40 GMT)
Statistical Scouting Finds Debate-Safe but Not Debate-Useful Cases: A Matched-Ceiling Study of Open-Weight LLM Reasoning Protocols [0.0] 我々は,無意味な復号化,3サンプル投票,および MuSiQue と GSM8K に関する2段階の批判・修正の議論を評価する。
MuSiQueでは、例ごとに正しいプロトコルを選択するオラクルが、最良の固定されたプロトコルよりも+14.0と+13.7ppを得る。
投票エントロピー閾値は、両モデルで最高の固定プロトコルを順に打ち負かす唯一のコントローラである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:56:37 GMT)
Sparsity Moves Computation: How FFN Architecture Reshapes Attention in Small Transformers [0.0] 本稿では,トランスフォーマーフィードフォワードネットワーク(FFN)内のアーキテクチャ選択が,他のモデルで学習した計算をどのように作り直すかを検討する。
我々は、この再分配を、専門家間でのFFN容量の削減とスパースパーティショニングに分解する。
パラメータマッチング,アクティベーション・ファンクション,ワイド・スケーリング分析など,ランダム・ルーティング,狭小FFN,トップ2 MoE コントロールを用いて,これらの結論を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:05:49 GMT)
Single-atom trapping in the evanescent field of an integrated photonic resonator [0.0] 集積化ケイ素-窒化物マイクロリング共振器のエバネッセント場における1つの超低温ルビジウム原子の効率的なトラップ法を示す。
結果は、スケーラブルな量子フォトニック回路のためのCMOS互換チップベースの原子光子インタフェースの可能性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:34:58 GMT)
Security Risks in Tool-Enabled AI Agents: A Systematic Analysis of Privileged Execution Environments [0.0] ツール対応AIエージェントは、ますますクラウドホスト環境にデプロイされ、サービスとして提供されるようになる。
本稿では,クラウドホスト型AIエージェントによるセキュリティリスクの構造解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:38:57 GMT)
SABER: A Scalable Action-Based Embodied Dataset for Real-World VLA Adaptation [0.0] SABERは、100時間以上の店内での自然な捕獲から構築された、高忠実な小売ロボティクスアクションデータセットである。
3つのアクション表現ストリームにわたる44.8Kのトレーニングサンプルを含んでいる。
10の小売業での平均成功率は29.3%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:51:01 GMT)
S2P-Net: A Spectral-Spatial Polar Network for Rotation-Invariant Object Recognition in Low-Data Regimes [0.0] 本稿では,コンパクトなディープラーニングアーキテクチャであるS2P-Net(Spectral-Spatial Polar Network)を提案する。
本稿では,他のニューラルネットワークアーキテクチャ(CNN)との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:31:27 GMT)
Repeated-Token Counting Reveals a Dissociation Between Representations and Outputs [0.0] より大きな言語モデルは、より広範な推論ベンチマークのパフォーマンスにもかかわらず、繰り返しトークンを数えることに失敗する。
残差ストリーム上の線形プローブは、埋め込み後の各層において、正しいカウントをほぼ完全精度で復号する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 00:45:19 GMT)
Real-Time Earthquake Magnitude Classification from Initial P-Waves: Models, Dataset, and Comparative Analysis for South Asia [0.0] 本研究では,1つの局からの最初の7秒P波ウィンドウの垂直成分のみを用いて,大きさ分類の総合的研究を行う。
従来のモデルから最先端のディープラーニングアーキテクチャまで,6つの機械学習アプローチを比較した。
実験の結果,ディープラーニングモデルは従来の手法よりも大幅に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:25:05 GMT)
RT-Transformer: The Transformer Block as a Spherical State Estimator [0.0] 本研究では,トランスフォーマーブロックのコアコンポーネントが1つの幾何学的推定問題から自然に生じることを示す。
これらのコンポーネントは、独立したアーキテクチャ選択として導入されるのではなく、推定問題の幾何学から従うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:14:14 GMT)
