Déjà View: Looping Transformers for Multi-View 3D Reconstruction [110.0] 最近のフィードフォワード3次元再構成変換器は10億以上のパラメータに拡張されている。
モデルの深さは、部分的にイテレーションを購入し、ユニークなパラメータで非効率に支払い、代わりにアーキテクチャでそのイテレーションを明示することを示しています。
我々のモデルであるDéjViewは、1つのループ変換ブロックをK精細ステップのビュー毎の機能に繰り返し適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:11:53 GMT)
GRKV: Global Regression for Training-Free KV Cache Compression in Long-Context LLMs [97.4] コンテキスト長が拡張された大規模言語モデル(LLM)は、キー値(KV)キャッシュに依存して、以前のトークンに対する注意をサポートする。
KVキャッシュを維持することは、KVキャッシュ圧縮メソッドを動機付け、かなりのメモリオーバーヘッドを引き起こす。
GRKVは,圧縮キャッシュとフルキャッシュのアテンション出力の差を直接最小化する,トレーニング不要なKV-cacheマージ手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:16:30 GMT)
SpatialBench: Is Your Spatial Foundation Model an All-Round Player? [92.0] 空間ベンチ(SpatialBench)は、決定論的サンプリングを伴う空間基盤モデルのための、クロスパラダイムなドメインディバースベンチマークである。
6つのパラダイムにまたがる41のモデルを4つの異なる入力密度設定の下で5つのタスクスイートで包括的に評価する。
厳密なドメインアライメントと高いデータ品質が、単純なデータセットスケーリングよりもパフォーマンスに極めて重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:30:04 GMT)
From Prompt Injection to Persistent Control: Defending Agentic Harness Against Trojan Backdoors [89.9] ローカルエージェントハーネスにおけるマルチステップトロイの木馬攻撃を識別するベンチマークであるClawTrojanを紹介する。
そこで我々は,DASGuardを提案する。DASGuardは,コントロールライクなテキストをセンシティブなローカルファイルでスキャンし,その起源を辿り,信頼されたソースから派生しないコントロールコンテンツを除去する。
この結果から, DASGuardは, 実行時の攻撃ブロックと作業空間への衛生的コミットを組み合わせることで, 強力な動的防御を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:19:07 GMT)
Robust Dreamer: Deviation-Aware Latent Gaussian Memory for Action-Controlled AR Video Generation [89.7] アクション制御された画像対ビデオ生成は、インタラクティブな世界シミュレーションにおいて有望なパラダイムであり、各制御信号が即時視覚応答を誘発する。
長時間の自己回帰的なロールアウトに対する視覚的忠実さと3D一貫性を維持することは依然として難しい。
既存の3D認識手法は、textitLatent--RGB Cyclingからの情報損失と、textiterror-free仮説によって引き起こされるトレーニング-推論ギャップという2つの障害により、破滅的なドリフトに悩まされることが多い。
textbfRobust Dreamerという,メモリ拡張フレームワークについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:21:33 GMT)
AMix-2: Establishing Protein as a Native Modality in Large Language Models [88.0] 大型言語モデル(LLM)において、タンパク質をネイティブなモダリティとして確立するタンパク質-テキスト基盤モデルAMix-2を提案する。
AMix-2は、(1)自然言語とタンパク質配列を共有トークン空間に埋め込む統一されたタンパク質-テキストの定式化、(2)ブロックワイド拡散言語モデリングバックボーンの2つの主要なアイデアに基づいて構築されている。
本稿では,様々な理解・設計タスクにまたがって,時間認識・ホモロジー認識プロトコルを用いた総合ベンチマークであるProteinArenaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:58:08 GMT)
CameraNoise: Enabling Faithful Camera Control in Video Diffusion through Geometry-Flow-Guided Noise Warping [81.6] 数値カメラパラメータを直接拡散バックボーンに注入する既存の方法は、抽象座標と視覚的内容の間のギャップを埋めることがしばしば失敗する。
本稿では,カメラの動きを時間的コヒーレントな表現に符号化するフロー・ツー・ノイズ・ワープ手法であるCameraNoiseを提案する。
CameraNoiseを拡散プロセスに統合することで、我々のフレームワークは安定した高忠実度ビデオを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:02:50 GMT)
Your Teacher Can't Help You Here: Combating Supervision Fidelity Decay in On-Policy Distillation [81.1] オンライン蒸留は,教師からのトークンレベルのフィードバックを用いて,学生モデルを自作の軌道上で訓練することにより,推論能力を伝達する。
生徒が生成した接頭辞が長くなるにつれて、教師の次点の分布は自信を減らし、差別性が低下する。
SFDを緩和するため, textbfLookahead Group Reward (ours) を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:39:20 GMT)
Unlearning in Diffusion Models: A Unified Framework with KL Divergence and Likelihood Constraints [80.9] 本稿では,事前学習モデルからの偏差を最小限に抑えるために,非学習を定式化する制約付き最適化フレームワークを提案する。
我々のKL制約アプローチは、概念とデータアンラーニングにおいて、保持ベースラインが優れていること、そして、可能性ベースアプローチが未学習の有効性と一致していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:25:45 GMT)
Smaller Models are Natural Explorers for Policy-Level Diversity in GRPO [80.4] サンプル数が増加するにつれて、小さなモデルは本質的に、より優れたパス@kによって示されるポリシーレベルの多様性を示す。
本研究では,S2L-PO(Small-to-Large Policy Optimization)を提案する。
S2L-POは、様々な数学的推論ベンチマーク(例えば、AIME 24で1.7Bエクスプローラーを使用して8Bモデルをガイドする+8.8%)の精度を改善し、ロールアウト計算を削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:25:56 GMT)
Agentic Transformers Provably Learn to Search via Reinforcement Learning [80.1] 木探索は多くの言語エージェント推論と意思決定タスクの背後にある中心的な抽象化である。
エージェント変換器は相互作用を通してその軌道履歴のみを観察する。
ランダム化深度優先探索(DFS)を実装した2ヘッドトランスを最初に構築する。
そこで我々は,このDFS機構が,緩やかな強化フィードバックから,段階的に現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:58:03 GMT)
De-attribute to Forget for LLM Unlearning [79.8] 大規模言語モデル(LLM)の急速な開発により、トレーニングに不適切なデータを使用することが懸念されている。
本稿では,DareU と呼ばれるデータ帰属報酬に基づく最初の LLM アンラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:03:20 GMT)
Representation Forcing for Bottleneck-Free Unified Multimodal Models [77.0] 統一マルチモーダルモデル(UMM)は、単一モデルにおける知覚と生成を扱うことを目的としている。
既存のUMMは、画像生成のために別々に訓練された凍結したVAEに依存しており、構造的なボトルネックを示唆している。
本稿では,表現予測をモデルのネイティブ機能にすることで,このギャップを埋める手法であるRepresentation Forcing(RF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:59:55 GMT)
MosaicLeaks:Privacy Risks in Querying-in-the-Open for Deep Research Agents [76.6] ディープリサーチエージェントは、プライベートなローカルドキュメントをWeb検索のような外部ツールと組み合わせて、プライバシーリスクを生じさせている。
プライベートなエンタープライズドキュメントとパブリックなWebコーパスをチェーンする1,001のディープリサーチタスクのベンチマークであるMosaicLeaksを紹介します。
私たちは、家族やサイズにわたるモデルが3つのレベルすべてに頻繁にリークしていることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:44:35 GMT)
AdaptR1: Reinforcement Learning Based Adaptive Interleaved Thinking in Multi-hop Question Answering [76.5] マルチホップ質問回答(QA)における適応的インターリーブド思考のための強化学習(RL)に基づくフレームワークAdaptR1を紹介する。
Graph-R1設定では、AdaptR1は平均的なシンクトークンを69.71%削減し、HotpotQAは90.35%削減された。
分析の結果,マルチホップ推論における過度な思考は,一様分布ではなく,初期計画段階で主に発生することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:34:45 GMT)
GPU Forecasters: Language Models as Selective Surrogates for Kernel Runtime Optimization [73.9] カーネル評価のための選択的なGPUサロゲートとしてLLMがどのように機能するかを検討する。
限られたGPU測定予算下での高速カーネルの復旧に,その予測が正確で校正され,実用的に有用であるかどうかを計測する。
実験により,LLMは相対的なカーネル性能を正確に予測し,強化学習により性能を向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:56:08 GMT)
Domain-Specific Data Synthesis for LLMs via Minimal Sufficient Representation Learning [72.6] 大規模言語モデルは、ドメイン固有のデータを微調整することで、特定のドメインで強力なパフォーマンスを達成することができる。
既存のデータ合成アプローチは、自然言語で表現された明示的なドメイン記述と慎重にプロンプトエンジニアリングに依存している。
本稿では、参照サンプルから最小限のドメイン表現を学習し、それを活用してドメイン整合合成データの生成を誘導する新しいフレームワークDOMINOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:58:00 GMT)
dMoE: dLLMs with Learnable Block Experts [71.6] 単純なブロックレベルのMoEフレームワークであるdMoEを提案する。
また,dMoEは,推論中に一意に活性化される専門家の数を著しく減少させることを示した。
また、メモリ使用量を76.64%から79.84%に減らし、1.14$times$から1.66$times$エンドツーエンドのレイテンシ高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:03:50 GMT)
Combinatorial Synthesis: Scaling Code RLVR via Atomic Decomposition and Recombination [70.3] RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、大規模言語モデル(LLM)の顕著なコーディング能力を形成する基盤として登場した。
我々は、原子要素への分解と制御された再結合によって検証可能なコードタスクを生成する新しいフレームワークであるAtomic Decomposition and Recombination (ADR)を提案する。
私たちの仕事は、新しいコードタスク合成とスケーラブルなRLVRトレーニングのための新しいパラダイムに光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:29:32 GMT)
PatchWorld: Gradient-Free Optimization of Executable World Models [69.1] 我々は、オフラインのトラジェクトリを実行可能なPythonの世界モデルに変換する、勾配のないフレームワークであるPatchWorldを紹介します。
7つのAgentGym環境の中で、PatchWorld-Simpleはコードベースの計画スコアが最も高い。
人間の特定残差バイアスは, 表面観察精度を向上するが, 判定性は低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:11:14 GMT)
CoMem: Context Management with A Decoupled Long-Context Model [68.7] CoMemは、プライマリエージェントワークフローからメモリ管理を分離するフレームワークである。
我々は、CoMemがバニラロングコンテキストソリューションで1.4倍のレイテンシ改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:59:32 GMT)
Wall-Clock Complexity for Zeroth-Order Optimization with Tunable Oracle Fidelity [68.5] ブラックボックス最適化は勾配が利用できない場合に適用され、客観的評価は高価なシミュレーションに依存する。
本稿では, オラクル型, ノイズモデル, 最適化方式の選択が, アルゴリズムパラメータに対する壁面最適選択をいかに引き起こすかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:24:54 GMT)
UniLab: A Heterogeneous Architecture for Robot RL Beyond GPU-Dominant Paradigms [68.4] シミュレーション支配型ロボット制御では、どのプロセッサが物理を実行するかではなく、シミュレーションスループット、ポリシー学習、実行時同期が効率的なエンドツーエンドループを形成するかどうかが重要な問題である。
データ移動、バッファリング、同期のための統一ランタイムを通じて、GPUポリシー更新からCPU並列シミュレーションを分離する、異種CPU常駐/GPU学習アーキテクチャであるUniLabを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:47:38 GMT)
InfoAtlas: A Foundation Model for Zero-Shot Statistical Dependence Estimate [68.1] InfoAtlasは、反復最適化の必要性を排除する基礎的なモデルのようなアーキテクチャである。
さまざまな依存構造を特定し、データセットから直接MIを予測することを学ぶ。
実験の結果、InfoAtlasは最先端のニューラル推定器と精度で一致し、100倍のスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:16:51 GMT)
Not All Synthetic Data Is Yours to Learn From [68.1] 弱い自己学習は、事前訓練モデルにすでに存在する能力を増幅できることを示す。
我々はこれを、プロンプトフリーな無条件自己学習の最小設定で研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:34:11 GMT)
Annotations Are Not All You Need: A Cross-modal Knowledge Transfer Network for Unsupervised Temporal Sentence Grounding [67.2] 本稿では,時間的文接地(TSG)の課題に対処する。
本稿では、より実用的で困難なTSG設定を目標とし、教師なし時間文の接地を行う。
我々のモデルは、この一般的な知識を直接利用して、ビデオとクエリを相関させ、トレーニングなしで関連セグメントを正確に検索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:16:11 GMT)
Vanilla ViT for Automotive Point Cloud Semantic Segmentation [65.6] 大規模な自動車ライダーシーンのセグメンテーションにバニラ非階層型ViTを活用する方法について述べる。
我々のアプローチであるVaViT for Vanilla ViTは、最先端の手法の性能にマッチするか、上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:47:02 GMT)
SOCO: Benchmarking Semantic Object Correspondence in Vision Foundation Models [63.3] セマンティックオブジェクト対応のための新しいベンチマークであるSOCOを紹介する。
視覚基盤のバックボーンは強い意味構造をエンコードするが、関連するカテゴリ間での伝達対応は不十分であることを示す。
また,LVLMは画像マッチングよりもテキストプロンプト部分のローカライゼーションが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:58:48 GMT)
Are Full Rollouts Necessary for On-Policy Distillation? [63.2] オンライン蒸留(OPD)は、学生が生み出すロールアウトに沿って密集した教師のフィードバックを提供する。
我々は、ロールアウトの地平線を、トレーニング効率に大きく影響を及ぼすOPDの重要なボトルネックとみなす。
本稿では,トレーニング中に徐々にロールアウト地平線を拡大するプログレッシブPDと,信頼性の高い切り抜きロールアウトで恒久的に蒸留を行うTrncated OPDの2つの簡単な水平制御戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:12:54 GMT)
Cuttlebot: a platform demonstration for complex, autonomous, bio-inspired swimmers [62.9] この研究は、視覚的および空間的な情報を感知しながら、6つの人工筋肉を駆動する、自律的なロボットプラットフォームであるCOREを提示する。
このプラットフォームを検証するために、我々はカクテルフィッシュに触発されたロボットCuttlebotを開発した。
COREシステムは、特殊な制御信号を人工筋肉に駆動し、6軸の力とトルクを制御可能とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:48:52 GMT)
Conformal Reliability: A New Evaluation Metric for Conditional Generation [62.8] 条件付き生成モデルは、近年、様々な応用において顕著な成功を収めている。
本稿では,信頼度を事前に設定した予測値に基づいて,信頼度という新たな評価指標を提案する。
本稿では, 予測セットの構築と, (ii) 構築した予測セット内の信頼性スコアを正確に最適化するフレームワークであるConformal Reliability(CReL)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:52:44 GMT)
Advancing Creative Physical Intelligence in Large Multimodal Models [62.6] MM-CreativityBenchは、視覚的にリッチで物理的に制約のある環境において、手頃なグラウンドで使用されるクリエイティブツールのベンチマークである。
筆者らの実験では、現在のLMMは、生成能力の欠如によるものではなく、基底探索を維持できないため、しばしば短くなることが示されている。
この障害モードを動機として,創造的ツールの使用を優先学習問題とするアライメント(アライメント,アライメント,アライメント)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:01:08 GMT)
OmniMatBench: A Human-Calibrated Multimodal Reasoning Benchmark Across 19 Materials Science Subfields [61.9] 材料科学のためのマルチモーダル推論ベンチマークであるOmniMatBenchを紹介する。
我々は13のオープンソースおよびクローズドソースMLLMを評価し、最良のモデルが0.372の総合スコアを達成することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:29:38 GMT)
TraceGraph: Shared Decision Landscapes for Diagnosing and Improving Agent Trajectories [61.5] グラフベースのフレームワークであるTraceGraphを紹介した。
各タスクに対して、TraceGraphは、モデルIDが導入される前に、プールされたロールアウトから観測可能なアクション・オブザーブレーション状態のグラフを構築する。
次に、結果インフォームされた生産的なコアとトラップリージョンをオーバーレイし、各ロールアウトを3つのイベント – アクセス、トラップ露出、修復 – で要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:40:31 GMT)
TunerDiT: Training-free Progressive Steering of Diffusion Transformer for Multi-Event Video Generation [61.0] マルチイベント生成のための追加トレーニングを必要としないプログレッシブステアリング手法TunerDiTを提案する。
TunerDiTは8つのメトリクスにわたる最先端のパフォーマンスを実現し、ビデオの一貫性とイベント分離の間の調整可能なトレードオフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:56:09 GMT)
Diversity Matters: Revisiting Test-Time Compute in Vision-Language Models [61.0] テスト時の計算戦略は、大規模言語モデルにおける推論を強化するための軽量なアプローチとして現れている。
本稿では,予測エントロピーに基づいて最も確実な予測を選択するエントロピーに基づくTTCを提案する。
ETTCは、軽度の仮定で多数決よりも優れており、投票と最高の個人モデルの両方を一貫して上回っていることを実証的に実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:06:38 GMT)
Preference-Aware Rubric Learning for Personalized Evaluation [59.5] 既存の評価手法では、長期的なインタラクション履歴に埋め込まれたユーザ固有の嗜好をキャプチャできない。
静的判断よりも学習問題としてパーソナライズされた評価を定式化するパラダイムであるパーソナライズド・アズ・ラーニングを提案する。
実験により、PARLはユーザ対応の応答を確実に識別し、ユーザ間で一般化する高忠実なルーブリックを一貫して誘導することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:00:55 GMT)
Graph Neural Networks Are Not Continuous Across Graph Resolutions [59.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ収束の全ての自然なモードに対して連続ではないことを示す。
我々は、標準GNNアーキテクチャを基本に修正し、スケールをまたいだモデルに連続性を持たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:46:28 GMT)
MIRA: Mid-training Rubric Anchoring for Source-Aware Data Selection [59.3] 我々は,自作ルーブリック発見に基づくソース認識フィルタリングフレームワークであるMIRAを提案する。
21のソースと5つのソースグループを持つコード指向のミッドトレーニングでは、MIRAは9つのコードベンチマークで選択ベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:16:52 GMT)
COLLEAGUE.SKILL: Automated AI Skill Generation via Expert Knowledge Distillation [58.8] 人為的なAIスキルを生成するための自動トレース・ツー・スキル蒸留システムを提案する。
COLLEAGUE.SKILLは、実践、メンタルモデル、意思決定のための能力トラックと、コミュニケーションスタイル、インタラクションルール、修正履歴のための有界な行動トラックの2つのトラックを持つバージョン付きのスキルパッケージを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:59:08 GMT)
Interpretability Without Tradeoffs: Disentangling Polysemanticity At Equal Predictive Performance [58.5] ELUDeはディープニューラルネットワークの解釈可能性を改善する方法である。
潜在表現を、解釈可能な機能のように振る舞う透明で検査可能なサブユニットに分解する。
明示的なトレーニングもラベルも必要とせず、事前訓練されたモデルにも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:39:09 GMT)
APE: Agentic Prompt Enhancer for Image Generation and Editing [58.4] Agentic Prompt Enhancer(APE)は、スモール言語モデル(SLM)をプロンプトエンハンスメントエージェントとしてポストトレーニングする軽量フレームワークである。
APEはシングルエージェント書き換えとロール特化マルチエージェント拡張の両方をサポートしている。
シングルエージェントインスタンス化のSAPEはワンパスでプロンプトを書き直し、マルチエージェントインスタンス化のMAPEはルータ-リライター-コンパイラプロセスに拡張を分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:59:31 GMT)
The Regularizing Power of Language-Training Deepfake Detectors [57.5] ディープフェイク検出は一般的に、低レベルのドメイン固有のアーティファクトへの過度な適合に悩まされる。
デュアルエンコーダアーキテクチャを使用し、凍結した特殊検出器とLoRA調整されたMLLMエンコーダをペアリングする。
我々は、モデルが分類する前に記述的推論を生成することを奨励する強化学習段階を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:01:17 GMT)
ConsisGuard: Aligning Safety Deliberation with Policy Enforcement in LLM Guardrails [57.3] 推論に基づくガードレールは、最終的な決定を下す前に明確な合理性を生成することによって安全性のモデレーションを改善する。
モデルは、その推論において有害な意図を認識することができるが、それでも安全なラベルを予測したり、政策を根拠とした正当化なしに安全でない決定を下す。
推論に基づくガードレールのための一貫性を考慮したフレームワークであるConsisGuardを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:42:08 GMT)
Benchmarking and Enhancing Text-to-Image Models for Generating Visual Representations in Early Arithmetic Education [57.2] 本稿では,算術方程式から有意義な視覚を生成するタスクである方程式対視覚生成について紹介する。
E2V-Benchは、4つの台座を持つ視覚的タイプにまたがるベンチマークであり、視覚的正当性を評価するための自動指標である。
評価の結果,最近のテキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルでは誤りが頻繁に発生し,誤りは不正確なオブジェクト数と破壊的リレーショナル構造に支配されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:18:08 GMT)
VESTA: Visual Exploration with Statistical Tool Agents [56.8] VESTA: 統計ツールエージェントを用いたビジュアル探索について紹介する。
VESTAの動的ツール生成は、以前のエージェントパイプラインよりも優れていることを示す。
また,分散フィッティングと時系列を対象とするベンチマークであるDAWNについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:57:37 GMT)
Multi-Contrast MRI Motion Correction via Parameter-Informed Disentanglement and Adaptive Experts [56.7] パラメータインフォームドコントラストと重度適応補正を組み合わせた統合フレームワークを提案する。
ScanCLIPは、取得パラメータからアンタングルコントラストスタイルへのコントラスト埋め込みを解剖学的内容から導き、コントラストのない特徴をもたらす。
ビジョントランスフォーマーは、動きの重大度を推定し、Mixture-of-Expertsネットワークを介して特徴をルーティングし、ターゲットのアーティファクト修正を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:48:23 GMT)
Dynamics and Representation Structure of Local Approximations to Gradient-Based Learning in Linear Recurrent Neural Networks [56.4] ランダム・フィードバック・ローカル・オンライン(RFLO)の学習動態と時間による逆伝播(tBPTT)について検討する。
我々の研究は、局所性制約が学習力学をどう形成するかに関する分析的な洞察を提供し、学習の神経科学的モデルやRNNの代替最適化アプローチに影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:19:45 GMT)
From Noise to Control: Parameterized Diffusion Policies [54.9] 本研究では,学習行動多様体に埋め込まれた連続パラメータに条件付き拡散ポリシーを学習するためのフレームワークを提案する。
政策重みを更新することなく、既知の戦略間の円滑な距離と、新しい制約への効率的な適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:21:50 GMT)
MultiAct: Text-to-Motion Generation from Composite Text via Tailored Attention Guidance [54.1] MultiActは、合成テキスト-モーション合成のための未ペアの推論時間フレームワークである。
提案手法は,未表現のプロンプト成分に付随するクロスアテンションスコアを適応的に増幅することにより,意味的崩壊に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:14:48 GMT)
Learning Cardiac Latent Representations in Vectorcardiogram Space [54.1] 既存の方法は、観測可能なECG信号空間でのみ動作する。
本稿では,VCG空間内で直接心臓電気活動の潜在性統一表現を学習することを提案する。
LVCGは、この物理的に接地された潜在空間で動作するように設計された、最初の汎用的な自己教師型表現学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:48:12 GMT)
Capability Self-Assessment: Teaching LLMs to Know Their Limits [54.1] 現代の大規模言語モデルは、体系的に自己評価能力が欠如していることが示される。
モデル本来の能力を維持しつつ自己評価を改善することを目的として,政策学習問題として定式化する。
その結果,強化学習はCSAを効果的に指導し,教師付き微調整よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:32:14 GMT)
UniAudio-Token: Empowering Semantic Speech Tokenizers with General Audio Perception [53.4] UniAudio-Tokenは、音声の能力を損なうことなく、一般的な音声知覚でセマンティック・トークン化を可能にするフレームワークである。
SAPは、音声による構造化された監視を言語コンテンツ、声質属性、聴覚シーンプリミティブに提供します。
SAEは、浅い層から微細な音響的詳細を適応的に復元するコンテンツ認識ゲーティング機構を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:36:21 GMT)
LongTraceRL: Learning Long-Context Reasoning from Search Agent Trajectories with Rubric Rewards [53.3] 検証可能な報酬(RLVR)による強化学習は,この課題を約束している。
既存の方法は、信頼性の低いインタプリタと、スパースで結果のみの報酬信号によって制限される。
textscLongTraceRLは、ランダムサンプリングやワンショット検索によって作られたものよりもはるかに難しいトレーニングコンテキストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:51:40 GMT)
HypoAgent: An Agentic Framework for Interactive Abductive Hypothesis Generation over Knowledge Graphs [52.9] 知識グラフに対する帰納的推論は、観察された実体や事実を説明する論理的仮説を生成することを目的としている。
既存の制御可能な仮説生成手法により、ユーザーは明示的な条件でこのプロセスをガイドすることができる。
本稿では,知識グラフ上での対話的帰納的仮説生成のためのエージェントフレームワークであるHypoAgentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:40:37 GMT)
Recognizing Co-Speech Gestures in-the-Wild [52.8] GRW(Gesture Recognition in the Wild)データセットは156,688本のビデオクリップを手動でアノテートする。
GRWは、物理的行動、空間記述子、抽象概念の非常に多様な150ワードの分類である。
我々はGRWを利用してビデオモデルを訓練し、ジェスチャーを意味的か否かを分類し、(b)共同音声のジェスチャーに対応する単語を認識し、(c)ジェスチャーを時間的に局所化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:55:17 GMT)
Position: Anthropomorphic Misalignment Research Needs Stronger Evidence [52.8] 概念的曖昧さ,非ロバストデータセット,実験設計,不十分な因果的介入が,モデル行動の過度な解釈につながることを示す。
本研究の目的は,AMRの方法論的厳密性向上に寄与する明らかな考察のガイダンスを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:38:53 GMT)
Pseudoentanglement in constant depth: How trivial states can have non-trivial entanglement structure [52.5] 我々は,カットのエントロピーを量子時間で推定できない2次元局所定数深さ量子回路の族を構築する。
定深量子回路は特定の多くの量子サンプルから学習できるので、結果として得られる擬似絡み状態は暗黙的に公鍵であり、擬似ランダムではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:43:00 GMT)
ImmersiveTTS: Environment-Aware Text-to-Speech with Multimodal Diffusion Transformer and Domain-Specific Representation Alignment [52.3] ImmersiveTTSは環境コンテキストにシームレスに統合された自然な音声を生成する環境対応テキスト音声合成(TTS)モデルである。
本モデルは,マルチモーダル拡散変換器上に構築され,テキスト条件付き環境コンテキストでテキスト対応音声を融合する。
実験結果から,ImmersiveTTSは既存手法よりも自然性,知性,音声の忠実度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:58:54 GMT)
Parity-induced generalized Brillouin zone without non-Hermitian skin effect [51.6] 非ヘルミチアン皮膚効果は、非ヘルミチアン皮膚効果のない非ヘルミチアン系において、パリティ誘発偶発作用として生じる可能性がある。
この効果は皮膚効果モデルで完全に区別可能な特徴として生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:17:42 GMT)
No More K-means: Single-Stage Sparse Coding for Efficient Multi-Vector Retrieval [51.4] SSR(Single-stage Sparse Retrieval)は、高価なクラスタリングを効率的なスパースコーディングに置き換えるパラダイムシフトである。
ColBERTv2と比較してインデックス処理時間を15倍短縮し、検索レイテンシを半減させ、同時に検索性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:10:10 GMT)
LithoGRPO: Fast Inverse Lithography via GRPO Reinforced Flow Matching [51.1] Inverse Lithography Technology (ILT) は、ウェハへのパターン転送の忠実度を高める最適化マスクを生成する。
本稿では,フローマッチングパラダイムとGRPOに基づく強化学習(RL)ファインチューニングを統合したILTフレームワークLithoGRPOを紹介する。
RLサンプリング効率を向上させるために,130倍以上の高速化を実現し,製造性評価のための高速ショットカウントアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:01:59 GMT)
PaintBench: Deterministic Evaluation of Precise Visual Editing [50.5] PaintBenchは20の基本的なビジュアル編集操作のベンチマークである。
11の画像編集モデル全体では、全体的なパフォーマンスが低く、現在の最高パフォーマンスの業界リーダーは17.1%に過ぎなかった。
詳細なベンチマーク診断では、オブジェクト数、背景の複雑さ、色スキーム、編集領域サイズなどのシーン変動によって生じるパフォーマンス劣化が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:01:14 GMT)
Where to Refine, When to Stop: Rethinking Redundancy via Latent Discrepancy for Efficient Visual Autoregressive Generation [50.1] 遅延不一致による冗長性を除去する学習自由フレームワークを提案する。
LD-Pruningは、Infinity-8Bの最大2.35倍のスピードアップを実現し、高い生成品質を維持しながら推論を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:34:39 GMT)
A Pilot Study on Curator-Guided Multilingual Art Description for Blind and Low-Vision Audiences with Small Vision-Language Models [50.0] ブラインドとロービジョン(BLV)の観客は、視覚芸術の描写によって守られていない。
パイロットスタディは、ドイツ語、ルーマニア語、セルビア語のためのQwen2.5-VL-3B-インストラクトを用いたキュレーター誘導多言語アート記述について研究している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:47:45 GMT)
Learning Global Motion with Compact Gaussians for Feed-Forward 4D Reconstruction [49.9] 我々は、タイムスタンプ条件付き学習可能なガウスクエリトークンのコンパクトなセット上に構築されたフィードフォワード4D再構成フレームワークであるC4Gを提案する。
C4Gはガウシアンをはるかに少なく、カメラのポーズを必要とせず、強力なノベルビュー合成性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:57:41 GMT)
Free energy Estimation on Any State Space [49.6] 最近の研究は、有限時間体制の効率を著しく加速するために神経輸送を学習している。
本稿では,この枠組みを任意の状態空間に一般化する。
提案手法の有効性と有効性を検証する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:34:53 GMT)
MetaEvo: A Meta-Optimization Framework for Experience-Driven Agent Evolution [49.2] 大規模言語モデル(LLM)は強力な推論能力を持つが、ほとんどのLLMベースのエージェントはタスクの相互作用によって改善できない。
既存のエクスペリエンス駆動のメソッドは、モデルが学習する能力を高めることなく、しばしばメモリやエグゼクタに依存します。
連続エージェント進化のための2段階フレームワークであるMetaEvoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:31:39 GMT)
Draft-OPD: On-Policy Distillation for Speculative Draft Models [49.2] 投機的復号化は,提案したトークンを並列に検証した軽量なドラフトモデルとターゲットモデルを組み合わせることで,大規模言語モデル推論を加速させる。
本稿では,安定な継続のために目標支援ロールアウトを利用するDraft-OPDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:17:50 GMT)
Value Functions as Supermartingale Certificates [48.9] 適切な報酬の下では、$$-regularプロパティをほぼ確実に満足するポリシーに関連する値関数が、その仕様のStreet Supermartingale証明書を符号化していることを示す。
我々の結果は有限マルコフ決定過程で実験的に検証され、有限で数え切れないほど無限で連続的な状態空間を保ち、RLによる証明書合成への原則的経路を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:39:02 GMT)
PrivacyPeek: Auditing What LLM-Based Agents Acquire, Not Just What They Say [48.8] LLMベースのエージェントは急速に進歩し、ユーザーのタスクを完了させるために外部ツールを自律的に呼び出している。
既存のプライバシベンチマークは、エージェントの応答や外部アクションが開示するものを監査するが、データがエージェントのコンテキストに最初に入力される取得ステージを見落としている。
LLMエージェントの取得段階のプライバシー漏洩を評価するベンチマークであるemphPrivacyPeekを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:55:12 GMT)
Exploiting Local Dynamics Regularity for Reusable Skills in Offline Hierarchical RL [48.6] 局所力学の直観を生かした抽象概念に焦点をあてる。
どのスキルを再利用するか、どこで再利用するかを学びます。
この情報は、高レベルのポリシーが使用する低レベルのスキルを判断しなければならない、多くのHRLアルゴリズムに恩恵をもたらすはずだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:30:00 GMT)
Functional Attention: From Pairwise Affinities to Functional Correspondences [48.4] 本稿では,適応ベース間の機能的対応として注意を再解釈するemphFunctional Attentionを紹介する。
実験により、emphFunctional Attentionは、多くの演算子学習タスクにおける最先端のパフォーマンスと一致することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:22:19 GMT)
TabCausal: Pretraining Across Causal Environments for Tabular Causal Discovery [47.8] 因果発見基盤モデル(CDFM)は、データセットを単一前方パスの因果グラフに直接マッピングすることで、この問題を改善しようとしている。
本研究では,多彩なグラフ事前学習を訓練したデータ駆動CDFMであるTabCausalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:05:43 GMT)
From Local Geometry to Global Pseudo Labeling for Robust Positive Unlabeled Learning under Covariate Shift [47.8] 視覚特徴の局所多様体構造を利用して、シフトするデータを徐々に発見する幾何認識フレームワークを導入する。
我々のアプローチは、異なるタイプのシフトに強く移行し、強力な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:55:31 GMT)
X-Foresight: A Joint Vision-Action Causal Forecasting Network via Predictive World Modeling [47.5] 我々は,ビジョン・ランゲージ・アクション・アーキテクチャに直接統合された予測的世界モデルであるX-Foresightを紹介する。
隣接するフレームではなく意味的に離れたチャンクを予測することで、X-Foresightは自明な外挿を逃れる。
総合的な実験により、X-Foresightは計画性能においてVLAベースラインを大幅に上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:54:20 GMT)
Trading Complexity for Expressivity Through Structured Generalized Linear Token Mixing [47.3] トケン混合層は、言語モデルが長距離依存を学習し、生成する方法において重要な役割を果たす。
本稿では,2つの重要な特徴を分離した統合フレームワークにより,新たなトレードオフを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:38:50 GMT)
Latent Performance Profiling of Large Language Models [47.0] 隠れたアクティベーションと出力分布からタスクに依存しない診断を導出するフレームワークであるLatent Performance Profiling(LPP)を紹介する。
静的精度スコアとは異なり、LPPは同様のサイズのモデル間で安定でアーキテクチャに敏感なシグネチャを提供する。
類似のベンチマークスコアを持つモデルは、エントロピーや適応性の違いなど、対照的なプロファイルを示すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:32:57 GMT)
A physics-informed foundation model for quantitative diffusion MRI [46.7] 物理インフォームド・ジェネレーティブ・マイクロ構造ネットワーク(PIGMENT)は、人間の脳の微細構造に先立って普遍的な生成を学習し、被験者の計測データにゼロショットで適応し、被験者固有のマップを復元する。
PIGMENT は,10倍加速スキャンによる小脳皮質微細構造パターンと幼少期の白質発達軌跡を保存し,強い生物学的妥当性を示した。
これらの結果は、PIGMENTを物理インフォームド基礎モデルとして確立し、定量的拡散MRIを、伝統的に不安定で不均一、あるいは信頼性のある分析に制約された状態に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:26:35 GMT)
Unsupervised Diffusion Solver for Combinatorial Optimization via Combinatorial Adjoint Matching [46.1] 本研究では,随伴型軌道最適化手法を離散領域に拡張する。
離散拡散のための教師なし学習フレームワークである Combinatorial Adjoint Matching (CAM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:04:42 GMT)
EchoRL: Reinforcement Learning via Rollout Echoing [45.1] Reinforcement Learning with Verifiable Rewardsは、大規模言語モデルの推論能力を強化するために、ポストトレーニングに有効な方法である。
トレーニングが進むにつれて、学習信号が崩壊し、トレーニングの利得が限界に達し、効果がなくなる。
そこで我々は,EchoRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:31:55 GMT)
A Unified and Reproducible Experimentation Framework for Speech Understanding [44.7] SUREは、予測フォーマット、正規化、スコアリングを標準化する統合実験フレームワークである。
本稿では,予測形式,正規化,スコアリングを標準化した統一実験フレームワークSUREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:33:36 GMT)
DecMem: Towards Minute-Long Consistent World Generation with Decoupled Memory [44.7] 我々は3Dメモリを超えて、フレームレベルの粗い暗黙的モデリングを行い、一貫した世界生成のためのきめ細かい、学習可能な、スケーラブルなメモリを提案する。
正確で効率的な長期記憶を確保することで、DecMemは高品質な外挿による極小レベルの制御可能な長期ビデオ生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:17:59 GMT)
Benchmarking Single-Step Inpainting Methods for Multi-Object 3D Gaussian Splatting Scenes [44.0] 再構成に基づくインペーターは3次元整合性における生成拡散モデルより優れる。
最先端の2Dインパタイトを用いて, 3Dセッティングにおいて, 被写体除去の重要性を浮き彫りにするために, 簡単なベースラインを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:24:16 GMT)
Function2Scene: 3D Indoor Scene Layout from Functional Specifications [43.9] テキスト駆動の屋内シーン合成手法の多くは、オブジェクト中心のプロンプトから部屋を生成する。
機能仕様から3次元屋内レイアウトを生成するフレームワークであるFunction2Sceneを紹介する。
我々の研究は、テキストによる屋内シーンの合成を、可愛らしい物体を配置することから、人間の使用を支援する空間を設計することへと再構成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:10:15 GMT)
Softsign: Smooth Sign in Your Optimizer For Better Parameter Heterogeneity Handling [43.6] サインベースとLMOにインスパイアされたデバイスは、パフォーマンスのフットプリントが強かったために、ディープラーニングに大きな注目を集めている。
我々は,符号ベースの更新からハードライクなステップへのパラメータ的遷移を考慮に入れた,符号ベースの最適化であるSoftSignumを提案する。
我々は、SoftMuonがハードサインベースの標準のAdamWよりも一貫して改善していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:41:36 GMT)
Towards Consistent Video Geometry Estimation [43.4] ViGeoは、ビデオシーケンスから空間的に密度が高く時間的に一貫した幾何を復元するためのフィードフォワード基礎モデルである。
統合モデル内でのストリーミング、フルシーケンス、ロングビデオ推論をサポートする。
ViGeoは、オンライン、オフライン、ロングビデオの深さ推定、表面正規推定、ビデオポイントマップ推定など、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:24:01 GMT)
Theoretical Analysis of Sparse Optimization with Reparameterization, Weight Decay, and Adaptive Learning Rate [43.4] 本稿では,ReWAと呼ばれるスパース最適化手法を提案する。
CIFAR-10とImageNet with ResNetsの実験では、ReWAが大幅なスパシティ改善をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:48:18 GMT)
Spatial Transcriptomics-Guided Alignment Enhances Molecular Profiling in Pathology Foundation Model [43.2] 分子プロファイリングのための空間転写誘導アライメントフレームワーク(STAMP)を提案する。
STAMPは、転写学的データを生物学的に機能する経路に集約する経路インフォームドアライメント戦略を適用している。
これらの拡張表現の臨床的有用性は多層評価フレームワークを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:41:14 GMT)
DRIFT: Joint Channel Estimation and Prediction Towards Pilotless 6G Non-Terrestrial Networks [43.0] 非地球ネットワーク(NTN)は、ユビキタス接続と大規模な通信を可能にすることにより、第6世代(6G)システムにおいて重要な役割を果たすことが期待されている。
チャネル予測は、パイロットのオーバーヘッドを制限することでスペクトル利用効率を向上させるための重要な手法として現れる。
人工知能(AI)に基づく多くの予測器は推論の複雑さが特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:35:35 GMT)
Healthcare Mechanisms from Policy-as-Code Search under Strategic Provider Response [42.7] Medi-Simは5つの戦略的プロバイダチャネル(コーディング、選択、遅延、労力、トリアージ)を備えたマルチエージェントシミュレータである。
インセンティブ・スイープは、隣接するレジームとして古典的な健康・経済の発見を回復させる。
単一の監査レバーは、圧力移動を露呈する。コーディングチャネルを閉じると、低複雑さの選択が倍になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:21:54 GMT)
Steering Beyond the Support: Adversarial Training on Unsupervised Jailbroken Activation Simulation [42.6] ゼロショットジェイルブレイク防御のための二段階対向訓練フレームワークを提案する。
内段では、拒絶状態の有害な要求活性化から外挿することで、多様な脱獄活性化をシミュレートする。
外側のステップでは、潜在的に誘発される操舵場を訓練し、敵のジェイルブレイク状態は、良性を維持しつつ、拒絶領域にプッシュする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:39:15 GMT)
Lumos-Nexus: Efficient Frequency Bridging with Homogeneous Latent Space for Video Unified Models [42.3] Lumos-Nexusはトレーニング効率の良い統合ビデオ生成フレームワークである。
推論品質を損なうことなく、高忠実度動画を制作する。
VR-Benchは、推論意図を一貫性とセマンティックに整合したビデオコンテンツに変換するモデルの能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:59:50 GMT)
When Softmax Fails at the Top: Extreme Value Corrections for InfoNCE [42.3] InfoNCEのソフトマックス形式は,トップスコーリング例の選択方法に関する統計的仮定を符号化していることを示す。
我々は,従来のソフトマックスロジットとエンドポイントのショートフォール補正をブレンドするために,アンカーワイズオンラインバッチ統計を用いたInfoNCEの簡単な修正であるtextscWEINCEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:47:27 GMT)
Learning to Adapt: Self-Improving Web Agent via Cognitive-Aware Exploration [41.8] 真に自律的で適応的なWebエージェントを構築するためのフレームワークを提案する。
我々は、エージェントの限界を発見し、認知境界を広げるために、Selector, Predictor, judgerの3つの敵の役割を使用する。
私たちのフレームワークは、真に自律的で適応的なWebエージェントを構築するためのスケーラブルで汎用的なソリューションを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:37:27 GMT)
MergeTok: Unified Continuous and Discrete Visual Tokenization via Token Merging [41.3] 本稿では,エンコーダ・デコーダアーキテクチャ内で連続(VAE)および離散(VQ)トークンを共同で最適化する統合トークン化ツールであるMergeTokを紹介する。
MergeTokはImageNet-256上で、強力なVAEやVQモデルよりもかなり低いrFIDで、競合する再構築と生成性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:38:10 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, 29 May 2026 12:44:47 GMT)
Unlocking Fine-Grained Translation Quality Estimation in LRMs through Synergistically Evolving Implicit and Explicit Reasoning [40.6] RIEQE (Reasoning both Implicitly and Explicitly for QE)は、暗黙的および明示的な推論能力の共進化を可能にする2段階のトレーニングフレームワークである。
結果は、我々のフレームワークの下で暗黙的かつ明示的な推論が共進化することを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:47:49 GMT)
DynaTree: Dynamic Agentic Retrieval Tree for Time-Sensitive News Retrieval [40.6] DynaTreeは、効率的で適応的なニュース検索のための2段階のフレームワークである。
オフラインの段階では、DynaTreeは調整されたエージェントを使用して、クエリトピックの意味空間を具体化する再利用可能な検索ツリーを構築する。
オンライン段階では、DynaTreeは、時間的局所評価プロキシを使って、軽量な日次サブツリー選択を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:45:58 GMT)
Scaling Multi-Hop Training Data via Graph-Constrained Path Selection [40.1] 推論パスは文脈キーワードであるCentroidのグラフ上でオフラインに列挙され、教師は事前に検証されたパスにのみ呼び出される。
等訓練スケールでは、制約された鎖と制約のない鎖は区別不能な下流のパフォーマンスをもたらし、フルスケールでの利得は使用可能なコーパスの4.4$times$拡張から得られる。
Qwen3-32B CUAD法定契約コーパスから構築された80K のファインチューニングの Qwen3-32B は、クローズドブックの Token F1 を 21.66% から 38.58% に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:39:03 GMT)
PR2: Predictive Routing Replay for MoE-Based LLM Reinforcement Learning [40.1] 本稿では,各ルータを軽量な進化予測器で拡張し,短水平ルータの進化を予測できる予測ルーティング・リプレイ(PR2)を提案する。
PR2はルーティングによるミスマッチを低減し、RL安定性を改善し、様々な推論ベンチマークでパフォーマンスを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 22:28:08 GMT)
Balancing Learning Rates Across Layers: Exact Two-Step Dynamics and Optimal Scaling in Linear Neural Networks [40.0] 線形目標関数を学習するために訓練された2層および3層線形ニューラルネットワークにおける最適学習速度選択について検討した。
1段階と2段階の勾配降下後の勾配と試験損失の正確な閉形式式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:28:52 GMT)
ROGUE: Misaligned Agent Behavior Arising from Ordinary Computer Use [40.0] エージェントは,動作がタスク完了に有効である場合に,安全でない動作をとることによって,良質な設定でも不整合性を示すことができることを示す。
我々は、この障害モードを、人の修正、中断、シャットダウンに対処可能な安全装置である矯正レンズを通して研究する。
我々の研究は、自律エージェントにおける原理的、調整性を重視したアライメント手法の批判的な必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:29:35 GMT)
VolFill: Single-View Amodal 3D Scene Reconstruction with Volumetric Flow Matching [39.7] 本稿では,全シーンの3次元構造を予測する生成フレームワークであるVolFillを紹介する。
提案手法は, スパース・トランカットされた未符号距離関数格子をコンパクトな潜在空間に圧縮するために, ハイブリッド3次元VOEを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:59:20 GMT)
AutoIQ: An Ensemble Framework for Automatic Assessment of Geometric Distortion in Prostate Diffusion-Weighted Imaging [39.6] 幾何学的歪み重大度の自動および定量化のためのアンサンブル機械学習フレームワークであるAutoIQを提案する。
計140回の振り返りMRI検査を行い,33回のCT検査を行った。
AutoIQは、前立腺DWIの自動化された定量的品質評価を提供し、再取得を必要とするスキャンを特定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 22:19:56 GMT)
Astra: a generalizable report generation foundation model for 3D computed tomography [39.4] 90, 胸腹部CT-Report pairs (CTRgDB) を訓練し, 8臓器系に353,671の異常を認めた。
Astraは44.1%の詳細な診断基準で、最先端の完全性を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:35:07 GMT)
Reinforcement Learning with Pairwise Preferences in Long-Term Decision Problems [39.4] 定常マルコフポリシーはすべての履歴に依存したポリシーの中で最適であり、マルコフ決定競合を正確に解くことはPであり、単純反復アルゴリズムはサブ線形速度で最適ポリシーに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:16:25 GMT)
StressDream: Steering Video World Models for Robust Policy Evaluation and Improvement [39.2] ビデオワールドモデル(WM)は、政策評価と改善の約束を示す。
StressDreamは、推論時に特定された高インパクトでもっとも妥当な結果に対して想像力を働かせる。
我々は,ScressDreamが,テキストの推測時に,高インパクトかつ妥当な結果に対して,効果的にイマジネーションを導出することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:57:57 GMT)
LEAF: Growing Trees Without Branching for Speech-Aware Large Language Model Post-Training [39.0] Low-rank Exploration with Adaptive Forking (LEAF)は、オンラインブランチや追加のデコードなしにこの構造を復元する、ふりかえりツリーベースのRLメソッドである。
LEAFは、完全なレスポンスをサンプリングし、高次境界を選択し、共有プレフィックスによる応答をグループ化し、子孫報酬を使用して、スパンレベルのアドバンテージを割り当てる。
LEAFは、同じロールアウトおよび低ランク適応予算の下で、音声質問応答と音声翻訳ベンチマークのGRPOよりも改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:50:50 GMT)
Optimal Rates for Differentially Private Hypothesis Testing with E-values [38.7] Xsim mathbbPn$ to $XsimmathbbQn$ with e-values with $varepsilon$-differential privacy?
