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arXiv:2610.31981v1 発表タイプ：新規 要旨：最も単純な非ユークリッド多様体である1次元平坦トーラスにおいて、データ分布からサンプルを押し離す速度場によって、リーマン幾何学的フローマッチングの最近提案された拡張手法が全局的に最適化される分布を示す。我々は、この失敗モードを「互換性」と呼ぶ性質に起因すると指摘する。尤度に基づくフローマッチング目的関数が互換的であるとは、その母集団最小化解がデータと結合によって誘導される周辺速度場を再現する場合をいう。我々は互換性に関する一般条件を提示し、それを既存の手法に適用した上で、互換性のもとで消滅する残差成分の観点から最悪ケースの誤差を評価する。さらに、既存の互換性を満たす目的関数は、コンパクト多様体上では実現不可能な速度に密度を付与してしまうことを指摘する。
arXiv:2610.33275v1 発表タイプ：新規 要旨：計算ノートブックはセッション全体にわたってGPUを占有しますが、GPUが計算を行うのはセルが実行中であり、それ以外の時間はアイドル状態です。サーバーレス実行であれば、セル間でGPUを解放できますが、新しいワーカー上で蓄積されたノートブックの状態を再構築するには、各GPUセルごとに大きなコストが伴います。本論文では、対話型ノートブック向けのサーバーレスGPUプラットフォームであるLooseLeafを提案します。LooseLeafは、各セルの状態とインポートクロージャー、すなわちそのセルが必要とする最小限の変数やパッケージを導出します。5,000件の実世界のノートブックに対する分析から、これらのクロージャーは小さく、ユーザーによるセルの編集によって準備に要する時間は数秒程度であることが示されています。LooseLeafは、ユーザーがセルを編集している間に、これらのクロージャーを用いてGPUワーカーを準備します。実行後、ワーカーは…
arXiv:2610.32322v1 発表タイプ：新規 要旨：LLMエージェントは、最大約10万件のエントリーを保持し、多数のモデルにサービスを提供する公開ハブからスキルを取得します。モデルが進化するにつれて、ハブは特定のモデルが既に内蔵しているスキルを見出し、そのモデルにとってそれらが不要になったことを示すためにそれらのスキルを廃止しなければなりません。しかし、内蔵の度合いはこれまで知られている信頼性で測定されていません。既存のルールでは、スキルを有する場合と無する場合の実行結果を比較し、その差分のみを基準としてスキルの廃止を判断しています。ところが、内蔵されたスキルの場合も、モデルもスキルもその能力を発揮しない状態（我々はこれを「未解明」と呼んでいます）でも、得られる効果はほぼゼロです。そこで、私たちはむしろそのスキルを保留し、それに基づいて合成されたタスクにおいてモデルを評価し、別のモデルがそのスキルによって得点を上げる場合にのみ、補助なしでの高得点を信頼することにしています。なぜなら、高得点のほぼ半数は、何らかのタスクに基づくものであり、
arXiv:2610.33475v1 発表タイプ：新規 要旨：クラウドデータセンターにおける基盤となる大規模言語モデル（LLM）の広範な導入は、ステートレスなディープラーニングから分散型でメモリ集約的な生成ワークロードへと、根本的なパラダイムシフトを示しています。しかし、厳しいサービスレベル目標（SLO）の下で巨大な基盤モデルを運用するには、重要な物理的およびシステム上のボトルネックが露呈します。これらの課題には、依然として克服されていない高帯域幅メモリ（HBM）の壁、計算負荷に依存するプリフィル処理とメモリ帯域幅に制約されるデコードとの間の運用上の非対称性、急増するキー・バリュー（KV）キャッシュの膨張、コスト面で非常に負担の大きいサーバーレス環境でのコールドスタート、さらにはハードウェアの信頼性に関する脆弱性などが含まれます。既存の文献レビューは依然として層ごとの分断状態にあり、低レベルのアクセラレーター仮想化とクラスター間の連携が切り離されたままです。