Quantum Circuit Simulation of Compartmental Drug Dynamics: Leveraging Variational Algorithms for Nonlinear Mixed-Effects Population Pharmacokinetics [0.0] 人口動態・薬理力学(PK/PD)モデリングは伝統的に古典的な常微分方程式に依存している。
我々は、PennyLaneで開発された量子回路を用いて、PK/PDモデルをオープン量子システムとして再設計し、実装する。
このフレームワークは、量子化リンク近似-最大化アプローチを用いて、第1相の臨床データに基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:21:28 GMT)
Quantum Capacitor: A Coherence-Based Quantum Energy Storage Device [0.0] 本稿では,コヒーレント量子分極による可逆・超高速エネルギー貯蔵と放出を目的とした量子コンデンサの概念を紹介する。
抽出可能な作業の最大化に主眼を置いている従来の量子電池とは異なり、提案された量子コンデンサは、反応性エネルギー蓄積、コヒーレンスアシスト充電、古典的な静電容量系に類似した高速放電ダイナミクスを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:25:15 GMT)
Quantifying the Risk-Return Tradeoff in Forecasting [0.0] 平均予測精度は予測信頼性と同じではない。
私は、ベンチマークに対する予測損失差をリターンシリーズとして扱います。
次に、シャープ比、ソルティーノ比、オメガ比、ドローダウンベースの指標など、金融のリスク調整されたパフォーマンス指標を用いて、これらのリターンを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:21:12 GMT)
Preparing Students for AI-Powered Materials Discovery: A Workflow-Aligned Framework for AI Literacy, Equity, and Scientific Judgment [0.0] AIを活用した材料発見のためのAI教育は、ツールアクセスを超えて、生成AIシステムとの表面レベルのインタラクションを行なわなければならない、と我々は主張する。
中心的な目標は、AIツールのより効率的なユーザではなく、より良い科学者になるために学生を準備することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:11:01 GMT)
Portable Agent Memory: A Protocol for Cryptographically-Verified Memory Transfer Across Heterogeneous AI Agents [0.0] 我々は,AIエージェント間で永続的なメモリ状態を転送するためのオープンプロトコルと参照実装であるPortable Agent Memoryを提案する。
54のパステストを備えたPython SDKを提供し、GPT-4、Claude、Gemini、Llamaアーキテクチャ間のクロスモデルメモリ転送を実証する。
このプロトコルはApache 2.0の下でオープンソースである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 23:24:06 GMT)
Perceptual Asymmetry Between Hue Categories: Evidence from Human Color Categorization [0.0] 知覚色カテゴリーはファジィであるだけでなく、幾何学的構造において非常に一様でないことも示している。
この非対称性は、あるカテゴリーが狭く、非常に特異な知覚的ラベルとして振る舞うのに対し、他のカテゴリーは人間の色命名の寛容な領域として振る舞うことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:31:55 GMT)
Path-Dependent Denoising: A Non-Conservative Field Perspective on Order Collapse in Diffusion Language Models [0.0] 拡散言語モデル(DLM)は自己回帰生成の代替となる構造を提供する。
高速DLM復号法は命令に強く敏感であり、しばしば自己回帰的な軌道に向かってドリフトする。
順序付き擬似結合と局所的認知循環を定義することで、この見解を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:00:52 GMT)
ORICF -- Open Robotics Inference and Control Framework [0.0] Open Robotics Inference and Control Framework (ORICF)は、マルチモーダルロボット推論パイプラインを構成するためのモジュール的で宣言的で、モデルに依存しないプラットフォームである。
このフレームワークはまた、エッジオフロード、つまりロボットを搭載せず、近くの外部コンピュータで推論を実行することをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:08:16 GMT)
Noise-Resilient Imaging through Coherence Filtering [0.0] 時間的コヒーレンス特性の違いを利用して物体とノイズを分離するコヒーレンスに基づく画像蒸留手法を提案する。
我々は,QRコードやグレースケールホイールなどの特徴量の多い物体を,物体の20倍の強度で空間的に均一で構造された騒音によって隠蔽して,騒音の回復を実験的に実証した。
このアプローチは、光通信、蛍光顕微鏡、ハイレベルとローレベルの両方での生物学的イメージングに応用した、耐雑音性イメージングのための堅牢なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:56:02 GMT)
