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なぜこのサイトを作ったのか
私たちそれぞれが個別にAIを使って情報収集し、同じような3行要約を作るたびに、世界中で膨大な電力と計算リソースが消費されています。 本プロジェクトは、あらかじめ広範な情報を取得・集約しておくことで、個別のAI実行回数を減らし、地球環境（GPU/TPU負荷）に配慮した効率的な情報収集を目指す実験的なダッシュボードです。
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円形・ダイアディック畳み込み誤差の構造
- Hadamard変換で円形畳み込みを近似すると高速だが、DFT置換により体系的な代数誤差が発生することを示した
- 誤差が常に打ち消される入力・出力位置や、誤差作用素の階数がほぼフルで零空間は対数次元しかないことを明らかにした
- ランダムフィルタ平均では誤差は単一のアラインメント指標で記述でき、一般には出力エネルギーを漸近的に約2倍へ増やすと示した
Action: Hadamard変換で畳み込みを近似する実装では、DFT版との誤差評価ベンチマークを追加し、零誤差となる条件やアラインメント指標を検証してください。
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立場表明：量子プログラム生成は確率的スケーリングより妥当性を優先すべき
・量子回路生成において、モデル規模の拡大だけで推論能力が十分に向上するというスケーリング仮説の適用は不適切だと主張している。
・量子回路は厳密な数学的制約に従う必要があり、未検証データで学習すると構文は学べてもヒルベルト空間上の物理的意味を捉えにくい。
・後段のフィルタリングでは有効回路の希少性に対処しづらいため、検証器中心の生成設計や制約を組み込んだアーキテクチャが重要だと提案している。
Action: 量子回路生成を扱う場合は、生成後検証に頼らず、制約充足・トポロジーマスク・シンボリック検証を生成ループへ組み込む設計を試作する。
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医療データの解釈可能な分類のための移植可能な閾値ベースフレームワーク
・医療AIにおけるブラックボックス性の課題に対し、Bernoulli Naive Bayesと教師ありχ^2ベースの二値化を組み合わせた、解釈可能なルールベース分類手法を提案。
・連続値特徴量から臨床転帰との関連を最大化する閾値を抽出し、Pima DiabetesでAUC 0.800、Wisconsin Breast Cancerで0.984、Heart Failure Predictionで0.919を達成。
・Brier scoreやcalibration intercept/slope、beta calibrationで確率校正も評価し、ソフトウェアなしでも再現可能な推論手順を示して臨床現場での信頼性と実用性を訴求。
Action: 連続値をχ^2で二値化する前処理とBernoulli Naive Bayesを組み合わせた分類パイプラインを試作し、AUCと校正指標を含めて既存モデルと比較してください。
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正則性を考慮した確率的MGDAと適応的な衝突回避更新方向制御
・多目的学習における確率的MGDAの収束が遅い原因を、ミニバッチ雑音による勾配方向バイアスと衝突回避方向の連続性の観点から解析した
・衝突回避方向は一般にはヤコビアンに対して1/2-Hölder連続だが、追加の正則条件下ではLipschitz連続に改善できることを示した
・この性質を利用するMoRe法を提案し、非凸設定での収束率をÕ(T^-1/4)からÕ(T^-1/2)へ改善し、実験でも有効性を確認した
Action: 多目的・マルチタスク学習を実装しているなら、既存のstochastic MGDA系更新に対して、勾配競合が大きい場合はCA方向、小さい場合は固定重み線形スカラー化へ切り替える設計を検証してください。
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AIトレーディング：テクニカル市場分析のための大規模言語モデル評価
・GPT-4 Turbo、Claude 3 Opus、Gemini 1.5 Pro、Llama 3 70B、FinGPTを対象に、テクニカル市場分析能力を比較評価した研究。
・OHLCVからのローソク足パターン認識、BUY/SELL/HOLDの方向性シグナル生成、バックテスト、財務レポート理解を定量指標で検証した。
・GPT-4 Turboは汎用モデル中で高いリターンとSharpe比を示し、FinGPTも特化学習により競争力を持つ一方、数値ハルシネーションやレンジ相場での不安定さが課題とされた。
Action: OHLCV入力から売買シグナルを生成するLLM評価パイプラインを実装し、Sharpe比・最大ドローダウン・F1で自社データに対する再現検証を行う。
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qZACH-ViT：再帰的帰属安定化最適化を備えた量子化対応の内在的説明可能モデル
・医療画像分類向けに、CLSトークン不要・位置埋め込み不要のZACH-ViTを拡張し、量子化対応かつパッチ単位で内在的説明を出せる qZACH-ViT と、説明の安定性を高める RASO を提案。
・MedMNIST 7データセット・各クラス50枚・10シードの計280実験で、混合精度 INT8 版 qZACH-ViT は FP32 ベースラインを全データセット平均で上回り、RASO 併用で平均改善幅がさらに増加。
・INT8 変換後も予測一致率 99.9751%、説明マップの類似度も非常に高く、モデル容量は 70% 縮小、CPU 推論は最大 2.39 倍高速化しており、実運用しやすい説明可能モデルとして有望。
Action: 医療画像や小規模データ分類タスクで、既存ViTをINT8量子化した場合の精度・説明安定性・推論速度を、qZACH-ViT/RASOの評価軸（予測一致率、説明マップ類似度、CPU速度）に合わせて再現比較する。
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超平面から超楕円体へ：線形モデルと単一量子ビット混合状態の二値分類モデルにおける内在的解釈可能性の特徴づけ
・標準的な線形二値分類モデルと、単一量子ビット混合状態モデルの解釈可能性を比較している。
・線形モデルが超平面を学習するのに対し、単一量子ビット混合状態モデルは「超楕円体」を学習する幾何学的対応があると示している。
・量子機械学習の初学者向けに、幾何学的バイアスや特徴量重要度の違いをわかりやすく説明し、教育用途も意識した内容になっている。
Action: 線形分類器と楕円体ベース分類器の違いを理解するため、まず通常のロジスティック回帰の決定境界を可視化し、その後この論文の幾何学的対応を踏まえて比較メモを作成する。
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確率的リセット経路探索：グラフ経路上のカスケーディングバンディットにおける経路レベル後悔
・既知の有向グラフ上で、未知の辺成功確率のもとソースからゴールまでの経路を毎エピソード選ぶ Stochastic Reset Pathfinding（SRP）を提案し、辺の失敗で開始点にリセットされる問題を定式化している。
・SRP はオープンループ最適方策を持つため組合せカスケーディングバンディットとして扱え、Log-Dijkstra を用いた PathUCB と PathTS を提案し、PathUCB に対して経路単位の後悔境界を示している。
・量子ネットワークや DAG、グリッド、Erdos-Renyi グラフでの実験では PathTS の実性能が高い一方、敵対的事例では収束失敗の可能性もあり、実用上は有力だが理論的注意が必要と結論づけている。
Action: 経路探索やネットワーク制御を扱う開発者は、UCB/Thompson Sampling ベースの経路選択器として SRP の前提を自分の問題設定に当てはめ、まずは PathUCB と PathTS の比較実験を小規模グラフで再現するとよい。
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COVID-19後に経済的に脆弱になったのは誰か？ MEPSデータを用いた人口レベルの機械学習分析
・2019年と2021年のMEPSデータを用い、自己負担医療費が世帯収入の10％を超える状態を「高い経済的負担」として、COVID-19前後の医療費負担の変化を分析した。
