TIMotion: Temporal and Interactive Framework for Efficient Human-Human Motion Generation
本論文は、因果的相互作用の注入、役割の進化に基づく走査、および局所的なパターン増幅という 3 つの主要な構成要素を導入し、人間の社会的相互作用をより効率的かつ効果的に生成するための新しいフレームワーク「TIMotion」を提案するものである。
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3447 件の論文
VisPoison: An Effective Backdoor Attack Framework for Tabular Data Visualization Models
本論文は、表形式データ可視化モデルが自然言語クエリによる攻撃に脆弱であることを示し、データ漏洩、誤った可視化、サービス拒否を目的とした「VisPoison」という新しいバックドア攻撃フレームワークを提案し、既存の防御策では十分な対策ができていないことを実証しています。
Open-World Task and Motion Planning via Vision-Language Model Genereated Constraints
この論文は、視覚言語モデル（VLM）を用いて離散および連続的な制約を生成し、従来のタスク・モーションプランニング（TAMP）システムと統合する「OWL-TAMP」を提案することで、自然言語で指定された複雑な長期的なロボット操作タスクを現実世界でも解決可能にしたことを示しています。
"Should I Give Up Now?" Investigating LLM Pitfalls in Software Engineering
複雑な Web 開発タスクにおける 26 名の参加者を対象とした調査により、LLM の不正確な回答や文脈の喪失などの 9 種類の失敗がユーザーの認知負荷を増大させ、回答の有用性が低い場合の放棄リスクが 11 倍に跳ね上がる一方で、追加のプロンプトが放棄を抑制する傾向があることが明らかになり、ソフトウェアエンジニアリングにおける LLM の効果的な統合に向けた課題と将来の研究方向性が示されました。
Active Prompt Learning with Vision-Language Model Priors
この論文は、視覚言語モデルの事前知識を活用したクラス指向クラスタリングと適応的クラス別閾値に基づく選択的クエリを導入することで、少数のラベル付きデータで高い精度を達成する予算効率的な能動型プロンプト学習フレームワークを提案し、複数のデータセットで既存手法を上回る性能を実証したものである。
Towards a Taxonomy of Software Log Smells
この論文は、科学的文献の調査とコード分析に基づき、開発者がより高品質なログコードを記述できるよう支援する「ログスメル」の分類体系を構築し、既存の修正ツールとの対応関係や今後の研究課題を明らかにしたものである。
Collaborative Problem Solving in Mixed Reality: A Study on Visual Graph Analysis
この論文は、72 人の参加者を対象とした混合現実環境での実験を通じて、視覚的グラフ分析における協働問題解決が個人の作業や名目上のペア（ベンチマーク）と比較して必ずしも優位ではないことを示し、3D グラフ表現だけでは協働成果の向上が図れないことを結論付けています。
ARSGaussian: 3D Gaussian Splatting with LiDAR for Aerial Remote Sensing Novel View Synthesis
本論文は、LiDAR ポイントクラウドを制約として導入し、歪みパラメータを考慮した座標変換や幾何学的整合損失を適用することで、空中リモートセンシングにおける浮遊物や過成長の問題を解決し、高精度な新規視点合成を実現する「ARSGaussian」を提案するとともに、対応する高密度データセット「AIR-LONGYAN」を公開するものです。
Generative AI and LLMs in Industry: A text-mining Analysis and Critical Evaluation of Guidelines and Policy Statements Across Fourteen Industrial Sectors
この論文は、14 の産業分野にわたる 160 のガイドラインと政策声明をテキストマイニング手法で分析し、生成 AI と大規模言語モデルの産業への責任ある統合に向けた課題と提言を明らかにしています。
Kite: How to Delegate Voting Power Privately
この論文は、DAO における投票権の委任先を完全に秘匿しつつ、ゼロ知識証明を用いたプライベート委任プロトコル「Kite」を提案し、そのセキュリティを UC 枠組みで証明するとともに、Ethereum 上の Governor Bravo スマートコントラクトへの実装と実用性を評価したものです。
