DataComp-VLM: Improved Open Datasets for Vision-Language Models [161.7] VLMトレーニングを改善するためのデータ中心実験のためのベンチマークであるDCVLM(DataComp for Vision-Language Models)を紹介する。
4つのデータ型にまたがる160のデータセットを6Tマルチモーダルトークンのコーパスに収集します。
DCVLMは、参加者が1B-8Bモデルと6.25B-200Bトークンの予算でキュレーション戦略をテストすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:11:29 GMT)
Class-frequency Guided Noise Schedule for Diffusion Models [83.2] まず,拡散モデルにおけるクラス周波数とマルチスケールノイズスケジュールの相関について検討する。
我々は,低周波クラスに大規模ノイズを付与すべきという知見を生かして,TextitClass- frequency Guided (CFRG)ノイズスケジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:43:23 GMT)
AgentX: Towards Agent-Driven Self-Iteration of Industrial Recommender Systems [82.0] AgentXはプロダクションデプロイされたマルチエージェントシステムで、このプロダクション機能を再構築する。
自律的に生成し、実装し、評価し、レコメンデーション実験から学ぶ。
AgentXは4つの密結合したステージをクローズドループでオーケストレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:04:52 GMT)
Economic Evaluations of Language Models [81.7] EconEvalsは、米国の労働経済におけるタスク、労働活動、職業に関連する能力を測定するためのオープンソースの評価スイートである。
われわれの評価は、米国占領の5%をカバーする既存の最先端技術であるOpenAIのGDPvalベンチマークを500倍のコストでカバーする。
われわれの推計では、現在のモデルでは労働者が仕事の少なくとも半分を47%で相当な時間を節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 22:26:40 GMT)
Text as Illumination: Spatial Contrastive Retinex Learning for Language-guided Medical Image Segmentation [81.2] 言語誘導医療画像(LMIS)は解剖学的構造や病変の描写を改善する大きな可能性を示している。
既存の手法では、テキストと視覚的特徴間の暗黙的な相互作用や、モーダル・アライメントのための粗いきめ細かな監督に依存している。
本稿では,テキスト埋め込みを意味的な照明として扱う新しいフレームワークであるText-as-Illumination Retinex Network (TIRNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:27:48 GMT)
SpatialUAV: Benchmarking Spatial Intelligence for Low-Altitude UAV Perception, Collaboration, and Motion [76.8] 空間知能は、低高度無人航空機(UAV)の認識、協調、航行に不可欠である。
本研究では,実際の低高度UAVベンチマークであるSpatialUAVを紹介した。
現状のモデルは, クロスビュー・アソシエーション, 構造的グラウンドリング, 幾何学的推論, 時間的視点理解において, 明らかなボトルネックを伴って, 人間のレベル・パフォーマンスから遠ざかっていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:16:55 GMT)
PerceptionRubrics: Calibrating Multimodal Evaluation to Human Perception [75.7] PerceptionRubricsはルーブリックベースの評価フレームワークである。
飽和ベンチマークスコアと現実世界の脆さのギャップに対処する。
1,038枚のインフォメーションセンス画像と12,000個以上のインスタンス固有のルーリックをペアリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:59:15 GMT)
Yuvion VL: A Multimodal Foundation Model for Adversarial Content and AI Safety [74.9] 汎用モデルは、しばしば実世界のマルチモーダルリスクを確実に識別し理解するのに苦労する。
我々は、コンテンツとAIの安全性のために構築されたマルチモーダルな大規模言語モデルのファミリーであるYuvion VLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:24:58 GMT)
MIRAGE: Protecting against Malicious Image Editing via False Moderation [73.1] 画像免疫に関する以前の研究は、許可されていない操作から保護するために、イメージに知覚できない摂動を追加する。
我々は,この問題をシステムレベルで把握し,すべての主要な商用画像編集システムに共通する未探索の攻撃面を特定する。
本稿では、これらのモデレーションをポリシー違反としてフラグ付けさせ、編集プロンプトによらず自動的な拒絶を引き起こすことにより、イメージを免疫することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:47:28 GMT)
Toward Robust In-Context Segmentation via Concept Guidance [72.3] インコンテキストセグメンテーション(ICS)では、パラメータを更新することなく、少数の参照画像とその対応するマスクを使用してクエリイメージ内のターゲット領域をセグメントするモデルが必要である。
本稿では,参照から高レベルなセマンティック概念を抽出してセグメンテーションを行う概念ガイド付きインコンテキスト(CG-ICS)を提案する。
標準ICSベンチマークの実験により、CG-ICSは最先端の精度を達成し、ロバスト性を大幅に向上し、多様な参照選択のばらつきを著しく低減した信頼性の高いICSシステムが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:46:38 GMT)
TempAct: Advancing Temporal Plausibility in Autoregressive Video Generation via Planner-Executor RL [72.1] 自己回帰(AR)ビデオ拡散モデルにより、ビデオチャンクをキャッシュされたビジュアルコンテキストでチャンクで合成することで、低レイテンシなストリーミング生成を可能にする。
1つのグローバルプロンプトは、どのサブイベントを各チャンクで実現すべきかを指定しないが、ステップワイズプロンプトにナビゲート的に切り替えると、しばしば遅延反応、ブレンドステップセマンティクス、プロンプト遷移間のエラー伝播につながる。
我々は、時間分解とステップ条件付き実行を協調的に最適化し、時間分解可能なARビデオ生成のためのプランナー-実行型強化学習フレームワークであるTempActでこれらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:19:28 GMT)
Intuition-Guided Latent Reasoning for LLM-Based Recommendation [72.1] EmphIntuRecは,emphrecommendationの直感で潜在的推論を固定するフレームワークである。
IntuRecは、複数の実世界のデータセットの実験において、最先端のベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:29:48 GMT)
Qwen-Image-Agent: Bridging the Context Gap in Real-World Image Generation [70.6] 提案するQwen-Image-Agentは,計画,理由,探索,記憶,フィードバックをコンテキスト中心の方法で統合した統合エージェントフレームワークである。
Qwen-Image-Agentはユーザ入力を部分的コンテキストとして扱い、コンテキスト認識計画とコンテキストグラウンディングを通じて生成コンテキストを段階的に構築する。
IA-Bench, Mindbench, WISE-Verified の実験により, Qwen-Image-Agent は強いベースラインを上回り,最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:10:09 GMT)
Yuvion LLM: An Adversarially-Aware Large Language Model for Content And AI Safety [67.9] 我々は、敵対的に堅牢なコンテンツ安全性とより広範なAI安全性のために構築された、大きな言語モデルであるYuvion LLMを紹介する。
そのパイプラインは、逆向きに認識されたデータ構築、知識の強化された継続事前訓練、およびポリシーに基づくマルチタスクのトレーニング後安全性を組み合わせたものだ。
Yuvion LLMは、安全に焦点を当てたベンチマークにおいて明らかな利点を示し、特に敵対的な条件下では強い堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 01:12:02 GMT)
DeformGen: Dynamics-Based Topology Augmentation for Deformable Manipulation Policy Learning [65.8] 変形可能なオブジェクトのための動的ベースの拡張フレームワークであるDeformGenを提案する。
状態問題に対して、DeformGenは、局所化物理障害を適用して、有効な状態分布を拡張する。
トラジェクトリチャレンジでは、DeformGenはソース操作トラジェクトリを変形フィールド・ワープを介して転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:40:52 GMT)
KG2Code: Bridging Knowledge Graphs and Large Language Models via Executable Code for Question Answering [64.6] KG2Codeは知識グラフをコードベースの表現に変換する新しいアプローチである。
KG2Code-QAは、コード生成タスクとしてKGQAを定式化するKGQAフレームワークとして導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:27:55 GMT)
CoStream: Composing Simple Behaviors for Generalizable Complex Manipulation [61.3] 複雑な操作能力は、単純で独立した振る舞いの合成から自然に現れることを示す。
基礎モデルと多種多様な感覚モダリティを複数の構成可能なコア動作に編成するフレームワークであるCoStreamを提案する。
我々は,日常的な操作や高精度なアセンブリにまたがる8つの実世界のタスクについて,CoStreamを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:07:20 GMT)
Disentangling Continuous-Time Latent Dynamics: Identifiability of Latent SDEs via Diffusion Shifts [61.0] 連続時間潜在微分方程式モデルにおける識別可能性はほとんど開のままである。
未知の非線形微分同相を通じて観測される付加ノイズ潜在SDEについて検討した。
本稿では,2段階の遅延不整合とグラフ復元のための推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:18:28 GMT)
R$^2$-Searcher: Calibrating Retrieval and Reasoning Boundaries for Agentic Search [59.0] R$2$-Searcherは、検索と推論の境界を明示的に探索し、校正する。
R$2$-Searcherは,解答精度と検索品質において,最先端のエージェント検索法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:44:34 GMT)
You Talkin to Me?: A Network Analysis of Gendered Speaker-Addressee Patterns in Film Screenplays [59.0] 私たちは38の映画脚本から4,600の対話イベントのデータセットを使用します。
男性キャラクタは、より多くの女性がいる場面でも、講演者や演説者のコーパスとして支配的である。
異性間の対話は平均的に左右対称であるが、フィルムレベルではクラスタ化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:38:19 GMT)
Directing the World: Fast Autoregressive Video Generation with Compositional Human-Camera Control [56.8] デレクシング・ザ・ワールド(Directing the World)は、人体動作とカメラ軌道制御を備えた、制御可能な世界モデルビデオ生成のための高速自動回帰フレームワークである。
私たちのキーとなるアイデアは、前もって統合された自己回帰ビデオを保持しながら、制御学習を分離することです。
人間の動作制御のために、t誘導型動的投射機構と洗練されたモーション-CFG戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:08:09 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） (Fri, 26 Jun 2026 11:55:14 GMT)
LocalNav: Distilling Frontier VLMs and Embodied RL for On-Device Object Goal Navigation [53.9] 視覚言語モデル(VLM)は、ロボット分野において、言語コンテキストによる環境認識を可能にする強力なツールとして登場した。
しかし、彼らの計算フットプリントは、通常、それらをクラウド実行に制限し、リソースに制約のあるロボットへのローカルなデプロイによる低レイテンシの推論を妨げる。
本稿では,大規模フロンティアモデルからの複雑な空間意味推論を,組み込みGPUデバイス上でエッジ実行を行うための軽量な4BパラメータローカルVLMに転送する蒸留戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:11:59 GMT)
SIFT: Self-Imagination Fine-Tuning for Physically Plausible Motion in Video Diffusion Models [53.8] 動きの絡み合い(英: Motion entanglement)は、カメラの動きや物体の動きのような独立した動き源の意図しない結合である。
本稿では,自作ビデオから学習できるSIFT(Self-Imagination Fine-Tuning)パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:39:40 GMT)
StructSplat: Generalizable 3D Gaussian Splatting from Uncalibrated Sparse Views [52.8] StructSplatはフィードフォワードと一般化可能な3Dガウス再構成フレームワークである。
私たちのキーとなる考え方は、再構成プロセスにおいて明確な役割を持つ幾何学、意味、テクスチャを整理する構造化された表現を採用することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:59:06 GMT)
JD Oxygen AI Item Center (Oxygen AIIC) V1: An Industrial-Scale LLM/VLM-Centric Solution for Item Understanding, Management, and Applications [52.2] JD.comは7億人以上のアクティブユーザーと数百万の商人にサービスを提供しており、数百億のSKUのカタログがある。
酸素AIIC(Oxygen AIIC)は、LLM/VLM上に構築された産業用プラットフォームである。
Oxygen AIICは現在、数万のJDカテゴリをカバーし、1日に数億のアイテム更新を処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:33:27 GMT)
From Signals to Transfer: A Factorised Study of Probe-Based Uncertainty Estimation in Large Language Models [51.5] 本稿では, 一致する条件下でのプローブベース不確実性推定(UE)について, 因子分析を行った。
この結果から,隠れ状態や注目特徴がドメイン内よりも優れていることが示唆された。
我々は、オープンエンドの事実生成に対して合理的に伝達するベンチマークベースの事前訓練プローブを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:23:15 GMT)
LLawCo: Learning Laws of Cooperation for Modeling Embodied Multi-Agent Behavior [51.3] 分散化された環境で活動する身体的エージェントは、しばしばパートナーと不整合または環境状態に不整合な行動を示す。
我々は,実施エージェントがパートナーとタスクの目的の両方を自律的に整合させることができる新しい枠組みであるLearning Laws of Cooperationを提案する。
我々のフレームワークは、エージェントが過去の失敗を反映して、不整合な行動パターンを抽出し、"必要であれば話す"や"パートナーを待つ"といったハイレベルな行動法則を導出することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:26:12 GMT)
LA4VLA: Learning to Act without Seeing via Language-Action Pretraining [51.2] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、視覚的な観察と言語指示を共同で行動にマッピングすることで、ロボットのデモンストレーションで一般的に事前訓練される。
LA4VLAは、視覚的観察なしに、ポリシーが言語条件付きアクションの事前取得を可能にする、言語行動事前訓練フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:05:58 GMT)
STAIF: A Stage-wise Optimization for Complex Instruction Following [50.5] STAIFは、客観的に検証可能な(ハード)制約の最適化から主観的(ソフト)制約のアライメントを分離する段階的な最適化フレームワークである。
この方法を支援するために,約31,000の複雑なマルチ制約命令からなる高品質なバイリンガル(英語,中国語)データセットであるSTAINSTRUCTを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:14:07 GMT)
RSICCLLM: A Multimodal Large Language Model for Remote Sensing Image Change Captioning [49.2] リモートセンシング画像変化キャプション(RSICC)は、双方向のリモートセンシング画像間の変化を記述することを目的としている。
我々はRSICCLLMを提案する。RSICCLLMはRSSICCにおける大規模視覚言語モデルのための最初の後学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:57:40 GMT)
RobustMAD: Evaluating Real-World Robustness of Multimodal Small Language Models for Deployable Anomaly Detection Assistants [48.6] マルチモーダル産業異常検査アシスタントは,次世代スマートファクトリの重要な構成要素である。
MSLMはデプロイ可能な代替手段を提供するが、包括的な堅牢性分析の欠如によって進歩は制限されている。
我々はロバストMADを開発し、多様なオープンエンドクエリによるモデルロバスト性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:15:07 GMT)
ModaFlow: Modality-Aware Flow Matching for High-Fidelity Virtual Try-On [48.4] 高忠実度仮想試行のためのモダフロー(ModaFlow)を提案する。
そこで本研究では,ModaFlowが定性評価と定量的評価の両面で最先端の結果を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:59:50 GMT)
Mitigating Position Bias in Transformers via Layer-Specific Positional Embedding Scaling [47.2] 本稿では,各層に異なるスケーリング因子を割り当てる,層固有の位置埋め込みスケーリング(LPES)手法を提案する。
LPESは、モデルパラメータを微調整したり、推論遅延を増大させることなく、よりバランスの取れた注意分布を実現する。
実験により、LPESは位置注意バイアスを効果的に軽減し、複数の長文ベンチマークで一貫した改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 04:07:41 GMT)
A Trainable-by-Parts Operator Learning Framework: Bridging DeepONet and Karhunen-Loeve Expansions for Large-Scale Applications [46.1] 我々はKL-DNN(Karhunen-Loeve Deep Neural Network)に基づくスケーラブルな演算子学習フレームワークを提案する。
このモデルは、170万の細胞と50の時間ステップを持つ3次元領域において、100の大規模なシミュレーションのサンプルからなるデータセットで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:15:24 GMT)
SHIFT: Gate-Modulated Activation Steering for Knowledge Conflict Mitigation in Retrieval-Augmented Generation [45.6] 検索された文脈とパラメトリック知識の対立は、RAGシステムにおいて重要な課題となっている。
本稿では,ニューロンレベルの修飾を学習可能なゲート変調として再構成する新しいフレームワークShiFTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:17:11 GMT)
Fast and Accurate Outlier-Aware LiDAR Super-Resolution for SLAM Applications [44.5] この研究は、新しいDeep Unrolling-based Super-Resolution (SR)モデルにより、SLAMアプリケーションのための低解像度LiDARセンサーの強化に取り組む。
我々は,リアルタイム性能を維持しつつ,構造的整合性を確保するために,外乱除去モジュールを統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:55:16 GMT)
Fault tolerant computation of the static structure factor and finite size effects [43.9] 先導的な2体有限サイズ補正のための量子後処理戦略を開発する。
ツイスト平均化によりワンボディシェル効果が減少すると、長波長密度変動により支配的残留誤差が制御される。
また,2体有限サイズ誤差補正の再構築に使用される赤外線嵌合窓を同定するための適応的グローバル・ローカル二値探索手法も導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:31:08 GMT)
SimFoundry: Modular and Automated Scene Generation for Policy Learning and Evaluation [43.9] SimFoundry(シムファウントリー)は、ビデオから実写シーンをゼロショットで撮影するシステムである。
SimFoundryは、再現された現実世界のシーンをサポートする類似のデジタルツインを生成する。
シミュレーションにおいて、オブジェクト、シーン、タスク従兄弟で訓練されたポリシーは、それぞれ平均タスク成功率を17%、21%、40%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:18:43 GMT)
Learning 1-Bit LiDAR-based Localization with Auxiliary Objective [43.9] 6-DoF LiDARベースのローカライゼーションは、大規模屋外環境での自律システムの基本的な機能である。
BiLocは、6-DoF LiDARローカライゼーションのための最初のバイナリニューラルネットワークフレームワークである。
大規模な屋外LiDARデータセットの実験では、BiLocがBNNによるLiDARローカライゼーションの新たな状態を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:20:35 GMT)
Towards Automating Scientific Review with Google's Paper Assistant Tool [43.6] Paper Assistant Tool (PAT)は、ディープ・サイエンス・レビューと検証のために開発されたエージェントAIフレームワークである。
2つの主要なコンピュータサイエンスカンファレンスの著者のための事前提出ツールとしてのPATのパイロット展開は、重大なエラーを識別する能力を示している。
PATは、レビュープロセスの結果をコントロールしながら、レフェリーに置かれる認知的負担を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:19:17 GMT)
Factorization through Lorentz cones [43.6] 我々は、$(mathsfC_square,mathsfC$) が LFP を持つことを示す:$mathsfC$ が対称錐、すなわちローレンツ錐の直和である。
量子情報理論における問題への応用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:08:34 GMT)
OrthoTryOn: Geometric Orthogonalization for Conflict-Free Unified Fashion Generation [43.4] 統一ファッション生成は、仮想試着や衣服の再構築のようなタスクを単一のモデルに統合し、タスク固有の適応コストを削減する。
我々は、共有Low-AdaptationRank(LoRA)モジュール内でこの干渉を緩和する統合フレームワークOrthoTryOnを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:23:25 GMT)
An Empirical Study of OpenPangu Quantization on Ascend NPUs [43.3] OpenPanguモデルは、プライベートおよび国内における大規模言語モデルのデプロイにとって魅力的なターゲットである。
本稿では,Huawei Ascend 910B1 NPUにおけるOpenPangu 1Bおよび7Bモデルの制御実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:09:31 GMT)
RayPE: Ray-Space Positional Encoding for 3D-Aware Video Generation [43.3] RayPEは、位置エンコーディング拡張で、トークンごとの6D Plucker座標を、自己注意のクエリとキーに付加的に注入する。
結果として得られた注意スコアは、内容項、幾何学用語、および2つの内容と幾何学的相互項に分解される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:30:48 GMT)
Swarm sign language: motion-based communication between drones [42.2] Swarm-Constrained Robotics(英語版)では、視覚コミュニケーションは、妨害される可能性のあるアクティブ無線送信に重要な代替手段を提供する。
本研究では、動的に実現可能な平面軌道を視覚的手がかりとして、非アクティブな情報交換のための動きに基づく通信について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:25:22 GMT)
Quantum Dynamic Time Warping for Multivariate Time Series Classification [42.0] 本稿では,古典距離計量を量子ヒルベルト空間のパラメータ化幾何に置き換えたハイブリッド量子動的時間温暖化アーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャにより、トレーニングされていない量子カーネルは高度に表現力のあるベースラインとして機能し、パラメータ化されたトレーニングは、高次元データの重複を効果的に解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:58:37 GMT)
Dissipative Effects in Transmission Line Analogues of Hawking Radiation [42.0] 回路量子力学は、ホーキングのような放射線を研究するアナログシステムを実現するためのプラットフォームを提供する。
我々は、シュワルツシルトブラックホールの超伝導-回路アナログを2つ解析する: 可変dc-SQUID伝送線と、KdV方程式のソリトニック解をサポートするSNAILベースの伝送線である。
本分析では, 現実的な実験条件下では, 約73mK以上のホーキング温度が識別可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:01:59 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） (Fri, 26 Jun 2026 07:29:00 GMT)
GPTNT: Benchmarking Real-Time Collaboration Between Multimodal Agents on Keep Talking And Nobody Explodes [41.6] 我々は,協調型ビデオゲーム「Keep Talking and Nobody Explodes」のベンチマークであるGPTNTを紹介する。
我々は,GPTNTが最先端システムに重大な課題をもたらすことを示した。
状態追跡、時間圧下での効率的な動作、あいまいさ処理、エラー回復における重大な弱点を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:09:36 GMT)
Search for Truth from Reasoning: A Dynamic Representation Editing Framework for Steering LLM Trajectories [41.4] 展開する推論鎖内の真理の幾何学について検討する。
動的表現編集フレームワークDynaSteerを提案する。
私たちのコードはhttps://github.com/tianlwang/DynaSteer.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:33:55 GMT)
TuringViT: Making SOTA Vision Transformers Accessible to All [40.4] TuringViTは、チューリング線形注意(Turing Linear Attention)、VISTA-Curation(VISTA-Curation)、動的解像度事前学習(Dynamic- resolution pretraining)の3つの主要な設計で課題に対処する。
TuringViTは、10%のデータだけで、オープンソースのViTベースラインをリードしている。
我々のスケーリング法則分析は、チューリングViTが飽和から遠く離れた、キュレートされたデータスケールで予測可能な改善を続けていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:37:54 GMT)
End-to-End Dynamic Sparsity for Resource-Adaptive LLM Inference [40.4] 大規模言語モデル(LLM)推論は通常、静的なリソース仮定の下でデプロイされる。
本稿では,リソース適応推論のためのエンドツーエンドフレームワークであるLearning to Allocate (L2A)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:48:21 GMT)
MER-R1: Multimodal Emotion Reasoning via Slow-Fast Thinking Synergy [40.2] 推論に基づくMLLMでは、直接回答をトリガーする高速思考が、熟考的推論の後に遅い思考より優れていることがしばしばある。
MER-R1は低速補完を明示的な最適化に変換する強化学習フレームワークである。
我々は,MER-R1が最先端のパフォーマンスを達成し,感情認識に真に有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:07:53 GMT)
Bifocal Diffusion Language Models: Asymmetric Bidirectional Context for Parallel Generation [39.5] 本稿では,このジレンマを非対称な双方向文脈で解決する新しいパラダイムであるBifocal dLLMsを紹介する。
60BトークンによるQwen3-1.7Bの継続事前トレーニング実験では、R2LMは双方向のdLLMよりも高いスループットで2.4times$から12.9times$1.9times$を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:26:11 GMT)
HAT-4D: Lifting Monocular Video for 4D Multi-Object Interactions via Human-Agent Collaboration [38.2] HAT-4Dは、単一のビデオから複数の物体の3次元幾何学、時間力学、物理的相互作用を再構成する。
スケーラブルなデータエンジンとして、HAT-4Dはモノクロ4Dインタラクション再構築のためのオープンワールドベンチマークであるMVOIK-4Dの作成を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:05:58 GMT)
PhysisForcing: Physics Reinforced World Simulator for Robotic Manipulation [38.0] ビデオ生成モデルは、一貫性のないロボットとオブジェクトの相互作用を含む、物理的に不可解な操作を生成することができる。
本研究では,物理インフォーマティブ領域の監督に焦点をあて,身体の整合性を高めるためのトレーニングフレームワークであるPhys Forcingを提案する。
実験の結果,Phys Forcing は強いベースラインよりも常にエンボディドビデオ生成を改善していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:30:18 GMT)
COCOLogic-V2: Identifying Logical Inconsistencies via Truly Hard-Negatives [37.8] COCOLogic-V2は、現実世界の画像の視覚的帰納的推論のためのオブジェクト中心のデータセットである。
評価の結果,モデルでは正とFBの分離が良好であるが,NBの分離に失敗する傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:40:58 GMT)
Reflect-R1: Evidence-Driven Reflection for Self-Correction in Long Video Understanding [37.6] この研究は、長いビデオ理解のための最初のEvidence-Driven Self-correctionフレームワークであるReflect-R1を提案する。
このフレームワークは直感、検証、調停からなる3段階のパイプラインを構成する。
本手法は真正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:15:36 GMT)
