💻 コンピュータサイエンス
Did It Happen? Counterfactual Evaluation of LLM Agent Recovery from Ambiguous Tool Outcomes
本論文は、曖昧なツールのタイムアウトがLLMエージェントのリカバリに50%の成功率の上限を課す一方で、安定した冪等性契約の実装が完全なリカバリを可能にするのに対し、ステータス情報のみに依存する場合は部分的な改善にとどまることを示す反事実的ベンチマークを導入するものである。
💻 Category
cs
4092 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Reasoning-Tier Drift in RL-Aligned LLMs: Within-Family Safety Spread Across Six Gemini Tiers on a Harm-Free Insult-Reproduction Protocol
本論文は、GeminiファミリーにおけるRLアライメントされた安全ポリシーが6つの推論ティアにわたって顕著なファミリー内ドリフトを示すことを実証する、無害な測定プロトコルであるTIERBLEDを紹介するものであり、フレーミング技術やマルチティア／シード戦略を用いることで、これらの不整合を悪用し、直接的な拒絶率を大幅に上回る成功率で軽微な侮辱を再現できることを示している。
💻 コンピュータサイエンス
An Efficient Attention-Gated Hybrid Transformer-CNN Framework for Plant Disease Segmentation In-the-Wild
本論文は、階層的なMix TransformerエンコーダとASPP、およびカスタムのCross-Scale Multimodal Attention Gateを統合した効率的なアテンションゲート付きハイブリッドTransformer-CNNフレームワークを提案し、リソース制約のあるエッジデバイスに適したコンパクトなモデルサイズを維持しつつ、困難なPlantSegデータセットにおいて最先端の植物病害セグメンテーション性能を達成する。
💻 コンピュータサイエンス
Predatory MoE: Serving Mixture-of-Experts with a Sequence-Local Expert Roster
本論文は、学習と推論の両方においてこの制約を一貫して適用することで、MoEモデルのサービングにおけるメモリフットプリントとエキスパート転送を劇的に削減し、常駐ウェイト数を大幅に減らしながらフルレジデンスに近いスループットを実現する、シーケンスごとに少数のエキスパートを固定するシーケンスローカルなエキスパートロースター戦略を提案する。
💻 コンピュータサイエンス
Benchmarking Unsupervised Segmentations of Multivariate Time Series From Embedded Systems With a Novel Homogeneity Metric
本論文は、教師なし多変量時系列セグメンテーションアルゴリズムの有効性と効率性を評価するための新しい均一性指標を導入し、合成データおよび実世界の自動車組込みシステムデータの両方への適用成功を実証するものである。
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Class-Geometry Aware Correlated Joint Subspace Analysis for Multi-View Data
本論文は、クラスごとの幾何学的構造と適応的なビュー重み付けを統合することで、識別的な共通潜在空間を効率的に構築する統一的な教師ありマルチビュー部分空間学習手法を提案しており、精度と計算速度の両面において最先端の手法を凌駕している。
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A Hybrid Deep-Quantum Framework for Robust Stress Classification from EEG Signals
本論文は、特徴抽出のための1D-CNNと量子サポートベクター分類器を統合したハイブリッド深層量子フレームワークを提案し、古典的なベースラインと比較してEEG信号に対して優れたストレス検出精度（81.00%）を達成するとともに、NISQ時代における特徴量のスケーリングおよび次元数へのモデルの依存性を示す。
💻 コンピュータサイエンス
WTFFN-YOLO: An Improved Lightweight Method for Surface Defect Detection on Wind Turbine Blades
本論文は、C3K2-SACAアテンションメカニズム、周波数認識型特徴融合モジュール、およびWTFFNネックネットワークを統合することで、mAPを6.9%向上させ、モデルパラメータ数を8%削減した、風力タービンブレードの表面欠陥のための改良された軽量物体検出フレームワークであるWTFFN-YOLOを提案する。
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Spatiotemporal analysis of acoustic parameters for quantifying linguistic rhythm using CNN–BiLSTM
本研究は、ハイブリッドなCNN–BiLSTMアーキテクチャが、サンスクリット語およびヒンディー語の詠唱を通常の音声から区別する際に95%以上の精度を達成し、またサンスクリット語はその音節リズム構造により高いリズムの規則性を備えていることを明らかにしていることから、従来の音響特徴量解析やより単純なディープラーニングモデルよりも言語的リズムの定量化において優れていることを実証している。
💻 コンピュータサイエンス
Latent debt in PINNs with SIR Models: Dynamical Compensation and Topological Bottlenecks
本論文は、SIRモデルに適用された物理情報に基づくニューラルネットワーク（PINN）が、初期の指数関数的成長局面において「潜在的負債（latent debt）」に苦しむことを明らかにしており、そこでは平坦でランク不足な損失ランドスケープによって、最適化が観測されない潜在状態を歪め誤差を伝播させることで残差を最小化してしまい、最終的に、根本的に誤ったパラメータ推定値を伴いながらも数値的には正確な解をもたらしてしまう。