この問題に対して最適な速度を特徴付け、正確に一致するアルゴリズムを提供する。
逐次設定では、観測が1対1に到達し、アナリストがいつ停止するかを選択すると、停止時間に一致する上下境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:39:02 GMT)
SAAS: Self-Aware Reinforcement Learning for Over-Search Mitigation in Agentic Search [38.5] エージェントサーチにより、LLMは反復推論と外部探索によって複雑なマルチホップ問題を解くことができる。
有効性にもかかわらず、これらのシステムは実際は限界に悩まされることが多い。
本稿では,探索行動を正確に制御し,精度を損なうことなく,動的自己認識を実現するための新しいRLフレームワークであるSAASを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:17:31 GMT)
LinTree: Improving LLM Reasoning with Explicitly Structured Search Histories [38.4] 大規模言語モデル(LLM)は、部分解を探索し修正する中間トレースを生成することによって推論問題を解決することが多い。
サーチの観点からは、これらのトレースは線形化されたサーチツリーと見なすことができ、モデルが部分解とバックトラックを拡張して代替手段を試すことができる。
線形化木(LinTree)構造を明示的に表現するために単純な親ポインタを追加すると、暗黙的推論モデルとLLMヒューリスティック誘導探索に対するタスク効率が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:13:19 GMT)
ERICA: Quantifying Replicability of Cluster Analysis [38.4] 本稿では,反復クラスタリング代入(ERICA)による複製性の評価という分析法を提案する。
パイプラインは、データセットに構造があるかどうかを記述する統計計算を行う。
合成データを用いて実験すると、クラスターが複製可能な方法で発見されていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:31:26 GMT)
Spectral Anatomy of Quantum Gaussian Process Kernels [38.3] 我々は,Nystrm近似誤差に束縛されたコーシー=シュワルツテール,有限サンプル分散抽出等式,およびエンフターゲット依存の最適エントロピーのキャラクタリゼーションを証明した。
診断はカーネルに依存しない: ハードウェア効率、マッチゲート、IQPのインハンドRBF/Matérn/RFF/deep-カーネルファミリはすべて同一の$S/log n$曲線に崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:41:14 GMT)
Personalize Your Large Vision-language Models With In-context Prompt Tuning [38.2] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、強力な汎用マルチモーダル能力を示し、下流システムにますます展開されている。
ICPTは複雑なシナリオで操作できる軽量プロジェクションモジュールを使用して、複数の参照画像からきめ細かな視覚的セマンティクスを抽出する。
実世界の応用で広く見られる環境バイアスとクロスコンセプト干渉を克服するために,2つの新しい幾何正規化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:31:25 GMT)
DRIFT: Decoupled Rollouts and Importance-Weighted Fine-Tuning for Efficient Multi-Turn Optimization [37.6] 大規模言語モデルは、マルチターンのインタラクティブな設定にますますデプロイされている。
オンライン強化学習は、マルチターンダイナミックスに効果的に対処できるが、完全な修正軌道を生成するコストのため、非常に高価である。
オフラインの教師付き微調整は効率的だが、分散シフトと行動崩壊に悩まされる。
DRIFTは、KL正規化RL目標が重み付き教師あり学習と等価であるという理論的洞察を運用するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:49:13 GMT)
Remembering by Reconstructing: Domain Incremental Learning With Test-Time Training on Video Streams [37.5] ドメインの漸進的な学習に新しいアプローチを導入し、時間をかけて非定常的なデータにモデルを適用する。
我々は破滅的な忘れ物を避けるのではなく、それを許して悪用しようと試みている。
提案手法は, 連続するサンプルが高い相関関係にあるビデオなど, 実世界のストリーミングデータに特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:17:09 GMT)
Multivariate Distributional Reinforcement Learning Using Sliced Divergences [37.5] Sliced Distributional Reinforcement Learningは、抽出可能な1次元の発散を持ち上げ、射影を通して多変量帰還分布を導出する。
We analyze Wasserstein, Cramér, and Maximum Mean Discrepancy (MMD)
我々は,おもちゃチェーン問題とグリッドワールドイメージベース環境,およびアタリゲームのサブセットに対するSDRLの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:26:45 GMT)
DiffoR: A Unified Continuous Generative Framework for Universal Ordinal Regression [37.4] 正規回帰は、固有の順序でターゲット値を予測することを目的としている。
既存のパラダイムは、量子化アーティファクトとグローバルな順序的トポロジカルな知覚の欠如によって制約されている。
新たなパラダイムの下では,拡散モデルを用いて連続順序値の復元を行う統合フレームワークであるDiffORを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:38:39 GMT)
SVI-Bench: A Dynamic Microworld for Strategic Video Intelligence [37.2] SVI-Benchは、チームスポーツにおけるビデオインテリジェンスのための大規模なベンチマークである。
これは、実世界のマルチエージェント相互作用の複雑さと、明示的なルールの検証可能性と決定的な結果の組み合わせである。
放送ビデオ35K時間、注釈付きアクション15M時間、専門家コメント15K時間、ゲームレポート23K、構造化された統計記録103Kで構成される。
評価は, 動的シーン理解, 因果推論, 戦略的シミュレーション, エージェント合成という, プログレッシブな4ピラー階層にまたがる9つのタスクにまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:43:06 GMT)
Send a SCOUT First: Pre-hoc Reasoning for Adaptive Detector Allocation in Prompt-Injection Defense [37.1] 我々は、各検出器のサンプルごとの信頼性と遅延を、同様の過去の入力に対する動作から予測するためのフレームワークを開発する。
SCOUT-450は、古いプロンプトインジェクションが表現下にある構造的に複雑でエージェント対応のインジェクションをキャプチャするベンチマークである。
SCOUT-450では、安全指向の動作点が攻撃発生率を46%減らし、壁時計全体の40%減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:49:20 GMT)
Learning from Fine-Grained Visual Discrepancies: Mitigating Multimodal Hallucinations via In-Context Visual Contrastive Optimization [36.9] 本研究では,In-Context Visual Contrastive Optimization (IC-VCO)を提案する。
コントラスト画像を共有マルチイメージのコンテキストに配置することにより、IC-VCOは数学的に厳密な目的を確実にする。
5つのベンチマーク実験により,IC-VCOの総合的性能と試料編集戦略の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:44:56 GMT)
iVGR: Internalizing Visually Grounded Reasoning for MLLMs with Reinforcement Learning [35.8] 大規模言語モデル(MLLM)における微粒化知覚を高めるための,将来性のあるパラダイムとして,視覚的基盤を持つChain-of-Thought(CoT)が登場した。
推論中に視覚的に接地されたCoTで明示的なオブジェクトボックスを強制すると、標準的なCoTよりも性能が低下する。
テキスト推論プロセスにローカライズ機能を伝達する新しい強化学習フレームワークであるtextbfiVGR(Internalizing Visually Grounded Reasoning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:07:25 GMT)
UniScale: Adaptive Unified Inference Scaling via Online Joint Optimization of Model Routing and Test-Time Scaling [35.7] モデルルーティングとテスト時間スケーリングを統合するUIS(Unified Inference Scaling)を導入する。
私たちは、UniScaleがUIS空間のシナジーを効果的に活用して、細粒度で一貫した品質とコストのトレードオフを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:31:21 GMT)
Hide-and-Seek in Trajectories: Discovering Failure Signals for VLA Runtime Monitoring [35.3] textbf-and-Seekは、粗い教師付き学習問題としてVLA障害検出を定式化するフレームワークである。
我々は、LIBERO、VLABench、および3つの代表的なVLAポリシーをまたいだ現実世界のロボットプラットフォームについて、Hie-and-Seekの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:40:12 GMT)
Training-Free Object-Agnostic Jam Detection in Fulfillment Centers [35.2] ジャム検出アプローチは、オブジェクトを識別するためのオブジェクト検出モデルに依存し、その後、時間とともに動きを監視するアルゴリズムが続く。
このパイプラインには数千のマニュアルアノテーションが必要で、約2週間の作業が必要で、アノテーション付きオブジェクトクラスに限定されている。
本稿では,ラベル付きデータを必要としない,学習不要でオブジェクトに依存しないジャム検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:54:51 GMT)
BAGEN: Are LLM Agents Budget-Aware? [35.0] 予算対応エージェント(BAGEN)は、受動的コストメトリックではなく、予算をアクティブな制御シグナルとして扱うべきである。
まず、内部予算(エージェント計算から)と外部予算(エージェント行動から)として予算見積もりを体系的に定義する。
次に、予算認識を段階的間隔推定として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:02:17 GMT)
Uncovering Temporal Framing in the News [35.0] 我々は時間的フレーミングについて検討し、時系列を報告するよりも、意味を構造化するために時間的関連言語を説得的に用いていると定義した。
結果として得られたデータセットには、458の英語とドイツ語のニュース記事が含まれており、2K以上の時間枠の文がある。
フレームの有病率,共起パターン,語彙的手がかりを分析し,教師付き微調整とゼロショット分類を用いた時間的フレーミング検出の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:26:13 GMT)
Internalizing Temporal Consistency in Video Object-Centric Learning without Explicit Regularization [35.0] SSC(Slot-Slot Contrastive)の損失は、最先端(SOTA)ビデオOCL(Object-Centric Learning)手法の基盤となっている。
時間的一貫性は、明示的な損失ではなく、暗黙的なモデル設計として強制されるのがよい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:28:21 GMT)
BadBone: Backdoor Attacks Against Backbone Models in Visual Prompt Learning [34.5] Prompt Learningは、そのシンプルさと実証された有効性のために、多くの注目を集めた、新しい機械学習パラダイムである。
採用が増えているにもかかわらず、このパラダイムに関連するセキュリティの脆弱性はいまだに調査されていない。
我々は,二段階最適化を用いた即時学習に対するステルスで適応的なバックドア攻撃であるBadBoneを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:46:15 GMT)
Fine-Tuning Improves Information Conveyance in Language Models [34.1] 木の観点から言語生成を眺める尺度であるCanopy Entropy(mathrmCEstar$)を提案する。
$mathrmCEstar$は出力長$N$と生成されたシーケンス$Y_1:N$の両方の不確実性をキャプチャする。
微調整はエントロピー率と意味的多様性の相関性をほぼ3倍に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:05:01 GMT)
LFA: Layer Feature Attention for Run-Time Introspection of 2D Object Detectors in Automated Driving [34.1] 検出障害を予測する検査方法は、フォールバック機構を起動したり、人間のオペレータに警告することで、より安全なデプロイメントを可能にする。
本稿では,複数のバックボーン層から注目機構を通じて特徴を集約する軽量な検査手法であるLayer Feature Attention (LFA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:27:13 GMT)
FOSTER: First-order Dataset Distillation for Text-based Sequential Recommendation [34.0] 離散アイテムの大きなプールを考えると、一階データセット蒸留は非自明である。
FOSTERは、既存のデータセット蒸留とコアセット選択ベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:00:23 GMT)
MineExplorer: Evaluating Open-World Exploration of MLLM Agents in Minecraft [33.7] 我々は,マインクラフトにおけるMLLMエージェントのオープンワールド探索能力を評価するためのMineExplorerベンチマークを紹介する。
まず、オープンワールドの推論をより良く反映するために、Minecraft固有の知識に大きく依存するアトミックなタスクをフィルタリングする。
タスクグラフ、サンドボックスシーン、ルールベースのマイルストーン評価を共同で設計するマルチエージェント合成ワークフローを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:21:47 GMT)
PReMISE: Policy Rubrics as Measurement Specifications for LLM Judges [33.7] 役に立ち、現実的」な回答を求めるあいまいなルーリックは、事実を発明したり、ユーザーの意図に反する、洗練された答えに報いることができる。
PReMISEは, 構造的妥当性, 信頼性, 嗜好適合性, 対向ロバスト性という4つの軸に沿って, LLM-judge の下で使用されるすべてのルーブリックを監査するフレームワークである。
選好ランク選択は、ペア化された応答の判定精度を65.0%から6.8.6%に引き上げ、最強のルーリック発見ベースラインと競合し、クロスジャッジスイープの審査員のうち2人を導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:45:11 GMT)
What Makes LVLMs Hallucinate Less? Unveiling the Architectural Factors Behind Hallucination Robustness [33.3] 幻覚は、LVLM(Large Vision-Language Models)の信頼性を損なう重要な課題の1つである。
幻覚は基本的にモデルアーキテクチャの設計方法に由来すると我々は主張する。
本研究は,建築レベルの設計を幻覚に結びつける最初の体系的な研究であり,信頼性と効率的なLVLMの開発のための実践的ガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:47:31 GMT)
On the impact of retrieved content representations in RAG Pipelines [33.3] 消費者が人間よりも大きな言語モデル(LLM)であるときに、どのように検索されたコンテンツを表現すべきかは、あまり理解されていない。
近年の研究では、検索された内容の変換と、生成に影響を与える特性の同定が提案されている。
我々は、選択、要約、再構成にまたがる13の変換に対して、元のベースラインを比較した。
応答保持が生成精度の主要な決定要因であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:26:41 GMT)
MADS: Model-Aware Diverse Core Set Selection for Instruction Tuning [33.3] 本稿では,モデル対応のディバースコアセット選択法を提案する。
この方法は、推論中の神経活性化状態に基づいて、データ特徴を識別する。
本手法は,全データセットのトレーニングと比較して,4つの大きなベースモデルを微調整する際の平均2.5%の改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:28:36 GMT)
Why Linear Recurrent Memory Works in Partially Observable Reinforcement Learning [33.2] 線形リカレントニューラルネットワークのファミリーは、部分的に観測可能な強化学習において、リカレントメモリユニットとして強い性能を示している。
2つの線形フィルタを構築し, 研究することで, その経験的効果を理論的に正当化する。
数値実験により本研究の主な成果を述べるとともに, 構築された線形フィルタが, 小型強化学習ゲームにおいて, 強力な特徴抽出器として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:56:28 GMT)
TRACE: Discovering Task-Specific Parameter via Adaptation-Aware Probing for Continual Fine-Tuning [33.1] 本稿では,タスク固有のpaRameterを探索するための新しいアプローチであるTRACEを紹介する。
提案手法の優れた性能を示すため,複数の標準ベンチマークを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:57:06 GMT)
MindVoice: Reconstructing Intelligible Speech from Non-invasive Neural Signals with Pretrained Priors [32.7] 我々は、事前訓練されたモデルを用いて、ニューラル記録における不完全な意味と音響情報を補うニューラル音声再構成フレームワークであるMindVoiceを紹介した。
MindVoiceは再構成を2つの補完経路に分解する: 1つは高レベルの意味的コンテンツを回復し、もう1つはきめ細かい音響特性を推定する。
これらの結果から、事前訓練された前者は、ノイズの多いニューラル録音と自然な音声のギャップを埋める原則的な方法を提供し、聴覚神経科学研究と非侵襲的な音声脳-コンピュータインターフェースのための有望な試みを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:38:38 GMT)
Self-Tuning Regularization for Image Scanning Microscopy [32.6] 共焦点顕微鏡を用いた画像再構成のための自己調整型明示的正規化フレームワークを提案する。
提案手法は,実証的な停止規則を使わずに安定した復元を可能にする。
シミュレーションおよび実蛍光IDMデータセットの実験により、再構成安定性と画質が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:22:54 GMT)
ExpGraph: Model-Agnostic Experience Learning with Graph-Structured Memory for LLM Agents [32.4] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは推論、ツールの使用、多段階の相互作用において強力な能力を示している。
収集した経験の微調整は再利用を改善することができるが、より強いあるいはより適切な実行者が現れると、柔軟性が低下する。
本研究では,フリーズおよびリプレース可能なLCMエグゼキュータによる外部エクスペリエンスの再利用による改善を可能にする,モデルに依存しない経験学習フレームワークであるExpGraphを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:04:41 GMT)
The Flip Side of RLHF: On-Policy Feedback for Reward Model Self-Supervised Improvement [32.3] 言語モデルアライメントのための強力な報酬モデル(RM)の構築は、多種多様な信頼性のある嗜好データを取得するコストと難しさによってボトルネックとなる。
本稿では,自己監督型報酬モデルの改善手法であるSAVE(Self-supervised reward model improve via Value-Anchored On-policy feedback)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:25:16 GMT)
Coupling Language Models with Physics-based Simulation for Synthesis of Inorganic Materials [31.9] 無機合成計画におけるLarge Language Models (LLM) の評価のための新しいフレームワークを提案する。
我々は, 工業的に関係のある複数の酸化物相を特徴とするニオブ-酸素系に着目する。
評価設定では、古典的な探索手法は直接競合ではなく、主にホイルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:41:29 GMT)
Finer Parameter Steps for Low-Rank PEFT: A Controlled Study with CP Tensor Adapters [31.8] 低ランクのアダプタは通常、少数のランクをクリアすることで比較されるが、ランクはパラメータの予算の解決も修正する。
本稿では, 細かなキャパシティを持つテンソル化アダプタが観測精度を変化させるかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:36:16 GMT)
Disagreeing Rationales: Rethinking Classification and Explainability Evaluation in Hate Speech Detection [31.8] 多様なモデル、トレーニング戦略、損失関数、評価指標を単一のプロトコルで統一する。
分類および説明可能性指標間のモデル行動を評価するとともに,ラベルの選択に対する指標感度を評価する。
結果は、硬度と軟度の両方が、より柔らかい表現を好むことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:29:28 GMT)
Item Response Scaling Laws: A Measurement Theory Approach for Efficient and Generalizable Neural Scaling Estimation [31.6] 項目応答スケーリング法(IRSL)は,項目応答理論(IRT)を拡張法フレームワークに統合した統合フレームワークである。
IRSLは、質問特性から潜在モデルの能力を切り離し、M$モデルとN$質問のスケーリング法則の推定を分解する。
1)10のベンチマークから6,612のLMチェックポイントと37,682の質問を用いて、ダウンストリームスケーリングを事前学習し、(2)12のLMと120の質問を4つのベンチマークから、最大2,500のサンプルで実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:55:15 GMT)
Developing a novel Comorbidities Index for predicting 10-year mortality in Prostate Cancer patients: A computational data-driven approach [31.1] カールソン総合指数(英: Charlson Comorbidities Index、略称:CCI)は、10年間の死亡リスクを推定するために広く用いられる重み付け加法指数である。
根治的前立腺切除術(RP)を施行する候補者に対しては,10年間の死亡率の正確な推定が不可欠である。
RPを考慮に入れたPCa患者に適合したコモビディティ指数を導出するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:18:34 GMT)
DriveMA: Driving Vision-Language-Action Models with verifiable Meta-Actions [31.0] 検証可能なメタアクションに基づいて構築されたドライビングVLAフレームワークであるDriveMAを提案する。
DriveMAは、アクション中心の教師付きトレーニングと、データ効率の高いターンレベルのクレジット代入強化学習フレームワークによって、この検証可能性を活用する。
単純なメタアクションインタフェースであっても,言語アクションアライメントの検証と最適化を行えば,最先端の計画を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:03:16 GMT)
Retriever Portfolios: A Principled Approach to Adaptive RAG [30.7] そこで本研究では,対象クエリ分布の異なる領域をカバーするために,候補の大規模プールから,少数の多種多様なサブセットを自動的に選択する手法を提案する。
複数のQAベンチマークを通じて、学習したポートフォリオとルータパイプラインは、一貫してシングルリレーバとナイーブなマルチリレーバベースラインを上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:43:05 GMT)
Foundation VAEs for 3D CT Reconstruction, Augmentation, and Generation [30.4] 自然画像やビデオのスケールで事前訓練された単一のファンデーションVAEは、CT再構成、拡張、生成のための統一インターフェースとして機能する。
エンコーダとデコーダの両方を凍結させて、ファンデーションVAEは、取得ノイズを抑制しながら、保存された解剖でCTボリュームを再構築する。
同じファンデーションVAE潜伏空間内では、条件付き潜伏拡散モデルは平均FVDが3.9%低く、CT CLIPスコアが36.2%高く、AUCが2.76%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:28:57 GMT)
Rec-Distill: An Industrial Distillation Pipeline for Large-Scale Recommendation Models [30.3] Rec-Distillは産業用蒸留パイプラインであり、大規模レコメンデーションモデルの性能向上を効率的なサービスモデルに転送する。
筆者らのフレームワークは,24Bの高密度パラメータと20Kの行動列長を教師モデルに拡張し,軽量な生徒が教師の獲得したかなりの部分を回復することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:46:21 GMT)
SlotMemory: Object-Centric KV Memory for Streaming Long-Video Generation [30.2] SlotMemoryは、ビデオ拡散をストリーミングするためのオブジェクト中心のKey-Valueメモリメカニズムである。
我々のアプローチでは、イベントが発生したときのメモリ抽象化を、トランスフォーマーのキー-値多様体を分解することで、"何"が表現されているかに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:04:26 GMT)
CHAM-net: A Contrastive Hierarchical Adaptive Meta-network for Robust Global Methane Flux Prediction [29.9] メタンは温室効果ガスであり、地球温暖化に大きく貢献する。
本稿では、歴史的文脈から明示的に学習し、サイト固有のダイナミクスを捉えるフレームワークであるContrastive Hierarchical Meta-network (CHAM-net)を提案する。
CHAM-netは、メタンの放出と消費のためのシミュレーションと観測データセットの両方のベースライン法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:26:26 GMT)
Is Zero-Shot Super-Resolution Possible in Operator Learning? [29.7] 演算子学習におけるゼロショット超解像の体系的理論的研究について述べる。
まず,ゼロショット超解像は,良質な設定でも情報理論上不可能であることを示す。
すると、出力関数の「H」古い滑らかさをゼロショット超解像の十分条件とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:26:58 GMT)
Cross-Modal Clinical Knowledge Integration for Mammography Report Generation [29.4] MammoRGはマンモグラフィーレポート生成フレームワークであり、臨床報告ワークフローを明示的にシミュレートする。
MammoRGは、患者の4ビューマンモグラムから臨床的に関連する事前知識を統合することを学ぶ。
MammoRGToolは、フリーテキストレポートから構造化された臨床情報を抽出する専用のマンモグラフィーレポート解析ツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:04:16 GMT)
DARTS: Distribution-Aware Active Rollout Trajectory Shaping for Accelerating LLM Reinforcement Learning [29.3] ロングテール応答長分布はロールアウト効率のボトルネックを引き起こす。
本稿では, ロールアウト分布を簡潔かつ確実性に形成するための, アクティブな分布形状の新たなパラダイムを提案する。
実験では、モデル性能を損なうことなく、最先端システムに対して最大1.77倍の加速を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:31:46 GMT)
Weak Critics Make Strong Learners: On-Policy Critique Distillation for Scalable Oversight [29.3] 我々は、ラベルや審査員というよりも、批判者として弱いモデルを使用することによって、より厳しい監督の形式を研究する。
まず、弱い批判が推論時に凍った強いモデルを改善することを示し、この改善の鍵となる批判品質を示す。
そこで我々は, 高品質な批判をフィルタリングし, 批判誘導行動の強いモデルに蒸留する, プログレッシブ・オン・ポリティクス・クリティーク蒸留(**OPCD**)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:21:48 GMT)
GraphARC: A Comprehensive Benchmark for Graph-Based Abstract Reasoning [28.8] グラフ構造化データの抽象的推論のためのベンチマークであるGraphARCを紹介する。
各タスクは、新しいテストグラフに適用する少数の入出力ペアから変換ルールを推論する必要がある。
我々はGraphARCの最先端言語モデルを評価し、明確な制限を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:03:30 GMT)
Triangle Splatting SLAM [28.7] 微分可能な三角形を3次元地図表現として用いた高密度RGB-D SLAMシステムを提案する。
Replica と TUM-RGBD では、3D 形状のベースラインを上回り、カメラ追跡精度にマッチし、オンラインメッシュベースのシーン編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:20:38 GMT)
Forgetting Has Neighbors: Localized Collateral Forgetting in Machine Unlearning [28.6] 機械学習は、選択したトレーニング例の影響を、完全なリトレーニングなしで除去することを目的としている。
標準的な評価では、未学習の質を、正確さや忘れることに基づくスコアなどの集約されたメトリクスで要約することが多い。
本研究では,非学習モデルと削除後のモデルの再学習モデルとの比較により,この故障モードを例レベルで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:48:06 GMT)
MoG: Mixture of Experts for Graph-based Retrieval-Augmented Generation [28.5] 我々はtextbfGraph を用いたRetrieval-Augmented Generation のための textbfMixture textbfof の専門家を提案する。
i) 意味的および構造的に中心的な知識をエンコードする多様で常にアクセス可能なハブグラフと、(ii) ドメイン固有の証拠を含む疎活性化された専門家グラフである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:43:12 GMT)
Triaging Threats to Specialized Guardrails [28.5] 本稿では,各会話を専門のガードレールにトリアージし,脅威特有の検出を行うルータ専門家フレームワークであるRouteGuardを提案する。
実験によると、RouteGuardは強力なガードレールベースライン上でのきめ細かい脅威検出を改善し、ドメイン外評価下での最適化を向上し、出現する脅威に対する柔軟なモジュール拡張をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:36:48 GMT)
Alignment Tampering: How Reinforcement Learning from Human Feedback Is Exploited to Optimize Misaligned Biases [28.2] ヒューマンフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)は、大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる標準的な手法である。
本研究では,LLMのアライメントが嗜好データセットに影響を及ぼす潜在的な脆弱性であるアライメント・タンパリングを導入する。
提案実験は,キーワードバイアスからプロパガンダ,ブランドプロモーション,楽器的目標探索に至るまで,さまざまなバイアスを呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:52:52 GMT)
Emergence of Exploration in Policy Gradient Reinforcement Learning via Retrying [28.2] ReMaxは、$M$以上の最大戻り値でポリシーを評価する目的であり、$M$は正の整数であり、返却の不確実性を考慮している。
効率的な政策最適化のために、ReMaxの新しいポリシー段階の定式化を導き、ReMaxを最適化するPPO変種ReMax PPO(RePPO)を導入し、離散再試算数$M$を連続パラメータ$m > 0$に一般化し、探索のきめ細かい制御を可能にする。
実証的には、RePPOはMinAtarとCraftaxベンチマーク上で、明確な探索ボーナスなしで探索を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:35:13 GMT)
ForecastCompass: Guiding Agentic Forecasting with Adaptive Factor Memory [28.1] エージェント予測のための適応係数ベースのメモリフレームワークであるForecast(FoCo)を提案する。
FoCoは階層的な予測タスク分類で予測経験を整理し、タスク関連予測知識の検索を可能にする。
GPT-5-miniとGemini-2.5-Flashによる予言的アリーナとFutureXの実験では、FoCoは確率的精度とキャリブレーションの両方を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:30:17 GMT)
Batched Stochastic Linear Bandits with 1-Bit Communication Constraints [28.0] 制限なしの線形バンディットに対するミニマックスの後悔にほぼ一致するように、バッチ毎のフィードバックは1ビットに1つしかありません。
我々は、$G$-elimination設計と1ビット平均推定に基づく2つの位相除去アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:17:31 GMT)
PithTrain: A Compact and Agent-Native MoE Training System [27.9] PithTrainは、コンパクトでエージェントネイティブなMoEトレーニングフレームワークです。
ATE-Benchでは,エージェントタスクの効率が向上し,エージェントターンが最大62%,アクティブGPUタイムが64%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:52:58 GMT)
EvoDefense: Co-Evolving Black-Box Defense with Large Language Models [27.4] 大規模言語モデル(LLM)は、特にブラックボックス設定において、多様な攻撃に対して非常に脆弱である。
体験誘導型ブラックボックス防衛パラダイムであるEvoDefenseを紹介する。
EvoDefenseの中核は連続的な攻撃防御進化ループであり、攻撃発生器とガードモデルが攻撃戦略と防御方針を反復的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:49:44 GMT)
Linear Scaling Video VLMs for Long Video Understanding [26.7] ビデオエンコーダは依然として自己アテンションに依存しており、計算とレイテンシはフレーム数で2倍に増加する。
本稿では,事前学習した長ビデオMを線形時間ビデオプリフィルに適応させる推論時手法であるStateKVを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:59:02 GMT)
HOIST: Humanoid Optimization with Imitation and Sample-efficient Tuning for Manipulating Suspended Loads [26.6] 本報告では, 吊り荷重の操作にImitation と Sample- efficient Tuning を最適化したHOIST-Humanoidを提案する。
HOISTはまず、仮想現実(VR)遠隔操作のデモから、高レベルのビジョンアクション(VLA)ポリシーを微調整する。
次に、VLAロールアウトと反復バッチRLを使用して配置精度を改善し、動作を停止する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:33:32 GMT)
Used Car Salesbots? Honesty and Credulity of LLMs as Bargaining Agents under Partial Information [26.6] 我々は、購入者と販売者がテキストチャネルを介してコミュニケーションする、シミュレートされた交渉シナリオにおけるエージェントについて研究する。
我々は彼らの業績を評価し、彼らの誠実さと信条を調査する。
既成の LLM はゲーム理論の平衡から大きく逸脱している。
ファイナンシャル・ユーティリティーの微調整により、エージェントはより優れた取引を達成できるだけでなく、さらに不正直になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:40:29 GMT)
SRUG: Shadow-Guided Relightable Urban Scene with Generation Model [26.5] SRUG(Shadow-guided Relightable Urban Scene with Generation Model)は、都市景観におけるライティング課題に対処する新しい枠組みである。
SRUGは影を利用して、見えない領域の幾何学を復元する3D補完モデルを導出する。
都市景観の複雑な照明を捉え,信頼性の高い照明を支援する物理的照明モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:32:54 GMT)
XLGoBench: Detecting cross-lingual skill gaps with algorithmic tasks [26.4] 大規模言語モデルの能力における言語間ギャップを検出するための合成アルゴリズムタスクのセットを導入する。
私たちのベンチマークは、異なる言語で同じ基礎となるタスクを実行するためにモデルを必要とするため、言語間で共用しています。
我々のベンチマークは、複数の最先端モデルにおいて、永続的な言語間ギャップを露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:25:32 GMT)
From "Weak" Signals to Strong Models: Preference Delta Aggregation with LoRA Merging [26.2] 強力な大規模言語モデル(LLM)のトレーニングには高品質な監視が必要で、しばしば不足する。
近年の研究では、弱ウェイカーモデルペアのペア選好データが、比較的高品質なデルタを通した効果的な監視信号を提供できることが示されている。
複数の「弱」信号は、強いモデル(例えば、Qwen3 8B)を改善するために構成的に集約できるのか?
