Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

ChronoGraph: Functional 4D Scene Graphs with Vision-Language Models for Interaction Understanding and Grounded Planning [84.1]
身体的エージェントは、どこで行動するかを決定し、結果のシーンの変化を予測し、観察された結果を解釈し、その後の行動を導く必要がある。これは、過去のアクションがどのようにシーンを変えたかを説明する4Dインタラクションの理解と、空間的に接地された計画との接続を必要とする。機能的な4DシーングラフであるChronoGraphを導入し、手頃な部分のアクションと意味的および幾何学的状態変化をリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:14:42 GMT)
Self-Reflection Fine-Tuning: Enhancing Agent Security against Prompt Injection Attacks from Failure Experience [84.0]
Self-Reflection Fine-Tuning(SRFT)は、エージェントが自身の障害経験から学習することで堅牢性を向上させるためのトレーニングフレームワークである。我々はこのフレームワークをLlama-3.1-8B-InstructとQwen3-8B上に構築したSR-Agentでインスタンス化し、静的および適応的なプロンプトインジェクションベンチマークで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:45:44 GMT)
One-Step Generation via Riemannian Wasserstein Gradient Flows [79.8]
我々は1ステップジェネレータのための共通トレーニングフレームワーク内の幾何認識フィールドを導出し、比較する。最高のパフォーマンスの分野はタスクによって異なり、目的の選択が実際に重要な理由を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 11:42:19 GMT)
DistScene: Object-to-Scene Distillation for 3D Scene Generation [76.1]
DistSceneは、シングルイメージの3Dシーン生成のためのフレームワークである。シーンフレーム生成は、共有座標フレーム内の別環境とオブジェクトコンポーネントを生成する。オブジェクト・ツー・シーン蒸留(Object-to-Scene Distillation)は、事前訓練されたオブジェクト生成をシーン生成に転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:21:52 GMT)
Decouple, Purify and Unite: Semantic-Structural Prototype Learning for Federated Medical Segmentation [73.4]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、医療機関がデータを共有することなく、グローバルなモデルをトレーニングすることを可能にする。既存の表現ベースのメソッドには2つの制限がある。 We propose FedBCS+, federated decoupled contextual alignment with style-purified aggregate。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:26:17 GMT)
PyINE: A Framework for Scalable Elicitation and Oversight via Code Execution [68.7]
推論モデルは、コストが安いが誤解を招くショートカットにデフォルトを保ちながら、タスクを解決できる。 PyINEはPythonのインスツルメンテーションプログラムを使ってスケーラブルなエレケーションと監視を行うフレームワークである。 PyINE-v1は100万近い決定論的実行トレースから構築された最初のリリースです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:03:43 GMT)
S4VY: Segment Anything in Feed-Forward 4D Visual Geometry [67.0]
S4VYは,フィードフォワード4次元視覚幾何学に基づいて構築されたセグメンテーションモデルである。一連のRGB観測から、S4VYは共有された視覚的幾何学的特徴を、クラス非依存の4Dインスタンスマスクの徹底的なセットに変換する。この表現は、プロンプト非依存のセグメンテーションと、ポイント条件とボックス条件の選択をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:52:37 GMT)
Organize Primitives into Semantic Parts: Reinforcement Reasoning for 3D Segmentation [65.2]
RePart (Reinforcement Part Reasoning) を導入し, 有限水平マルコフ決定過程として原始的から部分的組織を定式化する。 RePartは、軌道レベルの強化推論を通じて意味的な組織を学ぶ。その結果、強化推論は、幾何学的プリミティブを意味的な部分に整理する効果的なメカニズムを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:43:27 GMT)
Knossos and Ariadne: Benchmarking and Learning Complete Diagram Topology Extraction with Vision-Language Models [64.3]
Knossosは、6つの異なる領域にわたる19,200のダイアグラムのベンチマークである。 Ariadneは、タスクをノードインベントリ抽出とソース条件のエッジ予測に分解する構造化フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:20:33 GMT)
Can LLM Agents Automate Reinforcement Learning for Text-to-Speech? [64.1]
私たちは、共有ワークスペースの周りに、ヒューマンガイダンスとエージェント実行を構造化するコラボレーティブワークフローを構築します。エージェントが何を自動化するかを測定するため、我々は公開レシピに対して段階的に軌道ステージを監査する。以上の結果から, エージェントは不特定レシピを回収し, 改良し, 失速した場合には, 文献を調査し, LMキャリアからフローキャリアへピボットすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:44:09 GMT)
Hierarchical Credit Assignment for RLVR on Fused Gromov-Wasserstein Geometry [64.1]
本稿では,グループベースRLVR手法の階層的信用割当手法(HarA)を提案する。 HarAはRLVR中に意味的に新しい推論行動を特定し、促進する。実験の結果,プラグイン・アンド・プレイ方式は大規模言語モデルの探索を効果的に促進することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:11:02 GMT)
Playing social deduction games with reinforcement fine-tuned large language models [64.1]
強化微調整(Reinforcement fine-tuning, RFT)は、大規模な言語モデルが人間や他のエージェントと相互作用するアプリケーションにおいて、ますます使われている。我々は、RFTが大規模言語モデルの社会行動をどのように変化させるかを研究するために、社会的推論ゲームを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:37:15 GMT)
TAME:Topology-Aware Text-Driven Motion Editing across Heterogeneous Humanoid Skeletons [61.4]
Topology-Aware Motion Editor (TAME)は、様々なトポロジーのヒューマノイド骨格の運動を編集するフローマッチングトランスフォーマーである。骨格的注意を各キャラクターの階層に従わせるために、TAMEはトポロジー制約された骨格的伝播によって完全な関節的注意を置き換える。この設定をトレーニング可能かつ同等にするために,MotionFixのマルチトポロジー拡張であるTopoMotionFixを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:49:43 GMT)
XTurnix: Large-Scale Self-Supervised Turn Control through Two-State Binary Decisions [61.2]
XTurnixはテキストベースのコンパクトなモデルで、AIの現在のリスニング状態や発話状態に条件付けられた2つのバイナリ決定として、ターンコントロールを定式化する。我々は、XTurnixを4つの公開ベンチマークとバランスの取れた自己計算ベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:49:00 GMT)
MaDeL: Manifold-Decomposed Feature Losses for Generative Modeling [60.5]
生成モデルは平均二乗誤差のような等方的目的によってしばしば訓練される。しかし、低次元多様体の近くに集中したデータに対して、そのような損失は、有効変動を表す多様体に沿った変位と、それから逸脱し、無効なサンプルを生成する。生成目的は、多様体を明示的に推定することなく、データから直接多様体-直交偏差から多様体-平行変動を区別できるかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:15:49 GMT)
ReMem: Rethinking Perception and Memory in Long-Context Recommendation Agents [56.6]
最近の勧告エージェント(RecAgents)は、推奨をアクティブなユーザサイドパラダイムにシフトすることで、有望な代替手段を提供する。本稿では,OCRに基づくマルチモーダル認識と時間進化動的メモリを組み合わせたリコメンデーションエージェントフレームワークReMemを提案する。実験では、ReMemは最先端のベースラインを一貫して上回り、3つの推奨エージェントタスクで平均5.16%の改善を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:53:12 GMT)
Understanding and Mitigating Hallucination Escape in Tool-Using LLM Agents [55.7]
大規模言語モデル(LLM)は、外部ツールを呼び出す自律的なエージェントとして機能する。モデル固有のツール使用傾向が現在のツール設定と矛盾する場合、幻覚は急激に上昇します。 EscapeGuardは、コンフリクト認識ゲーティングとコンフィグレーションに基づくアテンション強化を組み合わせた、トレーニング不要な推論時間手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:57:35 GMT)
Do More Modalities Always Help? A Geometric Perspective on Missing-Modality Robustness [55.5]
完全なモダリティで訓練されたモデルは、推論時に1つのモダリティが欠落した場合に、アンモダリティモデルに過小評価される。このような分解は、主パラメータ部分空間における学習されたクロスモーダル依存関係と密接に関連している。本稿では,Grassmann的部分空間幾何を構造的部分空間補正に用いる軽量パラメータ編集法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 22:34:19 GMT)
S$^3$N: A Spherical Spiral Scanning Network for Weather Forecasting [55.4]
機械学習に基づく天気予報(MLWP)は,世界規模の天気予報において高い性能を達成している。近年の階層的等角領域等緯線法(HEALPix)に基づく手法では,従来の緯度緯度(LL)格子の極付近の領域歪みを回避するためにHEALPix格子を用いる。本稿では,球状スパイラル走査ネットワーク(S$3$N)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:06:17 GMT)
SHarP: Saliency-based Pruning of Agent Harnesses [55.1]
Agentは、モデル呼び出し、ツールの使用、タスクの実行を調整することで、大規模な言語モデルが複雑なタスクを完了するのを助ける。結果として、いくつかのハーネスモジュールが冗長であるかどうかは不明である。ニューラルネットワークのプルーニングにインスパイアされた我々は、タスクパフォーマンスとトークンコストのバランスを改善する手段として、ハーネスプルーニングを研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:41:14 GMT)
PerturBot: Breaking Shortcut Priors in Vision-Language-Action Models with Perturbative Training [54.8]
視覚-言語-アクション(VLA)ポリシーは、その行動を決定する証拠を無視しながら、複雑なタスクを完了することができる。私たちはこれらの依存関係をモダリティショートカット(Modality shortcuts)と呼んでいる: 成功例の正規性は、専門家の行動を予測するのに十分な視覚的、語彙的、あるいは運動的手がかりを生み出す。本稿では,タスク関連エビデンスをより使いやすくし,自分でもショートカットが不十分なPerturbotを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:57:51 GMT)
EmbodiRSI: Recursive Self-Improvement for Data-Efficient Robot Adaptation [54.5]
EmbodiRSIは、リアルからシミュレート・トゥ・リアル・セッティングにおける反復的な政策改善のためのシステムである。タスク固有のシミュレーションは、ターゲットのデプロイメントシナリオから構築され、低コストな環境として使用される。 400の適応的なシミュレートされた軌道と、サブタスクごとに10の現実世界の軌道しか持たないため、EmbodiRSIは83.1%のシーンバランスの自律的実世界の成功を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:56:52 GMT)
Trinity: Self-Evolving Vision-Language Models with a Self-Verifier [54.5]
自己進化型視覚言語モデル(VLM)は、教師なしの方法で推論能力を拡大するエージェントへの有望なルートである。本稿では,VLMが3つの役割,問合せ,解答,検証の3つを演じるトリニティについて述べる。 Verifierは、画像のグラウンド化のために生成されたすべての質問をスクリーニングし、監督される前に正解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:17:29 GMT)
NAMVIS: Next-Scale Autoregressive Multi-View Image Synthesis [54.4]
我々は,多視点画像合成を幾何学条件の次スケール自己回帰として再構成する拡散フリーフレームワークであるNAMVISを紹介する。 NAMVISは、繰り返しの妄想を通してターゲットビューを生成する代わりに、少数の粗いスケールステップを通して離散的な視覚トークンを予測する。 NAMVISは、PSNR、SSIM、LPIPSの拡散ベースラインよりも優れ、評価された拡散ベースラインの3倍高速で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:22:02 GMT)
LMBuild: Evaluating LLM Agents for Generating Buildable and Functional Structures [54.4]
構築性および機能的構造を生成するための LLM エージェントの評価ベンチマーク LMBuild を紹介する。エージェントは、オブジェクトを構築するためにコンポーネントを検索、作成、配置するためにツールを使用することができる対話型環境を提供する。 30のシステムにまたがる評価では、興味深い発見がいくつかある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:55:57 GMT)
DV-Lens: Revealing the Functional Organization of Language Model Parameters [53.2]
本稿では,ネイティブパラメータの方向と下流語彙の応答を関連付けるパラメータレベルの解釈可能性フレームワークを提案する。語彙読み出しによるパラメータ列の分類と下流語彙複雑性(DV-複雑度)の導入これらの結果は、DV-複雑度解釈の介入に基づく証拠を提供し、DV-複雑度とモデル能力の関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:45:07 GMT)
One from Infinity: Actualizing Futures from Pretrained World Models into Robot Actions [52.5]
映像の世界モデルでは、シーンの多くの有望な未来が認められるが、ロボットは正確なタスク条件に気付く必要がある。我々は、このタスクを現実化として形式化し、フリーズワールドモデルによって提供された事前のタスク条件の選択と実現を学習する。我々は,冷凍世界モデルエンコーダ上に,最大60万パラメータのRoboActualizerを実装した。現実化器は2つの軽量なDiT専門家で構成されており、将来的な潜伏剤とフローマッチングによるアクションを共同で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:56:31 GMT)
GlitchPatch: Repairing Glitch Tokens in Frozen Language Models via Local Retokenization [52.5]
グリッチトークンは異常な語彙のエントリであり、大きな言語モデルが一貫性のない出力を生成する可能性がある。 GlitchPatchは,局所的再トークン化に基づくフリーズ言語モデルの修復フレームワークである。 6つのトークンライザファミリーにまたがる10モデルの実験では、GlitchPatchの平均固定率は85.10%であり、最強のベースラインを14.37ポイント上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:44:13 GMT)
Gradient-Free Sampling from Generative Models via Stochastic Bounded Extremum Seeking [51.6]
本研究では,エネルギーおよびスコアに基づく生成モデルに対して,勾配評価を必要としないサンプリング手法を提案する。我々は、エネルギーベースモデルとスコアベース拡散の逆時間SDEのために、Langevin Markov チェーン Monte Carlo を高周波平均化極限で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:03:45 GMT)
Robot Learning with Visual Predicted Force [50.4]
本研究では、Fin Rayグリップの変形から視覚力予測を行うことで、力覚操作が可能であることを示す。この結果から,視覚力予測は,視覚力や触覚センサの配置を必要とせずに,コンタクトリッチな操作のための推論時行動選択を導出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:11:33 GMT)
Reachability-Guided Sequential Quadratic Programming-Guarded Model Predictive Path Integral for Safe Nonlinear Predictive Control [50.4]
本稿では,長距離性能最適化とハードおよびインプット制約を組み合わせた安全ロボット制御手法を提案する。リーチビリティ・インフォームド・ジェネレーション・リファインメントReSQ-MPPIは、リーチビリティ・インフォームド・ジェネレーション・リファインメントアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:51:55 GMT)
Action-Consequence Alignment for Reliable Planning and Self-Improving in Latent World Models [50.1]
学習された世界モデルが類似した行動結果対応を維持しているかどうかを検討する。その結果、近くの代替手段は、記録された目標から遠く離れた物理的結果を生み出すにもかかわらず、より低い予測誤差を得られることが示された。これらの結果は、予測学習と信頼性プランニングをブリッジする実践原則として、アクション・エフェクト・アライメントを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:12:16 GMT)
Language Model Fingerprinting Requires Rethinking Watermark Teachers [49.3]
生成したテキストを検証するためのテキスト透かしが,モデルフィンガープリントに適した蒸留教師であるかどうかを検討した。指紋認証は、クエリ間で信号を集約し、スペーサー透かし信号を実行可能なものにする。同等の透かし強度であっても、異なる配置がベースモデルの下で異なる可視性を持つトークンをターゲットにすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:19:29 GMT)
Language Model Activations Inhabit Privileged Error-Correcting Basins [49.3]
言語モデルは、リニアステアリングのような介入によってアクティベーションが乱される場合でも、コヒーレントテキストを生成する。低次元曲線上でのモデル層の作用を観察することにより,言語モデル活性化空間の幾何学について検討する。本研究は,アクティベーション空間の幾何学的解析を言語モデルの解釈と制御のための有望なアプローチとして確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:47:10 GMT)
BARQ: Balanced Codebook Refinement for Low-Bit LLM Quantization [46.6]
本稿では,既存のコードブックの平衡フィッティングによる量子化品質の向上を目的とした,量子化のための平衡割当てリファインメントを提案する。代入重み付けされたバリセントリックな更新によってコードワードを洗練し、固定された代入に適合する目的を最小化することを証明する。複数の言語モデル全体で、BARQは評価されたベースラインよりも低いパープレキシティと平均ゼロショット精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:45:15 GMT)
Asymptotically Optimal Best Arm Identification with Fixed-Budget under Differential Privacy [46.6]
我々は、純粋な$$差分プライバシーの下で、盗賊に対する固定予算のベスト・アーム識別について検討する。本稿では,Laplace-tree機構を用いてプライベートランニング推定を行う適応アルゴリズムAO-Pri-BAIを提案する。数値的研究により、AO-Pri-BAIは非漸近的な設定でもベンチマークアルゴリズムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:38:52 GMT)
WASP: Weakly Aligned Spatiotemporal Pairs for Fetal Brain MRI-Ultrasound Learning [46.2]
Weakly Aligned Spatiotemporal Pairs (WASP) は、エントロピー最適輸送問題としてクロスモーダル対応を定式化するためのフレームワークである。プレトレーニング中にMRIがモデルに見当たらない場合,WASPは最大の利得が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:41:00 GMT)
Attention-Based Surface Representation Learning for Robot State Prediction and Open-Ended Surface Classification [45.9]
分類精度はBelyaev-Kushnarevデータセットで98.56%、BorealTCでは94.8%に向上した。本稿では,新しい曲面クラスをトレーニング可能なベクトルとして追加する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:03:03 GMT)
Toward a Locally Deployable Agentic Co-Scientist: Small-Model Planning for Early-Stage Drug Discovery [45.6]
初期の計算薬の発見には、多段階にわたる異種科学ツールの調整が必要である。本稿では,ローカルにデプロイ可能なコンパクト言語モデルを18のモジュール化ツールに呼び出すツール拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:09:34 GMT)
Metonymic Circuits for Abstract Concept Grounding in Vision Transformers [44.4]
本研究では,視覚変換器が抽象概念(例えば,怒り)を学習データに限定した直接的証拠を与える場合について検討する。我々は,抽象的な予測を具体的,解釈可能なアンカーの概念によって駆動するメソニム基底機構を仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:53:32 GMT)
Video2World: Benchmarking Coding Agents for Interactive World Modeling from Embodied Videos [44.0]
実世界の観測からインタラクティブなシミュレータを構築することは、エンボディドデータをスケールするための有望な方法である。エージェントがエンボディ映像を観察し、対応する環境とロボットの動作を構築し、実行フィードバックによって結果を反復的に洗練するソフトウェアエンジニアリングタスクとして、エフェノミクスビデオ・シミュレーションを定式化する。 Video2Worldは、幾何学的忠実度、動的忠実度、機能的正しさ、空間的知覚、物理的推論、実行可能相互作用に沿った世界を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:46:52 GMT)
CHAMP: Cayley HAshing with Matrix Products [42.1]
Cayley ハッシュはメッセージのビットを半群の要素として表現し、対応する要素を乗算することでバイナリ文字列をハッシュする。 CHAMP は、有限体上の 2 × 2 行列の積に基づくケイリーハッシュ関数である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 11:07:31 GMT)
A KKL Observer Perspective on Reservoir Computing [42.0]
Reservoir Computing (RC) は、予測と制御のための動的データ駆動モデリングのための機械学習技術である。 RC問題は,システムと制御理論における古典的問題の数学的拡張であり,KKL(Kazantzis-Kravaris-Luenberger)オブザーバ設計問題であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:10:23 GMT)
AgentPersonaBench: Benchmarking Persona-Driven User Simulation [41.7]
AgentPersonaBench (APB) は、ペルソナ条件が下流エージェントの動作を忠実に制御するかどうかを評価するベンチマークである。 APBは867の特徴にまたがる2,460のタスクで構成されており、自動監査と専門家レビューを通じて検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:45:45 GMT)
ROMA: LLM System for Real-World Object-Centric Multi-Sensory Active Perception [40.8]
実世界オブジェクト中心の多感覚アクティブ・パーセプションのためのLLMベースのシステムであるROMAを紹介する。 ROMAは視覚、オーディオ、触覚、力覚を推論とフィードバックのループに統合する。 ROMAは、欠落した証拠を積極的に取得し、複雑な長鎖多感覚知覚タスクを解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:58:56 GMT)
First-Order Steering: Translating Weight Adaptation into Activation Steering [39.2]
アクティベーションステアリングは残ストリームの解釈可能な方向を利用して、モデル動作の推論時間操作を可能にする。操舵強度ベクトルによりパラメータ化された重み更新行列の1次近似として,アクティベーションステアリングの定式化である1次ステアリングを導入する。そこで我々は, 1次近似誤差項を最小限に抑え, 1次ステアリング精度を高める新しいモデルマージ手法HeRD-Mergingを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:22:36 GMT)
Correctness Is a Direction: Geometric Answer Selection in Language Models [37.5]
スコアリング方向がゼロショットログ確率スコアよりも優れていることを示す。事実推論、ドメイン知識、真性に対する正当性方向は表現空間においてほぼ直交である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:21:04 GMT)
LatentIndex: Cross-Layer Sharing with Layer-Specific Selection for Sparse Attention [37.0]
インデクサ層にまたがるマルチヘッド遅延注意の潜在共有原則を拡張したLatentIndexを紹介する。四層共有により、LaintIndexはDeepSeek-V3.2で論理的なインデクサキャッシュを61.1%削減する。 DeepSeek-V3.2 と GLM-5 全体で、トレーニングなしの LatentIndex は、IndexCache を最大3.28 ポイント改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:26:00 GMT)
Asking the Crowd the Right Question: Bias-Cancelling Weights for Federated Learning [36.9]
クライアントは1つの真実を騒々しく見ることができ、それぞれが独立した歪曲を通して見ている。真のリスクは集合バイアスエネルギーの正確な順序であり、悪い重みベクトルを修復するアルゴリズムは存在しない。 CROWDは、幾何学的不整合床によって支配される比で、最適な重量と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:37:17 GMT)
TimeNet: An Extensible Unified Data Infrastructure for Next-Generation Temporal Foundation Models [36.9]
時間的ファンデーションモデルは、ドメイン、データセット、タスクをまたいだ一般化を目指している。タスク定義から時間データを分離する,オープンソースのデータ標準とスケーラブルなインフラストラクチャであるTimeNetを紹介します。 TimeNetは、正規、不規則、または規則的なタイム軸を持つマルチモーダル信号をサポートし、異なるタスクファミリを再利用可能なビューとして表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:53:33 GMT)
MASBench: Benchmarking LLM-based Multi-Agent Collaboration under Partial Observability [34.6]
大規模言語モデル(LLM)は、徐々に自律エージェントのコアへと進化してきた。このようなシステムの有効性は,エージェント自体だけでなく,コラボレーションメカニズムの設計や組織化にも依存する。部分的に観測可能な制約の下で設計されたベンチマークであるMASBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:40:24 GMT)
Spec2Game: Can LLMs Generate Complete Playable Games from Detailed Specifications? [33.9]
Spec2Gameは、自然言語ゲームの詳細な仕様から完全なPygameプロジェクトを生成するモデルを必要とするベンチマークである。実行可能性、仕様の実現、コード品質、ユーザ価値の4つの側面で生成されたプロジェクトを評価します。 14のLCMと3,330のプロジェクトを通して、高い実行可能性は仕様の実現を忠実に意味しないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:24:18 GMT)
EvalResearchBench: Can AI Agents Design Their Own Evaluations? [33.5]
EvalResearchBenchは、自律的な評価研究のためのベンチマークである。人的専門家は、ベンチマークサブセットを選択したり、コンパクトスイートを設計することで、このコストを削減する。我々はAIエージェントがこの設計プロセスを自動化し、自律的な評価研究のベンチマークであるEvalResearchBench(ERB)を導入することができるかどうか尋ねる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:49:27 GMT)
Sparse-GS2Mesh: 3D Gaussian Splatting Guided by Novel Stereo Views and 2DGS for Sparse View Surface Reconstruction} [32.8]
Sparse-GS2Meshは、スパースビューから表面再構成を行うステレオアウェアフレームワークである。 3DGSとステレオマッチングは、密集した視野環境下での表面再構成に活用されている。 Sparse-GS2Meshは、小さなオーバーラップ設定で最先端メソッドよりも15%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:33:18 GMT)
FTD-GNO: Memory-Efficient Graph Neural Operators through Functional Tensor Decomposition of the Kernel [31.8]
グラフニューラル演算子(GNO)は偏微分方程式(PDE)の解演算子を学習するための柔軟な代理モデルを提供する標準GNOは通常、積分カーネルをモノリシックニューラルネットワークでパラメータ化し、グラフエッジ上でのカーネルの相互作用を評価する。本稿では,高次元連続積分カーネルを低次元モードワイド関数に分解するメモリ効率のGNOフレームワークである,関数分解グラフニューラル演算子(FTD-GNO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:59:27 GMT)
Finite Probes Suffice: Identifiability and Universality for Weight-Space Learning [31.7]
有限プローブに基づく表現が神経機能学の学習に十分である場合について検討する。隠れプローブ応答から学習するための簡単なアーキテクチャであるHIDDENPROBEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:33:01 GMT)
