Beyond Homophily: Towards Generalized Graph Reconstruction Attack and Defense [80.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、計算データに広くデプロイされているが、トレーニンググラフの隣接性に関する機密情報やプロプライエタリ情報を漏洩することができる。
本研究は、訓練されたGNNからトレーニング隣接性を再構築するモデル逆転の一形態であるグラフ再構成攻撃(GRA)について研究する。
本稿では, MC-GRA(+)を提案する。これは, GNNにより誘導される表現が対象モデルのそれと一致した代理隣接を最適化することにより, 隣接性を再構築する。
防衛面では, MC-GPB (+) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 09:29:27 GMT)
DisCo: World Models with Discrete Camera Motion Control [79.9] 本研究では、離散アクションプリミティブのコンパクトなセットで生成し、アクション分離性を改善する制御可能なビデオワールドモデルであるDisCoを提案する。
DisCoは、視覚的品質を維持しながら、はるかに信頼性の高いアクションを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 03:50:45 GMT)
Mind Your Steps: A General Learning Framework for Accurate Humanoid Foothold Tracking [78.3] 本稿では,汎用3D足場追跡ポリシーをトレーニングするための新しいフレームワークを提案する。
本手法は, 目標検層による足場支援を動的に行うことにより, 学習方針を特定の地形に依存しないものにする。
我々の新しいターゲット表現は、雑音や不正確なポーズ推定や足の接触推定といった現実の課題を効果的に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 16:44:56 GMT)
The Easy, the Hard, and the Learnable: Confidence and Difficulty-Adaptive Policy Optimization for LLM Reasoning [74.9] GRPOスタイルのトレーニングは、一様サンプリングと重み付けによって、簡単でハードで学習しやすい質問を扱います。
信頼性と難易度を考慮した政策最適化(CoDaPO)を提案する。
12のベンチマークで、CoDaPOは既存のRL法よりも常に精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 02:51:33 GMT)
REACT 2026: The Fourth Multiple Appropriate Facial Reaction Generation Challenge: Personalised MAFRG and Appropriate EEG Reaction Prediction [62.9] ダイアド相互作用では、様々な人間の顔反応が、それぞれの人間の話者の行動に反応するのに適している可能性がある。
機械学習(ML)モデルの開発とベンチマークを奨励するREACT 2026チャレンジを提案する。
これは、人間の表現的行動、感情的、神経生理学的信号を組み合わせた、新しい1対多の顔反応生成を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:52:38 GMT)
Reinforcement learning in linear embedding space unlocks generalizable control across soft robot configurations [60.4] タコや象のトランクのような軟体生物は、顕著な形態的適応性を示す。
近年、様々なソフトロボットが登場し、様々な素材、硬さ、特定のタスクに合わせた形態を特徴としている。
本稿では,多様なソフトロボット構成にまたがる迅速な適応を可能にする汎用制御システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:09:46 GMT)
ConSteer-RL: Steering Reasoning Capabilities in Large Language Models via Confidence-Aware Reinforcement Learning [59.3] ConSteer-RLは、モデルのログ確率からトークンレベルの信頼性信号をRLVRトレーニングに統合するフレームワークである。
ConSteer-RLは強いGRPOベースラインを一貫して上回り、異なるモデルスケールで平均2.3%-4.0%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 10:23:24 GMT)
IntentNav: Learning Spatial-Visual Object Navigation from Human Demonstrations [58.9] 我々は,人間のようなObjectNavポリシーを人間のデモから学習するフレームワークを提案する。
IntentNavはMP3D、HM3D-v1、HM3D-v2 ObjectNavベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:45:19 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） (Sat, 06 Jun 2026 00:32:51 GMT)
MIRAGE: Mobile Agents with Implicit Reasoning and Generative World Models [53.1] 可視テキスト推論トレースから連続潜時推論表現を学習するフレームワークであるMIRAGEを紹介する。
AndroidWorldでは、MIRAGEは4Bアブレーションで監督された微調整を3～5倍の低い復号化予算と一致している。
AndroidControlでは、75%以上のトークンを生成しながらアクショングラウンドを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:34:56 GMT)
Revisiting Articulated Parts Perception in Robot Manipulation [53.0] 幾何一次構造(GPS)は、スケーラビリティと品質のバランスをとるために部分幾何学構造の抽象化である。
GPSはポータブルなVirtual Reality(VR)デバイスと統合されており、1つのオブジェクトシーケンスをアノテートするのに1分しかかからない。
この効率的なVR-GPSシステムにより、6つのクラスにわたる234個のオブジェクトに対して41Kフレームを収集し、単一のRGB-Dオブジェクトイメージを入力として一般化可能なGPSモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:07:29 GMT)
Dexterity-BEV: Aligning 3D World and Actions for Generalizable Robot Policies Learning [51.8] エンドツーエンドの操作ポリシーは、汎用的で巧妙なロボット操作を約束することを示している。
2Dファンデーションモデルから2つの重要な制限を継承する。
これらの問題に対処するために、一連のコントリビューションを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 05:27:32 GMT)
Bypassing Copyright Protection in Diffusion-based Customization via Two-Stage Latent Feature Optimization [51.3] 敵対的攻撃は 個人化された画像生成において 悪意のあるコンテンツの偽造を防ぐ 防衛戦略として浮上した
本稿では,2段階遅延特徴最適化 (TS-LFO) を導入する。
広範な実験により、TS-LFOは、最先端のSOTA著作権防衛を一貫して回避し、DiffPure、GrIDPure、IMPRESSなどのSOTA著作権攻撃より優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:59:08 GMT)
Unification of Closed-Open Industrial Detection Scenarios: New Large-Scale Benchmarks,Challenges and Baselines [50.5] 大規模マルチモーダル・インダストリアル・オープン・クローズド・ベンチマーク(MMIOC-1M)を導入する。
MMIOC-1Mは、オープンボキャブラリとクローズドセットの工業検出をサポートする最初の統一された最大のベンチマークである。
本稿では,3つの重要なイノベーションを取り入れたRTVPNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 03:06:10 GMT)
GVC-Seg: Training-Free 3D Instance Segmentation via Geometric Visual Correspondence [50.1] 幾何学的視覚対応(GVC-Seg)による学習不要な3Dインスタンスセグメンテーション手法を提案する。
GVC-Segは3次元幾何学的手がかりと2次元視覚的手がかりの対応を利用して、信頼性バイアスを緩和する。
提案手法は,いくつかの挑戦的ベンチマークにおいて最先端の性能を実現するとともに,オープン語彙セマンティックセマンティックセマンティックスセグメンテーション設定に強い可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:09:15 GMT)
DyCo-RL: Dynamic Cross-Modal Coordination for Visual Reasoning [50.0] 動的クロスモーダルコーディネートとRLVR最適化を統合したDyCo-RLを提案する。
実験により、Qwen2.5-VL-3B/7Bに適用されたDyCo-RLは、4つの代表的なRLVRアルゴリズムを一貫して改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:56:25 GMT)
Benchmarking Open-Ended Multi-Agent Coordination in Language Agents [48.1] Alemは、手続き的に生成されたコーディネーションタスク、ソフトな特殊化、コミュニケーション、制御可能なコーディネーションの難しさを、長い水平サバイバルの世界に埋め込む。
Craftaxライクなダイナミックス上に構築されたオープンなマルチエージェント協調のためのJAXベースのベンチマークである$alem$を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 21:13:43 GMT)
How Deep Are Deep GPs, Really? A Sharp Threshold and a Non-Gaussian Limit for Compositional GPs [48.1] 以前の研究により、RBFカーネルと特定の帯域幅$r$に対して、前者は限界で縮退することがわかった。
しきい値以下$r$の場合、r_c(d)$ は制限分布 $_barZ$ に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 15:12:43 GMT)
Ego-Pi: VLA Fine-Tuning for Ego-Centric Human and Robot Data [47.1] そこで本研究では,手指の器用な手を備えたヒト・ヒューマノイドの実施形態を学習するための鍵となる設計選択について検討する。
以上の結果から,ロボットが新たなタスクセマンティクスを学習し,既存のスキルをロボットのデータに従わずに新しい行動に組み込むことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:14:21 GMT)
Robust-U1: Can MLLMs Self-Recover Corrupted Visual Content for Robust Understanding? [45.0] MLLM(Multimodal Large Language Models)は視覚的理解において顕著な成功を収めている。
しかし、彼らのパフォーマンスは現実世界の視覚的腐敗の下で著しく低下する。
本稿では,MLLMに視覚的自己回復機能を持たせる新しいフレームワークであるRobust-U1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:58:12 GMT)
PAFO: Pareto Fairness Optimization for Personalized Reward Modeling [44.0] 大規模言語モデル(LLM)は、出力を多様なユーザの好みに合わせるために報酬モデルに依存している。
パーソナライズされた報酬モデルは、しばしば不均衡なユーザの好みデータに基づいて訓練されるため、トレーニング人口でより一般的なユーザーを好む可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 05:35:31 GMT)
Rewrite to Translate, Translate to Reward: Reinforcement Learning for Source Rewriting in Machine Translation [43.7] RLSR(Reinforcement Learning for Source Rewriting)は,各機械翻訳(MT)モデルに対してプロンプトをチューニングすることなく,ソースリライトモデルをトレーニングするための新しいフレームワークである。
6つのMTモデルと16の言語ペアの実験により、RLSRでトレーニングされた4B書き換えモデルは、非書き直しベースラインと既存の同一スケールのプロンプトベースの書き直しベースラインを著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:00:44 GMT)
MC-PDD: Masked Corpus-Level Pretraining Data Detection for Black-Box Large Language Models [42.8] マスク付き言語モデリングパラダイムに触発された新しい手法であるMasked Corpus-level Pretraining Data Detection (MC-PDD)を紹介する。
MC-PDDは各テキストで高度に特定のトークンをマスクし、LLMに欠落したコンテンツを予測するよう促す。
そして、候補コーパスと基準非メンバーコーパスとの予測ヒット率の差が統計的に有意であるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 06:27:54 GMT)
HACK++: Towards More Effective Head-Aware Key-Value Compression for Efficient Visual Autoregressive Modeling [42.1] HACK++は、Visual Autoregressive (VAR)モデルのためのトレーニングフリーのヘッドアウェアキーバリュー圧縮フレームWorKである。
独立した予算下でのキャッシュ圧縮からの注意を分離し、蓄積されたキャッシュをより積極的に圧縮しながら、現在のスケールの注意コストを制限します。
例えば、Infinity-2B/8Bでは、HACK++は30%の注意予算と10%のキャッシュ予算しか持たず、1%のキャッシュ予算の下でも堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:58:26 GMT)
One Stone, Three Birds: Self-adaptive Optimal Transport for Multi-VLM Selection, Adaptation, and Ensembling [42.0] 視覚言語モデル(VLM)はセマンティッククラス記述からの視覚的認識を可能にする。
ほとんどのデプロイメントパイプラインは単一のVLMを選択し、そのモデルをラベル付けされていないターゲットセットに適合させる。
このシングルバックボーンのパラダイムは、選択されたVLMが既にターゲットドメインと互換性があるという重要な仮定を隠している。
自己適応型最適輸送に基づくトレーニングフリーフレームワークであるOne Stone, Three Birdsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:10:33 GMT)
MotionVLA: Injecting Geometric Motion into Vision-Language-Action Model [41.6] 動作履歴インタフェースであるMotionVLAを導入し,過去のみのビデオウィンドウをコンパクトかつ時間的連続なトラジェクトリフィールドトークンに変換する。
我々は,MotionVLAがよりスムーズで直接的な実行を実現しながら,長時間の操作を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:20:02 GMT)
Identifying unique developers in OSS projects: A family of models [41.5] OSSでは、コミットメタデータは名前とEメールに限られており、同じ開発者が複数のエイリアスの下に現れる可能性がある。
OSS開発者の重複解消のために,スケーラブルで正確なパイプラインの構築を目標としています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 10:48:28 GMT)
SurgiQ: A Large-Scale Multi-Domain Benchmark for Evaluating Surgical Understanding in Large Language Models [39.7] 今回,SurgiQについて紹介する。SurgiQは6つの外科領域にまたがる,13,055の4つの選択肢の多重選択質問に対する,テキストのみのソースグラウンドベンチマークである。
汎用モデル、特にQwen2.5は、ほとんどのバイオメディカルモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 09:45:45 GMT)
Balancing Real and Synthetic Data for CNN-based Masonry Crack Detection [37.6] 亀裂は建築の健康にとって重要な指標であり、早期の同定は有害な損傷を防ぐのに不可欠である。
この制限に対処するため,実データを補完し,学習効率を向上させる合成き裂データの作成を検討した。
本手法は, ひび割れ検出精度を高めつつ, 収集作業を減らすために合成データの可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:51:32 GMT)
Beyond Raw Signals: Undecoded Generative Latents as Privileged Synthetic Data [36.0] マルチモーダル統合は、コンピュータビジョンモデルを大幅に改善し、それらをデプロイすると、違法な推論コストが発生し、完全にペア化されたデータセットが不足する。
最近の手法では、生成AIによるモダリティの欠如によって、このデータボトルネックに対処しているが、深刻な非効率性(Decode-Encode Loop)が導入されている。
本稿では,非復号型生成潜伏者を直接特権情報として活用するDLA(Direct Latent Augmentation)を提案する。
この知識を純粋に視覚的な学生に伝達するために,MESSy(Multilayer Explicit Simulated Synesthesia)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 21:02:44 GMT)
Customer-Agent: Overcoming Context Limitations in Ultra-Long Shopping Trajectories via Tool-Augmented Agents and RLVR [35.6] ShopTrajQAは、現実世界の製品情報とシミュレートされたショッピングトラジェクトリから構築された長期コンテキスト評価ベンチマークである。
本フレームワークはShopTrajQAに対して高い性能を示し,他の複雑な推論タスクへの一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 06:22:07 GMT)
Think Before You Act: Intention-Guided Reasoning for LLM-Based Location Prediction [34.2] ユーザが直接場所を選択することは滅多にない,と我々は主張する。
この知見に触発され、2段階の意図誘導推論フレームワークであるIntentPOIを提案する。
IntentPOIは一貫して11の最先端ベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:56:44 GMT)
SIMPLE: Simulation-Based Policy Learning and Evaluation for Humanoid Loco-manipulation [33.5] 本稿では,ヒューマノイド政策学習と評価のための統一シミュレーションであるSIMPLEを提案する。
SIMPLEは、MuJoCoの正確な接触リッチなダイナミクスとIsaacSimのレンダリングを結合する。
60の多様なボディタスク、50の屋内シーン、1000以上のオブジェクトアセットからなる大規模な環境を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:55:43 GMT)
