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2026-10-27

arXiv cs.DC12:00

バースト性の高いワークロード下におけるサーバレス自動スケーリング戦略の比較評価のための統一されたキューイングベースフレームワーク

arXiv:2610.35564v1 発表タイプ：新規要旨：サーバレスコンピューティングプラットフォームは、高度にバーストし予測不可能なワークロードに対応しつつ、サービス品質（QoS）を維持しなければなりません。QoS要件やサービスレベルアグリーメント（SLA）を満たしながらワークロードの変動に対処するため、これらのプラットフォームはリソースの自動スケーリングに依存しています。商用の関数即時実行（FaaS）プラットフォームでは、アクティブな関数インスタンスの数や利用可能な処理能力を動的に調整するために、さまざまな自動スケーリング戦略が採用されています。本研究では、代表的な3つの自動スケーリング戦略——リクエストごとのスケーリング（SPR）、同時実行度ベースのスケーリング（CLS）、メトリクスベースのスケーリング（MBS）——をモデル化し、比較しました。独自のプラットフォーム固有の実装に依存しない体系的な評価を可能にするため、我々は…

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2026-10-26

arXiv cs.CL12:00

TaxoSAE：分類学的論理によるスパースオートエンコーダの再考

arXiv:2610.31894v1 発表タイプ：新規要旨：近年のスパースオートエンコーダ（SAE）は、大規模言語モデル（LLM）の表現を解釈可能な特徴量に分解し、符号化された知識の精密な読み出しと制御を可能にしています。しかし、既存のSAEでは各特徴量が独立した単位として扱われており、実世界の知識は多くの場合、階層的に分類されています。その結果、読み出しには分類学的な整合性が保証されず、制御においても編集の適用範囲を細かく指定する粒度が欠けています。そこで私たちは、is-a（上位語―下位語）関係に基づき、分類学的情報をSAEの特徴空間に明示的に符号化するTaxoSAEを提案します。TaxoSAEは、分類体系を模倣して各分類レベルごとに1つのSAEを配置し、さらに各概念が対象となる分類レベルで活性化されるよう学習させるための分類学的アライメント損失を導入します。

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