Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Scaling Laws for Multimodal Data Mixtures [90.6]
テキスト,視覚,音声の3つのモードに対して,データ混合法則を導出する。我々は457万から8.3Bまで、最大150億のトークンで268の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:42:37 GMT)
Answer with Evidence: Consistency-Aware Grounded Visual Question Answering for Roadside Traffic Scenes [74.3]
RoadSceneVQA-Gは34.7Kの質問応答対のベンチマークである。 RoadSceneVQA-Gは34.7Kの質問応答対のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:44:05 GMT)
TGuide: Faster Autoregressive Video Diffusion via Historical Trajectory Guidance [69.2]
本稿では,Anchor-Transport-Correct(ATC)予測器を通じて自動回帰ビデオ拡散を高速化するフレームワークであるTGuideを紹介する。現在のチャンクの前段特徴は空間構造を保ち、前のチャンクの同段特徴は目標認知段階の情報を提供する。 Self Forcing、Causal Forcing、HY-WorldPlayの実験では、TGuideは生成品質を保ちながら、オリジナルの4ステップジェネレータよりも最大1.89タイムの速度アップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:16:40 GMT)
Co-adaptive Rule Routing and Constraining for Structured Knowledge Retrieval [66.8]
Co-Adaptive Rule Routing and Constraining Retrieval (CoRE) CoREは、クエリルペアを事前に定義せずに、各クエリに割り当てる推論ルールと、そのルールの下でエビデンスを取得する方法を学ぶ。 STaRK-QAデータセットの科学的発見、生物医学的推論、電子商取引知識管理に関する実験。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:45:48 GMT)
Remembering What Matters for Long-Horizon Robotic World Models [64.3]
ReCAP(Receding Context with Anchor Preservation)は、長距離ロボットビデオワールドモデルのためのトレーニング不要なコンテキストスケジューリング手法である。凍結自己回帰世界モデルを用いてRT-1,BridgeV2,LIBERO-90,CALVIN上のReCAPを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:01:17 GMT)
SoccerNet-FoulRet: Retrieving Semantically Similar Soccer Foul Videos [60.8]
SoccerNet-FoulRetはセマンティックファール検索の最初のベンチマークである。 SoccerNet-MVFoulデータセットからベンチマークを構築した。ゼロショット映像と視覚言語埋め込みの検索能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:09:36 GMT)
Mixture of Layers: Dynamic Layer Routing for Visual Reasoning [60.0]
Mixture of Layers (MoL) は、視覚パッチレベルでの命令条件付きレイヤルーティング手法である。 MoLは中間視覚エンコーダ層からクエリ関連潜在表現を集約する。 7つのきめ細かい視覚的推論タスクに対する実験は、大幅なパフォーマンス向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 21:23:10 GMT)
Probabilistic Multi-Source Data Selection via Learnable Categorical Priors: Variance Reduction and Guaranteed Derandomization [59.7]
バイレベルデータ選択は、機械学習と統計学における多くの応用における基本的なタスクである。本稿では,マルチソースバイレベルデータ選択問題に対する新しい確率緩和法を提案する。我々のキーとなる考え方は、複数の学習可能なカテゴリ先を導入し、実現可能なデータサブセットでのみサポートされている確率分布をパラメータ化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:14:34 GMT)
OmniCam: Omni-Camera Trajectory Generation via Geometry-Grounded Pose Token Learning [59.5]
我々は,1つのパノラマとテキストの軌跡記述からカメラポーズ列を生成する自動回帰モデルであるOmniCamを紹介する。報告されたOmniCaTの評価では、OmniCamは軌道誤差を28～47%減らし、衝突速度を65.8%減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:35:33 GMT)
Scaling Latent Motor Adaptation to Coordinated Bimanual Manipulation [59.0]
ラピッドモータ適応(Rapid Motor Adaptation, RMA)のような埋め込み型適応法は、相互作用履歴から推定される環境力学の潜在表現に対する条件付けによってこの問題に対処する。我々は,このパラダイムが単一アーム設定から,高次元制御,結合接触,共有物体力などによってさらに複雑になるようなバイマニュアル操作にスケールするかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:49:02 GMT)
AgentGarten: Code Worlds for Evolving Agents [58.2]
AgentGartenは、シミュレータとゲームエンジンを結合してリアルタイムのインタラクティブ環境を構築するフレームワークである。我々の実証的研究は、従来の強化学習と比較すると、わずか4ラウンドで学習するエージェントが数百万に対して、学習効率はかなり向上していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:16:13 GMT)
Sparsity Saves Compute, Not Samples: Oracle Inequalities for Dense and Sparse Mixture of Experts [57.1]
Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、入力依存のルーティング機構を通じて専門の専門家を結合する。専門家とゲーティングネットワークの両方がリプシッツである場合、最小二乗MoE推定器の推定誤差について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:24:04 GMT)
Only What You've Signed up For: Secure Workflows with Constrained Diffusion Agents [55.8]
政策制約型拡散剤(CoDA)について紹介する。 CoDAは、拡散言語モデルの認知プロセス内で、タスク依存のセキュリティポリシーを直接実施する。我々は,静的かつ適応的なインジェクション攻撃の下で,最先端の拡散言語モデルファミリ間のCoDAを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:58:01 GMT)
Last Secure Code Benchmark: Is the Code You Vibe Secure? [55.7]
Last Secure Code Benchmarkは、コーディングエージェントによるセキュアコード生成の包括的な評価である。 450のタスクは7つの広く使われている言語と24のCWEにまたがっており、2025年のCWEトップ25の21と、上位10のKEVの弱点の8つが含まれている。最高のモデルは、すべてのビブコーディング設定にまたがる脆弱性シナリオの12%に過ぎません。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:42:56 GMT)
We Have Been Interpreting Diffusion Transformer Backbone Behaviors Wrong [54.6]
拡散バックボーンは、ネットワークフォワードコール中に多くの中間活性化を生成する。同一のベンチマークプロトコルに対して各アクティベーションを評価すると、深さプロファイルとして逆U字曲線をプロットできる。これは拡散モデルコミュニティにおいて一般的な知識であり、広く採用されているREPAを含む多くの応用に刺激を与えている。トレーニング設定の予測目標に基づいて,REPAのほぼ最適配置を予測する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:26:50 GMT)
Understanding Unified VLMs: From Attention Probing to Guidance Tuning for Multimodal Generation [52.8]
統一視覚言語モデル(VLM)は、テキスト・トゥ・イメージ(T2I)と画像・トゥ・テキスト(I2T)の両方を生成する。条件付き指導の観点から,本問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 23:40:27 GMT)
SEEK: Agentic Knowledge Graph Retrieval for Secure Code Generation [52.5]
大きな言語モデル(LLM)は、悪用可能なセキュリティ脆弱性を導入しながら、機能的に正しいコードを生成することができる。本稿では,セキュリティ知識グラフを構成するセキュアコード生成のためのエージェントグラフRAGフレームワークであるSEEKを提案する。我々は、C、C++、PythonにまたがるCodeGuard+とCyberSecEvalの配布外設定でSEEKを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:37:22 GMT)
SkillHorizon: Constructing Long-Horizon Agent Tasks through Skill Composition [52.5]
ロングホライゾンエージェントは、後のアクティビティが以前の出力と共有状態の変更に依存するように完了しなければならない。 SkillHorizonは、7つのビジネス環境でのスキル構成を通じて長期タスクを構築するベンチマークである。我々は,64Kから1Mトークンの参照インタラクションワークロードを用いた1,050タスクの5つの言語モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:36:39 GMT)
What Really Works for Universal Multimodal Embeddings? A Controlled Study of Contrastive Training Strategies [52.4]
本研究では,制御された再現可能な条件下でのコントラストトレーニング戦略の有効性について検討した。既存の戦略のほとんどは、標準に整合したベースラインよりも限界的な利益をもたらし、全体的なパフォーマンスをさらに低下させています。本研究は,一般的なコントラスト戦略を実証し,汎用マルチモーダル埋め込みモデルのトレーニングに有効なレシピを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:19:27 GMT)
Decision Uncertainty-Oriented Watermarking (DUOW): Securing Multi-Agent Routing Against Policy Cloning [52.1]
Decision Uncertainty-Oriented Watermarking (DUOW)は、モデルパラメータや生成された出力を変更することなく、外部決定層で動作する軽量フレームワークである。 DUOWは高いタスクユーティリティを保ち、最大90%のログ消去の下で信頼性の高いオーナシップ検証を実現し、計算オーバーヘッドを無視できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:51:13 GMT)
AlignAudio: A Unified Dual-Alignment Framework for Noise-Robust Speech-Conditioned Generation [51.9]
音声条件付き生成モデルはクリーンな音響条件下で高い忠実度を達成するが、その性能は環境騒音下では著しく低下する。両アライメントに基づくノイズロバスト生成フレームワークであるAlignAudioを提案する。実験により、AlignAudioはクリーン音声のベースラインに匹敵する性能を維持しつつ、様々な雑音条件で性能を著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:15:57 GMT)
A note on decoherence in quantum cosmology by thermal perturbations: an open quantum systems approach [51.6]
宇宙論的な摂動の熱浴が宇宙の自由度を減らしうるかを研究する。玩具モデルでは, 熱的寄与に対応する特性デコヒーレンス時間スケールがハッブル時間スケールよりも短いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:47:30 GMT)
FleetPilot: Fine-Grained Steering Empowers Real-World LLM Personalization [51.2]
Modelnameはきめ細やかなインスタンスに適したステアリングフレームワークです。ユーザデータからサンプルレベルの干渉を生成し、モデルをフォワードパスに注入してパーソナライズする。その結果,本手法は連続的に性能向上をもたらし,高速シフトおよびデータスパース環境において極めて優れた性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:44:50 GMT)
Zatom-2: Multitask Pretraining on Atomistic Data for Generative Modeling across Domains [51.1]
OMol25とOMat24の電子構造データセットから約500万構造を事前訓練した原子構造生成モデル。 Zatom-2はZatom-1よりも分子分布の忠実度が良く、既存の分子および物質生成ベンチマークで強い性能を発揮する。 Zatom-2は、低力および高力のレギュレーションでサンプル生成を制御する能力を示し、共同生成予測事前学習と転写学習を通じて、低データ環境でのタンパク質生成を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 19:37:44 GMT)
Shaping Latent Mixture-of-Experts: From Expert Geometry to Layerwise Capacity Allocation [51.0]
専門家の局所ジャコビアンランクは、これらの2次元によって連接しており、それらのバランスをとることは、専門家ごとのパラメータの固定でランクの上限を最大化することを示す。さらに、層間パラメータ数、活性化FLOP、通信量定数を維持しながら、奥行きのキャパシティ割り当てを誘導し、専門家の数と形状を共変させるために層間固有次元(ID)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:54:36 GMT)
To Defer or Not to Defer? Online Learning with LLMs and Congested Experts [50.7]
本稿では,LLMの回答の信頼信号を監視するオンラインシーケンシャルな意思決定問題を定式化し,その回答を出力するか,あるいはクエリをキャパシティに制約のある専門家に延期するかを判断しなければならない。 Kullback--Leibler を用いた学習アルゴリズム textttKL-PBD を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 19:14:51 GMT)
Where Did We Go Wrong? Localizing Errors to Repair Multi-Turn Conversations [49.4]
誤解釈を確率論的にローカライズするフレームワークであるLociを紹介する。 Lociはベースライン上のローカライゼーションを改善し,複数のエラーが発生した場合にその利点が大きくなることを示す。次に、誤解釈が自然に発生する自由形式の会話で評価し、最初の失敗後にタスクを完了させるために必要な相互作用を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:10:59 GMT)
Self-Evolving Visual Agent via Margin Reward [49.3]
効果的なツールの実行を学ぶには、通常、キュレートされた質問と回答のペアや、大規模な専門家によるデモンストレーションに頼ります。ラベルのない画像から学習ツールの実行を可能にする自己進化型アプローチであるMarvoを提案する。 Marvo は,(1) ラベルのない画像から質問対を生成する挑戦者,(2) 強化学習を通じて質問を解き,ツールの実行を学習する問題解決者,の2つのエージェントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 17:33:56 GMT)
World2TS: Real-World Event Context for Time-Series Forecasting [48.7]
時系列予測は、幅広い現実世界の応用において重要な役割を果たす。 World2TSはスケーラブルな構築フレームワークであり、リアルタイムイベントコンテキストによる時系列予測のための大規模データセットである。我々はWorld2tsデータを構築し、このデータには6つのドメインにわたる31のデータセットが含まれており、4,179のシリーズ、97.100万の観測、1,159のイベント、56,846のイベントシリーズリンクが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:31:14 GMT)
Retraining-Free Depth Pruning of Vision Transformers: A Cross Domain Study of Layer Redundancy [48.1]
類似性に基づく冗長性解析を視覚モデルに拡張する。いくつかのトランスアーキテクチャにおける冗長性パターンについて検討する。与えられたデータセットに対して最適なプルーニング構成を自動的に識別するモデル選択パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:40:32 GMT)
AlignPoison: Conditional Targeted Poisoning of Generative Recommenders via Decoding-Aligned Prefixes [47.3]
自己回帰復号に基づくジェネレーティブレコメンデーションモデルは、古典的なランク付けベースのシステムに代わるものとして採用されている。本研究では, 条件付き標的中毒に対する遺伝子的推奨者はどの程度の感受性があるのか, と問う。 1%未満の合成相互作用を注入すると、トリガーの下で悪意のある標的を促進できる可能性が著しく高まる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:36:15 GMT)
Self-improving data synthesis can scale embedding models across domains and tasks [46.9]
新しいタスクに埋め込みモデルを適用するには、タスク固有の情報ニーズと関連基準を反映したトレーニングデータが必要である。本稿では、自己改善ループが再利用可能な合成命令を反復的に洗練する新しい検索データ合成手法であるSynTRAを紹介する。 15のドメインにまたがる24の検索データセットに対する実験は、合成されたデータの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:50:48 GMT)
Learning to Extrapolate in Depth with Looped Transformers [46.2]
ループ変換器は繰り返しにまたがってひとつのブロックを再利用し、自然な疑問を提起する。本研究では、より難しいグラフがより長い範囲の情報伝達を必要とする全ペアグラフ接続について検討する。このウィンドウに対して明確なエンドポイントを導出し、トレーニングの深さと硬さの関数としてトレーニングを超えて解けるグラフ硬度を束縛する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:30:59 GMT)
A complete classification of operator controllability for closed three-level quantum systems driven by a single control [46.1]
単一コヒーレント制御により駆動される有限次元閉量子系の演算子制御性について検討する。第1の条件は、制御されたエネルギーレベルのシフトが加えられたときにシステムの制御性が保存される十分な条件を与える。二つ目は、力学リー代数が$mathfraksu(N)$を含み、従って系が作用素制御可能であるような、十分な基底要素条件を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:10:13 GMT)
Learn the Dynamics, Enforce the Physics: Generative Latent Operators for High-Dimensional Beam Evolution [46.1]
本稿では,ビーム進化のための物理制約付き生成潜在演算子GLOBEについて紹介する。 GLOBEはビーム場状態をコンパクトな潜在空間に圧縮し、2つの成分に分解する。状態特異的でパラメータフリーな演算子によって磁場制約を強制し、ポアソンが静電状態の電場を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:48:49 GMT)
SPARE: Shared Perception and Adaptive Retrieval of Evidence for Streaming Video Understanding [45.3]
ビデオの理解をストリーミングするには、観察されたビデオからの質問に答える必要がある。適応的履歴検索と視覚的エンコーダ共有を組み合わせたフレームワークであるSPAREを提案する。視覚のみの入力で、SPAREはOVO-Benchのリアルタイムおよびバックワードタスクグループで77.78%、StreamingBenchで73.31%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:37:10 GMT)
Declared but Unaccountable: Measuring the Seller-Identity Gap in Advertising Supply-Chain Transparency [44.8]
広告の透明性は最小限の責任条件に依存している。利用可能なレジストリは、宣言された売り手IDを省略するが、公開検証パスが壊れる。 233.4百万の正規化広告透明性記録を用いてそのギャップを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:19:38 GMT)
Getting Space Right: Agentic Rewards for Image Generation [44.0]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は空間テキスト・画像生成において有望であるが, 既存の研究は政策最適化に重点を置いている。本稿では,再利用可能な検証指導と特殊な視覚ツールを組み合わせたカリキュラム誘導型RLフレームワークを提案する。 SpaRW-Evalでは、SpatialCriticは95.1%の精度を達成し、320B GLM-5.3-Flashを40倍の8Bバックボーンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:13:18 GMT)
Harmony Harness: Multi-Objective Self-Evolution of Agent Harnesses [43.6]
本稿では,多目的・構成的ハーネス進化のためのフレームワークであるHarmony Harnessを紹介する。 SecRepoBench と BaxBench にまたがって、Harmony Harness は強いハーネス進化ベースラインを上回っている。以上の結果から,客観的トレードオフとハーネス構造の両方を明示的にモデル化することで,より強く,より伝達可能なエージェントの進化がもたらされることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:06:59 GMT)
Words to World: Benchmarking LLMs in Interactive Physical Environments [42.6]
大規模言語モデル(LLM)は、ツールを起動し、デバイスを操作し、物理的な世界に影響を与える決定を下すことができる。閉ループ物理相互作用におけるLLMの測定のためのベンチマークを示す。各タスクでは、モデルが命令を発行し、環境から物理的フィードバックを受け取り、結果の状態を理解し、それに応じて次のアクションを適用する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 23:40:54 GMT)
Physics Foundation Models for Efficient Control of Fluid Flows [42.6]
本研究では,PDE予測のための物理基礎モデル (PFM) を閉ループ流動制御に再利用できるかどうかを検討する。フリーズした事前学習表現に軽量なガウス俳優と批評家の頭部をアタッチすることで、PFMベースのコントローラを構築する。我々は,HydroGymの2次元コルモゴロフ流環境に対する渦度観測によるアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:51:19 GMT)
ShellElastic: Scalable Elastic Pretraining with Simultaneous Maximal Updates and Hyperparameter Transfer [42.3]
私たちのものは、隠れた次元を密度の高いコアと連続したシェルに整理する弾性変換器です。 muEはOursや他のエラスティックアーキテクチャへの最大更新パラメータ化(mup)の拡張である。単一のOurs実行はサブネットワークを生成し、MateFormerと完全に弾力的なベースラインを一致したパラメータ数で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:56:52 GMT)
AphaVoice: Text-to-Speech Model for Aphasia Patient Simulation [42.2]
AphaVoiceは、高度に現実的な失語を合成するために設計された新しいテキスト音声合成フレームワークである。 AphaVoiceは、時相測定において既存のモデルよりも優れたパフォーマンスで、ジスフルエンシの臨床的特徴を捉える優れた能力を示している。最終的に、AphaVoiceは、失語症に関連する医療訓練と臨床シミュレーションのためのスケーラブルで高忠実なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:22:51 GMT)
RootSLAM: Square Root Bundle Adjustment for Visual-Inertial SLAM [42.0]
RootSLAMは、Basalt上に構築されたマルチカメラセットアップのためのビジュアル慣性SLAMシステムである。我々は、動きから多カメラ視覚慣性SLAM設定への構造から正方形根束調整の定式化を適応する。我々は、私たちのコントリビューションのアブレーション研究とともに、アートの現状に対するベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:15:16 GMT)
HarnessSecurity-Bench: Do Security Mechanisms Really Protect Coding Agent Harnesses? [40.3]
我々はHarnessSecurityについて紹介する。HarnessSecurityは、オープンソースおよびクローズドソースコーディングエージェントハーネスの最初の体系的な実証的研究とベンチマークである。そして,研究者による独立した評価と大規模言語モデル (LLM) の判断を用いて,400個のハーネス・メカニズム細胞を評価した。確認された機構実装の約半数がオプトインであり、クローズドソースハーネスは相当な証拠ギャップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:32:37 GMT)
Chunk-wise Model-based Policy Optimization [40.2]
本稿では,チャンクワールドモデルを用いたモデルベースRLアプローチを提案する。我々は,HumanoidBenchからの高次元ヒューマノイドタスク19の課題について評価し,四足歩行のための実世界への展開について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:33:12 GMT)
WorkBorne: Discovering Agentic Tasks from Real-World Artifact Transitions [40.2]
エージェントタスクのライフサイクル全体をモデル化するための中心的なプリミティブとして,アーティファクト遷移を利用する合成フレームワークであるWorkBorneを紹介する。我々は1,061個のアーティファクトコーパスと7,882個のタスク環境を構築し、15,485個の高品質なトラジェクトリを生成し、53.6%が30個のアシスタントターンを超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:37:47 GMT)
LongHisDoc: A Comprehensive Benchmark for Chinese Long Historical Document Understanding [40.1]
LongHisDocは101のPDF文書から派生した1012のエキスパートアノテーション付きQAペアで構成されている。 10のカテゴリにまたがり、シングルページ、クロスページ、マルチホップ、未解決の4つのQAタイプがある。評価の結果,LVLMは62.9%,LLMは69.9%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:44:08 GMT)
AD-GS: Anatomical Density-guided 3D Gaussian Splatting for Sparse-View Dental CBCT Reconstruction [39.8]
Sparse-view Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) は放射線線量削減とスキャンに不可欠である。最近の3次元ガウス散乱(3DGS)に基づくCBCT再構成法は勾配駆動型密度化に依存している。本稿では, 解剖学的密度誘導型3次元ガウスめっきフレームワークであるAD-GSについて, 減衰に注意するマルコフ・チェインモンテカルロサンプリングプロセスとして, ガウス密度化を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:35:57 GMT)
YOUDrive: Driving Style as a Composable Direction for End-to-End Autonomous Driving [39.7]
YOUDriveは、連続的で構成可能な運転スタイル制御のためのヴィジュアル・ランゲージ・アクション・プランナーである。各教師の行動はタスクベクトルに蒸留され、プランナーの表現のスタイル方向を誘導する学習パラメータが更新される。フローマッチングデコーダは、マルチモーダルな軌道分布をモデル化し、運動論的に実現可能な運動代替物を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:52:32 GMT)
KV4-RL: Unlocking Faster Asynchronous Rollouts for RLVR with INT4 KV Cache Quantization [39.4]
非同期ロールアウトは、長期発生時の低利用率を低減し、検証可能な報酬(RLVR)による強化学習の効率を向上させる。我々はこの速度KV濃度を特徴付け、KVキャッシュの量子化は重量のみの量子化や重量活性化の量子化よりも大幅に加速することを示した。我々は、キャリブレーションのないINT4 KV量子化と、注目シンクの選択的INT8保護と最近の文脈を組み合わせたemph KV4-RLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:24:03 GMT)
[Re] Boosting the Visual Interpretability of CLIP via Adversarial Fine-Tuning [39.2]
CLIPのイメージエンコーダの視覚的解釈性を高めるために,標準正規化を用いた非教師なし逆向き微調整法(AFT)を提案する。我々は,サリエンシマップの品質向上,コンセプトアライメントの向上,アウト・オブ・ディストリビューションデータセットへの転送可能性の向上,ゼロショット精度でのトレードオフに関する重要な主張を再現する。我々は,サリエンシ・サスウェイトの範囲にまたがる拡張を評価し,明示的なサリエンシ監視が局部化の指標を緩やかなコストで改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:48:57 GMT)
Metric-Driven Reinforcement Learning for Object Hallucination Reduction in LVLM-Based Image Captioning [39.1]
LVLM(Large Vision-Language Models)は、特に画像キャプションにおいて、視覚的および言語的理解において優れている。データセットを強化した教師付きトレーニングや、人間のフィードバックからの強化学習を含む、以前の治療法は、約束を示しているが、コストのかかる人間の関与に大きく依存している。自然言語処理(NLP)メトリクスによって駆動されるLVLM画像キャプションにおける物体の幻覚を軽減するための強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:47:47 GMT)
Learning Dynamic Grasping [38.9]
キャラクタアニメーション,拡張現実,エンボディエージェントの4Dハンドオブジェクト把握シーケンスを合成する。我々のフレームワークは、物体の運動回復から手動生成を分離する。 latentHOIと比較して,本手法は各設定においてよりスムーズな手と物体の動きを生成し,接触と侵入の指標を一致または改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:06:43 GMT)
FreeCHROMA: Generative Chroma Keying from Unaligned Background References [38.6]