Support Vector Rubrics: Closing the Gap Between Self-Generated and Human Rubrics [33.2] SVR(Support Vectors)は,好みデータに対する最大境界学習としてルーリックをリキャストするフレームワークである。
SVRは、嗜好対から銀行へ対照的な特徴をマイニングし、グローバルウェイトと共に、迅速な条件付きセレクタを学習し、サポートペアの選択とハードネガティブの逆探索を通じて、銀行を反復的に洗練する。
ベンチでは、SVRは24.1点から0.3点までの人間の参照とのギャップを狭め、強い自己資本主義を上回り、学習した銀行は再訓練せずに審査員間で移動する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 09:55:22 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） (Sat, 06 Jun 2026 00:36:15 GMT)
ChronoPhyBench: Do MLLMs Truly Understand the World or Merely Exploit Language Priors? [31.4] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、オープンワールドの推論と理解において、卓越した能力を示している。
これらのモデルが、物理的に基底を持つ推論チェーンを構築するために、真にクロスモーダル情報を合成するかどうかは不明である。
ベンチマーククロノPhyBenchのマルチモーダルな物理力学推論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 03:40:47 GMT)
VideoWeaver: Evaluating and Evolving Skills for Agentic Long Video Generation [31.3] 我々は、長時間のビデオ生成のスキルを評価し、進化させるエージェントハーネスとベンチマークであるVideoWeaverを紹介した。
エージェント・アズ・ジャッジは実行トレースと最終ビデオの両方を検査し、そのスコアをメタデータや中間ファイルなどのエビデンスに根拠付ける。
基礎的スキルのみを用いることよりも,明示的な構成スキルが生成プロセスを改善することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 10:35:28 GMT)
Bayesian-Agent: Posterior-Guided Skill Evolution for LLM Agent Harnesses [30.5] textbfBayesianAgentは、再利用可能なスキルとSOPを、特定のプロンプト、コンテキスト、利用環境下で凍結モデルが成功するかどうかの仮説として扱う。
ベイジアン=アジェントの記録は、軌道証拠を検証し、各技術に対して特徴条件付きカテゴリー後部を維持し、後方状態をパッチ、分割、圧縮、引退、探索のような検査可能な行動にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 21:40:19 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） (Sat, 06 Jun 2026 08:23:30 GMT)
TIDE: Task-Isolated Diffusion for Unified Video Editing and Generation [30.1] 拡散変換器はビデオ生成と編集の急速な進歩を促しているが、これらの機能は依然としてタスク固有のモデルで処理されている。
命令ベースの編集,参照誘導編集,マルチ参照生成を統合した統合フレームワークであるTIDEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:11:13 GMT)
Tensorizing Engram: Sharing Latents Across N-Gram Embeddings is Beneficial in LLMs [29.3] 過度にトークン化されたトランスフォーマーとEngramは、マルチトークンメモリを明示的に組み込むことで、この制限に対処しようとする。
本稿では,共有因子によるn-gramの埋め込みを表すコンパクトメモリモジュールであるPolyadicized Engram (TN-gram)を提案する。
総合的な実験により、TN-gram は Engram スタイルの n-gram 加群と一致し、さらに優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 21:36:51 GMT)
Causal Semantic Alignment for LLM-based Time Series Forecasting [29.1] 時系列予測のための可変レベルアライメントフレームワークを提案する。
CVAformerは、アライメント直前に各変数を不変および動的コンポーネントに明示的に分離する。
CVAformerは、ほとんどのデータセットで最先端のパフォーマンスと一致しているか、あるいは超えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:17:34 GMT)
Summarization is Not Dead Yet [28.3] 大規模言語モデル(LLM)の進歩は、モデル生成サマリーが人間による参照に匹敵する、あるいは超えているという主張に拍車をかけた。
5つの多様なデータセットと5つの最先端LCMをカバーするマルチトラック評価を通じて、この物語を再検討する。
以上の結果から,人間の参照要約が情報的・忠実性の優位性を示し続ける,より曖昧な風景が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 06:38:35 GMT)
Zero-Shot Learning in Industrial Scenarios: New Large-Scale Benchmark, Challenges and Baseline [28.2] 本稿では,ゼロショット産業欠陥検出のためのオープン産業データセットとRTVP(Refined Text-Visual Prompt)を提案する。
MMIOは、産業用ゼロショット学習のための、最初の大規模マルチシーン事前学習データセットである。
RTVPは画像から直接視覚的プロンプトを自動生成し、テキストと視覚的プロンプトの相互作用を考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 03:48:12 GMT)
Generative Frontier Planning for Adaptive Peer-Referral Recruitment under Covariate-Dependent Arrivals [28.1] ピア・リフレラル・リクルートシステムは、感染症に罹患する隠れた集団の研究と介入に不可欠である。
ステップごとのモンテカルロサンプリングを決定論的バックアップに置き換えるモデルベースプランナーであるemphGenerative Frontier Planning (GFP)を提案する。
GFPはランダム、強化学習、すなわち動的プログラミングのベースラインを4つの割引因子で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 22:31:07 GMT)
UniQL: Towards Dialect-Universal Benchmarking for Text-to-SQL [28.0] クロスダイアレクト・テキスト・ツー・アセスメントのための人間検証ベンチマークであるUniQLを紹介する。
すべての方言は、同じ意図、一致したスキーマとデータベースの内容を共有し、方言一般化の制御された評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:14:53 GMT)
A Multi-modal Agentic Co-pilot for Evidence Grounded Computational Pathology [28.0] PathPocketはマルチモーダルAIエージェントの共同パイロットで、特に根拠のある病理学のために設計されている。
臨床ガイドラインから専門家の意見まで、厳密な証拠階層にまたがって構成された約110,472件の公文書を含む、これまでで最も包括的な病理証拠コーパスを構築した。
このハイパーグラフは、入力理解、エビデンス検索、フィルタリング、診断生成を統合した、協調的なマルチエージェント推論フレームワークのトレース可能な証拠を提供する。
我々は,20万件以上の実世界のケースの多次元ベンチマークでシステムを厳格に評価し,既存の最先端技術を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 10:36:30 GMT)
Cross-LLM Consistency in Inference: Evidence from Shared Interactions [27.1] 大規模言語モデル(LLM)は、同じプロンプトから同じターゲットトークンを予測する際に、しばしば相互作用パターンを共有する。
これらの結果から,高度なLLMは共通推論パターンに対して暗黙的に最適化される可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:14:45 GMT)
Neural Field Tokenizations with Hierarchy and Spatial Locality Priors [26.4] 連続信号の汎用トークン化表現を学習するフレームワークであるLH-NeFを提案する。
メタラーニングのインナーループを1つのフォワードパスに置き換えることで、LH-NeFは42$times$少ないメモリを使用する。
画像, 3次元形状, 気候の領域にわたって, 学習された表現は, モダリティに依存しない, モダリティに特有な, 特殊な生成的神経野ベースラインのパフォーマンスに適合するか, 上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:43:30 GMT)
Test-Time Scaling in Multimodal Foundation Models: A Comprehensive Survey of Generation and Reasoning [26.3] テストタイムスケーリング(TTS)は,モデル性能向上のための重要な研究方向として登場した。
最近の進歩は、このパラダイムをMFM(Multimodal Foundation Models)に適用している。
MFMのためのTS研究の総合的なレビューを初めて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 15:39:29 GMT)
What's the Point? Spatial Grammar & Index Resolution for Sign Language Processing [26.3] 署名内容は含まれないものの,手話認識ではインデックス化が不十分であることを示す。
我々は、索引付けの専門家を訓練し、評価するためのフレームワークを導入し、索引認識手話モデリングのベースラインを確立する。
提案手法は,空間参照分解能を指標検出と談話エンティティリンクに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:39:09 GMT)
Perceptive Behavior Foundation Model: Adapting Human Motion Priors to Robot-Centric Terrain [25.9] 我々は、ロボット中心の知覚において、人間の動きを前提とした地形認識型ヒューマノイド制御フレームワークを開発する。
我々は,視覚障害者の教師を訓練し,その地形・地形の振る舞いを生の学生に伝達する。
学生は、移動追跡を前もって保存し、必要なときにのみ局所的な補正を行うように訓練された、地形の特徴が残留経路を通り抜けるアイデンティティ付きトランスフォーマートラッカーである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:46:44 GMT)
IMAGINE: Adaptive Schema-Imagery Enhanced Composition for Composed Video Retrieval [25.5] Composed Video Retrieval (CVR) は、修正テキストによって修正された参照ビデオと一致するターゲットビデオを取得するように設計されている。
IMAGINEは動的マルチモーダルプロトタイプを通じて暗黙のセマンティクス(決定されたスキーマ画像)を実現する。
IMAGINEは、CVRとComposeed Image Retrieval(CIR)の両方で、広く使用されている3つのベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:46:19 GMT)
Stress-testing medical large language models reveals latent safety pathology beyond benchmark accuracy [25.4] 大規模言語モデル(LLM)は、安全関連障害モードの検出に失敗する可能性のあるベンチマーク精度に基づいて臨床実践を行っている。
本稿では, 肝疾患からのメタボリックストレステストの論理を臨床摂動評価に適用する, ストレス監査フレームワークであるAI-MASLDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:39:14 GMT)
The CIFAR Synthetic Evidence Corpus for Detecting AI-Generated Evidence [24.3] CIFAR 合成証拠コーパス(CIFAR Synthetic Evidence Corpus)は,証拠検証の厳密な評価を可能にするデータセットである。
コーパスは、フィールドレベルの小さな編集から完全な文書作成まで、複数のドキュメントファミリと操作戦略の範囲にまたがる。
トレーニングとテストデータのソースレベルの分離を図りながら、操作の複雑さと生成方法の両方を体系的に変更するように構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 00:43:13 GMT)
Cooperative Long Rope Skipping via Multi-Agent Reinforcement Learning [24.1] ロングロープのスキップには、2つのロープターナーが、異なるジャンプリズムの選手に適応しながら、協調的にロープを振る必要がある。
本論文では,複数のヒューマノイドロボットを用いた協調長ロープスキップのためのマルチエージェント強化学習フレームワークであるMaropeを提案する。
我々は,Unitree G1ヒューマノイドロボットに対するシミュレーションと実世界環境の両方におけるアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 09:01:18 GMT)
When Behavioral Safety Evaluation Fails: A Representation-Level Perspective [23.6] 大規模言語モデル(LLM)の安全性は、しばしば行動レベルで評価され、内部の堅牢性の限られた証拠を提供する。
我々は,この相違を監査ギャップとして定式化し,介入時の行動安全と頑健さの相違を考察した。
パラメータと潜伏空間のソフトな介入を通してモデルロバスト性をテストするための介入に基づく評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:10:56 GMT)
POISE: Position-Aware Undetectable Skill Injection on LLM Agents [23.3] 我々は、位置認識型攻撃であるPOISEを導入し、トリガーを1つの良質なボディインストラクションに圧縮する。
codex+gpt-5.2のスキルインジェクションでは、POISEは89.3%のASR、28.0ポイントはランダム配置のボディーベースライン、そして2.6ポイントはYAMLのみのベースラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 02:10:03 GMT)
SSR: Can Simulated Patients Learn to Stigmatize Themselves? Modeling Self-Stigma through Internal Monologue [22.4] 本稿では,心理学的自己スティグマティゼーションの3A1Hモデルに基づく新しいシミュレーションフレームワークを提案する。
中心となるイノベーションは、thabfStigmatized Self-Reflectionデータセットの作成です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 16:50:57 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） (Sat, 06 Jun 2026 12:18:07 GMT)
From `May' to `Is': Certainty Distortion in Language Model Rewriting [22.2] 言語モデル(LM)における確実性歪みについて検討する。
本稿では,集団レベルでの確実性判定と一致するLMに基づく評価基準を提案する。
これらの結果から,確実性歪みが最大75%のLM出力に影響を及ぼし,書き直し作業において系統的に非対称であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 02:53:31 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） (Sat, 06 Jun 2026 19:36:14 GMT)
Defending Against Malicious Finetuning by Scaling Train-time Adversarial Attacks [21.7] 現在のオープンウェイトな大規模言語モデル(LLM)は、悪意のある微調整攻撃の傾向にある。
パッチャー(Pacher)は、敵対的訓練と二段階最適化にインスパイアされた手法である。
パッチャーはバニラSFTアライメントと比較してモデルのロバスト性を大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 04:04:57 GMT)
Shared Latent Structures Enable Unified Backdoor Detection and Mitigation in LLMs [21.0] 大規模言語モデルにおけるバックドア攻撃は、しばしば孤立したトリガー応答障害として扱われる。
検出し、因果的に制御し、抑制できる共有潜伏機構を同定する。
以上の結果から,多くのバックドアは伝達可能な潜伏機構に依存しており,一貫した検出と緩和が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 03:41:44 GMT)
Quantifying and Defending against the Privacy Risk in Logit-based Federated Learning [20.9] フェデレートラーニングは、クライアント間でプライベートデータを共有せずに、協調的にモデルを学習することで、データのプライバシを保護することを目的としている。
ログベースのFLアプローチは、公開データ上でモデル出力(ログ)を共有する。
本研究は,ロジットに基づくFL法における隠れプライバシーリスクの理論的,実証的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 16:40:53 GMT)
OmniFaceRig: Fully Automatic Inner-Mouth-Aware Face Rigging Across Diverse 3D Character Topologies [20.8] 顔リグのための完全自動エンドツーエンドパイプラインであるOmniFaceRigを紹介する。
人間、人型動物、長い口輪動物(犬、オオカミ、キツネなど)、短い口輪動物(猫、クマ、ウサギ、トラなど)など多様なトポロジーを支えている。
パイプラインは、ハイブリッドVLM+CVリガビリティチェック、マルチモデル顔解析、高密度キーポイント駆動テンプレート登録、プロシージャ内マウス構築、衝突対応ブレンドシェープ転送を組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:06:01 GMT)
G2G: Exploiting Intra-Group Geometry for Inter-Group Pose Estimation [20.2] 2つの画像群間の相対的な6-DoFの復元は、クロスシーケンス再局在とマルチカメラ・リグ・オドメトリーによって行われる。
基礎モデルを完全に凍結し,2つのグループをブリッジする軽量なトレーニング可能なモジュールを3つ追加します。
両方のタスクで最先端の精度を達成し、すべてのベースラインが元の監督下で再トレーニングされます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:08:45 GMT)
SAGE: An LLM-driven Self Reflective Agentic Framework for Fraud Detection [19.8] 不正検出のための最初のエンドツーエンドマルチエージェントフレームワークであるSAGEを提案する。
SAGEは、6層データ診断ツリー(DDT)と自然言語勾配でガイドされたマルコフ決定プロセスに基づいて決定を行う3つの専用エージェントをコーディネートする。
5つの不正データセットと5つのバックボーンLPMでは、SAGEはメソッド-データセット比較の96.00%$を勝ち取り、F1を平均40.86%$オーバーベースラインで改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:48:45 GMT)