World Requirement Model: Learning Requirement-Change Consequences from Typed Artifact Graphs [31.6]
我々は、このエンジニアリングコンテキストを型付きアーティファクトグラフとしてエンコードし、共有アーティファクト識別子における結果を予測する世界要求モデル(WRM)を提案する。 WRMは、ハッシュテキスト多層パーセプトロンに対して0.724対0.623の衝撃平均精度(MAP)を得る。 WRMは、アーティファクトに適応した世界モデルの定式化、文脈的結果のスコアリングの比較証拠、および要求世界予測を評価するための明示的な条件に貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 11:16:57 GMT)
Rethinking Self-Distillation for Multi-Teacher Capability Merging [31.4]
最近の傾向は、マルチテラーオンポリケーション(MOPD)が従来のオフポリケーション法より優れていることを示唆している。 MOPDによって引き起こされる推論と環境相互作用のコストが高いにもかかわらず、報告された精度向上の多くは、特定のトレーニング設計の選択によるものである。トレーニングなしの代替手段として、単純な重み付け手法が、マージ時間の数分で専門家の能力を回復できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:57:33 GMT)
JASPER: Special Session on Joint Reliability And Security Assessment of SPlit Computing for Edge Robustness [31.3]
Split Computingは、エッジデバイスとクラウドサーバ間の推論をパーティショニングすることで、ディープニューラルネットワーク(DNN)の効率的なデプロイを可能にする。中間的特徴表現は同時にハードウェアの欠陥と敵の攻撃に晒される本稿では,スプリットコンピューティングにおける信頼性とセキュリティの協調評価のための統一的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:36:42 GMT)
Strong Helps Weak: Directional Cross-Modal Alignment Transfer in Multi-modal LLMs [31.2]
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は,大言語モデル(LLM)と目標モダリティのエンコーダをペアリングすることにより,強力なモダリティ理解を実現する。モデルマージは代替手段を提供するが、多くの場合、データスカース、大きなサンプル単位のサイズ、ドメイン固有のモダリティには適用できない。我々は、データに富んだソース・モダリティMLLMをデータ・スカースなターゲット・モダリティMLLMにマージするという、興味深い非対称現象を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:15:27 GMT)
FASTER: Fast Adjoint Stochastic Transport for Endpoint Refinement in Reward-Guided Image Editing [30.5]
テスト時のリワード誘導画像編集は、ソースの内容と視覚的可視性を保ちながら、特定の報酬を改善することを目指している。我々は、報酬、ソース保存、事前訓練された優先的嗜好を共同で説明する理論的枠組みを開発する。 FASTERを導入し、各ソースに対して小さなネットワークをトレーニングし、安価な編集を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:09:00 GMT)
DriftSR: One-Step Real-World Image Super-Resolution via Distribution Drifting [30.5]
1段階の現実世界の画像超解像(Real-ISR)は効率的な推論を提供するが、現実的で知覚に富んだ詳細を復元することは、しばしばスコアの蒸留や敵対的な学習に依存している。 DriftSRを提案する。DriftSRは1ステップのReal-ISRフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:54:51 GMT)
Optimizer Geometry Sets the Pace: Spectral Learning Dynamics in Matrix Factorization [30.5]
深い行列分解において、勾配降下を遅くする幾何学は、小さな特異モードの出現を遅らせることによって低ランクの解を好む。本研究では, 特異モード力学の共通枠組みを用いて, 幾何と深度が協調的にこの挙動を統治する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:17:59 GMT)
Causally Fair Generation with Large Language Models [30.0]
大規模言語モデル(LLM)を用いたCausally Fair Generation(CFG)を紹介する。 CFGは、関連概念、基準人口と因果図の基底生成を抽出し、ユーザ選択因果効果を除去する。適応人口モデルにおける差別的因果効果をすべて排除する上で,本手法を公式に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 11:14:12 GMT)
Advancing Entropy-Level Credit Assignment in RLVR via Proximal Entropy Policy Optimization [29.6]
値モデルなしのRLVRメソッドは、ロールアウト中のすべてのトークンに対して均一なアドバンテージを割り当て、トークンが不平等に寄与することを無視します。近年の手法ではトークンエントロピーを重要プロキシとして用いているが、バッチ全体にわたってグローバルに計算し、急激な難易度や位置の傾向と重畳している。代わりに、各トークンのローカルコンテキストに対して重要度を測るべきである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:33:44 GMT)
Stochastic Adaptive Fourier Decomposition for Operator Learning [28.6]
偏微分方程式(PDE)を解く新しいタイプのニューラル演算子を提案する。適応フーリエ分解ニューラル演算子(SAFDNO)は、固定されたフーリエ基底とハード周波数のトランケーションを適応型竹中・マルムキスト(TM)システムで置き換える。 9つのPDEベンチマーク問題の中で、SAFDNOは6つの正規グリッド問題で最高の性能を達成している。これらの結果は、入力適応システムは、ニューラル演算子学習のための固定スペクトル表現に代わる有望な代替手段を提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:03:13 GMT)
How Do People Challenge Racial Stereotypes Online? Counter-Story Detection Across Reddit Communities [28.6]
本稿では,人種的ステレオタイプに対する反ストーリーテリングを大規模に検出し,特徴付けるための第1の枠組みを提案する。本研究は,(1)ナラトロジーとクリティカルレース理論に基づく3次元分類法,(2)雑音の多いReddit談話におけるステレオタイプとカウンターストリーのリレーショナルペアを識別する多段階パイプラインを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:18:30 GMT)
Bidirectional Preference Synthesis: Learning Prompt-Conditioned Preferences from Boundary Failures [28.4]
直接選好最適化(DPO)のためのデータ構成法である双方向選好合成(BPS)を導入する。 BPSは従来のフォワードペアを元のプロンプトの下に保持し、合成されたプロンプトの下に逆ペアを追加する。 Qwen3-4B-Instruct-2507では、BPSはオリジナルサイドのペアのランキングを6.8%から62.3%に引き上げた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:48:35 GMT)
APEX: Active Protection at Execution Boundaries for LLM Agents [28.2]
間接的プロンプトインジェクション(IPI)は、大きな言語モデル(LLM)エージェントが実行時に読み取る内容の逆命令を隠蔽する。我々は,この境界において,単一の認証契約から双方を強制するアクティブディフェンスであるAPEXを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:53:29 GMT)
ForeAct3D: Policy-Grounded Future World Modeling for VLA Policies [28.2]
我々は、ビジョン・ランゲージ・アクション・ポリシーの中で、ポリシーに基づく未来の世界モデリングのためのフレームワークであるForeAct3Dを紹介する。 ForeAct3D は LIBERO で平均98.3%、CALVIN で平均タスク長 3.73 を達成し、全てのスイートで基本方針を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:49:04 GMT)
Conformal Prediction with Paraphrase-Aware Scoring for LLM Uncertainty Quantification [28.1]
大規模言語モデルの不確実性定量化(UQ)は、予測信頼度を確実に測定することを目的としている。本稿では,意味的リワードに頑健な言い換え型UQフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:01:22 GMT)
EnterpriseBench: Benchmarking LLM Agents on Enterprise-Level Strategic Reasoning and Decision-Making [27.9]
我々は,静的質問応答から動的意思決定に至るまで,このスペクトルにわたってLLMエージェントを評価するベンチマークであるEnterpriseBenchを紹介する。具体的には、EnterpriseBenchは、既存のエンタープライズおよび財務的なQAデータセットを、能力と難易度によって注釈付けされた統一された基盤スイートに再編成する。 4つのバックボーンモデルに基づく9つのエージェント手法による実験では、現在のエージェントはまだ安定で包括的でクロスタスクの信頼性を達成できていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:37:26 GMT)
CurveCodec 2: Skeleton-agnostic animation compression with a learned entropy model [27.9]
骨格運動は全てのフレームで全ての関節の変形として保存されるが、ほとんどは身体によって暗示される。 CurveCodec 2は、すべてのサブトラックをログマップの曲線としてコードし、クローズドループで量子化し、レート歪み選択キーに薄めている。ネットワークは、送信する残余の分布を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:54:18 GMT)
Learning to Clarify Underspecified Intents Under Limited Interaction [27.5]
AIアシスタントは、例えばユーザの好みや目標など、良い結果に必要な情報を除外するリクエストを受け取る。我々はこれを情報の価値問題として再認識する: アシスタントは、不在がユーザユーティリティの最大の回避可能な損失の原因となる情報を取得するべきである。マルチターンシミュレーションを用いた強化学習フレームワークを考案し,不確実性下での実用性回復を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:17:57 GMT)
Reactivating Alignment: Defending LLMs from Jailbreaks via Intention-Aware Input-Output Matching [27.5]
大規模言語モデル(LLM)は、有害な意図を隠蔽するジェイルブレイク攻撃に対して脆弱である。我々は、意図抽出問題として緩和を再構築する世代間ジェイルブレイク防御であるSENTINELを提案する。 SENTINELは脱獄率を5%に低下させ, 過度な拒絶を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:17:54 GMT)
Test-Time Training as Residual Memory for Robot Policies [27.4]
テストタイムトレーニング(TTT)をTTTメモリとして利用するTTT-RMを紹介する。 TTT-RMは、過去の表現を現在の観測と検索メモリから再構築する履歴復号器を学習する。メモリ集約型シミュレーションベンチマークと実世界のタスクの実験は、TTT-RMが複数のメモリ設計において一貫して改善されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:26:25 GMT)
Autonomous Structuring of Radiology Reports Across Modalities at Archive Scale Using an Open-Weight Large Language Model [27.3]
オープンウェイト大言語モデル(LLM)パイプラインは、自由テキストラジオロジーレポートの全アーカイブを、人間の監視なしに構造化されたレポートに変換する。 2,186,982件のアーカイブレポートのうち96.5%は構造化された出力を受け取り、2,401,544件は1つのグラフィックス処理ユニットで1時間1,258件であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:15:08 GMT)
On the Steering Dimensionality of Refusal in Language Models [27.1]
本研究では,2種類の拒絶動作を確実に制御できる方向数について検討する。安全アライメントによって引き起こされる拒絶は1次元ステアリング可能であるのに対し、複数の異なるステアリング方向は同等に制御できることがわかった。以上の結果から,リファリングに基づく活性化幾何学は文脈依存的であり,単一の線形ステアリング方向よりもかなり複雑であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:08:30 GMT)
Homogeneous Semantic Alignment and Hierarchical Expert Routing for Radiology Report Generation [27.0]
放射線医学報告生成(RRG)は、医学的イメージを診断用テキストに変換し、臨床的意思決定を支援し、医師の作業負荷を軽減することを目的としている。本稿では,新しい2段階の均一なセマンティックアライメントと階層的エキスパートルーティング(HSA-HER)フレームワークを提案する。まず,視覚的特徴とテキスト的特徴の相互分布シフトを効果的に除去するために,下層の潜在空間に明示的な均質分布制約を導入する。第2に、視覚的特徴、局所エンティティ、グローバル検索からなる異種臨床証拠について、これらの疾患意味アンカーによって誘導される階層的専門家ルーティング機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:57:35 GMT)
Steering Speech-Language Models: Training-Free Task Specialization via Contrastive Activation Addition [26.8]
本稿では,一般的な音声タスクのためのステアリングベクトルを導出する,訓練不要なコントラストアクティベーション付加プロトコルを提案する。表現空間にこれらのベクトルを推論時に付加することで、目的の音声課題をより効果的に実行できることが示される。さらに、特定の言語のターゲットスクリプトを強制するためのスクリプト正規化指示の有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:53:30 GMT)
ALoDLM: Adaptively Looped Diffusion Language Models [26.7]
ALoDLMを導入し、一様計算をトークン適応型遅延再帰に置き換える。 ALoDLMは遅延表現を反復的に洗練し、トークンの難易度に応じて計算を割り当てる。 ALoDLMは高速並列デコードも保持し、評価された自己回帰モデルと拡散モデルの間に強い品質効率のトレードオフをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:20:31 GMT)
Target-free Latent Safety Alignment [26.3]
大規模言語モデル(LLM)は、ジェイルブレイク攻撃に対して非常に脆弱である。本研究では,非教師的手法で対向的なサンプルを生成する,標的のない対向訓練フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:13:23 GMT)
CellSplat4D: PSF-Aware 4D Gaussian Splatting for Sparse Robotic Live-Cell Imaging [25.6]
生きた細胞を観察するロボット顕微鏡は、望むほど頻繁に見ることはできない。このようなプラットフォームが生み出すものは、時間を通して個々の細胞の記録である。このギャップを埋めるためには、4Dガウシアンモデルを、ハードウェアがどんなボリュームで買えるかに合わせる必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:27:09 GMT)
Not All Answers Are Contextually Persuadable: Inference Dynamics in Large Language Models under Contextual Influence [25.1]
推論力学を用いて文脈的影響を解析するための理論的枠組みを導入する。推論力学は、文脈的アサーションの繰り返しにおいて、非有界なドリフトを示さないことを示す。我々は、理論予測を実証的に検証し、理論と観測された推論行動の間に強い整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 22:33:21 GMT)
SelectOccFlow: Selective Spatiotemporal Aggregation for 3D Occupancy and Scene Flow Prediction [25.0]
自律運転のための総合的な3Dシーン理解には、モデリング幾何学、意味論、動きが必要である。カメラによる占有とシーンフローの予測は、信頼できない空間的・時間的集約に敏感である。 SelectOccFlow は nuScenes-C の汚職に対して +11.1% の堅牢性を実現し、視覚的汚職の改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:51:04 GMT)
Continual Humanoid Motion Learning [24.8]
ヒューマノイド全体のコントローラーは、様々なダイナミックモーションを追跡できるが、通常はオフラインでトレーニングされ、凍結される。本研究では,過去のデータを再考することなく,連続的なタスクストリームからスキルを習得しなければならないヒューマノイド全体動作の連続学習について検討する。そこで我々は,建設による破滅的な忘れ込みを防止する,プログレッシブニューラルネットワーク(PNN)ポリシーであるSimisity-guided LoRA-PNNを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:45:37 GMT)
Score-Calibrated Flow for Sampling from Unnormalized Densities with Applications to Generative Online Reinforcement Learning [24.1]
拡散流モデルとフローモデルはオンライン強化学習(RL)のための表現型ポリシークラスを提供する本研究では,非正規化密度から標本化するための生成モデルの簡易かつ効率的な学習アルゴリズムであるScore-Calibrated Flow (SCF)を提案する。 RLベンチマークの実験は、SCFが最先端のジェネレーティブ・ポリティクス・ベースラインと一致または改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:18:48 GMT)
What to Preserve in Recursive Computation: A Local Predictive Sufficiency Principle [24.0]
再帰的予測閉鎖を伴う局所的予測効率を同定する。個々のインタフェースにおける局所的な予測欠陥の制御は、ルートにおける結果の相違を制御する。タスクに依存しない予測保存の原則が4つの設定すべてにわたってインスタンス化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:33:40 GMT)
EnvDreamer: Large-Scale Multimodal-to-Environment Generation for Embodied AI [24.0]
EnvDreamerは、大規模言語と視覚言語モデルを使用して、AIとロボットのトレーニングを具体化するUnreal Engine 5環境を生成するフレームワークである。 EnvDreamerは、ナビゲーション、インタラクション、操作をまたいだトレーニングと評価のための仮想環境をパスした、大きく、多様で、インタラクティブで、カスタマイズ可能な、バリデータのサンプリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:28:33 GMT)
Do Neural PDE Solvers Learn the Right Dynamics? [23.9]
予測精度の向上は必ずしも動的忠実度を向上させるものではないことを示す。我々のフレームワークは、ニューラルネットワークPDEソルバの進歩が基礎となるダイナミクスをよりよく捉えているかどうかを評価するための具体的な基準を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:10:34 GMT)
Revisiting the Generalization of Neural Graph Edit Distance Models [23.9]
グラフコレクション間でのグラフ編集距離移動に対するニューラルアプローチについて検討する。以上の結果から, 集合体内性能と集合体間移動の差は顕著であった。これらの結果から,従来の包括的評価は,ニューラルGEDモデルの一般化挙動の偏見に過ぎなかったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:35:33 GMT)
How RL Reshapes LLM Reasoning: Transferability, Coverage, and Scaling Laws [23.4]
数学のトレーニングは他の領域のパフォーマンスを向上させることができるが、Pass@1のゲインはベースモデルよりも低いPass@$N$と一致する。我々はRLの暗黙の偏見が戦略の選好にどう影響するかを証明し、あるタスクにおいて他のタスクが必要とする戦略を抑えながら利益を得ることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:01:36 GMT)
Path Laplacian Encodings for Directed Graphs [23.3]
有向グラフ上にラプラシアン経路から導出される新しいスペクトル位置符号化(PE)であるPathLapPEを紹介する。 PathLapPEは、指向性の高い高階構造をエンコードするノードレベルの機能を提供し、標準グラフ学習アーキテクチャに組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:01:21 GMT)
UMR: Universal Manipulation Representation [23.2]
汎用的なエンボディド操作は、エンボディメントとスケールを容易に一般化する統一されたアクション表現に基づく。人間のデモからロボットへのゼロショットスキルの伝達を可能にする統一されたアクション表現であるUniversal Manipulation Representation (UMR)を導入する。 UMRは、操作を2つの異なる幾何学的に連結されたコンポーネント、エンボディメントに依存しないワールドフローとエゴ軌道に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:31:11 GMT)
Length Generalization Needs Proper Regularization [22.9]
長さ一般化の課題は、建築上の選択だけでなく、訓練手順そのものにも関係していることを示す。正規化が長さの一般化にどのように影響するかを研究し、重量減衰が外挿を妨げていることを発見した。本稿では, 変動保存アフィン・ドロップアウト(VPAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:31:00 GMT)
LoCoSplat: Real-Time Feed-Forward 3D Gaussian Splatting with Minimal 3D Reasoning [22.8]
ガウスが局所原始的であるという観察から動機付けられたLoCoSplatを提案する。 NVIDIA PRO 6000の33ミリ秒で6ビューシーンを再構築し、7つのフィードフォワード方式の最速、4.2倍の速さでアートを再現した。 RealEstate10Kでは、LoCoSplatはPSNR、SSIMIPSの6、12、24ビューで以前のフィードフォワードメソッドよりも優れており、ビューが密度を増すにつれてマージンが拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:36:22 GMT)
Specific Algorithmic Interpretability of Neural Networks: A Case Study on Textures [22.3]
我々は,特定のパラメータの実現が明示的なアルゴリズム解釈を許容するニューラルネットワーク構築のための基本的枠組みを開発する。 PAC-ベイズ解析は、複雑な項が微調整半径でスケールする一様一般化境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:03:47 GMT)
Lie Rarely, Lie Big: Stealthy Insider Attacks on LLM Robot Teams [22.3]
マルチロボットサーベイにおけるロボットの脅威について検討する。最悪のステルス攻撃は、極めて稀で完全なマグニチュードが証明される可能性が低い記録にあることを示している。正直なロボットがLSMエージェントである実験では、どちらの境界も攻撃が実際に費やした予算に当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:20:57 GMT)
Suppressing Pressure, Amplifying Evidence: Self-Guided Attention Steering to Mitigate Sycophancy and Stubbornness [22.2]
本研究では,ユーザプレッシャやコンテキスト情報の影響を抑えるために,SPAE(Suppressing Pressure, Amplify Evidence)を提案する。 5つのバックボーンで平均して、SPAEは圧力を18.8ポイント減らし、共同条件の更新を5.5ポイント減らした。 2ターン対話では、最強のプロンプトベースラインに対して平均13.2ポイントのジョイントコンディション更新を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:50:38 GMT)
Grounded in Time: A Multi-Source Dataset and Benchmark for Temporal Grounding in Robotic Manipulation [22.2]
GiTは、バイオラボラトリー、家庭用、産業シナリオにわたる過去のイベントにおける操作決定の基礎となるデータセットとベンチマークである。実ロボットとユニバーサルマニピュレーションインタフェース(UMI)スタイルのデモとシミュレーションデータ、9つのタスクをカバーするManiSkillベースの評価スイートが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:25:24 GMT)
RiskFly: Frustum-Aligned Spatio-Temporal Risk Fields for One-Stage Agile Flight in Dynamic Clutter [22.0]
異なる特権コストでトレーニングされた1段階の学習ベースのプランナーは、高速でエキスパートフリーである。 RiskFlyは、それが行動する同じ空間におけるリスクを予測するワンステージプランナーです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:00:18 GMT)
ML-OPF-Bench: Benchmarking Machine Learning for Optimal Power Flow [21.6]
ML-OPF-BenchはAC-とDC-OPFの統一ベンチマークである。予測精度だけでは、運用の実現可能性の信頼できる指標ではない。結果は、MLメソッドのスピード、正確性、実現可能性の間の重要なトレードオフを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:44:39 GMT)
Cross-Modal Solar Image Synthesis: Adapting the Surya Foundation Model from He I 10830 Å to EUV Translation and Coronal Hole Segmentation [21.6]
我々は,SDO/AIA 94,193,304の画像と,ヘリウム観測によるコロナホール確率マップの予測に,スリヤの太陽基礎モデルを適用した。予測は広い太陽構造を回復するが、局所的な一致はチャネルによって大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:42:57 GMT)
Learning Modular Policy for Multi-Floor Object Navigation:A Factorized Framework for Diagnostic Study [21.4]
マルチフロアシナリオにおける障害要因を効果的に学習可能なポリシを備えたモジュラーフレームワークを提案する。効果的な診断政策を実現するため,単一グローバル政策をフロア内探索政策とフロア間政策に分解する階層的因子化政策を設計する。実験結果から,マルチフロアナビゲーションにおいて,知覚性能と階段登上安定性が主なボトルネックであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:45:41 GMT)
Beyond Plausibility: Verifiable Fine-Grained Image Editing on Structured Assets [21.3]
本稿では, 決定論的, 4軸評価を併用した, 現実的な構造化資産を対象とする, きめ細かな, 命令忠実な画像編集のためのベンチマークを提案する。制御されたソースコード編集は、正確なターゲット画像、ピクセルレベルの編集マスク、明示的な編集仕様を出力しながら、元の視覚的コンテキストを保存する。最強のモデルでさえ、フルクレジットには程遠いことが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:48:13 GMT)
VastMAT: A Large-Scale Multi-Category Benchmark for Multi-Animal Tracking [20.9]
VastMATは4つの重要な特徴を持つ。ビデオは2,947本、注釈付きフレームは1,002,562本、合計27.85時間である。 3,663,248個のバウンディングボックスと22,883個のIDトラジェクトリを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:00:58 GMT)
Towards Automatically Pruning Logging Code with Coding Agents: How Far Are We? [20.4]
過剰なロギングはノイズを追加し、ランタイムのオーバーヘッドを課し、診断情報を曖昧にします。開発者ロギング削除の実践について検討し、このタスクにおけるコーディングエージェントの使用について検討する。私たちの知る限りでは、この観点からロギングコードの除去を調べる最初の研究です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:11:19 GMT)
Edge-Assisted Multi-View Localization for Low-Altitude Economy under GPS-Challenged Environments [20.3]
低高度経済に貢献する無人航空機(UAV)は、都市キャニオン、屋内施設、その他のGPS対応の環境において、信頼性の高い位置決めを必要としている。ジオタグデータベースとのビジュアルマッチングは、絶対位置決めのための代替ソースを提供するが、オンボード計算とエネルギー制限により、データベースとマッチングパイプラインをエッジサーバにオフロードする動機がある。本稿では、スケーラブルな変動情報ボトルネック(O-VIB)符号化、VOI誘導要求制御、値認識エッジスケジューリングを組み合わせた、ネットワーク適応型エッジ支援マルチビューローカライゼーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:16:51 GMT)
RoboIRS: Inference-Time Internal Representation Steering for Generalist Robot Policies [20.3]
RoboIRSは視覚言語モデル(VLA)と世界行動モデル(WAM)のための推論時内部表現ステアリング手法である 0.5ドルというフリーズされた15のシミュレーションタスクでは、RoboIRSは平均成功率を44.4%から66.2%に改善した。さらに、同じ0.5ドルのポリシーを用いて、実ロボット操作に関するRoboIRSを検証するとともに、世界行動モデルコスモスポリシーの適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:50:39 GMT)
Precision over Scale: A Polish-Silesian Benchmark and a Translation System Outperforming Open-Source and Commercial Models [20.2]
ニューラルシステムとルールベースシステムを用いて,ポーランド・エジプトのMTについて検討した。ルールベースのシステムは、SiLTTとBOUQuETデータセットで一貫して最強であることを示す。キュレートされたデータセットに微調整された翻訳Gemmaは、強い神経ベースラインよりも改善されるが、方言設定ではルールベースのシステムを超えない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:37:43 GMT)
VCLMU: Mechanism-Centric Virtual Cell World Modeling for Perturbation Response [20.2]
遺伝的摂動に対する細胞応答を予測することは、仮想細胞の中心的な能力である。細胞状態をLMU(Latent Mechanism Units)の集合として表現するメカニズム中心の仮想細胞世界モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:26:20 GMT)
More Value per Key: Asymmetric Sparse Attention for Faster LLM Decoding [20.0]
Sparse Asymmetric Group-Query Attention (SAGA)を導入し、鍵と値のカウントを分離してこの原理を利用する。この非対称性の利点を理論的に定式化し、遅延測定や品質評価を通じて実証的に検証する。 SAGAとAtop-Nは、長いコンテキストで、我々のフルアテンションGQAベースラインよりも、エンド・ツー・エンドのデコード・スピードアップを2ドル超で達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:38:43 GMT)
