見出し・要約・本文から、情報のつながりを探します。
arXiv:2611.07066v1 発表タイプ：新規 要旨：マルチエージェント強化学習（MARL）において協調行動を発見することは、共同状態・行動空間の組合せ的複雑性により困難であり、試行錯誤だけでは協調的な行動の出現が妨げられる。内在報酬は発見支援にしばしば用いられるが、チーム目標と単純に組み合わせると学習信号が歪められ、タスク性能が損なわれる可能性がある。本論文では、確立されたタスク性能を維持する制約の下で探索目標を最大化する制約付き探索フレームワークEFXPLORERを提案する。得られる問題は、適応型探索予算を導入するエピグラフ再定式化を用いて解決する。このアプローチは内在報酬とタスク目標を分離し、タスクの実現可能性を通じて探索を制御する。さらに多様で時間的に拡張された探索を促進するため、長期的な依存関係を捉える後継者距離ベースの内在報酬を組み込む。実験的には、本手法は強力なベースラインを上回り、SMAX、VMAS、MPEのベンチマークスイート全体で新しい協調戦略を誘発する。
arXiv:2610.37881v1 発表タイプ：新規 要旨：ディープフェイク検出モデルは全体的な精度は高いものの、人口統計上の各グループ間で性能に大きな偏りが見られ、一部のグループでは他のグループに比べて偽陽性率が著しく高くなるという問題があります。既存の公平性を考慮した手法は、モデルの出力を制限してグループ間の予測結果を均等化することによってこの問題に対処していますが、根本的な特徴レベルのバイアスには対処していません。その結果、モデルは依然として肌の質感など、人口統計的特性を操作されたコンテンツを検出するための間接的な手がかりとして利用してしまう可能性があります。この問題を解決するために、我々は交差的不変学習（IIL）というフレームワークを提案します。これは、単にモデルの出力を調整するだけでなく、特徴学習自体を改善するものです。IILでは、最も困難な人口統計的区分を特定することを繰り返し行い
arXiv:2610.37731v1 発表種別：新規 要旨：モデルの不一致により、単一のキャリブレーションパラメータだけでは、文脈領域全体にわたって物理的応答を再現できない場合がある。さらに、観測値や文脈における不確実性もキャリブレーションに影響を及ぼし、これらを考慮・定量化する必要がある。本研究では、ターゲットとなる文脈への近接度に応じて観測尤度に重み付けを行うことで、局所化された事後分布の族を構築する。ガウス型の局所化重みは、共分散の膨張を通じて文脈の不確実性を組み込み、領域境界での反射および不均一な文脈サンプリングに対する補正をオプションで適用できる。条件付き正規化フローを用いて、この事後分布の族をアモルティズド変分推論によって近似する。所定の文脈測度の下で局所化された事後分布を統合することで、
arXiv:2610.37796v1 発表タイプ：新規 要旨：近年の研究では、大規模な言語モデルが、単一の方向ではなく多次元の多様体として一部の概念を表現している可能性があると仮説されています。これらの多様体を用いて表現を解釈したり制御したりする際には、しばしば多様体上を移動することが、表現される概念の連続的な変化に対応すると想定されます。本研究では、この連続的な多様体の仮定を、典型的な平日の多様体に対して検証します。その目立つ円形の幾何学にもかかわらず、平日の表現は連続したリングというよりも、円状に配置された七つの離散的な状態に近い振る舞いを示すことが分かりました。まず、局所的感度に平日に対応する七つの極小値が存在し、多様体上の制御下での表現と行動の間には階段状の対応関係が生じることを示します。次に、w
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
arXiv:2502.02727v4 発表タイプ：置換・交差 要旨：クライアントドリフト補償手法は、フェデレーテッド学習（FL）におけるデータの非均一性の影響を軽減します。確率的勾配降下法（SGD）ベースのFLではドリフト補正が十分に研究されてきましたが、適応型クライアント最適化手法との相互作用についてはまだ十分に解明されていません。Adamなどの適応型最適化手法は、過去の勾配の移動平均を用いて各更新を行います。そのため、最終的な更新方向のみを補正しても、その移動平均とそこに含まれるドリフトは変更されません。私たちは、これらの移動平均に入る前に各勾配を補正する「フェデレーテッド適応型勾配補正（{\tt FA-GC}）」を提案し、最終的な方向に補正を加える「フェデレーテッド適応型素朴追跡（{\tt FA-NT}）」と比較しました。実験により、ある理想的な