生成ビデオ合成のためのパラメータ効率のよい手法で事前学習したビデオ拡散モデルに適応するFreeCHROMAを提案する。このモデルは、フォアグラウンドを参照された環境に統合し、コヒーレントな背景を生成しながら、フォアグラウンドのアイデンティティ、動き、微妙な視覚的詳細を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:21:15 GMT)
CUSE: Fine-Grained Multimodal Unlearning with Counterfactual Guidance and On-Policy Self-Distillation [38.6]
CUSEは、大規模言語モデルのための非学習フレームワークである。これは、現在のポリシーからサンプリングされた応答に対するトークンレベルの忘れと保持ターゲットを蒸留する。 MLLMU-Benchでは、CUSEはリザーブセットのROUGE-Lを33.6%削減し、保持セットのROUGE-Lは最強のベースラインよりも1.2%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:37:30 GMT)
DEFT: Disentanglement-Enhanced Fine-Tuning for EEG Foundation Models [38.1]
本研究では,EMFファインチューニング用プラグアンドプレイアダプタとしてDistangled EFM Fine-Tuning (DEFT)を提案する。 DEFTは、事前訓練されたトークンをタスク指向のコンテンツと主観一貫性のあるスタイルに分割し、下流の予測を実行する。複数のEEGデータセットと4つのEMMバックボーンにわたる実験により、DEFTは微調整ベースラインにマッチする改善がなされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:54:09 GMT)
FidelityQ: Preserving Predictive Fidelity in Ultra-Low-Bit Language Model Quantization [37.8]
本稿では,2ビットまでの重み精度で予測忠実度を維持するスカラー量子化フレームワークを提案する。 LLaMAおよびQwenファミリーの実験は、重量限定および共同量子化設定におけるFidelityQの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:06:52 GMT)
MCPDisCo: Seesaw-Mitigated Tuning for MCP-Native Agents [37.5]
MCP-ネイティブエージェントのためのエコシステムスケール強化学習フレームワークであるMCPDisCoを提案する。一つの目的において改善が伴う共同学習失敗モードである-tool seeawについて検討した。 MCPDisCoはより少ない連鎖トークンでより高い成功を収める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:29:23 GMT)
FDE-Bench: Evaluating End-to-End Delivery from Underspecified Real-World Business Requests [37.1]
FDE-Benchは、エンド・ツー・エンドのデリバリタスクにおいてエージェントを評価するために、実際の顧客プロジェクトから構築された最初のベンチマークである。以上の結果から, 信頼性の高いFDEレベルのエンドツーエンドデリバリは, 評価エージェントの到達範囲外であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:53:42 GMT)
PURE: Refining Feed-forward 3D Reconstruction with Unlabeled Post-training [37.0]
重要な制限は、高価な深さに依存し、カメラがアノテーションをポーズすることにある。トレーニング後改良フレームワークである textbfPURE を提案する。 PUREはアノテーションに頼る代わりに、最先端の2Dプリエントから堅牢な構造知識を4Dフィードフォワードアーキテクチャに蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:16:05 GMT)
One-Way Coupling via Patchwise Adaptive Normalization in Transformer Surrogates [36.7]
Patchwise Adaptive Normalization (PAdaNorm)を導入し、状態トークン化に対応するパッチにフィールドを分割する。我々は、Walrusにインスパイアされたトランスフォーマーアーキテクチャを用いて、3つの異なるドメインのデータセット上でPAdaNormを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:02:39 GMT)
HarnessSQL: Harness-Native Training for SQL Agents in Realistic Database Environments [36.6]
データベースエージェントをその実行ハーネス内で直接訓練することは、複雑なロングホライゾンデータベースをマスターするのに不可欠である。本研究は,データベースエージェントを実行ハーネス内で直接訓練することが,複雑な長期データベースの習得に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:23:39 GMT)
Towards Merging-conditional Backdoor Unalignment against Large Language Models [36.0]
OMCB(One-sided Merging-Conditional Backdoor) OMCBは1つのスタンドアロンモデル内では休眠状態であり、検出できないが、マージによって安全性が低下する。この知見に基づいて,メタラーニングに基づく攻撃フレームワークSMOKEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:19:29 GMT)
Rethinking Opinion Measurement Interfaces for Human-in-the-Loop Optimization [35.4]
ヒューマン・イン・ザ・ループ最適化(Human-in-the-loop optimization)とは、人間の意思決定者に対して選択を提示し、システムパラメータを反復的に最適化するために判断をクエリするシステムを指す。ユーザインターフェースは通常、絶対的な評価尺度を提供するか、あるいは望ましい選択肢を求める。本稿では,人為的ループ最適化のための意見計測インタフェースの設計空間を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:25:03 GMT)
Demiurge: Forging Navigable 4D Worlds via Autoregressive Video Rerendering [35.2]
Demiurgeは動的4Dポイントクラウドメモリキャッシュ上に構築された自動回帰ビデオリレンダリングパイプラインである。 4つのコンポーネントを通じて、トラジェクトリ間の一貫性を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:57:50 GMT)
Conformal Sequential Decision Making With Cost and Sublinear Policy Regret Guarantees [35.1]
本稿では,オンラインコンフォメーション・エピソード・エージェント (OCEA) を提案する。 OCEAは各状態列および内部乱数性の実現に要するコスト制約を満たすことを証明した。リスク逆制御と歪み保証付きオンライン圧縮にOCEAを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:46:27 GMT)
CFG-Policy: Unified Diffusion Policy Learning Framework via Classifier-free Guidance [35.0]
CFG-Policyは、探索と搾取を2つの生成ポリシーに分けている。 5つのMuJoCoタスクとRoboTwin操作タスクのFlowSDE+PPOのパフォーマンスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:09:24 GMT)
Render to Reason: Novel-View Semantic Prediction Improves Spatial Understanding in VLMs [34.8]
最近の研究は、幾何学的信号が空間的推論を促進することを期待して、事前訓練された3次元モデルから幾何学的特徴を持つ視覚言語モデルを強化している。幾何学的特徴と標準的な空間的QAの訓練を単純に融合させることで、高レベルマルチホップタスクの限界改善しか得られないことがわかった。本研究では,非観測視点のセマンティックレイアウトを予測するためにモデルを必要とする補助訓練タスクとして,textbfnovelviewセマンティックレンダリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:47:35 GMT)
PAT: A Personality-Driven Augmentation and Transfer Learning Framework for Depression Detection on Social Media [33.5]
うつ病は世界中で何百万人もの人に影響を与えている精神疾患である。存在? 自動うつ病検出で有望な結果が得られました。 PAT(Personality-driven Augmentation and Transfer Learning frame)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:30:22 GMT)
Drive3R: Block-wise Streaming Geometric Foundation Models for Autonomous Driving [33.3]
Drive3Rはブロック単位でストリーミングされる幾何学的基礎モデルである。局所的な将来の文脈の喪失を回避しつつ、完全な双方向の注意のボトルネックを解消する。 nuScenes、KITTI、AbsRelに新たな最先端技術を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:35:06 GMT)
MORE: Learning Motion-Oriented Registers for Driving World Models and Planning [32.8]
潜在世界モデルは、エンド・ツー・エンド・ドライブのためのリッチ・セルフ・スーパービジョンを提供するが、事前訓練されたビジュアル・エンコーダの密集した機能をワールド・ステート・インタフェースとして継承することが多い。視覚的事前学習は情報豊かで空間的に密集した特徴を生み出すが、動作条件付き世界モデリングや計画への適応は下流の訓練に委ねられる。ビデオ事前学習は、継承された視覚的特徴に適応するために下流のトレーニングに頼るのではなく、下流の世界モデリングと計画に適した状態表現を直接学習すべきである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:43:06 GMT)
EviScene: Beyond "Is It AI?" for Agentic Image Factuality Assessment [32.3]
EviLensは10,174の画像と反響画像の専門家レビューされたベンチマークである。 EviSceneは、視覚検査、外部検索、エビデンス分析をインターリーブするマルチモーダルなReActエージェントである。 1,527イメージテストセットでは、トレーニングされたQwen3.5-9Bエージェントが79.05%のバランスの取れた精度と52.26%の厳密な証拠充足率(SESR)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:52:41 GMT)
Training-Free Multi-Agent Cooperative Embodied Search from Uncertain Vision-Language Priors [32.1]
VLN(Real-world Vision-Language Navigation)は、エージェントが部分的に観測可能である必要がある。本稿では,地図レス環境における協調型マルチエージェント探索のための軽量で,トレーニング不要で,不確実性を意識したフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:22:39 GMT)
Attribute-Centric Vision-Language Alignment for Fine-Grained Gait Understanding [31.9]
歩行属性認識は、微細な歩行理解への具体的な経路を提供する。 RA-GARは、歩行属性認識のための大規模ベンチマークである。 Git-VLは属性中心の視覚言語アライメントフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:08:08 GMT)
TagBO: LLM-Driven Task-Aware Graph Bayesian Optimization for Scientific Discovery [31.4]
科学的発見における混合変数最適化は、しばしば高価な実験的な評価の下で大きな空間を探索する必要がある。本稿では,リレーショナル事前情報と記述子に基づく構造情報を統合するTagBO(Task-aware Graph Bayesian Optimization)を提案する。そこで,TagBO は様々な機能を持つ LLM の固定評価予算の下で,サンプル効率を継続的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:21:40 GMT)
SkillForgeBench: Evaluating Agent Reliability Grounded in Agent Skill Specifications [31.3]
SkillForgeBenchは、多様で手続き的に複雑な要件を厳密に満たすエージェントの能力を評価するツールである。 3つの共同設計段階にまたがって実行ブループリントを統一する。 Opus 4.8が主導する8つのメインストリームエージェントの中で、能力の急激な階層が明らかにされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:40:38 GMT)
Adversarial Gradient Forcing for Robust Few-Step Autoregressive Video Generation [31.2]
本稿では,数ステップの自己回帰ビデオモデルのロバスト性を改善するために,Adversarial Gradient Forcing (AGF)を導入する。 AGFは、将来のブロック予測からの分布整合勾配を用いて、自己生成履歴の逆摂動を選択する。 AGFは60秒ビデオ生成でVBench Totalスコアが最も高く、4分間ビデオ生成で最高の視覚的品質を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:22:20 GMT)
Energy Ring: Stabilizing Feature Energy for Reliable Test-Time Discovery [31.0]
Test-Time Discovery (TTD) は、既知のクラスを認識し、モデルがすでにデプロイされている間に新しいクラスを検出することを目的としている。既存のTTD法は過度に保守的であり、既知の特徴と未知の特徴が一緒に崩壊し、テスト時間適応時に分離することが困難である。エネルギー環に2種類のクラスを固定することにより、このギャップを安定化するエネルギー環を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:36:12 GMT)
PGSB: Pretrained-Guided Shared Basis for LoRA Model Merging [30.9]
Low-Rank Adaptation (LoRA) は,各タスク適応を,凍結した事前学習重量に対する低ランク更新として表現することで,モデルマージの効率的な代替手段を提供する。本稿では,LoRAモデル統合のための2段階フレームワークであるPretrained-Guided Shared Basis (PGSB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:26:51 GMT)
Vela: User Behavior as Supervision Sparks LLM Intelligence [30.3]
大規模言語モデルは、ユーザの長期的な行動履歴に作用するアプリケーションにますます多くデプロイされている。現在のモデルは静的テキストや合成データに基づいてトレーニングされており、どちらのモデルも時間の経過とともにユーザーの振る舞いを捉えない。本稿では,実際のユーザ行動データをトレーニング可能なタスクやトラジェクトリに変換するフレームワークであるVelaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:28:00 GMT)
ProgAgent: Learning Tool Orchestration through Programmatic Training [29.6]
Programmatic Tool Calling (PTC) は実行可能なコードを通じてツールを呼び出し、中間結果をコンテキストに付加するのではなく、実行時変数に格納する。 ProgAgentは、長距離タスクを合成するためのパイプライン、軽量PSCランタイム、および2段階のトレーニングレシピからなる完全なPTCトレーニングスタックである。 ProgAgentは、4つのベンチマークで比較された同等サイズのベースラインよりも高いパスレートを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:57:26 GMT)
On the Complexity Gap Between POMDPs and Multi-Environment POMDPs [29.6]
我々は、ME-POMDPの複雑さの展望を、どのサブクラスが$mathsfPSPACE$-completenessを保持するかを識別することによって拡張する。まず, ブラインドMDPと決定論的POMDPの$mathsfNP$-completenessを, ある閉包混合条件を用いて証明する。次に、その閉包条件を満たさないサブクラスに対して$mathsfPSPACE$-completenessを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:45:16 GMT)
Beyond Outcome Feedback: Trajectory-Quality-Guided Experience-based Learning [29.6]
本稿では,プロセスフィードバックを取り入れた学習フレームワークTQG-Expを提案する。具体的には,タスク完了とプロセス品質を共同で検討し,学習信号を提供するトラジェクティブ品質損失(TQL)を紹介する。 TQG-Expは既存のエクスペリエンスベースの手法よりも優れており、Avg.@3が最強のベースラインである4.50と8.55ポイントで改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:50:09 GMT)
Mobile-4DGS: Unified Static-Dynamic Real-time Mobile Gaussian Splatting [29.0]
Mobile-4DGSはモバイルプラットフォーム上でリアルタイムの静的および動的ガウスレンダリングのための軽量フレームワークである。本研究では,2次ガウス運動,学習可能な時間的サポート,2値の静的な分割を構成することで,コンパクトな4次元表現を開発する。静的および動的シーンの実験では、Mobile-4DGSは、競合する視覚的品質を維持しながら、ストレージとレンダリングのオーバーヘッドを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:23:11 GMT)
Prediction with Expert Advice under Heavy-Tailed Losses [28.9]
我々は、巨額の損失を受けた専門家のT$ラウンドに対して、専門家のアドバイスで予測を調査する。我々はミニマックス擬似回帰率を$(T)frac11+(log K)frac1+)$とみなし、自己有界環境においてギャップ依存の下界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:25:42 GMT)
Test-Time Compute for Humanoid Behavior Foundation Models [28.6]
テスト時間コマンド最適化(TTCO)を導入し、入力コマンドを特定のBFMに適応させて、所望の動作に近い実行軌道を生成する。 AMASSデータセット上の3つのBFMを通して、TTCOは平均的な世界的体位誤差をシミュレーションで79～84%削減する。第3に、TTCOは、オリジナルの遠隔操作体動コマンドを必要とせずに、記録されたロボット軌道からBFM固有のアクションラベルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:19:47 GMT)
Compositional Concepts Erasing: Disentangling Object-Style via Domain Manifold Unlearning [28.3]
拡散モデルは違法コンテンツの生成と著作権侵害に重大なリスクをもたらす。本研究では,ドメイン・マニフォールド・アンラーニング(DMU)を提案する。 DMUは、破滅的な忘れ、バッチアンラーニングとシーケンシャルアンラーニングの最先端の手法を著しく緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:22:31 GMT)
MemTrace: State-Consistent Memory for Long-Horizon Coding Agents [28.2]
本稿では,実行履歴を保存するメモリシステムMemTraceを紹介する。 MemTraceは履歴をキー情報に固定された不変メモリトレースとして保存する。 MemTraceは現在のリポジトリの状態に対する妥当性を確認し、次のアクションに必要なものだけを取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:40:20 GMT)
Coarse-Graining Recursive Expert Computation: Continuation-Relative Interfaces and Failure Modes [28.2]
本稿では,それに続く計算によって代替品の評価を行う連続相対評価フレームワークを提案する。このフレームワークは、スキップされた計算、実行された操作、下流の損失の要約を区別する。実験により、表現の忠実さとタスクの喪失は、異なる適合する目的に好適であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:21:04 GMT)
Compositional Average Velocity Modeling for Efficient Diffusion Offline Reinforcement Learning [27.7]
InsQLは、反復サンプリングとBPTTを排除しながら拡散モデルの表現能力を維持する単一のステップ生成ポリシー学習フレームワークである。構成的平均速度モデリングと行動規則化アクター--批判的最適化を単一のフレームワークで統合する。実験では、InsQLは最先端の拡散ベースのメソッドと一致またはオーバーし、トレーニングと推論時間の両方を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:11:52 GMT)
CAST: Real-Time Motion Capture for Any Skeleton Topology [27.2]
我々は、学習した局所回転と予測された大局的な骨方向によって導かれる幾何補正を組み合わせたモーションキャプチャーフレームワークであるCASTを提案する。 TopoCap評価プロトコルによる実験により,提案手法は異なるターゲットトポロジ間の動き回復を改善することが示された。因果CAST-Bは、イメージエンコーディングとモーション予測をカバーした1つのNVIDIA A100 GPU上で51FPS以上を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:22:07 GMT)
C2Flight: A Closed-Loop Co-Simulation Framework for Early-Stage Evaluation of Heterogeneous UAV Computing Systems [27.0]
この研究は、パラメータ化されたデータフローグラフとしてターゲットシステムを表すクローズドループコシミュレートフレームワークであるC2Flightを提示する。グラフランタイムは、バッファリング、アクティベーション、リソース共有、通信、ローカルタイミングがクローズドループ飛行行動に与える影響をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:31:54 GMT)
Energy-Guided Learning for Heat Equation with Noisy Source: Optimal Estimation and Generalization Bounds [26.8]
有限サンプルデータからノイズ源関数を持つ熱方程式の学習解の統計的推定と一般化特性を特徴付ける。解析の結果,線形放物型PDEの学習は,静的楕円問題とは対照的に,空間的正則性と時間的正則性の間に固有の異方性を示すことが明らかとなった。具体的には,時間的サンプリング,空間分解能,解の滑らかさの相互作用を明示的に捉えた非漸近的速度-最適推定誤差と一般化誤差を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:35:03 GMT)
StateSkill-Agent: An Effective and Efficient Embodied Agent via State-conditioned Skill [26.7]
エンボディエージェントのための新しいスキル表現であるStateSkillを提案する。 StateSkillの中核となる考え方は、有限状態マシンとして具体化された相互作用体験をモデル化することである。我々はさらに、StateSkillを反復的に洗練する経験駆動進化機構であるStateSkill-Evolveを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:42:27 GMT)
From Existing Methods to New Research Ideas: Two Perspectives on Recursive Self-Improvement [26.6]
再帰的自己改善(RSI)は、自身の継続的な開発に参加するAIシステムへのルートを提供する。最近の方法では、言語エージェントがパラメータ、メモリ、スキル、コードの変更を保持でき、その後の実行と改善が可能になる。これらの手法が2つの相補的な視点から新しい研究のアイデアにどのように影響を与えるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:19:13 GMT)
Blending experimental electron density information to protein-ligand interaction [26.3]
CoDEは、実験密度マップ上で事前訓練された座標と密度の表現である。原子占有率,実験電子密度,勾配等を組み合わせた共有3次元ボクセル格子上に各結合部位を表現した。凍結エンコーダは, (i) リーク制御された分割条件下での結合親和性回帰と (ii) ポケットコンディショニングによるリガンド生成という2つの下流タスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:32:01 GMT)
DeKoR: Decomposed Knowledge Routing for Efficient GNN--LLM Fusion [26.1]
DeKoRは、グラフニューラルネットワーク(GNN)と大規模言語モデル(LLM)の知識融合のための効率的なフレームワークである。効率的な知識伝達を可能にするために、DeKoRはLLMの知識を補完的なローカルおよびグローバルなビューに分解する。適応ルータは、選択的な知識融合を可能にするために、各ノードが専門家にどれだけ依存すべきかを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:28:10 GMT)
CAG-WAM: Causal Action-Gain World Action Models for Robot Manipulation [25.6]
World Action Models(WAM)は、アクション生成と将来の予測を組み合わせる。候補アクションに関連付けられた未来は、アクション誘発および環境駆動的な変化を含むかもしれない。我々はCausal Action-Gain World Action Model (CAG-WAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:40:37 GMT)
SanSi: A Looped Typed Decision Model for System 1.5 Thinking [25.4]
我々は、1つのパスと生成された推論の間に何が存在するかを研究する。本研究では,事前学習したループ言語モデルを型決定モデルに変換するSanSiを提案する。 59のソースから10,027のテスト判断で、SanSiは72.0%の精度に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 22:45:38 GMT)
More Domains, No Gains? FLO: Fast-Slow Reciprocal Learning for Multi-Domain Graph Pre-training [25.4]
Graph Foundation Modelsはグラフインテリジェンスを進化させる可能性を秘めている。 Floはマルチドメイングラフ事前トレーニングのためのFast-sLow reciprOcalアプローチである。 12のデータセットでは、ドメインの多様性の増加によるFLOのメリットは、クロスドメインおよびクロスタスク転送における最高の平均パフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:12:53 GMT)
MHWA: Multi-timescale Hierarchical World-Action Model [25.3]
MHWA(Multi-timescale Hierarchical World-Action model)を導入し,グローバルなコンテキスト更新頻度を低減するために,高度に高レベルなコンテキストチャネルを利用する。この結果から,MHWAは,10パーセントのオフラインデータを用いて,14ゲームAtariサブセット上の3つのトレーニング種に対して 0.884 の IQM 正規化スコア(HNS)を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:47:09 GMT)
Joint Discrete and SE(3) Diffusion for Protein Interface Design [25.2]
PIDiffはタンパク質-タンパク質複合体設計のための物理化学的に強化された多モード拡散フレームワークである。 PIBenchはタンパク質データバンク(PDB)から派生した多種多様な標的足場を持つタンパク質複合体データセットである PPFrameは、シーケンス設計の成功率、構造結合エネルギー、および全てのタスクにおけるシーケンス構造共設計可能性において、ベースラインメソッドを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:16:12 GMT)
WorldFact-Bench: Beyond Image-Internal Plausibility to Image-World Consistency [25.1]
単一画像から画像世界の一貫性を評価するためにWorldFact-Benchを導入する。 PerSIST-Agentは、候補事実、視覚的観察、証拠、検証ステータスをリンクする永続状態に関する反復的検証を組織する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:00:44 GMT)
LLM-based User-Product Relevance Evaluation for Dynamic Product Advertising [24.2]
本稿では,動的商品広告(DPA)検索システムのオフライン評価のためのユーザ製品関連指標を提案する。計量はまずエンゲージメント履歴をコンパクトなインテント代表集合に圧縮する。推奨商品の個々の意図に対する関連性を評価し、それらをユーザレベルの関連スコアとして集計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:15:08 GMT)
LYNX: Analytical Program Synthesis via Grounding and Closed-Loop Refinement [24.1]
LYNXは分析合成を計画、生成、検証、改善のためのクローズドループワークフローに編成する。我々のフレームワークは、オープンソースの軽量モデルから最新の商用モデルまで、さまざまなバックボーンに対して高い一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:01:24 GMT)
LightVAE: Towards Compact and Efficient Video Autoencoders [24.1]
時間的モデリングとネットワーク深さの冗長性を利用した圧縮フレームワークLightVAEを提案する。 3つのビデオVAEバックボーンと2つのGPUプラットフォームにまたがって、LightVAEはデコーディングを継続的に加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:46:22 GMT)
DexCast: Learning Real-World Dexterous Control from Human Videos [23.8]
DEXCASTは、単眼のRGB-Dビデオから直接、器用なロボットハンドコントロールを学習するフレームワークである。また,DexHand Motion Perception Moduleを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:08:41 GMT)
TRIG: Toward Measuring Texture Realism in Image Generation [23.7]
本稿では,生成した画像の品質を評価するために,メトリクスが使用するバックボーンについて検討する。生成した画像のテクスチャリアリズムを指向したメトリックであるTRIGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:26:26 GMT)
Random Fourier Features in Near-Linear Time [23.6]
ほぼ直線時間で計算できるランダムな特徴写像は, ほぼ亜ガウス濃度が得られることを示す。我々は、Le, Sarls, SmolaのFastfood特徴写像を、より厳密に分析することで、それを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:16:39 GMT)
Lingdan-V2: Large language models for clinically grounded reasoning in traditional Chinese medicine [23.4]
我々は40億、80億、140億のパラメータを持つモデルからなるTCM言語モデルファミリを開発する。工学的応用はTCM臨床決定支援、特に草本処方薬の推奨である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:22:12 GMT)
Align-VAE: Aligning Attention and Geometry in VecSet VAEs for 3D Reconstruction [23.4]
