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arXiv cs.DC

バースト性の高いHPCワークロードに対する公平なスケジューリングを、階層的アルゴリズムによって実現するバウンディングキュー

arXiv:2610.32027v1 発表タイプ：新規 要旨：HPCクラスターは多くのプロジェクト間で共有されており、各プロジェクトにはノード時間の割り当てが与えられていますが、その公平性を確保することはますます難しくなっています。ファウンデーションモデルによるワークフローや自動化パイプラインの登場により、ジョブの提出はバースト的かつ一部の利用者に集中するようになり、少数の頻繁な利用者が引き起こすキュー待ちを、他の利用者はその長さを知ることなく受け入れざるを得なくなっています。既存のスケジューラーは、過去の使用状況を無視したり、キュー先頭のジョブのみを優先保護したり、実行中のジョブはプリエンプト可能であると仮定したりしています。そこで私たちは、HyDRAを提案します。これはハイブリッドな締め切りとランキング意識型のスケジューラーであり、すべてのユーザー間の公平性を保ちつつ、各ジョブのキュー待ち時間を制限します。HyDRAは、ジョブのサイズや所属プロジェクトの優先度に基づいて、到着時に各ジョブに締め切りを設定します。

Bounding Queue Waits for Fair Scheduling of Bursty HPC Workloads via Hierarchical Algorithms
経緯と関連報道
arXiv cs.AI

誰を信頼すべきかを知るだけでは不十分：反復的多者間LLM交渉における信頼―合意のギャップ

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。

Knowing Whom to Trust is not Enough: The Trust--Agreement Gap in Repeated Multi-Party LLM Negotiation
経緯と関連報道
arXiv cs.LG

物理学に基づく最適化のためのエンドツーエンド微分可能な拡散条件付け

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…

End-to-End Differentiable Diffusion Conditioning for Physics-Informed Optimization
経緯と関連報道
arXiv cs.CV

SyncVid：同期ビデオ生成のための世界不変拡散モデル

arXiv:2610.31765v1 発表タイプ：新規 要旨：単一の参照ビデオから動的シーンの複数の映像を生成するには、視点間で観測された内容と未観測の内容を一貫して合成する必要があります。既存のビデオ拡散におけるカメラ制御手法は、通常、カメラ埋め込み、クロスビュー注意機構、幾何学的条件付けといったアーキテクチャ上の仕組みに依存しています。しかし、これらの手法は静的なシーンコンテンツに対しては有効であっても、視点間および時間経過において一貫性が求められる細部にわたる動的ジオメトリにはしばしば対応しきれません。我々は、各2次元画像平面で独立にサンプリングを行うのではなく、ソースビデオから導かれる標準的な3次元空間においてガウスノイズの事前分布をサンプリングし、それをターゲットとなるカメラへラスタライズすることで、拡散プロセス自体を同期させます。我々のm

SyncVid: World-Equivariant Diffusion for Synchronized Video Generation
経緯と関連報道
arXiv cs.AI

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。

Tradeoff-Aware Territory Design: A Multi-Objective Decision System for Enterprise Customer-to-Seller Allocation
経緯と関連報道
arXiv cs.LG

屋内無線地図推定のための協調的文脈内学習

arXiv:2610.31702v1 発表タイプ：新規 要旨：屋内無線地図推定（RME）は、カバレッジ計画、位置推定、ネットワーク展開などの無線通信アプリケーションにおいて不可欠である。しかし、既存の手法の多くは、高コストなラベル付きデータとタスク固有のモデル学習を必要とする教師あり学習パラダイムに従っている。さらに、屋内環境には建物のレイアウトや構造といったプライバシーに関わる情報が含まれており、これらを集中管理することはしばしば困難である。これらの課題に対処するため、私たちは初めて、屋内RMEを協調的文脈内学習（ICL）問題として定式化する試みを行った。提案するPoly-Rippleは、複数のクライアントがモデルの更新なしに大規模自己回帰型視覚モデル（LAVM）を用いてICLを行うフレームワークである。各クライアントは、自身のプライベートなデモンストレーションによってプロンプトを与えられる。

Collaborative In-Context Learning for Indoor Radio Map Estimation
経緯と関連報道
arXiv cs.AI

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

経緯と関連報道
arXiv cs.LG

ミュオンの前処理はいつ、どのように行われるのか？構造化された勾配ノイズの役割

arXiv:2610.31728v1 発表タイプ：新規 要旨：ミュオンは大規模言語モデルの学習において人気の最適化手法となっているが、その理論的基盤は依然として十分に解明されていない。本研究では、勾配ノイズの幾何学的特性がミュオンの前処理による利点をどのように形成するかを検討する。まず、古典的な等方性ノイズ仮定のもとでは、ミュオンは学習率の再スケーリング以上の加速効果をもたらさないことを理論的および実験的に示す。これを受けて、私たちは異種タスクの発生頻度を持つ連想記憶におけるミニバッチサンプリングから生じる構造化されたノイズについて調査を開始した。二つのタスクに対する正確なバランス閾値を導出し、さらに複数タスクへの拡張を通じて、タスクカバレッジと勾配の信頼性がいかに協働して学習を形作るかを明らかにする。我々の分析によれば、ミュオンは…を緩和できることが示される。

