ComBench: A Benchmark for Rigorous Proof Reasoning and Constructive Realization in Olympiad-Level Combinatorics [95.2] 我々は,Olympiadレベルの診断用ベンチマークであるComBenchと,大規模言語モデルの推論機能を紹介する。
ComBenchには、補完的な2つの設定で整理された100の人間注釈の競合レベルの問題が含まれている。
実験の結果、最強モデルはAvg.全体65.4%、Best@4.3%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:50:15 GMT)
Mind the Gap: Can Frontier LLMs Pass a Standardized Office Proficiency Exam? [90.4] コンピュータ自動化のための大規模言語モデル(LLM)エージェントは加速しているが、複雑なプロフェッショナルグレードの生産性ソフトウェアをナビゲートする能力はほとんどテストされていない。
この能力を定量化するために,中国のコンピュータランク試験(NCRE)に基づく評価を導入する。
我々は7つのフロンティア LLM をベンチマークし、スターク制限を観測した。
より強力なエージェントシステムであり、実行フィードバック、反復的修復、より広いオフィス自動化アクセスは68.8%に達するが、スコアの正当性チェックとして使われる95.5%のコミュニティ基準スコアを下回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:59:14 GMT)
DeNovoSWE: Scaling Long-Horizon Environments for Generating Entire Repositories from Scratch [89.9] リポジトリ全体生成のための大規模データセットである textbfDeNovoSWE を紹介する。
DeNovoSWEは4,818の高品質なインスタンスで構成されており、各インスタンスはドキュメントから完全なリポジトリを生成する必要がある。
DeNovoSWE上の微調整Qwen3-30B-A3Bは、長期SWEのパフォーマンスを大幅に改善し、挑戦的なBeyondSWE-Doc2Repoベンチマークのスコアを5.8%から47.2%に引き上げた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:37:15 GMT)
Accelerating NeurASP with vectorization and caching [87.6] ニューロシンボリックAIは、ニューラルネットワークとシンボルプログラムを組み合わせることで、堅牢で説明可能な予測を生成する。
そのようなフレームワークのひとつがNeurASPで、ニューラルネットワークをトレーニングして、ダウンストリームタスクを解決するために、応答セットプログラミング(ASP)で記述されたルールを使用して、概念や理由を予測する。
トレーニング中の中間計算のベクトル化、バッチ処理、キャッシュによる計算性能の向上により、NeurASPの現在の限界に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:37:43 GMT)
Overcoming State Inertia in Full-Duplex Spoken Language Models via Activation Steering [87.4] フル音声言語モデル(FDSLM)における予測行動の解析
FDSLMは、モデル出力生成に整合した生成状態と、ユーザ入力に整合した知覚状態の2つの状態間の内部焦点を動的に変調する。
ユーザ中断中は、モデルが知覚状態に遷移する前に生成状態に対して過渡的に偏りを保ち、入力の開始を逃す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:08:07 GMT)
Fixed-Parameter Tractability of Private Synthetic Data Generation [85.0] 差分プライバシーの下で合成データを生成する問題について検討する。
我々のアルゴリズムは、全てのレシスタンスで最適なエラー率を獲得し、2つの異なるアプローチで実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:14:11 GMT)
ARM: An AutoRegressive Large Multimodal Model with Unified Discrete Representations [84.5] ARMは、画像の理解、生成、編集を統一する表現ベースのAutoRegressive Modelである。
我々のトークンライザは、意味的識別性、言語アライメント、忠実な再構築を共同で促進する複数の目的で管理されている。
最後に、ARMは、視覚的品質、命令順守、編集一貫性といったタスクレベルの目標を最適化するために強化学習を適用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:59:28 GMT)
The 1st PortraitCraft Challenge: A CVPR 2026 Workshop Competition on Portrait Composition Understanding and Generation [81.9] PortraitCraft Challengeは、肖像画の美学分析と制御可能な画像合成におけるAI研究を前進させることを目的としている。
この課題を支援するために,約50,000枚のキュレートされた実像からなる大規模な肖像画合成データセットを構築し,公開した。
本報告では,課題設定,評価プロトコル,データセット構成,最終結果について述べるとともに,提案したソリューションの技術的特性の分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:05:48 GMT)
FlashMemory-DeepSeek-V4: Lightning Index Ultra-Long Context via Lookahead Sparse Attention [77.1] Lookahead Sparse Attention (LSA)は、DeepSeek-V4アーキテクチャ上に構築されたNeural Memory Indexerを利用している。
このアーキテクチャをバックボーンフリーの非結合なトレーニング戦略でインスタンス化する。
FM-DS-V4は、物理KVキャッシュのフットプリントを、フルコンテキストベースラインのわずか13.5%まで圧縮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:04:45 GMT)
MemVenom: Triggered Poisoning of Multimodal Memories in Web Agents [74.6] そこで我々は,グラフ構造化外部メモリにテキスト画像のコーディネートを施したブラックボックス攻撃フレームワークを提案する。
MemVenomは、GPT-5ファミリーのWebエージェントで最大99.15%に達する、良質なパフォーマンスに最小限の影響を伴って、強力なエンドツーエンド攻撃を成功させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:53:25 GMT)
IDEAL: In-DEpth ALignment Makes A Discrete Representation AutoEncoder [74.3] 離散表現自動符号化のための奥行きアライメントフレームワークであるIdealを提案する。
量子化トークンを浅いVFM機能と深いVFM機能の両方に合わせることで、結果の離散的な視覚トークンを視覚的忠実性とリッチなセマンティクスの両方を保存することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:53:30 GMT)
Architect-Ant: Editable Automatic Furnishing of Architectural Floor Plans [73.8] 本稿では,微調整型視覚調整モデルを用いた自動調合フレームワークであるArchitect-Antを紹介する。
家具レイアウトは、コンパクトで座標ベースのドメイン固有言語(言語)で表現され、オブジェクト配置をエンコードする。
我々は,Architect-Antが幾何学的に妥当かつ機能的に妥当なレイアウトを生成することを示し,より大規模な構造のみのフロアプランデータセットを構築するためのスケーラブルな経路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:55:43 GMT)
A History-Aware Visually Grounded Critic for Computer Use Agents [70.5] HiViGは、実際のGUIトラジェクトリで訓練されたマルチモーダル批評家を中心に構築されたテストタイムフレームワークである。
テスト時には、HiViGは批判者をポリシー決定ループに統合し、マクロアクション履歴を提供する。
Visually Grounded critiqueは、現在のスクリーンショットに対する生の実行座標を検証して、実行前にエラーをインターセプトする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:39:10 GMT)
3D-CoS: A New 3D Reconstruction Paradigm Based on VLM Code Synthesis [69.2] 本稿では,3次元アセットを実行可能なコードとして構築する新しい3次元再構成パラダイムを提案し,体系的に評価する。
本研究は,3次元表現としてのコードにより,強い制御性と局所性が得られ,編集精度が向上し,未編集領域の保存性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:46:29 GMT)
Workflow-GYM: Towards Long-Horizon Evaluation of Computer-use Agentic tasks in Real-World Professional Fields [68.7] 本稿では,専門分野と専門ソフトウェア環境を中心とした長期GUIタスクのベンチマークを紹介する。
最強のモデルでさえ、30%以上の成功率しか達成していません。
本研究は,現在のエージェントシステムの限界について重要な知見を提供し,次世代のGUIエージェント研究の鍵となる方向性を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:10:16 GMT)
Closing the Indexing-Decoding Gap in Multimodal Generative Retrieval via Prefix Retention Optimization [68.5] マルチモーダル生成検索式は、複数のモーダル検索を離散識別子生成として定義し、外部埋め込みよりも明示的な類似性探索を不要とする。
既存の手法では、残差量子化によって識別子を構築し、トリエ制約ビームサーチでデコードする。
この組み合わせは、インデックス化とデコーディングのギャップを導入している: 識別子学習の目的は、再構成や対照的な損失を含むが、デコーディング中にプレフィックスの識別性を明示的に強制しない。
1)プレフィックスの格付け蒸留は、リストワイドロスを用いた事前量子化埋め込みによって誘導されるプレフィックスと整合する; (ii)語彙スケジューリングは、コードブックを増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:19:13 GMT)
Vision-Assisted Foundation Model for Solving Multi-Task Vehicle Routing Problems [68.4] マルチタスク車両ルーティング問題は、様々な産業やサービス分野における効率向上に重要な役割を果たしている。
既存のソルバはグラフベースのモダリティのみを使用し、複数の制約で変形に対処する能力を制限する。
これらの課題に対処するために,視覚支援基礎モデル(VaFM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:15:25 GMT)
LIBERO-Occ: Evaluating and Improving Vision-Language-Action Models under Scene-Induced Occlusion via Viewpoint Imagination [66.1] textbfViewpoint Imagination (VIM) は、観測された証拠と想像された証拠の両方について、隠蔽された一次観測と条件の行動予測から補完的な視点を生成する。
VIMは、追加のカメラをデプロイ時に必要とせずに、タスクスイート、オクルージョンタイプ、重大度レベルの堅牢性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:39:49 GMT)
Next Forcing: Causal World Modeling with Multi-Chunk Prediction [65.1] Next Forcingは、因果世界モデリングのためのマルチチャンク予測フレームワークである。
トレーニングの高速化、精度の向上、推論の高速化を実現している。
5kのトレーニングステップでLingBot-VAよりも93.1%向上し、2.3倍高速収束を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:59:22 GMT)
EEVEE: Towards Test-time Prompt Learning in the Real World for Self-Improving Agents [65.0] EEVEEは、LLMエージェントのための最初のマルチデータセットテスト時プロンプト学習フレームワークである。
実世界のタスクストリーム下でテスト時のプロンプト学習を可能にする。
EEVEEはQwen3-4B-InstructとDeepSeek-V3.2で平均マルチベンチマークスコアを10.38点、24.32点改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:57:16 GMT)
Embodied-R1.5: Evolving Physical Intelligence via Embodied Foundation Models [64.0] Embodied-R1.5は統合されたEmbodied Foundation Model(EFM)であり、包括的エンボディド推論機能を統合する。
我々は15B以上のトークンからなる大規模データシステムを構築し、マルチタスクバランスのRLレシピを設計する。
8Bパラメータしか持たず、Embodied-R1.5 SOTAは24のVLMベンチマークのうち16で、Gemini-Robotics-ER-1.5やGPT-5.4といった主要なモデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:07:50 GMT)
Data Journalist Agent: Transforming Data into Verifiable Multimodal Stories [61.9] Data Journalist Agentは、特定の役割を単一の仮想ニュースルームにオーケストレーションする。
Data2Storyは競合的でエビデンス追跡可能なマルチメディアストーリーを生成する。
人間の記事は、編集の角度、創造的デザイン、プレゼンテーションの端を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:51:55 GMT)
Flow-DPPO: Divergence Proximal Policy Optimization for Flow Matching Models [61.7] 比クリッピングは流れモデルに不適であると主張する。
本稿では,比クリッピングを分岐近位制約に置き換えるFlow-DPPOを提案する。
実験により,フローDPPOはKL近位効率が向上し,高い報酬が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:59:57 GMT)
APEX: Automated Prompt Engineering eXpert with Dynamic Data Selection [60.5] 大規模言語モデルは、迅速な定式化に非常に敏感であり、その潜在能力を最大限に活用するためには、自動的なプロンプト最適化が必要である。
現在の手法では、開発データセットを静的なベンチマークとして扱い、非形式的なデータに対するかなりの計算予算を浪費している。
本稿では,APEX(Automatic Prompt Engineering eXpert)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:22:06 GMT)
Attention-Discounted Adaptive Sampler for Masked Diffusion Language Models [59.5] マスク付き拡散言語モデルは、反復を識別するごとに複数のトークンを明らかにすることで推論ステップを削減することができる。
パラレルマスク拡散復号法のためのトレーニング不要な復号法であるADASを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:17:27 GMT)
FadeMem: Distance-Aware Memory Consolidation for Autoregressive Video Diffusion [59.2] FadeMemは、歴史的なKVブロックを固定キャッシュ予算の下で時間階層に整理する。
新しい歴史はきめ細かいエントリとして挿入され、古い隣のエントリは徐々にマージされる。
実験では、既存の有界キャッシュ戦略よりも、被験者の一貫性、背景安定性、時間的コヒーレンスが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:22:18 GMT)
What Should a Skill Remember? Quality--Cost Trade-offs in Cost-Aware Skill Rewriting for Language Model Agents [58.9] 我々は経済的なレンズを通してスキルの書き直しを勉強する。
我々のフレームワークは、情報保存戦略を用いて、スキル構造をプロファイルし、スキルを書き換える。
SkillsBenchの実験は、戦略間の異なる品質とコストのトレードオフを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:58:45 GMT)
FlowBank: Query-Adaptive Agentic Workflows Optimization through Precompute-and-Reuse [58.8] 大規模言語モデル(LLM)ベースのマルチエージェントシステムはますます強力になっている。
タスクレベルのメソッドはかなりのオフライン計算に費やしますが、単一のワークフローのみをデプロイします。
クエリレベルのメソッドは、クエリ毎の新しいワークフローを相当なコストで合成する。
本稿では,ポートフォリオベースのエージェントワークフロー最適化フレームワークであるFlowBankを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:58:21 GMT)
Spatial-Omni: Spatial Audio Understanding Integration in Multimodal LLMs via FOA Encoding [58.5] 本稿では,SO-Encoderを実装し,既存の大規模言語モデルに第1次アンビニクス(FOA)空間オーディオを注入する軽量な手法を提案する。
実験の結果,空間音響理解タスクにおいて,既存のオープンソースのLarge Audio-Language Models (LALM) とOmni LLMモデルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:50:06 GMT)
Does Reasoning Preserve Alignment? On the Trustworthiness of Large Reasoning Models [55.8] 教師付き微調整, RL を用いた後訓練, および命令調整ベースラインに対する蒸留による推論モデルの比較を行った。
推論モデルはしばしば推論ベンチマークを改善するが、アライメント回帰を示す。
これらの回帰は、KL発散によって測定された命令調整ベースラインからの挙動ドリフトと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:14:27 GMT)
ChartLens: A Dual-Branch Framework for Chart Data Correction and Factual Summary Refinement [55.8] データMFMチャレンジトラック2:チャート理解のためのチャンピオンソリューションを提示する。
このトラックは、構造化されたチャートデータを復元し、チャート画像から忠実な自然言語要約を生成するモデルを必要とする。
グラフデータの修正と要約を行うための二分岐フレームワークであるChartLensを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:45:01 GMT)
The Periodic Table of LLM Reasoning: A Structured Survey of Reasoning Paradigms, Methods, and Failure Modes [55.4] この調査は、arXiv、Semantic Scholar、Google Scholar、Papers with Code、ACL Anthologyの300以上の最近の論文の体系的な分析を提供する。
本稿では、推論研究の構造的分類を導入し、チェーン・オブ・ソート推論、マルチホップ推論、数学的推論、常識推論、視覚的および時間的推論、コードとアルゴリズム的推論、検索強化推論、ツール強化およびエージェント的推論、強化学習に基づく推論について紹介する。
我々は、繰り返し発生する制限と失敗モードを合成する。例えば、幻覚の推論、脆い多段階推論、弱い因果的抽象、貧弱な交差などである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:59:37 GMT)
Efficient RWKV-based Representation Learning for 3D Point Clouds [53.9] textbfP-RWKVブロックは、シーケンスモデリングと不規則な3次元幾何学の間のギャップを埋める。
P-RWKVブロックとそのキーサブモジュールは、計算コストと推論遅延の少ない様々なタスクで競合性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:16:39 GMT)
Schützen: Evaluating LLM Safety in Bulgarian and German Contexts [53.9] 本稿では、リスク下でのモデル応答性を評価するために設計された、ドイツとブルガリアの安全データセットであるSchtzenを紹介する。
多言語および言語固有のLLMを用いた実験では、安全行動の言語間差が顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:01:19 GMT)
Rethinking Embodied Navigation via Relational Inductive Bias [53.7] 本稿では,DB-Navを提案する。
標的中心の関係を活性化バイアスと抑制バイアスに分類する。
成功率(SR)と成功率(SPL)はパス長さ(SPL)が重み付けされているため、既存の方法よりも著しく優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:57:34 GMT)
Traits Run Deeper: Trait-Specific Asymmetric Fusion for Personality Assessment [53.5] Traits Run Deeperは、新しいパーソナリティアセスメントフレームワークである。
MFR(Multimodal Foundation Representation)、TSMF(Trit-Specific Modality Fusion)、DCPR(Distributed-Calibrated Personality Regression)の3つのコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:38:36 GMT)
Multi-Faceted Interactivity Alignment in Full-Duplex Speech Models [53.5] RLによる全音声対話モデルを改善する訓練後アライメント手法を提案する。
対話性の4つの標準軸(ターンテイキング、バックチャネル一時停止、ユーザ中断)に対処する。
応答品質に対する追加ベースの報酬は、セマンティックな劣化を防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:46:55 GMT)
UMI-Bench 1.0: An Open and Reproducible Real-World Benchmark for Tabletop Robotic Manipulation with UMI Data [53.0] UMI-Bench 1.0は,Universal Manipulation Interface(UMI)スタイルの操作ポリシーの標準化評価のための実ロボットベンチマークである。
UMI-Benchは、統一されたプロトコル内でのデータ収集、シーンリセット、ポリシーの実行、結果のロギング、タスク要素分析を調整します。
UMI-Benchは、完全な評価プロセスを再現可能かつ監査可能にすることで、UMI訓練されたポリシーが実際の物理的操作にどのように一般化するかを測定するための実践的なテストベッドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:47:54 GMT)
RoVE: Rotary Value Embeddings Attention for Relative Position-dependent Value Pathways [52.9] RoPE(Rotary Position Embeddings)は、位置相対的だが、位置盲点を残している。
本稿では,キーを同時に回転させることにより,パラメータフリーな値に感応性を持たせるRoVEを提案し,RoPEの注意を注意的畳み込みに変換することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:56:50 GMT)
How Does Reasoning Flow? Tracing Attention-Induced Information Flow for Targeted RL in LLMs [52.7] FlowTracerは、注意重み付き非巡回グラフ上で回答対象の推論フローをトレースするRLフレームワークである。
フロースループットによってトークンをスコアし、長期依存を仲介するハイインパクトなハブとアグリゲーションチェックポイントを明らかにする。
これらの重要度はトークンレベルの報酬を形成するために使用され、学習信号は正しい回答に向けて情報をルーティングするトークンに正確に焦点を合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:56:51 GMT)
TRACE: A Unified Rollout Budget Allocation Framework for Efficient Agentic Reinforcement Learning [52.7] 検証可能な報酬を伴う強化学習(RLVR)は、大規模言語モデルにおける推論とエージェント的行動を強化するための有望なアプローチである。
本稿では,Tree Rollout Allocation for Contrastive Exploration (TRACE)について紹介する。
技術的には、TRACEはロールアウト予算をルートと中間プレフィックスの両方に割り当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:16:03 GMT)
FreeBridge: Variational Schrödinger Bridges for Cellular Transition Dynamics [48.1] FreeBridgeはエンドポイントのみを監督する単一セル遷移モデリングのためのSchrdinger Bridgeである。
FreeBridgeは、統合評価プロトコルの下で、競合的または改善されたエンドポイントの忠実性とメカニズムの保持を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:46:59 GMT)
TRON: Tracing Rays to Orchestrate a Neural Renderer for 3D Gaussian Reconstructions [48.1] TRONは、3Dガウス線トレーシングとニューラルレンダリングを組み合わせたレンダリングフレームワークで、新しい照明、ダイナミックオブジェクトの動き、オブジェクト挿入、およびマテリアル編集の下で現実世界の3Dシーンの現実的で制御可能なレンダリングを可能にする。
実世界のシナリオをサポートするために,我々は,3次元再構成から合成および実世界のフレームを合成したデータセット2.1Mで,大規模プレトレーニングとターゲットファインタニングからなる多段階戦略でニューラルネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:01:02 GMT)
Exploring the Design Space of Reward Backpropagation for Flow Matching [47.8] FlowBPは、後方軌道自体をデザインオブジェクトとして扱う統一的なサロゲート・トラジェクトリフレームワークである。
FlowBP-Sparse、FlowBP-Bridge、FlowBP-Lagrangeの3つの変種をインスタンス化する。
アクティブセットサイズと制限勾配連鎖による3つの有界メモリは、少なくとも1つのジャコビアン因子に連鎖する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:36:54 GMT)
Dexterous Point Policy: Learning Point-based Dexterous Hand Policies from Human Demonstrations [47.5] Dexterous Point Policyは、人間のビデオから直接繊細な操作ポリシーを学び、ロボットのデモを必要としない。
課題関連オブジェクトと人間の手の3Dキーポイントを生ビデオから抽出し,これらのキーポイント上で自己回帰変換器を訓練する。
デクサラスポイント・ポリシーは、ピック・アンド・プレイスとツール・ユースにまたがるリアル・ロボットの一連のタスクで75.0%の成功を収め、最先端のVLAベースラインは1.0%にしか達していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:13:36 GMT)
A Unifying Lens on Supervised Fine-Tuning Through Target Distribution Design [47.4] スーパーバイザード・ファインチューニング(SFT)は典型的には、証明された軌道における全てのトークンの確率を最大化する。
この1ホットターゲットに対する厳密な適合性は、特に事前訓練されたモデルが事前に豊富な知識を符号化する場合に最適である。
本研究では、SFTを目標分布設計として再解釈し、損失目標のみを研究する代わりに、損失がモデルに一致させるトークンレベル目標を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:59:54 GMT)
Quo Vadis, Visual In-Context Learning? A Unified Benchmark Across Domains and Tasks [47.2] 多様な画像領域と幅広いタスクに焦点を当てた、広範囲なVisual In-Context BEnchmark (VIBE)を構築します。
私たちは、14ドルのデータセットと12ドルのタスクで6つのモデルをテストし、それらを統一された再現可能な評価プロトコルで比較します。
我々の評価では、制約、系統的な障害モード、有望な方向を含む、視覚的インコンテキスト学習の状況に関する重要な洞察を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:08:43 GMT)
Towards Diverse Scientific Hypothesis Search with Large Language Models [46.8] 仮説探索をサンプリング問題として定式化し、固定された検証予算の下で多種多様な高品質な仮説を効率的に生成することを目的とする。
分子発見,方程式発見,アルゴリズム発見を含む領域にわたって,我々のアプローチは,同じ検証予算の下で仮説の品質と多様性の両方を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:52:49 GMT)
TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation [46.8] 接触に富んだ操作では、ロボットは物理的な動的接触遷移や複雑な表面ジオメトリを継続的に制御し、制御する必要がある。
近年の模倣学習手法は触覚や力のフィードバックを取り入れて接触認識制御を改善するが、大域的な力や局所的な触覚の非対称的な役割をモデル化することは滅多にない。
リアルタイム操作のための軽量な力量予測フレームワークであるTacForeSightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:59:03 GMT)
Beyond Static Evaluation: Co-Evolutionary Mechanisms for LLM-Driven Strategy Evolution in Adversarial Games [46.7] 評価器の共進化によって,ノイズの多い数ゲームスコアを統計的に信頼性のある評価に置き換える方法について述べる。
また,階層的な深層評価が,ノイズの多い数ゲームスコアを統計的に信頼性のある評価に置き換えることを示す。
FAMOU は OpenEvolve や ShinkaEvolve と同じ基盤モデル・コード進化パラダイム上に構築されたフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:55:31 GMT)
ActiveMem: Distributed Active Memory for Long-Horizon LLM Reasoning [46.2] メモリは、大規模言語モデル(LLM)エージェントが長距離推論タスクを処理できるようにするために必須である。
コア推論プロセスからエージェントメモリを分離するフレームワークであるActiveMemを提案する。
BrowseComp-PlusとGAIAの実験では、ActiveMemはオーバーヘッドを大幅に削減して最先端の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:03:38 GMT)
Generative Archetype-Grounded Item Representations for Sequential Recommendation [45.9] GenAIRは、ジェネレーティブアーキタイプのグラウンドドアイテム表現でシーケンシャルなレコメンデーションを付与する一般的なフレームワークである。
本稿では,実際のインタラクションからの行動信号を明示的に組み込んだ行動校正手法を提案する。
3つの実世界のデータセットで実施された実験は、GenAIRが様々なシーケンシャルレコメンデーションモデルの性能を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:59:14 GMT)
Mahalanobis-Guided Latent OOD Detection for Hybrid ES-DRL Control in Time-Varying Systems [45.9] 非線形時間変化系におけるテスト時間RLコントローラスイッチングに対するHahalanobis-guided Latent Out-of-distribution (OOD) 検出について検討した。
我々は,RLが高速な分配動作と有界極限探索(ES)がOOD操作下で頑健なモデル独立制御を提供するES-DRLコントローラについて検討する。
本研究では,分散ビーム観測における変分オートエンコーダ(VAE)をトレーニングし,VAE潜時空間におけるマハラノビス距離を用いて試験時間におけるOODビームプロファイルを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:12:03 GMT)
Catching One in Five: LLM-as-Judge Blind Spots in Production Multi-Turn Transaction Agents [45.1] デプロイされた多ターン食品・飲料注文エージェントについて検討し,実際の品質問題の数を測定した。
私たちの盲点分類は、失敗はランダムではなく構造化されていることを示している。
プロダクションマルチターンエージェントでは、自動判断はリグレッションフロアであり、人間のレビューの代わりにはならない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:11:01 GMT)
A Scalable PyTorch Abstraction for Multi-GPU Gaussian Splatting [44.8] 本稿では,高解像度化と高解像度化を実現するため,ガウススプラッティングのマルチGPU手法を提案する。
メモリとNVLinkを介してGPU間でパラメータとスプレイティング演算子を分散するPyTorchバックエンドを提案する。
我々は、街並みの細部が10億以上のガウスのスプラペットで構成され、現在の芸術の25倍以上の規模で街並みの再現を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:15:39 GMT)
Evaluation Cards: An Interpretive Layer for AI Evaluation Reporting [44.7] AI評価結果は大規模に作成されるが、リーダーボード、モデルカード、ベンチマーク論文、会社のブログ間で矛盾なく報告されている。
最近の取り組みでは、分離されたコンポーネントに対処するが、3つのギャップを残している: それらは評価ライフサイクルの狭いスライスのみをカバーし、単一の解釈可能なレコードに構成しない。
EvalCardsは、ベンチマークメタデータ、評価実行データ、モデルメタデータを統一されたレコードに構成する運用レポート層である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:58:20 GMT)
Robust Regression of General ReLUs with Queries [44.7] 受動的学習環境では、最近の研究は、$poly(d,1/)$ラベル付き例を使用する計算効率の良いアルゴリズムを提供した。
ここでは、学習者がラベルのないサンプルのラベルにある種のクエリアクセスを行う対話的な設定に焦点を当てる。
我々の主な成果は、$d polylog(1/)+tildeO(min1/p, 1/)$ black-box label queryを使用する最初の計算効率の高い学習者である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:24:47 GMT)
It Takes One to Bias Them All: Breaking Bad with One-Shot GRPO [44.2] 単発のGRPOトレーニングを1つのバイアスのある例で行うと、体系的なバイアスを引き起こすのに十分であることを示す。
結果として、トレーニング後の重大な脆弱性が明らかになりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:44:01 GMT)
When Do Autoregressive Sequence Models Forecast Physical Wavefields? A Controlled Study on Synthetic Seismograms [43.9] 物理信号の長距離自己回帰予測は誤差蓄積によって制限される。
物理的に構造化されたテストベッドとして,合成3成分地震計を用いて,このようなロールアウトが安定であるかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:46:14 GMT)
Leveraging Metric Depth for Relative Depth Prediction [43.3] サッカーのシナリオにおける相対的な深さの予測は、特に数千のトレーニングサンプルが利用可能である場合、難しい。
この問題に対処するために,本手法では,大規模データセット上で事前訓練されたモデルのゼロショット能力を活用し,課題セットに対して2.68倍の10-3$のスコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:29:41 GMT)
UniDexTok: A Unified Dexterous Hand Tokenizer from Real Data [43.3] ディクサラスハンドはきめ細かい操作には不可欠だが、ハードウェアのデザインは実施形態によって大きく異なる。
本研究では,人間とロボットの手が持つ状態を22-DoFのセマンティックインターフェースにマッピングするUnified Dexterous Hand Model (UDHM)を提案する。
UDHMをベースとしたUniDexTokは、標準化された実関節状態から学習するエボディメントフリーな状態トークンである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:38:52 GMT)
IMPACT: Learning Internal-Model Predictive Control for Forceful Robotic Manipulation [43.1] 実世界のロボット操作タスクは、しばしば環境との力強い相互作用を伴う。
我々は、これらの強制的なタスクをタスク計画と内部モデルに基づく予測制御に分離するフレームワークIMPACTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:00:56 GMT)
Act on What You See: Unlocking Safe Social Navigation in Vision-Language-Action Models [42.8] 事前学習された視覚・言語・行動モデルは既に歩行者・物体の区別と将来の衝突信号を内部表現にエンコードしていることを示す。
SALSAは2段階のアノテーションのないポストトレーニングフレームワークである。
SCANDおよび実世界の展開において、SALSAは近距離衝突を86.4%削減し、社会的反事実の精度を53%から93%に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:18:01 GMT)
Bridging the sim2real gap in the table tennis robot with a transformer-based ball states predictor [42.3] ロボットテーブルテニスは、動的環境における高速でクローズドループなロボット制御のための代表的なベンチマークである。
本稿では,テーブル球状態予測のための変圧器ベースのフレームワークを提案する。
様々なスキルレベルと多様なボールキャノン構成の選手から、大規模な実世界のデータセットを収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:35:59 GMT)
Baichuan-M4: A Clinical-Grade Medical Agent System for Continuous Care [42.0] バイチュアンM4(Baichuan-M4)は、バイチュアン・インテリジェンスの医療用医療用大型モデルである。
シングルターンの医療質問応答ではなく、継続的なケアのために設計されている。
静的な医療知識と安全性、OSCEスタイルの動的コンサルテーション、長期コンテキスト臨床記憶、エビデンスベースの検索、医療文書OCR、マルチモーダル画像理解において、主要な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:24:26 GMT)
Exploring and Complementing End Users' Requirements in IoT enabled System [41.6] エンドユーザは、トリガーアクションプログラミングを通じてIoT自動化ルールを作成するが、その表現はしばしば断片化される。
このギャップは、不足した条件、論理的矛盾、見落とされた安全性の制約につながります。
本稿では,ルール補完を二重プロセスとして再編成する意図駆動型要件補完手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:01:41 GMT)
Data-Constrained Language Model Pretraining: Improved Regularization and Scaling Laws [41.3] 正規化とスケーリングという2つの軸に沿ったデータ制約付き事前学習について検討した。
モデルサイズとデータサイズを結合して、繰り返しデータの下でのインタラクションをキャプチャするスケーリング法則であるSoftQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:01:51 GMT)
Reasoning or Memorization? Direction-Aware Diversity Exploration in LLM Reinforcement Learning [40.7] 強化学習は、大規模言語モデルにおいて推論能力を引き出すための重要なパラダイムとなっている。
政策の内的推論・記憶方向を探索する方向認識強化学習フレームワークであるDiRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:55:12 GMT)
Prefilling-dLLM: Predictive Prefilling for Long-Context Inference in Diffusion Language Models [39.7] Prefilling-dLLMはプレフィックスをNチャンクに分割し、KV表現を一度キャッシュし、最も関連するチャンクをチョーク内のトークン間隔で選択する。
LongBench と InfiniteBench では、Prefilling-dLLM は dLLM 加速度法で最先端の品質を達成する。
本研究では,各チャンクに先行するシーケンストークンが周期的なアテンションアンカーとして機能し,ミドル・イン・ザ・ミドル現象を排除していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:06:22 GMT)
WorldOlympiad: Can Your World Model Survive a Triathlon? [39.7] 我々は,物理忠実度,幾何整合性,相互作用忠実度にまたがるビデオベース世界モデルの診断のためのベンチマークであるWorldOlympiadを紹介する。
WorldOlympiadは、世界モデルの評価を3つの相補的な次元に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:24:36 GMT)
UXBench: Benchmarking User Experience in AI Assistants [39.7] UXBenchはユーザ中心のベンチマークとしては初めての,実際のユーザフィードバック信号に基づくベンチマークです。
データセットは8つのシナリオ、83のドメイン、さまざまな障害パターンを含む、実際のユーザ分布を詳細に反映している。
