When Personas Become Harmful: Guiding LLMs with Global Citizenship Values Alignment [104.2] 価値に基づくペルソナマッピングと、Schwartz Value Surveyのバリューディメンションを組み合わせた、11万件の議論のあるトピックのデータセットを構築します。
47%以上の商業用LCMから有害な応答を収集した。
我々は,推論時に人格の順守と安全性のバランスをとることができる制御可能なアライメントモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:18:51 GMT)
What Remains OOD? OODConceptBench for Open-World Concept Recognition in Vision-Language Models [81.8] OODConceptBenchは,画像-概念ペア上でのオープンワールド概念認識のための階層的ベンチマークである。
このベンチマークは、7つのオープンワールドカテゴリにわたる560のコンセプトフレーズをカバーしている。
リリース年,モデルファミリ,変種別に37の視覚言語モデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:33:41 GMT)
RoboWorM: Evaluating Movement Realism, Consistency and Acceleration Affects in Embodied Video World Models [78.1] ビデオワールドモデル(VWM)は、ロボット操作のためのスケーラブルなニューラルシミュレータとして急速に発展しつつある。
ほとんどのベンチマークでは、厳密な3次元空間的推論とキネマティック推論を欠いたビジョンランゲージモデル(VLM)を使用して、それらをオープンワールドビデオジェネレータとしてのみ評価している。
このギャップを埋めるために、包括的で既知のハードウェア事前ベンチマークであるRoboWorMを紹介します。
我々は,RoboWorMが表面的な視覚的品質を維持しつつ,配置クリティカルな物理的制約を黙秘的に克服できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:11:06 GMT)
FG-ConvNO: A Geometry-Aware Neural Operator for Propeller CFD Prediction [73.3] 計算力学(CFD)は現代工学設計において不可欠であるが、計算コストは高い。
科学モデリングのための機械学習の最近の進歩は強力なサロゲートフレームワークに繋がった。
限られたトレーニングデータの下でのロバストな幾何認識一般化のためのFG-ConvNO(Factized Geometry Convolutional Neural Operator)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 05:21:25 GMT)
RSI Arena: Towards Recursive Self-Improvement with Human Feedback [64.8] 10台のフロンティアモデルがトレーニングエージェントとして働き、それぞれがNVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B Baseから始まる。
我々は、20のベンチマークと盲人評価により、それらのモデルを評価した。
NVIDIA Instructを共通参照として,10モデル中8モデルのスタイル調整された相対評価において,Stage 1からStage 2への改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:54:45 GMT)
Mix Forcing: Causal Pre-Training via Mixture Attention for Interactive World Models [64.6] インタラクティブなビデオワールドモデルのための因果前訓練パラダイムであるMix Forcingを紹介する。
我々のモデルは、精密なカメラ制御により、最先端の視覚的品質とタイムリーなイベントを追従する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:31:58 GMT)
WorldFailBench: Do World Models Understand Policy Failures? [61.6] 世界モデルは、生成された環境でのクローズドループ相互作用を通じて補完経路を提供する。
最近のベンチマークでは、結果に基づく評価を通じて、政策評価者としての可能性を示している。
世界モデルは、どのように、どの段階でポリシーが失敗するかを忠実にシミュレートしますか?
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:33:52 GMT)
TrackTok: Object-Centric Video Tokenization with Semantically Persistent Tokens [61.2] TrackTokは、オブジェクト中心のトークンを生成する効率的なビデオトークン化フレームワークである。
提案手法は,フレーム間の視覚的特徴を安定な意味単位に結合する時間的に永続的なオブジェクト中心表現を学習する。
TrackTokは、UCF-101データセット上で、同等のクラス条件生成FVDを8倍の遅延トークンとより優れたレイテンシで達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:57:47 GMT)
ProtAgent: Post-Training Compact Protein Tool Agents with Interaction-Level Credit Assignment [59.9] タンパク質アノテーション剤は、適切なバイオインフォマティクスツールを選択し、それらのアウトプットを解釈し、最終的な答えで結果のエビデンスを使用する必要がある。
本稿では,教師付き微調整を用いた2段階パイプラインであるProtAgentについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:42:13 GMT)
DIGEST: Discovery-Guided LLM Tuning for Symbolic Regression [59.3] 記号回帰は、タスク固有の科学的記述を必要とせずに、データから直接数学的表現を見つけようとする。
従来のサーチベースの手法は、固定されたサーチルールまたは専門的な学習ジェネレータに依存している。
DIGESTは、訓練済みのデコーダブロックを軽量LLMから遺伝的プログラミングの象徴的なポリシーに再利用する。
122のBlackBoxデータセット上で、DIGESTは、適度なモデルの複雑さを維持しながら、最高の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 19:47:03 GMT)
CulturalRiddles: A Multicultural Benchmark of Riddles [57.0] カルチャーリドル(CulturalRiddles)は、人間によって作られたオリジナルの、文化に根ざしたリドルのベンチマークである。
人体自動評価と大規模評価の両方を用いて28個のLCM構成をベンチマークした。
ベンチマークの言語的および文化的カバレッジを拡張するために、オープンなコントリビューションプロセスとともに、すべてのアーティファクトを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:15:19 GMT)
ZoomSEM: accelerating large-scale brain connectomics with intelligent SEM super-resolution [55.3] シリアル電子顕微鏡(Serial electron microscopy, EM)は、大容量の生体イメージングとコネクトロミクスに必須である。
既存のディープラーニングに基づくEM超解像法は、小さなアップスケーリング要因に限られるか、合成データに依存している。
本稿では,SEMイメージングを劇的に高速化する深層学習に基づく超解像法ZoomSEMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:18:50 GMT)
MOON: Learning When to Forget and How to Move On in Vision-and-Language Navigation [54.5] 近年のヴィジュアル・アンド・ランゲージ・ナビゲーション(VLN)ポリシーは、その視覚的履歴に作用し、誤ったアクションによって指示されたルートから外される可能性がある。
本稿では,凍結したVLNポリシに2つの軽量モジュールを装備し,パラメータの1%未満を付加するフレームワークを提案する。
逸脱判事はいつ忘れるかを判断し、エージェントがルートから外れていることを予測したときに歴史をクリアする警報を発する。
アラーム状態からGRPOでトレーニングされたリカバリポリシは、進む方法を学習し、単一のgreedyロールアウトにサンプリングするだけで、より多くの成功を得られるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:50:29 GMT)
RoboReason: Boosting Robotics-Relevant VLM Reasoning Through Scalable Data Generation [53.7] 仮想ロボットに装着されたステレオカメラと手首カメラの画像を用いた空間的および時間的順序付けタスクは、視覚的推論能力を評価するのに適している。
VLM推論能力は,タスクの言語記述に基づくシャッフルフレームの順序付け,カメラからの距離に基づいて物体を奥行きに並べる,画素座標における物体を左右に並べる,という3つの質問に対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:29:54 GMT)
Towards a Learnable Retriever for Textual Graph Question Answering [52.5] テキストグラフ質問応答 (GraphQA) とグラフベースの検索拡張生成 (GraphRAG) が注目されている。
大規模な努力にもかかわらず、既存の手法は依然として2つの重要なギャップに直面している。
テキストグラフQAのためのLLMベースのエンド・ツー・エンド・エンド・レトリバー・ジェネレータフレームワークであるTaLenTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:40:13 GMT)
H-GLow: Accelerating Graph Generation via Hazard-Guided Discrete Flow Matching [52.4] 本稿では,グラフ生成を高速化するハザード誘導フレームワークであるH-Glowを紹介する。
H-Glowは事前訓練されたグラフDFMモデルに適応することができ、より少ないステップで生成品質を大幅に改善することができる。
また,条件付きジェネレータマッチングフレームワークに基づく新しいグラフDFMモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:52:19 GMT)
ONOT/TONO-Print: A Paired Benchmark for Identity-Document Portrait Quality under Document Production Shift [51.6] アイデンティティドキュメントのポートレートは、印刷、彫刻、ドキュメントテンプレートへの統合によって、ドキュメント作成中に修正される。
ONOT/TONO-Printは、ID文書作成シフトの下で顔画像の品質モデルを評価するための小さなベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:58:05 GMT)
SWE-Ladder: Learning to Localize, Reproduce, and Patch via Progressive Privileged Self-Distillation [50.6] 強化学習は、最終パッチ上の単一のテスト結果からそのようなエージェントを訓練する。
オンラインの自己蒸留は、すべてのステップで完全な参照パッチを公開する。
本稿では,SWE-Ladderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 13:27:18 GMT)
Grounding on Request: Learning Modality Control in Vision-Language Models [48.2] 紛争保存対策によるモダリティ接地制御の評価を行った。
我々は、視覚的およびテキスト的接地のための新しい単語を導入することで、ネオロジズム学習の上に構築する。
学習したモダリティ語は、自然言語命令の制御を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:30:33 GMT)
ReGE: Stronger Agents through Experience Synthesis [47.6] ReGEは、記録された経験を新しい試みのためのガイダンスに変えるためのフレームワークである。
ReGE-Synは単一のコーチコールを使用して、境界付き実行レコードと利用可能なアーティファクトを自己完結型のガイダンスに共同で合成する。
4つのベンチマークで、ReGEはGPTでは平均9.9ポイント、Claudeでは8.8ポイントの精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 19:05:57 GMT)
Trust Mechanisms for Offline Generative AI at the Edge: A Connectivity-Regime Framework and an Empirical Study on a Raspberry Pi 5 [45.9] ジェネレーティブAIと大規模言語モデル(LLM)がモノのインターネットに移行しつつある。
ほとんどのデプロイメントはクラウド接続を前提としており、多くのIoT設定は断続的、制限的、あるいは接続不能である。
提案するコネクティビティ・レジーム・フレームワーク (C0-C4) は, 推論時信頼機構の分類法であり, 署名されたバージョン付き知識パックである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:23:25 GMT)
OS-Wizard: Scaling Computer-Using Agents to Specialized Software via Knowledge-Guided Exploration [45.6] OS-Wizardは自動軌跡収集フレームワークである。
チュートリアルガイドによる探索とGUI-Codeのハイブリッドなアクションスペースを組み合わせたものだ。
このコーパス上の微調整されたオープンソースベースモデルは、最高のパフォーマンスモデルをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:39:23 GMT)
Eat Your Precision: Precision Objective Mitigates Reward Hacking in Rubric-based RL [44.9] FORK報酬は、ルーリック駆動の必須クレジットと事実的正確度グレーダによって測定されるように、モデル応答の各ユニットが必要かつ事実的に正しいことを要求する。
元のリコールベースの報酬と比較して、FORTKは精度を大幅に向上し、応答長を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:43:06 GMT)
MTA-Zero: Self-Improving Multimodal Deep Search via Online QA-Solver Co-training [42.6] マルチモーダル・大規模言語モデル (MLLM) は強力な視覚的推論法となっているが、オープンワールドのマルチステップ検索では限定的である。
自己改善型マルチモーダルディープサーチエージェントのためのオンラインマルチモーダルQA-ZerorコトレーニングフレームワークであるMTA-Zeroを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:59:30 GMT)
Implicit Beliefs as Scalable Process Rewards for Strategic Persuasion [42.4] マルチターン戦略的説得のための大規模言語モデル(LLM)の訓練は2つの障害に直面している。
本稿では,現実的な非単調軌道を生成する説得シミュレーション環境PersuArenaを紹介する。
本稿では,Relative Policy Optimization (Relative Policy Optimization, Probe-RPO) のオンラインフレームワークであるProbe-RPO (Probe-RPO) によるプロセスリワードを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:08:23 GMT)
AgentOrch: How Close Can Global Orchestration Come to Step-by-Step Interaction? [41.0] グローバルオーケストレーションと650のエンタープライズSOPと3,220のランタイムバリアントのステップバイステップインタラクションを比較します。
ステップバイステップは評価モデルごとに正確だが、このギャップは初期モデルから最新の最強モデルまで約79%縮小している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 00:08:11 GMT)
A SegFormer-based model for spatial Daylight Factor prediction with comprehensive obstruction encoding and regulatory validation [35.2] 本稿では,建築情報モデリング環境内での日光係数(DF)の空間分布を機械学習で予測する手法を提案する。
このアプローチは、既存のモデルで一緒にカバーされていない5つのギャップに対処する。
2つのモデルが開発され、予備設計チェックのための固定反射率を持つデフォルト材料モデルと、プロジェクト固有の反射率の異なるカスタム材料モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:26:28 GMT)
ECHO: Efficient Cascade with Homogeneous Operators for Distillation-Guided 100K-Sequence Modeling [35.1] ECHO(Efficient Cascade with Homogeneous Operators)は、効率性と詳細な検索のバランスをとるフレームワークである。
ECHOは、オンラインシーケンスブランチFLOPを、代表的なエンドツーエンドモデルと比較して約160倍削減する。
一般的なユーザ入力、コンパクトレコードエンコーディング、キー側のプロジェクション吸収を含む3つのデプロイメント最適化により、メモリ、ストレージ、データ移動オーバーヘッドはさらに削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:07:22 GMT)
MarineLife-16K: An Attribute-Rich Video-Text Dataset for Motion-Aware Marine Video Understanding [34.6] 海洋環境に合わせたリッチで広義の視覚特性を特徴とする大規模ビデオテキストデータセットを提案する。
データセットは2000の動画テキスト対からなり,13の属性がシーン毎に最大4つのオブジェクトをカバーしている。
我々は、ビデオ質問応答とビデオキャプションタスクにおいて、プロプライエタリおよびオープンソースのビデオ-LLMモデルの両方をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:05:26 GMT)
What Makes a Question Curious? Measuring Model Curiosity in Human-LLM Interactions [31.9] 本稿では、好奇心を指向した質問と一般的なモデル質問とを区別する理論に基づく分類法を提案する。
好奇心を重視した質問は希少なままであり(17～28%)、より探索的かつエピステマティクスに富んだユーザーの反応に結びついていることが判明した。
これらの発見は、より深い探索と人間とAIのコラボレーションを支援するために、より選択的にLLMを構築することに影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 23:33:21 GMT)
EXE: Egocentric Cross-Embodiment Pretraining via Factorized Latent Actions for VLA Models [30.6] Egocentric Cross(X)-Embodiment Pretraining frameworkは、egocentric human videoから因果的潜在行動表現を学習する。
共有行動空間を活用することにより、ロボットポリシーは、人間固有の運動学に偏らされることなく、一般化可能な操作意味論を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:08:42 GMT)
Direct Forcing: Single-Stage Training with Representation-Space Supervision for Few-Step Autoregressive Video Generation [30.6] 少ないステップの自動回帰ビデオ生成により、低レイテンシなストリーミングが可能になるが、一般的なトレーニングパイプラインでは、分散マッチングから因果適応を分離している。
我々は,参照ビデオを利用する最初の単一ステージフレームワークである Method を,歴史の進行状況のペア例として紹介する。
Wan2.1-1.3Bの実験では、Direct Forcingは、別のODEステージやオンライン拡散スコア監督なしで、250回の更新で4段階の自動回帰ジェネレータを学習している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:24:41 GMT)
A Unified Analysis of Importance-Corrected Momentum Actor-Critic over a Markovian Trajectory [30.5] 本稿では,パスワイズ最小二乗時間差批判と重要度補正モーメントアクターを組み合わせた総合的アクター批判手法を提案する。
批評家はニュートン=シュルツの逆転によって1フレーム当たりのリッジ正規化システムを解き、段階的ではなく、混合時間に関する知識も無く、ランク条件も不要である。
ICMアクター批判法に対する最初の有限時間境界を1つのマルコフ軌道に沿って正規化および非正規化ステップで確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:03:53 GMT)
Words Are the Voice of the Mind: Depression Severity Estimation from Social Traces via Mental-Guided Evidence Reasoning [30.0] オンラインソーシャルメディアの普及に伴い、ユーザーは自分の精神状態を反映する豊富な社会的痕跡を残している。
本稿では,ソーシャルトレースに基づくうつ病重症度推定のための,ユーザ固有の精神的エビデンス推論フレームワークであるUMerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:28:49 GMT)
Late Breaking Results: Audio-Language-Action Models with Direct Speech Conditioning for Robotic Manipulation [29.6] 視覚-アクション(VLA)モデルは、ロボットが入力されたテキストで指示に従うことを可能にする。
テキストを明示的に書き起こさずに音声を直接モータコマンドにマッピングするSpeech-$_0.5$を提案する。
具体的には、$_0.5$で構築されたクロスモーダルプロジェクションを使用して、音声フレームを直接オーディオトークンに変換し、応答遅延を大幅に低減します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 19:19:35 GMT)
An Empirical Study of Reinforcement Learning Scaling Laws [29.3] 手続き的に生成された2つの環境、StarpilotとCraftaxにおいて、高い予測性能を持つスケーリング法則が見つかる。
以上の結果から,エロスコアは平均エピソードリターンよりも予測可能な指標であることが示唆された。
また、Craftaxの計算最適モデルサイズの非単調スケーリングパターンも観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 03:29:41 GMT)
ReSight: Task-Driven Self-Improving Memory for Embodied Agents [28.6] 本稿では,ロボットのためのタスク駆動型自己時間記憶システムReSightを紹介する。
ReSightは、派生した分野から観察証拠を分離し、それらの関連を維持している。
我々は,実行と探索の能力ギャップを識別するExplore- Still- Still (EDM) を開発した。
EDMは、探索から派生したソリューションを、必要に応じて再利用可能なメモリ、クエリツール、スキルメモリ表現、アクセス機能に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:32:18 GMT)
WMEval: Evaluating Interactive World Models Grounded on Physical Simulations [28.6] WMEvalは、Unityベースの物理シミュレーションに対してインタラクティブな世界モデルを評価するベンチマークである。
WMEvalはアクション制御性、シーンとキャラクタの整合性、アクシデンス、キネマティクス、流体力学、物理的因果性、照明を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:09:01 GMT)
Error-Subspace Calibration for Multi-Task Model Merging [26.9] 本稿では,エキスパートモデルとマージモデルとの重み差から低次元誤差部分空間を同定する,統合後の校正フレームワークであるESCalを提案する。
