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arXiv:2610.38069v1 公開タイプ：新規 要旨：短時間フーリエ変換（STFT）は、長時間信号の短い時間窓に対するフーリエ変換を計算し、周波数が時間とともにどのように変化するかを特徴づける手法である。フーリエ変換アルゴリズム、特に高速フーリエ変換（FFT）アルゴリズムは、並列計算を活用するために十分に発展しているが、短時間フーリエ変換の並列アルゴリズムの性能に関する研究はまだ限られている。本研究では、FFTベースのアルゴリズムと準並列型のフィードフォワードアルゴリズムという二つの並列短時間フーリエ変換アルゴリズムを実装し、相互に比較・分析した。その結果、並行度が低い環境下では準並列型アルゴリズムの方が実行時間が短いものの、…
arXiv:2610.39017v1 発表タイプ：新規 要旨：分散型コンセンサスおよび一貫性プロトコルは、その解析が極めて困難でありながらクラウドの基盤を成すものであるため、通常は本番環境への導入前に厳密な証明と形式検証を経る。一方で、運用中に頻繁に発生するプロトコルの変更には、同程度の厳密さがほとんど適用されておらず、安全性を損なうリスクが高まっている。本論文では、手動による変更に伴う安全性違反のリスクを排除するため、分散プロトコル向けの自動最適化ツール「DistOptimize」を提案する。DistOptimizeは、学術分野で用いられる言語から実運用で使用されるフレームワークへとスループット向上の最適化手法を移行し、Rocqにおいて書き換えの正当性を検証するとともに、キャリブレーションとILPベースの探索を組み合わせてその適用を自動化する。
arXiv:2610.39981v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模な科学ワークフローは分散型HPCリソース上で実行されるため、科学データ製品がどのように生成され、なぜ類似のワークフロー実行でも非常に異なる結果が得られるのかを説明することは困難である。既存のシステムは通常、分散ワークフローの実行またはプロヴェナンス管理のいずれかに焦点を当てており、細粒度のプロヴェナンスを分散型科学データアーティファクトの固有の特性として扱うことはほとんどない。我々は、TRACEs（Traceable Runtime for Advanced Containerized Executions）を提案する。これは、生成されるすべてのデータアーティファクトにデータの系譜と実行コンテキストを直接埋め込む、分散型コンテナ化された科学ワークフロー向けのプロヴェナンスアーキテクチャである。プロヴェナンスをワークフロー編成から分離することで、TRACEsはアーティファクト中心のプロヴェナンスを一般化する
原子論的シミュレーションは、化学反応や相転移から機械的破壊に至るまで、分子や材料がどのように振る舞うかを研究者が理解するのに役立ちます。これらの...
arXiv:2610.34914v1 発表タイプ：新規 要旨：高性能な一般行列乗算（GEMM）実装は、ピーク性能を達成するために、GEMMを慎重に選定されたタイルに分割することに依存しています。本稿では、特定のハードウェアおよび入力行列の形状に対して最適なタイルサイズを自動的に特定する新しい解析モデルであるWaypointを提案します。Waypointは、メモリ階層との相互作用、命令レベルの並列性、マルチスレッド処理など、あらゆるアーキテクチャ上の影響を捉えることで、与えられたタイル選択における達成可能な性能を推定します。この推定値を指標として用い、考えられるタイルサイズの空間を探索し、性能を最大化するものを特定します。さらに、Waypointはハードウェア設計者が実験的なハードウェア最適化に対する現実的な性能を見積もるのにも役立ちます。
arXiv:2610.33001v1 発表タイプ：新規 要旨：学術的な改稿は、正当な執筆上の目的が衝突する場合、ガバナンス上の問題を生じさせる。執筆プロセスおよび社会科学の研究は、改稿が再帰的であり、文言には認識論的・学問分野固有の約束が伴うことを示している。これらの文献は重要な制約を特定しているものの、簡潔さや掲載媒体の形式、文体の多様性が証拠や主張の境界と対立する際に、どの目的を優先すべきかについては明確にしていない。本論文では、改稿を順序付けられた制約下での許容可能性の問題としてモデル化する。タスクに依存する不変量、文脈上の制約、そして変更可能な表現選択が許容可能な領域を定義し、証拠と判断を認可された主張の境界に結び付ける主張保持契約が設定される。さらに、四つのガバナンスに関する命題が具体化される。
