Causal Probing for Internal Visual Representations in Multimodal Large Language Models
MLLMの内部における視覚表現のエンコードメカニズムを因果的プロービングで分析しました。
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Prober.ai: Gated Inquiry-Based Feedback via LLM-Constrained Personas for Argumentative Writing Development
Prober.aiは、LLMを活用し、学生の論証的作文能力を向上させるための質問ベースのフィードバックシステム…
Text-Graph Synergy: A Bidirectional Verification and Completion Framework for RAG
RAGの精度と効率を高めるため、テキストとグラフを双方向で連携させる新フレームワーク「TGS-RAG」が提案…
Retrieval-Conditioned Topology Selection with Provable Budget Conservation for Multi-Agent Code Generation
マルチエージェントLLMによるコード生成で、コードの複雑性に応じた最適なエージェント連携構造を動的に選…
Large Vision-Language Models Get Lost in Attention
大規模視覚言語モデル（LVLM）の注意機構に冗長性があり、効率的に視覚情報を利用できていないことが判明…
Chain of Risk: Safety Failures in Large Reasoning Models and Mitigation via Adaptive Multi-Principle Steering
大規模推論モデルの思考過程に潜在する安全上のリスクが明らかになりました。
Attractor Geometry of Transformer Memory: From Conflict Arbitration to Confident Hallucination
Transformerモデルにおける記憶の競合と幻覚が、隠れ状態空間の「アトラクター幾何学」で説明されました。
DataDignity: Training Data Attribution for Large Language Models
LLMの出力がどの学習データに基づいているかを特定する新手法「DataDignity」が発表されました。
GCCM: Enhancing Generative Graph Prediction via Contrastive Consistency Model
グラフ予測モデルGCCMが、対照学習と一貫性モデルを組み合わせ、既存手法の課題を克服しました。
Saliency-Aware Regularized Quantization Calibration for Large Language Models
LLMの推論効率を高める量子化手法において、汎化性能を向上させる新しいキャリブレーション手法が提案され…
Inference-Time Budget Control for LLM Search Agents
LLM検索エージェントが推論時にツール利用とトークン生成の予算を効率的に制御する新手法が提案されました…
Knowledge-Graph Paths as Intermediate Supervision for Self-Evolving Search Agents
自己進化型検索エージェントが知識グラフパスを中間教師として活用し、性能を向上させました。