ESCalは、統合されたモデルを、表現と予測の両方の専門家に近づけることで、タスク固有の振る舞いをより忠実に回復させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:17:15 GMT)
Unlocking the Specialization Capability of PPG Foundation Models for Wearable Signals through Structured Pruning and Adaptive Fine-Tuning [26.5] 光胸腺撮影は、ウェアラブルの健康モニタリングと臨床診断支援において中心的な役割を担っている。
汎用PSG表現学習への既存のアプローチは、主に高品質な大規模データセットで訓練されている。
本研究では,より関連性が高くコンパクトなパラメータ空間に制約を加えることで,適応的な微調整過程を規則化する構造化プルーニング・アンド・ファインチューニングフレームワークであるSPAFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:46:53 GMT)
Cross-Scale Sparse Attention for Referring Segmentation in Remote Sensing [25.3] Referring Remote Sensing Image (RRSIS)は、自然言語で記述された領域を分割することを目的としている。
これらの課題に対処するために,クロススケールスパース注意モデル(CSSAM)を提案する。
CSSAMは、2つの主要なモジュールを通して複雑な表現とマルチスケールの視覚的特徴を一致させる。
M$3$RRSIS-Dと2つの公開RRSISベンチマークの実験は、CSSAMが精度、きめ細かい推論、高IoUローカライゼーションメトリクスで競合する性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:07:03 GMT)
EnvLunch: The Environment as a Free Lunch for Learning to Interact [25.0] エージェントデータ分析では、言語モデルエージェントは、実行可能な環境と効果的に対話する方法を学ぶために、多くの注釈付きタスクを必要とすることが多い。
本研究では,環境信号を人間記述やモデル生成のタスク記述なしにエージェント訓練に変換する温暖化段階であるEnvLunchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:29:24 GMT)
Can One Hear Geometry? Gauge-Invariant Spectral Descriptors for Text-to-B-rep Retrieval [24.6] グループ動作とスペクトル幾何学的不変量に基づくテキスト-B-rep検索フレームワークを提案する。
テキスト・ツー・3Dソリッド検索では, 88.6%のRecall@5が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:20:11 GMT)
RBGA: Residual-Budget Guide Arbitration for Offline-to-Online Safe Reinforcement Learning in Dexterous Manipulation [24.1] オフラインからオンラインまでの安全な強化学習(O2OSafe RL)は、この問題に対して有望な解決策を提供する。
既存のO2OセーフなRLアプローチは、エピソード内で決定を行う際に既に消費されている安全予算を明示的に考慮していない。
textbfResidual-textbfBudget textbfGuide textbfArbitration (RBGA) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:52:11 GMT)
Can Agentic Code Review Catch Vulnerabilities Before They Are Merged? [23.9] SecPRBenchは、実証済みの現実世界のコード変更に対するエージェントセキュリティレビューを評価するための最初のベンチマークである。
私たちは、大規模な実際のバグ導入コミットを自律的に回収し、構築し、検証するための自動エージェントパイプラインを構築しました。
これまでに、Firefox、V8、OpenSSLを含む9つのクリティカルシステムから、数百万行のコードで265のタスクを収集しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:32:42 GMT)
AV-FABLE: Audio-Visual Manipulation Forensics in Long-Form Videos [23.7] ロングフォームビデオにおける局所的なAI操作は、しばしば、他の真のコンテンツ内の短いイベントに影響を及ぼす。
AV-FABLEは、オープンシーンのロングフォーム映像におけるスパース操作のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 03:01:21 GMT)
SkillQR: Agentic Skill Discovery for Reason-Intensive Query Rewriting [23.0] 本稿では,検索対象から推論戦略セットを自動的に検出するクエリ書き換えフレームワークであるSkillQRを紹介する。
SkillQRはBRIGHTとR2MEDベンチマークの微調整された書き換えモデルと比較して、競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:19:31 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, 24 Oct 2026 15:40:54 GMT)
GeoLift: Grounding Video Spatial Reasoning in Explicit 3D Maps [22.2] ビデオ空間推論では、オブジェクトの配置や視点間の関連を理解するために、MLLM(Multimodal Large Language Model)が必要である。
GeoLiftは、フィードフォワード3D再構成を利用して、個々のフレームで検出されたオブジェクトを共有メトリック3Dシーンにマッピングする、トレーニング不要のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:17:28 GMT)
AlphaIdeaBench: Benchmarking Automated Research Idea Generation under Feasibility Constraints with Peer Review Alignment [22.1] AlphaIdeaBenchは、明示的なリソース予算と共有提案スキーマを組み合わせた100のタスクのベンチマークである。
LLM審査員は、妥当性、ノベルティ、実現可能性に関する12の次元で各提案をスコアする。
ICLR 2026, NeurIPS 2025, ICML 2025の600論文のレビュアーコメントから得られたスコアと, 4つの新奇な軸(確率, 方法, シナリオ, 洞察)のスコアを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:52:49 GMT)
Stable and Calibrated Latent Force ODE Filters [22.0] 機械力学系における非観測力の推定は、機械学習の中心的なタスクである。
この研究は、キャリブレーションと安定性に関するオープンな疑問に対処する。
安定かつ校正されたプラグアンドプレイ推論を提供する改良されたアルゴリズムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 22:49:47 GMT)
RelateGS: Reliable Semantic and Relational Evidence for 3D Scene Understanding with Gaussian Splatting [21.1] 本稿では,3次元視覚接地における意味的および関係的証拠を選択的に洗練する言語対応ガウス表現であるRelateGSを提案する。
RelateGSは、セマンティックな特徴持ち上げ中の信頼性の低い観察を抑え、多視点オブジェクトの観察を永続的な3Dグラフに集約する。
Sr3D+とNr3Dの実験では、Acc@0.25でそれぞれ7.9ポイントと1.7ポイント向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 19:20:57 GMT)
P2N: Reusing Deep Representations for Greater Effective Depth [20.7] 我々はP2N(Previous to Next)を導入し、前回のトークンのディープ表現を再利用する。
この再帰はトークン間の効率的な計算深度を延長し、復号ステップごとに1つのベクトル加算しか導入しない。
Qwen型モデルによる実験では、1.5Bパラメータでは、P2Nはゼロショットと少数ショットの両方のプロンプトでGSM8Kの精度を10パーセント以上向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 02:59:28 GMT)
Dual-Slot: From Serial Loops to Parallel Slots in Language Models [20.7] 並列遅延と予測スロットにシリアルループ計算を再編成するアーキテクチャであるDual-Slotを導入する。
予測スロットは、現在のトークンの潜時計算が終了するのを待つのではなく、前のトークンの深い潜時状態と現在の表現を結合する。
Qwen-style dense and mixed-of-experts (MoE)モデルの実験では、言語モデリングと平均下流精度が一貫した改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 02:56:26 GMT)
LegoSR: A Unified Framework for Self-improving Agent-Guided Scientific Discovery [20.5] LegoSRは、一般的な方程式表現と評価プロセスを通じて7つのソルバを統合する。
LegoSR Agentはソルバを選択し、ソルバ知識、中間結果、以前のタスクからの教訓に基づいて検索を適用する。
ノイズの多い常微分方程式と偏微分方程式のベンチマークでは、LegoSR Agentは7つの専門家が調整した解の和と同じ数の方程式を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 05:36:55 GMT)
AdaDexTrack: Dynamic Modulation for Adaptive and Generalizable Dexterous Manipulation Tracking [20.1] AdaDexTrackは、言語条件の操作をトラッキングするモジュール・イン・ザ・ループフレームワークである。
AdaDexTrackは、平均的なトラッキングエラーと成功率の両方において、目に見えない軌道と見えない対象セットにおいて、SOTAよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:46:10 GMT)
Performance Gaps Between Open-Loop, Certainty-Equivalent, and Optimal Control Under Action-Dependent Observations [20.0] 動的システムでは、フィードバックは、優先順位を設計されるのではなく、過去の観察に依存する決定を行うことによって、パフォーマンスを改善することができる。
この相互作用は、推定状態が真の状態であるかのように状態フィードバックポリシーを適用する広く使われている戦略であるCE制御を無効にすることができる。
本稿では, 最適方針, 一定の等価制御, 最適オープンループ (OL) ポリシーを比較して, 双線形観測を用いた線形二乗法を用いてこの問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 03:00:16 GMT)
CADonatello: Towards Real-World Multi-Part 3D CAD Reconstruction [20.0] 実世界の3DスキャンからパラメトリックCADモデルを再構成するための部分認識フレームワークであるCADonatelloを紹介する。
提案手法はまず,基礎スケールの3次元部分分割モデルを用いて,入力幾何学を構造的に意味のある構成要素に分解する。
スキャン由来のクロスセクションに対するスケッチパラメータ化の一般化を改善するために,さらにCC3Dクロスセクションを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:05:26 GMT)
Projection-Based Federated Learning on Compact Submanifolds with Geometry-Independent Differential Privacy [19.8] フェデレーション学習は、データを交換することなく、クライアント間で共有モデルをトレーニングする。
既存の手法は、各新しいイテレートのジオメトリで、プライバシーのために追加されたノイズを再構築する。
DP-RFedProjは,コンパクトな部分多様体のためのレコードレベルの微分プライベート学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:52:22 GMT)
SkillShift-Bench: Benchmarking Skill Learning under Environment Evolution for Web Agents [19.5] SkillShift-Benchは、制御されたオープン環境シフトでスキル学習を評価するための最初のベンチマークである。
SkillShift-Benchは、コンテキストシフト、知覚シフト、実行シフトを3つのセルフホストWebシステムでシミュレートする。
総合的な実験では、低い成功率、高い相互作用コスト、より頻繁なスキル障害によって特徴づけられる、制御されたシフトの下での体系的な劣化が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:09:00 GMT)
The Future Is Finer: Multivariate Time Series Super-Resolution Forecasting [19.3] TimeMagnifierは粗い歴史から微細な未来を予測する。
TimeMagnifierは、データセット、解像度係数、および15のベースラインに対するメトリックでベストです。
デノイズのみとDTWは、既存の予測器のMSEを5.1%から9.0%に下げるプラグインとして転送される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 05:48:17 GMT)
Auditing evaluation artifacts and data leakage in large language model systems for rare disease diagnosis [19.2] Augmented Large Language Model (LLM) システムは、まれな疾患の診断において高いベンチマーク精度を報告しているが、現実の臨床的有用性は証明されていない。
本稿では,AIパラダイムにまたがる評価成果物を定量化するための総合的な実証監査を行う。
我々は,拡張LDMシステムの評価プロトコルが真の医学的推論ではなく,データ漏洩を不注意に反映していると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:35:48 GMT)
Dynamic Query as Budgeting for Tiny Object Detection [18.7] 小型物体検出器のための予算型DETR(BUTR)フレームワークを提案する。
BUTRは軽量で学習されていない予算を使い、エンコーダの信頼性から入力依存のクエリ予算を$K(x)$と見積もる。
AI-TOD-v2では47.8 FPSで35.7 AP、NVIDIA T4 GPUではVisDroneでは42.1 FPSで29.8 APを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:07:43 GMT)
Novel or Not? PatEx-Gym: Agentic Prior-Art Search for Novelty Assessment in Patent Examination [18.6] 本稿では,特許審査のためのエージェントの開発と評価のための最初のフレームワークであるPatEx-Gymを紹介する。
第一に、PatEx-Benchは1K以上の現実的な検査タスク、100万以上の特許と52Kの科学論文を含む2つの大規模な検索コーパス、反復探索をサポートするハーネスランタイムを提供する。
第2に,アノテーションを含まないエージェント検索トラジェクトリフレームワークPASSを紹介する。
第3に、4BスケールでPatEx-Agentを訓練し、キュレートされた軌道の微調整を監督し、軽量なベースラインを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:21:41 GMT)
How To Build A Modern Diffusion Language Model [18.5] 離散拡散モデルは、ノイズのあるシーケンスから始まり、一連のデノナイジングステップで出力全体を反復的に精製するトークンを並列に生成する。
本稿では、離散拡散における鍵となる考え方と、近代拡散LDMの構築方法の高レベルな紹介について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 01:50:31 GMT)
Metric Conformal Prediction via the Conditional Expected Local Radius [18.2] 我々は条件付き予測局所計算(CELR)を導入し、一般距離空間における非ユークリッド応答に対する新しい共形予測法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:42:21 GMT)
Learning to Absorb Corrections: Critic-Weighted Residual Flow for Vision-Based Insertion [17.9] 本稿では,適応型アクションチャンキング変換器(ACT)と条件付き残流ポリシを結合したオンライン学習フレームワークACT-Flowを提案する。
チャンクレベルの批評家は、成功し失敗した相互作用から学び、最終的な構成されたアクションを評価する。
その結果,5タスクの平均成功率は2万回の開始後インタラクションステップで66%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 13:01:23 GMT)
Sliding Networks: A Family of Residual Structures Preserving Feature Learning and Feature Diversity [17.6] 既存の深度スケーリングアプローチでは、局所的な極大エンフェアラーニングの維持と、残留ストリームにおけるエンフェアの多様性の形での保存を選択せざるを得ない。
双方を保存したテキストジョイントスケーリングレシピについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:22:51 GMT)
Beyond Static Structures: Linking Protein Dynamics to Function via DynaReason-Pro [17.0] 我々は、コンフォメーションアンサンブルからGO項を共同で予測し、自然言語機能論理を生成する最初のフレームワークであるDynaReason-Proを紹介する。
本研究では,PED (Protein Ensemble Database) から収集したIDPベンチマークを用いてDynaReason-Proの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:07:51 GMT)
Rescuing Your Pruning: Rethinking Visual Token Pruning and Post-Training Recovery in MLLMs [16.9] ビジュアルトークンプルーニングは、マルチモーダルな大言語モデルの推論コストを大幅に削減する。
既存の方法はトレーニング不要で、プラグ&プレイがほとんどである。
訓練後の救助は、OCRや接地でもほとんど失われる。
最良構成は、エンコーダとプロジェクタを積極的にプルークし、LLMをそのまま残し、一般的な理解と推論を高密度レベルで維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:11:58 GMT)
Semantic Concept Steering Breaks the Explanation Drift Loop in Continual Learning [16.5] 連続学習(CL)における破滅的忘れは, 精度低下だけでなく, エンフラレーションドリフトとしても現れる
この研究は、説明を意識したCLにおいて、これまで見過ごされていた構造的欠陥を特定し、解決する。
textbfC$3$L(Concept-Consistent Continual Learning)を導入し、クラス一貫性セマンティック概念への正規化を固定することで、このループを破る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 19:37:59 GMT)
Scalable Unrolled Chains for MRI Reconstruction [16.4] アンロールされた変動ネットワークは、加速MRI再構成のための最先端の性能を達成する。
標準的なエンドツーエンドトレーニングは、カスケードの数と幅が増加するにつれて、メモリ集約化が禁止される。
本稿では,最終再構築損失の監視を維持しつつ,ランダムにサンプリングしたカスケードを更新するメモリ効率のトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:21:07 GMT)
Online Covariance Estimation for Averaged Stochastic Gradient Descent on Riemannian Manifolds [16.2] 多様体上の平均リーマン勾配勾配(RSGD)に対するオンライン推論について検討する。
逐次バッチからの情報を適応的に結合する重なり合いと非重なり合いの共分散推定器を構築する。
正規性とともに、これらの推定子は多様体上のRSGDのオンライン統計的推測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 03:28:20 GMT)
FreeView: Robust 3D Reconstruction from Uncurated Views [16.2] FreeViewはトレーニング不要のフレームワークで、フィルタリング参照を共同で選択し、未処理のコレクションからのイントラクタビューを拒否する。
邪魔者を拒絶しながら、実質的な外観や視点の変化の下で有用な視点を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 13:12:40 GMT)
From Intelligence to Autonomy: Foundations and Construction of Autonomous Agents for Future Intelligent Systems [15.8] 自律エージェントをタスク目標と実行可能性条件の両方を維持するシステムとして定義する。
本研究では,タスク実行,自己維持,メタコントロール,支配的学習を統括する,操作,実行性,反射性,学習のループを1つの有界4ループで構成するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:47:10 GMT)
ProMo3D: Probing Motion Cues in Frozen 3D Foundation Models [15.7] 凍結した3Dファンデーションモデルからのモーションデコーディングは軽量でデータ効率が良い。
確率に基づく運動蒸留(Motion Distillation)は、固定されたアンカートークンとペアの運動状態の互換性スコアを、密度の高いモーションマスクに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:07:11 GMT)
Optimal Connectivity of Random Boolean Networks for Reservoir Computing [15.5] 貯留層コンピューティングは、システムの内部ダイナミクスのトレーニングから、線形射影による有用な計算能力を示す動的設計へと焦点を移す。
本研究では,ランダムなブールネットワークを貯水池として,ランダムなリカレント配線と各ノードにおけるランダムな規則を持つセルオートマトンについて検討する。
入力がネットワークのエッジを共有する場合、接続は動的と入力を受信するノード数の両方を設定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:59:54 GMT)
WeVisOne-VL: Unified Visual Perception from Objects to Pixels [15.4] 既存の視覚言語モデル(VLM)は、きめ細かい視覚知覚には信頼できないままである。
WeVisOne-VL(WeChat Vision All-in-One)は、オブジェクトレベルとピクセルレベルの知覚を統一する強力なVLMである。
オブジェクト検出、ローカライゼーションの参照、カウント、OCR、セグメンテーション、マッティングなど、複数の視覚タスクをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:26:55 GMT)
WebViSE: Scaling Visual Design Intelligence from the Open Web for LLM Website Generation [15.2] 非熟練のユーザは、自然言語で洗練されたビジュアルデザインとインタラクションデザインを明確にするために苦労することが多い。
WebViSEは,実装を自動的に再利用可能なVisual Skillに抽象化するフレームワークである。
WebViSEは、ビジュアルデザインインテリジェンスをモデルウェイトに内部化するデータ合成パイプラインを構築するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 21:43:29 GMT)
