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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:2610.37681v1 公表タイプ：新規 要旨：近年、大規模な推論モデルは複雑なタスクの解決において顕著な能力を示しており、長文の思考過程データに対する教師あり微調整（SFT）が、その推論能力を引き出し、さらに向上させるための重要な基盤となっています。推論に特化したSFTの改善と分析の両面で急速な進展が見られるにもかかわらず、この分野には依然として、急成長する文献を統合した体系的なサーベイが存在しません。このギャップを埋めるために、私たちは推論向けSFTに関する最近の進展を包括的にレビューし、方法論的設計と分析的検討という二つの視点から文献を考察します。まず、SFTパイプライン全体にわたる方法論上の改良を概観し、それらをデータ中心のアプローチとアルゴリズム中心のアプローチに分類します。
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:2610.33005v1 発表タイプ：新規 要旨：エネルギー基盤モデルは、ドメイン固有のタスクにおいて有望な特性を示しているものの、汎用的なシナリオのモデリングには依然として課題が残っています。このギャップを埋めるため、私たちは基礎的な言語モデリング向けにエネルギー駆動型モデル（ESM）を設計しました。ESMは、エネルギーによる探索を活用してトークン生成を精緻化するため、エネルギー駆動とトークン生成を単一のアーキテクチャに統合しています。具体的には、まずエネルギー景観上での潜在状態を最適化し、次いでその精緻化された潜在状態を用いてトークン生成を行います。大規模コーパス上でこのようなエネルギー駆動型の事前学習を実施することで、ESMは一般的に有効なエネルギー景観を学習し、好ましいトークンが低いエネルギー値に対応することを確立します。ESMのスケーリング特性を検討するため、私たちはESMを事前学習させます
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:2610.32103v1 発表タイプ：新規 要旨：創薬において、リード最適化では、透過性の向上や毒性の低減といった相反する特性を改善しつつ、リードの活性を損なう可能性のあるスケルトン変更を抑制しなければなりません。C-MORAL などの強化学習ベースのポストトレーニング手法は、分子言語モデルを微調整することで、関心のある目的に対して分子リードを直接最適化するというアプローチを採用していますが、これには高価なタスク固有のデータセットが必要であり、多目的最適化（MOO）の実現にも課題が伴います。我々は、事前学習済みモデルには、ゼロショット生成では効率的に到達できない有用な分子編集がすでに含まれている可能性があると主張します。ゼロショット生成の探索能力の限界に着目し、我々は効率的なメトロポリス・ハスティングス探索戦略を開発し、ベット
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:2610.33001v1 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:2610.32179v1 発表タイプ：新規 要旨：ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）はコストが高額であるが、タスク間の転移により過去のタスクから得た知識を再利用することでコストを削減できる。しかし、既存手法はスパースな探索履歴やタスク固有の転移失敗に苦慮している。本研究では、チャンピオンベースの初期化とペアワイズランカーによる共同事前学習を通じて、スパースなソースログとゼロコストの代理モデルを組み合わせるリスクロバストな戦略を提案する。TransNAS-Bench-101において、本提案は深刻な最悪ケースでの失敗を緩和し、マイクロ自動符号化における最悪10％順位を290から43へ、マクロ室内レイアウトにおける最悪10％順位を465から45へと低下させた。さらに、13種類のセルスペースターゲット全体で、平均性能および最悪ケース性能の両面において、代理モデルのみを使用したランカーを10ターゲットで上回りつつ、競争力のある平均性能も維持した。
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
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。
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。
機械にとって「夜」とは何でしょうか？
arXiv:2610.31966v1 発表タイプ：新規 要旨：文脈内学習におけるデモンストレーションは、しばしば意味的類似性によって取得されるが、これは構造化予測における関連性を十分に反映しない場合がある。本研究では、POSシグネチャーに基づくポリシーを用いて、Universal Dependenciesの構文解析におけるデモンストレーション選択を検討した。このポリシーは文を重み付けされた品詞統計で表現し、ラベル付き訓練分割から長さが一致するゴールド解析済みの例を3つ取得する。我々は、微調整を行わないオープンウェイト言語モデル2種をUD English Web Treebankテストセットの全2,077文に対して評価し、ショット数やフォーマットが一致する固定および意味的3ショットベースライン、さらにゼロショット、チェーンオブソート、クリティック・リファインメントシステムと比較した。POSシグネチャーによる検索は、最も高いラベル付きアタ
arXiv:2610.31846v1 発表タイプ：新規 要旨：知的エージェントは自らのミスから学び、経験を通じて継続的な改善を図るべきである。しかし、今日のエージェントはミスから回復しても、その効果は一時的でしかない。文脈内での振り返りはセッション間で容易に忘れられ、限られた文脈資源と競合する一方で、パラメータ全体の微調整はコストが高く、既存の能力に干渉するおそれがある。そこで私たちは、一時的な文脈内再試行とポリシー更新の利点を組み合わせた、エージェントがミスから学ぶための仕組み「Self-Direction」を提案する。エージェントがタスクに失敗した際、自身の行動経路を振り返って教訓を抽出し、それを即座に軽量な低ランクアダプターへと凝縮する。元の重みを固定することで、Self-Directionはアダプターの学習による上書きを防ぎ
arXiv:2610.32241v1 発表タイプ：新規 要旨：従来のヒューリスティック手法は、空間利用率やレイアウトのコンパクトさといった3Dビンパッキングの核心的な目標において、人為的に設計されたルールベースの論理に依存することで成熟した経験を蓄積してきました。しかし、一般化能力や動的シナリオへの適応性には明らかな限界が見られます。一方、強化学習の空間探索能力と拡散学習のデータ分布モデリング能力を統合した拡散強化学習は、行動分布のモデリングや意思決定の遵守制約の面で一定の進展を遂げています。それでもなお、3Dビンパッキングにおける空間的トポロジー構造の十分な把握や、レイアウト最適化能力の限定といった課題が残されています。
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。
