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2026 · 6,341 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。
- CrispEdit: Low-Curvature Projections for Scalable Non-Destructive LLM Editing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Criterion-Conditional In-Context Learning: Evaluating Criterion-Shift Adaptation in Vision-Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CriticalKV: Optimizing KV Cache Eviction from an Output Perturbation Perspective
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Critique-Guided Distillation for Robust Reasoning via Refinement
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Chirality Generalization by Axial Vectors for Hetero-Chiral Protein-Peptide Interaction Design
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Embodiment Robot Foundation World Models with Latent Actions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Modal Knowledge Distillation without Paired Data: Theoretical Foundation and Algorithm
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Modal Semantic Decoupling and Transfer for Text-to-Visible-Infrared Person Re-Identification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Subject Modeling for Widefield Calcium Imaging via Atlas-Aligned Spatiotemporal Tokenization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Tactile Sensor Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-View Lewis Weight Fusion Empowering Exemplar Replay for Federated Class-Incremental Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-task Calibration for Asynchronous Federated Continual Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CrossQ: Task-Aligned Cross-Token Conditional Quantization for Late Interaction Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Crowd4D: Scene-Aware Monocular 4D Crowd Reconstruction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CryoACE: An Atom-centric Framework for Accurate and Automated Model Building in Cryo-EM
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Curated Synthetic Data Doesn’t Have to Collapse: A Theoretical Study of Generative Retraining with Pluralistic Preferences
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Curating the Future: A Scalable Recipe for Training Open-Ended Forecasters
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cure-SFT: Diagnostic-Guided Data Curation for Instruction Tuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Curriculum Reinforcement Learning for Black-Box Prompt Tuning via Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Curriculum-Guided Layer Scaling for Language Model Pretraining
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CurvZO: Adaptive Curvature-Guided Sparse Zeroth-Order Optimization for Efficient LLM Fine-Tuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cutting LLM Evaluation Costs with SySRs: A Bandit Algorithm That Provably Exploits Model Similarity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CyberGym-E2E: Scalable Real-World Benchmark for AI Agents' End-to-End Cybersecurity Capabilities
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CyberJurors: A Multi-Agent Simulation Task for E-Commerce Disputes Verdict
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cycle-of-Science: Reliable Reasoning through Counterfactual Verification for Agent Decision Making
日本大学: 関与なし（対象大学）
- D$^2$O: A Dual Debiasing Operator for Training-Free Test-Time Adaptation of Vision–Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- D$^3$: Dynamic Directional Graph-Constrained Data Scheduling for LLM Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- D-ARL: A Distribution-Matched Asynchronous Reinforcement Learning Framework for Language Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- D-CORE: Incentivizing Task Decomposition in Large Reasoning Models for Complex Tool Use
日本大学: 関与なし（対象大学）
- D-FUSEr: Diverse Failure, Unified Success via Error-Distribution Shaping in LLM Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- D-Judge: Disrupting Multi-Turn Jailbreaks using Semantics-Preserving Output Rewriting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DADP: Domain Adaptive Diffusion Policy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAG-MoE: From Simple Mixture to Structural Aggregation in Mixture-of-Experts
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAG: A Dual Correlation Network for Time Series Forecasting with Exogenous Variables
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAISI: Data Assimilation with Inverse Sampling using Stochastic Interpolants
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAL: A Practical Prior-Free Black-Box Framework for Piecewise Stationary Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DANCE: Dynamic, Available, Neighbor-gated Condensation for Federated Text-Attributed Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAPD: Dependency-Aware Parallel Decoding via Attention for Diffusion LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DARC: Disagreement-Aware Alignment via Risk-Constrained Decoding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DART: Distribution-Aware Adaptive Relational Transfer for Adversarial Attacks against Closed-Source MLLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DARTS: Distribution-Aware Active Rollout Trajectory Shaping for Accelerating LLM Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DASH: Faster Shampoo via Batched Block Preconditioning and Efficient Inverse-Root Solvers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAVE: Distribution-aware Attribution via ViT Gradient Decomposition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DB-KSVD: Scalable Alternating Optimization for Disentangling High-Dimensional Embedding Spaces
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DC-LA: Difference-of-Convex Langevin Algorithm
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DC-Leap: Training-Free Acceleration of dLLMs via Draft-Guided Contiguous Leaping Decoding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DC-W2S: Dual-Consensus Weak-to-Strong Training for Reliable Process Reward Modeling in Biological Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DDGA: Dirichlet Distributional Gradient Aggregation for Transferable Vision-Language Adversarial Attacks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DDIM Inversion as a Perturbation Amplifier: Breaking Mimicry Protection via Reconstruction Error Minimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DDP-WM: Disentangled Dynamics Prediction for Efficient World Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DDSVM: A Differentiable Framework for Deep Support Vector Machines with Iterative Geometry-Aware Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DECO: Decoupled Multimodal Diffusion Transformer for Bimanual Dexterous Manipulation with a Plugin Tactile Adapter
