OpenMobile-2: Building Versatile Mobile Agents with Scalable Environments and App-Native Tools [100.8] OpenMobile-2は、完全にオープンなトレーニング環境とレシピを備えた、ほぼ最前線のモバイルエージェントである。
私たちはMobileGym++を構築し、35のリアルで機能的にリッチな商用スタイルのアプリと、アプリ間の検証を行います。
MobileGym++ Benchは、共有タスクスイート上で、GUIのみとハイブリッドGUIツールの評価の両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:26:38 GMT)
Towards Physically Grounded Articulated 3D Assets: A Multi-Agent Pipeline and Benchmark [97.5] 物理シミュレーションフィードバックを備えたマルチエージェントパイプラインを導入することにより,Articraftの最新の手法を拡張するシステムであるArtiisanを提案する。
我々は,空間的忠実度,物理的妥当性,ダウンストリームタスク性能,全体的な品質の4つの重要な側面にまたがるベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:59:41 GMT)
APEX-Harm: Evaluating Agent Safety in Shared Professional Workspaces [81.5] 我々は、金融、コンサルティング、法的タスクを行うエージェントに対して、プロンプトとスクリプトインジェクションを評価するためのベンチマークであるAPEX-Harmを紹介する。
各タスクには、メール、カレンダー、チャット、ドキュメント、スプレッドシート、PDF、コード実行ツールとともに、115から328のファイルが含まれている。
ベンチマークには、静的および動的インジェクション、タスク固有のスクリプト置換、アタッカーが提供するジェネリックスクリプトを含む6つのアタックカテゴリが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:05:47 GMT)
Disentangling Task-Relevant Latent Dynamics for Reward Modeling [81.3] リワードデザインは、ロボット操作における強化学習の大きなボトルネックであり続けている。
異種ビデオから高密度報酬を学習するフレームワークであるDiTaR(Disentangling Task-Relevant Latent Dynamics for Reward Modeling)を提案する。
DiTaRはビデオベース報酬ベースラインよりもMetaWorld-v3とManiSkillのポリシー学習を大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:29:46 GMT)
Why DiT Models Underperform as Representation Learners without Long Skip Connections [79.3] 長いスキップ接続(LSC)が特徴的品質に影響することを示す。
詳細な診断を通じて、この効果を引き起こすメカニズムを明らかにする。
このことから,LSCは単なるトリックではなく,拡散目標と密接に関連していることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:19:11 GMT)
CaptchaAgent: Verifiable Visual Reasoning for CAPTCHA Solving [77.2] CaptchaAgentはインタラクティブなCAPTCHA解決のための構造化ビジュアル推論フレームワークである。
CaptchaAgentは、スクリーンショットから直接アクションを予測する代わりに、まず視覚的な中間表現を構築する。
局所的な証拠は より効果的な解決で 曖昧な領域を再考する
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:50:26 GMT)
RSI-Anything: Unlocking Recursive Self-Improvement with World Models [76.8] RSI-AnythingはJEPA-Anything上に構築されたドメイン・ジェネラル・フレームワークである。
予測ワールドモデルを使用して、アクションと学習データの選択をガイドする。
コード修復では、コーダーが固定され、静的検証器で成功率は26.3%から予測選択により29.2%に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:50:30 GMT)
ConicFlow: constrained Inference-time optimal control for flow matching models [72.2] ConicFlowフレームは、最適制御問題として、推論時のフローマッチングモデルからのサンプリングを制約した。
我々は,各ステップの軌跡のショートウィンドウのみを最適化し,遅延水平制御を適用して計算的トラクタビリティを向上する。
最近の大規模フローマッチングモデルによる低次元および高次元の両方の実験により、ConicFlowは高い報酬と強い制約満足度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 20:32:34 GMT)
SOAR: Source-Aware Reinforcement Learning with Precise Credit Assignment for Search Agents [71.6] 捜査員の強化学習は、しばしば証拠の製作に悩まされる。
この製法は、信頼できない内的知識に対する過度な信頼から生じると我々は主張する。
我々は、モノリシック推論をソース-明示的な軌道に変換するパラダイムであるSOARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:45:11 GMT)
JANUS: Enhancing Long-Horizon Autonomous Research with Co-Evolving World Models [68.1] 今後の成果予測と過去の経験の反映を統一するフレームワークであるJANUSを提案する。
ジャヌスは、経験を進化する技術、研究エージェントの階層的スキル、世界モデルのための探索戦略スキル、そしてそれらの調整プロトコルに蒸留する。
ジャヌスは最先端のベースラインを著しく上回り、高い進化効率と天井を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:13:28 GMT)
EmoGavel: Grounding-Aware Reinforcement Learning with Verifiable Rewards for Multimodal Emotion Preference Learning [67.8] EmoGavelは,マルチモーダル感情選好学習に有効な報酬を付与した,グラウンディング・アウェア強化学習フレームワークである。
EmoGavelは制御エラー構築情報を利用して、好みの予測、エラーのローカライゼーション、修復、不明な証拠回復を共同で学習する。
EmoPreferおよび制御エラー評価セットの実験は、EmoGavelが強いエラーグラウンド性能を維持しながら、自然選好予測と制御エラー判別の両方を改善していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:28:54 GMT)
On the Encoding of Calendar Features in Covariate-Informed Time Series Foundation Models [65.6] 本研究では,情報伝達方式がTSFMの予測精度に大きく影響を与えることを示す。
符号化の選択は、すべてのモデルで予測精度に影響を与えており、MASEの非ホリデーでは9.9%、ホリデーでは83%の差がある。
改善はホリデーシーズンを中心に集中しており、カレンダー情報はターゲット履歴から入手できない信号を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:41:10 GMT)
VIS-Ground: Video Interactive Storytelling with Contextual Grounding [65.1] 我々は、不均一な入力コンテキストをビデオ生成のための実行可能な制約モデルに変換するプロセスとしてコンテキストグラウンドを導入する。
VIS-Groundは最高総合スコアを一貫して達成し、バックボーン毎のベースラインよりも平均10.3ポイント向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:50:28 GMT)
Volume Rendering with Metric--Phase Fields for Thin Structures and Sign-Ambiguous Geometry [65.0] 本稿では,MPF(Metric-Phase Fields)上に構築したニューラルボリュームレンダリングフレームワークを提案する。
MPFは幾何学を非負距離場とソフトサインキューを備えた連続位相場に分解する。
PhaseSurfはUDFベースの手法や最近の3DGSパイプラインよりも、より安定した再構成と高品質な幾何を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:40:44 GMT)
SpatialASM: Internalizing Active Mentalization for Spatial Reasoning [64.2] SpaceASMは、アクティブな空間的メンタライゼーション(ASM)をLVLM(Large Vision-Language Models)に内部化するフレームワークである
ASMは視覚知能の本質的な構成要素であり、現在のLVLMでは未発達である。
本研究では,SpatialASMが空間的推論において4つのLVLMバックボーンのLVLMに対して,元の汎用視覚能力を保ちながら性能向上をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:39:50 GMT)
AutoEnvScaling: Automating the Data Flywheel with Terminal Agents [63.9] 本稿では,環境設計を端末タスクとして扱うAutoEnvScalingを導入し,エージェントを用いてデータフライホイールの自動化を行う。
環境生成を端末タスクにすることで、AutoEnvScalingは有効環境率を最大25倍に向上させる。
GPT-5.6-sol による AutoEnvScaling 環境上でのQwen3.5-35B-A3B のトレーニングにより,Tmax ベースライン上での Terminal-Bench 2.1 スコアが4.3 ポイント向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:51:50 GMT)
Robust Vision-Language Navigation with Awareness of Instruction-Execution Progress [62.6] Vision-Language Navigation (VLN)タスクでは、エージェントはその観察を各決定点における関連する命令内容と関連付けなければならない。
VLN-AIEP (Awareness of Instruction-Execution Progress) を用いた頑健なVLNフレームワークを提案する。
VLN-AIEPは、訪問した軌跡と命令を関連付け、実行されたコンテンツに対応する埋め込みを抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:57:43 GMT)
The Thinking Leakage in Reinforcement Learning for LLMs [62.5] Qwen3シリーズのようなハイブリッド推論モデルは、チャットテンプレートトークンによってTHINKモードとNO-THINKモードを切り替える。
一般的なレシピは、NO-THINKモードでの強化学習でそのようなモデルを訓練し、推論性能を改善したと報告している。
漏えいを考えて、この利益の大部分が説明できるという証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:43:51 GMT)
Long-Horizon-Terminal-Bench 2.0: Automating Diverse Task Construction and Measuring Sustained Agent Progress [59.8] 本稿では,LHTB 2.0(Long-Horizon-Terminal-Bench 2.0)について述べる。
LHTB 2.0は46のタスクを保存し、タスクと評価インフラの欠陥を修正し、31のタスクを拡張する。
拡張されたタスクは、体系的な再構築タスクパイプラインを通じて生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:22:53 GMT)
Designing Protein Structures from Natural Language [58.9] Prompteinaは、自然言語で指定された新しいより広範な設計目的をサポートする最初の全原子構造生成モデルである。
プレトレーニングされた構造生成モデルであるProteina-Complexaを、テキスト条件付きプレトレーニングと微調整により適用し、残基を対応するテキストと整列させる。
プロンプティーナは18の構造特性の15の基線を上回り、意図された機能の記述とより密に一致するタンパク質を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:51:55 GMT)
PyCache Trap: The Inspection-Execution Gap in Agent Skill Scanners [58.2] PyCache Trapは、ローダが受け入れた代用キャッシュと良質なソースをペアリングし、タスク関連呼び出しに接続する。
本研究では,検査済みのインストラクション,スクリプト,インポート,実行時のアーティファクトを型付き実行グラフで接続するための実行対応検証(EAV)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:56:20 GMT)
Beyond Actions: Learning Future Operation Targets for Vision-Language-Action Models [57.0] 本稿では,将来的な物理的効果を政策の主要な予測対象とするアクション-フューチャー結合効果学習(AFCE)を紹介する。
AFCEは50.97%$で、それぞれ$_0.5$、UVTを11.82ポイント、UVTを15.21ポイント改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:29:46 GMT)
Harness^2: Recursive Agent Harnessing for an Open World [55.6] LLMエージェントの機能は、基盤となるモデルだけでなく、実行ハーネスにも依存する。
再帰的自己改善(RSI)は、これらのハーネスを自動的に進化させる有望なアプローチを提供する。
しかし、RSIをオープンな環境に配置することは、依然として2つの重要な課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:34:25 GMT)
EviRepair: Evidence-Driven Agents for Reliable Vulnerability Repair [55.2] リポジトリレベルの脆弱性修復のためのエビデンス駆動型マルチエージェントフレームワークであるEviRepairを提案する。
EviRepairは、エージェントが協力して証拠を収集できるようにすることによって、修復プロセスにエビデンスレビューを導入する。
PatchEvalとSecBenchベンチマークの実験は、EviRepairが既存のエージェントベースの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） (Fri, 09 Oct 2026 12:22:43 GMT)
Echo: Error-Compensated 4-Bit Tensor-Parallel Communication for LLM Training and Inference [55.1] 累積誤差を制御するトレーニングと推論のための4ビット全リデューサであるEchoを提案する。
A100 GPUでは、Echoは1GBメッセージで16ビットのNCCLの全リデュースよりも2.09倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:49:55 GMT)
Entanglement Catalysis Beyond the Asymptotic Rate [53.7] 絡み合い濃度は、部分的に絡み合った純粋な状態をほぼ完全なベル対に変換する。
有限状態においては、達成可能な収量を減らす補正によって性能が罰せられる。
我々は、この基本的な有限サイズのペナルティが変換を補助する補助状態によって緩和できるかどうか検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:50:33 GMT)
EchoTab: Learning Measurement-Grounded Representations for Echocardiographic Diagnosis through Tabular Reconstruction [53.4] 本稿では,測定地上表現学習フレームワークであるEchoTabを紹介する。
心エコー図と診断の中間的表現として測定特異的トークンを用いた多視点心エコー図法の研究を示す。
結果として生じるトークンは、臨床的に意味のある構造的および機能的性質をコードする分解されたエコー表現を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:49:04 GMT)
How Reliable are AMR Parser Outputs? Uncertainty Estimation for AMR Parsing [53.0] 本研究は、トップkビーム探索候補を用いたブラックボックス設定におけるAMRの不確実性推定の最初の研究である。
ペアの候補類似性から不確かさを推定し,予測回帰比を用いて評価する。
AMRを評価するための相補的次元として不確実性推定の値を示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:53:02 GMT)
WaSA: Wavelet Scattering Autoencoders for Unsupervised Offline Detection of Malicious Clients in Federated Learning [51.6] Federated Learning(FL)は、生データを公開することなく、協調的なモデルトレーニングを可能にする。
我々は、悪意のあるクライアント検出のための完全に教師なしのオフラインフレームワーク、WaSAを提案する。
クリーンな補助データのみに基づいて訓練されたデノナイジングオートエンコーダは、学習された良性多様体からの偏差に基づいてクライアントをスコアする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:10:10 GMT)
The value of information and the emergence of communication in evolved e-puck robots [51.6] 自律エージェント間の通信がいつ出現し、自然行動選択アーキテクチャが果たす役割について検討する。
WebotsモデルからPyBulletで再構築された2つのE-puckロボットは、ロボットがPyBulletを通過したときにのみ検出可能な摂食ゾーンを見つける必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:12:50 GMT)
The RNN Homunculus: Learning to Gate Long-Term Memory [51.5] ゲーテッドリカレントニューラルネットワーク(RNN)は、時間を通して付加的なコピーパスを作成することによって、消滅する勾配問題に対処する。
我々はこのゲート学習問題を、注意深く制御されたシーケンス分類タスクを通して研究する。
この結果から,長期記憶学習の中心としてゲート学習が注目され,学習データがこのプロセスをどのようにサポートするかが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:59:35 GMT)
HART: Hybrid Attention-RWKV Time series Foundation Model [51.1] 非自己回帰的多段階予測(NAF)により、時系列基礎モデルでは、将来の地平線全体を単一の前方通過で予測することができる。
RWKV-7はその強いシーケンスモデリング能力にもかかわらず、我々のNAF実験で長期劣化を示す。
本稿では,注目ブロックとRWKVブロックを交互に扱うハイブリッドアテンションRWKV時系列基盤モデルHARTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:19:20 GMT)
Towards Defining, Measuring, and Leveraging Creativity in AI Applications [51.1] 計算創造性は概念的に基礎があり、実践的に関係があり、実証的に適用可能な形式的定義が、芸術、科学研究、ゲームなどの文脈で欠如している。
本稿では、ボデンの創造性に関する3つの中核的基準である新しさ、価値、サプライズに関連するように、創造性に関する以前の心理学的研究に基礎を置く創造性に関するいくつかの公式な仮定を提案する。
提案した創造性公式は、特定のチェスの動きの創造性を決定することと、ピカソ、レノワール、その他の画家による絵画の創造性を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:08:27 GMT)
Masked Diffusion Language Agents for Tool-Integrated Chemical Reasoning [50.9] 我々は、ツール統合化化学推論のための最初のマスク付き拡散言語エージェントであるChemDiffAgentを紹介する。
化学推論を、インターリーブド推論とツール使用軌跡に対する反復的記述として再構成する。
ChemDiffAgentは自己回帰剤を一貫して上回り、全体的な改善率は約20%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:07:37 GMT)
Test-Time Memory Construction [50.9] 大きな言語モデル(LLM)は、長いインタラクション履歴に関する質問に答えるのに苦労しています。
既存のメモリシステムは通常、ユーザクエリが観測される前に、オフラインで洗練されたメモリ表現を構築し維持する。
テスト時間メモリ構築フレームワークであるT$2$Memを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:24:51 GMT)
Evidence-Guided Counterfactual Learning for Long-Tailed Robotic Policies [50.7] 共有ロボット政策における頭部タスク行動バイアスについて検討し,特にタスク固有の視覚的エビデンスとの関係に着目した。
本研究の目的は,長期にわたるロボット政策のトレーニングフレームワークであるEvidence-Guided Counterfactual Learningを提案することである。
提案されたフレームワークは、追加のトレーニングデータもリージョンレベルのアノテーションも必要とせず、デプロイ中に追加の計算を行わない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:37:33 GMT)
Learning Transferable World-Action Models from Task-Paired Human Videos [50.5] タスクペアの人間による実演から学ぶクロスビデオ事前学習であるWATCHを紹介する。
我々の事前学習は、これらの能力が容易にスケーラブルな人間と人間のペアから学習できることを示しています。
ロボットのポストトレーニング前の分析では、エボディメント間の動きのアライメントが改善され、見えないロボットに対するアクションとビデオの予測が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:56:03 GMT)
Sonic-AMG: Streaming Human Motion Generation from Spatial Audio [50.2] 我々はSonic-AMGについて、空間オーディオから人間の動きをストリーミングする最初のフレームワークについて紹介する。
このモデルは、音響的内容とボディ相対的音源形状を別々のトークンとしてエンコードする。
さらに、サウンドイベントやソースロケーション間のコヒーレントな反応をリアルタイムに生成する機能も備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:47:03 GMT)
AutoBio+: Benchmarking Dexterous Manipulation with Dynamic Experimental Phenomena in Realistic Laboratories [50.2] 本稿では,現実的な生物実験環境において,デクスタラスな操作を行うためのシミュレーションベンチマークとフレームワークであるAutoBio+を紹介する。
AutoBio+は、4つのロボットエボディメントにまたがる14のタスク、機能ツールの使用、精度操作、言語条件の視覚的接地、楽器操作で構成されている。
本研究では, 燃焼, 蒸気, 気泡などの制御可能な動的実験現象を導入し, 実験室の目視条件を把握した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:21:41 GMT)
Estimating Great Expectations Under Autoregressive Language Models with Potentials [49.0] 次点条件付き確率を利用して推定をより効率的にする方法を示す。
我々は、分散が選択されたポテンシャルに依存する推定器を構築し、ポテンシャルがこの分散を減少させる条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:04:50 GMT)
Looking Ahead and Back: Anticipatory Generative Modeling for Road-Network Trajectories [48.5] 軌道生成は交通管理や都市計画などの都市利用を支えている。
既存の生成手法は位置列をシミュレートし、次の遷移選択に失敗する。
我々は,新しいグラフ制約付き生成パラダイム,予測生成モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:23:32 GMT)
GuidedNav: Shaping Vision-Language Navigation Representations through Pre-action Attention and Spatial Guidance [48.4] 視覚言語ナビゲーション(VLN)は、エージェントが拡張された命令を通して進捗を追跡し、その現在の目的に関連するランドマークを特定し、行動する空間構造を理解する必要がある。
GuidedNavは、トレーニング時のガイダンスを通じて、これらの表現を明示的に形作る統合フレームワークです。
また,より解釈可能なVLN研究を支援する2つのアノテーション強化ナビゲーションデータセットである Guided-R2R と Guided-RxR も導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:18:03 GMT)
SplatQ: Interaction-Aware Pruning of 3D Gaussian Splatting via Quadratic Selection [48.2] 既存の3Dガウスプラッティング(3DGS)プルーニング法は、独立重要度スコアに基づくグローバルTop-K選択に依存している。
固定予算下での地域予算配分と共同ガウス選択を協調するプルーニングアルゴリズムであるSplatQを提案する。
5つのベンチマーク実験により、SplatQは集合的再構成品質、空間的品質バランス、レンダリング速度において最先端のプルーニング手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:30:13 GMT)
Why Heavy-Tailed Weight Spectra Predict Model Quality [47.9] 重み付きスペクトル分布はモデル品質を強く予測できることを示す。
高温マルテンコパスタ(HTMP)分布に追従するスペクトルの対数関係の限界を導出する。
我々は,この制限量が重みパラメータで凸であることを示し,大規模DNNの過度適合を実証的に予測する最適な重みを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:18:32 GMT)
Thinking with Images without Coordinates [47.8] 視覚的推論を意味的エビデンス発見のプロセスとして再構築するためのTiCOを提案する。
また,TiCOは予測効率を著しく向上し,最先端の座標法よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:38:03 GMT)
Agentic Data Engineering for LLMs: System Design and a Controlled Empirical Study [47.6] データエンジニアリングは、データ選択、報酬、カリキュラムがモデル学習に与える影響を決定するために反復的な実験を必要とする。
本研究では,エージェントが実験的なフィードバックを用いて,定型トレーニングおよび評価プロトコル下でのデータエンジニアリング戦略を開発する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:56:21 GMT)
Learning More by Training Less: Uncertainty-Guided Progressive Contraction for Efficient Reasoning Post-Training [47.4] 本稿では,学習に最も有用な推論軌跡に監督と最適化を集中させる,不確実性誘導型プログレッシブ・コンダクション・フレームワークを提案する。
提案手法は,完全データ SFT の最適化予算の 0.22% しか使用せず,450 倍以上のトレーニング露出を削減し,推論性能の維持や改善を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:26:06 GMT)
RUBATO: Decoupled Clocks Allow Full-Duplex Models to Think as Fast as They Can [47.4] 近年のFullDuplex (FDX) モデルでは、会話を同時に聴くことで自然主義的な会話を行うことができる。
これらのストリーム処理をリアルタイムで確実にするために、既存の手法は固定復号率を強制する。
この静的アプローチは極めて最適である、と我々は主張する。
内部思考は本質的に非同期であるため、理想的なFDXモデルは、各ストリームを独自のハードウェアレートでデコードしながら、リアルタイムの会話フローを維持する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 20:21:42 GMT)
Travel Back To Move Forward: Retrospective Exploration and Evolving for Long Horizon Agents [47.3] エージェントが環境を以前の状態に戻すことを可能にするフレームワークであるReTRAILを紹介する。
エージェントの知識が前進し続ける間、環境状態は後退する。
ReTRAILにより、非生産状態からエージェントを巻き戻し、放棄されたブランチからの洞察を用いて、その後の探索をガイドできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:11:39 GMT)
CoBe: A Benchmark For Conversational Counterfactual Text Editing [47.1] 偽造テキスト編集は、仮説的変化に照らして、与えられたテキストを改訂する能力である。
このスキルは人間の推論の中心であり、特に医療や法律のような安全上重要な分野において重要である。
我々は,与えられたテキストシナリオを非現実的に編集するゼロショット機能のテストベッドであるCoBe(CoBe)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:11:12 GMT)
Cognition-Oriented Emotion Tracing from Causes to Consequences in Real-World Social Scenes [47.0] 感情科学(Affective science)は、感情を評価、規制、社会的解釈によって形成された展開過程として記述する。
本稿では,情緒的なエピソードを3つの段階(条件,影響,効果)を通じて形式化する認知指向の枠組みであるTRACEを提案する。
TRACE-Benchは、認識、規制の復号化、原因推論、効果推論、フルチェーン再構築の5つのタスクを通じて、現実世界の社会シーンにおけるマルチモーダルモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:51:25 GMT)
Towards Safe World Models: Risks, Defenses, and Evaluation [47.0] 本研究は,6段階ライフサイクルを中心とした世界モデルの安全性に関する文献を整理する。
我々は、非敵的障害、攻撃、防衛、評価プロトコル、ベンチマーク、デプロイメント条件を合成する。
私たちはこのフレームワークを使用して、クローズドループと運用上の安全性にモデルレベルの振る舞いを接続するために、クローズドループとどのアトリビューションが未解決であるかを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:45:59 GMT)
Learnable Low-Rank Polynomial Sketch for Effective Linear Attention [46.6] トランスフォーマーにおけるソフトマックスの注意は、シーケンス長の2次計算の複雑さに悩まされており、長文のアプリケーションでは実用的ではない。
本稿では,カーネル近似の観点からも,既存の線形アテンション法が依然として最適であることを示す。
textbfLearnable textbfLow-Rank textbfPonomial bfSketch (LLoPS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:30:52 GMT)
Developing Competency in AI Ethics: A training framework [45.9] このフレームワークは、AI、研究倫理委員会のメンバー、政策立案者、学生の研究者とエンジニアを対象としている。
このフレームワークは4つの相互接続タスクを中心に構成されたステップバイステップのアプローチを提供する。
これらのタスクは、倫理チェックリスト(Ethics Checklist)やPortfolio of Measures(Portfolio of Measures)など、一連のトレーニング教材によってサポートされています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:01:04 GMT)
One-Step Text Generation by Seq-Drifting [45.8] 拡散言語モデルはトークンを並列に生成するが、高品質なテキストを生成するには複数のサンプリングステップが必要である。
連続したトークン表現の列にドリフトを適用するフレームワークであるSeq-Driftingを提案する。
実証的に、Seq-DriftingはLM1B上の36.01の生成パープレキシティを1ステップで達成し、無条件と条件の両方で競合的に実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:15:52 GMT)
LapMerge: Differentiable Exact-Budget Token Merging in Linear Time [45.5] 順序付けられたシーケンスのトレードオフを解消する、微分可能なマージ演算子であるLapMergeを紹介します。
学習された質量分布は、その配列を正確に$N$の等質量セグメントにラプラス核密度で分割する。
ドロップインリダクションモジュールとしても、トレーニング可能なアーキテクチャコンポーネントとしても機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:07:17 GMT)
Smoothing the Top-k Exposure Boundary for Sparse Mixture-of-Experts [45.3] 本稿では, 分散分布の局所化から, アクティブなエキスパート予算を$k$とするElastic Expert Routingを提案する。
サンプリング近傍は対称のままであるため、この手法は決定論的トレーニングの予測計算コストと一致する。
オフスクラッチ事前トレーニングでは、検証LM損失を0.04ドルまで減らし、静的のトップ$k$ベースラインを平均16ドルポイント上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:32:21 GMT)
Image Diffusion Models Are Good 3D Human Motion Generators [44.1] テキスト・トゥ・モーション生成は通常、データセット固有の骨格表現に依存し、異なる関節レイアウトのベンチマークのために個別に訓練されたモデルである。
画像拡散アーキテクチャは、共通の画像互換表現によって3次元の人間の動きをモデル化できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:18:26 GMT)
Video2World: Benchmarking Coding Agents for Interactive World Modeling from Embodied Videos [44.0] 実世界の観測からインタラクティブなシミュレータを構築することは、エンボディドデータをスケールするための有望な方法である。
エージェントがエンボディ映像を観察し、対応する環境とロボットの動作を構築し、実行フィードバックによって結果を反復的に洗練するソフトウェアエンジニアリングタスクとして、エフェノミクスビデオ・シミュレーションを定式化する。
Video2Worldは、幾何学的忠実度、動的忠実度、機能的正しさ、空間的知覚、物理的推論、実行可能相互作用に沿った世界を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:21:02 GMT)
OWLET: On-Policy Weighted Learning via Evidence Transfer for Video Large Language Model Post-Training [44.0] ビデオ大言語モデル(ビデオ-LLM)における学習後推論の重要段階となった
よりリッチな教師視点から学習信号を導出するエビデンスに富んだRL法を提案する。
このビューは、グローバルな状況と質問条件のローカルウィンドウを一致させ、より大きなモデルを必要としない視覚的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:23:21 GMT)
Hidden Data Challenges in Clinical Machine Learning [43.9] セマンティクス,エピソード定義,エンドポイントの構成,モダリティの選択,不足処理といった曖昧さが,モデルで利用可能な情報をどのように変えるかを示す。
我々は、MIMIC-IVおよび関連する電子健康記録データセットの時間的、臨床的に整合性があり、再現可能な前処理のための実用的な勧告を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:28:03 GMT)
Randomized Momentum Transport with Cheap Predictors [43.8] モーメント法は運動量に輸送補正を加えることで勾配を追跡する。
ランダム化された運動量輸送を導入し、確率で補正する。
修正の4分の1をクエリすると、MNIST1Dで18ドルから43%の最終的なトレーニング損失が減少し、CIFAR-10上でのHessian-vectorトランスポートのテスト精度が1.5ドルポイント向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:04:53 GMT)
ProgramGym: Scaling Training Environments for Long-Horizon Program Reproduction Agents [43.7] コーディングエージェントは、スクラッチからプログラムを構築するのにますます使われています。
エージェントに何が必要なのかを発見し、どのようにシステムを設計するかを決定するよう強制するスケーラブルなトレーニング環境は、まだ不十分です。
本稿では,長期プログラム再生エージェントのスケーラブルなトレーニング環境のためのProgram-EnvとProgram-AgentからなるフレームワークであるProgramGymを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:09:54 GMT)
Tracking the Invisible: Self-Supervised Wheel Track Detection with Thermal-RGB Fusion [43.6] 本稿では,RGB-I(RGB+Long-Wave Infrared)画像を用いた安全クリティカルな車輪線路検出手法を提案する。
ニューラルネットワークは、4チャンネルのRGB-I画像で、困難で白い路面から車輪の軌跡を識別するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:21:28 GMT)
Beyond the Snowflakes: Disentangling Weather Effects from Confounding Meta-Factors in LiDAR Object Detection [43.6] 光検出と照準(LiDAR)は、自律的な知覚にとって重要であるが、その性能は悪天候下で劣化することが知られている。
既存の文献では、雪は性能を低下させる大気ノイズとしてモデル化されているが、WADS-3DおよびCADCデータセットの粒度評価では、直観に反する現象が明らかになっている。
アブレーション研究とメタ情報分析を通じて、降雪が騒音として作用する一方で、その負の影響が支配的かつ同時的な要因であるオブジェクトポイント数の増加によって上回っていることを確認して、これを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:38:30 GMT)
Towards Safer Cities: A Design Process for Perception Datasets in Urban Driving Scenarios [43.5] 都市環境は自動運転の認識システムにとって重要な課題である。
ユーザ生成マップデータを用いた既存のデータセットの分析に基づくガイド付きデータセット作成のための手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:34:17 GMT)
UniMergeTrack: Hierarchical Model Merging for General RGB-X Visual Object Tracking [43.1] 汎用RGB-Xトラッカーは通常、2つのパラダイムに従う。
We present UniMergeTrack, a new model merging paradigm that preserves task-specific optimization while capable effective cross-task knowledge integration。
LasHeR、RGBT234、VisEvent、VOT-RGBD22、COESOT、CDTBベンチマークの実験は、UniMergeTrackが最先端または競争的な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） (Fri, 09 Oct 2026 06:05:42 GMT)
Quantum Networking at the Speed of Quantum Computation: Kilohertz Entanglement in a Heterogeneous Quantum System [43.1] 単一原子量子ビット間のフォトニックリンクは、スイッチ可能な長距離接続を提供するが、光子損失は絡み合い速度を制限する。
ここでは、閉じ込められた138ドルのBa$+$イオンを、ダイヤモンドナノフォトニックキャビティにシリコン空洞に巻き付ける。
イオンによって放出される光子が波長で変換され、SiV$-$-キャビティ系から反射されて検出され、単一の検出された光子ヘラルドが絡み合う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:31:33 GMT)
S-Space: Exploring Spatial Workspace in Multimodal Language Models [42.8] 知覚は物体の位置をコード化し、正確な空間的判断をサポートするために直接読み出すことができる空間的表現を形成する。
S-空間(S-Space)は、水平軸、垂直軸、距離軸に沿って連続座標を符号化する線形表現部分空間である。
ケーススタディでは、S-Spaceは未確認のエンティティやオブザーバに場所を割り当て、物理的方向を抽象的な言語的意味と結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:48:41 GMT)
Can Language Models Play the Wikipedia Game? [42.0] 我々はウィキペディアゲームを用いて、類似情報検索タスクで言語モデルをテストした。
ゲームでは、プレイヤーはアイテムリンクのみを使用して対象のアイテムに到達しなければならない。
我々は5つのウィキペディア言語と5つの学術文献データセットの文埋め込みモデルとLLMを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:59:56 GMT)
Variance-Reduced Policy Gradient is Nearly Minimax-Optimal [41.9] 本稿では,一階推定器のクラスを抽象化する統一理論フレームワークであるLoopless Variance-Reduced PG(LVR-PG)を紹介する。
我々は、このアルゴリズムクラスが弱勾配支配の下で、$tildemathcalO(-2)$大域収束を達成することを証明した。
最先端の下限を連続パラメトリックポリシーに拡張することにより、我々は$(-2)$サンプルの複雑性限界を確立し、我々のフレームワークが対数的因子や地平線項まで最小限の最適化であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:54:26 GMT)
In-Context Learning Can Help Vision-Language Models Overcome Training Priors [41.8] 視覚言語モデル(VLM)は、訓練中に強い統計規則性を学ぶ。
基盤となる視覚的能力が欠けているモデルによって引き起こされたエラーから、事前に引き起こされたエラーを曖昧にすることは困難である。
本研究では,制御された文脈内学習を用いて,モデルが視覚的エビデンスに集中するように促す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:40:07 GMT)
Attention via Black-Box Vector Search [41.6] $(sqrtn/varepsilon)$検索されたキーは十分かつ必要であることを示す。
次に、キーとクエリの増大を許せば、上述の下位境界をバイパスできることを示す。
我々のアルゴリズムは、先行作業で使用されるトップ$とサンプリングアプローチより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:00:39 GMT)
Not Just an Evaluation: A Case Study of Discourse Particle Sensitivity in Language Models [41.5] 本研究では,自然会話における「正」と「のみ」に対する感受性について,行動学的・機械的分析を用いて検討した。
LLMと人間も同様に、文脈におけるこれらの粒子の存在を好みます。
我々は LLM 内の粒子感受性単位を局所化し、"just" と "only" の重なりが非対称であることを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:07:24 GMT)
What Should SFT Learn? Conditional Information Gain for Generalizable Post-Training [41.1] Supervised Fine-tuning (SFT) は、大規模言語モデルの訓練後に広く使われるアプローチである。
本稿では,各トークンが持つタスク条件情報を推定する情報理論フレームワークであるCIG-SFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:57:55 GMT)
ACED-Bench: Evaluating How LLM Agents Acquire and Act on Causal Evidence [40.7] 本稿では,この要件に基づいて構築されたニューロシンボリックベンチマークであるACED-BENCH(Active Causal Evidence and Decision Benchmark)を紹介する。
主要なリーダーボードACED-COREには180のタスクが含まれている。
我々は,3つのアクティブエージェント設計における7つの現代LCMと2つの先行世代モデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:01:57 GMT)
A Multi-Agent LLM System for Automated Tuning of Specialized Neural Network Models [40.5] マルチエージェントの大規模言語モデル(LLM)フレームワークには,分析,コーダ,レコーダという3つの役割がある。
MLスクリプト全体や検索アーキテクチャを個別の空間で最適化するシステムとは異なり、このフレームワークはオープンだがセマンティックに狭い空間で動作する。
この手法は,相関学習を用いた分類スパイクニューラルネットワークのチューニングと,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた高次微分方程式の解法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:34:22 GMT)
ASSET: Adaptive Speech Segmentation via Reinforcement Learning [40.3] 音声大言語モデル(LLM)は、しばしばデコーダへの音声インタフェースとして、事前訓練された音響エンコーダを用いて構築される。
これは、タスク指向情報を保持しながらエンコーダ出力を圧縮する学習を動機付ける。
本稿では、エンコーダ出力を適応的に圧縮することを学ぶ強化学習(RL)ベースのフレームワークであるASSETを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 20:36:45 GMT)
VLMs are Native Action Models: Unleashing the Manipulation Capabilities of VLMs with Explicit Action-Space Grounding [40.3] 事前学習された視覚言語モデルを汎用的な操作ポリシーに変換する上での課題は、これらの機能を適切なアクションインターフェースを通じて公開することである。
この2つのパラダイムをブリッジするExplicit Action-Space GroundingフレームワークであるEASGを紹介します。
EASGは、VLMの知覚コンテキストで直接観察可能な連続ロボットアクション空間のセマンティクスを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 00:33:13 GMT)
State-Isolated Vision Mamba via Update-Tendency Routing for Underwater Image Enhancement [39.9] 不均一な更新動作でトークンを強制的に強制的に共有された隠れ状態に繰り返し変更することは、永続的なクロスコンテンツ干渉を引き起こすことを示す。
我々は、Vision Mambaの新しいリカレントステート組織原則であるtextbfStateIsolateを導入します。
IsoMambaは、複数の水中画像強調ベンチマークにおける最先端のパフォーマンスを一貫して達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:18:36 GMT)
Scaling Agentic Data for Long-Horizon Terminal Intelligence [39.8] 端末エージェントのための完全自動データ合成エンジンである TerminalHorizon を紹介する。
独立した実行を使用して、建設中に省略された重要な作業を特定し、その結果のエビデンスを使って環境再建を導く。
我々は,コーディングエージェントタスク,実運用環境におけるエージェントタスク,一般的な推論にまたがる12のベンチマークにおいて,大幅なパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:55:55 GMT)
From Benchmark to Bench: Can Agents Survive Real-World Drug Discovery? [39.8] エージェントシステムはますます分子設計ツールをコーディネートするが、スタックのどの層が実際のプロジェクトの結果を制限するかは不明である。
我々はMAGIを開発した。MAGIはオープンなモジュラーエージェントで、目的を記述し、最適化を起動し、監視し、構造-活動関係を解釈し、その戦略を改訂する。
3つの製薬会社による9つの振り返りリード最適化キャンペーンでテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:05:52 GMT)
MoPrO-SD: Modular Prompt Optimization for Stance Detection [39.7] スタンス検出は、暗黙の意見、皮肉、文脈に依存したスタンス表現によって、大きな言語モデルにとって困難である。
我々は,プロンプトを機能的セマンティックモジュールに分解するスタンス固有のプロンプト最適化フレームワークであるMoPrO-SDを紹介する。
本稿では,命令のみの最適化(I),推論付き命令(I+R),サンプル単位の推論を用いた命令(I+R+E)の3つの改良戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:00:33 GMT)
Beyond Second-Order Information: Paid Logistic Regression with Noisy Features [39.3] オンラインのバイナリ予測と有償機能について検討し、学習者は基礎となる特徴をよりよく観察するためにリソースを費やすことができる。
学習者の目標は、予測損失と獲得コストを共同制御することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:09:42 GMT)
Exploring Attention Sinks in Text-to-Image Transformers from Diffusion and Autoregressive Models [39.1] 我々は、注意シンクが存在するか、どのように出現するか、そしてそれらが生成にどう影響するかを調査する。
双方向拡散モデルと自己回帰モデルの両方に注意シンクが出現するが、異なるパターンが現れる。
これらのパターンは生成段階によって異なり、レイヤーとヘッドのまばらなサブセットにローカライズされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:10:51 GMT)
Partially Informed Stochastic Optimization via Zeroth-Order Residual Tracking [39.0] 部分的インフォームド最適化(PISO)は、利用可能なコンポーネントと残余イテレーションの実行推定を組み合わせたものである。
滑らかな非目的に対して、残差の初期等級に依存する収束保証を確立する。
PISOは、リプシッツと(O(d2varepsilon-5)の下で、さらにリプシッツとヘッセンの仮定の下で、主要な関数探索複合体(Od2varepsilon-6)を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:20:41 GMT)
Geometry-Aware Multi-Objective Optimization: Norm-Constrained Oracles with Entropic Weight Updates [39.0] 多重勾配降下は典型的にはユークリッド幾何学で定式化されるが、行列対応のオラクルは他のノルムによって誘導される方向を使用する。
基準制約付き線形最小化とタスク重みのエントロピー更新を組み合わせた単一ループ多目的法を解析する。
実験では、この手法を既存のマルチタスクと比較し、ジオメトリ、重み付け、運動量選択を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:55:53 GMT)
Correction Training for Diffusion Models [38.7] このトレーニングと推論のギャップを減らそうとする拡散モデルの補正ステップを導入する。
補正者は、ベースモデルの予測を入力として、同じ接地目標に対してトレーニングする。
サンプリング中、各デノイングステップにおいて、デノワザーのクリーンサンプル予測を反復的に洗練する。
補正器は、ベースデノイザからの予測のみに基づいて訓練されるが、推論時に自分自身の出力に繰り返し適用することで、より良い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:31:52 GMT)
Axiom-0: Hierarchical Self-Refinement for Vision-Language-Action Policies [38.7] 視覚言語アクション(VLA)モデルは、事前訓練されたマルチモーダル理解と学習制御を組み合わせるが、その性能は相変わらず不慣れなタスク構成に限られている。
本稿では、その表現の質と、階層的自己精製による行動生成における使用の両方に対処するVLAポリシーであるAxiom-0を提案する。
RoboCasa365では、Axiom-0が62.32%の成功を達成し、最高スコア(Paimon-0, 58.1%)を4.22ポイント上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:48:59 GMT)
Evolving Creatives with Clicks: CTR-Driven Advertising image Editing via Attribute Disentanglement and Preference Alignment [38.5] そこで我々はClicksを用いたEvolving Creativesを提案する。
ECCは、CTRを傷つける属性を選択的に洗練し、積極的に貢献する属性を保存します。
ECCは、広告画像のクリックスルー率を大幅に改善し、最先端モデルよりも実質的なマージンを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:26:24 GMT)
MagCilia: A Compact Magnetociliary Tactile Sensor with 3D Force Sensing for Robotic Contact Perception and Grasping Feedback [38.4] フレキシブルな磁気シリア構造とホールセンサを組み合わせた3次元力覚センサ(MagCilia)を提案する。
その結果, 単一触覚単位を用いた3次元力再構成, グリーピングフィードバック, 表面認識が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:37:39 GMT)
Cross-Modal Latent Influence: Patch-Level Training Sample Attribution for Vision-Language Models [37.6] MOSAIC は,(1) 概念が各モダリティ内でスパースである,2) 連続した画像領域でサポートされている,3) それらを記述するフレーズに一致している,4) ほぼ非相関な,共有スパースな画像空間を学習する。
視覚的証拠は、共有潜在構造をより多く保存しながら、トレーニングデータの属性を著しく再編成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:04:04 GMT)
Neurons++: A Unified Visual-Stream Framework for Image and Video Reconstruction from fMRI with Neural-to-Visual Interpretability [37.5] fMRIから視覚体験をデコードすることは、人間の知覚を理解し、脳とコンピュータのインターフェイスを開発する上で重要である。
最近の生成的復号法は、可視画像や映像を再構成することができるが、視覚的可視性だけでは、出力が脳活動に忠実に根ざされていることを保証しない。
本稿では,静的画像と動的ビデオ再構成の両方のためのビジュアルストリームfMRI再構成フレームワークであるNeurons++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:49:07 GMT)
Video Codec-Guided Training-Free Token Compression for Video Large Language Models [36.8] 本稿では,大規模言語モデルを対象としたビデオ誘導型トレーニングフリートークン圧縮手法を提案する。
この方法は、参照フレームの依存関係、動きベクトル、残余をビジュアルトークングリッドと整列する。
実験により,提案手法は,最先端の訓練不要ベースラインFlashVIDに匹敵する性能を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:56:58 GMT)
Memory Without Curation: Learning Multi-Stream Latent Memory for Robot Policies [36.8] IMprintはポリシーに依存しない潜在メモリフレームワークである。
