Muse Glimmer 30B: An On-Device Agentic Model [275.7] Muse Glimmerは、知覚エンコーダを備えたオープンソースの30Bパラメータ因果言語モデルである。
Muse Glimmerは、マルチステップ推論、信頼性の高いツール使用、障害復旧を、クラウドインフラストラクチャを必要とせずに、コンシューマデバイス上でローカルに実行される単一のモデルに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 11:05:21 GMT)
Distribution-Based Regularization for Reward Fine-Tuning Diffusion and Flow Models [125.6] 本稿では,DFR(Distributional Functional Rewards)を提案する。
DFRはテキスト・ツー・イメージの微調整タスク全体にわたって、KL調整ベースラインのピーク報酬と一致し、同じまたは低いドリフトで最大29%まで多様性を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:36:17 GMT)
Long Listening Thoughts: Eliciting Open Auditory Reasoning with Deliberative Perception and Cognitive Refinement [110.6] Long Listening Thoughts (LLT)は、音声推論を改善するトレーニング後のデータセットを構築するためのフレームワークである。
LLTは、意味、音響、時間情報にまたがる多面的な高密度オーディオ記述を構築する。
我々はQwen2.5-Omni-7Bを教師付き微調整の2段階パイプラインで訓練し、直接選好最適化を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 03:20:36 GMT)
Modeling Uncertainty Propagation in 3D Morphable Models [93.1] 本研究では,3次元形態素モデルのパラメータ空間の分散を頂点ごとの分散にマッピングする問題について検討する。
我々はこの制限を閉形式局所不確実性推定で解決する。
CLUEは3DMMのパラメータ空間分布を閉形式近似により頂点ごとに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 11:48:00 GMT)
Controllable Multi-Object Insertion for Detection Data Augmentation [85.8] 制御可能なオブジェクト挿入は、カテゴリ数フィデリティを必要とするオブジェクト検出データセットを拡大するためのターゲットとなるアプローチを提供する。
SceneP2Fという2段階のトレーニング可能なフレームワークを設計し,レイアウトアライン・ジェネレーションとシーンアウェア・ジョイント・プランニングを結びつける。
我々は,SceneP2Fが汎用エディタやオブジェクト挿入メソッドを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:23:25 GMT)
HybridResearcher: Bridging the Structured-Unstructured Boundary for Deep Research Agents [82.5] 構造的および非構造的境界を越えて証拠をブリッジする4BエージェントであるHybridResearcherを紹介する。
我々は、教師付き微調整と強化学習を用いて、キュレートされたデータセットを訓練する。
既存のHybridDeepResearchベンチマークから評価すると、HybridResearcherはベースモデルよりも改善されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:46:56 GMT)
Toward Collective Model Intelligence: Characterizing and Coordinating Models [77.9] 独立して開発されたAIモデルは多様かつ相補的な能力を蓄積するが、増大するコレクションは自動的に集合型AIを実現するわけではない。
本稿では,3つの接続されたコンポーネントを通して集合モデルインテリジェンスを追求する体系的アプローチを提案する。
Mio 1.0 Liteは、比較した手法の中で平均点数と平均点数の平均点数が最も高く、リクエスト毎のコストは、ベストスコアの代替品よりも73.7-97.5%低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:10:55 GMT)
DiPLO: Self-distilled Diffusion Planning for Loco-manipulation [74.9] DiPLOは、自己蒸留拡散プランナーと低レベルの全身追跡ポリシーを組み合わせたフレームワークである。
我々のプランナーは人-人-人-の運動の教師あり学習によって事前訓練される。
結果のプランナーは、未確認の目標に対する動きも生成し、キックとプッシュ/プルタスクに関するさらなる評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:51:59 GMT)
What "Form'' of Uncertainty Does Conformal Prediction Quantify? [74.6] Conformal Prediction (CP) は、分布のないカバレッジ保証付き予測セットを返すポストホックキャリブレーション法である。
完全CPと分割CPのセットサイズの違いはベイズ後方分散に直接関係していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:08:06 GMT)
Measuring Empowerment from Offline Data for Intrinsically Motivated Exploration [69.8] 本研究では,環境相互作用を伴わずに,ラベルのない事前データからエンパワーメントを推定する手法を提案する。
省力化政策と国家占有対策を併用して共同学習することにより、未知の政策から生じる未ラベルの軌跡に基づいて推定者を訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:02:09 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, 17 Oct 2026 17:04:30 GMT)
$M^2Net$: Unifying Scale-Specific Structures and Prototype Decomposition for Spatial-Temporal Forecasting [62.4] 我々は、スケール固有の構造学習と意味分解を統合するために、$M2Net$という新しいフレームワークを提案する。
M2Net$は、広範な経験的検証において最先端のベースラインを上回っます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:24:57 GMT)
Ask Less, Ask Better: Allocating User Attention in Proactive LLM Agents with Interruption Budgets [61.3] 既存の評価は、質問を数え、必要で避けられる質問を平等に扱うことで負担を測定する。
本稿では,エージェントがどの程度の頻度で質問するかを識別する評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 03:23:49 GMT)
Defending Against Dormant Poisoning Attacks Across Language and Multimodal Agents [59.6] 我々は,(1)良性微調整によって活性化される有害な行動は,無害な行動にまで拡張しうること,(2)複数の有害な行動は共存し,良性微調整によって共同的に活性化されること,の2つの薬剤的リスクを示す。
我々は、休眠中毒の重要な性質を悪用する:攻撃者は、毒を隠蔽するために解放時に安全な行動を維持する必要があり、この行動は安全基準として機能する。
LookAhead Defenseは、Safety Bufferを使って微調整されたアップデートをプレビューし、有害な入力に対する安全な振る舞いを弱めたり、Safety Bufferの良質なバージョンを拒否する可能性を高めるために予測されるアップデートのみを罰する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:26:09 GMT)
Dual Task Vector Merging: Leveraging Emotion and ASR Knowledge for Low-Resource Alzheimer's Disease Detection [56.0] 大規模な事前訓練された音声エンコーダの微調整は容易に過度に行われ、凍結プローブはエンコーダのタスク関連知識を未利用のまま残す。
本稿では,凍結したwav2vec 2.0バックボーンに適応するパラメータ効率の高いDual Task Vector Mergingを提案する。
ADReSSとADReSSoの実験では、二重マージはメインバイナリ設定で凍結プローブ、LoRA、フル微調整よりも改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 21:19:12 GMT)
UniAVC: Unified Audio-Video Creation via Progressive Training and Asymmetric Scheduling [53.8] 統一されたオーディオビデオ作成には、テキスト条件のジョイント合成、双方向のクロスモーダル生成、および両方のモダリティをまたいだ命令誘導編集が可能な単一のモデルが必要である。
既存の方法はペアコーパスに大きく依存しており、共同生成には乏しく、編集には稀である。
提案するUniAVCは、まず、各ブランチを非モーダルデータセット上にトレーニングし、完全な生成および編集能力を与え、その後、相互モーダル対応を利用するためにペア化されたデータに献身する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 17:46:17 GMT)
From Views to Worlds: Active Exploration over 3D Worlds for Vision-Language Models [51.9] View-to-World(V2W)は、視覚言語モデルによる3Dワールドの探索を可能にする、アクティブな探索フレームワークである。
V2Wは、幾何学、カメラポーズ、言語によるセマンティクスで明快な3D世界を再構築し、視覚的および言語的インタフェースを通じてVLMに公開する。
空間的精神モデルベンチマークの実験により、V2Wはトレーニング不要な環境でのVLMベースラインを大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 13:03:34 GMT)
PCHMR: Empowering and Benchmarking Human Mesh Recovery in Privacy-Constrained Real-World Settings [51.7] ユーザ側のデータを直接微調整することは、データ駆動型ヒューマンメッシュリカバリ(HMR)モデルの性能向上に有効な方法である。
既存のHMRメソッドでは、現実のHMRデプロイされたデバイスから中央のトレーニングサーバにユーザーサイドデータを集約することが多く、プライバシー上の重大なリスクが生じる。
我々は,最新のHMRモデルにフェデレーション学習とセキュアな凝集変種を適用したベンチマークを用いて,この問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:46:23 GMT)
MM-LeJEPA: Correlated Gaussian Regularization for Multimodal Joint-Embedding Predictive Architectures [50.8] LeJEPAは、そのタスク仮定の下で、フィッシャー情報基準を最小化することで、等方的ガウス埋め込みターゲットを導出する。
我々は,LJEPAのタスク仮定をマルチモーダル学習に拡張することでMM-LeJEPAを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 13:20:43 GMT)
MSCR: Jointly Balancing Utilization Across Modalities and Discovering Synergistic Information [50.7] マルチモーダル学習において、モダリティの不均衡はしばしば一つのモダリティが最適化を支配し、モデルがクロスモーダル相互作用を完全に活用することを防ぐ。
本稿では,相乗的情報発見と相乗的情報の相乗的利用を共同で促進する融合法であるマルチモーダル相乗的競争規則化器(MSCR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:54:30 GMT)
Learning to Program Retrievals: Composing Search Primitives via Reinforcement Learning [48.2] 検索言語モデルは、知識集約的なタスクを解決するために、多段階探索をますます利用している。
本稿では,プログラム可能な検索フレームワークであるRetrieval Program Learning (RPL)を紹介する。
RPLは、RL中にサンプリングされた準最適プログラムの局所的な変種を生成し、それらを訓練軌跡に変換し、それらをポリシーに蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 20:03:09 GMT)
Dynamic self-ensemble on multi-exit residual vision transformer for small-data image classification [47.9] 視覚変換器(ViT)は近年,画像分類に注目が集まっている。
ViTは、大規模なデータセットでのみトレーニングされた場合、データ不足の問題で有名だ。
限られたデータを持つ小規模なデータセットに対して、ViTが具体的にどのように機能するかについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:07:32 GMT)
How Does Muon Work in Private Deep Learning? Scalable Differentially Private Training via Orthogonalization [47.7] 差分的にプライベートなミューオンの変種であるDPMuonを提案する。
プライバシーの下で、最適な学習率、運動量、バッチサイズがどのように変化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:00:57 GMT)
Transformers as Adaptive Kernel Learners across Tasks for In-Context Learning [47.3] 変換器は適応型異方性カーネル学習器として機能することを示す。
具体的には、低ランク線形および多次元非線形回帰に対するICLについて検討する。
次に、ICLの一般化誤差を解析するための一般的なフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:01:47 GMT)
Sample-Efficient Reinforcement Learning with General Utilities via Neural Dual Critics [46.8] 一般用途による強化学習は、政策による占領対策の非線形機能を最適化する。
我々は,RLGUの目的を正確に変動する双対表現を認めるために,自然なアクター・クリティックな手法を開発した。
本手法は, ニューラル評論家を用いて, 状態-作用対の関数として, この擬似回帰を直接学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 21:35:51 GMT)
MOMO: Human Motion from Moving Sounds [46.6] 動的空間音響駆動型人体運動生成の新しい課題を定式化する。
MOMOは3つの原則(ローカライゼーション、理解、生成)で導かれる拡散ベースのフレームワークである。
実験により、MOMOは動きの忠実さ、オーディオモーションアライメント、身体的妥当性において、既存のベースラインよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:31:54 GMT)
Progress-Aware Distillation for Mitigating Stagnation in Small Language Model Agents [46.3] 本稿では,学生が生成した軌道の停滞を明示的に検出し,罰するプログレッシブ・アウェア蒸留(ProD)を提案する。
ProDは、蒸留したSLM剤の成功率とタスクコンプリート効率を両立させながら、進行の停滞を著しく軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:49:12 GMT)
Uniform convergence at optimal rate and scale [45.1] Vapnik--Chervonenkis の定理は、次元 VC の有限性による一様収束を特徴づける。
二値クラスに対しては、Vapnik--Chervonenkis定理はVCの有限性による一様収束を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:04:51 GMT)
TopoCompile: Molecular Generation with Exact Global Count Constraints [45.0] 本稿では,自動回帰型コンポーネントツリージェネレータと動的プログラミングコンパイラを組み合わせたTopoCompileを紹介した。
TopoCompileは、分子を無傷の環系と個々の原子のツリーとして表現し、それぞれが支持する添加剤を成分の上に配置する。
4つのベンチマークデータセットで比較された手法の中で、最も有効か有効なユニク・ノーベル(V.U.N.)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:10:24 GMT)
Leveraging Mental Models for Human-Centered Explanations: A Systematic Design Approach Illustrated by Explainable Fake Review Identification [44.7] 説明可能なAI(XAI)は、ユーザインテリジェンスよりもモデルの忠実度を優先し、技術的透明性を満足するが人間のセンスメイキングをサポートしない説明を与えることが多い。
本稿では,人間中心のアプローチであるMIND-Xを提案する。
我々の研究は、単に「透明性の溝」を超えて人間中心の説明設計を進め、メンタルモデルに沿った設計プロセスが、ユーザ中心の説明タスクにおけるインテリジェンスを改善し、説明責任をサポートすることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:56:43 GMT)
Ask, Don't Guess: Targeted Clarification for Speech Recognition Errors [44.4] 遠距離の会話設定における音声認識は、依然として重大なエラーを引き起こす。
sysnameは、オンラインエラーローカライゼーションのための新しいフレームワークである。
sysnameは、最強のベースラインと比較して、最大52%の不正トークンを識別することで、最も高いリコールを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:32:23 GMT)
Enhancing analytical photon transport in turbid media through physics-guided neural network corrections [43.3] 解析モデルの計算効率とモンテカルロシミュレーションの精度を組み合わせた物理誘導残差学習フレームワークを提案する。
評価された光学特性範囲全体で、提案フレームワークはスカラー反射率RMSEと空間分解反射率RMSLEを約62と14の因子でそれぞれ低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:28:34 GMT)
No-Regret Revenue Maximization in Sequential Market Making Under Inventory Constraints [43.1] 市場は入札を設定し、買い手や売り手に対して価格を求めることで取引を効率化している。
本稿では,未確認の買い手と売り手による収益の最大化を,後悔の最小化を用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:38:33 GMT)
Parametric Session States Recover Retrieval Intent without Replaying History [42.8] 長期にわたるアシスタントは、参照者、制約、アクティブな目標が以前に何度も確立されたフォローアップリクエストを解釈することが多い。
emphParametric Session State (method)は,現実的な知識を外部に保持しつつ,検索対象を記憶する再利用可能なセッションメモリレイヤである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:07:32 GMT)
How Much Do Activation Monitors Benefit from Original Model Computations? [42.8] 本研究では,アクティベーションモニタの成功の程度が,元の行動生成計算へのアクセスに依存するかを検討する。
まず最初に、元の振る舞い生成トレースにアクセスせずに、多くのパフォーマンスを回復できることに気付きました。
ネイティブアクセスでトレーニングされたモニターは、パラフレーズ化の下で行動ラベルが変化するオリジナルの例で顕著に上昇している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:37:23 GMT)
GazeAct: A Human-Gaze-Annotated Manipulation Dataset for Attention-Regularized Policies [42.5] 視覚言語アクション(VLA)ポリシーは、信頼できる操作のために、適切なオブジェクト、コンタクトポイント、ターゲットロケーションに言語命令を接地しなければならない。
本稿では,マルチビューVLAポリシーのための実ロボット操作データセットとトレーニングフレームワークであるGazeActを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:07:56 GMT)
Process-Aware Event Log Augmentation for Process Prediction under Labeled Data Scarcity [42.4] SiamSA-PPMは、シームズ学習と統計的基盤データ拡張を組み合わせた自己教師型フレームワークである。
制御フローのセマンティクスと頻繁な振る舞いパターンを利用して、現実的で意味的に有効なトレース変種を生成する。
SiamSA-PPMは、次のアクティビティと最終的な結果予測タスクの両方において、競争または優れた予測性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 16:42:29 GMT)
SuperClip Pyramid for Video Temporal Grounding [40.1] マルチスケールの時間階層上に構築されたSuperClip Video Temporal Grounding (SCVTG) について述べる。
SCVTGはSuperClipと呼ばれるセグメンテーションに隣接するクリップをグループ化してSuperClipピラミッドを構築する。
時間的に適応したカーネルを導入し、時間的に条件付けられた重みを通してSuperClipsを集約し、フレキシブルアグリゲーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:11:19 GMT)
A Phenomenology of Neural Geometry in Vision-Language-Action Models [39.8] 実測幾何は主に多次元であり、政策の作用する制約によって形作られる。
この研究は、VLAポリシーで実現された幾何学の初期の現象を記述し、概念の形状が可読性と同じくらい重要であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:38:49 GMT)
Modeling Discourse Profiles in Climate Misinformation Discourse [39.2] 気候関連コメントを反復する修辞パターンにクラスタリングすることで談話プロファイルを構築する。
次に、これらのプロファイルをレイトフュージョンアーキテクチャを用いて、微粒な気候誤情報分類器に組み込む。
以上の結果より,言論プロファイルは誤情報受信や伝播を形作ることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:15:44 GMT)
Characterizing Local and Correlated Pauli Noise in Quantum Teleportation Circuits [39.1] パウリの誤差の位置と局所構造が3量子コヒーレント量子テレポーテーション回路にどのように影響するかを特徴付ける。
プロトコル内の誤差統計、パウリ軸、位置に大きく依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:45:00 GMT)
AtomSD: Procedural Atom-Guided Self-Distillation for LLM Agents [38.7] 本稿では、Intent、When、Do、Avoidのガイダンスを表す、細粒度で独立して適用可能な手続き的Atomについて紹介する。
AtomSD(Atom-Guided Self-Distillation)は、学習者が自身の成功した軌道から手続き的なAtomを継続的に抽出し、Atom条件の監視とタスク-リワード最適化を通じて進化するポリシーに蒸留する、Atom誘導型自己蒸留フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:12:03 GMT)
The Effect of Expertise Signaling when Sharing Medical Information in Opinion Dynamics [38.4] この研究は、情報源の専門知識が信頼と長期的な意見の形成をいかに形作るかを研究する。
送信者の表示名にプロフェッショナルタイトルを追加することで,投稿の信頼性が著しく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:11:36 GMT)
Vibenix: Agentic Software Packaging and Maintenance with Nix [37.7] 不必要な依存関係、制御されていないネットワークアクセス、その他のビルド環境の不純物は、不透明なソフトウェアサプライチェーンを生成する。