Neural Information Causality [0.0] 我々はニューラル情報因果性(Neural-IC)と呼ばれる枠組みを開発する。
本稿では,Neural-ICがクエリリーク,精度リーク,エピソード固有メモリの操作診断であることを示す。
また、1ビットの古典的RACベンチマークも提供し、関連する量子エンハンスメントがボトルネックを超える完全な情報ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:25:11 GMT)
Multi-Tier Labeling and Physics-Informed Learning for Orbital Anomaly Detection at Scale [0.0] 本稿では,多層ラベリングカスケードについて述べる。
60年にわたるTLE (232M Two-Line Element) レコードに適用すると、カスケードは長さ50(430Mのタイムステップ)の8.6Mのラベル付きシーケンスを11以上の特徴で生成する。
重なり合う衛星では、IMM-UKFはルール_v1単独よりも42.6倍多くの異常を表面化している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 22:20:52 GMT)
MonitoringBench: Semi-Automated Red-Teaming for Agent Monitoring [0.0] 我々は、監視エージェントに対するより困難な攻撃を露呈する、レッドチーム方式を導入する。
その結果、フロンティアモニターは不審な動作を検出することが多いが、説得のために倒れたり、不審な点を適切に校正できないことが判明した。
MonitoringBenchは、監視機能と障害モードを評価するための2,644のアタックトラジェクトリのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:04:31 GMT)
Model Capacity Determines Grokking through Competing Memorisation and Generalisation Speeds [0.0] モデルキャパシティの変形に関する情報理論について述べる。
モデルがトレーニングセットを記憶できるほど大きくなったら、グルーキングはすぐには起こりません。
本稿では,モデルキャパシティとデータセットの複雑さを考慮した記憶速度の予測実験モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:47:39 GMT)
Mixture of Layers with Hybrid Attention [0.0] そこで本研究では,全幅変圧器ブロック(d_model)をK並列細線ブロックに置き換えるMixture of Layers(MoL)を提案する。
本稿では,グローバルコンテキストにおける共有ソフトマックスブロックと,経路付きブロックにおけるGated DeltaNet線形アテンションを組み合わせたハイブリッドアテンションを導入することで,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:53:28 GMT)
Minimal Filling Architectures of Polynomial Neural Networks: Counterexamples, Frontier Search, and Defects [0.0] 本稿では、電力活性化機能を持つ一元性ニューラルネットワーク(PNN)の最小計算予想に対する反例を示す。
入力と出力の幅を固定すると、最小の充填アーキテクチャは隠れた層に対して一様幅を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:46:00 GMT)
Midpoint BKM Estimates and Boundary Coherence [0.0] 密度行列とそのブロック対角部の間の量子相対エントロピーの下位境界について検討する。
対角ブロック A,C>0 と非対角コヒーレンスブロック B を持つブロック行列に対して、関連する Bogoliubov--Kubo--Mori 核を通して表現される下界を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:57:45 GMT)
Microscopic resonant-shell mechanism for slow Liouvillian sectors in an open correlated lattice [0.0] 我々は、開相関格子において、リウヴィリアセクターがいかに遅く選択されるかの顕微鏡理論を開発する。
選択された殻に顕微鏡のホッピングを投影すると、分岐選択的二量化チャネルが得られる。
局所シェル,分岐トポロジー,エッジメモリ法則,貝殻臨界ダブレット,密度被覆シェルハミルトニアン,欠陥発生器を1つのシュール射影フレームワーク内で導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 02:52:19 GMT)
Machine Psychometrics: A Mathematical Psychology of Artificial Intelligence [0.0] 本稿では、2つの対称誤差間の不一致を、その下に規律のある測定層を導入することで回避できると主張している。
人工エージェントにおける潜在行動, メタ認知, コミュニケーション, 自己モデリングの計測科学として, マシン・サイコメトリックスを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:15:53 GMT)
Learning Unified Representations of Normalcy for Time Series Anomaly Detection [0.0] 本稿では,新しいフレームワークUnified Unsupervised Anomaly Detection(textU2textAD$)を提案する。