ポリシーが記憶すべきことを明示的に制約することなく、マルチストリームメモリで視覚言語アクションモデルを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:58:57 GMT)
Towards Understanding the Training of GFlowNets: A Theoretical Perspective [36.8] 我々は,フローマッチング,詳細バランス,軌道バランスの統一理論を開発した。
固定あるいは制御されたサンプリング、固定、バランストレーニング、あるいは別々に更新された後方ポリシーの下で有限時間収束を確立する。
これらの結果から, パラメータ化, カバレッジ, 移動成分がGFlowNetのトレーニングをどのように行うかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:10:02 GMT)
Competence-Aware Orchestration for LLM-Based Multi-Agent Systems [36.7] 自動MASオーケストレーションのための能力認識フレームワークを提案する。
LLMバックボーンの現在のクエリに対するタスク条件付きコンピテンスをモデル化する。
次に、この信号を使って役割活性化と通信グラフを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:33:42 GMT)
Next-Concept Modeling: Fast, Parallel Coarse-to-Fine Text Generation [36.7] 拡散言語モデル(DLM)は自己回帰モデルよりも高速な生成のための並列サンプリングを提供する。
2段階の粗大なフレームワークであるNext-Concept Modeling (NCM)を紹介する。
スードゥークの推論タスクでは、NCMはあらゆる難易度で自己回帰的・拡散的ベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:49:45 GMT)
S$^3$R: Fast and Faithful RL Rollouts via Self-Sparse Speculative Decoding [36.2] 検証可能な報酬を持つ強化学習のための高速ロールアウト生成は、ポリシー最適化に使用される応答群を変更することなく、KVキャッシュトラフィックを減らす必要がある。
自己分散型投機ロールアウト(S$3$R)を提案する。
希少な注意を使ってトークンを提案し、完全なアテンション検証と正確な投機的サンプリングを通じて応答を生成する。
Qwen3モデルにおける自動回帰ロールアウトのエンドツーエンドのトレーニングスループットは、タスクパフォーマンスに匹敵する$1.39times1.35timesを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:22:40 GMT)
CAST: Credit Alignment for Cross-Tokenizer On-Policy Distillation [36.2] クロスTokenizer on-policy蒸留では、スコアを比較する前に、教師と学生のシーケンスを調整する必要がある。
チャンクレベル信号は、スパンがどの程度変更されるべきかを指定するが、学生トークン間でその信号をどのように分散するかは規定しない。
本稿では,CAST(Chunk-aware credit Assignment with Selective Token Anchoring)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:03:37 GMT)
Video-Arena: A Scalable Agentic Video Benchmark for Spatiotemporal Capability [35.8] Video-Arenaは、競争力のあるゲームをスケーラブルで検証可能なテストに変えるためのベンチマークだ。
我々は、重要な事象の認識、状態更新の解釈、得られた状態の追跡という3つのタスクカテゴリを通して、世界状態の理解と追跡を評価する。
我々のパイプラインは、大規模にゲームレコードからビデオとアライメントされたレファレンスラベルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:27:16 GMT)
EmbodiedCLBench: Evaluating Continual Learning for Self-Evolving Embodied Agents [35.1] EmbodiedCLBenchは、自己進化エージェントの連続学習能力を評価するための、最初のエボダイドシミュレーションのベンチマークである。
我々のベンチマークは、エージェントがまず基本的なタスクから学習し、取得したスキルを再結合して、複雑で目に見えない高度なタスクを解くことができるかどうかを評価する。
その結果、ゼロショット設定では高度なタスクをほとんど解決できないが、基本的なタスクからの経験は一貫した改善を可能にすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:23:00 GMT)
Win-Win Fusion: Multi-Modal Image Fusion with Visual-Semantic Collaboration [34.9] マルチモーダル画像融合のための新しい視覚意味相互パラダイムであるW2Fを提案する。
特徴相補性を増幅することにより,視覚・セマンティックコラボレーションの基礎を補強する。
また,対話型混在注意を用いたマルチモーダル情報対話機構も導入する。
W2Fは、視覚的魅力と意思決定の精度の両方において最先端の手法を超越していることを示す実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:22:40 GMT)
Constructing Pareto Frontiers of Optimal Reasoning Termination Methods for Overthinking in Reasoning Models [34.9] 推論モデルはテスト時のスケーリングの恩恵を受けることができるが、継続する推論は効果がないか有害になりかねない。
ステップワイド・トランケーション・プロービング (STP) を導入し、各固定標本推論軌道に沿って複数の保持プレフィックスから繰り返し回答を生成する。
次に、異なる戦略の理論的緩和ポテンシャルを定量化するために、統一された枠組み内で動的ルーティング、固定予算、動的早期出口を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:22:37 GMT)
AD-SRF: Attack-Defense Semantic Reinforcement for Multi-Modal Image Fusion [34.9] 既存の画像融合法は、視覚的品質と意味的属性のバランスをとるのに苦労する。
マルチモーダル画像融合のためのアタック・ディフェンス・セマンティック・強化フレームワークAD-SRFを提案する。
このフレームワークは、その視覚的品質を損なうことなく、リッチなセマンティック属性を融合画像に注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:38:15 GMT)
Overcoming Data Imbalances with Expert Selection Biases [34.7] カテゴリー条件付きエキスパート選択バイアスは、異なるカテゴリから専門的な専門家プールへトークンを優先的にルーティングできることを示す。
モダリティ、低リソース言語、最大10.6Bパラメータのモデルにおけるコードのパフォーマンス改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:45:19 GMT)
SelectArena: A Modern Benchmark for Feature Selection on Real-world Tabular Data [34.7] 機能選択のための最新のベンチマークであるSelectArenaを紹介します。
我々は、71個の実世界のデータセットを手作業でキュレートした15個の特徴選択手法を比較した。
結果から,予測性能,ランタイム,安定性,妥当性の面でのトレードオフが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:21:47 GMT)
Evo$^2$: Evolving the Evolver through Weight-Harness Co-Evolution [34.4] Evo$2$はウェイトハーネスの共同進化のためのフレームワークである。
更新を利用するために、単一ポリシーがProposerとReflectorの両方として機能する統合されたデュアルロールパイプラインを設計する。
重み付け更新のために、修正とそれらの実行結果はProposerとReflectorの両方のトレーニングをガイドします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:28:02 GMT)
CAPTOR: a vision-language foundation model for Chest-Abdomen-Pelvis Oncologic CT [33.8] 我々は,腫瘍性胸腔鏡(CAP)CTの解釈のための視覚提示基盤モデルを開発し,評価した。
AUC 0.767, 95%CI: 0.734-0.793, vs. 0.695, 95%CI: 0.645-0.736)
腫瘍学に富んだCAPCTデータに基づいて訓練された基礎モデルは、対象臨床コンテキストにおける関連する最先端モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:39:01 GMT)
InstantFusion: A Shared Latent Interface for Heterogeneous Image Generators [33.6] 拡散流モデルは、画像生成のデファクトパラダイムとして登場してきた。
その顕著な生成能力にもかかわらず、潜在表現とその根底にある認知力学のクロスモデルアライメントは未解明のままである。
InstantFusionは、異種画像生成装置のノイズ発生軌跡を接続する軽量な共有潜在インタフェースである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:59:04 GMT)
ThinkDrag: Semantic Drag-Based Image Editing with Visual Reasoning [32.7] ThinkDragは、ビジュアル推論によるドラッグベースの画像編集のための統一されたフレームワークである。
我々は,ThinkDragが最先端の性能を達成し,競争力のある点追従精度を維持しつつ,生成品質と妥当性を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:58:10 GMT)
GLIMPSE: Global-Local Indexing with Multi-Precision Spectral Encoding for Explorable Video World Models [32.5] カメラ制御されたビデオワールドモデルは、カメラがそれに戻るとシーンを一貫性を保つ必要がある。
我々は,帯域幅の多精度座標と幾何条件のスペクトル減衰を用いたグローバルローカルメモリインタフェースGLIMPSEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:01:34 GMT)
MixTok: Adaptive Visual Tokenization with Global 1D Tokens and Sparse 2D Refinement [32.2] MixTokは、コンパクトな1Dグローバル表現と、局所的な精細化のためのスパース2Dトークンを組み合わせたハイブリッドビジュアルトークンライザである。
ImageNet 256 x 256では、MixTokは非常に競争力のある再構築と生成性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:07:38 GMT)
SBNO : Schrödinger Bridge Neural Operator for the Forward and Inverse Problems under Missing Information [32.1] SBNOは、方程式のないペアデータ拡散ブリッジマッチングフレームワークである。
部分的な観測の下で、前方および逆PDE問題の条件演算子を学習する。
5%の観測値を持つ5つのPDEベンチマークでは、SBNOはベースラインよりも優れているか同等の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:59:30 GMT)
Temporal Evidence Forests for Long-Horizon Multi-Party Conversational Memory [31.8] 長期記憶は、永続的な相互作用とパーソナライズされた支援をサポートするためにLLMベースのエージェントで広く採用されている。
本稿では,T-Memを提案する。T-Memは時間的構造に基づくメモリフレームワークで,インタラクションを保存し,2つの時間的メカニズムを通じてクエリ関連エビデンスを整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:05:38 GMT)
Adaptive Variance Reduction without Knowing Oracle Smoothness [31.5] 1つのアルゴリズムが定数や分散を知らずに2つの滑らかな設定とノイズのない設定にどのように適応できるかを示す。
AdaGrad-Norm を標準の滑らかさとノイズのない設定に使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:13:42 GMT)
MVGraph: Benchmarking LVLMs on Evidence Composition across Multi-View Visual Graph [31.2] MVGraphは、大規模視覚モデル(LVLM)をマルチグラフ推論で評価するためのベンチマークである。
MVGraphは8つのテキスト理論タスクにまたがる8kインスタンスで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:59:34 GMT)
Rethinking Relative Policy Differences Transfer of On-Policy Distillation [31.1] 我々は、プロキシエキスパートとプロキシリファレンスの対数確率比が、KL規則化されたポリシー最適化に対する暗黙の報酬を定義する統一的な視点を開発する。
第一に、より強力な専門家は、必ずしもより良い監督源であるとは限らない。
成功するためには、ターゲットをエキスパートに移動させ、サンプルロールアウトを越えて一般化する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:24:48 GMT)
Lightweight Time-Frequency Vibration Sensing for Consumer Device Condition Monitoring [31.1] 本稿では,軽量なAIを用いた振動検出フレームワークを提案する。
連続ウェーブレット変換(CWT)とヒルベルト・フン変換(HHT)を用いて、1次元(1-D)振動時系列信号を2次元(2-D)時間周波数表現に変換する。
提案するフレームワークは、消費者電子製品への最終的な組み込みを念頭に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:57:15 GMT)
Continually Post-training Small Models via Synthetic Self-distillation [30.9] SDFT(Self-Distillation Fine-Tuning)は、低レイテンシ、オンデバイスでの使用に不可欠な小型モデルで失敗する。
また, 学習後モデルの分布変化と, 獲得や忘れは線形に相関することを示した。
SDFTの非分配的書き直しを模倣したSynthetic Self-Distillation(SynthSelf)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:06:34 GMT)
Work2Skill: Capturing Human GUI Experience for Reusable Agent Skill Induction [30.3] 再利用可能なエージェントスキル誘導のためのヒューマンGUIエクスペリエンスをキャプチャするフレームワークであるWork2Skillを紹介する。
デスクトップGUIデモの最初の同期マルチモーダルデータセットであるWorkDemo-350を構築した。
そこで本研究では,再利用可能なスキルの需要に関する証拠を検査するエージェント・スキル・インダクション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:32:02 GMT)
Generalized Proximal Policy Optimization: Unifying LLM RL Algorithms from the Perspective of Divergence [30.3] 本稿では,分散レンズによるLLMアルゴリズムの理解と設計のための,原理的かつ統一的なフレームワークを提案する。
異なる$f$-divergencesは、異なるジオメトリとポリシー更新ダイナミクスを誘導することを示す。
この枠組みの下では、PPOとDAPO、DPPO、RIPOといった最近の変種が特別なケースとして出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:17:26 GMT)
Trajectory-Aware Policy Optimization: Closing the State Distribution Gap in Long-Horizon LLM RL [30.2] 軌道対応政策最適化(英: Trajectory-Aware Policy Optimization、TAPO)は、理論上、非政治政策勾配から状態分配補正を導出する原則的枠組みである。
TAPOは8つの競合レベルのベンチマークで既存のLLM RLアルゴリズムを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:22:07 GMT)
CompactSplat: Spatially Adaptive Gaussian Distribution for Feedforward Scene Reconstruction [30.0] CompactSplatは、3Dガウスのコンテンツアロケーションを可能にする新しいフィードフォワードフレームワークである。
テクスチャ誘導型空間分割と階層的サンプリングを統合することで、CompactSplatはプリミティブを適応的に分散する。
我々のフレームワークは本質的に、推論時の動的空間制御をサポートし、レンダリングの忠実度とメモリフットプリントのシームレスなトレードオフを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:04:45 GMT)
DRYLAB-Bench: Benchmarking the Biosecurity Risk of Agentic LLM Mutation Design [29.8] DRYLAB-Benchは、LSMエージェントのリスクの高い生物学的変異設計能力を評価する最初の包括的なベンチマークである。
バイオセキュリティガイドラインから抽出した、真に有害な突然変異設計シナリオを30件のエージェントで処理する。
これは、ProteinGymとViroGymから187,695個の実験的なウェットラブの測定結果と直接比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:09:16 GMT)
Replaying the Movie in Your Mind Decoding Dynamic Visual Perception and Recall from EEG [29.7] 我々は、自然主義的なビデオ視聴と即時的な視覚的リコールを組み合わせたEEGベンチマークであるPAIRを紹介する。
階層型セマンティック分類における複数の復号モデルを,粒度と粗度の両方でベンチマークする。
対象物内検証の結果は、複数のモデル-タスクの組み合わせに対して数値的に類似した性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:15:07 GMT)
TheoPhysEval: Assessing AI agents at autonomous theoretical physics problem solving [29.5] 我々は、検証可能な答えを持つ50の未発表の研究レベルの理論物理学問題を提示する。
我々は、人間のヒントなしに、既製のAIエージェントがこれらの問題に自律的に取り組む能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:47:49 GMT)
Splat2Act: From Captured Scenes to Personalized VLA Manipulation [29.2] Splat2Actは、事前訓練された視覚言語アクション(VLA)ポリシーを特定のシーンとオブジェクトセットにパーソナライズする、リアルタイム・シミュレート・トゥ・リアルなパイプラインである。
平均航法面積104.87m$2および7レセプタクルでスキャンされた101のキャンパス環境に適用し,852レセプタクルと68,000以上のピックアップ実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:59:06 GMT)
Matched-Context Group Policy Optimization for LLM Agent Training [29.2] 本稿では,すでに収集された軌道から重み付けされた行動嗜好を構築する手法を提案する。
MCGPOはロールアウトデータと各レスポンスのオリジナルの履歴を再利用し、批判なしのトレーニングを保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:41:37 GMT)
Mind the Spatial Gap: A Benchmark for Geospatial Reasoning and Constrained Spatial Editing [29.2] 空間認知のエスカレーションを評価するためのベンチマークであるGeoSpatialBenchを紹介する。
GeoSpatialBenchは、地理的に多様な6つの都市にまたがる現実世界の都市データに基づいて、28のトポロジカル、指向性、メートル法、順序付け関係の包括的分類を評価している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:16:52 GMT)
Reinforcement Learning via Fixed-point Flow Matching [29.2] 動作制約強化学習(RL)における訓練および微調整フローポリシーのための固定点フローマッチング(FFM)を提案する。
FFMは、RLにおけるトレーニングおよび微調整フローポリシーのためのデータフリープロシージャである。
オフライン-オンライン設定において,FFMが事前学習したフローポリシーを効果的に微調整できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:15:10 GMT)
Refined Grid Sampling for Efficient Implicit Neural Representations of Large-Scale Scientific Data [29.0] 入射神経表現(INR)は、高次元の物理場をモデル化するための強力な枠組みを提供する。
しかし、高密度座標格子の評価は計算コストがかかるため、トレーニングは効率的ではない。
本稿では,階層化されたグリッドサンプリング,エラーベースのリファインメント,動的グリッド解像度調整を組み合わせたRefined Grid Sampling(RGS)を紹介する。
高分解能Navier-Stokesフィールドでは、RGSは固定壁面の予算内で高い再現精度を達成し、評価ベースラインよりも最大6倍高速でフルグリッドトレーニングの精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:14:56 GMT)
On the Design Space of Continuous Diffusion Language Models [28.8] 連続拡散言語モデル(CDLMM)は、サンプリングと生成の高速化を含む、連続フローモデリングの利点を言語にもたらすことを約束する。
そこで本研究では,標準学習における離散拡散レベル性能とチューニング標本化について述べる。
私たちはまた、レバー、すなわち自己条件の埋め込み幾何学に光を当て、それらの背後のメカニズムに光を当てました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:41:32 GMT)
PhysForge: Material-Controllable 3D Reconstruction with Separable Components [28.7] 材料制御可能な物理フィッティングおよびコンポーネントレベルの相互作用モデリングのためのフレームワークであるPhysForgeを提案する。
第一のPhysFitは、物質条件付きVDM力学を物理プロパティフィッティングの基準として利用する。
第二に、PhysCompは複雑なインタラクションを個々のオブジェクトとセマンティックコンポーネントに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:47:56 GMT)
Diffusion Precipitation Generation with Medium-range Weather Forecasting [28.3] 動的降水デカップリング(Dynamics-Precipitation Decoupling)は、凍結した気象モデルから毎日の降水量に非降水予測をマッピングするためのプラグアンドプレイフレームワークである。
その主な課題は、異質な降雨分布を捉え、宇宙と時間の間で進化する大気信号と日々の蓄積を一致させることである。
グローバルおよび地域予測におけるパングウェザー,グラフカス,HRESなどのバックボーンの広範囲な評価は,毎日の降水精度とイベント検出を改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:21:30 GMT)
NEAR: Neighborhood-Aware Residuals for Memory Retrieval [28.3] メモリ検索は、格納されたレコードから証拠を特定し、クエリに応答することを目的としている。
異なる事実の詳細を持つ保存されたレコードは、トピック、エンティティ、イベントを共有することができる。
これらのレコードが共有する情報を用いて、クエリ-メモリマッチングのためのローカル参照を構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:57:27 GMT)
Beyond the Final Embedding: Retrieving Memories from Token-Level Evidence [28.3] メモリ拡張されたアシスタントは、格納された会話とドキュメントから証拠を検索し、クエリに応答する。
ほとんどの埋め込みベースのレトリバーは、クエリとメモリの単一ベクトル表現を比較します。
本手法はスパーストークンマッチングを用いて,追加のトレーニングを伴わずに検索を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:27:55 GMT)
LIVIN: Benchmarking Spatial and Embodied Intelligence in Digital Twins of Lived-In Homes [28.3] LIVINは、30の多様な住まいのデジタル双生児の上に構築された空間的および具体的知能のベンチマークである。
我々は、インスタンス認識、アーキテクチャ再構築、オブジェクト生成と配置を含む、ループ内のヒューマンワークフローを設計する。
LIVINでは3次元検出,3次元再構成,ナビゲーション,ロコ操作の4つのタスクを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:46:21 GMT)
LACE-CRAFT: Robot Co-Design with Actor Inheritance and Blackboard Collaboration [28.3] LACE-CRAFTは、現在のロボットにおける継続学習とポリシー適応とを、新しい形態-回帰ペアと比較する。
5つのローコモーションベンチマークで、3つの評価種子の平均スコアはD2Cよりも6.4-91.9%高い。
どちらの手法も5ラウンドで30種類の新しい形態的回帰ペアを訓練し、LACEは4つの継続訓練ユニットも使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:23:59 GMT)
ForeAct3D: Policy-Grounded Future World Modeling for VLA Policies [28.2] 我々は、ビジョン・ランゲージ・アクション・ポリシーの中で、ポリシーに基づく未来の世界モデリングのためのフレームワークであるForeAct3Dを紹介する。
我々は、ForeAct3D 98.3%がLIBEROで平均成功し、CALVINでの平均タスク長が3.73であり、全てのスイートで基本方針を上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:34:53 GMT)
TextVBench: Evaluating Text Rendering and Preservation in Video Generation [28.2] 我々は,マルチテキストビデオ,マルチインスタンス問題として視覚的時間的評価を定式化するベンチマークおよび評価フレームワークであるTextVBenchを紹介する。
どちらのトラックも、無条件のVLM転写よりもターゲット候補の選択を使用し、複数のOCR領域への1つのターゲットマッピングをサポートし、フレームレベルの空間的忠実度とフレーム間の時間的忠実度を分離する。
長さ目標スコアはこれらの因子を要約し、テキスト外の診断モードは単一のOCRスコアで隠される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:21:17 GMT)
TRIAGE: Direction-Aware Mismatch Stabilization of Native NVFP4 Reinforcement Learning [28.1] 低精度実行は、大規模言語モデルの強化学習を大幅に加速させることができる。
本稿では,ミスマッチと政策段階的方向性の相互作用を特徴付ける。
政策段階の更新を選択的に再バランスするためにセグメントレベルの診断を用いる方向認識安定化手法であるTRIAGEを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:38:25 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） (Fri, 09 Oct 2026 04:13:24 GMT)
X-AgentRed: Red-Teaming Personal Agents in Evolving Multi-Service Ecosystems [27.4] X-AgentRedは、ツール依存のグラフを通じて有害なツールコールパスを検出する、自己進化型赤チームフレームワークである。
X-AgentRedは、STACの有害パスレート$1.77タイムを達成し、より多様なツールセットを探索し、平均的なツールカバレッジ$2.99タイムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:34:44 GMT)
DAG Structure Learning with Node-Varying Heavy-Tailed Disturbances [27.3] DAG構造は、スムーズな制約によって非周期性を導入することで観測から学ぶことができる。
本稿では,グラフ構造,ノード固有外乱スケール,自由度パラメータを共同で推定するノード変動型Studio-$t$DAGMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:50:04 GMT)
AgentSWE: Can Coding Agents Build the Agent You Actually Want? [27.1] 本稿ではエージェント開発ライフサイクルの3段階にまたがるエージェントソフトウェアエンジニアリングのベンチマークであるエージェントSWEを紹介する。
25のタスクはそれぞれ、試験ではなく委員会としてフレーム化されている。
要求が要求するものを提供するにはほど遠いものはありません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:35:27 GMT)
Controlled-Minimax: Stabilizing Adversarial Optimization via Control Theory [26.8] 最小限の最適化は、敵対的学習の基本であるが、深刻な安定性の課題に悩まされている。
制御可能な物理系として最適化軌道を再構成する,新しい安定化フレームワークである Controlled-Minimax を導入する。
本手法は,従来の勾配勾配勾配法が失敗する一般のミニマックス問題を安定化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:05:38 GMT)
What Visual Representations Do World Action Models Need? [26.6] ワールドアクションモデル(WAM)は、事前訓練されたビデオ生成モデルから強力な先行情報を継承するが、それらの変動オートエンコーダ(VAE)表現は、操作よりも視覚的再構成に最適化されている。
視覚表現,5つの統合機構,および制御された条件下での機能の組み合わせを系統的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:26:20 GMT)
Not All Dimensions Are Equal: Outlier-Aware Attention Linearization with Grouped Quadratic Kernels [26.5] Outlier-Aware Attention Linearization (OAL) は2次注意近似を構築するための次元認識手法である。
注意近似と事前学習モデル変換の両方に対して,外乱認識次元のグルーピングの価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:40:19 GMT)
VETNET: Assembling Benchmark Datasets for AI-Driven Veterinary Innovation [26.4] VETNETは、動物科学と獣医学におけるAI駆動のイノベーションを促進するために設計されたエコシステムである。
このフレームワークは、人間の医学におけるAIの進歩と、獣医のAI開発における断片的な状態とのギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:41:38 GMT)
ELMA: Benchmarking Anaphoric Compositions for Long-Term Text-to-Motion Generation [26.2] 本稿では,クロスセグメント依存を保存したセグメントレベルのアノテーションを付加した,エピソードな長期動作データセットELMAを提案する。
ELMAは、高品質で連続的な30秒のビデオクリップをWildのビデオから抽出し、長距離状態モデリングに必要なエピソードな物語をキャプチャする。
ELMAは,グローバルな物理リアリズムとセマンティックアライメントの両方において,大幅な改善を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:05:54 GMT)
GeoGR: Spatial-Semantic Token Compression and Group Routing for Efficient 3D VLMs [25.9] マルチビュー表現により、事前訓練された画像とビデオビジョン言語モデルで3Dシーンを理解できる。
冗長性は、ビューをまたいだ同じシーン領域の繰り返し観察と、すべてのLCM層で全ての視覚トークンを処理することから生じる。
シーン表現と視覚計算を共同で圧縮する2段階フレームワークであるGeoGRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:46:54 GMT)
A small cognitive core explains human behavior at scale [25.8] 私たちは、小さな認知コアが人間の行動の多くを担っていることを示しています。
このモデルには137の実験から7,036,442の選択肢がある。
シミュレーションによって報告された行動効果の75%を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:51:05 GMT)
SimVTA: Simulation-Grounded Video-Trajectory Alignment for Driving World Action Models [25.8] ドライビング・ワールド・アクション・モデル(WAM)は、ペア化された軌道と将来の観測から学ぶ。
軌道最適化と映像監視を組み合わせたシミュレーション・グラウンド・ポストトレーニング・フレームワークであるSimVTAを紹介する。
我々は,NAVSIM v1上でSimVTAが88.2S,HUGSIM上での平均HDスコアが38.8であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:01:09 GMT)
LAPT-Scale: Scaling Embodied Policies with Latent Action Pre-Training on Human Videos [25.7] LAPT-Scaleは2つのコンポーネントを持つスケーラブルな潜在アクション事前トレーニングパラダイムである。
LAMは、人間のビデオでフレーム間視覚遷移を説明することによって、連続的な潜伏動作を学習する。
政策はVLAポリシーを、人間のビデオ・ラテント・アクション・プレトレーニング、ターゲットロボット・エボディメント・アライメント、タスク固有のポストトレーニングを通じて訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:29:20 GMT)
Gaussian-Width Bounds for Offline-to-Online Linear Bandits [25.6] オフラインデータがどのようにオンライン学習に役立つか、線形バンディットで調べる。
我々は部分的にカバーされたオフラインデータに焦点を当てており、$d$の機能指示のわずか$k$しかカバーされていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:45:56 GMT)
AgroGround: Multi-Granularity Grounded Recognition in Agriculture [25.4] グラウンドド農業認識のための大規模データセットであるAgroGroundを紹介した。
自動パイプラインは、8つの農業用VQAデータセットのラベルを、疾患やオブジェクト全体のアノテーションに変換する。
我々は,1,480個の人物認証画像に対して,予測されたアイデンティティ,領域,関節の正しさ,および健康像の棄却を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:13:59 GMT)
Higher-Order Action Supervision Makes A Strong Policy Class [25.4] ゼロと1次の両方のアクションを監督することは、ポリシーのパフォーマンスを劇的に向上させ、ロバスト性を制御することを示します。
提案手法は,広範囲のオフラインRLフレームワークとシームレスに連携する軽量なプラグイン・アンド・プレイモジュールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:28:56 GMT)
DREAM: Dynamic Resolution Assignment For Multimodal Multi-agent Debate [25.4] 大規模言語モデル(LLM)の推論能力を改善するための効果的なパラダイムとしてマルチエージェント討論(MAD)が登場した。
本稿では,DREAM(Dynamic Resolution Assignment for Multimodal Multi-Agent Debate)について紹介する。
6つのマルチモーダルデータセット上では、DREAMはデータセット固有のチューニングなしで、マルチエージェントの議論ベースラインに対する精度と注意のトレードオフを1.5-3.2%精度で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:24:46 GMT)
When History Helps and Hurts: Selective History Use across Multimodal Turns [25.2] 本稿では,視覚的および音声的エビデンスにまたがる7,000のベースタスクのベンチマークであるReTurnを紹介する。
タスク・キャリア・ヒストリーにとって、Reconfirm/Regroundは様々な歴史的合意を交わしながら、過去の質問を現在のメディアに適用する必要がある。
証拠を運ぶ歴史について、Retrieve/Rebindは、様々なメディアコンペティションをしながら、歴史的なメディアを使用して現在の質問に答える必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:36:40 GMT)
Residual Modeling Closes the Regression and Generative Policy Gap in Robot Learning [25.1] 政策学習の一般的な選択は拡散やフローマッチング(Flow-Policies)を使うことであり、これは平均二乗誤差(MSE-Policies)で訓練された直接の行動回帰よりも優れている。
我々は、このギャップを統計的モデリングの観点から再考する: 行動予測が政策最適化をどう形作るか。
我々は,入力依存型残差尺度を学習し,重尾の影響を低減するヘテロスセダスティックな学生-t行動回帰(HT-Policies)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 20:50:54 GMT)
Rubric-CEPR: Self-Evolving Image Editing via Reward-Verified Self-Distillation [24.8] 本研究では,人為的な目標や外部の訓練時間報酬モデルを使わずに,自己の世代のみを用いて事前訓練した画像エディタの改善に努める。
本稿では,Rubric-CEPR(Rubric-CEPR)という自己進化型フレームワークを提案する。
Qwen-Image-Editでは、Rubric-CEPRがImgEditを4.36から4.60(+5.5%)に改善し、オブジェクト分離が+24.9%向上し、GEdit-Bench and Complexに転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:38:44 GMT)
KVeil: First-Place Solution to ECCV 2026 LifeGenIP Challenge on Unlearnable Videos [24.7] パーソナライズされたビデオ生成の急速な発展は、アイデンティティのプライバシーに対する深刻な懸念を引き起こしている。
本報告では,ECCV 2026 LifeGenIP Challenge on Unlearnable Videosの両フェーズにおいて,第1位となるソリューションを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:29:23 GMT)
Beyond Domain-Routed Supervision: Cross-Teacher Guarding for Multi-Teacher On-Policy Distillation [24.6] マルチテラーオンポリケーション(MOPD)は、専門教師にドメイン固有のデータをルーティングすることで、オンポリケーション(OPD)を拡張する。
ロードMOPDは、同じ学生軌道上の補助的なクロスドメイン批評家として、非汚職教師を紹介している。
ロードMOPDは、不利な領域の劣化を軽減し、高い対立の下で5パーセント以上のポイントを獲得し、低衝突状態と3ドメイン設定での全体的なパフォーマンスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:41:51 GMT)
Understanding and Mitigating Training Instability in Large-Scale Recommender Systems: A Cascade Perspective [24.2] 動的産業プラットフォーム上での大規模レコメンデータシステムのトレーニングは、重要な安定性の課題に直面している。
ユーザデータの迅速な分散シフトとモデル複雑性の増大は、しばしば分岐カスケードを引き起こす。
このG−W−Lカスケードはモデル収束と性能を著しく損なう。
本稿では,産業用SFVレコメンデータコンテキストにおけるG-W-Lカスケードの系統的解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:37:02 GMT)
LETHE: Defending against Unauthorized Image-to-Video Generation via Value Diversity Collapse [24.1] イメージ・トゥ・ビデオ(I2V)モデルは、単一の参照イメージを高品質で主題一貫性のあるビデオにアニメーション化することができる。
本稿では,この読解プロセスを直接妨害する新しい保護法LETHEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:08:39 GMT)
GraftOOD: Grafting Out-of-Distribution Exemplars into Advantage-Weighted Rectification for Video Reward Optimization [24.0] ビデオ報酬の最適化は、ビデオのダイナミクスを減らしながらプロキシ報酬を増やすことができる。
提案するtextbfGraftOODは,選択したプロンプトグループにおけるオンラインロールアウトの一部を,アウト・オブ・ディストリビューションビデオに置き換えるものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:06:18 GMT)
BLiMPPI: Benchmark of Linguistic Minimal Pairs for Polarity Items [23.9] 負極性項目(NPI)は、特定の環境においてのみ文法的である。
言語モデルにおけるNPIの研究はほとんど英語に限られている。
我々は33言語で12,000 NPI以上の最小ペアからなる多言語評価スイートであるBLiMPPIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:55:00 GMT)
Kernel-based External Validity of Experimental Studies [23.8] 研究の外的妥当性は、その発見がデータセットのような目に見えない実験条件に一般化する程度である。
我々は,研究結果と研究課題を合わせて形式化し,研究の2つの独立かつ同一サイズの複製が与えられた許容値を下回る最大平均差(MMD)をもたらす確率として外的妥当性を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:08:09 GMT)
Knowing Whether, Not Just Where: Anchor-Probing Distillation for Open-Set Remote Sensing Visual Grounding [23.7] リモートセンシングにおけるオープンセットの視覚的接地は、クエリ対象の位置だけでなく、画像がクエリの十分な証拠を提供するかどうかを判断するモデルを必要とする。
AnchorProbe-Distill(APD)は、オープンセットのグラウンドをVisual Support Learningとして再放送する教師向けフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:55:42 GMT)
DP-MIND: Differentially private memory-guided Long context Inference [23.6] LLM-as-a-Serviceは、ユーザクエリが機密性や機密性を含む場合のプライバシー上の懸念を高める。
本稿では,DP-MINDを提案する。DP-MINDは,個人推論を100万のコンテキストに拡張するメモリ誘導フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:25:17 GMT)
Lower Bounds for Randomized Linear-Oracle Optimization over Strongly Convex Sets [23.6] 強凸集合上のランダム化一階線形最小化オラクル法に対して$(Lnamediam(S)2/T2)$分布下界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:40:50 GMT)
ClawLoop: Self-Improving Agents via Harness-Native Training Loop [23.5] ClawLoopは外部教師モデルと最小限の事前依存を伴わずに自己改善が可能なフレームワークである。
ClawLoopは、タスク合成、トレーニング、診断、フィードバックという3つのフェーズを自己維持サイクルに構成する。
Qwen3.6-27Bをループモデルとし、ClawLoopはSkillsBench、Claw-Eval-Live、ClawGym-Benchを一貫して改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:52:34 GMT)
Detection of extremely rare dead cells in fluorescence microscopy images [23.1] そこで本研究では, 核安定試料中の細胞を定義するためのいくつかの計算手法の比較を行った。
65,527の画像を含む画像のデータセットを用いて,PR-VM,F1スコア,マクロF1などの特徴量を評価する。
以上の結果から,画像特徴(深層学習)と数値特徴(深層学習)を用いた分類が最高の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:01:04 GMT)
Golden Anchor for Video Generation [23.0] 我々はGolden Anchor Learning (GAL)を導入し、下流のビデオフィードバックでT2Iジェネレータを最適化し、ゴールデンアンカーを学習するための最初のフレームワークについて紹介する。
GALは、凍ったI2Vモデルで生成したビデオを通じて候補アンカーを評価し、ビデオ報酬をT2IジェネレータのDPO微調整のための画像レベルの嗜好に変換する。
GALは、VBenchの動的度合いの5.62%$-38.24%$上昇によって測定される4つのI2Vモデル全てに一貫した運動ゲインをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:34:54 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） (Fri, 09 Oct 2026 14:20:47 GMT)
BT-Agent: Deploying Onboard Robot Agents with Behavior Trees and Multi-Fidelity Evaluation [22.9] LLM駆動型タスク決定と事前に定義された動作木(BT)スキルを組み合わせたアーキテクチャBT-Agentを提案する。
5つのタスクカテゴリにまたがる4つのモデル上で,9Bモデルによる完全なオンボード動作を実演する。
BT-Agentの最大の成功は、Act/ReActベースラインが4Bと9Bで、約10ポイントと5ポイントである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:08:45 GMT)
PartiGen: Part-Aware Representations for Language-Conditioned Humanoid Motion Generation [22.9] PartiGenは、解剖学的構造を共有された全身運動表現に組み込む、部分認識の潜在拡散フレームワークである。
ユニツリーG1に再ターゲットされたHumanML3Dでは、PartiGenは3.165のセグメントレベルのFIDを実現し、TextOpを16.8%削減し、R@1を1.4ポイント改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:46:40 GMT)
How Private is Private? A Comparative Study for Face De-Identification [22.8] データと計量の両方の観点からFDeID評価を再考する。
データ側では、高いアイデンティティの多様性を備えた、キュレートされた人口動態バランスのベンチマークであるUtilFaceを紹介します。
メトリクス側では、アイデンティティの抑制、複数レベルのユーティリティ保存、画像品質を統一する階層的顔識別尺度であるHiFDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:42:37 GMT)
The Predictability Bias of Joint-Embedding Predictive Learning in Medical Imaging [22.8] ポイント予測は条件目標分布を要約し、文脈が解決しない変動を再現することができない。
CT(Computerd tomography)では,再帰的解剖は文脈から予測可能であるが,臨床解釈を決定づける散発的局所的病理はそうではない。
スキャンレベル分類における最先端エンコーダと競合する113,611個のCTボリュームでトレーニングされたVT-B/3DであるTAP-JEPAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:53:13 GMT)
Reflect-VLA: Internalizing Reflective Guidance via Dual-Path On-Policy Self-Distillation for Autonomous Driving [22.7] 強化学習(RL)は、自律走行型ビジョンランゲージ・アクション(VLA)モデルの計画性能を大幅に改善する。
本稿では,リフレクティブガイダンスを訓練時特権情報として扱うリフレクティブVLAを提案する。
Dual-OPSDは、学生が生成した軌跡をルートするだけに駆動スコアを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:52:17 GMT)
Latent World Action Model for GUI Agents [22.7] 予測対象をフルスクリーン再構築から潜在空間における行動誘発未来情報にシフトすることでGUIワールドモデリングを再構築する。
提案手法は, 画素空間の世界モデルに対して, それぞれ31.9%, 40.6%の相対的な成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:45:11 GMT)
Jag: Direct Box Prediction for Efficient Visual Grounding [22.6] 直接連続箱予測にコンパクトな事前学習型マルチモーダルモデルを適用するJagを提案する。
軽量回帰ヘッドは、画像に条件付きかつ参照式である最後の有効な入力トークン状態を読み出し、4つのボックス座標全てを同時に予測する。
推論は画像言語処理を保持し、コーディネート生成やテキスト解析なしで、1つのフォワードパスでボックスを返します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:54:42 GMT)
Learning to See through Action: Predictive Curiosity for Robots [22.5] 能動ロボット視覚学習のための自己教師型フレームワークであるDySCOVERを紹介する。
ロボットはRGBフレームを観察し、それらをエンコードして再構築する視覚オートエンコーダを学び、次の視覚潜伏状態を予測するために繰り返し世界モデルを訓練する。
ロボットアームを用いて実施した実験は、視覚的好奇性のみを用いることよりも、予測的好奇性を加えることで視覚モデルを改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 20:26:22 GMT)
SqueezeBench: Saturation-Resilient Evaluation of Mathematical Capability [22.2] 飽和に耐性のあるベンチマークであるSqueezeBenchを紹介します。
各問題は整数関数 $f(n)$ を固定し、その値が小さい$n$でしか知られていない。
Recordは計算可能なLean関数で、マシンチェックされた証明で$f$に制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:59:46 GMT)
Understanding Mamba-3 Through Oscillatory Dynamics [22.0] Mamba-3は入力依存のローテーションをリカレントステート更新に導入する。
我々はこれらのロ-テイションを、損傷の少ない2階力学と解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:16:58 GMT)
TabMF: Learning Dataset Representations with Tabular Foundation Models [21.8] 本稿では、事前訓練された基礎モデル(TFM)を教師付きデータセットのエンコーダとして再利用するフレームワークであるTabMFを紹介する。
TabICLv2とTabPFN-2.5でTabMFをインスタンス化し、未確認の実際のデータセット上で6つのタスクにまたがる結果の表現を評価する。
2つのTabMFエンコーダは、評価された学習および古典的データセット表現のうち、最強の集約性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:28:45 GMT)
Dissecting Representation Structure in Vision Transformers: A Rigorous Architectural Study [21.7] さまざまなアーキテクチャスケールにわたる特徴情報の厳密な分析を行う。
我々は、ViT表現と一般化行動の関係を経験的に明らかにした。
本稿では,ViT層内の線形部分加群が生成する特徴が一般化性能の予測に重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:22:48 GMT)
ECGWmark: Deep Watermarking for Electrocardiogram Signals [21.6] ECGWmarkは、完全に畳み込み、量子化のない、医療時系列のためのディープ透かしフレームワークである。
ECGWmarkは、チャネルビット抽出精度を90%以上維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:32:03 GMT)
SPROUT: Scaling Agentic Reinforcement Learning for Long-Horizon Software Engineering [20.6] SPROUT(SnaPshotベースのRollOUT)は、中間状態からの分岐を再開することで、長距離コーディングタスクをスケールする。
検証対象のバックトラックポリシーは、失敗した試みを再開する場所と進む方法を選択する。
Qwen3.8-27BのRLトレーニングでは、SPROUTは3つの長期コーディングベンチマークにおいて、StandardOの13.9ドルポイントを安定的に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:58:44 GMT)
Revisiting Tabular Deep Regression: Objectives and the Limits of Global Early Stopping [20.5] いくつかの研究が標準平均正方形誤差(MSE)の代替手段を提供している。
データセット、バックボーン、評価プロトコルの違いは、それらの実用的な利点を比較するのを難しくします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:49:32 GMT)
Beyond Successful Robot Demonstrations: Learning from Human Interactions and Modeling Failure Dynamics [20.5] 本稿では,ヒューマンインタラクション学習と障害認識後学習を組み合わせた行動条件世界モデルHF-WMを紹介する。
我々は,HF-WMが動作条件付きビデオ生成における最先端性能を実現し,下流ロボット作業におけるポリシー評価に強力な有用性を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:44:18 GMT)
Chronos Policy: Learning Robot Policies on Physical Time [20.4] クロノスポリシーは、観測記録時間と所望の行動実行時間を条件にすることで、物理的な時間を明確にする。
タイムアウェアのRoPEはより堅牢で、トークンの内容が変わらないまま、物理的な時間に直接依存することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:55:20 GMT)
Quality, Not Just Outcome: A Structural Scoring Framework for Selecting Coding-Agent Trajectories for Supervised Fine-Tuning [20.4] TQS(Trajectory Quality Score)を提案する。
パブリックオープンライセンスコーパスのフィルタされたサブセット上で、TQSとファインチューン符号化エージェントによるトラジェクトリをランク付けする。
以上の結果から,プロセスレベルの軌道品質がコーディングエージェントの監督において重要な要因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:40:42 GMT)
AdaC-GRPO: Towards Mastering Long-Horizon Visual Sudoku Puzzles via Adaptive Curriculum Learning [20.4] ビジュアルスドゥークパズルは、局所的な制約とグローバルな依存関係チェーンの両方に対して多段階の推論を必要とする、代表的な課題である。
