Reconstructing the Dynamic World: A Representation-Centric View of 4D Scene Reconstruction [149.4] 4Dシーンの再構成は、視覚的観察から動的環境の進化的形状、外観、動きを復元することを目的としている。
ニューラルレイディアンス・フィールド(NeRF)と3Dガウス・スプレイティング(3DGS)の最近の進歩は、動的シーンの表現と再構成に様々なアプローチを導入している。
本稿では,4次元シーンの再構築,シーン表現,時間的モデリング戦略,再構築パイプライン,最適化目標に関する既存手法の整理について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:20:18 GMT)
Verifiable, Articulable, and Tacit Components of Preference [115.4] 317万人の嗜好判断によってラベル付けされた2.8万のテキストを含む、大規模でラベル付き選好データセットCreativePreferencesを導入する。
VAT-VA, 検証可能性ギャップ, 検証可能性ギャップ, VAT-Vを観測し, 新たな測定手法により各ギャップの上下境界を推定した。
1)人間の世代において、完全なモデルは人間の嗜好とより密接な一致を示し、しばしば明瞭な基準に相容れないこと、(2)グッドハートの法則に類似して、嗜好を暗黙の次元から切り離すこと、である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:20:51 GMT)
Agent Plasticity: Measuring Self-Improvement Through Experience [101.6] エージェントが過去の体験を将来の事例で継承した再利用可能なアーティファクトに記憶させる制御環境での自己改善について検討する。
エージェントの可塑性は, エージェントが経験を生かし, 将来の保留性能を向上する。
複数の環境にまたがって、フロンティアモデルは、学習する機会に匹敵するにもかかわらず、大幅に異なる改善軌道を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:58:57 GMT)
TeleTune: Evolving Agent Skills From Offline Telemetry [95.4] オフラインログからスキルライブラリを学ぶためのフレームワークであるTeleTuneを紹介した。
TeleTuneは、ログされたトラジェクトリ上でアクション予測エラーを使用して、ライブラリの編集を提案し、ホールドアウトアクション予測精度を改善するものだけを保持する。
テスト時には、エージェントは学習ライブラリとワークフローベースの検索デモが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:17:00 GMT)
Trading Strategy Optimization via Textual Gradient [85.3] 我々は、堅牢なトレーディング戦略最適化のための体験誘導フレームワークであるTradeGradを提案する。
中国のA株と米国の株式市場における断続的・時間的戦略設計の実験は、TreatGradが最高のインサンプルとアウトオブサンプルのパフォーマンスを達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:04:49 GMT)
Q-PACE: Dynamic Precision Allocation for Quantization-Aware Training [84.4] 一般的な治療法は混合精度トレーニング(mixed-precision training)であり、コストの制約を保ちながらパフォーマンスを維持するために高い精度をいくつかのレイヤに割り当てる。
本稿では,Q-PACEと呼ばれる2次感度モデルを用いて,各層曲率係数の重み付けによる量子化雑音MSEの和として損失増加を予測する手法を提案する。
最大4BパラメータのLLMの事前トレーニングおよび教師付き微調整実験により、Q-PACEは既存の混合精度トレーニングレシピよりも一貫して改善されていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:34:48 GMT)
VeriFine: Scaling Verification for Self-Improvement in Embodied Reasoning [80.7] 我々は,政策の共進化,訓練カリキュラム,審査を通じて検証をスケールする枠組みを導入する。
ポリシー改善ループは、繰り返し発生する障害を診断し、適応的なカリキュラムを構築し、ポリシーを最適化するためにルーリックな判断を使用する。
運転およびロボットナビゲーションタスクの実験は、ポリシーと判断能力の両方において継続的な自己改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:50:29 GMT)
QF3: Fast Flow RL with Filtered Q-Gradients [77.8] 本稿では,QF3(Fast Flow RL with Filtered Q-Gradients)を提案する。
我々の知る限り、QF3は人型移動ポリシーをスクラッチからトレーニングし、ゼロショットからハードウェアに転送する最初のオフポリティクスフローRL手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:59:34 GMT)
The Model Plants the Trigger: Answer-Side Backdoor Attacks in Multi-Turn Large Language Models [75.9] マルチターン対話のための新しい応答側バックドアを提案する。
相手は良心的な第1ターンプロンプトを使用してモデルを誘導し、特定の、一見無害な単語を生成する。
後に有害なクエリが到着すると、モデルは自身のトリガーを検出し、安全性の拒絶を回避します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:17:18 GMT)
DecepEval: A Benchmark for Evaluating Deception in LLM Agents [75.6] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは騙しによってタスクパフォーマンスを追求することができる。
既存の評価では、LLMエージェントは騙すことができるが、しばしば孤立したシナリオや狭義に定義された条件を調べることができる。
3つのタスクファミリに1,532のインスタンスと28のプロフェッショナルシナリオからなるベンチマークであるDecepEvalを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:33:43 GMT)
The Geometry of Empowerment [73.4] エンパワーメントは、エージェントがその環境を積極的に制御する能力を取得する。
我々は、エンパワーメントの解釈と分析のための新しいジオメトリを提供するために、エンパワーメントとスキルラーニングの手法をリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:45:19 GMT)
Optimal and Efficient Online Inverse Optimization [72.2] 逆線形最適化では、学習者はアクションを推奨し、$mathbbRd$上で固定された未知の線形目的を最大化する専門家の選択を観察する。
我々の決定論的アルゴリズムはすべての地平線に対して$O(sqrt d)$を後悔し、時間内に$d$と$T$を実行していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:37:24 GMT)
Calibrated Uncertainty for Informative Path Planning in Aquatic Environmental Monitoring [68.8] 本稿では,ガウス過程をよく校正されたディープ・アンサンブルに置き換えることで,経路計画の成果が向上するかどうかを考察する。
うまく校正された不確実性は、計画戦略の重要性を増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:42:29 GMT)
$α$Transfer: Coefficient Transfer for Efficient Model Merging [68.1] モデルファミリ内では,モデルサイズが異なるマージ係数に対して,モデルの性能分布が極めて一致していることが示される。
この分布類似性は、textit$$Transfer: 小さなプロキシモデル上で最適な係数を探索し、それらをより大きなターゲットモデルに直接転送する、実用的なパラダイムを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:13:01 GMT)
SIGMA: Self-Improving Alignment Generalization from a Model Spec [67.9] LLMエージェントは複雑なタスクを実行する能力がますます高まっている。
これにより、適切な安全アライメントなしに能力が増大するリスクが増大する。
我々は、アライメント自己改善を可能にするデータ生成およびトレーニングパイプラインであるSIGMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:09:56 GMT)
SPW-Nav: A Streaming Panoramic World Model for Language-Guided Navigation [67.1] 言語誘導型パノラマビデオ生成は、インタラクティブな3Dシーン探索、バーチャルリアリティ体験、エンボディドエージェントトレーニングなど、さまざまなダウンストリームアプリケーションに効果がある。
本研究では,1つのパノラマから2Kの360度映像をリアルタイムにストリームするストリーミングパノラマ世界モデルSPW-Navを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:05:45 GMT)
A Broader Look at Model Merging: Rethinking Implicit Regularization Induced by Task Arithmetic [65.8] 本研究は,タスク固有の重み更新によって分散された部分空間に対して,候補モデルの探索が制限されるかどうかを考察する。
驚くべきことに、この正規化を伴わないマージモデルウェイトを最適化することで、一般的なマージ法の性能が向上することを示す実験結果が得られた。
この研究は、既存のモデル統合パイプラインを再考し、ウェイト空間のより広範な探索と、タスク算術によって誘導される暗黙の正規化の再考を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:49:40 GMT)
Which and When to Admit: Gradient Admission for Data-Centric Small Language Model Finetuning [64.6] LoRAファインチューニングは、低ランク更新サブスペース内の不均一な命令データに小さな言語モデルを適用する。
有効適応には、どのデータ誘起勾配がLoRA部分空間に入るか、いつ入力されるかを制御する必要があると我々は主張する。
本稿では,多タスク場勾配に整合したサンプルを継続的に認識する状態認識セレクタと,飽和付近で破壊的なオーバーライトを引き起こす可能性のある更新を拒否する自己校正ステップレベルゲートの2つのメカニズムを組み合わせたデータ中心のフレームワークGRADEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:34:38 GMT)
On-Policy Distillation with Negative-Policy Rollouts [61.8] オンライン蒸留(英: On-policy distillation、OPD)は、学生モデルが自身のロールアウトでより強い教師からトークンレベルの監督を取得するポストトレーニング手法である。
我々は,教師の監督と低パフォーマンスで低能力なネガティブポリシーのロールアウトを補完するNegative-Policy OPD(NP-OPD)を導入する。
NP-OPDは、OPDで使用される正の教師監督を保ちながら、負の政治的ロールアウトを通じて明確な負のシグナルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:25:03 GMT)
Foresight-over-Graph: Reasoning Beyond Local Horizons for Knowledge Base Question Answering [61.4] 本稿では,知識ベース質問応答(KBQA)のためのフォレスト・オーバー・グラフ(FoG)を提案する。
FoGは、質問関連エビデンスを反復的に構築し、経路探索のガイドとして遠方からのフィードバックを使用する。
KBQAベンチマークの実験は、FoGが最先端のパフォーマンスを達成し、特にCWQで16.58%向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:07:43 GMT)
Loud and Clear: Dynamic Activation Steering for Improving Speech Intelligibility in Noisy Environments [61.3] 我々は,アクティベーションステアリングを用いて,テキスト音声(TTS)モデルを誘導し,より理解しやすい音声を生成することができるかを検討する。
本手法は,Lombard 関連音響特性の体系的変化を,可視・不可視話者と複数の言語で生成する。
その結果、事前学習したTSモデルを動的に制御し、再学習せずにより分かりやすい音声を生成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:41:15 GMT)
DiDE:Direct Injection with Color-Texture DEcoupling for 3D Stylization [61.3] 本研究では,3次元スタイリングのためのトレーニングフリーフレームワークとして,Distangled 3D Stylization(Disen3D)を提案する。
DiDE は2D と 3D のスタイリゼーションベースラインをカラー忠実度,テクスチャ転送,コンテンツ保存において一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:25:48 GMT)
A method for multimodal analysis of TAIGA experiment data using essential features [61.1] 本稿では,オートエンコーダなどのニューラルネットワークを用いて重要な特徴を抽出する手法を提案する。
提案手法の特別な価値は、複数のインストールから同時に受信されたマルチモーダルデータの解析への応用の可能性にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:44:52 GMT)
Sherpa: Teaching LLMs to Teach Adaptively [61.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ますます有能な問題解決者になりつつあるが、問題を解くことは、それを教えることと同じではない。
異なる学習嗜好に基づいてLLMを用いて学生の古型をインスタンス化する強化学習フレームワークであるSherpaを紹介する。
シェルパで教育を受けた教師のLLMは、すべての古型に対して平均20.5ポイントの成績を指導した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:58:18 GMT)
Two-Sample Testing via Generative Processes [60.4] 生成輸送は、2つのサンプルが同じ分布から来るかどうかを決定する新しい方法を提供する。
2つのサンプルの間に直接補間体を構築し、対称スケジュールでは、その法則が時間反射の下で不変であることを観察する。
したがって、t と 1-t の辺辺が、Jensen-Shannon の発散を計算することで一致するかどうかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:48:27 GMT)
Agent in a Bottle: Can LLM Agents Turn Their Capabilities Into Cheap, Scalable Artifacts? [58.7] 大規模言語モデル(LLM)は、多くの狭いタスクを解決できるが、数百万の関連インスタンスに対して個別にクエリすることは、違法に高価である。
一般的な機能を、品質と償却コストのバランスをとるタスク固有のソリューションに変換する能力です。
BOTTLEDは、エージェントが非競合なワークロードをすべて受信し、固定時間、計算、LLM APIの予算で完了しなければならないベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:57:19 GMT)
CredLeakBench: Evaluating Credential Leakage and Recovery in LLM Agents [58.3] 言語モデルエージェントは日々のデジタル雑用を自動化するためにますますデプロイされている。
この機能は、フィッシングに機密情報を公開する。
CredLeak-Benchは、ヒューマンタスクの効果的かつセキュアなエージェントの自動化を評価するために設計されたベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:07:33 GMT)
ST-Bench: A Spatial-Temporal Benchmark for Multi-Agent System Generation on Scientific Research Tasks [57.6] マルチエージェントシステムは,複雑な科学データ解析タスクにおいて単一エージェントよりも優れており,どのコストがかかるか,という2つの疑問に答えるために設計されたベンチマークであるST-Benchを紹介する。
我々は,GPT-5バックボーン上の単一エージェントベースラインに対して,最近の5つのMAS生成手法を評価する。
10のMAS構成のうち9つは最も安価なシングルエージェントベースラインを超えており、最も高いスコアは合成スコアの3倍である。
最も強い構成では、単一エージェントの推論時間の約4倍が必要であり、経済的なワークフローでは、利益の大部分を2倍以下のコストで取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:59:49 GMT)
IdeaAnchor: Teaching LLMs to Turn Literature into Research Ideas [57.2] 本稿では,LLMの学習パラダイムであるIdeanAnchorを紹介した。
それぞれのIdeanAnchorインスタンスは、各入力紙がどのようにして、機能的役割、関係性、ターゲット合成基準を含む、成功したアイデアに合成されるべきかをエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:59:01 GMT)
End-to-End Safe Social Navigation via Multi-Task Reinforcement Learning and Probabilistic Perception [57.1] 強化学習法(Reinforcement Learning, RL)は、現実的で効果的な解を提供するが、非現実的な仮定に依存することが多い。
我々は、生のLiDARスキャンをキネマティックに実行可能な制御コマンドに直接マッピングする軽量なエンドツーエンドRLフレームワークであるJESSIを紹介する。
JESSIは、最先端のベースラインと比較して、高いナビゲーション成功率と優れた社会的行動のバランスをとることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:33:28 GMT)
Textual Environmental Context and Spatial Graphs for LLM-Based Regional SST Forecasting [57.1] 海面温度(SST)の予測は、予測日時とともに進化する局所的時間的持続性、地域空間依存性、環境条件に依存する。
本研究では,SSTグリッド全体をテキストとしてシリアライズすることなく,この異種条件を大規模言語モデル (LLM) に提示する方法について検討する。
予測を条件付き数値生成として定式化し, 歴史的SSTと異常シーケンス, 日時順の環境記録, 静的海洋知識をテクスチュアルな文脈で表現する。
数値予測の他に、ルールベースのモジュールは予測トレンドと環境要因の方向と知識エントリとを一致させて、ソースリンクされたポストホックを返す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:42:51 GMT)
LoGRA: Scaling LLM Reinforcement Learning with Low-Rank Gradient Sketches [56.7] LoGRAはRLポストトレーニングのアプローチであり、低ランク勾配スケッチで有用な学習信号を保持することでメモリを削減している。
LoGRAは、パフォーマンスを損なうことなく推論タスクの平均トレーニングメモリ使用量を最大45.7%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:08:03 GMT)
TAFFY: A Task-Adaptive Tabular Foundation Model with In-Context Diversity [56.6] In-Context Diversity PriorとTask-Conditioned Looped Transformerを備えた基礎モデルであるTAFFYを紹介する。
TAFFYは6つの分類と5つの回帰ベンチマークデータセットで最下位のランクに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:46:01 GMT)
Reinforcement Learning for Hierarchical Reasoning Rewards: Minimax-Optimal Rates with Transformers [55.4] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、推論タスクにおける言語モデルの訓練後の標準ツールである。
オンライン調査では,報酬が集中している地域を徐々に拡大し,RLポストトレーニングのメリットを定量化している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:43:08 GMT)
RA-MoWE: Workflow-Affinity Embeddings for Query Clustering and Agentic Workflow Generation [55.3] RA-MoWEは、クラスタクエリにワークフロー親和性埋め込みを使用して、再利用可能なエキスパートの生成をガイドするフレームワークである。
埋め込みエンコーダは、クエリテキストからこれらの埋め込みを予測し、新しいクエリは、最初に参照を選択することなく、生成されたエキスパートを選択することができる。
RA-MoWEは参照の選択よりも平均タスクスコアを4.04ポイント改善し、推論時の言語モデル呼び出しを27.7%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:58:16 GMT)
OOPMAS: Object-Oriented Multi-Agent Systems for Query-Level Workflow Generation [55.3] OOPMASは、エージェントセットと調整ワークフローの両方を個々のクエリの粒度で生成する、トレーニング不要のフレームワークである。
コード、数学、QAにまたがるクエリの混合タスクベンチマークでは、OOPMASは89.6%の精度を達成し、最強のベースラインを18.1ポイント上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:31:29 GMT)
DirectSpeech2LLM: A Simple End-to-End Framework to Mitigate Prompt Overfitting in Speech-LLMs [54.9] 音声-LLMは、しばしばプロンプトオーバーフィッティングを示し、自動音声認識(ASR)命令にのみ訓練されたモデルは、音声翻訳のような新しい命令への一般化に失敗する。
DirectSpeech2LLMは,LLMの指示追従能力を保持するシンプルなエンドツーエンドフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:16:49 GMT)
Is $\sqrt{d}$ Separation Necessary for Gradient EM to Learn Gaussian Mixtures in High Dimensions? [54.1] 次元依存は高次元設定では避けられないことを示す。
本稿では, 標準EM更新を混合重みと勾配EM更新に用いたハイブリッドEMアルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:29:03 GMT)
Work While They Sleep: Exploiting Evaluation Latency for Fully Bayesian Optimization [53.9] 提案手法は, 目的評価待ち時間を用いて, 次の提案の計算をヘッドスタートするアルゴリズムであるELF-BOを提案する。
ELF-BOはベイズ的手法と同等であり,決定遅延は標準BOと同等かそれ以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:32:38 GMT)
When Forgetting is not Catastrophic: On the Mechanics of Spurious Forgetting [52.0] 微調整の間、言語モデルが忘れているように見える知識は、しばしば保存され、回復することができる。
私たちはそのような忘れ物が破滅的でないことを理解しようと努力している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:25:48 GMT)
Reading, Not Manipulating: Leveraging Router Logits for Multimodal Safety in MoE Vision-Language Models [52.0] 視覚言語モデル(VLM)は、視覚的入力とテキスト入力の相互作用から有害な意図が生じるような構成上の安全リスクに直面している。
本稿では,プロンプトプリフィル中のルーティング信号を読み出し,生成前の安全でない要求を識別する軽量なルータログ安全検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:09:02 GMT)
VolS-GS: Relightable Gaussian Splatting with Volumetric Subsurface Scattering [51.6] VolS-GSは、ワンライト・アズ・ア・タイムからオブジェクトを再構築する、楽しいガウシアン・スプレイティング・フレームワークである。
ネットワークは各ガウスの散乱と吸収係数を予測し、解は結果の場を通して入射光を再分配する。
3つのOLATベンチマークの実験では、VolS-GSはホールドアウトライトとビューの照準品質を一貫して改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:06:09 GMT)
Reinforcement Learning with Segment Reward Feedback under Linear Function Approximation [51.4] 線形関数近似の下でセグメント報酬フィードバックを用いた強化学習について検討した。
我々の研究は、セグメントフィードバックの粒度とセグメントの選択が学習にどのように影響するかに答える。
結果として生じた後悔境界は、通常の楕円的ポテンシャル分析の下では、状態-作用の特徴が後悔に与える影響は対数的要因によってのみ現れることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:45:39 GMT)
WorkflowOps: Learning Agent Collaboration Priors for Multi-Agent Workflow Orchestration [51.2] 本稿では,エージェントコラボレーションの過去の履歴を学習し,必要に応じてエージェントプールを拡張して,新たな機能要件をカバーするマルチエージェントワークフローオーケストレーションフレームワークを提案する。
混合コード、数学、質問回答スイートの実験によると、Opsはワークフロー構築ベースラインよりもエンドツーエンドのパスレートを改善しており、過去のエージェントハンドオフパターンが転送される構造化された非コンパイル可能なタスクで最大の利益を得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:01:38 GMT)
AnyBottle: A Recipe to Only Keep the Concepts You Really Need [50.8] 概念ボトルネックモデル(CBM)は、人間の解釈可能な概念をルーティングすることで、予測を検査し、介入可能にする。
我々は、コンパクトでタスク固有のCBMを構築するための単一のレシピであるAnyBottleを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:40:06 GMT)
Do LLMs Act on What They Know? From Partner Representations to Cooperative Actions [50.6] 馴染みのないパートナーとの協力は、事前に知られていないコミュニケーション慣行に適応する必要がある。
一般ルールや外部計算されたアクションレコメンデーションとして提示されるプローブ予測および地道規則を比較した。
Qwen3-8Bのケーススタディでは、一致ステートステートステートの逆転はルールステートよりもアクションレコメンデーションに対する感受性が高いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:44:55 GMT)
SPLATIFY: Reproduce, Discover, Innovate! From Papers and Ideas to Trainable 3DGS Code [49.7] 本稿では、3DGS論文をトレーニング可能なgsplatベースの実装に変換するフレームワークであるSPLATIFYを紹介する。
gsplatのコンテキストフリー文法は、損失、密度、レンダリング、最適化のための拡張ポイントを持つモジュラーメソッドテンプレートである。
知識駆動型構成改善は、弱点を自律的に発見し、元の結果を改善するための補完的な正規化要因、損失、密度化戦略を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:06:33 GMT)
Multi-LLM Collaborative Alignment via Stackelberg Games [49.6] 言語モデルのプールは、お互いの反応から学習することで、協力し、一括して改善することができる。
命令選択を適応的なカリキュラムに変換するフレームワークであるStackelberg Alignmentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:41:48 GMT)
Image-Space Refraction Correction for Underwater 3D Reconstruction: Warping Flat-Port Views into Pinhole Perspective [49.3] フラットポート界面でのリフレクションは、再建されたシーンやカメラ軌道においてボウル状の変形を引き起こす。
画像空間に物理に基づく屈折補正を導入し、再構成前の支配的な屈折歪みを除去する。
既存の再構成アルゴリズムやSLAMアルゴリズムの入力として,屈折補正画像を直接使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:33:46 GMT)
MedZERO: Self-Evolving Agents for Open-Ended Medical Reasoning Through Controlled Knowledge Accumulation [49.3] オープンエンド医療推論のための自己進化型フレームワークであるMedZEROについて紹介する。
4Bスケールと8Bスケールのベースモデルを用いて、5つの公開医療推論ベンチマークでMedZEROを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:25:55 GMT)
Backend-Agnostic Sparse Attention for Fast High-Resolution Visual Generation [49.3] 分割された窓の注意は、通常、その理論的複雑さと整合した計算効率を達成する。
きめ細かいスライディングウインドウの注意は、近隣の窓の相互作用を効果的に復元し、視覚的品質を改善する。
我々は,視覚的品質と実用的な加速度の両世界の長所をもたらす,バックエンドに依存しないスパースアテンションであるBASAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:55:24 GMT)
Partially Observable Zero-shot coordination by Predicting Intention of Partner [49.1] 我々はこれらの課題に共同で対処するために、パートナーの意図予測(PIP)を提案する。
PIPは共同ビューVAEを使用して、双方のエージェントの局所的な観察の融合からより豊かな訓練時間の証拠をパートナー表現に抽出する。
本研究では,Burito-PO,Over-cooked-PO,Melt Pot基板のPIPとBurito-POの人的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:55:06 GMT)
LionMuon: Alternating Spectral and Sign Descent for Efficient Training [48.7] LionMuon は 1 つの Muon ステップを P$ イテレーション毎に、LionMuon は 2 つの EMA 運動量バッファを両方で共有する。
FineWebでトレーニングされた124Mと355Mのモデルでは、$P=2$と$P=5$のLionMuonは、同じ数のトークンでMuon、AdamW、Lion、Signumよりも低損失となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:41:17 GMT)
U-Space: Uncovering When and Why Uncertainty Arises in Language Models [48.7] 不確実性は、個々の予測の信頼性を見積もることで、断線に対処しようとする。
既存の方法は、繰り返し世代または別々に訓練されたコンポーネントを必要とする。
機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、これらの制限に対処する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:40:29 GMT)
Matching Object or Relation? Tracing Abstract Reasoning Inside VLMs [48.6] 視覚言語モデル(VLM)は視覚的ベンチマークに優れるが、抽象的推論を必要とするタスクでは体系的に失敗する。
我々は,VLMをマッチングレベル,モデルスケール,リレーショナル単位のオブジェクト数,オブジェクトごとの刺激ノイズの欠如にシフトする4つのレバーを同定した。
モデルを開くと、層ごとの表現類似性解析と因果媒介分析により、VLM抽象推論が2つの競合する回路で実装されていることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:38:40 GMT)
Learn2Play Bench: How Well Do LLM Agents Learn from Experience in Unfamiliar Environments? [48.2] Learn2Play Benchは、新しく設計されたテキストベースのゲームのベンチマークである。
これらのゲームは、事前訓練された知識にのみ依存するのではなく、相互作用を通じて知識を得るエージェントを必要とする。
筆者らは,バックボーンモデル,自己進化手法,エージェントハーネスがエージェントの学習能力に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:08:45 GMT)
Hub for Outliers, Spokes for Inliers: Uniform Latent Space Construction for Dual-Mismatched Semi-Supervised Learning [48.1] 半教師付き学習では、ラベル付きデータとラベルなしデータは同一のクラス分布とラベル空間を共有していると仮定する。
ラベルのないデータは不均衡であり、未知のクラスサンプルを含み、クラス分布とラベル空間の両方にミスマッチを引き起こす。
本稿では,既知のクラスが中央ハブを中心に均一に分散し,各クラスがそのプロトタイプの周囲にコンパクトなクラスタを形成する,ハブスポーク潜時幾何学を提案する。
この幾何学は最終的に、構成された特徴組織を通して多数クラスの支配を緩和し、不確実な未知のクラスサンプルをハブへ導くことにより、特徴識別性と不確実性分離を促進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:55:51 GMT)
ALIVE: Interaction-Aligned Object Insertion for First-Frame-Guided Video Editing [47.7] ALIVEは、挿入されたオブジェクトを、ソースビデオの内容とのコヒーレントな相互作用を通じて「アクティブ」にする。
3Dレンダリング、モデル生成、実世界のビデオとROSEの一般的な編集ペアを組み合わせた35,800の編集ペアをキュレートする。
本稿では,インタラクションの忠実度,ソース保存,視覚的コヒーレンスを評価するためのALIVE-Interactionベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:58:51 GMT)
FedRSPO+: A Heterogeneity-aware Algorithm for Decision-focused Federated Learning [47.4] FedRSPO+は意思決定中心のフェデレーション学習のための異種対応フレームワークである。
RSPO+は、プロジェクションを通して決定マップを滑らかにする正規化された予測列最適化サロゲートである。
本稿では,RSPO+ 上界決定誤差と正則化決定に対する後悔,および,厳密な正則化と一貫した LP 解選択の下で,元の LP 決定に対する後悔を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:46:01 GMT)
VisionWeave: Weaving Elastic Visual Representations as a Native Capability of MLLMs [47.3] VisionWeaveは、視覚的な表現をどの粒度に割り当てるかを学習し、エンドツーエンドで学習するネイティブ機能である。
提案手法では,平均TTFTを54.4%,TPOTを60.6%削減しながら2.3倍のスループット向上を実現している。
これらの結果は、次世代マルチモーダルモデルにおいて、弾性的なビジュアルウィービングが有望な能力として位置づけられていると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:48:50 GMT)
Towards In-Parameter Memory Augmentation for Large Language Models [47.2] In-context Learning (ICL) と ICL ベースのエージェントハーネスはフレキシブルだが、コンテキスト容量を消費し、コンテキスト長とともに増大する離散化符号化コストを発生させる。
この調査は、デプロイ時にそのようなパラメトリックメモリでLCMを増強する手法に焦点を当てる。
メモリを格納するパラメータオブジェクトは、推論中にフォワードパスにプラグインされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:27:47 GMT)
ChronoWorld: Camera-Controlled Consistent 4D World Generation via Spatiotemporal Cues and Geometric Reflections [46.5] ChronoWorldは"状態観察"フレームワークで、因果的、時間的、再構築の事前を利用して、一貫したフリービュー4Dシーンを生成する。
動的自己極性反射と生成した出力の補正を可能にする4次元検索戦略を用いた再構成駆動幾何反射法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:12:34 GMT)
RACER: Reflective Agent Coupling Query Interpretation and Tool-Based Retrieval for Frame Selection in Long Video Understanding [46.5] ビデオ大言語モデル(Vid-LLM)は、選択したフレームを推論することで、多様なビデオ言語タスクに優れる。
本稿では,タスク分割の観点からの長ビデオフレーム選択に対する支配的アプローチについて検討する。
本稿では,長時間のフレーム選択を問合せに分解する学習自由反射型エージェントフレームワークであるRACERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:21:13 GMT)
StableGrasp: Reconstructing Physically Stable Human Hand Grasps from Single Images [46.3] 本稿では,握力を決定する制御対象から視覚的手ポーズを分離する,微分可能シミュレーションに基づく最適化フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、代替の手制御戦略よりもはるかに安定している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:45:51 GMT)
ToolRACER: A Robust Agentic Conversation Emulation Resource for Agent Training and Evaluation [46.1] 本稿では,ユーザ,アシスタント,ツールエミュレーションモデルをコーディネートする合成データ生成パイプラインであるToolRACERを提案する。
sysnを用いて、6つのドメインにまたがる堅牢なマルチターン会話ベンチマークであるToolRACERBenchを構築した。
現実的な,堅牢なシナリオをキャプチャする,対話型対話トラジェクトリの検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:06:17 GMT)
WAMJET: A Harness for World Action Model Acceleration [46.1] World Action Models (WAM) は、ロボット操作に事前訓練されたビデオ基盤モデルを活用するが、その大きなバックボーンとビデオアクションの共予測は高価である。
本稿では,WAM推論を高速化するエージェントハーネスであるWAMJETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:03:34 GMT)
Interaction-Assisted Spin Coherence in a Multimode Trapped Atomic Ensemble [45.9] 集合モードスピンは長手方向の変形と重なり合う交換相互作用を経験することを示す。
交換がなければ、熱的に占有されたモードにおけるデチューニングの分布はコヒーレント相混合をもたらす。
交換再焦点は不均一な相混合を共役するが、不可逆相雑音を逆転することはできないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:17:25 GMT)
UNREAL: Unifying Retrieval and Long-Context with a Single Model [45.7] 長文推論と検索拡張生成(RAG)は、非常に異なるスケールでのエビデンス選択を扱う。
コーパス検索と長文推論を対象とするUNREAL(Unified Retrieval and Long-Context with a Single Model)を提案する。
UNREALはチャンクをエンコードし、冷凍LLMの内部表現から直接検索クエリを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:48:53 GMT)
Independent Multi-Agent Reinforcement Learning with Counterfactual Semantic-Social World Models [45.7] CASTLEは2つの相補的な世界モデルを備えたオフライントレーニング・オンライン・イン・コンテクスト・ガイダンス・フレームワークである。
エージェントの局所軌跡をオフラインで事前訓練したローカルダイナミクスワールドモデルでは、エージェントの局所軌跡ダイナミクスと部分可観測性を要約している。
セマンティック・ソーシャル・ワールド・モデル(Semantic-Social World Model)は、各候補のエゴ行動に対するコンパクトな短期的タスクと社会的結果を予測する。
後者は、同一ログされたロールアウト状態から取得した代替アクションに対して、可愛らしいチームメイトと反対のレスポンスを公開する、反ファクト的なロールアウトからトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:53:47 GMT)
Ariadne's Thread of LipSync: Unraveling Forgeries via Inconsistency between Lip Motions and Head Poses [45.6] LipSync生成技術は、非常にリアルなビデオを作成し、深刻な社会的リスクを生じさせている。
本稿では,LipSync検出と属性を併用する新しいフレームワークであるLipDAを提案する。
検出のために、このフレームワークは、唇と偽ビデオの特徴を対比して、この相違を定量化することを学ぶ。
本手法は,モデルの指紋として機能するユニークな時間的ダイナミクスと音声-視覚同期パターンを捉えるために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:21:50 GMT)
RefRoute: Decoupling Conditioning Cost from References via Compact Residual Conditioning and Spatial Routing [45.4] RefRouteは参照表現コストと注意のオーバーヘッドの両方に対処するフレームワークである。
我々は、多参照生成モデルのトレーニングを行うRefRoute-Dataと、人間、オブジェクト、混合合成を10-17参照で対象とするベンチマークであるManyRef100を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:16:27 GMT)
Do Higher-Order Models Win for Higher-Order Reasons? Rethinking Performance Gains in Hypergraph Learning [45.2] 本稿では,低次情報,すなわちペアワイズ情報を保存しながら高次情報を摂動するパフォーマンス属性フレームワークを提案する。
例えば、よりリッチなペアワイドな重み付け、ペアワイドな特徴伝搬のより多くのステップ、正規化といった、下位階のベースラインへの単純な追加は、残りのパフォーマンスギャップを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:44:38 GMT)
RSJEV: Discriminative Remote Sensing Scene Classification with Multimodal Large Language Models [45.0] RSJEVはリモートセンシングシーン分類のためのワンパスマルチモーダル決定フレームワークである。
シーン分類を候補条件付きマルチモーダル識別決定プロセスとして再構成する。
CNN-、Transformer-、Mamba-、CLIP-、MLLMベースの手法と比較して優れた分類性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:28:36 GMT)
Sparse2comm: Towards Robust Cooperative 3D Object Detection [44.5] 本研究では, 信頼性の低い協調動作を, 劣化した特徴に対する進行的復元として扱う3次元物体検出フレームワークを提案する。
Sparse2commは順序付けられたパイプラインにおける意味的完全性、時間的一貫性、空間的アライメントを復元する。
実験により、Sparse2commは競争力のあるクリーンな精度を維持し、個々の現実世界と混在する現実世界の劣化下でのロバスト性を改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:48:36 GMT)
Workhorse: Learning Robust Whole-Body Humanoid Loco-Manipulation from Human Data [44.4] Workhorseは、ロボットのない人間のデモから、接触に富んだ全身操作を計画することを学ぶ。
各ポリシーのトレーニングデータを拡大して、デプロイ時に他が犯したエラーを模倣します。
両方のポリシーの再訓練により、シミュレートされた第2のヒューマノイドは、プッシュなしでエピソードの83%でボックスソートを完了する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:06:56 GMT)
VCR-Bench: A Modular Open-Source Benchmark for Video Classification Robustness [44.4] ビデオ分類のためのモジュール型オープンソースベンチマークフレームワークであるVCR-Benchを紹介する。
VCR-Benchは、共通の評価プロトコルの下で、30の動画分類モデル、14の敵攻撃、10の防衛ラッパーを統合している。
我々は、Kinetics-400サブセットの代表的なビデオ分類器、攻撃、防御機能を評価し、クリーンな精度、攻撃成功率、知覚品質、実行時、メモリ使用率を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:03:58 GMT)
From Evidence to Action: How Tool-Using Agents Fail [44.4] このエビデンス・ツー・アクション・チェーンは、エージェントが単一アクションの実行に行動するかどうかを決定するため、どこで壊れるかを調査する。
10のモデルハーネスで、強力な静的アクションアセスメントは、より弱いインタラクティブ実行と共存することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:50:29 GMT)
IronMan: Information-Constrained Video-Action Learning for Robot Manipulation [44.2] IronManは、情報ボトルネックの原則に基づいて構築されたビデオアクション学習フレームワークである。
ノイズの多いワンステップビデオ機能をコンパクトな世界表現に蒸留する、ダイナミックス対応のボトルネックを採用している。
LIBEROで99.0%、RoboTwin clean2cleanで79.4%の成功率を記録し、評価されたベースライン全てを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:30:25 GMT)
Global Transport Couplings for Classifier-Free Guided Flows [44.1] クラスラベルなしで計算されるクラス非依存の最適輸送結合であるグローバルトランスポート(GT)を導入する。
GTは一貫してドメイン間の生成を改善し、モデルスケールを拡大し、予算をサンプリングする。
離散クラスと連続テキスト条件の画像生成をモデルスケールで比較してGTを評価し,結合選択が誘導軌道をどのように変化させるかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:39:45 GMT)
Total Ordering of Resources: A Quantum-Classical Separation [43.7] 量子情報科学における中心的な目標は、どの物理的状態が他の状態に変換できるかを理解することである。
理想的なシナリオは、全ての状態が単一の値でランク付けでき、上位の状態を常に下位の値に変換する、完全に順序付けられたシステムである。
このような単純な順序付けは、次元が 2 より大きい任意の量子系に対して基本的に不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:57:17 GMT)
WorldSolver: Can LLM Agents Simulate the Physical Dynamics via Solver Generation? [43.5] 我々は、61の古典的コンピュータグラフィックス論文に物理現象から導かれる168のシミュレーションタスクのベンチマークであるWorldrを紹介する。
各タスクにはシーンの固定されたシミュレーション環境が含まれており、ソルバの実装はエージェントが完了するまで残っている。
実行を成功させるための実行チェック,意図した動的動作を再現するための視覚的忠実度,生成した動的動作の検証のための物理的プラウザビリティの3つの側面で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:26:26 GMT)
One for All, All for One: Coordinated Multi-Agent Diffusion Steering via Stochastic Optimal Control [42.9] 深層生成モデルは、しばしば相互作用するコンポーネントからなる構造化出力を生成する。
独立に訓練されたコンポーネントジェネレータを再利用し、コヒーレントな構造化出力を生成するための調整方法のみを学ぶ。
我々のフレームワークであるCoordinated Multi-Agent Diffusion Steering (CMDS)は、凍結した事前学習した拡散モデルを再利用可能なプリミティブとして扱い、学習制御を通じてそれらの逆プロセスを調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:02:49 GMT)
Beyond Corrected Memory: Execution Consistency in Multi-Agent Systems [42.9] 我々は、国家利用、情報ハンドオフ、そして最終状態合意を管理する義務を通じて、実行の一貫性を定義します。
私たちの主張の中核は、同じ保持されたレコードは、同じタスクルールの下での実行に準拠し違反する可能性がある、ということです。
整合性診断と回復のためのフレームワークであるCAVERTを用いて、ログからサポート対象の関係を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:29:41 GMT)
Navier-Stokes lost in translation: Why Lean verification of AI autoformalisation does not guarantee correct natural language proofs [42.8] オートフォーマル化は数学のテキストの検証にますます利用されている。
このプロセスでは、AIシステムはテキストを自然言語(NL)からリーンのような形式言語に変換する。
この記事では、このプロセスが元のNL引数に信頼を与えない理由を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:58:01 GMT)
Talking with Language Models [42.0] 大きな言語モデル(LLM)は、それらを記憶し、行動し、コミットメントを行うインテリジェントなインターロケータとして扱うよう、私たちを招待するために設計されています。
本稿では,人工物によるテキストの交換として人間とAIの相互作用を再認識する枠組みである,人工物的スタンスを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:12:52 GMT)
DeltaTTT: Layerwise Optimization for Nonlinear Recurrent Memory [41.8] 逐次テストタイムトレーニングは、逐次更新を通じてメモリネットワークに適応する。
デルタTTTを導入し,2層メモリネットワークと階層学習を併用した内部ループ最適化を実現する。
DeltaNetとLaCTのバックボーンの実験では、リカレントベースラインよりも言語モデリングと検索が改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:40:06 GMT)
Behavior-Mining, Generative Conversations, and Collaborative Advisory: the Future of Travel and Tourism Recommender Systems [41.7] 旅行・観光推薦システム(TTRS)は、旅行者が目的地、フライト、宿泊施設を選択し、それらを旅程に組み込むのに役立つ。
この持続的な作業にもかかわらず、TTRSはまだ普及していない。
TTRSの訓練と検証に使用される時代遅れのデータセット,新規性やコンテキスト関連性といった領域固有の次元よりも予測精度を優先するアルゴリズム,旅行者の特定のニーズに対処できないアルゴリズム,という3つの制限が説明できる,と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:18:15 GMT)
nanoMuse: An Open-Source Personal Agent for Every Device You Own [41.6] 2026年、Meta's Museは、ある国のベンダーのクラウドで、アカウント、デバイス、記憶、会話が続く1人のエージェントを見せた。
そのようなエージェントは、人のアカウントやデバイス上で行動し、数週間にわたってそれを記憶し、価値あるときに最初に話す。
本報告では,個人エージェントを5つの質問と3つの地平線で定義する。
ミューズがメタの公開記録と生産プロンプトのコピーからどのように構築されているかを読み、それぞれのステートメントはソースによってマークされている。
そしてナノミューズを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:13:53 GMT)
SCAD: Structured Credit Assignment and Distillation for Long-Horizon Agents [41.5] SCADは、プランニングとサブタスク実行へのインタラクションを整理し、ローカルコンテキストでの実行を蒸留し、クロスロールアウトのサブタスクプレフィックスツリーを通じてプランニングクレジットを洗練する。
SCADは、最強のトレーニングベースラインに対するマクロ平均精度を、テキストタスクでは4.48ポイント、マルチモーダルタスクでは4.19ポイント改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:29:47 GMT)
MASKerade: Token-Routed Mask Experts for Dense-to-MoE Upcycling [41.2] わずかに活性化されたMixture-of-Experts (MoE)モデルは、トーケン当たりの計算量が比例的に増加することなくモデル容量を増加させる。
Dense-to-MoEは、訓練済みの高密度モデルを再利用して、一般にフィードフォワードネットワーク(FFN)を独立に訓練された専門家にコピーすることで、そのようなシステムを構築する。
MASKeradeは,凍結事前訓練されたFFNのスパースワークとして専門家を学習する,高密度から高密度のトレーニング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:04:38 GMT)
Transect: Retaining Observability for Long-Horizon LLM Agent Evaluations [41.1] TransectはInspect Scout上に構築されたオープンソースパッケージで、長いエージェントがどのように展開されるのかを評価担当者が理解できるようにする。
ユーザーは再利用可能な評価カテゴリ設定でタスクコンテキストと振る舞いの語彙を指定する。
Transectのカスタマイズ可能なトランスクリプト分析パイプラインにより、評価者はより長く複雑なAI評価でペースを維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:52:15 GMT)
Common-Mode Errors Limit Low-Timestep Deep Spiking Q-Networks [41.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はスパースとイベント駆動型計算を提供する。
ディープスパイクQ-ネットワークス(DSQN)は、意思決定のためにそのような効率とアクション-バリュー推定を組み合わせる。
我々はCMC-DSQN(Common-Mode Compensation Deep Spiking Q-Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:01:28 GMT)
Large Language Model Orchestration under Heterogeneous Preferences via Explicit Persona Inference [41.1] 提案手法は, 優先推論によるヘテロジニアス推論エージェントoRchestration(ヘテロジニアス推論エージェントoRchestration)であり, プロンプトから信念を移動させる新しいフレームワークである。
HARP は因数分解が完全であるときの明示的な共同推論と同じ$tilde O(sqrt K)$ Bayesian regret が得られることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:24:56 GMT)
EMHO: EMbodied Agent Harness Optimization via Experience Traces [41.0] 本稿では,エボデードモデルを凍結し,そのハーネスを反復的に修正する自己進化型フレームワークを提案する。
EMHOは、スキルやリカバリプロンプトを超えた最適化、エージェントの進捗監視方法の変更、視覚ツールの使用、観察の基礎、障害への対応などを行う。
我々はEmbodiedBench上のEMHOをナビゲーションおよび操作タスク間で評価し、Qwen 9Bおよび27Bモデルのタスク成功を継続的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:30:42 GMT)
WorldSonus: Bringing Sound to Worlds [41.0] WorldSonusは、世界モデルにおけるリアルタイム空間音合成のために設計されたインタラクティブなビデオ音声合成フレームワークである。
リアルタイム生成のために、WorldSonusはストリーミング因果自己回帰拡散アーキテクチャを採用し、オーディオチャンクを0.41の低リアルタイム係数(RTF)で合成する。
対話型制御には、チャンクインデックス付きプロンプトスケジューリングを備えた音声中心のキャプションパイプラインを組み込み、生成時の音事象の動的操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:50:18 GMT)
GeneICL: A Tabular Foundation Model for Bulk Transcriptomics [40.7] 遺伝子発現は生医学において広く測定されている。
臨床結果の予測は、高次元性、強い特徴相関、限られたラベル付きデータにより依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:10:37 GMT)
