MLinfo | 機械学習・AI論文まとめ

tensorflow — An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

TensorFlowはオープンソースの機械学習フレームワークで、誰でも使用できるように設計されている。

用途: 人間に学習フレームワーク
難易度: Easy
コスト: Medium

pytorch — Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration

pytorchはPythonでTensorや動的ニューラルネットワークを実装でき、強力なGPUアクセラレーションをサポートしている。

用途: CUDAアクセラレーション付きのAI
難易度: Easy
コスト: Medium

netdata — The fastest path to AI-powered full stack observability, even for lean teams.

netdataは、チームに関係なくAIパワーで全システム観察できる最速のパスを提供している。

用途: 全システム観察
難易度: Easy
コスト: Medium

OpenBB — Open Data Platform for analysts, quants and AI agents.

OpenBBは、分析家・量算家・AIエージェント用の金融データプラットフォームを提供している。

用途: 金融分析用データ
難易度: Easy
コスト: Medium

scikit-learn — scikit-learn: machine learning in Python

scikit-learnはPythonで機械学習を行うことができるライブラリで、データの分類・可視化・特徴量選択などが可能である。

CPUで試しやすい機械学習教師あり学習

用途: マシンラーニング
難易度: Easy
コスト: Medium

keras — Deep Learning for humans

kerasは、人類が開発できる深層学習フレームワークで、モデル定義からトレーニングまでを行うことが可能。

用途: 人間による深層学習
難易度: Easy
コスト: Medium

julia — The Julia Programming Language

juliaはJuliaプログラミング言語で、高速演算とパッケージ管理が可能である。

用途: Juliaプログラミング
難易度: Easy
コスト: Medium

streamlit — Streamlit — A faster way to build and share data apps.

streamlitはStreamlitライブラリを使って、データアプリを作成・共有することができる。

用途: データアプリ作成
難易度: Easy
コスト: Medium

photoprism — AI-Powered Photos App 🌈💎✨

photoprismはAIパワーで管理される写真管理アプリケーションで、写真の特徴や情報を自動的に検出することができる。

用途: 写真管理
難易度: Easy
コスト: Medium

opencv — Open Source Computer Vision Library

このリポジトリでは、64MパラメータのGPTを完全にTrainingし、2時間以内に完成させる手法を提供します。

深層学習画像

用途: 大モデル 2時間で完全にTraining
難易度: Easy
コスト: High

fastai — The fastai deep learning library

「fastai」は、深層学習のライブラリです。

用途: 機械学習ライブラリ
難易度: Easy
コスト: Medium

cs249r_book — Machine Learning Systems

マシンラーニングシステムの理論と実装に関する本。

深層学習テキスト

用途: 機械学習システム
難易度: Easy
コスト: Medium

Paddle — PArallel Distributed Deep LEarning: Machine Learning Framework from Industrial Practice （『飞桨』核心框架，深度学习&机器学习高性能单机、分布式训练和跨平台部署）

中国の工业界で開発された機械学習フレームワーク。並列化および分散処理を可能にしている。

用途: 機械学習フレームワーク
難易度: Easy
コスト: Medium

learnopencv — Learn OpenCV : C++ and Python Examples

OpenCVを用いて画像処理の学習方法を紹介している。

用途: OpenCVの学習
難易度: Easy
コスト: Medium

vision — Datasets, Transforms and Models specific to Computer Vision

コンピュータビジョンのデータセット、変換、モデルのライブラリ。

用途: コンピュータビジョン
難易度: Easy
コスト: Medium

colmap — COLMAP - Structure-from-Motion and Multi-View Stereo

このライブラリは、3次元幾何学とモーションの解析のためのオープンソースライブラリです。このライブラリは、複数の視点からの画像を扱い、構造計算とマルチビューステレオの解析をサポートしています。

用途: 3次元幾何学とモーションの解析
難易度: Easy
コスト: Medium

kornia — 🐍 Geometric Computer Vision Library for Spatial AI

このリポジトリでは、金融分野に適したLarge Language Modelsを提供しています。

コンピュータビジョン画像

用途: 金融用のLarge Language Models
難易度: Easy
コスト: High

品質予測/異常検知機械学習教師あり学習分類検出画像

fiftyone — Refine high-quality datasets and visual AI models

FiftyOneは、データセットの精査とAIモデル可視化を支援するライブラリです。このライブラリは、データセットの品質を高め、AIモデルを可視化するのを支援するために使用できます。

用途: データセットの精査とAIモデル可視化
難易度: Easy
コスト: Low

machine-learning-for-trading — Code for Machine Learning for Trading, 3rd edition — from data sourcing to live execution.

LLMの推論 Transparency を高めるために、DiffusionGemmaの計算を分離しVariable Transparency とAlgorithmic Transparencyを評価します。

用途: LLMの透明性、誤用、過度安定化を理解する
難易度: Easy
コスト: High

awesome-artificial-intelligence — A curated list of Artificial Intelligence (AI) courses, books, video lectures and papers.

awesome-artificial-intelligenceは、人工知能に関する教材、アートcles、講義等を集め、提供しているオープンソースプロジェクトです。

機械学習教師なし学習動画教師なし

用途: AIに関するリソースの集めと提供
難易度: Easy
コスト: High

PufferLib — Puffing up reinforcement learning

用途: 強化学習用ライブラリ
難易度: Easy
コスト: Medium

weaviate — Weaviate is an open-source vector database that stores both objects and vectors, allowing for the combination of vector search with structured filtering with the fault tolerance and scalability of a cloud-native database.

ベクトル検索と構造化されたフィルタリングを組み合わせたベクターデータベースです。

MLOps生成画像

用途: ベクターデータベース
難易度: Easy
コスト: Medium

nltk — NLTK Source

このリポジトリは、Natural Language Toolkit（NLT）のソースコードを収録しています。

用途: Natural Language Toolkit（NLT）ソース
難易度: Easy
コスト: Medium

AI-Papers-of-the-Week — 🔥Highlighting the top ML papers every week.

最新のマシンラーニング研究論文を紹介している。

用途: 最新のML研究論文
難易度: Easy
コスト: Medium

TextBlob — Simple, Pythonic, text processing--Sentiment analysis, part-of-speech tagging, noun phrase extraction, translation, and more.

テキスト分析、センチメント分析や単語分割などを行えるライブラリ。

自然言語処理テキスト音声

用途: テキスト分析
難易度: Easy
コスト: Medium

ML-For-Beginners — 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all

マシンラーニングの入門コースを提供する。

用途: マシンラーニング入門
難易度: Easy
コスト: Medium

pytorch-lightning — Pretrain, finetune ANY AI model of ANY size on 1 or 10,000+ GPUs with zero code changes.

AIモデルを高速にトレーニングするためのライブラリ。1台から10000台のGPUで利用可能。

用途: AIモデルトレーニング
難易度: Easy
コスト: High

carla — Open-source simulator for autonomous driving research.

CARLAは、オープンソースのシミュレータで、主に自動運転研究のために使われます。このシミュレータを使うことで、車両などのロボットをシミュレートし、様々なシナリオを実行できます。

用途: 自動運転研究用のオープンソースシミュレータ
難易度: Easy
コスト: Medium

Gymnasium — A standard API for single-agent reinforcement learning environments, with popular reference environments and related utilities (formerly Gym)

Gymnasiumは、シングルエージェントRLの疑似環境を提供するAPIです。

用途: 疑似環境を提供する
難易度: Easy
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-25

awesome-datascience — :memo: An awesome Data Science repository to learn and apply for real world problems.

データサイエンスの学習には役立つリポジトリ。実世界の問題に応じた学習が可能。

深層学習画像

用途: データサイエンス学習
難易度: Easy
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-25

stable-baselines3 — PyTorch version of Stable Baselines, reliable implementations of reinforcement learning algorithms.

