Pooling Engram Conditional Memory in Large Language Models using CXL
この論文は、CXL メモリプールを用いて Engram 条件付きメモリをオフロードし、RDMA と比較して低遅延なアクセスを実現しながら、SGLang への統合により DRAM と同等の性能を維持しつつ大規模言語モデルのためのスケーラブルでコスト効率の高いストレージソリューションを提案するものです。
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5633 件の論文
Detecting Privilege Escalation with Temporal Braid Groups
この論文は、クラウド権限グラフの強連結成分における時間的進化において、ブルア・リャプノフ指数という代数的プローブを用いて分散型と集中型の 2 つのリスク領域の境界を特定し、非可換性の利点を活用して権限昇格を検出・分類する手法を提案しています。
4DEquine: Disentangling Motion and Appearance for 4D Equine Reconstruction from Monocular Video
本論文は、単一視点動画から馬の 4 次元再構築を運動と外観に分解する新規フレームワーク「4DEquine」と大規模合成データセットを提案し、実世界データにおいて最先端の性能を達成することを示しています。
HG-Lane: High-Fidelity Generation of Lane Scenes under Adverse Weather and Lighting Conditions without Re-annotation
本論文は、悪天候や照明条件における既存のレーン検出データセットの限界を克服するため、再アノテーションを必要としない高忠実度生成フレームワーク「HG-Lane」を提案し、これにより作成したベンチマークを用いた実験で既存の検出モデルの性能を大幅に向上させることを実証しています。
Performance Evaluation of Delay Tolerant Network Protocols to Improve Nepal Earthquake Rescue Communications
本論文は、ネパール地震の救援活動における動的な人口分布と移動パターンに基づいたシミュレーションを用いて、遅延許容ネットワーク（DTN）のルーティングプロトコルを評価し、災害時の通信信頼性とリソース利用効率のトレードオフを明らかにすることで、次世代の緊急通信サービス設計に寄与するものである。
Cross-Hand Latent Representation for Vision-Language-Action Models
本論文は、多様な把持器に共通する統一された潜在動作空間を導入することで、大規模な実証データの収集コストを削減しつつ、視覚・言語・動作モデル（VLA）の拡張性と性能を向上させる「XL-VLA」というフレームワークを提案し、その有効性を実験で実証したものである。
Dance2Hesitate: A Multi-Modal Dataset of Dancer-Taught Hesitancy for Understandable Robot Motion
この論文は、ロボットと人間の協調における「躊躇」の表現を理解可能にするため、Franka Emika Panda によるキネスティック指導とダンサーによるモーションキャプチャデータを組み合わせた、多モーダルな「Dance2Hesitate」データセットを公開し、ロボットと人間の両モダリティにおける再現可能なベンチマークを可能にしたことを報告しています。
Characterizing Healthy & Post-Stroke Neuromotor Behavior During 6D Upper-Limb Isometric Gaming: Implications for Design of End-Effector Rehabilitation Robot Interfaces
本研究は、OpenRobotRehab 1.0 データセットを用いて、6 次元等尺性ゲーミングにおける健常者と脳卒中後のユーザーの力出力や筋電図を分析し、インターフェース設計の影響や病態的特徴の検出、そして HMM による運動制御の分類手法を提案するとともに、これらが適応型リハビリロボット設計に与える示唆を論じています。
Autonomous Search for Sparsely Distributed Visual Phenomena through Environmental Context Modeling
本論文は、サンゴ礁の特定の種を効率的に探索するために、標的そのものではなく環境の文脈（生息地の特徴）を報酬関数として用いる適応型計画手法を提案し、実機データによる検証で、標的が希薄な場合でも網羅的調査の半分の時間で最大 75% の標本を収集できることを示しています。
K-Join: Combining Vertex Covers for Parallel Joins
本論文は、複数の頂点被覆の線形結合に基づいてハイパーキューブの共有を最適化し、入力サイズ とプロセッサ数 に対して負荷 （ は新たな「縮小準頂点被覆」）を実現する単純かつ高性能な並列結合アルゴリズム「K-Join」を提案するものである。