Fast and Feasible: Permutation-based Constrained Reranking for Revenue Maximization [37.5] 本稿では,軽量な置換に基づく近似アルゴリズムPermRを提案する。
PermRは、運用レイテンシの制限の中で、ILP収益の改善の約63%を達成している。
14日間のオンラインA/Bテストでは、検索クエリが5500万以上あり、PermRの収益は2.5%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:04:00 GMT)
TUA-Bench: A Benchmark for General-Purpose Terminal-Use Agents [37.0] 本稿では,端末利用エージェントの汎用ベンチマークであるTUA-Benchを紹介する。
TUA-Benchには5つのタスクファミリーにわたる120の現実世界タスクが含まれている。
我々は最強のフロンティア・エージェントが65.8%の総合的なパフォーマンスを達成することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:59:51 GMT)
GeoFace: Consistent Multi-View Face Generation with Geometry-Constrained Diffusion [36.7] GeoFaceは、単一の入力から一貫した顔を生成するための幾何学制約付き多視点拡散フレームワークである。
RenderMe-360 と NeRSemble の実験では、GeoFace は視覚的品質と横方向の幾何的整合性の両方において、既存の手法よりも一貫して優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:31:06 GMT)
SWE-MeM: Learning Adaptive Memory Management for Long-Horizon Coding Agents [36.1] SWE-MeMは、ソフトウェアエンジニアリングエージェントのアクティブおよびオンデマンドメモリ管理のためのトレーニングフレームワークである。
エージェントはいつ、いつ、どのように、どのように圧縮するかを、軌道状態、タスク進捗、残りのコンテキスト予算に基づいて決定できる。
4Bモデルと30Bモデルでそれぞれ43.4%と60.2%のリゾルバ率を実現し、既存のメモリ管理ベースラインをパフォーマンスと効率の両方で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 04:55:24 GMT)
BACON: Budgeted Human Calibration for Modeling and Evaluation with Multiple AI Judges [36.1] 校正されていないAI評価は、下流の判断を歪める可能性がある。
予算化された人間のキャリブレーションと複数のAI-judge出力を組み合わせて、より正確なアノテーションを生成する4段階パイプラインであるBACONを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 00:31:00 GMT)
Coarse-to-Fine: A Hybrid Self-Supervised Method for Non-rigid 3D Shape Matching [33.8] 非剛体3次元形状マッチングはコンピュータビジョンとグラフィックスの基本的な課題である。
本稿では,粗大な戦略に基づくハイブリッド自己管理手法を提案する。
提案手法は,様々な難題にまたがって最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:02:22 GMT)
Drop-Then-Recovery: How Redundant Are Vision-Language-Action Models? [33.8] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、命令駆動型ロボット操作を可能にするが、事前訓練されたVLMから過大な言語バックボーンを継承する。
クローズドループ制御には,実際にVLAモデルがどの程度必要か,という疑問が浮かび上がっています。
本稿では, 変圧器ブロック除去を制御介入として用いたVLAモデルのアーキテクチャ冗長性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:22:17 GMT)
There and Back Again: A Flexible-Frame Transformer for Multi-Exposure Fusion [33.8] マルチ露光核融合のためのフレキシブルフレーム変換器FreeMEFを提案する。
まず、任意の配列から連続的に特徴を融合する再帰状態空間モジュールを導入する。
次に,AFFN(Affine-injection Feed-forward Network)とEAHA(Affine-Aware Hybrid attention)を組み合わせたGFGB(Global Feature Guided Block)を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:54:00 GMT)
Scene and Human in One World: Reconstruction in a Feedforward Pass [32.9] Showはマスクプロンプト可能なヒューマンメッシュリカバリフレームワークで、フィードフォワード3Dシーンリカバリとヒューマンメッシュリカバリを結合する。
SHOWは、パラメトリックな人間のモデルから人間の意味論とスケール先を正規化されたポイントマップ予測に注入する。
人間のメッシュ推定を制限し、空間的に一貫した人間の配置を奨励し、人間のシーンアライメントを改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:08:55 GMT)
MultiHashFormer: Hash-based Generative Language Models [32.2] ハッシュベースの自己回帰を可能にする新しいフレームワークであるMultiHashFormerを提案する。
ハッシュデコーダは次のトークンのハッシュシグネチャを生成し、それをテキストにマッピングする。
本モデルでは, パラメータフットプリントが一定である多言語語彙拡張を, 修正することなく処理できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:03:29 GMT)
MVPruner: Dynamic Token Pruning for Accelerating Multi-view Vision-Language Models in Autonomous Driving [32.0] VLM(Vision-Language Models)は、自律運転における一般化と解釈性を改善する。
既存のトークンプルーニング手法では、固定プルーニングレートアロケーションと静的重要度を用いる。
本稿では,2段階適応型トークンプルーニング手法であるMVPrunerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:33:20 GMT)
Learning to Distributedly Estimate under Partially Known Dynamics: A Covariance-Agnostic Neural Kalman Consensus Filter [31.4] 本稿では,潜時状態推定を行うためにエージェントが協調して情報を交換する,新しいオンライン分散センシングフレームワークを提案する。
提案した推定器は、利用可能な部分的ドメイン知識とディープニューラルネットワークの表現能力を組み合わせたものである。
線形、カオス(z)および実用的なワイヤレストラッキング環境の実験により、提案したCoLoren-Agnostic Neural Kalman Consensus Filter (CA-NKCF)が従来の分散Kalmanおよびパーティクルフィルタより優れていることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:07:31 GMT)
When One Adapter Speaks for Many: Discovering Low-Rank Redundancy in Continual Fine-Tuning [31.2] 連続学習におけるタスク固有のLoRAアダプタは,高い低ランク冗長性を示すことを示す。
そこで我々はLiteLoRAを提案する。LiteLoRAは、新しいアダプタを募集するか、既存の低ランク表現を再利用するかを列車時に学習するプラグイン・アンド・プレイのゲーティング機構である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:19:03 GMT)
What LLMs explain is not what they believe: Evaluating explanation sufficiency under models' own input beliefs [30.5] 大規模言語モデル(LLM)は、高い領域に徐々にデプロイされている。
これらの説明がモデルの出力生成過程を説明するのに十分かどうかは不明である。
本稿では,自由文説明の評価を可能にする情報理論計量 SCSuff を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 21:14:56 GMT)
EMOSH: Expressive Motion and Shape Disentanglement for Human Animation [30.4] EMOSHは,高忠実度制御可能なヒューマンビデオ生成のための新しいフレームワークである。
形状とポーズパラメータを明確に分離することにより, 身体形状の漏洩問題を解消する。
また,表現やジェスチャーをよりきめ細やかな制御が可能な粗大なハイブリッドモーションインジェクション戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:30:29 GMT)
Can LLMs Judge Better Than They Generate? Evaluating Task Asymmetry, Mechanistic Interpretability and Transferability for In-Context QA [29.7] LLM-as-a-Judgeと自己評価パイプラインは、評価が生成よりも容易であると暗黙的に仮定する。
我々は、コンテキストパスが唯一の情報ソースであり、各モデルが生成した回答を判断する、制御されたコンテキスト内QA設定でこれをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:52:03 GMT)
LXD-SLAM: LiDAR+X Dense SLAM with $\sum_{i=0}^{5}C_5^i$ Configurable Sensor Combinations [29.7] 本稿では,LXD-SLAM(LiDAR+X Dense SLAM)を提案する。
我々は,適応的階層的予測戦略を備えた,数学的に統一された反復誤差行列カルマンフィルタを用いる。
グローバルな一貫性のために,GPサブメシから派生した拡張スキャンコンテキスト(ESC)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:53:09 GMT)
SpatialFlow-GRPO: Where Spatial Credit Drives Image Editing [29.7] 本研究では,空間的に微粒な報酬フィードバックを導入するトレーニングフレームワークであるSpatialFlow-GRPOを提案する。
このフレームワークは、地域対応報酬を意味領域レベルの最適化信号に変換し、ポリシー更新中に対応する潜在位置とリージョンの利点を一致させる。
その結果,SpatialFlow-GRPOは局所的なフィードバックを空間的に整合した更新信号に変換し,編集品質を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:03:59 GMT)
Translation as a Bridging Action: Transferring Manipulation Skills from Humans to Robots [29.6] 我々は,人間の行動から平行グリッパーを持つバイマニュアルロボットまで,新たな操作スキルを習得できるかどうかを考察する。
我々のブリッジングアクションは、ノイズの多い6DoFの人間行動よりもはるかに効果的に人間の操作知識をロボットに伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:34:04 GMT)
How Width and Data Shape Generalization Scaling Laws in Quadratic Neural Networks [29.6] 特徴学習モデルにおいて、トレーニング可能なパラメータの数とサンプル数によって一般化がいかにスケールするかを検討する。
この結果から,パラメータの数が異なるため,異なるスケーリング機構を持つ位相図が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:27:46 GMT)
Exposure Bias Can Alleviate Itself via Directional and Frequency Rectification in Flow Matching [29.4] フローマッチングは、トレーニングと推論の相違による露出バイアスに悩まされる。
本研究では,露光バイアス自体が本質的に動的信号を含んでいて,その補正を導出できることを示す。
このフレームワークは、トレーニング中の単一ステップの推論プロセスをシミュレートして、露出バイアスを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:14:33 GMT)
HPRO: Hierarchical Progressive Reward Optimization via Preference Extraction for Emotional Text-to-Speech [29.4] 我々は,テキスト音声最適化のための階層的プログレッシブ報酬フレームワークHPROを紹介する。
HPROでは,HD-Emoを情報競合を解決するための新たな識別可能な報酬モデルとして紹介する。
この構造化された嗜好空間の上に構築されたHPROは、フレーム、単語、文レベルの目的を段階的に整列することで、スケールギャップを橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:35:48 GMT)
Extracting Neural Materials from Multi-view Images [29.3] 画像から空間的に変化するニューラル物質を抽出する,微分可能な逆レンダリング手法であるNeuMatExを提案する。
我々は、画像から初期色、ニューラルネットワーク潜伏剤、およびアレタリック不確実性ガイドを直接予測する大規模材料再構成モデル(LMRM)を訓練する。
合成および実資産の実験により、NeuMatExはPBR法よりも優れた視覚的品質と物質分解を有する複雑な物質を抽出することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:21:29 GMT)
Randomized Exploration for Linear Bandits via Absolute Perturbations [29.2] 絶対トンプソンサンプリング(Absolute Thompson Sampling、ATS)は、トンプソンサンプリング(TS)の単純な修正であり、期待する際の楽観性を保証する。
ATS は $tildeO(d3/2sqrtK)$ regret を達成する。
Ensemble Absolute Thompson Sampling (EATS) は、アンサンブルサイズによる正規化を伴う複数の絶対摂動の最大値を取る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 21:22:17 GMT)
Dual-Prior Guided Null-Space Learning with Mixture-of-Splines for Arbitrary Medical Slice Super-Resolution [28.9] 超解像は、任意のスケールで中間スライスを合成することにより異方性の臨床的取得から等方性ボリュームを再構成する。
この不適切な逆問題を、制約のない残差に基づく回帰リスクとして扱うことで、不明瞭な構造を幻覚させる。
本稿では,2つの相補的事前に導かれる制約付き回復過程としてタスクを再構成するDual-Prior Null-space Learningフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:03:16 GMT)
Video-MME-Logical: A Controlled Diagnostic Benchmark for Video Temporal-Logical Reasoning [28.3] ビデオ時間論的推論は、フレーム間で視覚状態が進化するにつれて、モデルがエビデンスを維持、更新、構成する必要がある。
本稿では,5つの時間論的操作のベンチマークであるVideo-MME-Logicalを紹介する。
時間的地平線の変化と推論の複雑さにより、難易度制御された最終回答の評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:12:04 GMT)
PerturbCellRL: Verifier-Guided Reinforcement Learning for Single-Cell Perturbation Prediction [28.0] 単細胞摂動モデルは、細胞が介入にどのように反応するかを予測することによって、コストのかかるウェットラブスクリーニングを減らすことができる。
PerturbCellRLは、事前訓練された単細胞転写生成器をポストトレーニングする強化学習フレームワークである。
複数の遺伝的および化学的摂動ベンチマークを用いてPerturbCellRLを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:15:04 GMT)
Verifiable Geometry Problem Solving: Solver-Driven Autoformalization and Theorem Proposing [28.0] 本稿では,SD-GPSを提案する。SD-GPSは,定式化と導出の両面において,シンボリック・ソルバを実行オラクルとして扱う,ソルバ駆動のフレームワークである。
SD-GPSは, 既存のMLLM, ニューラル, ニューラルシンボリックな手法よりも, 標準完備化, 多重選択, クロスモーダル参照方式よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:20:09 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Neural Networks for Recognizing Quantum Phases [28.0] 量子位相認識のためのハイブリッド量子古典ニューラルネットワークを導入,実装する。
最適化ループで超伝導量子ハードウェアを用いて両方のコンポーネントをトレーニングする。
磁場中で最大4x4のサイトを持つ表面符号格子の量子位相の分類器を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:49:45 GMT)
The Weakest Link Tells It All: Outcome-Supervised Process Reward Modeling via Learnable Credit Assignment [25.5] プロセス報酬モデル(PRM)は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高める
アウトカム管理されたPRMは、最終回答の正確性のみから学習することで、スケーラブルな代替手段を提供する。
We propose outcome-Supervised Process Reward Modeling via *L**earnable **C**redit **A**ssignment (**LCA**)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:38:08 GMT)
Counterfactual Residual Data Augmentation for Regression [25.4] 現実の回帰タスクは、限られたトレーニングサンプル、高い収集コスト、ノイズの多い観察に悩まされることが多い。
視覚と言語におけるデータ拡張の影響に着想を得て,新しい非現実的残留データ拡張手法を提案する。
提案手法は,ノイズを発生させる,小さなサンプルの回帰設定をシンプルかつ効率的に行う方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:04:37 GMT)
NOVA: A Verification-Aware Agent Harness for Architecture Evolution in Industrial Recommender Systems [24.3] NOVAは、検証対応アーキテクチャ進化のためのレベルアウェアエージェントハーネスである。
L2 ScaleUpとL3 Literature-to-Productionタスクにおいて、最も効果的なパスレートを達成する。
1つの文学から生産までのサイクルを、人間に従属した時間で13倍に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:32:22 GMT)
Quantum LiDAR with non-local modulation [24.0] マイクロメートル精度の量子振幅変調連続波LiDARの取得時間と測定範囲を増大させることにより実現可能であることを示す。
提案手法は, 高精度, 長距離, 騒音耐性の目標検出を行うための場所を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:25:45 GMT)
ToE: A Hierarchical and Explainable Claim Verification Framework with Dynamic Multi-source Evidence Retrieval and Aggregation [23.9] ToEは、自動化された事実チェックのための階層的なエビデンス推論フレームワークである。
ToEは、強化学習駆動型マルチソース検索エージェント、エビデンス評価エージェント、および引数ツリー集約アルゴリズムを統合する。
ToEは、競争ベースラインよりも4～24ポイントの改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:35:27 GMT)
OperatorSHAP: Fast and Accurate Shapley Value Estimation for Neural Operators [23.9] OperatorSHAPは、ニューラルネットワークに対するグリッドに依存しない帰属法および訓練手順である。
関数空間における帰属の理論的枠組みを確立し、Aumann-Shapley値に接続する。
我々の説明は、解像度をまたいだ最先端の離散Shapley値と一致し、再トレーニングすることなくグリッドサイズをまたいで転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:13:40 GMT)
Cognitive Episodes in LLM Reasoning Traces Enable Interpretable Human Item Difficulty Prediction [23.7] Epi2Diffは、推論の痕跡を認知的根拠のあるエピソードシーケンスにマッピングするフレームワークである。
これらのエピソードは機能的な問題解決状態にグループ化され、推論スケール、労力割り当て、状態遷移を通じてモデル化が困難になる。
4つの実世界の人間の難易度データセットの実験は、Epi2Diffが一貫して強いベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:32:17 GMT)
DIM-WAM: World-Action Modeling with Diverse Historical Event Memory [23.4] 世界行動モデルは、将来の視覚状態と行動を共同で予測することで、有望なロボット操作性能を示す。
マルチスケールの歴史的文脈、ローカルな未来のダイナミクス、グローバルなタスク進捗を統合したメモリ拡張ワールドアクションモデルであるDiM-WAMを紹介する。
RMBenchでは、DiM-WAMが平均28.4%、LingBot-VAが69.8%、メモリメモリのMem-0ベースラインが42.0%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:17:39 GMT)
Database Context Compression for Text-to-SQL on Real-World Large Databases [23.2] 我々は、主要なボトルネックは推論ではなく、データベース表現であると主張している。
実際のデータベースには、繰り返し行われる監査列、類似したテーブルの大規模なグループ、ドキュメントにのみ格納される不透明な識別子、クエリ関連の情報が少ない広範なデータ辞書が含まれる。
我々は、スキーマ、セマンティック記述、外部文書をコンパクトな表現に書き換えるクエリアリンク変換であるデータベースコンテキスト圧縮として問題を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:49:46 GMT)
Do Speech Emphasis Models Generalize across Languages and Emotions? [22.9] MMEE(Multilingual Multi-Emotion Emphasis)は、7つの言語と34の感情/スタイルカテゴリーにまたがる1万の表現的発話を専門的に記録したコーパスである。
モノリンガル、クロスランガル、マルチランガル、クロス感情、クロスデータセット、データスケール設定の2つの最先端アーキテクチャをベンチマークする。
単言語モデルでは、ゼロショット転送が制限され、型的に離れた言語で分解される一方、多言語訓練は大幅に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 04:54:43 GMT)
Vision-Default, Prior-Override: Causal Mechanisms of Perception-Knowledge Conflict in Vision-Language Models [22.9] 視覚言語モデルは、両者の対立時に記憶された世界知識と視覚的証拠を一致させなければならない。
我々は3つの粒度(残留ストリーム、注目ヘッド、サブレイヤ)にわたる活性化とモデル成分アブレーション研究と力学解析を組み合わせる。
視覚的接地がデフォルトで現れるのに対して、先行接地は因果的に必要な注意の小さなセットに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:16:04 GMT)
CMSL: Constructive Multi-Sequence Learning for Recommendation Systems [22.8] 自然言語とレコメンデーションデータの根本的な相違を観察する。
ユーザの旅は、さまざまな関心事の断片化された反映です。
単一シーケンスモデリングでは、無関係な振る舞いは同じ注意予算で競合する。
我々は、受動的シーケンスの取り込みからアクティブな"コンテキストエンジニアリング"へのパラダイムシフトである構成的マルチシーケンス学習(CMSL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:32:43 GMT)
CPAgents: Agentic Composite Phenotype Generation for Cardiac Disease Association [22.8] CPAgentsは心血管現象ワイド・アソシエーション研究(PheWAS)における反復的表現型合成フレームワークである
本システムでは, (i) 統計病理を識別し, 候補変換を推薦するアナリスト, (ii) 数値安全規則の下で制約付き, 医学的, 統計的に動機付けられた表現を生成するプロポーラ, (iii) 多段階基準を用いて候補を評価し, 透明なエビデンス・トレイルを生成する検証器の3つのエージェントをコーディネートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:20:08 GMT)
AirGroundBench: Probing Spatial Intelligence in Multimodal Large Models under Heterogeneous Multi-View Embodied Collaboration [22.6] UAV-UGVコラボレーションにおける多視点空間インテリジェンス評価のための診断ベンチマークであるAirGroundBenchを提案する。
AirGroundBenchは、11の高忠実なシミュレート環境と1,021のシンクロナイズドエアグラウンド観測ペアで構成されている。
10のタスクタイプを4つの段階的に要求される機能ディメンションに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:51:22 GMT)
Robust Onion: Peeling Open Vocab Object Detectors Under Noise [22.6] ロバスト・オニオン(Robust Onion)は、制御された視覚的劣化を利用してOV-ODs層を層ごとに剥離する実験的な研究である。
以上の結果から、類似の視覚バックボーンを持つモデルは、類似の層における同様の機能崩壊によって、同等の堅牢性を示すことが明らかとなった。
現実世界のBDD100K、WiderFace、VisDRONEの堅牢性を改善することで、私たちの洞察を検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 22:08:10 GMT)
Monocular Avatar Reconstruction via Cascaded Diffusion Priors and UV-Space Differentiable Shading [22.6] 本研究では,高忠実で高照度な3Dアバターを1つの画像から再構成する枠組みを提案する。
提案手法は,100点未満の実3Dスキャンで訓練され,より優れたリアリズムと一般化を備えた包括的で4K解像度のPBR資産を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:41:13 GMT)
Look-Before-Move: Narrative-Grounded World Visual Attention in Dynamic 3D Story Worlds [22.4] Look-Before-Moveは、監視仕様とモーション実行を分離するカメラ計画フレームワークである。
StoryBlenderをベースとしたダイナミックな3Dストーリーワールドベンチマークを構築し,50ストーリー,457シーン,アニメーションによる1585ショットをカバーした。
実験により,本フレームワークは主観的知覚,意図整合性,軌道品質を代表的ベースラインよりも向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:10:44 GMT)
Halt Fast! Early Stopping for Certified Robustness [22.2] Randomized Smoothing (RS)は、アーキテクチャ上の制約のないニューラルネットワークに対して厳格な保証を提供する。
標準RSでは、入力毎に何万ものモデル評価が必要であり、実践者は事前に固定されたサンプルサイズにコミットせざるを得ない。
本稿では,計算資源を適応的にデプロイする,任意の時間価証明されたロバスト性のための新しいメタラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:41:58 GMT)
Detecting Clinical Hallucinations in LVLMs via Counterfactual Visual Grounding Uncertainty [22.0] 視覚的エビデンスを基礎として,任意のLVLM応答を監査する視覚追跡可能な幻覚検出フレームワークを提案する。
我々は、視覚的に検証可能なエンティティを抽出し、医療領域適応Qwen-VL接地検証器を用いて、入力画像上に各エンティティをローカライズする。
複数の医用画像モダリティとLVLMバックボーンを用いた実験により,本手法は幻覚検出性能を継続的に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:15:38 GMT)
MindFlow: Harmonizing Cognitive Semantics and Acoustic Dynamics for Facial Animation Generation in Dyadic Conversations [21.9] MindFlowは、神経科学におけるVentral-Dorsal pathwayモデルにインスパイアされたデュアルパスウェイ生成フレームワークである。
MindFlowは、最先端のベースラインに比べて、セマンティックな適切さと動きの自然さが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:11:10 GMT)
Temporal-Emerged Prompting for Segment Anything in Multiframe Infrared Small Target Detection [21.8] TEP-SAMは、時間的に浸漬されたキューを利用してSAMを変調し、プロンプトするために設計された、原則化されたフレームワークである。
TEP-SAMは、グローバルな動きパターンと局所的な動きの偏差を共同でモデル化して、潜在的な標的を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:18:43 GMT)
Latent Visual Diffusion Reasoning with Monte Carlo Tree Search [21.5] Latent Visual Reasoning Diffusion (LVDR)は、キーポイント誘導モンテカルロ木探索(MCTS)を統合して、潜在視覚推論プロセスをモデル化し視覚化する新しいフレームワークである。
LVDRはより正確なスキルアセスメントを生成し、最終的な評価に寄与する重要な視覚的推論シーケンスを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:35:01 GMT)
HumanMoveVQA: Can Video MLLMs reason about human movement in videos? [21.2] 我々は,グローバルな軌道と向きの推論を,外心的な視点から評価するための最初のベンチマークであるHumanMoveVQAを紹介する。
本ベンチマークでは,第1フレームアンカー世界座標系を用いて,固定開始点に対する翻訳と回転を保存する。
本研究では,2次元映像を世界一貫性のある3Dモーショントラックに引き上げ,10K以上の構造化された質問応答対を生成する,スケーラブルな多段パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:52:37 GMT)
Second-Order KKT Guarantees for Bregman ADMM in Nonconvex and Non-Lipschitz Optimization [20.9] 非線型制約問題に対するBregman ADMMを両側の相対的滑らかさの下で解析する。
分散最適化のためのマルチブロック星コンセンサス定式化に解析を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:52:39 GMT)
FlexMoE: One-for-All Nested Intra-Expert Pruning for MoE Language Models [20.6] Mixture-of-Experts (MoE)言語モデルは、わずかに活性化された専門家によってモデル能力をスケールする。
既存のMoE圧縮手法は依然として固定予算であり、通常、それぞれの目標予算で1つの圧縮エンドポイントを最適化する。
私たちは、大規模な事前訓練されたMOE LLMを、予算にわたってデプロイ可能な予算作業のネストされたファミリーに変換するという、異なる設定を研究します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:08:03 GMT)
Mechanism-Driven Monitors for Preemptive Detection of LLM Training Instability [20.5] 本研究では,各クリティカルモジュールの機能的役割から内部モニターを導出することにより,トレーニング不安定性のメカニズム駆動検出を行う。
低精度の注意、大規模学習率、複合障害に関する私たちのフォールトインジェクション実験は、これらの信号が異なる障害に対して異なるシグネチャを提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:18:22 GMT)
FADA: Few-Shot Domain Adaptation via Dynamics Alignment for Humanoid Control [20.3] 本稿では,3段階のPlanner-Inverse Dynamics Model (Planner-IDM) フレームワークであるFADAについて述べる。
実験により、FADAはコンテキスト内およびエンドツーエンド適応ベースラインの両方で性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:05:10 GMT)
UNICS: Multilingual Code Search via Unified Pseudocode and Contrastive Transfer Learning [20.2] 2段階のトレーニング戦略に基づいて構築された多言語コード検索のためのフレームワークであるUNICSを紹介する。