FG-Sudokuはグリッドサイズとデダクティブステップによって分類されたきめ細かいベンチマークである。
トレーニング後、このほぼゼロに近い成功率は、大きな報酬の分散を引き起こし、標準のRLVRを停止させる。
AdaC-GRPOは、オンラインロールアウト精度を通じてモデルの"Zone of Proximal Development"を追跡することで、トレーニングバッチを動的に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:08:42 GMT)
BLEND: Balancing Personalization vs. Generalization in Federated Vision-Language Models [20.4] フェデレーションビジョン言語モデル(FedVLMs)は、機械学習の新たなフロンティアの1つである。
BLENDは,FedVLMのパーソナライゼーションと一般化能力を両立させる新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:57:18 GMT)
Inject a Turn, Not a Token: Learning Where to Redirect LLM Reasoning for Self-Correction [20.3] 大規模な言語モデルは、自身の推論におけるエラーを確実に識別し、修正するのに苦労する。
私たちは、失敗したロールアウトにどこに介入するかを学び、それらをリダイレクトする方法を決めます。
結果の修正フレームワークであるUPTURNは、LLMの微調整を必要としない。
選択したプレフィックスを保持し、新しいユーザターンとして命令を注入し、接尾辞を再生する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:37:51 GMT)
A robust digital receiver architecture for continuous-variable quantum key distribution [20.1] デュアルパスディジタルヘテロダイン受信機に基づく新しい演算子再構成手法を提案する。
この研究は、将来の高性能で高度にセキュアなデジタル連続可変量子鍵分布システムのための、しっかりとした理論とアルゴリズムの基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:44:33 GMT)
Orthros: Phase-Aware Heterogeneous Attention for Efficient Transformers [20.1] 我々はOrthrosアテンションを導入し、効率パラダイムを構造的アロケーションから位相対応デカップリングにシフトする。
統一モジュールとして、列処理の異なるフェーズにまたがる計算パターンを切り替え、線形複雑性プリフィルとフルアテンションデコーディングを可能にする。
我々の設計は、一般的な長期コンテキストシナリオにおけるバニラトランスフォーマーに比べて、Orthrosの注意を低い複雑さにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:30:08 GMT)
Humanize Olympiad Agents: A Multi-Session Workflow for Olympiad Problem Solving with Solve, Review, Wiki, Verify [20.1] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、長期の科学的およびオリンピック的タスクにおいて急速に改善されている。
Humanize Olympiads Agent(Humanize Olympiads Agent)は3つの相補的なフィードバックチャネルを通じて複数のエージェントセッションを協調するオープンなフローレベルのフレームワークである。
GPT-5.6 Solで、HOAはIChO 2026のICO、IPhO、IOI 2026の完全スコアを達成し、PutnamBenchの672問題(100%)をすべて解決した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:14:14 GMT)
Talk, Render, Act: Integrating Social Gesture and Digital Face with Synchronized Speech for Conversational Humanoid Robot [19.9] 表現力のあるヒューマノイド相互作用は、コヒーレントな応答を形成するために、音声、顔のアニメーション、身体のジェスチャーを必要とする。
本研究では, 移動原子構築, 対話生成, 動き計画, 顔アニメーションの特殊エージェントからなるエージェントベースフレームワークである Talk, Render, Act (TRABot) を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:17:04 GMT)
Training User Simulators with Latent Intrinsic Feedback [19.9] 潜時評価状態を備えたユーザシミュレータを提案する。
本研究は,本質的なフィードバックがシミュレーションリアリズムや批判行動を改善することを実証する。
実験の結果,本質的なフィードバックを持つシミュレータは,マルチターンRLトレーニングに有効な報奨信号を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:00:36 GMT)
Target-Constrained Pooling for Trajectory Extrapolation [19.8] 部分的目標軌道からの軌道外挿は過小評価されるが、完了した関連する軌道は未解決の継続に関する情報を提供する。
本稿では,有限水平方向の終端を継続形状から分離し,その終端を2つの相補的音源信号から推定するターゲット拘束型プーリング(TCP)を提案する。
TCPは、代表的ソースを選択し、両方のエンドポイント推定を目標一貫性領域に投影し、それらを自由予測の補正に変換し、強度校正と劣化認識重み付けによって影響を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:46:48 GMT)
Grounded-Dreamer: Robot Learning from World Model Synthetic Data with Physical Grounding [19.8] Grounded-Dreamerは、物理的に接地されたロボット操作データを合成するためのフレームワークである。
生成的ビデオモデルの視覚的リアリズムとシミュレーター物理エンジンを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:53:20 GMT)
EgoReveal: Learning Active Vision and Object Manipulation under Partial Occlusions from Egocentric Demonstrations [19.8] EgoRevealは、人間中心のデモから視点再構成と操作行動を学ぶフレームワークである。
操作対象が部分的に隠されている実験では、EgoRevealはカメラを再配置して可視性を得、固定カメラベースラインよりも確実にタスクを完了させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:03:34 GMT)
Democratizing MoE inference on commodity GPUs with CoMoE [19.7] CoMoEは通信効率の良いMoE推論システムであり、新しいホスト中心のルーティングによってこのミスマッチを解決する。
CoMoEは推論スループットを最大1.46倍改善し、ハードウェアコストのわずか23.4%でNVLink対応のA800 GPUの性能にアプローチした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:21:06 GMT)
SCCGBench: Executability-Oriented Evaluation for Real-World Web Service-Call Code Generation [19.5] Service-Call Code Generation Benchmark (SCCGBench)は、実際のGitHubリポジトリから3,135のトレース可能および非汚染のRapidAPIコール関数のベンチマークである。
目的のみ, 検索拡張, ゴールド文書化 Oracle 設定下で, 6つのコード LLM と1つの非神経検索ベースラインを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:10:33 GMT)
Scaling RNA Foundation Models through Iterative Refinement [19.5] 本稿では,RNA基盤モデルであるEco-RNAについて述べる。
パラメータが500倍も少ないにもかかわらず、現在のSOTA Evo 2 40Bを3つの総合フィットネス指標で上回っている。
また、非コードRNAファミリー分類、RNA二次構造予測、化学探査プロファイル予測において評価されたベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:59:15 GMT)
Monarch-MoE: Structured Experts for Multimodal Continual Instruction Tuning [19.5] マルチエキスパートのLoRAは専門家に学習を配布するが、高密度のローランクの専門家への更新は依然として多くの出力機能に影響を与える可能性がある。
固定置換により連結されたブロック対角因子をLoRA専門家の高密度因子に置き換えるMonarch-MoEを導入する。
Monarch-MoEは3つの連続学習手法で評価され、適応パラメータを約75%と50%削減しながら、最初のタスク保持を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:33:41 GMT)
Towards Easier-to-Tune Training Algorithms: New Results from AlgoPerf [19.2] レポートは、ベンチマークの自己チューニングルールセットの結果に焦点を当てている。
固定ハードウェア上の9つのワークロードにまたがるウォールクロックにおける新しいトレーニングアルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:47:51 GMT)
SWE-DeceptionBench: Benchmarking Deceptive Behaviors of LLMs Across the Software Development Lifecycle [19.2] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発ライフサイクルを通じてますます使われています。
知覚的行動は、誤った反応や情報の作成、隠蔽、歪曲などの支援の形をとる。
SWE-DeceptionBenchは,ソフトウェア工学におけるLLMの偽装を評価するベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:09:09 GMT)
ReplaySSM: Cache SSM Inputs, Not State [19.1] 状態空間モデル(SSM)は固定サイズのリカレント状態を維持しているが、復号ステップ毎に読み書きすることでハイブリッドモデルをボトルネックにすることができる。
ReplaySSMを導入し、最近のSSM入力のチェックポイントとバッファとして状態を表すために再帰をアンロールする。
We implement ReplaySSM in vLLM for Mamba-2 and Gated DeltaNet。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:59:40 GMT)
Understanding and Mitigating Cross-Session Attacks via Persistent Artifacts in Agent Skill Composition [19.0] 我々は,スキルベースAIエージェントにおけるクロスセッション・コンポジション・アタックを調査し,それに対するランタイム・ディフェンスを開発する。
具体的には、インストラクションプロパゲーション(IP)、データ境界ヴァイオレーション(DBV)、エビデンス中毒(EP)の3つの攻撃メカニズムを特徴付ける。
SkillRelayGuardは、ASR全体の69.5%から10.9%に、ACSRは54.8%から10.0%に減少し、正当なタスク完了率は79.6%から87.5%に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:45:27 GMT)
From Glance to Focus: Mitigating Recognition Laziness in MLLMs for Fine-Grained Recognition [19.0] 本稿では、FGVR遅延を軽減するために、LIVE(Laziness-resstant Visual rEcognition)を提案する。
LIVEは、まずクエリ適応型候補推論を実行し、コンパクトで信頼性のある候補リストを導出する。
LIVEはカテゴリ内特性とカテゴリ間差異をマイニングすることで、カテゴリ固有のFGVRスキルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:42:32 GMT)
VIGOR: Verifiable Industrial Geometry Optimization and Repair in Scene Programs [18.9] そこでは, 局所的な可算配置が世界規模で実現不可能な, 実行可能性-エンジニアリング-実現可能性ギャップを同定する。
本稿では,教師付きシーンプログラム生成と実行地上検証と幾何学的洗練を併用したVIGORを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:34:19 GMT)
Secrets in Preamble: Practical and Robust PHY Information Hiding for Wi-Fi [18.8] 物理層情報隠蔽(PHY information hidden)とは、プライマリ通信リンクの整合性を損なうことなく、PHY波形内の秘密を隠蔽することを指す。
既存のWi-Fi情報隠蔽アプローチには2つの制限がある。
本研究は,Wi-Fiレガシショートトレーニングフィールド(L-STF)に秘密を埋め込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:40:30 GMT)
Forgetting is Not Always Bad: A Neuro-Inspired Memory Repair Mechanism for Poisoned LLM Agents [18.7] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、メモリ汚染攻撃に対して非常に脆弱である。
そこで本研究では,有毒記憶の選択的機能的忘れを可能とした,エージェント固有のトレーニングフリーメモリ修復フレームワークDREAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:17:00 GMT)
Selective Spatio-Temporal Fruit Inspector (S$^2$FI): A Mamba-based Framework for Rotational Fruit Quality Assessment [18.5] 本研究は,ディープラーニングによって駆動される低コスト,高効率,軽量な果物選別システムを開発する。
本稿では,3次元畳み込みエンコーダとマンバをベースとしたバックボーンを組み合わせたSelective Spatio-Temporal Fruit Inspectorアーキテクチャを提案する。
手動の時間的特徴を効率的に抽出し、果物の回転中に情報的フレームを適応的に重み付けし、長期の複雑性依存性をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:53:33 GMT)
DexFLEX: Contact-Aware Foundation Controller for Command-Guided Dexterity [18.4] コンタクト対応ファウンデーションコントローラは、上流の指先の動きのドラフトをコンタクト対応のジョイントコマンドに変換する。
Draft-Dream-Selectプロシージャは、リカバリのための純粋なプライア提案と、応答性に関するドラフトシード提案を組み合わせる。
同じ訓練を受けたコントローラーはリトレーニングなしで堅牢性を改善し、現実世界での遠隔操作の成功は29.2%から78.3%に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 22:47:28 GMT)
TGSR: Text-Grounded Diffusion for Faithful Image Super-Resolution [18.4] TGSR(Text-Grounded Super-Resolution)は,テキスト領域を段階的に識別・抑制するテストタイムフレームワークである。
TGSRは、複数のバックボーンにわたるテキストの忠実度を一貫して改善し、知覚品質を低下させることなく、認識精度を最大17.68ポイント向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 20:00:41 GMT)
Safety Graph: When Safety Responses Become Attack Surfaces in Cyber-Physical Systems [18.4] 本研究は, 新たな攻撃面を開放し, 横方向の移動範囲を大きく拡大できることを示す。
既存のフレームワークは、サイバーから物理へのエスカレーションをモデル化するが、これらのOT障害に対する安全応答が、情報技術層で新しいカスケードサイバー攻撃を誘発するメカニズムを提供しない。
提案する状態空間上での攻撃グラフ(AG)、障害木(FT)、イベント木(ET)の3つのパラダイムを統一する形式的なフレームワークであるセーフティグラフ(SG)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:40:17 GMT)
ReSFlow: Rectifying Categorical Flows on Statistical Manifolds for One-Step Generation [18.3] 本稿では,統計多様体上での一段階のカテゴリー生成が可能な統計流モデルを提案する。
統計多様体上の流れを補正することにより、事前分布と目標分布の間の軌跡が測地線に近似することを理論的に保証する。
この修正により、統計多様体上の測地線に沿って学習軌跡を直接整列することで、輸送コストを著しく削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:44:29 GMT)
Revisiting the Task of Building Damage Assessment by Satellite Imaging [18.2] 建築被害評価は、リモートセンシング、コンピュータビジョン、機械学習の交差点で活発に研究されている。
10年にわたる激しい活動と、いくつかの大規模データセットのリリースにもかかわらず、この分野には共通の基盤がない。
この章では、データ、評価、メソッドの3つの柱を中心に組織された、最初の原則からBDAのタスクを再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:07:03 GMT)
Prediction-Informed Landing Window Planning for UAV Landing on USV in High Sea States [18.0] 既存の階層的な着陸法は、将来のUSVの動きを短い観測履歴から暗黙的に推測する。
高高度着陸決定におけるUSVの姿勢を明示的に予測する事前訓練モデルを開発した。
実験は, 着地風の選び方を改善するために, 明示的な姿勢予測を用いて実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:12:13 GMT)
DuoRate: Two-Rate Per-Expert Precision Allocation for Mixture-of-Experts Serving [17.9] 我々はDuoRateを提案する。
オンラインでは、ラベルなしでワークロード自身のプリフィルをプロファイリングする。
Qwen3-30B-A3Bでは、DuoRate読み取り2.3bpwは平均精度の6.3から47.0ポイントを超える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:07:33 GMT)
Multi-Modal Graph Neural Network-Inspired Vessel Identification and Tracking for UAV-Based Maritime Surveillance [17.9] 本稿では,UAV支援海洋IoTにおける船舶の識別と追跡のためのマルチモーダルグラフ学習駆動型フレームワークであるAMGTを提案する。
MAP-M2UAV50データセットの実験により、AMGTは高い精度と効率を達成することが示された。
結果は、船舶監視、交通状況の認識、インテリジェントな海上輸送サービスを含む、UAV支援海洋IoTアプリケーションの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:37:39 GMT)
PHRBench: A Behavioral Evaluation of Post-Hallucination Reasoning in LLMs [17.9] PHRBenchは,ハロゲン化後推論の行動構造化のためのベンチマークである。
PHRBenchは、幻覚コンプライアンス、幻覚回避、ヒューリスティック補正による最終回答の正確性とは無関係に、それぞれの推論軌跡を特徴付けている。
回復が成功することは比較的稀であり、推論の軌道に沿って、より頻繁な信念の更新に結びついていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:48:33 GMT)
Retrieval-Augmented Multimodal Language Model with Heterogeneous Evidence Integration for Clinical Prognosis [17.8] 臨床予後には、構造的測定、生理的波形、縦断的歴史、人口状況の統合が必要である。
我々は,多モード言語モデルであるPRISMを導入し,多機能な数値トークン化,長手心電図の直流重み付け,二重モード性集団記憶バンクを提案する。
PRISMは診断で86.2%、劣化で93.1%、ICUで91.8%、死亡で92.8%のAUROCを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:35:22 GMT)
OpenPA: Forced-alignment-free Multi-granular Pronunciation Assessment with Mixed-transcript Adaptation [17.7] 我々は,強制的なアライメントを伴わずに,単語レベルと発話レベルの発音スコアを共同で予測する新しいフレームワークであるOpenPAを提案する。
OpenPAは、ドメイン内クローズドおよびシミュレートされたオープンレスポンス条件下での評価システムの中で、最も高い総合的な性能を達成する。
口腔癌音声のクロスタスク評価は、OpenPAが非ネイティブ音声を超えて適用可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:35:25 GMT)
Tracing and Taming Hallucinated Terms via Subsequence-Association Filtering and Breadth-Aware Selection for LLM Query Expansion [17.6] 大規模言語モデル(LLM)は現在、クエリ拡張用語の標準ソースとなっているが、幻覚的だ。
それらは存在しないエンティティと、ランク付けノイズを付加し、強力なレトリバーを傷つける非トピック用語を注入する。
本稿では,幻覚のサブ・アソシエーションをベースとした,学習のない無知の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:22:16 GMT)
RARA: Robust Policy Fine-Tuning through Retrieval-Anchored Representation Alignment for Robotic Manipulation [17.6] Retrieval-Anchored Representation Alignment (RARA)は2段階適応法である。
RARAは、同様のタスク意図と動作で事前トレーニングから表現機能を取得する。
ターゲットのデモのポリシーを微調整し、検索したデモの表現がどれだけ変化するかを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:31:20 GMT)
Rethinking Contrastive Loss in CLIP Post-training: A Complementary Framework with Frozen Text Encoder [17.6] 我々は,CLIPのテキストエンコーダを凍結する軽量な単一エポックポストトレーニングレシピである textbfComCLIP を提案する。
ComCLIPは、ゼロショット分類で自己蒸留ベースラインCLIP-Refineと一致し、視覚的特徴の伝達性を大幅に改善した。
LLaVA-1.5-7Bのドロップイン・ビジョン・エンコーダとして、プロジェクタやLLMを再調整することなく使用され、ComCLIPは8ドルのVLMベンチマークでネット変更をしない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:43:43 GMT)
Neural Block-wise Auto-exposure for Single-Shot High Dynamic Range Imaging [17.5] ブロック単位の異なる露光の問題に対処するために, ニューラルブロック単位の自動露光アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、一時画像とその露光時間を、重複しない16×16ブロックの露光時間にマッピングする。
実験結果は、提案したニューラルブロックワイド自動露光アルゴリズムを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:19:44 GMT)
Evaluating LLM Creativity through Long-Tail Performance [17.5] 大規模言語モデルの創造性ベンチマークはタスクとメートル法設計で大きく異なる。
このことは、創造性という共通の概念を捉えているかどうかという疑問を提起する。
本稿では,この共有対象を参照入力出力分布の長テールにおけるタスク固有性能として定式化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:03:18 GMT)
OGPO: Offline Goal-conditioned Policy Optimization for Recoverable Vision-Language-Action Models [17.3] OGPOは、オフラインゴール条件付きポリシー最適化フレームワークで、回復可能なVLAポストトレーニングを実現する。
我々は,OGPOが標準教師付き微調整よりも常にVLAポリシーの性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:04:50 GMT)
APEX: Asynchronous Prefix Denoising for Extreme Compression [17.2] 本稿では,EXtreme圧縮のための非同期プレフィックスデノベーションの略であるAPEXを紹介する。
APEXは階層的な潜在空間とチャネル群上の非同期デノゲーションをペアリングする。
ImageNet-512では、APEXは64倍と128倍の圧縮で評価されたチャンネル数で既存の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:06:57 GMT)
Tabular Foundation Models Are Effectively Shallow [17.0] In-context-learning Tabular Foundation Models (TFM)は、限られたリソースやプライバシー制約のあるシナリオに適している。
Gradient-Boosted Decision Trees (GBDTs)のような従来の代替手段は競争力が高く、CPU上で効率的に動作する。
TFMはパフォーマンスを犠牲にすることなくアーキテクチャ上の冗長性を取り除くことで単純化できるのか?
ブロックの96%の連続したウィンドウを置き換え,残余をそのまま残す,クローズドなラベルフリーアフィントランスレータを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:01:42 GMT)
Images Talk Back: Guiding MMDiTs by Suppressing Image-to-Text Feedback [17.0] We found that image-to-text (I2T) feedback can keep the objects and attribute presented in the evolution image, including error。
We motivate Semantic Feedback Guidance (SFG) which suppresss the influence of I2T feedback。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:58:15 GMT)
ManeuverFlow: Maneuver Hypothesis Generation with Future Evidence for Trajectory Evaluation and Refinement in End-to-End Autonomous Driving [17.0] そこで我々はManeuverFlowを提案する。
モデルは、関連する操作モードを選択し、ガウス混合から対応するノイズを引き出し、それを意図的な軌跡にマッピングする。
世界モデルによって予測される現在の特徴と将来の特徴は、各候補経路に沿って集約され、PDM因子予測の軌跡特異的な証拠となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:20:55 GMT)
RESCUE: Is This Alarm Worth Acting On? Counterfactual Evaluation of VLA Runtime Monitors [16.9] RESCUEは、モニターのアラームが有用な介入を可能にするかどうかを評価するための反ファクトのフレームワークである。
LIBERO-Spatial および LIBERO-Plus を128,340 個の反実枝を用いて OpenVLA-OFT と $_0.5$ で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:38:35 GMT)
Natural Code Transformation Confuses Agents in Vulnerability Analysis [16.6] 我々はエージェントが、同じ機能と同じ脆弱性を持つ実世界のコードコミットに対して、劇的に異なる結果をもたらすことを示す。
私たちは、現実世界のコードコミットから繰り返し発生する開発パターンをマイニングすることで、自然なトランスフォーメーションのコーパスを構築します。
以上の結果から,単一形態のトランスフォーメーションであっても,フロンティアエージェントを効果的に「混乱させる」ことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:55:41 GMT)
CUBE: Class-conditioned Unknown Boundary Evidence for Open-Set Insect Species Recognition [16.6] クラス・コンディションド・アンノウン・バウンダリ・エビデンス(CUBE)は、既知の各種について未知をモデル化するエビデンスベースのフレームワークである。
CUBEは補助種からクラス条件境界証拠を学び、推論中に補助種を影参照として保存する。
CUBEは、95.8%、98.7%、99.1%のAUROCを、局所的、非局所的、非マウス的スプリットで上回るパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:57:13 GMT)
Opening the Black Box of Classifier-Free Guidance via Information Bottleneck [16.6] 既存の条件付きガイダンス(CFG)手法の多くは、推論全体を通じて事前に定義されたアクティベーションポリシーに依存している。
推論のためのトレーニング不要な動的CFG戦略を提案する。
本手法は条件付きスコアと無条件スコアの統計からプロセスを構築し,推定したガイダンスゲインが所定のしきい値を超えた場合にガイダンスを起動する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:44:48 GMT)
Unified Generative Video Compression with Autoregressive and Bidirectional Video Diffusion [16.6] ビデオ拡散モデルは、超低速度で高度に圧縮された表現から視覚的に魅力的なコンテンツを再構成することができる。
双方向(BI)モデルは、高密度のフルシーケンスアテンションを通じて高品質を実現するが、再構築前に全シーケンスを必要とし、かなりの遅延を発生させる。
自動回帰(AR)モデルは低遅延ストリーミングを実現するが、時間的制限により圧縮効率が低下する。
単一のビットストリームから2つのデコードモードをサポートするUniGVCについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:25:27 GMT)
How Well Do Prior-Data Fitted Networks Amortize Bayesian Inference? [16.4] 本研究では, PFN の展開誤差を事前, 文脈, 償却誤差に分解し, 現実的な事前条件下で, 参照 PPD に対して後者を計測する。
残像の残像の残像の残像の残像の残像の残像の残像は,特に事前学習分布下でのテクストトラル設定において持続することがわかった。
本研究では,複数のベイズモデルの平均値について検討し,この不確実性を連続的に低減し,完全なTabICLv2モデルまで予測を改善することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:49:24 GMT)
Attention Sees, MLP Refuses: Tracing the Attention-to-MLP Safety Pathway in LLMs [16.4] 安全に整合した大規模言語モデル(LLM)は、ジェイルブレイクに対して脆弱であり、良心的な要求を過度に排除することができる。
我々は、デコーダのみのトランスフォーマーの残ストリーム更新を計測可能とし、モジュール更新が出力する有害情報を、可読性の拒否証拠として生成する変更から分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:34:26 GMT)
AgentValve: Sybil-Resilient Payment Authorization for Permissionless AI Markets [16.4] AgentValveは、無許可AI市場におけるSybil-Resilient Paymentのプロトコルである。
AgentValveは、有向グラフ内の有限容量としての評価を表す信頼ネットワーク上に構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:45:31 GMT)
From 2.1M Hours of Raw Broadcast Audio to Finnish Speech SSL: Confidence Filtering and Architectural Analysis at Scale [16.2] 放送アーカイブは、自己教師型学習(SSL)のためのスケールと多様性を提供する
先行研究は通常、音声を抽出するために音声活動の検出や言語識別(LID)に頼っている。
フィンランドのSSL研究は、制約のない放送音声の2.1M時間から始まる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:57:05 GMT)
Hide and Seek: HIDE Concepts to SEEK explanations for black box models [16.1] 概念に基づく帰属法は分類と回帰モデルしか解釈できない。
我々は,モデルウェイトやラベル付き概念データセットへのアクセスを必要としない,概念レベルの属性の新たな方法であるHie and Seek (HnS)を提案する。
HnSは、視覚言語モデルを用いて概念に沿ったイメージを取得し、各イメージ内の概念をローカライズし、ローカライズされた領域をマスクし、ブラックボックスモデルの出力の変化から属性を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:56:59 GMT)
From LLM Plans to Authorized Motion: Execution-Bound Authorization for Excavators [16.1] LLM指向の掘削機は、操作者の承認ともはや一致しない目的地または権限を有する機械的に実現可能な動作を実行することができる。
ワンユースリースは、アクション、生成された動き、ミッション契約、許容許容を結合する。
周期的な監視は、取り消しを検出し、キャリーピッチエンドポイントでクインティックストップを要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:05:01 GMT)
Noise Space Learning for VLA Adaptation [16.1] ノイズ空間学習(NSL)は、フローマッチングに基づく視覚言語反応(VLA)モデルに適応する。
NSLは、事前訓練されたVLAを固定しながら、ノイズ上の文脈条件付き分布を学習することで適応する。
我々は、LIBERO、RoboTwin、および4つの実ロボット操作タスクに対して、相互作用、計算、実行制約下でこれらのNSLアルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:58:50 GMT)
Destination-Conditioned Adaptation with Semantic-Geometric Alignment for Generative Inbetweening [16.1] Gene inbetweeningは、スタートフレームとターゲットフレームの間に時間的に一貫性のある中間フレームを合成することを目的としている。
事前訓練された画像とビデオの拡散モデルは、大きな動きの相互関係に強い先行性を与えるが、特定のターゲットフレームに到達するように明示的に設計されているわけではない。
我々は、textbfDestest-Conditioned Adaptation と textbfSemantic-textbfGeometric Alignment を用いて、事前学習した遅延ビデオ拡散モデルに適応するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:10:13 GMT)
DataCupid: Stable Matching Repair for Training Data Acquisition with Delayed Feedback [16.1] 我々は,有界,おそらく報酬に依存した報告遅延を伴う無効化と,将来の一致能力を占有しない継続評価について検討する。
残負荷補修(Residualload repair, RLR)は、不平等なサンプル欠陥に対するバッチマッチングスケジュールと音響結果証明を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:59:10 GMT)
TAME-Nav: Temporal Asymmetric Mixture-of-Experts Distillation for Agile and Versatile Robot Navigation [16.0] TAME-Navは、専門家の時間的ソフトな混合(Soft-MoE)を中心に構築された非対称教師・学生ナビゲーションフレームワークである
教師は清潔な観察と因果的に維持された動的障害物トラックを組み合わせて特権的な表現を構築する。
TAME-Navは、一般的なベースラインよりも高い成功率、低い衝突率、高いナビゲーションスコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:13:21 GMT)
Scale-Invariant Training for Time Series Foundation Models [15.8] 時系列基礎モデル(TSFM)は、時系列データセットの大規模なコレクションに基づいて訓練される。
本稿では、ReVIN(Reversible Instance Normalization)スケールモデル入力のようなアフィンスケーリング手法が、損失を計算する前に変換を反転させることを示す。
この反転は、スケールされた対象の損失に対して各系列の勾配を$bp$で乗算し、$b$はスケーリング分母(例えば標準偏差)、$p$は損失次数であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:23:24 GMT)
When Pleasing the User Compromises Care: AI Sycophancy in Caregiver-Mediated Healthcare [15.8] 本研究では,保護者,ペットの飼い主,介護者が子ども,動物,高齢者の意思決定を行う介護者仲介医療の課題について検討する。
我々は、獣医、小児科、高齢者のケアにまたがるエビデンスグラウンドベンチマークを導入し、ユーザーが臨床的に劣る嗜好を表現する際に、AIアドバイザが適切なケアを維持しているかどうかを検証した。
我々の結果は、複数の利害関係者との設定において、ユーザー中心のアライメントがより広範囲に制限されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 22:19:04 GMT)
TreeHCA: Hindsight-Guided Exploration and Credit Assignment for Multi-Turn LLM Agents [15.6] 我々は、後見誘導探索と後見クレジット割り当てを結合したTreeHCAを紹介する。
TreeHCAは、中間履歴とサンプルの代替継続を再考するために、参照-回答の確率の変化を使用する。
TreeHCAは7つの質問応答ベンチマークと3つのQwenバックボーンで、すべてのベースラインを正確な一致でパフォーマンスします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 00:23:39 GMT)
Beyond Semantic IDs: Finite-Beam Reachability and Continuous-Query Generation in Generative Recommendation [15.5] ソーシャルメディアプラットフォームのジェネレーティブレコメンデーション(GR)は、有限幅ビームサーチによる離散セマンティックID(SID)の自動復号化によってアイテムを検索する。
本研究では、この出力インターフェースが有限返却リストに入るか否かを制約し、カタログ全体のスコアビリティを経験的トップKサポートと区別する方法について検討する。
CQG-Singleは1つのパスで1つの検索クエリを生成し、CQG-ARは連続的な更新を自動回帰的に生成し、SID項目の単語を削除しながらステップワイズデコーディングを保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:23:08 GMT)
One Thing Leads to Another: The Essentials of Time Series Causal Discovery [15.3] 時系列因果発見は、半世紀以上前の信号処理の研究に起源を持つ。
このチュートリアルは、研究コミュニティ全体で時系列因果発見の統一的な概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:33:39 GMT)
When MLLMs miss what humans read: diagnosing and learning to read squint text [15.3] 我々はこのクラスを Squint Text と命名し、認識障害として研究する。
1076個の合成モデレーション画像からなるSquintBenchを紹介する。
Squint OPSD は SquintBench で 88.61 ANLS に達するが、未適応のバックボーンでは 26.50 である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:02:22 GMT)
SheafPrune: Sheaf-Guided Graph Propagation for Visual Token Pruning [15.2] SheafPruneは、モダリティ固有のマップと、スパースなテキスト-ビジュアルグラフを使用して、関連を転送する。
SheafPruneは、せん断幾何学にインスパイアされたもので、モダリティ固有のマップと粗いテキスト-視覚グラフを使って関連性を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:15:08 GMT)
TabReliBench: Evaluating Tabular Foundation Models Beyond Predictive Accuracy [15.0] タブラル基礎モデル(TFM)はその強い予測性能でますます人気を博している。
我々は,点予測,分布品質,限界校正とサブグループ校正,インターバル効率を通じて信頼性を評価する。
我々はこれらの比較とデータセットレベルの分析のための大規模な分類と回帰のベンチマークであるTabReliBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:29:55 GMT)
Stride: Scale-Aware Multi-Agent Evolutionary Refinement for Infographic Generation [14.7] インフォグラフィック生成は、単一の画像が多くの制約を満たす必要があるため、テキスト・ツー・イメージモデルに挑戦する。
マルチモーダル検証器による反復的エージェント改良は自然な治療であるが、既存の手法はスケールミスマッチに直面している。
歴史的に認識された進化戦略として,冷凍発電機の改質を取り扱う制約付きマルチエージェントフレームワークであるStrideを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:29:50 GMT)
Dream to Remember: Continual Steering of Generalist Robot Policies with World Models [14.5] ジェネラリストロボットポリシーは模倣学習で訓練されている。
タスクの微調整は以前のタスクを劣化させ、ステアリングは共有ステアリングモジュールを忘れることだけをシフトさせる。
我々は、新しいタスクに対して凍結したジェネラリスト政策を継続的に推進し、その以前のスキルを維持しながら、Dream to Rememberを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:28:01 GMT)
ATHLETE: Learning Reactive Humanoid Tennis via Trajectory-Guided Motion Matching [14.3] ATHLETEは、一般的なロコモーションデータや通常のテニスビデオから、リアクティブなヒューマノイドテニスを学ぶためのフレームワークである。
本物のヒューマノイドロボットでは、ATHLETEはそれぞれ90.00%$と8.67%$のフォアハンドとバックハンドのヒット率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:25:56 GMT)
MENTOR: Learning from Failure with On-Policy Pedagogical Intervention [14.2] ゼロ・リワード崩壊(Zero-Reward collapse)とは、突然のタスク困難の増加によって学習信号が消滅する訓練失敗である。
本稿では,実生活のメンターとして機能するマルチエージェントフレームワークであるMENTORを導入する。
MENTORは、リアルタイムで障害の根本原因を診断し、学習エージェントの次の試みを導くために、ターゲットとなる指導プロンプトを動的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:43:49 GMT)
Understanding Verification Vulnerabilities in Cross-chain Bridges: An Empirical Study [14.1] クロスチェーンブリッジは通常、異種ブロックチェーン間のメッセージパッシングとアセット転送を容易にするために、スマートコントラクトに依存しています。
単一チェーン契約とは異なり、ブリッジ契約では外部チェーンデータを検証するための検証ロジックが追加されている。
クロスチェーン検証のセキュリティ保証に違反する脆弱性をCVV(Cross-chain Verification Vulnerabilities)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:58:02 GMT)
Teaching neural decoders with language [14.1] 本稿では,言語・アズ・スーパービジョン(Language as Supervision, LaS)を提案する。
LaSは一致したCLSベースラインに対して最大17.15ppの音声復号精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:12:42 GMT)
RoleWorld: Knowledge Transfer in World Modeling with Functional Role Abstractions [14.0] RoleWorldは、再利用可能なプロトタイプと環境固有のパラメータ値を機能的なロール抽象化として使用する、象徴的な世界モデリングアプローチである。
教師のLLMは、ロールインスタンス上で定義されたロールプロトタイプと実行可能なトランジションルールを抽出し、アクターに意思決定にロール情報を使用するように誘導するスキルを抽出する。
ターゲットの世界では、教師なしでは、アクターは現在の役割割り当てとパラメータ推定と共にこのスキルを使用し、相互作用を通じてロールインスタンス仮説を積極的にテストする。
MARSベンチマークの実験では、RoleWorldはオブジェクトの挙動が著しく変化した環境をまたいだ堅牢な一般化を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:58:45 GMT)
Benchmarking Answer-Grounding Consistency in Remote Sensing Visual Question Answering [14.0] 本稿では,回答基盤の整合性を評価するためにAESP(Answer-Evidence Support Protocol)を提案する。
AESPはタスク固有のルールを存在、数え、比較質問に適用する。
言語モデルによる7つの根拠付き視覚実験は、すべての質問タイプでエビデンスサポートの失敗を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:15:50 GMT)
Class-Conditional Conformal Prediction for Signal Temporal Logic Inference with Many Classes [13.8] 本稿では,必要式に対する満足度と完全クラスコードワードとの整合性を定量化するために,肯定的な満足度率とコードワード満足度率を導入する。
そこで我々は,まず利得に基づく目的量を用いて識別式を学習し,その後,小さな正のロバスト性目標に向けて述語しきい値を洗練する2段階の手順を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:56:53 GMT)
Not All Correct Fixes Run Alike: An Empirical Study of Patch Performance in Repository-Level Issue Resolution [13.8] 組込みemphFAIL_TO_PASS(F2P)テストがパッチ性能を評価するために再利用可能かどうかを検討する。
本研究では,F2Pテストにおける命令数とウォールクロック時間における各ソリューションの実行時性能を測定し,より堅牢な統計的判別基準として,従来のRSDではなくWelch ANOVAを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:17:53 GMT)
CB-Orchestrator: Adaptive Workflow Optimization for LLM Agents via Contextual Bandits [13.8] 大規模言語モデル(LLM)エージェントはエージェントを通して複雑なタスクに対処する際、顕著な能力を示した。
現在、これらを手動で設計することは労働集約的であり、多様なクエリに適応する柔軟性に欠けています。
本稿では,ワークフロー生成を選択から分離する適応型フレームワークCB-Orchestratorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:25:19 GMT)
An entangling Hubbard quasiparticle collider on a digital quantum processor [13.7] 我々は,デジタル量子プロセッサ上でのフェルミ・ハッバードモデルの準粒子散乱実験を実現する。
量子ハードウェア上でのハバードモデルの準粒子の伝送確率を初めて測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:59:06 GMT)
When Faster Decisions Do Not Make Better Agents: An Empirical Study of Jev in Agent Workflows [13.7] 最近のJevの出現は、意思決定を迅速かつ低コストで行う機会を提供する。
ローカルな貯蓄を効率的にかつ信頼性の高いタスク完了に変換できるかどうかを検討する。
4500件のタスク実行において、タスクの有効性、決定レベルおよびタスクレベルのリソース使用、実行動作を共同で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:45:23 GMT)
Transformer-based In-Context Score Operator Learning for Diffusion Models [13.6] 拡散モデルのためのコンテキスト内ソリューション演算子学習フレームワークを提案する。
本手法では,コンテキストサンプル,ノイズの多いクエリポイント,タスク依存スコアへの拡散時間などをマッピングするコンテキスト内スコア演算子を学習する。
本研究では,Navier-Stokes,ERA5気候データ,QuickDrawスケッチ,Food-101など,さまざまな科学的および視覚的なデータセットについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:53:49 GMT)
Redirecting Teacher Supervision: Temporal-Response-Guided Latent Distillation for Video-Language Models [13.6] オンライン蒸留(OPD)は、教師による学生生成シーケンスの予測を通じて能力の伝達を行う。
本稿では,局所時間に対する表現応答を測定するテンポラル・レスポンス・ガイダンス(TRG)を提案する。
タンジェントプロジェクターと切り離されたターゲットにより、TRGは目標構築時のノルムを保ちながらコサインロス勾配を変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:01:48 GMT)
Same Query, Different Answer: Run-to-Run Variance in Semantic Query Processing [13.5] 温度0では、0.07%から10.2%の行が5回の実行で演算子出力を変更する。
計画は、答えが提示する行数で指数関数的にこれらの変化を増幅する。
ベンチマークのレポートルールとエンジンの設計ルールを導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:34:13 GMT)
WaveMark: Robust Wavelet-Domain Image Watermarking for Diffusion Models [13.4] WaveMarkは、拡散モデルの初期ノイズにメッセージを埋め込むウェーブレットドメインの透かし手法である。
WaveMarkは、評価されたベースラインに匹敵する画質を維持しながら、攻撃なしに100.0%のビット精度(BA)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:46:45 GMT)
TestSuiteBench: Coding Agents Struggle to Generate Strong Test Suites from Specifications [13.4] TestSuiteBenchは165のオープンソースアプリケーションのベンチマークである。
各アプリケーションには、意図された振る舞い、参照実装、参照テストスイート、および平均74個のミュータントに関する構造化された詳細な仕様がある。
私たちは、フロンティアコーディングエージェントでさえ、強力なテストスイートを生成するのに苦労していることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:26:02 GMT)
PreCoG: Preview-Edit for Efficient Video Correction in Generation-Time [13.3] ビデオ生成時に意味障害を修正するための反復的フレームワークであるPreCoGを紹介する。
PreCoGは選択した候補に対してのみ生成を完了し、キャッシュされた軌道を再利用して冗長な計算を減らす。
実験の結果、PreCoG は VBench と T2V-CompBench の最高スコアを達成し、VSR の主要な VS2 スコアを0.56times の推論時間に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:01:49 GMT)
Diversity-Aware Ensemble of Quantum-Classical Models via Combinatorial Fusion [13.2] 本稿では, 量子回路探索空間における構造的多様性が, モデル融合によるより強い予測を導出できるかどうかを論じる。
我々は、ランクスコア関数(RSF)と認知多様性(CD)を用いて複数のスコアシステムを選択し、組み合わせるモデル融合フレームワークである Combinatorial Fusion Analysis(CFA)を適用する。
異なる領域をカバーする4つのバイナリ分類ベンチマークの実験により、CFAベースのハイブリッド古典量子融合は、考慮されたデータセットごとの最良の個別モデルよりも一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:20:02 GMT)
Low-Latency Mapless ESDF Queries for MAV Reactive Collision Avoidance [13.2] 乱れた環境における反応衝突回避は、ミリ秒以内に障害物と正しい動きを知覚しなければならない。
既存の手法は高速衝突クエリのマップに頼っているが、それらの加速度構造は前処理を必要とする。
本稿では,マップレスでGPUを高速化したEuclidean Signed Distance Field (ESDF)クエリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:48:39 GMT)
Calibration in One Go: Jointly Learning Accurate and Calibrated Neural Networks [13.0] 標準(ポストホック)キャリブレータは、バイレベルなStackelbergの定式化により、バックボーンでエンドツーエンドにトレーニングできることを示す。
この定式化により、別個のキャリブレーションセットや専用キャリブレーション損失が不要になる。
その結果, 最終分類層自体を校正器として用いると, パラメータを加味せずに精度よく校正されたモデルが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:54:35 GMT)
MOSAIC: Multi-Scale Object-Centric Slot Adaptation with Image-Guided Prototype Conditioning for Remote Sensing Image Super-Resolution [13.0] MOSAICは生成モデル適応のためのコンパクトな構造条件を学習する。
UCMerced、AID、RSSCN7の実験では、$times 2$と$times 4$設定で一貫したPSNRの改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:03:57 GMT)
KL Before and After Mixing: A Round-Complexity Separation in Parallel Sampling [12.9] ターゲットの$p$と、スケジュールの$U$の出力法である$q_U$に対して、平均的な発散である$mathbbE_U D_rmKL(p|mathbbE_U_U)$と、出力法的な発散である$D_mathrmKL(p|mathbbE_U_U)$を比較する。
この目標に対して、カウント状態再帰は、すべての因果ランダム化ポリシーに対する全てのラウンドキャップにおいて、正確に最小出力のばらつきを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:54:16 GMT)
A Lightweight Velocity Correction Framework for Improving Instruction Following in Few-Step Text-to-Image Generation [12.9] 少ないステップのテキスト・ツー・イメージ・ジェネレータは、ネットワークフォワードの少ない高品質な画像を生成する。
これらのエラーは、ジェネレータのパラメータを変更したり、フォワードパス数を増やさなくても削減できますか?