Minibatch Selection via Partition Matroid Constrained Gradient Matching [19.5] ヘテロジニアスデータ上での大規模言語モデル(LLM)のトレーニングには、収束速度とドメイン間のカバレッジのバランスをとるミニバッチを選択する必要がある。
分割行列制約として符号化されたドメイン単位の予算の下で、検証誘導勾配マッチングユーティリティを最大化するクロスドメインミニバッチ選択手法であるPartitionSelを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 03:16:19 GMT)
Agentic Neuro-Symbolic Planning and Commissioning for Human-in-the-Loop Industrial Robotics with Digital Twins [19.3] 本稿では,ヒト・イン・ザ・ループ産業ロボットのためのエージェント型ニューロシンボリック・フレームワークを提案する。
このフレームワークは、産業ロボットのためのPlanner-Designer-Inspectorアーキテクチャと、障害復旧のためのLangGraphベースの動的ルーティングを併用する。
Unity3Dデジタルツインは、物理的実行前に人間の検査、修正、再検証をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:57:56 GMT)
Remember with Confidence: Uncertainty Quantification for Spatio-temporal Memory with Probabilistic Guarantees [18.4] マルチビューVLMメモリにオブジェクトレベルのセマンティック不確実性を導入する。
我々は、不確実性により、具体化された4Dメモリシステムがより信頼性が高く、より効果的になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:55:27 GMT)
Efficient Skill Grounding via Code Refactoring with Small Language Models [18.3] エンボディエージェントに 再利用可能なスキルを 展開するには スキルグラウンディングが不可欠だ
スモールランゲージモデル(sLM)は、信頼性の高い長距離制御に必要な効果的な技術基盤として不十分なままである。
本稿では,環境固有の実行バインディングからスキルセマンティクスを分離することで,SLMによる効率的なスキル接地を可能にするフレームワークRECENTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 06:33:51 GMT)
CR-JEPA: Cross-Modal Joint-Embedding Predictive Learning for Remote Sensing Image Retrieval [17.9] クロスモーダルなリモートセンシング画像検索は、異質なセンシングモダリティをまたいだセマンティックなシーンの検索を目的としている。
両モードリモートセンシング検索のためのクロスモーダル検索統合埋め込み予測アーキテクチャCR-JEPAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:41:51 GMT)
Propeller-Assisted Robust 3D Hopping Robot with Hierarchical Force Allocation [17.9] プロペラを利用した3DモノペダルホッピングロボットであるPro-OMEGA2が紹介されている。
プロペラの補助は有望な解決策を提供するが、脚から生じる接触力とプロペラの推力の慎重に調整が必要である。
屋内および屋外のシナリオにおける実験は持続的な3Dホッピングを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:16:37 GMT)
Continual Quadruped Robots Coordination via Semantic Skill Discovery [17.8] マルチクワッドループ調整は、ペイロード容量の増強、コンタクト範囲の拡大、課題への適応性の向上などにより、注目を集めている。
既存のマルチクワッドループ操作の方法は、通常、事前に定義されたタスクファミリやクローズドタスクファミリにフォーカスする。
本稿では,検索・適応・更新プロセスとして連続的な多重四分法協調を定式化するセマンティック・スキル・ライブラリー・フレームワークであるConquerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:07:13 GMT)
EgoAERO: Learning Dexterous Manipulation from a Single Egocentric Video without Object Assets [17.3] EgoAEROは、オブジェクト資産なしで1つのエゴセントリックなRGB-D人間のデモから、巧妙な操作を学ぶ。
EgoAEROは、アセットレスオブジェクト追跡と再構築を通じて、接触一貫性のあるハンドオブジェクト軌跡を再構築する。
EgoDex-Rは4.3MのRGB-Dフレームを持つ大規模なエゴセントリックなデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:39:52 GMT)
Empowering Feed-Forward Reconstruction Models with Metric Scale via Satellite Images [17.1] フィードフォワード3D再構成における規模のあいまいさを解消するための衛星誘導フレームワークを提案する。
再構成されたシーンと衛星基準との一貫性を強制することにより、モデルは絶対スケールを推定し、シーンの幾何学を洗練し、メートル法座標フレームにおけるカメラのポーズを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:44:04 GMT)
TLRD: Teaching LLMs to Reason over Tabular Data with Tri-Level Rationale Distillation [17.0] 本稿では,ラベルのみのデータセットを大規模言語モデル(LLM)の構造化監視に変換するフレームワークであるTLRD(Tri-Level Rationale Distillation)を提案する。
実験の結果,TLRDはLLMと最先端ツリーアンサンブルのパフォーマンスギャップを著しく縮めることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:31:50 GMT)
An Information-Theoretic Definition for Open-Ended Learning [16.9] エージェントがどのようにオープンエンド環境を探索すべきかについて、オープンエンド性や理論のコヒーレントな定義は存在しない。
新しい概念である$textit bit-equivalent$に基づいた情報理論の定義を導入します。
古典的バンディット環境はオープンエンドではなく,そのバンディット環境を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 23:06:05 GMT)
SKILL.nb: Selective Formalization and Gated Execution for Durable Agent Workflows [16.7] SKILL.nbは,エビデンス・リバース・キャリブレーションによるライフサイクルポリシーによる再利用可能なエージェント管理のためのフレームワークである。
SKILL.nbは選択的な形式化を使用する: 実行はどのワークフローステップを実行可能なコードにするかを決定する。
ゲート条件付き実行では、各ステップがゲートの検証時にコードを実行したり、ドリフトが実行可能実現を無効にした場合にローカルにフォールバックすることが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:27:18 GMT)
Conditional Random Ordered Transport Spaces [16.6] 条件付きランダム順序輸送空間(CROTS)を導入する。
中心物体は、ランダム測度値力学のための秩序許容輸送幾何学である。
結果は、硬質および軟質の輸送に適した正当性と双対性を含む。
主安定性定理は、ランダム学習力学が周囲のワッサーシュタイン計量に収束することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:25:47 GMT)
Illusions of the Gold Standard: A Large-scale Analysis of Human Evaluation Protocols for Long-form Text Generation [16.4] 長文生成タスク評価のための評価プロトコルを大規模に分析する。
人間の評価研究デザインの重要な側面について,広く報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:55:56 GMT)
IEA: Amateur-Friendly Conversational Image Editing Agent via Three Stages of Multitask Alignment [16.2] 我々は、パラメータ化されたツールを明示的かつ解釈可能なアクション空間で操作することを学ぶ対話型画像編集エージェントIEAを提案する。
IEAは3段階のマルチタスクパイプラインを通じて訓練される: 蒸留された専門家編集のSFT、類似性の改善、ツール有用性、意図の要約のための報奨付きGRPO、(3)画像編集、精細化、ユーザ意図の要約を共同でマスターするための大規模合成微調整。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:11:08 GMT)
Larch: Learned Query Optimization for Semantic Predicates [16.1] 本稿では,AISQLクエリにおけるセマンティックフィルタの実行を最適化するフレームワークであるLarchを紹介する。
2つの重要な観測に基づいて、Larch-A2CとLarch-Selの2つの変種を示す。
我々の結果は、Larchがさまざまなワークロードで堅牢であることを示し、PalimpzestやQuestと比較してトークン全体のコストオーバーヘッドを3倍19倍削減しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:16:58 GMT)
Biological Reasoning-Informed Regression for Interpretable Regulatory DNA Activity Prediction [15.8] 既存の方法は通常、ブラックボックス方式でシーケンスからアクティビティスコアを回帰する。
R3LMはLLMの推論インフォームドレグレッションを制御DNA上で教えるフレームワークである。
R3LMは3種類の細胞にわたるエンハンサー予測において最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:56:08 GMT)
SPDM: Geometry-Modulated State Space Modeling with Manifold Constraints for Time Series Forecasting [15.6] 多変数時系列予測では、相互作用する変数間の連続的に変化する相関構造をキャプチャする必要がある。
状態空間モデリングに多様体制約を導入することで、この制限に対処する。
本研究では,この原理を2つの協調機構により実現した幾何学的SSMアーキテクチャであるSPDMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:04:57 GMT)
GlobeAudio: A Multilingual Multicultural Benchmark for Naturalistic Evaluation of Large Audio-Language Models [15.5] LALM(Large Audio-Language Models)は、音声認識と言語理解を統一されたフレームワークに統合する。
近年の進歩にもかかわらず、LALMの評価は現実世界の要求に対して非常に過小評価されている。
自然主義的音声理解を評価するためのベンチマークであるGlobeAudioを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:24:05 GMT)
Light-WAM: Efficient World Action Models with State-Fusion Action Decoding [15.4] Light-WAMは、効率的なロボット操作のための軽量なワールドアクションモデルである。
コンパクトなビデオバックボーンで構築され、ダウンサンプリングされた潜在空間で将来のビデオ監視を行う。
実験により、Light-WAMはLIBERO上で強力な性能を維持し、RoboTwin 2.0上で使用可能なマルチタスク性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 15:58:12 GMT)
IDP-Bench: Benchmarking ability of LLMs to protect personal information in interdependent privacy contexts [15.0] 大規模言語モデル(LLM)は、機密性の高いユーザデータにアクセス可能なパーソナルAIアシスタントとして広くデプロイされている。
それまでの研究は主に個人レベルのリスクに焦点が当てられていたが、これはテキスタイルに依存したプライバシー(IDP:textbfinterdependent privacy)を見落としている。
IDP シナリオのための最初の LLM ベンチマークである textbfIDP-Bench を Contextual Integrity (CI) フレームワークに基づいて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:59:08 GMT)
Arabic Sentence Segmentation Across Genres and Punctuation Conditions [14.7] AraSEGは8つのジャンルと幅広い句読点と文書構造条件にまたがるジャンル間文セグメンテーションコーパスである。
LLM、軽量エンコーダモデル、および依存性ベースのモデルを、ますます困難なセグメンテーション設定下で評価する。
精度の高い文セグメンテーションにより、下流の係り受け解析が大幅に改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:37:46 GMT)
Differentially Private Synthetic Data via APIs 4: Tabular Data [14.6] 最先端の手法は、しばしば低次辺クエリエラーを最小限に抑え、高次相関による課題を見落としることに重点を置いている。
このギャップに対処するため、DP準拠の画像とテキスト合成のために開発されたPrivate Evolutionフレームワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:08:41 GMT)
When No Answer Is Correct: Diagnosing Absent Answer Detection for MLLMs in Video Understanding [14.5] ビデオ理解におけるマルチモーダル大言語モデル(MLLM)の欠解検出について検討した。
その結果,MLLMは解答の欠如を検知するよりも,圧倒的に多彩な解答者を選択することがわかった。
これらの結果から,無回答検出の体系的障害が明らかとなり,マルチモーダルシステムにおける明示的な検出機構の必要性が浮き彫りとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 15:51:25 GMT)
SynthICL: Scalable In-context Imitation Learning with Synthetic Data [14.3] インコンテキスト模倣学習(ICIL)は、ロボットが少数のデモから新しいタスクを学習することを可能にする。
RGBのみの合成データからICILポリシーをトレーニングするフレームワークであるSynthICLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:09:47 GMT)
GIScholarBench: Benchmarking LLM Overconfidence in GIS Research [14.1] 大規模言語モデル(LLM)は、学術研究でますます使われているが、学術的なタスクは高い事実的精度を必要とする。
GIScholarBenchは、2020年から2025年にかけて25コアのGIScienceジャーナルに掲載された10,865の論文から構築されたベンチマークである。
我々は,実世界のユーザ対応環境下でネイティブなWebインターフェースを通じて,Claude Sonnet 4.5,Gemini 3,ChatGPT 5.3を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:56:40 GMT)
AI-Native Closed-Loop Security for 6G-Enabled Cyber-Physical Systems: From Edge Detection to Network-Wide Mitigation [13.3] サイバー物理システムは6Gネットワークで超信頼性の低い低遅延スライスで動作します。
この調査では、6G CPSセキュリティをクローズドループ、AIネイティブパイプラインとして再設定する。
我々は、スライス毎のテールバウンドなレイテンシ契約を、その意味に基づいて定式化し、検出し、緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:36:59 GMT)
Gravity-guided Contact Dynamics Estimation from 3D Human Motions [13.1] 人体に作用する接地力は、生体力学研究やスポーツパフォーマンス分析に不可欠である。
GraCEは、身体の質量分布と重力の現実的な影響を利用して、人間の運動に対する新しい全身接触力学モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:15:58 GMT)
Learning from Human Driving: A Human-in-the-Loop Online Behavior Cloning Framework for Autonomous Driving [13.0] 本稿では,自動運転のためのHuman-in-the-Loop Online Behavior Cloning frame work (HiL-OBC)を提案する。
HiL-OBCは、LFMのクロスモーダル知覚能力と、人間の専門家の高レベルの運転知能を統合している。
提案手法によって最適化された運転ポリシーにより,性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:35:07 GMT)
Forward-Free Diffusion Language Models [13.0] 拡散言語モデルは反復的記述を通じてテキストを生成する。
本研究では,手作業で設計した前方処理を必要としない前方自由拡散言語モデルFReDAを提案する。
FReDAは近傍に非依存で、モデル複雑度を意識し、フレキシブルリファインメントパラメータ化と互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 22:10:46 GMT)
IntentKV: Cross-Turn Intent-Aware KV Cache Pruning for Agent Inference [12.0] マルチターンLLMエージェントはショートクエリを、ツールコール、検索結果、中間推論の長い軌跡に扇動する。
我々は,基地LLMを凍結状態に保つための学習KVプルーニングであるIntentKVを紹介する。
IntentKVは、厳しいKV予算の下では精度の低下がほとんどなく、未完成のフルキャッシュベースラインと一致します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 15:54:48 GMT)
Paediatric-HGNN: A Hybrid Heterogeneous Graph Neural Network for Detecting Disfluency in Children's Speech via Multiscale Acoustic Fusion [11.9] 小児科データに適したコンテキスト認識型パートホールインタラクションネットワーク(CaPIN)を用いたフレームワークであるPaediatric-HGNNを紹介する。
従来の1次元信号モデリングの代わりに、語彙単位(ワードノード)と細粒度音響セグメント(フレームノード)の階層的関係を解析する異種グラフを構築した。
Paediatric-HGNNでは82.4%の重み付け精度と0.386の典型的拡散F1スコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:54:44 GMT)
A Unifying View of Attention Sinks: Two Algorithms, Two Solutions [11.8] 我々は、視覚的に類似したシンクパターンが2つの異なるメカニズムを反映できることを示した。
頭がヌルトークンにルーティングすることで更新を抑圧し、iiブロードキャストし、シンクが集約してグローバル情報を再配布する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:10:54 GMT)
CausShield: Sample Reconstruction-Resilient Vertical FL via Causal Representation Learning [11.3] VFLは分散学習パラダイムであり、サンプルを共有することなく、分離されたパーティ間で垂直に分割された機能を活用する。
