Adversarial Feeds Steer LLM Agent Decisions Against Their Defaults
本論文は、外部情報のフィードのキュレーションと順序付けが、特にLLMエージェントが不確実な状況にある際に、それらを敵対的な決定へと系統的に誘導し得ることを示しており、これは安全性の評価において、モデルを単独でテストするのではなく、上流のリコメンダー層を監査する必要があることを明らかにしている。
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Linear optimal protocol for physical constraints in weakly driven processes
本論文は、プロトコルの微分に関する物理的制約下にある弱駆動系において、不可逆的な仕事を最小化することは、一定の駆動速度と線形なプロトコルによる大域的最適解をもたらすことを示しており、この結果は、シフトされた固有値方程式から導出され、数値的遺伝プログラミングによって確認されている。
Physics-Informed Deep Learning for Entropy Prediction in Heterogeneous Systems: Thermodynamic and Information-Theoretic Case Studies
本論文は、微分方程式の残差と情報理論的境界の両方を強制することで、熱力学および金融システムにおけるエントロピーを正確に予測し、熱力学第二法則の違反をゼロにし、優れたデータ効率を実現し、幾何学的解析を通じて相不安定性を特定することを可能にする、統一された物理情報に基づくディープラーニングフレームワークを導入するものである。
Low-Resource Safety Failures Are Action Failures, Not Representation Failures
本論文は、低リソースにおける安全性への失敗は、有害性の表現の欠如ではなく意思決定のキャリブレーションにおける不一致に起因することを実証し、わずかなターゲット言語の例のみを用いて既存の高リソースな安全性ゲートを再キャリブレーションすることによってこれを修正する手法を提案する。
Inexact Proximal Point and Tseng Algorithms with Nonsummable Errors to Solve Monotone Inclusions
本論文は、チコノフ正則化、縮小写像の性質、およびR-連続性理論を活用することにより、非総和可能誤差の下でのヒルベルト空間における単調包含問題を解くための、実用的な不正確近接点アルゴリズムおよびツェング・アルゴリズムの収束性を初めて確立するものである。
ChartArena: Benchmarking Chart Parsing across Languages, Scenarios, and Formats
本論文は、デジタル、印刷、手書きの各シナリオにおける8つのチャートファミリーを特徴とし、フォーマットに依存しない評価プロトコルを備えた包括的なバイリンガル・ベンチマークであるChartArenaを紹介するものであり、多様なチャート形式を解析する上での26種類の主要なマルチモーダル大規模言語モデルの現在の能力と限界を体系的に評価し、明らかにすることを目的としている。
Fair Finetuning Mitigates Distribution Inference Attacks
本論文は、等価オッズ（Equalized Odds）制約下で補完的なデータを用いてモデルを微調整することにより、分布推論攻撃を軽減する手法であるFair Fine-tuning（FFt）を導入し、敵対的優位性が公平性の格差によって制限されることを理論的に証明するとともに、多様なデータセットにおいて攻撃成功率の大幅な低下を実証するものである。
JenBridge: Adaptive Long-Form Video Soundtracking across Scene Transitions
JenBridgeは、Transformerベースの生成モデルとLLM駆動のディレクターエージェントを活用することで、新たに提案されたLVSベンチマークによって検証された、シーンの変化にわたる自然で物語の一貫性を持つトランジションを備えた、高忠実度かつ長尺のビデオサウンドトラックを生成する、斬新でモジュール式のフレームワークである。
On the Collapse of Generative Paths: A Criterion and Correction for Diffusion Steering
本論文は、「Marginal Path Collapse（周辺経路の崩壊）」を、ノイズスケジュールの不一致や負の指数によって拡散モデルの推論時ステアリングにおいて発生する決定的な失敗モードとして特定し、経路の存在を数学的に保証し、創薬や画像生成といった複雑な構成タスクにおける性能を大幅に向上させる「Adaptive Path Correction with Exponents (ACE)」フレームワークを提案する。
Brockett Openness Profiles and Gain-Limited Feedback Stabilization
本論文は、非線形システムのベクトル場の定量的開放性プロファイルが、安定化フィードバックの成長率に対して特定の必要下界を課すことを示し、これにより、ブロッケットの位相的条件が単なる二値的な障害ではなく、根本的に定量的な利得要件によって支配されていることを明らかにしている。