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AI研究論文デイリー

翻訳付きの日次キュレーションされたAI研究論文

Mutarjim:小規模言語モデルによるアラビア語-英語双方向翻訳の進展
Mutarjim: Advancing Bidirectional Arabic-English Translation with a Small Language Model

Khalil Hennara, Muhammad Hreden, Mohamed Motaism Hamed, Zeina Aldallal, Sara Chrouf, Safwan AlModhayan•May 23, 2025•1996

AI効率の焦点をモデル中心からデータ中心の圧縮へ移行
Shifting AI Efficiency From Model-Centric to Data-Centric Compression

Xuyang Liu, Zichen Wen, Shaobo Wang, Junjie Chen, Zhishan Tao, Yubo Wang, Xiangqi Jin, Chang Zou, Yiyu Wang, Chenfei Liao, Xu Zheng, Honggang Chen, Weijia Li, Xuming Hu, Conghui He, Linfeng Zhang•May 25, 2025•1334

Alchemist: 公開テキスト画像データを生成AIの黄金に変える
Alchemist: Turning Public Text-to-Image Data into Generative Gold

Valerii Startsev, Alexander Ustyuzhanin, Alexey Kirillov, Dmitry Baranchuk, Sergey Kastryulin•May 25, 2025•632

BizFinBench: 大規模言語モデル評価のためのビジネス駆動型実世界財務ベンチマーク
BizFinBench: A Business-Driven Real-World Financial Benchmark for Evaluating LLMs

Guilong Lu, Xuntao Guo, Rongjunchen Zhang, Wenqiao Zhu, Ji Liu•May 26, 2025•594

PATS: プロセスレベル適応的思考モード切り替え
PATS: Process-Level Adaptive Thinking Mode Switching

Yi Wang, Junxiao Liu, Shimao Zhang, Jiajun Chen, Shujian Huang•May 25, 2025•452

エンボディドエージェントとパーソナライゼーションの融合:パーソナライズドアシスタンスにおけるメモリ活用の探求
Embodied Agents Meet Personalization: Exploring Memory Utilization for Personalized Assistance

Taeyoon Kwon, Dongwook Choi, Sunghwan Kim, Hyojun Kim, Seungjun Moon, Beong-woo Kwak, Kuan-Hao Huang, Jinyoung Yeo•May 22, 2025•432

ARM: 適応的推論モデル
ARM: Adaptive Reasoning Model

Siye Wu, Jian Xie, Yikai Zhang, Aili Chen, Kai Zhang, Yu Su, Yanghua Xiao•May 26, 2025•414

Enigmata: 検証可能な合成パズルを用いた大規模言語モデルにおける論理的推論のスケーリング
Enigmata: Scaling Logical Reasoning in Large Language Models with Synthetic Verifiable Puzzles

Jiangjie Chen, Qianyu He, Siyu Yuan, Aili Chen, Zhicheng Cai, Weinan Dai, Hongli Yu, Qiying Yu, Xuefeng Li, Jiaze Chen, Hao Zhou, Mingxuan Wang•May 26, 2025•371

軌跡支援型LLM推論の解読:最適化の視点から
Deciphering Trajectory-Aided LLM Reasoning: An Optimization Perspective

Junnan Liu, Hongwei Liu, Linchen Xiao, Shudong Liu, Taolin Zhang, Zihan Ma, Songyang Zhang, Kai Chen•May 26, 2025•362

形式と長さからの代理信号:正解のない数学問題を解くための強化学習
Surrogate Signals from Format and Length: Reinforcement Learning for Solving Mathematical Problems without Ground Truth Answers

Rihui Xin, Han Liu, Zecheng Wang, Yupeng Zhang, Dianbo Sui, Xiaolin Hu, Bingning Wang•May 26, 2025•292

Bスコア:応答履歴を用いた大規模言語モデルのバイアス検出
B-score: Detecting biases in large language models using response history

