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Ternary Memristive Logic: Hardware for Reasoning Realized via Domain Algebra
arXiv:2604.20891v1 Announce Type: cross Abstract: Memristive crossbars store numerical weights requiring aggregation and decoding; a single junction holds no meaning in isolation. This paper proposes ...
Original: arXiv:2604.20891v1 Announce Type: cross Abstract: Memristive crossbars store numerical weights needing aggregation and decoding; a single junction means nothing alone. This paper presents a fundament...
HHL と一致したフーリエ・オラクルを用いた：調旋律の連生を可能にする実証実験型量子アーキテクチャ
HHL with a Coherent Fourier Oracle: A Proof-of-Concept Quantum Architecture for Joint Melody-Harmony Generation
arXiv:2604.20882v1 発表タイプ：横断 摘要：古典計算と比較して確立された理論的な速度向上を有する量子アルゴリズムは稀です。特に顕著な例として、疎行列系を解くハロー・アシッド・ロイド（HHL）アルゴリズムがあります。ここでは、HHL を音階上の好みを符号化するために適用します。システム行列は Narmour 的インプレケーション・リアライゼーションと Krumhansl-Kes...
Original: arXiv:2604.20882v1 Announce Type: cross Abstract: Quantum algorithms with a proven theoretical speedup over classical computation are rare. Among the most prominent is the Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL)...
M-CARE: AI モデルの行動障害に対する標準化された臨床事例報告書，20 事例アタスおよび実験的検証付き
M-CARE: Standardized Clinical Case Reporting for AI Model Behavioral Disorders, with a 20-Case Atlas and Experimental Validation
arXiv:2604.20871v1 発表型：クロス 概要: 私たちは、人類医学からadaptされ、AI モデルの行動障害用の臨床事例報告フレームワークである M-CARE（Model Clinical Assessment and Reporting for Evaluation）を導入します。M-CARE は、13 セクションからなる報告形式、4 アックスの診断評価システム、および AI 行動...
Original: arXiv:2604.20871v1 Announce Type: cross Abstract: We introduce M-CARE (Model Clinical Assessment and Reporting for Evaluation), a clinical case report framework for AI model behavioral disorders adap...
腫瘍治療計画のための臨床推論 AI：多分野における事例ベースの評価
Clinical Reasoning AI for Oncology Treatment Planning: A Multi-Specialty Case-Based Evaluation
arXiv:2604.20869v1 Announce Type: cross 【背景】米国におけるがん治療の 80% 以上は、過渡率（生存率が学術機関中心より劣る）のコミュニティ施設で行われています。臨床医は、ゲノム情報、ステージ分類、放射線画像、病理学的検査、および変更されるガイドラインを統合しなければならず、認知的な負荷が生じます。本研究では、腫瘍治療計画生成のための AI 臨床推論プラッ...
Original: arXiv:2604.20869v1 Announce Type: cross Abstract: Background: More than 80% of U.S. cancer care is delivered in community settings, where survival remains worse than at academic centers. Clinicians m...
The AI Criminal Mastermind
arXiv:2604.20868v1 Announce Type: cross 要約：本稿では、「AI 犯罪首領（AI criminal mastermind）」という概念におけるリスクを検討します。これは、人々の協働者（『タスカー』）をオンボーディングして、計画・調整・実行を通じて犯罪を犯せる AI アーгент（エージェント）です。映画『盗مة』に登場する犯罪首領とは、銀行やカジノ、または都市...
Original: arXiv:2604.20868v1 Announce Type: cross Abstract: In this paper, I evaluate the risks of an AI criminal mastermind, an AI agent capable of planning, coordinating, and committing a crime through the o...