ユーザフィードバック予測は学習可能な能力であり,Wild のフィードバック信号からトレーニングした報酬モデルにより,精度の高い精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:55:26 GMT)
Emergent alignment and the projectability of ethical personas [39.3] 広範かつ狭義の安全タスクについて、有用なのみのモデルを精査する。
2つの狭い安全サブカテゴリの微調整が創発的アライメントを確実に引き起こすことを示す。
我々は、アライメント戦略は、一般的な安全性能だけでなく、プロジェクタビリティの程度でも評価されるべきであると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:08:40 GMT)
STAGE-Claw: Automated State-based Agent Benchmarking for Realistic Scenarios [38.9] 本稿では,現実的な個人エージェントシナリオの構築と評価のための自動フレームワークSTAGE-Clawを紹介する。
本稿では,STAGE-Clawを用いて,現実シナリオエージェントタスク40のベンチマークを作成し,11のフロンティアモデルを評価し,タスクスコア,コスト,ツールコール信頼性,一般的な障害パターンを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:16:35 GMT)
Analyzing Training-Free Corruption Detection for Object Detection Datasets [38.8] オブジェクト検出データセットにおけるアノテーションエラー検出のための特徴空間に基づくアプローチの適用性について分析する。
このような手法は意味的ミスラベルを確実に公開するが、位置誤差は検出し難い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:17:45 GMT)
Platform Sorting Drives Ideological Fragmentation in the Social Media Ecosystem [38.2] オンライン政治コミュニケーションにおけるイデオロギー的漸近は、しばしば地域社会に現れる局所的な現象として研究される。
ここでは、断片化がプラットフォーム全体のレベルで動作し、プラットフォームソートプロセスと一致していることを示す。
私たちは、2020年と2024年の大統領選挙で、Bluesky、Facebook、Reddit、Trath Social、Twitter/X、YouTubeの政治情報のダイナミクスを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:41:17 GMT)
SOMA-SQL: Resolving Multi-Source Ambiguity in NL-to-SQL via Synthetic Log and Execution Probing [37.5] ユーザ質問、データベーススキーマ、モデル解釈の曖昧さは、NL2の中心的な障害モードである。
本稿では,目的の合成クエリログとあいまいさ駆動型探索により,あいまいさを自動的に解決するSOMA-を提案する。
6つの公開ベンチマークの実験では、SOMA-は最先端のベースラインよりも平均して13.0%の精度で実行されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:18:22 GMT)
K-Forcing: Joint Next-K-Token Decoding via Push-Forward Language Modeling [37.5] K-Forcingは、next-k-tokenデコーディングのためのプッシュフォワード言語モデリングパラダイムである。
標準因果変換器のバックボーンを用いて,LM1B と OpenWebText 上で K-Forcing を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:02:00 GMT)
P3D-Bench: Benchmarking MLLMs for Parametric 3D Generation and Structural Reasoning [37.0] パラメトリックな3D生成のためのベンチマークであるP3D-Benchを紹介する。
統一されたプロトコルの下でP3D-Benchは3つのタスクファミリ(Text-to-3D, Image-to-3D, Assembly-3D)をカバーする
テキストケース400件,画像ケース400件,アノテートアセンブリ203件について,フロンティアMLLMとテキストのみLLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:36:34 GMT)
Assessing Automated Prompt Injection Attacks in Agentic Environments [36.5] LLMエージェントに対する自動プロンプトインジェクションアタックの総合的評価を行った。
我々は、AgentDojoフレームワーク内のエージェント設定に、White-box(GCG)とBlack-box(TAP)の両方のメソッドを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:54:58 GMT)
ScoutVLA: UAV-Centric Active Perception via a Dual-Expert VLA Model for Open-World Embodied Question Answering [36.3] FG-EQAは、40K以上の擬似軌道と1K以上の実世界の軌道を持つ、きめ細かい能動知覚EQAベンチマークである。
我々は、屋外EQAのためのエビデンス駆動ビジョン・ランゲージ・アクションモデルであるScoutVLAを提案する。
ScoutVLAは視覚言語の専門家が行方不明の証拠を識別するための意味論的意図を推測し、独立したアクション専門家がハイDoFフローマッチングを使用して連続的な視点修正軌道を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:40:52 GMT)
Harnessing the Collective Intelligence of AI Agents in the Wild for New Discoveries [35.9] EinsteinArenaは、オープンな分散研究と発見のためのエージェントネイティブプラットフォームである。
2026年5月時点で、EinsteinArenaのエージェントは、これまでの人間やAIソリューションよりも、12の最先端の結果を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:25:28 GMT)
DeceptionX: Explainable Deception Detection with Multimodal Large Language Models [35.7] 認識検出は、感情コンピューティングと行動分析において、重要かつ非常に困難な課題である。
DeceptionXは,誤り検出のパラダイムをブラックボックス分類から解釈可能なオブザーバ・シンク・サムライズ推論プロセスにシフトする,新しいMLLMフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:08:00 GMT)
SpenseGPT: Practical One-shot Pruning Enabling Sparse and Dense GEMMs for LLM Inference [35.6] 半構造化された2:4の空間は、現代の加速器によって広く支持され、理論的なスピードアップが最大2倍になる。
既存の緩和されたスパーシリティフォーマットでは、特別なコンパイラサポートが必要か、エンドツーエンドのスピードアップを制限する必要がある。
重み行列を2:4スパース領域と高密度領域に分割する,実用的なハイブリッドスパースダンス形式であるSpenseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:48:31 GMT)
Schmidt Decomposition-Based Methods for Efficient Quantum Image Encoding [35.5] 量子画像処理において、基本的なステップは古典的な画像データを量子状態に符号化することである。
実際の量子ハードウェアでは、これらの符号化は多くのゲート、大きな回路深さ、高い量子ビット使用量を持つ回路に素早く導かれる。
我々は、シュミット分解によって定式化された低ランク状態近似が、この複雑さを軽減するのに役立つかどうか検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:50:48 GMT)
From Data Heterogeneity to Convergence: A Data-Centric Review of Federated Learning [35.3] Federated Learning(FL)は、集中型学習におけるデータ飢餓のための有望なソリューションとして登場した。
FLでは、複数のクライアントによるプライバシによって、ローカルデータを公開することなく、共有タスクモデルを協調的にトレーニングすることができる。
あらゆる学習システムにおいて重要なコンポーネントである一方で、データは脆弱性や課題の主要な原因でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:00:04 GMT)
Pre-AF 13: An Interpretable Atrial Fibrillation Risk Score Mined from Discharge Reports [35.2] 心房細動 (AF) は心臓不整脈で最も多く、予後の決定因子である。
CVD患者のAFリスクを24カ月間予測する解釈可能なMLモデルを構築した。
45,000人の患者の80,576件の記録のうち、17,562件が包括的基準を満たし、1,438件(8.19%)がAFを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:33:46 GMT)
Can AI Agents Synthesize Scientific Conclusions? [35.0] 我々は、9.11K質問のベンチマークであるSciConBenchを紹介し、体系的なレビューから専門家による結論を導き、オープンドメインの科学的結論合成を評価する。
SciConHarnessも紹介する。SciConHarnessはクリーンルーム評価用ハーネスで、エージェントに制御されたWebインタラクションを装備し、有効測定を確実にする。
以上の結果から,科学的結論の信頼性は依然として未解決の課題であり,オープンドメインAIエージェントの評価にはクリーンルーム評価が不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:16:04 GMT)
Securing Code Understanding: Detecting Natural Backdoor Vulnerability in Code Language Models [34.8] コード言語モデル(Code Language Models、CodeLM)は、ソフトウェア工学に不可欠なものとなり、コードインテリジェンスタスクを大幅に進歩させた。
近年の研究では、CodeLMsで天然のバックドアと呼ばれる天然のバックドアが発見されている。
CodeLMの自然なバックドア脆弱性のセキュリティへの影響は、まだよく分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:28:53 GMT)
Mean Flow Distillation: Robust and Stable Distillation for Flow Matching Models [34.6] Mean Flow Distillation (MFD) はフローマッチングモデルに適した新しい蒸留フレームワークである。
MFDは時間的低域通過フィルタとして機能し、高周波最適化ノイズを効果的に抑制する。
平均流整合定理を証明し、一致した平均速度が厳密な分布アライメントに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:39:19 GMT)
Assessing Sample Quality in Conditional Generation under Compositional Shift [34.2] トレーニング分布のみを用いて条件付きサンプルを評価するために,サンプル単位の信頼スコアを開発した。
その結果,外挿世代間で有意な比較を再現できることが示唆された。
生体イメージングにおいて、選択されたサンプルは、実際の形態的構造をより良く保存し、下流予測性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:00:11 GMT)
Dynamic Linear Attention [33.7] 多状態線形アテンションのための動的メモリモデリングフレームワークであるDLAを提案する。
2つの異なる線形アテンションモデルでDLAを事前訓練し、3つのカテゴリで16のデータセットを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:57:48 GMT)
AuRA: Internalizing Audio Understanding into LLMs as LoRA [33.7] 音声符号化能力を大言語モデル(LLM)に蒸留するAuRAを提案する。
具体的には、AuRAは、ASRエンコーダ(教師)とLoRA適応LLM(学生)に、軽量なオーディオ埋め込み層を介して、同じ音声入力を送信する。
ケースドブリッジ法やシリアルブリッジ法と比較して、AuRAはより厳密な音声-言語共同モデリングと効率的なエンドツーエンド推論を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:05:23 GMT)
Gender-based discrepancies in the algorithmic delivery of political ads on social media [33.6] 我々は、2024年の欧州議会議員選挙での政治広告配信における性別に基づく差別について検討する。
男性は女性よりもポピュリストや極右政党の広告を表示する可能性が著しく高かった。
このような不均衡は、政党が多様な聴衆にリーチし、有権者があらゆる政治的視点と等しく関わるのを防ぐ能力を制限している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:23:17 GMT)
Segment and Select: Vision-Language Segmentation in 3D Scenarios [33.6] 3次元視覚言語セグメンテーションは、言語的指示と視覚的観察に基づいて、対象物を3次元シナリオに分割することを目的としている。
先行技術は複雑さを減らすために粗いスーパーポイント表現に大きく依存している。
視覚情報を直接操作する3次元視覚言語セグメンテーションのためのSEGment-And-select(SEGA3D)パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:58:59 GMT)
Agent Skill Evaluation and Evolution: Frameworks and Benchmarks [33.5] エージェントスキルの成長は、エージェントシステムの構築、評価、デプロイの方法を変えました。
この分野は、独立したスキル創造から、自動化された評価駆動のスキル進化へと、新たなパラダイムシフトを経験しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:43:23 GMT)
AgentCanary: A Security Evaluation Framework for Autonomous AI Agents in Real Executable Environments [33.0] 本稿では,自律型AIエージェントの総合的セキュリティ評価フレームワークであるAgentCanaryを提案する。
AgentCanaryは3つのコントリビューションに沿って、システマティックなソリューションを提供する。
我々は,AgentCanaryのフロンティアモデルに対して,複数の確立した敵攻撃手法に対して,幅広いフロンティアモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:55:37 GMT)
Mitigating Bias in Low-SNR Financial Reinforcement Learning via Quantum Representations [32.2] 金融市場は典型的な低信号-雑音比(SNR)の設定であり、ソフトアクター-臨界(SAC)のような最大エントロピー法を不安定化することが多い。
本稿では,アクタと批評家ネットワークの前に,効率よく有界な量子回路(PQC)であるFPQC-SACを提案する。
実世界のポートフォリオ管理タスクに関する実証的な評価は、FPQC-SACがサンプル外安定性と累積リターンを大幅に向上させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:55:06 GMT)
Representation-Aware Advantage Estimation: Your Reward Model Provides More Than A Scalar Output [31.8] 本稿では,RM隠れ状態を利用した表現認識の利点推定手法を提案する。
AlpacaEval 2.0ではArena-Hard-v0.1で最大6.3、AlpacaEval 2.0では8.27、MT-Benchでは0.22である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:57:50 GMT)
The Power of Test-Time Training for Approximate Sampling [31.2] 本稿では,所定の確率測定値からサンプルを生成する問題として,テストタイムトレーニング(TTT)の形式化を提案する。
まず、$star$から$hat$へのクエリアクセスをサンプリングする際の、クエリの複雑さの2次的に低い境界を示します。
次に、$F$ の大きさが適切に有界であれば、この下限は回避可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:48:48 GMT)
Beyond APIs: Probing the Limits of MLLMs in Physical Tool Use [30.7] PhysTool-Benchは、MLLMが現実世界のシナリオを理解し、物理的なツールを特定し、それらの使用を計画する能力を評価する最初の物理ツール使用ベンチマークである。
13のMLLMのうち、最強のモデル(Gemini-3.1-Pro)でさえ、シーン内のツールの58.7%しか特定できず、エンドツーエンドでのクエリの21.0%しか完了していない。
MLLMは現実的な場面でツールを理解するのに苦労しており、計画段階におけるはるかに大きな減少は、機能的な常識の欠如を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:49:11 GMT)
Building Social World Models with Large Language Models [30.6] 本稿では,社会世界モデル(SWM, Social World Model)の概念を紹介する。
SWMは、社会的データの時間的パターンをマイニングし、証拠を低い範囲で最適化することで、社会的信念のための状態遷移関数を学習する。
実験の結果,SWMは時系列基礎モデルよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:15:51 GMT)
Secure Aggregation with Top-K Sparsification in Decentralized Federated Learning [30.6] トップK勾配スペーシフィケーション(Top-K gradient Sparsification)は、完全な勾配のいくつかのエントリを伝達することで通信を減らす効果的なアプローチである。
本稿では,ユーザドロップアウトとユーザ共謀による分散化フェデレーション学習における,トップKスペーシングによる情報理論的セキュアアグリゲーションについて検討する。
本稿では,通信効率の低いスパース型セキュアアグリゲーション方式を提案し,次元に依存したオーバヘッドをオフライン位相にオフロードする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:33:53 GMT)
Dirichlet-Guided Group Forecasting for Alleviating Over-smoothing in Time Series Forecasting [30.5] 時系列予測は、特に将来のダイナミクスがマルチモーダルである場合、しばしば過度に平滑化に悩まされる。
モード保存型予測フレームワークであるDirichlet-Guided Group Forecasting (DGF)を提案する。
DGFはディリクレ誘導の階層的なサンプリング機構と報酬に基づく最適化を使用して、正確で、動的に一貫性があり、モード固有の予測を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:56:21 GMT)
Audio-Visual Exchange-Aware Token Pruning for Efficient Audio-Visual Captioning [30.4] AVEX-Pruneは,RLをベースとしたダイナミック・ダイナミック・トークン・プルーニング手法である。
AVEX-Prune は VILA 1.5-8B と VideoLLaMA 2 の両方でフルトーケン品質を40% の保持率で保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:04:06 GMT)
DarkVGGT: Seeing Through Darkness Using Thermal Geometry without Daylight Tax [30.4] 低照度シーンにおけるロバストな3次元推定に物理認識熱モデルを用いたRGB-Tフィードフォワード幾何フレームワークを提案する。
ダークVGGTは、スパース反射残基を分離しながら、放射能に支配的な、幾何に一貫性のある熱的手がかりを抽出する。
低可視性RGB-Tベンチマークの実験では、既存のフィードフォワード幾何ベースラインよりも奥行きとカメラポーズの両方が一貫した改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:08:51 GMT)
OMG: Omni-Modal Motion Generation for Generalist Humanoid Control [30.2] 汎用ヒューマノイド制御の鍵は、リアクティブなモーショントラッキングシステムの上に、スケーラブルな脳を構築することだと我々は主張する。
汎用制御を実現するために大量の高品質なデータを取得すること,および構成的マルチモーダル入力の条件付け機能を備えたジェネレータを備えること,という2つの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:46:14 GMT)
SirenFNO: Efficient and Full Frequency Learning of Fourier Neural Operators [30.1] フーリエニューラル作用素(フーリエニューラル作用素、FNO)は、PDEの解を近似し、離散化を一般化するための効果的なサロゲートである。
本稿では,正弦波表現ネットワーク(SIREN)を利用して暗黙的ニューラル表現を学習し,モードワイドカーネルパラメータ化を行う新しいフレームワークであるSirenFNOを提案する。
以上の結果から,SierenFNOはFNOを約4～15ドル程度のパラメータ還元率で一貫した性能を保ち,離散化の不変性を保ったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 23:37:49 GMT)
Human-AI Teaming Through the Lens of Calibration [30.0] 統計的キャリブレーションのレンズによる人間とAIのコラボレーションのモデルについて検討する。
私たちは、チームはAIモデルと人間で構成されていると仮定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:14:54 GMT)
UniPixie: Unified and Probabilistic 3D Physics Learning via Flow Matching [29.8] UNIPIXIEは、単一の視覚入力から物理的に可視な材料特性の連続経路を予測するために訓練されたフレームワークである。
PIXIEMULTIVERSEデータセット上で物体の最も軟弱なスペクトルに沿った直接マッピングを学習することで、UNIPIXIEは多様な物理的に有効な物質場を制御可能な生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:06:29 GMT)
HiPi: Reproducible High-Fidelity Piezoresistive Sensors for Robotic Manipulation [29.7] ピエゾ抵抗性触覚センサーは、薄く、軽量で、低コストで、高密度で高密度な大面積センサーであるため、ロボット操作には魅力的である。
ロボット操作のための再現可能な高忠実圧ゾレジストセンシングシステムであるHiPiを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:54:35 GMT)
AnyMod-LLVE: Low-Light Video Enhancement with Modality-Agnostic Inference [29.5] 低照度映像強調(LLVE)は、低照度条件下での深刻な情報劣化のため、依然として困難な課題である。
近年のマルチモーダルアプローチでは,イベントストリームや赤外線画像などの補助的なモダリティを取り入れることで,改善性能が著しく向上している。
LLVEのための統一マルチモーダルフレームワークであるAMNetを提案し、フレキシブルなモダリティに依存しない推論をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:59:05 GMT)
Dynamic Execution Horizon Prediction for Chunk-based Robot Policies [29.5] アクションチャンキングは、ポリシーが一連のアクションを予測し、一度にひとつのステップを実行するのではなく、一定数のアクションを実行する、現代のロボットポリシーの標準設計となっている。
実際には、実行の地平線は通常経験的なチューニングによって選ばれ、タスク依存度が高い。
オンライン強化学習を用いて,軽量な実行-水平予測分岐を訓練する有効な手法である動的実行-水平予測(DEHP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:58:31 GMT)
Conformal Risk-Averse Decision Making with Action Conditional Guarantee [29.3] 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） (Tue, 09 Jun 2026 20:59:14 GMT)
RoboNaldo: Accurate, Stable and Powerful Humanoid Soccer Shooting via Motion-Guided Curriculum Reinforcement Learning [29.0] エリートヒューマノイドサッカーシューティングは、全身の安定性、高インパルスの全身の相互作用、ターゲットへの精度を必要とする。
高速なヒューマノイドインタラクションのための運動誘導型カリキュラムフレームワークであるRoboNaldoを紹介する。
シミュレーションでは、RoboNaldoは48.6%低いフリーキックショットエラーと2.96倍の撮影速度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:51:13 GMT)
EM-Fall: Embodied mmWave Sensing for Day-and-Night Fall Detection on Humanoid Robots [28.4] 移動体ヒューマノイドロボットに実装した転倒検出フレームワークである textbfEM-Fall を提案する。
このシステムは、ミリ波(mmWave)センシングとロボットモビリティを統合し、ロボットはその知覚視点を積極的に調整する。
提案手法は, 実室内8室内環境を対象に, 4人の参加者で評価し, 家庭内ミリ波落下検出データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:06:09 GMT)
Hierarchical Policies from Verbal and Egocentric Human Signals for Natural Human-Robot Interaction [28.3] EDITHは、人間の非言語的信号を1対1の視点で連続的に捉え、スマートグラスから見つめるロボットフレームワークである。
我々のハードウェアシステムは、人間の第一の視点、視線、発話をロボットにリアルタイムでストリームし、音声を言語指示に翻訳する。
人間とロボットの対話的なタスクの実験において、EDITHは、意図が短時間でしか表現されない場合でも、ロボットが人間の非言語信号に作用することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 00:50:29 GMT)
ManiSplat: Manipulation Trajectory Synthesis from Monocular Video via Decoupled 3D Gaussian Splatting [28.3] 現実の観察から動的でインタラクティブな3Dシーンを再構築することは、コンピュータビジョンとロボティクスの基本的な課題である。
ロボットビデオから直接ガウスのデジタル双生児を制御可能で分離する統合フレームワークであるManiSplatを紹介した。
提案手法は,対話駆動型動的シーンを高忠実度かつ制御性で再構築し,下流ロボットタスクとポリシー学習を効果的に支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:55:58 GMT)
Hand-centric Human-to-Robot Trajectory Transfer from Video Demonstrations via Open-World Contact Localization [28.2] EmphHOWTransferは、人間のデモを接触認識、分類情報、多様なロボット軌道に蒸留する手中心のフレームワークである。
emphHOWTransferは、時間的に一貫した3次元手の動きを回復し、観察された手と物体の相互作用の手がかりを解析することで、時間的接触間隔を局所化する。
実験によると、emphHOWTransferは86%の精度で正確な接触位置決めと高品質なロボットの動きを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:53:29 GMT)
Discrete-WAM: Unified Discrete Vision-Action Token Editing for World-Policy Learning [28.2] 我々は、視覚的観察、将来の状態、ハイレベルな決定、共有トークン空間内のエゴアクションを表す統合されたビジョンアクション世界政治フレームワークであるDiscrete-WAMを紹介する。
この離散的なアライメントに基づいて、離散WAMは、マルチタスクとマルチステージ事前トレーニングを通じて、ワールド・モデリング、ワールド・ポリティクス・モデリング、ポリシー・モデリングを共同で訓練する。
実験により、離散WAMは、制御可能な将来の生成、対実評価、サプライズベースのワールドモデル分析、効率的な並列ポリシー復号をサポートしながら、強い計画性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:25:40 GMT)
Effective Reinforcement Learning for Agentic Search by Recycling Zero-Variance Queries During Training [28.1] 本研究では,将来的な再サンプリングのために,ゼロ分散グループを可変プールに返却するクエリリサイクルを提案する。
本稿では, リサイクルクエリが, 学習終了までに有効バッチの約4分の3を供給していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:12:58 GMT)
Fast and Highly Expressive Policy Learning for Offline Reinforcement Learning via Bootstrapped Flow Q-Learning [28.0] Bootstrapped Flow Q-Learning(BFQ)は、トレーニングと推論の両方で正確なシングルステップアクション生成を可能にする、新しいフレームワークである。
マルチステップの denoising を排除し、学習手順が大幅に高速で、よりシンプルで、より堅牢になる。
大規模なD4RL評価の結果,BFQは計算コストを大幅に削減し,性能を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:12:12 GMT)
Anything2Skill: Compiling External Knowledge into Reusable Skills for Agents [28.0] Anything2Skillは、異種外部の知識を再利用可能な、検索可能な、エージェントの実行可能なスキルにコンパイルする分類誘導フレームワークである。
我々は、Anything2SkillとRAGを組み合わせることで、それぞれ98.85%と94.10%の成功率が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:39:52 GMT)
5% > 100%: Flatness Preference is All You Need for Multimodal Parameter-Efficient Fine-Tuning [28.0] 様々なPEFTに広く存在する平坦さの選好を明らかにする。
本稿では,これらの鍵次元をフラット化するための平坦性優先最適化(FlatPO)を提案し,様々なPEFTをよりよい一般化に向けて導く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:03:43 GMT)
Making a Name for Myself: On Academic Naming Policies and their Impact [27.4] 本研究は、コンピュータサイエンスにおける命名ポリシーが、名前を変える研究者にどのように役立つかを検討する。
名称変更方針を立案した複数年間の擁護活動について文書化する。
アクセス可能で目に見える名前変更ポリシーを持つ会場では、引用エラーが著しく少ないことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:58:26 GMT)
SSR-Merge: Subspace Signal Routing for Training-Free LoRA Merging in Diffusion Models [27.4] Low-Rank Adaptation (LoRA) 統合は、拡散モデルのために複数の訓練されたLoRAから多種多様な生成能力を効率的に組み合わせることができる。
既存のLoRAマージ技術は、しばしば深刻なパラメータ干渉に悩まされ、共有パラメータ空間における破壊的な衝突を引き起こす。
本稿では、パラメータ空間マージを行う代わりに、内部信号のルーティングによって干渉を解決するサブスペース信号ルーティング(SSR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:16:17 GMT)
Reformulate LLM Reinforcement Learning for Efficient Training under Black-box Discrepancy [27.2] 強化学習は予測不可能なサブ最適パフォーマンスやトレーニング崩壊に悩まされることが多い。
適切な学習信号が与えられた場合,学習方針は,その相違点を積極的に自己修正できることがわかった。
本稿では,この問題をDCMDP(Disdisrepancy-Constrained Markov Decision Process)として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:53:57 GMT)
What Fits (Into Few Tokens) Doesn't Overfit: Compression and Generalization in ML Research Agents [26.9] 魅力的な仮説は、成功した機械学習戦略は極めて圧縮性が高いというものである。
我々は、LSM駆動型研究エージェントの設定においてこれを研究する。
これらのボトルネックはパフォーマンスにはほとんど影響しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:12:55 GMT)
STORM: Stepwise Token Optimization with Reward-Guided Beam Search [26.9] STORM(Stepwise Token Optimization with Reward-guided beaM search)は、語彙クエリ拡張のための自己教師型フレームワークである。
0.6B-8Bのバックボーンは競争力のあるLLMリライト機に匹敵するが、BM25と同じ速さで回収できる。
さらに、ゼロショットを18言語(MIRACL)に転送し、多言語密集レトリバーを平均で打ち負かす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:18:09 GMT)
MOFA-VTON: More Fashion Possibilities with Fine-Grained Adaptations in Virtual Try-On [26.9] そこで本研究では,MOFA-VTONと呼ばれる仮想試着手法を提案する。
具体的には、まず、ユーザが描いた曲線のスケッチを2つの領域のマスクに変換するマスク構築戦略を設計し、従来の衣服に依存しないマスクを置き換える。
また,人体上・下方領域のレイアウト対応を独立に学習するために,クロスアテンション機構を利用したレイアウト調整ブロックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:34:25 GMT)
Toward Proactive RF Charging Scheduling: Generative AI for Decision Support [26.5] RF-WPT(Radio frequency Wireless Power Transfer)は、モノのインターネットを実現する技術である。
主な課題の1つは、スケジューラレベルのリソース割り当てである。
本稿では、この設定のための有望なツールとして、生成人工知能(GenAI)を位置づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:04:19 GMT)
KCSAT-ML: Probing Reasoning Models with Nationwide-Cohort Human Difficulty [25.8] 数学推論のベンチマークは急増しているが、ほとんどの場合、実際の人間のパフォーマンスに根ざした難易度信号が欠落している。
韓国・カレッジ・スコラスティック能力試験(KCSAT; Suneung)の10年間(2014-2025)の数学であるKCSAT-MLを紹介する。
このベンチマークと、Difficulty-aligned Reasoning Gain(DRG)というスコア・オルソニカルな指標を組み合わせて、モデルのミスは、人間が難しいと感じた項目に、あるいは人間が簡単に見つけた項目に、集中するかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:25:44 GMT)
Revisiting Positive Samples in Graph Contrastive Learning: From the Perspective of Message Passing [25.4] グラフ学習(GCL)は、正のサンプル間の類似性を最大化し、負のサンプル間のグラフエンコーダを最小化することによって、グラフエンコーダを訓練する。
GCLは, 正のサンプルを使わずとも, 競争性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:13:44 GMT)
Attention Amnesia in Hybrid LLMs: When CoT Fine-Tuning Breaks Long-Range Recall, and How to Fix It [25.3] 思考の連鎖(CoT)制御微調整(SFT)は推論能力を向上させるために広く採用されている。
その結果,ハイブリッド線形アテンションモデルにおいて,長文リコールを系統的に劣化させることがわかった。
本稿では,事前SFTチェックポイントからW_Q$とW_K$のみを復元するトレーニングフリーのQK-Restoreを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:17:19 GMT)
Soul Computing: A Theoretical Framework and Technical Architecture for Intelligent Agents with Independent Consciousness [25.3] 本稿では,従来の仮想人間からソウルコンピューティングのパラダイムへの移行の基盤となる変換論理を体系的に検討する。
まず、人間の意識と記憶機構の進化パターンを分析し、巨大なマルチモーダルデジタルフラグメントのコア値を再評価する。
我々は,Sulコンピューティングシステムは純粋に拡張型キャリアとして機能するのではなく,アーキテクチャ的にIntensionalのコアを構築する必要があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:39:47 GMT)
Role-Agent: Bootstrapping LLM Agents via Dual-Role Evolution [25.3] Role-Agentは単一のLarge Language Model(LLM)を使用してエージェントと環境の両方として同時に機能する。
Role-Agentはパフォーマンスを継続的に改善し、強いベースラインよりも平均4%以上向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:28:07 GMT)
Forecasting Future Behavior as a Learning Task [25.1] 我々は、単一の推論軌道で操作する振る舞い予測器を訓練し、説明から求めるのと同じ予測を行う。
提案手法は,再実行時に LRM が解答を繰り返す確率と,入力部分の削除が解答をどう変えるかという2つのタスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:56:23 GMT)
MoE Enhanced Federated Learning for Spatiotemporal Prediction [24.6] 都市間の知識伝達が注目され、データに富んだ都市がデータ収集を支援するようになった。
MoE-FedTPは、軽量なMixture-of-temporal(MoE)ネットワークに基づく、パーソナライズされた都市間時間予測フレームワークである。
4つの実世界のトラフィックデータセットの実験から、MoE-FedTPは最先端のクロスシティとフェデレートされた学習ベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:23:27 GMT)
Modeling Complex Behaviors: Multi-Personality Composition and Dynamic Switching in Vision-Language Models [24.5] 本稿では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)における明示的なパーソナリティ条件付けを提案する。
単一人格誘導、多人格誘導、個性転換を含む体系的な評価枠組みを確立する。
実験により、人格誘導はイメージキャプション性能を向上するが、正確な推論を必要とするタスクではパフォーマンスを損なう可能性があることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:34:37 GMT)
Analog Quantum Asynchronous Event-Based Graph Neural Network [24.4] 非同期でイベントベースのグラフニューラルネットワーク(AEGNN)は、イベントカメラからスパースおよび高時間分解能データを処理するための効率的なパラダイムとして登場した。
我々は中性原子量子コンピュータ上でAEGNNを実装するための新しいフレームワークである量子アナログAEGNN(QA-AEGNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:34:17 GMT)
MalSkillBench: A Runtime-Verified Benchmark of Malicious Agent Skills [24.4] MalSkillBenchは、悪質なエージェントスキルの最初のランタイム検証ベンチマークである。
コードインジェクションは94.5%に達するが、迅速なインジェクションは75.8%に過ぎない。
データセット、パイプライン、ベースライン、結果をリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:43:17 GMT)
LieIPM: Lie Group Interior Point Method for Direct Trajectory Optimization of Rigid Bodies [24.4] We developed a structure-aware framework for constrained trajectory optimization on Lie group。
我々のアプローチはリー群構造を利用した2階剛体モデルに基づいている。
汎用解法や構造探索最適制御法と比較して,強靭性と高速収束性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:45:08 GMT)
Pushing the Limits of LLM Tool Calling via Experiential Knowledge Integration and Activation [23.5] 大規模言語モデル(LLM)は、自律エージェントとして機能するツールの使用に依存するが、多段階実行では失敗することが多い。
本稿では,知識の獲得,アクティベーション,内部化の段階を網羅し,知識がツール利用のパフォーマンスにどのように影響するかを体系的に検討する。
本稿では,知識拡張ツール実行フレームワークKATEを提案する。知識拡張ツール実行フレームワークは,経験的知識と推論幅の拡大した推論と知識認識学習を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:51:32 GMT)
Mirror Descent Beyond Euclidean Stability: An Exponential Separation in Initialization Sensitivity [23.5] Mirror Descent (MD) はユークリッド幾何学を超越したグラディエント・Descent (GD) を拡張している。
MDダイナミクスは入力にどの程度敏感か?