An Vo, Mohammad Reza Taesiri, Daeyoung Kim, Anh Totti Nguyen•May 24, 2025•282

Flex-Judge: 一度考えれば、どこでも判定可能
Flex-Judge: Think Once, Judge Anywhere

Jongwoo Ko, Sungnyun Kim, Sungwoo Cho, Se-Young Yun•May 24, 2025•252

MOOSE-Chem2: 階層的探索による詳細な科学的仮説発見におけるLLMの限界の探求
MOOSE-Chem2: Exploring LLM Limits in Fine-Grained Scientific Hypothesis Discovery via Hierarchical Search

Zonglin Yang, Wanhao Liu, Ben Gao, Yujie Liu, Wei Li, Tong Xie, Lidong Bing, Wanli Ouyang, Erik Cambria, Dongzhan Zhou•May 25, 2025•242

外部報酬なしで推論を学ぶ
Learning to Reason without External Rewards

Xuandong Zhao, Zhewei Kang, Aosong Feng, Sergey Levine, Dawn Song•May 26, 2025•232

MLLMは私を家に導けるか? 交通地図からの細粒度視覚推論に関するベンチマーク研究
Can MLLMs Guide Me Home? A Benchmark Study on Fine-Grained Visual Reasoning from Transit Maps

Sicheng Feng, Song Wang, Shuyi Ouyang, Lingdong Kong, Zikai Song, Jianke Zhu, Huan Wang, Xinchao Wang•May 24, 2025•233

言語モデルの生涯にわたる安全性アラインメント
Lifelong Safety Alignment for Language Models

Haoyu Wang, Zeyu Qin, Yifei Zhao, Chao Du, Min Lin, Xueqian Wang, Tianyu Pang•May 26, 2025•221

Jodi: 視覚生成と理解の統合 - 共同モデリングによるアプローチ
Jodi: Unification of Visual Generation and Understanding via Joint Modeling

Yifeng Xu, Zhenliang He, Meina Kan, Shiguang Shan, Xilin Chen•May 25, 2025•202

StructEval: 構造的出力を生成するLLMの能力を評価するベンチマーク
StructEval: Benchmarking LLMs' Capabilities to Generate Structural Outputs

Jialin Yang, Dongfu Jiang, Lipeng He, Sherman Siu, Yuxuan Zhang, Disen Liao, Zhuofeng Li, Huaye Zeng, Yiming Jia, Haozhe Wang, Benjamin Schneider, Chi Ruan, Wentao Ma, Zhiheng Lyu, Yifei Wang, Yi Lu, Quy Duc Do, Ziyan Jiang, Ping Nie, Wenhu Chen•May 26, 2025•181

強化学習によるファインチューニングがマルチモーダル大規模言語モデルの推論能力を強化する
Reinforcement Fine-Tuning Powers Reasoning Capability of Multimodal Large Language Models

Haoyuan Sun, Jiaqi Wu, Bo Xia, Yifu Luo, Yifei Zhao, Kai Qin, Xufei Lv, Tiantian Zhang, Yongzhe Chang, Xueqian Wang•May 24, 2025•183

REARANK: 強化学習による推論再ランキングエージェント
REARANK: Reasoning Re-ranking Agent via Reinforcement Learning

Le Zhang, Bo Wang, Xipeng Qiu, Siva Reddy, Aishwarya Agrawal•May 26, 2025•172

ModernGBERT:ゼロから訓練されたドイツ語専用10億パラメータエンコーダーモデル
ModernGBERT: German-only 1B Encoder Model Trained from Scratch

Anton Ehrmanntraut, Julia Wunderle, Jan Pfister, Fotis Jannidis, Andreas Hotho•May 19, 2025•172

離散マルコフブリッジ
Discrete Markov Bridge

Hengli Li, Yuxuan Wang, Song-Chun Zhu, Ying Nian Wu, Zilong Zheng•May 26, 2025•162

Omni-R1:二重システム協調によるオムニモーダル推論のための強化学習
Omni-R1: Reinforcement Learning for Omnimodal Reasoning via Two-System Collaboration

Hao Zhong, Muzhi Zhu, Zongze Du, Zheng Huang, Canyu Zhao, Mingyu Liu, Wen Wang, Hao Chen, Chunhua Shen•May 26, 2025•151