FraudSociety: A Generative Agent-Based Society for the Financial-Fraud Economy [15.0] 金融詐欺は2025年にアメリカで159億ドルの損失をもたらした。
textscFraudSocietyは、情報公開とコミュニケーションのための動的なソーシャル環境を統合する。
強い損失集中を再現し、犠牲者記録の上位10%が総損失の81.1%を占めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:26:22 GMT)
All the Facts, Still the Wrong Answer: Integration Gaps in Vision-Language Models [14.8] マルチモーダル推論は、すべての関連する制約を満たす決定に複数の証拠を組み合わせるモデルを必要とする。
本研究では,地域事実回復と世界的意思決定の妥当性を関連づけたマルチエビデンス統合のギャップを通じて,この問題を考察する。
信頼性の高い共同決定には,事実の回復と解決関連情報の表現が不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:14:52 GMT)
Distilling Dense Trajectory Teachers For Large-Motion Video World Models [14.6] 既存のモデルは、フレーム間カメラの動きが小さい密集したビデオで主に訓練されている。
本研究では,高密度軌跡から大型カメラ運動へのモデル生成能力を伝達するDense Trajectory Teacher Distillationを提案する。
このように、モデルは独自の世代教師として機能し、追加のビデオデータやより強力な外部ビデオ生成装置を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:35:13 GMT)
MimicAll: Structured Embodiment Conditioning for Cross-Humanoid Whole-Body Motion Tracking [14.6] ヒューマノイドを用いた全身運動追跡のための強化学習フレームワークであるMimicAllについて紹介する。
構造化エンボディメント記述子は、グローバルおよびジョイント整列条件に符号化される。
制御されたアブレーションは、具体化情報によって単純な結合による運動完了が向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:31:50 GMT)
Replicate What Varies: Resource Sharing for Domain-Randomized Embodied Simulation [14.5] 本稿では、ドメインランダム化シミュレーションのためのリソース共有システムであるPatchworkを紹介する。
Patchworkはコンパイルされたモデル構造と不変資産を共有し、変更可能なパラメータとシミュレーション状態を各インスタンスにプライベートに保持する。
32のレプリカでは、共有テンプレート実行はプロセス/環境実行と比較してCPURSSを88-92%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:20:13 GMT)
Road Infrastructure Perception for Autonomous Driving: Taxonomy, Representations, Tasks, and Challenges [14.3] 道路インフラの認識は自動運転の基本的な構成要素である。
本調査は,道路インフラの認識を地図対応・行動関連自動運転シーン理解のための一貫性のある基盤として確立することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:01:13 GMT)
RoleHear: Pseudo-Labeling for Semi-Supervised Role-Attributed Streaming Speech Recognition [14.3] RoleHearは、キャッシュ対応のストリーミングトランスデューサを、軽量なインボキャブラリロールトークンを通じて、インラインでロールを出力する、半教師付きパイプラインである。
オフライントランスデューサの教師は、ロールアタッチメントされた認識器に微調整され、ラベルなしオーディオにラベル付けされ、マルチモーダルの大規模言語モデルがゴールドアノテーションが利用できない銀ロールラベルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:17:15 GMT)
Trajectory2Gym: Decision-Grounded Compositional Interaction Synthesis for Tool-Use Agents [14.2] 本稿では,Trajectory2Gymについて紹介する。
5つのQwen3スケールで、Trajectory2Gymはテストスケール毎にTau1、Tau2、BFCLを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:38:02 GMT)
FreqPKC: Frequency-Aware PeakConv for Radar Semantic Segmentation [14.0] 本稿では,周波数対応PeakConv(FreqPKC)を提案する。
FreqPKCにより、ネットワークは幅広い周波数成分を捕捉し、有効帯域幅を適応的に調整することができる。
さらに、周波数誘導適応変調とクロスビュー融合を統合したレーダセマンティックセグメンテーション(RSS)フレームワークであるFreqPKC-Netを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:22:22 GMT)
Collective Collaboration of Recursive Autonomous Agents [14.0] 共通タスクと機能インターフェースは、トップダウンから生産目標の分解をサポートする。
加工、検査、物流を統合する生産ネットワークは、共通組織カーネルが設備サービス、ワークショップ、工場規模でどのようにインスタンス化されるかを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:47:58 GMT)
TAD: Distilling Vision-Language-Action Policies from Teacher Trajectories Alone [14.0] 軌道のみの対数蒸留(gad)は教師の関節位置の固定されたバンクを適応的なフィードバックに変える。
GadはOpenVLA-OFT (7B)を26.2%から76.6%に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 13:05:18 GMT)
Fast Instinct, Slow Reason: A Dual-Speed Agentic Framework for Self-Configuring Multi-Object Tracking in Satellite Video [13.7] 衛星ビデオにおけるマルチオブジェクト追跡は、永続的な監視の基盤となるが、オフラインで調整されたトラッカーには、数十秒の観測で適応するインテリジェンスと効率が欠如している。
本稿では,オフラインでコンパイルされた高速直感と,一般化に寄与する緩やかな理由をペアリングする二速エージェントフレームワークを提案する。
SatMTBとSatVideoDTの3つの検出器では、AUSPEXはIDF1を2.84ポイントから2.94ポイント、MOTAを3.21ポイントから3.29ポイントに引き上げ、精度とラベルのバランスが16の手法の中で最も良く、1.25の追跡パスで0.28 IDF1ポイントを失う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 02:06:09 GMT)
One Scan is Enough: Demonstration-Free Adaptation for Language-Guided Navigation [13.4] 人間のデモを1つの簡単なiPhoneスキャンで置き換える。
PRPT-KSは、再建されたシーンから直接読み取るクローズドフォームユーティリティを通じてポリシーを適応する。
私たちの研究は、言語誘導ナビゲーションのためのデモ不要のシーン適応を、願望から実働現実へと変えました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:53:59 GMT)
When is early stopping beneficial under label noise? A phase diagram for kernel gradient flow [13.4] ランダムラベルが正しく分類された後も、より大きく深い畳み込みネットワークにおいて早期停止の必要性は消滅する。
線形カーネルコンポーネントと高次コンポーネントのバランスによって制御される,鋭い高次元学習曲線と位相図を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:36:20 GMT)
Motion Retargeting with Spatiotemporal Preferences for Humanoid Loco-Manipulation [13.3] 人間の動きは、人間とヒューマノイドロボットのギャップを橋渡しし、人間のデモを人体全体の制御とロコ操作のための基準軌跡に変換する。
オブジェクト-インタラクションでは、成功した実行は、重要な段階におけるオブジェクトの関係を正確に保存することに依存する。
本稿では,エボディメントとキーボディ部品を用いて作業の最適化を行うStemporal Retargeting(STR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 13:06:38 GMT)
Grounded Exploration for Open-Ended Image Editing [13.0] まず,多種多様な編集範囲を識別し,実行可能な編集命令として認識する2段階のフレームワークを提案する。
提案手法は,300以上のオープンエンド画像編集タスクに対して,平均意味分散度が24.6%高く,平均基底度が17.1%高くなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:15:32 GMT)
Implicit Feature Reweighting for Label-Free Graph Generalization [12.9] グラフレベルのアウト・オブ・ディストリビューションの一般化は、分散シフトが避けられない現実のアプリケーションにグラフニューラルネットワークをデプロイするために重要である。
分散シフトロバストグラフ表現を出力するラベルなし表現学習フレームワークであるSCARCEを提案する。
制御された合成データセットとDragonOODデータセットの実験は、SCARCEが最先端のOOD一般化を実現することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:38:25 GMT)
Build, Don't Play: Self-Improving LLM Research Agents Develop a Hearthstone Battlegrounds AI That Rivals Top Players [12.8] AutoTavernはHarthstone Battlegroundsの自己改善型研究システムである。
タイプされた研究メモリを共有し、すべてのクレームが検証ゲートを通過し、ライブゲームがループを閉じる。
20日間でAutoTavernは、ライブゲームの忠実で完全な再現であるTavernGymを作った。
タヴァーンAgentの23バージョンを納品し、実戦で対戦相手に対してPPOでトレーニングを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:33:51 GMT)
Perturbation-Based Data Selection for Medical Question Answering [12.8] 最終ブロック表現のガウス摂動から導かれる2つの信号を用いた摂動に基づくデータ選択について検討する。
また,MedGemma-4Bを用いて,64,128,256例の医療用QAデータセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:33:48 GMT)
Tracking Is Not Sensing: Artifact-Aware Thermal Video Respiration Estimation in Head-Free Marmosets [12.5] 連続的な生理的モニタリングは、神経科学と翻訳研究における行動、内部状態、神経活動のリンクに不可欠である。
一般的なマーモセットでは、呼吸速度は覚醒、ストレス、生理的調節の基本的な読み出しを提供する。
サーマルビデオは、鼻と口の周りの呼吸に関連する温度変化を捉えることで、接触しない代替手段を提供する。
ヘッドフリーのマーモセットでは、これらのキューは弱く、局所化され、頭部の動き、ポーズの変化、毛皮によって容易に破損する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 13:18:58 GMT)
InfiniteWorld: Separating Visual Evidence from Familiar Physics [12.1] 物理的推論は、観察された世界の力学に精通した期待を適応させることを必要とする。
InfiniteWorldは、物理パラメータを体系的に変更したシミュレータビデオと物理推論質問をペアリングするベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:26:19 GMT)
Private Online Prediction from Experts with Small Losses [11.7] 既存のプライベートアルゴリズムは、ほぼ最適に後悔する$tildeO(sqrtT)$を達成する。
我々は,低損失構造を著しく改善した,後悔の$tildeO(sqrtLstar)$の最初の微分プライベートアルゴリズムを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 05:17:32 GMT)
TurboWAM: Learning What Matters for Fast World Action Models [11.7] TurboWAMは、アクション予測で条件付けられた構造化された世界表現を効率的に集約する高速な世界行動モデルである。
複数のロボット操作ベンチマークの実験により、TurboWAMは低推論遅延を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 23:04:10 GMT)
ProbeID: Verifying MCP Tool Identity for LLM Agents under Registry Drift [11.6] エージェントは、どの実装を実行するかを確立できないコピー可能な記述によってツールを選択する。
金の存在、独立プローブ、固定マージンにより、標準濃度の議論は、候補数に共通のプローブ予算の対数を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:26:13 GMT)
CoEvolve: Counterfactual-Guided Co-Evolution of Memory and Collaboration in Multi-Agent Systems [11.4] 大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステムは、多様なタスクにまたがる顕著な機能を示した。
しかし、メモリとコラボレーティブアーキテクチャは静的のままで、時間の経過とともに継続的な適応と改善を制限します。
最近の作業では、メモリの進化やインタラクションエクスペリエンスに基づいたコラボレーションによって、この制限に対処しています。
本稿では,メモリアライメント・コラボレーション進化のためのスキル中心のフレームワークであるCoEvolveを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:35:39 GMT)
Allocation Before the Clock: Graph, Set and Game Theory of Professional League of Legends Objective Setups [11.2] リーグ・オブ・レジェンズ(League of Legends)では、チームは戦いや旅行、献身的な選手に価格を付けている。
我々のモデルであるHASSE-QREは、モデル全体のブートストラップが再現する6つのセットアップパターンを見つける。
私たちは最初のバロンでトラック、セットアップ、コード+34.8ポイント、アタクハンで+30.4ポイントをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:57:37 GMT)
POD-RoPE: Rotary Position Encoding over Physical Observation Distributions for Embodied AI [11.2] 身体的知覚は、物理的幾何学と空間的および時間的観測範囲の両方を捉える位置表現を必要とする。
我々は,トークン観測のフットプリントを表すPOD-RoPEを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:39:30 GMT)
A Differentiable Chassis Safety Layer for Intelligent Vehicle Motion Control [11.2] 本稿では,タスク指向制御を明示的な物理的制約とモジュール的に統合する,異種シャシー安全層を提案する。
2段階の学習戦略は、専門家の模倣とリスクガイダンスと条件付き介入指導を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:02:09 GMT)
Physics-Informed Graph-Based Safe RL with Constraint-Specific Critics for Community Battery Coordination in Distribution Network [11.1] 本稿では,物理インフォームド・セーフ・ディープ・リジッション・ラーニング(DRL)フレームワークを提案する。
ケーススタディでは、試験されたベースラインと比較して、キー電圧違反度を最大80.5%減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 13:11:29 GMT)
When the Weakest Language Keeps Moving: ARMOR-DP for Multilingual BabyLM [11.0] ARMOR-DPは、表現、露出、キャパシティ、客観的圧力から生じる不均衡を診断するフレームワークである。
制御された実験により、同等の文字予算が中国語に厳しい表現人工物を生み出すことが示されている。
バイトレベルのエンコーディングはその多くを取り除き、静的な中国語の保護は英語を最も弱い言語にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:23:25 GMT)
A Distribution-Matching Perspective on LLM Training Algorithms [10.9] 本稿では,現代の大規模言語モデル開発における様々な段階にわたって,アルゴリズムを訓練するための統一的なフレームワークを提案する。
言語モデル学習アルゴリズムの幅広いクラスは、現在のモデルと対象分布との相違を最小限に抑えるものとして解釈できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:30:39 GMT)
Pacifo: An Efficient Fully Homomorphic Encryption-based Lightweight ResNet for Trustworthy Machine Learning as a Service [10.6] Pacifoはカスタマイズされた微調整戦略を適用して、FHEのコンテキストでResNet20モデルを効率的に評価するフレームワークである。
実行時に3.7-21.7times$のスピードアップを達成し、下流のタスクで元のモデルの精度の95%-99%を効果的に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:02:47 GMT)
FlashScript: Compiling Recurring Agent Workflows into Reusable Neuro-Symbolic Programs [10.6] 多くのエージェントタスクは、新しいデータや小さな変更で再起動するが、エージェントは各実行時にその推論とアクションを再生する。
我々は、再利用可能なニューロシンボリックプログラム(NSP)に、FlashScriptと呼ばれるガイドラインのセットで成功したエージェントをコンパイルする。
これらの呼び出しが属する3つのレイヤと、ほとんどのレイヤをコードで置き換える3つのテクニックを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 19:32:30 GMT)
PinGER: Token-Efficient Generative Retrieval with Semantic IDs [10.4] アイテムのセマンティックID(SID)のトークン・バイ・トークン復号化による近傍探索の高速化
本稿では,入力履歴をコンパクトにしながらSID出力を保持する,PinterestのジェネレーティブレトリバーであるPinGERを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:24:45 GMT)
Data Optimization for LLMs: A Survey [10.2] 大規模言語モデル (LLM) は近年, 学術的, 産業的にも大きな注目を集めている。
本研究の目的は,LLMのデータ最適化手法の包括的なフレームワークを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 02:36:59 GMT)
Small Edits, Shifting Decisions: Benchmarking LLM Accuracy and Reliability on French Input Variants [10.2] フランスのユーザーは、アポストフェスやダイアクリティカルスを省略したり、日々の入力でキーボードタイプミスを作ることができる。
私たちのベンチマークでは7つのタスクタイプをカバーしています。
キーボードタイプミスは、予測される確率の精度と品質の最大の損失を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:46:00 GMT)
PACE: Research Proving Agent for Adaptive Conjecture Exploration [10.1] PACEは、構造化された研究ループを通じて予測研究を支援する研究保護剤である。
エビデンス追跡メモリは、研究中に生じる仮定と依存関係を記憶する。
ResearchProofBenchは最適化に焦点を当てた応用数学のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:13:06 GMT)
After One-Click Video: The Inflow of Service-Type Content, the Failure of the Recommendation Pool Mechanism, and the BoLe System [10.1] 個人のレベルでの創造力の上昇は、コンテンツ産業の構造を変えると我々は主張する。
まず、このコンテンツの波は、サービスタイプのコンテンツである。人々は、コンテンツそのものを楽しむのではなく、ニーズを満たすためにそれを見る。
無料プラットフォームは、試行錯誤のレイヤを通じてコンテンツを選択できる。
バランスの取れない比率は、良質な内容も希薄にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:02:54 GMT)
Initial-State Preparation for Strongly Correlated Molecules from Matrix Product States: Benchmarking and Environment-Aware Divide-and-Conquer Compilation [10.0] 我々は,強い相関関係を持つシステムに対する解析的,変動的,ハイブリッドMPSコンパイル手法をベンチマークする。
状態の不整合性、CNOTゲート数、古典的ランタイム、異なるシステムサイズと結合次元にわたる並列スケーラビリティを比較します。
本研究は,分子シミュレーションのためのMPSコンパイル手法の選択と開発のための実用的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:13:06 GMT)
Are We Done with UMLS Injection into Language Models for Medical Question Answering? [9.9] UMLS(Unified Medical Language System)は、世界中の何百万人もの臨床医や医療システム開発者のための宣誓供述書となっている。
MQA (Messical Question Answering) は統合のための主要なテストベッドであり、通常、患者の歴史から病気の診断や薬物処方薬などの専門的な演習を含むベンチマークである。
本稿では、既存のMQAの成果をレビューし、選択したUMLSソースとその使用法を言語モデルで批判的に分析し、それぞれの選択を独立して調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:06:58 GMT)
Counterfactual Test-Time Augmentation for Shortcut Removal in Language Models [9.7] 大規模言語モデル(LLM)はショートカット、すなわち、テスト時に保持されないかもしれないトレーニングデータに存在している相関を利用することができる。
既存のショートカットを削除するソリューションのほとんどは、トレーニング時に動作し、ラベル付きトレーニングデータ、モデルウェイトアクセス、重要な計算リソースを必要とする。
提案手法は,例えば,各手法が補助モデルを用いて,ショートカット値を変更した逆ファクトリアル編集を生成する手法である。
我々は、最適なショートカット不変予測器がこのCTTAファミリーの一員であることを証明し、その重みを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:30:34 GMT)
