見出し・要約・本文から、情報のつながりを探します。
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:2610.33065v1 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:2610.33044v1 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
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:2610.31911v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLMs）がますます長いシーケンスを処理するにつれ、アテンションは主要な計算上のボトルネックとなっています。疎なアテンション手法は主に推論段階での利用を対象としていますが、多くの手法は依然として密集型で学習を行ったり、疎な学習に対応できなかったりします。さらに、その追加の複雑さにより、疎さを実際の実行時間の短縮へと結びつけることが難しく、結果として実用的には密集型アテンションが広く用いられています。本論文では、アテンションの学習は後方パスが支配的であるという観察に基づき、前方パスを完全に密集型に保ちつつ、後方パスを疎にするLazyFlashという手法を提案します。LazyFlashは前方パスを厳密に密集型に維持するため、学習済みモデルは従来の密集型モデルのままであり、vLLMなどの既存システムでも一切変更なしにサービス可能です。一方、後方パスについては、LazyFlashは勾配を…