どのデータ属性が数学的・コード的推論を促進するか?影響関数を用いた調査
Which Data Attributes Stimulate Math and Code Reasoning? An Investigation via Influence Functions

Siqi Kou, Qingyuan Tian, Hanwen Xu, Zihao Zeng, Zhijie Deng•May 26, 2025•151

リアルタイムインタラクティブ流体シミュレーションのためのハイブリッドニューラル-MPM
Hybrid Neural-MPM for Interactive Fluid Simulations in Real-Time

Jingxuan Xu, Hong Huang, Chuhang Zou, Manolis Savva, Yunchao Wei, Wuyang Chen•May 25, 2025•152

Vibe Coding対Agentic Coding:エージェンシックAIの基礎と実践的意義
Vibe Coding vs. Agentic Coding: Fundamentals and Practical Implications of Agentic AI

Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee•May 26, 2025•142

完璧より完了が重要:構造化された多段階分解による効率的な推論の実現
Done Is Better than Perfect: Unlocking Efficient Reasoning by Structured Multi-Turn Decomposition

Zihao Zeng, Xuyao Huang, Boxiu Li, Hao Zhang, Zhijie Deng•May 26, 2025•132

メモリ効率の良い視覚的自動回帰モデリング:スケール対応KVキャッシュ圧縮
Memory-Efficient Visual Autoregressive Modeling with Scale-Aware KV Cache Compression

Kunjun Li, Zigeng Chen, Cheng-Yen Yang, Jenq-Neng Hwang•May 26, 2025•132

AdaCtrl:難易度を考慮した予算配分による適応的かつ制御可能な推論に向けて
AdaCtrl: Towards Adaptive and Controllable Reasoning via Difficulty-Aware Budgeting

Shijue Huang, Hongru Wang, Wanjun Zhong, Zhaochen Su, Jiazhan Feng, Bowen Cao, Yi R. Fung•May 24, 2025•132

効率的な推論の追求:CoT蒸留のためのデータ中心ベンチマーク
The Quest for Efficient Reasoning: A Data-Centric Benchmark to CoT Distillation

Ruichen Zhang, Rana Muhammad Shahroz Khan, Zhen Tan, Dawei Li, Song Wang, Tianlong Chen•May 24, 2025•123

大規模マルチモーダルモデルにおける細粒度幾何学的理解のためのハードネガティブコントラスティブラーニング
Hard Negative Contrastive Learning for Fine-Grained Geometric Understanding in Large Multimodal Models

Kai Sun, Yushi Bai, Zhen Yang, Jiajie Zhang, Ji Qi, Lei Hou, Juanzi Li•May 26, 2025•111

フォースプロンプティング:ビデオ生成モデルは物理ベースの制御信号を学習し一般化できる
Force Prompting: Video Generation Models Can Learn and Generalize Physics-based Control Signals

Nate Gillman, Charles Herrmann, Michael Freeman, Daksh Aggarwal, Evan Luo, Deqing Sun, Chen Sun•May 26, 2025•112

G1: 強化学習による視覚言語モデルの知覚・推論能力のブートストラップ
G1: Bootstrapping Perception and Reasoning Abilities of Vision-Language Model via Reinforcement Learning

Liang Chen, Hongcheng Gao, Tianyu Liu, Zhiqi Huang, Flood Sung, Xinyu Zhou, Yuxin Wu, Baobao Chang•May 19, 2025•112

強化学習による大規模言語モデルのためのインターリーブ推論
Interleaved Reasoning for Large Language Models via Reinforcement Learning

Roy Xie, David Qiu, Deepak Gopinath, Dong Lin, Yanchao Sun, Chong Wang, Saloni Potdar, Bhuwan Dhingra•May 26, 2025•103

WHISTRESS: 文ストレス検出による文字起こしの強化
WHISTRESS: Enriching Transcriptions with Sentence Stress Detection

Iddo Yosha, Dorin Shteyman, Yossi Adi•May 25, 2025•102

WINA: 大規模言語モデル推論の高速化のための重み情報を考慮したニューロン活性化
WINA: Weight Informed Neuron Activation for Accelerating Large Language Model Inference

