論文の概要: ATLAS: Constitution-Conditioned Latent Geometry and Redistribution Across Language Models and Neural Perturbation Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17663v1
• Date: Sun, 19 Apr 2026 23:26:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.626646
• Title: ATLAS: Constitution-Conditioned Latent Geometry and Redistribution Across Language Models and Neural Perturbation Data
• Title（参考訳）: ATLAS: 言語モデルとニューラル摂動データ間の構成制約付き潜時幾何学と再分配
• Abstract要約: 構成条件付きポストトレーニングは、モデルが学習した表現幾何学の構造化摂動として分析することができる。 グラフ, モデル, 基板間の構成による隠れ状態構造をトレースする, 幾何学第一のプログラムATLASを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constitution-conditioned post-training can be analysed as a structured perturbation of a model's learned representational geometry. We introduce ATLAS, a geometry-first program that traces constitution-induced hidden-state structure across charts, models, and substrates. Instead of treating the relevant unit as a single behaviour, neuron, vector, or patch, ATLAS tests a local chart whose tangent structure, occupancy distribution, and behavioural coupling can be measured under system change. On Gemma, the anchored source-local chart captures 310 / 320 reviewed source rows and all 84 / 84 reviewed score-flip rows, but compact exact-patch sufficiency does not close, so the exportable unit is the broader source-defined family. Freezing that family, we re-identify a target-local realisation in an unadapted Phi model, where the fully adjudicated confirmatory contrast separates with AUC 0.984 and mean gap 5.50. In held-out ALM8 mouse frontal-cortex perturbation data, the same source-defined family receives support across 5/5 folds, with mean held-out AUC 0.72 and mean fold gap 4.50. A multiple-choice analysis provides the main boundary: nearby target-local signals can appear without source-faithful closure. The resulting correspondence is not coordinate identity, site identity, or a target-side mediation theorem. It is geometric recurrence under redistribution: written constitutions can induce recoverable latent geometry whose organisation remains detectable across model and substrate changes while its local coordinates, occupancy, and behavioural expression shift.
• Abstract（参考訳）: 構成条件付きポストトレーニングは、モデルが学習した表現幾何学の構造化摂動として分析することができる。 グラフ, モデル, 基板間の構成による隠れ状態構造をトレースする, 幾何学第一のプログラムATLASを紹介する。 関連するユニットを単一の行動、ニューロン、ベクター、パッチとして扱う代わりに、ATLASは、システムの変化の下で、接地構造、占有分布、行動結合を測定することができる局所チャートを検査する。 Gemmaでは、アンカーされたソースローカルチャートは310 / 320のレビューされたソース行と84 / 84のレビューされたスコア-フリップ行をすべてキャプチャするが、コンパクトな正確なパッチ効率は閉鎖されないため、エクスポート可能なユニットはより広いソース定義ファミリである。 適応しないPhiモデルでは,AUC 0.984と平均ギャップ5.50と完全適応された確認コントラストが分離される。 ホールドアウトALM8マウス前頭皮質摂動データにおいて、同じソース定義ファミリーが平均ホールドアウトAUC 0.72と平均フォールドギャップ4.50と5/5倍の支持を受ける。 多重選択解析は、主な境界を与える: 近傍の標的局所信号は、ソースを忠実に閉ざすことなく現れる。 結果として生じる対応は、座標アイデンティティ、サイトアイデンティティ、あるいはターゲット側メディエーション定理ではない。 記述された構成は、局所的な座標、占有、行動的表現のシフトの間、モデルおよび基質の変化に対して組織が検出可能な、回復可能な潜在幾何学を誘導することができる。

関連論文リスト

• Curvature-Aware Radius Shrinkage for Adaptive Nearest Neighbor Classification [52.452902154360565]
