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2022–2026 LIVE
2026 · 6,341 papers
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- Faithful Mobile GUI Agents with Guided Advantage Estimator
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Faithful Relational Reasoning with Region-based Embeddings: Expressivity of Convex Coordinate-wise Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FakeWorld 1.0: An Omni-modal Benchmark for Fake Media and Content
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fantastic Reasoning Behaviors and Where to Find Them: Unsupervised Discovery of the Reasoning Process
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Byte Latent Transformer
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Estimation for Forest Matrix of Signed Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast KV Compaction via Attention Matching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Mixing Steady-State Control in Markov Decision Processes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Mixture of Curvature-Aware Experts for Diverse and Dynamic Graph Topologies
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Non-Episodic Finite-Horizon RL with K-Step Lookahead Thresholding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Reconstruction of Mixtures of Bernoulli Product Distributions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Spectrally Sparse Signal Reconstruction via Jacobi-Preconditioned Gradient Descent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast and Accurate Causal Parallel Decoding using Jacobi Forcing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast and Expressive Multi-Byte Prediction with Probabilistic Circuits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast and Highly Expressive Policy Learning for Offline Reinforcement Learning via Bootstrapped Flow Q-Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast and Near-Optimal Algorithms for Private Hypothesis Selection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast and Scalable Analytical Diffusion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast k-means Seeding Under The Manifold Hypothesis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast kernel methods: Sobolev, physics-informed, and additive models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast-SAM3D: 3Dfy Anything in Images but Faster
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FastSESR: Fast Scene-level Explicit Surface Reconstruction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Faster Activation Functions at the Edge for Post-Training Speedups
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Faster Query-Key Learning Sharpens Attention in Self-Attention Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Faster Than Flash: Exploiting Attention Sparsity for Efficient Long-Context Decoding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FasterVAR: Plug-and-Play Acceleration for Visual Autoregressive Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Faults in Our Formal Benchmarking: Dataset Defects and Evaluation Failures in Lean Theorem Proving
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FeRA: Frequency-Energy Constrained Routing for Effective Diffusion Adaptation Fine-Tuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feasible Fusion: Constrained Joint Estimation under Structural Non-Overlap
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feature Bagging Provides Stability
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feature Collapse Under Corruption: An Entropy Perspective on Robust Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feature Resemblance: Towards a Theoretical Understanding of Analogical Reasoning in Transformers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feature-Aware (Hyper)graph Generation via Next-Scale Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedARC: Anchor-Guided Residual Compensation for Data and Model Heterogeneous Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedCDWA: Decoupled Federated Prototype Distillation with Hierarchical Wasserstein Aggregation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedEBA+: Towards Fair and Effective Federated Learning via Entropy-Based Model
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedEMoE: Improving Personalization on Heterogeneous Federated Learning via Elastic Mixture of Experts Architecture
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedFit: Federated Dynamic Sparse Training via Fisher Information scoring
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedGain: Toward Negative-Gain-Free Client Collaboration in Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedHPro: Federated Hyper-Prototype Learning via Gradient Matching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedHera: Towards Drift-Resilient Federated Fine-tuning with Heterogeneous Resources
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedPAT: Federated Test-Time Adaptation via Prototype Affinity Topology
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- FedPDG: Prediction Discrepancy–Guided Data Generation for Heterogeneous Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedPissa: Towards Federated Personalized Adaptation of Foundation Models via LoRA Subspace Mapping
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedQueue: Queue-Aware Federated Learning for Cross-Facility HPC Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedRGL: Robust Federated Graph Learning under Label Noise
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedReLa: Imbalanced Federated Learning via Re-Labeling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedRot-LoRA: Mitigating Rotational Misalignment in Federated LoRA
