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RoLegalGEC: ローマニア語の法分野向け文法誤り検出・修正データセット
RoLegalGEC: Legal Domain Grammatical Error Detection and Correction Dataset for Romanian
arXiv:2604.19593v2 発表タイプ：代替クロス 要約：法文書における明確かつ正確なテキストの重要性は言過ぎないため、弁護士のプロフェッショナルを支援するための文法誤り修正ツールは、法環境における潜在的な誤りを理解し、適切に修正する能力を備えていなければなりません。さらに、それは現実的な法データを使用し、同じ環境で訓練されることを隐含的に必要とします。しかし、そのようなプロセスに必要な...
Original: arXiv:2604.19593v2 Announce Type: replace-cross Abstract: The importance of clear and correct text in legal documents cannot be understated, and, consequently, a grammatical error correction tool mea...
Q-SINDy: 非線形ダイナミクスの量子カーネルスパース同定における証明可能性のある係数デバイアス
Q-SINDy: Quantum-Kernel Sparse Identification of Nonlinear Dynamics with Provable Coefficient Debiasing
arXiv:2604.16779v3 Announce Type: replace-cross 摘要：クランタムフェーチャーマップは古典的な学習タスクに対して表現力のある埋め込みを提供しており、スパース同定非線形ダイナミクス (SINDy) に対してそのような特徴を組み合わせることは自然な方向ですが、未探索されています。我々は extbf{Q-SINDy}（量子カーネルを拡張した SINDy ...
Original: arXiv:2604.16779v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Quantum feature maps offer expressive embeddings for classical learning tasks, and augmenting sparse identification of nonlinear dynamics (SI...
BARD: 自動回帰と拡散に基づくビジョン・言語モデルを効率的なプログレッシブブロックマージと段階的蒸留で統合する
BARD: Bridging AutoRegressive and Diffusion Vision-Language Models Via Highly Efficient Progressive Block Merging and Stage-Wise Distillation
arXiv:2604.16514v3 Announce Type: replace-cross 要約：自動回帰型ビジョン・言語モデル（VLM）は強力なマルチモーダル機能を提供しますが、トークンごとの推論処理が根本的なボトルネックとなっています。拡散型 VLM はより並列的な推論パラダイムを可能にしますが、事前学習済みの自動回帰型 VLM を直接大規模ブロックの拡散型 VLM（dVLM）に転換する...
Original: arXiv:2604.16514v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Autoregressive vision-language models (VLMs) deliver strong multimodal capability, but their token-by-token decoding imposes a fundamental in...
AI システムにおけるログ解析の 7 つの簡単な手順
Seven simple steps for log analysis in AI systems
arXiv:2604.09563v2 Announce Type: replace-cross 要約：AI システムはツールやユーザーと相互作用する際に膨大な量のログを生成します。これらのログを解析することは、モデルの能力、傾向、振る舞いを理解したり、評価が意図された通りに機能したかを評価したりするのに役立ちます。研究者はすでにログ解析のための方法を開発し始めていますが、標準的なアプローチはまだ存...
Original: arXiv:2604.09563v2 Announce Type: replace-cross Abstract: AI systems produce large volumes of logs as they interact with tools and users. Analysing these logs can help understand model capabilities, ...
Rays as Pixels: 映像とカメラの軌跡の共通分布を学習する
Rays as Pixels: Learning A Joint Distribution of Videos and Camera Trajectories
arXiv:2604.09429v3 Announce Type: replace-cross 摘要: 画像とシーンからカメラパラメータを回復させること、そして新視点からシーンを再生成すること、これまでコンピュータービジョンおよびグラフィックスにおいて個別のタスクとして扱われてきました。この分離は、画像の覆いが薄密であるか、姿勢が曖昧な場合に破綻し、各タスクは他者が生成した結果に依存するからです。...
Original: arXiv:2604.09429v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Recovering camera parameters from images and rendering scenes from novel viewpoints have been treated as separate tasks in computer vision an...
From Diffusion to Flow: 効率の高いモーション生成を実現する MotionGPT3
From Diffusion to Flow: Efficient Motion Generation in MotionGPT3
arXiv:2603.26747v2 Announce Type: replace-cross 要約：最近のテキスト駆動モーション生成手法は、離散的トークンベースの手法と連続的な潜在変数表現の両方の範疇を-span-しています。MotionGPT3 は後者のパラダイムの典型例であり、学習された連続的なモーション潜在空間と、テキスト条件付き合成のための拡散ベースの事前知識を組み合わせています。修正済...
Original: arXiv:2603.26747v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Recent text-driven motion generation methods span both discrete token-based approaches and continuous-latent formulations. MotionGPT3 exempli...
Robust Principal Component Completion
arXiv:2603.25132v2 Announce Type: replace-cross Abstract: ロバスト主成分解析（RPCA）は、和の形式から低階成分と疎成分をそれぞれ抽出することを目指しています。しかし、多くの実用的な応用例では、疎成分が低階背景の要素を置き換えたり、遮蔽したりすることがあります。この不整合を解消するため、本稿では、疎成分のサポート（支持集）を決定する間接的...
