論文の概要: Orcaella: Hybrid Fault Tolerance with Client-Selectable Finality Latency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04789v1
• Date: Mon, 06 Jul 2026 08:25:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:30.087004
• Title: Orcaella: Hybrid Fault Tolerance with Client-Selectable Finality Latency
• Title（参考訳）: Orcaella: クライアント選択型ファイナリティレイテンシによるハイブリッドフォールトトレランス
• Abstract要約: 1-RTTの安全性に16%,2-RTTの安全性に54%,2-RTTの安全性に22%のレプリカを許容するコミットパスが見つかった。 また, 4-message-delays で f_abc n-3f-2c の持続的破壊を許容する, より回復力のあるコミットパスが存在することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.697264248028476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classical partially synchronous state machine replication, as in PBFT, tolerates f Byzantine replicas among n at least 3f+1 using three communication steps per request. Recent protocols such as Minimmit achieve two-message-delay decisions under stronger size assumptions, notably n at least 5f+1 when any silent replica must be counted as a potential equivocator. Hydrangea and Kudzu treat mixed Byzantine and crash faults, focusing on providing a fast-path under optimistic conditions while maintaining a fall-back commitment path similar to PBFT. In this paper, we also consider a mixed model, but focus on studying the fault tolerance of the 2-message-delay commit. For this, we prove a tight bound of n at least 5f+3c+1. Extending this result, we also show that there exists a more resilient commit path that allows an extra f_abc < n-3f-2c alive-but-corrupt faults at 4-message-delays. Core liveness is claimed in executions with at most f equivocators; if this regime is violated (e.g., AbC-induced forks), the protocol enters synchronous recovery, where only the resilient-path safety guarantee is preserved. As a result, for f=16, c=6, and n=99, we obtain a commit path that tolerates 22% of replicas failing for liveness, 16% equivocating for 1-RTT safety, and 54% equivocating for 2-RTT safety.
• Abstract（参考訳）: PBFTのように古典的な部分同期状態マシン複製は、要求毎に3つの通信ステップを使用して、少なくとも3f+1の n 個のビザンチン複製を許容する。 ミニムミットのような最近のプロトコルは、より強い大きさの仮定の下で2つのメッセージ遅延決定を達成している。 HydrangeaとKudzuは、ビザンティンとクラッシュ断層の混在を扱い、PBFTと同様のフォールバックコミットメントパスを維持しながら、楽観的な条件下で高速パスを提供することに重点を置いている。 本稿では、混合モデルについても検討するが、2-message-delayコミットの耐障害性の研究に焦点をあてる。 このために、少なくとも 5f+3c+1 の n の強有界を証明できる。 この結果を拡張することで、4-message-delaysでのf_abc < n-3f-2cの持続的破壊を許容する、より回復力のあるコミットパスが存在することを示す。 この規則が違反した場合(例えばAbCが引き起こしたフォーク)、このプロトコルは同期リカバリに入り、レジリエントパスの安全性のみが保証される。 その結果,f=16,c=6,n=99では,生きたままのレプリカの22%,1-RTTの安全性は16%,2-RTTの安全性は54%を許容するコミットパスが得られた。