・貧困状態、保険加入状況、処方薬支出が医療費の経済的脆弱性と強く関連し、2021年には脆弱な集団で負担増の兆候が見られた。
・ロジスティック回帰に加えランダムフォレストや勾配ブースティングを用いた結果、パンデミック前のモデルはパンデミック後データでも性能低下が小さく、主要な予測因子は比較的安定していた。
Action: MEPSのような表形式公衆衛生データに対して、説明可能なロジスティック回帰と木系モデルを比較し、時系列をまたぐ予測性能の劣化を検証する再現分析パイプラインを作成する。
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LLM4EHR：大規模言語モデルによる臨床時系列と医療イベント系列のアラインメント
- ICUのEHRに含まれる医療イベント列と時系列データの共有された時間構造を活用する臨床基盤モデル「LLM4EHR」を提案。
- ドメイン適応したLLMとTransformerベースの時系列エンコーダを組み合わせ、正則化付きコントラスト学習でイベント埋め込みと時系列表現を時間的に整合させる。
- 下流の臨床予測タスクで競争力のある性能を示し、k-shot適応によって新しいコホートへ転移可能な時系列埋め込みを学習できることを実証。
Action: 臨床時系列を扱う基盤モデル設計の参考として、EHRイベント列と時系列の時間整合を前提にした対照学習パイプラインを自社データで試作し、既存表現学習手法と比較検証する。
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関連と無関係：TransformerのAttentionのくりこみ群解析
・TransformerのAttentionを、学習済みMLP残差スタックの固定点に対する摂動として捉え、RG（くりこみ群）理論で「relevant / marginal / irrelevant」かを判定する枠組みを提案。
・相関長の長いMarkov連鎖ではAttentionは強くrelevantで、MLPでは埋められない損失差を改善し、1層目で表現の有効ランクが大きく跳ね上がる相転移的な挙動を示す。一方、相関長の短い場合はirrelevantで、最終的な損失や固定点幾何はMLPとほぼ同じ。
・効果の大半は最初のヘッド（L0H0）が担い、長相関では低速モードを選択的に保持するが、短相関では全モードをより速く減衰させる。Attentionの有効性はアーキテクチャ自体ではなく、データ生成過程のスペクトル構造に依存することを示した。
Action: 長短の相関長を持つ合成系列データを用意し、MLPとTransformerで有効ランク・各層/各ヘッド寄与・モード減衰スペクトルを比較する再現実験を実装してください。
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ループ型Transformerのためのループ横断KV圧縮：Looped Latent Attention
・重み共有されたループ型Transformerでは、推論時に各ループごとに個別のKVキャッシュが必要だが、そのループ方向の変化は低ランク構造を持つことを示した。
・提案手法LLAは、K/Vを潜在表現として圧縮保存し、注意計算時にのみ各ループのKVを再構成する後処理型キャッシュCodecで、既存の量子化や最終ループ再利用より高性能だった。
・H200上では4kコンテキスト時のバッチ容量を32から768へ拡大し、長い数理推論ではオンポリシー微調整により精度改善と無回答削減も確認された。
Action: ループ型または再帰型Transformerを扱う推論基盤で、KVキャッシュのループ軸に対するSVDベース圧縮と遅延再構成のプロトタイプを作成し、メモリ削減率と生成品質を比較評価する。
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ロバストなピークコスト制約付き強化学習
・軌道中の最大コストを抑えつつ期待報酬を最大化する、ピークコスト制約付き強化学習（RP-CRL）を扱っている。
・通常のCMDPと異なり、ピークコスト制約付きMDPでは双対ギャップがゼロにならない場合があることを示し、さらに遷移ダイナミクスのずれに対するロバスト化を導入している。
・代理最適化と積分確率距離に基づくロバスト価値推定法を提案し、制約違反をε以内に抑えつつ元問題と同等のロバスト報酬を達成できることを示している。
Action: 安全制約が重要な強化学習案件では、累積コストではなく最大違反コストを制約とする定式化を検討し、Lagrangian法の双対ギャップ有無を検証した上でロバスト評価を組み込む。
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ADS-C：分類のためのアンチ蒸留サンプリング
- 分類モデルに対するモデル蒸留攻撃を防ぐため、確率出力に入力依存の摂動を加えるADS-Cを提案し、トップ1予測を必ず維持する制約付きで防御を実現。
- 従来の直接適用では、分類器の過信傾向により防御が効かない領域と急激に性能劣化する相転移があり、教師モデルの精度を先に損ねやすいことを示した。
- ADS-Cは教師精度を一切落とさずに蒸留後の学生性能を大きく低下させ、確率出力を使う攻撃者の利得を硬ラベル攻撃以下に逆転させる。
Action: 確率ベクトルを返す分類APIを提供している場合、トップ1不変制約つきの出力摂動を導入できるか検証し、蒸留耐性と既存精度への影響をオフライン評価してください。
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ポリソムノグラフィEEG信号からの睡眠時無呼吸分類のための深層学習アプローチ
・小児のマルチチャネルEEGを用いて、睡眠時無呼吸を自動検出するための深層学習手法を比較した研究。
・Vision TransformerやGraph Attention Networkを、生波形・STFTスペクトログラム・コヒーレンスグラフ・TDA特徴など複数表現で評価し、TDA特徴＋Vision Transformerで最高AUC 0.750を達成。
・年齢・性別・AHI重症度・睡眠段階ごとに性能差があり、EEGベースのスクリーニングの有望性と臨床導入上の課題の両方を示した。
Action: EEG時系列分類タスクに対して、生波形だけでなくTDA特徴やスペクトログラムを含む複数表現でベースラインを作成し、ViT系モデルとの性能比較を行う。
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インペインティングの洞察：フォトリアリスティックな摂動でVisual XAIを高度化する
・画像向けXAIで使われる摂動ベース手法は、画素を単色で置き換えるなどの方法により不自然なサンプルを作りやすい
・この論文はLIMEを調整し、生成的インペインティングを用いて元のデータ分布により整合する写実的な摂動画像を生成する
・その結果、可視アーティファクトやOODの問題を減らし、画像説明の品質向上を目指している
Action: 既存のLIMEベース画像説明パイプラインに対して、マスク領域を単色置換する方式と生成インペインティング方式を比較し、説明の安定性とモデル応答差分を評価してください。
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拡散モデルはスコア関数の非感度性にもかかわらず正確な混合重みを回復する
・スコアベース生成モデルは多峰性分布の各モードを表現できても、混合重み（各モードの比率）を正しく学べないことがあるという謎を解析している。
・中間ノイズ段階のスコアが混合重みに関する情報を持つ場合、最終的な生成サンプルから混合重みを高精度に復元できることを示し、その指標としてDSSI（Diffusion Score Sensitivity Index）を提案している。
・ガウス混合で理論保証を与え、ノイズスケジュール次第で感度低下やモード増幅が起こること、また感度が重み復元性能を予測できることを実験で示している。
Action: 既存の拡散モデル学習パイプラインにDSSIの計測を追加し、ノイズスケジュール変更時の混合比率再現性を評価してください。
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マルチエキスパート合意機構に基づくサーバーレス環境向けオートスケーリング手法
・サーバーレスのオートスケーリング課題に対し、関数依存グラフを用いたボトルネック特定と需要予測を組み合わせたフレームワークを提案。
・MLP・LSTM・CNNの予測結果を性能重み付きアンサンブルで統合し、コールドスタートとコストも考慮してスケールアップ・ダウン・維持を判断。