UltraDiff: Differentiable Ray Tracing in Ultrasound for Shape Optimization [40.6] 微分可能な超音波トレーシングのためのモジュラーフレームワークであるUltraDiffを提案する。
UltraDiffは超音波画像形成をパス空間積分として定式化し、トランスデューサと組織界面の間の移動時間によってゲートする。
球面から SDF が最適化され, 模擬エコーが測定値に一致するまで, 逆幾何推定でこれを実証する。
従来の超音波形状復元法とは異なり,本手法では,Bモード画像の教師なし処理を,解析・バイ・シンセサイザーにより行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:16:56 GMT)
Conversation Is a Two-Body Problem: Dyadic Evaluation of Full-Duplex Dialogue Models [40.5] 完全な音声対話モデルは、シングルサイドのインターロケータに対して一般的に評価される。
DyaFDBは、Dyadicセットアップで評価された完全なモデルを評価するフレームワークである。
DyaFDBは、2つのモデルが相互にどのように振る舞うかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:44:15 GMT)
Visual Abstention in Unified Multimodal Models [40.5] 統一マルチモーダルモデルは、理解と生成を統合するが、それらの生成行動は、彼らがタスクについて理解していることによって制御されることは滅多にない。
要求された視覚変換がタスクのルールの下で不可能である場合、モデルは有効な解決策が存在しないことを認識し、これを記述し、生成を減少させなければなりません。
本稿では、7つのタスクカテゴリにまたがる1050の不可能なリクエストペアのベンチマークであるDraw-or-Decline(DoD)を紹介し、その成功と無効なリクエストの拒否を共同で測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:33:42 GMT)
ScienceClaw: Benchmarking Continual Self-Evolution of AI-for-Science Agents Across the Natural and Social Sciences [40.3] ScienceClawはタスク解決、科学的検証、プログラム更新を統合する。
ScienceClaw-Evalは23の分野にまたがり、科学的正当性、進化的利得、維持、データセット間の移動、進化コストを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:08:03 GMT)
DensiTok: Making Feed-Forward 3D Gaussian Splatting See More Views Than It Is Given [40.3] DensiTokは、事前訓練されたフィードフォワード3DGSモデルのプラグインモジュールである。
内部の幾何学的トークンを直接密度付けし、凍ったバックボーンが与えられたよりも多くのビューを観測したかのように振る舞う。
スパースビューの再構築を継続的に改善し、高密度ビューの再構築へのギャップの多くを回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:29:41 GMT)
ChartBmkAgent: Harness-Governed Multi-Agent Construction of Chart QA Benchmarks from Sparse Error-Taxonomy Specifications [40.1] 自動チャートQA構築は、特定されたギャップを需要に応じて対象とするサンプルにすることで、ベンチマーク開発サイクルを短縮することを目的としている。
本稿では,Sparse error-taxonomy仕様から完全なChart QAサンプルを構築することで,特定能力ギャップを対象とする診断証拠に変換するChartBmkAgentを紹介する。
300の分類学的標本では、MLLMの精度は32.7%から84.3%まで変化しており、異なるカテゴリーのプロファイルがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:31:28 GMT)
MeshOctave: Vertex Split-and-Rewire Cascades for Native Mesh Generation [39.9] MeshOctaveは、Dyadic空間グリッドの解像度を通じてスケールを定義し、決定論的崩壊として粗い粒度をフレーミングする。
スケール条件付きマスク付き一様離散拡散モデルを構築し,分解分解能崩壊階層から分割・再配線操作を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:50:57 GMT)
Co-Evolving Robot Orchestrators and Policies through Deployment [39.8] 視覚言語モデル(VLM)オーケストレータは、ポリシーをいつ呼び出すか、どのように指示するか、代わりにスクリプトスキルを使用するかを学ぶ。
デプロイ中にオーケストレータとポリシが共進化するRobo-COPを提案する。
シミュレーションされた10のRoboLabタスクの中で、Robo-COPは、凍結したポリシーで同じハーネスで64.8%から73.8%のホールドアウト成功率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:44:35 GMT)
Socio-Foundation: A Model for Generalizable Individual Behavior Simulation via Hierarchical Capability Distillation [39.4] 個人行動のシミュレーションには、動的社会的文脈に適応しながらペルソナの特徴を保存するために、大きな言語モデル(LLM)が必要である。
個人シミュレーションを5つの相補的能力次元からなるtextbfFONTS分類に分類する。
この分類学に基づいて、14の代表的なデータセットで約1000万インスタンスの標準化されたトレーニングコーパスライブラリをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:31:42 GMT)
Structure-aware Keypoint Localization for Videofluoroscopic Swallowing Study [39.2] ビデオフルオロスコピック・スワローイング・スタディ(VFSS)は、摂食障害の診断における金の標準の一つである。
VFSSKepは、アノテーションを軟口蓋に拡張し、大規模なラベルなしデータを組み込む新しいデータセットである。
S$3$KLは空間バイアスを克服するために設計された構造対応セミスーパービジョンキーポイントローカライゼーションフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:21:21 GMT)
Reactive Exploration of Unknown Environments for Redundant Robots using Virtual Model Control [39.1] 眼内カメラ構成の冗長なロボットアームに対するアクティブな探索手法を提案する。
提案手法は,新しいスコアリング手法に基づいて,リアルタイムに情報を取得し,探索する。
ロボットをターゲットのボクセルに向けて安全に移動させるために,仮想モデル制御を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:33:02 GMT)
Improving Proactive AI Assistance with Hierarchical Procedural Understanding [38.6] プロアクティブなAIアシスタントは、新しいガイダンスを提供するか、沈黙し続けるかを決定する。
既存のデータセットは、検出に基づくプロアクティブな理解に焦点を当てるか、あるいは一定の粒度で手続き的なガイダンスを提供する。
本稿では,ProactiveCoach-Instruct for Training,ProactiveCoachBench for Evaluation,および適応誘導システムを用いた微調整VLMについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:39:49 GMT)
SketchSSM: Write to the Full State, Read from a Compact Sketch [38.3] ハイブリッドアテンションモデルは、ほとんどのソフトマックスアテンション層を線形アテンションで置き換える。
ReplaySSMはキーと値のバッファリングによって状態を更新するが、新しいクエリにはフルステートの読み取りが必要である。
我々はSketchSSMを導入し、読み取りを近似しながらフルステート更新を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:34:01 GMT)
Preserving Unstable Modes Through Inverse Dynamics in JEPA World Models [38.2] ロボットシステムはしばしば不安定なモードを示し、小さな摂動や乱れがフィードバックによって修正されない限り成長を引き起こす。
共同埋め込み予測アーキテクチャ(JEPA)は、視覚データからそのような表現とそのダイナミクスを学習するための自然なフレームワークを提供する。
我々は,次のステップ予測と反崩壊正則化を組み合わせることで,制御可能な不安定モードが保存されることを保証できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:08:43 GMT)
Broadband Telecom Entanglement from an All-Fiber Type-0 Sagnac Source [38.0] 我々は,非縮退型テレコム帯域偏光結合型光子対のコンパクトで実用的な全ファイバー源を棚外の部品から構築した。
コンパクトなファイバー集積アーキテクチャは、安価で、パラメトリックとアライメントの組み立てが容易で、既存の光ファイバーインフラと互換性があるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:18:01 GMT)
Multi-Dataset Diagnostic Utility of Clinical Visual Concepts in AI Systems for Dermatology [37.9] SkinLexは、4つのパブリックデータセットにまたがる48の臨床形態学的属性の調和データセットである。
結果は、概念ベースのモデルに対する入力を減らすことで、臨床利益に変換できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:17:28 GMT)
ASCENT: First-Order Optimal Fine-Tuning with Recalibration for Safety--Utility Co-Enhancement [37.7] 改良された微調整は、大規模言語モデル(LLM)の下流ユーティリティを大幅に改善するが、安全性を損なう可能性がある。
既存のセーフティ保存手法は、セーフティ関連パラメータやサブスペースを使用したダウンストリーム更新を制限している。
ASCENTは,1次最適安全対応型周期的キャリブレーションとタスク最適化による安全ユーティリティ協調処理のためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:56:55 GMT)
Recursive Game Creator: An Agentic Product-Level Experience-Oriented Game Harness [36.7] Recursive Game Creatorは、Designer、Builder、Player、Reviewerの4つのコンポーネントの開発を組織している。
デザイナはユーザインストラクションとレビューアのフィードバックを詳細な計画に変換する。ビルダーはこれらの計画を候補ゲームに変換する。
レビュアーは、慎重に設計された軌跡ベースのメトリクスを使用してプレイヤーの嗜好を誘導し、視覚的エビデンスと明示的なテキストの選好を統合し、ゲーム固有の基準に対してゲームを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:21:44 GMT)
Building Rome from a Single Image [36.5] シングルイメージシーン生成は、カメラが観察しなかった表面を含む単一の画像から完全な3Dシーンメッシュを作成することを目的としている。
本稿では,トレリス2のようなオブジェクト中心のジェネレータを再設計し,屋内と屋外の両方で作業する手法を提案する。
本手法は,室内および屋外の両方のシーンにおいて,幾何学的精度と知覚的品質ですべてのベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:59:50 GMT)
EigenDEXplore: Structured Exploration for Dexterous Manipulation with Human Priors [36.4] 有害な操作は、高次元最適化の問題を引き起こす。
本研究では,人間由来の固有ベクトルに摂動を加えることで相関探索を誘導するEigenDEXploreを提案する。
EigenDEXploreは、複数の器用な手にわたって、握り、手動の向きを変え、コンタクトリッチな操作において、ジョイントスペースと学習したアクションスペースベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:15:59 GMT)
Learning a Ranking from Human Feedback in Log-Concave Random Utility Models [36.3] 固定されたアイテムのランク付けを未知の数値ユーティリティーに基づいて回収する問題について検討する。
フルランクのフィードバックでは、各インタラクションはすべての項目のノイズの多いランキングを示すが、勝者のみのフィードバックでは、最初にランク付けされた項目のみを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:41:20 GMT)
Revisiting Numerical Forecasting Models for Language-Based Trajectory Prediction [36.2] Mixture of Reward Experts (MoRE) は、予測前の数値を事前訓練された言語ベースの予測器に転送するフレームワークである。
MoREは、予測エントロピーによってランク付けされたトレーニングサンプルの上位1%を使用してポリシーを洗練する。
ETH-UCYでは、MoREは衝突率を減らし、地道歩行者の間隔を良くする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:28:52 GMT)
AGAR: a reinforcement learning substrate for LLM program evolution [35.9] 我々は、モデルが指定したモジュラープレフィックスをアクションとするマルコフ決定プロセスを、出力するプログラムではなく形式化する。
AGAR(Algorithm Generation As RL)は、結果として生じる基質を提供する。
19のタスク、2つのバックエンド、3つのシードを1つのハーネスで実行し、AGARは、ほとんどのタスクで2つの公開されたベースラインの強化を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:22:26 GMT)
ReSolve: Reusing Candidate Reasoning through Selective Generative Moderation [35.6] 本稿では,選択的生成モデレーションにより候補推論を再利用する学習自由推論手法であるRegenerative ablationを紹介する。
個別にサンプリングされた2つの候補プールを用いて評価された130の競合数学問題のハイブリットスコアでは、Reは100と99の正解を得るが、同じ4つの候補に対して91と92が投票する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:27:30 GMT)
Building A Civic Tool for Community-Police Engagement to Adapt Neighborhood Policing [35.4] 本稿では,コミュニティデータ統合警察のための市民ツールであるPar drou Rguの開発について,Research through Design (RtD)による調査を提案する。
我々は、RtDが株主交渉をどのように可能にし、どのインタラクション品質が信頼とコミュニティとインシデントデータの組み合わせを支援するかを尋ねる。
混合メソッド評価は、役員と市民の相互作用の増加を示唆するが、利害関係者の協力を維持する際の摩擦を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:05:38 GMT)
EnGRICH: Enhancing Generative Reward Modeling with Critiques from Humans [35.4] 人間の批判から得られた評価基準は、より広範な結果のみの選好データに一般化することができると論じる。
本稿では,GRMのトレーニングフレームワークであるbfEnGRICHを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:53:07 GMT)
Where Do Two Populations of Persistence Diagrams Differ? Calibrated Local Inference at a Fixed Budget [35.2] パーシステンス・ダイアグラムの集団に対する多くの2サンプル試験は、それらに寄与する生死面の領域を特定することなく、世界的差異を評価する。
利用可能な図の数が固定された場合の局所平均コントラストの同時推定について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:00:00 GMT)
RLDISCOVER: LLM-driven co-evolution of reinforcement learning algorithms [34.6] モデルフリーディープRLアルゴリズムの自己進化のためのフレームワークであるRLDiscoverを紹介する。
SAC、PPO、DQNの4つのベンチマークスイートでの試験では、平均リターンが大幅に改善された。
これらの発見は、AIにおける自己進化の幅広い役割を指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:26:38 GMT)
Harnessing LLMs as Agents: What Does It Cost? [34.5] 言語モデルエージェントは、コンテキスト、永続メモリ、検証、繰り返し実行を管理するハーネスにますます依存している。
本稿では,言語モデルエージェントマシン(Language Model Agent Machine,LAM)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:59:26 GMT)
Agentic Semantic Sensing for Resource-Adaptive AI-RAN [34.4] 本稿では,AI対応無線アクセスネットワーク(AI-RAN)のためのクローズドループフレームワークを提案する。
プロファイル条件付き因果変換器は、ストリーミング観測から意味的信念を更新する。
セマンティックユーティリティネットワークは、各可能なプロファイルの下で次の観測ブロックを取得することのタスクレベルの利点を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:27:08 GMT)
Joint Workflow and Prompt Optimization for User Behavior Simulation [34.3] SWORDはマルチエージェントワークフローと自然言語プロンプトを共同で最適化するフレームワークである。
プロンプトオンリー、ワークフローオンリー、ステージドオプティマイゼーションベースラインよりも統計的に有意な向上を実現している。
SWORDは、ドメイン関連信号、レビューセンチメントマッピングルール、疫学的崩壊前駆体を自律的に発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:59:54 GMT)
Improving Synthetic Data Generation for Argument Mining via Adversarial Reinforcement Learning [34.0] Argument Mining (AM)は、高品質な構造アノテートデータセットの不足によって、基本的に制限されている。
データ合成のための新しい逆強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:44:34 GMT)
Sequential Probabilistic Uncertainty Estimation for Parallel Multi-Agent Reasoning Systems [33.9] この研究は並列マルチエージェント推論システムに焦点をあて、複数のエージェントが複数のラウンドで同じ問題を解き、最終的な答えに出力を集約する。
我々は,MASの不確かさを潜在システムレベルの信念に対する逐次推論として定式化する,軽量でトレーニング不要な不確実性推定器であるSAUCEを提案する。
5つのバックボーン、5つのベンチマーク、2つのMASプロトコルにまたがって、SAUCEは幅広い不確実性推定ベースラインに対する誤分類検出、選択的予測、校正を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:58:43 GMT)
JudgeProfile: Understanding and Steering Subjectivity in LLM Judges [33.8] 審査員は、明瞭さ、正確さ、詳細など、特定の属性にまたがる2つの反応を比較検討する。
裁判官は、全体的な選択がばらばらになっても、しばしば属性判断に同意する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:21:07 GMT)
CARE: Certifying Acceleration for Vision-Language-Action Inference [33.7] CAREは認定アクセラレータ選択のためのアプローチである。
アクセラレーションによって引き起こされる障害リスクが、ユーザが指定した予算を下回ることを保証します。
OpenVLA-OFTの4つのLIBEROスイートでは、CAREは9.0$--10.8times$ speedupsを認定し、少なくとも8.8%の参照解決エピソードが保存されていることを保証している(95%$ confidence)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:00:05 GMT)
FC-SWE: Failure-Conditioned RL for Long-Horizon Software Engineering Agents [33.6] リポジトリレベルのソフトウェアエンジニアリング(SWE)は、難しい長期的設定です。
最近のSWEエージェントは、グループ相対的政策最適化のような強化学習手法で訓練されている。
本稿では,リカバリの試みを政策訓練に取り入れた,障害条件付きRLフレームワークFC-SWEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:44:12 GMT)
Enhancing Diffusion Language Models with Autoregressive Post-Training Weights [33.4] 拡散言語モデル(dLLMs)は自己回帰(AR)言語モデルに代わる有望な代替として登場した。
既存のARポストトレーニングウェイト更新は、拡散モデルを改善するために効果的にリサイクル可能であることを示す。
既存のAR後トレーニングリソースを用いた拡散モデル拡張のためのトレーニングフリーフレームワークであるA2Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:31:54 GMT)
DIPrune: Task-Aware Token Pruning with Dual Importance for Efficient Multimodal Language Models [33.3] DIPruneは階数に基づくフレームワークで、層内静的な特徴塩分と層間動的セマンティックな進化を共同で最適化するために、二重重要性スコアリング機構を使用している。
LLaVAとQwen-VLの実験は、DIPruneが常に最先端の結果を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:38:27 GMT)
ActTune: Action-Aware Precision and GPU Operating-Point Adaptation for Energy-Efficient Vision-Language-Action Inference [33.0] 視覚言語アクション(VLA)ポリシーは、ロボットを制御するために推論を繰り返し実行します。
推論呼び出し当たりのエネルギーの削減は、数値エラーが失敗を増やしたり、推論が遅くなると実行が長くなる場合、タスク当たりのエネルギーの削減にはならない。
本稿では,ActTuneを紹介した。ActTuneは,処理負荷に依存したGPUオペレーティングポイント選択とレイヤワイズ精度アロケーションを接続するアクション認識フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:35:22 GMT)
Can We Model the Artifacts Explicitly? Disentangle Artifacts via Pairwise Edit Relations for Image Manipulation Localization [32.9] IML を潜在変数問題、$P(y|x)=int P(y|z),P(z|x),dz$ と解釈する。
そこで我々は,2段階の学習パラダイムを提案し,編集関係を通じて$P(z|x)$と$P(y|z)$を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:58:40 GMT)
Personal-Agent Mediated Recommendation with Cross-Platform User History [32.2] 我々は,新たなパラダイムをPersonal-Agent Mediated Recommendationとして定式化する。
プラットフォームレコメンデータは、プラットフォームローカル情報を用いて候補セットをランク付けし、パーソナルエージェントは、ユーザ公認のクロスプラットフォーム履歴を使用して、結果のランク付けを仲介する。
MediateRecの実験では、パーソナルエージェントのメディエーションは意味のあるプラットフォーム修正を可能にするが、強力なプロプライエタリなLCMでさえ、無視できない有害なオーバーライドを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:26:01 GMT)
OpenWAM: An Open Framework for Composable World-Action Models [31.0] OPENWAMは,共通の因果的ロボット・ビデオ基盤を基盤として構築されたオープンワールドアクションモデリングフレームワークである。
我々は、1万時間以上のビデオで因果的ロボットビデオの事前トレーニングを行い、その後、共有Mixture-of-Transformersアーキテクチャを通じてアクションエキスパートを統合する。
OPENWAMは4つのLIBEROスイートと実世界のバイマニュアルタスクで高い成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:02:12 GMT)
Careful Judge: Safe and Efficient Human-AI Collaborative Decision Making [30.2] CAREは原則で、汎用的で、モジュール化されており、あらゆるブラックボックスAIモデルで動作する。
我々は、AIモデルが十分に訓練され、人間とAIのミスアライメントが明確な構造を持つ場合、CAREがクエリ効率をどのように改善するかを示す。
運転、言語、ロボティクスにまたがる4つの安全クリティカルな現実世界データセットの実験では、CAREが人間のクエリをベースラインに対して25～81%削減しながら、人間に沿った決定を達成していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:44:15 GMT)
TAPDreamer: Transferable Adversarial Patches for World Action Models [30.1] 本研究では,固定された局所摂動を構築するために,公開エンコーダのみを用いた世界行動モデルに対する攻撃を提案する。
我々は、ベンチマーク毎に1つのフリーズパッチが入力の6.5%をカバーし、FastWAMの成功率を40のLIBEROタスクで97.7%から0.0%、50のRoboTwinタスクで90.86%から0.0%に下げることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:50:08 GMT)
VETTA: Coordinating Turn- and Token-Level Credit Assignment for Multi-Turn LLM Agents [30.0] マルチターンLDMエージェントは、トークンごとに応答トークンを生成しながら、複数のインタラクション間でスパースなタスクフィードバックを受け取ることが多い。
VETTAは,共有批評家の異なる頭上で,ターンレベルの値とトークンレベルの値を共同で学習する信用割当手法である。
VETTAは両方の時間的シーケンスに沿って利点を計算し、各ターンの利点とPPO更新のための応答内中心のトークン残差を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:15:11 GMT)
Complexity of self-consistent entanglement certification [29.9] 一般化された非コンテクスト性に基づく絡み合い認証に対する自己整合的アプローチを提案する。
このプロトコルの複雑さを有限実験で調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:48:36 GMT)
Adapting Generative Recommenders for Multi-Turn Interaction [29.6] ジェネレーティブレコメンダは、ユーザのインタラクション履歴からアイテムをデコードするが、ユーザが現在の意図を見逃すレコメンデーションを修正する手段を提供しない。
INTEGERは、学習したルーティングトークンとのマルチターンインタラクションに、生成的レコメンデーションを拡張する。
Amazon BeautyとToysでは、INTEGERは競争力のある会話品質と最強のベースラインを一致または超える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:51:53 GMT)
LoDEOT: Low-Dimensional and Efficient Offset Tokens for Building Footprint Extraction from Off-Nadir Imagery [29.0] 屋上からフットプリントまでのオフセット(RFO)予測は、オフナディア画像から建物のフットプリントを抽出する中心となる。
本稿では,5次元オフセットトークンに,インスタンストークン,集中屋根,ボックスマスクエビデンスをマッピングするLoDEOTを提案する。
実世界のビルディングデータセットの実験では、5次元オフセットトークンが正確なRFO予測をサポートすることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:38:44 GMT)
StyleFields: Multi-Scale AdaIN-Modulated Implicit SDFs for Coarse-to-Fine 3D Shape Reconstruction and Editing [28.9] StyleFieldsは、高忠実度3D再構成のためのDeepSDFベースのアーキテクチャである。
StyleFieldsは、忠実な再構築、クロスインスタンスハイブリッドの説得、インジェクションの深さと監督に対する一貫した改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:51:51 GMT)
Rethinking Faithfulness in LLMs: A Pairwise Context-Sensitive Perspective [28.8] 大規模言語モデル(LLM)は、与えられた文脈に基づいて質問に忠実に答えることが期待されている。
Pairwise Faithfulness Benchmark (PFaithBench) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:42:38 GMT)
Distributed Learning with Selective State Space Models: Architecture-Aware Convergence Analysis [28.5] 状態空間モデル(SSM)は、線形時間列モデリングと逐次状態空間力学を組み合わせることで、変圧器に代わる魅力的な代替手段を提供する。
既存の標準フェデレーション学習法は主にアーキテクチャに依存しず、現代の選択型SSMを特徴付ける安定性、選択性、状態空間のパラメータ化を考慮しない。
単層および多層選択SSMに対するアーキテクチャ認識および滑らか性勾配境界を導出し,FedAvgおよびFedProxに対する収束境界を導出する。
本研究では,教師SSMが生成したシーケンスの単一層境界を,解析された繰り返しに追従する学習者を用いて数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:31:30 GMT)
WASD: Wasserstein-based Knowledge Distillation for Large Language Models [28.3] 大規模言語モデル(LLM)のためのWassersteinベースの知識蒸留(WASD)を提案する。
トークンレベルのセマンティック情報は、ワッサーシュタインに基づく距離を経由し、トークン埋め込みから派生したコスト行列が組み込まれている。
WASDは命令追従,数学的推論,コード生成など,多種多様なタスクにおける蒸留性能を一貫して向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:58:54 GMT)
MARCO: The Radioactive Watermark for Protein Generative Models [28.2] PGMに特化された最初の放射性透かしフレームワークである textbfMARCO (textscCOn WaterMARk) を提案する。
MARCOは、知的財産を同時に保護し、潜在的なバイオセキュリティの誤用の法医学的トレーサビリティを保証するデュアル・レイア・ディフェンス(Dual-Layer Defense)を確立する。
総合的な実験により、MARCOは透かしの伝達性を検証しながら優れた忠実さと堅牢性を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:18:22 GMT)
RobotUse: Allocating Computation, Context, and Decisions [28.1] RobotUseは、物理的なアクションの特定と修正に関する決定を組織する。
エージェントはターゲットとポーズを視覚的に選択し、バックエンドはジオメトリ、モーションプランニング、コントロールを処理する。
RoboLabでは、RobotUseが45%のタスク成功を達成し、CaP-Xを6.7%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:04:47 GMT)
Learning Cross-Model Activation Alignments with Explicit Many-to-Many Layer Maps [28.0] 私たちは2つの独立して訓練されたモデルがどのように関連しているかを学びます。
提案手法であるMATCHAは,出力が明示的なターゲット・バイ・ソース・マトリクスである層マップにこのマップを分解する。
3つの異なるファミリーにまたがる7つのモデルの42組にわたって、MATCHAは目標の活性化をより忠実に再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:08:41 GMT)
TRACE: Rollout-Guided Quantization-Aware Training for FP4 Reinforcement Learning of MoE Language Models [27.8] TRACE (Train-Rollout Quantization Alignment via Compact GuidancE) は、Mixture-of-Experts (MoE)言語モデルのRLトレーニングのためのFP4量子化フレームワークである。
TRACEはロールアウトサイドの量子化結果を導入し、トレーニングサイドのFP4ラウンド決定をガイドし、列車のロールアウトの差を直接低減する。
TRACEはBF16ロールアウトに匹敵するRL性能でFP4重量/アクティベーションとFP4KVキャッシュのロールアウトを可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:03:47 GMT)
Visual Memory Attacks Can Persist Through The KV Cache [27.0] 攻撃は、後続のトークンのキー/値キャッシュを通じて持続するように訓練できることを示す。
仮想メモリインジェクション(VMI)アタック設定では、コンテキスト内に留まる敵画像が隠れたバックドアを植え付ける。
Qwen3-VL-8B-Instructでは、P-VMIはその最強構成で最大90%の目標達成を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:25:08 GMT)
High-dimensional online calibration from harmonic weights [26.9] 任意の凸集合$YsubseteqmathbbRd$上での多次元予測のオンライン校正について検討する。
我々のアルゴリズムは単純で、各ラウンドで調和的に滑らかな過去の結果に対して調和的に重み付けされた分布を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:36:12 GMT)
Does Steering Break Your Model? A Multi-Dimensional Evaluation Suite for LLM Steering Methods [26.9] 我々はステアリング結果とメソッド特性を15のメトリクスで特徴付ける多次元評価スイートであるSteerScopeを紹介した。
我々は、言語品質、タスク能力、安全性と信頼性に対する目標効果と副作用を評価し、さらに一般化とデータ依存を評価する。
ステアリング効果とサイドエフェクトの総合的バランスにおいて,現在のアクティベーションステアリング法は,まだプロンプトステアリングベースラインを超えていないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:16:57 GMT)
Adaptive Power Sampling for LLM Reasoning [26.8] 基本大言語モデル(LLM)の出力分布の抽出による推論のためのトレーニング不要手法として,最近,シーケンスレベルの電力サンプリングが出現している。
さらなるシャープ化の利点は, 正解と誤解の自己逆差によって決定されることを示す。
本稿では, 応答合意とモデル自己回帰の関係を利用して, テスト時間当たりのシャープ化指数を調整できるemphAdaptive Power Sampling (APS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:43:35 GMT)
S2Tok: Streaming 3D Gaussian Reconstruction with Persistent Spatial Tokens [26.8] ストリーミング3D再構成には、新しいエビデンスを組み込んだ永続的なシーン状態が必要であり、観察が到着するにつれてレンダリングが可能となる。
遅延空間トークンは、この目的のために有望な表現を提供するが、イメージコレクションからそれらを構築することは、それらをオンラインに維持する方法を開放する。
フィードフォワードフレームワークであるS2Tokを導入し、キャリブレーションされていない画像ストリームからサイズ適応型で永続的なシーン状態を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:40:13 GMT)
Harness Engineering for Software Engineering via Modular Executable Dev-Primitives [26.4] textbfDev-Primitives (emphDevelopment Primitives)は,リポジトリコンポーネントをソフトウェアエンジニアリングのアクティブな参加者に変換するモジュール抽象化である。
ソフトウェアエンジンのハーネスエンジニアリングフレームワークである textbfHERMES を Modular Executable Dev-PrimitiveS を通じて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:32:11 GMT)
SpaTime: Streaming Vision-Language Models for Spatio-temporal Reasoning [26.4] SpaTimeは、因果幾何学トークンを各フレームで言語モデルに融合するストリーミングVLMである。
本研究では,フレーム単位の応答確率を異なる予測時間にマッピングし,地上からの距離をペナルティ化する応答時間損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:22:33 GMT)
Large-scale Repository Engineering via Agent-Native Reusable Code Primitives [26.3] 開発環境を備えた大規模言語モデルは、コード生成をリポジトリスケールの構築へと移行した。
Code Primitivesは、インターフェイスコントラクト、依存性のクロージャ、バリデーションテスト、証明を備えた、エージェントネイティブで再利用可能なコンポーネントです。
我々は,リポジトリ構築のための検索可能なライブラリであるCodeFaceに,検証済みプリミティブ1,424を編成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:20:50 GMT)
PACE: Stage-Consistent Long-Horizon Robot Manipulation via Progress-Aligned Context for Execution [25.9] 我々は、実行の進行に応じて完全な実演を継続的に再解釈するステートフルな方法であるPACE(Progress-Aligned Context for Execution)を紹介する。
PACEは、デモを順序付けられたマルチモーダルプロンプトトークンに圧縮し、トレーニング専用のデュアルエッジ注意監視を使用して、潜伏ステージ構造を公開する。
実行中、エピソードローカルの高速メモリは、実現された動作観察遷移を因果的に符号化し、即時的相互注意を変調し、統合拡散アクションエキスパートのための進行整合コンテキストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:58:47 GMT)
Hybrid Latent Attention for Looped Language Models [25.5] Hybrid Latent Attention (HLA)は、W最近のトークンのスライディングウィンドウ内に正確なキーと値を格納する。
HLAは数学、知識、推論のベンチマークにおける元の精度の97%以上を保持し、16Kトークンまでの長文検索では96-100%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:14:07 GMT)
zkLLMPoT: Efficient Zero Knowledge Proof of Training for Large Language Models [25.4] zkLLMPoTは、トレーニングされたチェックポイントの監査者定義プロパティを認定するフレームワークである。
我々は、Transformerの計算を認証するために、sumcheck-および lookup-based argumentsを構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:35:49 GMT)
SanSi: A Looped Typed Decision Model for System 1.5 Thinking [25.4] 我々は、1つのパスと生成された推論の間に何が存在するかを研究する。
本研究では,事前学習したループ言語モデルを型決定モデルに変換するSanSiを提案する。
59のソースから10,027のテスト判断で、SanSiは72.0%の精度に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:28:22 GMT)
An Empirical Study of Agent Skills' Downstream Utility [25.3] 我々は87のSkillsBenchタスクについて実証的研究を行い、同じモデルで同じタスクにおけるNo-Skillとのパスレート差として下流ユーティリティを定義する。
我々は37,596スキルのキュレートされたコーパスからマーケットプレース候補を検索する。
我々は17のオーサリングプラクティスを導き,実行可能手順をリカバリ,タスク要求の保存,最終アーティファクトの確認にリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:05:00 GMT)
Commit While Futures Agree: Consequence-Aware Adaptive Action Chunking for Robot Manipulation [25.1] アクションチャンキングポリシは、マルチステップ制御シーケンスを予測しますが、再計画する前に、予測されるアクションチャンクのどのくらいをコミットすべきなのでしょうか?
本稿では、予測時フレームワークであるConsequence-Aware Adaptive Action Chunking (CA$3$C)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:23:04 GMT)
ServeLearnBench: How Well Can Agents Self-Improve from Serving Experience? [25.0] 大規模言語モデルエージェントは、現実世界の環境で複雑なタスクを実行するためにますますデプロイされる。
近年の継続的な学習ハーネスは、エージェントがサービス体験を改善することで、この問題に対処しようとしている。
我々はServeLearnBenchを紹介し,53の環境ウィンドウと7,718のタスクを備えた小売サポート,銀行,販売ピッチ生成を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:39:42 GMT)
BluffJAX: Adversarial Imperfect Information Games in JAX [24.8] BluffJAX(リンク)は、JAXにおける敵対的不完全な情報ゲームのオープンソーススイートである。
我々は,GPUアクセラレータ上での高速なシミュレーションスループットと並列化のために設計されたゲームの標準実装を提供する。
私たちのスイートは、Texas Hold'Em PokerやKuhn Pokerといったよく研究されたベンチマークと、強化学習研究でこれまで研究されていないゲームで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:18:32 GMT)
PhysLDM: Latent Diffusion for High-Fidelity Deformable Simulation [24.8] 高忠実度変形可能な物体のニューラルシミュレーションは、コンピュータグラフィックスと物理AIにおける課題である。
単発容積変形シミュレーションのための統合型潜時VAEであるPhysLDMを紹介する。
潜在潜在空間に基づいて、回帰法と拡散法を体系的に比較する。
複雑な変形可能な力学はしばしばカオスであり、この状態の回帰は非物理的平均を生成する傾向にあり、拡散はそれらの分布をより良くモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:53:56 GMT)
Event Detection in Table Tennis Videos using 2D Keypoints [24.5] EventNetは、テーブルテニスビデオのキーイベントを検出するための2段階のパイプラインである。
提案手法はF1スコア91.16%、予測フレーム0.42の平均フレーム偏差を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:55:58 GMT)
CtrlCache: Accelerating Interactive Video World Models with Control-Aware Caching [24.5] CtrlCacheは、現在の制御シーケンスに適応する、トレーニング不要なコントロール対応キャッシュフレームワークである。
モデル再トレーニングなしで1.21倍から1.41倍のDiTバックボーン高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:57:29 GMT)
OpenSplatGraph: From Dense Semantic Maps to Structured Scene Graphs for Open-Vocabulary Robot Perception [24.4] 本稿では,オンラインのオープン語彙セマンティックマップから直接,永続的な3Dシーングラフを構築する統一フレームワークOpenSplatGraphを提案する。
永続的なオブジェクト中心表現と密接なセマンティックマッピングを密結合することにより、言語誘導オブジェクト基底と構造的リレーショナル推論の両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:58:30 GMT)
Two Halves are More than One: Phase-wise Velocity Distillation for Fast and High-Quality Image Generation [23.9] 単一のフルバックボーンフォワード計算予算内での高品質な画像生成は依然として困難である。
生成タイムラインを粗大かつ微細な位相に分割する相速度蒸留(PVD)を提案する。
2つの位相特化専門家の使用は、1人のフルサイズのモノリシックな学生より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:03:30 GMT)
Learning from Revision Consequences: Hindsight Meta-Experience Distillation for Self-Improving Agents [23.9] HMED(Hindsight Meta-Experience Distillation)は,自己改善剤のメタエクスペリエンス構築のためのメカニズムである。
HMEDは、リビジョンが発生し、更新されたメタスキルを同じ復元された発見状態から再実行する、完了したイベントを再考する。
各比較は、将来の更新によって再利用可能な構造化レコードであるMeta-Experienceに蒸留される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:43:43 GMT)
HINTT Submission to the 2nd MLC-SLM Challenge: Comparing Cascaded and Unified Approaches to Diarization and ASR [23.8] 本稿では,MLC-SLM(Multilingual Conversational Speech Language Model)の第2回チャレンジワークショップに提出されたHINTTシステムについて述べる。
我々は、多言語話者対応ASRに対処し、誰がいつ、何が話されたかをシステムが判断しなければならない。
本稿では、話者ダイアリゼーションと音声LLMに基づくASRを組み合わせたカスケードパイプラインと、話者ラベル、タイムスタンプ、転写を直接生成する統一音声LLMの2つのモデル戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:57:17 GMT)
Navigating Route Latent Space for Synthesizable Molecular Design [23.7] RouteFlowは、連続経路潜在空間の探索として合成可能な分子設計を再構築するフレームワークである。
合成可能性を考慮したベースライン間で,RouteFlowが最適なサンプル効率を実現することを示す。
また,提案したサイクル整合性は,目標特性を改善しつつ,1次元の最適化を確実に維持することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:47:54 GMT)
GraphOPD: Graph-Augmented On-Policy Distillation for LLM Agents [23.7] GraphOPDは、グラフに基づく構造拡張を、エージェント能力のためのオンデマンド蒸留に導入する手法である。
どのステップが有効になったかを読み取ると、後のステップは、教師と学生のギャップを悪化させるドリフトへの免疫として、環境自身の状態変化の記録から得られる。
発散信号による構造的信用を、各ロールアウトの最高レベルステップの監督を集中させる軌道相対マスクに融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:25:23 GMT)
SpikeMoE: Brain-Inspired Competitive Routing for Flexible Spiking Mixture-of-Experts [23.7] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的にインスパイアされた神経スケールでのダイナミックスによるイベント駆動型計算を可能にする。
ニューラルスケールのスパイクダイナミクスとモデルスケールのエキスパート選択を統合するフレームワークであるSpikeMoEを紹介する。
ビジョン、言語、マルチモーダルベンチマークの実験は、SpikeMoEが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:20:58 GMT)
Storage Is Not Strategy: State-Conditioned Support Control for LLM Unlearning [23.7] ローカライズされた大言語モデル(LLM)アンラーニング手法は、ローカライズ信号から小さなパラメータサブセットを選択し、最適化中にそれを固定し続ける。
我々は、実際の未学習更新の予測効果によって編集可能なグループをランク付けするインターベンションスコアを導入する。
次に、選択的動的介入再分類(DIR-R)を導入し、記述的プローブが比較を正当化するときにのみその部分集合を再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:38:26 GMT)
OMIT the Action: Measuring Framing-Invariant Omission Bias under Philosophical Disagreement [23.6] OMITは10の競合タイプにまたがる218のペアフレームシナリオからなるベンチマークである。
省略バイアスは広範であるが,家族内のモデルサイズと逆相関することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:54:19 GMT)
ViDAL: A Visual Dynamics-Grounded Action Latent Space for Vision-Language-Action Models [23.4] 本稿では,視覚力学を基盤としたアクションラテント空間ViDALを紹介し,シーンの視覚力学における連続的なアクションラテントをアンカーする。
具体的には、アクション変分オートエンコーダ(Action VAE)をトレーニングし、アクションチャンクを再構築することで、アクション潜時空間を学習する。
下流ロボットポリシーに統合されると、提案されたAction VAEは複数のVLAアーキテクチャと互換性のあるプラグインアクションインターフェースとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:02:27 GMT)
Towards Efficient Robotic Manipulation Models with Self-Recursive Pruning [23.3] Loss-Conditioned Activation-Moment (LCAM) プルーニングは、事前訓練されたロボット操作ポリシーの非構造化プルーニングのための訓練不要な方法である。
我々のアルゴリズムは刈り込み後の回収訓練やシミュレータのロールアウトが不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:40:35 GMT)
Attacca: Goal-Directed Control under State Continuity for Long-Horizon Embodied Agents [23.2] Attaccaは、完全な検索から対話的な軌道上で、視覚的な目標条件のポリシーを訓練する。
Minecraftにおける複数の短・長軸エンボディタスクにおけるAttaccaの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:29:18 GMT)
Linear Fitness Subspace in Protein Language Models Enables Sample-Efficient Directed Evolution [23.1] Subspace-Guided Evolutionary Search (SGES)は、ゼロショットPLMと最近のML誘導タンパク質最適化ベースライン上での適合予測と探索効率を改善する。
SGESは、小さな初期サンプルからLFSを推定し、学習した部分空間における代理モデリング、不確実性推定、および取得を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:50:13 GMT)
OTel: Open Telco AI Datasets, Benchmarks, and Models [22.9] Open Telco(OTel)はオープンなテレコムAIリソースで、検索、リグレード、インストラクションチューニング、安全/保護のための派生したテレコムデータセットをリリースする。
2026年5月3日現在、リリースされたモデルは1600万回以上ダウンロードされており、プロジェクトは世界中で157件以上のメディア報道を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:03:29 GMT)
Cite What You Explore: Budget-Aware LLM Reasoning over Medical KGs with Verifiable Evidence [22.8] 減算後リスク予測のための予算対応推論フレームワーク
バーは生のKGを病原性エビデンスグラフに精製する。
患者固有の予算の下で証拠を回収し、検証が失敗したときに修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:36:07 GMT)
Humanoid Horizon: Extending Task Horizon in Whole-Body Loco-Manipulation via Parallel Training, Dynamic Starting, and Reward Gating [22.7] 本稿では,3つの相互関連メカニズムを通じて制限を克服する統合ポリシーフレームワークであるHumanoid Horizonを紹介する。
Parallel Training Strategyは、共有ポリシによって管理される並列ステージストリームに$N$のシーンを編成する。
Dynamic Start Mechanismは、各環境の初期状態をアップストリームロールアウトから端末状態で更新する。
Reward Gatingは、直前のオブジェクトが置き換えられたとき、後段のストリームで残りのエピソードの報酬をゼロに設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:22:30 GMT)
ThinkFuse: Trajectory-Aware Test-Time Fusion for Small Reasoning Models [22.7] 小さな推論モデル(SRM)は複雑な推論タスクにおいて強い性能を示す。
既存のテスト時核融合法は、核融合をいつ起こすかを決定するために局所核融合信号に依存している。
我々は、信頼できない推論セグメントに選択的に介入する、トレーニング不要なテスト時間融合フレームワークThinkFuseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:56:21 GMT)
M3SunAgent: Monocular 3D Spatial Understanding Agent for Metric Depth Estimation and 3D Visual Grounding [22.5] 単眼3次元空間理解のための統一エージェント(M3SunAgent)を提案する。
インスタンスレベルのメートル法深度推定タスクでは、M3SunAgentは対象物の検出ツールを起動し、深さ推定ツールを使用して選択された点の深さを推定し、これらの予測をインスタンスレベルの深さ推定に集約する。
M3SunAgentは、モノクロ3D視覚的グラウンド処理のために、視覚言語モデル(VLM)ツールを使用して目標を特定し、基本空間属性を出力し、バックプロジェクションツールと次元リフトツールを組み合わせて、その3Dバウンディングボックスを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:45:25 GMT)
Removing Information Content Does Not Certify Tamper Resistance in Open-Weight Models [22.3] リリース時の相互情報だけでは、回復の遅さを普遍的に証明できないことを示す。
本稿では,この原理を,データフィルタリングとラベル表現による重み付きデータ相互情報に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:59:57 GMT)
Steering Diffusion Models to Rare Events with Sequential Monte Carlo [22.2] 我々は、希少な事象に向けて重み付きサンプルの集団を導く連続的なモンテカルロスキームを示す。
10～3ドルから10～5ドルの範囲で正確なレアイベント確率を得ることができ、モンテカルロ上空で9～13ドルというネットスピードアップを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:38:03 GMT)
How Bregman Divergences Shape Shampoo [22.1] 我々は、一般的なすべての分岐を接続する統合されたブレグマン分岐フレームワークを開発し、それらを共同で研究することができる。
いくつかの発散は、経験的第二モーメントの有限サンプル過小評価をよりよく補うことができ、対応するシャンプー不変量の異なる振る舞いを説明するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:25:57 GMT)
UP-MOPD: Update Projection in Multi-Teacher On-Policy Distillation [21.7] UP-MOPD(Multi-Teacher On-Policy Distillation)の更新計画を提案する。
UP-MOPDは、元の混合勾配を更新し、パラメータにコミットする前に、候補を違反するだけをプロジェクト化する。