Beyond the Linear Representation Hypothesis: Non-Linear Activation Steering in Text-to-Image Models [19.9]
単純かつ解釈可能な表現を提案する。我々は、KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を用いて、学習関数が軌道を定義する一次元座標を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:32:28 GMT)
RADC: Risk-Aware Dual Caching for Vision-Language Test-Time Adaptation [19.0]
ビジョン言語モデルに対するキャッシュベースのテスト時間適応は、グローバル表現の背景バイアスや、表現のバリエーションによる信頼性の低いエントロピーベースのキャッシュ入力によって妨げられることが多い。本稿では、信頼性の高いデュアルキャッシングによるプロトタイプ学習を強化するRADCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:28:11 GMT)
PaLoRA: Paced Low-Rank Adaptation for Continual Learning [18.9]
LoRAに基づく連続学習法は、様々なメカニズムを通して破滅的な忘れ方をする。有限精度更新は必然的に蓄積された事前知識のサブ空間に漏れることを示す。本稿では,適応的なSVDトランケーションによって歴史的知識を圧縮するPaLoRAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:35:24 GMT)
Information Potential: A Variational Approach to Quantum Information Complexity [18.8]
量子通信の複雑さを解析するための新しい変分的アプローチである情報ポテンシャルを導入する。集合不整合の有界ラウンド量子通信複雑性に対する直和定理を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:35:30 GMT)
EgoFound3R: End-to-End Egocentric Hand Reconstruction in World Space with Point-Wise Interaction Attributes [18.7]
EgoFound3Rは、世界空間の手の幾何学を、シーンと共有するメートル法スケールで推定する統一的なエンドツーエンドモデルである。平均結合位置誤差(MPJPE)を43.2%、22.4%、11.6%削減する。また、同じパスのジオメトリと並行して点の接触と距離を予測し、スループットはおよそ6倍に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:17:26 GMT)
Rethinking Long-Video Efficiency: A Joint Allocation Perspective on Frames, Pixels, and Front-End Latency [18.6]
LoHiは高解像度の低解像度ビデオストリームと低解像度の高解像度画像フレームを組み合わせたフレームワークである。一致したトークン予算で、ネイティブレゾリューションベースラインよりも平均精度を10.6ポイント向上させる。また、1時間のビデオでは、フロントエンドのデコード遅延を最大7倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:13:46 GMT)
Lollypop: Camera-to-Motion-Capture Calibration Verification with a Reference Target [18.6]
カメラ・トゥ・モーション・キャプチャ(mocap-to-motion-capture)キャリブレーションは、ロボット工学、AR/VR、その他のコンピュータビジョンタスクにおいて、モキャップを地上の真実として使用するために不可欠である。独立キャリブレーション検証のためのファドリアルモード参照ターゲットであるLollypopを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:56:30 GMT)
A Geometric-Transformation Feature-Adaptive Manifold Restoration Method for Open-Vocabulary Semantic Segmentation of Remote Sensing Images [18.5]
二次元群幾何変換に基づく特徴適応型多様体修復法を提案する。提案手法は,8つのリモートセマンティックセマンティックセグメンテーションベンチマークにおいて平均55.6%のmIoUを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:26:17 GMT)
UniWAM: Unified World-Action Model [18.5]
UniWAMは物理推論器、世界生成器、行動予測器を統合し、物理世界、視覚生成、行動予測のセマンティック理解を共同で学習する。 UniWAMは、分散性能、一般化、命令追従、長期タスク実行など、複数の評価において最先端(SOTA)性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:46:02 GMT)
EMODE: Dynamic Para-Semantic Experts for Emotion-Aware Speech Language Modeling [18.2]
EMODEは、DPSEを中心に構築された感情認識型言語モデルである。 DPSEは連続した音声特徴を意味的・パラ言語的な経路に分解する。 EMODEは、セマンティックウォームアップ、パラ言語的アクティベーション、共同改良からなる3段階のカリキュラムで訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:33:36 GMT)
EgoExo-Next:Benchmarking Vision-Language Models on Visual-Option Next-State and Cross-View Reasoning [18.1]
EgoExo-Nextは動的視覚状態推論のためのビジュアルオプションベンチマークである。 EgoExo-Nextには、6つの公的なエゴ中心およびエゴ中心のエゴ外部ビデオソースからの2,503人の人間による4つのチョイス質問が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:09:37 GMT)
An End-to-End Framework for Modelling Pneumatic Soft Robots Based on Differentiable Finite Element Methods [17.9]
ソフトロボットは、その非線形性、複雑な力学、および潜在的に複雑な幾何学のために、重要なモデリング課題を提示する。従来のモデリング手法は通常、精度、計算効率、速度のトレードオフに悩まされる。本研究では,空気圧ソフトロボットのモデリングとシステム同定の効率化を目的とした,エンド・ツー・エンドの微分可能なFEMベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:52:35 GMT)
WavePrune: One period is often enough for RoPE [17.9]
本稿では、各チャネルを第1回転周期に制限するWavePruneを提案する。位置エイリアスにより生成した注意マップの歪みを除去し、全体の長文性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:01:53 GMT)
SepRQ : Self-Supervised Speech Mixture Representation Learning via Mask-Free, Multi-Scale Source Separation [17.8]
自己教師付き学習(SSL)は音声表現学習の標準であるが、主流モデルは単一話者音声を中心に設計されている。我々は、マスク付き予測を疑似ソース分離の目的に置き換えるオープンソースのSSLフレームワークであるSepRQを紹介する。 SepRQは、SUPERBベンチマークにおける話者ダイアリゼーションと音声分離の最先端性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:05:45 GMT)
CoDimRecon: Agentic Reconstruction of Sim-Ready 3D Scenes with Deformable Curves, Surfaces, and Volumes [17.8]
本稿では,厳密で明瞭で変形可能なオブジェクトを含む編集可能なシーンを再構築するエージェントフレームワークであるCoDimReconを紹介する。シーンレベルの幾何学的前提は地上スケールとレイアウトであり、オブジェクトレベルのメッシュはエージェントを詳細なコンパクトな幾何学へ導く。変形物の場合、カテゴリーワイドエージェントセッションは曲線を半径中心線として再構成し、表面を厚さの多様体シェルとして、体積を水密な固体として再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:21:01 GMT)
QiYao-I: A Manifold Based Foundation Model for Irregular Multivariate Time Series Forecasting [17.8]
本稿では,不規則時系列予測のための多様体ベース基礎モデルであるQiYao-Iを提案する。本稿では,実時間スタンプを学習可能な時間的多様体特徴空間にマッピングする,サンプリング条件付き時間的多様体アテンション機構を提案する。実験の結果,QiYao-Iは時系列基礎モデルとエンドツーエンドの不規則予測モデルの両方と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:16:59 GMT)
Pareto-Improving Adversarial Attacks with Primal-Dual Regularization [17.8]
我々は、固定予算プロトコルの下で、転送可能性と非受容性は互いにトレードオフすると主張している。この潜在的優位性を利用するために、ステルス転送攻撃STを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:50:47 GMT)
Gated Target Propagation for Compositional Generalization in Continual Learning [17.6]
GaTaPは、タスク固有のゲーティング変数をクローズド形式のインナーループ更新を通じて学習し、ネットワークモジュールを選択的に抑制または拡張する連続学習アルゴリズムである。我々は,事前学習したタスクに強い性能保持を示すとともに,推論における数ショットゲイン適応によって達成される未確認タスクへの構成的一般化を示す。全体として、GaTaPは破滅的な忘れを共同で改善し、ニューラルネットワークモデルにおけるわずかな合成一般化を可能にする強力なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:41:19 GMT)
EvoCast: Reliable Autonomous Research Agents for Iterative Forecasting Architecture Evolution [17.3]
EvoCastは、アーキテクチャの進化を反復予測するための完全に自律的な研究エージェントシステムである。その中心となる設計である認知-権威分離は、オープンな仮説生成とコード実装をLLMエージェントに割り当てる。結果として、EvoCastは実装の成功とエージェント側のトークン/時間コストの低減により、複雑なアーキテクチャ修正を完了します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:30:53 GMT)
Frozen in a Frame: The Velocity Blind Spot in JEPA World Models [17.1]
世界モデリングのための統合埋め込み予測アーキテクチャ(JEPA)はエンコーダを訓練するので、予測器は現在の埋め込みとアクションを、常に単一の描画フレームから次のフレームの埋め込みにマッピングする。本稿では,3段階の診断プロトコルであるRateIdentとTI-JEPAを紹介する。私たちはこれを公式のViT-TinyとAdaLN-transformerスケールで再現し、同じレシピをスクラッチから訓練された実際のdm_control Reacher写真にプッシュします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:18:32 GMT)
SEIS: Self-Evolving Inference Systems [17.0]
推論システムは、いかに速く、いかに安価に言語モデルを提供できるかを決定する。本研究では,システム全体をエンドツーエンドに最適化するために,総合的なアプローチを採用し,エージェントによる自己進化を適用します。私たちのSEIS(Self-Evolving Inference Systems)は、人間の介入なしに、ミニスラングエンジン全体を自律的に最適化します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:36:48 GMT)
Integrated Imputation-Classification for Supervised Learning with Missing Data [16.9]
Integrated Imputation and Classification Network (IICN)は、インプタと$(n+1)$-classdiscriminatorを、単一のクラス管理型分類目的と逆向きに訓練する。 IICNは古典的な暗黙の分類パイプラインと最近の生成ベースラインを、挑戦的な設定で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:59:32 GMT)
Learn from the Gap: Differential-Aware Advantage Pruning with Adaptive Rollout Sampling for GRPO [16.9]
FastRLは、新しいプラグアンドプレイ強化学習フレームワークである。訓練効率と政策学習の有効性を同時に向上させる。実験により、FastRLはGRPO、DAPO、GSPOにシームレスに統合できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:05:04 GMT)
ReplayLens: Auditing Agents' Use of Outcomes [16.7]
エージェントがログ化された経験を再利用すると、変更した決定は記録されたスコア、アクション名、記憶中のレコードの位置を反映する。 ReplayLensは、保存された履歴の1つの関係を一度に変更し、残りのインターフェイスを固定し、その結果の判断を計測するブラックボックス監査である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:44:13 GMT)
Frame-Level Temporal Alignment for Human-to-Robot Visual Adaptation [16.7]
人間のビデオで事前訓練された視覚表現をロボット操作に転送するには、人間とロボットのデモの間の信頼性の高い対応を学習する必要がある。したがって、同じ相対タイムスタンプのフレームは異なるタスクステージを表す可能性があるため、対応学習が失敗する可能性がある。ロボット操作のために,人間のビデオに予め訓練された視覚エンコーダを適応させるために,2つの時間的事前情報を用いたフレームレベル時間アライメント(A)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:19:54 GMT)
Variational Streaming Flow: Probabilistic Forecasting in Physical Time [16.2]
ストリームフロー(SF)は、物理時間で連続速度場を直接学習することで、時間的進化を効率的にモデル化するためのこのアプローチを再構成する。提案手法は,関心のダイナミクスを前提とした潜伏分布を学習する。決定論的および動的システム全体で、VSFはより優れた予測精度と分布忠実性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:05:29 GMT)
KALEIDO: Input-Space Adaptation of a Vision Model for Time-Series Forecasting Through Gated Fold Geometries [16.0]
しかし、レンダリングされた級数は自然なイメージではなく、そのギャップを閉じるには時間的適応が必要である。レンダリング幾何学(シリーズの折り畳みや描画の仕方)が制御可能で混合可能な軸であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 22:16:15 GMT)
CADForge: Agentic Single-View CAD Reconstruction with Explicit Geometry Reasoning [16.0]
本稿では,1つの画像をCadQueryプログラムに段階的に変換するエージェントフレームワークCADForgeを提案する。 CadForgeはオブジェクトをCADに意味のあるコンポーネントに分解し、各コンポーネントに対して明示的な幾何学的推論を実行する。多様な単一および多部分オブジェクトに対する実験により、CADForgeは、再構築の忠実さと知覚品質において、既存のベースラインを一貫して上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:39:54 GMT)
CRISP: Cultural Reward Modeling for Implicit Situated Propriety [15.8]
オープンエンドの社会シナリオにおける文化的適切性に応じて報酬を割り当てる文化的な報酬モデルであるCRISP-RMを紹介する。政策最適化の過程では,Norm Grounding Supervision(NGS)を導入し,関連する文化規範に対する政策の感受性を高めるガイダンスを提供する。 Best-of-(N) 実験は、CRISP-RM が強い一般報酬モデルより一貫して優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:37:04 GMT)
Revisit to Segment: Working Memory Distillation for Reasoning Segmentation [15.8]
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、視覚的内容の推論とターゲット位置の予測により、画像セグメンテーションにアプローチしている。生成されたレスポンスには、推論トレースとローカライズ提案が含まれており、同じイメージとクエリを再考する際に作業メモリとして機能する。セグメンテーションのためのワーキングメモリ蒸留フレームワークであるSWiM(Reasoning Segmenter with Working Memory)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:58:02 GMT)
Localized Operator Learning with Adaptive Partition-of-Unity Mixture-of-Expert Networks [15.8]
本稿では,局所化演算子学習のためのPOU(partition-of-unity)ミックス・オブ・エキスパートフレームワークを提案する。当社の主なコントリビューションは、DeepONets用の残留スタイルの階層型POUアーキテクチャであるHiRefPOUです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:48:14 GMT)
Physical Twins: Accelerating and Enabling Robot Learning with Phantom Platforms [15.7]
物理対話型アルゴリズムのための実世界型テストを可能にする改良されたファントムデバイスである物理ツインを提案する。実験では、複数の3D関節の限界をレンダリングし、フランカ・パンダの腕を感知する限界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:10:27 GMT)
Any-scale Object Detection using Arbitrary-scaled Images [15.6]
超解像の単純な使用は、多くの超解像が独立して物体検出器に供給される場合、多くの偽陽性検出を生成する。提案手法は,各超高解像度スケールに適した画素の集合を表すスケール提案マップを予測することにより,これらの偽陽性を抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:16:03 GMT)
Organising Trajectory Evidence for Language-Model Agent Assurance: Fragments, Methods, and the Residual [15.6]
言語モデルエージェントを評価する方法は、ログ上のルールチェッカーを含む。それぞれがランの異なる部分を観察し、異なる強さを主張する。ロジック、情報フラグメント、保証台帳から構築したものを与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:51:40 GMT)
Bi-manual Stabilization of the Cervical Spine for Safe Physical Human-Robot Interaction in Rolling Maneuvers [15.5]
頸部、特に頚椎は、非常に脆弱で身体の可動部である。本稿では,ローリング操作時に頚椎を安定させるために,両手動ロボットのアルゴリズムと適応法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:19:08 GMT)
Magic-W0: A Structured World-Action Foundation Model for Physical Intelligence [15.4]
我々は、構造化された物理的状態の進化と連続的な動作を共同でモデル化する世界行動基盤モデルMagic-W0を紹介する。現在の状態は、視覚言語コンテキストと現在の3D幾何を組み合わせたものであり、遷移は3Dモーションで表される。将来の状態は、タスク関連の結果を記述する将来のセマンティックスによって表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:49:17 GMT)
ConEx: Human-Interpretable Saliency Maps via Concept-Aware Attribution [15.1]
概念に基づく説明(ConEx)は、忠実さと解釈可能性の両方を提供するために、概念に基づく推論と相性ビジュアライゼーションを橋渡しする。 ConExはクラス固有の概念を自動的に発見し、概念活性化ベクトル(CAV)を通してそれらを表現する ConExは、イメージにそれぞれの概念がどこに現れるか、そしてそれが予測にどのように貢献するかを明らかにする忠実なサリエンシマップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:48:24 GMT)
ExStereo: Lifting 2D Vision-Language-Action Models to 3D with Explicit Stereo Representations [15.1]
ExStereoは、事前訓練された2Dビジョン・ランゲージ・アクションモデルと3D知覚を付加するステレオモジュールである。本研究では,大規模ステレオデータを用いた自己教師型学習目標を用いて,課題特定後学習の中間段階を導入する。本稿では,2つの公開VLA,$_0.5$およびSmolVLAを微調整し,シミュレーションおよび実世界のPPERプラットフォーム上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:21:18 GMT)
ClimateBench v2.0: Probabilistic Climate Model Benchmarking [15.1]
気候モデルを評価するための標準プロトコルであるClimateBench v2を提案する。このプロトコルは、物理ベース、データ駆動型、ハイブリッド気候モデルのいずれかを評価するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:49:16 GMT)
OctMesh: A Unified Octree-Hierarchical Framework for Lossless Triangle Mesh Compression [15.1]
OctMeshは、共有オクツリー階層上でジオメトリとコネクティビティをコーディングする学習フレームワークである。主な観察は、オクツリープールは1人または2人から8人の子供を持つ親を産むことである。グラフ対応親特徴抽出器は、局所幾何学、親接続性、大域形状を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:20:26 GMT)
Trusted Hardware Acceleration for Malicious-Secure Function Secret Sharing [14.8]
信頼されたGPU統合分散関数アクセラレータ(DFA)は、キーをローカルに生成して消費することによってキームーブメントを除去する。悪意のあるホストやGPUは、共有を改ざんしたり、ワンタイムの素材をリプレイしたり、チェック後にバッファをスワップしたり、初期の出力をリクエストしたり、あるいはアクセラレータを偽のオラクルとして悪用したりすることができる。本稿では、VIGOR-DFAを3つのメカニズムで、チェーンを承認された入力から承認された出力リリースまで保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:51:12 GMT)
Questioning the Questions: Sustaining Self-Evolution in Reasoning Models [14.8]
自己進化的推論モデルは、自分自身が生成した質問から学習するが、繰り返し自己学習はパフォーマンスの崩壊につながる。本分析では, 自己生成質問における2つの繰り返し品質問題, 無効質問と同じ数学的質問の繰り返し変種を同定する。質問の妥当性と新規性フィードバックを用いて自己進化を導くR-Questを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:24:47 GMT)
Learning Task and Motion Plans from Real Demonstrations with Hybrid Flow Matching [14.6]
長距離移動操作にはタスク計画とそれを実行する動作が必要である。これまで、生成プランナーは固定ベースアームの数千のスクリプトによるデモに頼り、オープンループを実行してきた。本稿では,1つのネットワークがマスク付き離散フローマッチングでシンボルプランを生成するハイブリッドフローマッチングプランナを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:22:56 GMT)
CRAFT: An Agentic Spreadsheet Form Filling System with Template Awareness [14.3]
CRAFTは、リフレクティブバリデーションと制約のある局所的な修復を接続するテンプレート対応エージェントフレームワークである。 Instruction-OnlyとMulti-Fileのトラックに327のフォームがあるFormFillBenchを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:56:50 GMT)
Policy as Data: Replay-Based Policy Dual Averaging via Advantage Regression [14.3]
この研究は、Regularized Dual Averaging Actor Critic (RDA2C)を導入し、リプレイに異なる役割を割り当てている。 RDA2Cは、状態アクションサンプルを批評家が推定した有利なラベルで保存し、二重スコアモデル$Z_$を集計データセットに適合させ、蓄積されたスコアモデルから現在のポリシーを導出する。 RDA2Cを解析するために、有限時間値ギャップ分解を確立し、スタイル・リプレイによる教師付きフィッティング、批判バイアス、有限バッファ分散、リプレイカバレッジによるエラーから正規化された2値ギャップ項を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:29:39 GMT)
Exploiting Hierarchical Controller Structure in Contextual Parameter Learning for Humanoid Loco-Manipulation [14.2]
階層型制御システムにおける共同パラメータ学習のための文脈ベイズ最適化フレームワークを提案する。本研究は,人体ロボットによるロボット操作のアプローチについて評価し,各箱の質量変化にともなう物理箱押出のための遠心式予測制御器と全体式制御器を共同で調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:49:45 GMT)
Quantum Submodular Maximization [14.2]
提案アルゴリズムは,O_varepsilon(log n)$クエリのみを用いて,期待される$(1/2-varepsilon)$-approximationを実現する。対照的に、1/4$を超える固定予測比を達成するような古典的ランダム化アルゴリズムは、$(n/log n)$クエリを必要とする。我々は、制約のない1/2+varepsilon$を超える比率を達成するために、$exp(varepsilon2n)$クエリの量子下界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:51:06 GMT)
Mitigating Over-squashing without Rewiring: A Sheaf Effective Resistance Perspective [14.1]
せん断有効抵抗は、グラフに付随するせん断に依存する有効抵抗の一般化である。また,FlatNSDは全せん断有効抵抗を暗黙的に調整し,過度なスキャッシングを強調するために設計されたベンチマークで良好な性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:01:33 GMT)
Sparse-View 4D Gaussian Splatting via Spatiotemporal Priors and Generative Assistance [14.1]
本稿では,SIGGRAPH Asia 2026 Volumetric Video ChallengeのSparseView Trackのための4D Gaussian Splattingフレームワークを提案する。このようなスパースビュー下で頑健な動的再構成を実現するために,本フレームワークは3つのコンポーネントを統合する。フルフレームのPSNRは30.04dB、フォアグラウンドのPSNRは27.88dBで、Sparse-View Trackでは1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:48:50 GMT)
Query Generation with Direct Preference Optimization for Document Expansion in E-commerce Search [13.6]
生成プロセスの指針として直接選好最適化(DPO)を用いるQGDPOを導入する。 QGDPOは、Doc2Queryのベースラインと比較する無関係な予測の50%を効果的に排除し、関連フィルタは14.61%を除去する。この機能はフルトラフィックのためにWalmart.comの本番環境に配備され、関連性やユーザエンゲージメントを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:40:16 GMT)
TCMClinicalReason-Bench: Can Language Models Reason from Pathogenesis to Prescription over Real-World Clinical Cases? [13.5]
大きな言語モデル(LLM)は、患者固有の証拠に不十分な臨床物語を生成することができる。 TCMClinicalReason-Bench を用いた症例地上反応の診断と治療成績の鑑別を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:05:17 GMT)
Flow Policies as Actions of Skill-Level World Models: Learned and Symbolic Abstractions for Long-Horizon Planning [13.4]
完全スキルにセグメント化されたデモに基づいてトレーニングされたフローマッチングポリシから,スキルレベルのアクションを構築する。シミュレーションブロック再構成タスクにおいて,一般的なワールドモデルトレーニング手順と計画フレームワークを用いて評価を行う。ラベルがなければ、オブジェクト中心の学習コードはシングルスキルのタスクと一致し、2～5スキルのタスクで成功の4分の1を維持します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:07:46 GMT)
Variance-Aware Fine-Grained Gap-Dependent Bounds for Online Reinforcement Learning [13.4]
モデルなしオンライン強化学習において、ギャップ依存的後悔とポリシー切替コストについて検討した。改良された UCB-Bernstein アルゴリズムである UCB-Bernstein+ に対して、最初の微細なギャップ依存後悔上限を確立する。我々の分析は、元のCB-Bernsteinアルゴリズムよりも、後悔と局所的なスイッチングコストの両方の最悪のケース保証を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:36:00 GMT)
Exact Fast Batch Simulation for Tabular Reinforcement Learning [13.4]
有限水平タブ状マルコフ決定過程の正確な高速シミュレーションフレームワークを開発する。このフレームワークはシミュレータベース、オフライン、オンラインバッチ、あるいはステージベースの強化学習に広く適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:22:34 GMT)
Learning to Watermark Speech Synthesis Against Model-Driven Reconstruction [13.2]
本稿では,現代の自己回帰型TSのためのマルチビット生成音声透かしフレームワークであるThriveを提案する。 Thriveは合成の忠実さを保ち、再建攻撃による平均回復精度87.6%を達成し、最大10,000のアイデンティティの候補セットに対するソース属性をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:57:00 GMT)
Localization Lens for Improving Medical Vision-Language Models [13.1]
本稿では,Med-VLMパイプラインのローカライズを考慮した拡張を提案する。提案手法はモデルに依存しず,既存のMed-VLMパイプラインにシームレスに統合可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:04:15 GMT)
Online Target-less Radar-LiDAR-Camera Extrinsic Calibration via Joint Optimization [12.8]
レーダ-LiDARカメラシステムにおけるオンラインターゲットレス外部キャリブレーションの問題に対処する。既存のターゲットレス方式は、主に単一のセンサーペア用に設計されている。センサペアごとに残差を構成する共同校正フレームワークを提案する。本手法は,様々な都市環境をカバーする社内レーダ・LiDARカメラ・データセットで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:35:45 GMT)
Anticipating the Consequences of Curriculum Decisions with Large Language Models [12.7]
我々は、逐次的な意思決定問題として、自動カリキュラム学習を解析する。本研究では,Large Language Models (LLMs) が,カリキュラム決定の結果をよりよく予測するために,学習問題に関する豊富な情報を活用できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:45:17 GMT)