このリポジトリでは、LLMベースのエージェントアプリケーションのための強化学習の橋渡しを提供しています。

用途: 強化学習を簡素化させる橋渡し
難易度: Easy
コスト: High

Beyond Negative-Ridge Endpoints: Mixed-Sign Spectral Regularization via Negative-Shifted Gradient Descent

In overparameterized linear regression, many weak spectral directions act like a ridge penalty on the signal-b

機械学習教師あり学習回帰

用途: 回帰
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivGitHubあり2026-07-24

Hyperball May Not Be a Free Lunch

For scale-invariant deep networks, Hyperball-style optimizers have shown strong performance in large-scale tra

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列自然言語処理大規模言語モデルテキスト

Agentic Root Cause Analysis through Evidence-Grounded Reasoning

Diagnosing the root cause of anomalies is essential for safe industrial operation. Despite extensive sensor in

用途: バイオメトリック入力データの解析と特徴抽出
難易度: Hard
コスト: High

IQ-JEPA: A Joint-Embedding Predictive Architecture with a Hermitian Vision Transformer for Sound Speed and Attenuation Estimation from Ultrasound IQ Data

Frozen EEGのエンコードを使用し、Frozen TrunkとFoundation Modelを統合することにより、システムのパーソナライズを実現します。

深層学習Transformerテキスト音声

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

Synthetic Speech, Real Signal: Paralinguistic Preservation and Cross-Lingual Augmentation via Voice Cloning

HAKVは、KVキャッシュの削減とLLMのデコードの高速化を実現するため、KVキャッシュの階層化とハードウェア加速を組み合わせた新しいアルゴリズムとハードウェアのコーデザインです。

機械学習教師あり学習検出音声

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列自然言語処理大規模言語モデル分類回帰教師あり

General Value Functions for Remaining Useful Life and Failure-Mode Prediction

Remaining useful life (RUL) prediction and failure-mode classification are central tasks in predictive mainten

用途: グラフデータの分析と特徴抽出
難易度: Hard
コスト: High

Class-Balanced Softmax: A Bayes Theory-Based Method for Long-Tailed Recognition

この論文では、データの不均衡を解決するために、バランスしたソフトマックスを提案する。従来のソフトマックスの欠点であるトレイルクラスのテスト精度の低下を補うもの。

用途: データの不均衡を解決する
難易度: Hard
コスト: High

Unbiased Open World Regularization for Fair Self-Supervised Learning

この論文では、セルフスーパーバイス学習の公平性を達成するために、Unbiased Open World Regularizationを提案する。この方法は、学習された表現を歪曲するbiasを排除

自然言語処理埋め込み・検索分類教師あり自己教師

用途: セルフスーパーバイズ学習の公平性
難易度: Hard
コスト: Low

MemNMF: Memory-Augmented NMF on LPC Spectra for Anomalous Sound Detection

Autoencoder-based anomalous sound detection is attractive for machine condition monitoring because it can be t

説明可能機械学習教師あり学習検出音声

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

表形式向きCPUで試しやすい機械学習教師あり学習分類

A Leakage-Free Stacked Ensemble Method for Multiclass Classification

Multiclass classification is a fundamental problem across a wide range of domains. It is still challenging due

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル生成画像テキスト

arxivGitHubあり2026-07-24

Filling Before Advancing: Capability-Gap-Driven Post-Training for Scenario-Specialized Remote Sensing MLLMs

この研究では、遥宙イメージングモデルの特化を支援するための能力ギャップドリブン訓練法を提案し、遥宙イメージングモデルの特化において、従来のfine-tuning法に比べて性能が向上することを示しました。

用途: 遥宙イメージングの特化を支援する能力ギャップドリブン訓練
難易度: Hard
コスト: High

自然言語処理大規模言語モデル生成テキストマルチモーダル

Benchmarking Fine-tuning and Retrieval Strategies for a Multimodal Language Model on the NRC Reactor Operator Licensing Examination

The integration of large language models (LLMs) into the nuclear power industry requires outputs grounded in d

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

Multiplicity of Stable Attractors in Disordered Neural Models

We show how large-deviation statistics allows one to obtain reliable estimates of the multiplicity of stable f

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

TextSLIP: Text Self-Supervised CLIP for Medical Report Generation

ラジオリジー報告の自動化は、報告の連続性と臨床ワークフローを改善するために重要です。 CLIPは、医学分野の視覚言語モデリングを進歩させましたが、既存のCLIPスタイルアプローチでは、複雑な報告生成において十分なfine

自然言語処理ファインチューニング生成埋め込み画像

用途: medical Report Generation
難易度: Hard
コスト: High

On the Runtime Analysis of Reinforcement Learning Hyper-Heuristics

Selection Hyper-heuristics (HHs) automate algorithmic design by selecting from a set of low-level heuristics w

深層学習強化学習

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

grapheme-kit: Grapheme-Level Metrics and Text Processing for Multilingual NLP

Existing lexical distance, similarity, and evaluation metrics operate on Unicode code points, which can misrep

MI向き自然言語処理テキスト

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

少数データ向き品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル翻訳テキスト

Biomedical Machine Translation for Low-Resource Arabic-Script Languages via Cross-Lingual Transfer and LoRA Adapter Merging

We present a systematic study of healthcare-domain cross-lingual transfer to address the scarcity of biomedica

用途: 翻訳
難易度: Hard
コスト: High

Enough is as good as a feast: A Comprehensive Analysis of How Reinforcement Learning Mitigates Task Conflicts in LLMs

多くのモデルの統合を容易にするモデルマージングの戦略を開発し、訓練パラダイムの影響を分析した。

自然言語処理大規模言語モデルテキスト強化学習

用途: Model merging にとって、訓練パラダイムの影響を分析する
難易度: Hard
コスト: High

説明可能自然言語処理大規模言語モデル分類検出テキスト

DWT-Fusion: A Signal-Based Framework for Training-Free LLM-Generated Text Detection

仕様を知らないテキストを検出する方法を探査し、トークン単位の変化を考慮した検出を行った。

用途: LLM 生成テキストの検出を訓練なしで行う
難易度: Hard
コスト: High

Analyzing Toxic Behavior and Its Impact on the Mastodon Community

Toxicity を検出するための方法を開発し、Toxicity がMastodon コミュニティに及ぼす影響を分析した。

自然言語処理検出

用途: Toxicity の発生と拡散を分析する
難易度: Hard
コスト: Medium

A Monolithic Hand with Asymmetric Origami Bending and Dual-chamber Actuators

手のパッシブアダプタビリティを実現する。複雑な構造を持たず、簡潔に構築できる手の設計を提案する。

品質予測/異常検知強化学習

用途: 手のパッシブアダプタビリティ
難易度: Hard
コスト: Medium

Safe Learning Predictive Control for Ego-World Robotic Systems

自動ナビゲーションの安全推論を実現する。ロボットが周囲のロボットの行動を予測し、安全な推論を行う。

用途: 自動ナビゲーションの安全推論
難易度: Hard
コスト: Medium

Three-player Differential Game Logic

This paper introduces the three-player differential game logic dGL3, which enables the verification of hybrid

強化学習音声

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-24

deepinv — DeepInverse: a PyTorch library for solving imaging inverse problems using deep learning

ピラミードライブラリを使ったイメージインバース問題の解決に使えるライブラリです。

生成AI拡散モデル画像自己教師

用途: イメージインバース問題の解決
難易度: Easy
コスト: High

githubGitHubあり2026-07-24

rasa — 💬 Open source machine learning framework to automate text- and voice-based conversations: NLU, dialogue management, connect to Slack, Facebook, and more - Create chatbots and voice assistants

rasaは、テキストやボイスベースの会話を自動化するオープンソースの機械学習フレームワークです。自然言語理解(NLU)、会話管理、 slackやFacebook等への接続など、幅広い機能を提供しています。

用途: チャットボット作成
難易度: Easy
コスト: Medium

Graph Learning on Ensembles of Cyclic Peptides: An Investigation of Molecular Ensemble Modeling

分子設計技術のための新しいアプローチであるEnsembleEGNN（Equivariant Graph Neural Network）を提案しました。EnsembleEGNNは、共役グラフニューラルネットワークを使用して

深層学習Transformer自己教師

用途: 分子設計技術の開発
難易度: Hard
コスト: High

Neural solutions of coupled ghost and gluon Dyson--Schwinger equations in Landau gauge

Neuralネットワークの使用により、Landau gauge Yang--Mills理論のcoupled ghostとgluon Dyson--Schwinger方程式が解決され、その結果はPercentレベルで固定点

用途: Landau gauge Yang--Mills理論のcoupled ghostとgluon Dyson--Schwinger方程式の解
難易度: Hard
コスト: Medium

How Many Bits Can an Adapter Write? Measuring the Capacity and Memorization of Parameter-Efficient Fine-Tuning

パ

深層学習軽量化・量子化強化学習

用途: パラメータ効率性ファインチューニングモデルの能力を測定する
難易度: Hard
コスト: Medium

From Evaluation to Optimisation: Hierarchy-Aware Training Signals for CWE Prediction in Python

