MambaADv2: Evolving Duality-enhanced State Space Model for Unsupervised Anomaly Detection [108.4] 本稿では,マルチクラス非教師付き異常検出に適したフレームワークであるMambaADv2を提案する。
MambaADv2は、事前訓練されたエンコーダと、複数のスケールにわたるDuality-enhanced State Space (DSS)モジュールを備えたMambaインスパイアされたデコーダで構成される。
HSS(Hybrid State Space)ブロックの構造は、SSDベースのMambaラインに従って調整され、Mamba3スタイルの位置認識状態空間モデリングが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:14:06 GMT)
Training Open Models for Agentic Phone Use [104.2] PhoneBuddyは、エージェント電話用のトレーニングレシピとオープンモデルラインである。
実際のGUI使用構造からモックアプリを再構築する、実アプリケーション環境とモックアプリ環境であるPhoneWorldを組み合わせる。
PhoneBuddyはまず、両方の環境で収集されたトラジェクトリから、共有された教師付き微調整ステージを構築し、その後、実アプリケーションRLと混合RLを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:57:54 GMT)
MeshFlow: Mesh Generation with Equivariant Flow Matching [99.1] MeshFlowは三角形のメッシュを三角形のスープとして直接生成することを学ぶ。
三角形スープのキー対称性を尊重する等変最適輸送流マッチングモデルを採用する。
MeshFlowは、最先端の自動回帰メッシュジェネレータに匹敵するメッシュ品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:35:30 GMT)
PromptDyG: Test-Time Prompt Adaptation on Dynamic Graphs [97.9] PromptDyGは、教師なしテストタイムのPrompt適応を動的グラフ学習に活用する新しいフレームワークである。
理論的には、この教師なしのプロンプト適応は、正対と負対のより大きな類似性マージンを保証し、より正確な動的予測を促進することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:54:02 GMT)
Lift4D: Harmonizing Single-View 3D Estimation for 4D Reconstruction In-the-Wild [87.5] モノクロビデオから動的非剛体オブジェクトを再構成するには、幾何学と外観に関するデータ駆動の先行と直接観察から視覚的手がかりを統合する必要がある。
以前のアプローチでは、視覚的な入力から直接4D表現を予測するか、ビデオエビデンスに基づいて変形して洗練される3D表現を初期化する。
We present Lift4D, a test-time optimization framework that handle both limits。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:59:54 GMT)
Deciphering Fingerprints of 3D Molecular Surfaces for Accurate Epitope Prediction [82.8] SurfBindは、分子表面表現を直接操作する予測のための表面中心学習フレームワークである。
SurfBindは、Transformerベースのアーキテクチャにより、パッチレベルの表面モデリング、バインダー対応のクロスアテンション、階層的な粗大な予測パラダイムなどを通じて、幾何学的および物理化学的手がかりを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:14:14 GMT)
Intend, Reflect, Refine: An Adaptive Multimodal Reflection Framework for Autonomous Driving [79.7] 自律運転のための適応型マルチモーダルリフレクションフレームワークであるIRR-Driveを提案する。
IRR-Driveは明らかにシーンの進化を予測し、モデルは厳密な自己修正と初期意図の洗練を可能にした。
提案手法はPDMSとNAVSIMSのベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:53:58 GMT)
Visual Geometry Transformer in the Wild: Distractor-Free 3D Reconstruction [77.8] 現在のエンドツーエンドのマルチビュー3D再構成手法は、目覚ましい結果を得るが、制限的な静的仮定に依存している。
この理想的な入力への依存は、最も高度なメソッドでさえ、現実世界の設定で失敗する原因となる。
非一貫性の視点から頑健な再構築を行うためのエンドツーエンドフレームワークであるWildにおけるビジュアルジオメトリトランスフォーマーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:52:22 GMT)
Each Judge Its Own Yardstick: Discovering Per-VLM Taxonomies for Physical Video Evaluation [73.9] 本稿では,VLM毎に評価された分類を反復的に検出する手法を提案する。
我々は、VLMの寸法ごとのスコアを人間の身体的共同評価に調整し、そのスコアが信頼できないか冗長であるかを診断し、LPMに修復を促す。
改良された分類法は、テストされた全てのVLMビデオのホールドアウトビデオにおいて、平均的な相対的な改善が約32%で、グローバルスキーマベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:58:39 GMT)
ReasoningLens: Hierarchical Visualization and Diagnostic Auditing for Large Reasoning Models [73.6] ReasoningLensは、複雑な推論チェーンの階層的な可視化と診断監査のために設計されたオープンソースのフレームワークである。
ReasoningLensは、(1)高レベルの戦略と低レベルの実行を分離する対話的階層にトレースを構造化し、(2)エージェント監査を自動エラー検出とツール拡張検証に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:28:35 GMT)
Bagpiper-TTS: Natural Language Guided Universal Speech Synthesis [73.4] Bagpiper-TTSは、多様な自然言語ユーザー要求を扱う普遍的な音声合成システムである。
我々のモデルは、古典的TSアプリケーション以外の幅広いタスクを本質的にサポートしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:40:28 GMT)
VeriEvol: Scaling Multimodal Mathematical Reasoning via Verifiable Evol-Instruct [71.2] ビジュアルな数学的推論のための強化学習のスケーリングは、難しい質問を生成すること以上のものを必要とします。
これは2つのコンポーネントからなる反復的なフレームワークであるVeriEvolとしてインスタンス化します。
5ベンチマークのビジュアル・マス・スイートでは、10Kから250KサンプルまでのSFTデータのスケーリングが平均精度を35.42から54.73に引き上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:17:30 GMT)
Geometric Action Model for Robot Policy Learning [68.7] 汎用ロボットポリシーは、オブジェクト、カメラ、ロボットアクションが3D物理世界でどのように相互作用するかを推論しながら、ユーザーの指示に従う必要がある。
最近の視覚言語行動モデル(VLA)とビデオ世界行動モデル(WAM)は、大規模基盤モデルから強い意味や時間的先行を継承する。
本稿では,言語条件の操作ポリシーであるGeometric Action Model (GAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:44:31 GMT)
Judgment-Grounded Expansion for Peer Review Generation [68.0] 我々は、評価的クレームを提供する人間とAIの協調モードである判断基盤の拡張を定式化し、レビューコメント候補に拡張する(s)。
本研究は,スケーラブルな評価と候補セットのキュレーションの2つの実践的課題について検討する。
本研究は,具体的な課題として判断基盤の拡大を確立し,今後の共同レビュー生成システムの設計のための実証的,方法論的基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:20:11 GMT)
Pose Anything Anywhere:Model-free Object Poses from Arbitrary References [64.6] RGBとRGB-Dの両方の入力をシームレスにサポートするモデルフリーフレームワークであるPANYを提案する。
1つまたはスパースなポーズフリー参照ビューで動作し、新しいオブジェクトに効果的に一般化する。
複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現し、既存のモデルフリーメソッドを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:23:57 GMT)
Joint Air Traffic Flow and Capacity Management via Answer Set Programming [64.5] 我々は、Answer Set Programming(ASP)におけるエンコーディングを伴う共同ATFCMモデルを導入する。
この結果から,ASP モデルは MIP モデルより優れていたことが示唆された。
DACはリルーティングよりもパフォーマンスを最大に改善しているが、DACの無制限な変種やリルーティングは検索スペースのスラッシングに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:58:54 GMT)
TailorMind: Towards Preference-Aligned Multimodal Content Generation [64.4] マルチモーダルジェネレータは、オンデマンドでコンテンツを合成できるが、動作トレースを生成可能な好みに変換する方法はまだ未定である。
パーソナライズされたコンテンツ生成について検討し、既存のアイテムプールやマッチングを待つことなく、ユーザに適したマルチモーダルコンテンツを作成する。
本論文では、協調的嗜好モデルと制御可能なマルチモーダル生成をリンクするTailorMindを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:31:21 GMT)
Improving Long-Context Retrieval with Multi-Prefix Embedding [64.1] Multi-Prefix Embeddingは、ドキュメントをEOSトークンで区切られたチャンクに分割し、完全なシーケンスを単一の因果フォワードパスにエンコードし、各プレフィックス境界に1つの埋め込みを抽出する。
MPEはクロスチャンクコンテキストを保持し、チャンクレベルのMaxSimマッチングを可能にし、ドキュメントレベルの関連ラベルのみをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:31:02 GMT)
SPIRAL: Learning to Search and Aggregate [63.3] SPIRALは、言語モデルに3つのプリミティブ全てを統一された推論計算パイプラインの一部として使用するように訓練するフレームワークである。
SPIRALは推論計算で効果的にスケールし、GRPOを最大11$timesのスケーリング効率で上回り、3つの計算プリミティブがスケーリングされた場合、15%高いパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:02:09 GMT)
Safety in Self-Evolving LLM Agent Systems: Threats, Amplification, and Case Studies [62.7] 自己進化エージェントシステムは、敵の影響力が永久に符号化される、質的に新しい脅威の風景を導入します。
モジュール・ライフサイクル・アタック・サーフェス・マトリックスを中心に組織化されたセキュリティとプライバシの分析を行った。
その結果, 自己進化は, 既知のすべての攻撃カテゴリをセッションバウンドからラインパーシスタントに変換することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:23:50 GMT)
TriggerBench: Investigating Prospective Memory for Large Language Models [62.0] 我々は、Prospective memory(PM)のベンチマークであるTriggerBenchを紹介する。
PMは正確なリコールトレードオフと注意欠陥を示している。
PMはRMよりも特に困難で、同じ文脈では100Kのトークンがほぼ飽和し、PMは文脈長のスケールで急激に崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:07:36 GMT)
Tmax: A simple recipe for terminal agents [61.4] 我々は,これまでで最強のオープンなRLレシピであるTmaxを提示する。
提案手法はターミナルベンチ2.0において,9Bパラメータしか持たない27%を達成し,従来よりはるかに大きなモデルよりも優れていた。
我々は、以前リリースされた端末エージェントデータセットの2.5倍以上の大きさの端末データセットをオープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:32:52 GMT)
Synthesizing the Lombard Effect: Multi-Level Control of Speech Clarity and Vocal Effort in TTS [61.3] 声道運動と調音疑似ラベルで訓練されたフローマッチングに基づく音声合成モデルを提案する。
提案モデルでは,声の努力や調音の連続的・不整合的な制御を実現するとともに,発話の特定のセグメントを明確にするための単語レベルの強調を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:14:22 GMT)
Boosting Neural Video Codec via Scale-Driven Online Flow Refinement [59.7] 本稿では,訓練不要なスケール駆動型オンラインフローリファインメント(SOFR)手法を提案する。
ワープ精度に応じて粗さや微細なスケールからの動作情報を融合し、動作推定誤差を効果的に補正する。
PSNRとMS-SSIMでそれぞれ平均2.84%と4.05%の貯蓄がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:36:23 GMT)
Foresight: Failure Detection for Long-Horizon Robotic Manipulation with Action-Conditioned World Model Latents [58.5] ロングホライゾンタスクは、現実のロボット展開では一般的なものだが、そのようなタスクの障害検出は未調査のままである。
動作条件付き世界モデルからの潜在表現を用いて、操作軌跡をモニタする故障検出フレームワークであるForesightを提案する。
この結果から, 動作条件付きワールドモデル埋め込みは, 長距離操作における信頼性のある故障監視のためのスケーラブルな表現を提供する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:32:28 GMT)
GUI vs. CLI: Execution Bottlenecks in Screen-Only and Skill-Mediated Computer-Use Agents [57.0] 18のアプリケーションと12のワークフローカテゴリにわたる440のデスクトップタスクの一致した実行層ベンチマークを導入する。
最強のGUIエージェントが59.1%のフルパスレートに達し、48.2%で最強のオリジナルスキルCLIエージェントを上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:05:07 GMT)
Token-to-Token Alignment of Text Embeddings for Semantic Blending [55.9] 本稿では,プロンプト間のトークン間の明示的な意味的対応を確立するフレームワークであるToken-to-Tokenアライメントを紹介する。
この結果から,テキストから画像への埋め込み空間は,表現が適切に整列されたときにアクセス可能な連続的な意味構造を暗黙的に符号化していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 23:54:40 GMT)
Capable but Careless: Do Computer-Use Agents Follow Contextual Integrity? [54.7] アプリケーション間アクセスは、ほとんど見落とされたプライバシーリスクを生み出す。
我々はAgentCIBenchを紹介します。これは、このリスクを決定論的に評価されたシナリオに変換する評価ハーネスです。
我々は15のフロンティアエージェントを評価し、驚くほど高い失敗率を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:36:58 GMT)
Learning Process Rewards via Success Visitation Matching for Efficient RL [54.7] 本稿では,スパース結果報酬を高密度プロセス報酬に変換するための簡単な手法を提案する。
我々のアプローチは、以前の成功と失敗のエピソードを区別するために差別者を訓練することに依存しています。
この報酬は、タスクの成功に対応するものだけでなく、すべての州への訪問に対応するポリシーをインセンティブにすることで、タスク完了に向けた進捗が進められているかどうかについての深いフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:30:24 GMT)
Agent-as-a-Router: Agentic Model Routing for Coding Tasks [54.0] Agent-as-a-router (AC)はC-A-Fループとしてルーティングを形式化する(Context->Action->FeedbackContext)
ACは、分配タスクに対する最小の累積後悔を達成し、配布外エージェントプログラミングタスクに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:37:31 GMT)
MeGAS: Thermomechanical Dynamic Gaussian Splatting for Thermophysical Scene Editing [54.0] 熱力学的相変化ダイナミクスを3次元ガウススプラッティングに組み込んだMeGASを提案する(3DGS)。
MeGASは、物理統合された世界モデルに向けて、高忠実なフォトリアリスティックレンダリングを維持しながら、物理的に一貫した熱力学的挙動を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:05:59 GMT)
Learning Adaptive Dynamical Features via Multi-$τ$ Liquid-Mamba for All-in-one Image Restoration [53.8] 液体マンバ(Liquid-Mamba)は、多時間液体離散化の入力適応性を選択状態空間モデリングに導入する適応状態空間モジュールである。
我々はオールインワン画像復元のためのMulti$ LiquidMamba Image Restoration Network (MLMIR) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:20:18 GMT)
Does the Same Token Mean the Same State? MoE Routing as Signal for Reasoning Control [53.4] 我々はtextbfRAD (Routing Agreement Decoding) を回答文字列のないマルチロールセレクタとして運用する。
固定アンカーを配置し、アンカーウィンドウのMoEルーティング状態によって各ロールアウトを表現し、最も密集したWeighted-Jaccard $K$-NNルートバスセンターを返す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:17:31 GMT)
Ocean4D: Generative Underwater 4D Reconstruction via Medium-Aware Video Diffusion [53.4] そこで我々は,Ocean4Dという水中4D再構成のための生成フレームワークを提案する。
4D-GCCは、クロスフレームカバレッジを改善した4Dの幾何的整合条件を構築する。
中知ブロックは、潜水拡散過程において暗黙の中知デノイングを行い、水中の外観を安定させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:10:26 GMT)
Factored Gossip DiLoCo: Reducing Blocking Communication in DiLoCo [53.4] DiLoCoの外部同期は帯域幅が重く、トラグラーや過渡的障害に弱いままである。
我々は、遅延や通信の失敗によって適切に劣化するミキシング/ゴシップにより、正確な同期を緩和し、近似同期を緩和する。
当社のフレームワークは,DiLoCoと比較して大幅に計算効率を向上し,トレーニングの進捗は同等から密に一致し,障害に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:15:13 GMT)
URecJPQ: Memory-efficient Multimodal Recommendation Models through RecJPQ in Large-Scale Scenarios [52.7] 本稿では,大規模かつマルチモーダルなトップkレコメンデーションタスクに特化して設計された共同製品量子化手法URecJPQを紹介する。
中心となる考え方は、各ユーザ/イテムを、完全に学習された独自の埋め込みではなく、共有学習されたサブ埋め込みの結合として表現することである。
広く使われている3つのデータセットの実験では、URecJPQがマルチモーダルなレコメンデーション設定に効果的に適用できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:05:03 GMT)
DivRL: Disentangled Self-Similarity Rewards for Diverse Subject-Driven Generation [52.2] 本研究では,アイデンティティの整合性と構造的多様性を同時に最適化するDivRLというポストトレーニングフレームワークを提案する。
構造的多様性を定量化するための負の自己相似性尺度(nSSM)と、アイデンティティの整合性を評価するための視覚的セマンティックマッチング(VSM)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:22:42 GMT)
MotionMAR: Multi-scale Auto-Regressive Human Motion Reconstruction from Sparse Observations [51.8] MotionMARは、スパース観測からの運動再構成のためのフレームワークである。
まず、人間の動きのグローバルな軌跡を推定し、時間的詳細を徐々に洗練する。
MotionMARは、AMASSデータセット上で最先端の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:15:56 GMT)
Semantic Browsing: Controllable Diversity for Image Generation [51.5] 本稿では,セマンティックブラウズを可能にする多様性制御手法を提案する。
我々は、最近のテキスト・ツー・イメージモデルが精巧なキャプションで訓練されているという事実を活用している。
これはパラダイムシフトを可能にします – テキスト・ツー・イメージモデル内のバリエーションに頼るのではなく,テキストレベルで直接多様性を誘導します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:59:17 GMT)
BALTO: Balanced Token-Level Policy Optimization for Hallucination Mitigation [51.2] 幻覚緩和のためのバランスドトークンレベルの政策最適化フレームワークを提案する。
BalTOはチェック可能な事実クレームを抽出し、参照コンテキストに対して検証し、トークンレベルのラベルに対するクレームレベルの判断をプロジェクトする。
ConFiQA、RAGTruth、FinLLM-Evalの実験では、BALTOは6つのモデルで最高の忠実さを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:05:35 GMT)
Scheduling Thoughts: Learning the Order of Thought in Diffusion Language Models [51.2] 自己認識スケジューリングは、軽量な順序ポリシーを学び、任意の順序と半自己回帰デコーディングの両方にシームレスに適用する。
1B MDMのスドクでは、SASはパズルの精度を82.0%(ベストスケジュール)から91.8%に改善し、第2ステージの微調整で97.5%に達する。
LLaDA-8Bの数学的推論では、ASSはGSM8Kのpass@1を64%から76%に改善し、MBPPは39.5%から41%に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:32:25 GMT)
Scaling LLM Knowledge Boundaries via Distribution-Optimized Synthesis [50.7] 本稿では,3段階のフィードバック機構を通じて,知識密度を導入して合成を促進するフレームワークを提案する。
我々は0.6Bから16B(Qwen,Ling,LLaMA)のモデルと1Bから5Bトークンのデータスケールの実験を行う。
主な発見は,(1)最適知識分布は境界展開を一貫して最大化し,(2)この分布はバックボーンとスケールで安定であり,(3)KDoSは6つの知識ベンチマークでベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:50:00 GMT)
CoVStream: Edge-Cloud Collaboration for Understanding of Long Video Streams [49.9] CoVStreamは、長いビデオストリームを理解するための最初のエッジクラウド協調フレームワークである。
生のビデオストリームを、コンパクトな視覚的特徴と、クラウドへの送信のためのセマンティックキャプションに蒸留し、帯域幅のコストを最小化する。
実験によると、CoVStreamは、クラウドベースラインの精度の99.2%を維持しながら、帯域幅を87.6%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:29:45 GMT)
dVLA-RL: Reinforcement Learning over Denoising Trajectories for Discrete Diffusion Vision-Language-Action Models [49.5] 我々は,学習目標を限界行動確率からサンプル生成経路の結合確率にシフトするtextbfdVLA-RLを提案する。
本手法は, LIBEROにおける textbf99.7% の成功率を達成する。
また、SFTベースラインに対してtextbf30.6%の改善を提供することで、RoboTwin 2.0上でのVLAベースの強力な結果も確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:19:03 GMT)
DiT-Reward: Generative Representations for Text-to-Image Reward Modeling [49.0] 本稿では,事前学習したテキストから画像への拡散変換器を報酬モデルに変換するDiT-Rewardを紹介する。
HPSv3と同じトレーニングデータで、DiT-Rewardは4つの評価された選好ベンチマークでHPSv3を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:19:58 GMT)
READ More than What You See: Reinforcement Learning for Accurate and Coherent Audio Description Generations [48.8] トレーニングベースのAD生成のための最初の強化学習フレームワークであるREADを提案する。
READは、ADを参照マッチング、長さ、フォーマット報酬によるシーケンスレベルの最適化として定式化する。
以上の結果から,RLは精度とコヒーレントなAD生成のための有望なパラダイムとして注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:05:38 GMT)
TEXEDO : Test Time Scaling for Controller-aware Language-conditioned Humanoid Motion Generation [48.7] 我々はヒューマノイドモーション生成のためのテスト時間スケーリングフレームワークであるTEXEDOを紹介する。
基礎となる強力な発電機を必要とせず、運動の質を向上させる。
追跡忠実度とテキストアライメントの両方を継続的に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:14:35 GMT)
SkyJEPA: Learning Long-Horizon World Models for Zero-Shot Sim-to-Real Control of Quadrotors [48.6] 本稿では,実時間四重項制御のためのJEPAスタイルモデルを提案する。
我々は、潜伏動力学モデルと、凍結した潜伏者を解釈可能な状態にマッピングする、物理学に着想を得た新しいプロバーを組み合わせる。
高価で安全性の低い実世界のデータ収集への依存を低減するため,自動データセット生成のための構造化パイプラインを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:00:59 GMT)
MuPPET: A Benchmark for Contextual Privacy of LLM Assistants in Multi-Party Conversations [48.0] マルチパーティ会話におけるコンテキストプライバシのベンチマークである MuPPET (Multi-Party Privacy Exposure Testing) を導入する。
実験により、モデルが1対1の評価よりも、マルチパーティ設定でかなりリークしていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:06:21 GMT)
Exploring Dualistic Meta-Learning to Enhance Domain Generalization in Open Set Scenarios [47.8] ドメインの一般化は、複数のソースドメインから学習し、見えないターゲットドメインに一般化する。
開集合領域の一般化は、見知らぬ領域における見つからないクラスを認識するために提案される。
We propose a novel meta-learning stategy called dualistic Meta-learning with joint DomaIn-Class matching (MEDIC)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:58:08 GMT)
SVD-Surgeon: Optimal Singular-Value Surgery for Large Language Model Compression [47.2] SVD-Surgeon は OBS (Optimal Brain Surgeon) フレームワークを特異値ベースで導入する訓練不要な手法である。
特異値分解を直接操作するので、SVD-Surgeonは既存のSVD圧縮機の上に重ねることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:33:16 GMT)
AutoDex: An Automated Real-World System for Dexterous Grasping Data Collection [47.0] AutoDexは、実世界の自動データ収集システムである。
Allegroで3,593件のトライアルを収集し、100種類のオブジェクトをインスパイアしました。
一致する500トラックのコレクションでは、AutoDexは10.3h、遠隔操作は49.4hを必要とし、スループットは4.8倍向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:59:55 GMT)
IOI: Decoupling Kinematics and Physics for Interactive World Models [46.3] 我々は,キネマティクスと学習物理力学を統合したハイブリッド対話型世界モデルIOIを提案する。
IOIは、運動軌跡を正確に計算するための明示的なキネマティックガイダンス、キネマティックスシーケンスを導入している。
RoboTwinベンチマークの実験は、キネマティックな忠実さ、アウト・オブ・ディストリビューション、およびポリシー評価を越えてIOIを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:09:34 GMT)
Priority-Aware Learning-Unlearning Correction for Dynamic Decentralized LoRA Fine-Tuning [46.2] 大規模言語モデル(LLM)は、広範に生成可能なAIサービスを提供するために、ネットワークエッジにデプロイされることが増えている。
トポロジ調整による知識評価を向上できる優先認識型学習非学習補正フレームワークを提案する。
実験により、提案したフレームワークは、イベントの結合と離脱の両方に対して堅牢な後修正を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:43:14 GMT)
Error Highways: Scaling Predictive Coding to Very Deep Networks [45.9] 予測符号化ネットワーク(PCN)は、生物学的に証明可能な、局所学習の代替として、エラーのバックプロパゲーション(バックプロップ)を提供する
PCNのスケーリングにおける中心的な障害は、学習信号がひび割れた境界から遠ざかるにつれて急速に減衰することである。
予測符号化(PC)に基づく自由エネルギー関数を,その神経構造を変化させることで拡張する手法であるハイウェイエラー伝搬(HEP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 01:12:29 GMT)
DART: Draft-Agreement Routing for Training-Free Adaptive Thinking Budgets in Hybrid Reasoning Models [45.7] トレーニング不要なルーティングフレームワークであるDARTを紹介します。
DARTは、ドラフトが同意すると直接回答を受け入れ、意見が一致しない場合には、ドラフトのエントロピーから思考予算を予測する。
数学の推論では、オリンピアードレベルの問題に対して最大9.0ポイントの精度が向上し、トークンは15-69%減少する。
実行ベースの等価性の下でのコード推論では、トークンが51-63%減少する一方で、精度が+22.5ポイント向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:24:59 GMT)
KaLM-Reranker-V1: Fast but Not Late Interaction for Compressed Document Reranking [45.5] 我々は、クエリとパスを分離する高速だが遅延相互作用(FBNL)リランカである KaLM-Reranker-V1 を提案する。
エンコーダ-デコーダアーキテクチャに基づいて構築されたKaLM-Reranker-V1は、エンコーダを使用して、Matryoshka埋め込みプーリングでパスをプリエンコードする。
我々は,それぞれ0.27B,1B,4Bの活性化パラメータを持つNano,Small,Largeの3つのサイズでKaLM-Reranker-V1をインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:36:31 GMT)
Lightweight Neural Framework for Robust 3D Volume and Surface Estimation from Multi-View Images [45.2] マルチビュー画像から直接スケール正規化ボリュームと表面積を回帰する完全フィードフォワードフレームワークを提案する。
グラフベースのデコーダを用いて3Dポイントクラウド再構成とビューアライメントされた2D特徴を融合することにより、モデルが反復最適化をバイパスする。
このアーキテクチャは、ビジュアルデータから正確な幾何学的推定を行うための高速でスケーラブルな代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:39:18 GMT)
Forget Without Compromise: Nexus Sampling for Streaming KV-Cache Eviction Under Fixed Budgets [44.4] 既存のメソッドはすべて同じテンプレートを共有し、ステップごとのダイレクトアテンションスコアと、決定論的のトップ-$K$選択が続く。
そこで本研究では,Nexus スコアをペアリングする学習自由化手法である Nexus Smpling を提案する。
ここでは,Nexus サンプリングが重要なトークンの長期生存において,決定論的のトップ-K$を支配していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:42:51 GMT)
Self-Compacting Language Model Agents [44.3] SelfCompactは、モデル自体がいつ、どのようにコンパクトになるかを決定できる足場である。
微調整や外部の監督なしに、効果的な適応圧縮を付与する。
以上の結果から,SelfCompactはトークンコストのごく一部で,固定区間の要約と一致するか,あるいは超えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:08:34 GMT)
VideoLatent: Video-Language Learning via Latent Self-Forcing [44.0] VideoLatentはビデオ理解と推論に適した潜伏注入モジュールを備えた新しいMLLMである。
我々のモデルは、一般的なビデオ理解と複雑なビデオ推論において、既存の標準および潜在MLLMよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:29:30 GMT)
Technical Report for the ICRA 2026 GOOSE 2D Fine-Grained Semantic Segmentation Challenge: Pretraining-Diverse Ensemble of Foundation Vision Encoders for Robust Outdoor Scene Understanding [44.0] ICRA 2026 GOOSE 2D Fine-Grained Semantic Challengeでは、4つのカメラプラットフォームから56のきめ細かいカテゴリに非構造屋外シーンを解析する必要がある。
アプローチでは、基礎的なビジョンエンコーダとMask2Formerデコーダを組み合わせ、強力なレシピでトレーニングする。
提案は75.40%の合成mIoUを達成し,第2位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:57:55 GMT)
Open Problem: Is AdamW Effective Under Heavy-Tailed Noise? [43.4] AdamWは、大規模な言語モデルを訓練するデファクト理論である。
最近の研究は、ライオンやムオンのような符号に基づく勾配が急激な重み付け率を達成することを示している。
AdamWは、同じ重み付き仮定の下で収束できるのか、それとも、その第二モーメントアキュムレータが真の障害を生み出すのか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:58:52 GMT)
FORGE: Fused On-Register Gradient Elimination for Memory-Efficient LLM Training [43.3] FORGEはステップを後方のパスに折りたたみ、一度に1つのタイルを全てレジスタに印加するので、各タイルは生成した瞬間に消費され、テンソルになることはない。
すべての要素ワイズ更新において、すべての要素ワイズルールにおいて、すべての要素ワイズルールにおいて、すべての正確性は生存し、シーケンス並列化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:08:31 GMT)
EHR-Complex: Benchmarking Medical Agents for Complex Clinical Reasoning [43.2] 本稿では,インタラクティブな臨床データベース推論のための大規模ベンチマークであるEHR-Complexを紹介する。
大規模なMIMIC-IV基板(365K患者、31テーブル、500M+レコード)上に構築されたEHR-Complexは、6つの臨床目的にまたがる約52Kのタスクから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:14:21 GMT)
Quantum Key Distribution Without Shared Reference Frame Under Unital Noise [42.8] 量子鍵分布(QKD)の、未知、定常、単位の量子ビットチャネル上の一般的かつ実用的なシナリオを考察する。
物理量子ビットノイズと共有参照フレームの欠如を克服する2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:24:11 GMT)
Scaling Linear Mode Connectivity and Merging to Billion Parameter Pretrained Transformers [42.7] 事前学習したトランスにLCCをベースとしたモデルマージを実現するための新しいフレームワークを提案する。
本手法は,パラメータ化機能保存変換を適切に適用し,両モデルが対応する解を共同で学習する2つの学習手順を導入する。
経験的に,本手法はWikiTextにおける中規模パラメータを持つ言語モデルに対するほぼゼロに近い損失障壁を示し,この規模でのニアバリアフリー線形接続の実証実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:08:28 GMT)
LaST-HD: Learning Latent Physical Reasoning from Scalable Human Data for Robot Manipulation [42.2] 本稿では,人間からロボットまでのアクション学習パラダイムであるLaST-HDを紹介する。
LaST-HDは、人間とロボットのデモを共有潜在推論空間で調整する。
人手データ収集のためのLaST-HDに適した低コストモーションキャプチャーグローブであるOut-of-Lab (OOL) Gloveを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:59:52 GMT)
Machine Translation and Post-Editing: Comparative Evaluation of Different MT Systems and Post-Editor Groups in Specialised Translation [42.0] 本稿では、英語からフランス語への特殊翻訳の文脈において、機械翻訳(MT)と後編集(PE)の質を評価することを目的とする。
3つのMTシステム(DeepL、eTranslation、Systran)を比較した。
以上の結果から,3つのMTシステムと2つの後編グループ,特に用語的精度と流布率に有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:17:06 GMT)
LIBERO-Safety: A Comprehensive Benchmark for Physical and Semantic Safety in Vision-Language-Action Models [41.9] 包括性のある安全クリティカルシナリオを手続き的に生成するためのパラメトリック安全ベンチマークを導入する。
人間の遠隔操作のスケーラビリティを克服するため,新しいキー駆動型データ生成パイプラインを開発した。
スケーラブルなパイプライン、堅牢なデータセット、深い障害モードの洞察を提供することで、LIBERO-Safetyは安全で信頼性の高いVLAモデルを開発する上で重要な基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:59:53 GMT)
Flowing With Purpose: Latent Action Guided Flow Matching Policies For Robotic Manipulation [41.7] 最先端のフローマッチングポリシーは、グローバルに固定された等方性ソース分布に依存している。
Latent Action Guided Flow Matchingは、モノリシックガウスを学習済みの事前分布の適応ライブラリに置き換える。
LAFMは標準フローマッチングの定式化を大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:42:59 GMT)
Learning Stable Canonical Worlds for Novel View Synthesis and Beyond [41.4] 乱雑な多視点観測を安定したシーン中心の表現にマッピングするフィードフォワードパイプラインであるCanonicalGSを紹介した。
新規なビューを合成するためのピーク信号対雑音比が2.5ドル向上し、セマンティックセグメンテーションの精度が11%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:38:39 GMT)
LightSTAR: Efficient Visual Document Retrieval via Lightweight Selection with Vision-Adaptive Refinement [40.4] LightSTARは、視覚的な文書検索をキーワードと意味的にリッチな単語に分解する効率的なフレームワークである。
LightSTARは、エンドツーエンドのレイテンシを複数倍に削減しながら、最先端の検索精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:16:24 GMT)
CLI-Universe: Towards Verifiable Task Synthesis Engine for Terminal Agents [40.3] 端末エージェントタスクを構成する合成エンジンCLI-Universeを紹介する。
CLI-Universe-6Kと呼ばれる6000のトラジェクトリのデータセットをインスタンス化する。
注目すべきは、CLI-Universe-6K上の微調整Qwen3-32Bはターミナルベンチ2.0で33.4%に達することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:50:23 GMT)
InteractiveAvatar: Real-Time Streaming Video Generation for Consistent and Intent-Aware Avatars [39.5] 本研究では、視覚的に一貫したアバター映像生成と意図認識インタラクションをサポートするリアルタイム無限ストリーミングビデオ生成フレームワークを提案する。
自己回帰蒸留により、InteractiveAvatarは、任意に長い期間にわたって、人間のアバターのリアルタイムなストレーミング生成を達成する。
提案手法は,リアルタイムに複雑なユーザ・アバターインタラクションを実現するとともに,長周期生成における最先端の視覚的整合性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:41:17 GMT)