本手法は, スコアベース生成モデルを用いて, 正規サンプルの基盤となるデータ分布を学習する。
実験により,@textU2textAD$は検出精度において現在の最先端メソッドよりも優れるだけでなく,発生のかなり早い段階で異常を識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:12:22 GMT)
LLM-Driven Performance-Space Augmentation for Meta-Learning-Based Algorithm Selection [0.0] 永続的な制限は、キュレートされた実世界のデータセットの数が少ないため、スパースメタデータセットが生成されることである。
メタデータセットを大言語モデル(LLM)を用いて生成した合成回帰データセットで拡張することでこの問題に対処する。
本研究では,(1)合成データセットを性能空間に分散する一様サンプリングと,(2)決定境界付近に集中するマージンベースサンプリングの2つを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:00:43 GMT)
LGB+: A Macroeconomic Forecasting Road Test [0.0] 本稿では,より包括的な基底関数セットで動作するブースティング手順であるLGB+を提案する。
LGB+は、各ステップで木と線形候補をアウト・オブ・バグデータに対して評価する。
予測は線形成分と木成分の和であるため、予測は線形成分と非線形成分に分解される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:27:50 GMT)
LEVI: Stronger Search Architectures Can Substitute for Larger LLMs in Evolutionary Search [0.0] LEVIは、より強力な検索アーキテクチャが、進化的検索においてより大きなLLMに代えて、あるいは、さらに優れているという賭けに基づいて構築された、ハーネスファーストな進化的フレームワークである。
LeVIは進化的検索の中核となる3つのコンポーネントを改善している: 初めから多様性を確立し、実行中を通してそれを維持するソリューションデータベース、大小のLSMの強みに反応するよりスマートな突然変異ルータ、ロールアウト重度設定のためのランク保存プロキシベンチマークである。
LeVI は ShinkaEvolve や G といった既存のフレームワークのフロンティアモデル実行よりも3.3-6.7倍小さい予算で最高スコアを獲得している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:25:28 GMT)
Kelvin v1.0: A Neural Pre-Encoder for H.264: A standards-compliant learned preprocessor with -27.62% BD-VMAF on UVG [0.0] Kelvinは軽量の学習済みエンコーダで、未修正のlibx264エンコーダの前にある。
1チャンネルあたり+/-1/255でバウンドされたコンテント適応型ピクセル調整を適用し、エンコーダが重要なビットを割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 22:05:24 GMT)
Inverse Design for Conditional Distribution Matching [0.0] 条件分布マッチング(CDM)は、生成モデルにおける新しい逆設計問題クラスである。
MLGD-F (Matching-Loss Guided Diffusion with a Fast inner sampler) は,事前学習したスコアベース拡散モデルと事前学習した高速条件付きサンプルモデルを組み合わせたプラグアンドプレイ推論時アルゴリズムである。
MLGD-Fは1ステップの条件付きサンプリングを利用することで、引き込み可能な勾配計算を可能にし、$mathcalP(Y mid X)$$をメモリ効率と計算量の両方に軽量にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 09:27:55 GMT)
Improving Generalization by Permutation Routing Across Model Copies [0.0] 我々は機械学習に (M) 被覆変換(または (M) 層変換) を導入する。
この方法はモデル(M)の回数を再現するが、パラメータ平均化や明示的な魅力力によってコピーを結合する代わりに、局所的な学習メッセージが計算されるコンテキストを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 01:50:49 GMT)
Hierarchical Attention-based Graph Neural Network with Relevance-driven Pruning [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、リレーショナル推論において優れているが、2つの永続的な課題に直面している。
本稿では,階層型アテンションに基づくヘテロジニアスGNN(HA-HeteroGNN)を提案する。
2層アテンション機構は16ノードタイプと18エッジタイプにまたがるセンサレベルとコンテキストレベルの勾配を分離し、アテンションベースGNN Explainerを介してノード単位のレバレンススコアを生成する
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 04:05:36 GMT)
Governing AI-Assisted Security Operations: A Design Science Framework for Operational Decision Support [0.0] この研究では、エンジニアリング管理問題の技術的インスタンス化として、Kusto Query Language(KQL)とMicrosoft Azureのセキュリティ機能を使用します。
