3854 件の論文
本論文は、モジュール型のLLMジャッジ、意図を保持するユーザーシミュレーション、およびヒューマン・イン・ザ・ループによるガバナンスを統合することで、エージェントの性能とビジネス知識のギャップを信頼性が高く実用的な形で測定することを保証する、マルチターン・ビジネスエージェント評価のための実用的かつ保守可能なフレームワークを提示する。
本論文は、外部ログブックと定期的なLoRAベースの集約を組み合わせた、凍結された言語モデルのためのメモリシステムを提示しており、知識編集やRAG手法と比較して計算コストを大幅に削減しつつ、高い精度と経時的な安定性を実現しているが、未学習の関係に関する偽の合成（spurious composition）には依然として苦慮している。
本論文は、中国のクリの木のライフサイクルに由来する9つのオペレータを統合することで個体群の多様性を効果的に管理し、連続最適化ベンチマークおよび組合せ2次元ナップサック問題の両方において古典的な遺伝的アルゴリズムを大幅に上回る、自然に触発された遺伝的アルゴリズムであるチェスナッツ戦略（CS-GA）を導入するものである。
本論文は、物理的な事前知識によるガイダンスと適応的な特徴量変調を統合することで、微細な構造の詳細を保持しつつ空間的に不均一な霧を効果的に処理するTransformerベースの単一画像脱霧ネットワークを提案し、複数のベンチマークデータセットにおいて最先端の性能を達成している。
本論文は、自律型RoboVan・ドローン協調配送において、リアルタイムの計算効率を維持しつつ、直接的なオーダーコストを下流の同期負担から切り離すことでシステムコストを大幅に削減する手法である、予測同期・外部性考慮型ローリングオンラインスケジューリング（P-SEAROS）を提案する。
「Persistence Landscapes Across Privacy Budgets for Explanation Methods Across Differential Privacy Mechanisms」と題されたこの論文は、著者らがその知見および結論を支持しなくなったため、2026年9月29日に著者らによって撤回されており、引用しないよう要請されています。
RepShardは、シグモイド成長モデル、インセンティブメカニズム、およびハイブリッドPBFT-PoRコンセンサスプロトコルを採用することで、スループットの向上、確定遅延の削減、および様々な攻撃に対するセキュリティの強化を実現しつつ、シャード再構築の複雑さをO(n²)からO(n)へと低減させる、レピュテーションベースのブロックチェーン・シャーディング・スキームである。
本論文は、サンプルに直接固定されたコンパクトな台を持つ基底関数から導出されるデータ疎な共分散行列を利用することで、補助的な点の必要性を排除し、予測の不連続性を回避し、より妥当な不確実性推定を提供しつつ、O(n log²n)の時間およびO(n log²n)のメモリコストでスケーラブルかつ厳密な推論を実現する、適応的マルチレゾリューション・ガウス過程フレームワークを導入するものである。
この実証的研究は、マルチレイヤー・パーセプトロン（MLP）が、継続的インテグレーション環境におけるテストケースの優先順位付けにおいて、5つの古典的な機械学習アルゴリズムを大幅に上回り、複数の産業データセットにわたって優れた欠陥検出効率と統計的有意性を達成したことを示している。
本研究は、インドネシアのバティックを対象とした文化的に制約されたAI-XRフレームワークを提案および評価するものであり、生成AIと文化的象徴の検証を統合することが、従来のデジタル体験や制約のないデジタル体験と比較して、知覚されるサービス品質、文化的真正性、およびユーザーエンゲージメントを大幅に向上させることを示すものである。