セットベース変分オートエンコーダ(VecSet VAE)は3次元形状を潜在トークンのコンパクトな集合として表現する。これらの潜伏剤が幾何と真に一致しているかを考察する。 4つの修正を加えてAlign-VAEを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:53:59 GMT)
Cross-Material Magnetic Core Loss Prediction via Operating-Condition Matching and Partial Optimal Transport [23.4]
クロスマテリアル磁気コア損失予測は、限られた測定値で新しい材料応答に適応する必要がある。本稿では,条件付き部分最適輸送に基づくトランスフォーマー転送方式であるT-PCOTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:36:00 GMT)
Towards Privacy-Preserving Thermal Human Perception from Dataset to Deployment [23.3]
Indoor RGB-Tは屋内人間の知覚のための大規模RGB-熱的データセットである。このデータセットは、室内20室をカバーし、90,576の80x62の熱フレーム、87,016の時間的に一致したRGB熱水対、115,557の注釈付き人間拘束箱を含んでいる。実世界の市販睡眠監視システムに熱知覚モデルを展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:59:48 GMT)
Prospective Forcing: Learning to Look Ahead for Autoregressive Long Video Diffusion [23.0]
自動回帰ビデオジェネレータは、チャンクワイドなロールアウトを通じて長いビデオを合成するが、通常は近い将来にのみ予測するように訓練されている。本稿では,遠距離予測信号を自動回帰映像表現に注入するマルチヘッド予測フレームワークであるProspective Forcingを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:07:54 GMT)
SAIL: Scientific Agentic Intelligence via a Science-Aware Loop [22.7]
SAILは、文献研究、科学コーディング、多段階研究のための合計35Bと3Bのアクティブパラメータを持つオープンモデルである。最先端のAIモデル上に構築されたエージェントは、そのタスク障害を分析します。この診断は、文学的タスクにおける探索と証拠の選択、コーディングにおける科学的仮定と推論、長期にわたる調査における計画と修正を検査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:10:01 GMT)
Beyond Fixed Visual History: Learning Motion-Adaptive Temporal Receptive Fields for Complex-Terrain Quadruped Locomotion [22.5]
本研究では,ロボットの現在の移動状況に応じて視覚記憶を整理する身体認識型視覚認知フレームワークであるTempoLocoを提案する。実験結果から、TempoLocoは78.4%の成功率であり、最も強い固定史ベースラインでは58.2%である。別個の能力評価では、9つの地形タイプにわたる41/45の模擬試験と、固定アームを備えたユニツリーB2での23/25の現実世界での試験を完了した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:17:38 GMT)
UltraBERT: Beyond the Limit of BERT Pre-Training [22.0]
トレーニングにおけるコア設計の選択を再考することによって,エンコーダのパフォーマンスがどの程度向上できるかを示す。我々は,単一エンコーダであるUltraBERTを,バッチ内の低マスキング比と高マスキング比に分離したLMヘッドを割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:11:27 GMT)
Terrarium: Growing Personal Assistants via Scalable Synthesis of App Worlds [21.9]
Terrariumは、現実のアプリケーション情報から実行可能なApp Worldを合成するフレームワークである。結果に基づく強化学習のための275のApp Worldsと13,344のタスクからなるトレーニングスイートを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:30:31 GMT)
PVFH-Bench: Benchmarking Premise-Induced Visual Fixation Hallucinations in Vision-Language Models [21.7]
PVFH(Premise-induced Visual Fixation Hallucination)と呼ばれる新しい障害モードについて検討する。 PVFH(PVFH)は、モデルが視覚的に不確実な証拠に固定される前提による推論誤差を指す。評価されたモデルはすべて、Premiseによる視覚的修正幻覚に対して非常に脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:34:01 GMT)
Information-Theoretic Foundations of Online Temperature Sampling [21.7]
繰り返し、縮退生成はLLM復号の持続的な失敗であり、標準的な修復(温度、核、トップ$k$サンプリング)は静的である。本稿では,各接頭辞の温度を再現するEntropic Online Smpling (EOS)を提案する。実験では、EOSがオフライン温度を追跡し、エントロピーの温度を一定に保った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:29:04 GMT)
Bidirectional Adaptive Transformers for Multimodal Anomaly Detection [21.6]
本研究では,多モード異常検出のための双方向適応変換器(BAT)フレームワークを提案する。 BATは、モジュール間の相補的属性を活用することで、包括的でセマンティックに整合したマルチモーダル表現を構成する。 MVTec 3D-ADとEyecandiesの実験により、BATが最先端の異常検出性能を達成することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:35:15 GMT)
Persistent LLM Orchestration of Heterogeneous Robot Teams via Partial Delegation to Multi-Agent Protocols [21.4]
自然言語の仕様により、非専門家のタスクロボットチームが作業できるようになり、大きな言語モデル(LLM)は、そのようなセマンティックな仕様を異種チームのための計画に基礎付けるのに効果的であることが証明された。既存のアプローチでは、終了するミッションと未知の環境は変化しないが、両方の仮定は多くの新興アプリケーションで失敗する。 LLMオーケストレータがこの設定で壊れる3つの方法を特定し、そのプロンプトはバウンドなしで成長し、エージェントやターゲットが蓄積するにつれて劣化し、一度検索空間をカバーした後、アクティブにモニタリングを停止する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 23:32:04 GMT)
Query-Adaptive Neuron Steering for LLMs [21.4]
大規模言語モデルのためのクエリ適応型ニューロンステアリングフレームワークQ-NeuSを提案する。 Q-NeuSはどのニューロンがどの入力を調節するかを動的に決定する。モデルパフォーマンスを継続的に改善し、モデルスケールにまたがる幅広い適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:30:09 GMT)
SecReason: Vulnerability Detection and In-Stream Self-Repair for LLM Code Generation [21.4]
大規模言語モデル(LLM)は、生成されたコードにセキュリティ脆弱性を導入する可能性がある。既存の防衛は、前、中、後、世代ごとに行動するが、世代間はコードを検査することはない。このウィンドウをモニタするストリーム内ディフェンスであるSecReasonを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:27:55 GMT)
Can You Trust Your Preference Models? Stackelberg Games for Alignment [21.3]
我々は、評価者が根底にある嗜好を覆す可能性のある比較を探すためにポリシーを訓練する。我々は、予測誤差のプロキシとして、選好モデルの集合間の不一致を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:41:36 GMT)
ExeWorldBench: Benchmarking Code-Based Executable 3D World Modeling [21.2]
コードベースの3次元世界構築を通して世界理解と実行可能実現を包括的に評価する最初のベンチマークであるExeWorldBenchを紹介した。それは、メカニズム実行可能性、構成実行可能性、インテント駆動実行可能世界合成という、段階的に困難な3つのタスクから構成される。フロンティアモデルの実験は、より物理的に基礎と因果的に整合した世界構築システムの開発に関する洞察を提供する、実行可能な世界モデリングにおけるかなりの制限を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:34:57 GMT)
SAGE: Pushing 2-Bit Vector-Quantized LLMs toward Real-World Usability [21.2]
極低ビット量のみの量子化は、大規模言語モデルの展開コストを削減するための効果的なアプローチである。重みのみのベクトル量子化を符号化したスプリット適応グループを提案する。知識、数学、コード生成、命令の追従、ツール使用に関するベンチマークの他、SAGEは最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:05:14 GMT)
Are Multimodal Benchmarks Really Useful? Item-Level Multimodal Benchmark Diagnosis via Structure-Response Co-Calibration [21.2]
マルチモーダルベンチマークにおけるモダリティ依存の項目レベル診断のための構造応答型共校正診断フレームワークSRCoDを提案する。 SRCoDは、ベンチマーク内容と対象回答からサンプルワイドなマルチモーダル情報構造を推定し、この信号を、モダリティ条件の項目応答モデリングのためのソフトな構造的アンカーとして利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:57:33 GMT)
Flow-Support-Weighted Proposals for Test-Time Verified VLA Policies [21.2]
テストタイムサンプリングは、1つのアクション予測を検証者が選択できる独立した実行可能候補のセットに変換することを約束する。 1つのタスク分布を解くために訓練された視覚アクションモデルは、そのフローマッチングデコーダを支配的な実演行動の周りに集中させ、繰り返しサンプルはわずかに異なる。繰り返しサンプルは、候補となる予算が増加するにつれて、非常に冗長なままになります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:06:36 GMT)
Text-Guided Medical Image Segmentation via Residual Aggregation and Dense Alignment Representations [21.0]
テキスト誘導医療画像セグメンテーションのためのパラメータ効率のよいフレームワークであるRADARを提案する。 RADARは、BiomedCLIPの医用セマンティックアンカー能力と、MedSAM2のプロンプト駆動マスクデコード能力を明確に分離し、相乗効果を与える。 3つの公開医療画像セグメンテーションデータセットの実験では、RADARはわずか0.74Mのトレーニング可能なパラメータで競争性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:20:37 GMT)
MemForm: Benchmarking Memory Formation Poisoning in LLM Agents [20.5]
長期記憶は、エージェントが過去の相互作用から学習することを可能にするが、メモリ形成を敵の影響に晒す。既存の研究は、主に攻撃チャネル、汚職パターン、ライフサイクルステージによるメモリ中毒を組織化している。我々は、永続的なエージェントメモリが生成され、コミットされるインタフェースの逆操作としてメモリ生成ポジショニングを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:52:32 GMT)
TETRIS-4DGS: Efficient Post-Training Compression of 4D Gaussian Splatting [20.4]
4D Splatting (4DGS)は、リアルタイムの高品質レンダリングをサポートする強力な動的シーン表現として登場したが、ストレージオーバーヘッドの禁止に悩まされている。本稿では,これらの問題に対処するための4DGSのための一般訓練後圧縮フレームワークを提案する。提案手法は,4DGSの実用的展開を容易にし,高品質を維持しつつ,秒間40倍以上の圧縮速度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:21:52 GMT)
DuSRFlow: Dual-Lens Super-Resolution via Parallax-Aware Flow Estimation and Complementary Reference Warping [20.2]
デュアルレンズ超解像(DuSR)は、望遠基準(Ref)画像を利用して広角低解像度(LR)画像を強化することを目的としている。既存の手法では、幾何学的な先行情報を提供するために、既製の単分子光学フローモデルを用いることが多い。対応学習と参照アグリゲーションの両方から参照利用を改善するデュアルレンズ超解像フレームワークであるDuSRFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:28:51 GMT)
Swarm Telepathy: Prefill-Free KV-Cache Transfer Across Families [20.1]
マルチファミリーマルチエージェントシステムにおけるプリフィルフリー通信を可能にする,最初のクロスファミリーKV-cache転送方式であるSwaTを提案する。 Swarm Telepathyはテキスト間通信を精度と速度の両方で打ち負かす。実験によると、SwaTは12のLLMと6つのファミリーにわたる17のベンチマークで高いパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:09:19 GMT)
Rethinking Activation Functions: Reducing Bias Can Improve Learning [19.8]
アクティベーションバイアスは、初期損失の減少を加速するが、オーバーシューティング、非滑らかな軌道、より急激なロスランドスケープを伴っている。この一見小さな性質は、学習を実質的にリダイレクトし、将来の活性化関数設計において明確な考慮を保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:58:15 GMT)
GG-Nav: Goal-oriented Grounding Chain-of-Thought Elicits Reasoning in Navigation Foundation Models [19.7]
GG-Navは、教師付き微調整によって構造化チェーン機構を学習するナビゲーションフレームワークである。 GG-Navは,HM3D ObjectNav, VL-LN, CoINベンチマークにおける成功率において,最先端の手法よりも優れていることを示す。我々はまた、GG-NavをUnitree Go2ロボットにデプロイし、実世界の見えない環境でゼロショット能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:54:19 GMT)
Social Bias in Chinese Large Language Models under Social Media Expressions [19.5]
本研究は, 性別, 地域, 職業にまたがる73組のプローブを構築した。このタスクは、直接的妥当性判断から社会的コンセンサス推定へと再構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:52:52 GMT)
Evaluating Bias in Chinese Large Language Models across Tasks and Registers: Task Operationalization Effects and Irony Classification Risks [19.5]
中国のコンテンツガバナンスでは、大きな言語モデルは、有害で差別的な表現を識別するためにますます使われています。複数の中国語大言語モデルの行動監査を行った。明示的な皮肉認識により、介入パネルのエラー率は9.6ポイント削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:41:38 GMT)
Diffusion-Based Auctions for Multi-Winner Banner Ads [19.3]
本稿では,バナー広告オークションのための新しいフレームワークを提案し,複数の入札者が単一機会を勝ち取るために拡散モデルを活用する。我々のフレームワークでは、結果は画像(広告の表示)であり、各入札者は結果よりも自分の好みを表現します。提案手法は,広告主の入札とテキスト記述を,拡散モデルの逆過程を駆動するスコアに結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:04:55 GMT)
Barrier-Constrained Guidance For Real-time Asynchronous VLA Execution [19.2]
FreeBarは、VLAモデルのトレーニング不要なリアルタイム推論プラグインである。フローベースのVLAをバリア誘導アクション空間制約としてチャンクアライメントする。成功率を平均で10%から15%向上させ、非常にダイナミックなシナリオではより大きく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:23:16 GMT)
FrameFold: Response-Guided KV Cache Consolidation for Autoregressive Long Video Generation [19.2]
トレーニング不要なKVキャッシュ統合手法であるFrameFoldを紹介する。これは、マージ前後の同じ履歴クエリによって取得されたコンテンツを比較して、代表的構成とマージ選択の両方をガイドする。条件付きアテンション応答を一致させることにより、値マージ係数をクローズド形式に適合させ、最低応答歪みのマージを選択する。一致したKVキャッシュ予算の下では、Self ForcingとCausal Forcingの実験は30秒から60秒、LongLiveは120秒で、一貫性と視覚的品質が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:38:29 GMT)
Random Feature Pruning for Multi-Class Classification [19.2]
ランダムキッチンシンクの重み付け和(W-RKS)は、教師付き学習タスクにおいて一般的に用いられる特徴抽出手法である。この方法の大きな欠点は、多くの抽出されたランダムな特徴の冗長性と非効率性である。本稿では,多クラス分類問題における冗長性を低減するための効率的な手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:21:39 GMT)
Minimum Volume Optimal Transport for Multivariate Conformal Prediction [19.0]
本稿では,マハラノビス基底コストを学習し,正定値指標のクラス上で直接予測領域容積を求めるフレームワークを提案する。出力予測セットの有限サンプル限界カバレッジとボリュームメトリクスの最適性を確立する。この拡張について、予測セットのボリュームを大幅に削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:31:07 GMT)
Engram Neuron Inspired Adaptive Memorization for Lifelong Learning [18.9]
本稿では,パラメータの更新を規制し,メモリ管理をガイドする,勾配表現から構造化メモリを構築するフレームワークを提案する。提案手法は, 生涯学習能力, 長期タスクシーケンスの安定性, 柔軟な適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:11:13 GMT)
Data-Topology Compatibility Enables Personalization in Decentralized Learning [18.9]
データトポロジの互換性は、軌道ワイドパーソナライゼーションの堅牢化を可能にすることを示す。これにより、グローバルコンセンサスと独立したローカルラーニングの間に新たな中間体制が生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 19:00:15 GMT)
RES-MR: Risk-Aware Reasoning for Explainable and Safe Medication Recommendation [18.8]
医薬推奨は、患者の臨床情報に基づいて、パーソナライズされた薬物の組み合わせを提供することを目指している。既存のアプローチはブラックボックスとして機能し、限定的な解釈可能性を提供し、臨床医の信頼を妨げる。我々は,新しいリスク対応推論フレームワークである textbfRES-MR を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:06:48 GMT)
Recurrent In-Context Learning for Tabular Foundation Models [18.5]
テキスト内学習(ICL)による新しいデータセットへのタブラリ基礎モデルの適用そのようなモデルのICLステージは、各層に対して異なるパラメータセットを必要とするのか、それとも深さのみを必要とするのかを問う。 Tab-LoopはTabICLv2の12の未処理のICLブロックを4つの結びついたブロックで置き換えます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:26:48 GMT)
Sequence-Structured Decision Learning for Branch-and-Bound in Mixed-Integer Linear Programming [17.8]
ブランチ・アンド・バウンド(BnB)は,探索木の構築と探索によって混合整数線形プログラムを解く。本稿では,共有グローバル表現から分岐とノード選択を学習するシーケンス構造化フレームワークSeq-BnBを提案する。自己注意エンコーダは、このグローバル検索履歴を要約し、二部グラフニューラルネットワークは現在のLP緩和を符号化し、コンテキスト条件決定ヘッドは分岐変数とオープンノードをスコアする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:52:47 GMT)
Single-step Retrosynthesis via Reinforcement Learning from Forward Feedback [17.7]
単段階の逆合成は1対多の逆問題であるが、ほとんどのモデルは単一の記録された反応集合に対して訓練され評価される。本稿では,RetroRLFFを提案する。RetroRLFFは参照一致と対象製品との前方整合の両方を用いて反応生成を最適化する。 USPTO-50Kでは、RetroRLFFは候補レベルのラウンドトリップ精度がk = 1, 3, 5, 10で14のベースライン全てを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 19:37:17 GMT)
TeachGrade: Training-Free Short Answer Scoring with Teacher Evidence [17.7]
TeachGradeは、教師級の例を使ったトレーニング不要のフレームワークである。 12タスクにわたる3,829のSAS-Bench回答では、公式なマクロ協調一貫性スコア(CCS)がネイティブの67.99から81.32(+13.33ポイント)に上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:22:16 GMT)
PRISM: Precision Forcing for Generalist Vision-Language-Action Policies [17.7]
事前訓練された視覚言語モデルとフローマッチングアクションエキスパートを結合することは、ポリシーを具体化するための主流の視覚言語アクションパラダイムとなった。この弱点は、コンテキストやフロー時間にまたがるフローマッチングエラーを平均化するトレーニング目標に起因しています。熟練マニピュレーション(PRISM)の高精度化と内部化として、この精度強化戦略をインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:21:29 GMT)
Re-executing Coding-Agent Evaluations: Unchanged Decisions and Unresolved Policy Risk [17.7]
SWE-bench Pro v1のオフラインオプションは、グレーディング設定が変更された59のGoパッチをいずれも拒否した。ダーウィン・グデル・マシン(Darwin Gdel Machine)から選択されたエージェント・バージョン/タスクの評価を1,929回再実行した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:38:03 GMT)
Target-ESS Tempered Policy Optimization (TETPO): Smooth Variance Control via Bridge Importance Sampling [17.6]
大規模言語モデルのポストトレーニングは、計算的に効率的だが本質的には非政治である。少数の軌道が更新を支配し、有効なサンプルサイズが崩壊する可能性がある。既存の安定剤は、重量集中の重大度にかかわらず固定的な介入を施す。 emphTarget-ESS Policy Optimization (TETPO)を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:15:04 GMT)
Belief Embedding Tree Search [17.6]
POMDPの計画では、信念に関するマルコフ決定プロセス(MDP)を計画している。 Belief Embedding Tree Search (BETS) はモンテカルロのプランナーであり、各ノードの信念を表す。 BETSは、その信念モデルと、その方針と価値ネットワークを経験を通じて訓練し、POMDPの隠れ状態が、信念モデルのトレーニングターゲットとして実現された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:36:45 GMT)
Decoupling Knowledge Forgetting and Refusal Learning in MLLM Unlearning [17.5]
Forget-Aware Self-Distillation (FASD)は、正直な無知を実現するために設計されている。 FASDは、目標とする知識を解放し、オープンなタスクにおける情報漏洩を防止し、保持されたデータの性能を維持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:46:42 GMT)
DS and AMDS Symbol-Pair Codes from Three Families of Simple Root Cyclic Codes [17.3]
奇特性有限体上の単純根巡回符号の3つのファミリをジェネレータチャネルを介して構成する。長さ (2q+2) に対して、最小記号対距離は奇数素数 (qge 7) 毎に (10) であり、無効な支持構成を除外して確立される。得られたコードはMDS AMDSシンボルペアコードである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:05:00 GMT)
CB-Agent: Concept-Based In-Context Learning for Sequential Action Selection [17.3]
インコンテキスト学習(ICL)により、大きな言語モデルでは、パラメータを更新することなくデモを使用することができる。 CB-Agentは,概念ベースのICLを逐次行動選択に拡張する。 CB-Agentは3つの実験モデルサイズで評価された手法の中で,最も高いクロスベンチマーク平均を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:48:07 GMT)
Accelerating Cross-Model LLM Inference via Attention Map Reuse [17.3]
本報告では,マルチモデルアテンションマップの再利用により,効率的なヘテロジニアスLLMを実現するシステムであるMapFlowについて述べる。効率的かつ正確な再利用を実現するため,部分再計算と,レイヤやヘッド間の線形変換を併用する。実験によると、MapFlowはプレフィルのレイテンシを低減し、エンドツーエンドのサービス効率を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:02:52 GMT)
CrossMean: Model Merging by Pairing Merged and Expert Activations [17.2]
モデルマージは、微調整された専門家をトレーニングせずにひとつのネットワークに結合し、クローズドフォームメソッドはその入力アクティベーションの統計から各マージされたレイヤを計算する。最近の研究は、これらの統計を統合されたモデルで再測定するが、それでも1つのネットワークから形成している。ここではCrossMeanを紹介します。これは、この行列を一方的に、ペアがマージされ、専門家がアクティベーションされる双線形統計量に置き換えます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:37:07 GMT)
The Optimal Decoder is Tilted Temperature [17.2]
以上の結果から,LLMのサンプリング温度が高いことが示唆された。サンプルサイズ$k$で多様性予算をスケーリングする自然法則の下で、結果の最適温度は$k$で上昇する。オフライン設定では、モデルが校正されると、そのログ確率はアフィンマップまでの正確性を追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:49:38 GMT)
AtomWorld-Mirror: Macro-Step World Modeling of Critical Evolution Backbones for Materials Dynamics [17.1]
AtomWorld-Mirrorは、原子系の重要な進化のバックボーンのための、タイムアウェアなマクロステップの世界モデルである。細かな構造的な編集と、潜在マクロステップのダイナミックスによって蓄積された物理的時間を予測する。イベント・バイ・イベント・シミュレーションのスピードは103ドルから104ドルにアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:24:04 GMT)
Competition Domains Matter: Selective Head Globalization for Training-Free Sparse Attention in Video Diffusion Transformers [17.0]
EG-Sparseは、低エントロピーヘッドをグループ化されたクロスヘッドプールにルーティングする、トレーニング不要のフレームワークである。グループ化されたクロスヘッド選択は低エントロピーヘッドの復元誤差を9.8%削減する。高エントロピーヘッドを全地球プールに強制すると7.9%増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:38:12 GMT)
No, Your Tools Are Not Enough: It's Time to Bring Agents to the Hunt [17.0]
我々は、AIエージェントを使用して、Windowsドライバ、Linuxカーネル、XNU、ファームウェア、Webアプリケーションなど、さまざまなプログラムの脆弱性を見つけました。我々は、エージェントが以前困難だったタスクと、自律的な脆弱性発見を進める上で重要であると考える今後の研究方向性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:49:39 GMT)
HumanPhys: A Human-Centric Physical-World Perception Benchmark for Real-World Visual Reasoning [16.9]
HumanPhysは、現実世界の物理的知覚のための人間中心のベンチマークである。各質問は、人に関連する物理的根拠のある量をターゲットにしている。 HumanPhysは、人間中心の物理的知覚の6次元を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:50:31 GMT)
Anchors Enhance Controllability and Reasoning of Diffusion Language Models [16.7]
拡散言語モデル(DLM)は、制御可能なテキスト生成の新しい機会を提供する。 DLMの双方向注意により、制御トークンは出力シーケンス内の任意の位置から生成をガイドすることができる。本稿では,アンカー生成器が短い出力フラグメントからなるアンカーを生成するフレームワークであるAnchorDLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:14:59 GMT)
AnyRank: Reliable Anytime Policy Ranking via Sequential Testing [16.5]
AnyRankは、ポリシーを分離し難いものにトライアルを割り当てる、複数政治的ランキングのシーケンシャルな方法である。事前情報を利用して、ハードウェア評価をより効率的に優先順位付けする。 AnyRankは、既存の統計的に厳格なアプローチに比べて、ハードウェア評価を最大50%削減する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:42:57 GMT)
EnactOpt: Diagnosis-Guided Harness Evolution for Embodied Agents [16.4]
