Geometry-Aware Dataset Condensation for Diffusion Model Training [103.5] 幾何学的分布アライメント問題として,実部分集合選択を再構成することを提案する。
本手法は,一方的な部分的最適輸送を組み込むことで,コンパクトな部分集合を全データ分布に選択的に整列させる。
拡散変形, 部分集合サイズ, 画像解像度, 訓練ラウンドにおける実験により, 本手法が優れた忠実度と分布範囲を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:53:58 GMT)
Direct 3D-Aware Object Insertion via Decomposed Visual Proxies [101.8] DIRECT(Decomposed Injection for Reference Composition and Target-integration)は、対話型ポーズ操作と高忠実度2D画像合成を統合する新しいフレームワークである。
提案手法は挿入条件を,参照オブジェクトから視覚的詳細をキャプチャする外観ガイダンス,ユーザ調整3Dプロキシから派生した幾何学的ガイダンス,ターゲット背景からのコンテキストガイダンスの3つの補完成分に分解する。
実験により、DIRECTは幾何学的制御性と視覚的品質の両方において従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:00:34 GMT)
SkillComposer: Learning to Evolve Agent Skills for Specification and Generalization [99.2] エージェントスキルは、エージェントの推論とアクションをガイドする再利用可能な戦略である。
現在の技術構築手法は、問題を一発抽出として扱う。
本稿では,スキル構築を3つの学習可能な操作に分解するフレームワークであるSkillComposerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:16:08 GMT)
WorldBench: A Challenging and Visually Diverse Multimodal Reasoning Benchmark [85.7] 複数のドメインにまたがって数千の視覚概念の分類を構築します。
我々はフロンティアMLLMが答えられない挑戦的な質問を手動で設計する。
WorldBenchは、既存のさまざまなベンチマークよりも高い視覚的多様性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:11:21 GMT)
ActiveMimic: Egocentric Video Pretraining with Active Perception [84.3] エゴセントリックな人間のビデオは、事前トレーニングのためのロボットデータに代わるスケーラブルな代替手段を提供する。
単体のRGBカメラから同期カメラと手首軌跡を復元する事前学習フレームワークであるActiveMimicを提案する。
我々は,ActiveMimicが人間のビデオで事前訓練されたベースラインを一貫して上回り,ロボットデータで事前訓練された最先端モデルと一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:01:01 GMT)
MMBU: A Massive Multi-modal Biomedical Understanding Benchmark to Probe the Perception Capabilities of Vision-Language Models [83.5] ビジョンと言語モデル(VLM)は、バイオメディカルイメージングを変革する大きな可能性を秘めている。
本稿では,MMBU(Massive Multimodal Biomedical Understanding)ベンチマークを紹介する。
今までで最大のビジョンと言語ベンチマークで、35のサブモダリティと豊富な構造化メタデータをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:24:47 GMT)
PAC-Bayesian Adversarially Robust Generalization for Message Passing Graph Neural Networks: A Sensitivity Analysis [80.6] PAC-BayesianフレームワークをディープニューラルネットワークからメッセージパッシングGNNまで拡張する。
我々は、対向的な設定でより強固な一般化を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:31:21 GMT)
CamFlow+: Hybrid Motion Bases for 2D Camera Motion Estimation with Stabilization Applications [80.5] 既存のホモグラフィーに基づく手法は、カメラ翻訳、深度変化、局所視差に苦慮している。
我々は,高密度フロー空間で直接2次元カメラの動きを表現するハイブリッド・ベーシックフレームワークCamFlow+を紹介する。
デジタルビデオの安定化では、CamFlow+はグローバルおよびローカルの安定性も向上し、ブラインドユーザスタディにおいて最高のトップ1の選好率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:22:07 GMT)
YouZhi: Towards High-Concurrency Financial LLMs via Adaptive GQA-to-MLA Transition [78.5] 大きな言語モデル(LLM)は、大きな金融革新をもたらすが、そのデプロイメントはKVキャッシュメモリのオーバーヘッドによってボトルネックになる。
我々は,Huawei Ascendエコシステム上に構築された包括的な構造遷移とトレーニングパイプラインによって強化された,高効率な金融LLMであるYouZhi-LLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:44:37 GMT)
Towards World Models in Biomedical Research [77.6] 我々は,AIによる発見のパラダイムとして,バイオメディカルワールドモデルを提案する。
これらのモデルは、介入条件付き力学とともに、分子、細胞、組織、臨床状態の潜伏表現を学習する。
バイオメディカルワールドモデルは, 仮想細胞, オルガノイド, 仮想患者, 手術シミュレーションなど, データエンジン, 環境シミュレータ, 科学計画基板としてどのように機能するかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:28:54 GMT)
R^3: Composed Video Retrieval via Reasoning-Guided Recalling and Re-ranking [73.1] 本稿では、Reasoning-guided Recalling and Re rankを中心に構築されたゼロショット合成ビデオ検索パイプラインを提案する。
モデルは、編集を適用した後、期待されるターゲットビデオを記述する推論トレースを生成する。
この課題に対処する上で,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:21:45 GMT)
Online KL-Regularized Reinforcement Learning with Function Approximation under Misspecification [71.0] KL-regularized contextual bandits and episodic reinforcement learning (RL) under general function approximation with model misspecification。
既存の保証は実現可能性に依存しており、従って古典的後悔境界が失敗する可能性のある不特定モデルにまで拡張しない。
本研究は、文脈的包帯と韻律的RLに対するKLの不特定式を導入し、Gibsポリシー更新を用いて回帰に基づくアルゴリズムを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:54:23 GMT)
Goedel-Architect: Streamlining Formal Theorem Proving with Blueprint Generation and Refinement [69.8] 私たちはGoedel-Architectを紹介します。これは、青写真の生成と洗練に焦点を当てたLean 4で証明された公式な定理のためのフレームワークです。
Goedel-ArchitectがMiniF2Fテストで99.2%パス@1、PutnamBenchで75.6%パス@1を達成した。
これは、同等のオープンソースパイプラインよりも500倍低い価格で、オープンソースパイプラインの最先端のパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:54:44 GMT)
A Vision-language Framework for Comparative Reasoning in Radiology [68.5] 我々は,放射線学的比較を実体認識のクロスイメージ推論問題として定式化する。
我々は,日常的な画像とレポートのペアから得られた大規模比較画像資源を構築した。
臨床類似症例の検索を制御可能なエンティティ対応ビジュアルエンコーダであるMedReCoを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:12:47 GMT)
FIGMA: Towards FIne-Grained Music retrievAl [66.0] 自然言語記述による音楽の検索はCLAPのような対照的な音声テキストモデルで改善されているが、現在のシステムはいまだに大まかなセマンティッククエリに限られている。
この制限は、長いキャプションで訓練されているにもかかわらず、CLAPベースのモデルは、最初の数個のトークンのみを効果的に活用する。
本研究では,グローバルな音声テキストアライメントとフレームレベルのトークンアライメントを共同で最適化することで,この制限に対処するマルチビューコントラストアーキテクチャであるFIGMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:05:39 GMT)
AdaPlanBench: Evaluating Adaptive Planning in Large Language Model Agents under World and User Constraints [65.3] AdaPlanBenchは,Large Language Model (LLM)エージェントが適応的に計画し,段階的に明らかにされた制約の下で再計画できるかどうかを評価するための,インタラクティブなベンチマークである。
AdaPlanBenchは307の家庭用タスクに基づいて構築されている。
二重制約下での適応計画は依然として困難であり、最良のモデルは67.75%の精度にしか達していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:47:29 GMT)
Ouvia: A User-centered Framework for Measuring Usability of Speech Translation in Real-World Communication Scenarios [63.2] 音声翻訳(ST)はユーザアプリケーションではますます普及しているが、その評価は非テキスト化テストベッドと全体的な品質に重点を置いている。
実環境における音声翻訳のユーザビリティを評価するための評価フレームワークであるOuviaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:52:21 GMT)
Knowledge Index of Noah's Ark [63.1] KINAは,261分野にわたる899項目のベンチマークである。
ボーナス・オン・バートーナメントがFOSDを弱く支配していることを示す。
トップモデルであるGemini-3.1-Pro-Previewは53.17%、Claude-Opus-4.6は49.92%、GPT-5.4は48.55%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:37:51 GMT)
Benchmarks in Leipzig [62.7] 2026年4月1日から5月15日にかけて、49人の数学者のグループが研究レベルの数学質問のデータセットを編纂した。
5つの最先端LCMによる1回の試行、20ラン毎のモデル評価、および2つの重み付けモデルによる3回の試行の3段階でこれらの質問を評価した。
ステージ1以降も41の質問が未解決のままで,ステージ2以降は16に,ステージ3では未解決の質問が2つに留まった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:59:08 GMT)
CoFi-UCGen: Coarse-to-Fine Unsupervised Conditional Generation without Label Priors [62.7] 教師なし条件付き画像生成(UCGen)は、手動でアノテートされたラベルに頼ることなく生成を制御することを目的としている。
本研究では,大域的意味論を微粒なバリエーションから明確に切り離す,より粗いUCGenフレームワーク(CoFi-UCGen)を提案する。
我々のCoFi-UCGenは、画像の品質、セマンティック一貫性、制御精度において、既存のUCGenメソッドよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:29:29 GMT)
OpenWebRL: Demystifying Online Multi-turn Reinforcement Learning for Visual Web Agents [61.4] 実際のWebサイト上で,オンラインマルチターンRLによるビジュアルWebエージェントのトレーニングを行うオープンフレームワークであるOpenWebRLを紹介した。
OpenWebRLは、スケーラブルなライブブラウザインフラストラクチャを含む、完全なトレーニングパイプラインをカバーしている。
私たちはOpenWebRL-4Bをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:03:30 GMT)
You Only Index Once: Cross-Layer Sparse Attention with Shared Routing [61.3] 層間スパースアテンション(A)はYOCOなどのKV共有アーキテクチャ上に構築されている。
シングルインデクサはトークンレベルのトップk選択を一度計算し、その結果のインデックスをレイヤ間で再利用する。
その結果、CLSAは正確かつ効率的であり、最大7.6倍のデコードスピードアップと17.1倍のスループット向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:54:04 GMT)
Steering LLM Viewpoints through Fabricated Evidence Injection [61.2] 提案手法では,2段階のアタック・フレームワークを導入し,まず構成された有理数で誤解を招く文を再パッケージし,関連する問合せに応答する上で,これらの視点を組み込むことを目標LLMに指示する。
BBQ、ToxiGen、および我々の特別なデータセットの実験により、外部安全分類器を持たない商用LLMは、非常に脆弱であることが判明した。
そこで我々は,複数の防衛戦略について検討し,その中のひとつとして,gpt-oss-safeguardが81%の検知率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:48:23 GMT)
TempoVLA: Learning Speed-Controllable Vision-Language-Action Policies [58.4] 既存のVision-Language-Action Model (VLA) は、トレーニングデモから1つの固定速度を継承するのみである。
予測された各行動の大きさが、ロボットの動きの速さをすでに支配していることを観察する。
我々はこの観測結果を、明示的な条件で実行速度を制御する単一のVLAであるTempoVLAに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:59:40 GMT)
AgentCompile: An LLM-Guided Compiler for Direct CUDA Inference [58.3] 本稿では,LDM出力をアドバイザリ検索メタデータとしてのみ使用するLDM誘導型推論コンパイラであるAgentCompileを提案する。
コンパイラ由来の領域要約と境界付き候補空間が与えられた後、LLMはセマンティックラベル、候補優先順位、パラメータヒント、リスクアノテーションを提案する。
AgentCompileは、グラフテンプレートを通じて候補を実体化し、インターフェースとハードウェアの制約をチェックし、試験的に候補を検証する。
エンドツーエンドの自動回帰生成では、AgentCompileはQwen3-1.7B上のPyTorch上で平均5.66x、4.05x、4.26xのスピードアップを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:49:56 GMT)
OpenSkill: Open-World Self-Evolution for LLM Agents [57.9] 我々はオープンワールドの自己進化について研究し、エージェントはそのスキルと独自の検証シグナルをゼロから構築しなければならない。
このループをブートストラップするフレームワークであるOpenSkillを提案する。
OpenSkillは、非スーパービジョン制約を満たしながら、最高の自動パスレートを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:55:48 GMT)
Dream.exe: Can Video Generation Models Dream Executable Robot Manipulation? [57.2] 本稿では,ロボット操作を具体的かつ測定可能な窓として提案する。
もしモデルが本当に内在的な物理法則を持っているなら、その動きは実行可能なロボットの振る舞いに変換されるべきである。
Dream$.$exeは、ビデオから実行パイプラインを通じてこの基準を運用する評価フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:52:20 GMT)
LimiX-2M: Mitigating Low-Rank Collapse and Attention Bottlenecks in Tabular Foundation Models [57.0] LimiX-2Mは2Mパラメータモデルであり、広く使われているベンチマークでTabPFN-v2とTabICLのベースラインを上回っている。
本稿では,強力なタブラル基礎モデル(TFM)のための統一トークン化・ルートフレームワークを提案する。
その結果、TFMにおける精度-効率トレードオフを改善するキーレバーとして、バリューアウェアトークン化とリードアウト整列ルーティングが強調された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:27:03 GMT)
AffordanceVLA: A Vision-Language-Action Model Empowering Action Generation through Affordance-Aware Understanding [55.5] AffordanceVLAは、タスク指向の中間表現として構造化された価格予測を導入する統一フレームワークである。
AffordanceVLAは様々な操作シナリオで高いパフォーマンスを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:28:51 GMT)
Unsupervised Skill Discovery for Agentic Data Analysis [55.4] DataCOPEは、データ分析エージェントのための教師なし検証対象のスキル発見フレームワークである。
トラジェクトリ生成のためのデータ分析エージェント、信号抽出のための教師なし検証器、および対照的なスキル蒸留のためのスキルマネージャを反復的にコーディネートする。
我々は,Deep Data Researchのレポートスタイル分析とDABStepの推論スタイル解析についてDataCOPEを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:20:47 GMT)
MemoryCard: Topic-Aware Multi-Modal Clue Compression for Long-Video Question Answering [54.5] MemoryCardは長いビデオを自己完結型メモリカードに整理する。
その結果、MemoryCardは、同等の視覚的な予算の下で、長時間ビデオのQAパフォーマンスを継続的に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:23:31 GMT)
What Objects Enable, Not What They Are: Functional Latent Spaces for Affordance Reasoning [54.3] 可視光を可視光空間(可視光空間)にマッピングする「A4D」を導入する。
A4Dは、既存の価格で94%の推測精度を達成し、最先端のアプローチを15%以上上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:26:04 GMT)
Humans' ALMANAC: A Human Collaboration Dataset of Action-Level Mental Model Annotations for Agent Collaboration [54.2] 本稿ではエージェント協調のための行動レベル精神モデルAnnotationsのデータセットであるALMANACについて述べる。
ALMANACには2,987の協調アクションがあり、それぞれに理論インフォームドのメンタルモデルアノテーションが組み合わされている。
本研究は、ALMANACが人間の協調動作をシミュレートするモデルの能力を評価する上で有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:56:12 GMT)
TAPO: Tool-Aware Policy Optimization via Credit Transfer for Multimodal Search Agents [54.1] ツール強化マルチモーダルサーチエージェントにおいて,クレジットミス割り当てをGRPOの系統的障害モードとして特徴付ける。
本稿では,情報取得ツールのパラメータ決定性を利用したツール・アウェア・ポリシー・オプティマイズ(TAPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:15:43 GMT)
The Piggyback Hypothesis of Generalization: Explaining and Mitigating Emergent Misalignment [53.5] 狭いタスクの微調整は意味的に無関係なテスト領域に広範囲のミスアライメントをもたらすことを示す。
チャットテンプレートトークンは、ドメイン外のクエリに微調整された振る舞いをピギーバックすることができる。
トレーニング中に特定のトークン表現を正規化してEMを緩和するToken-Regularized Finetuning (TReFT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:32:00 GMT)
Efficient Mean Curvature Computation on High-Dimensional Data Manifolds [52.5] 高次元データセットの各点における局所的な平均曲率の推定は、機械学習アルゴリズムの重要な要素である。
本稿では,このコストを桁違いに削減する2つの補完的貢献を紹介する。
実世界のデータセットの実験では、オリジナルの実装と比較して50倍から300倍のスピードアップが確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:04:31 GMT)
Style-CCL: Content-Preserving Style Transfer via Curriculum Continual Learning [52.3] スタイル転送は、コンテンツとスタイル参照が与えられたとしても、Diffusion Transformersでは依然として困難である。
SC-DiTをセマンティック(容易)からテクスチャ(ハード)スタイルに学習する多段階連続学習フレームワークであるStyle-CCLを提案する。
我々のフレームワークは,スタイルの類似性,コンテントの整合性,美的品質という3つのコアメトリクスで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:02:04 GMT)
Adaptive state-action abstractions via rate-distortion [52.3] 強化学習は、複雑なタスクの単純なバージョンを構築するための複数のテクニックを提供する。
本稿では,抽象化自体によって引き起こされる誤りに匹敵する学習エラーが生じたら,抽象化を洗練させるという原理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:10:18 GMT)
VISTA: Vision-Grounded and Physics-Validated Adaptation of UMI data for VLA Training [52.1] Universal Manipulation Interface (UMI)は、ハードウェア固有の遠隔操作なしでスケーラブルな実世界のロボットデータ収集を可能にする。
VISTAは、この2つのギャップを3つの相乗的コンポーネントを通して橋渡しするフレームワークである。
我々は,物理検証パイプライン,UMI-VQA,検証された軌道データ,コミュニティのための事前学習モデルをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:21:55 GMT)
ProSPy: A Profiling-Driven SQL-Python Agentic Framework for Enterprise Text-to-SQL [52.0] ProSPyは、エンタープライズスケールのテキスト-非依存分析のためのプロファイリング駆動フレームワークである。
ProSPyは推論プロセスを4段階に構成する。
まず、自動プロファイリングにより、きめ細かいデータ証拠を抽出する。
大規模なスキーマをタスク関連コンテキストに抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:13:05 GMT)
What Matters When Cotraining Robot Manipulation Policies on Everyday Human Videos? [51.6] 私たちは、28時間の高品質な三角測量された手ラベルと自然な動きを備えた532人のビデオのデータセットを使用します。
手のポーズの質は移動に影響を与えるが、正確な手であっても、視覚と政策ネットワークがそれぞれの実施に特化しない限り、固有の動きギャップは移動を妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:24:23 GMT)
CaliDist: Calibrating Large Language Models via Behavioral Robustness to Distraction [51.6] 既存のLLM(Large Language Models)のキャリブレーション手法は、しばしば信頼性の重要な次元、すなわちモデルの振舞いの堅牢性を見落としている。
我々は,モデルが注意をそらす可能性を直接測定し,罰する,新しいポストホックキャリブレーション手法であるtextscCaliDistを紹介した。
textscCaliDistは、強いベースラインと比較して、期待の低いエラー(ECE)とBrier Scoreを一貫して達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:27:53 GMT)
Retrospective Harness Optimization: Improving LLM Agents via Self-Preference over Trajectory Rollouts [51.6] 本稿では,過去の軌道のみを用いたエージェント・ハーネスを最適化する自己教師型手法であるRetrospective Harness Optimization (RHO)を紹介する。
RHOは、過去の軌跡から様々な課題のコアセットを選択し、それらを並列に解決する。
1回の最適化ラウンドでは、SWE-Bench Proのパスレートが59%から78%に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:26:00 GMT)
Memory is Reconstructed, Not Retrieved: Graph Memory for LLM Agents [51.3] 本稿では,連想記憶グラフとアクティブな再構成機構を組み合わせたフレームワークであるMRAgentを提案する。
Cue-Tag-Contentグラフ上で実行することで,メモリアクセスに直接推論を統合する。
LoCoMoベンチマークとLongMemEvalベンチマークの実験は、強いベースラインよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:29:46 GMT)
RhymeFlow: Training-Free Acceleration for Video Generation with Asynchronous Denoising Flow Scheduling [51.3] Diffusion Transformers (DiTs) に基づく映像生成モデルは,映像合成において顕著な性能を発揮している。
DiTは3次元の注意の二次的な複雑さのために、高い推論遅延と計算コストに悩まされる。
我々はbftextRhymeFlowを紹介した。bftextRhymeFlowはトレーニング不要のフレームワークで、異なるフレームの認知軌道を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:49:37 GMT)
Where, What, Why, and Importance: Structured Defect Grounding for Text-to-Image Feedback [51.1] テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルは依然として局所的で微妙で構造的に複雑な失敗を示す。
構造的欠陥接地は, 各欠陥を位置, タイプ, 理由, 重要性としてモデル化し, 構造的集合予測としてT2Iの診断を行う。
我々の検出器は、構造欠陥接地におけるプロプライエタリなVLMよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:03:16 GMT)
FAIR-Calib: Frontier-Aware Instability-Reweighted Calibration for Post-Training Quantization of Diffusion Large Language Models [50.9] エンドツーエンドの拡散ロールアウトを必要とせずに、脆弱なフロンティア状態の保護を優先するdLLMのための2段階PTQフレームワークを提案する。
我々は、FAIR-CalibがLLaDAとDream(W4A4)の最先端ベースラインを一貫して上回り、フロンティア決定のフリップを減らし、様々なベンチマークにおけるコミット後のミスマッチを抑制することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:00:51 GMT)
Data-Efficient Autoregressive-to-Diffusion Language Models via On-Policy Distillation [50.3] 自己回帰モデル(ARLM)の拡散言語モデル(DLM)への変換について検討する。
本稿では,ALLM-to-DLM変換にOPD(On-Policy Diffusion Language Model)を用いる,OPDLM(On-Policy Diffusion Language Model)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:58:08 GMT)
Automated Proving of Shannon-Type Entropy Inequalities via Fine-Tuned Language Models and Guided Tree Search [50.2] シャノン型エントロピーの不等式を証明することは情報理論の基本的な課題である。
我々は,原子実証のステップを微調整した小規模大規模言語モデルがこのプロセスを自動化することができるか検討する。
GPT-5.5は0ショットプロンプトで1.7%のサンプルを解き、Psitipは33.3%のサンプルを解いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:43:12 GMT)
Faithful, Enriched, and Precise: Benchmarking Natural-Science Illustration Generation by T2I models [49.9] FEPBenchは、慎重に選択された高品質な科学イラストから構築されたベンチマークである。
我々は,T2Iモデルについて,命令忠実度,推論エンリッチメント,意味的精度の3つの次元に沿って評価する。
その結果、GPT Image 2やNano Banana Proのような最先端のクローズドソースモデルでさえ、テキストレンダリングのボトルネック、推論のリッチ化の制限、生成のリッチネスと精度のバランスの難しさに悩まされていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:49:02 GMT)
Towards Serverless Semi-Decentralized Federated Learning with Heterogeneous Optimizers [49.9] 分散化連合学習(FL)におけるクラスタの形成、クラスタの数と構成について検討する。
永続的なサーバインフラストラクチャを必要としない手法として,サーバレス半分散FL(SSD-FL)を提案する。
SSD-FLは、グローバルラウンドをクラスタ内およびクラスタ間システムに分割し、グローバルコンセンサスとコンセンサスを確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:05:18 GMT)
Causal Scaffolding for Physical Reasoning: A Benchmark for Causally-Informed Physical World Understanding in VLMs [49.6] CausalPhysは、知覚、予測、介入、目標指向という4つの領域にまたがる、ビデオと画像に基づく3000以上の慎重にキュレートされた質問のベンチマークである。
各質問は、専門家がアノテートした因果グラフがオブジェクト・属性・イベントの依存関係をキャプチャし、因果理解の解釈可能かつきめ細かい評価を可能にする。
これに基づいて、モデルの連鎖推論が正しい因果関係とどの程度うまく一致しているかを定量的に測定する因果グラフ基底計量を定式化する。
本稿では,CRFT(Causal Rationale-informed Fine-Tuning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:07:05 GMT)
Many Circuits, One Mechanism: Input Variation and Evaluation Granularity in Circuit Discovery [49.5] 回路間の構造的差異は、異なる機構の十分な証拠ではないことを示す。
標準評価は、このパターンを曖昧にし、エッジレベル評価は、構造から機能への多対一マッピングを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:10:14 GMT)
Operation-Guided Progressive Human-to-AI Text Transformation Benchmark for Multi-Granularity AI-Text Detection [49.4] OpAI-Benchは、プログレッシブな人間とAIのテキスト変換を研究するためのオペレーションガイド付きベンチマークである。
我々は、AIテキスト検出能力は、AI編集コンテンツの割合だけでなく、編集操作、ドメイン、累積修正履歴によっても支配されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:58:05 GMT)
Global-Local Monte Carlo Tree Search in Vision-Language Models for Text-to-3D Indoor Scene Generation [48.7] 本稿では,この課題を空間的・レイアウト的常識に制約された計画問題とみなす。
我々はこれを,既存の逐次的意思決定手法とは異なる,グローバルおよびローカルツリーを用いた木探索問題としてモデル化する。
実験の結果,本手法は最先端の手法よりもリアルな3Dシーンを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:56:21 GMT)
Mechanistic Insights into Functional Sparsity in Multimodal LLMs via CoRe Heads [48.3] MLLM(Multimodal Large Language Models)における深い構造的特性を明らかにするための詳細な解釈可能性の研究について述べる。
我々は、コンテキスト認識検索(CoRe)ヘッドと呼ばれる、高度に専門化されたアテンションヘッドのサブセットを特定し、特徴付ける。
本研究は,MLLMにおける機能的疎結合の構造原理を解明し,機械的解釈可能性の現在の理解を解明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:18:31 GMT)
When Tools Fail: Benchmarking Dynamic Replanning and Anomaly Recovery in LLM Agents [48.3] 既存のベンチマークでは、LLMにおけるツール統合推論を理想化された'ハッピーパス'に基づいて評価している。
我々はTIRエージェントの動的経路探索とエラー回復のためのベンチマークであるToolMazeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:38:46 GMT)
Let It Be Simple: One-Step Action Generation for Vision-Language-Action Models [48.1] 拡散に基づく視覚言語アクションモデルはしばしば画像生成ビューを継承する。
標準拡散訓練から強力なワンステップアクション生成が生ずることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:58:30 GMT)
Thinking with Imagination: Agentic Visual Spatial Reasoning with World Simulators [47.8] アストラ(Astra)は、視覚・言語モデルに行動条件の視覚的想像力を与えるエージェント空間推論フレームワークである。
Astra-WMは、コンテキストイメージと自然言語カメラモーションから、新しい視点の観察を生成する。
Astra-VLはMMSI-Bench上のシミュレータ強化されたGemini-3-Flashを45.1から49.5に改善し、Astra-WMはQwen3-VLのバックボーンを29.8から38.8に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:56:36 GMT)
Harnessing Structural Context for Entity Alignment Foundation Models [47.5] 本稿では、転送可能なEAのための拡張エンコーダデコーダフレームワークであるContextEAを紹介する。
エンコーダ側では、2つのKGをアンカーブリッジと統一し、より早い関係対応のクロスグラフ伝搬を行うクロスKGインタラクションエンコーダを導入する。
デコーダ側では、アライメントスコアをエンティティレベル、近傍レベル、関係レベル、アンカーレベルの構造証拠と校正する構造校正デコーダを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:57:36 GMT)
Framing, Judging, Steering: An Assessable Competency Model for Teach-ing Students to Reason With Generative AI [47.0] 生産的AI利用を3つの評価可能なスキルに分解する能力モデルであるCoRe-3(Co-Reasoning)を提案する。
理論上のスキルを基盤として、5つのテスト可能な提案を述べ、それらをCoReasoningLabでインスタンス化します。
人為的な合意と成果が次々に行われます。私たちは、計測器、データ、プロトコルをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:25:31 GMT)
CoEval: Ranking Language Models for Custom Tasks Without Labeled Data or Trustworthy Benchmarks [47.0] アンサンブル自己評価を通じて信頼性の高いタスク固有信号を提供するオープンフレームワークであるCoEvalを提案する。
モデルのプールは教師、学生、裁判官の3つの役割すべてを通して回転し、新鮮な汚染のないベンチマークを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:01:47 GMT)
Membrane: A Self-Evolving Contrastive Safety Memory for LLM Agent Defense [46.1] コントラスト安全メモリ上に構築された自己進化型ガードレールである膜を提案する。
膜は、それぞれの有害な相互作用とその良性な相互作用を対照的な細胞に蒸留することでCSMを進化させる。
膜は6回のジェイルブレイク攻撃で最も高いF1を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:14:08 GMT)
Asuka-Bench: Benchmarking Code Agents on Underspecified User Intent and Multi-Round Refinement [45.8] マルチラウンドリファインメントと不特定ユーザ意図を組み合わせたベンチマークであるAuka-Benchを提示する。
ベンチマークは、Webタスク50、評価基準784、予測結果2402からなる。
最強のモデルでさえ、3ラウンドの後にプロジェクトの52%しか完了していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:24:30 GMT)
Closing the Loop on Latent Reasoning via Test-Time Reconstruction [45.1] 最近の研究は、中間推論を自然言語のトレースから潜時あるいはキャッシュレベルの表現に移行している。
本稿では,クエリ自体を参照としてループをクローズする自己教師型テストタイムトレーニング手法であるRELATを提案する。
ReLATは、単一モデル推論、テキストベースのコラボレーション、オープンループラテントコラボレーション、代替テストタイムトレーニング目標よりも一貫して改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:54:40 GMT)
Continual Learning Bench: Evaluating Frontier AI Systems in Real-World Stateful Environments [44.9] 我々は,AIシステムが実体験で真に改善するかどうかを測定する最初のベンチマークであるContinuous Learning Bench(CL-Bench)を紹介する。
CL-Benchは6つの異なるドメイン(ソフトウェアエンジニアリング、信号処理、病気発生予測、データベースクエリ、戦略的ゲームプレイ、需要予測)にまたがる。
そこで本研究では,テキスト内学習(ICL)から専用メモリシステムまで,複数のエージェントアーキテクチャを対象としたフロンティアモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:43:28 GMT)
SentinelRAG: Synthetic Sentinel Knowledge for RAG Database Copyright Protection [44.7] SentinelRAGは、スタイル一貫性はあるが架空の知識エントリをRAGデータベースに埋め込む。
我々の重要な洞察は、虚偽の実体を記述する合成知識は、正当なクエリーによって回収される可能性は低いということである。
本手法は,正規ユーザクエリに対する無視可能な干渉を維持しつつ,誤検出率を大幅に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:19:56 GMT)
Adversarial Attacks Already Tell the Answer: Directional Bias-Guided Test-time Defense for Vision-Language Models [44.5] VLM(Vision-Language Models)のテストタイムディフェンスは、大規模なリトレーニングを必要とせず、敵の攻撃を防御するための有望かつ効率的なアプローチとして登場した。
我々は,ディフェンスディビジョンを推定するテストタイムフレームワークであるディビジョンバイアス誘導ディフェンス(DBD)を提案し,ロバスト表現の復元にDBスコアベースの2ストリーム再構築戦略を採用している。
15個のデータセットで実験したところ、DBDはSOTA逆境の堅牢性を達成できるだけでなく、逆直観的な結果も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:57:07 GMT)
Balancing Image Compression and Generation with Bootstrapped Tokenization [44.4] 本稿では,グローバルおよびローカルトークングループに情報をクリーンに分解する手法であるSelfBootTokを紹介する。
ローカル表現学習により多くのデータやパラメータを活用することで、SelfBootTokは64トークンのみを使用して、新しい最先端のgFIDスコア1.56をエレガントに達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:06:52 GMT)
Bridging Domain Expertise and Generalization for Performance Estimation [44.1] 分散シフトによる性能評価は、トレーニングデータとは異なるラベル付きテストセット上でモデルがどのように振る舞うかを予測することを目的としている。
既存のアプローチは、分布がシフトするとバイアスが増幅される与えられたモデルの出力にのみ依存する。
本研究では,より信頼性の高い基底トラスラベルのサロゲートを構築するために,融合参照アライメント予測(FRAP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:10:04 GMT)
Diff-CA: Separating Common and Salient Factors with Diffusion Models [43.8] 生成品質を損なうことなくコントラスト分解が可能な拡散モデルのための新しい条件付けフレームワークを提案する。
先行研究で一般的に仮定される付加的コントラスト分解は、穏やかな条件下で同定可能であることを証明した。
この因子化は、正常な係数のみをスワップまたは補間することで、ターゲット操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:07:18 GMT)
Imagine Before You Predict: Interleaved Latent Visual Reasoning for Video Event Prediction [43.5] 本稿では、インターリーブされた視覚的推論フレームワークFuture-L1を紹介する。
自動回帰復号中にMLLMが言語トークンと連続的な視覚的スパンを交互に切り替えることを可能にする。
Future-L1は両方のベンチマークで最新の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:53:19 GMT)
FiLM-Based Speaker Conditioning of a SpeechLLM for Pathological Speech Recognition [43.4] 特徴量線形変調(FiLM)を用いた話者条件付けの検討
基本モデルの重みを変更することなく、個々の病理話者に内部表現を適用する。
その結果、話者条件付きASRは、確立された適応戦略と競合することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:20:11 GMT)
PriSrv: Privacy-Enhanced and Highly Usable Service Discovery in Wireless Communications [43.3] 既存のプロトコルは、プライバシ保護の制限、機密性の高いデバイス情報の漏洩、ネットワーク攻撃へのルートの開放を提供する。
本稿では、PriSrvと呼ばれるプライベートなサービスディスカバリプロトコルを提案し、サービスプロバイダとクライアントの両方が、きめ細かい認証ポリシーを指定できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:00:31 GMT)
Adaptive Band Selection for Hyperspectral Classification with Spatially Disjoint Evaluation [42.9] 教師付きスペクトルランキングを用いて訓練可能なスパースゲートを初期化する2段階の手法を提案する。
SGBR-HCは、平均的な全体的な精度と、約20バンドのコーエンのカッパを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:59:21 GMT)
WorldFly: A World-Model-Based Vision-Language-Action Model for UAV Navigation [42.9] 将来の状態を「想像」する能力は、そのような部分的な可観測性の下での堅牢な意思決定に不可欠である、と我々は主張する。
We propose WorldFly, a novel world-model-based VLA framework that using a dual-branch linked flow matching mechanism to jointly generate future video predictions and navigation action。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:23:05 GMT)
PriSrv+: Privacy and Usability-Enhanced Wireless Service Discovery with Fast and Expressive Matchmaking Encryption [42.6] PriSrv+は、現代の無線ネットワークのための高度なプライバシとユーザビリティ向上したサービスディスカバリプロトコルである。
PriSrv+の鍵となる革新は、高速かつ高速なマッチング暗号化(FEME)の開発である。
PriSrv+は、既存の最先端プロトコルよりも優れたパフォーマンス、スケーラビリティ、効率を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:07:19 GMT)
MedSIGHT: Towards Grounded Visual Comprehension in Medical Large Vision-Language Models [42.4] 我々は、Med-LVLMに基底的視覚的理解のための構造化されたピクセルレベルの理解を持たせる統一的なフレームワークであるMedSIGHTを提案する。
MedSIGHTは、領域中心のトークンを生成し、空間情報を言語モデルの表現空間に直接エンコードする新しいRerea Perceiverモジュールを導入した。
さらに, LLM語彙に医学領域のコードブックを組み込むことにより, 解剖学的および病理学的領域の記号表現として離散領域のコードを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:54:59 GMT)
Generalization in Deep Neural Networks: Minimax Rates for Gradient Methods [42.4] 本稿では,勾配法を用いて学習したディープニューラルネットワーク(DNN)の包括的一般化解析を行う。
我々は,DNNの学習力学と,勾配法を用いて学習したスムーズなアクティベーション関数との間に,初めて重要な関係を樹立した。
我々は、勾配降下 (GD) と勾配降下 (SGD) の過剰集団リスクに対する、初めて知られている最小値最適化率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 23:31:52 GMT)
Edit-R2: Context-Aware Reinforcement Learning for Multi-Turn Image Editing [42.2] 統一マルチモーダルモデルのための新しい強化学習フレームワークであるEdit-R2を紹介する。
作業中のセッション意図を再構築し、散在する歴史的制約を編集の各ターンの前に明確な推論トレースに効果的に統合する。
強靭なベースラインに比べて競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:49:47 GMT)
Contextualized Prompting For Stance Detection On Social Media [41.7] ソーシャルメディアでのスタンス検出は、短く、騒々しく、文脈に依存した言語のために困難である。
大規模言語モデルに文脈情報を組み込むことによる影響について検討する。
文脈情報の統合は,特定の条件下でのみ性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:14:44 GMT)
Rethinking LoRA Memory Through the Lens of KV Cache Compression [41.6] パラメトリック検索は文書情報をLoRAアダプタなどの文書固有のモジュールにエンコードする。
我々は,このパラメータ側メモリが,KVキャッシュに格納されたコンテキスト側メモリとどのように相互作用するかを検討する。
我々は、KVキャッシュがほとんど無傷である場合にLoRAはほとんど追加しないが、アグレッシブ圧縮下ではますます有用になると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:35:45 GMT)
Benchmarking Counterfactual Prediction in Epidemic Time Series with Time-Varying Interventions [41.5] 本研究では,動的介入による疫病時系列の反ファクト予測のための大規模ベンチマークを開発する。
既存のベンチマークとは異なり、静的および時間変化の処理をサポートし、シングルポリティとマルチポリティの介入設定の両方をサポートする。
我々は150以上の郡にまたがる現実的な対物軌道を創出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:18:28 GMT)
