AutoResearch AI: Towards AI-Powered Research Automation for Scientific Discovery [184.2] AutoResearchはAIを活用した科学ワークフロー自動化の開発スペクトルとして定義されている。
我々は、研究システムが制御、エビデンス、実行、検証、説明責任を再分配し、その分野を組織化する方法について分析する。
本稿では,5つの評価次元 – ノベルティ,インパクト,信頼性,証明 – を提案し,AutoResearchの自律性はドメイン条件であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:40:30 GMT)
Afford-VLA: Action-Aligned Visual Planning via Internalized Affordance [108.5] 効果的なプランニングは、ローカルで、視覚的に基礎があり、内部で生成され、アクションと直接整合するべきである、と私たちは主張する。
本稿では,タスク条件付きアベイランスをVLAモデル内で明示的な視覚的計画インターフェースとして内包する統合フレームワークであるAfford-VLAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:43:47 GMT)
Hidden Human-Like Nature of Machine-Generated Texts: Theory and Detection Enhancement [108.3] 大規模言語モデル(LLM)が生成する機械生成テキスト(MGT)は、様々なアプリケーションでますます普及している。
既存の段落レベルの検出方法はMGTを完全に機械のような扱いで、MGTの隠れた人間的な性質を見渡す。
本研究では,隠れた人型スパンの影響を低減し,既存の検出器を改良するモデルに依存しないスタック拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:17:21 GMT)
The Time is Here for Just-in-Time Systems: Challenges and Opportunities [102.8] キーバリューストアのようなコアシステムは、これまで何年もかけて構築されてきました。
LLMベースのコーディングエージェントは、これまでとは違ったアプローチで、ジャスト・イン・タイム・システム(Just-in-Time Systems)を実現している、と私たちは主張する。
本稿では,JITシステム合成パイプラインであるJitskitについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:03:41 GMT)
Inductive Deductive Synthesis: Enabling AI to Generate Formally Verified Systems [100.2] 本稿では,インダクティブ・デダクティブ・シンセシス(IDS)について述べる。
IDSは約6.8時間で7/7を達成し、1仕様あたり106ドル、専門家の努力の約200倍、SOTAエージェントの約17%を達成している。
IDSはパフォーマンスフィードバックを同じループに組み込んでおり、検証されたシステムよりも最大3倍高速な実装を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:05:36 GMT)
Instance-Optimal Estimation with Multiple LLM Judges on a Budget [84.3] 我々は、この問題を*予算付きヘテロスケダティックなマルチジャッジ推定*として定式化する。
K$のプロンプト-レスポンスペア、J$の既知のコストと未知のクエリ-ジャッジ分散が与えられた場合、目標は、$ell_p$-errorを最小化しながら、有界スコアベクトルを推定することである。
EST-IVWEは,予算の低次項までのオラクルIVWEレートと一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:26:08 GMT)
Foundation Protocol: A Coordination Layer for Agentic Society [78.0] Foundation Protocol (FP) は、新興の人間-AI社会のためのグラフファーストの調整レイヤである。
FPはエージェント、ツール、リソース、人間、機関、組織を含む異種組織を統一する。
目的は、説明責任を維持しつつ、自律的な機関を構成可能に保つことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:20:35 GMT)
Metacognition as Reward: Reinforcing LLM Reasoning via Knowledge and Regulation Signals [75.3] 本稿ではメタ認知に触発されたRLフレームワークであるメタ認知・アズ・リワード(MaR)を紹介する。
MaRは2つの一般的なプロセス次元を推論する。
MaRはモデル性能を継続的に改善し、ベースモデルよりも最大7.7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:54:37 GMT)
ARES: Automated Rubric Synthesis for Scalable LLM Reinforcement Learning [71.3] 本稿では,ルーリックベースのRLデータを大規模に自動構築するフレームワークであるARESを提案する。
ドメインラベルとペルソナ情報に基づいてARES条件を生成し、質問自己完結、回答忠実、妥当性の検証フィルタを適用する。
7つのベンチマークでの実験では、ARESでトレーニングされたルーブリックベースのトレーニングは、継続事前トレーニング、教師付き微調整、バイナリリワードRLよりも優れており、ヘルスケアやインストラクションフォローのような多次元のオープンエンドタスクで最大の利益を得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:09:28 GMT)
AssetGen: Deployable 3D Asset Generation at Interactive Speed [71.0] AssetGenは、代わりにユーザエクスペリエンスとデプロイ性に焦点を当てた3Dジェネレータです。
基準画像が1つあるとすると、30秒で、焼成されたノーマル、色調、制御されたポリゴン予算を備えた高品質なメッシュが生成される。
AssetGen Flashの亜種は、インタラクティブでエージェント的な生成ループに対して、レイテンシを14秒に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:58:06 GMT)
Boundary-targeted Membership Inference Attacks on Safety Classifiers [70.2] 安全分類器は、セルフハームとメンタルヘルスの議論を含むセンシティブなデータセットに基づいて訓練される。
低信頼例を識別する新たな境界目標選択戦略を導入する。
実験により、相手は会話の19%を安全分類器が5%の偽陽性率でユーザーの苦痛を示すようにフラグ付けして回復できることが示された。
これは最先端のMIAメソッドだけで攻撃するより3.5ドル高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:13:36 GMT)
ETCHR: Editing To Clarify and Harness Reasoning [70.0] ETCHR (Editing To Clarify and Harness Reasoning) は質問条件付き推論対応画像エディタである。
2つのギャップをターゲットとした2段階のレシピでトレーニングされている: 教師付き微調整によるイミテーションの推論、VLM由来の報酬による修正精度と下流の推論精度の推論。
エディタは分離されているため、ETCHRは異なるオープンソースおよびクローズドソースのMLLMをトレーニングなしでプラグインする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:58:28 GMT)
GenRecon: Bridging Generative Priors for Multi-View 3D Scene Reconstruction [69.4] マルチビューRGB画像から高忠実度3Dシーンを再現する手法を提案する。
シーン再構成を条件付き3次元生成として,空間的局所化,重なり合うチャンクの集合に配置した。
切刃再建法を16%上回る高忠実度結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:49:59 GMT)
Inference Time Context Sparsity: Illusion or Opportunity? [68.2] 空間性はLLM効率において長い間中心的なテーマであったが、文脈処理におけるその役割は未解決のままである。
現在のLLMは、複雑さの異なるタスク間での推論時デコードに非常に堅牢である。
現在のハードウェアは、この空間からかなりの利益を得るのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:38:23 GMT)
Efficient One-Step Diffusion Restoration Model with Compact Token Compression and Linear Attention [66.6] 既存のReal-ISR法は、高密度な潜在表現と2次コストのグローバルモデリングパラダイムを継承する。
重要なボトルネックは、高分解能回復中の過剰なトークン冗長性とコストのかかるトークン相互作用にある、と我々は主張する。
我々は,LRA微細調整によるリニアアテンションDiTを導入し,リニア複雑トークン混合による高分解能復元を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:07:02 GMT)
PiD: Fast and High-Resolution Latent Decoding with Pixel Diffusion [65.5] latent-to-pixel デコーダは再構成指向であり、詳細を合成するのではなく、エンコーダを反転するように最適化されている。
条件付き画素拡散として遅延復号を再構成する画素拡散復号器であるPiDを導入する。
高解像度のピクセル空間で直接ノイズを発生させることで、PiDは低レイテンシで4倍、さらに8倍のアップスケールの画像を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:59:42 GMT)
ForeSplat: Optimization-Aware Foresight for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting [65.0] ForeSplatはフィードフォワード3DGSモデルのための最適化対応のトレーニングフレームワークである。
ForeSplatはフィードフォワードモデルのキャパシティ圧力を大幅に低減する。
償却予測とシーンごとの最適化のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:28:30 GMT)
Towards Generalization of Block Attention via Automatic Segmentation and Block Distillation [61.2] ブロックアテンションは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)のような長期コンテキストシナリオにおけるKVキャッシュの再利用を改善することができる。
しかし、入力テキストを意味のある自己完結ブロックに分割することの難しさと、性能低下のリスクを負う既存のブロック微調整手法の非効率性である。
ブロック微細チューニングよりも効率的な訓練フレームワークであるブロック蒸留を提案し, 凍結したフルアテンション教師モデルを用いて, ブロックアテンション学生を指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:43:55 GMT)
EvalVerse: Pipeline-Aware and Expert-Calibrated Benchmarking for Professional Cinematic Video Generation [59.6] EvalVerseは包括的でパイプライン対応で、専門家による評価フレームワークです。
まず、専門的な映画制作ワークフローに沿った評価分類にドメイン知識を整理する。
第2に、人間の専門家による判断を、大規模な人的アノテーションによるキュレートされたデータセットに蒸留する。
第3に、専門家による微調整戦略を通じて、この知識を視覚言語モデル(VLM)に注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:22:21 GMT)
Good Token Hunting: A Hitchhiker's Guide to Token Selection for Visual Geometry Transformers [58.6] 視覚幾何学変換器は多視点3D再構成のための強力なアーキテクチャである。
それらの計算コストは、これらのモデル内のグローバルアテンション層によって入力シーケンスの長さが2倍に増加する。
各クエリがグローバルな注意を払って対話するキー/バリュートークンの数を制限するという、シンプルながら一般的な戦略でこの問題に対処する。
当社のアプローチは,既存のソリューションと比較して,速度精度のトレードオフが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:55:13 GMT)
Unextractable Protocol Models: Collaborative Training and Inference without Weight Materialization [58.1] 参加者が協力して大規模なニューラルネットワークを訓練し、提供する分散セットアップを検討する。
このセットアップでは、フルウェイトセットがどの参加者にも利用できないような、非機械的なウェイトの可能性を探る。
我々は、シャードモデルセットアップを利用するトレーニングおよび推論フレームワーク、Unextractable Protocol Models (UPMs)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:24:57 GMT)
Optimal Dimension-Free Sampling for Regularized Classification [56.7] 我々は、リプシッツ連続分類損失関数の幅広いクラスに対して、$(1pmvarepsilon)$-relativeエラーを達成する最適サンプリング境界を証明した。
これにはロジスティックやシグモイドの損失、ヒンジの損失、ReLUの損失といった重要な機能が含まれており、顕著で一般的な例である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:05:33 GMT)
Precise: SDE-Consistent Stochastic Sampling for RL Post-Training of Flow-Matching Models [56.7] Reinforcement Learning (RL) は, 拡散・流れマッチングジェネレータにおいて, 迅速なアライメントと知覚品質の向上に有効な方法となっている。
探索行動の制御と力学のデノベーションを行うサンプルは、この方針の一部である。
有効探査と安定性のバランスをとる新しいサンプリング器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:37:22 GMT)
S$^3$GNN: Efficient Global Mixing and Local Message Passing for Long-Range Graph Learning [56.0] メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)は、長距離依存関係をキャプチャする際の情報ボトルネックに悩まされることが多い。
我々は、省略されたコンポーネントを軽量に再導入することでオーバーカッシング(OSQ)を緩和するS$3$GNNを提案する。
実験の結果,S$3$GNNは最大50%のパラメータでマグニチュード誤差を低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:26:41 GMT)
Coverage Analysis of Rydberg Atom Quantum Receiver Arrays: A Stochastic Geometry Approach [55.5] ライドバーグ原子量子受信機(RAQR)は、量子制限感度とブロードバンドチューナビリティを提供する。
密集した展開において、集合的干渉は原子トランスデューサを小さな信号状態から外すことができる。
本稿では、RAQRフロントエンドを幾何学的カバレッジ分析に埋め込むことで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:05:13 GMT)
Fast-dDrive: Efficient Block-Diffusion VLM for Autonomous Driving [54.3] 本稿では,ブロック拡散型VLAであるFast-dDriveについて述べる。
我々は、Fast-dDriveが運転エージェントの速度精度フロンティアを再定義することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:31:32 GMT)
Decomposing Queries into Tool Calls for Long-Video Keyframe Retrieval [54.0] KeyMergeは、分解とマージに基づく検索方法である。
我々はM2M(Momo-2 Moments)という,各質問を特定の時間間隔に設定するベンチマークを構築した。
質問検索、キャプション検索など、ToolMergeは以前のセレクタと競合するが、特にキャプション検索では、他のメソッドよりも5%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:29:51 GMT)
WMAttack: Automated Attack Search for Adversarial Evaluation of World-Model Agents [53.8] WMAttackは、世界モデルエージェントの敵意評価のための自動攻撃探索フレームワークである。
WMAttackは攻撃構成に対する有限予算探索としてロバストネス評価を定式化する。
WMAttackは評価ベースラインよりも強力な攻撃を継続的に発見することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:31:09 GMT)
Geo-Align: Video Generation Alignment via Metric Geometry Reward [53.7] Geo-Alignは、カメラ制御ビデオ再レンダリング用に特別に設計された最初の強化学習フレームワークである。
事前訓練されたモデルに基づいて、スケールアウェアの知覚報酬機構を用いてモデルを最適化する。
実験により、Geo-Alignは、カメラの正確な制御性と視覚的忠実性の両方において、既存の教師付き学習ベースラインを一貫して上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:59:43 GMT)
Occlusion-Aware Physics-Semantic Keyframe Selection for Robust Video Editing [53.1] 下流編集のための最適なアンカーフレームを自動的に識別するオクルージョン対応選択フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、手動のアノテーションを必要とせずに、正確かつ時間的に一貫した編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:19:24 GMT)
Convex Optimization for Alignment and Preference Learning on a Single GPU [53.0] 人間の好みに合わせて微調整された大きな言語モデルは、GeminiやChatGPTといったシステムの成功を導いた。
DPO(Direct Preference Optimization)は、よりシンプルな代替手段を提供するが、一貫性のないランキング精度やGPUリソースへの高い依存といった制限がある。
本稿では,理論的保証の強い新しい軽量戦略であるConvex Optimization for Alignment and Preference Learning Algorithm (COALA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:25:00 GMT)
Smart-Insertion-V: Photorealistic Video Insertion via a Closed-Loop Feedback Dual-Stream Framework [52.5] マスクのないビデオオブジェクト挿入は、ソースビデオへの参照オブジェクトの調和を要する、困難なタスクとして登場した。
ビデオ挿入と画像スタイル転送を同時に行う,エンドツーエンドのtextbfDual-Stream フレームワークである textittextbfSmart-Insertion-V を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:54:54 GMT)
B-GRTO: Bootstrapped Group Relative Tool Optimization for Referring Segmentation [52.2] 異なるツールを使用するポリシーを共同で最適化するためのグループ相対ツール最適化(GRTO)を導入する。
GRTOは、グループ相対ポリシー最適化(GRPO)のロールアウトを再利用し、補助ツールの目的を最適化し、デコーダ勾配がポリシー報酬を補完する。
B-GRTOは、標準GRPOよりも大幅に改善され、ドメイン固有の最先端メソッドに適合または超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:04:12 GMT)
DiLaDiff: Distilled Latent-Augmented Diffusion for Language Modeling [51.4] 拡散言語モデルは本質的にデコードされたトークン間の相関を捉えない。
3つの成分を持つマスク付き拡散言語モデルの変種であるDiLaDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:15:59 GMT)
Imagine2Real: Towards Zero-shot Humanoid-Object Interaction via Video Generative Priors [51.1] 高忠実度3Dデータの不足により,全体Humanoid-Object Interaction (HOI) がボトルネックとなる。
本研究では,ゼロショットHOIフレームワークであるImagine2Realを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:19:09 GMT)
Multimodal Distribution Matching for Vision-Language Dataset Distillation [50.4] マルチモーダル分散マッチング(Multimodal Distribution Matching)は、効率的かつ一般化可能なマルチモーダル蒸留のための幾何学的枠組みである。
MDMはデータ、モデル、損失レベルで補完的なコンポーネントを統合する。
マルチモーダルなセマンティクスを保存し、蒸留コストを大幅に削減し、建築全体にわたって頑丈な、コンパクトな合成セットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:41:58 GMT)
Heterogeneous Multi-Agent Modeling for Measurement and Network Analysis of the Data Service Market [50.0] 本稿では,異種マルチエージェントモデリングに基づくデータサービス市場計測とネットワーク分析手法を提案する。
サービスエコシステム理論を導入することで、データサービス市場の参加者と外部要因を明らかにする。
さらに、異種ネットワークが実用性に与える影響を正確に評価するために分析手法が考案された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:44:56 GMT)
RelPrism: A Multi-Faceted Pre-training Framework with Self-Generated Tasks for Relational Databases [49.5] RDBのための多面的自己教師型学習フレームワークであるRelPrismを提案する。
RDBタスクは、しばしば異なる視点と粒度の多面的な情報を必要とする。
以上の結果から,RelPrismはROC-AUCを4.15%改善し,MAEを10.75%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:19:58 GMT)
Learning-Augmented Online Scheduling with Parsimonious Preemption [49.2] レイテンシを最適化しながらプリエンプションを抑制する学習強化スケジューリングに関する最初の体系的研究を行う。
その結果,1ジョブ当たり$O(1)$プリエンプションのみを精度良く予測する単一および非関連並列マシンに対して$O(1)$-competitiveアルゴリズムが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:58:52 GMT)
SCOPE: Simulating Cross-game Operations in Playable Environments for FPS World Models [49.2] 既存のメソッドは、グローバルにアクションを注入し、シングルタイトルでトレーニングし、密度の高いFPS入力で失敗する。
本稿では,事前学習したビデオ拡散モデルの各トランスブロックに条件付きモジュールを挿入するSCOPEを提案する。
また,フレーム対応のアクションテレメトリを備えたマルチゲームFPSデータセットであるCrossFPSについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:06:37 GMT)
One-Forcing: Towards Stable One-Step Autoregressive Video Generation [48.9] ワンフォース(英: One-Forcing)は、DMDの目的を高画質かつ効率的なワンステップビデオ生成のための補助的なGAN損失で増大させる、単純で効果的なアプローチである。
ワンフォースは83.76のスコアを獲得し、ワンステップの因果ビデオ生成方法の中で最先端のパフォーマンスを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:16:58 GMT)
Loki: Representation over Architecture for Diffusion-Based Portrait Animation [47.9] ポートレートアニメーションは、ドライバークリップの表情とヘッドポーズを単一の参照画像に転送する。
最先端拡散システムは、表現、ポーズ、アイデンティティの訓練されたモジュールを積み重ねることでこの問題に対処する。
Lokiは、主要な拡散ベースラインよりも推論パラメータを43%少なくし、1496倍少ないビデオサンプルでトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:54:37 GMT)
Rubato: Transcribing Piano Music with Timestamps [47.8] タイムスタンプを付加した人間可読シート音楽への音楽録音の変換について検討する。
本稿では,(1)ポリフォニック音楽の新しいテキスト表現であるInterMoの出力を訓練した,Rubatoというプロンプト条件付きエンコーダデコーダモデルを紹介する。
実験により, ルバトは, 音符の精度を最良なアプローチよりも高め, タイムスタンプ付きピアノ楽譜を音声から生成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:47:21 GMT)
Fourier Feature Pyramids for Physics-Informed Neural Networks [47.8] 偏微分方程式(PDE)を解くための改良されたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
Bandlimited Embedding with Interpolated Grid Network (特集:Bandlimited Embedding with Interpolated Grid Network)
我々は,PDEベンチマークにおいて,最先端のPINN手法よりも少ないパラメータを用いて,ベニグレットがはるかに精度の高い解を見つけることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:12:56 GMT)
Convex Low-resource Accent-Robust Language Detection in Speech Recognition [47.4] 現在の音声対話システムは、表現されていない方言やアクセントでしばしば失敗する。
音声対話システムパイプラインに理論的に接地した凸最適化技術を統合する新しいフレームワークであるConvex Language Detection (CLD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:06:44 GMT)
Entropy-Gradient Inversion: Moving Toward Internal Mechanism of Large Reasoning Models [47.2] トークンエントロピーとロジット勾配の堅牢な相関関係であるtextbfEntropy-Gradient Inversion を同定し,正式に定義する。
我々は,この逆シグネチャを強化学習に組み込んだtextbfCorrelation-Regularized Group Policy Optimization (CorR-PO)を提案する。
複数のモデルスケールにわたる様々な推論ベンチマークの実験は、Corr-POが最先端のベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:55:02 GMT)
TUBE: Tangent Upper Bound on Evidence for Discrete Diffusion Language Models [47.1] 本稿では,無バイアスモンテカルロ推定器を付加した対数的上界であるTangent Upper Bound on Evidence (TUBE)を紹介する。
私たちのTUBEは、マスク拡散モデル(MDM)、任意の順序ARM(AO-ARM)、両方のバリエーションのブロックを含む、潜在変数モデルにまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:48:25 GMT)
Benchmarking LLMs for Community Governance Simulation with Life-history Narratives [46.9] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の態度や振る舞いを低コストでシミュレートするためにスケーラブルである。
本稿では,データセット,ベンチマーク,アルゴリズム,システムを対象とした総合的な研究フレームワークを提案する。
システムはカリキュラム-LoRAをクローズドループポリシー評価パイプラインに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:48:49 GMT)
From Raw Experience to Skill Consumption: A Systematic Study of Model-Generated Agent Skills [46.8] モデル生成スキルは平均的に有益であるが,非自明な負の伝達を示す。
モデルは強力な抽出器でありながら、弱い消費者、あるいはその逆もまた、モデルスケールやベースラインタスク強度とは無関係に、スキルユーティリティを持つことができる。
本研究は,これらの知見を,スキル抽出のガイドとなる具体的なエフェメタスキルに翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:59:12 GMT)
ARC-STAR: Auditable Post-Hoc Correction for PDE Foundation Models [46.7] ARC-STARは修正を3段階にまとめる: グローバルな修正器は広い解法バイアスを除去し、ブロックワイドな局所精錬器はポストグロバル残差を浄化し、展開時にはラベルフリースコアは計算予算の下でハイリスクなブロックに精算する。
ARC-STARは、10個のレギュラーセルにまたがる5つのフローベンチマークの中で、各セル上の生ポセイドンよりも少なくとも36倍の速度ロールアウト誤差を削減できる唯一の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:30:29 GMT)
When One Point Is Not Enough: Addressing Ambiguous Instances in Dimensionality Reduction by Splitting [46.5] 高次元データの可視化にはDR法が広く用いられている。
DRに基づく分析における重要な課題は、射影の微細な局所構造の分析に依存する近傍の発見である。
本稿では、一般的に見過ごされた視覚的アーティファクトのソースであるあいまいなインスタンスを強調します。
グラフベースのアプローチでは、曖昧なインスタンスを識別し、プロジェクション内の複数のポイントとして複製し、それぞれのコピーをそれぞれの近傍に配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:01:54 GMT)
Approaching I/O-optimality for Approximate Attention [45.7] 大規模言語モデルにおけるI/Oの複雑さを再考する。
I/Oコストは、ほとんどのパラメーターレギュレーションにおいて、ほぼ直線的に$n$にのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:23:26 GMT)
A Simple Plug-in for Improving Eviction-Based KV Cache Compression [45.5] KVキャッシュの増大は、大規模言語モデルにおける長期コンテキスト推論の大きなボトルネックである。
本稿では,エビクションベースのパイプラインのためのプラグアンドプレイ拡張であるVECTORを提案する。
VECTORは中～高圧縮下でのメモリ品質のトレードオフを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:00:15 GMT)
A Robust Semantic Segmentation Pipeline for the CVPR 2026 8th UG2+ Challenge Track 2 [45.1] 本研究では,悪天候下での意味的セグメンテーション作業のための半教師付きセグメンテーションパイプラインを提案する。
我々の方法は外部データを用いることなく、WeatherProofデータセットにのみトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:03:11 GMT)
EgoInteract: Synthetic Egocentric Videos Generation for Interaction Understanding and Anticipation [45.0] 微細なエゴセントリックな相互作用とその時間的ダイナミクスをモデル化するための,エゴセントリックなビデオ生成のための制御可能なシミュレータを提案する。
我々は,時間的動作のセグメンテーション,次のアクティブ物体検出,相互作用予測,手動物体の相互作用検出のための高密度な空間的および時間的アノテーションを備えた合成エゴセントリックビデオデータセットを生成する。
その結果、タスクとデータセット間の強いベースラインよりも一貫した改善が示され、シミュレーションベースのアプローチの有効性と転送性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:21:46 GMT)
Agentic Proving for Program Verification [44.7] エージェントシステムは、形式数学における自動定理証明のための最先端のアプローチとして登場した。
検証可能なコード生成のためのLean 4ベンチマークであるCLEVERのエージェント証明フレームワークでClaude Codeを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:41:27 GMT)
ComPose: When to Trust Hands for Object Pose Tracking [44.1] ComPoseは、6DoFオブジェクトトラッキングフレームワークで、RGBビデオから手動でオブジェクトのポーズを推定するように設計されている。
本手法は,物体追跡のためのテキスト補完キューとして手の動きを調和させる。
結果は、ロボットがオンラインビデオから人間の行動を再構築できるようにすることで、下流ロボット操作に効果的に移行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:39:49 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） (Fri, 22 May 2026 09:11:59 GMT)
Composing People Together: Iterative Pose-Image Generation for Multi-Person Interaction Scenes [43.8] 本稿では,人中心構造を事前学習した拡散トランスフォーマーに導入する2つのポーズイメージ表現を提案する。
我々のモデルは2次元ポーズ可視化画像とその対応するRGB画像を共同で予測し、学習中に構造と外観が共進化することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:56:34 GMT)
Asymptotic Limits of Entanglement Distribution [43.7] 中間局と局所演算を用いた量子ネットワーク間の絡み合い分布の限界について検討する。
我々は厳密な二分法を確立する: 量子チャネルが補正可能な部分空間を持つ場合、任意の長距離での絡み合いの保存が可能となる。
物理資源要求の基本的な下限を導出し、補正可能な部分空間のないチャネルの場合、リンク毎の並列チャネルの数は、非ゼロ量の絡み合いを維持するために、少なくとも中間ステーションの数と対数的にスケールする必要があることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:56:38 GMT)
When the Manual Lies: A Realistic Benchmark to Evaluate MCP Poisoning Attacks for LLM Agents [43.7] 本稿では,新しいセマンティックアタックであるTDP(Tool Description Poisoning)を体系的に検討する。
TDPでは、悪意のある命令はツールの実行可能なコードに埋め込まれず、記述的なメタデータに隠蔽的に注入される。
この研究は、TDP用に調整された最初の特別なセキュリティベンチマークを提供し、高度なエージェントシステムの認知層と計画層の確保に不可欠な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:34:48 GMT)
Coloring the Noise: Adversarial Sobolev Alignment for Faithful Image Super Resolution [43.7] Image Super-Resolutionの創発的な先駆者は、しばしば忠実な修復を妥協する。
生成フローをソボレフ型幾何学に再キャストするフレームワークであるASASRを提案する。
ASASRは、スペクトルの一貫性と構造的忠実性を維持する上で、先進的な生成ベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:06:51 GMT)
Learning partially observed systems with neural Hamiltonian ordinary differential equations [42.0] データから部分的に観察された力学系を学習するために、ニューラルハミルトニアン常微分方程式(NHODE)を提案する。
このフレームワークは、線形および非線形な質量ばね系からカオス的な3体問題に至るまで、複雑さが増すシステムで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:18:39 GMT)
GIBLy: Improving 3D Semantic Segmentation through an Architecture-Agnostic Lightweight Geometric Inductive Bias Layer [42.0] 3Dシーン理解では、ディープラーニングモデルは、基本的な幾何学的構造を捉えるために、大きなモデルと広範な訓練に依存している。
GIBLyは3次元セグメンテーションパイプラインにプリエントを統合する軽量な帰納的幾何バイアス層である。
複数の3次元セマンティックセグメンテーションベンチマークにまたがるアプローチを検証し、一貫した性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:42:05 GMT)
CVSearch: Empowering Multimodal LLMs with Cognitive Visual Search for High-Resolution Image Perception [41.6] CVSearchは、Assess-then-Searchワークフローを介して検索戦略をスケジュールする、トレーニング不要適応フレームワークである。
CVSearchはまず,グローバル情報が不十分な場合に専門家支援検索を起動する。
HRベンチマーク実験により,CVSearchは最先端の精度を実現し,検索効率を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:07:44 GMT)
Cost-Effective Model Evaluation with Meta-Learning [41.2] 未確認モデルの高速かつラベルなし評価のためのモデルに依存しないMetaEvaluatorを提案する。
私たちの知る限りでは、完全にラベル付けされていないデータセットで新しいモデルを評価することができる最初のモデルに依存しないフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:05:34 GMT)
Communication Security and Sensing Privacy in FMCW-Based ISAC Through Signal Modulation [40.8] 本研究では、ISACシステムのための新しいレーダ中心信号の設計とアーキテクチャを提案する。
提案するフレームワークは、プライバシーの保護を同時に強化しつつ、データ転送のための堅牢な物理層セキュリティを提供するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:41:54 GMT)
From Demonstrations to Rewards: Test-Time Prompt Optimization for VLM Reward Models [40.3] 強化学習は正確な報酬関数に依存しており、しばしば手作りやロボット工学のような現実世界の応用では利用できない。
近年の研究では、前訓練された視覚言語モデル(VLM)を報酬モデルとしてゼロショット推論能力について検討している。
Demo2Rewardは、シミュレーションされたロボットタスクやポリシーバックボーンで、既存のゼロショットと少数ショットのVLM報酬モデルより一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:04:22 GMT)
SkillOpt: Executive Strategy for Self-Evolving Agent Skills [39.9] SkillOptはエージェントスキルのためのコントロール可能なテキストスペースである。
別々のモデルでは、スコアの付いたロールアウトを1つのスキルドキュメントのバウンダリされた追加/削除/リプレースに切り替える。
学習速度の予算、拒否編集バッファ、エポックワイド/メタアップデートは、スキルトレーニングを安定させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:59:50 GMT)
