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
arXiv:2610.38355v1 発表タイプ：新規 要旨：KVキャッシュの再利用は大規模言語モデルのサービスを加速させるが、既存のシステムではホストのDRAMとNVMe SSDを階層的なヒエラルキーとして管理しており、DRAMが中間キャッシュとして機能している。しかし、実際の大規模言語モデルのワークロードは、この階層構造の二つの前提をいずれも破っている。第一に、バイモーダルな再利用によりDRAMの時間的フィルタリングが無効化される。というのも、ワークロードは長い再利用距離を持つワンショットブロックか、DRAM容量を超える数ギガバイト規模のエージェントセッションによって支配されており、その結果SSDが重要な読み取りパスに置かれているからである。第二に、DRAMによるステージングと、排出現象に基づくレイアウトがSSDの復元処理をボトルネックにしている。進行中のプレフィックスのためにホストのステージングバッファを保持すると、負荷下で競合が生じてプリフェッチが中断されてしまう一方で、段階的な排出現象によってセッション内のブロックがSSD全体に散らばり、大規模なシーケンシャルリードが妨げられる。我々は…
arXiv:2610.37859v1 発表タイプ：新規 要旨：言語モデルエージェントは、文脈における自然言語から学習する能力において、従来の知能システムとは根本的に異なります。この能力により、エージェントはフィードバックに応じて自身の回答を反復的に改善することが可能となり、これは現代のエージェント型ワークフローにおいて広く見られる動作様式です。しかし、コミュニティでは主にPass@1やPass@Kといった指標でモデルを評価しており、それらの指標では、エージェントが過去の試行に対するフィードバックをどのように活用しているかを捉えることはできません。そこで私たちは、Seq@Kという自然な評価プロトコルを提案します。これは、各前の試行が失敗した後にフィードバックを受け取り、K回の逐次的な試行のうちに問題を解決できるかどうかを測定するものです。長期的な計画を検討する多段階のエージェントベンチマークとは異なり、Seq@Kは、フィードバックによる改善という核心的な能力を単独で抽出し、形式化しています。
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
arXiv:2610.33258v1 発表タイプ：新規 要旨：コンテンツモデレーションは、何十億ものアイテムに対して、最先端のLLMを個々の投稿に適用するのは経済的に非現実的である規模で、段階的かつ議論の多い人間の判断をバイナリ的な行為（掲示のまま／削除）へと圧縮します。新たな種類の凍結型「System One」モデルは、1回あたり約0.000025米ドル、処理時間約100ミリ秒で、テキストではなくタイプ付き・校正済みの意思決定を返します。私たちは、そのようなモデルの一つについて、人間がラベル付けした142,658件のコメントを対象とした初の独立審査を実施し、共有プローブセット上で14の最先端推論モデル（GPT-5.x、Claude、Gemini 3、およびGrokファミリー）と比較評価を行いました。二つの重要な発見が際立ちます。第一に、この安価なモデルは精度面で競争力があり、ゼロショット分類のAUROC値（0.83）は統計的に有意な差異が認められず（ペアドブートストラップ、n=56；等価性を棄却できない結果、つまり
arXiv:2610.32308v1 発表タイプ：新規 要旨：多段階の逆合成反応では、目的分子を連続する反応ステップを通じて購入可能な構成要素へと再帰的に変換する必要があります。近年の研究では、この課題に取り組むために大規模言語モデル（LLM）による推論が活用され始めています。その最新の進化において、LLMによる推論は長期的な視野の領域へと拡張されました。すなわち、モデルは相互依存的な各ステップにわたって目標を追求し、環境と相互作用しながらフィードバックに適応します。このような変化により、AI主導の数学研究における画期的な成果が示されるなど、LLMの能力は著しく向上しています。この最先端の領域において、我々はSolventを提案します。これは8B規模のLLMであり、長期的な視野での推論を多段階の逆合成反応へと効果的に拡張することに成功しました。二段階の事後訓練カリキュラムを通じて、Solventは反復的な処理を織り交ぜる能力を習得します