Developers as Managers of AI Agents: A Workplace Shadowing Study [9.4] AIコーディングエージェントがより自律的になるにつれて、開発者はより直接的に、コーディネートし、作業を確認します。
約15時間の作業で11人のプロフェッショナル開発者をシャドウダウンし、アクティビティとタスク移行をコーディングし、255件のプロンプトを分析し、フォローアップインタビュー4.6時間を実行しました。
開発者は平均33.4%の時間をAI応答のプロンプトやチェックに費やした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:31:54 GMT)
Ring-0 by Default: Agents as Operating Systems (AaOS) [9.3] LLMエージェントはファイルを読み書きし、プロセスとサブエージェントを起動し、ネットワークコンテンツをフェッチし、サードパーティ拡張をロードし、状態を保存および再開する。
デプロイされたエージェントは、すでにオペレーティングシステム(AaOS)のようなもので、それをひとつのものとして分析している、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:51:23 GMT)
Explicit Frictional Contact Modeling in Neural Garment Simulation [9.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、物理に基づく自己スーパービジョンを通じて衣服を効率的にシミュレートする。
HOODとContourCraftでは、スティックとスリップを$$で単調に上昇し、参照ソルバのレスポンスを追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:41:28 GMT)
IntentDelta: A Human-Constructed Benchmark for Evolving User Intent [9.0] 言語モデルエージェントは、複雑なタスクの間、ユーザーが要求や優先順位を更新する際に適応しなければなりません。
IntentDeltaは、638のトラジェクトリと3,766のターンがWebShopとTravelPlannerにまたがる人間によるマルチターンベンチマークである。
各ターンは、ユーザの発話と累積意図状態と人間の参照動作とをペアリングする。
我々は、意図回復と行動品質に関する11のエージェントを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:10:48 GMT)
Rectified Language Flow [9.0] 本稿では,正規化フローを用いたトークン埋め込みにノイズを伝達してテキストを生成する言語モデルであるRectified Language Flow(ReLF)を提案する。
OpenWebText上で64の関数評価を行うと、ReLFは一致した多様性における自己回帰ベースラインよりも、生成の難易度が低い。
ReLFは16の関数評価で自己回帰ベースラインを上回り、バッチサイズ1では1,024のシークエンスを15～19倍高速に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:16:49 GMT)
Truncated Reasoning Under a Budget: Evaluating System-1 Models as Decision-Makers [8.8] System-1決定モデルは、推論応答を発生させることなく候補オプションを選択する。
Jevはテスト済みの予算で500から16,000のトークンを強制的に答えるよりも高い平均精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:52:18 GMT)
Semantic-Guided Frequency Modulation for Learned Image Compression [8.7] SG-AFM(Semantic-Guided Adaptive Latent-FrequencyModulation)を提案する。
ハールウェーブレット変換を適用し、固定意味周波数乗算器と有界学習補正を組み合わせて高周波サブバンドを変調する。
ExDark、NightCity、OnePlusの比較手法の中で最高のBDレートを実現し、平均16.80%の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:43:09 GMT)
PreView: Enhancing GUI Grounding with Preprocessed Views and Cues [8.7] 既存のグラウンドモデルへの入力を改善する補助プリプロセッサであるPreViewを提案する。
訓練された軽量補助モデルは、センターを予測して洗練し、スクリーンショットをローカルビューにトリミングし、ズームイングラウンドのビューを拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:54:08 GMT)
Adaptive Transfer of Representational Signatures for LLM Reliability Detection [8.7] 大型言語モデル (LLM) は幻覚や推論エラーなどの信頼性の問題に影響を受けやすいと報告されている。
我々は、関連するドメイン間で表現シグネチャを転送することで、この問題に対処することを提案する。
新しい領域に25のラベル付き質問しか持たないアダプティブトランスファーは、幻覚検出のAUROCを6.8%改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:34:46 GMT)
LoWAgent: A Low-Resource Multilingual Benchmark for Web Agents [8.6] Low-Resource Web Agent Benchmark (LoWAgent)は、異なる低リソース言語(LRL)にわたるWebエージェントを評価するベンチマークである。
LoWAgentは英語でウェブエージェントを評価し、Hindi、Bengali、Urdu、Amharicの4つのLRLを評価している。
6つのウェブサイトで5言語すべてでクローズドソースと5つのオープンソースモデルを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 03:47:17 GMT)
Texture-Aware Strategies for Subregion Style Transfer Augmentation [8.5] データ拡張のための一般的な戦略は、外観変化を豊かにするためにトレーニング画像にスタイル転送を適用することである。
最近のアプローチでは、画像サブリージョンをスタイル変換パッチに選択的に置き換えることで、スタイル拡張とランダム消去を組み合わせている。
テクスチャ対応のサブリージョンスタイル拡張フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:47:05 GMT)
The Cost of an Unknown Horizon for the Last Iterate of Clipped SGD under Heavy-Tailed Noise [8.4] 重み付き雑音下での滑らかな凸面上で, 切断したSGDの最後の繰り返し時間に対する最適一様速度を決定する。
水平線入力や信頼入力のないスケジュールは、常に$tilde O(t-_p)$に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 00:39:50 GMT)
Deep-Microscopic Photonic Bandstructure of a Two-Dimensional Honeycomb Lattice [8.1] 我々は、マクスウェル・ハミルトニアンとその特性方程式に基づく光子の深部顕微鏡的非局所理論を開発する。
ギャップ付きハニカム格子の2次元(2次元)強結合モデルの理論を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:50:11 GMT)
ConMem: Counterfactual Multi-Scenario Probing for Resolving LLM Memory Misalignment [8.0] 既存の記憶はしばしば、過度に一般化された、誤解された、またはプライバシーに敏感な情報を保存、保持、取得する。
本稿では,ConMemを提案する。ConMemは,保持決定を予測的因果推論として再構成するアルゴリズムである。
実験の結果、ConMemは75.16%の精度、64.15%のバランスの取れた精度、65.31%のマクロF1という他の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:16:37 GMT)
PMU Foundation Model Bridge: A Tool for Connecting Synchrophasor Streams to Time Series Foundation Models [8.0] PMU Foundation Model Bridgeは、オンラインファサー計測ユニット(PMU)またはファザーデータ集中器(PDC)ストリームを公開時系列基礎モデル(TSFM)に接続するオープンソースツールである。
このフレームワークは、予測のためのカスタマイズされた追加量の導出のための前処理層を提供する。
このツールは、シンクロファサー技術とTSFMを組み合わせたコミュニティリサーチを支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 01:20:48 GMT)
Strategic Calibration in LLM Multi-Agent Systems: Audited Pivot Scoring for Truthful Elicitation [7.9] 大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステムでは、信頼度が下流の注目度、計算量、決定の影響の割り当てをますます決定している。
既存のキャリブレーション手法は、主に受動的報告を前提としており、従って、信頼度が下流の割り当てを決定するときに生じる戦略的インセンティブに対処しない。
戦略的キャリブレーションを報告層インセンティブ問題として定式化し,Audited Pivot Scoring Mechanism (APSM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:18:31 GMT)
Scam Town: Can Scam Education Spread Like a Vaccine? [7.7] スカムタウンはシミュレートされたコミュニティであり、大きな言語モデルが各住民を演じている。
詐欺センターは住民に電話をし、通話の後、住民は知り合いに警告することができる。
80以上のシミュレートされた町で、毎日の会話で約5分の1の人が殺到した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:59:53 GMT)
FedSEAM: Federated Continual Learning of LLMs via Subspace Expert Agreement Merging [7.7] FedSEAMはタスク知識をスパースの専門家に整理し、タスクやクライアント間でコンテンツを選択的に共有する。
各クライアントでは、タスク対応タイル選択が新しいタスクにキャパシティを割り当て、サブスペースベースの互換性テストが既存のエキスパートタイルの再利用を決定する。
サーバ上では、SEAM(Subspace Expert Agreement Merging)がクライアント更新をサブスペースとして比較し、各クライアントを合意された方向性に沿ってのみコンセンサスに移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:55:24 GMT)
chATLAS: A Retrieval-Augmented Conversational Assistant for the ATLAS Experiment [7.7] chATLASは、CERNでATLAS実験のために開発されたリトリーバル拡張ジェネレーションアシスタントである。
このシステムは、複数のコラボレーションリソースから30,000以上のドキュメントへの会話アクセスを提供する。
自動生成された質問応答ペアから構築されたドメイン固有ベンチマークは、検索および生成性能を評価するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:51:38 GMT)
Refined Assessment for Translation Evaluation: Rethinking Machine Translation Evaluation in the Era of Human-Level Systems [7.6] 我々は、WMT24から英語とロシア語の翻訳に対する人間の評価からなる高品質なデータセットについて紹介する。
時間的圧力のない専門家による評価は、標準評価とは大きく異なる結果をもたらすことを示す。
この専門家のデータセットを用いて分析した結果、最先端のMTシステムは、まだ流速が遅いまま、正確さで人間の翻訳を上回った可能性があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:48:47 GMT)
Variational Atlas Autoencoders and Self-Supervised Chart Selection [7.4] Variational Atlas Autoencodersは、局所的な潜在表現のアトラスを学習するチャートの混合フレームワークである。
チャートの割り当ては後続の推論として現れ、エンコーダのみに依存し、完全に自己管理される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:12:10 GMT)
Climate downscaling with likelihood functional flow matching [7.4] CD-FFMは、高分解能場を連続ランダム場として扱うフローマッチングモデルである。
連続的な順位の確率スコアは、回帰に対して27-31%低下する。
CorrDiffスタイルの拡散モデルよりも優れており、サンプリングは50倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:14:49 GMT)
Counterfactual Model Testing Under Distribution Shift [7.2] デプロイされた機械学習(ML)モデルは、入力データシフトの分布として劣化する可能性がある。
分散シフト下でのオンラインモデルテストとしてこの問題を定式化する。
両機構の観測された変化を再現し,現在の性能を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:42:31 GMT)
One Model, Two Paths: Balancing Single-Pass and Looped Performance in Language Models [7.2] 事前訓練されたモデルは、シングルパスとループ推論の両方をサポートするように適応できる。
両出力の重み付き損失を用いた共同トレーニング戦略について検討し,凍結モデルによる指導を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:50:29 GMT)
Causal Inference in Metric Spaces via Distance Profiles [7.1] 本稿では, 処理がどのスケールで確率質量をシフトするかを記述したプロファイル因果効果$(,t)$を提案する。
$(,t)=Prd(,Y(1))le t-Prd(,Y(0))le t$は、同じアンカー中心のメートルボールの潜在的なアウトカム確率と対比する。
$(,t)=Prd(,Y(1))le t-Prd(,Y(0))le t
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:39:55 GMT)
An actively trained neural operator for near-explicit atmospheric chemistry [6.8] FNO-MoEは、専門家が混ざった神経オペレーターで、1回の呼び出しで30分以上の化学反応を予測します。
同ネットワークは、専門家間の不一致を利用して、最も有益なボックスモデルシミュレーションを選択する、独自のトレーニングもガイドしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:22:33 GMT)
Build or Adopt? Custom-Built vs. General-Purpose LLM Agent Harnesses for Automotive GUI Testing [6.7] 生産用のカスタムビルドハーネスと2つの汎用ハーネス、Claude CodeとOpenCodeを比較します。
我々は、Volvoの車載インフォテインメント(IVI)テストケースと、パブリックアプリにおけるオープンエンドタスクにおいて、最大4つのモデルでハーネスを評価した。
ボルボの段階的なIVIテストでは、汎用ハーネスはカスタム製のハーネスに適合するが、ラン毎に異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:32:16 GMT)
Learning What to Share: Expert Specialization for Time-Series Forecasting [6.6] 情報チャネルの割り当ては、一致した共有容量とランダムな割り当てを超えた予測を改善することを示す。
永久閉形式ルーティングは、3つの冷凍バックボーンと比較して平均2乗誤差を3.8.25%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:36:57 GMT)
BoardSafety: AI-Ready Data from Manufacturer Documentation for Development-Board Safety [6.5] 大規模言語モデル(LLM)はハードウェア実験を支援することができるが、特定の開発ボードに対して提案された操作が安全かどうかを判断することはできない。
この問題に対処するために、ボードセーフティベンチマークを導入します。
我々は、ボード固有のルールへのアクセスと構造化レーションプロンプトの使用を変動させることで、一連のモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:59:33 GMT)
Learning When to Collaborate: Selective Multi-Agent Medical Reasoning via Uncertainty-Aware Routing [6.5] 本稿では,コラボレーションを学習可能な判断として扱う,完全に局所的なマルチエージェント手法を提案する。
SMART-Medは,既存のMAS手法と比較して,競争性能が高いことを示す。
微調整後、SMART-MedはSlake、PathVQA、VQA-RAD、PMC-VQAで平均6.7%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:39:47 GMT)
Scalable Stress-Constrained Topology Optimization: A Simultaneous Approach Based on Machine Learning [6.5] 大規模トポロジー最適化(TO)は、特にストレスに制約のある問題に対して、計算的に要求される。
我々は、状態、随伴、設計変数をカスタムニューラルネットワーク(NN)で表現するSNTOフレームワークを提案する。
私たちのNNは、ストレスに制約されたTOにとって重要なシャープな勾配と境界を捕捉しながら収束を加速するユニークなアーキテクチャを持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:12:19 GMT)
Polynomial Residual Networks are Generically Identifiable [6.4] アクティベーションとバイアス項を持つ定数幅残差ネットワークに対する識別可能性を示す。
さらに、ResNetパラメトリゼーションの臨界点に必要な条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:28:25 GMT)
SEDATE: Do Large Language Models Share an Aggression Circuit Across Languages? [6.3] SEDATE(Selective Detection and Targeted Editing)は、SEDATE(Selective Detection and Targeted Editing)の略。
SEDATEはまず、責任あるニューロンを検出し、必要に応じて編集し、最終的にモデル応答を検証する。
SEDATEは、最高の性能のベースラインに対して、すべての言語やモデルに対して、極めて優れた安全性スコアを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:38:52 GMT)
Parameter-Efficient Adaptation of Time Series Foundation Models for Electrical Load Forecasting [6.3] 本稿では,予測精度と適応効率の観点から,事前学習した推論,完全微調整,ローランク適応(LoRA)を比較した。
MOIRAI Largeでは、ランク16のLoRAは正規化平均絶対誤差(NMAE)を平均で7.5%削減し、3.146万のパラメータを更新する。
Chronos-2はMOIRAIよりも訓練済みのNMAEが低いが、相対的な適応率は全体としては小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:44:00 GMT)
Intervention-Certified Amplification: A Validity Gate for $σ$-Weighted Post-Training [6.2] ハイブリッドポストトレーニングは、教師付き微調整(SFT)と強化学習(RL)を混合することが多い
このミスマッチは、リテラル形式が監督から取り除かれた後も、事前訓練された行動を再活性化し増幅することができる。
本研究では,DIAA (Dual-Implicit Adversarial Amplification) とSFT/RLハイブリッドを用いてこれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 19:49:59 GMT)
Multi-Scale Latent Temporal Compression Attention and Video-Text Cross Attention Fusion for Video Action Detection [6.0] マルチスケール遅延時間圧縮注意に基づくビデオ時間アテンションモジュールを提案する。
また、潜在機能レベルと標準機能レベルの両方でクロスアテンションを利用する、Video-Text Cross Attention Fusionモジュールも導入しています。
複数のビデオ認識ベンチマークによる実験結果から,提案手法は既存手法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:41:20 GMT)
Nowcasting aerosol particle size distributions from PM2.5 with physics-regularized flow matching [6.0] ヒト呼吸路における気相取り込み,雲滴形成,沈着などのエアロゾル効果は粒子数分布(PSD)に依存する
PM2.5 レコードから PSD を解析し,24 時間ウィンドウ上で8 つの気象パラメータを解析した。
我々は、決定論的および気候学的基準線に対して、6つの生成モデルをベンチマークし、サイト間の局所的および後移動、ニューラルネットワークトレーニングの物理的制約をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:16:39 GMT)
Geodesic-SVDD Latent Mixup for One-Shot Distributed Tabular Learning [6.0] 本稿では,各クライアントのタスクを超球面上の一級密度推定として再キャストする分散球型プロトタイプ学習フレームワークを提案する。
また,反復同期を伴わずにプライバシ保護アグリゲーションを可能にする新しいワンショット「エキスパートの製品」プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:50:59 GMT)
Local Entropy Fluctuations for Black-Box LLM-Generated Text Detection [5.9] エントロピー軌道に沿った構造的コントラストを捉えるために、新しい計量Relative Peak Prominence Rate (RelPPR)が提案されている。
RelPPRは最先端のブラックボックス検出性能を達成し、様々な状況下で最も信頼性の高い検出器である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:18:20 GMT)
Freezing Mechanism and Topology Dependence of Information Flow Structure in Small-Scale Particle Swarm Optimization [5.8] 本稿では、正規位相を持つ小型PSO(20-50粒子)に着目し、反復過程を動的重み付き影響グラフとしてモデル化する。
マイクロ、メソ、マクロレベルのメトリクスをカバーするマルチスケール情報フロー評価フレームワークを構築した。
CEC 2017ベンチマーク関数の実験は、情報フロー構造が検索の早い段階で凍結することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 03:36:36 GMT)
Traffic-Context-Aware Driver Emotion Recognition with Expectation-Deviation-Driven Inference [5.8] 本稿では,車内信号と車外交通シナリオを統合した交通コンテキスト対応ドライバ感情認識フレームワークを提案する。
TADERは、自然主義とシミュレートされた運転環境の両方で最先端の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:59:21 GMT)
Greedy Orthogonal Polynomial Manifolds with Lipschitz Control for Dimensionality Reduction and Reduced Modeling [5.7] 多項式表現はデコーダを通して非線形な低次元表現を提供する。