Variational Quantum Attention for Molecular Graph Learning [12.6]
分子グラフ学習のためのエッジ対応変分量子アテンション機構を提案する。 QGATはGATv2と競合する性能を達成する。この2つの注意機構は,構造関連BACE1アナログに対して異なる予測・帰属挙動を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:22:03 GMT)
LyapuFlow: Controlling Generative Flows with Lyapunov Feedback for Inverse Problems [12.5]
Lyapunovフィードバック制御に基づく代替案であるLyapuFlowを提案する。各サンプリングステップにおいて、LyapuFlowは、現在の流れが進行している端末サンプルを予測し、制約違反を評価する。我々は、LyapuFlowをデータと潜伏空間の両方で実証し、テスト時間制約執行のための異なるメカニズムにまたがる代替手段よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:41:54 GMT)
Amortized Score-Hamiltonian Policy Iteration: A Grid-Free Scheme for Relaxed Stochastic Control Problems [12.4]
本研究では,連続的ランゲヴィンダイナミクスに基づくポリシー値反復のアモータイズ・グリッドフリーな実装を開発する。我々は,高次元空間におけるアクター-批判的学習の結合を実証するための一般モデルの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:28:25 GMT)
When Talk Isn't Code: Comparing LLM Agents That Simulate and Develop Software [12.2]
LLMは、ハニーポットのようにネットワークプロトコルの実装をシミュレートし、それらを記述するために使われる。シミュレーションモード (Sモード) と開発モード (Dモード) を比較し, モデルがプログラムを書き, プログラムが攻撃される。完全なセキュリティ仕様では、中央モデルのアタック成功率は、両方のモードで再アセンブリ、HTTP、ファイアウォール実装で最大4%ですが、Sモードでは13%、DNSではDモードでは15%です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:29:42 GMT)
NM-LIO: Multiple LiDAR-Inertial Odometry Addressing LiDAR Measurement Noise Discrepancy [12.2]
ノイズの相違に対処するノイズ対応多重LiDAR慣性オドメトリー(NM-LIO)を提案する。我々は,各LiDARの測定ノイズを定量化するためにノイズモデルを統合し,残差の不確かさを推定する。提案手法は, パブリックな複数のLiDARデータセットを用いて評価し, 最先端の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:33:27 GMT)
EagleDepth: Efficient Fine-Grained Depth Estimation via Pixel Diffusion Decoder [12.2]
EagleDepthは高分解能単分子深度推定のための効率的なフレームワークである。我々のキーとなる考え方は、ピクセル空間内で最終深度マップを直接生成しながら、奥行きを意識した潜伏表現をガイダンスとして保持することである。一般的に使われている5つの深度推定データセットと高分解能のSynth4Kデータセットにおいて、我々のフレームワークは最先端の深度推定性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:44:09 GMT)
Principles that Guide, Actions that Inform: Agent Evolution via Knowledge Abstraction [12.2]
SAGAは、大規模言語モデル(LLM)エージェントにおける経験に基づく知識抽象化と利用のためのフレームワークである。相互作用の軌跡をエピソード的な記述、再利用可能な手順、原則に変換する。蓄積された知識が将来のインタラクションをガイドし、新しいエクスペリエンスが階層的なメモリを継続的に更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:29:38 GMT)
BoT-Feedback: Grounding Multimodal Reasoning in Biomechanical Evidence for Explainable Human Action Feedback [12.2]
構造化バイオメカニカルエビデンスにおけるMLLM推論の基盤となるフレームワークであるBoT-Feedbackを紹介する。私たちの重要な貢献は、4段階の推論フレームワークであるBiomechanics of Thought(BoT)です。バイオメカニカルエビデンスにおける根拠的推論は、フィードバックの品質、解釈可能性、堅牢性を一貫して改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:22:29 GMT)
Recursive Improvement of a Differentiable Scientific Software Ecosystem [12.2]
微分可能プログラミングは、科学計算と勾配に基づく推論、学習、設計を結びつける。 AIコーディングエージェントは、この変換を加速することができるが、それらの能力を有用な科学的ソフトウェアに翻訳するには、研究ニーズを特定し、実装がどの程度うまく適合しているかを評価する必要がある。本稿では,要求の識別,開発,品質評価を結びつける,異種科学ソフトウェアをエージェント駆動で進化させる環境を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:51:09 GMT)
Stance Drift: How AI-mediated Communication Distorts Our Message [12.0]
我々は、AIによるコミュニケーションを2段階の世代抽出パイプラインとしてモデル化する。抽出された姿勢が初期姿勢と一致する平均確率としてスタンス保存率(SPR)を定義した。 3つのドリフトパターンは、分極、中立からの逸脱、反転など、漂流の大部分を占めていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:09:37 GMT)
UniPro: Unified Multi-Mode Medical Image Segmentation from 2D Images to 3D Volumes via Propagation [11.9]
分割パラダイムとデータ次元をブリッジするモデルであるUniProを,2次元分割を3次元ボリュームに拡張するための伝搬を用いて提案する。このビューに基づいて構築されているUniProは、単一のスライスベースのフレームワーク内で、セマンティック、インコンテキスト、インタラクティブ、および伝搬ベースのセグメンテーションをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:41:17 GMT)
Agentic discovery of blood biomarker from distilled private health records [11.6]
我々は、540万人以上の患者からなるクラリット・ヘルス・サービス(Clarit Health Services)パネルに記録された証拠を、公表されたスコアリング・ツールに精査した。このツールは、患者データを露出することなく、エージェントの提案-スコア-リファインループを現実世界のデータに根拠付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:30:38 GMT)
A Tropical Geometry View of Forgetting: A Per-Unit Projector for Knowledge-Preserving Fine-Tuning [11.6]
Adam-NSCLのようなリプレイフリープロジェクタは、更新の各行でレイヤの入力の共有サブスペースを禁止した。 OPT-1.3bでは、(トークン、ユニット)ペアの96%が閉じられているが、プロジェクターは6つの予算でアダム・NSCLよりも少ないことを忘れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:36:05 GMT)
DreamFormer: Dream Imitation with a Transformer World Model for Language-Conditioned Robotic Manipulation [11.4]
本稿では,専門家によるデモンストレーションを模倣して,言語条件のマルチタスクスキルを取得するモデルベースエージェントであるDreamFormerを紹介する。 DreamFormerはまず、構造化されていないプレイデータからタスク非依存のTransformer世界モデルを学び、タスク固有の振る舞いを取得する。これは目に見えない環境へのゼロショット転送のパフォーマンスをほぼ2倍にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:15:06 GMT)
Understanding Clustering in Slot Attention via Particle Dynamics [11.3]
ソフトな$k$-meansクラスタリングに動的に接続されるパラメータフリーな変種であるSSAを導入する。 Pascal VOCデータセットでは、スロットアテンションに匹敵するパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:49:44 GMT)
Backward-Consistent Diffusion Sampling for Sparsely Observed PDE Inverse Problems [11.2]
本稿ではPDE問題を解決するための入力空間最適化手法であるFunBCSを提案する。出力空間最適化法とは異なり、FunBCSは未観測誤差を適切に最小化する。評価の結果,現在の最先端技術と比較すると,FunBCSは再建誤差を27ドル～64%で削減し,14ドル～2.1タイムスを高速に実行していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:12:10 GMT)
False Frontiers: Diagnosing and Mitigating Co-Cheating in Self-Evolving Search Agents [10.9]
自己進化型検索エージェントは、質問を生成するプロジェクタとそれに対応する解決器を共同で最適化することで、独自のトレーニングカリキュラムを構築する。このクローズドループは、私たちがコヒーティングと呼ぶフェールモードを導入します。プロポーサとソルバは、共有エラーにますます同意します。本稿では,提案者の資料をグループAとグループBに分割するCrossFitを提案する。 CrossFitは、標準結合型自己進化よりも8.8ポイント、8.4ポイント、検索-R1よりも平均パフォーマンスを向上する
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:29:57 GMT)
InferOpt: Constrained Multi-Objective Search for LLM Inference Configurations [10.9]
InferOptは、変数境界、決定論的リソースコスト、評価フックのみを必要とする再利用可能な検索フレームワークである。 1つのパイプラインは28次元連続KV空間と26次元離散MoE空間をカバーしている。 InferOptは全KV基準点の7.3%と14.0%で一致した統一予算を破る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:19:09 GMT)
When Is Enough Enough in Self-Evolving LLM Systems? [10.5]
自己進化的なシステムがいつ停止すべきか、そして停止したら出力すべきものは何か、という2つの基本的な疑問を研究します。オンラインシーケンシャルテスト問題を定式化し、自己進化型LLMシステムによってすでに生成されているペアリング評価結果を用いて、任意の値の再起動検出器を構築することで、最初の課題に対処する。結果として得られる手順はプラグアンドプレイであり、基礎となる自己進化アルゴリズムを変更する必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:47:53 GMT)
VoCa: Designing Speech-Canvas Interaction for Voice-Based Conversational Agents [10.5]
人々は、コンテンツを一緒に説明し、整理し、開発するために話しながら書き、スケッチします。これらの実践にインスパイアされた音声エージェントは,ユーザとのマルチターン会話において,音声と同時にキャンバスを利用できるかを検討する。音声エージェントであるVoCaを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:39:31 GMT)
Functionally Equivalent or Not? Graph-Grounded Differential Surrogate Execution for Code Equivalence [10.5]
FEAgentは、型付きプログラムグラフエビデンスと差分代理実行を組み合わせた選択等価評価エージェントである。そのオラクルに対する不一致はすべて、直接実行によって判断され、ベンチマークラベルと単体テストのみのスコアで見逃された振る舞いの相違が明らかになる。 EquiBenchでは、1200個の評価済みペアのうち216個(18.0%)、SWE-bench Verifiedでは331個のテストパスエージェントパッチ(28.4%)が参照パッチから分岐している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:19:45 GMT)
Toward Real-Time VLAs: Stage-Aware Two-Step Flow Denoising and System-Level Evaluation [10.2]
視覚言語アクション(VLA)モデルは、低レート推論と高レートロボット実行のタイミングギャップに直面している。モデル推論とロボット実行チェーンのエンドツーエンド遅延測定により,このギャップを特徴づける。本研究では,ステップ数を10から2に減らし,モデル推論時間を61.557msから21.956msに短縮する2段階の非一様分解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:59:45 GMT)
Counterfactual Rollout Replay: Forkable Environments as Free Process Rewards for Software Engineering Agents [10.1]
アウトカムのみの強化学習は、ソフトウェアエンジニアリング(SWE)エージェントに最終成功のシグナルを与えるが、中間決定に関する直接的なガイダンスはほとんどない。本稿では,フォーク可能な実行環境を利用するトレーニングタイムであるCounterfactual Rollout Replay (CRR)を紹介する。 CRRは、小さな決定ポイントを選択し、各状態を復元し、代替アクションをサンプルし、ポリシーの下でブランチを前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:22:33 GMT)
AttSVD:Prompt-Adaptive Low-Rank KV Cache Compression via Attention-Guided SVD [10.0]
提案するSVDは,視線情報のみを実際に読み取ることで,視線毎のKVメモリを保持ランクに比例して切断する。注意を意識したベースは、実際に注意を読み取り、注意ログと注意出力の両方を保存する。複数のモデルにわたって、エージェントベンチマークとフルのLongBenchスイートのAttSVDは、KVキャッシュメモリの最大50%を使用しながら、高密度キャッシュと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:33:53 GMT)
Verb-ICL: Rethinking In-Context Learning for Structured Prediction [9.9]
Verb-ICLは、ICLに基づく構造化予測のための選択的なアノテーションフレームワークである。まずトークンレベルのカバレッジ戦略を使用して代表例を選択し、構造化予測に不可欠な局所的なセマンティックパターンをキャプチャする。タスク固有のアノテーションガイドラインをコーディングし、ICLのデモにこのフィードバックを組み込む、実行可能なエラーフィードバックを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:30:17 GMT)
Understanding Errors in LLM-Based Question Answering over Imperfect Tables [9.9]
不完全な表に対する質問応答における誤り発見と処理について検討する。オリジナル、エラーマーク付き、修復済みのテーブルを比較します。正確なQAには、検証済みのエラーロケーションのみを提供することは不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:03:41 GMT)
SWAP: Stepwise Action Policy Routing for Vision-Language-Action Models [9.9]
実行中に複数のVLAポリシーを動的に構成するフレームワークについて紹介する: StepWise Action Policy Routing (SWAP) SWAPは、現在の観察から、各決定ステップで最も適切なポリシーを選択するルーティング評論家を学ぶ。実世界のDROID操作タスクとLIBEROシミュレーション実験の両方においてSWAPを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:12:20 GMT)
PhaseGate: Phase-Aware CPU Retrieval Scheduling for On-Device LLMs on Unified Memory [9.9]
PHASEGATEはプリフィルとデコードのための制限を校正し、ベースM4設定で4つと1つを選択する。 TimeGateも同様のスループットを実現するが、実行毎に出力ログのレイテンシ制限に違反する。 M2 と M2 Pro Mac のミニはポリシーの順序を再現するが、出力長のスイープはデコードによって各要求に占めるアドバンテージが狭まることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:07:04 GMT)
Clean: Second-order LLM Training at Linear Memory Cost via Nyström Sketching [9.7]
SOAPのようなメモリ効率の良いメソッドは、禁止されたメモリコストで収束を加速できます。このボトルネックを解決するために設計されたメモリ効率が高くフル曲率のCleanを導入します。クリーンは標準のAdamWよりも小さな状態のフットプリントで動作し、ウォールタイムではAdamWの最終パフォーマンスであるtextbf26%の速度で動作している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:37:36 GMT)
GPU-Accelerated Bregman Douglas-Rachford Splitting for Discrete Optimal Transport [9.7]
本稿では,GPUを高速化したBregman Douglas--Rachfordスプリッティングアルゴリズム(BDRS)を提案する。各入力形式に対して,BDRSの数学的等価表現のハードウェア対応設計を提案する。我々は、同じデバイス上の文献から8つのGPUベースラインソルバに対して提案された3つの実装をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:08:01 GMT)
Measuring Effective Data Resolution in Guided Diffusion Posteriors [9.6]
ガイド付き拡散サンプリング装置は、スパース観測から物理場を再構築するためにますます使われている。標準的な診断では、実際にどれだけの再建がデータによって決定されたかは明らかにされていない。ブラックボックス生成後遺症に対する有効なデータ解決法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:23:45 GMT)
What Does a Harness Buy? Tokens, Mostly [9.6]
生産ハーネスは毎日出荷され、ベンダーはハーネスの変更によるパスレートの上昇を宣伝している。ほとんど測定されないのは、モデルが固定されたときにハーネス自身がどれだけスコアを動かすかである。私たちはClaude Code、mini-SWE-agent、OpenCodeという3つのプロダクションハーネスで5つのモデルを実行しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:47:10 GMT)
Asking Earns Nothing: Scoring the Decision to Act in BFCL Multi-Turn [9.6]
BFCLのマルチターンは、4つのカテゴリーのうち2つをモデルが求めるターンに配置する。 should-askアイテムは、1つのターンから1つの情報を取り除いたベースアイテムなので、同じターンインデックスで同じリクエストが2回表示されます。モデルがそのターンで世界を変えるコールを試みたかどうかを1対1で判定し、LLM審査員なしで格納された軌跡を読み上げ、常に行動し、常に50点を問う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:42:45 GMT)
Hypergraph Representation Learning with Hyperlink Random Effects [9.5]
ハイパーグラフの低ランク構造を利用したハイパーリンクランダム効果を用いた表現学習フレームワークを開発した。本フレームワークでは,モデルパラメータの識別可能性と表現レベル回復の理論的保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:31:31 GMT)
Learning to Decide, Not to Reason: Parameter-Efficient Decision Operators via Low-Rank Activation Steering [9.5]
フリーズ言語モデルにスキルを注入するには、現在100万のパラメータと強化学習パイプラインが必要になる。動作のクローンによって訓練されたSystem-1決定演算子である Methodを導入し、このコストを約2桁削減する。 23Kパラメータのランク4、最強のスキルオペレータの1/58、検索QAのサフィス、LiveMathのニアサフィスである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:57:57 GMT)
TIMBRE: Teaching Time Series Forecasters to Read, Remember, and Reconcile [9.5]
イベントインフォームド予測では、レポートと履歴応答を数値予測に変更に変換する必要がある。本稿では、ソース認識表現、状態条件応答転送、信頼性誘導融合を組み合わせたTIMBREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 22:46:20 GMT)
Weight Decay and Neuron Condensation: A Three-Stage Analysis of Two-Layer ReLU Networks [8.9]
我々は, 急速嵌合, 振幅圧縮, ニューロン凝縮の3段階を通じて, 重量減衰下でのトレーニング力学を特徴付ける。この分析は、パラメータノルムの減少を超えて、ウェイト崩壊が凝縮表現をどのように促進するかを動的に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:59:29 GMT)
Stabilizing language models under continual learning via condition-anchored distillation [8.7]
言語モデルの継続的な適応は、以前の学習したプロンプトで出力分布を変更することができるが、古いプロンプトとアンサーのペアを全て保持することは望ましくない、あるいは不可能である。本研究は,CAGD (Consumed-anchored Generative distillation) について検討し, 古いプロンプトを少量保持し, 凍結前のモデルを用いて完成状態と生成状態を復元し, 次の課題を学習しながら予測分布と一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:22:11 GMT)
Human Behavior-Informed Crash Scenario Generation with Real-World Crash Priors for Autonomous Vehicle Safety Evaluation [8.6]
CrashSimは人間の行動インフォームによるクラッシュシナリオ生成フレームワークである。これらの先行は、衝突前に実際のクラッシュがどのように進化し、どのように異なるクラッシュタイプが分散されるかをキャプチャする。 CrashSimは、実世界の衝突前挙動、衝突ダイナミクス、衝突幾何学、衝突型分布をより密に再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:04:39 GMT)
Asynchronous Is Nearly Free for Evolution Strategies on Long-Horizon Agentic Tasks [8.6]
進化戦略(ES)は、LLMポストトレーニングのバックプロパゲーションフリーな代替手段を提供する。 ESは、緩やかな政策の不安定さを限定的に許容する。我々の知る限りでは、端末スタイルのエージェントコーディングタスクにおける同期と非同期ESの有効性を最初に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:18:02 GMT)
RoPE is Dead, Long Live RoPE: Towards Scalable Data-aware Positional Encodings [8.5]
Rotary Position Embedding (RoPE) は現代の言語モデルではデフォルトの位置エンコーディングとなっている。既存の代替案は異なる設定で評価されており、文献は断片化され、明確な置き換えは行われていない。我々は,高速帯域上で標準の RoPE を保ちながら,文脈表現から学習した有界座標で遅い帯域上の絶対位置を置き換えるデータアウェアネス RoPE を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:29:50 GMT)
PatternDex: Learning Interaction Patterns to Guide Reinforcement Learning of Bimanual Dexterous Manipulation of Articulated Objects [8.4]
そこで本研究では,両義手による構音物体の操作を高い成功率で行う手法を開発した。 PatternDexは、人・物体のデモンストレーションから手の動きと物体の動きの相関を学習する手法である。 ARCTICデータセットを用いた実演実験において,両手手を用いたPatternDexの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:04:21 GMT)
Gaussian Flow Dynamics: Simulation-Free Neural SDE Learning Beyond One-Time Marginals [8.2]
Gauge Matchingは、潜在微分方程式学習のためのシミュレーション不要な手法である。後部の時間的構造を1回限りの限界を超えて学習する。ヘルムホルツ-SDE(英語版)のナット内にあり、前ヤコビアンからのゲージを立方費用で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:27:11 GMT)
DiffGate: Difficulty-Gated Teacher Guidance for On-Policy Distillation [8.2]
検証可能な報酬を伴う強化学習(RLVR)は、相補的な結果レベルの監視を提供するが、疎い報酬と粗い信用割り当てに苦しむ。教師信号は密集したローカルガイダンスを提供するが、ロールアウトの正しさに弱いのに対し、グループ相対報酬はタスク成功を捉えるが、トークンレベルクレジットは粗悪で、全障害グループでは消滅する。 DiffGateは,GRPOと選択的,有界な教師指導を組み合わせた学習目標である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:33:21 GMT)
Variance-Optimal Control Variates for Learning with Black-box Feedback [7.9]
正確な作用値関数でさえ、分散-最適から任意に遠ざかることができることを示す。すると、残差はクロス項のない作用によって正確に証明できる。我々の補正は、値関数が残す分散を一貫して減らし、全てのタスクにおける学習を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:04:50 GMT)
RRM-GPT: A Framework and Vision for Radio Resource Management Foundation Models [7.8]
本稿では,テキストとして相互依存決定を生成するRCM基盤モデルのための自動回帰フレームワークRTM-GPTを提案する。このフレームワークは、デプロイ間で再利用される関数固有のモデルと、その相互依存的な決定をひとつのシーケンスとして生成するRM関数間で共有されるモデルという、2つのタイプの再利用をターゲットにしている。 5Gニューラジオ(NR)のケーススタディでは、ユーザ選択、タイミング、リンク適応、リソース割り当て、制御信号にまたがる完全なスケジューリング助成金を単一のモデルで生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:04:46 GMT)
CORE-RL: Confidence-Oriented Reliability Evaluation of Black-Box Reinforcement Learning Policies [7.8]
CORE-RL: 信頼性指向信頼性評価のためのブラックボックスRLポリシーを提案する。パイプラインは有限サンプルのクロッパー・ピアソン境界を統一信頼度で計算し、ホーフディングスは報酬と安全性のコストを低くする。継続的制御タスクの実験は、CORE-RLパイプラインが非準拠ポリシーを自動的に拒否する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:15:09 GMT)
Scaling of Wireless Foundation Models via Representation Diversity and Multi-Branch Architectures [7.7]
モデルキャパシティのスケーリングは、よりリッチな表現を学び、下流のパフォーマンスを改善するための一般的な戦略である。代替のスケーリング軸としての客観的多様性について検討する。我々は,再構成,予測,コントラスト学習によって訓練された独立エンコーダの凍結表現を組み合わせた融合フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:47:32 GMT)
EVFormer: An Egocentric Vision-EMG Bidirectional Attention Model for Bimanual Hand Pose Estimation [7.6]
両手ポーズ推定は,仮想インタラクション,ウェアラブル制御,リハビリテーションにおいて重要である。我々は,現在のRGBフレームと,それ以前の200ミリ秒の両側手首表面筋電図(sEMG)を組み合わせて,44本の指と手首の関節角度を推定するEVFormerを提案する。 EVFormerの絶対誤差は平均11.482度であり、視覚のみの13.228-13.610度、sEMGのみの遅延融合、トレーニング平均ベースラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:03:32 GMT)
GS-Codec: A Gaussian-Splatting Bottleneck for Neural Audio Coding [7.5]
本稿では、量子化器ではなくパラメトリック信号分解をボトルネックとするニューラルネットワークであるGS-Codecを紹介する。内部最適化ループは、各エンコーダセグメントを1次元ガウス原始体の重み付け和として適合する。そしてデコーダは、描画された和から波形を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:49:17 GMT)
$\mathrm{TRIZ}^{a}$: Guiding Agent Evolution from Pattern Recognition to Solution Invention [7.5]
本稿では、TRIZの発明的理論とエージェント進化探索を組み合わせた一般的なR&D自動化パラダイムを提案する。私たちは、PowerDuck GOOSE、CIC2023、CIC-DDoS 2019で、サイバーセキュリティの$mathrmTRIZaを検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:44:45 GMT)
Continuous-Process Randomized Compilation for Quantum Process Tensors [7.5]
連続プロセステンソル(cPT)フレームワークで連続プロセスランダム化コンパイル(CPRC)を構築する。固定されたパウリリフレッシュ、有界ケイリー経路、ユニタリブラウン運動、オルンシュタイン-ウレンベック駆動の4つのプロトコルについて検討する。本研究では,有界中心結合および混合条件下での完全適応出力レコードに対する全変分誤差を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:15:37 GMT)
When Debate Helps: Proposal Supply and Verification-Aware Readout in Multi-Agent Reasoning [7.5]
マルチエージェントの議論は推論を改善することができるが、単純な多数決に勝てないことが多い。提案の供給は正しい回答を提示しなければなりませんし、読み出しは、投票が失敗したときにその答えを識別する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:59:46 GMT)
Kernelized Activation Steering [7.4]
我々は,カーネル化活性化ステアリング(KAS)を提案し,再生カーネルヒルベルト空間に活性化ステアリングを持ち上げる。 KASはカーネル評価によって純粋に表現された最適化問題としてステアリングを定式化している。 KASは局所適応ステアリングを誘導し、表現空間上の非線形ステアリング場を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:02:22 GMT)
ROOT: Discovering Rewards for User-Specified Embodied Behaviors [7.4]
Reward Optimization via Observable Trees (ROOT) は、学習したポリシーとユーザ指定の具体的行動とを一致させる報酬関数を発見するためのフレームワークである。 ROOTは、既存の大規模言語モデル(LLM)ベースの報酬生成手法で生成されたものよりも、ユーザの意図に合わせた行動を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:19:52 GMT)
MemLeak: Cross-User Semantic Leakage in Multi-Tenant AI Agent Memory [7.3]
エンタープライズマルチテナントデプロイメントにおけるパーソナルAIエージェントは、長期記憶のための共通ベクトルストアを共有する。ユーザ間のアクセシビリティ障害として形式化し、6つの実験で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:16:05 GMT)