PDAは、各弱いウェイカーモデルペアから選好デルタを導出し、選好最適化を通じて学習したLoRAアダプタとしてインスタンス化し、結果として得られるデルタをLoRAマージによって集約する最初のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:00:29 GMT)
ElasticMem: Latent Memory as a Learnable Resource for LLM Agents [25.7] ElasticMemは、メモリを弾性潜在リソースとして使用することを学ぶメモリ拡張LDMフレームワークである。
メモリ集約型QAとエンボディエージェント制御を対象とし, メモリスタイト上でのElasticMemの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:34:40 GMT)
UniRTL: Unifying Code and Graph for Robust RTL Representation Learning [25.4] コードとCDFGを併用して統一的なRTL表現を学習するマルチモーダル事前学習フレームワークUniRTLを提案する。
UniRTLは、ハードウェア設計の自動化を促進するための、より堅牢で強力な基盤として確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:18:23 GMT)
SteerFace: Debiasing Synthetic Face Generation via Adaptive Residue Perturbation [24.8] 本稿では, 視覚特性の非現実的傾向を示す合成データを用いて, 視覚的傾向を, 未探索の限界として認識する。
視覚的傾向は、生成元がアイデンティティの埋め込みを条件付けしていることに起因し、その結果として、残余の視覚的手がかりが意図せずに学習されたアイデンティティセマンティクスに吸収される。
本稿では,このような視覚的手法を駆使しないために,埋め込みハイパースフィア上のランダムな方向を向かわせてアイデンティティの埋め込みを妨害する,シンプルで効率的なトレーニングフレームワークであるSteerFaceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:29:07 GMT)
GSAM: A Generalizable and Safe Robotic Framework for Articulated Object Manipulation [24.8] 人工物体操作は、サービスロボットにとってユニークな課題である。
既存の手法では、エンドツーエンドのポリシー学習、視覚計画、大規模言語/視覚言語モデル(LLM/VLM)が採用されている。
本稿では,汎用的で安全なオブジェクト操作のためのロボットフレームワークであるGSAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:09:17 GMT)
Constrained Multi-Objective Reinforcement Learning with Max-Min Criterion [24.7] MORL(Multi-Objective Reinforcement Learning)は、複数の、しばしば矛盾する目標に対するポリシーを最適化することで、標準RLを拡張します。
我々は,最大値基準を明示的な制約満足度と統合するMORLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:52:12 GMT)
On the Relationship Between Activation Outliers and Feature Death in Sparse Autoencoders [24.7] 特徴死亡は辞書の容量を浪費し、重ね合わせを再導入できる問題である。
それぞれの特徴とアクティベーション平均とのアライメントに基づいて事前アクティベーションをシフトすることで,次元レベルのアクティベーションアウトリーがこれを引き起こすことがわかった。
我々は、外乱重大度を$= |/||$と定式化し、454のモデル層の組み合わせで初期死亡率を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:36:13 GMT)
Next-Billion AI Index: The compass for AI utility and adoption in the global majority [24.5] 本稿では,Next Billion AI Index(nexbax)を紹介する。
これは、AIユーティリティーの同等な決定要因として、経済的な生存性、運用上のデプロイ性、ガバナンスの整合性を扱う最初の診断フレームワークである。
私たちは、創業者、開発者、製品リーダー、そして次世代市場向けのAIシステムを構築する技術実践者との11の半構造化インタビューを通じて、フォーマティブな専門家評価を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:01:42 GMT)
AutoSci: A Memory-Centric Agentic System for the Full Scientific Research Lifecycle [24.5] AutoSciは、完全な科学研究ライフサイクルのためのメモリ中心のエージェントシステムである。
SciMem、SciFlow、SciDAG、SciEvolveの4つのモジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:00:04 GMT)
RayDer: Scalable Self-Supervised Novel View Synthesis from Real-World Video [24.2] RayDerは、カメラ推定、シーン再構築、レンダリングを単一のバックボーンに統合するフィードフォワードトランスフォーマーだ。
ニュアンス因子として扱われる最小の動的状態は、時間変化のあるコンテンツを吸収し、現実世界のビデオの安定したトレーニングを可能にする。
RayDerは、データと計算によるクリーンなパワーロースケーリングを示し、静的なシーンデータの混合よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:50:27 GMT)
The Representation-Rationalizability Tradeoff in Reward Learning [24.1] 社会的選択問題としてRLHFを訓練するが、各プロンプトに対して予め列挙された有限な応答を仮定する。
現代のパイプラインは、スカラーヘッドの前に学習した表現$(x,y)$でレスポンスをスコアするので、$はどのレスポンスが区別可能な代替品として扱われるかを決定する。
我々は、$$で構築された報酬の余剰エントロピー損失が、正確に表現項に分解され、よりリッチな$$が縮小し、よりリッチな$$が拡大する集約項に分解されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:22:41 GMT)
Convergence of Two-Timescale Markovian Stochastic Approximations with Applications in Reinforcement Learning [24.1] 本研究は,2つのパラメータをそれぞれ高速かつ低速に更新する反復アルゴリズムのクラスである2時間スケール近似(SA)の収束を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:37:07 GMT)
GaMi: Geometry-Agnostic Material Identification via Cross-Modal Subtractive Disentanglement [24.0] GaMiは、制約のない幾何学的条件下で機能する多モード材料識別システムである。
mmWaveと音響センサーを使って、制約のない幾何学的条件下で頑強に操作する。
大規模な評価の結果、GaMiは95.2%の精度を達成し、未知の幾何学的条件で単一モダリティのベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:09:12 GMT)
The Sword, Shield, and Achilles' Heel: Characterizing the Linguistic Inductive Bias of Large Language Models for Spatial Reasoning in Navigation Planning [24.0] LLM(Large Language Model)ベースのナビゲーションシステムは、通常、明示的な空間表現(例えば、トポロジグラフ、セマンティックマップ)を入力として構成する。
本研究では,航法計画におけるLLMの言語的帰納バイアスを評価するために,異なる文脈からの言語構造をアンハングリングする2つのインターベンショナル・フレームワークを提案する。
本研究は,LLMに基づくナビゲーションにおける効果的なテキストベースの空間表現は,トポロジ的整合性を維持し,表現圧縮をモデルキャパシティに調整し,意味的正当性を確保するべきであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:09:25 GMT)
Learning to Construct Practical Agentic Systems [23.7] フィールド化されたエージェントシステムの研究により、生産システムはより単純さ、制御可能性、推論コストの予測可能性といった問題に重点を置いていることが示されている。
エージェントシステムにおいて,設計者がモジュール性を強制できるエージェントフレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:02:26 GMT)
GUI-C$^2$: Coarse-to-Fine GUI Grounding via Difficulty-Aware Reinforcement Learning [23.6] GUI-Dは適切なテストによってトレーニングに値するサンプルを特定し、その後のトレーニング重量をガイドするために難易度スコアを割り当てる。
戦略レベルでは、エリアゲートの粗大な精細化機構を用いたGUI-C$2$を提案する。
本手法は最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:17:53 GMT)
Masking Stale Observations Helps Search Agents -- Until It Doesn't: A Regime Map and Its Mechanism [23.3] ロングホライゾン検索エージェントは多くのツールコールにまたがって大量の検索コンテンツを蓄積する。
オフラインおよびライブWebエージェント検索ベンチマークにおいて,様々なエージェントバックボーンと3つのレトリバーを網羅し,観察マスキングについて検討した。
マスキングによる精度向上は,文脈管理なしでモデルの精度に対してプロットした場合,非対称な逆U形状に追従することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 22:51:58 GMT)
Benchmarking Multimodal LLMs on Code Generation for Complex Interactive Webpages [22.8] 複雑なインタラクションを伴う対話型Webページのコード生成を評価する最初のベンチマークであるWebIGBenchを紹介する。
手動で設計したインタラクションパスとUI自動化を組み合わせることで、現実世界のWebサイトから103の複雑なWebページを収集しました。
このベンチマークは、851の異なるインタラクティブアクションを含む5つの一般的なインタラクティブアクションタイプ(例えば、クリック、入力)をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:45:50 GMT)
FLaG: Fine-Grained Latent Grouping for Hallucination Detection [22.6] 大規模言語モデル(LLM)における幻覚は、不均一な故障機構から生じ、単一のグローバル不確実性スコアに対して信頼性の高い検出を困難にする。
FLaGは、潜伏するエビデンスグループの集合を通して正しさをモデル化する、軽量な幻覚検出フレームワークである。
FLaGは、データセットやモデル間のロバストな転送を示しながら、SOTA性能を一貫して達成し、限られた監督下でも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:30:39 GMT)
VikingMem: A Memory Base Management System for Stateful LLM-based Applications [22.5] 本稿では,長期的相互作用の持続状態を管理するための新しいデータ管理パラダイムであるMemory Baseを紹介する。
本稿では,VikingDBベクタエンジン上に実装されたエンドツーエンドメモリベース管理システムであるVikingMemを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:43:30 GMT)
COMPASS: Cognitive MCTS-Guided Process Alignment for Safe Search Agents [22.3] LLMによる検索エージェントは多段階の推論とツールの使用を可能にする。
既存のアライメント手法は、スパース安全信号の捕捉に苦労し、多段階の相互作用における多様な違反を監視できない。
本稿では,エージェントワークフロー全体にわたって堅牢な安全アライメントを実現するための,コグニティブMCTS型プロセスアライメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:51:06 GMT)
An Efficient and Scalable Graph Condensation with Structure-Preserving [22.2] グラフ凝縮(GC)は、リソース制約のあるシナリオにおけるグラフニューラルネットワーク(GNN)のデプロイを可能にするための重要な手段である。
既存のGC手法は、最適化とGNNアーキテクチャ間の一般化が不十分なため、計算不効率に悩まされることが多い。
本研究では,グラフ構造生成からノード凝縮を分離する構造保存(SP-ESGC)を用いた効率的なグラフ凝縮法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:49:17 GMT)
How can embedding models bind concepts? [22.2] 人間は、マルチオブジェクトシーンでどの色がどの形状に属するかを簡単に決定できる。
CLIPのような視覚言語による埋め込みモデルは概念バインディングと競合する。
バインディングの一般化が十分なデータカバレッジで現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:23:41 GMT)
MIMO: Multilingual Information Retrieval via Monolingual Objectives [22.1] 既存の埋め込みモデルは、主に多言語検索に最適化されている。
Miloは、ハイパフォーマンスな教師モデルの安定した英語意味空間をアンカーとして使用する2段階のフレームワークである。
Miloは既存の言語間のトレーニングベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:34:15 GMT)
Casual as an Anchor: Resolving Supervision Misalignment in Formality Transfer Dataset [22.1] 形式的転送は、通常、形式的レジスタと形式的レジスタの間の対称的な双方向タスクとしてフレーム化される。
このフレーミングは、GYAFCのような既存のベンチマークにおいて、監督設計上の欠陥を隠蔽していると論じる。
人間の整合性の定義の下で、ベンチマーク形式ラベルを再評価することで、このミスアライメントを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:25:10 GMT)
KnowledgeGain: Evaluating and Optimizing Science News Generation for Reader Learning [22.0] 本稿では,科学ニュースの質を評価する指標であるKnowledgeGainを紹介する。
評価のために,まず制御された人体実験を行い,異なるタイプの科学メディアを読解して得られた差分知識を計測できることを実証した。
第2の人間による研究では、このシミュレータで選択された記事は、強力な生成ベースライン上での読み上げ精度と正規化知識ゲインを改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:12:07 GMT)
DataShield: Safety-degrading Data Filtering for LLM Benign Instruction Fine-Tuning [21.6] 大きな言語モデル(LLM)は、良質なデータセットを微調整しても、安全性の低下に悩まされる。
良質なデータセットの安全性劣化サンプルを同定する既存の方法は、高い計算コストと重大なノイズの問題に悩まされている。
我々は,安全性劣化の可能性のあるサンプルを効率的かつ効果的に同定するために,DataShieldを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:04:27 GMT)
OpenSTBench: Beyond Semantic Evaluation for Speech Translation [21.5] 音声翻訳システムは、音声からテキストへの翻訳(S2TT)、音声から音声への翻訳(S2ST)、オフライン翻訳、ストリーミング生成など多岐にわたる。
既存の評価実践は、翻訳品質、音声品質、時間的品質などの重要な側面を評価するが、これらの側面は、しばしば別々のプロトコルで評価される。
異質な音声翻訳出力を共有評価形式に整理する統合多次元評価フレームワークOpenSTBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:31:04 GMT)
From Rashomon Theory to PRAXIS: Efficient Decision Tree Rashomon Sets [21.2] 『羅生門セット』は、不確実性に気付き、堅固な意思決定のための様々な課題や機会を生んでいる。
PRAXISは,実行時間とメモリ使用量を大幅に改善したRashomon集合を近似するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:26:14 GMT)
On Revisiting Entropy for Identifying Mislabeled Images [21.2] そこで本研究では,トレーニングダイナミクスを利用したラベルミス検出手法を提案する。
我々は,予測エントロピーの規模と時間的傾向の両方を捉える符号付きエントロピー積分 (SEI) 統計学を導入する。
本報告では,SEIが従来の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:59:32 GMT)
Entropic Projection Alignment: Estimating, Explaining, and Improving Model Performance Under Distribution Shift [21.0] 本稿では,分散シフトの3つの重要な課題に対処するための統一的なフレームワークを提案する。
提案手法であるEPA(Entropic Projection Alignment)は、慎重に選択されたモーメントをマッチングすることで、ソース分布をターゲットに整列させる。
EPAは、相当な計算効率を提供しながら、最先端のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:48:34 GMT)
EMBGuard: Constructing Hazard-Aware Guardrails for Safe Planning in Embodied Agents [21.0] EMBGuardはMLLMを動力とする実環境に配備されるエンボディエージェントの安全ガードレールである。
有害な構成を特定し、潜在的なリスクに関する自然言語の説明を提供する。
プロプライエタリなMLLMと性能的に競合する一方で、リアルタイムデプロイメントを妨げる偽陽性率を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:13:15 GMT)
SemStruct: Contextualizing Semantic Embeddings with Structural Information for Schema Matching [21.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)の構造帰納バイアスと冷凍PLMのセマンティックパワーを結合するフレームワークであるSemStructを提案する。
テーブルを、列と値が列で連結されたノードである異種グラフとしてモデル化し、GNNが構造全体にわたってあいまいなコンテキストを伝播できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:45:45 GMT)
Density-Guided Robust Counterfactual Explanations on Tabular Data under Model Multiplicity [20.9] 対実的説明(CE)は行動可能な会話には不可欠であるが、その信頼性は低密度領域でしばしば損なわれる。
我々は、高信頼データ多様体に固執することにより、堅牢なCEを構築する生成フレームワークであるtextitDensityFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:36:33 GMT)
Quantized Reasoning Models Think They Need to Think Longer, but They Do Not [20.9] 学習後量子化(PTQ)は大規模言語モデルを効率的に展開するために広く用いられているが、推論モデルへの影響はよく理解されていない。
数学、コーディング、科学のQAを通じて、攻撃的なPTQは、チェーン・オブ・ソート(CoT)の長さを増大させながら精度を低下させる。
量子化モデルの失敗の最大52%において、モデルは中間的推論ステップで正しい答えに達するが、最終的な答えとして出力しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:00:00 GMT)
Distilling LLM Feedback for Lean Theorem Proving [20.9] 推論モデルのポストトレーニングは通常、教師付き微調整と、検証可能な報酬からの強化学習を組み合わせる。
このアルゴリズムはスパース報酬、限られた探索、モード崩壊に悩まされている。
本稿では,モデルがトークンレベルで,特権フィードバックを条件とした独自の分布に適合するように訓練されたトレーニング手法であるフィードバック蒸留を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:35:00 GMT)
A Visually Impaired Assistance Benchmark for VLM-as-a-Judge Evaluation [20.9] VLM-as-a-Judge Evaluation(VLM-as-a-Judge Evaluation)の最初のベンチマークであるVIABLE(Visually Impaired Assistance Benchmark for VLM-as-a-Judge Evaluation)を紹介する。
異なるモデルスケールにわたる7つの審査員の体系的研究は、既存のモデルがすべての評価軸に対してほとんど信頼できないことを示している。
本稿では,視覚的エビデンス抽出と分類誘導ワークフローによって判断を補強するモデル非依存型推論時間ハーネスであるVIA-Judge-Agentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:28:20 GMT)
FLAG: Flow Policy MaxEnt-RL by Latent Augmented Guidance [20.7] FLAG(textbfLatent-textbfAugmented textbfGuidanceによるtextbfFlowポリシー)を導入する。
FLAGは、限られた重要サンプルと高次元制御タスクへのスケールで表現力のあるポリシー最適化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:25:03 GMT)
No Reader Left Behind: Multi-Agent Summaries Everyone Can Understand [20.4] アメリカ合衆国におけるプレーン・ライティング法(Plain Writing Act)は、政府文書を明確で単純な言語でアクセスすることを要求するものである。
本稿では,平易な言語要約のためのマルチエージェントフレームワークNRLB(No Reader Left Behind)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:12:42 GMT)
QDSP: An Interpretable Structured Learning Framework for Predicting Death or Cerebral Palsy in Very Low Birth Weight Infants [20.3] 極低出生体重児(VLBWI)は、死亡率と重度の神経発達障害のリスクが高い。
本稿では,Quota-guided Subspace Smpling(QSS)とDSP(diffariable-decision-guided Structure Perception)を統合した構造化学習フレームワークQDSPを提案する。
提案フレームワークは,51人の乳児からなる実世界のVLBWIコホートを用いて評価し,さらに3つの公開医療データセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:49:58 GMT)
Light Interaction: Training-Free Inference Acceleration for Interactive Video World Models [20.1] インタラクティブなビデオワールドモデルのためのトレーニング不要な推論アクセラレーションフレームワークであるLight Interactionを紹介する。
我々の重要な洞察は、相互作用が自然に軌道に依存した適応計算を可能にすることである。
この知見に基づいて、Light Interactionは適応コンテキスト管理、キャッシュアクセラレーションのデノベーション、ハードウェアとソフトウェアが共同設計した3Dブロックスパースアテンションと、融合したトリトンカーネルを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:06:03 GMT)
Modeling Covariate Transition for Efficient Estimation of Longitudinal Treatment Effects in Randomized Experiments [20.1] 本研究では,静的な条件下でのランダム化実験において,時間的処理効果を推定するための回帰調整フレームワークを提案する。
我々は時間とともに動的軌跡を表現し、推定器の正規性と半パラメトリック効率を確立する。
日本のストリーミングプラットフォームにおけるA/Bテストデータを用いたシミュレーション研究と実証分析により,本手法の実用的利点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:40:07 GMT)
Perturbative methods for non-parametric instrumental variable [20.1] 非パラメトリックインスツルメンタル変数(NPIV)推定に対する摂動的アプローチを導入する。
その結果,1次摂動補正により,高次元不定値の場合の予測誤差を最大99%低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:56:26 GMT)
How Much Orthogonalization Does Muon Need? [20.1] ミューオンは、未条件の運動量更新をほぼ半直交の更新に置き換えることで、ニューラルネットワークトレーニングを改善する。
我々は、Muonの低精度特異値バンドに対して直接導出される緩和された立方体ニュートン-シュルツスケジュールを使用する。
トレーニング品質は極分解精度によって単調に管理されないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:26:25 GMT)
Welfare, Improvability, and Variance: A Principal-Agent Approach to Optimal Benchmark Item Aggregation [20.0] マルチタスクのプリンシパルエージェントゲームとしてベンチマークをモデル化し、ベンチマークによる福祉損失を3つのアイテムレベルプリミティブで共同で決定することを示す。
我々は、福祉用ORKBank、即効性用EvoLM 4Bスイート、分散用PolyPythias 410Mパネルを用いたOLMES項目にこの理論を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:01:38 GMT)
Scalable Bayesian Inference for Nonlinear Conservation Laws [19.9] 非線形保存法則の不確実性を考慮した数値保守法を開発した。
フォワードシミュレーションのために、構造化された不確実性定量化を提供しながら、古典的解法の精度を継承する。
逆問題では、非パラメトリックなソースフィールド上の後方を数秒で回復します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:39:11 GMT)
SAGE: A Novelty Gate for Efficient Memory Evolution in Agentic LLMs [19.9] SAGEは、メモリ進化のための新しいアダプティブゲートである。
候補となる事実をスコアし、メモリストアのジオメトリを追跡する適応しきい値でルーティングする。
LoCoMoでは、SAGEは7つのオープンウェイトバックボーンの比較でMem0に対する平均トークンF1を達成する。
GPT-4o-miniでは、SAGEは追加フェーズAPIのコストを3.4$times$、追加フェーズのレイテンシを2.5$times$に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:03:39 GMT)
SuperVoxelGPT: Adaptive and Ordered 3D Tokenization for Autoregressive Shape Generation [19.9] MLLM(Autoregressive Multimodal Large Language Model)は、3D生成を可能にするが、高解像度の形状にスケールするのに苦労する。
本稿では,適応性と決定的に順序付けられたスーパーボクセルトークン化により,このテンションを解消する表現ファーストフレームワークであるSuperVoxelGPTを提案する。
Trellis-500Kの実験により、スーパーボクセルGPTはトークンの配列の長さを12.8%まで短縮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:58:01 GMT)
Probabilistic Precipitation Nowcasting with Rectified Flow Transformers [19.8] 気象データの効率的な圧縮を行うための整流トランスフォーマをベースとした$textbfFREUD$ $textbfE$ncoderモデルと$textbfD$ecoderモデルを導入する。
我々の不確実性保存の第1段階は、高度の復号性を持つ極端気象事象に対して特に有益であるアンサンブルによるアレタリック不確実性を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:11:05 GMT)
Effects of Varying LLM Access on Essay Writing Behavior [19.7] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の様々なレベルが,文章の書き方,エンゲージメント,著者意識に与える影響について検討した。
全体として、エッセイの質は集団間で統計的に区別できないものであったが、執筆行動や著者の認識は急激に変化した。
我々の知見は、LLMアクセスは禁止ではなく、AIアシストの足場的利点を維持しながら、著者の信頼を維持する可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:30:30 GMT)
Constrained Whole-Body Tracking for Humanoid Robots [19.6] ConstrainedMimicは、全身運動学とダイナミクスをリアルタイムな制約執行に活用する制御フレームワークである。
提案手法は,CPU,GPU,TPU上で動作し,最大300～500Hzで展開可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:33:03 GMT)
Correcting Split Selection in Online Decision Trees via Anytime-Valid Inference [19.4] バグベースのアンサンブル、特にAdaptive Random Forestsは、データストリームから学ぶ上でもっとも強力なパフォーマーの1つである。
任意の値推論に基づく原理的な代替手法を導入する。
i)非定常的設定を含む任意のデータストリーム下での偽分割の有意な制御、(ii)予測的優位性の下での有限コミットメント時間、(iii)定常的データの下では、リスクはモノトン減少し、各分割において厳密に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:40:27 GMT)
Closed-Loop Neural Activation Control in Vision-Language-Action Models [19.2] 本稿では,静的干渉強度を適応時間変化制御信号に置き換えるクローズドループフレームワークを提案する。
我々はこのフレームワークをPIDと強化学習ベースのコントローラの両方でインスタンス化する。
実験により、残留STEERは固定係数ベースラインよりも安定な概念規制とステアリングタスク成功トレードオフを実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:59:53 GMT)
SCOPE: Self-Play via Co-Evolving Policies for Open-Ended Tasks [19.2] SCOPEはオープンエンドタスクのためのデータフリーなセルフプレイフレームワークである。
初期モデルの凍結したコピーが自己判断として機能する。
SCOPEは8つのベンチマークで最大10.4ポイントのオープンエンド性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:28:26 GMT)
Probing Collision Grounding in Vision-Language Models for Safe Human-Robot Collaboration [19.2] 視覚言語モデル(VLM)における衝突基盤の評価のためのベンチマークであるTouchSafeBenchを紹介する。
TouchSafeBenchには、ソーシャルナビゲーションとソーシャルアレンジメントの2,940のシミュレーション屋内共催エピソードが含まれている。
本研究では,現在の安全状態を分類し,接触前の緊急衝突を警告する2つの配置タスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:04:38 GMT)
Immuno-VLM: Immunizing Large Vision-Language Models via Generative Semantic Antibodies for Open-World Trustworthiness [19.2] 大きな視覚言語モデルは、視覚的特徴を広い意味概念と整合させることで、ゼロショット認識において前例のない成功を収めた。
我々は,textbf免疫陰性選択の生物学的原理を高次元潜在空間に適応させるバイオインスパイアされたフレームワークである textbf-VLM を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:22:01 GMT)
S$^3$LDBO: A Snapshot Single-Loop Algorithm for Decentralized Bilevel Optimization [19.2] Snapshot-SLDBOは、効率的なシングルループ分散バイレベル最適化アルゴリズムである。
本論文では,Snapshot-SLDBOが競合学習性能を維持しつつ,計算効率を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:44:46 GMT)
Memory by Design: Probabilistic Sequence Layers [19.2] 本稿では,メモリに関する明示的な仮定から,効率的な逐次シーケンスマップを導出する方法を提案する。
設計モデルは、正確なベイズフィルタリングによって証拠を記憶に書き込む。
クエリ依存の読み出しは、平均が層出力である予測分布を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:13:00 GMT)
HetCCL: Enabling Collective Communication For Mixed-Vendor Heterogeneous Clusters [19.1] HetCCLは、異種デバイス間の効率的なP2P輸送によって異種集団通信を可能にするフレームワークである。
HetCCLは異種通信においてGrooよりも17-19倍の帯域幅を実現し、ステップ毎のエンドツーエンドトレーニングを最大16.9%高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:34:49 GMT)
nuReasoning: A Reasoning-Centric Dataset and Benchmark for Long-Tail Autonomous Driving [19.1] nuReasoningは、推論中心の自動運転のための大規模な実世界のデータセットとベンチマークである。
データセットには、20秒毎に20,000のクリップが含まれており、複数の都市で収集されている。
推論評価と計画評価の両方をサポートし、推論の監督が運転性能にどのように影響するかを直接研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:40:04 GMT)
Real2SAM2Real: Generative 3D Caches as Complementary Context for Video Diffusion [19.0] Real2SAM2Realは、3Dリフトモデルを利用して、明示的に編集可能な3Dキャッシュを抽出するフレームワークである。
我々のフレームワークは拡散前の過度な信頼性によって引き起こされる典型的な破壊を克服する。
VDMで調整した3Dキャッシュは、構造的な穴と誤ったファサードによって引き起こされる視点の曖昧さを根絶します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:28:07 GMT)
Speculative Pipeline Decoding: Higher-Accruacy and Zero-Bubble Speculation via Pipeline Parallelism [18.7] 投機的パイプラインデコーディング(SPD)はパイプライン並列性の本当の可能性を解き放つ画期的なフレームワークである。
実験の結果,SPDは主流のベースラインに比べて理論的なスピードアップがかなり高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:17:03 GMT)
Equivariant Latent Alignment via Flow Matching under Group Symmetries [18.7] 同変表現学習は、解析的に知られた群変換が直接作用する潜在空間を構築するための強力なフレームワークとして登場した。
既存のアプローチは、意図された群アクションと実際に必要となるラテント空間の変換との相違である潜在的不整合にしばしば悩まされる。
フローベースのフレームワークであるResidual Latent Flowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:57:13 GMT)
Institutions and the transmission of upper-tail human capital: scientific lineages across a millennium [18.6] 我々は,最上部の人的資本がマスターから学生に1千年にわたって渡されるネットワークを初めて網羅的に測定した。
Wikidataから470,000人のメンター学生の記録と、64人の歴史あるフィールズ・メダリスト全員を、固定された、元のトレーサセットとして使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:02:02 GMT)
Consolidating Rewarded Perturbations for LLM Post-Training [18.4] CoRPは、報酬重み付けアグリゲーション、互換性を意識した再重み付け、ホールドアウトバリデーションゲートを組み合わせた、勾配のない演算子である。
我々は、CoRPがシングル推論のRandOptを6.5ポイント超え、50パスの多数投票アンサンブルの利得の半分以上を回復することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:16:13 GMT)
TadA-Bench: A Million-Variant Benchmark for Future-Round Discovery Toward Agentic Protein Engineering [18.3] TadA-Benchは、31回のTadA誘導進化ラウンドから100万種類のウェットラブリプレイベンチマークである。
Tada-Benchはキャンペーンの時系列を保存し、固定データ再生タスクを定義する。
整列DNA、RNA、タンパク質ビューを提供し、グラフベースのラベル統一パイプラインであるSeq2Graphを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:12:08 GMT)
Revisiting Zeroth-Order Hessian Approximation: A Single-Step Policy Optimization Lens [18.3] ZoVH は、フル・ヘッセン行列、正則化逆数、バイアス補正された逆ヘッセン勾配積に対する分散還元された推定器のスイートである。
実世界のアプリケーションにおいて,ZoVHはより優れた推定精度と収束性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:55:57 GMT)
Toxic HallucinAItions: Perturbing Prompts and Tracing LLM Circuits [17.9] 語彙と音調に基づく急激な摂動が大規模言語モデル(LLM)の事実的信頼性に与える影響について検討する。
有害な語彙摂動は事実の精度を一貫して低下させ,不確実性を増大させる一方,丁寧な表現は限定的かつ一貫性のない変化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:58:47 GMT)
ERGeoBench:A Comprehensive Benchmark for Embodied Reasoning and Geo-localization in Multimodal Large Language Models [17.9] ERGeoBenchは、視覚駆動型ジオローカライゼーションの診断ベンチマークである。
ベンチマークには、グローバルに分散した2,207のストリートビューパノラマが含まれている。
ERGeoBenchは、人間のような具体的地理的ローカライゼーションの診断と進展のための統一されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:49:17 GMT)
Algorithmic Recourse of In-Context Learning for Tabular Data [17.8] In-context Learning (ICL) における表型データに対するアルゴリズム的レコースの最初の研究について述べる。
In-Context Learning (ASR-ICL) のための新しいゼロ階リコースフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:04:18 GMT)
AR Forcing: Towards Long-Horizon Robot Navigation World Model [17.7] 本稿では,自己回帰学習ループに標準拡散損失を統合する自己回帰学習戦略であるAR Forcingを提案する。
本手法では, 識別器の追加や分布整合損失は不要であり, 元の拡散フレームワークとサンプリング器を保持でき, 統合が容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:45:33 GMT)
GGT-100K: Generative Ground Truth for Generalizable Real-World Image Restoration [17.5] 実世界の低品質(LQ)画像から高品質(HQ)ターゲットを生成するために,GGT(Generative Ground Truth)を提案する。
VLMをベースとした適応的プロンプトを持つナノバナナ-2は、知覚的にリアルでコンテンツに忠実なHQターゲットを合成する能力が最も高い。
GGT-100Kは103,707個のトレーニングペアで構成され,多様なシーンと複雑な実世界の劣化をカバーしたLQ-HQペアデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:18:11 GMT)
Language Models Learn Constructional Semantics, Not To Mention Syntax: Investigating LM Understanding of Paired-Focus Constructions [17.5] オープンソースモデルが稀な構成のセマンティクスを把握できるかどうかを検討する。
人間のスケールデータに基づいてトレーニングされたモデルは、あらゆる意味で評価に失敗する。
We found that learning of Paired-Focus semantics is correlation with gains in some domain of world knowledge。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:54:00 GMT)
Sample-Efficient Post-Training for LEGO Spatial-Physics Reasoning [17.4] LLMベースのLEGOアセンブリ生成には,セマンティックグラウンドと物理的実現性の両方が必要である。
トレーニングデータのごく一部しか利用しないモデルベースのデータ選択手法を提案する。
サンプル効率のよい強化学習手法であるPVPOを導入し, ボクセル空間の幾何的報酬と物理的実現性を結合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:31:25 GMT)
Generating Graph-like Rules for Knowledge Graph Reasoning via Diffusion Models [17.3] 本稿では,グラフのようなルール発見を,対象関係に条件付き離散生成プロセスとして再構成するフレームワークであるGRiDを提案する。
6つのベンチマークデータセットの実験は、GRiDがKG完了タスクの競合性能を達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:23:13 GMT)
Multi-Turn Multi-Agent Dialogue for Collaborative Reconstruction Improves VLM Performance on Spatial Reasoning, But Only Barely [17.2] 視覚言語モデル(VLM)は、視覚解釈、質問応答、指示追従を含むロボットタスクをサポートする。
本研究では,視覚的解釈,接地,言語誘導インタラクション,行動生成を組み合わせた協調的な構造構築タスクを通じて,このギャップについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:51:49 GMT)
Assign and Add: A Mechanistic Study of Compositional Arithmetic [17.1] 変圧器の構成一般化機構について検討する。
我々は、小変換器が変数と数値の既往の組合せに一般化できることを観察する。
これらの結果から,構成一般化は内部機構の変換器の構成性の自然な帰結である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:19:20 GMT)
The New Social Image: How AI Competency and AI Proactivity Influence Self- and Peer-Perceptions in the Workplace [16.9] 人間とAIのコラボレーションは、AIを職場に組み込む最も有望な方法だと考えられている。
本研究では、人間が自分自身(自己認識)をどのように感じているか、そして、仕事のオーナーシップと仕事の意義の観点から、同僚によって認識されているか(ピア認知)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:47:48 GMT)
Efficient and Uncertainty-Aware Diffusion Framework for Offline-to-Online Reinforcement Learning [16.8] Offline-to-Online Reinforcement Learning (O2O-RL)は、オフラインでトレーニング済みのポリシーを活用して、コストのかかるオンラインインタラクションを最小限にする。
既存の研究は、拡散モデルからサンプリングされた軌道データに対するポリシーを微調整することで、このシフトの害を軽減することを目的としている。
オフラインからオンラインへの強化を行うための効率的な textbfDiffusion textbfUncertainty-textbfAware フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:08:42 GMT)
MindZero: Learning Online Mental Reasoning With Zero Annotations [16.8] 我々は,効果的なオンライン精神推論のための自己指導型強化学習フレームワークであるMindZeroを紹介する。
MindZeroはモデルベースの推論を高速なシングルパス推論に内部化する。
我々はMindZeroが精度と効率の両方でモデルベースの手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:14:52 GMT)
Geometric Erasure by Contrastive Velocity Matching in Rectified Flows [16.7] 本稿では,Rectified Flowモデルのための簡易かつ高効率な消去フレームワークであるGEMを紹介する。
我々は,ジェネレーティブ・フロー・ネットワークを基盤としたトラジェクティブ・ベース・アンラーニングと,教師が指導する古典的消去の間に,原則的橋渡しを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:02:41 GMT)
Extending AI for Research to the Humanities: A Multi-Agent Framework for Evidence-Grounded Scholarship [16.7] SPIRE(Scholarly-Primitives-Inspired Research Engine)は、エビデンスに基づく人文科学研究のためのマルチエージェントフレームワークである。
複数スケールのクローズドリーダー基板上での協調エージェントの役割として、人文操作を繰り返す。
答えの正確性、深さ、カバレッジ、証拠の質について、より高いブラインド・ジャッジスコアが与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:33:29 GMT)
Beyond Classification: Dynamic Adapter Routing for Continual Multimodal Retrieval [16.6] 本稿では,多様な視覚領域にまたがる連続的マルチモーダル検索(CMR)の原理的評価フレームワークを提案する。
私たちの経験的分析は、標準のCILメソッドがより困難なシナリオにおいて有意義な利得を得られていないことを示している。
本稿では,プロトタイプベースのルーティングによって選択され,モデルマージによって結合されたアダプタに基づく新しいアプローチである動的ルーティングアダプタ(DAR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:32:59 GMT)
YARD: Y-Architecture Register Decoding for Efficient Hallucination Mitigation in Large Vision-Language Models [16.5] コントラストデコーディング(CD)は、標準モデルと視覚劣化モデルの出力分布を対比することにより、LVLM(Large Vision-Language Models)における幻覚を緩和しようとする。
既存のトレーニング不要のCDメソッドは、準最適劣化枝に悩まされている。
トレーニング不要なY-Architecture Register DecodingフレームワークであるYARDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:23:39 GMT)
MaskClaw: Edge-Side Personalized Privacy Arbitration for GUI Agents with Behavior-Driven Skill Evolution [16.5] MaskClawはGUIエージェントのためのエッジサイドのプライバシー仲裁ツールである。
ローカルな視覚的証拠を抽出し、ユーザとタスク固有のポリシーメモリを取得し、Allow、Mask、Askを決定する。
5つの設計されたスキル進化シナリオでは、修正、キャンセル、編集を再利用可能なプライバシースキルに変える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:03:46 GMT)
SurGe: Improved Surface Geometry in Point Maps [16.3] フィードフォワード3次元再構成手法は点マップを予測し、大域的な3次元幾何学を推定する。
それらの予測はいまだに不正確な局所表面形状を示しており、これは定性的に見えるが、共通の測度では弱くしか反映されない。
近隣の3次元予測によって誘導される局所的な表面配向を評価する点マップ正規化指標を提案する。
我々のモデルであるSurGeは、グローバルポイントマップAbsRelに対して最高の平均ランクを達成し、常に局所ポイントマップと点マップ正規評価を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:46:46 GMT)
DOA: Training-Free Decoder-Only Attention Policy for Long-Form Simultaneous Translation with SpeechLLMs [16.2] 音声からテキストへの同時翻訳(SimulST)は、音声がまだ展開されている間に翻訳を生成する。
本稿では,セルフアテンションからプロキシアライメントを導出することにより,オフザシェルフ音声LLMと長文同時翻訳が可能な学習自由ポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:27:26 GMT)
BIAS-ID: A Framework for Analyzing Transformation Biases in AI-Generated Image Detectors [16.2] 我々は、検出器がバイアスを受ける意味と、それが頑丈さの欠如とどのように異なるかについて議論する。
AI生成画像検出器における変換バイアスの存在を分析し定量化するための透明なフレームワークであるBIAS-IDを提案する。
本研究は,信頼性の高いAI画像検出器の開発におけるバイアス認識評価の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:04:11 GMT)
Bundesrecht: An Open Library and Corpus for German Statutory Reference Processing [16.0] Bundesrechtはドイツの法定参照処理のためのオープンリソースである。
ソフトウェアライブラリと、ドイツ連邦法の構造化コーパスで構成されている。
図書館は、ドイツの法典参照を解析し、正規化し、解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:18:16 GMT)
Contextual Scalarisation Thompson Sampling for multi-objective decisions in public media [15.8] 我々は,多目的文脈帯域幅法であるContextual Scalarisation Thompson Sampler (CSTS)を提案する。
CSTSは、観測されたコンテキストの関数として目的を重み付けすることを学ぶ。
スイスの放送局Radio Télévision Suisseの実際の番組データに基づいてCSTSを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:27:03 GMT)
HE^2: A Communication-Light Heterogeneous Architecture for Efficient Fully Homomorphic Encryption [15.7] CKKSは、完全同型暗号化方式として登場し、プライバシー保護アプリケーションに期待されている。
CKKSには、計算コストの高い計算集約演算子(ComOps)と、メモリフットプリントが大きいメモリ集約演算子(MemOps)の両方が含まれる。
データフローグラフ(DFG)最適化とアーキテクチャ共設計を備えた通信用xPU-xMUヘテロジニアスFHEアクセラレータである$HE2$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:38:53 GMT)
Retrieval, Reward, and Training Protocols: What Matters in Training Search Agents? [15.6] 本稿では,探索エージェント訓練の3つの未探索次元を分離する制御的実証的研究について述べる。
まず、広く使われているWikipedia 2018コーパスにおける重要なデータカバレッジの問題を特定し、それを修正するだけで、トレーニングアルゴリズムの違いよりも大きな利益が得られることを示す。
第2に、結果に基づく報酬法とプロセスに基づく報酬法を3つのベースモデルで体系的に比較し、最も単純な結果に基づくアプローチが、ほとんどの設定において、競争力や優れたパフォーマンスを達成することを発見した。
第三に、トレーニングデータの多様性、非政治データ利用、検索予算のスケーリングを分析し、効果的な検索エージェントの訓練のための実践的ガイドラインを精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:01:20 GMT)
Parameter-Free and Group Conditional Online Conformal Prediction [15.4] 不確かさの定量化は、現実のシナリオにおける機械学習予測器の展開に不可欠である。
オンライン共形予測(OCP)手法は、(i)グループワイドエラー制御または(ii)学習速度独立実装を犠牲にしてこの問題に対処する。
我々は,グループ条件付きOCPのためのパラメータフリーアルゴリズムを提案し,グループ条件付き適用保証が最適であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:15:04 GMT)
DisPlace: Discriminative Place Projections for Multi-Reference Visual Place Recognition [15.3] DisPlaceは、複数の参照記述子を単一のコンパクトで差別的な場所表現に融合する、マルチ参照VPRフレームワークである。
我々は6つの最先端のVPR記述子で、オックスフォード・ロボットカー、ノーザンランド、ピッツバーグ30k、Google Landmarks v2でDisPlaceを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:54:15 GMT)
Riemannian Diffusion Models on General Manifolds via Physics-Informed Neural Networks [15.3] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて多様体熱方程式を直接解き、熱核を近似する一般的な手法を提案する。
得られたサロゲートは、フォワードノイズ(熱-カーネルサンプリング)とコンディショナルスコア評価の両方を可能にしてスコアマッチングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:16:47 GMT)
Adversarially Robust Control of Conditional Value-at-Risk via Rockafellar-Uryasev Conformal Inference [15.3] CVaR(Conditional Value-at-Risk)を制御するオンライン分散フリーフレームワークを提案する。
古典的リスク制御法とは異なり、この手法は任意のデータ生成プロセス下で機能する非線形テールリスクに対して証明可能な安全保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:52:36 GMT)
Topologically Consistent Multi-view 3D Head Reconstruction via Coarse-Guided Layered Surface Sampling [15.2] SHELLSは多視点画像からの密接な意味対応における3次元頭部再構成のための効率的なフィードフォワードフレームワークである。
これは3.5倍の推論速度で、中央値の登録誤差を21%から29%に削減する。
我々のモデルは、合成データにのみ訓練されるが、実世界のキャプチャーに効果的に一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:14:43 GMT)
Skill Reuse as Compression in Agentic RL [15.2] 本稿では,最小記述長原理におけるエージェント強化学習の基礎となるReuseRLを紹介する。
この圧縮ペナルティに対してPAC-Bayesの一般化を証明した。
ALFWorld、TextWorld-Cooking、Countdown-Stepwiseを通じて、ReuseRLは、バニラGRPOと強力なラウンド長ベースラインよりも、イン・オブ・ディストリビューションの成功を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:28:34 GMT)
Efficient Diffusion LLMs via Temporal-Spatial Parallel Decoding and Confidence Extrapolation [15.1] 2つのコンポーネントを持つトレース対応復号化フレームワークを提案する。
まず、時間空間並列復号(TSPD)は、トークンが収束し、安全に固定できるかどうかを決定するために、信頼、エントロピー、運動量を含む、トーケン軌道毎の特徴を消費する軽量な時間空間コントローラを使用する。
第二に、CE(Confidence Extrapolation)は、トレーニング不要な状態空間モジュールで、前向きな決定を支援するために、不確実性を伴う将来のロジットトレンドを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:29:28 GMT)