arXiv:2610.36339v1 発表タイプ：新規 要旨：エキスパート並列型混合専門家（MoE）のサービスにおいて、ディスパッチは各トークンをその選択された専門家が配置されているアクセラレータへ送り、コンバインは各トークンの所有者に専門家の出力を集約して返します。これら両操作はクリティカルパス上に位置し、マルチノード環境ではMoE層のレイテンシを大きく左右します。本研究では、ディスパッチとコンバインをネットワークスイッチにオフロードし、さらに両コレクティブを相互に、および専門家計算と重ね合わせるエキスパート並列型MoE層であるINC-MoEを提案します。ディスパッチはスイッチ側のマルチキャストによるネットワーク内AllGatherを用い、コンバインはスイッチ側のリダクションによるネットワーク内ReduceScatterを用います。両コレクティブとも、エンドホストとスイッチ間でメッセージセマンティクスを利用します。なお、ネットワーク内コレクティブはそれぞれ逆方向に負荷をかけるため
arXiv:2610.35877v1 発表タイプ：新規 要旨：デプロイメント方針を変更すると、物理的な遷移メカニズムや予測器はそのままでも、世界モデルの不確実性が無効化される可能性がある。一歩先の予測において、源と対象の法則が条件付きメカニズム $P(Y|X)=Q(Y|X)$ を共有している場合、介入は事前結果の測度変化 $w(X)=dQ_X/dP_X$ によって特定される。方針制御された動的系では、この比は状態占有と行動傾向の項に分解される。重み付けされたコンフォーマル校正は、マージナルカバレッジを対象の法則へと移行させる；推定された比 $\hat w$ を用いれば、$P_Q\{Y \in C_{\hat w}(X)\} \ge 1-\alpha-TV(Q,\hat Q) \ge 1-\alpha-E_P|w-\hat w|$ が成立する。ソース対ターゲットのドメイン分類器に対する集団ロスレグレットは、同様の比の誤差を上限付ける。もし $h$ がそのクリッピング
arXiv:2610.33065v1 発表タイプ：新規 要旨：頭皮上の記録はノイズが多く、空間的に粗く、試行間および被験者間で変動するため、EEGによる視覚デコーディングは依然として困難である。多くのシステムでは、各試行を高密度な画像埋め込みに位置合わせしているが、その埋め込みには意味内容と、インスタンス固有のテクスチャ・姿勢・背景が混在している。このような手法では、EEGには存在しない詳細情報を必要とする上、予測を支える視覚的要因について明示的な説明を提供していない。そこで私たちは、共有可能な学習可能な視覚コードブックに基づくソフトな合成としてEEG–画像の位置合わせを再定式化する、プロトタイプ媒介型フレームワークである\textbf{ProtoEEG}を提案する。学習可能なEEGエンコーダーと固定された視覚教師が、同一の$K=64$個のプロトタイプに対する割り当て分布を生成し、それらの重み付けされた再構成が構造化された表現を形成する。
arXiv:2610.31955v1 発表タイプ：新規 要旨：Anthropicによる最近の研究では、ジャコビアンレンズ（J-lens、Gurneeら、2026年）と呼ばれる新たな解釈可能性ツールが導入されました。この手法は、最先端の言語モデルの隠れ状態において、作業記憶に類似した表現を想起させる性質を持つ線形方向を特定しました。しかし、こうした特徴がJ-lensによって検出可能となるメカニズム的特性については依然として不明です。そこで本研究では、J-lensの数学的理論を提案し、同理論が特に一貫性のある特徴――すなわち、空間的に一貫したリヤプノフモードのように働く方向――を優先的に識別することを示します。これらの方向に沿った微小な摂動は層を跨いで増幅し、トークン位置間でほぼ一定に保たれ、異なる文脈間でも一貫しています。一方でw
arXiv:2610.34419v1 発表タイプ：新規 要旨：DAGベースのBFTプロトコルは、単一リーダーによる提案経路を、共有グラフで連結された並行なブロック提案へと置き換えることで、コンセンサス設計に大きな転換をもたらしました。このグラフでは、参照がコンセンサスの証拠を表現しています。しかし、異種の広域ネットワーク（WAN）下では、ストラグル効果により、既存の設計はラウンドの長時間化や性能の低下という問題に直面しています。その根本原因は、硬直的なラウンド進行にあります。すなわち、レプリカは同期的にラウンドを進め、前のラウンドからの十分な参照が揃うまで待機した後でようやく次へ進むのです。そこで私たちは、非同期BFTコンセンサス向けの柔軟なDAG成長フレームワークを提案します。私たちの重要な観察は、安全性和活性性のために参照クォーラムは必要であるものの、それがすべてのラウンド進行を阻害する必要はないということです。代わりに、接続性r
