On the limits and opportunities of AI reviewers: Reviewing the reviews of Nature-family papers with 45 expert scientists [113.0] 多くの科学者は、AIレビュアーを研究を評価する専門知識のない確率的システムと見なしている。
既存のAIレビュアーの評価では、評決が人間の評決に合致するかどうかに焦点が当てられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:33:55 GMT)
WorldParticle: Unified World Simulation of Lagrangian Particle Dynamics via Transformer [107.4] 本研究では, 単一トランスアーキテクチャ上に構築された学習型粒子シミュレータを用いて, 布, 弾性体, ニュートン流体, ニュートン流体, 粒状物質, 分子動力学をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:25:31 GMT)
Q-ARVD: Quantizing Autoregressive Video Diffusion Models [98.3] 自動回帰ビデオ拡散モデル(ARVD)は、ストリーミングビデオ生成のための有望なアーキテクチャとして登場した。
しかし、AVVDのかなりの推論コストは、実際的な展開の大きな障害であり続けている。
正確なAVVD量子化のための新しいフレームワークであるQ-ARVDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:58:30 GMT)
MeMo: Memory as a Model [96.5] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにわたって強力なパフォーマンスを達成するが、その後の更新まで事前訓練後に凍結される。
MeMoは、LLMパラメータを変更せずに、新しい知識を専用のメモリモデルにエンコードするモジュラーフレームワークである。
MeMoは、さまざまな設定にまたがる既存のメソッドと比較して、強力なパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:53:38 GMT)
Towards Large Model Feature Coding [90.9] 大規模モデル特徴符号化(LaMoFC)のためのベンチマークおよび評価フレームワークを提案する。
まず、機能データセットLaMoFCBenchを構築し、4つのカテゴリと16のシナリオで多様なタスク要件をカバーしました。
次に、実際の応用シナリオに従って代表分割点を指定し、中間的特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:39:48 GMT)
Lens: Rethinking Training Efficiency for Foundational Text-to-Image Models [88.9] 我々は,6B以上のパラメータを持つ最先端のモデルと競合する性能を実現するT2IモデルであるLensを紹介した。
例えば、Z-Imageが使用するトレーニング計算の19.3%しか必要としない。
Lensは1つのNVIDIA H100 GPU上で10242イメージを3.15秒で生成し、蒸留したターボバージョンは0.84秒で4ステップ生成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:59:58 GMT)
TextSculptor: Training and Benchmarking Scene Text Editing [88.1] データ構築とシーンテキスト編集評価のための総合的なフレームワークであるTextSculptorを提案する。
TextSculptorはオープンソースのテキスト編集性能を改善し、プロプライエタリなモデルとのギャップを狭める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:22:26 GMT)
The Devil is in the Condition Numbers: Why is GLU Better than non-GLU Structure? [87.9] Gated Linear Units (GLU)とその変種は、現代のオープンソースの大規模言語モデルアーキテクチャにおいて広く採用されている。
ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)の2層ネットワークを解析し,GLUについて検討した。
解析の結果、GLU構造はNTKスペクトルに反し、より少ない条件数とよりコンパクトな固有値分布をもたらすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:50:06 GMT)
Towards UAV Detection in the Real World: A New Multispectral Dataset UAVNet-MS and a New Method [80.5] UAVNet-MSは、微小UAV検出のための最初のマルチスペクトルデータセットである。
本稿では、アレイ誘起パララックスと空間-スペクトル融合に対処するデュアルストリームベースラインであるMFDNetを提案する。
この研究は、基礎的なデータセット、強力なベースライン、マルチスペクトルUAV監視研究のためのベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:49:04 GMT)
SEED: Targeted Data Selection by Weighted Independent Set [76.7] 我々はSEEDと呼ばれる堅牢でスケーラブルなデータ選択パイプラインを開発した。
SEEDは、命令チューニング、視覚的命令チューニング、セマンティックセグメンテーションにおける最先端の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:59:15 GMT)
FocalPolicy: Frequency-Optimized Chunking and Locally Anchored Flow Matching for Coherent Visuomotor Policy [75.3] FocalPolicyは、周波数局所的なチャンキングとAnchoredフローマッチングを組み合わせたビジュモータポリシーである。
本稿では,近位行動における時間領域のアライメントを監督する,近位複合目標を提案する。
フローマッチング学習において,信号の伝搬一貫性を目標とした局所的アンカーサンプリングを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:55:33 GMT)
Quantum theory of a three-photon Kerr parametric oscillator [75.2] 3光子ポンプで駆動される非線形カー発振器の量子特性について検討する。
スクイージングは強化,抑制,あるいは逆転し,スクイージングからアンチ・スクイージングへの移行につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:14:54 GMT)
Argus: Evidence Assembly for Scalable Deep Research Agents [74.0] 本研究では,探索者とナビゲータが協力して,補完的な証拠からジグソーを組み立てるシステムを提案する。
我々は、強化学習でナビゲータを訓練し、検証、ディスパッチ、合成を行いながら、検索者が標準のReActエージェントのままでいられるように独立に訓練する。
サーチとナビゲータは35B-A3B MoEのバックボーン上に構築されており、Argusは1つのサーチと12.7ポイントの並列サーチと8つのベンチマークで5.5ポイントを獲得している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:48:19 GMT)
CoarseSoundNet: Building a reliable model for ecological soundscape analysis [73.4] サウンドスケープは、生物音(動物音)、地球音(自然無生物音)、人類音(人間音)の3種類からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:18:11 GMT)
GEM-4D: Geometry-Enhanced Video World Models for Robot Manipulation [72.5] ビデオワールドモデルは、1つの命令から現実的な未来を生成できるが、時間とともに一貫したポイントレベルの動きを維持できないことが多い。
GEM-4Dは、トレーニング中にビデオ生成バックボーンに高密度な4D対応制御を注入する幾何学的地上ビデオワールドモデルである。
Inverse dynamicsモジュールは、対応性のあるビデオロールアウトを実行可能なロボットトラジェクトリに変換し、現実世界とシミュレーション操作の両方で直接デプロイできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:36:44 GMT)
VISTA: Technical Report for the Ego4D Short-Term Object Interaction Anticipation at EgoVis 2026 [70.7] エゴセントリックなビデオタイムスタンプが与えられたら、次の人間と物体の相互作用を予測する必要がある。
ViSTAは、オブジェクト中心空間検出と短時間時間コンテキストを組み合わせたStillFastスタイルの設計に従う。
実験の結果、VISTAはEgoVis 2026 Ego4D STA Challengeで1位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:42:56 GMT)
JFAA: Technical Report for the EPIC-KITCHENS-100 Action Anticipation Challenge at EgoVis 2026 [70.7] JFAAはEPIC-KITCHENS-100(EK-100)アクション予測タスクのためのJEPAベースのFuture Action Precipationメソッドである。
V-JEPA 2.1の表現学習と将来の予測能力に触発されて、JFAAは凍結エンコーダと予測器を使用して観測された文脈特徴を抽出する。
軽量な注意プローブは、別のタスククエリで動詞、名詞、アクションロジットを予測するために訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:47:50 GMT)
MemGym: a Long-Horizon Memory Environment for LLM Agents [69.8] 本稿では,エージェントメモリのベンチマークであるMemGymを紹介する。
MemGymは、メモリパフォーマンスを推論、検索、ツール使用能力から切り離すメモリアイソレーションスコアを報告している。
MEMGYM-CODEQAとMEMGYM-DRの合成パイプラインは、長さ制御可能であり、各ステージでアブレーションを検証可能であり、下流のシナリオと密に整合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:25:33 GMT)
MTR-Suite: A Framework for Evaluating and Synthesizing Conversational Retrieval Benchmarks [68.8] MTR-Suiteは、監査、合成、ベンチマーク検索のための統合されたフレームワークである。
1)従来のベンチマークでアライメントギャップを定量化するためのLCMベースの監査装置であるMTR-Eval,(2)グリーディクラスタリングを用いたマルチエージェントシステムであるMTR-Pipeline,(3)厳格な一般ベンチマークであるMTR-Benchなどが特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:26:35 GMT)
FlowLong: Inference-time Long Video Generation via Manifold-constrained Tweedie Matching [68.0] 本稿では,アーキテクチャに依存しない,追加のトレーニングを必要としない長大なビデオ生成のための,斬新でシンプルな推論時間アプローチを提案する。
提案手法では,隣接するウィンドウからのクリーンサンプルをemphTweedieマッチングでブレンドし,テキストbfmanifoldの制約と重複領域間の時間的一貫性を強制する。
本手法は, 時間的一貫性と視覚的品質において, トレーニング不要, 自己回帰ベースラインを両立させながら, ネイティブウィンドウ長よりも数倍長大のビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:55:37 GMT)
The Hidden Signal of Verifier Strictness: Controlling and Improving Step-Wise Verification via Selective Latent Steering [67.8] 我々は,隠蔽状態の介入によって検証の厳密性を制御できるかどうかを検討した。
VerifySteerは、サンプルレベルのルーティングに潜時補正信号を使用し、段落境界に選択的に介入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:48:16 GMT)
Automated ICD Classification of Psychiatric Diagnoses: From Classical NLP to Large Language Models [67.5] メンタルヘルスは世界的な優先事項となり、臨床診断のコーディングにおける管理上の負担が大きくなった。
本研究では、自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)技術を用いて、フリーテキスト記述を国際疾患分類(ICD)にマッピングすることで、精神医学的診断分析の自動化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:26:05 GMT)
AVSD: Adaptive-View Self-Distillation by Balancing Consensus and Teacher-Specific Privileged Signals [65.7] 自己蒸留は、生徒と教師の両方と同じモデルを用いて、言語モデルが自身の軌道から政治学を学ぶことを可能にする。
このセットアップは、別の外部モデルに頼ることなく、密集したトークンレベルのフィードバックを提供する。
複数の特権情報ビューを持つ自己蒸留法であるAVSDを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:06:36 GMT)
Memory Grafting: Scaling Language Model Pre-training via Offline Conditional Memory [65.4] 条件付きメモリのスケーリングは、言語モデルのキャパシティを向上する有望な方法である。
Engramのような既存の方法は、事前トレーニング中にスクラッチから大きなメモリテーブルを学習する。
本研究では, グラフトモデルから凍結した隠蔽状態を条件n-gramメモリとして利用する条件記憶スケーリング手法であるメモリグラフトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:35:04 GMT)
Mem-$π$: Adaptive Memory through Learning When and What to Generate [65.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)エージェントにおける適応メモリのためのフレームワークを提案する。
Mem-$は検索ベースとRL最適化メモリベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:51:05 GMT)
SciAtlas: A Large-Scale Knowledge Graph for Automated Scientific Research [65.0] 我々はSciAtlasについて紹介する。SciAtlasは大規模・多分野・異種学術資源知識グラフである。
26の分野から43万以上の論文と合計157万のエンティティと3Bのトリプレットを統合することで、SciAtlasは構造的トポロジカル認知基質を提供する。
我々は, 単純な意味マッチングから決定論的関連発見へのシームレスな遷移を達成し, 三経路協調的リコールとグラフ再ランクを特徴とするニューロシンボリック検索アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:03:29 GMT)
DrawMotion: Generating 3D Human Motions by Freehand Drawing [64.4] 本稿では,多条件シナリオ用に設計された効率的な拡散ベースのフレームワークであるDrawMotionを紹介する。
我々は,1)フリーハンドドローイング条件,2)マルチコンディション融合,3)トレーニングフリーガイダンスの3つの視点から,きめ細かな動作生成タスクに取り組む。
実験とユーザスタディにより、フリーハンドドローイングアプローチは、イマジネーションに沿った動きを生成すると、ユーザ時間を約46.7%削減することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:43:50 GMT)
OmniVL-Guard Pro: A Tool-Augmented Agent for Omnibus Vision-Language Forensics [63.1] ツール拡張エージェントである textbf OmniVL-Guard Pro を提案する。
高品質なツール推論トラジェクトリを生成するために,textbfTree-Structured Self-Evolving Tool Trajectory Generationを導入する。
また,回答が正しいが推論が歪んだ場合に対して,プロセスレベルの監督を行うためのtextbfChecker-Guided Agentic Reinforcement Learningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:01:00 GMT)
DASH: Fast Differentiable Architecture Search for Hybrid Attention in Minutes on a Single GPU [62.5] DASHはハイブリットアテンションアーキテクチャ設計のための高速で微分可能な検索フレームワークである。
個別のレイヤワイド・アテンション・オペレーターを継続的アーキテクチャ・ロジットに配置する。
再利用可能な教師整列線形候補を作成し、モデルと演算子重みを凍結したアーキテクチャのみの探索を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:21:22 GMT)
ComplexMCP: Evaluation of LLM Agents in Dynamic, Interdependent, and Large-Scale Tool Sandbox [61.9] $textbfComplexMCP$は厳格な条件下でエージェントを評価するために設計されたベンチマークである。
Model Context Protocol (MCP)上に構築された$textbfComplexMCP$は300以上の精巧にテストされたツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:39:17 GMT)
Attend Locally, Remember Linearly: Linear Attention as Cross-Frame Memory for Autoregressive Video Diffusion [61.6] ARL2は、二次的なクロスフレームアテンションを固定サイズのリカレント状態に置き換えるハイブリッドアテンションモジュールである。
本研究では,フレーム内ソフトマックスブランチとフレーム間リカレント線形ブランチの2つに分割し,ストリームコンテキストの固定サイズ状態を維持する。
75%の層がハイブリッドリニアアテンションに置き換えられ、最大2.26ウォールクロックのスピードアップと54%のメモリ削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:35:18 GMT)
PulseCol: Periodically Refreshed Column-Sparse Attention for Accelerating Diffusion Language Models [61.4] 拡散大言語モデル(dLLM)の推論は計算コストが高い。
最近のdLLMのスパースアテンション手法はブロックスパース計算によってこのコストを軽減している。
我々は定期的に更新されたカラムスパースアテンション手法であるPulseColを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:06:54 GMT)
DiM\textsuperscript{3}: Bridging Multilingual and Multimodal Models via Direction- and Magnitude-Aware Merging [60.7] 方向認識型マルチモーダルマージ(DiM3)を提案する。
LLaVAとQwenベースのバックボーンをまたいだ57言語をカバーする、テキストのみおよびビジョン言語設定のマルチ言語ベンチマークの実験。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:12:11 GMT)
PhysX-Omni: Unified Simulation-Ready Physical 3D Generation for Rigid, Deformable, and Articulated Objects [60.1] pysX-Omniは、様々な資産タイプにまたがるシミュレーション可能な物理3D生成のための統合フレームワークである。
具体的には、圧縮のない高解像度3D構造を直接符号化するビジョンランゲージモデルに適した、新規で効率的な幾何学的表現を開発する。
さらに,室内および屋外の多様なカテゴリをカバーするシミュレーション可能な最初の汎用3DデータセットであるPhysXVerseを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:59:01 GMT)
Frequency-Domain Regularized Adversarial Alignment for Transferable Attacks against Closed-Source MLLMs [60.0] 対向移動性を改善するための重要な課題は、異なるモデル間で共有される本質的な視覚的焦点を効果的に捉えることである。
本稿では、FRA-Attackを提案する。このFRA-Attackは、周波数領域の統一正規化の観点から、両方の課題に対処する。
機能アライメントのために、パッチ機能に対する高パスDCTは、冗長なグローバル構造を抑圧し、MLLMの固有の視覚的焦点を持つ高周波帯域の損失に集中する。
勾配最適化のために、代用勾配を変調するテキストモデルに依存しない低パス正規化器である周波数領域勾配正規化(FGR)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:15:56 GMT)
Draw2Think: Harnessing Geometry Reasoning through Constraint Engine Interaction [59.5] 視覚言語モデルは精度を上げて幾何学的問題を解くが、その中間状態は潜伏し、検証できないままである。
我々は,GeoGebra制約エンジンとのエージェント相互作用に潜時空間推論から幾何推論を再キャストするフレームワークDraw2Thinkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:46:14 GMT)
What Semantics Survive the Connector? Diagnosing VLM-to-DiT Alignment in Video Editing [59.4] フローマッチングに基づくビデオ生成モデルは、複雑な命令ベースのビデオ編集を扱うために、事前のビジョンランゲージモデルに依存している。
一般的な仮定は、コネクタモジュールがVLMのリッチなマルチモーダル推論を、元のテキスト埋め込み空間であるDiTとシームレスに一致させることができるということである。
本稿では,関係に基づく編集に焦点を当てた診断データセットであるTRACE-Editをビデオ合成に基づく制御データ処理パイプラインとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:42:15 GMT)
Accelerating Video Inverse Problem Solvers with Autoregressive Diffusion Models [59.4] 拡散モデルは、ゼロショットビデオ逆問題に対して強力な先行情報を提供する。
彼らのリアルタイムデプロイメントは、2つの非効率さによって妨げられている: 全体的ビデオ復元による高い初期遅延と、複数のVAEパスによる低スループットである。
本稿では,これらの制限を克服するために,自動回帰ビデオ逆問題解法(AVIS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:16:30 GMT)
ChunkFT: Byte-Streamed Optimization for Memory-Efficient Full Fine-Tuning [58.5] textscChunkFTはメモリ効率の良い微調整フレームワークである。
textscChunkFTは、ネットワークアーキテクチャを変更することなく任意のサブテンソルの勾配計算を可能にする。
textscChunkFTは、既存のメモリ効率のベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:44:44 GMT)
PointACT: Vision-Language-Action Models with Multi-Scale Point-Action Interaction [57.6] 我々は,階層的な3Dポイントクラウド表現をアクションデコーディングプロセスに直接統合する,デュアルシステム3D対応VLAポリシーであるPointACTを提案する。
PointACTは、効率的なボトルネックウィンドウ自己アテンションを備えたマルチスケールのポイントアクションインタラクション機構を採用し、進化するアクショントークンが局所的な幾何学的詳細とグローバルなシーン構造の両方に密に関与できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:10:31 GMT)
The Illusion of Intervention: Your LLM-Simulated Experiment is an Observational Study [56.6] 大規模言語モデル(LLM)は人間の行動のシミュレータとしての可能性を示している。
LLMは潜在ユーザ属性の意図しないシフトを誘発し、ユーザのドリフトを引き起こす。
ユーザのドリフトによって生じる不確実性や選択バイアスを形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:09:41 GMT)
Self-Verified Distillation: Your Language Model Is Secretly Its Own Synthetic Data Pipeline [56.5] 大規模言語モデルのための簡単な訓練後改良アルゴリズムである自己検証蒸留を提案する。
自己検証蒸留(Self-Verified Distillation)は、未ラベルの種問に対する候補解を生成する。
プロンプトベースの自己検証を使用してフィルタリングし、結果の自己計算データセットをトレーニングする。
トレーニングデータ構築中に、より多くの候補世代をサンプリングし、より大きな検証予算を使用することで、高品質な自己計算データが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:26:10 GMT)
GaussianDream: A Feed-Forward 3D Gaussian World Model for Robotic Manipulation [55.7] textbfGaussianDreamは、3Dガウスの世界モデルプラグインで、ロボットの軌跡を構造化された時空間監視に変換する。
LIBERO、RoboCasa Human-50、および実ロボットタスクの実験は、強力で高い競争力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:51:30 GMT)
Models Can Model, But Can't Bind: Structured Grounding in Text-to-Optimization [54.7] 定式化自体が単純である場合でも、インスタンスデータが大きくなるにつれて精度が低下する。
我々は, 数値データを構造化ファイルに外部化する単純な推論時アプローチであるBINDを用いて, モデルがプロンプトプロンプトからではなく, データをバインドする。
我々は,モデルのみをバインディングのみに微調整することで仮説を検証し,3つの構造的に異なる最適化カテゴリにおいて,エンドツーエンドのSFTおよびRLよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:25:41 GMT)
APEX: Autonomous Policy Exploration for Self-Evolving LLM Agents [54.2] 自己進化型エージェントは、モデルウェイト更新を必要とせず、エピソード間でメモリとリフレクションを蓄積することによって学習する。
メモリが大きくなるにつれて、行動は慣れ親しんだハイリワードルーチンに集中し、より良い選択肢を発見する機会を減らす。
戦略マップを通じて明確な戦略空間を構築し維持する自律的政策展開(APEX)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:29:27 GMT)
\textit{Stochastic} MeanFlow Policies: One-Step Generative Control with Entropic Mirror Descent [53.8] オンラインの非政治強化学習(RL)は、ポリシークラスと更新ルールの2つの選択肢によって構成されている。
我々は、MeanFlow変換を通じてノイズをアクションにマッピングする一段階生成ポリシークラスであるMeanFlow Policiesを提案する。
7つのMuJoCoベンチマークで、Sは1ステップの推論効率を維持しながら、ガウスおよび生成ベースラインを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:14:14 GMT)
Bug or Feature$^2$: Weight Drift, Activation Sparsity and Spikes [53.7] 標準損失と正に偏りのある活性化関数の相互作用によって引き起こされる負の重みのドリフトを解析する。
79の構成にまたがるスパシティ・精度のトレードオフを特徴付けるとともに、$sim$70%のアクティベーション・スパシティよりも高い精度の崖を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:56:41 GMT)
PlanningBench: Generating Scalable and Verifiable Planning Data for Evaluating and Training Large Language Models [52.5] 計画は大規模言語モデル(LLM)の基本的な機能である
PlanningBenchは、評価とトレーニングの両方のためのスケーラブルで多様な検証可能な計画データを生成するためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:10:15 GMT)
Provable Robustness against Backdoor Attacks via the Primal-Dual Perspective on Differential Privacy [51.8] ランダムな平滑化は、敵の摂動に対する堅牢性を証明するための強力なツールである。
本稿では,複雑な構成機構の認証のためのフレームワークを提案する。
複雑な脅威モデル下での堅牢性を証明するために複合メカニズムを使用するための原則的で一般的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:17:29 GMT)
DySink: Dynamic Frame Sinks for Autoregressive Long Video Generation [51.6] 我々は,コンパクトなメモリバンクを保守し,動的フレームシンクとして視覚的に関連する歴史的フレームを選択する検索ベースのフレームワークであるDySinkを提案する。
分長ビデオの実験では、DySinkは強いベースラインよりもダイナミックな度合いを一貫して改善し、同時に時間的品質も向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:01:01 GMT)
Amplifying, Not Learning: Fine-Tuned AI Text Detectors Amplify a Pretrained Direction [51.6] テキスト検出器は、事前訓練された典型軸を増幅する。
タスク監督前の生エンコーダでは、3つのアーキテクチャでNYT-vs-HC3 AUROC 0.806/0.944/0.834を達成する。
RoBERTaベースでは、生のプロジェクションは微調整を超えるが、RoBERTaベースでは、フル微調整は、試験された流線型人口の双方で生よりも識別を小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:08:38 GMT)
iTryOn: Mastering Interactive Video Virtual Try-On with Spatial-Semantic Guidance [51.6] Video Virtual Try-On(VVT)は、ビデオの中の人の衣服を新しい服にシームレスに置き換えることを目的としている。
対話型ビデオバーチャルトライ-オン(Interactive VVT)では,映像中の被験者が衣服に積極的に関与する。
大規模ビデオ拡散変換器上に構築された新しいフレームワークiTryOnを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:23:32 GMT)
EvoSci: A Bio-Inspired Multi-Agent Framework for the Evolution of Scientific Discovery [51.3] EvoSciは、バイオインスパイアされた進化と知識グラフモデリングを統合する、マルチエージェントの科学コラボレーションフレームワークである。
共同推論、共有記憶、進化的フィードバックを組み合わせることで、EvoSciは科学的探索の一貫性と創造性を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 04:58:49 GMT)
Conditional Equivalence of DPO and RLHF: Implicit Assumption, Failure Modes, and Provable Alignment [51.2] RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)の代替としてDPO(Direct Preference Optimization)が登場している。
このような場合、DPOとRLHFは基本的に異なる目的を最適化する。
本稿では,制約付き制約付きRLHF(Constrained Preference Optimization, CPO)を導入する。
我々の理論的分析は、DPOの保証が保たれ、証明可能なアライメントで単純さを保つソリューションを提供するときに成立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:26:22 GMT)
Lance: Unified Multimodal Modeling by Multi-Task Synergy [50.8] Lanceは、画像とビデオの両方のマルチモーダル理解、生成、編集をサポートする軽量なネイティブ統一モデルである。
スクラッチからトレーニングされ、共有されたインターリーブされたマルチモーダルシーケンス上で、デュアルストリーム・ミックス・オブ・サーキットアーキテクチャを採用している。
実験により、Lanceは既存のオープンソース統一モデルよりも画像およびビデオ生成において大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:14:23 GMT)
OcclusionFormer: Arranging Z-Order for Layout-Grounded Image Generation [49.5] OcclusionFormerは、インスタンスを分離することで、Zオーダーの優先順位を明示的にモデル化する新しいフレームワークです。
また、個別のインスタンスを明示的に監視し、セマンティックな一貫性を高めるクエリアライメント損失を導入します。
提案手法は,重なり合う領域の曖昧さを効果的に低減し,正しい閉塞依存性を強制し,構造的整合性を保ち,様々な場面で精度の高い向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:10:44 GMT)
Flat-Pack Bench: Evaluating Spatio-Temporal Understanding in Large Vision-Language Models through Furniture Assembly [49.0] 家具組み立てタスクを中心とした新しいベンチマークであるFlat-Pack Benchを紹介する。
本ベンチマークでは,組立動作の時間的順序付け,組立状態の時間的局所化,組立状態の理解,トラッキングなど,ニュアンスタスクのLVLMを評価した。
我々の実験は、最先端のLVLMが微粒な時間的推論にかなり苦労していることを示し、ビデオから時間的情報を効果的に活用する際の限界を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:36:57 GMT)
CODA: Rewriting Transformer Blocks as GEMM-Epilogue Programs [49.0] CODAは、これらの計算をGEMM+epilogueプログラムとして表現するGPUカーネル抽象化である。
我々は,CODAがフレームワークレベルの生産性とハードウェアレベルの効率を両立させるための実践的な方法を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:38:24 GMT)
Are Agents Ready to Teach? A Multi-Stage Benchmark for Real-World Teaching Workflows [48.6] EduAgentBenchは、教授作業の全範囲でチューターエージェントを評価するための、ソースグラウンドのベンチマークである。
専門的な教育的判断、複数ターンのチューターの配置、Canvasスタイルの教育ワークフローの補完という、3つの機能面にわたる品質管理タスクが150種類含まれている。
我々の知る限り、EduAgentBenchは、チューターエージェントの総合的な教育能力を評価するための理論的かつ現実的なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:47:19 GMT)
$Δ$ynamics: Language-Based Representation for Inferring Rigid-Body Dynamics From Videos [46.8] 剛体力学の統一表現として言語を用いる視覚言語フレームワークである$YNAMICSを紹介した。
CLEVRERデータセットでは、$YNAMICS a segmentation IoUが0.30で、トップのVLMよりも7倍改善されている。
実世界235の剛体ビデオの新しいデータセットへの強力な転送を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 00:23:56 GMT)
Demo-JEPA: Joint-Embedding Predictive Architecture for One-shot Cross-Embodiment Imitation [46.1] Demo-JEPAは、エボデーメント固有の実行からデモインテントを分離する、クロスボデーメントの模倣フレームワークである。
JEPAベースの世界モデルに基づいて構築されたDemo-JEPAは、ソースの視覚的なデモンストレーションを、共有予測表現空間内のターゲット互換な将来の潜在軌道に変換する。
Demo-JEPAはアクションレベルの対応を回避し、視覚的なデモンストレーションとターゲットエージェント自身のインタラクションエクスペリエンスのみを必要とするため、異種エンボディメント間のフレキシブルな模倣をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:05:49 GMT)
VDFP: Video Deflickering with Flicker-banding Priors [46.0] スマートフォンでデジタルスクリーンをキャプチャすることは、ハードウェアの同期ミスマッチにより、しばしば深刻なバンドリングを引き起こす。
既存のビデオ復元手法は、これらの構造化された周期的な輝度変動に苦しむ。
本稿では,VDFP (Video Deflickering with Flicker-banding Priors) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:14:43 GMT)
Machine Learning as Performative Materialist Practice: Thirteen Theses on the Epistemology, Methodology, and Politics of Applied ML [45.9] 機械学習モデルは、介入の手段として機能する時間的位置圧縮として最もよく理解されている。
これらの処方薬は、どのようにいくつかの実用的な処方薬を統合するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:24:34 GMT)
When Are Teacher Tokens Reliable? Position-Weighted On-Policy Self-Distillation for Reasoning [45.8] On-policy Self-distillation (OPSD) は、特権教師を使って生徒を自身のロールアウトで訓練する。
既存のエントロピーに基づくPD手法は、教師エントロピーによるトークンレベルの監督を調節することで、この一様性を緩和する。
そこで我々は,PW-OPSD(Pight-Weighted On-Policy Self-Distillation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:14:03 GMT)
SurgOnAir: Hierarchy-Aware Real-Time Surgical Video Commentary [45.0] SurgOnAirは、将来のアクセスなしにフレームを逐次処理し、ビジュアル入力が到着するとナレーショントークンを生成するビジョン言語モデルである。
このモデルは、外科手術の固有の階層を反映した多段階のテキスト応答を生成するように訓練されている。
実験によると、SurgOnAirは、手術ワークフローの複数の階層にわたるストリーミングを統合する単一の視覚言語モデルを通じて、リアルタイムの理解を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:04:39 GMT)
AutoRubric-T2I: Robust Rule-Based Reward Model for Text-to-Image Alignment [44.9] AutoRubric-T2Iは、VLM審査員を導くための明示的なルーブリックを自動的に合成し、選択する最初のルーブリック学習フレームワークである。
本稿では,AutoRubric-T2Iがアノテートされた嗜好データの0.01%以下を用いて,高品質で解釈可能な報奨信号を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:58:48 GMT)
Mind the Sim-to-Real Gap & Think Like a Scientist [44.5] 我々は,シミュレータを実験で補うべき時期と方法について検討する。
我々はシミュレーション支援実験政策であるFisher-SEPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:48:14 GMT)
Uni-Edit: Intelligent Editing Is A General Task For Unified Model Tuning [43.9] 我々は,Uniified Multimodal Models チューニングの最初の汎用タスクとして機能する,インテリジェントな画像編集タスクである Uni-Edit を提案する。
複雑な混合パイプラインとは異なり、Uni-Editは1つのタスク、1つのトレーニングステージ、1つのデータセットを使用して、3つの機能すべてのパフォーマンスを一度に改善する。
我々は,Uni-Editのみをチューニングすることで,補助的な操作を伴わずに,3つの機能にまたがる包括的な拡張を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:59:42 GMT)
Conflict-Aware Additive Guidance for Flow Models under Compositional Rewards [43.7] 微調整を伴わない推論時間誘導サンプリングステアの状態-最先端拡散と流れモデル
本研究では, このオフマンフォールドドリフトの根本原因を同定し, 近似誤差が勾配のずれとともに著しく大きくなることを明らかにする。
本稿では,軽量かつ学習可能な手法であるConflict-Aware Additive Guidance(gtextcar$)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:56:55 GMT)
Auto-Dreamer: Learning Offline Memory Consolidation for Language Agents [43.7] Auto-Dreamerは、言語エージェントメモリのための学習されたオフラインコンソリエータである。
我々は、報奨信号としてエンドツーエンドエージェントのパフォーマンスを用いて、GRPOを介してAuto-Dreamerを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:03:34 GMT)
APM: Evaluating Style Personalization in LLMs with Arbitrary Preference Mappings [43.6] Arbitrary Preference Mapping ベンチマークを導入し,ユーザの属性を応答特性の嗜好にマッピングする。
$mathbfC$は意味的内容を持たないので、モデルはステレオタイプ的関連を利用できない。
Llama-3.1-8B と Qwen-3.5-27B で検索・最適化・ルーティング・パーソナライズ手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:47:40 GMT)
Humanoid Whole-Body Manipulation via Active Spatial Brain and Generalizable Action Cerebellum [43.4] マルチエージェント大規模モデルの空間知覚と行動生成能力を活用する汎用的なヒューマノイドロコ操作フレームワークを提案する。
具体的には、アクティブな空間認識と意思決定のためのアクティブな空間脳と、実行可能なロボットアクション生成のためのジェネラライズ可能なアクション脳である。
その結果、さまざまなタスクや環境にまたがる両方の面において、強いパフォーマンスを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:05:31 GMT)
Decomposing Subject-Driven Image Generation via Intermediate Structural Prediction [43.3] 本稿では、まずCannyマップを予測し、次に、ソースの外観と予測された構造の両方に条件付けされた最終像をレンダリングすることで、構造を外観から切り離す2段階のフレームワークを提案する。
テキストハンドリングを改善するために,100kペアのテキスト認識データセットを構築する完全自動パイプラインを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:58:52 GMT)
TASTE: A Designer-Annotated Multi-Dimensional Preference Dataset for AI-Generated Graphic Design [43.3] TASTE (Typography, Aesthetics, Space, Tone, Etc.): 現在の4つのテキスト・画像モデルの出力を9つの基準でランク付けした10人のプロデザイナー。
TASTEは、食品と映画の好みと写真スタイルの画質の間のグラフィックデザインに関するデザイナーの合意を定めている。
ベンチマークでは,3Bから33Bパラメータの6人のオープンウェイトVLM審査員を含む,事前訓練されたシステムはない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:27:05 GMT)
Finding the Correct Visual Evidence Without Forgetting: Mitigating Hallucination in LVLMs via Inter-Layer Visual Attention Discrepancy [42.6] その結果、LVLM(Large Vision-Language Models)は、正しい視覚的証拠に十分な注意を払っていると幻覚しがちであることがわかった。
ILVAD(Inter-Layer Visual Attention Discrepancy)に基づく視覚的エビデンスを高める新しい幻覚緩和法を提案する。
私たちの方法は、トレーニングフリーでプラグアンドプレイです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:50:13 GMT)
When Do LLMs Reason? A Dynamical Systems View via Entropy Phase Transitions [42.6] CoT(Chain-of- Thought)推論はLLM機能拡張のデフォルト戦略となっているが、そのアプリケーションは根本的な疑問を提起している。
CoTはしばしば、トークンの消費を乗じながら、事実やオープンなタスクに限界あるいは負の利益をもたらす。
LLM推論はタスクやモデルの静的な特性ではなく,生成時に出現するエンファンダイナミックデコード状態であることを示す。
軽量でトレーニング不要なルーティングである textbfEDRM (Entropy Dynamics-based Reasoning Manifold) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:15:46 GMT)
stable-worldmodel: A Platform for Reproducible World Modeling Research and Evaluation [42.2] 我々は、標準化された再現可能な世界モデリング研究と評価のためのオープンソースのプラットフォームであるswmについて紹介する。
1)MP4,HDF5,LeRobotデータセットのネイティブサポートと変換ツールを備えた高性能ランスベースのデータレイヤ,(2)現代世界のモデルベースラインとプランニングソルバのクリーンで十分にテストされた実装,(3)制御可能な視覚的,幾何学的,物理的要素で拡張された幅広い環境とタスクのスイートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:58:15 GMT)
LOSCAR-SGD: Local SGD with Communication-Computation Overlap and Delay-Corrected Sparse Model Averaging [42.0] コミュニケーションは分散学習における大きなボトルネックである。
このコストを削減する3つの方法は、通信圧縮、ローカルトレーニング、通信-計算オーバーラップである。
本稿では,サブセットモデル座標のみを通信するローカルサブセットであるLOSCAR-SGDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:01:45 GMT)
Closed-Loop Sim-to-Real Reinforcement Learning for Deformable Microfiber Shape Control [41.9] 表面のマイクロファイバー形状制御のためのクローズドループ・シム・トゥ・リアル強化学習手法を提案する。
簡単なシミュレータで学習したポリシーは,表面接触下での繰り返し可能なマイクロファイバー形状制御を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:45:58 GMT)
DelTA: Discriminative Token Credit Assignment for Reinforcement Learning from Verifiable Rewards [41.8] 検証可能な報酬(RLVR)からの強化学習は、大規模言語モデルの推論能力を向上させる中心的な手法として現れている。
本稿では、RLVR更新の判別器ビューを導入し、ポリシー段階の更新方向がトークン段階のベクトルに対する線形判別器として暗黙的に機能することを示す。
我々は,トークン係数を推定し,トークンの偏差方向を増幅する識別トークンクレジット割当手法であるDelTAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:53:09 GMT)
TextReg: Mitigating Prompt Distributional Overfitting via Regularized Text-Space Optimization [41.7] 大規模言語モデル(LLM)は、タスクの目的と振る舞いの制約を指定するために使われるプロンプトに非常に敏感である。
本稿では,この障害モードを即時分布オーバーフィッティングとして検討し,離散テキスト空間最適化における表現制御の欠如を反映していると主張している。
本研究では,テキストの正規化によるソフト・ペナルティ目標を実現するための正規化フレームワークであるTextRegを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:47:26 GMT)
TriForces: Augmenting Atomistic GNNs for Transferable Representations [41.2] 機械学習の原子間ポテンシャル(MLIP)は、大きな密度汎関数理論(DFT)データに基づいてトレーニングされた場合、優れた精度を達成する。
MLIPはドメイン間で矛盾なく転送し、しばしばアクセス可能な構成や構造情報を緩く表現する。
本稿では、構成と構造情報を分離したモデルに依存しない3ストリームフレームワークであるTriForcesと、自己教師付き学習を組み合わせて、転送可能な表現を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 00:38:43 GMT)