この研究は、AI計画と運用実行を分離する、管理されたAIクエリブローカーアーティファクトを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 13:35:17 GMT)
Functional Graphs for Predicting and Explaining Goal Failure in Sparse Goal-Conditioned RL [0.0] スパース目標条件強化学習は、成功率の集計によって失敗を隠蔽するポリシーを生成することができる。
我々は、欲求評価によって導かれる決定論的機能グラフを用いて、目標条件付き値ポリシーを訓練した。
本研究は,強欲な後継者が目標である有効な隣国の割合を測る一段階統計である地域目標支援(LGS)を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 05:16:51 GMT)
From Code-Centric to Intent-Centric Software Engineering: A Reflexive Thematic Analysis of Generative AI, Agentic Systems, and Engineering Accountability [0.0] 生成人工知能(GenAI)とエージェントシステムは、ソフトウェアエンジニアリングをコード中心の生産からインテント中心のヒューマンエージェント作業へと移行している。
以前の研究では、コード生成、AIペアプログラミング、ソフトウェアエンジニアリングエージェントについて検討されていたが、パブリックな技術談話とピアレビューされた証拠が、専門家の短期的な移行をどう表すかについては、あまり知られていない。
この研究は、ピアレビューされたソフトウェアエンジニアリングとAI文学、技術ベンチマーク、公開講演とインタビュー、エッセイ、製品が対象とする技術発表、著名なAIとソフトウェアエンジニアリングの声によるX-originatedな談話を組み合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:45:06 GMT)
Exploitation Without Deception: Dark Triad Feature Steering Reveals Separable Antisocial Circuits in Language Models [0.0] 我々は、Dark Triadの性格特性を増幅するために、解離オートエンコーダ(SAE)を用いる。
5つの心理的指標の行動変化を評価する。
発見は、少なくとも1つの大きな言語モデルにおける反社会的傾向は、統一された構成ではなく、解離可能な構成要素から構成されていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:36:31 GMT)
Exact Nilpotent Collapse of Born-Neumann Expansions in Finite Quantum Systems: A SON Formulation for Exact Algebraic Closures of Scattering Series [0.0] 遷移グラフが有向非巡回グラフ(DAG)である有限量子系のクラスを研究する。
この場合、最終状態への遷移振幅は A_4 = t_42t_21 + t_43t_31 であり、構成的干渉、正確な破壊的干渉(暗黒状態形成)、部分的干渉を符号化する正確な代数的アイデンティティである。
ボルン近似は全ての状態においてほぼゼロの振幅を予測し、その結果、100%のケースで定量的に失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 22:43:37 GMT)
Enforcing Attestable Workflows across Untrusted Networks [0.0] 我々は,信頼された実行環境を分割したTrusted Computing Base設計により統合したアーキテクチャであるcodenameを提案する。
codenameはカーネルに暗号化処理をアンカーすることで、ネイティブ速度の暗号化ルーティングを実現する。
分散パイプラインでは、コードネームはプレーンテキストのベースラインに対してわずか6.1%のペナルティしか発生せず、ユーザ空間のペナルティの62%をバイパスしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 03:45:22 GMT)
Enabling Structure-Only Initialization and Out-of-Distribution Generalization in GNN-based Molecular Dynamics Simulators [0.0] グラフ軸型ニューラルネットワーク(GNN)ベースのシミュレータは、さまざまな物理領域で高いパフォーマンスを示している。
しかし、正確な予測のための時間的文脈への依存は、逆設計設定における使用を制限する。
本稿では,GNNシミュレーションの安定かつ高精度な構造限定初期化を可能にする2つの補完戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 12:00:21 GMT)
Do Linear Probes Generalize Better in Persona Coordinates? [0.0] 有害な振る舞いをより強固に捉えたモデル内部の低次元部分空間が存在するかどうかを考察する。
我々は、対照的なペルソナプロンプトを用いて、偽りと偽りのためのペルソナ軸を構築する。
我々は,ペルソナ由来の方向が非自明に伝達されることを示し,ペルソナPCプロジェクションで訓練されたプローブは,生のアクティベーションで訓練されたプローブよりも一般化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 07:38:34 GMT)