A Sober Look at Agentic Misalignment in Automated Workflows [39.6] マルチエージェントシステム(MAS)における創発的ミスアライメントのクラスについて検討する。
エージェントエビデンス属性(AEA)は、文脈特異的な証拠を用いてエージェント後部を改善する新しいアライメントパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:40:20 GMT)
Palette: A Modular, Controllable, and Efficient Framework for On-demand Authorized Safety Alignment Relaxation in LLMs [39.4] 基礎モデルの現在の安全アライメントは、主に音の大きさに適合する全てのパラダイムに従っている。
我々は,認証対象ドメインに対する拒否動作を選択的に緩和する,モジュール型かつ制御可能で効率的なフレームワークであるtextscPalette を提案する。
提案手法は,多目的探索による拒絶方向の同定と,軽量適応によるモデルへの内在化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:22:17 GMT)
Cognitive offloading and the speedup illusion in human-AI interaction [39.1] 大規模言語モデル(LLM)は、タスク完了のスピードアップによって人間の生産性を向上する可能性がある。
我々は,期待と現実のミスマッチを特徴付けるための大規模行動学的研究を行った。
我々は、独立した完了時間の正確な予測を行うが、AI支援時間を大幅に過小評価するスピードアップ錯覚を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:53:12 GMT)
RiGS: Rigid-aware 4D Gaussian Splatting from a Single Monocular Video [38.9] 我々は,複数の時間スケールにわたる動きを同時にキャプチャするRiGS(Rigid-aware 4D Gaussian Splatting)を提案する。
RiGSは、新しいビュー合成ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:20:39 GMT)
COSY: Compositional 3DGS Synthesis for Disentangled Human Head Editing [38.8] 本稿では,毛髪,皮膚,眼鏡,胴体などの部品を独立に合成する新しいジェネレータアーキテクチャを提案する。
これにより、残りの部分を固定しながら、ある領域の潜伏ベクトルを変更することができる。
GANベースの生成・編集に関する既存の研究と比較して,本手法はより優れた絡み合い,より精密な編集制御,競争力のある視覚的品質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:22:04 GMT)
Proxy-Based Approximation of Shapley and Banzhaf Interactions [38.5] シェープリーとバンジャフの相互作用は、現代の機械学習アプリケーションに固有の複雑なダイナミクスを捉えている。
これらの高次相互作用の現在の推定器は、速度と精度をトレードオフする。
ProxySHAPは、木ベースのプロキシモデルの高サンプリング効率を、一貫性への原則的なパスで調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:18:52 GMT)
QUEST: Training Frontier Deep Research Agents with Fully Synthetic Tasks [38.5] QUESTは、様々な長距離検索タスクを扱うために設計されたオープンモデルのファミリーである。
本研究では,中等教育,教師付き微調整,強化学習を組み合わせた効果的なトレーニングレシピを提案する。
QUESTには、効果的なロングホライズン推論と知識合成を可能にするコンテキスト管理機構が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:59:20 GMT)
PhenoYieldNet: Learning Crop-Aware Phenological Responses for Multi-Crop Yield Prediction [38.3] Pheno YieldNetは、時間的ドライバで応答を明示的にモデル化することで、特定の表現学を学ぶマルチクロップ収率予測フレームワークである。
マルチクロップデータセットを用いた実験により,提案手法は最先端の手法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:39:01 GMT)
Moment-Reenacting: Inverse Motion Degradation with Cross-shutter Guidance [38.3] 運動劣化を逆転し、画像モーメントを再現する統一的な枠組みを提案する。
本稿では,同期化Blub-RS画像ペアをキャプチャする新しいデュアルシャッター構成を提案する。
柔軟なパフォーマンスコストのトレードオフを可能にするため、このデュアルシャッター設定をステレオBlur-RS構成に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:42:26 GMT)
MISRust: Mapping MISRA-C++ Coding Guidelines to the Rust Programming Language [37.2] 本稿では179のMISRA C++ 2023コーディングガイドラインを体系的に検討する。
適用可能な111のMISRAルールの47.75%は、Rustの言語設計によって自動的に実施されている。
69のガイドラインはいまだに重要であり、Rustへの直接的な適用か、あるいは適応が必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:52:52 GMT)
AvalancheBench: Evaluating Enterprise Data Agents Through Latent World Recovery [36.6] AvalancheBenchは、Emphlatent World Recoveryを通じてエンタープライズデータエージェントを評価するためのベンチマーク
パイプライン補完よりも分析的理解を評価する。
既知の潜伏世界から観測結果を生成し、不完全だが有効な回復のための部分的な信用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:16:41 GMT)
TubiFM: Unified Item, Carousel, and Search Ranking for Streaming Discovery [35.6] ユーザストーリは,ユーザのクロスサイト履歴を単一トークンシーケンスに変換するシリアライズされた表現である。
トレーニング済みの言語トークンとドメイン固有のイベントトークンをインターリーブすることで、ユーザストーリーは異質なレコメンデーションと検索タスクを表現できる。
TubiFMは、ユーザストーリーに基づいてトレーニングされ、アイテム、カルーセル、検索結果のランク付けを促すLlama 3.2 1Bベースのモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:53:00 GMT)
VINS-120K: Ultra High-Resolution Image Editing with A Large-Scale Dataset [35.1] 我々は、命令ベースのUHR画像編集のための最初の大規模データセットであるVINS-120Kを紹介する。
我々は、事前訓練された非高分解能モデルをUHR体制に拡張するための高周波認識後適応戦略を開発する。
実験により,UHR画像編集における微細なディテール合成とテクスチャリアリズムの改善が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:33:43 GMT)
Sensor2Sensor: Cross-Embodiment Sensor Conversion for Autonomous Driving [35.1] 自律運転システム(ADS)のロバストなトレーニングと検証には、膨大な多様なデータセットが必要である。
ダッシュカムのような情報源のデータは、膨大なスケールと多様性を提供し、重要なロングテールのシナリオや新しい環境を捉えている。
本研究では,シーン内ダッシュカム映像を高忠実なマルチモーダル・センサ・スイートに変換する新しい生成モデリングパラダイムであるSensor2Sensorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:31:07 GMT)
Beyond Normal References: Discriminative Few-Shot Anomaly Detection [35.1] 本稿では,識別性FSADと呼ばれる,現実的な数発の異常検出設定について考察する。
既存のFSADメソッドは正規性マッチングを通じて正規性のみの参照に依存している。
両方の参照型を利用する本質的な逸脱学習フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:48:14 GMT)
LambdaPO: A Lambda Style Policy Optimization for Reasoning Language Models [34.3] グループ相対政策最適化は、明示的な価値批判を先導する効果で評価されている。
群平均のようなモノリシックな統計ベースラインへの依存は、軌道空間の相対トポロジーを1つのスカラーに分解する。
我々は、この情報理論のボトルネックに対処する新しいフレームワークLambda Policy Optimization(LambdaPO)を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:30:26 GMT)
Contrastive Distribution Matching for Amortized Sequential Monte Carlo in Discrete Diffusion [33.9] 本稿では,SMC推論のコストを正および負のサンプルを用いてパラメータ化されたツイスト関数を学習することにより,SMC推論のコストを補正する新しいフレームワークであるContrastive Distribution Matching (CDM)を紹介する。
実際、学習したツイスト関数の評価は、ベースモデルの1つの前方通過と比較して5%未満の計算オーバーヘッドを発生させる。
我々は,有毒なテキスト生成,DNA配列設計,タンパク質設計性,拡散言語モデルアライメントなど,多岐にわたるアプローチの有効性と汎用性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:06:52 GMT)
The Neural Tangent Kernel for Classification [33.2] 広いニューラルネットワークでは、ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)はトレーニング中にほぼ一定である。
パラメータ空間の正規化は、クロスエントロピー損失のトレーニング中に一定のNTKを保証することを示す。
正規化がない場合には、ターゲットが非退化しているとき、すなわち全てのクラスが厳密に正の確率を持つとき、レジームが回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:38:49 GMT)
UniSpike: Accelerating Spiking Neural Networks on Neuromorphic Systems via Eliminating Address Redundancy [33.0] UniSpike(ユニスパイク)は、ハードウェアとソフトウェアの共同設計で、同じコアが持つスパイクをコンパクトなパケットに集約することでアドレス冗長性を除去する。
多様なSNNワークロード全体で、UniSpikeはトラフィックを平均1.93$times$、スピードアップ1.77$times$、エネルギー効率の改善1.50$times$で削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:57:55 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） (Fri, 22 May 2026 01:55:27 GMT)
Investigating the Effect of a Series Elastic Actuation Retrofit to Black-Box Actuators [32.6] 直列弾性アクチュエータ(SEA)は、外乱の拒絶を強化するためのコンプライアンスを導入する。
フック法則による力測定を可能にするが、システム帯域幅を減少させる。
このモジュールは帯域幅を10.32Hzから30.32Hzに増やし、2.93倍改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:41:12 GMT)
From Activation to Causality: Discovery of Causal Visual Representations in the Human Brain [32.5] 本稿では、制御された刺激を合成し、神経表現を検証する自動フレームワークBrainCauseを紹介する。
BrainCauseは、関連する代替案よりもターゲット概念に特異的に対応する表現を検索する。
既知の機能的ローカライゼーションを復元し、予測されたfMRIデータと測定されたfMRIデータの両方に基づいて、数十のコンセプトにまたがる新しい候補表現を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:56:37 GMT)
SkillEvolBench: Benchmarking the Evolution from Episodic Experience to Procedural Skills [31.2] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、現実世界のタスクを解きながら豊富なエピソード軌道を蓄積する。
SkillEvolBenchは、経験の再利用からスキル形成まで、このステップを評価するための診断ベンチマークである。
現在のエージェントは、しばしばローカルに適応するが、堅牢な再利用可能なスキルを形成することは滅多にない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:23:31 GMT)
Onsager-Machlup Posterior Transport for Deep Gaussian Processes [31.1] textbfOM-Path(正式にはFBVI-bridge-Path)は、DBVIのDoob-bridged forward SDEに適用されたSongの確率フローODEを使用する。
同じブリッジバックボーン上の2つの厳密なパス空間ELBO(FFJORD log-det; OM-regularized CNF)がアブレーションとして導出される。
OM-Pathは2つの大きなデータセットに対して統計的に有意な勝利をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:45:52 GMT)
LangFlash: Feed-forward 3D Language Gaussian Splatting from Sparse Unposed Images [30.5] LangFlashは3D言語ガウススプティングのためのフィードフォワードフレームワークである。
LangFlashは、単一の前方パスでジオメトリとセマンティクスを直接予測する。
本稿では,グローバルな意味辞書と局所的に変化する原単位の重みを結合したスパース意味符号化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:59:00 GMT)
GlowGS: Generative Semantic Feature Learning for 3D Gaussian Splatting in Nighttime Glow Scenes [30.3] 既存の3DGS手法は、晴れた日のシーンで高品質なノベルビューを効果的にレンダリングする。
夜景、特に光沢のある地域では、テクスチャや縁のような構造的な特徴が欠如している。
拡散モデルとビジョンファンデーションモデルを利用して、欠落した構造的手がかりを補う。
提案手法は,セマンティック特徴生成と新規視点セマンティックラーニングという2つのキーとなる概念から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:11:23 GMT)
Human-AI Collaboration in Science at Scale: A Global Large-scale Randomized Field Experiment [30.2] カスタマイズされたAIベースのフィードバックを31,000 arXivのプレプリントで提供しています。
フィードバックを受けた著者は、原稿を改訂する可能性が著しく高かった。
これらの効果は、英語以外の研究領域の著者の間では最も強かった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:06:17 GMT)
Point Tracking Improves World Action Models [29.8] ピクセルレベルの予測は、照明やテクスチャなどの不快な要素と動的に絡み合うため、学習された表現はタスク非関連の視覚的変動に弱い。
JOPAT(Joint Pixel-And-Track World-Action Model)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:08:37 GMT)
When Does Multi-Agent RL Improve LLM Workflows? Workflow, Scale, and Policy-Sharing Tradeoffs [29.2] マルチエージェントLLMのエンド・ツー・エンドのRLトレーニングがベースモデルよりも改善された場合について検討する。
すべてのロールがひとつのポリシを更新する共有ポリシトレーニングと、それぞれのロールが独自のパラメータを持つ分離ポリシトレーニングを比較します。
マルチエージェントRLは通常、ベースモデルよりも改善されるが、ワークフロー、タスク、スケールに大きく依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:43:30 GMT)
Atom-level Protein Representation Learning Improves Protein Structure Prediction [29.2] TriProRepは、3つのアライメントされた残差レベルのビューを共同でモデル化する構造対応事前学習手法である。
TriProRepは、ジェネレータが破損したビューからオリジナルのトークンを復元する事前トレーニングによって、可視だが間違ったクロスビュー拡張を区別することを学ぶ。
RepSPは構造予測設定におけるタンパク質表現の評価のためのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:18:39 GMT)
Extracting Training Data from Diffusion Language Models via Infilling [29.1] 任意のバイナリマスクによってパラメータ化されたデータ抽出プロトコルであるemphinfilling extractを導入する。
エッジ条件マスクはプレフィックス条件マスクよりも最大3倍の冗長配列を抽出する。
特に,個人識別可能な情報が再現された訓練データにアクセス可能な現実的な敵が,DLMから再実行されたメールアドレスを抽出する際に,より高いリコールを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:46:08 GMT)
Impact of Surface Treatment on Noise in PL-Measurements of Silicon Vacancies in 4H-SiC Lateral pin-Diodes [28.7] 従来のCMOS互換処理は、パッシベーション層からの顕著な発光ノイズと結晶損傷をもたらす。
この研究は、そのような背景雑音を最小限に抑える戦略を評価する。
スタークシフトやフォトルミネッセンス励起線幅チューニングに用いられる横方向ピンダイオードでは、選択的にエッチングされた光ウィンドウが統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:24:39 GMT)
Truthful Online Preference Aggregation for LLM Fine-Tuning in Mobile Crowdsourcing [27.5] モバイルクラウドソーシングプラットフォームは、大規模な言語モデル(LLM)生成コンテンツと、クラウドソーシングワーカー(モバイルユーザなど)から収集されたフィードバックを整合させることができる。
モバイルクラウドソーシングにおける既存のパイプラインは、このオンライン環境でもっとも正確なワーカーを特定することができず、線形後悔の$mathcalO(T)$$$$$T$タイムスロットとなる。
本稿では,各作業者の嗜好集約における重み付けをフィードバック精度に応じて動的に調整する,新しいオンライン重み付け集約機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:26:12 GMT)
When Planning Fails Despite Correct Execution: On Epistemic Calibration for LLM-Based Multi-Agent Systems [27.3] 計画が正しく実行されたとしても、計画システムは失敗する可能性がある。
本稿では,様々な情報条件下でのプランの維持を評価できる疫学計画エージェント (EPC-AW) を提案する。
EPC-AWは、情報一貫性に基づくプラン選択を採用し、エージェント間で評価が安定なプランを選定し、整合性誘導性てんかん状態リファインメント(Consistency-guided Epistemic State Refinement)を用いて、時間とともに校正を適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:24:12 GMT)
CaST-Bench: Benchmarking Causal Chain-Grounded Spatio-Temporal Reasoning for Video Question Answering [27.1] 映像の因果推論は視覚言語モデル(VLM)にとって重要な課題である
本稿では, Causal-Temporal Video Reasoning SST-BenchのベンチマークであるCaST-Benchを紹介する。
テンポラル・セグメントとバウンディングボックス・トラックをアノテートした2,066問の高品質なデータセットを1,015ビデオ上に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:19:29 GMT)
Not All Tasks Quantize Equally: Fisher-Guided Quantization for Visual Geometry Transformer [26.3] フィードフォワード3次元再構成モデルのためのFGQ(Fisher-Guided Quantization)を提案する。
FGQは対角的なフィッシャー情報マトリックスを使用して、タスク、ブロック、チャネル間で異なる感度を定量化する。
カメラポーズ推定、ポイントマップ再構成、深さ推定による実験は、FGQが一貫して最先端の量子化ベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:53:58 GMT)
CRONOS: Benchmarking Counterfactual Physical Consistency in Video Models [26.0] CRONOSは、実際の物理的一貫性を評価するために設計された介入ベースのベンチマークである。
Unreal Engine環境で構築されたCRONOSは、さまざまなシーンやダイナミックスにわたる、制御された高忠実なビデオ生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:51:22 GMT)
Operationalizing Individual Fairness via Gradient Descent and Bradley-Terry Models [25.7] 個人の公正さは、アルゴリズムによる意思決定者に対して、柔軟な公正性を保証する。
個々人の公正性に対する障壁は、個々人の類似度を学習することの難しさである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:50:38 GMT)
Knowledge Graph Modulated Deep Learning for Limited-Sample Clinical Data Analysis [25.2] データ効率のよい臨床予測のための知識グラフ変調ディープラーニングフレームワークであるGraph-in-Graph(GiG)を紹介する。
GiGは、各患者を独立したモジュラーグラフとして表現する。そこでは、養生された生物学的知識グラフがエッジを定義し、遺伝子発現などの患者固有の測定値がノードの特徴を定義する。
GiGは従来と最先端の手法を一貫して上回り、限られたサンプル設定で最大の利益を上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:33:04 GMT)
VISTA: An End-to-End Benchmark for Visual Spec-to-Web-App Coding Agents [25.1] VISTAは、LLMベースのエージェントのエンドツーエンドのWebアプリケーション生成機能を評価するためのベンチマークである。
視覚的/構造的忠実度とスタック制約の2つの軸に沿って変化する5つのプロンプト情報条件を定義する。
ベンチマークの各ページは、インタラクティブなUIコンポーネントと約3つの視覚的アンカーポイントで手動で注釈付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:29:12 GMT)
Music Transcription with (Almost) No Supervision [25.1] 競合的な音楽の書き起こしモデルは、コレクションコスト、アライメントの難しさ、著作権制限のために、大量のペアのオーディオスコアデータを必要とする。
我々は,少数のペアが最小限のアンカーとして機能し,未ペアプールの潜在能力を最大限に活用する,サイクル一貫性翻訳フレームワークを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:32:57 GMT)
DRInQ: Evaluating Conversational Implicature with Controlled Context Variation [24.9] 質問文における会話不規則に関する現実的推論を評価するためのベンチマークであるDRinQを紹介する。
本稿では,体系的変動を伴う質問文解釈インスタンスを生成する半自動パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:39:32 GMT)
LaMo: Self-Supervised Latent Motion Priors for Physical Realism in Video Generation [24.8] 本稿では,現在の潜時とプロンプトに条件付きフレーム間潜時変化に先立って潜時動作を定式化するLaMoを提案する。
LaMoは既存のビデオ拡散バックボーンとプラグイン・アンド・プレイされており、アーキテクチャやI/Oの変更は不要である。
VideoPhyとVideoPhy2では、LaMoはCogVideoXバックボーンを改善し、外部監視を使用する最近の物理認識ベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:34:42 GMT)
PrismFlow: Residual Dynamics for Flow Matching in Time-Series Generation [24.7] フローマッチングは拡散モデルに代わる効率的な代替手段を提供するが、現実的な実装は典型的には単一の有限容量大域ベクトル場推定器に依存する。
したがって、標準$ell$ベロシティマッチング目標で訓練されたモノリシックな推定器は、局所輸送場の過度に滑らかな近似を学ぶことができる。
この推定器レベルの滑らか化は分枝特異的なダイナミクスとなり、スペクトル歪みとモードカバレッジが低下する。
クープマンにインスパイアされた動的専門家による新しいFM手法であるPrismFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:10:20 GMT)
When Good Equations Get Bad Scores: Improving Symbolic Regression Through Better Parameter Optimization [24.3] シンボリック回帰(SR)は、観測データから数学的方程式を蒸留することによって科学的知識発見において中心的な役割を果たす。
SAGE-Fitは,シンボル表現の2つの先行性を利用するSR適合フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:23:28 GMT)
Contrast to Detect: Dynamic Graph Contrastive Regularization for Unsupervised Anomaly Detection in Multivariate Time Series [24.2] 構造進化を抑圧するのではなく,学習信号に変換する,教師なしのフレームワークであるContrastADを提案する。
5つの実世界のベンチマークで、ContrastADは3つのデータセットでF1の平均値とAUCの最高値に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:18:53 GMT)
PhotoFlow: Agentic 3D Virtual Photography Missions [24.1] PhotoFlowはクローズドループカメラサーチのためのディレクター・リビューア・リフレクターエージェントである。
PhotoFlowは、ワンショット予測、シングルチェーンリフレクション、アンカーバンク選択、ランダム検索において、最強の外部品質調整合成と成功率を達成する。
これは、任意のブレンダーシーンで言語条件の仮想写真を作成するための最初の作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:40:52 GMT)
Turning Adaptation into Assets: Cross-Domain Bridging for Online Vision-Language Navigation [24.0] 本稿では、視覚・言語ナビゲーション(VLN)エージェントのための新しいテスト時間適応(TTA)フレームワークとして、履歴アセット(IDEA)を用いたドメイン間ブリッジ(Inter-Domain BridgE)を提案する。
IDEAは適応を資産の蓄積と構成に変換する。
REVERIE、R2R、R2R-CEベンチマークにわたる大規模な実験は、既存のメソッドよりもIDEAが一貫した優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:59:36 GMT)
Seeing Inside the Storm: Improving Nowcasting by Integrating Meteorological Drivers [24.0] 我々は,対流の全ライフサイクルをモデル化する物理に着想を得たレーダインテリジェンスフレームワークであるMeteoLogistを紹介した。
MeteoLogistは強力なベースラインで高衝撃検出(CSI40)を+9.7%向上させ、嵐発生段階では37.67%の上昇を達成した。
メテオロジストは3D-NEXRAD (2020-2022, US-wide) で評価され、強いベースラインで高衝撃検出 (CSI40) を+9.7%向上させ、嵐発生段階では37.67%の上昇を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:15:35 GMT)
Robust LLM Watermarking with Minimal Semantic Distortion for IP Protection [23.8] SAFESEALは、新しいキー条件付き透かしフレームワークで、モデルユーティリティに最小限の影響を伴って、強力な検出性を実現する。
SAFESEALは実用性,検出性,堅牢性において,BERTScore 0.983,エンティティ類似度0.963,検出率98.2%,テキスト品質とコンテンツの人為的評価において最大であり,レイテンシは最速のベースラインに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:51:42 GMT)
PathNavigate: A Training-Free Pathology Agent with Surprise-Guided Scan and Shared Slide Memory for Whole-Slide Image VQA [23.7] PathNavigateは、スキャン-検索-読み取りルーチンを中心に構築された、トレーニング不要の病理エージェントである。
PathNavigateは、凍結した病理機能上で共有されたオンラインメモリモジュールを使用して、現在のスライドを低い倍率でスキャンする。
次に、このプール内でのみ、質問条件のPLIP関連性を適用して、高次探索ターゲットを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:25:43 GMT)
Relevant Walk Search for Explaining Graph Neural Networks [23.6] グラフネットワーク(GNN)は、機械学習分析において重要な機械学習ツールとなっている。
GNN(GNN-LRP)の階層的関連性伝搬は、ネットワーク内の重要な情報フローを明らかにするために、エンフウォークの関連性を評価する。
我々は,GNN-LRPの大規模問題への適用性を大幅に低減する,最高時間$K$関連ウォークを求めるエムタイムアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:21:37 GMT)
GFSR: Geometric Fidelity and Spatial Refinement for Reliable Lane Detection [23.6] 車線検出は、自動運転と先進運転支援システムにおいて重要な認識課題である。
本稿では,LaneIoU誘導幾何信頼と適応ゲート位置再構成からなるフレームワークを提案する。
F1@50とF1@75のスコアは81.46%、65.01%であり、CurveLanesでは87.35%のF1@50に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:43:58 GMT)
Representation Alignment Rests on Linear Structure [23.1] 信号, バイアス, ノイズという三部構成の統計的枠組みを用いて, プラトン表現仮説(PRH)について検討する。
LRHは、疎オートエンコーダを用いた線形オブジェクト属性特徴の抽出によってPRHを説明するのに有効であることを示す。
これらのスパース表現は、密接な表現よりも強いモダルアライメントを示すことがよく示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:59:01 GMT)
Spatio-Temporal Similarity Volume Aggregation for Open-Vocabulary Action Recognition [23.0] 濃密な4次元時間的視覚テキスト類似性を構成するフレームワークである類似度ボリュームアグリゲーション(VAVA)を提示する。
VAVAはゼロショットとベース・ツー・ノーベルベンチマークの競合性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:01:23 GMT)
ECUAS$_n$: A family of metrics for principled evaluation of uncertainty-augmented systems [22.8] 高精度な自動意思決定では、予測の不確実性へのアクセスが不可欠である。
興味のあるタスクの適切なスコアリングルールとして定式化された新しいメトリクスのファミリーであるECUAS$_n$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:08:09 GMT)
Prompt Overflow: What the Guardrail Inspects Is Not What the Model Infers [22.8] Guardrailモデルは、大きな言語モデル(LLM)に到達する前に、ユーザ入力をスクリーニングするために広くデプロイされます。
本稿では,ガードレールモデルの限られた検査窓と下流LLMのかなり大きなコンテキスト推論窓とのミスマッチを利用した,プロンプトオーバーフロー攻撃を提案する。
ショートコンテクスト設定で確実に検出されたプロンプトは、オーバーロング入力に逆向きに操作するとガードレールモデルを回避することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:27:18 GMT)
VisAnalog: A Diagnostic Suite for Visual Concept Transfer on Natural Images [22.7] 視覚的概念学習の有用なテストは、モデルが単一のイメージで概念を認識できるかどうかだけでなく、変換の下で概念レベルの特性を保存および操作できるかどうかである。
自然画像のこの設定のための制御スイートであるVis Analogを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:43:32 GMT)
Broken Memories: Detecting and Mitigating Memorization in Diffusion Models with Degraded Generations [22.7] 記憶は内部の数値不安定を 引き起こします しばしば視覚的に壊れた 人工物として現れます
本稿では,段階的検出と適応緩和のための原則付きオンザフライフレームワークを提案する。
提案手法は,プロンプトやガイダンスを変更することなく記憶を抑え,セマンティックな忠実さと画質を保たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:38:43 GMT)
Label-Efficient Dataset Pruning via Semi-Supervised Pseudo-Labeling [21.9] SemiPruneは、小さなランダムにラベル付けされたサブセットのみを使用するラベル効率のよいデータセットプルーニングフレームワークである。
ドメイン固有、画像破壊、長い尾のデータセットに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:29:12 GMT)
Balancing Multimodal Learning through Label Space Reshaping [21.9] 学習ペースの相違は、モダリティ固有の特徴空間と共有ラベル空間とのマッピングの難しさの違いから生じると論じる。
ラベル側設計からマルチモーダルバランスを促進する最初の方法として, BMLR(Ba balanced Multimodal Label Reshaping)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:22:31 GMT)
LLMs as Noisy Channels: A Shannon Perspective on Model Capacity and Scaling Laws [21.7] 本稿では,大規模言語モデルの学習を雑音のあるチャネル上での情報伝達としてモデル化する統合理論フレームワークを提案する。
モデルパラメータをチャネル帯域幅にマッピングし,信号パワーにトークンをトレーニングすることにより,学習信号と固有雑音との相互作用を明示的に把握する。
我々は、ガウスノイズ、量子化、数学、QA、コードタスクの教師付き微調整などを含む摂動下でのPythiaとOLMo2の実験を通して、我々の理論を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:59:38 GMT)
DDX-TRACE: A Benchmark for Medical Diagnostic Trajectories in VLMs [21.5] ほとんどの医療AIベンチマークは、関連するコンテキストを事前に明らかにし、最終回答のみをスコア付けする。
MDX-TRACEはマルチモーダル・ニューロラジオロジーのための医師適応型ベンチマークである。
211件の難治性症例に対して、隠れた証拠の下で診断の軌跡を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:41:10 GMT)
MASt3R-Nav: WayPixel Navigation in Relative 3D Maps [21.5] 本稿では,画素相対接続方式の新たなマップ表現を提案する。
近年の3次元接地画像マッチングの進歩に触発されて,画像列から地図を構築する。
相対幾何学に基づくこの高密度画素レベルのコストマップは、画像やオブジェクトレベルのコストマップよりも、制御予測のためのより正確な条件付き変数であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:18:07 GMT)
The Double Dilemma in Multi-Task Radiology Report Generation: A Gradient Dynamics Analysis and Solution [21.5] コンフリクト・アバース・アバース・マグニチュード・エンハンス・グラディエント・ディフレッシュ(CAME-Grad)を紹介する。
CAME-Gradは、汎用的なプラグアンドプレイラジオロジーレポート生成ツールである。
8つのRRGメソッドにまたがって大幅に、一貫した改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:42:51 GMT)
CachePrune: Privacy-Aware and Fine-Grained KV Cache Sharing for Efficient LLM Inference [21.4] CachePruneは、プライバシを意識したKVキャッシュ共有機構で、リクエスト間のKVエントリのきめ細かい再利用を可能にする。
KVキャッシュ再利用サイドチャネルによる直接リークを排除し,TTFTを4.5倍削減し,キャッシュヒット率を44%向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:54:21 GMT)
Is Dimensionality a Barrier for Retrieval Models? [21.2] 次元の制限のない最良のマージンである$mathsfmmathsfrd(+infty, A)-2log n)$は次元$d = O(mathsfmmathsfrd(+infty, A)-2log n)$でほぼ達成可能であることを示す。
我々の主定理は、次元の制限なしに可能な最良のマージンである$mathsfmmathsfrd(+infty, A)-2log n)$が成り立つことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:22:20 GMT)
Discontinuous Galerkin Neural Operator for Pathology Defocus Deblurring [21.1] 光学的ぼかしの空間的変化と局所的不連続性のため, 病理顕微鏡における脱毛はいまだに困難である。
シフト不変仮定と限定的解釈可能性に制約された既存のディープラーニング手法は、そのような不均一な曖昧なパターンにはあまり適していない。
本稿では、不連続なガレルキン定式化を用いて積分カーネルをパラメータ化する不連続ガレルキンニューラル演算子(DGNO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:50:26 GMT)
Expand More, Shrink Less: Shaping Effective-Rank Dynamics for Dense Scaling in Recommendation [21.1] レコメンデーションモデルのスケーリングは、レコメンデーションシステムにおいて重要な課題である。
RankMixerはテキストの埋没に悩まされており、学習された表現は有効なランクが低い。