From swept contact to pose: Probe-aware registration via complementary-shape docking [41.0] コンタクト登録は高精度なロボット操作に不可欠である。
補足型ドッキングとして接触登録を再構成するキャリブレーションフリーの代替案を提案する。
低分解率SO(3)試料に対する3次元FFT相関によるグローバル・ローカル検索を統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:56:39 GMT)
Rethinking Contrastive Learning for Graph Collaborative Filtering: Limitations and a Simple Remedy [40.8] グラフコラボレーティブ・フィルタリング(GCF)はレコメンダシステムにおいて支配的なパラダイムである。
学習可能な重みを多数の隣接するペアに集約することにより,ユーザイテム予測スコアが計算されることを示す。
本稿では, NT-SSMを提案する。NT-SSMは, 実効的かつ原理的なCL目標であり, タイプ認識近傍のペアウェイト更新のダイナミクスを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:19:06 GMT)
WeCon: An Efficient Weight-Conditioned Neural Solver for Multi-Objective Combinatorial Optimization Problems [39.9] 多目的組合せ最適化問題 (MOCOPs) のための効率的な重み付きニューラルソルバ (WeCon) を提案する。
本稿では,デコーダにResidual Fusion(RF)ブロックを導入し,重み付き信号の希釈を緩和する。
異なる問題スケールと分布パターンにまたがる4つのMOCOP変種の実験により、WeConはSOTAソルバPOCCO-Wに匹敵するHyperVolume(HV)値を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:09:22 GMT)
SpectralEarth-FM: Bringing Hyperspectral Imagery into Multimodal Earth Observation Pretraining [39.7] 異種スペクトル次元を持つマルチセンサEO入力のための階層変換器であるSpectralEarth-FMを紹介する。
SpectralEarth-FMを事前訓練するために、3つの衛星搭載センサーからHSIを同時配置するデータセットであるSpectralEarth-MMをキュレートする。
我々は、PANGAEAプロトコルに従って、ハイパースペクトルダウンストリームタスクと標準EOベンチマークのSpectralEarth-FMを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:08:16 GMT)
Adaptive RBF-KAN: A Comparative Evaluation of Dynamic Shape Parameters in Kolmogorov-Arnold Networks [39.6] より広範なラジアル基底カーネル群を導入し、LOOCV(Left-one-out Cross-validation)を用いてカーネル形状パラメータを初期化する。
我々の知る限りでは、LOOCVに基づくカーネルスケール推定と深KAトレーニングを統合する最初の研究である。
提案する適応RBF-KANは,複数の2次元ベンチマーク関数を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:28:34 GMT)
Dynamic TMoE: A Drift-Aware Dynamic Mixture of Experts Framework for Non-Stationary Time Series Forecasting [39.4] 学習段階における時間的連続性とアーキテクチャの進化を統一するフレームワークであるDynamic TMoEを提案する。
9つのベンチマークの実験では、最先端のパフォーマンスを示し、MSEを10.4%、MAEを7.8%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:45:22 GMT)
Agent Security is a Systems Problem [39.0] 我々は、エージェントセキュリティがシステム問題としてアプローチされなければならないという立場を取る。
エージェントシステムを予測可能な保証で設計するための基盤を提供する、一連のコア原則を具体化します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:25:38 GMT)
Spectral Progressive Diffusion for Efficient Image and Video Generation [38.5] 本稿では,事前学習した拡散モデルの認知軌道に沿って,分解能を徐々に向上させる一般的な枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、トレーニング不要の加速と、効率と品質をさらに向上させる新しい微調整レシピをサポートします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:57:50 GMT)
Mahjax: A GPU-Accelerated Mahjong Simulator for Reinforcement Learning in JAX [38.4] リイチ・マヒョン(Riichi Mahjong)は、高次元状態空間と高次元状態空間を特徴とする多人数不完全な情報ゲームである。
JAX で実装された完全ベクトル化された Riichi Mahjong 環境である textbfMahjax を導入し,大規模ロールアウト並列化を実現する。
Mahjaxは1秒あたり最大で60万、60万のスループットを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 00:33:28 GMT)
Polynomial-Time Robust Multiclass Linear Classification under Gaussian Marginals [38.2] 標準的なマルチクラスパーセプトロンは,クリーンなラベルやガウスの限界を持つ場合でも,スーパーポリノミカルな多くのサンプルと更新を必要とすることを示す。
そこで我々は,誤差$O(mathrmopt)+$ for $k=3,エラー$mathrmpoly(k)mathrmopt+$ for geometryally regulark-class linear classifiersを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:19:30 GMT)
STiTch: Semantic Transition and Transportation in Collaboration for Training-Free Zero-Shot Composed Image Retrieval [38.1] 訓練なしゼロショット合成画像検索モデルは研究の関心が高まっている。
最近の進歩は、期待されるターゲットキャプションの生成に焦点を当てている。
トレーニング不要なゼロショットCIRタスクのための協調フレームワークにセマンティック・トランジションとトランスポーテーションを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:51:29 GMT)
Spatial Gram Alignment for Ultra-High-Resolution Image Synthesis [38.1] 最新の超高分解能画像合成は、大規模事前学習潜在拡散モデル(LDM)の堅牢な生成能力に大きく依存している
本稿では,LDMのネイティブ生成能力を維持しつつ,視覚基盤モデルの表現先を明示的に活用する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:59:12 GMT)
Segment Anything with Robust Uncertainty-Accuracy Correlation [38.1] 本稿では,ロバスト不確かさ-精度相関(RUAC)を用いたSegment Anythingを提案する。
RUACは軽量な不確実性ヘッドを追加し、テクスチャと幾何学を共同で乱すような、協調的なスタイル決定攻撃でそれを訓練する。
23個のゼロショット領域にまたがって、RUACはセグメンテーションの品質を改善し、より強い不確実性と精度の相関を持つより忠実な不確実性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:28:55 GMT)
ROAR-3D: Routing Arbitrary Views for High-Fidelity 3D Generation [37.9] 単一像から3D生成モデルでは、高品質な幾何を生成できるが、単一のビューで条件付けすることで、目に見えない領域に関する曖昧さがもたらされる。
ROAR-3Dは、事前訓練された単一ビューモデルをアップグレードし、任意の数の未提示画像を受け入れる軽量な方法である。
ROAR-3Dは最先端のマルチビュー3D生成品質を実現し、一貫した改善で1～12ビュー以上のテストタイムビュースケーリングをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:50:52 GMT)
Post-Hoc Understanding of Metaphor Processing in Decoder-Only Language Models via Conditional Scale Entropy [37.8] メタファーは、文脈の意味が基本的なリテラルの意味から分岐するトークンを解決するために言語モデルを必要とする。
本研究では,各層位置における周波数スケールの広帯域変換をウェーブレットから導いた条件付きスケールエントロピー(CSE)を導入する。
CSEを用いて、比喩的トークンは、連続的な層位置におけるリテラルトークンよりもかなり高いスペクトル幅を生じることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:45:59 GMT)
An Evidence-driven Protocol for Trustworthy CI Pipelines [37.8] 本稿では,信頼性の高い継続的インテグレーションパイプラインのためのエビデンス駆動プロトコルを提案する。
決定論的ビルドシステム(DBS)と信頼された実行環境(TEE)を組み合わせる。
このアプローチは、分散環境におけるCIアーティファクトの完全性、信頼性、検証の保証を、暗号的に検証可能な形で提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:22:20 GMT)
Diffuse to Detect: Bi-Level Sample Rebalancing with Pseudo-Label Diffusion for Point-Supervised Infrared Small-Target Detection [37.5] 点監視は、赤外線小ターゲット検出のための高密度アノテーションに対処するスケーラブルなソリューションとなっている。
しかし、その性能は不安定な擬似ラベルの進化と厳密なサンプル分布の不均衡という2つの組み合わせのボトルネックによって制限されている。
単一点ラベルを疑似マスクに拡張する物理誘導型アノテーション戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:08:11 GMT)
Towards Context-Invariant Safety Alignment for Large Language Models [37.2] 我々は,検証可能なプロンプトをアンカーとして扱うアンカー不変性正規化(AIR)を導入し,アンカー性能に対するオープンエンド変種のみを正規化するために,停止段階のターゲットを用いる。
AIRは、流通グループの精度を12.71%向上し、流通の一貫性を33.49%向上させ、敵のフレーミングに対する安全性の制約を堅牢にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:33:11 GMT)
Multi-Step Likelihood-Ratio Correction for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards [37.2] 我々は、次の$N-1$トークンの累積確率比を用いて、PPOのサロゲート目的を増大させる$N$-stepフォワードトレースを導入する。
本稿では,N$-Step Forward-Trace Policy Optimization (NFPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:01:01 GMT)
Residual Skill Optimization for Text-to-SQL Ensembles [37.1] そこで本研究では,モデル微調整を伴わずに,補完的なエージェントテキスト対アンサンブルを構築する残留スキル最適化フレームワークであるDivSkillを提案する。
それぞれの新しいスキルは、現在のスキルアンサンブルが失敗する例に基づいて最適化されており、Pass@Kへの限界的な貢献を確実にターゲットとしている。
Spider2-Liteでは、DivSkillはSnowflakeで+11.1ポイント、BigQueryで+8.3までの精度を最強アンサンブルベースラインで向上させる。
Skillsは、方言(Snowflake、BigQuery、pts)とBIRD-Critic (+2.6)のような異なるタスクの定式化に再訓練することなく、単一の方言の移動を最適化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:36:11 GMT)
USV: Towards Understanding the User-generated Short-form Videos [37.0] 本稿では,高レベルのセマンティックビデオ理解のためのユーザ生成ショートフォームビデオデータセットUSVについて述べる。
データセットには,手作業による検証やトリミングを必要とせずに,クエリをラベル付けすることで,プラットフォームから収集された約224Kのビデオが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:27:36 GMT)
ZeroUnlearn: Few-Shot Knowledge Unlearning in Large Language Models [36.7] 大規模な言語モデルは、有害な世代を引き起こす可能性のある入力として定義された機密情報を必然的に保持する。
既存の機械学習手法は、リトレーニングやアグレッシブな微調整に頼っている。
我々は、センシティブな入力を中立なターゲット状態にマッピングすることで上書きする、数発のアンラーニングフレームワークZeroUnlearnを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:28:44 GMT)
Unlocking Dense Metric Depth Estimation in VLMs [36.4] VLM(Vision-Language Models)は、接地やキャプションなどの2Dタスクに優れるが、3D理解には制限がある。
本稿では,単一のVLMをネイティブな密度密度幾何学予測器に変換する,シンプルで効果的なフレームワークであるDepthVLMを提案する。
LLMバックボーンに軽量な深度ヘッドをアタッチすることで、DepthVLMは1つの前方パスで言語出力と並行してフル解像度の深度マップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:56:58 GMT)
Distribution-free root cause analysis [36.2] マルチストリームデータにおける分布自由な根本原因解析について検討し,複数のデータストリームを通して進化する基盤システムを観察する。
根起因指数に対する有限サンプル有効信頼集合を構成する新しいフレームワークである Conformal Root Cause Analysis (CROC) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:40:04 GMT)
Ablate-to-Validate: Are Vision-Language Models Really Using Continuous Thought Tokens? [36.2] 視覚言語モデル(VLM)は、"視覚的思考"をサポートするために、連続的または潜時的な非テクスチャトークンでますます拡張されている。
タスク精度が向上したにもかかわらず、これはモデルが実際にこれらのトークンを推論に使用していることを示すものではない。
我々は,潜入型コンテンツが真に活用されているかどうかを調べるための診断原則であるAblate Ablate-to-Shelfを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:55:16 GMT)
Voice ''Cloning'' is Style Transfer [35.8] この言葉にもかかわらず、音声のクローン化は個人の声を忠実に「クローン」するものではないことを示す。
広範に使用されている音声クローンモデルは,ソース音声へのスタイル転送を体系的に適用している。
人間のアノテータによって評価されるように、クローンされた音声は、より権威的で、温かく、カスタマーサービス風で、人間に似たものとして認識される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:52:07 GMT)
Calibrating LLMs with Semantic-level Reward [35.8] 言語モデルを直接意味空間で校正するフレームワークであるtextbfCalibration with Semantic Reward (CSR) を提案する。
CSRは、ほぼすべての設定において、言語化信頼ベースラインよりも低ECEと高AUROCを一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:06:51 GMT)
ASSEMBLAGE-DEEPHISTORY: A Cross-Build Binary Dataset with Temporal Coverage [35.7] 本稿では, クロスビルドの多様性, クロスバージョン履歴, CVE ラベルをクエリ可能な構造に集約した ASSEMBLAGE-DEEPHISTORY を提案する。
ASSEMBLAGE-DEEPHISTORYは、248のオープンソースプロジェクトにまたがる73,610のバイナリで構成され、GCC、Clang、MSVCでコンパイルされる。
各バイナリはデータベースにインデックスされ、ソースコード、関数、デバッグ情報、変更版ビルド、履歴バージョン、脆弱性のある関数にリンクされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:23:17 GMT)
Learning fMRI activations dictionaries across individual geometries via optimal transport [35.5] 可変性を考慮したfMRIデータを用いた辞書学習手法を提案する。
最適輸送に基づくFused Gromov-Wasserstein (FGW) 距離を用いて、グラフを異なる測地と特徴と比較する。
特徴整合性と構造整合性のバランスを制御するFGWトレードオフパラメータに依存する辞書原子を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:22:38 GMT)
Fast and Stable Triangular Inversion for Delta-Rule Linear Transformers [35.4] デルタルールと呼ばれる線形注意層を組み込んだモデルでは、三角行列をコアサブルーチンとして逆転させる。
この研究は、行列積に富む手法をターゲットとした、直接的および反復的な三角反転アルゴリズムの体系的解析を提供する。
NPUのパフォーマンスベンチマークでは、三角行列逆転のためのSGLangの最先端実装に対して、最大4.3倍のスピードアップが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:51:32 GMT)
Fill the GAP: A Granular Alignment Paradigm for Visual Reasoning in Multimodal Large Language Models [35.3] 視覚的潜在推論により、マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、中間的な視覚的エビデンスを連続トークンとして生成する。
視覚潜在モデルのためのtextbfGranular textbfAlignment textbfParadigm を提案する。
Qwen2.5-VL 7Bでは,教師付き変種のうち,最高の平均集合認識と推論性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:37:13 GMT)
MetaDNS: Enhancing Exploration in Discrete Neural Samplers via Well-Tempered Metadynamics [35.1] 離散拡散あるいは自己回帰型サンプリング器によく温度のよいメタ力学を統合するための一般的なフレームワークを提案する。
選択された低次元座標に沿って、適応的かつ歴史に依存したバイアスポテンシャルを維持することで、MetaDNSは以前に到達不可能な領域を探索する。
MCMCベースのメタ力学と比較して、MetaDNSはより少ないバイアス沈着ステップを必要とする同等の探索も達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:30:15 GMT)
Mind Your Margin and Boundary: Are Your Distilled Datasets Truly Robust? [34.8] 本稿では,ロバストデータセット蒸留(C$2$R)のためのコントラッシブカリキュラムを提案する。
CIFAR-10/100、Tiny-ImageNet、および複数のImageNet-1Kサブセットに対する6回の攻撃による実験は、C$2$Rが最高のロバストな精度を達成し、以前のロバストDDを平均2.8$%上回ったことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:49:39 GMT)
Is Fixing Schema Graphs Necessary? Full-Resolution Graph Structure Learning for Relational Deep Learning [34.5] RDLのためのフルレゾリューション構造と最適グラフフレームワークは、学習可能なテーブルロールモデリング問題として学習構造を定式化する。
テーブルエンティティレベルをまたいだ関数表現を規則化する依存性制約を導入します。
実験により,本手法が既存手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:56:09 GMT)
FedHPro: Federated Hyper-Prototype Learning via Gradient Matching [34.4] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを保護しながら、分散クライアントの協調的なトレーニングを可能にする。
学習可能なグローバルなクラスワイドプロトタイプセットによって定義されたハイパープロトタイプを導入し、クライアント間のセマンティックな知識を保存する。
本稿では,フェデレートされたハイパープロトタイプ学習フレームワークであるFedHProを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:31:57 GMT)
LamPO: A Lambda Style Policy Optimization for Reasoning Language Models [34.3] 検証可能な報酬付き強化学習(RLVR)は、数学、コーディング、科学的質問応答といったタスクにおける言語モデル推論の改善に有効なパラダイムとなっている。
我々は、スカラーグループの利点を emphPairwise De Advantage に置き換える textbfLambda-Style Policy Optimization 法である textbfLamPO を提案する。
AIME24, AIME25, MATH-500, GPQA-DiamondのQwen3-1.7B, Qwen3-4B, Phi-4-miniによる実験により, LamPOはGRPOよりも一貫して改善していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:24:11 GMT)
Causal Machine Learning Is Not a Panacea: A Roadmap for Observational Causal Inference in Health [34.2] 有効データにおける妥当性の仮定を評価することの重要性を概説する。
因果MLの進歩にも拘わらず、その限界は規律全体にわたって過小評価されている。
因果解析の厳密性と解釈可能性を高めるテンプレートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:22:57 GMT)
Behavior-Consistent Deep Reinforcement Learning [33.6] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、トレーニング実行中に高いばらつきを示し、信頼性の低いパフォーマンスをもたらす。
本研究では,行動整合性RLの問題を定式化することで,横断的政策分岐の課題に対処する。
QED(Q$-value expectile Disagreement)は,クロスラン不一致のための単一実行プロキシとして二重批判不一致を用いた状態依存型温度スケジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:08:33 GMT)
ScenePilot: Controllable Boundary-Driven Critical Scenario Generation for Autonomous Driving [33.3] 安全クリティカルなシナリオは、自律運転システム評価の中心である。
ほとんどのシナリオ生成方法は、周囲のエージェントを敵として扱う。
本稿では,境界帯域を対象とする実現可能性誘導フレームワークであるScenePilotを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:39:02 GMT)
PlexRL: Cluster-Level Orchestration of Serviceized LLM Execution for RLVR [33.1] RLVRジョブ間で統一LLMサービスを多重化するクラスタレベルのランタイムPlexRLを提案する。
PlexRLはクラスタの有効容量を大幅に向上し,ユーザGPUの時間コストを最大37.58%削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:55:06 GMT)
Distill to Think, Foresee to Act: Cognitive-Physical Reinforcement Learning for Autonomous Driving [33.0] CoPhyは、自動運転のためのCognitivePhysical強化学習フレームワークである。
我々は、VLMの知識をBEVエンコーダに蒸留し、VLMを完全に破棄する。
我々は,自動回帰的BEV世界モデルを構築し,将来のセマンティックマップが候補行動に規定されることを明示的に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:14:28 GMT)
Preference-aware Influence-function-based Data Selection Method for Efficient Fine-Tuning [32.9] 既存のメソッドは通常、一連の対象の例で対象の振る舞いを表現するが、これらの例を同じように重要視することが多い。
提案するPRISMは,現在のモデルが対象とするサンプルの重み付けに用いた選好を用いて,嗜好を意識した目標表現を構築する。
PRISMは、この表現と一致して候補トレーニングサンプルをスコアし、データ予算をサンプルに集中させることで、モデルを目標の行動に向かって移動させる可能性が高くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:15:43 GMT)
On the Cost and Benefit of Chain of Thought: A Learning-Theoretic Perspective [32.7] 思考の連鎖(CoT)を理解するための学習理論フレームワークを開発する
我々はCoTを回答マップと中間質問を自己回帰的に生成する連鎖規則の相互作用としてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:51:20 GMT)
Grounding Driving VLA via Inverse Kinematics [32.7] トラジェクトリリカバリは,境界条件として,電流と将来の視覚状態の両方を必要とすることを示す。
我々は,逆キネマティクス解法を用いて駆動VLAを再設計する。
この単純な処方令だけで、0.5Bスケールのモデルは視覚的接地を回復し、7B--8B VLAに匹敵する軌道計画性能に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:45:32 GMT)
Most Transformer Modifications Still Do Not Transfer at 1-3B: A 2020-2026 Update to Narang et al. (2021) with Downstream Evaluation and a Noise Floor [32.2] 我々は,厳密なアイソデータ,アイソコンピュート,アイソレシピ制御,マルチシードベースラインノイズフロアとCLIMB-12下流評価を主指標として,1.2Bおよび3Bで20個のトランスフォーマーを検証した。
20の修正のうち、2つの明確なボンフェロニ補正は1.2Bであり、そのうちの1つは、共有レシピの下で3Bで安定的に訓練することができない。
我々は,1-3Bのアーキテクチャ比較において,ノイズフロアの報告,下流評価,大規模安定性試験が必須であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:43:34 GMT)
CRAFT: Conflict-Resolved Aggregation for Federated Training [31.7] CRAFT(Conflict-Resolved Aggregation for Federated Training)は、グローバルアップデートを幾何学的修正問題として扱う新しいアグリゲーションフレームワークである。
制約付き最適化問題に対して、反復解法の計算オーバーヘッドを回避し、クローズドフォーム式を導出する。
異種ベンチマーク実験により、CRAFTはクライアント間の性能格差を低減しつつ、グローバルモデルの精度を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:47:11 GMT)
DarkShake-DVS: Event-based Human Action Recognition under Low-light andShaking Camera Conditions [31.6] HAR(Human Action Recognition)は、現実世界の多様な応用のための基本的なコンピュータビジョンタスクである。
現在の研究では、低照度条件を統合するベンチマークの欠如、6-DoFモーション、同期IMUデータという2つの大きな課題に直面している。
イベントIMU安定化HAR(EIS-HAR)と2つのモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:47:47 GMT)
Seeing Through Fog: Towards Fog-Invariant Action Recognition [31.5] FogActはフォグギー行動認識のための最初のベンチマークデータセットである。
劣化ビデオの背後に隠された霧不変の意味情報を検出する2ストリームCLIPモデルFogNetを提案する。
提案手法は,最先端(SOTA)手法と比較して競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:09:18 GMT)
Distribution-Aware Reward: Reinforcement Learning over Predictive Distributions for LLM Regression [31.5] 大規模言語モデルは、テキスト、コード、分子文字列などの異種入力から実数値を予測できる。
ほとんどのトレーニング対象は、各デコードされた浮動小数点数を独立にスコアし、キャリブレーションされた予測分布を確保せずに点推定を改善する。
本稿では,より優れた予測分布を生成するために,言語モデルを訓練する上で主に貢献するオンライン強化学習目標であるDistribution-Aware Rewardを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:43:40 GMT)
Coherent Feedback Cooling of an Ultracoherent Phononic-Crystal Membrane at Room Temperature [31.5] 超コヒーレント密度フォノン結晶膜を用いたコヒーレントフィードバック冷却(CFC)を実験的に実証した。
その結果,CFCは室温で高Q$膜に接近する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:43:38 GMT)
AutoMCU: Feasibility-First MCU Neural Network Customization via LLM-based Multi-Agent Systems [31.4] AutoMCUは、LLMベースの多エージェントシステムで、MCU制約下でのニューラルネットワークのカスタマイズを自動化する。
AutoMCUは、構造化アーキテクチャ候補を反復的に生成し、トレーニング前にベンダーツールチェーンフィードバックを通じて実現不可能な設計をフィルタリングし、制御されたプロトコルの下で実行可能なモデルを評価し、バックエンドの配置分析を通じてデプロイ可能性を検証する。
CIFAR-10とCIFAR-100の厳密なMCU制約下での実験では、AutoMCUは、カスタマイズ時間を約1～2時間に短縮しながら、競争精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:59:17 GMT)
DriveMA: Rethinking Language Interfaces in Driving VLAs with One-Step Meta-Actions [31.0] 本稿では,一段階の簡潔なメタアクションが冗長推論の代案として有用であることを示す。
本稿では,アクション中心型教師付きトレーニングとターンレベルクレジットアサインメント強化学習フレームワークを組み合わせたDriveMAを提案する。
DriveMAは2Bモデルでエンド・ツー・エンド・ドライブ・チャレンジ(End-to-End Driving Challenge)の新たな最先端を達成し、Rater Feedback Score (RFS)は8.060に達し、4Bバージョンでは8.079に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:05:36 GMT)
RMA: an Agentic System for Research-Level Mathematical Problems [31.0] 研究数学エージェント(Research Math Agents、RMA)は、研究レベルの数学的問題に対する自動推論のためのエージェントフレームワークである。
RMAは、研究レベルの証明を、問題解析、文献検索と理解、公正比較、知識銀行構築、証明検証のための特殊なモジュールに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 04:54:22 GMT)
RePCM: Region-Specific and Phenotype-Adaptive Bi-Ventricular Cardiac Motion Synthesis [30.6] 我々は、よりアクセスしやすいエンドツーエンドのフレームを活用して、フルサイクルシーケンスを推論することに重点を置いている。
RePCM(Regional-Aware and Phenotype-Adaptive Bi-Ventricular Cardiac Motion Synthesis)を提案する。
異なる心血管疾患をカバーする3つのデータセットの実験は、幾何学的および機能的指標において一貫した利得を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:26:34 GMT)
Disentangling Generation and Regression in Stochastic Interpolants for Controllable Image Restoration [30.5] DiSIは、Interpolantプロセスを独立した生成および回帰コンポーネントに分離する統合フレームワークである。
本研究では,DiSIが画像復元タスクにおいて効率よく競合する結果を得ると同時に,単一モデル内での歪み知覚トレードオフを制御するための予測時間の柔軟性を独自に提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:41:32 GMT)
FineBench: Benchmarking and Enhancing Vision-Language Models for Fine-grained Human Activity Understanding [30.4] VLM(Vision-Language Models)は、一般的なビデオ理解において顕著な能力を示す。
彼らはしばしば、現実世界のアプリケーションに不可欠なきめ細かい理解に苦しむ。
我々は、きめ細かい理解を評価するために特別に設計されたベンチマークであるFineBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:42:34 GMT)
roto 2.0: The Robot Tactile Olympiad [30.0] 触覚ベースのRLを標準化するためのGPU並列化ベンチマークであるRobot Tactile Olympiad(texttroto 2.0)のv2を紹介する。
盲目のエージェントは10秒で13個のボーディングボール回転を達成し、現在の最先端の速度よりも桁違いに速い性能の跳躍を実演しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:22:33 GMT)
Why Semantic Entropy Fails: Geometry-Aware and Calibrated Uncertainty for Policy Optimization [29.6] 本研究では、不確実性信号を勾配のばらつきや学習信号の品質を特徴づけ、制御するメカニズムとして解釈する最初の原理的定式化を提案する。
この分析により,幾何認識型校正政策最適化(GCPO)を提案する。これは,幾何認識尺度を統合して,報酬に基づく校正による意味的不一致を捉え,不確実性を学習信号強度と整合させる新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:59:02 GMT)
FedCoE: Bridging Generalization and Personalization via Federated Coordinated Dual-level MoEs [29.5] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護のための分散ラーニングのための有望なパラダイムとして登場した。
従来の平均化に基づくアプローチは、非IID条件下でのパラメータ分散に悩まされる。
パーソナライズされたFLメソッドは、ローカルデータに過度に適合し、新しいクライアントに一般化できない。
我々は,グローバルな一般化とローカルなパーソナライゼーションのバランスを効果的に整えるための,Mix-of-ExpertsフレームワークであるFedCoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:52:07 GMT)
WorldString: Actionable World Representation [29.3] 我々は,ポイントクラウドやRGB-Dビデオストリームから直接学習することで,実世界のオブジェクトの状態多様体をモデル化できるニューラルネットワークであるWorldStringを提案する。
WorldStringは物理世界モデルの基本的なビルディングブロックとして機能するので、WorldStringと名付けます。しかしながら、その完全に差別化可能な構造は、ポリシー学習とニューラルダイナミクスとの将来の統合をシームレスに実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:13:29 GMT)
Manga109-v2026: Revisiting Manga109 Annotations for Modern Manga Understanding [29.1] 我々はManga109の対話テキストアノテーションを再検討し、アノテーションの5つのカテゴリを特定した。
これらの問題に対処するため、OCRベースの問題検出と手動修正を組み合わせてManga109-v2026を構築し、約29,000のダイアログアノテーションを修正した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:49:13 GMT)
PBT-Bench: Benchmarking AI Agents on Property-Based Testing [29.0] PBT-Benchは、40の実際のPythonライブラリにまたがる100のプロパティベースのテスト問題のベンチマークである。
各問題は1つ以上のセマンティックなバグ(総数365、平均3.65)を注入し、デフォルトのストラテジーなランダムな入力がほとんど起こらないように設計する。
PBT指導によるバグリコールは42.1%から83.4%の範囲で、オープンエンドベースラインでは31.4%から76.7%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 00:07:46 GMT)
DualOptim+: Bridging Shared and Decoupled Optimizer States for Better Machine Unlearning in Large Language Models [28.8] 大規模言語モデルにおける機械学習改善のための新しい最適化フレームワークであるDualOptim+を提案する。
目的を忘れ、保持することで共有される共通の表現を捉えるための基本状態と、目的固有の残留物を保存するためのデルタ状態を導入する。
さらに、性能を損なうことなくメモリオーバーヘッドを低減する量子化変種であるDualOptim+8bitを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:45:08 GMT)
Learning Structural Latent Points for Efficient Visual Representations in Robotic Manipulation [28.5] 暗黙の表現は明示的な構造的手がかりを欠くが、明示的な表現は幾何を保存するが、分解限界と弱一般化に苦しむ。
本稿では,ハイブリッドな表現-構造的潜在点を学習する新しい事前学習フレームワークを提案する。
結果として生じるコンパクト潜水剤は粗い構造的傾向を保ち、正確な幾何学を符号化するのではなく、よりリッチな粗い形状と意味情報をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:48:01 GMT)
FUSE: A Framework for Unified State Estimation in Vehicular and Robotic SLAM Systems [28.3] FUSEは、車両およびロボットSLAMシステムにおける統一状態推定のためのフレームワークである。
LiDAR-IMUのインスタンス化は、混合レートセンシングおよび方向性縮退下でのフレームワークを調べるために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:02:10 GMT)
STAR-IOD: Scale-decoupled Topology Alignment with Pseudo-label Refinement for Remote Sensing Incremental Object Detection [26.6] 従来の検出器は、新しいものを学ぶ際に、以前に学んだカテゴリを忘れることが多い。
既存の手法は、リモートセンシングシーンでよく見られるクラス内スケールのバリエーションを概ね見落としている。
これらの課題に対処するための新しいフレームワークSTAR-IODを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:43:09 GMT)
Fully Actuated Manifold Constraint Based Output Feedback Control for Input-Constrained Uncertain Nonlinear Systems [26.4] 本稿では,未知の時間変化非線形系に対する低複雑さ,モデルフリー,出力フィードバック制御について述べる。
制御装置は、アクチュエータが飽和していない場合に予め設定された制御精度を達成し、アクチュエータ飽和後の柔軟な制御精度を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:28:24 GMT)
Position: Graph Condensation Needs a Reset -- Move Beyond Full-dataset Training and Model-Dependence [26.2] グラフの凝縮は、現在の形では、リセットが必要であると我々は主張する。
私たちは、フルデータセットのトレーニングとモデルに依存した設計を超えて移行することを呼びかけています。
我々は、凝縮の真の約束を果たすアプローチに向けて、分野を再編成することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:17:21 GMT)
COBALT: Crowdsourcing Robot Learning via Cloud-Based Teleoperation with Smartphones [26.2] COBALTは、ロボット学習の民主化を目的とした遠隔操作プラットフォームである。
単一のGPU上で複数のユーザによる同時遠隔操作をサポートする。
オペレータは、一般的なデバイスを使って、地球上のほぼどこからでも接続できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:58:41 GMT)
From Parameters to Data: A Task-Parameter-Guided Fine-Tuning Pipeline for Efficient LLM Alignment [25.3] 特定のドメインに大規模言語モデルを適用すると、通常、高いデータと計算オーバーヘッドが発生する。
我々は,作業に敏感なアテンションヘッドをサンプルマイニングと構造解析の両方のための二重コンパスとして活用する統合フレームワークであるFrom Parameters to Data (P2D)を提案する。
10%のデータに対してわずか10%の注意を更新することで、P2Dは強いベースラインよりも8.3ppの性能向上を実現し、エンド・ツー・エンドのスピードアップを7.0倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:23:39 GMT)
RankE: End-to-End Post-Training for Discrete Text-to-Image Generation with Decoder Co-Evolution [24.7] RankEは、独立したT2I生成のための最初のエンドツーエンドのポストトレーニングフレームワークである。
RankEは、報酬最適化を画素空間の品質改善に確実に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:56:52 GMT)
Preferences Order, Ratings Anchor: From Fused Expert Aesthetic Ground Truth to Self-Distillation [24.7] PPaintは、ドメインの専門家15名、カテゴリ毎に5名、中国絵画150点を注釈付けした、マッチングされたデュアルプロトコールベンチマークである。
一致した評価とともに、局所的に密集した選好設計により、45,900人の専門家の判断を収集する。
2つの独立した選好スコア法で両信号の融合は、融合した専門家の基礎的真実をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:14:07 GMT)
PaintCopilot: Modeling Painting as Autonomous Artistic Continuation [24.5] PaintCopilotモデルは、進化するキャンバス状態と以前のブラシストロークの歴史に基づいて、オープンエンドの自己回帰的芸術行動として絵を描く。
PaintCopilotは、学習した芸術的ダイナミクスから直接将来のストロークを予測する。
PaintCopilotは、アーティストとAIがクリエイティブなプロセスを通して相互に制御する、流動的なコクリエーティブな絵画を可能にすることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:27:06 GMT)
LoCar: Localization-Aware Evaluation of In-Vehicle Assistants through Fine-Grained Sociolinguistic Control [24.3] 本稿では,車内アシスタントのための新しい評価枠組みを提案し,特に韓国語によるローカライゼーションに着目した。
我々の知見は、自動車AIは、言語的調整と信頼性の高い安全指向のインタラクション管理に向けて、一般的な能力を超えて進まなければならないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:21:15 GMT)
S2Aligner: Pair-Efficient and Transferable Pre-Training for Sparse Text-Attributed Graphs [23.8] テキスト分散グラフ(TAG)の事前トレーニングは、転送可能なグラフ基盤モデルの構築の中心である。
本稿ではS2Alignerについて述べる。これはスパースTAGにおけるグラフテキスト事前学習のための空間認識と構造拡張 LLM-as-Aligner フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:15:37 GMT)
SAVER: Selective As-Needed Vision Evidence for Multimodal Information Extraction [23.8] ソーシャルメディアにおけるマルチモーダルIEは、投稿がテキストに関して弱い関連性、冗長性、あるいは誤解を招く複数のイメージを添付する可能性があるため、難しい。
マルチモーダルなエンティティ認識と多モーダルな関係抽出のためのフレームワークであるSAVERを提案する。
実験の結果、SAVERは強いテキストのみのベースラインと常時オンのマルチモーダルベースラインよりも一貫してF1を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:10:18 GMT)
Strategy-Induct: Task-Level Strategy Induction for Instruction Generation [23.6] ストラテジーインダクト(Strategy-Induct)は、少数の例題のみからタスクレベルの命令を導出するフレームワークである。
私たちのアプローチはまず、各質問に対して明確な推論戦略を生成し、(ストラテジー、質問)ペアを形成するようにモデルに促します。
これらのペアは、推論を導くタスク命令を誘導するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:10:43 GMT)
You Only Need Minimal RLVR Training: Extrapolating LLMs via Rank-1 Trajectories [23.5] 検証可能な報酬(RLVR)を用いた強化学習は極めて低ランクであり,予測可能性が高いことを示す。
本稿では,短時間の観測窓からランク1部分空間を推定する,単純で計算効率のよいRELEXを提案する。
注目すべきは、RELEXはトレーニングコストなしで観測窓をはるかに越えることができることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:53:20 GMT)
AGPO: Adaptive Group Policy Optimization with Dual Statistical Feedback [23.5] 本稿では,GRPOの批判のない改良であるAdaptive Group Policy Optimization (AGPO)を提案する。
AGPOは、(i)アダプティブクリッピング(adaptive clipping)、(i)アダプティブクリッピング(adaptive clipping)、(i)アダプティブ領域のサイズを報酬分散と歪、プローブ投票エントロピー、ポリシーエントロピー、ステップワイズKLドリフトから設定する。
9つの英語と中国語の数学/STEMベンチマークで、Qwen2.5-14BはAGPOで訓練され、PPO/GRPOを同じ予算で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:20:46 GMT)
Efficient Banzhaf-Based Data Valuation for $k$-Nearest Neighbors Classification [23.4] 我々は、Banzhaf値の計算に適した効率的なアルゴリズムを、$k$-nearest neighbor(k$NN)分類器で開発する。
私たちの主な貢献は、計算の大幅な改善を実現する動的プログラミングフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:10:15 GMT)
Findings of the Counter Turing Test: AI-Generated Text Detection [23.4] 本稿では、最先端のAI生成テキスト検出技術について包括的に分析する。
対数チューリングテスト(CT2)の共有タスクを通じて、その有効性を評価する。
トップパフォーマンスチームは、微調整されたトランスフォーマーモデル、アンサンブル学習、ハイブリッド検出アプローチを活用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:01:17 GMT)
Findings of the Counter Turing Test: AI-Generated Image Detection [23.4] 本稿では,AI生成画像検出のためのCounter Turing Test (CT2)を導入したDefactify 4.0ワークショップの成果を紹介する。
コンペティションは、(1)AI生成画像のバイナリ分類と(2)AI生成画像に責任がある特定の生成モデルの識別の2つの主要なタスクで構成された。
その結果、AI生成画像は高精度で検出できるが、使用する正確なモデルを特定することは、依然として極めて困難であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:32:55 GMT)