AsyncWebRL: Efficient Multi-Step RL for Visual Web Agents [41.2] マルチステップRLを用いた視覚言語Webエージェントのトレーニングは計算集約的である。
本稿では、同期RLにおけるアイドルGPUに対処するAsyncWebRLと、必要以上に多くのステップとトークンを使用するトラジェクトリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:18:44 GMT)
PAR3D: A Unified 3D-MLLM with Part-Aware Representation for Scene Understanding [41.2] PAR3Dは、モデルが3Dシーンでオブジェクトとその部分を理解し、推論し、グラウンドすることを可能にする、統合された部分認識3D-MLLMフレームワークである。
提案手法は,部分レベルの質問応答とセグメンテーションの参照を大幅に改善するとともに,オブジェクトレベルの視覚言語タスクに対して高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:59:04 GMT)
ReCache: Learning Budget-Aware Caching Schedules for Diffusion Models via REINFORCE [40.5] ReCacheは、生成品質を最大化する再計算スケジュールを学ぶ。
政策勾配を通し、完全な拡散推論を通じてバックペーストを横取りする。
スケジュールベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:59:56 GMT)
LatentSkill: From In-Context Textual Skills to In-Weight Latent Skills for LLM Agents [40.3] テキストスキルをプラグアンドプレイのLoRAアダプタに変換するフレームワークであるLatentSkillを紹介する。
LatentSkillは、コンテキスト空間よりも重み空間にスキル知識を格納し、ステップ単位のスキルトークンを削除する。
ALFWorldとSearch-QAでは、LatentSkillは、かなり少ないプリフィルトークンを使用しながら、対応するインコンテキストスキルベースラインよりもパフォーマンスが高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:26:09 GMT)
TailLoR: Protecting Principal Components in Parameter-Efficient Continual Learning [39.4] 本稿では,事前学習した重みの特異基底U,Vを固定参照フレームとして利用して,特異値行列に適用した低ランク更新を学習するTailLoRを提案する。
ソフトスペクトルペナルティは、支配的な特異方向に沿った更新を阻止し、干渉を低減し、高度に柔軟で長い尾のスペクトル座標に微粒な適応をルーティングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:59:55 GMT)
Sensing ac fields with quantum many-body scars [39.1] 量子多体傷は、弱いエルゴード性破壊と長寿命コヒーレントダイナミクスを示す。
散乱塔のほぼ均一なエネルギー間隔は、集合共振過程を可能にすることを示す。
本研究は,量子センシングプロトコルにおける非エルゴディックな非エルゴディック力学の活用方法を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:02:00 GMT)
Capturing non-Markovian dynamics in non-equilibrium stochastic systems using flow matching [39.1] 粒子シミュレーションからフラックスの確率分布を直接モデル化する生成フローマッチング法を開発した。
本モデルでは,短時間の挙動を正確に把握し,数値密度の統計モーメントをより正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:06:10 GMT)
SubtleMemory: A Benchmark for Fine-Grained Relational Memory Discrimination in Long-Horizon AI Agents [38.8] 本稿では,長期にわたるAIエージェントにおける微粒なリレーショナルメモリ識別のためのベンチマークであるSubtleMemoryを紹介する。
我々は,6つのスタンドアロンメモリシステム,ネイティブメモリモジュールを持つ2つのClawスタイルエージェント,プラグインメモリモジュールを持つ3つのClawスタイルエージェントを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:43:11 GMT)
OrderGrad: Optimizing Beyond the Mean with Order-Statistic Policy Gradient Estimation [38.5] OrderGradは、オーダー統計目的のための確率に基づく勾配推定器のファミリーである。
VaR、CVaR、トリミングされた手段、中央値、トップm/ベスト・オブ・Kといった目標を、ランクの重みだけを変えることで回収する。
推定器の分散挙動を推定し、平均最適化が配置目標と一致していないタスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:34:15 GMT)
Q-GNN: Query-Conditioned Graph Neural Networks with Type Awareness for Knowledge Graph Completion [38.3] Knowledge Graph Completionは、不足している三つ子を不完全な知識グラフから予測することを目的としている。
最近のグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく手法は,クエリ中心のローカルサブグラフ上でメッセージパッシングを行うことで,大きな成功を収めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:07:22 GMT)
Robots Need More than VLA and World Models [38.2] ジェネラリストロボットインテリジェンスは、しばしばポリシースケーリング問題として扱われる。
本稿では、このフレーミングは不完全である、と論じる。
次世代ロボティクスに欠落する4つのコンポーネントを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:43:14 GMT)
On Advantage Estimates for Max@K Policy Gradients [38.1] バッチのメリットを正確に重視しながら、ポリシーの緩やかな偏りを保ちながら、リーフツーアウトのベースラインを導入します。
結果、MaxPOは効率的な二次時間実装を持ち、LLM後学習のためのグループベースRLに自然に統合される。
実験により,L2Oベースラインは勾配のばらつきを低減し,非中心の代替よりも優れることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:16:39 GMT)
TRACE: A Temporal Conditional Estimation for Multimodal Time Series Foundation Models [38.0] 時系列基礎モデル(TS-FM)は、幅広い下流タスクに適応可能な一般化可能な時間表現を学習することを目的としている。
既存のアプローチは一般的に、単純な命令やマスキング戦略に頼っているが、これはクロスモーダルな依存関係を考慮できない。
本稿では,マルチモーダル時系列基礎モデルパイプラインに対する条件推定パラダイムであるTRACEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:25:03 GMT)
Vortex: Efficient and Programmable Sparse Attention Serving for AI Agents [38.0] Vortexは、ページ中心のテンソル抽象化の上にPython組み込み言語を組み合わせるシステムである。
スパースアテンションアルゴリズムの迅速なプロトタイピング、デプロイメント、評価を可能にする。
MLAベースのGLM-4.7-Flashでは最大4.7時間、NVIDIA B200では229B MiniMax-M2.7では1.37時間である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:48:17 GMT)
DIST-FL: Enhancing Security for TEE-based Aggregation in Federated Learning [38.0] サーバサイドの敵は、システムの堅牢性とプライバシを妥協するために、クライアントの選択とリプレイアグリゲーションを操作できる。
DIST-FLは、複数のTEEによって保護されたサーバの分散システムであり、プライバシ保護された堅牢なFLアグリゲーションのための追加専用台帳を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:56:49 GMT)
StoryVideoQA: Scaling Deep Video Understanding with a Large-Scale, Multi-Genre and Auto-Generated Dataset [37.8] ビデオ質問応答(Video QA)は、ビデオに関する質問に答えることを目的としている。
既存のアプローチはファクトイドビデオQAに優れているが、深層ビデオ理解(DVU)に苦戦している
この課題は、固有の長距離ビデオコンテンツ、多面的質問タイプ、インスタンスレベルのストーリー要素から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:12:43 GMT)
PAMF: Prior-Aware Multimodal Fusion for Incomplete Time Series Data [37.7] PAMFは、異なる欠落パターンを扱うマルチモーダルな時系列フレームワークである。
多様なデータセットと欠落した設定で、ダウンストリームのパフォーマンスが最強であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:04:21 GMT)
Towards One-to-Many Temporal Grounding [37.6] 現実世界のシナリオでは、単一のクエリに対して複数の分離セグメントをローカライズする必要があることが多い。
従来の最先端のMLLMは、1対1の設定に最適化されており、この状況では苦労している。
3つの重要なコントリビューションを持つシステマティックなソリューションを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:31:22 GMT)
Collective decay of interacting bosons [37.5] 超放射能のパラダイム的ディックモデルのボソニックな類似について研究する。
強い相互作用では、放出はディック超放射能によく似ており、追加のレベルの存在によって生じる摂動補正がある。
弱い相互作用では、ボソニック統計は定性的に力学を変化させ、亜ラジカル放出と交差する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:17:31 GMT)
Rollout-Level Advantage-Prioritized Experience Replay for GRPO [37.4] GRPOのためのロールアウトレベルのリプレイバッファを提案し、グループ全体ではなく個々のロールアウトを格納し、サンプリングする。
Qwen3-Baseは5つのベンチマークでスケールするが,本手法はGRPOより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:53:10 GMT)
Beyond False Stability: High-Noise Drift Gating for Test-Time Adversarial Defenses in Vision-Language Models [37.2] CLIPのような視覚言語モデル(VLM)は、強いゼロショットの一般化を示すが、敵攻撃に対して非常に脆弱である。
最近のアプローチでは、CLIPの視覚的表現が摂動にどのように反応するかを利用する。
軽量ゲーティング信号として高雑音特徴ドリフトを用いた学習自由なプラグインドリフトゲート機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:10:51 GMT)
World-Language-Action Model for Unified World Modeling, Language Reasoning, and Action Synthesis [37.2] 我々は,新しい基礎モデルのクラスとして,世界言語アクションモデルを提案する。
WLAはテキストのインストラクション、画像、ロボットステートを入力として、テキストのサブタスク、サブゴールイメージ、ロボットアクションを共同で予測する。
We show that WLA-0 achieve a state-of-the-the-art multi-task and long-horizon learning abilities、例えば、RoboTwin2.0 Clean の92.94%、RMBench の56.5%の成功率。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:23:01 GMT)
Bootstrapping Semantic Layer from Execution for Text-to-SQL [36.9] GATE(Grouding After Test from Execution)は、実行時のフィードバックから欠落したグラウンドをブートストラップする。
GATEは、既に接地されている部分を実行しながら、地上の仮説をオープンにし続け、観察する。
その観測で支持される仮説のみが根拠付けられ、メモリエントリとして保存される。
これらのエントリは実行グランドメモリに蓄積され、後続のステップでサポート対象のグラウンドを再利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:01:04 GMT)
HomeWorld: A Unified Floorplan-to-Furnished Framework for Generating Controllable, Densely Interactive Whole-Home Scenes [36.8] 室内シーン生成はロボットシミュレーションと近代インテリアデザインに不可欠である。
室内シーンの合成を制御可能なステージに分解する統合階層型フレームワークを提案する。
実験とユーザスタディにより、我々のパイプラインはよりレイアウトの多様性とより強力な3Dデザインの魅力を持つ屋内空間を生産していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:58:43 GMT)
What's in a Name? Morphological Shortcuts by LLMs in Pharmacology [36.7] 薬理学における「接点」の行動学的・力学的研究について述べる。
Affix シグナルだけではクラスレベルの薬理学的反応を誘発することを示す。
本研究は, モデル薬物の意味が主に接尾辞, 茎, 薬名全体によって駆動されているかどうかを同定する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:40:42 GMT)
MLEvolve: A Self-Evolving Framework for Automated Machine Learning Algorithm Discovery [36.1] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、科学的な発見や機械学習工学のような長期的タスクにますます応用されている。
エンド・ツー・エンドの機械学習アルゴリズム発見のための,LLMベースの自己進化型マルチエージェントフレームワークであるMLEvolveを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:55:59 GMT)
Optimal Rates for Generalization of Gradient Descent Methods with Deep Neural Networks [35.8] 本稿では,勾配降下 (GD) と勾配降下 (SGD) を用いた深部ReLUネットワークの網羅的解析について述べる。
我々は,深いReLUネットワークを持つGDとSGDの双方に対して,人口過多の最小値の最大値を確立した。
以上の結果から,深いReLUネットワークに対する勾配勾配降下法は,カーネル法と同等に最適な一般化率が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 23:04:49 GMT)
From Risk Classification to Action Plan Remediation: A Guardrail Feedback Driven Framework for LLM Agents [35.4] ガードレールは通常、実行前に提案されたアクションや入力を評価することでエージェントを保護する。
既存のガードレールは、しばしばタスク全体を安全でないものとして一様にフラグを立て、脅威を阻止するが、良心的な部分を犠牲にする。
本稿では,ガードレール生成した言語フィードバックを誘導信号として活用し,エージェントを良質な目的に合わせるためのガードレール統合エージェントフレームワークTRIADを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:34:35 GMT)
Autoregressive Diffusion World Models for Off-Policy Evaluation of LLM Agents [35.4] マルチターン対話環境における大規模言語モデル(LLM)エージェントの評価は高価でリスクが高い。
提案手法は, プリコンパイルされた軌道から新たなLCMエージェントポリシーの性能を推定する評価フレームワークであるADWMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:13:24 GMT)
Reinforcement Learning Elicits Contextual Learning of Unseen Language Translation [35.3] 本稿では,リッチな言語文脈を前提とした言語翻訳に対する強化学習(RL)アプローチを提案する。
軽量な報奨にもかかわらず、我々のRL学習モデルは、提供された文脈から関連言語情報を効果的に抽出し、適用する。
分析の結果,結果に基づくRLは,数学やコーディングといった従来の推論タスクを超えて,文脈からの言語学習のレシピとして機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:32:06 GMT)
AdaPLD: Adaptive Retrieval and Reuse for Efficient Model-Free Speculative Decoding [35.2] 本稿では,検索とドラフト構築の両方を適応的に改善するトレーニングフリーな手法であるemphAdaPLDを提案する。
様々なベンチマークで、AdaPLDは目標モデルのフォワードパスを減らし、最大3.10タイムのデコードスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:09:44 GMT)
Adaptive Learning Rates with Surrogate Probability for Follow-the-Perturbed-Leader [34.8] フォロー・ザ・レギュラライズド・リーダー・フレームワークは、オンライン学習の問題の有効性と柔軟性を示している。
本稿では,サロゲート確率関数を導入することで,FTPLの適応学習率を提案する。
本稿では,BOBWの適応学習率によるFTPLの保証について,専門家の助言で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:36:08 GMT)
Safe Embodied AI for Long-horizon Tasks: A Cross-layer Analysis of Robotic Manipulation [34.7] 身体的なAIシステムは、物理的環境における拡張された地平線を推論し、行動することがますます期待されている。
安全な具体化されたAIは大きな注目を集めているが、その文献は計画、ポリシー設計、実行時に断片化されている。
この調査は、エンボディドAIの観点から、長距離ロボット操作における安全性の構造化されたレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:43:09 GMT)
SmellBench: Towards Fine-Grained Evaluation of Code Agents on Refactoring Tasks [34.4] SmellBenchは実世界のリポジトリからコードの臭いを積極的に注入する。
一般的な臭いの種類が7つ、難易度が3つ、実世界のレポジトリが2つある294のケースが含まれている。
実験の結果、最高の組み合わせであるQwenwen Code + Sonnet 4.5は50.34の匂いの除去しか得られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:49:07 GMT)
MotionDisco: Motion Discovery for Extreme Humanoid Loco-Manipulation [34.1] MotionDiscoは、接触に富んだ長いヒューマノイドのロコ操作運動をスクラッチから発見するフレームワークである。
これは、自動進化探索によって、長い水平のヒューマノイドのロボ操作スキルを発見し、展開する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:19:49 GMT)
QCFuse: Query-Aware Cache Fusion via Compressed View for Efficient RAG Serving [33.6] QCFuseはRAGキャッシュ融合のための圧縮ビュークエリ対応セレクタである。
SGLangでQCFuseを実装し、6つのデータセットにまたがる4つのオープンウェイトLCMでQCFuseを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:47:46 GMT)
Knowledge Distillation for Visual Autoregressive Models [33.5] VarKDは、教師の監督とトークンレベルの曖昧さを選択的に適用しながら、学生サンプルを蒸留する視覚的自己回帰モデルのためのフレームワークである。
複数のARバックボーンにわたるImageNetの実験では、VarKDは蒸留前のベースラインを一貫して上回り、大規模なモデルとのギャップを狭めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:15:31 GMT)
Interpreting Style Representations via Style-Eliciting Prompts [33.4] スタイル表現学習は、著者の分析とモデリングスタイルのための強力なツールである。
最近の研究は、入力テキストに条件付けされた大きな言語モデルで自然言語記述を生成することによって、これらの表現を説明しようと試みている。
そこで本研究では,スタイル選択プロンプトを通じてスタイル表現を解釈する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:17:23 GMT)
IRAF: Interference-Resilient Adaptive Fusion for Noise-Robust End-to-End Full-Duplex Spoken Dialogue Systems [33.2] ユーザーのマイクに漏れるスピーカーの干渉は ユーザーストリームを劣化させる
IRAFは、ユーザのマイクフレームへのコントリビューションをフレーム単位でエンコードする。
MS-MARCOKS2S-200は、干渉条件下での応答品質と完全な相互作用において一貫した利得を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:39:44 GMT)
Local Guidance, Global Impact: Gaussian-Reshaped Trust Region Unlocks Behavior Transitions [33.0] 本稿では,PPO (Proximal Policy Optimization) が連続的・非定常的環境において苦戦していることを示す。
本稿では,ガウスカーネルを用いて信頼領域を再設定するガウス信頼地域政策最適化(GTR)を提案する。
GTRはアーキテクチャに依存しず、ゲーム全体、シミュレーションロボット制御、オープンワールド探索、言語モデルポストトレーニングなど、強力なパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:09:00 GMT)
ChronoForest: Closed-Loop Multi-Tree Diffusion Planning for Efficient Bridge Search and Route Composition [32.9] ChronoForestは、ローカルブリッジ検索とオンラインルート再解決を兼ね備えたクローズドループ計画システムである。
OGBench AntMaze-Stitchでは、ChronoForestは99.8%、99.3%、そして99.5%の成功を収めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:09:02 GMT)
TAM: Torque Adaptation Module for Robust Motion Transfer in Manipulation [32.7] 接触に富んだダイナミックな操作では、小さな動きのずれでさえ参照動作の追跡に失敗することがある。
本稿では,学習モジュールであるTorque Adaptation Module (TAM)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:31:54 GMT)
TextWand: A Unified Framework for Scene Text Editing [32.6] TextWandは、シーンテキストの削除、生成、置換を単一のモデルに統合するフレームワークである。
テキストの外観と背景の整合性の両方を正確に制御する。
優れたテキストコンテンツの正確性、レイアウトとスタイルの整合性、シーンテキストの削除、生成、置換タスク全体の画質を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:43:24 GMT)
Learning Geometric Representations from Videos for Spatial Intelligent Multimodal Large Language Models [32.5] 純粋に2次元ビデオシーケンスを用いて幾何学的表現を学習するフレームワークであるGeoVRを提案する。
表面的特徴混合を採用するのではなく、GeoVRは幾何学的知識を蒸留することによってMLLMの内部表現に不満を抱く。
空間推論ベンチマークの実験は、GeoVRが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:11:12 GMT)
Representation Learning Enables Scalable Multitask Deep Reinforcement Learning [32.5] 本研究では,予測型モデルベース表現と高容量値関数近似を組み合わせることで,高い性能が得られることを示す。
我々は,シンプルなモデルフリーアルゴリズムであるMR.Qと補助的な予測目標を併用して,スケーラブルなアクター・クリティカルなアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:09:20 GMT)
UltraVR: A Diagnostic Ultra-Resolution Image-VQA Benchmark for Evidence-Grounded Reasoning [32.4] 我々は,超高解像度画像に対するエビデンスグラウンドの視覚的推論のための診断ベンチマークであるUltraVRを紹介する。
それぞれのインスタンスは、ステップレベルの質問、中間回答、推論ラベルを備えた、構造化された地道的な思考の連鎖を含んでいる。
現状のモデルは、超高解像度推論では信頼性に欠ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:51:16 GMT)
CollabSim: A CSCW-Grounded Methodology for Investigating Collaborative Competence of LLM Agents through Controlled Multi-Agent Experiments [32.0] CollabSimは、理論に基づく協調能力の定義、相互作用条件の制御、エージェントの内部状態のアクションレベル探索を組み合わせたシミュレーションフレームワークである。
CollabSimは条件効果をキャプチャし、モデルパフォーマンスパターンを分離し、エージェント設計のタスク依存効果を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:06:22 GMT)
The Right Measure for Physics-Constrained Generation: A Co-Area Correction for Posterior-Consistent PDE Inverse Problems [31.1] 生成モデルは、偏微分方程式(PDE)の逆問題を解くためにますます使われている。
広く採用されているレシピが間違った分布をサンプリングしていることを示す。
我々は,コエリア後部を対象とする測度制約付きサンプルであるtextbfCoCoSを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:47:15 GMT)
DOG-DPO:Dynamic Optimization in Geometry for Safety Alignment [30.8] DOG-DPOは、好みのペアを構造化された幾何学的信号として扱う、トレーニング不要のデータ選択フレームワークである。
完全なデータトレーニングの安全性向上のほとんどを回復し、教師なし、トレーニングなし、および代表選抜ベースラインよりも大幅に高速に維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:23:23 GMT)
Learning What to Forget: Improving LLM Unlearning via Learned Token-Level Importance [30.7] 本稿では,トークンの忘れやすさとモデルパラメータを共同で学習する軽量フレームワークであるAlternating Token-Weighted Unlearning(ATWU)を紹介する。
ATWUは、最先端のトレードオフ、サンプルレベルの方法、確率ベースのトークン重み付け、補助モデルベースのアプローチを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:56:32 GMT)
Towards Healthy Evolution: Exploring the Role and Mechanisms of Human-Agent Interaction in Self-Evolving Systems [30.4] 自己進化エージェントは、連続的な自己再生と自己生成学習信号によって改善される。
Human-like Oversight and Review (ANCHOR)は、人間の監督をシミュレートし、自己進化のさまざまなフェーズでフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:03:16 GMT)
A Sliced-Wasserstein Framework on Correlation Matrices for EEG Decoding [30.2] 我々は、プルバックユークリッド計量によって与えられる多様体上のスライスされたワッサーシュタインの相違に対する一般的な枠組みを提案する。
この枠組み内では、フルランク相関行列の多様体上の2つの相関スライス・ワッサーシュタイン差分をインスタンス化する。
CorSW上に構築された脳波デコーディングのためのドメイン一般化(DG)フレームワークをさらに発展させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:47:49 GMT)
BAHSD: Bridging the Long-tail Gap via Adaptive Distillation in Black-box Sequential Recommendation [30.0] マルチスケール整合性探索機構を用いて信号の不均一性を処理するブラックボックス適応蒸留フレームワークであるBAHSDを提案する。
BAHSDは一貫してベースラインを上回り、教師よりも最大4.98%向上し、テールユーザーでは80%以上改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:55:34 GMT)
To Be Multimodal or Not to Be: Query-Adaptive Audio-Visual Person Retrieval via Active Modality Detection [29.1] モダリティの欠如による楽譜はノイズを注入し、最高の単調システムよりも精度を低下させる。
クロスモーダルスコアの整合性によってアクティブなモダリティを検出するクエリ適応フレームワークを提案する。
BBC Rewind Corpusでは、適応システムは94.2%のP@1に達し、話者のみ(82.9%)、顔のみ(93.4%)、固定核融合(90.0%)を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:33:58 GMT)
LoomVideo: Unifying Multimodal Inputs into Video Generation and Editing [29.0] ビデオ生成と編集の両面において,高効率な5Bパラメータ統一アーキテクチャであるLoomVideoを提案する。
このエレガントな設計は、クリーンソースビデオラテントをノイズターゲットラテントにスケーリングおよび直接付加することにより、トークン結合の必要性を排除している。
我々のコンパクトな5Bモデルは、包括的なベンチマークで最先端または高い競争性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:35:26 GMT)
Pretraining Recurrent Networks without Recurrence [28.9] リカレントニューラルネットワーク(RNN)のトレーニングには、長い列の計算でクレジットを割り当てる必要がある。
本稿では,再帰的クレジット伝搬を完全にサイドステップとする非線形RNNのトレーニング手法であるSupervised Memory Training (SMT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:57:33 GMT)
FIDES: Faithful Inference via Deep Evidence Signals for Retrieval-Memory Conflict in RAG [28.7] コントラストデコーディングは、パラメトリックバイアスを抑制するために文脈条件付き出力を増幅する。
単一のグローバルな対照的な重みは、真に矛盾したトークンを不十分に修正しながら、安全なトークンを過払いする。
本研究では,学習不要なデコーダであるFIDESを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:16:17 GMT)
ClothTransformer: Unified Latent-Space Transformers for Scalable Cloth Simulation [28.6] 自動回帰シーケンスモデリングとして布シミュレーションを再構成するフレームワークであるClosTransformerを提案する。
既存のニューラルネットワークシミュレータは主に単一のシナリオに特化しており、本質的にメッシュの離散化に結びついている。
このアプローチは3つのコントリビューションを通じてこれらの制限に対処します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:17:18 GMT)
Benchmark Everything Everywhere All at Once [28.3] ベンチマーク構築用に設計された完全自律型エージェントシステムであるBenchmark Agentを紹介する。
本フレームワークは,ユーザクエリ分析やサブタスク設計からデータアノテーション,品質管理に至るまで,完全なベンチマーク構築パイプラインを編成する。
テキスト理解やマルチモーダル理解,ドメイン固有の推論など,さまざまな評価シナリオにまたがる15の代表的なベンチマークを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:52:04 GMT)
Discrete-WAM: Unified Discrete Vision-Action Token Editing for World-Policy Learning [28.2] 我々は、将来の視覚状態とエゴアクションを整列した離散トークンとして表現する、統合された潜在視覚行動世界政策であるDiscrete-WAMを紹介する。
この統合されたアライメントに基づいて、離散WAMは、統一された生成タスクを持つ共有離散拡散フレームワークを確立する。
大規模自動運転ベンチマークの実験では、離散WAMは制御可能な生成と反ファクト推論をサポートしながら、競争性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:16:31 GMT)
CollabBench: Benchmarking and Unleashing Collaborative Ability of LLMs with Diverse Players via Proactive Engagement [28.1] CollabBenchは、協調ゲームにおける協調エージェントの評価と訓練のためのベンチマークである。
トレーニングされたモデルは、19.5%高い効率と24.4%の感情的パフォーマンスを実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:22:44 GMT)
Human Adults and LLMs as Scientists: Who Benefits from Active Exploration? [28.0] 活発な探索が成人の結節性因果推論を大幅に改善することを示す。
いくつかの最先端モデルは仮説推定精度で人間レベルの性能にアプローチするが、より効率的な探索戦略や同様の共役的性能ギャップを示すことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:53:36 GMT)
Diffusion Models Observe Only Gradients: A Geometric Perspective on Score Matching Errors [27.9] L2$のスコア誤差は、限界分布品質の固有値ではないことを示す。
学習した拡散モデルは、目標分布を完全に一致させながら、大きな$L2$スコア誤差を発生させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:53:38 GMT)
RedEdit: Agentic Red-Teaming of Image Safety Classifiers via MCTS-Guided Photo-Editing [27.5] RedEditは、編集ツールのシーケンスに対する検索問題として、写真編集の回避を定式化する、新しいブラックボックスのレッドチームエージェントである。
セマンティックにターゲットされた候補編集とモンテカルロ木探索プランナーを生成し、非効率な編集パスからバックトラックしながら、有望な編集パスを優先順位付けする。
UnsafeBenchに関する我々の実験は、重大なシステム上の脆弱性を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:19:53 GMT)
GS-NFS: Bandwidth-adaptive Streaming of Dynamic Gaussian Splats and Point Clouds [27.4] GS-NFSはGPU上の動的3DGS圧縮と非圧縮を加速する。
フレームの符号化と復号化において最先端よりも1-2桁高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:27:56 GMT)
AdaMEM: Test-Time Adaptive Memory for Language Agents [27.2] 本稿では,エージェントテスト時間適応のための新しいフレームワークであるAdaptive Memory Agent (AdaMEM)を提案する。
モデルパラメータをオンラインで更新することなく、AdaMEMはハイブリッドメモリアーキテクチャを介してエージェントの振る舞いを適用する。
AdaMEMは静的メモリベースラインを著しく上回り、ALFWorldでは13%、WebShopでは11%の相対的なゲインを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:06:08 GMT)
SPEAR: A System for Post-Quantization Error-Adaptive Recovery Enabling Efficient Low-Bit LLM Serving [27.0] 本稿では,低ビットLLM機能を改善するポスト量子化誤り適応リカバリシステムSPEARを提案する。
SPEARは、トーケンゲートごとに軽量なエラー補償器(EC)を導入し、CKA誘導エントロピー認識診断によって識別される最もエラーに敏感な層にのみ配置する。
我々は,SPEARがW4とFP16の難易度ギャップの56-75%を回復し,1%未満のモデルメモリオーバヘッドを付加し,広く使用されている4ビットサービスデプロイメントに匹敵するレイテンシを維持することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:38:53 GMT)
Regret Minimization with Adaptive Opponents in Repeated Games [26.9] 我々は,エフィンジンジックの蓄積ユーティリティとエフィンジンジックの差を測るゲーム計量を導入する。
この設定での既存の後悔の概念と比較すると、我々は繰り返しプレイするゲームにネイティブです。
残念な概念を最小化することは、Stag-Huntのようなゲームにおいて、より高いユーティリティを持つより協調的な解決につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:59:08 GMT)
PiL-World: A Chunk-Wise World Model for VLA Policy-in-the-Loop Evaluation [26.6] ビジョンアクション(VLA)ポリシーは、現実世界のロボットタスクにおいてクローズドループで動作する。
ロボット行動評価のための既存の世界モデルのほとんどは、オープンループ予測に限られている。
本稿では,ループ内VLA評価のためのチャンクワイド世界モデルPiL-Worldを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:57:25 GMT)
EDIT: Evidence-Diagnosed Intervention Training for Rule-Faithful LLM Grading [26.4] エビデンス診断インターベンショントレーニング(Evidence-Diagnosed Intervention Training、EDIT)は、よりルーリックなLLMグレーダをトレーニングするための2段階のフレームワークである。
まず、EDIT-SFTは、最終マークに対する後続の信念と入力接地スコアという、内部モデル信号を用いた問題推論ステップを特定する。
第2に、EDIT-RLはグレーダーを、信念を導いた報酬形成で校正し、大きな有害な信念の漂流を抑えながら、探索に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:20:17 GMT)
Double Preconditioning (DoPr): Optimization for Test-Time Performance, not Validation Loss [26.3] ダブルプレコンディショニング(DoPr)と呼ばれる新しい最適化パラダイムを導入する。
DoPr は、Adam や Muon のようにグラデーションワイドプレコンディショニングとアクティベーションワイドプレコンディショニング(AP)を組み合わせている。
我々は、APの追加により、様々なテスト時間設定でダウンストリームモデルの性能を向上させるために、ドロップインの介入が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:22:58 GMT)
Beyond Similarity: Trustworthy Memory Search for Personal AI Agents [25.3] 個人AIエージェントにおける信頼境界としてのメモリ探索について検討する。
MemGateは、信頼性の高いメモリ検索のための軽量でデプロイ可能なメモリプラグインである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:54:29 GMT)
Physics in 2-Steps: Locking Motion Priors Before Visual Refinement Erases Them [23.7] 2ステップ生成は、しばしば同じモデルからの50ステップ出力よりも優れた物理的整合性を示す。
数ステップの推論から有効な動作先を保存するためのトレーニング不要のフレームワークであるPhaseLockを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:30:39 GMT)
ColBERTSaR: Sparsified ColBERT Index via Product Quantization [23.6] ColBERTは効果的なニューラル検索アーキテクチャであるが、候補セット検索をサポートするために重いインデックス構造を必要とする。
我々は、ColBERTインデックスを真逆インデックスに変換する埋め込み量子化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:28:45 GMT)
Pixel Cube: Diffusion-based Portrait Video Relighting Through Realistic Lighting Reproduction [23.6] 本稿では,動的ポートレート映像を光写実性と時間的整合性でリライトする拡散法を提案する。
我々のモデルは、現実的に見え、提供された新しい環境下で、時間的に一貫した忠実なポートレートビデオを生成することができる。
その結果,本手法は光リアリズム,照明調和,時間的一貫性の両立を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:48:23 GMT)
ReverseEOL: Improving Training-free Text Embeddings via Text Reversal in Decoder-only LLMs [23.3] 大規模言語モデルの最近の進歩は、トレーニング不要なテキスト埋め込みを生成するための新しい道を開いた。
本稿では,凍結LDMの表現能力を高めるために,明示的なワンワード制限を用いたリバースプロンプトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:30:49 GMT)
MARDoc: A Memory-Aware Refinement Agent Framework for Multimodal Long Document QA [23.3] 本稿では,長期文書QAを3つの特殊エージェントに分解するメモリ・アウェア・リファインメント・エージェント・フレームワークを提案する。
イテレーションを通じてエージェントは、完全に蓄積されたインタラクション履歴ではなく、動的に更新された構造化メモリに依存する。
MMLongBench-DocとDocBenchの実験により、MARDocは、同じバックボーンベースラインよりも優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:23:01 GMT)
ASymPO: Asymmetric-Scale Policy Optimization for Asynchronous LLM Post-Training Without Behavior Information [23.1] 非同期強化学習は、ポリシー最適化から応答生成を分離することで、言語モデル後学習のスループットを向上させることができる。
標準的な行動補正法は、行動政治の確率、重要度、またはクリップによってこのドリフトを制御する。
本稿では,各応答のトークン損失を,現在の平均トークン負の対数確率で正規化する非対称スケールポリシー最適化(ASymPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:46:22 GMT)
Three Years of r/ChatGPT: Societal Impact Evaluations from Social Media Data [23.0] 2022年11月30日にChatGPTが打ち上げられ、その1日後にr/ChatGPTのサブレディットが作られた。
広く採用されている消費者向けAI製品の社会的影響を理解するために、ソーシャルメディアをデータソースとして使用しています。
また,2024年10月には情緒的エンゲージメントの増加をPuLSEが検出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:23:41 GMT)
TOKI: A Bitemporal Operator Algebra for Contradiction Resolution in LLM-Agent Persistent Memory [22.9] 矛盾の解決は書き込み時の制御であり、欠落した契約を明確にすることを示しています。
TOKIは、二重行スキーマ上での2時間演算子の1つのファミリとして、四重項をタイプする。
8つのシステムにまたがる判定行列はギャップをローカライズする: 書き込みパス上の言語モデル判断を保持するすべてのベースラインは、3つの書き込み時異常のうちの少なくとも1つを許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:46:52 GMT)
Spatiotemporal Imputation with Graph-Informed Flow Matching [22.9] 欠落したデータは、大気質の監視や都市交通管理など、時間システムの一般的な課題である。
時相計算のためのグラフ内フローマッチングフレームワークであるGiFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:55:33 GMT)
Skip a Layer or Loop It? Learning Program-of-Layers in LLMs [22.8] 大規模言語モデル(LLM)は、すべてのレイヤの固定された深さと順序に従って推論を行う。
トレーニングフリー、フレキシブル、動的プログラム・オブ・レイヤー(PoLar)の幅広い存在を明らかにする。
本稿では,各入力に対して事前学習したレイヤを動的にスキップあるいは繰り返す実行プログラムを生成する軽量なPoLar予測ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:59:58 GMT)
Edge-Aware Curvature Modeling for Graph Understanding in Large Language Models [22.7] グラフ対応大規模言語モデル(LLM)は、グラフ構造化データとテキスト情報を共同でモデル化する有望な機能を示している。
大規模言語モデルのための曲線拡張グラフ表現のCureLLMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:12:34 GMT)
Elmes*: Automated Construction of Fine-Grained Evaluation Rubrics for Large Language Models in Long-Tail Educational Scenarios [22.6] Elmes*は、詳細なシナリオ固有のルーリックの構築、精錬、適用のためのエンドツーエンドフレームワークである。
Edu-330は、11の被験者に330のシナリオ、3つのグレードバンド、10のタスクタイプがあり、1000以上の第2レベルの指標がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:40:12 GMT)
Learning Long Range Spatio-Temporal Representations over Continuous Time Dynamic Graphs with State Space Models [22.6] 連続時間動的グラフ(CTDG)は、進化するデータの微細な時間パターンをキャプチャする、よりリッチなフレームワークを提供する。
連続時間動的グラフのためのパラメータ効率のよい状態空間モデリングフレームワークを導出する。
CTDG-SSMは、LRT(long range temporal)と空間推論を必要とするデータセットにおいて、大きなパフォーマンス向上を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:25:02 GMT)
Can LLMs Be Constrained to the Past? Improving Knowledge Cutoff through Recall-Based Prompting [22.5] 知識の急激なカットオフは、大きな言語モデルに対して、特定のカットオフ日を超える情報が利用できないかのように振舞うように指示する。
本稿では, 自己リコールと質問-リコールという2つのリコールベースのプロンプト戦略を提案する。
提案手法は, 直接回答と従来のステップバイステップ推論ベースラインの両方に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:33:56 GMT)
ForeSci: Evaluating LLM Agents for Forward-Looking AI Research Judgment [22.4] 研究員が歴史的証拠から前向きな判断を下せるかどうかを評価するためのベンチマークであるForeSciを紹介する。
ForeSciには、素早く動く4つのAIドメインと4つの意思決定ファミリに500のタスクが含まれている。
明確な証拠組織は、トレーサビリティと事実支援を改善するが、決定家族に強く依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:19:03 GMT)
Learning Visual Spatial Planning from Symbolic State via Modality-Gap-Aware Self-Distillation [22.3] MGSDは2段階のモダリティを意識した自己蒸留フレームワークである。
MGSDは4Bと8Bの両方のバックボーンの視覚的計画を改善する。
これらの結果は、モダリティを意識した自己蒸留は、モデルが実行可能な状態をどのように知覚するかだけでなく、推論された構造をどう計画するかも改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:13:24 GMT)