  CARSANNは、局所的な幾何学的複雑さに応じて各地区の空間的支持を適応する幾何学駆動のフレームワークである。 70以上の実世界のOpenMLデータセットの実験は、CARSANNが標準の$k$-NNで一貫して改善されていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-27T19:19:07Z)
• CrossProjection: Geometric Grounding Beyond Viewpoint Change in Architectural Drawings [13.010314444320384]
  CrossProjectionは、視覚言語モデルがコンポーネントのアイデンティティを保持し、不均一なビューにわたって幾何学を外部化するかどうかをアンカーグラウンドで診断する。 分類的判断、候補選択、自由点、線、領域のローカライゼーションを通じてマッチング、登録、幾何学的グラウンドを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-01T06:51:38Z)
• SASGeo: Stability-Aware Semantic Map Localization for GNSS-Denied UAVs -- A Framework and Synthetic Proof of Concept [0.0]
  sasは、永続的な構造を通して環境を表現するセマンティックマップローカライゼーションフレームワークである。 sasは意味的アライメント、グラフのエビデンス、特徴安定性と地理的特異性、明示的な肯定的/矛盾的/未知の観察、曖昧な修正の完全性を無視する。 予備実験は実飛行航法を検証せず、むしろ、構造的意味幾何学が制御された横方向の摂動の下で位置を識別できることを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-07T16:57:43Z)
• CuBAS: Information Geometric Curvature-Based Adaptive Sampling for Supervised Classification [52.452902154360565]
  CuBASは、教師付き分類における適応データ選択のための情報幾何学的フレームワークである。 ラベル付きデータセットは統計多様体と見なすことができ、局所曲率は2階と1階の観測されたフィッシャー情報の比率で推定され、データの分布の幾何学的複雑さを忠実にエンコードする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-03T09:36:02Z)
• SCAPO: Self-Supervised Category-Level Articulated Pose Estimation from a Single 3D Observation [54.98864436812187]
  本稿では,1つのRGB-D観測から標準幾何,剛部分セグメンテーション,関節ピボット,軸,調音状態を推定する自己教師型フレームワークを提案する。 合成および実調音オブジェクトデータセットの実験により、SCAPOは、一貫した部分構造と正確な調音パラメータを復元し、全ての自監督ベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-01T09:04:49Z)
• Architecture-Aware Explanation Auditing for Industrial Visual Inspection [1.3054033103300278]
  本稿では,自然読出仮説に基づくアーキテクチャを考慮した説明監査プロトコルを運用する。 WM-811Kウェハマップ(9クラス、172k画像)の3列のゼロフィル摂動プロトコルの下では、ViT-Tiny + Attention RolloutはDeletion AUC 0.211をSwin-Tinyの0.432-0.525に対して取得する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-14T01:48:00Z)
• Beyond Spatial Compression: Interface-Centric Generative States for Open-World 3D Structure [55.17771962316751]
  現在の3Dトークンは、表現を空間圧縮として扱うが、コンポーネントの所有権とアタッチメントの妥当性は暗黙的に残す。 我々は、トークン化がパッシブ圧縮コードではなく操作状態を構成する、インターフェイス中心の生成状態という別の視点を定式化する。 我々は、この定式化を、C2LT-3D(Component-Conditioned Canonical Local Tokens)でインスタンス化し、表現を標準局所幾何学、パーティション条件付きコンテキスト、およびリレーショナルシーム変数に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-11T12:09:28Z)
• Curvature-Aware PCA with Geodesic Tangent Space Aggregation for Semi-Supervised Learning [52.452902154360565]
  GTSA-PCAは主成分分析の幾何学的拡張である。 曲率認識と測地的整合性を統合されたスペクトルフレームワークに統合する。 以上の結果から,GTSA-PCAは次元減少に対する統計的および幾何学的アプローチの原則的ブリッジとして位置づけられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-20T20:36:36Z)
• SpatialEvo: Self-Evolving Spatial Intelligence via Deterministic Geometric Environments [75.60795462502949]
  SpaceEvoは3D空間推論のための自己進化型フレームワークである。 16の空間推論タスクカテゴリを明示的な幾何学的検証規則で定式化する。 注釈のない3Dシーンをゼロノイズのインタラクティブなオラクルに変換し、モデルコンセンサスを客観的な物理的フィードバックに置き換える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-15T17:59:12Z)
• LAG-XAI: A Lie-Inspired Affine Geometric Framework for Interpretable Paraphrasing in Transformer Latent Spaces [1.3788139387418392]