Original: arXiv:2603.25132v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Robust principal component analysis (RPCA) seeks a low-rank component and a sparse component from their summation. Yet, in many applications ...
FlexServe: 移動端末向けの柔軟なリソース分離を持つ高速かつ安全な LLM サービングシステム
FlexServe: A Fast and Secure LLM Serving System for Mobile Devices with Flexible Resource Isolation
arXiv:2603.09046v2 Announce Type: replace-cross 摘要：デバイス側の大規模言語モデル（LLM）は指数関数的に成長しており、クラウド側と比較して高いプライバシーと利用可能性を提供しています。LLM 推論の過程では、モデル权重とユーザーデータの両方が貴重であり、攻撃者は OS カーネルを補償してこれらの情報を奪取する可能性があります。ARM TrustZ...
Original: arXiv:2603.09046v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Device-side Large Language Models (LLMs) have witnessed explosive growth, offering higher privacy and availability compared to cloud-side LLM...
veScale-FSDP: 拡張性と高パフォーマンスの Large-Scale FSDP
veScale-FSDP: Flexible and High-Performance FSDP at Scale
arXiv:2602.22437v3 Announce Type: replace-cross 摘要：フルシャーディングデータ並列（FSDP）、ゼロ余分度最適化器（ZeRO）とも呼ばれ、メモリ効率の良さやモデルコードへの介入が最小限であるため、大規模モデルのトレーニングで広く採用されています。しかし、既存の FSDP システムは、ブロック構造の計算と衝突する固定した要素ごとのまたは行ごとのシャー...
Original: arXiv:2602.22437v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Fully Sharded Data Parallel (FSDP), also known as Zero Redundancy Optimizer (ZeRO), is widely used for large-scale model training, because of...
KOCO-BENCH: 大規模言語モデルがソフトウェア開発におけるドメイン知識を活用できるか？
KOCO-BENCH: Can Large Language Models Leverage Domain Knowledge in Software Development?
arXiv:2601.13240v2 Announce Type: replace-cross 要約: 大規模言語モデル（LLM）は汎用的なプログラミングには秀でますが、ドメイン特化型のソフトウェア開発では苦戦し、LLM にドメイン知識およびデータを学習・活用させるための専門化手法が必要となりました。既存のドメイン特化型コードベンチマークは、LLM がどの知識を掌握しているか rather th...
Original: arXiv:2601.13240v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Large language models (LLMs) excel at general programming but struggle with domain-specific software development, necessitating domain specia...
認識論が人−AI 相互作用における補完性の未来を補完する
Epistemology gives a Future to Complementarity in Human-AI Interactions
arXiv:2601.09871v2 宣言タイプ: 代替クロス 要約：人−AI 補完性は、AI 支援を受けた人間が、どちらでも独自に行う決定プロセスよりも優れて結果を出すという主張である。人−AI 相互作用文献において導入以来、信頼という争われた構成に対してより実用的な代替案を提供するとともに、依存のパラジグムを一般化する形で、注目を集めてきた。しかし、補完性は重要な理論的な課題を抱えている：精密...
Original: arXiv:2601.09871v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Human-AI complementarity is the claim that a human supported by an AI system can outperform either alone in a decision-making process. Since ...
プライバシー保護交渉のためのデバイスネイティブ自律自律エージェント
Device-Native Autonomous Agents for Privacy-Preserving Negotiations
arXiv:2601.00911v3 Announce Type: replace-cross 抽象：保険およびビジネス対ビジネス（B2B）取引における自動化された交渉には多大な課題が存在する。現在のシステムは、集中されたサーバーを通じて機密的な金融データをルーティングすることで、利便性とプライバシーの間に妥協点を強いるとともに、セキュリティリスクを増大させ、ユーザーの信頼を損なう。本研究は、プ...
Original: arXiv:2601.00911v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Automated negotiations in insurance and business-to-business (B2B) commerce encounter substantial challenges. Current systems force a trade-o...
バイオイメージリングにおける基礎モデル：ハプを実現に変える
Foundation Models in Biomedical Imaging: Turning Hype into Reality
arXiv:2512.15808v2 Announce Type: replace-cross 要約：基礎モデル（Foundation Models; FMs）は、タスク特異的モデルから多様なタスクに対応する統合的なバックボーンモデルへのバイオイメージリングの主要な転換を主導しています。これにより、イメージング、病理学、臨床記録、ゲノムデータなどの統合システムへのアクセスが開けました。しかし、こ...
Original: arXiv:2512.15808v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Foundation models (FMs) are driving a prominent shift in biomedical imaging from task-specific models to unified backbone models for diverse ...
