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2026-11-06

arXiv cs.CV13:00

ハウスホルダー・モーション埋め込み：モーション制御可能な動画生成のためのノイズ変調

arXiv:2611.07294v1 発表タイプ：新規要旨：動画生成のための拡散モデルは顕著な成功を収めているが、明示的なユーザー指示のもとでの精密な動き制御は依然として困難である。最近のノイズワーピング手法は、ユーザーから提供された動き信号に従ってノイズを変形させることで時間的相関を導入する。しかし、標準的な空間ワーピングは一般にノイズの独立同一分布（i.i.d.）ガウス構造を破壊し、ヤコビアンベースの補正などの分布補正を必要とするが、その計算負荷は非常に大きい。我々はハウスホルダー・モーション・エンベディング（HME）を提案する。これは、各位置のチャンネルベクトルに適用される直交変換を構成する一連のハウスホルダー反射を通じて、動き信号をノイズに符号化する手法である。HMEは各フレーム内の空間的ガウス構造を正確に保持しつつ、フレーム間相関を導入することで時間的に整合性のある動画を促進する。HMEはネットワークアーキテクチャに依存せず、標準的な動画拡散ファインチューニングパイプラインに直接組み込むことができる。さまざまなシナリオにおける実験では、HMEが最新技術と同等またはそれ以上に性能を発揮する一方で、ノイズワーピングに比べて2.7倍の高速化を達成することが示されている。これらの結果は、チャンネル空間におけるハウスホルダー変換が、動き制御可能な動画生成においてノイズワーピングに対する原理的かつ効率的な代替手段となり得ることを示している。

2026-10-30

arXiv cs.LG12:00

医療画像における責任ある量子機械学習：敏感なサブグループ間の公平性監査

arXiv:2610.37819v1 発表タイプ：新規要旨：量子機械学習（QML）は医療分類への応用がますます検討されているが、サブグループを考慮した公平性基準下での挙動についてはまだ十分に研究されていない。本稿では、QMLが本質的に公平であるとは限らないという前提のもと、医療画像に対する古典的および量子分類器の実証的な公平性監査を提示する。評価対象は二つのシナリオであり、DDIデータセット上の皮膚病変（敏感属性：フィッツパトリック皮膚タイプ）と、CheXpert由来データ上の胸部X線画像（敏感属性：年齢層）である。ResNet-18による埋め込みを用い、ベースラインおよび三種類の緩和手法（微分可能な等化オッズ（EO）正則化、勾配反転学習（GRL）、両者を組み合わせた手法）の下で、SVM、MLP、QSVM、QCNNを訓練する。また、基礎モデル（PanDerm、EVA-X）を外部参照として用いる。

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2026-10-27

arXiv cs.CL12:00

OpenESM：エネルギー駆動モデルはスケーラブルな基礎学習者

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

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arXiv cs.AI12:00

Async-RBench：LLMエージェントにおける非同期タスク実行のベンチマーク

arXiv:2610.32429v1 発表タイプ：新規要旨：大規模言語モデル（LLM）エージェントは、サブエージェントが実行中にメインエージェントが作業を継続し、その結果が到着する前にタスク状態が変化することもあり、ますます非同期的にタスクを実行するようになっています。メインエージェントは、禁止された変更を避ける一方で、どの処理を更新または保持し、どのチェックを再実行すべきかを判断しなければなりません。タスクの最終的な成功だけでは、これらの結果が正しく処理されたかどうかを示すものではなく、自然な非同期的な到着パターンは再現が困難です。私たちは、LLMエージェントにおける非同期タスク実行のベンチマークであるAsync-RBenchを提案します。このベンチマークには、8つのシナリオを網羅する200の実行可能なタスクが含まれています。シナリオコントローラーは、事前に定義されたタスク状態条件に基づいて結果の配信を制御し、イベント応答契約（ERC）は各応答が何を意味するかを明示します