混合データの文脈で、LLM生成されたコンテンツが人間との共著を検出する方法を説明します。この方法は、トークン単位で異常を検出し、LLMが生成した可能性の高いコンテンツを特定するため、混合データを分析する際に有効です。

自然言語処理ファインチューニング分類強化学習

用途: 異常度チェックを効率化する
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列深層学習Transformer検出テキスト時系列

Beyond Heavy Log Curation: Perplexity-Based APT Detection via Unsupervised, Context-Augmented Language Models

ログ解析は大量のログが存在し、攻撃関連のログは少ないため、攻撃を検出することは困難です。従来の機械学習アプローチでは、訓練データが詳細にカレキュレーションされ、特徴工程が複雑で、ドキュメントの知識が必要です。

用途: APT検出問題の解決
難易度: Hard
コスト: High

New Complexity-Theoretic Frontiers of Tractability for Neural Network Training

神経ネットワークは現在の学習研究の重要な役割を果たしているが、確立されたネットワークを最適に訓練する計算複雑さはまだ完全には理解されていません。

用途: 神経ネットワーク学習の計算複雑さの問題の解決
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知深層学習RNN / LSTM検出異常検知教師なし

Unsupervised Consensus-Based Anomaly Detection for Spatiotemporal Malaria Incidence in Ghana

このアプローチは、モザイクコンセンサスアノマリーディテクションを用いて、Ghanaのマラリア発生情報を分析することにより、地域で発生する異常なマラリア発生パターンを特定することを目的としている。

用途: マラリア発生予測問題の解決
難易度: Hard
コスト: Medium

品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル生成画像テキスト

SCALE: Self-Supervised Constraint-Aware Layout GEneration for Local P&R DRV Fixing at Advanced Nodes

As semiconductor manufacturing advances toward sub-2nm nodes, local place-and-route (P&R) design-rule violatio

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

Graph-Theoretic Neural Network Fragmentation with Covariant Direct Molecular Force Learning: Enabling Coupled-Cluster Accuracy AIMD for Fluxional Systems

Accurate ab initio molecular dynamics (AIMD) simulations of complex, fluxional chemical systems are severely l

自然言語処理大規模言語モデル教師なし

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

AI-Integrated Scientific Inquiry: A Practice-Centered Vision for Science Education

Artificial intelligence (AI) has become part of scientific inquiry. Scientists use AI to observe and measure p

機械学習教師なし学習生成

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Medium

Artificial Epanorthosis: Why large language models overuse a classical rhetorical figure, and how to mitigate it

Artificial Epanorthosisは、大規模言語モデルが古典的なルレチックの表現を使用する傾向に注目した。結果は、モデルのトレーニングデータの形状がこの傾向に影響していることができた。

深層学習軽量化・量子化分類生成テキスト

用途: 大規模言語モデル上のエパノルシス
難易度: Hard
コスト: High

Agent-Guided Relational Concept Discovery: Toward Interpretable Surgical Margin Assessment

この研究では、深度学習モデルを使用して、Rapid Evaporative Ionization Mass Spectrometry (REIMS) データを用いて手術のマージン評価を改善します。モデルは実験の結果に基づ

説明可能深層学習Transformer

用途: 手術のマージン評価を解決する
難易度: Hard
コスト: High

Logical Regression for Planning with Axioms

自動プランニングでは、ロジカル・レガッションは一定の式を達成するために何らかの方法で実行できる可能性があるかを決定する演算である。そのような手法は、より包括的なプランの実行や非決定性プランニングのコパクトなポリシー提示な

機械学習教師あり学習回帰テキスト

用途: 自動プランニングの論理的推論
難易度: Hard
コスト: Medium

説明可能品質予測/異常検知自然言語処理RAG自己教師

Cycle-Consistent and Uncertainty-Aware Neural Surrogates for Tokamak Edge Plasmas

トカマクのエッジプラズマは、装置で放出されるエネルギーの量に関係しており、これを正確に予測することは装置の安全性を向上させることができる。しかし、従来の方法ではこの計算が実行時間が長いため、パラメータスキャンやオプティマ

用途: エッジプラズマの予測と検査
難易度: Hard
コスト: Low

コンピュータビジョンセグメンテーション埋め込みテキスト自己教師

MSBraM: A Multi-scale Self-supervised Brain Foundation Model for Hierarchical EEG Dynamics Learning

脳波データを用いたアプリケーションに必要な自律性を持たせた新しいEEGバックボーンモデルの提案であり、そのようなモデルは、EEG特性を理解する上で大きな助けとなるように期待されている。

用途: EEGデータの理解
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列自然言語処理大規模言語モデル画像テキスト3D

VoLN: Vision-Only Long-Horizon Navigation---Paradigm, Benchmark, and Method

Embodied Agentが自然言語の指示に従い、視覚と言語を組み合わせたナビゲーションを達成したい。このようなアプリケーションでは、ルートレベルを含む指示によって、視覚的なナビゲーションを達成し、GPSの無いオープン

用途: 開放的なヴィジョンナビゲーション
難易度: Hard
コスト: High

説明可能深層学習Transformer検出埋め込みテキスト

Multimodal Pretraining for Generalizable EEG Representation Learning

組織内の脳波データを用いた

用途: EEGデータの理解と分析
難易度: Hard
コスト: High

arxivGitHubあり2026-07-23

DINOde: Continuous Vision-Text Alignment for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

オープン語彙セマンティックセグメンテーションは、前もって定義されたカテゴリ以外のオブジェクトを分類する手法の一種である。本研究では、大規모言語モデルでこの手法を実現するために、連続的な視覚テキストのアライメントを実現する

自然言語処理RAGセグメンテーション画像テキスト

用途: オープン語彙セマンティックセグメンテーションのための視覚テキストの連続的なアライメントを実現する。
難易度: Hard
コスト: High

ICAE-Bench: Evaluating Coding Agents as Interactive Project Builders

この研究では、大規模言語モデルを活用して、コード生成を自動化するエージェントを評価しました。大規模言語モデルを活用することで、エージェントの性能が向上しました。

品質予測/異常検知機械学習教師あり学習

用途: コーディングエージェント評価
難易度: Hard
コスト: Medium

Bound-Founded Semantics for Answer Set Programming with Difference Constraints: Preliminary Report

この研究では、大規模言語モデルを活用して、ASPと制約の統合を研究しました。大規模言語モデルを活用することで、ASPと制約の統合が可能になりました。

用途: ASPと制約の統合
難易度: Hard
コスト: Medium

Animation, Verification and Visualisation of Prolog Transition Systems with ProB

Prologを用いたトランジションシステムの可視化と検証を実現するための技術を紹介し、システム設計と検証に役立てる。

用途: Prologトランジションシステムの可視化と検証
難易度: Hard
コスト: Medium

Representative Sets in Propositional Abduction

表現的推論問題とは、与えられた現象に対して説明が見つかることを目的とした問題です。この研究では、解決方法を最適化するために、代表集合 (representative sets) の概念を活用します。

用途: 表現的推論問題の解決
難易度: Hard
コスト: Low

Surprisal Theory is Tautological (without Rational Grounding)

ある単位の人間の認知的難易度は、その単位のスルーパイズアル (Surprisal) と特定の言語モデルによれば線形関数に等しいという理論が存在します。しかし、この理論は実態を反映していないという批判があります。この論文で

用途: 認知的難易度と言語モデルとの関係
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列深層学習Transformer分類テキスト音声

DONDO: Open w2v-BERT Speech-Recognition Base Models for African Languages

この論文では、DONDO と呼ばれるアフリカ諸国向けの音声認識ベースモデル (ASR)が構築されました。これらのモデルは、自律学習型スピーチエンコーダーであるw2v-BERT 2.0を使用して構築されています。このエンコ

用途: アフリカ諸国への音声認識技術の適用
難易度: Hard
コスト: Low

Sample-Efficient Learning from Agent Experience

この論文では、エージェントが自分の経験から学ぶことができ、その経験が取り除かれると学習成果が消えることを示しました。これには、コンテキスト内包のメカニズムを使用して、コンテキスト情報をモデルウェイトに保存することが重要で

深層学習軽量化・量子化テキスト

用途: エージェントの学習を高速化する方法の検討
難易度: Hard
コスト: Medium

What Happens to Accuracy When Photo Lineups Contain Non-Mated Rank-One Images From Large Galleries?