arXiv:2610.32104v1 発表タイプ：新規 要旨：トランスフォーマー アーキテクチャの能力と限界を特徴付けるため、複数の形式理論が提案されており、それぞれがアーキテクチャの異なる側面を捉えるために異なる抽象化手法を用いている。これらの理論は、その基礎となる仮定や概念的枠組みに違いがあるため、トランスフォーマーにとってどのタスクが容易でどのタスクが困難かという予測において一致しないことがある。本研究では、トランスフォーマーの能力に関する7つの理論（Star-free、$\mathsf{AC}^0$、$\mathsf{TC}^0$、C-RASP、MPC、BAPO、および Sensitivity）を整理し、それらの結果を、異なる計算構造を網羅する一連のタスクに対する共通の予測マトリックスへと変換した。さらに、このマトリックスを完成させるための新たな理論的成果を提示する。その後、理論的な評価を行った
長年にわたる数学の未解決問題の解法を含む数百件の原稿を一斉に公開してからわずか1か月も経たないうちに、OpenAIは数学、計算機科学、物理学におけるさらに3つの「重要な」発見を発表しました。今回異なっているのは、結果を指導するため、OpenAIが「羊飼い」と表現する外部の専門家を起用した点です[…]
2026年10月26日、新エネルギー産業チェーンの有料投研レポート作成者である陳万は、2年間にわたり維持管理してきたcleaner.py（ウェブページクリーニングスクリプト）およびsites.yaml（387件の情報源URLリスト）を削除し、テンセントクラウドがアップグレードした元宝検索API（SearchPro）へ正式に接続しました。テスト結果によれば、同APIは構造化要約、時効性の識別、権威ある情報源の区分（VRカード）、ならびに多次元検索パラメータのサポートにおいて、従来のソリューションを大きく上回り、人手による情報源の保守作業時間を深い研究へと振り向けることを支援しています。
注目する理由：本資料は、2026年10月26日にInfoQが公開した実地の技術実践レポートに基づいており、開発者の実際のワークフローの進化を包括的に示しています。具体的には、ウェブページの解析ルールや情報源のホワイトリストを手動で維持管理する段階から、専用のネットワーク検索APIを活用して自動化・検証可能かつ時効保証のある情報取得へと移行する過程を追跡しています。イベントの日時は明確に記載されており（publishedAt: 2026-10-26T14:57:35Z）、主体も明確で（陳万）、実施されたアクションも具体的です（2つのファイルの削除＋SearchProへの接続）。さらに、その効果も検証可能であり（カバレッジ率の目標達成、追加質問の減少、681msでの自動呼び出し）、技術的な詳細（パラメータ、課金体系、MCPプロトコルのバージョンなど）はすべて原文に厳密に由来しており、外部からの推測や虚構は一切含まれていません。
arXiv:2610.31810v1 発表タイプ：新規 要旨：入念に校正された論文であっても、証明や明示された仮定に小さな抜けが残ることがあります。私たちはPaperFormalizerを提案します。これはLeanベースのエージェント型パイプラインで、著者が自らの論文におけるこうした隙間を見つけ出し、埋めることを支援し、各論文をLeanで検証済みのバージョンへと変換します。LaTeXソースから出発し、PaperFormalizerは論文を命題の依存関係グラフへと変換し、各命題について自然言語でその忠実性・曖昧さ・正確性を審査した後、Mathlibや任意の分野固有ライブラリ、さらには著者の個人的なツールキットと照らし合わせて、Lean上で形式化および証明を行います。ある命題が何を意図しているのか、また結果における形式化上のギャップをどのように修正するのが最適かを知るのは、あくまで著者だけです。そのため、このパイプラインは一時停止し、著者に問いかけるのです。