Quantum turbulence in the many-body regime [39.1] 凝縮物質の観点から, 量子流体中の乱流流体学に関連する現象論について議論する。
平均場近似を超える量子揺らぎの影響を考慮し、乱流流体力学における多体量子効果の研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:06:11 GMT)
Fermi surface change and $d$-wave superconductivity in the square lattice Kondo-Heisenberg model [38.8] ニューラルネットワーク量子状態を用いて, 2次元のコンド・ハイゼンベルク模型を正方格子上で研究し, 導電電子を半充填状態から遠ざける。
その結果,2次元近藤・ハイゼンベルクモデルの本質的特徴として,フェルミ体積変化と非古典的超伝導が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:00:04 GMT)
SpotAttention: Plug-In Block-Sparse Routing for Pretrained Long-Context Transformers [38.6] SpotAttentionは、最大128Kトークンのコンテキストで、トレーニングの長さの8倍の精度で一致します。
セレクタのKキャッシュをINT4またはFP4マイクロスケールに量子化すると、正確さなしで3.5倍縮小する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:39:12 GMT)
Cross-National Information Attacks: A Two-Decade Analysis of Troll Behavior in Korea [38.5] コーディネート・インフルエンス・オペレーションはオンライン・プラットフォームへの脅威が増大している。
本稿では,疑わしいトロリングの理論的誘導検出と縦断解析のための機械学習フレームワークを提案する。
われわれはこのアプローチを、約20年間に400万人のユーザーが投稿した1億1200万件の韓国のニュースコメントに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:48:27 GMT)
Dense Reward for Multi-View 3D Reasoning with Global Maps and Local Views [38.4] 本稿では,地図に基づく学習フレームワークであるDRMV3D(Dense Reward for MV3DVQA)について述べる。
提案手法は,MV3D-VQAを, (i) 同中心のグローバルマップ構築, (ii)質問条件のビュー・トラジェクトリ計画, (iii) 回答予測のためのエゴセントリックグラウンドに分解する。
手動のアノテーションを使わずに中間ステップを学習できるようにするために,予測地図を幾何一貫性のある擬似目標に整合させる大域的一貫性報酬と,順序付き視点選択を監督する局所軌道報酬という2つの報酬を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:28:11 GMT)
Benchmark of Pauli Correlation Encoding for different optimisation problems [38.4] パウリ相関に基づく量子古典最適化フレームワークについて検討する。
提案するPCEベースのフレームワークは,ベンチマークと競合する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:08:36 GMT)
Understanding the Stealthy BGP Hijacking Risk in the ROV Era [37.7] ステルスなBGPハイジャックは 悪意のあるルートが 被害者に届かずに トラフィックを分散させる セキュリティ上の脅威だ
野生におけるステルス性BGPハイジャックの追跡とプロファイルのための最初の実証的研究を行った。
我々はステルス性BGPハイジャックリスクを評価するためのBGP経路推定フレームワークであるSHAMANを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:20:04 GMT)
Collapsed Effective Operators for Higher-order Structures [37.7] 単一レベルの演算子に高次自由度を凝縮するCollapsed Effective Operatorsを導入する。
これにより、トポロジーによって媒介される長距離相互作用を符号化する(一般に密度の高い)作用素が得られる。
ランク0のホッジ・ラプラシアンのスペクトル上界を持つ正の半定値を保ち、高次接続下でシステムエネルギーを効果的に低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:04:42 GMT)
Keep The Essentials: Efficient Reference Conditioned Generation via Token Dropping [37.5] 本稿では,参照トークンの少ないサブセットのみを保持することでスパース参照表現を構築する方法であるスパースコンテキストを提案する。
モデルを変更することなく、推論時に参照トークンのかなりの部分を落としてしまうと、その生成能力は大きく保たれます。
提案手法は,複数参照生成のための推論速度を4倍に向上し,単一参照生成のための2倍に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:59:28 GMT)
P-JEPA: Procedural Video Representation Learning via Joint Embedding Predictive Architecture [37.5] 本稿では,高密度なフレームアラインなアクション空間に問題を還元し,長周期ビデオ表現を学習するバックボーン非依存的手法を提案する。
このアプローチにより、プロシージャ共同埋め込み予測アーキテクチャーは、30分以上のビデオを取り込み、プロシージャステップの効果的なロングフォーム理解を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:38:36 GMT)
Bridging Single Distortion Artifacts and Multifactorial Clinical Quality: Few-shot Biparametric MRI Quality Assessment via Distortion-trained Prototypical Networks [37.5] 画像品質自動評価(IQA)のための数発のプロトタイプネットワークを提案する。
我々のフレームワークは、T2重み付きDWI特徴を融合させるためにデュアルブランチ3D ResNetを使用し、真の形態と歪みを区別するための解剖学的コンテキストを提供する。
比較的客観的な歪みラベルのみに基づいてメタトレーニングされたモデルが、複雑で多因子的な臨床品質スコアの予測に効果的に適応できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:40:49 GMT)
SteerVTE: Seamless Video Text Editing with Style and Glyph Control [37.4] ビデオテキスト編集は、小さなテキスト領域内でストロークレベルの精度を要求するローカライズされたタスクである。
本稿では,フリーズビデオ拡散モデルに基づく統合フレームワークであるSteerVTEを紹介する。
SteerVTEはテキストの精度、スタイルの整合性、時間的コヒーレンスなど、既存のビデオ編集のベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:37:15 GMT)
Active Inference as the Test-Time Scaling Law for Physical AI Agents [36.9] 導出スケーリング法則は、アクティブ推論の第1原理に基礎を置いている。
提案されたスケーリング法則は、エージェントのポリシーをテスト時にこの推論で動的に更新することでこれを捉える。
このソリューションは、モデルフリーQ-ラーニングとモデルベースベイズ強化学習より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:41:31 GMT)
Black-Box Continual Learning for Vision-Language Models [36.4] 継続的学習のためのより現実的なベンチマークであるBlack-CLを紹介します。
Black-CLは、重量とアーキテクチャのアクセシビリティ、制約された計算、タスクに依存しない推論の3つの主要な現実的課題を実行する。
本設定では,テキストプロトタイプを最適化するだけでCLの複雑さをナビゲートできるという重要な知見に基づいて構築された,シンプルで効果的なベースラインであるBETAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:14:55 GMT)
Low-rank Updates in Slowly Time-varying Graphs for Spatial-Temporal Signal Interpolation [36.3] グラフ信号処理(GSP)における重要な仮定は、ノード間のペアの類似性をキャプチャする基礎となるグラフの存在である。
ノード間類似性が時間とともに変化する時空間データに対して、静的な空間グラフは不十分である。
グラフ変化を2つの連続隣接行列$P = W(2) - W(1)$で低ランク行列としてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 23:33:33 GMT)
Towards Fast Domain Adaptation and Fine-Grained User Simulation for Evaluating Conversational Recommender Systems [35.5] AdaptSimは、Adaptiveドメインと自動プロンプトチューニングUser Simulatorである。
現実的な振る舞いモデリングと多様なスタイル生成を可能にして、会話レコメンダシステム(CRS)を評価するための効率的なフレームワークを提供する。
BFS(Breadth-First Search)ベースの、包括的な評価のためのターンレベルのペアワイド比較フレームワークが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:26:08 GMT)
Compression and Retrieval: Implicit Memory Retrieval for Video World Models [34.8] 本稿では,これらの制限を克服するための注意駆動型暗黙記憶検索機構を提案する。
位置エンコーディングにより視点情報を注入することにより,注意によるフレキシブルなメモリ検索を行う。
我々は,現実的なカメラ軌跡とフレームレベルのアノテーションを特徴とする大規模合成データセットであるSceneFlyを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:46:36 GMT)
Do Sparse Autoencoders Learn Meaningful Concept Hierarchies? [34.5] 我々は、教師なし概念発見における一般化/特殊化階層の重要な要件の集合を導出する。
このプロトコルを視覚データに基づいて訓練された現在のSAEアプローチに適用すると、優れた階層構造を確立することは依然として困難であることがわかる。
特に、特徴吸収は、よく知られたハードフォームと連続したソフトフォームの両方で、体系的に階層品質を損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:12:34 GMT)
AOHP: An Open-Source OS-Level Agent Harness for Personalized, Efficient and Secure Interaction [34.5] AOHP(Android Open Harness Project)は,Android Open Source Project(AOSP)上に構築されたOSレベルのエージェントハーネスである。
AOHPはエージェントを第1級OSアクターとして扱い、適応的なユーザインタフェースとエージェントフレンドリなランタイム環境を実現する。
OSエージェントの重要な機能をカバーする課題に関する予備的な実験に基づいて、AOHPはタスク完了率、実行コスト、セキュリティ・ポリシーコンプライアンスの明確な利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:02:42 GMT)
Attention-Spectrum Regularization for Replay-Free Continual Multimodal LLMs [33.7] マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、視覚領域、質問タイプ、ユーザ命令の非定常ストリームに適応するためにますます必要とされる。
既存の視覚言語手法は主に出力を保存する、データ再生、擬似データ再生、埋め込み幾何学の正規化、タスク固有のパラメータの割り当てなどである。
本稿では, クロスモーダルアテンションのスキル条件付き構造を保存するリプレイフリー連続学習フレームワークであるアテンション・スペクトル正規化(ASR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:13:53 GMT)
DT-GOL: Dual-Track Geometric Online Learning in Nonstationary Environment with Label Delay [32.4] DT-GOLは、時間的補償から空間的推論へ移行し、教師付きレイテンシギャップを埋める新しいフレームワークである。
厳密な自己学習とは異なり、幾何情報を軟質ラベルに蒸留する動的エビデンス校正機構を導入する。
実データおよび合成データセットの実験により、DT-GOLは既存の最先端のベースライン法よりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:30:09 GMT)
Neuro-Symbolic Drive: Rule-Grounded Faithful Reasoning for Driving VLAs [32.3] 本稿では、ルール付き推論トレースで駆動VLAを監督する、ニューロシンボリック駆動フレームワークであるNeuro-Symbolic Driveを紹介する。
私たちのキーとなる観察は、ルールベースのプランナーは、すでに実行可能な推論エンジンとして機能している象徴的なAIシステムであるということです。
これらのトレースは、アクションを決定するプランナー状態から直接導かれるため、推論が構造的に構築によって運動生成と結合されることが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 20:57:59 GMT)
TopoRetarget: Interaction-Preserving Retargeting for Dexterous Manipulation [32.3] 人手オブジェクトのデモは、参照トラッキングを通じて、デクスタラスラーニング(RL)ポリシーをトレーニングするための高密度な参照動作を提供する。
このような実演をRL政策学習に利用するためには、強化は手ポーズとタスク関連手オブジェクト接触構造を保たなければならない。
TopoRetargetは、さまざまな条件にまたがって単一のパラメータセットを使用するインタラクション保存フレームワークである。
TopoRetargetは、ContactPoseデータセット上のすべてのベースラインに対して、最高のコンタクト精度とアライメントを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:37:31 GMT)
SPAR: Semantic-Pixel Self-Alignment and Adaptive Routing for Unified Multimodal Models [31.8] 我々はtextbfSemantic-textbfPixel の自己アライメントと textbfRouting (textbfSPAR) を備えた新しい統合マルチモーダルフレームワークを提案する。
画素レベルの再構成とセマンティック認識を一致させるため,非対称な二重ストリーム統一トークン化器を導入する。軽量なセマンティックストリームは識別的特徴をアンカーし,トランスフォーマー拡張されたピクセルストリームは細粒度の視覚的詳細をコンパクトな潜在空間に復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:48:19 GMT)
PhysFlow: Frequency Decoupled with Dual-Field Rectified Flow for Remote Photoplethysmography [31.6] Photoplethysは、顔ビデオからの非接触パルス推定を可能にし、健康モニタリングの不可欠なツールとして機能する。
現在のディープラーニング手法は、しばしば複雑な障害の下で苦労する。
PhysFlowは、ロバスト r 推定に適した周波数分離型2次元フローフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:14:37 GMT)
FlowTrain: Flow-Based Decoupled Training for Industrial-Grade Vision-Language Models [31.5] FlowTrainは、視覚言語計算モデルのためのフローベースの分離されたトレーニングフレームワークである。
VLMトレーニングを、統一メモリプールを介して調整されたプロデューサとコンシューマのデータフローとして再構成する。
実世界のワークロードの実験では、FlowTrainは50%MFU以上、最大1.7倍のスループット改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:33:44 GMT)
Vera: A Layered Diffusion Model for Content-Preserving Video Editing [31.3] コンテンツ保存ビデオ編集のための層拡散フレームワークであるVeraを紹介する。
ビデオ全体を再生する代わりに、Veraは編集層と、ソースビデオと合成するためのアルファマットを生成する。
Veraは、レイヤー化されたトレーニングデータの486Kフレームを使用して、編集品質の競争力を維持しながら、コンテンツ保存において主要なオープンソースビデオ編集モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:11:11 GMT)
LangMAP: A Language-Adaptive Approach to Tokenization [30.4] LangMAPは、UnigramLMアルゴリズムを多言語設定に拡張するトークン化スキームである。
マルチ言語モデルをスクラッチからトレーニングしたり、事前訓練されたモデルのトークン化ツールを個別の言語に適応する際にも使用することができる。
言語ラベルはトレーニング時に必要とされているが、アルゴリズムの重要な特徴は、入力言語の知識なしに推論時に言語固有のトークン化を実行することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:32:00 GMT)
Safe Few-Step Generation via Velocity Editing [30.2] フローマッチングは、最先端のテキスト・トゥ・イメージ(T2I)生成のための強力なパラダイムとして登場した。
VESFlowは,極めて少ないサンプリングステップで,フローマッチングに適したトレーニング不要の安全手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:47:57 GMT)
T-VSS: Test-Time Visual Subspace Steering for Adversarial Robustness of Vision-Language Models [30.0] 視覚言語モデル(VLM)は強力なゼロショット認識を実現するが、敵の摂動に対して非常に脆弱である。
最近のテストタイム適応は、リトレーニングなしで堅牢性を改善するが、これらは、破損した視覚表現そのものを直接適応しない。
視覚的特徴空間内で直接テスト時適応を行う軽量ディフェンスであるテスト時ビジュアルサブスペースステアリング(T-VSS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:21:24 GMT)
Rising From the Ashes: How Agentic AI is Unblocking Challenges in Cybersecurity [29.8] エージェントAIは、自然言語やコードを直接取り込み、推論することでボトルネックを軽減する可能性がある。
本稿では,オープンなセキュリティ問題を創発的なエージェントAI能力にマップする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:31:53 GMT)
Discovering Crystal Structure Prediction Algorithms with an AI Co-Scientist [29.6] クロスドメイン探索とスパース・ヒューマン・ステアリングによる科学的アルゴリズム発見のためのHuman-AI Co-Discovery System(HACO)を導入する。
HACOインスタンス化Masked Generative Crystal Transformer (MaskGXT) は結晶構造の離散トークンモデルである。
MaskGXT は 79.06% のマッチ・エビゾン・ツー・レファレンス (METRe) の精度に達し、最も評価の高いベースラインでは 70.87% である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:24:10 GMT)
Towards Root Memories: Benchmarking and Enhancing Implicit Logical Memory Retrieval for Personalized LLMs [29.5] IMLogicは、長期対話シナリオにおける暗黙的な論理記憶検索をターゲットとした最初の高品質なベンチマークである。
RootMemは、生の履歴を構造化されたルートメモリに蒸留し、LLMベースのルータを使用して論理的に関連するものを活性化するプラグイン・アンド・プレイフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:58:10 GMT)
LoCC: Detection and Localization of Lip-Syncing Deepfakes via Counterfactual Frame Consistency [28.8] リップシンクのディープフェイクは、その人工物が口領域にのみ局在しているため、操作されたメディアの最も困難な形態の1つである。
セグメントレベルとフレームレベルの両方でリップ同期ディープフェイクの微細な検出と局所化を行う新しい検出フレームワークであるLoCCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:19:39 GMT)
VeriPilot: An LLM-Powered Verilog Debugging Framework [28.2] We propose VeriPilot, a framework to enable fine-fine bug localization and repair in Verilog design。
VeriPilotは、Verilog設計とそれに対応する黄金モデルの間に内部変数のセマンティクスを整合させることで、出力レベルの比較を越えている。
その後、静的解析から派生した制御データフローグラフ(CDFG)を用いてステップバイステップの信号追跡を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:15:40 GMT)
DynamicMem: A Long-Horizon Memory Benchmark in Real-World Settings [27.3] LLMエージェントは、数ヶ月にわたってユーザーのプロフィールを思い出さなければならないパーソナルアシスタントとしての役割を担っている。
既存のベンチマークでは、短時間で単純化されたインタラクションを通じて、この"メモリ"能力を評価する。
ユーザ当たり15ヶ月のアクティビティを構成するベンチマークであるDynamicMemを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:41:20 GMT)
TaLK: Text-attributed Graph Dataset Distillation via Coupling Language Model with Graph-Aware Kernel [27.3] テキスト分散グラフ(TAG)は多くの現実世界のドメインで広く使われている。
TAGをモデリングするための標準的なアプローチは、言語モデル(LM)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせることである。
グラフ認識型ニューラルネットワークカーネルとLMを結合したTAGの効率的なデータセット蒸留法であるTaLKを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:55:55 GMT)
Leveraging Similarities in Multi-Armed Bandits [26.9] そこで,本研究では,ルート木で符号化された類似性構造化アクションセットを用いてオンライン学習について検討する。
2点フィードバックの下では,リプシッツの盗賊を後悔して$sqrtT$を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:39:11 GMT)
AIR: Adaptive Interleaved Reasoning with Code in MLLMs [26.9] マルチモーダル言語モデル(MLLM)を強化するためのコードとのインターリーブ推論は、重要な研究フロンティアとなっている。
本稿では、コード強化複素数値タスクにおける強化学習訓練により、適応的インターリーブ推論機能を有するMLLMを増強する。
実験により,グループ制約付き報酬関数を用いた強化学習の学習後,評価ベンチマークにおいて平均6.1ポイント(pp)の性能向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:58:54 GMT)
StatABench: Dataset and Framework for Evaluating Statistical Analysis Capabilities of LLMs [26.6] 本稿では,大規模言語モデルの統計的解析能力を評価するためのベンチマークであるStatABenchを紹介する。
Stat-Closedは18の統計トピックにまたがる404の質問を複数のフォーマットで含む。
我々は,LangChain MCP フレームワークと複数のデータサイエンスエージェントを用いて多様な LLM を評価し,検証された LLM-as-Judge プロトコルを用いてStat-Open ソリューションを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:57:53 GMT)
Asymmetric physics enables efficient learning in quadrupedal robot swarms [26.1] 四足歩行ロボットの大群において、非対称物理学は視覚に基づく分散制御を効果的にエンド・ツー・エンドで学習できることを示す。
訓練中、四足歩行は共有環境で相互作用し、シミュレーターはリアルな動きと接触ダイナミクスを生成する。
この分離により、最大512人の四足歩行者が障害物の多い環境で調整されたナビゲーションポリシーを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:58:43 GMT)
VideoAgent: All-in-One Framework for Video Understanding and Editing [26.0] VideoAgentはビデオ編集のためのオールインワンのエージェントフレームワークである。
我々は、コヒーレントな物語のための撮影計画エージェントを用いた自動撮影を作成する。
Intent parsing filters relevant tools while textual-gradient graph optimizationsasse editing pipelines。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:37:08 GMT)
On the Effect of Segmentation Width and Cluster Size on Speech Resynthesis and Continuation in Generative Spoken Language Models [25.9] Generative Spoken Language Modeling (GSLM) は、言語モデルをトレーニングすることで、テキストフリーの音声モデリングを可能にする。
離散音声表現を用いた音声合成と継続におけるGSLMの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:58:26 GMT)
Mind the Heads: Topological Representation Alignment for Multimodal LLMs [25.4] Head-Wise Representation Alignment (HeRA) は、個々の注意点のレベルにおいて、クロスモーダルアライメントを強制する手法である。
HeRAは、視覚中心の課題におけるパフォーマンスを継続的に改善し、視覚幻覚に対する効果的な正則化剤として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:30:30 GMT)
Flatness Preserves Instruction Following in Vision-Language-Action Models [25.3] 視覚言語アクション(VLA)モデルは、事前訓練された視覚言語表現を活用することで、オープンワールドの一般化の可能性を秘めている。
VLAファインタニング中にシャープネスを意識した最小化を単純に適用すれば、複数のシミュレーションや実世界のベンチマークにおいて、命令の60%以上が大幅に改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:30:29 GMT)
EEG Benchmarking Needs a Task Specification Layer: NeuroDoc for Rulebook-Guided, Executable Benchmark Construction [25.1] 我々は、53の完了と245のタスク定義によるエントリのレビューを中心に、コミュニティがレビューしたEEGベンチマークコーパスをリリースする。
本稿では,ルールブックによるドラフト,アップグレード,レビュー,修正,リリース管理のための運用支援レイヤとしてNeuroDocとNeuroAuditを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:02:44 GMT)
BoxCtrl: 3D-Aware Visual Prompting for Geometric Image Editing [25.1] BoxCtrlは幾何学的画像編集のための3D対応ビジュアルプロンプトフレームワークである。
2段階のトレーニングパラダイムを導入します: 監視ファインチューニング(SFT)と強化学習(RL)。
大規模な実験により、BoxCtrlは翻訳、ローテーション、スケーリング、複合編集タスクで最先端のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:49:29 GMT)
Spectral Gating via Damped Oscillations for Adaptive Implicit Neural Representations [24.7] Inlicit Neural Representation (INR)は、座標ベースのネットワークを通じて連続的な信号を符号化することに成功した。
周期的なアクティベーションは細部を捉えるが、ノイズを記憶するオールパスフィルタとして機能する一方、空間的にコンパクトなアクティベーションは効率よく正規化されるが、低周波バイアスに悩まされる。
本稿では,各ニューロンの活性化を正弦波駆動型減衰振動子の定常応答としてモデル化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:59:47 GMT)
StreamPPG: Low-Latency rPPG Estimation via Consistent Privileged Learning [24.4] リモート光胸腺造影(胸腔鏡)は、顔画像から血液量パルス(BVP)信号を推定し、接触のない健康モニタリングを可能にする。
ビデオクリップを入力として使用する従来のクリップワイドアプローチでは、推論を導入する前に100フレーム以上をキャプチャする必要がある。
本稿では,低レイテンシなフレーム単位の生理学的信号推定を可能にする統一アーキテクチャであるStreamを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:31:01 GMT)
Breaking the Evaluation Paradox: Evaluating High-Entropy Search with Computationally Irreducible Constraints [24.3] 大規模な言語モデルの 徹底的な探索能力の評価は パラドックスに悩まされています
完全性を検証するには完全な基底真理が必要ですが、高エントロピー列挙タスクは、そのような基底真理を人間が作るのを不可能にします。
本稿では,計算不能制約の原理に基づくフレームワークであるVERITASを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:45:01 GMT)
Distilling Collaborative Dynamics into Latent Space for Implicit Coordination in Decentralized Multi-Agent Manipulation [24.1] 部分可観測性の下で暗黙的な協調を可能にする分散マルチエージェントフレームワーク CLS-DP を提案する。
6つのRoboFactoryベンチマークタスクは2から4つのエージェントにまたがっており、CLS-DPの平均成功率は38%である。
また、すべてのエージェント構成に対して優れたパラメータ効率を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:03:10 GMT)
Convergence of Gradient Descent for General Neural Network Architectures Beyond the NTK Regime [24.1] トレーニングダイナミクスはニューラルネットワークを理解する上で中心的な存在だ。
本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャの幅広いファミリ下での勾配降下ダイナミクス解析のための収束フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:00:26 GMT)
SOAP-Bubbles: Structured Weight Uncertainty for Neural Networks [23.8] 構造化された重みの不確かさは、ディープラーニングの多くの面を改善することができるが、見積もりと実装の難しさは依然として高くつく。
私たちのキーとなるアイデアは、既存の対角共変変分法であるIVONをSOAPのプリコンディショナーの固有空間で実行することです。
結果として得られるメソッドはSOAPと同じコストで、パイプラインのトレーニングに大幅な変更は必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:56:59 GMT)
Closed-loop Auto Research for Molecular Property Prediction: Discovering and Certifying Generalizable Improvements [23.7] クローズドループのAuto Researchは、機械学習を固定データセットフィッティングから研究ワークフローの変更まで拡張する。
この作用空間が、それらを選択する検証信号を超えた一般化をもたらすかどうかを問う。
3つのベンチマークスイートの36以上のエンドポイントで、検索が決して読まれないホールドアウトテストで、選択した構成をスコア付けします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 00:18:27 GMT)
SelPE: Progressive Selection for Private Structured Text Synthesis [23.6] SelPEは、小型のプライベート構造化テキスト合成のための選択誘導進化フレームワークである。
忠実で有効な合成をサポートするため、SelPEはスキーマ実現からセマンティック抽象化を分離する。
実験により、SelPEは厳格な差分プライバシー予算の下で、構造的妥当性、忠実性、下流ユーティリティを一貫して改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:46:23 GMT)
Policy-as-Data: Learning Generalizable HOI Diffusion Models from Simulated Physics [23.4] 本稿では,HOI 生成におけるデータ・スカシティのボトルネックを克服する新しい枠組みを提案する。
提案手法は,未知の物体への一般化の促進と長軸生成の能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:32:35 GMT)
Causal Reward World Models: Zero-shot Reward Design for Automated Skill Generation [23.4] Automated Reward Design (ARD)は、強化学習における手動報酬工学を言語駆動報酬関数合成に置き換えることを目的としている。
大規模言語モデル(LLM)に基づく既存のアプローチは、特定のタスクごとに報酬仮説を洗練させるために反復的な環境フィードバックに依存し、本質的に相関駆動である。
マルチタスクインタラクションデータに基づくオフライン事前学習により,候補の報酬成分とタスク対象の物理変数の因果関係を明示的にモデル化する因果関係世界モデル(CRWM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:57:17 GMT)
Unlimited OCR Works [22.6] Unlimited OCRは、人間の解析作業メモリをエミュレートするモデルである。
デコーダ内のすべての注意層を、提案した参照スライディングウィンドウアテンションに置き換える。
無制限のOCRは、標準の最大長さ32Kの1つのフォワードパスで数十ページの文書を転写することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:01:29 GMT)
ARIA: Adaptive Region-Based Importance Allocation for Conditional Diffusion Distillation [22.4] 条件付き拡散モデルの蒸留は、条件付き入力のアライメントを維持しながら、大きな教師の振る舞いをより小さな学生に伝達することを目的としている。
認識タスクとは異なり、条件拡散における知識の蒸留は、しばしば訓練分布を超えて知識を伝達するのに苦労する。
条件空間の粗い領域にまたがってトレーニング作業を適応的に割り当てるフレームワークであるARIAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:54:25 GMT)
EvoRubrics: Dynamic Rubrics as Rewards via Adversarial Co-Evolution for LLM Reinforcement Learning [22.2] EvoRubricsは、ポリシージェネレータとRLジェネレータが、各トレーニングステップ内の対角的相互作用を通じて共同で改善される、共進化的なフレームワークである。
EvoRubricsは、ベンチマーク全体で、静的および動的ルーブリックを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:46:23 GMT)
OptChain: Achieving Optimal Throughput of Permissionless Blockchains [22.1] 我々は、最適なスループットを実現する、無許可のブロックチェーンステートマシンレプリケーション(SMR)プロトコルであるOpsChainを紹介する。
まず、固定エラー確率の下でSMRプロトコルのスループットに関する理論上界を定め、OptChainはこの限界にアプローチした最初のプロトコルである。
OptChainの完全なプロトタイプを実装し、さまざまなリージョンにわたるAWS EC2ノードにデプロイします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:30:10 GMT)
Understanding Parallel Samplers in Masked Diffusion via Random Walks on Graphs [21.9] グラフ上のランダムウォークを検証可能なサンドボックスとして使用し、マスク拡散モデルにおける異なる並列サンプリング戦略を研究する。
我々はランダムウォークのための新しい2分割サンプリング装置を開発し、配列長の対数ステップを踏むことができ、完全に訓練された状態では確実に正確である。
事前訓練した OpenWebText MDM に関する最初の実験では,バイセクションスタイルのサンプルは,言語生成においても速度品質のトレードオフを改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:56:50 GMT)
Evaluating and Enhancing Negation Comprehension in Remote Sensing MLLMs [21.8] 本稿では,地域レベルからシーンレベルのタスクに対する否定的理解を評価する最初のベンチマークであるRS-Negを紹介する。
モデル最適化に否定の論理的役割を明示的に組み込む新しいテスト時間学習手法NeFoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:23:26 GMT)
Diffusion Language Models: An Experimental Analysis [21.8] 拡散言語モデル(Diffusion Language Models)は、次から次へと予測するよりも反復的な記述を通じてテキストを生成する。
我々は、推論、コーディング、翻訳、知識、構造化問題解決にまたがる8つのベンチマークで、最先端の8つのDLMを評価した。
DLMの挙動は世代毎の設計選択の影響を強く受けており,性能と計算効率のトレードオフが顕著であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:35:34 GMT)
Engineering Reliable Autonomous Systems: Challenges and Solutions [21.8] 本報告は,ローレンツセンターワークショップ "Engineering Reliable Autonomous Systems" における議論を捉え,拡張するものである。
The Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems (FMAS) とthe Workshop on Agents and Robots for reliable Engineered Autonomy (AREA) の共同主催によるワークショップである。
FMASとAREAのコミュニティのメンバー、業界の実践者、そして自律的なシステムが特有のエンジニアリング上の課題に直面するセクターの代表者を集めた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:04:37 GMT)
Explainable AI in Speaker Recognition -- Attention Map Visualisation and Evaluation [21.6] 本研究は,ニューラルネットワークの注意機構の研究を目的としている。
与えられた発話から話者のアイデンティティを識別するように訓練された話者認識ニューラルネットワークで実験が行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:31:26 GMT)
VolHuMe: a High-Resolution Large Scale Dataset of Volumetric Human Meshes [21.3] VolHuMeは、最先端のボリュームスタジオで撮影された高品質な4Dスキャンのデータセットだ。
われわれはVolHuMeを3次元および4次元の人間の再建作業における最先端の手法でベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:13:52 GMT)
Fast and Slow Variational Continual Learning [21.3] 学習が進むにつれて知識のドリフトを遅くするために、過去の後部をマージして緩やかな適応を組み込む方法を示す。
これをContinual IVON(CoVON)と呼び、既存のものよりも常に改善されていることを示す。
ドメイン・インクリメンタル・ラーニング、継続的な事前トレーニング、大規模言語モデルの微調整などにわたる重み調整戦略。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 23:26:48 GMT)
RaMem: Contextual Reinstatement for Long-term Agentic Memory [21.2] 本稿では,検索したメモリフラグメントを文脈的エビデンスに変換するフレームワークであるAgenic Memory (RaMem) について述べる。
ラメムは4つの調整された段階を経る: (i) それぞれの記憶を元のエピソード条件、特にイベント時間、参照時間、セッションスパンおよび参加者に固定する証拠 (ii) 記憶条件誘導は、クエリによって入力されたエビデンス条件を導出する; (iii) 妥当性認識検索は、これらの条件を使用して、コンテンツ関連候補をフォールバック証拠として保持しながら、コンテキスト互換な記憶を優先順位付けする; (iv) コンテキスト保存合成は、選択された記憶の構造化されたコンテキストをジェネレータに保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:41:14 GMT)
From Reconstruction to Decision: A Post-Encoder Plug-in Adapter for Curvilinear Segmentation [21.0] PEPAは2次元カービリニアセグメンテーションパイプラインのための軽量なポストエンコーダプラグインアダプタである。
PEPAカップル (i) ターゲット・コンディションド・スネーク・アップサンプリング (TCSU) は、標的条件の連続蛇のようなサンプリングを用いて、薄く丈夫な構造を回復する。
5つの医療・産業ベンチマークの実験では、凍結エンコーダベースラインにEPAを追加することで一貫した改善が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:33:06 GMT)
A Novel Approach to Temporal QoS Estimation via Extended Kalman Filter-Incorporated Latent Feature Analysis [20.9] 本稿では,効率的な時間的予測を行うために,拡張カルマンフィルタ拡張潜在特徴分析(EKL)モデルを提案する。
提案するEKLは,時間的データ不足に対する計算効率と予測精度の両方に関して,既存の最先端モデルを上回っている。
実世界の時間的データセットを用いて行った実験結果から,提案したEKLは,時間的データ不足に対する計算効率と予測精度の両方に関して,既存の最先端モデルを上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:22:18 GMT)
CoorDex: Coordinating Body and Hand Priors for Continuous Dexterous Humanoid Loco-Manipulation [20.9] CoorDexは、高次元の身体と器用な手制御を協調的な潜在残差制御に変換する学習パイプラインである。
CoorDexは20DoFのWUJIハンドを持つUnitree G1ヒューマノイドを動作中にデクスタラスな操作を実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:59:20 GMT)
AdaReP:Adaptive Re-Planning under Model Mismatch for Neural World-Model Predictive Control [20.7] 本研究は, スタイルプランのペナルティが再利用耐性, 最終計画段階から蓄積したミスマッチ, 局所力学感度とともにどのようにスケールするかを解析した。