Sihan Chen, Dan Zhao, Jongwoo Ko, Colby Banbury, Huiping Zhuang, Luming Liang, Tianyi Chen•May 26, 2025•92

数十時間から数万時間へ:音声認識のための逆翻訳のスケーリング
From Tens of Hours to Tens of Thousands: Scaling Back-Translation for Speech Recognition

Tianduo Wang, Lu Xu, Wei Lu, Shanbo Cheng•May 22, 2025•92

MLR-Bench: オープンエンドな機械学習研究におけるAIエージェントの評価
MLR-Bench: Evaluating AI Agents on Open-Ended Machine Learning Research

Hui Chen, Miao Xiong, Yujie Lu, Wei Han, Ailin Deng, Yufei He, Jiaying Wu, Yibo Li, Yue Liu, Bryan Hooi•May 26, 2025•81

LLaDA 1.5: 大規模言語拡散モデルのための分散低減型選好最適化
LLaDA 1.5: Variance-Reduced Preference Optimization for Large Language Diffusion Models

Fengqi Zhu, Rongzhen Wang, Shen Nie, Xiaolu Zhang, Chunwei Wu, Jun Hu, Jun Zhou, Jianfei Chen, Yankai Lin, Ji-Rong Wen, Chongxuan Li•May 25, 2025•82

STAR-R1: マルチモーダルLLMの強化による空間変換推論
STAR-R1: Spatial TrAnsformation Reasoning by Reinforcing Multimodal LLMs

Zongzhao Li, Zongyang Ma, Mingze Li, Songyou Li, Yu Rong, Tingyang Xu, Ziqi Zhang, Deli Zhao, Wenbing Huang•May 21, 2025•82

InfantAgent-Next: 自動コンピュータ操作のためのマルチモーダル汎用エージェント
InfantAgent-Next: A Multimodal Generalist Agent for Automated Computer Interaction

Bin Lei, Weitai Kang, Zijian Zhang, Winson Chen, Xi Xie, Shan Zuo, Mimi Xie, Ali Payani, Mingyi Hong, Yan Yan, Caiwen Ding•May 16, 2025•82

カバレッジ原理:合成的汎化を理解するためのフレームワーク
The Coverage Principle: A Framework for Understanding Compositional Generalization

Hoyeon Chang, Jinho Park, Hanseul Cho, Sohee Yang, Miyoung Ko, Hyeonbin Hwang, Seungpil Won, Dohaeng Lee, Youbin Ahn, Minjoon Seo•May 26, 2025•71

大規模データセットおよび(中規模)大規模言語モデルに対する強力なメンバーシップ推論攻撃
Strong Membership Inference Attacks on Massive Datasets and (Moderately) Large Language Models

Jamie Hayes, Ilia Shumailov, Christopher A. Choquette-Choo, Matthew Jagielski, George Kaissis, Katherine Lee, Milad Nasr, Sahra Ghalebikesabi, Niloofar Mireshghallah, Meenatchi Sundaram Mutu Selva Annamalai, Igor Shilov, Matthieu Meeus, Yves-Alexandre de Montjoye, Franziska Boenisch, Adam Dziedzic, A. Feder Cooper•May 24, 2025•72

攻撃的サイバーセキュリティエージェントのための動的リスク評価
Dynamic Risk Assessments for Offensive Cybersecurity Agents

Boyi Wei, Benedikt Stroebl, Jiacen Xu, Joie Zhang, Zhou Li, Peter Henderson•May 23, 2025•72

ミラー近接法による人間のフィードバックからのナッシュ学習の高速化
Accelerating Nash Learning from Human Feedback via Mirror Prox

Daniil Tiapkin, Daniele Calandriello, Denis Belomestny, Eric Moulines, Alexey Naumov, Kashif Rasul, Michal Valko, Pierre Menard•May 26, 2025•62

大規模言語モデル(LLM)推論における強化学習のサンプリング基準の再考:能力-難易度整合性の観点から
Rethinking the Sampling Criteria in Reinforcement Learning for LLM Reasoning: A Competence-Difficulty Alignment Perspective

Deyang Kong, Qi Guo, Xiangyu Xi, Wei Wang, Jingang Wang, Xunliang Cai, Shikun Zhang, Wei Ye•May 23, 2025•62

立場:機械的解釈可能性はSAEにおける特徴の一貫性を優先すべきである
Position: Mechanistic Interpretability Should Prioritize Feature Consistency in SAEs

Xiangchen Song, Aashiq Muhamed, Yujia Zheng, Lingjing Kong, Zeyu Tang, Mona T. Diab, Virginia Smith, Kun Zhang•May 26, 2025•51

「過剰思考」を避けた文章再ランキング:推論は本当に必要か?
Don't "Overthink" Passage Reranking: Is Reasoning Truly Necessary?