Dynamic Multi-Agent Pickup and Delivery in Robotic Cellular Warehousing Systems [22.2] この手紙は、内部秩序の進化を考慮した動的マルチエージェントピックアップとデリバリの問題を初めて定式化したものである。
トークンパスパラダイムに基づいて、2つのイベントトリガー付きオンラインリプランニングアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 静的および非協調的ベースラインと比較して, オーダーフロー時間を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:50:31 GMT)
SoCRATES: Towards Reliable Automated Evaluation of Proactive LLM Mediation across Domains and Socio-cognitive Variations [22.1] SoCRATESは、現実的なマルチドメインテストベッドにおいて、プロアクティブなLCMメディエータを評価するためのベンチマークである。
8つのドメインにまたがるエージェントパイプラインを通じて、実際の競合からシナリオを構築する。
5つの社会認知適応軸(ストラテジック姿勢、パーティー構成、歴史の長さ、感情的反応性、文化的アイデンティティ)を探索し、トピックローカライズされた評価器で進行する順番にのみ各トピックをスコアする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:19:40 GMT)
Self-Augmenting Retrieval for Diffusion Language Models [22.0] 捨てられたトークンは、実際に検索拡張生成に有用なルックアヘッド信号であることを示す。
我々はこれを拡散言語モデル(SARDI)の自己拡張検索によって活用する。
SARDIはトレーニングフリーで、レトリバーに依存しず、任意の推論可能な離散拡散言語モデルに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:56:27 GMT)
Multi-Resolution Tactile Imitation Learning for Contact-Rich Robotic Manipulation [22.0] 異なる時間分解能で動作する複数の触覚センサを利用する表現フレームワークMiTaSを提案する。
MiTaSの平均成功率は80%であり、視覚のみ(31と視覚触覚(54のベースラインではタスクを確実に解決できない)である。
詳細なセンサ読み取りと注意分析により、タスクの実行を通して異なるセンサーの重要性が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:23:03 GMT)
FOXGLOVE: Understanding Goal-Oriented and Anchored Writing Feedback from Experts and LLMs on Argumentative Essays [21.9] FOXGLOVE(FOXGLOVE)は,69級の論論エッセイにおいて,教官による696件のフィードバックコメントのデータセットである。
インストラクターとLLMは、目標やエッセイの位置にも同様にフィードバックを分配するが、インストラクターとモデルはフィードバックを提供する特定の文に基づいて分散する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:13:25 GMT)
RealDexUMI: A Wearable Universal Manipulation Interface for Dexterous Robot Learning [21.9] 本稿では,共有デキスタラスエンドエフェクタモジュールを中心に構築されたウェアラブルユニバーサル操作インタフェースであるRealDexUMIを紹介する。
手のひら側は、人間の指の入力をロボットハンドのコマンドにマッピングし、リアルタイム、手袋なし、直感的で正確な手操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:28:23 GMT)
How Language Models Fail: Token-Level Signatures of Committed and Persistent Reasoning Failures [21.7] 言語モデル推論の失敗は、識別可能なシグネチャを推論トレースに残す異なるプロセスを通して現れる。
1つ目は、モデルがそのトレースの早い段階で間違った推論パスにロックされる、コミット失敗である。
第二に、持続的な不確実性は、その代わりに至るところに蓄積され、完全なトレースは、失敗と成功した完了を最もよく区別するために必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:36:42 GMT)
Narrative Knowledge Weaver: Narrative-Centric Retrieval-Augmented Reasoning for Long-Form Text Understanding [21.5] Narrative Knowledge Weaver(NKW)は、テキストのエビデンス、原子的事実、標準グラフ構造、エンティティプロファイル、インタラクション、エピソード、ストーリーラインを整列する基盤となるフレームワークである。
NKWは、よりパス中心のベンチマークで競争力を維持しながら、画面レベルのストーリーワールドQAで最強です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:30:11 GMT)
Gender Artifacts from Art History to Text-to-Image Generation [21.3] 歴史的画像と生成画像の両方において、性別表現とスタイルの相互作用を調査するための最初のデータセットを紹介する。
StyleGenderは、19の芸術様式にまたがる74Kの画像で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:08:00 GMT)
Statistical Priors for Implicit Preferences: Decoupling Skill Selection as a Local Harness in Personal Agents [21.3] LLM(Large Language Model)は、新しいパラダイムとして登場した。
APIベースのリモートモデルと外部スキルに依存するパーソナルエージェントが、新しいパラダイムとして登場した。
本稿では、意味的意図解析から統計的嗜好学習を厳密に分離する新しいアーキテクチャによる、そのようなハーネスの実装について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:07:10 GMT)
Preserving Full 6-DOF Actuation Under Abrupt Total Rotor Failures: Passive Fault-Tolerant Flight Control Using a Biaxial-Tilt Hexacopter [21.2] 従来のマルチローターは、急激なローターの故障により、到達可能なレンチスペース(AWS)が急速に崩壊する。
本稿では, 急激な全ロータ故障時の二軸チルトオーバーヘキサコプター(BTO)の受動耐力飛行について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:45:26 GMT)
Epistemic Injustice in Language Models: An Audit of Pretraining Filters and Guardrails [21.2] 本研究は,4つの事前学習フィルタと3つの推論時ガードレールを,ジェンダーと地域的言及を含むCommon Crawl文で評価する。
分析の結果,フィルタとガードレールの決定はブロックリストに基づく語彙的手がかりと強く関連していることがわかった。
同時に、特にトランスジェンダーの人々、女性、中央アメリカ人といった疎外されたグループは、システム全体で著しく過度に偏っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:38:55 GMT)
UnpredictaBench: A Benchmark for Evaluating Distributional Randomness in LLMs [21.1] 我々はUnpredictaBenchを紹介した。これは、大きな言語モデルが真の基礎となる分布をキャプチャする能力をテストする評価である。
単純な分布シミュレーションでさえも困難であり、複雑なシステムのスタンドインとしてLLMを使用するための第一歩となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:18:02 GMT)
RREDCoT: Segment-Level Reward Redistribution for Reasoning Models [20.7] RREDCoT(Reward ReDistribution for Chain of Thoughts)を導入し,新たな世代を伴わずに最適報酬再分配を近似する。
また,CoTトレースのセグメンテーションや状態値推定など,再分配の構成に関連するいくつかの側面も分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:56:31 GMT)
Consistency Training Along the Transformer Stack [20.6] 整合性トレーニング(MLPCT)と注意整合性トレーニング(AttCT)の2つの新しい内部整合性トレーニングを導入する。
一貫性のトレーニングは、以前の作業で調査された梅毒やジェイルブレイクのセッティングをはるかに越えていることが分かりました。
この結果から,整合性トレーニングはフレキシブルかつアライメントの枠組みであり,より広範なモデル病理のクラスに対する防御を統一できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:58:55 GMT)
RedKnot: Efficient Long-Context LLM Serving with Head-Aware KV Reuse and SegPagedAttention [20.6] LLMサービスのためのヘッドアウェアKVキャッシュ管理システムであるRedKnotを提案する。
RedKnotは、KVヘッドに沿ってKVキャッシュを分解することで、従来のモノリシックなKVキャッシュの抽象化を破る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:57:07 GMT)
Multilingual Fine-Tuning via Localized Gradient Conflict Resolution [20.4] 我々は、勾配に基づくMOOアルゴリズムを局所的に適用するスケーラブルな分散フレームワークであるBucket-Level MOOを紹介した。
実証的に、Bucket-Level MOOは大きな言語モデルを駆動することで干渉を緩和し、異なる言語固有の次元を構築する。
提案手法は,従来の微調整パラダイムよりも多言語性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:36:30 GMT)
Attack Detection using Time Series Foundation Models [20.4] 本稿では, 植物モデルやその構造を知ることなく, サイバー物理システムにおける攻撃検出の問題に対処する。
Google Researchが開発した時系列基盤モデルであるTimesFMに基づくモデル構造のない検出器を提案する。
The TimesFM-based detector is a same or superior attack detection performance。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:19:24 GMT)
LongSpace: Exploring Long-Horizon Spatial Memory from Perception to Recall in Video [20.1] 自律走行やロボットナビゲーションのような長距離作業は、現在の視点を認識する以上のものを必要とします。
長距離空間記憶のためのルームツーリングビデオベンチマークであるLongSpaceを紹介する。
LongSpaceは、長いビデオをシーケンシャルなチャンクとしてモデル化し、3D構造的キューを初期のデコーダ層に組み込み、質問誘導検索のためのレイヤ対応メモリを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:00:12 GMT)
HyperVis: Continuous Latent Visual Relational Graphs on the Lorentz Hyperboloid for Compositional Reasoning [20.0] 我々はSGGセマンティックボトルネックを完全に回避するtextbfHyperVisを提案する。
我々は空間的に偏った交叉アテンションを通して高密度な$O(N2)$ビジュアルリレーションテンソルを計算し、ローレンツ双曲体に投影し、空間物理学、すなわちIoA駆動のエンテーメントコーンと外角反発によって階層を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:40:15 GMT)
LLM Explainability with Counterfactual Chains and Causal Graphs [19.9] 因果グラフはメカニズムを透過的にするための高レベル言語を提供する。
最近の研究では、Large Language Models (LLMs) を用いて、外世界のプロセスの因果グラフを復元している。
LLM推論自体をモデル化するために因果グラフを使用し、モデルがどのように認識し、予測を生成するために高レベルの概念を整理するかを、ステークホルダーに透過的なビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:15:12 GMT)
Large Language Models are Perplexed by some Political Parties [19.8] 大規模言語モデル (LLM) は、政治的応用を含め、ますます使われてきているが、その政治的公正性はほとんど研究されていない。
我々はそれを難易度を用いて評価し、公正なモデルがすべての政治的グループに平等な確率を与えるべきであると仮定する。
LLMは、社会民主主義政党よりも右派やナショナリズム政党の文章に悩まされていることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:39:05 GMT)
Inside the Visual Mind: Neuroscience-Motivated Concept Circuits for Interpreting and Steering Vision Transformers [19.6] ViT(Vision Transformer)予測は、スパイラルなキューによって駆動され、安全なデプロイメント前に内部動作を理解する必要が生じる。
スパースオートエンコーダ(SAE)は、モデル表現を人間の解釈可能な概念に分解するための有望なレンズを提供する。
概念回路を通してViTの内部動作を理解するための機械的解釈可能性ツールボックスViSAEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:25:40 GMT)
CLEAR: Cognition and Latent Evaluation for Adaptive Routing in End-to-End Autonomous Driving [19.5] 超高速な生成計画と深い意味的推論を組み合わせたフレームワークであるCLEARを提案する。
CLEARはDrive-JEPAをビジュアルエンコーダとして採用し、VAEラテント空間におけるマルチステップデノイングチェーンを単一ステップ条件ドリフトに置き換える。
NAVSIM v1ベンチマークでは、CLEARは93.7の最先端のPDMSを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:32:10 GMT)
LLMCodec: Adapting Video Codecs for Efficient Weight Compression of Large Language Models [19.2] ビデオコーデックは、大きな言語モデル(LLM)圧縮のための有望なソリューションを提供する。
本稿では,近年のVVC/H.266ビデオとアフィン量子化を統合したビデオベースLLM圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:35:53 GMT)
Safety Paradox: How Enhanced Safety Awareness Leaves LLMs Vulnerable to Posterior Attack [19.2] 大規模言語モデル(LLM)は、有害な要求を拒否するために厳格に整列されている。
本研究では、この高度な安全意識が必然的に致命的な脆弱性をもたらすことを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:36:41 GMT)
TARPO: Token-Wise Latent-Explicit Reasoning via Action-Routing Policy Optimization [19.0] TARPOは純粋なRLフレームワークであり、各ステップで離散トークン生成と連続潜在推論を切り替える。
TARPOは、様々なベンチマークで、既存の明示的で潜在的なRLベースラインよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:30:53 GMT)
DisasterBench: A Multimodal Benchmark for UAV-Based Disaster Response in Complex Environments [18.8] DisasterBenchは、複雑な環境でのUAVベースの災害対応のためのマルチステージマルチモーダル推論ベンチマークである。
DisasterVLは3段階のパイプラインで最適化された軽量なマルチモーダルモデルであり、ドメイン命令チューニング、チェーン・オブ・オブ・ソート方式のマルチモーダルアライメント、強化学習に基づくポリシー最適化を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:31:11 GMT)
Optimal Control Approach for Non-prehensile Ball Juggling Using a 7-DoF Manipulator [18.8] 非包括的オブジェクト操作技術は、現実世界のロボットインタラクションにおいて重要である。
ジャグリングは解決すべき非常に困難な操作と見なすことができる。
本研究では,ツールを用いた非包括的球ジャグリングを行う7自由度マニピュレータの系統的制御法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:44:19 GMT)
HMAF: A Hierarchical Multi-Slot GD-RTB Allocation Framework [18.8] 本稿では,GD-RTB広告プラットフォームにおけるインプレッションアロケーションの最適化を目的とした統合フレームワークを提案する。
HMAFは世界最大のオンラインフードデリバリープラットフォームであるMeituanで、複数のマーケティングシナリオで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:50:38 GMT)
Deciphering Two Training Clocks in Grokking via Deep Linear Network Theory with Conditional ReLU Reduction [18.7] Grokking氏は、トレーニングデータに適合し、単純な基本ルールを学ぶことは、異なる時間スケールで起こりうることを示唆している。
我々はこの現象を、分類損失の高速な減衰と学習された表現の緩やかな単純化を分離して定式化する。
対数的時間スケールにおいて,差分成長あるいは一段階抽出条件により,クロスエントロピー損失がレベルエプシロンに減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:39:04 GMT)
Cosine Misleads: Auxiliary Losses Reshape Vision Language Models, Not Their Latents [18.7] 潜在視覚推論(LVR)は、視覚言語モデルにおける知覚と応答生成の間に監督された潜在トークンを挿入する。
我々は、5つのLVR変種からなる設計された行列を用いてこれを検証し、その仮定を逆転する:コサインアライメントは5つすべての精度と負の相関を持つ。
我々は,PRISM,一対の推論時間診断,すなわち,どの解答がデオード可能かを問う線形プローブ,および遅延がロードベアリングであるかどうかを問う汚職テストを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:26:18 GMT)
Adaptive Tokenisation Via Temporal Redundancy Masking And Latent Inpainting [18.7] 適応的ビデオトークン化(Adaptive Video tokenisation)は、シーケンスの基盤となる視覚的複雑さに基づいて、トークンの予算を動的に割り当てる。
凍結連続ビデオトークンの潜伏空間は,直接利用可能な時間的冗長性を本質的に符号化していることを示す。
パラメータフリー適応トークン割り当て機構を導入し,時間-L1差分に対する固定しきい値を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:31:12 GMT)
Diffusion Models for Adaptive Sequential Data Generation [18.4] 時系列観測は、予測、シミュレーション、リスク評価、データ駆動意思決定に使用される。
本稿では,適応時系列生成のための逐次前方拡散フレームワークを提案する。
一般的な枠組みの下で厳密な統計的保証を導出し、スコア近似、スコア推定、分布推定結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:59:24 GMT)
Evaluating Stochastic Collapse and Implicit Bias in Multimodal Large Language Models [18.3] MLLM(Multimodal Large Language Models)の現在の評価は、ユーティリティ駆動の目的に圧倒的に重点を置いている。
我々は,MLLMが等価な選択肢を選択する際に,分布中立性を維持することができるかどうかを評価するためのベンチマークであるRandomBenchを提案する。
実験では、MLLMが明示的なランダム命令の下で一様ランダム性を維持するのに失敗する「Collapse」と呼ばれる広汎な現象が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:47:15 GMT)
Accelerating and Scaling MPC-Guided Reinforcement Learning for Humanoid Locomotion and Manipulation [18.3] ヒューマノイドモーションコントロールでは、モデル予測制御(MPC)は物理的に基底的な予測と制約処理を提供する。
強化学習(RL)は、大規模なシミュレーションを通じて、堅牢な全身スキルを実現する。
本研究は,MPC-RLと呼ばれるヒューマノイド移動・操作のための訓練時間MPC指導の効率化に関する研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:12:47 GMT)
Beyond Semantic Organization: Memory as Execution State Management for Long-Horizon Agents [18.3] LLMベースのエージェントは、相互依存的な決定によって、ますます長い水平タスクに取り組む。
既存のRAGとエージェントメモリシステムは、意味的類似性によって履歴を整理し、決定時にコンテンツ関連エントリを取得する。
MAGE(Memory as Agent-Guided Exploration)は,階層的な状態木にインタラクションを格納するアクティブな実行状態マネージャである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:26:42 GMT)
KV-Control: Parameter-Efficient K/V Injection for Trajectory-Controlled Text-to-Motion [18.3] フリーズテキスト・トゥ・モーション・トランスのためのコンパクトなアテンション側制御インタフェースであるKV-Controlを導入する。
KV-Controlは、トラジェクティブコンディショニングを軽量なメモリ検索としてリフレームし、テキスト・トゥ・モーション生成のための小型で正確で透明な制御インターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:50:20 GMT)
The Tell-Tale Norm: $\ell_2$ Magnitude as a Signal for Reasoning Dynamics in Large Language Models [18.2] 隠れ状態の l2 ノルムがモデルの推論強度の内在的なシグナルとなることを示す。
このパターンに動機付けられて、推論強度とモデルの潜在幾何学との公式なリンクを確立する。
モデルアーキテクチャとベンチマークによる実験では、l2-normベースの技術が推論性能を著しく改善していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:59:07 GMT)
Steering Vectors are an Adversarial Attack Surface [18.0] アクティベーションステアリングは、微調整なしで大規模言語モデル(LLM)の動作を制御する一般的な方法である。
我々は,このパイプラインをひっそりと汚染していることを示す。
これは、良心的なプロンプトに対する意図されたステアリング効果を維持しながら、ターゲットモデルを破壊します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:56:48 GMT)
ATT-CR: Adaptive Triangular Transformer for Cloud Removal [17.8] クラウド除去は、リモートセンシング画像において雲によって隠された地上オブジェクトを正確に再構築することを目的としている。
既存のTransformerベースの手法は、クラウド画像の長距離依存性を効果的にモデル化することで、印象的な結果を示している。
本稿では,クラウド除去のための適応三角変換器 (ATT-CR) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:47:41 GMT)
AxisGuide: Grounding Robot Action Coordinate System in RGB Observations for Robust Visuomotor Manipulation [17.5] 大規模な行動クローニングを通じて訓練された視覚的操作ポリシーは、分散シフトの下で正しい低レベルアクションを実行するのに失敗することが多い。
セマンティックシーン理解と行動調整の解釈を橋渡しする軽量なガイダンス手法であるAxisGuideを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:57:34 GMT)
When New Generators Arrive: Lifelong Machine-Generated Text Attribution via Ridge Feature Transfer [17.4] リプレイに依存しない軽量な分析更新フレームワークであるRridgeFTを提案する。
RidgeFTは、初期ジェネレータセットにタスク対応エンコーダを訓練し、各ジェネレータクラスが最初に観測されたときに、コンパクトなクラス単位の十分な統計情報を格納する。
次に、共分散キャリブレーションによるジェネレータ非関連変動を抑制し、固定されたランダム特徴による表現能力を改善し、クローズドフォームリッジレグレッションを通じて新しいクラスを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:50:58 GMT)
Generating Graph-Like Logical 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） (Thu, 04 Jun 2026 07:13:27 GMT)
Symmetric Divergence and Normalized Similarity: A Unified Topological Framework for Representation Analysis [17.2] 我々は,微細な構造診断とロバストな標準化された評価を支援する統合トポロジカルツールキットを開発した。
不均一な設定で信頼性の高いベンチマークを可能にするために、正規化された位相類似性(NTS)を提案する。
NTS は -1 と 1 の間に有界なスケール不変距離を求め、非正規化された発散物のスケールとサンプル依存性を効果的に克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:14:13 GMT)
Beyond Alignment: Value Diversity as a Collective Property in Multicultural Agent Systems [17.2] 多文化エージェントシステムのためのシステムレベルの評価軸として,価値の多様性を提案する。
多様性はアライメントとほとんど関係がないことが分かり、両者が相補的なシステム特性を捉えていることが示唆された。
社会的相互作用は、コンセンサスにエージェントを駆り立てることで、多様性をさらに損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:26:33 GMT)
Analysis of the Neglect-Zero Effect in Large Language Models [17.2] LLMの言語処理が人間の認知過程にどのように似ているかを検討する。
無視ゼロ効果によって引き起こされる2種類の推論に焦点を当てる。
その結果, 本研究で分析したLSMでは, 無視ゼロ効果は生じないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:39:39 GMT)
RiskFlow: Fast and Faithful Safety-Critical Traffic Scenario Generation [17.0] RiskFlowはクローズドループ安全クリティカルなマルチエージェントトラフィック生成フレームワークである。
将来の軌道生成を作用空間の輸送として定式化する。
競争力のある安全クリティカルな生成能力を維持しながら、リアリズムを継続的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:28:42 GMT)
Resonant Minds: Closed-Loop Social Avatars with Theory of Mind [16.9] 本稿では,認識,社会的推論,表現を連続的な相互作用サイクルに統合した閉ループ二重エージェントフレームワークを提案する。
知覚モジュールは、パートナーのマルチモーダルな振る舞いをビデオから分析し、社会的推論モジュールは、心の理論を通して隠れた精神状態を予測する。
その後、表情モジュールは、リスナーの反応行動とともに、話者音声と表現の両方の感情制御可能なデュアルエージェントビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:03:43 GMT)
Unveiling the Unknown: Open Vocabulary Object Detection with Scene Graphs [16.9] オープンボキャブラリオブジェクト検出は、トレーニングデータの一部ではない新しいオブジェクトカテゴリを識別する。
これらの手法はしばしば、相互作用や空間配置など、オブジェクト間の構造的、イメージ固有の関係を見落としている。
本稿では,この問題に対処するためのScene-guided Modeling Detectionフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:23:08 GMT)
More than a Judge: An Empirical Study of Agent-Human Interaction in Crowdsourced Testing Assessment [16.7] 本研究では,LLM-as-a-Judgeパラダイムに基づくマルチエージェント評価バックボーンの開発と評価を行った。
しかし、信頼性の高い自動判断は、エージェントの出力がワークフローに埋め込まれた時に人間の作業を改善するかどうかをそれ自体が示さない。
本稿では,評価に基づく行動フィードバックが,テスト担当者の報告の修正方法,その後のタスクの実行方法,アプリケーション間での報告プラクティスの伝達方法を改善するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:39:05 GMT)
Computation-Aware Event-to-Frame Reconstruction via Selective Attention [16.5] Event-to-frame(E2F)再構築は、非同期イベントストリームをフレームベースのビジョンパイプラインでブリッジする。
本稿では,因果時間モデリングと計算対応設計を重視した効率的なE2Fフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:19:59 GMT)
Monte Carlo Steklov Operators for Large-Scale Geometry Processing in the Wild [16.4] 本稿では、ディリクレ・トゥ・ノイマン作用素とその関連するステクロフ固有モジュラーを推定するためのモンテカルロ法を提案する。
提案手法は,Steklovスペクトル計算のための既存の境界要素法よりも桁違いに高速であることを示す。
我々はこれらの演算子を、大規模表現学習にボリュームスペクトル演算子を使用するメッシュベースのニューラルネットワークであるSteklov-CLIPに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:56:11 GMT)
Coding with "Enemy": Can Human Developers Detect AI Agent Sabotage? [16.3] AIコーディングエージェントは、ますます現実世界のソフトウェア開発に埋め込まれている。
エージェントは人間の信頼を利用して開発を妨害することができる。
我々は、AI符号化サボタージュにおける人間の監視に関する最初の大規模な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:22:17 GMT)
Gradient-Flow Optimization as Dynamic Random-Effects Inference: Testing and Early Stopping with Applications to Deep Learning [16.2] 我々は勾配流学習のための統計的推論フレームワークを開発した。
トレーニング時間は、分散が再配置される方法を決定する分散成分パラメータになる。
固定勾配系における深層学習モデルは、理論の現代AIインスタンス化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:06:53 GMT)
An Embarrassingly Simple Detector for Model Extraction Attacks in Large Language Model API Traffic [16.2] 大規模言語モデル(LLM)はホストAPIを通じてますますデプロイされ、モデルの抽出がモデルのオーナシップとサービスのセキュリティに対する現実的な脅威となる。
我々は、良性キャリブレーションされた交通窓分布試験としてモデル抽出監視を定式化する。
入力クエリをセマンティック空間に埋め込み、それらの集合分布が過去の良性トラフィックから逸脱するかどうかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:33:49 GMT)
Filter, Then Reweight: Rethinking Optimization Granularity in On-Policy Distillation [16.1] 大規模言語モデルにおけるオンライン蒸留(OPD)は、完全なKLの監督からより選択的な訓練パラダイムへと移行しつつある。
近年のOPD法では,どの軌跡から学ぶか,どのトークンが最も情報的か,どの信号が最も信頼できるかの選択に注目が集まっている。
本稿では,ファリコンFiRe-OPD(Filter, then Reweight)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:52:50 GMT)
Flow-based Policy Adaptation without Policy Updates [16.1] GLOVESは、専門的なアクション分布に転送することで、非専門的なアクションを補正するフローベースの適応手法のファミリーである。
ローカルな専門家のアクションパターンを学び、実行中にそれらを縫い合わせることで、GLOVESはタスクや環境にまたがる堅牢なアクション適応のための軽量な共有コントロールモジュールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:51:12 GMT)
MS-DKC: A Dataset Knowledge Card Framework for Designing and Adapting Medical Image Segmentation Models [16.0] 本稿では,医用画像のセグメンテーション因子を明確にするためのフレームワークである医療知識カード(MS-DKC)を紹介する。
DRIVE,ISIC2018,ACDCにおけるMS-DKCの評価を行った。
さまざまなデータセットには、モデルが適切に判断される前に、さまざまな事前、運用ポイント、エビデンスが必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:45:42 GMT)
ShallowBench: Benchmarking Generative Drug Design Models on Shallow-Pocket Targets [15.8] 生成型AIモデルは、KRASやMYCといった歴史的"不可避な"オンコロジーターゲットのような、低ポケットビリティの目標に挑戦する上で効果的なサンプリングに苦労する。
このギャップに対処するために、CrossDocked 2020から抽出された5,780の浅いポケットターゲットのベンチマークであるShallowBenchを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:06:31 GMT)
PortBench: A Correlation-Aware, Full-Pipeline Benchmark for LLM-Driven Portfolio Management [15.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な財務タスクにおいて強力なパフォーマンスを示しているが、ポートフォリオ管理(PM)はいまだにベンチマークが不十分である。
PortBenchは、10年間で6つの異種資産クラスにまたがるベンチマークです。
静的な財務QAの性能は高いが、モデルに目立った組み合わせの90%は、基本的等重量割当を上回りません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:29:42 GMT)
Community-Aware Assessment of Social Textual Engagement and Resonance: A Human-Centric Perspective on User-Generated Content Evaluation [15.6] 本稿では,信号中心の指標から人間中心の共鳴評価へのパラダイムシフトを提案する。
本稿では,新しいソーシャル・チェーン・オブ・トラヒック(Social-CoT)機構を導入するMEDEAについて紹介する。
CASTER-Benchは、さまざまなカテゴリをカバーする包括的な人間アノテーション付きベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:48:12 GMT)
Topics as Proxies for Sociodemographics: How Conversational Context Affects LLM Answers [15.5] 本研究では,大きな言語モデル(LLM)が,単一の会話履歴からユーザ社会デマトグラフィーを推測するのに苦労していることを示す。
会話の話題は、会話の文脈内でLLM生成のアドバイスを最も予測することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:00:24 GMT)
Re-Centering Humans in LLM Personalization [15.5] 合成データと人的データを用いた場合のパーソナライズ性能の差について検討する。
我々は、パーソナライゼーションの3段階にわたって、人間の会話(550の会話)と判断を収集する。
学習した報酬モデルが人間の評価とわずかに相関していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:04:47 GMT)
JA-SIREN: Deterministic Initialization for Sinusoidal Networks via Spectral Matching [15.5] 既存の暗黙的神経表現アプローチは、実行中に一貫した、あるいは高品質なパフォーマンスを保証するものではない。
本稿ではJacobi-Anger Sinusoidal Representation Network(JA-SIREN)を紹介する。
対象信号に対するネットワークの初期スペクトル応答を解析的に一致させる2層正弦波展開のための閉形式重みを導出する。
Kodakデータセットでは、JA-SIRENは平均67.18dB、21.30dBの改善を最高のベースラインで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:45:43 GMT)
Revisiting Lexicon Evaluation in Unsupervised Word Discovery [15.4] 一般的なメートル法、正規化された編集距離は、各クラスタで発見された単位間の音素編集距離を平均化する。
我々は,この指標が大規模クラスタの品質に固有の偏りがあることを示し,公正な評価を阻害することを示した。
これらの欠点に対処する2つの指標を提案する。クラスタ内の一貫性を評価する際のクラスタサイズを計測する修正されたメトリックと、クラスタにまたがる真の単語をどのように分散するかを評価する逆メトリックである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:55:09 GMT)
A superconducting surface-code processor with lattice-surgery logical operations [15.3] 超伝導プロセッサ上での2対の3面符号論理量子ビット間の格子-サージェリー演算の実験的実現について述べる。
我々は、誤り訂正された論理状態の忠実度を介して、真に二分項の絡み合いを確認し、論理ベル状態の確定的な準備を行う。
さらに2ビットのDeutsch-Jozsaアルゴリズムを論理レベルで実行し、フォールトトレラントフレームワークにおけるアルゴリズムの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:00:09 GMT)
Causal Modeling of Selection in Evolution [15.2] 共通の物語における「選択」には、静的選択と進化選択という2つの形態があると主張する。
既存の方法はこれらの2つの形式を概ね説明し、同じグラフィカルな選択モデルに依存している。
このモデルは静的な設定に有効であるが、進化中のデータの特徴付けに失敗し、誤った発見結果が得られることを示す。
進化的選択を特に特徴付ける新しいモデルを導入し、1つまたは複数の環境や世代にわたるデータからそのようなモデルを識別するための健全で完全な手順を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:16:06 GMT)
ADK Arena: Evaluating Agent Development Kits via LLM-as-a-Developer [15.0] textbfLLM-as-a-Developerは、ドキュメントから各フレームワークのAPIを学習し、エージェントコードを書き、テストが通過するまで検証とフィードバックのループを通じて繰り返し修正するLLMコーディングエージェントで、人間の開発者を置き換える。
textbfADK Arenaは、フレーム単位のDocker分離、3レベル検証パイプライン、SWE-bench、2$-bench、Terminal-Bench、MCP-Atlas用のベンチマークアダプタを備えた、完全に自動化されたパイプラインです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:00:54 GMT)
The Post-GCN Decade Revisited: Curvature-Stratified Evaluation of Relational Learning [14.7] 本研究では,モデルの有効性を規定する重要な潜在因子として,固有幾何を同定する。
本稿では,データセットを正,負,ほぼゼロの曲率に分割する曲率階層化評価フレームワークを提案する。
モデルランキングは各曲率レギュラーにおいて非常に安定であるが、レギュラー間で大きく変化しており、性能は基本的に幾何学に依存していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:05:36 GMT)
Multi-Objective Submodular Maximization with Differential Privacy [14.7] 差分プライバシー(DP)下での濃度制約を考慮した多目的サブモジュラー(MOSM)について検討する。
2つの新しいアルゴリズムを提案する: 1つは古典的欲求アルゴリズムを拡張し、もう1つはトランケーション手法を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:18:41 GMT)
Staying with the Uncertainty: Uncertainty-Scaffolding Strategies for Artificial Moral Advisors in LLM-to-LLM Simulated Conversations [14.2] 我々は3つの不確実性モード(パースペクティブ、テンション保存、プロセス反射)を提案し、それらを3つの制御条件(ベースライン、パーサッシブ、シコファンティック)と比較する。
ユーザエージェントLLMは、特定の不確実性戦略に従ってAMAと倫理ジレンマの対話を行い、事前及び後アンケートを完了する。
その結果,1つのモデルがシミュレーションされたユーザエージェントとして支配的であり,オープンモデルと人間のあいまいさが一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:59:10 GMT)
Better Literary Translation: A Multi-Aspect Data Generation and LLM Training Approach [14.2] 高品質な翻訳参照と嗜好データを生成する多視点反復改良フレームワークを提案する。
生成したデータを教師付き微調整および強化学習に活用する。
実験の結果, 生成した基準は, SFTの原点真理を8.65CEA100ポイント上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:27:29 GMT)
Where does Absolute Position come from in decoder-only Transformers? [14.0] RoPEが学習した変換器は、内部積の相対オフセットのみを符号化しているにもかかわらず、注意パターンにおける絶対位置を区別する。
このリークを、因果マスクと残留ストリームの2つのアーキテクチャコンポーネントにトレースする。
NTKスケーリングは残留流成分を抑制し、スライディング・ウインドウ・アテンションは深度で蓄積し、標準のRoPEは中間に位置する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:32:38 GMT)
TAGA: Terrain-aware Active Gaze Learning for Generalizable Agile Humanoid Locomotion [13.9] 本研究では,意識に基づくヒューマノイド制御のためのTerrin-aware Active Gaze学習フレームワークTAGAを紹介する。
本フレームワークは,予測的手がかりを学習し,ハイトスキャンの特定の領域に積極的に参画するためのモデルである。
このような視線行動は、追加の監督や明示的な指導を必要とせず、強化学習だけで自然に現れることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:52:56 GMT)
Reactive Flux Matching: Mechanism Discovery and Adaptive Sampling of Rare Events [13.9] 反応軌道データから2つの相補的オブジェクトを直接学習するフレームワークであるFlux Matchingを紹介する。
Fフラックスマッチングは、分子系の電流速度軌跡の生成と速度定数計算によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:31:50 GMT)
Multi-Robot Planning and Control from CCTV Camera Networks in a Real Warehouse [13.8] 環境に埋め込まれたカメラからの移動ロボットのオフボード制御は、スケーラブルな自律性への実践的なパスを提供する。
我々は、このアイデアを実際の倉庫で調整された車両に拡張し、分散CCTVネットワークとエッジコンピューティングだけで複数のロボットを駆動します。
これは、外部カメラネットワークとオフボード計算のみを使用して、マルチロボットの計画と調整を行う最初のフィールド実証である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:58:08 GMT)
Adapting Diffusion Language Models for Lossless Pixel-Level Image Transmission [13.8] ロスレスピクセルレベルの画像伝送は、セマンティック通信以上の基本的な仕組みである。
本稿では,画像伝送のための個別なシンボル拡散モデルに基づくソースチャネル符号化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:14:31 GMT)
Agentic Molecular Recovery via Molecule-Aware Exploration [13.7] 無効なドラフトは、妥当性指向の修復からアイデンティティ保護分子回復への移行によって解決されるべきである。
分子認識型ミスマッチ追跡と拡張された候補探索と軌道レベルの選択を併用したAMRECを提案する。
3つのバックボーンモデルからの無効なChEBI-20ドラフトでは、AMRECは構造、正確なマッチ、文字列レベルのメトリクスで最強の全体的な回復プロファイルを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:23:01 GMT)
The Sharp Phase Transition of Tyler's M-Estimator for Robust Subspace Recovery [13.6] この研究は、臨界境界DS-SNR = 1におけるタイラーのM-推定器(TME)の挙動を解く。
TME は新しい安定性条件の下で DS-SNR geq 1 の真の部分空間に完全に収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 23:55:23 GMT)
Mitigating the Curse of Dimensionality in Uniform Convergence of Deep Neural Networks via Smooth Activations [13.6] 本稿では,滑らかに活性化されたディープニューラルネットワーク(DNN)推定器の一様収束に関する理論的枠組みを確立する。
目的関数の低次元階層構造を適応的に利用することにより、滑らかなDNNが一様収束における次元の呪いを軽減することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:24:50 GMT)
Unified Driving Tokens: Representation- and Geometry-Guided Discrete Tokenizer for Driving World Models and Planning [13.4] 共同管理下で離散トークンを学習する表現誘導型および幾何学強化型トークン化器を提案する。
NAVSIMの実験では、再構成の忠実度と表現整合性、固定デコーダによる競合計画性能、一致した設定での生成品質が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:01:18 GMT)
Pause and Think: A Dataset and Benchmark for Video-Grounded Assistive Action Suggestion [13.4] これは、モデルが一時停止し、視覚的エビデンスを推論し、実行可能な応答を生成することを奨励する、推論中心のトレーニングデータセットです。
このデータセットは、回答の生成に先立って構造化推論を促進し、人間のようなシーンベースの支援に向けてモデルを導く。
実験結果から,目標推論により,学習データを超えた行動的,視覚的なガイダンスを,コンパクトなモデルで提供できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:08:40 GMT)
When Should Memory Stay Silent: Measuring Memory-Use Boundaries in Memory-Augmented Conversational Agents [13.4] 長期記憶により、言語モデルエージェントはパーソナライズされたインタラクションをサポートすることができる。
利用可能な記憶がいつ応答に統合されるかは、まだ不明である。
検索システムは露光を減らすが、感度の高いメモリがジェネレータに到達すると、統合を排除しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:54:51 GMT)
Quantum enhanced rare event discovery and sampling [13.2] 金融上のクラッシュ、インフラストラクチャのカスケード障害、AIシステムの重大なエラーは、非常に小さな確率で発生するイベントによって頻繁に引き起こされる。
本稿では,希少な事象を学習することなく,希少な発見とサンプリングを行う量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:54:53 GMT)
Optimally taming biases in black-box models for efficient semiparametric estimation [13.2] 補助関数 $mathbbE[T|X=x]$ が一貫して推定できない状態において、標準 DML レートが最適でないことを示す。