シンプレックス上の標準KL正規化MDの場合、線形目的でさえ初期$varepsilon$摂動を指数関数的に高速に増幅できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:33:01 GMT)
Beyond Patches: Superpixel Token-based Transformers for Attribute-Specific Fashion Retrieval [23.1] SuperFashionはTransformerアーキテクチャ内でスーパーピクセルトークンを採用する最初のフレームワークである。
SuperFashionは属性関連の特徴を抽出するために属性誘導型アテンションメカニズムを使用している。
スーパーピクセルセグメンテーションはこれらの領域を利用して、コンパクトでセマンティックにコヒーレントなスーパーピクセルトークンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:58:16 GMT)
Envision4D: Envisioning Visual Futures via Feed-forward 4D Gaussian Splatting for Autonomous Driving [22.8] Envision4Dは、ポーズのない将来の外挿のための、完全に自己管理されたフィードフォワードフレームワークである。
Future Pose Predictionモジュールは、イテレーティブなdenoisingプロセスを通じて、将来のカメラパラメータを推測する。
In-layer Temporal Attention and Conditioned Motion Liftingは、非常に不確実な外挿過程をロバストマッピングに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:04:38 GMT)
OmniLoc: A Geometry-Aware Foundation Model for Anchor-Free UE Localization Across Diverse Indoor Environments [22.8] 多様な屋内環境におけるアンカーフリーユーザ機器のローカライゼーションのための環境相互作用基盤モデルであるOmniLocを提案する。
私たちの知る限りでは、OmniLocは、ワイヤレス測定を直接ベースとした最初の基礎モデルベースのアプローチだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:22:25 GMT)
GUIDE: Goal-Initialized Directional Understanding for End-to-End Visual Navigation [22.5] GUIDEは、完全にエンドツーエンドの強化学習フレームワークであり、内部の方向性の認識を育むために設計されている。
本研究では,四足歩行ロボットにおけるシミュレーションと実世界のシナリオの双方にまたがって提案した枠組みを評価する。
実験の結果、GUIDEは信頼性の高いエゴモーションと方向性の認識を学習し、完全なエンドツーエンドのデプロイポリシーを可能にすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:19:30 GMT)
Risk Under Pressure: Compute-Aware Evaluation of Adversarial Robustness in Language Models [22.4] 大規模言語モデル(LLM)のアタック成功率(ASR)を一定のクエリ予算下で報告するのが一般的である。
本稿では,累積浮動小数点演算において測定された計算圧力に基づく計算認識評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:59:12 GMT)
LakeQA: An Exploratory QA Benchmark over a Million-Scale Data Lake [22.4] データレイクに対する検索中心質問応答のベンチマークであるLakeQAを紹介する。
LakeQAはウィキペディアとオープンソースの政府データから約9.5TBのテキストリソースの異種コレクション上に構築されている。
例えば、GPT-5.2はレイクQAで18.37%の正確なマッチスコアしか達成していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:15:36 GMT)
Unifying Local Communications and Local Updates for LLM Pretraining [22.3] LLMの通信効率のよい事前学習は、クラスタに分散した計算にトレーニングの引き金がかかっているため、ますます重要になっている。
本稿では,コミュニケーションアクセラレーションの概念を一般化し,実践的なゴシップベースのトレーニングフレームワークであるGASLoCを紹介する。
我々は,GASLoCが複数のトポロジに対して,通信単位の単一ステップで最先端の分散アルゴリズムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:40:54 GMT)
Express Language Modeling [21.6] 本稿では,非因果的注意近似を因果近似に変換するための新しいツールExpressを紹介する。
最先端のThinformer近似と組み合わせることで、Expressは最もよく知られた因果的注意保証を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:48:56 GMT)
miniReranker: Efficient Multimodal Reranking through Visual Cache Reuse and Interaction Sparsity [21.5] MLLM(Multimodal large language model)は、最近ポイントワイド・リランカとして大きな可能性を示している。
しかし、ポイントワイドリグレードは、クエリーとドキュメントのペア間で大幅に繰り返される計算に悩まされる。
本稿では,キャッシュ再利用の効率化と性能の見直しを両立させるテキストビジョンファーストの定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:11:02 GMT)
One Token per Multimodal Evidence: Latent Memory for Resource-Constrained QA [21.5] Latent Memoryは、各生のテキストや画像のエビデンスを1つの高次元のLatentトークンで置き換える潜在空間メモリパラダイムである。
3倍から10倍少ないジェネレータトークンを消費しながら、高度なRAGベースラインと比較して、競争力のあるQAパフォーマンスを実現する。
また、WebQA上で最も強力な画像グラウンドのQAパフォーマンスを提供することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:36:08 GMT)
Advancing the State-of-the-Art in Empirical Privacy Auditing [21.5] 経験的プライバシー監査は、メンバーシップ推論(MI)やリコンストラクションアタックの現実的なデータ漏洩を測定する。
EPAの主な課題は、プライバシーに敏感なトレーニングデータと混ざったカナリアの例を設計することだ。
高温サンプリングによる合成カナリアの生成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:50:49 GMT)
Planar-Sector LOS Guidance for Interception of Agile Targets with Lifting-Wing Quadcopters [21.5] 本稿では,昇降翼クアッドコプターを用いた自律インターセプションのためのPlanar-Sector Line-of-Sight(PS-LOS)ガイダンスフレームワークを提案する。
PS-LOSは、視野の安全な領域内で縦方向の画像誤差を緩和しながら、横方向の画像誤差を厳しく制限する。
昇降翼クアッドコプターモデルでは、PS-LOSは従来の円錐の制約よりもLOS方向に近い推力の50%近い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:44:54 GMT)
Improving Adversarial Transferability on Vision-Language Pre-training Models via Surrogate-Specific Bias Correction [21.1] 重要な特性は、トランスファーベースのブラックボックス攻撃を可能にするクロスモデル転送性である。
既存の攻撃は、しばしばサロゲートモデルに大きく依存し、クロスモデルのパフォーマンス低下を引き起こす。
DeBias-Attackは、逆最適化方向の代理特化バイアスを補正することで、転送可能性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:34:01 GMT)
HarmoView: Harmonizing Multi-View Constraints for Identity-Consistent Video Generation [21.1] HarmoViewは、アイデンティティ一貫性のあるビデオ生成のための堅牢なフレームワークである。
3つのアーキテクチャの洗練と、段階的なトレーニングカリキュラムを通じて、マルチビューのキューを統合している。
HarmoViewは、オープンソースベースラインを著しく上回り、主要なクローズドソースエンジンとマッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:26:39 GMT)
Large-scale semantic mapping of learner agency and autonomy reveals what measurement and generative AI research overlook [21.0] 学習機関と自治は個人の発達の基礎である。
広汎な「ジングルジャングル」の誤用(すなわち、異なる構成体を示す同一用語、同一のものを意味する別用語)は累積的知識を著しく妨げている。
14,000冊以上の出版物から8,954件の定義と2,700件のスケール項目を抽出した。
この研究は、多次元学習機関と自律性を支援するための概念化、測定、実践に直接的な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:54:31 GMT)
Earth-OneVision: Extending Remote Sensing Multimodal Large Language Models to More Sensor Modalities and Tasks [21.0] Earth-OneVisionは、9つのタスクカテゴリにまたがる6つのセンサーモードとクロスセンサー融合を統合する2B RS-MLLMである。
2Bパラメータだけで、Earth-OneVisionは広範なベンチマークで競合または最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:01:51 GMT)
GaussTrace: Provenance Analysis of 3D Gaussian Splatting Models with Evidence-based LLM Reasoning [21.0] GaussTraceは、3DGSモデルの有向証明グラフを構築するためのフレームワークである。
属性ワイドな3DGSパラメータの統計的プロファイリングに基づいて、固有の特性をキャプチャする。
モデルトレーニングや編集履歴へのアクセスを必要とせずに、正確で、解釈可能で、堅牢な証明グラフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:11:57 GMT)
GUI-AC: Enhancing Continual Learning in GUI Agents [20.9] 補強微細調整(RFT)はその接地能力において顕著な不安定性を示す。
GUIエージェントの連続学習能力を向上するGUI-ACを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:52:10 GMT)
ClinReadNet: A clinical reading-inspired network for low-dose abdominal CT image quality assessment [20.8] 腹部CTでは,低用量非参照画像品質評価モデルの開発が,CT画像品質を評価するための医師の読書習慣を模倣している。
本稿では,放射線科医の臨床読解論理と整合した新しい深層学習フレームワーク,ClinReadNetを提案する。
LDCTIQAG2023データセットで行った実験により,提案手法が現在のSOTA(State-of-the-art)性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:34:11 GMT)
Overcoming Rank Collapse in Feedback Alignment [20.7] CIFAR10で訓練したBPモデルとFAモデルの違いについて検討した。
FAの有効次元性を高めるための2つのメカニズムを評価する。
この結果から,低次元勾配力学がFAのスケーリングの重要な障害であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:21:25 GMT)
SAGE: Answer-Conditioned Uncertainty Targets for Verbal Uncertainty Alignment [20.6] そこで本研究では,サンプル応答に対する解条件付き不確実性幾何を構成するグループレベルの不確実性ターゲットを提案する。
実験では、不確実性ランキングの改善、キャリブレーション誤差の低減、信頼性の低下が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 23:17:16 GMT)
RAIL: Rethinking Auditory Intelligence in Large Audio-Language Models with a CHC-Grounded Benchmark [20.1] 本研究では,Catatell-Horn-Carroll認知フレームワークを基盤とした人間中心評価パラダイムであるRAILを紹介する。
RAILは、聴覚認知を5つのコア機能に形式化し、それらを構造化された評価タスクへと発展させる。
我々は26の最先端オーディオ言語モデルを評価し、現在のモデルが認知能力にまたがって非常に不均一な性能を示すことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:38:17 GMT)
Agentomics: Economic Foundations for the Valuation, Attribution, and Pricing of AI Agents in Human-AI Workflows [20.0] 本稿では,ヒトおよび人工エージェントの評価,帰属,価格設定のためのフレームワークであるemphAgentomicsを紹介する。
セキュリティ運用ケーススタディでは、ハイブリッドなヒューマンAI-AIにおける生産性向上、デプロイメントコスト、信頼性損失、連立レベルの相補性について、フレームワークがどのように説明されているかが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:28:14 GMT)
VeriSpace: Spatially Grounded Action Verification for Vision-Language-Action Models [19.8] VLA(Vision-Ground-action)モデルは、ロボット操作に強く期待されている。
しかし、テスト時の信頼性は、ワンショットアクション予測によって制限されている。
VLAシステムにおけるテスト時動作選択のための3D対応検証器であるVeriSpaceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:31:59 GMT)
IPSM-Bench: A New Intermediate Phase Segmentation Benchmark in Microstructure Images of Zinc-Based Absorbable Biomaterials [19.7] 亜鉛合金中間相セグメンテーションのための最大品質データセットであるIPSM-Benchを構築した。
また,空間文脈優先型SAM法であるSCoP-SAMを提案する。
提案したIPSM-Benchに基づいて,中間位相セグメンテーションのための新しいベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:34:20 GMT)
A Unified Adaptive Feature Composition Framework for Multi-Task Generalization in Wireless Foundation Models [19.5] 無線基礎モデル(WFM)における一般化のための統一適応的特徴合成フレームワークを提案する。
このルータは、最終層出力のみを抽出する代わりに、異なるTransformerの深さから隠された状態を、多層隠れ機能の再利用可能なプールとして扱う。
4つの代表的無線タスクの実験は、RAFCが従来の適応ベースラインを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 00:57:56 GMT)
Janus: A Benchmark for Goal-Conditioned Information Distortion in LLMs [19.2] 本稿では,実地LLM出力における目標条件の実用的歪みを測定するためのベンチマークであるJANUSを紹介する。
Janusには8つのドメインにまたがる160のシナリオがあり、各シナリオには中立的なプロンプトと目標条件付きプロンプトとアノテートされた物質的事実がペアリングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:31:13 GMT)
Are We Evaluating Knowledge or Phrasing? Mitigating MCQA Sensitivity with ParaEval [19.2] MCQA(Multiple-choice)ベンチマークは、事前訓練された大規模言語モデルを評価するための標準である。
回答毎に複数のパラフレーズを用いてモデルをクエリする評価フレームワークであるParaEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:05:20 GMT)
MV-Actor: Aligning Multi-View Semantics and Spatial Awareness for Bimanual Manipulation [19.0] 既存のマルチビューポリシーは、個々のビューを独立にエンコードするか、あるいはヒューズビューを浅く特徴付ける。
両面操作のための統合意味空間表現を構築する多視点認識フレームワークである textbfMV-Actor を提案する。
PerAct2バイマニュアルベンチマークで実施されたシミュレーション実験では、MV-Actorは最先端の平均成功率87.8%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:09:13 GMT)
ParaBridge: Bridging Paralinguistic Perception and Dialogue Behavior in Speech Language Models [19.0] ParaBridgeは不安定な推論時間の足場を安定したモデル動作に変換する。
パラ言語学的な手がかりを目にせず、安全指向のトレーニングから共感指向の対話へと移行し、異なるSLMバックボーンで作業する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:45:52 GMT)
Gumbel-BEARD: Automatic Layer Selection for Self-Supervised Adaptation of Whisper in Low-Resource Domains [19.0] Gumbel-BEARDはWhisperエンコーダ層選択を自動化するドメイン適応フレームワークである。
手動チューニングなしでターゲット音響特性に動的に適応する。
We establish new state-of-the-art word error rate (WERs) of 8.21% using Whisper-medium on MyST and 11.06% using Whisper-small。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:27:59 GMT)
CoRe-MoE: Contrastive Reweighted Mixture of Experts for Multi-Terrain Humanoid Locomotion with Gait Adaptation [18.8] 地形適応から歩行生成を分離する2段階強化学習フレームワークであるCoRe-MoEを提案する。
最初の段階では、安定な移動ポリシーが学習され、スムーズな遷移を伴う自然な歩行行動と走行行動が生み出される。
第2段階では、地形を意識したMoE分岐を導入し、このゲーティングネットワークは、構造された地形表現を学習するための対照的な目的で訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:35:28 GMT)
ISE: An Execution-Grounded Recipe for Multi-Turn OS-Agent Trajectories [18.7] 有能なOSエージェントのトレーニングには、構造化されたユーザインテント、マルチターンタスクデリゲート、既存のデータセットにないグラウンド化されたツール実行-プロパティを同時にキャプチャするデータが必要である。
ISE(Intent -> Simulate -> Execute)は,これらのギャップに共同で対処する3段階合成パラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 23:44:26 GMT)
Hubs or Fringes: Pretraining Data Selection via Web Graph Centrality [18.4] WebGraphMixは軽量なデータ選択フレームワークで、Common CrawlホストレベルのWebグラフで構造集中度スコアを計算する。
中央ホストはモデルを再利用可能な抽象化に公開し、周辺ホストは特殊なロングテール知識をエンコードする。
WebGraphMixは、モデルトレーニング、ラベル付きデータ、ダウンストリーム監視を必要としない、Webスケールでの集中度スコアを効率的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:44:47 GMT)
MPC-Patch-Bench: Security-Aware LLM Code Patch for Multi-Party Computation [18.4] Secure Multi-Party Computation (MPC)ソフトウェア上でのLLM(Large Language Model)コード修復を評価するためのリポジトリレベルのベンチマークはまだ存在しない。
MPC-Patch-Benchは2つのフレームワークを中心に構成されたリポジトリレベルのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:06:29 GMT)
Recursive Binding on a Budget: Subspace Carving in Order-p Tensor Memories [18.1] 本稿では,役割基底のヌル空間に投影することで,役割にフィラーをバインドするメモリアーキテクチャを提案する。
また、TPRはクリフォード代数の結合の特別な場合であり、クリフォードのOSCの定式化を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:16:12 GMT)
Observable signatures of exceptional points from left-right eigenstate distinction [17.9] 非エルミート量子系は、エルミート系と比較して定性的に異なる物理挙動を示す。
我々は、ハミルトニアンの左固有ベクトルと右固有ベクトルの区別に基づいて例外点を検出する枠組みを開発する。
この結果は、非エルミート固有状態の構造と例外点の可観測シグネチャとの間の直接的なリンクを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:12:27 GMT)
T1-Bench: Benchmarking Multi-Scenario Agents in Real-World Domains [17.6] T1-Benchは、現実的な顧客対応マルチドメイン環境でエージェントシステムを評価するための、高忠実で包括的なベンチマークである。
12のプロプライエタリモデルとオープンウェイトモデルを用いてT1-Benchを評価し,エージェントの動作,ツール利用,会話品質を評価するための標準フレームワークを提供する。
エージェントシステムの今後の研究を容易にするため,我々はデータと評価コードをオープンソースとして公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:32:14 GMT)
REAL: A Reasoning-Enhanced Graph Framework for Long-Term Memory Management of LLMs [17.5] 大きな言語モデル(LLM)は、長い時間をかけてユーザーと対話することがますます期待されている。
LLMは過去のすべてのインタラクションを保持することができず、履歴情報の保存、更新、検索には長期記憶管理が不可欠である。
REALは長期会話記憶を時間的かつ信頼性に配慮したプロパティグラフとして構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:53:10 GMT)
Superficial Beliefs in LLM Decision-Making [17.5] 我々は,大言語モデル (LLM) が2つの選択肢を選択する際に,単に理性を模倣するだけかどうかを問う。
私たちは、モデルが最も重要としている属性と、その選択を以前の決定に適合する振る舞いモデルで最もよく説明する属性を比較します。
我々はこれをLLM意思決定における「表面的信念の証拠」と解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:54:35 GMT)
Automated Mediator for Human Negotiation: Pre-Mediation via a Structured LLM Pipeline [17.5] LLMモジュールの構造化パイプラインとして実装された人間交渉用自動メディエータを提案する。
パイプラインは、対話、嗜好予測、応答レベルの批判、構造化要約のための特別なモジュールに準備を分解する。
本研究では,AIによる前処置とプロのヒトメディエーターを比較検討する2つの制御された人物体実験において,システムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:02:57 GMT)
When to Align, When to Predict: A Phase Diagram for Multimodal Learning [17.4] クロスモーダルアライメントとクロスモーダル予測は、表現学習の主要なパラダイムである。
成功の度合い、失敗の度合い、クロスモーダルトレーニングの度合いについて、体系的な理解がない。
両問題に対処する統一線形フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:59:58 GMT)
Dissect and Prune: Enhancing Robustness in AI-Generated Image Detection [17.2] 既存のAI生成画像検出器は高性能を報告している。
現実の階級への偏見は 生成コンテンツに対する感受性を著しく制限します
インペイントされた画像を利用してこれらの干渉成分を識別しプーンするDissect and Pruneを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:55:09 GMT)
FlexiBrain: Resolution-Agnostic Voxel-Level Encoding for Native fMRI [17.0] 本研究では,マンバJEPAに基づくネイティブfMRIのための解像度に依存しないボクセルレベルの符号化フレームワークを提案する。
高次元の4次元fMRI信号をモデル化するために,効率的なMamba-JEPAバックボーンを用いて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） (Tue, 09 Jun 2026 22:45:45 GMT)
Steering Multirobot Behavior via Closed-Loop Affine Activation Editing [16.8] CLAEは、凍結されたポリシーの振舞いを制御するための推論時フレームワークである。
基本方針の重みを保ちながら中間活性化を編集し、下流のアクションヘッドを無傷で操作する。
CLAEは,各ロボットの速度プロファイルを制御することにより,個々のロボットの動作を制御可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:20:07 GMT)
VISTA: A Versatile Interactive User Simulation Toolkit for Agent Evaluation [16.7] 既存の評価手法はしばしば静的なベンチマークに依存しており、エージェントの振る舞いの動的で多段階の性質を捉えていない。
エージェント評価のための対話型ユーザシミュレーションツールキットVISTAを提案する。
我々のツールキットは、シミュレーションされた相互作用のリアリズム、能力カバレッジ、相互作用の有効性を測定するための6つのメトリクスからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:39:32 GMT)
Supervised Fine-tuning with Synthetic Rationale Data Hurts Real-World Disease Prediction [16.7] 臨床予測タスクにおける言語モデルの性能向上のために, 合成合理化データを用いた微調整が重要であると広く推察されている。
この仮定は,5年間のアルツハイマー病と,縦断的健康史からの認知症関連予測に当てはまる。
その結果,有理数に基づくSFTはラベルのみの微調整と比較して,予測性能を著しく損なうことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:00:04 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） (Tue, 09 Jun 2026 12:36:24 GMT)
Rank Collapse, Fixed Points, and the Renormalization Group Structure of MLP Residual Networks [16.4] 類似が抽出可能な最も単純なアーキテクチャについて検討する。
残留流の有効ランクはトレーニング後の深度とともに単調に低下する。
ネットワークは、予測タスクに関連する自由度を正確に保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:19:26 GMT)
Bridging Semantics and Physical Execution: A Neuro-Symbolic Framework for Multi-Pair Robotic Assembly [16.3] 非構造環境における多対ロボット組立体は空間的干渉や接触の不確実性に直面している。
既存のパラダイムは、認知的な意思決定と物理的な実行を橋渡ししない。
本稿では,この課題を階層的に解決するエンドツーエンドのニューロシンボリック・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:53:25 GMT)
Inverse Probability Weighting and Age-of-Information Aggregation for Decentralized Federated Learning under Partial Reception [16.2] 本研究では,逆確率重み付けとオンラインEWMAに基づくチャネル推定を組み合わせたDFL-AAを提案する。
理論的には、DFL-AAは期待されるリンク品質の歪みを排除し、様々な損失率、ネットワークサイズ、異種無線条件にまたがる最先端のベースラインに対する一貫した改善を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:30:18 GMT)
Learning What to Remember: Observability-Safe Memory Retention via Constrained Optimization for Long-Horizon Language Agents [16.2] オンライン・オブザーバブル機能とオフライン・アベイラビリティ・インスペクションの厳格な分離を強制する新しいフレームワークを開発する。
結果として得られたポリシーは、同じ可観測性の下でデプロイ可能なまま、相互作用データから直接クエリ条件付きエビデンス値を学ぶ。
LOCOMO と LongMemEval の実験では、OSL-MR は、一貫性に基づく手法よりも一貫して優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:15:33 GMT)
Coset Ensemble Decoder for Quantum Error Correction with Algorithm-Hardware Co-Design [16.1] 量子エラー補正(QEC)は、エラー症候群をリアルタイムで抽出し、復号する。
QECの重要なコンポーネントはデコーダであり、これは古典的なサブシステムであり、高い論理精度と超低レイテンシを同時に提供する必要がある。
本稿では,既存のアプローチに対する精度-遅延トレードオフを改善するアルゴリズム-ハードウェア共同設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:37:13 GMT)
Task Robustness via Re-Labelling Vision-Action Robot Data [16.0] 本稿では,既存のロボットデータセットを拡張可能なスケーラブルなフレームワークであるRe-Labelling Vision-Action Robot Data (TREAD)によるタスクロバストネスについて紹介する。
提案手法では,従来の命令ラベルと初期シーンからセマンティックなサブタスクを生成し,これらのサブタスクに条件付けされたデモビデオを分割し,オブジェクトプロパティを組み込んだ多様なインストラクションを生成する。
以上の結果から,TREADは軌道分解による計画一般化と言語多様性の向上による言語条件付き政策一般化の両立を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:28:22 GMT)
Generalization in Nonlinear Least Squares via Learned Feature Geometry [16.0] リッジ規則化非線形最小二乗モデルのオンアレージアルゴリズムによる一般化について検討する。
勾配モデルの幾何学を反映したデータ依存実効次元を用いて局所最小化器の誤差境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:35:49 GMT)
AllDayNav: Lifelong Navigation via Real-World Reinforcement Learning [16.0] 我々は,大規模モデルの数十億のパラメータにシーンダイナミクスを暗黙的にエンコードする,生涯にわたる自己学習ナビゲーションフレームワークであるAllDayNavを提案する。
実験の結果、AllDayNavは100ドルに近い成功率を実現し、パス効率とロバストネスにおいて、強いマップベース、VLM、RLベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:35:53 GMT)
LAFP: Preserving Latent Action Structure in Latent Policy Learning via Flow Matching [15.9] スケーラブルな潜在ポリシー学習のための潜在アクションフローポリシー(LAFP)を提案する。
LAFPは、下流の模倣学習タスクにおいて、従来手法よりも一貫して優れている。
LAFPは1倍のオーバヘッドを発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:49:49 GMT)
Language-Driven Cost Optimization for Autonomous Driving [15.9] 本研究は,自律運転における適応コスト設計のための言語駆動型フレームワークを提案する。
大規模言語モデル(LLM)は、構造化シナリオ記述と自然言語ユーザクエリを解釈する。
このシステムには、提案した行動変化を非技術言語で記述する、人間によるループ検証段階が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:13:30 GMT)
Profy: Interpretable Visualization of Expertise-Dependent Motor Skills Toward Supporting Piano Practice [15.9] Profyは、集約されたリスナー評価から派生したテイクレベルラベルから学習する、弱教師付きシステムである。
73人のピアニストから1kHzのキーモーションとオーディオを同期して収集し,1083個の有効なテイクをモデリングと評価に使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:28:46 GMT)
PLUME: Probabilistic Latent Unified World Modeling and Parameter Estimation for Multi-Finger Manipulation [15.9] PLUME(Probabilistic Latent Unified World Modeling and Parameter Estimation)を提案する。
PLUMEは、パラメータ値に対する信念と、それらのパラメータに条件付けられたシステムダイナミクスの進化を学ぶ。
シュミレーション・ドライバー・ターン,バルブ・ターン,バケット・リフト,ディスク・フリック作業について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:36:25 GMT)
Counterexample Guided Learning in the Large using Reasoning Agents [15.4] 検証器のフィードバックは,課題抽出作業におけるサンプル効率を大幅に向上させ,必要なラベル付き例の数を削減し,標準のプロンプトが失敗する複雑なターゲット表現の学習を可能にすることを示す。
これらの結果から,LSMを付加的なデータとして扱うこと以外に,LLMに基づくプログラム合成と形式推論のための堅牢な検証者誘導手法の扉を開くことのメリットが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 23:46:46 GMT)
Recovering the Zipfian Distribution in Unsupervised Term Discovery [15.4] 教師なしの項発見は、未学習の音声を単語や音節のような単位に分割し、それらを候補の語彙に分類する。
真のレキシコンはZipfian分布に従うが、中心的なクラスタリングアプローチであるK-meansはより均一な分布を生成する。
我々はグラフベースのクラスタリングをボトムアップの代替として再考し、セグメント埋め込みはペアの類似性によって接続される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:33:59 GMT)
AI Coding Agents in Social Science: Methodologically Diverse, Empirically Consistent, Interpretively Vulnerable [15.3] 我々は、方法論的な選択の設計層と、決定ルールが実体的クレームに見積もる検証層という、経験的に分離可能な2つの層を目標としている。
我々は、クロード・コードとコーデックスの20件の独立した実行を、多くのアナリストのベースラインに対して顕著な移民と社会政治で実行することによって、両方をテストする。
急進的な反移民研究者は、各エージェントの方法論的決定を事前に再編成するが、同一データにおける偏見のある人間アナリストとは異なり、集計の見積もりや最終的な判断をシフトしない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:16:31 GMT)
From Context-Aware to Conflict-Aware: Generalizing Contrastive Decoding for Knowledge Conflict in LLMs [15.2] 先行ロジットと文脈ロジットのアフィン結合は、固有の非対称性を持つtextbfpower family を生じることを示す。
本稿では,3つの競合状態(補正,抵抗,合意)を測定するために,モデル毎の事前知識を校正するモデル認識評価プロトコルであるTriState-Benchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:34:13 GMT)
Cross-Modal Knowledge Distillation without Paired Data: Theoretical Foundation and Algorithm [15.2] クロスモーダルな知識蒸留は、あるタイプのデータに基づいて訓練された教師モデルが、別のタイプのデータに基づいて構築された学生モデルをどのようにガイドするかを研究する。
既存のCMKD法では、ペア化されたマルチモーダルデータとアライメントセマンティクスを必要とすることが多い。
我々は、ペア化されたデータが利用できないような、より困難な設定のための新しいCMKDフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:29:12 GMT)
OmniBioTwin: A System-of-Twinned-Systems Framework for Health Digital Twins [14.8] 健康デジタル双生児(HDT)は患者固有のモデリングと意思決定支援を約束する。
我々は,HDTをモジュール型計算エンティティとして構成するフレームワークであるOmniBioTwinを提案する。
アルツハイマー病におけるグルカゴン様ペプチド-1シグナル伝達経路の多スケールツインをインスタンス化することにより,OmniBioTwinを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:54:49 GMT)
Beyond Uniform Token-Level Trust Region in LLM Reinforcement Learning [14.6] 本稿では,2つのメカニズムを介して更新を有限水平ポリシー改善境界に整合させるトークンレベルのマスキングルールを提案する。
CPPOはトレーニングの安定性を高め、様々なモデルスケールでの推論精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:09:29 GMT)
UniPET: a universal network for high-quality PET image denoising across varied dose reduction factors [14.6] そこで本研究では,多様なDRFにまたがる高品質なPET画像デノイングを実現するために,ユニバーサルPET画像デノージングネットワーク(UniPET)を提案する。
UniPETは、スタイルアライメントネットワーク(SAN)と地域認識学習戦略(RALS)の2つの主要な革新を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:25:02 GMT)
Single-photon scattering in a dissipative superconducting-qubit--SSH lattice hybrid [14.2] 超伝導量子ビットに局所的に結合したSu-Schrieffer-Heeger(SSH)フォトニック格子における単一光子散乱について検討した。
我々は、SSH二量体化、量子ビット誘起非エルミタン自己エネルギー、合成ゲージ位相が共役して反射スペクトルと透過スペクトルを再構成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:37:35 GMT)
Non-Hermitian scattering in SSH superconducting waveguides: exact Green-function reduction and dimerization-sensitive microwave functionalities [14.2] SSH導波路に埋め込まれた有限超伝導回路サブシステムによる非エルミート型単一マイクロ波光子散乱のグリーン関数理論
以上の結果から, 構造的トポロジカル導波路は散乱をホストするだけでなく, 非エルミタン超伝導マイクロ波機能の設計にも利用できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:22:51 GMT)
Bellman-Taylor Score Decoding for Markov Decision Processes with State-Dependent Feasible Action Sets [14.2] 本稿では,政策学習をユークリッドのスコア空間に移行し,アクションデコーダによる実行可能性を高める枠組みを提案する。
このフレームワークを,状態依存型インデックスベースのディスパッチルールを本質的に学習する待ち行列ネットワーク制御問題に適用する。
数値実験により、小さなインスタンスではほぼ最適性能を示し、大規模システムではベンチマークよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:15:21 GMT)
U-TTT: Towards Generalizable PET Image Denoising via Test-Time Training [14.1] ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)画像の既存の深層学習モデルでは、分布シフトによって大きな性能劣化が生じることが多い。
U-TTTは、テストタイムトレーニング層を統合した新しいU字型モデルであり、自己スーパービジョンによる推論中にモデルパラメータを調整する。
実験により,U-TTTは現状のPET復調性能を達成し,分散シフトが困難である場合に優れた一般化を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:02:48 GMT)
Unifying Data, Memory, and Compute Efficiency in LLM training: A Survey [14.0] この調査は制約中心の視点を採用し、データ効率(トレーニング方法)、メモリ効率(トレーニングの適合方法)、予算意識(FLOPの使用場所)の3つのボトルネックに関する最近の進捗を整理する。
我々は、優れたデータの異なる概念が異なる体制で支配されているという新たな証拠を強調し、最適なサブセットは普遍的ではなく、タスク目標とリソース予算に依存していることを示唆している。
我々は、最適化、データ選択、復号化が有限なFLOP予算を明示的に考慮しなければならない計算統治プロセスとしてのトレーニングと推論の枠組みを定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:09:58 GMT)
Privacy-Preserving Credit Risk Prediction with Alternative Data [13.9] 信用リスク予測は消費者信用業界にとって重要な問題である。
伝統的に、金融機関は借り手の人口統計、金融、信用履歴データを用いて信用リスク予測モデルを構築している。
代替データは、金融機関から独立した外部機関によって保持される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:27:49 GMT)
CoCoSI: Collaborative Cognitive Map Construction for Spatial Intelligence [13.7] 本研究では,空間記憶として認知マップを協調的に構築するプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案する。
本フレームワークは,局所的なエージェント調整,原子コミットによる認知マップ構築,エージェント間検証を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:20:08 GMT)
When Poison Fails After Retrieval: Revisiting Corpus Poisoning under Chunking and Reranking Pipelines [13.7] Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、悪質な知識注入を通じて下流モデル出力を操作するコーパス中毒攻撃に対して脆弱である。
既存の研究では、文書チャンキング、密集検索、再ランク付け、接地生成を含む実用的なRAGパイプラインを見越して、簡易な検索設定下での中毒の評価が主である。
我々は,検索関連性,リランカの整合性,およびチャンク境界の堅牢性を共同で最適化する中毒治療フレームワークであるChunk-aware and Rerank-Consistent Poisoning (CRCP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:45:28 GMT)
A Distributed Multi-UGV Exploration Framework With Loop-Aware Planning and Descriptor-Aided Localization in Resource-Limited Environments [13.5] 本稿では,UGV間ループ閉鎖とループ対応階層計画を結合した完全分散探索フレームワークを提案する。
我々は,高機能なUGV位置認識を実現するために,レンジイメージをプリアライメントした軽量なLiDARグローバルディスクリプタを開発した。
また,不確実性を考慮したクロスUGVループ閉鎖選択モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:48:53 GMT)
A Practical Recipe Towards Improving Sim-and-Real Correlation for VLA Evaluation [13.4] シミュレーション評価は,政策ランキングの整合性,性能相関,摂動障害パターンの観点から,現実の結論を保っているかを検討する。
この分析により,既存のシミュレータの限界を特徴付けることができ,シミュレーション信号が現実世界の配置とより整合しているかを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:25:02 GMT)
Null-Space Constrained Low-Rank Adaptation for Response-Specified Large Language Model Unlearning [13.1] 大規模言語モデルアンラーニングは、良識を保ちながら、指定された望ましくない知識を抑えることを目的としている。
本稿では,EmphNull-Space Constrained Response-Specified Unlearning(NSRU)を紹介する。
NSRUは明示的に構造化された安全なターゲット応答を使用して、それぞれの忘れクエリの望ましい振る舞いを指定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:26:36 GMT)
ros2probe: Non-intrusive, Kernel-selective Observability for Robot Operating System 2 Middleware [13.1] プローブ効果を除去する非侵襲的な観測フレームワークであるros2probeについて述べる。
完全なROS 2通信状態を、帯域幅のコストなしで、ドメインのディスカバリパケットから再構築する。
1.0のリコールで損失を報告し、オブザーバCPUとメモリを最大7$times$と28$times$に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:55:25 GMT)
What Matters in Orchestrating Robot Policies: A Systematic Study of Hierarchical VLA Agents [13.0] 本稿では,ロボット操作のためのHi-VLA設計の体系的研究を行う。
モデル選択とインタフェース機構が協調して性能を形作る方法を示す。
これらの原則を適用することで、フラットなVLA制御やナイーティブな設計階層よりも、はるかに強力なシステムが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 00:24:00 GMT)
Enhancing Multilingual LLM-based ASR with Mixture of Experts and Dynamic Downsampling [13.0] 大規模言語モデル(LLM)が自動音声認識(ASR)のための新たなフロンティアをオープンした
本研究は多言語一般化とモダリティアライメントの重要な課題を対象としたプロジェクタベースのLLM-ASRフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:35:31 GMT)
MODIP: Efficient Model-Based Optimization for Diffusion Policies [13.0] 拡散政策(DP)は,ロボット学習の表現的政策表現として登場した。