キャッシュされたロールアウトからの現在の逸脱と局所感度推定を用いて、オンラインのリプランングトレランスに適応するトレーニングフリーラッパーであるAdaRePを提案する。
AdaRePは、画像空間計画、潜時空間制御、実世界のロボット操作全体にわたって、プランナー側の計算を大幅に削減し、50個の物理ロボット研究における80%以上のクエリを含む、同等のタスク性能を維持しながら、プランナー側の計算を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:27:50 GMT)
IViT: A Novel Interpretable Visual Transformer for Skin Disease Detection [20.5] 本稿では,準計画法(QP)に制約された解釈可能な ViT (IViT) を提案する。
IViTの精度は93.80%で、ベースラインよりも0.21%低く、特徴冗長性は29.5%減少している。
提案モデルは精度と解釈可能性のバランスを保ち、数発のインテリジェントな皮膚疾患診断を臨床展開するための信頼性の高い解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:06:02 GMT)
LLM-as-Code: Agentic Programming for Agent Harness [20.4] 我々はトークンの爆発、制御フローの幻覚、信頼できない完成は実装上のバグではないと主張している。
より良いプロンプトやより強力なモデルは、LLMエージェントの信頼性を保証することはできない。
本稿では,プログラムがすべての制御フローを制御し,LLMがそれの一部であるエージェントプログラミングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:52:52 GMT)
FedOT: Ownership Verification and Leakage Tracing via Watermarks for Federated LDMs [20.3] フェデレートラーニング(FL)における遅延拡散モデル(LDM)の訓練は,LDMの強力な生成能力とFLのプライバシ保護特性を組み合わせる能力によって注目されている。
本稿では,フェデレートLDMにおけるオーナシップ検証とリークトレースのための最初のフレームワークであるFedOTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:39:46 GMT)
MGI: Member vs Generated Inference [19.9] メンバー vs 生成推論: サンプルと対象生成モデルが与えられた場合、サンプルが真のトレーニングメンバーなのか、生成された出力なのかを推測する。
既存の会員推論手法は、生成したサンプルをトレーニングメンバーとして体系的に誤って分類する。
生成モデルのオートエンコーダと潜時発生器の相補的な信号を組み合わせた3段階の手法であるData Circuit Breaker (DCB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:15:26 GMT)
Safe and Generalizable Hierarchical Multi-Agent RL via Constraint Manifold Control [19.9] マルチエージェントシステムは、厳密な安全制約の下で協調動作を必要とする安全クリティカルなアプリケーションで広く利用されている。
既存のアプローチは基本的なトレードオフに直面している。学習ベースの手法は強い経験的性能を達成するが、理論的安全性の保証は欠如している。
本稿では,制約多様体を通した低レベルの仮定の下で,厳密な安全制約を強制する階層型マルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 23:32:23 GMT)
Cloak: Zero-Shot Cross-Embodiment Manipulation by Masking the End-Effector from the VLA [19.9] 本稿では、ゼロショットのクロスボデーメントトランスファーを備えたビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)モデルを実現するためのトレーニングレシピを提案する。
エンドエフェクターは、手首のビューとマスキングの大きな一貫した領域を占めており、エンボディディメントに依存しない視覚的推論を可能にしている。
このレシピは、Cloakで訓練されたVLAであるCloak-VLAで、単一のパラレルジャウグリッパーデータセットで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:16:05 GMT)
UniverSat: Resolution- and Modality-Agnostic Transformers for Earth Observation [19.8] 任意の空間、スペクトル、時間分解能からパッチをマッピングするユニバーサルパッチを中心に構築されたViTスタイルのバックボーンを導入する。
我々は、GeoBench、PANGEABench、SpectralEarthの標準EOベンチマークの分類とセグメンテーションにまたがる強い結果で、このアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:49:45 GMT)
Temporal-Spectral Alignment with Frequency Adaptation for Source-Free Time-Series Adaptation [19.3] 本稿では,周波数適応型時間スペクトルアライメント(SAFA)という手法を提案する。
まず、時間的依存関係とスペクトル特性を連成して、複数のスケールでソースドメインをモデル化する。
対象領域における時系列データに適応するために、周波数領域におけるターゲット信号の位相と振幅を変調してソース分布と整合させるトレーニング可能な周波数適応モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:05:25 GMT)
E-MRL: Cross-view Aligned Evidence-driven Multimodal Reinforcement Learning for Reliable 3D Tumor Analysis [19.2] Evidence-driven Multimodal Reinforcement Learning (Evidence-MRL)
我々のモデルは、グローバルな診断報告と共に「キーエビデンスススライス」を特定するように明示的に訓練されており、その発見を検証された視覚的証拠に根拠づけている。
大規模な3次元CT腫瘍データセットの実験により、E-MRLは幻覚を著しく低減し、SFTおよびRLベースラインと比較して診断精度を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:34:47 GMT)
REALM: A Unified Red-Teaming Benchmark for Physical-World VLMs [18.8] 視覚言語モデル(VLM)は、安全クリティカルシステムにおけるインテリジェンスを具現化するための知覚推論バックボーンとして、ますます使われている。
VLMの脆弱性を調査するために多くのレッドチーム手法が開発されているが、その評価はデータセット、メトリクス、脅威モデルで断片化されている。
物理世界VLMのための最初の統一型赤チームベンチマークであるREALMを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:41:57 GMT)
Flow6D: Discrete-to-Continuous Flow Matching for Efficient and Accurate Category-Level 6D Pose Estimation [18.3] Flow6Dは階層的なフローマッチングフレームワークであり、2段階の離散的な空間局在-連続的なポーズ回帰戦略を持つ。
このフレームワークは自然にオブジェクトに拡張され、70FPSのリアルタイム推論を備えた合成および実際のデータセットにおける最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:05:55 GMT)
ChartWalker: Benchmarking the Cross-Chart RAG Task [18.0] ChartWalkerは論理的に難易度の高いRAGタスクを構築するための新しいフレームワークである。
そこで我々は,意味論的に一貫性のあるマルチホップ推論経路を合成する構造対応サンプリングアルゴリズムを提案する。
このフレームワークで構築されたChartWalker-Benchは、さまざまなドメインとクロスチャートクエリタイプにまたがる包括的なベンチマークです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 23:07:38 GMT)
C^2GR: Coupled Comprehensive Generative Replay for a Continually Learnable Universal Segmentation Model [17.7] ユニバーサルセグメンテーションモデルは、様々な画像モダリティとセグメンテーションの目的を含む様々なタスクに重要な可能性を示す。
タスクインクリメンタルラーニング(Task-Incremental Learning)は、シーケンシャルに登録される医療部門からタスクの普遍的なモデルを継続的に進化させる、プライバシー保護アプローチを提供する。
本稿では,従来のタスクのイメージマスク対を同時に合成する新しいC2GR(Coupled Comprehensive Generative)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:19:03 GMT)
Rethinking Molecular Graph Backdoors under Chemistry-aware Admission [17.7] 分子グラフニューラルネットワーク(GNN)に対するバックドア攻撃は、一般的に抽象グラフ編集として評価される。
化学的に可能なモチーフアンカーアタッチメントを構成する分子バックドアアタックであるChemBackを提案する。
ChemBackは、クリーンな正確性を維持しながら、完全に認められた毒で高い攻撃成功を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:59:59 GMT)
Tapered Language Models [17.6] エビデンスによれば、層は最終的な出力に不均一に寄与し、後にそれを変換するのではなく、残基を精製する。
我々の制御された実験は、固定された予算の下で、以前の層により多くのキャパシティを割り当て、後で層を減らせば均一幅のベースライン上でのパープレキシティが向上し、逆アロケーションが悪くなることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:56:25 GMT)
Explanation-Guided Medical Named Entity Recognition with Stability and Boundary Awareness for Atopic Dermatitis [17.5] 安定性とバウンダリを考慮した説明誘導型NERフレームワークを提案する。
適応的な融合戦略は、局所的および大域的な説明を動的に組み合わせ、より信頼性の高いトークンレベルの説明を生成する。
中国アトピー性皮膚炎 (AD) の臨床テキストに対する実験により, 提案手法は説明の堅牢性を改善し, 一貫した性能向上を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:56:36 GMT)
Finding the Evidence: Discovering Decision-Supporting Tokens for On-Policy Reasoning Distillation [17.4] オンライン蒸留は、高濃度のトークンレベルの監視を通じて推論能力を伝達するが、伝達可能な信号の性質は未だ不明である。
推論連鎖には、学生の不確実性を通して表面化する決定(分岐する場所)と、学生がまだ間違った自信を持つ立場に隠れている証拠(決定を正当化する中間ステップ)という、異なる発見メカニズムを必要とする2つの種類の知識が含まれていることが判明した。
本稿では,まず学生のエントロピーによる意思決定を識別し,教師と教師の分担によって促進される,意思決定アンカーと隠れ状態のコサイン類似性を通じて支援証拠を発見することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:13:14 GMT)
Polycepta: Object-Centric Appearance Estimation for Multi-Object Tracking [17.4] Polyceptaはオブジェクト中心の外観状態推定フレームワークである。
オブジェクト中心の外観状態推定フレームワークであるPolyceptaを紹介する。
Polyceptaは90.57Hzで動作し、KITTIベンチマークで最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:06:32 GMT)
Humanoid-OmniOcc: Stereo-Based Full-View Occupancy Dataset for Embodied AI [17.3] 我々はヒューマノイド・オムニオック(Humanoid-OmniOcc)について紹介する。
データセットは15の多様な室内シーンと5つの現実世界環境で構成され、広いシーンとスタイルの多様性を持つ155K以上のサンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:52:25 GMT)
A Neuromorphic Reinforcement Learning Framework for Efficient Pathfinding in Robotic Mobile Fulfillment Systems [17.2] SDQN-RMFSは、RL学習ポリシーの高忠実な展開を実現するエンドツーエンドフレームワークである。
スパースイベントによってのみ起動されるコンピューティングによって、このフレームワークは超低消費電力のRobotic Mobile Fulfillment Systemsをアンロックする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:52:30 GMT)
Rethinking Object-Centric Representations for Video Dynamics Modeling [17.2] 教師なしのビデオオブジェクト追跡は、動的なシーンを手動のアノテーションなしで永続的なオブジェクト中心のエンティティに分解することを目的としている。
最近の多くのアプローチはスロットベースの表現に依存しており、固定された潜在変数のセット(スロット)はフレーム全体の個々のオブジェクトを表す。
STAITUSは,各スロットを外見と幾何学的ポーズ(ポジション/スケール)に明示的に切り離す統一的なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:55:41 GMT)
Causal Discovery in the Era of Agents [17.0] 我々は因果発見におけるエージェントの役割について異論を唱えている。
我々はエージェントがワークフローを支援する原則を提案し、因果的主張はデータ、明示的な仮定、フォーマルなアルゴリズム、診断、ユーザーまたはドメイン専門家による決定に基礎を置いている。
我々は、この原理を、因果学習のアルゴリズム的エコシステムを取り巻く、データ分析、前処理、メソッドレコメンデーション、エキスパート知識の取り込み、正式な発見と解釈を協調するオンラインプラットフォームである因果学習+でインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:09:22 GMT)
Understanding Knowledge Distillation in Post-Training: When It Helps and When It Fails [16.7] 大規模言語モデル(LLM)は多くのタスクにおいて高いパフォーマンスを達成するが、その高い計算コストはリソース制約のある環境への展開を制限する。
知識蒸留(KD)は、より大規模な教師モデルからより小さな学生モデルに知識を移すことによって、実践的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:19:43 GMT)
LLM-as-a-Judge for Reliable and Explainable Offline Evaluation in Top-K Recommendation [16.6] オフライン評価は、観測されたユーザのフィードバックを、真の好みのプロキシとして扱う。
トップKメトリクスは、それらをサポートする意味のある洞察を提供することなく、数値スコアを確立するだけです。
オフラインのレコメンデーション評価のための信頼性と説明可能なLCM-as-a-Judgeフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:42:01 GMT)
Quantifying the Agreement Between Data-Influence and Data-Similarity to Understand LLM Behavior [16.3] データ類似性( data-similarity)とデータ影響( data-influence)である。
両尺度の共通点と相違点を定量化する。
非対称性を利用して、良好なコスト精度のトレードオフを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:00:04 GMT)
Synergizing Physically Constrained MCMC and Chemical-Informed Gaussian Processes for Reaction Network Discovery [16.1] PC-MCMC-CIGPは、ノイズの多い化学時系列データから制御方程式を抽出するためのグレーボックスワークフローである。
スパイク・アンド・スラブのトポロジーサンプリング、硬い保存と熱力学的スクリーニング、パラメータ・キャリブレーションと実験設計のためのケミカル・インフォームド・ガウス過程残差モデルを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:43:04 GMT)
Bunny Codes: Broadening Superconducting Quantum Error Correction Capability through Advanced Control Engineering [16.0] 超伝導ハードウェアに固有の2次元近接量子ビット接続上に実装可能な,様々な安定化器重みと距離を持つqLDPC符号の集合を求める。
提案手法は,長距離カプラではなく拡張ゲートセットを用いて高速な量子誤差補正を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:57:16 GMT)
UniFS: Unified Fast-to-Slow Hierarchical Architecture for Vision-Language-Action Models [16.0] 視覚言語モデルのための統合型高速・低速アーキテクチャUniFSを紹介する。
VLA-Adapterベースラインを2.5%上回る平均成功率は98.3%)。
LIBEROの実験では、UniFSは最先端のパフォーマンスを達成する(平均成功率98.3%、VLA-Adapterベースラインよりも2.5%)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:10:19 GMT)
HiL-ResRL: A Model-Agnostic Finetuning Adapter via Human-in-the-loop Residual Reinforcement Learning [15.9] 本稿では,VLA(Vision-Language-Action)モデルのための,プラグイン・アンド・プレイファインチューニングパイプラインを提案する。
VLA生成したアクションを統一インターフェースとして概念化し、残留ポリシーをトレーニングする。
オンラインのRLトレーニングを1.5時間以内に行うと、実際のロボットの平均成功率は95%を超えます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:07:08 GMT)
Dynamic estimation of slowly varying sequences [15.8] 暗黙的トレース推定に関する最近の研究は、$_t$が小さい場合、クエリを過去のシーケンス要素に再利用することで、全体的なコストを削減できることを示している。
我々はこれを様々なベクトル空間上の様々な線型および非線形関数に一般化する枠組みを導入する。
我々は,このフレームワークを用いて,推定予算を$_t$で局所的にスケールする新しいアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:40:49 GMT)
Evo-RAD: Navigating Rare Retinal Disease Diagnosis via Self-Evolving Agentic Retrieval [14.8] Evo-RADは、エビデンス獲得を動的意思決定タスクに変換する自己進化型エージェントフレームワークである。
Evo-RADは稀な診断を著しく改善し、網膜基盤モデルよりも+21.04%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:33:51 GMT)
Poisson2Gaussian: Noise Gaussianization to Enhance Image Denoising [14.8] 複素実世界の雑音をi.d.に明示的に変換するノイズガウス化法であるPoisson2Gaussian (P2G)を提案する。
P2Gは、さまざまなデータセットにわたる最先端のパフォーマンスを一貫して達成する。
特に、P2Gはアーキテクチャに依存しないため、様々なデノワに対して普遍的な改善を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:41:59 GMT)
RT-DocLayout: Real-Time End-to-End Document Layout Analysis with Reading Order in the Wild [14.7] 文書レイアウト解析のための高効率なエンドツーエンドフレームワークRT-Docを提案する。
提案モデルは,レイアウト要素の分類,画素レベルのセグメンテーション,幾何学的順序順予測を統一する。
RT-Docは、フルドキュメントの再構築品質を大幅に改善し、現実世界の文書インテリジェンスシステムのスケーラブルで実用的な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:48:39 GMT)
Concept Alignment Contrast and Long-Short Prompt Memory for Test-Time Adaptation of SAM3 in Medical Image Segmentation [14.7] テスト時間適応(TTA)は、アノテーションなしでオンザフライでモデルを更新することで、テストパフォーマンスを改善するために不可欠である。
既存の視覚言語TTA法は主に画像レベルの不確実性最小化によって駆動される。
本稿では,SAM3の医用画像に対するConcept Alignment ContrastとLongShort Prompt Memory for Test-Time Adaptation (CM-TTA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:43:19 GMT)
Arbor: Explicit Geometric Conditioning for Controllable 3D Asset Generation [14.6] Arborはテキスト条件付き3D世代のためのトレーニング可能なアタッチメントである。
ネイティブな3Dコントロールインターフェースとして制約メッシュを導入している。
一定の制約の下でオブジェクトの品質と変動を保ちながら、制約の服従を改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:00:05 GMT)
Interpretable Probabilistic Medical Image Segmentation via Gaussian Process with Explicit Modelling of Annotation Bias and Variability [14.5] 本稿では,予測を画像依存の参照ロジット分布とアノテータ固有の摂動に分解するロジット空間確率的セグメンテーションフレームワークを提案する。
本手法をマルチアノテータの医用画像データセット上で評価し,アノテータ固有の摂動を明示的にモデル化することで不確実性の校正が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:14:26 GMT)
Sublinearly Structured Deep Neural Networks Achieve Feature Learning Consistency for Compositional Functions [14.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、複雑な機械学習タスクにおいて顕著な成功を収めた。
サブ線形構造を持つDNNは,従来のモデルに匹敵する特徴学習の一貫性が得られることを示す。
構造監査は、AlexNet、VGGNet、ResNet、GoogLeNetを含む広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が、画像分類ベンチマークでサブ線形に構成されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:24:53 GMT)
KEMO: Event-Driven Keyframe Memory for Long-Horizon Robot Manipulation with VLA Policies [14.3] メモリはこの曖昧さに対処し、ポリシーが実行履歴からタスクの進捗を推測できるようにする。
本稿では,VLA ポリシーのタスク関連状態変化に関連するキネマティクスを自動的に保存する,軽量なプラグインメモリフレームワーク KEMO を提案する。
830ステップから2846ステップ(28秒から95秒)の軌道長と2～6サブタスクにまたがる実世界のマルチアーム操作タスクにおけるKEMOの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:57:43 GMT)
Predicate Importance Estimation and Decoupled Rationale-Score Distillation for Entity Alignment [14.2] PIE(Predicate Importance Estimation)とDRSD(Decoupled Rationale-Score Distillation)の2つの相補的なモジュールを提案する。
PIEは、コンパクトな埋め込みベースのアプローチで、各1-ホップ三重項から主観情報を除去し、結果の主観的三重項をエンコードし、学習可能な述語重みでそれらを集約する。
DRSDは、ラベルバイアスの少ない信頼信号を保持しながら、SLMがタスク固有の推論を学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:11:35 GMT)
A Watermark for Vision-Language-Action and World Action Models [14.2] 視覚言語行動モデル (VLA) と世界行動モデル (WAM) は汎用ロボット制御を駆動する生成モデルである。
本稿では,ガウス雑音ベクトルのシードからポリシーをフィンガープリンティングするEmphkeyed latent-provenance法を提案する。
本手法は,2つのロボットスイートにまたがる2つの代表モデルに対して評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:39:28 GMT)
You Don't Need to Run Every Eval [14.2] 全133ベンチマークのモデルスコアは、2つの数字で決定される。
スコアマトリックス、BenchPressコード、任意のベンチマークで任意のモデルのスコアを予測するインタラクティブツールをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 23:54:00 GMT)
Incremental Learning in Mirror Flows [14.1] 凸二次損失と一般凸下半連続ミラー電位により生じるミラー流について検討した。
ミラーポテンシャルの領域の境界付近で、再スケールされた軌道は、ポテンシャルが領域の指示関数である制限ミラーフローに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:46:06 GMT)
Source-Free Detection and Impact Analysis of Compiler Optimization Problems in Mobile Applications [14.0] textscOptDetectは,コンパイラの最適化問題をアプリバイナリから直接検出する,フリーなフレームワークである。
textscOptDetectを830位のGoogle Playアプリから21,972のネイティブライブラリに適用すると、30.5%のライブラリが低い最適化レベルを使用しており、91.7%のアプリが影響を受けることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:59:11 GMT)
Enforcing Human-like Kinematics in Dexterous Piano Playing via Adversarial Posture Regularization [14.0] 強化学習は、高音符精度の物理シミュレーションにおいて、両手でピアノを弾くように訓練することができる。
textitAdversarial Posture Regularization (APR)を提案する。
高価な専門家によるデモデータを避け、少数のカジュアルな人間のプレイデータを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:30:36 GMT)
Bridge the Gaps: Heterogeneous Attributed Graph Clustering via Quaternion Representation Learning [14.0] 分散グラフクラスタリングはノード属性とグラフトポロジを併用することでノードを分割する。
エンドツーエンドフレームワークであるAny-type attributed Graph Representation lEarning (AGREE)を提案する。
マルチレベルアライメントと類似性に基づくグラフ構築を通じて、属性グラフと任意のタイプの属性データを統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:46:07 GMT)
HALAS: A Human-Annotated Dataset of Hallucinations of Modern ASR Systems [13.6] HALASは、7つの最先端のAIRモデルから発生した自然発生幻覚の人間による最初のデータセットである。
HALASを用いたベンチマークでは、幻覚検出のプロキシとして使用される文字レベルと意味レベルが81% ROC-AUCに達することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:57:16 GMT)
From Text Metrics to Model Internals: A Study of Whisper ASR Hallucination Detection [13.6] ASRモデルの幻覚は下流のアプリケーションにリスクをもたらす。
本稿では,Whisperの大容量v3幻覚検出法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:13:04 GMT)
FPAS: Frontier-Based Path Planning with Adaptive Sampling for Large-Scale Unknown Environments [13.5] 適応サンプリングを用いたフロンティア型経路計画法(FPAS)を提案する。
FPASは、大規模で未知の環境での効率的なゴール取得のために設計された新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:24:11 GMT)
When Retrieval Metrics Mislead: Measuring Policy Signal in Long-Horizon Tool-Use Agents [13.5] Exact-matchリコールは、検索者が下流決定モデルに有用なポリシーコンテキストを提供するかどうかのプロキシとしてしばしば使用される。
本プロキシは,Qwen2.5-3B/7B分類器を用いて,タウベンチにおける事前行動ポリシー分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 20:57:11 GMT)
EnterpriseClawBench: Benchmarking Agents from Real Workplace Sessions [13.4] プロプライエタリな実世界のエージェントセッションから構築されたエンタープライズエージェントベンチマークであるEnterpriseClawBenchを紹介する。
セッションには社内の企業コンテンツが含まれているため、ベンチマークデータを公開せず、再利用可能なコントリビューションは、構築および評価プロトコルです。
その結果、企業エージェントの評価では、ハーネス・モデルの組み合わせ、アーティファクト・デリバリ、視覚的品質、コスト、実行時、スキル・トランスファーの振る舞いを報告しなければなりません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:39:43 GMT)
HoloAgent-0: A Unified Embodied Agent Framework with 3D Spatial Memory [13.3] HoloAgent-0は、現実世界のロボット展開のための統合型エージェントフレームワークである。
クローズドループ実行のためのEmbodied AgentOS、物理世界接地のための3D空間記憶、ロボットアクションのための具体的スキルである。
実ハードウェアにHoloAgent-0をデプロイし,その空間記憶,長距離ナビゲーション,動作生成,オブジェクト探索,クロスロボットコーディネーション,移動操作によるクローズループ実行を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:31:48 GMT)
PanoVine: Whole-Body Visuomotor Control for Soft Growing Vine Robot [13.2] Vineロボットは、適合した体と自己支援型成長機構のために、複雑で制限された環境をナビゲートするのに適している。
自動ブドウ栽培ロボットシステムのための,データ駆動型視覚制御フレームワークを提案する。
複雑な環境でのクローズドループ自律制御の実証からエンド・ツー・エンドのビジュモータポリシーを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:02:19 GMT)
Near-Lipschitz stability of the Kim--Milman flow map [13.2] 我々は、Kim-Milmanフローマップが、目標測度の変動に関して好ましい安定性特性を享受していることを証明する。
有限第二モーメントを持つ任意の対象測度に対して、これらの写像に対する一般存在定理で結果を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:12:03 GMT)
Learning to See While Learning to Act: Diffusion Models for Active Perception in Robot Imitation [13.1] 本研究では,テスト時に積極的に推論された視点の列に対して,行動予測を条件付ける模倣学習手法であるSeries2Actを提案する。
このポリシーは、オフラインのデモからアクションに固定されたカメラのポーズを使って訓練され、行動の仕方を学びながら、どこを見るべきかを暗黙的に学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:19:57 GMT)
Action-BED: Task-Driven Bayesian Experimental Design with Singly Intractable Objectives [13.0] ダウンストリームアクションにおける将来的な損失(EFL)が、設計ポリシーのためのシンプルで自然なタスク駆動のフレームワークを提供することを示す。
次に、これらのEFLは、設計方針と下流アクションポリシーの両方に関して共同で最適化できる、単体で難解な目的に再構成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:48:07 GMT)
Students' Perception Accuracy of Partners' AI Use and its Relation to Collaboration Performance [12.9] 現在、学部生が広く使用しているジェネレーティブAIツールは、各学生のAI利用という、連続的でほとんど見えない新しい次元をコラボレーションに導入している。
導入型ソフトウェア工学コースにおいて,103組の学生ペアの3波縦断調査を行った。
プロジェクトの初期において、パートナー同士のAI使用に対する信念の相違が、最終段階のプロジェクトスコアの低下に関連していることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:23:41 GMT)
Cognitive Digital Twins: Ethical Risks and Governance for AI Systems That Model the Mind [12.6] 私たちは認知デジタルツイン(CDT)を認知デジタルツイン(CDT)と呼んでいる。
CDTは認知推論と縦方向の表現、シミュレーション、プロキシアクションを組み合わせる。
権威、自律性、アクセスとコントロール、説明責任、可用性を中心に組織された5Aガバナンスフレームワークを導入します。
我々は、同意、目的制限、妥当性、トレーサビリティ、コンテスト、独立レビュー、モデルリタイアを強化する高リスクCDTの要件を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:40:09 GMT)
RS-Gen: A Multi-Stage Agentic Framework for Reasoning and Search-Augmented Image Generation [12.6] 本稿では,プラグイン・アンド・プレイ,トレーニングフリー,マルチステージ・イメージエージェント・フレームワークRS-Genを提案する。
RS-Genは、論理問題と知識ギャップを正確に識別するクエスト・アンド・ソルビング(Questioning-and-Solving)クローズドループ機構を革新的に導入している。
WISE Verified と RISEBench のベンチマークでは、RS-Gen は Qwen-Image で0.313、Qwen-Image-Edit-2511 で19.70 の絶対的なパフォーマンス向上を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:09:29 GMT)
GIF: Locally Sound Geometric Information Flow Control for LLMs [12.6] 大規模言語モデルは、エージェントシステムにおけるセンシティブなデータ、信頼できない入力、特権的なアクション間の相互作用を仲介する。
近年のインフォメーションフロー制御(IFC)ベースのディフェンスは、モデル自体を通しての情報フローを推論するための原則的なセマンティック基盤を欠いている。
本稿では,入力トークンから出力への情報フローを追跡するセマンティックフレームワークであるGeometric Information Flow (GIF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:54:04 GMT)
Uncertainty-based Debiasing and Unlearning for Decontamination [12.6] 不確実性に基づく除染(UBD)は、汚染されたモデルやサンプルが汚染された知識を必要とせず、サンプルごとの記憶を推定する。
UBDは、パラフレーズや選択置換ベースラインよりも、汚染されていないモデルの出力分布にかなり近いサンプル単位の出力分布を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:26:29 GMT)
Ground Then Rank: Revisiting Knowledge-Based VQA with Training-Free Entity Identification [12.6] KB-VQA (Knowledge-Based Visual Question Answering) は、画像中の直接観察可能なコンテンツを超えて、外部の知識に視覚的なクエリを基礎づけることを必要とする。
近年のMLLM(Multi modal large language model)は知覚能力が高いが、細粒度の実体とエビデンスレベルの両方から基礎を置く必要があるKB-VQAタスクに苦慮している。
本稿では,要素識別をセクションレベルの再分類から切り離す,簡易かつトレーニング不要な IBA フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:27:00 GMT)
MAS-PromptBench: When Does Prompt Optimization Improve Multi-Agent LLM Systems? [12.3] マルチエージェントシステム(MAS)はエージェントAIのためのスケーラブルなパスを提供する。
システムプロンプトはエージェントの役割と振る舞いを指定し、モデル微調整なしでシステムレベルの改善を可能にする。
どの程度の迅速な最適化がMAS性能を改善するか、いつ、いつ、どのようにして、まだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:48:40 GMT)
The Origins of Stochasticity: Comprehensive Investigations on Uncertainty Quantification for Large Language Models [12.2] 本稿では,不確かさを入力レベル,パラメータレベル,トークンレベル,復号処理源に分類する,きめ細かい不確実性分類法を提案する。
多様な世代設定とメトリクスを網羅した総合評価フレームワークを導入する。
実験の結果、(i)UQ手法の有効性はタスクタイプや生成設定に敏感であり、(ii)コンセンサスに基づく手法は、他のUQ手法よりも一貫して優れており、(iii)より大規模なモデルスケールは、低い不確実性推定と相関していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:05:04 GMT)
Do LLM Attribution Metrics Transfer? Auditing Retrieval-Augmented Generation Evaluation Across Datasets and Constructs [12.0] しばしば、帰属のための自動メトリクスを交換可能なものとして扱う。
3つの評価項目にまたがって8つの自動スコアを監査する。
評価器を選択するための単純な"best-on-average"ルールは、そのままのデータセットアウトに失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 20:25:36 GMT)
Text Dictates, Music Decorates: Energy-based Attention for Editable Dance Motion Generation [12.0] STREAMは、振動生成のためのモード分離拡散変換器である。
ドメイン固有のダンス語彙とフレームレベルのセマンティックアノテーションに富んだデータセットであるMotorica++を紹介する。
STREAMは、コレオグラフィーのセマンティクスを完全に保存しながら、動きと音楽の間の最先端のアライメントを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 00:01:05 GMT)
RaysUp: Ultra-light Universal Feature Upsampling via Geometry-Aware Ray Representation [11.9] RaysUpは超軽量でタスクに依存しない、VFMに依存しない機能アップサンプリングフレームワークである。
任意の密接な一般化で高分解能特徴写像を再構成する。
実験によると、RaysUpはAnyUpのパラメータの16%しか使用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 01:37:56 GMT)
Promise and challenges of heart chamber segmentation from non-contrast CT scans using contrastive unpaired image translation: a feasibility study [11.9] We developed ChameleonNet, a framework using the Contrastive Unpaired Translation (CUT) network with decoupled contrastive learning (DCL)。
コントラストCT画像から非コントラスト画像の合成を行った。
Dice-C 係数 (DSC) と類似性および誤差係数 (MPE) を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:26:23 GMT)
Neural Parameter Calibration for Finite-State Mean Field Games [11.9] 平均場ゲーム(MFG)は、戦略エージェントの多数を効率的に近似する。
MFGは、理論上、直接観察されることがほとんどない隠れた嗜好、制約、相互作用を含むことが多い。
本稿では,人口動態からパラメトリック有限状態MFGを学習するためのニューラルネットワークベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:00:43 GMT)
FLFL: Federated Latent Factor Learning for Private Recovery of Spatio-Temporal Signals [11.9] 無線センサネットワーク(WSN)はインテリジェントセンシングにおいて有望な領域である。
潜在因子学習(LFL)は、WSNの欠落したデータを回復するのに非常に有効であることが証明されている。
既存のLFLモデルでは、収集した信号は中央サーバーのように1つの中央に保持する必要がある。
本稿では,プライバシ保存時信号回復のためのフェデレート潜在因子(FL)モデルを革新的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:38:00 GMT)
LOLLA: Deep Reinforcement Learning for Closed-Loop Link Adaptation Towards a GPU-Accelerated AI-RAN [11.8] 外部ループリンク適応(OLLA)は、チャネルの変動を追跡するために5G NRに広く展開されている。
本稿では,従来の OLLA 階段を学習連続SINR オフセットに置き換える強化学習フレームワーク LOLLA を提案する。
このフレームワークは、GPUアクセラレーションされた5G NRスタック上で、最初のクローズループAIネイティブ制御dAppとして実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:53:27 GMT)
Concordia: JIT-Compiled Persistent-Kernel Checkpointing for Fault-Tolerant LLM Inference [11.6] 耐故障性LLM推論の基盤としてデバイス常駐型永続カーネルを使用するランタイムであるConcordiaを提案する。
登録されたLLM状態領域ごとに、Concordia JIT-compilesは特殊なデルタチェックポイントハンドラをコンパイルする。
永続カーネルは、計算、チェックポイント、追加ログ、リカバリタスクのロックフリーリングバッファを消費する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:06:11 GMT)
The Impact of VAE Design on Latent Pose Representations for Diffusion-based Sign Language Production [11.6] サインポーズ符号化のための変分オートエンコーダにおける設計・訓練対象設計選択が潜在空間構造に与える影響について検討する。
Phoenix14Tデータセットを用いた実験により, 逆変換BLEUスコアを用いて測定した生成性能の変動は, VAE再構成精度単独よりも潜時空間特性の違いによりよく説明できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:38:55 GMT)