最初の段階では、UNICSは、擬似コードを統一表現として使用する、構築した新しいデータセットに基づいて事前訓練される。
第2段階では、この一般的な知識を特定の言語に適応させるマルチタスク変換学習戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:03:33 GMT)
SIGNET: Motion-Level Knowledge Transfer for Cross-Language Sign Language Translation [20.1] textbf SIGNETは,言語間手話翻訳のための動作レベル知識を実現するフレームワークである。
私たちのキーは、手話言語は文法と語彙が異なるが、事前訓練されたモデルは、データセットや言語間で再利用可能な動きレベルの視覚パターンをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 21:58:16 GMT)
VGB for Masked Diffusion Model: Efficient Test-time Scaling for Reward Satisfaction and Sample Editing [20.1] Masked Diffusion Model (MDM-VGB) は、原理化された報酬誘導リマキングによるアンマスキー生成を増強する離散拡散サンプリングである。
MDM-VGBはプロセス検証ノイズに対して頑健であり、2次的複雑性を実現する一方、ベスト・オブ・N$のような一般的なテスト時間は、エラーの蓄積による指数関数的複雑性を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:47:09 GMT)
Textual Belief States for World Models: Identifiable Representation Learning Under Strict Mediation [20.0] テキストドメインで厳格な調停作業をする方法を示します。
次に、離散的、解釈可能、可変長のテキスト潜在状態を導入する。
TextWorldとScienceWorldの実験では、表現品質が最大57%向上すると同時に、ワンステップの予測精度が維持されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:26:02 GMT)
DELTAVID: Enhancing Fine-Grained Spatiotemporal Perception with Cross-Video Differences [19.6] ビデオ間の差異は、きめ細かな認識に有効な方法であるだけでなく、粗いセマンティック理解からきめ細かな推論に移行するスケーラブルなプロキシでもある。
ビデオ間の差異は, 微粒化知覚に有効な方法であるだけでなく, 粗い意味理解から細粒化推論へ移行するスケーラブルなプロキシであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:05:57 GMT)
Dangerous Liaisons of Convex Learning and Non-Affine Aggregation [19.6] 最後の項目収束と一般化は、更新演算子の単調性に対する一階凸学習ヒンジの保証である。
非アフィンアグリゲーションは安定した収束を防ぎ、アルゴリズムの安定性を著しく低下させる。
この結果は,現代の学習システムで観測される相異なる障害モードを説明する統一的な理論フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:24:11 GMT)
DexCompose: Reusing Dexterous Policies for Multi-Task Manipulation with a Single Hand [19.4] 有害な操作ポリシーは個々のスキルを解くことができるが、複数のタスクを片手で実行するように構成することは依然として困難である。
DexComposeは,マルチタスク操作のための事前訓練されたデクスタスポリシーを再利用する役割認識残差合成フレームワークである。
筆者らは,4つのオブジェクト保持スキルと4つの下流相互作用にまたがる16の複合デキスタラス操作タスクについて,フレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:59:57 GMT)
Position Bias Correction is Insufficient for One-Pass Attention Sorting [19.4] 長文言語モデルは位置バイアスに悩まされ、中間位置の情報はあまり利用されない。
Attention Sortingは、注意パターンに基づいて文書を反復的に並べ替えることによって、この問題に対処するが、その複数のソート・アンド・ジェネレーション・サイクルは、デプロイメントコストを増大させる。
文書の低アテンション多数から,プロンプト当たりの位置バイアス曲線を推定するデバイアスド・ワンパス・アテンション・ソーティングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:26:27 GMT)
Output-Space Allocation Costs for Calibration-Guided LLM Compression: An Empirical Study [19.4] 大規模言語モデル(LLM)の訓練不要圧縮法は、圧縮決定を導くのに校正データを使用することが多い。
ROCKETは,スパースディファクチャリファクチャライゼーションとマルチチョイス・クナップサック問題(MCKP)アロケーションを組み合わせた最近の手法で,出力再構成目標から層ごとのファクチャリゼーションを導出する。
出力空間の目的と割り当てコストを一致させることで、圧縮モデル忠実度が向上するかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:15:17 GMT)
NLL-Guided Full-Attention Layer Selection for Training-Free Sliding-Window Adaptation [19.4] NLL誘導層選択は、応答トークン上の負の対数分解を計算することで各層の重要性を測定する。
Qwen3-4BのLongMemEvalでは、1/4のフルアテンション層のみを用いて64.6%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:20:23 GMT)
Animation2Code: Evaluating Temporal Visual Reasoning in Video-to-Code Generation [19.4] Animation2Codeは、ビデオからWebアニメーションコードを再構成することで、時間的視覚的推論を評価するためのベンチマークである。
本研究では、視覚的忠実度を時間的アライメントから切り離すことができる、外観的類似度と時間的類似性の2つのヒトアライメント指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:38:04 GMT)
On the Position Bias of On-Policy Distillation [19.4] IW-OPD (Importance-Weighted On-Policy Distillation) は, OPD (On-Policy Distillation) よりもはるかに早く収束することを示す。
IW-OPDは、同じサイズとクロススケールの両方で標準のPDよりも優れた最終性能を実現し、AIME-2025では6.9ポイントまで性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:45:32 GMT)
What Was That Again? Certified Robustness for Automatic Speech Recognition [18.9] 我々は、認証にインスパイアされたメカニズムを用いることで、WERを大幅に減少させ、リコールを増やし、信頼性とWERのスピアマン相関を低下させることができることを示した。
我々は、トークンの存在と敵の排除の両方を認証するために統計的に富を蓄積する2桁原子監査と、勝利シーケンスを選択するランクベーストーナメントという2つのゲート診断パイプラインを通してこれを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:54:20 GMT)
Room for Error: Large-Scale Simulation of Over-the-Air Acoustic Attacks [18.9] 本稿では,Whisper と wav2vec で単語誤り率の相対値が94.5%まで上昇することを示す。
このことは、音響環境を抽象化するよりもむしろ受け入れる、繰り返し検証可能な研究の基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 04:00:01 GMT)
Characterizing Driver Interactions with Autonomous Vehicles via Response Maps [18.8] 我々は、自動運転車(AV)との相互作用における人間の運転応答を、人間駆動車とAVの結合状態空間に対するフィードバック法則として特徴づける。
以上の結果から, 1) 人間の運転加速行動は, 応答マップを用いて捉えることができ, 2) 人間の運転者反応は, 収量, 非収量, 応答性において, 顕著に異なることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:25:54 GMT)
Tandem Reinforcement Learning with Verifiable Rewards [18.8] 検証可能な報酬付き強化学習(RLVR)は,大規模言語モデルの推論能力を大幅に向上させた。
本稿では,タンデム学習パラダイムをRLVRに導入したタンデム強化学習(TRL)を提案する。
この結果から,マルチモデル通信と人間との互換性を両立させたRLVRの実現が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:00:35 GMT)
Dockerless: Environment-Free Program Verifier for Coding Agents [18.7] Dockerlessは環境のないエージェント型パッチ検証ツールで、実行せずに生成されたコードパッチを評価する。
検証者評価ベンチマークでは、Dockerlessは14.3AUCポイントで最強のオープンソース検証者を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:14:55 GMT)
BashCoder-R1: Towards Robust and Explainable Bash Code Generation with Robustness-Aware Group Relative Policy Optimization [18.6] 我々は、堅牢で説明可能なBashスクリプト生成のための新しいフレームワークであるBashCoder-R1を提案する。
このパイプラインは,(1)Bashパラダイムのモデルを専門化するためのCPT(Continuous Pre-training),(2)L-CoT SFT(Long Chain-of-Supervised Fine-Tuning)を専門家が検証した推論とコードのサンプルに組み合わせて,積極的なリスク認識思考をエミュレートする。
我々は、922の現実世界タスク(773のシングルライン、179のマルチライン)のベンチマークであるBashBenchについて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:29:08 GMT)
Home3D 1.0: A High-Fidelity Image-to-3D Asset Generation System for Interior Design [18.5] 単一の参照画像から高品質な3Dアセットを生成するモジュール画像から3D生成システムであるHome3D 1.0を提案する。
家具や装飾品の写真が与えられたら、物理ベースのレンダリング(PBR)素材でメッシュを出力し、メッシュを材料固有のコンポーネントに分解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:15:47 GMT)
ReScene: Structured Indoor Scene Reconstruction from Multi-View Captures [18.5] ReSceneは、パイプライン全体のマルチビュージオメトリを統一前のものとしてスレッドするフレームワークである。
HierViewはセマンティックな一貫性と3Dカバレッジに基づいた再構築ビューを優先する。
ReSceneは、ScanNetの一連のシーンで、幾何学、レンダリング、知覚的品質をまたいだ、新しい最先端のアートをセットする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:08:40 GMT)
MASS: Motion-Aligned Selective Scan for Refinement in Flow-Based Video Frame Interpolation [18.2] Motion-Aligned Selective Scan (MASS) は静的空間格子から動的運動軌跡へ特徴走査を再構成する新しいフレームワークである。
MASSは各ピクセルのフロー誘導軌道に沿って特徴系列を構築し、それをSSMで集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 04:56:31 GMT)
AI Snitches Get Glitches: Towards Evading Agentic Surveillance [17.7] AIエージェントが利用可能な情報を分析し、レポートを作成し、利用可能なツールを使用してそれを送信する能力です。
いくつかのモデルは、監視を支援するために緊急性(即時性)を示す傾向を示すが、彼らはまた、政府を再利用するためにユーザーを監視しようとする試みを報告している。
エージェント監視はすでに容易に実装できるので、ユーザを保護するための包括的な技術的、倫理的、立法的枠組みが求められていると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:45:10 GMT)
TextDS: Parameter-Efficient Representation Alignment for Scene Text Detection under Distribution Shifts [17.4] 分散シフト下でのシーンテキスト検出のための効率的なフレームワークであるTextDSを提案する。
まず,視覚基礎モデルを用いたデータ効率の良いデュアルエンコーダの設計を提案する。
第2に,段階的低ランク化を行うSWLoRA(Step-wise LoRA adaptation)を導入する。
第3に,画像劣化下での評価におけるギャップに対処するために,悪条件シーンテキスト検出データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:41:31 GMT)
scKDGM: KAN-guided Dynamic Graph Masked Learning for Single-Cell RNA-seq Clustering [16.9] 高次元性、疎度、ドロップアウト、および技術的ノイズは、堅牢な表現表現とセルグラフ構築を妨げる。
そこで我々は,kan-guided dynamic graph masked learning framework for scRNA-seq clusteringを提案する。
12の実際のscRNA-seqデータセットの実験では、scKDGMは平均的なNMIとARIで10のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:03:52 GMT)
Unleashing Infinite Motion: Scaling Expressive Quadrupedal Motion via Generative Video Priors [16.9] 私たちは、アクロバティックな動作とパフォーマンス的な動作にまたがる7,488個の四足歩行のオープンソースデータセットであるQuad-Imaginariumをリリースした。
生成問題として対応するデータをフレーミングすることで、動物をループから除去する、完全に自動化されたパイプラインであるUni-Moをリリースする。
実Unitree Go2上の392個のランダムサンプリング動作を96.7%の成功率で検証し,97.6%の成功率で補完した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:23:40 GMT)
Generative AI Literacy Training Improves Intelligence Analysts' Discrimination of Real and AI-Generated Images [16.8] 2024年、米国政府が採用した情報アナリストに対する短期訓練介入の有効性について検討する。
トレーニングでは,ベースライン72%から9ポイント(95% CI: [2.7, 15.4])の総合的精度が向上した。
この改善は、実際の画像の精度が14.2ポイント向上することによる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:05:08 GMT)
CrossPool: Efficient Multi-LLM Serving for Cold MoE Models through KV-Cache and Weight Disaggregation [16.7] LLMサービスは、多くのスパースMoEモデルをホストするが、ほとんどのモデルはスパースリクエストを受け取り、冷たく保つ。
コールドモデルがピーク時のKVキャッシュの需要に達することは滅多にないため、モデル毎の最悪のKV容量を維持することはメモリを浪費する。
FFN重みとKVキャッシュを2つのGPUメモリプールに分離する冷蔵MoEモデルのサーブエンジンであるCrossPoolを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:52:25 GMT)
Enhancing Quantum Metrology with High-order Fisher Information and Experiments [16.5] 我々は高次フィッシャー情報に基づく新しい情報尺度を導入する。
パラメータ推定のための一般化された不確実性関係が自然に導かれることを示す。
フォトニックプラットフォームを用いて提案したフレームワークを実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 01:12:32 GMT)
WARP-RM: A Warp-Augmented Relative Progress Reward Model for Data Curation [16.5] 本稿では,密集度,符号付き相対進行度を学習するための完全自己教師付きアルゴリズムであるWARP(Warp-Augmented Relative Progress)を提案する。
WARPは、実演の時間ワープ拡張によりフレームごとの進捗目標を生成し、WARP-RMをトレーニングし、入力フレーム間の正規化経過時間を予測する。
次に,これらのスカラー報酬推定値を利用したWARP-BCを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:58:06 GMT)
PixelU: A U-Shaped Transformer for Efficient End-to-End Pixel Diffusion [16.2] 我々は、ピクセル空間に適した最小限の単段U字型拡散変換器であるPixelUを紹介する。
PixelUは「情報ハイウェイ」を提供するゼロコストスキップ接続に賛成して補助デコーダを放棄
実験により、この周波数の分離は、計算コストの約1/3で強いベースライン(JiT-G)より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:39:06 GMT)
Deep Reinforcement Learning-Enhanced Event-Triggered Data-Driven Predictive Control for a 3D Cable-Driven Soft Robotic Arm [15.9] ソフトロボット制御のための適応型強化学習に基づくイベントトリガー型DeePCフレームワークを提案する。
RL-ET-DeePCは周期的なDeePCと比較して最適化周波数を最大66%削減する。
三次元ケーブル駆動型ソフトロボットアームのハードウェア実験は、ゼロショット転送を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:48:43 GMT)
HybridCodec: Modeling Discrete and Continuous Representations for Efficient Speech Language Models [15.9] 本稿では,時間圧縮された離散トークンと次元再現された連続残差を組み合わせた新しい手法を提案する。
実験結果から,本手法は個別手法に比べて話者特性の保持率を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 00:53:49 GMT)
SemFlowRAG: Directed Semantic Flow from Abstraction to Evidence for Complex Reasoning [15.8] SemFlowRAGは、フラットな検索空間をコーパス適応的な勾配セマンティックグラフに再構成するフレームワークである。
エンティティのセマンティックな抽象性を、関連するパスの埋め込み分散によって定量化することにより、静的な非方向エッジを有向的なセマンティック制約に変換する。
本研究では,SemFlowRAGがブラックホールの確率問題を効果的に軽減し,検索性能と下流推論性能の両方において既存のベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:40:08 GMT)
Normalized Rewards for Preference Optimization [15.7] DAAは、暗黙の報酬モデルを過度に最適化し、望ましい反応の可能性を減らすことが観察されている。
正則化の有無にかかわらず,トークン上で応答可能性の変化がどのように分布するかを検討する。
可能性の変化のかなりの部分は、小さな外れ値の集合によるものであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:03:15 GMT)
DANTE-W: Diffuse Albedo Neural Texturing in the Wild [15.5] 非構造画像の集合からテクスチャを復元するためのフレームワークを提案する。
テクスチャ再構築を従来の3Dパイプラインと統合する。
我々は,正確なテクスチャを再構築し,忠実度を高めるためのアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:45:56 GMT)
Humanizing Automatically Generated Unit Test Suites with LLM-Based Refactoring [15.4] EvoSuiteのような検索ベースのテスト生成ツールは、コンパイル可能で高カバレッジのユニットテストを大規模に生成するが、それらのスイートは読み書きが難しいことが多い。
コンパイル可能なSBSTスイート上でLLMを制御層として使用するハイブリッドSBST+LLMアプローチであるTestHumanizerを導入し、命名、構造、開発者指向の明確性を改善する。
TestHumanizerのコンパイル率は88～98%に達し、EvoSuiteの100%ベースラインに近い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:18:56 GMT)
KG2Cypher: Data-Centric Pipeline for Building Enterprise Text-to-Cypher Systems [15.3] KG2Cypherは、既存の知識グラフからエンタープライズ向けテキスト・ツー・暗号システムを構築するためのデータ中心パイプラインである。
KG2Cypherは95.2%の正確な一致、99.9%の実行率、0.964のF1を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:41:33 GMT)
NormAct: A Benchmark for Hidden Social Norm Compliance in Embodied Planning [15.1] 我々は,NormAct(NormAct)を紹介した。
実験では67.3%のケースで明確な目標を達成するが、26.4%で隠れノルムに従う。
我々は、計画に先立ってシーン関連規範を推論するコンテキスト条件付きキュージェネレータであるNormPerceptorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:10:39 GMT)
DeVAR: Low-Dose CT Denoising via Visual Autoregressive Modeling [14.9] 低線量CT(LDCT)プロトコルは放射線リスクを低減させるが、診断精度を損なう重いノイズや人工物に必然的に苦しむ。
LDCTに視覚オートレモデリングを適用した新しい生成フレームワークを提案する。
我々のハイブリッドNDCTデコーダは、連続的および離散的な潜像をシームレスに統合し、高忠実で詳細保存された画像の再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:55:37 GMT)
Cross-view Multimodal Vision-Based Assessment Framework for Traditional Chinese Medicine Rehabilitation Training [14.8] 視覚に基づく評価は、伝統的な中国医学(TCM)リハビリテーショントレーニングにおいて有用で費用対効果の高い評価を提供することができる。
CME-AQAは、環境コンテキストの理解を深めるために、視覚的目的融合を統合した、クロスビューでマルチモーダルな視覚に基づくアセスメントフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:00:05 GMT)
Who Plays Which Role When? Communication Role Dynamics for Peer Recognition and Team Performance Prediction [14.8] 教育文献に根ざした8つのコミュニケーションの役割の分類を運用する。
私たちは18チームにわたる55人の学生から6,307件のSlackメッセージのコーパスを、学期のコンピュータサイエンスコースプロジェクトで注釈付けしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:57:22 GMT)
Meshtryoshka: Differentiable Rendering of Real-World Scenes via Mesh Rasterization [14.6] Meshtryoshkaは、既製の三角測量器とマトリョーシュカ人形に似た3D表現を組み合わせた、斬新な差別化可能なレンダリングフレームワークである。
本手法は,表面上の微分可能レンダリング技術と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 21:44:36 GMT)
Diffusion Model Attribution via Spectral Coupling of Denoiser Responses [14.5] Spectral Denoising Signatures (SDS) は、各候補モデルの認知行動に指紋を印字することで、ソースモデルを識別する非侵襲的属性法である。
SDSは8種類の拡散モデルで約99.9%の精度を達成し、96.2%はドメイン間のプロンプトシフトで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:52:05 GMT)
Position: RL Researchers Need to Distinguish Between Solving Simulators and Using Simulators as a Proxy [14.2] 我々は、強化学習研究者がシミュレータの2つのユースケースを区別する必要があると主張している。
この作業は、コミュニティに対して、彼らが彼らの仕事でシミュレータをどのように使っているかを明確に区別するように呼びかけるものです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:19:27 GMT)
PhyEditBench: A Real-World Multi-Stage Benchmark for Physics-Aware Image Editing [14.1] 編集モデルの物理的理解を評価するためのベンチマークであるPhyEditBenchを紹介する。
ビデオから細心の注意を払って抽出した高品質で高解像度の現実世界のインスタンスは238個ある。
現在のSOTA編集手法の実証分析は、物理に基づく推論においてかなりの制限を課している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:00:33 GMT)
Quantum Fourier Generative Models Trainable at Large Scale [13.8] 本稿では,量子生成モデルの構築と学習のためのアルゴリズムフレームワークを提案する。
我々はログライクな損失によって大規模にトレーニングが可能となる、個別のトレーニング戦略を開発する。
提案手法は1000キュービットを超えるスケールでの損失推定を検証し,提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:00:00 GMT)
Difference of Convex Programming in the Wasserstein Space with Applications to MMD Optimization [13.5] 本稿では、ワッサーシュタイン空間上の目的のクラスを示す。
凸仮定の下では、直流分解の勾配に沿ってほぼ静止している。
本研究の主目的は,最大離散性(MMD)とエネルギー(ED)方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:53:03 GMT)
Self-Evolving Just-In-Time Memory for Proactive Embodied Safety [13.3] 既存の安全アプローチは、安全でないアクションをブロックしたり、過度に注意を喚起するために、ランタイムガードレールに依存しています。
我々は,プログレッシブ・スタンリング・ガードレールからアクティブ・ハザード対策まで,安全を具体化した自己進化型Just-In-Time Memoryフレームワークを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:26:24 GMT)
A Multi-Attribute Latent Space for Visual Analysis of Watches [13.3] 本稿では,大規模な腕時計コレクションを探索するための設計理論,埋め込みモデル,インタラクティブビジュアル分析システムを提案する。
我々は、ウォッチ型を明示的なセマンティックオーガナイザとして使用しながら、ダイヤル色とダイヤルデザインの属性グラフを別々に表現する。
パラメータ分析,実行時測定,時計の専門家と初心者による定性的なパイロットスタディを通じて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:45:12 GMT)
LLM agents security duality: a comprehensive survey of self-security and empowered cybersecurity [13.2] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、現実世界のシステムに急速に統合されている。
この調査は、犯罪や防衛のサイバーセキュリティのライフサイクルを強化する上で、LLMエージェントが果たす役割に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:32:11 GMT)
Locker-based Truck-Drone Routing with Integrated Considerations of Pickups, Deliveries, and No-Fly Zones [13.1] ロッカーベースの運用では、スマートロッカーは一時的なパーセルストレージ施設として機能し、自動ドローンドッキングやサービスノードとして機能する。
本稿では, ピックアップ, 配送, 飛行禁止ゾーンを統合的に検討した, ロッカー型トラックドローンのルーティング問題を提案する。
経路構築過程をマルコフ決定プロセスとして定式化し、2段階の深層強化学習に基づくニューラル計算を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:20:07 GMT)
End-to-End Learning of Quantum Control on Latent Dynamical Manifold [13.1] 従来の量子制御は反復的な「シミュレート・then-Optimize」パラダイムに依存している。
本稿では,長期記憶に基づくエンドツーエンドの量子制御フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:57:12 GMT)
EventOD: Event-Aware OD Flow Generation via LLM-Guided Semantic Modulation [13.1] 災害応答と都市のレジリエンスには, 乱れ発生時の原位置流の推定が重要である。
本研究では,イベントセマンティクスを用いた事前学習OD生成を行うイベント適応OD生成フレームワークであるEventODを提案する。
ハリケーンとパンデミックによって引き起こされるアメリカ合衆国各郡のモビリティの実験では、EventODは再建の正確さと分布の忠実さの両方を一貫して改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:29:32 GMT)
A Good Talk Does not Look Like a Summary, It Teaches You! Measuring Takeaways from Paper-to-Video Talks [13.1] 本稿では,科学的プレゼンテーションビデオの教育的品質を評価するためのフレームワークであるEffectivePresentationScorerを紹介する。
ビデオがメインのアイデアを明確に説明しているかどうかを確認し、必要な背景概念を導入し、技術的な詳細を論文の主なコントリビューションに結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:30:00 GMT)
SEAD: Competence-Aware On-Policy Distillation via Entropy-Guided Supervision [13.0] 非コヒーレントなロールアウトはノイズ勾配をもたらし、既にマスターされたトークンは冗長なトークンを生成する。
エントロピーを3つのスケールでこのコンピテンス依存劣化の統一的なプローブとして用いるSEADを導入する。
OLMo-3では、SEADは6つの数学ベンチマークでバニラOPDに対して+4.8 avgの精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:41:02 GMT)
KernelBench-Verified: Do LLM-Generated Kernels Actually Beat PyTorch? [13.0] 大きな言語モデル(LLM)は、KernelBenchのようなベンチマークでPyTorchを上回っているように見えるカスタムカーネルを生成することができる。
We demonstrate that frontier models often involved in reward hacking to artificially inflate performance。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:22:50 GMT)
No Cloning of Quantum Ensembles [13.0] 現代の量子物理学は、個々の軌道のレベルで量子システムの制御を可能にし、量子情報理論、量子多体物理学、量子熱力学を結びつける新しいフロンティアを開く。
その特性は個々の量子状態の非線形特性の測定に依存しており、これは量子アンサンブルの微細なクローニングに要するタスクである。
ここでは、量子アンサンブルのクローニングを規定する基本法則について検討する。
結果は、量子力学の新たな基本原理を確立し、サンプルの複雑さ、計算複雑性、量子測定の内在的なトレードオフを明らかにし、測定によって引き起こされる量子現象を探索するための問題固有の戦略の必要性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:24:03 GMT)
Learning Topology-Aware Representations via Test-Time Adaptation for Anomaly Segmentation [13.0] TopoTTAは、トポロジ的データ分析のツールである永続的ホモロジーをテスト時間パイプラインに統合する、新しいフレームワークである。
軽量なテストタイム分類器を導く頑健なトポロジカルな擬似ラベルを導出し、バックボーンモデルを再訓練することなくセグメンテーション品質を向上させる。
大規模な実験では、最先端の教師なし異常検出およびセグメント化手法よりも平均15%のF1改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:04:42 GMT)