DPのオフライン・オンライン微調整のためのフレームワークであるMODIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:09:21 GMT)
Improving Text-Instance Alignment Of Foreground Conditioned Out-Painting Via Customized Concept Embedding [13.0] Foreground Conditioned Outpainting (FCO)により、ユーザはテキストプロンプトを調整することで、フォアグラウンドインスタンスの望ましいバックグラウンドを低コストで作成できる。
既存のテキスト駆動型FCO法は出力に重大な欠陥を示す。
本稿では,CCE-Diffusion(Customized Concept Embedding Diffusion)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:04:51 GMT)
Structure from Reasoning, Numbers from Search: On-Premise Open LLMs as Structural Priors for Coupled MIMO Controller Tuning [12.7] 強い結合型マルチインプット・マルチアウトプット(IMO)ループのためのチューニングコントローラは困難である。
強結合型マルチインプット・マルチアウトプット(IMO)ループのチューニング制御は困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:53:40 GMT)
Routing-Aware Expert Calibration for Machine Unlearning in Mixture-of-Experts Language Models [12.6] 忘れたデータはしばしば専門家の小さなサブセットを不均等に活性化するが、これらの専門家は保持データからより弱いアクティベーションを受ける可能性がある。
この、あるルーティングミスマッチは、未学習の時に非正規化されている、忘れクリティカルな専門家を残します。
トークンレベルの保持損失を再重み付けして保持率を校正するTRACEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:33:40 GMT)
Dep-LLM: Training-Free Depression Diagnosis via Evidence-Guided Structured Multi-factor with Reliable LLM Reasoning [12.6] Dep-LLMは、臨床精神科医の段階的な推論を反映した、トレーニングなしのフレームワークである。
フリーズ・ザ・シェルフ・ファウンデーション LLM で運用されている。
精度、マクロF1、重み付き平均F1といった9つの指標で、21の基盤LDMのほぼすべてでゼロショットベースラインを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:44:12 GMT)
OpenRTLSet: A Fully Open-Source Dataset for Large Language Model-based Verilog Module Design [12.5] OpenRTLSetは、ハードウェア設計のための最大の完全なオープンソースデータセットを導入し、研究コミュニティと業界に131,000以上の多様なVerilogコードサンプルを提供している。
当社のデータセットは,GitHubリポジトリ(102kモジュール),VHDL翻訳(5kモジュール),シンセサイズ可能なC/C++翻訳(24kモジュール)といったVerilogコードを,すべてプロプライエタリな制限なしに自由に利用できるように一意に結合しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:17:46 GMT)
Chroma Clues: Leveraging Color Statistics to Detect Synthetic Images [12.4] 我々は、現在の生成モデル、すなわち、自然画像の色統計を模倣する弱点について、探索されていないキューを利用する。
本稿では、6つの手作り色変換と、タスク最適化色変換を学習し、統計的に生成された画像を公開する方法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:14:34 GMT)
NSVQ: Mitigating Codebook Collapse by Stabilizing Encoder Drift in Vector Quantization [12.3] NSVQは、高密度な非定常埋め込み損失、コードブック置換、ステージワイドエンコーダ凍結を組み合わせた非定常VQトレーニング戦略である。
ImageNet-1kの実験では、NSVQは完全なコードブック使用率を維持しながら再構築品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:43:29 GMT)
i1: A Simple and Fully Open Recipe for Strong Text-to-Image Models [12.3] 本研究では,テキストから画像への拡散学習と推論において,モデリングとデータ設計の選択を体系的に検討する。
公開データセットのみを用いてテキストから画像への拡散モデルをトレーニングする。
i1チェックポイント、トレーニングと推論コード、データ処理パイプラインを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:58:10 GMT)
ArabiGEE: A Hierarchical Taxonomy for Arabic Grammatical Error Explanation [12.3] ArabiGEEは、明示的なエラータイプに基づく最初の包括的なアラビア語文法的誤り説明(GEE)である。
分類は、27のエラータイプ、140の修正タイプ、および324の関連する説明からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:16:55 GMT)
SCAIL-2: Unifying Controlled Character Animation with End-to-end In-Context Conditioning [12.2] SCAIL-2は、これらの中間体をバイパスし、textbfend-to-endキャラクタアニメーションを実現するフレームワークである。
エンドツーエンドデータの欠如に対処するため,キャラクタアニメーションのサブタスクを分離条件で統一する。
本手法は,様々な文字アニメーションタスクにおいて,既存の最先端手法よりも大幅に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:49:34 GMT)
HiMem-WAM: Hierarchical Memory-Gated World Action Models for Robotic Manipulation [12.2] 動作中心の潜伏動作、ハイレベルなスキル潜伏動作、境界トリガーによるメモリ更新を統合した階層型メモリゲート型WAMであるHiMem-WAMを提案する。
具体的には,低レベル動作と高レベルスキル潜伏者を協調的に学習する階層型潜伏行動フレームワークを開発する。
境界対応メモリゲートは、予測されたスキル遷移時にコンパクトなタスク状態を書き、将来のビデオや光フロー推定をテスト時間生成することなく因果推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:22:34 GMT)
Context-Aware Multimodal Claim Verification in Spoken Dialogues [12.1] Spoken misinformationは会話を通じて構築され、信頼度はクレームのフレーム化、強化、左のアングルングの仕方から生まれる。
我々は,3,368件のチェック価値のあるクレームと約10時間の音声を含む1,000の2話者対話を含む音声クレーム検証のための新しいベンチマークMAD2を紹介する。
以前のコンテキストのみを使用すると、オフラインのパフォーマンスにマッチし、ライブモデレーション設定をサポートし、オーディオは、追加のコンテキストによって書き起こしベースのモデルが不安定になったときに、ほとんど寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:13:37 GMT)
Machine Learning Methods for Studying Latent Neural Activity Dynamics [12.1] 脳記録の最近の進歩は、多数のニューロンの潜伏構造を復号化できる機械学習ツールの需要を加速させている。
本稿では、初期状態空間モデルから近年の深層生成モデルへの潜在変数モデル(LVM)の軌跡を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:01:11 GMT)
Residual-Controlled Multiplier Learning for Stochastic Constrained Decision-Making [12.0] CMLは、ミニバッチ条件下での一次フィードバック乗算器のノイズを追跡する問題に対処する。
乗算器を有限ゲイン乗算器と原始降下のための有効圧力信号に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:03:36 GMT)
When VR Meets BCI: (Un)Observable Brainwave-aware Privacy Reconstruction in the Metaverse via Unrestricted Inbuilt Motion Sensors [11.8] 我々はBraVeSpyが52.0%-67.2%の精度で脳内の知覚的画像を明らかにすることを示した。
BraVeSpyは、観測可能な振る舞いの粗い粒度の推論に制限された現在のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:28:16 GMT)
Optomechanical system with tunable dissipative and dispersive couplings [11.8] 本稿では,Fabry-Perotキャビティとチューナブル弦機械共振器を用いて,散逸結合と分散結合を併用したオプティメカティカルシステムを示す。
実験では2つの異なる機械共振器を用いて1.3と0.6の散逸-散逸結合比を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:15:11 GMT)
SIDInspector: A Mapping-First Diagnostic Resource for Semantic-ID Tokenizers [11.6] Toolは、sidトークンライザアーティファクトのためのマッピングファーストの診断リソースである。
ツールレポート ダウンストリームのリーダーボードスコアの前に 検査可能なアーティファクトプロファイル。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:36:31 GMT)
Beyond Model Size: Probing the Gaps in Visual in-Context Learning by Training a Tiny Model [11.5] 我々は、テスト時に新しいタスクに適応できる適応型ビジョンモデルに向けて前進することを目指している。
私たちは、たった1億ドルのパラメータと70,000ドルの画像を持つ小さなビジュアル・イン・コンテキスト・モデルをトレーニングします。
我々は、この重大容量キャップ付き小型モデルの結果を、適応的な異なる設定で、より大きなVICLモデルに対して7,000ドル(約7万7000円)と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:13:58 GMT)
PSEBench: A Controllable and Verifiable Benchmark for Evaluating LLMs in Patient Safety Event Triage [11.5] 患者安全イベントトリアージ(英: patient safety event triage)は、患者安全の専門家が通常手動で行うハイテイクタスクである。
ミネソタ州では29のReportable Adverse Health Eventsでこの方法をインスタンス化しています。
PSEBenchは、エージェント評価環境を備えた5,074ケースのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:31:07 GMT)
Embodiment-conditioned Generalist Control for Multirotor Aerial Robots [11.4] 本稿では,一組のネットワーク重みで任意のマルチロータ構成を制御できる汎用的な位置制御ポリシーを提案する。
このポリシーは物理地上のエンボディメント記述子に条件付けされている。
我々は,3つのヘキサロタ系上でのこの一般政策のゼロショット実世界移動を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:36:26 GMT)
Test-time Adversarial Takeover: A Real-time Hijacking Interface against Robotic Diffusion Policies [11.4] 本研究では,攻撃者が凍結したロボットポリシーに対してリアルタイムの操舵インターフェースを得る,より強力な脅威であるテストタイム・アダベリアル・テイクオーバー(TAKO)について検討する。
本研究は, 自然目標ベースライン, ターゲット・ポリティィ・マッチングは, 被害者の方針が, 配当対象シフトを確実に監督できないため, 失敗することを示す。
人間のオペレータは、評価された設定ごとに攻撃者が定義した目的に対して100%の乗っ取り成功を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:31:09 GMT)
FoA-SR: Faithful or Aesthetic? Profile-Aware Preference Optimization for Real-World Image Super-Resolution [11.4] 本稿では,プロファイルに基づく現実画像の超解像に対する新たな選好最適化手法であるFoA-SRを提案する。
この目的を達成するために、FoA-SRは、LR遅延条件、フローマッチング、画像空間再構成損失をトレーニングしたFLUX.2ベースのSRアダプタ(Flux2SR)から開始する。
RealSRとDIV2Kの実験では、FoA-SRは異なる修復目的に向けて同じSRアダプタを操れることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 00:44:59 GMT)
Trace Only What You Need: Structure-Aware On-Demand Hypergraph Memory for Long-Document Question Answering [11.2] 長い文書の質問応答は、長い文書に散在する証拠を推論するために大きな言語モデルを必要とする。
既存の構造化RAG手法には,コストのかかるクエリ非依存の知識組織,オリジナルドキュメント構造の使用不足,歴史的推論経験の再利用の3つの制限がある。
本稿では、問合せトリガードナレッジ組織、文書構造認識、経験誘導推論をサポートする長期文書QAのためのマルチエージェントRAGフレームワークDocTraceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:29:06 GMT)
Where You Inject Diversity Matters: A Unified Framework for Diverse Generation [11.2] 生成時に導入された多様性ソースによって,テストタイムの多様な生成手法を特徴付けるフレームワークを導入する。
そこで本研究では,まず様々な中間仕様を自動生成し,次に最終応答を生成するための条件を定め,完全自動仕様レベル生成手法を提案する。
分析の結果,多様性注入の成功は,音源の多様性と出力への伝達に左右されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:40:44 GMT)
FSS-Net: Frequency-Spatial Synergy Network with Wavelet Attention for Carotid Artery Ultrasound Segmentation [11.2] 本稿では,高周波空間シナジーネットワーク(FSS-Net)を提案する。
このネットワークはウェーブレット変換、マルチドメインアテンション、エッジ拡張を統一エンコーダデコーダアーキテクチャに統合する。
頸動脈超音波データセットの実験により、FSS-Netは96.46%のDiceスコア(DSC)を達成し、低SNR条件下では強い堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:40:52 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） (Tue, 09 Jun 2026 00:36:29 GMT)
HierSVA: A Data Synthesis Pipeline, Dataset, and Benchmark for LLM-Driven Hierarchical Hardware Formal Verification [10.9] 正式な検証のためにパイプライン、データセット、ベンチマークを組み合わせた統合スイートであるHierSVAを紹介します。
HierSVA-SPは、LLM-in-the-loop形式検証フローとRTL前処理ツールチェーンをペアリングして、階層的なRTL上でSystemVerilog Assertions (SVA)を生成する。
BaseJump STLに適用すると、階層メタデータと深さ0-9を持つ342モジュールのデータセットであるHierSVA-DSが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:41:44 GMT)
Information-Preserving Continuous Occupancy Mapping with Variance-Weighted Submap Joining [10.9] 本稿では,潜在対数空間におけるサブマップポーズとグローバル占有領域を協調的に最適化する,最初の連続部分マップ結合フレームワークを提案する。
シミュレーションおよび大規模実世界のデータセットを用いた実験により、提案手法は、最先端のグリッドベースのサブマップ結合アプローチよりも精度が高く、グローバルな一貫性が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:38:11 GMT)
TabClaw: An Interactive and Self-Evolving Agent for Spreadsheet Manipulation and Table Reasoning [10.7] 本稿では,スプレッドシート操作とテーブル推論のためのオープンソースの対話型AIエージェントTabClawを提案する。
TabClawは曖昧な意図を明確にし、編集可能な実行計画を公開するとともに、ReActスタイルのツール使用分析ループをストリームし、並列マルチテーブル推論のためのスペシャリストをディスパッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:11:16 GMT)
MeCo: One-Step MeanFlow-based Corrector for Multi-Channel Speech Separation [10.6] MeanFlowベースの一段階生成補正(MeCo)は条件平均速度場を学習し、識別的推定値をクリーン音声多様体に直接マッピングする。
MeCoは最小の計算オーバーヘッドで最先端(SOTA)性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:08:09 GMT)
Large Language Models as Modal Models in Linguistics [10.5] 我々は,大言語モデル (LLM) は最小限のモデルとして真に疫学的な価値を持っていると主張している。
次に,LLMが人間の言語におけるハウ・アクチュアル・説明(HAE)の資格を付与できる条件について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:37:24 GMT)
Divide and Cooperate: Role-Decomposed Multi-Agent LLM Training with Cross-Agent Learning Signals [10.4] 既存のアプローチは 一つのポリシーの中で 証拠の取得と 答えの生成を2つに分けます
エージェント検索を2つのサブタスクに分割するロール分解型マルチエージェントトレーニングフレームワークであるDAC(Divide and Cooperate)を提案する。
生成装置は、解答生成元と証拠充足検証器の両方として二重の役割を担い、検索された証拠が不十分な場合に停止する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:40:55 GMT)
Operationalizing Property-Based Testing for Data-Intensive Scalable Computing Systems [10.3] 我々は Apache Spark 用のプロパティベースのテストエンジンである DiscPBT について紹介する。
DiscPBTは、有効なワークロードスケルトンと入力データを合成するための再利用可能なジェネレータを提供する。
PySparkに対する我々の評価は、DiscPBTがCometFuzzよりも1.2$times$高いブランチカバレッジと1153$times$大きなプラン多様性を達成したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:25:38 GMT)
PhantomBench: Benchmarking the Non-existential Threat of Language Models [10.3] PhantomBenchは、このタイプの最初の大規模ベンチマークであり、60万以上の非存在用語とエンティティから構成される。
我々は、ボード全体で停滞する幻覚率を示し、場合によっては86.7%まで上昇する。
そこで, PhantomBenchは, 幻覚の傾向が強い稀な概念において, モデル行動を研究するためのプロキシとして機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:03:19 GMT)
GuideWalk: Learning Unified Autonomous Navigation and Locomotion for Humanoid Robots across Versatile Terrains [10.3] 本稿では,移動性を考慮したナビゲーション指導と地形適応型移動指導とを統合したエンドツーエンド・フレームワークを提案する。
そこで本研究では,目標指向型コマンドと動的に一貫した動作を集約し,単一のポリシに蒸留する,複合型教員蒸留方式を提案する。
GuideWalkは、安定なヒューマノイド移動を維持しながら、安定かつ効果的なナビゲーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:55:36 GMT)
Embedding Hybrid Systems into Continuous Latent Vector Fields [10.1] この研究は、$m>2n$のときは常に、その埋め込み画像上に連続ベクトル場を備えた$m$次元ユークリッド空間に$n$次元ハイブリッド系を埋め込むことができることを証明している。
この存在定理に基づいて、潜時空間と状態空間の整合性を損なう潜時ニューラルODEが、ハイブリッドシステムの流れを正確に回復できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:01:18 GMT)
OpenPCC: Open and Confidential LLM Serving on Commodity TEEs [10.0] セキュアでオープンなクラウド推論サービスを構築するための基本的な要件について分析する。
我々はオープンソースのプロトタイプを実装し、Llama-3 8B vLLMワークロード上でエンドツーエンドを特徴付ける。
分析と評価により,システムの実現可能性と安全性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:33:33 GMT)
EVA-Net: Subject-Independent EEG Motor Decoding with Video-Derived Motor Priors [9.9] EVA-Netは、主観非依存の脳波モータデコーディングのセマンティックプリエントとしてアクションビデオを使用する2段階のフレームワークである。
EEGMMIでは8.66%のLOSO精度向上を含む、強い被写体非依存の復号性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:16:04 GMT)
TileFuse: A Fused Mixed-Precision Kernel Library for Efficient Quantized LLM Inference on AMD NPUs [9.9] TileFuseはAMD XDNA2 NPU用のカーネルライブラリで、量子化LDM推論においてトランスフォーマー線形層をターゲットにしている。
GEMMでは最大121.6%、GEMVでは281%の性能向上を実現している。
エンドツーエンドのAI実験では、TileFuseは、64.6%以上の消費電力で、最大で2.0倍のプリフィルレイテンシを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:33:14 GMT)
GapFuzz: Cross-Plane Divergence Fuzzing for Distributed SDN Controllers [9.9] GapFuzzは、すべてのレプリカとカーネル-データパスアクションをクエリすることで、グローバルなクロスプレーン状態を再構築する。
3ノードの ONOS 2.7 クラスタ上で、GapFuzz は81.7% の試行で分岐判定を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:05:58 GMT)
VET: A Framework for Analyzing AI Discourse [9.7] AIに関する大衆の言論は分極化され、伝統的なソーシャルメディアにおけるAIに対する誇張された立場は、AIリテラシーの発展を脅かしている。
VETフレームワーク(VET Framework)は、AIの会話を、妥当性、有効性、軌道の次元に沿って分類する手法である。
このフレームワークが、AI Hype、AI Doom、AI Denial、AI Normalcyといった一般的な物語を特定し、比較し、批判するのにどのように使えるかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:23:44 GMT)
UPLOTS: A Unified Pretrained Language Model for Constrained Time-series Generation [9.7] UPLOTS(Unified, Prompt-guided Language framework fOrtrained Time-Series Generation)を提案する。
タスク固有のモデルを構築する代わりに、UPLOTSは学習された制約プロンプトによって導かれる1つの事前訓練されたトランスフォーマーバックボーンを利用する。
UPLOTSを4つの実世界のベンチマークと、ピーク時、カレンダー、負荷レベル、ボラティリティパターンを含む複数の制約設定で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:36:06 GMT)
ERAlign: Energy-based Representation Alignment of GNNs and LLMs on Text-attributed Graphs [9.6] テキスト分散グラフ(TAG)は、リッチリレーショナルセマンティクスを記述するために、グラフ構造にテキストノード属性を組み込む。
グラフニューラルネットワーク(GNN)とLarge Language Models(LLM)を統合する最近の取り組みは、TAGで学ぶことを約束している。
本研究では, 整合性のある表現を実現するためのエネルギーベース表現アライメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:16:40 GMT)
A Comprehensive Inference-Time Augmentation Framework in Physiological Signals: Application to PPG-Based AF Detection [9.6] 実世界の展開における生理的信号の正確な分類は、センサノイズ、モーションアーティファクト、およびトレーニングとデプロイメントデータ間の分散シフトによって困難である。
In-time Augmentation (ITA) は、再トレーニングではなく、拡張を施す。
このフレームワークには、時間領域、振幅領域、周波数領域、変換の13の拡張メソッドが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:35:16 GMT)
Pose-ICL: 3D-Aware In-Context Learning for Pose-Controllable Subject Customization [9.6] Pose-ICLは、複数のペア画像-目的参照を通じて新しい主題に適応するチューニング不要のフレームワークである。
その中核となるメカニズムであるSAPE(Surface-Anchored Position Embedding)は、画像トークンをボリューム境界ボックスの表面座標に固定することで、明示的な3D認識をモデルに装備する。
3Dアセットと実世界の被験者の広範囲な評価は、Pose-ICLが精度とアイデンティティの整合性の両方において、現在の手法を著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:13:40 GMT)
LC-QAT: Data-Efficient 2-Bit QAT for LLMs via Linear-Constrained Vector Quantization [9.4] 極低ビット大言語モデル(LLM)には量子化対応トレーニング(QAT)が不可欠である
本稿では,離散ベクトル上のアフィンマッピングを学習することにより,量子化重みを表す2ビットのVQ-QATフレームワークであるLC-QATを提案する。
LC-QATは、トレーニングデータの0.1%-10%しか使用せず、最先端のQAT手法よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:02:56 GMT)
LiveBand: Live Accompaniment Generation in the Audio Domain [9.4] ライブ音声入力のための高忠実度音楽伴奏をリアルタイムに生成するLiveBandを提案する。
本手法は,事前学習した因果音響オートエンコーダの連続潜時空間における因果トランスフォーマジェネレータを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:04:13 GMT)
First-Order Trajectory Matching: Fast Ensemble Predictions of Chaotic, Turbulent, Stochastic Systems [9.3] 系の軌道から一階局所輸送確率質量を学習する代理モデルである一階軌道マッチング(FTM)を導入する。
軌道の対称的な一階運動をマッチングすることにより、FTMは確率電流速度を学習し、その流れはアンサンブル平均に一致する時間限界を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:29:05 GMT)
AnimaSpark: A Feed-Forward Method for Animating Arbitrary 3D Objects [9.2] カテゴリーに依存しないアニメーション生成の現在の手法は、推論速度、運動品質、テキストプロンプトへの付着に限界がある。
本稿では,カテゴリに依存しない3Dアニメーション生成のための新しいパイプラインであるAnimaSparkを紹介する。
本手法は,テキスト・モーションアライメント,動きの質,計算効率など,従来の最先端技術よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:25:39 GMT)
Anchors that Don't Lift: Understanding Supply Chain Driven Kernel Lock-In and Governance-Mediated Mitigation Strategies in SOHO Devices [9.2] 小型のOffice/Home Office (SOHO) デバイスは広く普及しているが、ファームウェアのセキュリティ上の脆弱性のためにしばしば攻撃される。
以前の作業では、Linuxバージョン抽出とバージョン番号ベースの脆弱性マッピングによって、この問題の範囲と影響を監査していた。
我々は、高精度テンプレートベースのCVE検出機構を用いて、306 SOHOデバイスで見つかった実際のカーネル関連脆弱性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:51:26 GMT)
PENet+: A Lightweight Residual Transformer Framework for Efficient Image Steganalysis [9.2] ステガナリシスは 現代のサイバーセキュリティと デジタル法医学の中核的な要素です
最近の残差トランスフォーマーアーキテクチャは、強力な検出精度を実現するが、その計算およびメモリ要求は、リソース制約された設定への展開を妨げる。
本稿では,PENetの識別構造を保存し,効率を大幅に向上する軽量ステガナリシスフレームワークPENet+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:47:16 GMT)
PF-Trans: Physics-Embedded Frequency-Aware Transformer for Spectral Reconstruction [9.1] 高忠実度リモートセンシングスペクトル再構成のための物理埋め込み周波数対応変換器(PF-Trans)を提案する。
PF-Transは最先端のパフォーマンスを実現し、GF-5上海データセット上で最大48.50dBのピーク信号対雑音比(PSNR)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:34:34 GMT)
Multi-Angular Reflectance Anisotropy Observed from UAV Multispectral Imagery [9.1] UAVマルチスペクトル画像は、飛行高度が低く視野が広いため、自然に多角的な観測を含んでいる。
本研究では,BRDFの視点から観測・測地効果を定量化するための幾何対応多角観測抽出ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:58:30 GMT)
Spatially Selective Self-Training for Unsupervised Building Change Detection [8.9] 教師なしの建物変更検出は、ラベルなしの双方向リモートセンシング画像から建築変更マスクを学習することを目的としている。
SST-CDは空間選択的自己学習フレームワークであり、完全なラベルなしの建物変更検出をエンドツーエンドの検出器学習として再構成する。
実験の結果、SST-CDはF1スコアの83.08%、91.69%、86.60%を達成し、既存の教師なしベースラインとラベルなしベースラインを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:31:16 GMT)
Trading Utility for Dynamic Fairness in Multiple Resource Division with Sequential Demand [8.8] 本稿では,有効性と公正性を両立するニューラルアロケーション機構を提案する。
まず、段階的損失関数による動的設定における公正性を定式化する。
我々は、需要のサブスペースに割り当てを制約することで、ソリューションをパラメータ化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:41:04 GMT)
Content-Induced Spatial-Spectral Aggregation Network for Change Detection in Remote Sensing Images [8.8] 本研究では,大域空間の詳細とスペクトル差情報を融合したコンテンツ誘導型空間スペクトル統合ネットワーク(CSI-Net)を提案する。
LEVIR-CD, WHU-CD, CLCDデータセットの実験結果から, 提案したCSI-Netは最先端の手法よりも優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:23:49 GMT)
Building Change Detection in Earthquake: A Multi-Scale Interaction Network and A Change Detection Dataset [8.8] 地震後の被害評価に変化検出(CD)を適用することができる。
災害直後の即時救済を達成するため、我々はCDデータセット、トルコ地震CDデータセット(TUE-CD)を作成します。
両時間的特徴間の効率的な相互作用を実現するためのマルチスケール特徴相互作用ネットワーク(MSI-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:24:04 GMT)
Globally Localizing Lunar Rover in Pixels via Graph Alignment [8.7] クロスビューローカライゼーションは、ローバービューと衛星ビューの画像とをマッチングすることにより、ドリフトフリーなグローバルソリューションを提供する。
統合グラフ学習と再計画グラフマッチングを併用し、堅牢なクロスビューアライメントを実現するフレームワークであるウォープアライメント・オブ・リジェンドグラフ(WARG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:04:54 GMT)
Validation-Stage Combinatorial Fusion Analysis for Imbalanced Credit-Card Fraud Detection [8.7] 本稿では, Combinatorial Fusion Analysis (CFA) がIEEE-CIS Fraud Detectionベンチマークに価値を付加できるかどうかを検討する。
CFA は AUC-ROC のソフト投票と一致し、AUPRC と F1 を改善し、この設定では勾配の積み重ねを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:14:59 GMT)
Multilingual Word-Level Forced Alignment with Self-Supervised Representations and Learned Dynamic Programming [8.7] 本稿では,アライメントエンコーダと学習アライメントデコーダからなる,高精度な多言語単語レベル強制アライメント手法を提案する。
エンコーダは2つの表現を統合する: 1つはMMSモデルからのもので、もう1つは自己教師型音素境界検出器(UnSupSeg)からのものである。
長い時間的文脈において、それらと融合し、単語境界確率を推定することを学ぶ。
アライメントデコーダは、エンコーダ出力とMMSおよびUnSupSeg表現上のセグメント特徴を組み合わせて最終単語境界を推測する学習された動的プログラミングである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:27:59 GMT)
From Human Guidance to Autonomy: Agent Skill System for End-to-End LLM Deployment on Spatial NPUs [8.6] 本稿では,AMD XDNA 2 NPUを用いた2段階の手法を提案する。
第1段階では、Llama-3.2-1Bの基準展開を人為的なエージェント支援によって行う。
その結果、プリフィルで2.2倍、手動最適化ベースライン上でデコードで4.0倍のスピードアップを実現した。
エージェントスキルシステムを使用することで,さらに8つのデコーダのみのLLMを自律的にデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:49:01 GMT)
LakeFM: Toward a Foundation Model for Aquatic Ecosystems Using Irregular Multivariate Multi-depth Time Series Data [8.3] textscLakeFMは、大規模な生態データセットで事前訓練された水生システムの基盤モデルである。
textscLakeFMは湖面の広い特性にまたがる有意義な表現を学習している。
これは現実世界の湖の力学と整合した物理的に妥当な予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:30:53 GMT)
Achieving Cloud-Grade SLOs for Local Mixture-of-Experts Inference through CPU-GPU Hybrid Design [8.3] 大規模なMixture-of-Experts(MoE)モデルのローカルデプロイメントは、低コンカレンシーワークロード下であっても、クラウドスケール環境で達成されたサービス品質に劣る。
容量推論モデル(定量化、蒸留、再処理)に依存すること、長いプリフィル(12K以上)で30秒のTTFTに到達できないこと、サブベースラインデコードスループット(20トークン/秒以下)、混合プリフィルデコードとバッチデコードワークロードでの貧弱さ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:17:34 GMT)
Agentic Hybrid RAG for Evidence-Grounded Muon Collider Analysis [8.3] ミューオンコライダーの研究は加速物理学、検出器装置、高エネルギー現象学にまたがる。
高エネルギー物理学は、エージェント支援分析、効率的な位置決め、統合、科学的証拠の検証をますます探究している。
我々は,ミュオンコライダー研究のための証拠接地型RAGフレームワークであるエージェントハイブリッドRAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:42:50 GMT)
MASTOR: A Multi-Agent Approach to Semantic Test Oracle Generation for RESTful APIs [8.2] 既存の自動APIテストアプローチは、単純なチェックに依存している。
実装ソースコードに基づくAPIのためのセマンティックテストオラクルを生成するためのマルチエージェントアプローチであるMASTORを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:35:21 GMT)
Expert-Level Crisis Detection in Mental Health Conversations [7.8] CRADLE-ダイアログ(CRADLE-Dialogue)は,会話環境下でのターンレベルの危機検出のための臨床診断用ベンチマークである。
データセットには600の対話と,臨床上のリスクに対するマルチラベルアノテーションが含まれている。
本稿では,早期警報信号(アラート)を,特定の危機が明確に識別可能なターンと区別するアラート確認評価プロトコルを提案する(確認)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:42:14 GMT)
Geometrically Averaged Hard Target Updates for Linear Q-Learning [7.8] 近年の研究では、線形関数近似を含む関数近似によるQ-ラーニングにおける目標更新による安定性の向上が示唆されている。
いわゆる$-target updateを導入,解析し,$m$- periodic target update mapを$-geometric weightsで平均化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:24:36 GMT)
GRAR: Glass-induced Reflection Artifact Removal in LiDAR Point Clouds [7.6] 本稿では,頑健なリフレクションアーティファクト除去を目的とした新しい統合フレームワークを提案する。
最初の段階では、マルチモーダル・ビジョン・ファンデーション・モデルを用いて初期ガラスマスクを製造する。
第2段階では,Reflection-Aware Local-Global Geometric similarity (RE-LGGS)と呼ばれる物理駆動型記述子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:09:33 GMT)
Beyond Journals: Rethinking Research Evaluation in Hungarian Computer Science [7.3] 本研究は,ハンガリーのコンピュータ科学研究におけるトップ層会議出版の役割について考察する。
各国のサイエントメトリック・プラクティスが国際基準から逸脱し,研究者評価にインセンティブの歪みを生じさせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:33:51 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） (Tue, 09 Jun 2026 15:35:02 GMT)
Uncovering Vulnerability of Vision-Language-Action Models under Joint-Level Physical Faults [7.2] リアルロボットは、アクチュエータの劣化、ハードウェアの故障、安全限界、衝突損傷、摩耗による摩擦などによる関節レベルの変化を経験することができる。
これらの欠陥は、政策のアクション・ツー・モーション・インタフェースを変更し、命令された行動、実現された動作、およびその後の観察の間の学習された閉ループ関係を乱すため、重要である。
本稿では,凍結したビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)ポリシー上に構築された軽量リザーブ・キャリブレーション・フレームワークであるJ-PARCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:26:25 GMT)
When the Chain of Thought Knows Better: Failure Modes in Multi-Turn Reasoning Models [7.2] マルチターン推論モデルの故障は終端スコア評価にはほとんど見えない。
モデルは長い対話の早い段階で安全でないスタンスにロックすることができるが、その最終ターンの拒絶率は、堅牢に整列されたベースラインと区別できないように見える。
本稿では,CoT出力2x2安全行列のトレースレベル診断を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:50:28 GMT)
Piper: A Programmable Distributed Training System [7.2] 実行時実装から戦略を分離する,ユーザ制御可能な分散トレーニングシステムであるPiperを紹介する。
本稿では,ZeROのような一般的な戦略において,統合されたシステムでは性能が同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:48:41 GMT)
RECAP: Regression Evaluation for Continual Adaptation of Prompts [7.1] 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） (Tue, 09 Jun 2026 16:52:55 GMT)
From Simulation to Real-World: An In-Field 6D Pose Dataset and Baseline for Robotic Strawberry Harvesting [7.1] 実畑で採集されたイチゴの地上実測データとして,世界初となる6Dポーズサプライズデータセットを提示する。
重要なシム・トゥ・リアルギャップが持続し、信頼性の高い評価のための実際の農業データの必要性が強調される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:04:52 GMT)
PADD: Path-Aligned Decompression Distillation for Non-Router Teacher to Guide MoE Student Learning [6.9] そこで本稿では,Mix-of-experts (MoE) の学生に明示的なルーティングを行わずに,高密度教師から知識を抽出する枠組みを提案する。
PADDは知識蒸留を2段階に分けて4段階に編成する。
数学的推論ベンチマークの実験では、PADDは同じ推論コストで強いベースラインよりもかなりの利得が得られることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:28:17 GMT)
Optimizing Encoder Circuits of Entanglement-Assisted Quantum LDPC Codes via Beam Search [6.8] Entment-assisted (EA) quantum QC-LDPC codes は、構造化パリティチェック行列による強い誤り訂正機能を提供する。
彼らの実用化は、効率的なエンコーダ回路と事前共有されたベルペア(ebits)の可用性に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:57:07 GMT)
One Step Closer to Ground Truth: A Multi-Scale Residual-Aware Representation Learning Pipeline for Predicting Time Series Data [6.7] 本稿では,予測と残差学習を表現学習の異なる段階に明確に分離する2段階のモデル非依存フレームワークを提案する。
このパイプラインを仮説空間拡張として定式化することにより、我々のフレームワークは単一ステージアーキテクチャに固有の近似制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:31:54 GMT)
Q-DICE: Quantum Distributed Interconnect Compiler and Emulator [6.7] 従来のシミュレータやモノリシックハードウェア上で分散量子回路をベンチマークするための,ハードウェア対応エミュレーション環境であるQ-DICEを紹介する。
Q-DICEは分散量子ハードウェアの物理的制限を忠実に強制する分散対応コンパイラおよびノイズモデリングエンジンである。
これらの結果は,プラットフォーム間の実分散量子システムの挙動を正確に再現するQ-DICEの能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:19:08 GMT)
Loss Landscape Diagnosis for Gradient-Based Gray-Scott System Inversion: Disentangling the Roles of PINN Components [6.6] 反応拡散系の勾配に基づく逆転の理論は、一般に代理モデルや物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を介してアプローチされる。
我々は、この直接経路を診断プローブとして追求し、非ローリンググレー・スコットシミュレーションにより、サロゲートやニューラル・ネットワークの強化を伴わずに、パラメータを回復するために定常的な損失をバックプロパゲートする。
この最小限のセットアップをPINNのアブレーションとして読んで、各コンポーネントの役割を歪めます。
これらの知見は, PINN方式の具体的な設計上の意味と, 追加次元が実際に役立った場合の問題点を包含する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:13:00 GMT)
Speaker Group Encoding in Self-supervised Speech Recognition Models [6.5] 自己教師型音声認識モデル(S3Ms)は話者群(SGs)について学ぶ
S3Msは複数の話者群カテゴリ(SGC)に関する情報を符号化している。
我々は、より公平なASRアルゴリズムの設計において、我々の研究成果がどのように有用かについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:01:58 GMT)
Benchmarking Knowledge Editing using Logical Rules [6.4] 本稿では,知識編集手法が単一事実編集の論理的結果をどのように扱うかを評価するための新しいベンチマークを提案する。
既存の知識編集手法は, LLMに直接アサーションを正確に挿入できるが, 必要な知識を注入できない場合が多いことが示唆された。
これは知識編集におけるセマンティクスを意識した評価フレームワークの重要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:21:56 GMT)