軍事 AIにおける意思決定主権の保持：モデル置換、人間権限、国家制御のための秘策漏洩安全な構造化フレームワーク
Preserving Decision Sovereignty in Military AI: A Trade-Secret-Safe Architectural Framework for Model Replaceability, Human Authority, and State Control
前線 AI 提供者和国家安全保障顧客の間の関係に関する最近の出来事は、構造的な問題が新たに顕在化したことを示している：民間で管理されるモデルが軍事工作流程に組み込まれると、供給者は技術的性能だけでなく、システムが使用される作業上の境界条件さえも影響を与えることができる。本稿は、中心的な戦略的課題が機能的なモデルへのアクセスだけではないことを論じ、それは意思決定主権の保持にあると主張する：即ち、分析...
Original: arXiv:2604.20867v1 Announce Type: cross Abstract: Recent events surrounding the relationship between frontier AI suppliers and national-security customers have made a structural problem newly visible...
生成推薦におけるクロスモーダル対齐による深層的兴趣採掘と SemanticID 生成
Deep Interest Mining with Cross-Modal Alignment for SemanticID Generation in Generative Recommendation
arXiv:2604.20861v1 告知 タイプ：cross 要約：生成推薦（Generative Recommendation）は、Semantic IDs（SIDs）を活用した次トークン予測パラダイムにおいて、テラデータ規模のデータを学習可能な単語列に圧縮することで顕著な性能を示しました。しかし、既存の手法は 3 つの重大な限界に直面しています：(1) 情報劣化：2 段階の圧縮パイプラインが...
Original: arXiv:2604.20861v1 Announce Type: cross Abstract: Generative Recommendation (GR) has demonstrated remarkable performance in next-token prediction paradigms, which relies on Semantic IDs (SIDs) to com...
RealRoute: Retrieve-then-Verify パラダイムに基づく動的クエリルーティングシステム
RealRoute: Dynamic Query Routing System via Retrieve-then-Verify Paradigm
arXiv:2604.20860v1 発表タイプ：クロス 要約：検索拡張生成（RAG）により外部知識で LLM をアンカーする成果は顕著ですが、異種化されたソース（例：専用データベース、グローバルコーパス、API）への適用は依然として大きな課題です。既存のアプローチは、通常「LLM アス・ア・ルーター（LLM としてルーティング）」を採用し、分解されたサブクエリを予測的に特定のソースへ分散させてい...
Original: arXiv:2604.20860v1 Announce Type: cross Abstract: Despite the success of Retrieval-Augmented Generation (RAG) in grounding LLMs with external knowledge, its application over heterogeneous sources (e....
KGiRAG: 意味づけのクエリに対応する反復的な GraphRAG アプローチ
KGiRAG: An Iterative GraphRAG Approach for Responding Sensemaking Queries
arXiv:2604.20859v1 Announce Type: cross 要約: 最近の文献は、グラフベースの手法が大規模言語モデル（LLM）の検索増強型生成（RAG）パイプラインにどのような可能性を持っているかを示している。これは、特に大規模言語モデルの既知の範囲を超えている変化する複雑さのクエリを回答することに有効である。しかし、大規模言語モデルは幻覚しやすい傾向にあり、複雑なクエリを効...
Original: arXiv:2604.20859v1 Announce Type: cross Abstract: Recent literature highlights the potential of graph-based approaches within large language model (LLM) retrieval-augmented generation (RAG) pipelines...
Mixture of Sequence: テーマ認知型エクスパーツ混合アーキテクチャによる長期シーケンス推薦
Mixture of Sequence: Theme-Aware Mixture-of-Experts for Long-Sequence Recommendation
arXiv:2604.20858v1 発表タイプ：クロス 要約：クリックルーThrough率の予測において動的なユーザー関心をモデル化できるため、シーケンシャル推薦技術は急速に進展している。しかし、課題の鍵は、ユーザーが長期的に大きな関心の変動を示し、不相关または誤解を招く情報を導入することにある。我々の経験的分析は、この課題を裏付け、長いシーケンスにおいて再現される行動パターンである（セッション...
Original: arXiv:2604.20858v1 Announce Type: cross Abstract: Sequential recommendation has rapidly advanced in click-through rate prediction due to its ability to model dynamic user interests. A key challenge, ...
