Can LLM-Simulated Practice and Feedback Upskill Human Counselors? A Randomized Study with 90+ Novice Counselors
94 人の初心者のカウンセラーを対象とした無作為化研究により、LLM による模擬練習に構造化されたフィードバックを組み合わせることで、クライアント中心のマイクロスキルや共感力が向上し、フィードバックなしの練習のみでは効果が得られなかったことが示されました。
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6332 件の論文
DeepSparse: A Foundation Model for Sparse-View CBCT Reconstruction
本論文は、低線量かつ高品質な CBCT 画像再構成を実現するため、多視点・多スケール特徴を統合した DiCE ネットワークと大規模データを用いた HyViP 事前学習フレームワークを備えた、初の CBCT 用基盤モデル「DeepSparse」を提案し、既存手法を上回る性能を実証したものである。
HEXGEN-FLOW: Optimizing LLM Inference Request Scheduling for Agentic Text-to-SQL
本論文は、マルチテナント環境における異種 GPU クラスタでのエージェント型 Text-to-SQL ワークフローの効率を最大化するため、階層的スケジューリングとシミュレーションベースのハイパーパラメータ調整を採用した新しいフレームワーク「HEXGEN-FLOW」を提案し、レイテンシとスループットの大幅な改善を実証しています。
M3CAD: Towards Generic Cooperative Autonomous Driving Benchmark
本論文は、単車および複数車両の協調自律走行研究を促進するために、204 シーケンス・3 万フレームのマルチモーダルデータを含む包括的なベンチマーク「M3CAD」を提案し、ネットワーク帯域制約を考慮した適応的融合手法による新たな基線性能を確立したことを報告しています。
FoldNet: Learning Generalizable Closed-Loop Policy for Garment Folding via Keypoint-Driven Asset and Demonstration Synthesis
本論文は、キーポイント駆動のアセット合成と KG-DAgger による失敗回復用デモンストレーション生成を活用し、15 万の軌跡を用いた閉ループ模倣学習によって、実世界で 75% の成功率を達成する汎用的な衣類折り畳みロボット制御ポリシーを提案する。
Diffusion-SAFE: Diffusion-Native Human-to-Robot Driving Handover for Shared Autonomy
本論文は、拡散モデルに基づく評価器と安全ガイド付きコパイロットを統合し、人間の意図と安全な制御を連続的に調整する「Diffusion-SAFE」を提案し、シミュレーションおよび実車実験において高いハンドオーバー成功率と滑らかな制御遷移を実現したことを報告しています。
MTVCraft: Tokenizing 4D Motion for Arbitrary Character Animation
本論文は、従来の 2D ポーズ画像に依存せず、3D 運動シーケンスを直接モデル化する「4DMoT」と「MV-DiT」を導入した MTVCraft を提案し、任意のキャラクターや非人間オブジェクトに対する高精度かつ汎用性の高いゼロショット動画生成を実現したことを報告しています。
Precision Proactivity: Measuring Cognitive Load in Real-World AI-Assisted Work
この論文は、金融専門家 34 名を対象とした実証研究を通じて、AI 支援作業における「余分な認知負荷」が作業品質に最も大きな悪影響を与え、特に経験の浅い専門家がその負荷によるペナルティを大きく受ける一方で AI 生成コンテンツからの恩恵も大きいことを明らかにした。
Power flow and optimal power flow using quantum and digital annealers: a computational scalability analysis
本研究は、電力潮流および最適電力潮流問題を離散組み合わせ最適化問題として定式化する新しい量子・デジタル・アニーリング手法（AQPF/AQOPF）を提案し、D-Wave 社や富士通社のハードウェアを用いた大規模システムでの検証を通じて、その実現可能性とスケーラビリティを実証しています。
Representing local protein environments with machine learning force fields
