Dual Randomized Smoothing: Beyond Global Noise Variance
この論文は、入力依存のノイズ分散を可能にする「二重ランダム化平滑化」フレームワークを提案し、従来のグローバル分散の限界を克服して小・大半径の両方において高い頑健性を達成する手法を提示しています。
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cs.AI
2495 件の論文
Process-Centric Analysis of Agentic Software Systems
この論文は、エージェント型ソフトウェアシステムの意思決定過程を構造的に解析する「Graphectory」を導入し、その分析に基づいて実行中のエージェントをリアルタイムで監視・介入させることで、問題解決率の向上と実行経路の効率化を実現する手法を提案しています。
Beyond Additivity: Sparse Isotonic Shapley Regression toward Nonlinear Explainability
この論文は、非加法的な現実世界の報酬構造や高次元のスパース性を扱うために、単一化された非線形説明フレームワーク「疎性等方性シャプレー回帰（SISR）」を提案し、単調変換の学習とスパース性制約を同時に実行することで、既存のシャプレー値の歪みを解消し、理論的保証と高い実用性を両立させることを示しています。
Parallel Decoder Transformer: Planner-Seeded Latent Coordination for Synchronized Parallel Decoding
本論文は、事前学習済みデコーダ型言語モデルに「プランナーによる潜在ワークスペース」と「同期マルチストリーム出力プロトコル」を組み合わせた「並列デコーダ・トランスフォーマ（PDT）」を提案し、外部のオーケストレーションに依存せず、モデル内部で並列タスク分解と生成の同期を可能にする新しいアーキテクチャを示しています。
Beyond Endpoints: Path-Centric Reasoning for Vectorized Off-Road Network Extraction
オフロード環境における道路ネットワーク抽出の課題を解決するため、大規模なオフロードデータセット「WildRoad」を公開し、従来のノード中心アプローチの限界を克服する経路中心のフレームワーク「MaGRoad」を提案し、高い精度と高速推論を実現する研究です。
SALVE: Sparse Autoencoder-Latent Vector Editing for Mechanistic Control of Neural Networks
本論文は、スパースオートエンコーダと勾配ベースの可視化手法を統合し、深層学習モデルの内部特徴を「発見・検証・制御」する SALVE 枠組みを提案することで、モデルの透明性と制御性を高める新たな手法を提示しています。
Adaptation of Agentic AI: A Survey of Post-Training, Memory, and Skills
本論文は、LLM エージェントの事前学習後の適応を「エージェント側」と「ツール側」の 4 つのパラダイムに分類する統一的な枠組みを提示し、事後学習、記憶、スキルに関する研究を包括的にレビューするとともに、そのトレードオフや評価手法、および将来の課題を論じています。
Meta-RL Induces Exploration in Language Agents
本論文は、エピソード横断的なトレーニングとリフレクションによるコンテキスト内方策適応という 2 つの主要な構成要素を備えたメタ強化学習フレームワーク「LaMer」を提案し、これにより言語エージェントが環境からのフィードバックに基づいて能動的に探索し、従来の強化学習ベースラインよりも Sokoban や Webshop などのタスクで顕著な性能向上と汎化能力を実現することを示しています。
ReDepth Anything: Test-Time Depth Refinement via Self-Supervised Re-lighting
本論文は、拡散モデルの事前知識と形状からの陰影（SfS）の手がかりを組み合わせ、推論時に自己教師ありで再照明を行う「Re-Depth Anything」を提案し、Depth Anything V2 や V3 の推定深度をラベルなしで高精度かつリアルに洗練させる手法を提示するものである。
Cost Trade-offs of Reasoning and Non-Reasoning Large Language Models in Text-to-SQL
この論文は、Google BigQuery 上の大規模データセットを用いた実験を通じて、推論モデルが非推論モデルと比較してデータ転送量を大幅に削減しつつ同等の精度を維持し、実行時間とクラウドコストの相関が弱いことを示し、Text-to-SQL 導入におけるコスト最適化の指針を提示しています。