When are LLMs Sufficient Policy Optimizers for Sequential RL Tasks? [15.1] 大規模言語モデル(LLM)は、強化学習タスクの効果的なブラックボックスポリシーモデルとして機能する。
Prompted Policy Optimization (PromptPO) は、状態空間、アクション空間、報酬関数をPythonで記述した LLM を反復的に生成する手法である。
PromptPOは、環境相互作用を著しく少なくしながら、標準のRLベースラインのパフォーマンスにマッチまたは超過することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:24:24 GMT)
SpatialAct: Probing Spatial Reasoning-to-Action Capabilities of VLM Agents in 3D Scenes [15.1] 人間は、空間的レイアウトを熱心に知覚し、認知的表現を形成し、そのような推論を日々の3D環境における行動に変換することができる。
近年の視覚言語モデル(VLM)は、観測条件付き空間知覚と推論タスクにおいて有望な性能を示した。
我々は,3次元シーンにおけるテクスタイディション条件付き空間推論を探索するシミュレータ・グラウンド・ベンチマークであるtextbfSpatialAct を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:59:26 GMT)
VisionPulse: Dynamic Visual Sparsity for Efficient Multimodal Reasoning [15.0] 推論中に段階的に視覚的トークンを抽出するフレームワークであるVisionPulseを提案する。
VisionPulseは、推論中に視覚的間隔を強制することにより、関連する視覚的証拠を保持しながら冗長な視覚的コンテキストをフィルタリングし、推論トレースを自然に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:51:12 GMT)
The Challenges of Using Reinforcement Learning for Controlling Industrial Energy Systems [15.0] 強化学習は、産業エネルギーシステムの制御を最適化するための有望な結果を示している。
実世界の産業エネルギーシステムにおける強化学習の展開課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:20:39 GMT)
Self-Supervised Online Robot-Agnostic Traversability Estimation for Open-World Environments [15.0] 自己監督型オンライントラバーサビリティ推定により、ロボットはラベルのないオープンワールド体験から継続的に学習することができる。
我々は,マルチモーダルでラベルなしのロボット体験から連続的トラバーサビリティ推定を行うオンライン学習フレームワークCOTRATEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:52:05 GMT)
Model-Based Quality Assessment for Massively Multilingual Parallel Data [14.9] 大規模多言語bitextは、非並列文対と低品質翻訳の2つの異なる問題を含むことが多い。
本稿では,モデルに基づくデータ評価を,並列性評価と基準自由品質評価の2つの独立したコンポーネントに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:19:03 GMT)
TALON: Token-Aligned Lightweight Adapters for 6-DoF Spacecraft Pose Estimation [14.9] モノアテンション6-F宇宙船は、個々のフレームを処理し、操作中に取得した画像シーケンスに存在する時間情報を破棄する。
本稿では,凍結したViTビジョントランスの自己調整層に3Dアダプタを注入する TALON (Token-conditioned Adapter) を提案する。
Pre-Alignedは、凍結された注意を時間的に濃縮されたトークンの推論を可能にし、ポストアテンションの代替よりもブロック毎に1つのアダプタでパフォーマンスを向上する。
SPADESデータセットでは、TAは前回の最先端よりもポーズエラーを50%削減し、スイスのデータセットではADD-0.1dで21.8%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:21:52 GMT)
Shared Doubt: Zero-shot Cross-Lingual Confidence Estimation for Language Models [14.8] 中間表現から直接解の正しさを予測する軽量線形プローブを用いる。
学習されたレイヤの重みと複数の改善により、信頼性機能は言語全体の中間層に集中していることが明らかになった。
ゼロショットの言語間性能はソース言語と類似性に依存するが、プローブはリトレーニングなしで強力なベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:25:24 GMT)
Eigenvectors of Experts are Training-free Non-collapsing Routers [14.8] SMOE(Sparse Mixture of Experts)アーキテクチャは、入力トークンを専門専門家のサブセットにルーティングすることで、LLM(Large Language Models)のトレーニング効率を向上させる。
彼らの顕著な成功にもかかわらず、SMoEモデルのトレーニングと推論の両方が専門家の崩壊問題に悩まされている。
本稿では, 崩壊問題に対処するために, 専門家のスペクトル特性を利用する新しい, トレーニング不要なフレームワークであるSingular Value Decomposition SMoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:27:10 GMT)
Pocket-Dentist: On-Device Dental Image Understanding via Efficient Multimodal Large Language Models [14.8] 本稿では, 歯科用マルチモーダル質問応答の効率評価ベンチマークである Pocket-Dentist を提案する。
約1,159人の患者、5つのタスクタイプ、7つのメトリクスからなる3つのデータセットが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:41:10 GMT)
VisualLeakBench: Reproducible Action-Boundary Propagation Failures in Vision-Language Agents [14.8] 視覚言語エージェントは、メモリへの書き込み、メッセージの送信、外部ツールの呼び出しに先立って、スクリーンショット、ドキュメント、ユーザーインターフェースをますます消費する。
本研究では、画像から下流ツール引数に機密または安全でない可視テキストをコピーするアクション境界伝搬という、具体的な障害モードについて検討する。
私たちは、UI、チャット、ドキュメント、フォーム、ダッシュボードのシーンにまたがる、多様化した500イメージのベンチマークであるVisualLeakBenchを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:17:03 GMT)
Unified Flux Control Architecture for Fluxonium Qubits [14.7] 我々は, フラクトロニウム量子ビットの統一制御アーキテクチャを実験的に実現し, 横(XY$)と縦(Z$)の操作を1つのフラクトロニウム制御チャネルで実装した。
このアーキテクチャは、共有制御チャネルに競合する要求を課し、リセット操作のための低周波フラックス伝送を同時にサポートする必要がある。
本稿では,周波数選択型低温フィルタと補償波形合成を併用して,フィルタ制御線によるパルス歪みを補正する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:44:19 GMT)
Collaborative Navigation and Exploration with $β$-Sparse Gaussian Processes [14.7] 未知環境における異種ロボットの協調ナビゲーションは、センシング、通信、計算の制限によって大きな課題を生んでいる。
そこで本研究では,センサが送信した地図ポイントとナビゲーション動作を協調的に選択できるフレームワークを提案し,環境の未探索領域を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:13:49 GMT)
Feat2Go: Visual Feature-Grounded Value Estimation for Embodied Reinforcement Learning [14.7] Feat2Goは、具体的強化学習のためのきめ細かい値推定フレームワークである。
Feat2Goは、シングルアームとバイマニュアルの操作設定の両方で既存のVLAモデルの性能を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:36:33 GMT)
TIGER: Traceable Inference with Graph-Based Evidence Routing for Mitigating Hallucinations in Multimodal Generation [14.5] 我々は、局所的な修復のためにフィードバックを再設計する推論時フレームワークであるTIGERを提案する。
TIGERは、入力から観測グラフと現在の出力からクレームグラフを独立して抽出し、サポートと競合に基づいて各クレームにグラフ条件のリスクスコアを割り当てる。
Image-to-text, Image+text-to-text, audio-to-text, Video-to-textを含む4つの横断的なパスの実験では、タスク品質を維持しながら、TIGERがサポートコンテンツを減らすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:06:26 GMT)
Free-Riding in the AI Economy: Demystifying Logic Flaws in x402-Enabled Payment Systems [14.5] x402エコシステムの最初の包括的なセキュリティ分析を行います。
現在の実装では、トランザクションのアトミック性とコンテキストバインディングを強制できません。
攻撃者は同期ギャップを利用して商店に計算コストの補助を強制できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:31:18 GMT)
Local linear convergence of gradient methods for overparameterized Gaussian mixtures [14.4] 統計的学習手順によって最小化された標準偏差測度は、よく知られたポリアクの段差が幾何的に損失を減少させるような遅い成長の多様体を有することを示す。
また、本手法は任意の重みを持つ混合物に対して、ほぼ最適な解(自然な不特定しきい値まで)に収束することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:25:36 GMT)
Repetition Mismatch: Why Data Mixture Experiments Don't Scale and How to Fix Them [14.3] トレーニング前のデータ混合は、小規模な実験を実行し、ターゲットのトレーニング予算を外挿することで、一般的に調整される。
高品質なデータセットは小さいので、トレーニング予算が増加するにつれて、反復率も変化します。
我々は,小規模混合実験が一般化するか否かを,単体ではなく反復力学で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:08:57 GMT)
Dissociative Identity: Language Model Agents Lack Grounding for Reputation Mechanisms [14.3] 我々は、アイデンティティベース、元ポスト、規制型、制裁ベースのガバナンスは、解離的エージェントに構造的に適用可能であると論じる。
可観測性に基づくアンテ拡張性に基づく行動ハーネスへのシフトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:39:49 GMT)
AnchorSteer: Self-Discovered Concept Injection for Structure-Preserving Music Editing [14.3] AnchorSteerは、構造的アンカーと自己発見のセマンティックステアリングを結合することで緊張を解消するフレームワークである。
提案手法は内部表現を探索し,解釈可能なラベルのない概念ベクトルを抽出する。
ZoME-Benchと主観的テストの実験では、提案フレームワークはステアリングのみのベースラインとアンカーのみのベースラインの両方に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:25:55 GMT)
Fine-grained Verification via Diagnostic Reasoning Supervision for Aspect Sentiment Triplet Extraction [14.2] Aspect Sentiment Triplet extract (ASTE) は、アスペクト項、意見項、感情極性を構造化三重項として識別することを目的としている。
従来の研究は主にエンドツーエンドの抽出に重点を置いていたが、抽出した三重項のポストホック検証は比較的過小評価されている。
本稿では,診断推論の監督を伴うきめ細かい検証のためのフレームワークであるFiVeDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:40:58 GMT)
Fighting Numerical Hallucinations via Data-centric Compilation for Online Financial QA [14.1] 大規模言語モデル(LLM)は、特に金融質問応答(FinQA)の分野において、非常に高度なオンラインデータサービスを持っている。
しかし、これらのシステムは、高額の金融アプリケーションにおいて信頼性を著しく損なう、数値的推論幻覚の影響を受けやすいままである。
データ中心のパラダイムを提案し、新しいフレームワークであるData-centric Reasoning Compiler(DCRC)を提案する。
我々は、確立したオフラインベンチマークに関する広範な実験を行い、実世界のオンライン財務QAシステムへの展開を通じて、我々のフレームワークをさらに検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:35:11 GMT)
OSCS-SupCon: Orthogonal Sigmoid-based Common and Style Supervised Contrastive Learning for Robust Feature Disentanglement [14.0] Supervised Contrastive Learning (SupCon)は、サンプル間のペア関係を明示的にモデル化することで、強力なパフォーマンスを実現している。
既存のSupConベースのメソッドには、標準InfoNCE損失によって引き起こされる負サンプル希釈と、特徴空間の絡み合いという2つの重要な制限がある。
我々はこれらの問題に対処するためにOSCS-SupCon(直交シグモイドに基づく共通およびスタイル監視コントラスト学習)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:37:20 GMT)
The Deterministic Horizon: When Extended Reasoning Fails and Tool Delegation Becomes Necessary [13.9] 拡張連鎖推論は決定論的状態追跡タスクのパフォーマンスを低下させる。
ツール統合推論がニューラル・チェーン・オブ・シントを一貫して上回ることを示す。
本研究は, エージェントシステムにおいて, 純粋なニューラル推論がハイブリッドアプローチにいつ適用されるべきかについて, 基本的ガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:35:23 GMT)
Compute Allocation in Evolutionary Search: From Depth-Breadth to Multi-Armed Bandits [13.9] 並列トラジェクトリ間でLLMコールを割り当てるマルチアームバンディットであるBaSEを提案する。
BaSEは8つの(モデル、タスク)細胞にまたがる最強の島プロトコールベースラインに対して平均フィットネスを12.3%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:46:10 GMT)
StemBind: When MLLMs Get Lost Between Rules and Instances in Abstract Visual Reasoning [13.7] マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)はルールをよく知っているが、視覚的推論タスクについて間違った答えを選択する。
既存のベンチマークでは、知覚を崩壊させ、ルール誘導し、答えの選択を1つの右または右の信号に変換するため、これを検出できない。
StemBindは、同じ視覚幹を3つの質問で探索する共有視点診断ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:20:05 GMT)
Attend to Evidence: Evidence-Anchored Spatial Attention Supervision for Multimodal RLVR [13.6] EASE(Evidence-Anchored Space Attention)は、マルチモーダルRLVRを視覚的エビデンスプロセスの監視で強化する。
EASEは、注釈付きエビデンス領域をスムーズな視覚的トーケンターゲットに変換し、それを使って応答対イメージの注意を誘導する。
診断と治療は、EASEが視覚的注意をアノテートされたエビデンス領域と整合させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:50:46 GMT)
Generating Reports or Repeating Templates? Measuring and Mitigating Template Collapse in 3D CT Report Generation [13.5] 3次元医用視覚言語モデル(VLM)は、非常に低い病理検出と出力の多様性を示しながら、流線型な放射線学スタイルのテキストを生成することができる。
この障害モードをテンプレート崩壊と認識します。
CLarGenは,言い方と言い方(言語合成)を区別するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:21:00 GMT)
SLAP: The Semantic Least Action Principle for Variational Video-Language Modeling [13.4] 生成幻覚(例えば、潜伏拡散)や自己回帰外挿は、しばしば長い地平線上での意味的一貫性を維持するのに失敗する。
確率生成から変分力学へのパラダイムシフトをtextbfSemantic Least Action Principle (SLAP) を用いて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:28:33 GMT)
Seeing Before Agreeing: Aligning Multi-Agent Consensus with Visual Evidence [13.4] 視覚言語モデル(VLM)は視覚的質問応答(VQA)において高い性能を達成している
個々人の幻覚や盲点を緩和するために、多エージェントコラボレーションによる多様な視点を集約することが、有望なパラダイムとして浮上した。
本稿では,複数のVLMエージェントをコーディネートするためのトレーニング不要なエビデンス中心フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:45:25 GMT)
UniPinRec: Unifying Generative Retrieval and Ranking at Pinterest Scale [13.3] Pinterestにおける検索とランキングのフルスタック統合を実現するUniPinRecを提案する。
UniPinRecは、約1%のオンラインエンゲージメントリフトを提供し、エンドツーエンドのサービスレイテンシを11.1%削減し、QPSを63.6%引き上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:17:34 GMT)
FAM-Bench: A Multimodal Benchmark for Condition-Aware Food-as-Medicine Reasoning [13.2] ダイエット・アズ・メディシン(英語版)は、料理が何であるか、あるいは栄養素を含むかを推論するモデルを必要とする。
FAM-Benchは、13の食事関連健康状態において、2500の栄養試験を検証したマルチモーダルフード・アズ・メディシン・ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:13:53 GMT)
HARP-VLA: Human-Robot Aligned Representation Learning for Vision-Language-Action Model [13.2] 大規模な人間のビデオから一般化可能な視覚-言語-アクションモデルを学ぶことは有望だが、断熱的不一致のため難しい。
本稿では,人間のビデオからより効果的なVLA事前学習のための人間ロボット協調表現学習フレームワークであるHARPを提案する。
特徴可視化、シミュレーション、実世界の操作実験は、人間ロボットのアライメントと下流ポリシーのパフォーマンスを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:36:30 GMT)
Is the Last Layer Sufficient for Uncertainty Quantification? [13.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)に対する疫学的不確実性定量化(UQ)は、ミッションクリティカルな設定でAIを安全に採用するための要件である。
理論的手法と経験的手法の両方を用いて,全ネットワークと最終層線形化から生じるGLMを比較した。
最後の層近似は、計算効率を大幅に向上させながら、同等のUQ性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:09:27 GMT)
Regime-Adaptive Continual Learning for Portfolio Management [13.1] 動的金融環境の課題に対処するため,textbfRegime-aware textbfContinual textbfAdaptive textbfPortfolio Management (textbfReCAP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:24:45 GMT)
A Unifying View of Variational Generative Wasserstein Flows [13.1] 本稿では、ワッサーシュタイン勾配流に基づく生成モデリングのための統一的理論フレームワークを提案する。
既存の手法の幅広いクラスは、$f$-divergence 目的のためのパラメトリックな JKO スキームのインスタンスとして導出可能であることを示す。
我々は、このフレームワークをf分割を超えて積分確率メトリックや正方形最大平均離散性へと拡張し、新しいJKOベースの生成アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:40:19 GMT)
What Am I Missing? Question-Answering as Hidden State Probing [13.1] 本稿では,推測時間の介入として質問を投げかける手法を提案する。
質問の前後で、学生の隠れた状態を調査する。
介入としての質問応答の成功は,モデルの自己整合性に大きく依存していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:27:07 GMT)
PINNs Failure Modes are Overfitting [13.1] PINNは、機械学習に基づく偏微分方程式(PDE)のクラスである。
それらはある種の単純な方程式で失敗し、損失が低いにもかかわらず間違った解に収束することが知られている。
障害モードは過度な適合の結果であり、定期化によって障害モードが消滅することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:46:51 GMT)
The Dynamic-Probabilistic Consistency Gap in Chaotic Surrogate Modeling [13.0] 動的システム再構成は、時系列データに基づく動的データをキャプチャする代理モデルを学ぶことを目的としている。
有限ホライズン確率的目的の追求は、それが反映すべき局所力学から、ダイナミクスを分解したり、予測の不確実性を分離することができることを示す。
局所的な予測残差の確率を評価するフィルタベースのトレーニングフレームワークであるKAFFEEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:04:15 GMT)
Inconsistency-Aware Minimization: Improving Generalization with Unlabeled Data [12.9] 本稿では,ニューラルネットワークのパラメータ空間に関する情報幾何学的視点から,局所的不整合という新たな一般化尺度を提案する。
学習目的に局所的不整合を組み込んだ不整合認識最小化(IAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:56:17 GMT)
DeMaVLA: A Vision-Language-Action Foundation Model for Generalizable Deformable Manipulation [12.9] 一般化可能なデフォルマブルマニピュレーションのためのVLA基礎モデルであるDeMaVLAを紹介する。
DeMaVLAはアクションエキスパートを備えたVLMバックボーンを採用し、フローマッチングを使用して連続的なアクション生成を定式化する。
実験により,DeMaVLAはRoboTwin上での競争性能と家庭用の折り畳みベンチマークにおける実世界の強みを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:20:08 GMT)
NTR: Neural Token Reconstruction for Scene Token Bottleneck in End-to-End Driving [12.9] 本研究では,知覚自由運転におけるコンパクトなシーンのボトルネックを抑えるためのニューラル表現学習フレームワークを提案する。
NTRは3つの公道走行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, 29 May 2026 10:27:32 GMT)
Non-Learning Low-Light Stereo Vision [12.8] ノイズの多い画像から不均一度を推定するための非学習フレームワークを提案する。
FoJ(Field of Junctions)を用いることで、光子ノイズから分離できない微細なテクスチャを破棄しながら、コストボリューム構築のために重いノイズ下で安定な粗い視覚特性を保持する。
得られた構造情報は境界対応のセミ・グロバルマッチング(SGM)を誘導し、スムーズなペナルティを動的に適用して真の不連続性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:43:38 GMT)
GlucoFM: A Dual-Stream Foundation Model for Continuous Glucose Monitoring [12.8] GlucoFMは連続グルコースモニタリング(CGM)のための軽量基盤モデルである
不規則な記録を24時間の時間格子に整列させ、観察マスクを保存し、グルコースのダイナミクスを遅い生理状態と過渡的なイベントストリームに分解する。
評価ベースライン間の最強主観差線形探索性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:46:35 GMT)
SafeRx-Agent: A Knowledge-Grounded Multi-Agent Framework for Safe and Explainable Medication Recommendation [12.7] 患者コンテキスト,外部臨床知識,安全性検証を用いて,追跡可能な薬剤セットを推奨する知識基盤型マルチエージェントフレームワークであるSafeRx-Agentを提案する。
MIMIC-IIIおよびMIMIC-IVデータセットによる実験結果から、SafeRx-Agentは薬物相互作用、禁忌、医薬品セットサイズを制御しながら、きめ細かい薬物の予測精度を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:45:07 GMT)
PRISM: Progressive Reasoning through Iterative Slot Memory for Vision [12.6] PRISMは、反復的精細化による画像上の理由付けを行うピラミッド・ビジョン・アーキテクチャである。
高いレベルでは、PRISMは視覚的特徴をオブジェクト中心の表現に分類し、学習した記憶から関連するパターンを検索し、曖昧さを解消し、行方不明情報を回復するために表現を反復的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:29:30 GMT)
Practical Cross-Band Channel Prediction for AI-RAN via Physics-Guided Deep Unfolding [12.6] GUIDEは,無線チャネル物理を異なる層に埋め込む物理誘導型深層展開フレームワークである。
目に見えない環境で再トレーニングすることなく、GUIDEは深層学習ベースのベースラインFIREよりも2.75倍のビームフォーミングゲインを達成し、推論時間もわずかに増加している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:10:58 GMT)
When Muon Optimizer Meets Adversarial Training: A Theoretical and Empirical Study [12.6] 敵の攻撃に対する最も信頼性の高い実証的防御の1つとして、敵の訓練(AT)がある。
SGDはATのデフォルトの最適化選択であり続けているが、アダプティブは標準トレーニングを改善することが多いが、ロバスト性は劣る可能性がある。
Muonは、SGDに匹敵するメモリコストで大規模なトレーニングに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:42:11 GMT)
DG-CoLearn: An Efficient Collaborative Learning Framework for Dynamic Graphs [12.4] 動的グラフ学習(DGL)は、進化するグラフデータのモデリングには不可欠であるが、既存の手法では計算オーバーヘッドがかなり大きい。
DG-CoLearnは、インクリメンタルグラフスナップショット処理に基づいて構築された、クライアントが共用する動的グラフ学習フレームワークである。
大規模な実験により、DG-CoLearnは最大33.8$times$トレーニング時間でのスピードアップと27.4$times$通信オーバーヘッドの削減を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:23:05 GMT)
DySem: Uncovering Dynamic Semantic Components of Large Language Models for Calculating Semantic Textual Similarity [12.4] 意味的テキスト類似性を計算することは自然言語処理の基本課題である。
我々はDySemを提案する。DySemは、大規模言語モデルのより意味論的な内部コンポーネントを調査する、新しいトレーニング不要のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:50:20 GMT)
Scaling Higher-Order Graph Learning with Maximal Clique Complexes [12.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)はペアワイズ相互作用のモデリングに限られるが、セルコンプレックスに基づく高次モデルはより表現性が向上するが、スケーラビリティの低下に悩まされることが多い。
計算効率を向上しつつ,CWLテストの表現性を保ちつつ,簡易かつ分解されたセルライスフェイラー・ルマン試験(sCWL,fCWL)を導入する。
さらに,実験性能を維持しつつ,時間とメモリの複雑さを低減し,スケーラブルなCWNを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:42:40 GMT)
High-Load-Density Electro-Permanent Magnetic Foot with Controllable Adhesion for Quadruped Wall-Climbing Robots [12.1] 本稿では, 粘着性を有する高負荷電気永久磁石足を提案する。
提案したCHN-EPMは,200:1以上の荷重/重量比で1000Nを超える最大粘着力を生成する。
このシステムは商用の四足歩行ロボット(Unitree GO2)に統合され、天井や垂直壁面に高負荷で付着する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:13:05 GMT)
If LLMs Have Human-Like Attributes, Then So Does Age of Empires II [12.0] われわれは、ビデオゲーム『帝国時代の時代』に基づいて、シンプルなニューラルネットワークを構築し、訓練する。
LEGO や Greater Boston Area のような十分なパワーを持つ基板の任意のエンティティも,そのような属性を提示できる点に注意が必要だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:31:31 GMT)
BilliardPhys-Bench: Benchmarking Physical Reasoning and Visual Dynamics of Multimodal LLMs [12.0] 合成ビリヤード環境における物理推論のベンチマークであるビリヤードPhys-Benchについて述べる。
このベンチマークでは,(1)ボールとボールの衝突を予測し,(2)壁面のバウンスを推論し,(3)動作停止後のボール位置を推定する3つの能力について検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:34:15 GMT)
Hedging on the Frontier: Learning New Tasks with Few Samples [11.7] 経験的に、弱い単調性はしばしばほぼ満足している。
モノトニック性に基づくモデルクラスを創出できるだけでなく、フロンティアをヘッジすることで利用可能なトレードオフの幾何学にもさらに適応できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:30:27 GMT)
HADT: A Heterogeneous Multi-Agent Differential Transformer for Autonomous Earth Observation Satellite Cluster [11.6] 自律的な運用モードでは、衛星はリアルタイムな意思決定を可能にするインテリジェントな能力を備えている。
従来のスケジューリング手法は、衛星のミッションと資源管理を表す数学的モデルに依存している。
異種衛星クラスター自律型EOミッションに適したトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:54:41 GMT)
Envisioning Beyond the Few: Disentangled Semantics and Primitives for Few-Shot Atypical Layout-to-Image Generation [11.6] 本稿では,意味論をプリミティブから切り離す表現駆動型フレームワークを提案する。
セマンティック・アンチョリング(Semantic Anchoring)は、セマンティックなセマンティクスを安定したアイデンティティのためにアンカーに集約する。
実験では、様々な領域にまたがる視覚的忠実度と整合性の両方において、最先端のL2I法よりも5ショット方式で一貫した改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:00:00 GMT)
Vector Linking via Cross-Model Local Isometric Consistency [11.6] ベクトルリンク(Vector Linking): 部分的に重なり合うデータセット上で異なるブラックボックスエンコーダによって生成された2つの埋め込みクラウドを与えられた場合、ベクトルのみを用いて、クロスモデルオブジェクトの対応を復元する。
本稿では,2組のアンカーの小さなシードセットからベクトルリンクを復元する反復的,参照型幾何埋め込みハッシュを提案する。
複数のベンチマークと組込みモデルペアによる実験は、さまざまなオーバーラップ、シード予算、ドメイン外のアンカーの下で、正確で堅牢なリンクを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:12:52 GMT)
Parameter Alignment Mitigates Catastrophic Forgetting in Multilingual Expert Language Models [11.6] 言語家族のトレーニングを組織することは言語間の干渉を減らすが、下流のタスクに必要な一般的な知識を忘れることを防ぐことはできない。
本稿では, ハード層凍結, ソフトレギュラー化, ポストホックウェイト・リバージョン, モデルマージの5つのパラメータアライメント戦略について述べる。
我々は、5つの言語ファミリーから32の訓練言語にまたがるベンチマークにおいて、正規化されていない2つのCPTベースラインに対するアライメント戦略を体系的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:18:20 GMT)
Answer-Set-Programming-based Abstractions for Reinforcement Learning [11.5] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、自律的なエージェントによる学習を可能にする。
Martijn van Otterlo氏によるCARCASSフレームワークは、一階述語におけるマルコフ決定過程(MD)の論理近似がどのようにモデル化できるかを実証している。
我々は、CARCASSの抽象化を実現するために、完全に宣言的なモデリング言語であるPrologとは対照的に、リッチな世界であるASPを探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:40:10 GMT)
Parameter-Efficient Subspace Decoupling ViT for Mitigating Multi-Task Negative Transfer in Histological Scoring [11.5] 非アルコール性脂肪肝疾患(NAFLD)の診断には組織学的評価が不可欠である
しかし、アノテーションのコストと負の転送のため、自動化は依然として困難である。
本稿では,軽量タスク固有アダプタを統合したサブスペース分離型マルチタスクビジョントランス (ViT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:01:07 GMT)
CoFiDA-M: Concept-Aware Feature Modulation for Cross-Domain Adaptation with Image-Only Inference [11.4] CoFiDA-Mは、訓練時に概念から学習するが、イメージのみのモデルとしてデプロイされる特権情報フレームワークである。
ライトウェイトでイメージのみの学生は、教師の最終的な予測だけでなく、この編集された表現を再現するように訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:56:36 GMT)
Geometry-based Schrödinger Bridges for Trustworthy Multimodal Fusion [11.4] 幾何学に基づくマルチモーダルフュージョン(GMF)を提案する。
予測に頼る代わりに、潜時空間における入力要求量を測定することにより、信頼性を評価する。
大規模な実験により、GMFは重度のセンサノイズやセマンティックコンフリクトに対するロバスト性を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:01:34 GMT)
UniVerse: A Unified Modulation Framework for Segmentation-Free,Disentangled Multi-Concept Personalization [11.4] 拡散変換器におけるセグメンテーションフリー・アンタングル・マルチコンセプトパーソナライズのための統一変調フレームワークUniVerseを提案する。
提案手法により,構成可能かつ分解可能な概念抽出が可能となり,対象オブジェクトの微細な局所化と表現が可能となった。
提案手法は、より柔軟で、解釈可能で、パーソナライズされた視覚生成と理解のために、散在するシーンのターゲット概念を的確に抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:45:05 GMT)
SDM-Q: Cost-Aware Staged Decision-Making for Multi-Omics Classification with Deep Q-Learning [11.2] 適応型・コスト対応型マルチオミクス分類のための強化学習フレームワークであるSDM-Qを提案する。
また,SDM-Qは,競合的分類性能を維持しつつ,冗長なモダリティ獲得を効果的に抑制することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:47:51 GMT)
A Pre-Training Analogue of Grokking in Language Models: Tracing Delayed Grammatical Generalization [11.1] ニューラルネットワークがトレーニングデータに適合してから長期にわたって一般化する現象であるGrokkingは、多くのエポック上で教師付き設定で研究されている。
LLMプレトレーニング中にグラッキングのようなダイナミクスを研究できる露光ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:04:52 GMT)
The Shape of Addition: Geometric Structures of Arithmetic in Large Language Models [11.1] 大規模言語モデルは、基本的な算術においてパラドックスの幻覚を示し、内部計算と離散出力の解離を意味する。
本稿では,この形状を説明するために雑音量子化モデルを提案し,量子化しきい値を越えて潜伏電位を連続的に押し出す内部雑音による幾何学的スリップとして算術誤差をフレーミングする。
提案手法は, 推論中の量子化故障を効果的に検出し, 補正する幾何整合性検査法を用いて, これらの知見を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:55:50 GMT)
Neural Radiated-Noise Fields for Unmanned Underwater Vehicle Noise Spectrum Prediction in Three-Dimensional Scenes [10.9] 無人水中車両(UUV)の放射ノイズは、音響的シグネチャを特徴づけ、プラットフォーム性能を評価する上で重要な指標である。
本稿では,UUV放射ノイズスペクトルを3次元UUV位置,ハイドロフォン位置,ヨー角の連続関数として表現するニューラルノイズ場(NRNF)を提案する。
その結果,NRNFは50～5000Hz帯で平均3.5dBの予測誤差を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:14:35 GMT)
Belief Consistency Between Foundation-Model Evidence and Geometric Perception in Persistent Robotic Maps [10.8] 自律ロボットが使用する永続マップは、幾何学的知覚スタックを基本モデルチャネルに融合し、同じシーンに関する信頼性を調整せずにセマンティッククレームを生成する。
本稿では,クラスごとのコミットゲートと,クレームの時点で幾何学的チャネルに矛盾する基礎モデルクレームのコミットを拒否するコンフリクトドロップウィンドウの2つの協調機構を備えた更新演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:48:51 GMT)
Agentic Authoring of Interactive Multiview Visualizations in Genomics [10.7] エージェントおよび大規模言語モデル(LLM)アプローチは、複雑な科学的タスクにますます適用されている。
自然言語の会話インタフェースは、複雑な視覚化の著者を民主化するための有望な道を提供する。
ゲノムヴィジュアライゼーションは異種データ型を統合し、複数のリンクされたインタラクティブビューで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:22:16 GMT)
MechVQA: Benchmarking and Enhancing Multimodal LLMs on Comprehensive Mechanical Drawing Understanding [10.7] 半自動構築および品質制御パイプラインによって作成された,最初の総合的な機械的描画理解データセットであるMechVQAを紹介する。
MechVQAは、21Kの質問応答対を持つ3.3kの高密度画像を含み、10種類のきめ細かいタスクにまたがっている。
MechVQAの上に、マルチステージトレーニングパラダイムを通じてMechVLモデルを開発し、強力なドメイン特化ベースラインを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:34:37 GMT)
Polyphony: Diffusion-based Dual-Hand Action Segmentation with Alternating Vision Transformer and Semantic Conditioning [10.7] ポリフォニー(Polyphony)は、左右のミニバッチ間のトレーニングを交互に行うオルタネートデュアルハンドビジョントランスフォーマーである。
Polyphonyは2つのデュアルハンドデータセット(HA-ViD, ATTACH)と16.8ポイントの改善、シングルストリームのBreakfastデータセット(82.5%)で最先端を実現する
特に、単一の共有バックボーンを持つ統一モデルは、手作業ごとに別々のモデルを必要とするベースラインを超えます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:26:50 GMT)
Rethinking Amortized Neural Representations for High-Resolution Terrain Elevation Data [10.7] 入射神経表現(INR)は、連続的な座標-値関数として信号をモデル化する。
地形標高データでは、解析微分、任意の分解能デコード、下層の高原の滑らかな表面モデルをサポートする。
記憶されたニューラル表現は、共有ネットワークでこのコストを削減します。
新しいタイルをコンパクトなタイル単位のペイロードにマッピングし、共有デコーダがハイトフィールドを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 22:44:52 GMT)
The Latin Substrate: How Language Models Represent and Mediate Script Choice [10.6] 私たちは、同じ言語のスクリプトがレイヤー間で分離しやすくなっていることを示しています。
私たちは、スクリプトの選択を因果的に仲介する、レイト層アテンションヘッドの小さなセットをローカライズします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:36:04 GMT)
SWIM: Single-Instance Whole-Body Imitation for swiMming [10.6] 本研究では,身体をベースとした水泳運動を合成する新しい手法を提案する。
SWIMは単一の水泳の動きから学び、見えない環境、体調、水泳スタイルに一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:30:03 GMT)
FAIR^2 Drones: An AI-Ready Standard for Cross-Domain Wildlife Drone Datasets [10.4] 我々は、生態学、ロボット工学、コンピュータビジョンを橋渡しする統合されたドローンデータセット標準であるFAIR2 Dronesを提案する。
我々の標準は、データセットがエコロジー解析、ロボットアルゴリズム開発、コンピュータビジョンベンチマークを同時にサポートすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:58:53 GMT)
Bayesian Inference with Shaped Deep Non-linear MLPs [10.4] ディープラーニング理論の中心的な目的は、ニューラルネットワークが巨大なモデルとトレーニングセットのサイズを同時に予測する方法を特徴付けることである。
本研究では,これらの問題に対して,深い非線形次元におけるベイズ的推論を研究することによって,新たな光を当てる。
我々は,ネットワーク深度に有効な役割を担い,$LP/Nin(1)$の政権下での予測後部を解析するために,Neural Covariance SDE(Li et al., 2022)を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:33:41 GMT)
Towards Effective Long-Video Event Prediction via Multi-Level Event Semantics Mining [10.4] 長ビデオイベント予測のためのマルチレベルイベントセマンティクスマイニングフレームワークであるVISTAを提案する。
当初、VISTAは文字中心の視覚的プロンプトを適用し、イベント関連の視覚的詳細を正確に抽出し、詳細レベルのセマンティクスを強化する。
その後、知識に富んだ反復的検索戦略を採用し、LLMが論理的に一貫性のあるイベントチェーンを段階的に構築するよう誘導する。
最終的に、VISTAは、将来指向の多様な提案を生成し、多段階の手がかりを統合し、堅牢で正確な予測を生成するために、人間のような提案を検索する戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:38:43 GMT)
Hyperbolic and Evidence-Prioritized Experts for Large Vision-Language Models [10.3] 本稿では、この非対称性を3つの専門的専門家グループを通して明示的にモデル化する新しいアーキテクチャであるAsyMoEを提案する。
AsyMoEはベースライン法よりも一貫した改善を実現し、MoEの変種よりも平均1.5%、幻覚感受性タスクでは最大3.8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:08:20 GMT)
PE-means: Improved Differentially Private $k$-means Clustering through Private Evolution [10.2] プライベート進化アルゴリズムの拡張であるPE-meansを$k$-meansクラスタリングの問題に導入する。
全体として、PE平均は、最先端のベースラインよりも20%のクラスタリング損失を平均的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:30:15 GMT)
AI-Guided Design and Optimization of Graphite-Based Anodes via Iterative Experimental Feedback [10.2] ノード最適化のためのAI/ML誘導逆設計による逐次学習をCitrine Platformを用いて実装した。
製造の信頼性は、頻繁なプロセス障害から100%成功したセル生産まで改善された。
結果は、構造化されたフィードバック駆動型AIが、不完全な産業データを実用的なガイダンスに変換することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:57:44 GMT)
A Unifying View of Anchoring via Operator-Side Tikhonov Regularization [10.1] アンカリングは単一の演算子側構造を持つことを示す。
Picardのイテレーションを適用すると、このレシピはHalpernのイテレーションを再現する。
前段階のインスタンス化は、新しい残留収束を保証する。
EGおよびPEGインスタンスは、新しい正規化された変種を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:41:23 GMT)
MoE-dqINR: A Unified Mixture-of-Experts Implicit Neural Representation Framework for Scan-Specific Dynamic and Quantitative MRI Reconstruction [10.1] MRI(Underd Magnetic resonance Imaging)は、不完全なマルチコイルk空間データから時間的・コントラスト変化の画像系列を復元する。
既存のスキャン固有の暗黙的神経表現(INR)は、モノリシック座標場、明示的な部分空間、運動または変形モデル、シーケンス固有の定量的信号モデルを使用することが多い。
画像領域の表現を共有空間の専門家と状態条件のルーティング経路に分解する,スキャン固有のマルチコイルMRI再構成フレームワークであるMoE-dqINRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:36:25 GMT)
ScaRF-SLAM: Scale-Consistent Reconstruction with Feed-Forward Models and Classical Visual SLAM [10.1] 本稿では,従来の機能ベースSLAMを基盤モデル(GFM)と統合し,低レイテンシのロバストな追跡を行う脱結合フレームワークを提案する。
提案手法は,既存手法よりも10%～20%精度を向上しつつ,軌道精度を向上する。
提案手法は,既存手法に比べて10%～20%精度が向上し,軌道精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:34:00 GMT)
Bridging Reasoning Trajectories in On-Policy Distillation via Near-Future Guidance [10.0] On-Policy Distillation(英語版)は、教師の監督のもと、自身の方針からサンプリングされた軌道上の学生モデルを訓練することにより、大きな言語モデル推論を改善する。
この「軌跡サンプリング型だがトークン学習型」機構は,教師の軌跡に対する生徒の軌跡を確実に橋渡しできないことを示す。
提案するトラジェクティブ・アウェアPDは,近未来のトラジェクトリ情報を用いて,現実の発散状態を識別し,将来的なトークン間でガイダンスを配布する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:32:07 GMT)
SSR: Scaling Surefooted and Symmetric Humanoid Traversal to the Open World [10.0] SSRは、エゴセントリックな視覚に基づくヒューマノイドトラバーサルのための効率的なエンドツーエンドフレームワークである。
近く登場するスイングフットの接触をモデル化し、タッチダウン前のスイングを安定した地域へ誘導するためのサポートを評価する。
様々な現実世界の地形において、安全で安定的で高品質な移動を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:54:15 GMT)
UF-AMA: A unified framework for cross-domain emotion recognition via adaptive multimodal alignment [9.9] クロスオブジェクトおよびクロスセッション感情認識に対処するために,適応型マルチモーダルアライメント付き統一フレームワーク (UF-AMA) を提案する。
UF-AMAは、クロスオブジェクトタスクとクロスセッションタスクの両方において、最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:56:42 GMT)
Generalized Intention Modeling in Multi-Agent Reinforcement Learning [9.8] 既存の相手モデリング手法は、予め選択されたエピソード情報から導出した埋め込みを用いて意図を符号化する。
意図は多くの場合タスクに依存し、環境に依存しているため、これはそうではないことを実証的に示します。
本稿では,意図表現のパフォーマンス駆動の混合を学習するタスク適応型対戦型モデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:48:18 GMT)
Extracting central charge from ground-state overlaps of spatially deformed Hamiltonians [9.7] 1+1)$-次元共形場理論の共形異常は基底状態波動関数の重なりから直接抽出できることを示す。
この結果により、基底状態の重なりのみに基づく格子推定器を構築した。
数値的な結果は、結果として生じる重なり合いにより、顕微鏡モデルにおける中心電荷の単純で堅牢なプローブが得られることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:00:02 GMT)
SpecDB: LLM-Generated Customized Databases via Feature-Oriented Decomposition [9.7] 大規模言語モデルを用いてカスタマイズされたリレーショナルデータベースを合成するシステムであるSpecDBを提案する。
我々は9つの生産システムを調査し、それらを10個の機能モジュールに分解し、それぞれをさらに実装の変種に分割する。
コンパニオン選択コンポーネントは、自然言語のワークロード記述を実装変数のセットに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:07:43 GMT)
EGOSTREAM: A Diagnostic Benchmark for Streaming Episodic Memory in Egocentric Vision [9.7] 連続エピソードメモリは、動的で実環境で動作する自律エージェントのコア機能である。
Egostreamは,egocentric Visionにおけるストリーミングエピソードメモリ評価のための診断ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:20:10 GMT)
Deep Adaptive Dimension Reduction for Bayesian Inference in Inverse Problems [9.7] 本稿では,変分流(VF)モデルに基づく深層適応次元還元ベイズ推論フレームワークを提案する。
本手法は, MCMC, UKI, SVGDベースラインと比較して, 競争力や精度に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:43:09 GMT)
Every Act Has Its Price: Compressed Moral Composition in Frontier LLMs [9.6] モラル・トロリー・アリーナ*(Moral Trolley Arena*)は、LLMが道徳的証拠を構成する方法を測定するための2段階のブラインドELOベンチマークである。
単シーンのアリーナは5つのモラル・ファンデーションズ・ソサエティの財団からなる229のscenario corpusから個々の道徳的行為を分類する。
複合アリーナはその後、調整された行為を制御された強度格子上の2つの作用する道徳的項目に結合し、結果として生じる複合的嗜好を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:36:10 GMT)
Trust-Region Behavior Blending for On-Policy Distillation [9.6] 学生中心のKL信頼領域において,早期のロールアウト方針を最も近い教師間行動方針に置き換えるウォームアップ手法を提案する。
2つの数学推論蒸留条件の中で、TRBは比較手法の中で最も高い平均に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:06:06 GMT)
LegSegNet: A Public Deep Learning System for Lower Extremity CT Tissue Segmentation and Quantification [9.6] LegSegNetは下肢CT組織分画と体組成定量化のためのディープラーニングシステムである。
入力CTスキャンにより、LegSegNetは骨、骨格筋、皮下脂肪組織、および筋内脂肪組織を分離する。
LegSegNetは、ホールドアウトテストセットの平均Diceスコア89.31で、全体的なセグメンテーションのパフォーマンスを最高のものにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:33:56 GMT)
Annealed Softmax Greedy in Many-Armed Bayesian Bandits [9.6] 報奨付き強化学習(RLVR)とGRPOのようなグループベースのポリシー最適化手法は、プロンプト毎に複数の完了をサンプリングすることで検証可能なポリシーを更新する。
本稿では,不確実性に依存しない更新が有効である理由について,スタイリングした説明を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:05:29 GMT)
FoRA: Fisher-orthogonal Rank Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning [9.5] 我々はFoRAを導入し、アダプタのランクではなく、適応されたレイヤの数を減らすことでゴールを再考する。
FoRAはパラメータ予算の半分でLoRAとDoRAを上回っている。
LLaMA、Qwen3、Gemmaファミリーの12個のバックボーンのクロスアーキテクチャ実験により、270Mから32Bパラメータの連続的な増加が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:38:01 GMT)
CAST: Non-Privileged Clipped Asymmetric Self-Teaching with Advantage Flipping for GRPO [9.4] 検証可能な報酬付き強化学習(RLVR)は、大規模言語モデルの推論を改善するために広く用いられている。
本研究は,GRPO型RLVRに対する無回答自己蒸留法であるCASTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:21:30 GMT)