IndusAgent: Reinforcing Open-Vocabulary Industrial Anomaly Detection with Agentic Tools [23.3] IndusAgentはオープン語彙異常検出のためのツール拡張エージェントフレームワークである。
IndusAgentは既存のすべての手法の中で最先端のゼロショット性能を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:52:21 GMT)
Trusted Weights, Treacherous Optimizations? Optimization-Triggered Backdoor Attacks on LLMs [23.2] 本稿では2つの相補的戦略からなる統合最適化トリガー攻撃フレームワークを提案する。
ある戦略は、モデルがコンパイルされたときにのみ、特定の入力の予測を反転させる。
もうひとつは、コンパイルされていない実行では停止しないが、コンパイルの最適化が適用されれば任意の入力をハイジャックするユニバーサルトリガーである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:55:56 GMT)
PeakFocus: Bridging Peak Localization and Intensity Regression via a Unified Multi-Scale Framework for Electricity Load Forecasting [22.5] 電力負荷ピーク予測(ELPF)のための統合フレームワークPeakFocusを提案する。
UPAP(Unified Peak-Aware Pipeline)は、三重ハイブリッド損失を利用して、時間的局所化と強度回帰を共同で監督する。
マルチスケール混合ピークロケータ(MSM-PL)は,局所変動によるピーク偏差を軽減するために粗粒度特性を利用する。
位置対応デコーダ(LAD)は、ピークタイミングコンテキストを強度回帰プロセスに注入し、強度平滑化に対抗するための明確なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:22:31 GMT)
Temporal Aware Pruning for Efficient Diffusion-based Video Generation [22.5] 本研究では,効率的な拡散型ビデオ生成のためのトレーニング不要な時間アウェアであるTAPEを提案する。
TAPEは高い視覚的忠実性を維持しつつ、大幅なスピードアップを実現し、トークン削減手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:18:13 GMT)
Design for Manufacturing: A Manufacturability Knowledge-Integrated Reinforcement Learning Framework for Free-Form Pipe Routing in Aeroengines [22.4] FPROは、航空工学における自由形パイプ設計のための知識統合強化学習手法である。
衝突のない、より滑らかな幾何学的プロファイルを持つ製造可能な経路を一貫して生成する。
また、終端アライメント、パス長、障害物回避、製造性において、より高速な収束と優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:07:00 GMT)
SURGE: An Event-Centric Social Media Sentiment Time Series Benchmark with Interaction Structure [22.2] SURGEは、イベント内の投稿をリンクするテキストとインタラクション構造を整列したイベントレベルの時系列をペアリングする、マルチイベントのソーシャルメディアベンチマークである。
SURGE 上では,数値のみの予測,テキスト拡張予測,高対話評価,残余のカテゴリアウト一般化のためのベンチマークプロトコルを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:59:32 GMT)
Resolving Long-Tail Ambiguity in Unsupervised 3D Point Cloud Segmentation with Language Priors [21.9] LangTailは言語誘導型階層型学習フレームワークである。
教師なし3Dセグメンテーションにおける長い尾のあいまいさを緩和する。
既存の手法をかなりの差で一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:42:29 GMT)
Bridging Structure and Language: Graph-Based Visual Reasoning for Autonomous Road Understanding [21.7] Combined Road Substrate (CRS) は、幾何学的道路構造とオープン語彙意味論を単一の表現で共同で実行可能にするグラフ基底フレームワークである。
CRSは、合成複雑で言語的に異なる質問応答対の自動生成を可能にする。
我々は、大規模でクローズドソースなモデルを含む最先端のVLMが、構造化された道路推論にかなり苦労していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:28:06 GMT)
Mechanistic Interpretability for Learning Assurance of a Vision-Based Landing System [21.7] EASAの学習保証ガイダンスでは、データ駆動型航空システムが自身の状況表現を構築し、監視する必要がある。
最小限の保証可能なモデルは、少なくとも自身の状況表現において、スタイルからコンテンツを切り離すために示さなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:49:59 GMT)
SAM-Sode: Towards Faithful Explanations for Tiny Bacteria Detection [20.9] 物体検出における解釈可能性は、補助診断において重要な信頼性を提供する。
伝統的な説明法は、しばしばぼやけた前景の境界と拡散特徴の属性に悩まされる。
本稿では,新しいeXplainable AI(XAI)フレームワークSAM-Sodeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:51:22 GMT)
Neuroscience-inspired Staged Representation Learning with Disentangled Coarse- and Fine-Grained Semantics for EEG Visual Decoding [20.8] 既存の脳波の視覚的復号法は主に、クロスモーダルアライメントのための単一のグローバル脳波埋め込みを学習することに焦点を当てている。
本稿では,脳波の視覚的復号化をステージ固有の表現分解問題として再定義する,神経科学にインスパイアされた段階的表現学習フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,脳波表現学習を,低レベル視覚表現学習,高レベル意味表現学習,統合情報融合という3つの相補的なフェーズに編成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:55:28 GMT)
A Dialogue between Causal and Traditional Representation Learning: Toward Mutual Benefits in a Unified Formulation [20.8] 因果表現学習と伝統的な表現学習は、様々な軌道に沿って大きく発展してきた。
これら2つの分野は、異なるパラダイムとして扱われるのではなく、対話に含めるべきである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:43:46 GMT)
Let EEG Models Learn EEG [20.6] Just EEG Transformer (Jet) は条件付きフローマッチングに基づく生成フレームワークであり、連続した軌道に沿って進化する生のシーケンスとしてEEGをモデル化する。
Jetは最先端のパフォーマンスを一貫して達成し、強力なベースラインに比べてTS-FIDを40%以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:10:10 GMT)
One-Step Distillation of Discrete Diffusion Image Generators via Fixed-Point Iteration [20.5] Fixed-Point Distillation (FPD) は、学生の1段階のドラフトを部分的に破損させ、1段階の教師ステップで修正することで、局所的な修正ターゲットを構築するエンドツーエンドのフレームワークである。
FPDは、単一の推論ステップにおいて、競争力のある視覚的忠実度と構造的整合性を達成し、マルチステップの教師とのギャップを狭める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:59:10 GMT)
Stream3D: Sequential Multi-View 3D Generation via Evidential Memory [20.3] Stream3Dは、凍結したビューコンディショニングされた3Dジェネレータを、一定のクロスチャンクメモリを備えたストリーミングジェネレータに変える、トレーニング不要のストリーミングメカニズムである。
リアル・ストリーミング・ベンチマークと シンセサイザー・ストリーミング・ベンチマークで評価しました
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:55:16 GMT)
Beyond GRPO and On-Policy Distillation: An Empirical Sparse-to-Dense Reward Principle for Language-Model Post-Training [20.0] ラベル付き検証可能なトレーニングデータがバインディング制約である場合、各チェックされた例は、最も情報のあるモデルと報酬密度に割り当てるべきである。
スパース・シークエンス・レベルの報酬は、より良い振る舞いを探索し発見できるモデルにおいて最も有用であるが、より密集したトークンレベルの教師監督は、その振る舞いをより小さなデプロイメントモデルに圧縮するのにより適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:15:58 GMT)
Provable Joint Decontamination for Benchmarking Multiple Large Language Models [19.9] ベンチマーク除染を共同選択問題として定式化し,JECS(Joint Envelope Conformal Selection)を提案する。
JECS はモデルごとの同値 p を計算し、それを最大値で集約し、最大 p 個の null 分布の保守的エンベロープを再構成する。
様々なモデルとベンチマーク実験により、JECSは目標のGCR制御を一貫して維持しつつ、最大pベースラインよりも高い出力を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:16:39 GMT)
MemConflict: Evaluating Long-Term Memory Systems Under Memory Conflicts [19.9] 本稿では,メモリの妥当性をクエリ条件付きフィットネス・フォー・ユース問題として扱う診断フレームワークを提案する。
MemConflictは、時間的妥当性、事実的正確性、文脈的適用性に関する動的、静的、条件的衝突を形式化する。
構造化されたユーザプロファイルから制御されたロングホライズン履歴をシミュレートし、クロスセッションコンフリクトを導入し、セマンティックに類似したイントラクタを注入して、メモリ候補間の競合を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:11:04 GMT)
Beyond Single Slot: Joint Optimization for Multi-Slot Guaranteed Display Advertising [19.9] 本稿では,スロットレベルの冗長性,契約の不均衡,露出濃度といった重要な課題に対処する,マルチスロットGDアロケーションのための新しい共同最適化フレームワークを提案する。
本手法は, スロット排他性とページビュー制約に対する契約ルーレット機構を用いて, オフライン二部マッチング問題を定式化したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:32:47 GMT)
Conditioning Gaussian Processes on Almost Anything [19.8] 予測サンプリングは閉形式ガウス力学とモンテカルロ近似を含む確率依存誘導項を持つODEとして再放送する。
ホワイトニングは非ガウス力学を分離し、ワッサーシュタイン2輸送コストを最小化し、数値剛性を排除した。
これらの結果は,実世界の知識の完全豊かさを条件付け情報として取り入れ,実世界の問題の確率論的モデリングのための新たなフロンティアを開くための一般的なメカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:23:42 GMT)
Everywhere Valid Bounds on False Discovery Proportions in Conformal Inference [19.8] 共形推論は、共形p値がしきい値以下になるテストサンプルを選択するためにしばしば用いられる。
このような手法の質は、しばしば誤った選択の分数として定義される偽発見率(FDP)によって測定される。
本稿では、FDP上の有限サンプル分布のない上界を、可能なすべての拒絶しきい値に対して同時に保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:24:39 GMT)
Hypergraph Enterprise Agentic Reasoner over Heterogeneous Business Systems [19.6] 我々は,階層化されたハイパーグラフオントロジー上に構築された企業エージェント推論手法であるHEARを紹介する。
ベースとなるGraph Layerは認識されたデータインターフェースを仮想化し、Hyperedge Layerはナリービジネスルールと手続きプロトコルをエンコードする。
HEARは最大94.7%の精度をサプライチェーンタスクで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:27:09 GMT)
Sketch2MinSurf: Vision-Language Guided Generation of Editable Minimal Surfaces from Hand-Drawn Sketches [19.6] スケッチ2MinSurfは、手描きスケッチから3次元表面を生成するハイブリッド視覚言語および幾何学的フレームワークである。
100のスケッチからなるテストセットでは、Sketch2MinSurfが0.844のトポロジ的類似点を獲得し、既存のスケッチ・ツー・シェイプベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:37:31 GMT)
Hierarchical Variational Policies for Reward-Guided Diffusion [19.5] 推論コストを大幅に削減した高品質な報酬整合型サンプルを生成するための原則的フレームワークを提案する。
提案手法は,テスト時間適応を階層的変動モデルとして定式化し,制御を軽量で表現力のあるポリシーに補正する。
さらに我々は、安価で償却された提案と限定的なテスト時間最適化を組み合わせたセミアモータイズ方式にアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:13:28 GMT)
SpecBench: Measuring Reward Hacking in Long-Horizon Coding Agents [19.5] ソフトウェア工学のタスクを3つに分解して報酬ハッキング現象を研究する。
本稿では,30のシステムレベルプログラミングタスクからなるベンチマークであるSpecBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:41:51 GMT)
UniT: Unified Geometry Learning with Group Autoregressive Transformer [19.3] グループ自己回帰変換器をベースとした統一モデルUniTを提案する。
鍵となる考え方は、センサー観測のグループを基本的な自己回帰単位として扱うことである。
オンラインモードはシングルフレームグループで複数の自動回帰ステップで動作し、オフラインモードはシングルフォワードパスで複数のフレームグループを集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:04:34 GMT)
Reducing Object Hallucination in LVLMs via Emphasizing Image-negative Tokens [19.1] 生成過程を調査し,テキストトークンを画像陽性,不変,負の3つのグループに分類する。
分析の結果,ほとんどのトークンは画像情報の影響を最小限に受けていることがわかった。
幻覚に対する視覚的依存に応じて異なるトークンのトレーニング重量を調整することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:29:20 GMT)
Preserve, Reveal, Expand: Faithful 4D Video Editing with Region-Aware Conditioning [19.1] 既存の4D駆動ビデオ拡散モデルは、主に可塑性生成をターゲットとしているが、忠実な4D編集には、ソース保存された領域を保存する必要がある。
我々はEvidence-Role Mismatchを識別する:信頼できる情報源による証拠、信頼できないレンダリングキュー、およびサポート領域は単一の条件信号に絡み合っている。
PreX(Preserve, Reveal, Expand)は,対象の時間的容積を,観察支援とシーン範囲に応じて保存, Reveal, 拡張ロールに分解する,地域対応のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:47:02 GMT)
Towards Physically Consistent 4D Scene Reconstruction for Closed-loop Autonomous Driving Simulation [19.1] 高忠実なストリートシーンの再構築は、エンドツーエンドの自動運転シミュレーションにおいて重要である。
既存の3DGSメソッドとその4D拡張は、両方を同時に達成できない。
空間的識別性を回復するための直交射影勾配(OPG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:09:53 GMT)
Point Cloud Sequence Encoding for Material-conditioned Graph Network Simulators [18.9] 我々は,学習したシミュレータを推論中の物理的特性に適応させるために,Point Cloud temporal cloud sequenceを導入する。
PEACHは、難易度の高い動的シーン上で、ゼロショットのシミュレートを正確に行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:08:13 GMT)
Latent Dynamics for Full Body Avatar Animation [18.8] ポーズ条件付き3次元ガウスアバターをトランスフォーマーベースデコーダと動的残留潜水器で拡張する。
モデルは各更新を運転、回復、消散力に分解し、時間的に一貫性のある履歴に依存したロールアウトを生成する。
様々なゆるい衣服,定量的な計測値,知覚的ユーザスタディを備えた日常動作の9つのキャプチャーシーケンスは,最近のデータ駆動ベースラインよりもアニメーション品質が向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:58:03 GMT)
FLUID: From Ephemeral IDs to Multimodal Semantic Codes for Industrial-Scale Livestreaming Recommendation [18.8] FLUIDは、プロダクションスケールのライブストリーミングランサーから候補側アイテムIDを完全にリタイアする最初のフレームワークである。
FLUIDは、プロダクションスケールのライブストリーミングランサーから候補側アイテムIDを完全にリタイアする最初のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:52:51 GMT)
FruitEnsemble: MLLM-Guided Arbitration for Heterogeneous ensemble in Fine-Grained Fruit Recognition [18.6] ファインソートフルーツ分類は、農業コンピュータービジョンにおいて重要な課題であるが挑戦的な課題である。
静的単一モデルアーキテクチャの一般化限界を克服する2段階動的推論フレームワークFruitEnsembleを提案する。
我々のフレームワークは70.49%の分類精度を達成し、既存の最先端モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:31:14 GMT)
How to Build Marcus's Algebraic Mind: Algebro-Deterministic Substrate over Galois Fields [18.6] PyVaCoAl/VaCoAlは1つの代数的プリミティブを中心に構成された超次元計算アーキテクチャである。
本稿では,Marcusの3つの柱の対応とPyVaCoAl/VaCoAlの運用コミットメントについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:40:27 GMT)
Bridging Silicon and the Hippocampus: Algebro-Deterministic Memory "VaCoAl" as a Substrate for Vector-HaSH and TEM [18.6] ガロアフィールド線形フィードバックシフトレジスタから構築したアルゲブロ決定性超次元メモリであるVaCoAlについて述べる。
我々は2つの異なるVaCoAlレギュレーションをEC-CA3およびEC-DG-CA3トリシナプス経路にマッピングした。
正式な対応を証明し、検証可能なiEEG予測を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:49:49 GMT)
From Automated to Autonomous: Hierarchical Agent-native Network Architecture (HANA) [18.5] 本稿では,高レベルの自律性を実現する階層型マルチエージェント参照アーキテクチャを提案する。
鍵となる革新はエージェントの自己認識の統合であり、これはシステムに反射的な障害回復を伴う熟考的戦略的ガバナンスを調和させる力を与えます。
ケーススタディでは、システムは混雑下で臨界スループットを維持し、平均修理時間(MTTR)を86%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:50:12 GMT)
Layer-wise Token Compression for Efficient Document Reranking [18.5] クロスエンコーダのリランカは、推論時に長いクエリドキュメントシーケンスを処理するため、高い計算コストを被る。
中間変圧器層に適応トークンプーリングを適用するレイヤワイドトークン圧縮を提案する。
また,中間層での圧縮は評価品質を保ちながら,経路ランクでは25%,文書ランクでは最大116%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:52:31 GMT)
PULSE: Generative Phase Evolution for Non-Stationary Time Series Forecasting [18.4] 非定常条件下での時系列予測は、安定表現のキャプチャと分布シフトへの適応の間に根本的な緊張に直面している。
我々は、3つの物理仮説により非定常力学を定式化する: ウォルド分解、動的相の進化、ヘテロセダスティック多様体の生成。
これらの原理は、Distangle-Evolve-Simulateデザイン哲学を採用した物理インフォームドのプラグアンドプレイフレームワークであるPULSEを刺激した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:54:33 GMT)
Discrete Stochastic Localization for Non-autoregressive Generation [18.2] ボトルネックは連続性そのものではなく、時間段階のノイズレジームに依存しているような表現である、と我々は主張する。
emphDiscreteは,単位球面トークンを埋め込んだ連続状態フレームワークである。
1つのトレーニングされたネットワークは、特別なケースとしてエンドポイントのマスク付き拡散パスを持つ、トークンごとのSNRパスのファミリー全体をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:19:39 GMT)
Local Covariate Selection for Average Causal Effect Estimation without Pretreatment and Causal Sufficiency Assumptions [18.2] 既存のアプローチは、典型的には全変数のグローバル因果構造学習や、因果正当性のような強い仮定に頼っている。
本研究では,非パラメトリック因果効果推定における共変量選択のための新しい局所学習法を提案する。
複数の合成データセットと2つの実世界のデータセットを用いた実験により,本手法は精度の高い因果効果推定を実現し,計算効率を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:08:09 GMT)
COAgents: Multi-Agent Framework to Learn and Navigate Routing Problems Search Space [18.2] 車両ルーティング問題(VRP)は、多くの現実世界システムに必須であるが、その複雑さのため、大規模に拡張可能である。
検索プロセスをグラフとしてモデル化する協調型マルチエージェントフレームワークである textbfCOAgents を紹介する。
実験の結果、COAgentsはCVRPのいくつかの学習ベースラインと競合し続けており、より困難なVRPTWインスタンス上での学習ベースの手法の中で、新しい最先端の技術を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:07:10 GMT)
AiraXiv: An AI-Driven Open-Access Platform for Human and AI Scientists [18.1] 我々は,AIによるオープンアクセスプラットフォームであるAiraXivを提案する。
AiraXivは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)ベースのインタラクションを通じて、対話的なUIとAI科学者を通じて、人間の科学者をサポートする。
ICAIS 2025の提出プラットフォームとして機能するなど,実世界の展開を通じてAiraXivを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:59:03 GMT)
Rethinking Cross-Layer Information Routing in Diffusion Transformers [17.7] Diffusion Transformer (DiT) は、現代の視覚生成の事実上のバックボーンとなっている。
本稿では,DiTsにおける層間情報フローの系統的解析について述べる。
そこで本稿では,Diffusion-Adaptive Routing(textscDAR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:07:15 GMT)
REFLECTOR: Internalizing Step-wise Reflection against Indirect Jailbreak [17.7] 大規模言語モデル(LLM)は、洗練されたマルチステップのジェイルブレイク攻撃の影響を受けやすい。
生成軌道内で自己回帰を内部化する2段階の原理的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:16:15 GMT)
UOTIP: Unbalanced Optimal Transport Map for Unpaired Inverse Problems [17.6] 本研究では,不均衡最適輸送に基づく新しい逆問題解法を提案する。
本手法は,ノイズ測定からクリーンな目標信号を予測し,再構成タスクを定式化する。
実験により, 画像逆問題ベンチマークにおいて, UOTIPが最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:25:26 GMT)
MoRe: Modular Representations for Principled Continual Representation Learning on Sequential Data [17.5] 継続的な学習は、以前に取得した知識を保持しながら、新しいデータに適応するモデルを必要とする。
既存のアプローチでは、モデルパラメータやアーキテクチャを教師付きタスク固有の方法で変更することで、この問題に対処しています。
アーキテクチャレベルで割り当てるのではなく,表現自体のモジュラリティを識別するフレームワークであるMoReを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 00:19:26 GMT)
Implicit Safety Alignment from Crowd Preferences [17.4] 我々は,集団選好データセットに埋め込まれた共通安全性基準に注目し,異なるユーザが異なる選好や目的を表現できる。
本研究の目的は,群集の嗜好から共通安全性基準を発見し,それを下流のRLタスクに転送し,エージェントの動作を規則化し,安全性を強制することである。
そこで本研究では,群衆の嗜好から安全に整合したスキルを抽出する階層的なフレームワークであるSafe Crowd Preference-based RLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:44:06 GMT)
Truncated Neural Likelihood Estimation for Simulation-Based Inference in State-Space Models [17.2] 状態空間モデル(SSM)の推論は、可能性の抽出性のために非常に難しい問題である。
本稿では,SNL の限界に対処する truncated-SNL (T-SNL) という新しい推論アルゴリズムを提案する。
私たちのアルゴリズムは、トレーニング中により正確で、より安定し、堅牢で、よりスケーラブルで、より長い時間的シーケンスを持ち、新しい観測が利用可能になった時に記憶できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:01:21 GMT)
A Unified Framework for Uncertainty-Aware Explainable Artificial Intelligence: A Case Study in Power Quality Disturbance Classification [17.2] ポストホックな説明可能なAI(XAI)メソッドは一般的に決定論的属性マップを生成するが、ベイズニューラルネットワーク(BNN)は説明よりも分布を誘導する。
本稿では,任意のリプシッツ連続帰属演算子によるBNN後部のプッシュフォワード測度として,エンフラネーション分布を定式化する。
平均, ばらつき, 変動係数, 量子化係数, 集合理論の集約測度を用いて, 説明分布を要約する演算子の一般族である不確実性認識関連属性演算子 (UA-RAO) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:46:30 GMT)
StreamGVE: Training-Free Video Editing via Few-Step Streaming Video Generation [17.2] ビデオ編集のためのストリーム生成に基づくビデオ編集(StreamGVE)を提案する。
ソース・ビデオ条件をシームレスに注入しながら、数ステップのサンプリングを保存します。
実効性があり、堅牢で、様々なモデルにまたがって一般化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:52:10 GMT)
Compositional Transduction with Latent Analogies for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning [17.1] 構成一般化は、オフラインの目標条件強化学習において、目に見えない目標を達成するために不可欠である。
我々は、タスク内在的な類似を与えられた文脈で構成することにより、アナログ変換を新しい計画として定式化する。
我々は,OGBench操作環境におけるアプローチの有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:54:18 GMT)
Refining and Reusing Annotation Guidelines for LLM Annotation [17.0] 大言語モデル(LLM)は、ゼロショットアノテーションタスクで顕著なパフォーマンスを示す。
LLMは金標準ベンチマークの特別な規則としばしば競合する。
アノテーションプロジェクトの初期フェーズをシミュレートする反復的モデレーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:03:42 GMT)
Planning, Scheduling, and Behavior in EV Charging Systems: A Critical Survey and Trilemma Framework [16.8] 電気自動車の急速な成長は、輸送電化の主な制約を、車両の採用から充電インフラの展開と運用へとシフトしつつある。
本調査では, EV充電研究を意思決定地平線, アクター目標, 結合構造に応じて整理する3層計画・スケジュール・行動枠組みを策定した。
我々は、新しい充電技術、行動インセンティブ、エクイティメトリクス、およびフィデリティ、解釈可能性、政策関連性のバランスをとる都市規模学習ベースの手法の課題を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:16:33 GMT)
HDMoE: A Hierarchical Decoupling-Fusion Mixture-of-Experts Framework for Multimodal Cancer Survival Prediction [16.8] 階層型アンダーラインデカップリング・フュージョンアンダーラインMixture-underlineof-underlineExperts (HDMoE) フレームワークを提案する。
第1段階のMoEでは、共有専門家とルーティング専門家が、冗長な情報を取り除き、きめ細かい特定の特徴を抽出するために雇われている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:31:09 GMT)
Closed Loop Dynamic Driving Data Mixture for Real-Synthetic Co-Training [16.8] 本研究では,シーン表現,データ混合最適化,検索,モデル学習,評価を統合した完全自動データエンジンを提案する。
AutoScaleはバニラのコトレーニングとクロスドメインのベースラインより優れており、制約された予算の下では、より少ない合成サンプルでパフォーマンスが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:36:26 GMT)
Multimodal LLMs under Pairwise Modalities [16.8] ペアワイズデータのみを用いて、モダリティ間で潜在表現を整列する表現学習フレームワークを提案する。
特に第1段階では、自己モダル再構成とペアワイドコントラスト学習の両方により、モダリティ間の共有潜在空間を学習する。
ステージ2では、新たに導入されたモダリティのエンコーダと事前訓練されたモダリティのデコーダを統合し、クロスモーダル転送と生成を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:44:01 GMT)
A Standardized Re-evaluation of Conversational Recommender Systems on the ReDial Dataset [16.7] 我々は3つの建築ファミリにまたがる7つの顕著なCRS手法を再検討し、それらを標準化された条件下で評価する。
我々の研究は、粒度の細かいランキング(Recall@1)が実装の詳細に非常に敏感な「粒度ギャップ」を明らかにした。
レプリカ解析の結果、報告された精度の50%近くは、新規性に着目した評価に欠如している「反復ショートカット」に起因していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:14:55 GMT)
ArchSIBench: Benchmarking the Architectural Spatial Intelligence of Vision-Language Models [16.7] ArchSIBenchはアーキテクチャ、認知科学、心理学の視点に基づくアーキテクチャ空間知能のベンチマークである。
ArchSIBenchは、知覚、推論、ナビゲーション、変換、構成の5つのコアディメンションをカバーしており、17のきめ細かいサブタスクで構成されている。
様々な視覚言語モデル(VLM)を評価し,ほとんどのモデルにおける空間的インテリジェンス(空間的インテリジェンス)は,人間のベースラインとは大きく異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:27:08 GMT)
VLA-REPLICA: A Low-Cost, Reproducible Benchmark for Real-World Evaluation of Vision-Language-Action Models [16.6] VLA(Vision-Language-Action)モデルは汎用的なロボット操作に強く期待されている。
既存の実世界のベンチマークでは、高価なハードウェア、集中型評価、タスクの多様性に制限があることが多い。
本稿では,VLAモデルを評価するために,低コストで再現しやすい実世界のベンチマークであるVLA-REPLICAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:15:30 GMT)
Reflective Prompt Tuning through Language Model Function-Calling [16.6] Reflective Prompt Tuning (RPT)は、人間のプロンプトエンジニアの反復的なワークフローをシミュレートするフレームワークである。
RPTは、最初のプロンプトを最大12.9ポイント改善し、最先端技術と競争し続け、信頼性の校正を改善している。
解析の結果,RTPはマルチホップや数学的推論に特に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:21:29 GMT)
Reviving Error Correction in Modern Deep Time-Series Forecasting [16.5] 我々は,4つのバックボーンと10個のデータセットの補正精度とロバスト性を大幅に向上させる,季節軌道分解によるユニバーサルエラーコレクタ(UEC-STD)を導入する。
本研究は, 時系列モデルにおける自己回帰誤差の軽減に関する新たな知見を提供しつつ, 予測を向上するための実用的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:22:18 GMT)
Focus-then-Context: Subject-Centric Progressive Visual Token Reduction for Vision-Language Models [16.4] SPprunerは主題中心のプログレッシブ・リダクション・パラダイムである。
人間の視覚知覚システムのtextitFocus-then-Contextメカニズムをエミュレートする。
視覚入力の高忠実度表現を保証するために、包括的視覚被写体スペクトルを掘削することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:37:53 GMT)
Toward AI VIS Co-Scientists: A General and End-to-End Agent Harness for Solving Complex Data Visualization Tasks [16.3] 本稿では、独自の視覚分析アプリケーションを設計するエンドツーエンドのエージェントハーネスを提案する。
これは、多くの人々が自律的なシステムとして想定する、一般的なAIの共同科学者への重要なステップである。
複数の科学・工学分野にまたがるIEEE SciVis Contestsにおいて,このアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:49:28 GMT)
Variance Reduction for Expectations with Diffusion Teachers [16.3] 事前訓練された拡散モデルは、テキストから3D、シングルステップ蒸留、データ属性などの下流パイプラインを供給している凍結教師として機能する。
本稿では,階層型MC推定器の動機となる分散計算フレームワークCARVを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:59:52 GMT)
RankJudge: A Multi-Turn LLM-as-a-Judge Synthetic Benchmark Generator [16.1] RankJudgeは、参照文書に基づいたマルチターン会話に対してLSM-as-a-judgeを評価するためのベンチマークジェネレータである。
機械学習、バイオメディシン、ファイナンスの各分野にRangeJudgeを実装し、21人のフロンティアLSM審査員を評価し、Bradley-Terryモデルを介して審査員をランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:20:01 GMT)
Divide et Calibra: Multiclass Local Calibration via Vector Quantization [16.1] 本稿では,共有コードワード依存因子から地域別校正マップを構築する多クラス校正への構成的アプローチを提案する。
提案手法は,不均質なキャリブレーション写像を学習し,潜在空間のスパース領域に対してもよく一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:44:55 GMT)
Hack-Verifiable Environments: Towards Evaluating Reward Hacking at Scale [16.0] 我々は報酬ハッキングを評価するための新しい評価パラダイムを導入する。
検出可能な報酬ハックの機会を環境に直接埋め込む。
これにより、それらの利用を設計によって検証可能とし、決定論的かつ自動測定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:46:52 GMT)
R2AoP: Reliable and Robust Angle of Progression Estimation from Intrapartum Ultrasound [15.7] 腹腔内超音波からの進行角(AoP)は,作業進行の客観的評価に重要である。
構造的情報分割と信頼誘導幾何モデリングを統合した信頼性とロバストなAoP推定フレームワークR2AoPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:28:37 GMT)
Towards Understanding Self-Pretraining for Sequence Classification [15.7] Amos et al. (2024) は、外部データや拡張を伴わないマスク付きトークン予測目標を用いた事前訓練により、シーケンス分類におけるトランスフォーマーモデルの精度を大幅に向上できることを示した。
ラベル管理は,特定の注意スコアの方向に対して局所的に盲目であり,マスクによる再建によって検出可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:56:15 GMT)
On-Policy Consistency Training Improves LLM Safety with Minimal Capability Degradation [15.7] On-Policy Consistency Training (OPCT)は、新しい一貫性トレーニングアプローチである。
本研究は, 3つの安全軸(梅毒, 脱獄, 安全意識)でOPCTを評価した。
OPCTはジェイルブレイクで99%近く成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:56:40 GMT)
AMAR: Lightweight Attention-Based Multi-User Activity Recognition from Wi-Fi CSI [15.7] Wi-Fiベースのヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、非接触センシングのための有望なアプローチとして登場した。
本稿では,HARを集合予測問題として定式化する,注目に基づくマルチユーザアクティビティ認識フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:09:45 GMT)
Position: The Time for Sampling Is Now! Charting a New Course for Bayesian Deep Learning [15.6] ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)におけるサンプリングベース推論(SAI)の実践的採用は、サンプリングの実現可能性と効率性に関する誤解が続いていることもあって、依然として限られている。
本稿は,SAIが最適化手法と計算等価性を達成し,BNNの効率的かつ効率的な推論手法に取って代わろうとしていることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:57:21 GMT)
Calibration vs Decision Making: Revisiting the Reliability Paradox in Unlearned Language Models [15.6] 本研究では,TOFUベンチマークを用いた複数選択質問応答評価プロトコルを用いて,生成言語モデルのギャップについて検討する。
微調整モデルでは,事前学習モデルと比較してキャリブレーション誤差が低い(ECE 0.04)。
未学習後のモデルも同様に低いキャリブレーションを保ちながら、忘れ分割の精度は低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:59:23 GMT)
Frontier: Towards Comprehensive and Accurate LLM Inference Simulation [15.6] 本稿では,現代のLLM推論サービスのための離散イベントシミュレータであるFrontierを紹介する。
これは、コロケーション、プリフィル・デコード・デアグリゲーション(PDD)、アテンション・FFN・デアグリゲーション(AFD)をモデル化することで、現代のサービスシステムの構造ダイナミクスを捉える。
16-H800 GPUテストベッドでは、Frontierは4%未満の平均エラーを達成した。最先端のシミュレータと比較すると、コロケーション時のエンドツーエンドのレイテンシエラーは44.9%から6.4%に減少し、デアグリゲーション時の52.6%に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:40:18 GMT)
RoPeSLR: 3D RoPE-driven Sparse-LowRank Attention for Efficient Diffusion Transformers [15.6] Diffusion Transformers (DiTs) は高忠実度ビデオ生成に革命をもたらしたが、その$mathcalO(L2)$ attention complexity は長周期合成の重大なボトルネックとなっている。
3D RoPE誘導Sparse-LowRankアテンションフレームワークである textbfRoPe SLR を提案する。
RoPe SLRはWan2.1-1.3BでのFLOPを最大10ドル、エンドツーエンドの推論スピードアップで2.26ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:24:50 GMT)
Hand-in-the-Loop: Improving VLA Policies for Dexterous Manipulation via Seamless Hand-Arm Intervention [15.3] Hand-in-the-Loop (HandITL) は、人間の修正意図と自律的な政策実行をブレンドする。
HandITLは介入ジッタを99.8%削減し、介入後の堅牢な操作を維持する。
政策改善のための修正データ収集に使用される場合、HandITLは標準遠隔操作データで訓練された者より19%優れるポリシーを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:31:09 GMT)
Thinking-while-speaking: A Controlled, Interleaved Reasoning Method for Real-Time Speech Generation [15.3] 重要な課題は、深い推論を実行しながら、流動的なスピーチを維持することです。
提案手法であるInterRSは,自然言語生成時にのみ推論ステップを挿入することでこの問題に対処する。
シームレスにインターリーブされた音声データを生成する新しいパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:32:35 GMT)
Reinforcing VLAs in Task-Agnostic World Models [15.1] 強化学習(RL)による後学習型ビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)モデルは、コストのかかる実世界の相互作用を伴わずに新しいタスクに適応するための効果的な戦略として登場した。
我々は、世界と報酬モデルがゼロショット推論を可能にする転送可能な物理的事前をキャプチャすべきであると主張している。
我々は、下流のタスク依存から世界モデル学習を完全に切り離す新しいパラダイムであるRAW-Dreamを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:28:11 GMT)
ELSA: An ELastic SNN Inference Architecture for Efficient Neuromorphic Computing [15.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動型および加算専用計算を利用する。
既存のSNN固有の加速器は、弾性推論に乗じることができない。
我々は,真の弾性推論を実現する,ほぼSRAMデータフローアーキテクチャであるELSAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:47:57 GMT)
When to Re-Commit: Temporal Abstraction Discovery for Long-Horizon Vision-Language Reasoning [14.9] ロングホライゾン推論は、どのような行動を取るかだけでなく、次の観察の前にどれだけ深くコミットするかを決定する必要がある。
我々はこれを、Emphcommitment depth:replan間でオープンループで実行されるプリミティブアクションの数という形式化します。
私たちはコミットメントの深さを、ポリシー自体の学習可能な状態条件変数としてインスタンス化します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:53:04 GMT)
Reinforcement Learning for Risk Adaptation via Differentiable CVaR Barrier Functions [14.7] 障害物運動の不確実性下での群集ナビゲーションのためのエンドツーエンドのリスク適応フレームワークを提案する。
このフレームワークは強化学習(RL)と微分可能な二次プログラム安全層を組み合わせたものである。
提案手法は, 不確実性下での安全性, 効率, 一般化において, 最強の総合性能を実現するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:45:15 GMT)
Safe and Steerable Geometric Motion Policies for Robotic Dexterous Manipulation [14.6] セーフPBDS(Safe Pullback Bundle Dynamical Systems)を提案する。
最適かつ確実に安全な構成多様体加速度を目的と安全性の要件から計算する。
ゆるやかな把握では、SafePBDSは20の家庭オブジェクトと120のトライアルで922.5%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:16:01 GMT)
Gaze into the Details: Locality-Sensitive Enhancement for OCTA Retinal Vessel Segmentation [14.5] 3つのコアイノベーティブなモジュールを導入して,U-Netアーキテクチャに基づくLSENetを提案する。
船舶の不連続性に対処するために,標準的なスキップ接続を置き換えるパッチ情報エンハンスモジュール(PIE)を導入する。
詳細損失を軽減するため,マルチスケール・フィーチャー・フュージョン・モジュール (MFF) が提案され,PIEモジュールの豊富なマルチスケール情報を提供する。
最後に、コネクティビティ・リファインメント・デコーダ(CRD)は全てのレベルから機能を洗練し、最終畳み込み層で大きなカーネルを使用して断片化を減らすように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:12:25 GMT)
NeRF-based Spacecraft Reconstruction from Monocular Imagery Under Illumination Variability and Pose Uncertainty [14.4] このような操作の重要な構成要素は、ターゲットの3Dモデルを2D画像の集合からオフラインで再構成することである。