Physics-Informed Neural Networks for Device and Circuit Modeling: A Case Study of NeuroSPICE
本論文では、従来の SPICE とは異なり物理情報ニューラルネットワーク（PINN）を用いて回路の微分代数方程式を解く「NeuroSPICE」フレームワークを提案し、特に強誘電体メモリなどの非線形システムを含む新興デバイスのシミュレーションや設計最適化、逆問題への応用における独自性を示しています。
Toward a Physical Theory of Intelligence
この論文は、保存則と整合的な符号化（CCE）フレームワークを導入し、情報処理を不可逆的な物理過程として記述することで、知性・意識・量子測定・時空幾何学を熱力学的散逸の観点から統一的に理解する物理理論を提案しています。
Reliable Grid Forecasting: State Space Models for Safety-Critical Energy Systems
本論文は、電力系統の安全に不可欠な負荷予測において、従来の精度指標では捉えきれない過小予測リスクを定量化する新たな評価枠組みを提案し、気象情報の統合と制約付き最適化によって、過剰な予備容量を招く「偽の安全性」を排除しつつ信頼性の高い予測を実現する手法を確立したものである。
DrivingGen: A Comprehensive Benchmark for Generative Video World Models in Autonomous Driving
本論文は、自動運転における生成ワールドモデルの進捗を測定し、視覚的リアリズム、軌道の妥当性、時間的整合性、制御性を包括的に評価する初のベンチマーク「DrivingGen」を提案し、既存モデルの課題とトレードオフを明らかにしたものである。
Batch-of-Thought: Cross-Instance Learning for Enhanced LLM Reasoning
この論文は、関連するクエリを独立して処理するのではなく、バッチ単位で共同処理することで推論パターンや一貫性制約を共有し、精度向上とコスト削減を実現する「Batch-of-Thought（BoT）」というトレーニング不要の手法を提案しています。
NC-Bench: An LLM Benchmark for Evaluating Conversational Competence
NC-Bench は、IBM の自然会話フレームワークに基づき、LLM のトピックやタスクではなく会話の形式と構造（基本応答、RAG 活用、複雑な要求など）に焦点を当てた新しい評価ベンチマークを提案し、モデルの会話能力を理論的に評価する軽量かつ拡張可能な枠組みを提供する。
The Algorithmic Gaze of Image Quality Assessment: An Audit and Trace Ethnography of the LAION-Aesthetics Predictor
この論文は、画像生成 AI の学習データ選定に広く用いられている「LAION-Aesthetics Predictor」を監査・追跡民族誌的に調査し、その評価基準が西洋中心の男性視点や帝国主義的視線を反映して特定の文化的・社会的バイアスを強化していることを明らかにし、AI 開発者に対し画一的な美の尺度から多様な評価へと転換するよう呼びかけています。
CaMeLs Can Use Computers Too: System-level Security for Computer Use Agents
本論文は、コンピュータ操作エージェントにおけるプロンプト注入攻撃を防ぐために、信頼できるタスク計画と不審な環境観測を厳密に分離する「シングルショット計画」アーキテクチャを提案し、セキュリティと実用性を両立させることを実証しています。
BoxMind: Closed-loop AI strategy optimization for elite boxing validated in the 2024 Olympics
本論文は、2024 年パリオリンピックで中国代表チームの歴史的なメダル獲得に貢献し、構造化されていないボクシングの試合映像を戦略的知能へ変換する閉ループ AI 最適化システム「BoxMind」を提案・実証したものである。
Multifaceted Scenario-Aware Hypergraph Learning for Next POI Recommendation
本論文は、観光客と地元住民など異なるシナリオ間の移動パターンを捉え、その競合を解決するために、シナリオ固有の多視点分離ハイパーグラフとパラメータ分割メカニズムを導入した「MSAHG」と呼ばれる次なる POI 推薦フレームワークを提案し、実データによる実験で既存手法を上回る性能を実証したものである。