Nour Jedidi, Yung-Sung Chuang, James Glass, Jimmy Lin•May 22, 2025•52

LLM破壊攻撃に対する驚くほど単純な防御策
An Embarrassingly Simple Defense Against LLM Abliteration Attacks

Harethah Abu Shairah, Hasan Abed Al Kader Hammoud, Bernard Ghanem, George Turkiyyah•May 25, 2025•42

ハイブリッド潜在推論による強化学習
Hybrid Latent Reasoning via Reinforcement Learning

Zhenrui Yue, Bowen Jin, Huimin Zeng, Honglei Zhuang, Zhen Qin, Jinsung Yoon, Lanyu Shang, Jiawei Han, Dong Wang•May 24, 2025•42

数学的推論における教師あり学習と強化学習の橋渡し
Bridging Supervised Learning and Reinforcement Learning in Math Reasoning

Huayu Chen, Kaiwen Zheng, Qinsheng Zhang, Ganqu Cui, Yin Cui, Haotian Ye, Tsung-Yi Lin, Ming-Yu Liu, Jun Zhu, Haoxiang Wang•May 23, 2025•42

GLEAM: 複雑な3D屋内シーンにおけるアクティブマッピングのための汎用的探索ポリシーの学習
GLEAM: Learning Generalizable Exploration Policy for Active Mapping in Complex 3D Indoor Scenes

Xiao Chen, Tai Wang, Quanyi Li, Tao Huang, Jiangmiao Pang, Tianfan Xue•May 26, 2025•31

エラータイピングによるスマートな報酬設計:エラーを考慮した階層的監督によるプロセス報酬モデルの改善
Error Typing for Smarter Rewards: Improving Process Reward Models with Error-Aware Hierarchical Supervision

Tej Deep Pala, Panshul Sharma, Amir Zadeh, Chuan Li, Soujanya Poria•May 26, 2025•32

DoctorAgent-RL: マルチターン臨床対話のためのマルチエージェント協調型強化学習システム
DoctorAgent-RL: A Multi-Agent Collaborative Reinforcement Learning System for Multi-Turn Clinical Dialogue

Yichun Feng, Jiawei Wang, Lu Zhou, Yixue Li•May 26, 2025•32

バッチ内データ窃取とモデル推論操作のためのアーキテクチャバックドア
Architectural Backdoors for Within-Batch Data Stealing and Model Inference Manipulation

Nicolas Küchler, Ivan Petrov, Conrad Grobler, Ilia Shumailov•May 23, 2025•32

UFT:教師あり学習と強化学習の統合的ファインチューニング
UFT: Unifying Supervised and Reinforcement Fine-Tuning

Mingyang Liu, Gabriele Farina, Asuman Ozdaglar•May 22, 2025•33

EquivPruner: アクションプルーニングによるLLMベース検索の効率性と品質の向上
EquivPruner: Boosting Efficiency and Quality in LLM-Based Search via Action Pruning

Jiawei Liu, Qisi Chen, Jianshu Zhang, Quan Liu, Defu Lian•May 22, 2025•33

DiSA: 自己回帰的画像生成における拡散ステップアニーリング
DiSA: Diffusion Step Annealing in Autoregressive Image Generation

Qinyu Zhao, Jaskirat Singh, Ming Xu, Akshay Asthana, Stephen Gould, Liang Zheng•May 26, 2025•21

見ることは信じること、しかしどれほどまでか?視覚言語モデルにおける言語化キャリブレーションの包括的分析
Seeing is Believing, but How Much? A Comprehensive Analysis of Verbalized Calibration in Vision-Language Models