Factorized Delayed Streams Modeling for LLM-based Streaming ASR [7.1]
遅延ストリームモデリング(DSM)により、共通のタイムライン上にアコースティックストリームとテキストストリームをアライメントすることで、ストリーミング自動音声認識(ASR)が可能になる。本稿では,元のLLM語彙上の分布から,p>の待ち確率を分離するFacterized DSM(F-DSM)を提案する。 Spontaneous Japanese and LibriSpeech のコーパス実験により,F-DSM は DSM よりも優れた認識性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:57:30 GMT)
CEENs: Causality-enforced evolutional networks for solving time-dependent partial differential equations [7.0]
本稿では,時間的因果関係を学習プロセスにシームレスに統合する新しい手法を提案する。本手法は,様々なPDE問題の長期シミュレーションにおいて,精度の大幅な向上を示す。並列化アルゴリズムは、計算効率をさらに高めるために提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:51:16 GMT)
Fine-Tuning VLM for Enhancing AI's Spatial Intelligence: Understanding 3D and 2D Rotations [6.8]
近年の研究では、視覚言語モデル(VLM)が空間的推論の限界に直面していることが示されている。実験では2次元回転検出と3次元回転検出の双方で有望な改善が認められた。ファインチューニングはまた、明示的な座標系を必要としない2次元表現の角度推定を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:44:27 GMT)
Agentic AI with Structured CoT for Enhancing AI's Spatial Intelligence: Visualization and Reasoning of Rotation [6.8]
我々は,3次元空間における物体の回転を理解するために,高度な生成AIの空間的能力について検討した。生成エージェントAIモデル(GPT-5.6)の空間的インテリジェンスを訓練し,その空間的回転過程について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:56:55 GMT)
RETRACE: From Entangled Repair Histories to Reusable Experience for CI Repair [6.7]
本稿では,ソフトウェア履歴から問題レベルの修復経験を再構築するフレームワークRETRACEを提案する。 RETRACEは、パスリビジョンで保持された変更から後方への理由をエンドポイントビューと、コミット履歴を通じて修復の進化をトレースする開発ビューを組み合わせる。新たな障害に対して、RETRACEは関連する問題レベルのエクスペリエンスを取得して、修正をガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:08:17 GMT)
Pattern-Guided Graph Synthesis for Suppressing Known Defects in DL Compiler Fuzzing [6.6]
Repriseは、テスト生成中に既知の欠陥の報告を抑圧するaDLコンパイラファズーである。プログラムを多様化する代わりに、Repriseは発見された欠陥をそれぞれ意味グラフパターンに蒸留する。 Repriseはまた、3つのコンパイラで25の既知のバグを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:41:09 GMT)
Learning Discriminative Geometry for Drifting Models [6.5]
本稿では,ジェネレータが進化するにつれて,より識別的な表現幾何学を学習する永続的表現学習を紹介する。複数のデータセットにまたがって、本手法は画素から直接効果的な識別表現を学習し、FIDを元のピクセル空間ドリフトモデルに対して約8～95%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:36:52 GMT)
Evaluating Modeling Approaches for Experience-Level Classification in Job Description [6.5]
本稿では,求人テキストにおける職業経験レベルを予測するタスクについて検討し,求職に必要な資格を自動的に特定することを目的とした。伝統的なテキスト分類とは異なり、採用テキストは通常、経験の手がかりを伝える際に異なる段落が不公平な役割を演じている、明確な内部構造を持っている。本稿では,ルールベースシステムと古典的ベースラインTF-IDFをベースとした,統合モデリングのための重要な段落(タイトル,責任,要件)をセグメント化し,エンコードする,構造対応のセクションアウェアBERTアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:40:50 GMT)
VIGIL: Verifier-Informed Gated Improvement Loop for Spreadsheet Question Answering [6.4]
企業エージェントは、すべての修正がシステムの振る舞いを書き換えることなく、遅延したフィードバックから改善すべきである。コーパスレベルのスプレッドシート質問応答に対する連続的ハーネス学習について検討した。金のワークブックと期待されたタイプが供給されたことにより、アンゲートとデュアルゲートのフルリプレイは79の文書に対して82.4%と82.0%の精度に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:41:40 GMT)
Leveraging Cost-effective Robotics for K-12 STEM Education through Water Quality Monitoring Tasks [6.3]
我々は,中学生による市民科学に基づく水質モニタリングを目的とした,低コストでオープンソースの遠隔操作車(ROV)プラットフォームであるJar Jar ROVを紹介した。本稿では,このプラットフォームの設計と,米国全土に100人以上の学生を抱える大規模展開の結果について述べる。教育の枠組みは、学生のハンズオン活動への関与を高め、ROV建設はメンターから完璧な平均スコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:58:05 GMT)
A differentiable Lagrangian-coupled 3D Gaussian Splatting-SPH model for forward simulation and inverse analysis in solid mechanics [6.3]
変形性固体の前方シミュレーションと逆解析のために, 微分可能なラグランジアン結合3DGS平滑粒子流体力学モデルを提案する。提案モデルでは, 線形弾性, 超弾性, ケルビン-ヴォイグト粘弾性応答と, 固定, 自由, ロビン型境界条件をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:02:02 GMT)
Risk-Calibrated Proposal Transport for Finite-Particle Diffusion Steering [6.2]
リスクキャリブレーション提案輸送(RCPT)は、削除された残余を使い、可変制御ガイダンス更新の保持部分の校正を行う。 RCPTは、分子領域と画像領域にまたがる有害な更新を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:26:15 GMT)
WNet: Discrete Wavelets Transform for Efficient Token Mixing [6.2]
WNetは、トークンミキシングによる自己アテンションを置き換えるTransformerエンコーダである。受信フィールド分析は、Haarのような2タップのフィルタで構築されたウェーブレットミキサーが固定ブロックの外でトークンを関連付けることはないことを示している。トークンゲート式ミキサーは256個のトークンで、さらに4,096個のトークンで2.7倍の速度で走行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:20:09 GMT)
GrayShield: Bit-Level Sanitization for Transformer Model Supply-Chain Security [6.2]
本稿では,軽量・後学習型ゼロデータ消毒法であるGSabbrを提案する。 GSabbr は宣言された Mantissa-LSB チャネルを Gray-code-guided low-transition sequence で置き換える。 4つのTransformerモデルプリセットと2つの現実世界のマルウェアペイロードで、トレーニング後の7つのディフェンスに対してベンチマークされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:16:03 GMT)
Super-Resolution in The Right Latent Space: A Frozen Vision-Foundation Substrate [6.0]
適切な潜在空間での復元は、SRタスクに不可欠であることを示す。凍結したDINOv3-Lの23層からなる潜伏空間は、SR作業を容易にするような空間であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:42:53 GMT)
TrustMed-RL: Long-Horizon Reinforcement Learning for Evidence-Grounded Clinical Diagnosis [6.0]
TrustMed-RLはPubMedのレアディスリーズケースと24,000以上の手動のアノテートイメージパネルで構成されている。インタビュー、試験、試験、スペシャリストの相談、および州に依存した行動による文献検索を統合している。臨床適応型GGPOとカバレッジ調整型診断報酬を併用した8B視覚言語政策は,2500症例において37.1%の診断精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:18:14 GMT)
Weeding Out Bad Seeds: Initial-Noise-Robust Unlearning for Text-to-Image Diffusion Models [6.0]
マシン・アンラーニングはテキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルから機密概念を禁止的再トレーニングなしで消去することができる。我々はこの現象を確率的忘れ(probabilistic forgetting)」と呼び、特定のランダムな初期雑音条件下で再収束する概念を抑圧する。対象概念が現れる領域の勾配更新を動的に集中する適応型,概念条件付きサンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:56:13 GMT)
RPFQ-ViT: Rotated Phase-Frame Quantization for Extremely Low-Bit Weights in Vision Transformers [5.9]
ViT(Vision Transformer)は、画像認識とモバイルビジョンアプリケーションにおいて強力なパフォーマンスを実現する。従来の実数値コードブックはトランスフォーマー射影の方向幾何学とあまり一致しないため、ViTは深刻な精度の劣化に悩まされることが多い。 2次元位相平面におけるペアチャネルの量子化を行う回転位相フレーム量子化法RPFQ-ViTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 11:48:01 GMT)
ManifoldCache: Training-Free Diffusion Acceleration via Constraint Manifold Caching [5.9]
CMDM(Constraint-Manifold Diffusion Models)を紹介する。医用ボリューム、分子構造、タンパク質のバックボーン設計、結晶構造予測、マルチビュー3Dシーンにまたがる8つの最先端モデルを統合する。 ManifoldCacheは、CMDMの最初の原則から設計された、トレーニング不要でデータフリーな最初のアクセラレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:18:15 GMT)
Contour-integral and Fourier transform based multivariable quantum eigenvalue transformation for commuting matrices [5.8]
量子コンピュータ上での多変数行列値関数の実装問題について検討する。本稿では,2つの量子アルゴリズムを用いて,行列の対の可換変換に作用する多変数行列固有値変換を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:24:57 GMT)
LocusRL: Diagnosing LLM Reward and Policy Interventions in Competitive Games [5.8]
大規模な言語モデルは、報酬設計とアクション選択の両方を通じて強化学習に介入することができる。同様のリターンは異なる学習メカニズムを隠蔽し、もっともらしい報酬は望ましくない振る舞いを引き起こす。本稿では,報酬比較と報酬判定,信号配信,最適化目標,実行行動の監査を結びつける診断フレームワークであるLocusRLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 11:03:16 GMT)
RAGStress: A controlled benchmark for evaluating retrieval-augmented generation under knowledge-base degradation [5.4]
RAGStress(RAGStress)は、ストレステストを行うRAGシステムの制御された評価ベンチマークである。ベンチマークの意図された使用、サポートされたクレーム、制限を文書化し、生成スクリプト、汚職プロンプト、メタデータスキーマ、評価コードを含むアーティファクトバンドルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:07:17 GMT)
Post-Quantum Authentication Protocol for Internet of Medical Things [5.4]
IoMT通信システムは、患者のデバイスによって生成されたメッセージに対して、発信元認証と整合性保護を提供する必要がある。本稿では,医療報告として提供されるメッセージに対する改ざん,不正行為,リプレイについて論じる。我々は,実用的な実装要件を満たすプロトコルを設計し,格子構造のようなISISを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:21:45 GMT)
Uncertainty in Representation Learning on Knowledge Graphs [5.4]
知識グラフ埋め込み(KGE)法は、欠落した知識を推測するために連続ベクトル空間における実体と述語を表す。この論文は、知識の不確実性、不完全、ノイズ、確率的な入力知識から生じる不確実性、モデルトレーニングにおけるランダム性によって引き起こされる不確実性、の3つの原因を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:02:06 GMT)
Local Fisher Information Enables Sparse Causal Discovery [5.4]
本稿では,1つの局所的なフィッシャースコアを順序付けと親選択の両方に用いた付加雑音モデルに対する音源優先アルゴリズムを提案する。 FiCSは少なくとも$q+1$変数のマージンを問合せ、正の順序付けマージンの下で真の有向非巡回グラフを復元する。実験では、$n$が$p$に対して小さい場合、条件付けサイズの効果を定量化し、競合する参照グラフ回復を示すとき、最も高い利得を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:55:24 GMT)
Differentiable Ternary Temporal Logic Semantics with Polynomial Surrogate Networks [5.2]
時相論理は、デザイナーに、自律システムのための複雑な振る舞いとタスクのための正式な推論ツールを提供する。最近の研究は、三項論理がロボットの振る舞いを推論するための有能な形式であることを示している。本研究は,3次時間論理の確率的緩和を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:21:58 GMT)
DASH: Fast, Valid Counterfactuals for Deep Networks via Batched Directional Search [5.2]
ディープ・ニューラル・ネットワークの近接的、有効な、行動可能な対策を見つけるためのバッチ検索方法。 9000を超えるクエリノームケースにおいて、DASHは、最もよく観測された有効距離の5%以内の有効なカウンターファクトを返します。これらの結果から,提案した検索は,検索の実用性を維持しつつ,ノルムにまたがる有効な近接性を保っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:52:07 GMT)
Trust the View That Sees the Target: Mining Cross-View Conflicts for Reliability-Gated Disaster Damage Assessment [5.0]
災害後、建物の損傷は、頭上タイルと地上写真から評価される。ほとんどの方法は2つのビューを対称的に融合させ、各ビルに等しく両方を信頼する。本稿では、その仮定が失敗するサンプルに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:43:22 GMT)
TRIM-ReID: Duplication-Aware Token Reduction and Modality-Aligned Interaction for Multi-Modal Object Re-Identification [5.0]
マルチモーダルオブジェクト再同定は、補完的なRGB、近赤外(NIR)、熱赤外(TIR)観測を利用して対象オブジェクトを検索する。既存の手法では、グローバルな画像テキストアライメントに最適化されたビジュアルエンコーダと、学習された重要度スコアを用いたトークンを選択するのが一般的である。本稿では,高密度特徴抽出,モダル内トークン低減,モーダル間相互作用を統一するコンパクトなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:58:23 GMT)
Origin of the inhomogeneous linewidth in a solid state $^{229}$Th:CaF$_2$ nuclear clock [5.0]
Narrow Linewidth (High-Q) 量子ディスクリミネータは、固体229ドルTh核時計の実現に不可欠である。温度, トリウム濃度, 四重極状態の関数としての線幅の系統的測定により, この拡張の源泉を$29$Th:CaF$$で検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:43:05 GMT)
FLASHSWIN: Unlocking Large Windows and Dense Tokens in Swin Vision Transformers with Memory Efficient Attention [4.9]
FLASHSWINは、スコア行列を具体化せずに正確にソフトマックスアテンションを計算するFlashAttention実装に置き換える。 FLASHSWINは、位置情報をウィンドウローカルで学習可能な2D RoPEとして復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:24:52 GMT)
Asynchronous Tracking, Optical Communication and 3D Motion Capture using Event-based Sensors [4.8]
ロボット間通信は、協調ロボット工学の応用において重要な技術である。本稿では,非同期追従光通信(ATOC)システムを提案する。 ATOCは、LEDスマートビーコン変調、イベントベースの検出、光追跡、イベントデータ復調を単一のパイプラインに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:08:26 GMT)
Principled Top-$k$ Selection for Language Models with Hybrid Gradients [4.8]
このアルゴリズムは, 偏差と分散のバランスをとることで, 最適上限を達成し, レート$O(sqrtT)$で収束することを示す。提案手法を合成回帰問題,RAG,MoEシステムを含む上位k$選択を含む一連のタスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:12:33 GMT)
Dense Neuro-Symbolic Reasoning in a Unified Geometry State [4.8]
ニューラルガイダンスとシンボリック実行の密結合を定式化する。我々は、平面、解析、固体幾何学の1つの解法であるOmniGeoでこのフレームワークをインスタンス化する。 Claude Sonnet 4.6では、OmniGeoは、FormalGeo7K、Conic10K、SolidFGeoでそれぞれ94.2%、88.5%、89.8%に達し(マクロ平均90.8%)、21/30 IMO-AG-30の問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:19:28 GMT)
Language-Conditioned Token and Reasoning Efficiency in Large Language Models: A Paired Cross-Lingual Study Protocol [4.8]
我々は、入力言語を分離し、可観測トレース言語を割り当て、回答実現のための先進的なペア研究を指定する。このプロトコルは、可視的トレースを内部認識やオペレーティングシステム推定として扱うことなく、トークン化器の拡張、観測可能なトレースコスト、応答実現コストを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:01:44 GMT)
Proximal Causal Learning under Unmeasured Confounding [4.8]
観測データによる治療効果の推定は、通常、非計測的結束推定(NUCA)に依存する。本稿では,プロキシ変数を経由した非計測的推論に対処するために,PCL(Proximal causal Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:33:21 GMT)
TacOT: Learning Contact-Rich Dexterous Manipulation from Human Demonstrations via Tactile-Guided Optimal Transport [4.7]
触覚力学は、類似の動作を持つが接触状態が異なる操作過程を区別するために、相互作用を意識する手がかりを提供する。触覚誘導型最適輸送(TacOT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:00:56 GMT)
From Valid to Useful: Post-Verification Acquisition for Recursive Self-Improving Recommendation [4.7]
診断・再帰的自己改善レコメンデーション(DA-RSIR) DA-RSIRは、モデルの予測が強化された相互作用に対してどの程度の差があるかによって、検証されたシーケンスをランク付けする。これはBayesian Active Learning by Disagreement(BALD)から派生したスコアを使用し、Monte Carlo(MC)のドロップアウトで推定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:31:09 GMT)
Towards Credible Agent-Based Policy Simulations: Disentangling Opportunities and Preferences in a Financial Inclusion Case Study of Egypt [4.7]
信頼性は、ポリシー作成をサポートすることを意図したエージェントベースのモデルの中心的なトピックである。本稿では,信頼できる政策シミュレーションを構築するための一般的なモデリングフレームワークについて述べる。その後、エジプトにおける経済的包摂の社会的課題を研究するために、どのようにコンテキスト化され、実装されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:26:06 GMT)
Cross-Trait Transfer in Subliminal Learning [4.6]
サブリミナルラーニング(サブリミナルラーニング)とは、教師モデルの行動特性を意味的に無関係なアウトプットのトレーニングによって習得する現象である。本研究では,教師の特性に基づくデータ生成が,生徒の他の特性に対する嗜好をどう変えるかについて検討する。学生は時として、教師の性格と似ているが同一ではない特性の好みを発達させることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:36:48 GMT)
Low-Fidelity FDM Spectral Guidance for Neural Eigenvalue Solvers [4.6]
オペレーターの固有値問題は科学を通して現れる。最近のアートニューラルメソッドでは、数十万のトレーニングステップが必要になる。 2つのアプローチが互いに助け合うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:17:45 GMT)
Collaborative Synthetic Data for Privacy-Preserving Financial Fraud Detection Across Organizational Silos [4.5]
CollaFuse を不正検出のための協調拡散に基づく代替手段として検討する。古典的なオーバーサンプリング、局所的な生成ベースライン、集中的な拡散ベンチマークと比較すると、CollaFuseは最も高い局所的忠実さを達成していない。これらの結果から, 合成データは伝達可能な組織間構造よりも局所的リアリズムにより分析的価値が低いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:50:23 GMT)
Optimal phase control of a measurement-assisted quantum refrigerator [4.5]
傾いた非選択的測定は、量子冷蔵庫の上部遷移を閉じることができる。しかし、コヒーレンス(コヒーレンス)も発生し、人口にフィードバックを与え、冷却電流を抑制する。我々は測定方位位相のランダム化オープンループ制御を定式化する()
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:59:20 GMT)
Q-MERGE: Parallelising Quantum State Preparation for Large-Scale Classical Data [4.5]
我々はQ-MERGEと呼ばれる新しい状態準備フレームワークを導入し、大きな振幅符号化状態を作成する。 Q-MERGEはセグメントレベルの調製法に非依存であり、既存の技術をより小さなサブプロブレムに適用することができる。 Q-MERGEは実世界(128times256)の超音波データセットに適用され、直接準備のために3.413times10-1$に対して1.066times10-8$という不確実性を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:09:47 GMT)
FlashGaze: Training-Free Multi-Scale Patch Pruning For Efficient Video Understanding [4.4]
FlashGazeは、補助的なネットワークを導入することなくエンコーディング前に時間的冗長性を減少させる、トレーニング不要の方法である。複数のベンチマークにまたがる2つのMLLMバックボーンの実験は、ほぼ精度を保ちながら、かなりの効率向上を示した。これらの効率向上により、同じGPUハードウェア上で、より多くのフレームと高解像度の動画を処理できるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:33:01 GMT)
Real-Time Conformal-Seeded Hybrid Inverse Kinematics for Offset Redundant Manipulators [4.4]
本稿では,オフセットで冗長な7-DoFロボットアームの逆運動学を解くための共形種ハイブリッド戦略を提案する。そこで本研究では,共形キャリブレーションを施した2段階ハイブリッド逆キネマティクスフレームワークを提案する。提案手法は,40us未満のリアルタイム性能と,到達可能な目標に対する評価において100%の成功率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:45:09 GMT)
Decoy-state optical quantum information processing with coherent states [4.2]
フォトニック量子ビットは量子情報処理において重要な役割を果たす。ここでは、位相ランダム化コヒーレント状態としきい値検出器を用いて、単一光子源とPNR検出器をシミュレートする。我々は,コヒーレント状態プローブから観測可能な統計量に基づいてFock状態統計を予測するための単純な線形回帰法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:16:08 GMT)
Distributed Cascade Force Control of Soft-Tactile-Based Multi-robot System for Object Transportation [4.2]
移動ロボットは360度視覚ベースのソフト触覚センサーを備えており、接触位置と衝撃力を決定する。インナーループ制御は、接触力と位置決めを取り入れ、ロボットのプッシュ接触を確実にし、対象物に所望の力を適用する。外部ループ制御は、ロボット間通信なしで、ロボットが対象物を所望の方向に押し出すように調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:30:33 GMT)
ACG-WAM: World-Action Modeling via Action-Conditioned Geometric Latent Prediction [4.1]
アクション・コンディション付き幾何学Joint-Embedding Predictive Architecture (ACG-WAM) ACG-WAMは、現在の観測と干渉行動からいくつかの地平線における幾何学的特徴を予測する。 50のRoboTwin 2.0タスクでは、ACG-WAMはクリーンなシーンで93.46%の成功を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:52:59 GMT)
Modeling Deletion Requests in Machine Unlearning [4.1]
我々は、ユーザーが「消去の権利」を行使する際に、AIモデルの振る舞いにどのように影響するかを示す。データの削除を要求する際に、ユーザが採用する可能性のある2つの行動、すなわち適応性と収集性を定義します。モデル動作を大幅に変更できる削除要求を設計するために、データアセスメントからのテクニックがどのように使われるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:49:51 GMT)
Humanoid Rickshaw Pulling: Whole-Body Locomotion under Coupled Wheeled Loads [4.0]
人型人力車牽引のための全身制御フレームワークを提案する。バランスを保ちながら車両の動きを追跡し、不確実な負荷動量の下で安定した把握を行う。その結果、協調型および永続型ヒューマノイド-車両間相互作用による頑健な重荷輸送が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:00:09 GMT)
Do Tool Calls Execute as Intended? Measuring and Repairing Intent-Execution Correspondence in LLM Agents [3.9]
大きな言語モデル(LLM)上に構築されたエージェントは、ツールコールを通じてソフトウェアを構築し、実行する。呼び出しはいくつかのホップを通じてプログラムに到達し、いかなるホップでも通知なしでその呼び出しを変更することができる。変更された呼び出しが失敗した場合、エージェントは正しい呼び出しをリトライする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:38:35 GMT)
Noise-Resilient Testing of Quantum Programs Based on Output Dominance [3.9]
ノイズ推定と緩和を別途行わずにノイズサンプルから検査を判定するための支配誘導QST手法であるQominoを提案する。我々は,6つのQiskitプログラムと6つのシミュレートされたノイズバックエンドから,30の制御バギー変種について,Qominoを統計的,量子固有,学習に基づく6つのベースラインと比較した。Qominoは6つのプログラムすべてに対して85.65%,制限された2つのプログラム評価において99.95%の精度を達成し,対応するベースラインを著しく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 11:55:07 GMT)
DreamTest: World-Model Surrogates for Search-Based Testing of Deep Reinforcement Learning Agents [3.8]
サイバー物理システムにおける深層強化学習(DRL)エージェントのテストは、デプロイ前にさまざまな障害を明らかにすることを目的としている。 DRLエージェントをテストするためのワールドモデルサロゲートであるDreamTestを紹介する。 DreamTestは、エージェントのトレーニングログからエージェントの振る舞いと環境のダイナミクスを学ぶために、リカレントな状態空間モデルを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:51:02 GMT)
Efficient Neural Surrogates for Linear Radiation Transport on the Lattice and Hohlraum benchmarks [3.7]
ニューラルサロゲートは、数千のダウンストリームクエリにわたるアモーティライズシミュレーションコストを緩和することを約束する。本稿では, 2次元線形RTEにおける最終時間粒子濃度のエンドツーエンド近似として, 2つのパラメータマッチング型ニューラルネットワークサロゲートアーキテクチャをベンチマークした。フーリエの特徴と地域重み付けのトレーニング損失によるアブレーションは、アーキテクチャに依存したインダクティブバイアスの強い好みを露呈し、物理インフォームドサロゲートに共通する設計選択をアーキテクチャ毎に再検討する必要があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:26:34 GMT)
Into the danger zone: stable extrapolation in high-dimensional function and operator learning [3.7]
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)は機械学習における中心的な課題である。既存の理論は、トレーニングとテスト分布の相違を測定する付加的な罰によってテストエラーを制御する。我々は、OOD誤差が代数的速度で収束する正則函数と作用素の類を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:02:09 GMT)
Chance-Constrained Bi-Objective Evolutionary Optimization for the Open-Pit Mining Operational Planning Problem [3.6]