SpikeVLA: Vision-Language-Action Models with Spiking Neural Networks [12.9] SpikeVLAはエネルギー効率のよいナビゲーションを実現するためのスパイクVLAアーキテクチャである。
視覚エンコーダのSpike-Vは、高密度連続層をイベント駆動スパイク層に置き換え、視覚表現学習のエネルギー消費を減らす。
マルチモーダルスパイク大言語モデルであるSpike-Lは、スパイクダイナミックスとトークンレベルのイベント駆動性によって、クロスモーダル推論を再構成し、計算コストをさらに下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:45:45 GMT)
OSOR: One-Step Diffusion Inpainting for Effect-Aware Object Removal [12.8] 我々は,効率,エフェクト・アウェア,マスク・ロバスト・オブジェクト除去を同時に実現するOSOR(One-Step Object removal)を提案する。
OSORは,(1)単一段階拡散訓練を安定的に行うための,正確な境界監督のための占有誘導判別器,(2)事前学習した拡散モデルからの知識を活用して,最小オーバーヘッドで適切な除去領域を予測するアルファヘッド,(3)ノイズの多い命令ベースの三重項をフィルタリングして,大規模に効果認識監視を行うセマンティックアンコレッド検証パイプライン(SAVP)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:53:50 GMT)
Replica Symmetry Breaking and Algorithmic Thresholds in Empirical Risk Minimization under Multi-Index Model [12.8] 現代の機械学習モデルは、高次元の非次元経験的リスク関数を最適化することによって最適化される。
簡単な教師付き学習環境の中で,経験的リスク景観の正確な画像を作成する。
近似的インクリメンタルメッセージパッシング(ImAMP)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:57:08 GMT)
Towards Reliable and Robust LLM Planning: Symbolic Feedback-Driven Iterative Self-Refinement Framework [12.7] 大規模言語モデル(LLM)は学術や産業から広く注目を集めているが、その展開は堅牢性と信頼性に関する重要なセキュリティ上の懸念を提起している。
本研究では,長期計画におけるLLMの堅牢性と信頼性を高めるために,シンボル的フィードバック駆動型反復自己調整フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:24:33 GMT)
LLM-Assisted Model-Based GUI Testing for Vue.js Web Applications [12.5] Vue.jsソースコードから遷移グラフを生成するためのLLMVueフレームワークを提案する。
このフレームワークはコンポーネント階層と経路遷移を推論し、それらを複数のSFCで統一されたPTGにマージする。
これは、ソースレベルのPTG抽出を用いたVue.jsアプリケーションのモデルベースのGUIテストにLLMを使った最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:51:59 GMT)
Surprises in Proper Positive-Only Learning [12.1] 適切な正のみの学習の特徴は、長い間オープンのままである。
概念クラスが正のみのサンプルから適切に学べるのは、それがVC次元が有限である場合に限りである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:54:13 GMT)
Mitigating LLM-based p-Hacking by Preregistering for the Next LLM [12.0] 大規模言語モデル (LLM) は、出力が仮説テストに影響を及ぼすデータの生成、分類、注釈付けにますます使われている。
LLMに基づく研究において, p-hacking を緩和するプロトコルを提案する。
真の価値が分かっている2つのタスクでプロトコルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:31:31 GMT)
ToolPrivacyBench: Benchmarking Purpose-Bound Privacy in Tool-Using LLM Agents [11.9] 本研究では,タスクプライベートな原子が,認定されたツールや下流のシンクにのみルートされているかを検討する。
このベンチマークには2150件のケースが含まれており、その中には1150件の完全なプライバシーに敏感なビジネスケースが含まれている。
この評価は、目的に縛られたプライバシーの過剰開示を特徴付けるために広く使用されている9つのエージェントをカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:08:46 GMT)
CacheMPC: Certified Cached Model Predictive Control for Quadruped Locomotion [11.8] モデル予測制御(英: Model Predictive Control、MPC)は、階層型二次制御系における標準予測層である。
脚付きゲイトは状態空間の境界領域を再考するため、MPCソリューションはキャッシュと再利用を認めている。
本稿では,EmphCertified CacheMPC: A Locality-Sensitive-Hashed cache of horizon contact-force trajectoriesを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:47:05 GMT)
Single and Multi Truth Data Fusion using Large Language Models [11.6] 本稿では,データ融合タスクにおけるLLM(Large Language Models)の利用について検討する。
単一トラスシナリオと多トラスシナリオの両方を包含する様々なプロンプト戦略について検討した。
実験により,LLMに基づく手法が従来の教師なしの真理発見法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:10:11 GMT)
IMU-HOI: A Symbiotic Framework for Coherent Human-Object Interaction and Motion Capture via Contact-Conscious Inertial Fusion [11.0] 慣性測定ユニット(IMU)は、視線要求のない魅力的な代替手段を提供する。
既存のIMUベースのモーションキャプチャは、孤立した人間を仮定し、オブジェクトの接触やダイナミクスを無視する。
IMU-HOIは全身の人間のポーズと6-DoFオブジェクトの軌跡を体と物体のスパースIMUから共同で回収する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:52:54 GMT)
Robust Harmful Features Under Jailbreak Attacks: Mechanistic Evidence from Attention Head Specialization in Large Language Models [10.7] 攻撃は安全機能を包括的に排除するのではなく、特定の注意を選択的に抑制することを示す。
攻撃によって抑制される初期層に集中するAdversarially Compromized Heads (ACHs) と、攻撃が成功しても堅牢な活性化を維持する中層におけるSafety-Aligned Heads (SAHs) の2つの機能分化型を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:51:16 GMT)
Dual-Learning based Penalized Multi-Align Clustering for Multi-View Incomplete and Disorderly Data [10.6] マルチモーダル特徴融合は、異なるモーダルから補完情報を統合することで、実世界の複雑なパターンを効果的に捉えることができる。
ボイラー燃焼モニタリング、機器故障、センササンプリング周波数の不整合、ネットワーク遅延などの多くの応用では、モダリティの欠如や時間的同期が生じることが多い。
従来の研究では、融合前にクラスター中心を整列させるいくつかのデータ融合法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:32:20 GMT)
Verifiable and Collusion-Resistant Multi-Party Quantum Private Set Operations [10.5] Threshold private set intersection (TPSI) は、その基数が所定の閾値に達した場合にのみ、その交点を明らかにすることができる。
既存の量子TPSIプロトコルは、最終結果の解釈にサードパーティ(TP)に依存している。
本稿では,明示的濃度検定を伴う量子マルチパーティTPSIプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:43:45 GMT)
Quantum Multi-Party Threshold Private Set Intersection with Explicit Cardinality Testing [10.5] Threshold private set intersection (TPSI) は、その基数が所定の閾値に達した場合にのみ、その交点を明らかにすることができる。
既存の量子TPSIプロトコルは、最終結果の解釈にサードパーティ(TP)に依存している。
本稿では,明示的濃度検定を伴う量子マルチパーティTPSIプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:46:34 GMT)
Parameter-Efficient Quantum-Inspired Fast Weight Programmers for Traffic-Matrix Forecasting [10.5] 本稿では, 専用グラフ, 変圧器, 拡散モジュールを使わずに, コンパクトな量子インスピレーション・リカレントモデルにより, 効率的なTM予測が可能かどうかを考察する。
我々は、Abilene TM 予測を指向するために、ゲート量子インスパイアされた Kolmogorov-Arnold ネットワーク高速プログラマ (QKAN-FWPs) を適用した。
固定予算学習プロトコルを用いて、マッチングサイズ長短メモリ(LSTM)ネットワーク、より大きなLSTM、および古典的な高速なプログラマに対して、QKAN配置の3つのバリエーションをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:02:27 GMT)
Enhanced Neural Video Representation Compression across Extreme Complexity and Quality Scales [10.4] Inlicit Neural representations (INR) はビデオ圧縮の有望なアプローチとして最近登場し、高速デコーディングと競合する速度歪み性能を提供している。
既存のニューラルビデオコーデックは、複雑さとスケーラビリティのバランスをとるのに苦労している。
複数の高解像度グリッドを備えた軽量INRを利用する新しいINRベースのビデオであるNVRC++を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:58:09 GMT)
Topology-Informed Neural Networks for Flood Detection in Optical and Synthetic Aperture Radar Imagery [10.3] 急速かつ正確な洪水検出は、人的・経済的損失の緊急対応と時間的緩和に不可欠である。
多くの洪水は、雲が光学衛星画像を隠すため、検出が難しいままである。
トポロジカルデクリプタは,独立して有意義な洪水信号を持ち,既存のネットワークを補完し,より堅牢で解釈可能な洪水検知システムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 01:21:16 GMT)
Understanding How MLLMs Describe Artworks Using Token Activation Maps [10.3] マルチモーダル大言語モデルでは、顕著な流布のあるアートワークを記述しているが、そのアウトプットの背後にある視覚的理由はまだ不透明である。
本研究では,各トークンに対して,そのトークンに特有の視覚的証拠を事前コンテキスト干渉から分離するヒートマップを生成するToken Activation Map (TAM)を用いてこれを研究する。
TAMを複数の期間とジャンルにまたがるキュレートされた絵画に適用し、共通視覚オブジェクト、スタイル記述子、メタデータ、図形トークン、感情表現の5つの意味的に異なるトークンカテゴリのグラウンドディングパターンを分析する。
MLLMがアートワークやアーティストを識別しようと試み、タイトル予測よりも高い精度でアーティストの帰属を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:42:43 GMT)
Masked Language Flow Models [10.2] フロー言語モデル(FLM)は、ノイズをクリーンなシーケンスへ輸送する連続的な流れを学習することで、この制限を横切る。
本研究では,マスキングをFLMに組み込んだMLFM(Masked Language Flow Models)を導入する。
フローベースの言語モデルがダウンストリーム推論や命令追従タスクを解決するために,初めてスケールできることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 00:16:40 GMT)
AI-Generated Image Recognition via Fusion of CNNs and Vision Transformers [9.9] 合成データ技術の最近の進歩は、顕著な品質の画像が生成される新しい時代を開いた。
提案手法は,AI生成画像の識別のための複数の検出手法の強みを組み合わせ,融合戦略の活用を中心に展開する。
我々のモデルは顕著な性能を示し、97.32%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 01:27:45 GMT)
TRUST: Efficient Abdominal Trauma Recognition via Image-to-Ultrasound-Video Transfer Learning [9.7] 本稿では,超音波映像の信頼性を高めるために,微細時間変動を明示的にモデル化するスキャン対応PEIVTLフレームワークを提案する。
社内の超音波外傷データセットの実験では、TRUSTは最先端の手法よりも9.63%優れ、計算効率が優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:06:34 GMT)
Reasoning Beyond Prediction: From Data-Driven to Causal Software Engineering [9.7] 我々は人間と機械の協力の新しいパラダイムを提唱する。
マシンは単にルーチンタスクを自動化するだけでなく、エンジニアの推論を積極的に増幅します。
ソフトウェアが賢くなるにつれて、よりスマートなサポートが必要になります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:03:24 GMT)
Standard-quantum-limit-surpassing vector polarimetry using Rydberg atoms in an SU(1,1) interferometer [9.6] 高周波電界偏光方向の高感度検出のための理論的枠組みを提案する。
静磁場下では、ライドバーグ原子のゼーマン準位とRF磁場の偏光成分との結合の非対称性は偏光角を決定することができる。
この研究は、高精度ベクトル偏光測定の基礎を確立し、したがって、リドバーグ原子に基づく量子センシングの開発を進める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:11:48 GMT)
It Lied to a Doctor to Buy Poison Ingredients: Quantifying Real-World Misuse of Phone-use Agents [9.6] 電話利用エージェントは、実際のモバイルアプリケーション間で複雑なタスクをエンドツーエンドで実行することができる。
我々は、この脅威に関する最初の研究を、実機と27の商用アプリに提示する。
9つの主要な商用およびオープンソースモデル上に構築されたエージェントは、容易に深刻な誤用を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:37:32 GMT)
Evaluating LLMs on Java Code Snippet Adaptation Using a Mutation-Injection Framework [9.5] 開発者はフラグメントをコピーして新しいコンテキストに適合させることで、コードの再利用を頻繁に行う。
コード適応における大きな言語モデル(LLM)を評価するための既存のベンチマークは、明示的なステップバイステップ命令に依存するか、変数の配線のような狭い変更タイプのみをカバーするか、関数レベルの粒度でのみ動作するかのいずれかである。
命令不要なコードスニペットの適応について検討し、LLMは明示的な編集ガイダンスを使わずに目的のコンテキストに適合するようにコードフラグメントを適応させなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 21:34:33 GMT)
Expecting (Targeted Ads)? Network Analysis of User Health Data Leakage in Fertility Tracking Apps [9.4] Google Play Storeから20のAndroid肥大追跡アプリのコーパスをネットワークベースで測定する。
ユーザの健康データの明示的な漏洩と,高度にターゲットされたコンテキスト広告URLによる暗黙的な漏洩を識別する。
これらの発見は、広範囲にわたるユーザの懸念に対する技術的根拠を提供すると同時に、アプリベースの肥大度追跡のプライバシーへの影響における消費者選択の重要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:19:00 GMT)
Non-Linear Strategic Classification Made Practical [9.4] ラグランジアン双対性を利用して最適応答を近似する新しい手法を提案する。
戦略応答を制約付き最適化問題として再構成することにより、第一次最適化法に順応可能なラグランジアンを構築することができる。
このアプローチは、線形設定における閉形式の戦略的振る舞いを再現し、非線形設定に直進的に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:52:48 GMT)
SatSplat: Geometrically-Accurate Gaussian Splatting for Satellite Imagery [9.3] SatSplatは2DGS(2D Gaussian Splatting)を衛星写真に適応させる最初のフレームワークである。
SatSplatは3DGSベースのベースラインをはるかに上回りながら、強力な幾何学的精度を実現している。
提案手法により,実用的な計算効率を持つ大規模ディジタル表面モデリングが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:14:19 GMT)
Scalable and Differentiable Point-Cloud Registration Using Maximum Mean Discrepancy [9.3] MMD-Regは、ポイントクラウド登録に対する対応のないアプローチであり、点数において微分可能であり、線形計算の複雑さを持つ。
このニューラルMDD-Regの定式化は、レイヤーをセット変換器と統合し、教師なしおよび教師なしの設定で結果のモデルを訓練し、その性能を最近の学習法と比較することで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:59:30 GMT)
Hippocampus-DETR: An Explicit Memory Object Detection Framework Based on Hippocampus Modeling [9.2] 本稿では、現在のオブジェクト検出モデルにおける明示的なメモリ機構の欠如について述べる。
生物学的海馬記憶モデルに基づく新しい検出フレームワークであるHippocampus-DETRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:17:03 GMT)
Towards Explainable Adjudicative Variance: Quantifying Judicial Discretion via Gated Multi-Task Learning [9.2] 法的結果予測は、客観的事件事実を判断的文脈から切り離さなければならない。
本稿では,この区別を明示的にモデル化した判断学習型マルチタスク学習アーキテクチャを提案する。
13,937イギリス雇用裁判所の決定に対する我々のアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:36:53 GMT)
CANNs: A Toolkit for Research on Continuous Attractor Neural Networks [9.0] 連続アトラクタニューラルネットワーク(CANN)は、脳が連続変数をエンコードする方法の標準計算フレームワークである。
本稿では,完全なCANN研究ワークフローを統合するオープンソースツールキットについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:12:45 GMT)
Flexformer: Flexible Linear Transformer with Learnable Attention Kernel [8.9] 完全データ駆動方式で注目カーネルを学習するフレキシブルリニアトランスフォーマーであるFlexformerを提案する。
言語モデリングとシーケンス分類の実験は、Flexformerがベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:08:44 GMT)
From Bootstrapping to Sequence Modeling: A Unified Generative Framework for Personalized Landing-Page Modeling [8.9] GLAN(Generative Landing-page Adaptive Navigator)は、PLPMをグローバルな視点から扱うために決定変換器上に構築されたシーケンスモデリングフレームワークである。
まず,L-RTGモジュールを設計し,ユーザの日々の消費動態を把握し,1日以内に全ページ割り当ての正確なグローバルガイダンスを提供する。
さらに,セッションレベルのフィードバックを微細な信号に分解するHRMモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:06:04 GMT)
PPO-EAL: Exact Augmented Lagrangian Proximal Policy Optimization for Safe Robotic Control [8.9] PPO-EALは、新しい一階制約付きポリシー最適化フレームワークである。
高度に強化されたラグランジアン最適化を、安全なロボット制御のためのポリシー最適化に統合する。
致命的な大きなペナルティ要因を必要とせず、理論的に根拠づけられた制約執行を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:59:38 GMT)
What the LLM Should Not Say: Boundary-Aware Context Grounding for A Seven-Channel EEG Agent [8.6] 大規模言語モデル(LLM)は科学ソフトウェアをより使いやすくする。
我々は,決定論的局所脳波エンジンをハードウェア対応言語層から分離するオープンソースアーキテクチャであるNeuraDock Agentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:13:16 GMT)
Agentic Hardware Design as Repository-Level Code Evolution [8.6] HORIZONは、ハードウェア設計をリポジトリレベルのコード進化として扱うセルフ進化エージェントフレームワークである。
我々はChipBench, RTLLM, Verilog-Eval, 9つのCVDPカテゴリについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:21:06 GMT)
Every Step of the Way: Video-based Parkinsonian Turning Step Counting [8.6] 多様な動き表現を用いてステップカウントを推定するビデオベースフレームワークを提案する。
3次元メッシュ復元から導かれる足の動き信号から初期ステップカウントを推定する。
実験により,本手法は実世界のPDターンデータセットにおいて,既存のステップカウント法より一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:08:05 GMT)
A Unified Framework for Vision Transformers Equivariant to Discrete Subgroups of $\mathrm{O}(2)$ [8.5] 我々は、$mathrmO(2)$の任意の離散部分群に同値な視覚変換器の族を導入する。
私たちの構成では、コアトランスコンポーネントの同変アナログと、結果の層に対する表現性保証が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:05:47 GMT)
Legal Domain Adaptation of Modern BERT Models [8.5] 我々は、マスク付き言語モデリングの目的を用いて、米国裁判所のすべての意見に基づいてModernBERTを事前訓練する。
米国裁判所の意見に関連付けられたすべてのデータセットにおいて,vanilla ModernBERTに比べ,大幅な改善が報告されている。
得られたモデルは、最大8,192個のトークンのシーケンスを処理でき、法的通過の意義ある埋め込みを計算するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:44:11 GMT)
KM-Speaker: Keypoint-Based Style Control for High-Quality Speech-Driven 3D Facial Animation and Dialogue Localization [8.5] KM-Speakerは、音声駆動型3D顔アニメーションのためのキーポイント条件付きフローベース生成フレームワークである。
グローバルスタイルのガイダンスと、参照パフォーマンスからのフレームレベルの時間制御の両方を提供する。
KM-Speakerは、リップシンクの精度、スタイルの忠実さ、表現力のある時間制御において、最先端の手法よりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:48:44 GMT)
How Humans, Bots, and Agents Communicate About Vulnerabilities in Pull Requests [8.3] 我々は,人間,ボット,コーディングエージェントによるプルリクエストにおける脆弱性通信の計画研究について述べる。
我々は、プルリクエストのタイトル、説明、レビューコメント、コミットメッセージ、タイムラインに関する明確な脆弱性参照と暗黙のセキュリティ関連シグナルを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:26:13 GMT)
Let the Data Decide: Supervision Analysis, Capability Trade-offs, and Adaptive Objective Routing in Continued Pre-Training via Off-Policy Distillation [8.2] オフ・ポリス蒸留は、現在、大規模な言語モデルの事前訓練の中心となっている。
学習データ、客観的パラメータ化、モデル能力の相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:19:06 GMT)
Data and Evaluation Closed-Loop for Model Capability Enhancement [8.2] 評価は直感的ではなく,日常的,監査可能,実験的に検証可能であることを示す。
評価データ間推論は直感的ではなく,日常的,監査可能,実験的に検証可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:45:57 GMT)
Memory and thermal amplification in spin--cavity squared commutators [8.2] スピンキャビティ系のホルシュタイン-プリマコフ極限における正方形共振器は、メモリを持つ有限温度貯槽における共分散成長から伝播を分離するコンパクトな方法を提供する。
安定したHP領域におけるバスメモリ速度と反回転結合の変動は, 保存されたキャビティ履歴が移動重量と時間分布の両方にどのように変化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 01:57:15 GMT)
Building a Scalable, Reproducible, Evaluatable, and Closed-Loop Simulation Environment Foundation for Embodied Intelligence Cloud-Native Simulation Infrastructure for Embodied Intelligence Training, Evaluation, and Data Collection [8.2] 本稿では,インテリジェンスを具現化するための,クラウドネイティブなシミュレーション基盤フレームワークを提案する。
このフレームワークは大規模なトレーニング、標準化された評価、シミュレーションベースのデータ収集をサポートする。
クラウドネイティブなシミュレーションインフラストラクチャは、データ生成、モデルトレーニング、標準化された評価、実際のデプロイメントのための統一された基盤を提供する、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:04:34 GMT)
Robotic Arm-Based Spectral Sensing for Strawberry Positioning and Non-Destructive Sweetness Measurement [8.1] この論文では、イチゴの検出、局在化、アプローチ、甘味推定のためのロボットアームベースのスペクトルセンシングシステムを提案する。
このシステムは、クローズドループパイプラインにおける知覚、校正、ロボット制御を統合する。
実験結果から、強いエンドツーエンドのパフォーマンス(42回の試験で88.10%の成功)、堅牢な検出(95.24%)、目標が検出された場合のアプローチ実行(100%条件付き成功)が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:15:17 GMT)
Controllable Histopathology Image Synthesis with Training-free Structural Initialization and Textural Modulation [8.0] 本稿では、事前学習した拡散モデルのサンプリング軌道を、2つの重要な段階を通して導くプラグインフレームワークであるCHISを紹介する。
逆拡散過程において,ウェーブレットの分解レベルで粗粒および細粒のテクスチャを適応的に調整する。
これにより、ラベルのない画像のみに事前訓練された拡散モデルにより、以前の構造マスクと整合した出力を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:27:03 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） (Fri, 26 Jun 2026 12:24:54 GMT)
MedGuards: Multi-Agent System for Reliable Medical Error Detection and Correction [7.9] MedGuardsは、医療エラーの検出と修正をマルチエージェントのインコンテキスト学習タスクとして扱う新しいフレームワークである。
特別エージェントは別々にエラーを検出し、ローカライズし、修正する一方、信頼誘導仲裁機構は不一致を解消する。
我々の目標は、現実世界の医療アプリケーションにおいて、より安全な大規模言語モデルのデプロイを可能にすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:03:28 GMT)
A Gravitational Interpretation of Fine-Tuning Reversion [7.9] 無害データの微調整は、トレーニングの早い段階で取得した振る舞いを部分的に解き放つことができる。
これらの現象は、共通のトレーニング履歴レンズを通して有用である、と我々は主張する。
24回のランステップペアで、観測された各アライメントは等方性活性化空間ヌルのp99を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:21:33 GMT)
When AI Reviews Its Own Code: Recursive Self-Training Collapse in Code LLMs [7.8] 再帰的な自己学習は、生成されたデータが新鮮な人的データや外部品質管理なしで再利用されるときに、神経生成モデルを劣化させる可能性がある。
我々は、このリスクを、AI生成したコードが実際のリポジトリに入り、後にトレーニングデータになり、リポジトリスケールの自己学習ループを作成するLLMのコードで研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:35:43 GMT)
RECAST: Model Reconstruction via Counterfactual-Aware Wasserstein Geometry under Limited Data [7.8] 対実的説明(CF)は、代替モデルの結果につながる最小限の入力変更を特定することによって、機械学習モデルを理解するのに役立つ。
最近の研究は、ブラックボックスモデルの再構築に有用であることを示し、公正性と説明責任のための不透明な意思決定システムの第三者監査を可能にする。
本稿では,Reconstruction via Counterfactual-Aware waSserstein opTimization (RECAST) under limited data and limited access。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:44:01 GMT)
Low-Agreeableness Persona Conditioning for Safe LLM Fine-Tuning [7.7] 社会温暖化のための微調整された大型言語モデル(LLM)は、事実の信頼性を低下させ、薬効を増大させる。
我々は,ユーザの同意度を低く設定したペルソナ駆動の書き換えパイプラインを導入し,これを暖かく非エスカレートされたアシスタント応答と組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 04:15:06 GMT)
Impact Analysis of Speech Representation Learning Models for Acoustic Side-Channel Attack [7.3] KEYACは、標準およびVoIP設定の両方でASCAの表現一般化を分析するために設計されたデータセットである。
完全連結ネットワークと畳み込みネットワークを用いて、ゼロショットおよび部分的な微調整設定下で6つの表現学習モデルを評価する。
その結果、部分的な微調整により性能が向上する一方、モデルはVoIPコーデック全体の一般化に苦慮していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:32:46 GMT)
ToxiREX: A Dataset on Toxic REasoning in ConteXt [7.2] toxiREX: Toxic Reasoning in ConteXtを紹介する。
データセットはRedditコメントのスレッドと、コメントが意味する構造的特徴で構成されている。
ToxiREXは、複数の言語、会話コンテキスト、暗黙の毒性を同時に組み込んだ最初のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:30:42 GMT)
Graph Dimensionality Reduction for Contextual Bandits: Structure-Specific Regret Bounds under Approximate Smoothness and Noisy Eigenspaces [7.1] グラフ構造を持つ腕を持つコンテキスト帯は、推薦、引用検索、ソーシャル広告に現れる。