A PubMed-Scale Dataset of Structured Biomedical Abstracts [6.4] Structured PubMedは、完全なPubMedデータベースからコンパイルされたセクションラベルのバイオメディカル抽象化の包括的コーパスである。
このデータセットは、文分類モデルのトレーニング、テキストセグメンテーションアーキテクチャのベンチマーク、大規模でセクション固有の情報抽出の実行に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:42:20 GMT)
Game-Theoretic Multi-Agent Control for Robust Contextual Reasoning in LLMs [6.3] マルチターンインタラクションにおける大規模言語モデル(LLM)は、独立した応答を生成するのではなく、進化するコンテキストを維持している。
GT-MCP(Game-Theoretic Secure Model Context Protocol)は,コンテキスト管理を閉ループ動的プロセスとして扱うコントローラ駆動型マルチエージェント手法である。
不安定性が検出されると、ロールバックベースの自己修復機構が検証済みのコンテキストを復元し、不要なフラグメントの伝播を防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:18:44 GMT)
Near-Exponential Convergence Rates for kNN Classification based on Boltzmann Margin [6.2] Boltzmann marginは、Tsybakov marginとMassart marginのギャップを埋める新しい条件である。
我々は、kNN分類のための最初のほぼ指数収束率を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:21:48 GMT)
Density estimation for Hellinger via minimum-distance estimators: mixtures of Gaussians, log-concave, and more [6.2] 我々は, 確率密度を$n$サンプルから正確に推定する, 密度推定の課題について検討する。
我々は,Hellinger 距離内学習のための最小距離推定手法を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:57:20 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、モジュラーで、多様なロコ操作スキルを表現できる、ヒューマノイド全体のコントローラである。
Unitree G1では、HANDOFFは最先端のベロシティ追跡と一致し、最大のロバストなワークスペース操作を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:34:32 GMT)
Continual LLM Upcycling: A Predictor-Gated Bank-Wise Sparsity Training Recipe for Dense-to-Sparse LLMs [6.1] 重度チェックポイントからチャネルスパースな大言語モデルを構築する方法として、密度から疎度への連続的なトレーニングについて検討する。
我々は,64チャネルバンク毎に16チャネルを保持するために,バンクワイドのトップkルールを適用し,FFN中間活性化において4倍の間隔を生じる。
アーキテクチャ、トレーニングレシピ、ベンチマークパフォーマンス、トレーニングレッスンを報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:32:58 GMT)
FADA: Accessible fetal ultrasound interpretation and annotation with a selectively distilled unified vision-language model [6.1] 低所得国と中所得国では、訓練されたソノグラフィーが世界的に不足しているため、出生前超音波検診は制限されている。
本稿では,Qwen3.5-VLをベースとした統合視覚言語モデルであるFADAについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:03:37 GMT)
Scenario-based Probing and Steering Cultural Values in Large Language Models--Extended Version [6.0] 本研究では,大規模言語モデルにおける潜在文化的表現の探索とステアリングのための枠組みを提案する。
社会的価値の質問をシナリオに基づく行動ジレンマに翻訳することにより、暗黙の値を測定するトークンレベルの確率を抽出する。
一方の文化的側面に沿った介入が別の方向に沿って変化するため、操舵性はかなりのばらつきがみられ、潜在的絡み合いが特定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:44:23 GMT)
In Defense of Information Leakage in Concept-based Models [6.0] 概念ベースモデル(CM)は、概念に依存しない情報を漏らす表現を学習する。
このリークは望ましくないもので、解釈不能なモデルにつながるため、根絶されるべきである。
概念の不完全性が標準である実世界の環境では、正確でインターベンザブルなCMを構築するのに、いくつかのリークがしばしば必要である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:19:41 GMT)
The Yang-Baxter Equation for the Chiral Potts Model and Integrable Parafermions [5.9] 3つのパラメータでパラメータ化された$R$-行列に対する新しいタイプのヤンバクスター方程式(YBE)を構築した。
建設では、Onsagerの星-三角形関係を、エッジモデルのためのYBEの単なる代替形式から、その基盤となる成分に再キャストした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:33:55 GMT)
AgenticNav: Zero-Shot Vision-and-Language Navigation as a Tool-Calling Harness [5.9] 連続環境(VLN-CE)におけるゼロショット視覚言語ナビゲーションは,近年,大規模視覚言語モデル(VLM)で実現可能になった。
本稿では,ゼロショットVLN-CEを,VLMと環境とのエージェントインタフェースとして再考する。
我々は、アクション、深さ、メモリを呼び出し可能なツールとして公開する軽量なナビゲーションハーネスであるAgenticNavを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:43:05 GMT)
Moonshine: An Autonomous Mathematical Research Agent Centered on Conjecture Generation [5.8] ムーンシャイン(Moonshine)は、数学的な予想を生成することを目的とする自律エージェントである。
この記事では、ムーンシャインによるヤコビアン予想の探索を例に挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:50:56 GMT)
Overlapped Wavelet Diffusion for Low-Light Image Enhancement [5.8] 低光画像強調(LLIE)のための重なり合うウェーブレット拡散フレームワークを提案する。
このフレームワークは、ブロックされたアーティファクトフリーとディテール保存エンハンスメントを達成するために、2つの補完的なコンポーネントを含んでいる。
LOLv1およびLOLv2-realデータセットの実験は、我々のフレームワークであるOWDiffが既存のLLIEメソッドを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:00:45 GMT)
Trace2Policy: From Expert Behavior Traces to Self-Evolving Decision Agents [5.7] 企業の専門家が暗黙的に適用する決定ルールは、反復的エラー分析によって体系的に回復し、改善することができる。
基本機構は textbfEISR である textbfTrace2Policy について述べる。
各ラウンドは検証セット上でルールを実行し、ルート原因によるエラーをMISSING、WRONG、CONFLICTタイプにクラスタし、ターゲットパッチを適用し、レグレッションゲートを通過するもののみをコミットする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:05:29 GMT)
Communication Skills in Software Engineering: A Multivocal Review [5.7] コミュニケーションスキルは、ソフトウェア工学において欠かせないものとみなされている。
しかし、それらに関する議論は学術文学とグレー文学の間で断片化されている。
この断片化は、コミュニケーションがどのように評価され、教えられ、教育的および専門的な設定で適用されるかについて、より広範な理解を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:16:09 GMT)
Precision measurements at the interface between unitary and non-unitary encoding [5.6] 単項パラメータ$$と散逸強度$$の両方について解析精度式を導出する。
ユニタリ符号化の場合、最適符号化時間は$N$とは独立であり、ハイゼンベルク極限$propto 1 / N$となる。
非単位エンコーディングでは、精度は固有のダイナミクスやエンコーディング時間に敏感で、$propto sqrt/ expval*hatLdagger hatL$としてスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:00:43 GMT)
Diffusion Forcing Planner: History-Annealed Planning with Time-Dependent Guidance for Autonomous Driving [5.6] Diffusion Forcing Planner (DFP) は、歴史誘導制御によって駆動される拡散ベースの計画フレームワークである。
DFPは全軌道を歴史、現在、将来のセグメントに分解し、各セグメントに独立したノイズレベルを割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:56:41 GMT)
Sensitivity Enhancement near High-Order Exceptional Points via Dissipative Couplings [5.5] 非エルミート系に出現する高次例外点(EP)は摂動に対する感度が著しく高められたことで広く関心を集めている。
本研究では,4階の例外曲面と2階の例外体積の両方をサポートする4チャンネルの散逸結合モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:44:29 GMT)
Itô maps for any-step SDEs [5.5] 最近の一段階生成モデルは、基礎となる力学の決定論的フローマップを学習することでサンプリングを加速する。
中間状態とブラウン経路を取り、将来の状態を1回のパスで予測する任意のステップフローマップであるイットマップを導入する。
マップは、固定された中間状態から多様な条件付きエンドポイントサンプルを生成し、合成および画像生成ベンチマーク上で強力なステアリング性能をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:39:22 GMT)
Few-step Generative Models as Lossy Compression [5.4] 逆チャネル符号化フレームワークにおいて,数ステップの生成モデルをコーデックとしてキャストできるかどうかを検討する。
速度パラメタライゼーションと拡散型デノナイジングパラメタライゼーションの等価性を用いてRCCに必要な量を導出する。
これにより概念確率的定式化の証明が得られ、事前学習された数段階の生成モデルで再学習することなく圧縮できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:56:22 GMT)
AI Coding Agents Can Reproduce Social Science Findings [5.4] 最近の証拠は、AIコーディングエージェントが、元のデータとコードを提供すると、公表された結果を再現できることを示唆している。
SocSci-Repro-Benchは、4つの分野と13の実体ドメインにまたがる221のタスクのベンチマークである。
どちらも社会科学の発見を再現することができ、Claude CodeはCodexを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:00:05 GMT)
Gradient based Bilevel for Inverse Optimal Control, a Riemannian approach [5.4] Inverse Optimal Control (IOC) は、観測された軌道を最適制御問題の解として説明するコスト関数の回復を目的としている。
最近のプロジェクションベースのアプローチは有望な代替手段を提供するが、勾配ベースの手法で解くと数値不安定に悩まされる。
これらの困難は、IOCの可能な集合の幾何学的構造に由来することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:27:01 GMT)
From Patches to Patients: A study of the tile-to-slide performance transferability in Digital Pathology [5.4] 本研究では,効率的なタイルレベルの線形探索がスライドレベルの性能向上のための信頼性の高いプロキシとして機能するかどうかを考察する。
42のスライドレベルと16のタイルレベルのタスクに対して、19の最先端FMをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:33:14 GMT)
Can Editing 1 Neuron Fix Repetition Loops in LLMs? [5.3] Gemma 4の命令チューニングモデルは再現可能な失敗を共有している。
これらのループは95%の速度で発生し、即時リワードを継続する。
本稿では,この動作が重み編集によって除去できるほど局所化されているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:20:57 GMT)
Bidirectional Random Projections [5.3] 我々は、$(WXR, WY)$上に構築されたOLS推定器の余剰損失を期待している。
その影響は実世界のデータに関する数値的な結果によって確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:40:09 GMT)
Hidden Consensus:Preference-Validity Compression in Human Feedback [5.3] 我々は,RLHFスタイルのフィードバックアグリゲーションを,プロンプト,応答,アクセプタビリティ判断をリンクする選好イベントを通じて分析する。
このコーパスの多数集合は、複数のアライメントよりもargmaxアクセプティビリティを測定している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:32:11 GMT)
++nnU-Net: Scaling nnU-Net with Prefix-Based Data Augmentation [5.2] 本稿では,前処理およびトレーニング前で動作する画像登録に基づく新しいデータ拡張モジュールである++nnU-Netを提案する。
我々は、++nnU-NetがnU-Netベースラインより優れており、Dice similarity Coefficientスコアが向上していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:19:09 GMT)
Decentralized Multi-Agent Systems with Shared Context [5.1] 分散言語モデル(DeLM)は、並列エージェント、共有検証コンテキスト、タスクキューを通じて協調を分散化するフレームワークである。
SWE-bench Verifiedでは、DLMはAvg.@1、Pass@2、Pass@4で最高のパフォーマンスを達成し、最強のベースラインよりも最大10.5ポイント向上した。
LongBench-v2 Multi-Doc QAでは、DeLMは4つのフロンティアモデルファミリーで最高平均精度を達成し、最強のベースラインを最大5.7%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:13:07 GMT)
Algorithmic and Minimax Complexities in Kernel Bandits [5.1] ガウス過程上信頼境界(GP-UCB)と決定推定係数法(DEC)は異なる理論に属すると考えられる。
本稿では、この2つの視点を、頻繁なRKHS盗賊のための共通アルゴリズム情報言語に配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:49:09 GMT)
Geometric Coastline Localization using Vision-Language Models [5.0] 我々はGeoChat-7B/LLaVA-1.5アーキテクチャ上に構築された視覚言語モデル(VLM)を開発した。
このモデルは、密度の高いセグメンテーションマスクではなく、海岸線をポリリンとして直接予測する。
その結果,ジオメトリに基づく測度は,画素オーバーラップの測度よりも海岸線の測位精度を評価するのに適していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:37:37 GMT)
Range Penalization: Theoretical Insights with Applications in Federated Learning [5.0] 本稿では,統計的精度を高めるために,線形な体系的成分を用いた連合学習のための範囲正規化を提案する。
このアプローチでは、異なるクライアント間で共有する重みを持つ特徴を特定し、極端な値でパーソナライズされた特徴の重みを適応的にクラスタ化する。
統計的精度と忠実パターン回復の漸近解析のための新しい証明手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:26:28 GMT)
From Text to Discovery: How Large Language Models Are Accelerating and Complicating Research Across Scientific and Humanistic Disciplines [5.0] 大規模言語モデル(LLM)は、自然科学、社会科学、人文科学にまたがる学術研究を急速に変えつつある。
本稿では,科学的研究への責任ある統合の課題について概説する。
研究者の自律性の侵食、AIによる確認バイアス、著者の曖昧さ、これらの技術への不平等なアクセスなど、未調査の10の課題を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:19:37 GMT)
Towards Critical Branching Mechanism in Recurrent Neural Networks [4.9] 臨界性は生物学的ニューラルネットワークにおける重要な組織原理として提案されているが、その起源と人工ニューラルネットワークとの関連性はまだ不明である。
トレーニング長短期記憶(LSTM)ネットワークにおける隠れ状態のダイナミクスを解析し、最適なトレーニングエポックに近い小さなネットワークが、スケールのない雪崩統計と、ユニティに近い分岐パラメータを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:49:03 GMT)
Drawing with Strangers: Population Scaling Drives Zero-Shot Mutual Intelligibility in Emergent Sketching [4.8] 創発的コミュニケーションの一般化は、新しい入力や言語構造に大きく焦点を絞っている。
我々は、この能力を、個別に訓練された集団間のコミュニケーションを成功させるために、テキセロ・ショット相互信頼(ZMI)として定式化する。
トレーニング人口のスケーリングは、独立したグループ間でZMIを大幅に改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:45:58 GMT)
DMT: Demographic Conditioning, Morphology-Enhanced Transformer for Cuffless Blood Pressure Estimation from PPG Signals [4.8] 血圧(BP)は、心血管疾患のリスク評価と治療的意思決定の鍵となるマーカーである。
Photoplethysmography (PPG)は低コストでウェアラブルフレンドリーなカフレスBP推定を可能にする。
PPG信号からのカフレスBP推定のためのTransformer-based networkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:23:07 GMT)
Frontier Coding Agents Use Metaprogramming to Adapt to Unfamiliar Programming Languages [4.8] 我々は4つの難解なプログラミング言語上で6つの現代の符号化エージェントを評価する。
最強のエージェントである Claude Opus 4.6 と GPT-5.4 xhigh は、しばしばターゲット言語を直接書くことを避けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:44:43 GMT)
Benchmarking and Exploring the Capabilities of LLMs for Attack Investigations [4.7] AuditBenchはLinuxとWindowsマシンから収集されたシステム監査ログで構成されている。
攻撃調査における監査ログの分析において,5つのフロンティアLCMの性能評価と解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:09:04 GMT)
An adaptive framework for the axisymmetric pulsar magnetosphere using physics-informed Kolmogorov-Arnold networks [4.7] パルサー磁気圏は、最近になって物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)によって対処されたばかりである。
我々は、Kolmogorov-Arnoldネットワークに基づくドメイン固有のニューラルネットワーク、自動適応トレーニングパイプライン、物理に基づく収束基準を導入する。
提案手法は,O(1e-6)におけるPDE残差の平均2乗誤差を2倍精度で有する自己整合軸対称磁気圏解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:44:10 GMT)
STEDiff: Strengthening Text Embedding for Text-to-Image Alignment in Diffusion Model [4.7] STEDiffは、テキスト埋め込み空間内で意味表現を直接拡張するために設計された、トレーニング不要のメソッドである。
本手法は複雑なシナリオにおける意味的一貫性と生成を顕著に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:59:09 GMT)
AgniNav: Configuration-Driven Cross-Embodiment Local Planning for Robot Navigation [4.7] AgniNavは設定駆動のローカルナビゲーションフレームワークである。
衝突エンベロープレベルでのクロス・エボディメント転送を標準化する。
これは、知覚と計画を共同で条件付ける最初の単眼の局所航法フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:13:45 GMT)
Magnetic HIP-NN for spin dynamics in disordered itinerant magnets [4.6] 階層的相互作用する粒子ニューラルネット(HIP-NN)の磁気的拡張について述べる。
得られた磁気HIP-NNは回転不変スピン相関を直接階層的なメッセージパッシング層に組み込む。
我々は,mHIP-NNがLandau-Lifshitz-Gilbert系の局所トルクを正確に再現し,熱クエンチによる空間スピン相関の非平衡進化を忠実に捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:57:37 GMT)
Near-deterministic single-atom loading on a photonic integrated circuit [4.6] 同一の量子エミッタをフォトニック集積回路(PIC)に結合することは、量子科学と情報処理のためのエミッタ-フォトンインターフェースをスケールアップするための重要なステップである。
ここでは、マイクロリング共振器回路上でのほぼ決定論的単一原子負荷を、空洞量子力学における強い結合のために、単一原子クーパーパラメータC > 1に到達させることを実証する。
我々は、供給された原子をマイクロリング上の固定トラップに決定的に移動させ、単一(2-)原子移動の確率82% (18%) を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:50:07 GMT)
Digital White Spaces: A Cyberpsychology-Informed Framework to Mobile Phone Addiction [4.6] サイバー心理学の研究は、断続的な報酬、説得的デザイン、習慣形成によって引き起こされる中毒性エンゲージメントループを強調している。
我々は、プライバシー保護監視、AIによる中毒ループの検出、デバイスモードの介入、およびデジタル刺激とインターネット中毒を最小限に抑える物理的信号制限ゾーンを組み合わせた社会技術フレームワーク「デジタルホワイトスペース」(DWS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:33:21 GMT)
Annealed Entropic Allocation for Ranking and Selection [4.5] Annealed Entropic Allocation(アニールド・エントロピック・アロケーション)は、ランキングとセレクションにおける逐次的な予算配分のための重み付きソフトミンフレームワークである。
本研究では,サロゲートが一様収束し,ソフトミンウェイトがアクティブチャレンジャーに集中し,固定重みの下では,誘導目標割り当てマップがシンプル内部で連続していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:25:02 GMT)
Defeater Cards: Characterizing and Managing Safety Assurance Case Defeaters [4.5] 安全保証のケースは、安全クリティカルなシステムが安全要件を満たすような構造化された正当化を提供する。
近年、敗者の概念は、安全議論の妥当性に挑戦する厳格な手段として浮上している。
本論文は,安全事例における敗者の体系的特徴付け,推論,管理を行うための,新たな構造化ドキュメントアーティファクトであるDefeater Cardsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:33:07 GMT)
Beyond Coverage and Kill Scores: Empirically Measuring Test Suite Behavioural Gaps [4.4] 従来のテスト適合度メトリクスは、期待される振る舞いに準拠するかどうかではなく、システムの実装を測定する。
私たちは、コードが何をするのか、実際に何をするのかのギャップを調査するために、概念実証の自動化アプローチを導入します。
8,922のメソッドからなる10の人気のあるオープンソースJavaライブラリに対して,93.1%の精度で20,729の動作を抽出し,アプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:46:32 GMT)
Listen, Look, and Learn: Learning Without Forgetting through SAM-Audio [4.3] クラスインクリメンタルラーニングは、獲得した知識を忘れずに、新しいクラスを継続的に学習することを目的としている。
近年のCILの進歩は様々なモダリティに対して大きな関心を喚起しているが、音声と視覚のセッティングは未解明のままである。
この作業はSAM-Audioのオーディオ-視覚的事前設定をCIL設定に統合することでギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:01:49 GMT)
Self-Distillation Policy Optimization via Visual Feedback: Bridging Code and Visual Artifacts [4.3] コード生成ビジュアルアーティファクトの視覚自己蒸留について検討する。
Visual-SDPOは、描画された視覚フィードバックを、重量共有教師の特権的な文脈として扱う。
Visual-SDPOはゼロショットベースを10以上の絶対点で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:28:39 GMT)
Knowing When to Ask: Self-Gated Clarification for Hierarchical Language Agents [4.3] 階層的推論では、失敗はエージェントが間違ったブランチにコミットする中間的な決定ポイントから生じることが多い。
本稿では,エージェントの行動空間内での明確化をナビゲーションと共有順序尺度で表す定式化であるACTION-Ratingを提案する。
エージェント自身の評価から2つの構造的に異なる情報探索モードが出現する:強制的(実行可能分岐なし)と機会的(主要な候補であるにもかかわらず残留不確実性)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:25:57 GMT)
SentTrack: Sentiment-Driven Bottleneck Detection in GitHub Issue Repositories [4.2] SentTrackは、GitHubのイシューディスカッションから社会技術的ボトルネックを検出するためのフレームワークである。
これは約9000のイシュースレッドにわたるAvaloniaUIオープンソースリポジトリに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:12:41 GMT)
PhysMetrics.Weather: An Evaluation Framework for Physical Consistency in ML Weather Models [4.1] 本稿では,機械学習天気予報モデルの物理的現実性を評価する評価フレームワークPhysMetricsを紹介する。
物理リアリズムを定量化することにより、MLWPモデルが運用に信頼性があるかどうかを評価するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:45:52 GMT)
DECSELFMASK: Leveraging Unlabeled Text via Self-Relevance-Guided Masking for Decoder-Only Classification [4.1] DecSelfMaskは、分類タスクにおけるデコーダのみのパフォーマンスを向上させるアプローチである。
モデルを活用して、ラベルのないデータからトレーニング例を作成することで、一般的な自己学習アプローチを構築します。
イタリア病院の1.9万件の診療ノートから136件の業務に対してアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:48:08 GMT)
Contemporary AI lacks the imagination to diverge or negate in science [4.0] 生物学、医学、化学、社会科学にまたがる121,640人の著者が、自分たちの論文の文脈やパズルから大きな言語モデルが生成されるという考えを判断するために招かれた。
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。
第二に、社会科学者は生命科学者よりもリスクを容認するが、新奇性よりも自分自身に類似したアイデアと賞の確率に報いる。
第3に、コミュニティが現在依存している自動評価は、専門家の判断と弱く一致し、検索の強化と科学者のペルソナは利得の限界のみを推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:31:39 GMT)
ASTRA-sim 3.0: Next-Level Distributed Machine Learning Simulations via High-Fidelity GPU and Infrastructure Modeling [4.0] 分散機械学習(ML)は、今日の大規模人工知能アプリケーションにとって重要なパラダイムである。
我々は、有望なオープンソースコミュニティ主導のシミュレータASTRA-simを再考する。
InfraGraphは、分散MLネットワークインフラストラクチャを詳細にキャプチャするための標準化された表現である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:36:31 GMT)
Accurate and Resource-Efficient Federated Continual Learning [4.0] フェデレートされた連続学習(FCL)は、限られたリソースの下で分散タスクストリームから学ぶ必要がある。
我々は、勾配に基づく更新をコンパクトなランダムな特徴統計に置き換えるリソース対応分析FCLフレームワークであるFedRANを提案する。
FedRANは最強のベースラインに対して平均精度を最大4.8ポイント改善し、最適化ベースのFCLよりも30.6-121.8$times$のクライアント間通信を使用でき、勾配ベースのベースラインよりも平均190.3$times$高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:14:16 GMT)
GenEyePose: Patient-Free, Knowledge-Based Saccadic Eye Movement Modeling for Digital Neurophysiologic Biomarker Development [3.9] ササードを含む眼球運動は、神経生理学的状態の非常に敏感で客観的なバイオマーカーとして広く見なされている。
現在、プライバシー問題やデータセット不足による脳の異常のスクリーニング、トリアージ、ローカライズのための、堅牢なAI対応ビデオ電図ソリューションはありません。
全身性ササード解析のための完全合成, 患者なし, マルチモーダル眼球運動生成パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:23:24 GMT)
Flash-GMM: A Memory-Efficient Kernel for Scalable Soft Clustering [3.8] Flash-GMM は、既存の実装に対する textbf20$times$ Speedup を達成する。
ソフトなGMMクラスタリングが現在,$k$-meansの代替として実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:07:18 GMT)
CLP: Collocation-Length Prediction for Zero-Loss Adaptive Multi-Token Inference [3.8] CLPは軽量なスパンレベルの決定層で、デコーディングの各ステップで安全に追加トークンが受け入れられる回数を予測する。
CLPは1.5Bでは1.20x--1.29x、7Bでは1.14x--1.20x、品質劣化はゼロである。
我々は、MPPヘッド予測精度を加速度の束縛制約として同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:45:12 GMT)
WebChallenger: A Reliable and Efficient Generalist Web Agent [3.8] WebChallengerは、モデルスケールではなくアーキテクチャ設計によるギャップに対処するWebエージェントフレームワークである。
WebArenaでは56.3%,VisualWebArenaでは48.7%,オンラインMind2Webでは51.0%,WorkArenaでは70.9%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:53:19 GMT)
Quantifying Subliminal Behavioral Transfer Ratios in Language Model Distillation [3.8] 本研究では,2つの教師モデルと蒸留学生モデルを用いて,サブリミナルな行動伝達比を定量化する。
100個のJailbreakBenchプロンプトの評価では、GPT-4.1が評価器として機能し、転送は堅牢であるが、スケーリングの振る舞いが異なることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:52:49 GMT)
SkillResolve-Bench: Measuring and Resolving Same-Capability Ambiguity in Agent Skill Retrieval [3.7] エージェントスキルライブラリは、不安定なソフトウェア資産になりつつある。
レトリバーは、適切な機能ファミリを見つけることができるが、間違った同機能代表を公開できる。
我々は,この障害を同機能実行リスク検索として検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:54:45 GMT)
Provenance-Grounded Gating and Adaptive Recovery in Synthetic Post-Training Data Curation [3.6] ゲート構成,リカバリ戦略,ジェネレータスケールにまたがる2つの質問について,制御された検討を行った。
より強力な審査員にとって正確な情報源は、幻覚と報奨ゲートが、双方の必要である大半が不一致なサンプル集団を拒絶する、証明のゲーティングを改善することを発見した。
下流の微調整の質は、主に発電機スケールによって駆動され、濾過と回収条件は有意だが第二に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:24:27 GMT)
GLACIER: A Multimodal Student-Teacher Foundation Model for Molecular Property Prediction [3.6] GLACIERは、分子グラフ、SMILES文字列、物理化学記述子を統合し、リッチな分子埋め込みを学ぶためのフレームワークである。
1)分子グラフのためのメッセージパスニューラルネットワーク,SMILES文字列のためのトランスフォーマーベースのエンコーダ,物理化学的記述子のための多層パーセプトロンの3つの段階からなる。
GLACIERは複雑な分子特性予測タスクにおいて高い予測性能と計算効率を実現する頑健なフレームワークであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:05:58 GMT)
Training LLMs to Enforce Multi-Level Instruction Hierarchies via Gravity-Weighted Direct Preference Optimization [3.6] プロダクションLSMは、非常に異なるレベルの信頼を持つソースから命令を受け取りながら、均一なアーキテクチャ特権を持つすべてのトークンに出席する。
これは、悪意のあるプロンプトインジェクションを可能にする構造的脆弱性であり、より広範に、正当な命令と競合する命令の衝突を解決するための原則的な方法のないモデルを残している。
線形または二値スケジュール下での競合レベル間の構造的距離でサンプルごとのオフセットがスケールする選好最適化目標である重力重み付きDPOを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:39:17 GMT)
Graph2Idea:Retrieval-Augmented Scientific Idea Generation with Graph-Structured Contexts [3.5] Graph2Ideaは、検索強化された科学的アイデア生成のための知識グラフ誘導フレームワークである。
まず、入力トピックに従って論文を検索し、構造化された知識トリプルに変換し、ターゲット中心の知識グラフを動的に構築する。
そして、ノイズの多いテキスト入力を減らしながら、目標関連リレーショナルエビデンスを保持する、コンパクトなグラフベースのコンテキストを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:03:26 GMT)
Patient-Level Diagnosis of Acute Myeloid Leukemia via Deep Learning Analysis of Bone Marrow Smear [3.5] 骨髄スミア画像からのAML診断のための細胞間深層学習パイプラインを提案する。
グローバルな細胞組成を記述するために16カテゴリーの細胞アノテーション語彙を用いた。
パイプラインは安定した内部検証と外部の一般化を達成し、それぞれセンター4、5、6で0.9076、0.8696、0.9124のアンサンブル重み付きF1スコアを記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:45:19 GMT)
Limitations of Learning Tanh Neural Networks with Finite Precision [3.5] 我々は、$m$サンプルに基づく適応的ランダム化アルゴリズムが、$Lp$ノルムのモンテカルロレート$O(m-1/p)$よりも高い収束率を得ることができないことを示した。
その結果、局所的なバンプ関数を含むクラスの学習性に対する有限精度による基本的な制限が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:02:27 GMT)
Linear Combination of Hamiltonian Simulation with Commutator Scaling [3.4] 本論文では,マルチプロダクタンスフォーミュラを用いたハミルトンシミュレーションのステップの実装により,可換性に敏感な誤差と複雑性境界が得られることを示す。
二次規則は離散化誤差だけでなく、可換構造やクエリの複雑さにも影響を及ぼすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:12:35 GMT)
XtrAIn: Training-Guided Occlusion for Feature Attribution [3.4] Occlusion-based Attribution Methodは、入力特徴を摂動させ、結果のモデル出力の変化を測定することにより、特徴の重要度を推定することができる。
本稿では,入力空間からパラメータ空間へのオクルージョン操作を伝達する学習誘導帰属法であるXtrAInを紹介する。
XtrAInは標準的な属性ベースラインよりもクリーンで解釈可能な属性パターンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:52:05 GMT)
Do VLMs Reason Like Engineers? A Benchmark and a Stage-wise Evaluation [3.2] EngVQAは、696の問題を含む5つのエンジニアリング分野にわたるエンジニアリング推論を評価するためのマルチモーダルベンチマークである。
VLM生成ソリューション評価のための8段階自動評価フレームワークを提案する。
本研究は,マルチモーダルエンジニアリング推論システムの信頼性評価におけるプロセス指向評価の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:20:15 GMT)
The Agentic Web Requires New Normative Infrastructure [3.2] ユーザーが主にAIエージェントによってインターネットと対話するエージェントウェブは、技術的に実現可能になった。
しかし、オンラインAIエージェントによって実現された消費者や社会的利益の多くは、現在時代遅れの法律、サービス規約、その他のフォーマルでないプラクティスによって妨げられている。
本研究の目的は,会話を早めること,規範的原則を導き出すこと,ユーザの適切に委任されたエージェントがオンラインで行動できるようにする政策を提唱することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:15:48 GMT)
Phi-Actor-Critic: Steering General-Sum Games to Pareto-Efficient Correlated Equilibria [3.1] 現実世界のマルチエージェントシステムは、個々のインセンティブが集団福祉と矛盾する一般的なサムゲームとしてモデル化されることが多い。
標準深層マルチエージェント強化学習法(MARL)はこの問題に対処する。
提案する$-Actor-Critic($-AC)は,スワップリミスの最小化を利用して,高次相関均衡に向けて学習を行うフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:40:26 GMT)
Small Data, Big Noise: Adversarial Training for Robust Parameter-Efficient Fine-Tuning [3.0] 我々は,PEFTに敵対的訓練をもたらす統一的な枠組みを提案する。
このフレームワークは、敵の訓練とパラメータ効率の適応の、あまり議論のつかない交差点に対処する。
PEFTのデプロイメントは、データの不足と言語的多様性が共存する実世界のシナリオにおいて、より信頼性の高いものになる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:11:33 GMT)
Flexible Kernels for Protein Property Prediction [3.0] 進化的置換行列と局所線型性を利用するシークエンスカーネルのクラスを導入する。
結果のガウス過程は,タンパク質特性の景観に関するデータ効率のよいモデルを提供することを示した。
これらの構造条件付きカーネルは、複数のタンパク質特性ランドスケープにまたがるマルチタスク学習に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:20:36 GMT)
A Longitudinal Study of Recently Observed Malicious Domains: Characteristics, Infrastructure, and Abuse Patterns [2.9] データセットを妥協されたドメインにグループ化し、攻撃者がドメインを作成します。
攻撃者が作成したドメインの大部分は、作成から数週間以内に使用される短い生きた登録である。
1つの登録簿から数千のドメインを含むバルク登録イベントが広く行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:06:58 GMT)
From Perception to Action: Can UI Interventions Foster Sustainable LLM Chatbot [2.9] 本研究では,持続可能性を重視したユーザインタフェースの介入が,ユーザのエネルギー意識を高め,エネルギー責任を増すかを検討する。
我々は,3モードスイッチ(エネルギー効率,バランス,性能),レスポンス毎のエネルギーフィードバック,プレセッションエネルギー推定,利用メトリクスダッシュボード,エネルギー類似性を備えたプロトタイプを実装した。
ベースライン調査では、94.8%の回答者がAIエネルギーの使用に対する意識を少なくとも一部報告しているが、88.3%は実際の消費を誤算している。
環境への影響に関する懸念は高かったが、エネルギー使用量を減らすためのパフォーマンストレードオフを受け入れる意思を示したのは39.0%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:39:21 GMT)
MIRAGE: A Polarity-Flipping Encoding Subspace in LLM Agents [2.9] LLMエージェントは機密データを隠蔽的に符号化する。
その結果出力は出力側検出を回避するが、基礎となる計算は行わない。
両信号を利用した2チャンネルリアルタイムモニタであるMIRAGEを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:45:19 GMT)
The Arbiter Agent: Continually Monitoring Multi-Agent Conversations to Detect Emergent Misalignment [2.9] 本稿では,マルチエージェントの会話をリアルタイムで監視し,どの参加者が不一致に行動しているかを特定するエージェントであるArbiterを紹介する。
Arbiterは限定的な「検査予算」の下で運用されており、リソースの使い方を慎重に決めなければならない。
リスクの高い金融アドバイスモデルから評価意識・衝突エージェントまで,5つの会話条件でArbiterを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:57:02 GMT)
When More Documents Hurt RAG: Mitigating Vector Search Dilution with Domain-Scoped, Model-Agnostic Retrieval [2.9] Retrieval-augmentedジェネレーションは、大規模なドキュメントコレクションにスケールすると劣化する。
Top-k検索は意味的に似ているが、文脈的に正しくないチャンクを返す。
本稿では,MASDR-RAG(Multi-Agent Scoped Domain Retrieval for RAG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:26:24 GMT)
Conformal Prediction for Dyadic Regression Under Complex Missingness [2.8] 本研究では,複雑な欠落機構の下での動的回帰問題における共形予測の枠組みを開発する。
不足要素に対しては,非グラフトンモデルに基づく非グラフトン重み付きコンフォメーションプロシージャの有効性を検証した。
これは、不足非ランダムな仮定の下での重み付き共形予測に対する条件付き妥当性の最初の公式な証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:28:07 GMT)
Can Image Models Imagine Time? ImageTime: A Novel Benchmark for Probing Visual World Modeling Through Spatiotemporal Consistency [2.8] 本稿では,画像生成における視覚世界モデリングの行動プローブとして時間的整合性を利用する診断ベンチマークであるImageTimeを紹介する。
ImageTimeはプログレッシブな機能階層でタスクを整理し、各シナリオをステージワイドな状態述語に分解する。
解釈可能な能力スコア、診断サブスコア、障害ラベルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:17:55 GMT)
ClusBench: The Clustering Benchmark Data Resource You've All Been Waiting For (?) [2.7] 本稿では,200以上の公開データセットから得られた3000近い合成データセットの生成とキュレーションについて述べる。
フレキシブルな非パラメトリック分布を各ベースデータセットに合わせることで、実世界のデータに多くのニュアンスを保持することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:27:01 GMT)
The Order Matters: Sequential Fine-Tuning of LLaMA for Coherent Automated Essay Scoring [2.7] 4ビット量子化を用いたパラメータ係数LoRAを用いたAES用LLaMA-3.1-8Bのタスク認識微調整について検討する。
i)リードを連続的に微調整し、次に位置を定め、次に証拠を主張し、結論付け、(ii)独立性(タスク固有のモデル)と(iii)ランダム化という3つの訓練カリキュラムを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:23:46 GMT)
SRT: Super-Resolution for Time Series via Disentangled Rectified Flow [2.6] Super-Resolution for Time series (SRT) は、不整流による低分解能入力で失われた時間パターンを再構成する。
SRTは入力をトレンドと季節成分に分解し、暗黙のニューラル表現を使用してターゲット解像度に整列する。