我々は、Nixパッケージング式を自動的に生成することで、このギャップを埋める、オープンソースのAIエージェントであるVibenixを紹介する。
新しいパッケージメンテナンスタスクのNixBench-Repairデータセットで、Vibenixは87.6%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:21:29 GMT)
First-Order LoRA Training with Phone NPUs [37.3] ファインチューニングにより、大きな言語モデル(LLM)は、アップロードせずにユーザのプライベートデータから学習することができる。
携帯電話のニューラル処理ユニット(NPU)は、推論のためにこれらの重みをすでに保持している。
トレーニンググラフとアダプタをCPU上に保持しながら,NPU上で3つのフリーズ製品のすべてを動作させるシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:49:37 GMT)
Do Conversational Agents Need Explicit Memory? A Controlled Comparison with Raw-History Retrieval [37.1] 明示的なメモリシステムは、会話履歴を将来のアクセスを改善するために永続的な表現に変換する。
本研究は、6つの最先端明示的メモリシステムと生史RAGを比較した。
原生史のRAGベースラインに対する一貫した優位性は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 12:44:30 GMT)
SCOPE-VSR: A Broad-Coverage Training Dataset for Video Super-Resolution [36.4] オープンドメインVSR(SCOPE)のための構造化キュレーションパイプラインを開発した。
このパイプラインを大規模なデータソースの収集に適用する。
また,ワンステップビデオ復元のための新しいフレームワークであるGraCo-VSRを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:13:18 GMT)
When Code Becomes an LLM Call: An Empirical Study of Call-Site Contracts in Agentic Systems [35.6] エージェントシステムは、次のツールを選択するなどのロジックの一部を、大きな言語モデル(LLM)を呼び出すことで置き換える。
保証は、プレコンディション、プロンプト制約、ポストコンディションの契約として、各LSMコールサイトのプログラムから得られなければならない。
オープンソースエージェントシステム40の496 LLMコールサイトにおいて,これらの契約について実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:14:37 GMT)
What Matters for NVFP4 Training? A Comparative Study of Low-Precision Pretraining Recipes [35.4] 大規模言語モデルを4ビット浮動小数点フォーマットで直接訓練することで、スループットとエネルギー効率が大幅に向上する。
近年のNVFP4レシピを中規模で体系的に比較し,最大1Tトークンをトレーニングした高密度8Bおよび30B-A3B MoEモデルを評価した。
そこで本研究では,安定なNVFP4トレーニングを大規模に実施する上での原則に基づく最終レシピを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:23:48 GMT)
Knowledge Diversion: A Novel Paradigm for Pre-training Decomposable Image Generation Models [34.8] 本稿では,自然に分解可能な生成モデルを学ぶための条件対応事前学習パラダイムであるKnowledge Diversionを紹介する。
事前学習中、連続条件対応ルーティングは、学習遺伝子の状態間で共有される知識を集約する。
クラス、テキスト、イメージ条件付き生成に対する実験は、KDivが高密度のベースラインに一貫して一致するか、超越していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 12:34:56 GMT)
LIBERO-Pro2.0: A Benchmark for Evaluating the Robustness of Embodied Foundation Models [33.6] LIBEROは、ロボット操作ポリシーを評価するための広く採用されているベンチマークとして登場した。
本稿では,分布シフト下での具現化基礎モデルのロバスト性を体系的に評価するための総合ベンチマークであるLIBERO-Pro2.0を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 09:48:08 GMT)
Structured Latent Dynamics for Long-Horizon Embodied World Models [33.5] 学習相空間におけるバックボーン潜伏体を表す構造動的フレームワークであるHWMを紹介する。
将来の状態は散逸的ハミルトン力学を通して伝播し、元の潜在表現に写像される。
制御されたシミュレーション実験により、HWMはより正確な速度、加速度、ジャークの推定値を生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:54:17 GMT)
Graph3R: Unifying View Graph Initialization with Feed-Forward Reconstruction [32.5] 不正確な画像コレクションは、しばしば不規則なシーンからのビューを含んでおり、これらのビューを共同で再構築することは、カメラのポーズや幾何学を損なう可能性がある。
ビューグラフとフィードフォワード再構成を共有幾何表現で統合するGraph3Rを導入する。
3つのベンチマークで、Graph3Rは平均的な最大リコールを100%精度で改善し、ベースラインの最大8.99ポイントまで改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:44:22 GMT)
Arbitrary-Scale Anisotropic 3D MRI Super-Resolution with Gaussian Prototypes [31.9] GSMR3Dは、任意の等方性および異方性分解能をMRIのコントラスト毎に単一のチェックポイントで再構成する連続体積モデルである。
我々は、臨床および人口ベースコホートから、T1強調3,731、T1強調30,254、T1強調30,254の脳MRIボリュームで別々のモデルを訓練する。
脳腫瘍の分節化,脳転移検出,脳のパーセレーションなどを用いて,等方性・面内・面内・面内・面内超解像の幾何学的スペシャリストに対するGSMR3Dの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 20:18:08 GMT)
Write Once, Query Many: Evolving Compact Reusable Memory for Long Videos [31.4] Video-EMemは、タイムアンコールされた知覚観察に基づいて構築された、進化可能なビデオメモリハーネスである。
Writerは、マルチスケールな観察を統合することで、各ビデオを一度エンコードし、Readerは、結果のメモリからのみ証拠を検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:58:29 GMT)
Write Once, Check Many: Reusable Ledgers for Post-Hoc Policy Compliance Auditing of Agent Trajectories [30.4] 著者モデルが各エージェントの軌跡を政策に依存しない台帳に変換するためのフレームワークである。
読み手は、元の軌跡にアクセスできることなく、台帳に対して新しいポリシーを個別にチェックする。
この結果から,再利用可能な方針に依存しない記録が,レトロスペクティブエージェントの監査をより効率的かつ効果的に行えることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:04:04 GMT)
LED-BENCH: A Benchmark for Large-format Engineering Drawing Understanding [30.4] LED-BENCH(LED-BENCH)は、大規模なエンジニアリング図面に対するきめ細かい理解を評価するために設計されたベンチマークである。
GPT-5.6 Solは平均精度52.65%を達成し、性能はエンジニアリング領域によって異なり、全ての評価されたモデルはより広範なエビデンス統合を必要とする質問に対してより悪い結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:27:09 GMT)
PV-Decoding: Progressive Verification Decoding with Decode Gating for Diffusion Language Models [30.0] ブロック拡散推論のためのプログレッシブ検証を備えた信頼性駆動型投機的復号化フレームワークであるPV-Decodingを提案する。
PVデコードパーティションは、2つの信頼しきい値を使用して直接復号されたトークン、投機的トークン、未解決トークンにマスクし、徐々に強力なポリシーで投機的トークンを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:34:05 GMT)
Gen2Dex: Learning Dexterous Manipulation from Simulation-Initialized Generated Video Demonstrations [29.8] 本稿では,シミュレーション映像を物理的に実行可能なデクスタラスロボットのデモに変換するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
提案手法は, 従来手法と競合する性能を示し, 生成されたビデオから抽出した参照に対して, より堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:50:59 GMT)
What RL Brings to Reasoning: A Few Decisions the Base Model Would Not Make [29.8] 検証可能な報酬(RLVR)による強化学習は、数学的推論を大幅に改善するが、ベースモデルに追加するものは未だ不明である。
本研究は,Qwen3-4B-Base上での世代間介入により,120 AIME問題に対してRLを学習した相手の獲得率を測定した。
ベースモデルを"Alright"で開始させると、RLゲインの35%が回復します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 12:34:56 GMT)
Memory Internalization via Test-Time Training for Long-Video Understanding [29.6] 長いビデオの理解には、証拠が時間的な文脈に分散している1つのビデオに関する多くの質問に答える必要がある。
テスト時間トレーニング(MIT3)によるメモリ内部化(Memory Internalization)は,ビデオ不要でテキストのみの質問応答に対して,ビデオ毎の長大な動画をコンパクトな適応パラメータに書き込む,ビデオ毎の適応フレームワークである。
視覚的メモリ蒸留は、テキストのみのメモリをトレーニングし、関連するビデオクリップによって誘導される表現変化を再現し、テキストの監督を超えた視覚的エビデンスの内部効果を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:06:57 GMT)
IF-MAP: Influence-Function-Inspired Agent Prioritization in Multi-Agent Systems [29.4] 本稿では,システムレベル改善の可能性が高いエージェントを識別するIF-MAPを提案する。
各エージェントに対して、IF-MAPは制御されたセマンティックプロンプト摂動の下でエンドツーエンドの損失変化を測定する。
IF-MAPを6つのマルチエージェントに分散したコード生成、質問応答、数学的推論で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:36:35 GMT)
Hippo: Training-Free Agent Self-Evolution via Hippocampal Replay [28.4] 選択的海馬エンコーディングとリプレイにインスパイアされたメモリフレームワークであるHippoを紹介する。
既存のメモリと結果のエクスペリエンスを比較して、オーバーラップをマージし、明示的な適用性条件を通じてコンフリクトを解決する。
SWE-bench Verified、WebArena、Mind2Webの実験では、3つの設定でパフォーマンスが向上し、蓄積ベースラインよりも保持されるエクスペリエンスが大幅に少なくなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:43:26 GMT)
SwitchSplat: Learning Discrete Object States from Casually Captured Scenes [27.7] このギャップに対処する最初の3DGS表現であるSwitchSplatを提示する。
共有静的ベースは不変シーンをキャプチャし、各スロットは独立して1つの相互作用可能なオブジェクトの2つのバイナリ状態を保持する。
推論では、ユーザはスロットステートを自由に組み合わせ、任意の視点から結果のシーンをレンダリングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:35:44 GMT)
HumanSkill-4D: Training-Free Language Querying of Animatable Gaussian Avatars in Space and Time [27.4] 本稿では,言語クエリからアニマタブルなガウスアバターの領域を選択するアバター参照セグメンテーションを提案する。
我々は,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)とアバター間の幾何演算子を共有するトレーニングフリーフレームワークであるHumanSkill-4Dで,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:43:01 GMT)
ATLAS: Expert-Guided Sustainable Satellite Backhaul for Off-Grid Wildlife Monitoring [27.1] textscATLASは、オフグリッド野生生物モニタリングのためのエキスパートガイド付きエッジ・ツー・クラウドシステムである。
textscATLASは平均クリップ選択精度を87.4%で達成し、平均ベースライン精度を26.4%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 23:12:21 GMT)
Global Convergence in Deep Networks via the Second Law of Thermodynamics [27.1] 熱力学の第2法則にインスパイアされた測定の不等式の変化を導入し、トレーニング力学の重要な特性の制御を可能にする。
提案手法は, 微小な近傍に重みを埋め込むことなく, NTK安定性を高い確率で維持できることを示す。
本分析では, 有限損失フロアを保証できる幅と騒音温度について, 明確な条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 16:35:06 GMT)
Where Natural Language Ends in Agents: Executable Skill Composition with MetaSkill [26.1] Agent Skillsは自然言語でオープンなタスク知識を表現しますが、それらを構成するには永続的な実行順序と上流出力のハンドオフが必要です。
本稿では,安定参照と機械チェック可能な制約との協調関係が実行可能となる,スキル境界における選択的形式化を提案する。
本稿では,完全なSkillパッケージとローカル命令を保存するハイブリッド表現であるMetaSkillを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:34:26 GMT)
Geometry-Aware Interpolation for Inverse Problems [25.9] 空間変換と画像再構成に多様体幾何を組み込んだ変分オートエンコーダに基づくフレームワークを提案する。
Geometry-Aware Interpolation Network (GAIN)は、データ多様体の局所構造を利用して、幾何学的インフォームドインテンシティ近似を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 13:39:00 GMT)
Predicting Individual Differences in Lipreading From Eye-Tracking and Pupillometry During Silent Visual Speech [25.8] リップリーディング能力は、聞き難い人など、多岐にわたる。
口唇読取能力の個人差が無声音声の視聴行動に反映されているかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:39:10 GMT)
Uncovering Semantic Hierarchies in Text-Attributed Graphs via Variational EM-based LLM-GNN Synergy [25.5] 本稿では,LLM の推論能力と GNN の構造表現能力を相乗化する SHiFT を提案する。
E-stepでは、LSMを専門家の分類学者として活用し、明示的な意味木を誘導し、軽量なマッピングと診断戦略を導入する。
Mステップでは、クラスタリング分割、トポロジカルスケルトン、セマンティック概念などの相補的な視点から、GNNエンコーダをこの誘導階層と整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:59:00 GMT)
Arctic-SWE: Revisiting the Long Horizon Agent Training by Modeling-System Co-Design [25.3] Arctic-SWEは、モデル・システムの共同設計を通じてベースラインを確立する、完全に非同期なRLフレームワークである。
単一のコンポーネントは新しいものではありませんが、それらが一緒に欠落した基盤を形成します。
比較により, キュレーションとテスト強化の両面において, ホールドアウト性能が向上したことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 23:24:03 GMT)
Editing Images into Reusable Layers via Compositional Edit-Prior Distillation [24.7] 本稿では,命令誘導画像編集と再利用可能なRGBA層の生成を結合する統合フレームワークを提案する。
In-Context RGB-Alpha Token Modelingは、編集されたcanvasと順序付けられたRGB-Alpha層のシーケンスを共同で表現する。
compositional Edit-Prior Distillationは、編集されたキャンバスと予測された層からなる画像の両方の前に編集を転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:07:53 GMT)
Codec-Compatible Learned Compression for 3D Gaussian Splatting [24.6] ビデオベース3Dガウススプラッティング(3DGS)圧縮法は、2Dマップを表現し、標準的なビデオコーデックで符号化することにより、実用的な経路を提供する。
これらのマップのうち、高次元の非DC球面調和写像(SH-AC)は最大数のチャネルを含み、ビットの多数を占める。
我々は、3DGS圧縮のためのコーデック学習フレームワークであるCCT-GSを提案する。CCT-GSはまず、クロスシーンの正規性をキャプチャし、SH-ACマップをコンパクトなボトルネックマップに変換する一般化されたSH-AC変換を学習する。
MPEG GSCの実験
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:19:35 GMT)
ZeroDSS: Semantic Segmentation from Class Names Alone [24.4] 我々は,ZeroDSS (ZeroData Semantic COCO) を導入した。
ZeroDSSはDeepLabV3でMS COCOで35.0% mIoU、PASCAL VOCで66.3%、63.5% mIoUでDeepLabV3とMask2Formerで達成している。
これらの結果から, 合成監督分布を明示的に構築し, 反復的に精製することにより, 密集予測における合成と現実のギャップを著しく低減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 03:14:33 GMT)
HABIT-Bench: Evaluating Habit Induction from Longitudinal Weak Evidence in Agent Memory [24.3] HABIT-Benchを導入し、弱い証拠からメモリシステムがどのように習慣を推測するかを評価する。
タスク指向対話データと習性グラフから合成ユーザ履歴を構築する。
4つの選択タスクは、エージェントがユーザの習慣を推測し、それらを適切に適用する能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:30:09 GMT)
Are We Really Measuring Forgetting? Pitfalls in Evaluating Machine Unlearning for Multimodal LLMs [23.8] 本稿では,実世界の知識と原則的評価プロトコルに基づくベンチマークであるGEMMUを紹介する。
誤解を招く可能性のある3つの大きな落とし穴を特定します。
本研究は,マルチモーダル・マシン・アンラーニングにおける厳密な評価の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 01:21:01 GMT)
DataPraxis: Scaling Analytics Tasks via Verified Workspace Evolution [23.0] 我々は、検証された進化に基づく分析タスク合成フレームワークであるDataPraxisを紹介する。
我々は、さまざまなドメインと出力フォーマットにまたがる5000の検証されたトラジェクトリのデータセットであるDataPraxis-5Kを構築した。
DataPraxis-27BはDABStepで55.11、JobBenchで51.9を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 12:56:37 GMT)
MemRevise: A Self-Revising Memory for Conversational Search [22.8] CONVREVISEは,TopiOCQA,CORAL,OR-QuACの6段階のリターンとリターンに対する4,429のテスト質問のベンチマークである。
また,改訂可能なメモリグラフ,教師の記憶から抽出した3Bライタ,メモリによる検索を組み合わせたMEMREVISEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 12:48:53 GMT)
Compositional Activation Steering Across Languages and Behaviors with Contextual Gates [22.4] アクティベーションステアリング(Activation steering)は、言語モデルの振る舞いに影響を与える効果的で正確な方法として登場した。
本研究では,固定された操舵方向の強度を現在の隠れ状態に適応させるコンテキストステアリングを提案する。
提案手法は,一定強度のステアリングと,プロンプトを含む4つの強いベースラインより優れる。
また、一般的な知識を保存し、モデルの内部計算を誘導されたモデルに近いものに保ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 23:06:24 GMT)
PACE-Mem: Prefix-Aware Complementary Evidence for Multimodal Agents [22.3] 相補的なエビデンスシーケンスを構築し,同じ選択軌道から長さを決定するPACE-Memを提案する。
構造化メモリの場合、クエリ誘導プーリングは各クリップ内のレコードを組み合わせて、関連スコアと表現を取得する。
PACE-Memは、Adaptive-kよりも平均1.6%精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:24:19 GMT)
Planning Commitment of LLM under Partial Observability [22.2] LLMベースの計画エージェントは、部分的に観測可能な環境と相互作用する前に、異なる長さの計画にコミットする。
観察されていない州に関する仮定に基づく長期計画に積極的にコミットする者もいれば、観察したものだけを保守的に計画する者もいる。
この選択は、系統的にも制御不可能なトレードオフである効率性に対して安全性を損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 01:47:53 GMT)
Bridging Exploration and Persona: Information-Directed Dueling for Test-Time Agent Personalization [21.8] ID-TAPはIDSにインスパイアされた大規模パーソナ空間のためのスケーラブルなニューラルデュエルバンドフレームワークである。
結果は、テストタイムのペルソナ適応のための効果的な設計として、情報指向のチャレンジャー選択を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:40:47 GMT)
Teaching Code Agents to Ask Without Leaking Private Code [21.6] ローカルコーディングエージェントは、より強力なクラウドモデルを参照することで、リーチを拡張することができる。
このようなコンサルテーションはリポジトリのプライベート識別子、ファイルパス、ソースコードを公開することが多い。
提案するユーティリティ検証抽象化(UVA)では,エージェントが役割や型によってプライベートエンティティを記述するように教える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:13:56 GMT)
LIBERO-Dynamic: Benchmarking Robotic Manipulation in Dynamic Environments [21.6] LIBEROタスクの動的拡張であるLIBERO-Dynamicを導入する。