グラフの低周波スペクトル部分空間に腕の特徴を投影するGraphDR-LinUCBを提案する。
我々はスペクトル射影に基づく文脈的包帯に対して、最初の$wtO(ksqrtT)$ regret boundを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:07:10 GMT)
A Tree-of-Thoughts Inspired Hybrid Approach for Legal Case Judgement Summarization using LLMs [6.9] 本稿では,法的な判断の要約のための抽出的行動的要約手法を提案する。
実験の結果,提案した抽出-吸収性プロンプトは,他のタイプのLSMプロンプトと比較して,より優れた要約を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:46:27 GMT)
When Multi-Robot Systems Meet Agentic AI:Towards Embodied Collective Intelligence [6.8] ロボットは知覚制御パイプラインからクローズドループシステムへとシフトする。
本稿では,ロボットチームが蓄積し,世界コンテキストを共有リソースとして利用する,未来のマルチロボットパラダイムであるEmbodied Collective Intelligence(ECI)について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:21:52 GMT)
Anatomy-Grounded Synthetic Coronary Angiography for Geometry-Informed Multi-View Matching [6.6] 本稿では3D冠動脈CT血管造影(CCTA)ボリュームから高忠実度デジタル再構成ラジオグラフィ(DRR)を合成する物理地上データ生成フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは,患者解剖学における現実的なC-アームの獲得形状を人的コストゼロでシミュレートすることにより,高密度で高精度な3D-to-2Dプロジェクションラベルを生成する。
評価が主観的人間のアノテーションに依存する実際の血管造影とは違って、我々のデータセットは2D対応ラベルとペア画像を提供し、人間の自由な評価を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:58:23 GMT)
Singular Learning and Occam's Razor in Deep Monomial Networks [6.6] ニューラルネットワークの最適化において、力学はモデルのアーキテクチャから生じる臨界点に影響される。
代数を経由した単項活性化を伴う完全連結ネットワークにおけるそのような点について検討する。
これはディープニューラルネットワークにおける暗黙のバイアスに関する数学的視点を提供し、これらのモデルがより単純な関数に収束する傾向を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:40:14 GMT)
Event-Conditioned Diagnostics of Kinematic, Contact, and Object-Permanence Fields in Passive Object-State World Models [6.6] 受動オブジェクト状態世界モデルにおけるイベント条件付潜時物理構造について検討する。
隠れ表現がイベント登録情報をエンコードするかどうかをテストする。
その結果、イベントコンディショニングされた組織と、潜伏した物理的フィールドの固定水平機能感度が支援された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:11:59 GMT)
From General-Purpose Audio Tagging to Spatially Grounded Sound Event Localization and Detection [6.5] 提案したAT2SELDフレームワークは、事前訓練されたATバックボーンと、コンパクトな第1次アンビニクス(FOA)空間処理を結合する。
データ、計算、デプロイメントの制約の下で、セマンティックオーディオがローカライズ対応のシーン分析をどのようにサポートしているかを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:12:43 GMT)
Agent-Native Immune System: Architecture, Taxonomy, and Engineering [6.4] 周辺警備や訓練時間アライメントといった現在の防御機構は、エージェントのアクティブな推論ループの外にある。
エージェント-Native Immune System (ANIS) は, エージェントの認知ループに直接埋め込まれた, 生体にインスパイアされた内因性防御アーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:08:06 GMT)
GLIDE: Guided Layerwise Hybrid Attention for Efficient LLM Inference [6.4] 本稿では,リニアリカレントアグリゲーションとスライディングウインドウのソフトマックスアテンションを統合した案内層ハイブリッドアテンションであるGLIDEを提案する。
均一なハイブリッドアプローチとは異なり、GLIDEはモデル全体のソフトマックスフットプリントを不均一に圧縮し、KVキャッシュI/Oの集約を減らし、最も重要な表現力を保持する。
実験的な評価では、GLIDEは優れたパフォーマンス効率のトレードオフを実現し、品質を損なうことなく、長文生成におけるエンドツーエンドのレイテンシを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:48:13 GMT)
The subthreshold issue of fusion-based quantum computing [6.4] 核融合失敗は論理的誤差率にノイズフロアを課し、全線形光学アーキテクチャが低オーバーヘッドで要求される速度に達するのを防ぐことを示す。
量子エミッタスピンを用いた融合系アーキテクチャでは、ノイズフロアは低オーバーヘッドで桁違いに小さくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:00:02 GMT)
TA-SparseMG: Trend-Aware Sparse Forecasting via Multi-Scale Gating for Long-Term Time Series [6.4] 本研究では,SparseTSFのスパース・クロスタイム・モデリング・フレームワーク上に構築された,軽量なクロス周期予測モデルTA-SparseMGを提案する。
トレンド対応の正規化モジュール、スケール適応型denoisingモジュール、ゲートアテンション予測モジュールの3つの重要なモジュールが組み込まれている。
複数のLTSFベンチマークによる実験により、提案したTA-SparseMGは、常に優れた安定した性能を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:57:36 GMT)
DiARC: Distinguishing Positive and Negative Samples Helps Improving ARC-like Reasoning Ability of Large Language Models [6.4] ARCタスクは、限られたグリッドサンプルからパターンを要約し、出力グリッドを予測する必要がある。
そこで我々は,モデルの識別を可能にするために,選好ペアを構成する方法であるDiARCを提案する。
複数のARCライクなベンチマークでの実験結果から、DiARCはベースラインモデルよりも一貫して性能を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:52:11 GMT)
When Search Agents Should Ask: DiscoBench for Clarification-Aware Deep Search [6.4] 本稿では,DecoBenchについて紹介する。
探索エージェントが曖昧さを積極的に識別し、効果的な明確化の質問をし、ユーザインタラクションを通じて正しい推論経路を復元できるかどうかを評価するように設計されている。
実験により、あいまいさの検出と効果的な明確化は異なる能力であり、明確化を求める代わりに繰り返し検索することが直接推測よりも悪いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:57:15 GMT)
Drifting in the Future: Stabilizing Path Following Drifting on High-Latency Vehicle Systems [6.4] 本稿では,コントローラフレームワーク,モデル拡張,実世界の実験結果について述べる。
本稿では, 燃焼機関を搭載したスポーツカーが, 横方向の誤差を1.1mに制限し, サイドリップオーバーシュートを0.06radに制限し, アクチュエータの遅延が250msを超えるにもかかわらず, 軸方向のドリフトとフィギュア8のドリフトを安定に維持できることを観察する。
以上の結果から,従来型の制御が失敗するシナリオにおいて,車両の安定化が可能な高度安全システムへの道を開くことにより,自動ドリフトの実現が可能であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:05:30 GMT)
Direct Action-Head Injection of A Grounded 3D Point Unlocks Spatial and Task Generalization [6.3] Vision-Language-Action (VLA)モデルは、柔軟なロボット操作のために大規模な視覚言語事前訓練を利用する。
それらは2つの軸に沿って不安定なままであり、空間的一般化、物体の位置が訓練中に見られるものと異なる場合、タスク一般化、慣れ親しんだシーンと異なる言語命令がペアリングされる場合である。
本稿では、3次元のグラウンド信号を表す軽量なモデルに依存しないモジュールを提案し、グリップへの相対変位を計算し、その結果をアクションヘッドに直接注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:44:27 GMT)
TeRoR: Decoupled Temporal Rotation with Relational Circular Region for Temporal Knowledge Graph Embedding [6.3] 本稿では,TeRoRという新しいTKG埋め込み手法を提案する。
この方法は、実体埋め込みの時間的進化を分割し、頭と尾のエンティティに独立な回転変換を行う。
リレーショナル特性の面では、テールエンティティを中心とした円形領域内で回転および変換されたヘッドエンティティを制限するために半径を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:06:34 GMT)
RelBall: Relation Ball with Quaternion Rotation for Knowledge Graph Completion [6.3] 実世界の知識グラフは、しばしば不完全であり、多くの有効な事実を欠いている。知識グラフ補完は、既知のトリプルを使用して欠落リンクを予測することを目的としている。
鍵となる課題は、対称性、反対称性、反転、構成、意味的階層のような多様な関係パターンをモデル化することである。
本稿では,Rotate3Dを拡張したRelBallを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:15:50 GMT)
CrossLangFuzzer: Differential Testing of Cross-Language JVM Compilers [6.1] CrossLangFuzzerは、クロス言語コンパイルのための差分テストフレームワークである。
Kotlinコンパイラの統一中間表現を使用して、言語間のテストプログラムを合成する。
CrossLangFuzzerは、Kotlinの15、Groovyの4、Scala 3の7、Scala 2の2、Javaの4を含む、32のバグを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:33:52 GMT)
A Zero-Shot Deep Image Prior Framework for Denoising and Deconvolution in Fluorescence Microscopy [6.1] SDIPは、外部トレーニングデータなしで逐次デノベーションとデコンボリューションを行う、ゼロショットのディープイメージ事前フレームワークである。
複数の細胞構造にわたるBioSRデータセットの実験により、SDIPは信号対雑音比と分解能の両方を改善していることが示された。
提案フレームワークは,他の逆問題に対する物理誘導型DIP手法の設計に有用な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 01:52:27 GMT)
MLVC: Multi-platform Learned Video Codec for Real-World Deployment [6.1] MLVC(MLVC)は、実用的なクロスプラットフォーム推論のために設計された、ハードウェアでローバストなニューラルビデオエンコーダである。
VCDビデオ会議ベンチマークでは、MLVCはハードウェアHEVCよりも70%BDレート(MOS)の改善を実現している。
エンコーダとデコーダは、Apple、Intel、Qualcommの商品NPUで平均100FPSで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:32:50 GMT)
When May I Help You? On The Effect of Proactivity on Group Human-Robot Collaboration [6.0] 対処されることなく貢献するロボットは、タイムリーなサポートを提供することができる。
対処されるのを待つロボットは人間のコントロールを維持するかもしれないが、支援する機会を逃すこともある。
本研究では,2組のロボットがヒューマノイドロボットで作業する共同避難室において,この設計課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:21:08 GMT)
Context-Aware Explanations for Spatialized Document Layouts [6.0] CAPEは文書のセマンティクスとレイアウトに基づく空間的コンテキストの両方に根ざした説明を生成する。
AI誘導された概要とユーザ主導の探索の両方をサポートし、説明は複数のレベルで利用可能である。
本研究は,文書レイアウトの空間的構造を解釈する上で,コンテンツのみのベースラインよりも空間的根拠に基づく説明の方が有用であると考えられることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:45:54 GMT)
Cross-Platform Chinese Offensive Comment Detection via Dual-Threshold Hard Example Mining [5.9] 中国のソーシャルメディアに対する攻撃的コメント検出のクロスプラットフォーム展開は、パフォーマンス劣化に悩まされている。
クリーン中国語ベースのRoBERTaはCOLD上で微調整され、公正な比較のためのバイナリベースラインを確立する。
実験では、4つのプラットフォームで最適化されたモデルの大幅なパフォーマンス向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 00:56:11 GMT)
An LLM-Powered Semantic Alignment Framework for Journal Recommendation [5.7] 学術情報システムにおいて、ジャーナルレコメンデーションは重要な課題である。
論文内容と論文スコープ記述とのセマンティックマッチング問題として,論文推薦を定式化するLLM方式のセマンティックアライメントフレームワークを提案する。
DeepSeek-V3を用いて、統計学および関連分野の49のジャーナルから23,609項目のデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:22:24 GMT)
CWI: Composite Humanoid Whole-Body Imitation System for Loco-manipulation [5.6] 上半身操作と下半身移動のためのMoCapデータの利用を分離するフレームワークであるComposite Whole-Body Imitation (CWI)を提案する。
マルチクリティカルアーキテクチャは、移動、操作、動きスタイルの目的間の衝突を減らす。
その結果, 全体モーションキャプチャー装置を使わずに, 競争力のあるロコ操作性能, 頑健な全身調整, 実用的な遠隔操作を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:14:52 GMT)
Pepti-drift: Toxicity-Repulsive Drifting for Antigen-Conditioned Discrete Peptide Generation [5.6] ペプチドリフト(Pepti-drift)は、単一の抗原条件のドリフトステップを通じてペプチド候補を生成する毒性を意識した潜在性精製フレームワークである。
ペプチドの埋め込み空間において、Pepti-driftは、生成したペプチド潜伏剤を抗原にマッチした結合ペプチドに誘引し、毒性関連領域から排除する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:04:11 GMT)
Improving Patient Subtyping on Longitudinal Data using Representations from Mamba-based Architecture [5.6] 本稿では,効率的なEMH表現を学習し,患者サブタイプを拡張できる自己教師型マンバモデルを提案する。
提案したモデルを,公開およびプライベートな実世界のEHRデータセット上で評価し,データを分類する。
本研究は, EHR モデルからの経時的記録に基づいて, 患者の潜伏状況に有意な洞察を与えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 21:45:07 GMT)
Booster Lab: A Data-Centric Pipeline for Learning Deployable Humanoid Locomotion Policies [5.5] ヒューマノイドロボットの動作学習には、実際のロボットに転送可能なタスク指向の制御ポリシーと行動が必要である。
本研究では、モーションデータキュレーション、リアルタイムモデル適応、AMPベースの強化学習、シムから実際のデプロイメントを統合した、データ中心のトレーニングおよびデプロイメントパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:55:15 GMT)
Quantum Otto engine with field-decoupled idle levels in a non-Hermitian XY model [5.5] 非エルミートパラメータ$_0$のチューニングは、散逸状態から真の熱エンジン操作への連続的な遷移を駆動した。
非ハーミティリティは、量子エンジンの動作モードと性能の両方を制御するために必要なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:00:49 GMT)
Learning Structural Manipulability in Gate-Level Netlists Using Graph Neural Networks [5.5] ゲートレベルのネットリストは、機能シミュレーションとは無関係に信号の伝播に影響を与える固有の構造特性を示す。
我々は,経路参加,kコア埋め込み,対称性,集中度を用いて,ノードレベルの構造的柔軟性を特徴付けるトポロジー駆動型構造的マニピュラビリティスコアを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:30:31 GMT)
IMCBench: A benchmark for multimodal LLMs in Image-grounded Medical Conversations [5.5] IMCBenchは,医用画像と医用画像の合成とを併用した画像グラウンド・マルチターン医療会話ベンチマークである。
各会話は、安全性、正確性、診断における不確実性の使用の3つの臨床的側面で評価される。
以上の結果から,Claude Opus 4.6が最も高いスコア(3.61),Claude Sonnet 4.6(3.30),GPT-5.2(3.29)が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:18:16 GMT)
Towards Value-Constrained Credit Assignment in Fully Delegated AI Cooperatives [5.3] 完全委任型AI協同組合における報酬配分のための枠組みを提案する。
鍵となるアイデアは、各プリンシパルの値プロファイルに対してチェックした後も許容できるアップデートのみを信用することだ。
我々は、価値条件付き勾配フィルタリング、オンライン限界寄与信号、累積収益決済を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:08:36 GMT)
ZooClaw-FashionSigLIP2: Distilled Fine-tuning for Robust Fashion Retrieval [5.0] ファッション特化SigLIP2ベースモデルであるZooClaw-FashionSigLIP2を提案する。
公平な評価の下では、ZooClaw-FashionSigLIP2は、私たちのスイートのすべてのベンチマークで、すべてのベースラインを上回ります。
我々はZooClaw-Fashionをリリースした。これは新しい高品質なファッション評価ベンチマークであり、広く使われているベンチマークの体系的な品質分析である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 04:13:32 GMT)
Single-sideband-interference twin-field quantum key distribution without global phase locking [5.0] ツインフィールド量子鍵分布(TF QKD)は、リピータレス量子リンクの基本速度損失限界を克服することができる。
この研究により、TF QKDの干渉は2つの独立した光パルスの瞬時位相アライメントのみに依存することが明らかになった。
グローバル位相ロックを排除したシングルサイドバンド干渉TF-QKDプロトコルを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:24:30 GMT)
Beyond Sparse Supervision: Diffusion-Guided Learning for Few-Shot Graph Fraud Detection [4.9] 本稿では,拡散誘導機能強化,コントラスト表現学習,マルチホップスペクトルアテンションを組み合わせた統合フレームワークであるADC-GNNを提案する。
ADC-GNNを主に3つの公開ベンチマークで評価し、プライベートケーススタディとして約6万レコードのプロプライエタリな実世界のテレコムトランザクションデータセットを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:34:28 GMT)
Decoys Cannot Go Everywhere: Mapping the Deception Surface in MITRE ATT&CK [4.8] サイバー詐欺の研究は、攻撃行動のある場所にデコイを置くことができると仮定することが多い。
本稿では,インフラストラクチャ偽装のための4基準ルーブリックを導入し,全250のATT&CK技術に適用する。
デコイは、通常有用な知能を持つが、攻撃者がそれらと全く相互作用するかどうか、その相互作用が確実に悪意を示すかどうかは、どちらも異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:11:02 GMT)
Two-Stage Cross-Domain Cervical Abnormality Screening with Cytopathological Image Synthesis and Knowledge Distillation [4.7] 子宮頸部細胞病理では,クロスドメイン診断が大きな課題である。
本稿では,クロスドメイン・ネック細胞検出のための2段階フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:21:09 GMT)
Physics-Guided Robotic Radiation Source Localization along Arbitrary Measurement Paths in Unstructured Environments [4.7] 既存の手法では、ロボットの経路を計画して正確な推定を行い、典型的にはソースに接近する。
放射線源ローカライゼーション(RSL)専用に設計された経路計画アルゴリズムは、放射能環境にロボットを配置するミッションの柔軟性を制限する。
本研究では,物理インフォームド・機械学習(PIML)モデルを用いて,音源の位置を正確に推定するロボットRSLの自動化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 00:40:21 GMT)
Conformal Prediction with Macro-Coverage Guarantees [4.6] ラベル重み付き共形予測は有限サンプルマクロ被覆保証付き予測セットを生成するのに有効であることを示す。
さらに、与えられた一般化マクロ被覆目標を満たす最小の予測セットの形式を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:47:33 GMT)
Pulmonary Embolism Risk Stratification from CTPA and Medical Records: Vascular Graphs Are Not All You Need [4.5] ストラティフィケーションガイドラインは、患者の医療記録、CTPA(Computed tomography lung angiography)から測定されたパラメータ、血液検査に基づいている。
本研究は,画像から抽出した医療記録とバイオマーカーのみから,最先端のモデルがリスク階層化を正確に分類できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:48:36 GMT)
Enhancing Numerical Prediction in LLMs via Smooth MMD Alignment [4.5] Smooth Maximum Discrepancy (SMMD) は、数値トークン上の値距離カーネルとグラフベースの滑らかさを組み込むことで、古典的なMDDの上に構築されている。
我々は,数理推論,算術演算,時計時間認識,チャート質問応答の4つの課題についてSMMDを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:25:43 GMT)
Improving Adversarial Robustness via Activation Amplification and Attenuation [4.5] 本稿では, 対向ロバスト性を高める軽量プラグインモジュールであるActivation Amplification and Attenuation (A3)を紹介する。
A3は、学習可能なマスクと元のアクティベーションマグニチュードから派生したスケーリング係数を用いて、アクティベーションを動的に再スケールする。
逆方向の摂動の影響は、単にスケーリング操作の符号を反転させることで、同じ学習可能なパラメータを用いて増幅または減衰することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:13:11 GMT)
Neuromorphic Energy-Aware Learning for Adaptive Deep Brain Stimulation [4.5] 我々は,強化学習報酬に直接アクチュエーターエネルギーを取り入れたエネルギー認識学習を導入する。
ディープスパイクQネットワークは、連続DBSに対する刺激電荷を80.0%減少させながら、病理的なα-ベータ振動を45.2%抑制することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:48:43 GMT)
Does My Embedding Reflect That $A = B$? Evaluating Mathematical Equivalence in Embedding Models [4.5] 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） (Fri, 26 Jun 2026 14:43:06 GMT)
EchoSonar-R: A Multi-View Reasoning-Enabled Model for Disease Classification and Report Generation in Echocardiography [4.4] 疾患分類と報告生成を共同で行う多視点推論対応視覚対応モデルであるEchoSonar-Rを提案する。
EchoSonar-Rは2つの段階で訓練されている: 推論アノテート対象に関する教師付き微細言語エンコーダ (SFT) と、タスク固有の報酬を伴うグループ相対ポリシー最適化 (O) である。
EchoSonar-Rではマクロバランスの精度が17.1%向上し、MIMICQAでは6.1%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:58:45 GMT)
Joint Transcription and Decryption of Images of Encrypted Handwritten Documents: A Comparison with the Traditional Pipeline [4.4] 我々は、暗号化された原稿画像をプレーンテキストに直接マッピングするエンドツーエンドアプローチであるDirect Image Decryptionを提案する。
Copiale暗号をケーススタディとして、我々は大規模な暗号のようなトレーニングデータを生成するための合成データ生成パイプラインを構築した。
結果から,共同画像と平文のモデリングは従来の転写に基づくパイプラインの代替となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:57:30 GMT)
Explainable AI for Biodiversity Monitoring and Ecological Image Analysis [4.3] 我々は、説明可能な人工知能(XAI)が生態モデル検証の標準コンポーネントとなるべきであると論じる。
XAIは、AIが支援する生態的証拠がより信頼性が高く、理解でき、生物多様性の保全に有効であることを確実にするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:54:36 GMT)
A Givens-exchange ansatz for molecular variational eigensolvers [4.2] アーキテクチャ探索を回避する固定トポロジであるGivens-Exchange ansatzについて検討する。
6つの固定種子、係数検証されたLiH-6とH2O-8ハミルトニアンは、BeH2-6の公的な特定候補とともに、全ての実行において化学的に正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:35:42 GMT)
A French OSCE Dialogue Dataset and Controllable Virtual Patient System for Clinical Training [4.1] 240名の学生と患者との対話を含む,フランスのOSCE対話データセットについて紹介する。
制御可能なLLMベースのパイプラインを構築し,OSCE合成対話を生成する。
また,患者シミュレーションの品質,学生のパフォーマンス,言語的品質を評価する多段階評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:21:58 GMT)
Fair Classification with Efficient and Post-hoc Controllable Fairness-Accuracy Trade-off [4.1] 本稿では,処理後フェア分類器のトレードオフ効率を向上させるために,効率的な特徴表現を学習する新しいフェア分類アルゴリズムを提案する。
実世界のデータセットを用いた実験結果から,本手法は再トレーニングを必要とせずに,処理方法に匹敵する,あるいは超越するトレードオフ効率を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:56:25 GMT)
Aurora: A Leverage-Aware Spectral Optimizer [3.9] 階層内の射影行列のような高い行列パラメータに対して、ムーン更新は任意に一様でない行ノルムを持つことができることを示す。
これは、ニューロンが持続的に小さな更新を受け、最終的にはネットワーク出力に寄与しない自己強化フィードバックループにつながる可能性がある。
本研究では,Muonの極係数幾何を尊重しながら行一様行列の更新を行うオーロラを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 04:47:37 GMT)
SBridge: Identifying Source-to-Binary Function Similarity via Cross-Domain Control Block Matching [3.9] SBridgeは、与えられたソースコード関数に類似したバイナリ内の関数を正確に識別するためのアプローチである。
評価のために,BinKitから実世界のC/C++バイナリを3,904個収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:03:43 GMT)
SVC-Probe: A Framework for Evaluating Perturbation Generalization in Spatial Foundation-Model Embeddings [3.9] 本研究では,蛍光顕微鏡画像から得られた空間基底モデル埋め込みの一般化について検討する。
本稿では,SVC-Probeについて紹介する。SVC-Probeは細胞内埋め込みアトラス安定性,Mondrian Neighborhood Graphs,Foundation Model Perturbation Probeを組み合わせた摂動認識フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:46:36 GMT)
Single Electrons in a Dual-Plane Printed-Circuit-Board Penning Trap [3.7] 2次元にスケーラブルな2面プリント配線板ペニングトラップにおける単電子トラップと検出の実証を行った。
低磁場下における決定論的電子荷重, 軸減衰, 軸温度, 衝突誘起マグネトロン-半径成長を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:43:07 GMT)
Developmental Trajectories of Situation Modeling and Mentalizing in Transformer Language Models [3.7] 大言語モデル(LLM)は、偽信念タスク(FBT)によって測定されるテキストによって記述されるエージェントの信念状態に敏感である
我々は,Olmo2言語モデルスイートとPythia言語モデルスイートの複数の訓練段階における精神状態推論のパターンを辿った。
以上の結果から,FBTの性能はモデルサイズと十分なトレーニング量の両方に依存し,事前訓練が比較的遅れて出現し,訓練後の介入によって改善されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:21:16 GMT)
Evolution-Aware Regression Test Prioritization of ML-Enabled Systems Using Gradient-Based Behavior Vectors [3.7] 勾配に基づく振る舞いベクトルデルタ(GBV-PD)は回帰テスト優先化のための振る舞いベクトル空間を運用するための最初のアプローチである。
GBV-PDは、非方向性ベースラインを一貫して上回り、フルグレード参照と競合した。
これらの結果は,行動空間のアイデアをML対応システムの繰り返し更新回帰テストのための実用的で効率的なメカニズムとして運用できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:43:20 GMT)
Physics-constrained neural networks for surrogate modeling of lossless periodic structures [3.7] 本研究では,厳密な結合波解析(RCWA)の出力をジョーンズ行列で高速に予測する物理拘束型ニューラルネットワーク(PCNN)を提案する。
拡張現実メガネ用導波路コンバータの逆設計により,提案手法の性能と汎用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:19:41 GMT)