arXiv:2610.32101v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLM）は、出力分布が既知の意味的なモードに集中する「モード崩壊」を示す。多様性が失われると、繰り返しサンプリングは発見ではなく意味的な反復となり、稀ではあるがより強力な解が表面化しにくくなるため、自己進化や継続的学習の維持が困難になる。ほとんどの対策は推論時のみに介入し、サンプルを調整するだけで、多様性をモデルの能力として組み込むことはできない。そこで私たちは、訓練時に多様性をモデル内部に内蔵するフレームワークであるPRISMを提案する。PRISMは、(i) 各プロンプトに対し、多様でありながら正解でもある複数の教師モデルによる解答を対応付けるサブモジュラー型キュレーションと、(ii) 特殊トークンの摂動を実行可能な形に変換する確率的埋め込み変調を組み合わせている。
arXiv:2610.33063v1 発表タイプ：新規 要旨：展開された視覚モデルは、確信度の高い予測を自動的に受け入れるため、高確信度の誤りが静かに拡散してしまう。標準的な故障予測手法である最大ソフトマックス確率（MSP）には構造上の盲点がある。すなわち、分類器ヘッドから読み取られるスカラー値として、その確信度勾配に直交する特徴空間の変動に対して一階的に無力である。特徴空間上の検出器に関する要因分析を通じて、それらがMSPを補完できない理由を説明する条件付き冗長性原理を明らかにする。すなわち、それらが測定するクラス間分離の幾何学的特性は、既にMSPに符号化されており、融合によって崩壊してしまうのだ。そこで生き残る信号は、マンフォールド外の残差に対するクラス条件付き典型性であり、さらにこの残差の分布はバックボーンによって異なり、ほぼ正規分布から重い裾尾まで多様である。
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:2610.33044v1 発表タイプ：新規 要旨：身体を備えた視覚言語モデルは、部分的で変化する観測情報から質問に答える必要があります。その成功は、選択される推論能力と、それに利用可能な証拠の両方に依存します。専門家ルーターは内部計算を適応させ、ツール拡張型システムは外部証拠を獲得しますが、これらを独立に選択すると、適切な専門家が必要な証拠を持たない状況が生じる可能性があります。私たちは、能力専門家、オプションの知識、および知覚ツールを共同で選択する制限付きフレームワークであるEKT-Routerを提案します。結果に基づくシグネチャは、一般推論、空間推論、時空間推論の各専門家の重なり合う強みを表現します。共同ユーティリティは、呼び出し予算の下で完全な専門家–証拠経路のスコアリングを行います。取得後、パケット検証器が有効なものを承認します
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:2610.34521v1 発表タイプ：新規 要旨：主流のランタイム上のアクターフレームワークは、Erlang/OTPスタイルの監督を謳っていますが、OTPの整合性契約は同期的でシングルスレッドの監督者を前提としており、ポートもその前提の欠如を未検証のリスクとして引き継いでいます。私たちは、固定されたリビジョンにおけるさらに3つのRust製アクターフレームワークのソースと、文言通りに読んだOTPのドキュメントおよびソースコードを基に、各監督保証を評価し、それぞれの設計決定の裏付けとなる証拠を記録しました。盲目的な対抗審査とフレームワーク間の比較研究により、24種類の不具合クラスが浮き彫りになり、そのうち8つは単一の根本原因に帰着します。すなわち、同期的な監督者が暗黙的に得ているアトミック性を、明示的なメカニズムによって再構築している点です。私たちは、監督実行時環境を導入します…
arXiv:2610.33019v1 発表タイプ：新規 要旨：マルチモーダルエージェントが持続的な相互作用を行う際、長期記憶は細粒度の証拠の想起と、全体的理解のための内面化された解釈という、二つの明確でありながら補完的な機能を果たす。エピソード記憶と潜在記憶はそれぞれ、明示的な履歴記録と内面化された経験を通じてこれらの要求に対応しているものの、エピソード記憶における証拠の網羅性と統合の限界、および潜在記憶における事実の基盤形成の限界により、いずれのパラダイムだけではタスク間で多様な記憶特性を十分に捉えることはできない。このギャップを埋めるために、我々はデュアルメモリフレームワークを提案する。これは、モデル固有の潜在記憶を直感的な事前分布として統合し、同時に複数インデックスを持つエピソード記憶を用いて、検索条件に基づく共同アライメントによって正確な証拠の再構築を実現するものである。At i