arXiv:2610.33004v1 発表タイプ：新規 要旨：光学文字認識（OCR）は歴史的アーカイブのデジタル化において不可欠であるが、文字誤り率（CER）などの標準的な評価指標だけでは、氏名や日付、識別子といった有意義な情報が確実に保持されているかどうかを必ずしも反映しない。本研究では、歴史文書におけるOCR品質を評価するための補完的な視点として、OCRエラーのエンティティレベルでの分析を検討する。公開されているBerruttiアーカイブの175件の文書から構成されるベンチマークを用い、受理後に公開予定の手動でアノテーションされた5,209件のエンティティ言及を追加することで、逐次認識型OCRシステム、OCR専用のビジョン・ランゲージモデル、および汎用のビジョン・ランゲージモデルを比較する。全体的な転写精度にとどまらず
arXiv:2610.31968v1 発表タイプ：新規 要旨：救急車の移動時間の正確な推定は、緊急医療の dispatch において極めて重要である。しかし、既存の意思決定支援手法は、多くの場合、静的な照会テーブルや、救急車の移動時間が一般の乗用車とどのように異なるかに関する単純化された仮定に依存している。例えば、救急車は一般の乗用車よりも一定の割合（例：5％）だけ速く走ると想定されることが多い。しかし、こうした仮定は実際の救急車の運用データによって検証されることがほとんどなく、走行中の優先度や時間的背景、出発地・目的地の影響を捉えきれていない可能性がある。本研究では、スウェーデンのスコーネ地域における過去の救急車の運行データを用いて、これらの限界に対処する。分析の結果、救急車の移動時間は時間帯や曜日、さらには…によって大きく変動することが明らかになった。
arXiv:2610.33020v1 発表タイプ：新規 要旨：もし自分の脳が他人の脳と直接つながっていたら、どの考えが自分のものなのか、まだ分かるだろうか？私たちは、同一の言語モデルを二つ用意し、その機能版を構築した。それぞれがプライベートなルールとコードワードを保持し、一方のコピー（受信者）は、もう一方の内部メモリにも注意を払う。受信者は、パートナーの割り当てを自らのものとして受け取った。パートナーの記憶に重みを倍にして与えた場合（リンクなしではゼロ）、パートナーの記憶を問われた際には、回答の97％でパートナーのものを挙げた。また、オープンな報告においても、受信者はパートナーのコードワードを自らのものと呼び、決して相手のものとはしなかった。所有権は、受信者がパートナーの割り当てをどれほど正確に識別できるかとは関係なかった。重みを等しくした場合、リンクによって受信者はパートナーのルールを約半分の確率で自らのものとして受け取った。
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
arXiv:2610.32114v1 公表タイプ：新規 要旨：AIアライメントの進展を加速する一つの手法は、アライメント研究そのものの一部を自動化することである。そのためには、研究提案における欠陥の特定や、提案された実験が意図した主張を支持するかどうかの評価といった、監督が困難な研究課題に対しても信頼性高く機能するシステムが必要となる。この能力を評価するため、我々はTampered MLを導入する。これは、公開されている機械学習論文から再構成された実験提案と、目的とした方法論的欠陥を導入した最小限に編集された対照案からなる、1,858組の項目ペアからなるベンチマークである。モデルは、提示順序に関わらず、より方法論的に妥当な提案を識別しなければならない。層化抽出サンプルに基づく人間による検証研究では、全体の86%が…