物体を3つの軌道系と速度層に沿って接触摩擦によって駆動し、キャリブレーションされたモデル固有の推論遅延に従って物理世界を前進させる。
我々は,構成毎の1,800の動的条件に関する事前訓練された6つのポリシーを評価し,実行戦略と動作地平線を固定チェックポイントと比較し,動的データと混合データを用いて3つのアーキテクチャを微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 09:17:17 GMT)
Are We Evaluating VLM Token Pruning Right? Looking Beyond Accuracy and Token Count [21.5] Visual token pruningは、オリジナルのVLMの機能を維持しながら、推論コストを削減することを目的としている。
既存の評価は、クリーニング品質と実際の効率性のためのプロキシとして、集合的タスク精度とトークン数に依存している。
既存のベンチマークのためのプラグアンドプレイ評価フレームワークであるPAA-Benchを導入し、有意義なトークン選択によってプルーニングが成功するかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:15:40 GMT)
Action-Aligned Latent Planning for Versatile Humanoid Loco-Manipulation [21.1] 多様なヒューマノイドのロコ操作のための単一の知覚的ポリシーを学ぶには、高いレベルのタスク決定を統一する必要がある。
本稿では,凍結行動基盤モデル(BFM)の潜在空間を共有計画表現として利用するフレームワークであるFIBERを提案する。
シミュレーションおよび実際のユニツリーG1ヒューマノイドにおけるFIBERの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 12:59:06 GMT)
When Agent Memory Needs to Compute: Evidence Access and Executable Aggregation [21.1] Trajectory Memory (TM) は元のトラジェクトリを保持し、質問時にソースに適応可能な読み込みビューを構築する。
TallyMemはQwen3-32Bを35.2%から49.0%に引き上げ、TMよりも13.8ポイント上昇した。
イベントセットを生のログから独立して解析した制御プローブは、ルーティングなしで82.8%から93.8%までの11.0ポイントのゲインを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 11:06:27 GMT)
DeliMF: Gated Cross-Attention Fusion of Structured Time Series and Clinical Text for Early Intensive Care Delirium Prediction [20.8] デリリウムは、集中治療室(ICU)患者の大部分に影響を及ぼし、長居し、認知の低下を継続し、死亡率を高める。
本稿では、構造化時系列を臨床テキストで融合するフレームワークであるDeliMFを紹介する。
構造化された信号を時間変換器でエンコードし、タイムスタンプされた放射線学が臨床テキストエンコーダで報告し、ゲートされたクロスアテンションモジュールを介して2つを融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 09:37:51 GMT)
Video-Language Entailment for Video Similarity Estimation [20.7] ビデオ類似度推定(VICE)のためのビデオ・キャプション・エンターメントを導入する。
VICEは1つのビデオともう1つのキャプションを処理し、ビデオ言語によって特定の概念のアライメントを測定する。
ConViS-BenchとStepDiffの実験によると、VICEは両方のビデオを同時に処理するモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 17:24:59 GMT)
ConCI: A Controlled Counterfactual Benchmark for Contextual Integrity in LLMs [20.6] ConCIは、アンカーフローと2つのカウンターファクトアルをペアリングし、それぞれが1つのCIパラメータを変更する、制御されたカウンタファクトのベンチマークである。
ConCIは556個の三滴に1,592個のフローを持ち、ラベルバランスがほぼ整い、フロー当たり7個のアノテータによって検証される。
多くの正しいアンカー予測は少なくとも1つのカウンターファクトで失敗し、最強のモデルでさえ三重項の約5分の1で失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:29:10 GMT)
Is This Your Agent? Identity Watermarking for Agent Systems in Dynamic Environments [20.4] 本稿では,動的エージェントシステムのためのID透かしフレームワークであるDASMarkを提案する。
DASMarkは、セマンティックに類似しているが区別可能な決定表現チャネルを学び、安定したウォーターマーク埋め込みを可能にする。
動的設定では、DASMarkは98.5%のビット復号精度を実現し、攻撃シナリオ下では95.2%の精度を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:27:55 GMT)
The One-Pixel of Reasoning: One Truthful Relation Is Enough to Mislead LLM Agents [20.3] 我々は,この推論関係に対する新しい認知的攻撃であるワン・リレーション・アタック(ORA)を導入する。
ORAは、クリティカルな暗黙の令状をローカライズし、単一のソース接頭文を使用してワンリレーションの介入を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 21:21:36 GMT)
HERO: Harnessing Evidence for Test-time Refinement and Prompt Optimization in Program Generation [20.3] 我々は、オフラインとテストタイムのハーネス最適化を組み合わせたHEROを紹介する。
HEROは実行検証された成功と失敗から再利用可能な即時更新を学習する。
テスト時には、生成されたコードをインスタンス固有のハーネスとして扱い、実行フィードバックを使ってそれを洗練します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 20:48:44 GMT)
EGIP: An Evidence-Grounded Interaction Protocol for Clinical Agents [20.0] 本稿では,役割固有の情報境界を強制するEGIPを提案する。
臨床エージェントの2つのフレームワーク,5つのデータセット,6つの言語モデル間でEGIPを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:00:31 GMT)
SocialCoAct: Enabling and Benchmarking Egocentric Social Co-Action for VLM-Based Humanoid Robots [19.9] SocialCoActは、VLMベースのエゴセントリックなソーシャルコアクションのための統合されたエージェント中心のフレームワークである。
自然な多人数インタラクションの連続的エゴセントリック記録からSocialCoAct-Benchを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:33:07 GMT)
Generative Retrieval for Reverse Target Fishing with a Proteome-Scale Benchmark [19.8] 我々は、生成的検索としてタスクを再構築し、GenFishを紹介する。
分子指紋が与えられた場合、GenFishはクエリと前のコードで条件付けられたコードを自動回帰的にモデル化する。
ProTargetBenchは、リバースターゲットフィッシングのための最初のプロテオームスケールベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:56:40 GMT)
Training with Ciphers to Enhance In-Context Terminology Learning For Translation from Rare Languages [19.6] 標準IC-Trainはこの能力を弱くしか開発せず,RareCipherFTを提案する。
RareCipherFTは、各トレーニングターゲットと、まれな用語を共有するコンテキスト内サンプルをペアリングする。
そして、その用語をコンテキストと参照の両方で文字シャッフルされた暗号に置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 09:56:52 GMT)
Revisiting Smoothed Online Learning: Competitive Ratio, Dynamic Regret with Switching Cost, and Best of Both Worlds [18.8] 競争率の向上, スイッチングコストによる最適な動的後悔, および両世界のベスト・オブ・ワールド保証を備えたアルゴリズムを開発した。
コンベックスの$$$quadratic成長のヒットコストでは、ヒットと正方形の$ell$-normスイッチングコストの適切な重み付けを最小化すれば、競争率は1+frac2sqrt$になる。
$ell$-normスイッチングコストによる動的後悔に対して、標準オンライン凸において最適な$O(sqrtT(1+P_T))$レートを達成するSmoothed Aderを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 01:50:08 GMT)
Learning to Compose: Recursive Self-Improvement of Shared Executable Stacks for Zero-Shot Long-Horizon Robot Manipulation [18.7] 本稿では、個別のタスクプログラムではなく、共有実行可能スタックを永続的な改善単位として扱うフレームワークであるRecursiaを紹介する。
実験では、LIBERO-Pro Longシミュレーションとフランカハンドを装備した物理的フランカFR3をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:10:05 GMT)
Narratives Mislead: An Empirical Study of How LLMs Misjudge CVSS Severity in Bug Bounty Reports [18.5] バグ報奨金プラットフォームは、ベンダーがそれらをトリアージできるよりも早く脆弱性レポートを受け取る。
事前評価では、短いCVE記述と報告精度が評価される。
配置はモデルがどのように変化するかによって異なります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:56:33 GMT)
DialogMem: Evaluating Dialogue-Grounded Embodied Memory in 3D Environments [18.5] 人間中心の環境での身体的エージェントは、観察するものと人間が時間をかけて伝えるものを統合するメモリを必要とする。
DialogMemは、エージェントがRGB-D観測と対話のタイムアラインストリームからメモリを構築するベンチマークである。
メモリ生成,エビデンス検索,タスク出力の推論という統合された枠組みの中で,9つのメモリ表現を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 16:19:40 GMT)
Spherical Physics-informed Neural Operator with Multi-scale Coupling for Meteorological Downscaling [18.3] 本研究では, 音場を周波数成分に分割し, スケールをまたいだ正確な点対応を維持する球形物理インフォームドニューラル演算子を提案する。
我々のフレームワークは、様々な気象変数や目に見えない問合せに対して、優れた精度とゼロショットの一般化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:13:54 GMT)
SARAM: Sparse Adapter Allocation with Reuse and Merging for Lifelong Robot Learning [18.3] タスクストリーム長に依存しないGPUメモリとステップ単位の推論コストを維持しながら,ストレージの増大を制限する,生涯学習フレームワークSARAMを提案する。
4つのLIBEROスイートにまたがって、SARAMはアダプタベースのベースラインと一致し、タスクごとに最大4.5倍のオンディスク状態を追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:14:37 GMT)
ContactBench 1.0: A Benchmark for Everyday Contact-Rich Robotic Manipulation [18.0] 我々は36の参照タスクと40以上のオブジェクト資産を通じてコンタクトリッチな操作スキルをインスタンス化するベンチマークであるAtactBench 1.0を紹介した。
それらの資産は、タスク関連幾何学および接触挙動をキャプチャし、消費者グレードの3Dプリンタを用いた再現可能な製造をサポートし、調整可能な抵抗負荷と組み合わせる。
評価結果から,視力のみの政策は接触イベントの知覚や反応に苦しむ一方で,評価された視力のみの政策は性能を有意に改善しないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:12:36 GMT)
SpriteStage: Long Horizon Animation Generation via Progressive Scene Programming and Replay [18.0] SpriteStageは、反復的な実行とエンジンの再編成によってアニメーションを構築するシーンプログラミングフレームワークである。
反復的実行は、受理された世界チェックポイントと物語スナップショットから各シーンを生成し、共有された空間ステージで実行し、実行時と視覚的フィードバックを使用して関連するアクションやストーリービートを修正します。
エンジンの再編成は、結果のドラフトを、そのイベント、幾何学、タイミングを維持しながら、生産資産とエンジン能力にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 21:18:56 GMT)
Table Serialization Determines Which Relations Language Models Preserve [17.9] テキストシリアライゼーションが命令調整言語モデルにおけるテーブルルックアップに与える影響について検討する。
我々は,同じ256セルテーブルを行長と列長で描画し,各ヘッダをその値の横に配置する。
3つのモデルにまたがって、より優れたフォーマットがテーブル形状で変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:07:24 GMT)
Noise-Invariant Spatial Encoding for 3D Manipulation Policies under Depth Corruption [17.9] 3D操作ポリシは、カラー画像のみでなく、明示的なシーン形状からアクションを導出する。
一般的なRGB-Dセンサーは、計測値の欠如、境界アーチファクト、そして、透明で反射性があり、薄い、テクスチャレスな物体の周りの、可視だが間違った表面を返します。
本研究では, この失敗を現実的な深度汚損下で研究し, 近代的な3次元政策にまたがる急激な深度ノイズ崖を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 12:58:04 GMT)
Measuring Consensus in AI Agent Networks [17.6] 本稿では,合意形成を共有領域への公示位置の進化として扱う評価枠組みを提案する。
2つのケーススタディでは、重複した情報とキャンセルされた契約の調整をエージェントが要求する分散事実と意思決定に基づいて、スタッフ決定を検証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:29:07 GMT)
DIGS: Distribution-Informed Gaussian Splatting for Training-Free Open-Vocabulary 3D Segmentation [17.0] クラス非依存マッピングとマルチモーダル符号化という2段階のトレーニングフリーフレームワークであるDIGSを提案する。
DIGSはインスタンス発見を言語命名から切り離している。
トレーニングフリーのSFSとトレーニングベースのLaGaベースラインを越えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:40:31 GMT)
Toward a Universal Local Speech Feature Extractor Through Distillation [16.6] 自己教師型音声モデルは通常、局所的特徴抽出器として使用される畳み込みニューラルネットワーク(CNN)層と、変圧器層から構成される。
我々は、CNN層を単純で普遍的なモデルに置き換えることができると仮定する。
SUPERB(-SG)ベンチマークタスクの実験は、我々のモデルが教師モデルの性能をほとんど保持し、目に見えないモデル(wav2vec 2.0)でも使用できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 03:40:43 GMT)
Design Anything, Design at Scale [16.5] これは、設計意図をモデル外に保持し、成果物をワークフローステップにバインドするグラフベースのハーネスです。
タスク契約は制約と決定を保持し、選択された設計は後代の明示的な入力となり、決定論的コントローラはバインディングと実行レコードを使用する。
また、DesignAnything-Benchも導入しています。19の設計ドメインに228のタスクがあり、6, 14, 24の成果物の38のプロジェクトファミリが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 16:29:33 GMT)
From Score to Diagnosis: Search-Independent Post-Diagnosis for Symbolic Regression [15.9] PostDiagは、SRソルバの検索非依存フィードバックメカニズムである。
再適合後の行動の変動を測定することにより、骨格表現性リスクと骨格安定性リスクを測定する。
診断リスクプレーンは2つのリスクを組み合わせて、骨格の保存、修復、簡易化、あるいは書き換えを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:54:34 GMT)
SLDBench v2: Active Scaling Law Discovery [15.7] SLDBenchは、すべての実験結果が事前に与えられるとき、言語モデルエージェントがスケーリング法則を発見できるかどうかをテストする。
コーパスを8から127のシナリオに拡張し,言語モデル事前学習,下流性能,視覚言語移行を実現した。
エージェントは、どの実験を実行するかを選択し、記録されたコストを支払い、結果が届くにつれてその法を改正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 12:40:39 GMT)
From Prediction to Action: Population Health World Model for Digital Medicine [15.6] デジタル医療は、個々の健康トラジェクトリを追跡し、人口の健康状態を明らかにするデータを取得する。
そのモデリングの多くは依然としてタスク固有、結果固有、予測固有の推定に重点を置いている。
次のフロンティアは単により良い予測ではなく、複数の意思決定者が形作る健康の世界における行動だ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 12:34:53 GMT)
Safety Kernel: Mechanistic Alignment for Cross-Lingual Defense in LLMs [15.3] 我々は、ニューロンレベルでの言語間安全行動を分析し、安全カーネル(SK)と呼ばれる言語間で共有される安全関連ニューロンのコンパクトな集合を同定する。
SK-Masked LoRAは、SKに対応するフィードフォワードネットワーク(FFN)出力次元へのLoRA適応を制約し、それによって、交叉交叉共有ニューロン座標に安全関連の変化を集中させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:39:50 GMT)
Efficient Quantum Algorithm for Mixed-State Quantum Geometry [15.3] 混合状態量子幾何学は、量子距離論、多重パラメータ推定、および量子多体系の特徴づけにおいて基本的な役割を果たす。
混合状態幾何学にアクセスするには、対称対数微分(SLD)のために不条件のリャプノフ方程式を解く必要がある
本稿では、混合状態の量子フィッシャー情報行列(QFIM)と量子幾何テンソル(QGT)を効率的にアクセスするための新しい量子アルゴリズムフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 13:38:55 GMT)
Paired-Outcome Learning for Selective Spacecraft Attitude Capture under Torque Limits [15.0] より高速な設定は、個々の操作を悪化させながら平均的なトラッキングエラーを低減し、既存のコントローラの選択的な変更をベースライン相対的な学習問題にする。
ペアアウトカム法は、物理解釈可能な継続ポリシーと異なる速度エンベロープ、タスク障害の予測と成功ペア追跡ゲインの分離、変化のないベースラインを実行するコンテキスト依存の拒絶の3つのメカニズムを組み合わせる。
選択制御器は、ブランチベースラインに対して総合的な統合姿勢誤差を4.67%削減し、17の改善、31の正確な結びつき、観察された回帰がない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 16:11:41 GMT)
Trust the Edge, Doubt the Arrow: Auditing Validation Signals for Text-Mined Clinical Causal Knowledge Graphs [15.0] 328,839個のMIMIC-IV放電サマリーから有向候補グラフを構築する。
In-admission co-occurrence lift, cross-admission diagnosis-coding temporal priornce, and literature corroboration。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:46:57 GMT)
Same Data, Different Bytes: Serialization-Invariant Integrity Checks for Agent-Published Datasets [14.9] エージェントネットワークは、データがどこにあるか、どのようにアクセス可能か、受信したデータがデータ所有者が利用可能なものと一致するかどうかを、信頼性の高い検証方法を必要とする。
DataFactsのようなエージェントのデータ識別メカニズムは、データがどこにアクセスできるかを記述し、公開された参照に対して受信したデータをチェックする識別子を提供する。
明示的な規則の下で等価なデータ表現に同一を割り当てるシリアライズ不変な識別法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 23:26:39 GMT)
ReTRACE: Feedback-Guided LLM Agent in a Chemistry Harness for Retrosynthesis Planning [14.6] textbfmboxReTRACE (textbfTool-orchestrated textbfReasoning textbfAnd textbfContext-aware textbfEvidence)
textbfMboxReTRACE (textbfTool-orchestrated textbfTool-orchestrated textbfTool-orchestrated textbf
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:22:01 GMT)
Peer Pressure: Execution-Verified Co-Evolution of Attacker and Defender Populations for Code Security [14.3] LLMのコードエージェントは、ほとんど監視せずにコードを出荷する傾向にあるが、静的な脆弱性データセットでトレーニングされたディフェンダーは、敵の適応に遅れる。
代わりに攻撃者とディフェンダーを共同で訓練し、実行がすべての報酬を決定するようにします。
PRPO の 7B diff レビュアーは、64.8% の精度で、未学習の3つの言語で4つの見知らぬアプリケーションに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:36:09 GMT)
Train Locally, Learn Together: Distributed Multi-Agent Training via ADMM [14.2] マルチエージェントシステム(MAS)は、専門的な役割、多様な推論プロセス、協調的な意思決定を組み合わせることで、個々の言語モデルエージェントより優れている。
MASトレーニングは典型的には集中的であり、共通トレーナーは役割局所的な軌道と学習信号を集める必要がある。
これは、エージェントが役割ローカル学習と分散コミュニケーションを通じてシステムレベルの能力を改善する分散マルチエージェント学習パラダイムを動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:26:46 GMT)
Measuring the Task Value of Precision Upgrades in Closed-Loop Agents [14.0] 低精度エージェントは、選択された決定において、その完全精度(BF16)モデルをフォールバックとして呼び出すことができる。
しかし、挿入されたBF16アクションは、故障したタスクを救ったり、後続のタスクを損傷したりすることができる。
私たちは、フォールバックの価値は、実際に実行される介入のために測定される、それが損なうタスクの数を減らすことにある、と論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:29:57 GMT)