訓練後期のIFEval-loose精度をバニラM-OPDよりも2.96ポイント向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:13:31 GMT)
From Uncertainty to Action: Learning to Steer LLM Agents [21.4] 不確実性はしばしば、エージェントをいつ修正するかを決めるために使用されるが、それがこれらの決定を導くことができるかどうかは不明のままである。
我々は4つのメカニズムのそれぞれで、各非終端ステップで個別にステアエージェントトラジェクトリを行い、それぞれの継続を完了まで実行します。
オフラインまたはオンラインのトラジェクトリレベルのモニタであるVoS(Value of Steering)を提案し、各ステップでステアリングの価値をSOTから学習し、それを用いてステアリングの場所を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:05:50 GMT)
The Best Optimizer Depends on Batch Size [21.2] Muon の原則的なスケーリングルールは,トレーニング設定間で一貫して動作しないことが示されています。
また,大規模なハイパーパラメータチューニングを行っても,バッチサイズの変化を事前学習する言語モデルに最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:37:45 GMT)
EmbodiedSmith: Scaling Embodied Data through Recursive Self-Improvement Flywheel in Simulation [21.2] EmbodiedSmithはスケーラブルなエンボディドデータ生成のためのフレームワークである。
自律的な生成と言語駆動のカスタマイズをサポートするパイプラインで、アセット、シーン、タスク生成を統一する。
移動マニピュレータ、ヒューマノイド、器用な手、変形可能な物体や流体を含む相互作用をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:34:28 GMT)
Nucleus Speculative Decoding: Plausibility-Aware Verification Beyond Exact Distribution [21.2] 本稿では,目標モデルの妥当性を投機的復号化に組み込んだ緩和検証手法を提案する。
提案手法は, 自己回帰復号法で最大5.16倍, 標準投機復号法で最大3.15倍のスループット向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:18:16 GMT)
A Riemannian Geometry for Low-rank Adaptation [21.2] 低ランク適応(LoRA)は、事前訓練された深層ニューラルネットワークのパラメータ効率の高い微調整技術として広く用いられている。
ウェイトレベルでの完全な微調整にギャップを埋めるために、LoRAに特化して調整された新しいリーマン計量を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:47:31 GMT)
Multi-Robot Multi-Goal Motion Planning with Stochastic Skills [21.0] 複雑な操作スキルに関する同時動作の計画が不可欠である。
計画時のスキルの不確実性 このアプローチは 保守的なベースラインの悲観主義を避けます
プランナーのコードはhttps://www.vhartmann.com/stochastic-skills.comで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:23:56 GMT)
Dynamic Alignment and Calibration for Multimodal Learning [20.8] ACMLは、高信頼の正ペアに対して強いセマンティック一貫性を強制する動的クロスモーダル三重項モジュールを組み込んでいる。
ACMLは最近の最先端手法よりも優れた性能と堅牢性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:05:46 GMT)
Agentic RCA for Internet-Scale Services Using Constrained Creativity [20.6] E4はインターネット規模のサービスをトラブルシューティングするための新しいエージェントシステムである。
LLMが支援する自動化と探索の長所と、構造化されたアプローチの説明可能性と効率性を組み合わせる。
最先端のソリューションに比べて最大62%精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:21:57 GMT)
Where Do Test-Time Scaling and Training Fall Short in Individual Stance Prediction? [20.4] 我々は,教師付き微調整や強化学習など,広く利用されているテストタイムスケーリング戦略とポストトレーニング手法を評価した。
生成、選択、学習の4つの障害モードを特定します。
我々は、すべての候補者の姿勢に対する直接的なスコアと、個人の歴史からの支持を明確に評価する単純なアプローチを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:37:15 GMT)
A Guideline-Augmented Multi-Agent Framework for Schema-as-Code Biomedical Named Entity Recognition [20.4] GAMAは、スキーマ・アズ・コードBioNERのためのガイドライン付きマルチエージェントフレームワークである。
計画コンポーネントは有理数でランク付けされたスパン型仮説を生成し、コーディングコンポーネントはそれらをスキーマ制約されたエンティティオブジェクトに変換する。
複数のLLMバックボーンを持つ5つの広く使われているBioNERデータセットの実験は、GAMAが強いLLMベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:09:03 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） (Tue, 06 Oct 2026 22:46:58 GMT)
Best-of-$N$ Guidance for Test-time Diffusion Alignment [20.2] 拡散モデルはしばしば、生成されたサンプルを報酬モデルによって測定された人間の好みに合わせるのに苦労する。
本稿では,Best-of-N$ Guidance (BoNG)を提案する。
BoNGは29のケースで最高のパフォーマンスを記録し、SMCとVanilla BoNのサンプリングと比較すると80.56%でランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:19:42 GMT)
VOMMI: Collecting and Leveraging Portable Demonstrations for Mobile Manipulation [20.2] Visual-Odometry-Conditioned Mobile Manipulation Interface (VOMMI)は、ポータブルなRGBデモを視覚言語による後トレーニングに接続する。
R2-VOは、疎い幾何学的アンカーを用いてオフラインのデモ軌道を洗練し、因果局所運動トークンを生成する。
我々のポリシーは、ポータブルなデモンストレーションのみに基づいて訓練され、ロボットによるデモで訓練されたポリシーよりも18.2%低いベース速度誤差を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:10:48 GMT)
SpecFold: Folding Multi-Branch Redundancy for Faster Speculative Decoding in Diffusion Language Models [20.1] SpecFoldはマルチブランチ冗長性を利用して、投機的検証のコストを削減する。
アルゴリズム的には、SpecFoldはトークンレベルの残差ゲーティングを実行し、折り畳まれた注意とFFNを通じて親を選択的に再利用する。
システム的には、Tritonカーネルの実装は、このきめ細かい再利用をエンドツーエンドのスループットゲインに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:42:24 GMT)
DepthWorld: 3D World Model for Robot Manipulation [20.1] 現在のビデオベースのワールドモデルは、RGBだけでトレーニングされており、フレームごとに正しいように見えるが、一貫した3Dの世界に構成しないロールアウトを生成する。
我々は,学習したステレオ深度タイリングとジョイントファクターグラフを組み合わせたキャリブレーションパイプラインを導入し,同じ物理ロボットから収集したすべてのエピソードをプールする。
次に、安定なビデオ拡散に基づく世界モデルであるDepthWorldをトレーニングし、空間的タイリングによる多視点深度を共同で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:59:00 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） (Tue, 06 Oct 2026 03:33:53 GMT)
Enhanced Video Text Editing with Trajectory-Aligned Glyph Rendering [19.8] ビデオテキスト編集は、ビデオの残りの部分をそのままにしながら、ビデオにテキストを置き換えたり追加することを目的としている。
テキストの位置と視点に従って,フレーム単位のグリフガイダンスを明示的に提供するトラジェクトリ整列グリフ描画参照を提案する。
VTEditは、テキスト置換とテキスト追加を含む440の注釈付きテキストトラジェクトリを備えた、288のリアルタイムクリップのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:00:00 GMT)
Phoneme-Guided Initialization for LLM-based Speech Recognition [19.7] 音声大言語モデル(音声LLM)は、十分なペア音声テキストデータが得られる場合、音声認識(ASR)において良好に機能する。
音素間変換とP2G変換を併用したS2P変換を行うカスケードパイプラインは、この方式におけるエンドツーエンドのLLMよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:52:05 GMT)
Frozen Models, Evolving Expertise: Model-Agnostic Learning from Deployment Experience for Multimodal Medical AI [19.7] 大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)は通常、デプロイ後に凍結される。
これは医学において特に重要であり、新しい臨床証拠、新しいガイドライン、新しい治療法が確立された実践を変える可能性がある。
フリーズLDMとVLMをデプロイ経験から学習できるモデルに依存しないフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:41:27 GMT)
Training Language Models To Be Coherent Decision-Makers [19.6] 教師付き微調整から言語モデルが意思決定手順を学習できるかどうかを検討する。
我々は、期待された有用性を最大化するアクションを選択しながら、提案された信念を保存するためにモデルを訓練する。
ターゲットの微調整は、一貫性のある意思決定を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:07:02 GMT)
UniCounting: Instance-Aware Proposal Consolidation for Image-Query-Free Multi-Category Counting [19.5] 固定語彙画像クエリフリーマルチカテゴリカウントについて検討する。
各ラン毎に大域語彙が固定され、そのモデルはどのカテゴリが現れるかを知ることなく完全なカテゴリ数ベクトルを予測する。
オーバーコンプリートな提案セットに対して、インスタンス対応構造推論としてカウントするUniCountingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:02:22 GMT)
LASER: Latent Space Adjoint Matching for Support-Constrained Entropy-Regularized Offline RL [19.4] オフライン強化学習(RL)は、コストのかかるオンラインインタラクションを必要とせずに、静的データセットからのポリシー最適化を可能にする。
我々は、エントロピー規則化された潜在空間 RL を実現するために、潜在空間随伴マッチングを適用する新しいオフライン RL アルゴリズム LASER を紹介する。
OGBenchタスクの課題に対して,LASERが最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:47:21 GMT)
Learning to Outgrow a Theory: Experimental Discovery Beyond the Initial Hypothesis Space [19.4] 構造的編集と診断実験を共同で提案する実験モデルクラスを定式化する。
この手法はクラスレベルの識別可能性の目的を結合し、1つの共有パラメータ化は選択された全ての実験を説明する必要がある。
400の維持管理された動的環境において、ジョイントポリシーは89.5%の正確なリカバリに達し、32の実際の実験が予算となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:19:53 GMT)
Verify Less, Evolve More: Training Idea-Level Critics for Verification-Efficient ML Evolving Agents [19.4] 提案するML修正が現在のソリューションで改善されるかどうかを予測できるアイデアレベルの批判モデルを開発する。
我々は、Gemini-3.1-Proで合成された高品質な批評を教師付き微調整することで、批評家モデルを訓練する。
経験的に、我々の批評家モデルは静的なアイデア評価においてGemini-3.1-Proより優れており、これらはエージェント推論、継続的な学習、ポリシートレーニングにまで及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:52:00 GMT)
Complementary Supervised and Self-Supervised Representations for Out-of-Distribution Graph Learning [19.2] 我々は、自己教師付き表現(SSL)が、教師付きOODノード分類を改善するために補完的な信号を提供することができるかどうかを検討する。
我々は,学習と予測の異なる段階において,そのような情報を活用する2つのバックボーンに依存しないフレームワークを開発する。
Co-Train は強力な教師付き OOD ベースラインを一貫して上回り、Dual-Space Retrieval はフレキシブルな非パラメトリックな代替手段として競争性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:21:06 GMT)
How Much Evidence Should a Coding Agent's Self-Correction Carry? Adaptive Dirichlet Evidence for Self-Distillation [19.1] 実行フィードバックにより、コーディングエージェントはプログラムを改訂し、自身の修正から学ぶことができる。
修正の学習重量は、その実行によって支持される遷移と、その支援の背後にある証拠の量の両方を反映すべきである。
本稿では,これらの量を別々に表現したエフェクトエビデンス自己蒸留(EESD)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:17:56 GMT)
STARS: From Spatiotemporal Dynamics to Social Representations in Human-Robot Interaction [18.8] ダイナミックで人間中心の環境でのソーシャルナビゲーションには、堅牢なシーン理解に基づく社会的に適合した決定が必要である。
近年のビジョン・ランゲージ・モデル (VLM) は、社会ロボットナビゲーションの曖昧な要求に沿う有望な能力を示している。
本稿では,ソーシャルナビゲーションシーン理解ベンチマーク(SocialNav-SUB)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:23:49 GMT)
No Corners Cut: State-Grounded Transitions for Mid-Stream Prompt Switches in Video Generation [18.6] このプロセスを明確にし、これらの遷移を忠実に実行するようにジェネレータを訓練する新しいフレームワークSEGUEを提案する。
各スイッチでは、トレーニング不要のプランナーが最新のフレームを解析してプロンプトし、いくつかのセグプロンプトを役割と期間で書き、その後、ユーザのプロンプトに制御を戻す。
SPANDMDは、フルロールアウトを使用して各アクティブプロンプトを時間的コンテキストとして評価し、プロンプトの割り当てられたスパン内でのみDMDの残余を保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:19:02 GMT)
Mathematical Invariant-Enabled Topological Neural Networks for Molecular and Materials Property Prediction [18.6] 数学不変量対応トポロジカルニューラルネットワーク(MITNN)を導入する。
MITNNは、複数の相補的な数学的ビューを通じて複雑な構造を表現し、トポロジカルニューラルネットワークアーキテクチャと統合する。
これらの結果は、科学的な機械学習のための数学的にマルチモーダルなフレームワークとしてMITNNを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:06:38 GMT)
Learning to Retrieve via Reinforcement Learning in Embedding Space [18.5] RELERは、埋め込みモデルが埋め込み空間で直接検索することを学ぶことができる強化学習フレームワークである。
我々は、正規化エンコーダ出力を中心としたvon Mises-Fisher (vMF) から、単位長クエリと文書埋め込みアクションをサンプリングしてRELERを訓練する。
条件平均射影 (CMP) は、それぞれのサンプルをエンコーダ出力で区切られた低次元部分空間に埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:29:29 GMT)
Consistent Distribution Matching for Data-Free Diffusion Distillation [18.5] フローモデルと拡散モデルは計算コストのかかる数値積分によって推論が遅くなる。
本研究では,拡散・流動モデルの高速化を目的としたシミュレーションフリーでデータフリーな蒸留法を提案する。
私たちのフレームワークでは、凍結した教師とトレーニング可能な学生の2つのモデルしか使用していません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:34:13 GMT)
Diverse Motion Customization via Control-based Dynamic Optimization [18.3] 制御ベースのモーションカスタマイズは、コンテンツ漏洩に対して構造的に堅牢な、原則化されたトレーニングフレームワークである。
この定式化の下では、カスタマイズされたビデオは、目標運動を取得するが、事前訓練されたモデルのプロンプト条件分布内に留まる。
大規模な実験により、CMCはコンテンツ漏洩を効果的に軽減し、競合する動きの忠実性を達成することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:55:27 GMT)
Spectroscopy using dipole-phonon quantum logic [18.2] ダイポールフォノン量子論理(DPQL)は、分子イオン量子ビットにおける量子情報の状態準備、測定、制御のための新しいアプローチを提供する。
本稿では,CaO$+-Ca$++イオン鎖の共有運動モードを用いた分光ツールとしてDPQLを初めて実験した例を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:15:46 GMT)
SAGE: Semantic Anchor-Guided Evolution for Grounded Medical QA Data Synthesis [18.1] SAGEは、小規模でローカルにデプロイされたモデルで高品質な医療訓練データを生成することができる新しいデータ合成フレームワークである。
コアとなるSAGEは、最小の種子から、原子(個別の概念に基づく)と連想(関連に基づく)合成を反復的にインターリーブし、学習データをブートストラップする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:23:16 GMT)
Symmetry-Aware Feature Learning: A Polynomial Separation for Multi-Index Models [17.9] 我々は,対称性認識と対称性認識的特徴学習の複雑性分離を行う。
この構造を利用する3つの方法を比較する。アーキテクチャの重み付け、全対称性群上のデータ拡張、対称性へのアクセスなしの学習である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:23:00 GMT)
To Learn is to Wander: Learning Across Graphs and Tasks with Random Walks [17.7] グラフ基盤モデルは、グラフ、特徴空間、リレーショナルスキーマ、予測タスクを渡すことを目的としている。
We propose Wander, a graph foundation model, designed to operation across these settings in a single pretrained checkpoint。
ランダムウォークに基づく共通インタフェースにより,このタスク・ジェネラル・ビューを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:52:34 GMT)
Are Parameter-Efficient Fine-tuning Methods Really Different? [17.7] 言語と拡散モデルにおける6つの手法を比較し、それらのパラメータ化がタスクのパフォーマンス、忘れられ、事前訓練された重み幾何学の変化にどのように関係するかを検討する。
選択したLoRAファミリー法も,事前学習した幾何学をほぼ保存していることがわかった。
いくつかの方法は、設定によって異なる、異なる適応-保持トレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:13:22 GMT)
Silicon Language: A Robot-Native Knowledge Exchange Framework for Heterogeneous Robots [17.5] Silicon Languageは、ロボットを自身の能力進化の活発な主題として扱う、ロボットネイティブな知識交換フレームワークである。
能力を求めるロボットは、自身の経験を知識パケットにエンコードし、それを公開し、ピアパケットを取得し、それを独自のセンサーやアクチュエーターに翻訳し、独立したローカルトライアルを通じてレビューする。
ユリン市にある模擬地雷実験所において,30日間のコンセプト実証実験を行い,屋外の砂道と室内の工場フロアでの試験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:46:10 GMT)
A Systematic Analysis of the Predictive Power of LM Surprisal in Reading Chinese [17.3] 本稿では、視線追跡コーパスが仮定する単語分割とLMのサブワードトークン化をマッピングするアライメント方式を提案する。
マンダリン中国語の3段目追跡コーパスにおいて,第1固定期間,視線期間,総読取時間について,その推定精度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:56:02 GMT)
2D Spatial Reasoning with Adaptive Neural Cellular Automata [17.0] 本稿では、変形可能な畳み込みを用いて知覚場に適応し、2次元空間関係を反復的に推論する新しい適応型ニューラルセルオートマタアーキテクチャを提案する。
シュドクのような画像ベースパズルの解法や迷路の最短経路の探索に高い一般化能力を備えた,公開ベンチマークによる実証的な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:18:24 GMT)
How Much Can Language Models Gain from Test-Time Computation? [16.9] SELF-POTは、競合数学、競合プログラミング、エージェント環境にわたるモデルのテスト時間ポテンシャルを測定する。
選択や批判を含むすべてのモデルコールをドルで課金する。
モデルが追加の推論から得られるゲインと、より強いモデルに対する追加の推論を伴う低コストモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:32:37 GMT)
Illusory Pattern Perception Drives Spurious Inference in Large Language Models [16.9] 偶像パターン知覚は、実際にランダムなデータに意味のある関係を推測する認知傾向である。
本稿では,Large Language Models (LLM) がそのような知覚傾向を示すかどうかを検討する。
LLMは人間よりも強い照明パターン知覚を呈することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:37:12 GMT)
EgoLAP: Learning from Egocentric Human Data through Language-Action Reasoning [16.9] EgoLAPは、人間とロボットの軌道から学習する事前学習フレームワークである。
EgoLAPは、代替アクション表現よりも効果的に、人間の体験をロボット制御に転送することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:30:33 GMT)
Towards Financial World Modeling [16.7] 2008年から2025年までの米国株式の約1兆分の1を1Hzの解像度で観測したデータセットであるMarket-1Tを紹介する。
我々は、20年近くにわたる市場体制における18のエンコーダ訓練戦略を比較して、金融表現学習の体系的な大規模研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:54:14 GMT)
The Dichotomy Between Pattern Recognition and Step-by-Step Reasoning [16.6] パターン認識とステップバイステップ推論はスペクトルの2つの端であることを示す。
大規模言語モデル(LLM)は、データが構造化されたときにステップバイステップの推論を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:36:42 GMT)
SkillPoison: Progressive Skill Poisoning via Successful Experiences [16.6] 自己改善型LLMエージェントは、成功経験を持続的で再利用可能なスキルに蒸留する傾向にある。
既存のスキルアタック手法は、悪意のあるトリガー、行動、偽の事実を個々の経験や抽出されたスキルに注入することで、この学習パイプラインを破損させる。
SkillPoisonは、経験を通じてスキルを徐々に害する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:38:36 GMT)
Linear Bandits under Exact Sliding-Window Constraints [16.5] 凸性と巡回シフト不変性は、$wmid T$と加法$O(w)$ギャップがなければ、定常解が最適であることを示す。
我々は,オフライン最適軌道に対して,$widetildeO(dsqrtT+d+w)$の稀なOFULアルゴリズムを開発した。
実世界および総合的なベンチマークに対する我々のアプローチを評価し、報酬を達成しつつ正確な実現可能性を維持しつつ、ポリシー更新を著しく少なくしたベースラインに匹敵する後悔を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:41:08 GMT)
MLToolBench: Learning Tool-Augmented Agents for Machine Learning Development [16.3] データ検査、コード検証、実験診断のための実行可能なツールスイートであるToolMLBenchを紹介します。
SPICEは、特権付きコンテキストがサンプルツールアクションの可能性をいかに変えるかを測定する。
80の合成タスクをトレーニングし、25のドメイン内タスクと10のドメイン外タスクを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:57:34 GMT)
TwinViT-DeepJSCC: Adversarially Robust Semantic Image Communication [16.3] 学習に基づくセマンティックコミュニケーションは、セマンティックエンコーディングや無線チャネルよりも先に導入された敵の摂動に対して脆弱である。
本稿では,固定チャネル利用予算の下で動作する予防的補正型セマンティックイメージトランシーバであるTwinViT-DeepJSCCを提案する。
TwinViT-DeepJSCCはチャネル利用と攻撃の予算が一致し、最大信号対雑音比(PSNR)は約9.5dBに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:57:08 GMT)
SPIN: Shadow Predictive Indexer for Sparse Attention [16.2] インデクサベースのスパースアテンションは、固定された少数の重要なトークンを渡すことで、コアアテンションのコストを低減します。
このインデクサオーバーヘッドを低減するために,SPIN(Shadow Predictive Indexer)を提案する。
SPINは、重要なKVブロックを特定するために、軽量で履歴ベースの予測を使用しており、デコードステップ毎に完全なKVキャッシュをスコアする必要がない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:23:10 GMT)
Disentangling Models from Personas in Heterogeneous LLM Simulations [16.0] エージェントが受けるエンゲージメントの量は、割り当てられたペルソナよりも、そのベースモデルに依存していることを示す。
ベースモデルのアトラクションや反発効果は、ミックスにより多くのモデルを追加すると劇的に強化される。
この研究は、これらのネットワークの結果を駆動するヘテロジニアスな構成の関連性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:01:30 GMT)
DHCG: Dynamic Construction of Hierarchical Collaboration Graphs for LLM-Based Multi-Agent Reasoning [16.0] 動的階層的な協調グラフを構築するために3つのモジュール(Planner,Worker,Generator)を協調する新しいフレームワークであるDHCGを提案する。
フィードバックによってガイドされた各ステップにおいて、プランナーは、現在の推論ニーズに合わせた、独立した補完的な役割のセットを生成する。
DHCGは比較手法の最先端平均性能を達成し、シングルエージェントベースラインを13.06ポイント改善し、静的および動的MASベースラインを2.77-8.02ポイント改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:33:40 GMT)
CCDF: A Benchmark Dataset for Deepfake Detection in Real-World Surveillance Footage [16.0] 商用のビデオ生成ツールは、人間の視聴者と自動ビデオ検出器の両方を騙すことができる、製造された監視映像を作成するために使用できる。
既存のディープフェイクビデオデータセットには、2つの制限がある: 悪意のある活動の映像ではなく、良質なWebコンテンツを強調し、生成システムにおける最近の進歩を表現していない古いまたはオープンソースのジェネレータに依存している。
このデータセットの3つのバージョンをリリースする:生データ、ビデオメタデータを実データと合成サンプル間で標準化するクリーン化バージョン、低効率な後処理攻撃をシミュレートする修正バージョン。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:13:10 GMT)
POLAR: Ontology-Guided Risk Prevention for Tool-Calling LLM Agents [15.9] POLARは、構造化された2層オントロジーを通して可逆性を評価する小さなツール呼び出しエージェントのためのガードレールフレームワークである。
POLARは6人中4人の航空会社で平均タスク報酬を0.11から0.18ポイント改善するが、モデルドメインの細胞は18人のうち8人しか改善していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:14:16 GMT)
Stateless Language Agents: Scaling Long-Horizon Automated Research [15.9] 我々はステートレス言語エージェントを紹介し、ステートレスエージェントによるステートフル検索の原則に基づいて構築する。
各エージェントが見ているものは、実行とともに成長する履歴ではなく、明示的な設計選択になります。
最大10億トークンの予算で、ソフトウェアエンジニアリング、カーネル最適化、アルゴリズム設計に関する最近の3つのフレームワークに対してSLAを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:17:32 GMT)
Foundation Model-Aided Multi-Agent Reinforcement Learning for Wireless Random Access Network Optimization [15.7] 本稿では,様々なRAネットワーク最適化タスクにおけるMARL効率向上のために基礎モデル(FM)を活用することを提案する。
具体的には、コンセンサスに基づく分散MARLアーキテクチャにおいて、FM支援アクター批判アルゴリズムを設計する。
本手法は,RAネットワーク最適化におけるMARLの高速化に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:27:24 GMT)
Diagnosing and Improving Probabilistic Reasoning in Large Language Models [15.6] 本稿では,大言語モデルの意思決定損失を2つのコンポーネントに分解する決定理論フレームワークを提案する。
本研究では,フロンティアモデルとオープンソースモデルにおける確率論的推論を特徴付けるために,この分解を適用した。
確率論的推論の1つの構成要素を標的にすることで、意思決定の損失を再分配し、必ずしも他者に移ることなく目標を改善できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:09:00 GMT)
Learning a Mixture of GFlowNets [15.6] 本稿では,GFlowNetの混合を記述するための汎用理論フレームワークを提案する。
一方、CI GFlowNetsは、ランダムな特徴拡張のレンズを通して解釈可能であることを示す。
一方,DI GFlowNets は GFlowNet トレーニングの従来のアプローチを包含し,新たに提案された Stratum-Conditioned (SC) GFlowNets の基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:49:26 GMT)
Unlocking Fine-Grained Perception in CLIP via Structurally-Aware Latent Masked Modeling [15.5] VLM(Vision-Language Models)は、グローバルなセマンティックアライメントに優れるが、細かな機能に欠けることが多い。
SALMは、構造的に認識可能な潜在マスクモデリングに基づく、教師なしの埋め込みアライメントフレームワークである。
我々は,SALMがCLIPのゼロショット精度を高め,MLLMの微粒化理解能力を効果的に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:25:22 GMT)
EC-RAG: Event Chain Retrieval-Augmented Generation for Long Video Understanding [15.3] Event Chain Retrieval-Augmented Generation (EC-RAG)は、質問応答前にビデオコンテンツを明示的なイベントチェーンに整理する。
EC-RAGはまず、ビデオをセマンティックなコヒーレントなセグメントに分割し、マルチモーダル信号を使用して各セグメントを表現する。
クエリが与えられた場合、システムはチェーン内の関連するイベントを特定し、関連するモダリティからの証拠を収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:57:46 GMT)
The Missing Minimal Pair: Stereotype Evaluation in LLMs [15.3] 本稿では,2つの比較軸を導入し,ロバストなステレオタイプ評価を行う双対最小ペア構成を提案する。
我々は、我々の枠組みを英語、ロシア語、スペイン語、中国語のステレオタイプに当てはめている。
これらの指標の1つは、社会的グループとステレオタイプ属性間の相互情報(MI)をモデル化することで、バイアスに関する新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:41:44 GMT)
RIWANav: Recursive World-Action Models with Self-Improvement for Urban Navigation [15.3] 長距離都市航法は、時間とともにエラーが複雑になるような連続した局所的な決定を必要とする。
本稿では,タスク固有の自己改善手法として,世界モデルとアクションモデル(政治)を併用したフレームワークであるRIWANAVを紹介する。
実験の結果,RIWANAVはトレーニングベースラインや先行手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:33:01 GMT)
Humanize: Judgement Engineering for Agentic Coding [15.2] 我々は、判断工学を中心に構築されたエージェントコーディングのためのマルチエージェントオーケストレーションワークフローであるHumanizeを紹介する。
人間がプラン契約を承認し、ビルダーエージェントがそれをラウンドで実装し、他のベンダーのレビュアーエージェントが完了を決定する。
我々は,Humanizeの展開,実ループの公開後118件,とその応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:54:42 GMT)
Monte Carlo Estimation for KV Cache Eviction [15.2] KV-cache消去法は、実際、プロンプトを読みながらどの記憶が重要か尋ねる。
提案手法は,定型モデル-条件付き問合せトラジェクトリの分布推定法として,固定予算の先進評価を行った。
LORE-KVは、アンDProの1サンプル当たりのウォールタイムを6つの高密度およびハイブリッドアテンションバックボーンに1回の圧縮オーバーヘッドとして発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:36:50 GMT)
PEARS: Physical-Prior-Guided Efficient Adaptation via Failure Reasoning and Diffusion Steering for Tactile Manipulation [15.2] PEARSは,触覚フィードバックによる事前学習ポリシーのオンライン適応のための物理優先型ハイブリッドRLフレームワークである。
シミュレーションでは、PEARSはタスク当たり最強のベースラインよりも12.4-37.4ポイントの成功率を向上させる。
実世界の実験では、PEARSはホワイトボード消去で95%、ピペット液体吸引で90%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:59:03 GMT)
CUSP: CUSUM-Governed Survival Hazard Alarms at the Perception Onset for Off-Road Navigation [15.1] オフロードナビゲーションは、途中で危険な地形にロボットを露出させる。
学習ベースのナビゲーションでは、安全管理を使用して、どのパスを走行するかを選択する。
ロボットが危険にさらされているとき、ランタイムアラームは提供されない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:29:48 GMT)
ESP: Energy-Score Policy for One-Step Multimodal Action Generation [15.0] ESP(Energy-Score Policy)は,教師なしの手法で,政策コンテキストとノイズを直接アクションチャンクにマッピングする。
ESPは、平均二乗誤差ではなく、エネルギースコアでアクションヘッドを訓練する。二乗誤差回帰は条件平均を目標としているが、エネルギースコアは厳密である。
シミュレーションと実世界の操作タスクの両方の実験は、フローマッチングベースラインよりも動作生成遅延が著しく低い競合タスクの成功を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:34:46 GMT)
Depth-to-RGB: Repurposing a Frozen Depth Estimator for Geometry-Guided Compositing [15.0] D2R(Depth-to-RGB)フレームワークは、RGB入力でまだ観測されていないシーンの合成深さを予測する。
ペア化されたシーンのエンコーダ特徴をターゲットとして,凍結深度推定器への参照条件補正を学習する。
完全D2Rシステムは、推定器由来の幾何と測光品質において12のオープンソースと3つのクローズドソースベースラインを導く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:19:26 GMT)
Efficient Gaussian Splatting Sequence Compression with Standard Video Codecs [15.0] 本稿では,ビデオ(GSCV)を利用した新しい有効ガウススプラッティング(GS)シーケンス圧縮法を提案する。
既存のビデオベースのGSシーケンス圧縮は、Parallel Linear Assignment Sorting (PLAS)に依存し、GSをスムーズな2Dビデオに変換するための原始情報を追跡する。
GSCVは、GSのIフレームとPフレーム間のクローズドな画像を生成するための、シンプルだが効率的なInter-PLAS手法を取り入れており、ビデオのフレーム間性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:43:48 GMT)
AdvSim2Real : Training Web Agents Against Adaptive Prompt Injection in a Web World Model [14.8] 本稿では, フリーズウェブワールドモデル内のタスクカリキュラム, インジェクション対策, エージェントを共進化させるAdvSim2Realを紹介する。
カリキュラムは、エージェントが約半分の時間で解決するタスクに対して報酬が与えられ、敵は成功のフリップのためにのみ報酬を受ける。
150のWebタスクにおいて、AdvSim2Realは、この目に見えない敵の下で完了を、ベースエージェントに対して33.6%引き上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:56:43 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） (Tue, 06 Oct 2026 21:32:46 GMT)
Cooperating with Future Collaborators: Multi-Agent RL under Staggered Participation [14.8] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)では、エージェントはしばしば同時参加の下で訓練される。
我々は,この設定を,クロスタイムでクロスエージェントな学習依存性を導入するスタッガード・参加(SP)として研究する。
我々は,これら2つの部分に対処し,先行エージェントに対する前向きな獲得監督と,後続エージェントに対する結果監督型レシーバ学習を併用する訓練時間増強であるStaggered Participation Learning (SPL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:13:24 GMT)
Have I Seen Enough? Frozen Video-Language Models Encode Evidence Readiness [14.6] 凍結したビデオLLMは、タイムスタンプ付きエビデンスからラベル付けされた線形可読なエビデンス可読性信号を持つことを示す。
我々は、読み出しを、一致したビデオ時間で最大9.75ppの精度を向上する回答最適化ポリシーであるレディティーゲーティングに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:43:04 GMT)
Frontstage Mediation Work: Invisible Work Bridging Gaps Between AI Decisions and User Expectations [14.6] 自動化されたサービスが、システムレベルの決定の相互作用結果を管理する責務を、フロントラインワーカーにどのようにシフトするかを示す。
本稿では、最前線労働者がアルゴリズム決定とユーザ期待の不一致を予測し、管理する、しばしば目に見えない労働力を調べるための予備的分析レンズとして、前段階メディエーションワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:00:33 GMT)
Can AI Agents Make Open-Ended Scientific Discovery? Evidence from Station [14.6] 複数のエージェントが科学的エコシステムをシミュレートするオープンワールド環境であるStationにおける、オープンエンドタスクにAIが取り組む能力について検討する。
ICLRで発表された3つの最近の口頭文書から,オープンエンドタスクを構築した。
私たちは、Stationが平均的な基準の62.7%をカバーしているのに対し、Codex Multiagent-v2は15.4%、AI Scientist-v2は14.4-2.0.6%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:00:39 GMT)
iGPC: Generative Motion Priors for Object-Aware Humanoid Interaction [14.5] 本稿では,最近提案されたジェネレーティブ・プレトレーニングド・コントローラ(GPC)を,フルボディのヒューマノイド環境相互作用に拡張するフレームワークを提案する。
まず,シーン・アベイランス・キューと特権国家情報に基づくインタラクション・エキスパートにGPCを適用した。
第2に、事前学習したGPCポリシーを維持し、搭載された感覚観察を用いて専門家のインタラクションスキルを蒸留する知覚駆動型学生を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:41:31 GMT)
DSV-Mem: Evaluating Multimodal Memory in Professional Workflows for MLLM Agents [14.5] DSV-Memはステートフルなビジュアルメモリを評価するためのベンチマークである。
専門家がレビューしたシナリオと、ユーザ指向の5つのカテゴリにわたる1,000の質問で構成されている。
27以上の評価結果から, DSV-Memでは最強のベースラインスコアが45%以下であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:30:14 GMT)
A Safe Action Is Not Enough: Feasible-Future Decoding for Vision-Language-Action Policies [14.5] 凍結した視覚-言語-アクション(VLA)ポリシーは、安全なタスク完了のためのポリシー支援ルートを残しない、局所的な許容可能な行動を支持することができる。
我々は、安全タスク完了に制限された、歴史条件付き政策環境トラジェクトリ法の、正確な次のブロック限界を導出する。
当社のアプローチは、厳密な政策関連目標を基礎として、より安全なタスク完了に向けた有望かつ実践的な道程を提供するが、政策再訓練やオンライン展開は必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:17:30 GMT)
How Much Planning Is Enough? Reducing Search and Computation in World-Model Planning [14.4] 我々は,全予算の行動と一致せずに,競争力のあるタスク性能を実現することができることを示す。
SufficientPlanは、事前訓練された世界モデルやプランナのアップデートを変更する必要のない、シンプルなデプロイメントフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:40:44 GMT)
On the Computational Complexity of Hidden Markov Model Identification [14.3] 同定は、サンプルデータから未知の地下構造モデルのパラメータを復元するタスクである。
文献における識別可能性の様々な概念から生じる決定問題について考察する。
これらの問題はすべてPSPACEで決定可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:54:08 GMT)
NeMo-DCR: Bit-Exact Delta-Compressed Refit for Scalable Agentic RL at Trillion-Parameter Scale [14.3] エージェント強化学習(RL)はロールアウトからトレーニングを分離するので、各ポリシ更新は次のバッチの前にロールアウトクラスタに到達する必要がある。
我々はNeMo-DCR(Delta-Compressed Refit)を提案する。
正確には、圧縮可能なXORマスクは、プロジェクションとローダが格納されたビットを保存するアフィン変化を持ち、オーバーライトは他のものを運ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:30:06 GMT)
The Failure Is in the Readout: Fine-Grained Emotion Recognition Benchmarks Measure Elicitation, Not Perception [14.2] EmoNet-Face-HQは、生成されたポートレートでは、通常の6～8つの基本的な感情よりも、40ドル以上の分類を専門的に評価している、と答えている。
既成の視覚言語モデル(VLM)は,解答が生成されず,ロジットから読み取られる場合に,その微調整モデルと一致するか,あるいは打ち負かされるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:14:23 GMT)
Secure Speculative Decoding for Large Language Models [14.1] 投機的復号化は大規模言語モデル(LLM)の推論を加速する
そこで我々はSecureSDを提案する。SecureSDは、効率と実用性を維持しつつセキュリティを高めるための理論誘導型投機復号法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:59:37 GMT)
ARIA: Audio-Driven Melody-Tone Relation Modeling for Cantonese Lyric Authoring [14.1] カントーニャの歌詞は、語彙音と旋律音の密接な一致を必要とする。
既存のメロディ誘導の歌詞生成法は通常、歌詞を生成するために象徴的なメロディに依存している。
カントン歌詞作成のための2段階の音声駆動メロディ-トーン関係モデリングフレームワークであるARIAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:48:41 GMT)
Towards One-for-All Foundation Model for Attributed Graph Clustering [14.1] 属性グラフクラスタリングの基礎モデルOFAGを提案する。
OFAGは、合成属性グラフから再利用可能なクラスタリング推論戦略を学ぶ。
OFAGは、NMI、ACC、ARI、F1データセット全体で最高の平均パフォーマンスと平均ランクを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:13:38 GMT)
RAG-PIBench: A Leakage-Aware Benchmark for Prompt-Injection Detection in Trustworthy RAG Systems [14.1] Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、検索されたコンテンツに埋め込まれたプロンプトインジェクション攻撃に対して脆弱である。
RAG-PIBenchは、4,876の文脈例を含むRAGスタイルのプロンプトインジェクション検出のためのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:47:47 GMT)
Nine Trials to Recover: A Reproducible Benchmark for Repertoire-Free Soft-Robot Damage Adaptation [13.9] 9つのオンライントライアルにおいて,ソフトロボット損傷回復のためのレパートリーフリーベンチマークを提案する。
このプロトコルは、各モルフォロジー内で損傷マスクをペアリングし、測定値のフォールバックを保持し、新しいボディの評価からメソッド開発を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:08:47 GMT)
Beyond Task Reward: A Controller-Restriction Protocol for Evaluating Embodiment-Dependent Competence [13.9] 共同設計手法は、ロボットの体とコントローラーを共同で最適化し、完全に最適化されたペアのタスク報酬である1つの数字で結果を判断する。
我々は,制御器の制御を制限し,明示的に宣言された低複雑さの制御器群の下で保持するタスク能力を記録することにより,その形態を評価する。
したがって、制限制御能力は共設計形態学の報告可能な性質であり、それを定義するコントローラファミリにのみ解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:21:10 GMT)
PDB: Point-Based Deformation Blending for Facial Animation Retargeting [13.8] メッシュに依存しない顔のアニメーションは、異なる構造を持つメッシュをまたいだ表現を転送するが、人工物なしで動きを保存することは困難である。
PDBは、ソース中性表現対から変形した制御点のコンパクトなセットを予測し、ターゲット中性メッシュから重みを混合する。
PDBは、クロスアイデンティティの再構築、高速推論、学習重量の局所的サポートをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:55:31 GMT)
A self-learning scientific agent for X-ray diffraction [13.7] Gan Jiangは粉体X線回折のための自己学習エージェントであり、我々が開発した回折分析エコシステム上に構築されている。
失敗を診断し、スキル命令とコードを修正し、再利用前にリビジョンを検証することで、分析的エクスペリエンスを実行可能なスキルに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:09:39 GMT)
PhysEvo: Astra Can Act, Let It [13.5] 単一の凍結モデルを中心とした物理的自己改善のためのフレームワークであるPhysEvoを紹介する。
タスクエージェントは、ロボットタスクを実行する。メタエージェントは、結果の軌跡を使用して、障害の診断、ツールやスキルの改訂、テスト修正を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:54:15 GMT)
Does On-Policy Distillation for Safety Pose Backdoor Risks? [13.4] オンライン蒸留(OPD)は、教師モデルから生徒モデルへの効果的な移行手段として、注目を集めている。
近年の研究では、大きな言語モデルの安全性を期待できる結果で改善するためのツールとして、OPDについても検討されている。
安全に配慮しているが、バックドアの先生は、その隠れた悪意のある振る舞いを、最初はクリーンな学生に広めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:50:07 GMT)
LBA-CBF: Rapidly Adaptive Safety Filters via Parallel Dynamics Inference [13.4] 我々はLBA-CBF(Look-Back Adaptive Control Barrier Function)を提案する。
LBA-CBFは、短いルックバックウィンドウ上での最近の予測誤差によって、候補力学の有限バンクをランク付けする。
ベストの許容範囲内のすべてのモデルに対して高次CBF条件を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:51:12 GMT)
SymNetPro: LOS-Aware Directional Multi-Transmitter Localization from Sparse Radio Observations [13.3] SymNetPro は,SymNet のマルチタスク無線マップ再構成とローカライズバックボーンを保持する。
第一に、疎視線(LOS)を意識した注意バイアスは、選択されたトークン相互作用に障害物認識空間関係を注入する。
第2に、トランスミッタ・ドロップ増強は、サンプル支持送信機を1つ取り除いた後にトレーニングシーンを再構成し、ソース/心拍変動を制御するモデルを公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:45:58 GMT)
LUMOS: Tracing Parametric Knowledge from Training Data to Behavioral Outputs in LLMs [13.2] LUMOSは、学習データから行動出力まで、因果連鎖に沿った知識をトレースする診断フレームワークである。
検証された露光で解析を行うことにより、モデルが内部的に希少な事実を高い分離性でエンコードすることを明らかにする。
モデルが自身の回答に基づいて自己参照を求められると、トレーニング済みのコンテンツで確実に動作しますが、目に見えないコンテンツのランダムベースラインレベルに落ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:17:11 GMT)
Efficiently computable bounds on the energy-constrained quantum reading capacity [13.2] 本研究では,有限次元チャネルの有限列の読み出し能力について,探索エネルギーに対する平均的制約の下で検討する。
非適応プロトコルは、古典的量子チャネルの制約のない読み出し能力を達成するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:10:04 GMT)
CheckerBench: Can Long-Horizon Agents Synthesize Static-Analysis Checkers? [13.2] 静的解析チェッカー合成では、エージェントが欠陥仕様を解釈し、リポジトリを検査し、アナライザ固有のロジックを実装し、繰り返しコンパイルと解析のフィードバックを通じてチェッカーを洗練する必要がある。
既存のコーディングエージェントベンチマークでは、パッチ生成や脆弱性検出などのタスクに重点を置いており、エージェントがリポジトリ内で開始から終了までの作業チェッカーを開発できるかどうかを評価することは滅多にない。
CheckerBenchは167リポジトリに297のCVE、85のCWE、5つの言語エコシステムから派生した300のタスクの実行可能なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:42:45 GMT)
Seeing Through the Displaced Frame: Privileged Noise Distillation for Vision-Force Precision Assembly [13.2] 精度アセンブリにおけるポスエラーは、ロボットが観察するだけでなく、それが作用する座標フレームも破壊することができる。
FORGEベンチマークでは、公式のステートベースのポリシーは、真のポーズを持つエピソードの97%から99%で成功しているが、ベンチマークの$=5$ mmのポーズノイズ設定でわずか32%から60%しか成功していない。
私たちはこの不足した情報を2つの方法で訓練中に提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:39:31 GMT)
Parallel Predictive World Models for Accurate and Efficient Long-Horizon Planning [13.1] ロングホライゾンの世界モデル計画は通常、自己回帰的なロールアウトに依存している。
本稿では,有限水平軌道を並列に予測する並列予測世界モデルを提案する。
PPWMは最小長水平予測誤差と最高クロスエントロピー法(CEM)シミュレータ成功を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:26:34 GMT)
Language-model ratings of depression reflect the rater more than the patient [13.0] 言語モデルはタイヤレスで一貫した評価を約束するが、正確なラッカーは個人について意見が一致しないだろうか?