本論文は、原子レベルの基盤モデルから得られる中間特徴量を用いた局所タンパク質環境の新しい表現手法を提案し、これが二次構造や化学的特性を効果的に捉えるだけでなく、NMR 化学シフトの予測において最先端の精度を達成する物理情報に基づく予測器の構築を可能にしたことを示しています。
Unsupervised Discovery of Failure Taxonomies from Deployment Logs
この論文は、ロボットの展開ログからマルチモーダルな推論とクラスタリングを用いて失敗の体系的な分類を教師なしで発見する手法を提案し、その分類がデータ収集の効率化やランタイム監視の向上に寄与することを示しています。
Assigning Multi-Robot Tasks to Multitasking Robots
この論文は、単一タスクという仮定に依存する既存手法の限界を克服し、マルチタスクロボットが物理的制約を考慮して複数のタスクを同時に実行できる新しいタスク割り当てフレームワークを提案し、MAX-SAT 編成と貪欲ヒューリスティックによる効率的な解決策を、シミュレーションおよび実機実験を通じて検証するものである。
Context Matters! Relaxing Goals with LLMs for Feasible 3D Scene Planning
本論文は、LLM の常識推論と古典的計画を融合させ、3D 環境における目標の文脈に応じた段階的な緩和（ゴール・リラクゼーション）を実現する「ContextMatters」を提案し、これにより未達成になりがちなタスクの成功率を大幅に向上させ、実世界ロボットでの実行も可能にしたことを示しています。
Transforming H&E images into IHC: A Variance-Penalized GAN for Precision Oncology
本論文は、ピラミッド型 pix2pix の損失関数に分散ペナルティを導入してモード崩壊を抑制し、H&E 染色画像から高忠実度の HER2 免疫組織化学画像を生成する深層学習フレームワークを提案することで、乳がん診断の精度向上とコスト削減を実現するものである。
Light of Normals: Unified Feature Representation for Universal Photometric Stereo
本論文は、照明と法線ベクトルを明確に分離する「Light Register トークン」や「Wavelet 基盤の双枝アーキテクチャ」を提案し、大規模合成データセット「PS-Verse」を用いたカリキュラム学習を通じて、任意の照明条件下で高精度かつ汎用的なフォトメトリックステレオを実現する「LINO UniPS」を構築したものである。
Open-Vocabulary Camouflaged Object Segmentation with Cascaded Vision Language Models
本論文は、視覚言語モデル（VLM）から得られる特徴を明示的なプロンプトとしてセグメンテーションモデル（SAM）に活用し、さらに分類段階でドメインギャップを回避する「ソフトな空間事前分布」を導入するカスケード型フレームワークを提案することで、任意のクラスの擬態物体を高精度にセグメント化・分類するオープンボキャブラリ擬態物体セグメンテーション（OVCOS）の課題を解決するものです。
WaLi: Can Pressure Sensors in HVAC Systems Capture Human Speech?
本論文は、HVAC システムに組み込まれた圧力センサーのデータから複雑値コンフォーマーなどの技術を用いて明瞭な音声まで復元する「WaLi」という新たなプライバシー脅威を提示し、その有効性と対策を議論するものである。
SUBARU: A Practical Approach to Power Saving in Hearables Using SUB-Nyquist Audio Resolution Upsampling
本論文は、サブ・ナイキストサンプリングと低ビット解像度を意図的に採用することで消費電力を 3.31 倍削減しつつ、モバイルプラットフォーム上でリアルタイムに動作する広帯域音声再構成手法「SUBARU」を提案し、ノイズ環境下での高品質な音声強調を実現する実践的なアプローチを提示しています。
Autonomous Vision-Aided UAV Positioning for Obstacle-Aware Wireless Connectivity
本論文は、都市環境における障害物やトラフィックをコンピュータビジョンでリアルタイムに検知し、地上ユーザーとの見通し通信を最適化する自律型ドローン位置決めアルゴリズム「VTOPA」を提案し、シミュレーションによりスループット向上と遅延削減を実証したものである。
LD-RPS: Zero-Shot Unified Image Restoration via Latent Diffusion Recurrent Posterior Sampling
本論文は、事前学習された潜在拡散モデルとマルチモーダル理解モデルを活用し、対データなしで多様な画像劣化をゼロショットで統一復元する「LD-RPS」を提案し、既存手法を上回る性能を実証したものです。