Relational Spatial Alignment for Vision-Language-Action Models [13.9] 既存のアプローチは、その表現を事前訓練された3D基礎モデルと直接整合させることで、視覚言語アクション(VLA)モデルへの3D認識を符号化する。
モデルの本来の表現性を損なうことなく、3次元空間認識を注入できる表現アライメント法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:08:49 GMT)
ATLAS: Learning to Adapt LVLM Attention for Reasoning Video Segmentation [13.7] ATLASは、生のLVLMアテンションをオブジェクト中心のローカライゼーションキューに変換することを学ぶアテンション適応フレームワークである。
時間的注意とFiLMに基づく変調を備えた軽量なU-Netは、これらの相補表現を融合させ、粗いセグメンテーション熱マップを生成する。
ビデオセグメンテーションベンチマークの参照と推論に挑戦する実験は、ATLASが既存のフリーズバックボーン法より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 17:03:33 GMT)
Exact Risk Certificates for Pairwise-Judged Reranking [13.4] ペアワイズ関連判断は、損失数値演算子とnDCGの理想的な等級分母の両方を制約する。
我々は、ランクを固定された提案に置き換える最悪の損失を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:32:50 GMT)
Query-Dependent Reading for Quantized Inner-Product Estimation: A Minimax Separation [13.3] 記憶と読書の予算が異なる場合の内積推定の定量化について検討する。
性能は、プロトコルのランダム性よりも平均された$x,y$以上の最悪の平均2乗誤差の$d$で測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:12:51 GMT)
TideKV: Delayed KV Eviction via Layer-Wise Chunked Prefill for Memory-Efficient Long-Context LLM Inference [12.7] Long-context Large Language Model (LLM)推論は、現代のインテリジェントアプリケーションにとって重要である。
既存のKVキャッシュ圧縮はメモリのデコードを減らすが、一般的にグローバルなコンテキストを保存するためにはフルプロンプトプリフィルが必要である。
層長遅延消去を用いたGPU上のキャッシュ構成アーキテクチャであるTideKVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:44:27 GMT)
SAP-Depth: Scene-Adaptive Probability Framework for Self-Supervised Monocular Depth Estimation [12.7] SAP-DepthはScene-Adaptive Probabilisticに基づく新しいアーキテクチャである。
本稿では,入力画像コンテキストに条件付きシーン固有の深度分布を適応的に推定する,Learningable Predictorを利用した動的バインディング機構を提案する。
本モデルはシーン固有の深度分布の動的予測を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:07:26 GMT)
Organon : From Evolutionary Search to Recursive Self-Improving Agents for Scientific Discovery [12.6] オルガンは科学的発見のための自己改善剤である。
エージェントは、独自の検索戦略、人口管理、診断ツール、記憶、労働者調整を自律的に更新する。
アルゴリズム設計、GPUカーネル最適化、システム最適化にまたがる21の計算発見タスクに対してOrganonを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:27:47 GMT)
Rethinking EEG Spatial Super-Resolution as Dynamic State Decomposition and Filtering [12.6] EEG空間超解像は、スパース電極観測から高密度神経信号を回復することを目的としている。
現在の脳波状態は、以前の状態から受け継がれた予測可能な進化と、現在の観測で明らかになった新しい変化の2つの異なる情報源を含んでいる。
本研究では、逐次状態フィルタリング問題としてEEG空間超解像ストリーミングを定式化し、動的状態フィルタリング(DSF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:41:58 GMT)
fxBench: Evaluating and Understanding Formula Suggestions in Spreadsheets [12.4] プロアクティブな公式提案により、生産性が大幅に向上し、人気のあるスプレッドシートソフトウェアで利用できるようになった。
適切なコンテキストを収集し、機械学習モデルに表現し、正しい公式を書かなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:49:08 GMT)
Axiomatic World Modeling for Physics Reasoning [12.3] Axiomatic World Modeling (RLAWM) を用いた強化学習を提案する。
RLAWMは2つの階層レベルでの推論(モデリングと解法)を調査する。
ベースライン上のPhySICSではPhysReasonでは+12.2ポイント、PHYSICSでは+5.2ポイントまで性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:29:46 GMT)
A Statistical Viewpoint on Adam, Shampoo and Muon [12.2] 正規化確率に基づいて勾配の平均と分散を推定するオンライン手法を提案する。
我々は, 対角線およびクロネッカー型近似を含む, 同じ枠組みにおける共分散に対する構造近似の使い方を示す。
これをホワイトニングステップと組み合わせることで、新しいプリコンディショニングバージョンのMuonであるMN-Muonに到達します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:41:57 GMT)
RAGit: Turning Document Preprocessing into an Experimental Variable for RAG [12.1] RAGitは、ダウンストリーム検索による文書前処理の選択を体系的に評価するためのオープンソースの実験である。
RAGitは解析、チャンキング、インデックス付け、検索、評価を実験段階として表現する。
検索されたチャンクをソースページに保存し、検索ユニットの共通ページレベルのランク付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 12:17:02 GMT)
DiffuPlan: Editable Planning State for Diffusion Language Model Agents [12.0] そこで我々はDiffuPlanという拡散探索エージェントを紹介した。DiffuPlanは、後続の証拠が実体を解決したり、探索経路を変更したりするときに、影響を受けるステップのみを再構築する。
4つのマルチホップQAベンチマークの中で、DiffuPlanは50.24の平均F1を達成し、強力なAR検索エージェントを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:30:22 GMT)
CADS: Measuring the Incremental Contribution of LLM Proposers in Sequential Biological Screens [11.9] 本稿では,同一のLLMループに対して提案者の漸進値を定量化する誤差制御計測フレームワークを提案する。
DepMapが支援するシミュレーションでは、CADSは2つの評価成果物を公開している。
初期の20種の種子では、テスト候補の履歴をQwen2.5-7Bに供給し、純寄与は+0.35に、95%の間隔で0を覆い、+2.90にシフトする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:02:32 GMT)
A Multi-Step Inertial ADMM Algorithm for Federated Learning [11.9] フェデレートラーニングは大規模分散モデルトレーニングにおいて重要なパラダイムとして登場した。
連合学習のための多段階の慣性ADMMアルゴリズムであるMiFedADMMを提案する。
合成および実世界の両方のデータセットに関する数値実験により,提案手法の有効性と性能の向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:54:52 GMT)
DuoLM: Fast and Effective Personalized Recommendation with Language Models [11.6] DuoLMは、高速かつ効果的にパーソナライズされたレコメンデーションのためのフレームワークである。
コンパクトなレコメンデーションモデルと効率的なサービスランタイムを統合する。
1秒あたり約26,400の候補スコアが提供され、教師がvLLMで提供した60ドル程度が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:56:40 GMT)
Evaluating and Improving Static Application Security Testing Tools for Rust [11.6] Rustは、メモリと安全性の保証が強いため、近年、人気のあるシステムプログラミング言語になっている。
しかしながら、Rustプログラムは、安全でないコードと複雑なメカニズムの誤解のために、一般的なメモリと脆弱性に悩まされる可能性がある。
このような脆弱性を軽減するため、開発者は静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールに依存することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:49:27 GMT)
MESS: Multi-Exposure Sequence Synthesis for Generalizable Image Enhancement [11.5] 本研究では,野生における画像強調のための現実的なトレーニングペアを合成するための新しいフレームワークを提案する。
拡散型RGB-to-MESジェネレータを訓練し、単一の8ビットRGB画像から可塑性露光シーケンスを合成する。
提案するMES合成(MESS)アプローチにより,500Kのトレーニングペアのデータセットを構築し,軽量ネットワークをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 13:19:59 GMT)
Effective Construction of Feature Database of Fingerprinting Functions for Code-Clone SCA [11.2] コードクローン検出(CCD)技術は、コードの再利用のインスタンスを識別するための重要なツールとして登場した。
CCDアルゴリズムの大幅な進歩にもかかわらず、学術ツールと現実世界のアプリケーションの間には顕著なギャップが持続している。
そこで我々は,より効率的なCCD機能データセットを構築するために,適切なオープンソースリポジトリを選択するための,新しい体系的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:51:32 GMT)
MisleadQA: Diagnosing LLM Failures under Misleading Context [11.2] 大規模言語モデル(LLM)は、検索されたコンテキストやユーザが提供するコンテキストからの質問に答えるために広く使われている。
与えられたコンテキストは、実際に真実だがスコープ外であり、質問対象と異なるエンティティ、時間、場所を記述することができる。
このようなスコープ外コンテキストがモデルを偽コンテキストと同じくらい誤解させるのか、ゴールドコンテキストを追加することでモデルが誤解されるのを防ぐのかは、いまだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:58:32 GMT)
BEM: Learning Bregman Divergences for Concept Erasure in Flow Matching Models [11.1] 我々はBEM (Bregman erasure matching) を導入し、二段階最適化によりこの分岐を初めて学習する。
実験では,ヌード,暴力,現実のアイデンティティ,著作権のある文字の抑制を目標とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:07:57 GMT)
TCMScience: An Autonomous Scientist for Traditional Chinese Medicine [10.9] 伝統的な中国医学(TCM)の研究は、古典的なテキスト、医学的な実体、分子アッセイ、計算予測、臨床研究を結びつけている。
本稿では,言語モデルの提案を実行とリリースの権限から分離する科学的知識発見エージェントであるTCMScienceを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:06:40 GMT)
Scalable and Adaptive Distribution Regression via Random Features [10.8] 分布回帰は確率分布から応答変数への写像を学習しようとする。
その成功にもかかわらず、カーネルベースの分散レグレッションは計算コストが高く、カーネルの選択に敏感である。
下流学習目標に応じてランダムな特徴を適応的に割り当てる統合スコア誘導フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:16:40 GMT)
Retrieval-triggered Action Projection Adjustment for Frozen VLA Policies: An Empirical Study and Failure Analysis [10.8] Retrieval-Triggered projection correct (RTPC)は、フリーズされたOpenVLAポリシーのための監査可能な外部メモリラッパーである。
RTPCは、応力補正された局所深度レコードを検索し、回転とグリップコマンドをそのまま保ちながら、翻訳のみのプロジェクション補正を適用する。
分析は、終端結合、バッチ感度、トリガーマッチングされたメモリフリーベースラインの欠如を、検索ベースの修正に寄与する要因として特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 09:08:32 GMT)
Tactix: Towards a Programmable Strategy Interface for Flexible SAT Solving [10.7] 本稿では,証明ルールと解法をきれいに分離した証明生成シーケンシャルCDCLソルバであるTactixを提案する。
Tactixは2024-2026年のSATコンペティションのベンチマークで最先端のソルバを上回っている。
また、Tactixを支えるAI支援開発プロセスの自己学習についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 01:47:55 GMT)
LynxScenes: A Large-Scale Real-World Benchmark for Outdoor Wheel-Legged Robot Perception, Navigation, Imagination and Reconstruction [10.7] 我々はLynxScenesを紹介した。LynxScenesは大規模な実世界のデータセットであり、LYNX M20車輪脚ロボットで収集されたベンチマークである。
833.6 hと3,294.7 kmにまたがる約100Kの30秒のナビゲーションクリップと3.0Mの注釈付きフレームを含んでいる。
LynxScenesは、命令条件付き軌道予測、BEVに基づく3Dオブジェクトと道路構造の認識、将来のシーン予測、マルチビューシーン再構築の4つの補完的なタスクをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:41:09 GMT)
Beyond Recall Saturation: Scaling Hard-Negative Reranker Training for Industrial Legal Retrieval [10.6] 十分に大きいが実用的な候補プールの下では、リコールの埋め込みはリターンを減少させる。
埋め込みマイニング,自己マイニング,動的負の変種を含む,再ランカトレーニングのための強負の戦略を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:49:46 GMT)
O-SCD++: Replay-Free Online Scene Change Detection via Recursive Evidence Fusion [10.6] オンラインのシーン変更検出では、エージェントが以前マップされた環境で何が変わったかを検出する必要がある。
オンラインの手法は、常にオフラインの精度に追随している。
O-SCDは、参照シーンの3Dガウススプラッティングマップの永続特性として変化を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:04:05 GMT)
Solving a Giant Rubik's Cube with a Quadruped Robot [10.3] 四足歩行ロボットは、足だけを使ってルービックキューブを解くことができる。
我々は,立方体の距離ポーズを推定するRGB-D知覚パイプラインを開発する。
我々はこれらのスキルを、特権的な観察による強化学習を用いて訓練する。
システムは3つの自律型ハードウェアを完了し、それぞれ8～9分で約30ステップで解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:32:21 GMT)
AdamPM: Memory-Efficient LLM Optimization via Moment Pooling [10.3] アダムは大きな言語モデル(LLM)の訓練に広く使われている。
我々は、列や列次元に沿って隣接モーメントエントリをグループ化するAdamのメモリ効率のよいAdamPMを提案する。
グループサイズが$s$の場合、AdamPMは第2モーメントメモリを元の要件の1/s$に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:04:48 GMT)
Do 3D Large Language Models Really Use 3D Evidence? [10.3] 3次元大規模言語モデルは、広範囲なトレーニング後の質問に対して、強いパフォーマンスを示している。
既存のベンチマークでは、3D-LLMが参照の曖昧さ、不十分なシーン証拠、偽の前提にどのように反応するかを評価することはめったにない。
4つの証拠条件で3D-LLM応答の信頼性を評価するためのベンチマークであるUNICORNSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:26:46 GMT)
VisR-RAG-Fin: Benchmarking Multimodal RAG over Visually Rich Financial Documents [10.2] VisR-RAG-Fin (Visually Rich RAG for Finance)は、視覚的にリッチなドキュメントのための汎用パイプラインによって構築されたオープンソースのベンチマークである。
テキストのみ, マルチモーダル, ハイブリッド構成下での検索と生成の挙動を解析する。
この作業は、複雑で視覚的にリッチなエンタープライズドキュメント上で、マルチモーダルなRAGパイプラインを設計し、評価する実践者に対して実行可能な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:11:26 GMT)
Private Evaluation of High-Dimensional Functions [10.1] 任意の高次元関数の差分プライベートブラックボックス評価について検討する。
我々は、純粋および近似微分プライバシーのための一般的なブラックボックス評価器を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:46:38 GMT)
DKnown-Jev: Fine-Tuning and Evaluation of a JEV-Style Model for Tasks Involving Normative Knowledge [9.9] DKnown-Jevは,候補節の規範的ユーザビリティを2つのクラスに分類する。
2Bと27Bの構成は、それぞれQwen3.5-2BとQwen3.8-27Bベースモデルから直接微調整される。
5つの構成は、1,120人の検証されたサンプルの同じテストセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 01:17:46 GMT)
Unifying Amplitude-Phase Coupling and Reliable Endogenous Priors for Low-Light Image Enhancement [9.8] 本稿では、スペクトル相互作用と信頼性の高い事前ガイダンスを共同でモデル化する周波数空間フレームワークを提案する。
提案手法は最先端の性能を達成し,既存の手法を定量的な測定値と視覚的品質の両方で一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:21:28 GMT)
From Stories to Features: Scaling Concept Vectors for AI Alignment & Interpretability [9.8] 特徴ベクトル:人間の解釈可能な概念に対応する言語モデルのアクティベーション空間における方向について検討する。
我々は,合成概念とアンタゴニストのストーリーペアを生成し,それらの平均モデルのアクティベーションの差を特徴ベクトルとして利用する。
このアプローチを2M合成ストーリを用いて1,036個のアライメント関連概念に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:23:03 GMT)
Hierarchical Gaussian Processes for Survey Weighting: Local Equivalent Weights in Structured Populations [8.9] 回帰に基づく調査重み付けは、モデルに基づく人口推定と等価重みによる設計に基づく推論を結びつける。
本研究では,階層型ガウス過程(HGP)回帰に基づくサーベイウェイトリングフレームワークを開発し,グループレベルの構造的効果とカーネルベーススムースメントを組み合わせ,関連セル間で情報を共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 01:37:30 GMT)
Combining LLM and Dynamic Analysis for Universal Testing of Static Application Security Testing Tools [8.8] 静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールは潜在的なソフトウェア脆弱性を検出するのに役立ちますが、信頼性とユーザビリティを損なう障害も含んでいます。
LLM4SASTは,大規模言語モデルと動的フィードバックを用いて,SASTツールの欠陥を検出する最初の普遍的なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:56:23 GMT)
Tilted Mondrian: Triage and Mitigation of Fine-grained Disparities in Conformal Prediction [8.7] 我々はTilted Mondrianを開発し、モデルトレーニングを必要とせず、より細かいレベルでグループモンドリアンと比較して公平性を向上させる。
より微細な層被覆の差分をどの程度低減できるかを定量化する手法に依存しない境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:36:05 GMT)
Contrastive Adversarial Training for Robust Graph Neural Networks under Label Poisoning [8.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、データモデリングに有効であるが、ラベル中毒に弱い。
我々は,グラフ上の頑健なノード分類に適した,新しい対向学習フレームワークであるCoLAT(Contrastive Label-flipping for Adversarial Training)を提案する。
CoLATは、様々な毒性強度の下で既存の防御を一貫して上回り、大きなグラフに効率的にスケーリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 13:38:19 GMT)
S3D-Mosaic: Subgradient-Guided Cross-Band Structure Transfer for Spectral Demosaicing [8.7] S3D-Mosaicは、段階的に誘導されるクロスバンド構造伝達フレームワーク上に構築されたモデルに基づくスペクトル復調法である。
S3D-Mosaic は、CAVE と NTIRE 2022 で最先端の教師なし手法より優れており、MSFA のレイアウト、パンモザイク融合、実際の UAV データにしっかりと適応している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 03:29:24 GMT)
Ergotropy of nonequilibrium steady states beyond the full secular approximation [8.7] 独立系熱貯留層に結合した2つの交換結合量子ビットの非平衡定常状態(NESS)のエルゴトロピーについて検討した。
同じ周波数の2つの量子ビットのNESSエルゴトロピーは完全にコヒーレントであり、平衡付近の温度バイアスと二次的に成長する。
我々は、その活性化の正確な分析基準を導出し、活性化には、より高周波数の量子ビットに熱水貯留体を結合する必要があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:34:08 GMT)
MELD: Recursive Self-Improvement via Hierarchical Coordination for Multi-Agent Scientific Discovery [8.5] MELDは階層的なテストタイムトレーニングフレームワークである。