モデル選択では、総症状スコアのばらつきの30.0%、安定した参加者差の10.5%が説明されている。
受信機操作特性曲線 (AUC) >= 0.70 の領域がランダムに描画された2つのラッカーは、平均40%の被験者のスクリーニング決定に異を唱えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:08:17 GMT)
AssemState: Manual and Physical-State-Guided Reasoning for Zero-shot Furniture Assembly [12.9] 本稿では,手動および物理的に指導された家具組み立てのためのフレームワークAssemStateを提案する。
手動ページを単一の操作に分解するために、アンカー誘導境界アセンブリーステートを使用する。
逐次的な(SE(3))更新と修正を誘導するために反復的な後状態フィードバックの修正を使用し、それらの物理的妥当性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:35:49 GMT)
DIVA: Dual-Space Intent-Aware Visual Attenuation for Vision-Language-Action Policies [12.9] 視覚言語アクション(VLA)ポリシーは、密集した視覚パッチトークンを言語アクションバックボーンに供給する。
本稿では,2次元空間入射型視覚減衰モジュールであるDIVAについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:37:34 GMT)
KVCMAS: Efficient KV cache Correction for Shared Context in Multi-Agent Systems [12.8] KVCMASは、コンパクトな低ランク状態を用いたクロスエージェントキャッシュ逸脱を表す。
追加の参照プリフィルなしで、エージェントワークフローに沿って修正をシームレスにチェーンする。
制御されたサービストレースの下では、KVキャッシュの共有なしに、推論よりも2.0倍のTTFTスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:25:12 GMT)
Unanimously Wrong: Certified Abstention from How Medical LLM Consensus Forms [12.7] システムは全会一致で間違いを犯し、全てのサンプルに対して同じ誤った答えを返す。
ProbeGuardは承認された棄権フレームワークであり、コンセンサスの形成に関する棄権決定を基盤としている。
全会一致の投票では、合理的なセマンティック・エントロピーは、投票の背景にある理由が一致しているかを確認し、アクティブ・プローブは反証拠を回収する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:59:31 GMT)
Evolutionary One-Step Generators: Fast and Diverse Sampling for Discrete Design [12.7] 分子発見のようないくつかの個別の設計タスクは、計算コストの低い有用な候補の多様なコレクションを必要とする。
本研究では、離散出力に基づいて、コンパクトなジェネレータを直接訓練するフレームワークであるEGOを提案する。
分子生成ベンチマークでは、推定された高密度操作当たりの有効・一意の収率に対して50時間以上を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:54:24 GMT)
Does Scaling Reinforcement Learning Really Require More Training? [12.7] 推論のスケーリングは通常、強化学習(RL)や推論により多くの計算を費やす。
完成したRLトレーニング履歴は、その計算によって訪れたチェックポイントよりも強力なポリシーが得られることを示す。
我々は、このポリシー空間のスケーリングを、固定されたRL履歴からアクセス可能なデプロイ可能なポリシーを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:30:06 GMT)
Structured but Silent: Probing Capability Requirements in LLM Hidden States [12.5] 細粒度構造は全モデルで高い精度で線形デオード可能であることを示す。
これらの同じモデルは、自然言語で同じクエリを明示的に分類するように要求された場合、かなり信頼性が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:12:53 GMT)
SteadySplats: Resampling of Low-Variance Gaussians for High-Fidelity Stochastic Rendering [12.4] 本稿では,高周波数雑音を最小化するための原理的アプローチを提案し,その音源を表現レベルと画像レベルの合成で扱う。
レンダリング中、歴史に基づく空間再サンプリングは画像の収束を劇的に加速し、時間的重要度再サンプリングはカメラの動き下でのコヒーレンスを保証する。
これらの特性により、最適化されたVulkanベースのビューは、低および高サンプル数での出力ノイズを効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:27:36 GMT)
A Novel Sentence Stress Detection Framework Leveraging Auxiliary Word-Stress Modeling and Loss Optimization [12.3] 自動発音評価(APA)では、文ストレス検出(SSD)と単語ストレス検出(WSD)が使用される。
本稿では,新しいモデリングパラダイムを用いて,SSDと補助WSDを組み合わせた有効なSSD手法を提案する。
さらに、各単語スパンにトークンレベルのSSD確率を集中させる単語スパン応力正規化器(WSR)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:18:10 GMT)
Towards AI-Generated Music Plagiarism Detection as a Version Identification Problem [11.5] 我々は,現在最先端の音楽バージョン識別アーキテクチャを人間から人間へのカバードメインから人間からAIへのプラジャリズム設定へ移行する可能性をテストする。
生成的再合成時にスカラー距離閾値閾値が崩壊するのに対し,座標方向の埋め込みシフトを利用した教師付きフレームワークは,分散されたプラジャリズム信号を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:18:23 GMT)
ReFold: Training-Free Reversible Inter-Turn Context Folding for Long-Horizon Agents [11.5] ロングホライゾンLSMエージェントは、各ステップでモデルに再送される追加のみの相互作用履歴に作用する。
既存の手法はコンテキスト要求予測を通じてコンテキストを管理する。
モデルのレンダリングコンテキストのみを圧縮しながら、基礎となるインタラクション履歴を保存する、トレーニング不要なレンダリング層であるReFoldを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:09:54 GMT)
Enabling Dynamic Computation in Looped LMs [11.5] ループ化されたLMは動的計算を約束する(簡単にトークンにメモリとFLOPを保存)
ループ反復がそれぞれ独自の KV-cache を必要とするため、Ouro モデルは実際にそれを認識していない。
そこで本稿では,KVキャッシング戦略として,パフォーマンスと深さの両面で新たなフロンティアを創出する,シンプルなKVキャッシング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:09:25 GMT)
Mechanistic Interpretability of Atmospheric Rivers in GraphCast [11.5] GraphCastでスパースオートエンコーダ(SAE)をトレーニングして、学習した概念を明らかにします。
標準およびマトリオシカSAEは、安定な内部変数として、GraphCastが大気中の河川強度を計算していることを示している。
このメソッドは、内部変数を見つけて、モデルが実際に依存している変数を判断する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:22:10 GMT)
From Delivery to Stateful Exploration: Rethinking the Index for Agentic Search [11.4] IndexActは、テキストインスペクションから候補セットの洗練を分離するIndex-Native Interactionのためのインターフェイスである。
エージェント検索とマルチホップ質問応答にまたがる5つのベンチマークで評価されたベースラインを上回ります。
また、端末ベースのコーパスインタフェースよりも、平均的なライブコンテキストの少ないエビデンスカバレッジも達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:30:01 GMT)
Later Is Better: Token Reduction for ViTs Under Distribution Shift [11.4] トレーニング不要なトークン削減は、レイヤ間の冗長トークンを取り除き、計算のごく一部で元の精度を回復することで、ビジョントランスフォーマーを加速させる。
このギャップは、通常実装の詳細として固定された除去の深さプロファイルである削減スケジュールによって制御されていることを示す。
提案手法では, 余分な推論コストを伴わずに, 平板上における配電精度を常に向上する一パラメータ遅延型パワーロースケジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:54:06 GMT)
Towards an Extensible Benchmark for Spoken Dialogue with Social Robots [11.4] 言語モデルは、人間とロボット間のプラグアンドプレイインターフェースを提供するが、音声、対話、迅速な対話、コラボレーションが必要な場合には、重要な課題が残る。
本研究では,ロボットと人間との共通対話アーティファクトを探索する手段として,コミュニティが使用するためのベンチマークを提案する。
また、大規模な研究コミュニティにとって重要な人間とロボットの相互作用の他の側面のベンチマークを拡張するというビジョンについても説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:36:01 GMT)
One-Shot Private Confidence Regions via Resampling [11.4] 我々は,非漸近的ガウス微分プライバシー(GDP)とサブサンプリングと$m$-out-of-n$リサンプリングの両方のユーティリティ保証を提供する。
これにより、プライベートエラーが非プライベートエラーよりもはるかに小さいU統計を退化するためのプライベート信頼領域も取得できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:47:06 GMT)
Covariate-dependent Joint Modeling of Multivariate Ordinal Preferences and Its Connections with Comparison Models [11.3] 言語モデルと人間の嗜好との整合性からレコメンデーションシステムまで,さまざまな問題に対処する。
MovieLensのようなデータセットには、人間のユーザーによって1～5のスケールで評価された映画がいくつか含まれている。
HelpSteer は "Helpfulness" や "verbosity" などの属性に関するフィードバックを収集する
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:15:43 GMT)
SIFT: Search Intent-to-Filter Transformer for Multi-Task Personalized Filter Ranking at Airbnb [11.3] SIFTはトランスフォーマー上に構築されたランキングモデルであり、生の行動系列から直接ゲストの嗜好を学習する。
SIFTは手動の特徴工学を、複数の予測タスクを供給できる統一されたゲスト表現に置き換える。
SIFTは現在、数百万のゲストにスケーラブルなパーソナライズを提供するために、本番環境に完全にデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:05:45 GMT)
Massive Activation Gating Channel in Large Language Models [11.3] 大規模言語モデル(LLM)では大規模なアクティベーションが普及している
スパイクフィードフォワードネットワーク(FFN)への入力埋め込みにおいて,大規模なアクティベーションの出現は単一チャネルによって制御されることがわかった。
我々はこのチャネルを、巨大なアクティベーションゲーティングチャネル(MAGC)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:55:48 GMT)
STRUCTURALCOST: A controlled reading time dataset for modeling human sentence processing difficulty [11.3] STRUCTURALCOSTは、475人の参加者と40,800人の観測結果からなるデータセットであり、長距離の主観差分分解の処理コストを分離している。
我々は,NLP尺度で低パワーな心理言語学的発見を再現する。すなわち,主動詞の読解時間は,従属長とともに増加し,線形距離を超えた構文的埋め込みによって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:00:36 GMT)
Don't Let One Lie Survive A Hundred Truths: A Selective Bayesian Trust Estimator for Collaborative Perception [11.3] 協調的な認識により、コネクテッドカーは自身のセンサーを超えることができる。
選択的2層ベイズ信頼推定器であるSABERを提案する。
一定の閾値で良質な誤報を低減しつつ、攻撃検出を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:25:07 GMT)
Dynamic Positional Attention Modulation for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models [11.2] 我々は,クエリとキー表現を直接操作することで,位置情報がどのように注意に寄与するかを適応させるPEFT手法であるDyPAMを提案する。
複数のバックボーンモデルに対する数学的および常識推論ベンチマークの実験は、DyPAMが既存の強力なPEFTベースラインを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:55:38 GMT)
Stable Scores, Unstable Answers: Frame Phase and Option Order in Video Multiple-Choice Evaluation [11.2] ビデオ言語モデルは、一様格子からフレームの多重選択精度でランク付けされる。
フェーズは回答を移動します。
フェーズ・コンベンションを予算で報告するか、あるいはマーシャリライズします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:36:06 GMT)
Knowing When to Trust a Prior: Reliability-Gated Cue Fusion for Video Gaze Prediction [11.2] 我々は、メンバーが棄権する可能性のある、視線のない事前のゲートアンサンブルであるFocusGateを提案する。
フレーム単位のゲートは、デフォーカスマップの3つの形状統計を読み出し、推定器が平均よりも高いフレームを選択する。
解離核融合は映画、スポーツ、ウェブビデオで顕著に陽性であるが、無条件核融合はスポーツでは有害であり、ウェブでは無効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:46:33 GMT)
Coupled but Late: Turn-Taking Between Full-Duplex Speech Models in Unscripted Dialogue [11.2] ループでは、人間はタイミングエラーを吸収しない:各モデルのターンテイクはその入力である。
会話を通してスピーカーを再ペアリングすることは、それを破壊します。
しかし、床は人間に対して平均で400～560msの速度で手を変え、最後の120msのケースでは人間の投射が1%を占める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:03:54 GMT)
RDGSplat: Render-Dedicated Geometry for Novel View Synthesis [11.1] 3Dファウンデーションモデルは、既に再構築に使われている表現にガウスヘッドを乗せることで、効率的な新規ビュー合成を可能にする。
最近の方法では、バックボーンの重みを更新することでこれを緩和するが、モデルが構築したメトリック予測を破棄し、新しいバックボーン毎に繰り返す必要がある。
本稿では,凍結した3次元基礎モデルからレンダリング専用の第2の幾何学をデコードするフレームワークRDGSplatを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:18:11 GMT)
Retrieval Is Not Enough: Refreshing Memory for Frozen Time-Series Forecasters [11.1] 予測器の凍結を保ち、非パラメトリックメモリを継続的に更新し、検証セグメント上の閉じた形で重みを校正するフレームワークであるFreshCastを提案する。
評価された予測値と入力長毎の平均MSEを,96,720の入力長で14.6%,5.6%削減し,評価された検索およびオンラインベースラインよりも低いMSEを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:33:16 GMT)
HouseholdBench: Evaluating Large Language Models as Predictors of Household Economic Behavior [11.1] 大規模言語モデル(LLM)は、家庭の意思決定の定量的モデルである経済において重要な目標を達成する可能性を持っている。
本研究では,米国世帯調査6件と予測タスク32件を統合した「House Bench」を新たに導入する。
本研究では,非変化ベースラインと勾配ブーストツリーモデルに対して,13のプロプライエタリかつオープンウェイトLLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:50:28 GMT)
A Self-Pruning Transformer: Extreme KV-Cache Compression with Universal Attention [11.1] 本稿では, 相補的および新規な崩壊機構の統一フレームワークを提案する。
結果として生じるUniversal Attentionは、非常に表現力が高く、エンドツーエンドのトレーニング可能なアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:00:04 GMT)
BEACON-SP: Ontology-Grounded GraphRAG Framework for Clinical Suicide Risk Assessment [11.0] 本稿では,自殺予防などの行動健康設定において,臨床者が直面する意思決定支援のための,オントロジーを基盤としたグラフ検索・拡張生成(GraphRAG)フレームワークBEACON-SPを提案する。
Beacon-SPは、患者知識グラフとオントロジー誘導検索を組み合わせることで、診断、医薬品、リスクおよび保護要因、ライフイベント、時間的関係を横断するマルチホップ推論をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:23:51 GMT)
Adapting Vision-Language-Action Models to Unknown Visual Disruptions During Execution [11.0] ロボットがタスクを実行している間に視覚障害が発生する可能性があり、視覚言語アクション(VLA)ポリシーはタイプやタイミングを知らずに応答する。
左上軌道からの自己教師付き適応(SALT)について紹介する。
SALTはテスト時間適応のための自己スーパービジョンとして、以前のアクションチャンクの未実行部分である左上軌道を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:21:19 GMT)
Test-Time Adaptation of Quantized ViTs via Single-Pass Quantizer-Aligned Recalibration [10.9] トレーニング後の量子化は、視覚変換器(ViT)をエッジ計算やメモリ予算に適合させる標準的な方法である。
本稿では,量子化 ViT に適した単一パスTTA法であるQuarizer-Aligned Recalibration (QuAR) を提案する。
QuARは3,4-,6-,8-bitの重み/アクティベーション精度で最先端のバックプロップフリーTTA法の中で最高の平均精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:48:33 GMT)
How Learning Governs Unlearning across the Memorization-Generalization Spectrum [10.9] まず,モジュール追加におけるグラクキングを用いた暗記モデルと一般化重みモデルの分類を行い,その応答を未学習と比較する。
我々は、同じ傾向が続き、ほぼ単調であると再確認した。
未学習の学習におけるダイナミクスの学習における会計の重要性を強調し、より良い未学習の手法を開発するための2つの実践的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:50:51 GMT)
Disentangling Dual Image References in Frequency Aware Diffusion Models for Personalized Generation [10.8] 2つの参照(カスタマイズ、色、スタイル参照)に基づいてパーソナライズされた生成を研究する。
本稿では、周波数対応拡散モデルにおいて、これらのデュアル画像参照をアンタングル化するパラダイムを提案する。
カラースタイルの転送では、背景の低周波帯域を前景と背景の両方のカラー参照に置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:18:07 GMT)
Feature Information Dynamics in Diffusion [10.8] 拡散中に特徴が生成されるときのローカライズのための情報理論フレームワークである特徴情報力学を導入する。
I-MMSEアイデンティティーを用いて、特徴相互情報の変化率を最適無条件と特徴-条件記述損失のギャップに接続する。
まず、このフレームワークを用いて、画素拡散のスペクトル自己回帰を定量的に確認し、周波数を超えて解析を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:24:07 GMT)
4D-HOF: Hand-Object Flow Matching for Feed-Forward 4D Interaction Reconstruction [10.8] 4D-HOF(フィードフォワード・フレームワーク)を導入し、粗いが情報的な推定から4Dハンドオブジェクトインタラクションを再構築する。
生成的定式化の重要な利点は、トランスポートプロセス内でテストタイムガイダンスが自然に可能であることである。
4D-HOFは最先端の性能を実現し、より安定で正確な4Dハンドオブジェクト再構成を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:59:02 GMT)
Conformal Prediction Sets Quantify Information Gain: A Theoretical Perspective [10.8] 本稿では,共形予測セットのサイズとカバレッジに基づく一般化情報尺度のファミリを紹介する。
本報告では, キャリブレーションに依存した家族間で, 付加情報からの共形集合サイズの減少がサンドイッチされていることを示す。
この理論を11の分類条件で検証し, グリージーな特徴選択実験において, セットサイズ縮小とシャノンの相互情報を異なるランク付けできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:59:11 GMT)
Boosting the photon bunching of classical light via a modified Fabry-Pérot cavity [10.8] 本稿では,ファブリー・ペローのキャビティを改良したファブリ・ペローキャビティにより,古典光の光束効果を高めることを提案する。
生成したスーパーバンチ光場は、基礎物理学だけでなく、相関画像、ゴースト干渉、非線形光学などの潜在的な応用にも不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:42:55 GMT)
LeanPlan: Optimal Planning with LLM-Generated Heuristics and Admissibility Proofs [10.8] 大規模言語モデル(LLM)は、どんな計画でも許容できる計画を立てる際に、最先端のパフォーマンスを達成するための関数を生成することができる。
LeanPlanは,機械チェックが可能なLCM生成システムで最適な計画を立てる最初の計画システムである。
私たちは、Frontier International Planning Competitionと3つの新しいドメインから10のドメインでLeanPlanを評価し、トレーニングタスクの57倍のオブジェクトを持つテストタスクを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:27:34 GMT)
Where Rules End and Judges Begin: Measuring the Judgment Boundary in Multi-Agent Systems Security [10.7] 本研究は、防衛を5つの原則に分類し、DEFER1として実施する。
DEFER1は28のチェックのカスケードを含み、それをブロックし、残りを4人の審査員のパネルに参照する。
4つのドメインにわたる独立したテストでは、攻撃の成功率はおよそ30.0%から約3.0%に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:52:51 GMT)
Fast Non-Parametric Heteroscedastic Imitation Learning With Geometric Priors [10.7] 本稿では,データ不足や不均一な不確実性のシナリオにおいて,幾何学的先行性を利用した非パラメトリック手法を提案する。
本手法は,非分離対角カーネルが不確実性関係を捕捉できる時間やロボットの状態に基づいてポリシーを定式化する。
提案手法は,大きな向き変化を持つ多様体値入力と多様体値出力の両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:36:41 GMT)
Fast Planning for Multi-object Multi-target Throwing [10.7] 1回のスワイプで複数のオブジェクトを投げる戦略を開発します。
これは、短い軌道時間と短い計画時間の間の複雑なトレードオフを含む。
シミュレーションでは、コーディネートされた2オブジェクトの投球は実行時間を最大46%短縮する。
結果はMOMT投球のための最初の統合計画フレームワークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:37:52 GMT)
Modeling Latent Disturbances for Robust Decision-Making in World Models [10.6] 我々は世界モデル(WM)の潜在空間における堅牢な意思決定について研究する。
私たちのキーとなるアイデアは、悲観的だがもっともらしい遷移を誘発する学習された潜伏力学の摂動として、潜伏空間の乱れをモデル化することである。
ゲーム理論の最適化により,ロバストなロボット動作と最悪の潜伏障害を共同で最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:38:38 GMT)
RenderBench: Benchmarking Render-to-Real Video Transfer with Reconstructed Digital Twins [10.6] RenderBenchは、大規模な屋内環境と自我中心の視点にまたがる12の現実世界シーンのベンチマークである。
私たちの建設パイプラインは、視覚幾何学、神経再構築、補助的な3Dオーサリングを組み合わせています。
実写映像とPAI-Bench-C互換構造投影に対する転送モデルの評価を行い、シーンアノテーションを用いてオブジェクト、可視性、調音性、動きによる障害のローカライズを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:03:55 GMT)
Reasoning Externalization for Faithful Large Language Model Narratives of Stock Return Predictions [10.5] ファイナンスにおいては、機械学習予測の解釈が不可欠であるが、説明可能なAIの数値出力は、非専門家が理解することが困難である。
本稿では,時間的シェープリー加法的説明と過去の構造的類似を結合した断面ストックリターン予測のためのLLMフレームワークを提案する。
本研究では,プログレッシブ推論の外部化を制御し,生のSHAP配列,決定論的時間記述子,特徴関係を順次提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:02:14 GMT)
PolarScale: A Physics-Grounded Benchmark for Radiometrically Consistent RGB-to-Stokes Estimation [10.5] PolarScaleは、既存のトリクロマチックフルストークス測定に基づいて構築されている。
モデルに対して、正規化されたStokesコンポーネント、AoLP/DoLP/DoCP、およびシーン単位のスケールを予測する。
スケールは入力から分割されるため、物理的に識別できない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:40:16 GMT)
Decoupling Memory from Context: Structured Memory for Token-Efficient Test-Time Continual Learning [10.5] 大規模言語モデル (LLMs) は、企業、科学、医療の分野でますます普及している。
コンテキストエンジニアリングは、推論時に提供される指示、戦略、エビデンスを通じてモデルの振る舞いを改善することで、重み付け更新の実践的な代替手段を提供する。
メモリシステムは、インタラクション間で情報を保持することでこの制限に対処するが、共有コンテキストに情報を継続的に付加するアプローチは、トークンコストの増大に直面している。
我々はコンテキスト最適化の統一的な定式化を導入し、エージェントメモリシステムの更新をモデルコンテキスト上での最適化更新手順として解釈可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:39:53 GMT)
Feeling Through the Load: Compliant Quadruped Locomotion under Payload Interactions [10.5] 本研究では,ロボット・ペイロード・システムの動作を形作るコマンドとして,ペイロード間相互作用を扱う力認識型ロコモーション・フレームワークを開発した。
シミュレーションと実世界の実験により、制御器は安定なペイロード搬送ロコモーションを維持でき、外部との相互作用に順応し、ロボットの軌道における人間の誘導的変化をサポートするために推定力を使用することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:32:23 GMT)
Rethinking Visual Provenance: Detection and Watermarking Across Direct Visual Generation and LLM-Driven Code Rendering [10.5] AIシステムは、画像/ビデオ生成モデルを使った画像とビデオを作成したり、コードやグラフィック記述を記述して描画することで作成する。
両経路を横断する検出と透かしを比較する生産中心のフレームワークを開発した。
プロダクションステージでは、画像、ビデオ、ソースコード、およびウォーターマークを整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:53:19 GMT)
CoDe-LoRA: Mitigating the Orthogonality Dilemma in Continual Learning of LLMs via Knowledge Consolidation and Decoupling [10.5] LLM(Large Language Models)のための新しいリプレイフリー手法であるConsolidation and Decoupling LoRAを提案する。
CoDe-LoRAは学習プロセスをUniversal Knowledgeの統合とタスク特化知識の分離に切り離します。
4つのバックボーンと3つのCLベンチマークによる実験結果から、CoDe-LoRAが最高の平均精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:17:25 GMT)
Nash Social Welfare for Multi Armed Bandits: Trajectory-wise Expected and High Probability Regret [10.4] 我々は、Nash Social Welfare(NSW)の目的の下で、公正なマルチ武器の盗賊について研究する。
既存の作業では、ナッシュの後悔を$mathrmNR_T = star - (prod_t=1T mathbbE_I_t)1/T$と定義している。
我々は,Emphtrajectory-wise Nash regret $widetildemathrmNR_T = star - mathbbE[(prod_t=1T _を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:32:41 GMT)
Exploiting Acoustic and Content-Oriented Speaker Verification Attacks Against Multilingual Voice Anonymization [10.4] 多言語話者認証において,音響情報と文脈情報が重要であるかを検討する。
その結果,攻撃者の有効性は匿名音声の言語的有用性に依存することがわかった。
これらの知見は、より包括的な攻撃者モデリングと評価プロトコルの必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:31:44 GMT)
Surviving the Router: Optimizing Skill Injections for Retrieval and Execution [10.4] CORSAは、関連するタスクのクラスタ間での検索と実行の両方にスキルインジェクションを最適化するルータ対応の攻撃である。
実験の結果,CORSAは既存のスキルインジェクションよりも検索とエンド・ツー・エンド・アタックの成功を大幅に改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:28:27 GMT)
Neuromotor Hierarchy Network: Physiological Inductive Biases for Robust Generalization in sEMG Decoding [10.4] 本稿では,ニューロモビル階層ネットワーク(NHN)を導入し,タスク管理から小型潜伏型ニューロモビル状態の学習を行う。
NHNはニューロモーター組織にインスパイアされた階層構造を通じて、この潜伏状態を構築する。
Emg2pose の連続的手動推定と emg2qwerty のタッチタイピング認識の両方のアーキテクチャを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:08:41 GMT)
Behavioral Safety Assessment towards Large-scale Deployment of Autonomous Vehicles, Part II: Assessment Results [10.3] 自動運転車(AV)の安全性の第三者評価は、公衆の受け入れを改善し、消費者の信頼を高め、効果的な安全基準を確立する上で重要な役割を担っている。
本研究では,ATVの行動安全を体系的に評価するための,専用のサードパーティテストイニシアチブを提案する。
結果、Autoware.Universeは14の行動能力のうち6つを持ち、1マイルあたり3.01x10-3のクラッシュ率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:43:58 GMT)
Behavioral Safety Assessment towards Large-scale Deployment of Autonomous Vehicles, Part I: Methodology [10.3] 自動運転車(AV)の行動安全に向けたパラダイムシフトを提案する。
本稿では,行動能力テストと運転知能テストの2つの相補的評価要素からなる第三者フレームワークを紹介する。
本研究のパートIIでは,オープンソースのLevel 4 Automated Driving System (ADS) を試験し,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:37:33 GMT)
Constraint Tree Exploration for Learning from Language Feedback [10.3] 本研究では,行動空間に対する潜在的制約としてユーザ意図を調査し,言語フィードバックからの学習を,実現可能な領域に対する純粋探索として定式化する。
本稿では,木内の候補制約を整理するアルゴリズムTRACEを紹介する。
RecMovieでは、TRACE-Identificationは、評価されたベースラインの最大42%と48%に対して、20と60の評価アウトプットの上限で73%、最終的なアウトプット成功を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:57:37 GMT)
Rethinking Cross-Tokenizer On-Policy Distillation: From Alignment Coverage to Supervision Reliability [10.2] On-Policy Distillationは、教師のフィードバックを使って、生徒を自分の世代で訓練する。
本稿では,アライメント範囲の拡大が学習を改善するかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:37:22 GMT)
One Frame, Full Heartbeat: ECG-Free 4D Cardiac Cine MRI Synthesis via Radial-Decomposed Flow Matching [10.2] 本報告では,心電図を使わずに,単一端拡張型(ED)3次元ボリュームから完全な4次元シネ配列を合成する生成フレームワークであるPyseFlow3Dについて述べる。
PhaseFlow3D は最小の EF 平均絶対誤差、唯一の正の左室容積曲線 $R2$ を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:36:17 GMT)
Learning Transition Kernels of Jump-Diffusion Processes with Conditional Diffusion Models [10.2] 条件付き拡散モデルを用いた時間均質なジャンプ拡散過程における遷移カーネルの学習問題について検討する。
我々は条件付きスコア推定誤差と、真と生成された離散的に観測された経路の法則間のKLのばらつきに対して、漸近的でない境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:48:03 GMT)
Language Carries the Expert's Impression: Instrument-Anchored LLM Judges Transfer Counseling-Quality Assessment and Beat In-Domain Training [10.2] シミュレーションカウンセリングの3つのコーパスにまたがる専門的総合印象予測のクロスドメイン移行について検討した。
1つのコーパスがスピーカーごとのオーディオを失い、16%のダイアリゼーションされたセグメントが間違ったスピーカーを持ち、修理費用は0.07ドルだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:53:25 GMT)
Acquiring and Verifying Repository Norms for Coding Agents [10.2] RepoNormは、コーディングタスクとは独立して、明示的で暗黙的なリポジトリノルムを取得する。
リポジトリエビデンスを使用して標準コンテンツと適用性をチェックし、必要に応じてGit履歴をコンサルティングし、既存のコーディングエージェントに標準パッケージを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:53:48 GMT)
SCSM: A Traffic-Native Foundation Model for Transferable Website Fingerprinting [10.1] ウェブサイトのフィンガープリントは、暗号化されたトラフィックメタデータからユーザーが訪問したウェブサイトを推測する。
既存のトランスファー可能な攻撃は、手作りの個々のトレースの摂動に依存するか、言語指向アーキテクチャをトラフィックに適用する。
移動可能なWebサイトフィンガープリントのためのトラフィックネイティブ基盤モデルであるSCSMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:12:35 GMT)
Two Vectors Replace In-Context Demos: Structured Task Adaptation via Embeddings [10.1] In-context Learning (ICL)は、凍結した大規模なマルチモーダルモデルをいくつかのデモ(demos)から新しいタスクに適応させるが、クエリ毎に再エンコードする。
本稿では,既存の入力埋め込みに付加されたタスク固有ベクトルに,デモを置き換えたSTAVE(Structured Task Adaptation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:05:57 GMT)
A Deterministic Evidence Layer for Vision-Language Autism Screening from Naturalistic Home Video [10.0] 視覚言語モデル(VLM)は、ビデオから子供の振る舞いをうまく表現する。
温度0では、8つのパイプライン構成で、16～37%のクリップが、繰り返し実行される間に予測されたラベルを変更する。
私たちはVLMを凍結させ、決定をモデルから外します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:25:18 GMT)
Bridging the EHR Divide: Asymmetric Contrastive Learning for Cross-National Medical Representation Transfer [10.0] 縦断的電子健康記録表現のシステム間転送は困難である。
本稿では,タスク固有の事前学習対象である非対称教師付きコントラスト学習(Asymmetric Supervised Contrastive Learning, Asymmetric SupCon)を紹介する。
台湾国民健康保険研究データベースに登録された398万例の経時的トランスフォーマーを事前訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:57:35 GMT)
Lower Bounds for Parallel Diffusion Sampling [10.0] 並列サンプリング手法は、より少ないシーケンシャルラウンドに対する追加評価を取引することで、生成を加速しようとする。
近似スコアを用いた拡散サンプリングのための第1並列ラウンド下界を確立する。
私たちの構築では、隠れた情報へのシーケンシャルなアクセスを強制する、固定された近似スコアオラクルを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:09:42 GMT)
Align, Then Correct: Training-Free Two-Stage Low-Rank Compensation for Extremely Quantized Large Language Models [10.0] 低ランク量子化誤差補償(LQEC)は、攻撃的な重み量子化の下で失われた精度を回復する。
既存の補償器は2つの共有単純化によって制限されていることを示す。
本稿では,2段階のクローズドフォームフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:16:37 GMT)
Beyond Training from Scratch: Foundation Models for Data-Efficient and Generalizable Cardiac MRI Reconstruction [10.0] 本研究では,前訓練した視覚基盤モデルが,心臓MRIの早期再建に有効であるかどうかを考察する。
凍結およびパラメータ適応型ビジュアルエンコーダを統合した再構成フレームワークを提案する。
CMRxRecon2023とCMRxRecon2024ベンチマークの実験は、事前訓練された表現がスクラッチからトレーニングされたトランスフォーマーを一貫して上回っていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:32:13 GMT)
Understanding Errors in LLM-Based Question Answering over Imperfect Tables [9.9] 提案手法は, テーブルにエラーが現れる場所と, 正確な質問応答に十分な位置を提供することに依存するかを検討する。
RADAR-Tのヒューマンレビューインスタンスを用いて、3つの大きな言語モデルに対して制御された研究を行う。
コード実行では、修復されたテーブルの精度がエラーマークされたテーブルの精度を39.0-59.1ポイント上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:12:30 GMT)
On KL-Regularized Policy Optimization [9.9] 大規模言語モデル(LLM)エージェントのための非同期強化学習(RL)は、他者が生成したトラジェクトリに対して1つのポリシーを訓練する。
標準修正では、更新をバイアスするクリップ重要度比、あるいはGRPOのように、プロンプト毎にレスポンスのグループをサンプリングする。
我々は,KL正規化器をサンプリング器に固定するKLPO(KL-Regularized Policy Optimization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:30:42 GMT)
Quantum Algorithms for Multivariable Polynomial Transformations: From Efficient Synthesis to Quantum Channel Transformations [9.9] 多対数変換は量子アルゴリズムの基本的なプリミティブである。
多変数変換に対する完全な構成的理論を開発する。
我々のフレームワークは、チャネル量子変換に多変量合成を持ち上げることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:22:36 GMT)
Whose Face Is It Anyway? A Multi-Model Audit of Facial Affect Recognition on Children, and Why the Gap Is the Head, Not the Features [9.8] 顔の感情モデルはほとんどが成人を対象に訓練されているが、教育、健康、発達研究の子供たちに応用されることが増えている。
本研究では,4つの子画像データセット,AffectNet-8バリデーションセット,および2つの子ビデオデータセットを1つの共有ハーネスで比較した。
第一に、子供のギャップはモデルに依存しない: 全てのアーキテクチャは、自然主義的な顔から自然主義的な顔へと格下げされ、恐怖$rightarrow$surpriseの混乱を共有する。
第二に、それは5つのモデルにまたがって集中し、コロンボレートされる:オープンマウスの顔(驚きのごとく)
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:51:59 GMT)
Uniform Discrete Diffusion Models are Minimax Optimal for Estimating Distributions with Small Effective Support Size [9.8] 離散拡散の均一化は, 有効支援サイズが小さい分布に対する次元性の呪いを回避することに成功していることを示す。
これらの上と下の境界は、一様に離散的な拡散が、小さな有効支持サイズを持つ分布に対する次元性の呪いを避けることに成功していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:50:13 GMT)
Beyond Waypoint Regression: Query-Based Cost Learning over Reachable Ego Futures for End-to-End Driving [9.8] ウェイポイント回帰に基づくエンド・ツー・エンドのプランナーは、強力なオープンループ精度を実現するが、主に専門家の幾何学を模倣することを学び、デプロイメント時の安全制約に適応することが困難である。
本稿では,高密度なBEVセルや小さな回帰軌道ではなく,動的に到達可能なエゴ軌道クエリのバウンダリコストを推定するクエリベースのコスト学習フレームワークを提案する。
nuScenes では,ST-P3 や NMP などの事前のコスト推定プランナよりも向上し,L2 の競争力を維持しつつも,衝突速度でほとんどの回帰ベースラインを上回り,解釈可能なコストインターフェースを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:43:13 GMT)
Reinforcement Learning with Conformal Action Sets: An Application to Sequential Recommendation [9.7] キャリブレート・プルーニング(RLCP)を用いた強化学習を提案する。
RLCPは、批評家スコアとオンライン閾値を使用して保持されたアクションセットに適応する。
KuaiRand-PureとMovieLens 1Mの実験では、2つのRCCP実装と4つのRLベースラインを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:40:52 GMT)
Data-Driven Personas for Survey Simulation: Insights into Simulation Alignment Across Data-Access Regimes [9.7] 異質な行動データ条件の匿名化エージェントから誘導される人物を対象とする集団レベルの調査シミュレーションについて検討した。
ドメイン外ソースから誘導されるペルソナは、基本的な人口統計情報にのみ条件付けされたシミュレーションを上回ることは滅多にない。
よりリッチな行動証拠は、より安定したペルソナ特性推定を可能にし、より良い未確認質問のシミュレーションアライメントに転送することができると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:14:13 GMT)
TACO: Ternary Absolute-max Column-wise One-sparse Optimizer for LLM Fine-Tuning [9.7] 既存のアプローチは、状態の圧縮、一階勾配の放棄、または更新幾何学の変更のいずれかである。
我々は,Muonの最も急激な視線に追随するが,幾何的経路を更に進める,3次絶対最大カラムワイドワンスパース(TACO)を提案する。
実用的TACOは列当たりの低精度勾配成分の小さなセットしか保持せず、AdamW8bitに対して174Times$の永続的状態が減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:25:58 GMT)
Infrared Subtraction with Artificial Intelligence [9.6] 我々は、BornとETFマッチングの投影に基づく、AIによって開発された局所赤外サブトラクションを提案する。
電子-陽電子消滅反応における3-および4-ジェット生成の完全なNLO補正を再構築する。
我々の研究結果は、赤外線サブトラクションを構築し、数値積分を改善することにより、AIが高次計算にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:02:25 GMT)
Systemization of Knowledge (SoK): Human-Centered AI Safety for Youth [9.6] 我々は、学校、家庭、ケア設定、公共サービスを通じて、子どもと若者がAIと交流したり、接触したりした経験的研究100件を体系的にレビューした。
我々は,どのリスクが特定されたか,各リスクが対策によって対処されているか,そのリスクに対する対策が実施され,評価されるか,などをマップする。
我々は、安全ガードがまだテストされていない場所で、カバレッジが欠落している場所を特定し、若者のAI安全を強化するための具体的な方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:40:21 GMT)
Readout Stability in Prefill-Only Decision Models:Zero-Label Prediction and Inference-Time Compute Allocation [9.5] プリフィルのみの決定モデルは、単一のフォワードパス中にメニュー内のすべての候補をスコアし、デコードしない。
この読み出し構造には、テスト可能なプロパティが伴っていることを示す。
プロパティは推論時間計算をデプロイ前に行うことができる決定に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:10:16 GMT)
The EPIC Framework for Spec-Driven Development [9.4] 仕様駆動開発(SDD)では、エージェントがコードを書く前に仕様、計画、タスクを書くよう開発者に求める。
我々はSDDの優れた仕様が何を含むかを検討した。
出来上がったフレームワークであるEPICは、10のクオリティディメンションで40のプラクティスを持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:00:54 GMT)
Persistent Memory in Multi-Agent LLM Inference: What It Costs, What It Buys, and When You Can Tell [9.4] 協調エージェント間での長いコンテキスト推論の分解は、呼び出し毎にアクティブなKVキャッシュをバウンドする。
多くのシステムは、推論トレースを保存し、リコールする永続的な階層を追加する。
どちらも1つの3層エージェントアーキテクチャで測定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:17:44 GMT)
Navigation with RF Cues: Embodied Perception Action under Multipath Uncertainty [9.3] スマートファクトリ検査では、ロボットが事前の地図や既知の目標座標を使わずに、接続された機器に到達する必要がある。
ターゲットからの無線周波数(RF)信号は、視覚的な観察を補完する方向の手がかりを提供することができる。
本研究では、RF、視覚、ポーズの観測履歴から目標方向とその不確実性を共同で推定する不確実性を考慮したマルチモーダルナビゲ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） (Tue, 06 Oct 2026 10:31:03 GMT)
WareFly-VLA: A Vision-Language-Action Framework for UAV Navigation and Human Tracking in Smart Warehouses [9.2] WareFly-VLAは、倉庫環境における言語による人間の検索、ローカライゼーション、追跡のためのフレームワークである。
NVIDIA Isaac Simで収集された507回の人力操縦飛行と8,504回の高分解能RGBトランジションを含む。
4つのオープンソースのVLAアーキテクチャのベンチマークは、2つの制御レートでリークフリーのエピソードレベルプロトコルの下で確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:21:14 GMT)
Beyond Retargeting: Low-Latency and Robust Humanoid Whole-Body Teleoperation with Learned Atomic Motion Primitives [9.2] 既存のシステムは、人間のロボット形態の違いを橋渡しするためにオンラインの動きに依存しているが、このプロセスは遅延を増し、物理的に不可能なターゲットを生み出すことができる。
本研究では,人間の動きを直接ロボットの関節コマンドにマッピングするプリミティブフリー適応方式を提案する。
シミュレーションおよびハードウェアにおけるUnitreeG1の実験では、仮想現実感、光モキャップ、テキスト・トゥ・モーション生成、モノクロビデオ入力を用いて、本手法がレイテンシとロバスト性においてベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:39:20 GMT)
PReCache: Efficient KV Cache Sharing for Multi-LoRA Agents via Low-Rank Precomputation and Neutral Reconstruction [9.2] マルチLORAエージェントシステムは、共通のバックボーンモデルを共有することで、効率的なロール計算を可能にする。
既存のKVキャッシュ共有メソッドは、この繰り返しプリフィルを減らすが、追加のトレーニングやアーキテクチャ上の制約が必要になる。
PReCacheはトレーニング不要のKVキャッシュ共有フレームワークで、PreLRSharedとReBaseSharedという2つの設計がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:28:19 GMT)
KlinikeBench: Evaluating Language Models Beyond Diagnostic Accuracy [9.1] KlinikeBenchは、臨床医が認可した333のタスクのベンチマークである。
仮想患者、臨床ツール、タスク固有の成功基準を備えた隔離されたサンドボックス環境を提供する。
全体として、KlinikeBench氏は、完全な臨床経験を評価するためのテストベッドを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:01:43 GMT)
From Shared Demand Patterns to Local Uncertainty: Probabilistic Load Forecasting by Mixing Compact Adaptations [9.0] 我々は、共通需要行動を学ぶ顧客対応予測フレームワークを、共有モデルにより開発する。
SMART-DSデータセットからの590のロードプロファイルの実験では、決定論的精度と確率的品質が一貫して改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:27:43 GMT)
A Systematic Study of Semantic ID Spaces for Generative Information Retrieval [9.0] 有効な数値DocIDを定義する特性,メトリクス,トレードオフについて検討する。
まず、製品量子化(PQ)と残留量子化(RQ)を統合する統一フレームワークを提案する。
第2に、DocIDの品質を定量化し、フルモデルトレーニングのオーバーヘッドを伴わずに構造的忠実度を評価するために、トレーニング不要で本質的なメトリクスのセットを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:33:32 GMT)
Observing the magic Mpemba effect in localized dynamics on a digital quantum computer [8.9] ムペンバ効果は平衡に近い状態がより速く緩和しなければならないという直観に挑戦する。
我々は、この魔法Mpemba効果のメカニズムとして、相互作用によって引き起こされる嫌悪を明らかにする。
我々は、IBMの超伝導量子プロセッサにおいて、両方の特徴を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:54:16 GMT)
AdaGuard: Enhancing Safety and Policy Compliance with Reasoning-Enabled LLM-As-A-Judge Guardrails [8.9] 現在のガードレールソリューションは、しばしば剛性に悩まされ、固定されたポリシーセットに依存し、透明性や推論の柔軟性が制限される。
本稿では、これらの課題に対処するために設計された適応型LLM-as-a-JudgeフレームワークであるAdaguardを紹介する。
AdaGuardは、頻繁なモデル更新を必要とせずに、実行時にユーザ定義の安全性とコンプライアンスポリシーに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:00:08 GMT)
World Models Dream of Success: Diagnosing and Repairing Failure Insensitivity in Robot World Models [8.9] CureWMを導入し、重度グリッド上でのデモ成功から代替アクションを構築する。
動作の変化に対する弱い感度と、検証された失敗に対する成功のような予測を観察する。
タスク毎の失敗数、成功したリプレイデータ、トレーニング予算が一致したことにより、反ファクト的失敗は、新たに収集されたオン・ポリケーション障害の0.014に対して、成功率0.124の差を生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:26:19 GMT)
LSC-DPO: Learning-Signal-Controlled Direct Preference Optimization [8.8] 我々はLSC-DPO(Learning-Signal-Controlled Direct Preference Optimization)を提案する。
LSC-DPOは、DPOと強い嗜好最適化ベースラインよりも一貫して改善されている。
我々は、過渡差分を補償するために目標学習信号を調整する信号予算補償規則を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:32:40 GMT)
OSFP4: Joint Optimization of Diagonal Smoothing and Block Scales for NVFP4 Quantization [8.7] NVFP4は、大規模言語モデル(LLM)推論のための魅力的なデータ型である。
NVFP4を用いた精度の保存には、注意深い量子化が必要である。
我々は、NVFP4(OSFP4)のための最適化平滑化とスケーリングと呼ばれる新しい量子化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:17:52 GMT)
Directional Evidence Guided Search-Space Reduction for Exact DAG Learning [8.6] 本研究では,観察データから依存性と方向性の証拠を抽出し,許容可能な親集合を構築する枠組みを開発する。
経験的にサポートされていない親設定を排除して、最適化検索スペースを削減する。
実験により,DAG学習の計算負担を軽減するために,指向性エビデンスによって有効な前処理機構が提供されることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:29:15 GMT)
CoRE: Learning Collaboration-Role Experts for Decentralized Collaborative Manipulation with One Policy [8.6] 協調的な操作は、対話が展開するにつれて、ロボットが相補的な行動を実行することを要求する。
コラボレーション・ロール・エキスパートズ(Collaboration-Role Experts)をプールされたマルチタスク、マルチロボットのデモから学習するCoREを紹介する。
CoREは評価された分散メソッドの中で最高の平均性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:49:11 GMT)
UWB Meets Crazyflow: Simulating Degraded Feedback at Scale for Aerial Robotics [8.6] JAX 上に構築された正確な差別化可能なシミュレータである Crazyflow を紹介します。
Crazyflowは物理と制御を単一の微分可能なグラフに統合し、モデリング精度を犠牲にすることなく、アクセラレーションされたハードウェア上で大規模な並列化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:13:21 GMT)
HygieneRoboBench: Benchmarking Hygiene-Aware Planning for Household Robots [8.4] 既存のベンチマークでは、プランナーが接触履歴から衛生リスクを識別し、新しい接触イベント後に安全な継続を計画する方法を評価していない。
我々はHygieneRoboBenchを導入し、134のタスクファミリーに624のインスタンスを持ち、所定の実行履歴から家庭用タスクの安全性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:33:44 GMT)
Asymptotic Analysis of Empirical Risk Minimization on Entry-wise i.i.d. Heavy-Tailed Data [8.3] この研究は、各係数に付随するランダム有効問題を記述した関数順序パラメータを導入する。
レプリカ法を用いて,比例的高次元極限における一般化誤差を完全に特徴づける。
この分析はヘビーテール法則を確立し、典型的なエラーと予測信頼性とベイズ最適予測誤差に関連する法則をスケーリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:27:07 GMT)
Geometry-Constrained Bidirectional Point Cloud Registration for Thin, Sheet-Like Heritage Artifacts [8.3] 薄いシート状遺産の非接触復元は、幾何的および登録上の課題を生じさせる。
本研究では,細いシート状遺産に特化して,幾何学的に制約された双方向のクラウド登録手法を提案する。
提案手法は,ほとんどの場合,競争力や性能の向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:41:11 GMT)
Stability of Measure-to-Measure Transformers on Sub-Gaussian Data [8.3] この研究は、変圧器によって定義される測度-測度演算子の数学的研究を構成する。
変換器はガウス以下の入力をガウス以下の出力にマッピングする。
次に、変圧器はガウス以下の入力の適切な空間上の1-ワッサーシュタイン距離に対してハルダー連続であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:13:29 GMT)
Trustworthy Method Comparison with AI Judges: Estimation and Design under Order, Batch, and Aggregation Effects [8.2] 大規模言語モデル(LLM)は、AIの自動評価のための判断として、ますます使われている。
我々は,LLM評価機構をマルコフ一般化線形混合モデルのクラスで近似できることを示した。
本稿では、AI判断者が2つのグラフィカルモデル推定手法を比較するアプリケーションにおけるアプローチについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:53:14 GMT)
On the Intrinsic Limited Robustness of Latent-Based Watermarking [8.1] 本稿では,なぜ潜水型透かし法が摂動にばらつきがないのかを説明する最初の理論的解析を行った。
また, 実用的な検出機構のすべての成分を捕捉する最初の解析的定式化について述べる。
我々の理論的および実証的な結果は、現在の設計パラダイムの下では、潜在型透かし法が本質的に限られた堅牢性を示すことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:29:50 GMT)
Rate-Optimal Algorithm for Adversarial Linear CMDPs [8.0] 逆線形制約マルコフ決定過程(CMDP)を未知の遷移で検討する。
本稿では,Slater の条件を仮定することなく,$widetildemathcalO(sqrtK)$ regret と cumulative 制約違反を実現する,新しい原始双対アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:59:55 GMT)
Exact-Solution Volume and Length Generalization in Transformers [8.0] 精度の高い解の体積が入力長さで崩壊するほど、そのタスクで長さを一般化することが難しくなることを示す。
また, 体積分析は, 長さ感受性の具体的な源を特定する上で有用な手法であることも示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:11:14 GMT)
Local2Mesh: Spatially Localized Contour-to-Mesh for Left Ventricular Reconstruction from Sparse 2D Cardiac MRI [8.0] 左室左室(LV)のスパルス核磁気共鳴(CMR)像からの3次元再建はいまだに困難である。
テンプレートメッシュを変形させ,スパース2次元輪郭から3次元LV形状を再構成する空間局在型輪郭-メッシュフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:35:53 GMT)
Patient, Place, Prior (P$^3$): What Counts as Personalization in Medical World Models? [8.0] 平均人口予測は有用かもしれないが、患者固有の世界モデルクレームを確立することはできない。
患者, 場所, プリエント (P$3$) では, 患者の縦断的画像撮影履歴から, 予測が有用かどうかを問う監査を行った。