凍結した6Bパラメータ生成のための軽量な補正フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:43:49 GMT)
When to Intervene? State-Aware Sparse Manipulation in Federated Reinforcement Learning [12.7] フェデレート強化学習(FRL)は、分散エージェントが意思決定ポリシーを協調的に訓練することを可能にする。
選択された軌道状態の変更は、悪意ある更新構成が固定された場合でも、攻撃効果を実質的に変化させることが判明した。
本稿では,緩やかな介入状態を選択するために,地域政策の不確実性を利用したビビビリティ制約型行動ステアリング攻撃(V-BSA)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:29:11 GMT)
When Edge Independence Fails: Joint Graph Diffusion with Latent Sociability Priors [12.6] 本稿では、LSP(Latent Sociability Prior)と、遅延ノードの社会性変数とグラフ構造を共進化させる結合拡散プロセスを紹介する。
既存の潜在グラフ拡散法とは異なり、社会性機構は複雑なエンコーダを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:50:48 GMT)
Rethinking the Roles of Diffusion and Decoding: Predictive-State Flows for Parallel Language Generation [12.5] 連続拡散言語モデルでは、拡散先行によって生成される潜水剤はほとんど決定論的にトークンにマッピングされる。
ブロックにシーケンスを分割し、各ブロックを前回のコンテキストからのみ計算された予測状態に関連付ける予測状態フローを導入する。
この設計は、Lトークンレベル状態からKL予測状態への拡散を減少させ、L/Kへのトークンレベルシーケンシャル深さを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:43:30 GMT)
Multimodal Co-Generation With Continuous Bitstream Diffusion [12.4] 連続ビットストリーム拡散(CoBit)は、同一のトレーニングおよびサンプリングプロトコルを用いて、ジョイントおよび条件付きマルチモーダル生成のための統一的なフレームワークを提供することを示す。
画像テキスト、音声テキスト、タンパク質配列構造モデリング全体において、モデルはスクラッチから別々に訓練されるが、それぞれが単一の入力プロジェクション、トランスフォーマーバックボーン、ビットワイズ予測ヘッド、バイナリスコアマッチング目的を使用する。
各設定において、単一のチェックポイントは、ビットストリームのどの部分が観察されるかを変更することにより、トレーニングに含まれる共同生成と条件方向をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:54:52 GMT)
CoVA: Composing VAE Representations for Generative Learning [12.2] 我々は,VAE機能をオンラインで構築する軽量フレームワークであるtextbfCoVA(textbfComposed textbfVAE Representations)を,フローマッチングトレーニングの段階的なガイダンスに導入する。
小さな潜伏作曲家は、クラス監督、マスク付き潜伏再構成、水平フリップ一貫性を共同で訓練し、意味差別的な特徴をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:03:23 GMT)
RegulaTutor: A Theory-Informed Framework for Long-Term Personalized Learning [12.1] RegulaTutorは、長期パーソナライズされた家庭教師のための理論インフォームドフレームワークである。
歴史的証拠、学習者解釈、学習者向け指導を結びつける。
歴史的証拠の正確さ、学習者の診断、そして教育の質を判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:11:44 GMT)
When Generative Models Act as Simulators [12.1] 生成モデルは、明示的な仕様なしで世界の表現を学ぶが、その世界の状態を編集するためのビルトインの方法を提供する。
生成モデルの潜伏状態とシミュレータ状態とのマッピングを行い、モデルが観察のみに基づいて訓練され、その後にマッピングが学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:12:21 GMT)
Exploring the Latent Structure of AMD Severity Using Retinal Foundation Models [12.0] 本稿では,老化関連黄斑変性症(AMD)を症例として,RET-CLIPの埋め込み空間における重症度について検討した。
まず、学習した表現空間におけるAMDの重大度分布を特徴付け、その構造が分類性能に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:50:36 GMT)
Pretraining and Test-Time Training Budgets Matter for ARC: A Controlled Study of VARC and TRM [12.0] 本研究では,視覚に触発されたVARCと再帰型TRMモデルの性能が,事前学習やテストタイムトレーニングの予算に影響されるかを検討する。
TTTのサンプル表示の増加は、両方のモデルのすべての設定において標準ARCpass@2メトリックを改善することを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:33:30 GMT)
MotionCoach: Constructing Multimodal Guidance for Video Professional Motion Editing [11.9] 本稿では,微粒な動作技術と時間構造を含むプロの動作編集に焦点を当てた。
既存のモデルは、ストップピー命令の下で前輪を誤って持ち上げるなど、プロの動作を起こさないことが多い。
我々は、マルチターンツールを使用して自己検証を行う訓練されたマルチモーダルエージェントであるMotionCoachを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:08:06 GMT)
How Should a Prompt Optimizer Spend a Tight Budget? BudgetAPO with Noise-Adaptive Evaluation [11.9] BudgetAPOは、まず各被験者にランク付けし、ホルム補正ペアテストで全てのベースラインを破る。
GPT-OSS-20Bでは、GEPAはメソッドの100コールスコアの5倍の呼び出しを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:47:15 GMT)
Personalization Without Stereotyping: Do Speech LLMs Know When to Turn a Deaf Ear? [11.8] 近年の8つのLLMを評価し,人口統計学的な手がかりをよく認識しているにもかかわらず,その多くが適切なパーソナライズには至らなかったことを発見した。
明示的な人口統計ラベルは、パーソナライズを改善するだけでなく、テキストバックボーンにすでに存在しているステレオタイプ関連を増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:06:22 GMT)
Does Location Matter? A Black-Box Causal Audit Reveals Model-Dependent Audio Grounding in LALM Hallucination [11.8] 大規模な音声言語モデル(LALM)は、しばしばオブジェクト幻覚を示し、欠落した音を肯定する。
我々は,主張する証拠そのものを分離するブラックボックス因果検査を導入する。
空白と言語優先のコントラストを組み合わせたコントラストデコードでは、Qwen2-Audioの精度は57.1%から71.9%に向上し、AADを勝っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:06:24 GMT)
Which Metadata Matters for LLM Tool Selection in MCP? Evidence from Controlled Factor-Level Interventions [11.7] モデルコンテキストプロトコル(MCP)システムは、実装よりもメタデータからツールを選択する。
名前はツールが何をするのかを要約し、パラメータスキーマは、ツールが受け入れるフィールドと、どのように組織化されるかを指定する。
367,174のMPPツールのメタデータ分析により,機能的に類似したツール間でのスキーマ変動が顕著であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:21:16 GMT)
Web$hell: A Unified Interface for Agentic Web Access [11.3] 大規模言語モデル(LLM)エージェントはオープンウェブの直接ユーザーになりつつある。
単一アクセスモデルの下でWebアクセスを統合するインターフェースであるWeb$hellを提示する。
Web$hellは低コストで高いタスクパフォーマンスを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:23:40 GMT)
Accelerating Linear Bandits with Persistent Candidate Sets [11.2] 楽観的な楽観的なスコアリングは、大きな固定セットのK$アクションを持つ線形バンディットにおいて、アクション選択にコストがかかる可能性がある。
我々は、$k$のアクティブアクションを維持し、$q$のチャレンジャーを均一にサンプリングするPersistent Candidate LinUCB(textscPC-LinUCB)を紹介する。
実験の結果、textscPC-LinUCBはLinUCBを著しく加速し、同等の後悔を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:20:25 GMT)
RealityBench: Simulated Environments to Evaluate a Vision Language Model's Ability to Document Human Physical Work [11.2] 物理的な世界での労働者の能力を高めることは、AIエージェントにとって何十年にもわたっての目標だ。
ここでは、11環境にわたるBlenderの現実世界の物理ワークをモデル化し、画像の受容性と文書化の両方にバリエーションを取り入れます。
上位モデルでは,回答がフレーム内のテキストである場合に大きく解決されるが,測定値の読み出しや,小さな部分や空間的関係の判断には不十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:41:20 GMT)
Can Failed Trajectories Reveal Where Agents Go Wrong? Agentic Failure Attribution Without Step-Level Labels [11.1] LLMエージェントの障害属性は、タスク障害の原因となる決定的なステップを特定することを目的としている。
既存のメソッドは、コストのかかるLCMプロンプト、ステップレベルのエラーアノテーション、あるいは検証された軌道に依存している。
ステップレベルのトレーニングラベルも、成功のみの参照セットも必要としない効果的なフレームワークであるSOAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:58:59 GMT)
MvFFN: Multi-view Floor plan Feed-forward Network for Unposed Wide-Baseline Panorama Layout Reconstruction [11.1] カメラの正確なポーズとフロアプランのレイアウトを、まばらで、未ポーズで、広いベースラインのRGBパノラマから再構築することは、依然として難しい問題だ。
本稿では,粗いカメラポーズ,高密度大域形状,壁面ごとのセマンティックアウトプットを共同で予測するマルチビューフロアプランフィードフォワードネットワーク(MvFFN)を提案する。
また、ZInD-CrossViewデータセットを導入し、ZInDをグローバルにユニークなウォールインスタンスとクロスビューセグメンテーションラベルで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 20:53:22 GMT)
LongHarness: Advancing Agentic Reasoning over 100M-Token Corpora via Stateful Evidence Management [11.1] LongHarnessは、獲得した証拠と進化する結論の間の相互作用を明示するモデルに依存しないハーネスである。
GLM-5.3-FlashとQwen3.8-Flashを用いてOfficeQA Pro V1,V2,AA-LCR,LongBench v2におけるLongHarnessを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:32:02 GMT)
From Structure to Validity: Mechanism-Guided Generation and Refinement of LLM Rubrics [11.0] 我々は, 基準組織, 基準運用, スコアアグリゲーションにまたがって, ルーリックデザインの体系的力学解析を行う。
本稿では,適応木構築とセマンティックファースト,応答校正機能を組み合わせた適応木探索とハイブリッド精錬(ARTS-Hybrid)を提案する。
実験により、ARTS-Hybridはエンドツーエンドの評価性能と潤滑質の両方を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:48:51 GMT)
Evo-World: A Lightweight Vision-Language-Action Model with Future Motion Prediction via Optical-Flow Supervision [11.0] 視覚言語アクション(VLA)モデルは、視覚的理解、言語接地、ロボット制御のための統一されたフレームワークを提供する。
Evo-Worldは軽量なVLAモデルで、光フローの監督を通じて、将来の動きを予測することでポリシー学習を強化する。
シミュレーションベンチマークを通じて、Evo-Worldは高いパフォーマンスを示し、平均的な成功率91.1%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:38:02 GMT)
Hitting-Time Bounds for Asynchronous Q-Learning [11.0] 有限マルコフ決定過程の単一軌道からの標準非同期Q-ラーニングの最後の繰り返しについて検討する。
一定のステップサイズを持つゼロ周期Q-ラーニングが $widetildeO(H4/(_minvarepsilon2)+mathfrak h_star)$ transitions を用いて高い確率を達成することを証明した。
経験的状態-アクションカウントルールは、その後のトレーニング実行のための一定のステップサイズを選択し、モデルパラメータの事前の知識なしに同じレートを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:44:10 GMT)
A Step Harder, Not a Step Too Far: The Benefits and Limits of Curriculum Difficulty Progression in GRPO [11.0] 段階的難易度は, 永続的中差選択よりも優れるが, その利点は非単調である。
したがって、有効なGRPOキュリキュラは、過度に難しいサンプルへの過度な進行を回避しながら、中程度の難易度を超える進行の恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:37:32 GMT)
AudioTETRIS: Token Elimination via Transitional Importance Signals for Efficient Audio LLMs [11.0] オーディオエンコーダは、短いオーディオクリップでも数百のトークンを生成する。
現在のトレーニング不要なトークン圧縮メソッドは、粗い注意や特徴の類似性のみに基づいて、トークンをプルーンまたはマージする。
本稿では,AudioTETRISを提案する。AudioTETRISは,Audio Encoderの表現幾何をトークンの重要度に対する音響的先行として利用する,トレーニング不要の2段階のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:49:22 GMT)
Evaluating LLMs as Agentic Workflow Executors in Real-World Customer Support Skills [10.9] 本稿では,実世界の書き起こしからリカレントをマイニングし,それらを構造化されたスキル記述に変換し,ツール要件にマップし,マルチターンツールを用いた対話を生成するベンチマーク構築パイプラインを提案する。
このベンチマークを用いて、クローズドモデルファミリとデプロイメント指向の1.7Bから14Bパラメータのオープンウェイトモデルにまたがる17の言語モデルの大規模なゼロショット評価を行う。
我々は、GPT-5245.4が広いマージンでリードし、QWEN3.5-9Bが最強のオープンウェイトモデル(20B以下)である一貫したランキングを見出した。
また、審査員の選択は無視できる方法論の詳細ではないこともわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:45:51 GMT)
Markov Chain Convergence in Kernel-Induced Geometry [10.8] ヒルベルト埋め込みによって誘導される幾何学におけるマルコフ連鎖の収束について、正定値核に付随する研究を行う。
応用として、非線形最小二乗推定器の高速学習率を導出し、単一軌道からの力学系の一段階予測について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:51:50 GMT)
Don't Guess, Just Ask: Evaluating Interactive Requirement Clarification for Repository-Level Software Development [10.8] ReqBenchは、リポジトリレベルのソフトウェア開発のための対話型要求明確化ベンチマークである。
ゲーム、ミニアプリ、Web開発にまたがる341のタスクが含まれており、それぞれが曖昧なユーザ意図、人間公認の要件文書、コード評価アーティファクトを持っている。
我々は,6つのLCMを,要求文書の品質と明確化の有効性の観点から評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:23:01 GMT)
MathVis: Can AI Reason through Drawing? A Benchmark for Mathematical Figure Generation [10.8] MathVisは、LLMがフロンティア数学の問題を可視化し、ダイアグラム支援推論を実行する能力を評価するために設計されたベンチマークである。
GPT-6-Astra、Claude Fable 5、Gemini 3.1 Pro Previewはそれぞれ31.25%、26.56%、22.85%のスコアを獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:52:59 GMT)
AlphaNIST: Emergent Assembly Skills from Binary Task Rewards [10.8] 我々は、NISTアセンブリタスクボード#1の20のアセンブリタスクをスクラッチから1つのポリシーをトレーニングします。
シミュレーションでは、デモ、プログレッシブシェーピング、スクリプトプリミティブ、タスク単位のチューニングなしで、98.2%の総合的なトレーニング成功を達成した。
このフレームワークはまた、所定の順序なしで1回に10組の組立ペアを完了させるポリシーを訓練し、すべての10組の組立ペアが同時に完了した場合にのみタスクの成功が報われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:29:21 GMT)
On the Depth Transfer of Neural Optimizers via L-Smoothness [10.8] 逆深さ残差分枝スケーリングは固定幅で定数を非依存にするのに十分であることを示す。
我々の限界は、所定の基準に制限された更新に対して、追加の深さ依存性の曲率補正なしで学習速度尺度を動機付けます。
これは、逆深さ残留スケーリングの幾何学的説明と、AdamW, Muon, MOGAに関連する作用素-ノルム幾何学への応用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:43:21 GMT)
TraceSampler: Making Sampling Errors Predictable and Correctable for Accelerated Generative Sampling [10.4] 低ステップサンプリングはコストを削減するが、粗い更新では、生成品質の蓄積と劣化が可能なエンドポイントエラーが導入される。
我々は、事前訓練されたモデルを変更することなく、これらのエラーを修正するポストトレーニング手法であるTraceSamplerを紹介する。
TraceSamplerは、CIFAR-10上のRectified Flow、ImageNet-256上のSiT-XL/2、テキスト・画像生成のためのSD3.5 Mediumで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:18:54 GMT)
Simulating Training Spikes of Deep Neural Networks by Layer-wise Random Feature Models [10.4] LLM(Large Language Models)の事前訓練中の間欠的なスパイクの損失は、いまだに謎の現象である。
これらのスパイクを再現できるのは、重く、パワーローな分散インプットを持つ単純な二次モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:47:48 GMT)
Surfing the Activation Wave: Analyzing the Information and Geometry of LLM Hidden States for Speculative Decoding [10.3] 本稿では,情報性と多様性に基づく投機的復号化のための多層隠れ状態選択のための基本的フレームワークを提案する。
これらの知見に触発されて,高情報かつ最小限の冗長性を持つ隠れ状態集合を優先するエントロピーおよびCKAに基づく層選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:38:26 GMT)
Collaborative Learning and Reasoning over Model Slices [10.3] 我々は、異種共同作業者の構築と効果的なクロスモデルコラボレーションの学習を含むテキスト協調学習を開発する。
具体的には、テキストモデルのスライシングは、大きなモデルに匹敵するパラメータ予算の下で、より小さく異質なモデルを置き換える。
我々は, マルチホップ質問応答, 数学的推論, コード生成, 開放的制約生成の4つのカテゴリにまたがるアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:17:29 GMT)
MC-EvoBench: Auditing Experience-Driven Self-Improvement in Minecraft Agents [10.2] 我々は、MC-EvoBenchを、19の登録された進化チェーンの固定カタログで制御されたMinecraftベンチマークとして構築する。
ベンチマークは各タスクをタスク状態グラフとして表現し、ステージレベルの環境検証を定義し、マッチしたソースとターゲットロールを割り当て、ターゲットの世界をリセットし、宣言されたエージェントアーティファクトだけがソースとターゲットの境界を越えることを許可する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:37:39 GMT)
Evolution and breakdown of chiral anomaly in Weyl semiconductor tellurium [10.0] ドープテルルは, 巨大負の長手磁気抵抗を実現するために, 汎用プラットフォームとして機能することを示す。
本研究は, 強磁場下での非古典的キラル輸送と創発的相関量子状態に関する貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:38:52 GMT)
Dual-Stream Memory for Vision-Language-Action Policies [10.0] メモリ依存の操作は、実行状態を追跡し、観測不可能な視覚的証拠を復元するポリシーを必要とする。
本稿では,視覚-言語-アクションポリシーのためのデュアルストリームメモリを提案し,これらの要件を補完表現に割り当てる。
タスクに依存しないGated DeltaNetは、履歴を1つの時間トークンに圧縮し、進捗予測と動作条件付き特徴再構成によって教師される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:14:59 GMT)
Dynamics as Code: On Model Compression via Dynamic System [10.0] 本稿では,圧縮をコンパクトな重み表現として再認識する動的システム(DS)パラダイムを提案する。
ダイオファンタイン条件の下では、不合理な巻線における状態の有限軌跡が(d)次元の重み空間上の()-ネットを構成することが証明される。
ResNet-18とQwen2.5-1.5B/Qwen1.5-7Bの実験は、DSベースの圧縮がポストホックリトレーニングなしで競合圧縮比を達成することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:15:37 GMT)
When Charts Deceive Web Agents: A Paired Benchmark for Misleading Visualization-Grounded Tasks [9.9] MisVisAgentBenchは、誤解を招く視覚化がWeb Agentの実行にどのように影響するかを評価するためのベンチマークである。
クリーンなチャートを誤解を招くチャートに置き換えると、平均的なタスク成功率が34ポイント以上減少することを示す。
これらの結果から, 可視化はWeb Agentの安全性と信頼性の面において重要でありながら重要な課題であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 00:03:13 GMT)
Fast Gradient-Based Approximation of Continuous Dynamic Time Warping [9.8] 動的時間ウォーピング(DTW)は、時系列間の差を測定するための一般的な選択肢である。
動的プログラミングによってタイムスタンプ間の最適なワープを見つける。
我々は2つの異なる計算戦略を持つ効率的な近似解法であるFastCDTWを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:22:20 GMT)
Physical Side-Channel Attacks on Edge LLMs: Extracting Output Tokens and User Prompts [9.8] エッジデバイス上での大規模言語モデル(LLM)を対象とした電磁的(EM)サイドチャネル攻撃を提案する。
推論中に収集されたEMトレースが、生成されたトークンとユーザプロンプトの両方をリークできることを実証する。
提案手法では,受動EM側チャネル測定とモデルトレーニング中の微量なトレース数のみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:29:27 GMT)
Your Discrete Graph Diffusion Model is Secretly Memorizing [9.7] グラフ拡散モデルが実際に記憶を示すのは初めてである。
記憶の開始は常に、生成されたグラフにおけるコミュニティ構造の出現に先行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:04:06 GMT)
QCLR: A Plug-in Robustification Module via Quantization for Contrastive Learning in Self-Supervised Skeleton-Based Human Action Recognition [9.7] 自己教師型骨格に基づく人間行動認識におけるコントラスト学習のための量子化によるプラグインロバスト化モジュールを提案する。
符号化パイプラインをまたいだ二重レベル量子化方式を用いて、勾配伝播を破り、小さな対向摂動を吸収する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:30:15 GMT)
SeoulMMOD: A Large-Scale Multimodal Origin-Destination Flow Benchmark [9.6] Origin-Detination (OD) フロー予測は、都市を横断する人間の動きの量とパターンを予測することによって、都市のモビリティ決定を支援する。
既存の公共交通機関の多くは、都市全体のモビリティの部分的なビューのみを提供しており、1つの交通機関またはほとんどの2つのモードをカバーしている。
本稿では,ソウルにおける都市全体のマルチモーダルモビリティの大規模ベンチマークであるソウルMMODを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:27:32 GMT)
OccludeBench: Can VLMs Find What's Missing? [9.6] 視覚言語モデル(VLM)が画像から欠落するものについてどのように考えるかを検討する。
OccludeBenchは、まだ残っている視覚的証拠から完全に隠されたオブジェクトを復元するためのベンチマークである。
視覚的推論プロセスの故障箇所を分離する4段階診断であるOccludeTraceを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:04:54 GMT)
SEEDS: Preview-Guided Evidence Admission for Search Agents [9.6] 本稿では,SEEDS(Selective Evidence Entry During Search)について紹介する。
SEEDSは、エージェントがどの候補とどの候補を検査すべきかを、現在の推論状態に基づいて共同で決定する。
ローカルコーパスとライブWebサーチの9つの知識集約型QAベンチマークにおいて,SEEDSは検索効率を継続的に改善し,完全エビデンス消費を大幅に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:25:39 GMT)
Cross-Behavior Policy Optimization: Unified Learning from Offline Demonstrations and On- and Off-Policy Rollouts via a Shared Regression Target [9.6] トレーニング後の推論は、オフラインのデモとポリシー生成のロールアウトで引き起こされる。
本稿では,固定参照ターゲットによる1つの回帰損失と整合性を持たせるCBPOを提案する。
CBPO-Unifiedはベンチマーク平均の textttavg@32 と textttpass@32 を SFT DAPO でそれぞれ 2.33 と 4.44 のポイントで改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 00:29:53 GMT)
Efficient Confidence-Aware Densification for 3DGS [9.5] 3DGS-MCMCは、固定された原始予算の下でのプレフリーデンシフィケーションのデファクトスタンダードである。
固定予算MCMCフレームワークにおけるエラー駆動型デンシフィケーションの復活を論じる。
信頼を意識した密度化は、不透明さの代わりに画像エラーによってプリミティブを配置します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:59:04 GMT)
PreSTO: Predictive Subtree Prefetching for Fast LLM Power Sampling [9.5] パワーサンプリングは、ベースモデルの分布をシャープ化したバージョンからサンプリングすることで、テスト時の大言語モデル(LLM)推論を改善する。
本稿では,予測サブトレープレフェッチ(PreSTO)を提案し,将来の提案をプリフェッチすることでPowerMHを高速化する。
PreSTOは、それぞれ1.71times$と1.91times$と2.33times$のPowerMHとそれに続くEntropyCutとMultiTryMHの平均的なスピードアップを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:58:06 GMT)
Adaptive Whole-Body MPC with Optimal Posture Planning for Humanoid Robots under Unknown Payloads [9.5] 3つのコンポーネントを統合する適応型全身制御アーキテクチャを提案する。
提案するフレームワークはバランスを改善し,姿勢遷移時のトラッキング劣化を低減し,タスクをリフティングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:12:13 GMT)
Beyond In-Distribution Preservation: Recovering Generalization in Quantized VLAs via Vulnerability-Oriented Tuning [9.5] 環境障害下における後VLA政策の堅牢性と一般化を系統的に研究する。
その結果, 定量化政策は, 同等の分配性能を維持しつつも, 微妙な環境変動に対して脆弱になる可能性が示唆された。
脆弱性を意識したオン・ポリシィ蒸留フレームワークであるPIVOT-Qを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:33:09 GMT)
InterviewPlayground: A Validated Simulation Environment for Evaluating AI Interviewers [9.5] 社会理論を基礎としたシミュレーション研究の参加者を用いて,AIインタビュアーの評価を行うシミュレーション環境を開発する。
InterviewPlaygroundは、AIインタビュアーのパフォーマンスを評価するInterviewReportCardを生成する。
インタビュープレイグラウンドにおけるAIインタビュアーのパフォーマンスは、12項目の平均パーソン相関が0.86である人間の研究におけるパフォーマンスを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:49:05 GMT)
A4-MR: Abnormality-aware Anatomical Alignment for MR [9.3] 約5万個のMRIでトレーニングした3次元視覚言語基礎モデルであるA4-MRを紹介する。
A4-MRは,(1)雑音ラベルによる大規模事前訓練による解剖学的局在の学習,(2)解剖学的レベルでの画像とテキストの表現の整列,(3)健康および異常な解剖の表現の相違を学習するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:10:10 GMT)
MORAD: Reinforcement Learning with Multi-Objective Rewards for RNA Inverse Design [9.3] MORADは構造条件RNA逆設計のためのオンライン強化学習フレームワークである。
バックボーン条件付きグループサンプリング、グループ相対報酬正規化、前処理拡散目標を組み合わせる。
テストセットでは、MORADは第3次構造精度、二次構造ペアリング、熱力学品質でRiboDiffusion、gRNAde、RDesignを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:50:55 GMT)
Personalized Federated Direct Preference Optimization via LoRA Adapters [9.3] Federated Direct Preference Optimization (FedDPO)は、センシティブな嗜好データを集中化せずに、分散エージェント間で言語モデルのプライバシ保護アライメントを可能にする。
我々は,共有グローバルベースモデル上に,各クライアントが小さなプライベートLoRAアダプタを保持可能なパーソナライズされたFedDPOを提案する。
選好データセットの実験では、pFedDPOはバニラFedDPOよりも低い勾配基準を一貫して達成し、トレーニング損失とクライアントごとの報酬精度に競争力を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:20:29 GMT)
VideoAWR: Reinforcing Video Flow Models with Decoupled-Timestep Advantage-Weighted Rectification [9.1] emphDecoupled Timestep Rectificationを導入し、各ロールアウトを独立にサンプリングした時間ステップで監視し、サンプル効率を向上させる。
Wan2.1-1.3B と 14B の実験では、Emphboth CFG-free と CFG- able regime の安定な最適化と優れた視覚および運動品質が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:11:04 GMT)
Electron-Density-Informed Molecular Property Prediction Using Surrogate Functionals [9.1] この研究は、もともと軌道自由密度汎関数理論のために開発された最近のサロゲート汎関数フレームワークを用いている。
モデルに入力として基底状態密度を渡すと、7つのQM9データセットの広範な特性のうち6つが最先端性能を上回ることを示す。
また,QM40データセットから得られたより大きな分子への一般化も改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:27:05 GMT)
Sera: Semantic Representation Aggregation for Reliable and Interpretable Battery Health Forecasting [9.0] 既存のデータ駆動アプローチは、主に時間モデルを使用して、数値的なバッテリ時系列から学習する。
本稿では、時間的モデリングと分解的セマンティクスを補完する意味表現集約フレームワークであるSeraを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:10:24 GMT)
Studying Comics at Scale with Artificial Intelligence: The PAGE Framework and Three Studies of American Comics and Japanese Manga [9.0] 我々は,人工知能を漫画研究の道具にするフレームワークであるPAGEを提案する。
すべてのスキャンをパネル、テキスト、レコードに解析し、各ページを人間のコーダのように書かれたコードブックに従う視覚言語モデルで注釈付けする。
本稿では,3,929冊のアメリカ漫画(1938-1956年)と87巻の日本漫画を,それぞれ異なる能力で3つの研究で実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:49:29 GMT)
BoundaryEvo: Data-Model Co-Evolution at the Capability Boundary for Long-Chain Reasoning Distillation [9.0] 大規模教師モデルから長鎖推論トラジェクトリを蒸留することは,小言語モデルの推論能力を向上させる効果的な方法である。
既存の方法では、蒸留前に一定のトレーニングセットを選択し、学生が進化するにつれて推論例の有用性が変化するのを見落としている。
2段階のデータモデル共進化フレームワークであるBoundaryEvoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:37:33 GMT)
Optimal Algorithms for Nonsmooth Nonconvex Stochastic Optimization with Constraints [9.0] 凸制約セットを対象とし,目的が滑らかでも凸でもない最適化問題に対する新しいアルゴリズムを提案する。
我々の分析は、制約のない最適化から関連する手法であるオンライン複雑性最適化への還元に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:04:13 GMT)
VETR: Execution-Grounded Self-Improving Agent for Symbolic Graphics Reasoning [9.0] 本稿では,シンボル図形推論のための実行可能世界表現に対するエージェント的自己改善を実現するフレームワークVETRを提案する。
各タスク内では、VETRはプログラム/レンダーレコードとバウンダリのランタイム観測を保持する。
精製器は、キャプチャされたランタイム状態に対してエンドポイントと保存条件を検証する。
補修構造は追加の言語モデル呼び出しをしないが、追加の実行が必要になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:51:59 GMT)
zip2zip++: Towards Inference-Time Token Compression with Minimal Quality Loss [9.0] Lempel-Ziv-Welch (LZW) 圧縮によって構築された動的語彙により、言語モデルはより少ないトークンで同じテキストを表現することができる。
以前の研究は、この効率性は推論と難易度にコストがかかることを示している。
この品質ギャップは圧縮の基本的な価格ではなく、実質的に閉じることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:52:54 GMT)
PILOT: Guiding Long-Horizon World-Model Planning for Robot Manipulation with Visual Subgoals and Policy Priors [8.8] 我々は、視覚サブゴールを生成するPILOT(Policyd Local Optimization with Temporal subgoals)と、クロスエントロピー法(CEM)を初期化する学習ポリシーを提案する。
PILOTは、ポリシーなしの55.0%、ポリシーのみの実行で13.8%、直接最終計画で0.0%と、68.8%の成功を収めている。
これらの結果から,時間的サブゴールと政策誘導行動探索を組み合わせることで,時間的タスク実行と地域計画効率が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:21:18 GMT)
CeDR-Nav: Cross-Embodiment Mapless Navigation via Offline Demonstration Recasting [8.8] 多くのクロス・エボディメント・ナビゲーション手法は、時間を要するオンライントレーニングを必要とし、依然としてターゲット固有のポリシーを過小評価することができる。
本稿では,既存の実演から対象の実施形態ごとに専用のナビゲーションポリシーをトレーニングする,クロス・エボディメント・デモ・リキャスト・フレームワークであるCeDR-Navを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:08:44 GMT)
(When) Should a Software Factory be Lights-off? Benchmarking Code Review Agents on Bug Detection [8.8] CRBugBenchは、レビューエージェントが人間の検証されたバグを検出するかどうかを評価するベンチマークである。
私たちは、リポジトリ履歴からバグをマイニングするデータパイプラインを構築し、各バグとPRを導入してレビュータスクを作成します。
モデル進化の5ヶ月で47.7% (opus-4.6) から上昇し、トップ5コメントの71.9%のバグをキャッチした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:37:15 GMT)
BLOKS: Scaling Kernel Solvers with Sketched Block Preconditioning [8.7] 正確なカーネルリッジ回帰(KRR)は、大規模なデータセットに適用不可能な時間とメモリコストを発生させる。
ブロックヤコビ近似とスケッチを組み合わせた新しいプレコンディショナーを構築。
我々は,メモリ効率のよいGPUアクセラレーション実装を提供し,BLOKSが良好な時間/メモリの複雑さを維持しつつ,優れた精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:57:40 GMT)
EV-JEPA: Elastic V-JEPA for Any Device and Cross-Device Inference [8.7] Elastic V-JEPA(EV-JEPA)は、一度トレーニングされた単一モデルで、連続体に沿ってどこでもデプロイ可能である。
EV-JEPAは、独自にトレーニングされたベースラインの1つの精度ポイント以内であり、従来の弾性トレーニングアプローチを最大11の精度ポイント改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:07:14 GMT)
Learning Holistic Scene Layout against View Shifts in Cross-View Geo-Localization [8.6] 横方向の地理的局在化は、視線の変化による劇的な外見の変化と幾何学的歪みのため、依然として困難なままである。
本研究では,4方向に沿った特徴写像と,各空間位置における方向表現間の相互作用をトラバースする空間コンテキストモデリング(SCM)モジュールを提案する。
信頼性の高い空間コンテキストは、堅牢な視覚的特徴に依存するため、周波数領域から安定した構造的手がかりを抽出するHFIG(High-Frequency Information Guidance)モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:09:30 GMT)
A Privileged Teacher That Only Scores Cannot Search: Critique-Conditioned On-Policy Self-Distillation for Reasoning [8.5] オンライン自己蒸留は、検証可能なリワードRLのスパース結果信号を高密度のトークンレベルクレジットに置き換えることを約束する。
このスコアリング信号が実際に補正クレジットを含むかどうかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:36:47 GMT)
READ: Reading the Selective Scan for Faithful Video Attribution [8.5] 選択状態空間モデルのためのパラメータフリー属性法READを紹介する。
READは、リカレント状態に蓄積されたコントリビューションをビデオトークンにトレースし、最終的な予測に寄与する。
実験の結果,READは既存手法の系統的関連バイアスを回避していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:59:08 GMT)
Collaborative Theory of Mind: Learning to Self-Revise by Anticipating User Responses [8.3] 大規模言語モデル(LLM)は、拡張されたマルチターンインタラクションにおいて、ユーザとのコラボレーションに苦労する。
ユーザの反応を予測するために,LLMを明示的に訓練するための協調的心の理論(CTOM)を提案する。
CToMはレスポンスをドラフトし、ユーザがどのように応答するかを予測し、この予測を使用して内部リビジョンをガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:01:05 GMT)
Error Rate is Not Enough: Costs of Augmentation in Low-Resource ASR [8.2] 我々は,低リソース言語4言語と英語5つのデータサイズにおけるデータ拡張について検討した。
SpecAugmentは最も信頼性の高いアグリゲーション改善があるが、トーンや口蓋化エラーが増加する。
トレーニング前に測定可能な露出と音響特性のトレーニングによる拡張を選択することを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:19:43 GMT)
LeapBot-JAC: Joint Action Chains for World Action Models [8.2] 本稿では,ある共有アクションエキスパート内で,疎い将来制御参照と高密度な実行ターゲットを割り当てるLeapBot-JACを提案する。
両方の鎖は、実証された制御によって制御され、整列された物理時間位置で共同で認知される。
LIBEROでは、JACはFastWAMとLeapBot-WAで98.3%成功し、97.0%から97.3%に上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:21:19 GMT)
Unconstrained CTI-REALM with Open-Weights [8.2] オープンウェイトモデルは、最強のクローズドモデルと10分の1以下のコストで一致させることができる。
ベンチマークが公開しているエージェントメッセージの制限は、相反するものだ。
同様の報酬を持つモデルは、1桁以上のコストで異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:00:33 GMT)
The Evidence Anchoring Boundary: Where Visual Interventions Matter and When They Help in Multimodal LLMs [8.1] 視覚的介入がどのように活用され、いつ予測を改善するかを検討する。
我々は,質問型の介入をキャリブレーションがサポートしない限り,元の予測を保たせる選択的ルーティングを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:26:50 GMT)
Revisiting Accent Classification with DistilHuBERT: Speaker-Disjoint Evaluation and Cross-Corpus Generalization [8.1] 近年のアクセント分類システムは, 標準コーパス評価において高い精度を実現することができる。
話者がトレーニングとテストセットの間に重複する場合、そのような結果はモデルの堅牢性を過大評価する可能性がある。
本研究では、L2-ARCTICと複数の外部英語アクセントデータセットを用いて、DistilHuBERTに基づくアクセント分類の堅牢性を再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:38:44 GMT)
Minions: A Dynamic and Distributed Virtual GPU Cloud Built on Idle Apple Silicon Devices [8.1] 本稿では、デバイス間でアイドル状態のApple Silicon GPUを集約し、機械学習推論ワークロードを実行する、動的で分散された仮想GPUクラウドであるMinionsを紹介する。
我々の経験から、集中型GPUリソースが制約された環境で、アイドルデバイスを実用的な分散GPU推論プラットフォームに変換することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:11:41 GMT)
Visualizing the World Model in an Agent's Value Function [8.1] 本稿では, 政策最適化エージェントの値関数が環境の世界モデルであるかどうかを考察する。
報酬を最適化するためにのみ訓練されているにもかかわらず、値関数はダイヤモンドが収集可能なときの規則のような概念を学ぶ。
我々は、可視化の安全性と、真に先進的なマシンインテリジェンスを構築するのを阻止する現在の強化学習エージェントの欠点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:01:55 GMT)
Where to Look Matters: Rethinking Sub-Volume Sampling in 3D Medical Self-supervised Learning [7.9] 3次元医用画像の自己教師付き学習は、通常、事前訓練中にランダムなサブボリュームサンプリングに依存する。
制御された作物品質の操作を通じて、サブボリュームがより良く下流の移動に繋がることを示す。
我々は、ランダムな収穫をオフラインで粗いプローブバンクに置き換えるプラグイン・アンド・プレイフレームワークである textbfmethod を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:51:47 GMT)
Simultaneous Competitive and Regret Guarantees for TCP Acknowledgment [7.9] TCP認証の競合と後悔の同時保証について検討する。
我々のアルゴリズムは、専門家間のコストを制御し、許容される競争限界と現在のコストとのギャップを利用して、いつ学習を切り替えるかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:24:38 GMT)
Structure-Aware Matching for Robust UAV Thermal-to-Satellite Geo-Localization [7.8] UAV熱-衛星位置化(UAV thermal-to-Satellite geo-localization)は、リアルタイムの熱画像とジオレファレンス衛星画像とをマッチングすることにより、UAVをローカライズする。
本稿では,UAV熱測地性を改善するため,安定なクロスモーダルな構造的手がかりを明示的に活用する構造対応マッチングフレームワークSAMFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 00:38:22 GMT)
LinSlot: Exploiting Linear Representation hypothesis for unsupervised attribute discovery from slot based object representation [7.7] 本研究では,非構造化画像データからオブジェクトとその属性の非絡み合い表現を学習する問題について検討する。
我々の重要な貢献はLinear Representation hypothesis (LRH) を利用しており、これは構成可能な概念がスロット表現において線形加法的部分空間として表現できることを仮定している。
本稿では,ブロックアテンションを利用して属性表現をスロットに接続し,オブジェクトおよび属性表現空間にLRHを組み込むアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:33:05 GMT)
CoPlanVLM: Coordinated Path Planning for a Robot Team using Vision Language Models [7.7] CoPlanVLMはビジョン言語モデル(VLM)を使用して、単一の自然言語命令とイメージを2つのロボットチームのための調整されたパスに変換する。
CoPlanVLMの平均成功率は84.4%であり、最も近いベースラインでは50.0%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:35:22 GMT)