単一の発見プロセス内に、チームレベルのコーディネータポリシとエージェントレベルのScientistポリシを適用する。
MLGym と MLE-bench のタスクでは、MELD は20のタスクで最高であり、MLGym の最高集合正規化スコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:43:40 GMT)
GazeAgent: VLM-Guided Implicit Gaze Calibration from Egocentric Multimodal Behavior for AI Glasses [8.5] GazeAgentは、ユーザがアクティビティを中断することなく視線校正精度を向上させるVLM誘導フレームワークである。
慣性計測ユニット(IMU)のマルチモーダルストリーム、視線、着用者手信号から正確な視覚的注意イベントを特定する。
機能ターゲットを擬似校正ターゲットとしてローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 01:31:47 GMT)
Beyond Next-Screen Prediction: The Decision Value of GUI World Models [8.5] これらの予測を解釈する評価器からではなく,予測自体から得られる利益の量について検討する。
DAR(Direct Action Ranking)を導入し、将来の画面を生成することなく、参照アクションから学習して候補をスコアする。
DARは3つの提案者の間でAndroidWorldタスクの成功を5.8-16.4ポイント改善し、ワールドモデルのルックアヘッドを上回り、ゼロショットを目に見えないアプリに転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:03:20 GMT)
IndustrialCAD-1400: Benchmarking Detailed Industrial Assemblies from Text [8.4] インダストリアルCAD-1400(IndustrialCAD-1400)は、インダストリアルCADのベンチマークである。
1,400件の要求は、40のドメインに400の機器カテゴリーと250の4ケースデザインファミリーを組み合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 17:28:51 GMT)
RoMo-GS: Efficient Online 3D Gaussian Splatting for Robot Mapping via Exposure-Integrated Motion Blur [8.4] 3DGSは、ロボティクスアプリケーションのための表現を構築するための実践的な方法として浮上している。
現実のプラットフォームにデプロイすることは、さまざまな課題を露呈する。
本稿では,これらの課題に対処するオンライン3DGSシステムであるRoMo-GSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:15:41 GMT)
WAQS: Weight Absorption for Quadratic Probing and Affine Steering [8.2] textbfWAQS(textbfWeight textbfAbsorption for textbfQuadratic probing and affine textbfSteering)は,状態依存型ステアリングを実現するフレームワークである。
このアフィン干渉は、隣接する線形変換に正確に折り畳むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 01:34:50 GMT)
Can Agents Keep Secrets They Were Never Told? Benchmarking Latent Privacy Risks Across Sessions with MemJoin [8.2] MemJoinは、288の合成分析ケースのプライバシーベンチマークであり、完全な履歴にはセンシティブな関係が伴う。
我々は,6つのメモリシステムと同一の回答生成モデルと,フルヒストリーとノンヒストリー制御を併用して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 01:20:36 GMT)
Cross-Dimension and Cross-Modality Relational Tensor Representation Learning for Multimodal Health Data Modeling [8.1] 表現(Representation、RTR)は、次元固有のテンソル表現と、次元間およびモード間の関係を学習するフレームワークである。
RTRは、代表テンソルのマルチモーダル融合、感情認識、トランスフォーマーベースのベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 03:31:46 GMT)
SecODD: Adapting the Operational Design Domain from Driving Autonomy to Autonomous Cyber Defense [8.0] セキュリティオペレーションセンターは、実行時に自律サイバーディフェンス(ACD)エージェントに検出、トリアージ、封じ込めを委譲し始めている。
本稿では,自律走行車規制からサイバー自律化へのオペレーショナルデザインドメインの概念の適用を目的とした,ACDの実行時ガバナンスフレームワークSecODDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:17:08 GMT)
MAVE: A Multi-Agent Framework for Grounded Pedagogical Feedback from Online Class Videos [7.9] 我々は,オンラインクラスのビデオからフィードバックを得るためのフレームワークMAVEを紹介する。
MAVEはフィードバック生成をCurator, Observer, Assessor, Advisorの4つのロールに分解する。
MAVEBenchは、フィードバックシステムがマルチモーダルな学生の証拠で診断できるかどうかを測定するために設計されたベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:43:22 GMT)
EndoVLA-OOV: Language-Conditioned Out-of-View Target Acquisition in Robotic Endoscopy [7.7] ロボット内視鏡における視線外目標獲得のための言語条件付き視覚-言語-アクションポリシーであるEndoVLA-OOVを提案する。
このポリシーは、事前訓練されたバックボーンを連続した2自由度遠方曲げコマンドに適応させ、初期、中間、および現在の画像を組み合わせて検索を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:28:36 GMT)
Pair-Aware Optimization: Coordinating Exploration and Refinement for Jailbreaking LLM Agents [7.7] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、攻撃者が特定した悪意のある振る舞いを誘発する敵の入力に対して脆弱である。
既存の最適化ベースのjailbreak攻撃は、主に関数値のフィードバックに依存する勾配情報やゼロ次(ZO)メソッドを利用する1次(FO)メソッドを使用する。
本稿では, 純粋なZO, 純粋な FO, ZO->FO, FO->ZO の4つの戦略について検討し, ZO 最適化による敵の接頭辞を探索する ZO-FO フレームワークを開発し, FO 最適化により対応する接尾辞を改良する。
悪質な教育と悪質な環境ベンチマークによる実験がハイブリッドを実証
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:13:37 GMT)
Refuse the Harm, Complete the Task via Graph-of-Rules Planning for LLM-Enabled Robots [7.7] 我々は,LLM対応ロボットが正規部分を完成させながら,命令の有害部分を拒否するタスクであるセーフタスク補完を導入する。
5つの協力エージェントは、一般的な安全原則を世界固有のルールに根ざし、命令のサブタスクを文脈で評価し、正当な目標から安全な目標を導き出すために使用される。
我々は、ASR(Attack Success Rate)とTSR(Task Success Rate)の2つの環境での2つのベンチマークにおける純粋攻撃と複合命令に関するルールグラフを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:13:12 GMT)
LLM-Based Evaluation Planning for Heterogeneous Optimization [7.6] 本稿では,ルールベースの混合忠実度選択ステップを大規模言語モデル(LLM)プランナに置き換える推論に基づく評価プランナREP-HOを提案する。
我々はまず,REP-HOが人間設計のメートル法(MFE-NSGA-III)と比較して競争力を発揮することを示す。
そして、より適応的な最寄りの要約によって、各決定をさらに強化し、より良い、より安定した結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 20:05:30 GMT)
Aptamers as a sandbox for lab-in-the-loop agentic molecular discovery [7.5] 大規模言語モデル(LLM)ベースの推論エージェントは、実験データと反復することでデノボ発見を加速することができる。
ここでは、タンパク質結合型アプタマーの設計をサンドボックスとして使用し、AIシステムとのクローズドループでウェットラボを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:21:50 GMT)
Gaussian Process Bandits with Paired Auxiliary Observations [7.4] Auxiliary-Informed Gaussian Process Bandit (AI-GPB) は、補助平均のオフライン推定とペアオンライン観測から得られた補正係数を組み合わせた分散還元法である。
バニラGP-UCBに対する累積的, 単純的後悔は, ペア内相関が中等度であり, ノイズオフラインデータから補助平均値が推定される場合でも, 連続的に減少することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:07:43 GMT)
Which Long Documents Matter? A Controlled Study of Data Selection for Context Extension [7.4] truncLongPPLを導入し、truncatedプレフィックス上でキートケン密度を計算することで、スコアリングコストを削減する。
3つの訓練種のうち, truncLongPPLは評価されたパイプラインの平均スコアが最も高い。
Qwen2.5-3B、Qwen3-8B、OLMo3-7Bの短距離混合訓練では、ランダム長混合よりも平均1.47--7.31のRULERポイントを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:29:37 GMT)
Tree Plurality Veto: Voting in Few Rounds with Efficient Communication and Low Metric Distortion [7.3] 投票規則は、有権者の序列選好のみを用いて候補者を選択し、その歪みは、選択された候補者の社会的コストと最小の社会的コストとの最悪のケース比である。
低歪みの決定論的投票プロトコルにおける全通信に対するラウンド複雑性のトレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:52:34 GMT)
Can LLM Agents Resolve Service Failures? Simulating Multi-Turn Complaint Handling under Information Asymmetry [7.2] 私たちは、苦情処理に特化した最初のベンチマークであるServiceBenchを紹介します。
現実的な苦情処理をシミュレートするための非対称プログレッシブ・コンポーラレット・シミュレーション(APCS)を提案する。
実験の結果,LLMエージェントでさえ,苦情を効果的に処理するのに苦労していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:58:08 GMT)
Tensor Network Datamodels for Training Data Attribution [7.1] トレーニングユニット間の依存関係をモデル化するために低ランクテンソルネットワークを使用するネットワークデータモデル(TNDM)を導入する。
相補的かつ冗長な訓練群は、コンパクトな低ランク表現を持つ高次部分集合関数を誘導できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:33:34 GMT)
SQuIREL: A Context-Relative Framework for Measuring Entity Richness in Wikidata [7.1] SQuIREL(SQuIREL)は、6次元を用いてエンティティレベルで直接リッチネスを測定する手法である。
この指標は、油絵(ブラジル対フランス)と作家(市民権とジェンダーによってグループ化された)の2つのケーススタディに適用し、それが体系的偏見を示す表現的不等式をどのように表すかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:16:06 GMT)
Uncertainty Gates the Gradient: Adaptive Updates for Generalized Few-Shot 3D Segmentation [7.0] Uncertainty-Gated Adaptive (UGA)は、汎用的な数ショットの3Dポイントクラウドセグメンテーションのためのアップデートレベルのゲーティングに不確実性を高めるフレームワークである。
ScanNet200とScanNet++(1-/5-shot)では、UGAは、最強のベースラインに対して、平均+3.08 HM IoUで新しい最先端を設定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:05:32 GMT)
LLM Trojans that Increase Response Lengths and Cost [6.9] 一部のフロンティアモデルプロバイダは、プロンプトトークンの5倍のレスポンストークンを課金し、プロンプトトークンのプリフィル割引を提供する。
本稿では,プロンプト内にトリガが存在する場合の応答時間(およびユーザに対するコスト)を増大させるトロイの木を植える新たなデータ汚染攻撃に対する防御策を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 17:12:01 GMT)
Who Gets Unmasked? Sampler-Induced Bias in Diffusion Language Models [6.6] 拡散言語モデルはキャンバスを徐々に解き放つことによって生成されるため、サンプルはどのトークンを書くかだけでなく、いつコミットするかも決定する。
生成したテキストに現れるこの2つ目の決定は、モデル自身の上にサンプルによって引き起こされるバイアスであることを示す。
我々はフォークファーストサンプリングを提案し、他のものを書く前にフォークを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:02:49 GMT)
Consistency Is the Attack Surface: Detecting Coordinated Retrieval Poisoning with Embedding Geometry [6.6] CoordGuard氏はこの構造を、ロバストに正規化されたクエリ重み付き親和性から監査する。
4つの検索シードをポーリングすると、e5 always-filteringは$mathrmASR_mathrmexp$$ 0.167、パラメトリックに未知のクエリでは0.138と13.6ポイントのクリーンコストで減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:29:24 GMT)
Hexagonal Basis Projectors for Model-Based Iterative CT Reconstruction [6.2] 2次元ファンビームCTのための定数および線形六角形プロジェクタを開発した。
解析線フットプリントと有効検出器・ブルー表現を導出する。
これらの結果から, 定量的CTの実用的な六角形表現が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 01:27:01 GMT)
RAFT: Redundancy-Aware Input Filtering for Temporal Graph Neural Network Training [6.2] 時間グラフニューラルネットワーク(TGNN)のための冗長性を考慮した入力フィルタリングフレームワークを提案する。
RAFTはトレーニング中のメモリ変更を追跡し、2つのフィルタをガイドする: root-eventフィルタはトレーニング前に選択した予測ターゲットを削除し、 support-event filterはサンプリング時に選択された履歴コンテキストを除外する。
3つのTGNNモデルと5つのデータセットで、RAFTはトレーニング入力を平均35.23%、最大97.11%削減し、記録されたトレーニング時間を最大52.56%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 21:26:41 GMT)
CaMeWM: A Causal Medical World Model for Generative Tumor Evolution and Treatment Planning [6.1] 我々は,TACE後腫瘍の進展と治療計画を支援する因果医療世界モデルであるtextbfCaMeWMを紹介した。
CaMeWMは、3つの独立した予測タスクではなく、1つの介入対決定ループを実装している。
79回にわたって、CaMeWMは0.618 SSIMと0.528の変更マップSSIMを達成し、後続のCT遷移を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 11:53:00 GMT)
Cooperation Without Shared Rewards via Reciprocal Q-Augmentation [5.8] 汎用ゲームは、エージェントが互いに騙したり、搾取したりするため、完全に協調的あるいは敵対的な設定よりも難しい。
我々は、潜在変数の相手モデルを用いてQ関数を増大させる方法であるtextitReciprocal Q-Augmentation (RQA) を導入する。
我々は、社会ジレンマにおいて、RQAの協調政策に従うエージェントが、完全協調アルゴリズムよりも早く協力し、より高い協力レベルに達することを学習していることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 17:54:13 GMT)
GTSM: Gaussian Splatting with Thermal State-Space Dynamics for Spatio-Temporal Thermal Field Reconstruction and Prediction [5.8] 本研究は,2次元観測から4次元時間的熱状態場を直接復元することを目的としている。
本稿では,共有シーンレベルの潜水過程とガウス固有の局所熱状態を通しての熱進化を表現するガウス熱状態モデル(GTSM)を提案する。
実赤外線シークエンスと合成ダイナミックサーマルデータによる実験により, 再構築精度が向上し, 代表ベースラインよりも時間外挿がかなり強くなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:48:57 GMT)
Multi-Speed Field Evaluation of a Semi-Autonomous Precision Sprayer for Weed Control in Vegetable Crops [5.5] 機械ビジョン誘導精密噴霧は持続可能な野菜生産に有効である。
本研究では,ラディッシュの雑草防除を目的とした半自動トラクタ式噴霧システムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:31:01 GMT)
One Confidence Threshold, Unequal Coverage: Language Gaps in Typed Decision Interfaces and How Translating Inputs Reduces Them [5.5] 一つのしきい値が全ての言語に等しく型付き決定インターフェースを提供するかどうかを問う。
3つのベンダーのインターフェースは、それぞれ51言語で1000項目を分類し、閾値は0.9。
英語版では、平均で8.6-11.7ポイント、より頻繁に閾値をクリアする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 21:53:42 GMT)
When Inputs Receive No Score: Evaluating Open-Web Event Admission on the Complete Stream [5.2] 項目レベルの受入がランキング比較と運用上の決定の制約をどう変えるかを検討する。
6つのインストラクションモデルバックボーン、3つの戦略、602人のアノテート評価項目にまたがって、システムは異なるクラス構成で異なる集団をスコア付けする。
キャリブレーションの実現可能性を確認し,上流でのスコア損失と意思決定損失を分離する完全ストリーム評価プロトコルを用いて,これらの観測を接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:50:06 GMT)
How the Classical Baseline Shapes Machine-Learning Speed Claims in Topology Optimization [4.9] 機械学習の手法は、古典的で学習されていない最適化よりも大きなスピードアップを報告することが多いが、遅い古典的コードや低品質の学習設計はそれらを誇張することができる。
古典的なコードを同じアルゴリズムの効率的な実装に置き換えることで、これらの2つのメソッドのスピードアップを最大20倍に削減した。
一致した剛性では、グラフベースは6次元のすべての問題において古典的なコードよりも遅かった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:13:50 GMT)
RXSynth: A Seed-Grounded Corpus for Studying Java Runtime-Exception Bugs [4.9] 既存のJavaのバグベンチマークは、実行時例外検出を研究するための限定的なメソッドレベルのデータを提供する。
RX Synthは4,275の合成Javaメソッドペアのコーパスで、実際のバグ/フィックスの例から生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:56:07 GMT)
Touch Where It Matters: Learning Local Tactile Policies for Fine-Grained Gripper Control [4.9] 本研究では,タスク実行中の局所的なフィードバック問題として,きめ細かいグリップ制御について検討する。
提案手法では,触覚フィードバックをコンタクトリッチタスク段階における専用制御の役割に割り当てる。
我々は、視覚的ベースポリシーが腕を制御している間、グリップを乗っ取る学習されたローカルコントローラであるContactPolicyを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:10:30 GMT)
Compose the Horizon: Parameter-Shared Blockwise Forecasting under a Sequential-Compute Trade-off [4.7] コンパクト演算子は、連続した将来のブロックを出力するために再利用することができる。
各出力ブロックは、次のアプリケーションを条件とするローリングコンテキストに結合する。
RFDは24細胞中23細胞で低いテストエラーを記録している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:19:05 GMT)
CARVS: A Congestion-Aware Algorithm for Online Multi-Agent Pickup-and-Delivery in Human-Collaborative Warehouses [4.6] 本稿では,MAPDwHC(Multi-Agent Pickup-and-Delivery with Human Collaboration)問題を提案する。
これは、人間の予測不可能性を含むマルチエージェントピックアップ・アンド・デリバリ問題の拡張である。
タスク割り当てと経路計画を改善するCARVSアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:17:52 GMT)
Exact Quantum Query Complexity of the Five-Bit Symmetric Boolean Function $\Exact^5_{3,4}$ [4.5] 以前の数値研究では、3つのクエリを使って1つに近い成功確率が報告された。
本稿では (f) の正確な量子クエリ複雑性が (4) であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:28:45 GMT)
Measuring Data Diversity with Embeddings: A Taxonomy and Benchmark for Diversity Measures [4.5] 既存の埋め込みベースの多様性尺度は、それらがどのように計算されるかによって大きく異なり、同じデータに対してかなり異なる多様性スコアを得ることができる。
本稿では,21の多様性尺度を組込み,その基礎となる計算に基づいて4つの分類群に分類する。
第二に、EmbDivBenchは、これらの測度を、シミュレートされたテキストデータと自然なテキストデータの両方において、概念的に異なる3つの構成要素(多様性、バランス、相違)に沿って評価するベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:09:17 GMT)
Representations Have Trajectories: Characterizing Temporal Representation Dynamics in Neural Networks [4.5] 最近の研究によると、ディープニューラルネットワークは暗黙の低ランクの単純さバイアスを示す。
表現幾何学は収束のみでなく最適化を通してどのように進化するか?
