論文の概要: TRW: TRACE-RealWorld---An Auditable Consistency Contract for World Models as Materialized Views
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.21910v1
- Date: Fri, 24 Jul 2026 02:31:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-27 20:58:57.033812
- Title: TRW: TRACE-RealWorld---An Auditable Consistency Contract for World Models as Materialized Views
- Title（参考訳）: TRW:TRACE-RealWorld--物質的視点としての世界モデルに対する可聴整合契約
- Abstract要約: TRACE-RealWorldは、物理世界の変化に対して実行可能な実体的なビューを維持するという、コアデータ管理の問題に対処する。
データ管理のコントリビューションは、実体化された予測に対するコミットメントレベルの妥当性の抽象化である。
作業は、マテリアライズド・ビューのメンテナンス、適応ストリーム同期、トランザクションのリカバリ、サガ、データの鮮度、および証明に基づいて直接構築される。
- 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: TRACE-RealWorld addresses a core data-management problem: maintaining an actionable materialized view over a continuously changing physical world when reads of the base state are priced, delayed, heterogeneous, and fallible. Its data-management contributions are a commitment-level validity abstraction for materialized predictions; consequence-conditioned adaptive view maintenance; transaction-style, dependency-scoped compensation for commitments invalidated after authorization; and append-only provenance supporting exact replay. The work builds directly on materialized-view maintenance, adaptive stream synchronization, transaction recovery, sagas, data freshness, and provenance. The end-to-end Flood-SAR evaluation treats sensing as physical data acquisition and measures freshness, verification cost, stale reads, recovery scope, restoration failure, and replayability through six pre-registered questions with held-out seeds. The contribution is therefore not a new predictive model, but a consistency, recovery, and accountability contract for deploying learned world representations as operational data systems.
- Abstract（参考訳）: TRACE-RealWorldは、基本状態の読み込みが価格設定され、遅延され、不均一で、フォールブルであるときに、連続的に変化する物理世界にわたって実行可能な物質化されたビューを維持する、中心的なデータ管理問題に対処する。
データ管理のコントリビューションは、実体化された予測に対するコミットメントレベルの妥当性の抽象化、結果条件付き適応的なビューメンテナンス、承認後に無効化されたコミットメントに対するトランザクションスタイルの依存性スコープによる補償、正確なリプレイをサポートする追加のみの証明である。
作業は、マテリアライズド・ビューのメンテナンス、適応ストリーム同期、トランザクションのリカバリ、サガ、データの鮮度、および証明に基づいて直接構築される。
エンドツーエンドのFlood-SAR評価では、物理的なデータ取得としてのセンシングを扱い、更新性、検証コスト、古い読み込み、回復範囲、復元障害、再生可能性を測定する。
したがって、コントリビューションは新しい予測モデルではなく、学習された世界表現を運用データシステムとしてデプロイするための一貫性、回復、説明責任契約である。
関連論文リスト
- COSMO: Consensus-Driven Shift Modulation for Source-Free Domain Adaptation [79.43842208099619]
ソースフリードメイン適応(SFDA)は、ソースデータなしでラベルなしのターゲットドメインにソーストレーニングされたモデルを適用する。
VLM誘導型SFDAを標本単位の信頼性割当問題として定式化する。
本稿では,専門家から専門家への指導を協調適応に置き換えるために,COSMO(Consensus-Driven Shift Modulation)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-05T09:10:30Z) - Mnemosyne: Agentic Transaction Processing for Validating and Repairing AI-generated Workflows [0.764671395172401]
エージェントトランザクション処理は、宣言された実行可能な制約セットCの下で決定論的入力をパスするまで、生成されたアクションを信頼できない提案として扱う。
MnemosyneのATPは、追加のみのトランジションログ、有効状態のプロジェクション、依存性の安全な補償、アクティブなコミットレコードを備えたランタイムである。
再現可能なアーティファクトは、9つのファルシフィケーションテストを対象とする違反を拒絶し、有効な作業は6%以下のオーバーヘッドで認め、局所的な修復は、グローバルな再計算よりも桁違いに少ない操作を編集する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-30T23:33:16Z) - Concept Drift Adaptation Using Self-Supervised and Reinforcement Learning In Android Malware Detection [9.493071661387596]