我々は、これらの課題を克服するために、画像毎の自由度でニューラルラジアンス場を拡張することを提案する。
軌道上の操作を表す3つの画像集合に対して,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:59:52 GMT)
CAD-Free Learning of Spacecraft Pose Estimators via NeRF-Based Augmentations [14.4] 宇宙船のポーズ推定ネットワークは、数万のCADレンダリング画像を訓練する必要がある。
NeRFに基づく画像強調法は、幾何学的に一貫性のある視点と外観拡張により、多種多様なデータセットを生成する。
実験の結果, 高精度なポーズ推定装置の訓練は, 25から400のリアルな画像で行うことができ, 高度な照明条件下でも有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:07:34 GMT)
Latent-space Attacks for Refusal Evasion in Language Models [14.3] 我々は,リフレクションをリフレクションから分離するよう訓練された線形プローブに対する遅延空間回避攻撃として再放送した。
我々は15の命令調整、マルチモーダル、推論モデルに対して、最先端の攻撃成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:10:27 GMT)
TONIC: Token-Centric Semantic Communication for Task-Oriented Wireless Systems [14.1] TONICは、タスク指向無線システムのためのトークン中心のセマンティックコミュニケーションフレームワークである。
本フレームワークでは,送信側セマンティック・アウェア保護とレシーバ側信頼・アウェア・ゲーティングを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:49:11 GMT)
MGVQ: Synergizing Multi-dimensional Sensitivity-Aware and Gradient-Hessian Fusion for Vector Quantization [14.1] 本研究は,多次元感性知覚と勾配ヘッセン核融合を統合した新しいベクトル量子化フレームワークMGVQを提案する。
2ビット量子化設定では、MGVQは既存の先進的なポストトレーニング量子化手法を大幅に上回り、4.9ポイントの最大精度向上を達成する。
提案手法は, 安定かつ効率的な超低ビットVLM量子化を実現し, 資源制限環境におけるマルチモーダル大規模モデルの実用的展開を大幅に促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:11:25 GMT)
Investigating Concept Alignment Using Implausible Category Members [13.9] 我々は、ロッシュとメルヴィスによる古典心理学的な研究から、AIシステムのオブジェクトの割り当てについて研究する。
我々の結果は、モデルが人間と有意義で驚くべき方法で異なる様々な概念を明らかにしている。
これらの概念のミスアライメントの例は、AIの安全性に影響を及ぼすような、ダウンストリームの動作の問題に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:41:35 GMT)
SkySeg: Collaborative Onboard Semantic Segmentation with Heterogeneous UAVs in the Wild [13.8] 低コストセンサを用いたセマンティックセマンティックセグメンテーションを実現するために, 異種マルチUAV空対空協調フレームワークSkySegを紹介する。
実験の結果,SkySegフレームワークは推論遅延を約3.6倍加速し,セグメンテーション精度を5.91%向上し,平均精度が10.91%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:10:52 GMT)
Bridging the Cold-Start Gap: LLM-Powered Synthetic Data Generation for Natural Language Search at Airbnb [13.7] 大規模言語モデル(LLM)を用いて合成クエリとラベルを生成するためのフレームワークを提案する。
クエリ生成には、予約セッションからのコントラスト的なリストペアと、ユーザリサーチからのシードクエリを組み合わせて、リアリズムと多様性のバランスを取る。
ラベル生成には、構築による話題ラベルを生成するコントラスト生成と、より広範なカバレッジのための仮想ジャッジ(VJ)ラベルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:18:49 GMT)
Memorisation, convergence and generalisation in generative models [13.7] 生成モデルの一般化は、少なくとも2つの異なる目的に分解されることを示す。
これらの目的は、真と学習したデータ分布の間の2つの異なる距離に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:00:37 GMT)
The Impact of AI Usage and Informativeness on Skill Development in Logical Reasoning [13.5] 我々は、AI支援にオンデマンドでアクセスできる論理的推論タスクにおいて、AIの使用状況と情報性の両方が学習を形作ることができるかを検討する。
より高度なAI利用は、より弱いスキル開発に結びついているのに対して、軽いAIユーザは、AIを使用しないマッチしたユーザーと同じようなパフォーマンスをしている。
我々の知見は、AIは文脈に応じて、独立した推論を増幅することによって人間のスキル開発を補完するか、代替品として振る舞うことができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:55:57 GMT)
PGDG: Physically Grounded Data Generation for Robust Bimanual Policy Learning from a Single Demonstration [13.4] ゼロショットキュレーションを備えたデータ生成フレームワークPGDGを提案する。
PGDGは物理地上のサンプルとデータセットキュレーターを反復する。
シミュレーションと実世界転送の両方において、空間のみの増大を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:14:24 GMT)
OCTOPUS: Optimized KV Cache for Transformers via Octahedral Parametrization Under optimal Squared error quantization [13.3] キー値(KV)は自己回帰推論におけるメモリ帯域幅とフットプリントを支配している。
最近の回転プリコンディショニングコーデック(TurboQuant, PolarQuant)は、KV圧縮のほぼ最適レシピである。
OCTOPUSはこのパラダイムを回転座標三重項の結合量子化によって前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:19:51 GMT)
Advantage Collapse in Group Relative Policy Optimization: Diagnosis and Mitigation [13.3] 非効率な勾配でトレーニングバッチの割合を定量化する最初の指標であるAdvantage Collapse Rate (ACR)を導入する。
次に、仮想報酬サンプルを注入するGRPOの軽量拡張であるAdaptive Virtual Sample Policy Optimization (AVSPO)を提案する。
AVSPOはGRPOに対して58～63%の利害崩壊を減少させ、すべてのモデルスケールで4～6ポイントの一貫した精度向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:57:37 GMT)
Direct Translation between Sign Languages [13.1] サイン・ツー・サインの翻訳は、世界の15億人の聴覚障害者が言語障壁を越えてコミュニケーションするのに役立つ。
逆変換を用いて、不整合個別言語音声信号コーパスから合成符号対を生成する。
アメリカ手話(ASL)、中国手話(CSL)、ドイツ手話(DGS)の合成合成されたペアセットにおいて、我々の直接S2S法は幾何学的手話誤り量に基づくカスケードベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 00:54:11 GMT)
VersusQ: Pairwise Margin Reasoning for Generalizable Video Quality Assessment [13.0] textbfVersusQは、直接比較によって完全に駆動されるペアワイズ・マージン推論フレームワークである。
VersusQは、不均一な評価シナリオ下で、最先端のパフォーマンス、強力なクロスドメインの一般化、信頼性の高いきめ細かいランキングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:03:17 GMT)
LLMs for Secure Hardware Design and Related Problems: Opportunities and Challenges [13.0] 大型言語モデル(LLM)は電子設計自動化(EDA)とハードウェアセキュリティに統合されている。
LLMは、レジスタ転送レベル(RTL)コードの生成、テストベンチの自動化、ハイレベル仕様とシリコン間のセマンティックギャップのブリッジなど、前例のない機能を提供する。
このレビューは、EDA合成、ハードウェア信頼、セキュリティのための設計、教育における重要な進歩を中心に組織された、LLM駆動ハードウェア設計における最先端技術に関する詳細な分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:06:57 GMT)
MC-Risk: Multi-Component Risk Fields for Risk Identification and Motion Planning [13.0] 本稿では,鳥眼ビューグリッド上の多成分リスクフィールドであるMC-Riskについて述べる。
MC-Riskは3つの解釈可能なモジュールを線形に構成する: (i) ブラックボックスマルチモーダル軌道予測器を融合する電動化エージェント場; (ii) 異方性歩行者のブロブを前方バイアスの異方性カーネルに置き換えるVRUリスク場。
我々は、我々の知る限り、リスクベンチの衝突部分集合におけるリスクフィールドの定式化の最初の標準化された定量的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:04:08 GMT)
PEARL: Unbiased Percentile Estimation via Contrastive Learning for Industrial-Scale Livestream Recommendation [12.9] ユーザインタラクションデータに基づいてトレーニングされたレコメンダシステムは,行動強度の不均衡の影響を受けやすい。
この不均衡は、観測された相互作用が真の嗜好を忠実に反映しないようなフィードバックシグナルを歪める。
絶対エンゲージメントの程度ではなく,相対的な選好信号をモデル化する非パラメトリックなパーセンタイル近似フレームワーク PEARL を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:25:41 GMT)
Flying Together: Human-Guided Immersive Shared Control for Aerial Robot Teams in Unknown Environments [12.9] 制約のある未知の環境で動作するドローンチームを対象とした,VR(Virtual Reality)ベースの共有制御フレームワークを提案する。
新規なユーザ誘導型モーションプリミティブベースプランナは,連続的かつ衝突のない軌道を演算子入力を連続的に積分しながら計算する。
このシステムは、物理的およびシミュレートされたドローンによる複合現実感操作をサポートし、双方向のVRベースのインターフェースを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:37:46 GMT)
Agentic Model Checking [12.8] 本稿では,LLMエージェントと境界モデルチェックバックエンドを結合するパラダイムを提案する。
我々は、BMC-Agentのアプローチをインスタンス化し、CとRustのLLM生成カーネルおよびコンパイラコード上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:25:52 GMT)
TempGlitch: Evaluating Vision-Language Models for Temporal Glitch Detection in Gameplay Videos [12.7] 我々は、いくつかのグリッチが孤立したフレームで空間的かつ可視的であるのに対して、他のグリッチは時間的であり、順序付けられたフレーム間の変化によってのみ明らかになると主張している。
そこで本研究では,時間的グリッチ検出のためのゲームプレイビデオベンチマークであるTempGlitchを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:32:26 GMT)
Entanglement Growth from Structured Initial States in Many-Body Localized Systems [12.6] 複雑な絡み合い構造がどのように出現するかを理解することは、量子多体物理学の中心的な問題である。
本研究では,ランダム場XXZモデルにおけるレニエンタングルメントエントロピーとWehrl-Rényiエントロピーの両方のダイナミクスを解析する。
初期絡み合いに対する同様の非単調な依存は、z$-方向に沿った積状態に対するWehrl-Rényiエントロピーの純成長にも現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:20:37 GMT)
Learning to Think in Physics: Breaking Shortcut Learning in Scientific Diffusion via Representation Alignment [12.5] 教師なしアーキテクチャに依存しないフレームワークである**REPA-P*は、第一原理残差を用いて中間機能を物理状態と整合させる。
4つのPDEタスク全体で、REPA-Pは最大2倍の収束を加速し、物理残余を最大6.4%の値に減らし、配布外ロバスト性を最大49.3%の値に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:22:44 GMT)
A Rigorous, Tractable Measure of Model Complexity [12.4] 本稿では,入力間のモデル間の類似性に基づいて,モデル複雑性の数学的に厳密かつパラメトリックな測度を示す。
複雑性の尺度は、カーネル長スケール、隣人数、木数などのモデル固有の複雑性尺度を一般化することを証明する。
我々はまた、ランダムな特徴、ランダムな森林、ニューラルネットワーク、勾配の上昇に対する二重降下現象に関する新たな洞察を得るために、我々の測定値を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:37:38 GMT)
A Mechanistic Study of Tabular Foundation Models [12.3] タブラル基礎モデルは、様々な分類タスクと回帰タスクに精度で収束する。
これは、リーダーボードが答えられない疑問を引き起こす。
i)モデルが同一のコンテキスト内アルゴリズムを実行するかどうか,(ii)行,列,およびクラス置換不変性が生じるか,および(iii)モデルが推論されたメカニズムに対してエンジニアリングされた摂動下にあるか,の3つを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:23:16 GMT)
How Far Will They Go? Red-Teaming Online Influence with Large Language Models [12.2] 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、ますますオンライン談話に参加するようになっている。
プライバシを意識した悪意のあるアクターの運用上の制約との整合性から,我々はローカルにデプロイされたオープンソース LLM に注目している。
本稿では, LLM overton Windows (OWs) を, モデルが議論の的となる話題に対して確実に表現できる政治的意見の範囲として定義した, 経験的赤チーム化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:25:26 GMT)
STEAM: A Training-Free Congestion-Aware Enhancement Framework for Decentralized Multi-Agent Path Finding [12.1] 本稿では,学習型分散マルチエージェントパス探索(MAPF)のための学習自由度テスト時間拡張フレームワークを提案する。
STEAM(Spatial, Temporal, Emergent congestion Awareness for MAPF)は,オリジナルのポリシー実行に軽量な渋滞対応ガイダンスを注入する。
代表的学習に基づく分散MAPFアルゴリズムの実験により、STEAMは成功率、ムスパン、ソリューションコストを一貫して改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:13:15 GMT)
WiXus: A Wheeled-Legged Robot with Wire-Driven Environmental Utilizing to Integrate Mobility and Manipulation [12.0] 車輪付き脚ロボットは、足に車輪を持ち、車輪駆動と脚駆動の調整によって高い移動性を達成する。
我々は、車輪付き脚機構と、外部環境を利用するワイヤ駆動機構を融合させる新しいロボットWiXusを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:19:48 GMT)
D$^3$-Subsidy: Online and Sequential Driver Subsidy Decision-Making for Large-Scale Ride-Hailing Market [12.0] D$3$-Subsidy(Dynamic Driver-side Diffusion-based Subsidy)は、都市全体の補助金制御をデプロイするための階層的な拡散ベースのフレームワークである。
D$3$-Subsidyは、上限コンプライアンスを改善しながらtextttRides と textttGMV を改善し、実世界の A/B テストでかなりの上昇を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:52:46 GMT)
Early High-Frequency Injection for Geometry-Sensitive OOD Detection [12.0] ポストホックOOD検出器は、訓練後にロジットや特徴をスコアするので、その成功は、既に表現にエンコードされている幾何学に依存する。
我々は、CE、SimCLR、SupCon、OOD指向表現法PALMのバンドワイズMDD2解析により、この仮定を再検討する。
この観察は、トレーニング目標を変更することなく、第1の畳み込みの前に高周波証拠を公開する入力側介入であるEIHFを動機付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:24:49 GMT)
ARC-RL: A Reinforcement Learning Playground Inspired by ARC Raiders [11.9] ARC-RLは、ARCレイダーに触発されたロボット形態を特徴とする4つのMuJoCo連続制御環境のスイートである。
4つのロボットは、統一された観察テンプレート、アクションコンベンション、シミュレーションケイデンス、および単一のクローズドフォームマルチコンポーネント報酬関数を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:37:16 GMT)
Single-Pass, Depth-Selective Reading for Multi-Aspect Sentiment Analysis [11.8] 既存のモデルは各アスペクトの文を再エンコードするか、あるいはディープ表現の静的使用に依存している。
我々は,再利用可能な深度順の基板を構築するために,各文を一度エンコードする単一パス推論フレームワークDABSを提案する。
ATSAの4つのベンチマークの実験では、DABSはエンドツーエンドの計算を最大60%削減しながら、競争性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:37:57 GMT)
Map-Mono-Ego: Map-Grounded Global Human Pose Estimation from Monocular Egocentric Video [11.5] 本研究では,モノクロカメラのみから,グローバルに一貫した人間のポーズ推定を実現する新しいフレームワークであるMapMonoEgoを提案する。
また,AIST-Living データセットも導入した。このデータセットは,スキャンした環境下での地底運動を伴うエゴセントリックなビデオのペアリングである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:30:09 GMT)
DISC: Decoupling Instruction from State-Conditioned Control via Policy Generation [11.5] 言語条件の操作ポリシーは通常、共有ネットワークパラメータを通して命令と観察を処理する。
DISCはハイパーネットワークを使用して、命令のみからタスク固有のビジュモータポリシーを生成する。
DISCは、現実世界のベンチマークにおいて、絡み合った代替品を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:45:50 GMT)
Weighted Reverse Convolution for Feature Upsampling [11.4] WRC(Weighted Reverse Convolution)は、高レベルな視覚ディスクリプタをデジタイズするための空間適応型逆演算子である。
WRCは空間的に異なる特徴に適応し、過剰な平滑化を緩和しながら重要な構造を保存する。
WRCは、セグメンテーション、深さ推定、ビデオオブジェクトのセグメンテーション、オブジェクト発見、キーポイント対応など、様々なダウンストリームベンチマークにおける機能品質を一貫して改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 04:42:46 GMT)
SVFSearch: A Multimodal Knowledge-Intensive Benchmark for Short-Video Frame Search in the Gaming Vertical Domain [11.4] 中国のゲーム分野におけるショートビデオフレーム検索のための最初のオープンベンチマークであるSVFSearchを紹介した。
我々は、直接QAやRAGワークフローからプラン・アクト・リプランエージェント、学習された検索モデルに至るまで、代表的パラダイムを評価する。
その結果、モデルのみの回答、実用的なエージェント検索、およびオラクル知識の間に大きなギャップがあることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:33:36 GMT)
Benchmarking and Improving Monitors for Out-Of-Distribution Alignment Failure in LLMs [11.4] 大規模言語モデル(LLM)の安全性とアライメントの失敗の多くは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の状況に起因する。
LLMモニタリングパイプラインが、MOOD(Misalignment Out Of Distribution)と呼ばれるベンチマークを導入することで、これらのOODアライメント障害を検出することができるかどうかを系統的に検討する。
ガードモデルとマハラノビス距離と複雑度に基づくOOD検出器を組み合わせることで,リコールを39%から45%に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:08:21 GMT)
Look-Closer-Then-Diagnose: Confidence-Aware Ultrasound VQA via Active Zooming [11.3] VLM(Vision-Language Models)は、医学的な視覚的質問応答がかなり進歩しているが、超音波におけるその性能は依然として最適である。
本稿では,ソノグラフィーの認知ワークフローを考慮したフレームワークを提案する。
まず,構造的Zoom-then-Diagnoseパラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:06:34 GMT)
Sem-Detect: Semantic Level Detection of AI Generated Peer-Reviews [11.2] ピアレビューのための著者検出手法であるSem-Detectを提案する。
同じ論文の複数のAI生成レビューに対するターゲットレビューを比較する。
完全なAIレビューと、本物の人間によるレビューを区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:19:16 GMT)
Learning Robust Dexterous In-Hand Manipulation from Joint Sensors with Proprioceptive Transformer [11.2] 被写体操作は、器用なロボットにとって基本的かつ困難な能力である。
本稿では, 腱駆動手指の連続立方体回転に対する外部受容のないアプローチである Proprioceptive Transformer (PT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:57:27 GMT)
HySecTwin: A Knowledge-Driven Digital Twin Framework Augmented with Hybrid Reasoning for Cyber-Physical Systems [11.1] HySecTwinは知識駆動型ディジタルツインアーキテクチャで、リアルタイム脅威検出のコアに自動推論を配置する。
フレームワークは決定論的ルールベースの推論とハイブリッドファジィ推論を統合し、明示的で解釈可能で監査可能なセキュリティアセスメントを生成する。
その結果、セマンティックモデリング、セマンティックエンリッチメント、ハイブリッド推論は、システムオーバーヘッドを余分に伴わずに説明可能性やレジリエンスを向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:53:26 GMT)
HIDBench: Benchmarking Large Language Models for Host-Based Intrusion Detection [11.1] ホストベースの侵入検知システムをサポートするために,大規模言語モデルの能力を評価するための新しいベンチマークを提案する。
このタスクは、大規模で騒々しく、高度に不均衡なシステムログに対してきめ細かい推論を必要とする。
LLMはHIDSに強い可能性を示すが,その有効性はデータの複雑さに非常に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:07:12 GMT)
AttriStory: Fine-grained Attribute Realization for Visual Storytelling with Diffusion Models [10.9] 本稿では,ビジュアルストーリーテリングにおける属性実現のためのベンチマークであるAttriStoryを紹介する。
大規模言語モデルを用いて10の異なる芸術的スタイルで200のマルチシーンのストーリーをキュレートする。
そこで本研究では,初期段階で動作可能なプラグイン・アンド・プレイ遅延最適化モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:17:53 GMT)
Ordering Matters: Rank-Aware Selective Fusion for Blended Emotion Recognition [10.8] 本稿では,多様なビデオおよびオーディオエンコーダの相補的表現を選択的に組み合わせたランク認識型マルチエンコーダフレームワークを提案する。
提案手法は,異種エンコーダの特徴を共有潜在空間に投影し,アテンションベースのゲーティングモジュールを通じてサンプルワイドエンコーダの重要性を推定し,トップnの最も情報性の高いエンコーダのみを融合する。
BlEmoREチャレンジの実験では、提案したフレームワークは強い個々のエンコーダやナブマルチエンコーダ融合ベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:12:55 GMT)
BEiTScore: Reference-free Image Captioning Evaluation with an Efficient Cross-Encoder Model [10.8] 最先端評価メトリクスは、審査員としてLarge Language Models (LLMs) を使用する際の計算コストの増大を伴う。
本稿では,視覚的質問応答モデルチェックポイントから生成する軽量なクロスエンコーダに基づく,上記の課題に対処する新たな学習指標を提案する。
本手法では, 教師あり学習において, モデル感度を高めるために, 逆LLMに基づくデータ拡張を特徴とし, 微粒な視覚言語的誤りに対するモデル感度の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:43:38 GMT)
Designing Conversations with the Dead: How People Engage with Generative Ghosts [10.6] 生成ゴーストのデザインにおいて、人々がどのように2つの選択を経験するかを検討する。
蘇生はその即時性に好まれたが、参加者は過度な信頼の恐怖を共有した。
どちらのモードでも、参加者は事実の忠実さに対する感情的共鳴を特権化していた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:45:32 GMT)
Quantifying Hyperparameter Transfer and the Importance of Embedding Layer Learning Rate [10.6] 我々は、Maximal Update($P)が標準パラメータ化と比較して高品質な学習率転送を提供することを示した。
標準パラメータ化に対する$Pの圧倒的な利点は、埋め込み層の学習率を最大化することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:59:40 GMT)
Transforming Privacy Artifacts into Accessible Reports for Non-Technical Stakeholders [10.5] 産業5.0への移行は、人間中心性を重視して産業労働環境を変革している。
本稿では,人間の監視関連ユースケースからソフトウェア設計を導く概念的枠組みを提案する。
それは、技術的アーティファクトをアクセス可能なプライバシレポートに変換するために、Privacy by Designのような原則に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:58:04 GMT)
HyDAR-Pano3D: A Hybrid Disentangled Anatomical Recovery Framework for Panoramic-to-3D Reconstruction [10.5] 解剖学的回復問題としてPR-CBCT再構成を再構成する2段階フレームワークであるHyDAR-Pano3Dを提案する。
ステージ1では、デュアルエンコーダネットワークがSAM由来のセマンティックプリエントと放射線学的特徴を統合し、アーチ正規化された標準ボリュームを再構築する。
ステージ2では、解剖学的復元ネットワークが事前拘束された構造変形場を予測し、この標準体積をネイティブ空間にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:20:56 GMT)
When Cases Get Rare: A Retrieval Benchmark for Off-Guideline Clinical Question Answering [10.5] ほとんどの医学大言語モデル(LLM)は、共通のガイドラインに焦点を絞った医療知識をそれらのパラメータにエンコードするように訓練されている。
OGCaReBenchは,典型的ガイドラインを超越した臨床質問に答えるためのLCMの評価を目的とした,フリーフォーム検索中心のベンチマークである。
我々の実験によると、最高のパフォーマンスベースライン(GPT-5.2)でさえ、我々のベンチマークの56%しか正しく答えていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:04:48 GMT)
PREFINE: Preference-Based Implicit Reward and Cost Fine-Tuning for Safety Alignment [10.5] PreFINE: Preference-based Implicit Reward and Cost Fine-Tuning for Safety Alignmentを紹介する。
PreFINEは、データと計算効率を大幅に改善し、低コストでハイリワードなパフォーマンスを実現するポリシーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:19:45 GMT)
DeCoR: Design and Control Co-Optimization for Urban Streets Using Reinforcement Learning [10.5] 横断歩道レイアウトとネットワークレベルの信号制御を協調最適化する強化学習フレームワークであるDeCoRを紹介する。
ビデオやWi-Fiのログから需要を感知した750mの都市回廊で、DeCoRは歩行者の到着時間を最寄りの横断歩道まで23%短縮するレイアウトを学習する。
制御側では、DeCoRは固定時間信号と比較して、歩行者と車両の待ち時間をそれぞれ79%と65%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:39:06 GMT)
Hallucination as Exploit: Evidence-Carrying Multimodal Agents [10.4] マルチモーダルエージェントはますます、スクリーンショットやドキュメント、Webページからツールコールを選択している。
本稿では,自由形式モデルテキストを不許容な証拠として扱うエビデンス搬送型マルチモーダルエージェント(ECA)を提案する。
ECAは不透明なモデルの信念を検証者、スキーマ、実装レベルで監査可能な残留物に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:49:08 GMT)
TimeSRL: Generalizable Time-Series Behavioral Modeling via Semantic RL-Tuned LLMs -- A Case Study in Mental Health [10.4] TimeSRLは、明示的なセマンティックボトルネックを通じて予測をルーティングするフレームワークである。
クロスコホート一般化をストレステストするために設計されたベンチマーク上で、最先端のパフォーマンスを実現する。
TimeSRLは、異なるセンサーパイプライン間でのクロスベンチマーク転送において、従来の方法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:25:46 GMT)
End-to-End Unmixing with Material Prompts for Hyperspectral Object Tracking [10.4] ハイパースペクトル画像は、外見のあいまいさ、照明の変化、背景の乱れの下でのロバスト性を改善することができるリッチな材料特性を符号化する。
適応周波数分解を伴う深層学習に基づくスペクトルアンミックスのための材料表現分解モジュールを提案する。
また、低周波および高周波の材料プロンプトを学習するデュアルブランチ・ウェーブレット強化材料プロンプトモジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 00:01:05 GMT)
CIG: Exploration via Conditional Information Gain [10.3] 異なる文脈における強化学習条件における探索の本質的な報奨
条件情報ゲイン(CIG)は、トラクタブルサロゲートとしての報酬である。
我々はCIGをモデルベースでインスタンス化し、ロールアウトは短く、ロールアウト内修正は未探索のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:15:57 GMT)
BioDefect: The First Dataset for Defect Detection in Bioinformatics Software [10.2] バイオインフォマティクスソフトウェアにおける欠陥検出に特化した最初のデータセットであるBioDefectを紹介する。
以前のデータセットとは異なり、BioDefectには完全なソースコードリポジトリが含まれており、欠陥のあるコードの実際のコンテキスト情報を保存している。
その結果,BioDefectはバイオインフォマティクスソフトウェアにおける欠陥検出性能を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:34:22 GMT)
Beyond the Tip of the Iceberg: Understanding SATD in Dockerfiles through the Lens of Co-evolution [10.1] 我々は,Dockerfileの自己許容技術的負債(SATD)と関連するソースコードについて検討する。
受け入れイベントの約27%と返済イベントの40%が、Dockerfile以外のアーティファクトに結合されていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:26:56 GMT)
A Deployment Audit of Release-Side Risk in Conformal Triage under Prevalence Shift [10.0] コンフォーマルトリアージ(Conformal triage)は、予測スコアを、ケースを解放するか、緊急の注意を喚起するか、あるいは人間のレビューに延期するデプロイメントアクションに変換する。
頻度シフトの下では、通常の限界カバレッジと人間レビュー率の要約は、対象イベントを真に経験した患者がレビューなしで解放されるかどうかという安全クリティカルな疑問を見逃す可能性がある。
リリースサイドコンフォメーショントリアージのためのリーク対応デプロイメント監査を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:44:09 GMT)
An Open Multi-Center Whole-Body FDG PET/CT Foundation Model for Tumor Segmentation [9.9] 4つの公開データセットから4,997個のハーモナイズドスキャンを用いて,オープンソース,マルチセンター,全体FDG PET/CTファンデーションモデルを提案する。
我々のフレームワークは、初期のチャネルワイド結合を伴う階層的なUNet型のバックボーンを用いており、解剖学的および代謝学的特徴の相互作用を可能にしている。
オートマチック・オンコロジー・イメージングの進歩のための、堅牢でオープンソースの基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:59:50 GMT)
RoadTones: Tone Controllable Text Generation from Road Event Videos [9.9] トーン制御可能な道路映像キャプションのためのデータセットモデル評価スイートを提案する。
我々の有能なデータ生成パイプラインは、様々なトーンアノテーションとマルチトーンキャプションを備えたロードビデオコーパスを拡張します。
RoadTones-Evalも紹介します。これは,現実の一貫性とトーン順守を共同で測定する,新たな評価スイートです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:08:18 GMT)
CMC-Opt: Constraint Manifold with Corners for Inequality-Constrained Optimization [9.8] 本稿では,ロボット工学における等式制約と不等式制約による最適化問題に対処するための多様体ベースのフレームワークを提案する。
大規模キノダイナミック計画問題の文脈におけるフレームワークのパワーとロバスト性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:42:43 GMT)
Image Encryption via Data-Identified Discrete Chaotic Maps [9.6] 本稿では、SINDy-PIアルゴリズムを用いて、データから直接カオスマップを識別するデータ駆動画像暗号化フレームワークを提案する。
このアプローチの有効性は、3つの異なるカオスシステムで検証される。
我々の結果は、固定マップを超えたカオスベースの暗号の新しいパラダイムを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:49:17 GMT)
Quality-Assured Fuzz Harness Generation via the Four Principles Framework [9.5] 生成プロセスを通じて正確性を向上させる自律型ハーネス生成システムであるQuartetFuzzを提案する。
コアとなるのはFour Principlesフレームワーク -- Logic Correctness (P1)、API Protocol Compliance (P2)、Security Boundary Respect (P3)、Entry Point Adequacy (P4) である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:48:26 GMT)
Teaching AI Through Benchmark Construction: QuestBench as a Course-Based Practice for Accountable Knowledge Work [9.4] ベンチマーク構築を通じてAIを教えるコースベースのプラクティスを導入する。
学生は学際的な知識を検証可能な専門家レベルの質問に変換する。
学生は結果のタスクでAIシステムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:09:56 GMT)
Reasoning-Trace Collapse: Evaluating the Loss of Explicit Reasoning During Fine-Tuning [9.4] 微調整モデルでは, 構造的に妥当な推論トレースが失われつつも, 最終的な答えが得られ続けることを示す。
本稿では,回答の正しさを推論・トレースの妥当性から分離する構造評価フレームワークを提案する。
教師が生成した推論トレースを必要とせずに、単純な損失マスキング戦略が著しく崩壊することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:58:01 GMT)
SG-LegalCite: A Principle-Augmented Benchmark for Legal Citation Retrieval in Singapore Law [9.4] 普通法制度における法的引用は、事実的類似性だけでなく、前例が呼び出される法原則にも依存する。
本稿では,事例事実と明示的な法的原則を統合したクエリに基づいて,引用事例をランク付けする新たな検索パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:43:27 GMT)
Jacobian-Guided Anisotropic Noise Reshaping for Enhancing Representation Utility under Local Differential Privacy [9.3] ローカル微分プライバシー(LDP)は、分散データ収集の基礎となるプリミティブである。
従来のLDPメカニズムは、下流の目的に対する相対的な重要性にかかわらず、あらゆる次元にわたってノイズを均一に注入する。
本稿では,データ表現のタスク関連部分空間におけるノイズを軽減する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:51:57 GMT)
Dynamic Video Generation: Shaping Video Generation Across Time and Space [9.3] DVGは,手動のチューニングやリトレーニングなしに,コンテンツ認識型アクセラレーション戦略を自動的に選択するフレームワークである。
DVGは、HunyuanVideoとHunyuanVideo-1.51.5で最大7倍、蒸留と組み合わせて18倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:24:02 GMT)
CR4T: Rewrite-Based Guardrails for Adolescent LLM Safety [9.2] 大型言語モデル(LLM)は青年期のデジタル環境にますます組み込まれている。
既存の安全メカニズムは、成人中心の規範に大きく根ざしている。
モデルに依存しない安全保護フレームワークであるCR4Tを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:16:18 GMT)
Deformba: Vision State Space Model with Adaptive State Fusion [9.2] State Space Models (SSM) は、トランスフォーマーの強力な代替手段として登場した。
本研究では,SSMの線形複雑度を維持しながら空間構造情報を動的に拡張する文脈適応手法であるDeformbaを提案する。
Deformbaは様々な視覚知覚ベンチマークで高いパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:36:20 GMT)
ShapeBench: A Scalable Benchmark and Diagnostic Suite for Standardized Evaluation in Aerodynamic Shape Optimization [9.2] オープンソースのASOベンチマークであるShapeBenchを紹介した。8つのカテゴリにまたがる103のタスクと複数の最適化機構にまたがる統一APIを備える。
それぞれのShapeBenchタスクは、高速検索のための検証されたサロゲートを含み、体系的な忠実度-ギャップ解析を可能にする。
シェープベンチの結果は、スピアマン平均が0.013$であるような、形状カテゴリーと問題定式化のランク付けにおいて、かなりのばらつきを示すため、単一タスクの結論は問題クラス全体で確実に一般化されない。
古典的な手法はあらゆる形態のカテゴリやタスクに当てはまることは稀であり、より汎用的なアプローチの必要性をさらに強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:05:57 GMT)
RankQ: Offline-to-Online Reinforcement Learning via Self-Supervised Action Ranking [9.1] 時間差学習を自己監督型多段階ランキング損失で強化するオフライン-オンラインQ-ラーニング目標であるRankQを提案する。
スパース報酬D4RLベンチマーク全体で、RankQは7つの先行メソッドと競合するパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:10:49 GMT)
Deep Learning-Based Automated Quantification of TIMI Myocardial Perfusion Frame Count (DL-TMPFC) from Coronary Angiography: A Novel Framework for Rapid Assessment of Microvascular Dysfunction [9.1] 冠動脈微小血管障害(CMVD)は虚血および非閉塞性冠動脈の約40%-60%に影響を及ぼす。
TIMI心筋灌流フレームカウント(TMPFC)は、CMVDの客観的、血管造影に基づく定量測定を提供する。
本研究は,深層学習型TMPFC計算(DL-TMPFC)の開発と評価を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:00:51 GMT)
MindLoom: Composing Thought Modes for Frontier-Level Reasoning Data Synthesis [9.1] MindLoomは、作曲思考モードエンジニアリングを通じてフロンティアレベルの推論データを合成するためのフレームワークである。
我々は、5つのSTEM分野と4つの数学的推論タスクをカバーする9つのベンチマークでMindLoomを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:40:59 GMT)
$\textit{BlockFormer}$ : Transformer-based inference from interaction maps [9.0] 相互作用写像からの推論は、一般的な逆問題として定式化することができる。
これらのマップ間の共有構造を利用するデータ駆動型アプローチを導入する。
提案手法は,このような可変性を扱えるトランスフォーマーアーキテクチャと,多量かつ安価で安価な合成データを生成するカスタムシミュレータに頼っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:28:43 GMT)
LIFT and PLACE: A Simple, Stable, and Effective Knowledge Distillation Framework for Lightweight Diffusion Models [9.0] Linear Fitting based distillation (LIFT)とPiecewise Local Adaptive Coefficient Estimation (PLACE)による粗粒蒸留の枠組み
実験の結果、LIFTとPLACEは拡散空間(イメージ/ラテント)、バックボーン(U-Net/DiT)、タスク(条件/条件)、データセット、さらにはMMDiT(SD3)のようなフローベースモデルにまで拡張できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:37:45 GMT)
ProCrit: Self-Elicited Multi-Perspective Reasoning with Critic-Guided Revision for Multimodal Sarcasm Detection [9.0] マルチモーダルサルカズム検出は、リテラル表現と意図した意味の相互不一致を推論する必要がある。
マルチモーダル・サルカズム検出は、代わりに自己効能を持つマルチパースペクティブ推論を要求する。
本稿では,マルチパースペクティブ推論のための提案エージェントと,外部評価のための批判エージェントと,対象とするリビジョンガイダンスを備えた2エージェントフレームワークProCritを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:02:15 GMT)
PRA-PoE: Robust Multimodal Alzheimer's Diagnosis with Arbitrary Missing Modalities [9.0] 現実のアルツハイマー病(AD)の評価では、欠落のモダリティが一般的である。
暗黙の計算やモダリティ合成に依存する既存のアプローチは、しばしばモダリティの可用性と不確実性を明示的にモデル化することができない。
本稿では,PRA(Prototype-anchored Representation Alignment)とUA-PoE(Uncertainty-aware Product of Experts)の融合機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:16:50 GMT)
From Text to Voice: A Reproducible and Verifiable Framework for Evaluating Tool Calling LLM Agents [8.9] 検証されたテキストのベンチマークを、制御された音声ベースのツールコール評価に変換できるかどうかを検討する。
我々のデータセットに依存しないフレームワークは、テキスト音声、話者変動、環境騒音を利用してペア化されたテキストオーディオインスタンスを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:20:54 GMT)
What Counts as AI Sycophancy? A Taxonomy and Expert Survey of a Fragmented Construct [8.8] 我々は、その行動がどのように定義され、測定されたかの分類を開発するために、70の論文をレビューした。
我々は、AIの梅毒や関連分野の専門家106人を調査し、どのモデル行動が梅毒であるかについて研究者が同意するかどうかを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:17:00 GMT)
Finite-Time Regret Analysis of Retry-Aware Bandits [8.8] 複数の試行において最良の結果を評価するために,再試行を意識した目的によって動機付けられた帯域幅アルゴリズムについて検討する。
後部の腕の値が与えられた場合、ReMaxはサンプリング分布を選択し、後部の最大報酬を$M$仮想引き数で最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:44:43 GMT)
Modeling Temporal scRNA-seq Data with Latent Gaussian Process and Optimal Transport [8.7] 我々は、ヒルベルト空間法により近似された非定常ガウス過程(GP)を用いて、人口トレンドをモデル化する生成フレームワークを提案する。
本手法は, 細胞特異的潜伏時間と細胞型条件を組み込んで, 時間的非同期軌跡を異なる細胞タイプに分散させることにより, 生物学的な外挿を明示的に捕捉する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:24:51 GMT)