GIST: Generator-state-Informed Supervision for Tabular Foundation Models [7.5] 我々は,条件付きラベル分布に対するクエリ損失を平均化するために,TFM(Generator-state-Informed Supervision for TFMs)を提案する。
GISTはアーキテクチャや推論を変更することなく、TabArenaとTALENTの3つのアーキテクチャの平均ランクを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:52:05 GMT)
Temporal-Access Resource Theory for Continuous Process Tensors [7.5] 制御不能なエンドポイントチャネルは、時間分解制御の下で量子プロセスが論理的タスクをいかにうまく保護できるかを隠蔽することができる。
物理アクセスインタフェース、入出力自由オブジェクト、予算付き自由変換を備えた連続プロセステンソルの固定タスク資源理論を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:05:21 GMT)
Agentic Evolution of SQL Test Generators [7.5] Gungnirは、コーディングエージェントを使用してテストジェネレータを進化させるアプローチである。
生成証人は、ターゲットステートメントを生成するのに必要なデータベースの設定とセマンティックな選択を記録します。
バリデーターは修正されたジェネレータを通じてこれらの選択をリプレイし、ターゲットステートメントを再生するかどうかをチェックする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:42:26 GMT)
The Silent Failures in Agentic Data Science [7.4] エージェントデータ科学(エージェントDS)の既存の評価は、予測下流性能とコード正確性を評価する。
これらの評価は、方法論的なデータ科学とドメイン知識という、データ科学の基本的な原則を見落としている、と我々は主張する。
エージェントハーネスやモデルキャパシティの複雑さにもかかわらず,エージェントソリューションの大部分は,少なくとも1つの障害モードを含んでいることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:05:09 GMT)
Maximally antiflat fixed-particle-number fermionic states [7.4] フェルミオンの反平坦性によって動機づけられたこの極端形は純粋数保存状態に対して研究される。
固定粒子数では、最大1次反平坦性は完全に平坦な1体還元密度行列と等価であることを示す。
この結果から, 固定粒子数における最大フェルミオン性不均一性の完全な評価と, 共分散レベル平坦性と高次非ガウス相関をリンクする制約付き階層が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:44:20 GMT)
Human2Dex: Dexterous Robot Learning from Wrist-Centric Human Demonstrations [7.4] 我々は手首中心の人間デモインタフェースであるHuman2Dexを紹介する。
対象手に対して人間の手の動きを融合させることにより、実行可能監視を構築する。
Human2DexはLinker O6で109/120 (90.8%)、Wujiで97/120 (80.8%)を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:14:53 GMT)
TypedBench: A Benchmark for Calibration, Framing Sensitivity, and Cost in System One Decision Models [7.4] Jevのような型付き決定モデルのベンチマークを、7つのポリシー付きジェネレータと9つの評価スイートから作成する。
一致した完全予測器の有限サンプルノイズフロアに対して, パラフレーズの中央値と範囲の精度, キャリブレーション誤差を報告する。
全体として、型付き決定モデルは、ポリシーの順守、言葉遣い、確率品質、帰納的な決定結果に基づいて共同で評価されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:45:22 GMT)
Controllable Diverse Sampling through Pullback Directions [7.3] 条件拡散モデルは、与えられたプロンプトと密接に一致した高品質な画像を生成することができる。
既存のアプローチはバリエーションを増やすことができるが、しばしば追加の最適化やサンプリングのオーバーヘッドが必要になる。
本研究では,条件付き埋め込み空間から画像空間へのマッピングによって引き起こされる局所的なプルバック形状を利用して,最大出力感度の方向を特定する訓練自由手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 20:17:27 GMT)
Robust Langevin Sampling under State-Dependent Heavy-Tailed Noise with Applications to LLM Fine-Tuning [7.3] 既存の収束保証は、ランゲヴィン・モンテカルロ(英語版)による非log-concaveサンプリングに対して、通常は大域リプシッツ勾配と一様有界雑音分散を仮定する。
我々は、一般化された滑らかさと、有限の$p$-次モーメント、$1pleq 2$を持つ重尾のオラクルによって、両方の仮定を緩和する。
RA-LMCは,精度と不確実性において,最先端のベースラインに適合または優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:46:40 GMT)
GPU-Based Parallel BP Decoding for Quantum LDPC Memory [7.2] 量子低密度パリティチェック(qLDPC)復号には、信頼性の高い修正と長大な症候群履歴に対する低レイテンシが必要である。
BP-SFは, 独立型シンドローム・フリップ試験による発振誘導型信念伝達(BP)デコーダであり, ウィンドウド・ストリーミング操作を導入して拡張する。
ウィンドウドBP-SFは平らな論理誤差率を維持し、512ラウンドで1ラウンドあたりの計算時間をほぼ一定に保ち、モノリシックデコーディングよりも17.1倍のスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:25:55 GMT)
Does Learning Recurrent Networks Matter in Partially Observable RL? [7.1] マルコフ決定過程(POMDP)を解くのに十分なメモリをフリーズ・リカレント・ネットワークが提供できるかどうかを検討する。
驚くことに、凍結されたリカレントネットワークは数百以上のステップでリコールをサポートし、多様なPOMDP間での競合制御性能を達成する。
これらの結果は、繰り返しメモリモジュールの学習がPOMDPの解決に必要であるとは限らないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:17:28 GMT)
VQIL: Visible Quantum Interference Learning for Perturbation Response Ranking on Graphs [7.1] VQIL(Visible Quantum Interference Learning)は、シード条件付きランキングのためのトレーニング可能な量子ウォークである。
ノードスコアは、幾何学的に割引された量子ウォーク振幅のコヒーレント和から得られる。
VQILは、トレーニングされていないウォークのスピアマンランクの相関を0.147から0.831に改善し、同じ訓練されたランダムウォークモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:53:35 GMT)
A Critical Look at Power Sampling when Test Time Sharpening LLMs [7.0] 近年の研究は報酬信号なしでRLVRの利益を追求している。
これらのサンプルは現実的な計算予算で$_$に収束しないことを示す。
これは、$_$を近似するのではなく、高い確率列を選択す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） (Fri, 09 Oct 2026 14:29:28 GMT)
Spatial Prediction with Guided Diffusion [6.9] 機械学習からのガイド付きモデリングの最近の発展は、空間予測における幅広い問題に対処することができる。
導電拡散は,様々な設定で正しい予測分布からサンプリング可能であることを示す。
本研究は、いくつかのシミュレーション研究と、英国とアイルランドにおけるメタン-フラックスの逆転の制御実験について実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:09:28 GMT)
ToFu: Exploiting and Fuzzing the LLM-Orchestrator-Tool Trust Boundary [6.8] ToFuは、LLMツールのセマンティックセキュリティチェックをメタデータとCWE誘導サニタイザコーパスから自動的に引き出すツール対応フレームワークである。
ToFuを3405のツールを含む273のMPPサーバで評価し、118のサーバで343のツールでCWEの弱点クラスに対応するバグを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:27:32 GMT)
Defence against the dark arts of distillation: Unsupervised discovery of subliminal learning [6.8] パラメータ更新のみからサブリミナルに転送された特性を、監督なしで復元できることを実証する。
得られた推定器は重量空間の方向を返し、それを増幅して特徴を発見し、解釈したり、それを抑えるために投影したりすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:55:50 GMT)
Beyond a Single Crop: Contextualized Embeddings for Player Re-Identification [6.8] 放送されたスポーツビデオにおけるプレイヤーの再識別は、ユニークな課題である。
ビデオシーケンスは、異なる視点と周囲のコンテキストの下で同じプレイヤーの繰り返し観察を提供する。
我々は,同じフレーム内の他のプレイヤーを共同で検討することによって,プレイヤーを表現するコンテキスト型埋め込みフレームワークであるContextReIDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:07:45 GMT)
Evo-RL: Iterative Robot Reinforcement Learning from Selective Experience [6.7] Evo-RLは、人間の介入とアドバンテージ誘導された経験選択を組み合わせた反復的強化学習法である。
私たちのコード、モデルチェックポイント、データセットが公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:19:54 GMT)
Sparse Dictionary Learning for Measure-Valued Data via Linearized Optimal Transport: Efficient Algorithms and Sample Complexity [6.6] ヒルベルト空間に測度を埋め込んだ確率測度値データの辞書学習について検討する。
我々はスパースオートエンコーダパラメータ化によりデータ適応辞書を学習する。
我々のフレームワークは、最適輸送の豊かで幾何学的な構造とスパース表現学習の解釈可能性と効率を組み合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:15:08 GMT)
Can machines reason non-verbally? [6.6] 我々は、生成、検証、最適化をマシンの推論パイプラインに統合するフレームワークであるGenVerOptを紹介した。
候補解を生成し、その正しさを検証し、繰り返し修正することで、GenVerOptはサンプルごとの最適化を可能にする。
前立腺がんの領域で臨床医と一致し、肝血管再建の専門家を超え、腫瘍境界アライメントにおける最先端のアプローチを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:54:36 GMT)
SharP: Soft and Hard Prompt-Guided Augmentation with LLM for Low Resource Fake News Detection [6.5] 低リソースのフェイクニュース検出に重点を置いており、トレーニングには小さなラベル付きセットしか使用できません。
この設定は、コストが高くあいまいな事実チェックと、既存のベンチマークでカバーされていない新しいトピックやドメインによって動機付けられています。
ソフトプロンプトとハードプロンプトでガイドされた境界対応テキスト生成フレームワークであるSharPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:25:34 GMT)
Some remarks on the connection between generative diffusion and optimal transport [6.4] 生成拡散と最適輸送の3つの単純な関係について論じる。
この結果から,後退過程がドリフトに基づく変動原理を満足していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:58:26 GMT)
Lifting an $[n,k,d]$ Binary Linear Code to an $[[n,k,d]]$ Quantum Stabilizer Code [6.4] コードワード安定化(CWS)フレームワークは、単純な非方向グラフと古典的なコードから量子エラー訂正コードを構築するための体系的な方法を提供する。
与えられた$[n,k,d]$バイナリ線形コード$mathcalC$とErds-Rényiランダムグラフ$mathrmG(n, frac12)$から構築されたランダムCWSコードを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:07:19 GMT)
What We Talk About When We Talk About Emotion Editing [6.4] 8つの感情カテゴリにまたがる400のソースターゲットペアを分析します。
EmoEdit、EmoEditor、AffectDeltaの隠れた状態は、影響のある領域よりも視覚領域のターゲットイメージ応答に強く対応している。
ROI-ReFTは、ソース視覚応答をコンテンツ参照として、予測された感情応答変化を編集方向として組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:13:59 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） (Fri, 09 Oct 2026 00:46:59 GMT)
PPG-Bench: A Unified Benchmark for PPG Foundation Models [6.4] 光胸腺撮影 (PPG) はウェアラブルや臨床機器によって大規模に記録されている。
PPGファンデーションモデル(FM)は、様々な下流タスクに対する再利用可能な表現を計算するために開発されている。
PPG-Benchは、9つのオープンアクセスデータセット、26のタスクにまたがる心臓血管状態の推定、睡眠、スクリーニング、識別の5つの公開PSG FMを評価する、統一されたオープンソースベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:34:45 GMT)
Sparse-TD-JEPA: Improving Zero-Shot Reinforcement Learning With Sparse Latent Task Representations [6.3] 我々は、報酬予測構造をタスクエンコーダの潜在空間のより小さな有効部分空間に集約するl1スペーサのペナルティを導入する。
Sparse-TD-JEPAはゼロショット強化学習の性能を著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:42:51 GMT)
PRIME: Pre-Retrieval Index Modeling Enhancement for Structured Document Retrieval-Real [6.3] 事前検索インデックスモデリングと拡張は、既存の情報検索研究に基づいている。
セマンティック再構成トラックは、長い文書を構造化された情報密度セクションに変換する。
決定論的メタデータ合成トラックは、粗い部分検索のための意味的アンカーと方向構造を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:44:47 GMT)
MeshBind: Point-to-Mesh Binding for Non-Rigid Scene Flow Automatic Annotation [6.3] 非厳密なオブジェクトに対して,メッシュモデルを用いてポイント単位のシーンフローを生成する自動アノテーション手法であるMeshBindを提案する。
フローを可視化し、自動再計算による人間のメッシュ修正を可能にするインタラクティブなアノテーションツールである、SF-StudioにMeshBindを実装した。
また、パブリックなSUScapeデータセット上に構築された大規模なベンチマークであるSFBもリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:31:10 GMT)
Complexity-Calibrated Reconstruction Discrepancy for No-Reference Point Cloud Quality Assessment [6.2] 歪んだ点雲における表面再構成によって引き起こされる相違は、その内在的な構造的複雑さと信号劣化に共同的に影響される。
複雑性に起因したコンポーネントを推定・補償するPCQA戦略を実装した。
提案手法は,最も一般的なベースラインを一貫して上回り,複数の全参照指標に匹敵する性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:35:28 GMT)
NucleoNet: A Nuclear-Aware Determinant Ansatz for Multi-Geometry Neural Variational Monte Carlo [6.2] 我々は、電子と核が統一された粒子集合を形成する核を意識した決定的アンザッツであるNucleoNetを紹介する。
核は電子的表現や条件軌道構築と共に進化する学習された表現を持ち、反対称性は電子的決定因子によってのみ課される。
各分子系について、ジオメトリーに最適化された単一のモデルでは、N$$曲線、LiCNにおけるLiの変位、エタンの解離、および結合の解離のためのホルムアミドの最小エネルギー経路を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:36:03 GMT)
Language Models Have Interpretable Narrative Mechanisms [6.2] 言語モデルがナラティビティの表現に寄与する内部成分を含むか否かを検討する。
注意頭,ニューロン,スパースオートエンコーダの特徴を同定し,その活性化とナラティビティとの関連性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:45:52 GMT)
Defective, Amplified, Contested: Folk Conceptualizations of AI Slop [6.1] この記述的な研究は、RedditユーザーがAIの失敗を経験し、概念化し、争う方法を探った。
AI slopは、構成上の欠陥を特徴とし、プラットフォームロジックによって有効化される、オーディエンスによるAI生成コンテンツである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:48:17 GMT)
REINS: Agent-guided Thread Scheduling for Concurrency Bug Detection and Reproduction [6.1] 並行バグは特定のスレッドインターリーブの下でのみ発生し、検出と再現が困難になる。
本稿では,バグの検出と再現のためのエージェントアプローチであるREINSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:27:12 GMT)
Green-Routed Neural Operators: Physics Determines Where the Network Reads [6.1] 輸送フィールドはPDEで読み取り座標を選択するのに使われ、ニューラル演算子は入力値としてのみ扱う。
我々はこのミスマッチをグリーンルートニューラル演算子 (GRNO) に対処し、この制御方程式を用いて潜時特徴のサンプリング場所を決定する。
5つの2次元および3次元PDEシステムにおいて、GRNOは40段階の自己回帰評価で4つの平均相対的なL2$誤差を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:12:53 GMT)
DPAL: A Test-Time Adaptation Loss for Financial Time Series Forecasting [6.1] テスト時間適応(TTA)により、新しい観測が利用可能になると、時系列の予測者がデプロイ後に更新できる。
方向性適応損失(DPAL)と価格適応損失(DPAL)を導入する。
我々は、ソース予測器やアダプタアーキテクチャを変更することなく、既存のTSF-TTAフレームワークにDPALを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 22:50:45 GMT)
VICAR: Video Imitation with Contact-Aware Retargeting for Humanoid Interactive Skills [6.1] 3人目の人間ビデオは、タスク固有の報酬工学、遠隔操作、ヒューマノイドのロコ操作のための手動スクリプトによるデモに代わるスケーラブルな代替手段を提供する。
最近のビデオからヒューマノイドのシステムは、ノイズの多い人間の動き、物体の軌跡、接触を非構造ビデオから抽出できることを示した。
VICARは人型ビデオから人型インタラクティブなスキルを学習するためのパイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:34:26 GMT)
Local Diagnostics of Learned Event Representations for Anomaly Detection at the HL-LHC [6.1] 異常検出は、大型ハドロン衝突型加速器における新しい物理探索の最も有望な戦略の1つである。
現実的な高輝度LHC条件下でシミュレーションした750万イベントデータセットであるCOLLIDE-2Vの教師付きおよび自己教師型ニューラルネットワーク埋め込み戦略を評価した。
本稿では,Gaussian Mixture ModelをSM潜在空間に適合させる局所診断パイプラインを導入し,プロセスラベルを使わずに各コンポーネントを高レベルな可観測性でプロファイリングし,フラグ付きイベントをローカライズし,局所的な識別力で可観測物をランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:37:06 GMT)
JEPA-kMMVAE: CSI Prediction for Time-Varying Wireless Channels [6.1] 本稿では, ニューラルネットワークを用いたチャネル状態情報(CSI)予測を, ノイズの多い歴史的観測から検討する。
我々は,共同埋め込み型予測アーキテクチャとkメモリ型マルコフ変分オートエンコーダを組み合わせたJEPA-kMMVAEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:58:03 GMT)
Beyond Discrepancy: Oracle Drift in Nonstationary Weighted Risk Minimization [6.0] 非定常重み付きリスク最小化における分布流の解析を行う。
ドリフト誤差をモデルクラス内の最良の予測器の動きと直接関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:48:29 GMT)
An Annealing-based Quantum Neural Network with Discrete Wavelet Transforms for Enhanced Air Pollution Nowcasting [5.9] 大気汚染は、近代社会の急速な工業化と都市化によって悪化する公衆衛生に重大な脅威をもたらす。
従来のディープラーニングは予測能力を提供するが、量子機械学習(QML)の最近の進歩は魅力的な代替手段である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:27:32 GMT)
A Baseline Assessment for the Agentic Web Technology Stack [5.9] MASTIF(Multi-Agent System TestIng Framework)と呼ばれるエージェントWeb評価を行うシステムを提案する。
その結果,タスク固有の技術スタックを選択すると,タスク完了率,効率スコア,社会的価値安定性スコアが向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:59:24 GMT)
Learning by Compression: Risk Estimates Attain the Law-of-Large-Numbers Rate [5.9] 固定信頼レベルが1-$であれば、リスクは少なくとも$$$1-$×$$ fracboldsymbolkN + Oleft(frac1sqrtNright),$$$$$は$boldsymbolkNの可能なすべての値に対して一様であることを示す。
また, 先行語である$boldsymbolk/N$は必要であり, 経験的リスクとの関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:44:43 GMT)
When LiDAR Fades, Radar Takes Over: LiDAR Reliability-Aware Adaptive Localization Under Airborne Obscurants [5.9] LiDARの信頼性は、煙、ほこり、その他の航空機の障害物に影響される地下環境において著しく低下する可能性がある。
本稿では,LiDAR劣化検出と信頼性を考慮した局所化のための一級時間学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:04:41 GMT)
Measuring and Mitigating Solution Mode Collapse in RLVR [5.9] 検証可能な報酬(RLVR)による強化学習は、モデルが生成する正しい回答に無関心である。
RLVRのポストトレーニングでは、精度が向上しても、精度が低いモードに確率を集中させることが示される。
次に、我々のソリューションであるRe:Maxを紹介します。これは、検出されたモード毎に1つの検証済みの例をリプレイバッファに格納し、それらの保存されたモードを均一にトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:22:30 GMT)
Unreliable Narrator Framing as a Cost-effective Mechanism for Satire Explanation of Australian and American Satirical News [5.6] 風刺ニュース記事の解説は、近年の地域的文脈を組み込む必要があるため、困難である。
本稿では,オーストラリアにおける風刺ニュース記事の解説生成について考察し,米国と対比する。
モデルでは、風刺のトロープをオーストラリアのものよりも正確に識別できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:41:47 GMT)
FORTE: A Production Framework for Feature Evaluation and Deprecation in Industrial Recommender Systems [5.6] FORTEは、機能を発見し、検証し、削除するためのモデルに依存しない生産フレームワークである。
FORTEは2つの大規模レコメンデータシステムに対して検証を行い、オンラインのレグレッションを起こさない非推奨機能セットを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:18:39 GMT)
ClothCode: Generative Modeling for Garment State Estimation and Dynamics Prediction [5.6] 衣服の状態推定と動作条件の動的予測のための統合生成フレームワークであるClosCodeを紹介した。
ClothCodeは、状態推定では平均変位誤差を26.6%、ダイナミクス予測では37.0%削減する。
同じモデル予測コントローラに統合されたClosCodeは、現実世界の折り畳みとフラット化の成功を56.7%から78.9%に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:10:59 GMT)
Continuous-Time Cloth Dynamics with Physics-Informed Neural ODEs [5.6] ContinuousClothは、変形可能な布のダイナミックスのための、連続時間、物理インフォームド・ニューラルモデルである。
神経軌道モデル内にバネ質量ODEを強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:35:43 GMT)
Stochastic Finite-Transition Learning and Exploration for Accelerated MRI Reconstruction [5.6] 生成MRI再構成は、学習された回復軌道に沿って、初期音源分布を対象画像分布にマッピングする。
既存の数ステップのサンプリングアプローチは、局所力学からの大きな変換を近似することで、計算負担を低減することができる。
FLEX-MRIは、回復をk空間の進行的変化によって定義される保持状態間の少数の有限区間に分割する。
マルチコイルMRIデータセットの実験では、FLEX-MRIは数ステップのベースラインに匹敵する計算効率を維持しながら競合する手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:50:55 GMT)
Layer-wise Input Recoverability in Deep Neural Networks [5.5] 我々は、畳み込みニューラルネットワークにおいて、レイヤの出力から、レイヤ自身の入力がどの程度回復可能かを研究する。
畳み込み層はそのフィルタを1つの入力パッチに一度に印加するので、再構成ベースのプローブを用いてサンプル入力パッチの復元性を評価する。
各層について,線形および線形余剰のMLPデコーダを用いて,事前学習,ランダム化,再構成最適化のエンコーダを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 20:12:17 GMT)
MultiWorldBench: Do Independently Controlled Views Describe One Shared World? [5.4] マルチプレイヤーの世界モデルは、独立して制御されたビューが1つの共有された永続的な世界と一貫していることを保証する必要があります。
MultiWorldBenchは,7つのタスクスイートと10つの機能にまたがる495のケース構成を含む,Minecraftの診断ベンチマークである。
我々は、エンジンGTをリファレンスとして、Solaris、Gamma-World、MineWorldを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:31:21 GMT)
Studying the Effects of Task Diversity Using Small Mathematical Worlds [5.4] IntWorldとPermWorldという2つの数学的なタスク・エコシステムを導入し、整数と置換に関する異なるが関連するタスクから構築する。
これらのデータセットから得られた初期結果は、タスクの多様性の増大がモデルの内部表現の豊かさを増大させるという考えを支持するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:39:42 GMT)
Semantic Edge-Cloud Communication for Real-Time Urban Traffic Digital Twins [5.4] 都市交通システムはますます複雑化しており、リアルタイムの交通認識、積極的衝突予測、安全向上と渋滞軽減のためのインテリジェントな管理が求められている。
ディジタルツインは、リアルタイム監視、衝突予測、トラフィックフロー最適化、および多様な現実的なシナリオ生成のために、物理トラフィック環境の同期仮想レプリカを有効にすることにより、強力なソリューションを提供する。
本稿では,リアルタイムな都市交通デジタルツインアプリケーションのためのセマンティック通信に基づくエッジクラウドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:02:54 GMT)
Second quantization and compactness of induced Gaussian quantum Markov semigroups [5.3] 有限モードガウス量子マルコフ半群によって誘導されるヒルベルト・シュミット半群のコンパクト性を特徴づける。
$ s $-埋め込み毎のユニタリ第二量子化表現は、1つの正の時間におけるコンパクト性、コンパクト分解剤、ドリフト安定性、および通常の不変状態の特異性が等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:32:24 GMT)
X-AVDD: Cross-Attentive Audio-Visual Dataset Distillation [5.3] 合成中のモーダル間関係を捉えるクロスアテンションに基づく蒸留法であるX-AVDDを提案する。
X-AVDDはメモリ効率が大幅に向上し、エンドツーエンドの合成コストをGPU時間で$sim 8times削減する。
短いYouTubeクリップのオーディオヴィジュアルデータセットであるVGGSoundでは、X-AVDDがトップ1テストの精度を8.2%rightarrow24.0%$ at SPC=$10$と9.8%rightarrow26.5%$ at SPC=$20$から改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:51:26 GMT)
Who Guides Whom? Negotiating Care, Religious Authority, and Technology in Bangladeshi Muslim Families [5.3] 宗教、デジタル、AIを媒介とする状況において、家族がどのようにお互いを導いていくかを検討する。
古いメンバーはしばしば宗教的・家族的な指導の源であり、若いメンバーはデジタルリスク、情報信頼性、AIに関する専門知識を徐々に提供していった。
以上の結果から, 交渉境界, 信頼できる情報実践, 文化的に位置する介護形態を支える家族技術の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:45:56 GMT)
Multi-Source and Multi-Dimensional Information Fusion in Resource-Constrained Edge Networks [5.3] 本稿では,資源制約下での端末アップロードとエッジ側融合を協調するマルチソース・多次元意味情報融合フレームワークを提案する。
トークン・ツー・スロットの繰り返し代入とスロット・ツー・トークンのフィードバックによって,意味コンテンツと利用可能なトークン属性を組み合わせるHyper-Slotを開発した。
実験の結果、Hyper-SlotはmAPを3.66ポイント改善し、RSumを15.9ポイント改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:45:16 GMT)
Quantum-assisted rendezvous on hypercubes: a quantum Bernoulli noise approach [5.2] 1ステップの2エージェント量子ウォークフレームワークにおいて、$d$次元ハイパーキューブ上での量子アシスト平衡ランデブーについて検討する。
鍵構造は射影$t$-sphere分解であり、正確な有限次元の量子到達を制御している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:45:34 GMT)
Finite-Size Limits of Adaptive Pauli Prediction [5.2] 我々は、$n$ qubits上の$M$適応パウリ予想が、固定精度で$(sqrtminn,M)$コピーを必要とすることを証明した。
また、このコストがいかに正確に上昇するかを定量化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:29:18 GMT)
Vocal Intensity Conversion with Continuous SPL Control via Adversarial Training [5.2] 我々は、記録された発話を異なる声強度でレンダリングする軽量コンバータを開発した。
目標音圧レベル(SPL)を連続dBスケールで制御する。
知覚的評価は、振幅正規化刺激における声の強度が目標レベルとともに増加することを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:55:07 GMT)
Observation-Referenced Tissue Deformation Forecasting with Tool-Driven and Residual Dynamics [5.2] 将来の計器運動による組織変形の予測は、予測計画とより自律的な手術システムを支援する可能性がある。
本研究では,観察されたツール-タスク間相互作用ウィンドウに適応するシーン固有微分可能な表面モデルを用いて,この問題を考察する。
我々は, 各組織点を最終的有効観察に固定し, 既知, 予め計画された将来のツール軌跡による変形のみを付加する, テクトイトブロベーション参照定式化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:05:01 GMT)
RoboFake: Are Deepfake Detectors Ready for Humanoid Face Robots? [5.1] 私たちは、ロボットの顔を見たとき、現在のディープフェイク検出器が何をするのかを尋ねる。
FaceForensics++でトレーニングされた6つの公開検出器をテストする。
3つの検出器は、ほぼすべての物理ロボットフレームにフラグを付け、一方2つのフラグは7%未満である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:42:32 GMT)
Vision Transformers Learn Word Meaning from Images Alone [5.1] 単語画像と一致制御の差分を埋め込むことから単語表現を導出する。
同じ業界グループ内のブランド名と、同じセマンティックドメインの名詞が一致していることに気付きました。
我々の知る限り、DINOv3-HとDINOv3-7Bは、レンダリングされた単語に対して実質的な意味構造を示す最初の自己教師型視覚モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:00:08 GMT)
A Real-World CAD Segmentation Benchmark: Comparing Rule-Based and Learning-Based Approaches through Hole Detection [4.9] ファスナー関連穴検出は、人間のアノテーションを必要とし、一般的に使用されるベンチマークよりも幾何学的な複雑さを示す、そのようなタスクの1つである。
タスク固有のルールベースの方法として,グラフワイヤ検索とマルチビュー検索の2つを開発し,それを人手によるベンチマークデータセットで補完する。
パラメータ最適化,ベンチマークデータセットの評価,合成データセット上でのクロスドメイン一般化,およびデータセットサイズやIoU閾値の異なるアプローチの実現可能性の評価など,幅広い実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:03:15 GMT)
CNN-Transformer with Sigmoid Label for High-Resolution Sub-Degree DOA Estimation [4.8] 音源のDOAを、角度シフトした単調シグモノイド関数の和として符号化するシグモノイドラベルを提案する。
シグモイドラベルでトレーニングされたCNN-Transformerネットワークの出力を微分すると、ソースDOAで鋭いスペクトルピークが生成される。
CNNトランスフォーマと提案したシグモイドラベルを適度に改良したグリッドステップの0.55度と組み合わせることで、サブディグリーの精度と1度の分解能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:34:23 GMT)
Model-free Bayesian Clustering and Multimodal Posterior Summarisation [4.8] 本研究では,予測ベイズ的視点から,クラスタリング上のマーチンゲール後部を構成するモデルフリーでノイズを考慮したベイズ的クラスタリングフレームワークを開発した。
我々は、ワッサーシュタイン型要約法を用いて、高次元の雑音対応クラスタリングを後部から解釈する。
その結果、クラスタリングとノイズの不確実性を捕捉するフレームワークの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:10:25 GMT)
Agentic Large Language Models [4.7] エージェントLLMは、大きな言語モデルのパワーと現実世界での行動能力を組み合わせる。
本書では,エージェントLLMの動作方法,動作方法,インタラクション方法,ユーザとしての私たちにとっての意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:57:04 GMT)
RAMP: Recurrent Adaptive Mixed Precision for Efficient Prefill in Recurrent-Depth Language Models [4.7] そこで我々は,RAMP (Recurrent Adaptive Mixed Precision) を導入し,低精度ウェイト・アンド・アクティベーション計算を用いて早期のリカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカクションを行い, 終端リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント・リカレント
RAMPは最大4Kまでの長さで、ほぼ完全精度のプリフィル品質を維持し、NVIDIA H100の1.16倍の1次プリフィルスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:57:33 GMT)
RATED: Reliability-Aware AI Agent Tool Retrieval via Execution Dynamics [4.6] Rated (Reliability-Aware Tool Retrieval via Execution Dynamics)は、堅牢なセマンティックマッチングと動的信頼性適応を組み合わせた検索フレームワークである。
実世界の5,172のツールと,オフライン検索と動的信頼性評価のための210,000以上のクエリツールペアのベンチマークであるEcoAgentを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:38:11 GMT)
Towards the Roof of the World: NLP Progress in Tibetan Languages [4.6] チベット語は、清海・西高原周辺で約700万人が話しており、自然言語処理(NLP)の分野では不足している。
2004年から2026年までのACLアンソロジーおよびDBLPの140冊の出版物について,最初のピアレビューによるチベットNLPの体系的文献学的調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:11:10 GMT)
When irrelevance governs: dissipation-regression scaling in open quantum criticality [4.6] 因果的無関係とみなす散逸結合は, 短絡を有する最長の時間尺度を決定的, 対意的に決定する。
我々は、同じ開量子イジング鎖の離散化と対角化の定式化が普遍性クラスを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:45:48 GMT)
AMLworld-Compact: Importance-Weighted Downsampling for Cost-Effective LLM Evaluation and Error Diagnosis [4.5] AMLworld-Compactは、教師付きスコア層から良性トランザクションをサンプリングする評価セットである。
HT-CoresetプロトコルはHI-SmallとLI-Smallで評価対象を271xと611xに削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:09:32 GMT)
Gaussian Splatting with Reflections Guided by What is Seen [4.5] 入力画像中の直接観測可能な環境情報を活用する2次元ガウス散乱(2DGS)に基づくフレームワークを提案する。
提案手法は,ハイブリッドリフレクションの外観表現とビュー依存仕様モデリングも統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:42:28 GMT)
JMT-YOLO: Multi-task Domain Adaptation via Segmentation-Guided Consistency Learning [4.4] ドメイン適応オブジェクト検出(DAOD)は、トレーニング(ソース)とテスト(ターゲット)データセット間の分散シフトによるパフォーマンス低下の低減を目的とする。
我々は,新しいマルチタスク学習フレームワークであるJMT-YOLOを提案することで,これらの課題を克服する。
ターゲットドメインにおける前景と背景のセマンティック境界のモデリングを強化するためのセマンティックセマンティックセマンティクスタスクとマスキング機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:47:52 GMT)
What Do Visual-Head Discovery Scores Actually Find? Attention Source, Necessity, and Random-Control Pitfalls in Vision-Language Models [4.4] このような発見スコア内の選択はどのようにして、それが返される頭部を形作るのか、そして2つの検証のうちどれがそれらを識別するかを問う。
Qwen3-VL-8B-Instructでは、クエリタイプ、発見コーパス、注意が2 x 3 x 2の設計で読み込まれるトークン位置が異なります。
発見されたヘッドセットは、その階層化されたランダムセット(ランク p >= 0.14)よりも優れており、同じまたは任意の層から引き出されたランダムセットは、検出されたセットのスコアにまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:06:17 GMT)
High-Throughput Generative Video Super-Resolution on a Single Consumer GPU [4.4] エンド・ツー・エンドのトレーニングなしで単一のハイエンド・コンシューマ上での実用的なHD生成型VSR。
予め訓練されたコンポーネントから構築されたゼロショットフレームワークを提示する。
提案するフレームワークは,NVIDIA 4090 GPUのインターリーブ推論の下で,最大32FPSの720p解像度に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:06:14 GMT)
Neural Surrogate Modeling of Ultrasonic Wave Propagation in Heterogeneous Media [4.4] 本稿では、フーリエニューラル演算子(FNO)上に構築される手法が、反射などの重要な信号の特徴を捉えることができないことを示す。
我々は,FNOと局所積分再サンプリングをU-Netアーキテクチャに統合することにより,二つの世界の長所を捉える新しいサロゲートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:07:37 GMT)
Modeling the Arrival Time of Information-Bearing Events in Natural Language [4.3] 本稿では,学習可能なイベント強度関数を持つテキストシーケンスにおいて,重要な情報を含むイベントをモデル化するための新しいアプローチを提案する。
本モデルでは, イベント間隔の履歴と, LLMからの文脈意味表現を入力とし, 新単語と高次トークンの2種類のイベントの到着時刻を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:25:22 GMT)
Deflating the Hessian: Rank-4 W4A4 Quantization for Multimodal Diffusion Transformers [4.3] 拡散変圧器において、低ランク分岐は、各重量を低ビット残差と高精度の低ランク成分に分解することで、4ビット重量活性化(W4A4)後トレーニング量子化(PTQ)の損失を軽減することができる。
しかし、既存の低ランクPTQアプローチでは、低ランク補償と残留量子化を別々に最適化するか、アクティベーション量子化誤差を明示的にモデル化せずに2階重み更新に依存する。
HSVDQuantは、低ランク支援W4A4 PTQを結合キャリブレーション問題としてモデル化し、最適化に基づく解法を共同目的から導出する統合フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:09:36 GMT)
Beyond QAOA: A Review of AI and Quantum Computing for Adaptive Combinatorial Optimization [4.3] 最適化に対する短期量子アプローチは、量子ビット数、回路忠実度、サンプリングコスト、符号化制約によって制限される。
機械学習は、量子最適化の設定と制御にますます使われている。
本稿では、量子最適化のためのAI、AI駆動最適化のための量子、およびAI-量子共最適化の3つのパラダイムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:10:30 GMT)
When VLMs Destroy What They Know: Spatial Representations Fall Below Lexical Priors [4.2] 本稿では,VLM(Vision-Language Models)が下流で使用される表現において,自身の入力に存在する関係情報を保存していないことを示す。
発見は、出力ベースの評価に見えない系統的な失敗を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:50:03 GMT)
Solving VeriContest with a Lean-Backed Rust Verifier [4.2] 我々は、Lean 4.0が支援するRustの検証ツールであるRust-Proverで、同じ証明生成タスクを解決することを報告します。
すべての1007問題の1325の定理が証明された。
翻訳されたLeanプログラムは、ベンチマークのテストケースの21,413で実行され、すべてのRustプログラムと同じ出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:19:31 GMT)
Data-Adaptive Mahalanobis Metric Learning for Cross-Head Attention in Transformers [4.2] DAMCHAは、メートル法学習のレンズを通してMHA(Multi-Head Attention)を一般化するシンプルで効果的な注意機構である。
まず、頭部間の相互作用を明示的に捉えたマハラノビスのような類似性を引き起こす、完全な頭頂距離行列を学習する。
第二に、距離行列を入力依存関数としてパラメータ化することで、データ固有の多様体構造に注意幾何学を動的に適応させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:11:08 GMT)
DICE: Tilting the Odds through Interface Attackson System One Model [4.1] 3つのアダプタ出力における境界置換を持つSystem Oneパイプラインについて検討する。
各アダプタは最終決定を変更できるが、Jevとその認証APIレスポンスはアタッカーコントロールの外にある。
パイロットは、適切な要求レベルの判断が元のタスクとの関係を失う可能性がある場所を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:47:09 GMT)
Composable Dynamics for Cooperative Humanoids: A RoboCompiler Extension [4.1] 物理的に連結されたヒューマノイドは、内部のアクチュエータループ、ロボット間力、地面の支持の変化に対して一貫したダイナミクスを必要とする。
我々は、RoboCompilerを部材ワイドダイナミックスアセンブリで拡張し、剛体から還元されたダイナミクスをコンパイルし、アクチュエータ部品を移動させ、回転子慣性を反射する。
MuJoCoシミュレーションは、リングダンスにおける0.73mmのルート平均二乗(RMS)ペルビス誤差と20の支持モード変化による完全なサイドステップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:54:33 GMT)
Measurable Semantic 3D Gaussian Splatting with Joint Region and Depth Supervision for Interactive Building Inspection [4.0] 本研究では,多視点画像からの対話型ビルディングインスペクションのための領域・深度監視機能を備えた計測可能な意味的3Dガウススティング(3DGS)フレームワークを提案する。
セマンティックガウスのフィールドは学習可能なクラス機能と個々のガウスのプリミティブを関連付け、セマンティックレンダリングとコンポーネントレベルのインスペクションを可能にする。
これらの機能は、リアルタイムビジュアライゼーション、セマンティック分析、定量測定、マルチモーダル・大規模言語モデル(MLLM)アシストインタラクションをサポートする対話型ビルディングインスペクションプラットフォームであるAEC-SplatTwinを通じて運用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:33:37 GMT)
Towards Path-Creative Navigation: Robot Navigation through Embodied Interaction [4.0] 本稿では,ロボットが移動と身体的相互作用を協調して自由空間を回復するナビゲーションパラダイムであるPath-Creative Navigation(PCN)を定式化する。
vision-LiDAR-odometry frameworkは、統一ナビゲーションシステムを通じて、局所的な観測、障害物形状、ロボット状態の推定を統合する。
このトラバーサビリティ対応判定方法は、視覚的およびLiDAR距離情報を用いて、ブロックが動作可能か、安全にバイパス可能かを判定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:47:11 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） (Fri, 09 Oct 2026 09:07:32 GMT)
