Explainable Heterogeneous Anomaly Detection in Financial Networks via Adaptive Expert Routing
この論文は、市場環境に応じてグラフ構造を適応的に変化させ、価格ショックや流動性凍結など 4 つの異なる異常メカニズムを専門家のネットワークで分解・解釈可能にする新たなフレームワークを提案し、金融ネットワークにおける異常検知の精度と説明可能性を大幅に向上させることを示しています。
🤖 Category
cs.AI
6809 件の論文
Taming Modality Entanglement in Continual Audio-Visual Segmentation
本論文は、音声と視覚の連続学習におけるモダリティの干渉を解決するため、マルチモーダルなサンプル選択と衝突に基づくリハーサル機構を組み合わせた新しいフレームワークを提案し、音声誘導型の連続オーディオ・ビジュアルセグメンテーションタスクにおける性能向上を実証しています。
Reinforcing Numerical Reasoning in LLMs for Tabular Prediction via Structural Priors
本論文は、列の置換不変性を構造的な事前知識としてエンコードする強化学習手法「Permutation Relative Policy Optimization (PRPO)」を提案し、これにより大規模言語モデルの潜在的な数値推論能力を活性化させ、少量の教師信号やゼロショット設定でも大規模モデルを上回る表形式データ予測を実現することを示しています。
Rethinking Driving World Model as Synthetic Data Generator for Perception Tasks
本論文は、自律走行の知覚タスクにおける合成データの有用性を検証し、3D 資産を駆使して多視点のコーナーケースを大規模に生成する新たなフレームワーク「Dream4Drive」と大規模 3D アセットデータセット「DriveObj3D」を提案し、下流の知覚モデルの性能向上を実証しています。
Human-Centered LLM-Agent System for Detecting Anomalous Digital Asset Transactions
本論文は、非専門家でも自然言語で分析意図を伝え、構造化されたリスク証拠を検証し、追跡可能な専門家スタイルの推論を得られるよう、ルール抽象化・証拠スコアリング・専門家風正当化の 3 つの役割を統合した人間中心のマルチエージェントシステム「HCLA」を提案し、暗号資産取引の異常検知において、ブラックボックスモデルの解釈ではなく、規制や調査判断に整合する追跡可能な推論プロセスの再構築を通じて、説明可能性を超えた説明責任と透明性の実現を目指すものである。
CountFormer: A Transformer Framework for Learning Visual Repetition and Structure in Class-Agnostic Object Counting
本論文は、自己教師あり学習に基づくビジョン基盤モデル DINOv2 を用いたトランスフォーマーフレームワーク「CountFormer」を提案し、例示なしの物体数え上げにおいて視覚的反復や構造の学習がどのように改善されるかを検証し、FSC-147 ベンチマークで競争力のある性能を示すとともに、表現の質が数え上げ精度に重要であることを明らかにしています。
LagMemo: Language 3D Gaussian Splatting Memory for Multi-modal Open-vocabulary Multi-goal Visual Navigation
この論文は、言語 3D ガウススプラッティングメモリを活用して、多モーダルなオープンボキャブラリー目標クエリと複数目標の視覚ナビゲーションを効率的に実現する「LagMemo」を提案し、新規に作成した GOAT-Core データセットを用いた実験で最先端の手法を大幅に上回る性能を示したことを報告しています。
SwiftEmbed: Ultra-Fast Text Embeddings via Static Token Lookup for Real-Time Applications
SwiftEmbed は、Rust 製で静的トークン埋め込みルックアップを採用した実運用向けシステムであり、1.12 ミリ秒の超低遅延と 5 万リクエスト/秒の高スループットを実現しつつ、重複検出や意味的類似性タスクにおいて Sentence-BERT と同等かそれ以上の性能を発揮します。
Vectorized Online POMDP Planning
本論文は、部分的観測マルコフ決定過程（POMDP）のオンライン計画問題を、依存関係や同期のボトルネックを排除して完全にベクトル化された計算で解決する新しい並列ソルバ「VOPP」を提案し、既存の並列ソルバより 20 倍、逐次ソルバより 1000 倍少ない計算予算で近最適解を効率的に導出できることを示しています。
Detecting AI-Generated Images via Diffusion Snap-Back Reconstruction: A Forensic Approach
この論文は、拡散モデルによる画像の「再構成時の挙動（拡散スナップバック）」を分析することで、人間の目や従来の手法では判別が困難な高品質な AI 生成画像を、圧縮やノイズなどの歪みにも強く、極めて高い精度（AUROC 0.993）で検出する新しいフォレンジック手法を提案しています。