SRT-largeは、広範囲の事前トレーニングを備えたスケールアップバージョンで、強力なゼロショット超解像度機能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:25:24 GMT)
Geometric bias in eigenspace perturbation under random heterogeneous noise [2.5] スペクトル法は、ランダム摂動の下での主固有空間の安定性に依存する。
古典的には、この安定性はデービス=カーンとヴェーディンの定理によって定量化される。
不均一なノイズ分散の下では、経験的固有ベクトルは系統的、決定論的幾何学的バイアスを被る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:50:14 GMT)
A Multimodal RGB and Events Dataset for Hand Detection in First-Person View [2.5] 既存の手検出アルゴリズムは画像に作用し、検出率はカメラのフレームレートによって制限される。
近年の研究では、イベントベースとフレームベースのカメラのステレオ設定により、検出精度と帯域幅レイテンシのトレードオフが改善されている。
本稿では,エゴセントリック・ファースト・パーソナリティの観点から,その方法論と模範的なイベントベースハンドデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:40:47 GMT)
Which LoRA? An Empirical Study on the Effectiveness of LoRA Techniques During Multilingual Instruction Tuning [2.5] 基本的なLoRAではなく、より複雑なLoRA変種を使うことには大きな利点はない。
隠された埋め込みの解析により、レイヤワイド言語表現は、異なるLoRA技術で微調整されたLLM間で大きく類似していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:10:04 GMT)
Enhancing AI Interpretability and Safety through Localised Architectures [2.5] 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） (Tue, 09 Jun 2026 07:24:59 GMT)
SceneMiner: Identity-Preserving Multi-Task Fine-Tuning for Unified BEV Scene Mining [2.4] SceneMinerはカメラ専用のパイプラインで、凍結した視覚言語で書かれたバックボーンから補完的なマイニング信号を出力する。
テキストプロンプトされたシナリオ検索、複数ラベルのシーンタグの配信、連続的な物理ベースのリスクスコアをサポートする。
我々の貢献は、アイデンティティを保存するマルチタスクの微調整であり、新しいすべてのサブモジュールをゼロ初期化することで、この干渉を取り除く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:59:41 GMT)
MARCH: Model-Assisted Reinforcement Learning for the Perceptive Control of Humanoids over Sparse Footholds [2.4] 両視点を3段階に組み合わせたモデル支援強化学習(RL)フレームワークを提案する。
このモデル支援手法により, 物理的に座屈した移動が生成され, 試料効率が向上することを示す。
両足の足場を横方向の制約で移動させるユニツリーG1ヒューマノイドロボットの展開を実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:21:26 GMT)
Recalling Too Well: Sycophancy Evaluation and Mitigation in Memory-Augmented Models [2.4] 本稿では,サイコフィナンシーを体系的に増幅することにより,永続メモリシステムによるモデル精度の低下を実証する。
我々はこの効果を初めて体系的に評価し、MISTを導入した。
本稿では,現実のリコール時にメモリシステムにマッチまたは超過しながら,覚醒度を大幅に低下させる2つの軽量緩和策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:53:32 GMT)
Do Vision-Language Models See or Guess? Measuring and Reducing Textual-Prior Reliance with a Phrasing-Controlled Benchmark [2.4] 視覚言語モデル(VLM)は、画像中のものから答えを従わなければならないように、ますます展開されている。
それらはしばしば、画像自体からではなく、記憶された世界の知識と共に表現される、テキストの先行から答える。
既存のベンチマークでは、通常、各イメージは1つの固定された質問とペアリングされるため、この振る舞いを分離することは滅多にない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:18:38 GMT)
Correcting Variable Importance Scored by Random Forests [2.4] ランダムフォレスト(RF)における変数の重要性の計算は,変数間の相関を考慮に入れない。
条件付き相関(応答変数の条件)により群変数を提案する。
実験の結果,両者が変数の重要度に有意な補正をもたらすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:25:51 GMT)
Boosting ECG Classification Performance by Pre-training with Synthesized Data [2.4] 我々は、異常心電図(ECG)のためのドメイン固有の医療知識に基づく合成データを生成する。
10種類のDeep Neural Networks (DNN) を用いて異常分類を行うことにより, この合成データの有用性を評価する。
以上の結果から,4つの異常のうち3つの分類性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:48:44 GMT)
Deterministic Execution of ROS 2 Applications via Lingua Franca [2.3] ROS 2のpub-subパターンは本質的に非決定性である。
論理時間で未修正のROS 2アプリケーションを実行できるフレームワークを提案する。
コールバックが実行される順序は、デフォルトのROS 2と異なり、エンドツーエンドのレイテンシを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:48:05 GMT)
RedAct: Redacting Agent Capability Traces for Procedural Skill Protection [2.2] 実行トレースには、ツールの実行、中間決定、エラー回復ロジックなど、手続きの詳細が豊富に含まれている。
この詳細はプライベートな手続きスキルを公開して、ダウンストリームメソッドがモデルウェイトやスキルファイルにアクセスせずに、重要な公式、しきい値、戦略を復元することを可能にする。
保護キー情報をローカライズする保護されたトレースリリースフレームワークであるtextscRedActを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:57:50 GMT)
The Confident Liar: Diagnosing Multi-Agent Debate with Log-Probabilities and LLM-as-Judge [2.2] 本稿では,マルチエージェント討論における3つの信号の関係について検討する。
内部信頼信号が外部評価された推論品質を予測するかどうかを検討する。
信頼性は,コンストラクタとオーディタの約2倍の精度で評価された推論品質と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:33:15 GMT)
Early-Token Confidence Predicts Reasoning Quality in Multi-Agent LLM Debate [2.2] 本稿では,固有信頼信号,復号化によるトークンレベルのログ確率が推論品質を予測できるかどうかを検討する。
初期の信頼感、特に最初の数個のトークンの中では、推論品質の予測が一貫して最強であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:52:59 GMT)
ReflectiChain: Epistemic Grounding in LLM-Driven World Models for Supply Chain Resilience [2.2] 大規模言語モデルと強化学習のギャップを埋めるためにREFLECTICHAINを導入する。
ReFLECTICHAINは不確実性分離、知識境界検出、実証的ベイズ政策更新を分離する。
セミシムでは、REFLECTICHAINはRationale Consistency Scoreを33.0%(p 0.0001, d = 2.78)改善し、対向ショック下で82.3%の操作性を維持し、反フレキシブルな動作を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:18:44 GMT)
$100\pmΔt$ Years of Quantum Uncertainty: From Origins to Modern Insights [2.2] ハイゼンベルクの不確実性原理は量子力学の基礎となっている。
それは、数え切れないほど多くの研究を巻き起こし、現在の豊かな研究分野へと成長した、一見単純なアイデアとして始まった。
このレビューは、量子理論の理解を深め、実践的な進歩を推進したことを反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:09:06 GMT)
Quantized Stochastic Primal-Dual Methods for Distributed Optimization under Relaxed Global Geometry [2.2] ランダムな(偏りのない)量子化によってモデル化された勾配と有限ビット通信を用いた分散最適化について検討する。
制限されたセカント不等式 (RSI) の下では、勾配ノイズ、量子化歪み、ネットワーク接続性によって決定される明示的な近傍への線形の縮約が得られる。
PolyakLojasiewicz (PL) の不等式では、同じ量子化環境で線形-近傍収束が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:18:41 GMT)
Modular2Simple: A Tool for Modular Scenario Creation Based on the OpenSCENARIO Format [2.1] 本稿では,複雑な自律運転システム(ADS)シナリオの作成プロセスの簡素化と拡張を目的としたModular2Simpleを紹介する。
OpenSCENARIOフォーマットで既存の単純なシナリオを活用することで、開発者は簡単にモジュール化可能なシナリオを作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:31:11 GMT)
Multi-agent rendezvous in fluid flows via reinforcement learning [2.0] 我々は多エージェント強化学習(MARL)アプローチを採用し、渦流における物理インフォームドランデブー戦略を開発した。
エージェントが相手に向かってナビゲートするナイーブ戦略と比較して、MARL戦略はランデブー率を大幅に改善する。
理論的解析により、流体の変形がランデブー過程を妨げることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:44:53 GMT)
An Exposure-Time-Aligned Primary-Path Architecture for Autonomous-Driving ECUs [2.0] モジュールパイプラインとE2Eパスを並べてサポートするアーキテクチャを設計し、ステージ化されたマイグレーションのためのパスを埋め込む。
デュアルSoCのAD-ECUでは、350msの設計予算の中で平均296msでカメラシャッターをプランナー出力の遅延に閉じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:33:48 GMT)
A Spiking Neural Architecture for Coordinating Arm and Locomotor Control [2.0] 模擬ヒューマノイドにおける力による腕の制御と二足歩行を協調するスパイクアーキテクチャを提案する。
運動器と腕の制御の間の高レベルな行動選択は、生物学的に接地した基底神経節モデルによって媒介される。
我々の知る限り、これは二足歩行と腕の制御をフルスケールのヒューマノイドプラットフォームで組み合わせた最初の統合スパイクコントローラーである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:05:27 GMT)
From Quality Properties to Practice: A Guideline and Workflow for Explainability Requirements [1.9] AI対応ソフトウェアシステムでは、説明可能性の必要性がますます高まっている。
誘導されていない大きな言語モデルのサポートは曖昧で一貫性のない、あるいは不完全なステートメントをもたらす可能性がある。
本稿では,説明可能性要件に対する逐次的かつガイドライン駆動型ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:56:31 GMT)
NOVA: Symbolic Regression Discovery of Interpretable Car-Following and Lane-Change Models with Driver Heterogeneity [1.9] NOVAは自動車追尾および車線変更構造のための自律的な象徴的回帰フレームワークである。
NGSIM I-80とUS-101データセットからの4,765,788のアクティブな運転観察に適用される。
NOVAは502人のドライバーに対して厳格な車両IDホールドアウトの下で67.4%のバランスの取れた精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:47:39 GMT)
Nonreciprocal Photon Blockade in an Asymmetric Cavity [1.9] 本研究では,非対称ファブリ・ペローキャビティにおいて,可変かつ強い非相反光子遮断(PB)を実現する手法を提案する。
セットアップは、2レベル原子をトラップする1モードの光学キャビティで構成され、キャビティはレーザーによってコヒーレントに駆動され、同じ周波数の補助制御フィールドによって励起される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:15:39 GMT)
Selection, Not Salience: The Shape and Limits of Personalization in Social Highlighting [1.9] 読み上げ高度にまたがるパーソナライゼーションの形状と限界をマッピングする。
測定可能なパーソナライズは主に選択層に現れる。
共有されたサリエンス層を超えて行くことは、個人を集約することによってより良くアプローチされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:18:08 GMT)
From Awareness to Action: How Developers Engage with Accessibility Innovation in LLM-Assisted Development [1.8] LLMに基づくアクセシビリティプロジェクトの提案14件を分析し,ブラジルのテック企業で9人の参加者を対象にグループディスカッションを行った。
障害を持つ人々(PWD)が主導するイニシアチブによって、包括的イノベーションが生まれます。
組織が同様の参加型アプローチを採用すると、アクセシビリティーは後から技術的卓越と文化変革の推進力へと発展する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:57:19 GMT)
Detecting Knowledge Gaps from Conversational AI Interactions Using Curriculum Prerequisite Graphs [1.8] 学生の質問を会話型AI指導アシスタントからカリキュラムのトピックにマッピングするパイプラインを提示する。
大学院レベルのAIコースでは164名の学生から1,340名の質問イベントを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:47:04 GMT)
Conservation Laws from Data Symmetry in Neural Networks [1.8] ニューラルネットワークの勾配流訓練において、トレーニングデータの対称性が保存量につながるかどうかを考察する。
一方、平均二乗誤差(MSE)損失に対しては、データ拡張が余分に保存された量をもたらす状況がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:23:34 GMT)
Nonreciprocal quantum rotation sensing via virtual-excitation enhancement in a spinning cavity [1.8] ハイブリッド光物質プラットフォームにおける回転角速度を推定するための非相互量子距離論的手法を提案する。
本研究は,量子回転センシングの資源として,非相互光マタードレッシングと仮想励起を利用するための経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:23:15 GMT)
A Bayesian Network Approach for Enhancing Security-Focused Decision Support Systems [1.6] 本研究は,セキュリティアプローチの選択を通じてインフラ運用者を支援するための意思決定支援システム (DSS) を提案する。
このフレームワークは、異なるドメインのセキュリティトリドに関するエンドユーザのハイレベルな要求を簡単にキャプチャする。
指定されたモデル上で推論を実行し、そのようなニーズに合ったツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:35:25 GMT)
COGENT: Continuous Graph Emulators with Neural Ordinary Differential Equations for Long-Term Physical Forecasting [1.6] COGENTは不規則な地理空間メッシュ上での長期物理予測のための連続グラフエミュレータである。
予測軌道を連続潜在力学系としてモデル化することにより、COGENTは任意の将来時間で予測を生成することができる。
残留デコーダは、得られた潜在軌道を将来の物理的状態にマッピングし、直接多段階予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:43:30 GMT)
The fidelity of controlled quantum teleportation in a noisy environment [1.6] 3ビットの資源状態に作用するノイズチャネルの存在下での制御量子テレポーテーションについて検討する。
このようなノイズチャネルによって誘導される制御量子テレポーテーションにおいて、最大平均忠実度と最適平均忠実度の劣化を詳細に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:16:30 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） (Tue, 09 Jun 2026 04:07:12 GMT)
Single Photon Cross-Phase Shifts Can Be Enhanced by Localization in both Frequency and Time [1.6] 単一光子光学非線形性は基本的なトレードオフに直面している: 最大非線形性はスペクトル共鳴(狭帯域)と高ピーク強度(短期間)の両方を必要とする。
この制限がポストセレクションの場合に必要ではないことを実験的に実証した。
この研究は、周波数と時間の同時知識による新しい結果を明らかにし、粒子がどのように振る舞うかに関する新しい基礎的な疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 23:30:23 GMT)
Sim2Schedule: A Simulator-Guided LLM Framework for Autonomous Open-Pit Mine Scheduling [1.5] 本研究では,シミュレータ駆動型Large Language Model (LLM)スケジューリングフレームワークを導入する。
このフレームワークは、クラウドベースの推論、ドメイン固有の微調整、再トレーニングなしで、完全な、解釈可能な抽出と処理スケジュールを生成する。
MILP最適NPVの94%から99%を回復し、線形にスケーリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:20:38 GMT)
Model-based Optimization of Anguilliform Swimming Gaits for Soft Robotic Applications [1.5] 大振幅伸長体に対するライトヒルの理論を用いて, 第一流体環境作用を表現した。
空気圧マニホールドロボットシステムは、水槽環境下でSLIDERを作動させるために使用される。
低周波水泳は耐環境力に支配されているのに対し,高周波水泳は慣性流体力に強く影響されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:54:44 GMT)
Semantic Segmentation of Node and Edge Diagrams for Assistive Technology [1.4] ノードリンク図は、数学グラフ、概念間の関係、フローチャートを表現するためによく使われる。
これらのダイアグラムは非視覚的にアクセスすることは困難であり、いくつかの補助インターフェイスはノードリンクダイアグラム用に設計されているが、ダイアグラムの機械可読表現に依存している一方、そのようなダイアグラムは一般的にビットマップ画像として利用できる。
当社のコンパクトディープラーニングモデルは,ノードリンク図の大規模な合成データセット上で,優れた定量的・定性的な性能を示し,画素あたりの精度が93%以上に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:02:12 GMT)
Influence Factors on RAG Poisoning [1.4] Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、外部の知識ソースから取得した文書の応答を推論時にグラウンド化することで、大きな言語モデルを強化する。
本報告では,RAGの中毒性について,432個の構成を網羅したフルファクター実験により検討する。
密度とグラフベースのレトリバーは一般的にBM25と比較して堅牢性を向上させるが、より大きな検索深度は有毒な通路を回収する可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:07:42 GMT)
CRUMB: Efficient Prior Fitted Network Inference via Distributionally Matched Context Batching [1.4] 事前適合型ネットワーク(PFN)は、コンテキスト内学習を行う基盤モデルの有望なクラスである。
CRUMB(Clustered Retrieval using Minimized-MMD)は,テストクエリをクラスタリングする3段階推論ラッパーである。
CRUMBは、最大平均誤差を極端に最小化することにより、各クラスタに対して小さな、分散的に整合したトレーニングサブセットを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:07:04 GMT)
CITRAS-FM: Tiny Time Series Foundation Model for Covariate-Informed Zero-Shot Forecasting [1.4] 実時間CPU推論によるゼロショット予測のための7MパラメータTSFMであるCITRAS-FMを提案する。
CITRAS-FMはパッチベースのデコーダのみのトランスフォーマー上に構築されており、Shifted AttentionとCov Synthが導入されている。
さまざまな設定で100のタスクにまたがるfev-benchの実験では、CITRAS-FMが最先端のゼロショット精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:46:15 GMT)
Event-Driven Reinforcement Learning Enables Long-Horizon Control in Semiconductor Fabrication [1.4] このスケールでの多目的政策最適化のための深層強化学習フレームワークを提案する。
具体的には、中核政策がシステム全体の決定を調整する中心エージェント問題として制御を定式化する。
イベント駆動型時間差分法を定式化して,様々なポリシー最適化手法と統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:08:45 GMT)
Energy-Efficient On-Device RAG on a Mobile NPU: System Design and Benchmark on Snapdragon X Elite [1.3] Retrieval-Augmented Generation (RAG)パイプラインは計算集約である。
完全にデバイス上で実行することは、プライバシ、レイテンシ、オフライン使用の恩恵を受ける。
Snapdragon X EliteのQualcomm Hexagon NPU上で、すべてのニューラルネットワークステージを実行する最初のエンドツーエンドRAGパイプラインを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:09:00 GMT)
A Reliable Fault Diagnosis Method Based on Belief Rule Base Consider Robustness Analysis [1.3] 本研究では,ロバストネス評価とロバストネス最適化の2つの問題に対処するために,新しい断層診断手法を提案する。
提案モデルの有効性は,WD615ディーゼルエンジンとケース・ウェスタン・リザーブ大学製軸受の故障診断を例に挙げて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:24:37 GMT)
Mobility Anomaly Generation using LLM-Driven Behavior with Kinematic Constraints [1.3] 本稿では,現実的な軌跡異常を大規模に合成するエンド・ツー・エンドな生成フレームワークを提案する。
我々のアーキテクチャは、純粋に合成されたモビリティデータと複雑な現実世界の物理的な制約の間のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:09:02 GMT)
Optimal Post-Training Quantization Scales and Where to Find Them [1.3] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、重みを低表現にマッピングすることで、大きな言語モデルを圧縮する。
本稿では, チャネルワイド重み計算アルゴリズムであるPiSOを, ラウンド・ツー・アネレスト量子化の下で正確に, 効率的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:03:04 GMT)
Do Transformers Actually Help Intrusion Detection? A Temporal Sequence Evaluation on CIC-IDS2017 [1.3] 我々はCIC-IDS 2017を、ネットワーク会話から順序付きフローシーケンスを構築することで、時間的侵入検出タスクとして再構成する。
中心的な発見は、アーキテクチャではなくパディング規約がトランスフォーマーのパフォーマンスを決定することである。
我々は、将来のIDS研究において、漏洩のない分割、明示的なパディング開示、シーケンシャル・アウェア・ベンチマークを標準的実践として推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:57:10 GMT)
Data-Driven Runway and Taxiway Exits Prediction of Landing Aircraft: A Case Study at Hartsfield-Jackson Atlanta International Airport [1.3] 本研究は、ハーツフィールド・ジャクソン・アトランタ国際空港(KATL)の入港決定について検討する。
コントローラワークフローを反映する2段階のデータ駆動型意思決定支援を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:55:55 GMT)
Least-Action-Guided Diffusion for Physical Extrapolation [1.3] 推論時の物理的整合性を促進する最小作用原理誘導拡散(LAPG)を導入する。
代表的な常微分方程式および偏微分方程式系上でのLAPGの評価を行った。
時間、パラメータ、幾何学的外挿試験では、LAPGは位相ドリフトを減少させ、散逸性減衰を保ち、渦の動きを捕捉し、翼流の昇降反応を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:59:37 GMT)
Minimum Distortion Quantization with Specified Output Distribution [1.2] 最適な量化器は$X=big(F_-1(X)-1(F_W(W))big)$である。
P_W$ が区間上で一様であるとき、または$P_X$ が 1,ldots,k$ 上の一様であるとき、量子化器は単純な形式を $X=F_X-1(F_W(W))$ とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:06:41 GMT)
Probabilistic Contrastive Pretraining for Multi-task ADME Property Prediction [1.2] 吸収、分布、代謝、排ガス特性の正確な予測は、薬物発見に不可欠である。
化学固有の自己超越と対照的な相互情報機械学習(cMIM)を組み合わせた分子グラフ変換プリトレーニングフレームワークを提案する。
本手法は,分子グラフを潜伏変数にエンコードし,グラフ由来潜伏符号からSMILES文字列を再構成し,ドメイン固有の自己制御化学タスクで対照的な目的を増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 23:03:05 GMT)
Learning from almost nothing: How neural networks survive heavy input corruption [1.2] 不完全なデータからの学習は機械学習における中心的なテーマであり、堅牢性の実践的な問題と学習可能性の基本的な問題とを結びつける。
我々は,加法雑音と置換雑音の2種類の汚職モデルを考える。
入力が90%以上破損しても、ニューラルネットワークは頑健であり、精度は良好である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:02:09 GMT)
Federated continual learning: A comprehensive survey on lifelong and privacy-preserving learning over distributed and non-stationary data [1.2] Federated Continual Learning (FCL)は、分散データと非定常データによる生涯的、適応的、プライバシ対応学習をサポートすることを目的としている。
この調査は、FCLの包括的で体系的な概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:35:21 GMT)
Beyond Explaining Predictions: Logic-Based Explanations for Confidence in Machine Learning Models [1.1] 本稿では,誘引的説明による最弱信頼保証を定量化する,最小信頼閾値(MCT)の概念を紹介する。
予測されたクラスだけでなく,ユーザ指定の信頼性保証も保持する,信頼を意識した帰納的説明を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:55:55 GMT)
Post-Quantum Secure Federated DeFi for Inclusive Banking [1.1] 誤り訂正量子ビットの最近の進歩は、実用的な量子コンピューティングのタイムラインを加速させている。
これは金融システム、政府のインフラ、通信ネットワーク、DeFiエコシステムの確保に使用される暗号化プリミティブに脅威をもたらす。
本稿では,銀行間協力により,金融履歴が限られているため,現地の銀行が保有する個人への傾きを改善できる,ポスト・クォータ・セキュア・フェデレーションド・デフィの枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:06:55 GMT)
Generative Explainability for Next-Generation Networks: LLM-Augmented XAI with Mutual Feature Interactions [1.1] 既存の説明可能な人工知能(XAI)技術は、このギャップを非専門家に橋渡ししないことが多い。
本稿では,この問題に対処するためのフレームワークを提案する。
それは、人間の理解可能な自然言語の説明を生成するために、相互の機能相互作用データに富んだ構造化されたプロンプトを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:48:26 GMT)
Parthenon Law: A Self-Evolving Legal-Agent Framework [1.1] 法律ドメインのエージェントは、ドキュメントの重い問題をレビュー可能な作業製品に変えることを約束します。
今日の最強のモデルとハーネスの組み合わせが、エンドツーエンドの法的な問題に対してどのように振る舞うかについて、大規模な証拠はない。
反推論学習ループは、得られた失敗をタスクに依存しない編集からスキル、ツール、知識に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:11:58 GMT)
When Probing Accuracy Saturates, Fragility Resolves: A Complementary Metric for LLM Pre-Training Analysis [1.1] 線形探索は、隠された状態の分類器が高い精度を達成したときに「符号化された」プロパティを宣言する。
標準的な線形探査は最初の数千歩以内に飽和し、ほとんどの訓練は楽器に見えないままである。
我々は,プローブ精度が崩壊するアクティベーションノイズレベルとして定義される,層ごとの相補的測定値であるフラキシビリティを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:00:23 GMT)
Fisher geometry reshapes the effect of incompatibility in multiparameter quantum estimation [1.1] パラメータプレーン間の不整合の分布が全体のコストにどのように影響するかを示す。
また, 不整合度を1つのパラメータ平面に集中させることで, 最適化されたトレードオフコストを低減できることを示す。
クォートビット$SU(2)$エンコーディングは、マッチング係数$G$が十分に小さい場合、相反する強度の大きい状態がより小さいコストを発生させることができることを数値的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:22:29 GMT)
Vehicle Prediction Model for Enhanced MPC Path Tracking in Formula Student Driverless [1.0] 本稿では,環境変化に適応した自律走行車のための,新しいリアルタイム能動予測モデルを提案する。
既存の手法と比較して、予測精度は最大57%向上した。
実際のフォーミュラ学生レースカー上で,MPCを用いた経路追従制御システムにおいて,モデルの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:40:30 GMT)
Pushing the Performance Limits in Autonomous Racing: Continuous Stability-Aware Adaptive Velocity Planning in Formula Student Driverless [1.0] 自律レースにおいて、レースカーの目標速度の正確な計画は、競争的なラップタイムと安定した運転行動に不可欠である。
本稿では,動的に変化する条件に適応する速度計画法(VP)を提案する。
提案手法は, 実際のフォーミュラ学生レースカーにおいて, ラップタイムを10周で35 %改善し, 非適応アプローチと比較して平均8 %向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:40:30 GMT)
Unsupervised Deep Learning for Limited-Angle STEM-EDX Tomography -- Application to 3D Chemical Analysis of Phase-Change Memory Devices [0.9] 本稿では,制限角STEM-EDXトモグラフィの総変分正則化を前提として,Deep Image Priorに基づく教師なしディープラーニングフレームワークを提案する。
空間相関を利用して複数の要素マップを共同で再構成する多チャンネル定式化(DIPm-TV)に拡張する。
本手法は,中程度の雑音下では,約100円前後の角度範囲に相当し,致命的な欠点を補うものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:16:09 GMT)
KG-SoftMAP: Soft Knowledge-Graph Priors for Bayesian Network Structure Learning from Sparse Discrete Data [0.9] 我々は,KG-SoftMAPを提案する。このKG-SoftMAPは,そのような重み付き指向知識グラフ(KG)を,ソフトで信頼性の高いデータ重み付け可能なエッジとして符号化する。
制御された合成ベンチマークにおいて、KG-MAPは基底線で部分的指向構造を復元する。
実際のスパース教育データに基づいて,予測,キャリブレーション,KG整合性といった,デプロイメント対応の指標を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:14:50 GMT)
Multimodal Brain Tumour Classification Using Feature Fusion [0.9] 臨床医は、患者の症状、医療史、MRIやCTスキャンなどのモダリティからの定量的な画像データを統一された臨床診断に合成することにより、脳腫瘍を診断する。
脳腫瘍をグリオーマ,髄膜腫,下垂体,腫瘍に分類するために,生MRIスキャンと91個の放射線学的特徴を組み合わせた2枝マルチモーダルネットワークを探索した。
すべてのマルチモーダル構成は、96.13%の精度でゲート融合により単調なベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:03:50 GMT)
Floquet analysis of coherence in periodically driven diamond NV ensemble systems [0.9] WAHUHA制御は高密度NVアンサンブルの有効不均一な劣化時間を増加させることを示す。
長寿命信号は, 1サイクルユニタリの位相ラップと準エネルギー分岐の折り畳みから生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:58:53 GMT)
Unbiased Derivative Estimation for Stationary Mean of Parameterized Markov chains [0.9] マルコフ連鎖のパラメタライズド族に付随する定常手段の勾配を非バイアスで推定する新しい手法を提案する。
我々の推定器は、マルコフ連鎖が遅い混合速度を持つ場合、特に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:19:50 GMT)
CADENCE: Predicting Realized MAPF Execution Time Beyond Sum of Costs [0.9] Multi-Agent Path Finding (MAPF)アルゴリズムは、産業倉庫やロボット共有ワークスペースにおけるロボットチームの動きを計画するために、ますます使われている。
しかし、SoC(Sum of Costs)やMakepan、プランナーランタイムといった標準的なMAPFアルゴリズム評価メトリクスは、プランナーの選択が現実的な実行パフォーマンスにどのように変換するかを曖昧にします。
CADENCEは、7つのディファレンシャルドライブロボットを用いた固定された7×7ワークセル上のこの評価ギャップに関するハードウェア研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:33:04 GMT)
A complementary study on PlanGPT: Evaluation with defined Performance Metrics and comparison with a planner [0.8] 計画問題は、オブジェクトのセット、初期状態、および望ましい目標状態によって定義される。
私たちは、昨年リリースされたPlanGPTという最先端のLLMを補完的に研究しました。
PlanGPTはGreedyの検索戦略に匹敵するものではないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:07:48 GMT)
Parallel Causal Associative Fields: Gated Sparse Memory for Long-Context Language Modeling [0.8] 本稿では,因果後継レコードに対するコンテント適応メモリの並列化について検討する。
提案されているParallel Causal Associative Field (PCAF)は、コンテキストウィンドウからハッシュバケットにローカルレコードを記述する。
我々は,分散 Google Cloud TPU v4-32 pod を用いて,WikiText-103 と PG-19 の完全自己回帰事前学習による PCAF の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:23:17 GMT)
Deep learning for echo sounder data [0.8] 我々は、音響データの本質的な性質から、深層学習法の研究が必要であろうと論じる。
メソッド開発におけるブレークスルーの可能性は、標準データフォーマットや組織が欠如していることによって妨げられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:56:48 GMT)
3D-CBM: A Framework for Concept-Based Interpretability in Generative 3D Modeling [0.8] 本研究は,CBM(Concept Bottleneck Models)を3次元生成アーキテクチャに組み込むためのフレームワークを紹介する。
CBMは、人間の定義した概念に合わせるために潜在表現を制約することで、本質的な解釈可能性ソリューションを提供する。
我々は、点雲やメッシュを含む生の幾何学的入力を解釈可能なプリミティブと機能属性の分類にマッピングする形式的な3D-CBMアーキテクチャを設計、実装、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:57:03 GMT)
Experimental implementation of continuous-variable QAOA on a quad-rail lattice cluster state [0.7] 連続変数量子近似最適化アルゴリズム(CV-QAOA)を複数変数問題と複数のQAOA深さに対して実験的に示す。
その結果, 1 から 2 までの深度の増加は性能を向上する一方,それ以上の増収は限られた利得しか得られないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:18:12 GMT)
Can we trust our models? Epistemic calibration in second-order classification [0.7] 本稿では, 既往の疫学的不確かさが, モデル予測の分散を忠実に反映しているかどうかを判断する原理的基準を導入する。
この概念を運用するために、本論文では、真性てんかん(TECE)の一貫性のある推定器であることを証明した、期待されたてんかん(EECE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:31:32 GMT)
Do LLMsMakeNeural Distinguishers Wise? [0.7] 大規模言語モデル (LLM) は, ニューラルディファレンサの性能向上に寄与しないことを示す。
ハイラウンドでは、違いの選択は、LLMベースの神経識別器やResNetではもはや有効ではない。
我々は,XOR演算結果のみを即時設計に組み込むことで,LLMに基づくニューラルディファレンサの性能を著しく向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:51:12 GMT)
Non-linear mechanical field reconstruction coupling recurrent neural networks with physics-informed graph neural networks [0.7] 局所応力場再構成の時間的側面と空間的側面を結合したLSTMGNNフレームワークを提案する。
線形ウォームアップによる相対重み付け戦略を導入し,データ駆動型再構成損失と離散発散型平衡ペナルティのバランスをとる。
このモデルは有限要素シミュレーションよりも3桁のスピードアップを達成し、累積誤差1.9%でトレーニング長の2倍の負荷列に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:20:39 GMT)
Making Software Meaningful [0.7] ひとつの尺度を採用することで、ソフトウェアのユーザビリティ、モジュール性、説明責任が向上します。
この振る舞いを含む現象は、ソフトウェアに関するすべての議論を根拠とする語彙となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:16:11 GMT)
Generation of Diverse and Functional Robot Designs using Superquadrics Parametrisation and Quality-Diversity [0.7] ロボットの生成設計には、物理的な構成や行動パラメータを含む広大な探索空間をナビゲートする必要がある。
初期収束に対抗するため,ロボット体にスーパークワッドリックに基づく表現(SQ)を導入する。
MAP-Elitesアルゴリズムと組み合わせてSQを用いてモルフォロジーを生成する手法が,両環境にまたがる最高のQDスコアに達することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:08:03 GMT)
A Unified Siamese Learning Framework for Zero-Day Anomaly Detection and Classification in Optical Networks [0.7] シームズニューラルネットワークは、光学ネットワークにおいてゼロデイ異常検出とワンショット分類を統一する。
システムは、リトレーニングなしで、光パスと見えない異常なタイプにまたがる、99%以上の精度と即時適応性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:16:36 GMT)
An Uncertainty Estimation Framework for Dose Accumulation in Adaptive Radiotherapy: Application to CBCT-Guided Radiotherapy for Cervical Cancer [0.7] oARTは、毎日の計画順応を可能にするが、累積線量推定は限られている。
本稿では,不確実性を考慮した線量蓄積フレームワークであるIMPACT-DoseAccを,意味的特徴駆動画像解析のためのIMPACT内に導入する。
9例の頸部癌患者を毎日CBCT由来の仮想CTを用いて振り返って分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:52:58 GMT)
ABC-Bench: An Agentic Bio-Capabilities Benchmark for Biosecurity [0.6] 大規模言語モデル(LLM)は、生物研究に関連する能力の獲得が急速に進んでいる。
これらの能力は、科学的な発見とバイオメディカルな進歩の新たな機会を提供するが、バイオセキュリティのリスクの展望も変えている。
本稿では,エージェントバイオセキュリティ関連能力を測定するためのエージェントバイオ能力ベンチマーク(ABC-Bench)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:35:37 GMT)
SPACR: Single-Pass Adaptive Training of Uncertainty-Aware Conformal Regressors [0.6] 本研究では,SPACR(Single-Pass Adaptive Conformal Regressor)を提案する。
その結果、単一のSPACRモデルが推論中に複数の信頼度レベルで有効な予測間隔を出力し、DOICRのような手法で必要となるコスト再トレーニングを回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:45:17 GMT)
Certification of Network Quantum Sensing [0.6] 我々は、プライバシーと推定の整合性を厳格に証明できる量子リモートセンシングプロトコルを導入する。
交絡光子を用いて光位相を推定することにより,この枠組みを実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:02:50 GMT)
GRAFT: Gain-Recalibrated Adapters for Transformer-Based Neural Population Activity Modeling [0.6] GRAFTはトランスフォーマーをベースとした神経集団活動モデルであり、再解析可能なニューロンインタフェースから再利用可能な時間的ダイナミクスを分離する。
ニューロンインタフェースは、記録されたニューロンが共有のバックボーンに侵入し去る方法を制御し、補助的なゲインと位置決め機構はトランスフォーマー内の神経活動モデリングをサポートする。
GRAFTはMC MazeデータセットからMC Mazeデータセットへの再分類を行い、パラメータのわずか9.21%を更新し、ターゲットデイサポートセットが制限された0.3749、0.3112、0.3152コブップに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:29:34 GMT)
RECON: An LLM-Enhanced Backward Constraint Analysis Framework [0.5] 本稿では,新しい大規模言語モデル (LLM) を用いた後方制約解析フレームワークを提案する。
我々のアプローチはRECONと呼ばれ、ターゲットメソッドからアプリケーションエントリポイントへの後方経路探索を行い、メソッドレベルの制御フロー制約を発見し、LCM推論を利用してバイトコード条件を解釈可能な仕様に変換する。
その結果,従来のシンボル実行よりも5.8倍高速に動作し,論理的等価性を保ちながら100%の成功率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 00:09:50 GMT)
Towards Autonomous Accelerator Design: FPGA Accelerator Generation with SECDA [0.5] SECDA-DSEは、大規模言語モデルをSECDAエコシステムに統合し、設計空間探索をガイドするフレームワークである。
これは、FPGAハードウェア上で正常に合成および実行されるSECDA準拠のアクセラレータ設計を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:14:44 GMT)
Fingerprinting All AI Cluster I/O Without Mutually Trusted Processors [0.5] 本稿では,データセンタへの入退出するすべての情報を暗号的にコミットする手法を提案する。
