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2022–2026 LIVE
2026 · 2,222 papers
このEditionに反映済みのmain full research papersのみ掲載しています。著者リンクは日本の大学への著者別所属根拠がある場合に限ります。
- XY-Tokenizer: Mitigating the Semantic-Acoustic Conflict in Low-Bitrate Speech Codecs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- XtraGPT: Context-Aware and Controllable Academic Paper Revision via Human-AI Collaboration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- YIELD: A Large-Scale Dataset and Evaluation Framework for Information Elicitation Agents
日本大学: 関与なし（対象大学）
- You Can Have a Second Chance: Unbiased and Multi-bit Watermarking for Diffusion Language Models with Regret-based Remasking
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Your Inference Request Will Become a Black Box: Confidential Inference for Cloud-based Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Your Reasoning Benchmark May Not Test Reasoning: Revealing Perception Bottleneck in Abstract Reasoning Benchmarks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Your Reasoning Model Knows What Counts: Self-Guided Chain-of-Thought Pruning for Efficient Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Your Reasoning Model is Secretly a Reward Model - Optimization-Free Verification from Experience
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Your Students Don’t Use LLMs Like You Wish They Did
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ZARA: Training-Free Motion Time-Series Reasoning via Evidence-Grounded LLM Agents
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Zero-Shot Detection of LLM-Generated Text using Temperature Sensitivity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Zero-Shot Multimodal Retrieval with Multi-Scale Contextual Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Zero-shot Jianzi Recognition as Structured Visual Information Extraction in Open Compositional Symbolic Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Zero-shot Large Language Models for Automatic Readability Assessment
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ZoomR: Memory Efficient Reasoning through Multi-Granularity Key Value Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- arXiv2Table: Toward Realistic Benchmarking and Evaluation for LLM-Based Literature-Review Table Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- d-TreeRPO: Towards More Reliable Policy Optimization for Diffusion Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- emg2speech: synthesizing speech from electromyography using self-supervised speech models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- iTAG: Inverse Design for Natural Text Generation with Accurate Causal Graph Annotations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- rSIM: Incentivizing Reasoning Capabilities of LLMs via Reinforced Strategy Injection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- v-HUB: A Benchmark for Video Humor Understanding from Vision and Sound
日本大学: 関与なし（対象大学）
- “I See What You Did There”: Can Large Vision-Language Models Understand Multimodal Puns?
日本大学: 関与なし（対象大学）