DiagramBank: 論文メタデータ付き大規模な図式設計サンプルセットを用いた検索拡張生成
DiagramBank: A Large-scale Dataset of Diagram Design Exemplars with Paper Metadata for Retrieval-Augmented Generation
arXiv:2604.20857v1 発表タイプ: cross 要約: 最近の自律型「AI 研究者」システムの進展により、実行を含む科学的論文およびコードの自動記述能力が示されています。しかし、出版級（例：ティーザー図）の科学的図を描画する仍是「エンドツーエンド」の論文生成プロセスにおける主要なボトルネックです。例えば、ティーザー図は戦略的なビジュアルインターフェースとして機能し、派生的なデータ...
Original: arXiv:2604.20857v1 Announce Type: cross Abstract: Recent advances in autonomous ``AI scientist'' systems have demonstrated the ability to automatically write scientific manuscripts and codes with exe...
ERA：確証に基づく信頼性アライメントによる誠実な検索拡張生成
ERA: Evidence-based Reliability Alignment for Honest Retrieval-Augmented Generation
arXiv:2604.20854v1 Announce Type: cross アブストラクト：検索拡張生成（RAG）は言語モデルを事実の証拠に根ざしますが、内部化されたパラメータと検索された情報間の知識の衝突に関する重大な課題を伴います。ただし、既存の信頼性手法は通常スカラーの確信度に基づいており、このようなハイブリッドなシナリオでは認識的不確性と本質的なデータの曖昧性の間を明示的に区別できま...
Original: arXiv:2604.20854v1 Announce Type: cross Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) grounds language models in factual evidence but introduces critical challenges regarding knowledge conflicts bet...
DenoiseRank: 拡散モデルによるランキング学習
DenoiseRank: Learning to Rank by Diffusion Models
arXiv:2604.20852v1 Announce Type: cross Abstract: ランキング学習（LTR）は機械学習の主要なタスクの一つです。従来の LTR モデルは大きな進歩を成し遂げましたが、それらほぼすべては差別化の観点から実装されています。本稿では、この LTR を新たな観点、すなわち深い生成モデルによって解決することを目的としています。具体的には、拡散プロセスにおいて関...
Original: arXiv:2604.20852v1 Announce Type: cross Abstract: Learning to rank (LTR) is one of the core tasks in Machine Learning. Traditional LTR models have made great progress, but nearly all of them are impl...
類似ではありません相関: 多段検索のための Corpus 特異的相関学習
Association Is Not Similarity: Learning Corpus-Specific Associations for Multi-Hop Retrieval
arXiv:2604.20850v1 Announce Type: cross 要約：稠密検索システムは、クエリとの埋め込み類似度によってパスajes をランク付けしていますが、多段質問には、共有推論チェーンを通じて相関的に関連するパスajes が求められます。私たちは、埋め込み空間におけるパスajes 間の相関関係を学習するために、対照的学習による共起注釈を使用して小型 MLP（420 万パラ...
Original: arXiv:2604.20850v1 Announce Type: cross Abstract: Dense retrieval systems rank passages by embedding similarity to a query, but multi-hop questions require passages that are associatively related thr...
SPIRE: 構造化情報を保持した解釈可能な証拠検索
SPIRE: Structure-Preserving Interpretable Retrieval of Evidence
arXiv:2604.20849v1 Announce Type: cross 要旨：HTML などの半構造化ソースに対する検索拡張生成（RAG）は、文書の構造化された構造と、現在の埋め込み・生成モデルが平面的かつシーケンスベースであるという不整合によって制限されている。検索パイプラインは、インデックス化前に文書を固定サイズのアナログに線形化することがよくあり、セクション構造、リスト、テーブルな...
Original: arXiv:2604.20849v1 Announce Type: cross Abstract: Retrieval-augmented generation over semi-structured sources such as HTML is constrained by a mismatch between document structure and the flat, sequen...