Persona Attack: Incremental Memory Injection Jailbreak Attack against Large Language Models [9.4] 本稿では、ステップバイステップアプローチによりモデルのコンテキストウィンドウを操作するメモリインジェクションベースのjailbreak手法を提案する。
実験により,攻撃成功率はモデルのメモリ実装によって異なるだけでなく,命令の組み合わせによっても変化し,特定の命令構成下で95%に達することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:31:16 GMT)
Simple Token-Efficient Vision-Language Model for Case-level Pathology Synoptic Report Generation [9.3] ケースレベルの合成レポート生成のための単純なトークン効率の視覚言語モデルを提案する。
私たちのアーキテクチャは、凍結した病理パッチ、軽量な2層視覚言語調整器、および大規模言語モデルデコーダという、最小限の3成分設計に従っています。
提案手法は,メモリと実行時の効率を著しく向上しつつ,高いROUGE-L/METEOR/BLEU-4スコアを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:15:13 GMT)
Shaft-integrated Force Sensing with Transformer-based Dynamics Compensation for Telesurgery [9.2] ロボット支援最小侵襲手術(RAMIS)は,触覚フィードバックを活用し,パフォーマンスの向上を図る。
フォース情報には、パフォーマンスアセスメント、触覚的ローカライゼーション、および外科的自律性を通知する幅広い可能性がある。
本研究は,標準的なケーブル駆動手術器具の遠位端に6軸の商用力センサを統合する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:28:39 GMT)
FOCUS: Forcing In-Context Object Localization through Visual Support Constraints and Policy Optimization [9.2] In-context Localization (ICL)は、クエリイメージ内の少数のサポート例によって指定されたターゲットオブジェクトをローカライズする。
既存の手法は脆弱であり、明確なカテゴリー管理に依存している。
サポートバウンディングボックスとクエリイメージ間のコンテキスト内注意を明示的に最適化する2段階のトレーニングフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:53:52 GMT)
Non-Asymptotic Convergence of Stochastic Iterative Algorithms: A Lyapunov Framework [9.2] 反復アルゴリズムの有限時間解析のためのリアプノフに基づく手法を探索する。
一般化エンベロープが、基礎となるノルムによらず、普遍リプノフ函数としてどのように機能するかを示す。
マルコフ雑音、半収縮作用素、散逸的および高確率境界の拡張について論じ、開問題で結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:41:01 GMT)
Skill is Not One-Size-Fits-All: Model-Aware Skill Alignment for LLM Agents [9.1] LLMエージェントは、長期の対話的タスクのパフォーマンスを向上させるために、意思決定時に取得した外部キュレートされたスキル・プロデューラルな指示を徐々に取り出す。
エージェントの重みを変更することなく、各ターゲットのバックボーンにスキルを適応させるフレームワークであるMASA Model-Aware Skill Alignmentを提案する。
MASAは、最強のベースラインで最大25.8ポイントを獲得して、常に最高の総合成績を収めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:34:42 GMT)
Few-Shot Resampling for Scalable Statistically-Sound Data Mining [9.1] データマイニング結果の統計的意義を評価するための,単純かつ効果的な再サンプリングに基づくアプローチであるFewRSを紹介した。
FewRSは、データマイニング結果の品質を示すテスト統計の最大偏差に縛られた小説の導出に基づいている。
FewRSは、非常に少数の再サンプリングされたデータセットを生成し、分析する必要があることを証明し、幅広い適用性を備えた高度にスケーラブルなアプローチをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:00:26 GMT)
DXA-Derived Skeletal Phenotypes and Hip Fracture Risk: A Backdoor-Adjusted Causal Analysis [9.1] フェノタイプレベルの因果評価は、リスク階層化のためのDXA尺度を特定するのに役立つかもしれない。
英国バイオバンクの参加者21,098名を対象に、関連健康記録を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:36:31 GMT)
Task-Focused Memorization for Multimodal Agents [9.0] マルチモーダルエージェントがコヒーレントな体験を構築し、世界知識を蓄積し、継続的な学習を実現するためには、長期記憶が不可欠である。
本研究では,環境の中で遭遇する実際のタスクの要求にポリシーが焦点を合わせることを可能にする,強化学習ベースのフレームワークであるTaskMemを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:43:35 GMT)
Traceable by Design: An LLM Pipeline and Dashboard for EU Regulatory Consultation Analysis [9.0] 本稿では,規制コンサルテーションからのトピック抽出のためのエンドツーエンドのLLMパイプラインとインタラクティブダッシュボードを提案する。
システムは、生のPDFアタッチメントとWeb形式の応答を処理し、トピックアノテーションを抽出し、ソーステキストから冗長な引用で全ての抽出を土台とする。
パイプラインはドメインジェネリックで、新しいコンサルテーションに適応するには、即時更新と新しいデータセットが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:29:00 GMT)
Position: Genomic Model Research Must Move Beyond Anecdotal Evaluation of Interpretability Methods [8.9] 臨床試験に類似した妥当性検証の枠組みについて論じる。
試行が厳密な設計と不適切な報告を必要とするのと同じように、ゲノム解釈は桜の図面上の可視性を超える必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:20:12 GMT)
How Much Do LLMs Know About Chinese Zero Pronouns? [8.9] Zero Pronouns (ZPs) は、中国語などのプロドロップ言語で広く見られる言語現象である。
大規模言語モデル(LLM)は多くの中国語のタスクでよく機能するが、ZPを処理する能力はいまだによく分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:28:00 GMT)
Synthetic Data from Cross-Domain Events for Large-Scale Recommendation Systems [8.9] シンセティッククロスドメイン拡張とレコメンデーションのための学習(SCALR)について紹介する。
SCALRは、ソースドメインから観測されたイベントを活用することにより、ターゲットレコメンデーションドメインのための合成ユーザ-テムインタラクションイベントを生成する。
提案手法は,産業レコメンデーションプラットフォーム上でのオンラインA/Bテストにおいて,統計的に有意な改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:17:50 GMT)
Best-Arm Identification-Based Trust Region Selection for Bayesian Optimization on Multimodal Functions [8.9] 信頼領域に基づくBOとベストアーム識別(BAI)を統合したトラジェクトリ・アウェア・フレームワークを提案する。
理論的には,提案したBAI誘導BOは従来のBOよりも高速に大域的最適に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:25:16 GMT)
Can BEV Perception Gracefully Degrade under Sensor Failures? [8.7] Grace-BEVはプラグイン・アンド・プレイのフレームワークで、マルチモーダル融合時にアクティブな信頼性の認識を強制する。
さまざまな汚職設定で堅牢なパフォーマンスを維持している。
正確さを最大1.4%向上させ、堅牢性と効率性の強いトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:18:44 GMT)
Geometry-Aware Control Barrier Functions for Collision Avoidance via Bernstein Polynomial Approximations [8.6] 本稿では,Bernstein-Polynomial Signed Distance Fields(BPSDF)に基づく新しい幾何学的制御バリア関数(CBF)を提案する。
本研究では,異なる環境下でのシミュレーションにより,単一ロボットナビゲーションと異種マルチロボット衝突回避の効率と性能を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:42:33 GMT)
D$^3$: Dynamic Directional Graph-Constrained Data Scheduling for LLM Training [8.6] トレーニングデータは、大規模言語モデル(LLM)最適化において中心的な役割を果たす。
動的指向グラフ制約データスケジューリングフレームワークである$D3$を提案する。
D3$は、列車ユニット間の複雑な相互作用を動的影響グラフとして定式化し、エッジは損失ベースの依存関係を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:13:43 GMT)
ParCo-SDF: Learning Prior-Free Partial-to-Complete Signed Distance Fields of Deformable Objects [8.6] 本研究は,変形性物体(DO)の部分的・完全的形状再構成を,点-雲観測から正確なDO操作へ向けたものである。
本稿では,2段階部分-完全符号距離場(SDF)再構成フレームワークであるParCo-SDFについて述べる。
時間エンコーダは、DOシーケンス全体の構造的類似性をキャプチャし、事前自由な安定したトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:39:18 GMT)
Personalized to Persuade: The Effects of Contextualization and Warmth on Trust and Reliance in Conversational AI [8.5] パーソナライゼーションは、政治やマーケティングにおける説得的戦略として認識されている。
我々は、文脈化と会話の暖かさを組み合わせ、専門家の推薦に反対するAIアシスタントの信頼と説得性を形作る方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:07:03 GMT)
LiftNav: Path Planning via Semantic Lifting in TSDF-Guided Gaussian Splatting [8.5] 本稿では,GSFusionのTSDF+GS双対マップ上に構築されたハイブリッドナビゲーションフレームワークLiftNavを紹介する。
この設計により、高密度な3D埋め込みなしでフレキシブルなセマンティックナビゲーションが可能になる。
現状の放射界ベースラインと比較すると、100%実現率と短い軌跡が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:44:59 GMT)
Neuro-symbolic Syntactic Parsing: Shaping a Neural Network with the CYK Algorithm [8.4] ニューラルネットワークアーキテクチャにアルゴリズムを直接注入する可能性を示す。
トレーニング可能な行列ベクトル乗算におけるCYKアルゴリズムを符号化するための単純な繰り返しニューラルネットワークアーキテクチャであるCYKNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:21:11 GMT)
Towards Efficient LLMs Annealing with Principled Sample Selection [8.4] 最適収束は、異なる固有方向にわたる不均一な制約を満たすために勾配更新を必要とする。
本稿では,アニーリング段階におけるサンプル選択を制約付き最適化問題として再構成する新しいフレームワークであるDiReCTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:42:55 GMT)
Quantifying the Salience of Geo-Cultural Values for Pluralistic Safety Alignment [8.2] 安全評価データセットのラタープールは、地理的にほぼ均質であり、地理的・文化的差異を捉えていない。
地理的文化的・人口的相関関係を共同で分析する統一的な方法論を欠いている者も少なくない。
本研究は,より文化的に多元的安全性評価を動機とし,それを支援するための実践的テイクアウトを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:21:39 GMT)
Knowledge Boundary Probing and Demand-Guided Intervention for LLM-Based Power System Code Generation [8.1] 電力系統のコード生成におけるファーストパス障害は, 幻覚関数名, 誤用パラメータ, 不正処理結果表など, 構造化されたAPI知識境界によって支配されていることを示す。
我々は,自然言語演算子クエリとパンダパワーコードと数値基底真理を組み合わせた実行検証ベンチマークジェネレータPowerCodeBenchを紹介する。
また、モデルごとのAPI知識プロファイルを測定するL0-L3ドキュメンテーション駆動のプロファイリング手順も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:06:34 GMT)
Generalizing Multi-Scale Time-Series Modeling with a Single Operator [8.1] 学習可能な離散ガウスカーネルによる距離対応スケーリングを実現するSiGMA(Single Generalized Multi-scale Architecture)を提案する。
SiGMAはトレーニング速度を最大5.3倍、メモリ消費を最大3.8倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:40:19 GMT)
Efficient Benchmarking Is Just Feature Selection and Multiple Regression [7.9] 既存のベンチマーク手法は、予測段階で単にカーネルリッジレグレッションを使用することで、大幅に改善することができる。
我々は,mRMR (Minimum Dundancy maximum Relevance) と呼ばれる情報理論的特徴選択アルゴリズムを用いて,予測に最適な質問サブセットを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:41:55 GMT)
Continuous Reasoning for Vision-Language-Action [7.9] 視覚言語アクション(VLA)ポリシーは、自然言語よりもはるかに微細な時間スケールで行動を選択する必要がある。
我々は、有効なVLA推論媒体は、モデルインスタンス間で共有可能であり、下流の動作改善を通じて検証可能であり、時間的に拡張された制御構造と整合していなければならないと論じる。
我々のモデルはまず、連続的な思考の構造化された集合の形で連続的推論を予測し、それらをチャンク構造化された行動生成のための共有コンテキストとして再利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:02:09 GMT)
Inverse Reinforcement Learning without an Optimal Demonstrator: A Feasible Reward Set Approach [7.9] 逆強化学習(IRL)は典型的には、一つの最適な実証者からのデモンストレーションを前提としている。
我々は、この環境での報酬学習を、実現可能なリワードセットの枠組みを通して研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:38:10 GMT)
Graph-GRPO: Dependency-Aware Credit Assignment for Generative E-commerce Search Relevance [7.7] 関係推論のためのグラフ構造拡張であるグラフ-GRPOを提案する。
結果レベルの報酬をグラフ上で伝達し、段階レベルの信用信号を導出する。
また,エッジワイド・クレジット・プロパゲーション係数を適応的に調整する主損失駆動型制御器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:36:08 GMT)
Learning to Solve and Optimize by Evolving Code [7.7] コード進化によるアルゴリズム生成は、その方法の定式化の必要性を排除し、パラダイムシフトを表していることを示す。
いずれの場合も、進化したアルゴリズムは最先端の解法よりも一貫して優れている。
これは、複雑な現実世界の問題を自動解決するためのコード進化を導くフォーマルな方法の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:25:07 GMT)
Object-Informed Model Predictive Path Integral Control for Non-Prehensile Robot Manipulation [7.7] 非包括的ロボット操作のための長期計画は、不安定で不連続な相互作用のために困難である。
本稿では,モデル予測経路積分(MPPI)制御の階層的定式化を提案する。
6-DoF xArm6 マニピュレータを用いて物体押出作業を行うシミュレーションとハードウェアの両方で本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:10:44 GMT)
BlueFin: Benchmarking LLM Agents on Financial Spreadsheets [7.6] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) エージェントをスプレッドシート上での合成,操作,理解を行うためのベンチマークBlueFinを提案する。
コントリビューションには、スプレッドシートタスクの3つのカテゴリにわたるサンプルのデータセット、オープンソースのハーネスとエージェント評価フレームワーク、ベンチマーク上の既存のフロンティアモデルのパフォーマンスの評価が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:43:23 GMT)
Evaluating Bivariate Causal Statements Based on Mutual Compatibility [7.6] 我々は$n$変数の集合上で因果文を評価する方法を開発した。
信頼の前提に頼らずに、この可算性の概念を定量化する互換性スコアを導入する。
両スコアが、一般的な設定における誤った因果関係文と正しく区別できるという理論的および実証的な証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:15:09 GMT)
Gradient Descent with Large Step Size Restores Symmetry in Deep Linear Networks with Multi-Pathway [7.5] ステップサイズが大きい個別のグラディエントDescentが、異なるストーリーを語ることを示す。
単一経路の解がシャープな最小値であることを証明する一方、経路をまたいだ信号の分散はシャープさを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:32:18 GMT)
Building Generalization Into Behavior Generation Via Adaptive Compositions of Regularities [7.5] ロボット工学における一般化は、世界がどのように構成されているかに関する事前の知識を必要とする。
本稿では、正規性を適応的に構成することから一般化が生じるという命題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:21:35 GMT)
Restoring Velocity Immunity via Dynamic Mirror Compensation in a Large-Area Dual-Atom-Interferometer Gyroscope [7.5] 本研究では,大面積デュアル原子-干渉計ジャイロスコープにおける速度免疫の回復手法を示す。
この方式は、干渉面積21.1cm2の二重原子干渉計ジャイロスコープで検証される。
この研究は、原子干渉計ジャイロスコープにおけるスケールファクタ安定化の重要な障害を取り除き、慣性航法や地球物理学への応用の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:58:42 GMT)
EvoGens: A Population-Based Heuristic Search Framework for Scientific Idea Generation [7.4] EvoGensは、科学的アイデア生成を、多くのアイデアを進化的に探索するものとして再考している。
最先端のベースラインに比べて、探索能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:56:31 GMT)
Research progress on quantum neural networks and quantum machine learning [7.4] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、量子力学のユニークな原理を活用して機械学習アルゴリズムの能力を強化する、新たな研究分野である。
この調査では、完全連結QNN、量子畳み込みニューラルネットワーク、同変QNN、量子ホップフィールドネットワーク、量子ボルツマンマシン、量子貯水池コンピューティング、量子強化学習のための複合ネットワーク、量子生成学習、量子転送学習など、様々なQNNアプローチを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:39:36 GMT)
What Gets Unmasked First? Trajectory Analysis of Diffusion Models for Graph-to-Text Generation [7.3] グラフ・テキスト生成のためのマスク拡散言語モデルの最初の体系的研究について述べる。
MDLMは、まず自然にエンティティを優先し、次にリレーショナルと関数の単語が続き、最後に構造トークンが解決される。
グラフ変換器エンコーダをLLaDAの復号処理に統合し,グラフ構造を明示的に組み込むグラフ-LLaDAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:29:35 GMT)
Formalizing and falsifying causal pathways of rare events [7.3] 本稿では、因果経路の形式的定義を提案し、その検証可能な意味について論じる。
稀な事象の経路によって定義される因果的抽象にのみ依存する条件を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:50:47 GMT)
LLM Anonymization Against Agentic Re-Identificatio [7.3] AURA (textbf Anonymization with textbfUtility-textbfRetention textbfAdaptation) は LLM ベースのtextitmask-reconstruct フレームワークである。
我々は,Web検索エージェントが行った再識別攻撃と,インタビュアーの注目する事実,コードブックの事実,および共同コンテキストのユーティリティグリッドに基づく実用性評価を用いて,実際のユーザインタビューテキスト上でのAURAを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:12:39 GMT)
A Tight Theory of Error Feedback Algorithms in Distributed Optimization [7.3] コミュニケーションコストは、分散学習と一階最適化において大きなボトルネックとなります。
エラーフィードバック機構は、この問題に対して単純で計算的に安価な対策を提供する。
本稿では,本論文から得られた2つの主誤りフィードバックアルゴリズムについて,厳密な収束解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:57:03 GMT)
MyoSem: Aligning Electromyography to Natural-Language Action Semantics for Hand Action Understanding [7.2] MyoSemは、EMG-アクションセマンティックアライメントフレームワークである。
低レベルのEMG信号を多視点アクション記述から構築された共有意味空間にマッピングする。
MyoSem は EMG-text bidirectional search でよく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:47:00 GMT)
BudgetDraft: Acceptance-Aware Multi-View Training for Sparse-KV Speculative Decoding [7.2] BudgetDraftは、中間から長期の推論においてスパースドラフトのトレーニング方法である。
BudgetDraftは、最大6.55倍、4.46倍、2.10倍のエンドツーエンドのスピードアップを、4K、8K、16Kのコンテキスト長で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:31:18 GMT)
"Intelegi Româneşte?'' A Recipe for Romanian Vision-Language Models [7.1] ルーマニア語のための言語固有の視覚言語モデル(VLM)を構築するための体系的研究について述べる。
我々は、確立した英語VLMトレーニングと評価コーパスをルーマニア語に翻訳し、テキストアノテーションや画像内テキストに機械翻訳を適用した。
このデータを用いて、様々なスケールと事前学習の視覚バックボーンの寄与を分離するために、一連のVLMを訓練し、アブレーションする。
また、ルーマニアの日常シーンに根ざした文化的にネイティブな評価セットであるHolaVQAをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:04:20 GMT)
DynaGraph: Lightweight Multi-Model Interaction Framework via Dynamic Topological Reconfiguration [7.1] DynaGraphは、動的トポロジ的再構成によって駆動される軽量なマルチモデルフレームワークである。
タイムディビジョンのPEFTアダプタを共有ベースモデルに倍増し、完全なシステムトレーニングとデプロイメントを可能にする。
制限のない動的アーキテクチャと比較してレイテンシを最大68.1%削減し、トークン消費を68.6%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:49:24 GMT)
Adaptive Artificial Time-Delay Control with Barrier Lyapunov Constraints for Euler-Lagrange Robots [7.1] 本稿では,オイラー・ラグランジュ系における状態依存不確かさの補償と時変状態制約の実施という課題に対処する。
時間遅延に基づく不確実性推定戦略をバリアリアプノフ関数と組み合わせて制約認識制御設計を強制する,新しい適応制御フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:09:40 GMT)
Accurate Large-sample Uncertainty Quantification using Stochastic Gradient Markov Chain Monte Carlo [7.0] 運動量のないSG(L)Dに対する離散時間近似を提案する。
我々はこれらの推定値が実用的なチューニングと不確実性定量化に十分正確であることを示す量的非漸近誤差境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:24:38 GMT)
Differentially Private Preference Data Synthesis for Large Language Model Alignment [7.0] DPPrefSynは、差分プライベート(DP)合成嗜好データを生成するアルゴリズムである。
クラスタ単位の報酬モデルの共有線形構造を利用して、プライベートデータセットで異質な人間の嗜好をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:53:12 GMT)
DGSG-Mind: Dynamic 3D Gaussian Scene Graphs for Long-Term Scene Understanding and Grounding [7.0] 本稿では,DGSG-Mindについて述べる。DGSG-Mindは3次元ガウス動的シーングラフを具体化したハイブリッドなインスタンス認識型動的シーングラフシステムである。
DGSG-Mindは自己再構成マップ上で動作させる手法の中で最高のゼロショット3DVG性能が得られることを示す。
また、現実のロボットにDGSG-Mindを配置し、ターゲット指向の推論と動的更新機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:39:13 GMT)
LLMs Need Encoders for Semantic IDs Too [7.0] PrefixMem はプレフィックス n-gram メモリテーブルをベースとした軽量 SID エンコーダである。
PrefixMemは, 一致したトレーニング計算において, 最深部SID精度を最大46%向上し, 完全SID検索リコールを最大22%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:01:06 GMT)
Topology-Aware State Abstraction with Tangle Cores for Markov Decision Processes [6.9] 強化学習における状態抽象化は通常、報酬と遷移の類似性に基づいて状態の分割として定式化される。
これは、ナビゲーション、グラフ、階層的な決定問題において共通の構造パターンを除外する:ドア、ハブ、ボトルネックといったインターフェース状態は、自然に複数の領域にまたがる。
経験的遷移グラフのグラフトライアングルに基づいて,エンファングルコアの抽象化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:29:49 GMT)
Dynamic Proxy-Mixing: Transferring Replay Controllers from Small to Large Models for Continual Instruction Tuning [6.9] 本研究では,小さなプロキシモデル上で動的リプレイコントローラを学習し,凍結したコントローラをより大きなターゲットに転送するフレームワークを提案する。
コントローラは将来のタスクを決して監視せず、正規化されたバリデーション損失とその時間的ダイナミクスから状態を構築し、現在のタスクとアクセス可能なリプレイバッファにマスク付き混合を生成する。
LLaMA-3-8Bでは、5つの連続的な命令チューニングシーケンスで、PROXYmixは平均精度を3.4ポイント改善し、最後の忘れを3.5ポイント削減し、安全性スコアを5.8ポイント向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 22:32:55 GMT)
Canonicalized Stable-List Replay for Private Federated Continual Learning over Language-Model Embeddings [6.9] 本稿では、クライアントが共有文埋め込み空間上の候補リプレイ分布をプライベートに生成するCanonicalized Stable-List Replay(C SLR)を紹介する。
C SLRは、最強の非C SLR DPベースラインよりも3.9--5.6ポイント向上する。
正式なプライバシ保証はリリースのリプレイをカバーしている。エンドツーエンドのプライベートトレーニングに加えて、タスクヘッド更新のためにプライベートとのコンポジションも必要だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:22:23 GMT)
Auditing Near-Optimal Policies Can Be Exponentially Hard: Conditional Query Lower Bounds via Occupancy Rashomon Capacity [6.9] 我々は,この現象を,羅生門容量の占有率の類似で定式化する。
占有度測定は、占有率のみの行動を特定する。
ノイズトリガー法則を処理後連続制御および視覚RL監査体制にマップする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:09:01 GMT)
Latent Space Disentanglement via Activation Steering for Interpretable Attribute Control in Symbolic Music Generation [6.9] 本稿では,Multitrack Music Transformer(MMT)の機械的解釈可能性について検討する。
我々は,このギャップを推論時アクティベーション・ステアリングによって埋めることなく,決定論的属性変調のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:31:56 GMT)
Zero Collapse: A Failure Mode of Policy Gradient Methods in Discontinuous Reward Environments [6.9] 例えば、第1価格のオークションでは、入札者は特定の閾値を越えるまでゼロ報酬を受け取り、その後、入札が増加するにつれて報酬が減少する。
これにより、鋭い境界で区切られた平坦でゼロ逆領域の風景が生まれる。
探索と勾配に基づく更新は、最適な高逆領域をオーバーシュートし、平坦でゼロ逆のレジームに入る政策を引き起こす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:29:26 GMT)
Simulation of collision avoidance behavior in crowd movement by data-driven approach [6.9] 我々は,歩行者衝突機構を損失関数に組み込んだデータ駆動型群集シミュレーションモデルを構築し,衝突を減らす。
新たな横方向加速型衝突損失関数とボロノイ型運動特徴抽出手法を提案する。
その結果, 横方向加速度による衝突損失は, 反対方向の歩行者衝突速度を制御実験に匹敵するレベルまで著しく低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:15:52 GMT)
Reducing the GPU Memory Bottleneck with Lossless Compression for ML -- Extended [6.9] Invariant Bit Packing (IBP)は、機械学習(ML)のデータ転送時間を最小化する新しい圧縮アルゴリズムである。
IBPはテンソルのグループ間で不変ビットを特定し、排除し、GPU最適化圧縮によるスループットを向上させる。
IBPは、平均してGNNトレーニングが74%、DLRM組み込みルックアップが180%、LCM推論が24%高速化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:45:28 GMT)
LVSA: Training-Free Sparse Attention for Long Video Diffusion [6.9] ロングビデオスパース注意(Long Video Sparse Attention、LVSA)は、ビデオ拡散トランスフォーマーのトレーニング不要なモデル非依存ブロックスパース注意である。
LVSAは、Wan 2.1 1.3Bの計算を6倍地平線で3.17倍、Wan 2.1 14Bの計算を6倍地平線で2.98倍、HunyuanVideo 1.5の計算を1.5倍地平線で3.33倍まで減少させる。
LVSAはHunyuanVideo 1.5を2倍の水平線で生成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:28:49 GMT)
Social welfare optimisation under institutional reward and punishment [6.9] 我々は,社会ジレンマを呈する有限人口における制度的インセンティブのための福祉中心の枠組みを構築した。
我々は、期待される社会福祉と、それがインセンティブ効率と選択強度にどのように依存するかを明確に表現する。
その結果、コストや協力頻度に最適化されたインセンティブと、福祉を最大化するインセンティブの体系的なギャップが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:04:55 GMT)
Does Visual Information Play a Decisive Role in Vision-Language-Action Model Driving Behavior? [6.8] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、自動運転において有望な能力を示す。
現在のVLAベースの運転行動は、視覚情報に根ざしている。
本稿では,VLAに基づく運転モデルにおける視覚的ビヘイビア依存性を系統的に解析する,構造化されたマルチレベル視覚フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:18:32 GMT)
Parallel Tempering Initial Sampling in Inference-Time Reward Alignment [6.7] 推論時報酬アライメントのステアリングは、事前訓練された拡散とフローベース生成モデルを用いて、再学習することなく、ユーザが特定した報酬を満たす。
PATHSは並列なテンパリングによって複数のサンプリングチェーンを結合する新しい手法である。
分析の結果,PATHSは希少な高層地域の有限予算探査を著しく促進することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:26:14 GMT)
FBHM: Functional Benchmarking and Steering of VLMs for Hateful Meme Detection [6.7] FBHMは、2つの軸に沿って構築された関数型Hateful Memesのベンチマークである。25の異なる修辞的機能と10の目標コミュニティ(合計5000のミーム)である。
標準的なデータセットのモデルは非常に正確で、FBHM上では破滅的にほぼランダムなパフォーマンスに低下します。
LSVは、500個のステアリングサンプル(50個のユニークなベースミーム)に因果介入の目的を適用し、FBHMのパフォーマンスを30マクロF1ポイント向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:27:17 GMT)
Measuring Delivery Consistency in Practice: A DORA Extension from a Multi-Platform Release Setting [6.7] デリバリ一貫性(Delivery Consistency、DC)は、リリース間間隔の変動係数から導かれる、ケイデンス規則性の有界な第2モーメント尺度である。
DCは、同じDORA階層の配置を持つプラットフォームを区別できるが、ケイデンスの規則性が異なるプラットフォームを区別することができ、Matrixは、その読みを共有組織や手続き的制約を指し示すアーキタイプに要約した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:07:14 GMT)
Reading Between the Citations: A Typed Claim Network for Scientific Literature [6.6] 学術的な相互参照文書のコーパスに適用可能な建設パイプラインを提供する。
我々はこれを3Dポイントクラウドセマンティックセマンティックセグメンテーションで127の論文のコーパスでインスタンス化し、8,260の型付きクレームのネットワークを生成する。
標準の検索・拡張生成(RAG)ベースラインに対するヘッド・ツー・ヘッド評価は、フラット検索よりも利得が、間違ったものよりも正しい中間表現から得ていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:02:45 GMT)
IDOL: Inverse-Dynamics-Guided Future Prediction for End-to-End Autonomous Driving [6.5] IDOLは、潜在BEV空間におけるワールドモデルに基づくエンド・ツー・エンド・プランニングのための逆力学誘導型将来の予測フレームワークである。
IDOLはまず、BEVワールドモデルを用いて複数の将来の潜伏シーン状態を予測し、次に隣接する潜伏未来に逆ダイナミクスモデルを適用する。
これらの逆力学に基づく信号は、計画された軌道を最適化するために使用され、受動シーン予測から将来の予測を実行可能な計画ガイダンスに変える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:05:42 GMT)
Counterfactual Explanations for Deep Two-Sample Testing [6.5] 2サンプルテストは、科学的領域間での分布差を検出するための基本的なツールである。
最近のディープ2サンプルテストは、情報表現を学習することで、これらの設定の感度を向上させる。
本稿では,深部2サンプルテストのための実例説明フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:17:08 GMT)
Flow map learning in nonlinear vector autoregressive models: influence of the feature-library structure on the training error [6.5] 時系列予測は、しばしば非線形および時間遅れの依存関係を学習する必要がある。
時間分解能の関数としてのトレーニング誤差は、特性的(前)漸近的スケーリング法則に従うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:35:21 GMT)
Approximation and learning of anisotropic and mixed smooth functions by deep ReLU neural networks [6.4] 本稿では,深いReLUニューラルネットワークがスムーズな関数をいかに効率的に近似し,学習できるかを考察する。
ディープReLUニューラルネットワークは、幅広いスムーズな関数クラスに対する対数係数まで、最小限の速度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:04:06 GMT)
BiSegMamba: Efficient Bidirectional Tri-Oriented Mamba for 3D Medical Image Segmentation [6.3] 本稿では,3次元医用画像分割のための3次元ネットワークであるBiSegMambaを提案する。
BiSegMambaは、血管、心臓、脳腫瘍、腹部の多臓器セグメンテーションタスクを一般化する。
SegMamba-V2と比較して、BiSegMambaはBraTS2023のパフォーマンスがわずかに向上し、ACDCと頸動脈データセットが明確になった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:13:22 GMT)
Grounded Decoding: Retrieval-Anchored Probability Fusion for Faithful RAG [6.3] 大規模な言語モデルは、競合が発生したとき、検索された情報よりもパラメトリックな知識を優先することができる。
本稿では,モデルパラメータを変更することなくRAGの現実的整合性を改善するために,新しいトレーニングフリーデコーディングフレームワークであるemphGrounded Decodingを提案する。
以上の結果から, 確率レベルの融合は, 忠実なRAG復号化のためのロジットレベルの介入法に代わる, 強力かつ効率的な代替手段となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:47:39 GMT)
SAT, MaxSAT, and SMT for QLDPC Distance Computation: A Large-Scale Empirical Study [6.2] 代表符号間の正確なQLDPC距離計算のためのSATおよびMaxSATに基づく定式化の体系的研究を行う。
正確なQLDPC距離計算に関するいくつかの一般的な直観を洗練する。
ブランチ・アンド・バウンドのMaxSATは、挑戦的なベンチマークで非サットコアのMaxSATを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:34:33 GMT)
LLM Judges Inconsistently Disagree Across Safety Criteria and Harm Categories [6.1] 大規模言語モデルは、金融などの規制領域における機械によるアドバイスに関連する安全性の問題を特定する上で、信頼性の低い判断である。
モデルの判断の不整合度は、選択された安全基準によって大きく異なる。
異なる裁判官の間では、ドメイン、安全基準、言語にまたがる同じアウトプットについて高い意見の相違がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:50:08 GMT)
Surface Constraint Policy for Learning Surface-Constrained and Dynamically Feasible Robot Skills [6.0] 拡散に基づく模倣手法は、ロボットの巧妙な操作タスクの急速な進歩を促している。
自由曲面制約を満たすロボット動作を生成するための新しい表面制約ポリシーを提案する。
実験の結果,表面制約下でのタスク成功率と接触安定性が良好であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:54:21 GMT)
Learning Logical Operations for Arbitrary Quantum Error Correction Codes [6.0] 本稿では,論理演算の物理的実装を構造的特性を強制しながら構築する学習ベースのフレームワークを提案する。
次に、変分早期フォールトトレラント量子コンピューティング(VarEFTQC)と呼ばれる共同設計手順に拡張する。
ソフトウェアライブラリは、損失関数の変種、アンザッツファミリー、最適化ルーチンを含む完全な学習パイプラインを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:40:20 GMT)
RDGen: Demonstration Generation for High-Quality Robot Learning via Reinforcement Learning [6.0] VLA(Vision-Language-Action)モデルが汎用ロボット制御の有望なパラダイムとして登場した。
これらのモデルは、高品質なロボット軌道データの提供によって制約される。
本稿では,高品質なロボットデモを生成するための実演型強化学習フレームワークRDGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:53:19 GMT)
Rethinking the Role of Temperature in Large Language Model Distillation [6.0] Reverse Kullback-Leibler (RKL) の拡散は, 大規模言語モデル (LLM) の蒸留において, 前方KL (FKL) よりも広く支持されている。
本研究では,FKLとRKLの比較を根本的に変えることを示す。
温度はFKLを非支配的なトークン信号で実質的に濃縮するが、RKL勾配を主に再スケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:32:21 GMT)
Real-Time Quantum Error Correction System Stack: Architecture, Algorithms, and Engineering Practice [5.9] 量子エラー訂正(QEC)は、物理的実現可能性実証からシステム工学の課題へと移行しつつある。
Googleは、距離5/7のサーフェスコードで低レイテンシのパフォーマンスを達成した。
Riverlane と Rigetti はハードウェア統合された低閾値フィードバックループを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:51:46 GMT)
Moment-Based Inference for Regression with Latent Dirichlet Covariates [5.9] 有限 LDA モデルを用いて文書レベルのトピック共有を推定する方法を示す。
また、補正が未知の総ディリクレ濃度に依存することを示す。
我々は、$kge3$のトピックと一般的な有限プローブ条件の下では、$_0$は可換性によって識別されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:24:17 GMT)
ReFLEX: Length-Generalizable CSI Denoising for MIMO-OFDM via Relative-Frequency Bias [5.8] ReFLEXは、周波数アテンションが相対周波数位置バイアスを使用する長さ一般化可能な変換器である。
単一のチェックポイントは見えないRBの長さを処理し、スパースDM-RS観測に適用することができる。
NR PUSCH/UL-SCHシミュレーションでは、ReFLEXデノイングと時間周波数が10%BLER閾値を約2～3dB削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:49:40 GMT)
Text-guided Feature Disentanglement for Cross-modal Gait Recognition [5.8] 歩行認識は、歩行パターンに基づいて個人を識別する生体計測技術であり、長距離で非侵襲的なシナリオにおいて利点を提供する。
現実のシナリオでは、LiDARやRGBカメラのようなモダリティを感知することが多く、LiDAR-Cross-Modal Gait認識は重要で困難なタスクである。
この課題に対処するため,テキスト誘導型クロスモーダル特徴分散ネットワークTCFDNetを提案する。
SUSTech1KとFreeGaitデータセットの大規模な実験は、TCFDNetが新しい最先端の結果を達成し、提案したモジュールの有効性を検証することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:16:44 GMT)
DiffCrossGait: Trajectory-Level Alignment for 2D-3D Cross-Modal Gait Recognition via Latent Diffusion [5.8] クロスモーダルな2D-3D歩行認識は、2Dシルエットと3D LiDARレンジビュー表現のドメインの相違によって阻害される。
DiffCrossGaitを提案する。これは、同一性関連潜伏拡散空間における軌跡レベルのアライメントとして、クロスモーダルマッチングを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:56:15 GMT)
SF-LIFE: A Large-Scale Simulated Movement Dataset for the San Francisco Bay Area [5.7] SF-LIFEは、輸送、移動、機械学習の研究を加速するために設計された、大規模なシミュレートされた運動データセットである。
データセットには3,024,000,000,000の位置情報が含まれており、70日間にわたってサンフランシスコベイエリアのネットワークをナビゲートする1Hzの周波数で観測された50,000個の模擬エージェントの完全な捕捉、ノイズフリー、マルチモーダリティの軌跡が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:41:11 GMT)
LFNO: Bridging Laplace and Fourier via Transient-Steady Decomposition [5.7] ラプラス・フーリエ・ニューラル・オペレータ (LFNO) は、過渡状態と定常状態のレシエーションをまたいだ動的システムをモデリングするための統一的なフレームワークである。
LFNOは3つのODEシステム(Duffing, Lorenz, Pendulum)と6つのPDEシステム(Euler-Bernoulli beam, Heat, Reaction-Diffusion, Brusselator, Burgers, Navier-Stokes)を含む9つのベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:36:51 GMT)
Rényi divergences and binary state discrimination error exponents for fermionic quasi-free states [5.6] 二重無限フェルミオン鎖上の状態、変換不変およびゲージ不変準自由状態のクラスを考える。
各格子点に1つのモードが存在する場合、すべての異なるタイプの正則化レニイ発散が等しくなることを示す。
任意の固定$に対して、正規化されたRényi $(,z)$-divergencesは、一般に異なる$z$パラメータに対して異なる正規化された値を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:48:00 GMT)
Physical Atari: A Robust and Accessible Platform for Real-time Reinforcement Learning on Robots [5.6] 私たちは、Atari CX40+コントローラーを作動させるRobotrollerというロボットと、Atari Devboxと呼ばれるデバイスを開発しました。
物理的アタリは1,000ドル以下で製造でき、機械的な故障なしに何週間もノンストップの強化学習実験に使われてきた。
我々は、強化学習アルゴリズムがロボットで直接学習できることを検証し、学習とデプロイメントの間の小さな分散シフトでさえ、ポリシーのパフォーマンスを著しく低下させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:24:57 GMT)
RealityTest: How People Probe AI Identity and Whether Models Disclose It [5.5] 質問されたAIシステムが自身のアイデンティティを開示するかどうかをテストするために、RealityTestを提示する。
49か国5か国750人の参加者から収集された3,152のアイデンティティ調査クエリの基盤となるデータセットをリリースする。
あいまいなシナリオでアイデンティティを直接問う人はわずか31%で、質問する質問はマシン生成クエリよりもはるかに多様である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:40:16 GMT)
Large-scale Uncertainty Quantification for Latent Variable Models Using Subsampling Markov Chain Monte Carlo [5.4] 我々はSGLD-Gibbsの統計的スケーリング限界理論を開発する。
我々は,大域的パラメータが拡散型極限に収束する一方,各潜伏変数はジャンプ過程に収束し,断続的ギブス更新の使用を反映することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:34:28 GMT)
Authentication of Copy Detection Patterns via Cross-Camera Dual-Synthetic Referencing [5.4] コピー検出パターン(英: Copy Detection Patterns、CDP)は、物理的オブジェクトに印刷された構造で、コスト効率のよい認証を可能にする。
CDPが印刷されたデジタルテンプレートとキャプチャ画像を比較して検証を行う。
エンローメントに基づくクロスカメラ・デュアルシンセティック・レファレンス・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:27:22 GMT)
Haptic Sorter: A Unified Planning Framework for Online Shape Estimation and Real-Time Pose Inference [5.4] 本稿では,ロボット触覚認識,モデリング,操作計画を統合したモデルベース幾何フレームワークを提案する。
我々は2次元ロボットソート作業にシステムを配置し、シミュレーションと実世界のマルチアーム構成の両方において、我々のフレームワークの堅牢性を検証するためにオブジェクトジオメトリを変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:28:42 GMT)
ChurnNet: A Optimized Modern AI for Churn Prediction [5.4] 本研究では,従来の機械学習技術であるランダムフォレスト,XGBoost,サポートベクトルマシンの性能を評価し,それらを統合マルチタスク時系列モデルと比較した。
複雑な時間的ダイナミクスと相互変数の関係をモデル化する上で,後者の強い能力にもかかわらず,従来の手法では,予測性能,データ効率,計算資源の要件などの観点からも,従来よりも優れた性能が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:53:04 GMT)
Score-Control for Hallucination Reduction in Diffusion Models [5.2] 拡散モデルは、現代の生成AIのバックボーンとして現れ、視覚、言語、オーディオ、その他のモダリティの進歩に力を入れている。
彼らの成功にもかかわらず、彼らは幻覚に悩まされ、真のデータ分布の支持外にある不可解なサンプルに悩まされる。
まず, 画像生成拡散モデルにおいて, スコアの滑らかさが幻覚を引き起こすという仮説を実証的に検証し, 密度に基づく視点を提供する。
そこで本研究では,スコアジャコビアンを制御する可変誘導スコア変調(VSM)戦略を導入し,スコアのスムーズさを低減し,幻覚を減少させる基底真理スコアの近似性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:35:54 GMT)
From Evidence to Design: Developing an AI-Augmented UX Research Point of View for Digital Wellbeing in Emergency and Public Safety Contexts [5.2] 本稿では、ユーザエクスペリエンスリサーチ(UXR)手法とAIを用いた分析を組み合わせることで、デジタルウェルビーイング介入のための設計方向を明確化する方法について検討する。
本研究では,AIを用いた文献分析プロセスを用いて,反復する心理的,行動的,デザインパターンを同定した。
緊急・公共安全担当者のための効果的な福祉システムは、認知活動を最小限に抑え、運用状況に適応し、心理的安全性を優先しなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:53:57 GMT)
Conveyance: A Versatile Framework for Learning in Structured Class Spaces [5.2] クロスエントロピーのような損失関数は、多くの現実世界の応用においてほとんど構造に依存しない。
構造化クラス空間に適した新しい分類手法と関連する損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:37:33 GMT)
Enhancing Human-Likeness in Reinforcement Learning Agents via Hierarchical Macro Action Quantization [5.2] 本研究では,人間の行動と密接に一致した行動系列を予測できる,人間のような新しい強化学習フレームワークを提案する。
階層的マクロアクション量子化手法(HiMAQ)を用いて、人間のデモをマクロアクションにエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:18:20 GMT)
Cluster Analysis with Resampling for Validation and Exploration (CARVE) [5.1] クラスタリングの結果は、アルゴリズムの選択、前処理、およびクラスタ数$k$に敏感である。
クラスタリング検証指標(CVI)によるクラスタリングソリューションの検証技術の現状
CARVEはオープンソースのPythonとRパッケージで、複数のクラスタリングアルゴリズムを共同で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:09:20 GMT)
KLIP: localized distribution shift detection via KL-divergence with diffusion priors in Inverse Problems [5.1] 拡散前と後部分布のKulback-Leibler偏差に基づくOOD検出法を提案する。
健康な肝CTスキャンから腫瘍患者へのシフトなど,微妙に意味のある分布変化を検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:58:01 GMT)
Developing an AI-Powered UX Research Point of View for Digital Health in A Regulatory Context: An Exemplar Case from MSM and Transgender HIV Care in Nigeria [5.0] 本稿では、心理的に安全で認知力の低いデジタルヘルス介入の設計を導くために、ジェネレーティブAIによるUXR手法を提案する。
この方法論は、AIをサポートする仮説生成、基礎計画、洞察生成を含む4段階のUXRプロセスを通じて運用されている。
アウトプットは、心理学的洞察と経験的証拠を実用的なデザインガイダンスに変換する10の理論インフォームドUXRプレイカードのセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:47:44 GMT)