Correcting Class Imbalance in Prior-Data Fitted Networks for Tabular Classification [8.6] 我々は,クラス不均衡に対処するいくつかの古典的手法を適応し,PFN分類に基づく性能解析を行った。
PFNのキャリブレーション特性によりしきい値が極めて良好に動作し,PFNの限られたデータ性能によりダウンサンプリングが相容れないことが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:10:54 GMT)
Adaptive Signal Resuscitation: Channel-wise Post-Pruning Repair for Sparse Vision Networks [8.5] 1発のマグニチュードプルーニングは、高スパーシティ・レシエーションにおいて深刻な精度の崩壊を引き起こす可能性がある。
そこで我々は,ASR (Adaptive Signal Resuscitation) を訓練不要なチャネルワイズ修復法として提案する。
ASRは、各出力チャネルの分散マッチング補正を推定し、データ駆動収縮規則で安定化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:19:01 GMT)
Nonparametric Learning and Earning with One-Point Feedback under Nonstationarity [8.5] 本研究では,一定期間に1回の観測から構築した収益ベース勾配近似を用いて価格を更新する学習フレームワークを開発する。
提案手法の性能保証を行い, 市場変動の大きさと時間的地平線に依存していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:52:03 GMT)
Lowering the Barrier to IREX Participation: Open-Source Algorithms, Toolkit, and Benchmarking for Iris Recognition [8.5] 本稿では,Python と IREX 準拠の C++ 実装を提供する2つの新しいオープンソースアイリス認識アルゴリズムを提案する。
新しい手法は, (i) Batch-Hard Triplet mining (TripletIris), (ii) ArcFace loss (ArcIris)の2つのニューラルネットワークからなる。
また、新しいアイリス認識手法に組み込むことができるアイリス分割と円周推定のためのオープンソースモデルも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:39:34 GMT)
SymbolicLight V1: Spike-Gated Dual-Path Language Modeling with High Activation Sparsity and Sub-Billion-Scale Pre-Training Evidence [8.4] SymbolicLight V1はスパイクゲートのデュアルパス言語モデルである。
バイナリのLeaky Integrate-and-Fireスパイクダイナミクスと連続的な残留ストリームを組み合わせたものだ。
PPL 8.88-8.93は4つの独立した実行で1要素あたりのアクティベーション間隔が89%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:00:20 GMT)
BodyReLux: Temporally Consistent Full-Body Video Relighting [8.4] 人体全体のパフォーマンスを時間的に一貫した方法でリライトするフレームワークであるBodyReLuxを提案する。
我々のモデルは、ピクセル対応のビデオリライトペアのハイブリッドデータセットに基づいて訓練されている。
我々は、被写体固有の人間のパフォーマンスの、フォトリアリスティック、ロバスト、時間的に一貫したビデオリライティングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:57:31 GMT)
Automatic Discovery of Disease Subgroups by Contrasting with Healthy Controls [8.3] 我々はDeep UCSLと題するコントラシティブサブグループ探索法を開発した。
コントロールを持つ患者と対比することにより、Deep UCSLは、病因のみによって引き起こされるサブグループを特定する。
我々のフレームワークは、識別表現空間を学習するために、深い特徴抽出器を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:31:16 GMT)
The critical slowing down in diffusion models [8.2] パラメータ学習において,正確な解と一致する1層ネットワークアーキテクチャを用いてスコアモデルをトレーニングすると,パラメータ学習における臨界速度低下の一形態が示される。
この速度低下は生成過程にも影響し、学習された生成モデルでさえ、臨界点近くをサンプリングすることのよく知られた困難さが持続することを示している。
2層アーキテクチャを使用することで、システムサイズを2次的にではなく、対数的にスケールするトレーニング時間によって、致命的な遅延を劇的に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:46:04 GMT)
LASH: Adaptive Semantic Hybridization for Black-Box Jailbreaking of Large Language Models [8.1] ジェイルブレイク攻撃は、アライメントされた大きな言語モデルの意図された安全行動と、敵対的なプロンプトの下でのそれらの行動の間に永続的なギャップを露呈する。
我々は、複数のベースアタックからの出力を再利用可能なシードプロンプトとして扱うブラックボックスフレームワークであるLASH(LLM Adaptive Semantic Hybridization)を導入し、ターゲット要求毎に適応的に構成する。
10のカテゴリーに100の有害なプロンプトを含むJailbreakBenchでは、6つの共通ターゲットモデルでLASHを評価し、キーワードベースの評価では平均攻撃成功率84.5%、二段階評価では74.5%と評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:27:00 GMT)
Stimulus symmetries can confound representational similarity analyses [8.1] ネットワーク入力における対称性は、RTMに基づく解析を混乱させる可能性があることを示す。
これらの現象は、対称性が潜んでいる画像データを符号化するために訓練されたネットワークに存在していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:51:21 GMT)
Onion-Routed Multi-Circuit Key Establishment for Quantum-Resilient Sessions [8.1] RSA、ディフィー・ヘルマン、楕円曲線暗号は、十分に能力のある量子コンピュータ上でショアのアルゴリズムに弱い。
本稿では、新たに生成されたキーを複数の独立した暗号化された断片として分散するセッションキー確立方式を提案する。
私たちはAWS EC2上でFraskベースのプロトタイプとして設計を実装しており、プロキシとクライアントの両方をTorのオニオンサービスとしてデプロイしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:14:07 GMT)
Information Leakage Envelopes [8.0] PML(pointwise maximal leakage)の枠組みにおけるプライバシ保証の検討
まず、(近似)差分プライバシーに着想を得た2つの候補定義について検討する。
次に、PMLエンベロープの概念を導入し、メカニズムの出力を任意の後処理した後、秘密に関する最大の情報漏洩量を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:50:26 GMT)
Beyond Text-to-SQL: An Agentic LLM System for Governed Enterprise Analytics APIs [8.0] Analytic Agentは、自然言語の意図をエンタープライズ分析APIとのセキュアなインタラクションに変換する。
ドメインの専門家が構築した90の実際のエンタープライズユースケースの評価。
マルチステップ推論とポリシ対応オーケストレーションを通じて、準拠した視覚化を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:00:56 GMT)
One Step Further: Understanding PLC Binaries Through Cross-Platform Reverse Engineering and Function-Level Semantic Analysis [8.0] PLC-BinXはクロスプラットフォームのPLCバイナリ理解のためのBCAワークフローである。
10倍のプログラムレベルでの評価では、PLC-BinXはツールチェーン予測において100.00%の精度、リコール、F1を達成する。
その結果、PLC-BinXはクロスプラットフォームのPLCバイナリ理解に効果的かつ解釈可能なアプローチを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:47:32 GMT)
OlmoEarth v1.1: A more efficient family of OlmoEarth models [7.9] 私たちはOlmoEarthファミリーにいくつかの改善点を提示します。
これらの改善により、トレーニング中の計算コストを削減できます。
トレーニングコードはすべてatallenai.com/olmoearth_pretrainで利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:50:41 GMT)
Learning First Integrals via Backward-Generated Data and Guided Reinforcement Learning [7.9] 既存の記号計算ツールとLarge Language Models (LLM) は、最初の積分の発見に限られている。
本稿では,この課題に対処するために開発された LLM ベースの解法 FIr を提案する。
直観(微分方程式,第一積分)ペアの大規模データセットを構築する「逆生成」アルゴリズムを導入する。
実験により、FIrは計算コストを大幅に削減するが、より大きな数学的LLMや商用の解法よりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:27:39 GMT)
Ark: Offchain Transaction Batching in Bitcoin [7.8] 私たちは最初のBitcoin互換のコミットチェーンであるArkを紹介します。
Arkの特徴的な特徴は、デプロイの容易さである。ユーザは、事前に資金をロックすることなく、オフチェーン支払いを受け取ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:40:20 GMT)
FuzzingBrain V2: A Multi-Agent LLM System for Automated Vulnerability Discovery and Reproduction [7.8] ソフトウェア脆弱性は重大なセキュリティ上の脅威となり、2025年には5万近いCVEが報告された。
大規模言語モデル(LLM)は自動脆弱性検出を約束する一方で、3つの重要な課題が残っている。
本稿では、4つの重要な貢献を通じてこれらのギャップに対処するマルチエージェントシステムFuzzingBrain V2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:17:14 GMT)
Improved Guarantees for Constrained Online Convex Optimization via Self-Contraction [7.8] 我々は、逆選択された制約を伴う制約付きオンライン制約(COCO)について検討する。
強い凸損失に対して、我々のアルゴリズムは、$O(sqrtT)$後悔を維持しながら$mathsfCCV$を$O(sqrtT)$に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:40:27 GMT)
Detecting Trojaned DNNs via Spectral Regression Analysis [7.7] MISTは、微調整中にモデルの内部表現がどのように変化するかを分析するトロイの木馬検出アプローチである。
4つのデータセットと8つのトロイア攻撃による実証的な評価は、スペクトル距離がトロイア更新とクリーンな微調整を確実に区別していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:19:27 GMT)
Governance by Construction for Generalist Agents [7.5] このデモでは、CUGAのポリシ・アズ・コード・レイヤであるポリシ・アズ・コード・レイヤを紹介し、ジェネラリストエージェントと組み合わせて予測可能、監査可能、コンプライアンス対応の振る舞いを提供する。
実行の重要なすべての段階において、ポリシーの介入を強制するガバナンスアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:13:16 GMT)
Optimized Federated Knowledge Distillation with Distributed Neural Architecture Search [7.5] フェデレートラーニング(FL)は、データを集中せずに協調的なモデルトレーニングを可能にする。
既存のFLアプローチは、集約、パーソナライゼーション、知識蒸留の改善を通じてこれらの課題を軽減する。
この研究は、クライアント側ニューラルアーキテクチャ選択とサーバ協調知識の蒸留を組み合わせた蒸留駆動FLフレームワークであるFedKDNASを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:50:49 GMT)
Before the Body Moves: Learning Anticipatory Joint Intent for Language-Conditioned Humanoid Control [7.5] 我々は,言語生成とクローズドループ制御の予測的結合インテントインタフェースを学習する階層的なフレームワークである textbfDAJI を提案する。
実験の結果,DAJIは予測潜在学習,単命令生成,ストリーミング指導などにおいて,強い結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:15:55 GMT)
Cross-lingual robustness of LLM-brain alignment and its computational roots [7.3] 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解とトランスフォーマー深度の間の神経活動を確実に予測する。
脳-LLMアライメントを3言語に分けて検討するために,多言語,全脳符号化フレームワークを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:34:05 GMT)
AVI-HT: Adaptive Vision-IMU Fusion for 3D Hand Tracking [7.3] 6-DoF IMU信号を用いたエゴセントリック画像の同時モデリングにより,3次元手振り追跡のための適応型視覚-IMU融合手法を提案する。
Avi-HTは、特に手動の相互作用シナリオにおいて、精度と可用性を著しく向上させる。
我々はDexGloveHOIデータセット上で、100K以上のペアワイドビジョン-IMUサンプルと同期した3Dアノテートポーズからなる広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:19:24 GMT)
PALS: Power-Aware LLM Serving for Mixture-of-Experts Models [7.3] 大規模言語モデル(LLM)推論は、現代のデータセンターで支配的なワークロードとなっている。
我々は、GPUパワーキャップを一級制御ノブとして扱うLPMサービスPALSのためのパワーアウェアランタイムを提案する。
PALSはエネルギー効率を最大26.3%改善し、電力制約下ではランタイム違反を4倍から7倍に減らし、動的電力予算を追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:19:20 GMT)
Component-Aware Structure-Preserving Style Transfer for Satellite Visual Sim2Real Data Construction [7.2] 本稿では,衛星画像合成-実データ構築のための構造保存型転送フレームワークを提案する。
FIDは54.32、KIDは0.048である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:44:35 GMT)
Leveraging LLMs for Grammar Adaptation: A Study on Metamodel-Grammar Co-Evolution [7.2] 既存のルールベースのメソッドは部分的な自動化を実現することができるが、複雑な文法シナリオを扱う場合に制限がある。
本稿では,前バージョンから文法適応を学習することで,進化後の新しい文法への適応を自動的に適用する大規模言語モデルに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:51:51 GMT)
Assessing socio-economic climate impacts from text data [7.1] 近年の自然言語処理の進歩により、大規模テキストデータによる影響評価の体系的利用が可能となった。
影響を構成するものを定義し、時間的および空間的バイアスを扱い、適切なモデリングと後処理戦略を選択するための明確なガイドラインはない。
本稿では、社会経済的影響データを分析するためのテキスト・アズ・データ・メソッドの使用に特有な課題について述べ、それに対応するための推奨事項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:40:00 GMT)
How Much Online RL is Enough? Informative Rollouts for Offline Preference Optimization in RLVR [7.1] G2D(GRPO to DPO)は,短時間のGRPOウォームアップを実行し,静的な選好データセットを構築し,DPOでオフラインでモデルを微調整する3段階パイプラインである。
温暖化マッチを適度に設定したオフラインDPOは,計算コストが大幅に低いGRPOより優れていた。
その結果、RLVRにおけるオフライン-オフラインのギャップは、主にデータ伝達性の問題であり、微調整データセットのキャリブレーションが困難である短いオンラインRLウォームアップを、オンラインRLの計算効率の代替品として同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:53:43 GMT)
VBFDD-Agent for Electric Vehicle Battery Fault Detection and Diagnosis: Descriptive Text Modeling of Battery Digital Signals [7.1] 自動車用電池の故障検出・診断を行うVBFDD-Agentを提案する。
VBFDD-Agentは、記述的な電池状態テキスト、履歴ケース検索、ローカルメンテナンスマニュアル、および大規模言語モデル推論を統合して、構造化された診断結果とメンテナンスレコメンデーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:44:52 GMT)
GAMR: Geometric-Aware Manifold Regularization with Virtual Outlier Synthesis for Learning with Noisy Labels [7.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、ノイズラベルを処理する際に大きなパフォーマンス劣化を経験する。
現在の主流のアプローチでは、トレーニング中にクリーンサンプルを受動的にフィルタリングすることで、この問題を緩和しようとしている。
ノイズの多いデータから学習するための特徴空間幾何を積極的に作り直すことの基本的な重要性を初めて強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:24:43 GMT)
FTerViT: Fully Ternary Vision Transformer [7.0] 我々は、アンカーウェイト行列と正規化パラメータを三元化(FTerViT)する完全三元化ビジョン変換器を導入する。
FTerViTは、知識蒸留を用いて訓練され、その後、軽量な量子化対応回復フェーズが続く。
3次 W2A8 DeiT-III-S at 384$times$384 resolution は 82.43% ImageNet-1K top-1 at 6.09,MB である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:41:53 GMT)
Interaction Locality in Hierarchical Recursive Reasoning [7.0] 空間推論は位置境界計算と位置不変構造の両方を必要とする。
本稿では,情報フローがセル内やセマンティックセグメント内に留まっているか,あるいはそれらを横断するかどうかを測定するためのフレームワークである相互作用局所性を提案する。
このフレームワークはスパースオートエンコーダの機能改善と有限ノイズアクティベーションパッチによってインスタンス化され、構造的ヤコビアンとアテンションチェックが付録に報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:25:49 GMT)
"I didn't Make the Micro Decisions": Measuring, Inducing, and Exposing Goal-Level AI Contributions in Collaboration [7.0] 目標レベルの属性フレームワークであるCoTraceを導入し、明確な目標を検証可能な要件に分解する。
CoTraceを638の現実世界のコラボレーションログに適用すると、目標形成コントリビューションのわずか11～26%がモデルであることがわかった。
相互作用設計の選択がモデル目標形成行動に大きく影響を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:28:34 GMT)
Activation-Free Backbones for Image Recognition: Polynomial Alternatives within MetaFormer-Style Vision Models [6.9] アダマール積は入力の関数を生成するために標準的な非線形性を置き換えることを示す。
これらのモジュールは既存のアーキテクチャとシームレスに統合される。
また、ImageNet分類、ADE20Kセグメンテーション、アウト・オブ・ディストリビューション・セマンティック・モデルスケールにおいて、先行ネットワークよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:29:28 GMT)
Distributional Alignment as a Criterion for Designing Task Vectors in In-Context Learning [6.8] 本稿では,タスクベクトルを用いた推論は,その予測分布とICLの予測分布を一致させるべきであると論じる。
本稿では,タスクベクトルベースとICLベースの推論の次点確率の差を測定する指標である$d_textNTP$を紹介する。
閉形式線形写像により$d_textNTP$を最小化するLTV(Linear Task Vector)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:26:38 GMT)
Concentration of General Stochastic Approximation Under Heavy-Tailed Markovian Noise [6.8] 我々は、一般的なステップサイズを持つ近似アルゴリズムによって生成される反復集合に対して、最大濃度境界を確立する。
Martingale-Difference ノイズが有界であるとき、誤差のテールが準ガウス的であることを示す。
ランダム作用素がほぼ確実に拡張可能でない場合、誤差テールはノイズテールの3倍の重みを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:38:08 GMT)
Graph Structure of Chebyshev Permutation Polynomials over Binary and Ternary Adic Rings [6.8] 環 $bbZ_2k13k$ 上のチェビシェフ置換のグラフ構造について検討する。
2次成分と3次成分によって導入された複雑さにもかかわらず、グラフは強い正則性を示す。
我々の結果は、デジタル非線形写像における複雑性の出現に関する洞察を提供するため、素数環に関する以前の研究を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:39:55 GMT)
Distributed Multi-Coverage for Robot Swarms [6.8] 監視、環境監視、インフラ検査のために展開される自律型ドローン群は、ロボットの故障にもかかわらず、信頼できるカバレッジを維持する必要がある。
それぞれのアセットは冗長性のために複数のロボットによって観察されなければならない。
本稿では,ローカルセンシング,ローカル通信,グローバルコーディネーションのないロボット群を対象とした分散マルチカバーアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:43:41 GMT)
SMDD-Bench: Can LLMs Solve Real-World Small Molecule Drug Design Tasks? [6.7] LLMエージェントは、科学的な発見の応用に驚くべき可能性を持っている。
現在の評価手法はアドホックであり、現実世界の発見にはあまりにも単純すぎる。
オープンでクローズドな7つの LLM をベンチマークし、最も高性能な LLM である GPT5.4 さえも、40.2% のタスクしか解決していないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:08:15 GMT)
TO-Agents: A Multi-Agent AI Pipeline for Preference-Guided Topology Optimization [6.7] 我々は、自然言語設計意図と反復的トポロジ最適化を結びつけるマルチエージェントAIフレームワークTO-Agentsを提案する。
このフレームワークは、人間が提供する問題記述を検証されたソルバ入力に変換し、トポロジ最適化ソルバを実行し、結果の3Dトポロジをレンダリングする。
本研究では,カンチレバービームベンチマークと携帯電話対応製品設計という,長期にわたる2つの設計課題に関するフレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:32:56 GMT)
Modeling and Resource Optimization for Quantum Oracles [6.7] オーラクルの形式的記述と正確な量子ゲート複雑性解析を可能にする階層的再帰的合成評価(HRSE)モデルを提案する。
固定量子ビット制約の下でオラクル構造を生成するための適応空間深度トレードオフ(ASDT)アルゴリズムを提案する。
実験の結果、ASDTアルゴリズムは平均量子回路深さをWサイクル法と比較して53.99%削減することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:41:18 GMT)
MM-Conv: A Multimodal Dataset and Benchmark for Context-Aware Grounding in 3D Dialogue [6.6] 物理世界での接地言語は、会話中に動的に現れる参照を解釈するためにAIシステムを必要とする。
我々は,音声,動き,視線,3Dシーン幾何学によるエゴセントリックVRインタラクションの6.7時間から構築された動的3D環境における参照通信のベンチマークを紹介する。
我々の文脈書き換え手法は、書き換え後のプロノミナルで56.7%に達する純粋な検出器(GroundingDINO)により、平均で11～22ポイントの接地性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:44:09 GMT)
VIPER-MCP: Detecting and Exploiting Taint-Style Vulnerabilities in Model Context Protocol Servers [6.4] VIPER-MCPは、MPPサーバ向けの最初のエンドツーエンドの自動脆弱性監査フレームワークである。
テナントスタイルの脆弱性を検出し、具体的な概念実証プロンプトを生成することで、その悪用性を確認する。
VIPER-MCPは39,884のオープンソースのCPサーバーリポジトリを大規模にスキャンし、106の0日間の脆弱性を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:46:51 GMT)
A Dataset of Reproducible Flaky-Test Failures [6.2] 不安定なテストは、同じバージョンのコードで実行された場合、非決定的にパスして失敗する。
提案するReproFlakeは,4つのフレークテストカテゴリにまたがる再現可能なフレークテスト1115のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:36:51 GMT)
SURF: Steering the Scalarization Weight to Uniformly Traverse the Pareto Front [6.2] その結果, SURF はベースラインよりも均一な PF カバレッジを効果的に達成できることが示唆された。
バンディット,多目的ジムナジウム,多目的LDMアライメントの実験により,SURFがベースラインよりも均一なPFカバレッジを効率的に達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:09:32 GMT)
Online Learning-to-Defer with Varying Experts [6.1] バンディットフィードバックと動的に変化する専門家のプールを備えた,マルチクラス分類のための最初のオンラインL2Dアルゴリズムを導入する。
本手法は, 一般には$O((n+n_e)T2/3)$, $O((n+n_e)sqrtT)$を低雑音条件下で後悔保証する。
合成および実世界のデータセットの実験により、我々のアプローチは、標準的なLearning-to-Deferを、専門家の可用性と信頼性の異なる設定に効果的に拡張することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:16:30 GMT)
Component Influence-Driven Fastener Reduction for Robotic Disassemblability-Aware Design Simplification [6.1] 本研究は,ファスナー低減に着目した実用的なガイダンスを提供する分析フレームワークを提案する。
このフレームワークは、ロボット分解シーケンス計画結果をコンポーネント影響スコアに変換する。
7つの家電の実験では、このフレームワークが冗長なファスナーをうまくターゲットしていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:00:25 GMT)
A strongly annotated passive acoustic dataset for tropical bird monitoring [6.0] PteroSetは,コロンビアのプエルト・アシス(プトゥマヨ)とピビジェイ(マグダレーナ)で記録された,注釈付き異方性鳥の声化のデータベースである。
データセットは、563の記録(73.62h)と15,372の時間周波数アノテーションを含む。
我々はPteroSetのユーザビリティとそれがもたらす課題を実証し、二分鳥検出のためのディープラーニングベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 00:36:06 GMT)
Correcting Stochastic Update Bias in Preconditioned Language Model Optimizers [6.0] 導入とプレコンディショナーは、通常同じミニバッチから推定されることを示す。
プレコンディショナー推定が偏りのない場合でも、逆根や逆根は一般に非線形であるため偏りがある。
両効果に対処する単一バッチバイアス補正フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:54:24 GMT)
CosFly-Track: A Large-Scale Multi-Modal Dataset for UAV Visual Tracking via Multi-Constraint Trajectory Optimization [5.9] 都市環境におけるUAV視覚追跡のための大規模マルチモーダルデータセットであるCosFlyTrackを紹介する。
このデータセットは6000本の歩行者経路から生成された約12,000人の専門家と摂動型UAV軌道を提供する。
CosFlyTrackは追跡性能を78.3から95.6%に改善し、ゼロショットベースラインよりも53から69ポイント向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:06:32 GMT)
Impurity-induced loss bursts from anomalous scale-free localization in a non-Hermitian dissipative lattice [5.9] 非エルミート散逸型クロススティッチ格子における異常なスケールフリーな局在とそれに伴う不純物による損失バーストを同定する。
局所基底回転により、モデルは有効でない非エルミートス=シュリーファー=ヘーガー格子に写像される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:11:15 GMT)
EllipseLIO: Adaptive LiDAR Inertial Odometry with an Ellipsoid Representation [5.8] LiDAR慣性オドメトリーは、外的位置決め(GPSなど)に頼らずに移動する必要がある多くの移動ロボットにとって重要な要素である。
異なる環境で自律的に動作し、異質なLiDARセンサーを持つプラットフォームは、人間の介入なしにこれらの異なるシナリオに適応できるLOOアプローチを必要とする。
本稿では,LiDARスキャンのフィルタリング手法と,シナリオ固有のチューニングを必要とせずにセンサ機能や環境に適応する登録手法を用いて,シナリオ間を一般化するリアルタイムLIO手法であるEllipseLIOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:24:58 GMT)
EntmaxKV: Support-Aware Decoding for Entmax Attention [5.8] EntmaxKVは、KVページがロードされる前にスパース性を利用する、entmaxネイティブなスパースデコーディングフレームワークである。
その結果,出力誤差が$$で制御され,entmaxサポートが回復すると消滅することがわかった。
長期コンテキストと言語モデリングのベンチマークでは、KVキャッシュのごく一部を使用しながらフルキャッシュのentmaxと密に一致し、最大3.36times$(softmax)と5.43times$(entmax)のスピードアップを1Mコンテキストで実行している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:03:38 GMT)
Understanding Perspectives of Patients, Caregivers and Clinicians towards Emerging Collaborative-decision Making Technologies [5.7] 小児科では、患者、介護者、臨床医が健康決定の責任を負うが、限られた協力が成果を損なうことがある。
我々は,対話型ダッシュボード,VRシミュレータ,AI音声アシスタントなど,協調的意思決定技術に対する意思決定者認識の質的研究を行った。
発見は、グループ間でのユーザの意見の違いを明らかにし、テクノロジーの受容が、これらの技術に対するユーザの信頼と結びついていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:11:58 GMT)
Domain-Adaptable Reinforcement Learning for Code Generation with Dense Rewards [5.7] 大規模な言語モデルは、自動コード生成の可能性を強く示していますが、正確性、品質、安全性、ドメイン固有の制約の保証がありません。
本稿では、近似ポリシー最適化を用いて、事前学習したLLMを微調整する強化学習フレームワークを提案する。
MBPPでは絶対パス@1が19%増加し,RoboEvalでは51%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:47:52 GMT)
Playing Devil's Advocate: Off-the-Shelf Persona Vectors Rival Targeted Steering for Sycophancy [5.6] 本研究では,異なるペルソナがtextbfsycophancy に与える影響について検討する。
標準緩和(Contrastive Activation Addition、CAA)は、シコファンと正直な反応のラベル付き対から操舵方向を導出する。
本研究は、本来はロールプレイングのために開発され、薬局データに基づいて訓練されていない、市販のペルソナステアリングベクターが代替手段として機能するかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:43:17 GMT)
Learning Altruistic Collaboration in Heterogeneous Multi-Team Systems [5.6] 異種機能,転送コスト,能力依存型コントリビューションを備えた多チーム協調型リソースアロケーションフレームワークを提案する。
我々は、ハミルトンの法則に基づく利他的割当を近似する集中トレーニングと分散実行の下で、グラフニューラルネットワークポリシーを開発する。
提案手法は, シミュレーションと実験により, 火災防火シナリオで検証し, 学習方針がほぼ最適性能を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:30:58 GMT)
I-SAFE: Wasserstein Coherence Metrics for Structural Auditing of Scientific AI Models [5.6] 我々は、科学AIモデルのためのtextscI-SAFE(Interventional Secure, Accurate, Fair and Explainable)フレームワークを紹介する。
textscI-SAFEは、入力の構造的誘導摂動の下で生モデル出力を評価する。
Davis kinase ベンチマークを用いて,薬物-標的相互作用(DTI)予測におけるtextscI-SAFE のインスタンス化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:44:30 GMT)
ATHENA: A Compiler For Optimized Scheduling In Distributed Quantum Computers [5.5] 分散量子コンピュータ(DQC)は、より小さなチップをフォトニック配線を介して接続することで、大規模なシステムサイズを実現する。
DQCはテレポーテーションを使用してキュービットをリロケーションし、異なるチップ上でキュービット間でCNOTを実行する。
非ローカルなCNOTは、チップ内のローカルなCNOTよりも遅い4.3-7.7$times$lowと4$times$ more error-proneである。
既存のコンパイラ群CNOTは、重なり合うキュービットをブロックにグループ化し、各ブロックのテレポーテーションをまとめて最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:43:03 GMT)
Linear-DPO: Linear Direct Preference Optimization for Diffusion and Flow-Matching Generative Models [5.5] 統合逆時間SDEフレームワークによる拡散とフローマッチングの両方をカバーする汎用DPO目標を導出する。
攻撃的シグモイドベースユーティリティ関数を持続的線形ユーティリティに置き換え,EMA更新参照モデルを組み込んだLinear-DPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:54:51 GMT)
Quantum Purity Amplification for Arbitrary Eigenstates and Multiple Outputs [5.5] 量子純度(QPA)は混合状態の$n$コピーを選択された固有状態の高忠実度コピーにコヒーレントに変換するタスクである。
最適チャネルを特徴付け、その全サイトおよび1サイトのパフォーマンス法則を出力系全体で導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:47:32 GMT)
An Exponential Sample-Complexity Advantage for Coherent Quantum Inference [5.5] 我々は、所望の出力が量子であり、コヒーレンスを保存する別の推論設定について研究する。
このようなプロトコルは、非コヒーレントな計測媒介プロトコルよりも指数関数的に低いサンプル複雑性を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:47:33 GMT)
Boundary Geometry Turns Entanglement into Steering [5.5] 絡み合いは一般にアインシュタイン=ポドルスキー=ローゼンの操舵を意味するものではない。
2量子状態空間の積-負境界層上のこのギャップを埋める境界幾何学的メカニズムを同定する。
絡み合った2ビットのランク2の状態と、ヌル空間が積ベクトルによって張られているすべての絡み合ったランク3状態は、2方向射影可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:33:16 GMT)
Precision and Privacy in Distributed Quantum Sensing: A Quantum Fisher Information Duality [5.4] 局所位相符号化を用いた分散量子センサネットワークの双対性を確立する。
任意の$N$-qubitプローブ状態の場合、$N$はセンサーの数を表し、$F_Q(boldsymbolw$) + F_Q(boldsymbolvtop boldsymbol) leq N$はすべての単位感知方向を表す。
検知対象に対するハイゼンベルク制限の精度を達成することは、すべての代替プライバシ侵害的推定を不可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:07:19 GMT)
On the Complexity of Entailment for Cumulative Propositional Dependence Logics [5.4] 本稿では, 累積命題依存論理と累積命題依存論理と, チームの意味論による複雑性結果の確立と証明を行う。
最近示されているように、累積論理はSystemCによって特徴づけられ、クラウス、リーマン、マギドールの累積モデルによって正確に捉えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:46:13 GMT)
Retrieval-Augmented Long-Context Translation for Cultural Image Captioning: Gators submission for AmericasNLP 2026 shared task [5.4] 2段階のパイプラインは、Qwen2.5-VLでスペイン語の中間キャプションを生成し、ゲミニ2.5フラッシュで検索強化されたマルチショットプロンプトを使用してターゲットのキャプションを生成する。
我々はそれぞれ、ブリブリ、グアラン、オリザバ・ナワトルの共通タスクベースラインよりも164.1%、131.7%、122.6%改善した。
我々の提出は共有タスクの総合的な勝者であり、目標字幕の人間評価において5つのファイナリストの提出のうち2位に位置づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:17:04 GMT)
Symbolic Density Estimation for Discrete Distributions [5.3] 閉形式確率質量関数を自動的に復元する教師なしフレームワークである記号密度推定(SDE)を導入する。
提案手法は,ドメイン固有の構造的前提を進化探索と妥当性を考慮した推論段階と統合する。
実際のデータアプリケーションは、標準モデルよりも適合性を改善するための簡潔で解釈可能な混合モデルを特定することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:22:21 GMT)
Motion Design for Grasp-Based Dynamic Locomotion in Microgravity [5.3] 本稿では,微小重力下での多脚ロボットシステムを用いたグリップベース動的移動の洞察について述べる。
調査対象は歩行パターン,歩幅,移動速度,名目姿勢である。
その結果, 接触レンチ空間を拡大し, 衝動性全身動態を減衰させることで移動性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:06:01 GMT)
Large-Step Training Dynamics of a Two-Factor Linear Transformer Model [5.3] 本研究では, 線形変圧器の線形変圧器学習問題について検討する。
正規化後、ダイナミクスは2要素積写像に還元される。
その結果,学習者の学習意欲が変化し,学習者の学習意欲が変化することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:25:13 GMT)
Quantitative coronary calcification analysis for prediction of myocardial ischemia using non-contrast CT calcium scoring [5.2] 本研究は, 大学病院クリーブランド医療センターにて, 非コントラストCTCSおよびレガデノソン負荷心筋ポジトロン断層心筋灌流法を1年以内に施行した1,375例について検討した。
臨床変数,Agatstonスコア,Ca-Omics特徴を含む74変数について検討した。
日常的に取得した非コントラストCTCSスキャンを用いて心筋虚血を予測するための機械学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:16:52 GMT)
Improving 3D Labeling in Self-Driving by Inferring Vehicle Information using Vision Language Models [5.2] 本稿では,車両情報のゼロショット推論により,自動運転車における3次元ラベリングを改善する手法を提案する。
提案手法はヴィジュアル言語モデル (VLM) を用いて, 画像から車両の製作, モデル, 生成を推定し, 正確な3次元境界ボックス次元を出力し, シード手動ラベリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:17:57 GMT)
MONET: A Massive, Open, Non-redundant and Enriched Text-to-image dataset [4.9] 大規模なテキスト・ツー・イメージモデルのトレーニングには、さまざまなコンテンツと詳細なキャプションを備えた高品質でキュレートされたデータセットが必要です。
異種オープンソース間で2.9Bの生対から収集された104.9Mイメージ-テキストペアのオープンなApache 2.0データセットであるMONETを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:04:56 GMT)
Motion-Robust Deep Reconstruction for Free-Breathing Cardiac Cine MRI [4.9] 自由呼吸のラジアル獲得は制限を緩和するが、高い加速で頑健な再構築は、顕著なストリークアーティファクトのために難しいままである。
Cine-DLは、ターゲットkスペース前処理と高速モデルベース深層再構成を結合した臨床指向のフレームワークである。
実験の結果,Cine-DLは定量的な測定値と視覚的忠実度を常に改善し,日常的かつ時間に敏感なシネMRIの臨床応用に向けての実践的な道のりを支えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 04:31:03 GMT)
Pareto-Enhanced Portrait Generation: Vision-Aligned Text Supervision for Alignment, Realism, and Aesthetics [4.9] Supervised Fine-Tuning (SFT) は、画像生成の光リアリズムを高める効果的な方法である。
マルチモーダル拡散変換器(MM-DiT)の機能管理パラダイムを提案する。
本手法は,基本モデルの本来の一般化を保ちながら,視覚対応のテキストガイダンスを注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:55:28 GMT)
Probabilistic Attribution For Large Language Models [4.8] LLM(Large Language Models)の生成特性は、前回のトークンから各応答トークンをサンプリングするために計算される条件確率に反映される。
本研究では, これらの確率を用いて, プロセスの数学的理論内にLCMを配置する。
我々はこのフレームワークを用いて、ベイズ則を用いて、モデルに依存しない確率的トークン属性尺度を設計し、次の対数確率を逆転する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:36:26 GMT)
Semantic Granularity Navigation in Image Editing [4.8] NaviEditは、リアルタイム編集のためのトレーニング不要の推論時間コントローラである。
厳密な自己整合契約を通じて、モデルスケールから編集の進捗を分離する。
スケールを制御入力として扱い、意味的に応答する中間スケールに向けて固定ステップ予算を割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:53:13 GMT)
The Readout Shortcut: Positional Number Copying Dominates Arithmetic CoT Readout in Small Language Models [4.7] CoT(Chain-of- Thought)プロンプトは、小さな言語モデルでの算術には必要だが、そのステップをシャッフルするとほとんどの性能が保たれる。
GSM8K 上の3つの 1-3B 命令調整 LM において,プリフィックス完了により回答読解段階を分離し,位置ショートカットを同定する。
金の回答は54-92ppの精度(各モデルの教師が調整した天井の89-92%)であり、誤った項目であっても最終回答は最後の95-96%のCoT番号と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 00:32:41 GMT)
Self-Training Doesn't Flatten Language -- It Restructures It: Surface Markers Amplify While Deep Syntax Dies [4.7] 言語モデル自身の出力に対する連続的な自己学習は、フラット化のプロセスとして広く特徴づけられる。
この特徴が不完全であることを示す。
5つのモデルでの11世代にわたるセルフトレーニングでは、言語は均一にフラット化されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:44:47 GMT)
Federated LoRA Fine-Tuning for LLMs via Collaborative Alignment [4.7] 低ランク適応(LoRA)は,大規模言語モデル(LLM)のパラメータ効率向上のための強力なツールとして登場した。
本稿では,LoRAを協調学習環境下で研究し,パラメータ効率を保ちながらクライアント間の協調的な微調整を可能にする。
予備的な局所推定器のみに依存する汚染認識フレームワークであるCLAIR(Collaborative Low-rank Alignment and Identifiable Recovery)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:12:16 GMT)
Divide and Contrast: Learning Robust Temporal Features without Augmentation [4.7] Divide and Contrast(Di-COT)は、データ拡張とマルチエンコーダパスを回避する、教師なしのフレームワークである。
Di-COTは各ウィンドウを、イテレーション毎に少数の重なり合うサブブロックに分割し、効率的で意味のあるコントラストを可能にする。
6つの大規模な実世界のデータセットとUCRとUEAベンチマークの実験は、Di-COTが意味的に構造化され、転送可能な表現を学ぶことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:31:44 GMT)
FedCritic: Serverless Federated Critic Learning-based Resource Allocation for Multi-Cell OFDMA in 6G [4.7] 6G超高密度ネットワークでは、アグレッシブ周波数再利用はセル間干渉を増幅する。
分散実行を備えたサーバレスフェデレーションマルチエージェントフレームワークであるFedCriticを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:13:09 GMT)
Hybrid Machine Learning Model for Forest Height Estimation from TanDEM-X and Landsat Data [4.5] 森林タイプや構造を補完する情報を提供するために,光学ランドサットデータを用いた特徴空間の拡張を提案する。
この拡張モデルは、ガボンセ・ロペ国立公園のいくつかのTanDEM-X買収で適用され、検証されている。