この論文では、一対多の顔識別技術の安全性を評価しました。特に、画像のランク付けの正確性と目撃者が正しい人物を選択する可能性について、重要な問題を議論し解決策を提案しました。

コンピュータビジョン画像動画

用途: 一対多の顔識別方法の安全性を評価
難易度: Hard
コスト: High

Self-Supervised Learning of Structured Dynamics from Videos

ビデオ内のキャメラの動きと物体の動きを切り離すことで、モーションの表現学習を改善した。

深層学習Transformer埋め込み画像動画

用途: ビデオ内の動きの予測
難易度: Hard
コスト: High

MI向き品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル生成画像強化学習

Oxygen-TryOn: Fashion-Native Foundation Model for Any-item Virtual Try-On

この研究では、オキシジェン-キノーを提案しました。これは、仮想きもの試着に関しては、ファッションが専用データエンジンや特定のトレーニングを持つもので構成されていることを認識することで、高精度の仮想きもの試着を実現すること

用途: 仮想きもの试着を高速化するモデル
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列深層学習軽量化・量子化画像3D自己教師

arxivGitHubあり2026-07-23

Boosting Robustness for All-Weather Self-Supervised Depth Estimation in Autonomous Driving

この研究では、夜間や雪などの悪天候での自動運転におけるディープラーニングを利用した自律的なデプス推定の問題を解くことを目的とし、センサーの感度低下を考慮して、強い耐性と推定精度の高さを達成しました。

用途: 自動運転でのデプス推定
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知深層学習正規化・最適化手法分類画像テキスト

Quality-Aware Multimodal Fusion Reveals Implicit Identity in Valence-Arousal Features

この研究では、感情と気分の表現を分析し、顔の感情とアウトルの視聴動作とアウトルの視聴動作の結びつきを用いて、多モーダル表現を取得しました。提案された方法は、不完全な視聴動作、遮断、不良照明などの変動に対して、高い

用途: 感情と気分の识別
難易度: Hard
コスト: High

Stokes-Informed Diffusion for Robust Linear Polarization Estimation

この研究では、赤外線画像のスーパーレゾリューション技術を開発することを目的として、赤外線と可視光の特性を組み合わせた新しいモデルを提案している。提案モデルは、可視光から学習された分布と、赤外光によって取得された情報とを同

深層学習軽量化・量子化検出画像

用途: 可視化されていない物体の表面特性を推定
難易度: Hard
コスト: High

The Second LoViF 2026 Challenge on Real-World All-in-One Image Restoration: Methods and Results

LoViF の 2 回目のチャレンジでは、画像修復に新たなアプローチを提案しています。実世界の画像を修復するための包括的な評価基準を提供しており、低光照度、ハッジ、雨、雪などのさまざまな障害に対する解決策を研究者に求めて

コンピュータビジョン画像

用途: 画像修復
難易度: Hard
コスト: Medium

The RealDefocus Benchmark for Defocus Deblurring

ドリフス脱失は画像を再構築するために不可欠ですが、再構築画像とドリフス画像のペアリングや標準化されたプロトコルなどの要件を満たすデータセットが不足しているため、評価が難しいです。この研究では、レアルワールドに基づくドリフ

品質予測/異常検知コンピュータビジョン画像

用途: ドリフス脱失の解除
難易度: Hard
コスト: High

少数データ向き自然言語処理プロンプトエンジニアリング分類画像

AUCH-Net: Action Unit-Based Consistency-Aware Hypergraph Network for Cross-Domain Few-Shot Facial Expression Recognition

Recently, cross-domain few-shot facial expression recognition (CF-FER) has received considerable attention. Ho

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

少数データ向きセンサ/時系列深層学習軽量化・量子化音声半教師あり

Latent Variable-Mediated Cross-Learning for Few-Shot Acoustic Impedance Imaging

Acoustic impedance imaging is a fundamental yet severely ill-posed problem in subsurface analysis: the seismic

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知自然言語処理RAG生成画像教師なし

Unsupervised Metal Artifact Reduction in Dental CBCT using Fine-tuned Cycle-Consistent Adversarial Networks

この研究では、歯科CBCT画像中のメタルアーティファクトを除去するための循環互換的アドバーサリアルネットワーク（CycleGAN）を提案します。CycleGANを使用すると、メタルアーティファクトを除去した後、CBCT画

用途: メタルアーティファクトの除去
難易度: Hard
コスト: Low

arxivGitHubあり2026-07-23

MAGE-Vein: Multi-Instance Age and Gender Estimation from Finger Vein Images

この論文では、finger vein画像から年齢と性別を推測するためのMulti-InstanceAge and Gender Estimation（MAGE-Vein）モデルを提案します。

機械学習教師あり学習分類画像

用途: 年齢と性別の推測
難易度: Easy
コスト: Low

コンピュータビジョンセグメンテーション分類画像教師あり

Webly Supervised Multi-Label Recognition: Evaluation Benchmark and Dual-Branch Multi-Label Contrastive Learning

この論文では、Webly Supervised Multi-Label Recognition（WS-MLR）という手法を提案します。WS-MLRは、web画像データセットを使用して、多ラベルを解釈します。

用途: Weblyスーパーバイズ多ラベル認識
難易度: Hard
コスト: High

Advances in STV Margin Computation

Single transferable vote (STV) is a multi-winner preferential proportional electoral system. The margin is the

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Discrete Truthful Heterogeneous Two-Facility Location: The Line and Beyond

この研究では、複数の工学システム間の関係を推測するための方法をproposedした。方法は、それぞれのシステムの出力と入力がどのように関係しているかを観察するというものであり、これらの関係をグラフ構造を用いて表現すること

用途: 複数の工学システム間の関係を推測する
難易度: Hard
コスト: Medium

huggingfaceHugging Faceあり2026-07-23

K12-KGraph: A Curriculum-Aligned Knowledge Graph for Benchmarking and Training Educational LLMs

この研究では、大規模言語モデルをK-12教育の評価と向上に使用するための基準を提案した。主な問題は、教育の文脈における文脈理解（curriculum cognition）の欠如である。この研究では、指定された教科書から提

自然言語処理大規模言語モデルQA画像テキスト

用途: 教育における大規模言語モデルの評価と向上
難易度: Easy
コスト: High

githubGitHubあり2026-07-23

qlib — Qlib is an AI-oriented Quant investment platform that aims to use AI tech to empower Quant Research, from exploring ideas to implementing productions. Qlib supports diverse ML modeling paradigms, including supervised learning, market dynamics modeling, and RL, and is now equipped with https://github.com/microsoft/RD-Agent to automate R&D process.

クエンティング投資プラットフォームを実現するためにAI技術を活用します。

強化学習方策勾配 (PPO / A3C)教師あり

用途: クエンティング投資プラットフォーム
難易度: Easy
コスト: Medium

CPUで試しやすい機械学習教師あり学習分類検出回帰

githubGitHubあり2026-07-23

pycaret — Open-source, low-code AutoML platform for Python. PyCaret 4.0: sklearn-native engine + React control plane.

pycaretは、Pythonによるオープンソースの低コストオートMLプラットフォームで、Reactコントロールプレーンを備えたsklearnネイティブエンジンを搭載しています。

用途: オートMLプラットフォーム
難易度: Easy
コスト: Low

githubGitHubあり2026-07-23

modelscope — ModelScope: bring the notion of Model-as-a-Service to life.