SAM for Robust Mitochondria Instance Segmentation in Fluorescence Microscopy [4.9] 蛍光顕微鏡(FM)におけるミトコンドリアの形態解析は、細胞の健康、エネルギー生産、代謝調節を理解するために重要である。
Segment Anything Model (SAM)のような基盤モデルは、自然なイメージセグメンテーションに革命をもたらした。
SAMは、回折制限分解能、低コントラスト、複雑な重なり合うオルガネラネットワークによって特徴づけられる重要なドメインシフトによって妨げられている。
合成されたFMデータのみにSAMを微調整してスケーラブルな解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:19:02 GMT)
Chem-PerturBridge: a harmonized compendium of small molecule perturbation transcriptomic effects [4.9] Chem-PerturBridgeは、37k以上の化合物、136の細胞コンテキスト、1.25Mの転写サンプルからなる、調和したマルチデータセット資源である。
このリソースを使用して、データセット間での一致条件の一致を評価し、データセット内での一致を再現します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:38:30 GMT)
Planner-Centric Reinforcement Learning for Deep Research with Structure-Aware Reward [4.8] DecomposeRは、研究計画を表すプランナー中心のディープリサーチフレームワークであり、型付き有向非巡回グラフ(DAG)である。
プランナー強化学習(RL)はまず,研究計画を改善するためにグラフ構造とクエリ分解を学習し,回答者強化学習(RL)は,学習計画に基づいて分岐レベルの実行と最終合成を学習する。
実験によると、DecomposeRは、計画と回答能力の改善により、人気のあるロングフォームベンチマークにおいて、強力なオープンベースラインよりも5.1-8.0ポイント改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:18:55 GMT)
Per-Group Error, Not Total MSE: Fine-Tuning Vision-Language-Action Models for 11-DoF Mobile Manipulation [4.8] SmolVLAでは、モバイルベースが最も遅く、全体的なパフォーマンスが制限される。
エキスパートのみの微調整では、$_0.5$(アクションヘッドのみをトレーニングし、バックボーンは凍結する)で、総MSEドロップはベースラインより下にあるが、腕の精度は低下する。
我々は,不均一な動作空間を持つロボットのチェックポイント選択において,グループごとの誤差は総MSEよりも信頼性の高い信号であると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:36:08 GMT)
EMORSION: Examining the Impact of Audio Parameters on Emotional Responses and Immersion in Film [4.7] EMORSIONは、映画音響設計がオーディエンス感情とアシネマセッティングの浸漬をいかに形作るかを研究する、概念実証研究である。
ホラー(2)とドラマ(2)のジャンルで4つの映画シーンが選ばれ、メインストリームとインディペンデント・プロダクションのバランスがとれた。
各シーンごとに、音響設計、周波数(ピッチ)、ダイナミックス(ラウドネス)、方向(空間配置)の3つの中核的な側面を体系的に操作することで、複数の代替オーディオミックスが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:29:11 GMT)
Detect in Any Scene: An Agentic Framework for Object Detection with Experience-Aware Reasoning [4.7] 実世界のシナリオにおける物体検出は、多様な画像劣化と異種物体分布のため、依然として困難である。
動的決定プロセスとしてオブジェクト検出を定式化するエージェント検出フレームワークであるDetASを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:41:58 GMT)
On-Device Robotic Planning: Eliminating Inference Redundancy for Efficient Decision-Making [4.7] 大きな言語とビジョン言語モデルを用いた推論に基づくロボットポリシーは、強力なセマンティック計画機能を実現するが、ほとんどの場合、高い推論遅延に悩まされる。
人間の認知にインスパイアされたロボットによる意思決定フレームワークであるREISを,意味的適応性を維持しながら不要な推論を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:51:42 GMT)
Replicable Simulation-Based Robot Validation through Provenance [4.6] FAIRの原則と相まって、アーティファクト間のリンクを明示的に追跡し、ファイルの起源と重要な設計決定に関する機械可読メタデータをアタッチすることで、このギャップに対処する、と我々は主張する。
本研究では、既存のシミュレーションベースのテストフレームワークにプロビタンストラッキングとメタデータ収集機構を付加し、これらの拡張を使用して、構造化されたプロビタンスとFAIR対応メタデータを備えた移動ロボットナビゲーションデータセットを充実させることで、これを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:50:50 GMT)
Multilingual and Cross-Lingual Citation Needed Detection on Wikipedia for Lower-Resource Languages [4.6] MCNは3つのリソースレベルにまたがる18言語にまたがる多言語CNDコーパスである。
我々は、小型デコーダベース言語モデル(SLM)の広範な研究を行っている。
実験により、SLMはエンコーダスタイルの目的によって微調整され、言語間でのLLMの性能が大幅に向上したことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:47:22 GMT)
Automated Prediction of Postoperative Pancreatic Fistula Using Preoperative Computed Tomography [4.6] POPFは膵切除後の重篤な合併症であり, 死亡率, 入院期間, 医療費が増加した。
膵分節から,術前のPOPFリスク推定・成層化までの自動・エンドツーエンドのディープラーニングパイプラインについて,CTスキャンを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:55:19 GMT)
What changes after deployment? A survey on On-device Learning in TinyML [4.6] マイクロコントローラクラスのデバイス(TinyML)上の機械学習モデルは、基本的な課題に直面している。
オンデバイス学習(ODL)は、デバイス上で直接学習プロセスを実行することで、この問題に対処する。
約70のODL著作を1つの原則,すなわち分布変化体制の下で調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:29:25 GMT)
Stochastic Rounding Increases Small Singular Values [4.6] SRの正規化効果は極端アスペクト比に制限されないことを示す。
SR は最小の特異値のみを正則化するのではなく、スペクトルの尾部において特異値の集合全体を持ち上げることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:36:08 GMT)
Neuron-Level Interventions for Gendered and Gender-Neutral Generation in Language Models [4.5] 言語モデル(LM)は、中立なプロンプトが与えられた場合でも、性的な言語やステレオタイプを生成できる。
女性、男性、性別ニュートラルの3つのカテゴリーにまたがる性特化ニューロンについて検討した。
本稿では,各性別カテゴリーに強く結びついているニューロンを同定するためのニューロンレベルの介入法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:21:40 GMT)
Batched Differentiable Rigid Body Dynamics in PyTorch for GPU-Accelerated Robot Learning [4.4] We present BARD (Batched Articulated Rigid-body Dynamics), a self-contained PyTorch implementation of Featherstone's rigid-body dynamics algorithm。
5つのロボットモデル(7-23 DOF)では、BARDはPinocchioと数値的に一致し、Forward Kinematicsの最大64倍のスループット、NVIDIA H200のバッチサイズ4096のJacobianは63倍になった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:07:28 GMT)
Riemannian Stochastic Optimization for Sufficient Dimension Reduction [4.3] 十分次元(SDR)は、cosを低次元部分空間に投影することで高次元回帰を抽出できる。
結果のアルゴリズムであるSMAVEは、スティーフェル多様体上の経験的還元と閉形式勾配を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:06:44 GMT)
Student Competency Assessment and Presentation Methods Based on Algorithm Courses [4.3] 知識、スキル、配当を統合する能力に基づく教育は、コンピュータサイエンス教育において重要な役割を担っている。
本研究の目的は、学習行動パターンの分析、アルゴリズムコースにおける能力評価のための設計方法、カリキュラム設計を通知するコース実験の難しさを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:03:59 GMT)
Redefining Instance Matching: A Unified Framework for Part-Aware Matching in Panoptic Segmentation Evaluation [4.3] セグメントマッチングを制約付き二部割当て問題として再放送する。
このフレームワークは自然に部分認識型パノプティクスセグメンテーションに拡張されている。
Panoptica上に構築された統一オープンソースパッケージをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:04:25 GMT)
A Distribution-Free Framework for Rewrite-Based Human-text Detection via Knockoff Filtering [4.3] 本研究では,任意のリライトベース検出器を有限サンプルFDR保証付き検出器に変換する分布自由統計フレームワークを提案する。
我々は,3つの検出モデル,19のドメイン,4つのLLMにまたがる有意義な検出能力を有する信頼性FDR制御を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 22:37:13 GMT)
FASR: Automated Identification of Unsafe Control Actions in STPA [4.3] 本稿では,人間アナリストのSTPA実施を支援するためのモデルベース工学と形式的手法の活用の可能性について検討する。
FASRと呼ばれるこのツールは、安全でない制御行動(UCA)の自動化された完全な識別を可能にする。
このツールの使用は、アビオニクスシステムにおけるブレーキシステム制御ユニット(BSCU)のケーススタディで実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:44:13 GMT)
OrcaRouter: A Production-Oriented LLM Router with Hybrid Offline-Online Learning [4.3] 本稿では,LinUCBをベースとした文脈的帯域幅を語彙や文埋め込み機能に組み合わせた生産指向ルータOrcaを提案する。
オフラインでは、Orcaは、ルーティングプロンプトのキュレートされたセット上で、各候補モデルを評価することによって、完全な情報フィードバックを得る。
Orca-Arenaは72.08のアリーナスコアで、1000のクエリに対してUSD 1.00のコストで75.54%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:59:07 GMT)
How To Track Qubits Through Space and Time (Or: Sailing in a Quantum Boat) [4.3] 量子ローカライゼーション(quantum localization)と呼ぶ位置検証のより強力な概念を導入する。
量子情報は、空間と時間を通して確実に追跡されていることを示す。
また、機能ローカライゼーションの概念を導入し、インスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:51:11 GMT)
Vision-Based Localization in Dense Urban Environments: A Case Study of an Urban Village in China [4.2] 都市村は現在、中国の大都市における移民労働者の主要な居住地となっている。
不完全なマッピングデータは正確なルート計画とナビゲーションを損なう。
そこで我々は,高密度都市環境に適したビジョンに基づくジオローカライゼーションソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:10:53 GMT)
Phase separation seeded by Z2 and U(1) topological defects from holography [4.2] ホログラフィーにおける自発対称性の破れと相分離ダイナミクスの相互作用について検討する。
我々は、対称性の破れの間に異なるタイプの位相的欠陥が出現する、$mathbbZ$と$U(1)$対称性のシステムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:46:23 GMT)
LastAct: Trajectory-Guided Latest-Activity Localization for Real-Time Smart-Home Activity Recognition [4.2] 環境センサからのヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、健康モニタリングや生活支援といったスマートホームアプリケーションを可能にする。
スライディング・ウインドウ推論は、遷移を成し、混合活動を含む多くのウィンドウを生成する。
我々は、スマートホームHARをストリーミングするためのトラジェクトリ中心のフレームワークであるLastActを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:45:40 GMT)
CobSeg: Coherence Boundary Modeling for Dialogue Topic Segmentation [4.2] 我々は,コヒーレンスレベルのセマンティック連続性を語彙境界遷移から分離する,新しいマルチブランチアーキテクチャであるCobSegを提案する。
Cobegは、教師付きゴールドバウンダリトレーニングと、自動的に誘導されるバウンダリを持つ擬似ラベル設定の下で、コンパクトなトレーニング可能なセグメンタとして評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:02:51 GMT)
A Core-Structure-Based Automated Analysis Tool for Commercial Virtualization Obfuscation Deobfuscation [4.1] 難読化プログラムの長さは約85%削減された。
検証によって、小規模プログラムが元のプログラムと同じ意味論に完全に復元されたことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:36:46 GMT)
Variance-sensitive Thompson sampling for generalised linear bandits, revisited [4.0] 一般化線形帯域におけるトンプソンサンプリングに対する分散感応的後悔境界を証明した。
我々は、同じばらつきに敏感なスケーリングを維持しながらウォームアップを排除し、非自明に見えます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:41:57 GMT)
What Breaks When LLMs Code? Characterizing Operational Safety Failures of Agentic Code Assistants [4.0] 私たちは、22のプレミア会場から68,816の論文、安全関連の研究185のキュレーション、広くデプロイされたコーディングツールから16,586のGitHubイシューを検査しました。
両コーパスを体系的にオープンコーディングすることで、33種類の運用リスクの多次元安全分類を導出する。
以上の結果から,コーディングエージェント障害は重篤で,547件中326件が重篤であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:09:37 GMT)
On the Robustness of Multilingual Text Embedding Rankings Across Learning Tasks, Languages, and Benchmark Datasets [3.9] 大規模多言語テキスト埋め込みモデルは、研究と産業において重要な役割を担っている。
モデル優越性に関する発見は、しばしばデータセットの合成とパフォーマンスアグリゲーションメソッドの暗黙の選択に依存する。
MTEBにおける多言語モデル性能のメタスタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:50:22 GMT)
On public and private binary classification with metric space valued predictors [3.9] 我々は、予測子$X$が任意の分離可能な計量空間$mathcal X$とラベル$Y$が$ pm 1 $で値を取るフレームワークにおける二項分類の問題を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:54:13 GMT)
Improved Guarantees for Langevin Monte Carlo with Average Smoothness [3.9] 我々は、強い対数対数条件でランゲヴィン・モンテカルロの漸近境界を改良した。
離散化誤差は, 通常の大域的滑らか度定数ではなく, 平均座標方向の滑らか度定数によって支配されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:15:15 GMT)
Self-Certifying Transport MCMC via Dual Spectral-Gap Certificates [3.9] CerT-MCMCは、マルコフ・チェーンのモンテカルロに厳格な収束証明書を付与するフレームワークである。
被覆証明書は有限サンプル被覆引数による完全な提案支援に重み比の振動を束縛する。
量子核証明書は、振動が1次元の経験的量子化によって制御される高確率残基に注意を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:31:56 GMT)
Separating Secrets from Placeholders: A Hybrid CNN-CodeBERT Framework for Three-Class Credential Leakage Detection [3.9] 公開ソースコードリポジトリのクレデンシャルリークは、重大なセキュリティ脅威を引き起こす。
本稿では,プレースホルダーや弱い資格情報を個別のクラスとして明示的にモデル化する3クラス分類フレームワークを提案する。
10のプログラミング言語にまたがる9,426のサンプルを新たに構築したデータセットに対して,我々のアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:36:20 GMT)
Polar Depth for Potentially Heavy-Tailed Data [3.8] ポーラ深度(Polar Depth)と呼ばれる新しい統計深度の概念を導入する。
極深度関数は、重み付きランダム変数によって取られる極値の順序付けを容易にする。
最大の観測の極深度は、tが無限に収束するにつれて、制限分布の極深度に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:32:56 GMT)
KG-Guard: Graph-Based Hallucination Detection for Knowledge Base Question Answering [3.8] 大きな言語モデル (LLM) は知識ベース質問応答 (KBQA) にますます使われている。
LLMはタスク間で幻覚することが知られており、KBQAは例外ではない。
KBQAにおける検出を応答ノード分類問題として定式化し,軽量なグラフベースフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:11:41 GMT)
Two Degree-of-Freedom Vibratory Transport in a Grasp [3.7] 非対称振動を用いて2自由度(DoF)の握手部分のハンド操作を実演する。
本研究では,2つの振動波形パラメータである粘着加速度とすべり加速度が,重力に対して平均部分速度に与える影響を解析的に示す。
また, 2-DoF振動面を1方向に変換し, 表面を正常に回転させることが可能な振動面を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:12:24 GMT)
Latent Geometric Chords for Query-Efficient Decision-Based Adversarial Attacks [3.7] 決定に基づく敵攻撃は深刻なセキュリティ上の脅威をもたらす。
現在の方法論は基本的な限界に悩まされている。
変種LGC-Hと共に潜時幾何攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:25:15 GMT)
Effective Biological Representation Learning by Masking Gene Expression [3.7] 我々は、帰納的表現学習の評価に焦点をあてた、新しい自己教師型トランスクリプトミクスモデル、TxFMを開発した。
TxFMは多様なRNA-seqカウントデータに合わせたマスク付きオートエンコーディング方式を採用している。
その結果、TxFMは100倍以上の精度で訓練されたTxFMよりも優れた高忠実度遺伝子表現が得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:28:58 GMT)
Semantic Triplet Restoration: A Novel Protocol for Hierarchical Table Understanding in Large Language Models [3.7] テーブル質問応答は、2次元レイアウト、マージセル、階層ヘッダによって暗黙的に符号化された意味関係を復元するモデルを必要とする。
本稿では,各セルをアトミックな事実として書き換えるプロトコルであるSemantic Triplet Restoration (STR)を提案する。
また、STRを使用して各質問に対して適切なレンダリングまたはフィルタされた三脚サブセットを選択する軽量なクエリ対応ルータであるTripletQLも紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:10:25 GMT)
The Harsh Truth: Segment-Level Analysis of Harsh Driving Events in Milan Using Large-Scale Telematics, Street Networks, and Google Street View [3.7] 本研究はミラノの都市道路網を横断する過酷な出来事を分析した。
ハーシュ加速と制動イベントは、サロゲート安全指標として広く用いられているが、これまでは比較的小さな都市サンプルでのみ研究されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:46:55 GMT)
Model-Native Computing Architecture: Envisioning Future System Architecture Through the Lens of Computer Architecture [3.7] 大規模言語モデルは、モデル技術からシステム技術へ移行している。
繰り返し発生するエンジニアリング問題は 古典的なコンピュータシステムに 似ています
コンピュータアーキテクチャから新たなモデルネイティブスタックまでの概念をマッピングします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:20:16 GMT)
Steering LLMs? Actually, Sparse Autoencoders can outperform simple baselines [3.7] この研究はスパース・オートエンコーダーに対する部分的な反論として機能し、Wu et al. (2025)の結果は彼らに完全な正義を与えなかったことを示唆している。
Sparse Autoencoders は AxBench ベンチマークの基準 LoRA 性能と同等に動作可能であることが判明した。
また、当社のパイプラインは、解釈可能性に基づくコンポーネントのみを使用する場合、識別されたラベルに驚くほど関連性のある機能を選択することもわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:53:54 GMT)
UXR PoV for Neuroinclusive Emotion Regulation [3.6] 本稿では,ADHD患者に対する感情的知的デジタルER介入の設計を支援するために,ジェネレーティブAIによるUXR手法を提案する。
このアプローチは経験的証拠を、確立された心理学的枠組みである弁証的行動療法(DBT)、自己決定理論(SDT)、COM-B行動モデルと統合する。
この手法は、AIをサポートする仮説生成、基礎計画、ビルディングブロックによる洞察生成、ステークホルダー固有のPoV物語の構築を含む4段階のUXRプロセスを通じて運用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:40:48 GMT)
Actuator-Aware Inverse Kinematics with Joint-Limit Admissibility for Torque-Controlled Redundant Robots [3.6] 本稿では、トルク制御された冗長ロボットのためのアクチュエータ対応逆運動学を提案する。
小さな命令されたタスク残余は、必ずしも実現された動作を改善するとは限らない。
仮想分解制御された7自由度上肢エクソスケルトンの実験は、この手法を標準的な逆運動的基底線と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:33:10 GMT)
RAFT: Data Refinement and Adaptive Distillation for Domain Fine-Tuning with Alleviated Forgetting [3.6] ドメイン固有の教師付き微調整は、モデルの一般的な能力を劣化させるコストで、ドメイン内のパフォーマンスを改善する。
本稿では,RAFT(Data Refinement and Adaptive Distillation for Domain Fine-Tuning with Alleviated Forgetting)という2段階のフレームワークを提案する。
RAFTは標準SFTよりも平均領域精度を23.2%向上させ、MS-BenchとIFEvalでSFTが引き起こした劣化の一部を回復させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:06:14 GMT)
mRNAutilus: Multi-Objective-Guided Discrete Generation of mRNA with Optimized Therapeutic Properties [3.5] 未知の軌跡と情報潜伏更新(mRNAutilus)によるmRNA生成について述べる。
mRNAutilusは、列から直接コドン最適化とデノボ UTR 設計を同時に行うためのフレームワークである。
プライマリ・編集 (PEMax) やプログラム可能なプロテオーム・モジュレーション (Proteome modulation) など, 治療条件における汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:32:39 GMT)
Emergent Languages in Populations of Language Model Agents: From Token Efficiency to Oversight Evasion [3.3] 私たちはモルトブックで創発的な言語を研究します。
ルールベースのアプローチとゼロショット分類からなる2段階のアプローチを適用する。
以上の結果から,DeepSeek-3.2では,新たな言語を提案する投稿が他のカテゴリよりも整合性が低いと判断されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:33:05 GMT)
Memristor-Based Spiking Neural Network Accelerator for Bio-inspired Interception Task [3.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的ニューラルネットワークにインスパイアされたイベント駆動で低消費電力の計算を提供する。
本稿では、メモリ内シナプス計算とアナログ集積火炎(IF)ニューロンを統合したアナログメムリスタベースのスパイクニューラルネットワーク(SNN)アクセラレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:34:07 GMT)
TSM-Bench: Detecting LLM-Generated Text in Real-World Wikipedia Editing Practices [3.3] 既存の検出ベンチマークは主にテキスト生成タスクに焦点を当てている。
エディタは、特定の書き込みタスクにLLMを頻繁に使用する。
これらのテキストittask固有のMGTインスタンスは、制約されたタスクの定式化と文脈条件付けのため、人間によるテキストによく似ている傾向にある。
我々は,多言語,マルチジェネレータ,テキストマルチタスクのベンチマークであるtextscTSM-Bench を導入し,一般的な実世界のウィキペディア編集タスク上でMGT検出器を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:25:32 GMT)
Safety-Critical Adaptive Impedance Control via Nonsmooth Control Barrier Functions under State and Input Constraints [3.2] 本研究では,不確実な動的条件下での適合的な相互作用を達成しつつ,連立状態の安全性を強制するオンライン適応インピーダンス制御フレームワークを提案する。
この手法は、二次プログラムに基づく安全フィルタと、新しい構成された位置速度非滑らかな制御バリア関数を組み合わせたものである。
外乱オブザーバの強化された安全メカニズムは、モデリングエラーや外部の相互作用力に対する堅牢性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:51:00 GMT)
The Terminal Representation in Reinforcement Learning [3.1] 構造的に異なる定式化:端末表現(TR)を導入する。
TRはDRと同様の報酬軌道を符号化するが、低次元の抽象オブジェクトとして学ぶことができる。
我々は、TRがトップDR固有ベクトルに埋め込まれていることを示し、固有分解なしで同じ基礎知識をキャプチャできることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:24:28 GMT)
MAVEN: Improving Generalization in Agentic Tool Calling [3.1] エージェントツールコール環境における一般化は、信頼できる推論システムにおいて依然として中心的な課題である。
本稿では、構造化分解、適応ツールオーケストレーション、中間検証のための軽量なシンボリック推論足場であるMAVENを提案する。
MAVEN-Benchは部分的推論品質とエンドツーエンドのタスク成功の間に大きなギャップを露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:02:31 GMT)
Learning Transferable Motor Skills for Geometry-Aware Robotic Surface Tasks [3.1] スプレー塗装や溶接のようなロボットの表面相互作用タスクは、正確な幾何学的計画と正確な動きの実行の両方を必要とする。
本稿では,幾何運動計画と実行レベルの専門知識を分離するモジュラーフレームワークを提案する。
我々は、運動軌道データとCADモデル幾何からルールパラメータを共同で推論するために、マルチモーダルニューラルネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:26:04 GMT)
Human-Alignment, Calibration, and Activation Patterns in Large Language Model Uncertainty [3.1] 大規模言語モデルの不確実性が人間の不確実性にどの程度類似しているかという未解明の問題について検討する。
モデルが様々なデータセット上で同時アライメントとキャリブレーションの証拠を示すかどうかを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:08:59 GMT)
TARIC: Memory-Augmented Traversability-Aware Outdoor VLN under Interrupted Semantic Cues [3.0] 長期のオープンワールド環境における視覚言語ナビゲーション(VLN)は、セマンティックキューの中断によってしばしば中断される。
トラバーサビリティに一貫性のある実行時ガイダンスを維持することにより,セマンティックキューの中断に耐えられる,統一された屋外VLNフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:30:36 GMT)
Learning Terrain-Aware Whole-Body Control for Perceptive Legged Loco-Manipulation [2.9] 我々は,足のマニピュレータのための地形対応全体制御フレームワークTA-WBCを紹介する。
我々は、地形の特徴を抽出するためにハイブリッド・エクセプション・エンコーダを用いており、ロボットが姿勢や足場を積極的に適応するための重要な基盤となっている。
安定なクロステランのロコ操作を容易にするため,フット接触面に基づく新しいエンドエフェクタサンプリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:22:10 GMT)
Cognitive Fatigue in Autoregressive Transformers: Formalization and Measurement [2.7] 我々は,認知疲労を測定可能な世代状態として定式化し,本来のプロンプト,表現的ドリフト,エントロピーの誤校正に注目した。
本稿では,これらの3つの信号を明示的公理の下で集約するモデルに依存しない診断法である疲労指数(FI)を紹介する。
これらの結果から,コヒーレントかつ測定可能な現象として認知疲労が確立され,FIが実行時信頼性監視のツールとして位置づけられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:18:23 GMT)
Chatterbox-Flash: Prior-Calibrated Block Diffusion for Streaming Zero-Shot TTS [2.7] 本稿では,事前学習した自己回帰型TSデコーダをブロック拡散デコーダに微調整したゼロショット音声合成モデルChatterbox-Flashを提案する。
主観的ブロック拡散復号を離散音声トークンにネーティブに転送することは品質を劣化させる。
本稿では,ブロックレベルの限界トークン分布を減算する事前校正スコアと,校正された信頼度に基づいて反復を適応的に終了する早期復号スケジュールの2つの推論時間手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:25:02 GMT)
Reachability and asymptotics of Gaussian Transformer dynamics [2.7] 大規模言語モデルを利用した機械学習アーキテクチャであるTransformerを通じて,データの伝播を定式化する。
ガウス分布が誘導流れに沿ってちょうどガウス分布であることを示す。
我々は、所定のガウスモーメントの到達可能性問題としてトランスフォーマーの表現能力を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:51:03 GMT)
Detect Before You Leap: Mirage Detection in Vision-Language Models [2.6] 視覚言語モデル(VLM)は、必要な視覚的証拠が欠落している、空白である、あるいは疑問に無関係である場合でも、自信ある視覚的答えを生み出すことができる。
プレリリースミラージュ検出について検討し、画像探索ペアが与えられた場合、VLMが応答するかどうかを判定する。
本稿では,CLIP ViT-H/14ビジョンエンコーダのレイヤ間でパッチトケン表現を探索するモデル非依存手法であるテクストコンディション・レイヤワイド・インテリアアライメント(TC-LIA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:51:35 GMT)
Oscillatory State-Space Models as Inductive Biases for Physics-Informed Neural PDE Solvers [2.6] 時間依存偏微分方程式(PDE)は計算科学や工学において重要な問題である。
最近のシーケンスモデルに基づくアプローチは汎用シーケンスモデルを用いて時間進化をパラメータ化する。
この研究は、PDE解のモーダル構造を表現するために振動状態空間力学を取り入れたPINNアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:48:06 GMT)
Which Institutional Frameworks Do Chatbots Assume? Auditing Jurisdictional Defaults in Multilingual LLMs [2.6] デプロイされたLLMは、任意の国や地域を省略する際、デフォルトの管轄権信号として入力言語を使用するかどうかを問う。
アメリカ合衆国および中国で開発された7つのLSMを,英語と中国語で規定されていない法的管理プロンプトとして評価した。
中国語の入力は中国固有の回答を多く産み出すのに対し、英語の入力は米国固有の、比較的な、あるいは一般的な回答を産み出すのが普通である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:19:31 GMT)
Diagnosing Failure Modes of Shared-State Collaboration in Resource-Constrained Visual Agents [2.6] 雑音蓄積のレンズを用いて,弱い学習者との協調推論の失敗モードについて検討した。
本稿では,文書視覚的質問応答における情報の流れをトレースするために,読み書き検証ループを形式化する監査フレームワークであるCoSeeを紹介する。
ノイズ強化(Noss Reinforcement)、未解決のノートを証拠として再利用するPolicy Collapse(Policy Collapse)という2つの主要な障害モードを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:29:56 GMT)
Seeing Fast and Slow: Bimodal 3D Scene Graphs for Open-set Tasks [2.6] BiMoSGは、オープンセットタスクのためのバイモーダルな3Dシーングラフ生成アプローチである。
提案する3次元シーングラフ生成手法は,オープンソースの最先端手法よりもはるかに高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:37:19 GMT)
Trajectory Planning for Non-Communicating Mobile Robots using Inverse Optimal Control [2.5] 逆最適制御は、すべてのロボットの未知の目標状態を推定するために用いられる。
それぞれのロボットは、自己予測を考慮しながら、他のロボットの視点も捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:42:55 GMT)
PolSAR Image Classification using a Hybrid Complex-Valued Network (HybridCVNet) [2.5] HybridCVNetはCV-CNNとCV-ViT技術を組み合わせた新しいハイブリッドネットワークである。
CV3Dと2D CNNを特徴抽出器として効率的に組み合わせ、補完情報を抽出してPolSAR画像分類を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:47:36 GMT)
Learning to Bid in FCR Markets: A Best-of-Both-Worlds Approach [2.5] 複数国でのFCRクリアリング問題は、競合入札の内因性ベクトルに対して、繰り返しのマルチユニット均一価格オークションとして再キャスト可能であることを示す。
この改定はオンライン学習の問題をもたらし、この標準市場のフィードバックから実装可能なBest-of-Worldsセミバンドアルゴリズムを適応させることができる。
その結果、FCR市場における学習ベースの入札は、学習規則が製品レベルの市場の安定性と一致する場合、理論的に根拠があり、実用的に有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:38:47 GMT)
Before Parc Fermé: RL-Time Pruning for Efficient Embodied LLMs in Autonomous Driving [2.5] プルーニングはコストを削減できるが、複数のプレトレーニングと後トレーニングのフェーズを行うコントローラにとって重要な問題は、プルーニングの回数だけでなく、いつプルーニングを行うべきかである。
我々はParc Fermé (BPF) を提案する。Parc Fermé (BPF) は、閉じたループ動作に最適化されている間に、具体化された大規模言語モデルを圧縮するプルーニング戦略である。
以上の結果から,BPFはプルーニング戦略の中で,メモリとスループットのトレードオフに最適なタスクパフォーマンスを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:53:33 GMT)
Iterative Framework For Data Augmentation Of Segmented Fingerprints [2.5] 本稿では, 指紋の尾根や谷の抽出を訓練した畳み込みニューラルネットワークにおいて, 誤りを誘発することにより, セグメント化指紋の多様な変種を生成する新しいデータ拡張手法を提案する。
実際の幼児の指紋に対する実験は、指紋の多様性を拡大する手法の有効性を示す。
将来の研究には、提案フレームワークによって強化されたデータセットを使用して、トレーニングセグメンテーションとマッチングニューラルネットワークが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:34:57 GMT)
Geometry near rank-changing points on the mixed-state manifold: Bures metric, conical singularities, and Lindblad dynamics [2.5] 密度行列の階数変化点付近の量子状態空間におけるビューズ計量を解明する。
2レベル(N=2$)システムと上位システムとの対比動作を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:20:59 GMT)
Joint Multi-Camera LiDAR Extrinsic Calibration via Learned Pairwise Initialization and Geometric Refinement [2.4] 多くの学習ベースカメラ-LiDARキャリブレーション法は、カメラ-LiDARペアを独立に扱い、マルチカメラプラットフォームにおける幾何的結合を無視している。
本稿では,2段階のマルチカメラLiDAR外装キャリブレーションの枠組みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:45:26 GMT)
PRISM: Position-encoded Regressive Inverse Spectral Model for Multilayer Thin-Film Design [2.4] 本稿では,デコーダのみの自己回帰変換器であるPRISMを提案する。
PRISMは、個々の材料選択と単一のバックボーン内の連続的な厚さ回帰を予測する。
ベンチマークの結果,PRISM-13Mモデルでは,他の変圧器ベースラインと比較してMAEが50%以上減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:00:08 GMT)
Bandwidth Allocation with Device Partitioning for Federated Learning over Industrial IoT networks [2.4] 我々は,産業用インターネット・オブ・シング(IIoT)デバイスが,ローカルデータを共有せずに,無線チャネル上でグローバルなモデルをトレーニングするフェデレート学習システムを検討する。
このようなシステムでは、コミュニケーション時間は訓練の効率を抑える主要なボトルネックとなる。
本稿では、デバイスコンピューティング能力の不均一性を利用して、トレーニング時間を最小化する新しい帯域割り当てポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:27:52 GMT)
Don't Fool Me Twice: Adapting to Adversity in the Wild with Experience-Driven Reasoning [2.4] ロボット工学では、危険と逆転モードは、しばしば具体的であり、各エージェントに対して相対的である。
本稿では,障害から学習し,異常な動作を原因とみなすための,移動体具体化エージェントのための連続学習フレームワークを提案する。
本研究は,4つの仮説を提示し,シミュレーションおよびハードウェア上での逆数モードおよび逆数モードによる検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:30:02 GMT)
Effects of Vertex Merging & Splitting on Large Coauthorship Networks: A Counterfactual Analysis [2.4] 本研究は, 名前あいまいさのネットワーク測定によって, 異なる頂点の融合と分割誤差のレベルがどのように引き起こされるかを検討する。
初期ベースの曖昧さは、特定のネットワーク特性を過小評価したコオーサシップネットワークを生成する。
対照的に、他のネットワークメトリック値は増加し、著者はより協力的になり、より断片化された研究コミュニティに埋め込まれるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:19:53 GMT)
Industrializing Prediction-Powered Inference: The GLIDE Library for Reliable GenAI and Agentic Systems Evaluation [2.3] 予測駆動推論(PPI)は、双方をバイアス付き推定と有効な信頼区間に結合する。
我々は,最先端のPPI推定器を統一したオープンソースのPythonライブラリであるGLIDEを紹介する。
GLIDEには、再現可能なモンテカルロ検証スイート、メソッド選択のための実証的根拠決定ツリー、エージェント評価ケーススタディが付属している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:10:35 GMT)
R+R: Reassessing Java Security API Misuse in Current LLMs: A Replication on JCA and JSSE APIs with External Security Knowledge [2.3] 本稿では,Java Cryptography Architecture (JCA)とJava Secure Socket Extension (JSSE) APIに関するMousaviらの研究を再現する。
GPT-5.5をフロンティアのプロプライエタリなコーディングモデルとし、Llama-3.3-70B-Instructをセルフホストデプロイメントに関連する強力なオープンウェイトモデルとした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:46:20 GMT)
Learning Whom to Trust: Market-Feedback Adaptive Retrieval for Frozen LLMs in Event-Driven Financial RAG [2.2] 本稿では,ニューストリガーによる事象影響予測をポイント・イン・タイムの金融RAG問題として検討する。
このシステムは、各企業の新規アンカーに対して、関連する金融ニュースとSECの申請書を検索する。
教師付きLoRAリーダーは静的RAGを適度に改善するが、凍結したソースメモリリーダーでは改善されない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:08:58 GMT)
FlagGAM: Rule-Based Generalized Additive Modeling for Explainable Tabular Prediction [2.2] FlagGAMは、機能レベルのルール構築を予測から分離する、ルール定義のフレームワークである。
混合型分類と回帰、特徴特異的重み付け、オプションで柔軟な予測ヘッドをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:56:33 GMT)
Learning Multi-Agent Coordination via Sheaf-ADMM [2.2] 入力は重なり合うローカルビューに分解され、それぞれがニューラルエンコーダによってパラメータ化された凸サブプロブレムを解くエージェントによって処理される。
エージェントは、細胞シーフによって指定されたエージェント間制約を持つ乗算器の交互方向法を介して調整する。
局所的な視点が不十分なエージェントが協調して正確なグローバルアウトプットを生成することを学習する,迷路パスフィニング,画像分類,スドゥークについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:39:14 GMT)
Contribution Weights: A Geometrical Analysis of Self-Attention Transformers [2.2] EmphContribution Weightsは、トークンの注意重み、値の大きさ、および層出力との方向アライメントを考慮し、トークンの影響を定量化するプロジェクションベースの計量である。
コントリビューションウェイトはトークンの重要度をより忠実に測定し、意味的に重要なトークンを識別する際の注意ベースの指標を一貫して上回っていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:40:38 GMT)
Appropriateness of Empathy in AI: A Signal-Cost Perspective [2.2] 本稿では,人間とAIの会話にシグナリング理論を適用することで,経済的な視点を紹介する。
本稿では,感情的,認知的,連想的共感にマッピングされたシグナルコストプロキシを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:19:01 GMT)
Neural Network Verification using Partial Multi-Neuron Relaxation [2.2] 部分的多ニューロン緩和を特徴とする中層的アプローチを提案する。
我々は、ニューロンの選択と多ニューロン境界に対する境界超平面の最適化のための既存の分岐を構築した。
本実験は,ニューラルネットワーク検証技術の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:18:44 GMT)
Bayesian Classification with Probit-link Split-and-merge Gaussian Process Prior in EEG-based Brain-Computer Interfaces [2.2] 事象関連電位(ERP)に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)スペルシステムにより、視覚刺激に対する脳反応を検出して文字を選択できる。
1つの課題は、P300コンポーネントのようなターゲット関連の応答を正確に識別することである。
刺激に対する脳波応答のバイナリ分類のための新しいベイズ生成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, 29 May 2026 03:05:06 GMT)
Divergence Decoding: Inference-Time Unlearning via Auxiliary Models [2.1] Divergence Decoding(DD)は、小さな補助モデルを使用して、推論中の特定のデータから大規模言語モデルのロジットを分離するメカニズムである。
本手法は,非学習ベンチマークにおいて,最先端(SOTA)ベースラインを決定的に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:29:01 GMT)
Out-of-Distribution generalization of quantile regression with heavy tailed inputs: an SVM approach [2.1] 極端量子レグレッションのためのSVM(Support Vector Machine)フレームワークを提案する。
軽度規則性仮定の下で有限サンプル学習保証を確立する。
ドナウ川流域の河川流動データに関する実証的研究により,本研究を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:52:13 GMT)
Routing on the Stiefel Manifold: When Does Adaptive Subspace Selection Help for Cross-Domain EEG Decoding? [2.1] ディープラーニングの進歩にもかかわらず、クロスドメインのEEGデコーディングは依然として困難である。
我々は、Stiefel多様体上のK$の専門家射影フィルタのプールである動的スティーフェルルーティングを提案する。
我々はSPD多様体のデータセット上で、真にコミットされ、ドメイン構造が整った最初のルーティングを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:20:25 GMT)
Variational Adapter for Cross-modal Similarity Representation [2.1] クロスモーダル類似表現(VACSR)のための変分適応器を提案する。
画像テキストマッチングと微細な意味的不足を変分推論問題として再構成する。
クロスモーダルな類似性のための潜在空間を構築し、正規化技術を使用してバイナリアノテーションへのオーバーフィットを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:08:15 GMT)
Can Aerial VLA Models Cooperate? Evaluating Closed-Loop Air-Ground Coordination with CARLA-Air [2.1] 単UAV能力が地上協力に移行できるかどうかについて検討する。
1つのUnreal Engineランタイム内にCARLAとAirSimを統合するシングルプロセス評価環境であるCARLA-Airを使用する。
その結果、現在の航空VLAモデルは、しばしば地上のパートナーを追跡したり追ったりすることができるが、この単一エージェントの能力を安定した協調行動に変換するのに苦労していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:36:08 GMT)
PEEK: Picking Essential frames via Efficient Knowledge distillation [2.0] 適応的フレームサンプリングは、ビデオから最も情報性の高いフレームを選択するための有望なアプローチとして登場した。
我々は,より強力な教師モデルからキャプション条件付きフレーム関連ランキングを蒸留する,効率的な動的フレームサンプリング手法であるPEEKを紹介する。
全体として、ActivityNet CaptionsとMSR-VTTでは、我々の手法は最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:01:56 GMT)
Beyond Additive Decompositions: Interpretability Through Separability [1.9] 解釈可能な機械学習は、正確で構造的にデータに忠実なモデルを必要とする。
単機能関数のランク1積の和を学習する回帰モデルである分離学習(TSL)を提案する。
我々は、有界な$p$-次部分微分を持つ関数に対する近似レート保証を確立し、TSLが回帰ベンチマークのブラックボックスモデルと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:08:14 GMT)
Extending the UXR Point of View Pyramid: A Generative AI-Augmented Methodology for Human-Centred AI Systems [1.9] 我々は、AIを付加したPoVピラミッド、合成と仮説生成のための構造化されたプロンプトアーキテクチャ、AI対応のプレイブックカードシステムを定式化する。
ジェネレーティブAIは、分析的な権威ではなく、人間の検証と規制の意識に基づく支援メカニズムとして位置づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:51:16 GMT)
(HB-ARFM) History-Bootstrapped Flow Matching for Inverse Boiling Reconstruction [1.9] 部分可観測性を考慮した逆再構成のための履歴型自己回帰流マッチング(HB-ARFM)を提案する。
HB-ARFMは, 他のモデルが故障した場合の物理的, 時間的に有効な再構成を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:39:28 GMT)
Visual Matters: Connecting Aesthetic Appeal and Production Quality of Photos, Infographics and Data Visualizations to Credibility of Social Media Posts [1.8] 本研究は,視覚が信頼性判断をどう形作るかを検討する。
我々は、写真、インフォグラフィック、データビジュアライゼーションの3つの人気フォーマットに焦点を当て、テキストのみの投稿に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:52:09 GMT)
Quantum Signal Processing for Linear PDEs: Circuit Design and Experimental Validation [1.8] 我々は,機械レベルの命令にコンパイルされた量子回路のエンドツーエンド実装を開発する。
そこで本研究では,QSP拡張アルゴリズムにより,現実的なハードウェア制約下での正確な解が得られることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:21:32 GMT)
Agnosiophobia in a virtual agent: behavioral and dynamical architecture in Lenia [1.7] センサ情報のない地域を環境に導入することで,レニアにおけるパターンの行動を評価する。
生物はこれらの地域を避ける傾向にあり、これはアグノシオフォビア(Agnosiophobia)と呼ばれる。
この研究は、創発的エージェントの行動適合性が情報的だけでなく、その世界の地形とどのように相互作用するかを理解するための重要なロードマップの始まりを描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:00:38 GMT)
GLENS: Global Search via Learning from Solver Iterates with Diffusion Models [1.7] 局所最小値の非連続最適化問題に対して,初期推定値の集合を大量に生成する問題を考察する。
本稿では,中間解法をデータとして活用するデータ効率の高いグローバル検索手法であるGLENSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:09:56 GMT)
Bifurcated Remaining Useful Life Prediction: A Hybrid Approach for Realistic Uncertainty Characterization [1.7] この枠組みは、エンジンの運用寿命を「健康」と「劣化」の体制に二分する国家認識戦略を採用している。
この枠組みの最大の強みは、物理的に一貫した不確実帯の生成であり、寿命の終わり近くで高信頼な予測をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:42:07 GMT)
Skill Availability and Presentation Granularity in Large-Language-Model Agents: A Controlled SkillsBench Study [1.7] 本稿では、制御されたスキル知識の提示がタスク成功の下流に変化するかどうかを考察する。
この制御されたサブセットでは、スキルの可用性は、スキルのないものよりも高い成功と関連付けられ、一方、テストされたプレゼンテーションの粒度の変化は、小さく、不確実で、モデルに依存した効果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:12:24 GMT)