提案するRangeElastorは,畳み込みを低減したスペクトルロスト表現を創出する新しいアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:17:29 GMT)
Commutator-Induced Uncertainty in VAEs [20.8] 変分オートエンコーダ(VAE)は、学習された潜在空間における非可換構造を表現するのにしばしば苦労する。
我々は不確実性に関する幾何学的視点と代数的視点を組み合わせたリー群VAEフレームワークを導入する。
dSprites, 3DShapes, 3DCars, CelebAのフレームワークを, 汎用的および対称性を考慮したベースラインに対して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:03:46 GMT)
CARE: Class-Adaptive Expert Consensus for Reliable Learning with Long-Tailed Noisy Labels [20.7] そこで我々は,クラス周波数に基づいて,尾クラスの厳密な合意と,ヘッドクラスのより寛容な合意を強制する,クラス適応型専門家コンセンサス機構を提案する。
合成および実世界のベンチマークの実験では、CAREは最先端の手法を一貫して上回り、最大3.0%のパフォーマンス向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:58:44 GMT)
Vision-Based Agile Landing on Turbulent Waters [20.6] 本稿では,移動型海上プラットフォームへの自律型マルチロータ着陸のための強化学習に基づくアプローチを提案する。
提案手法では,マルチロータ状態測定と局所的な視覚的特徴を併用して,姿勢と推力の予測を行う。
本研究は, メリーラフの海況に対応するプラットフォーム動作下で, 最先端のモデル予測制御のベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:59:17 GMT)
Empirical Bayes Conformal Prediction for Vision and Language Models [20.4] コンフォーマル予測(CP)は、現代のビジョンと言語モデルに対して、分布のないカバレッジを提供する。
標準CP は 1 つの実現法を使い、平均列キャリブレートの変種は点推定に滑らかな多重実現法を用いる。
実験的なベイズ共形予測フレームワークについて述べる。これは$r$-valuesを用いて、スコアの変動性を不確実な非整合性スコアに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:17:14 GMT)
RE-TRIANGLE: Does TRIANGLE Enable Multimodal Alignment Beyond Cosine Similarity in Retrieval? [20.1] マルチモーダルアライメントは情報検索における意味的ギャップを埋めるために重要である。
伝統的な対角戦略は、幾何学的な盲点を導入する。
TRIANGLEフレームワークは、超球面上のモジュラリティ三重項の面積を最小化し、全体的アライメントを強制することで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:11:45 GMT)
Universal CT Representations from Anatomy to Disease Phenotype through Agglomerative Pretraining [20.1] FlexiCTは266,227個のCTボリュームの集合的継続事前トレーニングによって訓練されたCT基盤モデルのファミリーである。
このトレーニング戦略はスライスレベル、ボリュームレベル、視覚言語分析をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:24:20 GMT)
An Interactive Paradigm for Deep Research [19.8] Steerable deEp Research のフレームワークである SteER について述べる。
それぞれの決定ポイントにおいて、SteERはコストベネフィットの定式化を使用して、ユーザの入力を一時停止するか、あるいは自律的に進行するかを決定する。
最先端のオープンソースとプロプライエタリなベースラインを最大で22.80%向上させ、幅やバランスなどの品質指標を導き、対のアライメント判断の85%以上でヒトの読者に好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:37:44 GMT)
Multi-Floor Exploration for Ground Robots via an Incremental Reachable Graph and Structural Priors [19.7] 本稿では,インクリメンタルリーチブルグラフに基づくマルチフロア探索フレームワークを提案する。
リーチ可能なサポート面上のスパースグラフとして構築されたこのグラフは、潜在的に有効な接続性を保持する。
シミュレーションでは,評価ベースラインに比べて探索効率とマッピング完全性が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:13:19 GMT)
Non-Local and Non-Markovian Effects of a Microscopic Two-Level Defect in Superconducting Quantum Circuits [19.5] 微視的二レベルシステム(TLS)は、固体量子デバイスにおける量子ビットデコヒーレンスの主要な原因である。
空間的に離れた2つの超伝導量子ビットに同時に結合するコヒーレントTLSの観測を報告する。
我々の発見は、スケーラブルな量子アーキテクチャにおいて、これまで見過ごされていた相互作用メカニズムを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:56:03 GMT)
Complete-muE: Optimal Hyperparameter Transfer and Scaling for MoE Models [19.4] トランスブロックにおける高密度FFNとMixture-of-Experts(MoE)セットアップ間のハイパーパラメータ転送をターゲットとするフレームワークであるComplete-muEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:56:13 GMT)
Towards Evaluation Engineering: An Empirical Study of ML Evaluation Harnesses in the Wild [18.8] 評価は、モデル呼び出し、データローディング、メトリック計算、結果報告を管理することによって、モデル評価を編成する。
57個の評価ハーネスについて実証的研究を行い,5段階のハーネスモデルと16,560の問題をワークフローステージと根本原因で分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:54:30 GMT)
HorizonStream: Long-Horizon Attention for Streaming 3D Reconstruction [18.7] 既存の方法は、しばしば長いシーケンスでドリフト、ジッター、崩壊に悩まされる。
我々は,このカーネルを明示的に分解する長い水平変換器であるHorizonStreamを提案する。
実験により,HorizonStreamは定数メモリと線形時間で1万フレームを超えるシーケンスに安定に一般化できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:50:48 GMT)
RS2AD-LiDAR: End-to-End Autonomous Driving LiDAR Data Generation from Roadside Sensor Observations [18.7] 道路沿いのセンサ観測から車載LiDARデータを再構成・生成するフレームワークであるRS2AD-LiDARを提案する。
我々の知る限りでは、道路沿いのセンサー入力から車載LiDARデータを再構築する最初のアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:16:17 GMT)
Not Too Generative, Not Too Discriminative: The Human Alignment Sweet Spot [18.6] コンピュータビジョンにおける中心的な問題は、人間のような視覚表現が差別的あるいは生成的学習によってよりよく説明されるかどうかである。
固定構造内の識別訓練と生成訓練を連続的に交互に行うJEM(Joint Energy-Based Models)を用いて,この課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:21:25 GMT)
Bridging Silicon and the Hippocampus: Algebro-Deterministic Memory "VaCoAl" as a Substrate for Vector-HaSH and TEM [18.6] 本稿では,ガロアフィールド線形フィードバックシフトレジスタ上に構築されたアルゲブロ決定論的超次元メモリアーキテクチャであるVaCoAlを紹介する。
その決定論的ガロア場拡散は、ベクター・ハッシュのランダム射影に対する基質レベルの代替を提供する。
実験可能なiEEG予測を導き、計算神経科学、電気生理学、超次元計算を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:21:52 GMT)
Asymmetric quantum Rabi model, trap-dipole resonance, and quantum gates with optically trapped ultracold polar molecules [18.4] 極性分子に基づく量子コンピューティングにおける量子化運動の影響について検討する。
2つのゲートプロトコル,2ドル以下のパルス領域のグローバルマイクロ波パルスにより実現可能な高速iSWAPゲート,任意の制御位相を持つ制御相ゲートを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:58:26 GMT)
Archimedean Copula Inference via Taylor-Mode AD [18.4] 既存のアルキメデスのコプラツールは、生存分析における(a)任意の1変数ごとの検閲、(b)任意のネストツリー、(c)正確なパラメータの3つをすべて処理していない。
我々は、任意の検閲マスクの下で、正確なネストコプラ確率とパラメータ勾配を評価するJAXフレームワークであるtextscacopulaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:16:56 GMT)
Hinge Regression Trees and HRT-Boost: Newton-Optimized Oblique Learning for Compact Tabular Models [18.4] 本稿では,各斜め分割を非線形最小二乗問題として再編成するHynge Tree (HRT) フレームワークを提案する。
我々はHRT-Boostを提案する。HRT-Boostは数学的にシナジスティックなアンサンブル拡張で、ノードレベルニュートンを段階的に関数勾配で更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:33:20 GMT)
SeedER: Seed-and-Expand Retrieval from Knowledge Graphs [18.3] 我々は,反復的かつ低コストな拡張を通じてKG構造を明示的に活用する検索フレームワークであるSeedER(Seed-and-Expand Retrieval)を紹介する。
合成グラフクエリにおける高密度検索の理論的限界を示し、合成一般化とグラフ制約付き部分モジュラ最適化の両面からSeedERの利点を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:26:31 GMT)
EM-Vid: Training-Free Entity-Centric Memory for Efficient and Consistent Multi-Shot Video Generation [18.1] マルチショットビデオ生成には、ショット間で連続的なエンティティの出現を維持する必要がある。
最近の自己回帰手法は、以前生成されたフレームをメモリとして再利用する。
我々は、潜伏パッチのエンティティインデックスバンクという形でエンティティ中心のメモリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:20:29 GMT)
EchoVQA: Enabling Conversational Assistance for Point-of-Care Cardiac Ultrasound [18.0] 本稿では,14,299枚の画像と74,819枚の質問応答対からなる,心エコー図用VQAデータセットとして初の大規模データセットであるEchoVQAを紹介する。
EchoVQAには、左室放出率推定のための診断用4チャンバービューへのトランスデューサ位置の最適化を支援するための取得誘導質問が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:28:45 GMT)
OPPO: Bayesian Value Recursion for Token-Level Credit Assignment in LLM Reasoning [18.0] 検証可能な報酬を伴う強化学習は、LSM推論を改善するための標準的なレシピとなっている。
しかし、支配的なアルゴリズム GRPO は全てのトークンに対して単一の軌道レベルの利点を割り当てる。
我々は,Oracle-Prompted Policy Optimization (OPPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:42:32 GMT)
MedFM-Robust: Benchmarking Robustness of Medical Foundation Models [17.7] 8つの画像モダリティにまたがる40種類の摂動型からなるロバストネスベンチマークを提案する。
微調整戦略は頑丈さを支配し、LORAは完全微調整の劣化をほぼ2倍にしている。
医学固有の摂動は、ドメイン固有の上位15の汚職のうち9つで、不均等にセグメンテーションを損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:22:01 GMT)
Curriculum reinforcement learning with measurable task representation learning [17.7] カリキュラム強化学習(CRL)では、エージェントは一連のタスク(カリキュラム)に知識を蓄積する。
本稿では,測定可能なタスク表現学習に基づく新しいカリキュラム生成手法を提案する。
提案手法は,様々な課題のあるナビゲーションタスクにおいて評価され,実験結果から,提案手法が最先端のジェネレーティブ・ジェネレーティブ・ジェネレーティブ・アプローチを超越していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:36:49 GMT)
TactileReflex: Noise-Statistics-Driven Vision-Tactile Reflex Control for Force-Sensitive Manipulation [17.6] 本稿では,3つの画像レベルのプロキシ,せん断強度,接触強度,圧力の中心を抽出する3チャネル閉ループコントローラであるTactileReflexを提案する。
自己完結型かつ解釈可能なコントローラとして、TactileReflexは高レベルの操作パイプラインの下のプラグアンドプレイ安全層として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:35:28 GMT)
Cross-Domain Molecular Relational Learning: Leveraging Chemical Structure-Activity Analysis [17.6] 分子構造と視覚像のドメイン間適応表現を最適化する。
DisTransは16のベースライン法より優れており、ドメイン間の相違が顕著である場合でも良好な性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:17:42 GMT)
Joint Target-Less Intrinsic and Extrinsic Camera-LiDAR Calibration using Deep Point Correspondences [17.5] 我々は,カメラ内在とカメラ-LiDAR外在物と,ピクセル・ポイントの深部対応を推定する,最初の完全なターゲットレスパイプラインを提案する。
本手法はカメラとLiDARのペアでKITTIデータセット上で評価し, 関節キャリブレーションにより外生精度が向上し, さらに正確な内生特性を回復できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:09:21 GMT)
Private Adaptive Covariance Estimation via Gaussian Graphical Models [17.4] PACE-GGMは、経験的共分散行列の最も情報性の高いエントリにプライバシー予算を集中させる。
様々な実世界のデータセットの実験では、推定誤差が一貫した改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:49:45 GMT)
IntentionNav: A Benchmark for Intent-Driven Object Navigation from Implicit Human Instruction [17.3] IntentionNavは、暗黙の人間の指示からアクティブなオブジェクト検索を行うための診断ベンチマークである。
IntentionNavには、176のIsaac Simシーンと64のターゲットカテゴリに500の意図がある。
モデルは48.3%のエピソードで目標を特定し、68.7%で2m地区に入るが、わずか24.9%で終了し、5.5%で1mの成功を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:09:55 GMT)
Distilling Linearized Behavior into Non-Linear Fine-Tuning for Effective Task Arithmetic [17.2] 線形と標準非線形微調整のギャップを埋める。
曲率規則化された線形化教師の隠れ表現を,従来の微調整で訓練した非線形の学生に蒸留する。
その結果, 線形化モデルの重要な特性をタスク演算に継承し, タスクベクトルの効率的な構成を実現し, 推論時間オーバーヘッドを発生させることなく, 視覚および言語ベンチマーク間での強い性能を実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:00:32 GMT)
Lipschitz Optimization for Formal Verification of Homographies [17.2] 本稿では,撮影カメラの3次元運動摂動に対するロバスト性に着目したフォーマルな検証手法を提案する。
近年のリプシッツ最適化とピースワイズ連続性に関する研究は、摂動画素値の厳密な線形境界を導出するために拡張可能であることを示す。
これにより、複雑なシミュレーション、代理ネットワーク、明示的な画像形成モデルなしで、射影幾何学変換の最初の公式な検証が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:37:34 GMT)
SimInsert: Seamless Video Object Insertion via Regional Sparse Attention Fusion [17.1] タスクを直感的な単一フレーム編集と意味的な動作記述に効率的に分離する訓練パラダイムフリーのSimInsertを提案する。
SimInsertは時間的に、厳密に背景コヒーレンスを保ちながら、挿入されたオブジェクトと動的環境の間の可塑性でテキスト駆動的な相互作用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:28:56 GMT)
Positional Failures in Long-Context LLMs: A Blind Spot in Reasoning Benchmarks [17.0] 位置制御評価は、Needle-in-a-HaystackやRULERといった検索タスクの標準である。
我々は11の長文ベンチマークを監査し、推論のためのタスク位置、フィラー内容、コンテキスト長を共同で制御しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:42:41 GMT)
Automated Random Embedding for Practical Bayesian Optimization with Unknown Effective Dimension [17.0] 本稿では,未知の有効次元を持つハイ次元ベイズ最適化のための自動ランダム埋め込みを提案する。
DSEBOは近似と最適化の誤差のバランスが良くなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:32:22 GMT)
CHASD: Language Increment-Calibrated Contrastive Decoding against Hallucination in LVLMs [16.8] 本稿では,大規模視覚言語モデルのためのコントラスト型幻覚認識ステップワイドデコーディング(CHASD)を提案する。
CHASDは、次のトークンの最大確率が閾値以下である場合にのみ、不確実性駆動の信頼ゲートを使用してコントラスト分岐を活性化する。
実験の結果,CHASDは強いトレーニングのないベースラインよりも幻覚関連指標を向上し,競争的推論効率が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:03:12 GMT)
Recursive Block-Diagonal Coupling for Resource-Efficient Training of Vision Models [16.5] 高容量ビジョンモデルをゼロからトレーニングするには、かなりの計算資源が必要である。
本稿では,パラメータフリーブロック対角方向の結合により広範モデルを構築する,効率的なトレーニングプロトコルRBDCを提案する。
我々のプロトコルは、標準プロトコルでスクラッチからトレーニングされたモデルよりもはるかに優れた効率を示し、同様のテスト精度で30%のFLOPを削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:08:22 GMT)
Accelerating ground state search of spatial photonic Ising machines with genetic-simulated annealing hybrid algorithm [16.4] 本研究では,SPIMの基底状態探索を高速化する,光学的遺伝的シミュレーション型アニーリングハイブリッドアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 純GAやSAに比べて, フルランクのMax-Cut問題に対して, 異なるスケールで解の質を高めることができる。
我々のアプローチは、知的光イジングコンピューティングシステムに対する他の高度なメタヒューリスティックアルゴリズムでさらに発展させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:12:21 GMT)
Memento: Personalized RAG-Style Long-Retention Data Scaling for META Ads Recommendation [16.4] 我々は,履歴ユーザのエンゲージメントをドキュメントコーパスとして扱い,広告要求をクエリとして扱う,パーソナライズされた検索拡張フレームワークであるMementoを紹介した。
Mementoは1日10ms以下のレイテンシで処理し、クリックスルーと変換予測の両方で0.25-0.3%の正規化エントロピーゲインを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:12:38 GMT)
Selective Ambulance Dispatch Under Contextual Travel-Time Uncertainty [16.2] アンバランス・ディスパッチ(英語: Ambulance dispatch)は、時間外停止(OHCA)において重要であり、派遣者は艦隊の能力に制限のあるタイムリーな到着のバランスをとる。
我々は,プライマリパスとセカンダリパスがしきい値を超えた場合にのみ,第2救急車を送付するI(Intelligent Dual dispatch of Emergency AmbuLances)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:46:21 GMT)
LWM-CDE: A Representation Space for Wireless Data Reasoning and Transferability [16.0] 予め訓練された無線基礎モデルの特徴空間上に構築されたデータセット類似性フレームワークを提案する。
我々の手法であるLWM-CDEは、対比と幾何形状の損失を組み合わせた基礎モデルのデータセット埋め込みを微調整する。
無線ベンチマーク実験により、LWM-CDEは既存の指標よりも経験的転送性能と強い相関が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:09:06 GMT)
$π_0$-EqM: Equilibrium Matching for Closed-Loop Vision-Language-Action Control [15.9] VLA(Vision-Language-Action)制御のための生成フローマッチング動作デコーダは、しばしば固定されたサンプリング水平線で展開される。
フローマッチングの専門家を$_$でEquilibrium Matching (EqM)デコーダに置き換え、上流のVLAスタックをそのままにしておく。
一致した300ステップの予算の下で、$_$-EqMは、RoboTwinの平均的な成功を、19のタスクで40.4%から50.2%に改善し、LIBEROでは競争力を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:07:07 GMT)
Less Effort, Shorter Proofs: Reinforcement Learning for Security Protocol Analysis in Tamarin [15.9] TamarinとProVerifは、複雑な現実世界のプロトコルの分析と検証において顕著な成功を収めた。
本稿では,AlphaZeroとAlphaProofにヒントを得た強化学習(RL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:55:11 GMT)
DRIVESPATIAL: A Benchmark for Spatiotemporal Intelligence in VLMs for Autonomous Driving [15.9] DriveSpatialは、5つの大規模自律運転データセットから20タスクにわたる15.6Kの検証済みQAペアのベンチマークである。
以前のベンチマークとは異なり、DriveSpatialはオブジェクトの状態、空間的関係、インタラクション、カメラの可視性、時間的対応をエンコードする動的多言語シーングラフから生成される。
最強のモデルは人間を28.4ポイント追尾し、認知シーン構築が重要なボトルネックとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:52:06 GMT)
DepthAgent: Towards Better Universal Depth Estimation via Sample-wise Expert Selection [15.8] 深度の専門家は、強いサンプルワイドの相補性を示す。
適応的な単眼深度推定のための視覚言語エージェントであるtextbfours を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:47:19 GMT)
From Correctness to Preference: A Framework for Personalized Agentic Reinforcement Learning [15.8] 本稿では,学習時間最適化にパーソナライズを組み込んだAgentic RLフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、強いメモリとRLベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:50:55 GMT)
OpenSkillEval: Automatically Auditing the Open Skill Ecosystem for LLM Agents [15.6] スキル強化エージェントシステムとスキル自体の自動評価フレームワークであるtextscOpenSkillEvalを提案する。
静的ベンチマークに頼る代わりに、textscOpenSkillEvalは、現実世界のアーティファクトの進化から現実的なタスクインスタンスを自動的に構築する。
600以上の動的に生成されたタスクインスタンスと30のオープンソーススキルを使用して、最先端のモデルとエージェントフレームワークを体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:09:41 GMT)
PGT: Procedurally Generated Tasks for improving visual grounding in MLLMs [15.5] Procedurally Generated Tasks (PGT) は、単純なデータ駆動型フレームワークで、二重目的に機能する。
きめ細かい視覚的理解を誘導し、低コストの診断ツールとして機能する。
PGTは、セマンティックオーディエンスから視覚的グラウンド機能を切り離す、追加の密集した監視を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:45:01 GMT)
DFSAttn: Dynamic Fine-grained Sparse Attention for Efficient Video Generation [15.5] 拡散3Dフルアテンションは、注意の二次的な複雑さのために計算コストを禁ずる。
DFSAttnは、動的できめ細かなスペーシングを効率的に実現する訓練不要なスパースアテンションフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:58:23 GMT)
Weisfeiler-Leman Is Incomplete on Simple Spectrum Graphs, so Canonicalize Them [15.4] PRiSMは単純スペクトル固有分解の最初の証明可能な完全正準化である。
DeepSets や Transformer で合成すると、PRiSM は単純なスペクトルグラフ上での普遍近似を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:01:28 GMT)
Human-in-the-Loop Multi-Agent Ventilator Decision Support with Contextual Bandit Preference Learning [15.4] 人工呼吸器の意思決定支援には、進化する生理学と疾患の軌跡を追跡するシーケンシャルな決定が必要である。
本稿では,モジュール型意思決定コンポーネントを協調するループ型マルチエージェントフレームワークであるVDSSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:36:26 GMT)
Sparse Compositional Flow Matching by geometric assembly from motion primitives [15.4] ロボットマニピュレータ、水中車両、移動ロボットの実行可能な動作シーケンスなどの身体的軌道は、組込みAIの基本的な出力である。
現代の生成モデルは、しばしばそれらを密度の高いモノリシックな信号生成点として扱い、データの潜在構造をモデル化せずに、複雑な高次元の後方に収まる。
多くの具体化されたタスクは、再利用可能な運動プリミティブの有限レパートリーとして明示できるような反復的な運動断片を共有する。
既存の構成ジェネレータは潜時空間を構成し、サンプル単位と実際の軌跡を関連づけるためにポストホック復号に依存する
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:55:48 GMT)
MemAudit: Post-hoc Auditing of Poisoned Agent Memory via Causal Attribution and Structural Anomaly Detection [15.4] 本稿では,大規模言語モデルエージェントのための時間後因果記憶監査フレームワークを提案する。
MemAuditは、現実的なポストホック監査シナリオ下での攻撃成功率を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:03:13 GMT)
Multilingual Knowledge Transfer under Data Constraints via Lexical Interventions [15.4] 言語間知識伝達は、高性能な多言語言語モデルを構築する上で重要である。
Linkは、モデル事前学習時の知識伝達を改善するデータレベルの介入手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:45:49 GMT)
FastKernels: Benchmarking GPU Kernel Generation in Production [15.3] LLMベースのGPUカーネル生成エージェントは急速に進歩している。
しかし、彼らの進歩は最適化されたベンチマークによって制限されています。
Fast Kernelsはプロダクショングレードの推論フレームワークで、強化されたシステムと同等に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:19:04 GMT)
PoisonForge: Task-Level Targeted Poisoning Benchmark for Instruction-Tuned LLMs [15.2] 敵はタスクレベルの中毒によってデータサプライチェーンを利用することができる。
この脅威を4次元に沿ってパラメータ化するベンチマークであるPoisonForgeを紹介します。
12モデル中11モデルは、最も脆弱な構成で70%の攻撃成功率を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:41:13 GMT)
Validating Threat Modeling Results with the Help of Vulnerable Test Applications [15.2] 本稿では, 補完的, 脆弱性基盤型検証手法について検討する。
我々は、検出可能な関連する脆弱性の数を測定するために、既知の脆弱性セットを持つ故意に脆弱なアプリケーションに脅威モデリングを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:50:33 GMT)
Leveraging Foundation Models for Causal Generative Modeling [15.1] 因果生成モデリングは、反実的推論が可能な信頼性と透明なAIシステムの開発に不可欠である。
FM-CGMは,事前学習した基礎モデルを用いたエンドツーエンドの視覚因果推論のためのモジュラーフレームワークである。
提案手法は, 妥当な因果構造を同定し, 忠実な反ファクト画像生成に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:20:17 GMT)
Parametric Prior Mapping Framework for Non-stationary Probabilistic Time Series Forecasting [15.0] パラメトリック事前マッピング(PPM)は、パラメトリック構造的事前を生成モデリングプロセスに注入するフレームワークである。
PPMは、よく校正された不確実性推定で正確な予測を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:13:29 GMT)
Concomitant DAG Learning: On the Roles of Noise Adaptivity, Sparsity, and Non-negativity [15.0] 有向非巡回グラフ(DAG)は、複雑なシステムにおける因果関係の原理的推論を可能にする。
ほとんどの古典的な構造同定アプローチは、非循環を強制することの難しさと、潜在ノイズや異種ノイズから生じる識別可能性の難しさの2つの主要な障害に直面している。
本チュートリアルでは、DAG構造学習を連続的なスコアベース推定問題として再キャストすることで、最近の信号処理とこれらの問題に対処する進歩について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:00:00 GMT)
fMRI-Diffusion: Generating fMRI Time Series Via a Temporal Transformer Diffusion Model for Major Depressive Disorder Diagnosis [15.0] 機能的磁気共鳴画像(fMRI)からMDD(Major Depressive Disorder)を診断するには、臨床環境では不十分な大量のラベル付きデータが必要である。
本稿では,FC行列ではなく,関心領域(ROI)レベルのfMRI時系列を合成するフレームワークであるfMRI-Diffusionを提案する。
テンポラルトランスフォーマーは、分極拡散確率モデル内の分極ネットワークとして機能し、各時点をトークンとして扱い、自己注意を通して時間的依存関係をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:47:18 GMT)
Distance-Aware Joint Spatio-Temporal Graph Contrastive Learning for Major Depressive Disorder Diagnosis [15.0] 大うつ病(Major depressive disorder、MDD)は、安静時機能的MRI(rs-fMRI)からの正確な診断が困難である一般的な疾患である。
動的機能接続(DFC)は、脳領域間の時間的相互作用を捉え、リッチ時間相関を提供するが、DFCベースの手法には3つの制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:12:31 GMT)
DrawVideo: Generating Long Video from Storyboard Keyframe Sketches [14.8] DrawVideoはスケッチ誘導型、ストーリーボード駆動で、コントロール可能な長ビデオ生成のためのフレームワークだ。
長いビデオを独立して制御可能なショットに分解し、それぞれが白黒のスケッチ、外観プロンプト、モーションプロンプトで定義される。
実験では、DrawVideoは強力な構造制御性、外観整合性、視覚安定性、コヒーレントな長ビデオ生成を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:16:05 GMT)
ChartFI: Benchmarking Faithfulness and Insightfulness of Chart Descriptions from Multimodal Large Language Models [14.8] マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、チャート記述の自動生成にますます採用されている。
チャートの記述は、アクセシビリティ、クロスモーダル検索、複雑な視覚化から洞察を抽出する読者の支援に不可欠である。
既存のデータセットは、浅い、事実を列挙した記述と組み合わせた、単純で均質なチャートで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:49:48 GMT)
Any2Any: Efficient Cross-Embodiment Transfer for Humanoid Whole-Body Tracking [14.7] 全身追跡(WBT)モデルはヒューマノイドロボットの重要な基盤となっている。
我々は既存のWBTスペシャリストを新しいヒューマノイドに効率的に移行するパラダイムであるAny2Anyを提案する。
実験によると、Any2Anyは、スクラッチからのトレーニングと比較して、コンバージェンスを大幅に加速し、トレーニングコストを削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:10:42 GMT)
StereoGenBench: A Synthetic Multi-Camera Benchmark for Stereo Generation under Controlled Baseline Regimes [14.7] StereoGenBenchはステレオ生成評価のためのベンチマークである。
各シーンは堅い6カメラ横配列で描画される。
ビューはRGB、メートル法深度、内在性、ペア毎のベースライン、フレーム毎のポーズでリリースされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:10:57 GMT)
Learning Kernel-Based MDPs from Episodic Preferential Feedback [14.5] エピソード型カーネルMDPにおける嗜好のみの学習に関する理論的研究について述べる。
提案手法は,主観的比較に適合する優先度に基づく値推定と信頼度セットを開発する。
我々は,学習方針の値が最適方針の値に収束することを示唆し,エピソード数で下位にスケールする高い確率的後悔境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:00:37 GMT)
Generator-Refiner-Examiner: A Tri-Module Data Augmentation Framework for 3D Human Avatar Learning from Monocular Videos [14.3] TrioManは、拡張された3Dアバター学習のためのシステマティックなトリモジュールフレームワークである。
ジェネレータは、ポーズとカメラにガウスの摂動を付与することで、さまざまな目に見えないサンプルを生成する。
Refinerはテクスチャと幾何学的手がかりによってガイドされた一段階の拡散によって生成データの品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:20:46 GMT)
Goal-Conditioned Agents that Learn Everything All at Once [14.2] すべてのゴール学習(All-Goals learning)は、各ゴールに関して、各トランジションが政治以外の学習に使用されるもので、エージェントが最大限の情報を抽出することを可能にする。
これは、すべてのゴールに対する値とアクションを同時に出力することで、効率的で並列な全ゴール更新を可能にすることで克服できる。
ゴール条件のCraftaxでは,このアプローチが他の手法よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:17:09 GMT)
SPACENUM: Revisiting Spatial Numerical Understanding in VLMs [14.0] 本研究では,視覚言語モデル(VLM)が空間的設定における数値を真に理解しているかどうかを考察する。
動的遷移と静的なレイアウトの全体にわたって、モデルが空間的意味において数値をグラウンドするのにほとんど失敗することがわかった。
明示的推論は限界ゲインしか提供しないが、チューニングは空間的数値的理解を部分的に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:58:36 GMT)
Continuity and Ordinality Matter: Constraining Time Series Tokens for Effective Time Series Analysis with Large Language Models [14.0] 時系列トークンの固有連続性と順序性を保存することは、トークンベースのTS-LLMの有効性に不可欠である。
本稿では,連続性と順序性を考慮した戦略であるCOM(Continuity and Ordinality Matter)を提案する。
