論文の概要: EviTrack: Selection over Sampling for Delayed Disambiguation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19283v1
• Date: Tue, 19 May 2026 03:01:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:09.088271
• Title: EviTrack: Selection over Sampling for Delayed Disambiguation
• Title（参考訳）: EviTrack: 遅延した曖昧さに対するサンプリングの選択
• Authors: Omer Haq,
• Abstract要約: テスト時間推論フレームワークであるEviTrackを導入する。 一致した推論予算では、EviTrackはサンプリングベースベースラインを大幅に上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sequential prediction is challenging in regimes of delayed disambiguation, where early observations are ambiguous and multiple latent explanations remain plausible until sufficient evidence accumulates. Standard approaches based on marginal inference struggle in this setting, either collapsing uncertainty prematurely or failing to recover once informative evidence arrives. We introduce EviTrack, a test-time inference framework that operates over latent trajectories rather than marginal states. EviTrack maintains a set of competing trajectory hypotheses and applies evidence- and likelihood-ratio-based selection to delay commitment until supported by data, drawing inspiration from hypothesis management in multiple hypothesis tracking and track-before-detect. To evaluate this setting, we construct a controlled synthetic benchmark with known latent ground truth that explicitly exhibits delayed disambiguation. At matched inference budget, EviTrack substantially outperforms sampling-based baselines, achieving faster post-disambiguation recovery. These results show that, in delayed disambiguation regimes, moderate trajectory-level selection is more effective than increasing sampling coverage, highlighting selection over sampling as a key principle for reliable sequential inference.
• Abstract（参考訳）: 初期の観察が曖昧で、十分な証拠が蓄積されるまで複数の潜伏した説明が妥当なままであるような、遅延した曖昧さの体制において、逐次予測は困難である。 この環境での限界推論に基づく標準的アプローチは、不確実性を早期に崩壊させるか、情報的な証拠が到着したら回復できないかのいずれかである。 テスト時間推論フレームワークであるEviTrackを導入する。 EviTrackは競合する軌道仮説の集合を維持し、データによってサポートされるまでコミットメントを遅らせるためにエビデンスと確率比に基づく選択を適用し、複数の仮説追跡と追跡前検出における仮説管理からインスピレーションを得ている。 この設定を評価するために、遅延曖昧さを明確に示すために、既知の遅延基底真理を持つ制御された合成ベンチマークを構築した。 一致した推論予算では、EviTrackはサンプリングベースベースラインを大幅に上回り、曖昧さの回復を高速化する。 これらの結果から, 遅延曖昧化機構においては, サンプリング範囲の増加よりも中程度の軌道レベルの選択が有効であることが示唆され, 信頼性の高い逐次推論の鍵原理として, サンプリングによる選択が強調された。

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