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedSDR: Federated Self-Distillation with Rectification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedSSM: State Space Model-based Proactive Inference for Heterogeneous Multimodal Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedScar: Correcting Geometric Bias for Flatness-Consistent Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedTreeLoRA: Reconciling Statistical and Functional Heterogeneity in Federated LoRA Fine-Tuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedUSD: Unbiased Synthetic Data for Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedVeer: Self-Adaptive Skew Estimation for Robust Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Bilevel Performative Prediction
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- Federated Causal Inference on Multi-Site Observational Data via Propensity Score Aggregation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Data and Feature Selection by Generalized CUR Decomposition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Distillation for Whole Slide Image via Gaussian-Mixture Feature Alignment and Curriculum Integration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Graph Learning via Structure-Aware Fusion Using a Kalman Framework with Learnable Dynamics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Learning with Unlabeled Clients: Personalization Can Happen in Low Dimensions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Manifold Learning (FML): Tackling Domain Heterogeneity with Structural Knowledge Transfer
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Multi-view Clustering for Remote Sensing Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Sketching LoRA: A Flexible Framework for Heterogeneous Collaborative Fine-Tuning of LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Variational Preference Alignment with Gumbel-Softmax Prior for Personalized User Preferences
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feedback Control for Multi-Objective Graph Self-Supervision
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Few-Shot Design Optimization by Exploiting Auxiliary Information
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- FiGuRO: Intrinsic Dimension Estimation for Multi-Modal Data
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- FiRE: Fine-grained Ranking Evaluation for Machine Translation
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- FiSeR: Fine-Grained Source Representations for Cross-Domain AI Image Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FiX: Introducing Fine-grained Forget Gate into Softmax Attention
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Find, Fix, Reason: Context Repair for Video Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finding Differentially Private Second Order Stationary Points in Stochastic Minimax Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finding DoRI: Discovery of Retained Images in Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finding Most Influential Sets
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finding Stationary Points by Comparisons
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finding the Correct Visual Evidence Without Forgetting: Mitigating Hallucination in LVLMs via Inter-Layer Visual Attention Discrepancy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finding the Minimal Parameter Budget for Implicit Reasoning: A Data Complexity Driven Scaling Law for Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-Tune Once, Reuse Across Models: Bayesian Task-Update Factors and Approximations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-Tuning Masked Diffusion for Provable Self-Correction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-Tuning Without Forgetting In-Context Learning: A Theoretical Analysis of Linear Attention Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-Tuning of Transformer models with Frames
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-grained Analysis of Brain-LLM Alignment through Input Attribution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-to-Coarse Fairness-Informed Multi-View Clustering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fingerprinting Pre-trained Encoders under Arbitrary Downstream Fine-Tuning via Adversarial Shifting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finite and Corruption-Robust Regret Bounds in Online Inverse Linear Optimization under M-Convex Action Sets
- Finite-Width Neural Tangent Kernels from Feynman Diagrams
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- Finite-time Convergence Analysis of Actor-Critic with Evolving Reward
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fisher-Preserving Guidance: Training-Free Manifold Constraints for Safe Diffusion Control
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fix Before Search: Benchmarking Agentic Visual Query Pre-processing in Multimodal Retrieval-augmented Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fix the Loss, Not the Radius: Rethinking the Adversarial Perturbation of Sharpness-Aware Minimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fix the Mind, Not the Move: Interpretable AI Assistance via Knowledge-Gap Localization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fixed Aggregation Features Can Rival GNNs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fixed Budget is No Harder Than Fixed Confidence in Best-Arm Identification up to Logarithmic Factors
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Flash-GRPO: Efficient Alignment for Video Diffusion via One-Step Policy Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Flash-VAED: Plug-and-Play VAE Decoders for Efficient Video Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlashBlock: Attention Caching for Efficient Long-Context Block Diffusion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlashOptim: Memory Efficient Optimizers for Large-Scale Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlashSinkhorn: IO-Aware Entropic Optimal Transport on GPU
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlashSketch: Sketch-Kernel Co-Design for Fast Sparse Sketching on GPUs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Flat Minima and Generalization: Insights from Stochastic Convex Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlatLab: A Unified Methodology Framework and Simulation-Based Benchmark for Robotic Manipulation of Flat Objects
日本大学: 関与なし（対象大学）