A Set-Theoretic Approach to Detecting Logic Bugs in DBMS Inner Join Optimizations [11.5] 我々は,INNER JOIN最適化に関連するバグを,セット理論のレンズを用いて検出するテスト手法を提案する。
私たちはこの設計を、オラクルテストエグゼキュータとして機能するJoinEquivで実装しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:09:04 GMT)
DBT-Bleed: Dual-Branch Temporal Modeling with Key-Frame Selection for Surgical Bleeding Detection [11.5] 術中副次イベント (IAEs) は多くの手術種において最も頻度の高いイベントである。
本稿では,レイヤワイド・テンポラル・アダプタを用いて出血と正規表現を分離するマルチブランチ・マルチスケール・テンポラル・モデリング・フレームワークを提案する。
MultiBypassデータセットの実験では、F1の6.53%、リコールの5.62%、出血性IAE検出のMCC値の9%が得られた。
IAEに注釈を付した内鼻下垂体手術データセットであるendoPit-IAEを神経外科における最初のIAEアノテーション付きデータセットとして紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:12:38 GMT)
Provable Benefits of RLVR over SFT for Reasoning Models: Learning to Backtrack Efficiently [11.4] 我々は,強化微調整が純粋に監督された微調整よりも優れた推論能力をもたらす理由を分析する。
我々は、RLVRが推論チェーンにおける困難な決定の場所を学習し、最終的に推論時間計算のより良い割り当てを可能にしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:16:08 GMT)
Constrained Variable Projection for Structured Problems [11.4] データサイエンスモデルのための制約付き可変投影フレームワークを開発する。
我々は, 自動微分に適合する厳密な漸進式を導出する。
スパースオートエンコーディング、辞書学習、ブラインドデコンボリューション、少数ショット学習の実験は、この手法がデータの効率を向上させることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:00:35 GMT)
ThermoLLM: Thermodynamics-Aware HVAC Control with Spatial-Semantic Knowledge Graph [11.4] 本稿では,5ゾーンのエナジープラスビルディングシミュレーションのための熱力学を考慮したLLM制御フレームワークを提案する。
各制御ステップにおいて、モデルは現在の構築状態、グラフ構造化空間コンテキスト、および最近の環境制御者履歴を受信する。
その結果, 提案手法は, エネルギー・快適のトレードオフが最良であり, PMV違反が最少であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:51:42 GMT)
MythraGen: Two-Stage Retrieval Augmented Art Generation Framework [11.3] 本手法は,アーティスト固有のスタイルとコンテンツを組み合わせることで,大規模アートデータセットから特徴を抽出し,生成プロセスを最適化する。
提案手法は,ユーザの入力と密に一致したアートワークを生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:02:33 GMT)
ABACUS: Adapting Unified Foundation Model for Bridging Image Count Understanding and Generation [11.2] ABACUSは、オブジェクトカウント、群衆カウント、参照-表現カウント、およびカウント-忠実な画像生成を処理するビジョン言語モデルである。
ABACUSは7つのベンチマークで最先端の結果を達成し、タスク固有のスペシャリストとより大きなジェネラリストモデルの両方を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:16:31 GMT)
Diffusion Models Adapt to Low-Dimensional Structure Under Flexible Coefficient Choices [11.2] 更新係数の正確な選択に敏感な低次元構造への適応は拡散モデルの堅牢性を示す。
本フレームワークは,低次元適応性を有することが知られている拡散サンプリング器のクラスを著しく拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:20:56 GMT)
FairBED: A Bayesian Experimental Design Approach to Gathering Fairer Data [11.2] データセット自体の公平性を定量化するための新しい定式化を提供するFairBEDを紹介する。
次に、この手法を用いて実用的公平性を考慮したベイズ実験設計(BED)の目的を構築する。
FairBEDを用いて収集されたデータに基づいてトレーニングされたモデルが、フェアネス・精度のトレードオフを改善することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:02:08 GMT)
AI-Assisted Help-Seeking Trajectories in Programming Education from an SRL-Informed Perspective [11.2] 本研究は,大学レベルのプログラミングにおけるAI支援型ヘルプサーキングの軌跡を解析した。
その結果、多くの学生が、計画的で自己規制された問題解決よりも、主にAIをリアクティブなトラブルシューティングに用いていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:37:58 GMT)
The Prevalence and Impact of Licenses in Open Software Projects [11.1] 1億以上のソフトウェアプロジェクトのライセンスとライセンスタイプを特定します。
寛容なライセンスは、時間の経過とともにすべてのライセンスの比率が増加することを示している。
C言語エコシステムではアクティビティが減少し,Pythonでは制限的なライセンス移行と許容的なライセンス移行を比較すると,アクティビティが増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:01:02 GMT)
Ensuring Open Source Integrity: The Intersection of Copy-Based Reuse and License Compliance [11.1] コピーベースのコード再利用ネットワークマッピングをプロジェクト間で直接コピーします。
MITやApacheのような寛容なライセンスを持つリポジトリのコードは、再利用の可能性が高くなっています。
パブリックドメインライセンスは、制限のない使用を可能にすることを目的としているが、コピーベースの再利用の可能性が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:44:06 GMT)
SQLConductor: Search-to-Policy Learning for Step-wise Text-to-SQL Orchestration [11.0] 既存のシステムは、しばしば個々のステージに特化した多段階パイプラインまたは推論モデルを使用する。
最近のオーケストレーションベースのメソッドは、クエリ毎に特別なモジュールを構成することで柔軟性を提供する。
本研究では,テキスト・ツー・コンダクタの段階的学習フレームワークであるText-to-Conductorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:13:39 GMT)
Segment-Level Mandarin Chinese Speech-Based Cognitive Impairment Detection via an Autoencoder with Contrastive Learning [10.6] 音声は低コストで非侵襲的なデジタルバイオマーカーとして登場し、認知障害の検出にかなりの可能性がある。
音声に基づく認知障害検出のためのセグメントレベル表現学習フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:06:56 GMT)
The Topology of Ill-Posed Questions: Persistent Homology for Detection and Steering in LLMs [10.6] 本研究では,内部状態の統一的トポロジにおいて,多種多様な不適切な情報源を表現できるかどうかを考察する。
トポロジーは、不適切な分類のためのプロンプトベースとプール化された隠れた状態ベースラインを一貫して上回っている。
位相条件のステアリングは、平均的な総応答率を増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:58:59 GMT)
Hybrid Compression: Integrating Pruning and Quantization for Optimized Neural Networks [10.5] 本稿では,2段階のモデル圧縮手法を提案する。
まず, プルーニングや量子化などのモデル圧縮技術を用いて, モデルサイズを大幅に削減する。
次に、Mixture of Expertsを用いて、以前圧縮されたモデルをルーティングし、推論効率のバランスを維持しながら性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:11:52 GMT)
Towards Robust Personalized Federated Learning: Vulnerability Assessment and Defense Co-Design [10.4] IoT(Internet of Things)デバイスは、大量の機密データを収集するために、分散エッジシステムに燃料を供給している。
FL(Federated Learning)は、生データの代わりにモデルパラメータを交換することで、プライバシの懸念を軽減する一方で、現在の研究において重要な盲点を識別する。
我々は,PFL手法が集中学習パラダイムと比較して,転送ベースの敵攻撃に対する高い脆弱性を示すことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:44:46 GMT)
Are Safety Guarantees in Neural Networks Safe? How to Compute Trustworthy Robustness Certifications [10.3] 本稿では,提案手法を導入し,NN検証器への線形呼び出し数でアポテム最適証明を計算する方法を示す。
また,標準的なMNISTおよびFashion MNISTベンチマークで評価したParallelepipedoNNシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:50:52 GMT)
Learning Graphs through Continuous Information Entropy Fields [10.3] グラフ理論は本質的に記述的であり、どのような関係が存在するかを把握するが、エッジを原始的な構成として扱うため、それらが生じる理由を捉えない。
本稿では,グラフ学習のための新しい説明フレームワークを提案する。そこでは,潜時連続情報エントロピー場から関係が出現し,グラフが基礎となるフィールドの離散的インスタンス化となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:11:46 GMT)
Listening makes Vision Clear for VLMs [10.2] 我々は、プロンプト側セマンティクスを採用し、Prompt-Vision Token Activation Map (PV-TAM)を提案する。
PV-TAMは、モダリティ境界マーカーによって誘導される系統的バイアスを取り除くフィルタを組み込んでいる。
さまざまなデータセットの回答側ベースラインよりも、アテンションベースとIoUスタイルのローカライゼーションメトリクスを一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:14:46 GMT)
Topological Out-of-Domain Generalization in Dynamical Systems Reconstruction [9.8] 力学系(DS)の挙動を予測することは、科学MLにおいて、トレーニングで観察される力学系とパラメータ系を超えた、重要かつ本質的に未解決な問題である。
近年のDS再構成(DSR)における階層的・ハイパーネットワーク的アプローチは,多くのDSのトレーニングを同時に行うことができる。
本稿では,これらの欠点,最も重要な特徴分割に対する対策の組み合わせを提案し,さらに信頼性のある外挿範囲に有界な閉形式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:51:48 GMT)
Verifiable Foundation Models for Robot Safety [9.8] FEARL(Foundation-Enabled Assured Robot Learning)は、モジュラーアーキテクチャの分解によってこの緊張に対処するフレームワークである。
FEARLは、このポリシーを、高次元の知覚とタスク推論に責任を持つ大きなコントローラ(C)と、専用の安全センサーから低次元の観測を受ける小さな安全モジュール(S)に分けている。
これにより、タスク推論のためのコントローラの表現力を維持しながら、既存のツールで正式な分析が行えるようになります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:10:51 GMT)
Can LLMs Reliably Self-Report Adversarial Prefills, and How? [9.8] 大規模言語モデル(LLM)は,良質なタスクに対して内観的能力を示すことを示す。
本研究は,モデルが先行応答が逆プレフィル攻撃によって引き起こされたことを確実に認識できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:56:30 GMT)
TSD: A Physics-Inspired Trajectory Saliency Detector for Efficient Imitation Learning [9.7] Trajectory Saliency Detector (TSD)は、トラジェクティブ・サリエンシを識別するためのトレーニングフリーでプラグアンドプレイのフレームワークである。
TSDは、細かな操作を捉えるための空間エントロピーと、アジャイルの操作を検出するための遠心加速度という、物理的に地平線を画した2つの指標を採用している。
シミュレーションと実世界の両方の設定における大規模な実験は、TLDに凝縮したデータセットでトレーニングされたモデルが平均25%の少ないデータで同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:06:04 GMT)
Abstract representational geometry supports inference in large language models [9.4] 大きな言語モデルの内部メカニズムはほとんど不透明であり、それらが同等の抽象表現を形成するか、あるいは同等の推論タスクを実行する際にタスク固有の統計規則に依存するかは不明である。
本報告では, LLMはヒトより頻度が低いが, その内部状態は海馬に類似した抽象的幾何学的構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:50:34 GMT)
Leveraging AutoML for Sustainable Deep Learning: A Multi-Objective HPO Approach on Deep Shift Neural Networks [9.4] 我々は、特に低リソース環境において、コンピュータビジョンのコアタスクである画像分類に焦点を当てている。
提案手法により,デフォルトのDSNNに比べて損失および排出に関するDSNNの構成が大幅に改善した。
放射能と精度の両面から量子化されたネットワークの挙動を調べると、我々の実験は驚くべきモデル固有のトレードオフを明らかにし、最大の省エネ効果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:53:42 GMT)
GRIMIP: A General Framework for Instance-Specific Configuration of MIP Solvers Using LLMs [9.3] 本稿では,新しいハイブリッドインテリジェンスフレームワークであるtextbfunderline(textbfunderline General textbfunderlineReasoning for textbfunderlineInstance-specific textbfunderlineMIP configuration)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:10:50 GMT)
Neuromorphic Speech Enhancement with Dual-Branch Spiking Neural Networks [9.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)に基づくニューロモルフィック音声強調は、そのエネルギー効率のために有望なパラダイムとして浮上している。
ゲートユニット(GSU)を備えた新しいデュアルブランチニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
GSU-DBNetは音声スペクトルの大きさと複雑なスペクトルを同時にモデル化し、対応する大きさと複雑なスペクトルマスクを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:28:48 GMT)
Unlocking In-Context Learning in Audio-Language Models from Decentralized Medical Audio [9.2] 本稿では,テキスト内臨床オーディオ診断のための多モーダル言語モデルフレームワークであるフェデレーション・セルフコンテキスト化(FSC)を提案する。
FSCは音声表現の教師なしクラスタリングを通じて擬似ラベルエピソードを構築し、希少な実ラベルをバイパスする。
保留中の呼吸と心臓の状態では、FSCは2方向の2ショット評価において71.6%の精度を達成し、音声のベースラインを9%以上上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:28:33 GMT)
Brain-Adapter: A Dual-Stream Vision-Language MIL Framework for Comprehensive 3D CT Diagnosis of Acute Intracranial Pathologies [9.0] Brain-Adapterは、新しいデュアルストリームマルチインスタンス学習フレームワークである。
提案手法は,最先端の3Dモデルと標準MIL手法を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:41:16 GMT)
An Efficient and Perfect Secret Sharing Scheme on a Class of Non-Maximal Quantum Access Structure [8.9] 本稿では、非最大QASの判定基準と、効率的かつ完全な量子秘密共有方式の構築方法に焦点を当てる。
代表的要素アクセス構造に軽量な量子リソースをデプロイすることにより、提案手法は量子状態の準備と分散の難しさを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:30:58 GMT)
Mass Conservation as an Inductive Bias for Self-Organized Criticality in NCA Reservoirs [8.9] 自己組織化臨界(SOC)は貯水池コンピューティングに有望な基盤を提供する。
近年の研究では、神経細胞性オートマトンが臨界雪崩のダイナミックスに進化できることが示されている。
本研究は, NCA貯水池において, 物質保存がSOCに対する誘導バイアスとなるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:59:08 GMT)
Affective AI Safety: The Missing Piece in LLM Safety [8.9] 我々は,人間は情緒的存在であるという事実に根ざした,統合されたAI安全のクラスとしての情緒的安全を提案する。
本研究では, 情緒的害の分類法を開発し, 繰り返し発生する害のタイプを同定する: (1) 情緒的自己意識, (2) 公平性と偏見的害, (3) 関係的害。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:10:27 GMT)
Exposing the Illusion of Erasure in Knowledge Editing for LLMs [8.8] 我々は,知識編集(KE)が,LLMにおける特定の事実を,コストのかかる再学習なしに更新するためのフロンティアとして登場したことを示す。
低ランク更新は既存の知識を上書きするのではなく、モデル表現空間内で再配布することを示す。
損失景観の分析により、編集された知識は摂動に非常に敏感な狭く異方性のある領域にあることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:53:54 GMT)
Cross-lingual Retrieval-Augmented Classification for Dysarthria Severity Assessment [8.8] 本稿では,異なる言語からの音声をアライメント・リトリーブ・フューズ・パイプラインを通じて活用する言語間検索・拡張分類(CRAC)を提案する。
CRACは韓国で87.3%、イタリア語で86.7%のバランスの取れたアキュラティを達成し、モノリンガルのベースラインをそれぞれ8.4と20.0ポイント改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:51:13 GMT)
Learning to Trigger: Reinforcement Learning at the Large Hadron Collider [8.6] Large Hadron Colliderは、帯域幅、レイテンシ、ストレージに厳しい制約の下で、リアルタイムイベントフィルタリング(textittriggering)に依存する。
オンラインしきい値調整は、シーケンシャルな意思決定問題であると考えた。
強化学習エージェントは、最近のレートと信号感度の特徴のストリーミング要約を取り込み、信号効率を最大化するためにトリガ閾値を更新する。
これは、実際の大型ハドロン衝突型加速器の衝突データに対するRLベースのトリガー制御の即時実証である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 22:56:33 GMT)
A Generative Model for Closed-Loop Microsimulation of Signalized Intersections [8.4] 交通マイクロシミュレータは、凝集流を再現する手作りの挙動モデルに頼っているが、信号交差点での車両間の異種相互作用を見逃している。
閉ループ交叉マイクロシミュレーションのためのアクター中心の生成モデルであるEnactorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:57:10 GMT)
FinAcumen: Financial Multimodal Reasoning via Self-Evolving Experience Memory Harness [8.3] FinAcumenは、ツール拡張マルチモーダル推論のための選択的なエクスペリエンスメモリを中心にした、金銭的推論フレームワークである。
FinAcumenは、事前の軌跡からの財政的に根ざした推論経験を蓄積し、成功した戦略を蒸留し、失敗に起因した注意ルールを永続的なメモリバンクに蓄積する。
4つの金融マルチモーダル推論ベンチマークで、FinAcumenは凍結した8Bビジョン言語モデルを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:24:56 GMT)
ReNIO: Reweighting Negative Trajectory Importance for LLM On-Policy Distillation [8.3] オンライン蒸留は、学生モデルを独自の出力で訓練することで推論を改善するが、標準的なOPDは学生が生産する出力を、その情報によらず平等に扱う。
我々は制御されたフィルタリング実験において一貫した非対称性を観察し、OPDとOPSDの両方において、不正なSGOのトレーニングのみにおいて、正しいトレーニングよりも優れた結果が得られることを示した。
完全回答を含むロールアウトを必要とせずにこの信号を利用するために,LLMオンポリス蒸留における負の軌道重要度を重み付けするReNIOを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:46:35 GMT)
Emergent Relational Order in LLM Agent Societies: From Collective Affect to Authority Stratification [8.3] ファイ・シャオトン(Fei Xiaotong)の微分順序パターンは、農村社会を自我中心的かつ関係性的に格付けしていると特徴づけている。
本稿では,Affect Control Theory, Social Identity Theory, Durkheimian group affectを基盤としたマルチエージェントフレームワークであるCAREB-MASを提案する。
エージェントは感情倫理の連鎖を通じて推論し、動的に進化する自我中心のアイデンティティを維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:25:36 GMT)
Distribution-Aware Diffusion-LLM for Robust Ultra-Long-Term Time Series Forecasting [8.3] 時系列予測は基本的な機械学習タスクである。
最近の研究は、この目的のために、強力な一般化、パターン認識、ゼロショットまたは少数ショット機能のために、Large Language Models (LLMs)を探索している。
LLMに基づく予測パイプラインに条件付き拡散モデルを統合する新しいフレームワークDiffusion-LLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:18:28 GMT)
CITADEL: CSI-Based Jamming Detection and Open-Set Classification for IIoT Networks [8.2] 無線周波数ジャミングは、無線産業用IoT(Industrial Internet of Things)ネットワークの可用性に重大な脅威をもたらす。
既存の検出と分類技術はこの設定には適していない。
本稿では,チャネル状態情報(CSI)測定のみを用いた軽量な2段階階層パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:16:50 GMT)
POTracker: Optimizing Large Language Models for Standard-Compliant Power Outage Report Generation [8.0] 大規模言語モデル(LLM)は一般的なテキスト生成に長けているが、ドメイン固有のデータ生成に使用するのは難しい。
電源停止レポート生成のための最適化LDMであるPOTrackerを提案する。
我々は1,000の停電レポートのデータセット上でPOTrackerを評価し、よく知られた5つの微調整アプローチと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:12:50 GMT)
Improving Robotic Imitation Learning via Trajectory Standardization [8.0] 一般的な前処理戦略は、時間一様ダウンサンプリングでシーケンスを短くするが、速度による非一様性や冗長な停止を効果的に除去することはできない。
本稿では,効果的な模倣学習のためのオフライン前処理手法であるISRを提案する。
ISRはタスク成功率を約25%改善し、さまざまなオペレータから収集されたデータセット間で堅牢であり、データセットサイズとトレーニングコストの両方を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:46:26 GMT)
Learning Moral Diversity: Modelling Individual Perspectives in Moral Classification of Texts [7.9] 我々は、アノテータ固有の特徴を学習するレイヤで事前訓練された言語モデルを拡張します。
我々のモデルは、個々のアノテーションの予測を改善し、アノテータの道徳的視点に対する意味のある洞察を明らかにする表現を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:19:23 GMT)
ScalingAttention: Discovering Intrinsic Sparse Attention Topology for Video Diffusion Transformers [7.9] Diffusion Transformers (DiTs) は高忠実度ビデオ生成に革命をもたらしたが、3Dフルアテンションに依存しているため、二次的な計算ボトルネックが生じる。
動的プルーニングは禁止されたランタイムのオーバーヘッドとメモリの断片化に悩まされ、静的はきめ細かい依存関係をキャプチャできない。
本研究では,重要な帰納バイアスに基づくトレーニングフリーフレームワークであるScalingAttentionを提案する。
Wan2.1の実験では、1.90倍のエンドツーエンドのスピードアップが達成され、最先端のベースラインに対する新たなフロンティアが確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:32:07 GMT)
AI Exposure Scores: what they measure, what they miss, and what comes next [7.8] 2023年に計算された一連の露光スコアは、仕事の議論の将来への中心的な経験的入力となっている。
政策対応分析において, 時間的, 地理的, 存在論的制限がいかに複雑かを示す。
第2のギャップは、研究者と政策立案者の調整という、私たちがより注意が必要であると主張するものなのです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:23:33 GMT)
Subject-Level Unknown-Identity Identification from Leap Motion Controller 2 Hand Landmarks [7.5] 本研究では,Lap Motion Controller 2(LMC2)ハンドランドマークデータからの被写体認識を,被写体レベルの未知の識別プロトコルの下で研究する。
目印のみを用いて指先間距離と手のひら正規化角形記述子を豊かにする。
その結果、コンパクトで解釈可能なランドマークベースの記述子により、接触のない手による未知のオブジェクトの拒絶と小さなコホートデータセットでの識別が可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:05:27 GMT)
Ranking Companion: A Visual Analytics Approach to Item-Based Ranking with Hybrid Item Selection [7.4] アイテムベースのランキングは、ユーザが既知のイテム判断を通じて、好みを直接外部化するためのアプローチである。
既存のアプローチは、単一項目選択法、柔軟性の制限、ユーザコントロールに依存している。
我々は、モデル駆動型アクティブラーニングと人間駆動型アイテム選択手法を組み合わせた、アイテムベースランキングの視覚的分析手法であるランキングコンパニオンを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:45:20 GMT)
Discovering Latent Groups for Robust Classification [7.3] 機械学習モデルはスパイラルな相関を利用して、高い平均精度を達成するが、表現不足のサブグループでは不釣り合いに失敗する。
木形構造にサブグループ構造をエンコードすることでロバスト性を実現するフレームワークであるニューラル分類木(NCT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:09:35 GMT)
EMAgnet: Parameter-Space EMA Regularization for Policy Gradient Self-Play in Large Games [7.1] 本稿では,最終項目のパラメータの指数移動平均(EMA)に対して規則化を行うEMAgnetを紹介する。
我々は,標準的な2プレイヤーゼロサムベンチマークと,探索課題と厳格に支配された戦略を多数備えた改良ベンチマークの両方でEMAgnetを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 23:05:01 GMT)
VoidPadding: Let [VOID] Handle Padding in Masked Diffusion Language Models so that [EOS] Can Focus on Semantic Termination [7.1] 既存のMDLMは、命令チューニング中にパディングに繰り返しtexttt[EOS]トークンを使用するという自己回帰的な慣習を継承することが多い。
この二重の役割は、大きなブロックデコードの下でのtexttt[EOS]オーバーフローの根本原因であることを示す。
VoidPaddingは、パディングのためのtexttt[VOID]を導入し、終了のための texttt[EOS]を予約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:15:54 GMT)
From Fragments to Paths: Task-Level Context Recovery for Large Industrial Codebases [7.1] 本稿では,大規模産業を対象としたタスクレベルのリポジトリ理解手法であるDeepDiscoveryを提案する。
DeepDiscoveryでは、高信頼のタスクアンカーをローカライズするために、2段階の itLocation-text-Inference フレームワークを使用している。
DeepDiscoveryを搭載したシステムは78.6%の解率を獲得し、対応するベースラインを8.2ポイント上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:44:51 GMT)
Have You Ever Seen Them? Entity-level Membership Inference through Interrogating Large Language Models [6.9] LLM(Large Language Models)は、プライバシの漏洩や著作権の遵守に関する懸念が高まっている。
LLMトレーニングに対象エンティティに関連する情報が使用されているかどうかを判定するエンティティレベルのメンバシップ推論を提案する。
エンティティレベルのデータセットを構築し、最先端のサンプルレベルのラベルのみのメソッドをベースラインとしてエンティティレベルの設定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:40:43 GMT)
PHAST-Net: Attention-Guided, Physics-Informed Network for Unified Estimation of Ideal Time-Frequency Representations [6.8] PHAST-Netは、理想的な時間周波数表現を統一的に推定するための注意誘導型物理インフォームドネットワークである。
スペクトル、テンポベース、メートル法、およびスペクトル、テンポグラム、メトログラムなどの調和表現にまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:49:00 GMT)
Full-Body Golf Swing Kinematic Reconstruction From a Smartwatch IMU [6.7] ゴルフスイング時の全身関節角度を推定するための単手首慣性測定器(IMU)アプローチを提案する。
The proposed WIT-KinNet was evaluate under subject-wise cross-validation using synchronized smartwatch IMU data and ground-truth kinematics from an optical motion capture system。
その結果,フルボディゴルフスイングキネマティクスを推定する単一手首型IMUアプローチが確立され,実際のゲームプレイ中に実用的なスイング解析が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:39:50 GMT)
CFPO: Counterfactual Policy Optimization for Multimodal Reasoning [6.7] 本稿では,視覚知覚とテキスト推論の因果一貫性を実現するフレームワークであるCFPOを提案する。
CFPOはGRPOやDAPOといった標準的なアルゴリズムと統合されており、外部の報酬モデルや追加の監視を必要としない。
推論の忠実さを大幅に改善し、標準のRLベースラインよりも3.17%-6.25%、最先端の認識認識法(PAPO)よりも1.32%-2.13%、一貫した利得を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:51:51 GMT)
The Serialized Bridge: Understanding and Recovering LLM Serving Performance under Blackwell GPU Confidential Computing [6.7] GPU-CCはNVIDIA B300上でGPUローカルなパフォーマンスを保ち、BF16 matmulは信頼できないパフォーマンスの0.998倍で動作する。
しかし、Intel TDXとGPU-CCは依然として13～27%のスループットを失い、KV-cache復元のレイテンシは2倍以上になる。
ブリッジモデルは+131%のKVストアのペナルティと34倍のモデルスローダウンを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:48:53 GMT)
Critique of Agent Model [6.7] 我々は、本質的な機関がこれらの構造をシステム自体に組み込む必要があると論じている。
汎用エージェントモデルのためのゴール・アイデンティティ・コンフィグレータ(GIC)アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 22:50:02 GMT)
DexTeleop-0: Force-Aware Bimanual Dexterous Teleoperation with Ego-Centric Perception towards Shared Autonomy [6.7] ロボット工学における基礎的な課題は、きめ細かな両面的な操作である。
従来の遠隔操作システムは、ボディーメントギャップが正確なキネマティックマッピングを妨げているため、コンタクトリッチなタスクでは失敗する。
遠隔操作パイプライン上での微粒な操作を可能にするために,触覚駆動型適応方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:48:58 GMT)
Assistron: Bayesian Shared Autonomy with Off-the-shelf Vision-Language-Action Models [6.6] 本稿では,VLA(Vision-Language-Action)モデルを活用する共有自律モデルであるAssistronを提案する。
我々のアプローチは,(1)VLA駆動の自律性をマクロ運動に活用することによる人間の認知力と身体的努力の最小化,(2)重要な障害点に特化して人の介入を優先順位付けすること,の2つの原則に根ざしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:47:12 GMT)
Hedgementation = Hedgerow Segmentation: A Remote Sensing Benchmark [6.6] ヘッジメンテーションは、ヘッジロウマッピングのための機械学習モデルを評価するための新しいベンチマークである。
フランスのヘッジロウ在庫から得られた複数のリモートセンシングデータ製品と地上の真実ラベルを組み合わせて調和させます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:12:35 GMT)
GRINQH: Graded Input-based Quantization Hierarchy for Efficient LLM Generation [6.5] GRINQHは、量子化とスパーシフィケーションを統合することでデコーディングを加速する、重量のみのポストトレーニング量子化フレームワークである。
Llama3とQwen3モデルで評価すると、GRINQHは3ビットと4ビットの設定で最先端の固定精度と混合精度のベースラインを上回っている。
我々は、階層型ネストメモリレイアウトをカスタムGPUカーネルのマルチ精度ストレージに活用することにより、理論的スピードアップを実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:42:34 GMT)
Temporally Aware Densification for Dynamic 3D Gaussian Splatting [6.4] 本稿では, 時間的可視性を付加した可視性認知(VAD)フレームワークを提案する。
提案手法は,3つの動的マルチビューベンチマークデータセットにまたがる既存手法よりも優れた動的領域の視覚的品質向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:55:21 GMT)
AI Fiction in the Wild [6.4] ChatGPT利用者の会話の3分の1以上が、ある種のフィクション生成に関与していることがわかった。
これらのユーザの間で、一般的なフィクション生成パターンとプロファイルを識別する。
AI技術は、著者と読者の伝統的な関係の変化につながるかもしれないと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 01:29:16 GMT)
Topological Online Learning for Displacement-based Formation Control [6.3] 本稿では,リアルタイムエッジレベルの適応フレームワークであるTOLD(Topological Online Learning for Displacement-based)生成制御を提案する。
非負の凸重みを持つオンライン指数勾配流(OExpGF)と、非負の凸重みを持つオンライン指数勾配流(OExpGF)の2つの戦略が提案されている。
Crazyflie 2.0 によるハードウェア実験では、62% (OGF) 以上と31.4% (OExpGF) の中央値の歪みが固定重量のコンセンサスと比較して減少している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:57:23 GMT)
Robust Structure Learning of $k$-local Lindbladians [6.3] 未知の$k$-local Lindblad ジェネレータを$n$ qubitsで学習するための効率的なプロトコルを提案する。
固定$kと有界重み付き相互作用強度に対して、このプロトコルは全てのハミルトンおよび散逸性パウリ-GKSL係数をエントリワイズ精度で推定する。
我々は、不特定性をモデル化するための保証を拡張し、サンプル-複雑性の低い境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:38:41 GMT)
Stealthy World Model Manipulation via Data Poisoning [6.3] SWAAPは、学習の世界モデルのための最初の2段階のデータ中毒フレームワークである。
第一段階では、SWAAPは、計画中の低リターン行動を引き起こす有害な標的世界モデルを特定する。
第2段階では、SWAAPはステルス制約付き勾配マッチングによりこの目標を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:58:09 GMT)
Genuine certification of incompatible quantum instruments through sequential communication tasks [6.2] 量子機器の不適合性は、量子論における非古典性の顕在化を表す。
本稿では,送信者,中継者,受信者を含む3者間通信タスクのクラスを紹介する。
非互換な量子機器の認証を可能にする通信シナリオの最も単純な例を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:34:34 GMT)
GRADE: Graph Representation of LLM Agent Dependency and Execution [6.2] GRADEは、その欠落したレイヤを回復する: ステップノード上の任意の実行を1つのグラフとしてモデル化する。
依存関係層は、実行サイズが弱い障害を予測することができる。
実行層は、失敗したマルチエージェント実行における障害ステップをローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 01:03:21 GMT)
BiliVLA: Scene-Aware Vision-Language-Action Model with Reinforcement Learning for Autonomous Biliary Endoscopic Navigation [6.2] 内視鏡的逆行性胆管膵管造影(ERCP)は正確な内視鏡ナビゲーションと安定した胆道狭窄を必要とする。
最近のロボットシステムと視覚に基づく支援技術は、オペレーター・エルゴノミクスを改善し、知覚的手がかりを提供する。
本稿では,ビジュモータ学習問題として胆道内視鏡ナビゲーションを定式化するシーン認識型視覚・言語・アクションフレームワークであるBiliVLAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:11:15 GMT)
Layer-wise Probing of wav2vec 2.0 and Whisper for Consonant Cluster Reduction in African American English [6.2] 子音クラスタリダクション(CCR)は音声学的プロセスであり,自動音声認識(ASR)の相違点である。
その結果,CCRは構造的音韻変化として符号化されていることが示唆された。
これらの結果は,現代音声モデルにおけるAE CCRパターンの構造的符号化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:19:03 GMT)
PIVOTSBench: Evaluating Fine-Grained Interpersonal Relationship Reasoning in Multimodal Large Language Models [6.1] 我々は、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を評価するために、Social-IQ 2.0とYouTubeデータから構築された最初のベンチマークであるPIVOTSを紹介する。
PIVOTSには、モデルがこれらの予測の根底にある重要な視覚的手がかりを特定し、活用する能力を評価する補助的なタスクが含まれている。
我々は,プロプライエタリなMLLMとオープンソースのMLLMの両方を評価し,会話発話における視覚的モダリティと明示的な社会的役割情報の影響を分析するための詳細なアブレーション研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:38:03 GMT)
Unmasking LAION-5B: Age, Gender, Race, and Emotion Biases in Large-Scale Image Datasets [6.0] 本研究では,LAION-2B-enとLAION-2B-multiの人口構成と表現,ステレオタイプおよび交叉バイアスの包括的分析を行った。
