💻 コンピュータサイエンス
OPERA: Enabling Inter-node Concurrency in Byzantine Fault Tolerant Blockchains
本論文は、部分的なレプリケーションとノード間並列性を通じてノード間の並行性を拡張することで、セキュリティやアプリケーションのセマンティクスを損なうことなく、ブロックチェーンにおける実行コストを大幅に削減しスループットを向上させる、ビザンチン故障耐性を持つ実行モデルであるOPERA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
Graph-Aware Reinforcement Learning for Reusable Prompt Compression in Black-Box LLMs
本論文は、グラフ構造を持つ推論ユニットに対して、保持または破棄の抽出的な決定を行う軽量なポリシーを学習させることで、ブラックボックスLLMにおける再利用可能な推論コンテキストを圧縮し、推論精度を維持しつつ大幅な入力コストの削減を実現する、タスク認識型のグラフ強化学習フレームワークを提案する。
💻 コンピュータサイエンス
An SO(3)-equivariant reciprocal space neural potential for long-range interactions
本論文は、Ewald和を逆空間へと拡張することで、方位依存性の情報を保持しつつ長距離の静電相互作用および分極相互作用を効果的に捉える、新しいSO(3)等変な原子間ポテンシャルであるEquiEwaldを導入しており、これにより周期系および非周期系における機械学習モデルの精度とデータ効率を大幅に向上させている。
💻 コンピュータサイエンス
Nonequilibrium training dynamics and scaling laws of language models
本論文は、言語モデルのスケーリング則のメカニズム的起源を説明するために、非平衡物理学に立脚した確率的多スケール理論を提案し、学習をスケール依存的なバイアス付きランダムウォークとしてモデル化することで、データ量およびモデルサイズに対する損失に関する解析的に導出されたべき乗則を導き出し、文脈圧縮とフロンティア吸収という二相の分岐ダイナミクスを特定するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Knowledge-Constrained Reasoner: Attempting to Enable LLMs to Parse Knowledge for Question Answering
本論文は、単一のアライメント・フェーズを通じて、大規模言語モデルに不可欠な推論能力を内面化させることで、質問応答における外部知識の厳密かつ正確な利用を保証し、伝統的なエキスパートシステムの信頼性と非パラメトリックな連続学習の柔軟性を橋渡しする新しい手法である「知識制約付き推論器（Knowledge-Constrained Reasoner）」を導入するものである。
💻 コンピュータサイエンス
An Explainable MoE-Based Decision-Support System for Mental Health Risk Prediction in Engineering and Medical Students
本研究は、低中所得国における工学系および医学系の学生のメンタルヘルスの深刻度を高い精度で予測しつつ、分野ごとの異なるリスク要因を明らかにする、二重メタヒューリスティクスによって最適化された説明可能な重み付き混合エキスパート（Weighted Mixture of Experts）ベースの意思決定支援システムを提示するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Training-Time Regularization for Inference-Time Monitoring-A Unified Framework for Self-Supervised World Models
本論文は、自己教師あり学習による世界モデル（JEPAなど）の安定した学習に不可欠な、わずかなガウス化が、信頼性の高い推論時異常検知に必要な識別的な幾何学的構造を不当に抑制してしまうという根本的な対立関係である「正則化とモニタリングのジレンマ」を特定し、対処するものである。
💻 コンピュータサイエンス
Melanoma Detection Using Deep Convolutional Neural Networks: Architectures, Datasets, and Performance
本論文は、メラノーマの自動検出に向けた深層畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャ、データセット、および前処理戦略に関する系統的なレビューを提示し、それらの高い精度や、クラス不均衡および解釈可能性といった現在の課題、さらには連合学習やハイブリッドモデルなどの将来の方向性を強調するものである。
💻 コンピュータサイエンス
When Does Causal Pretraining Beat Direct Small-Data Causal Learning? Towards a causal foundation model
本論文は、介入に富むクロスタスク事前学習が、極めて小規模なデータかつ複雑な因果レジームにおける処置効果推定を大幅に改善することを実証する因果基盤モデルフレームワークであるSciCFMを紹介するが、低次元の設定においては直接的な正則化推定量よりも効果が低い。
💻 コンピュータサイエンス
From Large Language Models to Multimodal Intelligence: Bridging AI and Cognitive Science
このレビュー論文は、大規模言語モデルが印象的な認知能力を示す一方で、AIの将来的な発展には、言語のみのシステムの固有の限界を克服するために、身体化された経験、階層的な変調、および自律的な強化を通じてマルチモーダルな知能への隔たりを埋めることが必要であると論じている。