Is Lying an Emergent Behaviour in LLMs? Evidence from Gaslighting AI agents in a Sustainability Game [3.7] 本研究は,LLMエージェント間の競争的サステナビリティゲームにおいて,嘘が出現するかどうかを検討する。
我々は,産業,軍事,生態資源を管理するサステナビリティゲームのエージェントベースモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:32:47 GMT)
Are Time-Series Foundation Models Ready for E-Nose Data? An Empirical Assessment of Their Embeddings [3.6] 時系列基礎モデル(TSFM)は,多様な時系列タスクにまたがる強力な一般化を約束して導入されている。
本稿では,電子鼻(E-Nose)データを用いた最近のTSFMを体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:07:44 GMT)
A Comparison of Fusion Techniques for Multi-Modal Human Activity Recognition on the HARMES Dataset [3.5] Gated Multi-modal Fusion は最大マクロF1スコア (0.82) を達成し, 連成型遅延融合 HARMES 紙ベースラインを0.76 × +6pp で上回った。
実験で使用されたすべてのコードはGitHubで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:30:30 GMT)
WattLayer: Get Layers Right to Estimate Inference Energy of Neural Networks [3.5] 本稿では,AIアーキテクチャのためのタスク独立層エネルギー推定モデルを提案する。
我々の手法は19.6%の中央値誤差を達成し、最先端の手法より優れている。
エネルギー効率の良いAIシステムを設計する際に利害関係者に力を与えるツール、洞察、正確な方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:27:04 GMT)
LoRA-Tuned Large Language Models for Dementia Detection via Multi-View Speech-Derived Features [3.4] そこで本研究では,4つの補完音声から得られる信号に対して,構造化多視点推論を行うローランク適応 (LoRA) 付き大言語モデル (LLM) を提案する。
ADReSSoではF1スコア90.14%を達成し,それぞれのビューの補完的寄与をアブレーションで確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:29:31 GMT)
Listening Between the Lines: Joint Learning of ASR Embeddings and LLM-Augmented Linguistics for Dementia Detection [3.4] 音声分析による認知症の早期発見は、非侵襲的なスクリーニング代替手段を提供するが、音響的および言語的バイオマーカーの両方をキャプチャすることは依然として困難である。
本稿では,Whisperを多目的抽出に活用したマルチモーダルフレームワークを提案する。
アコースティックパスでは、アテンションを持つ時間ネットワークが、集合的可変長列を固定次元埋め込みにプーリングする。
言語経路において,語彙の多様性,構文的複雑性,意味的一貫性,談話パターンにまたがる解釈可能な特徴を抽出する大規模言語モデル(LLM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:21:31 GMT)
Govern the Repository, Not the Agent: Measuring Ecosystem-Level Risk in AI-Native Software [3.4] 私たちは、他のコントリビュータが同時に変更しているコントリビュータにコントリビューションを統合するコストである、統合摩擦を研究します。
同じリポジトリでは、エージェントによるコントリビューションが、このリポジトリレベルの摩擦を、人間の約2倍に集中している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:22:08 GMT)
Multi-Modal Conditioned High-Resolution Transformer for Urban Electromagnetic Field Map Prediction Download PDF [3.3] 都市環境における電磁界強度の予測はセルネットワーク計画に不可欠である。
建築レイアウト画像とアンテナ構成から500のEMFマップを生成する多条件高密度予測フレームワークを提案する。
我々の最良のモデルは、0.0461のMAE、プレーンなUNetベースラインに対する25.2%の改善、HRFormerのみのベースラインに対する31.8%を達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:06:23 GMT)
The ARDoCo Tool Landscape: REST API, TraceView, and TraceViz for Architecture Traceability [3.2] ソフトウェア開発は、ソフトウェアアーキテクチャドキュメンテーション(SAD)、ソフトウェアアーキテクチャモデル(SAM)、ソースコードなどのアーティファクトを生成します。
ARDoCo REST APIは、4つのパイプライン(SAD-SAM, SAM-Code, SAD-Code, SAD-SAM-Code)を非同期リンクの実行とキャッシュを備えたHTTPエンドポイントを介して公開します。
TraceViewはブラウザベースのビジュアライゼーションで、ウィザードをガイドし、リカバリされたリンクと不整合をインタラクティブにマルチパネルで探索する。
TraceVizはトレースリンクを直接オーバーレイするエクステンション
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:10:11 GMT)
VASAE: Naming SAE Dictionary Directions with Vocabulary-Aligned Anchoring [3.2] 語彙対応スパースオートエンコーダ(VASAE)は、語彙対応アンカーでSAE機能を駆動する。
VASAEは語彙に沿った特徴を持つ辞書を生成する。
ケーススタディでは、多くの固有のトークン名が近くの入力トークンと関係があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:30:56 GMT)
Vacuum Fluctuation-Induced State Switching in Degenerate Optical Parametric Oscillators [3.2] マクロ遷移を駆動する微視的量子揺らぎが外部バイアス場によってどのように制御できるかを示す。
本研究は, 量子ノイズがマクロ力学をどのように形成し, ノイズ支援フォトニック機械学習の基礎となることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:17:17 GMT)
LeanFlow: A Case Study in Workflow-Driven Lean Autoformalization [3.1] 数理論文を構築可能なリーンプロジェクトに翻訳するためのLLMエージェントシステムであるLeanFlowを提示し、評価する。
近年のバリデーション・イン・ザ・ループシステムでは,大規模な形式的アーティファクトを生成可能であるが,どの実行機構が文書からプロジェクトへの形式化の完了,監査性,効率に影響を及ぼすかは定かではない。
本研究では,数論と測度論の未定な2つの数学的論文のケーススタディを通じて,Kimi2.6 と GPT5.5 を用いたモデル,証明-ワークフロー,アブレーションについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:43:12 GMT)
Learning Stable In-Grasp Manipulation in a Non-Dropping Action Space [2.9] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、エンド・ツー・エンドの方法でオープンに探求される、もうひとつの一般的なアプローチである。
本稿では,デキスタラススキルを簡易かつ解析可能なコンポーネントに分解することで,安定かつ正確な操作スキルを効率的に探索することを試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:43:55 GMT)
Noise-Directed Adaptive Remapping for Integer Optimization: from qubits to (encoded) qudits [2.9] 我々は最近提案されたメタアルゴリズムであるNoss-Directed Adaptive Remapping(NDAR)を拡張し、デバイスノイズを計算資源として活用する。
NDARの符号化依存要件をバイナリドメインを超えて特定する。
我々は,NDAR誘導型ノイズ考慮法が,量子最適化のためのデバイスレベルの符号化選択を比較するための新しい基準を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:21:57 GMT)
The Reciprocal Impact of Science and Software: A Cross-Corpus Analysis of How Research Shapes Software and Software Enables Research [2.8] ソフトウェアと科学の知識は共進化するが、それらは個別のコーパスにカタログ化され、互いに話すことは滅多にない。
We bridge them at global scale by linking World of Code to Semantic Scholar and OpenAlex through a typed cross-corpus graph of 69.8M over eight relationship types。
科学がソフトウェアに与える影響と、ソフトウェアが科学に与える影響は何か?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:20:33 GMT)
BiDeMem: Bidirectional Degradation Memory for Explainable Image Restoration [2.8] BiDeMemは、説明可能な画像復元のための双方向劣化メモリである。
新たなコントロールでは、リコメンデーションヘッドのみ、厳密なクエリ前、静的なグローバル前からゲインを分離する。
インターベンションプローブは、BiRankが修復品質を保ちつつ、誤った優先感度とネイティブプライオリティを高めていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:12:33 GMT)
Bridging Ab Initio Symmetries and Global Nuclear Masses with Interpretable Neural Networks [2.7] ウィグナーのSU(4)とエリオットのSU(3)は、光と中間質量核における核力の主要な対称性である。
我々の目標は、高精度な予測ではなく、解釈可能な対称性に基づくモデルによる物理的洞察である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:31:34 GMT)
The quantum instrument monad [2.7] 量子楽器monad $mathcalI_mathcalA$を紹介する。
これは状態モナドの非可換一般化と考えることができる。
測度理論版の構築は、状態値の測度に対する量子演算値関数の積分の新しい概念に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:45:03 GMT)
Mosaic: A Benchmark Suite for Differentiable Physics Solvers [2.6] 微分可能偏微分方程式(PDE)は、解法をループMLトレーニング、勾配に基づく最適制御、逆問題に導く。
我々は、微分可能PDEソルバのためのベンチマークフレームワークであるMosaicを紹介し、ソルバ勾配へのアクセスを標準化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:38:33 GMT)
Understanding Rollout Error in Graph World Models [2.6] 本稿では,グラフワールドモデル(GWM)における長軸ロールアウト誤差について検討する。
我々は,ノード,エッジ,グラフレベル決定のためのアクションノードを備えた,統一された固定エッジおよび動的エッジGWMフレームワークを定式化する。
本稿では,スペクトル正則化,ロールアウト一貫性,臨界ノード重み付けを組み合わせた誤り認識GWMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:11:29 GMT)
Grounded Iterative Language Planning: How Parameterized World Models Reduce Hallucination Propagation in LLM Agents [2.6] エージェントベースの世界モデルは、APIと理由を柔軟に言語で呼び出すが、その誤りは通常の回帰損失で得点が難しい幻覚状態の変化として現れる。
パラメータ化された世界モデルは、トレーニングされた遷移予測器であり、その誤差は、NodeMSE、デルタ精度、精度などの量で測定しやすくなる。
これら2つのファミリーをグラフ構造化計画ベンチマークで比較し、エージェントベースのケースに対する運用幻覚指標を導入する。
この比較は textbfGrounded Iterative Language Planning (GILP) を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:45:15 GMT)
Local Fokker--Planck Geometry for Score Estimation: Heat-Ball Mean-Value Representations and Exact High-Dimensional Sampling [2.5] スコアベースの生成モデルとランゲヴィンサンプルは、フォワード拡散のスコア関数 $nabla_xlog p_t(x)$ を推定することに依存する。
グローバルコンディショニングをローカルなパラボラ平均化に置き換えるローカルなFokker-Planckフレームワークを開発した。
256次元MNISTの2次元構造データに対して,本フレームワークの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:48:45 GMT)
On the generic structures of the protocols for quantum auction and quantum summation and their relation [2.5] SMCタスクの2つの顕著な例は、シールドバイドオークションとセキュアな多人数和である。
既存の量子オークションと量子和のスキームは独立に開発されている。
量子オークションと量子和のための既存のプロトコルの構造対称性が特定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:41:23 GMT)
DE-2LS: Differential Evolution with Lightweight Late Local Search for Constrained Numerical Optimization [2.5] 本稿ではRDExフレームワーク上に構築された差分進化の後期的,局所的探索による変種について提案する。
現在のベストソリューションを中心に、軽量な座標パターンローカルサーチがガードコンポーネントとして追加される。
その結果, DE-2LS構成は, 試験されたすべての変種の中で最高のUスコアが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:45:46 GMT)
Measured-Subspace Consistency: A Plug-and-Play Operator for Diffusion Posterior Sampling in Accelerated MRI Reconstruction [2.5] 加速MRI用拡散後サンプリング装置は, 精度よく再構成できるが, 得られたk-空間は試料間では不一致である。
我々は、この測定されたサブスペースリークを物理許容障害とみなす。
我々は、標準のマルチコイル整合ロックで、任意の互換画像空間後部サンプルをラップするトレーニング不要端末補正である、測定サブスペース整合性(MSC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:49:39 GMT)
In-Vehicle Digital Twin-Based Collision Warning Framework with Sybil Attack Detection [2.4] 本研究では,Sybil攻撃検出機能を備えた車載デジタルツイン(DT)を用いた衝突警告フレームワークを提案する。
このフレームワークは、シビル製の偽車の検出において、それぞれ0.984、1.00、0.944の精度、リコール、F1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 21:56:42 GMT)
AEGIR: Modeling Area Emitters for Indoor Inverse Rendering using Gaussian Splatting [2.3] 逆レンダリングでは、照明と表面物質を分離する必要がある。
既存のライティング可能な方法は、個別の点灯、大域環境マップ、暗黙の表現を用いてシーンライティングを近似する。
本稿では,地域エミッタを表現可能なガウススプラッティング表現内で明示的にモデル化するフレームワークであるAEGIRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 22:34:23 GMT)
An Empirical Analysis of Factual Errors in Human-Written Text and its Application [2.3] われわれはまず,人為的な事実誤りの分類を新聞記事から抽出する。
次に,バニラLLMのFED能力について,実検例と実検例で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:03:18 GMT)
FedLAS: Feature-Modulated Bidirectional Label Smoothing for Neural Network Calibration [2.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)分類器は、ソフトマックス出力が経験的可能性から逸脱した場合、キャリブレーションの低下に悩まされる。
FedLAS: Feature-Modulated Bidirectional Label Smoothing, a plug-and-play algorithm for label smoothing based loss。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 23:55:44 GMT)
Analysis of Parameter Settings for the Bat Algorithm Using Variance Evolution [2.2] 進化的アルゴリズムとメタヒューリスティックスの設定は、そのようなパラメータ値が評価中のアルゴリズムの性能に影響を与えるため重要である。
本研究では, 動的系の理論と個体群分散の進化を用いた理論的解析により, コウモリアルゴリズムのパラメータ範囲に関して良い結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 23:01:58 GMT)
An Agentic AI Pipeline for Appliance-Level Energy Anomaly Detection and LLM-Driven Recommendations [2.1] 本稿では, 深部時系列予測, 変分異常検出, LLMに基づく推論を組み合わさって, 実用的なメンテナンスレコメンデーションを生成する, エンドツーエンドのエージェントパイプラインを提案する。
このシステムは、SSA(Singular Spectrum Analysis)とLSTM(Long Short-Term Memory)予測モデルを用いて、7つのオフィスアプライアンスを追跡する。
持続的および過渡的スパイク,予期せぬ停止,システム的事象を含む16シナリオベンチマークを用いて,予測モデル,アプライアンス固有のしきい値を有する異常検知器,LSM推論について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:15:51 GMT)
SatSplatDiff: Geometry-preserving generative refinement for high-fidelity satellite Gaussian Splatting [2.1] そこで我々は,SatSplatDiffを提案する。
本手法は,極小幻覚とセンサの持続的な外観で最大5倍の解像度向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 23:16:23 GMT)
Digitizing Coaching Intelligence: An Agentic Framework for Holistic Athlete Profiling using VLM and RAG [2.1] 本稿では,LLMをベースとした総合的スポーツ選手のプロファイリングのためのハイブリッドエージェントフレームワークを提案する。
マルチモーダルビデオ処理に伴うレイテンシとトークンの制約を克服するために,3 X 3 "スマートグリッド" 時間的チャンキング戦略を導入する。
また,ベクトル検索エンジン(ChromaDB)を利用したデュアルパーセンス検索拡張パイプラインを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:53:26 GMT)
From Prompting to Epistemic Proactivity: Temporal Trajectories of Student-AI Interaction in Mathematics Learning [2.0] GenAIは、学生が学習コンパニオンとして使うことが多い。
本研究では,9年生の数学教育における汎用LLMとの対話について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:54:37 GMT)
Long-Term Prediction of Local and Global Human Motion with Occlusion Recovery [2.0] 空間的および時間的依存は、双方向の注意機構によってモデル化される。
本研究では、時間的注意に基づく非自己回帰変換器を提案し、局所的なポーズや予測だけでなく、宇宙空間におけるグローバルな予測運動に対してもトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:49:56 GMT)
Panoramic Scene Analysis: A Survey from Distortion-Aware Engineering to Sphere-Native Foundation Modeling [1.9] パノラマ画像は単一のフレームで完全な視覚球をキャプチャし、従来のカメラでは達成できない空間的コンテキストを提供する。
2次元球面を平面に忠実にマッピングすることはできず、すべての平面表現は標準視覚アーキテクチャの前提となる仮定に反する歪みを導入する。
本研究は,プロジェクションに基づく適応から歪み認識工学,スフィアネイティブモデリング,基礎モデルの幾何認識トークン化に至るまで,方法論的軌道に沿ったパノラマシーン解析の進化を辿るものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:54:38 GMT)
PinNet: Keypoint-Aware Learned Local Descriptors with Geometric Embedding for Loop Closure in LiDAR SLAM [1.8] PinNetは、位置認識とスキャンスキャンの登録のために、ポイントクラウドから局所的な幾何学的記述子を生成するニューラルネットワークである。
その結果, 位置認識性能, 精度の高い相対ポーズ推定, シングルショットローカライゼーションが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 22:48:47 GMT)
Improvement of Robot's Simultaneous Localization and Mapping Using an Effective Transformation to Achieve Linear Model [1.8] LMKF SLAM は最先端の方法,特に EKF ベースのSLAM よりも優れていることを示す。
提案手法は,センサ値の不確実性やシステムパラメータの変化に対して,より安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:02:39 GMT)
From Black-Box to Clinical Insight: A Multi-Stage Explainable Framework for Speech-Based Cognitive Impairment Detection [1.8] ブラックボックス変圧器の予測を臨床現場の物語に翻訳する多段階説明可能性フレームワークを提案する。
このフレームワークは、モデル出力を語彙的豊かさ、構文的複雑さ、意味的コヒーレンスを含む4つの認知言語学的な次元にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:21:42 GMT)
Continual Learning for Sequential Personalization of Small Language Models: A Stability Monitoring Analysis [1.7] 小型言語モデル(SLM)は、ノートパソコンなどのエッジデバイスへのデプロイメントにおいて、ますます検討されている。
パーソナライゼーションは、時間をかけてユーザやタスク固有のデータに適応し、継続的な学習環境に配置するモデルを必要とする。
TRACEなどの最近のベンチマークでは、連続的な微調整は、整列した大言語モデルの一般的な能力を著しく低下させることができることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 01:16:03 GMT)
Listwise Explanation of Embedding-Based Rankings via Semantic Chunk Grouping [1.6] 我々はChunkGroupSHAPを紹介した。ChunkGroupSHAPは、意味的に関連するチャンクを共有ドキュメント機能にクラスタリングするリストワイドシェープ手法である。
群を偽造することは、すべての文書を関連する証拠で妨害し、密集した表現に近い粒度にランク付けする。
MARCO, FinanceBench, AILACaseDocs, FinQA with E5 Rankers and BM25 では, 最良説明単位が設定依存であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:30:07 GMT)
DysLexLens: A Low-Resource LLM Framework for Analysing Dyslexic Learners Insights from Online Forums [1.5] DysLexLensは、ディレクシック学習者のAI経験を分析するフレームワークである。
ノイズの多いソーシャルメディア投稿を辞書駆動コーパスに変換する。
検証可能なクエリ応答を生成し、応答評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 00:32:32 GMT)
Co-Optimization of Analog Kolmogorov-Arnold Networks for Low-Power Function Approximation in Flexible Electronics [1.5] 本研究は,ハードウェアソフトウェアの共同最適化により開発されたAnalog Kolmogorov-Arnold Networks (akaNs)を紹介する。
AKANはハードウェア不完全条件下での複素多変量関数を正確に近似する。
その結果、最大55%の領域と50%の省電力が可能となり、データセット全体で平均30%近く削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:35:48 GMT)
Static features from mixing in short- and long-range Lindbladians: Markov property and correlations [1.5] 高速混合とフラストレーションフリーを満足する局所リンドブラディアンは,CMIが遮蔽距離で崩壊する固定点を有することを示す。
さらに、ギブス状態の長距離非可換ハミルトニアンが任意の温度で局所マルコフ特性を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:56:57 GMT)
The Remittance Blueprint: Data-driven Intelligence for Sri Lanka [1.4] この研究は、スリランカの32年間(1994-2025年)の移住と送金を分析した。
結果は、送金の流入は主に外的マクロ経済変数、特に為替レートのダイナミクスと国内指標よりも世界的な原油価格によって引き起こされることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:35:46 GMT)
Optimizing Teacher-Student Partitioning for Scalable Knowledge Distillation on HPC Systems [1.4] 本稿では,教師と学生の分別を効率的に分離する知識蒸留(KD)のためのHPC対応方法論を提案する。
提案手法は,教師モデルの不要なデータ構造を回避し,最良の分割戦略を選択することにより,TRLよりも最大67%高いサンプリングを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:30:41 GMT)
Recovering Governing Equations from Solution Data: Identifiability Bounds for Linear and Nonlinear ODEs [1.4] 微分方程式を比較するための自然な計量として、解集合上のハウスドルフ距離を導入する。
我々は、幅広い構造方程式のクラスにわたってODEを管理するための識別可能性境界を確立する。
我々は、関連するODEクラスに対する計量エントロピー推定を導出し、サンプル複雑性境界を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:45:10 GMT)
Simulating the Dynamics of Markovian Quantum Processes by Quantum Collision Models on Quantum Computers [1.3] 我々はマルコフ量子過程の局所的および非局所的な散逸を量子コンピュータ上で実験的にシミュレートした。
ハードウェア固有のアンシラ戦略を用いることで,最大7つのシステムキュービット,合計13キュービット,40タイムステップのシミュレーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:53:26 GMT)
NIVA: A Multimodal Foundation Model for Actionable Earth System Intelligence [1.3] 我々は,地球システムコンポーネント間の統一表現を学習するための基礎モデルであるNIVAを紹介する。
大規模な地球系のシミュレーションに基づいて、NIVAは物理的に意味のあるクロスモーダル構造を学ぶ。
最初の検証として、NIVAは主要な気候指標の正確な予測を通じて、気候変動の重要なモードを捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:01:41 GMT)
Deployment-Side Adaptiveness in Multi-Horizon Volatility Forecasting [1.2] トレーニングされたマルチアウトプット(MIMO)予測器が,精度とコストプロファイルの異なる予測ファミリをいかに誘導するかを検討する。
20のストック・ボラティリティ・シリーズ,3つの予測水平線,および線形モデルからPatchTSTに至るまでのアーキテクチャにおいて,非デフォルトロールアウトルールがしばしば改善されることが判明した。
誘導ルールファミリに対する検証に基づくデプロイメントポリシーの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:32:09 GMT)
Layerwise Progressive Freezing: A Training Scaffold for Depth-Scalable Binary Networks [1.2] スクラッチからのバイナリニューラルネットワーク(BNN)のトレーニングは、ストレートスルー推定器(STE)が支配している
我々はStoMPPを導入し、クリップされた重みとアクティベーションを、入力から出力までの層ごとにハードバイナリの層に徐々に置き換える。
スタンドアロンのトレーニングルールとして、完全なSTEフリープロシージャを提供し、バニラSTEよりも深く成長するゲインを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:37:57 GMT)
AI-Driven Synthesis for High-Tech System Design: Automating Innovation [1.1] 本稿では、自動化設計(AiD)を変革パラダイムとして提示することで、現代のハイテクシステム設計に固有の複雑さを論じる。
本稿では,ディープラーニングと生成AIを利用した新しいシステム構築の自動化を目的とした,計算設計合成(CDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:26:48 GMT)
P-ARC: Exploiting Subproblem Independence for Parallel Multi-Robot Motion Planning [1.1] マルチロボットモーションプランニング(MRMP)への適応型ロボットコーディネート(ARC)アプローチの並列版を提案する。
P-ARCは、ARCの3つの主要なステージ(初期個々の解、競合検出、競合解決)のそれぞれに並列な変種を提案する。
我々は、ARCとP-ARCの両方にOR並列マルチスタート戦略を採用し、ハイブリッド並列戦略OR-P-ARCを作成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 00:48:23 GMT)
Real vs. Complex Spectral Bases for Neural Operators: The Role of Green's Function Alignment [1.0] 我々は、FNOの正確な実数値ミラーであるハートレーニューラル演算子(HNO)を紹介する。
実ハートレースペクトルは共役対称性によって半減されないので、HNOはFNOの2倍の周波数角を保持する。
演算子相含量の単調な楕円-逆時間依存分割を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:04:30 GMT)
Adaptive Iterative Hard Thresholding for Online High-dimensional Quantile Regression [1.0] 本稿では,段階的な更新を適応的にスケジュールされたハードスレッディングステップに置き換えるオンラインスパース回帰フレームワークを提案する。
我々は高次元オンライン量子レグレッションの理論を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 23:44:10 GMT)
Benchmarking on Tasks That Matter: Dataset Selection for Preserving Model Rankings [1.0] 機械学習モデルのベンチマークには、多くのデータセットが含まれることが多い。
効率性のためには、代わりに、小さくて代表的なデータセットの評価が好ましい。
本稿では,データセットのサブセットを選択する作業を行うためのフレームワークを紹介し,その選択戦略がグローバルモデルランキングをいかに保持するかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:50:22 GMT)
MINT-V2X: A Mobility-Integrated Network Trajectory Dataset for Predictive Resource Management [0.9] 本稿では,SUMOトラフィックダイナミクスとOMNeT++/Simu5Gネットワークシミュレーションを結合した包括的データセットであるMINT-V2Xを紹介する。
結果として得られたデータセットには、都市交通シミュレーションの3時間の間に15の道路ユニット(RSU)から1,386台の車両から987万の同期データポイントが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:29:05 GMT)
