見出し・要約・本文から、情報のつながりを探します。
arXiv:2610.36083v1 公告タイプ：新規 要旨：生成系AIの最近の進展により、事後学習済みの金融分野向け大規模言語モデル（LLMs）を用いた金融センチメント分析は大幅に向上しました。しかし、既存の手法は依然として各記事のセンチメントを個別に予測するにとどまり、ブラックボックス的な運用が続くため、文脈理解が制限され、リスクの高い金融意思決定への適用が妨げられています。これに対し、本研究ではFinLLM-KGを提案します。これは、因果関係に基づくLLMsと金融知識グラフを組み合わせたモデル非依存のフレームワークであり、モデルの重みを更新することなく、推論時にSEC 10-K提出書類から得られる時系列に根ざした企業レベルの知識を注入することが可能です。FinLLM-KGでは、コンテキストは自然言語による企業プロフィール、または少数の関連情報セットのいずれかで提供されます。
arXiv:2610.33279v1 発表タイプ：新規 要旨：はじめに：増加する個別症例安全性報告書（ICSR）の膨大な量は、薬剤監視における専門家主導の因果関係評価に大きな課題をもたらしています。私たちは、Naranjo法に基づく評価を行うための四つのエージェントから構成されるフレームワークであるMARCA（マルチエージェント検索強化因果関係評価）を開発し、人間の専門家との一致度およびRAGラベル付きスコアと非RAGラベル付きスコアの探索的差異を評価しました。方法：MARCAでは、Gemini 2.5 ProおよびDeepSeek-V3.2を用いて、科学文献の検索、医薬品ラベルの評価、客観的証拠の分類、臨床的因果関係の推論を統合しました。各エージェントが生成した根拠は、人間による補助的なスコアリングに反映されました。FAERS（2025年第1四半期～第2四半期）から収集された215件のICSRおよび1,562件の薬剤-事象組み合わせ（DEC）を対象とした、合意に基づく専門家基準が設定されました。Ag
arXiv:2610.33047v1 発表タイプ：新規 要旨：長時間にわたるアシスタントは、多くの対話ターン前に設定された指称対象や制約、および現在の目標を理解して、追跡的なリクエストを解釈することがしばしばあります。そのため、中心的な課題は文脈の長さだけでなく、検索意図そのものでもあります。たとえば、「前の構成を使用してください」という現在のクエリには、関連する証拠を見つけるために必要なプロジェクト、エンティティ、バージョンといった用語が含まれていない場合があります。長文対応モデルは、対話を再現することでこれらの用語を復元できますが、そのたびに履歴処理のコストを負担することになります。従来の検索強化型生成（RAG）手法はコスト面で優れていますが、情報が十分に提供されたクエリを前提としています。一方、会話形式でのリライト手法は、履歴を再度読み返すか、明示的に維持されるテキストメモリに依存します。そこで私たちは「パラメトリックセッション状態」を提案します。
arXiv:2610.32128v1 発表タイプ：新規 要旨：RAGやリトリーバル増強型少人数ショットICLは、意思決定に重要な証拠が長くノイズの多い文脈の中に埋もれている場合、性能が低下することがあります。取得されたパッセージやデモンストレーションには、冗長な情報や注意を逸らす要素が含まれる可能性があります。専門家によってラベル付けされた開発例は、各決定を支えるテキストを特定できるものの、これらのアノテーションは通常、回答側の根拠としてのみ利用され、ノイズの多い検索結果をフィルタリングするための監督信号としては用いられていません。そこで私たちは、生の取得パッセージを生成された目標条件付き証拠要約に置き換えるシルバーエビデンス・デモンストレーションを提案します。各ラベル付き開発例について、LLMは専門家のラベルやゴールドエビデンスにアクセスせずにシルバーエビデンスを生成し、これを専門家のラベルと組み合わせます。
arXiv:2610.31019v1 公告タイプ：新規 要旨：リトリーバル拡張生成におけるチャンキング戦略は、ほとんどの場合静的なスナップショット上で評価されるが、知識ベースの基盤となる文書は常に変化し続けている。チャンクは独立して埋め込まれるため、編集後に境界が移動すると、変更されていないテキストも再び埋め込み直す必要が生じる。我々は、厳密なバイト単位での同一性維持ルールおよび固定された稠密エンコーダーを前提として、3種類の状態非依存型チャンカー（重複しない固定サイズ型、再帰的段落優先型、および内容定義型）について、中国語および英語のWikipediaにおける120組の隣接する改訂ペアを対象に、この更新コストを測定した。116記事からなる共通成功プールにおいて、パラメータを固定し長さを調整した条件下で、固定サイズ型チャンキングは新しいバージョンの埋め込み入力全体のワークロードの57〜68％を再計算することになる。再帰的チュー