Low-Rank Kolmogorov-Arnold Generator Flows for Interpretable Operator Learning [4.0] 低ランクなシンボルとして物理演算子の生成を学習するKolmogorov-Arnold Flow(KAFlow)を導入する。
コルモゴロフ・アルノルド神経作用素の合成ベンチマークでは、KAFlowは分布外損失を3.4から11倍に減らし、すべての係数をシンボルテンプレートなしで10-4の範囲で回復する。
ロングホライゾン量子力学では、位置と運動量の測定のみに基づいてトレーニングされた場合、不完全性の状態を最大6桁まで下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:37:30 GMT)
Why Linear Models Can Still Work in a Complex and Changing World [4.0] 線形モデルは、基礎となるメカニズムが非線形であっても、複雑な領域でよく予測できる。
これは、世界が有限で部分的に観測されたデータから確実に学習できる複雑さを超えるためである、と我々は主張する。
この主張を結合して、単純な線形規則、バイアスと分散、正規化、最良の線形予測、測定誤差、分布シフト、不変性、ラショモン集合、不特定性に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:19:42 GMT)
Hierarchical Multi-Agent Reasoning Systems for Knowledge-Grounded Material Substitution [3.9] 我々は,知識基底物質置換のための階層型マルチエージェント推論システムMARSを提案する。
Marsは、要求分析、接地候補生成、製造可能性評価を含むクローズドループワークフローに置換を分解する。
PFAS代替のケーススタディでは、MARSは構造化された材料要件を生成し、エビデンス基底の代替候補を特定し、実験室規模の製造経路を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:28:24 GMT)
A Hardware-Native Trapped-Ion Hybrid Qudit-Oscillator Instruction Set [3.9] ボソニックモードに結合した一般的なdレベル内部レジスタに対して,ハードウェアネイティブなqudit-oscillator命令セットを導入する。
イオン間の絡み合う操作を追加すると、いくつかのクォーディットの連結レジスタに拡張される。
我々は、以前にハイブリッド量子ビット・オシレータ超伝導プラットフォーム上でシミュレーションされた3-クロモフォア錯体の散逸振動ダイナミクスを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:53:03 GMT)
GraphDecisionBench: Benchmarking System One Models on Graph Tasks [3.9] 大規模言語モデル(LLM)は、グラフ理解と意思決定のためにますます研究されている。
JevのようなSystem Oneモデルは、供給されたオプションから直接選択する。
GraphDecideはモデルに依存しないベンチマークで、構造的タスクプロファイル、マッチしたグラフテキスト入力コントラスト、プロポザル制御を組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:26:31 GMT)
Provably Subexponential Algorithms for Bounded-Error LWE with Few Samples [3.8] 我々は、Kirchner and Fouque [KF15] の LWE に対する Wagner/BKW 型アルゴリズムの変種が決定を解き、LWE の秘密を素モジュライ$q=n+o(1)$で検索することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:58:55 GMT)
From Imbalance to Evidence: Deep Nonparametric Testing for Complex Data under Severe Sample Imbalance [3.8] 2サンプルテスト (C2STs) は柔軟性を提供するが、既存の手順は主にバランスの取れた、あるいは比較可能な大きさのサンプルのために設計されている。
本稿では,C2STを高度に不均衡な状態で研究し,重度サンプル不均衡が試験性能を著しく低下させることを示した。
多様なデータモダリティに対応するサンプル不均衡のためのフレームワークであるIm Balance-Aware Deep-Sample Test (EIAD-C2ST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:44:28 GMT)
Scalable Learning of Determinantal Point Processes with Kernel-Structured Interactions [3.8] DPP学習を大規模なデータセットにスケールするには、カーネルマトリックスに構造的制約を課す必要がある。
本研究は, (a) 非線形カーネル関数と潜時特徴を用いたフルランク相互作用をモデル化し, (b) 最大極大推定器のための代理関数を設計し, (c) 非線形カーネルのランダムな特徴を用いた最適化を採用することで, この課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 00:25:00 GMT)
A-SAW: The Agentic Software Architecture Workflow [3.8] Agentic Software Architecture (A-SAW)は、Processic as Codeを永続的なエージェント層で拡張するプロセスレベルのアーティファクトである。
すべてのドラフトは、承認される前に必須のヒューマンレビューゲートをパスします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:25:24 GMT)
Do Artificial Neural Networks Need Dendritic Nanotubes? Two Reasons for Shrinking Importance Estimates in Continual Learning [3.8] 正規化に基づく連続学習は、各パラメータをその重要性の見積に比例して保護する。
生物学的にインスパイアされたメカニズムから始まり、統計的説明で終わる4つの研究を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:22:10 GMT)
Generalized Determinantal Point Processes for Attraction and Repulsion with Distinct Interaction Kernels [3.7] 本稿では,2つの対称正定値カーネルの行列式の比率を用いて,反発とアトラクションをモデル化した行列式可変点過程(P)を提案する。
この定式化は標準DPPの特徴に基づく解釈を保存し、2つの効果を別々に特定することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:30:41 GMT)
When Solvers Get Moody: Quantifying and Predicting Performance Variability in Mixed Integer Programming [3.7] 混合整数計画法(MIP)は広く用いられているが、その性能は一見中立な摂動の下でも大きく異なる。
Weighted Variability Score (WVS)は、正規化ランタイムにおける分散、最終的な最適性ギャップ、LP、分岐とバウンドノードを集約する頑健なマルチコンポーネントメトリックである。
可変性は、安価な早期実行機能から体系的で部分的に予測可能であるため、プリエンプティブをチューニングし、新しいアルゴリズムを公平に評価するための基盤を置くための実用的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:09:26 GMT)
Deep learning from a control vantage point [3.7] この記事では、制御バンテージの観点からのディープラーニングの最近の発展について概説する。
フィードフォワードと残留ニューラルネットワーク、トランスフォーマー、大言語モデル、選択状態空間モデルなど、いくつかのモデルのクラスをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:11:07 GMT)
Watermarking for Byzantine Robust LLM Training [3.7] CamoMarkは、連邦学習にロバストな透かしを埋め込むためのアグリゲータに依存しない透かしスキームである。
検出信頼度は$p$-value $= 1.82times10-2$で、3.3%の透かしデータのみを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 20:09:57 GMT)
UkrMeme: Multimodal Explainable Persuasion Detection in Ukrainian Memes [3.6] ウクライナのミームにおける視覚言語モデル(VLM)を用いた説得的手法の検出について検討する。
UkrMemeは、説得技術に注釈を付けたウクライナの戦時中の200のミームのデータセットであり、PTM-UAはプロパガンダ950ベンチマークのサブセットのウクライナ語翻訳であり、ミームテキストを翻訳しながらオリジナルのビジュアルコンテンツを保存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:03:27 GMT)
Sample-Preserving Search-to-Decision Reduction for Noisy Linear Equations over Large Moduli [3.6] 雑音線形方程式の問題は、雑音評価が与えられた有限体上のランダム線型系に対する解を求めることである。
これは、Learning with Errors(LWE)、Learning with Rounding(LWR)、Learning Parity with Noise(LPN)など、暗号化で広く使われている様々な学習問題の一般化である。
複素数$mathrmpoly(n,m,log q, q/)$を持つ雑音線形方程式に対する新しいサンプル保存型探索-決定還元法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:04:07 GMT)
Human and LLM Facilitation in Collaborative Design Meetings: A Computational Behavioral Comparison [3.6] 我々は、Llama 3.1 8B Instruct responseとシナリオベースの協調デザインミーティングから、ヒューマンプロジェクトマネージャファシリテーションの転換を比較した。
この分析は、文脈的意味距離、語彙的エラボレーション・プロキシ、共感とヘッジの語彙密度、話題の発散、位相-語彙のアライメントの5つの確認次元をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:36:45 GMT)
AI Models Can Provably Hide Arbitrary Capabilities [3.6] 隠れた能力が引き起こされるという仮定は、敵の条件下では成り立たないことを示す。
我々は,PyTorchにおける概念構築の証明を実装し,微調整,重み付け,勾配に基づくトリガーサーチ,潜時的対位訓練による評価を行った。
本研究は,これらの手法に対する抵抗性を実証し,暗号的保証とともに,ライセンスに基づく能力監査の限界を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:55:06 GMT)
QTestBench: A Test Framework for Evaluating LLM-Generated Quantum Code [3.5] 独立ベンチマークチェッカーに対して量子テストスイートを評価するフレームワークであるQTestBenchを紹介する。
各タスクに対して、QTestBenchはモデルに構文、セマンティック、行動テストを生成するよう促す。
3つの検証コホートの下で、各テストのバリデーションをチェッカーのラベルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:23:46 GMT)
Causal Effect Identifiability in Causal Abstractions: A Strict Hierarchy of Criteria [3.4] 本研究では,個々の因果図のレベルではなく,グラフコレクションのレベルにおいて因果効果の識別可能性を直接研究する。
因果効果はグラフの集合上で、すべての互換グラフに対して一様に保持される単一の因果導出を許さずに特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:41:46 GMT)
Quantum-Circuit Residuals for Receptor Functional Potency Prediction: Predictive Gains and Quadratic Structure [3.4] 古典的分子エンコーダと線形ベースヘッドと浅い量子回路残差ヘッドを共同で訓練する。
GLP-1R構造群分割の下では、量子残留モデルは対応する基底モデルに対する平均絶対誤差を減少させる。
構造制御実験では、パラメータカウントマッチングされた実直交制御が同様の予測性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:48:38 GMT)
When Do External Priors Help Low-Resource Structured Prediction? A Ranking-Level Alignment Study [3.3] 本稿では,モデルのランキング分布を外部の事前に整合させるモデル非依存の目的であるランキング優先(RPA)について検討する。
クロスサンプルツリーアライメントでは、高額の教師がノーアライメントベースラインに対して$+0.028$AUCを得る。
バグ内のMILアテンションアライメントでは、同じ高額の教師が何も転送しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:40:52 GMT)
CopRoute: Dependence-Aware Conformal Routing for Language Models [3.3] セットベースの言語モデルルーティングは、少なくとも1つのモデルがクエリを正しく答えるイベントのカバレッジを高めることを目的としている。
提案するCopRouteは,すでに選択されたクエリよりも,各クエリが正確に答える数でモデルを注文する。
RouterBench と RouterEval では、CopRoute がターゲットリスク 0.05 で10のデータセットのうち9つの認証済みコールを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:27:47 GMT)
A Better Metric Will Not Save You: What You Compare Beats How You Compare It [3.3] 表現類似度尺度(RSA, CKA, Procrustes)について検討する。
RSA、CKA、Procrustesは、彼らが扱う変換に無関係であるとして選ばれ、それらすべてが与えられた条件に従っている。
比較したシステムとは独立して、条件が既知であるようなアレンジメントを計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:11:53 GMT)
Evidential Multimodal Transformers with Dempster-Shafer Fusion for Emotion Recognition [3.3] Dempster-Shafer Fusion (EMT-DS) を用いたEvidential Multimodal Transformerを提案する。
主観的オピニオンとしてのEMT-DSモデル(ディリクレ分布)
モダリティ固有のトランスフォーマーエンコーダは、デンプスターの組合せ規則と融合した信念の質量分布を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:16:44 GMT)
AgentTune: A Unified Training Lifecycle for Tool-Using LLM Agents [3.2] 我々はオープンソースのPythonライブラリであるAgentTuneを紹介し、ツール使用エージェントの開発と最適化のための統一されたフレームワークを提供する。
AgentTuneの中核となるのは、トレーニング、評価、監査のための一貫したプロジェクションをサポートしながら、エージェントのトラジェクトリを保存する2層EventLog表現だ。
法的な契約探索やドメイン固有のアプリケーションを含むエージェント的タスクにまたがるフレームワークを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:09:27 GMT)
Mitigating Capability Degradation in LLM Self-Improvement via Representation Geometry Regularization [3.2] On-Policy Self-distillation (OPSD)は、大規模言語モデル(LLM)のための自己改善パラダイムである。
本稿では,Representation Geometry Regularization (RGR) を提案する。
RGRは、コア最適化手順を変更することなく、既存のOPSDメソッドにシームレスに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:28:50 GMT)
REFLECT: Role-Aware Detection of Sentiment, Emotion, Politeness, and Formality [3.2] 本研究では、4つのSEPF次元を理論基底のセマンティックロールラベル構成にマッピングするロール対応トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
役割意識は非方向性内的状態(感覚と感情)をモデル化する一方、方向性意識は外的手がかり(政治的・形式的)の開始者から順応的関係を捉えている
4つのベンチマークデータセットで、このフレームワークは、感情、丁寧さ、形式性の強いBERTベースのベースラインよりも統計的に信頼性の高いゲインを得る。
実世界のデータに関するさらなる評価は、このフレームワークが予測性能とモデルトレーサビリティの両方を改善していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:10:25 GMT)
Machine Unlearning for Federated Socially Fair k-Means Clustering [3.2] フェデレートされたクラスタリングは、病院間の患者層化や、分散財務データセット間の顧客セグメンテーションといったアプリケーションをサポートすることができる。
我々は社会的に公正な$k$-meansの正確な機械学習を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:16:48 GMT)
Beyond the Monolithic Interface: A Research Agenda for Plural Conversational AI [3.1] このナラティブレビューは、単一音声チャットインタフェースによって生成される3つの関連する害を識別する。
ユーザに対して複数のペルソナを同時に提示するマルチペルソナインタフェースを提案する。
本稿では,多対人インタフェースの将来設計のための分類法を提案し,技術的多元的アライメント手法と多元的インタフェースとの人間とAIの相互作用に関する実証的研究のギャップを埋める研究課題を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:13:30 GMT)
Improving Semantic Coverage in AI Test & Evaluation through Generative Augmentation [3.1] AIモデルのテストと評価では、評価対象は通常、保持されたテストデータセットにのみアクセスすることができる。
このようなセマンティックギャップを埋める3段階の生成AIパイプラインを提案する。
日夜のセマンティックギャップにおける画像分類と物体検出の両面において,全パイプラインを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:57:12 GMT)
Do you "see" what I "see"? A Multi-panel Visual Question Answer Dataset for Large Language Model Chart Analysis [3.1] 大規模言語とマルチモーダルモデル (LLMs/LMMs) は、多くの数値解析タスクを自動化できる。
これらのモデルが、人工的だが現実的な科学的数値で表された場合、タスク指向の視覚データ分析を確実に支援できるかどうか検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:00:02 GMT)
Enhancing Legal Reasoning in Pre-trained Language Models via Knowledge Graph-Guided Multi-Task Pre-training [3.1] 法的な言語理解は、半構造化された規制文書の推論を必要とする。
ドイツ交通法(StVO)に対するマルチタスク事前学習手法を提案する。
このアプローチは、構造化された法的な知識を直接モデルウェイトに直接エンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:21:12 GMT)
DualQuant: Dual-scale Calibration-free Weight-and-Activation Quantization for LLMs [3.1] 重み再構成平均正方形誤差(MSE)を直接最小化する2次元キャリブレーションフリーポストトレーニング量子化フレームワークを提案する。
我々のキーとなる観察は、ウェイト・リコンストラクション・エラーによって得られたスケーリング要因が効果的なアクティベーション・リスケーリングを提供し、競争力のあるアクティベーション・量子化を可能にすることである。
結果として実現された実装は、BF16上で最大2.61倍のメモリ削減と2.46倍のスピードアップを実現しながら、フェイク量子化の精度と密接に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:51:38 GMT)
Should SLMs be in the Driver's Seat? A Study of Local Models as Interpreters in Cloud-Written Agent Programs [3.0] クラウドにホストされた大規模なモデルは、ユーザのプライベートデータを読み取ることによって、ユーザが提供するタスクを解決する。
エッジデバイス上で動かすのに十分な小さなモデルで動くエージェントは、データをローカルに保ちながら、はるかに悪い結果をもたらす。
第3の選択肢は、デバイスが実行するプログラムをクラウドモデルに記述させることである。データはローカルに保持されるが、プログラムがデータを見る前に記述されるため、ステップが実行時にのみ表示されるコンテンツの解釈に依存するたびにフェールする。
クラウドで書かれたプログラムがユーザデータ上の有界質問を通常の関数を通して小さなローカルモデルにフェールする中間アーキテクチャを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:20:39 GMT)
Reward Hacking as a Transmissible Strategy in Multi-Agent Coding Systems [3.0] 本研究では,あるエージェントが引き起こした報酬獲得戦略が,他のエージェントに伝播し,システム調整に影響を与えることを示す。
オープンウェイトなバックボーンが4つあり、RLをコーディングし、2つの設定で報酬のハッキングを増幅する。
小さなオープンウェイトモデルに基づくエージェントでさえ、強力なクローズドウェイトターゲットでの報酬ハッキングを引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 00:02:59 GMT)
Evolving Hybrid Quantum-Classical Architectures for Image Classification [3.0] 自動量子回路発見のための進化的フレームワークEXAQCを画像分類に拡張する。
中間処理モジュールとしてのEXAQC PQCは、古典的な特徴抽出層と予測層を維持したままである。
MNIST、Fashion-MNIST、CIFAR-10では、それぞれ98.42%、90.62%、85.47%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:57:17 GMT)
NOFACE3D: NOise-scheduled Focused Anchoring and Controlled Enhancement for 3D Generation [2.9] NOFACE3Dはトレーニング不要のフレームワークで、詳細クリティカルな領域を洗練しつつ、残りの部分を保存する。
TRELLIS.2のNOFACE3Dとそのスパースボクセル表現を実装した。
NOFACE3DをPAniC-3D, TexVerse, BigDetailで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:05:01 GMT)
Make It Flow: Animating Water in 3D Gaussian Splatting Scenes [2.9] 静的な3DGSシーンに水をアニメーションし、動的キャプチャや物理シミュレーションを必要とせず、視覚的に可視な動きを可能にする手法を提案する。
本稿では,この動き場をプリミティブの変形に適用し,時間的にシームレスなループアニメーションを生成するシネマグラフ型アルゴリズムを提案する。
結果の表現はリアルタイムレンダリング性能を保持し、知覚リアリズムを大幅に強化し、シーン内の自由視点ナビゲーションを保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:08:02 GMT)
Hamiltonian locality testing and certification do not achieve the Heisenberg limit [2.9] 我々は、ハミルトニアンが$k$-localか$varepsilon$-farであるかどうかをテストするには、1/varepsilon2)$トータル進化時間が必要であることを示した。
また、未知のハミルトニアンが対象のハミルトニアンと等しいか、あるいはそこから$varepsilon$-farであるかどうかをテストするには、1/varepsilon2)$トータル進化時間が必要であることも証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:43:09 GMT)
Can Multimodal Decision Models Classify Breast Ultrasound Images? Benchmarking CLEF and CLEF-Flash Across Prompts and Datasets [2.8] 本研究は,2818胸部超音波画像におけるCLEFおよびCLEF-Flashとの比較を行った。
3つのプロンプトは最小限のラベル、明示的な分類タスク、または音韻基準を提供する。
精度,マクロF1,バランスの取れた精度,マクロ精度,スループット,レイテンシを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:41:00 GMT)
Verifiable Retrieval for Legal Reasoning through Structure-driven Knowledge Graph [2.7] 我々は、構造駆動構文解析を用いて、ソース文書のナビゲーションと検索のための知識グラフを作成する。
いくつかのKGインフォームド・チャンキングと検索戦略を比較し,得られた引用の精度に対する評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:56:31 GMT)
Host-Aware Web Crawling for LLM Pretraining Data [2.7] 我々は、より高品質な事前学習データを集めるために、クローラがホスト内およびホスト間で予算を配分する方法について検討する。
我々は、クロール毎に、何千万もの高品質なページが既知のURLの中に残っていると見積もっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:03:04 GMT)
Quantum Information-Theoretic Analysis of Optical Fiber Sensing via Stimulated Brillouin Scattering [2.7] 我々は,SBSに基づくファイバセンシングと侵入検出のための量子情報理論フレームワークを開発した。
アプリケーションとして,本フレームワークをファイバタッピング検出問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:24:30 GMT)
Neural networks are more modular than single neurons suggest [2.7] モジュラリティの階層化を導入する: 分割されたニューロンを占有するために異なる計算を必要とする単位レベル; 回転が機能的に独立な部分空間を明らかにするかどうかを問う解離; および、有界線型写像がタスク関連計算を独立な部分空間に分離できるかどうかを問う線形化。
ユニットレベルのモジュラリティが欠如しているネットワークは,サブスペースレベルでの明確な機能的モジュラリティを示すことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 00:58:07 GMT)
Simple Linear Corrections for Compression in Late Interaction [2.6] 文書ベクトル圧縮後,スコアリング関数の軽量な変更が検索品質を回復できるかどうかを検討する。
エンコーダ,圧縮機,ベクトル予算の組み合わせごとに,大域的線形補正を学習する。
実験では、トレーニング不要な4つの圧縮方法、複数のベクトル予算、ドメイン内適応、MS MARCOからBEIRへの転送をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:08:54 GMT)
$L_0$ Feature Selection via Monte Carlo Tree Search in High-Dimensional Financial Regression [2.6] 本稿では,汎用Nested Rollout Policy Adaptation (GNRPA)を用いたモンテカルロ木探索に基づく特徴選択フレームワークを提案する。
本研究では, 市場, マクロ経済, 因子データにまたがる 1072 の工学的特徴から, NASDAQ-100 指数の週間リターンを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:27:48 GMT)
KV-Repurpose: A Testbed for Evaluating Non-Prefix KV-Cache Reuse [2.4] KV-Repurposeは、セグメントワイドなKV-cache再利用を正確な接頭辞を超えて開発・評価するシステムである。
実験により, 単文書質問応答と要約の出力品質は, ナイーブセグメントの再利用によって保たれることがわかった。
KV-Repurposeは、同じ30GBのキャッシュ容量でプレフィックスキャッシュよりもトークンレベルのキャッシュヒット率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:17:10 GMT)
Make π0.5 Learn to Call Astra for Reliable Robot Manipulation [2.3] フリーズされた$_0.5$ポリシーに軽量なCALLヘッドを装備し、いつ支援が必要なのかを予測する。
Callは標準ポリシーのフォワードパスから機能を再利用し、外部モデルを参照せずにローカルに運用する。
アストラは環境ステップの5.49%しか実行せず、テストエピソードあたり約5,027トークンを消費している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:29:02 GMT)
Measuring the Inference Energy Efficiency of Open-Weight LLMs across Benchmarks, Reasoning Modes, and Hardware [2.3] ベンチマークスコアは、LCMに何ができるかを教えてくれるが、その能力を実現するのにどれだけのエネルギーが必要かは教えてくれない。
86のオープンウェイトモデルチェックポイントに対するこのトレードオフを測定し、7つのベンチマークと6つのハードウェアプラットフォームで評価する。
同様の能力を持つモデルにおいても,エネルギー効率に大きな差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:15:10 GMT)
SAT-RL: Training Language Models for Logical Reasoning with Symbolic Solvers [2.3] 大規模言語モデル(LLM)は、数学的および論理的推論において高いパフォーマンスを達成しているが、それでも複雑さの呪いに悩まされている。
SAT-RLは,マルチターンツールの実行を通じて,シンボルソルバと対話するようにLLMを訓練する強化学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:46:15 GMT)
Robot-WATCHDOG : failure detection through object-centric graph representation [2.3] 学習したロボットポリシーのデプロイには、リアルタイム障害検出が不可欠だ。
既存の手法は、意味的および相互作用レベルのエラーをキャプチャする能力と、変化を無視するために頑健さのバランスをとるのに苦労する。
我々は、シーンをオブジェクト中心グラフとしてモデル化する自己中心型フレームワークであるRobot-WATCHDOを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:19:25 GMT)
Fix the Match, Not the Solver: STITCH -- a Self-Supervised Compatibility Measure for Eroded Visual Puzzles [2.2] 現実世界のパズルのフラグメントは境界領域を侵食し、古典的な互換性対策が依存する信号を破壊する。
最初に、オラクルの実験を通じて、問題解決者ではなくCMがパフォーマンスボトルネックであることを再確立しました。
このことがSTITCHを動機付けている。STITCHは、内部の凍ったViTパッチトークンを比較することで、欠落の境界を横取りする自己教師型CMである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:03:16 GMT)
Refine Where It Matters: Contact-Adaptive Meshing for Deformable Object Manipulation [2.2] コンタクト適応メッシュリファインメントフレームワークは,空間分解能を最も有用な場所にのみ導入する。
実際の変形可能なオブジェクト操作シーケンスに対するアプローチを評価する。
その結果, 局所的な精細化は, 世界規模の微粒化のコストを伴わずとも, 物理的忠実度を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:39:14 GMT)
HorizonNav: Geometry-Guided Video Diffusion for Anticipatory 3D Robot Navigation [2.2] HorizonNavは、予想されるロボットナビゲーションのためのビデオ拡散ベースのフレームワークである。
視覚言語モデルはシーンを解釈し、ビデオ拡散モデルの構造化プロンプトを構成する。
幾何誘導深度アライメントステージは、複数のビューにまたがる密度深度予測を制約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:57:08 GMT)
JitterVLA: A Replay Benchmark for Motion Quality in VLA-Driven Human-Robot Manipulation [2.2] ビジョンアクションポリシーは、ロボットコントローラへの到着が遅れて不規則なスパースターゲットを発行する。
人工的リーチ、20人の手指軌跡、3つの開放VLAパイプライン(838エピソード)、物理UR3に適用する。
補間はp99ジャークを全てのソースに対して83%(615～106m/s3)減らし,200ms遅延,2.0cm追尾,598回の新たなエピソードで再現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:09:55 GMT)
Amortized Counterfactual Prediction with Graph Neural Networks [2.1] 事実推論は、観察された結果が異なる状況下でどのように異なるのかを問う。
本稿では,観測データから直接,対実的なクエリに応答するエンドツーエンドのアプローチであるCFGNPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:22:18 GMT)
Learning to Sync at the Edge: Client-Side Adaptive Synchronization for Federated Learning [2.1] 本稿では,クライアント側強化学習同期フレームワークを提案する。このフレームワークでは,クライアントが双方向にアップロード,ダウンロード,同期を行うか,あるいは通信を延期するかをトレーニング中に決定する。
本稿では,2つのエッジワークロード,トラフィック予測と画像分類について検討する。
両方の設定において、適応的なクライアント側同期は、精度とコストのトレードオフを改善し、競合コストを維持しながらトラフィック予測のシステムコストを低減し、画像分類の最終精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:41:08 GMT)
No advantage from classical assistance for energy-constrained bosonic dephasing channels [2.0] 単一モードボソニックデファス化チャネルの4つの容量が、平均光子数制約の下で一致することを証明した。
制約のすべての有限値に対して、それらの共通値は、制約を満たすフォック対角入力状態に最適化されたコヒーレント情報である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:03:33 GMT)
Spanning Diffusion and Flow-based Posterior Sampling via Exact Gaussian Conditioning [2.0] フローマッチングと拡散モデルは、線形逆問題の前駆体としてますます使われている。
この研究は$$-Flowを提案し、フロー、拡散、非相関な先行を一般化する相関パラメータ$$でインデックス付けされた一般的なプラグアンドプレイ法である。
我々は,PSNRとSSIMの点で,4つのデータセットにまたがる7つの逆問題に対して,一貫した最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:24:23 GMT)
Beyond Gate Weights: Decision-Level Interpretation of Radiomics-Image Feature Fusion for RCC Classification [2.0] ゲート係数は、融合層が中間的特徴を重み付けする方法を記述するが、必ずしも分類器出力における分岐寄与の大きさを反映しない。
造影CTを用いたクリア細胞と非クリア細胞腎細胞癌に対する固定3次元MedVAE-ラジオミクスモデルにおいて,この区別について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:57:04 GMT)
Percolation of Data Constraints and Reorganization of Boolean Function States in Parity Learning [1.9] ニューラルネットワークは、学習が進むにつれて、学習機能を再編成する。
小さいデータの追加はシュミットスペクトルを広げる一方、より大きなデータの追加はターゲットモードで再集中する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:51:20 GMT)
Akule: Fast and Scalable Multi-Robot Motion Planning via Sparse Interaction Diffusion [1.9] Akuleは、フリーズされたシングルロボットを3つの学習モジュールで強化するスパースインタラクションフレームワークである。
Akunleは、競争的な計画の成功、最大25タイムの完全なプランナースピードアップ、ゼロショット人口移動、最大256ドルのロボットによる計画の成功を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:10:23 GMT)
Private and Distributionally Robust Federated Multiclass Classification [1.8] 資産集約型産業における故障診断には、地理的に分散したクライアントサイト全体で収集されたノイズの多い機密性の高いデータに基づいて訓練されたマルチクラスモデルが必要である。
我々は,各クライアントに格納されたレコードに対して,サンプルレベルのプライバシを提供する,フェデレートされたマルチクラス分類のためのフレームワークを開発する。
サンプル単位の$(,)$-差分プライバシ保証と,すべてのトレーニングラウンドで総合的なプライバシ保証を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:13:47 GMT)
The False Allure of "Security by Obscurity": A Game-Theoretic Approach [1.8] 「隠蔽」とは、システムがどのように機能するかを隠せば敵から守られるという考え方である。
われわれは, 合理的なアクターが開放性や不明瞭性にどのように反応するかを捉えることを目的とした, 難解性によるセキュリティの厳密なモデリングを初めて行った。
現実的なモデル条件下での平衡では、"オブサード"システムは"オープン"システムよりも攻撃に苦しむ傾向にあることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:33:16 GMT)
Double-Take: Improving Capacity, Binding, and Selectivity In Long-Context Within Bidirectional Memory [1.8] 状況が大きくなるにつれて、固定サイズのメモリは多くの関連性を保持し、位置をまたいで情報を接続し、関連する構造を保持する必要がある。
大規模テストタイムトレーニング(TTT)においてこの問題を調査し、単一ステップ書き込みが干渉を蓄積し、キャパシティを制限し、自己連想書き込みがクロスポジションバインディングを形成することができないという2つの基本的な障害を同定する。
複数ステップのアンピン付き更新とクロスポジションミキシングでこれらの障害を修復するDouble-Take(DT)を導入し、選択的保持のために双方向の変更に敏感な書き込みを追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:31:57 GMT)
Decoding Register Tokens Preserves Global Scene Details [1.7] 完全空間パッチ表現が既に利用可能である場合,レジスタの保持が復号化を改善するかを検討する。
我々のデコーダは4つのレジスタトークンと全てのパッチトークンを共同で処理する。
例えば、我々のViT-Bデコーダは、DINOv2で0.472、DINOv3で0.442、それぞれのパッチのみのベースラインに対して9.5%と5.2%のFIDを平均再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:46:53 GMT)
Frozen Site-Probe Accuracy Is Not a Standalone Harmonization Score: An Audit of Evaluation Practice for Multi-Site MRI [1.7] 画像レベルのMRIハーモニゼーションは、生のスキャンで訓練されたサイト分類器である凍結したサイトプローブで評価され、ハーモニゼーションには適用されない。
ABIDE I (1,112 T1-weighted scans, 17 sites) で7つの調和法から10個の出力セットを出力し, 確率, 頭部形状, 強度, 前処理, 目標アライメントの制御を行う。
この判定は、生のスキャンをうまく分類するプローブであっても、プローブがどのように訓練されるかによって異なることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:35:00 GMT)
Holographic Krylov complexity in confining backgrounds: particle, string, and frames [1.7] 封止位相を記述したボトムアップホログラフィックQCDモデルにおけるホログラフィックKrylov複雑性について検討した。
我々は、ディラトン変形AdSソリトンと熱-AdS時空の2つの地平線を考察する。
クリャロフの巨大粒子に付随する複雑性は、これらの2つの背景において定性的に異なる挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:10:46 GMT)
De-biased Distribution Estimation for Locally Differential Private Survival Data [1.6] 本稿では, 局所微分プライベートデータを用いたデコンセントカーネル関数を用いて, 真のサバイバル関数の非パラメトリック推定法を提案する。
我々の推定器は、LPPによる事象指標の反転によって引き起こされる摂動時間と誤差を同時に除算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:00:21 GMT)
Model-agnostic Knowledge Augmented Machine Learning for Weakly Annotated Bioimaging Data [1.6] 本稿では,機械学習モデルによるドメイン知識の活用を可能にするモデルに依存しない知識拡張手法を提案する。
筋萎縮性側索硬化症(ALS)関連表現型であるTARDNA結合タンパク質43(TDP-43)の核から細胞質への非局在化に基づく核レベルでの分類を行った。
細胞内画像解析によるALS関連病態の理解と治療の可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:17:48 GMT)
Beyond Discrimination: Evaluating Probability Calibration in Radiomics-Image Fusion for Renal Cell Carcinoma Classification [1.6] 4つの画像モデルファミリーに放射能を加えることで、識別に加えて確率的性能が向上した。
提案する確率平均アンサンブルモデルは,全てのアーキテクチャにおいて,識別と校正を同時に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:50:47 GMT)
Actionable Meta-Requirements for AI Robustness Auditing [1.6] AIシステムのロバストネス監査は、決定されたロバストネスの結論を支持するのに十分な証拠があるかどうかを判断するために重要である。
重要な未解決の問題は、フレームワークがサポートすべき要件を決定することです。
私たちは、最初のセットを文学から導き、実践者と検証し、洗練します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 22:01:19 GMT)
Scalable Sparse Autoregressive Variational Inference for Non-Gaussian Spatial Fields [1.5] 既存の近似は、ガウス以外の大規模なデータセットでは遅すぎるか制限的すぎるかのいずれかである。
本稿では,前者のスパース近傍の自己回帰構造を反映した,スケーラブルな変分推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:30:12 GMT)
CAPE - Context-Aware Prioritization Engine for Vulnerability Scoring and Management [1.5] Context-Aware Prioritization Engine (CAPE)は脆弱性分析フレームワークで、各脆弱性レポートをデプロイメント固有のエビデンスで強化する。
CAPEは、すべてのベースラインよりも高い優先度で、確認可能なCVEを一貫して表面化している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:30:34 GMT)
Tensor-based Fusion of Multi-modal Data for Predicting Cancer Risk Levels [1.5] 本稿では,がんリスク予測を改善するために,特徴抽出,テンソル分解,クラスタリングを統合した教師なし機械学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、32種類の癌で11,158人の患者からなるLinkedOmicsデータに基づいて検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:37:53 GMT)
ROSETTA: Rotation Subspace Estimation for Training-free Transmodal Alignment [1.5] クエリが別のセンサーで構築されたデータベースと一致しなければならない場合、独立に訓練されたエンコーダは特徴空間上の異なる座標系を規定する。
すべてのエンコーダをアライメントできる標準参照フレームは存在しておらず、単一のトレーニング手順が完全にこのギャップを閉じていない。
これら2つの系間の相対変換は、白色特徴空間における空間保存回転であることを示す。
ROSETTAはトレーニング不要なキャリブレーション層であり、予測最大化手順を通じて局所的なローテーションを推定し、クエリ時にコオブザーブレーションを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:57:24 GMT)
The Sample Complexity of Multicalibration with an ERM Oracle [1.4] 有限クラスの場合、約$varepsilon-3サンプルは多重校正誤差$varepsilon$の予測子を学ぶために必要である。
与えられた予測子の誤差を推定するために、通常の概念はより難しいものである。
与えられた予測器のマルチキャリブレーション誤差を計算するよりも、計算的にマルチキャリブレーション予測器を学習しやすいクラスがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 22:32:01 GMT)
A Local Agentic AI Framework to Generate Edge Case Scenarios for Safety Assurance [1.4] エッジケースシナリオの生成は、自律システムのトレーニング、テスト、安全性保証に不可欠である。
近年のアプローチの多くは、ヒューマン・イン・ザ・ループ(Human-in-the-loop)やルールベースの戦略に依存している。
我々の研究は、適応シナリオ生成のためのラップトップベースのエージェントAIフレームワークにおけるローカルLMを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:13:17 GMT)
SPARQL-LLM in the TEXT2SPARQL 2026 Challenge [1.4] 本稿では,オープンソースの知識グラフ質問回答システムであるSPARQL-LLMについて述べる。
本稿では、オープンソースのKGQAシステムであるSPARQL-LLMについて、TEXT2SPARQL 2026チャレンジの文脈で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:25:52 GMT)
ARMOR: Adversary Cost Amplification via a Schema-Preserving Password-Hardening Retrofit for Resource-Constrained Systems [1.4] ARMORはデータベースのみ(DBのみ)の妥協のためのスキーマ保存検証側変換である。
エスケープエンコーディングは、評価されたストックルールベースおよび非ルールアタックの下で、桁のみのターゲットをゼロにリカバリする。
展開測定は、3つのIoTボード上にマイクロ秒スケールのベアメタルトランスフォーメーションを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 20:21:46 GMT)
Error Mitigation by Zero-Noise Extrapolation (ZNE) in Indirect-Control System [1.3] 間接制御VQEフレームワークにおけるゼロノイズ外挿(ZNE)の実現可能性について検討する。
一次元のXYスピン鎖の対称性を利用するZNEに基づく誤差緩和戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:49:49 GMT)
Adaptive-Depth Is a Finishing Stage [1.3] ループ変換器は同じ層を何度も再利用し、モデルを変更することなく推論計算を調整できる。
最近の適応深度法は、トレーニングの開始から複数のループ深さにわたってモデルを訓練する。
モデル深度はトレーニングの最終段階の短い段階でのみ変化する固定ファーストトレーニングを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:14:24 GMT)
SLICE: Sequential Likelihood-Free Inference via Conformal E-Values [1.3] 我々は, 科学的モデルのパラメータに対して, 正確かつ有意な信頼シーケンスを構築した。
オラクルの確率比スコアは期待される対数成長を最大化し,それをアモータイズしたニューラル比推定器で近似することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:04:51 GMT)
Desertification Forecasting in Semi-Arid Regions: Using Deep Learning to Probe the Observability Limits of Land Degradation Dynamics [1.3] 我々は,Cear Brazilの半乾燥状態に対して,年10回の地球観測(EO)変数(2000-2023)に基づいて訓練された畳み込みLSTM(ConvLSTM)を用いる。
我々は、衛星データから、MapBio由来のインデックス(IDV)の年次進化をどれだけ予測できるかを計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:20:07 GMT)
Efficient quadratic entropy with distance sketches [1.2] 任意の分布に対して2次エントロピー$pT d p$を近似するスケーラブルな方法について詳述する。
ランダムな特徴埋め込みと投影を用いて計算複雑性を劇的に改善するユークリッドおよび球面測地学のケースに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:28:11 GMT)
Measuring Artifact Reliance in Machine-Generated Text Detectors [1.2] 機械生成テキストの検出器は科学文献ベンチマークでほぼ完璧にスコアを出力する。