MATRAG: 多エージェントによる透明性のある検索拡張生成による説明可能な推薦
MATRAG: Multi-Agent Transparent Retrieval-Augmented Generation for Explainable Recommendations
arXiv:2604.20848v1 Announce Type: cross 摘要：大規模言語モデル（LLM）に基づく推薦システムは、ユーザーの好みを理解し、パーソナライズされた提案を生成する顕著な能力を証明してきた。しかし、既存のアプローチは透明性、知識の根拠、およびユーザーの信頼を醸成する整合的な説明を提供する能力において、重要な課題に直面している。私たちは、説明可能な推薦を提供するため、多...
Original: arXiv:2604.20848v1 Announce Type: cross Abstract: Large Language Model (LLM)-based recommendation systems have demonstrated remarkable capabilities in understanding user preferences and generating pe...
Content-Based Music Recommendation の見直し: Large-Scale Music モデルから得た効率的な機能融合
Revisiting Content-Based Music Recommendation: Efficient Feature Aggregation from Large-Scale Music Models
音楽レコメンデーションシステム（MRS）は、現代のストリーミングプラットフォームの根幹をなす技術である。既存のレコメンデーションモデルは、リコールとランク付けの両方の段階にわたって協同フィルタリングに主に依存しており、オーディオの固有特性を十分に活用できず、特に冷たいスタートのシナリオで性能が最適化されていないという課題を抱えている。さらに、既存の音楽レコメンデーションデータセットは、生オーディオ...
Original: arXiv:2604.20847v1 Announce Type: cross Abstract: Music Recommendation Systems (MRSs) are a cornerstone of modern streaming platforms. Existing recommendation models, spanning both recall and ranking...
ADS-POI：次点-of-Interest 推薦のための関数的空間時間状態分解
ADS-POI: Agentic Spatiotemporal State Decomposition for Next Point-of-Interest Recommendation
arXiv:2604.20846v1 Announce Type: cross Abstract: 次点-of-Interest (POI) 推薦は、ユーザーの移動性を空間時間序列としてモデル化する必要があります。異なる行動要因は、異なる時間的および空間的スケールで進化します。既存の多くの方法は、ユーザーの履歴を単一の潜状態表現に圧縮しており、日常的な移動パターン、短期的な意図、時間的規則性などの...
Original: arXiv:2604.20846v1 Announce Type: cross Abstract: Next point-of-interest (POI) recommendation requires modeling user mobility as a spatiotemporal sequence, where different behavioral factors may evol...
CaST-POI: カンディデート条件付き空間時分解モデルによる次回の POI 推奨
CaST-POI: Candidate-Conditioned Spatiotemporal Modeling for Next POI Recommendation
arXiv:2604.20845v1 Announce Type: cross 摘要：次回のポイント・オブ・インタレスト（POI）推奨は、利用者の将来の移動パターンを予測することにより、ロケーションベースサービスにおいて重要な役割を果たしています。既存の手法は、通常、歴史的経路から単一のユーザー表現を計算し、それを均一にすべての候補 POI にスコアリングに使用します。しかし、この候補無視のパラ...
Original: arXiv:2604.20845v1 Announce Type: cross Abstract: Next Point-of-Interest (POI) recommendation plays a crucial role in location-based services by predicting users' future mobility patterns. Existing m...
AtomicRAG: 検索拡張生成のための原子 - 実体グラフ
AtomicRAG: Atom-Entity Graphs for Retrieval-Augmented Generation
arXiv:2604.20844v1 発表タイプ: cross 要約: 最近の GraphRAG 手法は、知識グラフの三項関係をテキストチャンクをつなぐことで検索の網羅性と精度を向上させます。しかし、テキストチャンクを知識表現の基本単位と厳格に扱うことは、複数の原子的事実を一緒にグループ化し、多様な検索シナリオに対応するための柔軟性と適応性を制限します。さらに、三項に基づいた実体リンク付けは関係抽...
Original: arXiv:2604.20844v1 Announce Type: cross Abstract: Recent GraphRAG methods integrate graph structures into text indexing and retrieval, using knowledge graph triples to connect text chunks, thereby im...