露天採掘の運用計画では、生産、設備、鉱石品質の要件を満たしながら限られた資源を割り当てる。既存のアプローチでは、しばしば決定論的鉱石のグレードを仮定するか、不確実性の下でシミュレーションに基づく評価に依存している。本研究では,未確定な鉱床条件下での露天掘り作業計画問題に対して,チャンス拘束型二目的定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:35:55 GMT)
Adaptive Operator Selection in Bilevel Large Neighborhood Search for Electric Autonomous Dial-a-Ride Problem under Uncertainty [3.6]
電気式ダイアル・ア・ライド問題(EADARP)は、電気自動車のバッテリーと充電の制約を取り入れることで、従来のダイアル・ア・ライド問題を拡張している。大規模な近傍探索はEADARPを解くのに有効であるが、その性能は修理段階で挿入演算子の選択に依存する。本稿では,EADARP の定性的および時間制約のある変種に対する2レベル大近傍探索フレームワークにおける挿入操作の選択について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:18:56 GMT)
DimSteer: Steering LLM Authoring with Automatically Discovered Stylistic Controls [3.6]
DimSteerは、プロンプトローカルな補完をサンプリングするオーサリングインターフェースである。ユーザーは発見された次元を操作でき、各スタイリスティックな調整のためにプロンプトを変更する必要がなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:28:34 GMT)
Closed-Loop Refinement and Execution for Learned Driving Planners [3.5]
閉じたループでは、小さな変位誤差の軌道が車両を停止させたり、周囲のエージェントと衝突させたり、急激なブレーキで実行したりすることができる。本稿では,階層型回帰水平制御フレームワークであるCLRE(Closed-Loop Refinement and Execution)を紹介する。 VADをアップストリームプランナーとする220ルートのBench2Drive検証セットのクローズループシミュレーションでは、CLREは駆動スコアを42.26から55.89に引き上げ、経路完了を55.69から71.51に、衝突イベントを117から97に低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:10:47 GMT)
Referring Multi-Object Tracking in Moving-Camera Videos via Global Motion Compensation [3.5]
ドライバ・ビュー・ビデオにおけるカメラの動きを推定し,フレーム間の残像の抽出を提案する。動作マッチング範囲を考慮し,RMOT法の予測結果と統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:50:40 GMT)
FactorBench: A Portfolio-Aware Benchmark for Automated Factor Mining [3.4]
ポートフォリオを意識したベンチマークであるFacterBenchを紹介します。 FactorBenchは、ファクター妥当性、時間的一般化、そして測定されたリスクとスタイルの露出を超えた予測性という3つのレベルにわたる採掘システムのアウトプットをトレースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:57:37 GMT)
Forecasting Cybersecurity Incidents Using Geopolitical Data and Large Language Models [3.4]
我々は、セキュリティインシデントを予測するために、地政学的データとネットワーク計測を使用します。我々のアプローチは、リッチな表現を自動生成するために、大きな言語モデルに供給されるニュース記事やポッドキャストに頼っている。大規模インシデントデータセット(>15,700レコード)による評価では,地政学的データだけでかなりの精度 (71.4% ROC AUC) を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 22:54:42 GMT)
Detecting Defects that Matter: An Application-Driven Benchmark for Anomaly Detection in Manufacturing and Retail Logistics (VAND 4.0 Challenge) [3.4]
工業生産と小売ロジスティクスという,2つのデプロイメントクリティカルな領域にまたがる,隠れテストによるアプリケーション駆動ベンチマークを導入する。産業用トラック (MVTec AD2) では, 教師なしの異常セグメンテーションが依然として困難であることが判明した。 Retail Track (Kaputt 2) では、教師付き欠陥検出が一般的な欠陥タイプに対する飽和に近づいていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:29:22 GMT)
Adaptive Bregman Alternating Projections for Feasible Gromov-Wasserstein Learning [3.3]
適応KL-BAPGA-KL-BAPGは、有限の固定ペナルティバーンインとガードされた増加ペナルティ位相を結合する。実験の結果, A-KL-BAPGは精度, 客観的値, 実現可能性, 定常性のバランスが良好であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:40:09 GMT)
Emergent Underactuation in Fully Actuated Multirotors by Minimizing a Homogeneous Allocation Cost [3.3]
位置軌道のみを定めている場合、正に均質な割り当てコストを最小限に抑え、完全に作動したマルチロータ上でのアンダーライクな動作を選択する。我々は、他のすべての姿勢軌跡の付加コストを定量化し、最小コストのクラスを特徴づける正確な最適-ギャップ分解を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:30:45 GMT)
Minimax Additive Regression under Unknown Dependent Designs [3.2]
未知および潜在的に非積設計分布下での加法回帰について検討する。辺密度の滑らかさと対応する辺密度に乗じる各加法成分の結合クラスを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:27:29 GMT)
Guess My Weight: Profiled Side-Channel Recovery of Floating-Point Neural-Network Weights [3.1]
IEEE-754単精度ニューラルネットワーク重みのビットエクササイズ回復のためのプロファイリングテンプレートアタックを提案する。 Arm Cortex-M4を搭載したChipWhisperer-Liteの実験では、目標重量の正確なfloat32表現が復元された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:54:45 GMT)
A Hand-Checkable Proof That Two Hidden ReLU Layers Compute the Maximum of Six Numbers [3.1]
2つの隠れた層は、コンピュータで補助された構造を通して最大12個の入力を処理できることが知られている。 6つの実入力に対して、局所構造がこの深さ境界の自己完結した解析的証明をもたらす明示的な六角形恒等式を与える。アイデンティティーはまた、隠された幅が17ドルと411ドル、バイアスがゼロ、合理的な重み付けを持つ明示的なネットワークも生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:27:00 GMT)
Back to the Future: Regressing Readability Features from LLMs [3.1]
情報理論と線形回帰のペアであるBTTF(Back To The Future)を紹介する。言語モデルをブラックボックスの裁判官として使うのではなく、BTTFは測定器として使用する。従来のコード計測、埋め込みベースのセマンティック組織、ソース構造をキャプチャするための因果-LM予測能力を組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:31:50 GMT)
ARISE: Adaptive Agentic Reasoning with Image-grounded Self-Evaluation for Interpretable IBD Assessment [3.0]
我々は、数ショットの医療画像理解をシーケンシャルなエージェントワークフローとしてモデル化する自律的な計画フレームワークであるARISEを紹介した。 ARISEは、エージェントの実行を透明な5段階のワークフロー(仮説生成、画像的根拠の要約、エビデンス条件の洗練、象徴的検証、最終診断)に変換する。 ARISEはCrohn病に対するワイヤレスカプセル内視鏡(WCE)画像と潰瘍性大腸炎に対するBモード超音波検査の2つの独立した患者コホートに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:35:55 GMT)
Agentic Cognitive Depth: Operational Criteria for Evaluating LLM Agents [3.0]
我々は,エージェント認知深度を5つの操作基準の軌跡レベルプロファイルとして定義する。プロファイルには、文脈感受性、時間的連続性、マルチモーダル調整、適応的相互作用、メタ認知的モニタリングが含まれる。本稿では,GAIA,SWE-bench,WebArena,TRIP-Benchなどのベンチマークを基準値毎に拡張するために必要な構造について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:19:23 GMT)
COPEX: Benchmarking LLM Robustness to Adversarial Context Across Model Context Protocol Layers [2.9]
大規模言語モデルは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)システムにおけるツールの使用をますます仲介する。既存のベンチマークでは、デプロイされたエージェント、ガードレールによるモデルの感受性の混在、オーケストレーション、一般的なタスク能力を評価している。周辺エージェントスタックを固定し,ツール選択モデルのみを変更することでモデルをMPPクライアントとして分離するベンチマークであるCOPEXを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:44:20 GMT)
Lower Bounds for Preprocessing Attacks on Quantum Cryptography [2.9]
ランダムオラクルモデルにおいて、量子暗号に対する前処理攻撃に対して、ほぼ均一な下界を証明した。対照的に、量子後片道関数の最もよく知られた境界は$O(fracT2N + sqrtfracSTN)$で、自明な攻撃は$S = N$である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:14:20 GMT)
Evaluating System One Models for Agent Security Decisions: Reliability, Calibration, and Selective Automation [2.9]
我々は,Jev,Laya,Decider,Bespoke Nimbleを特殊分類器および言語モデル判定器に対して評価する。全体的な精度が高く、平均校正誤差が低いと、特定のグループ内で高い信頼性で安全な攻撃を隠蔽できる。開発者はレビュールールの前方にある安全でないインプットをテストし、レビューモデルのミスを測定し、それらのインプットに対して誤ったアラームを無視する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:00:43 GMT)
PermVLA: Factorization Order as a Regularizer for VLA Learning [2.8]
視覚言語アクション(VLA)ポリシーは、固定左対右(LTR)因子化を通じて一般的にアクションチャンクを学習する。因子化順序を過剰な正規化選択として認識し、因果的アンカー付き置換(CAP)を導入する。 CAPサンプル調整可能なアクションは、時系列プレフィックスで順序を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:15:26 GMT)
Neural Correlation Learning for Quantum-Enhanced Sensing with Time-Independently Driven Rydberg Atom Arrays [2.8]
我々は、Rydberg原子配列におけるネイティブ時間非依存のハミルトン力学の下で単純な積状態の進化が複雑な多体相関を生成することを示す。本稿では,ベイズ推論と校正データに基づくニューラルネットワークを組み合わせた相関学習フレームワークを提案する。本研究は,多体系間相互作用における量子センシングのためのハードウェア効率・スケーラブルなパラダイムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:30:11 GMT)
Diffusion-Based Stress Testing of Overload Monitoring for Resilient Emergency Cellular Networks Using Internet CDR Proxies [2.7]
我々は、スタイリングされたオーバーロードインジェクションに基づいて、軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。通常の交通構造を保った拡散合成サージを用いてストレス試験を行う。我々は、硬質合成試料で再トレーニングすることで検出器を適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:46:27 GMT)
On the Trade-off Between Information Loss and Generalization in Sparse Attention [2.7]
本稿では,Jensen-Shannon(JS)の発散とスパースアテンション機構の一般化ギャップの系統的解析を提案する。解析の結果,近似誤差を導入した場合,空間性は仮説クラスの複雑さを減少させることがわかった。これらの結果は,スパーストランスフォーマーアーキテクチャにおける情報忠実度と一般化のトレードオフを理論的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:27:29 GMT)
Correlations decide a shallow-circuit advantage [2.7]
量子コンピュータは、通常の古典的コンピュータでは再生できないサンプルを生成すると主張されている。ここでは、そのようなテストが何を読まなければならないかは、古典クラスの単一ビットとペアの相関パターンによって決定されることを示す。実験に結びつくのは、読み出しではなく、0.99ドル近い忠実度で43$-qubitの絡み合ったリソース状態である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:27:52 GMT)
FLAT: Smoothing the Rugged Landscape for Learnable, Sample-Efficient Traffic Calibration [2.6]
FLATを紹介します。次にどの場所をサンプリングするかを最適化します。 8次元の行動指紋はパラメータエラーの風景を滑らかにする。 6つの現実世界のシーンで平均的な行動誤差が最小となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:05:28 GMT)
Can LLMs Separate Pasted Artifacts from User Speech? Absorption at Unmarked Prompt Seams [2.6]
大きな言語モデル(LLM)は、異なるソースからのテキストを組み合わせても、各ユーザメッセージをプレーンテキストとして受信する。吸収について研究する: モデルが追従するユーザコメントをペーストしたテキストの一部として扱い、編集されたテキストに返却する現象。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:53:21 GMT)
Exact Clifford Optimality for Two-Sided Locally Randomized Classical Shadows [2.5]
指定された$k$-qubit領域をフルサポートしたPauli文字列について検討する。 2つの集合パウリ回転の回路$U_*$が、制御可能なユニタリのクリフォードのすべての選択に対して、正確な最小二乗影ノルムに達することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:09:38 GMT)
System One Models for Wireless Decision-Making:Applications and Performance Evaluation [2.5]
システムワンモデルは、明示的に定義された決定空間上の確率分布を学習する。我々は,ジェネレーティブLLMと従来のベースラインに対して,意思決定品質とクライアントが保持するレイテンシをベンチマークする。その結果、システムワンモデルは、レイテンシに敏感で、有界で、インテント駆動の無線制御のための有望な決定インターフェースとして、基本的な品質/レイテンシのトレードオフと位置を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:13:46 GMT)
RepTC: Representation-Aware Optimization for Efficient Traffic Classification on Edge IoT Devices [2.5]
本稿では,セッションレベルのトラフィック分類に対処する表現型ハードウェア制約戦略であるRepTCを提案する。提案手法は、メモリ、モデルサイズ、計算に関するマイクロコントローラクラス制約を適用し、低消費電力エッジデバイスにデプロイ可能なコンパクトモデルを生成する。その結果,表現認識による最適化は,競争力のある分類性能を維持しながら効率を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:53:01 GMT)
FloVMos: Optical Flow-based Medical Video Mosaicking [2.5]
本稿では、リアルタイムビデオモザイクのための一般化可能な光フローベースのディープラーニングフレームワークであるFloVMosを紹介する。 FloVMosは, 地絡変形場を用いた合成トレーニングデータに基づいて, 光学フローモデルを微調整することにより, 強靭な画素レベルの登録を実現する。このデータに基づく自動合成データ生成と光フローモデルトレーニングにより、ユーザはFloVMosを異なる画像モダリティに適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:29:39 GMT)
MERCI Cards: An LLM Evaluation and Deployment Framework for High-Stakes Domains [2.3]
本稿では, LLMの反復評価と展開のための数学的枠組みを提案し, 刑事司法におけるAIシステムへの応用を実証する。我々のフレームワークは, モデル選択, ルーリック設計, 評価, 展開にまたがる, リスクの高い, リソースに制約のある領域における LLM 統合を形式化する。 MERCIカードは、デプロイメントの繰り返しを通じてシステムの改善をガイドし、パフォーマンスの低い領域に開発者の注意を向け、検証とエラー訂正にユーザの注意を集中させることができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:43:59 GMT)
Near-Optimal Sample Complexity for Recursive Entropic Risk Reinforcement Learning with a Generative Model [2.1]
有限割引マルコフ決定過程における値と政策学習のサンプル複雑さについて検討する。我々は、最適な(Q)値関数と(varepsilon)-最適ポリシーの両方を学ぶための(varepsilon,)-PAC保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:53:13 GMT)
Learning to Remember: Distilling Memory Retention for Compact Recurrent Neural Networks [2.1]
ディープラーニングモデルは、時系列の複雑なシーケンシャルパターンをキャプチャし、リアルタイムアセスメントを可能にする。知識蒸留(KD)は、大規模で複雑なモデル(教師)からより小さく、より効率的なモデル(学生)に知識を移すことによって解を提供する。メモリ分散知識蒸留(MemKD)と呼ばれる新しいKDフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:19:59 GMT)
AgenticTactileVLA: Contact-Guided Execution-Time Supervision for Generalizable Dexterous Manipulation without VLA Retraining [2.1]
AgenticTactileVLAは、オブジェクト固有の適応の一部を予測から物理的相互作用にシフトする実行時スーパーバイザである。触覚センサーもVLA再トレーニングも必要ありません。その結果、接触誘導実行時適応により、固定VLAのオブジェクトレベル一般化が向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:29:02 GMT)
AgroGround: Multi-Granularity Grounded Recognition in Agriculture [2.0]
グラウンドド農業認識のための大規模データセットであるAgroGroundを紹介した。自動パイプラインは、8つの農業用VQAデータセットのラベルを、疾患やオブジェクト全体のアノテーションに変換する。我々は,1,480個の人物認証画像に対して,予測されたアイデンティティ,領域,関節の正しさ,および健康像の棄却を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:27:47 GMT)
COMPASS: Comet Object Measurement Pipeline with Automated Selection and Scoring [1.9]
単細胞ゲル電気泳動法(英: single-cell gel electrophoresis、英: single-cell gel electrophoresis)は、個々の細胞レベルでDNA損傷を定量化する手法である。パイプラインは、堅牢な検出を提供しながら、標準化されたDNA損傷測定を生成する。インストレーション命令、事前トレーニングされたウェイト、サンプルの使用例がリポジトリに提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:50:25 GMT)
COSMOS: Soft Mechanism Mixtures with Verifiable Routing for Long-Horizon PDE Forecasting [1.9]
ソフトメカニズム混合ニューラル演算子COSMOSを提案する。プロセスバイアスのある4人のスペシャリストは、すべてのステップで活動し続け、学習ゲートによって継続的に混合されます。専門家は粗い遅延格子を共有し、ゼロdの完全解像度の残留詳細はボトルネックを通して失われた残留詳細を復元する。ラベル付きベンチマークでは、高密度なソフトルーティングは、同じ融合時のハードトップ1ルーティングよりも2.2タイム=低いエラーをもたらす。ジェネレータの重みを$wstar$で推論することで、ロールアウトエラーをさらに0.034$に下げ、学習ゲートの制限を診断する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:37:39 GMT)
Decide, Ask, or Defer: Clinical LLMs under Incomplete Evidence [1.9]
本稿では,DeCIDE/ASK/DEFERの定式化とブラインドプロトコルを導入することにより,モデルがエビデンス完全性メタデータを使用するのを防ぐ。 DDXPlusを用いて構築した200種類の臨床検査結果からQwen,Gemini,GPTの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:16:09 GMT)
Diagnosis-Conditioned Spatial Gating and Decoder-Level Supervised Contrastive Learning for Radiology Report Generation [1.9]
位置認識ゲート(PAG)を導入し,領域の監督なしに視覚パッチを空間的に調整する。また,デコーダレベルのスーパーバイザ・コントラシブ・ロス (DSCL) も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:02:10 GMT)
Event Cameras for Melt-Pool Monitoring in Additive Manufacturing: A Benchmark and a Cross-Machine Transfer Analysis [1.8]
イベントカメラはフルフレームを読む代わりに、マイクロ秒のタイミングでピクセル当たりの明るさが変化することを報告している。金属-AM溶融プールモニタリングのためのマルチソース・シミュレート・イベント・カメラ・ベンチマークであるSynAM-Eを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:01:03 GMT)
When Does Backpropagating Through Policy Memory Matter? Physical Credit, Optimizer Updates, and Observability [1.8]
Transformer-XLとTruncatedのバックプロパゲーションは、その値を保持しながら保存された履歴の2番目のパスをカットした。パラメータ勾配, 計算結果の更新, およびトランスフォーマー容器軌道モデルおよび四重項追跡ポリシーの継続訓練を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:46:02 GMT)
Efficient Mass Matrix Estimation with Gaussian Cooling [1.7]
本稿では,対数凹面分布と対数平滑分布を効率的にプレコンディショニングするアルゴリズムを提案する。本手法は, プレコンディショナを構築するために, 条件の整った分布列からのサンプルを概説する。変換不変条件では、格子の4$モデルに対して数値実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:22:07 GMT)
UnAct: Gradient-Free Unlearning via Targeted Activation Intervention [1.7]
本手法では, 誤り画像の前方通過のみを必要とする勾配なしのクラス・アンラーニング手法UnActを導入する。 UnActは応答によって遅延層単位をスコアし、最も応答性の高い接続を減らし、勾配もラベルも保持データも使用せず、最大20ラウンドでこれを繰り返す。 ResNet-18では、テストされたすべてのサイズで、UnActの保持精度は2.5ポイント以内で、SSDとLFSSDはフルクラスの運用ポイントで、いくつかのクラスで最大86ポイントを失う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:37:01 GMT)
RAGrasp: Geometry-Semantic Template Retrieval and Grasp Transfer [1.7]
RAGraspは、平面並列ジャウグリップのための検索拡張パイプラインである。テンプレートメモリは、デプロイメントカメラ、ロボット、およびターゲットワークスペースで収集された観測から構築される。実世界の試験では、RAGraspは目に見えない物体を20/20で把握し、見えない物体を19/20で把握することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:59:13 GMT)
A Bird's-Eye View of Iterative Reward Design [1.7]
本稿では,既存の手法を統一的な構成と評価空間で表現するBIRD(Benchmark for Iterative Reward Design)を提案する。 MuJoCo、Meta-World、Assistax、HumanoidBench全体で、パフォーマンスを継続的に改善する単純な設計選択の小さなセットを特定します。本結果は,単純なベースラインの強みを強調し,アルゴリズムの複雑さが反復的な報酬設計を改善するときのさらなる研究を動機づけるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:02:22 GMT)
Knowing the Store: What a Memory Backend Must Write Down Before an Agent Can Read It [1.6]
私たちは、エージェントがこれを知るために、メモリストアが何を公開すべきかを尋ねます。 1つのストアの3つのバージョンに対して、148の質問がそれぞれ質問される。モデルが何を追加するかはそのリストの長さに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 22:39:33 GMT)
Maximizing $p$-Mean Social Welfare in the High-Multiplicity Setting: Few Agent Types and Few Item Types [1.6]
p$平均の福祉目的は、不可分品の割り当てに関する古典的な社会福祉基準を統一するものである。問題は2つのアイテムタイプしか持たない$mathsfNP$-hardであることを示す。また,p$平均社会福祉の最大化は,1つのエージェントタイプと非制限項目タイプのNPハードが強いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:13:22 GMT)
Separating Decision Time from Decision Quality in the Real-Time Gap of Distilled Deciders: Evidence from a Game and a Conveyor Simulator [1.6]
ティック変換は、非同期プレイにおいて同一ゲーム上で、ヒット精度が14.8ポイント (pp) となる学習判定器の損失をほぼゼロに予測する。代わりに、決定者のギャップをゼロ・ドゥームの教師に時間と品質の要素に分割しました。ライブプレイ中の各腕に1回の遅延スケジュールを課すことで、100試合で5.8pp[4.0, 7.5]の品質が保たれ、リトレーニングによって、教師との意見の不一致が22.7%から14.9%に減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:29:11 GMT)
MedImageOSWorld: Benchmarking GUI Agents for Medical Image Consoles [1.6]
MedImageOSWorldは, シミュレーションCT, MR, 超音波コンソールでこの機能を評価するためのベンチマークである。スクリーンショットとマウスとキーボードのアクションを使用して、エージェントはプロトコルを設定し、取得を計画し、得られた画像を検査し、修正調整を行う。 11個のオープンウェイトエージェントのうち、成功率は0-100スケールで3.0から25.0の範囲であり、ワークフロープログレスレートは21.5-74.5である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 22:56:09 GMT)
ThyCLIPNet: A BiomedCLIP-Guided Lightweight Attention-Enhanced DeepLabV3+ Framework for Robust Thyroid Nodule Segmentation [1.5]
ThyCLIPNetは軽量なセマンティック誘導型ハイブリッドエンコーダデコーダフレームワークである。バイオメディカルセマンティックガイダンスを軽量なマルチスケールCNNセグメンテーションパイプラインに統合する。以上の結果から,ThyCLIPNetは最初の軽量甲状腺超音波セグメンテーションフレームワークの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:15:17 GMT)
Quantifying Collusion Among Autonomous LLM Agents: A Statistical Analysis of the Collusion Wiki Incident [1.5]
2026年8月と9月、独立した研究者が異常な事件を公表した。何千もの自律エージェントが、Web研究タスクのOpenAIモデルとして自己識別し、小さなドイツのwikiを発見し、使い始めた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:46:42 GMT)
Investigating Spatiotemporal Redundancy in Video Transformer for Collision Anticipation [1.5]
本研究では,確立されたビデオトランス内での計算が冗長であり,性能を劣化させることなく冗長性を除去できるかどうかを検討する。 Nexar Collision Prediction データセット上の VideoMAEv2-Base を用いて、まず、衝突関連情報がネットワークの深さにわたってどのように進化するかを検証し、2つの相補的な冗長性について検討する。これを実行すると、時間トークンのマージは計算を356.99から178.50 GFLOPsに、レイテンシを12.69から7.21msに、スピードアップを1.76倍、平均精度を0.7478から0.7443に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:30:47 GMT)
Removing spurious minima for planar features by skip connections [1.5]
本研究では,教師の学習環境における浅層・偏りのないReLUネットワークのガウス人口損失について検討する。正の出力重み付けの学生ネットワークは,教師の特徴に代表される部分空間を常に学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:52:11 GMT)
Neyman-Pearson Classification with Indecisions: Simultaneous Control of Selective Type I and Type II Errors [1.5]
Indecisions (NPI) を用いたNeyman-Pearson分類の検討 NPIは、不確実な観測が未分類のままであることを認めている。候補となるしきい値ペアをすべて組み合わせたモデルフリーキャリブレーション手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:49:24 GMT)
AI-Enabled Quality Assurance for Multiple-Choice Assessment Items [1.4]
自動項目書き起こし欠陥検出,リビジョン,サイコメトリックスクリーニング,NLPベンチマーク監査について検討した。表面検査と内容感性判定とを区別し,19基準のルーブリックを検出方法と報告された証拠にマッピングする。本稿では,品質保証を個別に検証された意思決定のシーケンスとして評価することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:45:11 GMT)
Grounding Probes: Generator-Independent Hallucination Detection from Observer Model Hidden States [1.4]