Fully Symbolic Analysis of Loop Locality: Using Imaginary Reuse to Infer Real Performance
この論文は、アフィンループネストに対する完全記号的な局所性解析理論とコンパイラ支援手法を提案し、データ移動量の予測精度を 99.6% まで達成しながら、入力サイズやキャッシュ構成に対するキャッシュミス回数をミリ秒未満で推定可能にする技術を示しています。
Octopus-inspired Distributed Control for Soft Robotic Arms: A Graph Neural Network-Based Attention Policy with Environmental Interaction
本論文は、環境との接触情報をグラフ構造として表現し、中央集権的訓練と分散実行の枠組みを用いたグラフニューラルネットワークに基づく注意メカニズム「SoftGM」を提案し、複雑な接触環境下でのソフトロボティクスアームの目標到達タスクにおいて、既存の多エージェント強化学習手法を上回る性能と頑健性を示すことを実証しています。
An Automated Radiomics Framework for Postoperative Survival Prediction in Colorectal Liver Metastases using Preoperative MRI
この論文は、部分アノテーションデータとプロンプト伝播アルゴリズム「SAMONAI」を用いた自動セグメンテーションパイプラインと、生存予測のための多次元自動エンコーダ型ニューラルネットワーク「SurvAMINN」を統合した AI フレームワークを開発し、大腸肝転移患者の術後生存率を術前 MRI から高精度に予測できることを示したものである。
Perceptive Hierarchical-Task MPC for Sequential Mobile Manipulation in Unstructured Semi-Static Environments
本論文は、長期的な移動操作タスクにおいて環境の半静的な変化（物体の移動や消失など）をベイズ推論で検知し、これを辞書式最適化に基づく階層的タスクモデル予測制御（HTMPC）に統合することで、事前地図や外部インフラに依存せずに、非構造化かつ変化する環境で効率的かつ反応的にタスクを完了する新しいフレームワークを提案しています。
Paladin: A Policy Framework for Securing Cloud APIs by Combining Application Context with Generative AI
この論文は、大規模言語モデルを用いて API リクエストのセマンティクスを抽出し、アプリケーションに依存しないポリシー定義インターフェースを通じて、クラウドワークロードにおけるリソース消費の制限、機密ビジネスフローへの不正アクセス防止、認証の破損といった脅威を効果的に防ぐセキュリティフレームワーク「Paladin」を設計・実装し、高い精度と許容範囲のオーバーヘッドで広範な適用性を示したことを報告しています。
OilSAM2: Memory-Augmented SAM2 for Scalable SAR Oil Spill Detection
本論文は、SAR 画像における油流出検出の課題である外観の多様性や時系列の欠如に対処するため、階層的な特徴を考慮したマルチスケールメモリバンクと構造・意味的一貫性を備えたメモリ更新戦略を導入し、無秩序な SAR 画像集合に対して頑健なセグメンテーションを実現する「OilSAM2」を提案しています。
Hierarchical Task Model Predictive Control for Sequential Mobile Manipulation Tasks
本論文は、大規模言語モデルによる高次タスク計画と連携し、ロボットの冗長性を活用して逐次移動操作タスクを効率的かつ反応的に実行するための新規階層型タスクモデル予測制御フレームワークを提案し、実機実験により従来の手法や単一タスクアーキテクチャと比較して大幅な性能向上を実証したものである。
WME: Extending CDCL-based Model Enumeration with Weights
この論文は、重み付きモデル列挙（WME）をソルバーレベルの推論タスクとして確立し、重み伝播や重みに基づく剪除を CDCL 型ソルバーに統合することで、時系列バックトラックと非時系列バックトラックの両方のアプローチが相互補完的に機能することを示しています。
ACE Runtime - A ZKP-Native Blockchain Runtime with Sub-Second Cryptographic Finality
本論文は、トランザクションごとの署名検証を軽量な HMAC 認証に置き換え、非同期なゼロ知識証明による集約検証を導入することで、サブ秒レベルの暗号的確定性とポスト量子耐性を実現する ZKP ネイティブなブロックチェーンランタイム「ACE Runtime」を提案し、その有効性を理論的・実験的に検証したものである。
Transposition is Nearly Optimal for IID List Update
この論文は、アクセス確率の分布が未知の i.i.d モデルにおけるリスト更新問題において、リクエストされた要素をその直前の要素と入れ替える「転置ルール」が、最適定常順序の期待コストに 1 を加えた程度のコストしか発生させず、50 年前のリヴェストの予想を定数項の誤差で解決したことを証明しています。