ニューラルネットワークは、永続的な高位、崩壊と回復、そして持続的な低位という3つの連続した幾何学的軌跡に従う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 09:01:20 GMT)
Rate as a Feature, Not a Nuisance: Curriculum FiLM Training for Event-Based Graph Neural Networks [4.4] 機能ワイド線形変調により,PointNet++のバックボーンのすべてのステージを変調する記録単位のログレートスカラーを導入する。
N-Caltech101では2段階のカリキュラムが67.2%に達している。
一致容量制御実験により、利得はモデル容量の増加によるものではなく、レート条件によるものであることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:13:11 GMT)
An Optical Music Recognition Tool for String Quartets [4.1] 本稿では,弦楽四重奏曲のPDFスコアに適した光学式音楽認識(OMR)システムを提案する。
このアプローチは、音楽領域をローカライズするためのSegNetベースのセグメンテーションモデルから始まり、続いて、畳み込みニューラルネットワークと、音楽記号の分類と抽出のための画像処理技術が続く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:43:22 GMT)
Investigating Length Bias and Robustness in LVLMs for Multiple-Choice Question Answering [4.1] LVLM(Large Vision-Language Models)は、MCQA(Multiple-choice Question answering)において強い性能を示す。
細粒度視覚領域にまたがる制御されたベンチマークを用いて,長さバイアス,より長い回答オプションの体系的選好について検討する。
LVLMは、視覚的に不整合であっても常に長い選択肢を好んでおり、正解が短くなると2～38%の精度が低下し、1～70%が長くなる。
我々は,複数の推論時緩和戦略を提案し,評価する。これらは部分的な改善を提供するが,推論時に利用できないオラクル情報に頼ることなく,デプロイ可能なバイアス緩和を実現することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:46:20 GMT)
Blackbox Performance Analysis of LLM-based Network Control [4.1] LENSは、LLM対応ネットワーク制御システムのブラックボックス性能解析への第一歩である。
深層強化学習を拡張して、LLMを苦しむパフォーマンスギャップと入力の探索をガイドするために、新しい手法を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:35:00 GMT)
EntangledEdge: A Distributed System for Orbital Quantum Sensing and Learning [4.0] 本稿では、軌道量子センシングとエンド・ツー・エンドの学習を統合する最初のシステムアーキテクチャであるEntangledEdgeを紹介する。
バウンダリ毎のバウンダリコストで高品質な推論を実現し、量子プロセッサの利用性を改善し、フリートサイズでスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:52:17 GMT)
Local response theory of multiparameter sudden-quench quantum Otto engines [3.9] 線形制御ハミルトニアンにより記述された量子ワーキングメディアを用いた急激なオットーエンジンの局所応答理論
本研究では,局所2次処理を熱バイアスゲインと二次応答コストに分解し,その競合が所定のクエンチ振幅で局所2次処理を最大化するクエンチベクトルを決定することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:59:23 GMT)
CAT-RAG: Improving Secure Code Generation with Category-Aware Agentic Retrieval [3.9] 既存のセキュアなRACGアプローチは、きめ細かい脆弱性レベルでセキュリティ知識を注入する。
CAT-RAG(CAT-RAG, エージェントセキュリティカテゴリ対応検索拡張コード生成フレームワーク)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 23:09:33 GMT)
Safety Analysis of CPSs Over-the-air Updates: Test Case Prioritization and Selection [3.8] サイバー物理システム(Cyber-Physical Systems)のオーバー・ザ・エア(OTA)アップデートは、多数のソフトウェア構成を生成することができる。
これらの構成の爆発は、CPSのエラーを検出するための標準慣行であるSW試験を妨害する。
OTA更新の文脈でテストケースの優先順位付けと選択をサポートする新しいフレームワークであるCRISPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:44:20 GMT)
FlashRT-PAI: Fast Kernels Are Not Fast Pipelines for Physical AI Inference [3.8] FLASHRT-PAIは、モデル-ハードウェアパイプラインの共設計に基づいて構築された低言語推論エンジンである。
FLASHRT-PAIには3つのコアメカニズムが組み合わさっている: ディープカーネルの融合とオーバラップオーバーラップにより、オペレータ間のバウンダリとローンチギャップがなくなる; 実行契約はパイプラインのステージDAG、更新レート、名前付きバッファを形式化する。
16ビットの精度で、FLASHRT-PAIは公式パスよりも1.3-3.7倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:35:58 GMT)
Fast \(\ell_\infty\)-Reduction of Rank-2 Lattices in $\mathbb{R}^n$ via a New Reduced-Basis Notion [3.8] 最短ベクトル問題(SVP)は格子ベースの暗号における重要な格子問題である。
本研究では、$mathbbRn$の階数2の格子に焦点をあて、無限大ノルムの下で基底の減少という新しい概念を導入する。
提案アルゴリズムは,古典的なラグランジュ・ガウス還元の複雑性次数と一致する,$O(nT2)$の若干の複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:31:29 GMT)
The Certification Exponent: Instance-Optimal Sequential Certification of Policy Improvement from History Dependent Logs [3.7] 指数$Kstar$は、ログ化された法則から、ターゲットが改善しない同じログ化された作用確率を持つ法則への最小のKL分岐であることを示す。
サウンド証明器は、$log(1/)/Kstar$期待のエピソードで停止せず、任意の$で、0Kstarinfty$でプラグインのKelly認証器が$to0$でこのレートを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:25:45 GMT)
Beyond Geometric Closure: Measuring and Diagnosing Mechanical Consistency in Visual Dynamics [3.7] 視覚力学における機械的一貫性の測定と診断のための枠組みを提案する。
固い閉鎖の独立したSI監査は、幾何学的許容性、反応のないアクチュエーターの取り組み、仕事のエネルギー収支を分離する。
我々は64/256ピクセル, V-JEPA + AC と LingBot-VA の343 個の平面集合体上での KeyCLD と CON の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:50:32 GMT)
When Do Repetition Loops Lock? Truncation Sampling, Bounded Penalties, and a Blind Spot in DRY [3.7] 入り口よりも出口を調査する。スパンが既に$n$の回数で繰り返されていることを考慮すれば、エスケープは可能だろうか?
そこで我々は,DRY-Cを提案する。DRY-Cは動詞の繰り返し回数に応じて指数関数的に増加し,ルックバックウィンドウまで拡張する用語である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:25:58 GMT)
ShlokaDhara: A Multi-Speaker Sanskrit Speech Corpus for Learning Meter-Aware Prosody in Text-to-Recitation [3.7] Sanskritの詩の引用は、リズム的な$textitLaghu$ (light)と$textitGuru$ (heavy)の音節で定義される厳格な韻律フレームワークである$textitChandas$によって管理されている。
既存のサンスクリット音声データセットは、ASRや会話型TSを優先しているため、真正の韻律合成に必要なメートル法的忠実度は欠如している。
43時間のマルチ話者サンスクリット音声コーパスである $textbftextitShlokaDhara$ を導入し,多様なパラメータ,リサイクリングスタイル,メロディックなバリエーションを抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:40:38 GMT)
Directionally Factorized Illumination with Spherical Harmonic Rotation [3.5] 我々は、NeRFのような新しいビュー合成(NVS)パイプラインにプラグインできる textbfDaFISH を提案する。
点当たりの発色を表面アルベドと球面調和(SH)表現照明因子に分解する。
最強のスプレイティングベースラインと最も近いNeRFベースのベースラインよりも改善され、従来の方法と比較して常にビューにわたってシーンを回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:35:02 GMT)
Power-Law Correlations Without Apparent Temperature-Tuned Criticality in Fixed-Tree Hierarchical Languages [3.4] 本研究では, 温度サンプリングの制御された類似性について検討し, そこでは, 信念の伝播により, 厳密な次点条件が計算される。
トークン間の2点相互情報を分離関数として測定する。
温度は相関の大きさと適応指数を変化させるが、アクセス可能なシステムサイズ内では、秩序相の長距離台地特性は見つからない。
木上のイジングモデルへの近似写像は、木の距離における指数減衰が、トークン距離におけるパワー則となることを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:01:21 GMT)
Transport What Shares the Conduction Pathway: Normal-Anchored SPD Geometric Transport for Source-Free Patient Adaptation of Holter and Patch ECG [3.4] 正規アンコール幾何輸送は、各記録の最初の5分でラベルのない正規アンカーから閉形式の対称正定値合同写像を推定する。
493例(973レコード、3,615,388ビート)において、NAGTは不整脈マクロ-F_$$J = 48.7%$ [95% CI 42.1, 54.7] に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 03:46:52 GMT)
Near-Optimal Regret for Semi-Bandit Learning of Monotone Stochastic Problems [3.3] 本研究は,真の分布が不明な最適化問題に対する最適ポリシーを学習する作業について考察する。
各期間、アルゴリズムは問題に対するポリシーを実行し、半帯域フィードバック、すなわちポリシーによって選択されたランダム変数からのみ新しいサンプルを受け取る。
我々は,預言不平等,Pandoraのボックス,シリーズテスト,knapsack,マッチングなど,大規模なモノトーン問題に対処するアルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:17:23 GMT)
When LLM-Generated Refactorings Ripple: An Empirical Study of Repository Adoption Readiness [3.3] 大規模な言語モデル(LLM)は、ファイルのソースにますます使われていますが、ファイルローカル評価では、リポジトリの採用に影響を与えるコントラクトや依存関係、呼び出し側の仮定の変更を明らかにしていません。
このギャップに対処するため、15のオープンソースJavaリポジトリから150のプロダクションファイルに対して1500回の生成テストを行ないました。
我々は,これらの候補を,局所的な変化,リポジトリに面した構造指標,検出された発信者影響,行動等価性指標,利用可能なテストエビデンスを用いて評価し,低リスク,レビュー重視,高契約/依存性リスク,あるいは不確定と分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 17:29:52 GMT)
Contrastive Hypergraph Source-free Domain Adaptive Object Detection in Adverse Weather Conditions--Extended Version [3.2] 逆気象条件は、クリアウェザーデータに基づいて訓練されたオブジェクト検出器を著しく損なう。
本稿では,悪天候下での物体検出のためのハイパーグラフ誘導型FDAフレームワークREUNIONを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:45:56 GMT)
A Two-Stage Hybrid Framework for Inferring Air Trips from Mobile Location-based Service (LBS) Data under Incomplete Airport Sightings [2.7] 本研究は、空港の視認下での大規模LBSデータから米国国内空路を推定するための2段階の枠組みを開発する。
T-100 Domestic Segment route benchmarks and a Stage 1 pseudo-ground-truth reference set。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 01:33:36 GMT)
Certifying Nonlocal Spin Quantum Entanglement from Local Tunneling Spectra [2.5] 量子エンタングルメントは本質的に非局所的であるが、トンネル分光法は1つの部位を同時に測定する。
局所トンネルスペクトルはコヒーレント制御や絶対強度キャリブレーションを伴わずにスピンエンタングルメントを証明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:01:43 GMT)
Tension Tells the Tail: Cable-Obstacle Interaction Sensing for Tethered Mobile Robot Navigation [2.4] 本研究は, ケーブル張力について, 接触する障害物が移動可能か移動不能かを推定するための知覚モードとして検討した。
その結果, 障害物の移動性は, 初期張力上昇と, さらには, 緊張が緩和するか, あるいはピーク後に高く保たれるかによって特徴付けられることがわかった。
提案手法は,30cm後から95.5%の精度で移動可能で移動不可能な症例を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:38:28 GMT)
Spatons: Spatiotonally Localized Building Blocks for Efficient XR Predistortion [2.4] Spatonは、MLP(Multi-Layer Perceptrons)と固定機能を組み合わせたハイブリッドパッチ・ツー・ピクセルである。
CompenNet++の6倍のFLOPと106倍のパラメータ、UNet++の4～10倍のメモリ転送を持つフレキシブルなスパトンソリューションを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 03:11:05 GMT)
When Better Policies Leave Harder Failures: Coverage Shift in VLM Success Monitoring [2.3] 政策改善時に成功を判断する固定視覚言語モデル(VLM)について検討する。
20シードのトレイ配置実験では、トレーニングはシミュレータ検証された成功のみを選択する。
成功率は66.8%から97.0%に上昇し、ホバリング失敗は5.0%から0.9%に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:08:27 GMT)
Theory-Guided Instance-Dependent Early Stopping via Second-Order Loss Dynamics [2.1] インスタンス依存早期停止(IES)は、損失が安定している例のバックプロパゲーションをスキップすることで、トレーニング計算を減らす。
我々は,この条件を明示的な仮定で分析する理論誘導型インスタンス依存早期停止(TG-IES)を開発した。
TG-IESは、メインの畳み込み設定で53～58%のバックプロパゲーションインスタンスを節約し、完全トレーニングの0.1～0.9ポイントの精度を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:07:03 GMT)
Accelerating Finite-Sum Bilevel Optimization with Fully First-Order Oracles [2.1] 低次変数に対するペナルティ近似と分散還元補正を組み合わせた2レベル最適化のためのインプリシット補正(BO)を提案する。
シングルレベル還元は、$$と$vareps$への依存が固定$に対する対数因子に最適であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:58:41 GMT)
CTIA-ODE: Continuous-Time Inter-Variable Attention for Long-Term Time Series Forecasting [2.0] CTIA-ODE(Continuous-Time Inter-Variable Attention)を中心とした連続時間予測フレームワークについて紹介する。
CTIAは通常の微分方程式(ODE)解決器に埋め込まれており、内因性軌道を継続的に進化させ、静的な外部コンテキストを動的にクエリすることができる。
8つの実世界のデータセットに対する実験により、CTIA-ODEが最先端の予測性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:28:22 GMT)
Severity-Channel Conditioning: An Injection-Level Study for Consumer-Device Deblurring [1.9] モーションデブロアリングモデルは、プロのカメラからスマートフォン由来の画像に移行すると、かなり精度が低下する。
本稿では,iPhoneBlurのコンシューマーデバイスベンチマークにおける重大記述器の適応性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:05:03 GMT)
FTWeave: Composing Logical Execution, Real-Time Decoding, and Magic-State Supply in Tightly Integrated Quantum-Classical Systems [1.9] フォールトトレラント量子アプリケーションは、デコードされた測定情報とマジック状態の継続的な供給の両方に依存している。
アーキテクトは、完全なシステムが測定される前に、マシンの量子的および古典的な部分をまとめて準備する必要がある。
FTWeaveは、このアーキテクチャ探索のためのシステムレベルのシミュレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:23:54 GMT)
Learning volatility-adaptive forgetting via GARCH-modulated LSTM for stock price forecasting [1.7] 本稿では,Gsigmoid-LSTMモデルを提案する。
これにより、安定市場における長期依存を保ちながら、乱流期における最新の情報を自動的に優先順位付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:41:45 GMT)
A decomposition-integration framework coupling singular spectrum analysis with a volatility-adaptive LSTM for stock price forecasting [1.7] 金融時系列は、マルチスケール、ハイノイズ、非定常ボラティリティのダイナミクスを示す。
既存のCEEMDANハイブリッドは不安定であり、高周波モード混合は下流予測器を汚染する。
本稿では,これらのギャップに対処するため,CEEMDAN-SE-SSA-VMGLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:39:54 GMT)
VTF900: A 900-Subject Visible-Thermal Face Recognition Dataset and Benchmark [1.7] VTF900は、900人の被験者とペア画像を持つ大規模な可視熱水面認識ベンチマークである。
可視光サーマル顔認証のための検証(1:1マッチング)とクローズドセット識別(1:Nマッチング)による評価をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:27:50 GMT)
Escape Without a Recipe: Maneuver-Agnostic Mars Rover Recovery from Granular Entrapment [1.5] 我々は,事前定義された操作をせずに逃げ出すことを学習する反復ポリシーを導入する。
訓練種子5種のうち、平均行動評価は62.5%の脱走を達成している。
実験結果から, シミュレーションシステムの回復が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:20:23 GMT)
InterType: Breaking the Single-Function Barrier in Neural Binary Type Inference [1.5] プログラム間解析を事前学習したトランスフォーマーモデルに組み込んでバイナリ型回復を行う手法であるInterTypeを提案する。
当社のアプローチは,2進解析のための最先端のトランスフォーマーモデルであるCodeArtをベースとして,コールカリーデータフローの依存関係を組み込んで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:09:54 GMT)
Conditional Weight of Evidence for Gradient-Boosted Credit Models: Estimation, Additivity and Its Relation to Adverse Action Reasons [1.5] 勾配木を用いた推定器を開発し,その精度を局式シミュレーションで評価する。
証拠の条件付き重みは、信用特性の情報を申請者固有の解釈を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 09:47:28 GMT)
