Commutativity and Kleisli laws of codensity monads of probability measures

本論文は、確率測度のコデシティモノイドの構成を用いて、Giry モノイドへのクライスリ法則の存在やその普遍性、およびマルコフ圏理論に関連するモノイダル性やアフィン性の条件を導き出し、特にラドンモノイドの自由代数のテンソル積をデイ合成積で記述し、Giry モノイドのモノイダル性が標準ボレル空間に限定される理由を明らかにする。

Zev ShiraziWed, 11 Ma🔢 math

A Tale of 1001 LoC: Potential Runtime Error-Guided Specification Synthesis for Verifying Large-Scale Programs

本論文は、大規模プログラムの形式検証におけるスケーラビリティ課題を解決するため、静的解析と大規模言語モデル(LLM)を協調させ、潜在的なランタイムエラーに基づいて検証単位を優先的に選定・合成するモジュール型フレームワーク「Preguss」を提案し、千行を超える実世界プログラムにおいて人間の手間を最大 88.9% 削減する高い自動化を実現したことを示しています。

Zhongyi Wang, Tengjie Lin, Mingshuai Chen, Haokun Li, Mingqi Yang, Xiao Yi, Shengchao Qin, Yixing Luo, Xiaofeng Li, Bin Gu, Liqiang Lu, Jianwei YinWed, 11 Ma💻 cs

BemaGANv2: Discriminator Combination Strategies for GAN-based Vocoders in Long-Term Audio Generation

本論文は、AMP モジュールと新規の Multi-Envelope Discriminator を導入し、長尺音声生成における時間的整合性や周期性のモデル化を強化した GAN ベースのボコーダ「BemaGANv2」を提案し、各種識別器の組み合わせ戦略を客観的・主観的指標を用いて体系的に評価したものである。

Taesoo Park, Mungwi Jeong, Mingyu Park, Narae Kim, Junyoung Kim, Mujung Kim, Jisang Yoo, Hoyun Lee, Sanghoon Kim, Soonchul KwonTue, 10 Ma🤖 cs.LG

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。

Jiedong Jiang, Wanyi He, Yuefeng Wang, Guoxiong Gao, Yongle Hu, Jingting Wang, Nailin Guan, Peihao Wu, Chunbo Dai, Liang Xiao, Bin DongTue, 10 Ma🤖 cs.LG

Mining Beyond the Bools: Learning Data Transformations and Temporal Specifications

本論文は、Syntax Guided Synthesis 技術と TSLf_f(Temporal Stream Logic の有限接頭辞解釈)を組み合わせることで、ブール値抽象化の限界を超え、データ変換と時制仕様を同時に学習し、より頑健かつ効率的にリアクティブプログラムを合成する手法を提案しています。

Sam Nicholas Kouteili, William Fishell, Christian Scaff, Mark Santolucito, Ruzica PiskacTue, 10 Ma💻 cs

Three Fixed-Dimension Satisfiability Semantics for Quantum Logic: Implications and an Explicit Separator

この論文は、固定次元のヒルベルト空間における量子論理の 3 つの充足可能性意味論(標準的、大域的交換、局所的部分ブール)を比較し、標準的意味論では充足可能だが他の 2 つでは充足不可能な明示的な分離式「SEP-1」を構成することで、それらの充足可能性クラスが厳密に異なることを示しています。

Joaquim Reizi HiguchiTue, 10 Ma🔢 math

Agent Hunt: Bounty Based Collaborative Autoformalization With LLM Agents

この論文は、複数の LLM ベースのコーディングエージェントが、証明タスクに対して動的に提案や報酬(バウンティ)を設定し、証明アシスタントと直接対話しながら分散的に協力して代数トポロジーの大規模な自動形式化を実現する、市場原理に基づく新しいアプローチを提案するものである。

Chad E. Brown, Cezary Kaliszyk, Josef UrbanTue, 10 Ma💻 cs

Elenchus: Generating Knowledge Bases from Prover-Skeptic Dialogues

この論文は、大規模言語モデルを対話相手として専門家が自らのコミットメントを精査・明確化する「Elenchus」という対話システムを提案し、それを Hlobil と Brandom の非単調論理 NMMS にマッピングすることで、W3C の PROV-O Ontology の設計根拠を対話から形式化し、推論まで一貫して統合する手法を示しています。

Bradley P. AllenTue, 10 Ma💬 cs.CL

Learning to Rank the Initial Branching Order of SAT Solvers

この論文は、グラフニューラルネットワークを用いて SAT ソルバの初期分岐順序を学習・予測する手法を提案し、ランダムおよび疑似産業ベンチマークで大幅な高速化を実現したが、動的ヒューリスティックが初期値を上書きしやすく予測が困難な複雑な産業インスタンスでは効果が限定的であることを示しています。

Arvid Eriksson (KTH Royal Institute of Technology), Gabriel Poesia (Kempner Institute at Harvard University), Roman Bresson (Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence), Karl Henrik Johansson (KTH Royal Institute of Technology), David Broman (KTH Royal Institute of Technology)Tue, 10 Ma💻 cs

Sketch-Oriented Databases

この論文は、有限極限スケッチを用いてデータベースのパラダイムを形式化する「スケッチ指向データベース」という枠組みを提案し、グラフ特徴の統一的な表現や経路推論、そしてモジュール化とスケーラビリティを可能にする「スタッタリングスケッチ」の導入を通じて、データベース理論の一般化と拡張を示しています。

Dominique Duval, Rachid EchahedTue, 10 Ma💻 cs