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DECOR: Learning to Decompose and Collaborate in Deep Search via Multi-Agent Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DEER: A Benchmark for Evaluating Deep Research Agents on Expert Report Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DEGAP: Dynamic Entropy-Guided Attention Perturbation for Contrastive Decoding in Large Vision-Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DELTA4: Sparse Matrix-Vector Multiplication for Low Sparsity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DF-ExpEnse: Diffusion Filtered Exploration for Sample Efficient Finetuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DF-LoGiT: Data-Free Logic-Gated Backdoor Attacks in Vision Transformers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DFSAttn: Dynamic Fine-grained Sparse Attention for Efficient Video Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DFlash: Block Diffusion for Flash Speculative Decoding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DGG-HMR: Multi-Person Human Mesh Recovery with Depth-Guided Geometric Anchoring
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DGS-Net: Distillation-Guided Gradient Surgery for CLIP Fine-Tuning in AI-Generated Image Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DISCO: Mitigating Bias in Deep Learning with Conditional Distance Correlation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DISSOLVR: An Interpretable and Fast Framework for Aqueous and Organic Solubility Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DITING: A Weak Degradation Listener for Battery Lifetime Early Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DITRON: Distributed Multi-level Tiling Compiler for Parallel Tensor Programs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DIVA: Harnessing the Representation Divergence in Unified Multimodal Models for Mutual Reinforcement
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DIVE: Scaling Diversity in Agentic Task Synthesis for Generalizable Tool Use
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DIVER: Diving Deeper into Distilled Data via Expressive Semantic Recovery
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DIYHealth Suite: Dataset, Model, and Benchmark for Health Management at Home
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DLEBench: Evaluating Small-scale Object Editing Ability for Instruction-based Image Editing Model
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DLLMQuant: A Post-Training Quantization Framework Tailored for Diffusion-Based Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DLM-Scope: Mechanistic Interpretability of Diffusion Language Models via Sparse Autoencoders
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- DLM: Unified Decision Language Models for Offline Multi-Agent Sequential Decision Making
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DLO-Lab: Benchmarking Deformable Linear Object Manipulations with Differentiable Physics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DMCO: Budget-Aware Co-Optimization of Data Cleaning and AutoML
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DNA: Uncovering Universal Latent Forgery Knowledge
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DNACHUNKER: Learnable Tokenization for DNA Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DOCKSMITH: Scaling Reliable Coding Environments via an Agentic Docker Builder
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DOT-MoE: Differentiable Optimal Transport for MoEfication
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DOUBT: Decoupled Object-level Understanding and Bridging via vMF-based Trustworthiness for Hallucination Detection in MLLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DP-KFC: Data-Free Preconditioning for Privacy-Preserving Deep Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DPO Unchained: Your Training Algorithm is Secretly Disentangled in Human Choice Theory (and Its Loss' Convexity is Dispensable)
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DPsurv: Dual-Prototype Evidential Fusion for Uncertainty-Aware and Interpretable Whole Slide Image Survival Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DR Tulu: Reinforcement Learning with Evolving Rubrics for Deep Research
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DR$^2$Seg: Decomposed Two-Stage Rollouts for Efficient Reasoning Segmentation in Multimodal Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DR-MMSearchAgent: Deepening Reasoning in Multimodal Search Agents
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DREAM-R: Multimodal Speculative Reasoning with RL-Based Refined Drafting, Precise Verification, and Fully Parallel Execution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DREAM: A Unified Framework for Drift-Corrected Federated Multi-Objective Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DREAM: Dual-Standard Semantic Homogeneity with Dynamic Optimization for Graph Learning with Label Noise
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DRFusion: Drift-Resilient Temporally Consistent Infrared–Visible Video Fusion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DRIFT-BENCH: Diagnosing CoopeRative Breakdowns in LLM Agents under Input Faults via Multi-Turn Interaction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DRIFT: Decoupled Rollouts and Importance-Weighted Fine-Tuning for Efficient Multi-Turn Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DRIVE: Best Data Scheduling Practices for Reinforcement Learning with Verifiable Reward in Competitive Code Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DRIVE: Distributional and Retrieval-Augmented Bidding with Value Evaluation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DRL-STAF: A Deep Reinforcement Learning Framework for State-Aware Forecasting of Complex Multivariate Hidden Markov Processes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DRPBench: Evaluating LLMs in Concurrent Code Comprehension via Fine-grained Data Race Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DSB: Dynamic Sliding Block Scheduling for Diffusion LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DSENet: A Novel Dual-Stream Enhancement Network for Multi-Scale Non-Stationary Time Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DSGCR: Decomposed Spectral Geometry-Aware Cross-Modal Semantic Representation for 3D Visual Grounding
日本大学: 関与なし（対象大学）