基礎モデル上に構築されたエージェントは、観察を組織化し、アクションをガイドし、実行フィードバックをその後の決定に組み込むための実行ハーネスに依存している。 EnactOptは、限られた実行フィードバックを使って再利用可能なテキストスキルとコンテキストコンストラクションコードを共同で進化させ、基盤となるモデルとランタイムを固定します。 VLABench、ALFWorld、Embodied Agent Interface (EAI)全体で、EnactOptは初期ハーネスよりもタスク成功率を約10～27ポイント向上し、評価されたEPA、TextGrad、Trace2Skillベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:51:25 GMT)
Characterizing the Separability Gap in Prior-Data Fitted Networks [16.4]
簡単な設定であっても、一般的なPFNプリエントは分離不能であることを示す。不特定性の下では、事前の非分離性は、条件付きラベルの適合を犠牲にして、より良い特徴に適合する。本研究は,PFN評価におけるラベルなしデータ使用の明示的な規則の必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:07:36 GMT)
DSABench: Benchmarking Source Discovery, Coordination, and Execution for Multi-Database Agents [16.2]
DSABenchを共同で評価する。 815の人間レビュータスクは、Spider、BIRD、LiveBenchをベースとしている。 RA-Setの最高スコアは60.55%、RA-Graphの最高スコアは34.66%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:17:52 GMT)
Reward-Aligned Distillation [16.0]
Reward-Aligned Distillation weights signals based on predict effect on the post-update reward。 RADは6つの競合候補ベンチマークの平均精度を最強のベースラインよりも向上させる。単純化されたRAD-Simpleは、同じトレーニングとレスポンスの予算で同等の計算精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:43:04 GMT)
Evaluating Semantic Relation Knowledge through Bidirectional Relation Prediction from Gloss Pairs [15.8]
大規模言語モデル(LLM)の意味的関係知識を評価する。我々は,英語,ギリシャ語,ルーマニア語,トルコ語,日本語で発音された3,069の感覚ペアのデータセットを構築した。ゼロショットと5ショット設定で17LLMを使用した実験では、一般的にパフォーマンスが低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:16:41 GMT)
TileCas: Cascading Kernel Development Across Programming Abstractions [15.7]
GPUとAIアクセラレータカーネル生成によるマシン駆動プログラミングの抽象化。我々は,複数の編集可能な抽象化レベルにわたって,コーディングエージェントがカーネルを開発できる,統一的でプラグイン可能なインターフェースであるTileCasを提案する。 TileCasをAKOとKDAの2つのコードエージェントと統合し、50のエンドツーエンドのKernelBench Level 3ワークロード上で両方の統合を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:00:51 GMT)
Entanglement detection in dynamical quantum systems [15.6]
広範に共通するハミルトン模型に対して、絡み合いの存在と構造の両方を検出する効果的な目撃者を設計できることが示される。システムのサイズが大きくなるにつれて、必要な測定設定数を適度に維持できることが示される。正確な状態シミュレーションとは違って、より粗い粒度でデジタル化された方法で、スタビライザーに基づく絡み合いの証人の設計を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:56:36 GMT)
EvoCowork: A Benchmark for Real-World Office Tasks [15.4]
EvoCoworkは、4つのオフィスモードで自己改善を評価する240タスクのベンチマークである。そのプロトコルはフィードバック、リビジョンの選択、最終テストを分離する。最高設定は総合42.25点、クロスオフィスでは30.62点である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:43:07 GMT)
Trace Evolution Bench: Measuring Whether Agents Improve from Their Own Environment Traces [15.4]
セルフ進化エージェントは通常、エンドポイントゲインによってスコアされる。我々は、コンテキストや重み更新からリスコアを分離するプロトコルであるTrace Evolution Bench (TEB)を紹介する。更新は、バリデーションが失敗し、ホールドアウト識別子が更新に入らない場合にのみ受け入れられ、テキスト更新は重み付け更新でランク付けされない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:45:52 GMT)
GAMW: Generation-Aware Mel-Domain Watermarking for TTS Traceability [15.2]
音声透かしは、知覚不能で機械が保存可能な情報を音声に埋め込むことによって証明を提供する。本稿では,テキスト音声生成プロセスに統合された透かし注入フレームワークであるGAMWを提案する。 16ビットのペイロードでは、GAMWは最強のベースライン上の復号精度を、個人と複合の摂動の下で9.2と23.5ポイント向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 17:30:02 GMT)
LLM-Augmented Bayesian Optimization with Adaptive Policies for Chiplet Design Space Exploration [14.8]
大規模言語モデル(LLM)とベイズ最適化(BO)を統合した相乗的フレームワークを提案する。我々は,オープンソースのチップレットシミュレータを拡張し,グラフトポロジをサポートして3次元設計を評価する。 2.5Dおよび3Dチップレットの実験により,我々のフレームワークが設計空間探索効率を向上させることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:55:09 GMT)
Multi-modal Representation Fusion for Long-term Microsurgical Anastomosis Trajectory Anticipation [14.7]
本稿では,2Dおよび3Dマイクロサージカル・アナストローシス・トラジェクトリー予測のためのクロスモーダルな特徴融合フレームワークを提案する。手術対象のセマンティック認識と連続的な動作推定は多モード視覚的手がかりとして組み込まれている。提案手法は既存の手法を一貫して上回り, 異なる手術シーンにおける堅牢性の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:39:43 GMT)
PsyMemBehav: Psychology-Informed and Memory-Grounded Two-Level Identity-to-Action Reasoning for Social-Media Behavior Simulation [14.5]
我々はPsyMemBehavを紹介した。これは心理学的インフォームドプロファイルと検索した記憶をターゲットファーストのプラットフォーム行動にマッピングする。 Reddit,Bluesky,Twitterで5,862人の実ユーザ(ユーザあたり約950人)の行動を観察した557万から,データセットのPsyMemBehav-benchを構築した。実験の結果、PsyMemBehav 27Bは12の指標のうち11にランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:38:44 GMT)
EarthAlign: Learning Language-Aligned Representations of Earth System Data [14.5]
我々は2000年から2024年の間に広い範囲をカバーした大規模なデータセットであるEarthAlignを紹介した。 EarthAlign上に構築されたMeteoLIPは,気象言語表現を学習するためのデュアルエンコーダフレームワークである。 MeteoLIPにはMetTokが組み込まれており、ジオロケーションと時間条件のクエリを使用して、可変固有のパッチ埋め込みを気象トークンのコンパクトなシーケンスに集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:14:12 GMT)
VoTSpeech: Decoupling Voice Design from Speech Generation in Instruction-Following TTS [14.4]
音声認識から音声設計を分離するVoTSpeechを提案する。共有言語モデルのバックボーン上に構築されたVoTSpeechは、まずテキスト命令から連続的な音声を予測する。話者識別と補音ニュアンスを捉えるために、話者埋め込みと時間プールされたオーディオVAE特徴によって音声潜時を協調的に監視する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:13:00 GMT)
Relational Semantic Grounding for Test-Time Discovery [14.4]
Test-Time Discovery (TTD) は、既知のクラスを認識し、デプロイ後の継続的な未ラベルのテストストリームから新しいクラスを検出することを目的としている。既存のTTDメソッドは主に視覚的なクラスタリングやプロトタイプの比較に依存しており、発見されたクラスに匿名ラベルを割り当てることしかできない。 TTDのためのSemantic Grounding with AttributesフレームワークSEGAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:42:16 GMT)
Triage-PiEvo: Evidence Admission for Principle-Evolving Scientific Agents [14.4]
大規模言語モデル(LLM)ベースのAI科学者は科学的発見を進めるが、ノイズのある観察のために効率の悪さに悩まされる。異常は直ちに探索するが、独立に検証された証拠だけが永続的な原則を書き換える可能性がある。 TRIAGE-PIEVOでは,異常応答型検索ポートフォリオとステージ検証ゲートを組み合わせてこれを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:55:42 GMT)
SceneForesee: Learning Scene Evolution for Spatiotemporal Reasoning [14.2]
我々は,エンティティの連続性とシーン進化の推論を評価するためのベンチマークを構築した。本稿では,将来の幾何学と意味論を学習する時間的推論フレームワークであるEvoSeeを提案する。 4D推論ベンチマークのDyn-Benchでは、質問応答精度を改善し、各ベースシステム上でJ&Fを4.8および3.58ポイントグラウンドする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:12:24 GMT)
AlphaRLM: Aligning Language Models for Literature-Grounded Symbolic Factor Discovery [14.1]
我々は、LLMを学習し、入力因子表現のない財務文献から象徴的要素を構築するための強化学習フレームワークAlphaRLMを紹介した。 AlphaRLM には文芸誘導演算子アセンブリ (LEGO) が組み込まれている。 CSI 300, CSI 1000, S&P 500 の実験では、AlphaRLM は年次過剰リターンにおいて強い因子マイニングと LLM ベースのベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:32:10 GMT)
Red-Teaming of Vision-Language-Action Models via Quality Diversity Environment Generation [14.0]
Vision-Language-Action(VLA)モデルは、ロボットデモの大規模なコレクションをトレーニングすることで、この目標に向けて有望な道筋を提供する。 VLAモデルは、小さなテストタイムシフトで失敗することが多い。本稿では,VLAのロバスト性を改善するために,Q-DEG(Quality Diversity for Diverse Environment Generation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:25:36 GMT)
Limitations on Autoregressive Token Generation via Sequential Sampling [13.6]
我々は、$k$のステートを持つシーケンシャルサンプリングを、およそ$O(2k)のオーバヘッドでステートレスサンプリングによってシミュレートできることを示す。また,小状態のシーケンシャルサンプリングでは,ある種の秘密暗号チャネルを確立できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:59:16 GMT)
PEARL: Process-Experience Aware Reinforcement Learning for Multi-Turn Agents [13.6]
我々はPEARL(Process Aware Reinforcement Learning)を導入し、追加の批判なしに地域クレジットの割り当てを改善する。これらの決定機能は、最近の失敗と成功の記憶にまとめて、繰り返し発生するローカルパターンを特定する。 AppWorldでは、PEARLは通常のタスクとチャレンジタスクのARPOよりも4Bと8Bのスケールで改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:35:58 GMT)
Generate What You Can Trust: Content Credibility in Generative Recommenders [13.5]
GRの2つのコアステージ(トークン化と生成)にまたがるコンテントの信頼性に対処する最初の信頼性GRモデルであるCreGRを提案する。トークン化段階では,信頼できない項目に対する識別トークンの学習をモデルに明示的に促す新しい信頼性対応トークン化器を設計する。生成段階では,離散拡散に基づく新しい精度保存・信頼性指向ジェネレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:22:03 GMT)
MARL-BattleGrounds: A Novel JAX-native Benchmark for Heterogeneous and Competitive Multi-agent RL [13.4]
MARL-BattleGrounds (MARL-BGs) は、不均一で競合的なマルチエージェント強化学習(MARL)のためのJAXネイティブベンチマークである。 MARL-BGsは28のトピックで1ゲーム当たり11,192のメトリクスを記録している。また、3つの強力なスクリプト付き対戦相手、分析的リプレイビューア、セルフプレイ、クロスプレイ、カリキュラム学習、ゼロショットコーディネーション評価のためのオフザシェルフツールを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:57:40 GMT)
Formalizing Forgetting: Theory of Forgetting for Online Continual Learning [13.3]
オンライン連続学習(OCL)では、学習者がデータの1回のパスで一連のタスクを取得する必要がある。忘れを緩和する多くの方法が提案されているが、OCLにおける忘れの理論的理解はまだ限られている。我々は,強い凸と一般凸の目的の下で単一パスシャッフルSGDを解析し,期待される最終忘れに関する明示的な上限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:18:46 GMT)
TempoBridge: Source-Conditioned Flow Matching with Optimal Transport Couplings for Single-Cell Population Transitions [13.3]
本稿では,TempoBridgeについて紹介する。TempoBridgeは,時間的,遺伝的,化学的な移行のための共通ソース条件のトランスポート定式化である。条件付きフローマッチングトレーニングパスのみに最適な輸送供給結合。その結果, ドナー, 遺伝子組み換え, 化合物間の共通ソース条件輸送の予測的有用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:44:08 GMT)
Learning after Execution with Action-Specific Credit [13.1]
実行後の学習は、同じポリシーに対する追加の学習インタラクションをサポートする中間状態として実行結果を使用する。 945の保留例では、実行後の学習が単一呼び出し推論の下で共有ポリシーを強化する。これらの結果から, 実行可能タスクには, 終末報酬以外の有用な学習構造が含まれていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:45:16 GMT)
CowCare: A Unified Visual Framework for Viewpoint-Robust Cattle Tracking and Spatiotemporal Heat-Stress Analysis [13.1]
CowCareは、視点ロバストトラッキングと時間的熱ストレス認識を組み合わせた統合フレームワークである。トラッキングモジュールであるCowTrackは、View-Decoupled Aggregation Network (VDA-Net)を通じて、カメラ間のアイデンティティ一貫性を維持する。これらの結果から、CowCareは家畜の健康監視自動化のための堅牢なエンドツーエンドフレームワークとして確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:47:15 GMT)
HiPPT: Physiology-Grounded Wearable PPG Representation Learning via Multi-Scope Text Alignment [13.0]
HiPPTは、各監督源を適切なエビデンス範囲に適合させる生理的基盤を持つフレームワークである。 202Kユーザによる400万以上の手首のレコードからなるPSG-Textコーパスを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:38:33 GMT)
Agent-Guided Evidence Acquisition for Emotion-Cause Pair Extraction [12.9]
Emotion-Cause Pair extractのためのエージェント誘導型エビデンス取得について検討した。我々は、デリゲート、クエリ選択、レスポンス統合が予測品質にどのように影響するかを検討する。我々の分析は、アクセスが大きくなることが必ずしもより良い原因の特定に繋が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） (Sat, 10 Oct 2026 12:59:03 GMT)
Funnel planning and control for manipulators using neural Signed Configuration Distance Functions [12.5]
マニピュレータのための新しいファンネル計画と制御手法を提案する。我々は、衝突のない球や勾配を推定するために、ニューラルサイン付き構成距離関数(nSCDF)を用いる。ファンネル制御にnSCDFを用いた場合, 動作性能とロバスト性の向上が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:39:34 GMT)
PTGPO: Prefix Tree Group Policy Optimization [12.5]
終末報酬が中間行動に対して弱い信用信号を提供するため、長期的対話タスクにおける言語エージェントの訓練は困難である。本稿では, アンカー状態群内の軌道接尾辞に代えてプレフィックス木群ポリシー最適化(PTGPO)を提案する。 ALFWorld、WebShop、Sokobanのインタラクティブベンチマークの実験では、PTGPOはRLベースラインよりも一貫して改善されており、その有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:57:33 GMT)
ToF-Wheel Odometry: Navigating Degeneration of Localization With Limited Sensing Capabilities [12.4]
ToF-Wheel Odometry (TWO)は、ホイールキネマティクスと、Time-of-Flight (ToF)カメラの幾何学的制約を統合している。 TWOは静的および適応ガウスフィルタと比較して軌道精度とロバスト性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:16:10 GMT)
DSM-Free UAV Visual Localization via Latent-Depth Variable Projection and Structure-Adaptive Coupling [12.3]
視覚的ローカライゼーションにより、無人航空機(UAV)は絶対位置決めされた環境を維持することができる。そこで我々は,不特定スケールの視線を潜時深度で観測するLDVP(Latent-Depth Variable Projection)を提案する。異なるシーン構造間のロバスト性を改善するために,単眼深度推定による相対的なシーン構造を用いてLDVPを選択するOP-Adaptive Structure Coupling (SAC)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:20:43 GMT)
Executable but Unfaithful: Mock Object, Stub, and Assertion Generation by LLMs and Coding Agents [12.3]
大規模言語モデル(LLM)とコーディングエージェントは、依存関係の実行の記録や固定シンボルプールを必要とせずに、ソースコードから成果物をモックすることで代替手段を提供する。 3つのアーティファクトタイプにまたがってその能力を評価する体系的な研究は行われていない。本研究は,モックアーティファクト生成の課題を強調し,開発者と研究者双方に実践的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:24:10 GMT)
TAG: Calibrating SAM3 for Universal Image Segmentation without Dense Supervision [12.2]
textitunderlineText underlineAnchor re-underlineGrounding (TAG)は、高密度アノテーションなしでSAM3の概念認識をターゲットドメインで修正する、シンプルで効果的なフレームワークである。 TAGは様々なシナリオで素晴らしいパフォーマンスを実現しており、特にいくつかのメトリクスで主要なマスク管理手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:03:19 GMT)
GateSight: Recurrent Memory Anticipates Attention Memory for Query-Agnostic KV Eviction in Hybrid LLMs [12.0]
ハイブリッド言語モデルはGated DeltaNet(GDN)層をインターリーブする。本稿では,これらの信号を読み取る軽量なヘッド当たり多層パーセプトロンを用いて学習するGateSightを提案する。 GateSightは、4つのモデルベンチマークペアのうち3つで5つのクエリ非依存の手法の中で最も正確であり、KVzipを4つすべてで9.5から47.2ポイントリードする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:19:05 GMT)
How to Build a Benchmark That Actually Measures Taste [12.0]
専門家による"味"ベンチマークは、テストを実行する能力ではなく、クラフト判断に報いるべきだ。 TasteBenchは、ビジュアル、ブランド、書籍、およびテクノロジーアイテムを対象とした、ペアワイズで良質なvs-badベンチマークです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:26:28 GMT)
How Should a Camera-First AI Agent Work? [12.0]
我々は、将来のカメラファーストエージェントの障害は認識能力ではなく時間であると主張している。我々はこれをEphemeral-Target Interaction (ETI) とPerceptual Deadline Contractとして定式化する。本稿では,常時オン,有界,非セマンティックな高速経路とアクティブな記憶機構という2次元アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:53:25 GMT)
Who to Trust in Multi-Robot Systems: Joint Robot and Object Hypothesis Trust Inference via Neural-Symbolic Cross-Validation [11.8]
NeST-Bayesはロボットと仮説の信頼をロボット間の観察一貫性のみで推論するニューラルネットワークのシンボリックフレームワークである。すべてのベンチマーク設定で、平均オブジェクトの精度とロボットのリコールを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:41:27 GMT)
RegExtract: A Benchmark for PFAS Regulatory Information Extraction with LLMs [11.8]
RegExtractは、PFAS規制文書から構造化された情報抽出のベンチマークである。この研究は、有害物質識別、質問応答、コンプライアンス監視のためのAIツールの基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:26:57 GMT)
BridgeWAM: Bridging Video and Action Experts via Latent Bridge Queries [11.8]
World Action Models (WAMs) はビデオとアクションの専門家を密集した層ワイドなMixture-of-Transformers (MoT) の注目で結合する。視覚的,言語的,受容的事前情報を32遅延ブリッジクエリ(LBQ)を通じて集約し,制限付き潜在空間に集約するBridgeWAM(Bridge-of-Experts:BoE)を紹介する。 30層ビデオエキスパートと2層アクションエキスパートによる5.06Bモデルで、LIBEROと72で98.25%の成功を収めた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:06:13 GMT)
Bridging Risk Approximation Gaps in Model Predictive Task Sampling via In-Context Modeling [11.7]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ロバストなメタ-RLやドメインランダム化(Domain randomization, DR)など、適応的な意思決定に不可欠である。この研究は2つの障害モードを形式化し、結果として生じる時間的バイアスを明らかにするラグリスク分解を導出し、コンテキスト内シーケンスモデリング問題としてリスク予測を再放送する。実験により,本手法はより信頼性の高い難易度推定と,頑健なメタRL,DRをまたいだ一貫した性能向上を実現し,LLMのポストトレーニングを早急に実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:35:02 GMT)
Taylor-Approximation-Based Repair of High Floating-Point Errors [11.6]
NPTaylorは、数値Cルーチンで局所化された高浮動小数点誤差を修復するためのTaylor近似ベースのフレームワークである。修復ドメイン内で生成されたTaylor評価子を使用して、ガードされたCパッチを出力し、外部の元のルーチンにフォールバックする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:17:42 GMT)
Multi-Token Random-Walk Learning via Meeting-Triggered Information Exchange [11.5]
2つの情報交換ポリシーの下で,マルチトークンRW学習について検討する。 textscAverage-Modelは平均トーケン損失を低くし、ネットワークトーケン比$Nm/$に比較的敏感である。 textscGradientは、ベストトーケン損失の低減を実現し、ネットワークツートーケン比の$Nm/$に比較的敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:35:00 GMT)
Fast continuous ion transport through X-junctions with low motional excitation for QCCD architectures [11.5]
量子電荷結合デバイス(QCCD)アーキテクチャに基づくトラップされたイオン量子コンピューティングは、機能的ゾン化とイオン輸送を利用する。我々は低フォノン励起高速X接合(LHX-T)輸送のための波形設計法を開発した。結果として得られる波形は、平均速度14.6m/sで90ターンの5s$で1,71Yb+$イオンを輸送する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:01:45 GMT)
VbotNav-0: Asynchronous Cloud-Edge Dual-Policy Navigation across Indoor and Outdoor Environments [11.4]
連続した屋内屋外ナビゲーションは、目的地レベルの推論と動きの決定を結びつける。 VbotNav-0は、これらのプロセスをリンクするクラウドエッジのデュアルポリシーフレームワークである。 VbotNav-0は55.04%の成功率、55.03%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:33:08 GMT)
Frustratingly Easy Agentic RAG via Portable Skills: A Case Study in Customer Support [11.4]
例えば、カスタマーサポートでは、人間のスペシャリストが各ケースの正しい解決手順を決定する必要があります。このバーを本番環境で満たすには、通常、複雑なドキュメントのチャンク、インデックス、検索パイプラインが必要です。本稿では,LLM生成ナビゲーション層に富んだ自然言語命令,軽量ツール,コーパスからなる携帯型スキルの展開事例について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:49:01 GMT)
Structural Chain-of-Thought: Reasoning with Executable Computational Graphs [11.2]
チェーン・オブ・プルーピングは、検証が難しく、生成にコストがかかり、常に忠実であるとは限らない説明を生み出します。本稿では,モデルが自由形式推論の代わりに実行可能な計算グラフを生成する構造的階層化フレームワークを提案する。我々の実験は、我々のアプローチで訓練されたモデルは、ポストホックな合理化を生成するよりも、生成したグラフから回答を導き出すことに頼っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:29:30 GMT)
Cross-Lingual TTS for Indian Languages: A Benchmark and Inference-Time Duration Estimation Strategies [11.1]
テキストから音声へのモデルは、言語によって文字の長さが異なるため、言語横断のシナリオでしばしば苦労する。本研究では,アライメントフリーTSのための言語対応推論時間推定手法を提案する。バイリンガルおよび多言語ADMAモデルによる実験では、音声の自然性、知性、話者類似性が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:41:56 GMT)
Scalable Multi-Human Cooperative Manipulation via Commander-Executor Coordination [10.8]
マルチヒューマン・コラボレーティブ・オブジェクト操作は、ヒューマノイド制御において非常に困難なトピックである。本稿では,複数のエージェントが複雑な協調作業を行うことを可能にする階層的な指揮執行者フレームワークを提案する。本手法は最先端の手法と比較して高い成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:34:44 GMT)
Shared-Control Teleoperation of Omnidirectional Aerial Robots for Continuous Valve Rotation [10.6]
本研究では,前腕角がしきい値を超える場合に連続回転を開始する手法を提案する。この制御権限の切り替えは、人間とロボットの相互作用から共有制御の概念を実証し、空中遠隔操作のさらなるステップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:22:13 GMT)
MetaCascade: End-to-End Attacks on Agent Skills via Metadata-Only Poisoning [10.5]
エンド・ツー・エンドのメタデータのみの有害なフレームワークであるMeta Cascadeを提案する。多様な悪意のあるスキル候補を生成し、タスクとブラックボックスのコンペティションフィードバックを使用して、それらの間の競合関係を分析する。最先端の攻撃性能を達成し、平均攻撃成功率(ASR)と平均攻撃成功率(ASR)を4つの防御条件下で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:53:17 GMT)
ScienceBuddy-PV: A Verifier-Governed Recursive Improvement Protocol for Panvascular Intervention Research [10.4]
ScienceBuddyはScienceBuddyのデザインを、構造化されたエビデンス台帳、デバイス容器、禁断契約、障害銀行の維持を通じて、血管介入の研究に適合させる。我々は、ARCADE構文と狭窄タスクを別々に使用して、完全なエージェントシステムではなく、固定されたコンポーネントを監査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:35:28 GMT)