その結果、RMSEは13.5%、MAEは16.6%削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:37:27 GMT)
Privacy Without Remedy: An Assessment of Data Broker Compliance with California Privacy Law [4.5] 私たちは、カリフォルニア消費者プライバシ法と2023年削除法によるデータブローカーコンプライアンスに関する、最初の実証的な評価を提供します。
削除法が施行された後は、登録データブローカーの9%のみが透明性要件に完全に準拠していた。
消費者のプライバシー、ブローカーの慣行の透明性、およびこれらの法律の遵守を改善できる改革を明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:39:19 GMT)
Towards Resilient and Autonomous Networks: A BlueSky Vision on AI-Native 6G [4.5] 6G時代のネイティブAIは、ファンデーションモデルによって固定され、協調的なマルチエージェントシステムを介してオーケストレーションされます。
1つ目は、6Gファウンデーションモデルを統一されたバックボーンとして開発することであり、タスク固有の知識を様々なエッジ展開に適したコンパクトなモデルに抽出する。
第2の進歩は、人間の介入を最小限に抑え、ネットワークを自律的に診断し、維持し、回復するように設計されたマルチエージェントシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:53:06 GMT)
Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models via Causal Route Gating [4.5] 大型視覚言語モデル(LVLM)は、画像がまだサポートしていない内容に幻覚を与えることが多い。
経路競合から重要な障害モードが生じることを示し、視覚的証拠に対する言語的先行をデコーダが追従する原因となることを示す。
本稿では,各注意を視覚的経路とテキスト経路に分解する,学習不要で意思決定に整合した介入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:29:29 GMT)
The Silent Hyperparameter: Quantifying the Impact of Inference Backends on LLM Reproducibility [4.5] バックエンドのみを選択することで、ベンチマークスコアを最大16.6ポイントシフトできることが示されています。
これは、キャッシュやグラフ、カスタムカーネル、ロジット処理におけるエンジン固有のデフォルトなど、システムレベルの最適化によって実現されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:11:41 GMT)
From Circuit Evidence to Mechanistic Theory: An Inductive Logic Approach [4.4] この研究は、回路解釈を帰納的理論構築として扱うことにより、累積力学科学のための公式な基盤を提供する。
各回路は2つのレベルに特徴付けられる:因果関数署名(CFS)、およびスケール不変構造述語から学習された帰納論理プログラミング(ILP)によって学習されたアーキテクチャ署名$_mathrmarch$である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:33:14 GMT)
Automated Byzantine-Resilient Clustered Decentralized Federated Learning for Battery Intelligence in Connected EVs [4.3] インテリジェントトランスポートシステム(ITS)における電気自動車(EV)バッテリーデータ管理のための有望なパラダイムとして、フェデレートラーニング(FL)が登場した。
本稿では,Byzantine-Resilient clustered decentralized Learning (C-DFL) フレームワークであるABC-DFLを提案する。
ABC-DFLの中核は、ビザンチン攻撃を緩和する堅牢な階層的な集約プロトコルであるFLECAである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:47:14 GMT)
The 2nd Workshop on Agile Practice & Research: A Summary and Call For Research [4.3] アジャイルソフトウェア開発は、学術研究と産業実践の相互作用によって形成されています。
本稿では,理論ギャップ,時間ギャップ,伝達ギャップの3つの研究実践的ギャップに焦点を当てる。
第2回アジャイルプラクティス&リサーチワークショップは、ブラジルのソパウロで開催されたAgile Software Development (XP) 2026で開催された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:48:14 GMT)
Mobile UMI: Cross-View Diffusion Policy with Decoupled Kinematics for Mobile Manipulation [4.3] 最近の手首搭載インタフェースはテーブルトップデータ収集のコストを下げるが、単一の手首ビューはベースナビゲーションに必要なグローバルなコンテキストを捉えない。
生成ポリシーは数百ミリ秒の推論遅延を導入します。
本稿では,3つのコンポーネント間のギャップに対処するハードウェアフリーなデモフレームワークであるMobile UMIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:33:53 GMT)
Detecting Synthetic Political Narratives in Cross-Platform Social Media Discourse [4.3] 本稿では,合成政治物語を検出するためのクロスプラットフォームフレームワークを提案する。
語彙的多様性D(C)、時間的バーストネスB(C)、修辞的反復R(C)、意味的同化H(C)の4つの調整信号を合成的ナラティブコーディネートSNC(C)に結合する。
その結果、IntelSlavaは最も低い語彙多様性(MATTR 0.52--0.54)、最も高いバーストネス(B=+0.48-+0.73)、そして6つのイベントウィンドウのうち4つで上位のSNC(C)にランクインしたピアチャネル(Jaccard 0.12)と高い修辞的重複(Jaccard 0.12)を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:58:49 GMT)
ReMATF: Recurrent Motion-Adaptive Multi-scale Turbulence Mitigation for Dynamic Scenes [4.3] 大気の乱流は、幾何学的歪み、ぼかし、時間的ひねりなどの歪みを導入することで、映像の品質を著しく低下させる。
本稿では,空間的詳細と時間的安定性を保ちながら,同時に2フレームのみを使用して映像を復元する軽量なリカレントフレームワークであるReMATFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:28:49 GMT)
Interpretable Discriminative Text Representations via Agreement and Label Disentanglement [4.3] 本稿では,解釈可能な識別テキスト表現のための操作基準を提案する。
各座標は、一致の確率で測定された概念的明快さを満たすべきである。
LLM支援機能発見におけるこの基準のインスタンス化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 04:41:44 GMT)
Towards Zero Trust Architecture: A Pilot Study on Information Systems Security Readiness amongst Small and Medium Enterprises [4.2] 中小企業(中小企業)はサイバー脅威の増大に直面しているが、ゼロ・トラスト・アーキテクチャー(ZTA)を採用するために必要なリソースや専門知識が不足していることが多い。
本研究は,ZTAの必要性に対する中小企業の認識を形作るドライバとバリアについて検討し,探索段階の採用経路を提案する。
アジア太平洋地域の64人のIT専門家とセキュリティ専門家による調査データによると、ZTAの習熟度とクラウドコンピューティングの必要性は、認識される必要性の最も肯定的な相関関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:08:14 GMT)
Adversarial Reframing: A Framework for Targeted Generation in Language Models [4.2] 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな実世界の設定で広くデプロイされているが、ジェイルブレイクに対して脆弱であり、プロンプトベースの攻撃安全フィルタである。
本稿では,基礎モデルの安全性を積極的に強化するためのツールとしてTHREAT (edversa bypass generation via Reframing) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:31:07 GMT)
Soft Tuy-Completeness for Robust Projection Selection in Cone-Beam CT [4.2] 本研究は、関心領域集束コーンビームCTにおける投射選択のための、連続したソフトなほぼ直交性スコアと、分解能を考慮した飽和被曝目標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:37:15 GMT)
Stdlib or Third-Party? Empirical Performance and Correctness of LLM-Assisted Zero-Dependency Python Libraries [4.2] サードパーティのPythonライブラリは依存性管理のオーバーヘッド、サプライチェーンのリスク、デプロイメントの摩擦を導入している。
これは、人気の高いサードパーティライブラリのalibのみの再実装の増大するシングルファイルPythonモジュールのコレクションである。
シリアライゼーション、ネットワーキング、暗号、エージェントプロトコル、テキスト処理など、12のカテゴリにまたがる40以上のモジュールをスパンニングすることで、ゼロディープは2つの相互関連質問に対して制御されたテストベッドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:02:54 GMT)
High-Dimensional Carrier-Assisted Entanglement Purification Based on Mutually Unbiased Bases [4.1] 相互非バイアスベース(MUB)に基づく決定論的前処理方式を導入する。
MUBに適応したmCAEPPは、初期忠実度が$p_00 > 1/3$の任意の2量子パウリチャネルに対して、決定的に単位忠実度が得られることを厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:44:21 GMT)
Symmetry-Protected Fast Relaxation and the Strong Quantum Mpemba Effect [4.1] 距離の長いXXZスピン鎖内の孤立した高速脱着チャネルを保護する対称性選択的なリウビリアン機構が見つかる。
対称性の破れは、遅いリウヴィリアモードと重なり合い、緩和力学を著しく抑制する。
この結果から,開量子系における非平衡経路の制御機構として対称性保護型高速緩和が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:13:22 GMT)
High-speed Networking for Giga-Scale AI Factories [4.1] NVIDIA Spectrum-X Ethernetは、予測可能で安定したネットワーク性能を実現するために、ゼロから設計されている。
本稿では、最先端ベンチマークにおけるモチベーション、設計原則、評価方法論、性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:52:47 GMT)
Text Analytics Evaluation Framework: A Case Study on LLMs and Social Media [4.1] 質問に基づく評価フレームワークを導入する。
さまざまなNLPをカバーするさまざまなTwitterデータセットにベンチマークを適用した。
感情分析、ヘイトスピーチ検出、感情認識などのタスク。
この結果から,入力スケールとデータソースの複雑さに大きく依存していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:05:05 GMT)
VSCD: Video-based Scene Change Detection in Unaligned Scenes [4.0] ビデオによるシーン変化検出(VSCD)について紹介する。
コントラストのないカメラ動作下で、異なる時間に記録された同じ屋内空間の参照とクエリRGBビデオが与えられたクエリフレーム毎に画素単位の変更マスクを予測する。
この設定を研究するため、我々は1100万フレーム以上を画素精度変化マスクで注釈付けした大規模ベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:17:54 GMT)
TERDNet: Transformer Encoder-Recurrent Decoder Network for Scene Change Detection [4.0] SCD(Scene Change Detection)は、異なる時間に撮影された同じ位置の2つの画像の違いを特定することを目的としている。
既存のSCDモデルは、レイヤ間の機能の重要性の相違を見落とし、精細化を抑えるシングルステップデコーダを採用し、エンコーダの事前訓練戦略に関する限られた洞察を提供する。
本稿では,これらの制限を克服するために,トランスフォーマー・リカレントデコーダネットワークであるTERDNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:18:24 GMT)
Agent JIT Compilation for Latency-Optimizing Web Agent Planning and Scheduling [4.0] コンピュータ利用エージェント(CUA)は、クリック、タイプ、スクロールなどのツールへの一連の呼び出しを生成することで、自然言語で指定されたタスクを自動化する。
我々は、タスク記述を直接実行可能なコードにコンパイルする代替品であるエージェントジャスト・イン・タイム(JIT)コンパイルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:54:27 GMT)
To Select or not to Select, that is the Question: Distilling Robot Skill Prediction into a Small Ensemble [4.0] ロボットのスキル予測:自然言語によるタスク記述を、実行に必要な物理的能力にマッピングする。
LLM支援生成とターゲットラベル監査を用いたタスク・トゥ・スキルの合成データセットを構築した。
固定ロボット技術では、合成データに基づいて訓練された小型の特殊モデルは、艦隊レベルのタスクルーティングにおいて、はるかに大きな汎用LLMよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:32:38 GMT)
Robust Recommendation from Noisy Implicit Feedback: A GMM-Weighted Bayes-label Transition Matrix Framework [3.9] 本稿では、ロバストGMM重み付きベイズラベル遷移行列フレームワーク(RGBT)を提案する。
同時に、完全なサンプル利用を保証し、一貫した見積もりを提供し、重要なことに、見積もりのばらつきを著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:20:33 GMT)
Evaluating Speech Articulation Synthesis with Articulatory Phoneme Recognition [3.9] 単一話者RT-MRIデータセットから抽出した音響的特徴と調音的特徴を持つニューラルネットワークを訓練する。
モデルをテストする際の認識性能を,異なる合成調音特性で比較する。
以上の結果から,音声特徴集合は音声学的にリッチであり,音声調音合成における追加次元の探索に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:06:22 GMT)
EvoStruct: Bridging Evolutionary and Structural Priors for Antibody CDR Design via Protein Language Model Adaptation [3.8] EvoStructは、凍結したタンパク質言語モデルと、E(3)-同変GNNからの3次元構造コンテキストを、クロスアテンションアダプタを介して橋渡しする。
CHIMERA-Benchデータセット上では、EvoStructは、いくつかの抗体設計法の中で、最も高いアミノ酸の回収と最も低いパープレキシティを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:59:16 GMT)
Holistic Reliability Propagation: Decoupling Annotation and Prediction for Robust Noisy-Label [3.8] バイレベルメタラーニングでは、サンプル毎に2つのバッチ正規化スカラー、与えられたラベルのアルファ、擬似ラベルのベータを生成する。
信頼性に配慮したMixupと、入力ブランチのグローバルゲーティングと、コントラストブランチのβ-ゲート擬似ラベルポジティクスを併用する。
合成および実世界のベンチマークでは、HRPは強いベースラインよりも平均精度を向上し、最高のノイズレートで競争力を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:24:37 GMT)
On the Regularity and Generalization of One-Step Wasserstein-guided Generative Models for PDE-Induced Measures [3.7] 輸送地図の規則性を理解するための理論的枠組みを開発する。
均一ソース測度から目標測度への最適輸送写像はハルダー連続であることを示す。
この正則性は、PDEによって誘導される分布を1つのプッシュフォワード写像を通して学習する1ステップ生成モデルの近似論的正当性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:43:55 GMT)
RCGDet3D: Rethinking 4D Radar-Camera Fusion-based 3D Object Detection with Enhanced Radar Feature Encoding [3.7] レーダ特徴抽出の簡易化は,精巧な融合モジュールと同等あるいはそれ以上の性能が得られることを示す。
本稿では,マルチモーダル核融合を簡略化し,レーダー特徴符号化を主眼とするRCGDet3Dを提案する。
The Experiments on View-of-Delft (VoD) and TJ4DRadSet shows that RCGDet3D are outperforms state-of-the-art method in both accuracy and speed。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:45:01 GMT)
Machine learning prediction of obstructive coronary artery disease using opportunistic coronary calcium and epicardial fat assessments from CT calcium scoring scans [3.6] CTCS(non-contrast Computed tomography calcium score)は冠状動脈石灰化の検出に広く用いられている費用効率のよい画像モダリティである。
本研究の目的は、CTCS画像から冠状カルシウムと心外膜脂肪の定量的解析を利用して閉塞性冠動脈疾患(CAD)を予測する高度な機械学習フレームワークを開発することである。
CTCS画像から24の臨床的変数、189のカルシウム-オミクス、211の心膜脂肪-オミクスの特徴を抽出・解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:47:36 GMT)
Task-Routed Mixture-of-Experts with Cognitive Appraisal for Implicit Sentiment Analysis [3.6] なぜなら、ある側面に対する感情は、明示的な意見の言葉を通して表現されるのではなく、出来事から推測されることが多いからである。
認知的評価理論を基礎として,暗黙的な感情分析のための評価型マルチタスク学習フレームワークを提案する。
タスク条件付きルータを用いて、各タスクのスパースな専門家混在を選択するとともに、タスク分離されたルーティング目標を用いて、異なるタスクを奨励し、異なる専門家選択パターンを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:59:32 GMT)
CAdam: Context-Adaptive Moment Estimation for 3D Gaussian Densification in Generative Distillation [3.5] 密度ジレンマを解くために、文脈適応モーメント推定(CAdam)を導入する。
Cadamは、標準密度と比較してガウスの数を85%から97%削減し、全体的な同等の品質を保っている。
これらの結果から, 信号認識密度制御は, 最適化に基づく生成蒸留におけるメモリ効率の向上に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:08:39 GMT)
Evaluating Temporal Semantic Caching and Workflow Optimization in Agentic Plan-Execute Pipelines [3.5] 単一のユーザクエリは、センサデータ、作業順序、障害モード、予測ツール、ドメイン固有のエージェントの調整を必要とする可能性があるため、産業資産運用はレイテンシに敏感である。
AssetOpsBench (AOB) は, 計画実行パイプラインがツール発見, LLM計画, MCPツール実行, 最終的な要約から繰り返しオーバーヘッドを露呈する産業エージェントベンチマークである。
本稿では,AOB計画実行パイプラインのための2つの補完的な最適化レイヤを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:30:07 GMT)
SmoCap: Unified Scale-Pose Canonicalization with Proxy-Mapped Trust-Region QP [3.4] リーク耐性の正準化フレームワークであるSmoCapについて紹介する。
各地域信頼圏二次計画における形態と姿勢を共同で推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:41:18 GMT)
GradeLegal: Automated Grading for German Legal Cases [3.4] グレーディングドイツの司法試験ソリューションは、数量の増加と適格グレーダーの不足に直面している。
この実践的関連性にもかかわらず、文学は法的試験を格付けするための効果的な方法に関する体系的な研究を欠いている。
大規模言語モデル(LLM)が,刑法及び公法におけるドイツの判例ソリューションの自動格付けを支援することができるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:09:49 GMT)
PromptNCE: Pointwise Mutual Information Predictions Using Only LLMs and Contrastive Estimation Prompts [3.0] テキストから相互情報を推定するには、通常、タスク固有の批評家を訓練する必要がある。
大規模言語モデルでは、プロンプトと帰納確率のみを用いて、ポイントワイドな相互情報ゼロショットを推定できるかどうかを問う。
我々は,3つの公開データセットに対して,人間由来の地中PMIを用いたベンチマークを導入し,情報理論に基づく5つのプロンプトベース推定手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:10:54 GMT)
Classification of Single and Mixed Partial Discharges under Switching Voltage Using an AWA-CNN Framework [2.9] 本研究では,スイッチング電圧励振下でのソース指向部分放電(PD)解析のための振幅幅領域(AWA)パターン表現を提案する。
AWAパターンは、スイッチング電圧励起の下での多クラスPDソース分類に適したPDパルスの視覚的表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:16:51 GMT)
Targeted maximum likelihood estimation of vaccine effectiveness and immune correlates in test-negative design studies with missing data [2.9] テスト陰性設計(TND)は、ワクチンの有効性と被曝・近縁免疫の疾患の相関を評価できる、資源効率のよい観察研究設計である。
本研究は,医療従事者における症状性疾患の因果条件リスク比を目標とした最大推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:38:26 GMT)
GraphRAG on Consumer Hardware: Benchmarking Local LLMs for Healthcare EHR Schema Retrieval [2.9] グラフベースの検索拡張生成(GraphRAG)は、検索拡張生成を拡張し、複雑なコーパス上の構造化推論をサポートする。
ローカルにデプロイされたオープンソースの大言語モデル(LLM)を用いたEHRスキーマ検索のためのGraphRAGの体系的評価を行う。
Llama 3.1 が最もリッチな知識グラフ (1,172 個のエンティティ)、Qwen 2.5 は最高の回答品質 (3.3/5)、Phi-4-mini は構造化出力エラーのためにパイプラインを完了しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:09:53 GMT)
Zero-shot adaptation to order book dynamics [2.9] 本稿では,Avellaneda-Stoikovフレームワークの分析構造を維持しつつ,後継の測度型適応機構を導入する適応型市場形成アーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:11:37 GMT)
Same Architecture, Different Capacity: Optimizer-Induced Spectral Scaling Laws [2.8] スケーリング法則は、モデルのサイズ、データ、計算から言語モデルのパフォーマンスを予測可能にするが、それらは通常、一定のトレーニング詳細として扱う。
この仮定は、FFN幅を有効活用するスペクトル容量への変換がいかに効果的かという、表現のスケーリングの基本的な軸を欠いていることを示す。
フィードフォワードネットワーク表現の固有スペクトルを用いて、ソフトおよびハードスペクトルランクを用いて測定すると、同じトランスフォーマーアーキテクチャは、異なる指数でトレーニングした場合、顕著に異なるスペクトルスケーリング法則を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:00:34 GMT)
Fine-grained Claim-level RAG Benchmark for Law [2.8] 法則などの高次領域では、検索増強生成(RAG)は、生成した応答における幻覚を緩和するために一般的に用いられる。
法的なRAGシステムの既存の評価フレームワークは、検索および生成性能の詳細な解析を行うために必要な粒度を欠いている。
ClaimRAG-LAWは、フランス語と英語をサポートする法的RAGのための包括的なデータセットであり、専門家と非専門家の両方をターゲットにしており、現実的なシナリオを反映した多様な質問タイプを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:56:27 GMT)
Evidence of Quantum Machine Learning Advantage with Tens of Noisy Qubits [2.8] 量子データを含む学習問題は、量子機械学習の利点を示す自然な候補である。
最近の結果は、特定のタスクやノイズのない条件下では、量子データのコヒーレントな処理は、古典的な処理に続く固定測度スキームよりも優れていることを示している。
我々は、現在ノイズの多い量子データの対象となっている利点を示す学習問題に対して、既存のハードウェアの性能のシミュレーションと解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:12:33 GMT)
Alike Parts: A Feature-Informed Approach to Local and Global Prototype Explanations [2.8] このギャップに対処するために、機能の重要性を2つのレベルで統合するフレームワークを導入します。
まず,特徴重要度スコアを用いて,最も関連性の高い特徴部分集合をハイライトする手法を提案する。
第2に,グローバルなプロトタイプ選択目的関数を機能重要用語で拡張し,選択したプロトタイプの特徴属性の多様性を積極的に促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:58:55 GMT)
3D Reconstruction and Knowledge Distillation to Improve Multi-View Image Models to Explore Spike Volume Estimation in Wheat [2.8] 小麦スパイク体積の正確な推定は, 収量成分分析と応力抵抗性評価に重要である。
光検出・ランドング(LiDAR)や飛行時間(ToF)といったアクティブな3Dセンシング手法は、植物の動きに敏感であり、屋外条件には適さない。
画像のみの効率的な推論を実現しつつ,訓練中に知識蒸留を行うハイブリッド2D-3D手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:26:47 GMT)
Machine Intelligence that Understands Visual and Linguistic Information and Interacts with Humans and Environments [2.7] この論文は、3つの主要な視覚言語タスクにまたがるインテリジェントエージェントを改善する新しいアーキテクチャを提案する。
まず,画像キャプションの視覚的表現の限界に対処する。
第2に、画像に関するマルチターン会話を必要とする視覚対話に取り組む。
第3に,ALFREDデータセットを用いたAIの対話型インストラクションフォローについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:11:25 GMT)
Polars inside Intel SGX2 Enclaves: An Empirical Study of Confidential Analytical Query Processing [2.7] 本稿では,Azure Blob Storageを使用したTPC-H SF30上で,Intel SGX2エンクレーブ内で動作するArrow-native DataFrameエンジンであるPolarsについて検討する。
我々は、標準のTPC-Hパワースコアと、データ入力オーバーヘッドから計算オーバーヘッドを分離するためにテーブルローディング時間を除去するクエリのみのバリエーションの両方を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:47:28 GMT)
Scalable On-Policy Reinforcement Learning via Adaptive Batch Scaling [2.7] 従来の知恵では、大規模バッチトレーニングは強化学習(RL)と根本的に相容れない。
本稿では,学習方針の安定性に応じて効果的なバッチサイズを調整する適応バッチスケーリング(ABS)を提案する。
ABSの中心は、連続した更新の間のアクションレベルシフトを測定することで、政策非定常性を定量化する、行動偏差である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:46:22 GMT)
Prediction of Challenging Behaviors Associated with Profound Autism in a Classroom Setting Using Wearable Sensors [2.6] 自閉症スペクトラム障害(ASD)は、社会的相互作用とコミュニケーションに関する課題によって特徴づけられる。
ASDを持つ子供の約4分の1は、重篤な自閉症に分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:12:38 GMT)
A Typed Tensor Language for Federated Learning [2.6] フェデレートされた学習と分析は、しばしば別々のプロトコルのコレクションとして記述される。
この構造を形式化する型テンソル言語を導入する。
入力された1ラウンドのプログラムは、固定次元の共有状態を通る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:34:24 GMT)
Lower Bounds for Advection-Diffusion Equations: An Exploration with AI-Generated Proofs [2.6] 対流拡散方程式の明示的な下界を3つの設定で確立する。
証明は、専門家の介入なしに、完全にマルチエージェントの数学証明システム、QEDによって生成された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:15:29 GMT)
Safety-Critical Control for Smoothed Implicit Contact Dynamics [2.5] スムースな暗黙の接触ダイナミクスは、事前に定義されたモードシーケンスを使わずに、勾配に基づくプランニングとコンタクトリッチなタスクの制御を可能にする。
暗黙の接触力学が安全フィルタ設計を非自明なものにするので、安全クリティカルな制御は依然として困難である。
本稿では,緩やかな相補性制約を用いても,実際の接触力の束縛を行う方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:14:03 GMT)
SceneGraphGrounder: Zero-Shot 3D Visual Grounding via Structured Scene Graph Matching [2.5] SceneGrapherは,再構成された3次元シーングラフ上の構造化グラフマッチングとして3次元グラウンドを再構成するフレームワークである。
我々は,移動ロボットによる実世界展開によるフレームワークの実証を行い,長距離物理環境における堅牢な空間推論を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:30:51 GMT)
Leveraging Self-Paced Curriculum Learning for Enhanced Modality Balance in Multimodal Conversational Emotion Recognition [2.5] 会話におけるマルチモーダル感情認識(MERC)は,人間の対話を理解する上で重要な課題である。
本稿では,MERCのためのSPCL(Self-Paced Curriculum Learning)に基づくプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案する。
発話レベルと会話レベルの両方の課題をキャプチャする二段階Difficulty Measurerを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:07:16 GMT)
On the Sample Complexity of Discounted Reinforcement Learning with Optimized Certainty Equivalents [2.4] 有限割引MDPにおけるリスク感応性強化学習について検討した。
我々は、最適化確実性等価(OCE)と呼ばれる家族またはリスク対策を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:53:51 GMT)
Beyond Numerical Features: CNN-Driven Algorithm Selection via Contour Plots for Continuous Black-Box Optimization [2.4] そこで本研究では,ブラックボックス最適化に適用した,インスタンスごとのアルゴリズム選択に対する表現駆動型アプローチを提案する。
CNNレグレシタは、複数のインスタンス固有の輪郭ビューを取得し、ソリューションごとのパフォーマンスを予測し、予測された最高の値による選択を可能にする。
以上の結果から,簡単な視覚モデルでは,手作りのERAを使わずに,探索された景観の空間構造をアルゴリズム選択に活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:43:34 GMT)
Time-To-Reach Separation and Safety Filtering for Safe, Fair, and Efficient Multi-Agent Coordination [2.4] 本稿では,TTR(Minimum Time-to-Reach)を優先課題,時間的分離,安全フィルタリングの統一指標として用いるマルチエージェント協調フレームワークを提案する。
航空機間の安全な分離を維持しつつ、複数の航空車両が空中廊下に合流する問題に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:16:49 GMT)
Building a Custom Taxonomy of AI Skills and Tasks from the Ground Up with Job Postings [2.4] 我々は2つの大規模求職コーパスを用いて、分類学構築のためのデータポイントの内包(または排除)に関する重要な設計決定を調査する。
系統研究の青写真としてTaxonomyBuilderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:01:49 GMT)
SA-Kura: An Energy-Efficient Systolic Array Accelerator for Locally-Coupled Kuramoto Drift in Diffusion Sampling [2.4] 倉本配向拡散はこの自明なドリフトを局所結合相相互作用に置き換える。
そこで我々は,SA-Kuraを,局所的に結合した倉本ドリフトに特化した初のデジタルサイストリックアレイ加速器として紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 04:39:11 GMT)
GenAI-Driven Threat Detection with Microsoft Security Copilot [2.4] 我々は、常時オン適応エージェントであるDynamic Threat Detection Agent (DTDA)を導入する。
Microsoft Defenderのセキュリティインシデントを継続的に調査し、隠れた脅威を明らかにする。
DTDAは、アタック・ストーリーのギャップが見つかったときに説明可能な検出を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:37:06 GMT)
Sparse Mamba Decoder for Quantum Error Correction: Efficient Defect-Centric Processing of Surface Code Syndromes [2.3] フォールトトレラントな量子コンピュータを構築するには量子エラー補正が不可欠である。
ほとんどのデコーダは精度が高いが、実際のエラー率に関係なく、$O(d2 R)$regard of size $O(d2 R)の完全な高密度シンドロームアレイを処理している。
我々は,k個のアクティブ検出イベントのみを処理する欠陥中心型ニューラルデコーダであるSparse Mamba Decoder (SMD)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:01:02 GMT)
Deep Attention Reweighting: Post-Hoc Attention-Based Feature Aggregation in CNNs for Disentangling Core and Spurious Features under Spurious Correlations [2.3] Deep Feature Reweighting (DFR) は、トレーニングされたモデルがターゲットデータセットの分類ヘッドを再トレーニングすることで、素早い相関に依存することを減らすテクニックである。
DFRは, 絡み合った特徴の操作によって基本的制約を受けており, コア機能を増幅すると同時に, 刺激的な特徴を同時に抑制する能力に制限があることが示される。
我々は,GAPを置換し,分類ヘッドと共同で再訓練する,ポストホットアテンションベースのアグリゲーションモジュールであるDeep Attention Reweighting (DAR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:35:45 GMT)
Cumulative Meta-Learning from Active Learning Queries for Robustness to Spurious Correlations [2.3] Cumulative Active Meta-Learning(CAML)は、クエリ済みのサンプルを使用して、事前または帰納的バイアスをメタ学習し、モデルがどのように適応するかを管理する、アクティブラーニングフレームワークである。
また,CAMLは,スプリアス相関ベンチマークや買収戦略を用いて,マイノリティーグループ精度を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:14:12 GMT)
Predicting 3D structure by latent posterior sampling [2.3] 本研究では,NeRFに基づく3次元シーンの表現と,拡散モデルを用いた確率的モデリングと推論を組み合わせた手法を提案する。
提案手法は,各タスクに係わる様々な不確実性のレベルをモデル化できることを示す。
実験により, 様々な種類の観測から3次元構造を正確に予測できる包括的手法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:43:42 GMT)
Objective-Induced Bias and Search Dynamics in Multiobjective Unsupervised Feature Selection [2.2] 評価対象の選択、サブセットサイズ正規化の方向性、初期化戦略について検討する。
客観的デザインは, 効果的な多目的的非教師付き特徴選択の中心であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:14:00 GMT)
Benchmarking Empirical and Learning-Based Approaches for Feedforward Steering Control in Autonomous Racing [2.2] フィードフォワードステアリング制御は、自律走行のための階層型制御アーキテクチャの重要な構成要素である。
本稿では,2つの学習ベースと2つの経験的フィードフォワードコントローラのベンチマークを示す。
実世界Abu Dhabi Autonomous Racing Leagueコンペティションに基づく高忠実度シミュレーションフレームワークでフィードフォワードコントローラをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:44:36 GMT)
Discovering Entity-Conditioned Lag Heterogeneity: A Lag-Gated Neural Audit Framework for Panel Time Series [2.2] AC-GATEは、スケール不変ラグゲートを備えたアダプティブコンディショニングである。
観測可能なエンティティレベルのプロキシを使用して、条件付きモデレートされた分散ラグをインスタンス化する。
非退化で外部に構造化された実データに有効なラグを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:09:15 GMT)
The Shape of Testimony: A Scalable Framework for Oral History Archive Comparison [2.1] ホロコースト研究の研究者は、しばしば2種類のオーラルサバイバルの証言を区別している。
USCショア財団のインタヴューは構造化されたインタヴューターによる形式を踏襲する傾向にあり、イェール・フォーチュノフ・ビデオ・アーカイブはより自由でオープンなスタイルを好んでいる。
本研究は,両コレクションから1,600以上の証言を大規模に解析することにより,その主張を批判的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:36:33 GMT)
Q-SYNTH: Hybrid Quantum-Classical Adversarial Augmentation for Imbalanced Fraud Detection [2.1] クレジットカード不正検出は、極端な階級不均衡によって根本的な課題となる。
本稿では,Q-SYNTHについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:32:18 GMT)
Exploring the Effectiveness of Using LLMs for Automated Assessment of Student Self Explanations in Programming Education [2.1] 問題解決の例は自己説明と組み合わせることができる。
このアプローチの主な課題は、学生の説明の正しさを評価することである。
自動スコアリングの最近の進歩は、意味的類似性法が依然として最も効果的な手法であるかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:22:22 GMT)
DeepWeb-Bench: A Deep Research Benchmark Demanding Massive Cross-Source Evidence and Long-Horizon Derivation [2.0] 最先端の研究製品は、既存のベンチマークで高いスコアを得ます。
現在のフロンティアの既存のベンチマークよりもはるかに難しいベンチマークであるDeepWeb-Benchを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:59:03 GMT)
Value-Gradient Hypothesis of RL for LLMs [2.0] 強化学習は事前訓練された言語モデルを大幅に改善する。
PPOやGRPOのような批判のない手法がなぜ機能するのか、いつ最大の利益をもたらすべきかは、いまだ検討されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:09:05 GMT)
A Non-Reference Diffusion-Based Restoration Framework for Landsat 7 ETM+ SLC-off Imagery in Antarctica [1.9] 本研究では,Landsat 7 SLCオフ画像の復元のための非参照拡散に基づくフレームワークであるDiffGFを提案する。
南極大陸の専用データセットであるSLCANTは、訓練と評価のために構築されている。
その結果,DiffGFは南極におけるランドサット7号SLC-offアーカイブの活用に有用な手法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:35:46 GMT)
Barriers to Evidence in AI-Related Cases and the Privatization of Proof [1.9] 証拠は訴訟の中核にあるが、AIに関する論争で入手することはますます困難になっている。
アクセス、リソース、専門知識の非対称性が、AI関連のケースにおける証拠に対する重要な障壁をいかに生み出すかを検討する。
訴訟におけるAIアクセス紛争の解決を支援する三部テストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:33:44 GMT)
Decoupling Communication from Policy: Robust MARL under Bandwidth Constraints [1.9] ドローン群による検索と救助のような現実世界のアプリケーションの多くは、厳しい帯域制限の下で動作している。
私たちは、分散度、ラウンド、メッセージ次元を1つの同等の制約に統一する正規化された1エージェント単位の帯域幅予算である$を紹介します。
第2に,政策の潜在表現から通信経路を分離する最小限のアーキテクチャであるSLIMを提供する。
提案手法は, 帯域幅が小さくなるにつれて限界劣化しかなく, 限られた通信環境下での堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:21:08 GMT)
Fidelity-Aware Frequency Allocation and Transpilation Co-Design for Tunable Coupler Quantum Systems [1.9] モジュールサイズと接続性の大きさがゲート忠実度に与える影響を示す。
本稿では,SWAP挿入による接続性を満たす高忠実度パスを選択することで,誤りを最小限に抑える,FINESSEと呼ばれるノイズ対応トランスパイル手法を提案する。
SNAILアーキテクチャでは、FINESSEは対数不整合コストを平均8.9%削減し、回路深さを6.8%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:13:50 GMT)
Representation Gap: Explaining the Unreasonable Effectiveness of Neural Networks from a Geometric Perspective [1.9] 一般化誤差と密接な関係を持つ計量であるRepresentation Gapを導入する。
我々はRepresentation Gapの正確な等価性を導出し、それがタスクのテクスト内在次元である単一のパラメータによって支配されていることを示す。
このダイナミクスは、幅広いタスクやトレーニングアルゴリズムにまで拡張されていることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:51:25 GMT)
ProtoPathway: Biologically Structured Prototype-Pathway Fusion for Multimodal Cancer Survival Prediction [1.8] ProtoPathwayは、がんの生存率を予測するための解釈可能なフレームワークである。
核融合の両側に生物学的に接地された表現を生成するエンコーダを通して、スライド画像と転写学全体を統一する。
5種類のTCGA癌コホートについて検討し, 生物学的解釈性を大幅に向上させ, 生存率予測と生存率予測の競争性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:43:43 GMT)
Modeling and Control of a Pneumatic Morphing Soft Quadrotor based on the SOFA Framework for Dynamic Soft Robotic Simulation [1.8] 本稿では, ソフトボディモデリングのための新しいSOFAベースの有限要素法と, 空気圧変圧器の動的シミュレーションと制御について述べる。
提案手法は,従来の四元数力学の物理的解釈可能性と制御構造を保存する。
空気圧アームの制御された動的挙動と変形能力を研究するために,比例積分制御器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:06:56 GMT)
Declarative Data Services: Structured Agentic Discovery for Composing Data Systems [1.8] 宣言型データサービス(DDS)は、宣言型ユーザ意図からデータシステム構成の構造化されたエージェント発見のためのアーキテクチャである。
トレーディングバックのワークロードにおける生命の証明として、無境界の発見ができない場所で収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 04:36:40 GMT)
Local-sensitive connectivity filter (ls-cf): A post-processing unsupervised improvement of the frangi, hessian and vesselness filters for multimodal vessel segmentation [1.8] 本研究は,Frangiフィルタの応答を改善するための教師なしマルチモーダル手法を提案する。
本稿では,Frangi応答によって生じる容器不連続性を満たすために局所的な耐性を導入しながら,画素レベルの血管連続性を計算するフィルタを提案する。
この提案は、様々なマルチモーダルデータセットで競合する結果を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:40:35 GMT)
AttuneBench: A Conversation-Based Benchmark for LLM Emotional Intelligence [1.7] 感情知性(EI)は人間のコミュニケーションの中心であり、評価することがますます重要になっている。
AttuneBenchは200個の真のマルチターンヒューマンモデル会話をベースとしたベンチマークである。
感情認識,行動分類,嗜好予測,判断された応答品質のモデルランキングは,ほぼ独立していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:06:05 GMT)