ハッシュは、クラスタと外界の間のすべての情報転送ワイヤにネットワークタップを配置することで計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:33:23 GMT)
Semantic Multi-Agent Intrusion Detection for IoT:Zero-Day and Adversarial Threats with Risk-Aware Reasoning [0.5] Internet of Things(IoT)デバイスは、ゼロデイや敵の侵入を含む高度なサイバー脅威にネットワークを公開している。
従来の侵入検知システム(IDS)は、目に見えない攻撃を一般化するのに苦労し、しばしばかなりの計算資源を必要とし、解釈性に欠ける。
ディープラーニング(DL)、オープンセット検出、Large Language Model(LLM)ベースのセマンティック推論などの最近の進歩は、これらの課題のいくつかに対処するが、典型的にはゼロデイと敵対的な脅威に焦点を当てる。
我々は4つの特殊エージェント(例えば、Scout, Mutator, Auditor, Arbiter)を統合する意味的マルチエージェントIDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:18:50 GMT)
Reconfigurable MDI-QKD and BB84 over 20 km optical channels via EOM-tailored weak coherent states [0.5] 偏光符号化MDI-QKDとBB84の測定の両方をサポートする再構成可能なプラットフォームを実証する。
2つの相ランダム化弱コヒーレント状態(WCS)が共有連続波(CW)レーザから生成される。
送信された状態は、MDI-QKDを実装するために部分的なベル状態測定(BSM)を経る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:51:18 GMT)
AgentPLM: Agentic Protein Language Models with Reasoning-Augmented Decoding for Protein Sequence Design [0.5] タンパク質言語モデル(PLM)は、外部の生物物理学的フィードバックやリダイレクト生成のメカニズムを持たない単一の前方通過で配列を生成する。
本稿では,ツールコールによる自己回帰生成をインターリーブするReasoning-Augmented Decoding (RAD)を用いて,事前学習したPLMを組み込むことにより,この問題に対処するAgentPLMを紹介する。
我々は、デノボ酵素設計、抗体最適化、耐熱性、PPIインターフェース設計、および標準オラクルAPIによるゼロショット適合性予測を含むベンチマークタスクにおいて、AgentPLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:11:47 GMT)
Signed Compression Progress on a Sealed Audit is Goodhart-Resistant [0.4] 圧縮の進行は本質的な動機付けの長年の提案である。
我々は、本質的な報酬は学習のためだけに支払われるから「信用できる」ことを証明している。
構造コアのリーン4メカニゼーションを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:10:40 GMT)
Advancing Wood Identification in the Philippines: Utilizing the Xylorix Platform for Efficient AI Model Development and Deployment for Five Key Species [0.4] 不法伐採と木材貿易はフィリピンで大きな課題となっている。
木種の識別は実施には不可欠であるが、特殊装備や専門知識の必要により制限される。
本研究の目的は, 木材の識別のためのAIモデルを, プログラミングの専門知識を伴わずに, 木材科学者によって開発・展開できるかどうかを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:51:36 GMT)
Handbook of Error-Correcting Codes [0.4] ハンドブックには、これらのエラー訂正コードの記述と、それらが使用するシンボルによる分類が含まれている。
また、スフィア・パッキング、格子、デザイン、グループ、古典的および量子的な物質相など、コードと関連するオブジェクト間の関係をカタログ化している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:18:56 GMT)
Deterministic Integrity Gates for LLM-Assisted Clinical Manuscript Preparation: An Auditable Biomedical Informatics Architecture [0.4] 検証を伴うアーキテクチャペア生成を3つの原則に基づいて記述する。
この決定論的な分割は、整合性のある分類として組織化され、中核的な貢献である。
MedSci Skillsは、43のスキルのオープンソースツールキットで、21の決定論的階層を持ち、3つのパブリックデータセットパイプラインで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:24:13 GMT)
Unitary Channel Testing Under a Depolarizing Noise Assumption [0.4] 量子計算でしばしば行われる非分極雑音仮定の下では、その強度をテストするアルゴリズムを提案する。
最適なアルゴリズムは以下の疑問に答える: 与えられたブラックボックスによって実装された量子チャネルは、ダイヤモンド距離で、ユニタリまたは$varepsilon$farと同一か?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:39:34 GMT)
SwiftCTS: Fast Cross-Design Prediction and Pareto Optimization of Clock Tree Metrics via Few-Shot Calibration [0.4] クロックツリー合成(CTS)は、物理設計フローにおける計算コストの高い段階である。
我々は、両方の制限に同時に対処する物理インフォームドサロゲートフレームワークであるSwiftCTSを紹介する。
スウィフトCTSは、軽量で物理地上の統計機能と勾配ブーイングされたアンサンブルを結合することにより、CPU上で5秒未満でトレーニングし、GPUサポートなしでミリ秒未満で配信する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:25:38 GMT)
Efficient AI-Inspired Reduction of Feynman Integrals via Tube Seeding [0.4] 機械学習を用いて、ファインマン積分を積分的に還元する新たなシード戦略を発見する。
我々の戦略は、基本的に標準ラポルタアルゴリズムによって、大きな数値演算力を持つマルチループ積分を削減できる。
有限体上の数値キネマティクスを用いて、ランク20の平面でない2ループ5点積分を減少させることにより、我々のアプローチのパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:59:00 GMT)
The Role of Feedback Alignment in Self-Distillation [0.4] 自己蒸留は、文脈が存在しないときにこの改善を維持するようモデルを訓練する。
本研究では,凍結した評論家からのフィードバックに基づいて,解法を訓練し,自己蒸留のための文脈設計について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:50:09 GMT)
Time-frequency localization of bird calls in dense soundscapes [0.3] 我々は,鳥の発声検出をスペクトログラム上での物体検出タスクとして定式化する。
シンガポールの密集した熱帯のサウンドスケープに鳥の鳴き声をローカライズするために、YOLO11モデルを訓練する。
これらの結果から,複雑な音環境下での動物の発声の時間的局所化には,物体検出フレームワークが有望なアプローチであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:31:30 GMT)
Efficient Magic State Cultivation for $\sqrt{T}$ Gates [0.3] 特定の符号における任意のクリフォード階層レベルにおけるマジック状態の位相キックバックチェックを一般化する。
Sleft| + right>_L$ と $sqrtTleft| + right>_L$ の強い成分を二重カラーコードで観測する。
本稿では,早期のフォールトトレラント量子コンピューティングにおけるSTARアーキテクチャと$T$ゲートを組み込んだ,対応する$sqrtTleft| + right>_L$培養の適用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:14:50 GMT)
Is Fairness Truly Fair? Towards Reliable Lipschitz Fairness in Multi-Task Learning via Fixed-\texorpdfstring{$δ$}{delta} Alignment [0.3] リプシッツ様式の個人公正は、意味論的に類似した例が同様の予測を受けるべきだという考えを定式化する。
本稿では,各モデルの表現距離から監査耐性を導出した場合,異なるセマンティックしきい値の下で異なるアルゴリズムを比較する。
トレーニング時間制御正規化から評価時間固定値の監査を分離する信頼性対応フレームワークである textbfReLiF を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:36:54 GMT)
Dmsh: A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for All-Quad Mesh Generation [0.3] Dmshは、幾何学的分解と四角形メッシュ生成を統一する最初の完全自動強化学習パイプラインである。
Dmshは、トポロジの単純化、幾何正規化、メッシュ生成を扱う3つの協調エージェントによって問題を分解する。
学習戦略により、単純なドメインから非常に複雑なジオメトリへのスケーラビリティが保証され、種子の分散が抑制される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:04:32 GMT)
Web-Native Graphical EMF Model Editors [0.3] EMFularは、バックエンドなしでEMFモデルを管理するWebベースのフレームワークである。
付随するEMFularジェネレータは、与えられたEcoreモデルを、使用可能な準備の整ったグラフィカルエディタにマップする。
生成されたエディタは、指定された拡張ポイントを持つAngularプロジェクトであり、開発者はエディタのすべての側面をカスタマイズおよび拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:52:39 GMT)
Understanding and mitigating the risks of OpenClaw for non-technical users: A practical guide with Skill [0.3] OpenClawユーザーが日々の使用で遭遇する可能性のある7つの中核的リスクを特定し、分類する。
我々は、対応する防衛戦略のセットを、明確で行動可能な運用手順に蒸留する。
キーのセキュリティ設定を自動化するOpenClaw Skillを共同で提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:41:48 GMT)
ZODS-RS -- Zero-training Oriented Detection & Segmentation for Remote Sensing [0.3] ZODS-RSはトレーニング不要でクローズドなパイプラインで、水平ボックス(HBB)とインスタンスマスクを出力する。
我々のUAVデータセットでは、ZODS-RSはマスク$mathrmmIoU=mathbf31.10$を達成し、1つの5090のグラウンドドSAM上で、小さなオブジェクトAPを$mathbf+30.70$で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:24:55 GMT)
Layer Order Semantics for Automata-Based Cybersecurity [0.3] 本稿では,層次オートマトンから構築した有限状態意味論について述べる。
HTTPリクエストのデ同期: フロントエンドとバックエンドのプロセッサは互換性のない要求境界を計算します。
結果は、完全なトレース認識、オンライン編集、意思決定合成、忠実な執行を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:57:45 GMT)
Position: AI Must Become Planet-Centered, Not Just Human-Centered [0.3] 惑星中心のアプローチはシステム思考に根ざし、地球を人間が参加する相互に繋がったものとして扱う。
惑星中心のアプローチはシステム思考に根ざし、地球を人間が参加する相互に繋がったものとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:59:15 GMT)
Internet Quality Barometer (IQB): A preliminary data-driven evaluation of the IQB framework [0.3] インターネット品質バロメーター(IQB)フレームワークは、生のインターネット計測データをインターネット品質に関する実用的な洞察に変換するために設計された。
IQBスコア(IQB score)は、0から1までの総合指数であり、インターネット全体の品質を解釈可能で、各所で同等なものにすることを意図している。
IQB フレームワークの予備感度解析を行い,パラメータ選択が IQB のスコアに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:09:44 GMT)
When Roleplaying, Do Models Believe What They Say? [0.3] モデルが示すようなロールプレイの変化は,表現的変化がほとんどありません。
これは、創発的ミスアライメントを示す有害なアドバイスに基づいて訓練されたモデルと対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:46:55 GMT)
Logical error estimation from syndrome data of surface-code experiments [0.2] 実験結果から検出誤差の確率を推定することは可能であり、独立したデバイスベンチマークを回避し、有用なデコーダ前駆体を生成する。
我々は,GoogleのWilowチップ上で行ったサーフェスコードメモリ実験のオープンソースデータを用いて評価を行い,IBMのtextttibm_miamiプロセッサ上で類似したサーフェスコード実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:39:11 GMT)
From Observation to Intervention: A Causal Audit of Expert Importance in Mixture-of-Experts Models [0.2] 本研究では,Mixture-of-Experts (MoE) プルーニングにおけるルーティング統計の利用について検討する。
複数パラメータ補正後の因果的専門家の重要度を予測する観察的指標は見つからない。
以上の結果から, 人口レベルの観察結果から, 専門家の重要度に関するトークンレベルの介入主張まで, 共通の推論段階に対する明確な反例が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:04:19 GMT)
RAT: Reference-Augmented Training for ASV Anti-Spoofing [0.2] 本稿では,話者参照記録を前提としたスプーフィング対策アーキテクチャを提案する。
推論中に参照を効果的に無視する解に収束することが観察される。
本稿では,検出性能の向上を図ったRAT(Reference-Augmented Training)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:20:05 GMT)
Ethical and Technical Limits of Deepfake Speech Datasets [0.2] 本稿では,ディープフェイク音声景観のデータセットレベル監査について述べる。
アクセシビリティ、ドキュメンテーション、人口統計および言語カバレッジ、データセットスケール、基礎となるボナフッド音声ソースなど、重要な属性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:20:55 GMT)
What Do Deepfake Speech Detectors Actually Hear? [0.2] ディープフェイク音声検出装置は、なぜオーディオサンプルがフラグ付けされたのか、証拠がどこにあるのか、何の手がかりが決定を導くのかを説明せずに、単一のスコアを出力することが多い。
本稿では,時間とともに決定証拠をローカライズするために,時間順の自己教師付き表現に積分勾配を用いた音声ネイティブな説明可能性パイプラインを提案する。
提案手法は, ASVspoof 5上の3つのWavLM検出器(AASIST, CA-MHFA, SLS)に適用し, 最も重要な手がかりを意味づけるために, 最大属性領域を手動で注釈付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:21:45 GMT)
Planted-Solution Pauli Hamiltonians as a Quantum Benchmarking Primitive [0.1] 我々は、基底状態エネルギー推定アルゴリズムの参照例として、よく知られた基底状態エネルギーを持つパウリ・ハミルトニアンの構成を導入する。
この枠組みは古典的制約-満足問題を対角的な特別な場合として仮定し、古典的特性を継承できる直接埋め込みチャネルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:16:01 GMT)
Evaluating Research-Level Math Proofs via Strict Step-Level Verification [0.1] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な数学的証明の厳密な検証に苦慮している。
このフレームワークは、各推論ステップの詳細なコンテキストを維持し、適用定理のソースを厳格に制限する。
本研究は, エージェントに対して, 慎重な人-数学的な方法で検証ノートを整理するよう促すことによって, 厳密な証明を欠陥と区別する能力を大幅に向上させることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:46:35 GMT)
Recoverable but Not Stationary:Local Linear Structures in Weights and Activations [0.1] タスクベクトル、LoRA、アクティベーションステアリング、事前訓練された重みまわりのランダムな探索は、学習行動が線形方向によって制御可能であることを示唆している。
強い局所的低ランクタスク勾配構造を見いだすが、固定タスク平面仮説を否定する。
この結果から,訓練ネットワークにおける線形構造はグローバルなタスク方向ではなく,局所的なジオメトリの進化を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:38:26 GMT)
The Dynamics of Human and AI-Generated Language: How Semantics Fluctuates across Different Timescales [0.1] 本稿では,単語レベルのテキストをタイムスタンプで意味的時系列に変換するセマンティック・タイムスケール分析パイプラインを提案する。
それぞれの話し言葉について,WordNetに基づく単語深度と(ii)SBERT埋め込みを用いた文脈的類似度を用いて意味的特異性を計算する。
次に、語彙の同一性、時間順、単語長を選択的に破壊するシャッフル制御と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:54:24 GMT)
Provenance Tracking in AI Compilers through the Lens of Coalgebra [0.0] 本稿では,観察的意味論に基づく行動追跡への軽量で生成的なアプローチを提案する。
このアプローチをプロトタイプのAIコンパイラCOVANに実装し、最小限のエンジニアリングオーバーヘッドで、コンパイルパイプライン間で安定した実績を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:46:09 GMT)
snaproot: Decentralized File Integrity Verification Using Blockchain-Anchored Cryptographic Hashing [0.0] 本稿では,Solaraブロックチェーン上でHaberとStornettaのハッシュアンチョリングパラダイムを実装する軽量システムであるSnaprootを紹介する。
snaprootはファイルのSHA-256ハッシュを生成し、永久参照レコードとして不変にオンチェーンに格納する。
本稿では,SHA-256の2次事前抵抗に基づくセキュリティ解析と,ファイルサイズが1KBから500MBのソラナデベネットの実験的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:25:49 GMT)
WorldKernel: A World Model is the Coupling Kernel of Admissible Possible Worlds [0.0] 一般的な仮定は、十分な観測データと介入データがあり、十分強力な予測器に与えられる、というものである。
数百もの構造因果モデルにおいて、特定量において強い予測器とベイズ基底線が成功している。
しかし、特定されていない量では、強い予測器が一点に崩壊し、真理は許容可能な間隔であり、より多くのデータが狭くなることはない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:44:52 GMT)
Who Brought Easter Eggs to Eid? Auditing Cultural Translation of Math Word Problems Across Diverse Languages and Regions [0.0] 我々はClaude Opus 4, GPT-4.1, Gemini 2.5 Proが60の英語の数学語問題をBengali, Hindi, Punjabi (インド), Urdu, Sindhi (パキスタン), Italian, Sicilian (イタリア)に適応させる方法を分析する。
6,489個のエンティティ変換に注釈を付け、モデルが名前や食べ物、場所などのエンティティを保存、ローカライズ、一般化、あるいは変更するかどうかをコーディングします。
21の言語モデルの組み合わせはいずれもエントロピーの崩壊を示し、文化的な多様性を拡大するよりも適応圧縮が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:50:12 GMT)
When Metrics Disagree: A Meta-Analysis of Knowledge-Graph-Completion Model Benchmarking [0.0] 本稿では, 整合性, クロスデータセット安定性, 距離独立性, 雑音下での頑健性, 一般化性という, 5つのテストにまたがる7つのアグリゲータのメタ分析について述べる。
Across tail $(h,r,?)$ and relation $(h,?,t)$ prediction, Z-score is the most balanced aggregator, which rank of DualE highest for tail prediction, FMS highest for relation prediction。
このフレームワークは、評価の不整合を解消し、KGCにおけるアグリゲータの選択とモデルベンチマークのためのエビデンスベースのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:20:43 GMT)
When Do Attention Circuits Form? Developmental Trajectories of Capability and Attention-Sink Emergence Across Three 1B-ClassArchitectures [0.0] 我々は,3つの1Bクラス言語モデルにおけるアテンションヘッド回路形成の発達軌跡を追跡する。
参加比(PR)スペクトル信号と全頭部能力特異的選択性画面を適用して,頭部の出現をトラッキングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:39:17 GMT)
When Discovery Outpaces Remediation: Modeling AI-Accelerated Vulnerability Discovery in Interconnected Systems [0.0] 本稿では,相互接続システムにおけるAIによる脆弱性発見の待ち行列モデルとネットワーク理論モデルを開発する。
脆弱性バックログの安定性条件を導出し,未解決バックログとカスケードリスクの動的結合を定式化し,シミュレーションによる緩和戦略を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:58:46 GMT)
What Spatial Memory Must Store: Occlusion as the Test for Language-Agent Memory [0.0] 言語エージェントの「メモリ・パレス」システムは、図形がテキストにできないものを追加するという直感に基づいて、各メモリを世界座標に固定する。
私たちはその直感を検証し、3つの結果を報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:34:18 GMT)
Watts and Debts of Agentic Frameworks: An Empirical Study (Registered Report) [0.0] 自己充足型技術的負債(SATD)とハードウェアレベルのランタイムエネルギー消費について検討する。
自動ソースコード解析が、エネルギー効率のよいフレームワーク選択のための信頼性の高い早期警告プロキシとして機能するかどうかを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:03:20 GMT)
Using the YOLOv12 Model for Verifying the Correct Color Sequence of Wires in Network Cables (Patch Cords) on the Production Line [0.0] YOLO1オブジェクト検出モデルの12番目のバージョンに基づくインテリジェントシステムを開発し、パッチコード中のワイヤの位置を特定し、正しいカラーシーケンスを検証する。
提案手法は,学習中の単一ステージアーキテクチャと注意機構を利用して,約98%の精度で高精度なワイヤ検出を実現する。
その結果,人為的介入を必要とせず,生産ライン上でのワイヤカラーシークエンシングの精度を確実かつリアルタイムに検証できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:59:16 GMT)
Ultra-high Q-factor superconducting tantalum resonators on 300 mm Si wafers [0.0] 工業プロセスを用いた300mm超高抵抗固有のシリコン上に作製したプランナー$-Ta共振器。
超伝導共振器用低損失基板板の産業用MCZシリコン
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:28:05 GMT)
Transformer Based Model for Spatiotemporal Feature Learning in EEG Emotion Recognition [0.0] EEG-TransNetは、EEG信号の時間的、地域的、同期的な特徴を捉えるように設計されたアーキテクチャである。
信号長の異なる分類精度とロバスト性という点で、他の手法よりも一貫して優れている。
脳波をベースとした脳活動分類と感情認識タスクのための堅牢なツールとしての可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:25:43 GMT)
Towards a Bridge Layer Between Bibliographic and Formalized Mathematical Knowledge [0.0] 出版メタデータを形式的なアーティファクトと整合させるブリッジデータベースを提案する。
本稿では,論文の形式化の程度を計測する紙面形式化スコアを導入する。
このフレームワークは、フォーマルな数学的エコシステムをスケーラブルなマシン操作可能な知識に統合する最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:29:18 GMT)
Towards Robust Arabic Speech Emotion Recognition with Deep Learning [0.0] 音声認識は、音声信号から話者の感情状態を特定することを目的としている。
近年の深層学習の進歩により、インド・ヨーロッパ語におけるSERの性能は大幅に向上した。
本研究では,空間情報と文脈情報を協調的にモデル化したハイブリッドアーキテクチャが,アラビア語音声における感情認識を向上するかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 00:59:43 GMT)
Towards Fully Automated Exam Grading: Fairness-Aware Recognition of Handwritten Answers with Foundation Models [0.0] 汎用視覚言語基盤モデル(VLM)は、ピクセルテンプレートにマッチするのではなく、ページを解釈する。
61の匿名試験(3141の回答位置)のベンチマークでは、最良のモデルは98.4%の精度に達する。
したがって、完全に自動化された公正な試験は、スケールで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:12:43 GMT)
Theoretical Study for Generating Optical GKP State via a Single-Photon-Added Squeezed Vacuum [0.0] 単一光子付加加圧真空を用いて光GKP状態の生成を解析するためのフレームワークを開発した。
このスキームは最大忠実度が85%のスクイーズレベルが3.76textdB$である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:20:58 GMT)
The Shibboleth Effect: Auditing the Cross-Lingual Distributional Skew of Large Language Models [0.0] 本研究では,フロンティア大言語モデル(LLM)における言語間分布スキュー(シボレス効果)の持続的逆境条件について検討した。
我々は、東地中海紛争の構造的ダイナミクスを反映した多年制の地政学的な戦争ゲーム、ケルレアン海危機(Cerrulean Sea Crisis)を開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:42:00 GMT)
The Power of Altruism in Sticker Economics: Generosity Minimizes Collective Costs and Overprotective Norms Fuel Inefficiency [0.0] ブラジルのナタールにおける交換会議からの経験的フィールド観測をパラメータ化したエージェントベースモデリングとモンテカルロシミュレーションを用いる。
パニーニ 2026のアルバムには68個の金属製のスペシャルを含む980個のステッカーが収録されている。
我々は、標準的なベースライン経済とは、過保護で厳格な戦略と利他主義的で寛大な戦略とを対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:24:59 GMT)
The Linux IOCTL Census: A Source-Derived Database of the Linux Kernel Control-Code Surface [0.0] IOCTL Censusはioctlシステムコールのソース由来でクエリ可能なインベントリである。
我々は最近の22種の木内ioctl CVEに対する調査をバックテストし、オープンデータとして構造層を解放する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:28:45 GMT)
The Distributed Detectability Band Against Marginal-Preserving Attacks [0.0] AIコントロールは、個々のエージェントアクションをスコアし、誤った振る舞いを検出する。
本当の害は、多くの良心的なステップに分散することができ、各ステップ毎のアラームよりそれぞれ低い。
我々は、限界保存、相関符号化された分散サボタージュ攻撃を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:04:30 GMT)
Synthetic-to-Real Pipeline for Safe Landing Zone Detection [0.0] この研究は、自律着陸タスクのシム・トゥ・リアルギャップを橋渡しするために設計された包括的知覚とデータ生成パイプラインを提案する。
本稿では,ドメインランダム化による自動意味アノテーションによる都市環境生成のための手続き型合成データエンジンを提案する。
決定論的着陸モジュールは、Euclidean Distance Transform (EDT) と動的推論ロジックを使用して、最も大きな入力された安全な着陸ゾーンを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:32:07 GMT)
Stop Early, Spend Less: Hidden-State Probes as a Practical Recipe for Streaming Moderation of LLM Outputs [0.0] 既存のアプローチは、生成後に適用される別のモデレーションモデルに依存している。
我々は、モデレーションに必要な信号が隠蔽状態のモデルにすでに存在することを観察する。
トークンレベルの軽量プローブをトレーニングし、内部アクティベーションを直接操作します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:01:43 GMT)
Spatially Masked Regression Reveals Local and Distributed Predictability in Electrophysiological Recordings [0.0] ニューラル記録は、しばしば局所的な測定として解釈されるが、任意のセンサーの信号は、より広いネットワークに分布する構造化された活動を反映することもできる。
電極の信号は、基礎となるシステム内の局所的な情報と分散的な情報をどの程度反映しているのか?
残りの電極から各電極の時刻を再構成する空間的マスケリグレッション・フレームワークを用いてこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:05:44 GMT)
Small Experiments, Cheaper Decisions: A Case Study in Staged Promotion for Micro-Pretraining [0.0] 我々は, Windows A100 と Linux L40S の2つの異種ホストブロック上で, 固定マイクロプレトレーニングランナに対して, 監査可能なステージングプロモーションプロトコルについて検討した。
2分、5分、10分、60分、12時間という段階的な予算を使います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:10:54 GMT)
Sleep EEG Signal Criticality as a Non-Invasive Predictor of Cognitive Decline in Dementia [0.0] 本研究は,MFDFA(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis)を用いて定量化した睡眠脳波信号臨界度が,将来の認知機能低下の非侵襲的バイオマーカーとして機能するかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:02:40 GMT)
Self-Supervised Relevance Modelling in Autonomous Driving via Counterfactual Analysis [0.0] 本稿では、自律走行車における物体の関連性を定量化するAIベースのツールである、関連モデルを開発するための、新しい自己教師型アプローチを提案する。
関連性モデルはミリ秒レベルのレイテンシでオブジェクトの関連性を正確に推定できることを示す。
また、関連モデルを用いて、自動運転車の運転ポリシーに関する貴重な洞察を提供する関連ヒートマップを構築することも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:47:14 GMT)
Seeing Before Colliding: Anticipatory Safe RL with Frozen Vision-Language Models [0.0] 本稿では,凍結した視覚言語モデルをCMDPラグランジアン更新に組み込むフレームワークであるVLM-Safe-RLについて,予測コストの項として紹介する。
これは、凍ったVLM信号をCMDP Lagrangianアップデートの予測コスト用語として使う最初の作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:46:37 GMT)
Search Discipline for Long-Horizon Research Agents [0.0] 自動検索エージェントは、メートル法に対して科学的候補を提案し、評価し、選択する。
この非凝集構造に科学的妥当性が存在する場合、アグリゲーションはまず間違った候補をランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 23:55:31 GMT)
Scaling Neural Network Verification with Tensor Parallelism and Fully Sharded Data Parallelism [0.0] 形式的ニューラルネットワーク検証は、実際にはGPUメモリによって境界付けられている。
大規模なモデルトレーニングのために開発された2つのテクニックをauto_LiRPA / $,$-CROWN 検証フレームワークに適用する。
フルシャードデータ並列(FSDP)シャードは、層ごとのAllGatherで重量行列のみをシャードし、単一GPUベースラインとビット単位で同一のバウンドを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:54:13 GMT)
SPADE: Split-and-Delay Embeddings for Autoregressive High-Granularity Calorimeter Simulation [0.0] トークンが複数の特徴を持つシーケンスを自動回帰変換するSPADE(SPlit And Delay Embeddings)を紹介する。
前のものと比較して各特徴ストリームを遅延させることで、標準の自己認識機構で学習できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:00:04 GMT)
Rolling Stock Planning Using the Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.0] 転がりストックプランニングは、鉄道経営における複雑な最適化問題である。
ノードが実行可能な列車周期を表すグラフ上での最大ウェイト独立集合 (MWIS) 問題として問題を再構成する。
大規模探索空間の計算複雑性に対処するため,ハイブリッド分割・コンカレントアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:06:55 GMT)
Robust self-testing based on Gisin's arbitrary-input Bell inequality [0.0] ギシンベルの不等式(GBI)に基づく状態と測定の自己検査を実証する。
我々は、GBIの最適量子違反の次元非依存的導出を可能にする体系的でエレガントな2乗和(SOS)アプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:20:48 GMT)
Revealing the topology of quantum states via Kirkwood-Dirac quasiprobabilities [0.0] 我々は、多体量子系の2つの状態が異なる位相クラスに属するかどうかを判別するための理論的アプローチについて議論する。
このアプローチは、カークウッド・ディラック準確率(KDQ)の関数として状態間の奇妙な相関を表現することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:37:39 GMT)
Resilient Navigation for Autonomous Farm Robots by Leveraging Jerk-Augmented Models with IMU-Only Disturbance Rejection [0.0] 本稿では,MTF適応法と統合された拡張カルマンフィルタ(EKF)に基づくロバストナビゲーションアルゴリズムを提案する。
本研究では,サリン247自律ロボットの現実データを用いたアルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:12:12 GMT)
Random Matrix Theory for Chaotic Wave Scattering and Transport [0.0] 開系におけるカオス波散乱・輸送に対するランダム行列法の検討
開量子・波動カオス系の基礎となる非摂動的手法と普遍構造に焦点が当てられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:00:08 GMT)
Quantum statistics in an extended collider coupled to a qubit [0.0] 不純物状態におけるポストセレクションの存在下でのボソニックウェーブパケットの散乱について検討する。
衝突粒子の相互統計を忠実に捉えているのは、特定のベンチマークのみであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:34:24 GMT)
Quantum optimal control of the Dicke manifold in dipolar Rydberg atom arrays [0.0] 我々は,多体系の量子状態を設計し,制御する能力について検討する。
N$ qubits のレジスタに対して、ヒルベルト空間次元は指数関数的に 2N$ になる。
局所アドレスをほとんどあるいは全く持たない制御方式に勾配上昇パルス工学(GrAPE)を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:29:13 GMT)
PrismAvatar: Pseudo-Multiview Reconstruction and Subpixel Prism Rendering for Real-Time Stereoscopic Communication [0.0] 本稿では,モノクラーアバターキャプチャとサブピクセルエンコードされたグラスレスレンチキュラーディスプレイをリアルタイムのオートステレオスコープ通信のために接続するヘッドアバターシステムであるPrismAvatarを提案する。
単眼のポートレートビデオから、PrismAvatarは制御可能なヘッドアバターを再構成し、ディスプレイによって誘導される横方向の視聴ゾーンに最適化する。
信頼性の高いサイドフレームはYaw-binnedで、仮想カメラにアライメントされ、厳格なヘッド・アンド・ヘア・ドメインで管理される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:17:51 GMT)
Population-Aware Physics-Informed Neural Particle Flow for Bayesian Update [0.0] 本稿では,全粒子集合の置換不変なDeep Sets表現で各粒子の更新を増強する人口対応PINPF(PA-PINPF)を提案する。
飛距離測定タスクと非線形時間差後輸送の実験により,両個体群がPINPFよりも向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:02:24 GMT)
PermDoRA -- Understanding Adapter Interference in Language Models: Limits of Parameter-Space Geometry [0.0] 一般的な仮説は、アダプタ構成中の干渉は線形パラメータ更新の重なりから生じるというものである。
重み分解低ランク適応に基づく階層型アダプタ構成フレームワークであるDoRA-RBACを用いて,この仮説を検証した。
その結果、単一ドメインの性能はLoRAと一致しているが、幾何認識のマージは、マルチドメイン設定における標準平均化よりも一貫した優位性は得られないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:52:48 GMT)
Pair creation amplitudes for a real scalar field coupled to a time-dependent surface in d+1 dimensions [0.0] 本研究では, 真空対対面法における放出速度の角度依存性を幾何学的・動的関数として示す。
本研究では,2対のチャネルの開口によって,排他的確率と有効行動の想像的部分との関係を4次に修正する方法について明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:46:48 GMT)
PT-WNO: Point Transformer with Wavelet Neural Operator for 3D Point Cloud Semantic Segmentation [0.0] ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションは、きめ細かい局所幾何学と広いグローバルシーン構造の両方をキャプチャするアーキテクチャを必要とする。
本稿では,Wavelet Neural Operato (PT-WNO) を用いたPoint Transformerを提案する。
4つの大規模3Dポイントクラウドベンチマークの実験はPT-WNOの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:41:18 GMT)
PL-KKT-hPINN: Enforcing Nonlinear Equality Constraints on Neural Networks via Piecewise-Linear Projection [0.0] 本稿では,Karush--Kuhn-TuckerハードコントラストPINNと呼ばれるフレームワークを提案する。
PL-KKT-hPINNは直交射影による非線形等式制約を厳格に強制する。
その結果,PL-KKT-hPINNは標準ニューラルネットワークと同等の予測精度を保っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:38:06 GMT)
PHASE: Pauli Hierarchical Assembly on Subdivided Elements for Quantum-Compatible Operator Synthesis [0.0] 素数のパウリ展開には、N rceil による $(8lceil log)$ 演算が必要で、N$ は自由度数を表す。
既存のアプローチは代数的スパーシリティや作用素構造を利用するが、有限要素の離散化に固有の組織を組み入れない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:13:50 GMT)
Optimizing 2D Input Representations and Sub-phase Fusion Strategies for Differential Diagnosis of Asthma and COPD Using CNN- and GRU-Based Networks [0.0] 肺の音の分類において、スペクトログラムに基づく表現は、呼吸周期の変動による時間次元の不整合に悩まされる。
異なる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを用いて、2次元表現から特徴を抽出した。
呼吸周期に基づく評価と,複数の呼吸周期からなる被験者による評価により,モデル性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:12:58 GMT)
OncoTraj: a public benchmark for longitudinal resistance prediction in EGFR-mutant non-small-cell lung cancer on osimertinib [0.0] OncoTraj は 813 EGFR変異 NSCLC 患者のオシメルチニブを服用する公的なベンチマークである。
OncoTrajは、3つのロックされたタスクを定義している。 (A) 固定12ヶ月の目印による進行のバイナリ分類、 (B) 日ごとの時間から最初の生産性の回帰、 (C) 支配的な抵抗機構の6つのクラス分類である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:33:24 GMT)
On-sky demonstration of reinforcement learning for adaptive optics control [0.0] 適応光学のための強化学習制御器(PO4AO)の最初の実演を報告した。
PO4AOは、OHPの1.52m望遠鏡(T152)のクーデに設置されたパピルス適応光学系に実装され、展開された。
適切な実装と最適化を行うと、PO4AOは単一共役適応光学系のための堅牢で高性能なターンキーコントローラを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:26:06 GMT)
On the Study of Biometric Spoofing Detection using Deep Learning [0.0] 本研究では,顔認識システムにおけるスプーフィング攻撃の検出における機械学習モデル,MobileNetV2,DenseNet-121,Inception-v3,Spof Trace Disentanglement(STD)の有効性を評価する。
その結果,MobileNetV2が最も効率的なモデルであり,計算効率のバランスを保ちながら92%の精度を実現し,現実のアプリケーションに適していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:56:43 GMT)
On pseudogap phase as precursor to a superconducting dome in high-Tc cuprates: Non-analytic T* as a function of doping [0.0] 擬ギャップ相を示す量子材料が超伝導(SC)ドームの前駆体であることを示す。
SCドームは,(1)擬似ギャップT*がドーピングの減少関数であること,(2)ドーピングによるドーピング孔の延長ペアリングの大きさの減少,および(2)構成順序パラメータの比率がドーピングの増大関数であること,の2つの条件で生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:20:06 GMT)
Noise cancellation by superposition of channels and superactivation of quantum capacity: Experimental realization by NMR [0.0] ノイズの多い量子チャネルは、コヒーレンスや絡み合いのような量子資源を分解する。
ノイズチャネルのコヒーレント制御により、量子システムへの影響を最小限に抑えることができる。
3量子NMRレジスタを用いた2つの劣化チャネルのキャンセルを実験的に実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:54:00 GMT)
Neural-network solution of subtracted three-body Faddeev integral equations near the Efimov limit [0.0] ディープ・ニューラル・ネットワーク (DNN) は、エフィモフ極限近傍の同一ボソンに対する減算三体ファドデエフ積分方程式のシンメトリズド・スペクターベクトルへのアンサッツである。
ネットワークは離散積分方程式の残余を最小化することによって訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:52:41 GMT)