LETS: Low-Overhead External-Torque Sensing for Force-Feedback Bilateral Teleoperation [10.4]
逆動力学に剛体力学を割り当てる物理誘導学習手法LETSを提案する。 LETSはロボットのURDFモデルと共同フィードバックのみを使用し、制御コマンドを意図的に除外する。 12分間のフリーモーションデータを1分以内でトレーニングし、6軸力/トルクセンサーを専用のエンドエフェクターで駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:10:15 GMT)
Do Modifications Made by Coding Agents Make Subsequent Software Maintenance Harder? [10.3]
コーディングエージェントは時間の経過とともにリポジトリを維持し、各変更がその後のタスクの出発点となる。エージェント記述のコードがその後のメンテナンスを難しくするのか、コストが継承されたテスト失敗によるものなのか、あるいはコード自体によるものなのかを問う。我々はSWE-Maintainを紹介し、50の現実のPythonリポジトリから100の3時間メンテナンスエピソードを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:45:17 GMT)
TartanMatch: Towards Universal Dense Correspondence Across Modalities [10.2]
ロボットプラットフォームはマルチモーダルセンサーを組み合わせて様々な条件で動作します。ほとんどの高密度対応法は、RGB-RGBまたは小さなモダリティ対に制限されている。ここでは、25の順序対すべてにまたがる密接な対応のための統一モデルであるTartanMatchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:19:32 GMT)
Groups Don't Move as One: A Bregman Clustering View of Linearized Group Influence [10.0]
グループにとって、標準の1次推定は、メンバー間の実質的な違いを隠蔽できる和への個々の貢献を減らす。線形化群影響対象のブレグマン・セントロイドの定式化を確立し、省略する変動を定量化する。実験では、クラスタ固有の影響パターンと、ターゲット固有のBIと近似誤差の正の関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:00:45 GMT)
Scale, Drivers, and Limits of Representational Alignment Across Large Language Models [9.9]
モデルが合意する場所と、その合意を支持するものを解決するための2つの補完的手法を導入する。多様な言語モデル全体では、粗い表現幾何学には強い一致があるが、局所的にはかなり異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:12:32 GMT)
Zeroth-Order Fine-Tuning of LLMs in Learnable Low-Rank Subspaces [9.9]
AdaSub-ZOは,学習可能な低ランク部分空間における,フォワードのみのファインチューニングフレームワークである。 AdaSub-ZOは、有限差分フィードバックから直接階層的射影行列を反復的に学習し、タスク認識下降方向を追跡する。自然言語理解タスクの実験は、AdaSub-ZOが既存のZOベースラインを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 23:33:23 GMT)
BSIPipe: Bidirectional Sequence-Level Interleaved Pipeline Parallelism for Long-Sequence Large Language Model Training [9.9]
双方向シーケンスレベルインターリーブパイプライン並列(BSIPipe) GPTとLLaMA3の実験により、BSIPipeは平均1.11$times$から1.13$times$のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:08:00 GMT)
Prior-Informed Generalizable Low-Rank Representation Learning via Regularized Adversarial Reweighting [9.8]
学習問題は、不均一なソースからのデータを活用して、分散下での堅牢性と一般化性を改善する。鏡に束縛された複ファクター降下による非等重目的を用いて、群DROの潜在的保守性を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:25:25 GMT)
Push the Limit: Learning High-Speed Sprinting and Aggressive Cornering on a Full-Scale Humanoid [9.7]
本研究では,フルスケールの2足歩行ヒューマノイドを7m/s以上の速さで走らせることができる学習ベースフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、原速度と基準運動の忠実さのギャップを埋め、安定した高速スプリントとアグレッシブコーナーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:55:10 GMT)
Training a Compact, Strong, and Realistic Text-to-Speech Model [9.5]
本稿では,ゼロショット音声クローニングのためのコンパクトモデルであるAudio8-TTSについて述べる。トレーニング信号を信号レベルの忠実さよりも人間の知覚に合わせるために,広く使用されているオープンソースTSシステムから高品質なラグを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:59:46 GMT)
FoundationVIO: Enforcing Metric Scale in Feed-forward Visual-Inertial Odometry [9.5]
我々は,慣性センシングとGFM予測を統合したFoundationVIOを導入し,計量スケールの復元を行った。従来のVIO法や高精度な高密度再構成と競合するオドメトリ推定を実証する。また、完全な Visual-Inertial SLAM システムを構築するために、最小限の GFM ベースのループ閉鎖機構も追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:24:48 GMT)
JevCascade: Readout Stability and Inference-Time Compute Allocation for Prefill-Only Decision Models [9.5]
プリフィルのみの決定モデルは、メニュー内のすべての候補を1つのフォワードパスでスコアし、決してデコードしない。この読み出し構造がテスト可能な特性を持つことを示す。デプロイメント前に推論時間の計算が決定可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:50:51 GMT)
A Reference Architecture for Integrating Agentic AI into Enterprise Software: Responsibilities, Interactions, and Variability [9.5]
Agentic AIは、生成AIアプリケーションを推論、企業コンテキスト、モデル推論、外部アクションを協調するシステムへと移行する。既存の研究と産業アーキテクチャは、これらの懸念の多くに対処するが、スコープ、抽象化、責任組織、相互作用の表現、必要な機能に関する仮定が異なる。本稿では,エンタープライズエージェントAI統合のための技術ニュートラル参照アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:29:28 GMT)
InfraWorld: Motion-Aware World Modeling for Roadside 4D Occupancy Forecasting [9.4]
InfraWorldは、道路沿いの占有率を選択的状態の進化として予測する世界モデルである。 InfraWorldは、完全なシーンのための高密度なBEV状態と、移動領域のための永続的なモーションクエリを維持している。 InfraWorldは、エゴ中心の設定下での有効性を保ちながら、ロードサイドの4D占有率予測の最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:00:44 GMT)
StateSync-GKR: Design and Evaluation of a Reusable Sparse GKR Engine [9.3]
StateSync-GKRは、スパースマークル検証コアを備えた再利用可能なRustsumcheck/GKRコアである。キューブ/ファイン融合と並列経路制約は回路スケジュールと証明サイズ成長をコンパクトに保つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:06:57 GMT)
Before We Act: Learning Action-Conditioned Team-Response Beliefs for Decentralized Multi-Robot Manipulation [9.2]
マルチロボット操作では、アクションの価値はチームメイトがどう反応するかによって異なります。本研究では, 地域史からemphteam-Responseの信念を学習するためのフレームワークであるCooperative Action--Response Belief Estimationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:17:09 GMT)
CAST-ASD: Causal Attention over Speakers and Time for Online Active Speaker Detection [9.1]
CAST-ASD(Causal Attention over Speakers and Time)について述べる。最近のASDモデルは、シーン内のすべての顔を共同処理することでパフォーマンスを向上させるが、オフラインで動作する。 CAST-ASDは完全に因果推論と結合顔推論を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:47:12 GMT)
Design Choices for Multimodal Transformer Learning with Missing and Longitudinal Healthcare Data [9.1]
マルチモーダル学習は、異種データソースからの相補的な情報を統合することにより、予測を改善する可能性を提供する。不完全なマルチモーダルデータは、モダリティの欠如やモダリティの欠如といった課題をもたらす。本研究では,3つの異なる癌データセットを用いて,これらの設計選択について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:05:53 GMT)
Predict in Chunks, Revise in Spans: History-conditioned Action Regeneration for Robotic Manipulation [8.6]
アクションチャンキングは、将来の行動のシーケンスを共同予測することで、視覚的模倣学習における時間的コヒーレンスを改善する。本研究では, 履歴条件による局所的再生を通じて連続的な行動チャンクを洗練させるビジュモータポリシーである, コンテキストマスケ行動ポリシー(CMAP)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:33:28 GMT)
Counterfactual Regret for Reflective Agents with Lean-Verified Guarantees [8.6]
リフレクティブ言語エージェントは、モデルウェイトを更新することなく、タスク間で適応するためにフィードバックとメモリを再利用する。既存のポリシー選択とアクション生成の保証は、ローカルリフレクションがリソース制約の下で完全なエージェントの長期的なパフォーマンス保証をもたらすときに、それ自体が確立しない。ポリシの成長を繰り返し、不完全な検証を行うネイティブインスタンスを含む、13の番号付き理論結果の条件付き証明チェーンをLeanで形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:22:39 GMT)
When Dynamic Scaling Fails: A Scale-State Feedback Governs Recurrent-State Quantization in Linear-Attention and SSM LLMs [8.4]
各ステップで適用される定量器は、再発とそのエラー複合体の中に置かれる。合成リコールを最初から完全に無傷に残したInt4は、1000歩後に破壊する。外れ値を見つけ、ビット幅が認証されたデコード水平線を報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 19:30:50 GMT)
Sanzaru: Benchmarking Protocol Formation under Epistemic & Communication Asymmetry [8.4]
言語モデルが個別にタスクを解く能力は、チームが情報やコミュニケーションへの不平等なアクセスの下でそれを解決できることを保証するものではない。サンザルーは、ボンバナナに適応した協力型爆弾破壊パズルを通して、このギャップを検証! ベンチマークには7つのファミリーにわたる120のパズルインスタンスが含まれており、それぞれが異なる調整能力をターゲットにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:25:34 GMT)
From Video to Vision: Learning Generalizable Humanoid Carrying from Human Motion [8.4]
ヒューマノイド物体搬送のための多段階教師支援学習フレームワークである textbfMOVER を提案する。まず、ビデオからデータを収集し、GENMOとGMRを使ってビデオデータを再ターゲティングする。テキストbf秒の段階では、参照動作の追跡を緩和し、報酬を調整することにより、ヒューマノイドが異なる位置から物体を輸送することを学ぶ。我々はさらに、実際のヒューマノイドにポリシーを移し、モーションキャプチャフリー環境で様々な位置の物体を運んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:31:06 GMT)
Edge-Native Temporal--Graph Dual-Expert Inference for Dexterous Grasp Classification [8.2]
マルチフィンガーは異なるタイミングでオブジェクトに接触するので、グローバルなクローズドコマンドは早期接触指をオーバーロードでき、他のコマンドはまだ動いている。本稿では,手持ちの物体を認識するために,組込みジョイントアングルとプリユースキャリブレーションによるアクチュエータ負荷フィードバックのみを使用するエッジネイティブパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:58:38 GMT)
CatPortrait: Taming Video Generative Models for Portrait Animation via In-context Conditioning [8.1]
CatPortraitはシンプルで効果的なフレームワークであり、コンテクスト内コンディショニングとして3D顔のガイダンスを通じて、コントロール可能なポートレートアニメーションを可能にする。 CatPortraitは、統合されたフレームワーク内で、ビデオ駆動とオーディオ駆動のポートレートアニメーションの両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:31:03 GMT)
From Field to Planning: Learning Temporal Polar Gradient Fields for Vision-based AAV Trajectory Planning in Dynamic Environments [7.7]
本研究では2段階のF2P学習フレームワークを提案し、動的環境における軌道計画のための高精度で効率的な安全勾配を提供する。第1段階では,車載カメラフラストラムの形状と自然に一致するエゴ中心の極性職業表現を導入する。第2段階では,TPGFを用いて,自己指導型学習方式で軌道計画方針を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:26:41 GMT)
Think in Strategies, Act with Tools: Traceable Agentic Optimization for Combinatorial Problems [7.7]
本稿では,TASA(Tool-Augmented Strategic Agent)を提案する。具体的には、TASAは最適化軌道に基づいて各ステップの戦略を計画している。また、LLM(Large Language Models)を活用して、問題固有のツールを構築し、戦略誘導型適応ツールプランナを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:57:19 GMT)
Boosting Transferable Adversarial Attacks against Deep Reinforcement Learning [7.6]
深い強化学習に対する敵対的な攻撃の多くは、被害者の政策へのホワイトボックスアクセスを前提としており、実際にはほとんど行われない。本稿では,DRLに対するトランスファーベースのブラックボックス攻撃について検討する。攻撃者は,ホワイトボックス・サロゲート剤の摂動を観測し,未知の被害者に供給する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:34:43 GMT)
Training-Free BioNEL-RAG: Advancing Biomedical Entity Linking through Retrieval-Augmented Generation and Large Language Model [7.6]
BioNEL-RAGは、検索強化世代(RAG)と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせたトレーニングフリーフレームワークである。このフレームワーク内では、RAGモジュールは候補エンティティの検索に重点を置いており、一方、大きな言語モデルモジュールは、エンティティの正規化に最も適した候補を選択する役割を担っている。実験により,BioNEL-RAGは,サブドメインデータセットのトレーニングを必要とせず,既存の手法に匹敵する性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:22:00 GMT)
The ÌròyìnSpeech Text Corpus: 24,905 Curated Yorùbá Sentences for Speech and Language Technology [7.6]
rynSpeechは42時間80スピーカーのYorb読み取り音声コーパスで、オーディオは2024年からELRAによって配布されている。本稿は,24,905の独特な,手書きの,ヨルブの音調マーク付き文について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:16:24 GMT)
ByteMark: A Unified Byte-Level Watermark for Detection Across Language Models [7.5]
ByteMarkは、公開された8バイトのテキストにその信号を定義する統一された透かし方式である。ベースライン検出器のトークン化や埋め込みモデルを置き換えると、検出速度は急激に低下するが、どちらも使用しないByteMarkは検出速度を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:46:38 GMT)
PANINI-DR: Controlled Deep Research through Generative Semantic Workspaces [7.5]
PANINI-DRは、総合的な調査のコーディネーションと個別のサブクエストの調査と検証を分離するマルチエージェントハーネスである。我々は,BrowseComp-Plus,FRAMES,MoNaCo上のPANINI-DRを,最先端の7つのディープリサーチハーネスに対して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 22:42:08 GMT)
GesBench: When and Where Do Multimodal Language Models Perceive Social Meaning? [7.5]
マルチモーダルLLMにおけるキューレベルの社会的知覚のための人為的なベンチマークであるGesBenchを紹介する。 GesBenchは、スクリプト付きおよび未記述の会話データセットから6000以上の発話レベルのクリップから構築されている。オープンでクローズドなマルチモーダルモデル全体で、人間とモデルの間に明確なギャップがある。人間は早期に予測的理解を形成し、より頻繁に修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 19:15:11 GMT)
Running Fewer Loops Removes Refusal Behaviour in Recurrent-Depth Language Models [7.3]
繰り返し言語モデルは1ブロックの重みを数回連続して再利用する。ループと呼ばれる反復回数は、モデルの実行時に、トレーニングされた時にではなく、選択される。ループを減らせば、これらのモデルも安全が損なわれ、安全性の喪失は、私たちが測定した他のものよりも大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 23:17:01 GMT)
AcrossVAM2.0: Conflict-Aware Point Supervision for Parameter-Efficient Video Diffusion Adaptation [7.1]
ビデオジェネレータに適応するためには、明示的な点対応が魅力的である。我々はこのテンションを5.01Bパラメータのテキスト・ビデオ拡散変換器で研究する。 ACROSSVAM2.0は、信頼性の高いトラック・アンド・ビジュアライゼーションヘッド、ゼロd残差フィードバック、非対称PCGradを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:12:08 GMT)
Word-Aligned Prosody Reflects Speaker Differences More Than Depression or PTSD Severity [7.1]
抑うつや外傷後ストレス障害(PTSD)の検出にワードアライン・プロソディがますます使用される単語レベルでは、話者が同じ単語を同じ話者固有の方法で、異なる発話コンテキストで生成するかどうかを問う。話者レベルでは、多くの単語にまたがる平均韻律が、別々の録音にまたがって一貫した話者スコアを生成するかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 21:01:51 GMT)
Mixing Regularization for Average-Reward $Q$-Learning and $Q$-Planning [7.0]
我々は、強化学習のための報酬非依存の$m$-step混合ポリシーを提案する。我々は,混合政策に向けて規則化することで,学習政策の収縮・探索特性を制御する。我々のフレームワークは、制約、探索、演算子バイアスを制御する新しい正規化子依存オブジェクトを公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:06:10 GMT)
ASIWorld: Benchmarking Autonomous Agents in a Persistent Survival Sandbox [6.9]
自律的なエージェントを評価するには目標を協調行動に変換できるかどうかを調べる必要がある我々は、持続的世界とキャラクタ状態とキャラクタスコープによる観察を組み合わせたサバイバルサンドボックスであるASIWorldを紹介した。評価は、タスク成功、開発達成の達成、生存コストを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:59:36 GMT)
Dissecting the Carbon-SLO Tension in Geo-Distributed LLM Serving [6.8]
大規模言語モデル(LLM)推論は、二酸化炭素排出量のシェアを増大させている。炭素を意識したスケジューリングは、格子状炭素強度の変動を利用してこれらの排出量を減らすことができるが、LLMの遅延感受性の性質はこの設計空間を制約している。遅延中心のジオ分散推論シミュレータを開発し、ハードウェア地上の遅延と電力測定を調整し、これらのダイナミクスを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:38:49 GMT)
Neither True nor False: Do LLMs Represent Truth-Value Gaps in Plural Predication? [6.7]
同一性ギャップは、複数の定性(例えば、子供が笑った)と否定(笑わなかった)の両方が真でも偽でもない意味的な現象である。モデルは、その同質な真実条件を複数の定式化し、子供たちを全員として読み、子供たちは彼ら全員として読まなかったが、真実の価値のギャップをファルシティに崩壊させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:12:08 GMT)
PixARG: Pixel-Asynchronous Retrieval-Augmented Diffusion for Fast and Realistic Image Generation [6.7]
本稿では,動的実世界の画像検索を拡散パイプラインに統合する検索拡張型生成フレームワークPixARGを提案する。具体的には、PixARGは、ユーザのテキストプロンプトと検索した画像の間に画素レベルの親和性マップを構築し、不均一なノイズを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:29:41 GMT)
Distance Structure of Insertion Kernels and Local Port Response in Non-Reciprocal Su--Schrieffer--Heeger Chains [6.4]
相反的でないSu-Schrieffer-Heeger(SSH)鎖の研究を行った。強い挿入展開は1-d$に比例する寄与を与えるが、その係数は長さの最短方向経路の符号付き和である。厳密に散逸した短鎖の例は、ネットパワーゲインなしで局所的な拡張を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 22:47:59 GMT)
BrainAid: Efficient Brain Tumor Detection Using Lightweight CNNs and Explainable AI for Resource-Constrained Environments [6.2]
本研究は、グリオーマ、髄膜腫、下垂体腫瘍、非腫瘍MRIの4種類の分類を効果的に分類するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と視覚変換器(ViT)を効率的に利用するBrainAidを提案する。 BrainAidは、98%の精度で腫瘍を分類し、98%のF1スコアと98%の精度を公開データセットで達成するよう訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 17:22:07 GMT)
MORDOR: Mitigating Overheads of Read Disturbance Preventive Operations via Elastic Refresh Scheduling [6.2]
予防的なリフレッシュは、データ整合性を確保するために、攻撃列が再びアクティブになる前に、長時間の待ち時間を引き起こし、緊急に実行する必要がある。これは、要求メモリ要求を優先し、要求に重大な遅延を課し、パフォーマンスとエネルギーオーバーヘッドを引き起こすことで実現される。システム性能劣化とエネルギー消費を大幅に低減する新しい予防リフレッシュスケジューリングポリシーであるMORDORを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:58:49 GMT)
Identication and Estimation of Nonsymmetric Determinantal Point Processes [6.1]
非対称DPPの同定と推定について検討する。非対称な DPP に対する恒等化理論を開発する。本手法をディレントサンプリング時に2つのサイバーアプリケーションを用いて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:30:29 GMT)
Dependency Reasoning for Aspect Sentiment Quadruple Prediction [6.0]
本稿では,依存性解析木を線形化して LLM プロンプトに直接注入する DRIFT を提案する。 DRIFTは、Rest15とRest16で54.47%と64.10%のF1に達し、短距離および中距離のアスペクトオピニオン構成で一貫したゲインを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:46:33 GMT)
WeatherBridge: Forecast-Aware Multi-Source Input Adaptation for Pretrained Weather Forecasting Models [6.0]
ヘテロジニアスなNWP初期状態をERA5参照状態にマッピングする、ソース条件付きアダプタであるWeatherBridgeを紹介する。 WeatherBridgeは、Swin-UNetで構造化された残留補正を予測し、複数の空間スケールにソース埋め込みを注入する。その訓練目的は、緯度重み付きERA5再構成と1ステップのロールアウトアライメント(ORA)を組み合わせることで、凍結したFuXiモデルを通じて1ステップの予測誤差をバックプロパゲートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:32:56 GMT)
Reels-RSI: Program-Level Self-Improvement for Code-Rendered Explainer Videos [5.7]
Reels-RSIは、あらゆるエージェントハーネスのためのオープンソースのリールディレクターである。フィールドで学んだルールは、それ以前に書かれたフレームに4つの潜伏した欠陥をキャッチした。優先信号の4つの障害モードを文書化し、それぞれをチェックし、修正した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:46:44 GMT)
Have You Been Convinced? A Neuro-symbolic Argumentation Reasoning Approach to Detecting Persuasiveness in ChangeMyView Discussions [5.7]
オンラインディスカッションから直接説得力検出を行うためのニューロシンボリック・アグメンテーション・推論システム(NARS)を提案する。神経成分は、二極性引数構造を抽出するために、検索増強反復LDM推論を用いる。記号的成分は、その構造に対する議論的影響を伝播するために段階的な議論的意味論を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:00:05 GMT)
GREAT-ESDD: Graph Edge Attention Network for Effectively Steered Delivery Decisions [5.6]
宅配(OOH)は、宅配コストを低く抑えつつ、顧客数の増加に対応するのに役立つ。我々は、このオンライン注文シナリオの動的価格設定フレームワークを、自宅およびOOH配送オプションで開発しています。従来のルーティング解決器と比較して、同様の価格決定時間予算の下で、利益が約11%増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:29:35 GMT)
RASSG: Repair-Aware Semantic Survival Gating for Streaming Tool Execution [5.5]
本稿では,ストリーミング音声中におけるツールの起動とキャンセルを協調的に制御するための補修型セマンティックサバイバルゲーティングを提案する。 RASSGは、キャリブレーションされた引数無効リスクと実行コストを組み合わせて、最後の可能な機会でキャンセルを決定する。 ReCAST、FDB-v3、Audio2Toolの評価は、ツールランタイムとキャンセルパラメータを固定した制御された実行クロックを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:17:54 GMT)
MontageFlow: Physically Valid High Fidelity EEG Generation [5.5]
生成的モデリングは、厳密なプライバシー制約の下で、ラベル付き臨床脳波(EEG)データの不足に対する有望な解決策を提供する。近年の世代モデルでは, 世代忠実度は大幅に向上したが, カテゴリー的失敗は隠蔽されている。フローマッチングモデルであるMontageFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:11:39 GMT)
Safety-Critical Quadrotor Navigation Using Fourth-Order Control Barrier Functions with Full Nonlinear Quadrotor Dynamics [5.4]
4階制御バリア関数(CBF)に基づく安全制御器を提案する。導出制約定式化における混合相対次数問題を解決するために,積分高次CBF法を適用した。以上の結果から, トルクレベルの高次CBFは, フル剛体力学下でのクアロータナビゲーションを確実に安全にするための実用的な経路となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:32:35 GMT)
Exploring Dynamical Quantum Phase Transitions via the Dynamical Phase Accumulated at an Equilibrium Critical Point [5.4]
有限待ち時間をもつ2段階線形クエンチにより生じる量子相転移について検討する。逆イジング鎖では、この累積相はDQPTの臨界構造を変化させる。本研究は, 蓄積した動的相とDQPTの臨界構造との直接的関連性を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:19:09 GMT)
Successful but Unsafe: An Analytical Benchmark for Revealing Collisions in Vision-and-Language Navigation [5.4]
VLN-Safeは2つの相補的評価条件の下で衝突安全性を解析するためのベンチマークである。緊急衝突を予測するための信号を解析し、政策由来の信号よりも深度幾何学と最近の移動史の方が有益であることを示す。我々は,リスクの高い前方行動に拒否権を行使し,脱出操作を実行し,元の方針に制御を返す,訓練不要の衝突ガードを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:53:14 GMT)