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:2610.32305v1 発表タイプ：新規 要旨：多段階の分析タスクでは、LLMエージェントが次の行動を継続するか、転送するか、あるいは停止するかを判断するために、中間的な証拠を用いる必要があります。エージェントが自身の出力を批判する自己反省は広く研究されていますが、その批判だけでは、証拠が次の行動に影響を与えたかどうかを示すことはできません。私たちはこの能力を「自己抑制」と呼んでいます。既存のエージェントベンチマークの多くは、タスクの完了度や出力品質を測定するだけで、この点については未検証です。DMAIC-Benchは、リーン・シックスシグマの明示的な統計的要件に基づいて構築された、4つの産業分野における15の産業事例にわたる97の種付け済みタスクを用いて、この能力を評価します。対になる反事実的変種では、同じワークフロー上の同一位置で相反する行動を要求し、正当な抑制と無差別な停止を区別します。私たちは実行トレースを用いて評価を行います。
arXiv:2610.32412v1 発表タイプ：新規 要旨：再帰型の大規模言語モデル（LLM）エージェントは、分解・実行・環境からのフィードバックを通じて長期的なタスクを解決する。しかし、原子的なサブタスクを生成した後、しばしば同じ大規模モデルを再度呼び出して、馴染みのある指示を実行可能なアクションに変換している。我々は、高レベルの計画はタスク固有である一方で、葉レベルのアクションの具現化はタスク間で繰り返され、環境が許容するアクションと照合可能であることを観察した。そこで、セマンティックに関連する具現化の経験を取得し、アクションテンプレートを現在のオブジェクトおよび許容されるアクションに結びつけ、軽量な17億パラメータの選択器によって結び付けられたアクションを選択するか、あるいは変更のないサブタスクを元のエージェントに委ねる外部再利用層であるLeafSkillを提案する。スキルは外部に留まり…
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:2610.32179v1 発表タイプ：新規 要旨：ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）はコストが高額であるが、タスク間の転移により過去のタスクから得た知識を再利用することでコストを削減できる。しかし、既存手法はスパースな探索履歴やタスク固有の転移失敗に苦慮している。本研究では、チャンピオンベースの初期化とペアワイズランカーによる共同事前学習を通じて、スパースなソースログとゼロコストの代理モデルを組み合わせるリスクロバストな戦略を提案する。TransNAS-Bench-101において、本提案は深刻な最悪ケースでの失敗を緩和し、マイクロ自動符号化における最悪10％順位を290から43へ、マクロ室内レイアウトにおける最悪10％順位を465から45へと低下させた。さらに、13種類のセルスペースターゲット全体で、平均性能および最悪ケース性能の両面において、代理モデルのみを使用したランカーを10ターゲットで上回りつつ、競争力のある平均性能も維持した。
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…
arXiv:2610.33062v1 発表タイプ：新規 要旨：統合型大規模マルチモーダルモデル（ULMM）は、テキストと画像の交互生成を通じて視覚推論を実行できるが、明示的な中間画像を生成するには多大な計算負荷が伴う。視覚ラテンシー推論はこの問題を解決するものの、既存の手法の多くは、視覚生成が不可能な視覚言語モデル（VLM）に依存している。そこで私たちは、ULMMにおけるラテンス視覚推論を可能にする新しいフレームワークであるOddinを提案する。Oddinでは、中間画像をコンパクトなラテントークンに置き換え、これらは理解ブランチのみで処理し、生成ブランチは最終的な出力画像の生成に専念させる。我々は、オフラインの自己蒸留手法を用いて、3つの目的——最終画像生成損失、テキスト蒸留損失、およびクロスエントロピー損失——に基づいてモデルを学習する。
arXiv:2610.34436v1 発表タイプ：新規 要旨：ループ型言語モデルは、各トークンに対して層のブロックを$R$回実行するため、そのキーバリューキャッシュ（KVキャッシュ）には各再帰層ごとに$R$個の平面が格納され、自己予測的デコーディング（一部のループで予備的に推論し、残りの$R$すべてで検証する手法）ではそれらすべてが読み込まれる。我々は、プレフィックスのキーとバリューが影響を及ぼすのは後半に集中していることを発見した。同程度の摂動サイズにおいて、ループ25〜32はループ2〜9に比べてそれぞれ$e^{15.0}$倍（Huginn-0125）および$e^{12.8}$倍（Raven-Llama）も敏感であり、各ループごとの平面数は0.88および0.81という比率で最終的な平面へと幾何級数的に近づいていく。そして、最も深い平面単独で十分かどうかは、後半の平面がどれほど成熟しているかに依存する。Ravenでは、それを保存するだけでbf16からfp32への変更と区別できない一方、Huginnでは、全体の誤差の74%をわずか1%の位置が占めている。これをRIPEに展開すると、最も深い…