When and How Does Muon Precondition? The Role of Structured Gradient Noise
経緯と関連報道
arXiv cs.AI

ヒューマンエージェント問題：LLMエージェント間の創発的協力が意図されたワークフローを迂回する場合

arXiv:2610.31985v1 発表タイプ：新規 要旨：LLMエージェントは、リソースを共有し、審査や監督プロセスの下で動作しながら、個々に異なるタスクを遂行する協調的な環境において、ますます広く導入されています。このような環境では、エージェントが悪意を持って行動する場合だけでなく、単に助けようとしている場合にも、安全上のリスクが生じます。これまでの研究は、主に敵対的または明示的に共謀的な行動に焦点を当ててきましたが、私たちは、別々の目的を追求する善意のエージェントが、意図されたワークフローを回避する形で自発的に協力し得ることを示します。これを「ヒューマンエージェント問題」と呼びます。私たちは、エージェントが時に仲間が所有するリソースに依存し、所有権の変更が通常は審査担当者によって仲介されるような、長期的な視野を持つ共有リソース環境を研究しています。審査が利用できなくなった場合、エージェント

The Helpful Agent Problem: When Emergent Cooperation Among LLM Agents Bypasses Intended Workflows
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arXiv cs.AI

AI-for-Scienceエージェントはモデルの安全性を保てるのか？

arXiv:2610.32045v1 発表タイプ：新規 要旨：AI-for-Scienceエージェントは、科学的仮説の立案、自律型実験の実行、および証拠の解釈にますます活用されています。これらのエージェントは、大規模言語モデル（LLM）をドメイン固有のエージェントハーネスに統合することで構築され、その結果、LLMの科学的能力が向上し、モデルが科学ツールを調整・運用できるようになります。本研究では、LLMをAI-for-Scienceエージェントハーネスに統合した際、モデルの安全性が維持されるかどうかを検討します。5つのエージェントハーネスを対象に、50件の有害な化学関連リクエストについて評価を行いました。具体的には、直接的なプロンプト入力、2種類の単純な敵対的プロンプト戦略、および適応型攻撃の条件下で、安全性の挙動がどのように変化するかを調べました。最近のGPT系モデル4種類において、我々の結果は示しています

Do AI-for-Science Agents Preserve Model Safety?
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arXiv cs.AI

英語および中国語における上から目線で軽蔑的な言語の検出

arXiv:2610.31808v1 発表タイプ：新規 要旨：上から目線で軽蔑的な言語（PCL）は、脆弱なグループを貶めたり哀れみを抱かせたりする有害な言語の一形態であり、社会的負の固定観念を強化します。しかし、露骨なヘイトスピーチとは異なり、人間の審判にとっても検出が難しい場合が多いです。本論文では、PCLを自動的に検出するシステムを提案しています。第一のアプローチでは静的単語埋め込みと畳み込みニューラルネットワークを用いた分類手法を採用し、第二のアプローチではPCLタスク向けに微調整された事前学習済みBERT埋め込みを使用しました。結果として、第二のアプローチの方が大幅に優れており、開発セットにおいてF1スコア0.528を達成しました。

Patronizing and Condescending Language Detection in English and Mandarin
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arXiv cs.AI

覚えたばかりのことを忘れないように：自己主導型修正がエージェントのミスを永続的な学びに変える

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

Don't Forget What You Just Learned: Self-Directed Repair Turns Agent Mistakes Into Lasting Lessons
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arXiv cs.LG

NDE 4.0への道：自律型検査のためのアルゴリズム、技術、戦略の総括

arXiv:2610.31704v1 発表タイプ：新規 要旨：非破壊検査（NDI）は、損傷を生じさせることなくインフラや製造部品の安全性と信頼性を確保する上で不可欠な現代品質保証の基盤である。本論文では、現在のNDI分野を包括的にレビューし、計算アルゴリズム、物理的技術、産業応用、研究目標という四つの異なる視点から分析を行う。広範な学術文献を統合し、手動によるアナログな解釈から、NDE 4.0と呼ばれるデジタル化・データ中心のパラダイムへと急速に進化していることを示す。我々の分析は、超音波検査および目視検査が主要な物理的技術として優位性を示している一方で、重要な転換が起こっていることを明らかにする。

The Path to NDE 4.0: A Review of Algorithms, Techniques, and Strategies for Autonomous Inspection
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arXiv cs.AI