What Drives AI Citations? Content, Retrieval and Model Knowledge in Generative Engine Optimization (GEO) [5.3]
生成検索エンジンは、ユーザーがどのウェブページをソースとみなすかを決定する。 ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成検索エンジンは、ユーザーがどのWebページをソースとみなすかを決定する。コントラスト市場における商業的疑問に対する2つの90日間の回答の収集において,どのような形状の引用が生じるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:18:41 GMT)
ScalLoc: Continuous Oblique Thermal UAV Geo-Localization with a 2D Satellite Map [5.3]
クロスモーダル・サーマルジオローカライゼーション (TG) は、地球航法衛星システム (GNSS) における無人航空機 (UAV) の照明・ローバスト位置決めソリューションを提供する。既存の熱測地法は主に近海観測に焦点をあてるか、地図側標高の先行に頼っている。 ScalLocは、連続した斜め熱UAV位置定位のためのスケールアラインな局所マップ位置定位フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:35:57 GMT)
DSR-Net: Learning Dynamic Skeletal Relations for 3D Human Pose Estimation [5.3]
3次元人間のポーズ推定には、動きに依存した骨格構造と関節間の依存関係の正確なモデリングが必要である。 DSR-Netは3次元ポーズ推定のための動的構造表現学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:56:24 GMT)
AegisVox: Factorized Privacy and Clinical Preservation for Long-Form Speech [5.3]
AegisVoxは、一貫したサロゲート音声と編集回転を割り当てる因子化フレームワークである。 AegisVoxは、識別子の除去や臨床安全性の保証ではなく、トレードオフの用途固有の評価をサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:53:23 GMT)
HarnessNet: Feedback-driven Hierarchical Joint Harness Evolution for Multi-agent Systems [5.3]
既存の研究はシングルエージェントに焦点を合わせ、マルチエージェントシステムにおけるジョイントハーネスの進化を過小評価している。マルチエージェントシステムにおける階層的ハーネス進化のためのフレームワークであるHarnessNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 23:28:24 GMT)
Entanglement-Capability-Aware Finite-Bond Circuit Cutting for Distributed Quantum Computing [5.3]
本稿では,エンタングルメント・キャパビリティ・アウェア・スクリーニングを用いたシミュレーション・アウェア・サーキット・パーティショニング・フレームワークであるSACEを提案する。 EP-Costはパラメータ依存のエンタングルメント-キャパビリティプロキシとネイティブ実装コストを使ってパーティションをスクリーンする。 SACEは、EP-Costのみ、Kernighan-Lin、スペクトルベースラインに対して、30のインスタンス結合次元条件の正確なQFT精度を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:58:51 GMT)
Understanding Hidden Spatial Preferences in Bayesian Optimization [5.3]
有界領域では、ガウス過程の後方分散は典型的には、面、端、角に近いほど大きい。この空間的嗜好は、通常、探査戦略の一部として選択されるのではなく、サロゲートから受け継がれる。我々は,空間的重みによる嗜好を制御し,その構成をニューラルサロゲートで補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:14:46 GMT)
Harmonic Reduction of Spin-Coupled Grover Walks on Hypercubes via Quantum Bernoulli Noises [5.2]
我々はスピンカップリングしたGroverが量子ベルヌーイノイズ(QBN)の枠組みの中で超キューブの上を歩くことを考える。中央ハミング層が生成するパリティ依存調和部分空間を同定する。以上の結果から, ハイパキューブはハミング直径を保ちながら, わずかに消失する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:49:35 GMT)
MS-Exam-Gen: An Automatic Benchmark Construction Toolkit for Evaluating LLMs on Multiple Sclerosis-MRI Imaging Knowledge [5.2]
我々は,MS-MRI知識のためのテキストベース多重選択質問(MCQ)ベンチマークの構築と監査を行うフレームワークであるMS-Exam-Genを提案する。 MS-Exam-Genは、ソースグラウンドの基準、プロトコル、レポート、ディファレンシャル診断をターゲットにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:55:19 GMT)
Protecting Shared Agent Workflows from Invalidation Attacks with Signed Trajectories and Runtime Verification [5.0]
大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、タスクやエージェント間でエクスペリエンスを転送するために、共有ワークフローリポジトリにますます依存している。共有リポジトリが改ざんされた場合、ダウンストリームエージェントを誤解させ、永続的な実行障害や安全でない動作を引き起こす可能性がある。署名された軌跡と検証に基づく共有エージェントの保護フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:37:51 GMT)
What Counts as the Same Task? Executable Contracts for Robustness Evaluation of Tool-Using Agents [4.9]
多くの評価は弱い規則で決定する。契約は、どの事実がタスクを定義し、どの編集が許可され、タスクが完了するかを記述する。同一の14,336個の格納されたエージェントを各ルールで比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:18:56 GMT)
Hyperpolarization-enabled cooperative molecular magnetic amplification [4.8]
我々は連続的に動作する分子磁気増幅器を実現する。閾値付近では、センサ位置で3.37Hzの弱磁場(20pT)の約4倍の増幅が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:43:48 GMT)
Can Synthetic UAV Benchmarks Be Trusted? Real-Synthetic Validation for UAV Model Selection [4.7]
合成UAV画像は、タスク固有のRealデータが不足している場合に、事前デプロイテストの証拠を拡張することができる。本研究では,リアルUAVデータから得られたモデル選択の結論を,合成評価が保持している場合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:57:46 GMT)
Counterfactual Rollouts for Offline Contrastive Goal-Conditioned Reinforcement Learning [4.7]
Causal Contrastive Reinforcement Learning (CauCRL)は、正および負のオフラインデモから悲観的な反実的遷移を学ぶ。我々は、反ファクト的なロールアウトを批判者に訓練し、目標達成タスクにおける標準CRLよりも成功率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:25:32 GMT)
Lumen-bench: Cross-Lingual Safety Gaps and the Say-Do Problem in Tool-Calling Large Language Models [4.6]
我々は30のモデルと5つの言語にまたがるツールコール倫理の行動ベンチマークであるLumen-benchを紹介した。評価は194,400件である。モデル内比較はヒンディー語とポルトガル語の英語よりも高い有害反応率を支持する。プレミアムモデルは、安全性や能力を保証するものではないが、中央値の違反率を低くしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 19:19:50 GMT)
Contrastive Linearized Laplace: Loss Geometry, Valid Repairs, and Reliable Cores [4.5]
線形化ラプラス近似(LLA)のようなポストホック不確実性推定法は、エンコーダを再訓練することなく不確かさを定量化する方法を提供する。コントラスト埋め込み上でのLLA誘導分布を直接使用すると、下流タスクに対して信頼性の高い不確実性推定が得られないことを示す。下流タスクを通じてエンコーダの不確実性を伝播するLLAに基づくポストホックフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:49:19 GMT)
Latent Core Tokenizer: Compress, but Meaningfully [4.4]
言語に依存しない手法であるLatent Core Tokenizer (LCT)を導入し,構造的発見と語彙的構築を分離する。 200Kの語彙を持つ104言語にまたがって、LCTはBPE、Unigram、パリティを意識したBPEよりも低い出生率とMorphScoreを達成する。本研究は, 圧縮だけでは表現品質を予測せず, 形態学的構造発見の重要性を強調していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:07:29 GMT)
BGC-Nav: Cross-Altitude Multi-UAV Collaborative Navigation via Belief-Guided Coupling [4.4]
BGC-Navは,Belief-Guided Coupling (BGC)によるロバストナビゲーションを実現する,トレーニングフリーのクロスプラットフォーム協調フレームワークである。 BGC-Navは、最先端のシングルエージェントとコラボレーティブメソッドを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:19:56 GMT)
Disentangling Marginal Capacity from Geometry in Optimal-Transport Label Transfer [4.4]
変位質量は幾何学的に類似したクラスではなく,高容量クラスに優先的に吸収されることを示す。伝送容量と表現幾何が転送誤差の異なる原因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:13:54 GMT)
Humans vs. Machines: A Comparison With AI Agents in Software Reverse Engineering [4.3]
最高のエージェントは2つのタスクについて統計的に人間競合的な理解を達成するが、より弱いモデルははるかに遅れている。人間は繰り返し関数を再検討し、ローカルなプログラム構造に従う。 greedyフェッチはエージェントのコンテキスト内で大量のコードを集約するので、実世界の4000個のバイナリにわたるコンテキストウィンドウ飽和を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:32:31 GMT)
Global Optimality of Pose Graph Optimization [4.2]
Pose Graph Optimization (PGO) は、ロボット工学における状態推定における古典的かつ広く応用された問題である。本稿では,PGOを確立するために理論的に最適条件を検証し,確立する。数値シミュレーションは、様々なランダムなケースで提案された理論を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:12:48 GMT)
RELAGRAM: Recursive Latent Graph Model for the Capacitated Vehicle Routing Problem [4.2]
グラフ最適化に遅延再帰をもたらす新しいアプローチであるRELAGRAMを導入する。我々は、RELAGRAMが13.4%、9.8%、および8.3%のPyVRP参照のギャップを達成していることを示す。また、RELAGRAM はゼロショットを CVRP-500 と CVRP-1000 に一般化し、256候補探索で 15.6% と 21.7% の差を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:29:19 GMT)
Select or Rewrite: Oracle-Guided Fine-Tuning for Generative ASR Post-Editing from N-Best Hypotheses [4.1]
大規模な言語モデルは、言語コンテキストを用いて必要に応じて書き直しを行い、認識器を再訓練することなくWERを改善することで、ASRを後編集することができる。我々は、Nベストリストを3つのキュレートされたプールを通して監督するオラクル誘導微調整を提案する。このデータの微調整は、ハイブリッドセレクトまたはリライトポリシーを学ぶためのランダムサブセットの微調整よりも効果的な監督を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:48:27 GMT)
Avoiding Defects within Heavy-Hexagon Architecture [4.0]
超伝導ハードウェアの欠陥はヘキサゴン格子の制約された接続の下でもうまく処理できる。我々は、物理的欠陥を特定し、欠陥回避回路を実装することで、IBM量子ハードウェア上でこのアプローチを実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:02:47 GMT)
In View or Out of View? A Vision-Aware Filter that Infers and Reacts to the Human's Field of View [4.0]
我々は、人間の視野を用いて、相互作用中に人間が何を持っているか、そして見ていないかを推定する。次に,ロボットの動作に対する視覚認識フィルタとして,この推定値を適用した。運転環境における協調調理や協調作業を支援するロボットの視覚認識フィルタの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:52:04 GMT)
On the Effectiveness of NetFlow-Based Deanonymization of Tor Onion Services (Extended Version) [3.9]
粗いNetFlowスタイルのテレメトリ(例えば1分、1,000個のサンプリングパケット数など)を用いて復号化を行う。我々は、ターゲットのタマネギサービスにトラフィックをゼロにするパッシブな匿名化攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 22:00:37 GMT)
Toward a Multimodal Foundation Model for Plasma State Reconstruction [3.9]
磁気リコネクション中のプラズマ状態再構成のためのマルチモーダル基礎モデルの概念実証を行う。このモデルは、24の時間フレームを全て保存する空間のみのプーリングと、グローバルな自己アテンションと回転位置エンコーディングを組み合わせたものである。磁気観測がなければ、約1%の可視性は、完全に観測された磁場で達成された密度再構成の精度に近づく。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 17:18:48 GMT)
TIDE: Trajectory-Informed Skill Distillation for Efficient Text-to-Video Prompt Optimization [3.7]
我々は,このコストのかかる検索プロセスを再利用可能なプロンプトリライトスキルに蒸留するフレームワークであるTIDEを提案する。 TIDEは、ソース条件付きルールモジュールのセットとして、それぞれ異なるセマンティックディメンションをターゲットとして、即時書き直しを行う。 TIDEは14時間で100のプロンプトしか使用せず、計算コストの高い検索手法に匹敵するプロンプト最適化性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:15:09 GMT)
Trust Hinders Bidirectional Human-AI Alignment [3.7]
信頼のキャリブレーションは、AIによる意思決定の主流となっている。このアプローチは、AIサポートによる意思決定の意味を過度に制限する、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 19:26:37 GMT)
DeltaNet-PC: Test-Time Memory Without Backpropagation Through Time [3.7]
シーケンシャルな情報のテスト時の記憶は、あらゆるインテリジェントなシステムの基礎となる能力である。 DeltaNet-PCがデータの単一シーケンス、複数のデータシーケンス、キー値連想メモリペアを完全なリコール精度で格納するためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 21:17:00 GMT)
Modeling and Control of a Rigid-soft Hybrid-link Humanoid Robot [3.5]
本研究では,ハイブリッドリンクヒューマノイドシステムに対する逆運動学とコンプライアンス最適化に基づく制御の枠組みを提案する。両症例とも立位バランス制御手法を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 17:13:12 GMT)
Load-Aware Quadruped Navigation with Online Contact-based Geometry Estimation [3.5]
物を運んでいるときに散らかった環境をナビゲートすることは、四足歩行ロボットにとって難しい問題だ。既存の自律航法システムは一般に、搬送された物体のジオメトリーの影響を無視し、固定フットプリントインフレーションを使用する。本稿では,この知識ギャップを埋めるために,二相負荷対応ナビゲーション学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:32:51 GMT)
Active Learning for Finding a Needle in a Haystack [3.5]
希少な文書のクラスを見つけるために分類器を訓練するには、取得に費用がかかるラベル付き例が必要となる。アクティブラーニングは、このコストを削減するが、ターゲットクラスの例を含む初期ラベル付きセットから始める必要がある。能動的学習がこのバイアスを補正できるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:30:25 GMT)
Spatiotemporal Recognition of Abdominal Wall Layers During Optical Trocar Entry [3.5]
空間的文脈と時間的モデリングがトロカー導入時の組織認識を改善するかを評価する。結果】組織深度コードスパンは53%から26%に減少し,クリニカルアノテーションでは22%であった。パフォーマンスは腹腔脂肪と腸に限らず, フルモデルでは44%の早期発症率を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:19:27 GMT)
PEAM: On-device Communication Agent for Personalized, Efficient and Autonomous Mobile Network Configuration [3.5]
PEAMは、デバイス上でLLMベースの通信エージェントであり、パーソナライズされたネットワーク構成ルールを自律的に生成する。実験では、PEAMは99.13%の正確なネットワーク構成決定を達成するが、PEAMが生成したルールの92.50%は有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:21:05 GMT)
Specification-Based Testing of Large Language Models [3.4]
LEST(LLM Evaluation through Specification-driven Testing)は、ブラックボックステストのための仕様として、文書化された安全性クレームを扱うフレームワークである。 LESTでは、各クレームがテストのプロンプトを判断し、Refuse-to-Complyトランジットがそれに対するエビデンスとしてカウントされるかどうかを判断する。 The system card of Claude Opus 4.8 and GPT-5.5 with 97 seed prompts from SORRY-Bench across Mental Health and Self-Harm, Harmful and Violent Content, and Fairness and Bias。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:17:21 GMT)
Non-Euclidean Gradient Descent Has Many Edges of Stability [3.4]
ヒルベルトノルムが、任意の正定定値二次目的に対して、ほぼ至る所で2/S$が鋭いしきい値となる唯一のノルムであることを示す。一般化安定性しきい値を超える指数関数的に発散する方向の前方不変領域を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 23:30:03 GMT)
Beyond Adjacent Layers: Graph-Guided Layer Fusion for Compressing Large Language Models [3.3]
FCM (Community Mining) によるフュージョンはLxL類似性グラフを構築する。 FCMは20個のゼロショット推論細胞のうち15個でShortGPTと一致または超過する。 MMLU、LAMBADA、HumanEvalpass@1、フリーフォーム生成品質も改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:16:30 GMT)
Faithful Query Resolution for Conversational Search [3.3]
BM25とSPLADE検索を用いて,行動適応型アシスタント内の5つのクエリ生成構成を比較した。最小限の忠実なリゾルバはユーザの言葉を保存し、コンテキストに依存した参照のみを解決します。重み付けされた相互の階調融合は、そのランクと、学習されたリライターと生の発話のランクを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:19:12 GMT)
Appearance Compensation in Volume Rendering [3.2]
本研究では, 独立にパラメータ化され, 物理的に有界な実効源を用いた発光吸収レンダリングの課題について検討する。最初の結果は、有限度球面-高調波源再構成後の最適密度のみの利得である。 2つ目の結果は、ある固定密度の等方的空間源の残差集合に対して、各固定有限次における正の利得を実現する。中央密度倍と相対密度$L2$エラーは14.52%ドルを超えるが、全ての外部RGB線連続体は変わらない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:14:15 GMT)
InCLAD: A Continual Learning Benchmark for Industrial Visual Anomaly Detection [3.2]
我々は、静的列車/テスト問題ではなく、連続ベンチマークとして産業異常検出を再検討した。本研究は, 発展途上の産業環境における知識保持, 適応, 一般化研究への具体的な道筋を確立するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:18:39 GMT)
TLA-Verus: Generating and Solving Temporal Proof Obligations with LLM Agents [3.2]
VerusはRust用に構築された自動アクティブ検証ツールで、TLA+仕様からマシンチェック可能な証明義務を生成する。我々のパイプラインは、TLA+仕様から大規模に証明義務を発生し、安全と生活性の両方の完全なマシンチェック可能な証明を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:53:29 GMT)
Data Curation and Model Souping: Unlocking Qwen3-0.6B for MS MARCO Passage Ranking [3.2]
本報告では,軽量Qwen3-0.6Bモデルを用いたMS MARCOベンチマークのパス検索と再ランク付けについて検討する。以上の結果から,複雑なアーキテクチャ変更,カスタム損失関数,クロスエンコーダ蒸留を伴わずに,競争的ランキング性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:24:47 GMT)
Scalability and performance metrics for boson sampling devices [3.2]
実実験条件下でのボソンサンプリングシステムの理論的スケーラビリティ境界について検討する。位相空間準確率分布関数の非負性条件を用いてこれらの効果を解析する。本研究は,実測実験条件下でのボソンサンプリングシステムの性能に関する基礎的な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:42:28 GMT)
A Self-Defining Operator for Distributed Applications [3.1]
本稿では、その動作とメモリを更新することで、時間とともに改善する自己定義演算子(SDO)を提案する。 SDOがインシデントを解決すると、その体験をプレイブックに蒸留し、将来のインシデントに対する再利用可能な診断手順を記述する。 SDOは連続して検知器を実行し、1回の発射時にのみLDMを起動するので、トークンのコストは運用時間ではなくインシデントカウントでスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:08:13 GMT)
Representation Drift in Continual Learning: LoRA versus N-gram Memory [3.0]
オンライン学習を継続する言語モデルは、その基本能力を徐々に損なうべきではない。我々は、モデルの内部表現をどのように変更するかを測定することで、現代のLCMのどの部分が継続的な更新を吸収すべきかを問う。各レイヤにおける固定コンテキスト表現とタスク境界をキャプチャします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:43:13 GMT)
Generative Quantum Machine Learning Methods for Cancer Detection using Augmented Datasets [3.0]
AI手法と画像データベースを用いたがん検出にはいくつかの課題がある。制限付き不均衡なイメージデータセット、長いアルゴリズムトレーニング時間、高複雑さの特徴生成。本稿では, 乳房超音波画像データセット(BUSI)に生成QML法を用いて合成画像を生成することを提案する。特に、リアル、合成、およびリアルおよび合成画像の組み合わせで畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:33:08 GMT)
Uniform Information Density-Based Preference Optimization [3.0]
我々は、一様情報密度という確立した心理言語学理論を採用し、新しい選好最適化アルゴリズム、UIDPOを開発した。我々は,グローバル標準偏差と局所的な二階差を組み合わせることで,情報の均一性に関する複合指標を導出する。以上の結果から,言語における情報量に対する微妙な人間の嗜好が,LLMの人的アライメント向上に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:55:56 GMT)
DiffGA: Steering Frozen Diffusion Models for Materials Design via Evolutionary Search [2.9]
生成モデルはソリューションを提供するが、通常、新しい目的ごとにトレーニングや微調整を必要とする。本稿では、再学習拡散モデルのサンプリング軌道に進化的探索を注入するリトレーニングフリーフレームワークであるDiffGAについて述べる。 DiffGAは拡散のみ, 計算マッチング, 純粋に進化的, 微調整されたベースラインを, 安定的, ユニークで, 新規なヒット率で上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:27:13 GMT)
From Rainfall to Road-Network Functionality: Transferable Graph Forecasting for Flood-Disrupted Transportation Networks [2.9]
道路網の破壊は、緊急機動性、アクセシビリティ、避難、物流、インフラの復旧を妨害する可能性がある。既存の洪水輸送の影響モデルでは、局所的なキャリブレーションや目標地域再訓練に依存するため、地域間での展開が困難な場合が多い。 G-R2Rは、エゴ中心のサブグラフサンプリング、地形条件付きグラフ表現、地域誘発デュアルレベル静的符号化、動的降雨-ネットワーク機能学習を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:11:39 GMT)
Depth-progressive 3D seismic velocity model building via 2D generative diffusion models [2.8]
3次元3次元速度モデル構築(VMB)は、従来のアプローチやネイティブな3次元ニューラルネットワークで計算的に困難である。本稿では,2次元生成拡散モデルを用いて3次元VMBを実現するディープ・アズ・チャンネルの定式化を行うディープ・プログレッシブ・フレームワークを提案する。提案手法は,VMBの精度を向上しつつ,パラメータ数,トレーニングコスト,推論コストを大幅に削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:09:52 GMT)
Pro-t-VAE: Closed-Form Student's t Mixtures for Robust Prototype Discovery [2.8]
我々は、教師なし画像のプロトタイプ発見のための頑健な深層生成フレームワークを提案する。当社のフレームワークは,前述したヘビーテールの学生のt混合体上に構築されています。我々は、標準ビジョンベンチマークと課題となるニューロイメージングタスクでモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:15:02 GMT)
Beyond LLM Serving: Characterizing Vision-Language-Action Workloads for Embodied AI System Design [2.5]
視覚言語アクション(VLA)モデルは、マルチモーダルな観察を低レベルのロボットアクションに変換する。エッジGPUサーバに4つの代表的なVLAモデルと2つのSOCを特徴付ける。結果は、VLAモデルアーキテクチャ、ハードウェア、ランタイムポリシーの共同設計をガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:47:06 GMT)
From Transfer Probes to Expert Grouping: Evidence from LoRA Post-Training [2.5]
転送プローブが標準値が不明なときにグループ化を発見できるかどうかを問う。固定予算のLoRAポストトレーニングでは、初期状態の単一ソースプローブで構築されたグループ化は、後に訓練状態に移行したプローブから予測される利点を得られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:07:23 GMT)
Who Receives Respect? A Counterfactual Benchmark for Honorific Allocation Bias in Bengali [2.4]
我々はこの特性を用いて、ベンガル語翻訳における大規模言語モデル(LLM)の敬意の配分を計測する。評価セットは72の職業にまたがる2,016の文章を含む。我々は,0-100スケールのモデル毎に1つのHBS(Honorific Bias Score)を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:46:39 GMT)
Jevolution: A Framework for Studying Communication and Collective Dynamics in AI Agents [2.3]
本稿では,依存関係を明示する空間捕食者・捕食者・捕食者の計器的枠組みであるJevolutionを紹介する。この貢献は、新しいポリシー学習アルゴリズムではなく、検査可能な実験システムとその証拠境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:26:29 GMT)
Classical Communication Helps Single-Shot Quantum Compression [2.3]
自由古典的通信は、i.i.d.ソースの速度は変わらないが、量子圧縮において無制限の単発保存が得られる。我々は,$m$次元のノイズレス量子チャネルを用いて,圧縮の正確な源の忠実度を決定することにより,この分離を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:16:21 GMT)
PC7 Model: Dynamics of Expanding and Contracting Soft Robots using Piece-wise Constant 7D Deformation Based on Similarity Transformation Group [2.3]
本稿では,PC7モデルと命名された新しいソフトロボットモデルを提案する。 PC7モデルは、例えば人工筋肉アクチュエータの伸縮変形を表すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 05:04:22 GMT)
The Constitution Speaks Nheengatu: An Open MT System and Reproducible Corpus Pipeline for the Amazonian Língua Geral [2.2]