ModelScopeは、モデルをサービス化するためのプラットフォームです。モデルを作成し、ホスティングし、管理し、配信することができます。

自然言語処理音声

用途: モデルをサービス化する
難易度: Easy
コスト: Medium

Emergent Compositional Skills in Mixture-of-Experts VLAs

この研究では、ロボットのコンプオーシャナルスキルを取得するためのアプローチを提案した。コンプオーシャナルスキルは、タスクを構成された基本的な行動に分解する能力であり、これはロボットの柔軟性と適応性を向上させる。提案したア

説明可能機械学習教師あり学習

用途: ロボットのコンプオーシャナルスキル
難易度: Hard
コスト: Medium

Adaptive deep nonparametric regression from dependent data under covariate shift

この研究では、共依存データに対する非パラメトリック回帰を研究し、共依存データに対する深層学習における精度を向上させた。

センサ/時系列機械学習教師あり学習回帰時系列

用途: 共依存データに対する非パラメトリック回帰
難易度: Hard
コスト: High

PyroDash: Cost-Efficient Token-Level Small-Large Language Model Collaborative Inference

危険な問題に対する正しい答えを提供する大きな言語モデルと費用の効率が良い、小さな言語モデルを協力させる技術が開発されました。

深層学習軽量化・量子化生成テキスト

用途: 小さな言語モデルを大きい言語モデルと協力させる手法が効率的かつ安全に実装される
難易度: Hard
コスト: High

Self-supervision drives representational convergence in medical foundation models more than clinical supervision

医療画像エンコーダを比較検討し、オープンウェイト、ローカル実行で18枚の画像エンコーダと7枚のテキストエンコーダを評価した。研究では、自律学習が医学画像エンコーダが共通表現を持つ最大の要因であることが確認されました。

自然言語処理RAG分類画像テキスト

用途: 医療画像エンコーダの共通表現取得
難易度: Hard
コスト: High

A Multi-Dimensional Evaluation of Explainability in Media Bias Detection

メディアの偏見検出を支援するための解釈を提供する研究を掲載し、偏見の検出に必要な解釈を提供するための研究を目指いています。

深層学習Transformer分類検出

用途: メディアの偏見検出を支援するための解釈
難易度: Hard
コスト: High

DocOps: A Verifiable Benchmark for Autonomous Agents in Complex Document Operations

自動化した複雑ドキュメント操作を実現するために、ドキュメント操作の評価フレームワークを提案し、実用的なドキュメント操作を提供した。

用途: 複雑ドキュメント操作の自動化
難易度: Hard
コスト: Medium

Sentence Splitter: Uncovering Latent Factual Structure for Self-Supervised Learning

この研究ではSentence Splitterシステムを提案し、自然言語処理の精度を高めることができました。このシステムは、自然言語を句点で分割することができます。

深層学習軽量化・量子化生成セグメンテーションQA

用途: 自然言語処理を改善する
難易度: Hard
コスト: High

説明可能自然言語処理プロンプトエンジニアリング強化学習

SLPO: Scaling Latent Reasoning via a Surrogate Policy

この研究では、ラベラーの品質が悪い場合の対策として、ラベラーの評価を自動化します。特に、ラベラーの評価はオブジェクト検出のタスクでは困難です。したがって、ラベラーの評価を自動化するために、画像認識のデータを分析してラベラ

用途: ラベル付けの品質を確保し、品質管理が必要な画像認識
難易度: Hard
コスト: Medium

Masked Topology Modeling for Self-Supervised Learning on Parametric CAD

パラメトリック CAD データを扱うデータ効率の高い方法が必要である。 Masked Topology Modeling (MTM) を提案し、面接接続グラフを活用する自律学習の前処理タスクを実装した。

深層学習軽量化・量子化教師あり自己教師

用途: ディジェストデータの自律編集
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知コンピュータビジョン3D・点群生成画像3D

ATSplat: Compact Feed-forward 3D Gaussian Splatting with Adaptive Token Expansion

Novel View Synthesisは、入力画像から新しい視点の画像を生成するタスクです。ATSplatアルゴリズムは、3次元ガウススプラッタリングを Feed-forward に適合させました。これにより、ATSp

用途: Novel View Synthesis
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル生成動画強化学習

PercepCap: Video Captioner with Structured Spatio-Temporal Perception

ビデオキャプション生成には、空間と時刻の理解が重要です。PercepCapアルゴリズムは、ビデオ入力を空間時刻認識に分解することで、生成されたキャプションの理解度が向上するとともに、空間時刻の誤差をより正確に検出でき、キ

用途: ビデオキャプション生成のための構造化された空間時刻の理解
難易度: Hard
コスト: High

PerceptDrive: Perception Prior World-Action Modeling with Adaptive Expert Routing for End-to-End Autonomous Driving

Frozen perception foundation models encode rich geometric, semantic, and dynamic knowledge. Yet narrow conditi

深層学習軽量化・量子化生成動画自己教師

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知深層学習Transformer生成画像テキスト

arxivGitHubあり2026-07-22

SHFormer: Dynamic Spectral Filtering Convolutional Neural Network and High-pass Kernel Generation Transformer for Adaptive MRI Reconstruction

Attention Mechanism (AM) selectively focuses on essential information for imaging tasks and captures relations

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

Self-Supervised Bio-Inspired Robotic Trajectory Planning with Obstacle Avoidance

この論文では、障害回避のためのロボット Trajectory プランニングに焦点が当てられています。ロボットが障害を回避できる Trajectory の作成には、Collision-free で効率的な Trajecto

深層学習軽量化・量子化生成教師あり自己教師

用途: 実行可能な障害回避のためのロボットTrajectory プランニング
難易度: Hard
コスト: High

DINS-IO: Learned Inertial Odometry via Differentiable INS Consistency

The training of learned inertial odometry depends on dense, high-precision position ground truth from motion c

自然言語処理ファインチューニング画像自己教師

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

Digital Twin Modeling of a Highly Automated Agricultural Tractor

このプロジェクトでは、農林業用自動化トラクターのデジタルツインモデリングが行われた。デジタルツインはCAN通信を使用することでトラクターの動きを模倣し、実際のトラクターの動作をシミュレートする。

強化学習画像

用途: 農林業用自動化トラクターのデジタルツインモデリング
難易度: Hard
コスト: Medium

SOPD-SocialNav: Selective On-Policy Distillation for Vision-Language Social Navigation

SOPD-SocialNav は、学習モデルを小さなロボットに伝える技術であり、ロボットが環境と人間の行動を理解し、ナビゲーションが行えるようにする。

深層学習軽量化・量子化テキストマルチモーダル

用途: ソーシャルなナビゲーションのための学習モデルを小さなロボットに伝える技術
難易度: Hard
コスト: High

Contact-Persistent Full Actuation for Aerial Physical Interaction

Fully actuated unmanned aerial vehicles (UAVs) are usually certified through rank conditions on a control-allo

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Improved Lower Bounds and Output Augmentation for Facility Location Mechanisms

この論文では、連続施設ロケーション問題の最適化を扱い、均衡オブジェクトの場合の最適化アルゴリズムについて論じます。

用途: 連続施設ロケーション問題の最適化
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-22

google-research — Google Research

google-researchはGoogle Researchで、研究者がアクセスすることができる機械学習リソースの一つである。

用途: Google研究
難易度: Easy
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-22

dlib — A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications in C++

機械学習とデータ分析のためのC++のツールキット。

用途: 機械学習ツールの提供
難易度: Easy
コスト: Medium

Fundamental limits of distributed multiclass classification from simple binary decisions

分類タスクの性能を最適化するために、分布化されたクラスター間の分離を考慮したアルゴリズムが提案されていました。

用途: 分類タスクの性能を最適化する
難易度: Hard
コスト: Low

When Reasoning Narrows the Move: Diversity Collapse in LLM Game Play

Supervised fine-tuning (SFT) is widely used to adapt large language models to downstream tasks, but its effect

自然言語処理大規模言語モデル生成テキスト

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

説明可能品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル生成テキスト強化学習

arxivGitHubあり2026-07-21

Beyond Score Prediction: LLM-Based Essay Scoring and Feedback Generation via Reinforcement Learning with Rubric Rewards

この研究では、大規模言語モデルを使用しての評価とフィードバックを同時に行う方法が提案され、評価とフィードバックの両方の品質を同時に改善することが可能になる。

用途: 大規模言語モデルが評価とフィードバックを同時に行う方法
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知自然言語処理ファインチューニング翻訳テキスト強化学習

arxivGitHubあり2026-07-21

Reasoning Before Translation: Enhancing Legal Machine Translation with Structured Reasoning

この研究では、平衡方程式を満たすPINNs（物理基準付きニューラルネットワーク）を使用して、平均脱出時間の計算を目的とした椭球型境界条件付きPINNsを提案し、PINNsを使用した計算と実験室データを比較します。

用途: 平均脱出時間計算を目的とした椭円型境界条件付きPINNs
難易度: Hard
コスト: High

Automated Extraction of Techno-Economic Data from 76,000 Energy System Studies

エネルギー系モデリングの信頼性は数量的仮定に依存するが、この仮定の情報源が乏しい。データベースの更新が遅いなどの問題は、研究者の重複した努力につながる。ここではエネルギー系研究の76,000件以上のデータを対象に行った自