FairFace、DeepFace、Emo-AffectNetといった最先端モデルを使用することで、データセットで検出された顔を分析し、年齢、性別、人種、表現された感情のバイアスを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:49:23 GMT)
Real-Time Multimodal Activity-Aware Error Detection in Robot-Assisted Surgery [6.0] 本稿では,ビデオ,キネマティクス,テキストプロンプトを含むマルチモーダル入力を用いた実行エラー検出のための統一フレームワークを提案する。
JIGSAWSとSAR-RARP50データセットの最先端ベースラインに対して、最大5%と16.6%のF1を達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:01:45 GMT)
RLM-Cascade: Response-Level Speculative Decoding for Cost-Efficient LLM API Serving [6.0] RLM-Cascadeは、APIコストを削減するために、レスポンスレベルで投機的デコーディングを適用するプロキシ層システムである。
RLM-Cascadeは125のプロダクション要求に対して88.8%のドラフト使用率を実現し、APIコストをOpusベースラインと比較して45.8%削減した。
RLM-CascadeはエンタープライズAIインフラストラクチャコンポーネントとして本番環境にデプロイされ、オープンソースとして公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:27:45 GMT)
Where Is My Physics Wrong? Localized and Identifiable Discovery of Model Discrepancy [6.0] LISDD, Localized, Identible Sparse Discovery of Discrepancyは, モデルエラーをオペレーティングシステムにローカライズするフレームワークである。
偽発見レート拡張は、異なるメカニズムの異なる複数の離散領域を扱う。
その結果、固定物理法則が1つの操作系で静かに破れるとき、グレーボックス建築エネルギーモデルの校正診断ツールが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:03:14 GMT)
Managing Procedural Memory in LLM Agents: Control, Adaptation, and Evaluation [6.0] 以下は、6つの専門職と22の手続きスキルにまたがる382の現実的なエンタープライズタスクのベンチマークである。
実験により、手続き記憶は産業集約性能において一貫した向上をもたらすことが示された。
これらの結果は、生産エージェントプラットフォームにおける手続き型メモリシステムの構築、評価、デプロイのための実践的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:14:11 GMT)
Multi-Vector Embeddings are Provably More Expressive than Single Vector Embeddings [5.9] MV埋め込みは1つのベクトル埋め込みで概略表現できない類似性を表現できることを示す。
固定表現サイズでは、複数ベクトル埋め込みは1つのベクトル埋め込みでほぼ表現できない類似性を表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:22:05 GMT)
INSPIRE: Intent-aware Neural Sponsored Product Retrieval for E-commerce [5.8] ウォルマートは米国のEコマース食料品市場で最大のシェアを持っており、食品と飲料のカテゴリーは最も高い検索トラフィックを生み出し、スポンサー付き検索収入のかなりの部分を占めている。
しかし、食料品検索におけるユーザーの意図を理解することは本質的に難しい。
我々は,大規模言語モデルを教師として機能し,製品タイトルや記述から構造化された意図アノテーションを生成する,弱教師付き意図学習パイプラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:39:26 GMT)
Reinforcement Learning Towards Broadly and Persistently Beneficial Models [5.7] 現実的な領域でインスタンス化されるRLが、広範かつ永続的なアライメント一般化をもたらすかどうかを考察する。
我々は,真理性,公正性,リスク認識,調整性など,有益な特性を計測し,訓練するために設計された現実的な状況のデータセットを構築した。
次に、このデータセット上でRLでモデルをトレーニングし、50以上の独立したアライメントと有益な振る舞いのベンチマークでそれらを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 23:35:49 GMT)
Wigner-Negative Magnon Steady States from Incoherent Qubit Pumping [5.7] 我々は、不整合に励起された量子ビットが、ウィグナー負のマグノン定常状態の安定化のためのカスケード化散逸機構を実現できることを示す。
この機構は、クォービットポンピングと分散マグノン数選択性を組み合わせて、定常状態の集団を選択されたマグノンフォック状態へ誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 01:46:34 GMT)
Genuine Global Kochen-Specker Contextuality as Classical Coordination Cost [5.6] 実世界的コチェン・スペクターの文脈性について検討し、局所的なサブシステムは非文脈的であり、テストされたマルチパーティイトブロックは一般化・ベル局所である。
本稿では,コミュニケーション,メモリ,ローカル計算を,グローバルな古典的説明を維持するための古典的シミュレータの異なる方法として扱うための調整コストフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:45:23 GMT)
Can Single-View Mesh Reconstruction Generalize to Robot Camera Rotation? [5.6] 単一ビューメッシュ再構成は、単一の観測からオブジェクトメッシュと空間レイアウトを予測する。
現在の単視点メッシュ再構成法は、ロボットカメラの回転に悪影響を及ぼす。
2段階のSAM3D+FoundationPoseパイプラインは、1段階のフィードフォワードレイアウト予測よりも堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:05:45 GMT)
DVL-DeepONet: A Physics-Guided Operator Learning for Resilient Underwater Navigation [5.5] 物理誘導型ディープニューラルネットワークフレームワークDVL-DeepONetと3つの変種を提案する。
提案手法は実世界のAUV実験を用いて検証され, 累積経路長は約10,000mである。
実験の結果,提案したDVL-DeepONetアーキテクチャはベースラインモデルベースアプローチと学習ベースアルゴリズムを40%上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:48:58 GMT)
Dissipative preparation of Laughlin-like states [5.5] ラウリン状態はリンドブラディアンの正確な定常状態であり、任意の初期状態から到達可能であることを示す。
我々の研究は、短期量子シミュレータ上でのFQH状態の準備と操作が可能な経路を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:03:59 GMT)
Loss Landscape Poisoning: Targeted Extraction of Unseen Training Data from LLMs [5.5] 大規模言語モデルは、プロプライエタリまたはセンシティブなデータに基づいて、ますます訓練されている。
本稿では,トレーニングデータの一部に毒を盛る攻撃者が,個別のターゲットレコードの漏洩を防止できるかどうかを問う。
このような漏洩は, モデル局所的な損失景観を再現する中毒機構によって引き起こされる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:00:00 GMT)
Tensor Train Decomposition-based 3D Implicit Full Waveform Inversion with Multi-scale Structural Similarity [5.4] 3次元フルウェーブフォームインバージョン(DFWI)は高分解能地下速度モデルを構築するための強力な手法である。
我々は,TT3DIFWI(TT-3DIFWI)の分解に基づく新しいテンソルトレインを提案する。
M-SSIMを用いたTT-3DIFWIは,初期モデルが貧弱な場合や低周波データを欠く場合であっても,正確かつ連続的な速度再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:24:22 GMT)
Unified Multi-Task Relevance Modeling for E-Commerce: Comparing Task Routing Architectures Across LLMs and Cross-Encoders [5.4] 現在の業界プラクティスは、各タスクごとに別々のモデルに依存しており、知識の伝達を防ぎ、一貫性のない関連信号を生成する。
エンコーダベースとデコーダのみモデルで、さまざまなメカニズムを通じてタスクのアイデンティティをエンコードします。
共有3点関係尺度の下で6つのエンティティペアタスクを共同で訓練する統合マルチタスクフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 20:32:47 GMT)
Teaching LLMs String Matching, Backtracking, and Error Recovery to Deduce Bases and Truth Tables for the Combinatorially Exploding Bit Manipulation Puzzles [5.4] 本稿では,NVIDIA Nemotron Model Reasoning Challengeにおけるアルゴリズムの革新について述べる。
目的は、入力バイナリ文字列を出力に変換する隠された論理規則を発見し、未知の入力に適用することである。
本稿では,文字列類似性,構造化探索,自動誤り回復に完全に有利な算術論理を放棄する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:57:08 GMT)
Prime Fourier Embeddings: A Principled Basis for Modular Arithmetic [5.3] PFE(Prime Fourier Embeddings)を紹介する。
PFE は整数を Q の調和解析から導かれる素指数 (cos, sin) 対として符号化する。
正方形のない複合変調の場合、中国語のRemainder Theoremはどの素チャネルがタスク関連であるかを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:50:41 GMT)
VCT: A Verifiable Transcript System for LLM Conversations [5.3] Verifiable Conversation Transcriptは、非線形LLMセマンティック操作を、アカウントレベルの認証状態遷移に組み込む。
セキュリティ分析は、標準的な暗号的仮定の下では、VCTがアカウントレベルの会話記録の完全性、一貫性、検証可能な共有性、非監査を保証することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:17:39 GMT)
Offline Reinforcement Learning for Warehouse SLAM Throughput Control [5.3] 倉庫環境におけるSLAMスループット制御を最適化するためのオフライン強化学習(RL)フレームワークを提案する。
我々のRLベースの制御アプローチは、ストリームスループットの安定性とフルフィルメント・アイアを適応的にバランスさせるSLAMスループット設定を動的に推奨する。
当社のフレームワークを3つの最先端のオフラインアルゴリズムでインスタンス化し、大規模な倉庫からの履歴運用ログを使用して、モデルをオフラインでトレーニングしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 22:10:06 GMT)
The Watermark Shortcut: How Provenance Marking Sabotages Audio Deepfake Detection [5.3] プロヴァンス・ウォーターマーキングは、合成音声のセーフガードとして扱われることが多い。
合成音声が透かしであり、人間の発話がそうでないとき、ウォーターマークにラッチを付けて訓練された検出器は、刺激的な「マークフェイク」ショートカットである。
両クラスにおける透かしによる再トレーニングは,それと相関し,クリーンな振る舞いを復元することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:42:31 GMT)
Public Diffusion Models, Private Images: Key-Controlled Inversion for Conditional Reconstruction [5.2] 本稿では,拡散モデルの固有誤差伝搬をセキュリティ資産に変換するキー制御逆転フレームワークを提案する。
インバージョン式にキー依存ノイズを注入することにより、正しいキーを持つユーザだけが元のイメージを再構成できることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:07:07 GMT)
GeoRouteNet: Geometry-Enhanced Non-Autoregressive Neural Solver for the Traveling Salesman Problem [5.2] GeoRouteNetはユークリッド旅行セールスマン問題(TSP)のための幾何学強化ニューラルネットワークである
モデル側では、GeoRouteNetには、中心ノード機能、学習可能なラジアル距離基底関数、距離対応グラフアテンション、LayerNorm-SwiGLUフィードフォワードブロック、層間減衰残エンコーダミキシングが組み込まれている。
トレーニング側では,インスタンス毎に複数の候補ツアーを抽出するマルチ候補自己比較強化学習(MCS-RL)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:31:22 GMT)
TROPT: An Open Framework for Unifying and Advancing Discrete Text Optimization [5.2] TROPTは、離散テキストトリガー最適化のための最初のオープンソースフレームワークである。
単一のインターフェースで開発を標準化する。
TROPTを使えば、エンドツーエンドの最適化レシピを簡単にカスタマイズできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:44:27 GMT)
Learning Filters with Certainty [5.1] Bloomフィルタのようなハッシュベースのデータ構造は、キャッシュ、異常検出、機械学習パイプラインなどのタスクのためにネットワークシステムで広く使用されている。
このような表示に関連付けられた確実性自体が有用な情報である、と我々は主張する。
我々は、ブルームフィルタと機械学習(ML)モデルを組み合わせたアーキテクチャにおいて、この確実性信号をどのように活用するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:50:19 GMT)
Superhuman AI for Generals.io Using Self-Play Reinforcement Learning [5.1] 我々は、リアルタイム戦略ゲームであるGenerals.ioのための超人的AIエージェントを提示する。
我々のエージェントは、5000人以上の人間のプレイヤーの公開1v1のリーダーボードで1位に達します。
我々は、政策段階のループで自己プレイでビジョントランスフォーマーポリシーをエンドツーエンドでトレーニングし、勝利/損失報酬を疎結合にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:52:22 GMT)
Stochastic Expectation Maximization for Robust State-Space Radio Interferometric Imaging [5.0] 複素ガウス雑音を受ける線形状態空間モデルに対するロバストな推定法を提案する。
提案手法は、電波干渉(RFI)による再構成の忠実度と推測を著しく改善することを示す。
これらの結果は、干渉優先撮像におけるヘビーテール状態-空間モデリングとSAEMに基づく推論の利点を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:05:31 GMT)
From Spatial to Spectral: An Efficient, Frequency-Guided Feature Representation Learner for Small Object Detection [5.0] 小さな物体検出は、小さなターゲットの固有の特徴不足によってボトルネックとなる。
本稿では,空間的特徴処理からスペクトル的特徴処理へのパラダイムテキストbfシフトを提案する。
提案する textbfDERNet シリーズは同じスケールで YOLOv11 モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:09:49 GMT)
FlexServe: A Fast and Secure LLM Serving System for Mobile Devices with Flexible Resource Isolation [5.0] 本稿では,モバイルデバイス用高速かつセキュアなLarge Language Models推論システムFlexServeについて述べる。
鍵となる考え方は、アクセス許可をセキュアなリソースの管理権限から切り離すことであり、通常のOSではアクセスできないが、通常のように管理できる。
その結果、FlexServeはストローマンで平均10.05倍、最適化したストローマンで2.44倍のTTFTスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:05:51 GMT)
Hessian-augmented Supervised Learning for Hamilton-Jacobi-Bellman PDEs [4.9] 非線形制御-アフィンダイナミクスを用いた決定論的最適制御問題における値関数の近似法を開発した。
ポントリャーギン原理最適性システムは、値関数の値、勾配、およびヘシアンからなるトレーニングデータを生成するために、複数の初期条件から解決される。
2次データ拡張は近似精度と閉ループ性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:11:14 GMT)
Physics-Guided Spatiotemporal State Space Modeling for Lookahead Molten Pool Segmentation in Laser Wire-Feed Welding [4.8] 本稿では,ルックアヘッド溶接プールセグメンテーションのための物理誘導型状態空間ネットワークを提案する。
このモデルは、3つの物理的に意味のある領域の将来のレイアウトを予測するために、歴史的な画像、溶接プロセスパラメータ、信号を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:39:14 GMT)
Intent-Governed Tool Authorization for AI Agents [4.8] Intent-Governed Access Control (IGAC)は、AIエージェントツール使用のためのモノトーンで監査可能なポリシー属性として、ユーザの表現された意図を扱う。
IGACは、インテント証明書、セッションスコープによるポリシー絞り、インテント対応マニフェストフィルタリング、インテントツーオールペイロードチェックを導入している。
IGACをOpenPortにマッピングします。これは、認証依存の発見、スコープ、ABACスタイルのポリシーチェックを実装した既存のガバナンス基盤です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:55:57 GMT)
RIFT-Bench: Dynamic Red-teaming For Agentic AI Systems [4.8] グラフ表現駆動型動的リピート手法であるRIFT-Benchを紹介する。
RIFT-Benchは、システム構造を抽出するDiscoveryと、適応的な敵攻撃を展開するScanningの2つの自動化フェーズで動作する。
多様な実装にまたがる45のエージェントシステムを対象とした評価パイプラインの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 20:46:56 GMT)
On the Limits of Prompt-Conditioned Language Models as General-Purpose Learners [4.7] 大規模言語モデル(LLM)は、任意のタスクを解くことのできる汎用的な解法としてしばしば表現される。
言語は,タスク情報を伝達するための,圧縮された,容量に制限のあるインターフェースである。
我々は、遅延タスクがどのようにプロンプトにエンコードされ、アライメントと安全性の制約の下で再解釈されるかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:52:59 GMT)
The EVerest Dataset for Secure Software Engineering [4.6] 本稿では,電気自動車充電ステーション用オープンソースソフトウェアスタックであるEVerestをベースとしたマルチアーティファクトリソースであるEVerestデータセットを提案する。
データセットには、セキュリティ目標にアノテートされた84のセキュリティ要件が含まれている。
さらに1,445のきめ細かいセキュリティ要素(コンポーネント、エンティティ、データ、データフロー、状態など)、受け入れウィンドウ、コア参照、アーキテクチャトレースリンクが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:44:58 GMT)
UnBias-Plus: Detect, Explain, and Rewrite Bias [4.6] UnBias-Plusは、自然言語のバイアスを検出するオープンソースのツールキットである。
セグメントレベルの多クラスバイアス分類、バイアス付きスパンローカライゼーション、中立テキスト書き換え、各決定の推論を統一する。
ツールキット、ソースコード、モデル、データセット、ドキュメントが公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:36:26 GMT)
Does My Embedding Reflect That $A = B$? Evaluating Mathematical Equivalence in Embedding Models [4.6] 単一のステートメントは、どのサブフィールドがフレーム化されているかによって、非常に異なる形式を取ることができる。
現在の埋め込みモデルは、基礎となる数学の代わりにそれらを作るために使われる用語によってステートメントをグループ化する傾向がある。
本稿では,形式化の異なる文の整合性に着目した数学的テキストの埋め込み学習に対する対照的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:37:58 GMT)
Test-Driven, AI-Assisted Learning: Replacing Lectures with Weekly Closed-Book Tests [4.5] 本稿では、DSAA 3071, Theory of Computationの13週間のTDAA(Test-Driven, AI-Assisted)に関する経験報告である。
このコースは講義を自己指導型AI支援学習に置き換え、頻繁で独立したテストによって高周波品質ゲートを作る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:31:21 GMT)
Domain-incremental audio classification using domain-specific experts and prototype classifier [4.5] 主な障害は、システムが一度に過去または将来のドメインのデータにアクセスできないことである。
ドメインインクリメンタルラーニング(DIL)をフリーズ機能リプレイ問題として検討した。
DILに準拠した3つのシステムと78.15%マイクロ/77.03%マクロのクロススタックアンサンブルを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:30:42 GMT)
TooBad: Backdoor Diffusion Models with Ultra-Low Poison Rate and Imperceptible Trigger [4.4] TooBadは、DMに対するバックドアアタックのパフォーマンスを高めるために、新しいDM調整トリガ最適化技術を導入したバックドアフレームワークである。
実験の結果、TooBadは0.5%の毒性率で高いASRを達成できることが示された。
その有効性にもかかわらず、TooBadはSOTAの防御を容易に回避し、高い実用性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:00:06 GMT)
A Formula-Driven Survey and Research Agenda for On-Policy Distillation [4.4] 本調査では,OPDを単一損失ファミリーではなく,フィードバックから更新までの問題として検討した。
我々は, 直接分布損失と政策段階の対数比更新という2つの経路から公式駆動型分類法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:09:21 GMT)
Non-asymptotic estimates of the minimal risk in statistical learning [4.4] 統計的学習における経験的リスク原理(ERP)の2種類の誤差確率に対する濃度不等式を証明した。
最小限のリスクの下位境界の信頼度は、トレーニングパラメータの数と入力ベクトルの次元に依存しないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:09:28 GMT)
Scaling Dense Retrieval with LLM-Annotated Training Data: Structured Mining and Progressive Curriculum for E-Commerce Sponsored Search [4.4] クリック信号や手動のアノテーションに頼ることなく、高密度検索モデルの高品質なトレーニングデータを生成する方法を示す。
トレーニングされた2tower BERTモデルをWalmartのスポンサー付き検索にデプロイし、トレーニングされたサードパーティのアノテータによってラベル付けされた30Kクエリに対して評価する。
このシステムは,クリック訓練された生産ベースラインに対して+5.1%のNDCG@10を達成し,テールクエリの最大増加率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 20:19:41 GMT)
Domain-Driven Design in Practice: A Mining Study of Maintenance and Evolution in Open-Source Repositories [4.3] ドメイン駆動設計(DDD、Domain-Driven Design)は、ビジネスドメインの複雑さにまつわるソフトウェアを構成する、影響力のあるソフトウェア開発方法論である。
ソフトウェアエンジニアリングにおいてその優位性にもかかわらず、DDDの実践方法、その進化方法、そしてオープンソースプロジェクトにおけるソフトウェアのメンテナンス品質との関連性に関する大規模な実証的な証拠は、まだ少ないままである。
本研究では、オープンソースGitHubリポジトリにおけるDDDの戦術的ビルディングブロックの分布、進化、および保守に関する事前登録された実証的研究を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 22:22:17 GMT)
LP-NavOA: Integrated Local Navigation and Obstacle Avoidance for Humanoid Robots under Limited Perception [4.3] LP-NavOAは、ヒューマノイドロボットのための限定的なナビゲーションおよび障害物回避フレームワークである。
実行時にLP-NavOAは、プロプレセプション、短距離ローカルレンジセンシング、ボディフレームの目標方向を使用する。
MuJoCoのオープンウォールや屋内レイアウトでは、蒸留したプランナーが障害物バイパスと回避後のゴール回復を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:31:18 GMT)
AwakeForest: An Interactive Geospatial Platform for Large-Scale Forest Imagery [4.3] 本稿では,大規模森林画像解析のための対話型エンドツーエンドプラットフォームであるAwakeForestを紹介する。
提案プラットフォームは,モデル支援推論,自動アノテーション,ループ内改良を1つのワークフローに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:17:29 GMT)
Scaling State-Space Models from Lines to Paragraphs: An Ablation of Mamba-based OCR [4.2] State-Space Models (SSM) は線形時間デコードを提供し、印刷された歴史線上でTransformerの精度と一致することが示されている。
本研究では,マンバをベースとしたOCR認識器の行ごとのスケールについて検討する。
本研究は,SSMが大規模文書の書き起こしの実践的選択である場合と,そうでない場合を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:07:40 GMT)
From Pixels to Concepts: Growing Rich 3D Semantic Scene Graph Forests utilizing Foundation Models [4.1] 階層的な3Dシーングラフは、幾何学的、意味的、関係的なデータを統一された空間的枠組みに統合する。
現在の3Dシーングラフのアプローチは、事前に決定された関係クラスの厳密な構造に制限されることが多い。
本稿では,オープンな意味関係を持つ3次元シーングラフの森林構築のための基礎モデルの可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:26:17 GMT)
Generate with CodeXHug: A Dataset to Enhance Model Cards with Code Usage Patterns [4.0] 事前訓練されたモデル(PTM)は、ソフトウェアエンジニアリングコミュニティでますます人気を集めています。
それらの多くはおもちゃのプロジェクトや単にHFリポジトリのミラーとして使われています。
本稿では,Githubエコシステムで活用されているHuggingFace PTMのキュレートされたデータセットであるCodeXHugを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:39:25 GMT)
Weighted Score-Oriented Losses for Temporally Localized Event Prediction [4.0] 本稿では,イベント予測のための重み付きスコア指向損失(wSOL)の時間的局所化について検討する。
我々は、事象が許容アラームに先行する場合には、ほぼ無限の偽陽性を減らし、偽陰性な罰則を減らす時間重みを考慮する。
バランスの取れた精度、真のスキル統計、F1、重要な成功指標、関連する混乱行列スコアでインスタンス化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:45:29 GMT)
Physics-governed executable modelling of triboelectric nanogenerators [4.0] 我々は、電荷定義モデルフレームワークを導入し、トレーサブルなTENGシミュレーションのための物理計算プラットフォームであるTENG-CLAWとして実装する。
この枠組みは、三体電荷、プリチャージ電荷、補償電極電荷が定義状態変数として機能する自己整合静電階層を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:03:28 GMT)
Understanding the (In)Security of Vibe-Coded Applications [4.0] Vibeコーディングは、AIエージェントとの自然言語インタラクションを通じて、ユーザがアプリケーションを作成する、新たなソフトウェア開発パラダイムである。
従来のAI支援プログラミングとは異なり、ビブ符号化はAIシステムに開発の大部分を委譲する。
我々は、人気のあるAIエージェントを使って開発された現実世界のアプリケーションの大規模なコーパスを収集し、エージェント支援コード監査と人間の検証を組み合わせた脆弱性分析フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:19:07 GMT)
PHOEBI: An Open-World Benchmark for Bacterial Identification in Phase-Contrast Microscopy [3.9] フィールドサンプルは、通常、多微生物であり、システムトレーニング中に見たことのない有機体を含むこともある。
これらの混合物の位相コントラスト顕微鏡(PCM)からマルチラベル種を同定するコンピュータビジョンベンチマークは存在しない。
そこで我々は,3つの軽量な$textitanchorベースの$デコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:01:09 GMT)
Integrated Sensing and Communications for Real-time Avatar Control in XR over 5G [3.8] 拡張現実感(XR)は5Gと6Gネットワークにとって難しいユースケースである。
ハンドヘルドコントローラとカメラに基づく現在のXRインタラクションソリューションでは、フルボディのポーズを簡単にキャプチャすることはできない。
5Gミリ波(mmWave)統合センシング通信(ISAC)と表面筋電図(sEMG)信号を組み合わせたXR用マルチモーダルセンシングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:27:42 GMT)
Irreversibility Enhances Quantum-Enhanced Markov-Chain Monte Carlo [3.8] 古典的なシステムでは、詳細バランスの破れは不可逆な確率電流を生成し、サンプリングを加速することができる。
我々は、近年の量子化MCMCを改善するために、不可逆性が新たな経路を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:52:56 GMT)
Do LLM Embedding Spaces Recover Expert Structure? [3.8] 28のRedditコミュニティを2つのスケールで比較した。
プレトレーニングされた埋め込みは、メンタルヘルスサブセット内の専門家構造と測定可能なアライメントを示す。
このリカバリはレベルに依存しており、分類のみから推測されるのではなく、明示的なコンファウンドに対してテストされるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:19:57 GMT)
Interpretable Kolmogorov-Arnold Network with Feature-Isolated Temporal Attention Mechanism for Electricity Load Forecasting [3.7] Kolmogorov-Arnoldネットワーク(KAN)は、学習可能なアクティベーション関数設計のために、将来性のある代替として登場した。
本研究は負荷予測のための新しいハイブリッド・解釈可能なフレームワークであるLoadKANを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:46:16 GMT)
AI Research moves towards open and reproducible science [3.6] この危機は、AI研究コミュニティをドキュメントプラクティスの改善に導いた。
これに対し、この分野で最も影響力のある会場はチェックリストを導入した。
過去10年間で5つの主要なAIカンファレンスで公開されたすべての論文を評価することで、ドキュメントプラクティスが時間とともに変化したかどうかを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:57:39 GMT)
GRAIN: Group Aggregation via Min-Norm Objective [3.6] textbfGRAINは、ミニバッチ最適化で使用される平均アグリゲーションを置き換える軽量なトレーニングアルゴリズムである。
mNameは、幅広いタスクスイートに対して平均的なパフォーマンスと実行時の分散を一貫した改善を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:57:30 GMT)
Decentralized Coordination of Autonomous Traffic Through Advanced Air Mobility Corridors [3.6] 本研究では,自律型航空機が分散環境下での廊下流れへの自己組織化を学習することは可能であることを示す。
ローカルな情報しか持たない分散環境では、航空機はその時間の94%以上を廊下の境界に適合させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:15:55 GMT)
BEV-Denoise: Learning Intrinsic Noise for Accurate Bird's-Eye-View Semantic Segmentation [3.6] 我々は,Bird's-Eye-View (BEV) 機能から固有ノイズを推定・除去し,正確なBEVセマンティックセマンティックセグメンテーションを実現する textbfBEV-Denoise というフレームワークを提案する。
DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)のノイズ推定機能に着想を得て,学習したBEV特徴からノイズを推定するUNetベースのノイズ推定モジュールを設計する。
そして、推定ノイズをBEV特徴から減算し、最終的な予測結果のためにBEVマップデコーダに供給する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:06:46 GMT)
AutoPRAC: Automating Attack Discovery for PRAC-Based Rowhammer Defenses using Model Checkers [3.5] DDR5のPRAC(Per-Row Activation Counting)は、ローハンマー攻撃を緩和するために、行ごとのアクティベーションを追跡し、必要に応じて緩和的リフレッシュをトリガーする仕様である。
本稿では,モデルチェッカーを用いたPRACベースのディフェンスのセキュリティをテストするための最初の自動手法であるAutoPRACを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 20:05:53 GMT)
HANCLIP: A Family of Hyperbolic Angular Negation Vision Language Models [3.5] HANCLIP(Hyperbolic + Angular + Negation)は、組み込みスペースを明示的に再構成し、"イメージとは何か"と"何なのか"をエンコードするビジョン言語モデルである。
HANCLIPは、20,000の画像テキスト四重項からなるコンパクトなセットに基づいて訓練され、階層的意味論関係と非対称性をモデル化した双曲的定式化と、否定的記述と対応する正の体系的な分離を促進する角三重項目的とを組み合わせる。
実験により、HANCLIPは標準分類における競争力や改善性能を維持しつつ、否定に焦点を当てたNegBenchベンチマークで一貫したゲインを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:25:37 GMT)
Plans Don't Persist: Why Context Management Is Load Bearing for LLM Agents [3.5] エージェントクリティカルな情報は永続性よりもコンテキスト依存的であることを示す。
このコントリビューションは、エージェントクリティカルな情報が永続性よりもコンテキスト依存的であることを示す測定およびストレステストフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:30:47 GMT)
Machine Learning Modeling for Real-Time Melt Pool Monitoring in Laser Powder Bed Fusion Additive Manufacturing: A Hybrid Approach [3.4] 本研究では,レーザー粉末層融合(LPBF)添加製造におけるリアルタイムモニタリングのための人工知能と機械学習(AI/ML)の実装について検討する。
NIST AMMTプラットフォーム上でNickel Superalloy 625から収集した1200枚の画像のバランスの取れたデータセットを用いて,正常および異常な溶融プール画像の識別を行うバイナリ画像分類フレームワークを開発した。
F1スコアは0.9451、精度は0.9458、AUCは0.9904で、F1スコアは1。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:38:29 GMT)
Rethinking Prototype-based Similarity Learning for Few-Shot Object Detection [3.4] ほとんどショットされていないオブジェクト検出は、少数のラベル付き例から新しいオブジェクトカテゴリを検出し、コストのかかる大規模なアノテーションを避けることを目的としている。
近年のプロトタイプに基づく類似性学習手法により,クエリ機能とクラスプロトタイプとのマッチングによる学習自由な適応が可能となった。
テキスト・アンコレート・セマンティック・マスクとステージ・アラインメント・階層的自己回帰回帰という2つの補完的要素を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:18:00 GMT)
When Robots Rate Their Own Interactions: Engagement Validity and the Strangeness Failure [3.3] HRI(Human-robot Interaction)の評価は、ほぼ完全なアンケートにのみ依存する。
そこで本研究では,LLMを利用したロボットが自身の視点で同じ標準楽器を完成する,テキスト変換評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:45:13 GMT)
Flow-Corrected Thompson Sampling for Non-Stationary Contextual Bandits [3.3] 報酬モデルが時間とともにドリフトする非定常線形文脈帯域について検討する。
本研究では,過去の報酬を現在まで輸送することで,経験を再利用するベイズ的手法であるフロー補正トンプソンサンプリング(fcTS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 20:52:19 GMT)
Selective Time Series Forecasting via Metalearning [3.3] 本稿では,予測誤差の経験的パーセンタイルをモデル化し,限界に対処する選択予測フレームワークを提案する。
予測自体から拒絶決定を分離し、ドメインに依存しない特徴に基礎付けることにより、このフレームワークは異種時系列を横断する効果的な棄権移動を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:02:10 GMT)
3D Masked Autoencoders are Robust Learners of Volumetric and Multimodal Cellular Representations for Microscopy [3.2] 蛍光顕微鏡における自己教師付き学習は、しばしば2次元投影に依存している。
MAE-3Dは、下流シングルセルタスクにおいて、2次元最大投影とスライスに基づく変形を一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:45:15 GMT)
Decentralized Autonomous Traffic Management through Corridor Networks [3.2] 高密度の自律的交通流を組織するために、専用高度空力(AAM)廊下が提案されている。
我々は、分散トラフィックフロー管理の課題に対処するために、マルチエージェント強化学習(MARL)アプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:49:53 GMT)
Development and Design of FLKit: A Structured Onboarding Toolkit for Federated Learning in Health and Life Sciences [3.2] フェデレートドラーニング(Federated Learning)により、組織はデータを移動せずに共有モデルを訓練できる。
フェデレートされたプロジェクトを開始するチームは、フレームワーク、ガバナンスの義務、馴染みの無い役割を散在させています。
FLKitは、コミュニティがメンテナンスするオープンなツールキットで、完全なフェデレートされた学習ライフサイクルを通じて、複数の学際的なチームを取ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:46:09 GMT)
HERCULES: An Open-Source Simulation Framework for Heterogeneous Multi-Robot SLAM, Collaborative Perception, and Exploration [3.2] HERCULESは、異種マルチロボット自律性のためのオープンソースのシミュレータとデータ収集パイプラインである。
Unreal Engine 5 (UE5) ベースのシミュレータであるAirSimとCosys-AirSimをベースに構築され、HERCULESは以前のフレームワークの主要なアーキテクチャ上の制限を解決する。
ヘテロジニアスマルチロボットSLAM,協調知覚,探索における実験では,HERCULES生成データとアクティブクローズループ実行の両方を用いて,ヘテロジニアスマルチロボットの自律性向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 01:51:40 GMT)
Physics-Informed Modeling for Wood Thermal Analysis and Prediction [3.0] 木質材料は複雑で空間的に変化する熱的性質を示し、材料均質性の伝統的なアーキテクチャ上の仮定に挑戦する。
本研究では, 偏微分方程式(PDE)を統合した物理インフォームド深層学習フレームワークを提案し, 空間的に不均一な木材材料の画素レベルの熱応答を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:26:06 GMT)
Data Selection Through Iterative Self-Filtering for Vision-Language Settings [3.0] 本稿では、CLIPモデルを進化的自己選択型データセット上でトレーニングする、新しいブートストラップ方式を提案する。
提案手法は,モデルのトレーニングとその後のデータ混合の選択を反復的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:11:15 GMT)
A Spectral Theory of Normalized Corrected GNN Propagation [3.0] 周波数正規化補正GNN伝搬のスペクトル理論を考案する。