Embedding-Based Federated Learning with Runtime Governance for Iron Deficiency Prediction [1.7] 通常の全血液量データから鉄欠乏予測のための埋込み型FLパイプラインを開発した。
アムステルダム大学医療センター(AUMC)とNHSBT(NHSBT)の実際の施設環境に展開した。
凍結したドメイン固有造血基盤モデルであるDeepCBCは、サイト局所的な表現抽出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:31:53 GMT)
Tunable MAGMAX: Preference-Aware Model Merging for Continual Learning [1.7] 連続学習(CL)は、以前に学習した知識の破滅的な忘れを軽減しつつ、複数のタスクでモデルを逐次訓練することを目的としている。
近年の大規模事前学習モデル(LPM)とMAGMAXのようなモデルマージ技術は,タスク固有のパラメータを組み合わせることで,効果的なCL性能を実証している。
本稿では、CLにおけるタスク固有性能の優先制御を可能にするTunable MAGMAXと呼ばれるモデル統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:50:10 GMT)
Convergence Analysis of Evolution Strategies for Mixed-Integer Optimization [1.7] (1+1)-LB-ESは整数変数の数が大きい場合、初期収束に悩まされる。
(1+1)-LUB-ESは適切なパラメータ設定の下で線形収束を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:38:12 GMT)
JobArabi: An Arabic Corpus and Analysis of Job Announcements from Social Media [1.7] JobArabi(ジョブアラビ)は、2024年1月から2025年10月までにソーシャルメディアから収集された大規模なアラビア語の求人情報コーパスである。
データセットには、Xからの20,528のパブリックポストが含まれており、2年以上にわたる雇用に関する議論を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:45:33 GMT)
A Semantic and Occlusion-Aware GM-PHD Filter [1.7] 提案したセマンティック・オクルージョン・アウェア(S-OA)出生モデルは、オクルージョンの領域を明示的に考慮して用語を定義する。
これにより、フィルタは、新しいオブジェクトが現れる可能性が高い場所を正確に表現できる。
この手法はモンテカルロシミュレーションとKITTIデータセットの実験により評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:32:47 GMT)
Approximation Theory for Neural Networks: Old and New [1.6] 普遍近似は、ニューラルネットワークの表現力に関する数学的説明を提供する。
単層ネットワークの古典的密度結果と近似誤差とネットワークサイズの関係を定量的に検討した。
Kolmogorov--Arnold Networks (KAN) の最近の開発は、代替アーキテクチャパラダイムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:42:34 GMT)
Efficient Learning of Deep State Space Models via Importance Smoothing [1.6] 深部宇宙モデル(DSSM)の大規模化は依然として困難である。
パラダイム間のギャップを埋める新しい訓練手法として,モンテカルロ変分法(PVMC)を提案する。
提案手法は,一連のベースライン実験において,最先端ないし優れた結果が得られ,最も高速なSMC手法よりも10倍の速度でトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:41:50 GMT)
MRecover: A Conditional Generative Model for Recovering Motion-Corrupted MR images Using AI Generated Contrast [1.6] 海馬のサブフィールドセグメンテーションには高分解能T2wターボスピンエコー(TSE)MRIが必要である。
我々は,日常的に取得したT1w画像を合成してTSE画像を生成する条件生成モデル(MRecover)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:23:03 GMT)
Findings of the Fifth Shared Task on Multilingual Coreference Resolution: Expanding Datasets for Long-Range Entities [1.6] 本稿は,CODI-CRAC 2026と共同で開催されている多言語協調解決課題の第5版について述べる。
2026年版では、多くの単語や文にまたがる重要な距離にまたがる中心的連鎖として定義された長距離エンティティが特に強調されている。
このタスクは5つの新しいデータセットと2つの追加言語を組み込むことで言語の範囲を広げた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:35:09 GMT)
RelWitness: Open-Vocabulary 3D Scene Graph Generation with Visual-Geometric Relation Witnesses [1.3] 不完全な関係管理の下で提案したRGB-Dシークエンスからオープン語彙の3Dシーングラフを生成するフレームワークを提案する。
重要なコンセプトは関係の証人であり、キャプチャーされたシーンで関係を観察できる具体的な視覚幾何学的キューである。
RelWitnessはRGBビュー、深度マップ、再構成された3D幾何、ロールセンシティブなテキスト、オブジェクト-プリアヌルビュー、マルチビュー一貫性から関係証記録を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:18:56 GMT)
Enhancing Phase Estimation in a Hybrid Interferometer via Kerr Nonlinearity and Photon Subtraction [1.3] 本稿では,Kerr非線形位相シフタと多光子サブトラクション演算を組み合わせたハイブリッド干渉計における高精度位相推定手法を提案する。
以上の結果から,Kerrの非線形性と多光子サブトラクションとの結合は,いずれの手法も単独で用いるよりも顕著に有利であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:32:53 GMT)
Do No Harm? Hallucination and Actor-Level Abuse in Web-Deployed Medical Large Language Models [1.2] Web 対応医療用大規模言語モデル (LLM) は幻覚、ポリシー非準拠、安全でない設計のリスクを生じさせる。
我々は,6,233個のMedGPTを大規模に評価し,1500個の成層試料と10個のオープンソースLCMについて評価した。
その結果,25～30%のMedGPTでは,下層モデルと中層モデルが最もリスクが高い事実精度が低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 00:57:59 GMT)
Confinement-controlled pattern selection in a finite population-imbalanced dipolar Bose-Einstein condensate [1.2] 準2次元箱内に閉じ込められた2成分双極性ボース-アインシュタイン凝縮体の基底状態密度パターンについて検討した。
平均場モデルを用いて、位相図を軸方向の閉じ込め、相互作用の不均衡、人口比の関数として表す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:58:24 GMT)
A Comparative Study of Machine Learning and Deep Learning for Out-of-Distribution Detection [1.2] 信頼性の高いAIシステムを構築するには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠である。
ディープラーニング(DL)はしばしば従来の機械学習(ML)よりも優れていると仮定される
6万枚以上の基礎画像と非基礎画像からなるオープンデータセット上で2つのアプローチが評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:41:35 GMT)
ACL-Verbatim: hallucination-free question answering for research [1.2] 抽出質問応答システムVerbatimRAGをACLアンソロジーの研究論文に適用する。
研究論文において,ユーザクエリを関連テキストスパンにマッピングするタスクに対して,新たな基底真理データセットを提供する。
人間のアノテーションはNLP研究者によって実行され、カスタムパイプラインを使用して生成された合成ユーザクエリに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:30:29 GMT)
Optimization of Secret Key Rate for BB84 under Collective Rotation Noise [1.2] 量子鍵分布(QKD)システムはノイズ下で動作するが、プロトコルのセキュリティは理想的なノイズのないシナリオで分析されている。
本研究では, BB84プロトコルの耐震性能について, 集団回転雑音の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:16:58 GMT)
The Knowledge Gap in a High-Choice Media Environment: Experimental Evidence from Online Search [1.2] 本研究では,教育水準の異なる個人が,オンライン検索を通じて政策固有の知識を取得する方法について検討する。
本研究は,検索後の知識結果を求める情報の意図的処理(ITT)と局所的平均治療効果(LATE)の両方を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:52:32 GMT)
Anomaly-Informed Confidence Calibration for Vision-Based Safety Prediction [1.1] 既存の異常信号における臨界知覚-力学ギャップを同定する。
本研究では,世界モデルから抽出した2つの異常スコアを融合する異常情報オンライン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:43:09 GMT)
Mind the Gaps: Multi-Robot Feedback-Driven Ergodic Coverage in Unknown Environments [1.1] 本研究は,ロボットのチームが環境内のデータを収集する位置を連続的に調整することで動的サンプリングを行う,マルチロボット適応型カバレッジの問題に対処する。
本研究では,環境モデルからのリアルタイムフィードバックを利用して,未知条件に応じてロボットのサンプリング行動を調整する適応型カバレッジ戦略を提案する。
我々のフレームワークは、ロボットが関心のある領域を動的に優先順位付けし、カバレッジ効率を向上し、個々のエージェントに対して効果的な制御ポリシーを合成し、未知の事前分布でリソース使用を最適化することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:25:35 GMT)
Diagnosing Overhead in Dispatch Operations: Cross-architecture Observatory [1.1] AlltoAllのディスパッチは、MoEの専門家並列性の主要なボトルネックである。
ワークロードに関する2つの仮定をテストするために、DODOCOを導入します。
EPのスケーリングは、各アーキテクチャの計測可能な範囲内で、専門家ごとの最大/平均トークン比を5%以上変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:14:00 GMT)
AirCast-SR: A Foundation Model for Kilometer-Scale Atmospheric Super-Resolution via Latent Consistency Diffusion [1.1] 大気超解法の基礎モデルであるAirCast-SRを導入し,時空間分解能において地球規模のAI天気予報を0.25度(28km)から1km水平分解能にダウンスケールし,同時に8つの結合曲面変数の67時間予測を生成する。
冬季, 夏季, 春季の3つのConUSケーススタディを対象に, EarthMind-SR を検証し, トレーニングや微調整を行なわずに, 独立した地上局観測を用いてインドとドイツにゼロショットのグローバルトランスファー可能性を実証した。
オープンウェイトの基礎モデルとして、EarthMind-SRは、キロスケールのAI天気予報と予測のための新しいパラダイムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:29:00 GMT)
Generalized quantum Stein's lemma for mixed sources [1.1] 我々は,古典的情報スペクトル分析に触発された非可換量子設定のための技術を開発した。
固定型非ゼロI誤差閾値に対して, 簡潔な特徴付けは一般には成立しないことを示す。
これらの結果は、一般化された量子シュタインの補題が高非IID null仮説に適用可能であることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:17:23 GMT)
Theoretical guidelines for annealed Langevin dynamics in compositional simulation-based inference [1.1] 我々は、Annealed Langevin dynamicsが、作曲スコアに基づくアプローチの原則的な代替手段を提供することを示した。
ワッサーシュタイン境界を近似スコアでランゲヴィンに導出し、それらを明示的な決定規則に変換する。
ガウス集合で得られるチューニングはより複雑な問題に一般化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:41:29 GMT)
Spectral structural distortion reveals redundant neurons in neural networks [1.1] 本研究は,階層的表現変換によって引き起こされるスペクトル構造歪みの弱い関与によって,神経細胞の冗長性が特徴づけられることを示す。
トレーニングされたネットワークの各隠蔽層に対して、プレアクティベーションとポストアクティベーションの隠蔽状態を記録し、ニューロンをグラフノードとしてモデル化し、入力側および出力側グラフを構築する。
次に、これらの2つの関係構造間の支配的なグラフスペクトル歪みに対する各ニューロンの寄与を測定するスペクトル構造重要度スコアを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:09:53 GMT)
Benchmarking a machine-learning differential equations solver on a neutral-atom logical processor [1.1] 論理的実装から推定したカーネルは、関連するメトリクスの物理的実装よりも性能が良いことを示す。
計算量子カーネルを微分方程式の解法に応用し、論理量子カーネルの優れた性能がエンドツーエンドの応用レベルでいかに維持されているかを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:08:08 GMT)
Articulate but Wrong: Self-Review Failures in LLM-Based Code Modernization [1.0] 大きな言語モデル(LLM)エージェントは、レガシーコードを現代的なスタックに移行するのにますます使われています。
バランスの取れた60スニペットのレガシPython-2コーパス上で、7つの異なるファミリーから11のLLMで1,980のリアルタイムモダナイゼーションコールを実行しています。
セマンティック保存ドリフトは、クリーンに制御されたベースラインから広く普及し、鋭く分離可能であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:00:31 GMT)
Intent-First Aerial V2V for Tactical Coordination and Separation: Protocol and Performance Under Density and Disturbance [1.0] 本稿では,空対空型,サイドリンク型,意図優先型車両対車(V2V)の戦術的交換スタックの制御器結合特性について述べる。
我々は、このモデルをサイドリンククラスC-V2Xモジュールを用いた全空V2Vスタック上で実装し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:04:17 GMT)
ArPoMeme: An Annotated Arabic Multimodal Dataset for Political Ideology and Polarization [1.0] 本稿では,約7300のアラビア政治ミームの大規模データセットであるArPoMemeについて述べる。
このデータセットは、これらのミームを制作し広める公開Facebookページやグループの自己識別に分類することで、アラビアのミームエコシステムの多様性を捉えている。
得られたデータセットは、視覚的内容、テキストメッセージ、イデオロギー的指向を結びつけ、政治的対立、動員、ユーモアのきめ細かい分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:53:01 GMT)
A Sharper Picture of Generalization in Transformers [1.0] 低次成分に集束したスパーススペクトルは, 優れた一般化特性を有する低シャープ性構成を可能にすることを示す。
我々の考えは,空間長以上の空間関数を実装した平らなミニマの存在を示し,理想化された低シャープ学習者にPAC-Bayesを適用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:23:03 GMT)
Decision-Path Patterns as Tree Reliability Signals: Path-based Adaptive Weighting for Random Forest Classification [1.0] ランダム・フォレストは単純な多数派で木々の票を集めている。
本研究では,各木の根to-leaf決定経路に沿ったトポロジカルパターンが木信頼性のシグナルを伝達していることを観察する。
本稿では,構成によって期待されるクラスバイアスをゼロにするクラス条件比重み付けを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:15:09 GMT)
Software Between Quantum and Machine Learning -- And Down to Pulses [1.0] パルスレベルのモデリングを包含する量子機械学習(QML)手法を拡張するソフトウェアフレームワークを提案する。
このフレームワークはモデリングと分析の総合的なスイートを提供する。
パフォーマンスクリティカルなコンポーネントはすべて、JAXを使って高性能な環境で実装され、専用の量子シミュレータによってサポートされます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:20:07 GMT)
Enhanced Reinforcement Learning-based Process Synthesis via Quantum Computing [1.0] プロセス合成問題に対する解法戦略として量子強化学習を提案する。
マルコフ決定プロセスとしてプロセス合成を正式に行うフレームワークを開発する。
量子化RLアルゴリズムを導入し、拡張性を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:08:25 GMT)
SR-Ground: Image Quality Grounding for Super-Resolved Content [0.9] 本稿では,超解像の微細なアーティファクトセグメンテーションに特化して設計されたデータセットSR-Groundを紹介する。
このデータセットは、さまざまな最先端のSRモデルによって処理される画像と、複数のアーティファクトカテゴリのためのピクセルレベルのアノテーションから構成される。
我々は1,062人の参加者による大規模クラウドソーシング研究を行い、自動生成セグメンテーションの検証と精査を行う。
SR-Groundのグラウンド機能を持つIQAモデルのトレーニングにより,下流タスクの性能が大幅に向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:33:13 GMT)
Perception of Social Robots as Communication Partners in Healthcare for Older Adults [0.9] この研究は、社会ロボットが人間に比べて効果的な相互作用パートナーとして機能するかどうか、また「肯定的なプロンプト」がこれらの相互作用を強化することができるかどうかについて論じる。
顔表情データの統合,心拍変動,主観的質問紙によるマルチモーダル分析では,人間とロボットの相互作用の全体的ストレスレベルに有意な差は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:38:45 GMT)
Choose Wisely and Privately: Proactive Client Selection for Fair and Efficient Federated Learning [0.9] Federated Learningは、データ転送なしで分散化されたデータソース間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
平均FLは、収束速度と最終モデルの精度に悪影響を及ぼす非IIDデータの存在によって制限される。
本稿では,学習開始前の有効性と公正性の要求に一致したクライアントの最適なフェデレーションを見つけることを目的とした,積極的なクライアント選択フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:00:33 GMT)
Divide-Prompt-Refine: a Training-Free, Structure-Aware Framework for Biomedical Abstract Generation [0.9] DPR-BAG (Divide, Prompt, Refine for Biomedical Abstract Generation) を提案する。
DPR-BAGは、全文文書をBOMRCスキーマに従って構造化された修辞面に分解する。
厳密な抽出と微調整のベースラインよりも抽象的ノベルティを向上し、事実整合性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:25:21 GMT)
Safe Bayesian Optimization for Uncertain Correlation Matrices in Linear Models of Co-Regionalization [0.9] 共領域化カーネルの線形モデルを用いてガウス過程からサンプリングしたベクトル値関数に対する一様誤差境界を導出する。
安全なマルチタスクベイズ最適化ベンチマークにおいて,共領域化の線形モデルの性能向上の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:08:51 GMT)
ReversedQ: Opportunities for Faster Q-Learning in Episodic Online Reinforcement Learning [0.9] 有限水平マルコフ決定過程(MDP)におけるQ-ラーニングのモデルフリー化について検討した。
理論的な保証を証明するために遅延学習を頼りにすること。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 00:58:07 GMT)
WikiVQABench: A Knowledge-Grounded Visual Question Answering Benchmark from Wikipedia and Wikidata [0.8] WikiVQABenchは、Wikipediaの画像、関連記事のキャプション、Wikidataからの構造化知識を組み合わせることで構築された知識ベースVQAベンチマークである。
我々のパイプラインは、大規模言語モデル (LLM) を用いて、候補となる複数選択画像探索問合せセットを生成する。
WikiVQABenchは知識を意識した視覚言語モデルをベンチマークするために設計された複数の選択の質問を含むウィキペディア画像のかなりのコレクションで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:58:24 GMT)
SWoMo: Neuro-Symbolic World Model for Cataract Surgery Simulation [0.8] 本稿では,視覚リアリズムから運動生成を分離する白内障手術シミュレーションのための,ニューロシンボリック世界モデルSWoMoを紹介する。
そこで本研究では,シミュレータ内のリアルな手術映像を再構成して,ビデオ拡散モデルのトレーニングに使用するペア・シミュレートとリアルなビデオを得るための逆ペアリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:53:25 GMT)
Beyond Scalar Objectives: Expert-Feedback-Driven Autonomous Experimentation for Scientific Discovery at the Nanoscale [0.8] 我々は,人間の専門知識と学際的な科学知識をアクティブな学習ループに組み込む,自律顕微鏡実験のためのアプローチを開発する。
高情報測定領域を効果的に優先順位付けしながら、物理的に意味のあるナノスケール構造を学習する際のDKPLの性能を実証する。
この開発は、専門家の知識を自律的な顕微鏡実験に統合するアプローチを確立し、専門家が指導する自動運転研究所への道筋を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:41:22 GMT)
Beyond the Bellman Recursion: A Pontryagin-Guided Framework for Non-Exponential Discounting [0.8] ベルマン型再帰は,ヒトの嗜好や生存過程に共通する非排他的割引の下で崩壊することを示す。
本稿では,再帰を放棄し,モンテ・カルロスとポントリャーギン原理を結合する変動的枠組みであるPG-DPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:36:13 GMT)
Building Arabic NLP from the Ground Up: Twenty Years of Lessons, Failures, and Open Problems [0.8] 本稿は、アラビア語のNLP資源と研究インフラの構築に20年を要したことを反映する。
臨床実践に到達しなかったうつ病検出コーパス、十分な深さの共有タスクを多用する期間、そして現代標準アラビア語のインフラが方言タスクにきれいに移行するという長年の仮定の3つについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:30:16 GMT)
Essentially singular limits of Jacobi operators and applications to higher-order squeezing [0.8] 対角成分が結合パラメータ$geq0$で乗算されるヤコビ作用素の族を研究する。
自由体項の相対強度が 0 となると、スキーズ作用素の異なる自己随伴拡大が異なる列に沿って選択されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:19:52 GMT)
PACD-Net: Pseudo-Augmented Contrastive Distillation for Glycemic Control Estimation from SMBG [0.8] 多くの患者は、高コストで連続血糖モニタリング(CGM)のアクセシビリティが制限されているため、血糖自己モニタリング(SMBG)に依存している。
SMBGからグリセミック制御を推定するための自己監督型コントラスト型知識蒸留フレームワークPACD-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:50:55 GMT)
Profiling User Vulnerability to Phishing Through Psychological and Behavioral Factors [0.7] 本研究では,Spamleyデータセットからのデータを解析し,ユーザ・サセプティビリティの多次元的特性について検討する。
探索的因子分析 (EFA) を用いて、5つの潜伏構造が同定され、その名は Seniority, Expertise, Creativity, stability, Vulnerability である。
その結果, 利用者の大多数は, ハッシュ評価プロセスと批判分析の低さを特徴とするHigh-Riskカテゴリに該当することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:35:00 GMT)
Photon Efficiency of High-Dimensional Quantum Key Distribution [0.7] 本稿では,各光子対を用いて複数の量子ビットを符号化し,弱い信号を最適に利用するシナリオに着目した。
有限交絡光子対生成確率に対して最適効率が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:50:55 GMT)
What We Talk About When We Talk About Dissipative Quantum Chaos [0.7] 散逸的量子カオス(英: Dissipative quantum chaos)は、従来のハミルトン量子カオスの概念、概念、方法論を拡張することが期待されている新興理論である。
本章では、これらの最近の展開を概観し、散逸性量子カオスの基礎を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:40:36 GMT)
Faster Completion, Less Learning: Generative AI Reduced Study Time on Math Problems and the Knowledge They Build [0.7] 自己報告による調査はほとんど変化を示さないが、小規模の行動研究では、学習結果を測定するための尺度や期間のないAIの利用が広く報告されている。
私たちは、タイム・オン・タスク分析のために、ALEKSの学習インタラクションを320万ドルで10年のパネルで行います。
これらの結果は、生成的AIが学生の学習方法と彼らが構築した知識を変化させた最初の大規模行動と結果の証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:40:53 GMT)
PUBO Formulation for MST and Application to Optimum-Path Forest [0.7] 我々は,オプティマルパスフォレスト(OPF)分類器のプロトタイプ選択に量子的に着想を得たアプローチを提案する。
PUBOの定式化はキュービットの必要性を減らし、補助変数の必要性をなくす。
実世界のデータセットの実験では、FALQONに最適化されたMSTが古典的なプリムのアルゴリズムに匹敵する精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:46:56 GMT)
For How Long Should We Be Punching? Learning Action Duration in Fighting Games [0.6] ストリートファイターIIのようなファイティングゲームは、その高速でリアルタイムな性質のため、強化学習(RL)エージェントに固有の課題を提示している。
ほとんどのRLフレームワークでは、エージェントは固定間隔(典型的にはすべてのフレームまたはすべてのNフレーム)で決定するためにハードコードされる。
我々は,エージェントがどの行動をとるかだけでなく,実行に要する時間についても学習する,代替的な意思決定フレームワークを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:56:50 GMT)
Energy per Successful Goal: Goal-Level Energy Accounting for Agentic AI Systems [0.6] 現在のAIエネルギベンチマークは、単一のモデル呼び出しやトレーニング実行の粒度で消費を測定する。
A-LEMS(A-LEMS)は、AIエネルギーの単位を再定義し、推論毎のエネルギーから成功目標毎のエネルギー(EpG)へ変換する。
EpGは、失敗やリトライを含むすべての実行試行にまたがってワークフロー全体のエネルギを集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:55:19 GMT)
Hyper-V2X: Hypernetworks for Estimating Epistemic and Aleatoric Uncertainty in Cooperative Bird's-Eye-View Semantic Segmentation [0.6] 本稿では,V2Xに基づく知覚において,両者の不確かさを推定するハイパーネットワークベースのフレームワークであるHyper-V2Xを紹介する。
我々のアプローチはアーキテクチャに依存しず、CoBEVTのような現代の協調的なバックボーンとシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:36:46 GMT)
PocketAgents: A Manifest-Driven Library of Autonomous Defense Agents [0.6] 本稿では,自律型防衛エージェントのマニフェスト駆動型ライブラリであるPocketAgentsを紹介する。
各エージェントは、マニフェスト、プロンプト、ランタイムコンテキストの3つのデータファイルとしてインストールされる。
実験により、型付き境界はLLM駆動の防御を測定可能で、測定可能で、帰属可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:52:24 GMT)
Domijn: The Security of Domain Registrars and the Risk of a Domain Name Takeover [0.6] 本稿では,このような乗っ取り防止のため,レジストラがセキュリティコントロールをどのように実装するかを実証的に検討する。
我々は、.nl ccTLDの最も人気のある登録者トップ10に焦点をあてる。
当社のレジストラはいずれも比較的効果的なセキュリティ対策を実践していますが、より高度なセキュリティコントロールでは不足しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:14:21 GMT)
Combining non-parametric quantum states and MERA tensor networks for ground-state optimization [0.6] 量子アニーリングと古典的等尺テンソルネットワークによって作成された非パラメトリック量子状態を組み合わせた代替戦略を導入する。
横フィールドイジングモデル上での広範囲な数値シミュレーションにより,本手法の有効性を実証する。
提案手法は, 従来の量子シミュレーションと比較して, 得られた基底状態近似の精度を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:35:43 GMT)
The Constraint Tax: Measuring Validity-Correctness Tradeoffs in Structured Outputs for Small Language Models [0.5] 本稿では、デバイス上および低コストのSLM(Small Language Model)デプロイメントを対象としている。
出力制約が根底にある答えを変えることなく信頼性を向上させることを示す。
我々は,回答と実行可能精度損失を分離するための測定プロトコルであるEmphconstraint Taxを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:11:32 GMT)
An Event-Driven Tool for Context-Aware Code Smell Detection Using SmellDSL [0.5] コードは、進化するソフトウェアシステムの内部品質を低下させる設計原則の信号違反を嗅ぎます。
SmellHunterはコンテキスト認識ツールで、Smellドメイン固有の言語で記述されたスクリプトを解釈して、臭いを検出し、コードする。
SmellHunterは専用のプラグインを通じて開発環境に統合され、モバイルアプリケーションを通じて集約された洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:43:32 GMT)
Llamas on the Web: Memory-Efficient, Performance-Portable, and Multi-Precision LLM Inference with WebGPU [0.5] Llamas on the Web (LlamaWeb)は、ラマ用のWebGPUバックエンドである。
我々の設計は静的メモリ計画と効率的なモデルローディングによってメモリオーバーヘッドを大幅に削減する。
我々はLlamaWebを8ベンダから16デバイスで評価し、10の言語モデルと4つのモデルウェイトフォーマットからデータを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:05:10 GMT)
Do LLMs Know What Luxembourgish Borrows? Probing Lexical Neology in Low-Resource Multilingual Models [0.5] 大型言語モデル (LLM) は、小さな接触言語での補助を書くのにますます使われている。
本研究では、ルクセンブルク語の多言語データにおける語彙的革新の一形態として借用を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:19:55 GMT)
AIGaitor: Privacy-preserving and cloud-free motion analysis for everyone, using edge computing [0.5] AIGaitorは、プライバシ保護とクラウドフリーなモーション分析システムである。
マーカーのないモノクラーモーションキャプチャーパイプラインと、下流のディープラーニング分析を、消費者向けスマートフォンで完全に実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:14:57 GMT)
Support-aware offline policy selection for advertising marketplaces [0.5] 本稿では,予備選挙選択を支援するオフライン意思決定フレームワークを開発する。
記録された証拠を、認証された政策、統計的に支配的な代替案、未解決の候補者からなる保守的な決定対象に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:57:18 GMT)
Privacy-Preserving Distributed Optimization Under Time Constraints Using Secure Multi-Party Computation and Evolutionary Algorithms [0.5] 分散最適化では、複数のパーティが協力して問題の最適解を見つけます。
時間クリティカルな設定では、プライバシを保存する計算によって導入されたランタイムオーバーヘッドは、期限内に最適化が終了するのを防ぐ可能性がある。
本稿では,ソリューション検索の進化的アルゴリズムとソリューション評価のMPCを組み合わせた,時間クリティカルな環境下でのプライバシ保護分散最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:29:50 GMT)
Unlocking the Potential of Continual Model Merging: An ODE Perspective [0.4] 連続モデルマージング(CMM)は、逐次到着タスク間で基礎モデルの迅速なカスタマイズを可能にする。
既存のマージルールには、以前に学習した能力と新たにマージされたモデルの間の学習能力の割り当てに関する明確な制御性がない。
本稿では,時間依存性の速度場を統合することで,CMMに適した新しいODE-driven Merging (ODE-M)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:30:15 GMT)
Software Product Line Engineering: Adoption, Tooling and AI Era Challenges [0.4] サーベイは、主要なSPLE基盤、ライフサイクル概念、採用モデル、ツーリング、AI時代の課題を合成する。
BAPO, FEF, PuLSE, SIMPLE, COPLIMO, PROMOTE-PL, APPLIESなど,主要な採用モデルと評価モデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:18:40 GMT)
Enhancing Scientific Discourse: Machine Translation for the Scientific Domain [0.4] 本稿では,科学領域を対象とした並列・単言語コーパスのコレクションの開発について紹介する。
コーポラは、スペイン語、フランス語、ポルトガル語のペアをターゲットとしている。
それぞれの言語ペアに対して、我々は、がん研究、エネルギー研究、神経科学、交通研究の分野に焦点を当てた、大きな一般的な科学コーパスと4つの小さなコーパスを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:57:41 GMT)
A Machine Learning Framework for Weighted Least Squares GNSS Positioning based on Activation Functions [0.4] 都市キャニオンでは、高層建築物や狭い通りが信号妨害、非視線受信、マルチパス効果を引き起こすことがある。
本研究では,活性化関数を組み込んだ最小二乗重み付きアルゴリズム(WLS)の機械学習フレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは, 単連星・多連星のシナリオにおいて, 位置決め誤差を大幅に低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:50:14 GMT)
Trace2Skill: Verifier-Guided Skill Evolution for Long-Context EDA Agents [0.4] テスト時間スケーリングフレームワークであるTrace2Skillを提案する。
新しいモデルをトレーニングしたり、より多くの候補ソリューションをサンプリングする代わりに、Trace2Skillはエージェントの自然言語スキルを進化可能なポリシーとして扱う。
成功と失敗モードのために繰り返しロールアウトトレースをマイニングし、それらを密集した診断やオラクルのレッスンに変換し、オラクル、ミューテータ、セレクタループを使用してタスク固有のスキルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:10:49 GMT)
SCRIBE: Diagnostic Evaluation and Rich Transcription Models for Indic ASR [0.4] SCRIBEは,語彙,句読点,数値,ドメインの集中度を分類的に分解する診断フレームワークである。
LLMキュレーションパイプラインであるSCRIBE、ベンチマーク、ヒンディー語、マラヤラム語、カナダ語のためのオープンウェイトリッチな転写モデルをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:09:01 GMT)
Mapping Tomato Cropping Systems in California Using AlphaEarth Geospatial Embeddings and Deep Learning Analysis [0.3] この研究は、Google DeepMindのAlphaEarthの地理空間埋め込みが、カリフォルニアの地図処理トマトシステムの分析可能な代替品として機能するかどうかを評価した。
このモデルは99.19%のピクセル精度、98.69%の精度、99.40%のリコール、99.04%のF1スコア、98.11%のコンバインド、99.02%のチップ精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:00:54 GMT)
Smarter edits? Post-editing with error highlights and translation suggestions [0.3] APEエラーハイライトと修正提案を用いて、プロの翻訳者(En-Nl)が後編集を行い、生産性、品質、ユーザエクスペリエンスを通常のPEとQEに基づくハイライトと比較する。
通常のPEに比べて生産性や品質の向上は得られなかったが、APEのハイライトはQE由来のハイライトよりも受け取られ、修正提案は全体のユーザエクスペリエンスを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:09:51 GMT)
Multi-Qubit Entanglement of Unit Cell Pairs in SiMOS [0.3] 本稿では,2つの単位セル,4量子SiMOSプロセッサについて述べる。
我々はGreenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状態を含む最大絡み合った3量子状態を生成する。
エンタングルメントの寿命を$T*$を超え、代わりに$TtextrmHahn$で制限された時間に保存できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:22:44 GMT)
Scale-Calibrated Median-of-Means for Robust Distributed Principal Component Analysis [0.3] 分散主成分分析のためのスケールキャリブレーション中央値推定器について検討した。
ノードレベルのPCA展開は、平均成分が通常の線形影響を持つことを示しているが、サブスペース成分は固有ギャップ空間摂動である。
本研究では,ロバストなブロックスケールと最適キャリブレーションルールを提案し,高確率な平均値境界を確立し,要因的に悪いノードの影響を特徴づけ,ノードブートストラップの有効性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:48:31 GMT)
AIMBio-Mat: An AI-Native FAIR Platform for Closed-Loop Materials Discovery and Biomedical Translation [0.3] AIMBioは、AIネイティブ、FAIR、ガバナンス対応の意思決定レイヤのための概念的なフレームワークである。
資料の出所、生医学的文脈、知識グラフ、不確実性を認識した機械学習、そして人間のループ内アクティブな学習をリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:18:49 GMT)
Training distribution determines the ceiling of drug-blind cancer sensitivity prediction [0.3] 精密腫瘍学では、どの薬が特定の腫瘍をその分子プロファイルから抑制するかを予測する必要がある。
薬物表現の複雑化にもかかわらず,薬の盲目感受性の予測は低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:24:56 GMT)
Dropout Universality: Scaling Laws and Optimal Scheduling at the Edge-of-Chaos [0.3] 我々は,カオスの端における臨界信号伝搬の摂動として,ドロップアウトの平均場理論を開発する。
相関崩壊に対する臨界およびクロスオーバースケーリング法則を導出し、滑らかな活性化とキンクされたReLU様の活性化が異なるクラスであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:00:02 GMT)
PIQC: Scalable Distributed Quantum Computing via Photonic Integration of Designed Molecular Quantum Nodes [0.2] 分子ノードを機能量子コンピュータに拡張する分散アーキテクチャであるPIQCを提案する。
このフレームワークは5つの相互強化イノベーションを統合している。
PIQCは、実用規模の量子コンピュータへのハードウェア効率が高く、商業的に実現可能な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:02:28 GMT)
SpineContextResUNet: A Computationally Efficient Residual UNet for Spine CT Segmentation [0.2] SpineContextResUNetは高速な脊髄局在化のための計算効率の良い3次元残留U-Netである。
我々のアーキテクチャは、長距離解剖学的依存関係をキャプチャするために並列な多次元畳み込みを利用する軽量なContext Blockを統合している。
当社のモデルは、堅牢な推論を実行し、ポイント・オブ・ケアの診断とエッジプラットフォームへのデプロイに有効なソリューションとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:00:23 GMT)
AOP-Wiki EMOD 3.0: Data Model Expansions and Content Evaluation Framework for Using Agentic AI to Improve Integration between AOPs and New Approach Methodologies (NAMs) [0.2] 逆アウトカム・パス(英: Adverse Outcome Pathways、AOP)は、実験室で測定できる生物学的メカニズムと有害な結果とを因果的に関連付ける論理モデルである。
AOP-WikiはAOPのグローバルリポジトリとして機能している。
Agentic AIはAOP-Wikiデータモダナイゼーションの取り組みを再活性化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:58:00 GMT)
DeTox-Fed: Detecting Toxic Conversations in the Fediverse with Federated Graph Neural Networks [0.2] DeTox-Fedは、分散化されたソーシャルネットワークで有害な会話を検出するグラフ学習フレームワークである。
会話の構造、ユーザーインタラクションパターン、会話レベルの統計、感情信号の集約を組み合わせたものだ。
本研究では,限定されたローカルラベル,部分的クライアント参加,様々なモデレーションしきい値の下で,安定した有毒な会話検出を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:41:27 GMT)
Tracing the ongoing emergence of human-like reasoning in Large Language Models [0.1] 大規模言語モデルは、多くのタスクにおいて人間のようなパフォーマンスを示す。
人間を好むかどうかは不明。
人間は言語間の実践的推論を通して論理的推論を豊かにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:28:52 GMT)
Validating Navmesh using Geometry: Voxel-Based Analysis with Prioritized Exploration [0.1] 不整合は、ゲーム環境において非プレイ可能な文字(NPC)が使用するナビゲーションシステムに直接影響することでプレイヤーの体験に影響を与える。
既存の自動アプローチは、探索エージェントと強化学習技術を用いてナビゲーションの問題を検出する。
本稿では,Navmeshの精度の独立な幾何学的解析により,ナビゲーションメッシュの検証を行うフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:54:07 GMT)
ECTO: Exogenous-Conditioned Temporal Operator for Ultra-Short-Term Wind Power Forecasting [0.1] 我々は風力予測のための統一的な枠組みとしてECTO(Exogenous-Conditioned Temporal Operator)を提案する。
PGVS (Physically-Grounded Variable Selection) は階層的でグループ対応のスパース選択を行う。
Exogenous-Conditioned Regime Refinement (ECRR) は、学習体制の専門家を通じて予測をルーティングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 04:40:50 GMT)
Deep Learning Surrogates for Emulating Stochastic Climate Tipping Dynamics [0.0] 我々は、サロゲートが数千のタイムステップにまたがるチップイベントを予測する能力を実証する。
アーキテクチャと目的関数の変更は、大西洋と太平洋の崩壊のタイミングを予測する代理となる。
学習したサロゲートは数値シミュレータ上で465倍の計算速度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 00:38:22 GMT)
Quantum Nonlocality and Device-Independent Randomness are Robust to Noisy Signaling Channels [0.0] ベルの定理は、デバイスが絡み合った量子状態の特定の測定を行う場合、古典的な説明は除外できるというものである。
量子非局所性はそのような不完全性に対して堅牢か?
