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2022–2026 LIVE
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。
- Learning Unanimously Acceptable Lotteries via Queries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning Unmasking Policies for Diffusion Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning What to Generate: A Reinforcement Learning-based Closed-Loop Augmentation Framework for Person Re-identification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning When to Act or Refuse: Guarding Agentic Reasoning Models for Safe Multi-Step Tool Use
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning When to Attend: Conditional Memory Access for Long-Context LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning a Generative Meta-Model of LLM Activations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning a Zeroth-Order Optimizer for Fine-Tuning LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning from Comparison: Constrained Projection Policy Optimization for Pareto-Front Improvement
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning from Fine-Grained Visual Discrepancies: Mitigating Multimodal Hallucinations via In-Context Visual Contrastive Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning in Bayesian Stackelberg Games With Unknown Follower's Types
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning in Structured Stackelberg Games
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning in the Fisher Subspace: A Guided Initialization for LoRA Fine-Tuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning syntax without semantics: Disentangled tiny language models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning the Best Under Constraints: A Duality-Based Framework
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning the ESG Geometry with Domain Aware Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning the Interaction Prior for Protein-Protein Interaction Prediction: A Model-Agnostic Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning the Minimum Action Distance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning the Neighborhood: Contrast-Free Multimodal Self-Supervised Molecular Graph Pretraining
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Approximate Uniform Facility Location via Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Bet for Horizon-Aware Anytime-Valid Testing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Correct: Reinforcement Learning for Multi-Attempt Chain-of-Thought
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Decode Against Compositional Hallucination in Video Multimodal Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Discover at Test Time
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Emulate Chaos: Adversarial Optimal Transport Regularization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Evict from Key-Value Cache
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Execute Graph Algorithms Exactly with Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Explore: Scaling Agentic Reasoning via Exploration-Aware Policy Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Extrapolate to New Tasks: A Relational Approach to Task Extrapolation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Label: A Reinforced Self-Evolving Framework for Semi-supervised Referring Expression Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Memorize with Attributive and Associative Memory for Online Test-Time Adaptation of Vision-Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Move Before Learning to Do: Task-Agnostic pretraining for VLAs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Perceive the World Through Control: Empowerment-Based Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Rank by Directly Optimizing Full-Order Probabilities
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Rank from Incomplete Rankings
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Reason for Factuality
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Reconfigure: Configuration-Control Co-optimization of Reconfigurable Robots for Heterogeneous Locomotion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Refine: Spectral-Decoupled Iterative Refinement Framework for Precipitation Nowcasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Remember, Learn, and Forget in Attention-Based Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Route Languages for Multilingual Policy Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Search and Searching to Learn for Generalization in Planning
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- Learning to Self-Verify Makes Language Models Better Reasoners
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- Learning to Share: Selective Memory for Efficient Parallel Agentic Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Theorize the World from Observation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Think in Physics: Breaking Shortcut Learning in Scientific Diffusion via Representation Alignment
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Watch: Active Video Anomaly Understanding via Interleaved Policy Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning to Watermark in the Latent Space of Generative Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning with Admissibility: Robust Fuzzy Hashing for Cross-Modal Retrieval with Noisy Labels
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning, Solving and Optimizing PDEs with TensorGalerkin: an efficient high-performance Galerkin assembly algorithm
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning-Augmented Online Covering Problems
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- Learning-Augmented Online Minimization with Dual Predictions
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- Learning-Augmented Scalable Linear Assignment Problem Optimization via Neural Dual Warm-Starts
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- Learning-Guided Integration Contours Construction for Fast Large-Scale Generalized Eigensolvers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Learning-To-Measure: In-Context Active Feature Acquisition
