Nonsense Helps: Prompt Space Perturbation Broadens Reasoning Exploration
LLMの推論能力向上に向け、タスクと無関係なプロンプト摂動で探索を広げる新手法が提案されました。
LLM
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Locality-aware Private Class Identification for Domain Adaptation with Extreme Label Shift
ドメイン適応における極端なラベルシフト下でのプライベートクラス識別手法が提案されました。
AlphaCrafter: A Full-Stack Multi-Agent Framework for Cross-Sectional Quantitative Trading
金融市場でAIが自動的に適応し、高収益を狙うマルチエージェントフレームワーク「AlphaCrafter」が発表さ…
Belief Memory: Agent Memory Under Partial Observability
LLMエージェントが不確実な観測を複数候補として記憶する「BeliefMem」が提案されました。
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。
BitCal-TTS: Bit-Calibrated Test-Time Scaling for Quantized Reasoning Models
量子化された大規模推論モデルの精度を向上させる「BitCal-TTS」が発表されました。
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。