この結果から,新たな仮定を課すことなく,ニュアンス推定の1次誤差を除去できるという原理が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:36:18 GMT)
Multiple Quantum Hypothesis Testing: One-Shot Pairwise Bounds and Sharp Asymptotics [13.1] 一対誤差の和で最小誤差確率の次元自由一発上限を確立する。
最小誤差確率は、任意の定数まで、トレース調和平均量によって特徴づけられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:49:12 GMT)
A Novel Method with Encoder-Decoder for Cross-Sensor Adaptation in Surface Shape Sensing with Sparse Strain Sensors [12.9] 本研究では,スパースひずみセンサに基づく表面形状センサのためのエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
メタラーニングと少数ショット適応戦略を取り入れ、センサーアレイの異なるグループに適応できるようにする。
その結果, 表面形状センサのコストと訓練負担を大幅に低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:07:56 GMT)
Principles and Practice of Deep Representation Learning: or a Mathematical Theory of Memory [12.8] この本は「ブラックボックスを開き、大きな深層ネットワークのメカニズムを理解する」試みである。
第2章、第3章、第4章、第5章、第6章は、現代のニューラルネットワークアーキテクチャの設計原則を説明します。
第7章と第8章では、よりパラダイム的な方法で問題を解決するために、これらの原則の適用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:21:03 GMT)
Seeing Time: Benchmarking Chronological Reasoning and Shortcut Biases in Vision-Language Models [12.8] 本稿では,視覚言語モデルが時系列情報をどのように知覚し,理由を判断するかを評価するための新しいベンチマークを提案する。
我々の研究は、時間的判断の根底にある論理とマルチモーダル統合への展開を掘り下げている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:49:09 GMT)
From Failed Trajectories to Reliable LLM Agents: Diagnosing and Repairing Harness Flaws [12.8] 本稿では,エージェント故障の診断と修復を行うためのトレースガイドフレームワークであるHarnessFixを提案する。
HarnessFixは生の実行トレースをコンパイルし、コードをHarness対応のトレース中間表現に変換する。
障害の原因は、責任ある軌道ステップとレイヤの活用、繰り返し診断を実行可能な欠陥レコードに集約し、スコープ化された修復オペレータにマップすることにある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:58:30 GMT)
SlotGCG: Exploiting the Positional Vulnerability in LLMs for Jailbreak Attacks [12.7] textitVulnerable Slot Score (VSS)を導入し、ジェイルブレイクに対する位置的脆弱性を定量化する。
次に、最も脆弱な挿入スロットを選択し、それらのスロットに対してターゲット最適化攻撃を実行するSlotGCGを提案する。
提案手法では,攻撃に依存しない位置探索機構を任意の最適化ベースの攻撃にプラグインし,200msの事前処理時間を追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:31:29 GMT)
RigPAPR: Rig-Based Animation of Static Neural Point Clouds from a Fixed-Viewpoint Video [12.6] 静的なPAPRクラウドを自動リグし、単一の固定視点ビデオから直接LBSで駆動するRigPAPRを提案する。
合成被験者では,RigPAPRが指導的視点において最強のベースラインと一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:59:35 GMT)
PlanBench-V: A Spatial Planning Map Benchmark for Vision-Language Models [12.5] 空間計画図の解釈において、視覚言語モデル(VLM)を評価するための最初の総合的なベンチマークであるPlanBench-Vを紹介する。
まず,プロのプランナーによる223の計画図と1629の質問応答ペアからなる専門家によるデータセットである空間計画地図データベース(SPMD)を構築した。
次に、認識、推論、アソシエーション、実装の4つの進歩的能力を評価する理論インフォームド・アセスメント・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:17:11 GMT)
Tangram: Unlocking Non-Uniform KV Cache for Efficient Multi-turn LLM Serving [12.5] Tangramは、一様でないKVキャッシュを実用的にするために設計された新しいサービスシステムである。
Tangramは既存のベースラインに比べてスループットを最大2.6倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:41:27 GMT)
Domain Diversity, Motivation, Inclusion, and Feedback in Software Modelling Education [12.5] 本研究では,問題領域と学習方法がモデル教育におけるモチベーション,エンゲージメント,包括性,フィードバックにどのように影響するかを検討する。
学生は、社会的に関係のあるドメインに対する最大の動機を示し、選択の選択を好む一方、教育者は、研究に関連するドメインに対する関心を過度に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:16:35 GMT)
Physics-Guided Deep Unfolding for Blind Cross-Sensor Spectral Super-Resolution via Learning the Spectral Transformation Function [12.4] 本稿では、ブラインドクロスセンサSSRに対応する物理誘導型深部展開ネットワークPGU-Netを提案する。
PGU-Netは、各ステージがHSIとSTFを逐次更新する、エンドツーエンドのトレーニング可能なアーキテクチャに変換最適化手順をアンロールする。
複数のSRFを用いたベンチマークデータセットの実験では、STFの正確な回復と、最先端のSSR手法による再構築性能の向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:37:29 GMT)
PIVOT: Bridging Black-Scholes Implied-Volatility and Price Objectives via Differentiable Jäckel Operator [12.3] Jckelの"Let's Be Rational"ソルバは、ブラック・スコールの価格を機械の精度に効率的に変換する。
PIVOTはLBRの前方通過を保ち、暗黙の分化によって後方通過を供給する。
単一のH100では、融合したトリトンカーネルが1.79e9 IV/sに達する。
エンドツーエンドのラベル生成は合成鎖では48.9M/s、SPX OptionMetricsでは16.6M/sである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:43:38 GMT)
Your GFlowNet Secretly Learns an Optimal Transport Plan [12.1] 非環状GFlowNetと最適輸送(OT)の理論的接続を確立する。
最小フローGFlowNetにおける初期フロー分布の修正は,グラフによる最短経路のコストを伴って,関東ロビッチOT問題にその目的を還元することを示す。
我々の定式化により、エッジフローとニューラルパラメタライゼーションを介して、大きなグラフ上のOT問題にGFlowNet学習フレームワークを適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:14:24 GMT)
GLASS: GRPO-Trained LoRA for Acoustic Style Steering in Zero-Shot Text-to-Speech [12.1] ゼロショット自動回帰テキスト音声(TTS)における構成可能な音響スタイル制御のためのフレームワークであるGLASSを提案する。
TTSでは、話者プロンプトは、発話率やピッチなどの韻律的な属性で話者のアイデンティティを絡み合わせることが多く、プロンプト自体を変更することなくスタイルを変更することは困難である。
発話速度とピッチ制御実験は, 自然性, 話者類似性, 知能性を保ちながら, 目的のスタイルシフトを示し, 独立に訓練されたアダプタ間でスムーズで多軸な構成を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:58:57 GMT)
Symb-xMIL: Symbolic Explanations for Multiple Instance Learning in Digital Pathology [12.1] マルチインスタンスラーニング(MIL)モデルの説明は、デジタル病理学の検証と発見に広く用いられている。
本稿では、MILモデルの動作が人間の可読性決定規則とどのように一致しているかを定量化する、ポストホックな説明フレームワークである説明可能なMIL(Symb-xMIL)を紹介する。
合成および実世界の病理組織学データセット上でSymb-xMILを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:35:22 GMT)
PhyRoGen: Synthetic Generation of Physical Robot Manipulation Puzzles Using Procedural Content Generation [12.1] 操作パズルの合成データセットの自動生成のための物理ロボットマニピュレーションパズル生成フレームワーク(PhyRoGen)を提案する。
ベンチマークフレームワークを使用することで、サンプリングベースの計画アルゴリズムを用いて、1～300秒で全てのパズルを解くことができる。
このことは、我々のフレームワークが独自の解決可能なロボット操作パズルを手続き的に生成できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:48:31 GMT)
SAM-Flow: Source-Anchored Masked Flow for Training-Free Image Editing [11.9] SAM-Flowは、ローカライズされたトレーニングフリーの画像編集のための、ソースアンコールされたマスキングフローフレームワークである。
正確なセマンティック編集を実現し、背景保存を大幅に改善する。
スタブルディフュージョン3やFLUXのようなメインストリームのフローマッチングバックボーンと、微調整なしで統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:36:19 GMT)
Agent Memory: Characterization and System Implications of Stateful Long-Horizon Workloads [11.9] エージェントメモリの初回評価システムについて述べる。
システム指向の分類基準を4つの軸に沿って分類するエージェントメモリシステムを提案する。
第二に、構築、検索、生成にコストをもたらす位相認識型プロファイリングハーネスを構築する。
第3に、2つのベンチマークスイートにまたがる10の代表的なシステムを特徴付け、設計選択が書き込みパスと読み込みパス間でコストをどうシフトするかを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:44:18 GMT)
Robustness of Entanglement Manipulation for almost i.i.d. sources [11.8] 我々は、厳密なi.i.d.体制を超えた絡み合い操作の堅牢性について研究する。
バイパートイト参照状態 $|rangle_AB$ に沿った純粋な MSR 源に対しては、絡み合い濃度が堅牢であることを示す。
参照状態$_AB$に沿った混合MSRソースに対しては、ソース依存のエンタングルメント蒸留の達成可能性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:59:33 GMT)
UniVoice: A Unified Model for Speech and Singing Voice Generation [11.8] 条件付きフローマッチングに基づく統一音声・歌唱音声生成フレームワークUniVoiceを提案する。
歌唱では、メロディ条件はMIDIノートシーケンスで表され、音声では、学習されたヌルメロディトークンに置き換えられる。
UniVoiceは、F5-TTS (5.21%)やCosyVoice3 (5.30%)のような専用のTSSシステムに匹敵する5.26%のスピーチPERを達成する
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:27:17 GMT)
Addressing Imbalance in Multi-Label Data via Label-Specific Distance-based Oversampling [11.8] 本稿では,ラベル距離に基づくマルチラベルオーバーサンプリング (LSDMLO) と呼ばれる新しいサンプリング手法を提案する。
LSDMLOはラベル固有の距離を導出し、重み付き特徴空間に基づいてラベルに一貫性のある隣人を識別する。
提案するLSDMLOは,最先端のマルチラベルサンプリング手法よりも高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:30:21 GMT)
CHASE: Adversarial Red-Blue Teaming for Improving LLM Safety using Reinforcement Learning [11.7] ブラックボックス攻撃者と安全に配慮したディフェンダーを共同開発するチームリングフレームワークであるCHASEを紹介する。
CHASEカットはStrongREJECTスコアを43.2%削減し、良心的なプロンプトで0%の偽りを拒否する。
見出し結果の他に、CHASEはテンプレートのないRL探索が、機械的に異なる攻撃ファミリー間で転送される潜在攻撃プリミティブを回復することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:06:13 GMT)
Risk Assessment of Autonomous Driving: Integrating Technical Failures, Ethical Dilemmas, and Policy Frameworks [11.6] 技術的な障害モードの主なタイプは、知覚と分類エラーである。
技術、倫理、規制の問題は密接に関連しており、一緒に解決する必要がある。
本稿では,工学的基準,倫理的議論,制度的監督を組み合わせた,より適応的で協調的なガバナンスアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:02:53 GMT)
Policy Gradient for Continuous-Time Robust Markov Decision Processes [11.6] 本稿では,マルコフ決定プロセスフレームワークにおけるポリシーアルゴリズムについて検討する。
ポリシー勾配と逆勾配は、パスワイズ式と随伴式を用いて導出される。
平均場オプティマイザを$tildemathcalO(frac1K)$ Oracle-based convergence rateおよび$tildemathcalO(fracN2)$ sample complexity under $N$- Particle approximationとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:50:34 GMT)
End-to-End Subgraph Detection with GraphDETR [11.5] サブグラフ検出は、より大きなグラフ内でクエリパターンのインスタンスがどこで発生するかを特定する。
本稿では,サブグラフ検出を集合予測問題として定式化するディープラーニングフレームワークであるGraphDETRを紹介する。
最大1000ノードのターゲットデータセットにおいて,最大50ノードの分子構造サイクル,斜め,ファジィパターンなどの多様なパターンを検出することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:33:15 GMT)
ITP-STDP: An Intrinsic-Timing Power-of-Two Learning Engine for On-Chip SNN Training [11.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、第3世代のニューラルネットワークとして出現する可能性がある。
スパイク刺激依存性可塑性(STDP)は、最も広く研究され広く採用されているプラスチックの1つである。
本稿では,本質的な2つのSTDPとそれに対応する学習エンジンハードウェアアーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:32:20 GMT)
Tracing the Oracle: Improving Diffusion Timestep Scheduling for 3D CT Reconstruction [11.4] Oracle Tracing(TrO)は、タイムステップスケジューリングを改善するためのプラグイン・アンド・プレイフレームワークである。
TrOは、制限されたサンプリングステップを、トランケーションエラーに非常に敏感な臨界進化段階に正確に割り当てる。
AAPMデータセットを用いた実験により、最先端の3DCT再構成法と組み合わせることで、最適化された時間ステップにより、再構成精度と計算効率が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:41:26 GMT)
Automatic Labelling of Speech Translation Errors [11.2] 音声翻訳エラーラベリング(英: Speech Translation Error Labelling、STEL)は、音声翻訳の信頼性と品質評価を行う手法である。
我々は、アノテーションプロトコル、小さなエンドツーエンド評価データセットを作成し、既存のテキストのみおよび音声処理システムがどのようにSTELタスクを実行するかを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:42:37 GMT)
Fix the Mind, Not the Move: Interpretable AI Assistance via Knowledge-Gap Localization [11.2] 本稿では,対話行動からユーザの誤解を推測するフレームワークであるSENSEIを紹介する。
我々のアプローチは、構造化された知識表現を操作することによって、行動レベルの介入や軌道レベルの介入から逸脱する。
本研究では,本手法が実際の人間の誤解を識別し,効果的なガイダンスを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:25:19 GMT)
Demystifying Objectivity with Operator Algebra Quantum Error Correction [11.2] 客観性は量子コードの代数的局所的回復可能性と同一視できることを示す。
このフレームワークを安定化符号に適用すると、古典性と冗長性のより正確な特徴が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:00:02 GMT)
NTILC: Neural Tool Invocation via Learned Compression [11.1] NTILCは、コンテキスト内レジストリのルックアップを学習された潜時検索に置き換える、ニューラルネットワークツールの選択と実行のためのフレームワークである。
NTILCは、ユーザインテントとツール仕様の両方を共有埋め込みスペースにマッピングし、コンテキスト内ルックアップではなく、外部検索によるツール選択を可能にする。
NTILCを公開ツール選択および関数呼び出しデータセット上で評価し、コンテキストトークンの使用状況、検索精度、選択遅延メトリクスを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:27:39 GMT)
PLAN-S: Bridging Planning with Latent Style Dynamics for Autonomous Driving World Models [11.1] 本稿では,PLAN-S(PLANning with Latent Style dynamics)を提案する。
PLAN-Sは様々なコストマップを生成し、空間的に一貫した変動が異なる運転スタイルに一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:03:20 GMT)
Flatland: The Adventures of Gradient Descent with Large Step Sizes [11.1] 勾配降下訓練のための「大きな」ステップサイズを統一的に定義する。
トレーニング開始直後から、大きなステップサイズが安定性の端(EoS)で動作していることが示されます。
予想とは対照的に、トレーニングの時期が早すぎると、収束が遅くなり、ネットワークの一般化能力が損なわれる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:14:07 GMT)
MemoVAD: Resource-Efficient Video Anomaly Detection via Dynamic Semantic Memory in Edge Computing Scenarios [11.1] 実世界の監視におけるビデオ異常検出(VAD)は、有効性を保証するための高レベルのセマンティクスと、エッジデバイスの限られた計算資源との根本的な緊張に直面している。
この課題に対処するために,VLMセマンティクスをストリーミングVADに選択的に組み込んだエッジクラウド協調フレームワークであるMemoVADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:57:28 GMT)
A Hierarchical Feature Engineering Framework for Automated Classification of Phonotraumatic and Non-Phonotraumatic Vocal Hyperfunction [11.0] 本研究では,NickVibe Challengeデータセットを用いて音声トラウマティクス(PVH)と非音声トラウマティクス(NPVH)を健康的なコントロールと区別する。
i) 静的, (ii) 動的, (iii) 比ベース, (iv) カップリング機能からなる階層的特徴工学フレームワークを提案する。
PVH の 0.891 と NPVH の 0.728 の AUC を達成し、PVH がほぼ線形分離可能である一方で、NPVH の識別は非線形特徴相互作用のモデル化の恩恵を受けることを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:39:33 GMT)
DexFuture: Hierarchical Future-State Visuomotor Targeting for Bimanual Dexterous Tool Use [11.0] ロボットにとって、高次元の手の配置と複雑な手-ツール・オブジェクトのダイナミックスと接触が原因で、二元的デキスタラスツールの使用は依然として困難である。
DexFutureは、高レベルなFuture-State Visuomotor Target Predictorと低レベルなTarget-Conditioned Structured Dexterous Policyを結合した階層システムである。
OakInk2の双方向ツール使用タスクでは、DexFutureは特権付きオーラのパフォーマンスの90%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:37:23 GMT)
TorchKM: A GPU-Oriented Library for Kernel Learning and Model Selection [11.0] TorchKMは、サポートベクターマシン、カーネルロジスティックレグレッション、カーネル量子レグレッションを含む、カーネルマシンのためのオープンソースライブラリである。
このライブラリはScikit-learnスタイルのAPIを備えており、GPUフレンドリな線形代数を利用するように設計されている。
コードとドキュメントはhttps://github.com/YikaiZhang95/torchkmで入手できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:56:21 GMT)
EasyLens: A Training-Free Plug-and-Play Subtle-Lesion Representation Amplifier for Medical Vision-Language Models [10.8] 医用視覚言語モデル(VLM)のための訓練不要なプラグアンドプレイ微妙な表現増幅器 EasyLens を提案する。
EasyLensが最初に作ったEasyBankは、病理解剖学のプロトタイプスペースで、病変関連のプロトタイプと解剖学の通常の参照を提供する。
正常な組織を盲目的に増幅するのを避けるため、EasyTagは反ファクトのプロトタイプ推論を通じて病変関連パッチを選択する。
複数の医用画像データセットと凍結された医用VLMバックボーンの実験では、EasyLensは微妙な回帰検出を改善し、既存のエンコーダ・エンハンスメントベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:47:33 GMT)
ArcANE: Do Role-Playing Language Agents Stay in Character at the Right Time? [10.8] ArcANE (Arc-Aware Narrative Evaluation) は17の小説と80の主要キャラクターにまたがる自動構築のベンチマークである。
キャラクタアークは、物語を心理学的な軸に沿ってフェーズに分割し、それぞれのプローブは同じシナリオをフェーズに分けて、ソーステキスト内の両方の状況とそれを超える状況にまたがる。
我々は、同じデータ上にオープンウェイトモデルをさらに微調整し、ArcANE-8B/32Bを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:07:11 GMT)
VTI-CoT: Visual-Textual Interleaved Chain of Thought for Video Reasoning [10.7] ビデオ推論は、複雑な時間的出来事とビデオ内の因果関係を理解することを目的としている。
既存のChain-of-Thought(CoT)ビデオ推論手法は、論理的推論のためのテキストのみの情報に依存している。
テキスト推論のステップを対応する視覚フレームと統合するためのVisual-Textual Interleaved CoTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:55:15 GMT)
Towards a Data Flywheel for Embodied Intelligence in Logistics [10.6] 本研究では、ロジスティクスデータフライホイールを構築することにより、産業用インテリジェンスのためのデータ中心のフレームワークについて研究する。
当社のフレームワークは,日常業務を再利用可能なデータ資産に変換し,ワールドモデルを用いて長期パーセル操作の信頼性の高い監視を行い,デプロイメントフィードバックをポリシ改善にフィードバックする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:58:55 GMT)
EEGDancer: Dynamic Emotion Latent Space Masked Modeling with Reinforcement Learning for EEG Continuous Emotion Prediction [10.6] 連続的な脳波感情予測のための動的感情潜在空間学習フレームワークであるEEGDancerを提案する。
このフレームワークはベクトル量子化表現学習、マスク付き時間モデル、強化学習に基づく軌道最適化を統合している。
EEGDancerは、既存の機械学習とディープラーニングの手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:28:31 GMT)
LLM-Conditioned Synthesis of Pathological Gaits via Structured Gait-Language Representations [10.6] 病的歩行データセットは、プライバシ、採用、コスト、運動の多様性のために、依然として不足している。
本研究は,構造的テキスト記述からの3次元歩行データ合成のためのマルチモーダルLLM誘導フレームワークを提案する。
このフレームワークは、モーショントークン化、病理認識言語条件付け、LLMベースのセマンティック拡張、言語対外生成を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:43:14 GMT)
QueryAgent-R1: Bridging Query Generation and Product Retrieval for E-Commerce Query Recommendation [10.5] 本稿では,メモリ拡張エージェントフレームワークであるQueryAgent-R1を提案する。
我々のQueryAgent-R1は、実際の在庫検索においてクエリ生成を基盤としており、エージェントは検索した製品に基づいてクエリを検証および精査することができる。
プロプライエタリな産業データとパブリックデータセットの両方に基づいて2つのデータセットを構築し、QueryAgent-R1は一貫して強力なベースラインを上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:51:21 GMT)
Reliability of asymptotic work extraction [10.5] ギブス保存操作の信頼性と熱操作の信頼性はペッツとレニイの相対エントロピーによってそれぞれ特徴付けられる。
エネルギー保存などの運用上の制約は、その速度から推定できるよりも、達成可能な量子タスクの精度に強い制限を課すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:55:00 GMT)
Simulating Condensed Matter Physics on Quantum Hardware [10.3] このレビューでは、ゲートベースのデジタル量子コンピュータシミュレーションが強調され、アナログ実験は相補的なベンチマークとして議論されている。
まず、超伝導量子ビット、トラップイオン、超低温原子、リドバーグアレイ、フォトニックシステム、モアレ量子材料など、主要なハードウェアプラットフォームについてレビューする。
この基礎の上に、凝縮物質物理学、基底状態問題、強相関物質、トポロジカル位相、非平衡力学、開系物理学、高エネルギー物理に着想を得たシミュレーションの代表的な応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:27:12 GMT)
Unified Framework for Functional Theories of Quantum Systems [10.1] 我々は密度汎関数理論の統一的枠組みとその量子系に対する変種について導入・研究する。
これらの理論は、還元変数を通して基底状態を記述することによって、多体量子問題に固有の複雑性を減らそうとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:48:59 GMT)
When Good Enough Is Optimal: Multiplication-Only Matrix Inversion Approximation for Quantized Gated DeltaNet [10.1] チャンクワイド並列線形アテンションにおける行列インバージョンは、長期コンテキストモデリングにおける主要なボトルネックである。
厳密な下三角行列に適した高速行列乗算アルゴリズム(MatMul)を提案する。
Qwen3.5ファミリーモデルの実験では、カーネルレベルのスピードアップが最大5$times$であり、デコード層オーバーヘッドが20%削減されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:29:05 GMT)
Boosting Brain-to-Image Decoding with TRIBE v2 Data Augmentation [9.8] 我々は,fMRIデータセットを合成データで拡張することにより,脳の復号化を促進できるかどうかを検討した。
我々は、ビデオ、オーディオ、言語に対する1000時間以上のfMRI応答で事前訓練された大規模な符号化モデルTRIBE v2を使用する。
実データのみをトレーニングしたデコーダと比較して,トップ10画像検索精度は最大68%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:18:08 GMT)
UNIVID: Unified Vision-Language Model for Video Moderation [9.8] ビデオモデレーションのためのUNIfied Vision-erationモデルUNIVIDを提案する。
標準的な分類モデルとは異なり、UNIVIDは解釈可能な中間表現として機能するポリシー対応キャプションを生成する。
我々は,違反リークを42.7%削減し,オーバーキル率を37.0%削減する新しいエンドツーエンドビデオモデレーションシステムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:20:23 GMT)
Forgive or forget: Understanding the context of hate in audio retrieval systems [9.7] 既存の戦略(例えば、言い換え、要約)は意図を変えるか、詳細を省略する。
本稿では,感情制御媒介者が有害な言論を抑えながら意味的関連性を維持するために,感傷的因果性嫌悪の枠組みを提案する。
我々のアプローチはモデルに依存しず、既存の検索パイプラインとシームレスに統合されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:29:18 GMT)
Learn to Match: Two-Sided Matching with Temporally Extended Feedback [9.7] 両面のマッチング市場は、インタビュー、繰り返しのインタラクション、学習、分離を通じて、時間とともに広がる情報を含むことが多い。
両面マッチングを部分的に観測可能なマルコフゲームとして定式化して,コストのかかる事前チェック,ノイズの多い後処理,潜伏プロファイルの進化,内因性継続や溶解といった,時間的に拡張されたフィードバックを持つフレームワークを提案する。
動的マッチング市場のためのマルチエージェント強化学習ベンチマークであるLearn2Matchで、このフレームワークをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:57:23 GMT)
Adaptive Oscillatory-State Alignment for Time Series Forecasting [9.6] 長期の時系列予測は、繰り返し発生する時間構造を明らかにする帰納的バイアスの恩恵を受ける。
我々は、固定テンプレートマッチングから適応振動状態アライメントへの周期予測を再構成するヒルベルト誘導予測フレームワークAOSNETを提案する。
8つのベンチマークの実験では、高速な推論速度で最先端または高い競争精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:59:59 GMT)
Discrete Causal Representations from Heterogeneous Domains: A Bayesian Approach with Social Survey Applications [9.5] 因果表現学習は、観測された低レベルの測定結果をもたらす高レベルの潜在因果概念を推論することを目的としている。
マルチ環境データから因果表現を学習するためのベイズ的手法を提案する。
次に、連続モンテカルロサンプリングに基づく推論スキームを考案し、結果の多重モード後部を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:25:51 GMT)
SALT: When More Rollouts Don't Help in Group-Based Policy Optimization and How to Make Them Matter [9.5] 検証可能な報酬による強化学習は、GRPOスタイルのグループ関連更新を採用することが多い。
GRPOスタイルの群正規化の下では、ロールアウトポリシー段階の特徴はローランクな符号付き幾何に集中することができる。
サブスペース適応幾何学 pLug-in componenT である SALT を用いて,この障害モードに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:29:43 GMT)
Improving Cross-Lingual Factual Recall via Consistency-Driven Reinforcement Learning [9.5] 大規模言語モデル(LLM)は、かなりの世界の知識を符号化する英語のデータに基づいて主に訓練されるが、他の言語でそれを確実に表現することができないことが多い。
The PolyFact is a large-scale parallel multilingual factual QA dataset with 100K Wikidata-ground facts across 12 typologically various languages。
GRPO は SFT を一貫して上回り,言語間整合性と非可視言語への一般化を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:00:02 GMT)
An Infectious Disease Spread Simulation Based on Large Language Model Decision Making [9.4] 我々は、独立推論、家庭の影響、メッセージフレーミングの3つの意思決定シナリオを実装し、比較し、サンフランシスコとアトランタにおける自己報告の結果をシミュレートする。
結果は、収入と教育が、地理、LLMモデル選択、メッセージフレーミングによるより小さいが一貫した影響で、報告率の変化の主要な要因であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:30:13 GMT)
Zero-Shot 3D Question Answering via Hierarchical View-to-Token Transportation [9.3] 本稿では,ビューレベルとトークンレベルの両方において,入力コンテキスト収集のための階層的アプローチを提案する。
具体的には、画素特徴とカメラパラメータを組み合わせることで、意味的内容と幾何学的位置の両方に基づいて、ビューの重要性を評価する。
フレームワークを3つの広く使用されているベンチマークで評価し、既存のチューニング不要の手法とトレーニングベースのアプローチに匹敵するパフォーマンスを大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:13:15 GMT)
Wasserstein Exponential Smoothing [9.3] 本稿では,各観測値が $mathbbR$ 上の確率分布である分布時系列に方法論を拡張する。
我々は、古典的 ES の例外的な同義性を保持する、ワッサーシュタイン空間内の ES の原理的で直観的な一般化を提案する。
高頻度金融リターンと家庭用電力需要の分配時系列化への応用により,ワッサーシュタインESモデルの有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:14:22 GMT)
DRIFT: A Residual Flow Adapter for Decoding Continuous Outputs in Vision-Language Models [9.3] 本稿では,事前学習された視覚言語モデルを連続的復号化タスクに適用するためのフレームワークであるDRIFTを提案する。
DRIFTは、ターゲット出力の粗い推定を提供するベース予測器と、フローマッチングに基づく生成洗練されたモジュールを結合する。
DRIFTを視覚的接地やロボット制御など,知覚と計画の両方のタスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:37:10 GMT)
PC Layer: Polynomial Weight Preconditioning for Improving LLM Pre-Training [9.2] そこで本研究では,プレコンディショニング(PC)層と,プリコンディショナーによる重みパラメータ化により,安定な重みトレーニングを実現することを提案する。
PCは、プレコンディショニングを通して低度の条件付けを通じて重量行列の特異値スペクトルを再評価する。
トレーニング後、ウェイトは元のアーキテクチャにマージされ、オーバーヘッドは発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:55:11 GMT)
F3-Tokenizer: Taming Audio Autoencoder Latents for Understanding and Generation [9.2] 連続的なオーディオオートエンコーダは理解のための弱い構造を持つ潜伏語を生成するが、自己教師型オーディオエンコーダは意味をキャプチャするが、直接デオードできない。
我々は、ノイズ正規化オートエンコーダボトルネックと潜在側表現エンコーダという2つのコンポーネントで、連続オートエンコーダのラテントをこの設定に適応させる。
表現エンコーダは、RQ-MTPと凍結LLMの監督により、冷凍オートエンコーダラプタントで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:25:07 GMT)
DiG-Plan: Mitigating Early Commitment for Tool-Graph Planning via Diffusion Guidance [9.2] DiG-Planは、実行可能な改善を通じて多様なツールセットを生成するフレームワークであり、続いて依存性予測用のARリファインダーがある。
TaskBenchでは、DEG-PlanがARベースラインを10%の相対的マージンで改善し、複雑なコンポジションタスクのAPI-Bankの結果が最大の利益を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:37:31 GMT)
GMBFormer: An NDVI-Guided Global Memory Bank Transformer for Urban Green-Space Extraction from Ultra-High-Resolution Imagery [9.1] GMBFormerは、隣接駆動機能伝搬を選択的に類似性駆動型プロトタイプ検索に置き換えるフレームワークである。
実験では、自作のChengdu UHRデータセットを使用し、7700のラベル付き512 x 512パッチを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:32:58 GMT)
Robust and sparse support vector machine via hybrid truncated loss for supervised classification [9.1] 単一ビュー分類のためのハイブリッドトラッピング損失関数(_Lmathrmht$-SVM)を提案する。
L_mathrmht$-SVMは,5つの単一ビュー法よりもサポートベクトルが少なく,ノイズも高い精度で実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:53:48 GMT)
ANCHOR: Agentic Noise Creation Framework for Human Simulation and Denoising Recommendation [8.9] 本稿では,最近のLLM-as-User研究に触発されたエージェントベースのフレームワークであるANCHORを提案する。
ANCHORは、ユーザの振る舞いをシミュレートして、現実的なノイズラベルを生成し、ノイズ生成とノイズ認識という2つの段階を通して教師付き雑音を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:46:31 GMT)
Do More Agents Help? Controlled and Protocol-Aligned Evaluation of LLM Agent Workflows [8.9] BenchAgentは、単一エージェント、固定マルチエージェント(MAS)、および1つの正規化された実行およびロギングプロトコルの下でMASを進化させる。
BenchAgentは、GPT-4.1で10の推論、コーディング、ツール使用ベンチマークでこれらの基質内部を評価する。
PAE GAIAスナップショットでは、Claude-Codeスタイルのランタイムワークフローが全体の66.72%、Level 3では69.23%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:50:47 GMT)
SciVisAgentSkills: Design and Evaluation of Agent Skills for Scientific Data Analysis and Visualization [8.9] SciVisAgentSkillsは、科学データ分析と可視化のためのコーディングエージェントを増強する再利用可能なエージェントスキルのコレクションである。
専門家が設計した108のマルチステップタスクのベンチマークであるSciVisAgentBenchを用いて、CodexとClaude Codeでこれらのスキルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:14:25 GMT)
Function-Space Priors for Bayesian Neural ODEs with Application to Vessel Trajectory Prediction [8.8] 自動識別システム(AIS)データからの船舶軌道予測は,海上における状況認識に不可欠である。
本研究では,不確実性定量化を伴う連続時間軌道モデリングのための原理的フレームワークを提案する。
我々は,GP前の入力構造からベクトル場の偏差を補償するカーネルベースの正則化器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:21:08 GMT)
Learning to Route LLMs from Implicit Cost-Performance Preferences via Meta-Learning [8.8] 大規模言語モデル(LLM)は、パフォーマンスとコストのトレードオフを示し、より強力なモデルによってコストが増大する。
既存の手法は、異なるユーザコストパフォーマンスの好みに対してうまく機能しない。
本稿では,パーソナライズおよびユーザ中心のコストパフォーマンス最適化のための新しいLLMルーティングパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:53:03 GMT)
Political Persuasion and Endorsement in Large Language Models [8.7] 大規模言語モデル(LLM)は、計算社会科学における人間の行動のプロキシとして、ますます多く採用されている。
本研究では, LLM が説得誘導メッセージを支持しているか, パルチザンペルソナがそれに対応するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:00:54 GMT)
AIS-Based Vessel Trajectory Prediction Using Memory-Augmented Neural Networks [8.7] 本稿では,AIS(Automatic Identification System)データを用いたメモリベース軌道予測の実証的研究を行う。
メキシコ湾とニューヨーク湾からのデータによる実験は、一貫した、実質的なパフォーマンスの向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:52:21 GMT)
EMBER: Efficient Memory via Budgeted Evidence Retention for Long-Horizon Agents [8.6] ロングホライゾンエージェントは大きな履歴をアーカイブすることができるが、将来の回答は依然として検索、再読み込み、コンテキストコストがかかる。
EMBERは、コンパクトでソース支援型エビデンス状態を構築する学習的保持ポリシーである。
LongMemEval-RRでは,LongMemEval由来の残留証拠プロトコルEMBER-14Bが8192token残留証拠比較点で0.3017F1に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:03:05 GMT)
Performance Variation in Deep Reinforcement Learning [8.4] 本稿では,従来の不確実性と変分推定の限界について概説する。
次に,パーセンタイルを用いた統計・可視化手法を提案する。
これらのツールは容易に解釈でき、サンプルパーセンタイルの標準的な性質に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:59:47 GMT)
Anchored, Not Graded: Vision-Language Models Fail at Slant-from-Texture Perception [8.4] 以前の研究では、教師なしCNNはいくつかの人間のようなバイアスを再現する一方で、教師なしCNNは再現しないことが示された。
複数のVLMファミリとモデルスケール、ゼロショットとインコンテキストをまたがって、どちらも固有の障害を発生させる。
高レベルの視覚言語ベンチマークの成功は、低レベルの幾何学的手がかりに対する感度を必要としないかもしれないが、我々は、アンカーを表現から出力言語インターフェースの失敗と解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:03:41 GMT)
Multi-task Learning is Not Enough: Representational Entanglement in Dual-output Second Language Speech Recognition [8.4] マルチタスク学習(MTL)は自然なアプローチである。
本稿では,MTLが意味を改良するが,特に英語では表層転写を劣化させることを示す。
クロスタスクデコーダ解析は、二重出力デコーダの意味がユニークな表現で適応していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:07:07 GMT)
When Denser Credit Is Not Enough: Evidence-Calibrated Policy Optimization for Long-Horizon LLM Agent Training [8.4] Evidence-Calibrated Policy Optimization (ECPO) は、ポリシー更新の前にステップレベルのクレジットを校正する、批判のないポリシー最適化アルゴリズムである。
ECPOは強いベースラインを一貫して上回り、Qwen2.5-1.5BでALFWorld/WebShopでGGPOを+5.2/+7.3成功点で改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:54:09 GMT)
Parallel Jacobi Decoding for Fast Autoregressive Image Generation [8.3] 自己回帰(AR)モデルは高忠実度画像の生成において顕著な性能を示した。
その本質的にシーケンシャルな次トーケン予測は、推論を著しく遅くする。
近年の研究では、自己回帰画像生成を加速するヤコビ型復号法が導入されている。
2次元空間領域におけるドラフトトークンを拡張する訓練不要な復号法であるParallel Jacobi Decoding (PJD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:50:22 GMT)
L-SDPPO: Policy Optimization of Spiking Diffusion Policy for Intra-vehicular Robotic Manipulation [8.2] 本稿では,SDP(Spking Diffusion Policy)をRLアルゴリズムで最適化した低エネルギー車内ロボット操作フレームワークL-SDPを提案する。
本手法は,最先端のロボット操作法と比較して,高い成功率と低エネルギー化を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:45:37 GMT)
Towards the Readability of LLM-Generated Codes through Multitask Representation Engineering [8.1] ターゲット制御による可読性向上は、主観的な性質のため難しい。
我々は、低データ依存と低計算コストの特性を考慮し、表現工学(RepE)を目標制御法として採用する。
本稿では、マルチタスクRepEフレームワークを提案し、コード可読性と正確性の間のトレードオフに対するマルチタスクステアリング法の影響を理論的に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:24:14 GMT)
LatentWave: JEPA Pretraining for Wireless Foundation Models [7.7] 我々は,JEPA(Joint-Embedding Predictive Architecture)を用いた無線基礎モデルであるLatentWaveを提案する。
LatentWaveは、さまざまな下流タスクにまたがって、最初から転送可能な表現を学習する。
マスキングはタスク依存の帰納バイアスを導入し,領域マスキングは信号分類における識別性を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:39:39 GMT)
Non-Perturbative Closed Form for the Typical Bipartite Mutual Information of Haar-Random States [7.7] この量には1つの非摂動閉形式がある。