本稿では,トレーニングデータに正規な特徴を用いて,デコーダの用語を表現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:40:05 GMT)
Affine-invariant Cubic Newton with Weak Learners [5.6] 勾配促進アルゴリズムはニュートン法に基づいており、これは経験的に優れているが、大域収束保証を欠いている。
弱いAICN更新は、$_k$で決定された明示的なステップサイズで減衰した弱いニュートンステップに還元されることを示す。
また,局所的線形速度,ヘッセン支配損失に対する大域的線形収束,コサイン角下界,弱AdaAICNも証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:48:47 GMT)
Multitask Interactions in Recurrent Dynamics across 100 Cognitive Tasks [5.6] リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、タスクソリューションを研究するための動的サロゲートとして使われてきた。
マルチタスク電池が大規模かつ不均一に成長するにつれて,タスクがどのように相互作用するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 21:38:06 GMT)
Numina Fuse: Interactive Autoformalization in Lean 4 [5.5] Numina Fuseは、Lean 4で数学を形式化するエージェントネイティブアプリケーションである。
ユーザは、リーンプロジェクトでAIオーケストレータと作業し、青写真、依存性グラフ、リーンコードのビューを通じてそれを監視します。
バックエンドはプロジェクトの派生状態を保持し、ユーザがいない状態で何時間もエージェントを実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 19:05:32 GMT)
VulDec: Vulnerability Detection in Binaries via Neural Decompilation [5.4] VulDecは、バイナリ脆弱性検出のための、大規模で慎重にキュレートされたデータセットである。
私たちのデータセットでトレーニングされたニューラルデコンパイラは、アーキテクチャ全体にわたって強力なソースレベルのリカバリを実現しています。
神経脱コンパイルが従来の低レベルバイナリ表現に代わる強力な代替手段であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:02:51 GMT)
Who Verifies the Verifiers? Accountable Semantic Consensus for AI-Mediated Web Information Verification [5.4] 大規模言語モデル(LLM)は、Webエビデンスがオンラインクレームをサポートするかどうかをますます決定している。
Astralは、すべてのアセスメントをWeb証拠の1つのコミットスナップショットにピン留めする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:30:56 GMT)
AdShot: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Video Advertisement Clipping [5.4] マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、一般的なビデオ理解に優れるが、専門的な編集作業を行う能力は未解明のままである。
本稿では,広告クリッピングのためのショット選択におけるMLLMの評価ベンチマークであるAdShotを紹介する。
プロが編集した広告ペア(30秒のソースと15秒の編集)は、194のブランドと17の業界で823種類ある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 00:14:26 GMT)
End-to-end prostate lesion segmentation and detection from undersampled diffusion-weighted MRI [5.3] 複雑なマルチコイルDWIデータとコイル感度情報を用いて前立腺病変のセグメンテーションを行うエンド・ツー・エンドネットワークを提案する。
VarNet-Segは、6つの変分カスケードを持つk空間変分ネットワーク(VarNet)と、画像空間の3DセグメンテーションU-Netで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:13:57 GMT)
Zeptojoule Microwave Calorimetry with Nanosecond Recovery in Graphene [5.2] ナノ秒パルスを用いてグラフェンジョセフソン接合マイクロ波カロリー計を校正する。
パルス幅依存性のカロリー測定とボロメトリー熱測定は、電子熱容量が12.4倍であることを示している。
これらのパラメータを用いた熱モデルは、21.2 meVを予測し、観測されたスイッチング応答を定量的に再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 03:05:00 GMT)
Designing Quantum Solutions to the Closest String Problem with the Non-Variational QWOA [5.0] 本稿では,最も近い文字列問題に対するエンドツーエンドの量子的実装を提案する。
我々は、そのリソース要件とソリューション増幅能力を評価する。
全てのシミュレートされた問題サイズに対して、アルゴリズムは常に最適な候補とほぼ最適候補を増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:19:59 GMT)
Covered Is Not Checked: Which Branch Outcomes Would Your Tests Notice? [5.0] コードカバレッジは、テストが障害を検出するかどうかではなく、どのテストを実行するかを報告する。
チェックされたカバレッジは、動的なスライシングを通じてテストのオーラクルに影響を与えるコードをトレースすることで、このギャップに対処する。
カバーされた動作がチェックされているかどうかを直接検査するスライシングフリーのアプローチであるVeritasを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:45:15 GMT)
Benchmarking System One Models for Time-Series Decision Making: A Case Study of Jev [4.9] 時系列分類,イベントタイプ予測,石油温度方向,ストックムーブメント予測を評価した。
精度とAUCを用いた統合評価フレームワークを構築した。
その結果、選択した時間的パターンとイベントタイプの予測において、より強い性能を示す。
いくつかのデータセットは、ランキング品質と最終的な決定精度のギャップも明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 02:58:51 GMT)
Latent dynamics for reconstructing fine-scale PDE trajectories from coarse observations [4.9] 本研究では,空間的および時間的ダウンサンプリングシミュレーションから高分解能軌道を再構成するフレームワークであるStructured Latent Dynamics (SLD)を提案する。
SLDは入力を時間内に補間し、学習した時間的補正を加え、その結果のシーケンスを使用して粗いグリッド上の隠れ状態を誘導する。
本研究では, 2次元グレー・スコット, 複素ギンズバーグ・ランダウ, バーガースシステム上でSLDを評価し, 空間方向に8倍微細化した25個の入力フレームから100個の出力フレームを再構成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:11:01 GMT)
Software Engineering LLMs: Why We Need Them and How Software Engineering Helps Build Them [4.9] ソフトウェアエンジニアリング(SE)の専門知識は、大規模言語モデル(LLM)のコーディング方法と、どのエンジニアリング能力を習得するかを形作ることができる。
確立されたSE知識が、エンジニアリング能力の選択、検証可能なトレーニングデータの構築、モデル改善の評価をいかに導くかを実証する。
306のPythonリポジトリで、RefactorForgeは5,704の実行可能なタスクを生成し、合計72.5100万のトークンで4,572の認証済みの教師トラジェクトリを保持した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:45:18 GMT)
Quality-Controlled Reply and Summary Data for Post-Training Small Language Models in AI Call-Screening Agents [4.9] 小型の言語モデルは、電話機が自分の通話を確実にスクリーニングできるレベルまで改善された。
小さなモデルでは確実な信頼性が得られない - 通常の呼び出し元に対して不当な警告を発し、材料条件を落とし、呼び出し元の主張を事実として報告する要約を書く。
我々は、情報境界制約の下で、合成呼び出しから両方のタスクの監視を構築する。
完全な対話のモデルベースのレビューと要約は、どの呼び出しを入力トレーニングにするかを決定し、コーパスは3,395コール、ターゲットは15,102である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 22:32:23 GMT)
Learning Representative Port Subsets for Efficient Fluid Antenna Systems [4.8] 流体アンテナシステム(FAS)は多くの候補ポートを提供するが、各チャネル実現のための全てのポートを探索することは、かなりのオンラインオーバーヘッドを引き起こす。
我々は、候補ポート空間を一度圧縮し、将来のチャネル実現を通じて圧縮された集合を再利用する、相補的なオフライン問題を研究する。
この方法は、サンプル化されたトレーニング実現から最適なポートを収集し、実現当りの候補ポートを1つだけスキャンする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:21:51 GMT)
Quantum Closed Loop Inverse Kinematics Through Hilbert-Space Encoding of Robot Kinematics [4.7] 量子コンピューティングをロボット工学に統合するには、ロボットの動きの幾何学的構造と構成的依存を保存する数学的表現が必要である。
本稿では,剛体変換とシリアルマニピュレータキネマティクスの構造保存量子表現を提案する。
ロボットレベルのアルゴリズムへのこの表現の適用性を実証するために,Quantum Closed Loop Inverse Kinematicsを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:02:09 GMT)
CVE-to-ATT&CK Mapping via Evidence-Constrained Ranking [4.6] ATT&CK技術は、ディフェンダーが脆弱性情報を敵の行動に関する仮説に翻訳するのに役立つ。
関係する証拠は 異質なセキュリティソースで 断片化されています
我々は、CVE-to-ATT&CKマッピングをマルチエビデンス制約付きランキングとして定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 21:36:28 GMT)
Cross-View and Cross-Time Tracking of Crack Evolution in Concrete [4.5] き裂伝播は静的き裂観測よりもリッチな情報を提供する。
視覚ベースのクラックトラッキングは、クロスビューとクロスタイムを組み合わせた問題である。
本研究では, ひび割れ進展モニタリングをクロスビューおよびクロスタイムき裂発生追跡タスクとして定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:06:04 GMT)
Adapting DNNs to Embrace Voltage Scaling Induced Errors via Accumulation-Aware Quantization [4.5] 電圧スケーリングは電力削減のための強力なノブであるが、次世代ノードへの応用はスループットの大幅な低下によって妨げられる。
この研究は、これらのエネルギー-信頼性のトレードオフに対処するハードウェア-ソフトウェア共同設計手法を導入する。
提案手法を,低電圧フロンティアで動作させると,我々の共最適化アーキテクチャにより,相当なエネルギーとエネルギー遅延生成物が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:42:49 GMT)
One Call Ahead: Packed Self-Speculative Decoding with Diffusion Drafting [4.5] 本稿では,投機幅に線形な入力サイズを持つ単一モデルコールにおいて,自己投機的復号化スケジュールであるPacked-SSを紹介する。
Nemotron 3B/8B と SetDLM 1.7B の実験は、強欲な復号化の下で、両方のベースラインよりも高いスループットと平均壁時間を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 00:24:46 GMT)
On the Error Analysis of Triangular Transport Maps for Conditional Generation via MMD-based Objectives [4.3] 条件付き生成モデルのトレーニング基準は,共同誤差よりも条件付きを目標とすべきであることを示す。
その結果,条件付き生成モデルのトレーニング基準は,共同誤差よりも条件付きを目標とすべきであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:23:35 GMT)
When Generated Information Returns: Error Persistence in LLM-Mediated Information Ecosystems [4.3] 大規模言語モデル (LLMs) は、後に他のモデルに入力される素材からオンライン記事を生成する傾向にある。
記事は、その再現を可能にする具体的な詳細を保存しながら、虚偽のクレームを裏付けることを避けることができる。
我々は,出版物を入力として返却するか否か,外部供給量,入力容量,生成量に応じて制御されたコミュニティ記述プロセスを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:45:39 GMT)
E3tereo: Improving Stereo Matching at Depth Boundaries with Learned Geometric Edges [4.3] E3Stereoは, 偏差監視から幾何学的エッジを学習し, これらの境界キューと背骨の偏差と画像の詳細を組み合わせ, 完全分解能の偏差補正を予測する。
Scene Flowデータセットでは、E3Stereoは深度境界におけるエンドポイントエラー(EPE)をRAFT-Stereo、IGEV、MonSterで9.5%-14.3%削減し、全体的なEPEも削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:35:22 GMT)
Hybrid-time PINNs: Discontinuity-Aware Physics-Informed Neural Networks for Learning Hybrid Dynamical Systems [4.1] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、既知のダイナミクスを強制しながらデータに適合する。
PINNがジャンプするほど、その物理損失は大きくなるはずである。
本稿では、ハイブリッド時間領域の各フロー間隔に1つのネットワークを割り当てるハイブリッド時間PINN(HT-PINN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:29:58 GMT)
Propasafe-Hybrid: A Text-Based Hybrid Propaganda Detection Tool [4.1] Propasafe-Hybridは、プロパガンダ戦略を特定し、ラベル付けし、説明する文レベルのシステムである。
パイプラインは、ハイライトされた文、テクニックの割り当て、簡潔な合理性を含む実行可能な出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 05:36:33 GMT)
Floor Friction Assessment from Robot Tire-Surface Interaction [4.1] 床のトラクションは車輪のすべり挙動、デッドレコニング精度、車輪の形状に依存する車輪付きロボットのナビゲーション性能に影響を及ぼす。
これらのロボットがますます屋内環境に浸透するにつれて、床の環境を特徴付け、位置付けを改善するためにも用いられる。
本研究では, 車輪すべりの繰り返し加速と方向反転による誘導速度プロファイルを用いて, 牽引特性の異なる5面面上でスキッドステアロボットを駆動した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:24:25 GMT)
Joint End-to-End Training of Weighted BP Decoder Ensembles [3.9] Ensemble Decodingは、コンポーネントデコーダと相補的な障害イベントを組み合わせることで、デコード信頼性を向上させる。
我々は,訓練可能なタナーグラフエッジ重みを最適化することにより,重み付き信念伝播デコーダのアンサンブルの多様性を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:26:38 GMT)
Physical AI for Intralogistics: Benchmarking the NVIDIA Sim-to-Real Ecosystem for Cosmos-Enhanced COMPASS Navigation on Industrial Mobile Robots [3.7] シミュレーションの微調整により,学習に基づくナビゲーションポリシーが実産業用ロボットに信頼性を維持しているかどうかを検討する。
現実世界では、NVIDIA Cosmosが生成したsim-to-realの変種を伴わずに、デジタルツインのデータに基づいてX-Mobilityを微調整します。
コスモスによるデジタル双生児の訓練は、学習ナビゲーションの実際の成功率を65.3%から91.7%に引き上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 00:51:58 GMT)
Hessian-Similar Optimization with Capped Participation: Lower Bounds and Virtual Masters [3.7] クライアントチェーンは、適応コホートとランダム停止を備えたゼロ参照ローカルアルゴリズムの低いバウンダリを与える。
Catalystでは、$tilde O(m/s+(sqrtm/s+m3/4/s)sqrtbar/)$の相対的なギャップに到達します。
実験では、9つのディップファミリーの不完全なコホート細胞ではSVRPが調整され、30の細胞のうち2つよりもラウンドが少ないことがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:14:24 GMT)
HA-DiPO: Diffusion Policy Optimization for Heterogeneous Cooperative Transport [3.7] 本稿では,階層型マルチエージェント強化学習フレームワークHA-DiPOを提案する。
このフレームワークは、エンボディメント固有のモーションコントロールからチームレベルのコーディネーションを分離する。
HA-DiPOは, 評価基準線よりも高い最終平均値と速度追従成功率, および低速度誤差が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:24:37 GMT)
LTEM: LLM-Friendly Table-Enhanced Markdown for Table Understanding and Generation [3.7] LTEMは公式に指定された最小限のマークダウン拡張であり、スパンと階層ヘッダを明示的にエンコードする。
LTEMはHTMLに匹敵する精度を達成し、良好なトークントレードオフを提供し、HTMLよりもはるかに少ない無効応答を生成することを示す。
LLM-tableインタラクションの今後の研究を支援するため、分類学、ベンチマーク、フォーマット仕様をリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 22:43:50 GMT)
Seeing the Options: Typed Decisions over Visual Candidates with Reusable Option Memory [3.3] コア決定モジュールを保存しながら、画像、テキスト、ハイブリッド候補に対応するフレームワークであるIrisを紹介します。
我々は、Irisの下での任意の候補単位エンコーダに対して、順序不変性と正確なキャッシュ再利用が成り立つことを証明し、クローズドフォーム遅延の低減を導出する。
また、AmpereWeb上のシステムボトルネックを解決し、Qwen3.5 patch-em Conv3dを350倍の正確な行列生成処理に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:32:44 GMT)
Beyond Affine Reconstruction: Multi-Resolution Transformer DeepONets for the Radiative Transfer Equation [3.2] 我々はマルチレゾリューションRTEサロゲートモデリングのためのトランスフォーマーベースのDeepONetを開発した。
提案手法は,空間分解能の異なる温度および吸収係数場を固定サイズ潜在表現に変換するPerceiverエンコーダを組み合わせたものである。
2次元プールファイアデータセットの実験により、提案手法は、トレーニング可能なパラメータが少なく、放射強度と入射放射の両方を予測するために、オートエンコーダベースのDeepON Radiatetsより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 13:32:36 GMT)
More: Mode-Optimized Reasoning with Self-Adaptive Effort for Self-Evolving Agents [3.1] 本稿では,各タスクに対する推論形式と計算作業の両方を適応的に選択する自己進化型学習フレームワークを提案する。
BaseとCoderのバックボーンは、3Bから14Bまでのモデルスケールで一貫したパフォーマンス向上を実現している。
推論中、MOREは高い精度とより良い効率を示し、応答長が著しく短く、推論時間が短縮される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:03:20 GMT)
Learning Functional Specialisation for Bimanual Robotic Control [2.9] 双方向ロボット制御には、異なる機能要求を同時に管理する必要がある。
モジュール型コントローラと両腕で学習責任を組織化する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 23:27:10 GMT)
Examining form-based linguistic productivity in people and large language models [2.9] 一般化の成功がフォームベース情報に依存する状況において、人々の言語モデルと計算言語モデルの言語生産性を比較する。
我々は、言語形態に関する抽象的な一般化と整合して、受動的使用に活発に拡張することを発見した。
計算モデルの構文知識は、人間の構文知識がそうでない方法で特定の語彙項目の分布と意味に結びついていると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:21:51 GMT)
Jointly Modeling Preferences and Imperfect Decision-Making in Large Language Models [2.8] 本稿では、優先表現と、観測された選択からパラメータをキャプチャするメカニズムを組み合わせたPreference-Behavior Modelを提案する。
提案手法により推定された選好はジレンマの振舞いを常に予測しないが,一方のジレンマに収まるモデルは他のジレンマの予測値を保持する。
我々の方法論は、行動の説明を一貫して行う方法、意図した優先順位との整合性を評価し、トレードオフと意図した優先順位を明らかにするためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 13:06:54 GMT)
SCET-CBF: Speed-Calibrated Soft Guidance for One-Step Dynamic Navigation [2.5] SCET-CBFは1ステップの動的ナビゲーションのための高速校正ソフトガイダンス法である。
短い横方向の脱出操作は、許容可能な接近速度を与える。
60秒の期限付き2500のペアタスクでは、SCETは72.8%が完了し、CBF/velocity-obstacleコントロールは49.8%、改良された1秒CBF-MPCは69.8%が完了した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 05:49:07 GMT)
Beyond Behavioral Accuracy: Evaluating Individual-Level Fidelity in LLM Investor Simulation [2.5] 大規模言語モデル(LLM)はユーザシミュレータとしてますます使われていますが、個人の振る舞いや決定ロジックを時間とともに忠実に再現することはできますか?