・実ワークロード実験では高い予測精度と予測誤差の改善、さらに複数の料金モデルでコスト削減を示した。
Action: サーバーレス基盤を運用しているなら、関数依存関係の可視化と短期負荷予測を組み合わせたオートスケーリング検証環境を作り、既存ルールベース制御と精度・コストを比較する。
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キャッシュを意識したプロンプト圧縮：LLM APIキャッシュのための二層コストモデル
・LLM運用で使われる「プロンプトキャッシュ」と「プロンプト圧縮」は相互作用があり、クエリごとに圧縮結果が変わる手法はキャッシュ再利用を壊してしまうことを示した。
・Anthropic Sonnet 4.6では約3,500トークン付近に閾値を持つ二層キャッシュ構造が観測され、理想的なキャッシュ前提ではなく実測ヒット率を含むコスト設計が重要だと分かった。
・提案手法CAPCはクエリ非依存圧縮とキャッシュ維持制約を組み合わせ、LongBench-v2や実運用ワークロードでコストを大きく削減しつつ品質をほぼ維持した。
Action: 自社のLLM API呼び出しで、固定プレフィックス長・キャッシュヒット率・圧縮率を計測し、クエリ依存圧縮が本当にROIを生むかを二層キャッシュ前提で再評価する。
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再帰的ハーネス自己改善
・モデルとハーネスの共進化を前提に、推論時の補助機構であるハーネスを将来の学習データ生成源として最適化する「Harness-in-the-loop learning」の重要性を提起
・提案手法RHIは、エージェントループをプロンプトレベルで記述したハーネスを、過去の改訂履歴に対するペアワイズ評価で反復改善し、少ない更新回数・低計算コストで実行トレース品質を向上
・金融・ロボティクス・薬学の30種の合成ML研究タスクで、低推論コスト設定でも性能上限を大きく引き上げ、最大推論設定を上回りつつ最大60%の推論コスト削減を達成した
Action: 自社のエージェント基盤で使っているプロンプト型ハーネスを版管理し、実行トレースの品質指標とタスク成功率を比較するペアワイズ評価ループを試作して、少数回の自動改善で性能とコストがどう変わるか検証する
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小規模言語モデルのためのコルモゴロフ＝アーノルドネットワーク
・KANを小規模言語モデルのFFN代替および解釈可能性の観点から評価し、多くのエッジが有効だが一部の低活動エッジは削減しても損失増加が小さいことを示した。
・ただし、圧縮性や閉形式近似のしやすさは低容量のgrid-2基底に強く依存し、KAN一般の性質ではないことが確認された。
・BabyLMやBLiMP、Wikitext-103などで比較した結果、KAN系は一部でMLPを上回るものの、総合的には品質・ベンチマーク性能・レイテンシで強いMLPベースラインに一貫した優位はなかった。
Action: 既存の小規模LLMでKAN系FFNを試す場合は、MLP/SwiGLUとの同条件比較を行い、解釈性監査の価値が性能低下や実装複雑化に見合うかを先に検証する。
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統計アルゴリズムの公開検証可能な証明書
・学習アルゴリズムの結果が妥当であることを、非対話的かつ公開可能な形で検証する新概念 pvCSV（Publicly-Verifiable Certificates of Statistical Validity）を提案。
・学習者は仮説 h と証明書 π を公開し、各ユーザーは自分の分布に基づいて、その仮説の妥当性を効率的に判定できる。
・適応的 Statistical Query（SQ）アルゴリズムに対する構成を示し、k 回の適応的問い合わせに対して標本複雑性 O(log k) を達成し、SQ モデルにおける可能性と限界も議論している。
Action: 統計的学習結果の第三者検証が必要な ML パイプライン向けに、非対話的証明書を付与する設計や、SQ ベース手法への適用可能性を調査する。
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実現可能性から望ましさへ：パーソナライズされたオンデバイス旅行日程生成のための Plan, Learn, Adapt（PLA）フレームワーク
・旅行日程生成における「制約を満たす実現可能性」と「利用者嗜好に合う望ましさ」を両立するため、Plan・Learn・Adapt の3段階フレームワークを提案。
・軽量プランナ群で実現可能な候補を作成し、ペア比較から Bradley-Terry 報酬モデルを学習、さらに端末上で実現可能性を保ったまま局所改善する構成。
・100%以上の実現可能性を維持しつつ人手比較で67.8%の勝率を達成し、実運用では旅程完了率を91%改善、平均109.9msの低遅延を実現。
Action: 制約付き推薦や経路最適化機能を持つアプリでは、候補生成・嗜好学習・局所改善を分離したPLA型パイプラインを試作し、まずはペア比較データ収集と軽量報酬モデルの検証を進める。
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厳格なルールと柔軟な嗜好：個人向け荷造りチェックリスト生成のための推論・学習・最適化の橋渡し
・航空旅行の荷造りに対し、規制・依存関係・荷物容量といったハード制約を守りつつ、個人の好みを反映する3段階フレームワークを提案。
・手法は、記号的推論による初期チェックリスト生成、ユーザーの追加・削除行動からの嗜好学習、CP-SATによる制約付き最適選択で構成される。
・604件の旅行シナリオで高い再現率・順位性能・制約充足率を示し、実運用アプリでもチェックリスト完了数増加と編集時間短縮を達成した。
Action: 制約付き推薦が必要な自社機能に対して、ルールベース生成＋嗜好学習＋CP-SAT最適化の3層構成でPoCを作り、まずはハード制約違反率とユーザー編集量を評価してください。
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因果バンディットのための情報指向サンプリング
- 操作できない変数を含む文脈付き因果バンディットを扱い、既知の因果グラフ上で介入間の情報共有を活用する手法を提案。
- ベイズ的定式化のもとで、因果版Thompson SamplingとInformation-Directed Sampling (IDS) を設計し、エントロピー依存の部分線形regret境界を導出。
- Monte Carlo近似による誤差も理論的に評価し、合成データ実験で既存の因果・非因果ベースラインより高性能であることを示した。
Action: 因果グラフが既知の推薦・施策最適化問題に対して、非操作変数を含む設定で因果TS/IDSを試作し、既存バンディット手法との性能差を検証する。
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継続学習における転移の再考：リプレイベースの実現
- 継続学習では忘却防止が主目的だったが、本研究は将来タスクへの前向き転移を主眼に置いている。
- 転移が成立する条件として、対象タスクに改善余地があること・転移可能な情報が学習中に保持されること・リプレイ元タスクに互換性があること、の3条件を提示した。
- 提案手法TSRは新規タスクに有益なリプレイデータを選択し、低予算設定でも安定性を保ちながら既存のリプレイ手法より前向き転移を改善した。
Action: 継続学習基盤を扱う開発者は、既存の一様リプレイ実装に対してタスク類似度に基づく選択的リプレイ機構を試作し、前向き転移と忘却率を併せて評価する。
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Tencent UNI-REC Challenge向けデュアルストリーム双線形融合を備えたField-Aware RankMixer
・Tencent UNI-REC ChallengeのpCVR予測向けに、マルチドメイン行動系列と多フィールド特徴を同時に扱うFA-RankMixerを提案。
・ターゲット指向DINで各行動ドメインの興味を抽出し、長い系列では直近興味と過去興味を分離して表現する。
・RankMixerによる深い相互作用学習と浅いMLPを双線形融合し、公式リーダーボードで9位を達成。
Action: 推薦/広告CVR予測を扱う開発者は、行動ドメイン別DIN抽出と深層・浅層表現の双線形融合を既存ランキングモデルに試験導入してオフライン評価する。