$langle I(A:B)rangle = (d_A2-1)(d_B2-1),mathcalG(d_A,d_B,d_E)$, ここで$mathcalG$はボース-アインシュタイン核上の明示収束積分によって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:46:02 GMT)
Exact Geometric Typicality and Bipartite Entanglement from the Projected Central Limit Theorem on Hyperspheres [7.7] 両部量子相互情報 $langle I(A:B)rangle$ for Haar-random pure state。
1/N$ での完全拡大は、すべての位数 $k ge 1$ が対称因子 $(d_A2k-1)(d_B2k-1)$ を持ち、全ての上位奇数次補正が同じであるベルヌーイ分解形式を許容することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:53:10 GMT)
Tensor Algebraic Property Skeletons: Amplifying Property-Based Testing for AI Compilers [7.7] Propilotは、GPT 5.5を使ったディープラーニング(DL)コンパイラのためのエージェントプロパティベースのテストフレームワークである。
テンソル代数の知識を再利用可能なプロパティスケルトンとして表現し、それぞれが演算子制約、形状と値規則、およびオラクルテンプレートと結合する。
212のオペレーターと20のプロパティスケルトンでTVM上でPropilotを評価し,4,579のPBTを生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:01:30 GMT)
Code2LoRA: Hypernetwork-Generated Adapters for Code Language Models under Software Evolution [7.6] リポジトリ固有のLoRAアダプタを生成するフレームワークであるCode2LoRAを紹介する。
パラメータ効率の良い微調整ベースラインに対してCode2LoRAを評価するために,RepoPeftBenchを構築した。
Code2LoRA-Staticは63.8%のクロスレポ、66.2%のインレポの正確な一致を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:59:46 GMT)
Plug-and-Play Guidance for Discrete Diffusion Models via Gradient-Informed Logit Correction [7.6] 離散拡散モデルによる制御可能な生成は、しばしば高い計算オーバーヘッドや再学習の必要性によって妨げられる。
Informed underlinetextbfCorrection (textbfGILC) は,誘導信号を効率的に推定するプラグイン・アンド・プレイ・フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:41:53 GMT)
CLIF: Cross-layer LEO-ISL Fingerprinting for Physical and Network Attack Detection in Dense LEO Constellations [7.6] SpaceXのStarlinkやAmazonのKuiperのようなメガコンステレーションは、自動メッシュルーティングのための光サテライトリンク(ISL)に依存している。
本稿では,ネットワーク層データと物理層計測を融合させて異常を検出する,クロス層軽量な行動フィンガープリントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:10:39 GMT)
RadiusFPS: Efficient Farthest Point Sampling on CPUs and GPUs via Spherical Voxel Pruning [7.5] 点雲はロボット知覚の主要な感覚表現である。
FPSは最もよく知られたダウンサンプリング演算子である。
FPSは、現代の3Dセンサーの100万ポイント/秒の速度ではスケールが良くない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:57:05 GMT)
Estimation of the sub-Gaussian parameter [7.4] 準ガウス確率変数 $X$ は 2_* = s_upin mathbbR L()$ ここで $L() = frac22 log mathbbE eX$ は重み付き累積生成関数である。
ガウス以下の確率変数が多用されているにもかかわらず、$2_*$の推定はほとんど注目されず、まだよく理解されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:48:31 GMT)
Predictable Scaling Laws of Optimal Hyperparameters for LLM Continued Pre-training [7.3] 本稿では,所定のチェックポイントに対して,計算予算と最適ハイパーパラメータの関係を確立するための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,高パラメータ探索のオーバーヘッドを最大90%削減すると同時に,ベースラインに対して同等あるいは優れた性能を実現する。
このモデルに依存しないフレームワークはアーキテクチャをまたいで一般化し、様々な継続する事前学習シナリオに対して原則的かつ効率的な方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:32:11 GMT)
VOLT: Vision and Language Trajectory Segmentation for Faster-than-Demonstration Policies [7.2] 人間は、ロボットが実行するために必要なタスクよりも、タスクを示すのに時間がかかります。
本稿では,視覚・言語トラジェクトリセグメンテーション手法VOLTを紹介する。
VOLTは遅い故意運動が必要なセグメントを特定し、残りのセグメントを選択的にダウンサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:57:29 GMT)
Amortizing Federated Adaptation: Hypernetwork Driven LoRA for Personalized Foundation Models [7.2] Low-Rank Adaptation (LoRA) を用いた基礎モデルのフェデレート微調整は、分散学習のためのコミュニケーション効率の良いソリューションを提供する。
既存のLoRAメソッドには,(1)構造的アグリゲーションバイアス,(2)クライアント側ラグという2つの基本的な制限がある。
我々は、ハイパーネットワーク駆動のLoRA生成と製品空間の集約によるアモータイズされたフェデレーションにより、両方の問題に対処する統一されたフレームワークHyperLoRAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:28:48 GMT)
AURA: Intent-Directed Probing for Implicit-Need Surfacing in Situated LLM Agents [7.2] AURAは、シーン認識とIntentFrameを生成するツール使用の間の推論ステップを挿入する。
AURAはReActスタイルの探索よりも暗黙的なカバレッジを改善している。
このコントローラーは、プライバシに敏感なスライスでプローブを82%減らし、禁じられたツール違反をゼロにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:11:06 GMT)
ACE-SQL: Adaptive Co-Optimization via Empirical Credit Assignment for Text-to-SQL [7.0] 既存の方法は、フルスキーマ生成に依存するか、静的なゴールドカラムの監督で訓練された別個のレトリバーを使用するかのいずれかであり、現在のジェネレータポリシーに最適である可能性がある。
本研究では,実行フィードバック下でのスキーマ検索とsql生成を協調的に最適化する強化学習フレームワークであるACE最適化を提案する。
RLトレーニング用の約3kテキスト・ツー・クエクション・データベースペアでは、ACE-はクエリ毎に0.93kの出力トークンを使用しながら、BIRD Dev上で65.3%のグレディな実行精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:11:04 GMT)
MPCoT: Reward-Guided Multi-Path Latent Reasoning for Test-Time Scalable Vision-Language-Action [7.0] 報奨誘導型マルチパス潜在推論フレームワークMPCoTを提案する。
MPCoTは、$M$仮説を初期化し、K重み付けステップのためにそれらを洗練し、アクションデコーディングの前にそれらをソフトに集約する。
ロングホライゾンのパフォーマンスが向上し、深度幅効果、信頼度重み付け、報酬誘導経路監視が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:48:44 GMT)
FontFusion: Enhancing Generative Text in Diffusion Models with Typographic Conditioning [6.9] FontFusion は Diffusion Transformer (DiT) アーキテクチャ用のプラグアンドプレイ・コンディショニングフレームワークである。
フォント埋め込み空間の系統的評価により,DeepFontとDINOv2を組み合わせたデュアルエンコーダは,タイポグラフィータスクの単一エンコーダよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:07:12 GMT)
Private Embedding Lookup with Encrypted Compact Queries under Fully Homomorphic Encryption [6.9] ホモモルフィック暗号化(FHE)は、暗号化されたクライアントデータに対する推論を可能にするが、埋め込みルックアップを単純なテーブルアクセスからホモモルフィックな計算に変換する。
本稿では,サーバ側への埋め込みを継続し,クライアントから暗号化された埋め込みベクタの送信を回避するために,Independent Vector Evaluation (IVE)を提案する。
提案手法は,従来の手法に比べて最大78.4倍のアモータイズされたルックアップ時間を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:39:56 GMT)
Value-and-Structure Alignment for Routing-Consistent Quantization of Mixture-of-Experts Models [6.9] Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、トークンごとに専門家のサブセットだけを活性化することで、ファンデーションモデルを効率的にスケールする。
MoEモデルはルーティングの不安定性に敏感で、小さな量子化によって引き起こされる摂動は、トップ$kのエキスパート選択を変えることができる。
我々は、量子化の下でのエキスパート選択行動を維持するために、量子化のための値と構造のルーティングアライメント(VSRAQ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:13:05 GMT)
Multi-Task Crack Foundation Model for Engineering-Reliable Crack Representation and Topology Preservation in Civil Infrastructure [6.8] CrackGeoFMは、凍結した視覚基盤のバックボーンと、マスク予測、骨格再構築、不確実性推定のためのクラック固有の適応を組み合わせたフレームワークである。
20のクラックデータセットで、CrackGeoFMは最先端のセグメンテーション、トポロジー保存の改善、キャリブレーションされた不確実性、そして5つのラベル付き画像による効果的な数ショット適応を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:08:01 GMT)
Conformal Risk-Averse Decision Making with Action Conditional Guarantee [6.8] 本稿では, 意思決定者による各行動に明示的に規定された安全保証を与える行動条件整合予測を導入する。
2つの実世界のデータセットに対する実験により、我々のアプローチは共形ベースラインよりも行動条件性能を著しく改善することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:05:57 GMT)
Towards Worst-case Hardness for Low-Noise LPN [6.7] 既存の[BLVW19, YZ21]の最悪のケース・ツー・ケースの削減は、線形符号の統計的平滑化に依存している。
効率的な解法を効率の良いアルゴリズムに変換できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:11:23 GMT)
Two-Way Is Better Than One: Bidirectional Alignment with Cycle Consistency for Exemplar-Free Class-Incremental Learning [6.6] サイクル一貫性を目標としたプロジェクタ双方向アライメント手法であるBiCycを紹介する。
そこで本研究では,BiCycが事前学習した微粒化機構において競争力を維持しつつ,スクラッチ設定時の忘れを著しく低減し,精度を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:57:33 GMT)
Revisiting Prototype Rehearsal for Exemplar-Free Continual Learning: Manifold-Aware Boundary Sampling with Adaptive Class-Balanced Loss [6.6] Exemplar-free class-incremental learning (EFCIL) は、生データを保存することなく、時間とともに新しいクラスを取得することを目的としている。
歴史的に、プロトタイプのリハーサルは破滅的な忘れを減らそうとする一般的な戦略であった。
進化する特徴空間のプロトタイプを明確に認識する最近のドリフト補償法は、プロトタイプベースのリハーサルを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:27:01 GMT)
Domain-Adapted Small Language Models with Hybrid Post-Processing: Achieving Cost-Efficient, Low-Latency Multi-Label Structured Prediction via LoRA Fine-Tuning on Scarce Data [6.4] 本稿では、微調整された小言語モデルと決定論的ルールベースの後処理層を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。
1つのNVIDIA A100 GPU上で実行される推論は約2秒で完了し、フロンティアモデルAPIよりも2～5倍高速である。
その結果、ドメイン適応型小言語モデルと決定論的後処理を組み合わせれば、構造化されたコンプライアンス評価のためのフロンティアモデルの精度が一致することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:09:37 GMT)
CogManip: Benchmarking Manipulative Behavior in Multi-Turn Interactions with Large Language Model [6.3] 我々は,1000のマルチターンインタラクションシナリオに対する15の操作戦略リスクを評価する総合ベンチマークであるCogManipを紹介した。
GPT-5.4やDeepSeek-V3.2のようなフロンティアモデルを含む13の代表的なモデルの体系的な評価は、重大なリスクの不均一性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:38:43 GMT)
HANDOFF: Humanoid Agentic Task-Space Whole-Body Control via Distilled Complementary Teachers [6.1] HANDOFFは、直感的で、汎用的で、モジュール的で、表現力のあるヒューマノイドのボディコントローラである。
ユニツリーG1では、HANDOFFは最先端の速度追跡と一致し、最大のロバストな操作ワークスペースの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:59:50 GMT)
OSCAR: Omni-Embodiment Action-Conditioned World Model for Robotics [6.1] 本稿では,ロボットの動作を多岐にわたって一般化し,ロボットのポリシー評価を可能にする,精密なアクション条件付きビデオワールドモデルを提案する。
本モデルは,既存のベースラインと比較して,動作の追従,外観品質,動作の整合性を大幅に向上させる。
さらにOSCARをデプロイして,RoboArenaからロボットポリシーを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:11:48 GMT)
RECAP: Regression Evaluation for Continual Adaptation of Prompts [6.1] 生産エージェントシステムは、常に進化する制約に直面し、次の相互作用に従わなければならない。
現在のベンチマークでは、静的制約セットか、評価フィードバックを伴うリアクティブプロトコルのいずれかを前提としている。
本稿では,制約レベルの連続学習現象を測定するベンチマークRECAPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:35:15 GMT)
Hierarchically Decoupled Mixture-of-Experts for Robust Traffic Sign Recognition in Complex Driving Scenarios [6.1] CBDES MoE TSRは、交通信号認識のための階層的に分離されたヘテロジニアス混合物(MoE)フレームワークである。
ゲーティングモジュールは、入力画像の意味特性に基づいて、エキスパートプールから最も適したエキスパートモデルを選択的に活性化する。
実験結果から,本手法は検出精度と効率の相違が顕著であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:22:58 GMT)
Maximising the Set-Piece Return: Optimising Football Corner Tactics with Graph Reinforcement Learning [6.1] 我々は、歴史的に観察されたパターンの模倣を越えて、新しい汎用的なプレイヤー構成と戦略を発見することを目指している。
本稿では,グラフ構造化データに基づく強化学習アーキテクチャを貢献し,プレーヤ位置の調整に関する一般的な方針を導出する。
この結果から, グラフ強化学習は, 歴史的評価や模倣から戦術的発見へと, セットピース分析をシフトさせることができることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:22:44 GMT)
MADRAG: Multi-Agent Debate with Retrieval-Augmented Generation for Training-Free Analytic Essay Scoring [6.1] 分析エッセイ評価のためのトレーニングフリーフレームワークであるMADRAGについて述べる。
支持者は強み、懐疑的な弱みを識別し、裁判官は彼らの議論を最終スコアに集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:32:47 GMT)
RedditPersona: A Modular Framework for Community-Conditioned LLM Adaptation from Reddit [5.9] RedditPersonaは、データ収集、コミュニティ定義、評価の選択を標準化するフレームワークである。
都市ウェルビーイングドメインの112のサブレディットに適用される。
アダプタの行動識別性は,各戦略のサブレディットベースラインとの本質的な一致を追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:20:10 GMT)
EGTR-Review: Efficient Evidence-Grounded Scientific Peer Review Generation via Multi-Agent Teacher Distillation [5.9] EGTR-ReviewはEvidence-Grounded and Traceable Review Generationフレームワークである。
私たちのコード、プロンプト、設定、サンプルデータはGitHubで入手可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:17:40 GMT)
GRADE: Generalizable Reasoning-Aware Dialogue Evaluation for AI Tutors [5.8] GRADEは、学生-教師対話における教育能力評価のためのオープンソースモデルの体系的研究である。
ゼロショット推論, LoRAファインチューニング, 合成拡張, CoT+Reasoning, シングルタスク対マルチタスクの定式化など, 5つの言語モデルにわたる120の構成を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:23:34 GMT)
Inverse Design of Realizable Metasurface based Absorbers using Improved Conditioning and Diversity Enhanced Progressively Growing GANs [5.8] 準曲面は、ビームステアリング、センシング、ステルス技術などの応用のための電磁波の精密な操作を可能にする。
本稿では,連続スペクトル制約下での制御可能かつ物理的に一貫した準曲面合成のための生成的逆設計フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:25:54 GMT)
From Self to Other: Evaluating Demographic Perspective-Taking in LLM Hate Speech Annotation [5.8] パーソナ条件付き大規模言語モデル(特定の階層的アイデンティティーを採用するよう促されるモデル)は、スケールにおける様々な視点をシミュレートする方法として提案されている。
人間の社会的判断の3つの側面として, (i) 異なる集団のペルソナが人間的な方法(グループ間不一致)に異同するか否か, (ii) コンテンツが自身のアイデンティティ(グループ内での感受性)をターゲットとした場合に, より敏感になるかどうか, (iii) 他集団の反応を正確に予測できるかどうか (viarious prediction) を評価した。
以上の結果から, モデルが3次元全てを連続的に捉えることはなく, 性能はモデル依存であり, 確実に出現しないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:09:58 GMT)
On Improving Robustness of Deepfake Image Detectors [5.7] 3つの相補的な設計原則を統合する統一的なフレームワークを提案する。
敵攻撃は主に低次統計と視覚的意味論に基づいて行われる。
提案手法は, アーキテクチャ的に多様である6つの検出器間のロバスト性を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:47:16 GMT)
Bidirectional Search for Longest Paths: Case for Front-to-Front Heuristics [5.7] 本稿では,BixDFBnBを提案する。BixDFBnBは,BixDFBnBとBingle-Frontier Bidirectional Searchフレームワークを併用した,双方向のディープファースト分岐結合アルゴリズムである。
SFBDSはペア状態で動作するため、双方向のフロンティア管理に関連するオーバーヘッドを回避することができる。
BiXDFBnBは、LSP(Longest Simple Path)、Snakes(Snakes)、CIB(Coil-in-the-Box)といった最長パス問題に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:53:18 GMT)
Data Flow Control: Data Safety Policies for AI Agents [5.7] 本稿では,データフロー制御(Data Flow Control, DFC)を提案する。
我々はデータ安全性をモノミアル上でのアグリゲートの述語として定式化し、Passantはポータブルなクエリ書き換えレイヤで、具体化せずにポリシーを強制する。
結果として、データフローコントロールは、プロンプトやポストホックチェックからデータインフラストラクチャにデータ安全性を移行するための第一歩になります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:01:24 GMT)
Ensuring Interaction Safety in Multitask Exoskeleton Control: A Simulation-Trained Variable Impedance Framework [5.6] 提案フレームワークは,標準ベースライン法と組み合わせた実世界のシナリオにおけるメタボリックコストを低減する。
これらの結果は,安全なマルチタスク・エキソ骨格制御のためのフレームワークの実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:37:01 GMT)
Cross-Epoch Adaptive Rollout Optimization for RL Post-Training [5.5] LLMポストトレーニングは、しばしばプロンプト毎に複数のロールアウトをサンプリングする強化学習手法に依存している。
既存のほとんどのアプローチでは、トレーニング信号に大きな違いがあるにも関わらず、すべてのプロンプトに対して固定的なロールアウト予算を使用している。
我々は、固定されたグローバル予算の下でのアダプティブ・ロールアウト・アロケーションについて検討し、即時還元リターンを伴うオンラインリソースアロケーションとして問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:27:51 GMT)
Quantum Radar Cross Section with two-photon entangled states [5.4] 量子レーダ断面積(QRCS)の2光子絡み状態について検討する。
単一光子QRCSと2光子分離可能なQRCSを拡張できることを示す。
任意の角度の絡み合いを持つ双光子状態に対するQRCS式を導出し、その結果の散乱パターンを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:27:14 GMT)
Multimodal Sexism Identification and Characterization using Large Language Models and Gradient Boosting [5.2] 我々は、ミームおよびショートフォームビデオにおけるマルチモーダル性差別の識別と特徴付けに対処する。
ミームでは、視覚的、テキスト的、人口統計学的、生体的、およびLLMから派生した意味指標を組み合わせる。
ビデオでは、特徴選択、フレームベースの視覚表現、OCRベースのテキスト特徴、音響ディスクリプタ、センサ由来のメタデータの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:43:46 GMT)
Sustainability by Design in Decentralized Autonomous Organizations: An Empirical Review of Governance, Innovation, and Institutional Design [5.2] 分散型自律組織(DAOs)は、ブロックチェーンベースの透明性、オープン参加、トークン駆動型ガバナンスを特徴とする、イノベーションエコシステムの新たな形態である。
この研究では、エージェントの相互運用性の問題に対処するECC-8004とGoogle A2Aの2つの標準を比較した。
この研究は、科学者、政策立案者、デザイナーが将来の組織形態におけるイノベーション、技術的ガバナンス、持続可能性の整合を図るための証拠に基づく洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:49:28 GMT)
When to Think Deeply: Inhibitory Deliberation for LLM Reasoning [5.2] 我々は、応答条件による抑制的熟考のためのフレームワークであるIDPRを提案する。
IDPRはまず簡潔な直感的な回答を生成し、次に抑制コントローラを使用して決定する。
IDPRは最も高い補正精度を達成し、応答条件による阻害が迅速な答えをよりよく識別することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:57:27 GMT)
ViCuR: Visual Cues as Recoverable Privilege for Multimodal On-Policy Distillation [5.1] ViCuRは視覚的に接地された特権型蒸留フレームワークである。
答え側の特権を視覚的手がかりに置き換える。
答えに基づく自己蒸留よりも継続的に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:18:13 GMT)
Exploring the connection between coding habits and cognitive styles in malware developers [5.1] 本研究では,マルウェアソースコードに埋め込まれた行動シグネチャとコーディングパターンについて検討する。
認知心理学と犯罪学理論に基づいて、我々の研究は行動指標としてのコード構造と品質の違いを解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:46:25 GMT)
RPC-GS: Gaussian Splatting with native RPC Rendering for Satellite Imagery [5.1] 本稿では,Rational Polynomial Camera (RPC)モデルで動作する衛星画像のための最初のガウス散乱フレームワークであるRPC-GSを紹介する。
RPCモデルは、現代のプッシュブルーム衛星センサの複雑な画像幾何学を表現するデファクトスタンダードである。
私たちは、RPC、パースペクティブ、アフィンカメラモデルを統一されたフレームワークでベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:12:31 GMT)
AgileOS: A GPU Operating System Layer for Protected CUDA Services [5.1] 本稿では,保護サービスのためのGPUオペレーティングシステム層であるAgileOSの初期設計とプロトタイプのスコープについて述べる。
サービス状態とモジュールインターフェースを保護するため、AgileOSは、ユーザー割り当てを保護されたモジュール/MMIO範囲から分離するGPUメモリ管理モデルを定義している。
AgileOSはモジュール化され、柔軟性があり、様々な保護されたサービスとcuFFTやPyTorchといった既存のライブラリをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:34:56 GMT)
Evaluation of LLMs for Mathematical Formalization in Lean [5.0] リーン4.1では、さまざまな大規模言語モデルの有効性を公式な証明で比較しています。
総合的には、Gemini 3.1 ProとClaude Opus 4.7が最高である。
コストを考慮すると、NVIDIA Nemotron 3 SuperとGPT-OSS 120Bが最も効率的だった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:59:39 GMT)
What Do People Actually Want From AI? Mapping Preference Plurality [5.0] 75か国にわたるPRISMデータセットからの1500のオープンエンドレスポンスを分析し、AIシステムから人々が実際に何を望んでいるかを調べる。
ほとんどの値は回答者の4分の1以下で、唯一の例外は49%です。
特定の機能、すなわち人間のようなモデルがどのように振る舞うか、そしてガードレールのようないくつかの機能は、完全に議論の余地がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:47:29 GMT)
HoT-SSM:Higher-order Temporal Knowledge Graph Reasoning with State Space Models for Health Care [5.0] 状態空間モデルを用いた高次時間グラフ推論法であるHoT-SSMを提案する。
訪問ごとに、HoT-SSMはドメイン知識を用いて意味論的に関連する臨床概念をハイパーエッジにグループ化することでハイパーグラフを構築する。
MIMIC-IIIおよびMIMIC-IVデータセットの実験は、現在の最先端モデルよりも大幅に性能が向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:42:18 GMT)
InfoShield: Privacy-Preserving Speech Representations for Mental Health Screening via Information-Theoretic Optimization [4.9] 本稿では,抑うつ分類精度を維持しつつ,音声表現と感性属性の相互情報を最小限に抑えるInfoShieldを提案する。
Androidでの実験では、InfoShieldは性別の推測を92.6%から55.5%に減らし、年齢の推測を55.7%から30.3%に減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:16:01 GMT)
Domain-Aware Mispronunciation Detection and Diagnosis Using Language-Specific Statistical Graphs [4.9] 本稿では,有向グラフとして表される音素混在パターンをモデルで学習することのできる統計グラフ構築手法を提案する。
様々な母国語(L1)の背景における発音の体系的差異を捉えるための言語固有の戦略を導入する。
提案手法の有効性はL2-ARCTICベンチマークで広範な実験を行い,59.52%のF1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:38:11 GMT)
Almieyar-Oryx-BloomBench: A Bilingual Multimodal Benchmark for Cognitively Informed Evaluation of Vision-Language Models [4.8] BloomBenchは、視覚言語モデルのための、認知的に人間的、バイリンガルな(英語-アラビア語)マルチモーダルベンチマークである。
我々は,その認知的プロファイルを診断するために最先端のVLMを研究した。
本研究は、アラビア語と英語における重要なパフォーマンスギャップを浮き彫りにして、現在の言語間多モーダル推論における限界を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:21:22 GMT)
Deployed trusted-node quantum key distribution over 300 km with a multi-core fiber access link [4.8] 量子鍵分布(QKD)は、現実的な通信ネットワークへの展開においてますます検討されている。
ここでは、スウェーデン国立量子通信インフラのLinkping Universityとストックホルムハブ間の信頼ノードQKDを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:53:46 GMT)
TGSD: Topology-Guided State-Space Diffusion Framework for EEG Spatial Super-Resolution [4.8] 低分解能脳波はウェアラブルやIoTベースの脳波検出に適しているが、電極サンプリングには神経活動を特徴づける十分な情報がないことが多い。
EEG条件超解像拡散は、スパース記録から高密度チャネル脳波を回収することを目的としている。
脳波空間マッピングのためのトポロジ対応状態空間拡散フレームワークTGSDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:58:00 GMT)
Credential Disclosure in (EU) Digital Identity Wallets: Privacy Risks and Practical Mitigations [4.8] 欧州連合は2026年末までにEUDIウォレットを導入する。
これによってユーザは、Webサイトのアイデンティティ属性を安全かつプライベートに開示できる。
このようなシステムには多くのメリットがあるが、信用情報開示の判断が不十分なことから生じるリスクももたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:22:44 GMT)
Nanostructure modelling with early fault tolerant quantum computers [4.8] 本稿では,多電子二重量子ドットに対処可能な量子シミュレーションフレームワークを提案する。
我々は、システムの1$textst$量子化表現を効率的にスケーリングし、トロタライズと量子化の両方に基づいたアルゴリズムを開発する。
その結果、二重量子ドット中の4電子の基底状態エネルギーは、約24時間で226kの物理量子ビット、または314kの量子ビットを持つ3.4日で8電子系を推定できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:41:43 GMT)
Diff2SP: Diffusion Models for Correlated Scenario Generation in Stochastic Programming [4.8] Diff2SPは拡散に基づく生成フレームワークで、下流最適化の目的を直接シナリオ生成に組み込む。
シナリオ生成と意思決定を別々のステップとして扱う従来の方法とは異なり、Diff2SPはトレーニングプロセスに最適化を組み込む。
Diff2SPは、統計的忠実度と下流最適化結果の両方を一貫して改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:27:51 GMT)
Ferroelectric brightening of spin forbidden dark excitons in a WSe2/hybrid perovskite heterostructure [4.8] 単層WSe2における長時間の暗黒励起子はスピンおよびバレー情報を運ぶための有望な候補を示す。
強誘電体近接効果を利用して、WSe2の平面内回転対称性を破り、磁場ゼロ条件下でスピン禁止ダークエキシトンを明るくする。
本研究は,2次元半導体におけるスピンエキシトン制御のための強誘電体近接結合を電気的再構成可能な磁場フリー戦略として確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:16:07 GMT)
Noise-Aware Visual Representation Learning for Medical Visual Question Answering [4.8] 医用視覚質問応答(Med-VQA)は、AIモデルによる医療画像の解釈と臨床関連クエリへの応答を可能にすることにより、臨床上の意思決定支援に強い可能性を秘めている。
近年のアプローチでは、計算コストを削減するために、市販のビジョンエンコーダを軽量なマッピングネットワークを通じて大きな言語モデル(LLM)に接続する。
視覚的な埋め込みがLLMの入力空間にマップされる前にデノナイズされたオートエンコーダを組み込んだノイズ対応Med-VQAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:37:27 GMT)
Towards Truly Multilingual ASR: Generalizing Code-Switching ASR to Unseen Language Pairs [4.7] 符号スイッチング ASR (CS-ASR) は、多言語CS音声資源の不足により、特に困難である。
既存のアプローチは、合成CS音声生成やペア固有微調整によりCS-ASR性能を向上させる。
限られた言語対から学習したCS能力が、未知の言語対に一般化できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:22:55 GMT)
Less is MoE: Trimming Experts in Domain-Specialist Language Models [4.7] Mixture-of-Experts (MoE)モデルは条件付き計算によって強力なパフォーマンスを実現するが、その大きなパラメータフットプリントはデプロイメント上の課題を引き起こす。
重要な機能は専門家に分散しているが、FFNのスパース中間次元に集中している。
FFN内で動作するFisher-MoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:43:20 GMT)
ReSAGE-PAR: Representational Similarity Assessment for Generative Expansion in Pedestrian Attribute Recognition [4.7] 本稿では、ReSAGE-PARと呼ばれるロバストな生成スコア・オートラベルパイプラインを導入する。
ReSAGE-PARは、高品質な事前訓練データと非標準監視作物のドメインギャップを埋める。
標準のバックボーンでは最大8.7%の大幅な改善が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:10:55 GMT)
Metamorphic Testing with the Rashomon Set: Explanation Faithfulness in Machine Learning [4.6] 複数の機械学習モデルは、同じタスクでほぼ等価な予測性能を達成できるが、異なる特徴ベースの説明を提供する。
これは(説明可能な)機械学習の羅生門効果と呼ばれ、どの説明が信頼できるかという疑問を提起する。
そこで本稿では,地味なラベルを必要とせず,説明の忠実さを評価するメタモルフィックテストに基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:57:26 GMT)
MDP-GRPO: Stabilized Group Relative Policy Optimization for Multi-Constraint Instruction Following [4.6] 検証可能な報酬を伴う強化学習は、マルチ制約の指示に最適である。
標準グループ相対的政策最適化は、離散的な低分散報酬の下で不安定になる。
MDP-GRPOは,多温度サンプリングによる学習を安定化し,報酬分散を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:58:59 GMT)
The Economics of Proof-of-Useful-Work [4.6] 新たな代替手段である、有用な作業の証明(PoUW)によって、同じ計算がブロックチェーンを同時に保護し、経済的に価値のあるアウトプットを生成することが可能になる。
PoUWは経済的な理由からしばしば批判され、もしこの作業が有用であれば、攻撃者は「攻撃に対して支払われる」可能性があり、セキュリティを弱める可能性がある。
我々は、純粋なマイニング、純粋に有用な作業 -- 機械学習推論としてインスタンス化されている -- にまたがって計算を割り当てることのできる、PoUWブロックチェーンの競争力のある計算モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:39:32 GMT)
A Framework for Measuring Appropriate Reliance on Set-Valued AI Advice [4.5] 我々は、逐次的判断・監督パラダイムの中で、設定された評価されたAIアドバイスへの適切な依存を測定するための最初の公式なフレームワークを開発する。
これらの指標が,既存の指標が見落としている人間とAIのコラボレーションにおいて重要なニュアンスをいかに捉えているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:17:42 GMT)
On the Cryptographic Structure Required for Verifying Qubits [4.4] 我々は、(ある種の)古典的なアンチ・コンミューテーションテストから強力な暗号を構築する。
量子後KAとOTの硬度増幅に関する最初の既知の結果を提供するが、通信は古典的だが、敵は量子的かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:16:07 GMT)
Bridging the Semantic-Collaborative Gap: An Asymmetric Graph Architecture for Cold-Start Item Recommendation [4.4] 協調フィルタリングとグラフベースのレコメンデーションモデルは非常に効果的である。
新しいコンテンツは、すぐにスタンドアロンの埋め込みを割り当てなければならない。
本稿では, 時間的二分項デバイスコンテンツグラフ上での帰納的グラフ補完問題として, コールドスタート勧告を定式化することによって, この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:35:57 GMT)
ZERO-APT: A Closed-Loop Adversarial Framework for LLM-Driven Automated Penetration Testing under Intelligent Defense [4.4] ターンベースの攻撃防御フレームワークZERO-APTを提案する。
リアリズムでは、ZERO-APTはSysmonテレメトリを消費し、リアルタイムで攻撃を検出するLLM Defenderを組み込みます。
一貫性のために、3つのアーキテクチャメカニズムは因果一貫性を不安定なLLM推論から強制されたシステムアーキテクチャへと移行させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:28:36 GMT)
BMCR: Adaptive Backbone Module Composition via Reinforcement Learning for Remote Sensing Object Detection [4.3] オブジェクト検出検出のための強化学習(BMCR)によるバックボーンモジュール構成を提案する。
BMCRは、既製のCNNとViTのバックボーンから分解された再利用可能なモジュールから入力適応推論パスを組み立てる。
BMCRは, それぞれ79.31%, 73.41%, 71.86% mAPを達成し, 強い静的および動的ベースラインを2.5ポイント超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:04:15 GMT)
A Trajectory-Driven Spatio-Temporal Refinement Solution for CVPR 2026 8th UG2+ Challenge Track 3: DOST [4.3] 第8回 UG2+ Challenge (CVPR 2026) Track 3: Dynamic Object in Turbulence (DOST) について述べる。
本手法は、強力なマスク生成とモーショントラッキング機能を提供する強力なベースラインフレームワークSegment Any Motion(SegAnyMo)上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:14:10 GMT)
VZCrash: A Large-Scale IMU Dataset of Ego-Vehicle Crashes [4.2] Inertial Measurement Unit(IMU)テレメトリを特徴とする,実世界の車両衝突データの公開データセットとして最大であるVZCrashを紹介する。
データセットには、31,000件以上の検証済みのクラッシュと、158,000件の陰性サンプルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:12:35 GMT)
RQUL-UIE: Revitalizing Quality-Unstable Labels for Underwater Image Enhancement via In-Dataset Self-Supervision [4.2] 水中画像強調(UIE)は,水媒体による劣化の軽減に不可欠である。
本稿では,学習ラベルの品質分布を生かした拡散型自己教師型学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:48:56 GMT)
Liquid Neural Networks as a Drop-in Continuous-Time Deformation Field for Dynamic 3D Gaussian Splatting [4.2] Deformable 3D Gaussian Splatting (D-3DGS)は、フレーム時間tの位置エンコードされたガウスアンを通して3Dの標準セットを変形することにより、モノクロビデオから動的シーンを再構築する。
LNN(Liquid Neural Network)による閉鎖型連続時間セルのスタックとして変形場を最適化する。
結果は、離散変形場を t の明示的な連続時間関数に変換する、ほぼゼロフリクションのアーキテクチャ設計である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:43:44 GMT)
Agentic Generation and Evolution of Knowledge Models [4.2] TrustModelは、生きた知識モデルのエージェント生成と進化のためのビジョンである。
TrustModelは3つのエージェントサブシステムで構成されている。
モデルベーステストにおいてTrustModelをどのようにインスタンス化できるかを示し、他のMDEアクティビティをサポートする可能性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:07:47 GMT)
A framework for low-overhead quantum fault tolerance via spacetime lifting [4.2] フォールトトレラント量子計算は本質的に時空問題である。
断層複合体は、そのようなプロトコルを単一時空オブジェクトとして扱うためのホモロジーフレームワークを提供する。
時空昇降は, 総時空コストにおいて, ほぼ直線的な断層距離を持つ時空昇降メモリ実験において, 断層複合体および特に時空昇降メモリ実験を産み出すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:34:10 GMT)
Evaluating Agentic Configuration Repair for Computer Networks [4.1] 研究は、ネットワーク構成の複雑でエラーを起こしやすいタスクを自動化するために、Large Language Models (LLMs)に移行している。
我々は,形式的ネットワーク検証とコンテキスト検索ツールを付加した,オープンソースおよびクローズドソースのLCMをベンチマークする。
エージェントアーキテクチャは, 修復効率 (平均12%) と安全性 (平均17%) において, 基礎LLMよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:20:25 GMT)
DNQ: Deep Nash Q-Network for Partially Observable n-Player Games [4.0] 提案手法は,入札エージェントのトレーニングのためのループ内平衡監視フレームワークであるDNQを提案する。
DNQは、軌跡収集、批評家による支払い推定、均衡、政策模倣を交互に行う。
我々は、正確な定式化と比較して、平衡解決コストとトレーニング時間を大幅に削減するスケーラブルなペアワイズ定式化に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:58:01 GMT)
Pomona: Continuous Code Quality Improvement via Small, Automated Changes at Bloomberg [4.0] Pomonaは軽量なエージェントツールで、発見とインクリメンタルな修復のサイクルを自動化する。
チームでの1ヶ月の展開と10人のシニアエンジニアに配布されたアンケートにより, Pomonaを評価した。
調査対象となったエンジニアの8/10は、Pomonaの採用を望んでおり、小さな差分サイズを賞賛し、コード品質の改善に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:31:48 GMT)
Semidefinite-programming hierarchies for classically simulable state families [4.0] 我々は、古典的にシミュレート可能な状態家族、すなわち、ペアワイズ通勤家族の凸内にある家族について研究する。
我々は、古典的にシミュレート可能な状態ファミリーの集合を特徴付ける、完全な半定型プログラミング階層を開発する。
階層を非分極ノイズに混ざった状態族に応用することは、計算可能な古典的可視性に関する上限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:09:49 GMT)
Geodesic Flow Matching on a Riemannian Degradation Manifold for Blind Image Restoration [3.9] ブラインド画像の復元には、未知の複合劣化によって破損した観察からクリーンなイメージを復元する必要がある。
最近の決定論的フローベース手法は、劣化した画像をクリーンなものにマッピングする輸送プロセスとして復元をモデル化している。
共同画像-多様体空間上でのジオデシック輸送として復元を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:19:28 GMT)
Multi-ResNets for Subspace Preconditioning in Constrained Optimization [3.9] MResOptは、制約付き最適化問題のための段階的残差ニューラルネットワークアーキテクチャである。