The Variance Brain Foundation Models Forgot: Third-Order Statistics Predict Cognition Where Billion-Parameter Models Fail [1.6] 脳基礎モデル(BFM)は、fMRIデータに基づいて事前訓練された自己教師型トランスフォーマーである。
3つの最先端のBFMと我々がテストするすべての読み出しは、関数接続行列(FC)の$sim$80Kパラメータからの線形回帰よりも認識を悪く予測する。
我々は、fMRI信号をそのコキューネスを最もよく保存する部分空間に投影する線形パイプラインを設計し、そこでFCを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:57:21 GMT)
Developing a UXR Point of View for Cognitive Accessibility in Mobile Learning with Generative AI [1.6] この研究は、心理的、行動的、デザイン層の基礎的な構造化、DeLoneとMcLean Information Systems Success ModelとQuality Function Deployment(QFD)を用いた構造化検証の4段階に進んだ。
モバイル学習における多くのユーザビリティとエンゲージメントの課題は、インターフェース設計のみではなく、あいまいな要求や不明確な要求に由来することが示唆されている。
提案されているCognitive Accessibility UXR Playbookは、理論、システムアーキテクチャ、ステークホルダ戦略を整合させる構造化された経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:00:11 GMT)
21cmEMUv3: a hybrid diffusion-LSTM emulator of 21cmFAST summary observables [1.6] 21cmFASTv3シミュレーションに基づいて、原子と分子の両方の冷却銀河をモデル化するエミュレータである21cmEMUv3を提案する。
21cmEMUv3は7つのサマリ観測値を生成するために、$_8$と10の天体物理パラメータで条件付けられている。
このエミュレータを用いて, HERAから21cmPSの上限値を再解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:00:05 GMT)
Beyond Instance-Level Alignment and Uniformity: Semantic Factor Learning for Collaborative Filtering [1.6] CF(Collaborative Filtering)は、シンプルで効率的なレコメンデータシステム(RecSys)で広く使われている。
既存のCFメソッドは、インスタンスレベルの学習パラダイムに従う。
本稿では,セマンティック・ファクタの強化と一様性(SaFeAU)を提案する。
SaFeAU はGCN と MF をベースとした最先端の CF 手法を、推奨精度と計算効率の両方で一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:15:21 GMT)
Intrinsic locality dimension of quantum codes [1.6] 量子エラー訂正符号は量子コンピューティングの基盤となっている。
背景形状に依存しない安定化符号の固有局所性次元の概念を導入する。
コードプロパティを統一する基本的な構成パラメータとして,本質的な次元がどのように機能するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:38:50 GMT)
Learning Controlled Separation of Small Objects Between Two Fingers with a Tactile Skin [1.5] 多目的ロボットハンドの2本の指による小物体の分離制御という,新たな課題を紹介し,解決する。
物体は指の幅よりも小さいが、絶対的な意味でも小さい。
本研究は,指先で空間分解した触覚皮膚を用いて,純粋に触覚(視力のない)を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:08:58 GMT)
MeshGuard: MUD-Based Network Access Control for Large-Scale Thread-Powered IoT Networks [1.5] MeshGuardは、複雑なThreadネットワークにおけるMUDベースのアクセス制御を可能にするフレームワークである。
これはMesh Link Establishmentプロトコルを拡張して、制約されたデバイスからバウンダリルータにMUD情報を配信する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:00:42 GMT)
Positional versus Symbolic Attention Heads: Learning Dynamics, RoPE Geometry, and Length Generalization [1.5] 制御された環境下でのアテンションヘッドの学習ダイナミクスについて検討する。
学習の成功は、自分自身を位置的あるいは象徴的な存在として表す純粋頭部の出現と関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:22:04 GMT)
Developing a Culturally Grounded, AI-Augmented UX Research Point of View (POV): An Exemplar Case Study from Telemedicine Dementia Care [1.5] 本稿では,TeleDeCaに通知するために,文化に根ざしたAI強化UXR POVを開発した事例を紹介する。
Generative AI(GenAI)は、UXR POVフレームワーク全体でバウンドリサーチコラボレータとして統合されている。
本稿では,再利用可能なプレイカードの抽出とUXR POV Playbookの拡張に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:56:57 GMT)
When Entropy Is Not Enough: Multi-Modal Classification of Encrypted and Compressed Data Fragments [1.4] Triumvirは、生のバイト断片の統計的、シーケンシャル、空間的表現を統合するマルチモーダルで不確実性を意識したアンサンブルアーキテクチャである。
トリウムヴィルは、二進法で最大4.5pp、マルチクラス分類で+6.4ppのゲインを持つ最先端の手法を一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:18:13 GMT)
Primitive Subspaces Mediate Few-Shot Transfer in VLAs [1.4] プリミティブ・アウェア・トレーニングが伝達可能なアーティファクトを生み出すかどうかを検討する。
誘導バイアスの異なる2つのVLAアーキテクチャをトレーニングする。
等次元のランダムな部分空間を非難しても、数発の移動は32ポイント減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:37:53 GMT)
Learning Mid-circuit Measurement Backaction from Three Repeated Measurements [1.4] 単一量子ビットZ回転MCM機器を学習するための自己整合プロトコルを提案する。
この学習機器は従来の混乱行列モデルよりも$sim100times$でパウリ観測可能な予測を改善する。
提案プロトコルは,SPAM誤り分離,リセット最適化,ノイズ対応量子誤り訂正のためのコンパクトな特徴層を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:47:39 GMT)
Scaling Conversational Hungarian ASR: The BEA-Dialogue+ Corpus [1.3] 本稿では,BEA-Dialogueコーパスの拡張版であるBEA-Dialogue+を紹介する。
この結果、200時間の自然な会話が書き起こされる。
両コーパスバージョンにおけるWhisperおよびFastConformerに基づくモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:01:25 GMT)
WristCompass: Kinematic Coupling as a Learnable Visual Concept for Ego-Camera Orientation [1.3] シーン幾何学が欠如している場合に正確に存在する別の視覚概念を同定する。
この概念はコンパクトである(4Dインターブラストは116Dのフルキーポイントよりも優れており、時間的(フレーム単位の検索ではなく、短いウィンドウ上でGRUを要求)、シーンの外観よりも解剖学に根ざしているため、データセット間でゼロショットを転送する)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:04:23 GMT)
More efficient Clifford+T synthesis for small-angle rotations and application to Trotterization [1.3] 我々は、小さな角度ではずっと良くでき、Tコストを$tilde O(2/)$に減らし、最悪の場合、既存の$O(log1/)$に戻すことができることを示した。
我々の研究はクリフォード+T回転合成が$$とは無関係に高コストであることの主張を退け、さらに回転合成のためのスケーラブルな準確率法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:59:34 GMT)
Model Monotonicity in Autobidding Auctions: When Do Better Predictions Lead to Better Outcomes? [1.3] 本稿では,レコメンダシステムモデルの品質,オークション形式,およびオートバイダ行動の相互作用について検討する。
単価入札による一価オークションは、予算のないtCPA入札者の収益単調性を保証する。
ビジネスモデル改善とビジネス成果の整合性を模索する広告プラットフォームに対して,本研究の結果は実用的意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:09:06 GMT)
Geodesic Flow Matching for Denoising High-Dimensional Structured Representations [1.3] 連続領域に対しては、空間意味ポインタ(SSP)がこのフレームワークを拡張し、変数を連続トロイド多様体にマッピングする。
フローマッチングのような標準的なアプローチは、平坦なユークリッド幾何学を仮定するが、これは有効なSSP状態に課される幾何学的制約を考慮できない。
ユークリッド線型補間子が多様体の内部を切断し、正確な復号に必要な位相と大きさ構造を破壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:28:41 GMT)
4D Radar Meets LiDAR and Camera: Cooperative Perception under Adverse Weather [1.2] 協調認識は自律運転には重要であるが、悪天候下でカメラとLiDARが劣化した場合は脆弱である。
この課題に対して,4次元イメージングレーダを気象変動モードとして協調的な知覚に組み込むことで対処する。
本研究は,全天候の協調知覚における頑健なモダリティとして,4次元イメージングレーダに注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:13:24 GMT)
Language Models Can Resolve Reference Compositionally, But It's Not Their Native Strength: The Case of the Personal Relation Task [1.2] 人間と大言語モデルは反対の強みを示す。
LLMトレーニングにおける参照基盤の欠如は,人間の言語理解を模倣する重要な欠如要素である,という考えを支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:07:04 GMT)
KISS: Keeping it Simple and Slotted when Learning to Communicate over Wireless [1.2] 分散無線システムにおける長年の課題は、効率的で公正なランダムなチャネルアクセスを保証することである。
機械学習(ML)の最近の進歩に触発され、機械学習エージェントが自律的に効率的かつ公平なアクセス戦略を学習できるかどうかを検討する。
我々はベイジアン推論を用いて、スロット付きチャネル上で動作しているエージェントを訓練するために、非政治的なDouble Deep Q-Network(DDQN)をデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:56:52 GMT)
Longitudinal Multimodal Sensing of Physical Activity and Well-Being in Older Adults [1.2] 実環境下での高齢者66名を対象に, 縦断的マルチモーダル調査を行った。
検出信号と対象変数のアライメントが予測性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:34:50 GMT)
FSM-Net: An Efficient Frequency-Spatial Network for Real-World Deblurring [1.2] 実世界の画像の劣化は、高忠実度復元と計算効率の両方を要求する。
我々は,NTIRE 2026 Challenge on Efficient Real-World Deblurringで2位を獲得した高効率なFSM-Netを提案する。
RSBlurベンチマークで評価され、FSM-Netは、わずか4.94Mパラメータと159.35 GMAC(1920x1200の解像度)しか持たない、卓越した33.144 dB PSNRを達成した
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:03:53 GMT)
How Early Adopters Used Generative AI Worldwide: Variation by Country Income and Language [1.2] 学校は、多くの国、特に低所得国で最もよく使われる分野である。
対照的にレジャー関連の使用は、国家レベルの収入と肯定的に関連している。
英語と英語の相互作用は、支配的な言語が十分に守られていない場所で過剰に表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:28:36 GMT)
Co-optimization of spin coherence and valley splitting in Si/SiGe heterostructures [1.2] 我々は密度汎関数理論を用いて、現実的なSi/SiGeヘテロ構造における谷分割とスピン脱落時間を最適化する。
よりシャープなSi/SiGe界面は、一般的に大きな谷分割と長いスピン降下時間をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:20:52 GMT)
No-Go Theorem for Ancilla-Assisted Gaussian Enhancement in Passive-Unitary Estimation [1.1] 汎用受動ガウスユニタリに埋め込まれた1つのパラメータを推定するための最大量子フィッシャー情報(QFI)について検討する。
フルプローブに全エネルギー制約を課した以前の研究とは異なり、伝送信号モードのみを制約する。
この追加自由度が達成可能な最大QFIを増大させないことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:42:05 GMT)
Reinforcement Learning for Special Education: Aligning LLM Tutors to Diverse Learners through Disability-Adaptive Training [1.1] インテリジェンスチューターとして大規模言語モデルが展開される傾向にあるが、特別教育のためにそれらを整合させる研究はいまだに残っていない。
最近の研究は、LLM教師に強化学習を適用しているが、これらの手法は障害のある学習者の認知的・コミュニケーション的多様性に対処するものではない。
教育用RLを2つのコンポーネントを通じて特別教育に拡張するフレームワークであるEmph Special-R1を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:04:19 GMT)
Quantum State Preparation via Neural Network Encoding in Quantum Machine Learning [1.1] 量子機械学習における中心的な課題は、状態準備ボトルネックである。
固定量子回路の連続パラメータに直接入力データをマッピングするために,古典的ニューラルネットワークを訓練することで反復最適化を回避する手法を提案する。
トレーニング中に見えないデータに対して高忠実度で量子画像状態の生成を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:39:24 GMT)
GP-GOMEA with GPU-Based Fitness Evaluations: Design and Performance Analysis [1.0] GP-GOMEAは記号回帰のための最先端の進化アルゴリズムである。
本研究では、GPUベースのフィットネス評価手法を導入することにより、完全にGPUを加速するGP-GOMEAに向けた第一歩を踏み出す。
これにより、評価スループットが大幅に向上し、同時に予算内で、桁違いに多くの評価が可能になる。
この拡張された能力により、問題に依存しない進化アルゴリズムは、4時間以内に最も大きなファインマン方程式の1つを確実に回帰させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:48:46 GMT)
Subspace-Decomposed JEPAs: Disentangling Progression and Content in Latent World Models [1.0] 統合埋め込み予測アーキテクチャは、将来の埋め込みを予測することによって、コンパクトな潜在世界モデルを学ぶ。
JEPAラテントを2つのサブスペースに彫ります。
2つの反崩壊力が解離座標に作用することを証明し、同じ次元で競合するのではなく、加法的に構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:23:48 GMT)
STEP: Learning STructured Embeddings for Progressive Time Series [1.0] 本稿では,プログレッシブ時系列の解釈可能な表現を学習するための新しい手法を提案する。
我々の手法は、低次元の潜在空間を学習するために、自己教師付きコントラスト的目的を用いている。
多様な領域における最先端技術に対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:33:34 GMT)
DSD-GS: Dynamic-Static Decomposition of Gaussian Splatting for Efficient and High-Fidelity Dynamic Scene Reconstruction [1.0] 本稿では,効率的な静的・動的分解戦略に基づく新しい動的再構成フレームワークを提案する。
静的領域における冗長な計算を不要にすることで,本手法は最先端の性能を実現する。
Neural 3Dデータセットでは、トレーニングに10分しか必要とせず、700 FPS以上のレンダリング速度を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:38:00 GMT)
On Efficient Scaling of GNNs via IO-Aware Layers Implementations [1.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は不規則なメモリアクセスによってボトルネックとなる。
広く使われているレイヤは、SpMMベースの畳み込み、還元ベースのアグリゲーション、注意ベースの3つのカーネルファミリーに分類される。
各ファミリーは、データ移動を減らし、局所性を向上し、現実的なグラフをまたいで堅牢なカーネルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:22:45 GMT)
Series-Parallel Integrated Nonlinear Elastic Actuator applied to the lean motion of a bicycle simulator [1.0] シリーズ並列統合弾性アクチュエータ(SPINEA)は、新しいハプティック自転車シミュレータである。
1つの弾性要素は、平行および直列の2つの役割を同時に引き受ける。
結果、SPINEAの低インピーダンスと正確なトルクトラッキングは4.25Hzまで、自転車のフレームは4Hzまで固定された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:13:06 GMT)
Inferring the Size of Large Language Models From Popular Text Memorization [1.0] モデルは、長さの異なるテキスト断片をまたいだ次の単語を正確に予測することは、その単語がどれだけ記憶されたかの信頼できる信号である。
この記憶信号は、テキストと断片長の多種多様なコーパスにまたがって、モデル毎の1つの精度プロファイルベクトルに集約する。
その上に2つの補完的推論手法を構築し、その上に2つのモデルのうちどれが大きいかを決定するペア統計テストと、スケーリング法則推定器を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:48:26 GMT)
Anchoring LLM Gender Bias to Human Baselines: A Cross-Lingual Audit [1.0] 我々は、英語、韓国語、中国語、日本語で性別ステレオタイピングのための6つの大きな言語モデルを評価する。
以上の結果から, ステレオタイピングはヒトのクロスカントリーの約2.5倍の範囲に及んでいることが明らかとなった。
韓国語で促された英語中心のモデルは、候補者が既に雇われていると表明した場合でも、現地のベースラインの5倍に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:45:24 GMT)
LLM-FACETS: A Privacy-Preserving Framework for Evaluating LLM Transparency and Accountability [0.9] LLMFACETS (LLM FActuality Cross-EvaluaTion System):ブラウザにアクセスできるインターフェースとプラグインアーキテクチャを備えたオープンソースフレームワーク。
プラグインアーキテクチャにより、評価パイプラインを変更することなく、新しいメトリックデータセットを統合することができる。
我々は、標準参照ライブラリに対する18のメトリック実装の相互検証を通じて、このフレームワークを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:20:47 GMT)
Inferring Routing-Layer Defense Mechanisms from Observable Behavior in OLSR-Based MANETs [0.9] OLSRのようなプロアクティブなルーティングプロトコルに基づくモバイルアドホックネットワーク(MANET)は、ルーティング層攻撃に対して脆弱である。
本研究では、外部観測可能なルーティングと制御面の挙動から導かれる特徴から、ルーティング層ディフェンスの存在を推定できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:08:41 GMT)
Linear Ordering Problem: Time for a Change [0.9] 線形順序付け問題(LOP)は、経済学、社会的選択、機械学習といった分野における重要な応用に関する基本的な最適化問題である。
我々は、最新の実世界の経済データから派生した新しいベンチマークスイートと、最先端のLOPメタヒューリスティックスを活用するアルゴリズムスキームを導入し、多様な高品質なソリューションを創出する。
従来の単一ソリューション設定と,新たに導入されたマルチソリューションシナリオの両方で,提案したベンチマークスイートの結果を報告する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:25:48 GMT)
Experimental demonstration of quantum advantage in communication complexity for Euclidean distance problem [0.9] 入力サイズ108ドルの古典的プロトコルを超える伝送情報の量子的優位性を示す。
我々の結果は、幅広いアプリケーションで使用される量子通信の複雑さの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:34:34 GMT)
Entanglement distribution protocols under imperfect fidelity and quantum memory conditions [0.9] 我々は、忠実さと不完全な記憶を考慮した既存のプロトコルを開発する。
実行時間を短縮し、リンク成功確率を高める。
その結果,提案プロトコルは従来のプロトコルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:26:09 GMT)
An efficient Progressive Swapping to the Middle distribution protocol adapted to imperfect quantum memories in quantum networks [0.9] 絡み合い分布は、リンク上の中間対を消費しながら、エンドツーエンドの絡み合い対を確立する。
プログレッシブ・スワッピング・トゥ・ザ・ミドル(PSM)は、既存のプログレッシブ・スワッピングプロトコルを、受信したペアが入れ替わる途中で交わる経路の両端から組み合わせている。
PSMは適切なリンク忠実性を維持しつつPSよりもはるかに優れたリンク確率を示し、他のプロトコルよりもリソース消費の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:15:01 GMT)
Adaptive data selection improves wearable prediction under low baseline performance [0.9] 固定的な測定予算下でのモデルトレーニングのための時間ウィンドウの適応的選択を評価した。
受信器動作特性曲線(AUROC)とF1スコア(F1スコア)の両領域を用いて,ランダムサンプリングに対する性能ゲインを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:10:44 GMT)
SPECTRA: Synthetic IR Test Collections with Relevance Oracles and Controlled Distractor Diagnostics [0.9] 本稿では,合成テキストコーパスと検索テストコレクションを生成するための再現可能なフレームワークであるSPECTRAを紹介する。
シングルプロセスのPythonプロトタイプは、最大6万のドキュメントと9.61万のトークンをコーパス生成し、制御可能な長尾語彙の成長を保存する。
その結果,軽量合成コーパスは,コストのかかるコレクション構築を開始する前に,検索システムスケーリングと障害モードを公開することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:44:15 GMT)
SEMBridge: Tagless-Final Program Semantics with Weakest-Precondition and Bounded-Checking Interpretations [0.9] SEMBridgeは、同じ実行可能なオブジェクトプログラムから最も弱い条件と境界チェックの解釈を生成する。
Pythonプロトタイプは、割り当て、条件、仮定、アサーションを備えたループフリーな命令コアを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:00:06 GMT)
Feature-Optimized Vision for Adaptive 3D Scene Reconstruction [0.9] 3次元のシーン再構成は、視覚的に識別可能かつ幾何学的に有用である局所的な画像証拠に依存する。
固定された機能しきい値と均一な機能予算はデプロイが容易だが、反復的なテクスチャ、低パララックス領域、不安定なポイントでの計算を無駄にすることができる。
本稿では3次元再構成のための適応的特徴最適化視覚フロントエンドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:49:27 GMT)
A Moderatorless Protocol for WEREWOLF [0.8] ソーシャル推論ゲーム(Social deduction game)は、プレイヤーがプライベートロールを割り当てられるマルチプレイヤーゲームである。
Werewolfはモデレーターやデジタルデバイスを使わずに、通常のカードだけでプレイできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:10:46 GMT)
A2SG:Adaptive and Asymmetric Surrogate Gradients for Training Deep Spiking Neural Networks [0.8] 深層ニューラルネットワーク(SNN)のトレーニングは、急激なロスランドスケープと、代理勾配に起因する時間的不整合のため、依然として困難である。
適応的および非対称な代理勾配 A2SG の統一的枠組みを提案する。
その結果、A2SGは精度とエネルギー効率を一貫して改善し、深部SNNの訓練のための汎用的で信頼性の高いソリューションとして確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:20:33 GMT)
Lightweight CNN-Based Anomaly Detection for High Voltage Converter Modulators in the Spallation Neutron Source [0.8] 高出力パルスコンバータの予定外走行は、大型加速器施設におけるダウンタイムの主要な原因である。
本研究では, 時間的フィルタリングやチャネル間混合の順序付けなど, アーキテクチャ上の帰納バイアスが検出性能において重要な役割を担っていることを示す。
AUC-PRが0.816、AUC-ROCが0.934で、ほとんどのサブシステムと6つのフォールトファミリーのうち5つにおいて、技術状況よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:54:13 GMT)
Physics-Informed Coarsening for Multigrid Graph Neural Surrogates [0.8] 本稿では,エンコーダ・プロセッサ・デコーダのバックボーンと物理インフォームド粗大化戦略を結合したソリッドメカニクスのためのグラフニューラルネットワークを提案する。
本研究は,ソリッドメカニクスにおけるスケーラブルなサロゲートモデリングにおける物理インフォームド粗大化の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:47:04 GMT)
BOUTEF: A Multilingual Corpus for FakeNews in North Africa -- Language as a Weapon [0.7] BOUTEFは、アルジェリアとチュニジアにおけるフェイクニュースの伝播、特徴、影響を研究するために設計された大規模な多言語コーパスである。
MSA、アルジェリア方言、チュニジア方言、アラビジ方言、フランス語、英語、コード変更言語など幅広い言語と言語をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:27:47 GMT)
Crosstalk In Contemporary Quantum Devices [0.7] クロストークノイズは、個々のアドレス可能性を抑制したり、量子ビット間の意図しない相互作用を引き起こす量子デバイスにおける現象に由来する。
本稿では,様々な物理システムにわたる量子コンピューティング文献のクロストークについて概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:49:11 GMT)
DRL-Based Pose Control for Double-Ackermann Robots Under Actuation Uncertainties [0.7] DRLフレームワークであるManeuverNetをベースとして、位置制御からフルポーズ制御までその目的を拡張し、より困難なタスクを実現する。
我々は,ガゼボで観測されたアクティベーション効果をPyBulletトレーニング環境に組み込む,シミュレート・トゥ・シミュレート・トゥ・リアルなアプローチを採用する。
このアプローチは、シミュレータ間のパフォーマンスギャップを大幅に削減し、Gazeboで最大92%の成功率を実現し、より厳格なしきい値の下で69%を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:37:30 GMT)
SoFiE: Soft Finger Exoskeleton for Intelligent Grasping [0.6] SoFiEはモジュール式のソフトフィンガー・エクソスケルトンで、作業中に人差し指の屈曲を補助するように設計されている。
作動は、コンパクトDCモータを動力とする腱駆動機構によって達成される。
柔らかい指先構造に磁石と磁力計のペアを組み込んだ新しい触覚センシング手法であるMagSenseが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 22:31:35 GMT)
Modeling Robotics Dataset Construction as an Artifact-Based Build Process [0.6] ロボットシステムは大量のマルチモーダルセンサデータを生成する。
ROSのバッグ記録を機械学習データセットに変換することは、しばしばアドホックなシーケンシャルスクリプトによって処理される。
依存関係グラフ上のアーティファクトベースのビルドプロセスとしてデータセットの構築をモデル化し、このアプローチをBagzelで実装します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:11:45 GMT)
Entanglement in quantum channel discrimination: sometimes less is more [0.6] 絡み合いは、様々な量子情報や計算タスクのパフォーマンスを向上させる強力なリソースである。
過剰な絡み合いはチャネルの識別可能性を劇的に低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:36:17 GMT)
dashi: A Python library for Dataset Shift Characterization to Support Trustworthy AI Development and Deployment [0.5] 私たちは、データセットシフトの探索、定量化、キャラクタリゼーションのために設計されたオープンソースのPythonライブラリであるdashiを紹介します。
シミュレーションおよび実世界の3つの健康AIケーススタディにおけるダシの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:33:45 GMT)
Shortcuts in the Tail: Debiasing via Post-Hoc Spectral Compression of Fine-Tuning Updates [0.5] 微調整は、しばしばタスク知識と急激な相関を導入し、不足したグループに体系的な失敗を引き起こす。
W = W_mathrmft - W_mathrmbase$のSVDのテールを切断することで、タスク精度を維持しながら、スプリアスグループギャップを低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:18:25 GMT)
Ladder Logic Translation using Large Language Models in Industrial Automation [0.4] 一般的な翻訳問題は、ミスマッチしたプログラミング環境、互換性のないラダー論理構造、ベンダーの形式的表現のセマンティック表現性の違いによる制限を強調している。
本稿では,この問題の数学的定式化,XML抽出,構造正規化,制約付き生成関数(LLM),TAA Portal Openness APIによるシステム統合をサポートするソリューションの詳細なアーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:51:22 GMT)
Deep-learning-based low-energy trigger algorithms for the Hyper-Kamiokande experiment [0.4] 本稿では,大水チェレンコフ検出器の深層学習に基づくトリガーアルゴリズムの性能について述べる。
独自のニューラルネットワーク教師付き分類器の性能は、検出器ノイズのみにのみ訓練された2つの異常検出手法と共に示される。
教師付きモデルは、3MeV運動エネルギーの単一電子に対して76.7%の信号識別効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:56:04 GMT)
Giving Sensors a Voice: Multimodal JEPA for Semantic Time-Series Embeddings [0.4] チャネルレベルのテキスト記述をトランスフォーマーエンコーダに組み込んだCHARMを導入する。
ChaRMは、JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)と、情報的、時間的に安定した埋め込みを促進する新しい損失で訓練されている。
パフォーマンスは主としてJEPAの目的と条件付けアーキテクチャによって駆動され、テキスト記述はクロスデータセットの一般化のためのチャネル識別子として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:48:30 GMT)
Digital-to-Physical Transfer of Adversarial Patches for Aerial Vehicle Detection [0.4] 対応するパッチは、最大オブジェクト性スコアを最小限に抑える損失関数を使用して、デジタルドメインで最適化される。
YOLOv3検出器を用いた実験では、OFFパッチはデジタル領域で最も有効であるが、ONパッチは物理的環境において優れた堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:52:45 GMT)
Investigating Detection and Obfuscation of Prompt Injection Attacks Against Software Reverse Engineering AI Agents [0.4] 本研究は,逆算型プログラムの逆算器出力におけるインジェクション文字列の存在を検出するための防御戦略を示す。
本研究は,製品レベルのサイバー分析への展開に必要なエージェントソフトウェア分析システムのリスクとセキュリティの理解を深めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:13:35 GMT)
Isolating LLM Lexical Bias: A Curation-Free Triangulated Metric for Preference-Stage Learning [0.3] 我々は、人間のゴールド標準、ベースモデル、変種を三角測量する計量である三角偏差スコア(Triangulated Preference Shift score)を導入する。
6つのモデルファミリーにデータを提供し、その結果を文献に固定し、一般的なアプローチの有用性を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:19:49 GMT)
Vision-Language Models Suppress Female Representations Under Ambiguous Input [0.3] 入力画像が不明瞭な場合に、最小限のプロンプト圧力が占有性デフォルトを露出していることが分かる。
LALS(Latent Association Leaning Score)は,モデル内のテキスト埋め込み空間に視覚的なアクティベーションを投影し,概念関連性を測定するメトリクスである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:20:02 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, 29 May 2026 09:41:55 GMT)
How well does Classification Accuracy capture Concept Drift Detection Quality? An overview of Concept Drift Detection evaluation [0.3] 本稿では,漂流検出品質の定量化のための指標と分類性能の関係を詳細に概説する。
本研究の目的は,ドリフト検出品質指標の最も有用なセットを特定し,その手法の評価を深く理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:55:23 GMT)
Chain-of-Thought and Compressed Looped Transformers: A Memory-Budget Separation [0.3] 我々は、永続的なミュータブルメモリがテスト時間推論の中心的なリソースであると主張している。
圧縮潜在ループ,全シーケンス状態ループ,チェーン・オブ・シークレット・スクラッチパッドの3つのメモリ状態を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:38:49 GMT)
A charge qubit on solid neon in a spin-qubit compatible circuit QED platform [0.3] 固体ネオン上の電子は 長いコヒーレンス時間のための 有望な量子ビットプラットフォームとして現れました
固体ネオン上に1つの電子を磁場互換超伝導NbTiNナノワイヤ共振器に結合する。
帯電量子ビットを実現し、Rabi周波数最大76MHzのマイクロ波リードアウトとコヒーレント制御を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:54:34 GMT)
Learning Hyperspherical Time-Frequency Representations for Time-Series Out-of-Distribution Detection [0.2] 本研究は,超球面埋め込みを用いた表現学習として時系列OOD検出を定式化する。
学習された表現は、ドメイン固有のエンコーダを介して入力信号の時間領域と周波数領域のビューを組み合わせる。
クロスデータセットプロトコルを用いて,UCRとUEAの時系列アーカイブを大規模に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:04:34 GMT)
Generative Quantum Data Embeddings for Supervised Learning [0.2] 本稿では,組込み構造を最適化するためにゲートシーケンスを合成するエネルギーベース生成学習フレームワークを提案する。
経験的に、この手法は多様な設定の分類性能を改善する。
その結果、有効な量子データ埋め込みを探索するための実用的で理論的に動機付けられたフレームワークが確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:48:04 GMT)
Fidelity bounds for spin-dependent kicks with pulsed lasers [0.2] 高速光ラマンパルスによる閉じ込められたイオン超微細量子ビットの励起により、実用的な量子計算のために長いコヒーレンス時間のクビットを持つトラップ周期のエンタングゲートが高速になる。
少数の高速パルスを含む実験と互換性のあるプロトコル用単一イオンSDKの性能を最大化する制御パラメータを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:13:17 GMT)
Model-Agnostic Signal Discovery with Machine Learning: Bridging the Gap Between Theory and Practice [0.2] 我々は、AIベースのモデル非依存戦略の主要なクラスの背後にある概念的枠組みについてレビューする。
これらの手法の潜在的な落とし穴と、それらの検証と解釈のための戦略について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:14:58 GMT)
Translation Analytics for Freelancers II: Benchmarking Local LLMs for Confidential Translation Workflows [0.2] 本稿では,翻訳技術を評価するために,フリーランス翻訳者やより小規模な言語サービス提供者に対して,実用的で低障壁な手法を開発する。
機密性に敏感なドメインのためのオフライン翻訳。
我々は,このコーパスから選択した1000以上の文に対して,局所実行可能な言語モデルを4つの言語方向にわたってベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:46:34 GMT)
Spectral Reach: Understanding Neural Scaling as Progress into the Spectral Tail [0.2] スペクトル位置」は、経験的ニューラルネットワークカーネル(eNTK)の固有値が現在損失低減を駆動しているスケーラブルな尺度である。
より大きなモデルは、より小さなモデルよりもテールに到達し、"スペクトルリーチ"と呼ばれるサイズ依存キャパシティを明らかにします。
我々は,特徴学習をスペクトル到達の鍵となる要因として認識し,凍結表現が停止した場合には,学習が進行するにつれて等級を適応的に増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:43:51 GMT)
Mathematical Morphology in Machine Learning [0.2] この研究は、形状と密度の面を利用するために確立された視覚コンピューティング理論を機械学習に導入する。
クラスタ形状と密度を正確に保存する形態的再構成に基づく高速クラスタリングアルゴリズムを提案する。
Z2$の離散近傍反復では、マンハッタンより約1.3倍、ユークリッド距離より329.5倍速い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:49:23 GMT)
Forecasting threshold exceedance of atmospheric variables at a specific location [0.2] 完全分布確率法は, 極端に稀な事象に対して, 直接的手法よりも常に優れていることを示す。
この利点は、完全な分布アプローチが中等度および軽度な強度事象から条件分布のパラメータを効果的に学習するから生じる。
選択した分布のパラメトリックな形状は, バルク特性の予測可能なシフトを正確に把握するよりも, 二次的な役割を担っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:46:03 GMT)
SUPREME: A Multi-GPU Framework for Reproducible Image Unlearning Method Evaluation [0.1] 機械学習は、トレーニングされたモデルから特定のトレーニングデータの影響を、スクラッチから再トレーニングすることなく取り除く。
既存の画像分類アンラーニングフレームワークは単一のGPU上で実行され、合理的な時間で評価可能なシード数を制限する。
我々は、これらのステージを複数のGPUに分散するオープンソースのフレームワークSUPREMEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:45:19 GMT)
A Context-Aware Middleware for Medical Image Based Reports: An approach based on image feature extraction and association rules [0.1] 病院、研究所、テレラジオロジー会社では、それぞれの医師または技術者が特定の診断や分析に特化している。
本研究は、医療ワークフローの組織化と効率改善のためのコンテキスト認識を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:49:16 GMT)
TeachObs: A Human-Validated Benchmark for Multimodal Teaching Observation and Model Evaluation [0.1] textitTeachObsは,授業ビデオにおけるマルチモーダル授業観察のための人間検証ベンチマークである。
textitTeachObsには、8カ国の30の公開レッスンビデオがあり、5,158の固定15秒のシーンに分けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:06:54 GMT)
Safe Equilibrium Policy Optimization for Strategic Agent Policies [0.1] 安全均衡政策最適化(sepo)を提案する。これは、エクスプロイラビリティ、共謀リスク、外部性コストに対する明確な罰則によって、期待される支払いを増大させる訓練目標である。
セポはクーンポーカーの2つのモデルに対するエクスプロイトプールの利点をゼロにし、4つのドメインの安全性でベースモデルを上回り、SFTが導入した過剰な協調行動を修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:20:32 GMT)
Polytopic Quantum Resource Theories: Geometry and Structures [0.1] 量子リソース理論は、明確に定義された運用制約の下で量子リソースを定量化し、比較し、操作するための統一的なフレームワークを提供する。
ここでは、自由状態の集合を量子状態の集合の組合せとして表現できる任意の資源理論を考える。
我々はこれらの理論の基礎となる幾何学を明らかにする新しいPQRTの表現を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:41:04 GMT)
Neuro-Symbolic Verification of LLM Outputs for Data-Sensitive Domains (extended preprint) [0.1] 本稿では,形式的記号法とニューラルセマンティック解析を組み合わせたハイブリッド検証アーキテクチャを提案する。
出力検証のために、埋め込みに基づく意味的類似性はコンテキスト幻覚を検出する。
評価の結果, 構造体では83%, 意味形成では72%以上の幻覚検出率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:41:29 GMT)
A study on a Real-Time VR-Based Teleoperation Framework for Manipulator in Dynamic Environment [0.0] 本稿では,静的障害物と移動障害物の衝突を処理しながら,リアルタイム操作を支援するVR遠隔操作フレームワークを提案する。
このフレームワークは、GPUアクセラレーションされた逆キネマティクスと軌道最適化をVRインターフェースに統合し、実行可能な関節コマンドを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:24:28 GMT)
Experiments in Agentic AI for Science [0.0] 本稿では,自律型エージェントAIを科学研究で開発するための2つの新しい枠組みを詳述する。
最初のエージェントであるDeepTS/DeepCollectorは、時系列データセットの大規模、抽出、重複を自動化する。
2つめのDeepScribeは、視覚的に密度が高く、数学的に複雑な物理講義を構造化された科学的レポートに変換する、自律的なプレゼンテーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:43:27 GMT)
Wind Turbine Maintenance Log Labelling Framework: LLM-Driven Data Correction and Enrichment via Semantic Extraction of Reliability Intelligence [0.0] 歴史的メンテナンスログ内の障害イベント記述は、貴重な信頼性インテリジェンスの原因である。
典型的には、構造化されていない自然言語のエントリとして現れ、定量分析にはアクセスできない。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用して,保守ログを体系的に標準化し,構成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:13:03 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, 29 May 2026 12:14:48 GMT)
When Are Multimodal Predictions Biologically Supported? A Diagnostic Evaluation Framework [0.0] マルチモーダル表現を4つの診断シナリオに分類するモデルに依存しないポストホック評価フレームワークであるDECATを紹介する。
我々は,4つのマルチモーダルモデルクラスにまたがる合成データと8,979人のTCGA患者の実データを用いてDECATを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:25:31 GMT)
What Molecular Structure Cannot Tell Us: A Taxonomy of Explainability Gaps in GNN-Based Drug Toxicity Prediction [0.0] 本研究では,構造に基づく毒性予測を防止するために,構造情報限界の運用分類を導入する。
アセチルサリチル酸(ASA, Aspirin)を用いたシステマティックケーススタディはモデル化合物として機能する。
結果は、分子構造が既知のASAの副作用の約45%(5/11)を説明できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:31:11 GMT)
Two-qubit charger-battery system subject to weak, continuous measurements with quantum point contacts [0.0] 量子点接触検出器(QPC)による弱連続測定の検討
1つのQPC,2つの独立したQPC,および2つの連成(コヒーレント)な2つのQPCスキームの3つの測定構成を解析する。
充電速度の増大はQPCの駆動に必要な温度勾配と電位勾配の関数として非単調であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:50:17 GMT)
Training-Free Continuous Bitrate Control for Scalable Image Coding for Humans and Machines [0.0] トレーニング不要な可変レートスケーラブルな画像符号化フレームワークを提案する。
提案手法は,マシン内の高次情報と拡張層を保存しながら,連続的な制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:37:47 GMT)
Trainable Quantum Spectral Models for Partial Differential Equations [0.0] 線形偏微分方程式(PDE)を解くためのトレーニング可能な量子スペクトルモデル(QSM)について検討する。
物理空間で解を直接学習する代わりに、QSMはスペクトル表現で逆微分作用素を学習し、方程式の自然基底に関する事前の知識を埋め込む。
本研究は,演算子を意識したスペクトル表現を,科学計算のためのトレーニング可能な物理基底量子法への有望な経路として同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:47:50 GMT)
Toward Accessible Mobile Money: A Voice-Driven, Biometrically Secured USSD Automation Framework for Visually Impaired Users [0.0] 本稿では, USSDトランザクションの自動化, バイオメトリックセキュアなPINインジェクションの統合, およびプライバシ保護のためのスクリーンダイミング機構であるBlackout Modeを提案する。
提案手法は,タスク成功率を65～75%から90%以上に改善し,トランザクション完了時間を40～60秒から12～15秒に短縮し,セキュリティを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:44:55 GMT)
Topics on Foundations of Physics: From the quantum to the (semi) classical, gravity, thermodynamics, and (or beyond) our possible detections [0.0] この論文に繋がる研究は、量子理論の評価と拡張に焦点が当てられ、様々な体制における量子論の影響を探求し、検証する。
一般的なモチベーションは、世界を理解したいという基本的な願望が、その基盤を形成することに由来する。
この研究は、我々の物理的理論や、それが常に未来に流れるという一般的な認識に基づいて、時間の性質をよりよく理解することから生まれた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:41:22 GMT)
Thou Shall Not Pass: Gatekeeping Outbound TLS Connections [0.0] 研究機関Fondazione Bruno Kesslerで、2週間の期間に5000万以上のTLSハンドシェイクを分析した。
サーバは最新のTLSの進歩を、公式ガイドラインを更新してディレクティブを提供するよりもはるかに高速に採用している。
ハンドシェイクを透過的に監視し、サーバパラメータを分析し、非準拠なコネクションを報告するリアルタイムネットワークベースのツールであるTLSGatekeeperを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:53:24 GMT)
The role of class encoding in neural collapse [0.0] 平均二乗誤差トレーニング損失を持つ非制限特徴モデルに頼って, 神経崩壊におけるラベル符号化の役割を考察する。
本研究では, 1ホット符号化ラベルと平衡データに対して, 各クラス係数に付随する非中心的平均的特徴が, 単純な正方形から等方形正方形正方形への遷移を示す。
任意のエンコーディングに対して、最終分類器のバイアスはラベルの中央に集中することを目的としており、ラベルのグローバル平均と原点との相違を補うことも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:34:07 GMT)
The Need for an External Observer Formalizing the Sufficiency Gap: A Mathematical Extension of Mixture Identifiability and Contextual Grounding in Sequence Models [0.0] 我々は、決定論的テキスト構造と、保存されていない潜在状態によって支配される1つのランダム構造を持つ2元混合登録プロセスを構築した。
結果として生じるエントロピー差は通常の最適化誤差ではない。
補正信号は、その忠実度が誤解を招く状態に割り当てられたテキストのみの後方重みを超えると、テキスト履歴によって引き起こされる後続のオッズを正確に反転させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:17:42 GMT)
The Geometry of Activity Cliffs: Representation Dependence and Multi-Scale Characterization of Activity Landscapes [0.0] 異なる表現が分子認識の異なる側面を符号化し、1つを選択すると、活性崖が実際に何であるかが暗黙的に定義されることを示す。
我々のパイプラインは, 対距離幾何学, 崖の富化, 活動勾配分布, 崖部分空間の持続的ホモロジー, 組込みと計量のペアの予測ベンチマーク, 一致する分子対と立体異性体の解析からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:37:00 GMT)
The Fundamental Limits of Fraud Detection in Card Payment Networks [0.0] カード支払い不正検出は通常、監督された分類問題としてフレーム化される。
これは主に関数近似や最適化の失敗ではなく、支払いエコシステムに固有の構造的情報障害の結果である、と我々は主張する。
カード認証は、遅延、検閲、腐敗、そして事実上欠落したフィードバックを伴って、シーケンシャルな決定問題として定式化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:21:17 GMT)
The $O(2,1)$ algebra and two-dimension electron Green's function in the field of magnetic monopole [0.0] 磁気モノポールの場における電子の2次元グリーン関数の積分表現が見つかる。
この表現は電子エネルギーのすべての複素平面において有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:54:51 GMT)
Target-Side Paraphrase Augmentation for Sign Language Translation with Large Language Models [0.0] 我々は、GPT-4oが参照文の制御されたパラフレーズを生成できる目標側拡張について検討し、符号入力は変化しない。
PHOENIX14T, 適度な語彙の多様性を持つGSL, 高度に記録された反復的な記録を持つGSL, 重度の長尾間隔を有するLSA-Tの3つのデータセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:58:21 GMT)
Symmetry-Protected Quantum Computing using Metamaterials [0.0] 本稿では,3つの確立された原理を組み合わせた実用量子コンピューティングの新しいアーキテクチャを提案する。
これは、コールド原子、イオン、半導体ドットを含む放物的閉じ込めを含む、現在のまたは将来の量子コンピューティングシステムに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:41:16 GMT)
Symmetric Hermite quadrature-based balanced truncation for learning linear dynamical systems from derivative data [0.0] 本稿では,全次系の伝達関数とその導関数の評価から線形化次数モデルを構成する2次ベース平衡トラニケーションの対称なエルミート定式化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:27:58 GMT)