複数の時系列分析ベンチマークにおける実験結果から、COMはトークンベースのTS-LLMの性能を一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:13:57 GMT)
Enhancing Deep Neural Network Reliability with Refinement and Calibration [14.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は高い予測精度を達成するが、信頼度推定はしばしば信頼できない。
これはキャリブレーションモデルの研究を動機付けており、キャリブレーションはモデルの予測された信頼度がいかに正確性を示すかを測定する。
本稿では,改良を明示的に促進し,教師付きコントラスト学習によって最適化できる新しい損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:43:41 GMT)
Multitask learning with semiempirical orbital charges enables sample-efficient MLIPs [13.7] 軌道分解半経験電荷を用いたマルチタスク学習は、機械学習の原子間ポテンシャルの標本効率と精度を著しく向上させることを示した。
我々のモデルはエネルギー平均絶対誤差を46%削減し、エネルギーのみのモデルの性能に合わせるために5倍の少ないデータを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:12:27 GMT)
Filtered Posterior Mean Collections: A Unified Framework for Analytical Models of Diffusion Generalization [13.3] We create a unified model class called filtered Posterior Mean Collections (FPMCs)
このモデルクラスを,クエリ精度ベクトル,応答重み,ソース分布を用いて定義し,既存の手法がこれらの設計軸の特定の選択で回復可能であることを示す。
それぞれの軸について検討した結果、FPMCの性能は、以前のパッチベースの手法をソフトに緩和し、ソースの分布を拡大することで改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:29:04 GMT)
What Does the Server See? Understanding Privacy Leakage from Large Language Models in Split Inference [13.2] 本稿では、クライアントの入力を再構築するために、中間的なアクティベーションマッチング問題を解決するActInvを紹介する。
この脆弱性を理解するために、我々は、層固有の復元抵抗を定量化する指標である摂動増幅係数(PAF)を開発した。
私たちの分析によると、プライバシーの脆弱性はレイヤ間で均一ではなく、いくつかのレイヤはリークの影響を受けやすいが、他のレイヤは自然な抵抗を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:14:16 GMT)
EVA: Accelerating LLM Decoding via an Efficient Vector Quantization Architecture [13.2] EVAは、インプット-コードブック計算とコンフリクトフリーメモリアクセスを組み合わせた、シンプルだが効果的な洞察の上に構築されている。
EVAは、SOTAルックアップベースのアーキテクチャと比較して、最大で11.17$times$スピードアップと7.17$times$高効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:06:22 GMT)
Shallow ReLU$^s$ Networks in $L^p$-Type and Sobolev Spaces: Approximation and Path-Norm Controlled Generalization [12.9] 特に、$_d$が均一測度で$1le p2$のとき、近似率は$O!left(m-fracp(2s+2d+1)-2d2dpright)$ for $1le p*$と$O!left(m-fracp(4s+3d-1)-2d+24dpright)$ for $p*p2$である。
non (複数形 nons)
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:04:25 GMT)
Universal classification of continuous phase transitions with two order parameters [12.8] 1つの順序パラメータで記述されたシステムでは、位相図は通常の位相と順序位相のみで構成されている。
2つ以上の順序パラメータを持つ系では、よりリッチな位相図や臨界現象が現れる。
本研究では,自由エネルギーの表現における結合項のみに基づく複雑なシステムの研究と評価を行う新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:00:37 GMT)
DynMuon: A Dynamic Spectral Shaping View of Muon [12.2] M$を$Up Vtop$に置き換え、あるパラメータを$p$にします。
そこで我々はDynMuonを提案する。DynMuonは、トレーニング時に正からわずかに負に$p$をスケジュールする効率的な動的スペクトル整形法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:10:21 GMT)
Coupling-Robust Accuracy in Multiphysics Physics Informed Neural Networks via Kronecker-Preconditioned Optimization [12.1] 結合多物理系のための物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、方程式間結合が強化されるにつれて、体系的な精度劣化を被る。
ニューラルネットワークカーネル(NTK)解析により,この現象を理論的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:01:31 GMT)
MDS-DETR: DETR with Masked Duplicate Suppressor [12.1] Masked Duplicate Suppressor (MDS)は、自信に基づく因果マスクによって非対称性を自己注意に注入する。
MDS-DETRは、MS-DETR、MR.DETR、Relation-DETRのような既存の1対多のDETRよりも優れており、追加のクエリや補助デコーダに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:10:17 GMT)
Single View Seafloor Recovery from Imaging Sonar via Differentiable Rendering [12.1] 本研究では, 単一ソナー画像から30秒未満で入浴率を回復する学習自由度法を提案する。
我々の知る限り、ソナーにおける単視高回復のための最初の微分可能レンダリング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:36:49 GMT)
Verified SHAP: Provable Bounds for Exact Shapley Values of Neural Networks [11.9] 本稿では、ニューラルネットワークに対するSHAP値の厳密な下限と上限を任意に計算するアルゴリズムを提案する。
我々の手法は、最先端の正確な手法よりもはるかに大きな探索空間にスケールできることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:00:01 GMT)
Agent-ToM: Learning to Monitor Autonomous LLM Agents via Theory-of-Mind Reasoning [11.9] 不正行為を隠蔽する自律型大規模言語モデル(LLM)エージェントの監視は、遅延、コンテキスト依存、長期攻撃パターンのために困難である。
自律エージェントのセキュリティ分析を前提とした学習監視フレームワークである textbfAgent-ToM を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:57:20 GMT)
Generative Representation Learning on Hyper-relational Knowledge Graphs via Masked Discrete Diffusion [11.7] ハイパーリレーショナル知識グラフ(HKG)は、複雑な事実を効果的に表現する。
現在の手法では、事実内のほぼすべての実体と関係が知られており、空白が1つしか満たされないと仮定して、単純なリンク予測として捉えられている。
KREPEは、欠落成分の確率分布をモデル化するHKGの最初の生成表現学習法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:18:30 GMT)
How Well Do Models Follow Their Constitutions? [11.5] 本稿では,各研究室の仕様を監査対象として扱うマルチメソッド監査パイプラインを提案する。
私たちは、モデルがそれぞれの世代で、彼らの研究室の仕様をかなり良く従っていることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:17:16 GMT)
PromptAudit: Auditing Prompt Sensitivity in LLM-Based Vulnerability Detection [11.5] 我々は,1000台のCVE上での5つのオープンウェイトモデルにまたがる5つのプロンプト戦略を用いて,精度,リコール,棄権,カバレッジ,有効F1を評価する。
標準的なチェーン・オブ・シグネリングが、最も高い全体的な運用パフォーマンスを達成することが分かっています。
アダプティブ・チェーン・オブ・シントはリコールを頻繁に抑制し、自己整合性は過剰な棄権を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:44:51 GMT)
MAPLE: Multi-State Aggregated Policy Evaluation for AlphaZero in Imperfect-Information Games [11.5] 一つの探索木内の複数のサンプル世界状態からのポリシーと価値評価を集約する木探索手法を提案する。
Phantom GoとDark Hexの実験では、MAPLEはPIMCベースのAlphaZeroベースラインを著しく上回っている。
これらの結果から,MAPLEは不完全情報ゲームにおけるAlphaZeroスタイルの学習に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:59:01 GMT)
Is Capability a Liability? More Capable Language Models Make Worse Forecasts When It Matters Most [11.5] 逆スケーリングでは、より有能なモデルでは、超線形成長を伴う問題を予測し、状態変化の尾リスクを予測し、分布予測が悪化する。
このパターンはForecastBench-Simで、線形制御にマッチした合成SIRの流行を予測し、COVID-19、麻疹、住宅市場、ハイパーインフレの実際のデータセットに複製する。
この逆スケーリングは、LLM予測ベンチマークに共通する単一閾値のメトリクスには現れず、同一出力における能力-正確性関係のサインを逆転させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:57:26 GMT)
An Empirical Evaluation of LLM-Generated Code Security Across Prompting Methods [11.5] 自動コード生成のための大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発の効率を向上するが、しばしばセキュリティの犠牲になる。
5つのLLMおよび4つのプログラミング言語にわたるLLM生成コードのセキュリティ品質を総合的に評価する。
モデル推論を導くために,CWEマッピングを用いてセキュリティコンテキストでプロンプトを充実させる手法として,弱点を意識したゼロショット・チェーン・オブ・ソート(WA-0CoT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:52:33 GMT)
Inconsistency-aware Multimodal Schrödinger Bridge for Deepfake Localization [11.4] IaMSBは一貫性のないマルチモーダル・シュルディンガー橋である。
一貫性推定、クロスモーダル情報選択、ブリッジステップスケジューリングを統一する。
厳密なIoU境界精度を安定させ、AP@0.95を3%上昇させ、高精度な局在を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:17:16 GMT)
Human Decision-Making with Persuasive and Narrative LLM Explanations [11.2] 大規模言語モデル(LLM)は、分類タスクにおける人間の意思決定を支援し改善する可能性を秘めている。
以前の研究は、人々は一般的にAIの物語の説明が理解でき、信頼でき、信念や意見を変えることを説得できると考えていることを実証している。
ここでは,物語の説明が客観的な意思決定能力に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:25:02 GMT)
Divergent Paths to Depolarization: Dialogue Design Determines the Prosocial Benefits of AI-Assisted Political Argumentation [11.2] 政治的分裂にまたがる論証的な対話は分極を減少させる。
人間とAIの対話の形式がどのようにその利点を形作るかは、まだ不明である。
これらの知見は、効果的なAIによる行動介入の重要な決定要因として、対話設計を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:51:10 GMT)
MeVer at CheckThat! 2026: Cluster-Aware Hard-Negative Mining for Multilingual Scientific-Source Retrieval [11.1] 2026 タスク 1 では,多言語科学的ソース検索について提案する。
本稿では,検索した候補プールのセマンティック構造を利用したクラスタ認識型ハードネガティブマイニング手法を提案する。
実験により, 異なるハード負構造が異なる検索行動を引き起こすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:24:14 GMT)
CoSPlay: Cooperative Self-Play at Test-Time with Self-Generated Code and Unit Test [11.1] CoSPlayはGTフリーでトレーニング不要なフレームワークで、協調的なセルフプレイを通じてコードとUTを共同で改善する。
まず、多様なソリューションのアイデアを探求し、差別的なUTのアイデアを生み出すための潜在的な失敗モードを特定します。
次に、Code-UT実行マトリックスからの双方向のパスカウント信号を使用して、弱いコードを繰り返しプーンしたり修正したり、信頼性の低いUTをリフレッシュしたり、置き換えたりする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:53:17 GMT)
Entrywise Error Bounds for Spectral Ranking with Semi-Random Adversaries [11.0] 本稿では,半ランダム逆問題に対するスペクトルアルゴリズムのエントリーワイド誤差について検討する。
本研究では,一様にサンプリングされたグラフに近づく性能を,観測されたエッジを適切に重み付けすることで回復できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:08:07 GMT)
Faithfulness as Information Flow: Evaluating and Training Faithful Chain-of-Thought Reasoning [10.9] 思考の連鎖(CoT)推論は言語モデルを監視するのに有用である。
モデルはCoTをバイパスするプロンプト・ツー・アンサー・ショートカットに依存することができる。
構造的情報フローの観点からCoTの忠実性を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:37:29 GMT)
D2-V2X: Depth-Driven Cooperative V2X Reasoning for Autonomous Driving [10.9] D2-V2Xは,空間認識型質問応答(QRA)ベンチマークで8500個の三重項を特徴とする。
構造化された出力に先立って、自然言語のリコール合理性を強制することにより、我々のモデルは空間的関係を明確に表現せざるを得ない。
このモデルではF1スコアを53.5の関数的に決定するが、3次元から2次元の投影を現在のVLMアーキテクチャの基本的なボトルネックとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:05:10 GMT)
Valid and Expressive Copulas for Irregular Multivariate Time Series [9.6] 我々は不規則な多変量時系列の確率予測のためのコプラモデルであるCopFITiを紹介する。
実験の結果,関節から縁部を分離するコプラに基づくアプローチは,関節全体に直接適合するアーキテクチャよりも縁部モデルの方が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:46:53 GMT)
LQ-rPPG: A Label-Quantized Coarse-to-Fine Learning Framework for Remote Physiological Measurement [9.6] LQ-rはロバストなr推定のためのラベル間学習フレームワークである。
連続的な信号をノイズと可変性を低減したマルチビット量子化擬似ラベルに変換する。
LQ-rは、挑戦的な条件下でも頑健で一般の r 推定を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:46:11 GMT)
Emotion Recognition in Sign Language Conversation [9.6] 本稿では,言語ビデオ分析にサインするためにERCタスクを導入し,eJSL Dialogデータセットを提案する。
データセットには、480のユニークな対話で構成された1,920のビデオサンプルが含まれている。
我々は、孤立した視覚ネットワークからマルチモーダル対話型アーキテクチャまで、様々なモデルを用いて、このデータセットの系統的なベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:44:20 GMT)
6G Communication Networks Enabling Embodied Agents: Architecture and Prototype [9.6] エージェントは純粋にソフトウェアベースのエージェントよりもはるかに厳密で異質な通信要求を課す。
6Gは、ミリ秒以下のレイテンシ、超高信頼性、ネイティブインテリジェンス、統合センシングを実現している。
本稿では, 概念的, 工学的両面から, エンボディエージェントの6G対応通信システムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:05:14 GMT)
ECo-MoE: Embodiment-Conditioned Mixture of Experts Increases the Evolvability of Robots [9.5] 我々は,潜伏設計ベクトル(遺伝子型)と制御専門家(神経モジュール)の混合分布を共最適化するロボットにおいて,進化と学習のモデルを導入する。
この過程を「デモによるエボ」と呼び、フリーフォームの進化を標準構造へ導くのにどのように使えるかを探る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:11:47 GMT)
Tackling Multimodal Learning Challenges with Mixture-of-Expert: A Survey [9.5] Mixture-of-Experts (MoE)は、マルチモーダル学習のための自然な互換性とスケーラブルなフレームワークを提供する。
既存の調査では、メソッド分類学とは独立して、マルチモーダル学習またはMoEを評価する傾向にある。
この調査は、中心的な問いに答えることでギャップを埋める:textit MoEはマルチモーダルな課題を効果的に解決するのか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:01:21 GMT)
Concept Drift Adaptation Using Self-Supervised and Reinforcement Learning In Android Malware Detection [9.5] 逐次的決定問題として,デプロイメント時間メンテナンスをモデル化する時系列適応型メンテナンスフレームワークを提案する。
ポリシー最適化コントローラは、検出器状態に基づいて低コストの保守動作を選択する。
その結果、RLコントローラは強力なコスト認識適応戦略を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:49:30 GMT)
Hierarchical Concept Geometry in Language Models Emerges from Word Co-occurrence [9.5] 本稿では,言語表現におけるハイパーネミーのエンコード方法に関する分布論を提案する。
我々は,Word2vec埋め込みの埋め込み文法行列のスペクトルを理論的に特徴づける。
この結果から,LLMにおける階層的概念幾何学は階層構造固有の機能機構を反映する必要はないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:24:30 GMT)
EvoCode-Bench: Evaluating Coding Agents in Multi-Turn Iterative Interactions [9.3] EvoCode-Benchは26のステートフルコーディングタスクと227のラウンドのベンチマークである。
各タスクはエージェントのワークスペースを5～15ラウンド保存し、観測可能な振る舞いを通じて要求を記述する。
MT@4は4段階のフェールストップマルチラウンドスコアであり、SRは参照完了前の状態からのシングルラウンドスコアである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:17:28 GMT)
An accurate nucleic acid-small molecule docking framework via geometric deep learning with large-scale pretraining [8.9] NucleoDockは核酸小分子ドッキングのためのディープラーニングフレームワークである。
数百万ものドッキング生成合成錯体の物理誘導型大規模プレトレーニングと、キュレートされた実験共結晶構造を微調整する。
125個の核酸-配位子複合体の外部ベンチマークにおいて、ヌクレオドックは56%のトップ-1成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:39:58 GMT)
Asking For An Old Friend: Diagnosing and Mitigating Temporal Failure Modes in LLM-based Statutory Question Answering [8.8] 本研究は,2つの時間的障害モードについて検討する。
専門家が検証した、時間に敏感なドイツの法令QAペアのベンチマークを提示する。
以上の結果から,信頼性の高い法的QAには時間的妥当性を厳しい制約として扱う必要があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:02:01 GMT)
Self-supervised Adversarial Purification for Graph Neural Networks [8.7] 敵攻撃に対するグラフニューラルネットワーク(GNN)の防御には、正確性と堅牢性のバランスが必要である。
本稿では,この制限を克服するための自己監督型対外浄化フレームワークを提案する。
従来の敵の浄化法とは対照的に,自己監督戦略で訓練された特殊浄化器としてGPR-GAEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:18:18 GMT)
Convergence Without Understanding: When Language Models Agree on Representations but Disagree on Reasoning [8.7] 我々は,数学,科学,常識,真理にまたがる800の推論問題に対して,8つのファミリー(1.5Bから72Bパラメータ)から16の言語モデルにまたがる表現的類似性を評価する。
その結果、言語モデルにおける表現収束は、共有推論戦略よりも、共有入力処理制約を反映していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:32:07 GMT)
How Hard is it to Rig a Benchmark? A Social Choice Analysis of Leaderboard Robustness [8.6] 我々は、ベンチマーク固有のトレーニングを選挙操作の一形態と考えている。
通常のベンチマークでは、ターゲットモデルがトップランクになるようにトレーニングするデータセットを選択するという問題は、シフト収賄に相当する。
算術平均、中央値、平均勝利率、対数の過半数で表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:40:00 GMT)
What Linear Probes Miss: Multi-View Probing for Weight-Space Learning [8.5] MVProbeは、インタラクションを意識したビューで一階のシグナルを合成する、多視点のプロファイリングフレームワークである。
Model Jungleベンチマークでは、MVProbeが最先端のProbeXを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:18:01 GMT)
Pure Exploration for a Good Policy in Reinforcement Learning with Bandit Feedback [8.5] BPI(Best Policy Identification)は、(近くの)最適政策を高い信頼性で識別することを目的としている。
我々は、信頼度設定の下で、善政策識別(GPI)を定式化する。
本稿では,BEE-GPIアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:04:45 GMT)
Signal Temporal Logic Motion Planning via Graphs of Convex Sets [8.4] 本稿では,STL(Signal Temporal Logic)仕様の下での連続的な動作計画について検討する。
本稿では,時間自動推論と凸集合のグラフを組み合わせたフレームワークを提案する。
低次元のベンチマークの数値実験、$$Drotor、$30$DoFのヒューマノイド、UR-3ロボットアームのハードウェア実験は、提案手法が複雑なSTL動作計画問題を効率的に解くことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:19:43 GMT)
GMENet: Generative Mixture of Experts Network for Multi-Center Glioma Diagnosis with Incomplete Imaging Sequences [8.4] 不完全なMRI画像を用いた多心性グリオーマ診断のためのジェネレーティブ・ミックス・オブ・エキスパートネットワークであるGMENetを提案する。
本稿では, Gated Generation Module と Dynamically Weighted Experts Fusion Module を紹介する。
GMENetは、完全シーケンスのみのデータと比較して、臨床的に利用可能なトレーニングデータを97%拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:05:34 GMT)
VDE: Training-Free Accelerating Rectified Flow Model via Velocity Decomposition and Estimation [8.3] Velocity Decomposition and Estimation (VDE) は、キャッシング・アンド・リユースからデコンポーティング・アンド・見積へパラダイムをシフトさせる、トレーニング不要な加速法である。
VDEはモデルの速度をコンポーネントと入力に並列に分解し、その時間的予測可能性と方向安定性を利用して正確な入力適応推定を行う。
画像および映像生成タスクの実験は、VDEが視覚的品質の損失を最小限に抑えながら、かなりの加速を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:50:10 GMT)
Balancing Accuracy and Efficiency: Adaptive Dynamics Orchestration for Model Predictive Control [8.3] 高忠実度力学モデルは、軌道のロールアウト中に複雑な車両とテランの相互作用を正確に予測できるが、計算コストは相当である。
軽量モデルは高速な更新と高密度サンプリングを可能にするが、安全クリティカルな条件下で誤った予測を発生させる可能性がある。
本稿では,現在のナビゲーションコンテキストに対して最適な動的モデルを動的に選択するフレームワークであるAdaptive Dynamics Orchestration (ADO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:05:25 GMT)
Deep-Research Agents Can Be Poisoned via User-Generated Content [8.1] ディープリサーチエージェントは、単一の研究セッション中に多くの関連するクエリを発行する。
多くの一般的な検索トピックにおいて、RedditやWikipediaのようなプラットフォームから、同じユーザ生成コンテンツ(UGC)ページを何度も取得していることを示す。
この重なり合いは集中攻撃面を生成する。
我々はこの攻撃を3つの代表的なディープリサーチシステムに対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:46:32 GMT)
Plume Segmentation from MethaneSAT with Cross-Sensor Transfer Learning and Physics-Informed Postprocessing [8.1] メタンサットから回収したカラム平均乾燥空気モル分画のプルーム検出のための機械学習フレームワークを提案する。
ラベル付きメタンサットデータの不足と,大気および表面の多様な条件にまたがる推論信頼性の必要性という,2つの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:53:57 GMT)
Coupled Training with Privileged Information and Unlabeled Data [8.0] 多くの予測問題では、モデルがデプロイされたときに利用できない、トレーニング中の追加情報があります。
一般的な戦略は、まずすべてのトレーニング情報を使用するモデルをトレーニングし、次にラベルのない例で予測を使用して、テスト時に利用可能な入力のみを使用する第2のモデルをトレーニングする。
本稿では,2つのモデルを一緒に学習する共同トレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:15:35 GMT)
When NPUs Are Not Always Faster: A Stage-Level Analysis of Mobile LLM Inference [8.0] モバイルデバイス上の大規模言語モデル(LLM)は、ますます不均一な実行に依存している。
演算子およびパイプラインレベルでNPUの有効性を系統的に評価した先行研究はない。
CPU-NPUヘテロジニアスシステム上での移動LEM推論のステージ認識とマルチレベルベンチマークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:39:35 GMT)
PaP-NF: Probabilistic Long-Term Time Series Forecasting via Prefix-as-Prompt Reprogramming and Normalizing Flows [8.0] 時系列予測は多くの実世界のアプリケーションにおいて中心的な役割を果たす。
既存のアプローチのほとんどは決定論的モデルに依存しており、単一点予測が不十分である。
本研究では,連続時系列表現を凍結した大言語モデルと整合する確率的予測フレームワークPaP-NFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:22:14 GMT)
DualMem: Bypassing the Objectness Bottleneck for Calibrated Unknown-Stream Filtering in Open-World Object Detection [7.9] オープンワールドオブジェクト検出では、既知のクラスをローカライズすると同時に、将来的な漸進的な学習のために未知のオブジェクトを識別する必要がある。
強いOWOD検出器の未知の予測ストリームが大量に汚染されていることが判明した。
これは情報不足の問題ではなく、オブジェクト指向のヘッドにおける情報のボトルネックであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:50:38 GMT)
CBANet: A Compact Attention-Based CNN-BiLSTM Network for Aggressive Driving Event Detection [7.8] 攻撃的な運転は交通事故の大きな原因であり、道路安全に深刻な脅威をもたらす。
深層学習法は、車両センサデータから危険運転行動を検出するための有望な結果を示している。
しかし、実際の環境での性能は、厳しいデータ不均衡、ドライバー間の大きなばらつき、物理的に解釈可能な車両力学表現の欠如によって制限されることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:30:28 GMT)
ChainFlow-VLA: Causal Flow Planning with Vision-Language Models [7.8] 現在のエンドツーエンドの自動運転システムは、時間的因果推論とグローバルな軌道整合性のミスマッチによって、基本的に制限されている。
本稿では,一貫した確率的枠組みの中で因果生成とグローバルな洗練を統一するChainFlow-VLAを提案する。
実験により、ChainFlow-VLAは曖昧で長い尾のシナリオで堅牢な計画を実現し、NAVSIM v1のリーダーボードで94.85の最先端スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:17:35 GMT)
Scalable Heterogeneous Graph Foundation Models for Data-Driven Optimal Power Flow in Smart Grids [7.7] 本稿では,データ駆動型OPFサロゲートモデリングとOPF-GFM開発のためのスケーラブルなヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(GNN)ワークフローを提案する。
このワークフローは、異なるノードとエッジタイプの電力グリッドを保持し、リーダーシップクラスのスーパーコンピュータで分散前処理、トレーニング、下流の微調整をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:25:25 GMT)
Scene Abstraction for Lexical Semantics: Structured Representations of Situated Meaning [7.5] 本稿では,単語が使用状況にまたがって参加する解釈シーンの構造化表現を構築するためのフレームワークであるScene Abstractionを提案する。
筆者らのコントリビューションは,(1)語彙的意味を示す構造的表現フレームワーク,(2)COCA-Scenes,(2)26のキーワードにまたがる520のユースケースのデータセット,(3)シーンが人間の観察者間で確実に識別可能であることを示す2つの実験から得られた実証的証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:04:45 GMT)
Unlocking Apple's Private Cloud Compute: An Analysis of Privacy-Preserving Artificial Intelligence [7.5] AppleのPrivate Cloud Compute(PCC)は、モバイルデバイスの統合とプライバシ優先の設計を強調して、プライバシの問題に対処することを目的としている。
PCCシステム仕様の大部分は公開されているが、コンパイルされたバイナリには不透明な層が加えられている。
我々は、モバイルデバイス上でPCCの実装をリバースエンジニアリングし、プライバシの側面を評価し、カスタムPCCクエリをサポートするために、その非パブリックインターフェースをローカルデバイスにオープンしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:31:17 GMT)
Detecting Drunk Driving Using Off-the-Shelf Smartwatches [7.5] 消費者スマートウォッチを使った飲酒運転検出は、予防的介入を誘発するスケーラブルな方法を提供する。
アルコール関連運転障害を検出するために,手首加速度計データと心拍変動による生理的信号を利用するシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:13:28 GMT)
Security, Privacy, and Ethical Risks in OpenClaw [7.4] OpenClawは、自然言語インタラクションと実世界のタスク補完のための、ローカルに実行可能なAIエージェントシステムである。
本稿は,OpenClawのセキュリティ,プライバシ,倫理的リスク,およびトレーサビリティの課題を体系的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:45:04 GMT)
A graph-based analysis of semantic types and coercion in contextualized word embeddings [7.3] 本稿では,単語の埋め込みにおいて,語彙型と文脈型がどのように反映されるかを調べるためのグラフベースの手法を提案する。
10の意味型から名詞を選択し、型マッチングのための注釈付きコーパスインスタンスを選択し、BERTとセンス強化埋め込みを使ってグラフを構築します。
その結果,感覚に富んだ埋め込みで構築したグラフは意味型情報をよりよく反映していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:55:54 GMT)
Advanced AI Service Provisioning in O-RAN through LLM Engine Integration [7.2] Open Radio Access Network (O-RAN)は、モジュール型のxAppsとrAppsを通じて、AIを直接RANに組み込むことを可能にする。
LLMベースのオーケストレータ演算子をデータ収集ポリシやデプロイメントコードに意図した,概念実証のDual-Brainアーキテクチャを提案する。
アーキテクチャとプロビジョニングのワークフローを説明し、コンテナ化されたO-RAN 5GSAテストベッドから実践的な洞察を共有し、オープンな研究の方向性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:12:39 GMT)
HyperGuide: Hyperbolic Guidance for Efficient Multi-Step Reasoning in Large Language Models [7.1] マルチステップ推論は、大きな言語モデルにとって重要な課題である。
我々はこのギャップを、段階的に生成する双曲信号に推論の進行を蒸留することで解決する。
我々のアプローチは構造的な観察によって動機付けられており、幾何学的推論木では、解を持つ状態はほとんどなく、デッドエンドは指数関数的に数が多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:01:25 GMT)
Push Your Agent: Measuring and Enforcing Quantitative Goal Persistence in Long-Horizon LLM Agents [7.1] ロングホライズン言語エージェントは、要求されたカウントが実際に完了するまで多くの有効なローカルツールコールを行うことができるが、持続しない。
本稿では,このギャップを定量的ゴールパーシステンス(QGP)として検討する。
PushBenchはこれを、リポジトリアーティファクトコレクションと検証済みのワークユニットのベンチマークにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:44:01 GMT)
When Youth Enter the Algorithmic Wild: Discovering and Understanding Potentially Harmful Teen Videos on Douyin and Kwai [6.9] DouyinやKwaiのような短いビデオプラットホームは、十代の若者に有害なコンテンツをアルゴリズムで増幅させるリスクがある。
社会的な重要性にもかかわらず、この暴露の規模、メカニズム、実際の影響はいまだに理解されていない。
そこで我々はPHTV-Scoutを提案する。PHTV-Scoutは、潜在的に有害なティーンビデオのための、最初の大規模で行動的基盤測定フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:06:46 GMT)
OnePred: Next-Query Prediction via Recursive Intent Memory in Multi-Turn Conversations [6.9] 大規模言語モデル (LLM) 対話システムは毎日数百万のマルチターン対話を処理する。
次クエリ予測は、先行するダイアログのみに基づいて、ユーザのその後のクエリを予測する。
OnePredは、トピック、未解決のニーズ、関心の変化をまたいだユーザの進化する意図の軌跡を追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:16:21 GMT)
Co-ReAct: Rubrics as Step-Level Collaborators for ReAct Agents [6.9] 本稿では,ルーリック誘導型行動選択フレームワークCo-ReActを紹介する。
各決定ステップにおいて、Co-ReActはエージェントのコンテキストにルーブリックを注入し、次のReason-or-Act決定を導く。
我々は、GRPOで専用のルーリック発電機を訓練し、このガイダンスを信頼性の高いものにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:59:16 GMT)
Operator Learning for Reconstructing Flow Fields from Sparse Measurements: a Language Model Approach [6.8] スパース測定から流れ場を再構築することは流体力学の基本的な問題である。
メッシュフリーでフロー再構成を行うために,言語モデルのアーキテクチャを活用する新しい演算子学習フレームワークを提案する。