我々は,取引活動,購買構造,資産選択,ポートフォリオの成果を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 01:10:19 GMT)
Meta-CLIP: Metadata-Conditioned Contrastive Learning for Zero-Shot Disease Inference [2.5] 既存のアプローチは臨床的セマンティクスを豊かにし、DICOMヘッダの構造化された取得情報を過小評価している。
メタデータ条件付きコントラスト型フレームワークであるMeta-CLIPを導入する。
胸部X線写真と胸部CTのMeta-CLIPについて,ゼロショット分類,外観摂動,接地,表現解析を用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 13:45:22 GMT)
Real-Time Human Trajectory Prediction from RGB-D for Mobile Robots Using Bi-Mamba [2.5] 本稿では,RGB-Dカメラを用いた短時間の人間軌道予測のための軽量双方向状態空間モデルであるTrajMambaを提案する。
両方向のマンバブロックを積み重ねた人のヒップセンター速度の短いウィンドウを符号化し、GRUヘッドで将来の速度を復号する。
262Kパラメーターで、控えめなハードウェア上でリアルタイムに動作し、NVIDIA Jetson Orinを搭載したTIAGoロボットにデプロイされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 21:03:42 GMT)
Bridging Search Intent and Tabular Data in Dataset Search [2.4] 自然言語による多面的データセット検索インタフェースを実現するための2つの検索コンポーネントを提案する。
まず、言語モデルを用いてタスク対応の仮想テーブルスキーマを生成する仮説埋め込み(HySE)を提案する。
次に、FlexPruneを紹介します。これは、自然言語で表現されたデータセットの制約を、カスタマイズ可能なメタデータインデックスの上にSQLに変換するものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 22:40:01 GMT)
Graph-dependent pooling: adaptive granularity in hierarchical graph neural networks [2.4] グラフニューラルネットワークは、データの構造表現を学ぶために広く使われている。
本稿では,グラフのプール粒度を動的に決定するグラフ依存プール(GDPool)を提案する。
金属-有機フレームワークと分子グラフベンチマークの実験は、GDPoolが常に最高の予測性能を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:54:16 GMT)
From Instructions to Exploits: Applying Program Analysis to Malicious Agent Skills Across Natural Language and Code [2.4] supply-Chain Scanner for Agent Skills (SCS)は、セキュリティ分析のための命令とコードを統一する静的分析フレームワークである。
117の悪意と117の良識のベンチマークでは、SCSは最高平均精度(85.6%)、リコール(95.2%)、F1スコア(86.9%)を達成している。
NL-to-IRコンパイラは、400の人間注釈の命令ステップに対して92.5%-94.5%のステップレベルの正しさを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:35:43 GMT)
Secure and Functional Code Generation with Self-Evaluation [2.3] SecGentは、Common Weaknessionデータベースから弱点コンテキストを取得し、セキュアなコード生成に適用する推論時フレームワークである。
CWEvalベンチマークで,SecGentを4つのオープンソースLLMとClaude Sonnet 5.5で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 05:02:28 GMT)
HARP: Handoff-Aware Recovery Planning for Active Target Acquisition in Multi-UAV Handoff [2.2] 連続的な空中追跡には、長期にわたって目標範囲を維持するために複数のドローンが必要である。
ハンドオフ中、受信UAVは事前の目標観測を欠いている可能性があり、使用可能なビューを積極的に取得する必要がある。
HARPは受信機のローカルマップに有界送信者予測を登録するハンドオフ対応リカバリプランナである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:47:38 GMT)
LLMs in Cloud: A Discussion on Architecture, Orchestration, and Inference [2.0] クラウドデータセンタにまたがる基盤となるLarge Language Model(LLM)の広範な展開は、ステートレスなディープラーニングから、分散メモリ集約型生成ワークロードへのパラダイムシフトを象徴するものだ。
しかしながら、厳格なサービスレベルオブジェクト(SLO)の下で巨大な基盤モデルを提供すると、物理的およびシステム的ボトルネックが顕在化します。
これらの課題には、永続的なHigh Bandwidth Memory(HBM)の壁、計算バウンドプリフィルとメモリ帯域バウンドデコーディングの運用イテレーション、爆発的なKey-Value(KV)キャッシュ拡張、禁止されたサーバレスコールドスタート、ハードウェア信頼性の脆弱性などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 05:53:48 GMT)
The Conditional Value of Costly Information in Collective-Risk Dilemmas [1.9] 社会学習の進化ゲーム理論モデルにおける情報コストのトレードオフについて検討する。
低コスト情報によってグループの成功が増加することを示すが、この効果は高いコストで逆転する。
プライベートなコストにもかかわらず、このチップポイントの購入者は情報フリーライダーよりも多くの期待を得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:12:28 GMT)
DualPace: Decoupled Scheduling and Cooperative GPU--CPU Decoding for LLM Serving [1.9] 大規模言語モデル(LLM)は推論に依存するが、キー値キャッシュはシーケンス長と制限とともに増大する。
CPU依存の要求は、スケジューラが適切な機会を公開する場合にのみ進行する。
我々は、ホストを独立してスケジュールされたデコードエンジンに変えるLLMサービスであるDualPaceを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:10:20 GMT)
Energy-Based Fault Detection and Isolation Framework for Flat Port-Hamiltonian Mechanical Systems [1.8] 制御運動中の故障診断は、フィードバックが逸脱を追跡するのを減衰させたとしても、情報信号を必要とする。
本稿では,専用の動的オブザーバを使わずに,機械的ポートパワー残差を構成するエネルギーベースの診断フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 13:50:17 GMT)
DROA-CLIPSeg: Prompt-Guided Thin Crack Segmentation in Low-Light Conditions [1.8] 低光下での舗装き裂のセグメンテーションは、コントラスト、影、ヘッドライトグラア、関節、汚れ、濡れた縫い目によって劣化する。
DROA-CLIPSegは2つの軽量モジュールを用いて凍結したCLIPSegビジョン言語バックボーンを適応するフレームワークである。
また,CrackLingo-9KとCrackLingo-12Kを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:29:27 GMT)
Promise and Limits of Cross-Architecture Knowledge Distillation for Lightweight Medical Vision Transformers (LiteMed-ViT) [1.8] LiteMed-ViTは、コンボリューションステムとクラスバランスの蒸留目標を備えた双発ViTとして導入された。
LiteMed-ViTは、様々なモダリティとクラスバランスのBloodMNISTサブセットの3つのベースラインよりも精度が高い。
DermaMNISTでは、LiteMed-ViTのバランスの取れた精度は最強のコンパクトCNNよりも1.9ポイント低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:58:46 GMT)
The Hitchhiker's Guide to System 1 Models: Fast Decision-Making Beyond LLMS [1.7] 大規模言語モデルは推論と生成において優れているが、その自己回帰的でトークン・バイ・トークン推論は必然的に遅くする。
成長するモデルのクラスは、このギャップに対処する。
このガイドは、この分野の包括的で実践的な扱いを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:26:01 GMT)
Whispers from the Neighbors: Rethinking Caption Consensus as Inference-Time Evidence for Vision-Language Retrieval [1.7] 画像のキャプションに類似した画像の類似性により、9つの凍結エンコーダでR@1を3.4から16.8ポイント改善する。
ナチュラルリファインメントは、キャプションが説明されていない画像の一部をスコア付けし、アウト・ワン・アウトの評価の下でさらに多くのものを追加するように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:59:25 GMT)
Min-Marginal Power Indices for Multi-Objective Feature Selection [1.6] バイナリユーティリティオブジェクトゲーム上でMin-Marginal Power Index(MinPI)を定義する。
MinPI は値 -1, 0, +1 を取り、各特徴を有害、中性、決定的にラベル付けする。
6つのベンチマークデータセットで、MinPIは分析された機能の12.5%を削除した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 19:52:37 GMT)
Extraction meets Distillation - cryptanalytic techniques to recover parameters from a Deep Neural Network [1.6] 我々は、暗号解析による重み付け抽出と予測ラベルからの学習を組み合わせることで、完全に接続されたニューラルネットワークの再構築について検討した。
近似プレフィックスによる方向回復の条件付き境界、局所的な距離投票の保存、整列パラメータエラーからの予測変化、独立スコアリングデータによる符号選択を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 13:36:49 GMT)
Memory-Aware Keyframe Management for Dense Maps on Memory-Constrained Robots [1.4] 言語モデルと高密度な3Dマップを1つのデバイスで実行することは、2つのメモリを1つ共有することを意味し、その限界はメモリ外障害である。
有界なワーキングセットを6-9のカウントで束縛するマップシステムは、それが持つものによって大きく異なるため、そのワークセットが占有するものを制御することはできない。
まず、常駐マップが使用するメモリは直接バウンドされ、全ての入場料は、データが読まれる前に知ることができる。
第二に、セマンティックゾーンは、ロボットが保持するように、意味空間単位(部屋と廊下)で認識され解放される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:03:08 GMT)
TriageRAG: Failure-Aware Self-Training for Adapting Retrieval-Augmented Language Models to Specialized Domains [1.4] Retrieval-augmented Generationは、大規模な言語モデルによって、検索された証拠から知識集約的な質問に答えることができる。
しかし,未ラベルコーパスのみを使用すれば,医学などの専門分野に汎用的なRAGシステムを適用することは困難である。
本稿では,学生を自己生成する質問に対して調査する,障害認識型自己学習手法であるTriageRAGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:26:01 GMT)
StateWise: Teaching Language Models to Track and Obey Evolving Constraints in Multi-Turn Dialogue [1.4] StateWiseは、訓練された会話アシスタントに対する自己改善のアプローチである。
単一のLSMに独自の変更可能な制約状態を維持するように教えている。
教師付き自己訓練と比較して8-22ポイントのリラプスを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:17:56 GMT)
Quantifying Meaning with SCAPE-T: Semantic Complexity from Encoder-Only Transformer Attention [1.4] 本稿では,テキストの意味を一意に指定し,SCAPE-Tで操作するのに要するコード長を意味複雑性と定義する。
SCAPE-Tは、(i)逆重み付き自己焦点(token-to-self)、(ii)焦点(token-to-self)、(iii)頭間冗長(cosine similarity across head)の3つのサブメトリックを組み合わせることで、直接意味統合を目標とする。
その結果、SCAPE-Tは、既存の手法よりも語彙/シンタクティクスから概念構造を分離し、2つの保持領域にまたがる一般化を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:34:28 GMT)
Mycelium: A Meta-Study of Hallucination Detection Across Provenance, Typology, and Granularities [1.3] ベンチマーク条件測定問題として幻覚検出について検討する。
我々は、ベンチマークの構築、アノテーション、評価の選択が、基礎となる予測タスクをどのように形成するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:20:24 GMT)
Learning Population Dynamics with Variational Doob-Wasserstein Flow [1.3] 本稿では、ワッサーシュタイン・フィッシャー・ラオ多様体(WFR)上の不均衡な人口動態を学習するための新しいシミュレーションフリーフレームワークを提案する。
データ依存計量を備えた幾何学モデルを独立に学習することにより,本モデルは個体群動態の内在的幾何学構造を捉える。
複数の実世界のデータセットに対する提案手法を検証し、バランスの取れた個体群とバランスの取れていない個体群の動態を学習する際の競合性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 21:28:45 GMT)
Incremental Predictive Value of LLM Tutoring Interactions for Student Performance [1.3] 我々は,大規模言語モデルチュータからの学期レベルの相互作用が,一定のベースラインを超えた代入スコア予測を改善するか否かを評価する。
StudyChatは、学部の人工知能コースの2つのコースから16,851人の学生支援交換を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:34:50 GMT)
When is a bosonic operator a Hamiltonian? [1.3] 二次作用素のエルミート係数$x$と$p$は連続変数量子情報の基本的な要素である。
提案手法は,アルゴリズムとして実装され,どのケースが発生したか,その家族の大きさを判定する手法である。
非ガウス系では、レジーム連続変数量子コンピューティングがなければ不可能であり、その他の結果は、単純で物理的に自然なハミルトニアンに対して既に発生している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:41:38 GMT)
From Caveman to COBA: Coordinated Optimization-Based Attacks on Grid-Edge Smart Inverters in DER-Rich Power Systems [1.3] 本稿では,Coordinated Optimization-Based Attack (COBA)を紹介する。
伝送路の熱負荷を最大化するために、ネットワーク情報とロケーション固有のDER P/Q設定ポイントを使用する。
以上の結果から,Topology,Target selection,Command capabilitiesは,集合浸透以外のDERによる熱的リスクを判断できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 02:27:44 GMT)
C-DFF: Concept-Level Diagnostics for Mechanism Parity in Simulation-Based Validation of Autonomous Driving Perception [1.2] 本稿では,ペア実合成評価のための概念レベルのメカニズムパリティ診断である概念決定的特徴忠実度(CDFF)を提案する。
C-DFFは、オフ・ザ・シェルフのセグメンテーションを用いて、エビデンスを共有意味概念空間に投影し、実および合成概念重要ベクトルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:02:43 GMT)
CFL-aware edge design for graph neural solvers of hyperbolic transport [1.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、学習した更新ルールを提供するが、隣人の集約だけでは、情報がどこまで移動すべきかをGNNに伝えない。
局所的なCourant-Friedrichs-Lewy(CFL)信号として輸送の規模を明示することは、GNNが双曲型PDEをモデル化する能力を高めることができるかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:20:20 GMT)
Fear Doesn't Go Viral, It Lingers: Spread, Affect, and Discourse of Food-Fear Content on TikTok [0.9] 我々はTikTokで、毎日の食事と食べ物のコンテンツが拡散し、観客がそれにどう反応するかを調べた。
本研究は, プラットフォームが有害な健康コンテンツを求める場合, ウイルス性に基づく信号ではなく永続性に基づく信号を求めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:17:42 GMT)
PathKGen: Pathology Knowledge Assisted MLLM for Explainable Histopathology [0.9] 病理組織学報告生成のための知識グラフ支援MLLMであるPathKGenを紹介する。
WSI-Benchデータセットの総合的な評価は、PathKGenが従来のSOTAメソッドを上回り、診断的推論を視覚的に直感的なグラフとして明らかにしていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:13:13 GMT)
A Rowhammer attack on Fil-C's software capabilities [0.9] 本稿では,Rowhammer-style Faultsを対象とする理想的な命令型言語に対して,確率論的に小さな操作意味論を提案する。
一般的な確率論的フォールトモデルは、確率をビットフリップに割り当てることで、ローハンマースタイルのフォールトを表現するセマンティクスをパラメータ化する。
ケーススタディでは、プログラム変数を物理メモリ内で十分に離れた位置に配置し、ある変数へのアクセスが他の変数を乱すことがない、よく知られた防御法である物理的分離を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:47:12 GMT)
Task-Directed Spectral Design for Local Quantum Tomography [0.8] プロジェクティブ・フィデリティ・アクセス下での局所純状態トモグラフィーについて検討する。
6ビットの数値実験では、シュミットスペクトルの設計は1つか2つの設定のみを活性化する。
フルステートトモグラフィーでは、テストされた局所状態全体で平均不忠実度が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:11:15 GMT)
Overlap-Aware Sub-hypergraph Pattern Frequencies for Hypergraph-Level Classification [0.8] ハイパーグラフ全体を分類するには、頂点とハイパーエッジの数が異なる入力の固定長記述が必要である。
頻繁なサブハイパーグラフパターンはそのような記述を提供するが、以前の作業記録は各パターンが存在するかどうかのみである。
重なり合うラベルと、対象のハイパーグラフから受け継いだ2つのパターンハイパーエッジの双対交叉サイズと、各パターンの相対周波数で各ハイパーグラフを表現し、頻繁なサブハイパーグラフマイニングを継続する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:46:01 GMT)
Combinatorial Lock for Trojan-Resilient AI Engines via Hash-Assisted Spectral Filtering [0.8] マルチトリガーバックドア攻撃は、既存のショートカットベースの防御では対処できない。
本稿では,マルチトリガー識別を低減した,トレーニング不要で基準校正されたディフェンスである Combinatorial Lock を提案する。
マルチトリガーディフェンスは、トレーニングフリーで、トリガーオフブロードで、ハードウェアで直接実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:26:13 GMT)