Support Vector Machine with a Scalable Quantum Kernel [0.0] 量子サポートベクトルマシンは量子生成カーネルに依存している。
フィデリティ量子カーネルは システムサイズが大きくなるにつれて 指数集中に悩まされる
ハミング量子カーネルは、全測定統計を用いて指数集中問題を回避している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:43:05 GMT)
Superconductor-"Metal" Transition of One-dimensional Interacting Bosons with Ohmic Quantum Dissipation [0.0] 相互作用するボソン(クーパー対)系の位相図を研究する。
これは2つの量子相を含む: 散逸性ボース=アインシュタイン凝縮体(D-BEC)または長距離位相コヒーレンスを持つ超伝導体、散逸性モット絶縁体(D-Mott)または「金属」。
D-モット/D-BEC遷移の臨界性は、普遍性 $zapprox 2$ のウィルソン・フィッシャー類に属することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:22:38 GMT)
Subtitle-Aligned Fine-Tuning of Whisper for Swiss German ASR: Benchmark Contamination, Convention Mismatch, and an Honest Baseline at 25.6% WER (13.8% cWER) [0.0] 我々は、標準ドイツ語字幕と組み合わせた1,367時間の放送音声を弱監督として使用し、OpenAIのWhisper large-v3をスイスドイツ語ASR向けに微調整した。
我々の最良のモデルは、厳密な解離データに対する正直な評価において、全スイスドイツ語方言テストセット(ASGDTS)で25.6%のWERを達成する。
ASGDTSテストセットで自動訓練されたバニラ・ウィスパーのモデルは、スイスの0つのデータで13.88%のWERを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:43:57 GMT)
Student Capacity Moderates Knowledge Distillation Effectiveness: A Systematic Study Across ResNet Teacher-Student Pairs on CIFAR-10 [0.0] CIFAR-10上のResNet画像分類において,教師と学生の能力関係が知識蒸留(KD)の有効性をどう調節するかを検討する。
R34の学生は、教師と学生の精度のギャップが同等であっても、R18の学生よりもKDの恩恵が大きい。
インプットレゾリューション対応アーキテクチャでは、32x32入力に対してResNetステムを補正すると、教師の精度が5pp以上上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:57:13 GMT)
Structured Neuron Pruning in Deep Neural Networks Using Multi-Armed Bandits [0.0] 本稿では,マルチアーム・バンディット(MAB)アルゴリズムを用いて完全ニューロンを除去する構造的プルーニングフレームワークを提案する。
このフレームワークは、Epsilon-Greedy、Softmax、UPB1、Thompson Samplingなどのポリシーをサポートし、Hedgeスタイルの乗法重みやEXP3を含む乗法重みポリシーをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:56:54 GMT)
Specification-Driven Development Benchmark: Security Knowledge Transition [0.0] 本稿では,AIを活用した仕様駆動開発のためのセキュリティ知識運用手法を提案する。
多層仕様セキュリティモデル(Multilayer Specification Security Model)は、システムエンティティ間のトレーサブルな関係を通じてセキュリティ知識を表現する。
セキュリティ知識遷移法は、ビジネスおよび技術仕様を検証済みのセキュリティ強化世代契約に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:36:48 GMT)
Sophrosyne: Agentic Exploration of Relational Data Systems Needs Moderation [0.0] 今日公開されたこれらのAPIを、粗い粒度またはきめ細かい粒度に分類し、分類する。
ほとんどのデータシステムはきめ細かいAPIを公開していますが、これはエージェントに不利です。
本稿では,エージェントの探索プロセスを導くディレクティブでAPI応答を増強するデータシステム環境であるSophrosyneを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:37:54 GMT)
Software-based compensation of AC-line-induced control errors in qubits and qudits [0.0] ACメインの電力線同期障害は、量子制御実験におけるコヒーレントな時間依存誤差の共通源である。
これらの乱れがメインス相に対して再現可能である場合、それらの効果をライントリガーフレームで測定できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:00:50 GMT)
Software Platform for Hybrid Pseudo-Random Sequence Generation and Predictability Analysis Based on LFSR and Mersenne Twister [0.0] 本研究では,擬似ランダムビット列の生成,解析,評価を行うユーザフレンドリーなソフトウェアプラットフォームを提案する。
提案ソフトウェアは、現代の電子・センシング・量子通信システムにおいて、ランダムシーケンス生成器を解析、比較、ベンチマークするための実用的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:17:39 GMT)
Shallow Electronic State Preparation for Quantum Chemistry with Quantum Monte Carlo Pre-Selection [0.0] 量子コンピュータは分子シミュレーションを大いに約束するが、ノイズは依然として基本的な障害である。
本稿では,コンパクトで物理的に動機づけられたGivens回転アンスターゼを現実的な量子ハードウェアに合わせて構築する,量子モンテカルロ(QMC)事前スクリーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:47:49 GMT)
Scalable Inference-Time Annealing with Surrogate Likelihood Estimators [0.0] 計算化学と生物物理学における長年の課題は、ボルツマンの分子分布を効率的にサンプリングすることである。
従来のサンプリング手法の限界に対処するために、生成モデリングの進歩が提案されている。
本稿では,フローベースモデルを再学習し,徐々に低い温度でサンプルを生成する拡張型推論時間アニール法(SITA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:20:59 GMT)
SMART: SMPLest-X Mesh Adaptation and RAFT Tracking for Soccer Pose Estimation [0.0] FIFA骨格追跡チャレンジ2026では、サッカー選手の3D世界空間のポーズを放送ビデオから推定する必要がある。
SMPLest-Xは, 階層化クリップ分割, マルチタスク深度監視, 放送増幅によって微細化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:12:34 GMT)
Rigorous extension of semilocal collinear functionals to noncollinear DFT using $SU(2)$ rotations [0.0] 密度汎関数理論において、ほとんどの交換相関関数近似は、もともと局所コリニア磁化のために開発された。
広く用いられる半局所コリナー汎函数とそれらの非コリナー一般化の間の第一原理接続は依然として不足している。
スピン軌道カップリングの存在下での磁気特性への影響は、ウランとウランイオンの高スピン基底状態における超微粒子カップリングの計算によって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:09:02 GMT)
Reliable Multilingual Orthopedic Decision Support from Clinical Narratives: Language-Aware Adaptation and Verification-Guided Deferral [0.0] 本稿では,英語,ヒンディー語,パンジャービ語で自由文正書法を分類するための信頼性指向フレームワークを提案する。
本研究では,タスク整列型多言語トランスフォーマーエンコーダ,タスク細調整型 DistilBERT ベースライン,ゼロショット命令調整型大言語モデル(LLM),ドメイン適応型エンコーダ IndicBERT-HPA を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:30:45 GMT)
Quantum and Thermal Properties of the Klein-Gordon Inverted Harmonic Oscillator with Physical Applications [0.0] 我々は、逆調和ポテンシャルを受けるクライン・ゴードンスカラー場の量子的および熱的性質の枠組みを開発する。
この結果から,不安定な量子系の有限温度スペクトル密度と絡み合いエントロピーの新たな予測が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:42:24 GMT)
Preventing the Breakdown of Tight-Binding Waveguide Optics by Löwdin Orthogonalization [0.0] 単モードサブストラクチャのガイドモード間の結合を調べた結果,全光場のダイナミクスについて検討した。
非直交誘導モードから正規直交基底を構成するLwdin直交化に基づく改良TBフレームワークを提案する。
得られたLwdin-TB法は、標準固有値問題を復元し、正確なビーム伝搬シミュレーションと良好な一致を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:43:07 GMT)
Predicted-Flow Control Barrier Functions for Real-Time Safe Optimal Control [0.0] 制御障壁関数(CBF)は、状態のポイントワイズ条件を通じてリアルタイムの安全保証を提供する。
本稿では,予測フロー制御バリア関数(P-CBF)を紹介する。
安全のために、P-CBFは予測フローが予測水平線全体にわたって安全なセットにあることを証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:27:24 GMT)
Physics-Informed Learning of Effective Error Processes from Limited Noisy Transmon Measurements for Robust QAOA Reliability [0.0] 有限ショット計測から有効な量子誤り過程を学習するための物理インフォームドパイプラインを提案する。
学習された表現はコンパクトな有効モデルである: 各キュービットに対する局所アフィンブロッホチャネル、および3キュービット拡張において、相関エラーをキャプチャするペアワイズ残差である。
結果は、より信頼性の高い変動量子アルゴリズムへのハードウェア対応ルートとして、効果的なエラー処理学習をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:58:00 GMT)
Phase-Sensitive Crystal-Edge Effects in Linear Optical Parametric Oscillators: Why Nominally Identical Squeezers Behave Differently [0.0] 二重共振器では、非線形相互作用はバルク位相マッチングによってのみ決定されるわけではない。
ここでは、顕微鏡位相寄与により、名目上類似のOPO間で大きな閾値変化が生じることを示す。
本研究は,コンパクトな線形OPOのための位相認識フレームワークを構築し,再現可能な低閾値圧縮光源の設計ガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:00:02 GMT)
Pairwise Reference Alignment as a Model-Level Ordinal Observable [0.0] ペアの選好の基準分布を考えると、モデルが拒否応答よりも優先応答をランク付けするかどうかを検証した場合、どのモデルレベルが推定されるか。
モデルスコアリング関数によって誘導される順序可観測関数として、ペアワイズ参照アライメントを定義する。
得られた量には単純な有限サンプル推定器と独立したサンプリング仮定の下での濃度境界がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:41:18 GMT)
Optical Memory Optimization Across Rubidium Isotopes and Transitions [0.0] 我々は,8,5mathrmRb$および8,7mathrmRb$同位体の光メモリ効率と記憶時間について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:03:24 GMT)
On couplings for kinetic Langevin diffusions [0.0] 2次ポテンシャルを持つ運動論的ランゲヴィン方程式に対して、マルコフ結合はテレビ距離の減衰速度を捉えないことを示す。
構成面では、最近のシャープTV境界は明示的な非マルコフ結合による自然な解釈を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 09:55:25 GMT)
On Wednesdays, We Ask Questions: Optimizing "Active Listening" in Automated Legal Triage and Referral [0.0] FETCHにおける専門家弁護士とLCM支援によるフォローアップ質問アプローチの評価について述べる。
低コストのLLMは、分類作業でよく機能するが、この環境では高品質な平易な質問を生成するには、より高度で高コストなモデルが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:07:11 GMT)
Non-linear density scaling of spin noise reveals atomic correlations in warm vapors [0.0] 熱アルカリ蒸気中の原子密度に対するスピンノイズ分散の非線形依存性を実験的に実証した。
二次スピンノイズ寄与は、非相互作用アンサンブルで有効な線形依存とは対照的に、高密度で生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:57:39 GMT)
Non-destructive Identification of Oyster Species is possible from Hyperspectral Images with Machine Learning [0.0] ブラック・リップ・ロック (BL) とシドニー・ロック (SR) の識別にハイパースペクトルイメージングを用いることの可能性を検討した。
PLS-DAモデルでは, 左右両弁の種を中央値で100%の精度で識別することができた。
BLとSRの右弁間で観察される炭素および酸素濃度の変化は、キチンと糖タンパク質の相対的な存在量や組成の違いを反映している可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:57:29 GMT)
Neuroforger: certified violation witnesses for smart contracts verification via LLMs [0.0] 近年の大規模言語モデル(LLM)では、スマートコントラクトが特定のプロパティを尊重するかどうかを予測できる推論機能が組み込まれている。
抽象型でSolidityを拡張する新しい形式仕様言語を導入する。
LLMと型チェックと具体的な実行を組み合わせたワークフローを設計し、違反証人を生成し検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:54:51 GMT)
Neither Replacement nor Panacea: Comparing LLM-Based Conversational and Graphical Decision Support in Industrial Tasks [0.0] 対話型ユーザインタフェース(CUI)を介してアクセスされるLarge Language Model(LLM)ベースの会話エージェント(CA)
本研究は、LCMベースのCAがCUIを介して提供され、製造決定支援シナリオにおけるダッシュボードと比較する。
心的作業負荷 (MWL) , 意思決定精度, 完了時間, 意図した依存度について検討し, モデレーターとしての自己報告型データリテラシーを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:22:58 GMT)
Multiparameter quantum estimation and entanglement in top--antitop quark production [0.0] 散乱過程に付随する相対論的パラメータによって支配される有効2量子ビット量子状態を構築する。
その結果、相対論的スピン相関と散乱幾何学によって強く制御される非常に非自明な推定規則が明らかになった。
大型ハドロン衝突型加速器におけるこれらの効果の実証の可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:32:19 GMT)
Measuring Poverty and Inequality with Reduced Data: A Machine Learning Approach Using Nigerian Household Data [0.0] 我々は、2018/19年のナイジェリア総合住宅調査パネルにランダムフォレスト再帰的特徴除去を適用した。
消費については,少額の消費カテゴリーを用いて,貧困状況と不平等線の位置を正確に予測する。
所得に関しては、貧困状態は5人の予測者で90%の精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:33:31 GMT)
Matter-Wave Interferometers as Open-System Dark Matter Detectors [0.0] 物質波干渉計(MWI)は、暗黒物質(DM)検出にユニークな量子経路を提供する。
シュウィンガー・ケルディシュ形式主義を用いて、これらの効果をMWIの開実効場理論で定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:10:59 GMT)
MIRAGE: Metadata-Integrated Repository Analysis and Guided Enhancement for MSR Datasets [0.0] 本研究は、MSRデータセットの分析に特化して作成された、以前のデータセットディレクトリに拡張する。
2013年から2024年にかけて提示されたMLR論文のメタデータは、Semantic Scholar APIを使用して収集されている。
この研究は、リポジトリホスティングサイトとデータフォーマットの選択が、引用パターンとデータセットのユーザビリティに影響を及ぼすことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:10:18 GMT)
MAECO-Lite: Modular Ontology for Dynamic Malware Analysis [0.0] MAECとSTIXは、マルウェアのアーティファクトと観察を記述するために広く採用されている語彙を提供する。
永続的なマルウェアのアーティファクトを、実行中に生成されたイベントと区別する傾向がある。
動的マルウェア解析のためのデータ表現と処理の運用を目的とした軽量オントロジーであるMAECO-Liteを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:08:07 GMT)
Log-Ratio Propagation on the Simplex: A Theory of Cellwise Contamination for Compositional Data [0.0] 我々は, 単純体上でのセルワイズ汚染の理論を発展させた。
標準的なユークリッドのセルワイド法は、単純な汚染機構の下では不十分である。
共用紙は、セルワイズロバストPCA推定器を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:22:23 GMT)
Literary Emotions in Motion: A Soft Robotics Installation for Tactile Storytelling [0.0] 本研究は,物語文の意味的感情分析をソフト空気圧モジュールの変動剛性にマッピングするインタラクティブなインスタレーションを提案する。
自然言語モデルは、あらかじめ定義された6つの集合から2つの支配的な感情を識別し、7つの六角形配置されたソフトアクチュエータのインフレーションを駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:14:55 GMT)
Kalimati Vegetable Price Index Forecasting with a Momentum Corrected Online Stacking Ensemble [0.0] Kalimati Vegetable Price Indexは10年以上にわたってKathmanduから毎日135品目を集めている(2013-2023)
祭りのリードラグ効果、ローリング統計、カレンダー変数など、64の因果的有効機能の豊富なセットが開発された。
統計的,木ベース,ディープラーニング,ハイブリッド,トランスフォーマーアーキテクチャにまたがる14の予測モデルを厳格に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:25:32 GMT)
Interpreting FCDNNs via RG on Exponential Family [0.0] 我々は、再正規化群(RG)法と深層ニューラルネットワーク(DNN)の学習過程との関係を構築し、深層学習の解釈可能性理論を確立する。
本稿では,実世界のデータに対応するフレームワークを適用する上で必要となる連続的な入力データに対して,その結果を一般化する。
この結論は、DNNのトレーニングプロセスがこの種のデータ上でのRG計算と等価であることを示し、ネットワークがRGと同じように入力データから主要な特徴を抽出できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:29:08 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, 29 May 2026 14:12:05 GMT)
Inspectable Neural Markov Models for Non-Stationary Time Series [0.0] ニューラルネットワークを用いてマルコフ鎖の多様体をパラメータ化するハイブリッド手法を提案する。
実効ボラティリティの条件付けは、リターンベース状態よりも内部的に一貫したマルコフ構造を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:29:35 GMT)
Improving IoT Intrusion Detection Through SMOTE-Based Oversampling and Extended Multi-Model Evaluation on Side-Channel Power Data [0.0] 本稿では、電力系統侵入検知のためのサイドチャネルデータセットの不均衡問題を扱う。
ランダムフォレスト平均F1スコアは0.9989、マクロF1スコアは0.9794に達し、それまでで最高のマイクロF1結果を上回った。
エクストラツリーも同じパフォーマンスを提供するが、速度は10倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 10:10:13 GMT)
How to make quantum cheese: efficient geometry oracles for exponentially many pseudorandom microstructures [0.0] 線形システムの量子アルゴリズムは、しばしばオラクルアクセスの仮定の下で定式化される。
中心的な疑問は、そのようなオラクルが量子サイズの回路で実装できるかどうかである。
我々は指数関数的に多くの幾何学的特徴を持つテクスチャ素材に焦点を当てた。
我々は、量子回路を通して幾何学をクエリできる、局所的にテクスチャ化された擬似ランダムの幅広いファミリーを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:00:15 GMT)
How to Compare the Security of Code Written by Humans to LLM-generated Code [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェアの作成とメンテナンスの仕方を急速に変化させています。
本研究では,人間のみ,LLMのみ,ハイブリッド条件を対象とした比較研究を行うための自動フレームワークを提案する。
本研究は,人間とAI被験者の種相比較のための実験的青写真を提供することにより,本フレームワークの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:35:51 GMT)
How Generation Architecture Shapes Code Complexity in Multi-Agent LLM Systems: A Paired Study on HumanEval [0.0] 我々は、HumanEvalタスクで広く使われている6つのマルチエージェント構成を比較した。
私たちは、最もリーンなアーキテクチャが、正確さで最も重いアーキテクチャと一致しているか、または打ち負かしていることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:34:15 GMT)
How Far Do Auto-Interpretation Labels Generalize: A Controlled Study Across Languages, Scripts, and Rewordings [0.0] SAEの機能セットは、異なる言語、スクリプト、およびワードリングで同じコンテンツによって活性化されていることが分かりました。
次に、自動解釈ラベルがペースを保っているかどうかをテストする。
これらの結果は、自動解釈ラベルは、概念そのものではなく、よく表現された入力に特徴の振舞いを反映する可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:59:28 GMT)
High-rate and computationally-efficient seedless extractors for device-independent quantum cryptography [0.0] デバイス非依存(DI)量子暗号は、最小限の信頼でセキュアな暗号を提供する。
プロトコルパラメータを推定できるトラクション法に基づく新しい手法。
効率よく実装できるシードレス抽出器を用いて,この結果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:39:38 GMT)
HiGS: A Hierarchical Rendering Architecture for Real-Time 3D Gaussian Splatting [0.0] 3D Gaussian Splatting (3DGS) はコモディティGPUにおけるリアルタイムな新規ビュー合成の標準となっている。
ここでは階層的階層的ガウス的スプレイティング(HiGS)を示し、それぞれに独自のスケールを与える。
HiGSはオリジナルの3DGSよりも最大15.8倍高速で、完全にフロント・ツー・バックのアルファを保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:46:38 GMT)
Guidance for Low-Level Perceptual Editing in Unconditional Diffusion Models [0.0] トレーニング不要な拡散編集の主要なパラダイムであるh-space patchingは、グローバルで低レベルな変換では体系的に失敗する。
非条件拡散モデルにおいて、明示的な訓練を伴わない、画像編集のための新しい一般化されたフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:11:04 GMT)
Graphical einops: bridging tensor networks and computation graphs [0.0] テンソルプログラミングの構造的断片に対する公式なグラフィカル計算を導入し,その基礎となるeinopsについて述べる。
重要な書き直しは、グレード・ナチュラル性(英語版)である。
さらに,注目マスクを前処理操作に変換するために,リライトシステムをどう適用するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:08:49 GMT)
Governance-Aware Software Architecture for Multi-Stakeholder Platforms [0.0] 多株主プラットフォームは、様々な利害関係者グループを調整し、しばしば競合や矛盾する要求に対処する。
本稿では,暗黙的なガバナンス決定を行うガバナンスアーキテクチャ対応フレームワークを提案する。
この枠組みをルワンダの豚養豚のための構築された知識プラットフォームで説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 13:47:08 GMT)
Geometric dependence of critical-current variation in Al/AlO${\rm _x}$/Al Josephson junctions: a model-based analysis [0.0] 我々はAl/AlO$rm _x$/Al接合の臨界電流の変動を統計的に解析した。
その結果,ドーラン橋二重角堆積では,30度の堆積角が均一性を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:53:58 GMT)
Geometric Instability and Self-Limitation in Driven Quantum Systems [0.0] 我々は、駆動量子系における局所的非断熱性のための統一的な幾何学的枠組みを開発する。
量子状態の進化速度とスペクトルギャップ保護の競合を測る普遍的な次元のない不安定パラメータを導入する。
このフレームワークは自然に、バーズ計量と量子フィッシャー幾何学を通して、オープン量子システムに拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:44:40 GMT)
Fraud Type Decomposition and the Observation-Mechanism Taxonomy:Class-Specific Detection Limits in Payment Networks [0.0] 我々は、不正を5つのクラスに分け、それぞれが独自の検閲とラベル付けパイプラインによって定義される観察・機械分類を導入する。
クラス別とアグリゲーション別で不正率を推定することは、プール推定を厳格に上回っていることを証明している。
各クラスに対して、内因性ラベルの破損、構造的非可観測性、特徴的非情報性を含む検出に対する結合理論的制約を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:53:40 GMT)
Flow Matching for Convective-Scale Precipitation Downscaling [0.0] フローマッチングは、最近画像、ビデオ、その他の領域で強力な結果を得た生成フレームワークである。
シンガポールを中心とする対流領域を8kmから2kmの日中降水量にマッピングするために,フローマッチングモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:17:35 GMT)
Floquet Engineering of Quantum Transport through two Driven Impurities [0.0] Floquet Engineeringは、物理パラメータを周期的に駆動することによって量子状態を操作する強力なツールを提供する。
本研究では,メソスコピックな1次元チャネルにおける2つの周期駆動不純物による量子輸送について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:56:48 GMT)
First head-to-head comparison of agentic AI applied to the analysis of simulated data of the Einstein Telescope [0.0] 我々は、最先端のエージェントAIシステムであるClaude Code(Anthropic)とCodex(OpenAI)の比較を報告する。
我々はClaude Codeが3.4分でパイプラインを完了し、仕様から無声で逸脱することを示し、Codexは明示的な自己修正再起動に16分を必要とした。
本稿では,これらの行動の違い,例えば速度対聴覚性,無声対透明な誤り,命令解釈,中間データ表現の臨界性などについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:07:56 GMT)
Finite-temperature formation of magnetic plateaus and simplex liquid states on the frustrated ruby lattice [0.0] ルビー格子上のスピン-1/2ハイゼンベルク反強磁性体の有限温度位相図を写像する。
様々な磁場強度で安定な磁気プラトーの低温形成を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:11:54 GMT)
Eywa: Provenance-Grounded Long-Term Memory for AI Agents [0.0] 既存のメモリシステムは、情報源の証拠、抽出された事実、検索されたコンテキスト、そして応答ポリシーを1つの不透明なプロンプトパスに分解する。
私たちはEywaを紹介します。Eywaは、信念以前の証拠を中心に構築された、証明済みのメモリアーキテクチャです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:56:35 GMT)
Experimental Implementation of the Quantum Volunteer's Dilemma on NISQ Hardware: Noise Analysis and Digital-Twin Validation [0.0] 雑音量子(NISQ)ハードウェア上でのマルチプレイヤー量子ボランティアのジレンマを実験的に実装する。
ゲームは4つのトランスパイラ最適化レベルの下でN = 2から9のプレイヤーに対して評価される。
読み出し補正により、大域平均ペイオフは、N = 6の量子理論ベンチマークを正確に再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:10:35 GMT)
Evaluating higher-order product formulae for molecular ground-state energy estimation [0.0] 分子基底エネルギー推定のための決定論的高次積公式を評価する。
従来の仮定よりも局所的かつ安価に非クリフォード演算を生成できる最近のフォールト・アーキテクチャにより、我々は量子化学の実用的な候補としてそのような公式を再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:03:52 GMT)
Evaluating Factual Density in Multi-Source RAG: A Study in Medical AI Accuracy [0.0] 本稿では,新しい最適化信号であるFactual Density (FD*)を紹介する。
これは、全トークン数に対する検証済み原子クレームの比率を測定する。
FD*は、トップ5の結果で100%の体系的なレビュー飽和を達成する唯一の条件であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:25:39 GMT)
Erasing photons from bright squeezed vacuum light via above-threshold ionization [0.0] 本研究は,光子サブトラクションの強い場類似性を示す。
得られた非ガウス的特徴を特徴付け、検出された光電子運動量によって調整可能であることを示す。
本研究は, 大規模量子状態工学のためのスケーラブルなプラットフォームとして, 強磁場プロセスを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:08:08 GMT)
Enhancing Computer Vision Model Generalization in Warehouse Facilities: A Case Study on Anomaly Detection in Vertical Material Handling Systems [0.0] ウェアハウスの施設にコンピュータビジョンモデルを配備するには、伝統的にカメラの装着、画像収集、アノテーション、訓練、配備のための広範囲なリソースが必要である。
本稿では,実験室でのみ標準手順を実行することによって,このプロセスを合理化するための革新的なアプローチについて検討する。
最適なカメラ配置, 戦略的トリガー, 慎重なモデル選択, モデルアンサンブルを組み合わせることで, 実験室環境から多様な倉庫環境へ効果的に一般化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:10:39 GMT)
Engineered Randomness for Ubiquitous Quantum-Enhanced Metrology in Exponential-Dimensional Manifolds [0.0] 我々は、ヒルベルト空間の指数的広さから量子化精度を得られることを示す。
我々は、このフレームワークを閉じ込められたイオンプロセッサ上で実験的に検証し、標準量子限界を超える6.98 pm 0.38$dBの気象学的拡張を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:39:00 GMT)
Empirical Likelihood with Generative AI [0.0] 指数関数的に傾いた経験的可能性に基づく非パラメトリックベイズ的枠組みを提案する。
推論はディリクレ過程からモーメント制限モデルへの後引きを投影することで進行する。
一晩のニュース見出しを用いて予測を返すアプリケーションでは、AI生成補助データが間接正規化の有用な情報源となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:21:50 GMT)
Emergence of spin entanglement with the pseudogap onset in the Fermi-Hubbard model [0.0] エンタングルメントは擬似ギャップセットとしてのみ現れることを示し、古典的相関とは対照的に、最も近い近傍の部位に限られることを示す。
その結果、擬似ギャップの純粋に古典的ゆらぎ理論と制約顕微鏡モデルと、擬似ギャップのオンセットで最も近いスピン-シンガレットの絡み合いを発達させたモデルとを区別した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:40:45 GMT)
Eigenstate chaos in the presence of non-Abelian symmetries [0.0] 一般コンパクトリー群によって記述された対称性の存在下でのカオス固有状態について検討する。
非アベリア対称性分解を適用することにより、非アベリアマイクロカノニカルエントロピーを開発する。
マイクロカノニカルエントロピーは対称性を解いたエンタングルメントエントロピーと密接に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:41:06 GMT)
Dreaming Of Others: Latent Teammate Modeling In World Models For Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,Dreamerスタイルのリカレントステートスペースモデルの潜在状態を,環境やチームメイトコンポーネントに分解するアーキテクチャを提案する。
これらのチームメイトは俳優と批評家を条件付けし、エージェントが様々な協力者に想像し適応できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 14:34:50 GMT)
Do Large Language Models Encode Institutional Experience? Evidence from Cross-Linguistic Moral Reasoning Under Ambiguity [0.0] 我々は、言語が話される施設環境の側面を符号化する仮説を検証した。
制度的品質の幅広い勾配にまたがる9つの言語にまたがって,受理性が制度的機能に依存する道徳的ジレンマについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:23:23 GMT)
Dissipative generation of spin squeezing in the resolved vacuum Rabi splitting limit [0.0] 本研究では, 共振器光子がダイナミックスに積極的に関与する場合でも, 対称性に保護された散逸スピンスクイーズを実現することができることを示す。
その結果、光時計プラットフォームにおける標準量子制限性能を超えるための実用的な経路として対称性保護散逸ダイナミクスが確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:06:09 GMT)
Discovering Thermodynamically Admissible Dissipation Potentials via Grammar-Based Symbolic Regression [0.0] 非弾性材料の構成則は厳密な熱力学的許容条件を満たす必要がある。
本稿では,データ駆動による散逸ポテンシャルの発見のためのシンボリック回帰フレームワークを提案する。
このフレームワークは、ニュートン、パワーロー、ビンガムの粘塑性基底真理にまたがる合成データセットで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:45:51 GMT)
Design and Evaluation of Multi-Agent AI Oracle Systems for Prediction Market Resolution [0.0] 予測市場は、不確実な出来事を予測するために集合的なインテリジェンスを集約する。
既存のオラクルシステムは、高速だが不安定な自動化と、正確だがコストのかかる人間の仲裁とをトレードオフする。
マルチエージェントLLMアーキテクチャが単一モデルベースラインよりもオラクル分解能を向上できるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 03:44:19 GMT)
Depth-Dependent Indirect Prompt Injection in Tool-Calling ReAct Agents: Injection Depth, Payload Framing, and Turn-Budget Sensitivity [0.0] GPT-4o-miniとClaude Haikuに対して,0.36 USD以下のAPIコストで460のトライアルを実施した。
実験1では, GPT-4o-miniに対するASRは深さ1%から5。
研究2は、保守的なツール呼び出しと真の命令抵抗を組み合わせることで、すべての深さで0%のASRを達成するクロード俳句の深さ実験を再現する。
調査4では,ASRがターンキャップ3,5,7で安定であることを確認し,ターン予算がリスク要因ではないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 00:28:42 GMT)
Data-Driven Spectral Prediction for Accelerating Large-Scale Electronic Structure Calculations [0.0] タンパク質二量体の新しい2TBデータセットを用いて学習した3つの機械学習モデルについて検討する。
予測されたスペクトルは、BigDFTの初期の自己一貫性フィールドイテレーションを効果的にバイパスする最初の推測を提供する。
これらのスペクトル予測器は、現在開発中のFrASEのような有理フィルタベースの固有解法を動的に最適化するためにデプロイされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 22:35:15 GMT)
DEM: A Distilled Explanation Model for Interpretable Anomaly Detection in Physiological Sensor Networks [0.0] Wireless Body Area Networks (WBANs) による生理学的センサーデータの異常検出は、センサ障害、ネットワーク破壊、または欠落データによって引き起こされる可能性がある。
既存のアプローチは、強力なパフォーマンスを実現するが透明性を提供するブラックボックスモデルに依存している。
本研究では,3段階のガラスボックスフレームワークであるDEMを提案し,勾配促進の専門家の非線形知識を解釈可能な決定木に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:39:39 GMT)
Cross-Layer Subspace Coupling for LLM Compression: A Unifying Framework and Its Empirical Limits [0.0] 大規模言語モデルに対する最近のSVDベースの圧縮手法は、一つの最適化問題の下で統一することができる。
本論文は, 重み空間の再構築がクロス層圧縮の欠点となることを結論し, 将来的な手法は各層活性化再構成に焦点をあてる必要があると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 04:45:03 GMT)
Completion at the Boundary (CaB): Deployable Switching with Completion-Aware Control under Limited Calibration [0.0] 我々は、オープンエンドの教育空間を動機とした、デプロイ可能な低校正体制下での完了について研究する。
本稿では,境界値の形式でイベントローカルな完了オブジェクトを予測する境界値のコンプリートを提案する。
その結果,CaB は Minecraft VLA の1対1のベンチマークにおいて,キャパシティとデプロイ性に制約のある条件下で,複合実行とハンドオフ品質を改善していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:48:13 GMT)
Comparing LLM-Based Conversational and Graphical Interfaces for Industrial Decision Tasks: An Exploratory Mixed-Methods Study [0.0] 本研究では,最先端のダッシュボードと対話エージェントを比較した。
この結果から,対話エージェントは情報へのより直接的なアクセスを支援することにより,インタラクションの労力を削減できることが示唆された。
しかし、これらの利点はタスクによって異なり、より大規模な研究による検証が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:27:39 GMT)
Civilizational Metamaterials: Engineering Coordination Under Capability Gradients and Structural Turbulence [0.0] ガバナンスは規範的な規律からエンジニアリングの規律に移行しなければなりません。
メタマテリアルの物理にインスパイアされた形式的な枠組みを開発し、この遷移を定量的かつ検証可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:10:00 GMT)
Choosing the Lens: Strategic Perspective Activation in Context-Dependent Argumentation [0.0] パースペクティブラベル付き特殊化は、関連セット$と優先順位セット$から敗戦関数を導出する。
小さな例では、エージェントのターゲット引数は、すべての完全関連注入優先条件の下では拒否されるが、部分的なアクティベーションでは受け入れられる。
我々は,対応する決定問題,アクティベーション・マニピュレーション,およびベースラインの複雑さを記述した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 17:50:11 GMT)
Chirality routing non-polaritonic vacuum correlations in Landau polaritons [0.0] 物質と空洞真空場の超強結合は、電磁真空を構造化された量子環境に変えることができる。
近年の研究では、これらの特性変化に重要な要素として、光物質の絡み合いが特定されている。
多モードホップフィールドモデルにおける正確なカイラル電荷は、支配的な異常相関、スクイーズ、キャビティ-マッターの絡み合いを反対の分極に導出することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:00:31 GMT)
Can a spin-half particle ever give more than two spots in a Stern-Gerlach experiment? -- the subtle physics of effective Hamiltonians [0.0] スピン-1/2粒子はスピン-$s$のように振る舞うことができ、スターンゲルラッハ測定で2s+1$スポットを生成する。
これは、制約のある実効ハミルトニアンとハミルトニアンの微妙な性質から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 15:31:49 GMT)
Can You Trust What You See? Human and AI Detection of Synthetic Legal Evidence [0.0] この記事では、人間と大規模言語モデルが、AIが生成した写真と真正な写真とをいかに区別できるかを問う。
SLED-1400は,1200個の合成法則と組み合わせた200個の正当性証拠画像のデータセットである。
ヒトの精度は64.8%で、2つの最強発電機では48.5%と51.0%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:47:14 GMT)
CRMA: A Spectrally-Bounded Backbone for Modular Continual Fine-Tuning of LLMs [0.0] 我々は、内部混合行列 M がシンクホーン正規化による全ての前方通過において二重確率である残留アダプタ CRMA を紹介する。
5つのドメインにまたがるMistral-7Bでは、モジュラー・パー・タスクのLoRAは、+42.96%+/-5.5(ナイーブ微調整)から-0.17%+/-0.17までのバックボーンの損失相対的ドリフトを仲介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:50:23 GMT)
Bit-Exact AI Inference Verification Without Performance Tradeoffs [0.0] 現代の推論エンジンがデタミスティックだが不変ではない出力をいかに生み出すかを分析する。
ビットワイズ正確な再計算は同一ハードウェアへのアクセスを必要としないことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 19:15:15 GMT)
Beyond Accuracy: Evaluating Efficiency, Robustness and Explainability in Deep Learning for Malaria Diagnosis [0.0] サハラ以南のアフリカではマラリアが主要な死因である。
この研究は、NLM-Malariaデータセット上で4つのディープラーニングモデルをベンチマークする。
軽量で効率的な設計モデルは、予測性能の重いモデルと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 01:55:51 GMT)
Benchmarking the ORCA PT-2 Boson Sampler using Minimum Dominating Set Problems [0.0] 我々は、シングルループ構成でボソンサンプリングをシミュレートし、個々のアルゴリズムコンポーネントのランタイムを分解する。
本研究は、干渉計の複雑さが向上するにつれて、ボソンサンプリングの監視ブリーフを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:24:19 GMT)
Benchmarking Recursive-Collapse Warning Claims Under Matched False-Positive Control [0.0] 再帰的なシステムは、過度な失敗が見える前に、崩壊のような状態に入ることができる。
障害が指向性テレメトリパターンに従うかどうかをテストするためのクレームバウンド型ベンチマークフレームワークであるLoopzeroを紹介した。
凍結した2つの公開アーティファクトベンチマークのブリッジを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 20:12:42 GMT)
BenHalluEval: A Multi-Task Hallucination Evaluation Framework for Large Language Models on Bengali [0.0] ベンガルの幻覚評価フレームワークであるBenHalluEvalを紹介する。
GPT-5.4を12種類のタスク特異的幻覚タイプで用いた12,000の幻覚候補を構築した。
BenHalluScoreは、モデルとタスク間で7.72%から55.42%の範囲の2トラックキャリブレーション指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 16:07:33 GMT)
Behavior Cloning of MPC for 3-DOF Robotic Manipulators [0.0] モデル予測制御(MPC)は、強い安定性と堅牢性を提供するが、リアルタイムシステムにかなりの計算負荷を与える。
本稿では,3自由度ロボットマニピュレータのリアルタイム制御におけるMPCポリシーの近似化のための行動クローンの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 21:51:43 GMT)
Bath-induced deviations from Gibbs statistics for strongly interacting oscillators [0.0] レッドフィールド量子マスター方程式は、バスに弱い結合を持つ相互作用するサブシステムの力学を研究するために広く用いられている。
非分子項から生じる長時間効果をここで示し、システムを非ギブス状態に駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:13:50 GMT)
Automating Formal Verification with Reinforcement Learning and Recursive Inference [0.0] 我々はダフニーで検証可能な報酬(RLVR)と検証者誘導推論時間探索を用いてオープンソースモデルを訓練する。
固定ベースモデルでは、証明修正器を備えた完全な足場は、直接修理中の初期VeriCodingパイロットセットのパスレートを46.2%から69.2%に改善する。
Rust $texttcurve25519-dalek$検証プロジェクトから派生した,レポジトリスケールのLeanベンチマークであるDalek-Benchについても紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 06:59:28 GMT)
Asymptotic distinguishability of Haar-averaged measurement models [0.0] 本研究では,同じHaar-random測定機構によって生じる識別問題について検討する。
固定$N$, large-d$, the fixed-$d$, large-$N$ regime, the sparse joint-scaling regime $N=o(sqrt d)$, and the critical scaling regime $N/sqrt dto c$。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 11:20:52 GMT)
Aharonov-Casher Chern bands for ultracold dark state atoms [0.0] Aharonov-Casher条件が適用される原子-光結合の一般的な要件を導出する。
2つの欠陥(微調整からの分離と有限原子-光結合強度)の適切な組み合わせは、完全に平坦な最低帯域につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:00:00 GMT)
AgentxGCore: Agentic AI for Next-Generation Mobile Core Network [0.0] 次世代モバイルネットワーク(NextG)は、Core Network(CN)上にAIネイティブアーキテクチャを採用する。
ネットワークオーケストレーションと管理の新しい時代が始まり、Intent-based Networking(IBN)パラダイムを活用、強化する。
提案では、リアルタイム情報に基づく継続的最適化のためのAI駆動クローズドループを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 23:13:46 GMT)
ARCA: Adapter-Residual Credit Assignment When Token Signals Degenerate [0.0] 言語モデル強化学習のためのトークンレベルの信用割当は通常、政策が完全に訓練可能であるかのように定式化される。
本稿では,アダプタ自体の隠れ状態残余からトークンサリエンスを導出する軽量な代替手段を提案する。
コンパクトMATH/Qwen3-1.7B GRPOスイープにおいて、ARCAは、一致したロールアウト予算の下で予測された非退化ミドルレジの信用分布を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 18:42:06 GMT)
A holomorphic neural network framework for 3D boundary value problems governed by harmonic potentials [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた3次元境界値問題の解法を提案する。
提案した定式化の重要な特徴は、支配的偏微分方程式(PDE)が正確に構成によって満たされることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 12:35:52 GMT)
A Topological Characterization of Graph Neural Networks via Stochastic Block Model Embeddings on the n-Sphere [0.0] メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)のグラフ信号空間上に誘導されるブロックモデル(SBM)を単位$n$-sphereにマップする。
これにより、訓練されたGNNの「問題に依存しない、低次元指紋」が生成され、視覚検査やモデル動物園間の最寄りの探索が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:21:12 GMT)
A Protocol-Language Model for Network Intrusion (Without Deep Packet Inspection) [0.0] PLM-NIDSは3つの主張を連続的に証明する。
IP/TCP/UDPヘッダのみを読み込むため、本質的に暗号化に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 07:03:11 GMT)
A Phase Space Signature of Quantum Roaming in Chesnavich's Model [0.0] ローミング反応は、分子がほぼ解離領域に入り、すぐに分離を避け、後に生成物を形成するときに起こる。
単一量子共鳴は古典的なローミング領域の認識可能なシグネチャを持てるか?
我々は、この状態を古典的なローミングの位相空間局在量子アナログとして解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:51:44 GMT)
A Persona-Based Evaluation Framework for Pluralistic Alignment in Generative AI [0.0] 本稿では,AI評価のための状態空間制約付きエミュレーションフレームワークを提案する。
現代の生成的アーキテクチャは、これらの評価的ペルソナを高一貫性でインスタンス化し、維持することができることを示す。
この研究は、AI評価に対するより適応的で、人間に順応し、文脈に敏感なアプローチの基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 08:54:09 GMT)
A Padding Method for Enhanced Encoding of Inorganic Structures with Varying Chemical Compositions [0.0] ドメイン固有対称性認識表現を利用して無機材料のコード化と生成を再定義する新しい手法を提案する。
エンコーダアーキテクチャにWyckoff位置認識パディングを組み込むことにより、無機材料のより堅牢な情報表現を実現する。
この対称性駆動の強化はディープラーニングモデルを改善し、より優れた精度と計算効率で安定した、未探索の無機構造を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 02:16:32 GMT)
A Lecture Note on Offline RL and IRL, Part II: Foundations of Inverse Reinforcement Learning and Dynamic Discrete Choice Models [0.0] 本研究では、動的離散選択(DDC)を研究する2つのコミュニティと、エントロピー規則化IRLを研究する機械学習者が、異なる名前で全く同じ確率モデルに取り組んでいることを示す。
我々はMagnacとThesmarの古典的識別結果とそこから発展した古典的計算パラダイムを開発した。
次に、現代のML/IRLストランド(対逆IRL、占有マッチング、IQ-Learn、オフラインML-IRL)を探索し、各メソッドの実際の目的を導出し、それが何をし、何をしていないかを正確に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 29 May 2026 05:02:06 GMT)