Weihao Xuan, Qingcheng Zeng, Heli Qi, Junjue Wang, Naoto Yokoya•May 26, 2025•21

FLAME-MoE: エキスパート混合型言語モデルのための透明性のあるエンドツーエンド研究プラットフォーム
FLAME-MoE: A Transparent End-to-End Research Platform for Mixture-of-Experts Language Models

Hao Kang, Zichun Yu, Chenyan Xiong•May 26, 2025•21

MMIG-Bench: マルチモーダル画像生成モデルの包括的かつ説明可能な評価に向けて
MMIG-Bench: Towards Comprehensive and Explainable Evaluation of Multi-Modal Image Generation Models

Hang Hua, Ziyun Zeng, Yizhi Song, Yunlong Tang, Liu He, Daniel Aliaga, Wei Xiong, Jiebo Luo•May 26, 2025•22

機械の実践的思考:大規模言語モデルにおける実践的コンピテンスの出現を追う
The Pragmatic Mind of Machines: Tracing the Emergence of Pragmatic Competence in Large Language Models

Kefan Yu, Qingcheng Zeng, Weihao Xuan, Wanxin Li, Jingyi Wu, Rob Voigt•May 24, 2025•22

InstructPart: 指示推論によるタスク指向パーツセグメンテーション
InstructPart: Task-Oriented Part Segmentation with Instruction Reasoning

Zifu Wan, Yaqi Xie, Ce Zhang, Zhiqiu Lin, Zihan Wang, Simon Stepputtis, Deva Ramanan, Katia Sycara•May 23, 2025•22

TAGS: 検証時汎用-専門家フレームワークと検索拡張推論・検証
TAGS: A Test-Time Generalist-Specialist Framework with Retrieval-Augmented Reasoning and Verification

Jianghao Wu, Feilong Tang, Yulong Li, Ming Hu, Haochen Xue, Shoaib Jameel, Yutong Xie, Imran Razzak•May 23, 2025•22

大規模音声言語モデルの包括的評価に向けて:総合的な調査
Towards Holistic Evaluation of Large Audio-Language Models: A Comprehensive Survey

Chih-Kai Yang, Neo S. Ho, Hung-yi Lee•May 21, 2025•22

EgoZero: スマートグラスからのロボット学習
EgoZero: Robot Learning from Smart Glasses

Vincent Liu, Ademi Adeniji, Haotian Zhan, Raunaq Bhirangi, Pieter Abbeel, Lerrel Pinto•May 26, 2025•11

MOLE: 大規模言語モデルを用いた科学論文からのメタデータ抽出と検証
MOLE: Metadata Extraction and Validation in Scientific Papers Using LLMs

Zaid Alyafeai, Maged S. Al-Shaibani, Bernard Ghanem•May 26, 2025•11

知識の誕生:大規模言語モデルにおける時間、空間、スケールを超えた創発的特徴
The Birth of Knowledge: Emergent Features across Time, Space, and Scale in Large Language Models

Shashata Sawmya, Micah Adler, Nir Shavit•May 26, 2025•12

CASS: データ、モデル、ベンチマークを用いたNvidiaからAMDへのトランスパイレーション
CASS: Nvidia to AMD Transpilation with Data, Models, and Benchmark

Ahmed Heakl, Sarim Hashmi, Gustavo Bertolo Stahl, Seung Hun Eddie Han, Salman Khan, Abdulrahman Mahmoud•May 22, 2025•12

テキスト操舵ベクトルはマルチモーダル大規模言語モデルの視覚理解を向上させることができる
Textual Steering Vectors Can Improve Visual Understanding in Multimodal Large Language Models

Woody Haosheng Gan, Deqing Fu, Julian Asilis, Ollie Liu, Dani Yogatama, Vatsal Sharan, Robin Jia, Willie Neiswanger•May 20, 2025•12

オフライン目標条件付き強化学習のためのオプション認識型時間抽象化価値関数
Option-aware Temporally Abstracted Value for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning

Hongjoon Ahn, Heewoong Choi, Jisu Han, Taesup Moon•May 19, 2025•12