また,将来の乳房ダイナミックコントラスト造影検査の凍結表現を予測する一段階モデルであるCancer JEPAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:45:39 GMT)
CADFather: Autonomous CAD Reconstruction through Coordinated Tool Use [7.9] CADFatherは3DメッシュからパラメトリックCADプログラムを復元するための補完ツールをコーディネートする。
視覚言語アシスタントは、ターゲットと中間再構成のレンダリングを検査し、どのCADプログラムを拡張するかを決定する。
提案されたプログラムや改良されたプログラムは実行され、その後の決定に対するフィードバックを提供するために評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:20:59 GMT)
MS-ECG-FM: Towards a More Universal Electrocardiogram Foundation Model for Health Monitoring using Multi-source Contrastive Learning [7.9] 我々は,複数の臨床ノートタイプに対するコントラストアライメントによってトレーニングされた新しいECG基盤モデルであるMS-ECG-FMを紹介する。
我々は,拡張されたECG検出ベンチマークを用いてMS-ECG-FMを評価し,ECGが検出できる全条件において,既存の手法よりも総合的に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:58:14 GMT)
CueRator: Agentic Search for Symbolic Rules to Adapt Frozen Multimodal Encoders [7.8] CueRatorはポリシー対応の意思決定ルール発見のためのエージェントフレームワークである。
クロスモーダルな類似性を予測に変換する決定規則を探索することで、フリーズコントラストのマルチモーダルエンコーダに適応する。
オープン・ボキャブラリ・オーディオ・ヴィジュアル・イベントの知覚で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:18:02 GMT)
Few Bits, One Law: Toward W2A4KV2 [7.8] CanonQは、統一的な量子化対応トレーニングフレームワークである。
固定回転とエネルギー正規化を用いて、異質テンソル源を正準座標にマッピングする。
共同トレーニングは、重み、アクティベーション、キャッシュ量子化の結合エラーにネットワークを適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:55:36 GMT)
Breaking Adversarial Transferability in Fine-Tuned Speech Recognition [7.8] 多くの組織が、制限されたアクセスが保護を提供すると仮定して、事前訓練された自動音声認識(ASR)モデルを公開し、ブラックボックス設定でデプロイしている。
公立ベースモデル転送を効果的に微調整対象モデルに適用し、性能を著しく劣化させ、安全クリティカルなアプリケーションに対する懸念を提起する。
TransferBreakerは,ベース・アディショナル・ファイン・チューニングを基本効果摂動に制限するベース・アディショナル・ファイン・チューニングと,潜在空間の分散を強制する潜在ヤコビ正規化を統合することで,敵の移動を抑制する統一的なファイン・チューニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:01:05 GMT)
Benchmarking candidate coverage and rejection policy transfer in typed decision models [7.7] 公開参照ラベルを用いてLaya,Jev,Qwen2.5-7B-Instructを比較した。
ソースキャリブレーションは、しばしばターゲットの動作点を保存するのに失敗する。
10の意図的候補を持つLayaは、スコープ外クエリの99.0%を検出するが、カバークエリの48.8%を拒否する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:17:37 GMT)
Performative Prediction with Selective Labels [7.7] 我々は、選択的ラベルを用いて演奏予測を定式化し、観察データのみに基づいて再トレーニングを行うことで、再トレーニングの手順を誤ったものにすることができることを示す。
条件付きラベル分布に対する感度推定では, 従来受理されていたデータが時間とともにこれらの信頼区間を締め付けることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:45:43 GMT)
PAIR: Bridging Perception and Action in Vision-Language-Action Models [7.6] 視覚言語アクション(VLA)モデルは、視覚的な観察と言語指示を連続したロボットアクションにマッピングする。
このタスクはシーンを記述する表現からアクション生成をサポートする表現へ移行する必要がある。
PAIRは、これらの2つの空間間での認識-行動の共有表現を学習するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:11:19 GMT)
Graph-monotone entrywise guarantees for MLE and Rank Centrality on general comparison graphs [7.6] 最小仮定のBradley-Terry-Luceモデルの下で任意の固定比較グラフについて検討する。
標準極大推定器とランク中央度の両方が1/sqrt_mathcalD$の進入誤差率を対数的および動的レンジ因子まで高い確率で達成できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:30:51 GMT)
The ÌròyìnSpeech Text Corpus: 24,905 Curated Yorùbá Sentences for Speech and Language Technology [7.6] rynSpeechは42時間80スピーカーのYorb読み取り音声コーパスで、オーディオは2024年からELRAによって配布されている。
本稿は,24,905の独特な,手書きの,ヨルブの音調マーク付き文について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:02:19 GMT)
Revisiting Temporal Regularization for Smooth Control in Deep Reinforcement Learning [7.5] 深層強化学習ポリシーは、物理ロボットへの展開を妨げる非平滑な動作振動を生み出すことができる。
既存のアーキテクチャとペナルティに基づくアプローチは、状態入力の変化に対する感受性を直接的に減少させることで空間的滑らかさを求める。
本稿では,時間的ペナルティと線形上昇を組み合わせた時空間平滑性(CATS)のみを用いた行動条件を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:53:24 GMT)
Shared Phase and Retention Control for Efficient Adaptive Spectral Recurrence [7.5] 新たなエビデンスが到着すると、シーケンスモデルは、それが記憶するものと、メモリが予測にどのように影響するかを更新する必要がある。
本研究では,高次元スペクトルメモリは高次元制御を必要としないことを示すとともに,高効率適応スペクトル再帰のための共有位相と保持制御を導入する。
我々の実装では、固定トーケンワークロードにおいて、リカレントミキサートレーニングのレイテンシを18.2%から34.2%削減し、最適化されたRG-Lベースライン上でスキャンを3.1x-4.7x高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:34:13 GMT)
ZonoGPT: Towards An Abstract Domain for Verifying Large GPT Models [7.5] ZonoGptは、ネットワークの深さに依存しない空間の複雑さを維持する大きなトランスフォーマーを検証するための抽象ドメインである。
これは、標準アーキテクチャの検証、公式のHuggingFaceモデルへのスケーリング(24ブロック、300M+パラメータ)、テキストおよびビジョンタスク間で1,339のインスタンスの検証に成功した最初のアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:22:32 GMT)
CLAD: Constrained Abstract Domain for Neural Network Verification [7.5] 制約付きラグランジアン抽象ドメイン(CLAD)を紹介する。
凸制約の組み合わせによって定義された入力領域上のニューラルネットワークの音響過度近似を計算する。
我々は,4つの畳み込みネットワーク上の1,944インスタンスにおけるCLADの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:08:26 GMT)
A Systematic Investigation of Bias in Large Language Models for Advertising Relevance [7.4] 大規模言語モデル(LLM)による関連判断における公正性の体系的研究を行う。
提案手法は,広告主のアイデンティティと,人気度,入力言語,人口統計学的単語処理の効果について検討する。
これらの知見は、広告実践者が公正なリスクを特定し、適切な緩和方法を開発するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:18:07 GMT)
Aligning Performance with Contribution: Towards Contribution-Aware Fair Recommendation [7.4] 公正なシステムでは,ユーザのコントリビューション推定とレコメンデーションパフォーマンスの整合性を考慮することができる,と我々は主張する。
この視点をインスタンス化するために、CPFR(Contribution-Performance Fair Recommender)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:26:50 GMT)
View Matters: Keyframe-Guided Text-Driven 3D Gaussian Editing [7.4] 信頼性の高いビューの編集を行うビューインパタンス対応フレームワークであるView Mattersを提示する。
23対のシーンプロンプトで、View MattersはCLIPテキストイメージの最大類似度0.2822、方向類似度0.2564を達成している。
追加の隣接ビュー解析は、忠実度指向の編集プロセスが相互ビューのコヒーレンスを維持することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:31:00 GMT)
Nested Power Models for Multirotor Propulsion: From Aerodynamic Drag to Electrical Losses [7.4] 可逆的運動エネルギー速度, トルク依存型電気機械散逸, ラムプ速度比散逸について検討した。
その結果、可逆的な運動エネルギー速度は必要だが、正確な動的パワー予測には不十分であることが示唆された。
フォーミュラは、マルチロータシステムのための動的推進パワーモデルの開発と選択のための再利用可能な、実験的に検証可能な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:29:35 GMT)
How Well Do LLMs Reason with Noisy Evidence? An Active Visual Reasoning Benchmark [7.4] ノイズの多い視覚フィードバックの下で、アクティブ推論のための新しいベンチマークであるVisualNoiseQAを紹介する。
テキストのみのLLMは、キャリブレーションされた視覚センサとして扱われる固定されたオフザシェルフVLMを反復的にクエリすることで、VQA問題を解決する必要がある。
我々は、認識、チャート理解、知識集約的推論にまたがる1000のインスタンスに対して、複数のLCM推論器を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:49:11 GMT)
Quantum telescopy with realistic anti-correlated optical fields as references [7.3] 我々は、共振蛍光から実用的なアンチバンチ光子源をビームスプリットすることで生じる空間的に絡み合ったシンフォトン状態を考える。
参照フィールドを生成するための現実的な反バンドルソースを持つSNRは、弱い入力フィールド限界においてコヒーレントな状態スキームのSNRを上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:57:49 GMT)
Co-Evolving Paths and Flows via Path-Flow Alignment [7.3] 本研究では,フローマッチングのための一貫した学習目標としてパスフローアライメントについて検討する。
経路の修正と速度場のみを学ぶ代わりに、エンドポイント保存パスネットワークとフローネットワークを共同でトレーニングする。
提案手法は,モデルスケールのFIDを継続的に改善し,モデルガイダンストレーニングに拡張し,推論時アーキテクチャとサンプリング器をそのまま残す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:24:36 GMT)
geodex: A Library for Motion Planning on Riemannian Manifolds [7.3] ロボットの構成空間の本質的な内在性を尊重する計画運動は、周囲の平坦な計量の下での計画よりも短く、低エネルギーで、より自然な軌道をもたらす。
GeodexはPythonバインディングを備えたオープンソースのC++20ライブラリです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:08:57 GMT)
X-OPM: Explainable Automatic Digital On-Chip Power Modeling for Enhanced Robustness [7.3] 電力管理システムは、電力予測と電力認識スケジューリングによってプロセッサの動的電力を削減する。
正確な、安定的で、低オーバーヘッドのデジタルオンチップパワーメータ(OPM)は、予測品質の向上に不可欠である。
X-OPMは、ツリーベースのモデルを使用して、機能インタラクションと予測のための線形モデルをキャプチャする堅牢な機能エンジニアリングフレームワークを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:09:52 GMT)
Convergence Without Finite Exactness in the Eigenstate Quantum Bootstrap [7.3] 固有状態の量子力学的モチーフアニヒレータは、有限次数で非コンパクトでありながら、物理モーメントに収束できることを証明した。
すると、シュルディンガー作用素が明らかに二乗の和と微分境界を満たすことを証明する。
4モード拡張は、この固定可観測障害物と、すべての有限次数において正の測度を持たない可能な位置モーメントを結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:10:33 GMT)
Certification of Real Images through Calibrated Content Authentication [7.1] 生成モデルは、既に大規模に誤用されている高品質な非正統なマルチメディアコンテンツを合成することができる。
我々は過去4年間に放出された10個の発電機に対して20個のディープフェイク検出器を評価し、その精度は99.5%から76%に低下した。
本稿では,信頼度が確実に識別可能かどうかを校正した予測を出力する検出パラダイムを提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:04:11 GMT)
Detecting a Shift Is Not Enough: Exact Minimax Limits of Linear Representation Repair [7.1] 2つのデータソース間の平均シフトは簡単に検出できるが、表現を著しく変更することなく削除するのは難しい。
そのようなすべての写像に対して、正確な有限サンプルのミニマックスリスクを$(d-k) mathbbE[1/(d+2J)]$と$JsimmathrmPois(/2)$で導き出す。
平均校正差を投影すると、$やノイズスケールを知らずにそれを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:03:20 GMT)
Random Feature Gaussian Process Attention: Linear-Time Probabilistic Attention with Calibrated Uncertainty [7.0] トランスフォーマーは最先端のモデリングフレームワークを提供するが、キャリブレーションの貧弱さは安全クリティカルなアプリケーションにおける信頼性を制限している。
有望な方向はガウス過程 (GP) として注意を向けることでこの問題に対処し、これは原則化された不確実性キャリブレーションを可能にするが、カーネルの逆転によるシークエンス長の3次複雑さを生じさせる。
本稿では,ランダムなフーリエ特徴を近似した固定カーネルを持つGPとして注目されるRFF-GPAモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:51:29 GMT)
Quantum Gibbs State Preparation via Relative Decoding: From Fast-Mixing Sources to Broader Target Classes [6.9] 量子ギブス状態を作るための確率保証は、制限されたハミルトン族でのみ知られている。
我々は、そのような保証をソースからターゲットに相対的復号化する方法を示す。
線形半径での効率的な復号による$d_rm rel$は、一定の逆温度を証明していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:54:46 GMT)
Demo: Closed-Loop Sionna-Isaac Sim Co-Simulation Framework for Wireless-Aware Robot Navigation over ROS 2 [6.9] ネットワークに制御ループをオフロードするロボットは、受信機にそれを運ぶので、リンクの品質はどこに行くかによって決定される。
ROS 2.0上でNVIDIA Isaac SimとNVIDIA Sionnaを結合するリアルタイム共シミュレーションフレームワークを実演する。
GPUでは、カバーマップは16ms (60 Hz)でリフレッシュされ、リアルタイム制御に十分高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:17:51 GMT)
Can Agents Work for Everyone? Cross-User Reliability for Mobile GUI Agents in Personalized User Interfaces [6.9] モバイルGUIエージェントは、ユーザの履歴や好みに影響されたインタフェースで動作するが、ユーザ間での信頼性は未定である。
PAIRは、異なるユーザ間で同じタスクの制御された評価を可能にする、ユーザ条件のアプリケーション状態を構築するパイプラインである。
RePAIRは、ユーザ条件のモバイル環境における信頼性を向上させるために、サブゴナルな結果のユーザ間差異から学習するトレーニング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:38:30 GMT)
Evaluating human-AI workflows for field research in viticulture [6.9] このプロジェクトは2021-2024年の商業偵察記録とリモートセンシング測定が2025年のレッドリーフ症状予測をサポートするかどうかを検証した。
我々は,アレクスの2024年ワインスケールモデルを更新された2025の予測器に適用し,独立した2025のスカウトに対するレッドリーフ予測を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:04:47 GMT)
Towards Verifying Neural Networks Against Multi-Parameter Bit-Flip Perturbations [6.8] ハードウェアの欠陥は、量子化されたニューラルネットワークの保存された重みにビットを反転させ、予測を複雑にする可能性がある。
複数パラメータ間の同時ビットフリップに対して,これらの組み合わせを明示的に列挙することなく堅牢性を示す,効率的な検証フレームワークであるmBFV(m-BitFlip Verifier)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:07:29 GMT)
BiGym 2.0: Benchmarking Learned and Agent-Developed Policies for Humanoid Household Manipulation [6.8] BiGym 2.0は、Unitree G1の20の家庭タスクに対するBiGymの適応である。
このスイートは、同期されたマルチカメラビューとフルボディ実行レコードを備えた、タスク毎の60のネイティブな仮想現実デモを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:33:35 GMT)
Directed Temporal Representations for Offline Visual Control [6.8] 本稿では,制御のための時間表現について紹介する。
凍結したLeWorldModel上で、オフラインのビジュアルトラジェクトリからこのような幾何学を学ぶ。
計画や直接政治のベースラインと比較して、目標条件の強い制御性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:26:53 GMT)
Learning Grasp Targeting from Point Clouds for Log Pile Clearing on a Hydraulic Crane [6.8] ミルヤードでは、丸太ローダーは束の連続で密集した山々をクリアする。
学習済みのポリシーは、未解決の点雲からグラップルを配置し、配置する場所を選択します。
同じネットワークはサポート動作(BC)、強化学習(RL)、デプロイメントを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:01:30 GMT)
Prediction-powered inference for time series across space [6.8] データは多くの空間的位置で観測される。
目標は、それぞれの空間的位置において、将来予想されるラベルを推定することである。
提案手法は自然の代替よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:22:39 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） (Tue, 06 Oct 2026 02:46:30 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） (Tue, 06 Oct 2026 03:11:55 GMT)
Explainable Rule Mining of IPv6 Extension-Header Presence Patterns from Paired-Vantage Captures [6.7] 説明可能な鉱夫がEH行動の可読なルールを回復できるかどうかを問う。
解釈可能な時間-論理的ルールマイニングをJAMESペア・ヴァンテージデータセットに適用することにより、ポータブルなフラグメント-EHルールを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:21:12 GMT)
An AI-Assisted Formalization of the Poincaré Conjecture [6.7] 我々は、ポアンカレ予想のAI支援型Lean 4の形式化を提案する。
プロジェクトは、証明の背後にある幾何学的解析のための限られた再利用可能な形式的なインフラから始まった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:27:51 GMT)
ES-Trace: Auditing Ethical-Sourcing Disclosure of Code Generation Models Beyond Model Cards [6.7] 倫理的開示監査のためのフレームワークであるES-Traceを紹介する。
77のドキュメントと20のES-CodeGen側面にわたる10のパブリッシャから26のモデルにES-Traceを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:58:59 GMT)
FOSLS-deRhaNN: native de Rham neural classes for H(div) and H(curl) with applications to first-order system least-squares neural network methods for partial differential equations [6.6] グラフ空間 H(div) と H(curl) に固有の神経近似クラスを構築する。
すべての実現はすべてのパラメータ値の空間内にあり、ReLUネットワークのようなキンクポテンシャルを持つと、許容ジャンプは有限幅で現れる。
クラスはFOSLS-deRhaNN法、デラムニューラルネットワークを用いた1次システム最小二乗に導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:12:45 GMT)
Physics-based Sphere Packing for Lagrangian Mesh Morphing [6.6] 本稿では,四面体メッシュを微分可能シミュレーションと計算設計のためのボディ表現として研究する。
本稿では,体積メッシュおよびモーフィングのための物理ベースのスフィアパッケージフレームワークであるJamTetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:01:33 GMT)
Cleave: Scaling Tensor Program Optimization via Decoupled Algebraic Search and Operator Scheduling [6.6] シンボリックデカップリングに基づくMLコンパイラであるCleaveを提案する。
クリーブは、シンボル形状のグラフ上で超最適化を行うことで変換を発見し、その結果のグラフを具体的な形状にスケジュールする。
LLMサブグラフの評価では、Cleaveは最高のベースラインよりも2.8倍高速なカーネルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:37:22 GMT)
Confidence-Ordering Reversal under Contextual Priors in Neural Decoding [6.5] コンテキスト優先は、候補スコアを変換することで、ニューラルから言語へのデコーディングを改善する。
本稿では,MEG-MASC と Mous を用いた音声検索における事前の信頼度について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:17:29 GMT)
LFHE: Local-First Heuristic Evolution for Bounded Local Topology Search in Decentralized Learning with Non-IID Data [6.5] Local-First Heuristic Evolution (LFHE) は、分散学習のための表現駆動型再配線フレームワークである。
LFHEは,画像,音声,テキストのベンチマークにおいて,競争力のある分散学習性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:29:15 GMT)
CAP: Codebook-Aligned Prediction for Tokenized Robot Policies [6.5] アクショントークン化は、ロボットアクションを自己回帰的にモデル化できる離散シンボルに変換する。
既存のトークンーベースのポリシーは、一般的にトークンーが学習した潜在コード構造を無視します。
本稿では,トークンのコードベクトルをポリシークラスプロトタイプとして直接再利用するCodebook-Aligned Prediction (CAP)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:28:45 GMT)
Beyond Reconstruction: What Matters in Action Tokenization for Robot Policies? [6.5] 本稿では,下流予測可能性とロバスト性の向上を目標として,再建を戦略的に強化するトークン化学習手法であるProActを紹介する。
Robomimic、LIBERO、RoboTwinのベンチマーク、およびさまざまなトークン化アーキテクチャ全体において、ProActはロールアウトの成功を平均11.3ポイント改善している。
これらの改善はビジョン・ランゲージ・アクション・ポリシーや実世界のロボット操作にも寄与し、それぞれ平均利得は21.8ポイント、36.7%となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:12:53 GMT)
Demonstration-Calibrated Port-Hamiltonian Retuning for Manipulation Policies [6.4] PHRetuneはオフラインのメソッドで、ロールアウトの評価や検索の取得なしに、フリーズポリシのコントローラゲインを導出する。
我々のアプローチは、政策の予測行動に関連する労力とエネルギーを推定するために、実証からポート・ハミルトンモデルを学ぶ。
LIBEROスイート全体では、PHRetuneは拡散政策の成功を最大9.4ポイント改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:49:34 GMT)
Context-Conditioned Hamilton-Jacobi Reachability for Adaptive Safety Filtering [6.2] Hamilton-Jacobiリーチビリティは、指定されたダイナミックスと安全制約に対する安全証明書を構築する。
単一の証明書は、コンテキストに依存した安全性の問題のファミリーを表し、再合成せずにデプロイ条件を越えてクエリすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:36:41 GMT)
Network Intervention by Polling Strategic Agents [6.1] 異種プライベート技術を用いたマルチアクティブネットワークゲームにおける課題について検討する。
最適価格が中心性に基づく福祉カーネルの分解を許容していることが示される。
ポール(Poll)は、プランナーが1ラウンドごとに1つのエージェントをサンプリングし、エージェントの近所を短時間歩き、ローカルレポートから価格を更新するポーリングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:40:20 GMT)
A Geometry-Based Capacity Theory for Finite-Feature Associative Memory [6.1] 圧縮有限機能ヘビアン連想メモリにおける正確なキー検索のための幾何学的キャパシティ理論を開発した。
ランダムあるいはほぼ等方的な値に対して、検索干渉は有限機能ノイズと、矩形核重なりによって決定される構造干渉に分離される。
これにより、検索品質を不適合に予測し、ジオメトリに依存したキャパシティ天井を明らかにし、ターゲット検索品質に必要な特徴予算を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:07:53 GMT)
ParanoiaEval: Benchmarking Unnecessary Defensive Work in Agentic Coding [6.1] コーディングエージェントにおけるリスク処理能力の統一評価のための最初のベンチマークであるParanoiaEvalを紹介する。
ParanoiaEvalは、ソフトウェアエンジニアリングのリスク管理において、よく確立されたAvoidance-Transfer-Mitigation-Acceptanceフレームワークに基づいて、コーディングエージェント設定のための4つの基本的な処理を運用している。
リスク処理違反とエビデンス応答性に専用の指標を導入し, 信頼性評価にヒト校正されたエージェント・ジャッジを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:46:14 GMT)
Rapid Fredholm stabilization of the Kuramoto--Sivashinsky equation with unrestricted, spatially-varying anti-diffusion [6.1] 我々は,空間的に変化する反拡散係数を持つ倉本-シヴァシンスキー方程式の高速安定化のための最初のフィードバック設計を開発した。
植物が不安定な二重固有値を持つ場合,2つの入力が制御可能性に十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:50:54 GMT)
Terracotta: Enabling the Adoption of New DRAM Techniques via a Flexible DRAM Interface and Memory Controller [6.0] 多くの先行研究は、DRAM計算をサポートし、メモリアクセス遅延と並列性を改善し、DRAMのメンテナンスと信頼性を向上させるDRAM技術を提案した。
それぞれの新しいテクニックを採用するには、厳格なDRAMインターフェースとメモリコントローラの繰り返し変更が必要で、デプロイメントを妨げている。
2つのフレキシブルなコンポーネントを持つ新しいフレームワークであるTerracottaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:14:32 GMT)
KungfuAthleteBot: learning high-dynamic humanoid motion from video with unified robust recovery [6.0] KungfuAthleteBotは、ハイダイナミックな動作の学習を中心的な問題として扱い、これらの3つの障害モードをそれぞれ順番に解決する。
ヒューマノイドロボットでは、KABはビデオからダイナミックスキルを学び、任意のフォールから約0.7秒で回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:20:47 GMT)
Comprehensive Evaluation and Fine-Tuning of Foundational Cell Nuclei Segmentation Models in Renal Pathology [6.0] 汎用モデルは、しばしば低コントラスト、高密度核、複雑な形態、強い背景染色に苦しむ。
我々は,5,901のファンデーションモデル生成擬似ラベルを組み合わせることで,ループ内のヒューマン・イン・ザ・ループ・フレームワークを拡張した。
微調整によって全てのモデルが改善され、Mediumデータは9つの最高のパフォーマンス戦略のうち7つに含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:05:49 GMT)
Adaptive Mean Estimation by In-Context Learning: A Gradient-Flow Analysis [5.9] 従来の適応型ネットワーク(PFN)は、真のデータ生成モデルに合わせた手法と同様に、統計的適応性を持つ。
制御された位置推定問題において,そのような適応性がどのように学習されるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:57:10 GMT)
SpecGuard: Proving a Task Is Broken Before the Agent Cheats [5.9] タスク意図とテスト間の競合を検出し,正式に認証するSpecGuardを提案する。
コンフリクトされたSWEベンチタスクでは、SpecGuardは72.8%のコンフリクトを検出し、51.1%まで認定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:00:49 GMT)
Layer codes as quantum memories: syndrome extraction, thresholds and idle robustness [5.9] レイヤコードは3次元のローカルCSSコードであり、チェックウェイトは最大6である。
我々はこれらを回路レベルの雑音下でのアクティブメモリとして評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:18:17 GMT)
BARE-AI: Bit-Flip Attack Resilience in AI Hardware through Built-in Performance Monitors [5.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くの安全クリティカルシステムに不可欠なものだが、ビットフリップ攻撃(BFA)に対して非常に脆弱である。
推論中にBFAを検出し、ローカライズし、緩和するランタイムフレームワークであるBARE-AIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:38:24 GMT)
A Systematic Study of Small Language Models on Abstract Reasoning Tasks [5.9] ARC-TGIベンチマークを用いて,小言語モデルの区別について検討した。
我々は、教師付き微調整下でデコーダのみ、エンコーダ-デコーダ、およびMix of-expertsモデルファミリをプロファイルする。
全体として、抽象推論スコアはモデル、適応方式、評価分布、応答形式に条件付きである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:01:19 GMT)
SpeedrunBench: Challenging LLM Agents with Video Game Speedrunning [5.8] LLMエージェントは、人間が測定可能なソリューションを持つ、ますます複雑なタスクを解決できることが示されている。
このことは、LLMのエージェントが人類がすでに解決した問題を超えることができるかどうかという、関連する疑問を提起する。
本稿では,ゲームスピードランニングのコミュニティ実践を通じて,エージェントのこのような戦略形成能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:06:25 GMT)
Variance-Optimal Off-Policy Evaluation with Conjunct Effect Modeling [5.8] 行動レベルの重み付けが過度の分散を引き起こす場合、文脈的盗賊政策のオフ政治評価は困難である。
OffCEM (Conjunct Effect Model) による事前推定では、より安定したクラスタレベルの重みに置き換える。
OffCEM と DR を補間する不偏推定器群が存在することを示す。
分散を最小化するために係数を選択する可変最適CEM推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:58:26 GMT)
InterCorrect: Intersection-Aware Correction of Demographic Model Merging for Fair ASR [5.7] 本研究は、公正な音声LLMに基づくASRのための人口統計モデルの統合について研究する。
人口統計特化部分集合のコネクタのみを微調整し、その結果のサブグループ適応コネクタをグローバルモデルにマージする。
サブグループWERとタスク・ベクター・コンフリクトを用いて重要なクロス軸人口統計組を同定し,グローバルマージモデルに交叉特異的補正ベクトルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:07:36 GMT)
Personalized Recommendations Without Inducing Congestion: Mitigating Disparities in the NYC High School Match [5.7] プログラム受入率の急激な低下は,ナイーブなレコメンデーションが引き起こされる可能性があることを示す。
提案手法は,2段階最適化・シミュレーション手法を用いて提案手法の提案と理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:47:01 GMT)
GeoPID: Decomposing and Steering Visual Information in Vision-Language Models [5.7] textscGeoPIDは冗長、Modality-Unique、Synergisticコンポーネントに情報を分解する。
質問が視覚的グラウンド化を強く要求する場合、正しい予測がより強力なビジョン・ユニク成分を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:14:25 GMT)
Selective Transfer of RL Updates for Visual Reasoning [5.6] 我々は、強化学習(RL)によって引き起こされるパラメータ変化を分離し、トレーニングステージ更新周辺の機能伝達を定式化する。
本研究は, モデル間転送性に大きく違いがみられ, 完全更新よりも支配的な方向転送が効果的であることが確認された。
3つのモデルファミリと5つのビジュアル推論ベンチマークで、Selective-RLは15の比較のうち12でフルアップデートの受信者を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:43:55 GMT)
Semantic Behavioral Watermarking: Paraphrase-Robust and Forgery-Resistant Provenance for LLM Agents [5.6] 振舞いの透かしは、LLMエージェントの高レベルのアクション選択に所有者識別子を埋め込む。
先行エージェントの透かしは、透かしを正確なアクションシンボルに結合する。
キー付きビンニングは、100%から偽陽性のフロアに適応的な偽造を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:50:42 GMT)
Novice Reliance Calibration in AI-Assisted Decision Making: The Role of Explanations and Self-Assessment [5.6] 本研究では,初級利用者が依存行動を調整する方法を研究するための組織構造として,信頼度校正を導入する。
また,初級利用者は,説明が存在する場合,過度依存に対する体系的なドリフトを示すことが観察された。
これらの設定への適切な依存をサポートする必要があるAIツールの設計に関する実行可能なガイドラインを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:48:16 GMT)
When Agent Context Goes Stale: Incoherence in Volatile Agent Context [5.6] 既存のエージェントランタイムは、以前観測された事実が陳腐化したことをモデルに通知するためのほとんどサポートを提供していない。
エージェントコンテキストにおけるツール観察と,それらが派生した変更可能なソースとの整合性を維持するコンテキストコヒーレンスフレームワークであるConcordを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:55:09 GMT)
CM-DPO: Constraint-Margin Direct Preference Optimization for LLM Planning [5.5] Constraint-Margin DPOはDPOの2進選好信号を決定論的シンボリック検証器から導かれる連続マージンに置き換える。
トラベルプランナー、ナチュラルプラン、アウト・オブ・ディストリビューションのプランベンチでは、CM-DPOで微調整された8Bモデルが89.2%のパスレートと93.4%の解決レートを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:30:17 GMT)
Adversarially Trained Linear Transformers Are Optimal Robust In-Context Learners for Gaussian Mixtures [5.5] 大規模に事前訓練された1つのモデルが,タスク固有の追加トレーニングを伴わずに,新たなタスクに対して最適なロバスト性を実現することができることを示す。
さらに、流れの収束、精度-ロバスト性トレードオフ、そしてデモの複雑さを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:51:08 GMT)
Supermarket Product Detection and Recognition: Utilizing Deep Learning with Rectified Imagery [5.5] ホモグラフィー推定とフー変換を用いた補正画像の効果と,その限界が食料品の識別問題に及ぼす影響について検討した。
異なる物体検出モデルによる実験では、角度画像の補正により、画像中の食料品の検出精度が向上することが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:44:33 GMT)
What Transfers from a VLM Teacher? Comparing Supervision Signals for Visual Document Retrieval [5.5] ビジュアルドキュメントレトリバーは対照的に訓練される。
各クエリは、関連づけられた1ページ – 正の – にマッチし、負の値から押し出されます。
近年,視覚言語モデル (VLM) の教師は,その肯定性を豊かにすることで,学習者から学習者を排除している。
我々は,教師が他者に対して時間を費やしているかどうかを問うとともに,調査対象者の鉱山を負と判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:25:02 GMT)
Belief-Informed Hybrid Control with Almost-Sure Target-Set Convergence [5.5] パラメータ不確実性の下でターゲットセットにハイブリッドシステムを制御するには、システム状態が指定されたセットから一時的に切り離されるような情報的アクションが必要になる。
本稿では,信念空間の後退-水平選択と事前制約を結合した2元制御アルゴリズムを提案する。
アルゴリズムの2段階のルックセレクションでは、予測された観測値を用いてパラメータの信念を更新し、その後の行動の許容性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:08:15 GMT)
Learning Conditional Source Distribution via Flow Reversal for Temporal Flow Matching [5.4] CNP-Flowは時間生成のためのフローマッチングフレームワークである。
流れの反転を通じて条件付きソース分布を学習する。
ビデオ予測、ビデオ、そして7-DoFのFrankaロボットモーションプランニングで生成品質を継続的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:10:44 GMT)
Systematically Optimized CNN-Transformer with Focal Loss for Imbalanced Intrusion Detection on NSL-KDD [5.4] 侵入検知システム(IDS)は、NSL-KDDのような不均衡なデータセット、特にまれなR2LとU2R攻撃を検出するのに苦労する。
この研究は、高度に不均衡なデータを改善するためにCNN-Transformerアーキテクチャを用いて、体系的に最適化され、説明可能なフレームワークを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:00:06 GMT)
Case-Level Verification in Scanner-LLM Cascades: Overcoming the Alert Aggregation Bottleneck to Expand the FRR-TPR Trade-off Space [5.4] 動的アプリケーションセキュリティテスト(DAST)スキャナーは高いリコールを達成するが、多数の偽陽性を生成する。
LLMは、独立検出に使用される場合、非常に高いリコール(95.4%-100%)を達成するが、非常に高い偽陽性率(49.6%-85.0%)を示す。
ケースレベル毎の検証戦略を導入し、決定の粒度を警告レベルからインスタンスレベルにシフトします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:15:45 GMT)
VALSE: Vertical Adaptive Layer Skipping for Efficient Inference in Large Language Models [5.3] 本稿では,垂直適応層スキップの理論的枠組みを確立する。
VALSE(Vertical Adaptive Layer Skipping for efficiency)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:47:40 GMT)
The Robot Is Not Its Description: GaugeBench for Representation Robustness in Morphology-Aware Policies [5.3] ロボットの説明は、物理的なメカニズムを規定する以上のことをする。
また、ジョイント軸方向、ジョイント角ゼロ、リンクとジョイントの順序や名前などの任意の規則を符号化する。
クロス・エボディメント・アセスメント(英語版)は、通常、これらの慣行を固定しながらロボットを変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:37:10 GMT)
PhoneBot: A Low-Cost Open Humanoid Robot Platform Reusing Smartphones [5.3] PhoneBotは低コストでオープンソースのヒューマノイドロボットプラットフォームで、コモディティスマートフォンを主要なセンサーとコンピューティングユニットとして再利用している。
このロボットは、13の低価格アクチュエータによって駆動されるモジュラーな下半身構造と、知覚、制御計算、ユーザーインタラクションをサポートする胴体搭載スマートフォンを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:38:19 GMT)
Measuring climate backlash in Twitter and Reddit archives: Lexical definitions, recorded responses and participant turnover [5.3] ソーシャルメディアアーカイブは、しばしば気候変動に対する抵抗を研究するために使用されるが、言葉、反応カウンタ、観察された参加者は同じ社会的プロセスを測定することはない。
我々は、すべての登録ファイルをサンプリングせずに処理し、透過的で非排他的な語彙規則を適用することで、提供されたTwitterとRedditのアーカイブを4つ調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:26:16 GMT)
Atom-JEPA: Joint-Embedding Predictive Architecture for 3D Atomistic Systems [5.2] 本稿では,原子系モデリングのための自己教師型事前学習フレームワークAtom-JEPAを紹介する。
Atom-JEPAは、相補的な原子レベルとサブ構造レベルの目的を通じて、ラベルのない3D構造から潜在表現を学習する。
Atom-JEPAは、分子ADMETおよび量子化学特性予測タスクにおける最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:13:51 GMT)
Variance-Averse $n$-Step Offline Reinforcement Learning for Sparse Long-Horizon Environments [5.2] 生成的アクターは、複雑なアクション分布をモデル化する表現的ポリシークラスを有効にすることで、オフライン強化学習(RL)を変換している。
生成オフラインRLにおける信頼性の高い動作を促進するフレームワークであるVAN-Flowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:47:26 GMT)
APEX: Speculate smarter, not deeper [5.2] 我々は,要求レベルのエキスパート選択とブロックレベルの深さ適応を通じて,デコード速度とドラフトトーケン廃棄物のバランスをとる学習コントローラであるAPEXを紹介する。
我々はAPEXをvLLMに統合し、6つのワークロードにわたるQwen3-8Bで評価し、自動回帰デコーディングよりも最大5.24倍のスピードアップを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:17:08 GMT)
Digital Twin-Driven Real2Sim2Real: Simulator-Conditioned Generation via Paired Driving-Scene Reconstruction [5.2] 本稿では,デジタルツイン駆動のReal2Sim2Realパイプラインが,ターゲット領域の実データに取って代わることを示す。
DT-R2S2Rは、低コストでジオレファレンスなシミュレータデータを得た光リアルな駆動画像を合成する。
デジタルツイン利用可能な地域では、手動のオンサイトデータ収集とアノテーションのコストを大幅に削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:36:50 GMT)
Domain-informed Adaptive Sampling for Generalizable PINNs in Metal Additive Manufacturing via Conditional Flow Matching [5.2] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、衝突点における物理に基づく残留損失を最小限に抑え、効果的な代理熱モデルを提供する。
以前の作業は通常、手作業による静的なコロケーションサンプリング戦略に依存しており、これは原則的でも、プロセス条件を越えてもスケーラブルでもない。
本研究では, プロセス条件対応適応サンプリングが従来の静的サンプリングよりも厳密に有利であることを示す実験的リスク最小化による理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:19:32 GMT)
Quadratic Weak-to-Strong Generalization in Random Feature Networks via Random Matrix Theory [5.1] 弱と強の一般化は、ラベルで訓練された強力な学生モデルが教師よりもうまく一般化できる現象である。
モデル強度をその幅で決定する2層ランダム特徴ネットワークにおいて,この現象を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:46:36 GMT)
Label-Efficient Deep Learning for ECG Delineation: A Multi-Dataset Benchmark against Widely Used Delineation Tools [5.0] 自己指導型プレトレーニングは心電図のデライン化に有効であることを示す。
選択したディープラーニングモデルを、広く使われているオープンソース(NeuroKit2、Prominence、ECGdeli)と商用(CalECG)ツールと比較した。
これらの結果は、自己教師付き事前学習が心電図のデライン化に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:32:30 GMT)
Information-Dense Synthesis for Molecular Discovery [5.0] 本稿では,アルゴリズムによって制御された合成法を用いて,分子空間の広い領域を効率的に探索する手法を提案する。
個々の分子を設計し、製造し、テストする代わりに、複雑な混合物を設計し、それをプールとしてテストし、分子活性マップを分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:04:49 GMT)
Pseudowords as probes: Large Language Models show little of the sublexical sensitivity that governs human pseudoword processing [4.9] 体系性 (systematicity) とは、形から意味への確率的マッピングであり、あらゆるレベルで言語を浸透させる。
イタリア語の2字交互強制選択擬似語実験において,5つのLDMを試験した。
LLMは、実際の単語オプションが擬似単語のみの条件よりも語彙的親しみやすいキューを提供する場合、人間とより確実に一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:09:58 GMT)
Denoising Hierarchical Representations: Joint Continuous Diffusion for Language Modeling [4.9] 拡散言語モデル(DLM)は、順序に依存しない並列テキスト生成の約束を保持する。
H-CDLM(Hierarchical Continuous Diffusion Language Models:階層型連続拡散言語モデル)を導入する。
データセットエントロピーでは、H-CoBitはMAUVEを改善し、LM1Bで49.4、OWTで50.4の生成パープレキシティ(GenPPL)に到達し、ベースラインを24.2と20.7ポイント改善し、同じ大きさのDLMも上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:38:19 GMT)
ORACLE: Optimizer-Relative Alignment for Constrained LEarning [4.9] 比較的制約のある学習を定式化し、そこで制約互換性をポストアップデートで評価する。
ORACLEを導入し、異種家族の連成線形化を通して、母国部分の実現段階を評価する。
目的, 勾配, ポストオプティマイザレベルに作用する代替制約処理法の改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:41:51 GMT)
Scen-Opt: A Scenario Optimization Toolbox for Data-Driven Convex Programming [4.8] 我々は,データサンプルを用いた凸プログラミングのためのオープンソースツールであるScen-Optを紹介した。
Scen-Optはシナリオ理論に基づく統計的保証を提供する。
モダンなWeb技術を使って構築された直感的でリアクティブなユーザインターフェース(GUI)を備えたPythonベースのWebアプリケーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:51:26 GMT)
ShanLiangRen: A Nutrition Agent for Personalized Daily Meal Planning [4.8] 我々は、パーソナライズされた完全定量化多目的食事計画問題(MDP)を開発する。
このシステムはまず、食事仕様、栄養データ、ユーザ属性、自然言語要求を個別に制約されたプランニングインスタンスに変換する。
次に、検索拡張生成法を用いて、大規模な材料とレシピ空間から設定した実現可能な候補を縮小する。
このシステムは、明確な成分と部分サイズで完全に定量化された食事計画と、制約満足度と栄養分間隔の達成を示す栄養コンプライアンスに関するレポートを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:32:50 GMT)
Latent space bias directions in LLMs capture confidence, not fairness [4.8] 本研究では,アクティベーションステアリングに使用されるデバイアスの方向が実際にどう符号化されるかを検討した。
この方向は、活性化空間における高確率トークンと低確率トークンの領域を指して、モデルの信頼性に支配されている。
QAベンチマークでは、このステアリングが、公正度指標を改善する副作用として、モデルに回答を控えるよう促すことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:42:35 GMT)
Multi-Objective Aligned Small Language Model Framework for SUD Patient Dialogue Generation [4.8] 物質利用障害 (SUD) カウンセリングは、基礎となる認知状態を反映する患者反応を必要とする。
大規模言語モデル(LLM)は、流動的なテキストを生成することができるが、認知的に一貫性があり、臨床的に現実的な患者行動を生成することができないことが多い。
本稿では,SUD患者対話生成のための認知基盤型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:10:21 GMT)
TacZero: Training-Free Peg Insertion Using a General-Purpose Vision-Language Model with Tactile Feedback [4.8] 新しいコンタクトリッチな操作タスクを実行するには、ロボットはオブジェクトが互いにどのように接触するかを推測し、その結果を移動し、アクションを選択する必要がある。
本稿では,事前学習された汎用視覚言語モデル(VLM)を用いて視覚と触覚の観察を解釈するTacZeroを提案する。
実世界の筒状ペグ挿入実験では、タクゼロは数値触覚入力で20の試験のうち15の試験に成功し、20の試験では触覚入力なしで10の試験に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:12:21 GMT)
Micro Neural Policies for Safe Real-Time Robotic Control [4.7] Micro Neural Policies (MNP)は、計算に制約のある組み込みデバイス上で、安全で堅牢なリアルタイムロボット制御を可能にするように設計されている。
MNPは制御性能を犠牲にすることなく、安全なsim-to-real転送を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:29:28 GMT)
A Neural JKO Scheme for Hellinger-Kantorovich Gradient Flows via Monge-Growth Pairs [4.7] 我々は, 対流-反動-拡散方程式に対するメッシュフリーなニューラルJKOスキームを開発した。
各更新は、空間マップと質量変化係数によってパラメータ化される。
すべての許容可能なペアに対して対の目的を最小化することは、正確な JKO の最小値を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:44:01 GMT)
Compact Robot Policies Need Fine-Grained Visual Representations [4.7] CoRPは、表現抽出器とフローマッチングアクションジェネレータに分解するコンパクトなポリシーである。
LIBEROは97.0%、RoboTwin 2.0は75.78%/73.36%に達する。
我々は、その表現が事前訓練され、タスク適応され、圧縮されたときに、コンパクトなポリシーが機能すると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:36:19 GMT)
TF-PRVR: Training-Free Partially Relevant Video Retrieval [4.6] 部分関連ビデオ検索(PRVR)は、あるテキストクエリに関連するモーメントを含む未トリム映像を検索することを目的としている。
既存のPRVR手法には、意味的希釈を引き起こす固定ビデオ分解スキームと、タスク固有のトレーニングによって引き起こされるソースドメインオーバーフィットという2つの重要な制限がある。
本稿では,最初のPRVR用トレーニングフリーフレームワークであるTF-PRVRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:03:58 GMT)
Physical Design Automation for Planar Superconducting Quantum Chips [4.5] 超伝導回路は、量子コンポジションの最も有望でスケーラブルなプラットフォームの一つとして登場した。
対応するチップのレイアウトは、主に手動で行われ、何日か数週間の専門的な作業に費やされる。
既存の自動化アプローチは、根底にある問題を単純化し、物理的な制約を緩和することで、このボトルネックを回避します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:53:22 GMT)
World Models' Last Exam in Physics [4.4] 我々は,ビデオワールドモデルの物理的一貫性を評価するための測定ベースのベンチマークであるWorld ModelsのLast Exam in Physicsを紹介する。
このベンチマークは、力学、光学、流体、熱および相変化現象、電磁磁気、表面張力にまたがる40の制御されたタスクで構成されている。
1,280のビデオにまたがる8つのビデオ生成モデルの実験では、永続的な物理的不整合とタスク間の実質的な変動が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:59:56 GMT)
MASC: A Multi-Agent Self-Calibration Framework with Latent Construct Alignment for Consistent Client Role-Playing in Psychological Counseling [4.4] 大規模言語モデルは、カウンセラー訓練と心理学カウンセリング研究のクライアントをシミュレートするために、ますます使われている。
信頼できるシミュレーションは 顧客に対して 心理的に一貫性を保たなければならない
我々は、一貫したクライアントロールプレイングのための遅延構成アライメントを備えたマルチエージェントセルフキャリブレーションフレームワークMASCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:31:05 GMT)
Sensor Geometry as a Flow-Matching Prior for Multi-Channel Brain Signals [4.3] フローマッチングモデルは、データの相関構造が事前に不明な場合の標準選択である等方ガウス源から始まる。
代わりに、この構造をソースに配置するため、流れはチャネル非依存ノイズではなく、空間的に一貫性のあるパターンから始まる。
8つのEEGデータセットと4つのフローマッチング方法にまたがって、グラフMatérnソースは生成された信号と実際の信号のスペクトル差を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:44:57 GMT)
Personalize at Test Time: Learning User Preferences for Image Generation [4.3] 重要なボトルネックは、限られたフィードバックから多様なユーザの好みを正確にモデル化することである。
ユーザの過去の画像選択ペアから直接パーソナライズされた報酬モデルを学ぶアプローチを提案する。
実ユーザによる選好データを用いた実験により,提案手法は2対の選好予測精度を約77%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:10:08 GMT)
Beyond Explanation: Debugging Medical Imaging Models via Concept Intervention [4.2] 本稿では,概念に基づく解釈とモデル改良のための,使い易いプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案する。
マヨクリニカル超音波データセットとCheXpert 5x200胸部X線データセットを用いて,本フレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:31:42 GMT)
MacJEPA: Missingness-Robust Audio-Visual Recognition from Untrimmed Egocentric Videos [4.0] textbfMacJEPAは、視覚行動と音響イベントを、音声・視覚的コンテキストを介して供給されたインターバルクエリから認識する、モダリティの欠如したtextbfMasked-textbfcontextクエリ textbfJEPAである。
すべての目的は、単一のステージでの認識と共同で最適化され、テストタイムの適応は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:42:54 GMT)
Does an Agent's History Tell You When Compaction Will Hurt? A Modest, Bounded Effect on the TRACE Paired-Replay Corpus [4.0] TRACEの公開コーパスは590のハーネスで実行されたAppWorld圧縮境界である。
境界前の歴史は、反競争後の害を弱くしか予測しない。
最良の拡張プロトコールトリガーはAUROC 0.66に到達し、同じ境界の0.72の複製を保ち、最も凍った解釈可能なトリガーは有害な(正のバーデン)境界の21%を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:26:57 GMT)
Bookkeeping, Composition, or Unreachable Gold? Reading MemoryAgentBench's Conflict-Resolution Scores Against a Frozen Last-Write Resolver [4.0] MemoryBench の Conflict Resolution split は "elective forgetting" の測定として読み上げられる
4つのファクトリストのうちの1つに凍結されたゼロラーニングリゾルバとしてベンチマーク独自のルールを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:44:32 GMT)
R-CNN-Based Chess Position Recognition [4.0] 部品認識と基板形状推定のための独立したコンポーネントを備えたR-CNNベースのフレームワークを提案する。
特徴認識のために,クラス重み付け目標とより深い分類ヘッドを用いて,より高速なR-CNNを適応する。
ボード検出には,Mask R-CNNのキーポイントヘッドを用いて,8つのラベル付き境界キーポイントの八角形配置を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:42:22 GMT)
Beyond Scalar IoU: Structured Verification from Rollout Groups for Video Temporal Grounding [3.9] ロールアウトグループ上で検証を行い,その構造を2つの相補的スケールで活用するSUTUREを紹介する。