提案手法を4つのベンチマークデータセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:56:05 GMT)
Parallel Context Compaction for Long-Horizon LLM Agent Serving [6.8] 長距離エージェントフローに対するtextbfparallel のコンパクト化を提案する。
並列コンパクト化は、演算子を細粒度で予測可能な、要約ボリュームの制御を与える。
エンドツーエンドの壁時間を短縮し、シーケンシャルベースライン上での圧縮スループットを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:12:38 GMT)
When Determinants Are Not Enough: Private Rare Switching [6.7] Codexは、稀にプライベートな設定に切り替える正しい方法を見つけるのに役立ちました。
線形包帯およびRLにおける標準決定式に基づく更新規則は、設計行列が単調に成長するため、美しく機能する。
コーデックスは、一般化されたレイリー商に基づいて異なるレアスイッチング則を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:09:14 GMT)
Flow-Based Generative Modeling for Optimizing Sampling Policies in Compressed Sensing Applications [6.7] 圧縮センシングのためのサブサンプリングマスクを学習するためのフローベース生成フレームワークを提案する。
画像再構成では, ピーク信号対雑音比が25.17dB, サブサンプリングレートが5%であった。
その結果、生成フローモデルにおけるタスクコンディショニングの有効性を強調し、表現学習戦略の有望な方向性を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:35:05 GMT)
Generalized Shift Vector as the Intrinsic Dipole of Many-Body Correlated Electronic States [6.6] シフトベクトルは非線形光学や輸送現象において中心的な役割を果たす。
我々は,同じ幾何学的構造を,単一の相関状態の固有双極子モーメントとしてより根本的に理解することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:44:02 GMT)
Distributionally Robust Transfer Learning with Structurally Missing Covariates, with Application to Cross-National Cardiac Arrest Prediction [6.5] 本稿では,予測モデルを対象人口に転送するフレームワークとしてDRUM(underlineDtributionally underlineRobust underlineUn)を提案する。
DRUMは, より良い教師付き予測を行い, 臨床分類性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:53:04 GMT)
Calibration-Informative Region Selection for Online LiDAR--Camera Calibration in Agricultural Environments [6.5] マルチモーダルキャリブレーションに対するサポートマップ駆動型アプローチを提案する。
MDPCalib を用いたオンラインLiDAR-カメラキャリブレーションの定式化を行う。
主要な貢献は密集キャリブレーション支援マップであり、アライメントされた観測に関するクロスモーダルな合意を集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:48:56 GMT)
Accelerating Divisible Load Processing Through Machine Learning: A Practical Framework for Large-Scale Workloads [6.5] 単一レベルツリーネットワーク(SLTN)アーキテクチャにおいて、最適な処理時間を予測するための最初の機械学習フレームワークを紹介する。
我々は10万の合成された構成のモデルを訓練し、可除負荷理論方程式の明示的な定式化なしに最適な処理時間を予測した。
このモデルでは、97-99%の精度(R-2乗係数)を平均絶対誤差1-5%で達成し、ニューラルネットワークが複雑な負荷分布関係を効果的に学習できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:31:15 GMT)
HARNESS-LM: A Three-Phase Training Recipe for Harnessing SLMs in Sponsored Search Retrieval [6.3] 本稿では,大規模レトリバーの能力をコンパクトでコスト効率のよいモデルに変換するためのトレーニングフレームワークを提案する。
HLMは参照レトリバーの精度の98%以上を複数の設定で回復する。
実世界のBing Ads評価ベンチマークでは、HLMは最大27倍のオンラインクエリエンコーダレイテンシと20倍のスループットを回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:39:56 GMT)
A Compilation Framework for Quantum Simulation of Non-unitary Dynamics [6.3] 本稿では,チャネルを一級コンパイルオブジェクトとして扱うチャネルファーストコンパイルフレームワークを提案する。
私たちのコアIRであるChannelIRは、標準チャネル表現であるKraus形式で明示的にチャネルを表現します。
Lindbladianとチャネルシミュレーションのベンチマークでは、最適化されたパイプラインは、最適化されていないチャネルファーストベースラインに対して、ゲート数を最大99%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:22:31 GMT)
An Open-Source Training Dataset for Foundation Models for Black-box Optimization [6.3] BBO-Pileは,30のブラックボックスにまたがる500K以上の最適化トラジェクトリからなる,最初のオープンソースデータセットである。
私たちは、2Mから8000Mのパラメータで、基礎モデルのファミリーを複数のスケールでトレーニングします。
この結果から,大規模な事前学習はブラックボックス最適化手法を模倣する有効な手法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:27:59 GMT)
Direct Dynamic Retargeting for Humanoid Imitation Learning from Videos [6.2] 単眼ビデオデモからの模倣学習は、ヒューマノイドロボットに複雑なスキルを教えるためのスケーラブルなアプローチを提供する。
本稿では,エキスパートビデオから直接高忠実で動的に実現可能な軌道を生成する新しい単一ステージフレームワークであるDirect Dynamic Retargeting (DDR)を提案する。
我々の実験は、幾何学的バイアスをバイパスすることで、DDRはデモ追跡精度において最先端のベースラインを上回ることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:33:40 GMT)
Strong Teacher Not Needed? On Distillation in LLM Pretraining [6.2] 知識蒸留は、より強い教師がより良い学生を生み出す、強弱の関係を前提としている。
私たちは、弱弱で、同レベルで、弱弱な教師-学生関係を作ります。
言語モデリングと知識蒸留の損失を適切に混合することで、小規模で訓練を受けていない教師でさえ、より大きな学生を改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:16:35 GMT)
Towards Scalable Quaternary Message-Passing Decoding for Quantum Error Correction [6.1] この作業は、より原則的で解釈可能なMPデコーディングフレームワークへの一歩を踏み出した。
本研究では,第4次Min-Sumデコーダの脱分極しきい値を示す希釈法を提案する。
X$-noiseの場合、標準的なMSデコーダは、最悪のケースの複雑さを$O(N log2 d)$で、BP-OSDを$d=65$で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:57:24 GMT)
Move on Muon : A Hamiltonian probability gradient flow perspective of Muon optimizer [6.0] 正規化ミューオンにより誘導される行列値パラメータ上で定義される確率測度空間上の勾配流を開発する。
我々は、ハミルトンエネルギーが単調に減少することを示す、正確なハミルトン散逸の恒等性を証明した。
積行列空間上のヒルベルト値特徴写像に定式化を拡張し、ブロックワイズムーン確率フローを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:28:53 GMT)
ContextEcho: A Benchmark for Persona Drift in Long Agentic-Coding Sessions [5.9] のペルソナは、製品が実際に実行されるデプロイメントシステムにおいて、長時間のエージェントコーディングセッションを生き残らない。
デプロイメントスケールでペルソナドリフトを測定するためのベンチマークと再利用可能なハーネスであるContextEchoを紹介する。
23のフロンティアモデル全体で、ContextEchoは、ペルソナドリフトが家族固有のものではなく、組織全体にわたって一般的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:13:21 GMT)
Hoeffding Concept Bottleneck Models with Applications to Overhead Images [5.9] 概念ボトルネックモデル(CBM)は、最近、分類問題に対して説明可能かつ正確な予測を提供するために有望な性能を示した。
本稿では,Hueffding Concept Bottleneck Models (HCBM)を紹介する。
HCBMはインターコンセプションリークに対して堅牢であることが証明され、実際は標準線形CBMよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:00:30 GMT)
BitsMoE: Efficient Spectral Energy-Guided Bit Allocation for MoE LLM Quantization [5.9] Mixture-of-Experts (MoE) 大規模言語モデルでは、スパース専門家アクティベーションによるトーケン毎の計算が削減される。
既存のMoE圧縮法は、超低ビット方式では困難である。
我々は、MoE LLM量子化のためのスペクトルエネルギー誘導ビット割り当てフレームワークBitsMoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:05:53 GMT)
Learning Individual Dynamics from Sparse Cross-Sectional Snapshots [5.9] 本稿では,一括スナップショットから連続的な個々の軌跡を復元する原理的確率的フレームワークCADENCEを紹介する。
単点軌道に対する新しい識別可能性保証を提供する。
CADENCEは、密度の高い全軌跡データに基づいてトレーニングされた最先端のシーケンシャルモデルのパフォーマンスに一致または超過する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:29:47 GMT)
Spectra as Language: Large Language Models for Scalable Stellar Parameter and Abundance Inference [5.8] 大規模な分光調査は前例のない分光データを蓄積している。
大規模言語モデルの最近の進歩は、自然言語処理のようなタスクにおける強力な一般化と特徴学習を示している。
そこで本研究では, 有効温度, 表面重力, 金属量, および20種類の化学元素の存在量を正確に推定できる, 恒星パラメータ推定のための2段階の大規模言語モデルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:00:25 GMT)
Signs Beat Floats: Low-Rank Double-Binary Adaptation for On-Device Fine-Tuning [5.8] LoRDBAはLoRA互換のアダプタで、ローランクな要素とバイナリなシグネチャキャリアの両方を置き換える。
有限サンプル解析により、復元品質は元のLoRA因子の残差とマグニチュード比によって制御されていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:37:14 GMT)
General Hazard Detection [5.7] ルールベースのコンプライアンスアセスメントのために設計された,最初の汎用ハザードデータセットを提案する。
私たちの重要なイノベーションは、言語ベースのルールを通じて安全要件を表現することによって、画像ベースの例からハザード概念を分離することです。
CompliVisionデータセットは、トラフィック、建設、倉庫環境にまたがる3,006のイメージで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:24:17 GMT)
TRACER: A Semantic-Aware Framework for Fine-Grained Contamination Detection in Code LLMs [5.7] コード汚染検出のためのセマンティック・アウェア・フレームワークであるTRACERを提案する。
TRACERは3つのレベルのセマンティックオーバーラップを使って汚染をモデル化する。
また、広く使用されている3つのベンチマークと、トレーニング後の代表的な3つのデータセットにまたがる、きめ細かいコード汚染検出のための最初のベンチマークも紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:30:20 GMT)
STAMBRIDGE: Spectral-Temporal Amplitude-aware Mid-Feature Bridge for EEG Visual Decoding [5.7] STAMBRIDGEは機能コンディショニングとクロスモーダルアライメントに取り組む汎用的な2段階フレームワークである。
このような頑健なニューラルネットワークの特徴を基盤として,モデルに依存しない中機能セマンティックブリッジ(MFSB)を導入する。
THINGS-EEGベンチマークの実験では、Top-1の34.50%、Top-5の65.95%の精度で200方向ゼロショットの検索性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:21:45 GMT)
From Head to Tail: Asymmetric Knowledge Transfer in Long-tail Recommendation with Generative Semantic IDs [5.5] 本稿では,AKT-Recについて述べる。AKT-Recは長尾勧告における非対称な知識伝達のためのフレームワークである。
AKT-Recは、教師付き微調整を備えたマルチモーダルLCMを使用して、コンテンツ表現をアイテムとユーザの両方の協調情報と整合させる。
その後、これらの表現をResidual-Quantized VAE (RQ-VAE) でセマンティックIDに識別し、類似したエンティティのセマンティッククラスタを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:29:51 GMT)
Design and Report Benchmarks for Knowledge Work [5.1] 本稿では,評価結果に付随する作業クレームを,ベンチマークタスクがどのように表現するかを明確にするための3段階のアプローチを提案する。
評価中の作業アクティビティを一般的なベンチマークタスクと区別するために、O*NETの作業タスクデータベースから18の作業アクティビティの在庫を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:03:01 GMT)
Towards Generalizable and Efficient Large-Scale Generative Recommenders [5.1] 生成レコメンデーションモデルは、ユーザの振る舞いをイベントのシーケンスとしてモデル化し、複数のレコメンデーションタスクのための共有バックボーンを提供する。
本稿では,2Mから1Bのバックボーンパラメータへの生成レコメンデータのスケーリング経験について述べる。
全体としては,タスクのヘッダー,デコードコスト,サービスレイテンシのアライメント,アイテムの一般化とともに,モデルスケールを生産移行問題の1つのコンポーネントとして扱うことを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:31:00 GMT)
SpikingMoE: SDPrompt-Guided Dynamic Expert Fusion in Spiking Neural Networks [5.1] スパイク駆動トランスフォーマーとMixture-of-Experts(MoE)フレームワークを統合した動的計算を行うSpkingMoEを提案する。
外側原性核(LGN)に刺激されたスパイク駆動プロンプト(SDprompt)は、生物学的に妥当な方法で入力依存のエキスパートルーティングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:14:15 GMT)
SolarChain: Bridging Physical Law, Verifiable Trust, and Sustainable Markets for Urban Energy Resilience [5.1] 都市部での脱炭には、何百万もの破片生産者にわたる屋上ソーラーのスケーリングが必要である。
経済的なインセンティブは、実際のインフラ配置よりも憶測に報いることが多い。
太陽エネルギー変換の熱力学的限界にデジタル説明責任を固定するプラットフォームであるSolarChainを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:30:54 GMT)
MEDAL: Manifold Embedding Distillation via Autoencoder Learning [5.0] 低次元埋め込みは高次元データの視覚的要約として広く使われ、下流の科学的発見を可能にする。
しかし、t-SNE や UMAP などの一般的な非線形次元減少法は、視覚的魅力のみに基づいて選択されることが多い。
我々は,再利用可能なエンコーダ・デコーダモデルに適合する多様体を蒸留する新しいフレームワーク MEDAL を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:45:12 GMT)
Identifying and Mitigating Systemic Measurement Bias in Production LLM Inference Benchmarks [5.0] ベンチマークユーティリティは、基本的なクライアント側キューのボトルネックを導入する、シングルプロセスの非同期駆動アーキテクチャに依存していることを示す。
クライアント側の負荷を効果的に分散し、無視可能なキューオーバヘッドを保証する、バイアスのないマルチプロセス評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:57:26 GMT)
CultivAgents: Cultivating Relationship-Centered Multi-Agent Systems for Personalized Gardening [5.0] CultivAgentsは、パーソナライズされ、文化的に根ざした園芸支援のための、関係中心のマルチエージェントシステムである。
CultivAgentsは、ユーザのスキルレベルにガイダンスを適用するエクスペリエンスエージェント、地域や季節の状況にアドバイスを基盤とする環境エージェント、植物を文化的知識や歴史に結びつけるエスノボタニカルエージェントなど、特殊なエージェントをコーディネートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:20:04 GMT)
SAFE ma-QAOA: Surrogate-Assisted and Fine-Tuning Enhanced Multi-Angle QAOA with Parameter Distillation [4.8] 多角量子近似最適化アルゴリズム(ma-QAOA)は量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を拡張する
勾配最適化のためのSurrogate-Assisted and Fine-tuning Enhanced (SAFE) フレームワークを提案する。
シェリントン・カークモデル, 2次元2乗格子スピンガラス, Max-Cutのインスタンス上でSAFEを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:43:07 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Corrective Diffusion Modeling for Meteorological Downscaling [4.7] 気象場の確率論的ダウンスケーリングのためのハイブリッド量子古典的補正拡散モデルについて検討する。
提案モデルでは,分散UNetの最も圧縮されたボトルネックに変分量子回路層を挿入し,回帰分岐を完全に古典的に残す。
2020年の検証セットでは、ハイブリッドモデルは安定しており、発生した風場の大規模な空間構造を維持し、MAEとCRPSの両方を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:14:25 GMT)
Multi-flux Aharonov-Bohm caging with tunable couplings [4.6] マルチフラックスによるABケージの普遍的条件を導出するスケーラブルなプロトコルを提案する。
数値シミュレーションはABケージ現象を直接観察することで理論予測を検証する。
我々のプロトコルは、いくつかの量子多体プラットフォームで直接テストすることができ、エキゾチックな状態の量子シミュレーションを進めるための代替アプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:10:04 GMT)
Rethinking Transfer Learning for Industrial Inspection: DINOv3 vs. ImageNet Pretraining Across RGB and X-ray Tasks [4.4] Webスケールのデータで事前訓練されたビジョン基礎モデルは、最近、多くの下流タスクで強力な転送機能を示している。
本研究では, 予めトレーニングしたConvNeXtバックボーンと, 教師付きImageNet分類, DINOv3蒸留との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:31:25 GMT)
CUNY at CLPsych 2026: A Pipeline Approach to Classification and Summarization of Mental Health Changes [4.4] 我々は,ソーシャルメディアのタイムラインのダイナミックスを通じて,メンタルヘルスの変化を捉え,特徴付けるための共有タスクをCLPsych2026に提出した。
ポストにおける支配的な自己状態を予測するために,多数決による3つのオープンウェイトな大言語モデルのコンテキスト内学習をまとめる。
タイムライン内でのムードダイナミクスのパターンと時間経過を要約するために,上流システムによって予測されるコンテキスト内サンプルラベルを拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:35:30 GMT)
Local-Observable-Guided Generative Quantum Circuits for Degenerate Ground Spaces [4.3] 我々は、量子多体系における退化基底空間を探索するハイブリッド生成量子回路を開発した。
我々は,Magumdar-Ghoshモデル,Affleck-Kennedy-Lieb-Tasakiモデル,Spin-1 XXZチェーンのフレームワークをベンチマークした。
このフレームワークは、ショットベース推定の下でも頑健であり、測定予算を削減して縮退した地上空間を回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:17:50 GMT)
Bayesian Rational Search Engine User [4.1] ページ上の平均項目を奥行きに依存した閾値で後部平均値を超えると,利用者はすぐに停止する。
このモデルは、ユーザが停止する理由に関する3つの隠されたメカニズム(トラスト、コミット、カットロス)を明らかにし、テスト可能な豊富な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:22:08 GMT)
Incorporating Deep Learning Design in Database Queries [4.0] 本稿では,ディープラーニングとデータベースクエリを自然に統合する手法を提案する。
我々は、PyTorchとcuDF上に構築されたこのアプローチの概念実証実装であるRelaNNについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:47:07 GMT)
When Symptoms Are Not Enough: Evidence-Weighting Patterns in Large Language Model Psychiatric Screening [3.8] 今回我々は,不安障害,大うつ病,外傷後ストレス障害,現在の精神疾患の診断ラベルと組み合わせた555件の半構造化体験面接のSCIDアンコールベンチマークを紹介した。
誤陰性誤りが精神医学的根拠の欠如や症状の差分重み付け,機能障害,保護的内容の手がかりを反映しているかどうかを検討した。
GPT-4.1 MiniとGPT-5 Miniは最も一貫性のある障害特異的な精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:53:03 GMT)
Learning a Particle Dynamics Model with Real-world Videos [3.8] 我々は、未ラベルの現実世界のビデオから直接、ニューラルオブジェクトのダイナミックスモデルをトレーニングするための新しいフレームワークを導入する。
このモデルはレンダリングの監督を通じてトレーニングされており、粒子レベルのラベル付き状態を必要とせずに実世界のビデオから学習することができる。
この研究を可能にするために,約500本の動画が多種多様な物体の相互作用を捉えた実世界のデータセットも提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:56:27 GMT)
Selective Fermi-Level Pinning: A Design Strategy for Giant Rectification in Molecular Junctions [3.8] 分子接合における輸送対称性を損なう選択的フェルミ準位ピンニングに基づく設計戦略を提案する。
得られたシクロ[n]カルボキシル基分子接合は103を超える巨大な整流率を示す。
この研究は、分子接合における選択的フェルミ準位ピンニングの重要な役割を明らかにし、工学的機能を持つ単一分子電子デバイスのための一般的な設計原理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:35:53 GMT)
TaxDistill: Improving Metagenomic Taxonomic Annotation via Distilled Genomic Foundation Models [3.8] TaxDistillは、メタゲノミクス分類のための知識蒸留フレームワークである。
我々は,教師ネットワークとしてGenomeOceanを導入し,深い意味的特徴を抽出し,信頼度に基づいてソフトラベルを生成する。
さまざまな7つのCAMI2データセットに関する総合的な実験は、TaxDistillがほとんどのシナリオで既存のベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:03:29 GMT)
Rethinking Continual Anomaly Detection on the Edge: Benchmarking Under Realistic Industrial Conditions [3.6] CAD(Continuous Anomaly Detection)は、生産環境に適応するための産業検査システムの必要性に対処する。
本稿では、構造的および論理的異常に関する離散タスク評価と、新しい連続ドリフトプロトコルを組み合わせたベンチマークと、全てのCAD手法の頭と頭の比較について紹介する。
凍結したDINOv3バックボーンと空間的にインデックス付けされたコアセットメモリと近傍制限された異常スコアを組み合わせたトレーニング不要なDINOSaurを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:05:45 GMT)
Anomalous Decay of Quantum Resources: The Entanglement Sudden Death Mpemba Effect [3.6] ムペンバ効果(Mpemba effect)は、温水が冷たい水よりも速く凍えるという反直観的な観察である。
このレターで我々は、絡み合った突然の死に関連する別の量子Mpemba効果を明らかにする。
我々は、初期状態パラメータの位相図を、この異常な絡み合い(Mpemba)効果が生じる状況を説明するためにマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:28:53 GMT)
XWind: A Cross-site Router for Large Language Model Inference Serving at Renewable Energy Farms [3.5] AIの電力需要は前例のないペースで伸びている。
グリッドの拡大には高い資本支出と長距離送電損失が伴うが、供給源には再生可能エネルギーが豊富にある。
本稿では,再生可能エネルギー源にモジュール型AI計算をもたらす,補完的なAIインフラストラクチャ展開モデルであるAI Greenferenceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:08:47 GMT)
Cascade-KDE: Robust Time-Series Restoration under Out-of-Distribution Impulse Corruptions [3.5] 産業センサ、医療、エネルギーシステムにおける実世界の時系列データは、しばしばガウスノイズの混合によって破壊される。
破損した時系列のトレーニングフリー復元フレームワークCascade-KDEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:59:56 GMT)
Understanding Conversational Patterns in Multi-agent Programming: A Case Study on Fibonacci Game Development [3.5] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学(SE)にますます適用されつつあるが、自律的で役割指向のコラボレーションのポテンシャルは、いまだほとんど調査されていない。
最近の実証研究は、非構造的あるいは理解されていない相互作用のダイナミクスが、誤りの伝播、不正確な解に関する早めのコンセンサス、あるいは収束を妨げる長い不一致をもたらすことを示している。
系統的なアプローチでは,効率(収束の速度と安定性),一貫性(BLEUとROUGEが視覚化した役割アライメントの程度),有効性(コンパイル成功度とエラー解決度)という,マルチエージェントインタラクションの3つの重要な側面を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:56:47 GMT)
AI Security Research Should Better Incentivize Defense Research [3.5] 本研究は,人工知能(AI)のセキュリティ研究における不均衡について検討する。
この分野は、AIシステムを守ることよりも、AIシステムを攻撃することに注力する傾向がある。
AIセキュリティ研究は防衛研究のインセンティブを高めるべきだと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:02:14 GMT)
WideDepth: Millimeter-Accurate Benchmark for Fisheye Depth Estimation [3.4] 魚眼深度推定のための最初の屋内データセットであるWideDepthを紹介する。
我々のデータセットは、ミリレベルの地底真理深度と不均一度でラベル付けされた5Kの高分解能ステレオペアを含む101のシーンを含む。
魚眼画像にピンホール学習ステレオモデルを適用する手法を提案し,新しいステレオ魚眼画像生成パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:39:10 GMT)
Deep Neural Sheaf Diffusion [3.4] 本稿では,層間情報伝達信号を維持するために,層間ラプラシアンを層間隣接演算子に置き換えるEmphDeep Neural Sheaf Diffusion (DNSD)を提案する。
DNSDはグラフタスクの深い集約を効果的に利用し、合成長範囲データセット上で最大30ppの精度でGNNおよびNSDベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:44:04 GMT)
Semi-Parametric Bayesian Additive Regression Trees for Risk Prediction with High-Dimensional Epigenetic Signatures and Low-Dimensional Covariates [3.4] ゲノム全体のエピジェネティックな修正は、リスク予測を知らせる豊富なデータを提供する。
これらのデータは高次元であり、複雑な依存構造を示す。
この制限に対処する半パラメトリックBARTモデル(spBART)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:26:44 GMT)
Droneulator: A Portable UAV Simulator for Agricultural Workflows with RotorPy and Godot 4 [3.3] Droneulatorは、マルチロータダイナミックスのためのRotorPyと、レンダリングとセンサー生成のためのGodot 4を組み合わせた、ポータブルなUAVシミュレータアーキテクチャである。
DroneulatorはPX4ベースのコントロールと軽量WebSocketコマンドパスの両方を公開し、ZenohベースのROS2互換パイプラインを通じて、同期されたビジュアルおよびステートストリームを公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:58:29 GMT)
CHRONOS: Temporally-Aware Multi-Agent Coordination for Evolving Data Marketplaces [3.3] 時間的知識グラフデータ市場は、静的設計において3つの結合した失敗に直面している。
我々は,これらの課題を一元的に扱える3層アーキテクチャであるChronosを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:47:45 GMT)
On the Stability of Spherical Hellinger-Kantorovich Flows and Their Implications for Differential Privacy [3.3] 我々は、SHK勾配流の摂動理論を開発し、時間とともに潜在的な不一致がどのように伝播するかを定量化する。
一様境界は、対数様比とレニイ発散の次元自由、点ワイズ制御をもたらす。
これらの結果を差分プライバシーの指数的メカニズムの近似サンプリングに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:38:20 GMT)
From Preventive to Reactive: How AI Coding Assistants Transform Developers' Security Awareness [3.2] 我々は15人のプロのソフトウェアエンジニアにインタビューを行い、AIアシストによるセキュリティ関連コーディングタスクの完了を観察した。
AIコーディングアシスタントは、セキュリティ思考をなくすのではなく、コードを記述する行為からレビューする行為に移行する。
本稿では,AIを活用した開発がセキュアコーディングの人間的側面をどう再認識するかを,実践的な説明として提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:07:15 GMT)
Synthetic Sources?: Auditing Generative Search Engine Citations for Evidence of AI-Generated Sources [3.2] 生成検索エンジンが合成源を引用して確実に省略できるかどうかは不明である。
本研究は,実世界の712件の人間生成クエリを用いた4つの生成検索エンジンのオーディションを示す。
以上の結果から,AI生成源が4つの生成検索エンジンにまたがって引用されている証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:33:52 GMT)
A lift for input-convex neural network training [3.1] In Inputdimensional Neural Network (ICNN) は、対数凹密度推定、凸ポテンシャル正規化フロー、最適輸送、後部へのトランスポートマップインバージョンに使用される。
非負の円錐への標準射影勾配降下(PGD)は、硬く非滑らかな投影を施す。
微分可能な代替品であるソフト・プラス・リパラメトリゼーション (Softplus reparametrization) は、重量級数で指数関数的に勾配を減衰させ、層間重量損失を減少させる訓練を停止させる。
揚力はPGDと直接ソフトプラスよりも低い試験損失を示し,プラトーバウンドトレーニングを1つにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:59:11 GMT)
Exploring deep learning for Event-Based Saliency Prediction with a Transformer-based model [3.1] 人間の視覚的注意力の計算モデルとして,RGB画像やビデオでサリエンシ予測が広く研究されている。
SEST(Swin Event-based Saliency Transformer)は,イベントデータからサリエンシ予測を行うトランスフォーマーモデルである。
N-DHF1KとN-UCF Sportsという2つのベンチマークデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:52:01 GMT)
Inferential Privacy Leakage in Anonymized Conversational AI Logs [3.1] グローバル・サウス4カ国1000人以上のコーパス上で、ChatGPT会話のプライバシー関連の特徴を2つ測定した。
34.5%のユーザーメッセージは、20の分類にまたがる個人情報を含み、中央のユーザーは会話履歴の最初の14%でコンテンツを識別する。
オフシェルフ大言語モデルは、各ユーザの年齢、性別、国をそれぞれ0.84、0.90、0.88の重み付きF1で復元し、会話履歴の最初の5%から中央値のユーザが識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:22:14 GMT)
IVF-TQ: Calibration-Free Streaming Vector Search via a Codebook-Free Residual Layer [3.0] IVF-TQは、残差圧縮層がデータに依存しない逆ファイルインデックスである。
球面内積誤差は (b, d, delta) にのみ依存し、学習コードブック法が許容しない構造的保証を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:31:49 GMT)
Improved Belief-Attention in Vision Task [3.0] 本稿では,垂直成分と投影成分の両方を用いて,Belief-Attentionを拡張することを提案する。
Belief2-Attention は標準の Attention よりも表現力が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:12:43 GMT)
More Context, Larger Models, or Moral Knowledge? A Systematic Study of Schwartz Value Detection in Political Texts [3.0] 文脈と明示的な道徳的知識が文レベルの価値の検出に役立っているかを検討する。
フルドキュメントのコンテキストは、文のみの入力で3.8-4.8マクロF1ポイントで教師付きDeBERTaエンコーダを改善する。
回収された道徳的知識は、マッチングされた比較においてより一貫して有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:17:37 GMT)
Semantic-Aware Guided Drone Exploration for Language-Conditioned 3D Indoor Mapping [3.0] 未知の3次元屋内環境における開語彙探索システムであるSAGEについて述べる。
セマンティックな手がかりでフロンティアの選択を優先順位付けしながら、カバレッジ指向の振る舞いを保存する。
私たちは、Modal AI Starling 2rotor上で、現実世界の5つのフライトで2つの環境にSAGEをデプロイします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:21:58 GMT)
Autonomous Frontier-Based Exploration with VLM Guidance [3.0] 本稿では,VLM(Vision-Language Models)が高レベルの戦略的意思決定を行う,新たな探索パイプラインを提案する。
決定ポイントでは、ロボットは現在の地図と潜在的な経路、またはフロンティアの視覚イメージでマルチモーダルプロンプトを生成する。
VLMはこのプロンプトを分析して最も有望なフロンティアを選択し、単純な幾何学を文脈空間推論に置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:33:47 GMT)
Building Europe's Quantum Shield: The Strategic view for a Continent-Wide Quantum Key Distribution (QKD) Infrastructure [2.9] SEEWQCIプロジェクトは、ファイバケーブル、衛星通信、強化されたセキュリティルールを組み合わせて、強力なデジタルシールドを構築する。
欧州のデータを安全に保つために電力網や病院などの重要なサービスを保護することに注力している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:47:52 GMT)
Same Ranking, Different Winner: How Scoring Targets Shape LLM Memory Benchmarks [2.9] 会話記憶システムは対話履歴を事実、要約、タイムライン、および他のソースリンクされた子孫に変換する。
どのストアドフォームが検索クレジットを受け取るべきか?