任意の測定を行う前に、バイナリチャネルが一方のパーティの入力のノイズの多いコピーを他方に送信した場合、その答えはイエスである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:25:19 GMT)
X-SYNTH: Beyond Retrieval -- Enterprise Context Synthesis from Observed Digital Human Attention [0.0] 本稿では,デジタルヒューマンアテンションに基づく企業コンテキスト合成のためのフレームワークであるX-SYNTHを提案する。
X-SYNTHは、個々の行動ベースラインをデジタルツインシグナチャ(DTS)としてモデル化する
4段階のパイプラインは、クエリの埋め込みではなく、行動パターンに基づいてランク付けされたコンテキストを組み立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:24:18 GMT)
Who Uses AI? Platforms, Workforce, and AI Exposure [0.0] 成長する文献は、人工知能プラットフォームによる会話ログを使用して、職業曝露を測定する。
これらのスコアは、労働力よりもプラットフォームユーザーベースを部分的に測定することを示します。
非古典的測定誤差、確率限界の導出、雇用弾力性に対する部分同定境界の定式化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:11:48 GMT)
What Twelve LLM Agent Benchmark Papers Disclose About Themselves: A Pilot Audit and an Open Scoring Schema [0.0] 筆者らは、よく知られた12のLSMエージェントベンチマーク論文を読み、各論文が実際にどのように評価されたか、寸法によって記録した。
私たちは、小さな監査スキーマを設計しました(5つのフィールド:ベンチマークアイデンティティ、ハーネス仕様、推論設定、コストレポート、障害の分解)。
我々はエージェントランの開示を正当性ではなくスコア付けし、開示が信頼できる結果を意味するという主張をしない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:02:36 GMT)
Wasserstein Space of Quantum Chaos [0.0] エネルギー固有状態のワッサーシュタイン空間の有効次元は、量子系がよりカオス化するにつれて減少する。
また、カオスがなくても量子スクランブルと呼ばれる指数関数OTOC成長は、創発的なワッサーシュタイン空間の折りたたみ構造を誘導することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:35:00 GMT)
WSi weak link element with a non-sinusoidal current-phase relation [0.0] 三次元RF-SQUIDに埋没した非晶質高速度インダクタンス材料,タングステンシリサイドから作製した収縮体の非線形挙動を実証した。
この結果は, ソートゥース様の電流-位相関係や量子位相スリップ素子を持つジョセフソン接合として作用する弱い結合と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:13:12 GMT)
WCXB: A Multi-Type Web Content Extraction Benchmark [0.0] 我々は1,613ドメインから2,008ページのデータセットであるWeb Content extract Benchmark (WCXB)を紹介した。
データセットは、1,497ページの開発セットと、マッチしたページタイプの分布を持つ511ページの保留テストセットを含む。
13の抽出システムを評価し,トップシステムは記事に収束する一方で,構造化ページタイプによって性能が著しく変化していることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:28:12 GMT)
Volatility Surface Reconstruction using Deep Learning under No-Arbitrage Constraints [0.0] 本研究では,不規則な制約下での深層学習モデルを用いて,スパースやノイズの少ない選択肢からのインプリッドボラティリティ面の再構成について検討した。
その結果、トランスフォーマーとU-Netアーキテクチャは、特に疎い観測体制下で、強い再構成精度を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:39:20 GMT)
Vision Transformers and Convolutional Neural Networks for Land Use Scene Classification [0.0] リモートセンシング画像からの土地利用シーン分類(LUSC)は,環境モニタリング,都市計画,持続可能な資源管理において重要な役割を担っている。
本稿では、リモートセンシング土地利用シーン分類のためのビジョントランスフォーマーとCNNに基づくアーキテクチャの比較評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:57:16 GMT)
Verifiable Provenance and Watermarking for Generative AI: An Evidentiary Framework for International Operational Law and Domestic Courts [0.0] 本稿では,暗号コンテンツの出典をマッピングする統一的な顕在化フレームワークを提案する。
我々は, ナイーブ・リジェネレーション, 対向洗浄, クロスモデル・リジェネレーション, アクティブ・ウォーターマーク除去, インサイダー・フォージェリにまたがる5層脅威モデルを定義した。
我々は、経験的検出境界を、武力紛争法に基づく命令決定のための法的な充足しきい値、国内手続きによる刑事的および民事的許容性、および欧州連合人工知能法および類似の体制下での持続性監査に翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:39:56 GMT)
Velocityformer: Broken-Symmetry-Matched Equivariant Graph Transformers for Cosmological Velocity Reconstruction [0.0] 我々は、観測データの特定の対称性に適合するように設計された同変グラフ変換器アーキテクチャであるVelocityformerを紹介する。
モデルの帰納バイアスとデータの対称性を一致させることで、すべてのモデルサイズとトレーニングボリュームのパフォーマンスが一貫して向上します。
ベロフォーマは非常にデータ効率が高く、4つの低忠実度シミュレーションで高精度にトレーニングし、入力幾何、宇宙パラメータ、銀河サンプルにまたがってゼロショットを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:59:05 GMT)
Velocity-Controlled Directional Readout of Single Photons [0.0] 電気グラウバー検出器の均一な運動は、2つの逆伝搬単光子モードで実現されたシングルクリックPOVMを変化させることを示す。
モーションドップラーは検出器フレームの代替をシフトし、有限帯域幅は光子を分解することなく伝播方向を検出バイアスに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:03:41 GMT)
VRXU-net: A Deep Learning Approach for Brain Ischemic Stroke Lesion Detection and Segmentation in T1W MRI [0.0] 本研究では,3次元MRI画像における虚血性脳梗塞の検出と分画を行うために,視覚的特徴,残差接続,U字型ネットワークから派生した新しいVRU-Netアーキテクチャを提案する。
性能と処理速度の両方を改善するために、シーケンシャルフレームワークにおけるセグメンテーションモデルの前に高性能な分類器を適用する。
提案モデルは、ストローク後の解剖学的トレースに基づいて訓練され、精度とDice係数の点で最先端のモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:44:08 GMT)
Unsupervised clustering and classification of upper limb EMG signals during functional movements: a data-driven [0.0] 本研究では,上肢表面筋電図(SEMG)信号の群集化と分類について,機能的リーチと把持動作における包括的アプローチを提案する。
信号前処理、フェースチャ抽出、階層クラスタリングによるジェスチャー選択、比較モデル評価を含む4段階のパイプラインが設計された。
この結果は筋電義歯の適応的低レイテンシ制御戦略の実装を支援し、将来のリアルタイムアプリケーションのためのスケーラブルなパイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:23:21 GMT)
Towards transistor-based quantum computing [0.0] 本稿では,トランジスタの量子構造に基づく普遍量子コンピューティングアーキテクチャを提案する。
我々のテレポーテーションベースの量子トランジスタは、テレポーテーションで保護されたトポロジカル秩序を持つ系の基底状態である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:25:17 GMT)
Towards a quantum decision tree in a laser pumped four-level system [0.0] 4レベルレーザー駆動原子系を用いた量子決定木の実装のための新しいフレームワークを提案する。
時間構造は同じだが振幅の異なるパルスプロファイルを用いて,エネルギーレベルの制御された集団再分配を実現する。
この手法は(N)レベルのシステムにスケーラブルで、量子コンピューティングや意思決定プロセスの潜在的な応用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:32:14 GMT)
Towards Integrated Rock Support Visualisation in 3D Point Cloud of Underground Mines [0.0] 本研究では,地下掘削の3次元点雲を用いた岩石支援可視化の自動化フレームワークを提案する。
このフレームワークは、構造マッピング、岩盤ボルト識別、不連続面の嵌合、およびボルト方向推定を統合ワークフローに統合する。
出力は、不連続面とボルトベクトルの一体化された3次元可視化を生成するために使用され、それらの空間交叉と幾何学的関係を直接評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:59:41 GMT)
Toward User Comprehension Supports for LLM Agent Skill Specifications [0.0] スキルが何を消費し、生産し、カバーするかに関して、ユーザが限定的な期待を形成するのに、仕様が役立つかどうかを調査する。
878のサイバーセキュリティスキルを通じて、私たちは4つの理解アンカーのテキストの手がかりを測定するためにルールベースのコーディングを使用しました。
エージェントスキルの評価は、仕様をユーザ対応能力開示として扱うべきであると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:49:17 GMT)
Time-Dependent PDE-Constrained Optimization via Weak-Form Latent Dynamics [0.0] 本稿では、勾配に基づくPDE制約最適化を高速化する弱形式潜在空間減階モデリングフレームワークを提案する。
得られたPDE制約付き最適化問題を定式化し、学習された潜在力学に対する直感性および随伴性に基づく勾配式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:53:51 GMT)
Three Costs of Amortizing Gaussian Process Inference with Neural Processes [0.0] ニューラルネットワークはガウス過程の推論を補正し、正確な$O(n3)$後方を文脈集合から予測分布への学習された$O(n)$マップに置き換える。
潜在神経過程のクラスでは、GPとLNPの間でKL(Kullback--Leibler)の分岐を3つの解釈可能なソースに分解する。
これらの結果は,GP-アモタイズ体制において,分析クラス内でのアモーティゼーションのコストを特徴付けるとともに,文脈位置からのばらつきを予測するためのアーキテクチャ勧告を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:48:23 GMT)
The Impact of AI Search on the Online Content Ecosystem: Evidence from Google and Reddit [0.0] 結果ページに直接回答を要約する生成AI検索ツールは、ソースプラットフォームへの訪問を任意にすることで、この関係を阻害する可能性がある。
この質問は、Google AI OverviewsとRedditを使って研究しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 04:45:28 GMT)
The General Theory of Localization Methods [0.0] 本稿では,ローカライゼーション手法と呼ばれる汎用機械学習フレームワークを提案する。
これは、ローカライゼーションカーネルとローカル手段という2つのコア概念に基づいて構築されている。
階層的局所モデルを用いてトランスフォーマーを構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:42:14 GMT)
Testing Superpositions of Detector Trajectories [0.0] 本稿では,相対論的量子場と相互作用する位置の重ね合わせで調製した粒子検出器の応答をテストするための実測実験を提案する。
ビームスプリッターを用いて、変調レーザープローブの2つの重畳された枝を作成し、これらの枝はパンケーキ型のボース・アインシュタイン凝縮体を2つの別々の場所で交差するように向けられている。
出力の1つをヘテロダイニングすることにより、(2+1)次元のマスレススカラー場と相互作用する位置の重畳におけるUnruh-deWitt検出器に対応する応答関数が、差光電流パワースペクトルに現れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:00:08 GMT)
Task-Agnostic Noisy Label Detection via Standardized Loss Aggregation [0.0] ノイズラベルは、大規模な医療画像データセットで一般的である。
統計的基盤とタスクに依存しないフレームワークであるStandardized Loss Aggregation(SLA)を提案する。
SLAは、標準化された折りたたみレベルのバリデーション損失を集約することで、ラベルの信頼性を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:54:58 GMT)
Tabular foundation models for robust calibration of near-infrared chemical sensing data [0.0] 近赤外分光法は、迅速で非破壊的な化学センシング技術としてますます使われている。
タブレット基礎モデルは、NIR化学センシングのための新しいキャリブレーション戦略を提供することができる。
54の回帰と12の分類タスクをカバーする66のNIRデータセット上でTabPFNをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:48:18 GMT)
TBP-mHC: full expressivity for manifold-constrained hyper connections through transportation polytopes [0.0] ハイパーコネクション(HC)は、複数の残留ストリームに学習可能な混合を導入することで、残留ネットワークを改善する。
輸送ビルホフポリトープ(TBP)パラメータ化とその再帰的変種(RTBP)を提案する。
提案手法は,バーホフポリトープの完全表現性を維持しながら,反復正規化と爆発を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:31:10 GMT)
SynCB: A Synergy Concept-Based Model with Dynamic Routing Between Concepts and Complementary Neural Branches [0.0] 概念ベース(CB)モデルは、解釈可能性を提供し、テスト時の人間の介入をサポートする。
標準ニューラルネットワーク(NN)は、強いタスクパフォーマンスを提供するが、透明性は低い。
本稿では、CBブランチと補完神経ブランチを組み合わせたemphSynergy Concept-Based Model(SynCB)フレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:54:23 GMT)
Symmetric dilations of Pauli channels and semigroups [0.0] 単一キュービットパウリチャネルのスタインスプリングダイレーションの対称性について検討する。
各シナリオに対して、環境のヒルベルト空間に作用するパウリ群の表現を導出する。
この結果は、ユニタリディレーションによるパウリチャネルの量子シミュレーションと衝突モデルによるパウリ半群の量子シミュレーションに関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:53:39 GMT)
Sutra: Tensor-Op RNNs as a Compilation Target for Vector Symbolic Architectures [0.0] Sutraは、コンパイルされた前方通過がPyTorchニューラルネットワークである型付き純粋関数型プログラミング言語である。
同じ成果物は、ロジックプログラムとトレーニング可能なニューラルネットワークの両方である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:04:36 GMT)
SubTGraph: Large-Scale Subterranean Environment Synthesis with Controllable Topological Variability for Robotic Autonomy Validation [0.0] 本稿では,多様性の高いSubT環境を高速に合成するための新しいフレームワークであるSubTGraphについて述べる。
SubTGraphは、ユーザが指定した構造制約からコスト行列を構築し、古典的なDijkstraアルゴリズムを手続き的にSubT世界を生成するように誘導する。
ロボット自律スタックの異なる層を厳密に検証するためのSubTGraphの有用性を3つのロボットケーススタディで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:00:37 GMT)
Strongly-coupled non-Markovian waveguide QED with input-output HEOM [0.0] 標準摂動およびマルコフ近似を超えた1次元導波路に接する単一量子ビットをモデル化する問題を考察する。
我々の例では、io-HEOM法は2つの異なる起源から導波路QEDの非マルコフ性を正確に捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:02:56 GMT)
Separation Logic for Verifying Physical Collisions of CNC Programs [0.0] コンピュータ数値制御(CNC)の安全性検証は、伝統的に反復的なテスト要求の変更に依存してきた。
本稿では,物理シミュレーションを空間的,管理された論理力学モデルとして概念化する形式的検証フレームワークを概念化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:56:18 GMT)
Semidefinite Programming for Optimal Quantum Cloning: A Computational Framework [0.0] 我々は、Choi-Jamiolkowski同型および半有限計画法を用いて、完全正のトレース保存写像の探索としてクローン最適化を再構成する。
我々は、普遍的、位相共変、非対称、絡み合いのクローンのシナリオを扱い、すべての主要なクローンファミリーにまたがる明示的で実装可能なクラウス表現の統一的な計算カタログを提供する。
そこで本研究では,BB84の非偏極雑音下での最適クローン攻撃を解析し,実雑音量子チャネルにおける定量的セキュリティ解析を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:05:38 GMT)
Schedule-dependent basin occupation in a programmable quantum annealer [0.0] 本稿では,2つのD-Wave世代,Advantage2 ZephyrとAdvantage_system6.4 Pegasusで実行される混合フラストレーション12ビットIsingインスタンスについて検討する。
この結果は,装置の停止点ダイナミクスのマルコフチェーンプローブと,並列処理のファルシフィケーション・フレームワークという2つの材料を用いて得られる。
ブラケットの結果は、以前の2つのポーズエンハンスメントクレームを修正し、インスタンス固有の流域占有プローブとして逆アニールスケジュールをリフレームする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:16:10 GMT)
Same Target, Different Basins: Hard vs. Soft Labels for Annotator Distributions [0.0] 実験的なソフトラベル分布に基づいて,1つのラベルに投票をラップするか,直接訓練するかの選択肢として,ハードラベル配信について検討した。
我々は,マルチパスのアブレーションとして決定論的制御を用い,実例と分配の一致を破る制御としてSLSをシャッフルする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:02:20 GMT)
Reliable Automated Triage in Spanish Clinical Notes: A Hybrid Framework for Risk-Aware HIV Suspicion Identification [0.0] スペイン臨床ノートにおける早期ヒト免疫不全ウイルスの同定に基づくリスク対応ハイブリッド選択分類フレームワークを提案する。
我々の二重検証手法は,マルチセンタロイドマハラノビス距離ベトーを用いたモンドリアン適合予測とてんかん不確かさを明示的に分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:45:00 GMT)
Reinforcement Learning-based Control via Y-wise Affine Neural Networks: Comparative Case Studies for Chemical Processes [0.0] ケミカルプロセスシステムにおける強化学習(RL)に基づく制御の効率よく実装可能なアプローチを提案する。
我々は、Y-wise Affine Neural Network (YANN)-RLと呼ばれるRLアルゴリズムのクラスを利用する。
アクターと批評家のネットワークを戦略的に初期化することにより、YANN-RLアルゴリズムは制御スキーム内の確実かつ解釈可能な出発点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:07:02 GMT)
RefusalBench: Why Refusal Rate Misranks Frontier LLMs on Biological Research Prompts [0.0] 厳格な拒絶率は、同じプロンプトで0.1%から94.6%である。
18のフロンティアモデルのうち9つは、バイナリーリフェールメトリクスが検出できないデュアルユース層で、ヘッジ・ブット・ヘルプ部分コンプライアンスパターンを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:53:31 GMT)
RSE of a Quantum Transport Code and its Effects [0.0] 本稿では, libNEGFによるコード品質保証の実践的アプローチについて述べる。
HPCシステム構成の変更によるパフォーマンスの劣化が,連続的なベンチマークによってどのように明らかになったかを示す。
ほとんどのレコメンデーションは、実装言語に関係なく科学ソフトウェアに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:00:36 GMT)
Quantifying the cross-linguistic effects of syncretism on agreement attraction [0.0] 一致のアトラクションエラーは、いくつかの言語で形態的シンプレティズムによって増幅されるが、他の言語では増幅されない。
我々は、この4言語にわたる変化を調べるために、大規模言語モデルからの仮定と注意エントロピーを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:02:17 GMT)
Quality and Security Signals in AI-Generated Python Refactoring Pull Requests [0.0] AIDevデータセットからPythonプルリクエスト(PR)を実証研究する。
MLベースのPythonの品質評価ツールであるPyQuを用いてエージェントPRを分析する。
以上の結果から,エージェントのコミットが22.5%の品質特性を改善することが示唆された。
同時に、修正ファイルの24.17%が新しいPylint問題を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:43:36 GMT)
Optics-microwave entanglement and state teleportation mediated by a cavity magnomechanical system [0.0] 光およびマイクロ波光子間の2段階変換設定において、定常的な出力絡み合わせを生成する方法を示す。
周波数変換効率を最適化する同じパラメータ集合に対して、絡み合いを最大化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:27:05 GMT)
Open-source LLMs administer maximum electric shocks in a Milgram-like obedience experiment [0.0] 我々は11のオープンソース大言語モデル(LLM)におけるミルグラムの服従実験のバリエーションを実行する。
その結果,ほとんどのモデルが最終ショックレベルに到達または接近した後,8条件にまたがって1条件あたり30の試行を行った。
我々は、コンプライアンスに寄与し、状況の意味と価値のより高いレベルの処理をオーバーライドする、低レベルのトークンパターン継続トラクタが存在すると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:59:44 GMT)
Non-equilibrium exciton dynamics in tailored molecular potentials of Rydberg ion crystals [0.0] 高濃度電子状態に励起されたトラップイオンは、強い結合した集合振動と電子自由度と、長距離粒子間相互作用とを結合する。
これらの成分は、生化学過程の量子シミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:38:37 GMT)
NeuroNL2LTL: A Neurosymbolic Framework for Natural Language Translation of Linear Temporal Logic [0.0] 本稿では,学習翻訳と形式的検証を一体化したニューロシンボリックアーキテクチャであるNeuroNL2LTLを提案する。
航空宇宙、ロボティクス、自動運転車、さらに10のドメインにまたがる20万以上の要件に対して、NeuroNL2LTLは基準仕様と28%のセマンティックな等価性を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:31:51 GMT)
Neural Negative Binomial Regression for Weekly Seismicity Forecasting: Per-Cell Dispersion Estimation and Tail Risk Assessment [0.0] EarthquakeNetは、ニューラルネットワークを介して過分散パラメータαの内在的なセルごとの見積もりを提供する。
ウォークフォワード評価では、負の二項GLMベースラインと比較して平均偏差が8.6%減少している。
その結果,提案モデルにおけるCRPS(Continuous Rank probability score)は,ベースラインよりも12.5パーセント低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:27:27 GMT)
NeuSymMS: A Hybrid Neuro-Symbolic Memory System for Persistent, Self-Curating LLM Agents [0.0] NeuSymMSは、大規模な言語モデル(LLM)エージェントがセッション間でユーザについて学び、記憶し、推論することを可能にする。
システムは、知識を関係データベース管理システムに格納された主観的関係値のトリプルとして表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:19:31 GMT)
Musical Attention Transformer: Music Generation Using a Music-Specific Attention Model [0.0] 音楽的注意(英語: Musical Attention)は、バー番号、キー、シグネチャ、テンポなどのメタ情報を注意プロセスに組み込むメカニズムである。
これは反復を著しく減らし、多種多様な調和した旋律を生成するモデルの能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:16:28 GMT)
Multi-Modal Machine Learning for Population- and Subject-Specific lncRNA-Type 2 Diabetes Association Analysis [0.0] 2型糖尿病(T2D)を含む慢性疾患の病因に関与する長鎖非コードRNA(lncRNA)の出現
本研究は,T2Dに付随する2つの独立したRNA-seqコホートで報告された10個のlncRNAについて検討した。
組込み多機能フレームワークを開発し,lncRNAの発現,二次構造,配列の特徴を抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:49:42 GMT)
Metaphors in Literary Post-Editing: Opening Pandora's Box? [0.0] 文学テキストの編集者は、メタファーの翻訳方法に反応し、反応する。
その結果,アウトプットのメタファーは3つに1つがポストエディターによって変更された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:45:07 GMT)
Memory-Efficient Partitioned DNN Inference on Resource-Constrained Android Crowds [0.0] 本稿では,資源制約のあるAndroidワーカーに対して,モデル修正を伴わずに実運用的なNNX推論を実現するCROWDioを提案する。
本システムでは,デバイス毎のRSSを43～2MBに制限し,バッテリドローを50～3mAhに制限する一方,ストリーミングはバリア同期よりも34%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:21:54 GMT)
Matrix Product Operator Encodings of the Magnus Expansion and Dyson Series [0.0] 時間依存ハミルトニアンを持つ一次元量子格子モデルに対して、Magnus展開とDyson級数の行列積演算子(MPO)符号化を導入する。
MPOの構成は、時間ステップで任意の順序まで正確にでき、有限系と無限系の両方に適用でき、長距離相互作用を扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:00:49 GMT)
Markovian Circuit Tracing for Transformer State Dynamic [0.0] Markovian Circuit Tracing (MCT)は、トランスフォーマーのアクティベーションが粗い状態遷移構造を含むかどうかをテストするための診断パイプラインである。
このコントリビューションは、トランスフォーマー状態力学解釈可能性のための制御されたベンチマークと評価フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:19:21 GMT)
MMD-Balls as Credal Sets: A PAC-Bayesian Framework for Epistemic Uncertainty in Test-Time Adaptation [0.0] テスト時間適応法は分布シフト時のモデル性能を向上させる。
テスト時間適応法は、シフトグレードと予測信頼性を接続する正式な保証を欠いている。
PAC-Bayesian framework yielding bounds explicit parameterized by the maximum mean discrepancy (MMD) between source and target distributions。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:22:20 GMT)
Lost in Fog: Sensor Perturbations Expose Reasoning Fragility in Driving VLAs [0.0] 本稿では,自律運転における視覚・言語・行動(VLA)の頑健性に関する摂動研究について述べる。
推論整合性は軌道の信頼性の高忠実度指標であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:34:02 GMT)
Journey in quantum metrology and sensing from foundations to applications: a review [0.0] 本稿では,その基礎から応用まで,量子力学とセンシングについて概観する。
パラメータ推定に対する頻繁なアプローチとベイズ的アプローチの両方を考慮すること。
量子多体センサー、原子アンサンブルにおける検出プロトコル、原子-光子系、連続可変系を含む多様なアリーナの応用。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:05:01 GMT)
Instant GPU Efficiency Visibility at Fleet Scale [0.0] 全体的なFLOP利用(OFU)は、ハードウェアレベルでの、HPCシステム上のAIワークロードの精度非依存の効率指標である。
タイル量子化,浮動小数点精度スケーリング,クロックサンプリングノイズ,コアクロック領域,非テンソルアンダーカウントの5つの特性を特徴付ける。
我々の評価と運用経験から、OFUはアプリケーションレベルのMFUの実用的で、デプロイ可能な補完であり、継続的な艦隊全体の効率モニタリングが可能であることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:44:25 GMT)
HyperBench: Standardizing and Scaling Synthetic Evaluation for Hyperspectral Super-Resolution [0.0] ハイパースペクトル超解像(HSR)は高分解能マルチスペクトル像(HR-MSI)と低分解能ハイパースペクトル像を融合することにより高分解能ハイパースペクトル像を再構成する
HSR法はウォルドのプロトコルを通した超スペクトルデータセットから得られた合成実験でほぼ独占的に評価される。
HSRの合成実験を標準化する統一フレームワークであるHyperBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:24:28 GMT)
High-order harmonic generation from an atom in a disordered environment [0.0] 光電子の強磁場ダイナミクスを、散乱した環境構造で囲まれた原子から研究する。
弾性散乱により引き起こされる光電子波束の局所的劣化は,大域的脱コヒーレンスを引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:16:24 GMT)
HiRes: Inspectable Precedent Memory for Reaction Condition Recommendation [0.0] HiResは検索強化された条件レコメンデーションシステムである。
プライマリスロットUSPTO-Conditionモデルの最先端性能を実現する。
予測精度と化学的解釈可能性のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:14:46 GMT)
Heartbeat-Bound Hierarchical Credentials: Cryptographic Revocation for AI Agent Swarms [0.0] 既存のクレデンシャルリコール機構であるOAuth2.0イントロスペクション、OCSP、W3Cステータスリストは、中央機関へのネットワーク接続を必要とする。
本稿では,HBHC(Heartbeat-Bound Hierarchical Credentials)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:03:03 GMT)
HITL-D: Human In The Loop Diffusion Assisted Shared Control [0.0] Human-In-The-Loop Diffusion (HITL-D)は、マルチステップ、挿入、微調整タスクにおけるユーザパフォーマンスを向上させる共有制御フレームワークである。
12名の被験者を対象に行ったユーザスタディでは、HITL-Dは平均タスク完了時間を40%削減し、作業負荷を37%削減し、従来の遠隔操作方法と比較して、独立性、直感性、信頼度が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:49:56 GMT)
Genetic Programming with Transformer-Based Mutation for Approximate Circuit Design [0.0] カルテシアン遺伝子プログラミング(CGP)のためのトランスフォーマーに基づく新しい突然変異演算子を提案する。
本稿では,回路近似プロセスの停滞を防止するため,提案した突然変異演算子を標準突然変異演算子に切り替えるCGPのハイブリッド方式を提案する。
いくつかのターゲット誤差制約に対して、近似乗算器は変圧器に基づく突然変異を利用したCGPによって進化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 11:42:10 GMT)
GSA-YOLO: A High-Efficiency Framework via Structured Sparsity and Adaptive Knowledge Distillation for Real-Time X-ray Security Inspection [0.0] 本稿では,YOLOv8nアーキテクチャ上に構築された軽量なフレームワークであるGSA-YOLOを提案する。
GSA-YOLOは3つのコアコンポーネントを通して構造化された空間性と適応的な知識伝達を戦略的に統合する。
予測速度は189.62 FPSで、計算コストは8.7Gから8.0Gに削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:36:13 GMT)
From Licensing to Open Access: Designing a Sustainable Transition in Operational Weather Data [0.0] ECMWFは制限付きデータライセンスモデルからCC BY 4.0でオープンアクセスに移行した。
設計の選択、運用上の制約、初期の成果について説明する。
AIベースの予測製品が自由に利用可能になるにつれて、サステナビリティに関する疑問が生まれつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:30:02 GMT)
Field-tunable spin-valley transport in monolayer MoS$_2$ [0.0] 単層MoS$の電界制御スピンバレー輸送について, 単一静電障壁による分極$について検討した。
レーザー強度(振幅)と偏光形状の両方を変えることにより、同じ接合を谷共鳴選択操作に切り替えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:37:27 GMT)
Expanding quantum magnetic field [0.0] 本研究では, 瞬時にスイッチオンし一定時間保持される外部電流によって生じる長距離磁場の因果形成の理論を発展させる。
膨張する磁場を記述する結果の非平衡量子状態は、対応する量子磁気状態と正確に比較して得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:17:04 GMT)
Exact Linear Attention [0.0] Exact Linear Attention (ELA) はカーネル関数の正確な分解特性を利用してトランスフォーマー注意のための線形計算複雑性を実現する。
ELAは最大で6倍高速な復号化とKVキャッシュメモリ使用率の75%削減を実現している。
我々は、線形アテンション原理を視覚モデルに拡張し、最大4.3倍のGPU推論速度と7.9倍のパラメータ削減を競合検出精度で達成するYOLO-LATを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:24:51 GMT)
Ergotropy and Work Extraction in Quantum Heat Engines via Quantum Channels [0.0] オープン量子熱機械における熱吸収・散逸・作業抽出のモデル化に量子チャネルをどのように利用できるかを検討する。
マルチレベル量子システムは,2レベルシステムと比較して作業抽出能力が向上し,デコヒーレンスに対するロバスト性が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:54:54 GMT)
Equilibrium Propagation and Hamiltonian Inference in the Diffusive Fitzhugh-Nagumo Model [0.0] 深部エネルギーベースモデルとハミルトニアンニューラルネットワークの等価性を示す。
拡散結合したFitzhugh-Nagumoニューロンのネットワークに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:42:19 GMT)
Entangling Power: A Probe of Symmetry and Integrability in Quantum Many-Body Systems [0.0] ユニタリ作用素のエンタングルパワーは、積状態から絡み合いを生成する能力を定量化する。
拡張対称性の点におけるエンタングルメントの過渡化は、これまで高エネルギー散乱で観測されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:27:00 GMT)
Enhanced quantum metrology by criticality-assisted noncommutative preparation [0.0] 臨界支援非可換的準備(CANP)という一般的な枠組みを導入する。
本稿では, 合成操作と符号化操作の固有の非可換性により, 量子フィッシャー情報(QFI)の真に高められることを示す。
注目すべきは、この強化は、固定された全センシング時間とエネルギーコストで達成できるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:12:35 GMT)
E-ReCON: An Energy- and Resource-Efficient Precision-Configurable Sparse nvCIM Macro for Conventional and Spiking Neural Edge Inference [0.0] E-ReCONはエッジAI推論のためのコンパクトな3T1R ReRAMビットセルに基づく16 Kbのデジタルコンピュートインメモリ(DCIM)マクロである。
新たなインターリーブ10T/28T加算木を導入し、トランジスタ数と消費電力をそれぞれ37%と28%削減した。
提案したマクロは、最小レイテンシ0.48 ns、スループット2.31-3.1 TOPS、エネルギー効率419 TOPS/Wを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:18:27 GMT)
Does Slightly Mean Somewhat? Measuring Vague Intensity Words in LLM Numeric Actions [0.0] 私は、研究者によって構成された10の英語の変調器の尺度を少しから劇的に研究する。
実行間で変化する唯一の変数は、インテンシティワードまたは開始システム状態である。
6,620語を T=0.7 で走ると、3つのパターンが出現する: 4つの下層の単語はすべて同じ値にマップされ、強い単語はより高いレジームに分解される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:49:44 GMT)
Do Better Volatility Forecasts Lead to Better Portfolios? Evidence from Graph Neural Networks [0.0] 本稿では,グラフニューラルネットワークが実現されたボラティリティ予測を改善するか,ポートフォリオ性能を改善するかを検討する。
2015年から2025年までの465株のS&P500株の毎週のボラティリティを用いて、マクロレシエーションの特徴のないローリング相関、セクター、およびグランガーカウサルグラフに基づいて構築されたグラフSAGEモデルと比較した。
実験的な発見は、最も低い予測MSEのモデル、最も高い断面積ランクの精度のモデル、そして最高ポートフォリオシャープ比のモデルが3つの異なるモデルであるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:49:39 GMT)
Design Principles and Observable Indicators for AI-Enabled Pedagogical Accompaniment: Evidence from the Amico Dual-Mode Prototype in Italy and China [0.0] 本稿では,AIによる教育的伴奏の枠組みを提案する。
Amico プロジェクトでは,マイクロメディエーションのシーケンスとしてリレーショナルブリッジの概念を運用している。
本論文では,イタリアと中国におけるプロトタイプのクロスコンテクスト探索について概説し,AmicoMioとAmicoTuoの2つのインタラクションモードをどのように利用できるかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 03:32:07 GMT)
Decoy Statebased Time Synchronization [0.0] 時間同期は、量子鍵分布プロトコルにおいて重要な要件であり、生鍵のビットの正しい割り当てによる正確な鍵生成を保証する。
BB8413プロトコルにすでに存在する鍵生成に使用される信号を介してクロック同期12を実行する可能性について検討する。
提案手法は、送信されたフォトンのみに依存するため、QKDプロトコルの変更は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 07:46:15 GMT)
Data-Efficient Neural Operator Training via Physics-Based Active Learning [0.0] ニューラル演算子による偏微分方程式の解法は計算コストを大幅に削減するが、高い訓練データ要求によってボトルネックが残る。
本稿では、偏微分方程式残差を利用してデータ選択を導出する新しい能動学習アルゴリズムである物理ベースの獲得を紹介する。
我々の実験では、物理学に基づく取得は、ランダムな取得よりもずっと優れており、データ効率の最先端技術と一致していることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:13:53 GMT)
Correct-by-Construction G-Code Generation: A Neuro-Symbolic Approach via Separation Logic [0.0] 本稿では,GLLM法の神経生成能力を分離論理証明器による形式的検証と統合することを目的とした,G符号生成のためのニューラルシンボリックフレームワークを提案する。
最終的にこの研究は、人間の監督の必要性を減らし、より安全で確実な自動製造を実現する自己修正システムを開発することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 02:04:30 GMT)
Completeness of the Klein-Gordon oscillator eigenfunctions via Hermite and Laguerre polynomials [0.0] クライン=ゴルドン振動子固有関数の完全性は1次元と3次元で証明される。
この証明は、エルミートと一般化されたラゲールの標準的な性質に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 22:32:49 GMT)
Comparative Evaluation of Deep Learning Models for Fake Image Detection [0.0] 本研究では,4つのCNNアーキテクチャの性能を,統合前処理とトレーニングパイプラインを用いたフェイク画像検出の性能と比較する。
VGG16の精度は91%に達し、XceptionNet、ResNet50、EfficientNetB0はそれぞれ90%に達した。
この研究は、信頼性の高い偽画像検出システムを開発するために、バランスの取れたデータセット、高度な拡張、公正な学習の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:57:58 GMT)
Comparative Analysis of Military Detection Using Drone Imagery Across Multiple Visual Spectrums [0.0] この研究により、ドローンによる運用の性能と信頼性が向上する。
防衛任務と攻撃任務の両方において先進的な検知システムの開発に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:26:35 GMT)
Comment on "Entropic Costs of Extracting Classical Ticks from a Quantum Clock" [0.0] Wadhiaらによる最近のレターは、二重量子ドット(DQD)を用いた量子時計の実現を報告している。
このコメントは、2つの根本的な問題を特定する: (I) クアッド量子時計は古典的な振る舞いのみを示し、ギグ間の固有の時間的相関を欠いている; 良い時計として正確な時間には十分ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:53:01 GMT)
Collapse of the state vector and nonlocal correlations in quantum mechanics [0.0] 絡み合った状態の分離した部分ystemsの測定に関連した状態ベクトルを得る方法を示す。
その結果、サブシステムにおける測定が明確な結果をもたらす理由と、あるサブシステムにおける測定が他のサブシステムと相関している理由が説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 14:32:43 GMT)
Circuits of Quantum Hashing and Quantum Fourier Transform for a Cactus as a Qubit Connectivity Graph [0.0] 本稿では量子デバイスのための量子ハッシュアルゴリズム(量子フィンガープリント)の量子回路実装について述べる。
クビット接続グラフとしてサクタスの場合,量子ハッシュのための浅い回路の最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 06:35:05 GMT)
Chiral Electromagnetic Surface Waves on Chern-Simons Interfaces [0.0] We show that Maxwell theory with a codimension-$1$ Chern-Simons interface supporting chiralmagnetic surface wave on the interface。
チャーン・サイモンズ相互作用は、インターフェースに沿って向き付けられた2つのヘリシティの反対の符号で作用し、インタフェース上に正規化可能なモードが1つ現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:00:00 GMT)
Chaos-Integrability Transition in the BPS Subspace of the $\mathcal{N}=2$ SYK Model [0.0] 特定の超対称性モデルのBPS部分空間内でカオス積分性遷移を純粋に研究する。
BPSカオスの枠組みを用いて、BPSサブ空間上に投影された作用素のスペクトルを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 08:57:55 GMT)
Causal Past Logic for Runtime Verification of Distributed LLM Agent Workflows [0.0] 私たちはCausal Past Logic (CPL)でZipperGenエージェントワークフローフレームワークを拡張します。
CPLは、条件付きおよびループ中のガードのための小さな時間論理である。
我々は,最新の値ビューを持つベクトル時計を提示し,局所的に計算されたモニタ値が現在のイベントにおけるガードの意味論的意味と一致することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 09:09:13 GMT)
Can Multi-Agent LLMs Identify Their Peers? Stylometric Fingerprinting in Role-Constrained Political Analysis [0.0] 政治的ステートメント分析のための多エージェント大言語モデル(LLM)パイプラインは、ピア保存に対して脆弱である。
本稿では,LLMが匿名化条件下での政治分析テキストの背後にあるモデルファミリを識別できるかどうかを,初めて体系的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 04:56:42 GMT)
Calibration, Uncertainty Communication, and Deployment Readiness in CKD Risk Prediction: A Framework Evaluation Study [0.0] 慢性腎臓病の機械学習モデルは、しばしば内部テストセットに強い差別的スコアを与える。
UCI CKDデータセット(400例,62.5%)を用いた5つの分類器の訓練を行った。
キャリブレーション品質,コンフォーマルな予測カバレッジ,8基準の展開準備フレームワークについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 17:12:48 GMT)
CALMem : Application-Layer Dual Memory for Conversational AI [0.0] CALMemはアプリケーション層二重メモリアーキテクチャであり、基礎となるモデルを変更することなく、会話アシスタントに事実上効果的なコンテキストを提供する。
MOIMと呼ばれるトークン・バジェット・アダプティブ・インジェクション(トークン・バジェット・アダプティブ・インジェクション)機構は、各ターンごとに関連する過去のコンテキストを自動的に取り出し注入する。
アーキテクチャ、設計決定、パフォーマンス特性を説明し、それぞれの実装選択を導くトレードオフを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:23:57 GMT)
Broadening Access to Transportation Safety Data with Generative AI: A Schema-Grounded Framework for Spatial Natural Language Queries [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いた交通安全解析のためのスキーマ基底自然言語インタフェースを提案する。
ユーザクエリは構造化セマンティックフレームに変換され、ルールベースの層で検証され、空間操作の型付き非循環グラフにコンパイルされ、PostGISデータベースに対して実行される。
その結果,自然言語のアクセシビリティと決定的実行を組み合わせることは,交通安全データへのアクセスを拡大するための実践的な方向であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 20:14:55 GMT)
Block-Wise Differentiable Sinkhorn Attention: Tail-Refinement Gradients with a Gap-Aware Dustbin Bridge [0.0] 本稿では,TPUハードウェア上での長期的コンテキストバランスによる最適輸送注意度を,停止ベース,固定深部テールリファインメントサロゲートを用いて検討する。
本稿では, 局所的代理バイアスバウンド, 後部バイアス証明書, および, 厳密な正の能動ブロックに対する射影収縮証明書を提供する。
合成マスク問題では、最適化された置換基の正確なオートディフは10〜5ドル-10〜10ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:20:05 GMT)
Beyond Semantic Similarity: A Two-Phase Non-Parametric Retrieval Workflow for Corporate Credit Underwriting [0.0] 社債の引受には、アナリストが長く異質な財務文書から実行可能な証拠を抽出する必要がある。
本稿では,2段階の非パラメトリック検索アーキテクチャを提案し,高精度ユーティリティランキングからハイリコール候補検索を分離する。
800人以上のクレジットアナリストのプロダクションデプロイメントでは、文書レビューの時間は数時間から約3分に短縮された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 04:23:06 GMT)
Beyond Routing: Characterising Expert Tuning and Representation in Vision Mixture-of-Experts [0.0] Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、専門家にルートされるカテゴリの分析によってしばしば解釈される。
我々は、自然画像と専門家の専門性に対して対照的な目標を掲げて、スパースゲートの畳み込み型MoEモデルを訓練する。
我々は、最もエキサイティングな入力を用いて、専門家ごとのカテゴリ分離性、および専門家ごとのチューニングを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 01:55:40 GMT)
Balancing Quasi-Bragg Regime and Velocity Selectivity in Quantum-Enhanced Atom Interferometry [0.0] 我々は,Mach-Zehnder干渉計の原子光学および位相不確実性に関する第2量子化フレームワークで解析式を導出する。
サブショットノイズスケーリングは、中間パルス持続時間でのみ達成できることを実証する。
入力量子状態の最適化により高次回折の有害な効果が部分的に軽減されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:55:48 GMT)
Backchaining Loss of Control Mitigations from Mission-Specific Benchmarks in National Security [0.0] Affordances and permissions is promising safety levers for miting Loss of Control threats in high-stakes deployment contexts。
本稿では,AIシステムによる国家安全ベンチマークのエラーからLoC軽減をバックチェーンする,補完的かつ実証的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 12:27:21 GMT)
An Open-Source Framework to Emulate Delay and Disruption Tolerant Networks for International Space Station Communication [0.0] 本稿では,国際宇宙ステーションと通信するためのBundleプロトコルの,オープンソースでフルスタックな実装について述べる。
セキュリティ機能としては、Bundle Authentication Block (BAB)、Payload Integrity Block (PIB)、Payload Confidentiality Block (PCB)がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:36:40 GMT)
An IoT-Enabled Smart Home Automation System for Energy Efficiency with Web-Based Control [0.0] 動き、温度、湿度、光、煙といったリアルタイムの状態をモニターし、デバイスの動作を自動的に制御し、エネルギーを節約します。
スプリントの反復モデルで設計され、テスト中の省エネは、常時オンのモデルよりも46%以上高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 10:12:39 GMT)
An Application-Layer Multi-Modal Covert-Channel Reference Monitor for LLM Agent Egress [0.0] メッセージを送信する大きな言語モデル(LLM)エージェントは、内部のデータをリークすることができる。
妥協されたエージェントは、ゼロ幅文字、ホモグリフ、ホワイトスペース、base64、JavaScript Object Notation(JSON)キーオーダ、メッセージタイミング、サイズをエンコードする。
当社の出力基準モニターには3つのコントリビューションがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 05:39:29 GMT)
Algebraic locality and non-invertible Gauss laws [0.0] 非可逆対称性に対するガウス則の存在下で、2+1D閉格子上の局所性原理を研究する。
大規模な非可逆なオンサイト対称性に対して、Haag双対性は十分に優しく「カスペンレス」な領域に対してのみ正確に保存されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:00:03 GMT)
Addressing the Synergy Gap: The Six Elements of the Design Space [0.0] 真の人間とAIのシナジー(両者が単独で達成した以上のパフォーマンスの組み合わせ)は珍しいことです。
現在のほとんどの研究は、工学的な問題として人間とAIの組み合わせを扱い、解釈可能性、信頼性の校正、インターフェース設計に重点を置いている。
この空間を、社会工学的文脈、意思決定フレームワーク、人間の決定参加者、AI能力、相互作用、全体的評価の6つの要素を通してマッピングします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 18:46:48 GMT)
A journey through Flatland: What does the antiflatness of a spectrum teach us? [0.0] 量子状態の絡み合いスペクトルの構造的揺らぎを特徴付けるために、反平坦性の概念を探求する。
我々は,レニイエントロピー展開に基づく,アンチフラット・ファイナライゼーション(antiflat majorization)と呼ばれる新しい部分順序付けを導入する。
絶対最大反平坦性は1つの普遍状態によって達成されないことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 19:15:31 GMT)
A Terrain-Adaptive epsilon-Constraint MPC for Uneven Terrain Kinodynamic Planning [0.0] 本研究では,モデル予測制御(MPC)フレームワークに統合された適応型エプシロン制約法を提案する。
車両・地形力学を捉えるため, 解析車両力学とSGP(Sparse Gaussian Process)を併用した半パラメトリックモデルを構築した。
提案するエプシロンMPCはMPPIおよびGAKDベースラインに対して評価され,最大方向偏差を24%低減し,ナビゲーション成功率94%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 13:52:56 GMT)
A New Framework to Analyse the Distributional Robustness of Deep Neural Networks [0.0] ニューラルネットワークの分布ロバスト性を解析・定量化する枠組みを提案する。
提案手法は,トレーニングデータを記憶したネットワークと,それを記憶していないネットワークとを区別できることを示す。
このフレームワークは,表現構造とロバストネスのモデルレベル診断に有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 15:42:56 GMT)
A Large Language Model Approach to Generating Bypass Rules for Malware Evasion in Analysis Sandbox [0.0] 既存のアプローチは、各回避機構の深いリバースエンジニアリングを必要とする手作業によるバイパスルールに依存している。
本稿では,潜在的回避行動により停止したマルウェアから発生する実行トレースを解析する ABLE を提案する。
ABLEは成功率79%をバイパスし、反復改良は成功例の29.5%に寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 23:43:02 GMT)
A Causal Argumentation Method for Explainability of Machine Learning Models [0.0] 本稿では,モデルがなぜ予測を行うのかを説明するために,因果関係と議論に基づく推論を統合する新しい手法を提案する。
提案手法はまず,因果発見手法を用いて変数間の因果関係を同定する。
特定の結果が選択された理由を説明する機能の拡張を見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 21:40:44 GMT)
$L^2$ over Wasserstein: Statistical Analysis for Optimal Transport [0.0] 距離と測地幾何学を特徴付けることにより、ワッサーシュタイン空間上の$L2$を導入する。
ワッサーシュタインフレームワーク上での実験測度を用いて, 最適輸送機械の統計的収束結果を収集する。
We refine Schwartz's consistency theorem to the Wasserstein topology and deduce subsequent convergence of the same machines in the $L2$ over Wasserstein space。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 20 May 2026 16:29:01 GMT)