SwiftTS: A Swift Selection Framework for Time Series Pre-trained Models via Multi-task Meta-Learning
本論文は、多数の事前学習済みモデルの中から最適なモデルを個別の微調整なしで効率的に選択するための、マルチタスクメタ学習に基づく軽量かつ汎用的なフレームワーク「SwiftTS」を提案し、14 のデータセットと 8 つのモデルを用いた実験でその有効性を示しています。
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cs.LG
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Bayesian neural networks with interpretable priors from Mercer kernels
この論文は、ベイズニューラルネットワークの事前分布をメルカー核の表現から直接定義する「メルカー事前分布」を導入することで、ガウス過程の解釈性とベイズニューラルネットワークのスケーラビリティを両立させる新しい手法を提案しています。
Continual Low-Rank Adapters for LLM-based Generative Recommender Systems
LLM 推薦システムにおける継続学習の課題を解決するため、過去のタスク維持ではなく現在のユーザー行動への適応を重視し、直近の凍結状態を基準とした近傍正則化を導入した新たな LoRA 適応手法「PESO」を提案し、理論的・実証的に既存手法を上回る性能を実証した論文です。
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。
Distributionally Robust Self Paced Curriculum Reinforcement Learning
本論文は、強化学習における性能とロバスト性のトレードオフを解決するため、ロバストネス予算をエージェントの進捗に応じて適応的に調整する連続的なカリキュラムとして扱う「分布ロバスト自己ペース型カリキュラム強化学習（DR-SPCRL）」を提案し、多様な環境での実験により、固定またはヒューリスティックな手法と比較して優位なロバスト性・性能のバランスと安定した学習を実現することを示しています。
Adaptive Multi-view Graph Contrastive Learning via Fractional-order Neural Diffusion Networks
この論文は、分数階微分の次数を学習可能なパラメータとして扱うことで、手動によるデータ拡張なしに局所的から大域的まで連続的な多様なグラフ視点を生成し、既存の手法を上回る頑健なグラフ表現学習を実現する「適応的マルチビューグラフ対照学習」を提案しています。
Improving Conditional VAE with Non-Volume Preserving transformations
この論文は、潜在空間の条件付き分布を推定するために非体積保存変換（NVP）を導入し、ガウスデコーダの分散を学習可能なパラメータとして扱うことで、従来の条件付き VAE が抱えるぼやけや多様性の欠如を解消し、FID を 4% 改善、対数尤度を 7.6% 向上させる新しい画像生成手法を提案しています。
Tight Robustness Certification Through the Convex Hull of Attacks
この論文は、 攻撃の凸包が特定の多面体で近似でき、その上での線形境界伝播を用いることで、既存の堅牢性検証器を最大 7 倍高速化しつつ、より Tight な検証を可能にする手法を提案しています。
Angular Gradient Sign Method: Uncovering Vulnerabilities in Hyperbolic Networks
この論文は、双曲空間の幾何学的特性、特に角度成分に焦点を当てた勾配符号法（Angular Gradient Sign Method）を提案し、従来のユークリッド空間ベースの攻撃よりも効果的な敵対的攻撃を実現すると同時に、階層的埋め込みの脆弱性を解明するものです。
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。
Automating Deception: Scalable Multi-Turn LLM Jailbreaks
この論文は、心理的原理（特に「足がかり効果」）に基づく大規模な多ターン対話型ジャイルブレイク攻撃を自動化するパイプラインを提案し、GPT 系モデルが会話履歴に脆弱である一方で Gemini 2.5 Flash が極めて高い耐性を示すなど、主要 LLM 間の安全性に顕著な差があることを実証しています。
Shortcut Invariance: Targeted Jacobian Regularization in Disentangled Latent Space
この論文は、学習データに存在するスパースな相関（ショートカット）に依存して分布外一般化性能が低下する深層学習の問題に対し、ラベルと強く相関する潜在空間の軸を特定し、その方向に異方性ノイズを注入して分類器の感度を正則化することで、ショートカットラベルや矛盾するサンプルを必要とせずに分布外一般化性能を向上させる手法を提案しています。
Crowdsourcing the Frontier: Advancing Hybrid Physics-ML Climate Simulation via a $50,000 Kaggle Competition
この論文は、Kaggle 競技を通じて多様なアーキテクチャを探索し、それらを気候モデルに統合した結果、低解像度の現実地理環境におけるオンライン安定性が再現可能となり、ハイブリッドな物理・AI 気候シミュレーションの進展に寄与したことを報告しています。
CRAwDAD: Causal Reasoning Augmentation with Dual-Agent Debate
この論文は、因果推論における論理的欠陥の批判的検討と合意形成を目的とした二エージェント対話フレームワーク「CRAwDAD」を提案し、CLadder ベンチマークにおいて DeepSeek-R1 や Qwen3 などの推論モデルの精度を大幅に向上させることを実証しています。
ForamDeepSlice: A High-Accuracy Deep Learning Framework for Foraminifera Species Classification from 2D Micro-CT Slices
この論文は、3D マイクロ CT スキャンから得られた 2D 画像を用いて有孔虫の種を分類する高精度な深層学習フレームワーク「ForamDeepSlice」を提案し、95.64% のテスト精度を達成するとともに、実用的なデプロイを可能にするインタラクティブなダッシュボードを開発したことを報告しています。
AltNet: Addressing the Plasticity-Stability Dilemma in Reinforcement Learning
本論文は、強化学習における可塑性の喪失問題を解決し、性能低下を伴わずに学習能力を回復させるため、アクティブなネットワークとオフポリシー学習を行うパッシブなネットワークを交互に切り替える「AltNet」という双子ネットワーク手法を提案し、高次元制御タスクにおいて既存手法を上回る性能を実証したものである。
MSPT: Efficient Large-Scale Physical Modeling via Parallelized Multi-Scale Attention
本論文は、ボール木を用いて不規則な幾何学形状をパッチに分割し、局所的な点注意とパッチレベルのグローバル注意を組み合わせることで、単一 GPU で数百万の点にスケール可能な物理シミュレーション手法「MSPT」を提案し、広範な PDE ベンチマークおよび大規模空力データセットにおいて、従来手法を上回る精度を低いメモリ消費と計算コストで達成することを示しています。