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arXiv cs.DC12:00

DualPace：大規模言語モデルの推論における、非同期スケジューリングとGPU–CPU協調デコード

arXiv:2610.33501v1 発表タイプ：新規要旨：大規模言語モデル（LLM）のサービスでは、推論スループットを向上させるためにバッチ処理が用いられるが、キー値（KV）キャッシュはシーケンス長に応じて増大し、GPU上での並行処理能力を制限する要因となっている。CPUオフロードによりホストメモリを活用してKV容量を拡張することは可能だが、既存のシステムは依然として大部分がGPUに依存しており、CPU上に常駐するリクエストが進捗するのは、GPUスケジューラが適切なオーバーラップの機会を提供した場合に限られる。その結果、ホストメモリとCPU計算は独立したサービス資源として機能せず、負荷下ではCPU側の進捗が断続的になり、末端のトークン間遅延（ITL）が過剰に増大するという問題が生じる。本稿では、ホストを独立してスケジュール可能なデコードエンジンへと変える、LLM向けの実行時環境であるDualPaceを提案する。DualPaceは、スケジューリング権限を二つのエンジン間に分割し、GPUエンジン

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arXiv cs.CL12:00

FlexA-Mem：LLMエージェント向けの予算適応型エージェンティックメモリ

arXiv:2610.33274v1 公開タイプ：新規要旨：大規模言語モデル（LLM）エージェントは、非常に多様なメモリニーズを抱えるシナリオで動作します。過去の会話に関する質問には、その文脈で明示された正確な事実が必要であり、一方で複数ステップからなるタスクでは、次のステップが特定できない詳細とともに、これまでに踏んだ手順の記録も必要です。既存のメモリはそれぞれ特定のシナリオ向けに設計・検証されており、A-Memのような検索型メモリでは現在のクエリが表現していない手順を見落とし、要約では正確な文字列が失われ、さらに両者を組み合わせても、予算の分割状態はあらかじめ固定されてしまいます。そこで私たちは、履歴の各単位を不変ストアに一度書き込み、各呼び出しごとに新たなメモリを生成する汎用的なメモリであるFlexA-Memを提案します。生成されるメモリは、固定ルールに基づいてフィルタリングされた記録と詳細情報から構成されるコンパクトなタイムラインです。

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2026-10-26

arXiv cs.AI12:00

トレードオフ意識型テリトリーデザイン：企業向け顧客–セラー割り当てのための多目的意思決定システム

arXiv:2610.31701v1 発表タイプ：新規要旨：企業顧客の購買体験は、製品体験やマーケティングだけでなく、繰り返し行われるリソース配分の意思決定によっても形成されます。B2Bの市場参入（GTM）組織においては、テリトリーデザインが、どのアカウントにセラーのカバレッジを提供するか、どのセラー–アカウント関係を維持するか、そして限られたフィールドキャパシティをどのように配分するかを決定します。しかし、このプロセスは多くの場合手作業で行われるため、機会の比較や価値の継続性の評価、さらには成長・バランス・キャパシティ・実現可能性といった要素間のトレードオフの検討が困難です。本稿では、企業向けGTM計画におけるトレードオフ意識型の顧客–セラー割り当てを支援する運用意思決定システムを提案します。本システムは、予測信号を統合してスコアリングを行う多次元アカウント価値層を含む三つの主要コンポーネントを組み合わせています。

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arXiv cs.AI12:00

アクター・クリティックベースのエージェント向けの金融コンテキスト豊富な戦略：株式取引における深層強化学習アプローチ

arXiv:2610.32237v1 発表タイプ：新規要旨：現代の金融市場において、大口取引の4分の3以上は、従来の人間トレーダーに比べて高い精度と速度を実現するための高度な取引戦略に基づくアルゴリズム取引によって執行されています。従来の価格ベースの指標に依存した戦略では、社会的センチメントや政治的不安定性、あるいは急激な経済変動といった現実世界の出来事から生じる市場のダイナミズムを捉えるには不十分です。深層強化学習（DRL）の台頭とデータの入手可能性に伴い、こうした外部要因を取引戦略に組み込める、より効率的なアルゴリズムが求められています。DRLは、現実世界のシナリオのシミュレーションや複雑な意思決定の簡素化において有望な成果を示しており、DRLエージェントは自動的に

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arXiv cs.AI12:00

オンライン3Dビンパッキングにおける空間ヒューリスティック戦略に基づく拡散強化学習

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。

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