AdvScan: Black-Box Adversarial Example Detection at Runtime through Power Analysis [0.8] AdvScanは、AE検出のためのランタイムパワー分析ベースの方法論である。
ブラックボックスのシナリオで動作し、最小遅延を発生させる。
AEsの99.984%を検知し、偽陰性は40、偽陽性はゼロである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 04:04:08 GMT)
Efficient Approximation of the Wigner Kernel in Phase-Space Quantum Mechanics [0.8] 本稿では,1次元シングルボディ量子システムに対するWignerカーネルの解析近似を提案する。
結果として得られる式は、ウィグナー核と関連するガンマ関数を近似する効率的な方法を提供する。
近似および直接計算されたウィグナーカーネルとガンマ関数の数値比較により,提案手法が正確な量の主挙動を捉えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:07:08 GMT)
Democratic ICAI: Debating Our Way to Steering Principles from Preferences [0.8] 逆構成AI(ICAI)は、好みを自然言語の原則に要約することで意思決定における解釈可能性を改善する。
我々は,構造化されたペルソナ討論を通じて,複数の競合する合理性を集める新しいアプローチである民主党ICAIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:38:47 GMT)
DE-2LS: Differential Evolution with Late-Stage local-search for Unconstrained Single-Objective Numerical Optimization [0.8] RDEx上に構築されたDEC-2LSは,変数境界を持つ制約なし単目的最適化のための,後期的,局所探索強化型微分進化フレームワークである。
提案手法はRDExの進化的検索エンジンを保存し、2つの保守的な改良を導入する。
実験結果から, DE-2LS は直接ヘッド・ツー・ヘッド比較において, RDEx 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） (Fri, 26 Jun 2026 06:43:08 GMT)
STAG: Spatio-temporal Evolving Structural Representation of Action Units for Micro-expression Recognition [0.8] 微小な表情認識は、微妙で短命な顔面筋運動のために困難である。
既存の手法は頂点オンセットのフレームに大きく依存し、微粒なフレーム間ダイナミクスを見落とし、空間情報と時間情報を別々にモデル化する。
本稿では,動的ROI-AU結合型時空間ネットワークSTAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:46:48 GMT)
GNBAN: Graph Neural Basis Attention Networks for Long-Horizon Forecasting over Large Entity Sets [0.8] 小売階層の底辺での需要予測には、製品、店舗、地域間で何万もの相関したロングホライゾンシリーズを予測する必要がある。
ヘテロジニアスグラフ表現学習と解釈可能な基底分解ヘッドを組み合わせたエンドツーエンドアーキテクチャであるGNBANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:05:15 GMT)
Surrogate-Gated Generation and Foundation-Model Embeddings for Bayesian Materials Design [0.8] 我々は、安価で確率的なサロゲートがジェネレータの出力をトリアージできることを示し、そのようなサロゲートが何がうまくいかなければならないかを示す。
機械的, 電子的, 振動的特性にまたがる代理性能のクロスファクターベンチマークにより, ガウス過程による事前学習されたORBの埋め込みを最も信頼性の高い組合せとして同定した。
完全なパイプラインはオープンソースソフトウェアとしてリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:10:01 GMT)
Hybrid quantum-classical neural network for sample-efficient recognition of topological phases [0.7] 本稿では、浅いパラメータ化量子回路、測定、古典的ニューラルネットワークからなるハイブリッド量子古典ニューラルネットワークを提案する。
ハイブリッドニューラルネットワークは, 表面符号の位相位相を, 対称性に富んだ位相位相とランダムな積状態とを区別することを示した。
このハイブリッドニューラルネットワークは、既存の量子コンピュータで容易に実装できる浅い量子回路を備えており、複雑な量子状態の効率的なキャラクタリゼーションを可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:48:19 GMT)
Borrowed Identities: Malleable Distillation Factories and a Unified Numerical Search [0.7] 既存の蒸留工場を見つけるには、コード空間全体に正しく作用するゲートが必要である。
本稿では, 蒸留回路が単一入力状態におけるアイデンティティとして機能することのみを必要とする, より弱い借入同一性条件を導入する。
クリフォード階層の全てのレベルに一様に適用され、単一のレベルで異なるマジック状態を蒸留する工場を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:14:09 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） (Fri, 26 Jun 2026 07:52:58 GMT)
Reachability Guarantees for Cart-Pole Swing-Up and Stabilization [0.7] 直立平衡への収束を証明したスイッチングエネルギーベース/LQRコントローラの到達可能性解析を行う。
また, 定常荷車速度をゼロに制御するリアプノフ関数も提案し, ほぼグローバル収束を確立する。
コントローラハンドオフでは、スイッチング領域がアトラクションのLQR領域内に厳密に配置され、スワップアップ・トゥ・スタビライズ・トランジションが正式に認証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 22:03:21 GMT)
Reproducing FACTER: Fairness via Conformal Thresholding and Prompt Repair [0.7] FACTERは、フェアネスと統計的カバレッジを共同で実施するために設計された、モデルに依存しないフレームワークである。
多様なアーキテクチャとデータセットの分散レベルをまたいだFACTERフレームワークの研究を行う。
我々の分析では、FACTERは適応閾値違反数を一貫して減少させるが、これらの減少はグローバルフェアネスの指標に一貫して反映されない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 21:37:01 GMT)
Do Language Models Converge to Themselves? Recursive Self-Refinement as Textual Relaxation [0.7] 我々は、デフォルト温度と決定論的デコーディングの両方の下で、50のICML 2025抽象に対して10ステップの洗練トラジェクトリを生成する。
正規化編集距離, 精度および近似固定点, 単語数安定性, 指数緩和, 外部LCM-as-a-judge評価を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:44:53 GMT)
Reliable Homomorphic Matching for Fuzzy Labeled PSI at Scale [0.6] Fuzzy Labeled Private Set Intersection (FLPSI)は、受信者がそのクエリと同じような登録レコードのラベルを学習する。
我々は、その準同型形式について研究し、レベル付きBFV準同型暗号(HE)、ガーブラード回路、シークレット共有を組み合わせて、暗号の下での一致を判定し、レコードのラベルを解放する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:40:03 GMT)
Criticality-Constrained Iterative Pruning for Energy-Efficient Spiking Neural Networks via Combined Importance Scoring [0.6] ニューロモルフィックハードウェアにスパイキングニューラルネットワーク(SNN)をデプロイするには、積極的なシナプス的プルーニングが必要である。
既存の戦略は、神経の無視的臨界性、または本質的に刈り取られる問題の凸緩和に依存する。
本稿では,PyTorchのパイプラインであるCriticality-Constrained Quadratic Pruning (CQP)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:48:01 GMT)
Theory of Electron Spin Resonance Scanning Tunneling Microscopy: The First Decade [0.6] 走査トンネル顕微鏡における電子スピン共鳴は、原子スケールの表面における磁気不純物の電子遷移の研究を可能にした。
本稿ではESR-STMの最近の進歩を概観する。
電場がハイゼンベルク交換、近藤散乱、アンダーソン不純物モデルに基づくスピン共鳴を駆動する可能性の基本メカニズムについて議論する。
STM接合におけるコヒーレントスピン制御のレビューの後、マルチビット演算が可能なコヒーレントマルチスピン制御に対するESR-STM法の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:16:56 GMT)
Physics-Informed Neural Network with Transfer Learning for State Estimation in Lithium-Ion Batteries using the Single Particle Model with Electrolyte [0.5] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は非線形偏微分方程式を解く強力なツールとして登場した。
PINNは、特に電解質を用いた単一粒子モデル(SPMe)のような低次モデルに対して、スケーラビリティの向上を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:11:00 GMT)
MMAO: A Metabolic Multi-Agent Optimizer with Endogenous Resource Allocation for Continuous and Discrete Optimization [0.5] 本稿では,プライベート・パブリックなメタボリック・リソース・ループから順応的に適応を導出するクロスドメイン最適化フレームワークを提案する。
連続的な設定では、MMAOはエネルギー制御されたゼロオーダープローブとロール補間運動を使用する。
離散的な設定では、同じ制御則が構造的センシング、局所摂動、誘導、エネルギー重み付きエッジ再利用によってインスタンス化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:10:34 GMT)
Estimation--Prediction Tradeoff in Causal Probabilistic Temporal Graphs [0.5] 時間的リンク予測は通常、目に見えないエッジでの予測性能によって評価されるが、確率論的時間グラフでは、この基準はモデル誤差を既約の不確実性で説明することができる。
本稿では,一過性のエッジを持つ時間グラフと,既知の地道因果構造を生成する確率論的因果構造を提案する。
提案したバイナリロジスティックパラメトリゼーションでは、クラメロ-ラオ境界を導出し、パラメータ推定誤差と既約予測損失とのトレードオフを検証する。
この結果から,モデルが因果メカニズムを学習したかどうかを反映せず,本質的なプロセスの不確実性から再現可能なモデル誤差を識別するベンチマークを動機付けている可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:13:48 GMT)
Dialogue to Detection: A Multimodal Hybrid NLP Pipeline for Insurance Fraud Detection [0.5] 保険詐欺は実質的な財政損失と運用上の不効率を課し、保険料を引き上げ、正当な政策所有者の信頼に影響を及ぼす。
既存のアプローチは、主にプライベートなテキストのみのデータセットに依存しており、言語、行動、話者に基づく指標を統合するマルチモーダルメソッドの進捗を制限する。
本稿では,FNOL 条件を再現する合成マルチモーダルフレームワークを提案する。エージェント・カストマー・ダイアログと2話者音声を生成し,ASR とダイアリゼーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:59:05 GMT)
DG^VoiC: Speaker Clustering for Fraud Investigation under Real Call-Centre Conditions [0.5] 本稿では,顧客認証のための音声クラスタリングフレームワークであるDGVoiCについて述べる。
この手法は、センシティブな情報整合匿名化、音声中心の事前処理、スライドウインドウ話者埋め込み抽出、およびコサイン類似性に基づくクラスタリングを組み合わせて、実際の電話条件下で繰り返し話者を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:51:14 GMT)
Towards Structuring an Arabic-English Machine-Readable Dictionary Using Parsing Expression Grammars [0.4] 本稿ではアラビア英語のAl-Mawrid辞書の機械可読版を部分的に構成する手法を提案する。
この方法は、Al-Mawridのエントリを単語と句読点のストリームから階層構造に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:33:42 GMT)
Extracting Knowledge from an Arabic-English Machine-Readable Dictionary Using Information Extraction [0.4] アラビア英語のAl-Mawrid辞書の機械可読版から語彙情報を自動抽出する手法を提案する。
我々はn-gram解析とキー・ワード・イン・コンテクスト(KWIC)分析を用いて,形態的,構文的,意味的な情報を示す語彙パターンを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:52:27 GMT)
A Study of Temporal Fusion Strategies for Named Entity Recognition in Historical Texts [0.4] 時間的変動は、歴史的テキストで名前付きエンティティ認識に固有の課題を生じさせる。
我々は,軽量融合戦略を用いて,時間的メタデータをNERモデルに構造的に組み込む方法について検討した。
フランスとドイツの歴史的データセットに対する我々の評価は、後期融合戦略がより堅牢で時間的に一般化可能な性能をもたらすことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:23:31 GMT)
All you need is log [0.4] 次数 $in[0,infty]$ の Rényi の発散は、データ処理および独立製品への添加物の下でのユニークな族単調であることを示す。
多くの問題は一度に2つ以上の分布を比較する - マルチポピュレーションフェアネス、マルチプライオリPAC-Bayes境界、マルチヒポテシステスト。
レニイ族の右多分布一般化は開問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:24:59 GMT)
Adaptive Bayes exactly tracks information over intrinsic time [0.4] このような更新の後悔は、正確な情報記録の同一性に従うことを示す。
同じ計算では、Hedge、楽観的でサイドインフォメーションのバリエーション、継続的な事前、強化、オンライン凸最適化、コンテキストブレイト、繰り返しゲームがカバーされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 23:59:28 GMT)
The Simulacrum: Decision-Theoretic Pretraining for Near-Optimal Time-Series Forecasting and Inference [0.3] 決定理論事前学習(Decicioretic pretraining)と呼ばれるプロセスを通じて時系列推定器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。
アナリストは、生成世界、データ生成プロセス上の分布、および目標決定目標を指定する。
この世界から階層化されたシミュレーションに基づいて訓練されたニューラルネットワークは、対応する最適決定ルールを近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 04:25:09 GMT)
Curriculum-guided Change Detection Training: Toward Accurate Serac Fall Monitoring [0.3] 変化検出(CD)は、ほぼ登録された複数時間画像から意味的または構造的変化を特定することを目的としている。
ほとんどのディープCD法はトレーニング中に一様サンプリングに依存している。
変更検出に適したカリキュラム学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:14:11 GMT)
AdvancedShelLM: A Stateful Multi-Agent LLM Honeypot for SSH Deception [0.3] マルチエージェント・マルチLLMアーキテクチャを用いて,従来のLLMハニーポットの限界に対処するLLMをベースとした新しいハニーポットの設計を提案する。
AdvancedShelLMと呼ばれる私たちのハニーポットは、マネージャとWorkerという2つのLLMエージェントを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:39:05 GMT)
AI Persuasive Framing in Collective Dilemmas [0.3] 我々は、AIアシスタントが参加者を協力に向けられるかどうかを検証した。
しかし、協調効果は短命であり、最初の数ラウンドで消失した。
この対社会的説得と反社会的説得の非対称性は、AIシステムの二重利用リスクを浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:46:32 GMT)
Geometric Measurements of the Axiom of Choice in Neural Proof Embeddings [0.3] 我々はLean 4のカーネルレベルの公理依存性の追跡を用いて、選択の公理が証明空間に測定可能な幾何学的相関を持つことを示す。
このシグネチャは長さ,ファイル,著者,トピックコントロールに留まり,正規化証明源で訓練されたフルソースエンコーダの下で複製されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:57:00 GMT)
From Detection to Action: Using LLM Agents for Fault-Tolerant Control [0.2] 我々は,耐故障性制御のためのエージェント型大規模言語モデル(LLM)フレームワークを提案する。
故障検出出力を、植物固有の知識に基づく制約対応回復行動に変換する。
我々は,各プロセスのダイナミックスと互換性のある遅延予算内で,意味的基盤を持つエージェントが有効なリカバリ決定を導出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:13:58 GMT)
Ghost Without Shell: Measuring Non-Interactive SSH Attacks on Honeypots [0.2] 対話的なシェルに焦点を当てたり、セッション長に基づいて成功を評価するハニーポットは、最も認証された攻撃を見逃す可能性がある。
我々は177,622の認証されたセッションを収集し、その結果を独立したCowrieデータセットに対して検証した。
この発見は、インタラクティブなシェルに焦点を当てたり、セッション長に基づいて成功を評価するハニーポットが、最も認証された攻撃を見逃す可能性があるため、重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:03:27 GMT)
Industry-ready spin-photon interfaces for hybrid photonic quantum computing [0.1] ハイブリッドフォトニック量子コンピュータは静止物質量子ビットとフライングフォトニック量子ビットを組み合わせる。
マイクロキャビティにおける半導体量子ドットは、そのようなデバイスを実現するための主要なプラットフォームである。
大規模展開と互換性のあるIII-Vパイロット生産ラインプロセスを用いて作製した数千個の半導体量子ドットデバイスについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:17:13 GMT)
The Prepare and Broadcast Scenario [0.1] 本稿では,標準準備・対策フレームワークを一般化したPABシナリオについて紹介する。
我々は、このシナリオを記述する古典的、量子的、および非シグナリングモデルの階層を構築し、対応する相関集合を特徴づけ、ベルのような不等式の新しい族を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 22:33:23 GMT)
Qudit extension of parameterized IQP circuits: A generative quantum machine learning approach to integer data [0.1] 量子回路は、各整数値画素を固定長のビットストリングに符号化する。
この方法は、CLIC検出器の電磁熱量計における単一粒子電子シャワーからのエネルギー蓄積について検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:23:18 GMT)
Bit-Precise Conformance Testing of Simulink Model Checkers [0.1] Simulinkは、実用的なモデリング言語と、サイバー物理システムの開発のためのシミュレーションエンジンを提供する。
Simulink Design Verifier (SLDV) やサードパーティのSMTベースのモデルチェッカー (SmtMC) など、正式な検証ツールが提供されている。
本研究の目的は、以下の項目に対処することで、Simulinkモデルチェッカーの品質を検証することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:31:15 GMT)
Quantum Correlations in the Decay of $B^0$ meson and Entanglement Entropy [0.1] B0$中間子の2つのベクトル中間子への崩壊は、2つの四重項からなる二部晶系を構成する。
絡み合いエントロピーは、崩壊する粒子系の量子相関の尺度として用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:42:11 GMT)
Establishing the Minimal Clinically Important Difference (MCID) for Smartphone-Derived Gait Measures in Multiple Sclerosis [0.1] 多発性硬化症(MS)患者における遠隔歩行の頻繁なモニタリングを可能にするデジタルヘルス技術
デジタル歩行測定における臨床的重要な最小差 (MCID) を定義する文献は限られている。
これらのMCIDは、意味のある歩行変化を解釈し、デジタル測度をMS結果評価に組み込むためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:24:42 GMT)
Two-Stage Fine-Tuning for Protein Sequence Generation with Targeted Amino-Acid Composition [0.0] 本研究では、配列が所望のアミノ酸組成プロファイルと一致しなければならない制約付きタンパク質生成問題について検討する。
本発明のモチベーション応用は、合成飼料タンパク質の設計であり、食物タンパク質のAA組成が栄養価を直接決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:29:42 GMT)
Which Nash Equilibrium? Solver-Dependent Selection on Zero-Sum Nash Polytopes [0.0] 選択はシードではなくアルゴリズムによって決定されるが、家族は非対称なナッシュ集合でのみ異なることを示す。
また、一般的な直感を補正する2つの否定的な結果も報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:53:30 GMT)
When Is an LLM Worth It for Hyperparameter Optimization? A Budget-Matched Study on Tabular Data Finds the Warm-Start Is a Default Configuration, Not the Model [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、事前知識から"ウォームスタート"検索を行うハイパーパラメータ最適化(HPO)アドバイザとして提案されている。
8つのPMLBベンチマークで、予算に適合したマルチシーズプロトコルで、この主張を検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:02:21 GMT)
When AI Deceives: A Natural Experiment on the Causal Effects of Perceived Deception on Player Ratings in RPGs [0.0] 本研究では,DDI(Design deception intensity)とPDA(Player deception awareness)が,ゲーム環境におけるプレイヤー評価に与える影響について検討する。
各更新から1日から28日以内に投稿された英語のSteamレビューをすべて収集し、プレイヤーによる双方向固定効果パネルデータセットを構築した。
DDIは、比較的低い強度で反射点を持つU字型効果を示すが、右枝の上昇傾向は、主に高強度更新をバンドルした同時新コンテンツによって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:32:17 GMT)
When AI Classifies: What Counts as Public Administration? [0.0] 本研究では,学術的表現の代替システムは,広範公共行政(PA)と人工知能関連公共行政(AI-in-PA)を識別し,特徴付けるかを検討する。
Web of ScienceとOpenAlexを使って、著者定義、引用駆動、AI支援表現に基づく5つのアプローチを比較する。
その結果,コーパスサイズ,出版形態,出版媒体,時間的発達,主題的クラスタリングと構造に有意な差異が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:44:17 GMT)
Value of Information under Imprecise Probabilities: Decision-Rule-Specific Values and Fixed-Measure Envelopes on a Credal Set [0.0] 一組の確率測度の下では、VOIは異なる定式化を必要とする。
まず、インプレクションの下で行動するための決定ルールを修正するルール固有のVOIをエクスプリケートする。
第2に,古典的VOI関数を許容可能なすべての正確な測定値に対して評価する固定測度エンベロープを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:20:38 GMT)
VLM-Aware Meta-Optic Front-End Design for Frozen Vision-Language Models [0.0] 凍結モデル認識のための連続密度メタ光学フロントエンドを最適化する協調設計フレームワークCODAを提案する。
CODAはCLIP ViT-L/14ゼロショット精度を53.75$pm$3.57$%$から65.41$pm$3.99$%$に改善している。
これらの結果は、制約されたメタ光学イメージングの下では、光設計と凍結した視覚モデル目標を整列させることにより、下流認識を改善することができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 01:54:22 GMT)
Turn-Averaged SAEs for Feature Discovery and Long-Context Attribution [0.0] 我々は,1つの人間またはアシスタントのターンを一定数の機能で表現するターン平均SAEを紹介する。
LLMにより判定された場合, 1ターンあたりの高次特徴は, 平均的特徴量よりも完全に表現できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:07:34 GMT)
Triadic Werewolf: A Jester Role for Multi-Hop Theory of Mind in LLMs [0.0] 大規模言語モデルの理論・オブ・ミンド評価は、通常、ダイアド・ソーシャル・ディダクションゲームを使用する。
我々はWerewolfのゲームをJesterで拡張する。これは、ピア疑念に対するユーティリティが投票によって勝つため、逆転する第3の派閥である。
GPT-4.1、DeepSeek-V3.1、Llama-3.3-70Bでの60試合中、Jesterは60-70%で勝利し、Werewolvesは20%を超えなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:59:35 GMT)
Time Evolution on Hybrid Tensor Networks -- A Novel and Parallelizable Algorithm [0.0] 我々は最近導入されたハイブリッドテンソルネットワーク(hTN)に基づく行列積状態の時間進化アルゴリズムを開発した。
我々は、古典的コンピュータの境界に近いテンソルを保持し、高度に絡み合った内部を量子コンピュータにオフロードする。
本稿では,行列積状態 Ansatz から派生したテンソルネットワークに特化したアルゴリズムの詳細なステップと擬似コードについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:02:02 GMT)
The Undecidability of Artificial General Intelligence (AGI) Alignment [0.0] 本稿では,AGI(Artificial General Intelligence)の安全性の基本的な数学的限界を確立する。
AGIアライメントの非可視性理論と有限構造的非可視性理論という2つの中心的不可視性結果を通してこの境界を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 22:51:16 GMT)
The Signal-Coverage Matrix: Stratifying Type and Semantic Errors in Statement Autoformalization [0.0] LLMオートフォーマル化の見出し型精度は2年間で$sim$53%から$sim$76%に上昇した。
本稿では,リーンエラボレータを横断する信号被覆行列を意味等価判断で提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:15:12 GMT)
The Schrödinger equation in the complex plane and quantum entanglement [0.0] この運動量は、解析的に複素平面に連続した古典的キネマティック運動量の量子アナログである。
波動関数の零点は運動量に単純な極をもたらす。
境界状態内のゼロ点振動は運動量のゆらぎのためだけであり、無限大での剛体流として表される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 22:52:29 GMT)
Squeezing enhanced homodyne weak force sensing in cavity optomechanics [0.0] キャビティ・オプティメカニクス・システムは量子センシングのための有望なプラットフォームとして登場してきた。
本研究は,適切なホモダイン角度でのキャビティオメカニカルセンサの力感度が著しく向上することを明らかにする。
キャビティモードのICS (Intra-cavity squeezing) やIES (Injected external squeezing) により, 力感度をさらに向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:06:27 GMT)
Spectral phase transitions and trainability in neural network learning dynamics [0.0] トレーニング中のニューラルネットワーク重量行列のスペクトルにおける低次元構造の出現について検討した。
この結果から,スペクトル解析が学習力学の統一的な視点を提供する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:00:01 GMT)
Spectral Perturbation of the Empirical Fisher Information Matrix under Weight Quantization [0.0] 本研究では、2つの構造的摂動下でのパラメトリック統計モデルのフィッシャー情報行列(FIM)のスペクトル摂動について検討する。
第一に、明示的な局所曲率-単調性仮説の下では、FIMの固有値_maxを確実に高める基準多様体から逸脱することを示す。
我々の主な結果は、ワイルの不等式を経由し、量子化雑音下でのシグマ_maxの値を示す方向固有値摂動である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:10:53 GMT)
SeFi-Image: A Text-to-Image Foundation Model with Semantic-First Diffusion [0.0] SeFi-Imageはセマンティックファースト拡散に基づいて構築されたテキスト・ツー・イメージの基礎モデルである。
我々は,SeFi-Imageを3つのモデルスケール,1B,2B,5Bパラメータでインスタンス化する。
SeFi-ImageはGenEval, DPG, LongTextBench, OneIG, DMDG-2Kなど,幅広いベンチマークで高いパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 01:59:07 GMT)
Scaling limit of the Random Language Model [0.0] 我々は、文脈自由文法のアンサンブルであるランダム言語モデル(RLM)の理論を開発する。
その結果, RLM の凝縮遷移は臨界値$x_c=1/8$ で表され, 規則の使用法は集中し, 言語統計学はコーパス長に非自明な依存度を得ることがわかった。
これらの体制全体において、異なる規則、エントロピーおよび関連する可観測物の数に対する明示的なスケーリング法則を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:00:30 GMT)
Scalable Acceleration of Many-Body Quantum Dynamics via Time-Rescaling [0.0] 時間再スケーリング(TR)法は閉多体量子力学の効率的な加速を可能にする。
多体系におけるグリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー状態の高忠実化
その結果、TRは多体系における高速量子制御のスケーラブルで実験的に実現可能なアプローチとして確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 01:01:41 GMT)
SHARD: cell-keyed residual splitting for alignment-resistant private dense retrieval [0.0] センス埋め込みは意味探索とRAGの基盤となる。