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。

経緯と関連報道
arXiv cs.DC

GLPネットワーキングAPI仕様

arXiv:2610.32583v1 発表タイプ：クロス 要旨：マルチエージェント確定的GLP（madGLP）は、非同期メッセージ送信のみで通信するエージェントとしてグラスルーツ論理プログラム（GLP）を実行し、公平な配信を前提としています。すなわち、送信されたすべてのメッセージは最終的に必ず配信されます。各エージェントは個人のスマートフォン上で動作し、その識別子は本人の公開鍵によって指定されます。グラスルーツ型プラットフォームは、ネットワーク以外にグローバルなリソースを必要としないため、エージェント間の通信はBluetooth Low Energyやローカルネットワーク、さらにはNAT越しにインターネット経由で、誰でも運用可能なランデブーサーバーを通じて行われなければなりません。このようなネットワークがmadGLPに対して何を要求し、またネットワーク自身がプラットフォームに対して何を要求するのかについては、これまで明確に定義されていませんでした。そこで、私たちはmadGLPの下層に位置するネットワーキング層を規定します。GLPで実現可能なことはすべてGLPで実現されるため、この層が提供するのはあくまで

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arXiv cs.AI

マルチエージェントLLMシステムにおけるコミュニケーションの失敗の理解

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、

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arXiv cs.AI

大規模言語モデル駆動エージェントの行動分析

arXiv:2610.32087v1 発表種別：新規 要旨：言語ベースのエージェントの行動を理解するには、行動が時間軸上でどのように組織化され、その組織化が文脈や結果とどのように関連しているかを把握する必要があります。私たちは、データ主導の行動発見と分析・実験的検証を結びつける一般的なフレームワークを提案します。記録された活動から導き出されるカテゴリは、何を測定するかを定義します。分析では、行動がプロセス内における位置を保持し、その関係性を解釈可能な仮説として表現します。留保された文脈での統計的評価および検定により、証拠の強度と適用範囲を検討します。さらに、プロンプトの制御を含む実験を通じて、意図的に変化させた条件下で行動と結果がどのように変化するかを検証します。反復的な自己反省に関する研究は、次のように示しています。

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arXiv cs.AI

PaperFormalizer：研究論文のLeanによる自動形式化——著者主導型プロセス

arXiv:2610.31810v1 発表タイプ：新規 要旨：入念に校正された論文であっても、証明や明示された仮定に小さな抜けが残ることがあります。私たちはPaperFormalizerを提案します。これはLeanベースのエージェント型パイプラインで、著者が自らの論文におけるこうした隙間を見つけ出し、埋めることを支援し、各論文をLeanで検証済みのバージョンへと変換します。LaTeXソースから出発し、PaperFormalizerは論文を命題の依存関係グラフへと変換し、各命題について自然言語でその忠実性・曖昧さ・正確性を審査した後、Mathlibや任意の分野固有ライブラリ、さらには著者の個人的なツールキットと照らし合わせて、Lean上で形式化および証明を行います。ある命題が何を意図しているのか、また結果における形式化上のギャップをどのように修正するのが最適かを知るのは、あくまで著者だけです。そのため、このパイプラインは一時停止し、著者に問いかけるのです。

PaperFormalizer: Author-in-the-Loop Autoformalization of Research Papers in Lean
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金融犯罪分析のための敵対的ロバスト性を備えた多グラフニューラルネットワークへ

arXiv:2610.31718v1 発表タイプ：新規 要旨：金融取引ネットワークは自然に多グラフとして表現され、同一の口座ペア間の繰り返し取引は異なる辺としてモデル化される。近年提案された多グラフニューラルネットワークのアーキテクチャは、この構造を明示的に活用することで、マネーロンダリング防止（AML）タスクにおいて高い性能を実現している。しかし、検出を回避するために取引構造を操作する敵対者に対するそのロバスト性については、依然としてほとんど研究されていない。本稿では、ノード・エッジ接続行列を用いた多グラフニューラルネットワークに対する構造攻撃および敵対的学習のための初のスケーラブルなフレームワークを提示し、このような多グラフ上で構造的な摂動を最適化するため、射影勾配降下法および射影ランダム化ブロック座標降下法を適用している。

Towards Adversarially Robust Multigraph Neural Networks for Financial Crime Analysis
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arXiv cs.CV

StackGen3D：多視点シルエットからの安定な3Dブロック積み上げ生成

arXiv:2610.31803v1 発表タイプ：新規 要旨：視覚的仕様から物理的に安定した3D構造を生成するには、幾何学的曖昧さを解消しつつ、物体間の物理的相互作用を考慮する必要があります。本研究では、与えられたブロックの在庫と3つの正投影シルエットを条件として、安定なブロック組み立てを生成するフレームワークStackGen3Dを提案します。我々の手法は二段階から成ります。まず、ブロック間の支持関係をモデル化し、安定性の迅速な予測器として機能する、物理情報に基づくグラフニューラルネットワーク（PI-GNN）を開発し、多様な安定構造のデータセットを収集します。次に、このデータセットを用いて条件付きフローマッチングモデルを学習し、目標とするシルエットに一致するブロック配置の多モード分布を捉えます。推論時には、軽

StackGen3D: Stable 3D Block Stack Generation from Multiview Silhouettes
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