Discovery of Nonlinear Dynamics with Automated Basis Function Generation [0.0] AutoSINDyはハイブリッドなDiscovery-then-キュレーションフレームワークである。
これは、シンボリック回帰の探索力と、SINDyの頑健な空間性促進能力を組み合わせたものである。
高い観測ノイズの下でも、接地構造方程式は一貫して回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:30:17 GMT)
Direct From Darwin: Deriving Advanced Optimizers From Evolutionary First Principles [0.0] 本稿では進化第一原理から直接、勾配に基づく高度な最適化アルゴリズムの組を導出する。
我々は、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論は、実際には正式に等価であることを示した。
最先端のアダムでさえ、小さな手術によって進化の順守に導くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:20:15 GMT)
DRIVE-C: A Controlled Corruption Dataset for Autonomous Driving [0.0] DRIVE-Cは、自律運転システムの視覚知覚を評価するために設計された制御された汚職データセットである。
昼間、夜間、都市部、農村部、高速道路、駐車場で収集された現実の前方向け運転ビデオから構築されている。
データセットには、10のクリーンクリップと600の破損したクリップが含まれ、5つの深刻度レベルにわたる12のカメラ劣化タイプにまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:36:56 GMT)
Classical Limit: Dissipation of Spekkens' Generalised Contextuality under Decoherence [0.0] 我々は,あるしきい値の後に,デコヒーレンスの下でのスペクケンス文脈系(古典的でない)が非コンテクスト的(古典的)となることを示す。
これにより、デコヒーレンス、Spekkensの一般化された文脈性、量子計算における普遍性からの量子優位性との関係を理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 14:18:53 GMT)
Causal Parametric Drift Simulation: A Digital Twin Framework for Classifier Robustness Evaluation [0.0] 動的環境における機械学習の分類器は、コンセプトドリフトに直面している。
構造因果モデルを用いて既存のドリフト検出を補完するフレームワークをDigital Twinsとして提案する。
我々の手法であるCausal Parametric Drift Simulation, stress-tests classifications to identify vulnerabilities before deployment。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 17:28:49 GMT)
CALYREX: Cross-Attention LaYeR EXtended Transformers for System Prompt Anchoring [0.0] 本稿では,入力とシステム間の相互アテンションを利用してルールを構造的に分離・アンカーするCALYREXを提案する。
トレーニングデータ、バックボーン、パラメータ予算を8Bスケールで制御すると、CALYREXは命令追跡(IFEval)で$+7.4%、マルチターン命令順守で$+16.3%となる。
この利点は、専用ルーティング経路をより効果的に活用するより大規模なモデルと整合して、モデルスケールで拡大しているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 20:12:39 GMT)
Byte-Exact Deduplication in Retrieval-Augmented Generation: A Three-Regime Empirical Analysis Across Public Benchmarks [0.0] Preprintは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)パイプラインにおけるバイト実行チャンクレベルの重複を実証分析した。
我々は、クリーンな学術検索、構築されたエンタープライズベンダパターン、マルチターン対話型AIの3つの異なるオペレーティング・システマティクスにおけるコンテキスト削減を測定する。
4つのベンダーはいずれも、クリーンかつ高冗長なRAG体制において、厳格な5%のWilson 95%の上向きMATしきい値をクリアしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:48:38 GMT)
Bound-State Spectra of a Lifshitz-Type Dirac Equation in (2+1) Dimensions [0.0] 2次元ディラック系における高次空間微分が境界状態スペクトルをどのように変化させるかを示す。
これらの結果は、二層グラフェンやそれに関連する異方性2Dシステムのような二次的低エネルギー分散を持つ物質の記述に関係していると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 01:25:45 GMT)
Benchmarking Transformer and xLSTM for Time-Series Forecasting of Heat Consumption [0.0] 本稿では,短期的な熱需要予測のためのTransformerベースのアーキテクチャとxLSTMアーキテクチャをベンチマークする。
