充電性劣化に-awareの頻度制御：リフレインド学習に基づく多種混合バッテリー部隊

Degradation-Aware Frequency Regulation of a Heterogeneous Battery Fleet via Reinforcement Learning

蓄電システムは、重視した再生可能エネルギー生成の統合に有効な対策となることが広く行われています。これら蓄電システムは通常高応答能力を持ち、供給業界の制衡サービスや絶縁制御を行うために使用されます。<br>しかし、繰り返し充電と一回転で劣化を引き起こされると、バッテリーの持続時間や寿命が短くなります。この論文は、複数のバッテリー部隊全体的な状態保持信号を追跡するという課題について研究を行いますし、複...

Original: arXiv:2601.22865v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Battery energy storage systems are increasingly deployed as fast-responding resources for grid balancing services such as frequency regulatio...

冷暖房システムの最適HVAC用冷却インフラの共同設計と運用を強化学学習に基づいて行う

Reinforcement Learning-Based Co-Design and Operation of Chiller and Thermal Energy Storage for Cost-Optimal HVAC Systems

私たちが商用HVACシステムに対する冷却インフラの組み合わせ的な操作とサイズ設定について研究しています。これは、30年の horizon 情報を考慮したコスト最適化の目的です。冷却システムは固定容量の電気冷凍機と熱能蓄留スクラバ (TES) 単位で構成されています。単位時間が経過するための時間変動価格の下で、時間を変化させる電力供給を制御します。ライフサイクルコストは既存資本投資費用と現金流産費が...

Original: arXiv:2601.22880v2 Announce Type: replace-cross Abstract: We study the joint operation and sizing of cooling infrastructure for commercial HVAC systems using reinforcement learning, with the objectiv...

Hyper-データ化が前方AIの持つ持続可能性のコスト: 技術的観点からの影響

How Hyper-Datafication Impacts the Sustainability Costs in Frontier AI

巨大なデータは、過去10年の間、前方人工知能（AI）モデルの大成功を生み出しました。この拡大は、先端的な技術企業がインターネットスケールのデータセットを集約及び編纂に向けた継続的な経験から成ります。本作品では、一方で我々は、AIにおける巨大なデータの環境的・社会的なコストを前方視点において検討しています。我々はこの統合化が指す方向への移行を「ハイパーデータ化」と名付け、それが未来の先端的なAIとそ...

Original: arXiv:2602.00056v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Large-scale data has fuelled the success of frontier artificial intelligence (AI) models over the past decade. This expansion has relied on s...

マルチエージェントチームが専門家を進退させる

Multi-Agent Teams Hold Experts Back

arXiv:2602.01011v3 Announce Type: replace-cross 抄録：マルチエージェントLLMシステムは、より広範に自律的な協働者が採用され始めています。その中でき、エージェントは完全には決まらない仕事の流れを超えて自由に互いにつながることができます。このような状況下で、有効な統合はあらかじめ決まらずにのみ生成されることができ、それに対して個々での相互作用から発展す...

Original: arXiv:2602.01011v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Multi-agent LLM systems are increasingly deployed as autonomous collaborators, where agents interact freely rather than execute fixed, pre-sp...

TxRay：デフォーザンプトメモリーに於けるライブ Blockchainの攻撃を解析する

TxRay: Agentic Postmortem of Live Blockchain Attacks

分散されたファイナンス (DeFi) は、ブロックチェーン自体に金融インフラストラクチャを提供し、中間者なしで貿易、貸付、そして統合プロトコルを構築できることを許可しましたが、このオープン性はコードによって制御されるバリューのプールを曝け出しままたします。DeFi エコシステムには約 157.5 百億 USD (USD) の報給により報告される探索からの失う必要があります。多くの探求は、誰でも一回...

Original: arXiv:2602.01317v4 Announce Type: replace-cross Abstract: Decentralized Finance (DeFi) has turned blockchains into financial infrastructure, allowing anyone to trade, lend, and build protocols withou...

ルージャンからパートナーズへ：AGENTIC高レベル合成の互換的に成長した共生

From Pragmas to Partners: A Symbiotic Evolution of Agentic High-Level Synthesis

大型言語モデルの普及により、AIに基づくハードウェア設計に対する関心が高まっています。この問いに答えるためには：高レベル合成（HLS）の重要性は今なお維持されているのでしょうか？我々はHLSを重要視することを主張します。我々はデジタルエージェンシーのハードウェアシステムが両方のHLSとRTLを使用すると予想されます。しかし、この付箋についてはHLSに関連する役割を中心に焦点を当てています。HLSで...

Original: arXiv:2602.01401v3 Announce Type: replace-cross Abstract: The rise of large language models has sparked interest in AI-driven hardware design, raising the question: does high-level synthesis (HLS) st...