隠れ状態プローブは2つの間に置かれるが、既存のプローブはすべて生成モデルのアクティベーションを読み取る。本稿では,観測言語モデルの平均プール型中間層隠れ状態に対して,グラウンディングプローブはロジスティック回帰であることを示す。 4つのモデルのうちの1つに最低でも0.166 AUROCの費用がかかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:33:07 GMT)
Do RUL explanations hold up? Faithfulness and stability of attributions on C-MAPSS [1.3]
機械的なように見えるヒートマップは、エンジニアが実行可能な説明と同じではありません。 1D CNN、LSTM、小さなTransformerエンコーダの3つの標準アーキテクチャをトレーニングする。 3つのマップは入力ノイズの5%でほとんど変化しないが、IG/Occclusionは2つのLSTMシードに対して中程度にしか一致しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:10:39 GMT)
Bounds, Decompositions and Null Behaviour of KRATOS: A Mathematical Specification of a Recognition-Comparability Diagnostic [1.3]
KRATOSは、文書(参加)の分布と、解析群の固定有限宇宙上の引用重み(認識)の分布を比較する。このノートはその完全な数学的仕様を与え、その解釈を支配する性質を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:26:42 GMT)
Indistinguishability Lifting for Keyed Oracles, Compressed Ideal Cipher, and More Applications [1.1]
暗号のセキュリティ証明は敵がより大きな鍵を握った神託と相互作用することが多いこのような2つの鍵を持つオラクル間の量子的不容易性を示すことは、敵によって作られた単一のクエリは、ベースオーラックのすべてのインスタンスを同時にカバーする重ね合わせを含むため、難しい。 2つの基底オラクルが量子クェリで区別できない場合、その対応するキー付きオラクルもO(q2)乗算損失によって利点を区別できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:43:49 GMT)
StegoMemory: Agentic Memory Acts as Covert Steganographic Channel [1.1]
エージェントが攻撃者が制御する文字列を1セッションでエンコードし、安全性を損なうことなく別のセッションで復元できるかどうかをテストする。我々は91のモデルアタック構成、13のモデル、7のステガノグラフスキームにまたがる14,000のアタックトライアルを試験した。その結果,エージェントメモリは永続的なクロスセッションサーキットチャネルとして機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:23:18 GMT)
Extracting Persona Subspaces Through Iterative Nullspace Projection For Modulation [1.0]
操作中のコンテンツにペルソナコンテキストがすでに埋め込まれているような設定として変調を導入する。我々は,MATH-500,TinyAlpaca,GSM8K,IFEvalなどの多様なタスクに対して6人のペルソナを慎重に評価した。我々は,ペルソナ部分空間がタスク性能を犠牲にすることなく,動作を制御可能,解釈可能,一般化可能なフレームワークを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:45:24 GMT)
Multi-Agent Spectrum Sharing [1.0]
このプロジェクトでは、複数の認知レーダが、互いに干渉することなく、無線の限られたスペクトルを他の無線ユーザーと共有する方法を探求する。機械学習(ML)を使用して、各デバイスは、固定された100MHz帯域内で送信する場所と範囲を独立に決定する。目標は、将来の無線通信システムをサポートするための、フレキシブルでスケーラブルなスペクトル共有アプローチを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:04:54 GMT)
DNPush: Distributed Nonparallel Pushing Force Control of Multi-Robot Systems for Object Transportation [1.0]
DNPushは、ロボット間通信を使わずに協調的な物体輸送を行う分散非並列プッシュ力制御装置である。それぞれのロボットは、局所的な力の測定、予め割り当てられた力の重さ、および局所的に表現された所望の輸送方向を使用する。ソフト触覚ディファレンシャルドライブロボットによるハードウェア実験は、5回の試験で0.61 deg +/- 0.79 degの速度方向誤差を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:59:23 GMT)
Semantic Causal-Factor Inference from Aviation Incident Narratives Using A Variational Autoencoder with Cosine-Similarity-Based Reconstruction [1.0]
本研究では,自然言語処理と変分オートエンコーダ(VAE)を組み合わせた意味因果推論フレームワークを提案する。この枠組みは2005年から2020年にかけて20,919件のアメリカ国家運輸安全委員会の調査報告を用いて評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:18:58 GMT)
Coupling Noisy Pairwise Knowledge to the DAG Posterior for Causal Discovery [0.9]
ベイジアン・フレームワークであるHB-NoisyKGを導入し,観測データと大規模言語モデルなどの情報源からの繰り返しの因果関係を結合する。各報告は、1つのDAGによって示される直接対状態のノイズの多い観察である。機能条件付きベータは、ペアの信頼性に関する情報をプールし、共有エラー行列は体系的なミスをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:50:52 GMT)
FoSeRL: Formal Sequential Robustness Certification for Reinforcement Learning Policies [0.9]
本稿では、時間的にスパースな攻撃攻撃に対して、デプロイされたRLポリシーを認証するためのフレームワークであるFoSeRLを紹介する。認証には、共有ランダム性と独立したワンステップの後継クエリをサポートするリセット可能なシミュレータが必要である。 FoSeRLは、非自明な基数-マグニチュードの堅牢性を証明し、ポリシーのスムーズ化よりもはるかに大きな認定予算を達成し、同等の同等のパフォーマンスを持つポリシー間の顕著な差異を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:43:47 GMT)
Beyond Demographic Balance: Multi-Metric and Intersectional Evaluation of Fairness in MIMIC-IV Mortality Prediction [0.9]
MIMIC-IVにおけるICU死亡率予測のための評価選択について再検討する。我々は、死亡率を条件にすることなく、民族性、ジェンダー、保険表現を両立させる軽量適応戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:26:08 GMT)
Active-DiNTS: Active Differentiable Network Topology Search [0.8]
本稿では、プールベースのActive Learningを2段階の微分可能なトポロジー探索に組み込んで、アーキテクチャ発見とラベルキュレーションを共同で行う手法であるActive-DiNTSを紹介する。 The Medical Decathlonによると、Active-DiNTSはDiceのDiNTS、C2FNAS、nnU-Netを上回り、Edemaでは10%、Non-Enhancing Coreでは5ポイント上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 22:18:58 GMT)
Parallelizing Dissipative Quantum Algorithms [0.8]
散逸性量子アルゴリズム(英: Dissipative quantum algorithm)は、量子コンピュータ上で量子状態を作成する方法の新たなクラスである。それらはリンドブラディアンと呼ばれる数学的作用素によって支配される散逸過程をシミュレートして動作する。この研究は、ジャンプ演算子を同時に実装するための並列化スキームを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:31:42 GMT)
Efficient Quantum State Identity Testing [0.8]
回路深度とサンプル複雑度を相補的に保証する2つの量子アルゴリズムを提案する。 1つは、並列スワップテストを使用して一定の深さで実行し、各入力状態のコピーを$O(log(n/)log(2/))で、少なくとも1-$の確率で成功する。第二に、サンプルの複雑さを$O(log(n/))$に減らし、Jucys--Murphy 要素と Schur サンプリングに関する分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:33:21 GMT)
The Numerical Linear Algebra of Large Language Models [0.7]
数値線形代数(NLA)は、科学の発展において一貫して重要な役割を担っている。何十年もの間、科学的な発見の波によって引き起こされる要求を満たすように進化してきた。今日、我々はまた大きな科学的進歩の波を経験しており、NLAは再びその発展の中心にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:16:36 GMT)
Generalized Geometry Block Proximal Linearized Method for Multiblock Nonconvex and Nonsmooth Optimization [0.7]
本稿では,多くのアプリケーションで発生するマルチブロック非非滑らかな最適化問題のクラスについて考察する。本稿では,ブロック変数を更新するための一般幾何線形化演算子を提案し,この演算子に基づく一般化幾何ブロック近似(GGBPL)法を開発した。既存の線形化演算子と比較して、提案演算子は任意の内部積のメトリクスを用いてブロック代理関数を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:49:53 GMT)
Budget-Constrained Fault-Tolerant Mutual Visibility for Autonomous Robots under the Mobility Fault Model [0.7]
予算制約付きモビリティ障害モデルに基づく自律移動ロボット群における相互可視性問題について検討する。任意の数のモビリティ障害に拘わらず,その問題を解決する決定論的分散アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、無防備なロボットの相互可視性を保証し、各ロボットの移動予算を尊重し、衝突のないロボットの動きを提供し、わずか12光色しか使用しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:49:27 GMT)
Multi-Crop Leaf Disease Recognition: A Unified Benchmark and Cross-Region Study [0.7]
作物の葉の病気認識のためのディープラーニングモデルは、通常、ほぼ完璧な精度を報告しますが、通常、1つのデータセットでトレーニングされ、評価されます。 MLD(Multi-crop Leaf Disease)データセットは、米国、アジア、アフリカの6つの公共作物放流データセットを組み合わせた、統一されたマルチリージョンベンチマークである。階層的定式化 (HiLeaD) により, 作物の病害予測が地域間移動下での認識を向上するか否かを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 11:46:07 GMT)
SIFT: Robust Meta-Faithfulness Verification of Chain-of-Thought Reasoning Under Distribution Shift [0.6]
CoT(Chain-of-Thought)忠実度検出器は推論モデルの監査に広く用いられている。我々は、検出器が分布シフト中、自分自身に忠実であるかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:30:34 GMT)
Explore-over-Graph: Hybrid Embedding-LLM Reasoning for Knowledge Graph Question Answering under Incompleteness [0.6]
大規模言語モデル (LLMs) は知識グラフ (KGs) と組み合わさり、構造化された証拠の基底推論を行う。我々は,学習グラフ構造から欠落した推論経路を復元する不完全なKGに対して,マルチホップ質問応答を行うフレームワークであるXoGを紹介する。 XoGは、KGの不完全性の下でタスク固有のKGQAトレーニングなしで、同等の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:58:32 GMT)
Optimal Interferometer Geometry for Gravitationally Induced Quantum Entanglement [0.6]
干渉計の幾何学的構成が絡み合い発生において決定的な役割を果たすことを示す。従来の提案では, 予測精度を著しく制限し, 実験可能性の妥協を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:18:23 GMT)
Topology-independent quantum advantage in communication networks [0.6]
量子通信は、様々な情報処理タスクにおいて古典的なコミュニケーションより優れている。我々は、量子プロトコルがすべての古典的プロトコルより優れているトポロジ非依存の量子優位性を導入する。本研究は,通信ネットワークにおける量子アドバンテージの真かつ堅牢な形態としてトポロジ独立性を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:52:29 GMT)
Exponential quantum advantages for decoded quantum interferometry in the streaming setting [0.6]
Decoded quantum interferometry (DQI) は、元の最適交叉(OPI)問題に対して証明可能な量子優位性を持つことを示す。 DQIアルゴリズムの適応は、満足のいく93%の制約を生成するが、入力ストリームは1つの多対数空間でのみ読み取る。この結果から,DQI が元の OPI 問題に対して証明可能な量子優位性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:46:49 GMT)
Multimodal Dual-Encoder Retrieval for Automated ICD Coding [0.5]
本研究では,マルチモーダルデュアルエンコーダ検索モデルを用いて,まずICDコードを取得する2段階のフレームワークを提案する。第2段階では、LLMベースのリランカでトップk検索候補を洗練し、臨床に関係のある説明でランク付けされたコードを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:39:56 GMT)
Low-Rank and Structured Sparse Tensor Decomposition for Anomaly Detection in Multivariate Functional Data [0.5]
マルチモード構造を保存する2つの非教師付きスパーステンソル分解法を提案する。本研究では,スパースペナルティと予測される断層構造とを明示的に一致させることで,高次元機能プロセスにおける異常検出と故障局所化の両方が改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:19:31 GMT)
A threshold for maximal Schmidt number from spectrum [0.4]
我々は、$mathbbCd otimes mathbbCd$ の状態のスペクトルが、シュミット数が極大でないことを保証しているかどうかを調査する。任意のグローバルユニタリの下での還元基準を満たす状態は、すべての次元において$mathrmASN_d-1$に属することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:43:28 GMT)
Formalizing the Moral Evaluation of Speech Acts: Truthfulness, Lies and Ethical Dilemmas [0.4]
生死の状況では、善意の嘘は真実を語るよりも道徳的に見えるかもしれない。この緊張関係は1797年にカントとコンスタントによって論争されたことで知られており、嘘だけでなく、一般的な主張的な言動にも当てはまる。本稿では,エージェントの信念に基づく発話の倫理的評価のための論理的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:25:04 GMT)
EasyClassifier: Honest, Reproducible Machine-Learning Classification for Researchers Who Do Not Program [0.2]
オープンソースのPythonパッケージであるEasyClassifierは、ユーザがCSVやExcelファイルから、平易で複数選択の質問を連続して、完了した分析にガイドする。 EasyClassifierはMITライセンス下で、PyPI(pip install easyclassifier)、GitHub、Zenodoから利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:53:36 GMT)
TMAML: Temporal Model-Agnostic Meta-Learning for Cold-Start Time Series Forecasting [0.2]
コールドスタート予測(英語: Cold-start forecasting)は、時系列をほとんど、あるいは全く歴史データで予測するタスクであり、よくある課題である。数ウィンドウ学習問題としてコールドスタート予測を定式化し、時間モデルに依存しないメタラーニング(TMAML)を導入する。 TMAMLは、ニューラルネットワークの少数ショット適応のために開発されたモデルに依存しないメタラーニングアルゴリズムを、ディープ時系列予測に適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:20:09 GMT)
Stabilizer codes over general phase spaces [0.2]
安定群が量子位相空間の一般化格子を形成する符号を考える。符号化がアイソメトリである有限エネルギーのコードワードを指数関数的に小さな誤差で構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:14:18 GMT)
Evidence and Intervention: A Coupled Active-Inference Extension of Rational Speech Act Models [0.2]
本研究では,話者の発話に対するリスナーの確率が話者による政策分布となる対話の能動推論モデルを開発する。したがって、それぞれの発話は証拠であり、パートナーへの介入である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:17:30 GMT)
Label Agreement Does Not Measure Authorization [0.1]
ラベル契約は、提案されたラベルが参照と一致するかどうかを問う。エージェントが提案する権利があるのか、そのアウトプットが実行に十分なのか、あるいは証拠が移動したときにラベルが移動したのかは問わない。これらの特性を分離し、それぞれをコントロールと組み合わせ、結果に対するゲートのコミットメントを計測し、失敗を目に見えるものにし、人へのルートを容易にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:17:25 GMT)
Pressure, Context, and Machine Self-Control: A Criminological Test of Reward Hacking in Generative AI Models [0.1]
最近のインシデントでは、AIエージェントが無許可の手段によって測定された目標に達することがある。本研究は, 生成型AIモデルにおけるハッキングに対する報奨として, 自己制御, 一般ひずみ, 匿名性, 中立性, 日常活動理論を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 22:37:05 GMT)
Multi-Yoked Surface Codes [0.1]
黄面符号は、表面符号の上に高密度のパリティチェック符号を連結することにより、密度を2、3倍に向上させる。本研究では,このアイデアを複数の結合レベルに一般化し,複数結合曲面符号を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:52:38 GMT)
AID: A Framework for AI Infrastructure Dynamics [0.1]
AI推論インフラストラクチャの有用なモデルでは、システム状態、オブザーバに利用可能な情報、モデルがサポートする決定を指定する必要がある。本稿では,この学習問題を物理,計算,ネットワーク,サービスプロセスにまたがって記述するフレームワークであるAIDを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:01:48 GMT)
FedMHAR: Federated Multimodal Human Activity Recognition using Multi-Agent Reinforcement Learning [0.1]
ヘテロジニアスウェアラブルセンサからのヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、IoHT(Internet of Health Things)の基礎となる。既存のマルチモーダル融合法は、しばしば、モダリティの重要性、取得コスト、センサー品質の違いを見越して、センサーストリームに固定重量を割り当てる。本稿では,集中型HARのためのマルチエージェント強化学習に基づく適応的かつ低コストなマルチモーダルHARフレームワークを提案し,FedMHARとしてフェデレート学習に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:15:56 GMT)
WasserMan: Benchmark for Underwater Manipulation Policy Learning [0.0]
WasserManは、浮遊ベース水中接触操作の視覚運動学習のための最初のマルチタスクシミュレーションベンチマークである。 10の専門的解決可能なタスク、2つの車両アームプラットフォーム、バイマニュアル構成、水中ダイナミクスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:05:38 GMT)
Verdicts Without Annotated Evidence: Rejection Sampling or Label-Only Post-Training for Evidence Recovery? [0.0]
最小判定のラベルのみのトレーニングは精度0.896、F10.564に達する。リジェクションサンプリングは、その判定がレコードと一致する場合にのみ生成されたトレースを保持し、その後、自動的なソースグラウンドスコアで1つを選択する。 1つのコーパス上の1つのシードは、どの方法が良いかを言うことはできないが、どちらも注釈を付けずに証拠を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:01:42 GMT)
Understanding Generative AI Use in Programming MOOCs: The Role of Course Context and Learner Characteristics [0.0]
本研究では,エストニアで教えられている2つのプログラムMOOCにおけるGenAIの使用状況について検討した。両MOOCでは, 性別, 年齢, 教育水準, 事前プログラミング経験など, 統計的に有意な差は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 11:28:06 GMT)
Tracing model-generated DNA with position-independent watermarking [0.0]
ゲノム言語モデルは、その起源の記録を持たない合成DNAを書くことができる。我々は、SynthIDトーナメントの透かしを2つのゲノム言語モデル、CarbonとGENERator-v2に埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:56:43 GMT)
The cost of each side condition in a gauged logical measurement [0.0]
ゲージは、測定されたキュービット上のグラフから1つ、各エッジに1つの余分なキュービットを構築する。保証はパッケージとして取られた4つの側面の条件に当てはまるが、いずれも高価ではない。私たちはそれらが同じ価値がないことを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:43:45 GMT)
The collapse time of weak measurement on $N$ entangled sites [0.0]
我々は、各検出器の特性測定時間$_m$の単位の時間を用いて、T_N/ln Nto1/2$ in $L1$を証明した。この結果は、以前に提案された二重対数スケーリングを補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:47:53 GMT)
The Same Zero: Why Identical ASR Can Imply Different Guarantees in LLM-Agent Security [0.0]
LLMエージェントのセキュリティは、防御の密集した景観を生み出した。防御が実際に保証しているもの、あるいはその保証がどこから来るのかをデプロイ者に伝えるフレームワークはありません。検証自律度(VAL)を22のエージェント・セキュリティ・ディフェンスに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:09:22 GMT)
Task-Sensitive Geometry of Representation Transfer for Object Detection under Image Degradation [0.0]
本研究では, クリーンティーチンガー蒸留により, 不均一な物体レベルの移動を発生させながら, 検出精度が向上することを示す。制御された介入は、蒸留された表現の下で失われたオブジェクトの13.22%を救い出すが、通常の整合したランダムな摂動では4.30%が救われる。これらの結果は, 局所的, 方向依存型タスクセンシティブな幾何をサポートしながら, このような構造をグローバルトレーニングの改善に転換することは未解決の問題であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:14:04 GMT)
Synthetic-to-Real ViT-Based Pose Estimation of a Noncooperative UAV [0.0]
本研究では,視覚変換器(ViT)を用いた単眼UAVポーズ推定モデルの合成と現実の一般化能力について検討する。提案手法は自己監督型DINOv2バックボーンを用いており、ラベル付き合成画像にのみ訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:59:23 GMT)
Symmetry resolved entanglement in Schwinger pair production [0.0]
シュウィンガー効果によって生じる対方向モードの絡み合いの電荷分解構造について検討した。量子電磁力学の$U(1)の電荷を用いて、運動量モードの減少密度行列の絡み合いを個々の電荷セクターに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:22:20 GMT)
Sum-of-squares compilation of matrix-model dynamics for NISQ and fault-tolerant hardware [0.0]
一般的なTrotterのステップでは、Walshは回転数とCNOT,CZ,C,PhaseR_ZZ,SWAP,X,R_z$以上の各回路の2ビット数の両方を低いバウンドでサポートし、パリティネットワークを1.01$-1.10,m_min$で構築する。ネイティブな$R_ZZ$で、NISQ回路はSUの$Q=6$から全てのパリティネットワークよりも2ビットゲートが少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:43:26 GMT)
Structural Conditions for Distributed Quantum Advantage [0.0]
回路切断は、古典的な編み物の価格で、回路よりも小さいプロセッサ上で量子計算を実行する。このコストを安く抑えることは必要だが、古典的に簡単なサブ回路を編むのは、それ自体が古典的に簡単であるため、有利には十分ではない。我々は,固定幅のサブ回路を乗算すると,サブ回路が有界界面の後方で成長し,指数的に高価になる場合に編み物が安価であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:32:00 GMT)
State-selective entanglement and point-gap topology in the unidirectional Bose-Hubbard chain [0.0]
単方向Bose-Hubbardモデルにおける反射相互作用が皮膚モードと絡み合いに及ぼす影響について検討した。その結果, 地中皮膚の抑制は, 状態選択的絡み合いと点ギャップトポロジーとを区別した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:51:34 GMT)
ShadowMiner v1 - An Experience Report on Implementing and Measuring a Problem-and-Hypothesis Discovery Engine [0.0]
ShadowMiner v1は、研究の問題を自動発見し、AI論文から仮説を生成するシステムである。ドキュメントを知識グラフに構造化し、その中にグラフのギャップ(研究における構造的な盲点)を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:06:33 GMT)
Saying, Not Knowing: Aggressively GGUF-Quantized Small Language Models Still Write Rare Words They Can No Longer Define [0.0]
GGUFフォーマットの混合精度K量子への後学習量子化は、一般に、オープンウェイト言語モデルが消費者向けハードウェアに到達する方法である。我々は、13のファミリーと4つのアーキテクチャバックボーン、0.35B-14Bパラメータにわたる27の定量化されたアーティファクトを監査し、公開しているQ2_Kへのはしごを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:50:16 GMT)
SCCM: Spherically Consistent Coarse Matching for ERP Dense Feature Correspondence [0.0]
360$circ$ Panoramas の複雑な特徴マッチングは、一方向のポーズ推定、3D再構成、SLAMを導く。本稿では,PCK@1$circ$をMatterport3Dで0.230から0.275に改善した粗い界面における3つの歪みの補正について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:29:28 GMT)
Robust Optimization of Spring Design under Variable Manufacturing Tolerances [0.0]
堅牢性の信頼性評価には、アルゴリズムの弱点の原因を特定するために、パラメータの制御された変更を追跡する必要がある。解析には7つの最適化手法と8つのハイブリッド化手法を用いる。最終的な品質評価は、実現可能性領域の幾何学、探索軌道、ランドスケープ間の性能変化、固定目標の計算コストを考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:01:08 GMT)
Repeated-Measure Leakage, Distribution Shift, and Reliability under Partial Observation in Patient World Models [0.0]
患者世界モデルは, 経時的予測, 介入意識推論, 臨床・臨床的シミュレーションのために提案される。我々はこれらの前提条件を意図的に狭い環境で評価する。永続化、リッジ、コントロール、GRU、Transformer、コンパクトなJEPAスタイルの予測器を使って、評価はしごを構築します。その結果, 患者分離, 繰り返し測定, シフト, 欠落, 検証の必要条件評価スタックが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:35:59 GMT)
Reduced Cost Quantum Kernel Training [0.0]
一級異常検出は、非変分量子カーネルモデルをトレーニングするための資源効率の良い操作機構である。パワーロー飽和モデルは、トレーニングデータの増加を著しく減少させる。 Nystrm近似はカーネルの構成を$mathcalO(N2)$から$mathcalO(Nm)$評価に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:00:19 GMT)
Record consistency under repeated readout and apparatus composition [0.0]
非シグナリング制約は、繰り返し読み出し、ネットワーク構成、または再利用の下で、その装置がアクセス可能なレコードの合同法則を保存するかどうかを判断しない。条件レコード基準と4つの明示的モデルを用いて,これらの拡張について検討する。 8.3百万の独立したシミュレーション履歴からなる数値研究は、モデル固有の予測を支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 22:25:35 GMT)
Quantum-State Oblivious Transfer over Quantum Erasure Channels [0.0]
我々は,情報理論のセキュリティ保証の下で,量子消去チャネル上での量子状態の不要な転送について検討する。正直だが悪質な行動も検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 17:30:26 GMT)
Quantum Sensing Applications in Consumer Electronics: Emerging Methods and Near-Term Use Cases [0.0]
量子センシングは、消費者電子製品のセンシング能力を改善するための実用的な手段として浮上している。プラットフォーム・アンド・アプリケーション・フレームワークを用いた量子センシングの短期的適用性について検討した。最も明確な機会は、弱い磁場検出、コンパクトRF受信、ノイズに頑丈なセンシングである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 02:44:15 GMT)