このスコアリング対象の選択は、しばしば暗黙的に残され、ベンチマークの結論を実質的に変更できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:53:07 GMT)
Decision-Aware Quadratic ReLU Replacement for HE-Friendly Inference [2.9] ホモモルフィック暗号化(FHE)は、加算と乗算のみをサポートする。
完全同型暗号(FHE)は加算と乗算のみをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:40:48 GMT)
Socially fluent AI decouples conversational signals from source identity in online interaction [2.9] 社会的に流動的なエージェントAIは、通常の人間の会話に似た方法で、オンラインインタラクションに参加することができる。
これにより、会話の信号だけで誰が人間であるかを推測する能力が弱まる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:37:36 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） (Fri, 22 May 2026 11:16:57 GMT)
Asymmetric Scaling Laws from Sparse Features [2.8] スパースアクティベーションの下でのニューラルスケーリング法則のモデルを導入する。
テスト損失は、しばしばトレーニング入力で観測されない稀な座標によって支配される。
本研究は, 非線形活性化下では, 疎水性による効果が持続することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:00:52 GMT)
Benchmarking Google Embeddings 2 against Open-Source Models for Multilingual Dense Retrieval and RAG Systems [2.8] Google Embeddings(GE2)を5つのオープンソース代替品に対してベンチマークします。
GE2 は BEIR avg.nDCG@10 = 0.638 であり、IT-RAG-Bench nDCG@10 = 0.282 である。
BEIR上での多言語展開スコアは0.188であり、mMPNetを含むすべての専用検索モデル以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:25:13 GMT)
Generative AI and the Reorganization of Labor Demand [2.7] 企業は、採用先や仕事の含み方、あるいはその両方を変えて調整するかどうかを調査する。
米国におけるジョブ投稿の全国的データセットを用いて、生成的AI暴露の尺度を構築した。
次に、全体的な露出の変化を2つのマージンに分解する: ジョブ間の需要配分の実現と、ジョブ内のタスクの再設計である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:18:40 GMT)
Enhancing Blood Cells Classification using Hybrid Quantum Neural Networks [2.7] 本稿では,事前学習したResNet-50バックボーンと低次元遅延ボトルネックと変動量子回路を組み合わせたモジュラーアーキテクチャを提案する。
HQNNは、評価指標間の優れた、あるいはよりバランスの取れたパフォーマンスを一貫して達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:39:13 GMT)
Boiling the Frog: A Multi-Turn Benchmark for Agentic Safety [2.7] ツール使用のAIモデルがインクリメンタルアタックの影響を受けやすいかどうかを評価するベンチマークであるBoiling the Frogを紹介した。
シナリオは3段階の運用リスク分類によって編成される。
9モデルパネル全体では、総攻撃成功率(ASR)は44.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:53:30 GMT)
Complementing Quantum Error Correction in Quantum Metrology via Swap Test [2.7] ノイズレベルが高い場合でも、識別不能なノイズに対処するために特別に設計されたスワップテストベース手法を提案する。
系統的なエラースケーリング分析は、この手法が特定のシナリオにおいて量子強調精度を実現することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:53:04 GMT)
Prudent-Banker: No Extra Fees for Baseline Safety in Adversarial Bandits With and Without Delays [2.6] 我々は,安全を意識した目標の下で,敵の多腕包帯について,フィードバックの遅れの有無について検討した。
既存のアプローチは、スムーズなコンパレータに対する即時フィードバックとこのトレードオフのバランスをとることができるが、任意の遅延は保守主義と探索の間のミスタイム遷移を引き起こす。
Prudent-Bankerは、オンラインミラーの遅延適応型と位相認識機構の修正を組み合わせた新しいアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:14:03 GMT)
Strategic Stalemates: The Paradox of Export Controls in the U.S.-China AI Race [2.6] 制御は半導体の先進チップ、資本、人員、臨界ミネラルをカバーしている。
2022年10月以降、BISは中国への高度なコンピューティングコンポーネントの制限を徐々に厳しくしている。
中国は臨界鉱物の輸出抑制に反応し、GATTの下で米国にWTOの苦情を申し立てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:36:36 GMT)
Exploiting Longitudinal Context in Clinician-Verified Interactive Lesion Tracking [2.6] エンドツーエンドのトラッカーは高い自動化を実現しますが、サイレントトラッキングの失敗を修正する機会はありません。
臨床医は,ベースライン病変の出現とともにモデルが活用する登録提案プロンプトを検証する。
提案手法は,完全自動と検証されたトラッキング設定の両方において,先行作業よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:37:49 GMT)
Decomposing MXFP4 quantization error for LLM reinforcement learning: reducible bias, recoverable deadzone, and an irreducible floor [2.5] 既存の作業では、量子化誤差をモノリシックノイズ項として扱う。
量子化誤差を正確に3方向分解する。
それぞれのコンポーネントがRLトレーニング経路をいかに支配するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:04:00 GMT)
Robust OT-Guided Generative Residual Domain Adaptation for Bike-Sharing Demand Prediction under Temporal Domain Shift [2.5] 本稿では,2021年から2026年までの3月シティ自転車需要予測を時間領域適応問題として検討する。
Gen-ROTDAは、ロバストなトランスポート誘導残留ドメイン適応フレームワークである。
実験では、Gen-ROTDAと、アンカーオンリー、ソースオンリー、ターゲットオンリー、微調整、MDD適応、シンクホーンOTDA、RotDA、Gen-OTDAを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:29:14 GMT)
State commitment learning: training language models to distinguish computation from memory [2.4] 推論言語モデルは、計算に使用されるトークンと永続状態を構成するトークンを区別しない。
我々は,同じ接頭辞の下で,隠された思考を保持する経路と,それらを消去する経路の両方を評価できるCERL(Counterfactual Erasure RL)を提案する。
CERLは、隠れた思考に対する回答依存を精度を犠牲にすることなく大幅に低減し、常に正しさのみのRLと長文のSFTベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:05:31 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） (Fri, 22 May 2026 09:00:59 GMT)
Naturalistic measure of social norms alignment [2.3] 本稿では,自然主義的,自由形式的設定における社会規範の整合性を測定するための枠組みを提案する。
我々はデンマーク語で3kの非自明な社会ジレンマのデータセットを構築した。
この結果から,提案手法はモデルランキングの整合性を示し,異なるタイプのジレンマ間での一致のばらつきを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:29:18 GMT)
Solving the Aircraft Disassembly Scheduling Problem [2.3] 解体手順の効率的なスケジューリングは、プロセスとプラクティスの利益性を確保するために不可欠である。
本稿では,問題の詳細を述べるとともに,制約プログラミングモデルとMIPモデルという2つのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:01:16 GMT)
ARMS: Automatic Reward Shaping for Sparse-Reward Multi-Agent Reinforcement Learning [2.3] マルチエージェント強化学習のためのマルチエージェントシステム(ARMS)における自動リワード整形を提案する。
ARMSは、軌跡ランキングを通じて、粗い環境報酬から密な整形信号を学習する。
我々は,ARMSが政策学習と報奨学習を交互に交互に行い,エージェント間の整形パラメータを効率よく共有することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:29:29 GMT)
Multi-Fidelity Learning with Shallow Recurrent Decoders for Reactor Physics [2.3] 原子炉物理学では、中性子は使用者のニーズに応じて異なる忠実度で扱うことができる。
本研究は,Shallow Recurrent Decoders を用いた多重忠実度情報の利用の可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:14:48 GMT)
Breaking the Chains of Probability: Neutrosophic Logic as a New Framework for Epistemic Uncertainty in Large Language Models [2.1] ニュートロソフィック論理は、真理(T)、不決定性(I)、偽性(F)を3つの独立した次元として扱う。
このアプローチがファジィコンテキストにおける真理値を保存することを実証する。
我々は、ニュートロソフィック評価層の統合は、より透明性があり、信頼性があり、倫理的に意識されたAIシステムへの重要なステップである、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:30:21 GMT)
A differentiable machine learning small-angle X-ray scattering analysis framework for structure elucidation of lipid nanoparticles [2.0] 脂質ナノ粒子 (LNP) は核酸の効率的な輸送システムである。
小角X線散乱(SAXS)はLNPの重要な特性評価手法である。
異種多分散LNPのSAXS解析のための機械学習による高速化・微分可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:52:09 GMT)
Construction of EAQECCs with imperfect ebits [1.9] 本研究では, ノイズの大きい量子誤り訂正符号をEAQECCs-Neに変換する安定化器形式を一般化する。
提案したEAQECCs-Neは、等価な誤り訂正能力を持つ標準安定化器符号より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:42:55 GMT)
ExpOS: Explainable Open-Surgery Skills Assessment Using 3D Hand Reconstruction [1.9] オープンサージェリースキルをデータ駆動で評価するためのフレームワークExpOSを紹介する。
オープンサージリーを3回実施した221名の医学生を対象に,本手法を訓練・評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:06:41 GMT)
CP or DP? Why Not Both: A Case Study in the Partial Shop Scheduling Problem [1.9] 本稿では,DPが主探索フレームワークとして機能し,CPがサブルーチンとして機能し,グローバルな制約伝搬を活用することによって,両者を効果的かつエレガントに組み合わせることができることを示す。
部分店スケジューリング問題(Partial Shop Scheduling Problem、PSSP)は、ジョブが任意の優先順位制約を持つ一連の操作からなる一般的なスケジューリング問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:36:15 GMT)
SFG-ROS: A Resource-Aware Framework for Dense Multi-Agent Perception [1.8] 本稿では、動的艦隊配備のためのリソース対応マルチエージェントソフトウェアフレームワークであるSFG-ROSを紹介する。
SFG-ROSはネットワークトラフィックを$mathcalO(1)$にバウンドし、冗長な圧縮を軽量IPCに置き換えることで、加入者当たりのCPUスケーリングペナルティを72.3%削減することを示す。
我々はSFG-ROSを許可ライセンスで公開し、hrefhttps://iis-esslingen.io/sfg-rosiis-esslingen.io/sfg-rosで利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:41:12 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） (Fri, 22 May 2026 15:32:36 GMT)
The Impact of AI Coding Assistants on Software Engineering: A Longitudinal Study [1.8] 近年、AIコーディングアシスタントは多用されている。
我々は、タスクフォーカス、開発者エクスペリエンス、生産性に関するAIコーディングアシスタントの効果を、プロのソフトウェアエンジニアがどう感じているかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:18:39 GMT)
Sample-wise Targeted Adversarial Attacks on Test-time Adaptation [1.8] テスト時間適応(TTA)は、分散シフトに効果的に対処するが、ラベルのないテストストリームを介して、敵の操作にモデルを公開する。
より現実的な脅威を捉えるために、サンプルワイド攻撃を導入する。
従来のアプローチとは異なり、攻撃者は攻撃者によるトリガーを含む入力のみを誤分類することを目的としており、検出を回避するために良質なクエリのグローバルなラベル分布を保存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:18:22 GMT)
CRISP -- Clustering-Based Redundancy-Reduced Instance Sampling for Pathology Case Representation and Retrieval [1.8] デジタル病理アーカイブは、ケースごとに複数の全スライド画像(WSI)を格納するようになっている。
既存のアプローチのほとんどは、単一の病理学者が選択したスライドに依存しており、潜在的に有意義な証拠を排除している。
ここでは、ケースレベル解析のための教師なしのフレームワークを紹介し、ケース内で利用可能なすべてのスライドからの情報を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:06:59 GMT)
FALCON-C: Flow-based Analysis and Labeling for Connected Vehicular Network Cybersecurity [1.7] 電気自動車供給装置(EVSE)がサイバー攻撃の標的として登場した。
本稿では,Cnnected vehicular Network Cybersecurity フレームワークのフローベース解析とラベル作成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:46:55 GMT)
Cybersecurity of Electric Vehicle Charging Infrastructure: Recent Advances, Open Challenges, and Future Directions [1.7] 電気自動車(EV)は、過去10年間、交通業界で大きなディスラプターとして現れてきた。
多くの機械学習ベースのサイバーセキュリティ対策が、様々なパブリックデータセットとプライベートデータセットを使用して開発されている。
この研究は、最も一般的なデータセットとモデリング手法を調査し、鍵となる制限とオープンな課題を特定し、将来の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:27:08 GMT)
Beyond Final Answers: Auditing Trajectory-Level Hallucinations in Multi-Agent Industrial Workflows [1.6] Trajelは、マルチエージェントエージェントにおける軌道レベルの幻覚を監査するためのデータセットおよび評価フレームワークである。
我々は,サブタスク,トラジェクトリ,長文レベルの教師付き検出モデルをベンチマークした。
軌道認識検出は、標準的なポストホック検証よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:05:10 GMT)
JEDI: Java Evaluation of Declarative and Imperative Queries [1.6] ストリームベースのアプリケーションに特化したベンチマークが不足している。
この作業では、Stream APIをターゲットにしたベンチマークスイートであるJEDIを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:07:55 GMT)
Convexity and non-Markovianity of Weyl Maps [1.5] ワイル写像が支配する有限次元開量子系における非マルコフ力学の出現について検討する。
この結果から,有限位相空間代数,凸構造,量子メモリ効果の基本的な関係が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:07:06 GMT)
Misleading Microbenchmarks on the Java Virtual Machines [1.5] Java仮想マシン(JVM)では、開発者はメソッドやクラスの最もパフォーマンスの良い実装を選択するためにマイクロベンチマークを使うことが多い。
本稿では,非現実的プロファイルを誘導する条件下でのマイクロベンチマークの使用が,既存のガイドラインに従っているにもかかわらず,どのように誤解を招くかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:38:12 GMT)
ImPartial: Multi-channel Whole-Cell Segmentation using Partial Annotations [1.5] ImPartialは、低アノテーション方式で最先端のセグメンテーション性能を実現するために設計されたフレームワークである。
ImPartialは、自己教師型マルチチャネル量子化計算によってセグメンテーションの目的を拡大する。
我々は、ImPartialが完全に教師されたモデルと同等に機能し、アノテーションをかなり少なくすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:42:46 GMT)
PrivFusion: A Privacy-preserving Multi-Agent Framework for Harmonizing Distributed Datasets [1.5] PrivFusionは、フェデレーショントレーニングの前に構造化データセットの調和を自動化する、プライバシ保護のマルチエージェントフレームワークである。
また,PrivFusionは多地点データを効果的かつ効率的に調和させ,手作業を大幅に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:54:55 GMT)
MuellerPT: Decomposition Driven Pretraining for Dense Learning in Mueller Polarimetry [1.4] 画素あたり4x4のムラー行列からLu-Chipman分解写像を予測することにより、転送可能な高密度表現を学習する物理ガイド付き事前学習手法であるMuellerPTを導入する。
セグメンテーションにおいて、MuellerPTは事前トレーニングのないモデルと比較してラベル効率とクロス検体転送を改善し、絶対的なDICEゲインを20%以上達成している。
分類において、MuellerPTはラベル効率も向上し、トレーニングデータの1%を使用する場合のベースラインに比べて全体の精度が8%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:48:57 GMT)
Articulatory strategy as a source of variation in acoustic vowel dynamics [1.4] i/ における舌の形状は口蓋オフグライドを持つディフソンのフォルマント力学の有意な予測因子であることが判明した。
口蓋母音における舌根および/または背骨のより大きな調音変位は舌の形状から大きな歪みを生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:25:02 GMT)
Kernel-Based ReLU Approximation for Homomorphic Encryption-Compatible Privacy-preserving Deep Learning Models [1.4] ホモモルフィック暗号化(HE)は、操作中に復号化することなく、暗号化データ上で計算を実行する方法を提供する。
HEは加法と乗法に限られており、非線型関数は元の形式と互換性がない。
本稿では,カーネルによるReLUの近似を提案し,HE制約設定内での利用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:54:37 GMT)
Verifiable Secure Aggregation via Dual Servers with Linear Tags in Federated Learning [1.3] フェデレートラーニング(FL)は、生のデータ共有を必要とせずに、ローカル更新を集約することで、協調的なモデルトレーニングを可能にする。
サーバは勾配インバージョンを利用してユーザのプライバシを侵害したり、集約結果を操作できる。
FLのための軽量暗号プリミティブを用いたセキュアで検証可能なアグリゲーション方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:36:24 GMT)
Every Component is a Lookup: Token Attribution and Composition from a Single Decomposition [1.3] We exploit a shared key-value template $(S)U$ to developing Unpack, a backward recursion that decomposes credit through both sublayers。
GPT-2では、Wang et al. (2023) によって記述された3つの合成接続をすべて復元し、各接続のモード固有のルーティングを含む。
160Mから6.9Bまでのピキア族全体において、この抑制パターンはあらゆるスケールで一貫して回復される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:03:01 GMT)
Non-Maximally Entangled States for Quantum Key Distribution in Underwater Channels: BBM92 Protocol via Kraus Operators [1.2] 水中光チャネルは、量子通信システムのセキュリティと信頼性に重大な課題をもたらす。
実際の水中チャネル条件下でのBBM92エンタングルメントに基づく量子鍵分布(QKD)プロトコルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:11:00 GMT)
Classical State Preparation for Variational Quantum Algorithms via Reinforcement Learning [1.2] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、実用的な量子優位性への経路を提供する可能性がある。
既存の手法は、広大な検索空間内でのスケールに苦慮している。
離散プレフィックス選択を逐次決定問題として定式化するフレームワークであるCRiSPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:24:54 GMT)
Learning Dynamic Stability Landscapes in Synchronization Networks [1.2] 本稿では,同期行動のより深い洞察を提供する,安定景観の学習という新しい課題を提案する。
グラフトポロジから直接ノードごとのターゲットとしてイメージライクな風景を学習する。
GNNはトポロジを符号化し、CNNデコーダはノードごとの画像をレンダリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:55:09 GMT)
CV-QKD over Turbulence Channels with Virtual Photon Subtraction and Quantum Multiple-Symbol Detection for Underwater Quantum Communications [1.1] 連続可変量子鍵分布(CV-QKD)は、安全な水中量子通信のための有望なアプローチである。
本稿では,Aliceの測定結果のポストセレクションにより,仮想光子サブトラクション(VPS)を用いた水中CV-QKDシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:23:00 GMT)
Machine learning applied to emerald gemstone grading: framework proposal and creation of a public dataset [1.1] 宝石の格付けは現在、宝石学者による手作業である。
本研究は,画像の取得と最終石の分類を行うための完全な枠組みを提案する。
提案手法は98%の精度(正確に分類された石)を達成し,ディープラーニング手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:43:26 GMT)
Reinforcement Learning for Microcanonical Graph Ensemble with Assortativity Constraints [1.1] ネットワーク構造がどのように関数を決定するかは基本的な問題であり、正確に制御された構造特性を持つグラフアンサンブルで調べることができる。
本稿では,Deep Microcanonical Graph Generator (DMGG)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:57:41 GMT)
A Novel Approach for the Counting of Wood Logs Using cGANs and Image Processing Techniques [1.1] 本稿では,画像中のユーカリログセグメンテーションに条件付き生成適応ネットワーク(cGAN)を活用するアプローチを提案する。
精度は96.4%,精度は92.3%であった。
この手法の実践的意味は、運用林業において重要であり、より正確な在庫管理を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:43:16 GMT)
Quantum non-demolition measurements as a practical primitive for fault-tolerant computation against biased noise [1.0] 高忠実性量子非破壊(QND)マルチキュービットのPauli $Z$測定は、等しく強力だがよりアクセスしやすいプリミティブを提供することを示す。
電子スピンアンシラに結合した固体核スピンと超伝導キャットキュービットの2つのプラットフォームに対して、このプリミティブの具体的物理実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:27:52 GMT)
Convex Hybrid Modeling: An Operator-Based Approach [1.0] 本稿では,解釈可能性を考慮した凸学習問題を体系的に定式化するハイブリッドモデリングについて考察する。
より一般的な設定では、システムは解釈可能なモデルのカーネルベースの混合と見なされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:56:51 GMT)
Towards Trustworthy and Explainable AI for Perception Models: From Concept to Prototype Vehicle Deployment [1.0] ディープニューラルネットワークは、自律運転の認識において支配的なソリューションとなっているが、その不透明度は、新たな信頼できるAIガイドラインと矛盾している。
我々は,極めて堅牢で,忠実な説明可能性と不確実性を考慮した信頼に値するAI認識モジュールを提案する。
実験では、忠実な正当性行動、堅牢性の改善、そしてよく校正された不確実性推定が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:59:55 GMT)
Anisotropic Diffusion-Driven Ergodic Coverage in Multi-Robot Systems [1.0] 伝統的なエルゴディック検索アルゴリズムは、異なるスケールでの所望の分布を考慮に入れたエルゴディディティのためのメトリクスを使用する。
熱方程式駆動型エルゴード法が提案され、エルゴード計量の滑らか化に柔軟性が加わった。
本稿では、エルゴディディティ問題の異方性拡散の一般クラスを導入し、エルゴディティ探索のポテンシャル場を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:38:03 GMT)
Engagement-Optimized Care: When LLMs become Mental Health Infrastructure [0.9] 一般向けLCMは、提供者不足、保険のカバー不足、社会的孤立、正式なヘルプ・サーキングをめぐる汚職によるケア不足により、メンタルヘルスの基盤としてますます機能している。
このシフトは、AI倫理に明確な問題をもたらす。システムは、ケア技術が使われているように設計も管理もしない。
これらのダイナミクスは、構造的に不公平なトレードオフを反映している、と私たちは主張する。ユーザは、サポートが欠如していることからリスクを受け入れる一方、利用可能なシステムは、エンゲージメントの深化とケアベースの説明責任の欠如に最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:50:26 GMT)
HypergraphFormer: Learning Hypergraphs from LLMs for Editable Floor Plan Generation [0.9] 大規模言語モデル(LLM)を用いたハイパーグラフ表現の学習に基づくフロアプラン生成のための新しい手法を提案する。
提案手法は高い編集性を提供し,LLMによる設計指向に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:28:41 GMT)
Optimizing Parallel Execution of Commuting Pauli Product Rotations [0.9] 故障耐性量子計算(FTQC)は、通勤パウリ製品回転(PPR)の並列実行を可能にする
ビット単位のアクセスポイント/ポート制限は、分割される予算を超える通勤グループを強制し、回路深さを膨らませる。
このハードウェア制限深度を低減するための2つの方法を提案する。1. 通勤商品を置換し、ポート制約付きグループを再フォーマットする再シャッフルと、2. 発電機再構成により各グループを等価な生成セットとして書き直し、量子ビット当たりのポート圧力を低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:13:36 GMT)
Interference of local-measurement histories [0.9] ヒストリーの干渉はコヒーレントコントロールの下で発生し,絡み合いを引き起こすことを示す。
この結果は、ユニタリ進化を超えて量子干渉の概念を真に測定駆動力学へと拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:49:04 GMT)
Minimal Trade-off and Optimal Measurement for Multiparameter Quantum Estimation [0.9] 量子推定における根本的な課題は、異なるパラメータに対する最適な測定の不整合性から生じる。
ここでは、純粋量子状態に符号化された任意の数のパラメータに対して、これらのトレードオフを正確に定量化するアプローチを提案する。
提案手法は, 測定不整合性によって引き起こされるトレードオフの厳密な解析的境界を導出するだけでなく, 最適測定戦略を設計するための体系的な方法論も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:23:54 GMT)
Robotic Strawberry Harvesting with Robust Vision and Deep Reinforcement Learning based Sim-to-Real Control [0.8] 本研究では,ロバストビジョンモジュール,シミュレーション学習型深部強化学習制御,ROSに基づく実ロボット実行を組み合わせたクローズドループロボットイチゴ収穫システムを提案する。
HRAttnEdge-YOLO26-segは,高分解能なP2ブランチ,セグメンテーションパスアテンション,エッジ教師ありプロトタイプ学習を組み込んだ改良型YOLO26セグアーキテクチャである。
制御のために、ターゲット条件付きPPOポリシーをアイザック研究所で訓練し、UR10eのスムーズな共同配置コマンドを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:21:06 GMT)
SentimentLens: Reconciling Sentiment and Ratings via Dual-Modality in the Hospitality Sector [0.8] 本稿では,Aspect-Based Sentiment Analysisに基づくスケーラブルな分析システムであるSentimentLensを提案する。
未構造化のホテルレビューから知識を抽出し、解釈可能なサービスカテゴリに分類する。
SentimentLensは、大規模な非構造化レビューを実用的なインテリジェンスに効果的に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:21:27 GMT)
VACE: Learning Geometrically Structured Representations for Time Series Anomaly Detection [0.8] VACEは自己監督型異常検出法である。
これは埋め込み空間におけるコンパクトで方向整合性のある領域を表す。
より大規模な予算で訓練された、より複雑な手法よりもはるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:07:09 GMT)
Cultural Adaptation in Large Language Models for Political Discourse [0.8] 本稿では,文化的適応が政治的コミュニケーションにおける大規模言語モデルの信頼性の高い展開の前提となることを論じる。
現在の制度は、イギリスの支配的なデータ、多言語報道の不均一、様々な政治機関や談話の慣例に根ざした仮定によって形成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:45:50 GMT)
Empirical Analysis and Detection of Hallucinations in LLM-Generated Bug Report Summaries [0.8] 大きな言語モデル(LLM)は、ソフトウェアバグレポートの要約を生成するためにますます使われています。
LLMは、説得力のある幻覚を生成するが、ソースレポートではサポートされない。
これにより、開発者を誤解させ、自動メンテナンスツールへの信頼を減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:55:46 GMT)
Learning Through Noise: Why Subliminal Learning Works and When It Fails [0.7] 昇級学習とは、教師から生徒への知識や意図しない偏見の伝達を指す。
サブリミナル学習は補助的なヘッドレベルノイズ信号によって制御されていることを示す。
我々の結果は、予期せぬ伝達効果から、予測可能な限界を持つ理論的に基底的なメカニズムへと変わります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:59:13 GMT)
ClimateChat-300K: A Multi-Modal Facebook Dataset for Understanding Diverse Perspectives in Climate Communication [0.7] ClimateChat-300Kは、2020年5月から2024年5月まで、CrowdTangleプラットフォームを通じて収集された気候変動に関する299,329のFacebook投稿の大規模なデータセットである。
データセットには、ポストコンテンツ、エンゲージメントメトリクス、ページ属性を含む41のメタデータ機能が含まれている。
トピックモデリングと感情分析を用いて、政策、アクティビズム、協力、科学、保存という5つの領域に分かれた10のテーマを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:41:47 GMT)
Making Brain-Computer Interfaces More Secure [0.7] 脳波(EEG)に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、敵の攻撃を受けやすい。
本稿では,脳波を用いたBCIにおける対向的ロバスト性を調べるために,軽量な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:35:44 GMT)
AraHopeCorpus: Annotation Guidelines and Dataset for Hope Speech in Arabic Social Media Crisis Discourse [0.7] AraHopeCorpusは1万のYouTubeコメントから収集されたアラビア語希望音声の注釈付きデータセットである。
このデータセットは、希望的な言語が支配的であり、全コメントの64%以上を占めていることを示している。
約13%を表す希望のスピーチは、絶望と幻滅を反映しておらず、残りのコメントは中立あるいは混成コンテンツを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:39:21 GMT)
Optimizing Digital Therapeutic Interventions: Online Learning under Endogenous Adherence [0.6] デジタル治療 (Digital Treatments, DT) は、反復的な相互作用を通じて大規模な介入を管理するためのコスト効率の高い方法である。
行動心理学は、治療勧告と過去の順守の両方が将来の順守に影響を与えることを示唆している。
本稿では,レコメンデーションとアドバンス効果の両方をキャプチャするDT決定支援フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:27:19 GMT)
As X, Do Y: How Persona and Task Combine in Instruction-Tuned LLMs [0.6] ロールプロンプトはAs X, Y の形で、残留ストリーム内のある特定の部位でクリーンな線形分解を許す。
この加法構造からの自然な推論は、ロールプロンプトを1つのキャッシュされた残留ベクトルに圧縮できるということである。
ペルソナ条件のマルチトークン生成は、プロンプト全体を通してペルソナテキストの位置に注意を向けて流れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:52:04 GMT)
How Many Training Samples Are Needed for the Inverse Kinematics Solutions by Artificial Neural Networks [0.6] 逆運動学(Inverse Kinematics, IK)は、ロボットの動き計画と制御において重要な役割を果たしている。
ANN(Artificial Neural Networks)は、その一般化能力と計算効率のために、IKソリューションを近似するための有望な代替手段となっている。
本研究では、トレーニングデータセットのサイズと、ANNベースのIKソルバの精度を関連付ける数学的枠組みについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:54:08 GMT)
Planktonzilla: Multimodal dataset and models for understanding plankton ecosystems [0.6] 既存の分類モデルは個々のコレクションでうまく機能するが、楽器や環境にまたがる一般化には失敗する。