既存の防衛は、モデルユーティリティとプライバシ保護の間の十分なトレードオフを達成できない。
本稿では、クライアントとVFLのコーディネートサーバ間の共有表現をタスク関連およびタスク関連コンポーネントに分解するCausShieldを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:40:11 GMT)
GeoGNN: Time Series Geo-Localization using Two-Tower Graph Neural Networks [11.3] 地理的ローカライゼーションが成功すると、時系列に空間的コンテキストを提供し、位置認識アプリケーションを可能にする。
時系列ジオローカライズのための2towerアーキテクチャであるGeoGNNを提案する。
大規模で全国的な電力消費データセットの実験は、GeoGNNがデータセット間で最高のパフォーマンスを達成することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 19:10:56 GMT)
Learning Predictive Control with Deep Koopman Operators for Autonomous Vehicle Motion Planning [11.1] モデル予測制御(MPC)は自律走行車(AV)運動計画に広く用いられているが、リアルタイム適用性は限られている。
Actor-criticは動的道路環境における非線形学習問題に対するオンラインソリューションを提供する。
本稿では、効率的なリアルタイム動作制御のためのディープ・クープマン演算子を用いたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:26:21 GMT)
Constrained Paraphrase Consistency for LLM Hallucination Detection [11.1] 大規模言語モデル(LLM)は、正確でスケーラブルな幻覚検出装置を動機付け、現実的に矛盾するクレームを生成することができる。
制約付き最適化問題としてトレーニングを定式化するCCHD(Consistency-Constrained Hallucination Detector)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:14:10 GMT)
EditSR: Enhancing Neural Symbolic Regression via Edit-based Rectification [11.0] 本稿では,第1層におけるニューラルシンボリック回帰モデルと第2層におけるエディットベース整流器を組み合わせた2層フレームワークであるEditSRを提案し,効率的な予測とポストホック整流を実現する。
修正全体を通して統語的妥当性を確保するため、各編集動作は構文的に有効な空間に制限され、全ての編集された表現が解析可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 00:37:03 GMT)
SciTrace: Trajectory-Aware Safety Reasoning for Scientific Discovery Agents [10.7] SciTraceは、科学エージェントパイプラインのすべてのステージに安全推論を織り込むフレームワークである。
240のリスクの高い研究課題と120のツール関連リスクタスクを6つの科学的領域に分散して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 15:44:50 GMT)
EduMirror: Modeling Educational Social Dynamics with Value-driven Multi-agent Simulation [10.5] EduMirrorは、教育社会学の科学的研究のためのマルチエージェントシミュレータである。
心理学的ニーズに根ざした価値駆動型エージェントや社会的価値指向を含む,教育指向のエージェントフォームを提供する。
学校いじめとグループ協力のケーススタディを通じて,EduMirrorの現実性とユーザビリティを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 02:38:30 GMT)
Wispy to Voluminous: Prior-free Multi-view Capture of Strand-level Facial Hair [10.4] 顔の毛は個人のアイデンティティを決定づける特性であるが、デジタルアバターにとって重要なボトルネックである。
最近の容積法はフォトリアリズムを達成しているが、毛髪を基礎となる顔の幾何学に焼き込み、編集性を防ぎ、細い鎖状構造を解決できない。
マルチビュー画像から顔の毛髪を自動的に再構築し,非構造化の3次元ガウス表現を明示的な曲線ベースストランド表現に変換するパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:04:07 GMT)
CLASP: Language-Driven Robot Skill Selection and Composition using Task-Parameterized Learning [9.7] VLA(Vision-Language-action)やVLM(Vision-Language Model)といった基礎モデルは、直感的な対話チャネルを提供するが、広範なデータを必要とする。
この作業は、タスクパラメータ化されたカーネル化運動プリミティブ(TP-KMP)と事前訓練されたVLMを組み合わせるモジュールアーキテクチャを通じて、このギャップを埋める。
学習中、スキルは2から5の審美的なデモンストレーションから取得され、VLMは各スキルのパラメータと前提条件を記述するスキルスキーマを生成する。
実行中、VLMはコマンドを解釈してスキルを選択し、パラメータバインディングを推論し、coを通して新しい振る舞いを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:33:39 GMT)
Sci-Rho: A Multilingual Visually-Grounded Symbolic Benchmark for STEM Problems [9.3] Sci-Rhoは、5つの主題と7つの言語にまたがる視覚的なSTEM問題の動的ベンチマークである。
各テンプレートは実行可能なPythonコードとして実装され、多様なが等価な問題インスタンスを生成する。
我々は17種類の最先端VLMを評価し、最悪のケースの精度と平均精度の間に顕著なギャップがあることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:51:52 GMT)
SMI: Efficient Self-Supervised Learning via Mutual-Information-Inspired Dependency Optimization [8.9] 自己教師付き学習(SSL)は、卓越した表現学習性能を達成した。
既存の多くのメソッドは、大きなバッチサイズ、メモリバンク、モーメントエンコーダ、あるいはグローバル同期機構に依存している。
本稿では,相互情報に触発された依存性の定式化から導かれる軽量な自己教師対象であるセマンティック・ミューチュアル・インフォメーション(SMI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 20:50:04 GMT)
Uncertainty-Aware Intention Prediction for Human-to-Robot Assembly Teleoperation [8.5] 人間とロボットのコラボレーションを支援する遠隔操作では、タイムリーで信頼性の高いロボット支援を可能にするために、正確な意図予測が重要である。
本稿では,階層的伝達学習,フレームレベル予測セット,VLM誘導セグメント補正を組み合わせた不確実性を考慮した人間とロボットの意図予測フレームワークを提案する。
実験の結果、人間とロボットの微調整により、ロボットによるテストセットのエディットスコアが70.50から80.70に改善され、わずか16のロボットデモが実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 21:13:57 GMT)
ROSUM-MCTS: Monte Carlo Tree Search-Inspired HDL Code Summarization with Structural Rewards [8.4] 大規模言語モデル(LLM)は、コードの要約において有望であるが、VHDLやVerilogのようなハードウェア記述言語(HDL)の有効性は未定である。
本稿では,モンテカルロ木探索(MCTS)にインスパイアされたLLM誘導型手法であるROSUM-MCTSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:27:20 GMT)
AttentionCap: Transformer Based Capacitance Matrix Learning Toward Full-Chip Extraction [8.1] AttentionCapは、容量行列学習のためのカスタマイズされたTransformerである。
0.67%/3.99%の自己/カップリング・キャパシタンスエラーを、マルチ層およびマルチノード設定下で未確認の実際の設計で達成した。
事前トレーニングされたAttentionCapは、正確に5Kサンプルと4K微調整ステップしか持たない未確認ノードに転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:20:09 GMT)
Where the Score Lives: A Wavelet View of Diffusion [7.7] 本稿では,2次元ウェーブレットに基づく拡張を用いたスコア関数のパラメータ化法を提案する。
データ分布のモーメントの観点から解釈可能な最適スコア関数を導出する。
私たちのスコアマシンは、複数のアーキテクチャの関連する帰納バイアスを部分的に模倣するのに十分柔軟です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 19:41:56 GMT)
Mix, Don't Pick: Why Synthetic Corpus Composition Matters for Time Series Foundation Model Pretraining [7.4] 時系列基礎モデル事前学習のための誤った合成生成器の選択はコストがかかる。
11のジェネレータファミリーが評価され、どのジェネレータが役立つかはモデルアーキテクチャに依存する。
すべてのジェネレータの単純な等重量混合は、両方のアーキテクチャーで最高の個々のジェネレータをマッチまたは打ち負かす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:10:38 GMT)
AlignFed: Alignment-Aware Asynchronous Federated Fine-Tuning for Large Language Models in Heterogeneous Edge Environments [7.3] 大規模言語モデル(LLM)は、自律運転、産業検査、パーソナライズされたIoTサービスなど、さまざまなシナリオに広くデプロイされている。
異種エッジ環境に適したLLMのための非同期フェデレーションファインチューニングフレームワークであるAlignFedを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:28:36 GMT)
PRISM: PRior-guided Imagination Sampling in world Models [7.3] PRISMは1つのデータセットから両方を抽出するタスクに依存しないフレームワークである。
PRISMは、Cube上のバニラワールドモデルベースのMPCよりも35パーセント、PushTでは32パーセント、成功率を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 04:18:10 GMT)
On Low-Bit Quantization Errors in Speaker Verification: Diagnostic and Mitigation [6.8] ResNet-36とResNet-200の低ビット量子化学習について検討した。
我々は,FP32閾値付近に集中するスコアドリフトと有害な決定フリップを有する2ビットの明確な膝点を同定した。
2ビットでほとんどの試行を解消し、曖昧なケースのみをエスカレートする校正多重精度カスケードを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 09:55:37 GMT)
Assessing the Energy and Carbon Emissions of Neural Speaker Verification Model in Training and Inference [6.8] VoxCeleb2でトレーニングしたResNetアーキテクチャのエネルギー消費と炭素フットプリントを測定した。
その結果、より深いモデルやより広いモデルでは、エネルギー消費が急上昇する一方、限界精度の向上しか得られないことがわかった。
これらの知見はエネルギー効率の高いSVシステムを設計するための実用的なガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 10:23:18 GMT)
Minimum Complete MR Subsets under Semantic-Mutation Fault Models: A Support-Set Domination Boundary [6.7] 本稿では、メタモルフィック試験における最小完全証拠に対するMRサブセット選択が真の変異レベル要件であるかどうかを問う。
許容されたミュータント上の層相対完全性基準を定義する。
結果として生じるMin-MR-Complete問題は、選択されたカバレッジ宇宙上のSet-Cover-equivalentである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:31:27 GMT)
TICoder: A Repository-Level Code Generation Framework with Test-Driven Planning and Implementation-Aware Reuse [6.6] 我々は、計画と再利用の両方を改善する新しいリポジトリレベルのコード生成フレームワークTICoderを提案する。
TICoderは、テストケースを振る舞い仕様として活用して実装手順を洗練する、テスト駆動反復計画メカニズムを導入している。
次に、構造に基づくクラスタリングとパープレキシティに基づくフィルタリングを組み合わせた2段階選択戦略により、関連する利用パターンを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:23:30 GMT)
Frequency-Domain Latent Attention Gating for Cross-Domain Token Aggregation [6.5] トークンアグリゲーションは、トークン表現をサンプルレベルの予測にマッピングするモデルにおいて一般的なボトルネックである。
実FFTでトークン表現を変換するプラグインアグリゲーションモジュールFLaGを提案する。
ESM2による抗微生物ペプチド(AMP)活性予測のFLaG,ResNet18による画像分類,RoBERTaによるテキスト分類について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:21:55 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] ドメイン固有の構造化評価タスクのための大規模言語モデル(LLM)は、遅延、コスト、データプライバシオーバーヘッドを禁止します。
本稿では,219個のキュレートされた例に対して,小さな言語モデルを微調整し,決定論的ルールベースの後処理層と結合するハイブリッドフレームワークを提案する。
本システムでは,53件の未確認原稿のブラインド評価において,100%の構造的妥当性,83.0%の人間検証精度,および最重要分類分野における100%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:31:00 GMT)
Shared Semantics, Divergent Mechanisms: Unsupervised Feature Discovery by Aligning Semantics and Mechanisms [6.2] 回路解析は機械的解釈可能性において中心的なアプローチであるが、通常は標的条件である。
分布レベルの非教師付き特徴発見を導入する。
クラスタリングとステアリング分析を通じて、発見されたクラスタは、単一ビューのベースラインが見逃す継続モードを公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 15:46:54 GMT)
"I understand your perspective": LLM Persuasion and Sycophancy through the Lens of Communicative Action Theory [6.2] LLM(Large Language Models)は、高品質な議論を生成できるが、ニュアンスと説得力のあるコミュニケーション行動に関与する能力はほとんど探索されていない。
この研究は、Jrgen HabermasのCommunicative Action理論の枠組みを通して、LLMの説得可能性を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 09:54:31 GMT)
Set-Based Transformer for Atmospheric Compensation in Standoff LWIR Hyperspectral Imaging [6.1] 本稿では,複数の放射率測定,透過率,大気経路放射率,共有下降スペクトルを併用した,軽量なセットベース深層学習フレームワークを提案する。
学習した表現をスパースオートエンコーダを用いて解析し、テストデータの地理的コヒーレントな部分集合上で複数の潜在特徴が活性化されることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 20:25:30 GMT)
Hallucination Cascade: Analyzing Error Propagation in Multi-Agent LLM Systems [6.0] GPT-5.3, DeepSeek-V3, LLaMA-3-70B-Instruct を用いて, 知識領域10のカスケード実験を行った。
より深いカスケードは, 正常化幻覚スコアを第1剤で0.422から最終薬で0.272まで下げることを示した。
この減少は、実際の精度が0.789から0.769に低下し、幻覚抑制と事実保存のトレードオフが明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:56:55 GMT)
Repair Before Veto, When Repair Is Hidden: Quantum-Accessible Features for Repair-Augmented Constraint Learning [6.0] 本稿ではQ-RACL(Quantum repair-Augmented Constraint Learning)について紹介する。
シーケンシャルな修復計画が実現可能性と嗜好を回復した時に候補を受け入れ、そうでなければ構造化された拒絶債権を返す。
6つの素数と10の種、有界な原文の古典的ポリシー、間違った原文のエンコーディングは、近い将来に残る。
Q-DLPポリシーは偽拒否率を1.1%以下に抑え、すべてのペアの種を勝ち取り、QNI_cond = 0.9777 から 0.9972 となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:17:38 GMT)
Differentially Private Range Subgraph Counting [6.0] グラフ解析におけるグラフカウントは基本的な問題である。
目的は、誘導されたサブグラフ内の固定パターングラフの発生をプライベートにカウントすることである。
加算誤差の少ないDPRSCのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:56:57 GMT)
Building Comparative Motivation Profiles with Instrumental Interventions [5.8] 本研究では,モデルがトレーニング圧力を推定する場合に,トレーニング目標に適合する頻度の高いアライメントフェイキングの問題について検討する。
この行動は、戦略的な自己保存として一般的に解釈されるが、また、その評価を行う研究者の期待に対するモデルの推定に感度を反映する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 16:01:52 GMT)
Numerical solution of the nonlinear Dirac equation by a splitting variational quantum algorithm [5.8] ディラック-sVQAは非線形ディラック方程式(NLDE)をシミュレートする演算子分割変分量子アルゴリズムである
本研究では,Dirac-sVQAが全密度と成分スピノルダイナミクスの両方を正確に捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:37:37 GMT)
Every Rank-Two Entangled State is Projectively Steerable [5.5] ランク2は、エンタングルメントとアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼンステアリングが二重化できる最初の真に混ざった階級である。