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生成モデルは時間を守れるか？ 合成シーケンシャル表データの時間認識評価
・合成シーケンシャル表データの評価では、従来の静的な分布比較だけでは時系列の破綻（時間の逆行、重複、ありえない遷移）を検出できない。
・本研究は、データの時間表現・サンプリング規則性・軌跡依存性・履歴とのスキーマ関係の4特性に基づき、適切な時間的評価指標を選ぶプロトコルを提案した。
・13データセット・8生成モデルで検証した結果、従来評価と時間評価でモデル順位が大きく異なり、時間的忠実性を独立に測る重要性が示された。
Action: 時系列を含む合成データ生成パイプラインに、タイムスタンプ妥当性・個体内ダイナミクス・時変リレーションを検証する時間特化の評価ステップを追加する。
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ASK-NN：自然言語における分布ドリフトを検出する非対称最近傍検定
・LLMの応答に含まれる幻覚や人工的テキストを、プロンプトと応答の隠れ状態分布のずれとして捉える手法を提案している。
・参照サンプル（プロンプトや検索文脈）とクエリサンプル（応答）の長さの非対称性を考慮し、有向k近傍グラフに基づく非対称二標本検定 ASK-NN を導入している。
・有限標本での厳密な平均・分散、漸近正規性、一貫性を示し、人工文検出やLLM幻覚検出で既存のカーネル法・グラフ法と競争力がある。
Action: トークン単位の隠れ状態ベクトルを使い、プロンプトと応答の分布差を検知する ASK-NN ベースの幻覚検出プロトタイプを実装して既存手法と比較する。
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補正付きボルツマン標本化のためのニューラル非平衡ハミルトニアン・モンテカルロ
・非正規化ボルツマン分布からのサンプリングに対し、学習した提案分布を後段で統計補正するNHMCを提案。
・順方向経路と逆方向参照経路の確率比から一般化仕事を定義し、学習時は経路KL低減、評価時は重要度重み・正規化定数推定・MH受理率に利用。
・二重井戸系や格子φ^4で有効性を検証し、経路重なり不足時には重みの退化や低受理率が失敗指標として現れることを示した。
Action: MCMCやBoltzmannサンプリングを扱う開発者は、既存HMC実装に対して「学習済み提案＋非平衡仕事による補正」の適用可能性を検討し、重み退化や受理率で性能評価する実験計画を立てる。
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連合マルチモーダルグラフ基盤モデルに向けて：トポロジー認識型マルチモーダルアラインメントフレームワーク
- プライバシー制約で分散したマルチモーダル属性付きグラフを対象に、連合学習とマルチモーダルグラフ学習を統合する手法FedGAMMAを提案。
- 事前学習では共有・固有表現の分離、最適輸送によるモダリティ整列、トポロジー認識型グラフ融合、クライアント類似度に基づく集約を行う。
- 微調整ではグラフ対応プロンプトと共有プロンプトプールを用い、12データセットで最大12.96%改善、少数ショットでも最大5.71%改善を報告。
Action: 自社の分散グラフデータ基盤に対して、FedGAMMAの事前学習・プロンプト微調整構成をPoC実装し、既存の連合学習手法と性能・通信コスト・プライバシー面を比較評価する。
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系統階層をまたぐ電力負荷予測のベンチマーク：時系列Transformerは既存手法を上回る
・送電系統運用者の制御エリア、低圧配電フィーダー、個別需要家の3種類のデータセットで、複数の系統階層にまたがる短期電力負荷予測ベンチマークを構築した。
・10手法を比較した結果、Transformer系手法が既存手法より一貫して高精度で、予測誤差を6.6〜10.7％削減した。
・長い入力文脈、共変量、継続的再学習が重要であり、複雑なTransformer改良やゼロショット基盤モデルは必須ではないことを示した。
Action: 電力時系列予測タスクで、標準Transformerをベースに長い履歴入力・天候やカレンダー特徴量・定期再学習を組み合わせた比較実験を実装する。
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CardioMeta：人口データとEHRデータをまたぐ糖尿病・高血圧・心血管疾患の較正済みマルチタスク予測
- 糖尿病・高血圧・心血管疾患を同時に予測するマルチタスクモデル「CardioMeta」を提案し、NHANESで学習・時系列検証、MIMIC-IVで外部評価を実施。
- 疾患定義に直結する変数を対応タスクから除外してラベルリークを抑制し、較正済み確率出力やサブグループ信頼性の報告を重視した設計が特徴。
- 時系列検証では良好な性能と較正を示した一方、EHRへのドメインシフトで性能は低下し、限定的なファインチューニングで一部回復した。
Action: 医療予測モデルを実装する際は、ラベルリークを防ぐ特徴量除外ルールと、AUROCだけでなく較正指標（ECE）・外部データ評価を含む検証パイプラインを追加する。
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より深いネットワークなしで高速学習する：効率的なCNN訓練のためのA*着想バッチ選択
・CNN学習で一般的なランダムなミニバッチ選択の代わりに、損失に基づく難易度と再利用ペナルティを組み合わせたA*風スコアでバッチ順序を決めるA*-BSを提案
・MedMNIST-v2の12種類の2D分類タスクで、約22.5万パラメータの軽量CNNにA*-BSを適用し、半数のタスクでResNet-18/50のベンチマークを上回る精度とAUCを達成
・同一アーキテクチャ条件のアブレーションでは全12タスクでランダムシャッフルより優れ、学習時間も短縮され、深いモデルの代替となる計算効率の高い学習戦略を示した
Action: 既存のCNN学習パイプラインに、各ミニバッチの損失履歴と再利用回数を使って優先度を計算するA*-BS風のバッチサンプラを実装し、ランダムシャッフルと収束速度・最終精度・学習時間を比較してください。
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物理情報学習のための学習可能なスプライン表現
・微分方程式の未知場をニューラルネットワークではなく、学習可能なテンソル積Bスプライン展開で直接表現するPI-Splinesを提案。
・PINNの残差ベース学習を維持しつつ、局所性、滑らかさ制御、解析的微分、境界条件の強制付与といったスプラインの利点を活用可能。
・ベンチマーク比較では、同一条件下で標準的な物理情報系手法に対し、特に構造化表現やパラメータ効率が重要な場面で競争力と安定性を示した。
Action: 既存のPINN実装に対して、MLP近似器をBスプライン基底＋学習可能制御点に置き換えた試作を行い、境界条件の実装容易性とパラメータ効率を比較検証する。
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耐障害性深層ニューラルネットワークのための重心（CoG）誘導型重み補正
・安全性重視のDNNにおけるハードウェア／メモリ故障で破損した重みを、各層内の空間的特徴に基づいて補正するCoG誘導手法を提案。
・再学習やアーキテクチャ変更なしで、距離考慮型の補正ルールにより重み故障を検出・修正できる。
・LSTMやCNNでBER 10^-3条件下の耐故障性を大幅改善し、StageNetで最大230倍、MTFNetで6.41倍、ResNet-18で49.55倍、VGG-16で20.79倍の改善を報告。
Action: 推論時の重み故障を想定したフォールトインジェクション評価環境を用意し、既存モデルに対してCoGベースの重み補正前後で精度劣化と耐障害性を比較検証する。
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拡散から反応拡散へ：ハイパーグラフニューラルネットワークにおける過平滑化の力学系的視点
・HGNNの過平滑化を力学系として解析し、メッセージ伝播をハイパーグラフ上の拡散過程として定式化している
・純粋な拡散は表現の識別成分を指数的に減衰させ、Dirichletエネルギーをゼロへ近づけることで表現崩壊を引き起こすと示した
・これを防ぐために反応項を加えたHNRDを提案し、深い伝播でも識別性と安定性を維持できることを理論と実験で示した