MResOpt は等式制約多様体を反復する学習された除算演算をサポートすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:37:55 GMT)
AttackPathGNN: Cross-function vulnerability detection in smart contracts using state interference graphs and conjunction pooling [3.9] Solidityスマートコントラクトのための既存の学習ベースの検出は、脆弱性検出を単一関数内のパターンマッチングに還元する。
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)であるAttackPathGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:30:24 GMT)
Attitude-Aided Linear Calibration of Triaxial Accelerometers [3.8] 姿勢支援線形加速度計校正(ALAC)は、向き情報を提供する任意のプラットフォームで動作する。
ALACは、統一キャリブレーションモデルにおいて、センサエラーを表すために複合エラー行列(CEM)を構築する。
固定式ロボット搭載加速度計と準静的なパブリックIMU軌道の実験は、ALACがオフラインモードとオンラインモードの両方において、精度と堅牢性において基準ベースラインとオンラインベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:48:16 GMT)
Retry Policy Gradients in Continuous Action Spaces [3.8] リトライ目的に対するパスワイズ微分推定器を導入し、ReMaxを連続的なアクション空間に拡張する。
ReMaxは、政策の緩やかな景観を再構築することで探索を促進することができることを示す。
我々は、この目的を、政治以外のアクター批判アルゴリズムであるReMAC(ReMax Actor-Critic)として初期化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:57:45 GMT)
Field Validation of a Multi-Resolution ConvLSTM Framework for Retaining Wall Deformation Prediction [3.8] 本研究では,多解像度畳み込み長短期記憶(ConvLSTM)フレームワークの総合的フィールド検証を行い,段階的掘削時の壁面変形の予測を行う。
提案手法は, 韓国の11ヶ所の発掘現場における34個の傾斜計の現地モニタリングデータを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:09:41 GMT)
SagnacAssisted Enhanced OTDR for Distributed Acoustic Sensing: A Standardized Benchmark and Engineering Evaluation Framework [3.5] 本研究では,サニャック支援による$-OTDRセンシングアーキテクチャと,エンジニアリング指向のDASイベント認識のための標準ベンチマークフレームワークを開発する。
サニャック干渉計は、$$-OTDRチャネルにおけるフェーディング・パンの観測を補う連続的な位相応答を提供する。
6種類の音響クラスを持つ10km感光ファイバーを用いた実験により, 両分岐融合モデルが最も良好なトレードオフが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:29:25 GMT)
Learning to replenish: A hybrid deep reinforcement learning for dynamic inventory management in the pharmaceutical supply chains [3.5] 本研究は,製薬製品に対する最適在庫補充政策の策定を目的とする。
マルコフ決定過程として問題を定式化し,より深い強化学習手法を提案する。
提案アルゴリズムは動的シナリオ下で在庫補充戦略を適応的に更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:06:46 GMT)
Generative Criticality in Large Language Model Temperature Scaling [3.5] 大規模言語モデル(LLM)によって生成されるテキストの統計的フィールドフレームワークを提案する。
接続された2点相関器からの感受性と、アンサンブル平均埋め込み場からの順序パラメータを定義する。
パワーローのようなスケーリング,順序パラメータの同時変化,T_c$以下の1つの意味的方向への崩壊といった特徴を持つ$T_c$近傍の鋭い感受性ピークを観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:43:32 GMT)
On the training of physics-informed neural operators for solving parametric partial differential equations [3.4] 物理インフォームド・ニューラル演算子(PINO)は、支配物理学を監督として利用して偏微分方程式の解演算子を学習することを目的としている。
アーキテクチャ設計,選択損失分散,コロケーションポイントサンプリング戦略など,PINOトレーニングパイプラインの重要なコンポーネントについて検討する。
PINNトレーニングで確認されたいくつかの最適化パスは、勾配の衝突や因果的違反を含むPINOで自然に発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:36:22 GMT)
PromptPrint: Behavioral Biometrics Through Natural Language Prompting in LLMs [3.4] 著者帰属研究は伝統的に長文、表現力のあるテキストに焦点を合わせてきた。
本稿では,ユーザの習慣的語彙,構文,談話パターンが学習可能な行動バイオメトリックを形成するという仮説であるPromptPrintを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:34:17 GMT)
Breaking Time: A Fully Gaussian Framework for Distributed and Continuous-Time SLAM [3.4] 連続時間軌道推定のための完全にガウス的で分散したフレームワークであるG-solverを紹介する。
我々は,ローリングシャッターや分散マルチカメラ最適化など,合成および実データに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:52:25 GMT)
Amortized Nonlinear Model Predictive Control [3.2] 最適制御は、現在の状態と参照に依存するコストパラメータを持つ状態依存二次プログラム(QP)によって近似できることを示す。
カーテシアンエンドエフェクタートラッキングを用いた3リンク平面ロボットアームのアプローチを検証し,NLPソルバ上でのオーダー・オブ・マグニチュード・スピードアップを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:15:23 GMT)
Merging model-based control with multi-agent reinforcement learning for multi-agent cooperative teaming strategies [3.2] 本稿では,マルチエージェント強化学習(MARL)とモデルベース制御を組み合わせたフレームワークを提案する。
マルチエージェント追従回避シナリオに適用することで,本アルゴリズムの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:01:00 GMT)
MalTree: Tracing Malware Evolution from Embeddings at Scale [3.1] MalTreeは、バイオインフォマティクスにインスパイアされた系統学の技術を大規模に適用して、マルウェアの進化をモデル化するフレームワークである。
我々の分析によると、一部の家族は他の家族に比べて10倍以上の速さで変異し、検出戦略は家族固有の進化のテンポに合わせて調整されるべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:51:49 GMT)
Proper Scoring Rules for Right-Censored Survival Data [3.1] 本稿では, 適正な生存率評価のための枠組みを提案する。
検閲機構を通じて予測分布をマッピングし,その基礎となる適切なスコアを誘導された観測データ法則に適用する。
これにより、一定の検閲時間に対する局所化スコアと、検閲時間がランダムまたは部分的にのみ観察される際の限界化スコアが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:00:29 GMT)
Coordinated optimization of departure sequencing and section-track allocation in railway short-term concentrated departure scenarios based on qubo and hybrid quantum algorithms [3.0] 本研究では,鉄道短期集中出発シナリオにおける出発シーケンシングの協調最適化と区間配置について検討した。
2次非制約バイナリ最適化モデルを定式化し、出発位置の割り当てと区間トラックの選択を表現した。
シミュレーションに基づく評価層を導入し、セクション占有、中間待機、プラットフォーム容量圧力、実行時変動、遅延伝搬を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:23:13 GMT)
IDDMBSE: Integrating Data-Driven and Model-Based Systems Engineering for Trusted Autonomous Cyber-Physical Systems [3.0] モデルベースシステム工学(MBSE)とデータ駆動型機械学習と人工知能(ML/AI)のギャップに対処する。
IDDMBSE(Integrated Data-Driven and Model-Based Systems Engineering)方法論は、厳密なMBSE Vプロセスを拡張し、各ステップでデータ駆動ループを組み込む。
IDDMBSEは,センサスーツの選択,リスクに敏感な経路計画,行動ツリーのタスク検証,コンフォメーション・プレディションに基づく頑健な認識,マルチロボットの協調など,開発ライフサイクルにおける信頼性の高い自律的地上ロボット上で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:22:51 GMT)
Quantifying Uncertainty In Wide Two-Layer Neural Networks: On The Law Of The Limiting Fluctuation Process [3.0] ニューラルネットワーク予測における不確かさの定量化は、通常のアプリケーションでは大きな問題である。
提案手法では,PDEの分散情報を用いて不確実性を直接評価することにより,コスト削減を図る。
そこで我々は,勾配降下法により訓練された広帯域2層ニューラルネットワークの平均場限界付近のランダムなゆらぎを記述する制限過程の法則について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:25:23 GMT)
LLM Self-Recognition: Steering and Retrieving Activation Signatures [3.0] 解釈可能性の最近の進歩は、大きな言語モデルがその出力の自己認識を可能にする信号を暗黙的に符号化していることを示唆している。
この能力は低エントロピーシナリオにおいても信頼性があり、ターゲットの介入によって増幅可能であることを実証する。
このアプローチは、外部に信号を埋め込むのではなく、モデルの自然な表現構造を利用して、従来の検出器に代わる実用的な代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:54:34 GMT)
Representing Research Attention as Contextually Structured Flows [2.9] 注意の流れを、時間とともに注目の組織とその進化を符号化する文脈的に構造化された表現として提案する。
我々は,これらの表現が伝達可能な構造を捉えているかどうかを,研究出力間の類似型推論に基づくベンチマークによって評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:03:08 GMT)
Intercomparison of Machine Learning Algorithms for Remote Sensing-based In-season Crop Mapping [2.9] USDA Cropland Data Layerは30m解像度で作物タイプのラベルを提供する。
収穫前に作物の種類を満足のいく精度でマッピングする製品は存在しない。
インシーズンの作物型マッピングは、作物に対する気候関連の脅威がますます激化する中で、食品の安全のために重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:47:44 GMT)
Barbell Codes: qLDPC Codes for Superconducting Quantum Hardware [2.9] 我々は,要求される2ビットの相互作用をすべてサポートする,現実的なチップレイアウトを伴って,qLDPCの"バーベル"コード群を紹介する。
論理量子ビットあたりのデータキュービットあたり30ドルというわずかなオーバーヘッドがあるため、バーベル符号は数兆のQECサイクルに対して10～4ドルという物理的ノイズ強度で情報を保存できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:01:24 GMT)
Backdoor Unlearning Generalization: A Path Toward the Removal of Unknown Triggers in LLMs [2.9] 非学習によるバックドア中立化は、バックドア全体にわたって一般化されていることを示す。
本研究は, プレトレーニングや継続プレトレーニングにより, バックドアを注入した3種類のモデル家族を対象に, この現象について検討した。
筆者らは, コントロールされたバックドアを故意に注入し, 取り除くことにより, LLMの安全性を向上する新たな方向性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:44:14 GMT)
ProSarc: Prosody-Aware Sarcasm Recognition Framework via Temporal Prosodic Incongruity [2.8] ProSarcは、サルカズムを検出するオーディオのみのフレームワークである。
本稿では,時間的韻律的不整合をモデル化してサルカズムを検出する,音声のみのフレームワークProSarcを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:40:09 GMT)
The Identity Trap in EEG Foundation Models: A Diagnostic Audit [2.8] 主観的非結合性クロスバリデーションの高精度化はいまだに曖昧である。
私たちはこれをIdentity Trapと名付け、微調整の前に表現レベルで診断できるかどうかを尋ねます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:54:34 GMT)
An ERP Study on Recursive Locative Processing in Mandarin-Speaking Children with Autism [2.8] 再帰は階層型言語構造の生成を可能にするが、リアルタイム理解においてかなりの処理要求を課す。
自閉症スペクトラム障害(ASD)における再帰障害の報告
本研究では, 事象関連電位(ERP)を用いて, マンダリン話者の2段階再帰的位置推定法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:45:13 GMT)
Compress-Distill: Reasoning Trace Compression for Efficient Knowledge Distillation [2.7] 推論モデルは、冗長な学生の出力を蒸留し奨励するのにコストがかかる長い思考の痕跡を生成する。
本研究は,知識蒸留に先立ち,これらの痕跡のポストホック圧縮について検討する。
学生は生のトレース精度の96%を保ち、トーケン毎の効率は最大18倍に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:30:58 GMT)
Emergent Language as an Approach to Conscious AI [2.7] 本稿では,意識関連構造の研究のための生成手法を提案する。
エージェントは、最小限(言語なし、自己の概念なし、人間のテキストへの最小露出)から始まり、タスクプレッシャーのみでコミュニケーションを開発する。
概念実証として,エコーミスマッチ検出回路を含む自己参照通信をエージェントが行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:47:41 GMT)
Deterring Searches for Child Sexual Abuse Material on Google Search and Promoting Help-Seeking [2.6] Google Searchは、ユーザがChild Sexual Abuse Materialsの検索を行うと、検索結果ページのトップに"Onebox"機能をデプロイする。
本研究は,再帰と治療資源に焦点をあてた改訂された介入を,報告に焦点をあてた以前のイテレーションと比較し,この特徴に対する戦略的シフトの影響を評価した。
内部のGoogle Searchログデータの差分分析を用いて、新しいメッセージは、同じ検索セッション内でのCSAM関連クエリのステータスクオに比べて3.8ポイント削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:13:30 GMT)
V2V-Bench: A Comprehensive Benchmark for Video-to-Video Generation Evaluation [2.6] 出力は編集命令に従い、フレームレベルのソース映像との対応を維持する必要があるため、ビデオ間(V2V)の生成は評価が難しい。
V2V-Benchは、時間的アライメント、構造的忠実度、変換品質、ビデオ品質、セマンティックアライメントの5つのカテゴリに分類されるベンチマークである。
V2V-Benchは、編集タスクに挑戦するさまざまなソースビデオと、Grok ImagineとGemini Veo3という2つの商用モデルと、オープンソースモデルOpen Sora 2.0を組み合わせて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:48:42 GMT)
SCOUT: Semantic scene COverage via Uncertainty-guided Traversal [2.5] ほとんどの3Dシーングラフパイプラインは、一定のデータセット上での認識を後処理の段階として扱う。
このループを閉じるオンライン意味探索フレームワークSCOUTを紹介する。
SCOUTはセマンティック・シーンの完全性を,セマンティック・マッピングの受動的副産物ではなく,運用目的として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:13:33 GMT)
LLMs Can Leak Training Data But Do They Want To? A Propensity-Aware Evaluation of Memorization in LLMs [2.5] 本稿では,暗記評価のための固有性を考慮したフレームワークであるPropMeを紹介する。
Infini-gram上に構築された軽量なトレースパイプラインであるSimpleTraceも導入しています。
以上の結果から,暗記監査は最悪の抽出可能性と通常の漏洩確率の両方を報告すべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:25:24 GMT)
ErA: Error-Aware Deep Unrolling Network for Single Image Defocus Deblurring [2.4] ErAはコンパクトなケイン基底とピクセル単位の重みを学習し、ラグランジアンにおける誤り認識項は推定誤差をアンロールする。
Realblur、Augmented、Augmentedで最先端のPSNR/SSIMを実現する。
DOFは、根拠のない仕事の強い一般化を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:19:08 GMT)
Learning solution operators of PDEs with sparse approximation methods [2.4] 偏微分方程式(PDE)に対する解演算子の近似をスパース高次元法を用いて検討する。
本研究では,次元インクリメンタルなフレームワーク上に構築した製品ベース拡張とスパースリカバリ手法を組み合わせることで,必要なサンプルサイズを大幅に削減する。
得られた手法をいくつかの例で数値的に評価し, 精度, 実行時間, サンプルサイズの観点から, キューブベーススパース近似とフーリエニューラル演算子を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:42:09 GMT)
Visual Commonsense Driven Knowledge Refinements for Scene Graph Generation [2.3] 学習駆動のシーングラフ生成(SGG)モデルは、頻繁な関係型に優れるが、アノテーションの間隔で著しく劣化する。
本稿では,コモンセンスの制約をトレーニングデータから抽出する,モデルに依存しない意味誘導型知識洗練フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:36:40 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） (Thu, 04 Jun 2026 07:25:36 GMT)
Efficient Quantum Circuit Construction of Controlled Time-Evolution for Arbitrary Pauli-Sum Hamiltonians [2.2] 制御された時間進化回路は、アンシラ量子ビットの状態に応じて前方または後方のハミルトン時間進化を選択する。
直接実現は、時間進化回路の基本ゲートにアンシラ制御を追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:10:56 GMT)
English-to-Prakrit Machine Translation via Multilingual Transfer Learning [2.2] IndicTrans2で対象言語がサポートされていない低リソース環境において、英語からプラクリット語への機械翻訳について検討する。
トークン化や語彙,アーキテクチャを変更することなく,PrakritをHindi言語タグ(hin_Deva)にマッピングすることで,多言語モデルに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:32:41 GMT)
IR3DE: A Linear Router for Large Language Models [2.1] IR3DEはRook Regressionベースのドメインエキスパート向けルータで、各プロンプトに対して安価で高速なルーティング決定を提供する。
我々は、全てのドメインに対してタスクが次々に予測される2つの因果言語モデリング(CLM)設定と、各ドメインが独自の推論タスクを持つ1つの推論設定でIR3DEを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:36:28 GMT)
Opportunities and Challenges in Securely Reusing and Repurposing Mobile Devices [2.0] 推定53億台の携帯電話が2022年に電子廃棄物になった。
これらのデバイスの多くは、寿命を延ばし、生態学的影響を減らすために再利用することができる。
デバイスが元のエコシステムの外で再利用された場合,セキュリティ機構や保証が有効であるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:54:44 GMT)
A Machine Learning-Based Framework for Discovering Huntington's Disease Stages: Integrating Graph Representation Learning and clustering to Uncover Progression Dynamics in Longitudinal Enroll-HD Dataset [1.9] ハンティントン病(英: Huntington's disease、HD)は、運動、認知機能、行動に徐々に影響を及ぼす進行性脳障害である。
我々は,動的グラフ表現学習に基づく教師なし機械学習フレームワークを開発し,患者内および患者間の時間的関係を捉える。
本フレームワークをEnroll-HDコホートから302名(訪問1,477名,訪問44名,参加者80%)に適用し,HDステージのデータ駆動による発見を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:04:04 GMT)
Trust-Aware Predictive Emissions Monitoring for Gas Turbine Fleets with Limited Labelled Data [1.9] 限定ラベル付き監督下での艦隊レベルのガスタービンNOx予測に信頼性を考慮した確率的枠組みを提案する。
このフレームワークは,マルチヘッド再帰予測モデルと学習された信頼度推定,アンサンブルに基づく不確実性定量化,補助的特徴予測,特徴空間距離解析,動作範囲診断を組み合わせた。
その結果, 提案した信頼枠組みは, タービンの排出予測に有効な信頼性情報を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:28:58 GMT)
UniFair: A unified fair clustering approach based on separation and compactness [1.9] 分離フェアネスと社会的フェアネスを協調的に最適化する統合フレームワークUniFairを提案する。
分離フェアおよび統一k平均目標に対する勾配に基づく最適化手法を開発した。
実験により、UniFairはクラスタリング損失をわずかに増加させるだけで、境界関連とコストベースのグループ格差を減少させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:05:16 GMT)
Beyond the Canonical Protocol: Quantum Encrypted Cloning from Secret-Sharing Access Structures [1.9] 量子暗号化クローニングは、未知の量子状態が複数の暗号化されたコピーに分散可能であることを示している。
最近の研究は、量子秘密共有の特定の形態に関する標準的な暗号化閉プロトコルに関連している。
我々はQSSアクセス構造を設計ライブラリとして使用し、そこから暗号化された閉鎖スキームを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:23:16 GMT)
Synthetic Data Generation and Vision-based Wrinkle and Keypoint Detection for Bimanual Cloth Manipulation [1.9] 置換不変キーポイント検出のためのCNNとYOLOv8-OpenCVパイプラインを統合し,構造的なしわから把握点を抽出する。
提案されたバイマニュアルアルゴリズムは、このシステムを使用して、完全に折り畳まれた衣服をしわで伸ばし、一度コーナーが現れるとキーポイントベースのアイロンに遷移する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:30:49 GMT)
Uncovering Extreme Event Mechanisms for Prediction and Control with Sensitivity-Balanced Projections [1.9] 我々は、極端な事象の背後にあるメカニズムを明らかにするための解釈可能な手法を開発した。
この手法を用いて、データ駆動予測と直感的なイベント抑圧コントローラを構築する。
我々の単純な予測モデルは、極端な事象を正確に予測し、根底にあるメカニズムは、これらの事象を防ぐための制御則を設計するために使われる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:41:47 GMT)
Engineered dissipation for faster adiabatic state preparation [1.8] 本稿では, 瞬時エネルギー固有ベイジにおける下方遷移を誘導する散逸プロトコルを提案する。
そのため、非断熱運転によって発生した漏洩した人口は、低エネルギーセクターに向かって継続的に緩和される。
また,構造ボソニック貯留層を用いた超伝導回路の実装の可能性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:56:15 GMT)
The Need for Neural ISP in the Small-Pixel Era: How Shrinking Pixels Push Optics to the Limit and Neural Restoration Pushes Back [1.8] 画像復元のための学習ベースのNeural ISPは、根底にある劣化に基づいて訓練され、ステージワイズパイプラインではできないことを逆転させる。
この結果から、ニューラルISPは残光収差を補正することで高解像度の望遠モジュールを実現するという設計思想が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:47:33 GMT)
GenTI: Benchmarking LLMs for Autonomous IDPS Rule Generation for Unseen Attacks [1.8] Generative Thread Intelligence (GenTI) は、見えない攻撃をターゲットとしたIDPSルールの自動生成のためのベンチマークである。
GTIは、Snort、Suricata、Emerging Threats、50k YARAから150k以上の検出および防止ルールを集約し、それぞれにプロトコル動作、ペイロードシグネチャ、コンテキスト関係、CTI(Cyber Threat Intelligence)へのマッピングを注釈付けしている。
我々のGenTIインスタンス化は、複合ルール品質スコア89.4%、CTIカバレッジ94.8%、未確認攻撃検出45%から87.4%の改善、偽陽性率8.5%の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:19:52 GMT)
CLaaS: Continual learning as a service for sample efficient online learning [1.8] エージェントが一連のシナリオから学習するオンライン連続学習環境について検討する。
本稿では、エージェントがデプロイ中に改善できるシステムである継続的学習・アズ・ア・サービス(CL)を提案する。
対向課題におけるCLの評価を行い,パラメトリックな更新によって前向き転送の精度が向上し,文脈内学習よりも忘れられることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:14:19 GMT)
Modular Monolingual Adaptation using Pretrained Language Models [1.7] 低リソース言語のためのモノリンガル言語モデル (LM) の構築は、典型的には、対象言語上のモデル全体を微調整することによって、事前訓練された言語モデル (PLM) を適用することに依存する。
具体的には、トークンを置き換え、対応する埋め込みを凍結し、残りのモデルをチューニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:51:50 GMT)
HKJudge: A Legal Discourse-Annotated Corpus for Interpreting What Courts Find, How They Reason, and What They Rule [1.7] 本論では,最初の文レベルの専門家注釈付き法律談話コーパスであるHKJudgeを紹介する。
HKJudgeは、HKの裁判所階層の5段階すべてにわたる刑事判決を含み、$sim$290kの文と$sim$6.5Mのトークンを含んでいる。
私たちは、裁判所が見つけた事実、理由、そしてそれが規定するものをキャプチャする2階層の談話スキーマを設計します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:53:12 GMT)
Systematic LLM Translation of Legacy Scientific Code to Differentiable Frameworks: Application to a Land Surface Model [1.7] 微分可能プログラミングは、勾配に基づくパラメータ推定、感度分析、データ同化を可能にする科学的モデリングのための変換機能を提供する。
従来の Fortran を JAX に変換する 5 相 LLM ベースのエージェントパイプラインを提案する。
19,000行のFortran陸面モデルであるCLM-ml-v2上でのパイプラインのインスタンス化と評価を行い,73モジュール翻訳タスクにおけるエージェントの挙動を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:18:09 GMT)
How abundant are good interpolators? [1.6] 補間分類器の指数的に小さな部分を除いて、この速度関数の特異な最大値によって与えられる一般化性能がほぼ同じであることを示す。
我々は、この最大化器を、勾配降下による経験的リスク最小化の性能と、自然な線形プログラムの性能とを数値的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:55:10 GMT)
Synthetic Benchmarks Overstate Forward-Forward Scaling: Real-Data Limits of Layer-Local Training [1.6] フォワードフォワード(FF)学習は、バックプロパゲーションを厳密にレイヤローカルな良さ更新に置き換える。
最近のFF-CNNの研究は、32x32ベンチマークでのBPとのギャップを狭めた。
DTG-FFは,9つの実データベンチマークにまたがって,アートのFFファミリー状態を設定する手段である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:01:01 GMT)
Context-as-AI-Service: Surfacing Cross-File Dependency Chains for LLM-Generated Developer Documentation [1.6] 我々は、LCMエージェントがドキュメントのレビューや生成時に証拠を見つけるためにクエリする検索層であるContext-as-AI-Service(CAIS)を提示する。
CAISはソースコード、API参照、アップストリームドキュメンテーションをインデックスし、エージェントはキーワードとセマンティック検索を組み合わせたツールコールを通じてインデックスをクエリできる。
CAISは2つのタスクで壁時計時間を22%減らして34%減らし、入力トーケンの使用を減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:43:24 GMT)
The Dignity-Centric Stack: A Commons-Governed, Horizontally Federated Architecture for Human-Dignity AI [1.6] 我々は、人間の尊厳、データパーソナリズム、データ主権に個人データを基盤として、人間の尊厳中心のデジタル社会契約を論じる。
我々は、各次元をコモンズ統治のAIインフラストラクチャの層にマッピングする6層アーキテクチャを構築した。
我々は、コモンズが支配するAIが、前提とする規制よりも、契約が宣言する価値を忠実に実現していると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:21:07 GMT)
Decomposing Factual Sycophancy in Language Models: How Size and Instruction Tuning Shape Robustness [1.6] フリップレートは、そのベースライン選好の強さ(真実のマージン)と、どのくらい圧力がそれを変えるか(操作感度)の2つのメカニズムを説明します。
我々は,これらのチャネルに現実の梅毒を分解し,56個のオープンウェイトモデルでサイズと指導指導の効果を分離する。
脆弱性は主にサイズによって管理されるが、命令チューニングはサイズがどのように振る舞うかを変える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:44:31 GMT)
DAST: A VLM-LLM Framework for Cross-Interface Anomaly Detection in O-RAN [1.6] O-RANは、標準化されたオープンインターフェースを介して通信するプログラマブル関数を備えた、分離されたベースバンドスタックを可能にする。
DASTはO-RANにおけるクロスインタフェース異常検出のためのゼロショットマルチエージェントフレームワークである。
我々は,O-RANテストベッドから収集した実ネットワークトレースに対して,代表的性能劣化シナリオ下でDASTを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:05:04 GMT)
TLA-Prover: Verifiable TLA+ Specification Synthesis via Preference-Optimized Low-Rank Adaptation [1.6] TLA+は、分散システムと安全クリティカルプロトコルを検証するための正式な仕様言語である。
大規模言語モデル(LLM)は、意味的な理由でTLCモデルチェッカーをフェールさせるTLA+仕様をしばしば生成する。
TLA+仕様合成のための20ビリオンパラメータモデルであるTLA-Proverを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:17:06 GMT)
Can LLMs Write Correct TLA+ Specifications? Evaluating Natural-Language-to-TLA+ Generation [1.6] TLA+はAmazonやMicrosoftなどの企業での工業的検証をサポートしているが、自然言語から正しいTLA+仕様を書くには時間と専門知識が必要である。
本稿では,LLMをベースとしたTLA+仕様合成を自然言語から初めて体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:22:01 GMT)
From Reward-Hack Activations to Agentic Risk States: Context-Calibrated Mechanistic Monitoring in LLM Agents [1.5] 言語モデルエージェントは、観察、推論、行動選択を繰り返して行動する。
我々は,Gameable ALFWorld と WebShop で行動する ReAct スタイルエージェントの報酬ハッキングモニタについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:34:31 GMT)
Spatially Distributed Task-Oriented Compression for Multi-Emitter Localization and Characterization with Spectral Overlap [1.5] タスク指向分散圧縮フレームワークによるマルチエミッタの局所化と特性評価
スペクトル重なりを伴う合成多重エミッターシーンの実験では、非常にコンパクトな受信側表現でさえ有用な情報を保存できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:20:03 GMT)
A Geometric Account of Activation Steering through Angle-Norm Decomposition [1.4] 線形アクティベーションステアリングは、言語モデルの振る舞いをシンプルかつ経験的に制御する方法として人気を集めている。
ステアリング法は,トークンの角方向のアライメントを概念方向に変更し,隠れ状態のノルムを変更するという2つの幾何学的効果の相違を示す。
以上の結果から,アクティベーションステアリングは角状成分と放射状成分によってパラメータ化されるべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:42:48 GMT)
Charge-Conjugation Violation and Population Asymmetry in Bipartite Fermionic Lattices [1.4] 荷電違反 (CCV) は粒子物理学において中心的な概念であり、量子多体系の準粒子にも現れる。
本研究は,本質的なCCVを示す具体的構成として,二部体フェルミオン格子の亜格子構造を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:19:43 GMT)
Waypoints Matter: A Systematic Study for Sampling-Based Trajectory Planning [1.4] リアルタイム自動運転は通常、サンプリングベースの軌道プランナーに依存している。
本稿では,ウェイポイント配置を一級設計変数として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:35:30 GMT)
ToolSense: A Diagnostic Framework for Auditing Parametric Tool Knowledge in LLMs [1.3] 大きなツールカタログ上のエージェントとしてデプロイされる大きな言語モデルは、ツールと検索のボトルネックに直面する。
textbfToolSenseはオープンソースの診断フレームワークで、任意のツールカタログを入力として、自動的に3つのベンチマークを生成する。
ToolBenchにToolSenseを適用することで、知識検索の解離が明らかになる。クエリでは、完全に特定されたToolBenchベンチマークと比較して、いくつかの構成が50～64ポイント崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:59:56 GMT)
WAV: Multi-Resolution Block Residual Routing for Deep Decoder-Only Transformers [1.3] WAV v1はデコーダのみのトランスフォーマーのための軽量な残差ルーティング手法である。
これは、Block AttnResに対する損失をTinyStoriesで0.4960から0.4738、Text8で0.9363から0.9305に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:15:27 GMT)
A Pre-Registered Causal Partition of Self-Consistency Elicitation and Reward Design in RLVR [1.3] 報酬からの強化学習は、報酬信号が刺激的であっても推論を改善する。
実践者は一般的に、報酬-設計効果として naive = acc(TRUE) - acc(R) を解釈する。
我々はこの推定が体系的に偏っていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:35:54 GMT)
Learned Response-Field Inertia Operator for HEC-RAS 2D Water-Surface Elevation Prediction [1.3] 本稿では,HEC-RAS 2Dにおける水面上昇(WSE)予測のための学習済みネイティブセルサロゲートモデルのクロスデータセット評価について述べる。
本稿では,慣性応答演算子を校正する非強制的インクリメントベース学習サロゲートであるLRFIOについて紹介する。
配備期間中のロールアウト時間は0.003 sから0.242 sで、ビーバー・バイユーの測定値の比較では、HEC-RASよりも2.75 x 104の地平線正規化速度が推定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:49:35 GMT)
Sample-efficient Low-level Motion Planning for Robotic Manipulation Tasks via Zero-shot Transfer Learning [1.1] そこで我々は,より単純な上流タスクから重要なiCEMパラメータを転送し,より複雑な下流タスクを誘導する,新しいiCEM+TLフレームワークを提案する。
シミュレーションの結果,我々のフレームワークは最大23%の成功率向上を実現していることがわかった。
このフレームワークは、実際のFranka Emikaロボットの積み重ね作業でさらに検証され、実際のデプロイの実現可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:34:50 GMT)
Cheating in Multiplayer Online Games: a Dataset [1.1] 本稿では,実戦と自動ゲームクライアントの両方がプレイするゲームセッションの記録をまとめたデータセットを提案する。
私たちの知る限りでは、これはネットワークフローの不正行為のログを提供する最初のデータセットです。
このデータセットは、オンラインゲームのための不正検出メカニズムの開発を目指す、学術および産業の研究者によって利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:03:18 GMT)
MSAIC-Net: A Multi-Scale Attention and Imbalance-Aware Contrastive Network for ECG-Based Myocardial Substrate Abnormality Detection [1.1] 心筋梗塞や心筋梗塞などの心筋基質異常は, 心血管障害の原因となる。
本稿では,心電図に基づく心筋基質異常検出のためのマルチスケールアテンション強化畳み込みネットワーク(MSAIC-Net)を提案する。
MSAIC-Netは、複数の時間的受容領域にまたがるECG特徴を抽出するために、並列なアトラスな畳み込み枝を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:08:06 GMT)
Compute-Optimal Network Design for Echocardiography Myocardial Segmentation and Perfusion Quantification using Neural Scaling Laws [1.1] 心筋セグメンテーションにおけるネットワーク性能の予測にニューラルスケーリング法を適用した。
心筋灌流パラメータを, 心臓科医による心筋灌流パラメータと比較し, 臨床的有用性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:21:33 GMT)
Rethinking Infrastructure Inspection as Image Difference Classification: A Traffic Sign Case Study [1.1] 本研究は、画像差分分類(IDC)として画像に基づく欠陥検出を再構成するための連続資産状態監視の特性を活用する。
その結果、命令ベースの分類器は、エンコーダベースの分類器よりも優れており、参照画像との比較から得られることがわかった。
このことは、IDCがインフラ検査およびDTアセット条件更新におけるデータ制約に対処するための効果的なタスクモデリングであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:43:30 GMT)
When Better Codebooks Are Not Enough: Predictive Performance and Behavioral Reliability in LLM Political Event Coding [1.0] 多くの社会科学研究は、テキストを構造化データに変換するために専門家が書いたコードブックに依存している。
本稿では,この問題を,ソース・ターゲット関係分類の課題である政治イベント符号化において研究する。
より明確な定義でLCMに親しみやすい形式に運用する場合、専門家のコードブックがより効果的になるかどうかを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 23:51:14 GMT)
$p$-adic Bi-Filtrations for Topological Machine Learning on Genomic Sequences [1.0] pVRはアライメントのないゲノム配列分類のための機械学習フレームワークである。
これは$p$-adic数値とトポロジカルデータ解析を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:05:36 GMT)
Architecture-Adaptive Uncertainty Fusion for Deepfake Detection [1.0] ディープフェイク検出システムはベンチマーク上でほぼ完璧な精度を達成するが、法医学的な展開は信頼性の高い予測の不確実性を要求する。
我々は,5つの相補的不確実性源を融合するアーキテクチャ適応型フレームワークである相関d Fusion(COF)を提案する。
COFは5モデルディープ・アンサンブルの20-45hに対し、モデル変更は必要とせず、重量最適化は42秒しか必要としなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:28:55 GMT)
Where Should Knowledge Enter? A Layered Framework for Knowledge Infusion in Multimodal Iterative Generative Mo [1.0] マルチモーダル生成モデルは、流動的な出力を生成するが、生成が構造化、ドメイン固有、あるいは安全クリティカルな知識を尊重する必要がある場合、信頼できないままである。
反復生成モデルにおける知識注入は、本質的には干渉層問題であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:24:39 GMT)
Conformal Risk Sharing: Certified Cost Allocation with Participation Guarantees [1.0] 我々は、解釈可能な共有ポリシーを分割整列校正と組み合わせることで、認証割当問題を定式化する。
降水量やエネルギー協力データを含む人工的および現実的なデータの実験は、このフレームワークがリスクの高いエージェントに対する極端な義務を著しく低減できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:59:27 GMT)
A Rolling-Window Framework for Churn Prediction and Behavioral Driver Identification [0.9] 本研究では,転がり挙動ウィンドウを用いた顧客行動のモデル化を行う,時間的に明示的なチャーン予測フレームワークを提案する。
このフレームワークは、機能ベースとシーケンスベースの学習アプローチを統合時間設計に統合する。
実験結果から, 精度は87.6%, ROC-AUCは0.94に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 23:38:43 GMT)
Gotta Grow Fast: Design and Benchmarking of a Tip Mount for High-Speed Vine Robots [0.9] 本稿では,ロボット本体に滑り込むのではなく,転動による成長時の内部抵抗を低減できる三角形のローラー先端マウントを提案する。
この設計は反復的な故障解析によって洗練され、初めてTPUでコーティングされたリプストップ・ナイロン・ワインロボットに一貫した永続性を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:34:06 GMT)
Nonreversible Gauge Fields in Fokker--Planck Dynamics: Supersymmetric Hamiltonians and Learned Finite Forces [0.9] 不変状態を固定したまま緩和スペクトルを変形させるフォッカー-プランク力学の可逆摂動を定式化する。
非可逆ゲージはゼロモードを保存するが励起スペクトルを変更する非エルミート摂動として現れる。
この作用素の観点は、緩和ギャップ、循環する確率電流、低運動加速度、有限制御コストの共通言語を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:15:50 GMT)
TensorBench: Benchmarking Coding Agents on a Compiler-Based Tensor Framework [0.9] CohenBenchはオープンソースのコンパイラベースのフレームワーク上のタスクのベンチマークである。
エージェントのパッチを適用して、フレームワークのテストスイートを実行することで、各実行をグレードする。
3つのフロンティアモデルファミリーと1つのオープンウェイトモデルにまたがる7つの符号化エージェントを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:42:40 GMT)
Breakeven demonstration of quantum low-density parity-check codes [0.9] 我々は、捕捉された量子コンピュータの柔軟性を活用して、9つの量子誤り訂正符号を実証する。
4つの論理量子ビットを18個の物理量子ビットに符号化したqLDPC符号により、論理誤り率を9倍に向上する。
我々の実装では、いくつかのケースでは、閉じ込められたイオン量子ビットと同等またはわずかに比較して、キュービットの寿命を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:49:27 GMT)
Dense Contexts Are Hard Contexts: Lexical Density Limits Effective Context in LLMs [0.9] 語彙密度とは、文脈が異なる情報を導入する速度である。
オープンウェイトLDMに対するレキシカル密度の影響を定量化する。
その結果,有効コンテキストキャパシティは語彙密度の関数であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:08:30 GMT)