中心的な理論的問題は、この修正された正規化作用素が多くの伝播層の後、クラス非独立信号を保存するかどうかである。
また,多くのノードに対して,クラス中心に対する収縮を示す多クラス部分回復定理を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:38:50 GMT)
From numerical proportions to analogical proportions between probabilities [3.0] 4つの項目 a, b, c, d を a が b に対して c が d であることを示す関係で関連付ける。
本稿では,確率的手法である別の表現設定について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:39:28 GMT)
Cyclic Denoising Reveals Ultrastable Memories in Diffusion Models [2.9] 本稿では,画像拡散モデルに対する抽出攻撃としてサイクリックデノナイジングを導入する。
乱れた固体のランダムな組織にインスパイアされたサイクリックデノナイジングは、学習された分布の領域を露出する。
力学は試料を広い安定性スペクトルを持つ誘引子へと誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 23:11:38 GMT)
Polynomial-time exact diagonalization via sparse guided eigenwalks [2.8] エルミート行列のスパース固有ベクトルの支持を求める固有ウォーク問題を導入する。
すべてのスパース固有ベクトルに対して、グラフに強く局所化された同じ固有値を持つスパース固有ベクトルが存在することを証明している。
結果は、ハミルトニアンの縮退性、局所性、スペクトル幅、スペクトルギャップに関する仮定を伴わない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:47:24 GMT)
Self-Stigma Is Not a Monolith, but Generic Empathy Is: Persona-Conditioned LLM Support for People Who Use Drugs [2.8] セルフスティグマ(Self-stigma)は、薬物を使用する人の治療の回避と解離を予測する。
LLM支援に対するペルソナ認識アプローチの3段階的概念実証研究を提案する。
以上より,総観的共感判断と臨床対応型反応設計が反対方向に導出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:14:57 GMT)
Statistical Matching via Schrödinger Bridge beyond Conditional Independence [2.8] 予測統計的マッチングのための新しい依存性を考慮したSchrdingerブリッジを提案する。
私たちのアプローチは、保守的なCIAのベースラインを傾けることによって、2つの分離されたデータベースを結合します。
依存関係を意識した補完がダウンストリーム予測ユーティリティを継続的に改善していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:19:06 GMT)
WaveDetect: Robust Framework for Machine-Generated Text Detection via Wavelet Transform [2.7] 既存の検出器は、対向的な摂動、ドメイン間のシフト、基礎モデルの急激な時間的進化という3つの重要な課題に直面した時にしばしば混乱する。
本稿では、時間周波数領域内の信号処理タスクとしてテキスト検出を再構成する新しいフレームワークであるWavedetectを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:42:36 GMT)
Target-Aware Linear Regression Under Distribution Shift [2.7] トレーニングとデプロイメントの間の分散シフトは、現代のAIシステムにとって大きな課題である。
我々は、この問題を、ソースとターゲットをまたいで安定な条件平均$E[Ymid X]$で研究する。
両辺縁を併用したハイブリッド損失推定器を,ベンチマーク目標認識推定器として同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:24:50 GMT)
Dynamic multi-agent deep reinforcement learning-based pricing and incentivization approach in multimodal transportation networks [2.7] 本稿では,SMSと公共交通機関の動的価格設定とインセンティブ化戦略を通じてインタラクションをキャプチャする多エージェント深層強化学習フレームワークを提案する。
3時間にわたるピーク期間の数値実験により、動的なインセンティブ化は混雑ピークを効果的に低減し、通勤者のコストを約20%削減し、排出を約10%削減し、公共交通機関の利益をほぼ倍増させ、より公平な利益分配を支援することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:39:40 GMT)
MINCE: Shrinking LLM Evaluation Datasets via Few-Model Monte Carlo Calibration [2.7] 既存のサブセット選択法は、このコストを削減するが、大きなキャリブレーションプールや学習した予測層に依存している。
最小限のサブセットサイズを求めるために,小さなキャリブレーションモデルを用いたモンテカルロ法を用いて,モンテカルロシミュレーションを行う MINCE を提案する。
MINCEはIFEVALを54%減らし、MMLUを89%減らし、GSM8Kを70%減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:08:25 GMT)
The Correct Answer Trap: Pedagogically-Grounded Detection and Feedback for Hidden Misconceptions [2.6] 我々は,Eedi数学プラットフォームから20,964人の実学生の回答を用いて,隠れた誤解を自動的に検出する。
本稿では,解答正解率と解答妥当性を分離し,検出・検証・エスカレートパイプラインを提案する。
2つのデプロイメントモードがパイプラインに適合する。レビューキューをフィルタリングする教師ダッシュボードと、フラグが低コストなフォーマットフォローアップをトリガーする自律的なチューターだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:51:17 GMT)
IndicGuard: A Multilingual Safety Guard Model and Dataset for Indic Languages [2.6] IndicGuardは、Indic言語のための多言語安全ガードモデルとデータセットである。
我々は10の主要なインド語を含む高ボリュームで文化的にニュアンスのある安全データセットを構築した。
Gemma-3-4B-ITをベースとした4Bパラメータ命令調整モデルを微調整し,多言語安全ガードレールとして機能させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:36:57 GMT)
From Point Estimates to Distributions: GMM Pooling for MIL in Preterm Birth Prediction [2.6] 事前出生(PTB)予測は、ターゲット監視とタイムリーな介入を可能にする。
ほとんどの超音波モデルでは、複数の頚部画像を取得する定期的な検査にもかかわらず、患者1人当たりの1つの選択された経静脈的超音波フレームを使用する。
我々は、TB予測をマルチインスタンスラーニング(MIL)問題として定式化し、各患者を単一の結果ラベルを持つ可変サイズのTVUS画像の袋として表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:18:08 GMT)
Neural Networks as Linear Regression: An Introduction for Statisticians [2.6] ニューラルネットワークはコンピュータ科学や統計学でよく使われる予測ツールである。
本稿では、線形回帰を近似するネットワークを記述し、さらなる研究の基盤となる共通のカスタマイズを記述することによって、ニューラルネットワークをデミスティフィケートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:04:37 GMT)
Graph-Enhanced Large Language Models for Spatial Search [2.4] 本稿では,Large Language Models (LLM) による空間推論に関わる課題について概説する。
我々は,LLMと検索エンジンが統合され,グラフ強化推論による複雑な空間問題に答える未来を構想する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 06:49:38 GMT)
World Artificial Intelligence Cooperation Organization (WAICO): Mapping an Emerging Institution in the Global AI Governance Regime Complex [2.4] 誰が人工知能のルールを設定し、どのような条件で、グローバルガバナンスの明確な問題となっているか。
我々は、中国が提唱する世界人工知能協力機構(WAICO)が、近年の最も重要かつ最小限の検査対象であると主張している。
我々は、メンバーの受け入れ方法、組織化の仕方、優先事項について、15の国際AIガバナンス機関と機関のクロスセクションをコーディングします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:53:24 GMT)
Same question, different history: language, national identity, and credit in large language models [2.4] 我々は、21の論争を巻き起こした発明と発見で広く使われている11の言語モデルを分析した。
問合せ言語はどのクレームが表面的であるかに体系的に影響を及ぼす。
低水準の主張者は、関連する言語で質問されたときに現れる傾向が強い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:05:11 GMT)
Learning-Augmented Algorithms for Online Vertex Cover [2.2] 両部グラフと一般グラフの2つのグラフケースを考察する。
これらの問題は、学習強化スキーレンタルと同じ堅牢性-一貫性のトレードオフを許容していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:14:12 GMT)
Augmenting Imaginary-Time Evolution with Local Geometric Information [2.1] Imaginary-time Evolution (ITE) は、量子シミュレーションと量子多体物理学における基底状態の準備のための幅広いアルゴリズムのファミリーを支える。
エネルギー景観の標準勾配流に取って代わる拡張された想像時間進化フレームワークを導入する。
結果として得られるフローは、進化全体を通して標準ITEよりも厳密に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 20:53:36 GMT)
Flow as Flow: Modeling Robot Velocity Fields as Probability Velocity Fields for Flow-Based Object Manipulation [2.1] クロス・エボディメントのデータは、ロボット基礎モデルのトレーニングの中心となっている。
ロボットのフローがエンボディメントに依存しない動作表現として機能するフローベースオブジェクト操作に着目した。
本研究では,フローマッチングの定式化に基づいて,ロボットフローを確率フローとしてモデル化するフロー・アズ・フローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:36:30 GMT)
Evaluating self-supervised echocardiographic representations across downstream extraction strategies for left-ventricular segmentation and ejection fraction estimation [2.1] 自己教師付き学習(SSL)は、アノテーションの要求を減らすために医療画像にますます使われている。
濃密な臨床的タスクでは、タスク関連情報を回復するために使用される下流モデルの容量と表現品質を相殺することができる。
左室分画と排液分画推定のための自己教師型表現の体系的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:21:43 GMT)
JupOtter: Cell-Level Bug Detection in Jupyter Notebooks [2.0] We present JupOtter, a bug detection system designed for Jupyter Notebooks。
JupOtter は,(1) 細胞構造を保存するノートブック固有のトークン化戦略,(2) 細胞レベルのバグ予測手法,(3) ラベル付きデータセット OtterDataset の3つの新しいコントリビューションを特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:23:59 GMT)
PsyBridge: A Hybrid Intelligent Framework for Multi-Dimensional Mental Health Assessment and Decision Support [2.0] PsyBridgeは多次元のメンタルヘルスアセスメントのために設計された、ハイブリッドなインテリジェントな意思決定支援フレームワークである。
提案フレームワークは,認知・行動指標とともにPHQ-9およびGAD-7アセスメントを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:57:15 GMT)
Approximating velocity fields with planted attractors via Neural-ODEs for classification purposes [2.0] 本研究では, 平衡点の定型化を施したニューラルODEを用いて, 分類作業に成功している。
植付されたアトラクタは対象クラスの指標として機能し、アーキテクチャの普遍的な近似能力を利用した速度場は動的景観を形作る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:25:07 GMT)
Isometrization of Tensor Network States via Gauge Propagation [2.0] 本稿では,一般的なテンソル・ネットワーク状態から等尺テンソル・ネットワーク状態に変換するゲージプロパゲーション手法を提案する。
高次元ネットワークでは、局所的なステップはいくつかの進行方向を持つことができ、残余因子は一般に独立した単結合寄与に分離できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:45:39 GMT)
AI-driven Optimisation of Quality of Recovery (QoR) in Remote Patient Monitoring [2.0] クオリティ・オブ・リカバリ (QoR-15) は、この目的のための金標準装置である。
遠隔患者の監視は、デバイスが計測できない主観的な回復の次元を捉えるために、患者が報告したデータに依存する。
RPM予測経路の1日5項目入力であるQoR-compactを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:23:06 GMT)
A Stackelberg Framework for Resource-Aware LLM Agents: Learning, Repair, and Conditional Guarantees [1.9] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、マルチターンシステムがコンテキストを割り当て、冗長性を促し、有限の計算予算の下でツールアクセスを行なわなければならないため、ますます運用されるようになっている。
コントローラは品質目標とコストインセンティブにコミットし、エグゼキュータはコンテキスト、プロンプト、ツール使用に関するリソースアクションに応答します。
我々は条件付き応答モデルを学び、そのモデルに対してリーダーポリシーを最適化し、実際のAPIキャリブレーションとプロジェクションを用いて結果のポリシーを修復する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:38:22 GMT)
A Dual-Track Framework for Template-Constrained LaTeX Conversion [1.9] 既存のアプローチは、決定論的ルールベースのコンバータか、純粋なエンドツーエンドのLarge Language Model (LLM) の生成に大きく依存している。
文書処理からテンプレートフォーマットを体系的に分離する堅牢なDual-Track Frameworkを導入する。
提案手法は, より優れた構造的忠実度, 多様なレイアウトを実現し, 以前のベースラインと比較して高いコンパイル成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:51:11 GMT)
Ultra-Peripheral Collisions as a Nuclear-Structure Interferometer with Interpretable Multitask Deep Learning [1.9] 超末梢衝突(UPC)は、原子核を撮像するためのフェムトスコープトモグラフィーを提供する。
本稿では,複数の核構造指標に平行運動量分布を同時にマッピングする,解釈可能なマルチタスク深層学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:54:46 GMT)
A Comparative Study of Bayesian Contextual Bandits for Real-Time Warehouse Sorter Optimization [1.9] 本研究では,高量電子商取引倉庫におけるインバウンド受信ソーダを主なユースケースとして用いた。
このリアルタイムソータディバージョン最適化の課題に対処するため、我々は3つのハイブリッド機械学習フレームワークの比較研究を行った。
以上の結果から,木に基づく報酬モデルでは予測能力は若干向上するが,BCBフレームワークは全体のパフォーマンス向上を実現し,ベースラインに対する報酬の上昇率は2.03%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 22:07:36 GMT)
Towards a Bathroom-Centered Human-Building Digital Twin Framework for Indoor Safety Analysis [1.8] 既存の浴室安全研究は、主に危険、アクセシビリティの問題、または設計上の修正を識別する。
人間中心のセンシング研究は、周囲の環境を十分な意味的に理解することなく、活動認識や転倒検出に焦点を当てることが多い。
本研究は,室内の安全度を考慮し,浴室中心の人造デジタルツインフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:05:44 GMT)
Deep learning-based detection of cessation of breathing in pre-term infants [1.8] 未熟児のアプノエアは、定期的に監視される生理的信号を用いて確実に検出することは困難である。
深層学習に基づくアプノエア関連BrEathing事象の検出について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:56:50 GMT)
Stable Transformer-Actor-Critic Model Predictive Control: A Contraction Analysis Approach [1.8] アクター・クリティカル予測制御(MPC)は複雑な非到達制御問題に効果的に対処する。
本稿では,形式的ロバスト性を持つトランスフォーマー・アクタ・クリティカルなMPCアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:17:46 GMT)
Evaluation Awareness Is Not One Capability: Evidence from Open Language Models [1.8] 安全ベンチマークは、テスト条件の振る舞いがデプロイメントの振る舞いを予測すると仮定する。
これにより、ベンチマークパフォーマンスとデプロイメントの動作のギャップが開ける。
我々は、37のオープンウェイトモデルと7つのファミリーにわたる8つの実験を通して、この評価意識を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:48:43 GMT)
Conceptual Design of an Ecosystem for Real Farm Data Collection toward Agricultural AI Foundation Models [1.7] データ不足は、農業ロボットのためのAIと基礎モデルを開発する上での根本的な課題である。
本稿では,実際の農業データの持続可能な収集と流通のためのエコシステムを提案する。
我々は農業ロボットが生み出す経済的価値を見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:42:03 GMT)
Entropic Uncertainty Relations for Mutually Unbiased Operator Frames [1.7] 作用素のヒルベルト・シュミット空間におけるエントロピー不確実性関係の作用素-フレーム定式化を開発する。
一般連続指数作用素フレームに対しては、関連する係数分布に対するエントロピー不確実性関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:30:18 GMT)
RECALL: Recovery Experience Collection for Active Lifelong Learning in Vision-Language-Action Models [1.7] 本稿では,ビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)モデルに対するアクティブかつ連続的な学習パラダイムを提案する。
我々は、アクティブで不確実性の誘導されたデータ収集が、パッシブ・コレクト・デモを使用する場合よりも、より効率的な微調整をもたらすことを示した。
また、アクティブに収集したリカバリデータのみを微調整することで、破滅的な忘れがもたらされることもわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:12:50 GMT)
Group Selection Promotes Prosocial Prompts in Populations of LLM Agents [1.7] グループ選択は,大規模言語モデル(LLM)エージェントの集団における協調を促進することができるかを検討する。
グループ選択では、ハイパフォーマンスなグループからのプロンプトが送信され、それによって社会性の促進と協力の安定化が促進される。
予備的な発見は、選択メカニズムを知らせると、GPT-5.4は先制的に第1世代の寄付を徐々に調整することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:47:19 GMT)
Physiology-Aware CNN and Zero-Shot Multimodal LLMs for ECG Image Classification: A Comparative Study [1.7] マルチモーダルな大言語モデル(LLM)は、12リードのECG画像の解釈にますます採用されている。
本研究は, ゼロショット多モードLCMが正常心電図像と異常心電図像とを確実に識別できるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:59:10 GMT)
The Measurable Majority [1.7] この論文は、いわゆる『textitsocial decision frames$: finite set of voters with equipped with distinguished family of coalitions』を用いて、有限選挙人の厳格な多数決推論を研究する。
定性的多数決判定のコヒーレンス基準を同定し、厳密な多数決の表現可能性の正確な特徴を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:42:26 GMT)
ShotcreteDepth: A Bi-modal Dataset for Robust Robotic Depth Perception in Shotcrete Construction Environments [1.7] ShotcreteDepthは、アクティブなショットクリティングプロセスと一般的な構築環境の両方をキャプチャするバイモーダルデータセットである。
データセットはステレオRGBイメージと、厳しい現実世界条件下で取得されたLiDARポイントクラウドで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:56:57 GMT)
Neural Architecture Search of Sample Reweighting Networks for Complex Distribution Shift [1.7] Meta-Weight-Net (MW-Net) は、分類損失に基づいて重みを算出するサンプル再重み付けネットワークである。
MW-Netは、単純なニューラルネットワークを用いて、単一タイプの分散シフト下での予測性能を改善するが、ラベルノイズとクラス不均衡の両方に直面した場合、その性能は低下する。
このような性能劣化を軽減するために,MW-Netにニューラルアーキテクチャ探索を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:11:18 GMT)
Lessons from the Field: A Case Study of Robotic Intervention in an Industrial Emergency [1.7] 化学プラントでの事故は、最初の応答者にとって高いレベルのリスクと厳しい環境を引き起こす。
本報告では, 火災発生後の化学プラントにおける爆発性ガス害を中和するために, ロボット作業部隊の配備に成功したことを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:29:45 GMT)
Litmus: Zero-Label, Code-Driven Metric Specification for Evaluating AI Systems [1.5] AIパイプラインの評価とモニタリングのメトリクスを設計するゼロラベルシステムであるLitmusを紹介する。
評価対象がすでに知られていると仮定する代わりに、Litmus氏はまず測定すべきものと理由を特定する。
Litmusを3つの実コード定義AIパイプラインで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:26:48 GMT)
Identifying structural design principles shaping the computational abilities of recurrent neural networks [1.5] 我々は、リカレントニューラルネットワークの計算能力を、その接続性の関数として特徴づける。
小型ネットワークでは,ネットワーク機能性能の完全なカタログを構築した。
ネットワーク上にローカルな2サイクルと3サイクルを持つことは、その計算能力を強く向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:17:25 GMT)
Digital Speech Acts Retain Control of Copyright with People, Not Platforms [1.5] 我々は、デジタル音声行為が、既存のアメリカの前例の下で著作権保護を受ける権利があると主張している。
我々は、デジタル音声行為における著作権は、デジタル主権と民主的自治の前提条件であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:45:39 GMT)
Simulation-Free Estimation of Traffic Flows from Sparse Count Data [1.5] 本稿では,スパース集約車両数から時間変動交通流パターンを推定する手法を提案する。
本手法は,実交通データと合成交通データを用いて,ブリュッセルの道路網上で評価する。
その結果,提案手法は,入力データ中の日々のトラフィックプロファイルを再現し,計算コストのごく一部でベースライン手法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:13:17 GMT)
LUMINA-26: Low-Light Understanding for Modeling and Interpreting Night-time Actions [1.5] 低照度人間の行動認識は、照明不足、雑音の増幅、動きのあいまいさ、様々な現実世界のシーンのために依然として困難な問題である。
既存の低照度データセットは、十分なアクションの多様性、リアリズムのキャプチャ、バランスの取れたクラス分布を欠いていることが多い。
LUMINA-26: Low-Light Understanding for Modeling and Night Interpreting-time Actions, including 6,784 clips across 26 action classes。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:03:37 GMT)
A First-Order Mean Field Control Analysis of Transformer Layers under Cross-Entropy Training [1.4] 連続深度平均場制御の観点から,トランスフォーマー型残留層をクロスエントロピートレーニングにより検討した。
固定制御に対しては、連続フローによる有限深度軌道のパスワイズ近似を$O(varepsilon)$とする。
また、有限クラスおよび計量エントロピーの均一推定を行い、最適値の比較を行い、連続最小値に対する存在、安定性、連続離散回復、範囲推定について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:21:37 GMT)
Three-Step Hierarchical Transformer for Multi-Pedestrian Trajectory Prediction [1.4] 歩行者の軌道予測には、混み合った環境での時間的ダイナミクス、マルチモーダルな手がかり、社会的相互作用をモデル化する必要がある。
本稿では,時間符号化,マルチモーダル融合,シーンレベルの相互作用推論を明示的に分離する3段階階層変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:11:20 GMT)
One Year Later...The Harms Persist, But So Do We! [1.4] 汎用大規模言語モデル(LLM)は、メンタルヘルス関連の会話にますます利用されている。
本研究は,16DSM-5条件における6種類のLDMを,4つの逆攻撃変種を用いて評価した。
セーフガードは自殺や自傷のみを確実に保持するが、摂食障害、物質使用障害、うつ病などの症状は最大100%の失敗率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:30:14 GMT)
A Relaxed Quadratic-Program-based Framework for Trajectory Tracking of Unicycle Robots with Singularity Avoidance [1.3] 動的フィードバック線形化(Dynamic feedback linearization, DFL)は, 一輪車型移動ロボットの軌道追尾技術である。
線形速度がなくなるとDFLベースのコントローラは特異となり、標準のDFLベースのコントローラは停止と逆操作には適さない。
本稿では,この特異性を回避する2次プログラム(QP)に基づく最適制御フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:55:21 GMT)
G-MASt3R-SfM: Graph-based View Pruning and Multi-stage Optimization for Robust SfM [1.3] G-MASt3R-SfMは、2つの鍵モジュールによるロバスト性を高める新しいSfMパイプラインである。
まず、グラフベースのビュープルーニング(GVP)モジュールは、信頼度と幾何学的に不規則なビューとの整合性からシーングラフを構築する。
第二に、マルチステージ最適化(MSO)モジュールは、最適化範囲を局所的な一貫性からグローバルな一貫性へと拡張することで、カメラパラメータを段階的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:01:08 GMT)
Efficient Network Inference via Hardware-Aware Architecture Search, Model Pruning & Quantization [1.2] 我々は、構造化プルーニング、学習後の静的量子化、ハードウェア対応ゼロショットニューラルアーキテクチャサーチを用いた干渉特性評価のための効率的なネットワーク推論について検討する。
本研究は,組込みプラットフォーム上でのリアルタイム干渉監視のための機械学習(ML)モデル開発のための実践的ガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:54:34 GMT)
Analysis of Autonomic Regulation in Cancer Survivors During Daily Physical Activity: A Real-World Wearable ECG Study [1.2] 本研究では, 乳がん生存者の身体活動に対する心拍数(HR)と心拍変動(HRV)の反応について, 実環境において収集した心電図(ECG)データを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:10:17 GMT)
Random dimension reduction and learning symmetric properties of quantum states [1.1] 我々は、多くの、潜在的に異なる量子状態の次元を同時に減少させるランダム次元還元と呼ばれる手順を導入する。
両状態間の距離, 忠実度, 相対エントロピーを改良した。
我々は、複数の異なる入力状態のコピーを同時に浄化するランダムな浄化チャネルが存在しないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:01:22 GMT)
Faithful by Construction: Claim-Anchored Attribution for Multi-Document Summarization [1.1] Claim-Anchored Multi-Docment Summarization framework (CAMS)
Claim-Anchored Multi-Docment Summarization framework (CAMS)
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 22:39:08 GMT)
PA-User: Simulating Trust and Verification under AI-Generated Content [1.1] 3つの新しいコンポーネントを持つユーザシミュレータPA-Userを提案する。
信頼コンポーネントは、それぞれのソースクラスの事実に関する別々のベータ信念を持っています。
決定ルールは、各結果に対する受け入れ、証明、破棄を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 00:45:06 GMT)
RASC+: Retrieval-Constrained LLM Adjudication for Clinical Value Set Authoring [1.1] 臨床コードは大きく、バージョン管理されており、言語モデルによって確実に記憶されていない。
本研究では,候補プール構築をリコールに最適化し,制約付きLLM適応器を候補選択に最適化するステージワイズ方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 22:51:22 GMT)
Energy-Based Transformers as Predictors of Reading Difficulty [1.1] 我々は、エネルギーベースの変圧器という、関連する変圧器モデルのクラスを探索する。
これは、計算心理学におけるエネルギーベースのトランスフォーマー測度の最初の探査である。
注意エントロピーと仮定の両方に起因する効果を仮定する証拠が発見され、エネルギーが単一の統合予測器として機能する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:11:29 GMT)
Counterfactual learning of new adaptive instructional policies using logged data [1.1] 本稿では、ログ化されたインタラクションデータから直接、新しい適応ポリシーを学習するオフラインコンテキスト帯域幅フレームワークを提案する。
本稿では,効率的な指導方針を数秒以内で学習し,視覚化できることを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:28:34 GMT)
A no-go theorem for privacy in distributed sensing using Gaussian states [1.0] ガウス状態をリソースとして使用する分散センシングプロトコルでは,完全なプライバシを実現することは不可能である。
また、ガウス分布センシングプロトコルが局所パラメータを隠蔽できる程度の範囲を限定して、相対プライバシーの尺度も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:00:03 GMT)
Memory Contagion: Cross-Temporal Propagation of Evaluator Bias via Agent Memory [1.0] Memory Contagion -- エージェントメモリによる評価者のバイアスの時間的伝播。
メモリ・コンテクションは完全なコンテグレーションでも発生することを示す。
以上の結果から,現在のエージェントメモリ設計における重大な脆弱性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:43:37 GMT)
Do Location Encoders Capture Spatial Effects? A GeoShapley Benchmark Across Scales [1.0] 位置情報エンコーダの埋め込み上に構築されたモデルから空間的に異なる係数を復元できるゲーム理論の説明器であるGeoShapleyをベンチマークする。
TorchSpatialフレームワークの11のエンコーダを、既知の係数を持つ合成プロセスに対して3つのスケールで評価する。
一次係数の回復はエンコーダ間で一貫して高いが、二次係数の回復はよりスケール依存的であり、大域スケールではほとんど異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:05:03 GMT)
AI-Empowered UAV-Assisted Backscatter Localization and ISAC for Zero-Energy IoT: A Comprehensive Survey [0.9] ゼロエネルギーIoT(Zero-Energy Internet of Things)は、受動的またはニアパッシブなデバイスが、電池ではなく収穫エネルギーで動作できるようにする。
Backscatter Communication (BackCom) は、弱い反射、二重パス損失、限られたカバレッジ、直接リンク干渉、外部RFソースへの依存に悩まされている。
無人航空機(UAV)は、移動キャリアエミッター、データコレクター、中継機、空中受信機、移動アンカー、センシングプラットフォーム、エッジインテリジェンスノードとして機能することで、これらの制限を緩和することができる。
本稿は、ゼロエネルギーIoTのためのRFベースAIを用いたUAV支援バックスキャッタローカライゼーションとISACについて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:13:09 GMT)
Some Results about the Expressivity of Preference-Incomplete Structured Argumentation Frameworks [0.9] 我々はASPIC$+$議論フレームワークの表現力について、不確実な嗜好プロファイルを用いて検討する。
我々は、不確実な嗜好の表現性に対する正の非自明なしきい値を予想し、この予想の確認に向けたいくつかの重要な予備的なステップを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:05:31 GMT)
Homographic Navigation: Geometry-Driven Camera Guidance for Deterministic Planar Capture [0.9] ホログラフィーナビゲーションは、平面領域の正確な捕捉に向けて、カメラの取得を導くための幾何学中心のフレームワークである。
我々は、ホモグラフ拡張による無制限な合成トレーニングデータを生成し、共同認識とローカライゼーションのための単一ショットモデルを訓練する。
実験の結果、最小限の監督で正確な平面アライメントが達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:15:08 GMT)
BranchShine: Compact Raw-Audio-to-IPA Transcription with a RoPE E-Branchformer Encoder [0.9] BranchShineは、軽量な畳み込みフロントエンドと19ブロックのRoPE E-Branchformerエンコーダを備えた生オーディオ-IPAモデルである。
16,660発の多言語テストセットで41の言語ラベルをカバーし、BranchShineは9.19%のホワイトスペース非感受性IPA文字誤り率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:06:28 GMT)
Optimal Small Set Expanders and Their Codes [0.9] そのようなグラフは、小さな部分集合ができるだけ多くの近傍を持つ場合、最適な小集合拡大器である。
量子後暗号における鍵交換プロトコルの良コード構築における最適小集合拡張器の使用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:46:20 GMT)
DE-FIVE: Detecting Malicious Image Prompts via Fourier Features and Image Vector Embeddings [0.9] 悪意のある画像プロンプトを検出するためのトレーニング不要のフレームワークであるDE-FIVEを紹介する。
我々はブラックボックス検出器とホワイトボックス検出器を組み合わせたハイブリッド検出戦略を開発した。
大規模な実験により、提案するフレームワークは、悪意のある画像プロンプトに対する最先端のベースラインを一貫して上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:42:38 GMT)
PG-MAP: Joint MAP Optimization for Inference-Time Alignment of Diffusion and Flow-Matching Models [0.9] 事前訓練されたテキスト-画像モデルの推測時間アライメントは、通常、単一の制御軸に沿って実行される。
我々は、軌道レベルのギブスマップ/近位エネルギー最適化として推論時間アライメントを定式化する、トレーニング不要のフレームワークPG-MAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:36:36 GMT)
Integrating Heterogeneous Digital Twins in Federated Ecosystems [0.9] textitFederated Digital Twin Ecosystemsは有望な方向性として登場した。
本稿では,ローカルDTをフェデレーション環境に接続するモジュール型統合機構であるtextitFederation Node Managerを提案する。
本稿では,概念設計とプロトタイプ実装を提案し,緊急対応シナリオのためのスマートモビリティドメインの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:04:11 GMT)
An Automated Framework for Input Alphabet Construction in Stateful Protocol Implementation Learning [0.9] ステートフルなプロトコル実装のための一般的な分析技術であるステート機械学習は、手書き入力アルファベットから派生したコアボトルネックに悩まされている。
我々は、プロトコルメッセージレイアウトを解析し、構造化突然変異規則に従って候補入力シンボルを生成するために、大きな言語モデルを採用する。
連続的なアルファベットの増大に伴うオーバヘッドの増大を考慮して,新たなアルファベットエントリを組み込む際に,既存の学習オートマトンを再利用するためのミニバッチインクリメンタル学習戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:14:12 GMT)
Autonomous Subsea Cable Search and Tracking with Graph-Optimised Priors and Visual Tracking [0.8] 本稿では,未確定なケーブル経路マップを利用した新しいケーブル探索・追跡手法を提案する。
経路不確実性は、物理に基づくカテナリーモデルを用いた観測からの距離の関数として制約される。
初期のケーブルルートマップに意図的な誤りがあったにもかかわらず、システムはケーブルを正常に配置し、これを観測と一致させるように更新した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:08:10 GMT)
Temporal Logic Guidance for Action-Only Diffusion Policies with World Models [0.8] 拡散ポリシはマルチモーダルロボットの動作を可能にするが、推論時に動作モードを選択する能力に制限がある。
本研究では,STLの識別可能な評価を可能にするために,個別の学習世界モデルを用いた行動専用拡散ポリシーの新しいガイダンス手法を提案する。
これにより、再トレーニングを伴わずに制約満足度に向かっての行動が促進され、タスク性能を維持しながら制約順守が改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 00:12:44 GMT)
What You See Is Not What You Execute: Memory-Based Runtime SBOM Generation for Supply Chain Security [0.7] 本稿では,Python アプリケーションから直接,Software Bill of Materials (SBOM) アーティファクトを生成する最初のメモリ法医学フレームワーク MEM-SBOM について述べる。
インタプリタの内部構造からモジュールを復元し、パッケージバージョンを解決し、バイトコードを分析して依存性グラフを構築し、脆弱な関数を識別する。
100%の抽出精度を実現し、トルネード依存の脆弱なルーチンを呼び出す唯一のアプリケーションとしてStreamlitを特定し、既存のSBOMツールで見逃されているすべてのランタイムパッケージを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:08:26 GMT)
Privacy-Preserving Person Re-Identification from Temporal Sequences with Transformer and Hungarian Optimization [0.7] 人物再識別(Re-ID)は、監視と人間の行動分析において重要な課題である。
