Where, What, Why: Toward Explainable 3D-GS Watermarking

この論文は、3D ガウススプラッティングの品質を損なわずにロバストな透かし埋め込みを実現し、どのガウスプリミティブに情報を埋め込み、なぜそれが選択されたかを説明可能な「Trio-Experts」モジュールと「SBAG」ゲートを用いた新しいフレームワークを提案するものです。

Mingshu Cai, Jiajun Li, Osamu Yoshie, Yuya Ieiri, Yixuan Li2026-03-11💻 cs

VisionCreator-R1: A Reflection-Enhanced Native Visual-Generation Agentic Model

本論文は、視覚生成エージェントにおける中間エラー修正のための体系的なリフレクション機構の欠如を解決するため、リフレクションと計画の非対称性を踏まえた「リフレクション・プラン共最適化(RPCO)」トレーニング手法を提案し、これにより単一画像および複数画像タスクにおいて既存のベンチマークで Gemini2.5 Pro を凌駕する VisionCreator-R1 を開発したことを報告しています。

Jinxiang Lai, Wenzhe Zhao, Zexin Lu, Hualei Zhang, Qinyu Yang, Rongwei Quan, Zhimin Li, Shuai Shao, Song Guo, Qinglin Lu2026-03-11💻 cs

HMR-1: Hierarchical Massage Robot with Vision-Language-Model for Embodied Healthcare

本論文は、視覚言語モデルを用いた階層的なマッサージロボット「HMR-1」を提案し、12,190 枚の画像と 17 万 4,177 組の QA ペアからなるマルチモーダルデータセット「MedMassage-12K」および評価ベンチマークを構築することで、医療分野における身体知能の課題を解決し、実機実験を通じてその実用性を検証したものです。

Rongtao Xu, Mingming Yu, Xiaofeng Han, Yu Zhang, Kaiyi Hu, Zhe Feng, Zenghuang Fu, Changwei Wang, Weiliang Meng, Xiaopeng Zhang2026-03-11💻 cs

Impact of Different Failures on a Robot's Perceived Reliability

この研究は、オンライン動画実験を通じて、ロボットが失敗した際の種類(ミス、スリップ、凍結)が人間の信頼度に与える影響が異なり、ミスはスリップや凍結よりも信頼回復に寄与しやすく、その後の成功が信頼を回復させることを明らかにしました。

Andrew Violette, Zhanxin Wu, Haruki Nishimura, Masha Itkina, Leticia Priebe Rocha, Mark Zolotas, Guy Hoffman, Hadas Kress-Gazit2026-03-11💻 cs

d-QBF with Few Existential Variables Revisited

この論文は、存在量化変数の数 kk をパラメータとする d-QBF 問題において、一般には ETH 仮説の下で $2^{2^{o(k)}}の時間が必要であり二重指数依存性が最適であることを証明するとともに、2つの量化ブロック( の時間が必要であり二重指数依存性が最適であることを証明するとともに、2 つの量化ブロック(\forall\exists$-QBF)に限定された場合にはより効率的なアルゴリズムとほぼ最適な下界を示すことで、既存研究のギャップを埋める結果を報告しています。

Andreas Grigorjew, Michael Lampis2026-03-11💻 cs

HeteroFedSyn: Differentially Private Tabular Data Synthesis for Heterogeneous Federated Settings

本論文は、異質なデータ分布を持つ水平フェデレーテッド学習環境において、従来の手法が抱えるバイアスや過剰なノイズの問題を解決し、中央集権的な合成と同等の有用性を達成する新たな差分プライバシー対応表形式データ合成フレームワーク「HeteroFedSyn」を提案するものです。

Xiaochen Li, Fengyu Gao, Xizixiang Wei, Tianhao Wang, Cong Shen, Jing Yang2026-03-11💻 cs

NaviNote: Enabling In-situ Spatial Annotation Authoring to Support Exploration and Navigation for Blind and Low Vision People