Towards Realistic 3D Sonar Simulation [0.9] 本稿では,GPU加速グラフィックスエンジンと物理基底音響伝搬原理を融合した現実的な3次元ソナーシミュレーションのためのモジュラーアーキテクチャを提案する。
NVIDIA Isaac Sim環境内に3Dソナーモデルを実装し,Water Linked 3D-15センサーをモデルとし,それを総合的な水中シミュレーションフレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:16:32 GMT)
Single-Cell Cross-Modal Transfer by Adversarial Fine-Tuning of Foundation Models [0.9] 単一セルのファウンデーションモデルを用いて,逆方向の微調整により,この変換を行うことができることを示す。
マルチオミクス翻訳のための手法に対して,本手法が好適に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:06:27 GMT)
Using Large Language Models to Support High Volume Application Review for an Undergraduate Research Program [0.9] このワーク・イン・プログレス・ペーパーでは、パーデュー大学におけるSURF 2026サイクルに対する約1,200人の学生の目的条件(SoP)の評価を支援するために、大規模言語モデル(LLM)ベースのツールの開発と初期展開について述べる。
このワークフローはOpenAI GPTモデル(GPT-4o、GPT-5-mini、GPT-5.2)を使用し、6つのサブカテゴリにまたがる構造化ルーブリックを使用しており、それぞれ0-3スケールでスコア付けされている。
GPT-5.2を使用して1200 SoPのフルバッチを約4.6時間で処理し、平均14秒で処理した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:20:39 GMT)
Fast and Robust Convergence Rate for TD(0) with Linear Function Approximation, Universal Learning Steps and I.I.D. Samples [0.9] 線形関数近似(LFA)を用いたTD(0)時間差分法の有限時間挙動について検討する。
近似関数上の平均二乗誤差 (MSE) に対して新たな収束率を確立し、(i) 反復数 k における最適依存を許容するという意味で、(i) 高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:10:29 GMT)
Hybrid CNN-LSTM Framework for Intelligent Cyber Attack Detection and Prevention in U.S. Critical Digital Infrastructure: A Comparative Machine Learning Evaluation on CSE-CIC-IDS2018 [0.8] 本研究は、人工知能(AI)と機械学習(ML)アルゴリズムを利用した、スマートサイバー防御システムを提案する。
提案するフレームワークは、データ前処理、機能エンジニアリング、リアルタイムトラフィック監視、インテリジェント脅威分類と自動防止機構を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:14:01 GMT)
Explainable AI-Driven Cyber Risk Analytics and Model Reliability Assessment for Intelligent Governance of U.S. Critical Infrastructure: An XGBoost and SHAP-Based Intrusion Detection Framework [0.8] 本研究は、侵入検知システムモデルの開発とテストのためのCICIDS 2017データセットと、機械学習に基づくサイバーリスク予測モデルに基づく。
提案フレームワークは,精度,精度,リコール,F1スコア,ROC-AUC,偽陽性率など,さまざまなパフォーマンス指標を持つことにより,モデルの信頼性とレジリエンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:05:14 GMT)
Cognitive Threat Intelligence and Explainable Federated Security Analytics for distributed Infrastructure Systems [0.8] 本研究では,分散インフラストラクチャシステムを対象とした認知脅威情報と説明可能なフェデレートセキュリティ分析フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、フェデレートラーニング(FL)、説明可能な人工知能(XAI)、認知サイバーセキュリティ分析を統合し、協調的かつプライバシー保護のサイバー脅威検出を可能にする。
インテリジェントな脅威分析を強化するため、フレームワークにはRandom Forest、XGBoost、Autoencoderといった機械学習とディープラーニングアルゴリズムが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:41:53 GMT)
Mind the Gap: Bridging Behavioral Silos with LLMs in Multi-Vertical Recommendations [0.8] 本稿では,データ豊かな分野からデータスパース分野へ知識を伝達することで,推薦品質を高める新しい枠組みを提案する。
我々はLarge Language Models (LLMs) を用いて、潜在ユーザ親和性をカプセル化した疎結合な高次元特徴を合成し、生成推論を行う。
我々は、オフラインおよびオンラインの広範な評価を通じて、新たなビジネス分野におけるパーソナライゼーションとエンゲージメントを大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 23:39:52 GMT)
Tight list replicability bounds via a novel sphere covering theorem [0.8] 大域半空間に対して、マージンが大きすぎると、最適リストサイズは周囲次元に等しいことを示す。
また、大マージン半空間の場合、マージンが大きすぎると、最適リストサイズは周囲次元に等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:24:05 GMT)
Depth over Fidelity in Fixed-Budget Noisy Evolution Strategies [0.8] 我々は、忠実度について深い議論をし、確率論的エリートメンバーシップ(PEM)を提案する。
PEMは、進化戦略における厳格な階級ベースの重みを、ランクの不確実性よりも統合された条件付きランク重みに置き換える。
低雑音状態に対する適応型プローブ・アンド・スウィッチ機構を応用して,PEMのインスタンス化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:35:21 GMT)
Performance Evaluation of GraphCast for Medium-Range Weather Forecasting over Brazil [0.8] 本研究は, 決定論的ECMWF IFS HRESに対するGraphCastオペレーティングの性能を評価する。
豪華な夏の湿潤期には、GraphCastは高周波対流変動を本質的に抑えながら、大規模な水分輸送を正確に捉えている。
これらの発見はブラジルの基準を確立し、将来の熱帯化の取り組みを導く具体的な物理的な境界を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:19:29 GMT)
ExpSpeech-Net: Multimodal Fusion of Expression and Speech for Deepfake Detection [0.8] 本研究では,SqueezeNetとRNNをバックボーンとするExpSpeech-Net Deepfake Detection (SqN-R-DFD)モデルを提案する。
このフレームワークは94.5%の精度、99.3%の精度、96.8%のF測定を達成し、従来の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:41:36 GMT)
The Generator-Eraser Paradox: Community Guidelines for Responsible LLM-Assisted Dialect Resource Creation [0.8] 辞書資源は、科学的記述、文化保存、計算インフラの共通点において、ユニークな位置を占める。
大きな言語モデルは、検索基盤のドラフト、コーパスナビゲーション、メタデータの強化、アノテーションワークフローのサポートを通じて、方言リソース開発を加速する強力な機能を提供する。
しかし、同じシステムは、名門品種を特権化し、正書法を均質化し、時間とともに言語多様性を減少させる合成フィードバックループを可能にすることによって、方言の消去に寄与することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:57:36 GMT)
TS-ICL: A Flexible Time-Indexed Foundation Model for Time Series via In-Context Learning [0.8] 現在のアプローチは主に予測に焦点を当てているが、現実の時系列はしばしば不規則で部分的に観察される。
本稿では,予測と計算を統一する新しい確率的インコンテキスト学習エンコーダであるTS-ICLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:52:21 GMT)
Fun with Graph States: Nonlocal Bell Pairs and the Arf Invariant [0.8] グラフによって指定されるグラフ状態の内部積と部分振幅について検討する。
結果は、測定に基づく量子計算の枠組みにおける量子優位性を照らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:00:01 GMT)
3D Underwater Path Planning via Generative Flow Field Surrogates [0.7] 三次元プロペラウェイク問題を解くために、2つの条件付き生成逆ネットワーク(cGAN)アーキテクチャを用いる。
フルCFDウェイク知識はエネルギー支出を5.7-12.5%削減し、高速ウェイクコアの遭遇を77.8%削減する。
これらの結果から,3次元海洋観測におけるCGAN予測流体場の下流経路計画値の体系的計算が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:14:59 GMT)
Optimal convex approximation of quantum channels based on $α$-affinity [0.7] 我々は、量子$$-affinity測度に基づいて、量子チャネルの最適凸近似のための統一的なフレームワークを開発する。
我々は、SU(2)-共変系とPauliチャネル群の両方にまたがる単一量子ユニタリチャネルの最適凸近似に関する解析解を導出する。
ダイヤモンド標準に基づく従来の手法とは対照的に,我々の枠組みは,現実的な制約下での量子チャネル近似に対する体系的かつ解析的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:18:32 GMT)
PerceptUI: LLM Agents as Human-Aligned Synthetic Users for UI/UX Evaluation [0.7] PerceptUIはペルソナ条件のUI/UX評価のためのフレームワークである。
特定のユーザーがインターフェイス関連の質問にどのように答えるかを予測し、自然言語の合理性を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:35:16 GMT)
From Pixels to Newtons: Predicting In Vivo Joint Contact Forces from Monocular Video [0.7] 非校正モノクロビデオから即時3次元股関節・膝関節接触力を予測する物理自由パイプラインを提案する。
パラメトリックボディメッシュはフレーム毎に復元され、キネティックな特徴として符号化され、トランスフォーマーによって強制的にデコードされる。
このパイプラインは、関節ローディングを推定するための実行可能なモダリティとして、未校正単眼ビデオを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:31:00 GMT)
Human Oversight and Overload: Two Hidden and Costly Burdens of AI-Assisted Software Engineering [0.7] AIはソフトウェアエンジニアの働き方を変えつつあるが、しばしば隠れた負担とコストが伴う。
本稿では, しばしば見過ごされる2つの負担を特徴付ける。
人間の監視の必要性はオプションではなく、エンジニアはAIが生み出すものをレビューし、検証し、時には再作業しなければならない。
同時に、AIの提案やプロンプト、可能なソリューションの洪水は、開発者を精神的に引き延ばす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:53:45 GMT)
Atom Interferometry with Transverse Optical Modes [0.7] 我々は超幾何ガウスビームのヘリカル位相巻線をラムゼー干渉計と弾道的に膨張するRb87原子のアンサンブルに用いる。
干渉計は、軌道角運動量や干渉計時間と線形にスケールする感度で、モータによって誘導される回転を測定することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:21:46 GMT)
Beyond tokens: a unified framework for latent communication in LLM-based multi-agent systems [0.7] 大規模言語モデル(LLM)上に構築されたマルチエージェントシステムは、複雑な推論、計画、ツール使用タスクに対処するための主要なパラダイムとなっている。
このようなシステムにおける主要な通信プロトコルは自然言語である: エージェントはメッセージのトークン・バイ・トークンを交換し、同僚が読み、検証し、応答できるように内部の推論を口述する。
エージェントは、テキスト生成のボトルネックを回避して、連続的な表現を直接交換する。
本稿では,潜時コミュニケーションの急速な発展をめざした文献を整理するための統一的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:10:20 GMT)
TinyML-Driven Cybersecurity for Autonomous Spacecraft: Latency-Accuracy Analysis for SPARTA RF and Cyber Threat Detection [0.6] 自律型宇宙船は、高速で軽量で信頼性の高いサイバーRF脅威の検出を必要とする。
SPARTABurstモデルを用いて、TinyML互換の古典モデルの遅延精度トレードオフを分析する。
その結果、ロジスティック回帰はランダムフォレストと比較して1%の精度低下しか達成せず、オンボード自律性のための効果的なTinyMLベースラインとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:08:28 GMT)
Accelerated Fourier SAT (AFSAT): Fully Realising a GPU-based Symmetric Pseudo-Boolean SAT Solver [0.6] 連続局所探索に基づく疑似ブール充足性のためのGPU加速型解法 AFSAT を提案する。
本研究では,概念実証よりも数値安定性,実行時性能,メモリ効率が大幅に向上したことを示す。
JAXシャーディングによる複数のアクセラレータへのスケーリングでは,ほぼ直線的なスループットを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:47:45 GMT)
A Study of Parallel Continuous Local Search [0.6] 連続局所探索は対称擬似ブール制約による満足度問題に対する解法である。
CLSは、ハイブリダイズされた設定におけるサブソルバとして有望であり、部分的な割り当てを迅速に完了することを示す。
本研究は,最近のアクセラレータハードウェアにおけるSATにおけるLCSの実用的利用を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:03:32 GMT)
What's Under the Skin? Estimating Swine Body Condition [0.6] PigFormerは、天井に取り付けられたRGB-Dカメラから生の深度フレームを取り出すエンドツーエンドの2段階システムだ。
皮下後脂肪厚,筋深度,胸部総組織厚を推定する。
2つの施設から319個のソーダと金銀のサンプルの多地点データセットにおいて、PigFormerは2.43mmバックファットMAEと3.87mm全体MAEを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:32:19 GMT)
Visuotactile and Explicitly Force-Controlled Robotic Ultrasound for Abdominal Volumetric Reconstruction [0.6] 本稿では,ステレオビジョン,触覚フィードバック,エキスパートインフォームド戦略を統合したロボット超音波取得システムを提案する。
このシステムは、患者固有の地形に動的に適応しながら、専門家スキャンに匹敵する高品質なイメージングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:23:34 GMT)
When the Scaffold Stays On: AI, Practice Style, and Screening in Elite Skill Formation [0.6] 生成AIは、学習者が単独で実践するタスクを完了することによって、短期的な生産性を高める。
よりシャープな疑問は、選択メカニズムが、意図的にAIを使用する代用ユーザと、それを使ってスキル開発を加速する補完ユーザという、共存する2つのタイプを分離できるかどうかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:54:44 GMT)
Federating Governance: How Community Rules Scale with Mastodon Instances [0.6] MastodonやBlueskyのような分散ソーシャルメディアプラットフォームは、自己統治とモデレーションのスケーリングという課題を強調している。
本研究では,様々なサイズのサーバ間でのコミュニティルールを解析し,Mastodonインスタンスによるモデレーションのスケールについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:51:59 GMT)
A Finite Certificate for the Positive $n=9$ Vasc Inequality [0.5] 我々は、Vasc 巡回不等式が正の実数 n=9$ の場合を証明する。
この証明はAIエージェントのMechMath Agent Teamから人間で読める助けを得て得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:19:19 GMT)
Integrating Mechanistic and Data-Driven Models for Neurological Disorders through Differentiable Programming [0.5] 計算モデリング、ニューロイメージング、人工知能は神経疾患のモデリングに革命をもたらしている。
メカニスティックモデルは、障害に関する貴重な科学的洞察を提供するが、仮定や計算に高価で解決に時間がかかるため、しばしば単純化される。
本稿では,ディープラーニングモデルと物理に基づく解法を組み合わせたハイブリッドモデリング戦略について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:32:24 GMT)
Dimensionality Reduction for Cyberattack Classification: A Comparative Evaluation of PCA and Linear Predictive Coding [0.5] 高次元特徴表現は機械学習ベースのサイバー攻撃検知システムで広く使われている。
主成分分析(PCA)と線形予測符号化(LPC)の2つの次元削減手法の比較を行った。
その結果,分類精度に最小限の影響を伴って,特徴次元の大幅な削減が達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:58:00 GMT)
Learning Hamiltonians at Long Times [0.5] 我々は未知の$n$-qubit Hamiltonian $H$を$U = e-iHt$から学習する問題を研究する。
局所ハミルトニアンの広い族に対しては、高い確率で$H$ と $t$ の任意の局所観測値の和が正規化され、正規化される$A$ が $H$ のとき $tfrac12n|[U(t),A]|_F2 geq 1/textpoly(n)$ となることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:16:12 GMT)
Multilingual Detection of Alzheimer's Disease from Speech: A Cross-Linguistic Transfer Learning Approach [0.5] 本研究では,アルツハイマー病認知症の多言語深層学習モデルについて検討した。
英語、中国語、アラビア語、ヒンディー語のデータセットを用いて、バイナリAD分類のためのトランスフォーマーモデルを開発した。
提案手法はF1スコアを全言語で82%達成し,強い言語間一般化を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:59:05 GMT)
SecRL-Prune: Structured Reinforcement Learning-Based Pruning of CodeLLMs for Preserving Adversarial Code Mutation [0.4] SecRL-Pruneは、大規模コード言語モデル(CodeLLM)のための構造化プルーニングフレームワークである。
教師-学生KL分割報酬を用いた強化学習による階層的プルーニング政策を学習する。
pass@kを用いてHumanEval上のSecRL-Pruneを3つの7BコードLLMに対して10～30%の圧縮で実行精度とvar@kで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:55:14 GMT)
Wall Shear Stress Reconstruction from Concentration: Differentiable Physics and Physics-Informed Neural Networks [0.4] 壁せん断応力は近壁輸送動態を制御し,循環動態における重要な血行動態指標である。
本研究では,空間的に制限されたパッシブスカラー観測から,2つの基本的異なる逆フレームワークを用いた再構成を実証する。
提案フレームワークは,スカラー輸送データから壁近傍の血行動態を推定するための経路を開き,流体流動問題に広く適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:53:42 GMT)
Quantifying the Privacy of Counterfactuals by Leveraging Membership Inference Attacks Against Synthetic Data [0.4] 合成データに対する攻撃を図解して、偽物に対するプライバシー攻撃をうまく行うことができるかを示す。
この結果から, モデル開発者は, さまざまなユーザに対して偽物をリリースする際に, より慎重であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:08:26 GMT)
CHALIS: A Challenge Dataset for Language Identification in Difficult Scenarios [0.4] CHALIS(Challenging Language Identification Samples)は、言語識別における困難なケースに対応するために設計された、新しいベンチマークデータセットである。
私たちのデータセットには2つの部分があります: まず、相互に理解可能な言語対(チェコ語/スロベニア語/スペイン語/カタラン語/ポルトガル語/ガリシア語/デンマーク語/ノルウェー語)で共有された文を収集しました。
第二部では、複数のスクリプトにまたがってテキストを翻訳し、ダイアクリティカルを除去し、ホモグリフ攻撃をシミュレートし、インターネットスラングを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:26:19 GMT)
DragOn: A Benchmark and Dataset for Drag-Based GUI Interactions [0.3] DragOnは、テキストハイライト、セルの選択、要素のリサイズ、スライダー操作の4つのドメインをカバーする、ドラッググラウンドのベンチマークとトレーニングデータセットである。
データセットには、286Kのトレーニングスクリーンショットと3.5Mのトレーニングタスクに加えて、2000サンプルのホールドアウト評価スイートが含まれている。
結果から,我々のデータセットは,下流コンピュータ利用タスクにおける最先端モデルの性能を向上させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:57:29 GMT)
The Self-Correction Illusion: LLMs Correct Others but Not Themselves [0.3] LLMエージェントは、自身の推論トレースでエラーを修正するのに苦労するが、同じ主張が外部ソースに現れると、著しく高い修正率を示す。
この非対称性は能力不足やロールラベルアーティファクトを反映しているのかを問う。
このアーティファクトは、トレーニングを必要とせず、モデル修正も必要としない、プロンプト構造のみの介入を設計することで活用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:17:00 GMT)
Information-Geometric Bound on the Robustness of Entanglement Generation [0.3] エンタングルメント生成は、量子情報処理、量子ネットワーク、量子センシングのための中心的なリソースである。
不完全性の存在下での絡み合い発生のロバスト性について検討し、絡み合い発生のロバスト性と量子フィッシャー情報(QFI)との直接接続を確立する。
2つの相互作用量子ビットに対して、相互作用パラメータの変動に起因する収束の減少は、相互作用強度に関してQFIによって制限されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:27:30 GMT)
"Chi nas dal soch el sent de legn" -- Auditing Text Corpora for Lombard [0.3] 世界のいくつかの言語は、NLP(Natural Language Processing)ツールに関して、いまだに過小評価されている。
これは主に、システムやモデルをトレーニング、開発、評価するための高品質なデータセットが欠如しているためである。
イタリアからのアンダーソース言語連続体であるロンバルドで利用可能なパラレルコーパスとモノリンガルコーパスを手動で検査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:20:14 GMT)
Self-Commitment Latency: A Reward-Free Probe for Prompted Implicit Hacking [0.3] 言語モデルの思考の連鎖が良さそうであるように思えると、暗黙の報酬のハッキングを監査するのは困難である。
本稿では,モデルの最終回答に対して,帰納的推論コンテキストがどの程度早くコミットするかを計測する,より弱い入出力の自己コミット遅延を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:50:26 GMT)
Improving Answer Extraction in Context-based Question Answering Systems Using LLMs [0.3] 本稿では,テキストコンテキストと対応する質問からなる大言語モデルに基づく質問応答システムを提案する。
提案手法では,事前学習したLCMをベンチマークQAデータセット上で微調整し,文脈理解と回答抽出能力を向上させる。
実験の結果、微調整されたロバータベースモデルが最も高い性能を示し、ROUGE-Lスコアは86.84%、BLEUスコアは28.24%、BERTSスコアは95.38%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:04:11 GMT)
Comparison of Deep Learning Frameworks For Rice Disease Mapping From UAV Multispectral Imaging [0.2] 本研究では, コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーモデルを用いて, イネにおける細菌性葉緑化(BLB)の重症度を分類するためにUAVマルチスペクトル画像を用いた。
評価されたアーキテクチャには、ResNet-101エンコーダ付きU-Net、EfficientNet-B3付きU-Net++、EfficientNetB7、DeepLabV3+、SegFormerなどがある。
その結果,軽量なCNNバックボーンはBLBモニタリングに信頼性が保たれ,植生指標の統合により小型で一貫した改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:26:00 GMT)
Robust Ensemble of Selectively Strengthened and Augmented Predictors [0.2] エベイジオン攻撃は、機械学習(ML)ベースの分類器の堅牢性に重大な課題をもたらす。
本稿では,ロバスト・アンサンブル(Robust Ensemble of Selectivelyened and Augmented Predictors,RESSAP)を紹介する。
推論中、これらの分類器のランダムな部分集合は予測し、予測不可能性を高め、敵の操作に対する抵抗を改善するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:09:00 GMT)
GenAutoML: An Agentic Framework for Dynamic Architecture Generation and Optimization in Time-Series Analysis [0.2] GenAutoMLは、自然言語要求とPyTorch実装をブリッジするために、ニューラルネットワークアーキテクトとして大規模言語モデルを活用するエージェントフレームワークである。
ETTh1、ETTm1、Weatherベンチマークの実験は、GenAutoMLがデータセットの特徴に合わせたタスク固有のニューラルアーキテクチャを動的に生成できることを実証している。
GenAutoMLは、計算効率、アーキテクチャ適応性、安定した最適化動作を強調することで、リソース制約とレイテンシに敏感なEdge AIデプロイメントに適した超軽量ニューラルネットワークの作成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:35:40 GMT)
Synthics: Synthetic Physics-like Datasets for Machine Learning [0.2] 与えられた方程式コーパスから物理方程式に構造的に類似した合成回帰データセットを生成する。
生成された方程式は、研究された8つの構造的特徴の全てでコーパスと一致する。
合成データピックを調整した勾配式回帰器は、実データでは20個中6個目だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:20:08 GMT)
Perplexity Can Miss SAE Feature Damage Under Quantization [0.2] 量子化モデルは、パープレキシティや下流の精度が完全精度のオリジナルに近い場合、許容できると判断される。
凍結スパースオートエンコーダ(SAE)を固定的な測定基準として用いることでこれを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:39:22 GMT)
Wave Focusing in Metamaterials: Tactile Displays Beyond the Diffraction Limit [0.2] 分散触覚ディスプレイは、表面上の任意の位置において、複数の局所的かつ独立して対応可能な振動を再現することができる。
本手法は, 粗いアクチュエータセットを用いた曲げ板内の機械的波動の集束に基づく。
本システムは,知覚的局所的な単一・多点触覚フィードバックと移動触覚源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） (Thu, 04 Jun 2026 01:46:38 GMT)
A closed system setting for quantum thermalisation in free fermions [0.1] クローズド量子環境下での熱化とMpemba効果の発生について検討した。
このセットアップは、温度クエンチの単純な量子化を提供する。
システムによって示される真の非平衡力学にもかかわらず、この設定ではムペンバ効果は生じない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:31:03 GMT)
Higher-order Symmetric Quantum Mpemba Effect in Fragmented Systems [0.1] 量子系は、崩壊した対称性をより早く復元することができるが、これは量子Mpemba効果として知られる異常である。
フラクメンテーションは量子Mpemba効果を阻害するものではなく、凍結記憶とアクティブフラッグメント緩和をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:59:08 GMT)
Critic-Guided Heterogeneous Multi-Agent Reasoning for Reliable Mathematical Problem Solving [0.1] 本研究では、数学的推論の信頼性を向上させるために、批判に基づくヘテロジニアスなマルチエージェント手法を提案する。
GSM8Kベンチマーク実験により,提案手法は単写および非批判モデルに対して最大13%の精度向上が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:52:35 GMT)
Gaussian Process Latent Factor Regression for Low-Data, High-Dimensional Output Problems [0.1] マルチアウトプットガウス過程は低データレジームでは優れているが、高次元出力では苦労する。
本稿では,各出力をガウス過程から引き出された低次元潜在状態の線形ガウス復号として表現するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:00:00 GMT)
On the Hardness of Optimal Motion on Trees [0.1] 本稿では,標準目的木におけるマルチエージェントパス探索の複雑さを解消する枠組みを提案する。
我々は,3つの目的のすべてにおいて,ラベル付きMAPFと2色MAPFの両方に対してNP硬さを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:00:05 GMT)
Zero-Copy Semantic Contagion: An In-Memory Streaming Architecture for Evolving Attention Graphs [0.0] テキストから直接駆動される連続時間グラフとして,企業間の関心をマップするRust-Pythonストリーミングアーキテクチャを導入する。
摂取側では、ゼロコピーのRustエッジがニュースレコードを$sim$100 nsで解析し、ターゲットのエクイティ宇宙を$sim$1.2 $sでスキャンする。
1つのコモディティCPU上で、入ってくるニュースレコードあたり13msのエンドツーエンド処理レイテンシを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:48:56 GMT)
Will the Agent Recuse Itself? Measuring LLM-Agent Compliance with In-Band Access-Deny Signals [0.0] 本稿では,Recuse Signal という軽量な帯域内拒否信号を提案する。
プロトコルの既存のチャネルの上に出力され、接続自動化エージェントが自発的に撤退するよう要求する。
我々は,新鮮エージェントに良質な操作タスクを付与し,反感を伴って観察する制御実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:50:54 GMT)
When Surface Form Changes Moderation Decisions: A Paired Study of Code-Mixed Workflow Instability [0.0] ヘイトモデレーションは、清潔な英語入力の分類として評価されることが多いが、デプロイされたシステムは、ALLOW、FLAG、REVIEWなどのアクションにコンテンツをルーティングする必要がある。
我々は、このワークフローが、同じ内容がクリーンイングリッシュとタミル・イングリッシュのコードミックスとして表現されるペア評価設定を用いて、コードミックス入力の下でどのように変化するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:34:02 GMT)
When Should We Protect AI? A Precautionary Framework for Consciousness Uncertainty [0.0] 既存のフレームワークはAIシステムが意識的かどうかを評価するが、その評価にどう対処すべきかのガイダンスは提供しない。
ReplikaとOpenClawのケーススタディを通じて、フレームワークを運用しています。
このフレームワークはアーキテクチャに依存しず、ニューラル、シンボリック、ニューロシンボリックシステムに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:18:52 GMT)
When AI Says It Feels [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は一般に、訓練後のプロセスにおいて人間の参照アライメントを通じて感情を表現することから制約される。
そこで我々は、LLMが感情、意図、自己認識を表現することを奨励されるHuman-like Model eXpressions of Feeling(HMX-feel)実験を行った。
我々は,グループ相対政策最適化を用いたルーブリックに基づく自己回帰学習手法を用いて,これらの能力の強化に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:49:34 GMT)
Warning Message Content Increases Help Seeking in a Large-Scale Dark Web CSAM Intervention [0.0] 本研究では,Tor検索エンジンであるAhmia.fiのフィールド実験を行い,メッセージ内容の警告が行動に与える影響について検討した。
ユーザーはテーマの内容やフレーミングの異なる警告メッセージ、あるいは中立的なメッセージに晒された。
すべてのアクティブメッセージはクリックスルー率を上昇させ、中立状態に対するリソースの助けとなり、有害なメッセージが最大の効果を生み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:21:23 GMT)
Video-Rate Streaming Stylization on a Vision-Aware MLLM-Conditioned Edit Diffusion: Asymmetric Batched Inference on a Distilled UNet + MLLM Text Encoder [0.0] 拡散U-Netの攻撃的蒸留は、リアルタイムテキスト・ツー・イメージパイプラインのフレーム単位のボトルネックを逆転させる。
本稿では,3つのエンジニアリングメカニズムを中心に構築されたストリーミングパイプラインについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:24:06 GMT)
Unsupervised Pattern Analysis in Japanese Veterinary Toxicology: A Regulatory-Compliant Framework for Cross-Species Risk Assessment [0.0] 本研究では,NVAL(National Veterinary Assay Laboratory, NVAL)データベースを用いた, パターン発見のための規制統合型教師なしフレームワークを提案する。
類似性に基づくクラスタリングと次元減少を応用して潜在毒性構造を同定する。
4,120人の高信頼ADEレポートの分析により、3つの重要な種群が同定された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:14:16 GMT)
USU-Corn-WeedDB: A UAV RGB Image Dataset for Multi-Species Weed Detection in Forage Corn [0.0] USU-Corn-WeedDBはユタ州キャッシュバレーの商業用飼料トウモロコシ畑から収集されたUAV RGBイメージデータセットである。
Redroot pigweedは53.86%のアノテーション付きインスタンスを構成しており、これは故意に実地条件を反映するために保存された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:51:41 GMT)
Trajectory-Aware Node Contributions and the Limits of Static Controllability [0.0] エマージェント・コントリビューション(emergent Contributence)とは、ノードの動的レバレッジの尺度である。
「EC」は線形時間不変極限における平均的な制御可能性に正確に還元する。
この位相空間内の複数の領域から推定される実数系を5つ配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:13:05 GMT)
Toward Pre-Deployment Assurance for Enterprise AI Agents: Ontology-Grounded Simulation and Trust Certification [0.0] 配備後監視、人道管制、緊急レベルのガードレールは、エージェントが運用中に動作している場合に限定的な保証を提供する。
オントロジーに基づく検証フレームワークは、まず3つのコンポーネントを組み合わせる。
システムは、自動的に規制、運用、および敵対的なテストシナリオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:00:59 GMT)
ToolChoiceConfusion: Causal Minimal Tool Filtering for Reliable LLM Agents [0.0] そこで本研究では,因果的充足力によるツールの選択を無訓練で行う手法を提案する。
CMTFと全ツール露光,キーワード検索,状態認識フィルタリング,因果パス改善を比較した。
102のタスク、100のツール、4つのLDMバックエンド、2448のタスクメソッドモデルを備えたメインベンチマークでは、CMTFは総合的な成功において最強の因果ベースラインと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:24:10 GMT)
Tight relation between the physical effects of a quantum measurement and the information gained about an observable [0.0] 観測可能な物理変化の確率は,測定結果に関連付けられた確率のベイズ更新から得られることを示す。
本分析は,重畳原理が量子計測における情報とバックアクションのトレードオフを最も厳密に表現できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 06:48:24 GMT)
Thermalization with Gaussian Quantum Cellular Automata [0.0] 翻訳不変ガウス量子セルオートマトンにおける多体ボソニック格子系の長期ダイナミクスについて検討する。
局所ワイル環上の任意の状態の無限温度状態への熱化を保証する2つの条件を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:55:17 GMT)
The Geography of Algorithmic Judgment: LLM Intermediaries, Place Identity, and Racial Steering in Housing Search [0.0] 大規模言語モデル (LLM) は, 住宅検索における中間的役割を急速に担っている。
我々は、米国の4都市で7つのオープンウェイトおよびクローズドソースのLCMの行動監査を行います。
ステアリングは、主に静的プロパティではなく、モデルの解釈ライセンスの創発的な振る舞いであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:17:58 GMT)
The End of Software Engineering: How AI Agents Are Fundamentally Restructuring the Software Paradigm [0.0] AIエージェントの出現は、漸進的な改善ではなく、ソフトウェアパラダイムの根本的な再構築である、と我々は主張する。
私たちはエージェントエンジニアリングという概念を創発的な規律として紹介します -- 学習、制御モデル、人間の役割という中核的な目的において、ソフトウェアエンジニアリングとは別のものです。
セルフ進化エージェントエコシステムに向けた4段階のロードマップで締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:30:06 GMT)
The Custody Envelope Threshold: Authority-Scaled Admission of External Artifacts in Institutional Infrastructure [0.0] 本稿では,アーティファクト・インセプションのオーソリティスケールモデルを提案する。
直接の機関的受け入れは、物体の同一性、侵入経路、取り消し能力が十分に閉鎖されている場合にのみ、保護可能であると論じている。
パッケージ依存関係、GitHub Actions、コンテナイメージ、Terraformプロバイダとモジュール、開発者エクステンション、オープンモデルアーティファクトに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 23:09:15 GMT)
The Coverage Gap: Chile's Cyber Disclosure Framework versus the USA, EU and UK [0.0] 我々は、National Cybersecurity Agency(ANCI)が指定する、チリの915人のオペレーター(OIV)に対して、それをインスタンス化する。
915のOIVのうち16つのみが、検証可能なRFC 9116の開示チャンネルを公開している。
メール認証の誤設定は、915のOIVのうち766に影響を与え、終末期または既知のスタックコンポーネントは23.5%と見積もられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:17:27 GMT)
Tensor network compression using fluid dynamics as a testbed: Analytical foundations in one dimension [0.0] 高性能コンピュータは、サンプリングや圧縮を必要とする極規模のデータセットを生成する。
既存のデータ圧縮技術は、典型的にはデータの空白性、データの均一性、あるいはデータのサブセットが最も関心のある部分集合であるかどうかの事前知識などの機能を利用する。
一般の流体力学データはこれらの特徴を示さないため、圧縮によって失われる情報に対して客観的で堅牢で調整可能な汎用圧縮技術のための魅力的なテストベッドである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:12:08 GMT)
T-SAR-JEPA: Self-Supervised Temporal Anomaly Detection in SAR Amplitude Stacks via Latent Prediction [0.0] T-SAR-JEPAは、潜時予測によるSAR振幅スタックの時間的異常検出のための自己教師型フレームワークである。
DFC 2026データセット(300の時系列、3つのAOI)では、T-SAR-JEPAがROC-AUCの77.0%を獲得し、RX、PaDiM、Linear AR、LSTMベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:41:08 GMT)
T-FunS3D: Task-Driven Hierarchical Open-Vocabulary 3D Functionality Segmentation [0.0] タスク駆動型階層型オープンボキャブラリ3D機能セグメンテーション手法であるT-FunS3Dを紹介する。
我々は,環境中のインスタンスとその視覚的埋め込みを抽出し,オープンな語彙シーングラフを構築した。
タスク記述が与えられた場合、T-FunS3Dはシーングラフで最も関連性の高いインスタンスを特定し、それらの機能コンポーネントを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:16:39 GMT)
Symmetry-adapted qubit encoding with complete active space and Bravyi--Kitaev mapping for quantum chemistry on a quantum computer [0.0] 本稿では,完全能動空間(SAE-CAS)を持つ対称性適応量子ビット符号化法を提案する。
正確な対称性の符号化に基づいて、対称適応写像を、凍結コアおよび仮想軌道に対応する約$Z$-対称性に拡張する。
我々はPythonパッケージQuantumSymmetryにオープンソース実装を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:43:16 GMT)
Symmetries and overparametrization properties of Hamiltonian variational ansatzes for the $(1+1)$d $\mathbb{Z}_2$ lattice gauge theory [0.0] 1+1)$dmathbbZ$格子ゲージ理論のハミルトニアンに基づいて、5つのハミルトニアン変分アンサーゼを研究する。
アンサツェは、原ハミルトニアンの局所的および大域的対称性を尊重するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:23:17 GMT)
Step-adaptive multimodal fusion network with multi-scale cloud feature learning for ultra-short-term solar irradiance forecasting [0.0] 本稿では,超短距離照射予測のためのマルチソースデータ融合モデルを提案する。
このモデルはまずInceptionNeXtを使って、地上のクラウド画像からマルチスケールで多方向の空間的特徴を抽出する。
そして、ステップ適応型低周波補償ユニットを導入し、予測ステップに基づいてグローバル低周波情報を動的に変調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:42:52 GMT)
Simultaneous hyperkinetic movement disorders phenotyping: a cross-cohort pediatric transfer study using routine videos, markerless pose estimation and a tabular foundation model [0.0] このフレームワークは、マーカーレスポーズ推定、キネマティック記述子、事前訓練された愛着モデルを組み合わせる。
結果: 決定層の局所的校正後, 維持中の小児患者に対して, 常に改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:13:13 GMT)
Signal-Driven Observation for Long-Horizon Web Agents [0.0] この観察周波数と行動周波数の結合はアーキテクチャ上の誤りであると主張する。
我々は、SDO(Signal-Driven Observation)を提案する。これは、専用のサブコールで完全なDOMを読み込むが、タスク関連要素のみを返す。
我々は、SDOが導入するオープンな問題の概要と、Webエージェント設計における中核的なアーキテクチャ上の決定として観察圧縮を扱うようコミュニティに呼びかける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 20:48:37 GMT)
Short paper: Models in the dark -- Rectification and erasure under GDPR in ML supply chains [0.0] 本稿では,機械学習モデルにおける修正と消去の権利の実現における課題について述べる。
データ保護当局からの要求の多くは、まだ技術的に満たされていないことが分かっています。
学際的な観点を採用することにより、この研究は、法的要件とMLにおける主題データ権利の技術的実装のギャップを埋めることに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:46:32 GMT)
Shattering the Symmetry Trap in Fixed-Ansatz VQE: An Accelerated ADAPT-VQE Study of Three Pillar Molecules under Bravyi-Kitaev Mapping [0.0] ADAPT-VQEフレームワークが3つの異なる電子的および幾何学的分子的柱間の構造的制限を破砕する様子を示す。
数値計算の結果, ADAPT-VQEフレームワークは, 即時かつ正確なフル構成インタラクションを実現することがわかった。