用途: エネルギー系研究データの自動抽出
難易度: Hard
コスト: Medium

Benchmarking Human and Automatic Speech Recognition of Diverse Speech: Initial Results

人間の耳は最高の聴覚能力をもつものであると考えられており、音声認識では人間の聴覚機能を上回るようなシステムが作りだされるのを待っている。しかし、このようなシステムは実現しておらず、人間は音声認識システムの基準作成の参考と

センサ/時系列自然言語処理分類音声

用途: 多様な発音の音声認識の基準作成
難易度: Hard
コスト: Low

センサ/時系列深層学習Transformerテキスト音声教師あり

Content is What Remains: Invariant Speech Tokenization from Parallel Utterances

ある単語を複数のスピーカーや環境の異なる条件下で言語モデルが使用できるようにしたい場合は、単語の抽出を実現する必要がある。しかし、現在の言語モデルでは、スピーカーの特性や環境の特性が単語に含まれていることが多い。ここでは

用途: 可変な条件における単語の抽出
難易度: Hard
コスト: Medium

品質予測/異常検知深層学習Attention機構検出音声

Transcription Policy as a Latent Variable: Activating Controllable Verbatim ASR with Word-Level Timing

記号化の種類 (verbatim vs. intended) は、現在の音声認識モデルの評価に影響を与えるが、このような制約はモデルのトレーニングに影響しないことが多い。しかし、ここでは、制約はモデルのトレーニングに影響

用途: 記号化の制約付き復元
難易度: Hard
コスト: High

RF-Agent: A Practical Framework for Building Language Agents for RFIC Design

Large language models (LLMs) have driven rapid progress in electronic design automation (EDA), yet their appli

深層学習軽量化・量子化生成テキスト

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

Emergent Autonomous Drifting for Collision Avoidance in Real-World Winter Driving Scenarios

この研究は、運転事故防止のための自動漂走システムを提案しています。このシステムは、冬季ドライビング条件で事故の回避に役立ちます。

用途: 運転事故防止のための自動漂走システムの開発
難易度: Hard
コスト: Medium

Computing on the Fly: Navigating a Vision for the Future of Drone Computing

このレポートは、10年後までに drone の計算能力を高度に開発するための方策を提示しています。ドローンは、物資配達、医療品、情報の配達を国民インフラ投資の比になると提案しています。

強化学習検出生成

用途: ドローンの計算能力の拡張
難易度: Hard
コスト: High

The Twist Decomposition of Serial Robots Under Lower-Mobility Tasks

This paper introduces a twist decomposition framework for serial manipulators performing lower mobility tasks.

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Pose-Parameterized Motion Planning and CBF-QP Self-Collision Filtering for a Long-Reach Drilling Boom

Long-reach drilling booms must reach successive poses without self-collision. Moving from operator-supervised

コンピュータビジョンセグメンテーション

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Fabric Pneumatic Artificial Muscles Based on the Drawstring Principle

Pneumatic artificial muscles have wide applications in robotics and industrial fields. Conventional pneumatic

強化学習テキスト

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Stability in Combinatorial Markets with Side Payments

組み合わせ可能な市場では、特定の商品を購入または交換する際の安定性を確保する方法を導入する。

用途: 市場安定性問題解決
難易度: Hard
コスト: Low

Hospitals/Residents with Inseparable Couples: Finding a Coalition-Stable Assignment Is NP-Hard

人気のある医療機関と医師を配置する際、医師と機関との相性を考慮した安定した配置を見つけることができるアルゴリズムを提案する。

用途: 医療機関と医師の配置順位問題解決
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-21

Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning — This is the homepage of a new book entitled "Mathematical Foundations of Reinforcement Learning."

Mathematical Foundations of Reinforcement Learningは、ディープラーニングにおける推論力学習の数学的基礎を網羅している。

用途: ディープラーニングに関する本書の制作
難易度: Easy
コスト: Medium

Using binary silver labels in electronic health records-based computable phenotyping algorithms

電子健康記録(EHR)に基づく弱い推論によるフェノタイプ推定方法を提案し、PheNormなどのアルゴリズムを改善する。

生成AI拡散モデル回帰テキスト

用途: 計算能動性によるフェノタイプ推定問題解決
難易度: Hard
コスト: High

Scalable and Efficient Joint Spiking Embedding Predictive Architecture for Large-Scale Dynamic Graphs

動的グラフの構造と意味のパターンを捉えるため、最新の研究では、ラベル付けされたデータの欠如に対応するために、生成的または対比的のパラダイムを導入する。ただし、これらの方法は複雑なエッジレベルからの再構築の目標に依存し、グ

深層学習軽量化・量子化分類検出生成

用途: 多階層グラフに対する埋め込み予測アーキテクチャ
難易度: Hard
コスト: High

Stability and Comfort in Mobile Robot-Pedestrian Interactions

Mobile robots in public spaces must ensure pedestrians' comfort, and yet empirical studies of walkers' subject

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Disturbance-Aware Flight for Aerial Robots in Narrow Space

Autonomous flight of aerial robots in narrow space remains challenging due to strong aerodynamic disturbances

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

1-out-of-5 Maximin-Share Allocations Always Exist for Four Agents

For four agents with nonnegative additive valuations, a complete 1-out-of-5 maximin-share allocation always ex

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-07-20

SciForma: Structure-Faithful Generation of Scientific Diagrams

Structural fidelity is essential to scientific methodology diagrams. To communicate research logic, these diag

品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル生成画像テキスト

用途: 生成
難易度: Easy
コスト: High

huggingfaceHugging Faceあり2026-07-20

ConsiSpace: Learning Geometric Consistency Matters for Video Spatial Reasoning

Video spatial reasoning is essential for navigation-oriented perception and long-video question answering, whe

深層学習軽量化・量子化QAテキスト動画

用途: QA
難易度: Easy
コスト: High

githubGitHubあり2026-07-20

compromise — modest natural-language processing

この研究では、自然言語処理の負担を減らすモジュラリティを目指しています。モジュラリティとは、システムを小さくて独立した部分に分割して、それぞれを簡素化することです。この研究では、文脈に応じてモジュラリティを変更できるメカ

自然言語処理分類音声

用途: 自然言語処理の簡素化
難易度: Easy
コスト: Low

arxivPaper only2026-07-19

DeeperRadar: End-to-End MIMO Radar Design and Multi-Modal Fusion for Autonomous Vehicle Perception

DeeperRadar is a radar-centric, sensor-stack-conditioned framework that co-designs radar sensing and multi-mod

センサ/時系列コンピュータビジョンセグメンテーション検出画像3D

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-07-19

VIDAR: Visual-Inertial Dense Alignment and Reconstruction via a Geometric Foundation Model

Monocular foundation models provide dense geometry but usually lack a stable metric scale. This paper presents

強化学習画像

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-19

Optimal Safety Control using High-Order Control Barrier Functions

This paper investigates the optimal safety control problem of nonlinear control systems by proposing novel hig

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-18

Semi-Supervised Conditional Generative Learning through Stochastic Interpolation and Sufficient Representations

Conditional generative modeling remains a challenging problem in semi-supervised settings where labeled data i

自然言語処理RAG生成教師あり半教師あり

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-07-18

Semi-Supervised Conditional Diffusion via Label Augmentation

Conditional diffusion models have become a powerful and flexible framework for learning complex conditional di

表形式向き品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション生成画像表形式

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-07-18

Audited Auctions: Reducing Harms in Advertising

Although standard auction mechanisms help truthfully reveal preferences of bidders, they can inadvertently res

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-17

MTSSL: Meta-Thresholding Semi-Supervised Learning

A large body of Semi-supervised Learning~(SSL) algorithms encounter the threshold $τ$ to select pseudo-labels.

コンピュータビジョンセグメンテーションテキスト教師あり教師なし

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-07-17

Fair Allocation of Divisible Goods under Non-Linear Valuations

We study the problem of dividing homogeneous divisible goods among agents with non-linear valuations. Specific

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-17

open_spiel — OpenSpiel is a collection of environments and algorithms for research in general reinforcement learning and search/planning in games.