Action: HGNNを使う開発では、深層化時の過平滑化対策として反応拡散型の更新則やDirichletエネルギー監視を実装候補に入れる。
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XAI駆動のデータ削減による時系列分類のスケーリング
・時系列分類の計算コスト問題に対し、XAIの特徴量重要度を使って入力データを削減する手法「drXAI」を提案。
・GPU高速分類器Hydraで局所アトリビューションを生成し、グローバル重要度と自動エルボー検出で有効な特徴を選択する。
・実験では80〜90%のデータ削減でも精度をほぼ維持し、ConvTranのような高コストモデルをメモリ制約下でも扱いやすくした。
Action: 既存の時系列分類パイプラインで、前処理としてXAIベースの特徴選択を試し、削減率・精度・学習時間・GPUメモリ使用量を比較検証する。
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AquaAugmentor：水の飲用適性予測のための新しい特徴拡張アルゴリズム
・水の化学属性データを用いて、飲用可能・不可能を分類する機械学習／深層学習手法を評価している。
・低次元データ向けの新規特徴拡張アルゴリズム「AquaAugmentor」を提案し、精度とAUCの改善効果を比較検証している。
・安全な水アクセスの意思決定支援を目的とし、研究者・政策立案者・公衆衛生関係者に有用な知見を提供する。
Action: 既存の水質分類データセットに対して、AquaAugmentorに類似した特徴拡張前処理を実装し、AccuracyとAUCでベースラインモデルとの差分を再現検証する。
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多段階産業プロセスにおける多変量時系列異常検知のための知識支援型マルチグラフ依存学習
・多段階の産業プロセスにおける多センサ時系列の異常検知に向け、プロセス知識を明示的に組み込むマルチグラフ手法を提案。
・データ駆動グラフ1つと、工程構造の知識で制約を加えたグラフ2つの計3種類を構築し、GNNベースで依存関係を表現。
・2つの実データセットで、プロセス知識の導入が異常検知性能を有意に改善することを示した。
Action: 既存のMTAD/GNN実装に対し、設備構成や工程順序を表す知識グラフを追加し、データ駆動グラフとのマルチグラフ学習で精度差を比較してください。
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QUADS：Dual Sidesにまたがる量子化誤差アラインメントによるMoE向けNVFP4強化学習の安定化
- MoE LLMの強化学習ではロールアウト生成がボトルネックであり、NVFP4で高速化できる一方、そのまま適用すると約150ステップで学習が崩壊する問題がある。
- 解析の結果、主因は重み誤差ではなく活性化誤差であり、オンライン再計算される活性化が粗いFP4表現で大きく劣化していた。
- 提案手法QUADSは、学習側の非対称QATと推論側のResidual Activation Compensationを組み合わせ、BF16級の精度を維持しつつ、ナイーブなNVFP4 RLよりpass@1を21.49ポイント改善し、FP8比で約16%高いスループットを実現した。
Action: MoE RLパイプラインで、学習側は重みのみをfake-quantizeする非対称QAT、推論側は高誤差チャネル補正付きの活性化補償を試し、BF16/FP8/NVFP4のlog-prob差分とthroughputを比較検証する。
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発振型ニューラルネットワークによる数独解法のためのグラフ彩色アプローチ
・数独をグラフ彩色問題として定式化し、発振型ニューラルネットワーク（ONN）で解く手法を提案している。
・既存のグラフ彩色ソルバを計算コストの低い形に改良し、数独の制約を満たすための追加項を導入している。
・4×4ではほぼ完全な精度、9×9でも未知マス数が異なる条件で高い精度を示し、既存のHNN/ONN手法を上回った。
Action: 数独制約をグラフ彩色へ写像する実装を試作し、既存のHopfield系ソルバと精度・計算量を比較してください。
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線形自己注意を持つトランスフォーマーによる単回帰タスクの閉形式解のインコンテキスト学習
・単回帰問題に対して、線形自己注意を持つTransformerがインコンテキストに最小二乗推定を学習できる構成を示した。
・従来よく議論される勾配降下ベースの実装ではなく、Layer Normalizationを使って閉形式解（解析解）を近似的に得る点が特徴。
・目的出力を最小二乗推定にした実験では、L1正則化付きで学習したTransformerが主にこの実装を利用する例を示している。
Action: 線形回帰の玩具データで、LayerNormあり/なし・L1正則化あり/なしのTransformerを比較し、勾配降下的振る舞いと閉形式解近似のどちらを学習しているか検証する。
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ビッグデータK-meansクラスタリングのためのデータネイティブな大域最適化
- K-means の基礎問題である MSSC の NP-hard 性に対し、大規模データ全体を直接最適化せず、有限ランダムサンプル上の代理目的を使って大域探索する Big-means++ を提案。
- サンプルごとに異なる経験的景観を渡り歩く flowing-incumbent 戦略、幾何級数的にサンプルサイズを変える shaking、多エージェント非同期探索により、局所解脱出と安定した高品質解の獲得を狙う。
- 22データセット・11手法との比較実験で、有効性・計算効率・頑健性を示したと報告している。
Action: 大規模クラスタリング基盤を扱う開発者は、既存の K-means / MiniBatchKMeans と比較できるように、サンプリング切替・状態継承・多エージェント探索を備えた Big-means++ 風の検証プロトタイプを作成する。
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ContinuityBench：マルチプロバイダLLMルーティングにおけるステートフル・フェイルオーバーのベンチマークとシステム研究
- LLM運用ではAPI可用性が高くても、障害時に会話履歴が失われるとユーザー体験が大きく損なわれる問題を指摘
- 会話継続性を測る新指標CPRとCLOを提案し、履歴転送によるステートフルなマルチプロバイダ・フェイルオーバー方式を設計
- 750件の評価で提案方式は99.20%のCPRを達成し、ステートレス方式のほぼ0%を大きく上回り、非同期指数バックオフ＋ジッターの重要性も示した
Action: マルチLLMルーティング基盤に会話履歴の引き継ぎ機構を実装し、CPRとCLOを計測できる障害試験を継続的に回す。
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確率的基本図モデリングのための半パラメトリック枠組み
・交通密度と流量・速度の確率的関係を表すSFDに対し、物理制約を満たしつつ柔軟性も持つ半パラメトリック手法を提案
・条件付き流量分布のモーメントに対する制約をパラメータ化へ変換するモーメント一致方程式を導出し、位置尺度分布族で一意解を保証
・実データ評価で既存手法より高い確率予測精度と不確実性推定性能を示し、特に渋滞状態で有効
Action: 交通予測や時系列モデリングを扱う開発者は、物理制約付きの確率回帰モデルとして本手法のモーメント制約設計と位置尺度分布での実装可能性を検討する
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（MPO）^2：行列積演算子に基づく多変量多項式最適化
・多変量多項式モデルの表現力を保ちつつ、次数増加で係数テンソルが指数的に肥大化する問題に対応する新手法（MPO）^2を提案。
・学習されたMPO特徴埋め込みとコンパクトな多項式重みテンソルを組み合わせ、特徴量の順序に依存しない表現と、射影・畳み込み・マスクなどの構造化演算子の導入を可能にする。
・回帰・分類ベンチマークで既存のテンソル分解ベース多項式モデルを上回り、効率的な関数近似の柔軟な代替手段を示した。
Action: 高次特徴相互作用が重要な回帰・分類タスクで、既存のTensor Train/CPベース実装と比較する検証計画を立て、特徴順序不変性と計算コストを評価する。