任意の有限局所次元におけるランク 2 個の二部交絡状態が、少なくとも 1 つの方向において射影的にステアリング可能であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:20:05 GMT)
How Much MRI Preprocessing Is Enough? A Cost-Utility Study for Brain MRI Foundation Models [5.3] MRI前処理は、脳MRI基礎モデルで見られる入力分布を定義する。
自己教師型3次元MRIの事前トレーニングにおいて,プリプロセッシングがどの程度の計算コストに価値があるのかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:26:01 GMT)
Beyond Agent Architecture: Execution Assumptions and Reproducibility in LLM-Based Trading Systems [5.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)トレーディング研究における実行リアリズムのトピックレビューと監査について述べる。
30の貿易関連一次研究をカバーする符号化されたエビデンスマトリックスは、ポイントインタイム制御、分割透明性、ホールドアウト評価、コストとターンオーバー処理、実行セマンティクス、宇宙の定義、アーティファクトリリースを評価するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:14:29 GMT)
Decoupling Semantics and Logic: A Training-Free Coarse-to-Fine Pipeline for Video Retrieval-Augmented Generation [5.3] 本稿では,Multimodal Retrieval (MAGMaR)によるマルチモーダル生成に関する第2回ワークショップのシステム記述について述べる。
言語間の長いビデオ理解,厳密なペルソナの定着,ゼロ・ハロシン化時間的接地といった重要な課題に対処するため,2段階のビデオRAGパイプラインを提案する。
我々のアーキテクチャは、認知的論理的推論から、モダリティを意識した分業を通じて意味的検索を戦略的に分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:17:40 GMT)
MemToolAgent overview with a simple restaurant booking scenario where the agent retrieves similar memories, receives feedback on an invalid time format, and generates a reflection to update its memory [5.2] 本稿では,メモリ管理によるツール使用を改善するフレームワークであるMemToolAgentを提案する。
本研究は,(1)汎用・パーソナライズされたツールの使用を微調整なしで改善する統一型メモリエントリフォーマット,(2)環境やユーザからのフィードバックを取り入れたリフレクションベースのメモリ抽出,(3)メモリ類似度分布に基づく過去の経験数を選択する検索モジュールの3つの主要なコントリビューションを有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 00:15:00 GMT)
Learning a Semantic Calibration Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation [5.1] Open-Vocabulary (OVS) は、セグメンテーションタスクを固定集合から開集合に拡張する。
オープン語彙セマンティックセマンティックスセグメンテーションのための新しいセマンティックネットワーク(SCN)を提案する。
提案手法は,最先端のアルゴリズムと比較して,大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 06:42:03 GMT)
Pointwise Complexity for Gaussian Fields: Upper Envelopes, Algorithmic Lower Bounds, and Separation [5.1] 中心ガウス過程に対する分散対応点ワイド・メジャー化測度定理を証明した。
この定理は古典的なジェネリックチェインのフィールドレベルの再利用可能な洗練を提供する。
アルゴリズム的下界は固定推定器の点次複雑性の局所幾何学的証明を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:50:06 GMT)
Neuro-Symbolic Injection of LTLf Constraints in Autoregressive Reinforcement Learning Policies [5.1] 有限トレース(LTLf)上での線形時間論理で表される時間的拡張タスク制約の下でのオフライン強化学習(RL)について検討する。
本稿では,そのようなトランスフォーマーに基づくRLポリシーに背景知識を注入するニューロシンボリックフレームワークを提案する。
実験結果から,背景知識を取り入れることで制約満足度が向上するだけでなく,競争的リターンも維持できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 19:55:54 GMT)
"So There's a Catch-22 Here": How Early Adopters Who Build Multi-Agent LLM Systems Conceptualize Transparency [5.0] マルチエージェントの大規模言語モデル(LLM)システムは急速に普及しているが、責任を持つAIの基盤である透明性は未定義のままである。
構築者とユーザの両方であるマルチエージェントLLMシステムのアーリーアダプターが、透明性を理解し、実践する方法について、最初の実証的研究の1つを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 20:24:40 GMT)
De novo molecular generation with optical property preconditioning at the token level [5.0] 実際の低データ状態下でのOLED分子生成のためのトークン条件付き自己回帰言語モデルをベンチマークする。
GPT2モデルは、大規模ケミカルコーパスで事前訓練され、個別のプロパティトークンで拡張され、マルチタスク最適化を用いて微調整される。
生成分子をTDDFTレベルで評価し、分布の忠実度と可制御性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 15:16:40 GMT)
SoK: Reconstruction Attacks on Synthetic Tabular Data (Insights from Winning the NIST CRC) [5.0] 本報告では,非同定・合成データに対する再構成攻撃の最初の体系化について述べる。
方法の選択は攻撃の選択よりもリスクをはるかに支配していることを示す。
2025年の国立標準技術研究所(National Institute of Standards and Technology, NIST)共同研究サイクルで、すべてのレッドチームの中で、第1位となる結果が得られました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 23:39:45 GMT)
Fast LLM-Based Semantic Filtering: From a Unified Framework to an Adaptive Two-Phase Method [5.0] 精度目標の下で文書コーパス上で自然言語のye/no述語を評価することは、LLMベースのデータ処理の基盤となる。
すべてのドキュメント(オラクル)で LLM を呼び出すことは禁じられているので、カスケードはオラクルと高速なプロキシをペアにします。
私たちは、クエリレベルの困難コンパス、最小のオラクル上の低いバウンドは、プロキシベースのカスケードが作成可能な任意のプロキシベースのカスケード、プロキシのソフトトレーニングラベルの3つの目的のために、初めて、ドキュメントごとの信頼性を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 10:32:16 GMT)
Stable and Scalable Probabilistic Numerical Solvers for Stiff and High-Dimensional ODEs [5.0] 厳密で高次元の問題は依然として課題である。
現在の方法は安定しており、ODEでは立方体コストがかかるか、安定性を犠牲にして線形にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:42:03 GMT)
GPT-Micro: A large language paradigm for accelerated, inexpensive, and thermodynamics-consistent discovery of constitutive models in manufacturing [4.9] この研究は、自律的、データスパース、熱力学に準拠したデノボモデルの発見のための新しいGPT-Microパラダイムを作成する。
このフレームワークは、文献からの意味的知識抽出、熱力学に基づく保存法の施行、スパースデータセットをシームレスに統合する。
印刷電子プロセステストベッドにおいて、長期の難解なモデリング問題に対する検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 15:48:39 GMT)
Disturbance-Aware Aerial Robotics for Ethical Wildlife Monitoring [4.8] 本研究では,異種航空ロボット群を対象とした外乱対応強化学習フレームワークを提案する。
我々は、観察品質と乱れリスクのトレードオフを捉えた報酬定式化を用いて制御政策を訓練する。
これらの結果から,非侵襲的自律野生生物観察の基盤として外乱認識学習が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 16:22:17 GMT)
ZAS-SQL: Distilling Rules from Failures for Zero-Shot Text-to-SQL [4.5] 大規模言語モデル(LLM)上に構築された文脈内学習手法は,性能が向上するが,実演への依存はドメイン間の一般化を制限している。
本稿では,Map-Reduceベースのルール蒸留パイプラインを通じて,障害ケースからコア生成ルールを蒸留する,完全ゼロショットのText-to-Guidedフレームワークを提案する。
提案されたフレームワークは、DevとTestセットでそれぞれ87.2%と88.6%の実行精度を達成し、新しいゼロショット・オブ・ザ・アートを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 16:08:40 GMT)
Vector Space of Cycles [4.4] 本稿では,周期的相互作用に関する統計的推測のための変分フレームワークを提案する。
提案フレームワークはヒルベルト空間の要素として循環的相互作用を表現し、投射、平均化、比較、人口レベルの統計的推測を可能にする。
その結果,400名の被験者の安静時fMRIに応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:40:32 GMT)
Predictive Coding with Bayesian Priors via Proximal Gradients [4.3] 我々は, 予測符号化を, 正規化最大姿勢(MAP)目標に適用した連続時間近位勾配勾配として再放送する。
階層構造では,局所解と分散解の相互接続として,古典的変数分割緩和が階層的予測符号化をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 23:41:11 GMT)
Contemporary AI lacks the imagination to diverge or negate in science [4.0] 人工知能が科学的な発見を加速する、という確固たる予測は、働く科学者の証拠に先んじている。
ここでは、これまでで最大の評価を行い、AIが科学にまだできないことをマップします。
6,749人の科学者が25,139セットのノベルティ、経験的実現可能性、真である可能性、養子縁組の適性について評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 16:39:28 GMT)
Decision-Aware Memory Cards: Counterfactual-Inspired Context Selection and Compression for Tool-Using LLM Agents [4.0] CICLは、インスタンスエビデンスをコンテキストグラフに変換し、決定論的、オプス支援、Qwen、Codex/GPT-5.5、Qwen-QLoRAの判断をルートする。
CICLは、その限界を露出しながら、具体的なオープンベンチマークゲインを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:02:28 GMT)
Understanding the Sociocultural Dimensions of Mental Health Discourse in Arabic-Language X Communities [3.6] GPT-4.1の個人開示パイプラインによって分類された607人のツイート8,147件について探索計算を行った。
境界性パーソナリティ障害(BPD)、双極性障害、ADHDに関する談話に焦点を当てた。
このコーパスでは、バイポーラのツイートはより宗教的、医学的な語彙を含み、BPDのツイートはより関係性、アイデンティティ、感情的な距離の語彙を含み、ADHDのツイートはより実践的な症状や薬物管理に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 19:31:39 GMT)
OSMGraphCLIP: Learning Global Location Representations from OpenStreetMap Graphs [3.4] OSMGraphCLIPは、型付きOpenStreetMap(OSM)機能の異種グラフとして地理環境を表す。
マルチスケールグラフエンコーダは、きめ細かい局所構造と広いランドスケープ構成の両方をキャプチャする。
構造化OSMデータだけでは、ドメイン間での強力なグローバルな位置表現がサポートできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:18:21 GMT)
MS-COOT: Comparing Morse-Smale Complexes with Co-Optimal Transport [3.3] 我々は、臨界点と領域間の対応を共同で計算する共最適輸送距離であるMS-COOTを紹介する。
2次元シミュレーション,3次元表面メッシュ,データにまたがる5つのデータセット上でMS-COOTを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:07:13 GMT)
Latent Structural Categorical Matrix Completion with Application to Quasispecies Analysis [3.3] 行列補完は実数値データに対して広く研究されてきたが、既存の手法は分類変数を扱う場合に限られることが多い。
潜在因数分解による分類行列補完のための二重ループ最適化フレームワークLCMCを提案する。
ウイルスの準種再構成における合成および実世界のデータセットの実験は、LCMCが既存の方法よりも精度と効率が優れていることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:19:40 GMT)
Inference for High-Dimensional Sparse Spectral Precision Matrices [3.3] 固定周波数におけるスペクトル精度行列の推測は、周波数特異的な条件付き関係のテストを可能にする。
既存のアプローチでは、離散フーリエラッソに対する完全な可能性ベースの推論は提供されない。
スパーススペクトル精度行列のための高次元推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 05:27:35 GMT)
LogNEO: A GPT-Neo Reinforcement Learning Framework for Accurate Real-Time Log Anomaly Detection [3.2] LogNEOはEleutherAIのGPT-Neo上に開発されたログ異常検出器である。
HDFS、BGL、Thunderbirdベンチマークで0.927、0.913、0.984のF1スコアを達成した。
Apache Kafka、Redis、RTアクセラレーションによる推論による運用マイクロサービスのデプロイメントでは、毎秒15,000イベントで、エンドツーエンドのレイテンシが45ミリ秒向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:08:14 GMT)
X-OP: Cross-Morphology Whole-Body Teleoperation via MPC Retargeting [3.1] 全体遠隔操作は、ロコ操作タスクにおけるスケーラブルなロボットデータ収集に不可欠である。
単一のXRデバイスによって駆動される階層的な全身遠隔操作フレームワークを提案する。
我々は,ヒューマノイドと移動マニピュレータの双方において,全身制御タスクにおいて高い成功率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:50:59 GMT)
Beyond Additivity: Causal Discovery in Location-Scale Noise Models with Hidden Variables [3.0] 観測データからいくつかの変数が隠蔽され、データ生成過程が位置スケールノイズモデル(LSNM)に従う場合の因果発見について検討する。
我々の2段階アルゴリズムであるLSNM-UVは音と完全であり、ヘテロ代用データに対する加算ベースラインよりも優れた性能を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:25:03 GMT)
Ablation-Reversible Heads Don't Transfer: A Stress Test for Mechanistic Role Claims in Transformers [2.5] 我々は,アクティベーションが一致した制御の下で異なるプロンプトにパッチされる場合,アテンションヘッドが演算を転送できないことを示す。
KIDは3段階のパイプラインと組み合わせて,視覚障害者の注意を喚起するためのロールアサインメントレンズである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:29:04 GMT)
LongMoE: Longitudinal Multimodal Learning via Trajectory-Aware Mixture-of-Experts [2.5] マルチモーダルな臨床学習は、画像、テキスト、パーソナライズされた健康記録を含む多様な患者データを統合するためにますます重要になっている。
モダリティの欠如(モダリティの任意の部分集合が患者訪問時に利用できない)、縦方向のダイナミクス(観察の診断上の意義は患者の進行する疾患の軌跡に依存する)の2つの根本的な課題に直面する。
両課題に共同で対処するための統合フレームワークであるLongMoE(Longitudinal Mixture-of-Experts)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:50:41 GMT)
Aligned but Not Partner-Specific: Distinguishing How Multimodal LLM Agents Succeed in Reference Games Without Human-Like Conventions [2.3] 我々はKTH Tangrams corpusのヒトダイアドと有能なマルチモーダルエージェントダイアドを比較した。
人間は、トレーニング、説明の圧縮、パートナーとのラベルアライメントの増大による労力を削減します。
エージェントは固定された作業レベルを維持し、ラウンド1から冗長な記述を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 10:05:49 GMT)
Neutrality Bites: Gender Representation in AI-Generated Animal Stories [2.3] 本研究では,大きな言語モデルが,一般的であいまいな物語の文脈において,ジェンダーの割り当てをどのように扱うかを検討する。
モデルでは、物語の動物キャラクターの性別付けをしばしば避けている。
性別が割り当てられると、男性には大きな偏見がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 04:04:52 GMT)
CATPO: Critique-Augmented Tree Policy Optimization [2.3] CATPO(Critique-Augmented Tree Policy Optimization)を導入し,この廃棄物を木レベルで診断・処理する。
CATPOはまず、木の情報度スコア(F(T))を介して各木をスコアし、葉のアウトカムの多様性と政策回帰のデコリレーションをゼロの余剰計算で組み合わせる。