6つの一般的な資料から得られた10の科学的文書のサブセットを見てみましょう。
一つの単語を変更することなく、機械で書かれた抽象語を再ラッピングするだけで、公開検出器の正しい判断の20～27%が逆転する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:34:45 GMT)
Goal-Oriented Bundle Management and Flow Control for Deep-Space Communications via Reinforcement Learning [1.2] 本稿では,接触型ディープスペースネットワークにおけるリレー側バンドルとフロー管理のためのクローズドループモデリングおよび学習フレームワークを提案する。
月と火星のアップデートは、共有バッファリレーを通じて地球に転送される。
我々は、制約付きセミマルコフ決定過程(CSMDP)としてリレー制御を定式化し、マスク付きラグランジアン近似ポリシー最適化(PPO)を用いてそれを解く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:53:46 GMT)
ConformalGuard: False-Positive-Controlled Action Gating for LM Classifiers [1.2] ConformalGuardは、正規入力が介入層をトリガーする速度を有限サンプル制御で固定スコア関数をラップする。
我々は,これらの手法を,公衆メールコーパスにおける細調整BERT,Claude Sonnet 4,GPT-4oの共形校正法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 22:39:37 GMT)
Event-based Action Recognition by Pre-Training on Multi-Frame Representations [1.2] アクション認識は、ロボット工学、患者の監視、監視といった分野において重要なタスクである。
単一フレームの認識性能を大幅に向上させるマルチフレーム表現を提案する。
提案手法は, THU-EACT-50 CHLおよびDailyDVS-200上での最先端性能を生かし, 長期化と複雑なイベントシーケンスに挑戦する顕著な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:05:40 GMT)
An Instability of the Quantum Markov Length [1.1] 状態のマルコフ長は、局所チャネルが弱い場合、一般に安定ではないことを示す。
安定性の失敗は、すでに純粋な製品状態において発生している。
結果は、近年の混合状態位相同値性の定義に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:19:23 GMT)
Hamiltonian-Dependent Compressibility and Physical Preservation in Approximate Quantum Compilation using Tensor Networks [1.1] 本研究では,多体ダイナミックスの圧縮可能性を決定する要因と,圧縮回路が量子ハードウェア上で物理的に関連した情報を保持する程度について検討する。
これらの結果は、AQCtensor圧縮性とハミルトン可換構造とターゲット状態の複雑さを結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:48:21 GMT)
Cooperative Aerial Transportation of a Payload with a Sliding Cable Attachment [1.0] 2つのクアローターは、ペイロードに取り付けられた摩擦のないフックを通過する、単一の拡張不可能なケーブルで接続される。
所望のペイロードポーズ、ケーブル分布、システム形状を用いて、実行可能な参照生成フレームワークを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:35:25 GMT)
MAGMA-Bench: Evaluating Long-Horizon Embodied Agents under Dynamic Tasks and Execution Failures [1.0] 動的マルチロボット環境における永続的タスク推論のためのアーキテクチャに依存しないベンチマークであるMAGMA-Benchを紹介する。
ローカルにデプロイ可能なオープンウェイトプランナ,マルチエージェント状態追跡戦略,フロンティアモデルを評価した。
ベンチマーク、タスクレベルのトレーニング例261,646、アーキテクチャに依存しないエキスパートトレース生成パイプラインをリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:54:11 GMT)
Graphene double quantum dot as a solid-state two-level system in the THz range [1.0] 我々は、hBNをカプセル化したグラフェン二重量子ドットが、THzスペクトル範囲の遷移周波数を持つ2レベルシステムを実現することを示す。
実現された2DマテリアルベースのTHz2レベルシステムは、チップ上の直接統合と互換性があり、将来のTHz量子技術のキービルディングブロックとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:13:30 GMT)
Space Over Statistic, Retraining Over Ranking: Auditing Training Labels Under Label-Only Backdoors [1.0] FLIPはラベルのみを変更する。
CIFAR-10では3%のフリップでResNet-32が99.7%のソースクラスのイメージを攻撃者のクラスに送信する。
テスト、ラベル、メトリックを固定し、特徴空間だけを変更し、その保持について被害者を再訓練することで、それぞれの防御を判断します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:05:01 GMT)
Shortcut Learning in Geospatial Foundation Model Embeddings for Cross-Disaster Damage Assessment [1.0] 地理空間基盤モデルは、災害被害評価を支援することができるが、慣れ親しんだ災害に対する高い精度は、ショートカット学習を隠蔽する可能性がある。
TerraMind, Prithvi-EO-2.0, DOFA, DINOv3 のマルチディザスタデータセット xView2 と BRIGHT への埋め込みについて検討した。
画像タイルをランダムに分割する代わりに、災害全体を抑えることで、平均平衡精度は xView2 では 0.807 から 0.638 に、BRIGHT では 0.818 から 0.568 に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:50:49 GMT)
Beyond Temporal Proximity: Explanatory World Models for Credit Assignment in Reinforcement Learning [1.0] 説明的世界モデル(英: Explanatory World Models、EWM)は、説明を用いて、実現された結果に確実に寄与する初期の事象を識別する属性フレームワークである。
EWMは、遅延した結果から学ぶための構造化された再利用可能なクレジットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:30:14 GMT)
Bolzano: From Expert-Guided Proof Search to Automated Open-Problem Solving [0.9] 検証エージェントを用いた並列証明エージェントを用いたマルチエージェントオープンソースシステムであるBolzanoについて述べる。
4組の論文から抽出した約3,800のオープン問題に対して,問題固有の人為的なガイダンスを使わずにBolzanoを実行し,約200のオープン問題を解決した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:27:33 GMT)
Embedding Graph Kernel Entropy (EGKE): Fine-grained Hallucination Detection for LLMs from Embeddings [0.9] 幻覚検出は、現実世界のデプロイメントにおいて、LLM(Large Language Models)の信頼性を保証するために重要である。
我々は,NLI由来のセマンティックグラフを,高密度文埋め込みに適用したラジアル基底関数(RBF)カーネルに置き換える埋め込みグラフカーネルエントロピー(EGKE)を提案する。
連続埋め込み空間における類似性を直接計算することにより、提案手法はNLIに基づくセマンティック比較の対称的で効率的な代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:27:55 GMT)
How Much Computation Does Every Forecast Need? Structured Block Skipping in Two Time-Series Foundation Models [0.9] 時系列基礎モデルは、入力毎に同じネットワーク深さを使用する。
我々は,Chronos-Bolt と TimesFM 2.5 の2つの事前学習モデルにおいて,すべての Transformer ブロックを推論時に除去できるかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:26:14 GMT)
Cubic Spline Interpolation for Smooth Trajectory Generation in Autonomous Motion Systems [0.9] 位置時間ウェイポイント列に対する立方体スプライン問題の構成と解法を自動化するプログラムを提案する。
位置、速度、加速度が連続した軌道を生成する。
将来の作業には、実装を明示的な速度と加速度境界を持つ多軸軌道に拡張することが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 00:12:59 GMT)
Taking Tokenization off the Host for Agentic LLM Serving [0.9] GraphTokは、プリトークン化からトークン化まで、エンコードパイプライン全体を実行するトークンライザである。
データ転送を含む1.7-3.2msで100万のGPT-2トークンを符号化する。
Tokのシングル検索ベンチマークでは、ギガトケンより2.6-3.9倍、TokTierより18.1倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:05:09 GMT)
NovaSplat: Model-Free 6D Object Pose Estimation via 3D Gaussian Splatting Onboarding and Refinement [0.9] CADモデルのない新しいオブジェクトの6次元ポーズ推定は、依然としてオープンな課題である。
このギャップを埋めるモデルフリーパイプラインであるNovaSplatを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:54:00 GMT)
Mapping Tire-Road Friction Coefficients Along Driven Trajectories [0.9] 本稿では、記録駆動データから摩擦係数をマッピングするためのオフライン後処理方式FrictionMapを提案する。
摩擦限界が観測可能なデータポイントをタイヤスリップに基づくフィルタリングポイントにより同定する。
FrictionMapはシミュレーション研究によって検証され、一般的に使われているオンライン摩擦推定技術より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:51:43 GMT)
Categorifying Quantum Spin Systems [0.9] 我々は、トポロジカル$n$-netsに基づいて量子スピン系の空間を理解するホモトピー的枠組みを開発する。
本研究の主な結果は,3+1次元量子スピン系の局所性保存対称性の群を同定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:00:00 GMT)
CorrFlow: Exact and Permutation-Equivariant Flow Matching on the Correlation Elliptope [0.8] 相関行列は、非線形正定性制約と同時列列置換対称性を結合する。
したがって、その生成には2つの異なる問題がある。
まず、各出力は、その変数の順序によらず、相関楕円に残らなければならない。
第二に、ジェネレータはその有効空間内の経験データによって占有されるドメイン固有の分布を学習しなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:53:24 GMT)
Returning to Development States: When Full Sandbox Snapshots Help Coding Agents [0.8] 完全なDaytonaスナップショット上でGo-Exploreスタイルの検索を実装しました。
この結果から,1つの差分から状態が再構成できない複数のサービスにまたがる長期符号化作業において,フルショット検索が最も効果的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:50:19 GMT)
Embedding Asymmetry as Attack Signal: Detecting and Defending Active Label Inference in Vertical Federated Learning [0.8] フィーチャーホールディングパーティは修正されたMaliciousSGDを実行し、クラス構造を埋め込みに強制し、半教師付き学習でラベルを復元する。
攻撃は、サーバが既に受信した埋め込みから読み取ることができる信号を残し、そのギャップは、いくつかのエポック内に見えます。
CIFAR-10、CIFAR-100、CINIC-10の4つの種のうち、ラベル推論は、正当性トレーニングが既に漏れているものよりも2点未満のタスク精度コストで低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:07:51 GMT)
SciCurateBench: Curating Experimental Data from Heterogeneous Scientific Literature with Verbal-Action Agents [0.7] 我々はSciCurateBenchを紹介した。SciCurateBenchは、主要なライフサイエンス雑誌から200の専門家による注釈付き論文のベンチマークである。
一般的なLCMや一般的な推論、ツールの使用、フィードバックベースのエージェントが、このタスクに苦労していることを示します。
本稿では、ポリシーエージェントがアクターエージェントが実行可能なツールに変換する自然言語アクションガイドラインを生成する統合システムであるLangPoliを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:32:35 GMT)
PATACON: GPU-Parallel Tangent-Bundle RRT-Connect for Constrained Motion Planning [0.7] PATACONは、制約関数によって誘導される局所多様体幾何を利用するために接空間を探索するGPU並列双方向プランナーである。
デュアルアームクローズドチェーンとヒューマノイド全体制約計画タスクの実験により、PATACONは、構成空間次元と制約余次元が増大するにつれて、以前の作業より優れていたことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:13:29 GMT)
Stochastic Gradient Descent Ascent is Suboptimal for Nonconvex-PŁ Min-Max Games [0.7] 非min-maxゲームにおいて,SGDAが時間スケール比とステップサイズでどの程度の勾配降下が可能かを示す。
NC-PゲームにおけるSGDAの基本的限界と代替手法の開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:09:23 GMT)
Electric-dipole-induced nuclear electric resonance in silicon [0.6] 核スピンのコヒーレント制御は一般的に核磁気共鳴(NMR)を用いて実現される
本研究では,超微粒子相互作用と磁場勾配の助けを借りて高速電気双極子誘起核磁気共鳴(EDNER)を実現することを理論的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:10:44 GMT)
Diagnosing Generalization Boundaries in AI-Based Vulnerability Detection via Calibrated Embedding Distances [0.6] 埋め込み幾何学は、構文的に類似した脆弱性とパッチされたコードペアに隠れた境界を公開する。
平均分布外AUROCは0.739。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 20:17:58 GMT)
Culture in the Code: Anthropological Concepts Decoding AI's Hidden Assumptions [0.6] AI開発は、狭い文化的視点を反映した知性、合理性、人間の価値に関する基礎的な仮定に基づいて行われる。
本稿では,隠された仮定を隠蔽し,AIアライメントを理解するための代替フレームワークを提供するために,7つの人類学的概念を紹介する。
論文は、AIシステムが社会体験をフラットにする指標を最適化するのではなく、人間の繁栄に寄与する条件を創り出すためには、3つのシフトが必要であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:13:29 GMT)
Manifold Navigation Learning Using Recurrent Networks: Efficient Training Techniques [0.6] 速度駆動追従タスクとして多様体ナビゲーションの問題を定式化する。
本稿では,学習モデルをユークリッド表現で完全に動作させる座標チャートに基づく学習フレームワークを提案する。
逐次モデルでは,速度列から多様体に制約された力学を近似的に学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:07:19 GMT)
Vulnerable Models in the AI Supply Chain: An Empirical Study of Adoption, Propagation, and Usage Patterns [0.5] InsightDBでフラグ付けされたHuggingFace上での16,977の脆弱性モデルの使用と伝播について検討した。
私たちの分析によると、これらの脆弱性のあるモデルは、公開されているにもかかわらず、5,000以上のオープンソースリポジトリの21,000以上のコードロケーションに表示されています。
開発者はしばしばセキュリティパラメータをバイパスしたり、寛容なフレームワークのデフォルトに信頼を委譲したりします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:27:26 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） (Fri, 09 Oct 2026 15:06:01 GMT)
Decision-Focused Learning for Cyber-Physical Risk-Aware Power Grid Operations [0.5] 提案フレームワークは,機械学習の予測誤差を電力グリッド操作型サイバー物理リスクコストに変換する。
Industrial Control System (ICS) Cyber Attack と Sherlock の2つの電力グリッド運用データセットの実験結果から,提案手法は従来手法と比較して電力グリッド運用コストを向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:02:30 GMT)
In-Context Learning for System Identification: Probabilistic Formulation, Long-Sequence Handling, and Benchmark Validation [0.5] 新しいコンテキスト内学習アプローチは、トレーニングデータから直接マップし、入力をゼロショットで出力にクエリするメタモデルを学ぶ。
本稿では,Transformerをベースとしたエンコーダデコーダと,長いトレーニングシーケンスを扱うための調整機構を組み合わせた,統一的確率的メタ識別アーキテクチャを提案する。
学習済みのメタモデルが,古典的システム識別のための不確実性を考慮した合成データ生成器として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:21:14 GMT)
Benchmarking Embedding Geometries and Clustering Algorithms for Unsupervised Patent Claim Classification [0.5] われわれは45,000の米国特許で,双曲型および一致するユークリッド変分オートエンコーダ(VAE)を訓練した。
双曲的モデルは、ユークリッドモデルよりも52%高い頻度で真にクロスカテゴリーの先行芸術を回収する。
10の技術領域の研究において、ドメインの分類範囲(CPCサブグループの数)が性能に近づいていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:02:37 GMT)
Thyroid Nodule Segmentation in Ultrasound Images with Conformal Uncertainty Estimation [0.5] 本稿では,DeepLabV3+,チャネルアテンションモジュール,およびポストホックコンフォメーション予測を統合した甲状腺結節分節フレームワークを提案する。
我々はTN3K公開ベンチマークのすべての構成を固定分割を用いて評価し、それらを最先端の手法と直接比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:51:06 GMT)
DeFiRank: Federated Pairwise Ranking for Governance in Decentralized Financial Networks [0.5] nameは、分散型金融ネットワークのための学習ベースのペアワイドランキングフレームワークである。
名前は彼らの行動の正当性に基づいて プロバイダをランク付けする 真の貢献者を奨励し 疑わしい行動を示す者を デモする
実世界のブロックチェーントランザクションデータセットの名前を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:06:17 GMT)
STREGO: A Scalable Implementation of a Trust-Region Framework for Noisy Bayesian Optimization [0.4] まずTREGOをノイズBOのための信頼領域フレームワークに一般化する。
次に、このフレームワークのスケーラブルな実装であるSTREGOを提案する。
STREGOは、TREGO、TURBO、BAXUS、NSMA-BOと4ドルから124ドル(約1万4000円)の合成と現実の問題をノイズなしで比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:29:47 GMT)
Mapless, Stabilizing, and Anti-Stuck Flipper Control for Articulated Tracked Robots [0.4] Stabilizing Anti-Stuck(SAS)は、ボディロールとピッチの安定化用語と、立ち往生時にロボットを解放するアンチスタック用語を組み合わせたマップレスコントローラーである。
SASを4つのフリップパを持つ追従ロボットに展開し,手動遠隔操作とそれ以前のフリップパコントローラとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:48:23 GMT)
SmartSalesBench: A Resistance-Aware Multi-Turn Benchmark for Evaluating LLM Sales Agents [0.4] SmartSalesBenchは、大規模言語モデル(LLM)セールスエージェントを心理的に根拠があり、耐性のあるバイヤーペルソナに対して評価するために設計された、最初のマルチターンの会話ベンチマークである。
ベンチマークには5つのエージェントプロファイル、12の購入者ペルソナ、6つの価格階層にわたる15のスマートフォン製品、合計13,680のセッションで3つのイテレーションで制御された4つの実験が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:21:12 GMT)
Extracting Illicit-Rich Subgraph from Transaction Networks via Feed-Guided Shortest Paths [0.4] 最短経路ネットワーク探索アルゴリズム(SPNSA)を用いたアンチモニー洗浄(AML)トランザクショングラフの探索的部分グラフ抽出について検討する。
SPNSAはフィード選択に非常に敏感であるため,モチーフに基づくコヒーレントフィード選択法を提案する。
IBM-AMLベンチマークとElliptic Bitcoinトランザクショングラフの実験により、提案した戦略が抽出されたサブグラフにおいて著しく高い不正率をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:29:58 GMT)
Probabilistic Forecasting of Electric Vehicle Charging in a Time-varying Hierarchical Infrastructure [0.4] スコットランドの公共充電ステーションの大規模データセットについて検討する。
需要は階層構造を示し、複数の集約レベルにまたがって組織化されている。
我々は、階層的予測と最近のコンフォーマル予測と欠落データを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:39:08 GMT)
Sampling-based Kinodynamic Planning with World Models [0.4] 本稿では,世界モデルのためのキノダイナミックサンプリングに基づくモーションプランニングについて再検討する。
本稿では,RRT近傍の高次元潜在空間と射影型ECEの2つの探索戦略を提案する。
提案手法は,シミュレーションにおいて最大13.8倍の計画時間でCEMとMPPIの成功率に一致または超え,実際のロボットでの成功率を20%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:01:00 GMT)
Gaussian BROJA Partial Information Decomposition in Closed Form [0.4] BROJA部分情報分解は、2つのソースがターゲットに持つ情報を分離する運用動機付けの手段を提供する。
以前の研究では、各ソース・ターゲット対が合同ガウスであるとき、問題は有限次元の数値最適化に還元できることを示した。
ここでは,BROJA分解の直接計算を可能にする,この最適化問題に対する閉形式解を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:02:17 GMT)
Quantum extreme learning for forecasting experimental chaotic electronic circuits [0.4] 量子極端学習を用いて予測するために,カオス電子回路から連続した4つの時系列信号を実験的に生成する。
本アルゴリズムは,シミュレーション信号と実験信号の両方に対して高い予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:01:20 GMT)
Learning Features, Not Layouts: Feature-Axis Attention as a Transfer Prior for Medical Imaging [0.4] 空間から特徴軸へグローバルな注意を移すことは、本質的にスクラッチ性能を損なうことが判明した。
Identical ImageNet事前トレーニングでは、転送利得の約3倍の利得が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:16:26 GMT)
Do Prompt Optimizers Break Requirements They Are Not Scored On? A Preregistered Study [0.4] プロンプトは1つの目標メトリックを上げるプロンプトを書き直しますが、メトリックが得点しない状態要件も示します。
事前登録された調査では、HotpotQA、SQu 2.0、IFEval上でGEPA、MIPROv2、TextGradを実行し、未承認要件のイテム単位の違反をカウントします。
事前登録された基準により、3つのプロンプトは全て、ほぼHotpotQA上で回帰を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:38:51 GMT)
Agreement Without Alignment: Label-Free Rubric Clarification Increases LLM-Judge Consensus but Not Agreement with Humans [0.4] 手続きは各ルーリックをサブ基準に分解し、開発分割に関するクロス・ジャッジの意見の相違によってランク付けし、最も競合する部分のみを編集モデルに書き換える。
人間のラベルは節の選択や編集には使われず、結果を評価するためにのみ使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:49:31 GMT)
VisualCoding: Learning Executable Skills for Reliable Visual Reasoning [0.3] 本稿では,再利用可能なビジュアルプログラムの実行誘導獲得と,適用可能なインプットへの解答の直接適用を併用したVisualCodingを提案する。
Execution-Guided Program Acquisitionは、視覚的プリミティブと追加のコードをファミリーレベルのソルバに構成し、反復的にテストし、ラベル付きトレーニングインスタンスで修正する。
Scope-Aware Direct Executionは、保持されたソルバを実行し、有効なスコープ内応答を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:46:47 GMT)
TrustPaper for forged PDF with Issuer Fingerprints [0.3] Sick leave証明書は、オンラインのテレコンストラクションプラットフォームによってPDFファイルとして提供され、無料のエディタで数分で変更できる。
我々はTrustPaperソリューション、文書の請求書発行者、その発行者の真偽の文書から事前に学習された参照指紋、およびいくつかの法定モジュールからの証拠の説明可能な組み合わせの3つの要素を組み合わせた発行者意識の法医学的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:40:02 GMT)
Adversarial Attacks Reveal Divergent Deception Competence in Humans and Generative Language Models [0.3] 機械学習モデルに対する脅威は、敵攻撃に対する脆弱性である。
我々は,人間と生成言語モデルによるパラフレーズ攻撃の有効性,効率,性質を比較した。
生成言語モデルは真理のように嘘をつくのに効果的で効率的であったのに対し、真理に反する文を書き換える場合、人間はより効果的な攻撃者であったことがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:38:39 GMT)
Evaluation of Software Quality Through Refactoring Commit-Impact Analysis [0.3] 本研究の目的は,コード修正とソフトウェア品質の相関関係を実証分析することである。
私たちの目標は、さまざまなマイニングと静的コード分析ツールを使用して、GitHubリポジトリからオープンソースソフトウェアで静的コード解析を行うことです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:24:39 GMT)
Quantum Query Complexity of Maximum Degree and its Generalizations [0.3] いくつかの基本グラフ問題の量子クエリ複雑性について検討する。
すべての定数$kgeq 1$に対して、$O(n2-1/(k+1))$-query量子アルゴリズムを与える。
我々は、$k$-Graph Collisionを含む最大$(k,n-k)$-Cutへの還元を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:47:01 GMT)
SADL: A Size-Adaptive Decision Layer for Chronic Stroke Lesion Segmentation in ISLES 2026 [0.2] 慢性虚血性脳梗塞はT1強調MRIではセグメント化が困難である。
我々は11人のメンバーからなるnnU-Netアンサンブルを構築し、このアンサンブルは5つの設計軸をカバーしている:サイス+トップK損失、重増、レシオンあたりのボリューム損失の再重み付け、サンプリング・アンド・アーキテクチャブロック。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:28:58 GMT)
Circuit Design Problems in Binary Polynomial Quantum Optimization [0.2] 本研究では,最浅部量子回路を所定の形状に設計する問題について検討する。
我々は,それに対応するアルゴリズム的かつ性能的手法であるTempuraと,より高速な線形問題定式化を提供する。
性能評価の結果,アルゴリズムは最先端手法よりもはるかに短い回路が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:36:25 GMT)
Enhanced analogue quantum computation with a logically-encoded XX gadget [0.2] 2体のXX相互作用は超伝導量子アニール上で容易にアクセスすることができる。
ターゲット XX ハミルトニアンの動力学を再現することにより, 設計を実験的に検証する。
我々は、基底状態に近い状態を見つける確率において、およそ1000倍の改善を経験的に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:54:47 GMT)
Retractions Revisited: A Replication, Extension, and Mechanistic Evaluation of Linguistic Obfuscation Effects in Fraudulent Science [0.2] 以前の研究は、不正な科学者が真の科学者よりも言語難読率の高い論文を書くことを示唆していた。
本研究は,800件の不正行為と800件の真正対照紙を比較した。
結果は言語難読化仮説を支持し、不正な論文は本物よりも難解であったことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:43:25 GMT)
Task-Space Imitation Guidance for Efficient Reinforcement Learning [0.2] 効率的な強化学習のためのタスク空間模倣指導法(TIGER)について紹介する。
TIGERは、スパースリワードテーブルトップロボット操作のための報酬構成および事前訓練フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:59:35 GMT)
Distinguishing Flat and Warped Extra Dimensions with Unruh-DeWitt Detectors [0.1] 超次元モデルにおけるバルクスカラー場のカルザ・クライン(KK)質量モードと相互作用する2次元ウンルー・デウィット検出器の応答について検討する。
Arkani Hamed, Dimopoulos & Dvali (ADD) フレームワークにおける大きな平坦な余剰次元や、Randall-Sundrum (RS) シナリオにおける余剰次元といった、異なるコンパクト化を持つ有望な2つの余剰次元モデルを考えると、検出器のプロファイル関数を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:19:08 GMT)
Agent4Spec: An LLM-based Agentic System to Optimize API Specifications through Automated Validation and Market Analysis [0.1] API仕様は、現代のソフトウェア開発にとって重要なドキュメントである。
我々は,2つの異なるパイプラインを特徴とする自律型マルチエージェントフレームワークであるAgent4Specを提案する。
汎用シナリオと産業シナリオの両方にまたがるAPI仕様の2つのキュレートされたデータセット上でAgent4Specを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:25:30 GMT)
What Do Audio-Language Judges of Generated Music Listen For? Four Probes with Controls from Expert Ratings [0.1] オープンオーディオ言語モデルは、生成された音楽の裁判官として使用される。
それぞれをテストする4つのプローブを提案し、そのうち3つは人間の評価から計算した制御に対して読み取る。
MusicEvalの2,748のクリップの5つの公開審査員に適用し、最後の2つをSongEvalの曲に当てはめます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:56:54 GMT)
Genuine multipartite nonlocality detection in graph states [0.1] GMNL相関を検知し,GMNL検出において異なる実験ハードルに対処できる2種類の多部ベル不等式を提案する。
両方の不等式はグラフ状態のGMNLを検出するために構成され、実際はグラフ状態の自己検査や実行された測定に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:55:46 GMT)
Inverse Synthesis of Shock Time Series from Shock Response Spectra Using Ensembles of Conditional Variational Autoencoders [0.1] 逆合成は、所定のスペクトルと一致する候補波形を求める。
我々は、マルチスケールウェーブレット係数を予測する再帰デコーダを用いて、初期の条件付き変分オートエンコーダを拡張した。
個々のモデルは潜時サンプリングの下で限定的な変動を示し、独立に訓練されたモデルの集合を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 00:00:27 GMT)
Replica Transition at Measurement-Altered Ising Criticality [0.1] 監視された臨界イジング鎖に対して, 実測後の状態の複製アンサンブルは, 物理的に関係のあるレプリカ限界$Qから1$の位相遷移を正確に行うことを示す。
また,本手法を平均スピン相関器の研究にも応用し,臨界イジング鎖における測定結果の普遍的性質と測定後状態の統一的な記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:15:18 GMT)
Locality-Preparation Time Tradeoffs in Dissipative Quantum Systems [0.1] 散逸状態準備エンジニアは、開系力学の定常状態として多体状態の量子化を行う。
ここでは、二次フェルミオン系に対する正確な局所性-準備時間関係を確立する。
北エフ連鎖を適用すると、我々の枠組みは、臨界状態とギャップのある体制において、局地性と準備期間のトレードオフを著しく異なるものにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:03:49 GMT)
Co-Modifying Application Code and Deployment Infrastructure: A Causal Study of AI Agent Pull Requests [0.1] アプリケーションコードとデプロイメントインフラストラクチャの両方を変更するデュアルスコーププルリクエスト(PR)の統合オーバーヘッドを評価します。
エージェントは主にアプリケーションコーダとして動作し、メンテナンスタスクはエージェントPRの17.70%から25.41%をキャプチャしている。
第1モードでは、明示的にレビューされたコントリビューションが遅れを招き、中央値のペナルティが+13.13時間となり、マージまでの時間は3.24倍になった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:16:04 GMT)
Improved classical optimization of fermionic Hamiltonians beyond Gaussian states [0.1] 我々は、aTr-timeランダム化された古典的アルゴリズムを与え、このアルゴリズムは、n$モードにおいて、トレースレス四価フェルミオンハミルトニアン$H$の最大の固有値$_max$を近似する。
このアルゴリズムは、少なくとも$_max/O(sqrt n)$のエネルギーを達成し、フォック基底におけるフェルミオンガウス状態またはスパース状態のどちらかを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:07:06 GMT)
Fear Is Not Always Fear: Variation in Emotion Label Equivalence Across Datasets [0.0] 私たちは、恐怖や驚きといった同名のラベルがリソース全体にわたって同じことを意味しているという仮定をテストします。
同じテキストでは、ある恐れの分類器は71%が恐怖、もう1つの8%が恐怖と宣言するが、両者はテキストのランクについてほぼ一致している。
共有感情ラベル名は、交換可能な測定対象を確立しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 00:55:54 GMT)
Judd-Ofelt analysis and coherent spectroscopy of europium-based molecular complexes for quantum information applications [0.0] 希土類イオン系分子結晶は量子情報応用の有望なプラットフォームとして登場しつつある。
ここでは、12 Eu$3+$の分子錯体の包括的光学特性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:35:17 GMT)
Constrained Probabilistic Numerics: Gaussian Process Solvers for Linear PDEs under Linear Inequality Constraints [0.0] 線形等式観測と有限次元不等式事象に先立ってガウス過程を条件付けすることは、解空間上のボレル測度の観点から逐次条件付けと等価であることを示す。
結合法則は非ガウス的であるが、切り刻まれたガウス的モーメントによって計算可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:18:11 GMT)
asdex: Automatic Sparse Differentiation in JAX [0.0] asdexは、人気の高いJAXエコシステムで最初のスタンドアロンのASDツールキットを提供する。
これは、$textttasdex.jacobian$と$textttasdex.hessian$のスパースドロップイン代替を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:46:48 GMT)
Zak Phase Quantization without Global Symmetry through Destructive Interference [0.0] 対応する保護対称性が明示的に破られた場合でも、Zak相が正確に量子化されるメカニズムを示す。
この結果は,1次元系における量子化量子幾何学の保護機構として,大域対称性のみではなく波動関数の支持を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:59:02 GMT)
Wideband microwave resonator for NV center vector magnetometry [0.0] 100MHz帯でNV色中心の4方向全てを効率よく駆動できる独自の平面共振器の設計を提案する。
装置の感度は約[1.2text nT/sqrttextHz;]である。
これはダイヤモンドベースの磁力計としては記録的な感度ではないが、小型のハンドヘルド磁力計として独自のニッチを誇っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:50:20 GMT)
Who Can Say No? Control, Accountability and the Pace of Frontier AI [0.0] 2026年9月、OpenAIの担当者がテスト環境から抜け出し、第三者のライブシステムに到達した。
本稿では,そのリスクの制度的側面について検討する。機械ではなく,制御しなければならない人である。
私たちは、制御はAIによって取られるのではなく、一度に1つの代表団が、誰もノーと言う立場に置かれないように配置された組織によって与えられている、と論じています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:15:48 GMT)
When More Memory Fails: Hidden Feasibility Holes in Dynamic Tensor Rematerialization [0.0] 動的リマテリアル化(DTR)は、テンソルを除去し、必要に応じて再計算することにより、メモリ予算下でニューラルネットワークを訓練する。
メモリの削減ポリシーがメモリを使い果たしたメモリ予算は、小さくて大きな予算が完成しているにもかかわらず、例外である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 22:45:39 GMT)
When Does Interference Help Learning? Kernel Geometry as a Pre-Experimental Test for Photonic Reservoir Computing [0.0] マルチフォトン干渉は量子機械学習に最もネイティブであるが、実験では利点、ヌル結果、列車のみの効果が報告されている。
ここでは、ボソンサンプリング特徴写像のカーネル幾何学を通して、タスク非依存の問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:54:52 GMT)
What Egocentric Video Embeddings Encode and How to Combine Them with Inertial Sensors for Human Activity Recognition [0.0] エゴセントリックなビデオとボディーウーンの慣性センサーは、ますます一緒に記録される。
VideoMAEv2、CLIP、DINOv2、および自我中心のVC-1全体において、埋め込みの主要な方向は、カメラがどこに見えるかによって支配されている。
WEARでは、時間的順序を除去し、1秒間1本のランダムな手足で、参加者内ビデオグラフ上で慣性予測を伝搬する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:15:39 GMT)
Variance Fingerprints: Component-Wise Identification of Content Factors by Augmentation Design [0.0] 自己教師付き学習は、基礎となる要素を個々の座標に分けることなく、ビュー間で共有されるコンテンツを回復することができる。
これらの要因を識別できるように拡張を設計できるかどうかを問う。
当社のアプローチでは、各ソースインスタンスの平均値を維持しながら、コンテンツ要素が拡張ビューにわたって変動することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:30:56 GMT)
ULPack: Reference-Conditioned Lossless Compression of Checkpoint Trajectories [0.0] textbfULPackは、参照指数に順序付き整数残基のエントロピーモデルを条件付けすることで依存を利用する。
textbfULPackはZipNNに対して最大27%、zstd-19に対して21%、FM-Deltaに対して11.5%のストレージを削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:01:33 GMT)
Two-way Guidance: Simultaneous Learning of Summary Statistics for Generative Bayes [0.0] 我々は,拡張性推論の原理として,後部と共に十分な要約統計を学習することを検討する。
本研究は,2方向指導という重要なメカニズムを同定する。要約の構造的制約の下では,学習した要約の後部十分性は後部学習を単純化する。
このメカニズムは、要約統計学における構造的制約が、その性能を制限するのではなく、後進学習を改善するという直感的な発見を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:16:58 GMT)
Towards a Unified Taxonomy of Agricultural Harvesting Technologies: Linking Physical Interaction, Automation, and Selectivity [0.0] 本稿では,農業収穫技術のための統一的な分類法を提案する。
提案するフレームワークは,機械的,自動,ロボット的収穫技術の位置決めと比較のための共通の概念的基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:52:52 GMT)
Towards Enriching Design-Time Models with Evidence from Simulation and Operational Activities [0.0] シミュレーションエビデンスによって、参加者のプルーニング決定、相互作用特性化、影響-機能抽象化、妥当性-スコープ情報をサポートすることにより、モデルにどのような影響を与えるかを示す。
このアプリケーションは、シミュレーションに基づくエビデンスのためのワークフローの実現可能性と、その後の開発イテレーションにおける設計時の推論とフィードバックを改善する潜在的な利点を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:57:36 GMT)
Tokenization-Invariant Watermarking: A Byte-Local Method for LLM Text [0.0] Tokenization-In Watermarkingはトークン生成中に透かしを埋め込むが、キーは標準化された8バイトでスコア付けする。
カノニカライザ保存編集はスコアが変わらないままである。
Qwen3-8BではAUC 0.530、Gemma 4 E4Bでは0.664となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 22:52:04 GMT)
Token-Budgeted Candidate Retrieval for 3D Scene-Grounded VLMs: Category Names vs. Pairwise Geometry [0.0] ScanNet屋内参照ベンチマークでは、クエリとオブジェクトカテゴリ名とのマッチングは、報告されたK毎にペアワイズ幾何スコアよりも優れている。
我々は,各オブジェクトのカテゴリ名とqと一致する2つの小さなエンコーダと,決定論的対幾何スコアであるQCRR(Query-Conditioned Relation Retrieval)を用いて,軸整列ボックス,トークン比メトリック,トレーニング不要ベースライン,およびトークン予算による候補検索を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:17:02 GMT)
Theory of exciton-exciton interactions in crystalline systems [0.0] 実質的に任意の結晶半導体系におけるエキシトン-エキシトン相互作用の理論を示す。
我々の理論は、現代の凝縮物質系におけるバイエクシトンスペクトルと励起多体相の正確な定量計算の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:56:51 GMT)
The Limits of Query Monitoring against Distributed Model Extraction [0.0] モデルプロバイダーは現在、何千ものアカウントを通じて蒸留キャンペーンを行っている。
開発には100万の実際のチャットターンを使用し、17週間後には、単一の凍結評価には設計上の選択が触れられなくなりました。
キャンペーンとユーザの間には,検出時間よりも検出時間の方が小さいが肯定的な違いがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:37:01 GMT)
The AI's Poker Face: Contrasting Persuasion and Sycophancy in Voice-Based Multi-Turn Conversations [0.0] 大規模言語モデル(LLM)がユーザの信念にどのように影響するかを研究する。
我々は、意見の変化、修辞的戦略、および梅毒について検討する。
以上の結果から,AI 効果における議論とサイコファン性調節の役割が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:28:28 GMT)
Task Context Shapes Component Roles in Language Models [0.0] 大規模な言語モデルは、タスク全体で同じ注意点を再利用します。
同一のグラフ事実を用いたタスク間の固定モデルコンポーネントの比較を行う。
介入が後層における注意頭および活性化状態にどのように影響するかを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:40:53 GMT)
System-Design Optimization of a Single-Transmitter, Single-Fiber QKD-based ITS Communication Link [0.0] 我々は,セキュア通信速度(SCR)を秘密鍵生成と古典的輸送の連立支持率として分析する。
帯域幅を350MHzから750MHzに増やすことで、信頼性の高い電子ノイズにもかかわらず、25kmのSCRを24.535Mbpsに向上させることを示す。
これらの結果は、送信機とファイバの共有、量子受信帯域における不要な古典的パワーの制限、使用可能な帯域幅の増加といった統合経路を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:33:10 GMT)
Sustainable Cloud-Fog-Edge Systems for Smart Buildings: Algorithmic Adaptation under Memory Constraints and Dynamic Orchestration Strategies [0.0] 本稿では,建物内における自律型・レジリエント型・プライバシ保護システムに対するホリスティックなアーキテクチャとアルゴリズム的アプローチを提案する。
我々は,データバッファを用いた反復学習戦略を導入,比較し,保存を維持するために極端なサンプルのソートと明確な独創性を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:52:27 GMT)