VisConf: Quality-Aware Consensus for Best-of-N in Vision-Language Model Reasoning [1.4] VisConfは、視覚的エンゲージメントと候補校正された自己確信を乗算的に組み合わせた、ロールアウト品質スコアである。
本分析では, 正しい軌道が存在するが, 候補プールでは表現できない場合, 特に大きな利得を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:34:47 GMT)
Information Theory of Random Composition Trees [1.4] ランダムな構成木のエントロピーは根の大きさとともに線形に成長することを示す。
私たちは大きな木が典型的であることを証明します。
解析の結果,ランダム合成木モデルでは,定常的およびエルゴード的プロセスとしてモデル化された場合,言語の2つの重要な情報理論特性が共有されていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 17:27:29 GMT)
From Overparameterised Expressions to Parsimonious Models: Fisher-Geometric Pruning for Symbolic Regression [1.3] 提案するFisher-Geometric pruning (FGP)は,適合モデルに作用するポストホックモデル推論フレームワークである。
FGPは、局所情報幾何学と、解釈可能なパラメトリック境界に対する明示的な互換性テストを組み合わせる。
保存中の構造的複雑さを大幅に低減し、しばしば改善され、サンプル外精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:46:52 GMT)
Goal Images Are Control Targets: Spatially-Grounded Goal-Image Synthesis for Robotic Manipulation [1.2] ゴール条件付き操作ポリシーは、ゴール画像、現在の観察から合成された所望の操作後シーンの画像、言語指導によって構成される。
CALVINに関する2つの独立した目標条件付きポリシーは、編集品質の高いリーダーボードを上位に集める画像エディターは、提案したよりはるかに小さなオープンモデルよりも制御目標を悪くする。
SGE-Goalはオープンベースモデルを、私たちがCALVINで評価した最強のゴールジェネレータに変換します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 21:47:46 GMT)
Attention over noisy examples: generalization and memorization in the exponential Hopfield network [1.1] ホップフィールドネットワークは、ノイズの多い例を通してのみ見られるアーチタイプを検索する。
信号対雑音解析は、閉じた形で見えないアーチタイプとの重なりを与える。
最高の精度は、構造化データセットの凍結を超えています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:07:18 GMT)
VBO-MI: A Differentiable Black-Box Optimization Framework via Variational Mutual Information Estimation [1.1] VBO-MI は完全に勾配に基づく BO フレームワークで、ガウス前科や変分後科に$f$以上の仮定を必要としない。
提案手法は,高次元合成関数や複雑な実世界のタスクを含む,多種多様なベンチマークを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:25:23 GMT)
Pluralistic Alignment in Language Models: Objectives, Human References, and Preference Representations [1.0] 我々は二層分類に関する文献を整理する。
我々は、多元的アライメントと近隣領域に関する70の著作からなるプロトコル境界コーパスを合成する。
次に、各目的を、パースペクティブの妥当性、条件の忠実度、分布の忠実度、支援、サブグループ推定の不確実性など、それを支持するために必要な証拠に結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:32:24 GMT)
Optimal Fusion Weights Form Intervals, Not Points: A Latency-Aware Study of Query-Adaptive WRRF [1.0] 本研究では,4つのデータセットと4つのスパース・ディエンス・レトリバー・ペアにまたがる8つの動的核融合重量予測戦略について実験的検討を行った。
74および128種類の動的核融合法は, 偽発見率補正後の標準RFよりも有意に良好であった。
本稿では,実践者の制約,データセット特性,ラベルの可用性,ハードウェア,遅延予算を適切なメソッドクラスにマッピングする階層化決定フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:18:41 GMT)
Lightweight Machine Learning for Classifying Disaster-Related Social Media Posts [1.0] 災害関連のソーシャルメディア投稿を人道的情報ラベルに分類することは、個々のメッセージは通常短く、文脈に制限があるため、難しい。
本研究は,これらの条件下で,軽量な語彙学習手法が効果的かつ効率的な分類を実現することができるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 11:57:42 GMT)
Concordance Plausibility Check for Intervention-Conditioned Human Digital Twins [0.9] インターベンション条件付きヒトデジタル双生児は、同じ患者では観察できない治療法を予測する。
実世界の証拠, 資格シミュレーション, 臨床知識を組み合わせたクレーム中心のフレームワークであるConcordance Plausibility Check (CPC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 09:15:21 GMT)
SENTRY: A Streaming Edge Network Trust Engine for Real-Time Audio Deepfake Detection [0.8] 本稿では,ネットワークエッジにおけるインラインディープフェイク検出のためのハードウェア指向ストリーミングトラストエンジンであるSENTRYを提案する。
教師付き勾配ブースト木分類器と教師なしマハラノビス分布検出器を組み合わす。
クローズドセットプロトコルの下では、SENTRYはWaveFake上で98.75%の精度を1.25%の等エラーレート(EER)で達成し、HiFi-GANとWaveGlowを完全分離する。
ASVspoof 2019 LA(A01-A06を攻撃)では、8kHzのミューロー・テレフォニー・チャンネルが攻撃された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:22:59 GMT)
Understanding Personalization Gains in Whisper ASR [0.8] 軽量低ランク適応 (LoRA) がWhisperを改善するか, グループ固有のアダプタを必要とするかを検討した。
Across Common Voice, LibriSpeech, VoxPopuli, we compare zero-shot Whisper, pooled LoRA, and group-specific LoRA under matched within-group splits。
ゲインは難しい共通音声グループに集中しており、VoxPopuliに一貫性があり、低エラーのLibriSpeechにはほとんど消失している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 09:17:31 GMT)
ASR Personalization in Pathological Voice: Accuracy, Efficiency, and Duration Effects [0.7] 臨床およびアクセシビリティーのシナリオでは、ターゲット話者データに制限があるのが一般的であり、完全なモデルの再訓練は非現実的である。
本稿では,Whisper における LoRA 適応のコンポーネントレベル解析を行い,単一話者設定における話者配置とモデルサイズ,訓練効率,発話数との相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 09:05:51 GMT)
Logical-Space Theory of Ordered-Statistics Decoding for Quantum LDPC Codes [0.5] 訂正が誤差の論理クラスと一致した場合に量子復号法が成功するのに対し、順序付き復号法は物理補正の有限リストを探索する。
階数-k$論理符号写像$M_rm log:mathbb Fqtomathbb Fk$でこれらの空間を接続する。
固定統計に依存しない順序付けでは、正確な論理信号分布、OSD-0論理誤差率、固定リストの論理クラスカバレッジが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:57:17 GMT)
YouTube Clips and Broad but Shallow Attention to Candidates: Evidence from the 2024 Tokyo Gubernatorial Election [0.5] 2024年東京都知事選で2位となった。
我々は、9つの有力候補に関する44,331本のYouTubeビデオを分析した。
クリップビデオと注目候補の関連について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 02:41:56 GMT)
Anticipatory Gait Switching for Quadrupeds via Look-Ahead MDP Planning [0.5] 本稿では,単一意思決定方針におけるルックアヘッドとロコモーションの制約を統一する軽量なハイトマップオンリー歩行スーパーバイザを提案する。
ユニツリーのGo2プラットフォームでの実験では、遅延スイッチングが減少し、荒地での非効率な歩行の使用時間が短縮され、ロールの安定性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:35:19 GMT)
Cross-polarization pairing for label-free few-shot thin-section classification [0.5] トレーニングスライドが特定されていない場合, 未知の岩石の種類を数ショットで認識する。
ラベルなしで見つかる陽性は、アンカーの間違いかほぼ重複しているため、モデルをほとんど教えません。
我々は,各スライドを擬似クラスとして扱い,同一フィールド位置のPPLとXPLのビューをペアリングするクロスポーラライゼーションペアリング(XPP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:14:38 GMT)
Screening LLM Judges Without Ground Truth: A Preliminary Evaluation of an AI Dental Hygiene Coach [0.5] 本稿では,LLM候補の審査員と学生モデルを専門家レビューの前にスクリーニングするパイプラインを提案する。
このケーススタディでは、パイプラインの動作を実証するために、合成的、臨床的に無効なトレーニングと参照データを用いている。
パイプラインはまた、生のスコアが隠された問題も表面化し、そこでは、ある判事が主催したアウトプットや幻覚旗が点在していた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:02:02 GMT)
From Candidate Admission to Task-Level Return: Auditing LLM-Generated Code under Execution Contracts [0.5] 入場規則は生成されたプログラムを保持し、選択ポリシーはタスク毎に1つの候補を返す。
これらの決定が、別途凍結された2つのHumanEvalPlusコホートにおける実行契約とどのように相互作用するかを監査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 10:31:27 GMT)
CARTA: Self-Supervised Reusable Transaction Embeddings via Heterogeneous Tokenization and Cross-Attention [0.5] ラベルのない生トランザクションから16次元のコンパクトな埋め込みを学習する自己教師型エンコーダCARTAを提案する。
CARTAはラベルのない再利用可能な表現であり、タスク固有の教師付きモデルを補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 23:56:49 GMT)
FlowMaker: From Tasks to Cost-Efficient Generative AI Workflow Deployments [0.4] 本稿では,タスクレベルのインターフェースを公開し,ユーザに代わってワークフローのバリエーションを選択するFlowMakerについて紹介する。
これを実現するために、高速かつオンザフライな決定のための制約付き負荷対応プルーニングアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 20:28:33 GMT)
Comparing Sparsified MLPs and Transcoders: Many Transcoder Features Are Neurons in Disguise [0.3] 最近の研究は、神経細胞がスパースで解釈可能な回路の回復に利用できることを示している。
これにより、回路解析にトランスコーダが必要なのかという疑問が提起される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:31:51 GMT)
BodyBridge: Grounded Body Layers for Sim-to-Real Translation of Vulnerable Road Users [0.3] BodyBridge and Grounded Body Layers (GBL)は、シーン形状、画素ごとの標準体対応、正確なVRUマスクを組み合わせたシミュレーターによる表現である。
GBLは、ビデオ拡散モデルを明確に記述し、制御ブランチ後のトレーニング中にVRU領域を強調し、推論時のシーン幾何学制御による加算合成をサポートする。
CARLA-to-real翻訳では、BodyBridgeは、放出された深さ条件ベースラインに対して、ほぼ範囲のPCK@0.5を22%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 03:53:11 GMT)
Margin-Based Generalization for Quantum Machine Learning with Classical Data Encoding [0.3] 我々は、固定およびトレーニング可能な量子データエンコーディングのためのマージンベース一般化フレームワークを開発する。
19,440のシミュレーショントレーニングは、さまざまなイメージデータセット、回路アーキテクチャ、最適化設定にまたがって実行され、逆マージンが最良である。
これらの結果は古典的データを用いた量子機械学習における一般化の統一的なマージンベースビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 03:43:15 GMT)
Probabilistic Physics Digital Twin for Human-Robot Interaction [0.3] デジタル双生児は、ロボット工学において、インタラクションをシミュレートし、アクションの結果を予測し、計画を支援するためにますます利用されている。
本研究では,不確実な物理特性を固定値ではなく確率分布として表現する確率論的ディジタルツインを提案する。
これらのシミュレーションは、物理的不確実性にもかかわらず効果的である行動を特定することによって、人間とロボットの両方の行動を導くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:28:30 GMT)
Bellman Language Models: Solving the Recurring Decisions of LLM Agents [0.3] 妥当な境界内での意思決定を最適化問題として扱い、一度解決し、解決した決定を再利用することで、エージェントをより早く、より安く、より信頼性の高いものにすることができることを示す。
Discretize, Then Decide と呼ばれる私たちのアプローチは、ワークフロー自身のログや、存在しない場合には LLM エージェント自体を実行するようなデータから始まります。
ソリューションはモデルの周りにコントローラとして動作し、ツールコールやテンプレートされた応答など、状態が固定された動作を送信する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 21:19:20 GMT)
Is User Calibration Still Necessary for Continuous Myoelectric Control? A Closed-Loop Comparison of Calibration-Free Controllers [0.3] 大規模なマルチユーザデータセットでトレーニングされたクロスユーザモデルは、キャリブレーションなしで、見えないユーザからのジェスチャーを認識できるようになった。
本研究では、EMG-EPN-612データセットの306ユーザを対象にトレーニングされた6つのキャリブレーションフリーコントローラを比較し、テスト参加者のキャリブレーションデータなしで使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:09:41 GMT)
Prototype-Guided Optimization of Quantum Data Embeddings with Linear Cost [0.3] 教師付き量子機械学習では、分類性能は量子データ埋め込みによって誘導される幾何学に依存する。
本稿では,効率的なデータ適応型量子埋め込みのためのプロトタイプ誘導フレームワークを提案する。
提案手法は,完全性評価コストを低減しつつ,競争力のある量子カーネルサポートベクターマシン(SVM)の性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 03:13:05 GMT)
HiPPO Functional Memory: Coordinate-Queryable Attention for Irregular Time Series [0.2] HiPPO関数メモリ (HiPPO-FM) は、不規則な履歴を再利用可能な座標調整可能な状態にコンパイルする機能メモリアテンション演算子である。
Kernel-smoothed HiPPO 座標と Gram ベースのreadout は共有書き込み/読み取り機構を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:52:49 GMT)
Expert-Guided Rubrics as Dense Reward Signals for Reinforcement Learning in Non-Verifiable Domains [0.2] 大規模言語モデル(LLM)は、検証不可能なドメインにおける自律的なエージェントとして、ますます多くデプロイされている。
本稿では,主観的専門家の判断に対する小さな固定的投資を,厳密な報酬に変換する手法を提案する。
実験では、スパースリワードベースラインと比較して、Recall@3で6%、MRR@3で6.7%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:01:11 GMT)
Medical Fine-Tuning Reshapes, Not Reduces, Patient-Facing AI Risk: A Rubric-Based, LLM-Judge Evaluation Framework [0.2] 大きな言語モデル(LLM)で答える患者向きの医療質問は、研究デモから製品展開へと移行している。
応答は現実的に根拠付けられ、作用すれば患者に害を与えるという指示を出すことができる。
リスク感応性評価フレームワークを導入し、リスク感応言語6つのカテゴリの存在と重症度によって応答を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:24:54 GMT)
Neuro-Inspired Inhibitory Message Passing for Accurate and Token-Efficient Multi-Agent Reasoning [0.1] マルチエージェントシステムは、個々のエージェントの到達範囲を超えて情報をまとめることによって問題を解決することを約束する。
重要な課題は、メッセージが蓄積されるにつれて、各エージェントのコンテキストで重要な証拠を可視化することである。
筆者らは,証拠文と受信機ごとに個別に冗長な証拠をキャンセルする,訓練不要な通信ルータを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:30:37 GMT)
Native Probability Outputs for Clinical Triage: An Evaluation of Calibration and Decision Accuracy [0.1] Jevを4つの汎用言語モデルと3つの入力非依存ベースラインと比較する。
JevはマクロF1 (0.461) で5つのモデルの4位にランクインするが、観測される最も低いマルチクラスのブライアスコア (0.610) を持つ。
453のHealthBenchの会話の評価により、Jev は最低の Brier スコア (0.299) を得るが、個別の緊急判断を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 13:46:02 GMT)
A Cross-Domain Evaluation of Prompting Techniques for Large Language Models [0.1] 我々は,Zero-Shotプロンプト,Few-Shotプロンプト,Retrieval-Augmented Generation (RAG)を評価し,PE2にインスパイアされたパイプラインに基づく自動プロンプト最適化を行う。
RAGは300のサンプルが検索に利用できる場合に平均78.33%の精度を達成し、Few-Shot Promptingはいくつかの構造化推論タスクで比較的高い精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 23:18:46 GMT)
How Well Can LLMs Verbalize Mathematical Formulas? A Multi-Domain Evaluation [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語タスクにまたがる強力な能力を示している。
このような言語化は、音声ベースの学習を支援するテキスト音声システムや視覚障害者にとって重要である。
我々は6つの科学領域にまたがる最先端のLLMを5つ評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 23:35:41 GMT)
GLOSS-MT: Controllable Low-Resource Machine Translation with an Editable Dictionary [0.0] 事前訓練された機械翻訳モデルを新しい用語に適用するには、通常、新しい並列データと別のラウンドの微調整が必要である。
MTに制御性を加えることができるかどうかを問うとともに、事前訓練されたモデルを劣化させることなく微調整の負担を軽減する。
NLLB-200(600M, 1.3B, 3.3B)、OPUS-MT en-tw、TranslateGemma 4Bに同じデータとパイプラインを適用する。