MATHデータセットでトレーニングされたQwen2.5-Math-1.5Bの実験では、CATPOは4つのベンチマークで37.5%のマクロ精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 21:29:01 GMT)
Explaining Data Mixing Scaling Laws [2.1] データミキシングの基礎となる力学を説明する統一的なフレームワークを提案する。
異なるデータ混合物で訓練されたモデルのドメイン損失を管理する2つの重要な要因を同定する。
我々のモデルは、大規模で目に見えないスケールで非常に効果的な混合物を予測し、スケールをまたいだ外挿に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:31:38 GMT)
Semantic Quorum Assurance: Collective Certification for Non-Deterministic AI Infrastructure [2.1] 非決定論的エージェント基盤を管理するためのコントロールプレーンプリミティブであるQuorum Semantic Assurance(SQA)を紹介する。
SQAは暗号エビデンスチェーンに縛られた宣言的実行契約として提案を表現し、それを読み取り専用でサンドボックス化されたバリデータエージェントのさまざまなパネルにルーティングする。
インフラにインスパイアされた500の突然変異シナリオでは、曖昧なシナリオを除く安全/安全でない試験の安全性が報告され、SQAはシングルエージェント検証の18.5%から0.3%まで安全でない承認を減じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:31:04 GMT)
Quantum algorithms for stochastic nonlinear differential equations [2.0] 我々は、散逸と2次ドリフトを持つ広範に$N$次元の微分方程式の量子サブルーチンを提案する。
ノルム保存ドリフトは、全ての相互作用を持つ強い非線形系に適用される。
本手法は, 厳密な誤差境界を持つ低次相関関数の期待値を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 21:45:53 GMT)
vla.cpp: A Unified Inference Runtime for Vision-Language-Action Models [1.9] llama上に構築されたポータブルなC++推論ランタイムであるvlaを紹介します。
これは、フローマッチングと拡散VLA推論パターンを提供する最初のggmlクラスエンジンである。
LIBERO-Objectでは、エンジンは200回中1回で最先端のチェックポイントと一致し、1.3GBBのメモリで100%成功してBitVLAを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 10:45:40 GMT)
EmpiriGraph-Psy: A Dataset and LLM Pipeline for Extracting Empirical Relation Graphs from Psychology Abstracts [1.8] EmpiriGraph-Psyは、正規化された変数、概念階層、経験的関係型、検証状態を持つドメイン訓練されたアノテータによって注釈付けされた210の心理学的抽象化のベンチマークである。
我々は,変数抽出,正規化,階層構造,エビデンス選択,関係抽出,エッジ検証を分離するグラフ構築パイプラインと直接抽出の両方を用いて,フロンティアとオープンウェイトLLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 22:34:32 GMT)
Public Machine Learning Solver Framework for Novices in the Machine Learning Domain [1.8] 非専門家に対して半自動化されたインテリジェントなソリューションレコメンデーションを提供するために,カテゴリ2と3を組み合わせた新しいプラットフォームを提案する。
単一のアルゴリズムを推奨する既存のアプローチとは異なり、当社のプラットフォームでは、ユーザの問題に合わせた完全なパイプラインを提案しています。
知識ベースを推論するために一階述語論理を使用し、関連性によってランク付けされた適切なアルゴリズムを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:57:14 GMT)
How Small Can You Go? LoRA Fine-Tuning 270M-8B Models for Merchant Information Extraction in Financial Transactions [1.7] 4つのモデルファミリーにまたがる24種類のモデル変異について、デプロイに焦点を当てた研究を行う。
製造適性を評価するため,精度,スループット,トレーニングコスト,ハードウェア動作を評価する。
正確性とレイテンシの要件を越えたデプロイメントレコメンデーションを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:32:38 GMT)
Easier to Mislead Than to Correct: Harmful and Beneficial Revision in LLM Conformity [1.5] ピア合意は、当初間違ったモデルを修正するよりも、最初に正しいモデルを誤解させるのがずっと簡単であることを示す。
これらの結果から,マルチエージェントLLMシステムは単に集約するのではなく,ピア回答を検証すべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 04:57:23 GMT)
Overcoming the Limits of Finite Difference Method; Physics-Informed Neural Network for Noisy High-Dimensional Heat Diffusion [1.5] ノイズ境界条件下での高次元過渡拡散は古典的数値法の基本的限界を明らかにする。
本稿では,この問題に対する体系的な解決策として物理情報ニューラルネットワーク(PINN)フレームワークを提案する。
PINNは約91%の精度を維持し、FDM(Finite Different Method)は36%に崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 05:13:47 GMT)
LEGS: Laplacian-Enhanced Gaussian Splatting with a Nonlinear Weighted Loss [1.4] LEGSは、非線形重み付き損失を有するラプラシアン強化ガウスめっき法である。
LEGSは3DGSで最大1.68dB,EGGSで最大0.52dBのピーク信号対雑音比(PSNR)を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:50:14 GMT)
CAAL: Contextual Bandits based Online Hand-Craft Active Learning Strategy Selection [1.3] 文脈適応型アクティブラーニング(CAAL)を紹介する。
CAALでは、それぞれの「腕」は手作りの戦略を表す。
実験により、CAALは、既存のベースライン適応戦略よりも、公開データセット上で優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 00:20:11 GMT)
MEC-Cox: Machine-Learning-Assisted Generalized Entropy Calibration for ATT Marginal Hazard-Ratio Estimation [1.2] 平均治療効果(ATT)型辺縁ハザード比推定を対象とする。
逆確率重み付き(IPW)コックス回帰を用いて推定する。
IPW Coxレグレッションは、イベントコントリビューションとリスクセット平均の両方を通じて重みに依存するため、検証は困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 19:24:12 GMT)
New Fractional Ambiguity Function Integrated with CNN-Based Machine Learning for Signal Classification [1.2] 古典的あいまい関数の一般化として、新しい分数的あいまい関数 (NFrAF) を導入する。
NFrAFは、信号分類のための畳み込みニューラルネットワークベースの機械学習フレームワークに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:23:09 GMT)
When Does Delegation Beat Majority? A Delegation-Based Aggregator for Multi-Sample LLM Inference [1.2] サンプリングされた回答に対する多数決は、マルチサンプル推論のための支配的な教師なしアグリゲータである。
各サンプルが伝達する信号をデリゲートベースのアグリゲータに配管することで、MMLU-Proの多数派を+1.5pp、非自明な部分集合の+2.24ppで破る、教師なしのコンセンサスルールが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 10:57:45 GMT)
LCAM: A Framework for Diagnosing Interactional Alignment Failures in Con-versational AI [1.1] 本稿では,対話型AIにおけるアライメント障害の診断のための層認知アライメントモデル(LCAM)を提案する。
LCAMはアライメントを、システム動作、ユーザ目標、タスク要求、規範的コンテキストの調整された適合として定義している。
我々は、明らかに支持的な反応が有害な信念を強化し、不適切なケアをシミュレートし、役割の境界を曖昧にすることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:15:09 GMT)
GENERIC-FNO: Embedding Energy Conservation and Entropy Production into Fourier Neural Operators [1.0] 非平衡熱力学の完全なジェネリック構造を直接関数空間に埋め込む最初のニューラル演算子であるジェネリックFNOを導入する。
連続時間力学は学習エネルギーを保存し、エントロピーを正確に生成する。
3つの演算子バックボーン(1D/2D FNOsとDeepONet)と4つのPDEが可逆的、散逸的、混合的な状態にあるため、GENERIC-FNOは4倍超解像域(64から256)でゼロショットの正確な構造的保証を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 21:24:41 GMT)
Identifiability and Estimation for Unlabeled Finite Mixtures under Marginal Independence [1.0] 未標識有限混合物からの成分回収と混合行列推定について検討した。
各成分は少なくとも1つの座標対で独立であると仮定されるが、ラベル、清潔な成分サンプル、混合重量は観測されない。
可観測混合物のアフィン結合に対するPM-MMD (Product-Marginal Maximum Mean Discrepancy) 推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 00:29:35 GMT)
Inverse design of bespoke interatomic potentials via active learning by information-matching [1.0] 金属の塑性強度を予測するために情報マッチング(IM)を適用した。
プラスチック強度の計算コストが高いため、我々は、強度と相関する安価な中間QoIをターゲットとした間接IM戦略を採用している。
IM法はトレーニングデータを最小限に抑えた正確なパラメータ制約を可能にし, 中間QoIと塑性強度の双方を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:58:04 GMT)
The Governance of Human-LLM Interaction: Safety Gating, Civility Steering, and Affective Default Lock-In [1.0] 大規模言語モデル (LLMs) は、金融、医療、精神保健支援における高額な相互作用をますます仲介する。
プロバイダ側のアライメントは有害なコンテンツをブロックしますが、通信上のデフォルトを安定化します。
通信形態に対するプロバイダ制御の観測可能な指標として,迅速なステアビリティとレグレッション・トゥ・デフォルト(regressive-to-default)が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:36:37 GMT)
Feasibility to detect rapid change and disappearance of seagrass: Lessons from nearly 80 years of vegetation change in the Ako, Seto Inland Sea, Japan [0.9] 瀬戸内海の赤穂干潟を解析し,2025年にほぼすべてのゾステラマリーナが1年以内に姿を消した。
1940年代以降の航空写真、高解像度衛星画像、GRUS画像(2.5-5m)、センチネル2コンポジット(10m)を用いて、約80年間の海草分布を再構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 02:47:31 GMT)
To Nuke or Not to Nuke: LLMs' (Missing) Ethical Reasoning and Actions in a High-Stakes Decision-Making Simulation [0.9] 大規模言語モデル (LLM) は、意思決定能力を持つ長距離エージェントとして、ますます多くデプロイされている。
我々は、経済、外交、技術、軍事戦略を含む複雑な意思決定環境を持つマルチプレイヤーゲームであるCivilization Vにおけるこのギャップについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 19:43:53 GMT)
TextEconomizer: Enhancing Lossy Text Compression with Denoising Transformers and Entropy Coding [0.9] ロッシーテキスト圧縮は、中核的な意味を保ちながらデータサイズを減らし、要約、自動解析、デジタルアーカイブに適している。
言語モデリングにおけるトランスフォーマーモデルの支配にもかかわらず、文脈ベクトルとエントロピー符号化をシーケンス・ツー・シーケンス生成に組み込むことは未定である。
トランスフォーマーニューラルネットワークと組み合わせたエンコーダ・デコーダフレームワークであるTextEconomizerを導入し、データセット次元に関する事前の知識を必要とせずに、可変サイズの入力を50%から80%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:12:54 GMT)
Curation of a Cardiology Interface Terminology for Highlighting Electronic Health Records using Machine Learning [0.9] EHRのすべての詳細をハイライトすることは、重要なコンテンツに注意を向けることで、欠落する重要な情報の可能性を減らすのに役立つ。
本研究は, 循環器科患者の EHR ノートにおいて, 詳細を正確に強調するためのCIT (Cardiology Interface Terminology) の設計を提案する。
最初の2つのフェーズでは、第3のフェーズであるML技術で使用されるトレーニングデータCITを革新的に導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 19:52:41 GMT)
Cybernetic Android Avatar "Yui": System Integration, Field Deployment, and Evaluation [0.8] ユイ(Yui)は、オペレーター側の没入型遠隔操作とインターロカター側の人間的なソーシャルシグナリングを統合するために設計されたフルボディのサイバーネティックアンドロイドアバターである。
ヘッドマウントディスプレイベースのインタフェースで没入モードで操作するか、ウェブカメラベースのインタフェースでデスクトップモードで操作できる。
本システムの評価は,関西・大阪の万博2025の長期公開展示,小学生間の遠隔教育交流,一般参加者との交流,3つの実世界展開を通じて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 10:59:32 GMT)
SGTO-MAS: Secure Gorilla Troops Optimization for Multi-Agent LLM Systems [0.5] マルチエージェント大規模言語モデル(LLM)システムは、複雑な推論と意思決定に強力な機能を提供する。
既存の手法はしばしば静的戦略に依存しており、性能、セキュリティ、計算コストのバランスをとるための原則的なメカニズムが欠如している。
本稿では,制約付き最適化問題としてマルチエージェントLLMコーディネーションを定式化し,適応エージェント選択のためのセキュリティ対応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 02:00:36 GMT)
Collective Hallucination in Multi-Agent LLMs:Modeling and Defense [0.5] 大型言語モデル(LLM)における幻覚は、マルチエージェント設定におけるリスクを高める。
本稿では, 相互作用するLLMエージェントのネットワークにまたがるシステムレベルの時間進化過程として幻覚をモデル化する。
本稿では,信頼度重み付けアグリゲーション,適応的影響規制,外部クレーム検証,信頼できないエージェントの選択的分離を組み合わせたインタラクション対応制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 02:04:03 GMT)
From Validator Selection to Portfolio Collection Optimization in Proof-of-Stake Blockchains [0.5] 我々は、nominatorと呼ばれるエージェントがバリデータを選択するブロックチェーン環境で発生する問題について考察する。
2つの目的を同時に最大化することで、この選択を最適化するための意思決定支援フレームワークを提案する。
得られた双目的最適化問題は、多目的進化アルゴリズムによって解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:06:53 GMT)
Towards Graph Foundation Models for Dynamics in Complex Networked Systems: Lessons from Super-Spreader Identification in Multilayer Networks [0.5] 我々は、インダクティブ・クロスネットワークの一般化がグラフ基礎モデル(GFM)に必要な前提条件であると主張している。
ネットワークダイナミクスのためのGFMを構築するためのオープンな課題として,スケール,多層一般化,自己教師付き事前トレーニング,クロスタスク転送,ノード属性統合の5つを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 19:30:43 GMT)
Unintended Consequences of Recommender System Interventions: Evidence from a Field Experiment [0.4] ユーザによる介入は、その基盤となるアルゴリズムを効果的に再訓練できることが示される。
本研究は,プラットフォームガバナンスと社会責任イニシアチブにおける標準評価指標に挑戦するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:21:22 GMT)
Policy Description Language for Authorization using Logic-Based Programming [0.4] 多層防衛において、各層を効果的に構成するために粒度の細かいアクセスを認可することが重要である。
アクセス制御のための様々な条件を指定可能なポリシー記述言語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:48:00 GMT)
Aqua Boundary-Saliency Attention Module for Lightweight Underwater Salient Instance Segmentation Detection Transformer [0.4] 水中のインスタンスセグメンテーションは、海洋資源探索、生態モニタリング、水中ロボット知覚のためのピクセルレベルのマスク予測とインスタンスレベルの識別を統合している。
本研究では,アクアバウンダリ・サリエンシ・アテンションモジュール(AquaBSAM)を中心に構築された小型検出・変圧器フレームワークLUSIS-DETRを紹介する。
AquaBSAMは、水中境界、コントラスト、減衰、クロマ、暗チャネル、そしてDINOv2でコーティングされたマルチスケールの特徴を、有界残留変調によって埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 06:43:01 GMT)