関連論文リスト

• Steering Under Compression: Dose-Response, Capability Cost, and Failure Asymmetry in Quantized LLMs [0.0]
  推論時ステアリングは、パラメータ修正なしで大きな言語モデルの振る舞い制御を可能にする。 トレーニング後の量子化により、デプロイメントのメモリと計算コストが削減される。 重量のみの量子化下での活性化ステアリングを系統的に研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-06T08:41:42Z)
• Cross-Session Decomposition Attacks: Scaling Risk and Intent-Aligned Retrieval Defense [49.05879299987137]
  言語モデリングの損失の低減は、より有用なモデルを生み出します。 本研究は,このメカニズムの安全性について,独立した相互作用を通じて,良質なサブクエリが要求され,後に禁忌の対象へと再帰される,エンフクロス・セッション分解攻撃(enmphcross-session decomposition attack)における研究である。 我々は、この設定をEmphcompositional safety riskとして定式化し、条件付きリスク-転送境界を証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-28T05:39:29Z)
• Security evaluation of quantum distance-bounding protocols via semidefinite programming [5.663956920055689]
  量子距離バウンディングプロトコルでは、検証者が証明者が真と物理的に近接していることを確認する。 離散可変QDBに対して,ガウス攻撃モデルから推定された攻撃成功確率を報告する。 私たちが検証した離散可変プロトコル全体では、最高の1ラウンドDF攻撃はすべてのプロトコルで同じ確率(1/2$)で成功するが、MFは明確にプロトコルを分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-15T05:53:24Z)
• What Survives When You Compress a Recursive Reasoner for the Edge? [15.460381731793975]
  再帰的推論モデルは、潜伏状態を繰り返し更新することで、数百万のパラメータだけで複雑な構造化タスクを解くことができる。 攻撃的な圧縮は局所的な予測を保存するが、グローバルな推論を損なう。 我々は,この損傷とその回復を予測できるラベルのない信号として,フル精度推論経路に類似した搬送軌道の忠実さを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-25T00:47:15Z)
• Hierarchical Certified Semantic Commitment for Byzantine-Resilient LLM-Agent Collaboration [30.310793549183117]
  本稿では,BFTにインスパイアされたプロトコルH-CSC(Hierarchical Certified Semantic Commitment)を紹介する。 H-CSCはBFT対応バケット(0.31から2.04度)に低角偏差でコミットし、意図したようにBFTを超えるラウンド(n3f+1)の100%を中止する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-05T14:35:58Z)
• When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning [60.714416943748866]
  シングルストリームの自己回帰インターフェースでは、同じトークンがモデル状態を更新し、不可逆的な公約を構成する。 そこで我々は,Side-by-Side (SxS) Interleaved Reasoningを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-05T02:59:58Z)
• When the Model Said 'No Comment', We Knew Helpfulness Was Dead, Honesty Was Alive, and Safety Was Terrified [19.134202394422285]
  大規模言語モデル(LLM)は、人的価値に応じて、有用で、無害で、誠実(HHH)でなければならない。 既存の作業では、SFT(Supervised Fine-Tuning)とMoE(Mixture-of-Experts)を使用してLCMを調整している。 破滅的な忘れ込みを軽減し、推論信頼性を向上させる2段階フレームワークであるAlignXを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-07T05:52:57Z)
• Stop Rewarding Hallucinated Steps: Faithfulness-Aware Step-Level Reinforcement Learning for Small Reasoning Models [59.6715047267181]
  小さな推論モデル(SRM)は、特に中間的推論ステップにおいて幻覚を起こす傾向がある。 オンライン強化学習に基づく既存の緩和手法は、結果に基づく報酬や粗粒度の連鎖評価に依存している。 本稿では、プロセス報酬モデルから、明示的な忠実度報酬を通じてステップレベルの監視を導入する、Fithfulness-Aware Step-Level Reinforcement Learning (FaithRL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-05T17:15:12Z)
• Certifiable Safe RLHF: Fixed-Penalty Constraint Optimization for Safer Language Models [7.422627253922975]
  我々は,大規模コーパスでトレーニングされたコストモデルであるCertifiable Safe-RLHFを導入し,セマンティックグラウンドの安全性スコアを割り当てる。 適切にスケールされたペナルティにより、二重変数更新の必要性を排除し、安全制約の実現性を保証することができる。 経験的評価により、CS-RLHFは、名目や脱獄のプロンプトに対して、最先端のモデル応答よりも5倍効率が高いことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-03T21:24:41Z)
• Short Paper: Accountable Safety Implies Finality [10.589723476970443]
  ビザンチン・フォールト耐性(BFT)状態機械複製(SMR)コンセンサスプロトコルについて、2つの重要なデシラタが研究されている。 説明責任の安全性が最終性を意味することを示し、その結果、以前の結果を統一する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T17:58:38Z)
• Minimax Instrumental Variable Regression and $L_2$ Convergence Guarantees without Identification or Closedness [71.42652863687117]
  インストゥルメンタル変数(IV)回帰の非パラメトリック推定について検討した。 固定IV解に収束できる新しいペナル化ミニマックス推定器を提案する。 ラックス条件下での推定値に対して強い$L$誤差率を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-10T18:08:49Z)
• Tight Second-Order Certificates for Randomized Smoothing [106.06908242424481]
  また、ガウス的ランダムな滑らか化のための普遍曲率的境界が存在することを示す。 この新たな証明書の正確性を証明することに加えて、SoS証明書は実現可能であり、したがって厳密であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T18:03:45Z)
• FastLR: Non-Autoregressive Lipreading Model with Integrate-and-Fire [74.04394069262108]
  我々は,全てのターゲットトークンを同時に生成する非自己回帰(NAR)リップリーダーモデルであるFastLRを提案する。 FastLRは最先端のリップリーダーモデルと比較して10.97$times$のスピードアップを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-06T08:28:56Z)
• Second-Order Provable Defenses against Adversarial Attacks [63.34032156196848]
  ネットワークの固有値が有界であれば、凸最適化を用いて$l$ノルムの証明を効率的に計算できることを示す。 認証精度は5.78%,44.96%,43.19%であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-01T05:55:18Z)

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。