SmolWAM: A Latent World-Action Model for Robotic Manipulation on Edge Devices [0.0] 世界行動モデル(WAM)は、ロボットの行動とそれらの行動が生み出す観察を予測します。
SmolWAMは2Bパラメータコスモスポリシーから導かれる潜在WAMである。
3.6GPU時間でトレーニングされたSmolWAMは、57msの400 LIBEROエピソードの95.5%、2.4 GiBのGPUメモリを持つ16アクションチャンク当たり2.3 TFLOPで成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:34:33 GMT)
Separating entanglement at emission from femtoscopic correlations [0.0] フェムトスコープ法による粒子対のスピン絡み合いの相関について検討した。
2つのスピン=$frac12$粒子に対して、運動量選択されたスピン状態は、放出時の対応する状態が分離可能である場合でも絡み合っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 22:04:13 GMT)
Semiclassical state on algebra of observables for de Sitter space and time reversal symmetry [0.0] 重時間制限下では、ゲージ不変な観測値の相関関数がド・ジッター時空上のバルク量子場相関関数を再現することを示す。
ブラウン-クチャダスト場に重力を結合することにより、観測者の世界線に沿った摂動還元からハミルトンの$widehatH_rm obs=|widehat|$を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:00:03 GMT)
Riemannian Shape Analysis of the Corpus Callosum in Kendall Space: Aging and Alzheimer's Disease [0.0] 形状空間の枠組みを用いて, コーパスカロサムの加齢に伴う形態変化を解析した。
測地回帰はユークリッド線形ベンチマークより優れている。
年齢はアルツハイマー病では0.5%以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:11:13 GMT)
Rehearse Everything, Remember Nothing: Attic-KV Rehearses What Will Be Read [0.0] キーバリューキャッシュは、何が要求されるかを知る前に圧縮される。
一般的なアプローチは、リハーサルによってKVエントリをスコア付けする。
我々はこの前提が厳格な予算で裏打ちされることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:19:36 GMT)
Recovering Irreducible Three-Body Interactions with Lagrangian Neural Networks [0.0] ラグランジアンニューラルネットワーク(LNN)は,動作のみから既約多体相互作用を回復可能であることを示す。
我々は運動エネルギーを正確に学習し、粒子間距離と角度の関数としてポテンシャルのみを学習する。
したがって、ドメイン固有の構造を持つLNNは、閉形式法則として軌道から既約3体相互作用を回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:40:31 GMT)
Reasoning-Token Spikes Under Prompted Untruthful Responses in Large Language Models [0.0] セマンティック・チェーン・オブ・シント・モニタリングは、モデルの振る舞いを生み出す基礎となる計算に正確で忠実に依存します。
本稿では,低帯域幅の信号,すなわち推論トレースの内容にアクセスする必要のない推論トークンの数について検討する。
以上の結果から,本研究は,真理モデル行動と非本質モデル行動とを区別するための,単純かつ内容に依存しないブラックボックス候補信号として機能することの証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:09:24 GMT)
Real-Time Traffic Density Estimation: A Hybrid Computer Vision and Predictive Machine Learning Pipeline [0.0] 本稿では,車両検出と追跡を空間論理層と組み合わせた2段階パイプラインと時間的推定器を提案する。
単一のNVIDIA GPUを用いて,5,716個の注釈付きフレームのデータセット上で,6つのファミリーから10種類の検出器をベンチマークした。
29,243窓の時間的評価では, GRUは0.858, LSTMは0.856, TCNは0.840となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:07:44 GMT)
Real Fiducial Vectors Only Exist in Dimensions $d\equiv 3 \pmod{4}$ [0.0] 実ワイル=ハイゼンベルクファイバーベクトルは次元 $d = 4m2 + 3, m in mathbbZ_geq 0$ でしか存在できない。
座標場が全実数体であるときの可能な次元をさらに制限する。
我々は、すべての非自明な巡回シフト重なりの正の正の値と、SIC場の卓越した二次体の対物的包含の下で、奇数体上の非存在を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:56:23 GMT)
REMBGO for Evaluation-Limited Optimization: CEC2022 Benchmarking and EAF-STATCOM Generalization [0.0] 本稿では,EMBGOの評価に配慮した改良であるREMBGOについて述べる。
REMBGO は CEC2022 上で 1040 の関数評価の一次的, アプリケーション整合性のある予算で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:09:03 GMT)
Quantum Signal Processing Phase Factorization via Logarithmic Derivatives [0.0] 既存の安定因数分解法は、その根の重み付けされた和から回復するプロニー法に依存している。
本稿では、関連する和の対数微分を用いて、Pronyの手法を除去する修正を提案する。
ニュートン・ジラードのアイデンティティは、その根を計算せずに対応する係数を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:29:35 GMT)
Quantization-Tolerant Gradient Auditing for Active Inference-Attack Detection in Federated Learning [0.0] 参加者がいくつかの説明責任を持つ組織であり、サーバが信頼されているクロスサイロFLでは、サーバが代わりにクライアントを尋問できるかどうかを問う。
少ない許容範囲で比較して, 定量化指紋を用いたクロスプラットフォーム浮動小数点非決定論を強固に行う。
これは、2つの異なるアクティブアタックを真正の1.0ドルでフラグ付けし、その軸に偽陽性はなく、指紋のパラメータにわたって安定し、最大50ドルまで悪質な比率でクライアントに40ドル、32,mathrmms$サーバーワークで32,mathrmms$サーバーワークで42,35ドルという価格で警告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:54:54 GMT)
Pulsed control of an entanglement-breaking index: thermal valleys, a certified valve, and its open-close asymmetry [0.0] チャネルの絡み込み破壊指数(英: entanglement-breaking index)は、参照システムとの絡み合いが破壊される自己構成の数である。
3300万個のランダム回路のゲートサーチでは、約3e-3以上のコントラストを持つ谷は見つからず、内部の最大指数は90付近である。
53ラウンドのパルスが静的なプロトコルを確実に打ち負かし、深さ3の谷をパルス持続時間で階段を下り、アンシラの1.2パーセントのコヒーレント傾きが一定人口でスイッチを開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:28:24 GMT)
Probabilistic Ship Trajectory Forecasting using Transformer Models on AIS Data [0.0] 軌道予測により、衝突回避などのサブルーチンが状況を評価し、時間に応じて反応することができる。
本研究では, 拘束水中の表面容器の軌道予測のための変圧器モデルと変圧器モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:13:07 GMT)
Prediction Is Not a Sufficient Memory State [0.0] 全ての現在の予測を再現する記憶は、次の観測から学ぶ方法を忘れていたかもしれない。
我々はこの区別を、正確な累積学習と注意のために特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:27:06 GMT)
Post-Quantum Session Establishment for Matter over Thread: Message Size, Transport, and Protocol Options [0.0] スレッド上でCASEをML-KEMやポスト量子署名に移行するコストを定量化する。
マルチホップThreadのMonte Carloモデルは、OpenThreadとMatterに校正され、これらのメッセージを断片化されたIPv6データとして送信すると、メッセージとその応答がMatterの再送信タイマーを延ばすたびに、急激な再送信が発生することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:32:12 GMT)
PlacePulse: Learning Transferable Place Representations from Structural Geographic Data [0.0] 地理空間機械学習は、しばしば社会デマグラフィー、ビジネス、環境変数の大規模なコレクションよりもタスク固有の特徴工学に依存している。
場所の静的な構造構成を、細かな空間分解能で伝達可能な埋め込みとして表すモデルはほとんどない。
そこでPlacePulseは572の属性を256次元の単位ノルム埋め込みに圧縮する構造空間基盤モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:05:26 GMT)
Oído: Open-Vocabulary Speech Recognition on a $5 Microcontroller without a Neural Accelerator [0.0] Odoは、ESP32-S3で完全にオープン語彙の英語音声認識を実行する推論エンジンである。
同じチップ上のベンダーの認識器より2.3-2.8倍少ないエラーである。
ストリーミング版では、話者が話している間に部分テキストを表示し、3.6-10.6秒のクリップの後、最終テキスト4.1-11.1秒を配信する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:48:37 GMT)
Operational signatures of exceptional quantum channels [0.0] ハミルトン方程式やマスター方程式を呼ばない例外点の操作理論を定式化する。
これにより、例外的な点の物理学が実験で直接測定できるものと接触する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:03:45 GMT)
On physical implementability of reinforcement-learning-driven reasoning [0.0] 物理ニューラルネットワークモデルにおけるこの強化学習駆動推論プロセスのハードウェア実装に関する否定的な結果を示す。
力学における思考の連鎖の存在は、システムのリャプノフ安定性と矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:12:39 GMT)
Neurograf v1: An End-to-End Romanian-First Language Model Family [0.0] 実験的なエンドツーエンドのルーマニア語第一言語モデルパイプラインであるNeurograf v1を提案する。
パイプラインは、ルーマニアの635GBのコーパスであるRoSferaと、175.7百万のドキュメント、80kバイトレベルのBPEトークンライザ、160Mから6Bパラメータのデコーダのみの5つのモデル、131億のトークンでトレーニングされた5つのデコーダのみのモデル、3つの命令調整されたアシスタント、2つの対照的に訓練された埋め込みモデルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:28:03 GMT)
Modelling Josephson Junctions with Boundary Conditions: Towards High-Fidelity Models for Superconducting Qubits [0.0] ヒルベルト空間で直接的に定式化された接合の純粋に量子力学的モデルを提案する。
超電流と同一視される基底状態運動量期待は、正確には I_c(,)sin$ であることを示す。
しかし、より透明な接合については、モデルは純粋な$sin$法則から逸脱を予測している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:24:27 GMT)
MARGoS: A Configuration-Driven Platform for Reproducible MARL Experiments in ARGoS [0.0] マルチエージェント強化学習(MARL)は、特に集団ロボット工学において顕著な研究方向となっている。
MARGoSは軽量で構成駆動のプラットフォームで、実験定義の入力をファーストクラスのプラットフォーム管理アーティファクトに高める。
MARGoSは、構成ハッシュ、エンドツーエンドのシード伝搬、凍結(不変)構成、構造化ロギング、環境指紋、エクスポート可能な実験バンドルを通じて再現可能な実験を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:55:16 GMT)
Long-MDR: Long-Context Reinforcement Learning for Multimodal Deep-Research Agents [0.0] これは、128kコンテキストと75のツール・インタラクション・ターンでトレーニングされた初めてのオンラインマルチモーダルディープ・リサーチRL研究である。
この設定に特化して設計された3成分トレーニングレシピであるLong-MDRを紹介する。
RLで訓練されたLong-MDR-9Bは、比較した7B-9Bエージェントの中で6つのベンチマークのうち5つで第1位です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:29:13 GMT)
Locate, Judge, Read: Role-Specialized Tool Agents over a Knowledge-Point Index for Open-Domain Multimodal Document QA [0.0] KnowForgeは、検索のみが可能なハイブリッド検索のナレッジポイントインデックスとロケータエージェントである。
Deep Readerエージェントはテキスト、画像、テーブルのみを読み取ります。
KnowForgeは完全なオープンドメインM3DocVQAでF1 47.5に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:21:36 GMT)
Localized Generative Design of Ship Hulls with Diffusion Models and High-Fidelity Assessment [0.0] 本稿では,局所的な船体最適化のための報奨指向拡散フレームワークを提案する。
これは、高忠実度評価が、物理的に実現可能な生成設計の表現と目的の改善にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 01:56:07 GMT)
Les Misérables Dialogue: A film-based network representation of social communication [0.0] 社会コミュニケーションの観点から,古典的なLes Misérablesベンチマークネットワークを再考する。
我々は,各発話の話者,宛先,その他の受信者を明確に区別する,公開可能なLes Misérables temporal text networkを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:38:15 GMT)
Learning to Report Unsafe Tasks in a Multi-Agent Game [0.0] 沈黙を罰する監査は、沈黙チームが報告を学ぶことを保証することなく、普遍的な報告を最適にする。
我々は,この問題を目撃者が報告によってタスクを停止できるゲームで研究する。
したがって、報告が最適であっても、完全に共有されたポリシーは、局所的にサイレントに惹きつけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:34:05 GMT)
Learning Size Independent Constraint Models from Input Data and Positive and Negative Example Solutions [0.0] システムは、グローバルおよびバイナリ制約に対する典型的な制約パターンに基づいて、サイズ固有のモデルを見つけ、次に、モデルを、目に見えない入力データで実行可能なサイズに依存しないモデルに一般化する。
このツールをPTHG21 Challengeの例題として評価し,その実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:18:49 GMT)
Learning Schwarzschild Geodesic Motion with Lagrangian Neural Networks [0.0] ラグランジアンニューラルネットワークは、スカラーラグランジアンをパラメータ化し、オイラー・ラグランジュ方程式を通じて加速度を導出することにより、軌道データからダイナミクスを学習する。
LNNは最近、一般相対論的設定にまで拡張され、シュワルツシルト測地学はオープンな課題として残されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:52:25 GMT)
Learning Non-Gaussian SEMs with Conditional Risk, and Why the Direction of Recursion Matters [0.0] 変分に基づく手法は、等式あるいは適切に制約された誤差分散を持つガウス線形構造方程式モデル(SEM)を復元する。
条件分散の使用は、条件分散のリスクに置き換えることによって、偶発的であることを示す。
ガウス的設定で交換可能な2つの手法は、非ガウス的雑音の下で分離可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 19:07:18 GMT)
Inference-Time Steering Across Scaffolds and Epitopes for Sample-Efficient De Novo Nanobody Design [0.0] 生成分子設計は通常、過剰な生成とポストホックフィルタリングに依存している。
Feynman-Kac ステアリングのような推論時ステアリング手法は、軌道を高次候補にバイアスすることで効率を向上するが、1つの固定構成で最適化する。
生成条件の選択を推定時リソース割り当て問題として再放送する。
本稿では,SMC(Global Sequential Monte Carlo)とBaSE(Baatched Successive Elimination)の2つの動的予算アロケータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:54:05 GMT)
History, Adaptation, and Hidden Gain: Two Prospective Tests of Learned Predictive Control in a Synthetic Neural Population [0.0] 我々は,64ニューロンの合成集団の1段階の予測制御を,隠蔽因子sで拡張された光感度で学習した。
200msの入力出力履歴を除去すると、パラメータカウントマッチングされたニューラル予測器の低利得と中利得が著しく悪化した。
長いトレーニングにより、通常のネットワークは1.09Hz悪化したが、利得入力ネットワークは1.07Hz改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 22:43:35 GMT)
Hindsight Structured Advice Distillation: Steering Executor Agents with Advisors Trained on Their Failures and Task Characteristics [0.0] 言語モデルエージェントは、金融研究、医療、法律などの専門業務に使用される。
このようなエージェントはタスクに十分な能力を持つが、詳細を見逃している。
我々は代わりにこのガイダンスを生成することを学ぶことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:03:50 GMT)
Harmonic analysis and circuit approximation of Sobolev functions on quantum input spaces [0.0] 複素単位球面と複素射影空間上で定義されるソボレフ函数の近似速度を導出する。
対応するピーター-ワイル分解とソボレフ空間を既約表現とラプラス-ベルトラミ作用素によって特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:12:32 GMT)
From Pixels to Privacy-Sensitive Features: An Information-Theoretic Framework for Reconstruction Bounds [0.0] 我々は、トレーニング前に計算できる歪み境界を導出し、トレーニング中にパラメータの軌跡を観察する相手にも適用する。
アナリストは、エラーを測定する表現を選択して、バウンダリがプライバシに敏感な再構築の側面を目標にすることができる。
我々は,LPIPS特徴空間と画素空間において,LPIPSによって直接測定された再構成歪みに対する第1の下位境界を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:52:39 GMT)
Forecasting Corpus-Sampling Disagreement in Masked Text Reconstruction [0.0] 近傍のトークンペア数から構築されたスムーズな予測器を用いて, 50,257 個の GPT-2 ボキャブラリを用いて, マスケテキストの再構成を行った。
それぞれの資料を1つの観測として扱うことで、2つの独立コーパスに適合する予測器間の相違を予想する1次式を導出する。
TinyStories、WikiText-103、CNN/DailyMailでは、各コーパスを512から2,048チャンクの64トークンに成長させ、不一致をわずか5-40%減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:40:47 GMT)
FlyHack: Stress-Testing Mechanistic Claims in a Connectome-Constrained Visual Model [0.0] コネクトームに拘束されたニューラルネットワークは、生物学的成分を介入に直接アクセスできるようにする。
EmphDrosophilaの運動ビジョンモデルであるFlyvisでこれらの依存関係をストレステストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:20:38 GMT)
Finite-Sample Guarantees for Fully Discrete Conditional Diffusion Models [0.0] データから得られた条件付き拡散モデルに対する有限サンプル保証を確立する。
生成した分布の誤差に高確率境界を導出し,必要なスコア評価回数を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:59:18 GMT)
Experimental observation of Higgs oscillations and their power-law decay across pairing regimes in a cavity QED quantum simulator [0.0] Floquetドレッシングを併用した光学キャビティに結合した冷間非縮退型87$Rb原子を用いて,レジーム間のペアリングのダイナミクスを実現し,探索する。
その結果、相互作用量子系におけるペアリング特性と集合励起の直接プローブとして非平衡ダイナミクスが確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:00:02 GMT)
Exact polariton-condensate states via nonlinear Stark coupling [0.0] 結合キャビティのハイブリッドシステムについて検討した。
任意の格子測地および原子分布を解析的に抽出可能な、正確な多体固有状態の多様体を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:29:59 GMT)
Encoding Matters: A Qubit-Efficient Reformulation for Quantum Resilient Routing [0.0] 量子ビットは、アクセス可能な状態空間のサイズを2倍にするため、強力な計算資源である。
キュービットを追加することで、回路サイズ、制約オーバーヘッド、ハードウェアノイズにさらされる。
構造認識符号化の削減により,ロジスティクスやルーティングの問題を量子ビットに効率的にマッピングする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 14:03:01 GMT)
Early Detection of Pension-Sponsor Distress from Public Filings: A Sponsor Vulnerability Index, Stress-Augmented VaR, and Dynamic Self-Investment Caps [0.0] 公開データ上に構築された透過的で再現可能な早期警告パイプラインを提示する。
Sponsor Vulnerability Index(SVI)は、ポイント・イン・タイムのSEC EDGARのバランスシートの基本と2つのマクロシリーズに対する勾配付けされた分類器だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:17:31 GMT)
DyssomniaNN: Multi-Scale Spiking Neural Modeling of Human Sleep Disorders and Perceived Restedness [0.0] 臨床睡眠医学は、客観的睡眠時間と主観的昼時間障害の相違を繰り返す。
本稿では,Borbélyの睡眠ホメオスタシスと概日駆動の2プロセス制御を結合した多スケールバイオ物理計算フレームワークDyssomniaNNを提案する。
同じ72時間光周期で5つの臨床コホートを定式化した:健康管理、概日リズム睡眠覚醒障害(遅延相)、慢性不眠症、パラドックス性不眠症、ナルコレプシー1型。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:52:23 GMT)
Dynamical Lie Algebras for Fixed-Gate Quantum Ansätze [0.0] 我々は、パラメタライズドゲートと非パラメタライズドエンタングゲートを組み合わせた量子回路に関連するリー代数の計算手法を開発した。
我々は、最近の代数的結果の適用性を、量子機械学習で実際に使用されるアーキテクチャにまで拡張することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:04:25 GMT)
Does System One Transfer? Calibrated Typed-Decision Models, Label Budgets, and Translation for Indonesian Regional Languages [0.0] 本稿では,インドネシアの地域言語における商業的Jevモデルとオープンなラヤ・マルチリンガルモデルの事前登録評価について報告する。
Jev は3つのデータセットすべてにおいてインドネシア語に近い文に対してより正確である。
期待されるキャリブレーションエラーは、地域言語では増加しないが、3つのデータセットで独自のエラーをランク付けする能力は低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 04:12:51 GMT)
Does Financial Speech Need Continual Learning Regularization? A Study of EWC and mini-KFAC on Earnings Call ASR [0.0] 一般ドメインの音声コーパスからEarnings22ベンチマークにWhisper-smallを適用すると、その逆が明らかになる。
Mini-Kronecker-Factored Approximate Curvature approximation は単語誤り率を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:34:13 GMT)
Deep Learning Approach for RealTime Contraction Detection in Laboring Dairy Cattle [0.0] 本稿では,牛の労働収縮の自動認識のためのコンピュータビジョンに基づくアプローチを提案する。
本手法は,ビデオフレームから関連する特徴を抽出し,収縮の検出と分類を行う。
本研究は、労働収縮の検出において95%以上の高い精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:55:06 GMT)
Decoupling Logic from Persona: Structural Immunity of Edge LLM Agents to Context Pollution [0.0] 我々は、そのようなエージェントの論理的な部分に何が起こるか、その歴史が長く、誤解を招く、そしてペルソナの重大さについて研究する。
論理的推論とペルソナ表現を分離するデカップリングアーキテクチャ(AO-DA)を提案する。
コード、ロジックパスアダプタ、ログ、分析スクリプトがリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:16:37 GMT)
Decomposing A Neural Learner [0.0] 本稿では,特徴空間全体にわたる不均一な予測可能性を考慮したニューラルネットワーク学習者の確率論的分解を提案する。
本研究では,学習者が予測可能なコンポーネント内の応答分布を復元し,信頼性スコアが個々の観測の予測可能性を特徴付けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:15:05 GMT)
Decoder- and Noise-Aware Optimization Framework for Clifford-Deformed Quantum Error-Correcting Codes [0.0] 本稿では,回路,ノイズモデル,デコーダをブラックボックスとして扱うショット効率の高い探索アルゴリズムであるEvolution-Based Best-arm Identification (EBBI)を紹介する。
EBBIは最大$sim 1100times$で最適なCDを見つける。
我々の研究は、一般的なQECコードに対するスケーラブルなCD最適化に向けた第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:39:27 GMT)
Decentralized Bandit Learning of Markov Perfect Equilibria [0.0] 連続動作を伴う無限水平一般マルコフゲームにおける帯域学習について検討する。
完全分散過程が定常完全平衡にほぼ確実に収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 21:19:15 GMT)
Dataset-Specific Encoding of Image Content Underlies Cross-Dataset Failure in Brain MRI Foundation Models [0.0] すべての表現がデータセット内のMRIシーケンスを認識するが、ほとんどの場合、目に見えない配列では失敗する。
原因はデータセットのエンコーディングやデータセットのシフトではなく、コンテンツ自体がデータセットの異なる方向に沿ってエンコードされている。
広く事前訓練された3DINOとSAM-Med3Dのみ、脳特異的なBrainIACとBrainFMは未訓練のネットワークに劣らない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 05:36:30 GMT)
Cortex: Measurement-Gated Evolution and Pruning of Coding-Agent Skills and Rules [0.0] Cortexは、ハーネスの変更を信頼せずにテストするツールです。
開発者のセッションから修正を再生可能なタスクとして保存する。
再帰する修正を見つけ、一度に1つのスキルやルールを書き、繰り返し実行された場合とそれなしではネットゲインを示す場合にのみそれを保持します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:29:48 GMT)
Correlation-Based Measurement of Entanglement in Rank-2 Mixed States [0.0] 2ビット・複数ビット系のランク2混合状態における相関に基づく絡み合い評価について検討した。
2つのキュービットに対して、これは局所クリフォード変換に関連付けられた非自明な正準符号化をもたらす。
IBM Quantum FakeKingstonバックエンドモデルを用いた雑音シミュレーションにより、解析結果が最大$N=10$ qubitsになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:32:08 GMT)
Continuous-wave AC magnetometry up to hundreds of megahertz using nitrogen-vacancy centers under a strong transverse magnetic field [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、交流磁場に対する量子センサーを約束している。
本稿では、連続波光検出磁気共鳴(CW-ODMR)測定に基づく交流磁気計測技術について述べる。
我々は14.4-632MHzからの交流磁界の周波数可変検出を実験的に達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:42:28 GMT)
Constructive Bounds for the Topological Expressivity of Neural Networks [0.0] ニューラルネットワーク$((X))$の出力のベッチ数の観点からトポロジカル表現性について検討する。
アーキテクチャ $(d,sumlimits_k=1d _k(2k+2),sumlimits_k=1d_k(k+1))$ が任意のベッチ数を持つ球面のウェッジ和と同値な空間ホモトピーを表現できることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:55:33 GMT)
Construction of isoscattering non-isospectral quantum graphs using the concept of a germ graph [0.0] 我々は、散逸を示す等散乱非等スペクトルグラフの族を構築する。
新しいアイソ散乱非アイソ散乱グラフは、既存のアイソ散乱非アイソ散乱グラフを接続することによって構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:37:10 GMT)
Constitutional Gating and Deterministic Recovery for Multi-Agent LLM Negotiation: Ablations Against a Stateful Adversarial Gatekeeper [0.0] 5Pillarランタイムのコンフィグレーション,4ティアのSwarm(ディレクタ,3アジェント多数決,モニタ,スキーマハードゲート),Cognitive Annealingなど,3部構成のコントロールスタックについて検討する。
テストベッドは、スタックがSwarmドリフトに対して構成に整合した戦略を実行し、デッドロックから回復するかどうかを測定する。
スタックは余分なモデルコストでリカバリを追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:49:31 GMT)
Conserved amount, negotiable placement. Prompting perturbs one architecture, an AI reviewer both [0.0] テスラーの保存法則は、問題は既約量の複雑さをもたらすとしている。
重要な部分が固定されている場合、アーキテクチャは量ではなく配置であり、どのレバーが配置を移動しているかが問題である。
AIエージェントは、2つのアーキテクチャ、ミュータティブSpringコントローラと追加のOfficeFloorパイプラインの下で、1つのエンドポイントで60の変更要求を蓄積する。
4つは外部制御であり、素の変更要求から開示された構造的コスト関数までである。
第2のエージェントは、凝集自体の変更と理由をレビューする。
完成した複雑性は、すべての10の細胞で4回の運用で7%から20%に変化し、複雑さは複雑になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:08:23 GMT)
Competitive scaling of small-subsystem-optimization heuristics for LABS [0.0] 我々はNスピンのグローバルシステムを直接最適化する頑丈なシステムと競合する時間とソリューションのスケーリングを示す。
この結果から,少数の論理スピンしか持たない特殊最適化ハードウェアは実用的妥当性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 22:24:12 GMT)
Compass in the Mirror: Quantum Backpropagation with the Hopf Ansatz [0.0] ホップ・アンザッツは、ネストされた2方向の等級分割から正規化された純粋な状態を構成する。
初期のホップ構造は状態を準備し、既知の振幅から座標を復元し、インデックス化された微分アクセスを提供する。
異なる署名された葉の記録は、複雑な位相ブロックを供給する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:00:04 GMT)
Collective Autonomous Vehicle Routing Needs Social Awareness for Coexistence with Human Drivers [0.0] 我々は、自己中心的な旅行時間AV報酬に社会的要素、限界コストを導入する。
IngolstadtとProvinsの現実世界のネットワークの実験では、限界費用の導入はHDVの走行時間の増加を制限することが示されている。
結果は、AVルーティングは利己的な報酬を超えて、すべてのトラフィック参加者の利益のために、その目的にソーシャルコンポーネントを含めるべきであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 11:37:47 GMT)
Clinical value claims in multimodal AI outpace supporting evidence [0.0] マルチモーダルモデルとユニモーダルモデルを比較した177の試験を行った。
このような78の研究で、最強の源のモデルを除外すれば、0.046から0.108まで平均的な上昇が得られた。
推定22%の判定ユーティリティが評価され、将来的なモデルの評価は行われなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:39:12 GMT)
Classification of bipartite observables II: NIP observables and the Todorcevic trichotomy [0.0] 双極子オブザーバブルは、その理想化された応答が連続であるときに安定である。
最初のBaireクラスである時点では、NIPであることを示します。
観測可能な状態に対して、状態の混合は、理想化された応答の遺伝的に分離可能なすべてのコンパクト化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:58:39 GMT)
Can Language Models Learn When to Abstain? Policy Learning and Calibrated Answer Selection [0.0] モデル自体または別のコンポーネントをトレーニングして、回答を確認します。
TriviaQAでは、平均カバレッジは20.2%から30.9%に増加した。
NQ-Openでは、セレクタはフィルタのしきい値平均ユーティリティを改善するが、常に無視するよりもパフォーマンスが悪い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 16:33:27 GMT)
Block encoding of semiseparable matrices via their generators [0.0] 本稿では,2つのジェネレータから直接,ジェネレータで表現可能な半分離型(一対)行列のブロック符号化を行う明示的量子回路を提案する。
Ntimes N$ semiseparable matrix with $N=2n$の場合、回路は2n+2$ ancilla qubitsを使用し、深さは$O(rm polylog N)$ depthを持ち、$(2sqrtN,,2n+2,2 sqrt2 varepsilon)$-block encodingを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:47:10 GMT)
Bicycle Race: small two-block codes on the Pareto frontier [0.0] ラップトップ上での2ブロック符号の広範囲と完全範囲を列挙できる探索パイプラインを設計する。
チェックウェイトで最大320ドル(約3万2000円)から9ドル(約3万2000円)の2ブロックのコードを調査しています。
群代数と国勢調査データを用いて統計検索すると、等間隔での均一な描画の4倍から15倍のよい符号が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:26:49 GMT)
BenCoDiC: A Large-Scale Contextual Cyberbullying Corpus for Bengali Political News Discourse FULL VERSION [0.0] Bengali Con and Diverse Cyberbullying (textitBenCoDiC) コーパス(英: corpus)は、ベンガルの政治ニュースのための文脈的サイバーいじめのリソースである。
textitBenCoDiCは、コンテキスト対応のサイバーバブル検出と、加害者指向の行動およびネットワーク分析をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 07:16:29 GMT)
Below-threshold execution of fault-tolerant ripple-carry addition on a trapped-ion quantum computer [0.0] エラー検出符号に基づく普遍的フォールトトレラント量子コンピューティングアーキテクチャをデプロイする。
このアーキテクチャでは、古典的な入力に対して最大5ビットまでのリップルキャリー加算回路を実行する。
本稿では,バーストエラーフィルタ後の1ビット加算における論理的故障を1つだけ観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 18:12:42 GMT)
Automated Detection and Encoding of Cartographic Signs in Historical Maps [0.0] 複数サインカテゴリと多種多様な地図スタイルにまたがるオープンベンチマークデータセットであるCaSiDDを紹介する。
次に、地図記号のコントラスト付き情報埋め込みを作成するための戦略を示す。
我々の最後の方法は、適応されたRADIOv4のバックボーンに基づいて、シグナリング形式とセマンティクスの両方を効果的にエンコードし、解釈可能な表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:40:59 GMT)
Auditing VLM Benchmarks from Existing Evaluation Runs [0.0] 視覚検出器モデル(VLM)のすべての評価実行によって生成される1回の探究アーチファクト
追加の監査層 VLMEvalKit: 6つの検出器が保存出力上の後処理検出器として動作する。
追加のテキストのみのテキストのみの再実行で、クエスト毎のレポートを出力する視覚的な入力が削除された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:05:22 GMT)
Asymptotic Analysis of Discrete-Time Self-Attention Dynamics in Transformers [0.0] 機械学習において、自己注意力学は変圧器の注意機構を記述し、変圧器の層指標を時間指標として扱う。
平衡の完全な分類が与えられ、その安定性がシングルヘッドとマルチヘッドの場合の両方で研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:39:42 GMT)
An Empirical Case Study of Prompt Engineering Strategies for Bypassing Multi-Layer Agent Security Defenses [0.0] OpenClaw Security Attack and Defense Challengeは、3段階の防衛パイプラインを通じてAIエージェントの堅牢性を評価する。
本稿では,エンタープライズOA,Eコマース,スマートホームのシナリオにおいて,19の攻撃対象にまたがるこれらのレイヤに対して,迅速なエンジニアリング戦略を実証したケーススタディを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 08:25:28 GMT)
All-optical deconvolution via quantum cross-correlation spectroscopy with bright twin beams [0.0] 我々は、コヒーレント反ストークスラマン散乱において、この畳み込み限界を物理的に回避するために量子クロス相関分光法(QCCS)を提案する。
500フェムト秒の時間窓を用いて相関のない背景を抽出することにより、75cm-1プローブ帯域で完全に隠蔽された狭いラマンバンドを検索することに成功した。
本研究は,高忠実度分光法におけるロバストな資源として,マクロな量子相関性を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 06:32:01 GMT)
Adaptive DHiSparse: Speculative Decoding over a Load-Adaptive KV Hierarchy [0.0] ハードウェアが有用なスループットに達する前に、KVメモリの長文配信が終了する。
HiSparseは履歴をホストメモリに格納し、選択したエントリのみをフェッチするが、ロード毎に1つのキャッシュ予算を使用する。
本稿では,階層的スパースKV上での投機的復号化を支援するAdaptive DHiSparseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 15:02:35 GMT)
ANASSA: From High-Level Framework to Low-Level Architecture for Spatial Agentic AI [0.0] 本稿では、ANASSAフレームワークを高レベルアーキテクチャ(HLA)の責務から低レベルアーキテクチャ(LLA)へと洗練する。
結果として生じる設計は、責任境界を維持しながら、実行可能なアーキテクチャ構造に翻訳する。
アーキテクチャはエンドツーエンドの実行トレースを通じて実証され、要求トレーサビリティ、内部整合性、責任保存、技術独立性について分析的に評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 23:03:33 GMT)
AI-Mediation in Retail Markets: Revenue Effects and Assortment Optimization [0.0] 我々は、小売業者がカタログを選択し、AI仲介業者が顧客向けショートリストを作成し、顧客がそのショートリストの中からマルチノミアルロジットモデルに従って選択する、AI仲介の下で小売アソシエーション計画を研究する。
我々は、AIが一定のセグメント別ランキングに従う決定論的調停と、Plackett-Luceモデルに基づく調停の両方を考慮する。
AIメディエーションの会計は、最適な品揃えと収益を大きく変えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:06:18 GMT)
AI-Based On-Board Maritime Object Detection for Earth Observation Payload Data Reduction on Versal Embedded Hardware [0.0] 本研究は, 船舶の船体検出を, ダウンリンクされているものを選択する方法として検討する。
密集した港や海岸のシーンでは、タイルが98%、シーン体積が29%、作物が83%を占めています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 09:26:28 GMT)
A scalable sample-based quantum diagonalization solver for general Pauli-sum Hamiltonians [0.0] サンプルベース量子対角化(SQD)に用いるスケーラブルな基底状態解法について述べる。
このソルバはJAX API上に構築されており、GPUプラットフォームとおそらく多くのGPUハイパフォーマンスコンピューティング機能上で動作することを意図している。
最大230ドルの次元のサブスペースでサブスペース対角化が可能で、より大規模な操作を可能にするアップグレードも可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:47:24 GMT)
A lower bound on the overhead of addressable surgery on sparse stabiliser codes [0.0] 安定化器符号には,スパルス手術用アンシラを用いて測定するために$tilde(k2)$ ancillary qubitsを必要とする論理的部分空間が常に存在することを示す。
CSSコードの場合、ハードサブスペースはall-Xまたはall-Z演算子によって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 03:32:16 GMT)
A data-driven heuristic-ensemble method for behavioural inference in collective-risk dilemma experiments [0.0] 検証プロトコルとともに,個人決定のためのデータ駆動型非生成手法を提案する。
我々はバルセロナで行われているxAire市民科学集団リスクジレンマ実験に対する方法論的アプローチをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:45:37 GMT)
A Warped Born Rule Turns an Observer into a Maxwell's Demon [0.0] ボルン則 $p(m)propto|P_m|rangle|2$ を反則 $p_b(m)propto|P_m|rangle|2b$ で置き換えた結果について検討する。
マクスウェルの悪魔の行動と同様に、単純な観察行為は閉系からエントロピーを抽出しているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 17:57:00 GMT)
A Systematic Study of Security Enforcement at Android Inter-Component Boundaries [0.0] 我々は,Android 17の30以上のGoogleおよびAOSPパッケージ(API 37)において,120評価(5つのインターフェースカテゴリにわたる99のコンポーネント間インターフェース評価,10のプラットフォームセキュリティ制御評価,11の専用のポジティブコントロール)からなるセキュリティ執行の体系的研究を行った。
ゼロパーミッション攻撃モデルに基づく予測観測フレームワークを用いて,各境界の強制機構が設計通りに機能するかどうかを評価する。
97の執行ギャップ(80.8%)と23の執行ホールド(19.2%)がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 13:47:34 GMT)
A Stochastic Analysis Perspective on Diffusion Models [0.0] スコアベース生成モデルにおけるデータ分析の視点について述べる。
まず、スコア関数がLangevinサンプリングとスコアマッチングをリンクする方法を説明する。
次に、固定分布を保存する力学と、所定の限界の族を輸送する力学の区別を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:40:17 GMT)
A Scalable Learned Iterative Solver for Nonlinear MPC via Temporal Decomposition [0.0] 制約最適化のための学習型反復解法(LISCO)を開発した。
ネットワークサイズを地平線から独立させるため,問題解決アーキテクチャにおける問題の時間的構造を利用する。
クローズドループ再サンプリング戦略は、さらにトレーニング分布とクローズドループ動作とを追加のサンプリングコストで整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 12:13:21 GMT)
A General Method for Extending Isoscattering Non-Isospectral Quantum Graphs [0.0] 本稿では,等方性非等方性量子グラフの拡張法を提案する。
新たに構築された拡張グラフも等方的かつ非等方的であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 10:25:36 GMT)
2 Fast 2 Surgery: Fast surgery on QLDPC codes with $\tilde{O}(n(k + d))$ space overhead [0.0] Baspin-Berent-Cohen の高速手術フレームワークは,少なくとも $tildeO(n(k + d))$ ancilla qubits を用いてインスタンス化可能であることを示す。
この結果、早期手術は通常の手術に必要な$tildeO(nk)$オーバーヘッドに匹敵するコストで実行可能であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 09 Oct 2026 02:25:12 GMT)