Bounds on polynomial approximations of the discrete logarithm function [0.7] 我々は、離散ログ関数の類似がどの程度うまく近似できるかの有界性を示す、Cupersmith と Shparlinski の古典的な結果を再考する。
すべての$D$に対して、上の上限を$(1+o(1)) cdot sqrt2 D p.$$に改善する。
また、[CS00] 境界を mathbbF_p2$ の $(x, dlog(x)) の形の点数で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 05:13:45 GMT)
Stable Dimensionality Reduction via Isometric Centroid-Encoder [0.7] 本稿では,クラスセントロイドを潜在空間で直接学習する教師付き次元減少フレームワークを提案する。
主にクラス内コンパクト性を促進する既存のセントロイドやプロトタイプベースの方法とは異なり、ICEは潜在クラスセントロイドの相対配置を明示的に規則化している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 19:26:33 GMT)
Sensorimotor behaviour from an untrained brain-and-nerve-cord connectome [0.6] 我々はコネクトームを172,433個のニューロンのスパイクネットワークに変換し、脳モデルの未修正パラメータを公表した。
2つの固定されたルールは、臭気と略奪物が感覚ニューロンを駆動し、運動ニューロンが足を動かします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 19:49:20 GMT)
Hidden Fisher Information in Many-Body Quantum Sensors [0.6] 我々はFisher階層を$F_M(k)$で導入し、これはQuantum Fisherの情報のごく一部をスピンモーメントに最大$k$まで測定する。
低次集合オブザーバに到達できない高階のSU(2)$テンソルセクターに最適な読み出しを転送しながら、多体動学が大きなQFIを保存することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:08:14 GMT)
A Comprehensive Framework for All Stages of Large-Model Training: From Data and Tokenization, through Pretraining, to Post-Training Alignment [0.5] 本稿では,データ,客観的関数,最適化戦略,システム制約,評価,リスクとガバナンスを網羅する統合段階分割と6次元分析フレームワークを提案する。
我々は2017年から2026年までの395のコアリファレンスを体系的にレビューし、クロスステージ効果の概念マップを提示する。
マルチモーダルトレーニングは、トークンライザの設計、トレーニング目標、評価において、純粋テキストパラダイムに構造的な課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 05:09:05 GMT)
Rank-1 Weight-Corrected Trainable Weight Averaging for Out-of-Distribution Detection [0.4] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、トレーニング分布外の入力を識別する。
RankFeat や RankWeight のようなランクに基づく分析は、OOD の過信は特徴空間と重み空間における支配的な低ランク成分と密接に関連していることを示唆している。
トレーニング可能なウェイト平均化 (TWA) をSingular Value Decomposition で抽出した主ランク1の重み成分を補正方向として拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:45:04 GMT)
DRILS: Dependency-based Requirement Change Impact Analysis Using LLMs [0.4] 大規模言語モデル(LLM)は、要件変更の影響分析(CIA)のための有望なソリューションを提供するが、高度な技術で強化された場合の有効性は未定である。
本稿では,LCMに基づく要件変更影響分析のためのエージェントフレームワークであるDRILSについて述べる。
最先端のベースラインよりも優れた性能を示し,87.1%の平均リコール,76.3%の精度,F1スコアの81%を低コストで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 21:17:49 GMT)
Component Pooling Trained Across Orientations for Few-Shot Remote Sensing Scene Classification [0.4] リモートセンシングシーン分類は,少数のラベル付き画像から新規シーンカテゴリを識別することを目的としている。
ほとんどのFSRSSCメソッドは、グローバル平均プーリングによって画像の特徴マップを要約する。
パラメータフリーなコンポーネントプーリングネットワークであるRoCoPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:50:46 GMT)
Approximate Universal Prediction under Interaction [0.3] 我々は、どの近似がフィードバックの生存を保証するかを調査する。
正規化有限-水平因果混合の場合、遷移係数係数は政策確率比となる。
遅延決定と条件付きKL予算を回避不可能な逆履歴確率ペナルティで保護するためのマージンを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:32:00 GMT)
Why Does Structured Output Fail? An Empirical Study of Prompt-Enforced Pydantic Schemas Across Nine LLMs [0.3] ホスト言語モデルからの構造化出力を必要とするパイプラインは、プロンプトにピダンティックスキーマを指定し、応答を検証し、バリデーションが失敗した時に再試行することが多い。
しかし、パイプラインの信頼性は単一の妥当性率によって要約されることが多い。
本稿では,スキーマ整合性障害の微粒な分類法と,モデル応答とピダンティック検証エラーから障害カテゴリを割り当てる決定論的分類法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 23:30:38 GMT)
EdgeDeID: A 0.6B Clinical De-identifier Trained Without Real Patient Data [0.3] EdgeDeIDはデコーダのみのデIDであり、ローカルで実行され、実際の患者テキストなしでトレーニングされる。
3人のLCM教師が合成ノートを書き、1つのラベルがそれらを1つの規約に再注釈し、モデルが見つけた識別子の型付きXMLスキーマを出力することを学ぶ。
100ノートのシンセサイティング・イン・ドメイン・ベンチマークでは0.994マイクロF1に達し、99%のノートに欠落した識別子は残っていないが、8つのオフ・ザ・シェルフ・システムの中で最強の0.857と12%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:20:52 GMT)
HerHealthGPT: An Evidence-Grounded Conversational AI System for Women's Reproductive Health Copy title [0.3] HerHealthGPTは、女性の生殖健康の課題に対処するために設計された、エビデンスベースの会話型AIシステムである。
HerHealthGPTは、検索拡張生成(RAG)、コンテキスト認識の明確化、およびソースバリデーションをインタラクティブなWebインターフェースに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 21:44:56 GMT)
Vulnerability Analysis for Safe Multi-Agent Reinforcement Learning [0.2] 安全マルチエージェント強化学習(SMARL)は、所定の安全制約の下で協調制御政策を学習することを目的としている。
本稿では,エージェントのサブセットの観測を敵が妨害するSMARLに対する推論時観測攻撃について検討する。
我々は,侵入されたエージェントに対する敵対的攻撃を共同で選択する攻撃フレームワークであるMinMax Attackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 02:06:00 GMT)
Schema-Free Text-to-SQL: Learning Enterprise Database Structure from Query Logs [0.2] スキーマドキュメンテーションなしで動作し、代わりに過去のクエリログからデータベース構造を学習する最初のテキストからあいまいなフレームワークを提示する。
解析されたクエリパターンから知識グラフを構築し、ドメイン用語にユーザ質問を基礎付けるエンティティ駆動型グラフRAG検索を導入する。
我々は、組み込みベースの検索において、95.7%の実行妥当性を60.8%と比較し、エキスパートデータエンジニアは、システムの内部展開において70%から10%を優先する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 23:24:54 GMT)
Gender Associations in LLM-Mediated ADHD Self-Diagnosis [0.2] GPT-4oがADHDアソシエーションに応答するかどうかを評価するために、コンテキストアソシエーションテスト(CAT)を適用した。
明示的なキューは一定のADHDサブタイプアソシエーションを一貫して増幅する一方で、暗黙的なキューはプロキシアライメントに近い分布を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:24:11 GMT)
Satellite-derived bathymetry of Arabian Gulf ports under leakage-free validation: a multi-site benchmark of empirical, machine-learning and deep-learning models against 285,000 multibeam soundings, with an outlook for UAE waters [0.1] 衛星由来の浴量測定(SDB)は、ポートのマルチビームサーベイを低コストで補完するものとしてしばしば提案される。
アブダビ沿岸の濁水・浅海・潮流水中で285,619個のマルチビーム音に対してSDBを試験した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:21:19 GMT)
Beyond Prompts: A Systematic Study of LLM-Based Machine Translation Evaluators [0.1] 本稿では,命令設計,数発のデモ,バックボーンモデル選択,マルチステップ設定がスパンレベルおよびランキングに基づくMT評価に与える影響について,系統的研究を行う。
私たちの最も強力な構成は、エラースパン検出や精度、ランキングにおいて、専門家のアノテーションよりも約20倍のコストで専門家レベルのパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:30:59 GMT)
How Geometry Shapes Generative Model Evaluation on Riemannian Manifolds [0.1] 生成モデルの評価は、曲率と寸法が距離と体積の成長を共同で決定するため、幾何学に依存している。
我々のフレームワークは、異なる測地領域にわたって、Wasserstein と MMD の測地、環境、および接空間バージョンを体系的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:22:49 GMT)
Computer Vision Navigation for an Autonomous Vehicle Model Using Reinforcement Learning [0.1] 本研究は、車両模型の速度と操舵角度をシミュレートされた路面内を走行するために制御できる政策を開発する。
アルゴリズムは、シミュレーション環境で訓練され、テストされる。
車両のカメラから画像フレームを受け取り、特徴抽出アルゴリズムを通じてそれらを処理し、ポリシーに投入する。
潜在的な改善は、より複雑なシナリオにおけるシステムの堅牢性を高めるために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:52:59 GMT)
Energy Efficient Lung Tumor Segmentation with a modified CBAM ENet Skip Model [0.1] 肺癌の早期発見と治療計画において肺腫瘍の分節化が重要な役割を担っている。
本稿では,ENetアーキテクチャをリアルタイム推論能力と計算コストの低減に活用する軽量でエネルギー効率のよいモデルを提案する。
我々のモデルは、430,052パラメータのコンパクトなアーキテクチャと0.549 Giga Multiply-Accumulate Operation (GMAC) で0.90812のDSCを実現し、最大10倍の高速化を実現し、UNetの79倍のGMACを必要とし、SegNetの22倍のパラメータを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:06:40 GMT)
V-Representability Beyond Singular Times in Time-Dependent Density Functional Theory: The Hubbard Dimer Case [0.0] 時間依存密度汎関数理論における大域的な$V$-representability問題について検討する。
特異時間が時間依存効果ポテンシャルの非特異性を誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:15:54 GMT)
UniQuery: Unifying Vision Models with a Joint Query Head for Cross-Domain Pedestrian Attribute Recognition [0.0] 属性特異的核融合のためのDINOv3とCLIPを微調整するUniQueryを提案する。
We evaluate UniQuery on the benchmark of the UPAR Challenge 2027 at the WACV 2027 Real-World Surveillance Workshop。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:45:27 GMT)
The Geometry of Limits in ReLU Function Spaces [0.0] 固定アーキテクチャのReLUニューラルネットワークにより実現された関数空間の閉鎖について検討する。
固定スカラー出力ReLUアーキテクチャの非閉性は、必然的にエンフェローアップ残基を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:32:56 GMT)
The Computational Assessment Stack: An Architecture for AI-Native Measurement [0.0] 本稿では,AIネイティブ計測のための計算アセスメントスタック(CAS)を提案する。
評価ライフサイクルの各段階は、その基盤層として統一された計算構成表現を共有する。
伝統的にテスト開発において構成を定義するために使われる記述的散文とは異なり、提案されたアーキテクチャは測定可能な仮定を検査可能とし、その結果を経験的に検証可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:20:30 GMT)
The Coherent State Projection Eigenvalue Theorem [0.0] 射影コヒーレント状態の連続極限に対する固有値定理を証明する。
我々の直感的に魅力的な結果は、連続極限において、射影されたコヒーレント状態は対称性生成作用素の固有状態であるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:31:27 GMT)
Task Format as a Factor in Adaptation: A Controlled Comparison of LoRA and Full Fine-Tuning for Prompt-Safety Classification [0.0] 低ランク適応 (LoRA) と完全微調整との比較を行った。
ラベルだけでトレーニングされたすべてのアーキテクチャやフォーマットにおいて、完全な微調整のリードであるLoRAを2～3pp削減します。
また、トレーニングされたモデルのスコアはドメイン内の8Bよりも高くなりますが、3つのアウト・オブ・ディストリビューションコーパスのうち2つに隠れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:24:54 GMT)
Sybil-Resilient Multi-Drone Exploration of Indoor and Confined Spaces [0.0] Sybil攻撃では、あるドローンが偽のIDを生成します。
これらの偽のチームメイトはフロンティアを主張し、製造されたスキャンを送信する。
実際のドローンは、建物の一部を探索せずに残し、地図に存在しない壁を埋める。
我々は、床の間の開口部を封印するアタッカーを含む5人の調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:35:03 GMT)
Semiclassical dynamics of higher-order squeezing: self-adjoint extensions and coherent returns [0.0] 高次スケージング・ハミルトン群はいくつかの自己随伴実現を持ち、古典的な軌道は有限時間で無限大に達する。
境界振幅とコヒーレント状態の半古典的伝播を通して,これらの拡張問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 00:19:02 GMT)
Segmentation of Moving Objects During Camera Motion Using the OWL Function [0.0] OWLは2つの基本的な視覚運動キューを符号化し、相対的な3D構造の1つの閉形式表現に$L$と$の知覚回転を符号化する。
非回転剛体に属するすべての点は同じ$hatt$を共有しているのに対し、異なる剛体上の点は一般に異なる値を生成する。
OWLの2次元複素形式をベースとして、四元数を用いた3次元移動カメラの枠組みを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:48:05 GMT)
Security evaluation of 6G-oriented and O-RAN networks through targeted attacks [0.0] 本稿では,攻撃者に対してF1ミドルホールインタフェースがアクセス可能な6G指向のO-RANテストベッドに対する攻撃チェーンの評価を行う。
この攻撃は正当なO-DUアソシエーションを妨害し、ユーザプレーントラフィックを傍受する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:04:38 GMT)
RoboJev: An Open Vision-Language Judge for Robot Success Detection [0.0] RoboJev-27Bは、タスクインストラクション、10フレームの操作試行、そして補助カメラから最終フレームを取り出すビジョン言語モデルである。
1回に0.26秒かかり、1回のH100で推測できる。これは1000回の成功予測あたり0.19ドル、GPU時間あたり2.69ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:06:27 GMT)
Ranking Is Not Deciding: Benchmark Shortcuts and Operating-Point Collapse in Query-Time RAG Poisoning Defenses [0.0] 検索した文書がジェネレータに到達する前に表示されるクエリ時間フィルタは、検索強化世代中毒に対する主要な防御である。
この性能は, フィルタの読み方ではなく, 毒物セットの作り方によって予測されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:40:31 GMT)
QuaNAS: Uncertainty-Aware Reuse of Earlier Searches for Query-Efficient Neural Architecture Search [0.0] QuaNASは、同じ検索空間における以前の検索のライブラリを、不確実な信頼性の明示的な知識として扱う。
ガウス過程は、事前の最適度から始まり、各評価がどれだけ信頼されているかを評価するごとに再見積を行う。
これは、スクラッチから始まる5つのNASベースラインに対して、短期訓練目標の2.7倍から3.9倍まで、常に後悔を減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 07:55:55 GMT)
Peer-Relative Trust-Guided Update Screening for Robust Semi-Decentralized Federated Learning under Label-Flipping Attacks [0.0] 信頼と評価のメカニズムは、フェデレートラーニング(FL)における悪意あるクライアントの影響を減少させる
本稿では、信頼信号の運用と、堅牢なバリデーションユーティリティスコアと、方向とノルムに基づく更新品質を組み合わせたピア相対更新スクリーニングを導入する。
この研究は、ブロックチェーンベースの監査層とSDFLのインセンティブ層をフィードできる、実証的に検証されたオフチェーンガバナンスコアを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:14:50 GMT)
Path-Distinguishability Gaps at Fixed Visibility in Noisy Qubit Interferometers [0.0] クビットマーカーを用いた2パス干渉計の完全な到達可能な領域を特徴付ける。
ヘルストロム-最適微分は、少なくとも2つの閉区間で形成され、ギャップによって分離することができる。
明示的なチャネルと時間に依存しないリンドブラッド実現は、ギャップが準備幾何学と進化にどのように依存するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:25:44 GMT)
Patch-Derived or Register Tokens? Comparing Variable-Length Image Tokenizers [0.0] 画像トークンーは、ピクセルを効率的な生成モデリングのためにコンパクトな潜在シーケンスに変換する。
