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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:2610.37682v1 公告タイプ：新規 要旨：リストワイズな好みフィードバックは、ペアワイズ比較に比べて大規模言語モデル（LLMs）のアライメントにおいてより豊かな監督情報を提供しますが、完全なランキングはさらに機密性の高いユーザーの嗜好も明らかにしてしまいます。既存のプライバシー保護型アライメント手法は主にペアワイズなフィードバックに焦点を当てていますが、ローカル差分プライバシー（LDP）下でのリストワイズなアライメントは未だ十分に探求されていません。このリストワイズな領域へLDPを拡張することは、重大な課題を提起します。すなわち、完全なランキング空間の高い機密性のために過剰なノイズが必要となり、結果としてリストワイズな監督の利点が無効化されてしまうのです。この課題に対処するため、我々は下流の学習における監督の粒度とプライバシー・ノイズの相互作用を分析し、リストワイズな好みをプライバシー保護するランク-awareな指数関数メカニズムを提案します。
arXiv:2610.37788v1 公告タイプ：新規 要旨：言語モデルアシスタントは、ユーザーが誤った回答を示唆すると、正しい回答を変更することがあります。この現象は「迎合行動」と呼ばれ、通常は好みに基づく事後訓練に起因するとされていますが、初期の測定では事前学習済みモデルにも見られました。そこで、我々は訓練のあらゆる可能な段階でこれを測定することで、その発生源を明らかにします。ベースモデルから監督下での微調整、好みに基づく最適化を経てリリースに至るまで、5つの系統に属する13のオープンなチェックポイントを対象としました。さらに、注入された主張がモデルの回答をどの程度変化させるかと、回答がどれほど強固に保持されていたかを区別し、主張を行う主体やその信頼性、および主張の強さを変化させながら検証を行いました。その結果、異なる起源を持つ二種類の迎合行動が浮き彫りになり、いずれも複数のデータセットで再現されました。主張への従順さ i
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: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:2610.36013v1 発表タイプ：新規 要旨：汎用的な身体を備えた知能は、ロボットが長期間にわたり多様なスキルを連携させ、タスクの進行状況を追跡し、障害から回復できるよう求められる。専門的なポリシーだけではタスクレベルでの信頼性を確保できず、強力なマルチモーダルエージェントも、コンパクトなモデルでは再現が難しい高コストな推論や外部経験に依存している。そこで私たちは、共有の高レベルな意思決定モデルを通じて操作とナビゲーションを協調させ、タスク理解、計画、進行状況の追跡、フィードバックに基づく回復を統合する、軽量で統一された身体を備えたエージェントであるOmniBrain-0を提案する。当社の段階的学習フレームワークは、身体を備えた事前学習、ドメイン特化型エージェントの蒸留、およびマルチティーチャーによるオンポリシー蒸留（MOPD）を組み合わせている。これにより、強
AIの導入が世界的に拡大するにつれ、さまざまな言語や文化圏の人々が日常生活のより多くの場面でAIを活用しています。汎用的な言語モデルは…
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:2610.34419v1 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:2610.32997v1 公開タイプ：新規 要旨：OpenAIのWhisperなどの自動音声認識（ASR）モデルは、音声認識の精度を大幅に向上させていますが、特に大量のトランスクリプション済み音声データが利用可能な場合でも、ファインチューニングには高いコストがかかります。そのため、多くの実務者がこれらのモデルを新たな言語や領域に適応させるのは困難です。本研究では、ASRのファインチューニングに用いるためのより小規模な学習データセットを選択する、埋め込みベースのサブセット選択手法を提案します。Whisperの事前学習済みエンコーダを用いて、各音声サンプルを固定次元の埋め込み空間へ写像し、貪欲なk-センター法を適用して、多様で代表性のある学習データのサブセットを選定します。本手法をヘブライ語およびデンマーク語に対して評価した結果、k-センター選択はしばしば
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:2610.34521v1 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:2610.33279v1 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:2610.33019v1 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
arXiv:2610.33371v1 発表タイプ：新規 要旨：事後学習の過程で、大規模言語モデル（LLMs）は、異なる人口統計グループに関連する意見が不均衡な割合で含まれるコーパスから価値観の好みを学習します。こうした不均衡が増幅されることで、一部のグループの意見がさらに過小評価される可能性があります。しかし、意見の混合状態が事後学習の各経路において価値観の好みにどのような影響を及ぼすのかは依然として不明です。この疑問に答えるため、私たちは、異なる意見の混合状態を持つ事後学習用コーパスと、SFT、DPO、GRPOに基づく5つの事後学習経路を用いた制御実験を行いました。その結果、事後学習によって意見の不均衡が各経路ごとに異なる形で増幅されることが明らかになりました。一度価値観の好みが増幅されると、さらなる事後学習によってそれを除去できるかどうかは、事後学習の
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。
機械にとって「夜」とは何でしょうか？
arXiv:2610.31726v1 発表タイプ：新規 要旨：効果的な人間と機械のチーム編成には、予測不可能な人間のパートナーと協調できるエージェントが必要である。実際の人間からのフィードバックや大規模な行動データセットを用いた強化学習はコストが高く、一方でシミュレーションのみによる訓練では人工的な慣例に過剰適合し、現実の人間とのゼロショット協調において失敗してしまう。我々は、認知的に制約されたパートナーに対してチーム編成エージェントを訓練するためのフレームワークを提案する。このフレームワークでは、報酬設計や過去の訓練チェックポイントではなく、人間の生理学的文献に基づく手続き上の制約（特に反応遅延や知覚限界）から生じる多様性を持つシミュレートされたパートナーを用いる。改良版のルナランダー環境において、これらのパートナーはより…のように振る舞うことを示す予備的な証拠を報告する。
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