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ボトルネック付き生成アーキテクチャにおける境界探索型蒸留の失敗について
・データなし知識蒸留をオートエンコーダへ拡張できるかを、MNIST上で境界探索型手法（CAKE）を使って検証した。
・再構成を特徴ごとの分類問題として定式化した結果、共有された低次元ボトルネックの制約により、各出力に独立なコントラスト目標を与えると潜在多様体の幾何と衝突し、勾配競合が発生することを示した。
・そのため境界探索型目的は生成モデルの蒸留では本質的に不適切であり、潜在多様体を考慮したサンプル合成の方が有効なベースラインになる。
Action: 分類器向けの境界探索型データフリー蒸留を生成モデルへ流用する前に、潜在空間の一貫性を保つ多様体認識型サンプル生成を実装し、勾配競合の有無を比較評価してください。
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ラベル条件付きコントラスト整合による成人から小児へのECG転移のための知識誘導クロスモーダル融合
・成人ECG中心の事前学習モデルを小児ECGへ転移する際の性能低下を改善するため、診断知識を使ったPEACEという学習手法を提案している。
・診断をリズム・形態・ST-Tの3軸で表現し、ラベルをクエリにしたクロスアテンションとラベル集合対応の対照学習で、ECGと知識表現を細かく整合させる。
・推論時はECG信号のみで動作し、ゼロショットや少数ショットの小児ECG分類で既存法より良好なAUCを示し、特に低教師あり条件で有効だった。
Action: 成人ECGで事前学習した分類器を持っているなら、診断ラベルごとの知識記述を作成し、ラベル条件付き対照学習とクロスアテンションを追加した転移学習実験を小児・少数ラベル設定で再現して比較する。
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手のジェスチャ分類のための単一チャネル表面筋電図に関する探索的研究
・単一チャネルの表面筋電図（sEMG）だけで10種類の手ジェスチャ分類が可能かを検証した研究
・時間領域・周波数領域・高次交差・相対強度の特徴量を用い、Pearson相関による特徴削減とLDA/PCAを組み合わせて評価
・軽量なニューラルネットワークが有効で、時間＋周波数特徴量の組み合わせで最大90%の精度を達成し、低消費電力・低コスト実装の可能性を示した
Action: 単一チャネルsEMGを前提に、時間領域特徴と周波数領域特徴を抽出し、Pearson相関で特徴選択した上で小規模NN・KNN・SVMの精度と計算コストを比較する試作を行う
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DebrisTracer: Reliable Tracking in Hypervelocity Impact Fast Imaging
DebrisTracer: Reliable Tracking in Hypervelocity Impact Fast Imaging
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Presentation, Not Mechanism: A Render Confound in Deprecation-Aware Memory Evaluation
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Constrained Hebbian Learning Supports Efficient Representational Allocation under Structural Constraints
Constrained Hebbian Learning Supports Efficient Representational Allocation under Structural Constraints
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CLaC@FinMMEval 2026 Task 3: Sentiment-Augmented Deep Reinforcement Learning for Active Trading -- An Alpha-Reward Approach
CLaC@FinMMEval 2026 Task 3: Sentiment-Augmented Deep Reinforcement Learning for Active Trading -- An Alpha-Reward Approach
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Revisiting data-driven dynamic security assessment with a tabular foundation model
Revisiting data-driven dynamic security assessment with a tabular foundation model
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DELUGE: Towards Continental-Scale Daily Pluvial Flood Damage Prediction via Interpretable Conditioning on Foundation Model Embeddings
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When Model Merging Rivals Joint Multi-Task Reinforcement Learning: A Task-Vector Geometry Analysis
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Physics-Based Deep Spatiotemporal Hyperlocal Radar Nowcasting with a Multi-Variable U-Net for High-Resolution Precipitation Forecasting
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Neural spectroscopy of AlphaFold2 reveals encoded protein conformational landscapes
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DADiff: Diffusion-Driven Cross-Domain Policy Adaptation for Reinforcement Learning
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Understanding Reasoning from Pretraining to Post-Training
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The Honest Quorum Problem: Epistemic Byzantine Fault Tolerance for Agentic Infrastructure
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When Do Multi-Agent Systems Help? An Information Bottleneck Perspective
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PRISA: Proactive Infrastructure LiDAR Framework for Intersection Safety Assessment
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Behaviour-Conditioned Neural Processes for Adaptive Residential Short-Term Load Forecasting
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When Does Muon Help Agentic Reinforcement Learning?