CAM: Multi-Agent コード生成システムにおける因果性ベースの解析フレームワーク

CAM: A Causality-based Analysis Framework for Multi-Agent Code Generation Systems

マルチ・アジェント コード生成システム（MACGS）は素晴らしい結果を出しています。しかし、マルチ・アジェント アーキテクチャ固有の複雑さは多くの中間出力が生成されます。これらの中間出力に対する個別重要性は不明であり、これによりMACGSデザインにおけるターゲット優先的に最適化することは困難です。そのため我々はCAMを提案しました。最初のマルチ・アジェント コード生成システム（MACGS)と因果関...

Original: arXiv:2602.02138v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Despite the remarkable success that Multi-Agent Code Generation Systems (MACGS) have achieved, the inherent complexity of multi-agent archite...

学習による選択：クエリに Aware の適応的な次元選択による稠密リtrieval

Learning to Select: Query-Aware Adaptive Dimension Selection for Dense Retrieval

稠密検索では、クエリとドキュメントを高次元の埋め込みとして表現しますが、これらの表示には重複要素があるかもしれません：特定の情報ニーズについて、ランクリングで効果的なのは、ある次元のみです。以前の研究は、誤った真の有用性フィードバック（PRF）に基づいて基準の重要性を評価し、これはラッピングされたデータを使用しないプルーツの noisy な偽サインとチュータタイム手順により無意識に頼っています。 ...

Original: arXiv:2602.03306v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Dense retrieval represents queries and documents as high-dimensional embeddings, but these representations can be redundant at the query leve...

アリーヴィ:2602.03969v2発表種別:置換クロス

Structural shifts in institutional participation and collaboration within the AI arXiv preprint research ecosystem

Original: arXiv:2602.03969v2 Announce Type: replace-cross Abstract: The emergence of large language models (LLMs) represents a significant technological shift within the scientific ecosystem, particularly with...

黒箱生成ソフトウェアからの定期的に現れるバグを抽出する

Extracting Recurring Vulnerabilities from Black-Box LLM-Generated Software

arXiv:2602.04894v2 投稿タイプ：交換クロス 概要：LLMsはコード生成に広く使用されはじめていますが、その出力はしばしば前方のテンプレートを-followし、予測可能なバグを促進するかもしれません。我々は extit{後方バグersistent性} リンク生成されたソフトウェアに注目し、両側面表 (FSTab) を導入しました。 1つ目の要素では、黒箱攻撃が既存の前方の機能と知...

Original: arXiv:2602.04894v2 Announce Type: replace-cross Abstract: LLMs are increasingly used for code generation, but their outputs often follow recurring templates that can induce predictable vulnerabilitie...

Kubernetesのパフォーマンス評価：自動音声認識からLLMのサマリーまで生成AI推理を介して

Evaluating Kubernetes Performance for GenAI Inference: From Automatic Speech Recognition to LLM Summarization

Abstract: 生成型AI（GenAI）、特に推論は、急速に出現し dominant workload categoryとして Emergentな地位を獲得しています．この業界用紙では，Kubernetes ワールドワイド系コミュニティがそのユニークな要件に対応するために産声するととともに，展開に注力していることを示します．この業界用紙は、新たなKubernetesワールドワイド系プロジェクト...

Original: arXiv:2602.04900v2 Announce Type: replace-cross Abstract: As Generative AI (GenAI), particularly inference, rapidly emerges as a dominant workload category, the Kubernetes ecosystem is proactively ev...

ASA：不用训练的ツール呼び出しエンゲージメントの表現工程

ASA: Training-Free Representation Engineering for Tool-Calling Agents

LLMエージェントをドメイン固有のツール呼び出しに適応するには、状態が変化するインターフェイスに強いことは難しく、しばしばデモルやスキーマの工事が容易に行えるが、分布移行と嚴格なパーサにより脆弱であることを見ています。持続的にパラメータ効率的な微調整は信頼性を向上させるが、訓練、保守以及潜在的な忘れによってコストがかかります。我々は、ツールが必要なことはほとんどマージン層のアクティベーションで推測...

Original: arXiv:2602.04935v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Adapting LLM agents to domain-specific tool calling remains notably brittle under evolving interfaces. Prompt and schema engineering is easy ...

フズケされたヒへイスナー・アンフェリーノメチックスのウェイブフォंक्शन (HAF) の相構造についてのグラフォティクアナlyシスティック：ヴァリエーション・ウェイブファンクショングラフツ(GHG)に基づく Max-Cut インスタンスとしての相の復元

Graph-Theoretic Analysis of Phase Optimization Complexity in Variational Wave Functions for Heisenberg Antiferromagnets

Original: arXiv:2602.04943v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Despite extensive study, the phase structure of the wavefunctions in frustrated Heisenberg antiferromagnets (HAF) is not yet systematically c...

