Floating-Point Usage on GitHub: A Large-Scale Study of Statically Typed Languages
この論文は、静的型付け言語を対象とした大規模な実証研究を通じて、GitHub の公開リポジトリにおける浮動小数点演算の使用状況を初めて包括的に分析し、既存のベンチマークと実世界のコードの類似点と相違点を明らかにするとともに、1000 万個の浮動小数点関数からなるデータセットを公開して将来の技術開発を支援することを目的としています。
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4478 件の論文
Large Language Model Assisted Automated Algorithm Generation and Evolution via Meta-black-box optimization
この論文は、大規模言語モデルを活用して制約付き進化アルゴリズムの更新則を自動生成・進化させる「AwesomeDE」を提案し、標準化されたプロンプト設計フレームワーク「RTO²H」を通じて、既存手法を上回る計算効率と解の精度、および高い汎用性を実現したことを示しています。
VocSegMRI: Multimodal Learning for Precise Vocal Tract Segmentation in Real-time MRI
本論文は、音声と音韻情報を視覚情報と統合するマルチモーダル学習フレームワーク「VocSegMRI」を提案し、リアルタイム MRI における発音器官の高精度なセグメンテーションを実現したものである。
Multi-Quadruped Cooperative Object Transport: Learning Decentralized Pinch-Lift-Move
本論文は、通信や中央制御なしに、複数の足型ロボットが物体を物理的接触のみで挟み、持ち上げ、移動させることを可能にする階層的方策と報酬設計を提案し、シミュレーションおよび実機実験でその有効性を示すものである。
Designing Culturally Aligned AI Systems For Social Good in Non-Western Contexts
この論文は、非西洋の文脈における社会的利益のための AI 開発において、技術的専門性よりも開発者とドメイン専門家との協働が重要であり、6 つの要因と 3 つの影響を踏まえた 12 のガイドラインを提示しています。
Automated Coral Spawn Monitoring for Reef Restoration: The Coral Spawn and Larvae Imaging Camera System (CSLICS)
この論文は、人手に依存するサンゴの産卵計測の課題を解決し、大規模なサンゴ礁の修復を可能にするため、低コストなカメラと人間によるラベル付けを組み合わせた物体検出技術を用いて、サンゴの産卵と幼生を自動的に検出・分類・計数する「CSLICS」と呼ばれるシステムを提案し、その有効性を検証したものです。
Learning Encoding-Decoding Direction Pairs to Unveil Concepts of Influence in Deep Vision Networks
この論文は、深層ビジョンネットワークにおける概念の符号化と復号を担う方向性ペアを、特徴再構成に依存しない教師なし手法で復元し、モデルの解釈性向上や誤り修正などの応用を可能にする新たなアプローチを提案するものである。
LLaVAShield: Safeguarding Multimodal Multi-Turn Dialogues in Vision-Language Models
本論文は、マルチモーダル多ターン対話における新たな安全リスクに対処するため、大規模な安全データセットと自動攻撃フレームワークを構築し、既存の手法を凌駕する包括的な対話安全監査システム「LLaVAShield」を提案するものである。
Mapping Historic Urban Footprints in France: Balancing Quality, Scalability and AI Techniques
この論文は、1925 年から 1950 年にかけてのフランスの歴史的都市拡大を分析するため、古地図の複雑な特徴を処理する双段階の深層学習パイプラインを開発し、初の全国規模のオープンアクセス都市フットプリントデータセットを生成したことを報告しています。
Connectivity Maintenance and Recovery for Multi-Robot Motion Planning
この論文は、障害物に満ちた環境における多ロボットシステムの接続維持と回復を可能にするため、高次制御バリア関数と制御リアプノフ関数を用いたリアルタイムのベジェ曲線ベースの MPC-CLF-CBF 運動計画アルゴリズムを提案し、シミュレーションおよび 8 機の Crazyflie による物理実験でその有効性を検証したものである。
LARA-Gen: Enabling Continuous Emotion Control for Music Generation Models via Latent Affective Representation Alignment