逐次的決定問題として,デプロイメント時間メンテナンスをモデル化する時系列適応型メンテナンスフレームワークを提案する。
ポリシー最適化コントローラは、検出器状態に基づいて低コストの保守動作を選択する。
その結果、RLコントローラは強力なコスト認識適応戦略を提供することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-22T23:49:30Z) - IMPACT-CYCLE: A Contract-Based Multi-Agent System for Claim-Level Supervisory Correction of Long-Video Semantic Memory [73.22944697933603]
既存のパイプラインは不透明でエンドツーエンドの出力を生成し、検査の中間状態は公開しない。
IMPACT-Cycleは,マルチモーダル反復クレームレベルのメンテナンスとして,長時間ビデオ理解を再構築するマルチエージェントシステムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-22T03:03:33Z) - WOMBET: World Model-based Experience Transfer for Robust and Sample-efficient Reinforcement Learning [8.729531978655737]
ロボット工学における強化学習は、しばしばデータ収集のコストとリスクによって制限される。
先行データを共同で生成・利用するフレームワークであるtextitWorld Model-based Experience Transfer (WOMBET) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-10T04:57:54Z) - CoreEval: Automatically Building Contamination-Resilient Datasets with Real-World Knowledge toward Reliable LLM Evaluation [38.14943360647566]
データ汚染は、自然言語処理タスクにおけるLLM評価の公平性にとって重要な課題である。
実世界の知識でデータを自動的に更新する戦略である textbfCoreEval を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-24T08:44:29Z) - From Physics to Machine Learning and Back: Part II - Learning and Observational Bias in PHM [52.64097278841485]
物理インフォームドモデリングとデータストラテジーによる学習と観察バイアスの導入は、モデルを物理的に一貫した信頼性のある予測へと導くことができるかを検討する。
メタラーニングや少数ショットラーニングなどの高速適応手法をドメイン一般化手法とともに検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-25T14:15:43Z) - AMLgentex: Mobilizing Data-Driven Research to Combat Money Laundering [1.6830247282478483]
マネーロンダリングは、不正資金を合法経済に移すことによって組織犯罪を可能にする。
ラダーダラーは監視を逃れる 確認されたケースは稀で 組織はグローバル取引ネットワークの 断片しか見ていない
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-03T15:28:09Z) - Inconsistency Handling in Prioritized Databases with Universal Constraints: Complexity Analysis and Links with Active Integrity Constraints [2.4622211579286133]
本稿では,普遍的な制約を備えた一貫性のないデータベースを修復・クエリする問題を再考する。
我々は対称的な差分修復を採用しており、削除と事実の追加の両方を一貫性の回復に利用することができる。
より単純な否定的制約と、事実の削除のみに基づいて定義された、既存の最適修復の概念が、よりリッチな設定に適切に拡張可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-06T09:17:56Z) - WiCE: Real-World Entailment for Claims in Wikipedia [63.234352061821625]
We propose WiCE, a new fine-fine textual entailment dataset built on natural claim and evidence pairs from Wikipedia。
標準クレームレベルのエンターメントに加えて、WiCEはクレームのサブ文単位に対するエンターメント判断を提供する。
我々のデータセットの真のクレームは、既存のモデルで対処できない検証と検索の問題に挑戦することを含んでいる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-02T17:45:32Z) - Relational Action Bases: Formalization, Effective Safety Verification,
and Invariants (Extended Version) [67.99023219822564]
我々はリレーショナルアクションベース(RAB)の一般的な枠組みを紹介する。
RABは両方の制限を解除することで既存のモデルを一般化する。
データ対応ビジネスプロセスのベンチマークにおいて、このアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-12T17:03:50Z) - OR-Net: Pointwise Relational Inference for Data Completion under Partial
Observation [51.083573770706636]
この作業はリレーショナル推論を使って不完全なデータを埋めます。
本稿では,2つの点での相対性理論をモデル化するために,全関係ネットワーク (or-net) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-02T06:05:54Z)
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。