生存モデルにおける過剰パラメータ化の理解：擬似化を介したアプローチ
Understanding Overparametrization in Survival Models through Interpolation
arXiv:2512.12463v3 Announce Type: replace-cross 摘要：古典的な統計学習理論は、バイアスとバリエンスのトレードオフによって、テスト損失とモデル容量の間で U 字型の関係を予測します。最近の現代機械学習の進展は、モデル容量が増加し続け、テスト損失が擬似化閾値付近でピークに達した後、再度減少する、より複雑なパターンである二重下降（double-desce...
Original: arXiv:2512.12463v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Classical statistical learning theory predicts a U-shaped relationship between test loss and model capacity, driven by the bias-variance trad...
ディフューゼンブリッジの制御一貫性損失
Control Consistency Losses for Diffusion Bridges
arXiv:2512.05070v2 Announce Type: replace-cross 要約：初期状態と終端状態が与えられたとき、ディフューゼン過程の条件付きダイナミクスをシミュレーションすることは、科学の分野において重要ながら困難な問題です。この困難さは、終端状態に稀に到達する事象において特に顕著です。本稿では、最適制御の自己一貫性特性に基づき、ディフューゼンブリッジの学習を可能にする新...
Original: arXiv:2512.05070v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Simulating the conditioned dynamics of diffusion processes, given their initial and terminal states, is an important but challenging problem ...
AutoGraphAD: バリエーショングラフトゥエンコーダーを用いた無教師学習に基づくネットワーク異常検出
AutoGraphAD: Unsupervised network anomaly detection using Variational Graph Autoencoders
arXiv:2511.17113v2 Announce Type: replace-cross 要約: ネットワーク侵入検知システム（NIDS）は、ネットワーク攻撃や侵入の検出に不可欠なツールです。無教師学習を用いた異常検出手法を拡張する研究はありますが、これらの手法は正確にラベル付けされたデータセットを必要とし、その取得は非常に高コストです。さらに、既存の公開データセットは攻撃の種類に限界があり...
Original: arXiv:2511.17113v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Network Intrusion Detection Systems (NIDS) are essential tools for detecting network attacks and intrusions. While extensive research has exp...
X-IONet: 歩行者および歩行ロボットのためのクロスプラットフォーム慣性測位ネットワーク
X-IONet: Cross-Platform Inertial Odometry Network for Pedestrian and Legged Robot
arXiv:2511.08277v2 発表タイプ: cross-replace 要約：学習に基づく慣性測位は歩行者ナビゲーションにおいて著しい進歩を遂げた。しかし、これらの手法を四足歩行ロボットへ拡張するには、その特有かつ高度に動的な運動パターンによる課題が存在する。歩行者データで優れているモデルは、四足プラットフォームに導入されると性能が著しく低下する傾向がある。この課題に対処するため、単一の...
Original: arXiv:2511.08277v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Learning-based inertial odometry has achieved remarkable progress in pedestrian navigation. However, extending these methods to quadruped rob...
言語モデルが数の普遍的な表現を学習している理由とその重要性
Language Models Learn Universal Representations of Numbers and Here's Why You Should Care
arXiv:2510.26285v2 Announce Type: replace-cross Abstract: 先の研究では、大規模言語モデル（LLM）が数値に対する正確な入出力埋め込みへ収束することが示されており、これは正弦波表現に基づいています。本稿では、これらの表現が驚くほど体系的であることを定量化し、実質的にほぼ完全な普遍性に至っていることを示しました。異なる LLM ファミリーは等価...
Original: arXiv:2510.26285v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Prior work has shown that large language models (LLMs) often converge to accurate input embedding for numbers, based on sinusoidal representa...
高レベルマルチロボット軌道計画と虚構的行為の検出
High-Level Multi-Robot Trajectory Planning And Spurious Behavior Detection
arXiv:2510.17261v2 Announce Type: replace-cross 要約：非均質なエージェントを持つマルチロボットシステムにおいて、高レベルのミッションを信頼して実行するためには、虚構的行為を検出するための堅牢な方法が必要不可欠である。本稿では、線形時間論理（LTL）式として指定された計画の虚構な実行、すなわち不正なタスクシーケンシャル、空間制約の違反、タイミングの矛盾...
Original: arXiv:2510.17261v2 Announce Type: replace-cross Abstract: The reliable execution of high-level missions in multi-robot systems with heterogeneous agents, requires robust methods for detecting spuriou...
Combo-Gait: Multi モールおよびマルチタスクな gait 認識と属性分析のための統合型 Transformer フレームワーク
Combo-Gait: Unified Transformer Framework for Multi-Modal Gait Recognition and Attribute Analysis
arXiv:2510.10417v2 Announce Type: replace-cross 摘要：gait 認識は、低解像度または制約のない環境下における、遠距離での人間識別のための重要な生体識別子です。現在の研究は、主に 2D 表現（例：シルエットと骨格）または 3D 表現（例：メッシュと SMPL）に焦点を当てていますが、単一のモーダルに依存することは、人間の歩行パターンにおける幾何学的お...
Original: arXiv:2510.10417v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Gait recognition is an important biometric for human identification at a distance, particularly under low-resolution or unconstrained environ...