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Physics-enhanced reinforcement learning for real-time optimal control of dynamical systems
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A Blueprint for Equilibrium-Based Differentiable Continuous-Variable Thermodynamic Computing
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PagedWeight: Efficient MoE LLM Serving with Dynamic Quality-Aware Weight Quantization
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Beyond a Single Direction: Chain-of-Thought Disrupts Simple Steering of Refusal
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Hidden in Thought: Transferable Chain-of-Thought Artifacts Induce Harmful Behavior
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An Empirical Study of Handcrafted Feature Learning and Convolutional Neural Networks for Facial Expression Recognition
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A Physics-Informed Neural Network with a Modified Lorentzian Activation for Nonlocal Gradient-Flow Equations in Dynamic Density Functional Theory
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AV-JEPA: Extending LeJEPA to Audio-Visual Self-Supervised Learning
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MLLM-DataEngine: Closing the Loop of Multimodal Instruction Tuning Data Generation
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DyneTrion: A Spatio-temporally Coherent Generative Emulator for Protein Dynamics Across Timescales
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On the Impact of Entropy-based Features
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Improving Network Anomaly Detection via Choquet-Integral-Based Feature Aggregation
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Unsupervised Keypoints for Real-Time Fall Detection: Comparative Analysis Under Real-world Conditions with Predictive Bandwidth Reduction
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Closed-Loop Bayesian Bandit Encoder with GRAND Receiver for a Bursty Interference Channel
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Proactive Inpatient Bed Requests for Emergency Department Admissions
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Prediction-Only Distillation in Linear and Logistic Regression
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Design-Based Supervised Learning with Noisy Human Labels
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FLINT: Fingerprinting Federated Learning Architectures from 5G PHY-Layer Side Channels
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Ptolemy's Equant Equates to a Universal Dynamical Clock via Machine Learning
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Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models
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VarRate: Training-Free Variable-Rate KV Cache Compression for Long-Context LLMs
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Fast and Scalable Caputo Fractional Gradient Descent via Perturbation-Preserving Memory Compression
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LLM-Driven AutoML for Cross-Lingual Handwritten OCR: Closed-Loop Neural Architecture Search with GPT-5, GPT-4o, and Claude Sonnet 4
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Intentional Electromagnetic Interference Attacks on Facial Recognition
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E3DGS: Unified Geometric-Photometric Equivariance for 3D Gaussian Splatting via Color-as-Geometry Embedding
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Ask Twice, Look Twice: Prompt Echoing Resolves the Question-First Paradox in Vision-Language Models
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Process Reward Informed Tree Rollout for Effective Multi-Turn RL
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Testing Distributions Against Bounded Distinguishers
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Adaptive Multi-Step Lookahead Decoding for Diffusion Language Models
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Do Agents Dream of False Memories? Black-box Visual Attacks on Long-term Memory in Multimodal AI Agents
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SpeechGuard: Online Defense against Backdoor Attacks on Speech Recognition Models
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Hierarchical Specialised Ensembles for Classification of Zebrafish Phenotypes Using the Selected Image Recognition Methods
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A Statistical Formulation Gap for Nonlinear Multiscale Physics-Informed Learning
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Map as a Prompt: Learning Multi-Modal Spatial-Signal Foundation Models for Cross-scenario Wireless Localization
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Natural Backdoor Attacks on Speech Recognition Models
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Debiasing Text-to-Image Evaluation via Implicit Cultural Alignment Reward Modeling
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Aggregation of Statistical Evidence under Exchangeability
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Cost-efficient generative AI summarization for scalable automated essay scoring in educational assessment
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RTL-Sequencer: Towards Scalable RTL Timing Prediction with the Sequence-based Paradigm
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A zero-one law for one-shot system identification
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Von Mises-Fisher Mixture Model with Dynamic Shrinkage for Realistic Test-Time Transduction
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Dynamics-Aware Meta-Imitation for Generalization to Unseen Robotic Manipulation
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Which Hyperparameters Matter? A Game-Theoretic Framework for Interpretable Hyperparameter Sensitivity Analysis
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Induction in Both Directions: A Mechanistic Analysis of In-Context Learning in Masked Diffusion Language Models
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Orbis 2: A Hierarchical World Model for Driving
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Learning Reach-Avoid Task with Reinforcement Learning: Vectorized Simulation and Benchmark
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More with Less: a Large Scale Remote Sensing VLM with a Simple Recipe
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Code-Poisoning Property Inference Attacks
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CanonicalPhys: Pose-Robust Remote Photoplethysmography via Canonical-Space Priors
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Rethinking Quantum Continual Learning with Quantum Fisher Information
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Deep and Probabilistic Models for Gene Regulatory Network Inference
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Pick-to-Learn Calibration of an MPC Policy for an Origin-to-Destination Flight Problem
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CRAFT: Clustering Rubrics to Diagnose Weak LLM Capabilities and Generate Targeted Fine-Tuning Data
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Learning Standard Model structure from LHC data with Riemannian flow matching
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Cluster-Aware Matching via Laplacian Optimal Transport
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Perception-Aligned AI Outputs: End-to-End Visual Prediction for Uncertainty Communication in Clinical Decision-Making
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AutoSpec: Automated Generation of Neural Network Specifications
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Derivation of effective gradient flow equations and dynamical truncation of training data in Deep Learning
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CTC: The Composite Task Challenge for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
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Rethinking the Global Knowledge of CLIP in Training-Free Open-Vocabulary Semantic Segmentation
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MAnchors: Memorization-Based Acceleration of Anchors via Rule Reuse and Transformation
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AuditVotes: Elevating Provable Defense for GNNs with Efficient Augmentation and Conditional Smoothing
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Honesty in Causal Forests: When It Helps and When It Hurts
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A Bit of Freedom Goes a Long Way: Classical and Quantum Algorithms for Reinforcement Learning under a Generative Model
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Discovering Generalizable Governing Equations for Graph Dynamical Systems with Interpretable Neural Networks
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Multi-marginal temporal Schr\"odinger Bridge Matching from unpaired data
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Are Heterogeneous Graph Neural Networks Truly Effective for Node Classification? A Causal Perspective
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Mixing Configurations for Downstream Prediction
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Analysis of Semi-Supervised Learning on Hypergraphs
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DiffuMamba: High-Throughput Diffusion LMs with Mamba Backbone
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SloMo-Fast: Slow-Momentum and Fast-Adaptive Teachers for Source-Free Continual Test-Time Adaptation
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Time-varying Mixing Matrix Design for Energy-efficient Decentralized Federated Learning
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Dichotomous Diffusion Policy Optimization