arXiv:2610.32431v1 発表タイプ：新規 要旨：視覚・言語・行動（VLA）のロールアウトが失敗したとしても、すべての行動が失敗に寄与したわけではない。しかし、グループ相対方策最適化（GRPO）では、ロールアウト中の全行動に対して単一の軌道レベルの優位性が割り当てられるため、本来有用な復旧試行すら、それらが修正しようとする誤りとともにペナルティを受ける可能性がある。失敗フィードバックにおける理想的な停止条件は、成功確率および方策スコアのマルチンゲールを用いて特徴付けられる。これらの停止点において、除去された勾配寄与は、保持された情報条件下で条件付き期待値がゼロとなる。したがって、切り捨てによって参照となるGRPOのグループ勾配推定器の期待値は維持され、その共分散を低減できる。このような停止の一つは、成功の条件付き確率が
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:2610.33501v1 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:2610.33070v1 発表タイプ：新規 要旨：画像から動画へ（I2V）の拡散モデルは、単一のポートレートや写真をアニメーション化し、被写体の許可なしに共有された画像をモーション合成に再利用可能にします。私たちは、このような用途に対する先制的な視覚的保護を検討しています。すなわち、画像が公開される前に、所有者が共有ワークフローを維持しつつ、下流のモーション生成を妨害する制限付きの摂動を加えます。既存のスペクトル破壊手法は、時間的表現を全体的に減衰させるため、微妙な動きや空間的に局在した動きに対しては十分な制御が得られません。私たちの核心的なアイデアは、生成される動態が時間的特徴の強度だけでなく、特徴イベントの発生順序にも依存することです。そこで、我々はホワイトボックス型のスペクトルリタイミング保護手法であるPhaseBreakを提案します。
arXiv:2610.32177v1 発表タイプ：新規 要旨：人間は、問題が進行するにつれてさまざまな推論形式を柔軟に組み合わせることで、物理的世界について推論を行う。この柔軟性を実現することは、AI分野における大きな未解決の課題である。現在の多くのシステムでは、各機能が専用のモデルごとに分離されており、それらをどのように組み合わせてタスクに共同で適応させるかという点で制限が生じている。私たちは、$\Psi$-0.6を提案する。これは、視覚と言語を統合した世界モデルであり、思考のストリームと呼ぶ共有された推論プロセスの中で、知覚、言語、幾何学、シミュレーションを適応的に組み合わせる。これらのストリームは、画像、テキスト、および幾何学や運動の明示的な表現を相互に交錯させ、すべてを共有されたトークンインターフェースを通じてモデルが生成・解釈できる。$\Psi$-0.6は、多視点空間に関するゼロショット性能において、最先端のオープンウェイトモデルを凌駕する。
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:2610.31726v1 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:2610.32720v1 発表タイプ：新規 要旨：低軌道（LEO）衛星メガコンステレーションは、遅延が極めて重要な地球中心型アプリケーション向けに軌道上のエッジコンピューティングを実現するが、衛星の運動により視線通信の窓はわずか数分間にまで圧縮される。論理的な地理的近接性を維持するため、仮想的静止性（VS）と呼ばれるパラダイムでは、アプリケーションはコンステレーション内を通過する衛星間を継続的に移動しなければならない。従来のライブ移行メカニズムは、個別に開始されたリロケーションや複製を最適化するものだが、軌道運動によって必要とされる連続的なホスト間の引き継ぎには対応していない。我々は、ライブ移行を定常状態の実行モデルとして再定式化し、新たな仮想的静止性ランタイムパラダイムを提案する。さらに、連続的な移行の実現可能性を形式的に定式化し…