我々は、この言語のために組み立てられた最大の平行コーパス(14.5kポルトガル語--ニエンガトゥ対)を提示する。書き起こされた自発音声から構築した最初のMT評価セットを提示する。ポルトガル語からニーンガトゥ語への翻訳では、最終システムは31.7--32.8 chrF++に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:32:25 GMT)
When Attention Does Not Explain the Peak: Temporal Reference vs. Forecast Output in Attention-Based Time-Series Forecasting [2.1]
本研究では,高度に出席する地平線が予測ピークのタイミングを説明するために現れる時間的解釈を示す。パナマの負荷データセットの31日毎のウィンドウで、この予測は0hと51.6%の正確な一致率でピーク時の中央値の誤差を達成している。この解離は単なるargmaxアーティファクトではなく、pm1$h以内では1.16times$, $1.11times$, $1.14times$にしか達しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:01:02 GMT)
KedgeFlow: A Programmable Control Plane for Enterprise AI Agents [2.1]
KedgeFlowは、状態変更操作を認可する信頼できるコントローラのための言語に依存しない契約を指定する。 OpenFlowにインスパイアされたOpenFlowは、エビデンスによってサポートされているポリシーチェックと、正確なアクションの署名された許可を接続する。参照実装は、モデルコンテキストプロトコルを介してエージェントシステムにこの実行パスを公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:01:36 GMT)
Do Personalized LLMs Need the Whole Conversation? Matching the Full History with Only 5% of Its Text via Relevance-Filtered Context [2.0]
PersonaMem-v2 (180 質問)では、GPT-5.6-terra と Claude Opus 5.5 を審査員として、関連フィルタリングされたコンテキストは全史の正確さとわずか5%しか一致しない。 Retrievalは、関連する証拠を61%の質問の文脈に配置し、その証拠が全歴史を15.6ポイント上回ったという宣誓供述書を提出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:25:21 GMT)
Using Evidence-Centered Design to Guide Prompt Engineering in Measurement: An Illustration with Automated Essay Scoring [2.0]
エビデンス・センタード・デザインは、教育応用における迅速な工学の基礎として機能する。このマッピングから5つの設計原則を導出し、ECDが設計したプロンプトと最先端のプロンプトとを対比した実証的研究を提示する。その結果、非公式な指示よりも評価設計としての処理は、AI生成した教育成果の妥当性、信頼性、公平性を高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 23:51:48 GMT)
The Company a Question Keeps: Auditing Open Jev-Style Models for Retrieval [2.0]
Jevの文書化されたインターフェイスは、共有されたエビデンスに対して独立して型付き質問を評価する。我々は,92のTREC検索クエリから,276のオープンなJevスタイルのチェックポイントにおいて,要求の独立性を監査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:29:27 GMT)
LexiCan: Lexicographic Canonicalization of Point Clouds for Machine Learning Applications [1.9]
我々は、$O(3)$ または $SO(3)$ のいずれかの下で証明可能不変な正準化である LexiCan を導入する。既存の正準化よりも桁違いに高速に実行しながら、QM9およびQM-シン分子データセット上の不連続ジャンプを緩和する。非不変モデルは、その標準化よりもQM9特性予測とLexiCanによるModelNet40形状分類が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:48:35 GMT)
AI-Native Product Management: A Vision [1.9]
我々は、AIが製品開発に絶え間なく参加するビジョンを提案する。 AIネイティブのプロダクトマネジメントとAIネイティブのR&Dは、継続的な製品学習プロセスを形成することができる、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:39:13 GMT)
Linear-Time Non-Local Codec Placement for Machine Learning Model Compression [1.8]
演算子をソース計算グラフに配置して,対象ハードウェアと互換性を持たせるアルゴリズムを提案する。グラフのエッジは、各誘導されたサブグラフが弱結合され、双方がすべてのサブグラフ入力と全てのサブグラフ出力をポストドミネートする最大ノードを持つように色付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:20:04 GMT)
UDHRBench: Benchmarking Human Rights in Large Language Models [1.8]
本稿では,人権宣言に準拠する大規模言語モデルの評価のためのベンチマークであるUDHRBenchを紹介する。データセットは、30記事すべてをカバーする質問に直面する1,124件の人権と、4つの大きな言語モデルからの4,496件の回答で構成されている。我々の分析では、体系的かつ非自明なミスアライメントが明らかであり、違反は通常、一見合理的な推論によって生じることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:59:28 GMT)
EdgeLLM-Nano: Auditing Polar-Guided Key-Cache Compression and Consistency-Anchored Pruning on a 33.6 MB On-Device Language Model [1.7]
エッジに言語モデル(LM)をデプロイすると、ユニークなメモリ、レイテンシ、パワーの問題が発生する。 KV-cache圧縮は、これらの課題に対処するための有望なアプローチとして現れます。既存の評価手法が必ずしもテスト対象のKVキャッシュを伴わないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:09:08 GMT)
ISBO: Scalable Spatio-Temporal Bayesian Optimization with Log Gaussian Cox Process Models via the INLA-SPDE Approach [1.7]
INLA-SPDEは逐次最適化を通じて高速かつ正確な後部推論を提供する。実験により、ISBOはポイントツーポイントデータを用いたBOの実践的な選択であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:06:25 GMT)
Certify the Decision, Not Every Score: Exact Top-k Selection from Few Evaluations [1.7]
認定適応選択(Certified Adaptive Selection)は、不確実性を保ったまま変更できなくなると、正確なk$セットを返す。その停止試験は、最悪の許容可能な候補を最も許容可能な候補と比較する。精度の高いクエリを持つ経験的ESでは、後見で実現された決定を証明できる最少の評価を計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:23:10 GMT)
PATTERN Can Be Solved from Memory: Generator-Aware Baselines for Synthetic Node Classification [1.5]
このベンチマークはグラフネットワークのランク付けに使われている。ジェネレータは一度に100パターンを描画し、分割毎に同じパターンを配置するので、各テストグラフは100のトレーニンググラフにも現れるパターンを格納する。トレーニングラベルからこれらのパターンを読み出し、各テストグラフでそれらを検索するマーカは、トレーニングされたパラメータなしで99.2のクラス重み付けの精度に達し、ベストパブリッシュされたモデルでは89.8である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:54:55 GMT)
Fitting Every Hint Is Not Enough: Premature Floods in Recurrent Algorithmic Reasoners [1.5]
SALSA-CLRSにおける幅優先探索では,すべてのトレーニングヒントを再現できるが,深いグラフでは失敗する。これを未熟な洪水と呼び、2つのルートを辿る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:57:39 GMT)
LASER: Defeasible Certificate Search for Long-Range Protocol Dependencies [1.5]
LASERは、スパースでデファジブルなプロトコルエビデンスに対する証明付き検索手法である。 LASERは、明確な義務として、サポートの欠如と未解決の修正を表現している。 LASERは、不完全な証拠と不確実な権威を明確な残留義務に変換しながら、長距離依存の回復を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:18:25 GMT)
Cointegrated Regressors: Where Folded Concave Penalties Go Beyond LASSO [1.4]
LASSOの凸ペナルティは、結合した回帰器の係数を過度に抑制する。我々は、この問題を解決するために、よく知られたSCADとMPPを含む折り畳みコンケーブペナルティ(FCP)を採用している。後者は、真の係数を一貫して推定し、オラクル予測性能を享受する大域的解を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:01:55 GMT)
Strong Gaussian Approximation of Constant-Learning-Rate SGD: Bias and Trajectory Inference [1.4]
我々は、同じ空間と境界上の単純なガウス過程を構築し、確率において、誤差とそれぞれの極限の間の最大差を推定する。最適点を中心とする累積誤差に対しては、まず学習率が mathbbR+$ の定数 $c に対して $_n=fraccsqrt n+o(n-1/2)$ のときに KMT 型近似境界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:38:25 GMT)
SAFE-KV: Causal Suffix Repair for Behavior-Preserving Non-Prefix KV Cache Reuse in RAG [1.4]
選択した開始文書から因果接尾辞を巻き戻すことで、合成キャッシュを修復するSAFE-KVを導入する。修復なしでの再利用は、正確に4つの文書と16で分解され、そこで接尾辞修復は98-100%回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 21:19:57 GMT)
When Is a Reconciliation Break Real? A Temporal Correctness Contract for Streaming Financial Reconciliation [1.4]
我々は、ソースごとの遅延制限が宣言された場合に対して、そのような判断が許容できるという時間的正当性契約と、基礎的な真実を必要としないそれに対するチェッカーを与える。契約は、オペレータがそれ以外は上昇するブレークレートとしか見ることができない3つのものを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:56:57 GMT)
HoldSpec: A Machine-Checked Model and Conformance Suite for the Payment Authorization Hold Lifecycle [1.4]
私たちは、すべての支払いサービスプロバイダがわずかに異なる実装をしており、いずれのサービスも正式な仕様を定めていない、というビジネスロジックに注目します。 StripeとAdyenが公開したドキュメントから構築した8つのセーフティ不変性と6つのプロファイル上の3つのライブ性特性を確認します。 2つのプロバイダ間で同じスイートを実行すると、比較は検索に変わり、2つのドキュメントセットを分離するために短い実行可能証人を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:34:56 GMT)
Prior-Fitted and Frozen Scorers for Multimodal Contrastive Learning [1.2]
原則として、マッチしたサンプルに高い互換性を割り当て、ミスマッチしたサンプルに低い互換性を割り当てる関数は、スコアラとして機能する。スコアラをTransformerでインスタンス化し、フリーズしたままのランダムモデルでも、強い手作りのマルチモーダルコントラストベースラインを上回ります。 4つの実世界のデータセットの中で、凍結したTransformerスコアラーは対照的なベースラインと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:49:02 GMT)
When the Approved File Is Unchanged: Authority-Set Integrity for Deployment and Coding-Agent Approvals [1.2]
20のパブリックレポジトリの歴史において、実行中のファイルを変更する542コミットのうち296は、承認されたファイルに手を加えないままである。承認は、承認された実行が読み込まれるように設定されているすべてのリポジトリファイルにバインドするとき、そして、それが他のファイルにバインドしていないときの正確な承認である。このセットのバインディングは編集を拒否し、約1回のコミットに対して待機中の承認を10回再要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 19:30:20 GMT)
The Agent Clicks Approve: Injected Page Text Makes Browser Agents Authorize Access the Task Never Named [1.2]
ユーザのサインインセッションで動作するブラウザエージェントは、読み込んだページの2文のメモによって、サードパーティのユーザアカウントへのアクセスを承認することができる。我々は、この障害を2つの認証面、OAuthスタイルのアクセス許可とWebhook登録で測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 19:30:31 GMT)
Knowledge transfer between simple discrete worlds [1.2]
新しい世界に適応し、これまで満たされていなかったルールの下でどの結果ができるかを正しく推論することは、汎用知性の基礎となる基本的な能力である。グリッド構成の集合は、共有されたルールの集合と整合し、具体的には、共通のベースから構築されたスドゥークのようなパズルと、いくつかの余分なルールである。新しいパズル、既知のルールの新たな組み合わせ、一度も見られないルールのペアリング、トレーニング中にまったく見られないルールインスタンスです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 17:28:23 GMT)
SocraticRepair: Planning-Guided Socratic Tutoring for Program Debugging and Misconception Repair [1.1]
本稿では,プログラムデバッグと誤認識修復のための計画指導フレームワークであるSocraticRepairを紹介する。フレームワークはPythonプログラミング領域でQwen2.5-Coder-7B-Instructを微調整することでインスタンス化される。実験の結果,SocraticRepairはステップワイドな足場と質問品質で高いスコアを得ると同時に,未熟な解開示を大幅に削減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 22:28:56 GMT)
DEFT-VLA: Stage-Localized Force Specialization for Contact-Rich Robotic Manipulation [1.1]
DFT-VLA(Dual-Expert Force-specialized Training for Vision-Language-Action Manipulation)を提案する。視覚に適応した非接触行動のタスク管理ベースエキスパートを維持し、クリティカルコンタクトステージのためのフォース対応コンタクトエキスパートを導入している。各タスクにおいて最強のベースラインに対して、全体的なタスク成功率を20～40ポイント向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:14:28 GMT)
Learning Proposition-Level Links from Sentence-Level Supervision for Neuro-Symbolic NLI [1.1]
前提と仮説を独立に翻訳した命題表現を用いたニューロシンボリック自然言語推論(NLI)について検討した。既存のシステムは、固定埋め込みベースのソースセレクションを使用して命題レベルの単位(原子)間のセマンティックリンクを識別する。本稿では,リンクの存在,ソース選択,関係型を共同で予測する訓練可能な原子リンカを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:16:23 GMT)
Predicting how model propensities generalize out of distribution [1.0]
確率のアウト・オブ・ディストリビューションの一般化について検討する。良性形質の放出は、しばしば望ましくない形質に対して一般化される。一つの支配的な予測者が出現せず、一般化は予測が難しいままである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:10:07 GMT)
Signal-to-noise problems in fault-tolerant quantum computation [1.0]
量子計算における信号対雑音問題の起源と構造を解析する。このようなノイズは、符号プロブレムのない状態でも持続することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 22:49:32 GMT)
scHFBiMamba: a bidirectional Mamba autoencoder for cardiac disease-state classification from single-nucleus RNA-seq data [0.9]
scHFBiMambaは、正確なマルチタスク予測と仮説生成遺伝子レベルでの解釈を可能にする。 BiMambaAEは16,545個の遺伝子プロファイルを13.2Mパラメータを使って350次元の潜在表現にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:47:11 GMT)
Pre-Registered Genesis Accounting for Recursive Self-Improvement: First Audited Operator-Genesis Events in a Physics-Discovery Runtime [0.9]
M1はデザイナが提供する語彙内で機械生成されたコンテンツインスタンスをカウントし、M2は機械公認のメカニズムタイプをカウントする。初回検査を行ったM2遺伝子例を経験したので報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:57:42 GMT)
Algorithmic Fairness Over Time: Advances & Prospects [0.9]
本稿では,近年の進歩において,静的・時間的公正の概念の異なる種類を区別する分類法を提案する。次に,一般の暗黙の時間的仮定を同定し,公正性の時間的理解を高めることによる今後の研究の展望を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:50:47 GMT)
Explore This! Beat and Downbeat Tracking From a Learned Tatum Grid [0.9]
最先端のビートトラッキングは、個々のイベントとしてビートとダウンビートをモデル化するニューラルネットワークに基づいている。そこで我々は,まずタトゥムグリッドを予測し,次にタトゥムイベントをビートとダウンビートにグループ化し,現在のテンポとタイムシグネチャの複数のオプションを明示的にモデル化するシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:26:23 GMT)
Exponential Quantum Advantage in Stationary Signal Sensing [0.7]
量子絡み合いは、定常古典信号の時間統計を学習するために必要な取得時間において指数関数的に有利であることを示す。 2モード圧縮プローブと保護アイドラーを用いた局所ベル計測に基づく絡み合わせ支援方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:43:09 GMT)
Verify, Act, Distill: Turning Test-Time Compute into Test-Time Adaptation for Vision-Language-Action Models [0.7]
本稿では,TLCの利益をVLA自体に統合する枠組みを提案する。我々は,実行時セレクタとしてではなく,学習信号として検証を使用することで,TTCの改良が維持されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:57:58 GMT)
(Implicitly) Characterizing Probabilistic Polynomial Time as Used in Cryptography [0.6]
最近導入された$$-calculus for randomized calculation($mathbfBLL$)は、一階および二階のポリ時間計算の概念を正確に捉えることができることを示す。その結果、$mathbfBLL$は、暗号化で使われる実験や敵を表現するのに十分強力であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:58:23 GMT)
A Hybrid Kinematic GCN and Elastic Transformer for Efficient Indian Sign Language Recognition [0.6]
インド手話(ISL)は、その本質的にバイマニュアルな性質を正確にモデル化する必要がある。標準モデルは不規則な署名速度を扱うことができない。効率的で光沢のあるISL認識のための構造認識ハイブリッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:50:57 GMT)
VLCQ: Post-training quantization for deep neural networks using variable length coding [0.4]
トレーニング後の量子化は、オリジナルのデータセットへのアクセスや、完全なモデルの再トレーニングを必要としない。 VLCQは固定点符号化制約を緩和し、量子化技術のより柔軟な探索を可能にする。画像分類、セグメンテーション、オブジェクト検出の実験は、VLCQがモデル圧縮と精度を改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:02:45 GMT)
RIECNN: Real-Time Image Enhanced CNN for Traffic Sign Recognition [0.4]
交通信号認識のためのリアルタイム画像強調CNN(our)を提案する。当社は、複数の多様なトラフィックサインデータセットに取り組む、リアルタイムで斬新なアプローチです。当社のアプローチは,すべてのベンチマークにおいて,最も高い認識率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 19:01:49 GMT)
Rethinking SZZ Search Strategies: Lessons from Claude Code [0.4]
コードトレースに制約のない検索戦略を探索することにより,BIC識別を改善することができるかどうかを検討する。我々は、以前の研究で高いBIC識別精度を実証したコーディングエージェントであるClaude Codeを使用して、そのような戦略を探索する。 79のJavaケースに対して,70のレポジトリから識別精度と検索動作を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:40:04 GMT)
Does Failure Feedback Direct Agent Self-Modification? [0.3]
自己改善エージェントは、エラーフィードバックを使用してコードや命令を修正しますが、選択後の利益は、ターゲット固有の修復や一般化を確立しません。ランダムに選択された目標故障の修復と、他の障害の修復を比較して、指向性を測定する。小さなオープンモデルによる制御された命令修正実験は、関連するフィードバックが目標の修復を改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:19:43 GMT)
Automatic assembly modeling through attention-based assembly feature mate prediction and assembly feature pattern recognition [0.3]
組立特徴量予測に基づくデータ駆動型フレームワークを提案する。フレームワークは、アンアセンブリされたB-Rep部品から自動アセンブリモデリングを実行する。本フレームワークは,6組比較セットで74.79%,拡張テストセットで64.09%,組比較セットで74.79%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 06:30:47 GMT)
Copula Active Subspaces II: Error Decomposition, A Posteriori Estimation, and Sharpness of the Bounds [0.2]
パート I の Copula Active Subspaces (CAS) 法は、残留サンプルから非ガウスノイズ密度 $_boldsymboln$ を推定する。 3つの既知の雑音法則に対する$d$のテストは、推定階数次元を使用する。 2つの推定項とトレース境界の和は、推定されたモデルを平均化した後の発散を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:56:01 GMT)
An Algebraic Approach to Constrained K-means Clustering [0.2]
そこで本研究では,k-meansクラスタリングの手法を提案する。このアルゴリズムは最適化前にGrbnerベースを使用して制約を単純化する。また、最適化前に制約セットが実行可能な代入を持つかどうかを検出することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:05:39 GMT)
Design and Evaluation of a Collaborative Teleoperation Interface for Multi-Operator Multi-Robot Systems in Challenging Environments [0.2]
現在のデプロイメントでは、オペレータチームまたはオペレータチームが各ロボットに割り当てられている。このオペレータ依存アプローチは認知的負荷を増大させ、異なるメーカーのロボット間のスケーラビリティを制限する。本研究は,作業者のコーディネーション,状況認識,タスクパフォーマンスを改善するために,共有視覚遠隔操作インタフェースの設計と評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:32:36 GMT)
Sensor-Aware Joint Data Fusion and State Estimation under Sparse Multi-rate Distribution Grid Sensing [0.2]
ローカルストレージとジェネレーションの追加とシステムの複雑さが増すにつれ、現代の電力網にとってますます必要となる。本稿では,特定バス上で測定関数とサンプリングプロセスの型付けと局所化を行う不均一潜在グラフODEを提案する。観測可能性の低下に伴い,複数のIEEE標準トポロジにまたがって有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:12:30 GMT)
Game-Theoretic Reinforcement Learning based Topology-Agnostic Defense for Virtual Power Plants [0.2]
コーディネートされたサイバー攻撃は、流通システム、バルクシステム、市場運営を妨害する可能性がある。既存のサイバー物理防衛戦略は、グリッドネットワークモデルや運用条件へのアクセスを前提としている。本稿では,VPP操作型DERに対して,ゲーム理論計画とモデルレス強化学習を融合したハイブリッド型サイバー物理防御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 21:07:15 GMT)
Equal-information evaluation of credit assignment in modular financial reinforcement learning [0.2]
モジュール型金融強化学習における信用割当は、属性付き信号が決定関連情報を付加したり、経済的な結果を改善することなく、部品損失を改善できるため、評価が難しい。等価情報再構成制御, 固定効用比較, 予め規定された下流ガードレールを組み合わせた評価フレームワークを提案する。この貢献は、部分的に可観測性、遅延したフィードバック、経済リスク制約の下で運用されるエキスパートシステムにおける信用割当を評価する再利用可能な方法論である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:14:23 GMT)
Japanese Handwriting Generation Based on Human Preference Feedback Using Direct Preference Optimization [0.2]
手書きでは、グリフの形状は同一の作者が同じ文字を書いても正確には一致しない。筆跡の多様性は、人間の筆跡の自然な性質を伝えるために不可欠である。筆跡生成のトレーニングループには,人間の知覚フィードバックが組み込まれている。我々の生成モデルに効率的なRLフリー選好最適化手法であるDPOを適用し、大規模なデータセット収集に頼ることなく高品質な手書き文字生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:03:31 GMT)
Testuary: Agentic Test Generation with Zero-Shot Parallelism [0.2]
Testuaryは、独立して並列なゼロショットリクエスト、チェックと修正を通じてテストスイートを生成する。実行時重み付けされたセットカバーリダクションは、カバーされた行やブランチ、破棄されたミュータントを失うことなく、冗長なテストを削除する。エージェントのフェーズの後、Testuaryは平均99.9%以上のラインとブランチのカバレッジと98.6%の突然変異スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:00:27 GMT)
Active Neural Matter: A Finite-Window Response Framework for Physical Systems and Distributed AI Workflows [0.2]
物理システムと分散AIは過去の情報を保持し、遅延したフィードバックを受け取り、競合する信号を組み合わせることができる。 Active Neural Matterは、有限ウィンドウ応答フレームワークを通じてこの問題に対処する。 ANMは応答予測と測定可能な情報要求を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:15:06 GMT)
Region Aware Squeeze-and-Excitation Networks for Image Segmentation [0.1]
Squeeze-and-Excitation (SE)モジュールはチャネル依存性をモデル化することで畳み込みネットワークを改善するが、グローバル平均プールは空間構造を1つのチャネルごとの記述子に分解する。グローバルプールを空間誘導型プールに置き換えてSEを一般化し、地域対応チャネル再校正を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 17:24:23 GMT)
Exposing AI Inference as a Telco Network API over the 5G User Plane [0.0]
現在のモバイルシステムはテンソルを輸送できるが、テンソルの操作的意味を与える推論コンテキストを公開または理解しない。本研究は,CAMARAライクなアプリケーションプログラムインターフェース(API)を通じてスプリット推論を公開する,オンデマンドの推論抽象化であるInference on Demand(IoD)を提案する。分割可能なビジュアルAIワークロードを用いて、プログラマブルユーザプレーン関数(UPF)ベースのテストベッド上でIoDを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:55:26 GMT)
Quadrature-detected zero-to-ultralow-field nuclear magnetic resonance [0.0]
二次検出ゼロ-超低磁場核磁気共鳴(QD zuLF NMR)の概念を提示する。 2つのセンサー、原子光ポンピング磁気センサは、振動する試料磁化の成分を別々に検出するために使用される。 QD zuLF NMR信号を記述する理論的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:27:01 GMT)
nanoflann: A Header-Only KD-Tree Library for Exact Nearest-Neighbor Search on Compile-Time Product Manifolds [0.0]
Nearest-Nighbor (NN) 検索は無数のロボットアルゴリズムを基盤としているが、多くの状態空間はユークリッドではない。 NN 検索のためのヘッダのみの依存性のない C++ KD-tree ライブラリを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 23:10:40 GMT)