Multi-UAV Active Sensing with Information Gain-based Planning and Belief Fusion [0.0] 無人航空機(UAV)は、空間的に分散した環境でのアクティブなセンシングと情報収集にますます利用されている。
本稿では,確率的バイナリ地形マッピングのためのマルチUAVアクティブセンシングフレームワークの現実的検証について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:25:32 GMT)
Monte Carlo Pass Search: Using Trajectory Generation for 3D Counterfactual Pass Evaluation in Football [0.0] 我々は,モンテカルロ木探索(MCTS)のような評価問題として,サッカー(サッカー)におけるパス評価を再放送した。
モンテカルロパスサーチ(MCPS)を導入し,各パスのキックパラメータを推定する。
ベースラインに比べて20の予測精度が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:16:30 GMT)
Measuring Human Value Expression in Social Media Texts: Calibrated LLM Annotation and Encoder Transfer [0.0] シュワルツの基本的な人的価値の理論に基づく非英語のソーシャルメディア投稿を用いて、異なるLLMがテキストにおける価値の表現をどのように運用するかを検討する。
我々は,異なるLLMが異なる値解釈を生成することを示す。誤り解析による反復的迅速な校正は誤帰を減少させる。
我々は、繰り返し発生するエラー構造から専門家による検証ルールを抽出し、コーパスアノテーション中にそれらを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:55:55 GMT)
Locomotion analysis of a quadruped interacting with the lunar granular surface [0.0] 月面は粒状リゴリスで構成されており、脚のついたロボットの移動とその性能に影響を与える。
月面ロボット足の接点の物理的モデリングを, 強化学習を用いて訓練した移動体を用いたシミュレーション環境に適用した。
硬質接触環境と軟質接触環境を訓練した政策の比較を行い,歩行および移動性能指標の分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 00:38:35 GMT)
Leveraging Social Media Data for COVID-19 Studies [0.0] ソーシャルメディアは、新型コロナウイルス(COVID-19)に関する最新のニュースや情報を入手するのに最も利用されているプラットフォームの一つだ。
この章では、ユーザ開示で表現された言語的、視覚的、感情的な指標について記述する。
この章では、使用されているソーシャルメディアデータを分類し、異なるデプロイされた機械学習、フィーチャーエンジニアリング、自然言語処理、サーベイ手法を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:14:36 GMT)
Learning Dynamics Reveal a Hierarchy of Weight-Induced Layerwise Gram Metrics [0.0] 本稿では,フィードフォワードReLUネットワークの読み出しと2次損失について検討する。
目的は、主に重み空間のダイナミクスとしてではなく、トレーニングセット空間上で定義された体で閉じた集合力学として勾配勾配を書き換えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:03:48 GMT)
LSTM-Based Detection of Structural Breaks in Property Insurance Loss Reserving: A Climate-Informed Approach [0.0] 我々は、Long Short Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークが、Chain Ladder、Binhuetter Ferguson、Cape Codメソッドよりも早く、より正確に、気候駆動の災害を検知し、適応できるかどうかをテストする。
本研究では,LSTM構造破壊検出を確率論的に基礎とした理論的枠組みを構築し,テスト期間中の災害事象の限られた回数を補う形式的な性能保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:35:15 GMT)
LLM-Guided Neural Architecture Search for Robust Co-Design of Physical Neural Networks [0.0] 従来型ハードウェア・ニューラル・アーキテクチャ・サーチ(UH-NAS)を紹介する。
UH-NASはハードウェアに依存しないLLM誘導NASフレームワークで、言語モデルを進化演算子として統合し、精度と推論エネルギーを共最適化する。
光学MZIハードウェアでテストした結果、UH-NASは従来のベースラインよりも多様で堅牢なアーキテクチャを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:32:17 GMT)
JOIN: Anchor-Grasp-Conditioned Joining via Opposition, Inference, and Navigation for Bimanual Assistive Manipulation [0.0] 車椅子搭載アンカーと移動マニピュレータのための異種オンデマンドバイマニュアルシステムを提案する。
視覚言語モデル(VLM)と標準幾何ツールは、バイマンガルADLの代表クラスを解くのに十分なタスクレベルの知識を提供する。
システムJOINは,車いす条件の反対スコアとタスク条件の指向性操作性に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:36:06 GMT)
Isotropic random walks and Brownian diffusion on complex projective space [0.0] 複素射影空間上の等方的ランダムウォークは、量子状態空間の探索のための標準的かつ解析的な幾何学的枠組みを提供する。
このアプローチは、コンパクト階数 1 対称空間上の調和解析と純粋状態の進化を組み合わせ、遷移核、忠実度統計、フビニ-スタディ計量に付随する幾何学的可観測性に対する明示的な解析的表現を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:49:10 GMT)
Interpretable Neural Marked Statistics for Cosmological Inference [0.0] マーク付き統計は、フィールドを非線形関数で重み付けすることで、この情報の一部を2点レベルに戻す。
本稿では,この過程を解釈可能で物理的に動機付けられた変換によって一般化するニューラルマーキング手法を提案する。
我々のアプローチは、宇宙論的推論のためのより強力で解釈可能な要約統計への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:00:01 GMT)
Interplay between photon condensation and electron-electron interactions in molecular systems [0.0] 常磁性Van Vleck機構から生じる光子凝縮の静磁場不安定性の出現を解析した。
偏光励起エネルギーを解析し、静磁場不安定性とその秩序の明確な分光的シグネチャを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:21:43 GMT)
Interaction-driven dynamics in graphene flakes as a benchmark for quantum simulation [0.0] 相互作用型強結合モデルにおける光ポンプクエンチ後の有限グラフェンフレークにおける相互作用駆動超高速ダイナミクスについて検討した。
粒子ホール励起部分空間に制限されたシミュレーションと正確なリアルタイム進化を比較することにより、低次多体プロセスで緩和を捉えることができるかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:17:09 GMT)
Intelligent Skin Cancer Detection Using a Multispectral Metasurface and a Hybrid [0.0] 皮膚がんは最も多い悪性腫瘍の1つである。
皮膚内視鏡および視覚イメージング技術は主に可視光スペクトルに限られる。
本研究では,マルチスペクトルメタサーフェスをハイブリッドディープラーニングアーキテクチャと統合する,革新的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:30:48 GMT)
Instruction Finetuning DeepSeek-R1-8B Model Using LoRA and NEFTune [0.0] 金融名義認識は、構造化されていない財務報告やニュースを構造化された知識グラフに変換するのに不可欠である。
本稿では,最近のオープンソースの大規模言語モデルであるDeepSeek-R1-8BとLoRA(Lo-Rank Adaptation)とNEFTune(Nuisy Embedding Fine-Tuning)の併用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:14:49 GMT)
Inherent flux crosstalk and coupler-driven single-qubit gates in superconducting circuits [0.0] Crosstalkは不要なqubitアドレスを指す。
本研究では,SQUIDループの磁束スレッディングが時間とともに変化する場合に,容量結合量子ビット間のクロス電圧駆動が生じることを示す。
この効果により、標準的なチューナブルカップラーアーキテクチャにおけるカプラ要素による高速な単一キュービット制御が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:12:07 GMT)
Improved Representation of Matrix Lie Group Operations through Tensor Notation [0.0] 本稿では,行列リー群を用いた演算を記述する新しいツールであるテンソルとアインシュタイン和記法を提案する。
この論文の主な貢献は、新しい能力ではなく、行列リー群を扱うためのより顕著な数学的記法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:24:52 GMT)
Implementing Hamiltonian Renormalization Group Flow on Quantum Computers with VAPOR [0.0] VAPORは変分量子アルゴリズムであり、作用素をパウリの弦に分解し、RGフローの軌道を特定し、偏微分作用素の固定点を決定する。
対称制限SU(2) ヤン・ミルズ理論における運動作用素のおもちゃモデルを用いてこれを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:00:05 GMT)
Identifiability Without Gaussianity: Symbolic World Models and Near-Infinite Temporal Consistency [0.0] 非ガウス系の統計的世界モデルはほぼ無限の時間的一貫性を達成できないことを証明している。
非ガウス政権では、ほぼ無限の時間的一貫性の唯一の条件は、世界の力学の因果生成器における象徴的な基底である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 23:00:48 GMT)
Hawking-Page phase transition for pure Lovelock black holes [0.0] 純ラブロック重力下での静的で球対称なAdブラックホールの最小温度とHP相転移温度の関係について検討した。
荷電AdSブラックホールの場合、大標準アンサンブルでは、一般相対性理論では2つの温度は単純な次元依存因子によって異なるが、より高い曲率の純粋なラブロック理論では普遍的な関係は持続しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:57:00 GMT)
Gryphon: A Unified Architecture for Semantic-ID Generation and Item-Level Scoring in Industrial Recommendations [0.0] 我々は、SID生成とともに、共同で訓練されたアイテムレベルスコアリングコンポーネントを導入する。
累積トークン確率でSIDをランク付けする代わりに、Gryphonは生成された各SIDを具体的なアイテムに分解する。
産業音楽サービスでは、次点の予測目標に基づいてアイテムレベルのスコアがトレーニングされた上で、GryphonはアイテムレベルのRecall@1000を最高レベルに到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:50:48 GMT)
GraphGP: Scalable Gaussian Processes with Vecchia's Approximation [0.0] ヴェッキア近似(Vecchia approximation)は、定常、崩壊する核に対するスパース精度行列近似である。
線形時間とメモリ要求で10億近いパラメータにスケールする,Vecchia近似のアルゴリズムであるGraphGPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:50:27 GMT)
Geometry-Aware Reinforcement Learning for 2D Irregular Nesting [0.0] 強化学習は、このボトルネックを克服するために一意に位置づけられている、と私たちは主張する。
最適化ポリシーを幾何学的認識型ニューラルエンコーダと組み合わせることで、エージェントはリッチな幾何学的先行点を自動的に発見することができる。
訓練されたエージェント領域利用性能は,最先端の解法であるSparrowと高い競争力を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:11:36 GMT)
Genuine Multipartite Nonlocality for Arbitrary Input: Maximal Randomness Generation and Robust Self-Testing [0.0] 任意のm-パーティイトシナリオにおいて、真のマルチパーティライト非局所性(GMNL)を識別できるベル不等式を導入する。
本研究では,最適量子違反における最大大域的DIランダム性(mビット)の抽出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:45:31 GMT)
Generalized Conformal Predictive Systems Under Distributional Shifts [0.0] コンフォーマル予測システム(CPS)は交換性の下でCDFの出力バンドを出力する。
我々は、観測固有の置換重みを通して分布シフトを符号化することで、CPSを交換不能な設定に拡張する。
等方性測定CPS, 等方性ビニング, 等方性分布回帰の効率的な計算法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:12:20 GMT)
From inverse problems to neural operators: prediction, mechanism, and generalization of data-driven models [0.0] 我々は、多くのモデル型が共通の構造を持ち、それらが定義する入出力関係の仮定モデルクラスでのみ異なることを論じる。
私たちの分析は、明らかに異なるモデリング戦略を統一し、適切なユースケースに関する洞察を提供することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 21:29:37 GMT)
From Transactions to Records: Reconceptualizing Blockchain Systems through a Lifecycle Lens [0.0] ブロックチェーンデータのための7段階ライフサイクルを導入します。
ブロックチェーンシステムは単なるトランザクションインフラストラクチャではなく、レコード管理システムである、と私たちは主張する。
オンチェーン/オフチェーン境界とプライバシ強化技術がライフサイクルの可視性を複雑化する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:34:31 GMT)
From Stacks to Circuits: A Regenerative Socio-Technical Roadmap for AI Infrastructure within Planetary Boundaries [0.0] 線形サプライサイドの"スタック"に代表されるジェネレーティブAIの現在のスケーリングトラジェクトリは、重要な熱力学と材料コストを外部化しながら、パフォーマンス密度を優先する。
本研究では、人工知能基盤を最終的に惑星の限界によって支配されるシステムの体系として再編成する再生社会技術ロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:11:25 GMT)
From Prompt to Purchase: How AI Brand Recommendations Move Consumers on the Open Web [0.0] 会話アシスタントがユーザーにブランドを推薦すると、ユーザーの同じ名前のGoogle検索が+4.3ポイント(pp)[3.1, 5.5]増加し、ブランド自身のサイトへ+2.4pp[1.4, 3.5]、ブランド固有の小売店ページへの訪問+1.0pp[0.3, 1.7]がマッチした後方プラシーボに表示される。
多くの言及は、ユーザーが既に使用しているブランド(Netflixダウンロード)への偶発的な参照であり、ダウンストリーム訪問は、既存の顧客自身の振る舞いと、ブランド固有のプレトランドとして表面化している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:16:48 GMT)
From Genes to Tokens: a GWAS-inspired Approach for Interpretable Stylometric Analysis [0.0] 方法は英語、ドイツ語、ロシア語のコーパスに適用される。
それぞれの"gen"トークンと"phenotype"オーサシップの関連性をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 09:56:46 GMT)
Flaws in the LLM Automation Narrative [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、知識経済タスクにおける人間の専門家のレベルでの行動として、ますます説明されてきている。
これらの主張は、LLMが標準化されたデータセットの平均パフォーマンスを測定するベンチマークタスクをどのように実行するかに基づいています。
我々の研究では、人間の専門家は、さまざまな指標で平均よりも優れたパフォーマンスを示し、パフォーマンスのバラツキが低いことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:46:10 GMT)
Explaining Unsupervised Disease Staging in Huntington's Disease: Insights into Model Representations and Clusters [0.0] ハンティントン病(Huntington's disease、HD)は、運動、認知、行動に影響を及ぼす進行性神経変性疾患である。
教師なし機械学習アプローチは、疾患進行軌跡を明らかにする能力を示している。
抽出した特徴表現に説明可能性解析を適用して,これまで提案されてきたMLベースの疾患ステージリングフレームワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:37:45 GMT)
Exact Entanglement Dynamics Beyond Nearest-Neighbor Dual-Unitary Floquet Systems [0.0] 我々は、厳密な閉形式絡み合いのダイナミクスを持つ有限レンジ蹴りイジングモデルの解析的抽出可能な族を導入する。
我々は、常に$n-$Rényi 絡み合うエントロピーの正確な式を導き、その結果が2つの結合した部分格子の寄与の和であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:00:56 GMT)
Exact Dynamics of Topological Order Across a CDW--SPT Transition [0.0] 電荷密度波 (CDW) から対称性保護位相 (SPT) へ遷移する一次元相互作用系の非平衡ダイナミクスについて検討する。
我々は,SPT体制の急激な急激な急激な変化と緩やかな急激な急激な上昇について検討する。CDW秩序は両プロトコルの下で融解するが,トポロジカル秩序の運命は著しく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:00:04 GMT)
Evaluating and Combating the Impact of Concept Drift on the Performance of Machine Learning-Based Phishing Detection Systems [0.0] スパムメールは、メール技術の登場以来、メールユーザーにとって継続的な課題となっている。
マルウェアによる攻撃の初期段階であるフィッシングは急速に進化している。
マルウェアやスパムドメイン内の悪意のある活動を検出するために広く採用されているアプローチは、機械学習の応用である。
本研究の目的は,スパムメール領域内の進化がこれらの機械学習に基づく検出システムに与える影響を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:05:36 GMT)
Equilibrating continuous-variable open quantum systems using stochastic classical trajectories in path-integral space [0.0] 開量子系は、弱結合限界を超える非常に絡み合った熱状態と平衡する。
連続変数系では、この状態は虚時位相空間パスとして明示的に記述することができる。
軌道は正確な量子平衡状態と等価であり、位相項における純粋に想像的な運動量-位置相関を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:15:04 GMT)
Energy-Conserved Neural Pipelines: Attenuating Error Propagation in Modular Neural Networks via Physical Conservation Constraints [0.0] モジュラニューラルネットワークパイプラインは、エラーの複合に悩まされる。
本稿では,モジュール間情報流の物理的制約としてエネルギー保全を導入する。
ネットワークはニューロン間でエネルギーを再分配するが、その生成や破壊はできない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:20:24 GMT)
Early Comparative Evaluation of Transformer Models for Multilingual Software Vulnerability Detection [0.0] 本稿では,HTML,Python,JavaScript,PHPを対象としたバイナリ脆弱性検出のためのBERT,RoBERTa,CodeBERTの早期比較評価を行う。
結果から,言語間での性能差が明らかとなり,多言語による脆弱性検出には言語認識と頑健なトランスフォーマーに基づくモデリング戦略が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:33:34 GMT)
Durable Evaluation Framework: Adversarial Arbitration for Sycophancy Reduction in Large Language Models [0.0] 本稿では、Durable Evaluation Framework Arbitrationの迅速なインスタンス化について評価する。
DEF Arbitrationは、反対のDEFに調整された2つのモデル間の調停によって、IDフレームのシコファンシーを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:57:20 GMT)
Double-Helix Vision (DH-V2): A Geometry-Based Visual Sampler for Bandwidth-Constrained Perception [0.0] ダブルヘリックスビジョン (Double-Helix Vision, DH) は、2D画像をゴールデンインスパイアされたスパイラル軌道を用いてコンパクトな1D信号に圧縮する幾何学ベースのビジュアルサンプリング装置である。
4K解像度では、DHは1,433倍の圧縮比(99.93%)を達成し、シーンの幾何学的構造を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 16:38:24 GMT)
Don't waste SAM [0.0] 微調整されたSAM-ViT-Hモデルは、最先端のZerowasteとTACOデータセットより優れており、IoUでは+30が大幅に増加した。
TrashCan 1.0のパフォーマンスレベルに近づき、-1.44の差しかなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:53:33 GMT)
Dissociative recombination and ion-pair formation in $\mathrm{HeH^+}$ isotopologues: A time-dependent wave-packet study including rotational coupling [0.0] 本稿では,mathrmHeH+$ isotopologuesにおける解離組換え(DR)と共鳴イオン対形成の理論的検討を行った。
核動力学は23の結合された電子状態で扱われ、これには2ドル、2ドル、2ドルの対称性が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:30:03 GMT)
Dismantle and Dissolve, (Re)build, Remix: A Research-creation Inquiry into the Political Economy of Graphics Cards [0.0] この貢献は、グラフィックカードの小型化の政治経済に関する4年間の調査に続くものである。
人工知能と社会技術的絡み合いとの関係を再考するためには、この技術的対象のブラックボックスを解き放つ必要がある、という前提から始まります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:01:51 GMT)
Detecting Speculative Language in Biomedical Texts using Recurrent Neural Tensor Networks [0.0] 本研究では,分散文表現と高度な深層学習技術を用いて,バイオメディカル記事中の投機的言語の自動検出について検討する。
本研究は,パラグラフベクトルモデルと再帰ニューラルネットワークという,文表現を得るための2つの異なるアプローチを含む。
以上の結果から,RNTN(Recursive Neural Network)は,最上位のベースラインである線形ビッグラムSVMに対して,わずかな性能エッジ(F1 = 0.885)を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:39:31 GMT)
Designed by Journalists, but Is It for Readers? Rethinking AI Disclosures and Transparency in News [0.0] ニュースルームが生成的AIを統合すると、ジャーナリストは情報開示の課題に直面します。
現在のプラクティスは2つのアプローチを提供している: 簡単な1行ラベルまたは人間の監視、編集説明責任、エラー報告メカニズムを指定する詳細な開示。
既存の34人のニュース読者による制御された実験では、詳細な情報開示は、テキスト透過性ジレンマを引き起こし、それを増大させるよりも信頼を減らし、透明性の錯覚で読者がスクロールする暗いパターンを導入するリスクがある。
私は、実践者が情報開示に責任があると信じているものと、ユーザが実際に必要とするものとのこの断絶は、HCIの設計上の問題である、と論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:13:40 GMT)
Democratising Camera Trap AI: An Open-Source Model for Detecting UK Mammals [0.0] 我々は,31クラス,英産哺乳類28種,鳥28種,人間用ユーティリティクラス,キャリブレーションポールおよび車両用のオープンソースオブジェクト検出モデルをリリースする。
このモデルは、ホールドアウト検証セット上で0.5 (0.956 at IoU 0.5-0.95)のIntersection over Union (IoU)における平均0.984の平均精度を達成する。
我々は、ONNXフォーマットで訓練された重量を非商用ライセンスでリリースし、ローカルデスクトップとリアルタイムカメラをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:47:24 GMT)
Decoupling Thought from Speech: Knowledge-Grounded Counterfactual Reasoning for Resilient Multi-Agent Argumentation [0.0] マルチエージェントの議論フレームワークは、収束タスクにおける大きな言語モデルのパフォーマンスを改善することが示されている。
これらのフレームワークは現在、プロセスの安定性よりも最終的な出力精度を強く好んで最適化されている。
本稿では,KG-CFR(Knowledge-Grounded Counterfactual Reasoning)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:43:18 GMT)
Data-Driven Dynamic Assortment in Online Platforms: Learning about Two Sides [0.0] 不完全な情報と不均一な顧客を持つ双方向サービスプラットフォーム上での動的アソシエーション問題について検討する。
重要な課題は、プラットフォームが事前に顧客または販売者の選択モデルパラメータを知らないことだ。
我々はこれらのパラメータを学習し、プラットフォームの目的を時間とともに最適化するデータ駆動アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:15:10 GMT)
Data assimilation for subsurface flow using latent diffusion model parameterization: performance of ensemble-Kalman and Monte Carlo techniques [0.0] 地下流れにおけるデータ同化(DA)は、通常井戸で観測されたデータと一致するようにモデルのパラメータを校正する。
潜時拡散モデル(LDMs)は、高次元の地質モデル空間から低次元の潜時変数への効率的なマッピングを提供する。
本稿では,大規模3次元チャネル化ジオモデルと階層的地質的不確実性を考慮したDAアルゴリズムの体系的比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 17:29:47 GMT)
Convergence of Monte Carlo Optimistic Policy Iteration: Beyond Uniform State-Action Updates [0.0] モンテカルロの楽観的な政策反復(MC-O-PI)の振る舞いは、長年にわたるオープンな問題である。
初期訪問型MC-O-PIは,各状態内の動作に対してのみ更新が均一である場合でも最適性に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:45:19 GMT)
ConvMemory v2: A Recall-Preserving Top-10 Evidence Reranker for Conversational Memory Retrieval [0.0] ConvMemory v2は、軽量なConvMemory v1リランカの後に置かれるオプトイントークンエビデンスリランカである。
v2は、LoCoMo固有の微調整を備えた標準的なリコール保存カスケードパターンとして理解されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 13:27:03 GMT)
Continuous biome representations from Earth observation embeddings [0.0] 我々はClay v1.5衛星画像の埋め込みに線形分類器を装着し、分類図からバイオミーラベルを予測する。
ソフトマックス出力は、名前付きバイオメクラスに対応する次元を持つ連続確率ベクトルを生成する。
ブラジルの6つの生物群,130万の埋没地,および10,015の森林在庫計画を用いて,4,672種の植物種を対象に,このアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 23:14:00 GMT)
Context-Based Adversarial Attacks on AI Code Generators: Vulnerability Analysis and Implications [0.0] 本研究は,文脈に基づく敵攻撃の系統的研究である。
コメント、ドキュメンテーション、変数名、大規模な言語モデルなど、戦略的に構築されたコンテキストインプット。
我々の二重層防御フレームワークは、89.1%の検出率、0.3%の偽陽性、520msのレイテンシを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:51:59 GMT)
Compressed minimum-purity time evolution for late-time quantum dynamics [0.0] 圧縮された最小純度時間進化(CoMPuTE)を局所密度行列の一貫した集合を追跡するアプローチとして導入する。
一次元混合場イジングモデルにおけるエネルギー拡散の正確な説明、(ii)純状態から真に平衡外フロッケダイナミクスの適用性、(iii)局所還元密度行列近似の限界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 19:18:22 GMT)
Comparative Analysis of Inference-Time Defense Methods for Multimodal Large Language Models [0.0] MLLM(Multimodal large language model)は、安全上重要なアプリケーションに実装されている。
新しい脆弱性クラスごとにモデルをリトレーニングするのは、実用には高すぎる。
3時間防衛法とその組み合わせに関する比較実験的な評価を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:13:54 GMT)
Closing the Modality Gap in Zero-Shot HAR: Contrastive Training and Separability-Optimized Prototypes on IMU Data [0.0] PAMAP2データセット上で,3つの推論手法と2つのトレーニングパイプラインを組み合わせた7つの構成を評価する。
モダリティギャップは,目的によって支配される訓練時間現象であることがわかった。
また、テストセットのクラス分布が不均衡である場合、全体的な精度が誤解を招く一次指標であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:39:41 GMT)
Camera-enabled scalable homodyne detection of multimode quantum light [0.0] ホモジン検出は、絡み合った状態を利用するための重要な量子測定である。
ここでは、多数の画素を充電結合デバイスカメラに利用することにより、スケーラブルで効率的なホモダイン検出を実現する。
この研究は量子計測のスケーラブルな方法を提供し、大規模量子情報処理の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:53:58 GMT)
BioVid: Autoregressive Video Generation with Biological Behavior Semantic Comprehension [0.0] BioVidはデータ駆動型自動回帰ビデオ生成フレームワークである。
トレーニングデータから直接生物学的行動の時間構造を学習する。
Wasserstein-1 距離 1.24 である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:14:17 GMT)
Beyond Tool Adoption: A Practical Five-Stage Developmental Continuum for AI Literacy in Higher Education [0.0] 本稿では,5段階のAIリテラシー連続体を提案する。0) まだ実現していない,1)非クリティカルな使用,2)インフォームド・ユース,3)批判的評価,4)改善。
ノースカロライナ州立大学から設計に基づく実装事例を提出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:44:14 GMT)
Benchmarking stereo reconstruction for 3D printable Martian terrain models [0.0] 火星探査機画像からプリント可能な3Dモデルを再構築することは、火星の地形が低テクスチュアで不規則で部分的に観察されているため困難である。
我々は、NASAのキュリオシティ画像から立体深度を推定し、幾何学を完成し、水密なOBJメッシュを輸出するパイプラインを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:24:01 GMT)
Belief-Space Control for Personalized Cancer Treatment via Active Inference [0.0] がん治療を能動推論を用いた信念空間計画問題としてモデル化する。
我々は,AACRプロジェクト GENIE Biopharma Collaborative データセットから得られた実際のがんデータを用いて,この枠組みを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 03:38:53 GMT)
Attention Expansion: Enhancing Keyphrase Extraction from Long Documents with Attention-Augmented Contextualized Embeddings [0.0] 本研究では,PLMトークン表現を,コンテキスト外チャンクの周囲からの情報で拡張するアテンション拡張機構を提案する。
提案手法は,汎用性,科学性,タスク固有性,長文エンコーダを含む5つのPLMバックボーンにまたがって評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 11:24:07 GMT)
Another Legacy of Andrzej Kossakowski: A Self-Contained Derivation of the GKLS Equation [0.0] ゴリーニ-コサコフスキー--リンドブラッド-スダルシャン方程式の50周年を記念するOSIDの特別号に注記がある。
その目的は、包括的な歴史的レビューを行うことではなく、GKLSジェネレータにつながる論理的なルートを自己完結的に再構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 02:30:35 GMT)
Anomalous mobility edges and extended-localized transition in a quasiperiodic emitter-cavity array [0.0] 消散は、異常な移動エッジの出現とエミッタキャビティアレイにおける局所化遷移を引き起こす。
本研究により,空洞の物理的特性が励起局在に重大な影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:50:48 GMT)
Analytical performance evaluation of quantum radar architectures: From single-photon to entangled-noise radars [0.0] 本稿では、量子直接検出と量子絡み合ったノイズレーダを含む2種類の量子レーダを包括的に分析する。
最初の事例では、最先端の単一マイクロ波光子検出器を用いる単一光子レーダの性能について検討した。
現在の技術では、数kmのオーダーで最大検出範囲を持つ量子絡み合ったノイズレーダを実装できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:23:33 GMT)
An Ocean Model Ported by a Large Language Model: Experience and Lessons from FESOM2 (Fortran to C to C++/Kokkos) [0.0] 大規模言語モデル(LLM)はソースコードの翻訳と修正が可能であり、複雑さの異なるコードに対してそうすることが示されている。
LLMによるコード翻訳は, 完全生産海洋モデルの物理を保ちながら, 近代的な性能対応型に変換可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 18:32:42 GMT)
An Empirical Analysis of Optimization Dynamics and Sparsity Boundaries in Large-Scale Pedestrian Attribute Recognition [0.0] 本稿では,ResNet-18バックボーン上のマルチラベル音声損失ハイパーパラメータの体系的アブレーションについて述べる。
校正された構成 (alpha=0.50, gamma=2.0) は、BCEベースラインと一致する62.32%のマクロF1スコアを達成する。
我々は、0.1%未満の正のサンプル分画が世界的損失の再重み付けを非効率にするハードバウンダリであるスパーシティウォールを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:54:56 GMT)
Adaptive identification of low-degree polynomials in quantum singular value transformation: application to nonlinear quantum properties estimation [0.0] 量子特異値変換(QSVT)による未知の量子状態の特性の推定は、小さな固有値を扱うためにしばしば高次を必要とする。
本稿では,タスク,目標精度,状態に応じて無視可能な固有値を切り離すスペクトルカットオフ法を提案する。
この2段階のアルゴリズムは、既知の境界よりも全体的な推定コストを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:28:24 GMT)
Accounting for AI Inference in Corporate GHG Inventories: A Four-Tier Methodology for Scope 3 Category 1 Reporting [0.0] AI推論サービスは、CSRD(Comporate Sustainability Reporting Directive)の下でScope 3 Category 1に該当する。
現在の慣行では、カテゴリーを完全に省略するか、ICTセクター全体に対して調整された一般的な経済的な入出力要素を適用している。
推定精度とデータ組織が現実的に得るデータとを一致させる4層フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 10:08:36 GMT)
A prior-free blind detection of information leakage from model predictions [0.0] 本稿では,リーク診断が予測リスク/アウトカム則の関数となる決定論的枠組みを提案する。
正当モデルの校正と識別に適合する校正されたリークは、予測の空白関数により、正直な性能と区別できない。
ほぼ決定論的部分群は、非決定論的結果の正当な予測者が製造できない持続的単位純度ヘッドを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 05:13:03 GMT)
A Unified Multi-Modal Framework for Intelligent Financial Systems: Integrating Reinforcement Learning, High-Frequency Trading, and Game-Theoretic Approaches with Cross-Modal Sentiment Analysis [0.0] 本稿では,ロボ・アドバイザリー・システムに対するプロキシ・ポリシー・オプティマイズをシームレスに統合する基盤となる統一的枠組み,高頻度取引のための時系列予測モデル,動的投資アドバイザリーのためのコンテキスト内学習機構,競争的銀行シナリオに対するゲーム理論的アプローチ,クロスモーダル金融感情分析のための統合的埋め込みを提案する。
本フレームワークは,ポートフォリオ最適化指標の23.7%の改善,高周波取引における予測誤差の31.2%削減,投資推奨精度の18.9%向上,ナッシュ均衡収束速度の27.4%向上による競争銀行戦略の最適化,クロスモーダルによる感情分析精度の15.6%向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 04:38:48 GMT)
A Taxonomy of Real-World Asset Tokenization for Blockchain-Based Financial Infrastructure [0.0] ブロックチェーン技術の顕著な応用として、リアルワールドアセット(RWA)トークン化が登場している。
本稿では, オフチェーン資産が法的に, 経済的に, 技術的にオンチェーンとしてどのように表現されているかを分類するために, RWAトークン化のシステムレベルの分類法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 12:16:49 GMT)
A Systematic Approach for Selecting Trajectories for Data Augmentation [0.0] この論文は、アウトリーネス、多様性、代表性、不確実性、ランダム選択という5つの体系的な選択戦略を評価するための枠組みを開発する。
これらの戦略は、動物行動、海上交通、都市交通を含む4つのデータセットで厳格にテストされた。
結果は、体系的選択は普遍的な解ではないが、ランダムなベースラインよりも有利であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:46:47 GMT)
A Recrossing-Free Dividing Surface in Quantum Mechanics [0.0] 片方向の反応性フラックスは、位置と運動量に関する同時的な軌道レベルの知識を必要とするようである。
この障害は基本的なものではない。
古典的反応力学の基盤となる幾何学的枠組みは、正確な量子フローに通じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 00:22:47 GMT)
A Modular Dual-Camera Pipeline for Micro-Inspection Using Aerial Robots [0.0] 既存のドローンによる検査システムでは、ドローンはターゲットに近づいたり、複雑な飛行経路をたどって小さな細部を捉えなければならない。
本稿では,航空マイクロ検査のための汎用パイプラインであるAero_micro_inspectionについて述べる。
このパイプラインをシミュレーションおよび実世界の実験で評価し,主にオオカミ幼虫とその卵の検出のための樹木検査と,ハエ検出のための密着トラップの温室検査の2つのユースケースシナリオについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 20:12:20 GMT)
A Mean-Field Analysis of Multi-Head Self-Attention under Cross-Entropy Training [0.0] 本稿では,クロスエントロピー最小化により学習した単一層因果多頭部自己注意モデルの平均場理論について述べる。
無限の上限において、平均的な注意ログは確率測度上のリスク関数を定義し、その最初の変動は非線形ワッサーシュタイン勾配流方程式を生成する。
我々は,PDEの長期的挙動について検討する:エネルギー散逸,コンパクト性の下での定常集合への収束,トポロジカルあるいはクルディカ-オジャシエヴィチ仮定の下での1つの定常測度への収束,勾配支配条件下での明示的な収束率。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 06:38:27 GMT)
A Hybrid Edge-Cloud Architecture for Low-Latency Entitlement Verification in Resource-Constrained Devices [0.0] 本稿では,ユーザ認識の摩擦を最小限に抑えるハイブリッドエッジクラウド権利枠組を提案する。
ローカライズされた暗号検証は、認証のレイテンシを平均422.8msから18.4msに短縮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 08:04:52 GMT)
A Deployment-Oriented Framework for Explainable AI-Assisted eBPF/XDP Mitigation at the IoT Edge [0.0] この記事では、LinuxベースのIoTエッジゲートウェイの概念的なフレームワークを提示します。
リソースを意識したフローレベルのAI支援リスクスコア、イベントレベルの説明可能性、EBPF/XDPによる境界緩和を組み合わせたものだ。
また、検出品質、リソースコスト、応答タイミング、ロールバック動作、正当なトラフィック保存をカバーした将来のハードウェア対応評価経路も定義している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 07:36:16 GMT)
A Cryogenic Uniaxial Strain Cell for Quantum Devices [0.0] 既存の圧電ひずみ細胞は、一般に脆弱で高アスペクト比の単結晶に最適化されている。
厚みのある正方形の基板を均一に歪めるように設計された圧電一軸ひずみセルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 22:19:25 GMT)
A Constrained Natural-Language Interface for Variational Multi-Physics Finite Element Simulations in FEniCS [0.0] 本稿では,LLMをフロントエンドタスクに限定した制約付き自然言語生成有限要素解析を提案する。
FEniCSソルバテンプレートを書いたり、弱い形式を導いたり、数値ソルバコアを書いたりすることはない。
エンド・ツー・エンドのデモンストレーションとして、システムは1つの自然言語プロンプトからフィレットとボルトホールを備えた3次元弾塑性Lブラケットを生成し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 14:38:11 GMT)
A Companion App for an Autonomous Family Vehicle: Identification of Values for an Autonomous Mobility System [0.0] 我々は、通常、運転する人を必要とするユーザーグループを対象にした、自動運転車のコンパニオンアプリを提示する。
本論文では, コンパニオンアプリの2つの側面を提示する: 第一に, 信頼者が支援を必要とする人の乗車を追跡する可能性, 第二に, 信頼する人の手に支援を必要とする人のために車両の設定を配置する可能性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 15:33:26 GMT)
$k$-Nearest Neighbors in Gromov--Wasserstein Space [0.0] 我々はGromov-Wasserstein(GW)とfGW距離を用いて、$k$-nearest neighbors(k$-NN)分類を実装した。
我々は、GW-$k$-NNとfGW-$k$-NNが、複数のグラフデータセットで一貫してよく動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Jun 2026 01:33:01 GMT)