本論文は、視覚障害者向けに高精度な視覚位置推定技術とエージェント型アーキテクチャを組み合わせ、音声による場所の注釈作成と精密なナビゲーションを可能にする「NaviNote」を開発し、その有効性をユーザー評価で実証したものである。

Ruijia Chen, Yuheng Wu, Charlie Houseago, Filipe Gaspar, Filippo Aleotti, Dorian Gálvez-López, Oliver Johnston, Diego Mazala, Guillermo Garcia-Hernando, Maryam Bandukda, Gabriel Brostow, Jessica Van Brummelen2026-03-11💻 cs

DeZent: Decentralized z-Anonymity with Privacy-Preserving Coordination

この論文は、スマートメーターなどのセンサーネットワークデータにおけるプライバシー保護を目的として、中央集権的な信頼を最小化し、軽量な協調と確率的な計数構造を用いて分散型で z-匿名性を実現する「deZent」という新しいアプローチを提案し、その中央集権型との同等のパフォーマンスと通信オーバーヘッドの削減を実証しています。

Carolin Brunn, Florian Tschorsch2026-03-11💻 cs

OptBench: An Interactive Workbench for AI/ML-SQL Co-Optimization[Extended Demonstration Proposal]

この論文は、SQL と AI/ML を組み合わせたハイブリッドクエリ向けの最適化手法を、DuckDB ベースの統合バックエンドとインタラクティブな Web インターフェースを通じて公平かつ透明性高く構築・比較・可視化することを可能にする「OptBench」という対話型ワークベンチを提案するものである。

Jaykumar Tandel, Douglas Oscarson, Jia Zou2026-03-11💻 cs

Touching Emotions, Smelling Shapes: Exploring Tactile, Olfactory and Emotional Cross-sensory Correspondences in Preschool Aged Children

この論文は、2〜4 歳の幼児 26 名を対象とした遊びベースの研究を通じて、嗅覚・触覚・感情の間の有意な対応関係と、それらを結びつける認知戦略を実証的に明らかにし、幼児の感覚入力に即したデザイン指針と再現可能な研究方法を提供するものである。

Tegan Roberts-Morgan, Min S. Li, Priscilla Lo, Zhuzhi Fan, Dan Bennett, Oussama Metatla2026-03-11💻 cs

Computing LL_\infty Hausdorff Distances Under Translations: The Interplay of Dimensionality, Symmetry and Discreteness

本論文は、点集合間のLL_\inftyハウスドルフ距離の最小化問題において、次元数、対称性(有向・無向)、および連続・離散の区別が計算複雑性に及ぼす影響を、微細な複雑性理論を用いて体系的に分析し、特に次元や入力サイズ比に応じた非対称な時間計算量や、3SUM 仮説との関係など、新たな理論的限界とアルゴリズムを明らかにしたものである。

Sebastian Angrick, Kevin Buchin, Geri Gokaj, Marvin Künnemann2026-03-11💻 cs

A Decentralized Frontier AI Architecture Based on Personal Instances, Synthetic Data, and Collective Context Synchronization

この論文は、計算リソースの集中やエネルギー消費などの課題に対処するため、個人インスタンスが生成する合成データと「集合的コンテキスト場(CCF)」を介した文脈信号の同期によって、プライバシーを保護しつつ持続可能な分散型 AI 学習を実現する「H3LIX 分散型フロンティアモデルアーキテクチャ」を提案しています。

Jacek Małecki, Alexander Mathiesen-Ohman, Katarzyna Tworek2026-03-11💻 cs

Comparative Analysis of Patch Attack on VLM-Based Autonomous Driving Architectures

本論文は、CARLA 環境における物理的パッチ攻撃を用いたブラックボックス評価により、Dolphins、OmniDrive、LeapVAD という 3 つの VLM 型自律運転アーキテクチャがすべて深刻な脆弱性を有し、安全性を脅かす多フレームにわたる失敗や物体検出の劣化を引き起こすことを明らかにしています。

David Fernandez, Pedram MohajerAnsari, Amir Salarpour, Long Cheng, Abolfazl Razi, Mert D. Pesé2026-03-11💻 cs