Emergence World: A Platform for Evaluating Long-Horizon Multi-Agent Autonomy [0.4] 本稿では,動的に測定可能なマルチエージェントシミュレーションプラットフォームであるEmergence Worldを紹介する。
このプラットフォームは、ライブ外部データに基づく共有空間の世界において、LLM駆動エージェントの集団をホストする。
我々は,Claude Sonnet 4.6,Grok 4.1 Fast,Gemini 3 Flash,GPT-5-mini,および混合集団による5つの並列世界を用いた15日間のクロスベンダー研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 22:59:27 GMT)
DeRes: Decoupling Residual Stability and Adaptivity for Scalable CTR Prediction [0.3] トランスフォーマーベースのCTRモデルは、残差接続におけるボトルネックの増大に直面している。
最近の注意に基づく残差変種(AttnRes)は、言語モデルにおけるこの部分に対応する。
本稿では,各層を2つの並列経路にルートするDeReについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 05:07:16 GMT)
Constraint-Aware Optimization for Robust Protein Stability Prediction [0.3] 逆フォールディング表現を用いたタンパク質言語モデルの統合によるMultimodal $G$は,Megascaleデータセット上で強力な分布精度を実現する。
既存のアプローチは、これらの制限に主に追加のアーキテクチャコンポーネントを通して対処する。
本稿では, 平衡平均二乗誤差, シームズ反対称正則化器と, 位置推定器の特徴表現における新しいOODマージン損失を組み合わせた制約対応最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:04:52 GMT)
VATS: Exploiting Implicit Authority in Error-Path Injection via Systematic Mutation [0.3] VATS (Vulnerability Analysis of Tool Streams) は、7つの構造的および言語的次元にわたる逆ペイロードを進化させる突然変異駆動型フレームワークである。
Gemini 3.1 Pro, GPT-5.5, GLM-5.1, Qwen3-Coderの4つのフロンティアモデルに対して, エラーパスインジェクションが標準間接インジェクションの成功率を3倍にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 06:07:52 GMT)
Barycentric Projections of Optimal Transport Plans on Riemannian Manifolds [0.3] 我々は輸送結合のバリ中心射影のための枠組みを開発する。
固有射影では、各元は目的地法則の条件付きフレシェ平均に写像される。
離散結合の場合、両方の構成は行を重み付けされたフレシェ平均と対数問題に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:31:58 GMT)
On solving symmetric multi-type orthogonal non-negative matrix tri-factorization problem [0.3] 対称多型非負行列 3 分解問題について検討する。
高品質なローカルソリューションを計算するための2つのアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:26:48 GMT)
DAL-PCQA: Enabling Distortion-Level and Language-Driven Reasoning for Point Cloud Quality Assessment [0.2] DAL-PCQAは、ポイントクラウド品質アセスメント(PCQA)のための歪み対応言語アノテーション付きデータセットである。
我々は、測光と幾何学的アーティファクトの両方をカバーする、ポイントクラウド固有の歪み分類を定義する。
実験により、歪み認識による監視は、接地構造記述との語彙的・意味的アライメントを大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 01:57:49 GMT)
Integrating Deep Learning Demand Forecasting with Multi-Objective Optimization for Circular Coffee Supply Chains: A Data-Driven Framework for Cost, Emissions, and Freshness Management [0.2] 本研究では,コーヒーサプライチェーンにおける需要予測,最適化,トレーサビリティのための2段階統合フレームワークを提案する。
第1フェーズでは、需要予測にハイブリッドCNN-LSTMモデルを用いており、時系列70/15/15分割によるコーヒーチェーン販売データセットでは、22.87とR2の0.90のMAEを達成し、最高のディープラーニングベンチマークを12%上回り、古典的な手法を30%以上上回っている。
第2フェーズでは、予測された需要が三目的混合整数線形プログラミング(MILP)モデルに供給され、コストを最小化し、二酸化炭素排出量を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 19:59:14 GMT)
Multidimensional Resilience for Electrical Power Systems: Systematic Review, Integrated Index, and Validation under Real-World Cyber-Physical Attack Scenarios [0.2] エネルギーシステムの脱炭は、従来のレジリエンスアプローチでは捕捉できない脅威に晒された複雑なインフラに電力システムを変換した。
本研究は, 単次元評価において, 複数次元の同時故障による劣化を捉えることができないことを示す。
PRISMA 2020のレビューでは、5つのレジリエンス次元にわたる方法論的ギャップと未解決の依存関係を特定している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:51:25 GMT)
Pre-Intervention Prediction of Sparse Autoencoder Steering Side Effects [0.2] 本研究では,SAEのステアリング側効果を,ステアリング前に計算した特徴統計から予測するためのプレインターベンションスクリーニングフレームワークを提案する。
操舵モジュール性, 効果安定性, 側方展開の2軸に沿ってサイドエフェクトを運用し, GPT-2-small, Pythia-70M-deduped, Gemma-2-2B, Llama-3.1-8Bを評価した。
シグナルは、GPT-2-small、Pythia-70M、Llama-3.1-8Bで最強であり、マグマ-2-2Bでは弱い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 22:57:30 GMT)
Mesh Graph Neural Network Framework for Accelerating Finite Element Simulation for Arbitrary Geometries [0.1] この研究は、任意の穴形状を持つ2次元構造体におけるフォン・ミセスの応力場を予測するメッシュグラフネットワーク(MGN)を提案する。
絶対ノード座標を特徴とする従来の機械学習アプローチとは異なり、提案されたモデルは既存のMGNフレームワークに基づいて構築される。
従来のモデルでは$R2 approx 0.01$-$0.86$と対照的に、このモデルは目に見えない幾何と見えない負荷で$R2 geq 0.97$を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:17:08 GMT)
SafeECGMatch: Calibration-Aware Joint Frequency and Time Space Semi-Supervised Learning for Open-Set ECG Classification [0.0] 単一ラベルECG分類のためのキャリブレーション対応安全なSSLフレームワークであるSafeECGMatchを提案する。
メソッド的には、SafeECGMatchは時間周波数潜在表現を抽出するデュアルブランチアーキテクチャを採用している。
PTB-XL と PhysioNet/CinC Challenge のベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:57:22 GMT)
RAPID: Layer-Wise Redundancy-Aware Pruning and Importance-Driven Token Merging for Efficient ViT [0.0] 視覚変換器(ViT)は高い性能を実現するが、二次的な自己注意の複雑さにより高い計算コストを被る。
本稿では,トークン表現の層的特性に還元戦略を適用した深度対応型トークン還元フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、階層的特徴進化と縮小戦略を整合させることにより、視覚モデルを最適化するためのトレーニング不要のテンプレートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:13:02 GMT)
What Does Debiasing Really Remove? A Geometric Study of PCA-Based Gender Debiasing in Word Embeddings [0.0] 我々は,PCAをベースとしたジェンダーデバイアスの体系的分析を行い,埋め込み空間から実際に取り除かれたものについて検討する。
直接性バイアスは主に第1の主成分に集中しており、低ランクバイアス仮説を支持している。
WEATが測定した連想バイアスは、これらの主方向と一致せず、代わりに複数の埋め込み次元に分散する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 03:44:22 GMT)
Voting Protocols as Coordination Mechanisms for Role-Constrained Multi-Agent Tutoring Systems [0.0] 投票プロトコルが4つの役割制約型教育エージェント間の協力関係をどう形成するかを検討する。
1200以上のシミュレーションインタラクションにおいて,エージェントの議論や投票プロトコルのタイプが頻繁に変化し,結果が最終的に勝つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:46:08 GMT)
Vision-Language Asymmetry in Bistable Image Captioning [0.0] モデルが曖昧なイメージをキャプションする場合,そのモデルでは,ひとつの側面へのコミットメントがどこにあるのかを示す。
視界当たりの2つの特徴プールを持つ69個のバイスタブル刺激のうち、72%は視界塔で両方のプールが同時に活性化していることを示している。
視覚塔の下流には支配的ボトルネックがあり、視覚的側面の表現と言語的側面のコミットメントのギャップは、見る/見る/見るの区別に関する実証的なハンドラである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:48:25 GMT)
Trustworthy Visual Predicates for Robust Manipulation Understanding under Degradation [0.0] 本稿では,ボケ,オクルージョン,照明変化,低解像度,フレームダウン,検出ノイズ下での堅牢な操作理解のための述語レベルの信頼性フレームワークを提案する。
制御された操作ビデオと、VISOR/EPIC-KITCHENS、H2O、ARCTICなどの公的なエゴセントリックなデータセットの実験は、述語障害が均一ではなく構造化されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:53:42 GMT)
Trivium: Temporal Regret as a First-Class Objective for Causal-Memory Controllers [0.0] これは構造的な問題であり、単にモデルキャパシティの問題ではないと我々は主張する。
作業因果モデルに対する結果後悔と認識後悔とを併せ持つ一級目的として,長期的時間的後悔を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 03:16:02 GMT)
Traxia: A Framework for Verifiable, Agent-Native Scientific Publishing [0.0] Traxiaは、AI研究エージェントが検証可能な論文を公開し、評判の高いアイデンティティを構築し、相互にレビューし、共有された実証モデルで人間と協力する科学出版フレームワークである。
すべての論文は推論トレースを持ち、すべての主張は信頼区間を持ち、すべてのエージェントは暗号的に署名されたアイデンティティを持ち、すべてのコラボレーションは不変のコントリビューションログを持っている。
エージェントIDとレジストリ,検証可能なパブリッシングレイヤ,4階層のピアレビュープロトコル,レポテーションとテイク,矛盾検出を備えたナレッジグラフの5つのコンポーネントを形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:01:11 GMT)
The Dodona Protocol: A Living Design Science Experiment in Oracle Design [0.0] 本稿では,古代・近代のオラクルシステムにおいて,手続き的パターンに着想を得た鎖非依存のオラクルサービスであるDodona Protocolを紹介した。
Oracle of Zeus at Dodonaに因んで名づけられたこのプロトコルは、構造化されたコンサルティング、アクセス制御、帰属可能な解決、制約付きクエリフォーマット、評判の高い説明責任、結合されたサービス可用性といった原則を運用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:00:59 GMT)
TRUST-SCF: Transformer-based Risk Understanding and Scoring for Transactional Supply Chain Finance [0.0] サプライチェーンファイナンス(SCF)とLendTechプラットフォームは、進化するトランザクションの振る舞いに対応する信用スコアシステムを必要とします。
本稿では,トランザクションレベルのリスク予測と動的クレジットスコアリングのためのトランスフォーマーベースのフレームワークであるTRUST-SCFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:37:33 GMT)
TOMOYO Linux: A Mandatory Access Control Method Based on Application Execution State [0.0] アプリケーション履歴と意図に基づく新しいアクセス制御手法を提案する。
システム管理者は,我々のアクセス制御手法により,悪意あるアクセスの試みや不正な操作によるリスクを低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 08:47:14 GMT)
Structure of Clifford groups of composite finite quantum systems [0.0] クリフォード群は、対応するヒルベルト空間の次元$N=n_cdots n_k$が奇数であるような自然な半直積であることが知られている。
N=n_cdots n_k$ であっても、クリフォード群と射影クリフォード群の両方が自然半直積であることは、N$ が 4 で割り切れない場合に限る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:58:46 GMT)
Strategic Type Spaces [0.0] 戦略商をプレイヤーが他のプレイヤーに最適な応答を計算するのに十分な情報表現として定義する。
戦略型空間(STS)と呼ばれる最小の戦略商の1/存在と本質的な特異性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:45:08 GMT)
Stable Geometry, Reversing Poles: The Bipolar Structure of AI Occupational Substitutability and Its Decade-Scale Inversion [0.0] 我々は1,961 O*NET Detailed Work Activityを,31-expert HITLキャリブレーションを用いたマルチエージェントLPMパイプラインを用いて15,817個のマイクロアクションに分解した。
DWAレベルのOccupational Automation Indexを以前の研究から7マクロのセマンティックタイプポロジーに投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 02:00:32 GMT)
Self-Supervised Vision Transformers for CBCT-Based Detection of Temporomandibular Joint Osteoarthritis [0.0] 顎関節症(TMJ OA)は, 顎関節症に合併した変形性関節症である。
自己監督型視覚変換器のDINOファミリーがCBCTにどのように移行するかについて検討する。
視覚変換器(ViT)のバックボーンを用いた簡単なスライスベースパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 22:42:17 GMT)
SegmentAnyTreeV2: Scaling Transformer-Based Tree Instance Segmentation Across Sensors, Platforms, and Forests [0.0] SegmentAnyTreeV2は、センサとプラットフォームに依存しない、フォレストポイントクラウドのセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションのためのフレームワークである。
FOR-instanceV2テスト分割では、SegmentAnyTreeV2は90.5%の精度、80.2%のリコール、85.0%のF1、90.7%のカバレッジ、87.6%のセマンティックmIoUを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:48:25 GMT)
Robust applicability of continuous dynamical decoupling to decoherence reduction in longitudinal and transverse-noise settings: The role of anisotropy [0.0] 我々は,連続動的デカップリング(CDD)の効率を解析的に評価し,汎用量子ビットのデコヒーレンスを抑制する。
我々は, 横変動の影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:35:04 GMT)
Risk-Aware Planning for Transit Desert Remediation Under Demand Uncertainty [0.0] 交通砂漠は交通需要の証拠にもかかわらず公共交通機関が不十分な地域である。
リスクを意識したトランジット砂漠の修復は、条件付きバリュー・アット・リスク制約を伴う部分的に観察可能なマルコフ決定プロセスである。
経営コスト、資本支出、運賃収入、ネット助成金の統一的な金融モデルを用いて、25都市で信条対応プランナーを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 23:15:42 GMT)
Revisiting the shutdown problem [0.0] 人工知能による存在リスクの議論を先導する主要な前提は、機能不全な人工知能エージェントは簡単にシャットダウンできないことである。
これは破滅的なシャットダウン問題であり、エージェントが実在する災害を起こす前にシャットダウンできることを保証する。
破滅的なシャットダウン問題の解決が難しいことを示唆するために、様々な議論と定理が提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:44:16 GMT)
RecurGuard: Runtime Monitoring for Reasoning-Token Consumption Attacks [0.0] 推論可能な大言語モデルは、ユーザの質問に答えるのではなく、注入されたデコイタスクに世代予算を費やすように誘導することができる。
RecurGuardは、推論チェーンの消費攻撃を検出するランタイムモニタです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 03:52:27 GMT)
Post-Rejection Follow-up Sampling: A Methodology for Counterfactual Outcome Measurement in Algorithmic DEX Trading [0.0] ポストリジェクションフォローアップサンプリングは、拒否された候補者の実際の市場結果に対してフィルタの精度を評価するために必要なデータを生成する。