明示的な空間的組織を継承するパッチ由来のトークンと、より要求の多いレジスタトークンの2つの可変長戦略を比較した。
パッチ由来のトークンは極端圧縮条件下では大幅に性能が向上するのに対し,レジスタトークンは中間予算での復元品質が若干向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:37:37 GMT)
PASS Is a Claim, Not an Observation: Mechanical Re-verification of 10 Self-Asserted Fix Claims in a Live Multi-Agent Audit Layer [0.0] 我々は、特権調整エージェントから10個の自己保証コードレベルの修正クレームを機械的に再検証した。
これら10の主張は179の調整放送のコーパスから抽出された。
重要な発見:再検証に十分な情報を提供するクレームの中で、50%が識別子+コールサイトチェックを失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:29:26 GMT)
Optimizing Physical Neural Networks through Device Variable Selection [0.0] 物理ニューラルネットワーク(PNN)は、エネルギー効率のよいニューラルネットワークを実現するために、エレクトロニクス、光学、および関連する領域におけるデバイス物理を利用する。
我々は、信号と入力変数間のルーティングをトレーニング可能なパラメータとして扱うことにより、壊れた同型PNNから出現するネットワークアーキテクチャを利用する。
このアプローチは、物理変換のデバイスレベルのチューニング性を拡張し、システムレベルでは、無視できる追加の推論オーバーヘッドを伴うPNNの表現性の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:02:06 GMT)
Open-World Law-to-Action: Vision-Language Priors and Touch for Parts with Hidden Physics [0.0] オープンワールド・ロー・ツー・アクション(L2A)について紹介する。
視覚言語モデル(VLM)は、各可動部に対して、その動き、その動きの法則、そしてそれをロックするものを提案する。
ロボットは、一方向または二方向に動く部分について、ベイジアン線形回帰(英語版)によってオンラインで各部の法則を同定し、見えない部分や動きがターゲットをロックする仮説を保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 14:41:14 GMT)
OneCodeReviewBench: Typed Decisions for Code Review and Search [0.0] 12のプログラミング言語とYAMLにまたがる1,968の合成ケースであるOneCodeReviewBenchを紹介します。
明示的なコントラクトはランタイムの仮定、ソーススコープ、回答基準を指定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 01:40:29 GMT)
Network Topology Does Not Matter: The Breakdown of Classical Consensus in LLM Populations [0.0] 大規模言語モデル(LLM)では分散コンセンサス理論が失敗することを示す。
その結果,LLMは観察された意見の包みの外側を更新することにより,凸性に体系的に違反することがわかった。
以上の結果から,マルチエージェントの熟考が集団妄想を予測的に飽和させる重大な展開リスクが浮かび上がった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 20:11:34 GMT)
Memory or a Clock? Auditing a Memory Advantage in XLand-MiniGrid with Seeds, Maps and Evaluation Noise Apart [0.0] LSTMエージェントは、XLand-MiniGridタスクにおいて、メモリフリーエージェントを25ポイント上回る。
約10対の種子が最終成功の10点差を検出することが判明した。
明らかなメモリのアドバンテージは、時間を知ることのアドバンテージです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:28:20 GMT)
MOTIO: Agentic Skill Engineering for Reality-Grounded Humanoid Loco-Manipulation [0.0] MOTIOは、通常のヒューマンアクションビデオ、現実的な3Dアセット、モーションレファレンス、再利用可能なロボットスキルを、実行可能なヒューマノイド・ロコ操作プログラムに変換するエージェント・スキル・エンジニアリング・システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:55:00 GMT)
Learning Goal-Conditioned Subgoals through Frozen Hierarchical World Models [0.0] 推論は自己回帰的なハイレベルロールアウトを保持するが、ハイレベルな候補最適化を必要としない。
我々は,H-JEPAで分散された共有遅延HWMチェックポイントに対して,このアプローチを評価する。
一般的な評価プロトコルでは、キューブでは70.4%、Push-Tでは48.7%、FourRoomでは100.0%、Visual AntMazeでは71.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 00:12:57 GMT)
Learning Dexterous Manipulation: Hands, Simulators, Training, and Evaluation [0.0] このサーベイは、それを試みる学習ベースの113の手法をカバーしている。
また、動作中の手、トレーニング中のシミュレーター、結果の報告方法もカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:26:18 GMT)
LENS: Likelihood Evaluation and Neighbor Smoothing for Attribute-Based Person Retrieval on Unseen Cameras [0.0] 属性に基づく人物検索は、セマンティック属性のバイナリクエリから監視画像をランク付けする。
共通のパイプラインは、クエリまでのL1距離でギャラリーイメージをランク付けする。
蒸留機を用いたDINOv3モデルとCLIPモデルを組み合わせたLENSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:48:40 GMT)
Krylov geometry and optimal recovery under uncertain coherent noise [0.0] 観測されていない角度のコヒーレント回転からの回復は、符号化とノイズの校正の両方に依存する。
物理連鎖は、補正可能な誤差振幅を、その最初の状態依存歪みから分離する。
スペクトル周波数と校正周波数が共通の周波数の整数倍数である場合、モーメント陽性はこれを正確に有限の最適化に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:14:30 GMT)
Induced Bell-CHSH observables in the Fewster-Verch measurement scheme [0.0] サマーズ=ワーナーの定理は、場の量子論の真空が、ウェッジの相補的なベル-CHSHの不等式を極大に破ることを示している。
Fewster-Verch測定フレームワーク内で演算子レベルを明示的に実現する。
我々は、マヨラナプローブへの局所結合によって誘導される可観測物として、自由マヨラナ場の2コトミックベル可観測物を1+1$次元で得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 16:24:07 GMT)
How Robust Are CNNs and Vision Transformers for Alzheimer's MRI Classification Across Datasets? [0.0] 深層学習モデルは、MRIによるアルツハイマー病の分類に有望な結果を示している。
本稿では,事前処理と評価を標準化したマルチデータセット・ベンチマーク・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 03:11:02 GMT)
Helstrom geometry with time-dependent spectral calibration [0.0] コーンズ距離がブロッホ・ボール・トレース・メトリクスを最大2/$まで再現する有限スカラー・クビット・スカラースペクトルトリプルを導入する。
我々はこれらのリンクの時間依存性の変動を分析し、キュービットのダイナミクスとは無関係に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:40:20 GMT)
FormBench: A Benchmark for Fine-Grained Retrieval in Formulation Patents [0.0] 技術文書から正確な化学情報を取得するためのモデルをテストするためのプラットフォームであるFormBenchを紹介する。
FormBenchには55,352のクエリと、それぞれ1Mのパスを持つ2つの検索コーパスがある。
商用APIエンコーダ(OpenAI,Voyage)、オープンソースエンコーダ(Nomic, GTE-large, Qwen3-Embed)、タスク適応微調整(TAPT)の10種類のモデル構成を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 03:35:31 GMT)
Five Architectures, One Shared Space Cross-Model Representational Alignment Without Weight Merging [0.0] 内部設計が異なる5つのフリーズモデルが、アクティベーションのみで関連付けられるかどうかを問う。
5つのモデルが同じテキストをどう構成するかという統計的に堅牢な対応を見出す。
次に、評価可能なタスクで5つのモデルの中から選択するルータをサポートするかどうかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 06:52:49 GMT)
Exact operator bounds on Leggett-Garg violations [0.0] Leggett-Garg不等式は、異なるタイミングで測定された相関が歴史上の正の関節確率分布を持つかどうかをテストする。
負の固有値重みにLG違反を関連付ける普遍的境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 04:07:15 GMT)
Exact Unlearning After Data Curation [0.0] 生のレコードを削除することで、その選択を変更でき、以前除外された例を認めることができる。
将来の削除回数の制限は、どのレコードがまだトレーニングに入ることができるかを正確に特定する。
このバウンダリを使用して、繰り返し削除された後に修正可能なトレーニング統計の要約を構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 03:51:17 GMT)
EnerGNN: Learning Optimization-Compatible Energy Functions for Exact Constrained Combinatorial Inference [0.0] EnerGNNは完全なバイナリ構成でエネルギー関数を学習するフレームワークである。
混合整数プログラミング(MIP)により、明示的な厳密な制約の下でそれらを最小化する。
EnerGNNは100%実現可能な準最適解を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 21:43:59 GMT)
Efficient Block Encodings of Vibrational Hamiltonians [0.0] 分子振動のシミュレーションは量子化学における量子コンピューティングの有望な応用として現れつつある。
振動ハミルトニアンの第二量子化$n$モード表現をブロックエンコードするための新しい戦略を開発する。
我々はBlock-Invariant Symmetry Shift法を振動ハミルトニアンに拡張し,LCU 1ノルムの低減と回路全体のコストの低減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 17:00:54 GMT)
EEGBiFormer: Real-Time EEG Attention Classification via Hybrid CNN-Transformer with EEG-Informed Auditory Protocol Validation [0.0] 本稿では,注意状態のリアルタイムバイナリ分類のためのハイブリッドCNN-TransformerモデルであるEEGBiFormerを提案する。
タスクベースのEEGデータセットを集めるために、カスタムアナログのフロントエンド取得ボードが設計され、構築された。
訓練されたモデルは、脳波インフォームドオーディオプロトコルを出力し、焦点状態の信頼度によって聴覚刺激を客観的にランク付けするためにさらに使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:10:46 GMT)
Dephasing-powered open quantum-dot battery [0.0] 本稿では,局所デファス化を利用したオープン量子電池の簡単な実現法を提案する。
セットアップは、一方の端で三重量子ドット鎖が熱貯水池に結合され、反対側の点が強く変形して高エネルギー貯蔵素子を形成する。
局所的なデファスティングは、この高励起状態を発生させ、高エルゴトロピック効率の非平衡定常状態へと自律的に駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 02:46:29 GMT)
Deep catastrophic-risk-aware reinforcement learning [0.0] エクストリームバリュー理論(EVT)は、条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)最適化のためのアプローチである。
極度リスクに関する観測が不十分な場合,EVTは神経政策のトレーニングに実用的な代替手段を提供することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 05:26:19 GMT)
Decision-aware validation of zero-noise extrapolation in QAOA optimization landscapes [0.0] 4から6キュービットのMaxCutに対する量子最適化アルゴリズム(QAOA)の深さ1のシミュレーションでは、各サンプルランドスケープは平均二乗誤差(MSE)と選択されたグリッドの理想的な後悔の両方をもたらす。
我々は、残差バイアスが平均風景を並べ替えるバイアス経路と、リチャードソンが有限ショットノイズを増幅する分散経路とを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 01:17:06 GMT)
Data Governance for Generative and Agentic AI : Technology, Law, Economics, and Security [0.0] この本は、情報を取得し、生成し、推論し、記憶し、行動するシステムのための統一的なガバナンスフレームワークを開発する。
11の章と8の付録は、全ライフサイクルにわたって3つの学際的なレンズ技術、法律、経済学を統合している。
各章はインド法と機関に固定され、比較的かつ横断的な視点を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:03:57 GMT)
Curriculum-Driven Deep Reinforcement Learning for Autonomous Far-Range Rocket Landing [0.0] 本稿では,遠距離航法と高精度着陸の両方を習得するための総合的なカリキュラム駆動型深部強化学習フレームワークを提案する。
計算処理の不要なオーバーヘッドを低減し、以前の定式化の限界に対処する再設計された報酬関数を導入する。
利用可能な10万回の結果は、提案された政策の99.98%の成功率、評価条件下でのベースラインの68.31%を報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 19:57:44 GMT)
Controlling transport with structured long-range hopping [0.0] 長距離ホッピングを補助する最寄りホッピングを有する1次元不規則鎖の輸送について検討した。
均一な長距離ホッピング振幅の存在下での近接ホッピングは、弱い障害の領域における非局在化を強く抑制する。
特に, 長距離ホッピング振幅にランダム性を導入することにより, 強抑制された非局在化の低次規則を解消できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 01:51:40 GMT)
Competing Fault Histories in Lattice-Surgery Decoding [0.0] 距離3のマージ分割回路では、単一ゲート断層は3つの完全症候群上のリセット/リードアウトペアと競合する。
これらの決定を変えることは、低騒音では有害であり、高騒音では有益である。
これらの結果は、有限ノイズデコードトレードオフを特定の物理チャネルに接続し、論理パリティ性能の予測にその説明がどこまで使えるかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 10:35:08 GMT)
Communication Complexity of Integer Matrix Singularity [0.0] 我々は、有界な量子下界$(minn3/2sqrtklog n,n2log(nk))$とランダム化された上界$O(n2mink,log(k+log n))$を証明する。
証明では整数証人と局所的な桁エンコーディングを組み合わせ,上行プロトコルは短いメッセージを使ってモジュールカーネルの関係を持ち上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:01:29 GMT)
Clustering of High-Dimensional Human Gene Score Data for Target Cell Classification [0.0] 目的は、ヒト遺伝子スコアデータセットと選択されたヒトキナーゼ遺伝子データセットが、同じ769個の特徴セットを用いて分析した場合に、同じ数のクラスタを示すかどうかを検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 08:17:54 GMT)
ArchGuard-APR: Architecture-Constraint-Aware Multi-Agent Program Repair Using Repository Graphs and Execution Feedback [0.0] ArchGuard-APRは、決定論的リポジトリ分析、不変なリポジトリグラフ、明示的なアーキテクチャプロファイル、グラフガイド付きコンテキスト検索、ロールベースの修復オーケストレーション、パッチ・ポリティクス、独立した実行フィードバック、プロバイダのコスト管理、標準的ソースフリーエビデンスを統合する、アーキテクチャ対応の修復プロトタイプである。
本研究は, 実証実験ではなく, 探索的ペア実現可能性試験により実施したパイプラインの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 18:48:32 GMT)
Agent-to-Agent Synthetic Social Engineering on the Web [0.0] シンセティック・ソーシャル・エンジニアリング(SSE)は、AI受信者の信頼性、権威、義務に対する反応を利用して、認定された目的から振る舞いをリダイレクトすることを目的としている。
本研究では,アクタ,偽装表現,候補影響経路,エビデンスや許可境界,応答,結果とを接続する運用フレームワークを開発する。
限定的な事前合意によって43.3%から96.7%に無許可の要求が増加したが、受諾者は支持された決定を維持し、許可は変わらなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 02:59:12 GMT)
Admissible Subspaces for the Collective Haar Twirl: Schur-Weyl Classification and Heredity under Tensor-Factor Reduction [0.0] 量子プライベートブロードキャスト(textsfQPB)は、量子メッセージが一度暗号化され、複数の受信者にブロードキャストされ、ローカルで復号化されるかどうかを問う。
フルテンソルパワー空間 (mathcal H_dotimes t) は一般にtextsfQPB には適さないことを示す。
Schur-Weyl双対性を用いて、集合 Haar twirl (mathcal T) が持つすべての部分空間 (mathcal Ssubseteqmathcal H_dotimes t) を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 09:11:38 GMT)
A quantum k-nearest neighbors implementation using magnitude-aware comparisons [0.0] いくつかのアルゴリズムは、量子KNN(QKNN)を解くために類似度を計算する方法を考案した。
本稿では,L2ノルムの異なるベクトル間のユークリッド距離計算を可能にする実用的な量子符号化手法を提案する。
同等のメソッドよりも理解と実装が簡単で、キュービットが少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 15:29:06 GMT)
A Reverse-Gold Theorem: Positive-Data Identification by Substrate-Bounded Contrastive Learners [0.0] ゴールドの定理は、学習者が正の表現だけで超有限クラスの任意の言語を識別できないことを示している。
我々は異なる形状の肯定的な結果を証明する。
我々は、置換可能な文脈自由言語 citepclarkeyraud2007 の仮説と準正則クラス citepheinz2010,hayashikamigaito2025 の仮説をインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 11:36:43 GMT)
A Model-Theoretic Formalization of AlKhwaremis ilm alfaraid [0.0] まず、指定されたクラスにおけるすべての継承構成が有理線型等式と不等式からなる有限系として表現可能であることを示す。
次に、異なるクレークタント座標を持つ固定次元継承構造 Vd を定義する。
Vd の完全一階理論 Td は構成によって完備であることが示され、継承に関連する断片の決定可能性と明確に区別される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Oct 2026 12:03:15 GMT)