arXiv:2610.32638v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLM）の推論は、企業向けおよび対話型アプリケーションの基幹サービスとしてますます導入されていますが、主権・コンプライアンス・遅延・リソースの局所性といった要件により、集中型クラウド展開の適応性が制限されることがあります。通信事業者は、これらの制約に対処するため、地理的に分散した計算およびネットワークインフラを提供しています。しかし、既存のLLMサービスフレームワークは、緊密に結合されたデータセンター向けに設計されており、地理的に分散し多様なリソースの調整には十分なサポートを提供していません。そこで私たちは、通信事業者インフラ上でサービスレベル目標（SLO）主導型のLLM推論を実現するためのリファレンスアーキテクチャであるInferSliceを提案します。本アーキテクチャは、ネットワークスライシング、GPUパーティショニング、エラスティックなサービス提供、ならびに可観測性を統合しています。
arXiv:2610.31971v1 発表種別：新規 要旨：大規模言語モデル（LLM）エージェントは、個人や組織に代わって交渉に参加する機会が増加している一方で、特に反復的な多者間のやり取りにおいては、依然として操作のリスクにさらされています。従来のマルチエージェントシステムは、明示的な信頼および評判モデルによってこの課題に対処してきましたが、既存のLLMによる交渉に関する研究では、信頼をむしろ創発的な現象として扱うものが主流です。本研究では、過去の相互作用から有用な信頼評価を形成し、それを活用して将来の交渉結果を改善できるかどうかを検証します。さらに、繰り返し参加するエージェントが一連の交渉ゲームに携わる中で、一方の参加者が密かに合意成立を妨害しようとする、反復的かつ多者間・多問題型の交渉フレームワークを提案します。
arXiv:2610.31721v1 発表タイプ：新規 要旨：評価コストが高く、複雑な制約条件下で高次元の物理系を最適化することは、科学および工学における中心的な課題である。オフラインのモデルベース最適化（MBO）では、テスト時に真の目的関数にアクセスできない状況下で、固定されたデータセットのみを用いて設計を改善しなければならない。しかし、既存の手法は一般的に保守的すぎる、代理モデルの無制限な活用、あるいは精密な物理的目標に対して候補を精緻に修正できない静的な推論時サンプリングとして機能するといった問題を抱えている。本稿では、確定的サンプリングにより逆ノイズ除去チェーンが条件付信号に関して微分可能となるという事実を活用した、オフラインMBO向けの微分可能な拡散条件付け（D2C）を提案する。D2Cは…
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:2610.32060v1 発表タイプ：新規 要旨：マルチエージェントLLMシステムは、議論や証拠の共有、相互修正を通じて推論能力の向上を図るが、相互作用によっては最終的な精度だけでは説明できないような失敗が生じることもある。エージェントは早期に収束してしまったり、異論を無視したり、正しい少数派の解答を抑圧したり、ラウンド間で誤ったフレーミングを維持したりする場合がある。本研究では、医療QA、コーディング、金融、多段階推論、倫理、そして具現化されたテキストタスクにおいて観察された3,211件のマルチラウンド失敗トラジェクトリーに基づき、コルパスに根ざしたコミュニケーション失敗の分類体系を提示する。この分類体系を用いて、データセットおよびシステム設計ごとの失敗分布、ラウンドレベルでのエラー動態、回復の難易度、多数派への移行、少数派信号の抑制、さらには自己報告された信頼度などを分析する。その結果、
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…
arXiv:2610.32215v1 発表タイプ：新規 要旨：現代のGPUデータセンターにおける計算能力の向上により、一部の産業大手企業が膨大なデータを用いて大規模言語モデル（LLM）を訓練し、展開できるようになりました。しかし、これらのモデルとその学習データの圧倒的な規模は、集中型の開発をますます維持困難にすると同時に、関連するプライベートデータを保有しながら同等のインフラを持たない小規模機関を排除しています。本論文では、分散型LLMトレーニングに関する我々の立場を、事前学習および微調整のパラダイムを中心に整理し、フェデレーテッド学習、スプリット学習、そして分散型アプローチを取り上げ、それらが地理的に分散した環境下で、多様なハードウェアや信頼性の低い接続状況においてどの程度実用可能かを評価します。さらに、我々は「統一された」システムを提案します。