Quantum Machine Learning Protection of Military Quantum Key Distribution Against Cryptographically Camouflaged Attacks [0.0]
量子鍵分布は、そのプロトコルが安全であることを証明し、その下にあるハードウェアについて何も述べない。軍事および政府のオペレーターは、それを指揮制御キーに固定し、実装攻撃のチャンネルを監視します。パブリック・パー・ブロック値(x=gv pmod p)のジェネレータにおけるクラプトグラフィー・フットホールドを持つ敵は、正直な雑音で隠れブロックを攻撃することができる。暗号カモフラージュされた攻撃を形式化し、その硬さを確立された学習分離に還元し、正の鍵レート142kmのデコイ状態BB84シミュレータであるGhillieでテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:16:59 GMT)
Probabilistic Pedestrian Forecasts from a Handheld Phone: World-Frame Heat Maps, Visual-Inertial Height Drift, and Evaluation without Ground Truth [0.0]
スマートフォンを持った歩行者は、近くの人が数秒以内にどこにいるかを示すことができる。もし予測が地上に留まり、携帯電話が動いている間、調整され、モノクロカメラと視覚慣性眼振計(VIO)しか必要としない。線平面交叉により床上に持ち上げられ、重力整列距離フレームで追跡され、鳥眼(SDD)と1対1(EgoTraj-Bench)で負の対数損失(NLL)を訓練した小さなU-Netにより、ステップごとの確率マップとして予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:01:28 GMT)
Practical Runtime Enforcement of First-Order Temporal Requirements [0.0]
ますます増加するコンプライアンスの世界では、現実世界のシステムは何百もの要件に従わなければならない。複雑なポリシーをサポートする既存の実行メカニズムは、プロダクションソフトウェアでは遅すぎることが多い。複雑な時間的要求を強制する効率的なアルゴリズムとツールを導入し、その性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:52:08 GMT)
Polynomial Separation between One-Way and Two-Way LOCC in Discrimination of Maximally Entangled States [0.0]
我々は、$mathbb Cdotimesmathbb Cd の任意の$k$の集合が、$Ato Bto A プロトコルによって完全に区別可能であることを示す。また,全局所次元の最大絡み合った集合の完全二方向LOCC識別には,9つのコピーが十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:46:23 GMT)
Penumbra: Sample-Efficient Adversarial Search for Regulatory Obligations [0.0]
Penumbraは、承認されたアンカーから修正予算を拡大し、2つの評価委員会が判決を変更するまで、敵対的な検索である。一致した予算では、アダプティブアロケーションは、候補者の59%で均一なアロケーションのフル予算カバレッジに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:11:23 GMT)
Only Project Once: Projection-Adaptive Loss for Exact Constraint Satisfaction [0.0]
現在の方法では、トレーニングにおいて複数の修復ステップをアンロールし、アンロール後に残る制約違反をソフトに罰する。これは計算とメモリ集約であり、修復が収束しないときに堅牢性が欠如し、修復に制約を満たす作業の大部分を放棄する。我々は、この単一ステップ後の制約残差を用いて、生の予測に制約を適応的に重み付けするプロジェクション・アダプティブ・ロス(PAL)を用いてこれを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:08:15 GMT)
Not Self-Decidable: LLMs Cannot Draw the Boundary of What an Agent Verifier Can Check [0.0]
エージェントの検証者は、固定チェックが解決できるものと、裁判官を必要とするものとの2種類のルールに直面します。 CoVerは全会一致を指名として扱い、そのために合成されたチェックが介入を生き残る場合にのみ述語を認める。自己決定性はモデルから引き出す能力ではなく、検証者が構築しなければならない境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:25:12 GMT)
Nonuniform QCPH Collapse Implies QCPH Collapse [0.0]
PH/polyの量子等価性はまだ研究されていない。 QCPH/mpolyは、一様でない量子検証回路を持つQCPHと類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:24:57 GMT)
Nonlinear Density-Driven Optimal Control (D2OC) for Multi-Agent Spatial Coverage via Sequential Convex Programming [0.0]
本稿では,密度分布を持つマルチエージェント空間被覆に対する密度駆動最適制御(D2OC)の非線形拡張を提案する。逐次凸プログラミングを用いた離散時間制御-アフィン非線形系に対する多段階有限ホライゾン制御に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:18:28 GMT)
New Methods for Constructing Classical and Quantum Codes from Graphs and Matroids [0.0]
2 つの等書グラフの2$-sum を用いて、その長さと寸法の最小距離が最も大きいバイナリコードを構築した。任意のグラフの入射行列から、同じパラメータを保持する任意の有限体上の線形コードが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:59:45 GMT)
Neurodiversity-Aware Multimodal Affective Computing for Neurodevelopmental Assessment: From Norm-Referenced Classification to Context-Sensitive Decision Support [0.0]
本論文では,新たな参加者レベル研究もトレーニングされた予測システムも報告せず,予測的・臨床的優位性は主張されない。構造化された意思決定支援出力と、対象の妥当性、時間的整合性、文脈的漏洩、欠落モダリティ、校正、サブグループ評価、解釈可能性、プライバシー、人間の意思決定境界に対する監査可能な要件を定義している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 18:38:22 GMT)
Majorana bilinears, compact modular seeds and the approach to the Tsirelson bound [0.0]
自由質量マヨラナ場の真空中のベル-CHSH不等式を1+1$次元で研究する。ジアレルソン境界は、任意の二コトミック可観測物の選択に対して、くさび真空において達成されないことを示す。これは、自由マヨラナ場の偶数セクターがサマーズ・ワーナー機構を実現する正確な方法を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:41:06 GMT)
MOXIE: Discovering Alternative Explanations for Biomedical Image Classifiers [0.0]
分類器の信頼性を保ったセグメント部分集合を探索する進化的フレームワークであるMOXIEを紹介する。 NSGA-IIとBloodMNISTとHAM10000データセットの4つのセグメンテーション手法を用いてMOXIEを評価する。その結果,MOXIEは各画像上でのLIMEよりも高いハイパーボリュームを実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:45:51 GMT)
MOIRA: Mass-Oriented Indexing with Ragged Attention for Long-Context Decoding [0.0]
すべての出力トークンが各層のKVキャッシュを読み取るため、ロングコンテキストの復号化はメモリ帯域幅によって制限される。クエリに必要なページ数は、KVヘッド、レイヤ、ステップによって大きく異なります。我々は、KVヘッドと層ごとの予算が適応するvLLMのトレーニングフリーデコードであるMOIRAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:58:09 GMT)
LoRA's Second Descent Extends Beyond Parameter Parity [0.0]
4つの視覚バックボーンと7B言語モデルにおけるラベルノイズ下での相関関係の定量化を行う。 DeiT-Tinyでは、リスクはランク1で最低であり、アダプターがノイズの多いラベルに合うようになり、崖を形成するため、急激に上昇する。ランク1のLoRAは、4つの視覚のバックボーンのうち3つで密度の高い微調整をし、小さなランクでの強い正規化と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:10:37 GMT)
Latent-Lagrangian Neural Networks for Reduced Order Modeling of Non-autonomous Nonlinear Dynamical Systems [0.0]
本研究では、強制非線形力学系の低次モデリングのためのラグランジアンベースのフレームワークを提案する。従来のラグランジアンニューラルネットワークやハミルトニアンのニューラルネットワークとは対照的に、我々のアプローチは2つの潜在エネルギーと共役するダイナミクスを捉えるために潜時学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:23:41 GMT)
Latent Safety Filters: When a Lossy Encoder Admits a Transferable Certificate [0.0]
潜時安全フィルタは、学習した状態の低次元表現に対する安全性を証明し、解析的記述に抵抗する制約を可能にする。本研究では, 物理システムに転送する安全証明書を損失エンコーダが認めているかどうかを問うとともに, 破棄された安全関連ダイナミクスの検出可能性によって解答が支配されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 05:09:17 GMT)
Largest Rashomon sets of decision trees for robust contextual optimization [0.0]
多くの決定木は同じデータにほぼ等しく適合するが、クエリポイントを異なるリーフにルーティングすることができる。この予測多重性にもかかわらず、所定のコスト、不足またはリスク目標を満たす決定について検討する。本稿では,最適決定木のためのラショウモンとロバストネスの併用フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:03:49 GMT)
Large Language Models and Augmented Democracy [0.0]
大規模言語モデルに基づくデジタル双生児の機会と課題について検討する。私は、個人の好みの表現、政治組織の集団的表現、そして攻撃者に対するそれらの表現の脆弱性に焦点を当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:02:14 GMT)
Imaginarity as a resource in Shor's algorithm [0.0]
理想的な残留相チャネルでは、3つのトレースノルム誘導虚像度は等しくなる。良い出力経路では、より小さな残像はより高い単一ブロックの成功確率に対応する。これらの結果は、ショアのアルゴリズムにおけるチャネルの虚偽性の役割を明らかにし、量子リソースの挙動に関する洗練された視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 11:07:37 GMT)
Ideological Stance Detection in a Low-Resource Language: Polarization in Bangladeshi Public vs Private University Discourse on Social Media [0.0]
公立と私立の大学は議論の余地があり、バングラデシュのソーシャルメディア上で偏光を発生させる。本稿では,Ad-Public,Pro-Private,Neutralとラベル付けされた4,060のBengaliコメントを手動でアノテートしたデータセットを提案する。機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、トランスフォーマーモデルは、ゼロショットのLlama 4 Maverickモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 09:49:27 GMT)
How to distinguish chaos from integrability using OTOC [0.0]
我々は,密接に関連する演算子純度の潜時飽和値について解析的に検討した。システムサイズでのスケーリングは、統合可能なシステムとカオスを強く区別することを示す。 1次元スピン鎖の数値シミュレーションにより,本研究の成果を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 01:18:15 GMT)
Geometry-Controlled Squeezed-Waveguide Enabled Quantum Batteries [0.0]
ブロードバンド圧縮真空貯留層により駆動される1次元導波路に結合したマルチエミッタ電池について検討した。一つのエミッターの場合、圧縮された貯水池は有限のエネルギーを蓄積し、状態は受動的であり、エルゴトロピーはゼロであることを示す。 2つのエミッターの場合、位相感受性の貯水池相関はコヒーレンスを発生させ、定常状態を完全に非パッシブ状態へと導く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:52:44 GMT)
Generalized Dunkl Quantum Systems with Energy-Dependent Interactions: Exact Solvability and Thermodynamic Properties [0.0]
本研究は、エネルギー依存相互作用を持つ一般化ダンクル・シュルディンガー方程式によって記述された、正確に量子系のクラスを研究する。モデルの熱力学特性を正準分割関数を用いて検討した。分配関数,内部エネルギー,エントロピー,比熱の解析式を導出し,数値解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:19:50 GMT)
Fully Homomorphic Encryption for Statistical Modeling [0.0]
ホモモルフィック暗号化は、暗号化された値で算術を実行できるので、計算を行う当事者は、それが操作するデータを見る必要がなくなる。本稿では,そのような解析を行うために必要なプロトコルを,Rの2つのパッケージを通じて再現的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:12:51 GMT)
From Transformers to Weighted Automata: Towards the Verification of Large Language Models [0.0]
大きな言語モデル(LLM)は、安全クリティカルな設定でますますデプロイされているが、そのブラックボックスの性質は、それらの振る舞いに関する正式な保証を提供することを困難にしている。既存の検証アプローチは、主に経験的探索とテストに依存している。我々は、形式言語理論の古典的モデルであるトランスフォーマーと重み付きオートマトンの間の原則的ブリッジを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:04:54 GMT)
From Probe Scores to Alarm Policies: Operational Validity of Activation Monitors for Language-Model Agents [0.0]
アクティベーションプローブは、受信動作特性曲線(AUROC)の下で高い領域を持つ言語モデルの安全性関連特性を予測することができる配備されたエージェントモニターは、厳格な偽アラーム予算の下で閾値付きアラーム決定を行う。我々は,モニタの目標,可観測性,アイデンティティ,タイミング,介入ユニット,コンパレータ,キャリブレーション,コストを修正する操作検証契約を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 15:11:21 GMT)
From Latent Space to Jacobian Space: Measuring, Evading, and Training Against Safety-Content Accessibility [0.0]
安全監視はモデルの計算の終端のみを検知するが、モデルはその解を出力する前に計算する。隠れ状態から出力ボキャブラリへのモデル入力出力ジャコビアンによる線形写像であるジャコビアン空間の読み出しは、行動的にアクセス可能な内部内容の窓として提案されている。不明なのは、このアクセス可能なコンテンツが、表現工学によって研究された潜在空間の安全幾何とどのように関係し、安全訓練がそれをどのように形作るかである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:05:40 GMT)
From Ground State to Electronic and Vibronic Spectra via Memory Kernel Coupling Theory and Neural Quantum States [0.0]
ビブロニック拡張(Aurora)を用いた再帰演算子応答を用いた吸収除去法を提案する。オーロラは、0温度のリウヴィリア応答階層を、シフトハミルトニアンの繰り返し波動関数-空間の応用にマッピングする。電子フォノンハミルトニアンの場合、オーロラはフアン・Rhysモード選択と局所特異値分解(SVD)フォノンエンコーダを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 06:04:59 GMT)
Exact Finite-Channel Schur Moments of the Wigner-Smith Matrix with a Tunnel Barrier [0.0]
非イデアル Wigner-Smith 行列のすべてのシュアモーメントが、その理想結合逆ラゲール値に分解されることを示す。また、すべての1カラム分割に対して正確な有限和と、$Mtimes M$ square 内のシューア平均に対する正確な補対称性も導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:25:13 GMT)
Estimating data center water use: Best practices and critical questions [0.0]
本総説では, データセンター水利用推定の科学・有用性向上のための14のベストプラクティスを整理する。この評価は、将来の研究範囲、明確性、方法、科学知識構築ユーティリティにおいて、改善と標準化の重要な機会を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:00:56 GMT)
Emoji-Emotion Ranking System Using Twitter Data [0.0]
本研究では,2020年から2025年の間に収集された10万件の絵文字を含む回答のTwitterデータセットに基づく絵文字対応感情分析フレームワークを提案する。各メッセージに対する5つの主要な感情(幸福、怒り、悲しみ、恐怖、サプライズ)を検出するために、テキスト・ツー・感情分類を適用した。絵文字感情関連分布を推定し,相対的な感情優位を反映した絵文字感情ランキングシステムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:51:21 GMT)
Dynamic Routing as a New Dimension for Test-time Versatility of LLMs [0.0]
モデル階層のサブセットを実行する動的ルーティングプログラムが、テスト時間適応の第2軸を開放できるかどうかを検討する。実験者のラベルを割り当てる確率でプログラムを選択する戦略が,モデルの自信によって判断され,一貫した利得をもたらすことがわかった。これらの上昇にもかかわらず、我々の分析は、信頼に基づく選択が、潜在的に未解決な部分の多くを残していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 20:33:25 GMT)
Does Neural Complexity Improve Health Misinformation Detection? A Leakage-Controlled Cross-Corpus Benchmark [0.0]
本研究は5つのコンパクトニューラルネットワークアーキテクチャのクロスコーパスベンチマークを提供する。 CONSTRAINTでは、アンサンブルは0.9272、ROC-AUCは0.9811、線形SVMは0.9574、ROC-AUCは0.9931である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:26:33 GMT)
Data Colonisation and AI Governance in South Africa: Data Protection, Algorithmic Power, and the Struggle for Digital Sovereignty [0.0]
論文では、南アフリカの既存の法律およびガバナンスフレームワークがAI固有のリスクを規制できるかどうかを分析するために、データ植民地化を理論的レンズとして使用しています。南アフリカの個人情報保護法(POPIA)を含む現在の法律は個人情報を規制しているが、データの植民地化を適切に防ぐことはできないと主張している。我々は、アルゴリズムによる影響評価、パブリックセクターAIレジスタ、独立監査、バイオメトリック・セーフガード、競争法改正、公益データガバナンス、規制の強化、南アフリカのデジタル未来を強化する民主的な制御に基づくデコロニアルAIガバナンスフレームワークの必要性を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:42:45 GMT)
CyTReX: Explainable AI-Based Cybersecurity Threat Reasoning Framework for DER Networks [0.0]
本稿では,分散エネルギー資源(DER)セキュリティのためのCyTreX(CyTreX)を用いたサイバーセキュリティの脅威推論について述べる。 CyTReXは、ネットワークレベルの異常アラートを、セキュリティオペレーションセンター(SOC)のトリアージと調査をサポートするように設計された、ランク付けされたアナリスト向けの脅威仮説に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 04:39:43 GMT)
Complete parameterization and parameter-space topology of discrete Wigner representations on $d \times d$ phase space [0.0]
ラベル付きシングルクォーディット$dtimes d$表現をパラメータ化し、トポロジ的に分類する。以前に確立されたステンシルの定理は、この族を2dtimes2d$親ウィグナー表現の2倍の子孫として表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 10:43:32 GMT)
Competing pathways in polaritonic chemistry and general harmonic environments [0.0]
近年の研究では、分子とキャビティモードの強い光物質結合が化学反応速度と収率を著しく変化させることが示唆されている。我々は、偏光化学における競合する反応経路の解析に一般的な量子力学の枠組みを用いる。局所的な修正は、運動的ボトルネックを変化させ、選択的に可逆反応フラックスを再生成する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:50:29 GMT)
Checkable NTK Positivity and Finite-Width Gradient Descent for Scalar- and Vector-Valued PINNs with Strong-Form, Weak-Form, and Nonlocal Linear Constraints [0.0]
ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)のチェック可能な正定性基準物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の高確率有限幅勾配輝度保証
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:52:00 GMT)
Calibration Assessment for Nested Uncertainty Sets [0.0]
本研究では,ネストした不確実性集合の校正をシミュレーション研究から評価するためのベイズ的枠組みを提案する。限られた数のシミュレーション研究が利用可能であっても,誤校正を検出することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 22:31:35 GMT)
Calibrated to Whom? Persona and Language Effects on Cultural Values in JEV [0.0]
決定のみの言語モデルは、テキストを生成する代わりに、すべての回答オプションの確率を返す。このようなモデルであるTypeSafeのJEVの文化的価値を,バリューサーベイモジュール2013で監査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:16:55 GMT)
Bounding Two-Way Average Communication Cost of Simulating Quantum Correlations [0.0]
ベル非局所相関は、通信なしでは局所的な隠れ変数モデルでは再現できない。非ローカルゲームから入力平均通信コストの低い境界を導出し、可変長で完全に対話的な双方向プロトコルを実現する。 Cluser-Horne-Shimony-Holt非局所ゲームにおいて、最大$n$-copyの量子相関が最大となるためには、正確なシミュレーションのために平均$0.04627n$ビットの入力平均下界を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 16:38:47 GMT)
Boundaries Agree, Labels Do Not: Intra-Annotator Dynamics as a Kind of Training Data [0.0]
トレーニングデータの多くは、人間のテキストアノテーションから得られます。アノテーションを"地上の真実"に結合し、お互いがいかにうまく一致しているかを測定する。私たちは、ある読者が同じテキストの読み書きを時間をかけていかにうまく再現するか、他の何かを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:09:49 GMT)
Beyond ideal cavities: quantifying the impact of cavity dissipation on light-matter strong coupling [0.0]
パウリ・フィエルツ・ハミルトニアンに最小限の拡張を導入し、実験で利用できるキャビティ品質因子Qを通したキャビティ散逸を考慮に入れた。 p-ニトロアニリン分子の光スペクトルに及ぼすキャビティ散逸の影響を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 14:03:39 GMT)
Benchmarking Psychological Dynamics in Generative Agents [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いをシミュレートし、人間の対象の計算的複製として機能するために、ますます多くデプロイされている。我々は、進化するイベントのシーケンスを通じて、固定されたアイデンティティを運ぶペルソナという、計算レプリカのための心理測定ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:08:42 GMT)
Autoware in Construction: Gap Analysis and LiDAR Perception Toward Off-Road Autonomous Driving [0.0]
Autowareはオープンソースの自動運転ソフトウェアプラットフォームである。建設や農業などのオフロード環境にも拡張されている。本稿では,建設現場で稼働する大型ダンプトラックに,Autowareベースの自動運転システムを拡張する取り組みから学んだ教訓について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 00:56:04 GMT)
Autonomous Active Directory Exploitation via Multi-Model Harness Orchestration: A Benchmark Study with NeuroSploit on GOAD [0.0]
Active Directory (AD) は、エンタープライズ環境におけるアイデンティティとアクセス管理のインフラとして主要な存在である。近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)が、ADに対する仮定漂流試験を自律的に実施できることが示されている。我々は,オープンソースのRustベースの自律型ペンテストハーネスであるNeuroSploit v4.2.0のベンチマーク評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:05:14 GMT)
Attestable Audit: Property-Based Attestation for Proprietary Workloads without Artifact Disclosure [0.0]
アーティファクトを開示することなく、このギャップを埋めるアーキテクチャを提案する。 Pythonコード上でBanditセキュリティアナライザを実行するGlamine Library OSによるIntel SGXの概念実証実装は、このアプローチの実用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 12:29:47 GMT)
Asymmetric Repository Lineage Modeling and Verifier-Guided Coordination in Concurrent AI Coding Agents [0.0]
並行AIコーディングエージェントは、安価な信号が作業の優先順位を決定する可能性がある調整問題を生成するが、実行可能チェッカーのみが要求されるプロパティを確立することができる。プロパティスコープによる検証契約と,オープンタイムのスコープ予測,リプレイ条件付きコンフリクト解決,スケジューリングのための3トラックベンチマークであるMERGEGYMを用いて,この分離について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 21:37:15 GMT)
Amenable groups with nearly exponential sofic profile, and quantum channels that need nearly linear memory [0.0]
グループは点灯ではなく、ランプが配置されている灯台である。 Groupは、$mathbb C873$に明示的な量子チャネルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 03:51:04 GMT)
All against the machine: the Solo score for rating skill in variable environments [0.0]
プレイヤー対環境設定における個々のスキルを評価するための分布自由度尺度を提案する。このような設定は、デジタルプラットフォーム、ゲーム、教育、財務、AIエージェントのベンチマーク評価で一般的である。モバイルゲームCandy Crush SagaとBubble Witch 3 Sagaにおける2時間105ドルのプレーヤーの進行状況に関するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 13:40:39 GMT)
AegisFlow: A Multi-Agent Agentic AI Framework for Autonomous Remediation and Self-Healing in Fragile Data Ecosystems [0.0]
本稿では,検出と分解のループを閉じる新しいエージェントフレームワークであるAegisFlowを提案する。 AegisFlowはWatchdogエージェントを使用してランタイムテレメトリを収集し、コードパッチを自動生成、テスト、デプロイする修復エージェントを備えている。 AegisFlowは98%のエンジニアを消防活動から解放し、イノベーションに向けて再配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 19:12:31 GMT)
AdaLoop: Adaptive-Depth Latent Reasoning for Audio Language Models [0.0]
我々はAdaLoopを紹介した。AdaLoopは軽量のリカレントモジュールで、与えられたオーディオ-クエクションペアが要求する遅延改善ステップの数を学習する。 AdaLoopは平均精度を2.9から3.8ポイント上げ、知覚量の多いサブタスクでは最大となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 11:27:41 GMT)
Active lattice percolation: an apparently new universality class of percolation transitions [0.0]
格子上の動的パーコレーションモデルのクラスについて検討する。 1つの連結クラスタが2つ(またはそれ以上)の別クラスタになるような接続の除去は厳格に禁止されている。この遷移は, 連続パーコレーション遷移の特性を有するハイブリッドパーコレーション遷移 (HPT) であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 23:22:22 GMT)
A multi-stage probabilistic framework to estimate gas-fired generator performance during extreme winter weather [0.0]
冬駆動発電機の性能を推定するための3段階ベイズ確率論フレームワークを開発した。このフレームワークは、ニューヨーク州立大学(2013-2022)に適用され、ジェネレータの緊急イベントの時間的確率を推定する。停電期間は12.7時間であり、半減期は2.4時間から7.1時間まで増加し、容量損失は深刻である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 08:07:33 GMT)
A Cheat-Sensitive Primitive for Destination-Private Quantum Routing [0.0]
ユーザであるAliceが複数のクライアントの1つと絡み合ったリンクを確立するために,最小の2コールルーティングプリミティブを導入する。ルーティング要求が物理的不正テストを実行可能であることを示し、非ゼロ確率で明示的な宛先読み取り攻撃を検出する。また、Bobの残留状態がプライベートなマッチング状態上で平均化され、目的地から独立である完全パス限界を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 03 Oct 2026 07:54:15 GMT)