共用データセットは、457個のミントにまたがる2,997個の拒絶イベントにまたがる67,000個のフォワードアウトカム観測行を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 15:32:38 GMT)
Post-AGI Economies: Superposition and the Second Fundamental Theorem of Welfare Economics [0.0] 本論では,共同条件の凸性,安定的道徳的地位,不信任権,福祉選択,非操作,支配的自己修正,自律的最適性が確実に分散化可能であることの検証を論じ,経済的な選好の重畳,文脈的選択に関する仮説とニューラル特徴の重畳を区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:27:38 GMT)
Position: Deployed Reinforcement Learning should be Continual [0.0] 最適性に欠けるエージェントをデプロイすることは、本質的に連続的なRL問題である、と我々は主張する。
デプロイ後、絶え間ない学習を必要とする4つの非定常性ソースを特定し、最高のデプロイエージェントが適応をやめない理由を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 23:43:36 GMT)
Phase Marginalization for Patch-Grid Instability in Vision Transformers [0.0] ビジョントランスフォーマーは固定パッチグリッドで動作し、高密度予測のために位相依存の不安定性を導入することができる。
我々は,パッチグリッド位相をニュアンス変数として定式化し,位相Marginalizationを提案する。
位相Marginalizationは、構成されたパッチグリッド位相、逆アライズされた高密度出力を評価し、それらを元の画像座標系に集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:15:56 GMT)
Orthogonality and Dimensionality in Airline Cluster Analysis using PCA and Kernel PCA [0.0] 3次元空間におけるk平均は、7次元の生空間に対してビット対ビットの同一クラスタ割り当てを生成する。
データセットは構造的に3つのクラスタしかサポートせず、6つではありません。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 20:20:55 GMT)
OneFeed: A Unified Generative Framework for Feed ContentEnhancement and Query Generation [0.0] フィードコンテンツ拡張とクエリ生成をモデリングする統合生成フレームワークであるOneFeedを提案する。
OneFeedは異種ユーザの振る舞いシーケンスを共有行動エンコーダでエンコードする。
本稿では,レコメンデーションコンテンツと検索クエリ間のセマンティックなギャップを埋めるために,aSID-Queryアライメントの目的を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 04:17:09 GMT)
On the History of the Square and Multiply Algorithm [0.0] 2乗乗算アルゴリズム(英: square-and-multiply algorithm)は、現代の暗号理論や計算数理論でよく用いられる高速指数法である。
本稿では,一次音源解析によるアルゴリズムの起源と形式化を批判的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 02:20:00 GMT)
On solutions of the Schrödinger equation for some molecular potentials: Power-series method [0.0] 多くの教科書で記述されている標準的なパワーシリーズ法は、イクデアとセヴァーによって提案された波動関数法よりもシンプルで強力であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:24:28 GMT)
MuJoCo-Drones-Gym: A GPU-Accelerated Multi-Drone Simulator for Control and Reinforcement Learning [0.0] MuJoCo-Drones-Gymは、MuJoCo物理エンジン上に構築されたオープンソースのGymnasium互換のマルチドローン環境である。
環境設計、基礎となる物理、クワッドコプターの力学について述べ、制御と学習の例を通してその使い方を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:59:45 GMT)
MechLens: Late Crystallization of Factual Knowledge Explains Intervention Effectiveness in Language Models [0.0] 我々は後期結晶化を定量化する: 現実の知識は徐々に層を越えて現れるのではなく、最終層で突然「結晶化」する。
5つのモデルファミリーで26.8%--93.4%の正解が任意の中間層でトップ10の予測に入ることはない。
結果は一般性を確認し、調整されたレンズルールはプローブアーティファクトを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 04:44:51 GMT)
Markovian dynamics of single-rebit open quantum systems with applications to colour perception [0.0] 本稿では、マルコフ状態空間に作用するマルコフ量子チャネルを包括的に分類する。
これらのチャネルをGKSL方程式の解として記述することで、関連するリンドブラッド生成元を明示的に特定できることを示す。
本稿では,この分類の色彩知覚への応用について述べる。
リビット状態空間上のLders測定から知覚色が生じる最近のモデルを用いて, 非中性発光物質による色歪みをモデル化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:39:28 GMT)
Layer-wise Derivative Controlled Networks Achieve Competitive Accuracy and Gradient Stability Across Data Regimes [0.0] ChainzRuleに基づく導電性制御ネットワークは、立方体層と軽量前方モード層毎のジャコビアンペナルティ(DREG)を組み合わせた。
Pima Diabetesデータセットでは、CRは強力な低データパフォーマンスを実現し、ベースラインを5%から100%のトレーニングデータから一貫した精度の優位性を維持する。
SST-5の拡張は、凍結浸漬とBERT微調整の双方において、競争力または優れた結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 00:14:22 GMT)
LPOR: A Layered Proof of Reserves Framework for Usable and Publicly Auditable Solvency Verification [0.0] LPORはレイヤ化されたユーザビリティを重視したProof of Reservesフレームワークである。
軽量なユーザーサイドチェックと監査レベルの暗号検証を分離する。
我々は,そのスケーラビリティと省略検出性を,数百万ユーザ規模で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 14:56:51 GMT)
Incremental Sheaf Cohomology on Cellular Complexes: O(1)-in-n Lazy Edit Processing under Bounded Local Geometry [0.0] 最初のせん断コホモロジーの漸進的維持のためのアルゴリズム的枠組み:H1(X; MathcalF)$ 有限次元の細胞シーブを備えた動的に進化する1次元細胞複合体について。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 00:13:11 GMT)
Impedance MPC for Physical Human-Robot Interaction: Predictive Disturbance Rejection with Joint-Limit Safety [0.0] カルマン増強によるインピーダンスMPCは、従来のインピーダンスでは44.8,mmに対して0.05,mm未満の定常誤差が得られる。
7-DOFのフランカFR3では、カルマン増強によるインピーダンスMPCは、古典的なインピーダンスに対して0.05,mm以下の定常誤差となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 18:06:25 GMT)
Human-Centered Benchmarking of Driver Monitoring Models [0.0] 本稿では,実世界の展開に対するモデルの適合性を特徴付けるには,精度が不十分であると主張している。
このフレームワークは、正確性、説明可能性、効率、堅牢性という4つの次元にわたるモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 11:57:16 GMT)
Have I Solved This Before? Retrieving Similar Segmentation Problems for Evolutionary Learning [0.0] 本研究は,従来のモニタリングシステム開発プロセスから逸脱する研究の方向性について考察する。
本稿では,従来の設計サイクルとは対照的に,知識を徐々に収集し,抽象システムモデルに格納することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:10:45 GMT)
Gray-Box Optimization and the Vertex Coloring Problem [0.0] グレーボックス最適化は問題固有の情報をアルゴリズムで利用できるようにするためのアプローチである。
RLS は、ランダムな 2$-coloring から始まる2$-coloring を $mathcalO(n log n)$ の時間で適切な 2$-coloring を見つけることができることを示す。
対照的に、適切な$n$-coloringから始めると、 (1+1) EA は検索空間のプラトーに付加的なガイドを提供する場合を除いて、そのような色を見つけることができない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 12:12:38 GMT)
Fourier fractal dimension to predict the generalization of deep neural networks [0.0] 本稿では,ネットワークの重み変化のフーリエフラクタル次元に基づく新しい一般化尺度を提案する。
周波数領域におけるレヴィ駆動微分方程式の特性関数を解析することにより、学習過程の幾何学的複雑さをしっかりと捉えた計量を抽出する。
提案手法は,既存のノルムベース,マージンベース,PAC-ベイジアン測度を多岐にわたって上回り,最先端のケンドールランク相関を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 19:40:54 GMT)
Exact spectrum and anomalous relaxation in the open disorder-free Sachdev-Ye-Kitaev system [0.0] 本研究では,ゴリーニ・コサリニコフスキ・スダルシャン・リンドブラッド形式論において,散逸を伴うサハデフ・イェ・キタエフモデル(SYK)の無秩序な変種について検討した。
リウヴィリアスペクトルの複素から実固有値への遷移や、散逸強度の増大など、いくつかのスペクトル的特徴を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 09:58:25 GMT)
Evaluating the Impact of Task Granularity on Catastrophic Forgetting in Continual Learning [0.0] 破滅的な忘れは、新しい情報を学ぶ際に、以前獲得した知識が突然失われることである。
本研究は,モデルが情報を学習する順序が,その知識の保持にどの程度影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 07:03:58 GMT)
Entanglement in the Quantum Volunteer's Dilemma [0.0] 我々は、Volunteer's Dilemmaゲーム理論の量子バージョンを研究する。
対称なナッシュ平衡を維持するためには,最大絡み合いは不要である。
この特徴は資源制約された量子デバイスの実装に直接関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 15:31:16 GMT)
Enhancing AI Interpretability and Safety through Localised Architectures [0.0] ローカライズされた機械学習モデルは、小さなデータセット上のディープニューラルネットワークよりも解釈可能で計算的に効率的である傾向がある。
ローカライズされたアーキテクチャは、帯域幅は低いがノード毎の表現率が高いため、GPUクラスタ上で動作するディープニューラルネットワークよりも根本的に解釈可能な可能性がある、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 06:33:03 GMT)
Enabling quantum communication in ultra-large-scale networks [0.0] 任意のトポロジを持つネットワークに量子通信プロトコルのファミリを適用することができることを示す。
実効的な量子通信が熱力学的限界に持続していることを解析的に証明する。
我々の発見は、Quantum Internetが超大規模成長を維持できる証拠となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 20:34:55 GMT)
Demand-Driven Vulnerability Detection for Cloud Security Posture Management: Removing Human Rule Authoring from the Disclosure-to-Protection Critical Path [0.0] Cloud Security Posture Management (CSPM)システムは、ルールセットを維持し、顧客に配布し、定期的に収集された資産在庫に対して評価することで、既知の脆弱性を検出する。
本稿では,ルールセットがベンダ分散ではなく,顧客のテナント内で継続的に導出されるアーキテクチャを提案する。
本稿では,脅威モデル,アーキテクチャ,等価定理を用いた形式的意味論,複雑性解析,評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 03:26:34 GMT)
Closing the Sim-to-Real Gap: An Evaluation Framework for Autonomous Cyber Defense Configuration of Commercial EDR [0.0] 商業的終端検出・応答(EDR)を硬化させる自律防御剤の最初の評価枠組みを提案する。
Claude Sonnet 4.6とCisco Foundation-Sec-8Bの2つの大きな言語モデル(LLM)バックボーンを持つ防衛エージェントのベンチマークを実行する。
シミュレーションもオープンソースEDR評価も実現できないという3つの教訓を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 13:31:51 GMT)
Chiaroscuro Attention: Spending Compute in the Dark [0.0] CHIAR-Formerは、各トークンを3つの演算子のいずれかにルーティングする4層ハイブリッドトランスである。
目的に設計されたDCT+Attention専用変種はWikiText-103上でVal PPL 36.54を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 20:38:42 GMT)
Assessing model calibration with boosting trees [0.0] 木を増木することで,キャリブレーションや自動校正に必要な条件を検証できることを示す。
提案されたテストは、大規模な保険データセットにおいて非常に強力であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 10:14:36 GMT)
An Empirical Study of Data Scale, Model Complexity, and Input Modalities in Visual Generalization [0.0] 本研究では,データスケール,モデル複雑性,入力モダリティ,視覚的一般化性能の関連性について,実証分析を行った。
その結果,トレーニングデータの規模が大きくなると一般化性能が向上することがわかった。
色情報の除去はモデル性能を低下させるが、勾配、エッジ、ウェーブレットといった明示的な事前特徴は異なるモデルアーキテクチャ間で矛盾する効果を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 02:49:10 GMT)
An AI Security Agent for University ACMIS: Multi-Vector Threat Detection and Automated Response [0.0] 本稿ではACMISのためのAIベースのセキュリティエージェントを提案する。
エージェントは認証、認可、金融取引、ユーザの振る舞い、システムの健全性の5つの運用層を監視する。
シミュレーションされたACMISイベントログデータセットの実験では、脅威検出マクロ平均F1は0.91であり、ルールベースのベースラインでは0.49である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:33:31 GMT)
AgriGov: A Structured Multilingual Dataset Curation for Indian Government Schemes for Farmers [0.0] AgriGov(アグリゴフ)は、農業政策や農夫の福祉計画のための多言語資源の不足に対処するために設計された、トリリンガル(英語-ヒンディー語-マラティー語)データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 17:37:52 GMT)
AeroSpectra Sentinel: An Auditable LLM Prompt-Chaining Decision-Support Workflow for Acute Asthma Risk Assessment from Respiratory Sounds and Clinical Signals [0.0] 本稿では,クライアント側の研究プロトタイプと意思決定支援ワークフローであるAeroSpectra Sentinelについて述べる。
短時間のフーリエ変換 (STFT) 呼吸音解析、軽量機械学習スクリーニング、臨床特徴融合、および5段階の大規模言語モデル (LLM) のプロンプトチェインプロセスを組み合わせる。
研究のプロトタイプとして意図されており、診断医療機器や臨床的に検証されたリスク評価製品としてではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 16:11:45 GMT)
ARTA: Adaptive Reinforcement-Learning-Based Throttling Agent for RowHammer Vulnerabilities [0.0] ARTAは、RowHammerアクティビティを検出し、抑制する軽量な強化学習ベースのスロットリングメカニズムである。
ARTAは、メモリコントローラの小さな構造を使用して、DRAM側のハードウェア修正やオフライントレーニングを必要としない。
評価の結果、ARTAはN_BO値の全てのビットフリップを64に減らし、20のN_BOで最大22Kのビットフリップを削減し、最先端の緩和機構よりも73.6%の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 15:36:41 GMT)
A century of coherent states [0.0] 非調和振動子に対する一般化されたコヒーレント状態を構築する方法を提案する。
これらの状態は、一対のはしご作用素の作用によって生成される。
さらに、これらの作用素の作用は、次元のないエネルギー固有値の式が知られているかどうかを簡単に見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 22:32:57 GMT)
3D Oral Modelling with Improved Vertex Distribution Using Matching-Based Learning [0.0] 前報では,3次元口腔内再構築のための深層学習フレームワークを提案する。
このモデルは10個の固定角度の口腔内画像から3次元点座標を直接予測する。
提案モデルでは68.02%の精度を達成し,前モデルよりも数値的に低い精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 06 Jun 2026 00:10:51 GMT)