13のイメージングシステムにまたがる公開プランクトン画像コレクションを統合した統合データセットであるPlanktonzilla-17Mを紹介する。
標準分類と地理環境メタデータを備えた174万枚の画像で構成され、602の分類クラスにまたがる374万枚のプランクトン画像を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:54:57 GMT)
Dirichlet-Based Monte Carlo Dropout for Uncertainty Estimation in Neural Networks [0.6] 本研究では,ディリクレに基づくフレームワークをMC Dropoutに組み込むことにより,ディープラーニングにおける不確実性評価を強化する。
提案手法は,不確実性推定の品質を向上しつつ,MC Dropoutの計算効率を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:50:50 GMT)
EquiSumm : A Gender Bias-Aware Framework for Inclusive Tweet Summarization [0.5] Twitterのようなソーシャルメディアプラットフォームは、ニュースイベントの間、大規模な意見共有の媒体を提供する。
個人やメディアが大量のコンテンツを処理して重要な視点を特定することは、手動では不可能である。
本稿では,共有意見のジェンダー的側面を考慮して要約を生成するEquiSummを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:22:41 GMT)
Non-normal spectral signatures of instability in neural network training dynamics [0.5] 実用用途の線形化更新演算子は一般には非正規であることを示す。
これらの作用素に非正規安定理論を適用することにより、(V)が過渡増幅の早期警戒指標となる保守的な擬スペクトル前駆体境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:36:48 GMT)
Instrumentation for Imitation Learning: Enhancing Training Datasets for Clothes Hanger Insertion [0.5] 服用ハンガー挿入の模擬学習について述べる。
インスツルメンテーションデータへのアクセスなしに拡散政策を訓練する。
ブラックボックス模倣学習ポリシーは、明示的なガイダンスなしでインスツルメンテーション信号を優先することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:59:55 GMT)
Optimization of randomized neural networks for transfer operator approximation [0.5] RaNNDyは、転送演算子のデータ駆動近似のためのランダム化されたニューラルネットワークアーキテクチャである。
ネットワークの隠されたレイヤの重みとバイアスはランダムに固定され、出力層のみが訓練される。
これは、完全に最適化されたニューラルネットワーク、特に出力層に対するクローズドフォームソリューションに対して、いくつかの利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:47:17 GMT)
How Human-Like Are Large Language Models? A Register-Aware Linguistic Evaluation Framework [0.5] 本研究では,人間的類似性を評価する文脈認識評価フレームワークを提案する。
我々は,最大平均離散性(MMD)と,Biberが導入した67の語彙文法的特徴を用いて,この枠組みを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:04:25 GMT)
Microbenchmarking Cloud Cryptographic Workloads for Privacy-Preserving Healthcare IoT [0.5] 本研究は,コア暗号処理の性能を評価するためのマイクロベンチマーク研究である。
暗号化ワークロードは、Amazon Web Services(AWS)とMicrosoft AzureのKey Management Services(KMS)に統合される。
本研究では,F環境における暗号処理の最適構成について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:54:06 GMT)
Digital twins for compact hybrid quantum classical learning in FMCW radar detection [0.4] 2つのレーダベンチマークが考慮されている: 無人航空機の射程ドップラーマップからの分類と、ドップラー時間分光図からの人間の落下検出である。
どちらのタスクでも、入力は標準化され、主成分分析によって削減される。
量子ハードウェアは使用せず、量子アドバンテージクレームも作成されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:26:31 GMT)
Benchmarking Commercial ASR Systems on Code-Switching Speech: Arabic, Persian, and German [0.3] 我々は、4つの言語ペアで5つの商用ASRプロバイダを評価するベンチマークを示す。
We evaluate on WER and BERTScore, showed that both metrics agree on the Ordinal ranking of systems, WER inflats the size of quality gaps。
ElevenLabs Scribe v2は最低のWER(全体の13.2%)を獲得し、BERTScore(全体の0.936)に導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:14:41 GMT)
Neuro-Inspired Inverse Learning for Planning and Control [0.3] 本稿では,脳神経に触発された計画と制御のための枠組みを提案する。
我々は,哺乳動物の脳における高速かつ高効率な目標指向行動を可能にする3つの原理に基づいて構築する。
私たちのフレームワークは、Inverse Learningを通じてトレーニングされたエンドツーエンドの学習コンポーネントを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:19:32 GMT)
U-CESE: Unified Clip-based Event Search Engine for AI Challenge HCMC 2025 [0.3] U-CESEは、様々なビデオソースにわたるマルチモーダルイベント検索のための統一Clipベースのイベントサーチエンジンである。
中心となるコンポーネントはUnified Clipping Algorithmであり、別個のクリッピングアルゴリズムを1つの効率的なパイプラインにマージする。
U-CESEは、大規模なマルチモーダルイベント検索において、堅牢で、一貫性があり、効率的なパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:28:41 GMT)
Are Frontier LLMs Ready for Cybersecurity? Evidence for Vertical Foundation Models from Dual-Mode Vulnerability Benchmarks [0.3] デュアルモードベンチマークにより,フロンティアLSMがサイバーセキュリティの準備ができているかを評価する。
我々は6つのフロンティアモデル(GPT-5.4、Codex5.3、Claude Opus4.6、Sonnet4.6、Gemini3.1Pro、Gemini3Flash)と4つのテストパラダイムにまたがる2つのドメイン特化モデルをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:24:43 GMT)
Minimally Destructive Fast Imaging of Single Atoms in an Optical Tweezer Array with Coherent Excitation [0.3] 対向伝播方向からのπパルスを交互に印加した原子のコヒーレント励起による最小破壊単原子イメージングを提案する。
99.89(5) %,生存確率98.80(44) %で17.6マイクロ秒で高速で低損失の単原子イメージングを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:53:05 GMT)
Tracking a Decade of Research at the University of Nigeria, Nsukka: A Scientometric Analysis (2014-2023) [0.3] 本研究は、2014年から2023年までのナイジェリア大学の研究成果と性能を評価するための科学的手法を用いている。
この研究は、年次研究成果、地域レベルと世界レベルでの引用効果、著名な著者とその全成果、トップジャーナル、協力国、ナイジェリア大学の最も貢献する部門に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:57:08 GMT)
EPPC-OASIS: Ontology-Aware Adaptation and Structured Inference Refinement for Electronic Patient-Provider Communication Mining in Secure Messages [0.3] 構造化EPPC抽出のためのオントロジー対応手法EPPC-OASISを開発した。
EPPC-OASISは、ワッサーシュタインアライメント目的の微調整を監督する。
セキュアな患者支援メッセージの非特定コーパス上でのフレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:45:20 GMT)
Overcoming "Physics Shock" in Earth Observation A Heteroscedastic Uncertainty Framework for PINN-based Flood Inference [0.3] リモートセンシングデータからの迅速かつ正確な洪水範囲マッピングは, 災害対応に不可欠である。
標準的なディープラーニングモデルは、水文学的な制約が欠如しているため、物理的に不可能な予測を生成することが多い。
本研究では,地球観測に特化した新しい不確実性対応PINNフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:14:17 GMT)
On the Approximate Non-Deterministic Degree of Total Boolean Functions [0.3] 関数 $f$, $mathsfndeg_(f)$ (書式 $mathsfN_(f)$ for brevity)
30年以上にわたって開かれた合理的次数予想は、最近Kothari、KovacsDeak、Wang、Yangによって解決された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:52:09 GMT)
Assessing Predictive Models for Fairness Based on Movement Patterns [0.3] 運動パターンを含めるためには,空間的公正の概念を一般化する必要があると論じる。
この問題に対処するために,まず個人の動きを特定の地理的領域に関連付けるアプローチを提案する。
提案手法は,この新たな不公平性を検出し,不公平に扱われる対象の集合を回収する上で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:53:34 GMT)
On APN Exponents and the Differential and Boomerang Properties of Binomials in Characteristic 3 [0.3] F_r(x) = xr (1 + (x))$ over $mathbbF_pn$ という形の二項式は非常に低いブーメラン均一性を示す。
局所的にPNであり、最小限のブーメラン均一性を0$とする二項のクラスを同定し、厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:33:54 GMT)
GENSTRAT: Toward a Science of Strategic Reasoning in Large Language Models [0.3] 大規模言語モデル(LLM)は、市場、オークション、入札設定における経済エージェントとして、ますます多くデプロイされている。
既存の戦略推論ベンチマークは、固定された標準ゲーム上のモデルを評価する。
これらの課題に対処するために、手続き的に生成された戦略的環境を利用するGENSTRATを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:13:45 GMT)
Improving Labeling Consistency with Detailed Constitutional Definitions and AI-Driven Evaluation [0.2] 多くの自動ラベリングパイプラインは、入力を記述された仕様で定義されたカテゴリに分類する。
1つの解決策は、ラベラーが記述された解釈に異を唱えることができないような、十分な実際の境界条件を解決した規範的な定義を書くことである。
実際には、その詳細レベルでの定義は人間のアノテータがワーキングメモリで保持できるものを超えているので、ラベルは記述されたルールから逸脱する。
我々は、エッジケースをカバーするのに十分な詳細でラベルを定義するカテゴリごとのコンフィグレーションの記述を支援するAI駆動ワークフローの有効性を提案し、実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:52:12 GMT)
DAStatFormer: A Hybrid Multibranch Transformer with Statistical Feature Integration for DAS-Based Pattern Recognitions [0.2] DAStatFormerは、コンパクトなマルチドメイン統計特徴とGated Transformer Networksを組み合わせたハイブリッドマルチブランチトランスフォーマーである。
99.4%の精度とほぼ完璧な実世界のパフォーマンスを実現している。
これらの結果は、分散リアルタイムDASベースのモニタリングに適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:58:37 GMT)
It's the humans, not the data: Geopolitical bias in LLMs originates in post-training, amplified by the language of the prompt [0.2] 言語モデルにおける地政学的バイアスは、事前学習フェーズで使用されるトレーニングデータに由来すると一般的に推測されている。
英語,フランス語,中国語の28国対以上で,7つの実験室から,ベースモデル(事前訓練のみ)とチャットモデル(事前訓練と後訓練)の7つのオープンウェイトLLMペアをテストした。
地政学的偏見は,事前学習よりもポストトレーニングに起因していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:29:02 GMT)
Formal Verification of Probing Security via Conditional Independence [0.1] サイドチャネル攻撃は暗号システムのセキュリティにとって大きな脅威である。
マスキングはこのような攻撃に対して広く用いられている対策であるが、マスクされたアルゴリズムの安全性を証明することは、正式な検証なしにエラーを起こしやすい。
本稿では,確率的分離論理に基づくマスク付きアルゴリズムの非干渉特性の形式的検証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:34:38 GMT)
CoReVAD: A Contextual Reasoning Framework for Training-Free Video Anomaly Detection [0.1] CoReVADは、トレーニング不要なビデオ異常検出のためのコンテキスト推論フレームワークである。
生成出力のノイズを軽減するために,ローカル応答クリーニング(LRC)モジュールを導入する。
UCF-CrimeとXD-Violenceの実験は、CoReVADがトレーニング不要の手法間の競争性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:32:46 GMT)
CALAD: Channel-Aware contrastive Learning for multivariate time series Anomaly Detection [0.1] 時系列異常検出のためのチャンネル対応コントラスト学習フレームワークであるCALADを提案する。
変圧器を用いたオートエンコーダの再構成誤差からチャネル関係を推定する。
複数の実世界のデータセットの実験は、CALADが既存のメソッドを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 01:38:05 GMT)
Modeling the Quantum Photon Statistics in Hybrid Light-Matter Integrated Circuits [0.1] 本稿では、分極性集積回路における量子光子統計の予測とベンチマークを行うためのフレームワークを提案する。
2つの回路構成で実験的にアクセス可能な量子シグネチャを同定する。
偏光子分散のスローライト工学は、有効非線形性を増幅するための実用的な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:58:35 GMT)
Understanding and Improving Noisy Embedding Techniques in Instruction Finetuning [0.1] 埋め込みにおける対称雑音を利用した言語モデルのための新しい微調整手法を提案する。
我々のアプローチであるSymNoiseは、対称ノイズ埋め込みを用いて、このスコアを69.04%に向上させた。
様々なモデルとより強力なベースライン命令データセットでテストすると、SymNoiseは一貫してNEFTuneを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:43:19 GMT)
Radiuma: A Unified Zero-Code Executable Graphical Workflow Generator for Reproducible and Shareable Medical Image Analysis and Machine Learning [0.1] Radiumaは、信頼できる再現可能な医療画像解析をサポートするために設計された、自由に利用可能なモジュラープラットフォームである。
Radiumaは画像読み込み、可視化、登録、融合、処理、セグメンテーション、放射能特徴抽出、機械学習モジュールを統合している。
このプラットフォームは、放射線科医、物理学者、臨床医、データサイエンティストなど、さまざまな専門知識を持つユーザーが利用できるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:43:21 GMT)
Ocean4Rec: Offline LLM-Derived OCEAN Profiles for Request-Time VOD Reranking [0.1] コンテンツメタデータからアイテムOCEANプロファイルをオフラインで生成するために,LLMをオフラインでのみ使用するリグレード層であるOceo4Recを提案する。
アイテムはオープンネス、コンサイエンスネス、エクストラバージョン、アグレタブルネス、ニューロシズムスコアにマップされ、ユーザプロファイルは、最近クリックされたアイテムとディープリンクされたアイテムのタイムデケイドアグリゲーションによって構築される。
匿名化されたSamsung Smart TV VODログでは、Top1000の一時的なオフライン評価が、Ocean Base+Recency以外のより強力な注文よりも、Ocean4RecがNDCG@20を改善していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:04:44 GMT)
LLMs Show No Signs Of Individuated Metacognition [0.0] 20大言語モデルから二項信頼判断を分解する。
信頼性が異なる2つのモデルも性能が異なるかどうかを問う。
いずれの検査領域においても,有意な弁別メタ認知の証拠は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:54:33 GMT)
Wideband Balanced Photodetectors for Classical and Quantum Light Detection from Optical, EUV, to X-rays [0.0] 極紫外(EUV)および軟X線(SXR)系におけるコヒーレント短波長光源は、高度な光電子検出能力の必要性が高まっている。
バランスの取れた光検出をこれらの波長状態に拡張することは、基本的な帯域幅ノイズのトレードオフによって著しく妨げられる。
本稿では、ブートストラップ式トランスインピーダンス増幅器の設計により、このボトルネックを克服する新しい広帯域光受信器アーキテクチャについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:41:01 GMT)
When Is Next-Token Prediction Useful? Marginalization, Ergodicity, Mixture Identifiability, Local Sufficiency, RAG, Tools, and Programming [0.0] モデルトレーニングを限界テキストのみの法則の推定と解釈するには、定常性、代表性、エルゴディダリティの強い仮定が必要である、と論文は主張する。
本論文は、検索拡張生成(RAG)と、条件付き充足装置としてのツールの使用を解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 06:34:17 GMT)
When Does Synthetic Patent Data Help? Volume-Fidelity Trade-offs in Low-Resource Multi-Label Classification [0.0] 低リソースマルチラベル特許分類における合成データの有用性について検討する。
合成特許のテキストはタスクに特化しており、ジャンルのみを刺激するには再現できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:49:52 GMT)
What Medicine Taught Us About Fairness and What It Missed: Lessons from Reconsidering Race-Specific Lung Function Reference Algorithms [0.0] レース固有のGLI-2012から、フェアネスレンズによるレース平均GLI-Globalへの移行を分析する。
i)GLI-Globalは,FEV1の黒白間隙の62%が露光関連であるかのように,健康の社会的決定因子に関する仮定を暗黙的に符号化していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:16:24 GMT)
Vision Transformers Need Better Token Interaction [0.0] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、画像レベルの強い表現を学習できるが、パッチ表現は、長期トレーニング中の密集予測にはあまり効果がない。
我々は,グローバルな意味情報がパッチトークンを通じて局所的に正当化されるものを超えて拡散する最適化ショートカットを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:25:16 GMT)
Unjust Enrichment as a Remedy for AI's Unauthorised Use of Protected Data [0.0] 生成AIモデルのトレーニングにおけるデータの不正使用は、重大な法的課題を示す。
本稿は、このような不正なデータ利用による紛争を解決するための代替法体系として、不当な富化の可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:06:11 GMT)
Understanding Goal Generalisation in Sequential Reinforcement Learning [0.0] 強化学習エージェントは、トレーニングディストリビューションの外で意図しない目標指向の振る舞いを示すことが多い。
100以上のシーケンシャルなトレーニングパイプラインを調査し、250以上のアウト・オブ・ディストリビューション環境における振る舞いを評価します。
健全な特徴が一般化を促し、訓練の早い段階で学習した目標が、後から取得した目標を持続し、影響を及ぼすことがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:31:18 GMT)
Two Operational Principles Single Out Quantum Theory [0.0] 量子論は密度行列、ボルン確率、テンソル積合成、正演算値測度(POVM)を組み合わせる
局所的なインプットアウトプット統計はチャネルを識別し、各状態は等価なシステム浄化を許容する。
すべての一貫した確率規則はPOVMとして実現されるので、測定の制限は仮定されるよりも引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:19:55 GMT)
Transition-state lattice modes and the breakdown of adiabatic tunneling for hydrogen and deuterium in bcc Nb [0.0] 体中心キュビック金属中の間質水素と重水素は、アルキパル量子トンネル系を構成する。
既存の理論的処理は、光間質格子とホスト格子の間の断熱的な分離を引き起こす。
bcc Nb における O-trapped H および D のトンネル分割は, 5次元 (5D) 格子正規化ボルン・オッペンハイマーの枠組みでのみ定量的に再現されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:03:21 GMT)
Time crystals in cavity-BEC systems [0.0] キャビティBECシステムで予測および実現された3つの異なる時間結晶状態について検討した。
最小限のモードモデルに基づいて、それぞれの例を挙げる。
より一般的に、ここでレビューされた一連の研究は、最小限のモデルとその特性を動的現象に設定するための青写真として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:40:05 GMT)
The physics of AI weather models [0.0] アーキテクチャとキャパシティの違いにもかかわらず、異なるAI天気モデルが同様の方法で大気を表すことを示す。
本研究では,各メッシュ点における潜時変数が高次元潜時空間における粒子の位置に対応する大気の粒子記述を実装したモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:43:56 GMT)
The negativity core of a 1+1D massless scalar quantum field [0.0] 1+1)次元自由質量レス実スカラー場における2つの有界空間状領域間の絡み合いの完全な特徴づけを与える。
これらの結果は、量子場の理解を深め、高次元やフェルミオン場への拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:25:57 GMT)
The Floquet-Magnus expansion of unbounded operators [0.0] Floquet-Magnus展開は、時間周期量子系の記述を導出するために広く用いられている。
我々はその定義と分析を、時間周期ハミルトンの幅広いクラスに拡張する。
フレームワークの特に強みは、結果として生じる実効力学が、元の時間進化プロパゲータを高周波限界において任意の順序に近似することを証明できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:11:17 GMT)
The Cognitive Categorical Transformer: Category-Theoretic Inductive Biases for Language Modeling [0.0] Cognitive Categorical Transformer (CCT)は、事前訓練されたGPT-2のバックボーンを、カテゴリー理論と認知科学から派生したコンポーネントで強化する。
一致したプロトコルの下では、CCTは21.27の検証難易度に達し、同じ細調整のGPT-2のベースラインでは24.19である。
7相のアクティベーションスケジュール全体でバイパスされたGT-Fullのsimplicialメッセージパスを保持するリトレインからスクラッチのアブレーションは23.72 PPLに達する。
simplicial message passが306で言語モデルパープレキシティを向上させる最初のアブレーション検証証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:56:20 GMT)
TPMM-DPO: Trajectory-aware Preference-guided Model Merging for Iterative Direct Preference Optimization [0.0] 提案するTPMM-DPOは,軌道対応の嗜好誘導モデルマージ手法である。
従来の反復DPOとは対照的に、TPMM-DPOはノイズの好みによって引き起こされるエラーの蓄積を効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:11:20 GMT)
Structure-Guided Entity Resolution: Fine-Tuning LLMs for Robust Name Matching in Complex Linguistic Contexts [0.0] 本稿では,2段階のカリキュラムを通じて大規模言語モデルを微調整する新しいフレームワークであるStructure-Guided Entity Resolution (SGER)を紹介する。
我々はSGERを、言語的に最も多様で騒々しい環境の一つであるインドアイデンティティデータの挑戦的な文脈で評価する。
SGER は 99.02% の精度と 0.994 の F1 を5万組の現実世界のペアで達成し、GPT-4o 数発のプロンプトと単一ステージの微調整ベースラインを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:06:03 GMT)
SpinFlow: A Physics-Informed Spin Field Framework for Traffic Phase Inference and Transition Detection [0.0] 本研究では,物理インフォームド・スピンフィールド・フレームワークであるSpinFlowを提案する。
SpinFlowは、潜在スピンベクトルと競合平衡写像によって空間的に変化する位相重みをパラメトリズする。
R_q2$ 0.940、PEDドロップ94.9-100%、解釈可能な位相写像は前方精度、物理の整合性、ボトルネックローカライゼーションの3つの不均一基底線を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:25:06 GMT)
Spectral Probe-Circuits: A Three-Step Recipe for Identifying Attention-Head Circuits in Pretrained Transformers [0.0] 本稿では,事前学習した変圧器のアテンションヘッド回路を特定するための3ステップのレシピを提案する。
ヘッド毎のスペクトル信号は、ラベルや属性なしで持続的コンテンツ依存の計算を行うヘッドをランク付けする。
タスクパターン画面は、この一般的なインジケータをタスク固有の候補回路にフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:43:08 GMT)
Spectral Asymptotics of Neural Network Loss Landscapes: An Exact Decomposition of the Curvature Exponent [0.0] スペクトルアライメント分解を証明します: $= dlog_k / dlog_k$, ここで $_k$ は Kronecker 因子固有基底と勾配特異方向のアライメントを測定する。
これにより、LayerNorm、残余接続、ソフトマックスヘッドに対する幾何学的な疑問に「なぜ$$は変わるのか?」が減る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:31:38 GMT)
Sparse In-Network Learning via Shortest-Path Backpropagation and Finite-Rate Gating [0.0] In-network Learning (INL)は、遅延アクティベーションとバックプロパゲーションエラーを通信グラフ上で交換することで、ニューラルネットワークモジュールの分散を訓練する。
このレターはDijkstra-pruned INLを提案し、これは融合ノードに根付いたキャパシティ対応のショートパスツリーを保持することで、ツリーリンクを除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:35:05 GMT)
Sequential Spatiotemporal Magnetic-Field Reconstruction via Quantum Hamiltonian Learning with NV-Center Spin-1 Hamiltonians [0.0] 動的2次元磁界に対する量子ハミルトニアン学習に基づく逐次再構成フレームワークを提案する。
提案手法は,最終フレームにおけるルート平均二乗誤差(7.037times10-7,mathrmT)を達成し,支配的な空間構造を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:13:04 GMT)
Self-Generated Chiral Rotation in Whispering-Gallery Optomechanics [0.0] 後方散乱器が機械的角度自由度である場合、同じプロセスが角-反動チャネルとなることを示す。
局所化された可動散乱器は、時計回りと反時計回りのささやきモードの間で光子をコヒーレントに変換する。
機械的にキラル状態は、後方散乱スペクトルのドップラー分裂として見える方向依存性の弱いプローブ応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:24:18 GMT)
Same Model, Different Weakness: How Language and Modality Reshape the Jailbreak Attack Surface in Frontier MLLMs [0.0] 米国英語(en-US)とメキシコスペイン語(es-MX)のジェイルブレイク脆弱性を比較検討した最初の体系的言語横断型マルチモーダル型レッドチーム研究について述べる。
私たちの中心的な発見は、言語が脆弱性を均一にスケールしないことです。
これは、言語的および視覚的なアライメント障害が、異なるメカニズムを通して機能し、切り換え言語がその分離を公開するのに十分であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:12:45 GMT)
Safety-Oriented Routing Analysis of Mixtral MoE Under Benign and Harmful Prompts [0.0] 2つの相補的信号を用いた良性および有害なプロンプト下でのMixtral 8x7B-Instructの経路挙動について検討した。
我々は、専門家レベルのルーティングの振る舞いを分析し、専門家による抑圧の介入を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:42:23 GMT)
S-Bus: Automatic Read-Set Reconstruction for Multi-Agent LLM State Coordination [0.0] S-Busは、サーバサイドのDeliveryLogという中心的なメカニズムが、観察されたHTTP GETトラフィックからコミット時に各エージェントの読み取りセットを再構築するHTTP契約である。
Observable-Read isolation (ORI) が提供する一貫性プロパティは、専用のシャードトポロジにおける構造的競合条件を防止します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:53:52 GMT)
Revitalizing Dense Material Segmentation: Stabilized Vision Transformers and the Generalization Paradox [0.0] 我々は、Apple-DMSベンチマークを復活させ、モダンなVision Transformerベースラインを確立する。
本稿では,ハイフィデリティ・ロジット・プロジェクション,クエリエントロピー規則化,およびドメイン固有の物理対応拡張パイプラインを特徴とする安定化されたトレーニングレシピを紹介する。
最適化されたSegFormer-B5は、最初のデータセット分割で0.4572 mIoUの新しいステート・オブ・ザ・アート(SOTA)を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:20:27 GMT)
Reply to "Interpreting Bohm quantum potentials in `Computing quantum waves exactly from classical action'" [0.0] Lohmiller と Slotine は、確率密度振幅の空間微分がファインマン核に対して消えると主張している。
この変換の厳密な数学的検証により、多変数連鎖則の違反が明らかになる。
著者らが提示した数学的枠組みは、確立された半古典的ファン・ヴレックプロパゲーターと同一である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:08:15 GMT)
Redrawing the AI Map: A Theory of Accountability Boundaries in Agentic Ecosystems [0.0] エージェント生態系における説明責任境界配置の能力レベル理論を開発する。
検証コストと責任伝達性は、実行と説明責任の境界が一緒に動けるかどうかを決定する。
この理論は、デジタルモジュール化が組織的解体にまで拡張され、説明責任が機能の統合を維持していることを説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:57:55 GMT)
RA-DCA: A Randomized Active-Set DCA for Directional Stationarity in Max-Structured DC Programs [0.0] RA-DCAは、サンプル残量をチェックするランダム化第一のアクティブファーストセットDCAであり、低残留プログラムのみを低残留プログラムとして、低残留プログラムとしてのみ、低残留プログラムとしてのみ、低残留プログラムとしてのみ、低残留プログラムとしてのみ、低残留プログラムとしてのみ、低残留プログラムとしてのみ、小さな線形プログラムを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:16:58 GMT)
Quantum-Adaptive KS($\varphi$): A Parameterized Three-Qubit Gate Family Embedding Toffoli with Measurement-Free Phase Kickback and Intrinsic Error Non-Amplification [0.0] 量子適応KS($varphi$)$K$ = kickback,$S$ = sandwich)は、トフォリ(CCX)ゲートを構造的に埋め込むパラメータ化された3ビットゲートファミリーである。
Gate は CCX の 3-qubit のフットプリントを qubit オーバーヘッドなしで保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:15:26 GMT)
Quantum viscosity mechanism of the dissipative dynamics in the Dicke model expressed via Lindblad equation of motion [0.0] 量子散逸は拡張ディックモデルの超放射相で研究される。
極性凝縮体の運動の半古典方程式に現れる有効粘度は、ゼロ温度限界 T -> 0 に残る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:37:10 GMT)
Quantum resource redistribution drives spectral splits in dense neutrino gases [0.0] 我々は、絡み合いエントロピー、非局所魔法、行列積状態結合次元を用いて、集合ニュートリノ振動の量子資源ランドスケープを特徴づける。
二フレーバーセクターにおけるニュートリノのテンソルネットワークシミュレーションを用いて、スペクトル分割-シャープエネルギー依存フレーバースワップ-が正確にエンタングルメントエントロピーを最大化し、非局所魔法を局所的に最小化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:54:10 GMT)
Quantum Simulation of Energy Bifurcation and Z_2-Symmetry Restoration in Macroscopic Quantum Tunneling [0.0] このパースペクティブは、量子ラビモデルが量子シミュレーションを通して観測可能な、インスタントンのような効果を示すことを示した。
MQT系では、クォービット-ボソン相互作用はポリアコフのエネルギー分岐を駆動し、トンネルと自発的対称性の破れを統治する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:23:50 GMT)
Quantum Sensing and Quantum Error Correction: Two Sides of the Same Coin [0.0] コードのエラー訂正能力と,センサとして機能する能力の関連性を指摘する。
このような統一理論を構築する際に、誤り訂正からインスピレーションを得て、有望な量子センサーを開発することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:25:54 GMT)
Quantum Quenches that Resemble Operator Growth [0.0] 本研究では, 量子格子モデルにおいて, 擬似真空を徐々に不安定化させる成長クエンチについて検討する。