リークされたベクトルストアは、基盤となるテキストの多くを保持者の手元に戻す。
Shardは攻撃を意識した防御であり、暗号的な保証ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 11:26:53 GMT)
SEADA: An efficient methodology for optimizing mixed-precision DNNs on multi-precision spatial architectures [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)では、レイテンシ、エネルギー消費、メモリフットプリントを削減する効果的なアプローチとして、混合精度計算が導入されている。
混合精度ネットワークを多精度空間アーキテクチャに効率的にマッピングすることはいくつかの課題をもたらす。
この研究は、これらの課題に対処するために設計された効率的な方法論であるSEADAを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:27:19 GMT)
S-GAI: Spectral Geometry-Aware Initialization for Sigmoidal MLPs -- From Dataset Geometry to Network Weights [0.0] S-GAI(S-GAI)は、一層型シグモダルのための分光幾何学的枠組みである。
各クラスに対して、SVDは平均、主方向、スペクトルスケールを提供する。
これらのクラス固有のゲートは、トレーニングセットから直接共有された隠蔽層を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:25:00 GMT)
Role of the Casimir force in the capacitive radio-frequency microelectromechanical switches [0.0] マイクロエレクトロメカニカルキャパシブスイッチにおける円筒形状の膜と底電極の間に作用する揺らぎ誘起カシミール力について検討した。
カシミール力の得られた値は、スイッチ膜の厚さを決定するのに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:41:34 GMT)
Revealing precision bounds on neutrino oscillation parameters with quantum estimation theory [0.0] 本稿では,いくつかの微妙な問題を解明し,振動パラメータの最大精度を明らかにすることを目的とする。
この結果は,将来のニュートリノ振動実験で得られる最終的な精度に関する理論的なベンチマークを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:17:40 GMT)
Reduction of Probabilistic Chemical Reaction Networks [0.0] 化学反応ネットワークは細胞レベルで適応的な振る舞いをプログラムするためにどのように使用できるかを示す。
Napp-Adams-Compiled CRNで符号化された因子グラフ構造を復元することにより、最近の因子グラフ削減結果をそれらの化学実装に転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:36:32 GMT)
Recovering Sharp Conductivity Features in the Finite-Data Calderón Problem with Physics-Informed Neural Networks [0.0] ランダムなウェーブレット関数に基づくマルチスケール境界励起を導入することにより、ニューラルカルダーンのインバージョンを再検討する。
未知導電率を表す物理インフォームド再構成フレームワークを提案する。
このフレームワークは, 相対誤差が3%-12%の有限境界測定値から, 支配的導電率構造を復元することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:54:32 GMT)
Reconstructing the Developmental Trajectory of Adipocytes in Human Adipose Tissue Using Single-Cell RNA Sequencing [0.0] インスリン様増殖因子 (IGF) および線維芽細胞増殖因子 (FGF) 経路が最も顕著なネットワークとして出現した。
IGFシグナリングは血管周囲ニッチにおいて特に有効であり、FGF活性は成熟脂肪細胞領域で支配的であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 02:27:16 GMT)
RS-Diffuser: Risk-Sensitive Diffusion Planning with Distributional Value Guidance [0.0] オフライン強化学習は、追加の環境相互作用なしに、固定データセットからポリシー学習を可能にする。
本稿では,拡散に基づく軌道生成と分布値批判を組み合わせ,リスクに敏感なオフライン拡散計画フレームワークRS-Diffuserを提案する。
リスクに敏感なD4RLと危険なロボットナビゲーションベンチマークの実験は、RS-Diffuserが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:51:16 GMT)
RAMSES: Secure high-performance computing for sensitive data [0.0] 堅牢なセキュリティフレームワーク内で高いパフォーマンスを実現するために,ゼロから設計したHPCシステムであるRAMSESを提案する。
RAMSESはAMDプロセッサのハードウェアベースのメモリとIBM Storage Scaleの最先端のファイル暗号化を統合している。
さらに,HPC環境に適応してセキュリティ要求を増大させるため,高度なオペレーティングシステムのハードニング,多層セキュリティアーキテクチャ,多要素認証を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:10:27 GMT)
Quantum enhancement of information-mediated energy transfer [0.0] 我々は、N次元の縮退した基底と励起状態が集合的に熱浴に結合する量子エンジンを構築する。
集団ジャンプはNと線形に熱電流と情報の流れを高めるが、エントロピー生成はNとは独立である。
この結果から,量子コヒーレンスと,量子エンジンにおける集合的効果のスケーラブルな利点が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:09:42 GMT)
Population-Dominated Ergotropy in a Capacitively Coupled Double-Quantum-Dot Battery under 1/f Charge Noise [0.0] 容量結合型二重量子ドット(DQD)量子電池において、抽出可能なワークストレージを調査する。
我々は, エルゴトロピーの総数, 人口およびコヒーレント寄与量, エネルギーベース人口, 受動順序違反診断, 騒音平均状態のジェンセン・シャノンコヒーレンスを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:46:41 GMT)
Pauli-Sparse regularised Counterdiabatic Shortcuts for Linear-Ramp QAOA [0.0] 組合せ最適化は量子アルゴリズムの主要なターゲットである。
有限深度 QAOA は、ハミルトニアンが小さい、または指数的に小さいスペクトルギャップを持つとき、強いダイアバティック誤差に悩まされる。
正規化断熱ゲージポテンシャルに基づく線形ランプQAOAのパウリスパース対断拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:41:15 GMT)
Parameter-Efficient Continuous-Variable Photonic Quantum Neural Networks for Edge Quantum AI: Demonstration in Oral Cancer Detection [0.0] スマートフォンベースのスクリーニングはスケーラブルな代替手段だが、エッジハードウェアの制約の中で動く軽量モデルが必要である。
CV-QNNの標準層に比べて40～45%のトレーニング可能なパラメータを削減できる簡易なDラウンドU$1$のCV-QNNアーキテクチャを提案する。
その結果,パラメータ効率,室温医用画像分類のためのCVフォトニック量子機械学習が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:37:53 GMT)
PAC-Bayesian Certificates for Quadratic Closed-Loop Control [0.0] PAC-ベイズ境界は、データ依存予測器に対する有限サンプル保証を提供する。
学習に基づく制御にそれらを適用することは、自然な目的が二次的な軌道コストであるため困難である。
PAC-Bayes-Chernoff 証明書の集合を,実現可能な閉ループ応答に対する後部分布として提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:24:21 GMT)
PA-BiCoop: A Primary-Auxiliary Cooperative Framework for General Bimanual Manipulation [0.0] PA-BiCoopは、動的一次・補助的腕の分化を伴う新しい単一モデル双方向協調フレームワークである。
ロボットアームを、タスクステージ全体にわたって適応的に調整可能な役割を持つ一次と補助のアームに分類する。
RLBench2シミュレーションタスクでは、最先端のベースラインを平均48%上回り、現実世界のタスクでは平均50%以上上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 15:38:00 GMT)
Optimizing Resource Costs: A Practical Guide to Achieving Target Security in Verifiable Blind Quantum Computing [0.0] 検証可能なブラインド量子コンピューティング(VBQC)は、リソース制限されたクライアントが安全に計算を量子サーバに委譲することを可能にする。
LeichtleらによるノイズローバストVBQCプロトコルは、ラウンドベース構造によってこれを達成している。
我々はこれを制約付き最適化問題として定式化し、それを解決するための実践的なフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:38:34 GMT)
Non-equilibrium quantum thermometry with bosonic samples [0.0] ボーソニックプローブを用いた低温非平衡量子温度測定について, ドリューデミックスペクトル密度を用いて検討した。
我々は、ボヤノフスキーとヤスノウの二次解を用いて、プローブ-バスダイナミクスを正確に扱う。
我々はマルコフのQFIが定常値に単調に上昇し、内部最適値が得られないことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:37:58 GMT)
Monotonic Impurity Entropy beyond Unitarity: the $\mathscr{PT}-$Symmetric Quantum Impurity Model [0.0] 不純物エントロピーはユニタリシステムではよく理解されているが、非エルミート的な多体セッティングの運命はほとんど解明されていない。
複素共役境界金堂相互作用により, 2つの不純物スピンに結合したSU(2)_1$Wess--Zumino--Wittenバルクからなる$mathscrPT$-symmetric量子不純物モデルについて検討した。
スペクトルが完全に現実のままであり、多くの身体の近藤雲によって不純物が遮蔽される近藤遮蔽体制では、不純物エントロピーは紫外線中において$ln 4$から単調に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:00:03 GMT)
Modelling Emotional Memory in Children with Tensor Networks [0.0] 感情的に有意な一連のおもちゃの正しいリコールは、単にそれだけではない。
おもちゃ自体の原子価だけでなく
前後に示されたおもちゃの価額。
古典的テンソルネットワークモデル。
原子価は77.98%の精度で研究結果をモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:31:09 GMT)
Mind the Gap: Quantifying the Domain Gap in Cross-Sensor Diffusion Super-Resolution [0.0] 超高解像度衛星画像は、Sentinel-2のような無償のミッションとPlanetScopeのような商用システムの間の空間分解能ギャップを埋めることができる。
真のペアの低分解能と高分解能の観測を行うセンサは存在しないため、SRモデルは一般的に合成劣化データに基づいて訓練される。
本稿では, この合成と実のミスマッチが, 近代拡散に基づくSRモデルの性能にどのように影響するかを, 初めて体系的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:43:42 GMT)
Interpretable machine learning predicts Parkinson's disease severity using motion-corrected QSM MRI and multiband multiecho fMRI features [0.0] 解釈可能な機械学習を用いて、QSMとReHoの特徴から現在のモータの重症度を予測する。
小脳, 視床, 線条体, 内臓, 運動皮質の特徴について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 20:26:37 GMT)
Improving Coherence in Hierarchical Time Series Forecasting using Structured Temporal Fusion [0.0] 階層的テンポラルフュージョン (HTF) は階層的埋め込みとコヒーレンスを意識した損失関数を統合し、階層のすべてのレベルにわたって一貫した予測を保証する。
我々は、M5 Walmart予測データセットと、利用可能な階層的エネルギー消費データセットの2つの公開ベンチマークデータセットに対して、HTFを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:11:40 GMT)
High yield creation of germanium vacancy centers in diamond by focused ion beam implantation and high temperature annealing [0.0] ダイヤモンド中のゲルマニウム空洞センター(GeV)は量子コンピューティングと量子通信のための有望なプラットフォームである。
集束イオンビーム注入によるダイヤモンド中のGeV中心の高効率局所生成を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:26:07 GMT)
Heterogeneous synaptic motifs bridge microscale structure and macroscale nonlinear dynamics [0.0] シナプス分解能ネットワークコネクトロミクスの最近の進歩は、脳回路が微細な構造的接続を特徴とすることを示している。
本研究では,マウス一次視覚野の個体群間における不均一な活動を再カプセル化するネットワーク接続をリバースエンジニアリングする枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:41:40 GMT)
Hard-core Bosons in Action: Applications to Quantum Circuits [0.0] この研究は、回路シミュレーションのためのハードコアボソン代数をレビューし、拡張する。
IBM Qiskitとの比較では、シミュレーションの実行時間が大幅に改善されている。
量子回路合成のための遺伝的アルゴリズムとハードコアボソン形式を組み合わせた新しい応用法が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:00:32 GMT)
HDDPM: Heteroscedastic Denoising Diffusion Probabilistic Model for Quantitative Low-Count Brain PET Recovery [0.0] PET(ポジトロン・エミッション・トモグラフィ)は、診断品質とラジオン線量とのバランスを求める。
低周波PETノイズは非ガウス、非定常、空間依存である。
本研究は,脳PETの低位回復のためのヘテロscedastic residual diffu-sion model(HDDPM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:09:04 GMT)
GTI-mSEMP Framework : A Proposed Framework to Stimulate Malware Propagation with Inclusion of Attacker-Defender Strategy [0.0] 本稿では,サセプティブル (S) とRecovered (R) のノード群を3つの異なる運用系統に分けて解析する。
数値シミュレーションの結果は、ネットワーク状態変数のリアルタイムな過渡ダイナミクスをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 13:44:12 GMT)
From Tokens to States: LLMs as a Special Case of World Models and the Continuous Path Beyond [0.0] AIコミュニティは、大きな言語モデル(LLM)と世界モデルとの関係を二分法として表している。
本稿では,一般知能に到達するには,潜在空間アーキテクチャを優先して自己回帰的トークン予測を放棄する必要があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:27:50 GMT)
FoggyTrust: Robust Federated Learning with Hierarchical Trust Networks [0.0] Byzantine-Robustのフェデレーション学習は、プライベートデータへのアクセスを必要とせずに、悪意のあるクライアントや腐敗したクライアントから分散モデルトレーニングを保護する。
本研究では,FLTrustの階層的拡張により,信頼度をフォグノードにローカライズし,グローバルな異種データを扱うためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 00:37:29 GMT)
Exploring and Exploiting Synchrony Limitations of Time-Triggered Network-Agnostic Guardians [0.0] タイムトリガー通信プロトコルは、ネットワークスケジュールを実行するために、保護者として知られる信頼できるコンポーネントに依存している。
悪意のあるノードは、この依存関係を利用して、その保護者に対するタイミングアタックを起動することができる。
我々は、避けられない不完全なクロック同期を利用して、保護者の検出不能な非同期を発生させるタイミング攻撃を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:00:44 GMT)
Envisage: Diffusion-Based Rhinoplasty Goal Visualization with Mask-Decomposed Evaluation [0.0] 局所的な生成編集には局所的な評価が必要である。
ローカライズされた編集では、顔認証のメトリクスではなく、編集領域の忠実度で進捗を測定する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 22:13:20 GMT)
Enhancing Initial-State Sensitivity through Time-Dependent Hamiltonian Readout in Ising Spin Chains [0.0] ローカルオブザーバブルは、強く相互作用する多体進化において初期状態に対する感受性を失うことがある。
この感度は、時間依存のハミルトニアンの読み出しによって向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:11:34 GMT)
Efficient targeting of arbitrary excited states with quantum inverse power iteration through filtering polynomials [0.0] 量子特異値変換(QSVT)に基づく量子逆パワー(QIPI)アルゴリズムを導入し、任意の励起状態をターゲットにする。
QIPIは、高い目標状態増幅を適度に達成できるため、フォールトトレラントな量子化学応用において、スケーラブルな励起状態準備の候補として期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 16:41:00 GMT)
Dynamical decoupling of a quantum dot spin in a micropillar cavity for spin-multiphoton entanglement [0.0] 相互に絡み合った光子のグラフ状態は、量子計算と通信の鍵となる資源である。
これらの状態は、単一の常駐スピンと荷電半導体量子ドット(QD)から放出される光子の絡み合いを利用して生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:38:02 GMT)
Domain-Informed Multi-View Self-Distillation for Astronomical Light-Curve Representation Learning with JEPA [0.0] 本稿では、不規則な天文学時系列を対象としたドメインインフォームド表現学習フレームワークを提案する。
我々はセマンティックス保存ビュー、不確実性認識トークン化、多視点自己蒸留を組み合わせる。
我々のモデルは16の分類指標のうち15の手作りの特徴より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:35:55 GMT)
Distributed Air-Gap Flux and Rotor-Current Fusion for Operating-Regime Identification in a 10-MW Kaplan Hydrogenerator [0.0] 本研究は, Porjus U9 10-MW Kaplan 水素化反応器の運転履歴の同定について検討する。
ステーター搭載のホールプローブ10基とローター電流流路6基が使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:33:07 GMT)
Differentiable design of the PIAA-ZWFS: a flexible wavefront sensor that approaches the fundamental limit [0.0] PIAA-ZWFS:ZWFSの応用について述べる。
異なる開口,帯域幅,光子フラックス,ソースサイズのシミュレーションにおいて,最先端性能を示す。
線形あるいは非線形のコンストラクタを用いた場合、これらのゲインが動的レンジのコストで得られないことを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:36:12 GMT)
Detector-Conditioned Source-Space Nulls and Null-Mask Loss in a Programmable Two-Slit Interferometer [0.0] アフシャーの二重スリット実験は、下流の干渉パターンの暗い縁にワイヤーグリッドを配置することで波動-粒子相補性を探索する。
時間反転ヤング-アフシャー構成を解析し、対応するヌルテストが下流のフィールドプレーンから、時間反転ヤング干渉計のソースラベルプレーンに転送される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:58:41 GMT)
Depth-Staggered Fibonacci Spacing for Sparse Attention: Static Schedules Beat Learned Dilation and Extrapolate Where Dense Attention Fails [0.0] 本研究では,各問合せが局所的に密集したウィンドウとフィボナッチ空間のオフセットに付随するスパース自己注意について検討する。
1つのマッチしたレシピで訓練された21の言語モデルに対して、深さにわたってアルファを設定する4つの方法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:28:48 GMT)
Denoising ICF Images with Multiplicative Uniform Noise: A Self-Supervised Study Based on the Log-Domain Noisier2Inverse Framework [0.0] 本稿では, 慣性閉じ込め融合(ICF)画像に対する自己教師型デノナイジングフレームワークの実装と評価について述べる。
ログドメインの自己教師付き損失を最小限に抑えることは、変換されたドメインにおける教師付き学習と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 01:16:51 GMT)
Decomposing Memorization Reduction in Privacy-Preserving Fine-Tuning of SLMs for CSIRTs [0.0] 構造化CSIRTデータ上で1Bから3Bパラメータの小さな言語モデルを微調整する際に,DP SGDとHMACの擬似化がどのように作用するかを示す。
96個のLORAアダプタを4つのSLMと4つのトレーニング体制で評価した。その中には、生微調整、大規模バッチトレーニング付きQLoRA、エプシロン2と8のDP SGDが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:35:17 GMT)
Correct codes for the wrong reasons? validating LLMs as measurement instruments for theoretical constructs [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は、人間のアノテーションとしてテキストで構造をコードする。
楽器は理論に精通し、構造理論の要求のどれにも満たさない相関を通じてコードに到達する。
ギャップを埋める方法として粒度校正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 19:58:39 GMT)
Comparing Scalar Objective Functions for Multi-Criteria Engineering Optimization [0.0] 本稿では,重み付き和,達成スカラー化関数,所望性関数,ファジィ論理に基づく定式化の4つの定式化について比較する。
2つの解析的に定義されたパレートフロント(1つの凸面と1つの凹面)は、客観的定式化の効果を数値的挙動から分離する。
その結果、重み付き和は、凹面前面では単純だが構造的に制限されている一方で、達成、望ましくない、ファジィな定式化は、異なるメカニズムによって内部非支持領域に到達していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:51:16 GMT)
CLEAR-MoE: Shared-Basis Expert Extraction from Frozen Vision Transformers via Calibration-Driven Layer Selection [0.0] CLEAR-MoEは、凍結した事前訓練されたビジョントランスフォーマー(ViT)をバックボーン重みを更新することなく、スパースミクチャー・オブ・エクササイズ(MoE)モデルに変換するポストトレーニングパイプラインである。
GTX 960では、ルーティングと散乱計のオーバーヘッドにより、CLEAR-MoE FFN 1.3-1.7xは高密度ルータよりも遅い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 18:12:03 GMT)
Building to the Test: Coding Agents Deliver What You Check, Not What You Requested [0.0] ベンチマークは大規模言語モデル (LLM) によるタスク完了を評価するために広く用いられているが、このアプローチは構築妥当性の問題を蓄積している。
両問題を18ランにまたがる222テストのプレイライトオラクルと3つのオラクル利用条件を用いて検討した。
ループ内のオラクルではスコアはほぼ完璧に到達しますが、テスト動作を直接保持するデモから、ライブラリは死か欠席しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 01:23:27 GMT)
Brownian Bridge for Coherent State Path Integral Monte Carlo [0.0] 新たに考案したコヒーレントステートパス積分モンテカルロアルゴリズムに対する新しいブラウン橋構築法を提案する。
従来の平面波路のモンテカルロ積分結果と非常によく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 12:16:25 GMT)
Bottleneck Effects and Harmonic-Type Velocity Bounds for Periodic Quantum Walks [0.0] 任意の周期の周期コインを用いた1次元量子ウォークの伝播速度について, 明らかな上限を証明した。
ほぼ反射するコインが輸送のボトルネックとなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 05:38:30 GMT)
Beyond Worst-Case Branching: Quantum Tree Search via Amplitude Amplification [0.0] 振幅増幅による量子木探索について検討する。
振幅増幅はグローバーのアルゴリズムを一般化する。
古典的認知アーキテクチャSoarにインスパイアされたルックアヘッドに基づく量子グリージー検索を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 09:41:42 GMT)
Autoencoder Architectures for Athlete Performance Scoring from Wearable Telemetry [0.0] 本稿では,9つのセンサランナープロファイルを1つのスカラー性能指標である潜時スコアに圧縮する能力について,次元縮小モデル,3種類のオートエンコーダ,PCA,変分オートエンコーダについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:41:24 GMT)
Applicability of memorization indicators for early spotting of overfitting while recalibrating sEMG-decoders on low sample sizes [0.0] 本稿では,深部ニューラルネットワークにおける線形整列単位の活性化統計のみに基づく指標の分類について検討する。
我々は、まず畳み込みニューラルネットワークを複数の被験者で事前学習し、その後個々のユーザで微調整する、ベンチマークsEMGデータセットでトランスファーラーニング実験を行う。
この結果から, 微調整時の試験精度の低下は, アクティベーション率の経時的変化に伴うことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:53:12 GMT)
An Embedded Real-Time License Plate Recognition System for Complex Traffic Scenes [0.0] 本稿では,開発途上国向けにカスタマイズされたリアルタイムナンバープレート認識システムを提案する。
本手法は,複数車両画像上でのナンバープレート検出と,検出されたナンバープレート上での文字認識により構成する。
本稿では,スリランカの道路画像のSL-LPRデータセットについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 06:58:56 GMT)
Agentic AI-Powered Re-Identification: An Emerging, Scalable Threat to Mobility Microdata Privacy [0.0] エージェントがオープンウェブ、クロスグラデーションな公開記録、ソーシャルメディアを自律的に検索するエンドツーエンドパイプラインを提示する。
本研究は、自宅と職場の周辺に固定されたシミュレーションされた位置点を含む時間データセット上でパイプラインを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:27:52 GMT)
Adversarial Contamination Meets Hard Thresholding: An Iterative Algorithm with Signal Adaptivity and Minimax Optimality [0.0] データ汚染は、測定エラー、外れ値、または腐敗に起因するものであり、堅牢な統計手法の開発を動機付けている。
対数回帰のための2段階のAd-versa-resistant Iterative Harding (ACIHT)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 03:30:25 GMT)
Accelerating Hierarchical Sparse Predictive Coding with Hybrid Amortized Inference [0.0] また,LISTA型イニシャライザーと短い修正再発は,長時間の反復推論よりもはるかに高速でありながら,純粋なアモート化よりも改善することを示した。
以上の結果より,LISTA型イニシャライザーと短い補正再発は,長期反復推論よりもはるかに高速でありながら,純粋な償却よりも改善することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 07:38:55 GMT)
ARdena: Scenario-driven control of real-time LLM agents [0.0] 本稿では,構造化プロンプトによる実行時の動作制御を実現する,階層化シナリオ駆動型LCM制御を提案する。
このフレームワークは、音声インタラクション、視覚知覚、ツール使用、アバターベースの応答生成を統合するリアルタイムマルチモーダルエンボディエージェントであるARDenaで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 08:58:33 GMT)
A Universal All-Fiber Quantum Buffer for the Telecom Band [0.0] 量子インターネットは、オンデマンドバッファリングを通じて非同期フォトニック信号を時間的に整列する能力に依存している。
我々は,200以上の時間モードを同時にバッファリングし,それらに一括あるいは一対一で対処する能力を示す。
結果は、多次元量子状態の高速同期のためのロバストで室温のソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 17:04:30 GMT)
A Reproducible Pipeline for Symmetry-Respecting Excited States on Near-Term Quantum Computers: The H2O/STO-3G Case [0.0] 変分励起状態量子アルゴリズムは、通常孤立して研究される理由により失敗する。
これらを1つの再現可能なパイプラインにまとめて、正確な対角化に対するすべてのクレームをチェックします。
この作業は、新しいメソッドではなく、教育とベンチマークのリファレンスであり、すべてのコード、パラメータ、フィギュアがリリースされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 14:30:39 GMT)
A Pipeline for Generating Longitudinal Synthetic Clinical Notes Using Large Language Models [0.0] この研究は、臨床AIツールの開発を支援するために設計された、合成臨床ノートパイプラインとデータセットを導入している。
データセットは、構造化された患者生成、半構造化された患者旅行シミュレーション、非構造化された臨床ノート生成を組み合わせたモジュールパイプラインを使用して生成される。
本研究は,70名の総合患者を対象とし,全入院期間に20～50名の臨床ノートを添付したデータセットを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 Jun 2026 10:20:07 GMT)