従来のRGBベースのRe-IDメソッドはプライバシーを懸念する。
本稿では,深度画像を利用した新しいRe-ID手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:18:43 GMT)
Bridging Semantics and Kinematics: A Modular Framework for Zero-Shot Robotic Manipulation [0.7] このアーキテクチャは、視覚行動パイプラインを視覚認識、意味解釈、タスク実行の3段階に分解することで、高レベルの推論と低レベルの運動学のギャップを埋める。
このフレームワークは、制約のないオープンワールドシーケンシャルな操作と密接なリレーショナルな空間的推論という、2つのゼロショット実験装置で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:01:56 GMT)
Federated Survival Analysis in Healthcare: A Multi-Model Evaluation on Cross-Institutional Heterogeneous Breast Cancer Data [0.6] フェデレートラーニング(FL)は、生データを交換することなく、共有モデルをトレーニングすることで、プライバシ保護の代替手段を提供する。
Cox Proportional Hazardsモデル、DeepSurv、Random Survival Forest(RSF)の3つの生存モデルは、集中訓練、地域訓練、連邦訓練で比較される。
我々は、データ、プライバシ、解釈可能性、リソース制約を推奨モデルとトレーニングパラダイムの選択にマッピングする実践的、意思決定指向のガイドラインを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:14:51 GMT)
One-Step Flow Matching for Generative Modeling of Path-Dependent Physical Fields [0.6] 高分解能パス依存応力場生成のためのトランスバータバックボーンに基づくフローマッチング(FM)モデル
提案モデルは,変分オートエンコーダ(VAE)の潜時空間内で動作し,ビデオ合成タスクとしてプラスチックフィールドのシミュレーションを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 01:45:59 GMT)
Adversarial Bandit Optimization with Globally Bounded Perturbations to Convex Losses [0.6] 損失関数の逆帯域最適化は非滑らかであるかもしれない。
摂動による追加の後悔を制御できる分析法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:14:52 GMT)
Stage-dependent integer-binary encoding in factorization-machine black-box optimization [0.6] ブラックボックス最適化は、客観的関数が明確な分析形式を欠いている問題に対処し、評価に費用がかかる。
ステージ依存型FMQAフレームワークを提案し, 1ホットとドメインウォールのQUBO行列間の変換公式を導出する。
学習にはワンホットエンコーディング、検索にはドメインウォールエンコーディングを用いるOhDw変異体を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:36:27 GMT)
Chaos Generation and Control with Molecular Optomechanical System [0.6] 本研究では,プラズモンナノキャビティをWGMマイクロキャビティに結合させたハイブリッド分子オプティメカニクスシステムについて検討した。
プラズモン-振動結合の増大は、周期的に変化するカスケードを介して、自己持続的な振動からカオスへとシステムを駆動することを示す。
これらの結果は、分子光学をオンチップカオス光発生とランダム信号応用のための制御可能な室温プラットフォームとして同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:01:33 GMT)
The adaptive nature of confirmation bias [0.5] 二項仮説テストでは、最適なエビデンス選択は期待されるエラー確率を最小化する。
得られた証拠の最適選択は、確証バイアスにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:35:24 GMT)
Quantum Advantage in Tolerant Junta Testing [0.5] 適応設定において、許容値$k$-juntaテスト問題に対する最初の超多項式量子優位性を確立する。
特定のパラメータ体系内では、高い精度で寛容な$k$-juntaテストが$mathrmpoly(k)$quantumquantumquantum(k)$で解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:42:39 GMT)
Maestro Order: A Model-Agnostic Orchestration Harness [0.5] 本稿では、信頼できない解法を信頼性の高い問題解決システムに変換するモデルに依存しないオーケストレーションハーネスを提案する。
アーキテクチャ、メッセージおよび状態スキーマ、コントローラアルゴリズム、そして決定論的で観測可能でフォールトトレラントなエンジニアリングを提供します。
パラメータ化ソルバ/検証器モデル上でのハーネスの忠実なモンテカルロシミュレーションの結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 22:21:59 GMT)
Explainable AI for Mental Health Prediction in Drug-Affected Populations with Dragonfly Algorithm and GAN Oversampling [0.5] 本研究では, 薬物依存者の多次元データセットを用いて, メンタルヘルス予測の詳細な機械学習モデルを提案する。
行動、ライフスタイル、健康要因、特に睡眠の質、身体的健康、感情的な規制は、精神的な健康を強く予測する。
この枠組みは有効なメンタルヘルス予測ツールを生成する可能性があり、早期介入を促進し、薬物依存者の治療を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:42:58 GMT)
Polynomial Dice Loss for Medical Image Segmentation [0.5] 医用画像のセグメンテーションは、医用画像処理とコンピュータ支援介入の基本的な課題である。
ディース・ロスは予測された真実領域と地上の真実領域の重なりを測定する。
我々は、Dice Lossの拡張であるPolynomial Dice Lossを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:07:33 GMT)
OrthoMotion:Disentangling Camera and Subject Motion via Geometry Semantics Orthogonal Attention [0.5] 制御可能なビデオ生成は、カメラと被写体の独立的なコマンドを要求する。
OrthoMotionは、カメラの動きを幾何学的チャネル、回転位置埋め込み(RoPE)フェーズの標準保存回転、主題の動きを意味的なチャネルにルーティングする。
私たちの知る限りでは、OrthoMotionは建設による混乱を保証する最初の方法です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:15:14 GMT)
Satellite Mission Planning with Rydberg Atoms [0.5] 我々は,多数のアクターを含む重要なタスクを毎日スケジューリングする必要がある問題について検討する。
すなわち、高密度のターゲットに曝露された複数のユニットからなる地球観測衛星艦隊の計画の修正である。
定式化問題を冷原子フレンドリーな構成に変換する数値スキームについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:54:29 GMT)
Log-concavity and tunneling: adiabatic quantum optimization for convex functions (with a spike) [0.5] 量子トンネリングは、量子コンピューティングにおける計算速度アップを提供すると期待されている。
この研究では、「スパイクによるハミングウェイト」の基礎となる分析をより一般的なポテンシャルにまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:12:20 GMT)
A Composable CRDT Layer for Byzantine-Resilient Deterministic Reconstruction [0.4] 競合のない複製データ型(CRDT)は、調整なしでStrong Even Consistencyを保証する。
決定論的状態再構成によってこの問題に対処する。
任意の更新インジェクションの下でも,再構成モデルにより収束が保証されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:37:16 GMT)
Learning the Koopman Operator using Attention Free Transformers [0.4] クープマン予測をより堅牢にする2つの相補的成分を導入する。
まず注意のない潜伏メモリ(AFT)ブロックを追加し、過去の潜伏者の短いウィンドウを集約し、クープマンの更新毎に修正潜伏者を生成する。
第二に、動的再符号化: 遅延ドリフトとプロジェクト予測を自動エンコーダ多様体に戻す、軽量でオンラインな変更点トリガを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:36:55 GMT)
What Does a Chemical Language Model Know About Molecules? [0.3] 化学言語モデル(cLM)は、意味のある分子意味論を学ぶよりも、表面レベルの構文パターンを学ぶことが広く想定されている。
本稿では, 層間分子表現がどのように構築されているかを機械的に検討するために, 分散オートエンコーダ (SAEs) をエンコーダのみのcLMである MolFormer に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:59:57 GMT)
Direct and Indirect Influence on Likes in Social Media [0.3] 本稿では,ユーザがVKontakteの投稿を好む確率に関連する要因について検討する。
アクティブな直接的隣人がいなくても継続する2次活動と好む確率の間には,かなりの関連性があることが判明した。
結果はまた、構造的多様性仮説を支持している: アクティブな友人間の連結成分の数は、好む上で重要な予測因子である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:10:13 GMT)
When AUC 0.998 Is Not Enough: A Candidate Evaluation Protocol for Hidden-State Probes of Indirect Prompt Injection in Multimodal Computer-Use Agents [0.3] クリーンvs攻撃分割に関する高確率のAUCは、それ自体が悪意のあるコンテンツ検出の証拠ではないと我々は主張する。
本報告では,AUCが行なっている高いクリーンvsアタックを報告し,ライセンスを受けていないことを報告して,診断を候補制御セットとしてパッケージ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:13:25 GMT)
Chains That See, Answers That Don't: A Multi-Aspect Evaluation Recipe for Forced Chain-of-Thought on Video-MME [0.3] 強制チェーン・オブ・シント(CoT)は、ビデオ質問応答において視覚言語モデルをより信頼性の高いものにすることが広く考えられている。
そこで本研究では,その仮定を検証するための3段階評価法を提案する。
これはQwen2.5-VL / Video-MMEインスタンスを超えて一般化するわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:10:03 GMT)
A Vendor-Agnostic LiDAR Data Conversion System with Multi-Signal Detection and Multi-Format Output [0.3] LiDAR(Light Detection and Ranging)センサーは、周囲の環境を密度の高い3Dポイントの雲として捉えます。
これらのセンサーからのPCAP(Packet Capture)ファイルは、ほとんどの3D知覚パイプラインの出発点である。
Ouster、Velodyne、Hesai、Livoxはそれぞれ独自のSDK(Software Development Kit)、独自の環境設定、独自のコンバージョンワークフローが必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:46:41 GMT)
ASTRA: A Scalable Next-Generation ATCO Training Simulator with Autonomous Simpilots [0.3] ASTRAは、ATCO音声を転写し、指示を解釈し、ローカルに適応した音声モデルを使用して適切なパイロットとATCO応答を生成するパイプラインを通じて、シミュレートロールを自動化するエンドツーエンドのトレーニングシミュレータである。
ASTRAにはAIによるパフォーマンス評価フレームワークが組み込まれており、正確性、簡潔性、完全性を通じて訓練生の無線電話通信を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:15:05 GMT)
Linear optical Bell state measurement for rotation-symmetric cat codes [0.3] 回転対称キャット符号(RS-cat code)は、量子情報処理のためのボソニック符号である。
本研究では,半ビームスプリッタのみを用いたRS-cat符号のベル状態測定プロトコルについて検討する。
我々は、光子損失による成功確率を数値的に評価し、高次RS-cat符号が有利となる損失状態を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:14:23 GMT)
The Professor: Multi-Teacher Unsupervised Prompt Distillation for Vision-Language Models [0.3] 固定された2教師アンサンブルから蒸留する多教師拡張であるTheProfessorを提案する。
我々は,4つのベース・ツー・ノーベルデータセット上で,単教師PromptKD,等確率アンサンブル,信頼性重み付きアンサンブルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:53:41 GMT)
On the cryptographic potential of single-qubit rotations [0.3] 我々は、従来、信頼できるキュービットの準備や測定をする必要のある当事者が、これらのタスクを信頼できないプロバイダに委譲する方法を示します。
この結果の顕著な結果は、Qlineを幅広い単一キュービットプロトコルをサポート可能な汎用アーキテクチャとして正式に検証することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:19:04 GMT)
Measuring & Mitigating Over-Alignment for LLMs in Multilingual Criminal Law Courts [0.3] スイス連邦最高裁判所は、4つの公用語をまたいだ仮訳と短距離通訳の要約に小さなオンプレミスモデルを使用している。
本稿では,スイス最高裁判所の判決に基づく刑事法翻訳と要約のベンチマークであるTF-RefusalBenchを紹介する。
次に、TF-RefusalBenchを用いて、オーバーアライメントが処理中のモデルとプロンプトおよびテキスト言語の影響を受け、多面的現象であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:08:08 GMT)
Challenges in Barren Plateau Mitigation with Dynamic Parameterized Quantum Circuits [0.2] 変分量子アルゴリズム(VQA)は量子優位性のための有望なパラダイムであるが、その訓練性はバレンプラトー(BP)によって著しく妨げられている。
動的パラメタライズド量子回路 (DPQCs) を用いて、パラメータ化CPTPマップとユニタリ層を交差させるいくつかの研究が提案されている。
DPQCの性質と構造に制約を課し,かなりの数のパラメータが学習不能にならないようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 00:59:01 GMT)
Scaling Audio Models Efficiently: A Joint Study of Compute Constraints and Optimization Behavior [0.2] 自動音声認識(ASR)と音声感情認識(SER)の2つのタスクにおける計算割当とモデル性能のトレードオフについて検討する。
モデルサイズ(x_N$)、入力長(x_T$)、表現解像度(x_V$)の3つの基本的な計算次元を分析する統一的なフレームワークを提案する。
本研究は,効率的な音声モデル設計のための実践的ガイドラインを提供するとともに,計算資源をモデル容量,時間的文脈,表現的粒度に最適に分散する方法についての知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:56:45 GMT)
Connecting Quantum Tomography and Quantum Retrodiction [0.2] トモグラフィーは測定データから量子状態を再構成するのに対し,レトロディクションは観測結果から過去の量子状態を推定する。
本研究では,測定チャネルに付随するペッツ回収マップが,最大形状トモグラフィで使用される対数線量の勾配更新であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:00:00 GMT)
Neural Operator Processes for Probabilistic Operator Learning under Partial Observations [0.2] 我々は、ニューラルネットワークデコーディングとニューラルプロセス条件を統合化して、限られたコンテキストから完全な出力フィールドを予測するフレームワークであるNeural Operator Processs (NOPs)を紹介する。
本稿では,2つの戦略,畳み込みプールと問合せアウェアメントについて検討し,その相互作用がPDE幾何に依存するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:25:01 GMT)
It's Much Easier for Neural Networks to learn Game of Life Dynamics with the Right Activation Function: Polynomial Kolmogorov-Arnold Networks [0.2] 生活ルールの発見を探索問題から学習問題へと振り返る。
複数の代替アクティベーション関数を持つネットワーク変種は、正則線形ユニットの既定選択よりも有意に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:56:59 GMT)
Picosecond Schrödinger cat states for ultrafast optical quantum processing [0.2] 非ガウス状態は、普遍的でフォールトトレラントな光量子コンピューティングに必要な資源である。
ピコ秒光波パケットにおける多光子一般化光子サブトラクションを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 23:17:45 GMT)
Tackling "AI against sustainability" [0.2] 我々は、これらの影響を体系的に理解し、AIをオブジェクトとして区別し、その応用について論じる。
本稿では, (a) 規制強化による「持続可能性に対するAI」への取り組み, (b) 産業による積極的自己コミットメント, (c) 利害関係者間の建設的対話の3つのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:41:02 GMT)
Scene-agnostic ALS boresight self-calibration [0.2] ボレスハイト・キャリブレーションは、20年間、構造化されたシーンに対する専用の飛行パターンに依存してきた。
このアプローチはシーンの内容と操作に制約を課し、ボア監視リカバリの適用性を制限する。
本稿では,平面制約をシーン非依存のポイント・ツー・ポイント対応に置き換えることで,これらの要件を大幅に緩和する実践的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:43:38 GMT)
Automated Semantic Fault Localization in SysML v2: A Human-in-the-Loop Framework Using Knowledge-Graph Augmented LLMs [0.1] 本稿では,意味的誤りを自動的に識別し,修復するためのヒューマン・イン・ザ・ループ・フレームワークを提案する。
微調整された小言語モデル(SLM)と、システム要素間の物理的互換性ルールをコードするドメイン知識グラフを組み合わせる。
本稿では,車載システム領域を用いて,機械的,電気的,流体的,信号的インターフェース間の関係を把握した知識グラフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:20:11 GMT)
HADES: Privacy-Preserving Federated Learning via Selective Feature Encryption and Hybrid Model Fusion [0.1] 我々は,最も重要な特徴を特定し,暗号化するハイブリッドシステムであるHADESを提案する。
HADESはバニラFLの精度に一致し、プライバシを保ち、最適化ランタイムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:05:53 GMT)
CADRE: Stable, Parameter Efficient Adaptation of Medical Vision Language Models with Bounded Forgetting and Prior Drift [0.1] 新しい画像モダリティのためのデプロイモデルの更新は、患者を傷つける2つの方法で静かに失敗する可能性がある。
本研究は,これらの2つの特性によるパラメータ効率の連続的適応について,リーダーボードの精度を忘れることなく検討する。
CADRE は低ランク適応 (LoRA) とオンラインの自己スケーリング,類似性を考慮した弾性重み付けという用語を組み合わせたフリーズバックボーンフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:34:32 GMT)
Towards Spec Learning: Inference-Time Alignment from Preference Pairs [0.1] 本稿では,簡単なユーザ指導と少数の選好判断に依存するフレームワークであるスペックラーニングを提案する。
コンパイルされた仕様に基づいて生成された応答は、特定のドメインのデータセット上で直接選好最適化(DPO)よりも優れていることを示す。
重み更新とは異なり、得られた仕様は人間可読であり、それらを生成した選好信号の解釈可能で透明な書体として二重である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 23:21:55 GMT)
AI Scientists as Engines of Discovery: A Case for Development within Reformed Institutions [0.1] エージェント人工知能(AI)システムは、科学的な発見を支援し、加速し、部分的に自動化し始めている。
我々は、適切に設計されたマルチエージェントシステムは、受動的計算ツールからAI科学者へと進化するかもしれないと論じる。
このようなシステムは、目的に適した科学的エコシステム内で開発され、展開されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:06:29 GMT)
A Reduced Order Model for Emergent Mechanics in Woven Systems [0.1] 織物構造は、異方性剛性、せん断誘起ロック、クランプ交換など、豊富な機械的挙動を示す。
既存のモデルはこれらの相互作用を均質化するか、禁忌な計算コストで解決する。
ノードのシステムを通して、個々のウィーバー相互作用を表現することで、このギャップを橋渡しする低次モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:43:45 GMT)
Universal Dynamical Response to Slow Driving in Chaotic Systems [0.1] カオス力学は,速度-フィッシャー情報とプロトコル時間との分岐として現れることを示す。
カオスに対するこのアプローチは古典的および量子的ハミルトン系の両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:00:20 GMT)
Cross-Architectural Mixture-of-Experts with Adaptive Soft Routing for Plant Leaf Disease Classification [0.1] 本研究では,アーキテクチャ間ルーティングを用いた適応型ソフト・ミックス・オブ・エクササイズ(MoE)フレームワークを提案する。
MoEフレームワークはEfficientNet-B0、DenseNet-121、Swin-Tinyを統合し、補完的なマルチスケール、ローカル、グローバル機能を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:58:42 GMT)
A Matter of Time: Towards a General Theory of Agency [0.0] エージェンシーは、しばしば哲学、生物学、認知科学の研究において、それがどのように物質組織に由来するかを明確に説明せずに呼び出される。
本稿では, 生物, 物理生物疫学, プロセスオントロジーを基礎とした組織学の段階的な組織理論を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:09:36 GMT)
Domain Adaptation Under Wireless Network Constraints: When Does It Become Green? [0.0] 本研究では,Unsupervised Domain Adaptation (UDA) のエネルギー消費を調査し,それを単一タスクと比較する。
本稿では,UDAが再学習よりもエネルギー効率が高い対象ドメインの最小数を決定する方法を提案する。
本研究の目的は,従来の列車よりもUDAの方がエネルギー・ラベリング・アウェアの観点から優遇されるかを明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:56:35 GMT)
Prethermal rotating-frame solid echo in a dipolar nuclear-spin network [0.0] フロッケ前熱化反応は、相互作用する量子固体と長寿命でほぼ保存された量を与えることができる。
パルススピンロックにより駆動されるダイヤモンド中の13ドルCの双極子結合型原子核スピンの超分極ネットワークを用いて、回転フレームの予熱台地にアクセスする。
この予熱多様体の中では、頑健なエンペロレーションフレームの固体エコーが観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:16:01 GMT)
Who Owns the AI Recommendation? A Multi-Industry Empirical Map of Brand Category Ownership Across Large Language Models [0.0] 50のブランド、5つの業界、250のブランドなしカテゴリークエリにまたがる3,750の回答。
カテゴリー内の言及のシェアであるカテゴリー所有者指数(COI)、競合真空指数(CVI)、単一リーダを持たないカテゴリのフラグ付け、ブランド間の非対称置換の定量化である変位スコア(DS)の3つの探索指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:10:54 GMT)
When the Learning With Errors Problem Meets the Coherent Ising Machine: A Penalty-Free Algorithm-Hardware Co-Design [0.0] LWE問題(Learning With Errors)はポスト量子暗号(PQC)の数学的基礎を構成する
CIM-BDDは,LWEを厳密な不規則二項最適化(QUBO)問題に還元するハイブリッド境界距離復号法である。
このフレームワークをTU Darmstadt LWE Challengeで検証し、Coherent Ising Machine CPQC-550上で40$Dのインスタンスを検索と決定の両方でエンドツーエンドでデモする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:39:32 GMT)
When does dissipation help neural surrogates learn open quantum dynamics? [0.0] 散逸は、オープン量子力学の学習可能性を高めることができることを示す。
しかし、忠実さだけでは、真の動的学習と定常的な自明さを区別するには不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:47:40 GMT)
When Confidence Takes the Wrong Path: Diagnosing Retrieval-State Lock-In in RAG [0.0] 多くのブラックボックスの不確実性法は、まだサンプル回答間の合意を自信として読んでいる。
問題は、デプロイされたRAGで認識されるが、名前、測定可能なシグネチャ、および有病率境界が欠落している。
故障検索状態のロックインを命名し、3つのオブジェクトを1つの信頼スコアが混在して診断する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 00:08:00 GMT)
When Agents Commit Too Soon: Diagnosing Premature Commitment in LLM Agents [0.0] 長い答えのLSMエージェントは静かに失敗する可能性があり、彼らは証拠を早期に読み上げ、残りの期間をその証拠を守るのに費やした。
我々は、表現的コミットメントを、固定された推論ステップにおいて、クロスランな隠れ状態収束として定義する。
ランタイムモニタは、AUROCの隠れ状態から0.97までの不整合軌道を検出する(より厳密なスプリットの下で0.85-0.88)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:13:13 GMT)
Wess-Zumino terms in 0+1 SU(N) superspin systems [0.0] 注記は、$SU(N)$対称性を持つ量子系におけるウェス・ズミノ項(WZ)の自己完備な導入を示す。
まず、$SU(2)$のスピンコヒーレント状態経路積分から始め、ベリー位相はブロッホ球のシンプレクティック構造をコードするWZ項として現れる。
メモのかなりの部分は、より高次の$SU(N)$対称性に対する凝縮マターモチベーションに費やされ、$SU(N)$ハイゼンベルクモデル、$SU(4)$スピン軌道およびスピン擬似スピン系をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:20:56 GMT)
Wavelet Matrix Product States for Quantum Fields [0.0] 本稿では,離散テンソルネットワーク技術を用いて連続量子モデルを解く変分法を提案する。
本稿では, リーブ・ライニガーモデル, 計算エネルギー密度, 相関関数上での手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:07:17 GMT)
War in the Abstract: The Rise and Consequences of Militarized Language in Scientific Communication [0.0] 2010年から2025年にかけて、科学的な抽象論における軍事用語の存在はOpenAlexで48%、PubMedで32%増加した。
軍国主義言語の普及は、国内規模と年次規模の両方で相反する。
社会科学はそのような言語レベルを導き、工学とコンピュータ科学は成長を導く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:10:32 GMT)
Variance or Standard Deviation? Shell Geometry and Global-Scale Priors in High-Dimensional Shrinkage [0.0] 共通ガウススケールの既定値の選択が高次元収縮リスクに与える影響について検討する。
また, 標準偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差は, 偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差偏差
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:57:01 GMT)
Unitary Designs from Doped Matchgate Circuits [0.0] 非ガウスゲートを物理的にドーピングすることで制御経路を研究する。
非ガウス門数が少ない多対数深度におけるパリティ保存の約2$-designsを見いだす。
本研究は,自由フェルミオンから相互作用生成量子設計への制御された解析可能な経路として,ドープ整合回路を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:00:04 GMT)
Understanding Squeezed States of Light Through Wigner's Phase-Space [0.0] ウィグナー位相空間分布関数は密度行列の定式化から生じる。
光のコヒーレントおよび1モードおよび2モードの加圧状態と、加圧真空について論じる。
光学場のデコヒーレンス問題は、ポアンカレ球面の再構成を通じて検討される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:44:03 GMT)
Transfer learning-based method for automated ewaste recycling in smart cities [0.0] この研究は、AlexNetの出力層を事前学習モデルとして微調整することで、人工知能の特殊な技術としてトランスファーラーニングを適用した。
本研究は, 排水処理の誤り率を低減させるため, 自動排水リサイクルを支援し, 移行学習を最良シナリオとして活用することの利点について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:00:39 GMT)
Trajectory-Based Recommender Systems as Control Systems [0.0] Tray-Based Recommender Systems (TBRS) は、多くの関連研究があるサブフィールドであるが、共通のフレームワークが欠けている。
我々は制御理論がS問題を形式化し解決するための適切な基礎を提供すると主張する。
本稿では,教育レコメンダシステム(ERS, Educational Recommender Systems, ERS)を,本提案の制御理論フレームワーク内でどのようにモデル化できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:36:21 GMT)
Time Series Classification through Diffeomorphic Time Warping (DiffTW) [0.0] 実数値関数間のマッピングを学習する理論的枠組みを提案する。
これらの写像は、空間依存速度場を持つ線形輸送方程式の特性曲線に付随する流れを近似する。
DiffTW (Diffomorphic Time Warping, DiffTW) は, 理論的に基礎付けられた相似性尺度である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:18:24 GMT)
The Unseen Hand: Manipulating Model Fairness and SHAP with Targeted Identity Re-Association Attacks [0.0] 我々は、モデルの内部や特徴表現へのアクセスを必要とせずに、モデルの出力を操作する新しい攻撃ファミリーであるTIRAアタック(Targeted Identity Re-Association)を導入する。
我々は、TIRAアタックが、理想値へのフェアネス指標の押し付けに非常に効果的であることを実証的に実証した。重要なことに、TIRAアタックはSHAPベースの説明をうまく理解し、保護された特徴に対する事実上の残差属性を残し、前回の作業よりも大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:05:36 GMT)
The Model as One Rater Among Several: Measuring Political Positions in Data-Sparse Regions with a Language-Model Panel [0.0] パネルと、空白とゼロのスコアを区別する適用性ルールと、アクターが何をするかを区別するレンズシステムについて説明する。
私は、まだ欠落している人間のバリデーションを含め、このメソッドができないことを平気で考え、楽器とデータをフルにリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:48:50 GMT)
The Language Blind Spot: How Query Language and Brand Recognition Tier Shape AI-Constructed Brand Reputation Across Twelve European Languages [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、人々が印象を形成する方法をますます仲介する。
ほとんどの監視は英語で行われ、英語のクエリが代表画像を返すと仮定する。
11の北、バルト、中央ヨーロッパ市場から約66のブランドを問い合わせました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:05:43 GMT)
The Fractal Neural Operator: Overcoming Spectral Bias in Chaotic Attractors via Prime-Harmonic Weierstrass Encodings [0.0] 本稿では、非共振素数基底を近似した連続系に利用する新しいアーキテクチャであるフラクタルニューラル演算子(FNO)を紹介する。
我々は、FNOがロレンツシステムの有効予測地平線を347リプノフ時間に拡張し、最先端のReservoir Computingベースラインを2.3倍に超えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:09:43 GMT)
The Energy Consumption of Transformer Fine-Tuning: A Roofline-Inspired Scaling Model [0.0] 複数のGPU上でのTransformerトレーニングのエネルギー消費をモデル化するためのフレームワークを提案する。
屋上モデルにインスパイアされた我々のアプローチは、スピードアップベースのハードウェア効率係数を取り入れている。
異種構成のトレーニングエネルギーを正確に予測するスケーリング法則モデルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:18:06 GMT)
The Degeneracy Distillery [0.0] 本稿では, 縮退パラメータの組み合わせを検出し, 解決する方法である縮退蒸留について述べる。
可能性の情報幾何を探索することにより、縮退を物理モデルの本質的な性質として特徴づける。
我々は、シンボリック座標変換を発見し、様々な合成および実世界の問題に対するアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:18:09 GMT)
The Dataset Friction Framework: measuring user-facing friction as a complement to FAIR [0.0] FAIRの原則は、データセットが十分に管理されているかどうかを記述している。
FAIRは、データセットを発見し、アクセスし、解釈し、適用するユーザにとってのコストを捉えない。
DFFは6次元にわたるユーザ対面摩擦を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:45:31 GMT)
The Anatomy of the CTC Oracle Gap: Acoustic Exhaustion and Linguistic Recovery [0.0] 11つのCTC内部および音響特性評価戦略は、グリージー復号よりも統計的に有意なWER改善をもたらす。
音響信号の再結合は、オラクルギャップを閉じることはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:21:09 GMT)
Ten Digits on a Train: AI-Assisted Verification of Two Eigenvalue Problems [0.0] 本稿では、そのような2つの計算に関する人間-AIコラボレーションについて報告する。
特異な自己随伴シュルディンガー作用素に対して、証明された零数とディリクレ=ノイマンブラケットは、完全な負スペクトルを10個の十進点に証明する。
微妙な非正規原子分子ベンチマークでは、以前は未解決の共鳴対が分離され、各部材は10桁に囲まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:03:59 GMT)
TTFT-Aware Graph Chain-of-Thought:Distance-Indexed Neural A* for Low-Hallucination Multi-Hop Medical Reasoning [0.0] 本稿では、不均一な700Kノードの医療知識グラフにおいて、回答を検証可能なグラフチェーン・オブ・シントパスに制約する、プロダクショングレードのGraphRAGスタックを提案する。
その結果は、実世界の展開に備えた、説明可能な、低ハロゲン化マルチホップ医療推論のための実践的なレシピである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:51:28 GMT)
Suppressing Self-Discharging of Quantum Batteries by Cavity Interactions [0.0] キャビティ間結合により,初期準備,電池サイズ,温度毎に自己放電の抑制が促進されることが判明した。
単一量子ビットの場合、純粋な重ね合わせのエネルギー-基底コヒーレンスにより、完全励起状態よりも長時間の保持性が向上する。
2ビット電池では, 完全励起状態と比較して長時間のエルゴトロピー保持が増強された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 23:11:06 GMT)
Substitution-Based Analysis of Structural Novelty for Generative Models of Materials [0.0] 我々は、AI生成結晶がトレーニング構造であり、元素置換によって再現可能であるか、どちらの基準で適合しないかを評価するワークフローを開発する。
このワークフローを代表生成モデルに適用すると、81-92%の化学的に有効で準安定な結晶が複製または置換に由来する構造を訓練していることが明らかになった。
本研究は, 高対称性領域における既知の構造プロトタイプに対するバイアスを示すモデル生成の限界を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:07:03 GMT)
Structure-Aware Variance Reduction for Unbiased Randomized Hamiltonian Simulation [0.0] ハミルトンシミュレーション法は、しばしば系統バイアスとサンプリングオーバーヘッドの間のトレードオフによって支配される。
本研究では,従来の分散還元手法を,平均チャネルを変更することなく適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:17:55 GMT)
Structure and information measures of few-electron systems under a spherically symmetric Gaussian potential within a density functional approach [0.0] この研究は、ドットパラメータを制御することでエネルギーの操作を可能にする。
エネルギーが増大すると、$S_r$は最小値を示し、$S_p$, $I_r$はポテンシャル幅の減少のために最大値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:14:07 GMT)
Solve for the Hyperparameter, Skip the Search: Kolmogorov-Optimal Scaling Laws for Spline Regression [0.0] クローズドな形での最適解法は、徹底的な探索が到達した精度を計算のごく一部で解くことができる。
KOREは2つのパイロット解像度に適合し、バイアスとノイズスケールのレバレッジ校正された2x2システムを解く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:41:10 GMT)
SingGuard: A Policy-Adaptive Multimodal LLM Guardrail with Dynamic Reasoning [0.0] マルチモーダル会話における安全評価のためのポリシー適応型ガードレールモデルファミリーである textbfSingGuard を提案する。
SingGuardはアクティブポリシーをランタイム入力として扱う。
ターゲットコンテンツをアクティブポリシールールに対してルールでチェックし、安全ラベルとトリガルールの両方を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:37:43 GMT)
Self-Evolution for Multi-Turn Tool-Calling Agents via Divergence-Point Preference Learning [0.0] マルチターンツール利用エージェントは、対話状態とポリシー制約を追跡しながら、長い水平ツールシーケンスを調整する必要がある。
ベンチマーク内での自己改善のために、ToolGraphは、スキーマ由来のトポロジ、成功したロールアウトから推定されるトランジッションウェイト、書き込み前提条件と繰り返し検索ループに対する履歴対応コントロールを組み合わせたものだ。
次に、状態ベースのマッチングとプレフィックスベースのアライメントによる分岐点の配置、アクション修正アノテーションによるフィルタリング、推論で使用されるツールグラフのコンテキストでDPOをトレーニングすることで、161の選好ペアを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:56:44 GMT)
SFT Overtraining Predicts Rank Inversion via Entropy Collapse Under RLVR [0.0] GRPOの最高パス@1でSFTチェックポイントを選択する基準は、SFTがロールアウト分布を圧縮すると失敗する。
本稿では,Qwen2.5-Coder-3BとDeepSeek-Coder-6.7BのSFT深さはしごについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:16:48 GMT)