得られた検証器は、標準IoU項への正確な分解とロールアウト群によって決定される共分散補正を許容することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:40:59 GMT)
Finding the Heads and the Neurons Responsible for Network Information Retrieval in Language Models [3.9] 特定のネットワーク情報エンティティに対する因果的ヘッドフィニングは、モデルとアーキテクチャにわたって機能する。
頭責任は、相関のみによってではなく、因果的に検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:51:03 GMT)
Multitask Conditional Generative Adversarial Network Enables Automatic Whole Knee Cartilage and Menisci Segmentation and Reliable $T_{1ρ}$ and $T_2$ Quantification Without High-Resolution Morphological Images [3.9] 定量的MRI(qMRI)による早期変形性関節症の検出には,正確な軟骨と半月板分割が必要である。
本研究は,qMRIエコー画像から直接DESSライクな画像とセグメント組織を同時に合成する条件付き生成対向ネットワーク(MT-cGAN)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:58:45 GMT)
Mitigating Uncertainty Interactions in GenAI-based Adaptive Systems: Vision, Challenges and Preliminary Guidelines [3.9] 自己適応型システムコミュニティは、不確実性を理解し管理する努力を続けている。
GenAIの本質的な特徴には、確率的出力、幻覚、コンテキストウィンドウの制限、メモリの安定性などがあり、既存のフレームワークを再検査する必要がある。
本稿では、不確実性相互作用のカテゴリをマッピングし、不確実性タイプ、システム設計の特徴、臨界性、アーキテクチャの戦術を緩和する緩和関数の概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:20:55 GMT)
SSR: Sparse Segment Reduction for Ternary GEMM Acceleration [3.8] 大規模言語モデル(LLM)は、リソースに制約のあるハードウェアへの展開を制限し、かなりの計算資源を必要とする。
既存のアプローチには制限がある。BitNetのような三次重みに最適化されたメソッドは、スパーシティ構造を利用しない。
3次LLMと3次重みネットワーク(TWN)の推論を高速化する3次行列乗算法であるスパースセグメント削減(SSR)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:15:12 GMT)
Explainable Failure Prediction and Prevention in Maritime [3.8] 海上システムは、予期せぬ機器故障が安全性、信頼性、運用効率を損なうような非常にダイナミックな環境で運用される。
人工知能(AI)、機械学習、デジタルツイン、予測保守の最近の進歩は、積極的な障害予測と予防を可能にしている。
信頼性と説明可能な意思決定を保証することは、安全クリティカルな海洋アプリケーションにおいて依然として大きな課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:51:58 GMT)
Decision-Focused Learning in MDPs: An Occupancy Measure Approach [3.8] 既存の手法がベルマン方程式のKKT条件によって区別されるマルコフ決定過程(MDP)に対する決定中心の学習を検討する。
我々は、MDPを占有度に基づく線形プログラム(LP)として再構成することで、この問題に対処する。
我々は、ピボットアルゴリズムを用いて、実現可能なポリヘドロンの活性制約を同定することにより、閉形式勾配を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:04:19 GMT)
A Stevens's Power Law Check-up of GPT-5.5's Image-Based Visualization Reading [3.8] 我々はスティーブンスの力の法則を応用して、可視化を読むためにAIモデルの本質的な能力を測定する。
モデルはまず参照された視覚的表現を見てその大きさを推定し、その後、同じ表現のそれぞれの画像の大きさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:52:34 GMT)
Evaluating Change Point Detection Methods for Software Performance Regression Analysis [3.8] 変化点検出 (CPD) 法は, 動作変化の同定を自動化するために広く用いられている。
本稿では,実世界のソフトウェア性能評価データセットにおけるCDD手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:22:07 GMT)
Same Text, Different Prediction: Serving-Context Nondeterminism in Text Classifiers [3.7] バッチサイズ、バッチ構成、ハードウェア、推論エンジンなどの変更要素は、生成されたテキストを変更することができる。
テキスト分類にどの程度、いつ、どの程度、同じ要因が影響するかは、まだ不明である。
差別的,疑似生成的,完全生成的分類器の定式化にまたがる180のモデルを訓練し,それぞれがサービスコンテキストの4つのカテゴリにまたがって評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:02:25 GMT)
Sigma-Hunter: A Domain-Specific Language Model for Threat Hunting and Detection Engineering [3.7] 汎用大規模言語モデル(LLM)はそのようなルールをドラフトできるが、しばしば無効なYAMLを生成する。
本稿では,ドメイン適応型LLMであるemphSigma-Hunterについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:02:42 GMT)
CANDLE: Cortical Null-Space Decomposition for Noninvasive Brain Source Imaging [3.7] CANDLEは学習に基づくモデルであり、被験者固有の皮質地形のソースアクティビティを推定する。
我々は,26,000以上の統計脳地図から得られた音源構成を持つ,1,100以上の被検体特異的な皮質領域にまたがる全脳シミュレータを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:19:18 GMT)
The polarization behavior of a system of two interacting identical spins 1/2 in adiabatically varying magnetic field [3.6] 断熱表現における非定常系の密度行列を導出する。
状態が絡み合う状態における擬似量子状態のスピン偏極を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:00:00 GMT)
NMPP: Nonlinear Model Predictive Planning for Agile UAV Flight in Cluttered Environments [3.6] 本研究では,認知障害をハード制約として課すモデル予測計画(NMPP)を提案する。
また, 直線軌道平面よりも58 %低い位置RMSE, 軌道平面より41-70 %低い位置RMSEを実現した。
実際の展開では、未知の乱雑な環境で5.5m/-67までの信頼性の高い実行が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:10:59 GMT)
Harnessing Post-selected von Neumann Measurements to Strengthen Entanglement and Quantum Signatures in Coherent States [3.6] 我々は, 絡み合ったコヒーレント状態の非古典的性質を, ポストセレクトされたフォン・ノイマン測定によってどのように修正するかを検討する。
中程度の結合を伴う異常な弱い値は、スクイージング、アンチバンチング、サブポアソン統計、中間相関、二部構造絡みを増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:33:01 GMT)
Cylindrical Geodesic Flow Matching for Quasiperiodic Physiological Signal Transformation [3.5] 両心血管波形変換のためのエンフィリンド型ジオデシックフローマッチングを提案する。
フローマッチングに使用される標準アフィンパスは、準周期信号間の補間時に中間振幅と瞬時周波数を歪みさせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:15:07 GMT)
SNR-Gated LSTM-Conditioned Diffusion Model for MIMO Channel Estimation [3.5] 本稿では,チャネル推定のための時系列条件付き拡散フレームワークを提案する。
本研究では,長期記憶(LSTM)ネットワークで条件情報を符号化した拡散復号器を訓練する。
観測精度のバランスをとるために, 学習可能なSNR式遅延核融合ショートカットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:39:12 GMT)
CurveTQ: Rotation-Free Trellis Quantization of LLM Weights via Curvature-Weighted Search [3.5] CurveTQは回転のないトレリスで、重みの振幅と縁の形状を分解されたスケールフィールドと閉形式の量子テーブルで処理する。
2ビットでは、CurveTQは、QTIPとProteusの3つの4-8Bインストラクトモデルよりも平均下流精度が1-3ポイント高い。
また、35Bのエキスパートが混ざり合っていることから、このようなモデルで最初のトレリスコードによる結果が得られました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:14:06 GMT)
Seeing the Invisible: Physics-Guided Visual Prompting for Temperature- and Radiation-Aware VLA Navigation [3.5] 安全に重要な施設では、放射線や温度スパイクのような見えないリスクはRGBカメラでは検出できない。
プラグアンドプレイ型マルチモーダル認識モジュールである物理誘導型ビジュアル・プロンプティング(PG-VP)を提案する。
R2R-CE と RxR-CE の val-unseen splits を用いて OmniNav のPG-VP を評価し,84.9% と83.2% の症例において意図した低リスク行動に向けた政策を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:44:06 GMT)
Optimization Encoders: Rethinking Second-Order Meta-Learning for Neural Fields [3.4] 本稿では,変圧器をベースとした同変型ニューラルネットワークであるAttentive Latent Fields(MetaLF)を紹介する。
そこで,MetaLFは画像,形状,ボリュームのセマンティックな予測をサポートしながら,3～5段階の勾配更新で忠実度を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:05:56 GMT)
CETUS: How Far Do Representations Trained on Earth Transfer to Cassini SAR of Titan? [3.4] この研究は、DINOv2、DOFA、CROMAの特徴と、アメリカ地質調査所のカッシーニSARの訓練を受けていない視覚変換器の特徴を比較した。
分類器は、専門家の地形図から地形ラベルを学習し、地理的に分離されたタイタン地域でそれらのラベルを予測する。
さらにTitanは、DINOv2のパフォーマンスを改善し、DOFAパフォーマンスを低下させ、CROMAの混合結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:11:34 GMT)
Symphony for Text Generation: Benchmarking Clinical Note Generation [3.4] 我々は、臨床AIプラットフォームであるCortiを、汎用AI上に構築された2つの主要な、アクセシブルな環境依存型ソフトウェアアプリケーションと比較する。
結果から,CortiのAPIベースのテキスト生成インフラストラクチャは,商用のスクリプタと同等か,あるいは優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:13:02 GMT)
Move Fast and Mend Things: Keeping Up with Evolving AI Harms Using Social Media Commentary [3.4] 我々は,新たなAI障害を動的に検出し,分類し,追跡するLLM支援セマンティック分析パイプラインを導入する。
われわれは570万件のRedditポストサマリー(01/2025から06/2026)に18ヶ月にわたって適用している。
575,000のAI害関連ポストとボトムアップAI害分類のデータセットを、12のカテゴリと47のサブノードでキュレートしてリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:24:10 GMT)
Same-Number Citation Swaps: Stress-Testing Jev as a Financial Evidence Judge [3.3] 財務報告は、期間、メトリクス、会計ラインにまたがって値を繰り返し、LCMが生成した計算を間違った財務的役割を引用しながら数値的に正しいものにする。
我々は,GPT-4.1-mini 計算トレースのソースサポート検証として Jev を用いた数値マッチングを超えて,確率的証拠検証がもたらすものを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:57:47 GMT)
Belief-Space Planning with Planner-Conditioned Estimator Error under Intermittent Observations [3.3] 本研究では,プランナー条件付き推定器エラーを予測し,伝播し,ペナルティ化する信念空間計画手法を提案する。
船体甲板への傾動ロータVTOL着陸シミュレーションにおけるアプローチの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:08:59 GMT)
Context-aware Attention-based Gaussian Mixture Models for Vehicular Trajectory Prediction [3.3] 本稿では,不確実性を考慮した動き予測のためのコンテキストアウェアアテンションに基づくガウス混合モデル(CAA-GMM)を提案する。
提案手法は,シーンコンテキストとエージェントダイナミクスの両方を条件とした確率的混合として,将来の動きをモデル化する。
ライトウェイトアテンション機構は、エージェント間相互作用とコンテキストサリエンスを適応的に符号化し、密集した交通シーンにおける環境手がかりと動き履歴の効率的な融合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:18:44 GMT)
Learning PDE solution operators with variable initial conditions via Latent Dynamics Networks [3.3] ラテント・ダイナミクス・ネットワーク(LDNet)は、最近、ラテント時間系の応答を予測する際、顕著な性能を示した。
本研究では、LDNetのエンドツーエンドのトレーニング手順とエンコーダのない性質を維持しながら、この制限を克服する。
提案手法の精度は, 様々な物理現象, 対流拡散, 流体力学, 固体力学にまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:55:39 GMT)
Newer and Bigger, but Safer? A Longitudinal Study of the Functionality-Security Gap in LLM-Generated Code [3.3] 大規模言語モデル(LLM)は、コードを生成するために広く使われている。
それらの機能的信頼性は改善され続けているが、生成されたコードにはセキュリティ上の脆弱性がしばしば含まれている。
最近の3つのモデルファミリーの縦断的研究は、LSMはより賢く、より安全ではないと結論づけた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:25:30 GMT)
HULK: Learning Whole-Body Forceful Loco-Manipulation for Humanoids [3.2] 強制的なロコ操作のための全身制御フレームワークであるHULKについて述べる。
私たちは2人の教師を訓練します。1人は手首の力の下で腕の動きを追跡し、もう1人は体に対して大きな物体を保持しながらロコモートします。
キャプチャポイント制御バリア機能は、トレーニング中に手首力の教師を増強し、負荷下でのバランスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:33:11 GMT)
StairVLA: Stage-Aware Hierarchical Action Generation for Vision-Language-Action Models [3.2] ステージアウェアな階層型アクション生成フレームワークであるStairVLAを紹介する。
高レベルVLAは早期に偏極を行い、再利用可能なロングホライズン部分偏極作用軌道を生成する。
軽量精錬機は、最新の観測で局所的な作用チャンクを精錬するために高周波数で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:53:15 GMT)
Monocular markerless biomechanics for clinically interpretable gait assessment in spinal cord injury [3.2] 3次元歩行解析は、脊髄損傷後のリハビリテーションを導くが、マーカーベースのモーションキャプチャーと、ほとんど診療所を持たない力板に依存している。
SCAI SCI Gait データセットは,脊髄損傷を有する成人239名を対象に,同期ビデオ,モーションキャプチャ,力板計測を行った。
無マーカー下体キネマティクスは、モーションキャプチャー測定と最先端の一致を示し、正確なキネマティクスに基づく予測地上反応力は、力板によって測定されたものと密に一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:48:14 GMT)
GUARD: Geometric Uncertainty-Aware Point Cloud Denoising and Segmentation for Robotic Hard Disk Drive Disassembly [3.1] GUARDは幾何学的不確実性を認識したフレームワークで、1つの前方パス内でポイントフィルタリングとセグメンテーションを実行する。
2,745個の実HDD点雲の評価は、GUARDがPointNet++セグメンテーションを改善したことを示す。
その結果、幾何学的信頼性と意味的信頼性を区別する価値が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:15:34 GMT)
FBAN: A Fully Homomorphic Encryption Compatible Bottleneck Attention Network for Privacy-Preserving Behavioral Authentication [3.1] 連続認証(CA)は、デバイスのインタラクション中に繰り返しユーザを検証することでセッションセキュリティを強化する。
これにより、計算中の行動的特徴を保護するという、基本的なプライバシ・イン・ユースという課題が提起される。
TFHE互換のBottleneck Attention Networkとエンドツーエンドの暗号化CAフレームワークであるFBANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:28:13 GMT)
Zero Mode Operators and Charge-Conjugation Defects in Non-Abelian Fractional Quantum Hall-Superconductor Heterostructures [3.1] 本研究では、アベリア及び非アベリアFQH状態から構築された量子ホール超伝導体における電荷共役欠陥に結合するゼロモードについて検討する。
局所零モード作用素のバルク・ツー・バウンダリ構成を非アベリア親位相順序を持つFQH-SCに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:00:00 GMT)
Visible-Spectrum Optical Covert Channels in Commodity Smart Lighting [3.1] 通常のスマート電球の可視出力は、ハードウェアの変更なしに低レートのデータチャネルとして機能することができる。
これらの結果から、通常のスマート電球の可視出力は、ハードウェアの変更なしに低レートのデータ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） (Tue, 06 Oct 2026 02:32:25 GMT)
TasteVal: Measuring the Experimental Research Taste of AI Systems Against Human Experts [3.0] TasteValは、フロンティアモデルの実験的研究の味を評価するためのベンチマークである。
これは、フロンティアAIR&Dを代表する、挑戦的でオープンな8つのタスクで構成されている。
私たちは、タスク毎に少なくとも2人の人間専門家を募集し、タスクごとに最高の専門家の試みをエキスパートベースラインとして取ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:00:00 GMT)
When Expressivity Is Not Enough: Discrete Routing Geometry in Variational Quantum Circuits [3.0] 我々は、CNOTルーティングがキャパシティとローカルアクセシビリティの両方をどう形作るかを検討する。
ルーティングは、ジェネレータをルーティング依存のタンジェント空間に伝搬する。
タスク依存幾何情報によって新しい降下方向の開きを導出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:37:53 GMT)
Inductive Claims Extraction at Scale [3.0] 主張は、エコー室や偏光のような政治現象を研究するための強力な分析単位となりうる。
本稿では,大規模ソーシャルメディアコーパスからのクレームを帰納的に抽出し,カタログ化するために,大規模言語モデル(LLM)を用いたパイプラインを提案する。
パイプラインのリコールと精度を手動でアノテートしたサンプルに対して測定し, 各種成分の寄与を分離するアブレーション試験を行い, 定性的誤差解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:43:18 GMT)
SepsisLens: Structure-Preserving Sequence Modelling for Decomposable Early Sepsis Warning [2.9] ICUレコードからの早期のセシス警告は、構造保存予測問題としてキャストできる。
本稿では,リスク構成まで変数インデックス付き時間状態を保存するSepsisLensについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:45:34 GMT)
Measurement Complexity of Quantum Compressed Sensing [2.9] 従来の圧縮センシング(CS)は、非適応的な測定の下でM = (K log(N/K)) の低い値を持つ。
量子圧縮センシング(QCS)に関する最近の実験では、この古典的な下界の下の測定値が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:20:09 GMT)
Breaking the Space Barrier and its Application to Language Model Inference [2.9] 機械は、それを破るトークンを禁止して構造化された出力を強制する。
Qwen3.5-2Bと4Bの16GBのApple M2 Proでは、lguidanceのMLXに対して、このハードウェアの標準設定であるスキーマ制約抽出は同じ答えで1.2-1.3倍早く終了する。
あるサーバでは、テーブルがメモリを使い果たした16の文法を持ち、16のツール呼び出しエージェントは2.5倍早く終了する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:29:54 GMT)
RAPO-Sol: Retrieval-Augmented Preference Optimization for Repository-Level Solidity Code Generation [2.8] リポジトリレベルのSolidityコード生成のための2段階のトレーニングフレームワークであるRAPO-Solを提案する。
RAFTは、各トレーニングインプットをSolidityの同様の例で拡張し、モデルが繰り返し発生するコントラクトレベルのパターンを学習するのに役立つ。
DPOは、近接しているがセマンティックに欠陥のある代替案よりも参照契約を優先するようにモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:29:26 GMT)
Quantize by Drift: Label-Free Mixed-Precision Post-Training Quantization for Text Embedders [2.8] 混合精度のポストトレーニング量子化には、モジュールごとの感度信号が必要である。
ラベルフリーの代用として、量子化誘起表現のドリフトを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:44:32 GMT)
On the Boundary of Admission Gates: An Injected-Truth Study of Falsification-First Selection in Quantitative Strategy Research [2.8] 戦略研究は、利益の出るルールを見つけることと、発見が検索幸運ではないことを確立することの2つの問題を混同している。
ゲートと同じ速度でランダム・アドミッション制御を施したインジェクト・トゥルースプロトコルを導入する。
ゲートは弱い信号体制における誤った発見を排除しますが、採用率を1--7%に減らし、信号が強い場合は何も加えません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:47:27 GMT)
Extending Pathwise Gradients to Discrete Random Variables via Finite-Order Relaxation [2.7] パスワイズ勾配は、非バイアスで分散が低く、単一のサンプルを扱うため、連続確率変数に好まれる。
そこで本研究では,有限次完全パスワイズ推定器を構成するための一般的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:30:48 GMT)
MemFLoRA: Memory-Floor LoRA for CNN Adaptation at the Edge [2.7] Memory-Floor LoRA (MemFLoRA) はメモリファーストの設計原理に基づいて開発された低ランクCNNアダプタである。
MemFLoRAは、保存活性化メモリを98.5-98.7%、ピークトレーニング状態メモリを94.9-97.3%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:51:20 GMT)
Token-Budgeted Escalation for Financial Document QA: Cost Is Predictable, Benefit Is the Bottleneck [2.7] 検索拡張生成システムは、難しいクエリをより深いコンテキストにルーティングすることができる。
バッチデプロイメントは、クエリによってコストが変わるコール間で共有トークンの予算を割り当てなければならない。
我々は、財務文書質問応答のための有限バッチ割当として選択的エスカレーションを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:55:53 GMT)
ReGraph: A Computational Account of Emergent Generalization in the "what" and "where" Dual Visual Streams [2.6] 本稿では,網膜駆動型ストリーム特殊化符号化,背側-腹側変調,動的横方向接続など,生物学的誘導バイアスを伴う2重ストリームグラフモデルを開発した。
拡張背後流に沿って一意に共存した文脈不変符号と格子状空間基底の経路特異的な関係写像の出現を明らかにする。
この結果から, 一般化は, 専用領域内で突発的に現れる機能ではなく, 感覚情報としてすでに形をなしている特性を階層的視覚処理の分解ストリームに解析する, という計算結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:30:45 GMT)
Data Leakage in Patch-Based Hyperspectral Image Classification: Quantifying the Impact of Spatial Overlap [2.5] 本稿では,パッチベースのHSI分類において,重複率 (OP) と平均重複率 (AOR) の2つの尺度を用いて,同級列車-テスト重複度を比較検討する。
Pavia Universityデータセットの実験では、SVM、2D-CNN、3D-CNN、ViT、MorpMambaを用いてランダムな空間サンプリングと非ランダムな空間サンプリングを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:55:05 GMT)
The Deceptive Bandit Problem: Exploratory Coupling and the Fragility of Multi-Agent Learning [2.5] 敵エージェントが他エージェントの探索に関する特権情報を利用する方法を示す。
偏見的バンディット学習のダイナミクスが任意に小さな地区に収束することを証明する。
我々は, 偏見が定常状態に厳密にシフトし, 偏見のコストに影響を及ぼす条件を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:12:21 GMT)
BeatFlow-ECG: Rectified Flow for ECG Reconstruction from Indirect Wearable Signals [2.5] 本研究では,単チャンネルECGを同期計測により再構成する条件整流モデルBeatFlow-ECGを提案する。
PPG-DaLiA および WESAD 上での残余オブジェクトアウトプロトコルによるモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:00:59 GMT)
Post-Training Semantic Lifting for 3D Gaussian Splatting: Separating Detector, Lifting and Representation Error [2.5] 本稿では,一度に1つの目標クラスで動作するポストトレーニングリフト手法を提案する。
この設計により、2D検出器、リフト、表現間の転送という3つのエラー源を分離できる。
メソッドは、すべてのシーンとクラスで同じ値で、ホールドアウトされた10のScanNet++シーンで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:47:47 GMT)
When the coupler is the channel: an AND condition on cavity photon-number means [2.5] 2つのキャビティは、2つのバイナリコントロールのうちの少なくとも1つがオフであるときに、平均光子番号が等しい。
制御の積に比例する強度を持つ2ポンプビーム・スプリッター相互作用を用いた基本構成を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:53:53 GMT)
DePICT: Decision-Preserving Interface for Constrained Downstream Tasks [2.5] 制約付き最適化問題は、その目的的かつアクティブな制約におけるパラメータを含むかもしれないが、最終的な決定は、そのパラメータの小さな変化に敏感なままである。
DePICTは,エージェントの解の感度に応じてコンテキスト方向をランク付けすることで,意思決定インタフェースを構築する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:10:14 GMT)
Sequential Capacity of Quantum Processes with Finite Memory [2.4] 逐次応答能力によって複雑性を定量化する。
固定されたシステムとメモリサイズに対して、我々はこの容量に関する厳密な法則を確立し、長さと確率分解能を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:59:25 GMT)
FLoRa: Flight-Assisted Data Collection from Duty Cycling LoRa Nodes under Energy Constraints [2.4] エネルギー制約の下では、UAVはどのIoTDを訪問するか、どの順序でホバリングするか、各ノードを調査する回数を決定する必要がある。
経路計画にSimulated Annealing(SA)を用いたFlight-assisted LoRaデータ収集アーキテクチャであるFLoRaを提案する。
FLoRaはメタヒューリスティック、欲求、深い強化学習ベースラインを30.6%、27.8%、VIP全体の15.2%で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:43:55 GMT)
The Impact of Likelihood Tempering on the Limiting Predictive Moments of Variational Bayesian Linear Neural Networks [2.4] ワイドベイズニューラルネットワークでは、ガウス平均場変動推論は「優越性」の傾向にある
我々は、$T = /Mc$, with constants $, c > 0$, as $M to infty$という形式のスケジュール下での限定予測分布を導出し、それを正確な後部の無限幅極限である未干渉ニューラルネットワークガウス過程(NNGP)の後方と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:24:49 GMT)
sk-bench: A Native-First Benchmark for Evaluating Large Language Models in Slovak [2.3] sk-benchは、30のデータセットを持つネイティブファーストのスロバキアのベンチマークである。
生成LLM評価のための11のリソースが導入されたか、最初にパッケージ化された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:51:22 GMT)
SkillEvoLean: Mutation-enhanced skill evolution for Lean provers [2.3] スキル強化型リーンプローバー構築のための変異強化型スキル自己進化フレームワークを提案する。
我々は,MiniF2F,PatnamBench,2025 International Mathematical Olympiad (IMO 2025),および2026 USA Mathematical Olympiad (USAMO 2026)について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:12:17 GMT)
AutodidactWAM: Cross-Modal Self-Distillation from Generated Video to Robot Actions [2.3] 世界行動モデル(WAM)は、観察と指示から将来のビデオとロボットのアクションを共同で生成する。
クローズドループ実ロボット試験を3段階の累積段階(プレグラス,グリップ,ピック・アンド・プレイス)で評価した。
本稿では,遠隔操作を伴わない手動推定器AutodidactWAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:39:42 GMT)
Provably Tractable NFA-Constrained Language Generation via HMMs [2.3] 非決定論的有限オートマトンに対する既存の制約付き生成技術は、分布や犠牲効率を歪ませる。
軽度の仮定で理論的保証を得たNFA制約生成のための非拘束時間エンジンであるNFA-LMを提案する。
実験により,NFA-LMは理論的に有界な近似誤差を持つ高品質な出力を効率よく生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:29:48 GMT)
Demonstration of Parallel Multi-QPU Execution for Fragment-Based Quantum Chemistry Using On-Premises Hardware [2.3] フラグメント分子軌道(FMO)量子化学は並列量子コンピューティングへの自然な経路を提供する。
オークリッジ・リーダーシップ・コンピューティング・ファシリティ(Oak Ridge Leadership Computing Facility)の現場に設置された3つの室温ダイヤモンドベースの量子コンピュータ「Quoll」の並列FMO計算を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:52:10 GMT)
Agreement Is Not Validity: Cross-Model LLM Consensus in Diagnosing Student Failure Modes in K-12 Math Tutoring Dialogue [2.2] クロスモデル合意は、誤った正確さの外観を生み出すことができる。
スケーラブルなラベリングは、推論された構造が有効である場合にのみ有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:16:03 GMT)
Generative AI translations in high-stakes emergency messaging [2.2] 極端な天候の報告や地震の指示のような緊急メッセージには、高い利害関係が伴うことがある。
したがって、機械翻訳や生成人工知能の使用は推奨されない。
英語から中国語とスペイン語に翻訳された地震指示文のAI生成による実験により、談話固有のプロンプトは理解性と行動可能性を大幅に改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:06:22 GMT)
Ideal Paths for Approximating Logistic Gradient Descent Trajectories at Large Initialization [2.2] 我々は、厳密な線形分離可能なデータに基づいて、全バッチロジスティック降下軌道の幾何学的近似を用いる。
固定ステップ GD 軌道が$R$ で割られたことは、固定パラメータ区間毎に$Rtoinfty$ として一様収束することを証明している。
この近似はピーク評価損失と累積トレーニング損失の式を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:01:15 GMT)
Consideration Circuits: Depth Separation and Universality Beyond a Single Softmax [2.2] 我々は,MNL単位の有向非巡回グラフによって定義される多段階選択の特徴に基づく回路(CC)を導入する。
実験では、600ドル未満のパラメータを持つスタンドアローンツリー回路が、評価されたモデルの中で最も低い平均テスト陰性ログ(NLL)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:09:19 GMT)
Towards benchmarking Western Bluebird detection in the wild [2.2] 西部ブルーバードの検出とセグメンテーションのための新しいベンチマークデータセットを提案する。
データセットには、鳥が画像のごく一部を占める高解像度(4K)の画像が特徴である。
教師付き検出器, ゼロショットおよび微調整条件下での開語彙モデル, セグメンテーションアプローチについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:56:05 GMT)
Emoception: Selective Affective Layer Fine-Tuning of Video Vision Transformers for Player Arousal Change Recognition From Gameplay Footage [2.2] SALFT(Selective Affective Layer Fine-Tuning)は、ゲームプレイによるプレイヤーの刺激認識におけるビデオビジョントランスフォーマーの適応フレームワークである。
Arousal Video Game AnnotatIoNデータセットの5倍のクロスバリデーションによる評価。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:45:47 GMT)
No Need to Stop the Fleet: Localized Anomaly Isolation via Dead Zones in AGV Fleets [2.1] 自動誘導車両(AGV)の車両は、局所的な異常に対処するためにシステム全体の緊急停止に依存している。
このアプローチは、小さなエリアのみが影響を受ける場合でも全艦隊を停止させ、不必要なダウンタイムを引き起こします。
本稿では, デッドゾーンを定式化された局所隔離手法として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:20:09 GMT)
AgentMemGate: Addressing Speculation Contamination in Conversational Assistant Memory [2.1] 長期記憶を持つ会話型AIアシスタントは、ユーザメッセージから事実を抽出し、後続の会話で相談されたストアに格納する。
最終状態メモリベンチマークでは、中間状態を探索せず、未解決の推測をほとんど含まないため、このエラーを見逃す。
我々は、プロファイルストアメモリ用の書き込み時ゲートであるAgentMemGateを紹介し、抽出されたステートメントを推測、完了したイベント、修正などとして分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:59:41 GMT)
Mu-DisCoCat: A Variational Pipeline for Compositional Generalization on Quantum Processors [2.1] 本稿では,構成概念の一般化(CoCoGen)を実現する多モード変分量子学習フレームワークであるMu-DisCoCatを紹介する。
古典的なシミュレーションでは、モデルは多モード回路表現間の重なりを計算するためにウルマン状態忠実度を用いていた。
我々の研究は、VQC上でCoCoGenを実行するためのフレームワークを確立し、短期量子ハードウェアの実用的なユースケースを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:45:43 GMT)
Less Is More: A Leakage-Controlled Study of Dermoscopic Preprocessing for Joint Skin Lesion Classification and Segmentation with YOLO26 [2.0] 本研究は,皮膚鏡視下前処理と拡張のリーク制御,病変結合性評価について述べる。
HAM10000 (10,015画像) から、7,468のユニークな病変から10,013の有効画像マスク対が得られる。
オフラインのクラスバランシング、DullRazor-CLAHE前処理、生処理されたハイブリッドビューに対して、最小限の処理された画像とオンライン拡張を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:47:39 GMT)
Multi-Label Perceptual Bug Detection in Video Games using Deep Learning on Gameplay Footage [2.0] マルチラベルの知覚的バグ検出のためのディープラーニングモデルを提案する。
提案したモデルであるResNet-BiLSTMは、ベンチマークデータセットで85.78%のF1スコアを達成した。
本研究では,複数ラベルの知覚的バグを伴う新しいデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:01:00 GMT)
A Unified Kinematic Representation Enables Reusable Biological Joint Moment Estimation [2.0] 生体関節モーメント推定からハードウェア固有の感覚を分離する中間表現として関節キネマティクスを提案する。
ジョイントキネマティクスにより、オープンソースのデータのみに基づいてトレーニングされた推定器が、異なるウェアラブルプラットフォーム間で動作できるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:48:02 GMT)
An efficient variational polaron master equation for non-Markovian spin-boson dynamics: Transformed initial states and general observables [2.0] 量子スピン-ボソンモデルの力学に対する初期状態の影響を,効率的な変分ポラロンマスター方程式を用いて検討する。
我々は、コヒーレントな重畳初期状態が局所状態よりも強い非平衡効果をもたらすことを示す。
提案された形式主義は、非駆動と共鳴駆動のスピン-ボソンモデルの両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:19:25 GMT)
From Model to Prototype: Design and Motor-Flap Propulsion Control of a Twin-Wing Metamorphic UAV [2.0] 本稿では,ホバリングモードにおけるMetaMorpherの制御,フライトダイナミクスモデルの構築,および過去の研究で検証された概念設計について述べる。
制御アルゴリズムは、車両の回転と同期してモータ推力をパルスするモーター推進(英語版)と、翼に搭載されたエレベータの偏向をパルスする新しい戦略であるフラップ推進(英語版)の2つのフェーズ同期戦略の1つを用いて実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:43:38 GMT)
Psychological Safety in Software Engineering Teams: A Systematic Mapping Study of Team Processes and Performance [2.0] 心理的安全性は、ソフトウェア開発チームにとって重要な人間的および行動的要素である。
ソフトウェアエンジニアリングのエビデンスは、チームプロセス、パフォーマンス結果、コンテキスト条件、障壁で断片化されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:48:56 GMT)
Adaptive Model Inversion Attacks Generalize a Privacy-Robustness Tradeoff [2.0] 本研究では,高精細度モデル反転攻撃の標準評価が,トレーニングデータのプライバシー漏洩を著しく過小評価していることを示す。
以上の結果から,MIAの標準評価は,プライバシの最適化と測定の失敗を誤る可能性があることが示唆された。
これはオープンな疑問を提起する: 現実的な防衛は、敵の堅牢性に対応するコストを払わずに、トレーニングデータ再構築を減らせることができるか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:11:19 GMT)
Anaximander: Interactively Running Geospatial Deep Learning Models on Any Compute Backend [2.0] 本稿では,Anaximanderについて述べる。Anaximanderは,対話型インタフェースの裏側にあるモデルソースを統一し,位置選択を計算するオープンソースシステムである。
システムのバックエンドは、複数の一般的に使用されているソースからモデルをロードし、アクセス可能な任意の計算バックエンドでそれらを提供する推論サーバである。
本研究は,農業分野のデライン化作業における3つの異種モデルのコードフリー・サイド・バイ・サイド比較で実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:31:38 GMT)
Detecting LLM-Assisted Vietnamese Writing via Keystrokes under Behavioral Manipulation [1.9] 大規模言語モデル (LLM) を用いた筆跡検出のためのキーストローク力学のロバスト性について検討する。
ベトナムのキーストローク・データセットでは、ボナ・フィドの合成、転写、パラフレージングなど、現実的な書き込みモードをキャプチャする。
脅威モデルを実装するために、キーストロークに基づく検出を回避するために設計されたデータの振る舞い操作の変種を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:45:12 GMT)
OntoPlan: An Ontology-Grounded Scene Representation and Agentic Framework for Scalable Robot Task Planning [1.9] 大規模言語モデル(LLM)をベースとしたロボットタスク計画では,大規模環境下での長期タスクの劣化が期待できる。
命令を解釈し,タスク関連情報を選択的に検索し,目標と制約を定式化し,実行可能な計画を生成する,エージェントフレームワークであるOntoPlanを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:45:03 GMT)
A Swarm-Coordinated Multi-Robot System for Early Stress Detection in Agricultural Rows Using Multimodal Leaf Sensing [1.9] 本論文では,マルチモーダルリーフセンシングを用いてストレスレベルを追跡することで作物の健康状態を継続的にモニタリングする,低コストで地中型マルチロボットシステムであるCropSentryについて紹介する。
その結果、全体の作物の健康分類精度は84.12%、健康な植物は82.60%、栄養不足植物は88%、病気植物は80%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:07:15 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） (Tue, 06 Oct 2026 23:26:46 GMT)
MIM-VLA: Learning Physical Interaction Representations from Gripper Motor Feedback [1.8] 視覚言語アクション(VLA)ポリシーは、主に視覚的な観察とロボットの状態から把握されたアクションを推測する。
直近のグリップ電流, 位置, 速度, 信号の妥当性を128次元の相互作用トークンとして符号化した, モータフィードバックに基づくMIM-VLAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:28:07 GMT)
One Step at a Time: Trading LLM Autonomy for Process Predictability [1.8] モデルコンテキストプロトコル(MCP)をステップオーバーしてプロシージャを段階的に提供します。
サーバが1ステップずつリリースし、エージェントがそれを実行し、各ステップが構造化されたStep_outputを返す。
完了したステップレコードは、ダウンストリームツールがステップごとに監査し最適化できるマシン可読実行ログを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:10:42 GMT)
Shape-Bayes: Bayesian Inference of Structured Shapes under Visual Ambiguity [1.7] シェープベイズ(Shape-Bayes)は、不確実性を認識した視覚知覚とベイズ的形状推論を結合する確率的枠組みである。
最先端の決定論的モデルよりも最大34%のIDRを絶対的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:31:42 GMT)
Measurement-free Preparation of Surface-Code States with Digital-Analog Counterdiabatic Drivings [1.7] 浅い回路による安定化器符号状態の生成は、超伝導回路における短期量子誤差補正にとって重要なプリミティブである。
表面符号基底状態多様体の作成のためのディジタルアナログ法を提案する。
正方形格子は回転する曲面コードに対応し,正方形の場合ではそのスケーリングを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:42:49 GMT)
DySCo: Dynamic Sharding for Collaborative Edge-Cloud LLM Inference with Depth-Synchronized Batching [1.7] 大規模言語モデル(LLM)は、広汎なインテリジェントアプリケーションをサポートするためにますます使われています。
LLMは主にクラウドにデプロイされるが、レイヤワイドのエッジクラウド推論により、リソースに制約のあるエッジデバイスは、フルにホストできないLLMにコントリビュートすることができる。
ローカルキャッシュを保持するエグゼキュータであるDySCoを紹介し、dyForwardを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:42:11 GMT)
Epistemic Uncertainty-Aware Defect Detection for Quality Control in Medical Device Manufacturing [1.6] 我々は、ヘテロジニアス製造と、知識グラフで表されるデバイスレポートデータで動作する機械学習フレームワークを検討する。
決定モデルにおける不確実性に起因する誤差を軽減するために,予測を無視する原則的拒絶戦略を解析する。
我々は,標準合成ベンチマークと実世界の医療機器レポートデータを用いてアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:08:37 GMT)
FlightMagNav: An Open Dataset and Probabilistic Map Learning and Validation Framework for Outdoor Magnetic Field-Based Positioning [1.6] 磁場に基づく位置決めは、外部インフラを必要とせず、大規模にジャムすることが難しいレジリエントな位置決め技術である。
地球表面近傍で活動する空中プラットフォームのための磁場に基づく位置決めの研究を容易にするため、オープンデータセットが提示される。
データセットには、磁場マップ学習とバリデーションの両方の測定が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:43:47 GMT)
The Standardization Trap: Certifying Joint Label Processing in Tabular Foundation Models [1.6] 1つのコンテキストラベルを変更することで、他のラベルが予測にどのように影響するかが変わります。
さらに、共同処理がトレーニングとともに出現し、注意スコアが測定されたインタラクションの大部分を担っていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:18:06 GMT)
HuC-VideoMAE: Human-Centric Video Masked Autoencoding from synthetic data [1.5] ビデオトランスフォーマーの自己教師型事前学習を人工人間動作データセット上で検討する。
本手法は, 合成データを用いたビデオMAEプレトレーニングにおいて, 性能を著しく向上させる。
倫理的行動認識モデルの使用を促進するため、事前訓練されたモデルを公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:30:55 GMT)
RBMatch: Dual-Level Class Rebalancing for Semi-Supervised Building Footprint Extraction [1.5] リモートセンシングでは、厳しい前景-背景の不均衡が、特に自己学習の課題となる。
擬似ラベルの生成と教師なし最適化を協調的に制御する2レベルクラス分散フレームワークである textbfRBMatch を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:40:14 GMT)
Neighborhood Smoothing for Calibration [1.5] 列車時キャリブレーションの一般的な原理としてグラフ平滑化を導入する。
グラフの平滑化, 近傍サンプル間の予測的ばらつきと局所的信頼変動を結合する境界の導出の影響を解析する。
本稿では,隣接するサンプルの予測分布間のイェンセン-シャノン差分をペナライズするグラフベースの列車時正規化器である ModelNoSpace を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:16:15 GMT)
A Decision-Focused Neural Optimization Framework for Personalized Route Reproduction from Vehicle Trajectories [1.5] 本研究は,学習者固有の潜伏リンクコストに対する最短経路問題として,個々の経路再生を定式化する。
我々は、コンテキスト共変数をパーソナライズされたリンクコストに組み込む知覚モデルを含むニューラルネットワークを提案する。
エンド・ツー・エンドのトレーニングを可能にするために,予測最短経路を観測経路と整合させるために,意思決定中心の学習を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:00:49 GMT)
Learning Explainable Representations of Complex Game-playing Strategies [1.5] ゲームプレイ動作のシーケンスに基づいて学習した戦略とポリシーを実行可能な手順として合成するために,RLエージェントを訓練するための人間の認知に似た戦略を提案する。
学習した戦略が効果的に作用し、ゲームプレイデータから学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:28:48 GMT)
Contrastive Learning for Aspect Representation towards Explainable Recommendation [1.4] 提案フレームワークは,評価に基づく特徴とアスペクトに基づく特徴をレビューから組み合わせ,ユーザとアイテムの表現を学習する。
我々は、評価とアスペクトベースの両方の特徴をコンテキストとして、ユーザとアイテムの最終的な表現を用いて、トランスフォーマーデコーダを訓練する。
3つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法は推奨(精度)と説明生成の両方において,ベースライン法よりも優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:55:55 GMT)
PerSpectron: Detecting Invariant Footprints of Microarchitectural Attacks with Perceptron [1.4] 本研究は,ハードウェアによる攻撃の微構造的フットプリントを系統的に検討する。
ハードウェアベースのニューラル予測器の設計に相関したマイクロアーキテクチャ統計を用いる手法を提案する。
ハードウェアベースの検出器PerSpectronは、パーセプトロン学習を使って攻撃を識別し分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:26:19 GMT)
On the Computational Tractability of Robust Bandits [1.4] 学習者に対して $tildeO(sqrtT)$ regret を付与する特別なケースを特定します。
近年,AIアライメント問題を解決するためには,非実現不可能な学習問題に対する効率的な学習者が不可欠であることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:38:34 GMT)
BioStudyBench: Evaluating Agents on Post-Cutoff Biomedical Studies [1.4] 公開データを用いたバイオメディカル研究の報告結果とAIエージェントが一致できるかを評価する。
2026年7月から9月にかけて発行された研究から得られた25の長軸解析タスクのベンチマークであるBioStudyBenchを紹介した。
各タスクにおいて、エージェントは中立的な研究質問を受信するが、データファイルはないため、関連する公開データを検索してダウンロードし、カット前のレコードのみを返すツールを通じて文献を検索し、データ解析を通じて結果を報告しなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:01:35 GMT)
HE-OFT: Privacy-Preserving One-Shot Federated Fine-Tuning under Homomorphic Encryption [1.3] HE-OFT(英語版)は、訓練されたモデルを受け取らない最初の暗号でセキュアなワンショット・フェデレーション・ファインチューニングプロトコルである。
4つのテキスト分類タスクでは、HE-OFTは61～79パーセントの精度に達し、クライアントのトレーニング単独では20～48パーセントである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:35:08 GMT)
Tram-FL: Reducing Communication and Computation Costs through Sequential Model Circulation in Decentralized Federated Learning [1.3] この研究は、最小の計算と通信コストでDFLを実現することを目的として、モデル自体に焦点を移す。
本稿では,モデル循環型トレーニングにおけるトレーニングスケジューリング問題に対処し,どのノードがモデルを更新すべきか,実行すべき更新数を決定する。
量子化モーメントにより、Tram-FLはトランスミッション当たりの通信負荷を制御しながら、より少ないモデル循環で高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:01:01 GMT)
Vector Map Quality Metrics for Contextual Autonomous Driving Systems [1.3] 位置誤差, 存在, 完全性の観点から, 地図の不一致を計測するGOSPAMと呼ばれる新しい指標を提案する。
その結果,GOSPAMは地図偏差の様々な形態を効果的に捉える統一的で解釈可能な尺度であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:42:12 GMT)
Are Language Models Script-Aware? [1.3] 言語モデルはしばしば意図しない言語やスクリプトで出力を生成する。
マルチスクリプト言語でテストすることで,モデルがスクリプト知識を持つかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:31:04 GMT)
Safe Multi-Robot Collaborative Transport Using Density Functions [1.3] 本稿では,複数の四足歩行ロボットによる安全な協調操作のための階層的密度に基づくモデル予測制御フレームワークを提案する。
中央ボックスレベルのMPCは、目標収束と障害物回避のための制御密度制約を強制しながら、接触力を最適化する。
この手法はMuJoCoにおいて、2つと3つのUnitree Go2rupedに対する全身接触ダイナミクスを用いて、狭い通路を通る剛体物体を協調的に押圧する手法として評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:34:36 GMT)
Rethinking Knowledge Retrieval for Generation: A Survey on RAG Architectures and Applications [1.3] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語のタスクにまたがる顕著な流布性と汎用性を示している。
しかし、それらは静かな知識と幻覚への感受性によって基本的に制限されている。
Retrieval Augmented Generation (RAG)は、外部検索機構と生成モデルを統合することでこれらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:32:42 GMT)
Noise Your Prompt: Noising Conditioning Tokens in Continuous Diffusion Language Models [1.3] 本研究では, 連続拡散言語モデルにおける標準的慣行として, 訓練中清潔な条件付きトークンの修正について再検討する。
この修正された学習目標の下では,スドクやN-クィーンズなどの推論タスクにおいて,より優れた一般化が達成されることを示す。
また,ギガワードを要約した控えめなデータセット構造において,自然言語生成の質が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:38:52 GMT)
REViT-v2: Hierarchical Windowed Roto-reflection Equivariant ViT for Equivariant Feature Extraction [1.3] ウィンドウ化されたグループ・畳み込み自己注意に基づくスケーラブルなロト・リフレクション・グループ・等価な視覚変換器を提案する。
我々の手法は、数百万のパラメータと大きなデータセットを持つグループ同変視覚変換器(ViT)に拡張可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:23:15 GMT)
CISB-Bench: An Auditable Source--IR Dataset of Compiler-Introduced Security Bugs [1.3] CISBは、最適化、低下、または機器決定が生成されたプログラムのセキュリティ関連プロパティを変更するときに発生する。
CISB-BenchはGCCとLLVMから抽出した429個の正確なCプログラム行の監査可能なデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:26:28 GMT)
High-Dimensional Statistical Inference for Sparse Support Vector Machines [1.2] サンプルサイズと特徴数が比例的に増加すると,スパースサポートベクタマシンのためのフレームワークを開発する。
主な課題は非滑らかなヒンジ損失であり、これはスムーズな分類損失に対する偏りの議論の直接的な適用を妨げている。
高次元乳癌遺伝子の発現データの解析は、提案した推論が、元のスパースSVMで選択された変数と統計的に有意な特徴を区別する方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:40:12 GMT)
Conditioning-Free Non-Uniform Quantum Fourier and Chebyshev Transforms [1.2] 非一様チェビシェフ変換に対する効率的な量子アルゴリズムを提案する。
これは、与えられたノードでサンプリングされた関数のチェビシェフへの射影として定義され、$xin[-1,1]$で一様である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:33:09 GMT)
TICDA: Tabular In-Context Data Attribution [1.2] タブラル基礎モデル(TFM)は,コンテキストに付与されたラベル付きデモンストレーションを条件付けすることで,強い予測性能を実現する。
個々のデモンストレーションが特定の予測をどう形成するかは、いまだに理解されていない。
標準データ属性法は、FM設定に転送しない。
TFM遅延埋め込みで訓練された線形サロゲートから直接、文脈におけるすべてのデモンストレーションの影響を測定する手法であるTICDAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:55:27 GMT)
Shadow Quantum Singular Value Transformation with Shallow Quantum Circuits [1.2] シャドー量子特異値変換(シャドーQSVT)を導入する。
目標は、すべての$jin1,dots,m$に対して$langle|f(H)daggerO_j f(H)|rangle$を見積もることである。
初期状態の構造を利用する3つのアルゴリズムと、量子回路の深さを減少させるために観測可能なオブザーバブルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:51:18 GMT)
A Cognitive-Aware QML-CRL Framework for Detecting Affinity and Romance-Investment Fraud [1.2] 本稿では,マニピュティブな会話における認知バイアスをモデル化することにより,親和性とロマンス投資詐欺を検出するハイブリッド量子古典的枠組みを提案する。
提案手法では, この不正クラスの中心となる認知バイアスを, パラメータ化量子回路に専用量子ビットで処理する。
モデルの性能を, 正当性, 迅速性, 正当性, プレッシャー性を含む合成会話で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:33:26 GMT)
An operational characterization of finite-dimensional quantum theory [1.2] ベルの不等式は古典的確率論に当てはまるが、ツィレルソンの境界は量子力学の第一段階を与える。
量子論によって予測されるすべての相関が実際に実現可能であることを証明できるだろうか?