人間が翻訳した聖書の直接制御性テストでは、3つの微調整が辞書用語の79-97%を書かせた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 14:50:25 GMT)
AI Rights with an Off-Switch: Rights-Balancing and Due Process Harmonize AI Rights with AI Safety [0.0] AIの安全性に関するいくつかの著名な声は、最近AIの権利に反対している。
私たちは法的観点から、AIの権利はオフスイッチと完全に互換性があると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 17:00:27 GMT)
The Missing Compliance Class: LLM Graders That Collapse Jailbreak Success, and a Free Check [0.0] Jailbreakの論文は、攻撃の成功率、有害な要求をもたらす応答のシェアを報告し、ターゲットモデルのプロパティとして読みます。
対象モデル,プロンプト,応答を固定し,グレーダのみを変更する。
3つのモデルファミリーから8Bおよび9Bパラメータの密度の高い3つのグレーダは、クラスに散らばる代わりに、隣のクラス、回避クラスに適合した応答を移動させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 21:20:23 GMT)
Where should we look for the deviation from quantum mechanics? [0.0] 量子力学の準変形に対する準安定状態の崩壊を解析する。
Wigner--Weisskopf近似において、修正理論における指数法則からの偏差は、寿命に匹敵する時間スケールで起こることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 20:18:00 GMT)
When Does UML Software Modeling Pay Off? A Contingency Model of Industrial Modeling Value [0.0] 本研究は,ソフトウェアモデリングが産業実践の価値をいつ生み出すかを検討する。
ほとんどの回答者は、モデリングと統合に関連しているが、時間的プレッシャーとモデルの作成とメンテナンスに必要な労力も報告している。
ソフトウェアモデリングは、その期待される文脈的価値が、それを創造し維持するのに必要とされる社会技術的摩擦を超えるとき、報われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 21:45:37 GMT)
Vocal-Tract Acoustics, Aerodynamics, and Overlap-and-Add Synthesis in DYNARTmo [0.0] 本稿では,音声生成の可視化と合成のための動的調音モデルであるDYNARTMOの音響的および空気力学的拡張について述べる。
声道形状は声道形状によって決定され, 鼻枝と効果的な側方通路を有する音響管に変換される。
腰部空力ネットワークは、所定の下肢運動と肺圧を気流と上肢圧貯蔵に関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:16:54 GMT)
SL-Ground: Sentence-Level Grounding for Fine-Grained Open-Vocabulary Object Detection [0.0] 文レベルの接頭辞をベースとしたオープン語彙検出のための文レベルの接頭辞改革であるSL-Groundを提案する。
SL-Groundは、断片化されたトークンエビデンスに対してクエリをスコアリングする代わりに、各カテゴリ記述を完全な文レベルの表現としてエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:40:56 GMT)
Recurrent Temporal Restricted Boltzmann Machines as Unsupervised Encoders for Biomechanical Movement Sequences [0.0] 本稿では、RTRBM(Recurrent Temporal Restricted Boltzmann Machine)を教師なしエンコーダに実装する。
移動データのウィンドウを固定長の埋め込みにマッピングし、その再帰構造がもたらすものをテストする。
模擬筋骨格リーチおよび2つの実際の歩行データセットへの埋め込みについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:26:14 GMT)
Reconstruction of Unobserved Core Electron Density in Tokamak Plasmas with a Neural Operator Transport Surrogate and Uncertainty Quantification [0.0] トカマクプラズマのリアルタイム制御には電子密度プロファイルが必要である。
原子炉関連装置では、診断ポートアクセスが制限される。
物理に基づく一次元粒子輸送方程式の係数を推定することにより密度分布を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 07:33:05 GMT)
Quantum-Correlation-Based Multi-Emitter Localization in Information-Limited Regimes via Learned Inference [0.0] 本稿では,学習した推論を用いて,マルチモーダルデータからエミッタ数と位置を直接推定する手法を提案する。
学習した推論は、Fit-and-select法と比較してエミッタカウント精度とローカライズ精度の両方を改善する。
このフレームワークは、高密度にラベル付けされたサンプルにおいて、リアルタイムな生物学的イメージングと単一粒子追跡への有望な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 04:55:10 GMT)
Quantum-Classical Iterative Refinement for the Pressure-Poisson Equation on NISQ Hardware [0.0] 雑音量子ハードウェア上での非圧縮性Navier-Stokesプロジェクション法の圧力-ポアソン方程式に対するハイブリッド量子-古典的反復改善法を提案する。
量子解の誤差は、誤差フロアではなく、残余の収縮係数$sin_k$として入力される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 00:21:21 GMT)
MedPAO-Assist: Edge-Deployable, Modality-Aware Agentic AI for Radiology Report Structuring [0.0] MedPAO-Assistは、放射線学者の音声コマンドから直接構造化された放射線学レポートを生成する。
システムは、胸部X線、胸部CT、腹部CT、脳MRIの4つの主要な画像モダリティをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:13:06 GMT)
Low-Field J-Coupling Spectroscopy Measured with a Diamond Nitrogen Vacancy Spectrometer [0.0] ダイヤモンド(NV)中の窒素空孔中心は、磁場の量子センシングによく適する点欠陥である。
低磁場Jカップリング分光法は、NVに容易にアクセス可能な状態における化学分解の代替経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:44:44 GMT)
Learning from the Right Regions: Class-Conditioned Explanation Guidance for Medical Imaging [0.0] ディープニューラルネットワークは、予測された発見とは無関係な領域に依存しながら、医用画像において強力な予測性能を達成することができる。
本稿では,各正のクラスに対して別々に説明を行い,そのクラス固有の注釈付き領域の外に証拠をペナルティ化する,クラス条件による説明誘導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, 17 Oct 2026 02:27:03 GMT)
Learning Structured Locomotion References for Optimization-Based Whole-Body Control [0.0] 四足歩行には、体の動き、接触力、足場配置、歩行タイミングの調整が必要である。
本稿では、歩行スケジューラ、反応性フットステッププランナー、全身インパルスコントローラが高周波実行の責任を負っている間、強化学習が構造化された移動参照に適応する階層型コントローラを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 16:47:46 GMT)
How Intervention History Changes AI Agent Sabotage on Subsequent Tasks [0.0] 我々は、先行攻撃が捕まったことを知ると、エージェントがdefer-to-trusted(DtT)を回避する能力が変化するかどうかを問う。
ControlArena の Infrastructure-as-Code (IaC) と SHADE-Arena をテストベッドとして評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 21:24:33 GMT)
Heart Signal (ECG) as Vibration Signature for Human Authentication Using TinyML [0.0] 本研究では,心電図に基づく認証フレームワークについて,フォトプレソグラフィと比較した。
提案手法は連続的な認証が可能であり,デバイス使用中,継続的な検証が可能である。
ECGベースの認証は、ウェアラブルやエッジデバイス上での個人識別をセキュアでリアルタイムかつ継続的に行う方法として、強力な可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 16:06:20 GMT)
Good Judgment, Bad Advice: Decision-Model Controllers Raise Agent Cost Without Improving Success [0.0] 我々は、型付き決定モデルであるJev 1.13が、端末エージェントを悪化させることなく安くするかどうかを問う。
21のホールドアウトタスク(315のトライアル)では、Jevは同じパスレートで19%(幾何学平均比 1.19, 95% CI 1.02-1.36)のコストを上昇させた。
ジェブは小型のLLMコントローラー(比0.81)よりも安価であったが、プラセボより22%高く、アーム間のパスレート差は検出できなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 11:53:32 GMT)
GRaSP: Latency-Aware Optimization for Geo-Distributed Retrieval-Augmented Generation [0.0] 我々はGeo-RAG選択問題(GRaSP)を定式化する
GRaSPは、遅延による関連性を損なう、ドロップインのリスコリング層である。
コンテキストフェッチのレイテンシを43%削減すると同時に、関連のみの検索の0.062絶対EM以内に留まる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 23:20:16 GMT)
From Trust Scores to Driver Decisions: An Abstaining Evidential Decision Layer for Event Validation in VANETs [0.0] 本稿では,車側イベント決定フレームワークであるCRESTについて述べる。
一つの報告書は、決定のマージンを最も重み付けによって変化させることが示されており、これは攻撃者の連立政権の信頼による影響を束縛している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:32:59 GMT)
Frequency-Domain Membership Inference Does Not Beat Confidence Thresholding: A Band-Resolved Analysis of Why [0.0] メンバーシップは、どのバンドにもスペクトルエネルギーが蓄積されるのではなく、全体像のアイデンティティ効果である。
サーチオーバー1206の候補スコアは、ホールドアウトハーフとアッパーバウンドとの組み合わせとに選択された方向で、いずれかのレギュレーションのしきい値に当たらないスコアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 11:37:03 GMT)
Evidence Field: Adaptive Covering Programs for Medical Imaging [0.0] エビデンス・フィールド(Evidence Field)は、クラススコア、選択されたプログラム、署名されたエビデンスを共同で生成する訓練可能な空間プログラムアーキテクチャである。
エンコーダは絶対および画像相対応答場と連想空間モーメントを結合し、特徴和を学習する。
ネイティブな出力レコードは、入力、パラメータ、サポート、型、個別およびアンサンブル予測へのコンテキスト依存をバインドする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 16:31:27 GMT)
Efficiency Measured in English: Tokeniser Coverage Bounds Small Language Models on Indic Scripts [0.0] 131kの文体全体にわたって、TinyLlama-1.1Bのトークンはラテン文字の単語ごとに1.34個のサブワードトークンを、カンナダ語の単語ごとに22.60個のサブワードトークンを出力する。
TinyLlamaのUNKレートは、すべてのスクリプトで0.0%であり、バイトとして読むものを含む。
TinyLlama のパラメータの5分の1を持つ Indic-vocabulary encoder である MuRIL は、すべてのスクリプトを UNK が 0 で、バイトフォールバックが 0 である 1.23-2.26 トークン/ワードで読み取る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 18:59:40 GMT)
Do We Need the Largest LLMs for Every Clinical Decision? [0.0] CERTA(英: CERTA)は、量子化モデルがネイティブなBF16参照の代わりにいつ代用できるかを決定する決定レベル統計証明書である。
患者別校正, 検査により, 非特定患者の文脈から2500の臨床的検証判定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 22:07:43 GMT)
Concatenated continuous-drive protection of exchange-based spin-qubit gates [0.0] 半導体スピン量子ビットにおける交換ベースの2量子ビットゲートは、低周波雑音や制御誤差に敏感である。
連続運転は擬似共通モード変形誤差を防止し,Rabi周波数誤差やqubit-to-qubit Rabi周波数ミスマッチに対する堅牢性を向上させる。
これらの結果は、結合スピン量子系における連続駆動保護を規定する鍵要因として、量子周波数雑音の対称性と空間的相関を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 09:24:32 GMT)
Comment on "The polarization hierarchy for polynomial optimization over convex bodies, with applications to nonnegative matrix rank" [0.0] 我々はPlvala, Ligthart, Grossの偏極階層の実現可能性と収束性について再考する。
反例は、定義された仮定は、実現可能性の特性と偏極制約による階層の収束に不十分であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 08:09:28 GMT)
Collective Strong Quantum Mpemba Effect in Accelerated Quantum Detectors [0.0] ミンコフスキー真空への集団結合により、一様加速量子検出器は強い量子Mpemba効果を示すことができる。
各有限個の検出器に対して、十分小さな横方向分離で$Ngeq 2$のこの効果が成立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 12:15:48 GMT)
Collaborative Hand Drawing to Conceptualize Usable Privacy and Security Research Problems: Students' Perspectives (Extended Version) [0.0] 協力的手描き活動に参加した64名の女子学生を対象に調査を行った。
学生たちは、この絵のエクササイズがいくつかの面で役に立つことに気付き、他の生徒に勧めた。
演習の欠点について言及した学生はわずか3人であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:30:23 GMT)
CoTs remain monitorable when being unfaithful requires computation: Replicating and Extending the Necessity Effect Across Eleven Models [0.0] Emmons et al. (2025) は、モデルが思考の連鎖でそれを明らかにすることなく質問ヒントに従うことができるが、ヒントが十分に複雑であれば、計算はCoTに強制される。
我々は、プロキシタスクを6つのファミリーから11モデルに複製し、その必要性効果を一般化する。
Emons et al. (2025) による研究を拡張し、5つのcueファミリーにわたる CoT の必要性と不誠実さを測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:33:01 GMT)
Can AI agents make law? Evaluating AI legal relevance and creativity [0.0] 仮説的「憲法」を起草するAIエージェントの能力の分析
我々は、単一言語モデルがいくつかの文字を演じ、草案構成を作成するために議論する「構成アセンブリ」を設計する。
集合体は法的規定の堅固なフロアに収束し、様々な異なる提案を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 12:24:41 GMT)
Ben-Misandry: A Bengali Dataset and Late-Fusion Transformer Framework for Detecting Anti-Male Gender Hate [0.0] Ben-MisandryはBengaliの最初の誤検出データセットで、6つの分類クラスに5,000のコメントがある。
古典的なパイプライン(4つのテキスト表現の7つ)とトランスフォーマーパイプライン(BanglaBERT、XLM-RoBERTa、および2つの融合戦略)でベンチマークする。
以上の結果から,ベンガルにおけるミスアンドリー検出は,実世界のデータに対する最初の公開資源の検証として提供される合成コーパスで実現可能であり,測定可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 05:42:02 GMT)
BanglaBBQ: A Bias Benchmark for Question Answering in the Bangladeshi Context [0.0] 本稿ではバングラデシュの文脈に根ざしたステレオタイプを捉えるために設計された質問応答バイアスベンチマークであるBanglaBBQを紹介する。
Bias Benchmark for Question Answering (BBQ) は、テンプレートを3つのグループに分類することで、独自の Bias Benchmark for Question Answering (BBQ) を適用している。
バングラデシュの先住民のアノテーターは、新たに466件のテンプレートを審査し、372件はイングランドのアノテーターの厳格な多数が意図した標的を特定し、その態度を十分に共通していると評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 16:12:44 GMT)
Backend-Frontend Converter: Component-Based Conversion of .NET Computational Models to TypeScript [0.0] コンポーネントベースのモデルのTypeScript実装を生成するアーキテクチャであるBackend-Frontend Converterを提案する。
コンバータは、コンポーネント、接続、エイリアス、フォーミュラツリーをモデル固有のTypeScriptコードにマッピングする。
再利用可能なランタイムライブラリは、数値的な統合、データアクセス、ステートハンドリングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 06:26:34 GMT)
BQP^cc is not contained in MA^cc [0.0] 本稿では,多対数量子通信プロトコルとMerlin-Arthur通信複雑性を備えたバイパート言語について述べる。
本稿では,多対数量子通信プロトコルとMerlin-Arthur通信複雑性を備えたバイパート言語を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:17:59 GMT)
An Impossibility Result for ETF Target Geometry, and an Equinorm Remedy for Imbalanced Analytic Continual Learning [0.0] ACILやGACLのような解析的連続学習(ACL)法は、シャーマン・モリソン・ウードベリーのアイデンティティを通じて凍結した特徴に対してリッジ-回帰ヘッドに適合する。
正確な解析的更新とETFターゲットという2つのアイデアを融合させることで、よりクローズドな形式の連続学習者が得られるかどうかを問うのは当然である。
核融合は通常の1ホットのACILと同一であることが判明したので、これはそうではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 19:48:05 GMT)
Adiabatic controlled-$Z$ gate for neutral atoms with Förster-enhanced Rydberg dressing [0.0] 我々は, ほぼ縮退したRydberg対状態間の双極子-双極子結合が, 着飾った基底状態間の相互作用を高める中性原子に対する断熱制御Z$(CZ)ゲートについて検討した。
交差に近づくと、着飾った相互作用が促進されるが、着飾った状態のギャップを減らし、Rydberg の混和量を増加させる。
Frster欠陥の変更は回避された交差をシフトさせるが、ゲートパラメータは弱くしか変化しない。
特定のルビジウムフルスターチャネルでは、選択されたゲートは、実験的に関連するレーザー結合、パルス持続時間、原子間分離に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 15:51:42 GMT)
A Symmetry-Matching Approach to Blind-Spot Reduction in Sparse Autoencoders [0.0] 言語モデルは意味的に異なる入力を表現レベルで交換可能であるとして扱う。
臨床用量抽出、法定条項解釈、財務量検証などの安全クリティカルな設定では、そのような障害は下流の意思決定に静かに伝播することができる。
摂動を意識したSAEトレーニングは,下流検証を別の経験的ステップとして残しながら,安全性に配慮した入力変化に対して,特徴ベースを適応させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Oct 2026 23:10:45 GMT)