我々は、プールド・ヘテロジニアス・ビルディング・データに基づいてトレーニングされたモデルが多様なビルディング・ストックをまたいで一般化できるかどうかをテストするベンチマークを確立する。
その結果、xLSTMは最低RMSE(3時間で19.88kWh、24時間で21.47kWh)を達成し、Temporal Fusion Transformerは最高MAE(9時間で9.16kWh)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:40:03 GMT)
AtteConDA: Attention-Based Conflict Suppression in Multi-Condition Diffusion Models and Synthetic Data Augmentation [0.0] 本研究は,マルチ条件生成における条件競合に対処して画像生成研究に寄与する。
これは、ハイレベルな自動運転タスクにおけるデータの不足を軽減するための重要なステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 08:56:08 GMT)
All-Optical Universal Control of Hyperfine Qudits in Trapped Neutral Atoms [0.0] 量子システムは2レベル以上$-$いわゆるqudits$-$は計算密度の増大と回路の複雑さの低減を提供する。
中間磁場から高磁場下での閉じ込められた中性原子における普遍的なクエット制御のための全光学的スキームを提案する。
以上の結果から、173ドルYbは高忠実で全光学的な量子情報処理のための有望なプラットフォームであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 19:28:06 GMT)
Adaptive DNN Partitioning and Offloading in Heterogeneous Edge-Cloud Continuum [0.0] ニューラルネットワーク層を異種連続体に動的に分割するフレームワークを提案する。
広く採用されている3つの畳み込みニューラルネットワーク(VGG16、AlexNet、MobileNetV2)上で、このフレームワークを評価する。
その結果、このフレームワークは、それぞれ27.09-35.82%と6.34-22.92%のエネルギーとエンドツーエンドのレイテンシの低減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:09:06 GMT)
Accelerating Power Method with Fast Sketching for Stronger Low-Rank Approximation [0.0] 高速スケッチによるパワーメソッドの高速化のためのアルゴリズム的・理論的枠組みを開発する。
我々のフレームワークは、特異値分解、低ランク因子化、およびNystrm近似の単純かつ証明可能な方法をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 21:05:03 GMT)
AI-Automation Tooling in Computer Engineering Education: Mixed-Methods TAM/UTAUT Evidence for a General Acceptance Attitude [0.0] 本稿では,学部生によるAI自動化ツールの受け入れに関する,多種多様な横断的研究を報告する。
受け入れは、大きな効果の大きさの6つの構成要素すべてで好意的だった。
Findingsは、学部のコンピューティング教育におけるAI自動化ツールのカリキュラム採用を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 11:00:56 GMT)
A Superconducting Levitating Oscillator with < 1 $μ$Hz Resonance Linewidth [0.0] 実験装置は高度に調整可能で、断熱的核磁気化と互換性がある。
フェムトニュートン領域のドラッグ力で超流動4ドル8セントの3ドルHe不純物から4ドル8セントの抗力を測定することで、デバイスの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 16:21:44 GMT)
A Real-Calibrated Synthetic-First Data Engine [0.0] Real-Calibrated Synthetic-First Data Engineは、コントロール可能な拡散生成と、統一パイプライン内でのマルチステージキュレーション/フィルタリングを組み合わせた、モジュラーデータエンジニアリングフレームワークである。
合成データを用いて, 実際のアンカーに付随して, ほぼゼロの人為的アノテーションによる拡張を行うと, 実際のデータベースラインが向上する一方で, 合成専用トレーニングは実データのみの性能よりもかなり低いままであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 18:34:43 GMT)
A Hybrid Classical-Quantum Annealing Algorithm for the TSP [0.0] 我々は、よく知られたNPハード最適化問題であるトラベリングセールスパーソン問題(TSP)を解決するためのハイブリッド手法を提案する。
我々のアプローチは、元の問題インスタンスの次元の大部分を除去するグラフ収縮技術に基づいている。
提案手法の性能は,Path Integral Monte Carloを用いた古典的量子シミュレーションで最初に実証され,その後D-Wave量子アニール上で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 May 2026 15:55:38 GMT)