Representing Guardedness in Call-by-Value and Guarded Parametrized Monads

本論文は、値呼び出し言語におけるガード付き反復のセマンティクスを記述するために、Uustalu によるパラメータ付きモノイドの概念を導入し、ガード付き効果的関数空間の表現が特定のモノイドを要請すること、およびガード性が既存の圏上の述語としての記述を補完するプログラムの内在的性質として記述可能であることを示しています。

Sergey Goncharov2026-03-11💻 cs

Möbius-Transformed Trapezoidal Rule

この論文は、重み関数が単調減少する正のシュワルツ関数である重み付きソボレフ空間に属する関数に対して、単位円を実数直線に写すメビウス変換と台形則を組み合わせることで、導関数や確率分布からのサンプリングを必要とせず最適収束率を達成する数値積分法を提案し、その周期性ソボレフ空間への写像特性に基づき関数近似や多次元積分などへの拡張も論じている。

Yuya Suzuki, Nuutti Hyvönen, Toni Karvonen2026-03-11💻 cs

Deterministic approximate counting of colorings with fewer than $2Δ$ colors via absence of zeros

この論文は、Barvinok の補間法を用いて、最大次数がΔ\Deltaのグラフのqq-色付けの数を、q(2η)Δq \geq (2-\eta)\Deltaη0.002\eta \geq 0.002)の条件下で多項式時間内に決定論的に近似するアルゴリズムを構築し、従来のq=2Δq=2\Deltaという限界を突破したことを示しています。

Ferenc Bencs, Khallil Berrekkal, Guus Regts2026-03-11💻 cs

Optimizing QoS in HD Map Updates: Cross-Layer Multi-Agent with Hierarchical and Independent Learning

本論文は、自動運転車の高解像度地図更新における遅延を削減するため、IEEE802.11 の MAC 層パラメータをアプリケーション層と連携して制御し、階層的かつ独立学習を行うマルチエージェント手法を提案し、標準 EDCA 方式と比較して各サービスで最大 87.3% の遅延改善を実現したことを示しています。

Jeffrey Redondo, Nauman Aslam, Juan Zhang + 1 more2026-03-11💻 cs

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。

Yabiao Wang, Shuo Wang, Jiangning Zhang, Ke Fan, Jiafu Wu, Zhucun Xue, Yong Liu2026-03-11💻 cs

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。

Shuaimin Li, Chen Jason Zhang, Xuanang Chen, Anni Peng, Zhuoyue Wan, Yuanfeng Song, Shiwen Ni, Min Yang, Fei Hao, Raymond Chi-Wing Wong2026-03-11💻 cs

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。

Nishanth Kumar, William Shen, Fabio Ramos, Dieter Fox, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling, Caelan Reed Garrett2026-03-11💻 cs

"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。

Jiessie Tie, Bingsheng Yao, Tianshi Li, Hongbo Fang, Syed Ishtiaque Ahmed, Dakuo Wang, Shurui Zhou2026-03-11💻 cs

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。

Hoyoung Kim, Seokhee Jin, Changhwan Sung, Jaechang Kim, Jungseul Ok2026-03-11💻 cs