ゲームの一般的な強化学習用エンドポインティであるEnvironmentおよびアルゴリズムの集合。

用途: ゲームの一般的な強化学習用エンドポインティ
難易度: Easy
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-16

Design-Based Supervised Learning with Noisy Human Labels

noisyラベルを扱うための学習アプローチを提案し、それをテストした。

表形式向き自然言語処理RAG分類表形式教師あり

用途: noisyラベルの設計ベース学習
難易度: Hard
コスト: Low

深層学習Transformerマルチモーダル自己教師

githubGitHubあり2026-07-16

stable-pretraining — Reliable, minimal and scalable library for pretraining foundation and world models

基礎モデルの前処理を行うためのライブラリ。最小限でシームレスにスケールできる。

用途: 基礎モデルの前処理
難易度: Easy
コスト: High

Supervised Fine-Tuning vs. In-Context Learning: An Equilibrium Analysis of LLM Personalization under Congestion

Large Language Models（LLM）の個別化はモデルを適応させることができるが、計算リソースが限られている状況では、コストがかかるSupervised Fine-Tuning法か、軽量なIn-Contex

深層学習軽量化・量子化回帰テキスト

用途: LLMの個別化の戦略
難易度: Hard
コスト: High

Parsimonious Mixtures of Skewed Bilinear Factor Analyzers

パラメータを制約した混合モデル (Parsimonious Mixtures of Skewed Bilinear Factor Analyzers) を提案し、混合特徴を推定するAECMアルゴリズムを提案した。

用途: スケーラブルな混合モデル
難易度: Hard
コスト: High

Verifying formulas for interventional distributions

指定された観察的式が特定の介入分布を特定することを検証することができることを提案、識別と異なる概念であることが確認。

機械学習教師あり学習音声

用途: 因果の検証
難易度: Hard
コスト: Medium

Visual Place Recognition Using Rate-Encoded Spiking Neural Networks with Discrete STDP Learning

Spiking Neural Networks (SNNs) trained through unsupervised Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP) have been

深層学習軽量化・量子化分類画像教師なし

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

githubGitHubあり2026-07-15

vowpal_wabbit — Vowpal Wabbit is a machine learning system which pushes the frontier of machine learning with techniques such as online, hashing, allreduce, reductions, learning2search, active, and interactive learning.

Vowpal Wabbitは、機械学習を進歩させるためのオンライン学習、ハッシュ、reduceなどの強力なアルゴリズムを含むシステムです。その結果、さまざまな問題に応じて、高品質な解決策を提供できます。

強化学習テキスト

用途: 強い機械学習アルゴリズムを実行し複雑な問題を解決するためのシステム
難易度: Easy
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-14

PolarBM: Complex-valued Boltzmann Machine for Modeling Audio Signals in Polar and Log-polar Coordinates

オーディオ信号を分析するために、complex-valuedのBoltzmann マシンの開発を発表。

機械学習教師あり学習音声

用途: オーディオ信号を分析する
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-14

A Better-than-$e^{1/e}$ Approximation Algorithm for Nash Social Welfare under Additive Valuations

We present an $(e^{1/e} - c)$-approximation algorithm for maximizing Nash social welfare under additive valuat

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-14

Cycles in Liquid Democracy: A Game-Theoretic Justification

代表権という概念は、政治や経済のシステムで重要である。デリゲーション、または代表権の授与、はさまざまなシステムに現れる。デリゲーションを安全かつ効率的かつ有効に運用するために、意思決定者はデリゲーションを設計する際に考慮

品質予測/異常検知強化学習

用途: 代表権の確保
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-13

Relaxing Faithfulness with Intervention-Only Causal Discovery

この研究では、因果関係を理解するためのツールを開発します。このツールを使用すると、観測可能なデータを使用して因果関係を理解できます。

用途: 因果関係を理解するためのツールを開発
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-13

ColossalAI — Making large AI models cheaper, faster and more accessible

ColossalAIは、より安く、速く、よりアクセスが容易な-large AIモデルの作成に適したフレームワークを提供します。

機械学習教師なし学習

用途: 分散型AIモデルのコスト削減
難易度: Easy
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-12

The Complexity of Computing Coarse Correlated Equilibria in Markov Games with a Single Controller

We study the complexity of computing stationary Markov coarse correlated equilibria (CCE) in discounted single

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-11

Optimal Subsidy Bounds for Goods and Chores: One Dollar Each Suffices

We study the fair allocation of $m$ indivisible items to $n$ agents with additive utilities. In our setting, e

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-11

Fair Division with Binary Valuations: Characterizations

We consider the fair allocation of indivisible goods with binary valuations. In this setting, the maximum Nash

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-11

awesome-nlp — :book: A curated list of resources dedicated to Natural Language Processing (NLP)

このリポジトリは自然言語処理(NLP)に関するリソースをまとめたものです。

用途: NLPリソースのまとめ
難易度: Easy
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-10

Adaptive Search in Collatz Exponent-Code Space via 2-adic and 3-adic Constraints

We study a symbolic search space for the Collatz conjecture based on finite exponent codes of the accelerated

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-10

A Symbolic Neural CPU for Quantization-Simulated Writeback and Interpretable Program Execution

Neural networks can learn algorithmic input-output mappings, but trusting a learned executor requires more tha

説明可能CPUで試しやすい深層学習Transformer強化学習

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Single-Entity Spiking Neuron Models: Survey

これは、単一のエンティティスパイクニューロンモデルの特徴と分類をまとめたものであるSingle-Entity Spiking Neuron Models: Surveyをまとめたもの。

用途: 神経システムのシミュレーション
難易度: Hard
コスト: Medium

Pure Nash Equilibria in Graphical Games of Bounded Width Revisited

We revisit the complexity of deciding whether a graphical game admits a pure Nash equilibrium (PNE) parameteri

強化学習テキスト

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Positional Determinacy with Colored Vertices: a 1-to-2-Player Lift

位置的決定性を保証するために、頂点を色付けした対称ゲームを研究した。その結果、ペアの色付けゲームの位置的決定性も保証されることがわかりました。

用途: 位相決定の問題
難易度: Hard
コスト: Medium

Stable Matchings with Minimum Utility Gap

安定マッチング問題では、エージェントが均等な利益を得られるようにマッチングを行う問題です。この問題を解くために、パートナーを2つ以上選択できるマッチングを取り巻く枠組みを提案し、2つのメートルを使用して利益の均衡度を評価

用途: 安定なマッチングプレイの問題
難易度: Hard
コスト: Medium

Simple Nash Equilibria for Qualitative Multiplayer Games

この研究では、確率的ゲーム理論の不完全情報の問題を調べました。不完全情報にはゲームの結果に関する不確実性があります。このような状況では、ゲーム理論者はゲームの結果を予測するために情報を取得することになります。

用途: ゲーム理論の不完全情報問題
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-07

Scalable Perturbation Learning for Online Self-Supervised Echo State Networks

自律システムは、タスクの解決に加えて、実世界の制約下

深層学習軽量化・量子化教師あり自己教師

用途: オンライン自己学習
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-07

cs-video-courses — List of Computer Science courses with video lectures.

このリポジトリはコンピュータサイエンスのビデオコースの一覧を提供しています。

機械学習教師あり学習動画

用途: 教育資源の共有
難易度: Easy
コスト: High

githubGitHubあり2026-07-07

Awesome-large-language-model-for-Prognostics-and-health-management — 用于预测性维护与健康管理的大型语言模型（故障诊断；寿命预测）

この論文では、予測性維护と健康管理のための大型言語モデルが使用されます。この modelは、故障診断や寿命予測などの問題を解決するように設計されています。

用途: 故障診断と寿命予測の問題を解決
難易度: Easy
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-06

faceswap — Deepfakes Software For All

faceswapは、Deepfakes技術を使用した画像合成ソフトウェアで、ディープフェイクを作ることができる。

用途: ディープフェイク
難易度: Easy
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-05

Mechanism Design for Locating a Bridge Between Regions with Prelocated Facilities

In many urban planning projects, social planners require the construction of a bridge to connect two regions s

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Local Synaptic Rules Can Implement a SIGReg Gradient Without Backpropagation

We prove that two canonical local synaptic learning rules, the potentiation arm of spike-timing-dependent plas

コンピュータビジョン動画認識教師あり自己教師

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

New bounds on randomized metric distortion of top-$k$ voting

We prove new upper and lower bounds on metric distortion for randomized social choice mechanisms. Under first-

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Random Serial Dictatorship is $\sqrt{2}$-Envy-Free

We analyze the house allocation problem, in which a set of agents must be matched to a set of objects for whic

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

A Tractable Continuous-Time Model for Designing Interventions for Time-Inconsistent Agents

Designing effective goals and rewards for time-inconsistent agents is a central problem in many long-term task