  本稿では,埋め込み空間内の構造的アフィン変換としてパラフレージングをモデル化する幾何学的フレームワークであるRAG-XAIを紹介する。 Sentence-BERTでエンコードされた、ノイズの多いPIT-2015 Twitterコーパスの実験は、"線形透明性"現象を明らかにしている。 このモデルは、非線形ベースラインの効果的な分類能力(AUC 0.8405)の約80%を捕捉し、絶対精度の限界降下と引き換えに明確な解釈性を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-07T17:02:21Z)
• Quantum-Inspired Geometric Classification with Correlation Group Structures and VQC Decision Modeling [0.5039813366558307]
  本稿では、相関群構造(CGR)、コンパクトなSWAPテストに基づく重複推定、選択的変分量子決定モデリングを統合した幾何駆動型量子インスピレーション型分類フレームワークを提案する。 CGRは特徴をアンカー中心の相関近傍に整理し、非線形で相関重み付き表現を生成する。 Credit Card Fraudデータセット(0.17%)では、Delta + VQCパイプラインが約0.85マイノリティリコールを約1.31%の警告レートで達成し、ROC-AUC 0.9249とPR-AUC 0.3251をフルデータセットで評価している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-02T11:50:29Z)
• Cascade-Aware Multi-Agent Routing: Spatio-Temporal Sidecars and Geometry-Switching [0.0]
  スケジューラは負荷とフィットネスを最適化するが、木のようなグラフとサイクリックグラフで障害がどのように伝搬するかのモデルがない。 我々は、この観測可能性ギャップをオンライン幾何学制御問題として定式化する。 時空サイドカーは、どの幾何学が現在のトポロジーに適合するかを予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-17T20:10:16Z)
• Do Foundation Models Know Geometry? Probing Frozen Features for Continuous Physical Measurement [0.0]
  視覚言語モデルは、それらのテキスト経路が表現できないような幾何学を符号化する。 ロラ微調整(r=16, 2,000枚)は、このギャップを6.5度に縮める。 これらの知見は、単一の凍結したバックボーンがマルチタスク幾何学的センサーとして機能することを可能にした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-06T16:48:27Z)
• Towards a Science of Scaling Agent Systems [79.64446272302287]
  エージェント評価の定義を定式化し,エージェント量,コーディネーション構造,モデル,タスク特性の相互作用として,スケーリング法則を特徴付ける。 協調指標を用いて予測モデルを導出し,R2=0をクロスバリデーションし,未知のタスク領域の予測を可能にする。 ツールコーディネーショントレードオフ: 固定的な計算予算の下では, ツールヘビータスクはマルチエージェントのオーバーヘッドから不均衡に悩まされ, 2) 能力飽和: 調整が減少または負のリターンを, 単一エージェントのベースラインが45%を超えると達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-09T06:52:21Z)
• Robust Self-Supervised LiDAR Odometry via Representative Structure Discovery and 3D Inherent Error Modeling [67.75095378830694]
  そこで我々は,2段階のオドメトリ推定ネットワークを構築し,一連の部分領域変換を推定してエゴモーメントを求める。 本稿では,トレーニング,推論,マッピングフェーズにおける信頼できない構造の影響を軽減することを目的とする。 我々の2フレームのオードメトリーは、翻訳/回転誤差の点で、過去の芸術の状態を16%/12%上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-27T12:52:27Z)
• Contrastive Neighborhood Alignment [81.65103777329874]
  本稿では,学習特徴のトポロジを維持するための多様体学習手法であるContrastive Neighborhood Alignment(CNA)を提案する。 対象モデルは、対照的な損失を用いて、ソース表現空間の局所構造を模倣することを目的としている。 CNAは3つのシナリオで説明される: 多様体学習、モデルが元のデータの局所的なトポロジーを次元還元された空間で維持する、モデル蒸留、小さな学生モデルがより大きな教師を模倣するために訓練される、レガシーモデル更新、より強力なモデルに置き換えられる、という3つのシナリオである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-06T04:58:31Z)
• GELATO: Geometrically Enriched Latent Model for Offline Reinforcement Learning [54.291331971813364]
  オフライン強化学習アプローチは、近近法と不確実性認識法に分けられる。 本研究では,この2つを潜在変動モデルに組み合わせることのメリットを実証する。 提案したメトリクスは、分布サンプルのアウトの品質と、データ内のサンプルの不一致の両方を測定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T19:42:40Z)
• High-Order Information Matters: Learning Relation and Topology for Occluded Person Re-Identification [84.43394420267794]
  本稿では,高次関係とトポロジ情報を識別的特徴とロバストなアライメントのために学習し,新しい枠組みを提案する。 我々のフレームワークはOccluded-Dukeデータセットで最先端の6.5%mAPスコアを大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T12:18:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。