Unveiling the Potential of iMarkers: Invisible Fiducial Markers for Advanced Robotics
この論文は、人間の視覚には映らずロボットや AR デバイスにのみ検出可能な「iMarkers」という新しい目印を提案し、そのハードウェア設計、オープンソースの検出アルゴリズム、および従来の目印との比較評価を通じて、その環境への非侵襲性と多様なロボット応用における有効性を示しています。
Gender Bias in Perception of Human Managers Extends to AI Managers
この論文は、人間および AI 管理者に対する評価において、賞与の授与結果が性別バイアス（特に女性 AI 管理者への懐疑的視線）を顕在化させることを示し、AI 管理システムにおける公平性の実現には性別バイアスの理解と対策が不可欠であると結論付けています。
A Survey on Wi-Fi Sensing Generalizability: Taxonomy, Techniques, Datasets, and Future Research Prospects
この論文は、ドメインシフトによる性能低下という課題に直面する Wi-Fi センシングの一般化を促進するため、200 以上の研究を体系的に分類・分析し、主要な手法やデータセットを網羅的にレビューするとともに、大規模事前学習やマルチモーダル基盤モデルとの統合などの将来展望と、データ共有プラットフォームの提案をまとめた包括的な調査論文である。
Recognition-Synergistic Scene Text Editing
この論文は、テキスト認識と編集を単一のフレームワークに統合し、並列デコーダと循環自己教師あり微調整を用いて複雑なシーンテキスト編集の課題を解決し、最先端の性能を達成する「Recognition-Synergistic Scene Text Editing（RS-STE）」を提案するものです。
Modeling Concurrency Control as a Learnable Function
本論文は、ベイズ最適化とグラフ削減探索アルゴリズムを用いて既存の並行制御アルゴリズムの設計選択を学習し、効率的なデータベース内ルックアップテーブルとして実装された新しい学習型並行制御アルゴリズム「NeurCC」を提案し、多様なワークロードにおいて従来の最先端手法を上回る高いトランザクションスループットと最適化速度を実現することを示しています。
Actegories, Copowers, and Higher-Order Message Passing Semantics
本論文は、CaMPL における高次プロセスのセマンティクスを動機として、非閉かつ非対称なモノイダル基盤においても「右作用圏（右 actegory）」と「コパワを持つ右 enriched 圏」が同値であることを証明したものである。
Semi-Supervised Biomedical Image Segmentation via Diffusion Models and Teacher-Student Co-Training
本論文は、拡散モデルと教師 - 学生協調学習を組み合わせた新たな半教師あり学習フレームワークを提案し、限られたアノテーションデータでも最先端の性能を発揮する生体医学画像セグメンテーション手法を確立したものである。
Zooming In on Fakes: A Novel Dataset for Localized AI-Generated Image Detection with Forgery Amplification Approach
この論文は、既存のデータセットが見過ごしていた広範なシーン編集を含む大規模な局所偽造画像データセット「BR-Gen」と、ノイズ指紋を用いて偽造痕跡を画像全体に伝播させることで検出性能を向上させる「NFA-ViT」という新しいモデルを提案し、AI 生成画像の局所偽造検出における新たな基準を確立したことを示しています。
Scalable and Performant Data Loading
Facebook 研究チームが開発したオープンソースライブラリ「SPDL」は、Python の GIL（グローバルインタプリタロック）を回避する仕組みにより、PyTorch の DataLoader と比較して ImageNet データセットの反復速度を 74% 向上させながら CPU 使用量とメモリ使用量を大幅に削減し、Free-Threaded Python 環境ではさらに 33% の性能向上を実現する、GPU 向けに最適化されたスケーラブルかつ高性能なデータ読み込みフレームワークです。
Physics-Conditioned Grasping for Stable Tool Use
本論文は、タスク誘発トルクによる工具の滑りや回転を抑制し、実世界での成功率を向上させるため、タスク条件付き軌道に沿って相互作用のワレンスを最小化するグリップを選択する「iTuP」と「SDG-Net」を提案し、工具使用には知覚だけでなくワレンス感知に基づくグリップ選択が不可欠であることを実証しています。