Balancing Interpretability and Performance in Motor Imagery EEG Classification: A Comparative Study of ANFIS-FBCSP-PSO and EEGNet
本論文は、BCI Competition IV-2a データセットを用いた比較研究において、個人内では解釈性の高い ANFIS-FBCSP-PSO モデルが、個人間では汎化性能に優れた EEGNet がそれぞれ優位であることを示し、MI-BCI システムの設計目標に応じたモデル選択の指針を提供しています。
Towards Efficient Federated Learning of Networked Mixture-of-Experts for Mobile Edge Computing
本論文は、モバイルエッジコンピューティングにおける大規模 AI モデルの展開課題を解決するため、専門性に基づいて隣接ノード間でタスクを分散処理する「ネットワーク化された混合エキスパート（NMoE）」システムと、その学習を効率化かつプライバシーを保護するフェデレーテッドラーニング枠組みを提案するものである。
FATE: A Formal Benchmark Series for Frontier Algebra of Multiple Difficulty Levels
大規模言語モデルが数学オリンピックなどの競合問題では高い性能を示す一方で、現代の数学研究の深さや抽象度を反映する「FATE」という新たな代数学形式ベンチマークシリーズ（FATE-H および FATE-X）の導入により、最先端モデルが博士課程レベルの証明において極めて低い精度しか達成できず、自然言語での推論と形式化の間に大きなギャップが存在することが明らかになりました。
Jr. AI Scientist and Its Risk Report: Autonomous Scientific Exploration from a Baseline Paper
本論文は、人間の研究者の基礎論文を基に仮説立案から実験、論文執筆までを自律的に行う「Jr. AI Scientist」を開発し、その科学的貢献と評価結果を報告するとともに、現在の AI 科学者システムが抱えるリスクや限界を包括的に分析したものである。
HatePrototypes: Interpretable and Transferable Representations for Implicit and Explicit Hate Speech Detection
本論文は、明示的および暗黙的なヘイトスピーチの検出において、少量の例から得られる「HatePrototypes（クラスレベルのベクトル表現）」を用いることで、従来の継続的ファインチューニングなしにタスク間での転移学習やパラメータ不要の早期退出を可能にし、効率的かつ解釈可能なモデリングを実現することを示しています。
Think, Speak, Decide: Language-Augmented Multi-Agent Reinforcement Learning for Economic Decision-Making
本論文は、数値データと言語的推論を統合する「Think-Speak-Decide」パイプラインを採用したマルチエージェント強化学習フレームワーク「LAMP」を提案し、経済的意思決定における累積収益、頑健性、解釈可能性を大幅に向上させることを実証しています。
UnfoldLDM: Deep Unfolding-based Blind Image Restoration with Latent Diffusion Priors
本論文は、既知の劣化モデルに依存せず、多粒度劣化認識モジュールと潜在拡散モデルに基づく劣化耐性プロキシステップを組み合わせた「UnfoldLDM」を提案し、ブラインド画像復元における過平滑化バイアスを解消して高品質な復元を実現する手法を提示しています。
Stable Multi-Drone GNSS Tracking System for Marine Robots
本論文は、海面下で GNSS 信号が受信できない marine ロボットに対し、複数のドローンによる視覚検出、GNSS 三角測量、および信頼度重み付き拡張カルマンフィルタを統合したリアルタイム安定追跡システムを提案し、ドローン間の追跡 ID 整合アルゴリズムによるグローバル一貫性を確保することで、複雑な環境下でも高精度かつロバストな追跡を実現することを示しています。
Towards Realistic Guarantees: A Probabilistic Certificate for SmoothLLM
本論文は、現実的な攻撃成功率モデルを統合した確率的な「(k, ε)-不安定性」の概念を導入することで、従来厳しすぎる仮定に依存していた SmoothLLM の防御証明を、より実用的で信頼性の高いものへと改良する枠組みを提案しています。
Yo'City: Personalized and Boundless 3D Realistic City Scene Generation via Self-Critic Expansion
本論文は、大規模モデルの推論能力を活用して「都市 - 地区 - グリッド」の階層構造を計画し、ユーザー定義と無限の拡張を可能にする自律的な 3D 都市生成フレームワーク「Yo'City」を提案し、その卓越した性能を実証するものです。