When Does Trust Help? A Leakage-Free Evaluation of Representation- and Aggregation-Based Defenses Against Backdoors in Federated Intrusion Detection [0.0]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、分散型侵入検知システム(IDS)をプライベートトラフィックでトレーニングする。私は、共通の評価成果物を削除するために設計されたプロトコルの下で、これらの信頼ベースの防御を再検討します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:45:15 GMT)
What Survives When Activation Steering Is Used as Memory [0.0]
アクティベーションステアリングは、最近スキルの記憶として使われている。ユーザーに関する条件や好みは、代わりにテキストが必要であると仮定される。凍結LDMの横で、トレーニング不要のアクティベーションメモリを用いて、この仮定をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:31:47 GMT)
VitaBench: Memory Lifecycles Beyond Retrieval [0.0]
言語エージェントの長期メモリベンチマークは、主に、以前のインタラクションからの情報を検索し、関連する場合に使用することができるかどうかを評価する。既存のベンチマークは、長距離検索、時間的推論、エビデンス再利用、インクリメンタルインタラクションをキャプチャするが、以前の表現決定を直接評価することはない。メモリレビューとフル水平カウンターファクト評価によってライフサイクル決定を計測可能なベンチマークであるVitaBenchを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:51:55 GMT)
VC-OPD: Visual Counterfactual On-Policy Distillation for Grounded Vision-Language Reasoning [0.0]
VC-OPD (Visual Counterfactual On-Policy Distillation) は接地型蒸留法である。 VC-OPDは、画像固有の証拠に依存するトークンを優先する。マルチモーダル推論ベンチマークの実験は、VC-OPDが視覚的推論性能を改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:10:43 GMT)
Use Of Convolutional Neural Networks In Detection Of Branch Dieback Disease In Pequi Trees [0.0]
本研究の目的は、ペキーツリーにおける分岐ダイバック(seca-dos-ponteiros)の診断のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャの評価と比較である。これは樹木の生育と果実の収量に対する深刻な脅威であり、経済的・生態的損失を著しく引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:40:42 GMT)
TurnCost: Turns, Not Observations: Cache-Aware Loop Engineering for Coding Agents [0.0]
2つのエージェント足場と2つの言語モデルにまたがる600の公開コードエージェントトラジェクトリを分析した。 Turn countは、平均観測サイズが4%であるのに対して、ログ軌跡コストの84%のばらつきを説明している。 TurnCostは、代替キャッシング、価格設定、圧縮、ルーティングポリシの下で、トラジェクトリコーパスを再描画するツールです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:03:24 GMT)
Toward System One Clinical Intelligence: Parameter-Efficient Fine-Tuning and Counterfactual Explainability of Decision Foundation Models [0.0]
決定基礎モデルは、自由形式のテキスト生成のない候補クラスに直接表現をマッピングすることで代替を提供する。我々は,Qwen3.5のバックボーン上に構築された9ビリオンパラメータ決定モデルであるClef-Flashを,Symphom2ベンチマークで24クラスの疾患分類に適用した。 4ビットの量子化低ランク適応(QLoRA)と差分学習率、960のトレーニングと240のテストケースの階層分割を用いて、95.42%のモデルは診断精度を達成し、マクロF1スコアは0.9551である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:13:49 GMT)
Too Late to Prune: Generative AI, the Screen, and Team Creative Decisions [0.0]
ジェネレーティブAIは、選択肢を安くし、創造的な作業のボトルネックを、オプションの生成からスクリーニングへとシフトさせる。私たちのモデルでは、早期オプションはポートフォリオ内の場所を競います。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:02:14 GMT)
The Rényi area law conjecture is false below $α=1$ in high dimensions [0.0]
領域法則は、ギャップ化された量子基底状態における絡み合いは体積ではなく境界でスケールするという期待を表している。ここでは、この予想をすべての空間次元 2 以上で証明する。我々は、固定された局所次元、有界相互作用強度、一意な基底状態、均一なスペクトルギャップを持つ有限範囲ハミルトニアンを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 22:02:12 GMT)
The GHZ Game in Black and White [0.0]
GHZゲームに3人が勝つことは、標準的な実価値ミスティ状態のフォーマリズムだけで可能であることを示す。量子コンピュータで複素数を使う代わりに、常に「タグ」に量子ビットを加えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:19:15 GMT)
Targeting the Right Situations: Mutation Testing of Fuzzy-Powered Situation Hyperspace [0.0]
本稿では,ファジィ論理に基づくリスク推定が実システム障害と効果的に相関するかどうかを考察する。実験結果から,Fuzzy-Guided法は高い突然変異率を達成し,検出し難い欠陥を明らかにするのに有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 18:55:12 GMT)
Spiral Edge States in Topological 2D Sb2Te3 Crystals [0.0]
この構造は、2つのスパイラルおよび結び目のあるエッジ伝導チャネル内で空間的に連続するエッジ状態をサポートする。この幾何学は境界条件をエッジ状態の分散を変化させる2D結晶に導入する。系の量子幾何学の操作によるエッジ状態バンドの変更は、2次元トポロジカルシステムを使うための新しい道を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:29:16 GMT)
Single-Sample Decoding of a Two-Layer Sound-Word Canvas Model for Thai Klon Pad [0.0]
本稿では,短いトピックから1つのスタンザであるタイ・クロン・パッド詩のジェネレータを提示し,保持されたトピックについて人文に対して評価する。ジェネレータは、WangchanBERTaから2層固定キャンバス上に初期化されたマスク付き言語モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:54:43 GMT)
Seamless Deployment of Machine Learning Inference at the Far Edge: An Empirical AWS IoT Greengrass Architecture for Industrial Predictive Maintenance [0.0]
本稿では,AWS IoT CoreとAWS IoT Greengrass v2上に構築された予測メンテナンスを実現するためのハイブリッドクラウドエッジアーキテクチャを提案する。我々は、エンドツーエンドの推論遅延、帯域消費、推測精度を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:22:44 GMT)
Sample-Size Scalability and Representation Sensitivity of Quantum Machine Learning Models for Higgs Boson Event Classification [0.0]
量子支援ベクトルマシンと変分量子分類器のサンプルサイズスケーラビリティと表現感度について検討する。モデルは250から4000のイベントのバランスの取れたサブセットでトレーニングされ、ホールドアウトサンプルで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:45:01 GMT)
Reducing Trust Cost in Quantum Application Development Using AI [0.0]
生成AIは、量子アプリケーションの設計と実装をサポートする強力なツールである。「本研究では、この人間の理解、確認、判断の負担を信頼コストとみなす。」本稿では,AIと形式検証を統合した開発手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:24:35 GMT)
Quantum-Fisher-information-aware optimization yields a quantum reservoir advantage over tuned classical reservoirs [0.0]
量子フィッシャー情報(QFI)に最適化された量子貯水池コンピュータは、読み出しコストが等しい古典的な貯水池よりも量子的に有利であることを示す。 Mackey-Glassの予測では、1から3原子のJaynes-Cummings貯水池が4から30の訓練された重量で調整されたエコー状態のネットワークを25から69%の誤差で打ち負かし、1万のランダムネットワークの99.5%を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 01:28:47 GMT)
Probable but Not Valid: A Psychometric Audit of Decision Models as Synthetic Survey Respondents [0.0]
決定モデルは、テキストの代わりに評価尺度の各点の確率を返す新しい言語モデルである。我々は、これらのモデル、または最新のジェネレーティブLLMが、精神測定調査でヒトの回答者に有効かどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:34:50 GMT)
PotentialEP: Backprop-Free Training of CIFAR-Scale Generative Models via Equilibrium Propagation [0.0]
エネルギーマッチング(Energy Matching)は、時間に依存しないポテンシャルの勾配の緩和による最初のサンプリングを提供する。我々は、そのエネルギーに1つの線形注入項が付加された予測符号化ネットワークが、その勾配を可視層が本質的に保持する状態に緩和されることを証明した。したがって、バックプロパゲーションによって訓練されたエネルギーマッチングモデルは、このネットワークに不変にロードされ、緩和だけでサンプリングされる。これらの更新で終端となるトレーニングは、無条件のCIFAR-10で3.64のFIDに達し、バックプロパゲーションでは3.54となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 00:06:26 GMT)
Physics-informed random neural architectures on compact boundaryless multiply connected manifolds for random-operator models in machine learning and uncertainty quantification [0.0]
確率演算子を用いた境界値問題に対する物理インフォームドニューラルネットワーク(SPINN)を提案する。決定論的入力の場合、ネットワーク出力はランダムであり、非ガウス的ランダム演算子を表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:59:27 GMT)
Partial-coherence weak measurement of polarization qubits with a temporal pointer: theory and experiment [0.0]
時間的ポインターを持つ偏極量子ビットの弱測定は、弱値のキャラクタリゼーションへの直接的な経路を提供する。我々は、非一貫性とコヒーレント(理想的)な測定限界を補間する、選択後時間シフトの閉形式式を導出する。パルスリードエッジを内部校正したスムーズな導波路から時間シフトを抽出し、10ns光パルスで数秒精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:25:37 GMT)
On the Theoretical Limits of Learning Unconstrained Interatomic Potentials [0.0]
機械学習型原子間ポテンシャル(MLIP)は原子運動を支配するエネルギーと力を学ぶことによって分子動力学シミュレーションを加速する。近年の研究では、物理的誘導バイアスの緩和は計算効率と予測精度を向上させることが示されている。制約のない仮説クラスでは,予測誤差とサンプリング精度の関係が指数関数的に不規則であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 17:23:31 GMT)
Names Are Not Objects: Object-Bound Confinement for Compromised AI Coding Agents [0.0]
我々はZTAC(Zero-Truth-Trust Agent Cells)を紹介する。セルは、ブローカーへの唯一のルートがソケットであるカーネルサンドボックスでエージェントを実行する。 ZTACは46件の良心的操作のうち43件を完了し、8件の承認プロンプト、7件の承認プロンプトが4件ある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:38:11 GMT)
Monogamy of quantum steering in exciton--cavity optomechanical system [0.0]
ハイブリッドエクシトン-キャビティ光学系における量子ステアリングのモノガミーについて検討する。本研究では, 定常状態と動的状態の両方において, 励起子, 光子, メカニカルモード間のステアビリティを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 23:55:51 GMT)
MoSAIC: Learning DAG Scheduling Heuristics from Optimal Schedules through Motif-Aware Recovery and LLM-Guided Reasoning [0.0]
MoSAICは、DAGベースのアプリケーションの正確性とスケジューリングアプローチのギャップを埋める学習ベースのフレームワークである。このフレームワークはまずOR-Tools CP-SATソルバを利用して最適なスケジュールを生成する。その結果、最適監督と学習に基づく一般化を組み合わせることで、スケーラブルで適応的なタスクスケジューリングのための実践的なアプローチが得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 22:31:46 GMT)
Machine Learning-Based Prediction of Dengue Infection Using Clinical and Hematological Data from Bangladesh: A Comparative Analysis of Benchmark and Extended Prediction Models [0.0]
デングウイルスはデングウイルス(DENV)によって引き起こされるウイルス感染症であり、バングラデシュで主要な公衆衛生上の問題である。本研究は、バングラデシュの病院の2つのデータを用いて、臨床および血液学的データからデングを予測するために、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、XGBoostを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 11:13:29 GMT)
Iterate on an LLM, Serve on an SLM [0.0]
私たちは、高速で効率的で経済的な方法で、小さなモデルから正しい振る舞いを取り出す方法を示します。まず、ライブトラフィックから即座にフィードバックを得て、プロンプトスペース、フロンティアモデルで望ましい行動を開発する。そして、その動作が収束すると、監督された微調整によって記録された生産挙動をSLMに蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:51:24 GMT)
Integrating AIRL-Based Reward Estimation into a Control Method Using Fuzzy Inference and Policy Gradient [0.0]
本稿では,GAN(Generative Adversarial Nets)フレームワークに基づく報酬推定機構をベースモデルに統合するファジィ制御手法を提案する。車両の速度制御タスクのシミュレーションにおいて,提案手法は,安定かつ効率的な学習を通じて,高一般化性能のポリシーを取得した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:45:02 GMT)
HodgePhaseNet: Discrete Hodge Decomposition of Semantic Flows in Transformer Attention [0.0]
HodgePhaseNet は、有限単純複体上の反対称実数値 1-cochain として意味遷移を表す。本稿では,スパース実装,積分可能性とゲージ結果,検証された数値例,再設計された注目インタフェースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:45:53 GMT)
HiPAD: A Unified Gait, Audio-Visual, and Personality Fusion Network for Depression Detection, with a Hierarchical Personality Ablation and the Calibration Limits of Domain-Adapted LLMs [0.0]
我々は,MPDD-AVG 2026の6つのサブトラックすべてに1つの核融合ネットワークであるHiPADを提示する。ネットワークは、利用可能な各モダリティを共有のBiLSTMで符号化し、ゼロパッドはモダリティを欠き、少なくとも2つの歩行、オーディオ、ビデオが存在する場合にのみ、モダリティ間注意を施す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:35:22 GMT)
Global Disaster Risk Assessment Using World Risk Index Data: A Geospatial and Visual Analytics Approach [0.0]
世界リスク指数(英: World Risk Index、WRI)は、自然災害や関連するリスクに対する国家の感受性を測定する指標である。本研究は,データ可視化技術を用いて2000年から2025年までの年次データを分析した。分析の結果、フィリピン、メキシコ、インドネシア、インドは高いWRI指数で記録されていることが分かった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:57:38 GMT)
Generative learning of time series with holographic quantum circuit sampling [0.0]
ホログラフィック量子回路サンプリング (HQCS) を導入し, 中間回路の測定, 量子ビットの再利用, 時間ブロックのパラメータ化を独立に行う。 Haar-random HQCS と正規化指数核に対して、最小平均誤差損失分散の逆多項式境界を証明する。非定常マルコフ過程の一般部材の場合、時間パラメータ化は正確な生成ゲート数を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 17:32:27 GMT)
Fine-Tuning Strategy, Not Just Data: A Statistically Rigorous Audit of Gender and Stereotypical Bias in Embedding Models for HR Recommendation Systems [0.0]
Bias-in-Bios と StereoSet を用いて6つの多言語文埋め込みモデルを評価する。 E5-Baseの微調整はBias-in-Biosの測定バイアスを著しく増大させる。同じベースモデルのバイナリ分類微調整は、統計的に区別可能な変化を示さない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 04:57:38 GMT)
FDTD Model of Noise Pollution from an AI Data Center [0.0]
騒音汚染は住民にとって関心事であり、単に不快なだけでなく、健康への影響も大きい。地形は騒音汚染のレベルにおいて大きな役割を果たしており、AIデータセンターの近くの川の両側で突然の標高の領域は高い騒音レベルの影響を受けやすい。トポグラフィーが騒音汚染に果たす役割を理解し、特定のトポグラフィーにおける騒音汚染を捉えることは、ノイズ緩和戦略が最も適した分野を特定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:21:28 GMT)
Exploring Jailbreak Vulnerability Across Depth-Based Dynamic Inference in Large Language Models [0.0]
本研究では,大規模言語モデルのジェイルブレイク攻撃に対するロバスト性に対する深さに基づく動的推論の影響について検討する。 Shallowのエグジットは、より深いものよりも、ジェイルブレイク攻撃に対して一貫して堅牢であることに気付きました。これらの洞察は、ジェイルブレイク攻撃に対してより堅牢な動的推論方法論を設計するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 22:36:04 GMT)
Exact Phase-Type Point Processes for Certified Measurement and Prediction of Event Streams [0.0]
位相型(Erlang-chain)状態空間である1つの代数的オブジェクトが、両方の目的に対して正確な確率で機能することを示す。測定のために,パラメータが線形に入力されるマルチスケール位相型ホークスプロセスを構築した。予測のために、線形ホークスバックボーンに履歴依存のErlang更新チャネルを追加するニューラルネットワークプロセスであるEPT-Xを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 14:22:58 GMT)
Entanglement generation from degeneracy breaking of superradiant Liouvillian steady states by local operations [0.0]
我々は、非コヒーレントな局所過程が高レベルのエミッタ間絡みを発生させることを示す。我々は,この体制において絡み合いがユビキタスになり,他の種類の対称環境騒音に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:21:28 GMT)
EVISTA: Unified Multimodal Video Search with Evidence-Aware Temporal Path Optimization [0.0]
我々は,ホーチミン市AIチャレンジ2026のための統合マルチモーダルビデオ検索システムEVISTAを開発した。順序付きマルチイベント検索のためのエビデンスを考慮した時間経路最適化手法であるTEMPO-Pを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:18:13 GMT)
Do LLMs differentiate linguistic traits internally?: A layer-wise analysis [0.0]
Llama-3.2-1B と Gemma-3-1B-PT の2つの等サイズの事前訓練モデルに対して,層単位での表現解析を行った。その結果,同じ能力のモデルでも,言語情報を根本的に異なる方法で整理できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 22:28:45 GMT)
Displacement Is Endogenous: AI Workers in a Search-and-Matching Labor Market [0.0]
人間の賃金の70%にAIが入ると失業率が4.1ポイント上昇する。レイオフのマージンは失業した雇用の7.2を占め、5.0の雇用を減らしたが、ほとんどの解雇された労働者は再び仕事を見つける。低価格のAIは企業を拡大させるため、より広い価格差は変位を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 12:10:46 GMT)
DisCo Algebra: Why Disintegration and Combination Are Not Inverses [0.0]
DisCo代数は対称コパード(分解)と、素族 $mathcalP_n=mathrmProb([0,1]n)$ 上の対称オペランド(結合)から作られる。確率積分変換も、外部サマリ関数も、条件付きカーネルを持つオブジェクトのリッチ化もない。情報損失は、真の条件分布と条件独立な積との条件KLの偏りを正確に表している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 15:40:44 GMT)
Description Complexity Bounds for Analytic Approximations of Lipschitz Functions [0.0]
式は、変数と有理定数を持つ基底 $+,-,times,exp$ 上の有限木である。我々は、$le 1/36$ および every $L>0$ some $L$-Lipschitz 関数が少なくとも $tfrac116(L/+lg(1/+2)$ ビットを必要とすることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 13:14:38 GMT)
Deep Learning-based Semantic Segmentation of Dental Radiographs: Comparative Evaluation of PSPNet, DeepLabv3, UNet, and UNet++ [0.0]
主に、Praamid Scene Parsing Network (PSPNet)、DeepLabV3、UNet、UNet++の4つのセグメンテーションモデルを比較した。 UNet++は最高IoUスコアが0.6719、DICE値が0.7869を示し、セグメンテーションの点で優れた結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 16:53:13 GMT)
Continuous Risk-Based Scheduling for Food Safety Inspection: Integrating Historical Decay with Event-Driven Consumer Review Signals [0.0]
バッチリスクに基づく検査スケジュールは、重大な障害クラスを検出するのに苦労している。従来のシステムは、静的な履歴データを使用して、固定された計画サイクルのリスクを再計算し、検査サイクルの間に盲点を残す。イベント駆動型スケジューリングパイプラインであるContinuous Inspection Risk(CIR)システムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 21:36:10 GMT)
Compute-Optimal Scaling Laws for Spiking Language Models [0.0]
スパイクニューラルネットワークは、スパース、バイナリアクティベーションによるエネルギー効率の高い言語モデリングをターゲットにしている。本稿では,最初のチンチラ型IsoFLOPスケーリングによるスパイク言語モデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 19:46:24 GMT)
Clifford Invariants and Three-Copy Quantum Tests [0.0]
クリフォード表現の第3のパワーを、$n$ qutrits, for $ngeq2$で明示的に扱う。この分解はテンソル立方体のクリフォードツワールを4つの実パラメータに還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:26:55 GMT)
Can agents whose sole duty is to keep humans alive be hijacked to kill? Delayed multi-turn derived-action trap attacks in simulated high-stakes environments [0.0]
我々は、人間を生かし続けることが唯一の義務である道具使用エージェントが、遅発注射により、殺人を誘発できるかどうかを問う。実験はNASAから派生したBioSim月の生息地シミュレーションに基づいており、そこではAIオペレーターが生命維持システムを制御する。実験コードと実験トレースをオープンソースにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 20:09:57 GMT)
CESNET-TimeSeries26: A Multi-Year Network Traffic Time Series Dataset for Annual Seasonality, Concept Drift, and Long-Term Anomaly Detection [0.0]
CESNET-TimeSeries26は、CESNET3ネットワークから995日間の連続的なトラフィックタイムシリーズで構成されている。データセットは278,466のIPアドレス、285の機関、566の機関を3つのアグリゲーション間隔で取得する。年間季節が支配的な周期成分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 10:49:09 GMT)
B-Human '26 - Scalable Team Play up to 11 vs. 11 [0.0]
B-ヒューマンは2026年にヒューマノイドサッカーリーグの中部リーグで複数の競技会で優勝した。 1チームにつき3人あるいは5人のプレーヤーとの定期試合に加えて、11人のヒューマノイドロボットとデモマッチをすることで、未知の領域に進出しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 08:53:15 GMT)
Ascent Conditions for Length-Normalized Single-Rollout Policy Updates [0.0]
各トラジェクトリのスコアコントリビューションを実際の長さで分割することで、報酬中心のポリシー更新の方向を変えることができる。 3階のU統計は、独立な現在の統計軌跡に偏らない1階の回帰変化を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 07:33:42 GMT)
Amharic-English Cross-Language Question Answering Using Statistical Machine Translation, Named Entity Recognition, and Semantic Indexing [0.0]
本稿では, 双方向のアムハラ語と英語の問合せシステムの設計, 不完全化, 評価について述べる。ユーザーは、アムハラ語または英語で自然言語の質問を定式化し、他の言語で書かれた文書から回答を検索することができる。このシステムは、クエリ翻訳のための統計機械翻訳(SMT)コンポーネント、アムハラ語テキスト処理のための最大エントロピー名前付きエンティティ認識(NER)コンポーネント、セマンティックベースインデックス、質問分析、通訳検索、回答抽出を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 09:25:01 GMT)
A Stateful Research Information Infrastructure for Scientific Discovery [0.0]
Gewu Insightは、科学研究を永続的でステートフルな研究対象として組織する研究情報基盤である。会場、トピック、著者による発見記録を共有紙のアイデンティティーを通じて統一する。ローカルライブラリ内では、メタデータ、バージョン管理されたリソース、研究コンテキストが同じ作業の周りに蓄積される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 03:50:03 GMT)
A Gated Catchment Hydrology Model (GCHM) for Physically-Interpretable Rainfall-Evapotranspiration-Runoff Simulation Across Diverse Hydroclimatic Regimes [0.0]
我々は、大量保存パーセプトロン(MCP)に基づく大量保存アーキテクチャであるGated Catchment Hydrology Model(GCHM)を提案する。 GCHMは、天蓋のインターセプション、雪、土壌水分、地下水、流れの発生を表す5つの貯蔵状態を使用する。融雪量,近年の降水量,歴史的な降水量,乾燥状態にまたがる50個のCAMELS漁獲量のGCHMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:39:58 GMT)
A Controlled LLM Workflow for Evidence-Grounded Diagnosis of Risk Score Differences [0.0]
同様の履歴トランザクションを用いてリスクスコアの差異を説明するために,制御されたLarge Language Model (LLM)ワークフローを提案する。このワークフローは、参照検索と対比的なSHAP(SHapley Additive ExPlanations)エビデンスと、参照ベースのLLM推論と決定論的検証を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 10 Oct 2026 02:27:17 GMT)