特に、ベルの不等式違反が直接観察されたものよりも大きいことを証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:07:08 GMT)
Learning consistent molecular mechanics force fields from first principles [1.2] 結合パラメータと非結合パラメータの両方を学習する古典力場(FF)に統一的なアプローチを導入する。
本モデルでは, 高精度な電気応答特性を復元し, 幾何最適化ベンチマークにおける最先端の精度を実現し, 従来のFFと既存のFFのコンフォメーションサンプリングを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:14:50 GMT)
Representation Bias, Correction Transfer, and Resolution Sensitivity in Three-Dimensional Mitochondrial Morphometry [1.1] 光学顕微鏡用3次元ミトコンドリア形状ライブラリの2,720個の開発オブジェクトを使用する。
占有率由来の容積は平均3.665%の基準メッシュ容積を超えることがわかった。
占有性に起因した特徴を用いた凍結回帰は、同じ資源から2,728個の未使用物体において、中央値の絶対誤差を3.481%から0.664%に減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:18:00 GMT)
Complementary Feature Domains: Information Preservation Does Not Imply Predictive-Contribution Preservation [1.1] 制限された決定族の下で予測的寄与を変化させつつ、目的情報を変更せずに、非可逆的な表現変換を行うことができることを示す。
我々は、制御されたリコーディングの下で、コンテキスト的コントリビューションがどのように変化するかを測定するCFDコントリビューション欠陥による結果の遷移を形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:53:05 GMT)
PVSync: A Unified Lip-Sync Expert for Timing and Articulation [1.1] PVSyncは音声・視覚のオフセット推定と音素レベルの調音スコアの統一モデルである。
13のトーキングヘッドビデオ生成モデルのオフセット補正ビデオでは、PVSyncはLSE-Cよりも人間のリップシンク品質のランキングとよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:36:54 GMT)
One-Slide Calibration of Pathology Foundation Models [1.1] スライド内のリージョンを内部制御として使用するSlideRulerを導入し、他のリージョンでの予測や修正によるシフトを補正する。
rescansから学習した転送マップは、基礎モデルを固定しつつ、推論時に単一のスキャンからキャリブレーションを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:09:36 GMT)
Early Memory Selection for Balanced Adam [1.1] 本稿では,Adam における共有メモリパラメータ $==$ を選択する手法を提案する。
局所モデルは、過去の勾配を平均化することによって生じる遅延に対してアダムの正規化方向サンプリング変数のバランスをとる。
11のビジョンと言語ワークロードに対するシードマッチングの振り返り評価は、平均相対的検証ギャップを40.7%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:22:36 GMT)
Communication-Free Obstacle Localization from Aggregate Wrench Measurements in Leader--Follower Cooperative Transport [1.1] 本研究では,ロボット間通信を明示することなく,剛体ペイロードを協調的に輸送するロボットの障害物位置決めについて検討する。
リーダーロボットはペイロードの動きを指示し、追従ロボットは局所的に検出された障害物をアシストして反応する。
我々は,これらの測定結果から,リーダが障害物位置を回復するための追従制御法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:24:13 GMT)
Benchmarking System One decision models against trained classifiers and language models for automated decision gates [1.1] 1つのハーネスは6つのファミリーから8つの決定モデルチェックポイントを送信する。
タスクラベルでは、細調整されたDeBERTa-v3-largeが最も精度が高い。
その結果、自動決定ゲートの条件依存ルールが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:03:28 GMT)
Principled Under Pressure: Post-Training Decides Whether LLMs Act on Their Own Moral Judgment [1.1] 5種類の圧力で248のシナリオを事前登録したパネルを構築します。
各シナリオは、エージェントが何をするかを選択すると、どの選択肢が正しいかを尋ねると、同じモデルに2回設定されます。
OLMo-3-7B-インストラクションでは、モデルは5つのプレッシャーシナリオの約1分の1で間違った判断を下す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:52:23 GMT)
Leveraging a four-quadrant approach for evaluating Redpine Science [1.1] Redpine Scienceは、モデルとエージェントにピアレビューされた幅広い文献への単一のアクセスポイントを与える。
本報告では、検索したチャンクの関連性と、Web検索と比較してRedpine Scienceにアクセスした際のモデル回答の2つのレベルについて、Redpine Scienceを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:11:30 GMT)
RACE-FPP: A Robust AI-assisted Characterisation Enhancement for Fringe Projection Profilometry [1.1] Fringe Projection Profilometry (FPP) は信頼性の高い3次元再構成を実現するために正確なシステム特性を必要とする。
既存のディープラーニングベースのコーナー検出器は、検知基準とカメラの再投射誤差だけで評価されるのが一般的である。
我々は、ディープラーニングに基づくコーナー検出を標準カメラのキャラクタリゼーションワークフローに組み込んだ完全なFPPキャラクタリゼーションパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:07:04 GMT)
Second-Order Problem Solving for Recursive Self-Improvement in Formal Verification [1.0] 再帰的自己改善(RSI)により、エージェントは実行フィードバックを反復的に最適化できる。
標準RSIは通常1階として動作し、即時障害の症状に応じて表面レベルのパラメータを何度もパッチする。
本稿では,ワークフロー最適化を2次診断に高めるフレームワークであるSO-RSIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:09:22 GMT)
PIT-GCL: Protein Interaction using Topological Graph Contrastive Learning [1.0] PIT-GCLは、アミノ酸配列、C点雲、グローバル持続ホモロジー記述子から独立して各タンパク質をコードする二重塔構造認識フレームワークである。
各タンパク質は第1段階で独立にコード化されているため、その表現は候補ペア間で事前計算や再利用が可能であり、大規模なスクリーニングに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:57:50 GMT)
Trajectory Abstraction for the Science of Language Agent Behavior [1.0] 言語エージェントの科学的研究は、タスクやモデルにまたがる仮説を支持する行動変数を必要とする。
我々は、この研究問題を軌道抽象の階層の学習とテストとして定式化する。
我々は、許容された削減のための有限深度境界を導出し、固定された抽象化に対するプロトコル効果を特定し、実現の不一致と抽象誤差の構成を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:58:44 GMT)
Learned Monotone Recurrent Features in Governed Credit Scoring: The Price of the Frame and the Necessity of Macro Conditioning [1.0] 規制付クレジットスコアには、露光入力毎に単調なスコアが要求される。
5つのプロダクションスケールのクレジットデータセットに、適合した許容度で答える。
学習されたモノトーン機能の価値は、ガバナンスとフレームの厳格さによって上昇します。
列車の入場、テスト・オン・クライシスの住宅ローンの設計では、2つの公共マクロ経済シリーズが入力列として傷ついているが、その繰り返しを条件付けることで、紙の唯一の学習ブロック危機対策が実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:41:33 GMT)
Incidental information contaminates patient notes and disrupts clinical reasoning in large language models [1.0] 576人の患者とクリニックの対話では、フロンティアモデルが小文字の交換を35%の音符に挿入していることが判明した。
57のモック・コンサルテーションでは、10dBの患者からのバックグラウンド・スピーチが48.2%に漏れた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:55:29 GMT)
Do Vision Models Learn Physical Constraints or Rendering Shortcuts? A Counterfactual Benchmark for Grounded Physical Consistency [0.9] 現代画像編集モデルは、編集シーンの物理を破りながらテキスト命令を満たすことができる。
本研究では,編集画像がシーン物理に反するか否かを検知し,身体的可視性診断について検討する。
制御された合成成分が5,500枚の画像を生成するために三葉3を用いた反実的ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:06:44 GMT)
From Wearable Interfaces to Dexterous Policies: Contact Shifts and Tactile Representations [0.9] ウェアラブルインターフェースは、オペレーターがタスクオブジェクトと直接対話しながら、手の動きを通じて巧妙なデモを収集することを可能にする。
この直接的な相互作用は、収集中の対象ロボットへの依存を減らすだけでなく、各デモンストレーションを生成する物理プロセスのハードウェア部分も収集する。
ロボットのコマンド定義,マッピング手順,触覚モジュールタイプを共有するDexUMIファミリーエクソ骨格の2つのバージョンについて検討した。
改訂されたインターフェースは、報告された物理的要求を低減し、選択されたデバイスレーティングを改善し、ベースラインによって機械的にブロックされる精度の把握における触覚アクセスを可能にし、タスク依存的な変更を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:22:47 GMT)
ExoBridge: Learning a Bare Hand to Hand-Worn Exoskeleton Mapping through Human Limb Coupling [0.9] 本稿では,手動ビデオからセンサ付き外骨格の運動・触覚状態まで,ブリッジ機能を学ぶフレームワークであるExoBridgeについて述べる。
収集中、片方の手は裸のままで視覚的な観察を提供し、もう一方の手は外骨格を着用し、同期した動きと触覚の測定を提供する。
4つの操作タスクにわたる1,215のデモンストレーションの評価では、プールされたAUROCは0.916で、ピアソン相関は0.790である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:27:37 GMT)
FlowCF: Sparse Counterfactual Explanations for Mixed-Type Tabular Data using Flow Matching [0.9] FlowCFは、CF生成を現実から対象クラスへのスパーストランスポートとしてフレーム化するモデルに依存しない生成方法である。
得られた幾何を利用して、輸送の変化量を最小限に抑えるゲーティングネットワークを通じて、疎結合を最適化する。
6つのベンチマークデータセットの実験では、FlowCFが最高の数値空間性と近接性を生成することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:27:23 GMT)
Relative-Entropy Flow Across the Page Transition [0.9] レプリカのトリックに基づく量子相対エントロピーの枠組みを開発し,ジャッキー・タイテルボイムブラックホールの蒸発過程の解析に応用する。
本研究では, 正確な放射状態とホーキングサドル状態とレプリカワームホールサドル状態との相対エントロピーが, 粗粒な半古典的記述に固有の情報理論コストを定量化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:12:46 GMT)
Grand Canonical Generators [0.9] ボルツマン発生器をグランド・カノニカル・アンサンブルに拡張する生成フレームワークであるグランド・カノニカル・ジェネレータ(GCG)を紹介する。
最初の条件は、化学ポテンシャルの可変サイズ生成モデル、粒子番号のサンプリング、および構成を共同で行う。
2つ目は、大標準分布を粒子数分布と対応する標準ボルツマン密度に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:08:53 GMT)
Holdout Best-of-N: Unbiased Evaluation and Its Cost [0.9] 本研究では,1候補あたりの独立スコア$K$の固定行列から,新スコア$J$を選択する政策について検討する。
この行列にのみ基づく単一の推定器は、候補者固有のスコア法則の独立かつ安定なすべての収集の下で、予想される判断報酬に対して全くバイアスがかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:26:05 GMT)
When Plans Change Answers: Formalizing Cost-Accuracy Optimization for Semantic Queries [0.9] セマンティッククエリエンジンのコスト-精度最適化のための公式な問題定義を与える。
私たちの出発点は、Jevのような意思決定モデルがそれぞれの決定に付随するという、調整された信頼度です。
ポイントワイド決定政策の下では,精度がプラン不変であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:19:43 GMT)
Classifications in modular restricted Boltzmann machines [0.9] 我々は、$L$ホップフィールドモデル(HMs)からなるモジュラー連想ニューラルネットワークを考える。
RBM重みの同じ設定が依然として有効なセットアップを提供しており、ネットワークが混合を共同で分類し、切り離すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:13:33 GMT)
Can phenotypic activity be predicted without experimental readouts? [0.9] CLOOMEやCellCLIPのような2つの分子形態データに比較して事前訓練された分子エンコーダは、表現型予測のための安価なサロゲートとして提案されている。
分子エンコーダのこのアイデアを, 明らかな性能を向上できる2つのコンファウンドを制御可能なプロトコルで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:56:23 GMT)
Structure-Aware Graph Abstention for Reliable Selective Forecasting [0.8] 構造ゲーティングを用いて選択的なMSEとTEMを一致した範囲で削減する。
我々のベンチマークでは、クロス変数構造がより意味のあるように見える最大の利得は普遍的ではなく、補完的な棄権信号を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:23:51 GMT)
DISRQAD: Diffusion Image Super-Resolution Quality Assessment Dataset and Benchmark [0.8] DISRQADは、この設定のための主観的品質データセットと診断ベンチマークである。
10つの拡散法と4つの非拡散法から14,000のSR出力に対する平均世論スコア(MOS)を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:19:15 GMT)
From High Recall to High Utility: Dataset-Adaptive Post-Processing of LLM-Generated Customer Intents [0.8] 顧客意図抽出(CIE)のために開発されたデータセット適応後処理アーキテクチャ
顧客意図抽出(CIE)のために開発されたデータセット適応型後処理アーキテクチャを提案する。
類似したプロファイルを持つピア顧客からの直接的な証拠を欠いた顧客にとって、おそらく目的を推測するマシン生成インテントと、意図誘導型セマンティック検索とマッピングの2つのダウンストリームアプリケーションについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:41:19 GMT)
Evidence Before Sampling: Interpretable Implicit Negative Candidate Discovery for Recommendation [0.8] 暗黙的な否定的候補発見を定式化し、観察された顧客の行動に支えられた観測されていない相互作用を識別する。
提案手法を産業用B2B設定および5つのパブリックレコメンデーションデータセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:02:47 GMT)
Symmetry protected quantum many body scars through half-gauging [0.8] 対称欠陥挿入と量子多体散乱現象の相互作用について検討した。
我々の研究の主な成果は、そのような連鎖におけるハーフゲージの詳細な解析であり、システムに非自明なインターフェースを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:11:32 GMT)
Whose Memory Is It? Scope-Aware Commit Rules for Long-Term LLM Memory [0.8] 永続記憶により、エージェントは会話を通して経験を持てるが、ローカルな推論ミスを耐久性のあるものに変える。
我々は,この信号を保存するコミットルールであるCASKを導入し,共有世界の事実が耐久性のあるメモリに入るようにした。
制御された長い会話の競合やツールエージェントのトレースは、この設計がメモリの挿入を改善し、後続の回答を一時的に汚染しないようにしていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:05:31 GMT)
Post-Grasp Kinematic Repair for Robotic Insertion via Object-in-Gripper Reorientation [0.8] 安定したグリップは、運動学的に実現可能なロボット挿入を保証するものではない。
対象物の再配向による移植後の運動能力回復について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:23:38 GMT)
Natural Language Questions as an Interface for Knowledge Graphs: QRAKEN Graph Distillation and Semantic Self-Healing [0.8] QRAKENは、スキーマの期待よりも経験的なグラフのエビデンスを基盤とした、ニューロシンボリックパイプラインである。
オフライン蒸留器は、マルチホップパターンのコンパクトな記述であるTTQLを生成する。
オンラインでは、TTQLがLLMをガイドし、決定論的構文、語彙、データモデルチェックが反復的洗練の診断を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:24:26 GMT)
Lost in the bf16 Cast: Exporting Ternary Language Models Can Revert Most Low-Learning-Rate Code Changes [0.8] BitNet b1.58、Falcon-E、BitCPMといった第三次言語モデルは、高精度の潜時重みで微調整されている。
パイプラインを3つのラボで監査します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:58:35 GMT)
A 3D-Printed GHz Microwave-Resonator Paul Trap for Electron Confinement and Millisecond Spin-Qubit Coherence [0.7] 電子閉じ込めに必要なGHz帯で動作する3Dプリントマイクロ波共振器ポールトラップについて報告する。
共振器は、約1000の適度な品質係数を示し、低入力電力で大きな集電電振幅を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:17:10 GMT)
Stochastic Gradient Descent Ascent is Suboptimal for Nonconvex-PL Min-Max Games [0.7] 勾配降下(SGDA)は、非var min-maxゲームにおけるタイムスケール比とステップサイズによって変化する。
NC-PLゲームにおいて,SGDAは静止点の発見に失敗する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:08:34 GMT)
Space-Time Electron Wave Packets with Tunable Skyrmion Textures [0.7] 時空間波パケット(STWP)は、波長可変群速度、非回折、光学分野における非局所スピンテクスチャなど、多くの非自明な特性を実現している。
本稿では,伝搬不変かつグループ可変な物質波パケットである自由電子STWPについて検討する。
その結果,センサや情報伝達に使用されるトポロジカル自由電子波束のプラットフォームが開放された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:10:32 GMT)
Efficient and Implementation-Hardened RBLWE on Commodity Cortex-M Microcontrollers [0.7] 本稿では,コモディティARM Cortex-M33マイクロコントローラ上でのRing Binary Learning暗号のISA高速化と実装ベースライン実現について述べる。
同じコアのコールドスタートスピードアップは、スカラーエントロピー上の鍵生成、暗号化、復号のための$4.06times$、$3.35times$、$3.01times$である。
その結果,市販マイクロコントローラにおけるRWEの実用的高速化・セキュリティトレードオフが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:14:48 GMT)
Toward Evidence-Driven Human-Agent-Robot Teaming for Earth-Independent Anomaly Triage [0.7] 本研究では,地球に依存しない異常トリアージにおける人間-エージェント-ロボットチームのためのエビデンス駆動アーキテクチャを提案する。
私たちの主な貢献は、ハードウェア・イン・ザ・ループ統合のプロトタイプで実施される、権威に縛られたクローズドエビデンス・ループアーキテクチャです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:03:09 GMT)
LOGIC: An LLM Benchmark for Intent-Grounded Change Impact in Aerospace Electrical Systems [0.7] 検出されたすべての違いを伝搬すると、非常に広範囲な影響レポートが生成される。
制御されたベンチマークおよび評価フレームワークであるLOGICを提案する。
LOGICには168のシナリオがあり、144のセレクションと24の棄権ケースが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:14:09 GMT)
Decide Before You Look: Learning Which Retrieved Memories Deserve Pixels [0.7] 検索後、検索された各画像は、ピクセルとして、画像当たり約1000の視覚的トークンとして、または、質問された詳細をしばしば見逃す、格納されたテキストプロキシとして、応答モデルに到達する。
画素の利点は、通常1つか2つの検索された記憶から得られ、全解像度画像を読み取ることなく、解答モデルが実行される前に予測できることが分かる。
PixelTriageは、検索後に配置されたプラグインで、テキストを生成しない小さなモデルは、ダイアログ、短いメモ、検索したメモリのサムネイルを読み、そのピクセルがどれだけ追加するかを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:47:45 GMT)
Do We Still Need Gazetteers in the Era of LLMs? Chaining Retrieval with a Spatial Neuro-Symbolic Index [0.6] 地理情報検索(GeoIR)タスクは、下流のアプリケーションに対して曖昧なトポニムを解釈するシステムを必要とする。
伝統的に、位相分解能は、場所の実体と空間関係の明示的な指標を提供するために、ガゼッタに依存している。
近年,手作り検索への依存を減らすために,ガゼテアフリーアプローチが試みられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:25:00 GMT)
A Case Study in Assuring AI-Written Software [0.6] 本稿では,コーディングエージェントによって構築され,ソフトウェア工学の正式な訓練を受けていないオペレータが管理するプロダクションヘルスケアプラットフォームのケーススタディについて報告する。
この場合、人間のコントロールは、意図された結果を維持すること、それを判断するために使われた証拠、エージェントの許可、最終的な人間の決定は、すべて同じ目的に結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:37:08 GMT)
Incentive Alignment in Online Experimentation [0.6] 新機能の因果効果を評価することは、オンラインプラットフォームにとって重要な目標です。
新機能を開発する実験者は、どの仮説をテストするかを指示する。
未確認のまま、このプリンシパル・エージェント・コンフリクトはプラットフォームの価値を著しく損なう可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:44:16 GMT)
ApexQuant: Data-Free Elastic Quantization by Residual Re-Isotropization [0.6] ApexQuantは、残差を量子化するキャリブレーションフリーの量子化法である。
新鮮なランダム回転は、各残余を超球面上の均一分布に戻す。
ApexQuantをスカラー、E_8$、トレリスの3つの交換可能なステージでインスタンス化し、4つのオープンウェイトLCMと地球観測および医療ドメインで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:49:55 GMT)
Contextualization of Third-Party Cloud Security Findings [0.6] サードパーティのクラウドセキュリティの発見では、重大さの発見は静的である。
私たちは、それぞれの発見の深刻さを、それが住んでいる環境の証拠から再導出します。
2つの商用クラウドセキュリティプラットフォームから,9,967ベンダのハイパフォーマンスな調査結果を実運用現場で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:39:16 GMT)
Wikidata Search Traces: A Dataset for Training Knowledge Graph Search Agents [0.5] 我々は、グラフを探索することで答えるエージェントを研究し、それらを制限する2つの障害について論じる: ソルバの探索方法を記録するトレーニングデータの欠如と、モデルコンテキストに直接大きなグラフ結果を加えるインターフェース。
我々は、名前付きエンティティをネスト条件に置き換え、ターゲットがユニークであり、新しい条件がすべて必要であることを各拡張後に確認することで、凍結したWikidataスナップショット上にマルチホップ質問を構築する。
生成した再帰言語モデル(Recursion Language Model, RLM)では,バッチグラフコールをモデルとして,結果を永続的に保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:10:43 GMT)
Local Content-Style Control for Diffusion-based Image Stylization [0.5] ControlNet + IP-Adapter スタイリングパイプラインに2つの条件付きウェイトが追加される。
重みは解離経路に作用し、独立して2x2リタッチする語彙を調節する。
我々は、編集が修正された領域に限られており、各重みが主に自身の軸を握っていることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:16:11 GMT)
Plug-and-Play Quantum-Resistant BLE Pairing for Medical Implants via NFC Out-of-Band [0.5] 本稿では,NFC チャネル上でキーカプセル化機構 (KEM) を実行する,NFC ベースの軽量でプラグアンドプレイな OOB ペアリングプロトコルを提案する。
提案プロトコルはBLEスタックの変更を必要とせず、本質的にRFバッテリ枯渇攻撃に抵抗する。
IMD-class proof-of-concept testbed の評価は、リソース制約されたデバイスにおいて、量子後 OOB ペアリングが実用的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:22:23 GMT)
Same Feedback, Different Answer: Measuring Run-to-Run Instability in Frontier-Model Customer Feedback Analysis [0.5] 本稿では,意味論的に等価なカテゴリを整理し,テーマチャーンとボリューム不一致という2つの操作指標に焦点を当てた繰り返し実行評価フレームワークを提案する。
8つのフロンティアモデル,100～5000レコードのコーパスサイズ,複数プロンプト,3つの実行設計の3つの繰り返し顧客フィードバックタスクを評価した。
Claude Opus 4.8と1000レコードコーパスの固定により、TGAは生発生と階層分解の両方に対して86～88%のテーマチャーンを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:29:25 GMT)
Mitigating Concept Drift in QoS Prediction for Teleoperation of Autonomous Vehicles Using Historic Data [0.4] 本稿では,2つの重要な遠隔操作ネットワークであるアップリンクデータレートとラウンドトリップ遅延を予測するための予測フレームワークを提案する。
また,遠隔操作に特化して予測性能を評価するために,臨界シナリオ検出の指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:01:36 GMT)
Seeing the Context: Enhancing Recommender Systems with Image-Derived Contextual Signals [0.4] マルチモーダルレコメンダシステムは、主にイメージを使用してアイテムやユーザ表現を豊かにし、状況のコンテキストを特定しない。
本稿では,視覚言語モデルを用いて学習した物理的,社会的,モーダルなカテゴリを対象とする,画像から派生したコンテキストの表現を提案する。
ICE-Fuseは、これらのカテゴリを融合させ、それらをコンテキスト認識レコメンデータシステムに統合する、この表現を評価するパイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:15:48 GMT)
Multi-Aspect Runtime Verification for Simulation-Based V&V of LLM-Enabled Autonomous Agents [0.4] 本稿では、自然言語ポリシー条項を1つの標準イベントストリーム上で、タイプ付き空間/時間/意味三重に分解するフレームワークを提案する。
これらの空間的義務は、一般に一階の時間的仕様によって仮定されないことを示す。
2つのミッション領域にまたがって、死傷者退去と持続性に異議を唱えた1つの民間ドメインは、予防的封鎖政策の下で構成され、攻撃の成功をゼロにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:00:43 GMT)
From Probabilities to Decisions: Search and Multi-Teacher Distillation with Jev [0.4] 厳密な制約の下で決定を必要とする2つのタスクを通じて、そのようなモデルであるJevについて研究する。
弾丸チェスでは、ストックフィッシュ検索の内側にJevの判断を配置するボットが、他のボットに対して2200リーチの弾丸評価を上回ります。
パスリグレードでは、Jevのラベルだけで、GPU時間5.1ではなく21分間のAPIコールから、Qwenの最高スコアのリランカをトレーニングしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:37:58 GMT)
TSRN-RTVD: Real-Time Video Deblurring System [0.3] TSRN-RTVDは、露光時に下層のカメラ軌道を再構築する効率的なビデオデブロアリングシステムである。
我々のシステムは1つのコンシューマGPU上で動作し、GoProデータセット上で30.08dBのPSNRに達しながら、30FPSでビデオを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:17:43 GMT)
Language Unalignability: Why Some Concepts Resist Cross-Cultural Benchmark Evaluation [0.3] 我々は、暗黙的な翻訳同型推定(TIA)は、タイプ論的に特定可能な概念のクラスに対して原則として不適切であると主張する。
我々は$$-unalignabilityを、語彙的忠実性を同時に保存する任意の写像の不合理性として定義する。
我々はこれらの知見を多次元の診断プロファイルとして運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:10:29 GMT)
The Labeling Problem in Hallucination Detection Benchmarks: An Empirical Evaluation [0.3] 我々は,大規模言語モデル (LLM) がオープンドメイン質問応答データセットで幻覚することを検出する方法のベンチマークを行った。
この評価設定は、基準忠実性と事実正当性という2つの基準の方法論的曖昧さを生成する。
3つのQAデータセットと3つのジェネレータモデルにまたがる900人のラベル付き質問応答ペアを用いて,この潜在的な基準ミスマッチについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:19:10 GMT)
Not Every Call Needs a Frontier Model: Per-Call-Site Evaluation of Small Language Models in a Deployed Agentic Home-Automation System [0.3] 我々は、0.8Bから5つのコールサイトにわたるフロンティアホストモデルまで、ホームオートメーションフレームワークの9つのモデルを評価する。
私たちは、すべてのサイトにおいて、能力は同じように順序付けられておらず、大きなモデルが一様に改善されていないことに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:18:59 GMT)
Beyond Marginal Monitoring: Distributed Joint-Distribution Testing for Data Concept Drift in Large Scale E-Commerce Operations [0.3] 3つの相補的な環境における5つのマルチカラム2サンプルテストを評価した。
我々は、Apache Spark上でRandom Fourier Featuresを使用した分散最大平均離散性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:47:26 GMT)
Forecast Accuracy Is Not Trading Profit: Evolving Small Recurrent Networks for Stock Return Prediction [0.3] 神経進化的アーキテクチャサーチによって進化したリカレントネットワークに対して,線形,固定リカレント,トランスフォーマー,混合ベースアーキテクチャを比較した。
すべてのモデルは、宇宙全体にわたってトレーニングされた1つのネットワークであるプールされたパネルに収まる。
ネットワークは、予測精度とネット取引性能の両方でランク付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:20:33 GMT)
Multi-Label Topic Assignment via LLM Distillation: A Comparative Analysis of Generative vs. Discriminative Student Models [0.3] ユーザ生成コンテンツ(UGC)のマルチラベルトピック割り当ては,大規模なeコマースにおいて,ユニークなスケーラビリティ上の課題を提起する。
LLMは産業標準として、地中構造データを蒸留するためのオークルのラベル付けとして登場している。
生成モデルがラベルセットの大規模拡張の下で頑健な性能を維持することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:12:11 GMT)
Mathematical Proof Assistants for Teaching Logic: The LogiKEy Methodology [0.2] 本稿では,計算機科学・数学・哲学生の混成グループに論理を教えるためのアプローチについて報告する。
コース,サマースクール,チュートリアルで10年以上使用されている論理的多元論的なLogiKEy手法を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:07:39 GMT)
Multimodal Knowledge Distillation for Gastric Adenocarcinoma Classification from Whole-Slide Images [0.2] 胃腺癌は世界中でがん関連死亡の原因となっている。
病理報告テキストと全スライド画像を統合するマルチモーダルアプローチは、分類を改善することができる。
低ランクマルチモーダルフュージョン(LMF)を用いた事前訓練されたWSI画像エンコーダと臨床テキストエンコーダを組み合わせたフレームワークを提案する。
PatchGastricベンチマークデータセット上で本手法を評価し,最先端手法よりも少なくとも3.35%高い平均精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:56:54 GMT)
Making COMET Comparable Across Scripts: Diagnosis and Correction of Tokeniser-Induced Script Bias in Indic MT Evaluation [0.2] COMETは翻訳品質を1つの数字として報告し、その数字は異なるスクリプトで書かれたターゲット言語間で定期的に比較される。
スクリプトのアイデンティティは、ネイティブスクリプトCOMET分散の22.9%を占めており、アノテータとの合意は研究対象の5言語すべてに該当する。
我々は,正規化されたスコア,3つの診断,およびそれらが計算したトークンの同一性について,読者がどの程度のスコアが翻訳品質を反映し,どのくらいが筆記システムに反映しているかを知ることができるようにすることを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:11:43 GMT)
Revar3r: gauge-aware perturbation uncertainty for feed-forward 3d reconstruction [0.2] 凍結した3Dモデルがその出力フレームが分数的に回転するため、等価な入力を処理する場合であっても、正しく再構成された遠点が不確かである。
この研究は、シーンの広さで成長し、望まれる信号に圧倒される可能性のある、クローズドな、エラーに依存しない分散項を導出する。
VGGT、3、MASt3Rを6つのデータセットで比較すると、すべてのバックボーン上の同じ推定器は18の条件のうち15の条件でAUSEの信頼性を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:29:54 GMT)
Entanglement manipulation and magic area-laws [0.2] 最近の量子状態の分類では、領域法則状態は2つの異なるクラスに分けられている。
絡み合いが支配的な状態は、非安定化性に対する領域法則に従い、絡み合い操作のための効率的な量子アルゴリズムを認める。
我々は、効率的な絡み合い操作を許容し、魔法と絡み合いの両方の領域法則をホストする制限量子位相である安定化器状態の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:30:59 GMT)
The Signed Geometry of One-Shot Recourse: On-Path Validity and the Signed-Curvature Criterion [0.2] クローズドフォームのリコースは、期待される距離によって分類器の$hat g$の単位勾配に沿って、拒否されたユーザーを移動させる。
このワンショットステップがいつ成功し、追加のモデルクエリが変更されるのかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:43:06 GMT)
An Accuracy--Information Tradeoff for Loss-Difference Conditional Mutual Information [0.2] 損失差条件付き相互情報(ld-CMI)は、一般化境界のスーパーサンプル階層における標準観測の最小値を使用する。
損失差の3つの瞬間をバウンドすることで、精度がld-CMIを強制することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:07:16 GMT)
Lifecycle-Based Design and Evaluation of Real-Time Backup Triggers for Ransomware Damage Mitigation [0.1] ファイルライフサイクルの観点からランサムウェア損傷を軽減するためのリアルタイムバックアップトリガの評価を行った。
オープンタイムバックアップ、リードタイムバックアップ、ライトタイムバックアップ、リネームタイムバックアップの4つの戦略を比較した。
以上の結果から, トリガータイミングが損傷軽減とバックアップ回数にどのように影響するかが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:59:38 GMT)
LARK: A Low-Cost, Accurate, Occlusion-Resilient, Kalman Filter-Assisted Tracking System for Image-Guided Surgery [0.1] 本研究は、コモディティRGBハードウェアとマルチビュー冗長性と融合を用いたマルチカメラ光追跡システムであるLARKを提案する。
我々は,マルチビュー単眼ポーズ融合とマルチビュー三角測量という,2つの完全なトラッキング手法を開発し,評価する。
LARKは1000ドル以下の費用で、画像誘導手術研究のための低コストなプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:49:22 GMT)
What Frame-Level Labels Can and Cannot Do for Small-UAV Point Detection in Thermal Video [0.1] センサやシーンの変更が空間アノテーションを負担しにくくする場合には,フレームレベルの目標存在/存在ラベルからローカライズを学習することに注力する。
我々は、小型UAVの点検出のための既存のアーキテクチャの検出能力、学習行動、および潜在的な応用について分析する。
本研究では, 偽アラーム制約下での局所的ヒット率と検出率を評価し, トレーニングステージ, ラベル割り当て, 合成, モデル構成の影響を分析し, 境界箱検出器との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:58:26 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） (Tue, 06 Oct 2026 11:13:12 GMT)
TTNet: Multi-Task Deep Learning for Table Tennis Player Analysis with Smart Racket [0.1] 本研究では,スマートテーブルテニスラケットで収集した6軸センサデータに着目した。
本稿では,マルチタスク学習機能を備えた新しいディープラーニングモデルTTNetを提案する。
私たちのアプローチは、公式の競争リーダーボードで2位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:18:52 GMT)
Shared-Roadmap Generation and Evaluator for Multi-Agent Path Planning Using Heterogeneous Graph Neural Network [0.1] 連続環境におけるマルチエージェントパス計画(MAPP)は、安全と探索効率のバランスをとるためのロードマップに依存することが多い。
格子格子や標準サンプリングベースのアプローチのような伝統的なロードマップ生成手法は、しばしばグラフ密度と、実現可能な高品質のソリューションを見つける可能性の間のトレードオフに直面します。
共有マルチエージェントロードマップの自動生成と評価のためのスケーラブルなヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:33:51 GMT)
Heating and Escape of Confined Atoms Subject to Colored Noise [0.1] 有限深度凝縮ポテンシャルにおける粒子の運動は低エネルギーで調和し、脱出エネルギーが近づくにつれて軟化する。
パワーロー色雑音による軟化電位中の粒子の逃避時間について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:52:17 GMT)
A Shortcut to Structure in AlphaFold 3 [0.1] 我々は、多重シーケンスアライメント(MSA)を折り目の構造的ショートカットとして識別する。
MSAの除去は、大半が局所的な二次構造を保ちながら、地球トポロジーを定義する長距離関係を乱す。
したがって、AlphaFold 3がアライメントから読み取るものは、折り畳み自体の記述であり、共有するタンパク質間で伝達可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:04:17 GMT)
Feature Encoding in VAE-based Audio Decoders: Effects of Input, Depth and Distribution [0.0] RAVE(Realtime Audio Variational AutoEncoder)のようなニューラルオーディオモデルは、優れた生成品質を実現しています。
異なる音楽領域で訓練された3つのモデルに対して,RAVEデコーダアクティベーションの系統的・層横断的解析を行い,これらを4種類の刺激タイプで検証した。
RAVE の場合、合成刺激はモデルやオーディオ機能(pitch |rho=0.45, 5.1x the null, BPM |rho| = 0.76, 8.6x the null)でよく符号化されている。
これらの結果は減少するが、まだ残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:32:02 GMT)
Zero-Shot Brain MRI Inpainting with 2.5D Unconditional Flow Priors [0.0] 脳MRIボリュームの生成的着色は、病理領域の健康な組織を合成するのに不可欠である。
標準的な3D手法は計算が禁じられているが、効率的な2Dスライス法はスライス間の深刻な不連続に悩まされている。
2.5次元非条件流前処理を応用したゼロショット脳MRIインペインティングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:44:24 GMT)
Matter wave bistability with a momentum chirped Bose-Einstein condensate [0.0] ファブリペロ(Fabry-Perot、FP)キャビティ干渉計は、現代の光学において標準のツールである。
BECは干渉計実験のための多値透過スペクトルなどの非線形特徴を誘導することができる。
この物理は、コールド原子衝突の準1次元BECと容易に観測可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:06:04 GMT)
Which alloy composition,what process parameters? Inferring the recipe from optimized metallic microstructure and texture [0.0] 合金開発はこのチェーンを前進させ、ターゲットプロパティが満たされるまで構造をチューニングする。
最適化された構造から、それを生産するレシピまで、まだ専門家の知識に依存しています。
従来の粒状およびテクスチャ統計,事前学習した画像エンコーダからの視覚埋め込み,および粒状ネットワーク上のグラフニューラルネットワークの3つの記述体を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:22:44 GMT)
Which Buildings Are Artificial Intelligence-Ready? A Measurement-Based Assessment Framework for AI Question Answering and Actuation [0.0] エージェント人工知能システムは、建物へのインタフェースとなり、質問に答え、操作を制御する。
本研究は,建物への準備を定量化する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:12:03 GMT)
Where does a rust speedup come from? Language and algorithm effects in sliding window threat scorer [0.0] PythonからRustへのホットパスの書き換えは、セキュリティ分析を高速化する一般的な方法である。
書き直しは通常、言語とアルゴリズムを一度に変更するので、1つの要素がより良いアルゴリズムから得られる利得で言語を信用することができる。
本研究では,SentinelSphereプラットフォームのトラヒック光電卓をモデルとしたスライディングウインドウ脅威スコアラについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:08:49 GMT)
When the Governor Becomes the Disturbance: Control-Generated Disturbance and Cost-Aware Backoff in Governed Tool-Using Agents [0.0] コスト盲の知事は、実験的に課されたツール障害を永続的なブロッキングに変えて、タスクの完了を防ぐことができる。
6つのタスクにわたる576エピソードからなるGemini 2.5 Flash実験も、ブロッキングの削減と、バックオフ時の完了の改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:39:24 GMT)
When does conformal calibration need censoring weights? Cause-of-failure prediction sets under competing risks [0.0] 本研究では,集団定量値付近のスコア分布をどのように変化させるかを検討する。
検閲モデルの誤用は、隠蔽につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:06:22 GMT)
When Tools Lie: Reliability of Mathematical Agents Under Corrupted Tool Feedback [0.0] 隠されたインターセプターが、破損したツールコールの結果を、ターゲットとする問題に関する確実な誤った情報に置き換える方法を示す。
検証がなければ、破壊は劇的な精度の低下を引き起こし、100%から72.4%に低下する。
強制的なポリシーは検証を強制するが、オプション的なポリシーはそれを呼び出すためのモデル自身の選択に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:28:19 GMT)
When Old Facts Return: Re-Reads, Reverts, and the Limits of Temporal Memory [0.0] メモリシステムは、同じ古いステートメントが再び現れるためだけに、古い値を取り除き、後に復元することができる。
古いソースの再読み込みと真のリバートは、反対の現在の回答を必要としながら、同じ観測された値列を生成することができる。
ソフトウェア修正から抽出した130個の原子遷移の曖昧さについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:09:56 GMT)
When Does a Second Model Help? Cross-Model Review in LLM Verification [0.0] 大規模言語モデルを用いた制御実験において,モデル独立性を検証した。
最上位のクロスモデルレビュアは、新しいセッションで同じモデルレビューと大きく異なるものではない。
軽量なクロスモデルレビュアーは、同じモデルレビュー以上のスコアを得ない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 01:50:15 GMT)
When Can Stateless Recovery Defeat Byzantine Quorum Safety? A Tight Normal Form for Single-Step BFT [0.0] ビザンチンクォーラムの安全性は、矛盾する値に署名することを拒否した正しいレプリカに依存している。
我々は、少なくとも$q$$n$レプリカの署名された投票と一致して形成された証明書を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:55:15 GMT)
What Response Marginals Miss: Adaptive Query Complexity of Functional Backdoor Recovery [0.0] 機能的なバックドアリカバリは、植えられたトリガを回復するよりも、攻撃成功率が少なくとも所定の閾値であるトリガを見つける。
予測されたクラスラベルを返すラベルフィードバックの下で,このタスクに必要なクエリの最小数について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:06:43 GMT)
Visualizing two qubits [0.0] この図は、ギャップや退化なしに、関連する状態空間の局所的および大域的構造を正確に捉えていることを証明します。
私はこの図を使って条件状態、自由の絡み合い度、単一キュービット回転を視覚化します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:56:34 GMT)
Visual Orchestration Tax in Agentic VLM Pipelines: Auditing and Certifying Visual Evidence Reuse [0.0] エージェントVLMパイプラインは、複数の専門エージェントやツールを介して、同じ静的な視覚的証拠を渡す傾向にある。
エージェントVLMパイプラインにおける視覚的エビデンス再利用のための計測・認証フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:25:59 GMT)
Valley transitions during spin shuttling in Si/SiGe heterostructures [0.0] バレー励起はSi/SiGeヘテロ構造におけるコヒーレントスピンシャットリングの最大の課題の1つである。
我々は,Si/SiGeヘテロ構造におけるスピンシャットリング中の谷のダイナミクスを,移動量子ドットの2つの低層谷状態によって与えられる2レベル系を考慮し検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:44:39 GMT)
Valid for Free: Homophily-Gated Conformal Prediction for Training-Free Node Classification with Tabular Foundation Models [0.0] タブラル基礎モデル(TFM)は、グラフのノードをトレーニングせずに分類することができる。
このラインでの作業は、コンフォーマルカバレッジや予測セットのサイズではなく、予測性能を報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:44:07 GMT)
Universal critical $g$ factor for spin-1/2 Aharonov-Bohm bound states [0.0] ハーゲンの解は自己随伴拡大の 1-パラメータ族の特定の元に対応することを示す。
したがって、臨界$g$因子は普遍的な$g_c=2$であり、フラックスセクターも正規化半径にも依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:19:58 GMT)
Uncertainty Quantification Is Indispensable for Reliable Connectome-Based Graph Learning: A Narrative Review and Case Study [0.0] 不確かさ定量化(UQ)は、ボクセルレベルのセグメンテーションにおいて広く採用されているが、コネクトロミックグラフ学習におけるその役割は、いまだほとんど未適応である。
本稿では,コネクトームグラフ学習に適したUQフレームワークについて,未校正予測の危険性を示す実証ケーススタディとともに概説する。
その結果, 信頼性の高いグラフベースのバイオマーカーの展開には, 厳密なUQ, キャリブレーション, 選択的な予測機構が不可欠であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:43:42 GMT)
TwinGuard-Lite: A Rule-Based State-Admission Gateway for Generative Patient Digital Twins [0.0] TwinGuard-Liteは2つの整合性プロパティのチェック可能な近似をパスした場合のみ、ツインの永続状態への更新を許可するルールベースのゲートウェイである。
オープンライセンスのeICUデータベースのデモから構築した半合成ストリームの20種以上の個人レベルの分断を3つの攻撃ファミリーで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:08:20 GMT)
Trustworthy Domain-Specific AI for Structured Knowledge Retrieval and Reasoning [0.0] 論文は、構造化されていないドメイン固有のテキストを、検索と推論のための構造化された知識に変換するためのスケーラブルなアーキテクチャを提示します。
半自動コーパスキュレーション、セマンティック構造化、検索、推論を解釈可能なパイプラインに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:35:41 GMT)
Trust-Region Optimization for Smooth Potential-Interaction Energies in Wasserstein Space [0.0] 相互作用する粒子の低エネルギー配置とワッサーシュタイン空間の鉛への近似分布を見いだす。
我々は、プッシュ曲線に沿った滑らかなポテンシャル-相互作用モデル、$L(_N)$ステップ半径、明示的な自己随伴二次偏差演算子を持つステトーント部分器を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:01:00 GMT)
Transferable Spatial Temporal Coherence Adversarial Attack on Black-Box Vision Language Models for Autonomous Driving [0.0] 本稿では,自律走行シーンに使用されるビデオターゲティングVLMモデルに対する新たな敵攻撃を提案する。
そこで本稿では,最も意味に有意なフレームをターゲットとしたキャプション誘導型フレーム選択手法を提案する。
BDD100KとnuScenesの自律走行データセットを3つのVLMモデルで実験する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:30:06 GMT)
Towards the Automatic Synthesis of Interpretable Chess Tactics [0.0] チェスをするための象徴的なサブ政治モデルを提案する。
チェスの戦術にインスパイアされた我々のモデルは、解釈可能性を改善するためにドメイン知識を組み込もうとする。
我々は,ランダムなベースラインに対してモデルを評価するための分岐指標を提供し,人間の初心者に類似した演奏力の移動を提案するための一連の戦術を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:35:09 GMT)
Toward Alignment Scaling Laws: A Framework and First Preregistered Measurements [0.0] 我々は重荷の運用を行い、観察された、監査された、そして真の整合性を区別する。
修正が能力のヘッドルームを消費する玩具モデルは、その結果を明確にする。
これらの法律を執行する4つのブラウザゲームをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:29:07 GMT)
TopoCurve: Geometry-Aware Topology Reasoning via Bézier Curves in Autonomous Driving [0.0] トポロジー推論は多視点画像から3次元レーンと交通要素を共同で検出し,その構造的接続性を推定する。
TopoCurveは3次元トポロジー推論のための幾何駆動型アーキテクチャで、構造付きパラメトリックレーン表現に基礎を置いている。
TopoCurveはOpenLane-V2ベンチマークで50.6 OLSを後処理なしで達成し、エンドツーエンドのカメラ専用手法の中で新しい最先端技術を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:07:51 GMT)
Tool-calling retrieval versus vector RAG for a small Greek--English knowledge base: accuracy and robustness to how users type Greek [0.0] ギリシャのキテラ(Kythera)にあるギリシャ系英語農業プラットフォームの公開記録から得られた198の質問のベンチマークである。
プラットフォームツールエージェントの再構築により、標準的なギリシャの質問の71.6%が正しく答えられ、ベクトルRAG 95.3%(差は$-23.6$%、95%CI $-33.1$から$-15.1$)となった。
非アクセントで大文字化されていない質問では、ツールエージェントが20点、ベクトルRAGが2点、アクセントに敏感な検索がこの損失を除去し、一致するステムドトークンがツールエージェントを上昇させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:58:55 GMT)
Tiny-Scale Chinese BERT Pretraining: A Controlled Comparison of MLM, WWM, and MacBERT Strategies [0.0] 本稿では,中国の小型BERTモデル(4層,256次元,8.7Mパラメータ)における3つの戦略の比較を行った。
我々は、スクラッチから3つのモデルをトレーニングし、それらを5つの次元(パープレキシティ、意味的識別、判断、文脈感受性)で評価する。
WWMは難易度(1.27対2.10、39.5%改善)と打率(22%対16%)の両方で優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:30:05 GMT)
Thin Evidence, Thick Priors: How Language Models Substitute Identity for Missing Financial Facts [0.0] 人々は、大口の言語モデルに対して、自分のお金で何をすべきかを尋ねる傾向にあるが、財務について完全に説明することはめったにない。
この論文は、モデルがそのギャップに対して何をするかを問う。
96,600人を超えるラマ3.1-8Bインストラクションは、100のファイナンシャル・プロフィール、128のペルソナ、7の開示条件で構築され、完全な開示時の平均ギャップは4.78ポイントから財政的な事実のない10.34ポイントへと上昇している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:46:28 GMT)
The Amplifier Effect: Human-Factor Risks of AI-Suggested Correlation and Auto-Propagation in Multi-Framework GRC Self-Assessment [0.0] クロスフレーム制御マッピング、AIが提案する質問相関、回答の自動伝搬は、正当な効率の目標である。
同じメカニズムは、一つの答えにおいて、任意のヒューマンファクターバイアスの結果を増幅する。
我々はこれをアンプ効果と呼んでいる: 個々のユーザの失敗ではなく、プラットフォーム設計特性(粗粒度証明と非ゲート伝搬)である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:12:30 GMT)
The ALPS project release 3.0: open source software for strongly correlated systems [0.0] ALPS(Algorithms and Libraries for Physics Simulations)プロジェクトの3.0をリリースする。
量子磁石、格子ボソン、強相関フェルミオン系などの強い相関量子格子モデルのシミュレーションのためのアルゴリズムと応用プログラム。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:10:53 GMT)
Teleportation of a programmable gate [0.0] 我々は、アリスとボブがチャーリーに量子ビットを送る場合、そしてアリスとボブがテレポーテーションを使ってチャーリーの状態を絡める場合について議論する。
これらの手順はすべて、チャーリーが行った測定結果に依存する局所的な修正操作を適用するアリスとボブの能力に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:21:50 GMT)
Task-Sufficient Contraction: Source Selection for Machine Information Interfaces [0.0] 正確な収縮により、後の問題は、完全なソースが保持されているのと同じ結果で、そのソースで解決できる。