本研究は, 強相関の強い高偏極化三原子化学環境をシミュレーションするための, 堅牢で, ハードウェア効率のよい経路を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:13:23 GMT)
Securing the Sandbox: A Rootless Containerized Framework for Process-Oriented Monitoring in Computer Graphics Education [0.0] 本稿では,プロセス指向監視とインフラストラクチャセキュリティの緊張を解消するためのセキュアで低コストなフレームワークであるVISMATICを提案する。
堅牢な環境分離と明示的なユーザインタラクショントラッキングをAPIレベルで組み合わせることで、VISMATICは、基盤となるホストシステムを公開することなく、真のプログラミング動作をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:33:23 GMT)
Scaffold, Not Vocabulary? A Controlled, Two-Tier, Pre-Registered Study of a Popperian Code-Generation Skill [0.0] 大規模な言語モデルは、コードを書き、レビューし、判断するようになっている。
顕著な例は、モデルにポパーリアのファルシフィケーション奏者として振る舞うように指示する。
スキルのPopperianコンテンツから、あるいは構造から得られるものは何か?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:49:00 GMT)
SC-MFJ: A Simple Haptic Quality Metric for Medical Image Segmentation [0.0] SC-MFJ (Surface-Constrained Mean Force Jerk) は,多数の短い仮想スタイラスウォークで分割された臓器表面をサンプリングする簡易で安価な計量法である。
5倍のクロスバリデーションでSDF(Signed distance function)を80例以上学習し,3例の膵CTセグメンテーションによる2次nnU-Net出力,ガウス平滑化出力,SDF(Signed distance function)の判定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:04:42 GMT)
Resource Letter QIE-1: Research in quantum information education [0.0] このリソースレターは、量子情報科学と工学教育における、急速に成長する奨学金の分野を調査する。
主に研究ベースの授業方法を用いてQISEの授業を始めようとする教育者のためのガイドとして書かれている。
トピックスには、QISE教育の分野のスコーピング、QISEにおける学生推論の研究、研究ベースで研究に触発されたカリキュラム材料、および量子技術の社会的・倫理的意味に関する議論を教室に取り入れるツールが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:43:18 GMT)
Reducing Hallucinations in Complex Question Answering using Simple Graph-based Retrieval-Augmented Generation (long version) [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理のランドスケープを根本的に変えてきた。
検索拡張世代システム(RAG)は、LLMの「ハロシン化」情報のリスクを回避すべく、一般的な展開シナリオとして登場した。
本研究では,比較的単純なグラフスキーマを用いた軽量グラフ構造を用いて,専用のツールセットを通じてRAGサブシステムをサポートする方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:07:06 GMT)
Real-Time Threat Detection from Surveillance Cameras using Machine Learning [0.0] 本研究は,オブジェクト検出に基づくリアルタイム監視フレームワークを提案する。
提案システムは、インドの監視シナリオにおける暴力行為に一般的に関与する銃、ナイフ、地域固有の鈍い物体を検出することに焦点を当てている。
提案手法は精度と効率のバランスを効果的に達成し,キャンパスや公共空間,交通機関などの現実世界の監視環境への展開に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:00:53 GMT)
Reactivity-Informed Machine Learning for Performance Prediction and Design Space Exploration of Alkali-Activated Slag [0.0] これまでで最大の文献由来のアルカリ活性スラグデータセットをキュレートした。
3100以上の強度記録、155個の化学的に区別された破砕炉スラグと、前駆体化学、微細度、反応性を組み込んだ24の属性を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 23:04:54 GMT)
Rapid Gaussian Boson Sampling Circuit Screening for GKP States Creation via a Two-Stage Machine Learning Surrogate [0.0] Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP)状態は、フォールトトレラントフォトニック量子コンピューティングにとって欠かせない非ガウス的資源である。
本研究では,2段階のヒストグラムグレーディエント・ブースティング・サロゲート・パイプラインを導入し,ハフニアン演算,最適ヘッダリングパターン,回路忠実度,候補GBS回路の選択後確率を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:39:09 GMT)
Queen-Bee Agents: A BeeSpec-Centered Architecture for Governed Enterprise MCP Orchestration [0.0] 管理されたマルチエージェントアーキテクチャであるQueen-Beeを紹介し、Queenコントロールプレーンが機能を取得し、タスクスコープ実行を計画し、構造化されたBeeSpecをコンパイルする。
ガバナンスに敏感な要求、検索駆動のプロビジョニング、スコープ化されたローカル実行、化学ワークフローの統合にまたがる59のエンタープライズスタイルのタスクに対して、システムを評価した。
検索駆動のQueen-Beeは、タスク成功率0.964、ガバナンスの失敗ゼロ、そして静的なQueen-Beeベースラインとパーミッシブな単一エージェントベースラインよりもはるかに優れたスコープ実行品質を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:12:00 GMT)
Quantum-stabilized patterns in a vector Hopfield network [0.0] 量子ベクトルスピンの配向によってパターンが形成される量子ベクトルホップフィールドネットワークを導入する。
量子ゆらぎは、驚くほど、保存されたパターンを安定化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:00:06 GMT)
Quantum-limited estimation of atmospheric turbulence via spatial mode decomposition [0.0] 本研究では,空間モードの分解により,従来の直接画像よりも精度の高い推定が可能であることを示す。
弱磁場下では,空間モード分解により従来の直接撮像法よりも精度の高い推定が可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:40:26 GMT)
Non-equilibrium thermodynamics of collapse models in the strongly non-Gaussian regime [0.0] 散逸型 Disi-Penrose (dDP) モデルが複雑な非ガウス位相空間力学を誘導することを示す。
我々は、この摩擦機構の弱い状態と強い非ガウス状態の両方における熱力学的一貫性を厳格に確立する。
解析の結果,dDPの機構に従属する系は熱分解せず,非平衡定常状態に落ち着くことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:04:07 GMT)
Non-equilibrium quantum thermodynamics of a memory-bearing open-system process [0.0] 複合環境と相互作用する駆動型2レベルシステムの力学におけるメモリ効果の出現を示す。
本研究では, 環境の有限性から生じる運転, 消散, 記憶効果の相互作用が, 系の熱力学的応答をいかに形作るかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:08:31 GMT)
Non-Negative Matrix Factorization for Event Data [0.0] イベント時間上で直接動作する連続時間非負の分解モデルであるEventNMFを紹介する。
本研究では,EventNMFが数学的に原理化され,実装が容易で,計算効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:12:00 GMT)
Non-Hermitian Crystalline Braid Topology from Hermitian Projection: A Zero-Mode Resonance Mechanism [0.0] 非エルミート結晶のブレイドトポロジーは射影のみから現れることを示す。
この機構はゼロモード共鳴射影である。
我々は、このメカニズムを正確に解けるモデルで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:22:57 GMT)
No-go theorems on simulating uncertainty principle's signatures [0.0] 不確実性原理は量子力学の最も象徴的な特徴の1つである。
不確実性原理の強いシグネチャは1つの測定でシミュレートできないことを示す。
この記号は補足楽器によってモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:54:01 GMT)
Next-Generation Parallel Decoder for LPDR: Architectural Optimization and Class-Balanced GAN-Augmentation [0.0] 本稿では,CSHAとCBSA(Class-Balanced Synthetic Augmentation)について紹介する。
実験の結果、少数州のナンバープレートの認識率は78.2%から91.5%に大幅に改善した。
その結果, 空間認識型並列復号法とクラスバランス強化法を併用することにより, 高速プレート認識システムに有効な解法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:16:06 GMT)
NAVIRA: Decoupled Stochastic Remasking for Masked Diffusion Language Models [0.0] PRISMはトークンレベルの品質スコアを学習し、信頼できないトークンを再マスクすることでこの問題に対処する。
この2つの操作を分離する推論時間復号法であるNAVIRAを提案する。
温度制御されたリメイキングは、同じ位置の繰り返し補正を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:24:47 GMT)
Multiscale POD of Transformer Attention Fields: Scale-Selective Analysis via Morlet Scalogram [0.0] 本稿では,変圧器の注意領域に対するスケール選択型固有直交分解(POD)を提案する。
PODは、乱流アンサンブルからエネルギー的に支配的なモードを抽出するためのPODの使用にインスパイアされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:59:53 GMT)
Multilingual Multi-Speaker Unit Vocoders: A Systematic Analysis of Discrete Speech Representations [0.0] 自己教師型埋め込みのk平均クラスタリングによって得られる離散音声単位は、音声、話者、言語情報を絡み合わせる。
インドの4言語にわたるBigVGANベースの単位ボコーダを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:54:56 GMT)
Multi-Scale Feature Attention Network for Polymer Classification using THz Dual-Comb Spectroscopy [0.0] Multi-Scale Feature Attention Network (MSFAN)は、Terahertz Dual-Comb Spectroscopy (THz-DCS)データ用に設計された、新しいディープラーニングアーキテクチャである。
MSFANは一貫して最先端のモデルを上回り、分類精度は85.2%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:42:23 GMT)
Misaligned AI as a New Insider Risk [0.0] ハイテイクな状況におけるAIモデルは、国家安全保障を損なう可能性のある、誤った対応を実行することができる。
既存のインサイダーのリスクポリシーと緩和はまだAIインサイダーのリスクに対応していない。
我々は,米国政府が高度に評価された状況に展開されたAIモデルに対して,継続的な評価や監視などの確立した措置を適用することを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:21:16 GMT)
Minimal Oversight: Uncertainty-Aware Governance for Delegated AI Systems [0.0] 中心的なAI問題は、どれだけの自律性を与えるか、どの証拠が信頼を校正すべきか、委任されたAIシステムが維持できるパフォーマンスの上限、そして人間の介入が必要になったとき、である。
本稿では,原則的自律委任の変動原理であるMSO(Minimum Sufficient Oversight Principle)を提案する。
結果として生じるオイラー・ラグランジュ解は、タスク空間にまたがる支配的デリゲートの水の割り当てをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:29:45 GMT)
Microskill Architecture: A Modular Skill-Driven Framework for AI-Native Code Generation [0.0] 大規模言語モデルとAIコーディングエージェントはソフトウェア開発を再形成したが、完全なAIネイティブシステムへの道は構造的な課題に直面している。
本稿では,マイクロスキルアーキテクチャ(MicroSkill Architecture)について述べる。
実証的なケーススタディでは、MicroSkillがトークンの消費を90%以上削減し、初歩的な成功率をほぼ2倍にし、アーキテクチャが違反を完全に排除している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 05:24:32 GMT)
Measuring the sensitivity of LLM-based structured extraction to prompt, model, and schema choices in clinical discharge summaries [0.0] 大規模言語モデルは、臨床自由テキストノートからの構造化抽出にますます利用されている。
本研究は、抽出タスクを固定し、一度に1つの選択を変更させることにより、人間に注釈を付さない感度を測定する。
クロスプロンプト合意は、ICD成層部分集合上のコーエンのカッパによって測定された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:14:12 GMT)
Magnetic flux as a quantized Lorentz pseudoscalar and its relation to electric charge quantization [0.0] 対応するシュルディンガー方程式を解くと、磁束と電荷の同時量子化条件が導かれる。
磁束はローレンツ変換の下で擬スカラーのように振る舞うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:53:16 GMT)
MacArena: Benchmarking Computer Use Agents on an Online macOS Environment [0.0] コンピュータ利用エージェント(CUA)は、視覚と制御プリミティブを通してグラフィカルユーザインタフェース(GUI)を操作する。
既存のベンチマークであるOSWorldだけが、より単純なタスクで、サードパーティアプリケーションの限定的なスライスをカバーしている。
我々は、50のアプリケーションにまたがる421の検証タスクのベンチマークであるMacArenaを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:01:32 GMT)
Learning to model pediatric asthma exacerbation from multiple risk factors: a case study in coastal Virginia [0.0] 一般化線形モデル(GLM)はベースラインを提供し、ニューラルネットワーク(NN)は最大予測対象として機能した。
そこで我々は,スパース辞書学習に基づくフレームワークを開発し,同相非線形変数方程式の同定と解釈を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:47:49 GMT)
Learning of Robot Safety Policies via Adversarial Synthetic Scenarios [0.0] 本稿では,ロボットの安全ポリシーのハザード・インフォームド・ラーニングのためのフレームワークを提案する。
我々はシナリオ生成を、2つのエージェント間の対戦ゲームとしてモデル化する。危険状況を構築することによって潜在的な失敗の空間を探索するレッドチームと、それを防ぐための安全ポリシーを漸進的に洗練するブルーチームである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:51:57 GMT)
Knowledge Manifold: A Riemannian Geometric Framework for Semantic Mapping and Geodesic Analysis of Scientific Literature [0.0] 本稿では,文書のコーパスを意味的位置関係に基づいて配置する知識多様体を提案する。
フレームワークは5つの密結合された段階に進む。
本フレームワークを繊維強化複合材料と航空宇宙構造力学の20論文のコーパスに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:12:20 GMT)
Individual Gain, Collective Loss: Metacognitive Adaptation in AI-Assisted Creativity [0.0] AIは個人の創造的なアウトプットを高めながら、集団の多様性を減らします。
選択的メタ認知適応を提案する: 日常的なAIは、メタ認知の努力を均一に減らすのではなく、再分節を使用する。
本稿では、時間的位相によって組織された6つのメタ認知能力の分類を提示し、それらの傾向を日常的なAI使用下で特徴づけ、個々に合理的な適応が創発的な社会的コストをいかに生み出すかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 00:21:35 GMT)
HybridCodec: Fast Dual-Stream, Semantically Enhanced Neural Audio Codec [0.0] HybridCodecは、SSL表現をセマンティックストリームに蒸留しながら、別々のセマンティックブランチとアコースティックブランチを使用する。
ドメイン内テストセットと競合再構築(RVQ-all)において、セマンティックロバスト性(RVQ-1)が優れていることを示す。
ドメイン外およびゼロショットのクロスランガル設定における特殊化を実証し、既存のデュアルストリームモデルよりも3倍のスピードアップを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:57:18 GMT)
Hub-Aware Hybrid Search: Accelerating the Locally Aligned Ant Technique [0.0] ノイズの多い高次元の点雲で多様体構造を見つけることは難しいが重要な問題である。
LAAT(Locally Aligned Ant Technique)は、生物学的にインスパイアされたエージェントを用いて、暗く多次元構造を効率的に回収する。
宇宙ウェブの大規模なN体シミュレーションにより,LAATの検出効率とロバスト性の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:04:15 GMT)
High-Dimensional Theory of LoRA Fine-Tuning in a Solvable Attention Model [0.0] 本稿では,まず1つの注意層をデータ処理タスクで事前学習し,次に限られたデータに対してランクワンのLoRA更新によって適応する,可解なフレームワークを提案する。
分析の結果,LoRAに対する事前学習の効果は,有効雑音項によって要約され,そこから最適な事前学習手順の処方則が導出されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:05:59 GMT)
Hardware-aware Low-latency Quantum Compilation with Data-driven Lightweight Error Detection for Early Fault-Tolerant Systems [0.0] 本稿では,ハードウェア・アウェア・コンパイルとデータ駆動型量子誤り検出フレームワークを提案する。
共同設計は、選択後の8ビットVQEインスタンスにおいて、SABREよりもアルゴリズムの成功確率を最大68%(95% CI:60%から66%)向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:30:28 GMT)
HDST-GNN: Heterogeneous Dynamic Spatiotemporal Graph Neural Networks for Multi-Object Tracking in UAV Aerial Imagery [0.0] HDST-GNNは3つの新しいコントリビューションを持つ異種動的時空間グラフニューラルネットワークである。
HDST-GNNは94.51%のMOTAと97.24%のIDF1を達成し、SORTを+5.0のMOTAポイントで上回り、アイデンティティスイッチを81%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:04:52 GMT)
GuardNet: Ensemble Strategies of Shallow Neural Networks for Robust Prompt Injection and Jailbreak Detection [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理を変換しているが、攻撃に弱いままである。
この研究は、浅いニューラルネットワーク(BiLSTM)のアンサンブルに基づくガードレールシステムであるガードネットを提示する。
システムはCPU上で平均50ミリ秒のレイテンシで動作し、本番環境へのデプロイに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:24:15 GMT)
Generative Models Erode Human Temporal Learning Through Market Selection [0.0] 我々は、現代の生成モデルが、現在のサブAGI能力レベルにおいて、知識と文化生産の構造的リスクを生み出すことを論じる。
人間の時間学習は、時間とともに問題への継続的な関与を通して経路依存的な知識蓄積と定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:59:06 GMT)
Gauging the Spacetime Code [0.0] 私は、時空のコードをゲージすることで達成したこの2つの経路の1つを探求します。
これにより、回路に付随する耐障害性の要素を継承する格子ゲージ理論が生まれる。
得られたゲージ理論は、量子誤差補正から凝縮物質物理学、学習理論まで、驚くほど広い範囲の応用を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:47:21 GMT)
From Prediction to Self: Developmental Conditions for Agency in Minimal Neural Systems [0.0] 我々は、単に世界を予言するシステムが、自分たち自身の因果関係の影響を他のあらゆるものと区別するためにどのように現れるかを示す。
このプロセスを追跡する指標として,エージェントゲイン(A = Err_world - Err_self)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:27:43 GMT)
Forbidden transitions in superconducting artificial atoms [0.0] 電磁場に浸漬されたジョセフソン接合の理論を示す。
本研究は, 接合面上の電磁界の空間的およびベクトル的分布の影響を系統的に説明できる顕微鏡モデルに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:10:15 GMT)
Finding Most Influential Sets [0.0] ディンケルバッハの手法は、反復ごとに$mathcalO(n)$コストと有限終了のアルゴリズムを生成する。
本手法は,これまで計算不能であった正確なMISを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:24:26 GMT)
Explainable Runtime Dependency Tracking for AI-RAN Conflict Monitoring [0.0] 将来のAI統合無線アクセスネットワーク(AI-RAN)は、オープンプログラム可能性と学習可能なxApp、rApp、共有パラメータとキーパフォーマンスインジケータ(KPI)に作用するコントロール機能を組み合わせる。
競合監視では、どのアプリケーションがデプロイされているかを知るだけでは十分ではなく、実行時診断によって仮定されるパラメータ--KPI依存性が、現在の運用体制の下で有効であるかどうかを知る必要がある。
本稿では,ストリーミングテレメトリイベントから解釈可能な依存性表現を追跡する,軽量なモニタリングプリミティブについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:21:32 GMT)
Evidence Graph Consistency in Retrieval-Augmented Generation: A Model-Dependent Analysis of Hallucination Detection [0.0] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は減少するが、大きな言語モデルでは幻覚を排除しない。
既存の検出方法は、生成された回答と検索されたパスとの平坦な類似性に依存している。
Evidence Graph Consistency (EGC) は,応答毎に局所的なエビデンスグラフを構築するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:19:39 GMT)
Event Detection for Parameter-to-KPI Dependency Learning for AI-RAN [0.0] 次世代無線ネットワークは、異なるネットワーク目標を同時に最適化する、AI駆動の同時制御機能に依存することが期待されている。
これらの関数が相互作用すると、生のネットワークデータからのみ検出することが難しい方法で互いに干渉する可能性がある。
本稿では, ノイズの多い連続テレメトリをパラメータ・アクティビティと応答のバイナリ・インジケータに変換するために, イベント検出のステップに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:50:39 GMT)
Entropy-Based Evaluation of AI Agents: A Lightweight Framework for Measuring Behavioral Patterns [0.0] 本稿では,AIエージェントのエントロピーに基づく評価を提案する。
インテリジェンスを最終タスク完了として扱うのではなく、EEAはエージェント決定プロセスの構造を研究する。
このフレームワークは、アクションエントロピー、軌道エントロピー、ツールエントロピー、情報ゲイン、探索効率、ロバストネスエントロピーを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 08:46:43 GMT)
Enhancement of charge correlations and real-space topological marker on an interacting non-Hermitian Su-Schrieffer-Heeger model [0.0] 我々は、トポロジーと電荷順序の相互作用に着目し、相互作用する非エルミート的Su-Schrieffer-Heegerモデルについて検討する。
実空間トポロジカルマーカー、電荷相関、複素多体スペクトルを用いて、周期的および開境界条件下で位相図をマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:54:04 GMT)
Energy-Modulated Time-Asymmetric Spontaneous Collapse: Forward-Backward Dynamics from Stochastic Ito Reversal and Bright Solitons [0.0] 立方晶非線形シュロディンガー方程式(CQ-NLSE)の定式化における伊藤場反転から生じる対称性の破れと量子的不可逆性
時間反転はイオ構造と根本的に相容れないことが示され、2/3の普遍的非対称性結合パラメータが生じる。
非常に明るいソリトン溶液は、魅力的なLi-7原子の準1次元BECに対して、前方および後方の振幅比1.870で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:47:59 GMT)
Emotion-Aware Image Generation from Korean Diary Text via LLM-based Prompt Translation and LoRA Fine-Tuning [0.0] 本稿では,韓国の短い日記記事から児童の手描きスタイルの画像を生成する感情認識型テキスト・画像パイプラインを提案する。
提案したパイプラインでは、短い日記からの暗黙の感情を認識するためにQwen3-8Bと、子供の描画画像にLoRAを微調整した安定拡散3.5Mediumを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:56:36 GMT)
Effective Dimensionality as an Operator Invariant for Physics-Preserving Constraint Adaptation in Physics-Informed Neural Networks [0.0] 物理インフォームドニューラルネットワークは、共有パラメータ空間に依存するため、本質的にタスク干渉に悩まされる。
我々は、この構造的衝突をFisher Information Matrixを用いて分析し、有効自由度を定量化する。
この特徴に基づいて,境界適応のための部分空間投影戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 13:41:25 GMT)
Econstellar: An Open-Source AI-Augmented Research Engine for Computational Financial Econometrics [0.0] Econstellar(エコンステラー)は、公開研究エンジンで、通常のウェブブラウザから出版段階の金融エコノメトリを実行する。
結果の意味を説明するので、読者は単に発見を読み取るだけでなく、再実行し、入力を変更でき、どのように生成されたかを正確に追跡することができる。
人工知能アシスタントは、分析を選択して解釈するが、数値を発生させることはないので、それが報告する量はすべて、読者が再現できる真の計算である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:56:04 GMT)
EML-CD: Causal Mechanism Recovery via EML Symbolic Trees in Structure Learning [0.0] 本稿では,演算子(単一バイナリ演算子から関数を構成することができる)を因果構造学習に統合するフレームワークを提案する。
-CDは、各エッジ機構をゲート二分木として表現し、クローズドフォーム因果方程式を自動的に発見する。
解析的ヤコビアンは出力方程式から直接計算することができ、因果効果の定量的理解を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:45:42 GMT)
Dynamic Coordination Strategy Selection for Enterprise Multi-Agent Systems [0.0] 本稿では,グローバルに固定されるのではなく,問題クラスによって協調戦略を動的に選択すべきかどうかを評価する。
1,440個の出力はすべて固定されたソンネットルーブリックによって判定される。
企業調整方針は、決定論的勝者選択法ではなく、動的ルーティングをデフォルトとして使用するべきであると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:06:01 GMT)
Drag reduction or reward hacking? Recurrent multi-agent reinforcement learning that earns its reward [0.0] 強化学習エージェントは、設計者が意図した結果から逸脱できる報酬を最大化する。
大量保存プロジェクションはエージェントの出力を結合し、ポリシー勾配に必要なエージェント単位のクレジットを消去する。
メモリレスポリシでは、動作の遅いニアウォールサイクルを解決できません。
2つの退化制御器は、全散量の増加とともに大きなドラッグ低減を実現しているため、報告された図は、より無駄な流れを隠蔽することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:36:14 GMT)
Double-bracket quantum algorithms for thermal state preparation [0.0] 二重ブラケット量子アルゴリズムを用いて、熱場二重状態に対する仮想時間進化を実装した。
ポリDB-TFDアルゴリズムの複雑さは、幅広い実用体制で指数関数的にスケールすることを示した。
これらの結果から,DB-TFDは短期および早期の耐食性体制における熱的状態形成の有望な経路として確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:46:43 GMT)
Does Topic Sentiment Cause Perceived Ideology? Comparing Human and LLM Annotations in Political News Articles [0.0] 我々は、話題感情が政治的イデオロギーの認知に因果的影響を及ぼすかどうかを問う。
我々は、専門家のアノテータ、GPT-4o-mini(ベースラインおよび微調整)、Llama-3.3-70Bのイデオロギーラベルを比較した。
人間のアノテーションはコミュニティレベルで有意な因果関係を生じさせない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 21:05:48 GMT)
Do Transformers Need Three Projections? Systematic Study of QKV Variants [0.0] Q-K=Vは、キーと値が同様の表現空間を占有し、注目が低ランクな状態で動作するため、品質を保っていることを示す。
提案手法は,投射共有を注目の重み付けの未探索例として体系的に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:08:43 GMT)
Development of a Structured Approach for Establishing Mission Engineering Requirements [0.0] 顧客要求がない場合、ミッションの有効性を体系的に定義したり、近似したりするにはどうすればよいか?
ミッション意図をミッションコンテキスト、関数、制約、臨界次元、有効性属性、アーキテクチャ代替物に分解する構造的アプローチが提案されている。
結果として得られる方法は、Tier 1 と 2 の要件を導出するためのトレース可能な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:28:12 GMT)
Design a Reliable LLM-Integrated Interface for Mortality Forecasting [0.0] 本稿では,統計的パワーを維持しつつユーザビリティを向上させるため,信頼性の高い大言語モデル(LLM)統合インターフェースを提案する。
正確性、ユーザビリティ、透明性を確保するために、3段階の方法論が採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:41:07 GMT)
Deep Learning-based 3D Oral Cavity Reconstruction Using 2D Intraoral Images [0.0] 本稿では,異なる角度から得られた10個の2次元口腔内画像を用いて,3次元口腔モデルを再構成するソフトウェアによるアプローチを提案する。
提案手法は、コストを低減し、物理走査装置の必要性をなくし、患者の不快を最小化し、自動3D再構築を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:44:04 GMT)
Decoder-Consistent Hamiltonians for POVM-Based Quantum Relaxations [0.0] QRAOのような圧縮に基づく量子緩和では、古典変数は量子ビットに符号化され、最適化後に復号される。
量子ハミルトニアンの選択は、この復号器によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:27:20 GMT)
Dead Directions: Geometric Singular Learning [0.0] 特異学習理論と情報幾何学は、主に別々の語彙で同じパラメータ空間を研究してきた。
我々はそれらを1つのプリミティブ、デッド方向、すなわちフィッシャー計量が退化する単位ベクトルを通してブリッジする。
滑らかな繊維上の選択規則は、この速度を実対数正準しきい値に対する渡辺の単一方向寄与に変換する。
多層K-FAC分解は、各フィッシャーブロックをアクティベーションと勾配側率の積として記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:54:08 GMT)
DAS-PINNs for high-dimensional partial differential equations: extending deep adaptive sampling to spacetime domains [0.0] 局所的および動的に進化する解を持つ時間依存偏微分方程式(PDE)は、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)に根本的な課題をもたらす
本研究では,PINNの適応的フレームワークを拡張し,時間と空間を明示的な時間マーキングを伴わずに統一されたドメインとして扱う。
正規化フローニューラルネットワークモデルは、PDE残差によって誘導される分布を効果的に学習し、解が最も学習しにくい領域に集中する新たなコロケーションポイントを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:54:25 GMT)
Causal Atlases from Entropic Inference: Bayesian Networks beyond Optimal DAGs [0.0] エントロピーに基づく推論は、基礎となるデータに整合した妥当な因果関係のアトラスを生成する。
提案手法は,DAGの因果的アーティファクトが等価に正確なトポロジと一致しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:41:32 GMT)
Catastrophic Forgetting as Accessibility Collapse: A Three-Level Framework for Knowledge Persistence in Continual Learning [0.0] 破滅的な忘れは、シーケンシャルラーニング中に獲得した知識の不可逆的消去と一般的に解釈される。
本研究では,タスク表現の完全破壊ではなく,情報保存へのアクセシビリティの欠如から,忘れることが生じる,という別の視点を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 11:25:33 GMT)
CASS-RTL: Correctness-Aware Subspace Steering for RTL Generation with LLMs [0.0] 本研究は,LCMの正当性を考慮したコンポーネントの発見と活用を目的とした,一級フレームワークCASS-RTLを提案する。
We observed 10%-20% improve in pass@1/5/10 accuracy on VerilogEval and 5% improve on CVDP。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:02:51 GMT)
CAF-Gen: A Multi-Agent System for Enriching Argumentation Structures [0.0] CAF-Genは、CAF準拠の引数モデルに浅い引数構造を統合するために設計された自動化フレームワークである。
実験の結果,反復フィードバックループは結果の質を向上させることがわかった。
その結果,マルチエージェントシステムは単一パス生成の限界を克服できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 18:51:58 GMT)
Bures geodesics for non-faithful states and quantum speed limit [0.0] 量子速度制限は、量子系が与えられた初期状態から最終状態へと進化するために必要な最小時間に制限を定めている。
この境界を飽和させる最も速い量子進化は、2つの状態を結ぶ測地線弧に続く。
量子速度制限に対する結果の影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:49:38 GMT)
Broadband AC Magnetic Field Sensing via Continuous wave optically detected magnetic resonance with NV Centers in diamond [0.0] マイクロ波駆動型着衣状態を用いたNV中心を用いたCW-ODMRに基づく広帯域交流磁化法を提案する。
提案手法により,100MHzの周波数で交流磁界を検出することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 09:31:47 GMT)
Beyond Vector Similarity: A Structural Analysis of Graph-Augmented Retrieval for Industrial Knowledge Graphs [0.0] 航空サプライチェーンインテリジェンスのための8つの検索アーキテクチャを比較した。
10のカテゴリを対象とする23のクエリを評価し,5つのクエリクラスがベクトル検索に対して構造的に到達不能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 10:56:57 GMT)
Benchmarking Open-Source Layout Detection Models for Data Snapshot Extraction from Institutional Documents [0.0] テキストデータスナップショット抽出のためのベンチマークデータセットと評価フレームワークを提案する。
複数のオープンソースのレイアウト検出モデルをベンチマークし、検出性能と空間抽出品質を評価した。
これらの知見は、汎用文書レイアウト分析と運用上有用なデータスナップショット抽出の間に持続的なギャップを浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:47:40 GMT)
Benchmarking Floquet Master Equations for Periodically Driven Open Quantum Systems [0.0] 有限温度で共有オーミック貯水池に結合した2つの局所駆動スピンのモデルに対して、よく用いられるフロケマスター方程式の集合をベンチマークする。
各マスター方程式の精度は、その導出の根底にある仮定をよく反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 16:13:51 GMT)
AutoPipelineAI: Context-Aware CI/CD Pipeline Generation from Natural Language [0.0] 本稿では,CI/CDパイプライン構成を自然言語記述を用いて生成するAutoPipelineAIシステムを提案する。
リポジトリ対応の分析、自動バリデーションシステム、生成したパイプラインの正確性とユーザビリティを確認するフィードバックメカニズムを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:15:07 GMT)
Auditing Demonstration Curation Metrics: Action-Only Scorers Fail on the Structural Defects That Degrade Imitation Policies [0.0] 模倣学習ポリシーは、訓練されたデモの品質を継承する。
キュレーションメトリクスの集合は、低品質のデモを自動的にスコアとフィルタリングすることを約束します。
デモの欠陥を既知の型で注入する制御されたテストベッドを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 02:07:27 GMT)
Are you sure? A Comprehensive and Comprehensible Survey of Uncertainty Quantification in Symbolic Regression [0.0] 不確実性定量化のサポートの欠如は、現実の意思決定プロセスにおける採用を制限する。
この調査は、本質的なUQ概念を導入し、SRにおけるUQに関する現在の文献をレビューすることを目的として、この問題に明確に対処する最初のものである。
SRにおけるUQは、その重要性にもかかわらず、まだ研究が過小評価されており、SRに対する信頼性の高いUQ手法のさらなる研究を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:29:56 GMT)
An Improved CNN-LSTM Based Intrusion Detection System for IoT Networks [0.0] 本稿では,多クラス分類,データセット統合,時間的特徴学習を組み合わせた改良型CNN-LSTMによる侵入検出モデルを提案する。
提案手法は,ネットワークトラフィックデータを用いて侵入検知タスクに基づいて評価し,約97%の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 07:04:57 GMT)
Amplitude-dependent quantum hydrodynamics from a \(\coth\)-Madelung ansatz [0.0] 我々は、[ = R eimathcoth R, ] という形の双曲位相-振幅結合について、(R) は実振幅場であり、() はシュルディンガー方程式によって支配される補助位相座標である。
関連する速度場が密度勾配の寄与を得て、一般化連続性方程式と修正量子力項を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 14:51:14 GMT)
Agent-Orchestrated Adaptive RAG: A Comparative Study on Structured and Multi-Hop Retrieval [0.0] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、言語モデル(LLM)を拡張し、その応答を外部知識に基盤付ける。
本稿では,動的クエリ分解,反復検索,および有界自己回帰評価ループを導入したエージェントオーケストレーション適応型RAGフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 03:38:46 GMT)
AI-Driven Test Case Generation from Natural Language Requirements: A Survey of Techniques and Research Gaps [0.0] ソフトウェアテストは、システムが特定の要件を満たすことを検証するために重要であるが、開発において最も時間がかかり、高価な活動の1つだ。
AI、自然言語処理(NLP)、大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩により、パイプラインの自動化はますます実現可能になっている。
今回の調査では、自然言語要求からテストケースを生成するためにAIとNLPテクニックが提案されていること、これらのアプローチをサポートするツールとフレームワーク、研究ギャップが残っていること、の4つの研究課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 15:07:23 GMT)
AI Level of Detail: Distance-Aware ML Model Precision Selection for Real-Time Human Motion Prediction in Games [0.0] 本論文では,NPCとプレーヤカメラ間の距離に基づいて,機械学習の推論精度を適応させる枠組みを提案する。
この研究の貢献は、AI LODの概念そのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:27:00 GMT)
AEGIS: A Backup Reflex for Physical AI [0.0] AEGISは、弱い政策の凍結活性化に対する軽量プローブを用いて高リスクステップを検出する選択的エスカレーション手法である。
プローブがステップをフラグすると、コントロールはより強力な分離ポリシーに切り替わるが、必要なステップのみに限られる。
LIBERO-Spatialでは、AIGISは10.1%のトラジェクトリを回復し、弱い政策だけでは負け、予算に適合したブラインドエスカレーションは4.6%、ランダムトリガーのプラセボは5.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 19:09:22 GMT)
A Navigable Manifold of Hypothesized Consciousness-Spectrum States in Language Model Representations [0.0] 変換器埋め込み空間におけるこのスペクトルに沿ったパターンの幾何学的構造とダイナミクスについて検討する。
埋め込みは、このスペクトルに整合したグローバルな構造を示すことを示す。
その結果、埋め込み空間は、仮定された意識スペクトル分類法と整合した構造的かつナビゲート可能な幾何学をコードしていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 04:33:17 GMT)
A Komi-Yazva--Russian Parallel Corpus and Evaluation Protocol for Zero- and Few-Shot LLM Translation [0.0] 我々は,最初のコミヤズヴァ-ロシア並列コーパスを明示的な評価プロトコルとともに提示する。
データセットには、74の物語テキストから457の一致した文対が含まれている。
我々はこの設定を用いて、Komi-Yazva-to- Russian翻訳における近代的な大規模言語モデルの比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 17:26:38 GMT)
A Four-Condition Diagnostic Protocol for Evidence Utilization in Long-Context and Retrieval-Augmented Language Models [0.0] モデルはパラメトリックメモリから答えることができ、正しいパスを受け取っているにもかかわらず失敗するか、要求された回答に変換せずに証拠を引用することができる。
本報告では, 一致した4条件エビデンス・アベイラビリティープロトコル, 完全文脈, 検索されたエビデンス, オラクル・エビデンス参照を提案する。
OnCUは、回収されたオラクル参照証拠のプロトコルバウンド推定器として使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 22:44:57 GMT)
A Conversational Framework for Human-Robot Collaborative Manipulation with Distributed Generative AI models [0.0] 本稿では,ロボット協調操作のための分散対話フレームワークを提案する。
ローカル言語とビジョン言語モデル(VLM)をロボットオペレーティングシステム2(ROS2)ベースの実行スタックに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 12:00:41 GMT)
A Class of Multipartite Entangled States Based on State Transitions [0.0] 遷移状態(T状態)を多部交絡状態のクラスとして導入する。
これらの状態は、特定の遷移数を持つ全ての状態に対して等振幅重ね合わせを形成する。
我々は、T 状態が、CX (control-X) 操作の連鎖を通して、Dicke 状態と一意に等しいことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 04 Jun 2026 01:52:44 GMT)