この論文は、外部の音楽理解モデルとの潜在感情表現の整合化と連続的な価・覚醒空間に基づく制御モジュールを導入することで、テキストプロンプトの限界を克服し、音楽生成モデルにおける連続的かつ微細な感情制御を実現する「LARA-Gen」というフレームワークを提案し、その有効性を示したものである。
Asset-Centric Metric-Semantic Maps of Indoor Environments
この論文は、大規模言語モデル（LLM）による高度な推論と計画を可能にするため、物体レベルの詳細なメッシュとシーンレベルの文脈を両立させた新しいメトリック意味マップを提案し、既存手法よりも精度が高く、LLM やシミュレーション環境でのナビゲーションへの有効性を示しています。
NaviGait: Navigating Dynamically Feasible Gait Libraries using Deep Reinforcement Learning
この論文は、軌道最適化の構造と強化学習の適応性を階層的に統合した「NaviGait」を提案し、オフラインで生成された歩行ライブラリからの選択と最小限の変形を通じて、参照運動への忠実性と外乱に対するロバスト性を両立させつつ、強化学習の報酬設計を簡素化し訓練を高速化する新しい二足歩行制御フレームワークを提示しています。
BanaServe: Unified KV Cache and Dynamic Module Migration for Balancing Disaggregated LLM Serving in AI Infrastructure
本論文は、LLM 分散推論における静的リソース割当や負荷偏在、キャッシュ依存によるボトルネックを解消するため、動的な KV キャッシュおよびモジュール移行メカニズムを導入し、スループットとレイテンシを大幅に改善する「BanaServe」と呼ばれる統一オーケストレーションフレームワークを提案するものである。
Real-Time Neural Video Compression with Unified Intra and Inter Coding
既存のニューラル動画圧縮方式が抱える欠陥を克服するため、従来の動画符号化の概念を取り入れて単一モデルで適応的にイントラ・インター符号化を行う統合フレームワークと双方向二フレーム圧縮設計を提案し、DCVC-RT を上回る圧縮効率とリアルタイム性を両立させた研究です。
Polynomial-time Configuration Generator for Connected Unlabeled Multi-Agent Pathfinding
この論文は、スウォームロボティクスにおける連結性制約を満たすマルチエージェント経路計画問題（CUMAPF）に対し、スケーラビリティに課題がある整数線形計画法に代わり、連結性を維持しつつ目標へ近づくルールベースの完全アルゴリズム「PULL」を提案し、数百エージェント規模のインスタンスを高速に解決可能であることを示しています。
Revisiting Replanning from Scratch: Real-Time Incremental Planning with Fast Almost-Surely Asymptotically Optimal Planners
この論文は、環境変化への対応において既存の計画を更新する従来のアプローチに代わり、高速な漸近最適性を持つ計画アルゴリズムを用いて独立した問題を連続的に解くことで、より効率的に高品質な経路を生成できることを示しています。
Proper Body Landmark Subset Enables More Accurate and 5X Faster Recognition of Isolated Signs in LIBRAS
本論文は、軽量な身体ランドマーク検出と適切な部分集合の選択、およびスプライン補間による欠損値の補完を組み合わせることで、LIBRAS の孤立した手話認識において、既存の最先端手法と同等以上の精度を維持しつつ処理時間を 5 倍以上短縮できることを実証しています。
Who Made This? Fake Detection and Source Attribution with Diffusion Features
この論文は、事前学習済み Stable Diffusion モデルの特徴量を活用し、トレーニング不要な k-NN による検出とコンパクトな分類器によるソース特定を可能にする軽量かつデータ効率の高いフレームワーク「FRIDA」を提案し、GenImage ベンチマークにおいて未見の生成モデルに対する検出とソース特定において最先端の性能を達成したことを報告しています。
EgoMI: Learning Active Vision and Whole-Body Manipulation from Egocentric Human Demonstrations
本論文は、人間の実演における能動的な頭部運動と視覚探索を捉え、記憶拡張ポリシーを用いて半ヒューマノイドロボットに転送する「EgoMI」というフレームワークを提案し、手と目の協調学習によって人間とロボットの身体性のギャップを克服し、強固な模倣学習を実現することを示しています。