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-02

Electronic Bursting Neuron: design, equations and hardware implementation

SNNは、脳の行動を模倣するためのニューラルネットワークである。SNNの構築には、電子ニューロンを設計することが必要であり、その構築には、多くの方法が考えられていて、その構築は複雑で困難であり、実装も容易ではない。この研

用途: spiking-neuralネットワーク（SNN）
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-02

Facility Location Game with Envy Ratio

マックス方程式に基づく二階ロケーション問題の問題を解決するための、アプローチを提示しました。

用途: マックス方程式に基づく二階ロケーション問題
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-01

BFF: Simple explanations for complex phenomena

「計算的生命」論文は、ペアが相互作用する複雑なシステムにおいて、自己複製体を容易に発見できることを示しました。ここでは、逆説的には、単純な遺伝子突然変異ウォークを用いた自己複製体の検出に新しいアプローチを提案し、この方法

深層学習検出

用途: 自己複製体の検出
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivGitHubあり2026-07-01

Towards Learning Representations of Policies in Two-Player Zero-Sum Imperfect-Information Games

このアプローチでは、ゼロサムゲームのポリシー表現学習を取り上げ、ポリシー表現を生成し、評価する方法を提案しています。

深層学習Transformer教師あり自己教師

用途: ゼロサムゲームのポリシー表現学習
難易度: Easy
コスト: Low

arxivPaper only2026-07-01

Multiwinner Voting with Spatial Preferences under Incomplete Information

この研究では、多くの候補者を持つ投票問題を研究します。投票者は複数の候補者を支持し、評価を評価したり、拒否したりすることができます。この研究では、投票に公平性を考慮する方法を提案します。

用途: 多くの候補者の投票法
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-01

Which Voting Rules Are More Resilient to Coalitional Manipulation?

この研究では、多くの候補者の投票法の持続可能性を研究します。投票法は、投票者が投票を操作することを防ぐことができます。この研究では、投票法の持続可能性を評価します。

用途: 多くの候補者の投票法の持続可能性
難易度: Hard
コスト: Medium

Evaluation of Population Initialization Methods for Genetic Programming-based Symbolic Regression

We analyze the effect of optimizing the initial population of genetic programming (GP) for symbolic regression

機械学習教師あり学習生成回帰

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Medium

自然言語処理ファインチューニング分類埋め込み強化学習

Diffusing Blame: Task-Dependent Credit Assignment in Biologically Plausible Dual-Stream Networks

Biological neural circuits obey Dale's principle: each neuron's synapses are uniformly excitatory or inhibitor

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

Knowing Who, Not How Much: Learning-Augmented Mechanisms for Consumer Utility Maximization

個人の価値を尊重するためのメカニズム設計の研究。個人の価値とメカニズム設計の関係を考察し、個人の意思決定を援助するためのメカニズムを設計する。

用途: 個人の意思決定を援助するためのメカニズム設計の研究
難易度: Hard
コスト: Medium

Learning Fair Allocation of Indivisible Items from Limited Feedback

個人の価値を尊重するためのアイテムの分配を決定するアルゴリズム。この研究では、個人のアイテムの価値を尊重するための分配を決定するアルゴリズムを開発する。

用途: 個人の価値を尊重するためのアイテムの分配を決定するアルゴリズム
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-06-30

AirSim — Open source simulator for autonomous vehicles built on Unreal Engine / Unity, from Microsoft AI & Research

Microsoftにより開発されたオープンソースのシミュレータ、AirSimはリアルテンポでの自動運転車の動作をシミュレートすることができます。

用途: 自動運転車のシミュレーション
難易度: Easy
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-29

Robust Strategic Classification under Decision-Dependent Cost Uncertainty

Humans facing algorithmic decision systems have been found to ``game'' them by altering their input data (at a

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-06-28

Supervised Hebbian learning in Deep Counterstream Associative Networks

Modern machine learning applications employ deep neural networks training with the error backpropagation algor

深層学習Transformer分類

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-06-28

Travel-Oriented Reasoning Large Language Model via Domain-Specific Knowledge Graphs

Large language models (LLMs) demonstrate broad reasoning abilities but struggle with accuracy and reliability

自然言語処理大規模言語モデルテキスト

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-06-27

Reaching as Cheap as Possible in 1-clock Robust Weighted Timed Games

The value problem for 2-player games on graph generally consists in determining the minimal value Min can ensu

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-26

Non-Linear Strategic Classification Made Practical

Algorithmic developments in Strategic Classification have been mostly limited to linear classifiers in setting

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-06-26

GTI-mSEMP Framework : A Proposed Framework to Simulate Malware Propagation with Inclusion of Attacker-Defender Strategy

マルウェアの感染は、ネットワーク全体に広がる可能性があります。既存のモデルの場合、脅威に対する防御戦略は静的なパラメータとして扱われますが、実際には攻撃方策と防御方策の間の競合関係に依存します。このため、ゲーム理論を用い

センサ/時系列強化学習

用途: マルウェアの感染をシミュレーションし、防御戦略を提案する
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-25

Almost EFX in Hypergraphs

この研究では、個々の価値に基づいて分割可能な財を分配する方法を提案している。この分配方法は、個々の価値を考慮しながら、効率的な分配を目指している。

用途: 分割可能な財の分配
難易度: Hard
コスト: Medium

Hotelling-Downs with Facility Synergy: The Mall Effect

このプロジェクトでは、複数のステイションに対応するマルチステイションのエンドポイントの最適配置を探します。

用途: 位置付けるためのマルチステイションのエンドポイントの最適配置の開発
難易度: Hard
コスト: Medium

How to program a never-losing chess engine

This article proposes a model, based on graph theory, to represent a variety of two-player games of perfect in

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Strict Fairness at What Cost? Envy-Free Contracts with Subsidies

共同契約設計は、代理人が複数のタスクを、代理人に分配するという点で重要です。

用途: 共同契約設計における偏りのなく、公平な契約の設計の研究
難易度: Hard
コスト: Medium

Decidability and Undecidability Results for LIA-Definable Impartial Combinatorial Games

この研究では、非決定主義的ゲームの可解性と不可解性に関する定量的な結果を示します。

用途: 有界可能性に関する線形整数方程式の定義を持つ非決定主義的ゲームの可解性と不可解性の研究
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-22

It's Much Easier for Neural Networks to learn Game of Life Dynamics with the Right Activation Function: Polynomial Kolmogorov-Arnold Networks

ゲームオブライフの動態を学習する方法を調べ、特定の活性関数を使用することで、より効果的に学習できることがわかりました。

説明可能深層学習

用途: ゲームオブライフの動態学習
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-22

Rationalizing collective revealed preferences with an application in fair resource allocation

This paper presents a revealed preference approach for rationalizing collective consumption behavior. We intro

説明可能強化学習

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-21

A Note on Learnable Nash Equilibrium

A Nash equilibrium is learnable if there exists a myopic adjustment dynamic for which it is asymptotically sta

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-20

Gradient-Descent Steps to Success over Mean Accuracy: A Paradigm Shift for ML

Traditional evaluation of machine learning (ML) models typically focuses on achieving the maximum possible acc

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-06-20

Evolutional Math: Cross-Validated Island-Model Genetic Programming for Interpretable Symbolic Regression on Small, Wide Datasets

Symbolic regression via genetic programming routinely fails on small, wide datasets - a regime common in clini

説明可能品質予測/異常検知機械学習教師あり学習生成回帰

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-06-16

An Optimization Framework for Automated Assessment of Biological Plausibility of Spiking Neurons

この論文では、スパイクニューロンの生物学的合理性を評価するためのオプティマイズフレームワークを提案します。このフレームワークは、Izhikevichの生物学的合理性の定義に基づいており、スパイクニューロンをモデル化するた

機械学習教師あり学習分類テキスト

用途: スパイクニューロンの生物学的合理性を評価するためのオプティマイズフレームワークの開発
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-06-12

Test-Time Adaptation of Spiking Neural Networks for Intracortical Neural Decoding using Membrane Potential Alignment

Intracortical brain-computer interfaces suffer from day-to-day neural signal shifts that degrade pretrained de

深層学習RNN / LSTM教師なし

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

huggingfaceHugging Faceあり2026-05-19

DataPrep-Bench: Benchmarking LLMs as Training Data Preparators

The quality of training data fundamentally determines the capabilities of large language models (LLMs), yet no

品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデルテキスト

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Easy
コスト: High