患者データによる心疾患リスク低下へのAI-Augmented意思決定：ヘルスケア専門家に対する混合法的研究

Exploring AI-Augmented Sensemaking of Patient-Generated Health Data: A Mixed-Method Study with Healthcare Professionals in Cardiac Risk Reduction

個々の人々が増加しており、健康とライフスタイルに関する大規模な個人のデータをスマートフォンやウェアラブルデバイスを通じて生成することがあります。これらのおかげで、予防的なケアは大きな変革を可能になりますが、それが医学的実践へと統合されることは、その大きさ、多様性とホスピタル・プロフェッショナルの時間圧迫とデータリテラシーによって妨げられています。我々は、大量の言語モデル(LLM)が患者生成の健康デ...

Original: arXiv:2602.05687v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Individuals are increasingly generating substantial personal health and lifestyle data, e.g. through wearables and smartphones. While such da...

バッキーベーストモデル統合による一貫性のある一般的なテキスト抽出モデル

Bagging-Based Model Merging for Robust General Text Embeddings

一般用途のテキスト抽出モデルは、幅広い自然言語処理(NLP)と情報検索(IIR)アプリケーションを支えています。これらモデルの大規模なマルチタスクコーディングを使用してトレーニングされると、多角的な一般化が促進されます。ただし、同じマルチタスクのトレーニング戦略が実際に比較可能であり、新しいドメインとデータタイプが継続的に出現するので、どのようにそれらを効率的に適応すべきかについては、まだ明確では...

Original: arXiv:2602.05787v2 Announce Type: replace-cross Abstract: General-purpose text embedding models underpin a wide range of NLP and information retrieval applications, and are typically trained on large...

再考するフェーズにおけるFoundation Agentのメモリアライメント: データベースレビュー

Rethinking Memory Mechanisms of Foundation Agents in the Second Half: A Survey

artificial intelligenceの研究は、モデルの革新よりも基準点の得点を優先した手法から問題定義と厳密な現実世界評価の強調に移行していることが明らかになっています。この研究分野に入ると「二つ目」が訪れ、長期的な、動的かつユーザ依存環境における実用の向上という主な挑戦が重要になります。ここで、エージェントは状態の増加と大量の情報を継続的に蓄積、管理し、多くのインタラクションを通じて選択...

Original: arXiv:2602.06052v2 Announce Type: replace-cross Abstract: The research of artificial intelligence is undergoing a paradigm shift from prioritizing model innovations over benchmark scores towards emph...

InftyThink+: 全端から最適化された無限 horizonの推論とリコメンド学習を使用した有効で高度な推理

InftyThink+: Effective and Efficient Infinite-Horizon Reasoning via Reinforcement Learning

大型の思考モデルは、予測時間を伸ばすことで強力なパフォーマンスを達成しますが、この手法には二次元コストとcontextの長さの制限、計算不能な結果から思考の途中で失われた効果があると一般的に認識されています。繰り返しの思考はこれらの問題を改善するのに役立ちますが、その他の方法は監督学習や固定されたヒューリスティクを使用して中間的な思考を定期的に要約することが求められます。したがって、中間的な思考を...

Original: arXiv:2602.06960v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Large reasoning models achieve strong performance by scaling inference-time chain-of-thought, but this paradigm suffers from quadratic cost, ...

LLM-FSM: RTLコード生成における有限状態の理由付けを行える大規模言語モデルをスケールアップ

LLM-FSM: Scaling Large Language Models for Finite-State Reasoning in RTL Code Generation

finite-state reasoning、単に状態依存行為を理解しとし実装する能力はハードウェア設計において重要な役割を果たします。この論文ではLLM-FSMというBenchmarkについて説明しています。これは大きな言語モデル（LLMs）が自然言語の詳細により有限型マシン（FSM）を修復しそれに正確なレジスタ・トランザクションレベル(RTL)の実装に変換することができるかを評価します。Pri...

Original: arXiv:2602.07032v1 Announce Type: new Abstract: Finite-state reasoning, the ability to understand and implement state-dependent behavior, is central to hardware design. In this paper, we present LLM-...

ST-Raptor: 半構造化テーブルの質問応答用オーガニックシステム

ST-Raptor: An Agentic System for Semi-Structured Table QA

Original: arXiv:2602.07034v1 Announce Type: new Abstract: Semi-structured table question answering (QA) is a challenging task that requires (1) precise extraction of cell contents and positions and (2) accurat...

Aster: 自動的な科学的発見を20倍速より早く達成する

Aster: Autonomous Scientific Discovery over 20x Faster Than Existing Methods

arXiv:2602.07040v1 投稿種類：新しい 概要：我々はAIエージェントであるAster、科学的発見を行うための自律的な技術を提案しました。これにより、現在のフレームワークの約20倍速で動作します。特定のタスク、基準プログラムと評価プログラムのパフォーマンスに従って、Asterは繰り返し改善しますことで新しい成果が生まれ、新たな問題の解を拡大できるようにしました。Asterは、新しい問...

Original: arXiv:2602.07040v1 Announce Type: new Abstract: We introduce Aster, an AI agent for autonomous scientific discovery capable of operating over 20 times faster than existing frameworks. Given a task, a...