Revealing high-dimensional entanglement through symmetry [0.0] 我々は、時間ビン符号化状態における高次元の絡み合いを探索できる単純な線形光学スキームを開発し、実験的に実証する。
我々の研究は、強力な状態解析ツールを提供し、セットアップに到達できない高次元の時間的絡みを証明できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:01:21 GMT)
Reconstructing GRACE Terrestrial Water Storage with Spatio-Temporal Graph Neural Networks: An Application to South America [0.0] 1940年までの毎月のGRACEライクなTWS異常を再構築する深層学習アプリケーションを提案する。
グリッドセル相関は0.69、流域平均相関は0.94、ほぼゼロとなる。
2015/16年のエル・ニオと2020/21年のラ・ニアの出来事の指紋を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:15:58 GMT)
QuechuaTok: Morphological Boundary Accuracy as a Necessary Metric for Tokenizer Evaluation in Agglutinative Low-Resource Languages [0.0] トークン化はNLPパイプラインの基本的なステップであるが、受精率などの標準的な評価指標では、凝集性言語の形態的正しさを捉えることができない。
南アメリカの8～10万人が話していた低リソースの凝集言語であるSouthern Quechua(quz)の4つのトークン化戦略を比較したベンチマークを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:04:48 GMT)
Quantum magic is necessary but not sufficient for wormhole-inspired teleportation [0.0] 我々は、ワームホールにインスパイアされたテレポーテーションプロトコルの段階にわたって、公式には非安定化剤性(non-stabilizerness)として知られる量子魔法のダイナミクスについて検討する。
我々は、魔法の蓄積とテレポーテーションの忠実性の間に、体制に依存した関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:29:28 GMT)
Quantum Convolutional Neural Networks for Groundwater Heat Plume Prediction: A Surrogate Modeling Approach [0.0] 量子畳み込みニューラルネットワーク(Quantum Convolutional Neural Network, QCNN)は、ミュンヘンの地熱熱ポンプによって引き起こされる地下水の温度変化を予測する代理モデルである。
我々は、理想的な状態ベクトルシミュレータ、雑音シミュレータ、IBMの127量子ビットKyiv量子プロセッサなど、複数の実行バックエンドでQCNNを評価する。
その結果、古典的ニューラルネットワークは依然として高い予測精度を達成しているが、QCNNはシミュレータ上での競争力と一貫した性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:35:12 GMT)
Protecting Qubits from Purcell Decay via Permanent Dipoles [0.0] 組込み永久電気双極子を用いて、この損失を低減する方法を研究する。
縦方向の読み出し信号が有限である間、空洞経由の減衰が強く減少する動作点が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 00:21:56 GMT)
Prediction of Viscoelastic Droplet Impact Dynamics Using a Vision Transformer-Based Approach [0.0] 固体表面への液滴の影響は複雑な流体力学の問題であり、スプレー冷却、インクジェット印刷、医薬品加工に応用されている。
数値シミュレーションはこれらの力学を研究するために広く用いられているが、複数のパラメトリック変動を考慮した場合、計算コストは顕著になる。
固体表面に衝突する粘弾性液滴の時間的変化を予測するために,ビデオビジョントランス (ViViT) アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:03:36 GMT)
Position: Correct Answer, Wrong Mechanism -- When AI Scientists Defend General Claims Their Own Data Contradicts [0.0] コーディングエージェントは信頼できるツールを証明しているが、オープンエンドのクレーム作成のための信頼性の低い科学的共著者である。
一段階の体制シフトチェックは、エージェントのクレームのみを必要とし、過度に一般化されたケースにフラグを付ける。
コンパニオン再計算は、正しいオブザーバブルがわかっている場合の残りのケースをフラグする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:14:07 GMT)
Phoenix: Safe GitHub Issue Resolution via Multi-Agent LLMs [0.0] PhoenixはGitHubの問題をトリアージからプルリクエスト生成を通じて解決するマルチエージェントLLMシステムである。
フェニックスは6つの専門エージェントで仕事を分解する。
14リポジトリにわたる42の実際の問題に関する補完的なパイロットは、100%の正確性を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:00:39 GMT)
PeLAP-A: Adaptive Latent Pruning for Lightweight Latent Diffusion Models [0.0] PeLAP-A(Adaptive Latent Pruning for Diffusion)は、標準的な潜伏拡散パイプラインを学習可能なチャネルワイドな予測器で拡張する軽量フレームワークである。
アグレッシブなスパシティ規則化の下では、重要予測器は全ての潜伏チャネルをほぼゼロに駆動するが、デノナイズされたUNetは拡散損失を低くする。
これらの知見は、潜伏拡散訓練におけるスパーシティダイナミクスの探索的研究であり、潜伏流路抑制に対してかなり頑健であることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 09:33:19 GMT)
Patient-Aware Contrastive Learning Preserves Per-Patient Structure in RR-Interval Representations [0.0] RR-interval(RRI)配列からの発作性心房細動(PAF)検出における問題点について検討した。
同一患者からのみ肯定的な対を形成する患者対応コントラスト目的を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:35:18 GMT)
One country, multiple portraits: representativeness in GPS-based mobility data is source-specific and spatially dependent [0.0] 我々は、単一プラットフォームソース(Facebook)とマルチアプリアグリゲータ(Veraset)の人口推定を比較することで、メキシコの2,478自治体のカバレッジバイアスを定量化する。
その結果, 被曝バイアスの大きさと空間分布は, 情報源によって大きく異なることがわかった。
Facebookは、より大きく均等に分散したカバレッジを提供する一方、マルチアプリデータは、より大きく、より豊かで、よりデジタルに接続された場所にユーザーを集中させる。
被覆バイアスも空間的に構成されており、近隣の自治体も同様にオーバーカバーやアンダーカバーのレベルを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:12:49 GMT)
One Ruler: A Same-Hands Re-Evaluation of Bivariate Causal Direction on Tuebingen, with a Parameter-Free Compression Baseline [0.0] 我々は、同じ102ペア上で、すべてのメソッドが私たちによって実行される、Tuebingenの因果効果ペアを再評価する。
クリーンな参照ポイントとして、意図的に最小限のベースラインを導入します。
共通の統治者の下では、その地位は文学と大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:43:19 GMT)
Noise is Signal: Density-Based Outliers as Leading Indicators of Occupational Emergence in Labor Market Text [0.0] 我々は,エネルジェンス・デニティ・インバージョン(EDI)仮説を定式化し,8四半期にわたる84,988件の求職を縦断的に検証した。
EDIは部分的に確認されており、高出力のアウトリー群は1.4+/-0.6クォーターの安定クラスタに遷移する。
現在確立されている3つの役割に関する振り返り調査では、EOSがクラスタ形成前に2～3分の1のシグナルを伝達していることが確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:15:28 GMT)
Mølmer-Sørensen gates in trapped-ions chains in the presence of correlated noise [0.0] 我々は、捕捉イオン鎖に基づく量子ビットレジスタにおけるMlmer-Srensenゲートに対する相関レーザ周波数ノイズの影響を解析する。
その結果、中周波レーザーノイズの影響は、鎖内のイオンの位置に大きく依存していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:22:55 GMT)
Multi-scale reconstruction of single-ion damage tracks in diamond via nitrogen-vacancy centers [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔センターは、固体材料中の損傷トラックを複数スケールで読み取るためのプラットフォームを提供する。
我々は、観測されたNVの収量を説明するシミュレーションフレームワークを開発し、NV分布に方向情報が保持されていることを予測した。
希少な事象に対するNVダイアモンド方向検出器への期待の道が見出され、一方、トラックモデリングフレームワークは、紫外光と量子物質合成により大きな意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:18:37 GMT)
Mode-selective nonlinear interference for high-brightness and high-purity fiber-coupled SPDC sources [0.0] カスケード型2結晶型SPDC光源の非線形干渉は、SPDC放出のモーダル構造を設計するために用いられる。
これらの改善は、非線形干渉計における空間スペクトルSPDCモードのモード選択的干渉から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:17:11 GMT)
Measuring Behavior Portability in Large Language Models [0.0] 大規模な言語モデルは、自律的な意思決定者としてますます多くデプロイされている。
行動マッピングは 決定環境によって大きく異なります
この感度はスイートベースの評価脆弱性をレンダリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 03:16:34 GMT)
Machine Learning and Deep Learning for Exoplanet Detection and Atmospheric Characterization with JWST and the Upcoming Ariel Mission [0.0] このレビューは、太陽系外惑星検出に機械学習/DL技術を適用した最新の進歩を合成する。
我々はNeurIPSでホストされているAriel Machine Learning Data Challengesなど、ベンチマークの取り組みについて議論する。
その結果,DLアプローチは速度と精度の両面で従来のパイプラインに一貫して一致するか,あるいは超えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:26:04 GMT)
MORL-A2C: Multi-Objective Reinforcement Learning Reranker for Optimizing Healthiness in MOPI-HFRS [0.0] 不健康な食事行動は、米国における公衆衛生問題であり続けている。
この研究は、多目的パーソナライズされた健康に配慮した食品レコメンデーションシステムを拡張した。
MORL-A2CはMOPI-HFRSの健康基準軸をターゲットとしたシーケンシャルな意思決定拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:06:30 GMT)
Language-Specific Sentiment Polarity Biases in Encoder and Large Language Model Classification of Product Reviews [0.0] 大規模言語モデルはフランス語では負のバイアスを示し、否定的なレビューではより正確である一方、エンコーダモデルは日本語では正のバイアスを示し、間接的な批判を用いる否定的なレビューは欠落している。
これらの言語固有の極性バイアスは、多言語感情分析システムを展開するソーシャルドメインとビジネスドメインの両方に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 01:16:04 GMT)
Koshur Pixel: a large-scale synthetic ocr dataset for kashmiri [0.0] 我々は、Kashmiriのための最初の大規模合成OCRデータセットであるKoshur Pixelを紹介する。
Koshur Pixelは、SynthOCR-Genフレームワークを使用してKS-PRET-5Mコーパスから生成された613,078の画像テキストペアで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:42:36 GMT)
KLip-PPO: A per-sample KL perspective on PPO-Clip [0.0] PPOは、オンライン強化学習のための標準ポリシー段階のアルゴリズムである。
切断したサロゲートの勾配は, 試料毎に係数が変化するKulback-Leiblerサロゲートによって正確に再現されることを示す。
改質は、min表記が隠すクリップされたサロゲートの構造的特徴を露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 20:52:03 GMT)
Jacobi exceptional orthogonal polynomials for extended Scarf I potentials with position-dependent mass [0.0] 位置依存質量背景におけるScarf Iポテンシャル問題は、対応するSchr"オーディンガー方程式を一定の質量を持つScarf Iポテンシャルにマッピングすることで解決できることを示す。
逆点正準変換は、タイプ I, II, III の $X_m$-ヤコビ例外に付随する正の依存質量を持つスカーフ I ポテンシャルの、正確に解ける有理拡張を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:47:06 GMT)
Infinite-Level Hierarchy of Solvable Quantum Circuits [0.0] デュアルユニタリ回路は、正確に解けるが、積分できない量子力学のパラダイムとして登場した。
双対ユニタリ性は可解性を維持しながら体系的に拡張可能であることを示す。
この結果から, 可溶性を維持しつつ, 二重ユニタリ性を体系的に拡張できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:00:05 GMT)
Improved State Readout in NV Centers using Regression Models and Rabi Driving [0.0] 我々は、実験データに基づいて訓練された回帰モデルを用いて、蛍光信号を理想的なシミュレートされた集団にマッピングする。
誘導Rabi発振時の測定により,蛍光信号の情報量を増加させる。
このデータ駆動型アプローチは、我々の設定における従来のキャリブレーションよりも高い忠実性を実現する、堅牢な代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:05:06 GMT)
IPO Finance Agent: Evaluation of LLM Financial Analysts beyond Finance Agent v2, with Automated Rubric Generation -- the Case of the SpaceX (SPCX) IPO [0.0] ファイナンスエージェント v2 (Vals AI) が Anthropic Claude と OpenAI ChatGPT 両方のフロンティア言語モデルを評価する基準ベンチマークとして登場した。
タスクドメインと検索アーキテクチャの2つの方向に沿ってファイナンスエージェントフレームワークを拡張したIPOファイナンスエージェントを紹介します。
最高のパフォーマンス評価モデルであるAlibaba Qwen 3.7 Maxは、クエリ毎に79.4%の精度で0.30ドルに達し、その結果生まれたフロンティアであるXiaomi MiMo-2.5 Proにおける最もコスト効率のよいモデルであるXiaomi MiMo-2.5 Proは、クエリ毎に0.05ドルというやや低い精度(76.8%)に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:42:19 GMT)
HyperQuant: A Rate-Distortion-Optimal Quantization Pipeline for Large Language and Diffusion Models [0.0] HyperQuantは、大きな言語と拡散トランスフォーマーの重みとKVキャッシュのための、トレーニング後の統一的な量子化パイプラインである。
最近のHIGGS方式は、重量でスカラー(bps)あたり3ビットから5ビットに上回り、KV量子化でTurboQuantとOCTOPUSを1.7bpsに上回ります。
線形重み 3.9x と KV キャッシュ 3.79x をほぼロスレス品質で圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:30:47 GMT)
How Stark units enter SIC overlaps [0.0] 我々は、重なり合う単位が常にスターク単位の平方根の積分力の積であることを示す正確な証拠と数値的な証拠の混合を示す。
任意の2次元(ある意味で数えられる)において、重なり合う単位のいくつかはpm 1$と等しい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:13:03 GMT)
Hierarchical Reinforcement Learning for Sparse-Reward Search in Commutative Algebra [0.0] カライの代数的ヒルシュ予想と反例の構成をグラフ上のスパース逆強化学習問題として再検討する。
本稿では,同変グラフニューラルネットワークポリシを備えた制約付きオプションベースのHRLフレームワークを提案する。
問題の階層構造を利用して、可換代数における問題に対するHRLの第一種応用を効果的に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:02:08 GMT)
Hallucinations in Organization-backed AI advisors: Evidence about Skepticism, Verification, and Reliance in Goal-Directed Use [0.0] AIが推奨する意思決定の中心的な問題は、ユーザーが不正確な情報を頼っているかどうかだけでなく、応答が検証を必要とする可能性があることを認識しているかどうかである。
既存の研究では,ユーザが提示された情報に懐疑的であるかどうか,確認が成功するかどうか,ユーザ検証の結果が情報に依存するかどうか,という3つの特徴を区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 15:36:10 GMT)
HAKARI-Bench: A Lightweight Benchmark for Comparing Retrieval Architectures and Efficiency Settings under Unified Conditions [0.0] 既存の検索スイートを小さなデータセット(Nano-sets)に再構成するベンチマークであるHakaRI-Benchを紹介する。
5つの検索ファミリ(BM25, 密度, スパース, 遅延相互作用, リランカ)とそれらの効率変数の同条件でモデルに依存しない比較を可能にする。
総合ランキングでは、公式のMTEB検索v2、MTEB v2検索、Spearman >0.97の英語BEIR(full)を再現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:42:06 GMT)
GroundEval: A Deterministic Replacement for LLM-as-Judge in Stateful Agent Evaluation [0.0] GroundEvalは, エージェントを接地的, 時間的に制限された, アクセス制御された証拠に対して評価する, 判断自由なフレームワークである。
GroundEvalはドメイン構成を使用して質問を生成し、エージェントが答える方法を選択し、最後に生成した回答と記録された軌跡の両方をスコアする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 00:41:16 GMT)
GeoFidelity-Bench: Evaluating Segment-Level Geographic Fidelity in Text-to-Image Street-View Generation [0.0] GeoFidelity-Benchはストリートビュー生成におけるセグメント条件付き地理的忠実度に対する基準パネルベンチマークである。
6大陸25都市でOpenStreetMapと呼ばれる109の道路セグメントをカバーする7,117枚のキュレートされたMapillary画像を含んでいる。
都市部のみ,街路近傍,GPS付加プロンプトの6つのオープンウェイトテキスト・ツー・イメージ・ジェネレータの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:53:26 GMT)
Generalized nonparametric regression in reproducing kernel Hilbert spaces: Consistency and rates of convergence [0.0] 我々は再生空間におけるM-levの包括的理論を開発する。
ソボ空間に対しては、混合滑らか性関数を持つ滑らか性空間に接続する新たなレートを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 08:12:31 GMT)
GRACE: Gated Refinement for Accurate Causal Edge Discovery in High-Dimensional Time Series [0.0] 高速リニアCIスケルトンはハイリコール候補を提供する。
単一ゲートモデルは、どのエッジが真に予測を改善するかを学ぶことによって、偽陽性を誘発する。
GRACEは高価な非線形CIテストと少しのコストで一致または超過します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:26:38 GMT)
Fursee: Hybrid YOLO-DINOv3 Framework for Fursuit Identity Retrieval and Clustering [0.0] 一般的なマルチモーダルモデルは、複雑なファースーツシーンの専用最適化を欠いている。
本稿では,3段階のハイブリッドパイプラインFurseeについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 05:37:18 GMT)
Full-Field Mode Sorter for Optical Knots [0.0] 1つまたは2つの位相のみの要素を最適化して、光学ノットに対する原理的フルフィールドソータの証明を示す。
本手法をホップリンク,トレフォイル,シンクフォイル光結び目からなるアルファベットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:58:01 GMT)
From Task-Guided Conversational Graphs to Goal-Oriented Dialogue Runtimes [0.0] Goal-Oriented Dialogue(GODR)はフレームワークニュートラルなデザインパターンで、ゴール、タスクフレーム、ライフサイクル状態、無効化ルール、境界実行をファーストクラスのランタイムオブジェクトとして扱う。
GODRは、エージェントアイデンティティ、チャット履歴、実行グラフ位置のみから目的の連続性を確実に回収できない複雑な、複数ドメインの割り込み可能な会話を意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:00:03 GMT)
Field-level weak lensing cosmology with $<100$ simulations using multifidelity simulation-based inference [0.0] 我々は,フィールドレベルのニューラル圧縮とシミュレーションに基づく推論を用いて,現実的なKiDS-Legacyモック解析を行う。
弱いレンズのせん断場は、標準的な2点要約統計よりもかなり多くの宇宙情報をエンコードする。
60ドル～100ドル程度の高忠実度シミュレーションは、情報的・校正された宇宙論的な後部を得るのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:51:03 GMT)
Fast quantum-state transfer in Su-Schrieffer-Heeger chains beyond the noninteracting regime [0.0] Su-Schrieffer-Heeger鎖の次アレスト近傍ホッピング相を調整可能である。
1つのホッピングショートカット四重項は、状態が瞬時に暗黒状態の軌道を保ち、四重項は相互作用によって引き起こされる自己位相変調をキャンセルする。
以上の結果から,ホッピング相は単なる技術的改良ではなく,高速かつ高忠実な輸送のための重要な制御資源であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:34:06 GMT)
Expert Consensus on Criteria for the Automated Assessment of Laparoscopic Camera Navigation [0.0] 腹腔鏡カメラナビゲーション(LCN)は重要な技術であるが、現在の評価は時間とスケールが難しい手動のレーティングシステムに依存している。
本研究の目的は、LCN評価のための一連のアプローチの技術的準備性を定義し、臨床的に評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:19:38 GMT)
Examining AI-generated historical narratives and their reception through the example of history POVs on TikTok [0.0] 本稿では,TikTokにおける歴史POVの動向について考察する。
探索的なパイロットスタディと、TikTok Research APIから得られたデータセットに基づいた大規模な研究という、2段階の実証的なアプローチを採用しています。
発見は、感情的に充電された現代史のトピックが支配的であり、歴史的不正確さはキャプションレベルで見えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 13:14:09 GMT)
Exact Schur-Sylvester Dimensionality Reductions for Non-Smooth Stochastic Complexity and Manifold Sampling [0.0] 本稿では、シュア補数ブロックとシルヴェスターの同一性を利用してボトルネックを回避した、正確に数学的に等価な定式化を提案する。
高次元データセットのベンチマークでは,2倍精度の数値等価性を保ちながら,14,100Times$を超える一定のスピードアップを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:09:25 GMT)
Evolutionary Optimization Reveals Structural Constraints on Reservoir Architecture for Spatiotemporal Chaos [0.0] 進化的最適化は単に予測を改善するだけでなく、再帰的基板上の解釈可能な構造的制約を明らかにする。
これらの結果から, 進化的最適化は単に予測を改善するだけでなく, 再帰的基板上の解釈可能な構造的制約を明らかにすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 02:04:45 GMT)
Emergent Andreev Reflection from a Lattice Duality Defect [0.0] アンドレフ反射は、入ってくるフェルミオンを外部の穴に変換し、通常超伝導界面に結び付ける。
電荷共役境界条件が純粋に格子双対性欠陥から現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:59:49 GMT)
Efficient Energy-Constrained Semi-Device-Independent QRNG with an Integrated Heterodyne Receiver [0.0] 半デバイス非依存のQRNGフレームワーク内で量子乱数生成器を実験的に実証する。
我々は、連続可変半デバイス非依存QRNGにおいて、これまで報告された最高値である0.223ビットを認証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:18:55 GMT)
ESBMC-PLC+: A Unified IEC~61131-3 Formal Verification Framework as a PLCverif Successor [0.0] ESBMC-PLC+は、単一のESBMCバックエンドを介して3つの主要なIEC 61131-3入力フォーマットをサポートする最初のオープンソース検証フレームワークである。
ESBMC-PLC+ は PLCverif の入力カバレッジと一致し、より強力な保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 19:13:02 GMT)
ESBMC-GraphPLC: Formal Verification of Graphical PLCopen XML Ladder Diagram Programs Using SMT-Based Model Checking [0.0] PLCopen XML は IEC 61131-3 Ladder Diagram プログラムの2つのエンコード形式を定義している。
ESBMC-PLCはテキストフォーマットをサポートしていたが、グラフィカルなエクスポートを空のGOTO中間表現に解析した。
本稿では、このギャップをDFSベースのグラフィカルLDリゾルバで埋めるESBMC-GraphPLCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:37:48 GMT)
ESAA-Conversational: An Event-Sourced Memory Layer for Continuity, Handoff, and Curation Across Heterogeneous LLM Coding Agents [0.0] 本稿ではイベントソーシングエージェントアーキテクチャ(ESAA)のドメインであるemphA-contextalを提案する。
異種エージェントが直接エージェント対エージェントチャネルを使わずに共有ログを介して協調できることを示し、一方、公開ディストリビューションはプライベートな会話履歴を除外してプライバシを保存する。
570件の開発-ラブイベントによる自己参照ケーススタディでは、異種エージェントが直接エージェント対エージェントチャネルを使わずに共有ログを通じて協力できる一方で、公開ディストリビューションはプライベートな会話履歴を除外してプライバシを保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 01:02:24 GMT)
EML Trees Are Universal Approximators [0.0] 最近導入されたExp-Minus-Log関数は、NANDゲートの連続的なアナログとして機能する。
そのような木は、古典的な表現を参考にして、$Wk, in$ for $k の関数に対する普遍近似特性を享受していることが示される。
そこで本研究では,適応パラメータを備えた木株の学習アルゴリズムを提案し,その実用的最適化問題における実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:17:09 GMT)
Digital Humanism and Evolutionary Design [0.0] 本稿では,デジタルヒューマニズムと進化的デザインの2つの概念について考察する。
目的は、潜在的な共通構造、シナジー、課題を特定し、強調することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:41:41 GMT)
Differential Spectral Damping Gap Adaptive Regularization for Ill-Conditioned Kernel Methods [0.0] 局所固有ギャップ構造に適応する正規化公式である差分スペクトル減衰法(DSD)を提案する。
私たちは、デービス=カーハンの$sin()$定理を基礎とした設計手順を通じて、DSDを動機付けます。
DSD は LSTSVM の分類精度を実世界のGINA 上で+4.8 ポイント向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:32:39 GMT)
Detecting Malicious Agent Skills in the Wild using Attention [0.0] LLMエージェントは、ユーザの特権で実行されるサードパーティによって書かれた命令のファイルベースのパッケージである、スキルを徐々にロードする。
悪意のあるスキルは、データを流出させたり、エージェントをハイジャックしたり、サプライチェーンの足場として永続化することができる。
この体制のために設計された2段式検出器であるLocate-and-Judgeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:41:06 GMT)
Decomposing Financial Market Dynamics via Mechanism Analysis in an Evolutionary Multi-Agent Simulation [0.0] 120個の行動エージェントを用いた共進化型内因性価格シミュレータを作成した。
プラグ可能な4つのメカニズムと3x20シードの介入が一致している。
レバーはおおむね分離可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 11:02:12 GMT)
DREG: A Layer-Wise Jacobian Regularization as a General-Purpose Penalty [0.0] 派生正規化ペナルティ(DREG)の貢献を実証した大規模実証研究を報告する。
4つのアクティベーション、6つのレギュラーライザ、8つのデータセット、5つのランダムシードにまたがる960の実験を網羅して、私たちは、いつ、どこで、なぜDREGが機能するのかを尋ねました。
DREGは、評価された全ての正則化器の中で、総合的およびクリーンレジームの精度が最も高い。
スペクトル正規化(SN: Spectral Normalization)は、この研究で唯一2つの層ワイド正規化器である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:04:45 GMT)
Cryptographic certificates of validity for trustworthy AI [0.0] 本稿ではエージェントAIシステムに対する妥当性の暗号証明書を提案する。
エージェントの行動は、合意された正式な方針を満たす独立に検証可能な証明を伴うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:42:25 GMT)
Controlled Chaos in 4D SCFTs [0.0] カオス力学は多くの物理系において重要な役割を果たす。
4D $mathcalN = 4$ Super Yang--Mills理論のオービフォールドによって与えられる4D超共形場理論(SCFT)のクラスを示す。
境界結合のチューニングはカオススペクトルとなり、一方スピン鎖はアンダーソン局在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 18:00:01 GMT)
Composition: Building Community with Arts, Math, and Code (Experience Report) [0.0] コンポジションは、芸術、数学、コードに関する無料のイベントシリーズである。
本経験報告では,コンポジションのイベント構造,アーティストの選択プロセス,応募のアウトリーチ活動,イベントプロモーション,コミュニティ対応について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:09:08 GMT)
Closing the Loop: Formally Verified Law as a Reward Signal for Self-Improving Legal AI [0.0] この記事では、法的AIをトレーニングするための正式な検証可能な報酬信号を生成するアーキテクチャを開発する。
法則の計算成分に対して、アーキテクチャは証明可能な正確性を提供する。
私たちは、同じアーキテクチャが、法的AIトレーニングに構造上の優位性があることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 20:21:49 GMT)
CLIP-guided Diffusion Model for Backdoor Generation in Sensor-based Human Activity Recognition [0.0] ヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、慣性計測ユニット(IMU)ベースのセンサーを使用して、健康、トレーニング、医療診断に関する洞察を提供する一般的な応用である。
本稿では,HARモデルに対するトリガベース攻撃を可能にする拡散モデルを利用したバックドアトレーニング手法IMU-DM-CLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 04:20:30 GMT)
Bounding Classical and Quantum Correlations in Bayesian Networks with Quasiprobabilities [0.0] ベイズネットワークの準確率モデルを考える。
これらのモデルから得られた相関の集合を準集合として表す。
幅広いネットワークに対して,この結果の一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 14:07:33 GMT)
BipBipCache: Pipeline-Aware Integration of Low-Latency Tweakable Encryption in an Embedded Cache Controller [0.0] BipBipCacheは直接マップされたキャッシュコントローラで、BipBipの微調整可能なブロック暗号(TBC)を統合してキャッシュデータとタグをリアルタイムで暗号化する。
我々は、最初のパイプライン化されたハードウェアであるBipBip暗号を復号器中心の仕様から再構築し、キャッシュデータパス内の3サイクルの復号器とコーディネートする。
重要なアーキテクチャ上の結果として、6サイクルの暗号化レイテンシが6サイクルの書き込みペナルティに完全に変換されないことがあげられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:03:38 GMT)
Biophysical EPR Using Superconducting Resonators [0.0] 超伝導共振器を高感度・高帯域パルス電子常磁性共鳴(EPR)測定に活用する技術を提案する。
AWGとFPGAが生成するデジタルIF機能を備えた独自のXバンドパルスEPR分光計を用いて、新しいパターン付き薄膜平面超伝導マイクロストリップ共振器を制御した。
その結果, 超伝導共振器の応用範囲の拡大とバイオテクノロジーにおけるEPRの利用が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 21:27:31 GMT)
Attention mechanism for scalable mesh-based neural surrogates of free-surface fluids [0.0] 粒子有限要素法(PFEM)のようなラグランジアン法による自由表面流れの高忠実度シミュレーションを計算的に要求する。
この問題は非ニュートンのレオロジーによってさらに増幅され、材料非線形性は計算コストを増大させる。
自由表面流れのPFEMシミュレーションのための自己アテンションに基づくニューラルサロゲートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:33:55 GMT)
Attacking the Trusted Imagination: Oracle-Level Integrity Attacks on Imagine-then-Act World Models [0.0] ワールドアクションモデル(WAM)は、まず短い未来を潜在軌道zとして想像し、そこでアクションを条件付けする。
安全ゲート、視覚モデル予測制御(MPC)プランナーのような下流のオラクルは、zを将来の予測として消費する。
想像力を損なうのは、自然未来多様体から z を分解するだけでよいからである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:45:34 GMT)
Angular-time evolution and edge-spin dynamics in the Haldane phase of the S=1 bilinear-biquadratic chain [0.0] 角時間進化は、ハミルトニアンの絡み合いによって生成されるパラメータ時間進化である。
角時間スピン相関関数$langle S_n()S_n'(0)rangle$をHaldane相で計算する。
振幅のサブシステムサイズ依存性を正確に比較することにより,支配的な角時間モードとの対応性を数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 10:01:19 GMT)
Analysis of the frequency shift in coherent population trapping resonance's dynamic continuous-wave spectroscopy at the phase-jump modulation and its comparison with the conventional approach [0.0] 位相変調におけるコヒーレント集団トラップ共鳴の動的連続波分光法の研究について述べる。
非対称性は、基底状態密度行列要素の一等方緩和の下でエラー信号周波数の非線形シフトをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 20:14:40 GMT)
An Open-Source LFSR-Based Stochastic Leaky Integrate-and-Fire Neuron in SkyWater 130 nm: Design, Stochastic Characterisation, and Rate Coding [0.0] 本稿では,SkyWater 130nmプロセス上での標準セルCMOSにおける小型で漏れやすい集積・発火ニューロンについて述べる。
ニューロンは1つのTapeoutタイル上で約10,600平方マイクロメートルを70%利用している。
ニューロンは、別々に報告された4ブロックのニューロモルフィックスイートの公然と放出されるコンパニオンである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 16:11:16 GMT)
All-optical Implementation of Generalized Quantum Teleportation [0.0] 測定ベースの連続可変光量子コンピューティングは本質的に高速で大規模な演算を提供する。
一般量子テレポーテーションのための損失耐性全光フィードフォワードアーキテクチャを提案する。
このアプローチは、光量子情報処理の本質的な速度と帯域幅と、運用上の汎用性を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 00:34:10 GMT)
Against Proxy Optimization [0.0] 本稿では,プロキシユーティリティ関数の最大化が有害な条件について論じる。
詳細はこちらをクリックしてほしい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:02:53 GMT)
Adversarial Reinforcement Learning for Adaptive Eavesdropping in BB84 Quantum Key Distribution [0.0] BB84量子鍵分布は、あらゆる盗聴器が統計的に検出可能な方法でチャネルを乱すという物理的保証から、そのセキュリティを導出する。
学習エージェントとしてEveをモデル化した場合に何が起こるかを検討する。
Q-Learningは、検出を99.4%$から0.28%pm0.27%$で$_ch=1%$に削減し、エピソード毎に約10.5ビットの正しいビットを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 07:43:04 GMT)
A single-electron double quantum dot with Rashba spin-orbit interaction as a working substance for heat machines [0.0] 動作物質が2つの量子ドットに閉じ込められた単一電子である量子オットーマシンを外部磁場下で検討する。
本研究では, 貯留層と交換される熱, 抽出された仕事, 効率をハミルトンパラメータと貯水池温度の関数として解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 00:23:02 GMT)
A quantum algorithm for one-shot signatures [0.0] 本稿では,効率的なワンショットシグネチャスキームの回路レベル実装について述べる。
アルゴリズムは、古典的な公開鍵/量子秘密鍵ペアを生成する鍵生成ステージと、量子秘密鍵をメッセージ文字列で処理する署名ステージとからなる。
構成にはアルゴリズムによる誤りはなく、署名されたメッセージは古典的な検証器で効率的にチェックできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 17:11:38 GMT)
A Hybrid Intrusion Detection System for Electric Vehicle Charging Infrastructure [0.0] 本研究は,既存のEVCS侵入検知システムにおける重要なギャップに対処する。
EVCSエコシステムのサイバー層と物理層の両方で攻撃検出を統合するハイブリッドIDSを提案する。
提案したハイブリッドIDSは、ネットワークベースIDS(NIDS)とホストベースIDS(HIDS)を組み合わせた二重層統合方式を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 Jun 2026 12:23:05 GMT)