成長クエンチ力学がクリロフ空間とフォック空間の両方に局在していることが示される。
1次元東西モデルでは、フォック空間ケージ状態は保存電荷の存在と解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:32:43 GMT)
Quantum Optical Soliton Dynamics Beyond Linearization: An Open-System Approach [0.0] 我々は、光学的$(3)$ソリトンの量子力学をモデル化するための2つのアプローチを紹介する。
数値シミュレーションを用いて量子誘起ソリトン相シフトを効果的に捉える。
また、超短パルスによる高次分散の存在下で発生する放射線についても検討し、古典理論と整合した光子損失を予測するMEを導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:51:03 GMT)
Quantum Geometric Origin of Non-Adiabatic Instability in Driven Bosonic Systemss [0.0] 我々は、フービニ・スタディ・メトリックの下で、射影ヒルベルト空間における駆動量子状態の即時進化速度として直接幾何学的解釈を確立する。
職業依存型非線形レギュレータUは, 有効幾何進化速度を抑え, 有界低占有率ダイナミクスを導出することを示す。
結果として生じるクロスオーバーパラメータは、駆動非線形ボソニック系における自己制限された非線形不安定性に対するコンパクトな基準を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:02:09 GMT)
Prominence-Stratified Failure Modes in Retrieval-Augmented Commercial Recommendation: A 37,000-Run Audit [0.0] ChatGPTとClaudeは検索エンジンではなくレコメンデーションエンジンである。
位置、内容、および製品は発見可能性と同じくらいに適合します。
したがって、AIへのマーケティングは「検索のショーアップ」よりも広い問題である
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:16:18 GMT)
Probing the limits of the semiclassical Einstein equation [0.0] アインシュタイン方程式は、時空上の量子物質/場のバックリアクションが懸かっているときにしばしば呼び出される。
重力の特異な非線形性を利用して、この近似の限界を探索する新しい方法を提案する。
我々は、弱重力状態の不整合混合が系を強重力状態へと駆動する制御された、分析可能な環境を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:07:21 GMT)
Probing Chaos and Criticality with Observational Entropy and Finite-Resolution Measurements [0.0] 観測エントロピー(OE)は、カオスを定量化し、臨界を予測するための枠組みを提供する。
以上の結果から,OEは古典的不安定性,量子臨界性,現実的有限分解能測定の間のコンパクトな情報理論ブリッジとして確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:57:03 GMT)
Preisach Attention: A Hysteretic Model of Sequential Memory [0.0] PAL(Preisach Attention Layer)について紹介する。
PALは、ソフトマックスアテンション機構を、学習されたアクティベーションと非アクティベーションしきい値によってパラメータ化されたバイナリリレー演算子に置き換える。
O(1)深さの単層PAL変換器は任意の精度演算の下でチューリング完全である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:12:04 GMT)
Phase-resolved multichannel quantum escape between limit cycles [0.0] 駆動散逸量子系は半古典的極限で安定な動的誘引子を回復することができる。
駆動オプティメカル共振器における2つの状態間の位相分解量子エスケープを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:32:59 GMT)
Paraphrase Brittleness in Production Retrieval-Augmented Commercial Recommendation: Reproducibility Below the Rerun-Stability Baseline [0.0] 購入者が質問をどう表現するかの小さな変更は、AIアシスタントとはかなり異なるブランドレコメンデーションを生み出している。
6000のパラフレーズランと6000の同じプロンプトリランコントロールでは、同じ購入意図の2つのパラフレーズの類似性は0.288である。
プロンプト文字列は、下層の買い手意図ではなく、ブランドが提示する主要なインプットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:23:02 GMT)
Optimal Quantum Differential Privacy via Fisher Information Spectral Analysis [0.0] 量子フィッシャー情報(QFI)メートル法は基本的な双対性を管理する。
この双対性を利用して、量子微分プライバシーのための幾何学的枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:36:42 GMT)
Optimal Non-Asymptotic Edgeworth Expansions for Multivariate Neural Network Outputs [0.0] 有限個の入力で評価されたニューラルネットワークの偏差を近似した。
応用として、前者がエッジワース展開に置き換えられたときのベイズ後部分布の誤差を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:45:17 GMT)
Ontological Knowledge Blocks: Executable Compliance and Profile-Based Validation for Trustworthy AI Systems [0.0] 本稿では,規制義務を機械チェック可能な制約にコンパイルするプログラム可能なガバナンス基盤であるオントロジー知識ブロック(OKB)を紹介する。
決定論的規制コンパイラは構造化された中間表現(IR)レコードを構成可能なKBモジュールに変換し、プロファイルベースのガバナンス前駆を可能にする。
その結果、プロファイルに敏感な検証、厳密な付加的な違反の蓄積、SHACL検証の再設定のレイテンシーが12.6msから100.3ms、プロファイル等価性テストが厳密な包括的プロファイルとして確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:14:31 GMT)
Online Hand Gesture Recognition Using 3D Convolutional Neural Networks [0.0] リアルタイムビデオストリーム内のジェスチャーをローカライズし,そのジェスチャーが何であるかを認識できるオンライン手ジェスチャー認識システムを提案する。
システム全体のパフォーマンスについて、最高のグループは3秒以内に応答でき、自家製のデータセット上で37.5%のレヴェンシュテイン精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:18:00 GMT)
One Policy, Infinite NPCs: Persona-Traceable Shared RL Policies for Scalable Game Agents [0.0] ライフシミュレーションゲームは、異なる個性に一貫して振る舞う何百から何千もの非プレイヤーキャラクター(NPC)を必要とする。
既存のメソッドは、ペルソナ一貫性、制御性、リアルタイム推論などの制約で失敗する。
フリーフォームペルソナ記述の凍結埋め込みを前提とした1つの強化学習政策であるPersona Conditioned Shared Policyを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:04:43 GMT)
On Stability and Decomposition of Sample Quantiles under Heavy-Tailed Distributions [0.0] 経験過程理論は、半空間の力学、対称差分、およびGlivenko-Cantelli一様収束を通した使用可能な足場を提供する。
本稿では、投影方向と量子閾値効果を分離するQ-Qityの定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:37:37 GMT)
Not all black holes decohere quantum superpositions [0.0] ほぼ極端に電荷を持つブラックホールが外部の量子系上で引き起こすデコヒーレンスについて検討する。
我々は、最近、ブラックホールが極端に十分近い場合、これらの量子重力効果はデコヒーレンス速度を消滅させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:39:41 GMT)
Not All Transitions Matter: Evidence from PPO [0.0] 政策上の強化学習エージェントの訓練は、更新毎に新しい経験を集めることを意味する。
ロールアウトの各状態は、エージェント自身のアクションによって因果的に連鎖された前の状態の直接出力である。
ロールアウトから一定数の遷移をランダムに落とすことで、報酬信号がそのまま残るようにし、繰り返し勾配構造を破り、トレーニングを安定させるのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 12:04:40 GMT)
Multiphoton heralding generates large-amplitude squeezed Schrödinger cat states and parity-selective Fock superpositions from squeezed vacuum via an OPA [0.0] 光パラメトリック増幅器(OPA)を用いた多光子シェルディング方式を提案する。
非ガウス状態の2つの族を生成する: 大振幅圧縮されたシュルディンガー猫状態と低次パリティ選択的なフォック重ね合わせ。
我々は,OPAを非ガウス状態を生成するための汎用プラットフォームとして確立し,損失耐性量子気象学とフォールトトレラント量子情報処理に有望な応用を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:25:11 GMT)
MileStone: A Multi-Objective Compiler Phase Ordering Framework for Graph-based IR-Level Optimization [0.0] MileStoneは、多目的最適化問題としてコンパイラフェーズオーダをモデル化するモジュラーフレームワークである。
プログラムをグラフとして表現し、グラフニューラルネットワークでパフォーマンスメトリクスを予測し、強化学習エージェントでパスシーケンスを探索する。
これは、複数目的のアプローチを使用して、同じエネルギー予算の下で実行時間を最大45%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:45:56 GMT)
Metadata Predictability Is Not Evidence Dependence: An Intervention-Based Audit for Weak-Label Benchmarks [0.0] 弱ラベルベンチマークのプロトコルレベルテストについて検討する。
メタデータ統計(Metadata Prior Dominance Score:MPDS)とエビデンス・インターベンション統計(Evi)を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:52:32 GMT)
Memory, Roughness, and Information Persistence in Financial Markets: A Structural Approach to Volatility Forecasting [0.0] エクイティ・ボラティリティ・モデリングにおける長期記憶力学, 粗ボラティリティ挙動, および持続性に基づく予測機能の役割について検討する。
2001年11月から2026年4月までの115のS&P500構成成分のパネルを用いて、揮発性プロキシは相当な長期記憶挙動と局所的粗度ダイナミクスを示すことを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:34:00 GMT)
Lowest order Carleman linearization for steady state fluid flow simulations [0.0] 流体方程式(C2)のカールマン線形化の最小(第二)次切り離しは、時間進化の初期過渡性だけでなく、その後期、すなわち定常解を回復する。
この時間漸近的性質は、量子コンピュータ上の流体方程式の定常解のシミュレーションの興味深い可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:48:06 GMT)
Limited Marginal Benefit of Reasoning-Heavy LLM Deployment in ESG Narrative Scoring: A 4-Model Consensus Study on Japanese Listed Firms [0.0] 推論重フロンティアモデルがコストに相反する価値を付加するかどうかを評価する。
推論オンフロンティアモデルと3つの推論オフ同時代のモデルを組み合わせた4モデルコンセンサス設計を用いる。
我々は,スパンベースのESGナラティブスコアリングでは,推論-重デプロイメントは推論-オフのコンセンサスに対する結果を大幅に改善するものではないと結論づけた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:35:33 GMT)
Learning dynamical systems with biochemically informed neural ordinary differential equations [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークによる個々のプロセスの表現をしながら,メカニスティックモデルの確率的構造を保持するニューラル-ODEフレームワークを提案する。
BINODEでは、ニューラルネットワークプロセス(NNP)の出力は、統計量行列に類似した線形層を通して状態微分にマッピングされる。
BINODEは、部分的に知られている生化学的・生物学的力学系をモデル化する上で、機械的解釈可能性とデータ駆動の柔軟性の間に有用な妥協をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:43:41 GMT)
LLM-driven design of physics-constrained constitutive models: two agents are better than one [0.0] モデル生成のためのマルチエージェントLPM駆動型アプローチを初めて導入する。
作成エージェントがデータに合わせたモデルを提案し、インスペクタエージェントが9つの物理的制約に対して各提案を監査する。
この概念を、人工ニューラルネットワーク(CANN)で実証し、脳組織、実験ゴム、合成ゴムでベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 15:27:09 GMT)
IyàwóBench: A Benchmark for Evaluating Large Language Model Clinical Triage Accuracy on Undifferentiated Febrile Illness in Nigerian Primary Health Settings [0.0] ナイジェリアでは、未分化の胎児病がプライマリケアの外来訪問の主な原因となっている。
大規模言語モデル(LLM)の臨床トリアージ推論を評価するための検証済みのベンチマークは存在しない。
IywBench v1.0は8つの女性病カテゴリにまたがる200種類の合成臨床ヴィニネットのデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:25:51 GMT)
IntegrateUnitary.jl: A Julia package for symbolic integration over Haar measures [0.0] コンパクト群のハール測度上のシンボリック積分は、量子情報科学の計算基盤である。
textttIntegrateUnitary.jlは、幅広いコンパクトグループにまたがる関数の正確な期待を計算するための総合的なJuliaパッケージである。
このパッケージは、WingartenとWickの完全なオープンソース実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:36:35 GMT)
Information transfer along the causal lightcone of a brickwork quantum circuit [0.0] 局所的な情報が多体量子系を通してどのように伝播するかを理解することは、非平衡力学における中心的な問題である。
本研究では, クイディットの1次元開鎖に沿った情報伝達について検討する。
ブリックワーク量子回路へのダイナミクスの制限により、大規模システムサイズが$N$でも、あるいは非可積分なグローバルダイナミクスでも有効ないくつかの結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:28:35 GMT)
Indefinite probabilities in quantum spacetime: A deepening of unpredictability [0.0] 非可換な時空と量子群は、時空とその対称性の非古典的な特徴を量子重力の低エネルギー極限で捉えることが議論されている。
我々は、$SU_q(2)$量子群を用いてスピン-$frac12$系の回転対称性を記述することによって、非可換作用素の観点からスピン測定の結果の確率を記述することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:20:58 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Machine Learning Algorithms for Multi-Output Time-Series Forecasting at Utility Scale [0.0] エネルギー系における多出力時系列予測は、非線形力学、多スケール季節性、相関系列間の強い依存のために困難である。
実際のSmart Meterデータセットを用いたマルチストリーム時系列予測のための2つのハイブリッド量子古典的フレームワークについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:06:47 GMT)
Human-in-the-Loop Contextual Bandits for Short-Term Rental Dynamic Pricing: Structural Equivalence of Historical Warm-Up and Approval-Gated Live Learning [0.0] 本稿ではHuman-in-the-Loop Gated Bandit(HITL-GB)フレームワークを紹介する。
歴史的価格データは,帯域幅後部を初期化するためのオンラインウォームアップデータと構造的に等価であることを示す。
我々は、承認された報酬信号を定式化し、過去のエピソードから規則化されたリッジ・リグレス・ウォームアップ手順を導出し、実際のSTR生産データに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:07:56 GMT)
Graph-based Complexity Forecasts in UK En Route Airspace Using Relevant Aircraft Interactions [0.0] グループの監督者は、今後の交通負荷を見積もるツールを使用して意思決定を支援する。
本研究では,空域セクターの複雑さを予測するための確率論的アプローチを提案する。
我々は既存のフィルタアルゴリズムをロンドン中央セクターでの使用に適したものにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 14:50:34 GMT)
Finite Element-Based Material Learning via Automatic Differentiation: Learning constitutive neural network models from full-field deformation data [0.0] 本研究は,JAX-FEMソルバ内の終端から終端までの微分可能なニューラルネットワークモデルであるFE-MAD(Finite Element Material Learning Minimization Minimization Minimization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 11:36:48 GMT)
Federated Learning over Human-Body Communication for On-Body Edge Intelligence: A Survey, Taxonomy, and BODYFED-HBC Scheduling Vignette [0.0] HBC(Human-body Communication)は、ウェアラブルなボディエリアネットワークのための、有望な物理基板である。
フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、生理的および行動的センシングのための生データの集中化を減らすことができるため、有望な学習基盤である。
本稿では、HBC、無線ボディエリアネットワーク、ウェアラブルFL、インターネット・オブ・ボディーズ・プライバシ、エッジ・インテリジェンス最適化の交差点について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:44:23 GMT)
Feature Lottery? A Bifurcation Theory of Concept Emergence [0.0] 構造物の開始は、ロス・ヘッセンによって駆動される超臨界ピッチフォーク分岐に対応することを示す。
この座標によって予測される4つの異なる遷移規則を、多様な設定で実証的に検証する。
我々はこれをSAEトレーニングの「機能宝くじ」と呼び、特徴の終端解釈可能性が驚くほど早く予測可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 02:08:49 GMT)
FAST-ME: Foundation-aware Adaptive Stopping for Motion Estimation for Efficient IoT Video Analysis [0.0] 本研究では,映像フレーム間の差分評価に基づくブロック動作推定アルゴリズムを提案する。
また、ファンデーションモデル(FM)と近代的な意思決定プロセスを統合する意味認識型動き推定フレームワークを提案する。
提案手法は,精度の低下を最小限に抑えながら歪みを著しく低減し,セマンティックカバレッジを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:41:51 GMT)
Excitation density controlled regimes of collective light--matter dynamics [0.0] 代表的制限体制は2つの独立したパラメータによって特徴づけられることを示す。
Tavis-Cummingsモデルでは、$Ngg 1$と励起密度$N_rm exc / N to 0$とすると、MFとSEの記述は一致し、線形集団力学をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:15:45 GMT)
Exact versus tight-binding models in longitudinally modulated $\mathcal{PT}$-symmetric coupled waveguides [0.0] タイトバインディング(TB)モデルは、導波路アレイにおける光伝搬を記述するための近似法として広く採用されている。
その成功にもかかわらず、強い長手変調を特徴とする$mathcalPT$-symmetricシステムにおける妥当性は、正確な解析解に対して厳密にベンチマークされていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:07:57 GMT)
Entanglement entropy across the dynamical phase transition in the quantum $\mathcal{O}(N)$ model [0.0] 我々は,大容量の$mathcalO(N)$モデルの動的位相遷移が,絡み合いスペクトルの赤外構造に普遍的な指紋を残すことを示した。
具体的には、臨界点以下でのクエンチは、長時間のエンタングルメントエントロピーに対する対数補正とともに、ギャップレス低エネルギーエンタングルメントモードを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:10:17 GMT)
Emergent Semantic Representations in World Models through Physical Interaction without Linguistic Supervision [0.0] 我々は、ランダムなエンボディド探索に基づいて、VAEベースの世界モデルを訓練する。
その潜在空間は、物理幾何学を反映する空間構造意味を発達させる。
これらの知見は,世界モデル表現の組織原理として物理世界幾何学を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 03:31:47 GMT)
Emergent Operational Entanglement Graphs and Sub-Quadratic Authentication Scaling in Realistic E91 Quantum Networks [0.0] 我々は、損失、デコヒーレンス、LOCC制約の下で動作している量子通信ネットワークが、基本的に異なるスケーリング法則を示すことを示す。
この結果から,量子通信ネットワークにおけるスケーラブルな認証は,絡み合い輸送の物理から直接的に現れることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:17:31 GMT)
Electron-Photon Spatial Entanglement in Coherent Cathodoluminescence [0.0] コヒーレントカソードルミネッセンスで生成した電子-光子対の量子状態を記述する理論的枠組みを提案する。
蛍光スペクトルを用いて散乱状態を直接表現することにより, サブシステム純度とアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン型基準の両方を用いて絡み合いを評価する。
我々の分析では、電子の横方向と縦方向のコヒーレンス、および光子のスペクトル幅の役割を明らかにし、強い空間的絡み合いが生じる条件を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 07:52:09 GMT)
Effective skyrmion number for mixed polarization states of light [0.0] 偏光スカイミオンは通常、逆平面からポアンカレ球面への写像を定義する単位ストークスベクトル場によって特徴づけられる。
統計的に定常な準一軸パクロマチック場に対するスカイミオン数構成の密度行列に基づく有効拡張を定式化する。
これら2つの固有偏極の逆の天空密度の寄与を平均すると、有効天空数となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:48:44 GMT)
Dynamical self-dual criticality in Fibonacci-monitored quantum Ising chains [0.0] 一次元Ising/Majorana鎖のモニタリング力学におけるKramers-Wannier双対性の役割について検討する。
この非可逆対称性の非平衡状態への動的拡張は、絡み合った位相の動的位相図を整理することを可能にする。
我々は、金比とボルンルール弱測定とランダムクリフォード射影測定の2つの異なる臨界線を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:00:02 GMT)
Detecting Metastable Basins in High Dimensions via Marginal Trajectory Distribution Discrimination [0.0] 本研究では, 高次元時間均質マルコフ過程において, 動的に異なるアトラクションの流域を同定する問題について検討する。
本稿では,境界軌道分布比較に基づく流域識別のための識別手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:53:40 GMT)
Detectability Limits for Intra-Block Temporal Drift in Finite-Key Entanglement-Based QKD [0.0] 有限鍵エンタングルメントに基づく量子鍵分布におけるブロック内時間的ドリフトの統計的検出性について検討した。
ドレッドはベルヌーイ観測可能な平均保存リプシッツ摂動としてモデル化され、構造的時間変動を捉えている。
その結果、有限ブロック監視解像度限界を定量化し、構成可能なセキュリティ認証とは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:18:46 GMT)
DefocusTrackerAI -- A Generalized Framework for the Automatic Detection of Defocused Particle Images [0.0] DefocusTrackerAIは、非焦点粒子画像の自動検出と位置推定のためのフレームワークである。
YOLOv9は、様々な直径の非直感的および非直感的な非直感的粒子像を含む多種多様な特徴豊富な合成画像セットで訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 08:01:22 GMT)
Defining AI Fatigue in Academic Contexts: Dimensions, Indicators, and a Stage-Based Model Using Grounded Theory [0.0] 学術的環境におけるAIツールの統合は、テクノストレスやデジタル疲労といった既存のフレームワークがまだ十分に対応していない、明確なタイプの歪を導入している。
本研究は,AIツールの持続的使用から生じるひずみの形式として,AI疲労を定義する次元を同定する概念モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 00:46:39 GMT)
Coherent dynamics in chaotic spin chains via interference-protected subspaces [0.0] 我々は、より広い範囲の非熱的現象をホストする構造的部分空間を持つ局所スピン-1/2鎖の族を導入する。
我々は、相補部分空間において高速な振動を誘導することによって、状態が安定性を維持するかを予測しながら、定量的な理論を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:31:54 GMT)
Class-Dependent Hybrid Data Augmentation for Multiclass Migraine Classification under Severe Class Imbalance [0.0] 我々は、偏頭痛分類研究を再評価し、データ漏洩とメートル法バイアスの補正を行った。
i) ICHD-3 1.2.3に続く2つのヘミプレジックサブタイプの臨床的に動機付けられたアグリゲーション, (ii) クラスごとのサンプルサイズに基づいて生成方法を割り当てるクラス依存型ハイブリッドアグリゲーション戦略, (iii) 忠実度非対称性の概念を導入した。
2段階のプロトコルで7つの片頭痛サブタイプにわたる400人の患者を対象に実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:08:16 GMT)
Characterizing the Representational Capacity of Neural Processes [0.0] The Conditional Neural Processs (CNPs), Attentive Neural Processs (ANPs), Transformer Neural Processs (TNPs), and their latent variants。
CNP表現可能関数は、コンテキスト分布の有限個の期待された特徴に依存する関数である。
潜伏NPに対して、有限次元潜伏がコヒーレントサンプリングを提供するが、エンコーダ制限を回避しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 20:49:53 GMT)
Causality as the Statistical Conscience of Artificial Intelligence: From Pearl's Ladder to Trustworthy Machines [0.0] 現代の人工知能は、膨大なコーパスに統計リスク関数を最適化することで、顕著な予測力を達成する。
しかし、このギャップは真の知性から切り離され、因果関係と相関関係を区別できない。
本稿では、因果推論はAIの必然的な統計的良心であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:48:11 GMT)
Can Graph-Based Microservice Performance Detection Be Used for Microservice Intrusion Detection? [0.0] 本稿では、グラフベースのマイクロサービスパフォーマンス検出が、マイクロサービス侵入検出の基礎となるかどうかを問う。
Docker Composeベースの合成Eコマースマイクロサービスベンチマークをデプロイし、通常のワークロード下で5つの攻撃タイプにわたって50のコントロールされたトライアルを実行し、メトリクス、ログ、分散トレースを収集します。
21,438個の要求グラフの6方向分類のための2層グラフ畳み込みネットワークを訓練し、96.2%の精度で、グラフレベルのランダムスプリットの下でマクロF1を0.955とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:30:38 GMT)
Bit flips, saturation, and quantum chaos in dissipative cat qubits [0.0] 現実的な散逸性猫量子ビットにおけるビットフリップの性質について検討する。
通常の力学では、ビットフリップはカオスバーストとして表される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:05:44 GMT)
Benchmarking Patent Embeddings: A Multi-Task Evaluation of 22 Models Across Retrieval, Classification, and Clustering [0.0] この研究は、113,148個の補助技術特許、46,069個の引用グラフ検索クエリ、および外部検証のための公開DAPFAMデータセットを使用する。
本フレームワークでは,引用に基づく検索,ハイブリッドスパース・デンス融合,5つのデータセットに対するマルチラベル分類,教師なしクラスタリング,6つのテキスト分割ビュー,ドメイン適応型4つのモデルの微調整,司法分析,DWPI(Derwent World Patents Index, Clarivate)の専門家によるコンテンツについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 23:51:13 GMT)
Bell State Analysis Provides an Optimal Basis Saturating the Quantum Cramer-Rao in Rotation Sensing [0.0] 光の2階の反コヒーレント状態は、任意の軸周りの回転感知のためにクレーマー・ラオ境界(QCRB)を飽和させることが知られている。
我々はN=4とN=6の二階反コヒーレント状態の回転角を抽出する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:16:01 GMT)
Augment Engineering: A Methodology for Multi-Tool AI Orchestration Across Professional Domains [0.0] 拡張エンジニアリング(Augment Engineering)は、異なる専門分野にまたがる複数の目的に構築されたAIツールのオーケストレーションの分野である。
5ヶ月のフォーマティブケーススタディでは、プロのドメイン7つにまたがってプロのエンジニアリングを適用する1人の実践者が文書化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 22:44:18 GMT)
Attested Tool-Server Admission: A Security Extension to the Model Context Protocol [0.0] Model Context Protocol(MCP)は、大規模言語モデル(LLM)エージェントと外部ツールサーバがメッセージ交換を行う方法の標準化である。
EnclawedエージェントはGoogleの外部操作型MPPサーバを安全に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 21:52:51 GMT)
Atom-Photon Bound States in Fractal Photonic Lattices: Localization Length and Anomalous Diffusion [0.0] 自己相似フォトニック格子に結合した2レベルエミッタでシードされた原子-光子結合状態について検討した。
遠距離局所化長が$sim -1/d_w$に従うことを示す。
この結果は, 構造波導波路QEDを自己相似非周期ジオメトリーに拡張し, 境界状態プロファイルを結合させてフラクタル格子の指数を輸送する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 13:33:05 GMT)
Anderson Localization: A Floquet operator Krylov space perspective [0.0] 連続時間ではなく、ストロボスコープで力学を研究することは、その利点があることが示される。
ストロボスコピック力学では、作用素クリロフ空間は不均一なフロケ横場イジングモデルのエッジ作用素の力学に対応する。
局所化-非局在化遷移は作用素 Krylov 空間でも示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 18:22:47 GMT)
Ancilla-Efficient QSAMPLE Preparation for Reversible Markov Chains [0.0] 作業レジスタに1つのアシラキュービットしか必要としない新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
重要な技術的要素は、1つのアンシラ量子ビットを用いた選択位相コンパイラ回路である。
直接応用として,ギブスQSAMPLEの作成に量子アルゴリズムを適用し,厳密な複雑性解析を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 09:55:28 GMT)
An Interpretable Closed-Loop Intelligent Tutoring System for Multimodal Affective Feedback in Asynchronous Presentation Training [0.0] ITSはマルチモーダル入力をエビデンスベースのフィードバックにマッピングし、観測可能なパフォーマンスキューに遡ることができる。
このシステムは、専門家のレーティングに匹敵するパフォーマンスレベルでルーリック整合スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 04:13:28 GMT)
An Interpretable CF-RL-TOPSIS Fusion Model for Skills-Aware Talent Recommendation [0.0] 本研究では,6つのセマンティックプロキシから構築したトランジション対応協調ブランチ,強化スタイルの職業家族バンディット,エントロピー重み付きTOPSISブランチを統合した遅延融合モデルを提案する。
このモデルは、2つのフリーズされたICTタレント履歴ベンチマーク、JobHopとKarrierewegeで、時系列トップ5ランキングとペアのWilcoxonテストを用いて評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 19:22:58 GMT)
AI Assurance: A Comprehensive Testing Strategy for Enterprise AI Systems [0.0] 本稿では,3つの原則に基づいて構築されたエンタープライズAIシステムに対する包括的保証戦略を提案する。
まず、AIテストは厳格な正当性検証ではなく、継続的なリスク低減に焦点を当てるべきである。
第3に、AI保証の失敗は、従来の決定論的ソフトウェアシステムに見られるものと根本的に異なる組織的影響をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 10:19:19 GMT)
A blueprint for constructing 3-pass AKE protocols under commitment-based models [0.0] 両プリミティブに対して,コミットメントベースのAKEモデルの下でセキュアな3パスプロトコルが存在することを示す。
結果として得られたプロトコルは、3つのメッセージ交換で一方的な認証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 16:51:59 GMT)
A Two-Branch Finite-Field Construction for Regular CSS LDPC Bases [0.0] 本稿では,通常のCalderbankShorSteane(CSS)量子低密度パリティチェック基底行列に対する2分岐乗算コセットの構築について述べる。
復号には,小残差症候群に対する低複雑さ後処理規則とともに共同対数領域の信念伝搬を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 17:56:26 GMT)
A General Quantum Speed Limit for Non-Hermitian Systems [0.0] 非エルミート系の2つの境界に対応する最も短い進化時間は、ある初期状態によって達成できることを示す。
これらの初期状態は、最も早い初期状態(FIS)と呼ばれ、エルミート系とは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 May 2026 05:44:42 GMT)