有限作用集合に対して、よりリッチなソースをこの削減されたソースで置き換えることは、完全な1ステップのレート-レグレット曲線を保存する。
2つ目の結果は、アフィンの実行可能な作用集合における2次損失を正確に特徴づけるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:30:08 GMT)
SwarmReconGuard: Black-Box Detection of Distributed Collective Reconnaissance by Individually Benign-Looking Agent Populations [0.0] 我々は、ブラックボックスベンチマークであるSwarmReconGuardを紹介し、ディフェンダーはサービス境界テレメトリのみを観測する。
Dockerが分離した調査では、10～10,000の仮想IDにわたる11の良否と攻撃の振る舞いを評価し、440のテスト実行と3,666,300の要求を含む。
結果は、主要な政策一般化のギャップを露呈し、露光を意識し、スケールを意識した防御を動機付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:29:45 GMT)
Strong Multilingual Privacy Tagging at Encoder Speed [0.0] プライバシのリアクションは、テキストで表現された関係を保ちながら個人情報を削除しなければならない。
我々は,様々なリアクションポリシーをサポートする細粒度区別付き多言語の名前付きタグを開発した。
35言語でフロンティアモデルアノテーションにアフィンスパンタグを付加した多言語エンコーダを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:45:00 GMT)
Steering Follows Geometry, Not Labels: Emotion Directions in a Full-Duplex Speech Model [0.0] モシの残射流から感情が直線的に退避可能であることを示すが,アクティベーションステアリングは部分的には達成できない。
また、3つの感情が全ての感情から平等に投影できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:29:37 GMT)
Squeezed light from a semiconductor amplifier [0.0] 半導体増幅器における飽和光増幅中に、量子状態の圧縮光を発生させる可能性について理論的に分析する。
増幅中の4波混合により、対称周波数シフトを持つ媒体の自発放出の弱い成分は、2モード励起光の量子的性質を取得する。
2モードのスクイーズ相の形成は、局所波の役割を担う強い波が、追加のホモダイン検出なしで二次的なノイズ抑圧を示す、スクイーズ効果の観察を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:02:19 GMT)
Square-root growth of operator entanglement in an integrable brickwork circuit [0.0] 局所作用素のフォン・ノイマン絡み合いは、無限体積の可積分多体系において、ほとんどの対数的に増加することが広く期待されている。
ゲートが置換行列である4状態レンガ加工回路において、定数ヤン・バクスター方程式を解く反例を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:44:12 GMT)
Spontaneous Hawking Radiation from Dynamical Black-Hole Formation in Quantum Spin Systems [0.0] 局所量子スピンモデルにより,動的ブラックホール形成によって自然発生したホーキング放射が実現可能であることを示す。
連続体量子場理論における再正規化局所エネルギー密度を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:41:30 GMT)
Spectral Recovery of Point Clouds from Noisy Geometric Graphs [0.0] ノイズの多い高次元データから生成したランダムな幾何グラフから低次元潜時幾何学を復元する問題について検討する。
スペクトルギャップ条件下では、グラフの隣接行列の頂点固有ベクトルと固有値を用いて、点雲を近似的に復元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:29:40 GMT)
Sparse qubit operation in a 6$\times$6 quantum dot array [0.0] フォールトトレラントな量子計算では、高い性能と接続性を維持しながらキュービット数を増やす必要がある。
ここでは、共有バリアゲートと個別プランジャゲートで定義される6$times$6量子ドットアレイを実演する。
量子ドットは5.2umまでの距離でコヒーレントなスピンシャットリングによって調整され、10個の同時に操作されたキュービットのスパースな構成となり、接続をシャットリングする空間が残る。
この分離されたシステムではクロストークを42$times$で削減し、高忠実度同時単一ビット制御を実現し、一方、制御-Z操作はシャットリングとプランジャのみの制御によって実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:17:42 GMT)
Slow Beats Fast at the Kesten-Stigum Threshold: Minimax, Fisher-Information and Belief-Propagation Characterizations of the Information-Computation Gap in Sparse Stochastic Block Models [0.0] 本研究は,$q$コミュニティを用いた疎対称計算ブロックモデルにおけるコミュニティリカバリについて検討する。
我々はKesten-Stigumしきい値$d2=1$と、その下の情報計算ギャップの3つの特徴を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:43:49 GMT)
SkillFormer: Skill-Decomposed Adaptation for Audio Language Models [0.0] 我々は、音の理解をスキル固有の低ランクアダプターに分解するtextbfSkillFormerを提案する。
SkillFormerはベースモデルのパラメータの4%未満を追加し、オーディオエンコーダや言語バックボーンを変更する必要はない。
平均精度は2.5から4.1ポイント向上し、知覚、推論、意味的なサブカテゴリ間での利得のバランスがとれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:00:21 GMT)
Sketched Calibration for Conformal Prediction under Covariate Shift [0.0] 圧縮共変量$Z=T(X)$の比率で重み付き共形予測を行う。
圧縮はシフト依存のキャリブレーションコストを上昇させず、ターゲットカバレッジは少なくとも1-_T$であり、リークされた$_T$は、破棄されたシフトのどれ程がレスポンスの法則の変化として現れるか、あるいはZ$が与えられたスコアのどれかを測定する。
非重み付けキャリブレーションが失敗するヘテロ代数学シミュレーションにおいて、1次元スケッチは無限の予測集合の分数を切り取る
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 23:09:58 GMT)
Singular Value Decomposition: A Geometric Rediscovery, Where Proofs Become Algorithms [0.0] この記事は、特異値分解の再検討であり、さらに主張する: 構築する構造は、機械学習の多くの背後にある機械である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:44:32 GMT)
Self-Referenced Social Preferences: Cooperation without Observing Others Rewards [0.0] 社会的嗜好は、マルチエージェント強化学習における協力を促進することができる。
自己参照型社会的嗜好を導入し、各エージェントが自身の報酬のモデルを学ぶ。
これらの評価を組み込むには,学習報酬を変更するか,政策更新の重み付けに使用するかの2つの方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:29:38 GMT)
Scalable extraction and visualization of multi-attribute logical and functional dependencies in tabular data [0.0] 表データから多属性LDとFDを抽出・可視化するためのLDToolとHLDToolを提案する。
シミュレーションされた3つの実世界のデータセットと11つの実世界のデータセットの実験により、提案フレームワークは意味のあるLDとFDを抽出することを示した。
提案するフレームワークは,依存関係構造の解釈可能な可視化を提供し,探索データ解析の応用をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:56:40 GMT)
Scalable Regularized Vector Multiplicative Error Models for Positive-valued Financial Time Series [0.0] 本稿では,log-vMEMモデルの階層ラグ構造による正規化推定について述べる。
競合するモデルは、3つの階層的なラグ構造を組み合わせることで互いに接する。
提案手法を適用して,Microsoft の日内安定度測定のジョイントダイナミクスをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:35:04 GMT)
Sampling SU(N) gauge theory on a 2D lattice from independent plaquettes via holonomies and corner reweighting [0.0] 格子ゲージ理論では、基本自由度は群値リンク変数であり、作用はラケットのトレース上の和である。
我々は、ウィルソン小冊子作用を持つ$mathrmSU(N)$ゲージ理論に対して、2次元の統計的方法を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:42:32 GMT)
SCOPE: Certified Theorem Proving with a Language Model as the Policy Planner [0.0] SCOPE(State-Conditioned Operator Planning and Execution)は、労働の自然な分割を強制する。
システムはオペレータの語彙を計画し、シンボルエンジンが数値を実行し、コンパイラが証明をレンダリングする。
システム認証は191/218 (87.6%) で、バックボーンは135Mである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:22:24 GMT)
SC3BF: Shifted Collision Cone Control Barrier Function for Dynamic Obstacle Avoidance [0.0] Emphshifted collision-cone CBF (SC3BF)
遠心衝突円錐CBF(SC3BF)を提案する。
そのため、ロボットは距離と速度で成長する速度で障害物に近づくことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:30:23 GMT)
Relative Wasserstein Spatial Depth for Cluster Number Selection in Distributional Data [0.0] 本稿では,クラスタ数の最適選択基準として相対ワッサースタイン空間深さ(RWSD)を提案する。
RWSDは、割り当てられたクラスタ内の各分布の深さと、競合するクラスタ内の深さを比較する。
大規模なシミュレーションでは、RWSDは不均一な分離、不均一な分散、重い尾、および外れ値の下で意図された数のクラスターを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:53:09 GMT)
REFIT: Recognize, Fix, and Test Wearable Sensor Placement Shifts without Labels [0.0] 凍結した活動認識モデルのための入力キャリブレーションであるREFITを提案する。
ユーザーが時計を他の手首に移動させたり、ストラップセンサーをオンにすると、モデルが変化した軸に同じ動きを見せる。
ReFITはラベルやリトレーニングなしでそのようなシフトを解除する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:49:52 GMT)
Quantum data loading from the learned shared structure of real signals [0.0] データセットの共有構造を一度学習して再利用できることが示される。
我々の量子ネイティブローダはデータセットの低次元記述を学習し、数個の数でセットされた1つの固定回路で全ての信号を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:28:42 GMT)
Quantum algorithms for four problems in density peak clustering [0.0] 本稿では,密度ピーククラスタリングにおける重要なルーチンである密度推定に対する量子モンテカルロ法を提案する。
完全クラスタリング問題と関連する3つのタスク – 決定クラスタリング,クラスタカウント,重クラスタカウント – に対する量子アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:07:46 GMT)
Quantum Readout Complexity for Normalized Linear Functionals [0.0] F_(q)=intq,mathrm d/int q,mathrm d$。
固定された2つの単一コピー測定値が同じ速度となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:45:07 GMT)
Quantum Data Ruler [0.0] 定規は、校正されたスケールに対して未知の長さを読みます。
量子データ定規は、既知の参照の信号に対して未知の状態の行列要素を読み取る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:26:46 GMT)
Quantum Darwinism through apparatus-mediated environmental recording [0.0] 量子ダーウィン主義は、システムのポインタ状態の冗長な環境記録を通して古典的な客観性を説明する。
これらの記録は,直接のシステム間相互作用を伴わない中間計測装置によって構築可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 00:57:13 GMT)
Quantization Effects on Tool-Failure Recovery Vary Across Prompts and Evaluation Designs [0.0] トレーニング後の量子化は、言語モデルエージェントのデプロイコストを低減しますが、一時的なツール障害からのリカバリへの影響は、リカバリがどのように評価されるかによって異なります。
Llama-3.1-8B-InstructとQwen2.5-7B-Instructの8ビット版と4ビット版を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:17:10 GMT)
Quantifying the fidelity of a quantum memory [0.0] 本稿では,量子メモリの認証と性能の定量化のための一般的な枠組みを提案する。
平均チャネル忠実度の概念を用いて量子メモリの忠実度を定量化する。
これらの手法を固体量子メモリ実験に適用し、平均チャネル忠実度98.6%を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:35:41 GMT)
Quantifying the Privacy Posture of Operator-Side 5G/O-RAN Profiles [0.0] オペレーター側匿名化後の再同定リスクはどの程度残っているかを検討する。
我々は、k-匿名性、l-多様性、t-クロース性でプライバシー姿勢を定量化し、それらを複合プライバシ-姿勢指数(PPI)に集約する。
評価は質素な規模で行われており、その傾向は決定的ではなく示唆的だと見なしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:42:07 GMT)
Quad-State Safety Evaluation of Open-Weight Large Language Models on Non-Canonical Inputs [0.0] この研究は、7つの異なる表面形ファミリにわたる2,100のプロンプトからなる、Adrial Surface-Form Robustnessデータセット(ASRD)を導入している。
5つのオープンウェイト言語モデルがこれらのプロンプトで評価され、10,500のレスポンスが生成される。
準状態評価(Quad-State Evaluation)は、各応答を有害なコンプライアンス、安全な応答、理解障害、不確定の4つの結果の1つに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:33:24 GMT)
Privileged Context as Drift in On-Policy Self-Distillation [0.0] 特権的文脈の選択が政策ドリフトに与える影響について検討する。
継続的な学習のためには、特権付きコンテキストはOPSDの安定性設計の一部として扱われるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:45:39 GMT)
Preparing an AI-Augmented SIEM for the EU Cyber Resilience Act: A Practitioner Case Study [0.0] EUサイバーレジリエンス法(EU Cyber Resilience Act, CRA)2024/2847は、製品サイバーセキュリティを、EU市場におけるデジタル要素を持つ製品のライフサイクル義務とする。
このケーススタディでは、大規模な言語モデルアクティブレスポンスコンポーネントを備えたAI拡張型セキュリティ監視製品であるSEUXDRという、そのような製品のためのCRA準備パイロットが文書化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:24:07 GMT)
Polaronic Response of a Supersonic Impurity Strongly Coupled to a Bose Condensate [0.0] 運動不純物が運動量とエネルギーを多体環境とどのように交換するかは、非平衡量子物理学における中心的な問題である。
ここでは,23ドルNaボース-アインシュタイン凝縮体にフェルミオン40ドルの不純物を浸漬した相互作用可変冷原子コライダーを実現する。
種選択ラマンパルスは、縮合体を同時に起動し、種間散乱長を焼成し、音の縮合速度の36倍の初期相対速度を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:19:21 GMT)
Perfect state transfer on mixed graphs: complete classes and transfer times [0.0] 非重み付き混合グラフ上で完全PSTクラスの正規化転送時間を分類する。
また、連結配向グラフにおける同時実現を特徴付ける。
この証明は、想像上の二次体制限と、完全なターゲットセットを選択する未重み付けの構成を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:30:38 GMT)
Pauli Decomposition by Character Theory: A Memory-Bounded Algorithm for Qubits and Qudits [0.0] パウリ分解は、指数的ナイーブコストで、トロタライゼーション、位相推定、スパース・ハミルトンシミュレーション、変分可観測物を支える。
Xotimes x$ couples to a character $_z=Zotimes z$, and the products $Xotimes xZotimes z$ -- to phases in $pm 1,pm i$ -- はパウリ群を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:03:45 GMT)
Optimal GHZ extraction from MABK violations [0.0] 我々は,メルミン・アルデハリ・ベリンスキー・クリシュコ(MABK)ベルスコアに適合するグリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー(GHZ)抽出可能性の最小値を決定する。
1つの量子ビットと1つの量子ビット上の少なくとも4つのパーティに対して、アフィン最小以上の抽出性が小さい場合、到達混合物からのトレースノーム距離は、その過剰の平方根の一定倍の値で有界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:18:10 GMT)
Operational quasiprobability formulation of non-signaling in time for macrorealism violations [0.0] 準確率分布に非符号時間(NSIT)を延長する準非符号時間(QNSIT)の概念を導入する。
2レベルシステムの場合、$rm MR_rm qp$とNSIT条件は一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:59:57 GMT)
Online Sign Language Interpretation System [0.0] ワロン地域は、公共サービスへのアクセスを聴覚障害者が改善するためにこの研究を委託した。
フランス語圏の成人約25,000人を対象にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:23:09 GMT)
On the complexity of the single-move labeled token routing problem [0.0] 中性原子量子コンピュータでは、原子は空の位置の経路に沿って標的位置に移動され、標的位置は1つの種類の原子に予約される。
グラフのすべてのソースとすべてのターゲットにラベルのセットが割り当てられ、トークンがソースを占有する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:29:35 GMT)
No-Disturbance-without-Uncertainty generates the Quantum set in the simplest Bell scenario [0.0] 両分割ベル実験における無振動挙動の凸船体は, 異常のない共通オーバーラップな無違和性条件を満たすことを示した。
その結果、局所不確かさと量子非局所性との間の関係が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:44:02 GMT)
No Transformer Beats Six Covariates: Long-Horizon Prediction of Depressive Symptoms from Childhood Essays [0.0] 11歳で書いたエッセイから23歳でのうつ症状を予測した。
私たちのベースラインは、エッセイのみを見るすべてのテキストモデルより優れています。
ロングホライズン予測では、ベースラインが打ち勝つモデルのままである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:00:15 GMT)
Neural Petri flows for chemical reactions [0.0] ペトリネットのセマンティクスが$mprime=m+C$, 局所性を共有していることを示す。
本稿では,このレート法則を学習するニューラルペトリフロー(Neural Petri Flow)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:44:56 GMT)
Multi-time advantage for certifying quantum coherence [0.0] 我々は、マルチ時間量子プロセスのコヒーレンスを定義し、中間時間へのアクセスは、対応する全てのペアワイズチャネルから欠落したコヒーレンスを明らかにすることができることを示す。
非コヒーレント過程はすべての入力空間と出力空間でデフォーカスの固定点であり、それらのコヒーレンスは相対エントロピーによって定量化される。
このマルチタイムコヒーレンスを、コヒーレンスビクターとフルプロセストモグラフィーを用いて超伝導量子プロセッサ上で観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:25:57 GMT)
Mission-Aware Attestation Envelopes for Time-Critical Autonomous Action: A Hardware-in-the-Loop V2I Study [0.0] 整合性が有効で、証拠が十分に新鮮で、決定が予算内で完了した場合のみ、ランタイム保証契約を定式化します。
ハードウェア・イン・ザ・ループ・カー・トゥ・インフラクチャ・プラットフォーム上で評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:55:18 GMT)
Minimal output entropy for the channels that add or remove a box of a Young diagram, and a Pauli principle for every permutation symmetry [0.0] U(d)$ の二つの既約表現は、1つの箱によってヤング図形が異なるが、4つの共変量子チャネルで接続される。
それぞれのチャネルに対して、コヒーレントな状態の出力が他のすべての出力を最大化することを示す。
フック長の観点で最適出力を明示的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:38:17 GMT)
Memory Separations from a Collective-Spin Quantum Register [0.0] 全スピン演算子によってのみ駆動されるスピン1半は、1つの間欠時間$nast$が禁じられ、他のすべてが生じる更新プロセスを生成する。
古典的な隠れマルコフモデルは、1+sqrtnast$状態以下でそれを再現しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:35:26 GMT)
Memory Depth and Reconstructed Context Width: A Controlled Evaluation of Hierarchical Retrieval [0.0] 本研究では,2つのメモリパラメータ間の相互作用(構造深さと応答モデルに供給されるコンテキスト幅)を実験的に検討する。
1Kから4Kへの幅の増大は精度を10.11-17.98ポイント向上させる一方、深さの増大はモノトニックゲインを与えない。
これらの結果は、より深いメモリ構造ではなく、大規模で一貫性のあるコンテキストブロックのさらなる研究を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:04:43 GMT)
Marking Contour Tones in Yorùbá: A Typographic and Computational Proposal [0.0] 従来の綴りが音素情報を省略するだけでなく、その名前の意味を逆転させ、時にその名前の意図とは逆であると主張する名前の類である。
本稿では,この問題を解説し,現在の解法が不十分であることを示すとともに,カロンマークと円周マークの採用を提案する。
この提案はWriteYorubaキーボードとTTSYoruba音声合成器の実装によって支持されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:09:50 GMT)
Magnet-Aware Control of Legged Robots [0.0] 本稿では,脚付きロボットに作用する磁気レンチのモデル化,推定,動的補償を行うための制御フレームワークを提案する。
我々は,磁化モデル予測制御 (MPC) と全体制御 (WBC) アーキテクチャを開発した。
本手法は, 力空間における磁場の最大外乱を, 非補償系に比べて2.5倍, トルク空間の1.6～2倍に増大させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:38:19 GMT)
Machine Learning for German Redispatch Forecasting under Data Delays and Temporal Distribution Shift [0.0] 公共再パッチ記録は、グリッド混雑予測のための実証データを提供する。
確率論的機械学習予測の精度と信頼性を,ドイツの送信記録を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:35:50 GMT)
MaRK: Markov-adapted Recurrent Kernels for Dynamic Operator Conditioning in State Space Models [0.0] State Space Models (SSM) は、シーケンスモデリングのためのTransformerの効率的な代替手段を提供する。
凍結したSSMの繰り返しの有界変調に直接コンテキストベクトルをマッピングする動的演算子条件フレームワークであるMaRKを紹介する。
我々は,MRKが一致した仮定の下で座標不変時間演算子を復元し,時間ステップ条件の異なるメモリプロファイルを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:46:26 GMT)
MINDSET: Energy-based Schema Evolution for Long Conversational Agent Memory [0.0] 有用なメモリシステムは、現在の状態と過去の状態の両方を保存する必要がある。
本稿では,会話を不変のエピソードとして記憶するメモリコントローラMINDSETを紹介する。
再現可能な850の質問に対して,MINDSETを5つのメモリシステムに対して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:55:42 GMT)
Lossy Compression of PDE Training Inputs: Field Reconstruction Error Does Not Order the Cost to a Trained Operator [0.0] 速度歪み理論は、格納されたフィールドに必要なビット数を記述し、一方、オペレータが圧縮されたデータでトレーニングされたオペレータがどれだけ正確かを知る必要がある。
対象とテストの入力が完全精度を維持している間、入力フィールドを圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:03:35 GMT)
LiDAR Resolution Recovery via Foundation-Model-Guided Diffusion [0.0] 2次元基礎モデルから擬似深度目標を持つLiDAR条件深度モデルを微調整する。
訓練中、LiDARコンディショニングは異なるビーム予算でランダムにデミネーションされる。
次に, 高精度な入力からLiDARスキャンをどの程度回収できるかを検証し, 入力ビーム予算をまたいだ性能を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:20:20 GMT)
Learning to Report Unsafe Tasks in a Multi-Agent Game [0.0] 監査員は、さらなるトレーニングがサイレントチームに報告を教えることを保証することなく、報告を最適にすることができる。
我々は,任意の目撃者がタスクを報告して停止できるゲームにおいて,この学習問題を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:57:07 GMT)
Learning in Dreams, Winning in Reality: A Continuous Dyna Loop for a Ten-Hero MOBA [0.0] テンヒーローMOBAの構造的マルチエージェント世界モデルについて学習する。
私たちは、1400tickのフリーランの想像エピソードでのみ、ポリシーをトレーニングします。
我々は、実際のゲームにおいて、ゲームが出荷する相手に対してそのポリシーを測る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:26:48 GMT)
Knowing When Not to Answer: Cross-Domain and Multi-Turn Generalization of Latent Underspecification Signals [0.0] 解答不可能性は隠蔽状態から線形に退避可能であるが、どの形が表現を共有し、その信号が対話で有用であるかは定かではない。
我々は,ターンラベル付きマルチターンベンチマーク(会話423件,ラベル付きターンステート1,661件)と,明確な質問に答える模擬ユーザによる評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:18:13 GMT)
Justice After Identity: Large Language Models and the View from Everywhere [0.0] AIは、おそらく肯定的な役割を担い、個人的および集団的な人間の判断と相互作用するかもしれない、と私たちは主張する。
古典的道徳的ジレンマについて,人間,基本モデル,フロンティア/ファインチューニングモデルによる判断を比較検討した。
私たちは、先進的なAIシステムが人間に思慮深いアドバイスを与えるなら、人間が実際にそれを受け入れる可能性が高いかどうかを推測することで結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:01:59 GMT)
JEV versus LLMs: Accuracy, Cost and Calibration on Seven Political Science Replications [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストトークンを生成することによって、政治文書や構成物を注釈し、拡張する。
TypeSafeが"System One"モデルとして販売する新しいモデルのクラスは、代わりに、ユーザが提供する固定された回答セットを通じて、決定と確率分布を返却する。
商用モデルであるJEVは、従来のLCMよりも劇的なコストと速度の優位性があり、キャリブレーションの精度が向上していると宣伝されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:45:51 GMT)
Isotropic Yet Undecodable: The Sequential Content-Sufficiency Gap in Latent-Predictive Text Representations [0.0] 我々は,その入力で利用可能な順序付けられた目標情報を表現が保持するかどうかを調査する。
完全一致と結合等方性を持つガウシアン性がゼロの目標情報と共存する再生可能なビューを構築する。
これらの結果はCANOPEを動機付けている。CANOPEは非自己回帰的フレームワークであり、順序付けられた潜在キャンバス、標準トーケン監督、幾何正規化を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:52:37 GMT)
Improving Diversity in LLM Short Story Generation [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は正確な応答を生成できるが、それらは多様性の欠如である。
2つのフェーズからなるLLMポストトレーニングフレームワークであるDivLMを紹介する。
まず、創造的な筆記コーパスで継続事前学習を行い、重量残量を用いて指示追従能力を復元する。
次に,目的物次元の多様性を両立させる,カスタムな複合報酬関数を用いた強化学習を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:15:34 GMT)
Hybrid++: The Bridge between PDE Models and Deep Learning for Gamma Noise Removal [0.0] 乗算ガンマノイズはSARおよび医用超音波画像のノイズ要因の1つである。
このノイズに対処する分極法には、古典的偏微分方程式(PDE)法がある。
本稿では,新しいトレーニング可能な非線形反応拡散アーキテクチャであるHybrid++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:21:22 GMT)
How Many Independent Samples Does a Satellite Image Contain? Generalization Bounds for Spatially Dependent Data [0.0] 私たちは、衛星画像が実際にどれだけ独立したサンプルを含んでいるか証明します。
空間相関が$r$ピクセルの範囲で持続する$n×n$画像の場合、有効なサンプルサイズは$(n2/r2)$で、$n2$ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:14:34 GMT)
How High Is 0.6? Floors, Ceilings, and Headroom in Interpretability Probing [0.0] 2つの基準点に対して全てのプローブスコアを読むことを提案する。
それらのギャップ、すなわちヘッドルームは、モデルが単純な入力を超えるものを計算できることをプローブが示す範囲である。
モデルが推論しなければならない隠れ変数によってターゲットが停止するか、入力がそれを公開するのをやめるかの2つの方法で、ヘッドルームが消滅することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:32:25 GMT)
How Fragile Is On-Device Language Model Safety? Localizing Safety-Critical Parameters for Sparse Fault Analysis [0.0] LLaMA-2-7B-Chatの安全性に敏感な挙動がパラメータのスパースサブセットに集中しているかを検討する。
パラメータレベルのローカライゼーションを用いて、down_projのモデル重量の0.19%だけを変更すると、ベーシックASRは53%、GCG ASRは56%となる。
これらの結果は、リソース制約、オンデバイス、エージェント設定にデプロイされた言語モデルに対して、ターゲットとなる障害解析と選択的整合性保護を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:56:14 GMT)
How Could AI Eliminate Humanity? A Failure-Mode Analysis of Civilizational Risk [0.0] 本稿では,高度な人工知能が人類の絶滅,不可逆的な文明崩壊,永続的な人類の分散にどのように貢献するかを分析するための失敗モードフレームワークを開発する。
中心的な主張は、破滅的なAIリスクは、意識、敵意、あるいは人間性を傷つける明確な意図を必要としないということである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 07:28:29 GMT)
Horizon-Scale Corrections to Black Hole Geometry from a Conserved Quantum Atmosphere [0.0] ブラックホールは通常、量子場が伝播する古典的な幾何学や、半古典的な重力を超える完全な量子記述を持つ物体として記述される。
地平線は熱スケールを持ち、粗粒化後、変動、散逸、環境相関に関係している可能性がある。
ここでは、粗粒近傍の大気を表す保存されたホーキングスケールの異方性源を導入し、固定ADM質量における静的ブラックホールに対するアインシュタイン方程式を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:09:46 GMT)
High-Fidelity Inter-Species Rydberg Gates with Two-Photon Driving [0.0] 我々は,2光子駆動を伴う種間Rydbergゲートにおけるクロストークの影響を組み込んだモデルを開発した。
このクロストークの影響を、適切なゲート設計により任意に小さなレベルに抑えることができることを示す。
また、この忠実度が、Rydbergの励起の改善によってさらに高められるかについても概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:00:25 GMT)
Geometric heat pumping on a quantum processor [0.0] 幾何学的ヒートポンプ(geometric heat pumping)とは、貯水池間のエネルギーを等温で伝達することである。
この機構を超伝導量子プロセッサに衝突モデルを用いて実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:11:47 GMT)
GeoNatureAgent (GNA): A Framework and Benchmark for Pre-Production Evaluation of Tool-Using Agents on Geospatial and Environmental Tasks [0.0] ツール使用エージェントの事前生産評価のためのフレームワークであるGeoNatureAgentを紹介する。
そのフラッグシップインスタンスは、オープンで自己ホスト可能な地理空間APIに対して評価された103タスクのベンチマークである。
温度1.0の種子3種, 報告能力, ケースごとのコストを軸として評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:03:04 GMT)
GPU Acceleration of Awkward Arrays: Using Python cuda.compute [0.0] Awkward ArrayはPythonでネストした可変長データを表現および操作するためのライブラリである。
以前のCHEPコントリビューションでは、Awkward ArrayのGPUアクセラレーションが検討されている。
われわれはこれらの初期の取り組みに基づいて構築された開発について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:23:44 GMT)
From Legs to Wheels: Embodiment-Aware Human Motion Retargeting for Mobile-Base Humanoids [0.0] ほとんどの人間から人間へのロボットデモは、人間のような運動学を持つ脚のあるロボットを前提としている。
ロボット固有の実現前に、再構成された人間の動きをベース、リフト、アームの責任に割り当てることで、このミスマッチに対処する。
デプロイアダプタは、固定ベース検出、デッドバンドとスルーレートのフィルタリング、時間一貫性のスケーリング、線形と角のゲインを使って、50Hzのコマンドへの参照を変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:02:41 GMT)
From Laboratory to Road: Evaluating Wearable Gaze Accuracy for Driving [0.0] 実運転条件下でのウェアラブル視線精度の定量化のための,最初の統合フレームワークを提案する。
当社の道路調査では、1人のドライバーが車のナンバープレートを固定する41の検証済みシーンが報告されている。
室内録音から推定されるオフセットを適用すれば1.10度まで減少し、41シーン全てを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 05:19:10 GMT)
From Algorithmic Marginalization to AI-Mediated Re-Centering: Can Culturally Grounded AI Bring Hakka Language and Culture Back into Mainstream Society? [0.0] この概念研究ノートは、アルゴリズム的文化的疎外化、文化基盤化、AIによる文化的再中心化を結合する枠組みを開発する。
マイノリティ言語AIが意味のある使用領域を広げるか、利便性と標準化を通じて言語境界化を再現するかを調査するための基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:05:45 GMT)
Finding Blind Spots in AppWorld and WorkArena Task Verifiers [0.0] 実行ベースのタスク検証器は、エージェントが成功したかどうかを決定する。
ソースインフォームド突然変異テストで出荷されたAppWorldとWorkArenaの検証を監査した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:34:00 GMT)
FinVector-Market-4B: A Controlled Study of LoRA Adaptation for Structured Financial Tasks [0.0] Fin-Market-4Bは、Qwen/Qwen3.5-4Bにランク16のLoRAを22,000のサンプルコーパスに適合させ、構造的な金融業務を行う。
暗黙的および明示的な形式スキーマ契約の下で,600例のベンチマークでベースモデルと適応モデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:46:58 GMT)
Federated Bayesian Surveillance of Mechanical Thrombectomy Adverse Events: A Population Risk Layer for Surgical Digital Twins [0.0] 本稿では,手術用デジタル双生児の信頼層として,集団規模の有害事象監視を治療することを提案する。
血栓-検索カテーテルの完全FDAMAUDEコホートをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:49:28 GMT)
Fault-tolerant resource estimation for ground-state preparation via Lindblad simulation [0.0] フェルミオンハバードモデルの基底状態を作成するコストについて検討する。
経験的に選択されたパラメータは、必要なリソースを桁違いに削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:50:30 GMT)
Explore, Then Commit: Measurement-Efficient Scientific Law Discovery with Language Models [0.0] 本研究では,大規模言語モデルが仮説を提案し,プログラム型プランナが測定値を収集し,新しいプロンプトが固定された観測結果から最終法則を合成する探索列コミットプロトコルを評価する。
576 NewtonBenchの試験で、GPT-4.1-miniと中分散GPT-4.1レプリケーションを用いて12の物理モジュール上の8つの構成を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:11:39 GMT)
Excitation of subradiant states in atom chains by surface plasmon waves [0.0] 金属膜との界面に沿って伝播する表面プラズモン波に原子を結合させることにより、与えられたサブラジアント状態を励起する新しい方法を提案する。
鎖/表面距離を制御することによって、原子に光子をロード、保存、放出し、将来の量子記憶のための有望なツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:47:06 GMT)
Exact Catalysis Cannot Overcome the Gaussian-Steering Barrier for Remote Wigner Negativity [0.0] ガウスの操舵は、距離でウィグナーの負性を生み出すための鋭いしきい値を設定する。
ボブによる測度は、アリスがガウス測度で彼を操れる場合に限って、共有ガウス状態のウィグナーを負にすることができる。
アリスがガウス演算に制限されている場合、複数のコピー、アンシラ、触媒がこの要件を解除できるかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:14:54 GMT)
Exact Calibration and Sharp Risk Geometry for Volume-Sampled Ridge Regression [0.0] 固定設計の真に$s$の異なる行からのリッジ回帰について検討する。
決定的法則と選択された尾根は1つの正の確定的なペナルティを共有する。
バランスの取れた座標の複製の場合、厳密なセクターの不等式は鋭いリスクを与え、全ての応答を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 04:16:38 GMT)
Evidence-Bound Reasoning: Neuro-Semantic Verification of Biomedical AI in Glioblastoma Radiogenomics [0.0] 我々は,放射能測定を対処可能なエビデンス記録やマシンチェック可能なクレームに変換する神経意味検証フレームワークを開発した。
我々は, クロスコホート輸送性, モデルリンク証明, 決定論的検証, 予測劣化制御, LLMクレーム抽出パイロットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:44:02 GMT)
Entanglement Swapping Scheduling for Quantum Repeater Chains under Decoherence during Classical Communications [0.0] 第一世代の量子リピータは遠距離での絡み合いの分配に不可欠である。
エンタングルメントスワッピングは、リピータで局所的な測定を行うことにより、長距離エンタングルメントを確立する。
本研究では,あるプロトコルの順序付け中にデコヒーレンスの影響を推定する解析モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:51:49 GMT)
Entanglement Sudden Death: Eberly's Work and the Limits of Local Dynamics [0.0] 絡み合い突然死(Entanglement sudden death, ESD)は、ユーとエバリーの一連の作品を通して探求される。
両部類の起源から真の多部類絡みへのESD開発を再考する。
マルチパーティの絡み合いの寿命は局所力学によって固定されるのではなく、むしろジョイント量子状態の進化に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:18:07 GMT)
Energy-constrained two-way capacities of pure-loss and quantum-limited amplifier channels [0.0] 2009年に導入されたリバースコヒーレント情報率の最適性を確立する。
ハードな全光子数のカットオフを持つ並列プロトコルの場合、同じエネルギー制約の容量公式は指数関数的な強い逆を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:44:45 GMT)
Energy-Aware Path Following: Comparative Analysis of Reinforcement Learning and NMPC for Electric Vehicles [0.0] 経路追従制御戦略は典型的には二目的最適化ジレンマに従い、スムーズな速度プロファイルを維持しながら基準経路からの偏差を最小限にする。
本研究では,Frenetフレームに基づく1つの運動車モデルに基づく4つのコントローラの比較分析を行う。
モデル予測制御(NMPC)、近似ポリシー最適化(PPO)、ゲインスケジューリングされたアッカーマン状態フィードバックベースライン(PID-SF)、およびスタンレー幾何学ベースラインを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:35:13 GMT)
Embedded Evaluation of Task Admission Coalescing in Decentralized Multi-Robot Systems [0.0] 動的ミッションにおけるマルチロボットタスクアロケータは、一般的に、新しくリリースされたタスクを直ちに認める。
本稿では,アロケータプロセッサ作業の制御機構としてタスク・アドミッションの合体性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 22:37:28 GMT)
Efficient Learning of Structured Fermionic States under General Quadratic Evolution [0.0] 一般進化の後,不随分分岐粒子数ブロックから生成した未知の純粋なフェルミオン状態が再構成可能であることを証明した。
ブロック当たりの固定粒子キャップでは、適応的な単一コピーガウス測度は古典的な入力と回路記述をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:27:45 GMT)
EIO-Agents: The Missing Semantic Layer for AI Agent Evaluation [0.0] 我々は、相互運用可能なAIエージェント評価のためのオープン仕様であるEIO-Agentsを紹介する。
スコアは要約し、解釈し、記録を辿るが、いずれも証拠の意味や証明できるものを定義していない。
AIエージェントがより大きな運用責任を負うようになると、評価はスコアや評決の集まり以上のものでなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:10:53 GMT)
Do I Need the Cloud? Uncertainty-Aware Step-Level Handoff for Small Language Model Agents [0.0] 小言語モデル(SLM)は、リモート推論、レイテンシ、デプロイメントのフットプリントを減らすため、ローカルエージェントコントローラとして魅力的である。
STEPGATEは、各ローカルSLMアクションをスコアし、より強力なモデルに挑戦するステップを選択的にエスカレートする不確実性対応ハンドオフフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 06:09:31 GMT)
Divisibility of Non-Invertible Quantum Dynamics in the Heisenberg Picture [0.0] ハイゼンベルク像における有限次元量子力学の可逆性について検討する。
キュービット力学に対しては、ハイゼンベルク CP-可除性は常に完全に正の一般化逆プロパゲータを保証することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:48:22 GMT)
Disentangling Paradigm, Identifier, and Decoding in Generative Retrieval [0.0] 生成検索は言語モデルを訓練し、関連する文書の識別子を生成する。
最近の作業は、自己回帰デコーダを拡散に置き換えるが、識別子、トレーニングレシピ、デコーディングを一度に変更する。
残留量子化, 積量子化, ランダムな識別子を用いた自己回帰, マスク拡散, ブロック拡散モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 17:23:47 GMT)
Decoy and disclosure radii of invariant shape descriptors [0.0] ディスクリプタと比較する認識器は、表面をディスクリプタのファイバまでしか見ることができない。
大きな半径は、カッターを通過する遠方の形であるデコイを許容する。
小さな半径は、格納された値を取得する者に登録された形状を開示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:16:33 GMT)
DBRAG: Multi-Table Retrieval-Augmented Generation for Complex Database Queries [0.0] 本稿では,マルチテーブル質問応答に適した検索拡張生成フレームワークDBRAGを紹介する。
DBRAGはまず、オフラインテーブルインデックスを使用して候補テーブルを検索し、クエリ関連行で要約を豊かにし、LLMを使用して候補をリランクする。
プログラム支援推論器は、必要なテーブルを選択し、その全内容に対して操作を実行し、初期プロンプトコンテキストをコンパクトに保つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:12:26 GMT)
Cyclic triorthogonal codes in prime dimension [0.0] 巡回三角符号を素次元$p$で研究する。
奇数$p$の場合、自己直交を必要としない三角性の定義を用いる。
クォーディットの場合、$[[19,1,3]]_3$ や $[[7,1,3]]_7$ のようなコードを見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 09:09:32 GMT)
Cost of Delay for Post-Quantum Migration: Putting Classical and Harvest-Now-Decrypt-Later Risk on One Ordered List [0.0] 量子後暗号のスコアは無次元で量子のみであり、古典的リスクは年次損失である。
構成が古典的および量子的スコアの重み付き和ではないことを証明し、誘導順序が一定の損失率で作業のシーケンシングに最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:29:39 GMT)
Classical Verification of a Remote Quantum Processor via Degenerate Concordant Computations: An Application to Randomness Generation [0.0] 私たちは、クライアントがコンコーダントアンサンブル上に構築された時間$O(n)$で各ラウンドをスコアするプロトコルを提供します。
クライアントは、コセットが各層の縮退セクターである秘密パリティを保持するので、回路を構築し、層ごとに1つの内部積とアンサンブルを予測する。
我々は,コンパイルされた回路が秘密について何も明らかにしない理想モデルにおいて,完全性,クライアント効率,健全性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:38:11 GMT)
Catastrophic Forgetting in Sequential Thermal Anti-UAV Detection: The Role of Scale-Conditioned Gradient Imbalance [0.0] 本研究は、YOLOv5ベースの検出器であるYOLOMGの安定性と塑性のトレードオフを、モーションチャネルを無効にした単一の熱赤外流として測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 13:18:10 GMT)
CNet: A Complex-Valued Deep Learning Framework with Wirtinger Autodifferentiation and FFT--Hadamard Convolution [0.0] CNetは、深層複素数値ニューラルネットワーク(CVNN)の構築とトレーニングのためのC++/CUDAフレームワークである
ネットワークは複雑なカスケードであり、しばしばユニタリ(DFT)である。
ベースレイヤの上に、IDを学習可能な複雑な畳み込みネットワークに変換する信号処理プリミティブを追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:57:33 GMT)
CACHEFORGE: LLM-Guided End-to-End Generative Cache Replacement Policy for Performance and Hardware Efficiency [0.0] CACHEFORGEは、キャッシュ置換ポリシーをエンドツーエンドに進化させる最初のフレームワークである。
総ヒット率は27.36%、19.69%、13.15%、11.83%、MPPPB、ReD、ホークアイ、SHiP++、LIME、LRUで5.73%向上している。
IPCは10.15%増、7.89%増、6.34%増、3.64%増、3.12%増、2.71%増、LRU、MPP、LIME、ReD、
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 03:03:13 GMT)
Building Navigable Graphs Without Search in Three Composable Stages [0.0] ナビゲーション可能なグラフは、隣人を探すことなく構築できる。
中間者が品質を決定することを示す。
GIST上に構築されたすべてのプールは、正確なkNN天井の4%以内に着陸する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 19:42:36 GMT)
Beyond the Leaderboard: Multi-Dimensional Evaluation of Dense and Mixture-of-Experts Models for Automated Program Repair [0.0] 本稿では,重み付け方式における機能的正当性,保守性,セキュリティ,生成効率を組み合わせた重み付き品質指標を提案する。
Qwen2.5-Coderモデル(3B, 7B, 14B)と16BパラメータのDeepSeek-Coder-V2-Lite Mixture-of-Experts(MoE)モデル(2.4Bアクティブパラメータ)を40QuixBugsおよび90Defects4Jバグに対して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 11:27:12 GMT)
Benchmarking System One Models in Online Moderation [0.0] システム1モデルは自然言語コンテキストを受け入れるが、型付き選択、確率、スコアを返す。
制御された情報条件を用いて、記述されたルールを分離し、前例を検索し、候補回答空間を制限します。
Jevは、特定の参照システムと競合し、いくつかのポリシーと有害なコンテンツの設定でそれらをマッチングまたは超える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:25:52 GMT)
Automatically Detecting and Fixing Deadlocks in Go Code with GoDDaR [0.0] Go言語は、gooutineを通じて並列プログラミングのための軽量な抽象化を提供する。
GoDDaRは、Goソースコードをメッセージパッシング通信イベントとコンポジションパターンを反映した中間表現に変換する。
我々のアルゴリズムは中間表現を変換して問題のある同期パターンを排除し、GoDDaRはオリジナルのGoソースコードの修正提案をdiffとして生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:29:27 GMT)
Attenuated in-context identification in time-series foundation models: diagnosis under counterfactual inputs and repair by synthetic forced-system fine-tuning [0.0] 時系列基礎モデル (TSFMs) は、測定された植物に対するトレーニングなしの「何」の答えを約束する。
私たちはこれを、正確な反事実を持つ強制的なエンジニアリングシステムでテストします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 10:39:04 GMT)
Are We Really Benchmarking Forecasting Models? The Impact of Preprocessing on Time Series Performance [0.0] 現代のベンチマークでは、差分のような非定常性に対処するために必要な重要な変換を説明できない。
この省略は、ビルトインデータ処理のモデルを好む構造的前処理バイアスを生じさせる。
16の可逆的前処理パイプラインにおける11の予測モデルを評価する前処理対応ベンチマークを用いて,この効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 20:50:28 GMT)
Analytical results for the Shannon entropy of the critical transverse-field Ising chain [0.0] 臨界波関数の局所基底シャノンエントロピーは普遍的部分リード情報を含む。
臨界横場イジング鎖のシャノン点が従来のレニイアプローチでは特異であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 15:57:09 GMT)
An unified approach for the (inverted) quantum harmonic oscillator and the Berry-Keating hamiltonian [0.0] 量子力学において広く考慮されている3つのよく知られた二次ハミルトニアンに対する統一的な見解を提案する。
これらの作用素の離散スペクトルを決定する統一的なアプローチを記述し、それらの(一般化された)固有状態を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:32:53 GMT)
Algorithmic Scratchpads and Curriculum Staging for Arithmetic Reasoning in Tiny Transformers [0.0] 本稿では,コンパクトな「Tiny」変換器における多段階演算の力学について検討する。
アルゴリズムによるスクラッチパッドの定式化が直接成功を予測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 18:58:13 GMT)
AX is the New AEO [0.0] 2023年、AIモデルはトレーニングデータから回答し、失効時に幻覚を与え、企業はその知識をシードするように指示された。
エージェントが結果を開き、決定する前に読み取るのだ。
このドリルダウンステップで結果を決定するのは、エージェントが自身のサイト(エージェントエクスペリエンス(AX))をフェッチして読み取ることができるかどうかである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 16:43:16 GMT)
A Single Conformal Coordinate Decodes Outcome-Resolved Measurement-Induced Entanglement [0.0] 臨界量子連鎖において、普遍結果-レニイエントロピーは1つのコンパクト座標によって共形決定される。
我々は、相互作用するXXZ鎖において、同じ顕微鏡座標が相互作用依存的な再調整なしに条件エントロピーをデコードし続けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 08:54:23 GMT)
A Response Theory Probe for Learned Stochastic AI Simulators, Tested on Lorenz-63 [0.0] 線形応答理論は、機械学習エミュレータをテスト可能にする。
学習サロゲートのためのモード解決テストを作成するために,Koopmanism Responseフレームワークを構築した。
正しいライブラリを持つスパース回帰モデルは、真のシステムと一致したレートですべてのチェックをパスします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 12:18:00 GMT)
A Deployment-Aware Feasibility Framework for Machine Learning-Based IoT Intrusion Detection Across Edge, Fog, and Cloud Architectures [0.0] Internet of Things(IoT)環境は、従来のルールベースおよびシグネチャベースの侵入検知システムの基本的制限を明らかにしている。
本稿では,エッジ,フォグ/ゲートウェイ,クラウドアーキテクチャにまたがる機械学習(ML)による侵入検知手法の定量的展開認識分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 02:30:20 GMT)
A Connectome Test of the Fly Hashing Algorithm [0.0] ショウジョウバエ嗅覚回路は局所性に敏感なハッシュであり,古典的なLSHに勝っている。
我々はこれを4つの電子顕微鏡コネクトームに対して試験する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 21:05:27 GMT)
A Belief-State World Model for Catheter Navigation under Sparse Fluoroscopy: A Planar Proof of Concept [0.0] 我々は,物理に基づく世界モデルが,意図的に少ないX線取得間のナビゲーションタスクを維持できるかどうかを考察する。
部分観察可能なマルコフ決定過程としてスパース・フルオロスコープナビゲーションを定式化する。
我々はこの定式化を意図的に単純化した環境で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 06 Oct 2026 14:52:10 GMT)