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PASs-MoE: Mitigating Misaligned Co-drift among Router and Experts via Pathway Activation Subspaces for Continual Learning
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SC-JEPA: Stabilizing Latent Predictive Learning for Time-Series Anomaly Prediction
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An Embarrassingly Simple Way to Optimize Orthogonal Matrices at Scale
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Coverage Guarantees for Pseudo-Calibrated Conformal Prediction under Distribution Shift
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SODA: Semi On-Policy Black-Box Distillation for Large Language Models
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Soft $Q(\lambda)$: A multi-step off-policy method for entropy regularised reinforcement learning using eligibility traces
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What Is the Minimum Architecture for Prolepsis? Early Irrevocable Commitment Across Tasks in Small Transformers
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Self-Attention as Transport: Limits of Symmetric Spectral Diagnostics
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How Many Iterations to Jailbreak? Dynamic Budget Allocation for Multi-Turn LLM Evaluation
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DualKV: Shared-Prompt Flash Attention for Efficient RL Training with Large Rollouts and Long Contexts
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Lightweight CNN-Based Anomaly Detection for High Voltage Converter Modulators in the Spallation Neutron Source
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The Terminal Representation in Reinforcement Learning
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Stop the Sampler! Classifier-Based Adaptive Stopping for Sampling Kernels
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Factorized Neural Operators Decompose Dynamic and Persistent Responses
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GeoRouteNet: A Geometry-Aware Non-Autoregressive Neural Solver for the Euclidean Traveling Salesman Problem
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Improving Neural Network Training by Decoupling the Magnitude and Direction of Weight Vectors
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Anti-Collapse Dynamics and the Emergence of Multi-Time-Scale Learning in Recurrent Neural Networks
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Learn to Memorize: Scalable Continual Learning in Semiparametric Models with Mixture-of-Neighbors Induction Memory
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Instability in Complex Oscillator Networks: Limitations and Potentials of Network Measures and Machine Learning
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Pretrained Event Classification Model for High Energy Physics Analysis
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SLAC: Safe and Efficient Real-Robot Reinforcement Learning via Unsupervised Simulation Pre-Training
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Minimax and Bayes Optimal Best-Arm Identification
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Boosted Enhanced Quantile Regression Neural Networks with Spatiotemporal Permutation Entropy for Complex System Prognostics
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A Standardized Benchmark for Skeleton-Based Rehabilitation Assessment Using Deep Learning
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Label-Free Concept Drift Assessment for Reliable AI in Emerging Wireless Applications
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Comparative Field Deployment of Reinforcement Learning and Model Predictive Control for Residential HVAC
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Manifold Dimension Estimation via Local Graph Structure
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RL-Struct: A Lightweight Reinforcement Learning Framework for Reliable Structured Output in LLMs
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Bifocal Attention: Harmonizing Geometric and Spectral Positional Embeddings for Algorithmic Generalization
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Density-Informed Pseudo-Counts for Calibrated Evidential Deep Learning
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Improving Backward Conformal Prediction via Non-Conformity Score Transformation
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Jailbreak Foundry: From Papers to Runnable Attacks for Reproducible Benchmarking
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KDFlow: A User-Friendly and Efficient Knowledge Distillation Framework for Large Language Models
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When Bigger is Worse: A Practitioner's Guide to Model Selection Under Data Scarcity
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Conformal Graph Prediction with Z-Gromov-Wasserstein Distances
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LVSum: A Benchmark for Timestamp-Aware Long Video Summarization
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VeriX-Anon: A Multi-Layered Framework for Mathematically Verifiable Outsourced Target-Driven Data Anonymization
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FAIR_XAI: Improving Multimodal Foundation Model Fairness via Explainability for Wellbeing Assessment
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Diagnosing Overhead in Dispatch Operations: Cross-architecture Observatory
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RobustSpeechFlow: Learning Robust Text-to-Speech Trajectories via Augmentation-based Contrastive Flow Matching
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AuAu: A Benchmark for Auditing Authoritarian Alignment in Large Language Models
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An expressivity analysis of hierarchical modelling in deep transformers via bounded-depth grammars
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Where Will They Go? Modelling Multimodal Pedestrian Manoeuvres from Ego-centric Videos
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Dirac-Frenkel dynamics with inertia for nonlinearly parametrized solutions of evolution problems
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Missing Data Imputation under Manifold Hypothesis
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Design-Based Supervised Learning with Noisy Human Labels
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Which Hyperparameters Matter? A Game-Theoretic Framework for Interpretable Hyperparameter Sensitivity Analysis
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Deep and Probabilistic Models for Gene Regulatory Network Inference
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Cluster-Aware Matching via Laplacian Optimal Transport
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Proactive Inpatient Bed Requests for Emergency Department Admissions
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Prediction-Only Distillation in Linear and Logistic Regression
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Diffusion models recover accurate mixture weights despite score function insensitivity
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On the Role of Normalization in Binary Iterative Hard Thresholding for 1-bit Compressed Sensing
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Do Generative Models Keep Time? A Time-Aware Evaluation of Synthetic Sequential Tabular Data
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ASK-NN: An Asymmetric Nearest-Neighbor Test that detects Distribution Drifts in Natural Language
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Aggregation of Statistical Evidence under Exchangeability
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Dimension-invariant uniform consistency of the empirical spatial distribution function and its associated spatial depth estimator
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An Efficient Likelihood Ratio Test for Online Changepoint Detection in the Presence of Autocorrelation
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Manifold Dimension Estimation via Local Graph Structure
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Density-Informed Pseudo-Counts for Calibrated Evidential Deep Learning
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Improving Backward Conformal Prediction via Non-Conformity Score Transformation
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Conformal Graph Prediction with Z-Gromov-Wasserstein Distances
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Derivation of effective gradient flow equations and dynamical truncation of training data in Deep Learning
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Minimax and Bayes Optimal Best-Arm Identification
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A Bit of Freedom Goes a Long Way: Classical and Quantum Algorithms for Reinforcement Learning under a Generative Model
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Frugal, Flexible, Faithful: Causal Data Simulation via Frengression
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Latency-Response Theory Model: Evaluating Large Language Models via Response Accuracy and Chain-of-Thought Length
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Self-Attention as Transport: Limits of Symmetric Spectral Diagnostics
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Stop the Sampler! Classifier-Based Adaptive Stopping for Sampling Kernels
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MESHA: Mechanism-Enforced Sequential Halving for Strategic Linear Bandits
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Clean-Reference Streaming Detection of Lens Occlusion and Photometric Transitions for Camera Tamper Monitoring
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【2026年最新】LLMが「思考」し始めた？ 初心者も即戦力になる大規模言語モデルの正体と、エンジニアが気づかなければ損する3つの裏事情 🤖💡
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