2024年にGoogleはAIオーバービューを導入し、2025年5月にはAIモードを開始したことで、複数の主要メディアにおけるGoogleからの検索トラフィックが顕著に減少した——『ニューヨーク・タイムズ』では、3年間で検索トラフィックの割合が44％から35.5％へ低下し、DCN加盟の19社のうち2025年5～6月には1％～25％のトラフィック減を経験した。DMG Mediaによれば、クリック率は最大で89％も低下したという。出版社らは複数の訴訟を提起したが、いずれも米国の裁判官によって却下された。その後、Googleは退会オプションの提供や情報源表示の強化に加え、400社のメディアを対象としたニュースAIパイロットおよびコンテンツ有料化のテストプログラムを開始した。
注目する理由：同報道は、GoogleのAI検索機能が出版エコシステムに与える構造的な衝撃を体系的に整理しており、タイムライン（2024年～2025年）、実証データ（第三者機関による統計）、多方面からの反応（出版社、規制当局、裁判所、非営利団体）および最新の対応策（撤退メカニズム、情報源の最適化、ライセンスおよび有料化のパイロットプロジェクト）を網羅しています。情報は密度が高く、時事性と政策的関連性も備えています。
この論文は2026年10月24日にarXivに掲載され（番号2610.31259v1）、接続時系列分類（CTC）とニューラルトランスクリプタの二種類のエンドツーエンド音声認識（ASR）モデルについて、異なるプリング戦略および言語モデルの構成下での探索空間の複雑性と推論効率を系統的に比較しています。
注目する理由：論文は実証分析に基づき、エンドツーエンドのASRモデルは多くの場合小さな探索空間を維持しているものの、音声の不確実性が高まる時間帯には仮説数が顕著に一時的にピークを示すことを指摘している。また、スコアに基づく動的なプルーニング手法はモデルの不確実性に適応し、リアルタイム係数（RTF）を大幅に低減することで、効率的な探索に向けた実践的な指針を提供する。
arXiv:2610.30296v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLMs）は、低資源言語および多言語NLPに関する研究を加速させてきたが、公平な研究環境の実現にどの程度寄与しているかについては未だ明らかになっていない。本研究では、2020年から2025年にかけて公開された査読付きオープンアクセス論文1,158件を対象に、低資源言語（LRLs）への研究関心や、言語・話者集団間の代表性を分析した。出版数以外の観点から言語的包摂を評価するため、研究成長、代表性拡充、代表性継続性、分布的公正性の4つの次元で言語的包摂を測定する多次元フレームワーク「言語的包摂フレームワーク（LIF）」を提案する。年間の論文数は52件から415件へと5.4倍に増加した一方で、ACLアンソロジーにおける
AIは確かに楽しいものですが、過去30年間にわたってあまりにも多くの質の低いソフトウェアが作られ、今や宇宙が私たちの過ちを罰しているのです。— アルミン・ロナッハー タグ：セキュリティ、生成型AI、アルミン・ロナッハー、AI、AIセキュリティ研究、大規模言語モデル
Uberは、3万人を超える従業員に向けてChatGPT Workの展開を進めており、チームが調査やデータ分析、プレゼンテーション作成、複雑なワークフローの完了を支援しています。
パッチ・ザ・プラネットは、セキュリティ研究者、メンテナー、インシデント対応者をつなぎ、オープンソースにおける重大な脆弱性への対処を支援します。
ラボディレクターのクリス・ホワイト氏は、戦時中のデータ分析に関する新たなアプローチから人身売買対策のためのツールに至るまで、現実世界に影響を及ぼす研究課題に取り組んできました。彼はプログラムマネージャーのウェイシュン・リウ氏と、その研究に至った背景やさらなる詳細について語っています。記事「奉仕の使命：テクノロジー、研究、そしてポジティブなインパクト」は、Microsoft Researchにて最初に公開されました。
Rosalindアカデミックプランをご紹介します。対象の学術研究ラボには、GPT-Rosalindおよび生命科学分野の研究を推進するためのツールへのスポンサー提供アクセスをご提供いたします。
ジャンプトレーディングは、量的研究を拡大するためにOpenAIを使用しています。 複数のデータソースと人間のレビューを組み合わせるAIワークフローの長期実行方法を参照してください.
OpenAIがEU規則の下で透かしに近づいている方法 透かしが適用される場所、検出の仕組み、およびなぜアクセスが研究者と始まるかを学びます.