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- Learning-augmented Rent-or-Buy with a Sample
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- Learning-to-Optimize via Deep Unfolded Flows
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- Least-Loaded Expert Parallelism: Load Balancing An Imbalanced Mixture-of-Experts
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- Left–Right Symmetry Breaking in CLIP-Style Vision-Language Models Trained on Synthetic Spatial-Relation Data
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- Length Generalization Bounds for Transformers
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- Less Data, Faster Training: repeating smaller datasets speeds up learning via sampling biases
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- Less Diverse, Less Safe: The Indirect But Pervasive Risk of Test-Time Scaling in Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Less Is More in Federated Continual Learning: RieSelect for Conflict-Aware Layer Selection in LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Less Is More: Elevating RAG via Performance-Driven Context Compression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Less Is More: Fast and Accurate Reasoning with Cross-Head Unified Sparse Attention
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- Less Precise Can Be More Reliable: A Systematic Evaluation of Quantization’s Impact on VLMs Beyond Accuracy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Less Token, More Signal: MoE Expert Pruning via Critical Token Selection
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- Less is Enough: Synthesizing Diverse Data in Feature Space of LLMs
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- Less is More: Geometric Unlearning for LLMs with Minimal Data Disclosure
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- Let EEG Models Learn EEG
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- Let Language Constrain Geometry: Vision–Language Models as Semantic and Spatial Critics for 3D Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Let the Prototype Guide You: Robust Aggregation of Sparse Multi-Class Annotations via Annotator Prototype Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Letting Trajectories Spread: Quality-Preserving Control for Diverse Flow Matching
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- Leveraging Evidence Priors for Robust Prompt Learning under Noisy Supervision in Vision-Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Leveraging Gauge Freedom for Learning Non-Gradient Population Dynamics of Stochastic Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Leveraging Lineage Barcodes as Natural Augmentations for Contrastive Learning of Cell Fate in scRNA-seq Data
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- Leveraging Machine Unlearning for Cost-Efficient Preference Alignment
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- LiME: Lightweight Mixture of Experts for Efficient Multimodal Multi-task Learning
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- LiMuon: Light and Fast Muon Optimizer for Large Models
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- Lie-Algebraic Acceleration of Neural Koopman Dynamics
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- LieStoNet: Learning Lie Symmetries from Spatiotemporal Data for Stochastic Dynamical Systems
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- LieWarper: Geometry-Aware Motion Transfer via Lie Algebra
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- LiftQuant: Continuous Bit-Width Control for Pareto-Optimal LLM Deployment
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- Lifting Traces to Logic: Programmatic Skill Induction with Neuro-Symbolic Learning for Long-Horizon Agentic Tasks
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- Light Forcing: Accelerating Autoregressive Video Diffusion via Sparse Attention
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- Light Up Your Face: A Physically Consistent Dataset and Diffusion Model for Face Fill-Light Enhancement
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- LightAVSeg: Lightweight Audio-Visual Segmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- LightWM: Training-Free Hierarchical Working Memory for Small Language Model Agents
日本大学: 関与なし（対象大学）
- LightningRL: Breaking the Accuracy–Parallelism Trade-off of Block-wise dLLMs via Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Lightweight Federated Incremental Learning via Decoupled Replay
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Lightweight and Interpretable Transformer via Unrolling of Mixed Graph Algorithms for Traffic Forecast
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Likelihood Matching for Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Likelihood over Estimation: Robust Quadratic Discriminant Analysis for Heavy-Tailed Distributions with Theory and Evidence
日本大学: 関与なし（対象大学）
- LimiX-2M: Mitigating Low-Rank Collapse and Attention Bottlenecks in Tabular Foundation Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- LineageFlow: Flow Matching for High-Fidelity Family-Aware Protein Sequence Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linear Bandits beyond Inner Product Spaces, the case of Bandit Optimal Transport
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linear Causal Representation Learning by Topological Ordering, Pruning, and Disentanglement
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linear Ensembles Wash Away Watermarks: On the Fragility of Distributional Perturbations in LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linear Regression with Unknown Truncation Beyond Gaussian Features
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linear-Core Surrogates: Smooth Loss Functions with Linear Rates for Classification and Structured Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linearizing Vision Transformer with Test-Time Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Linguistic Nepotism: Trading-off Quality for Language Preference in Multilingual RAG
日本大学: 関与なし（対象大学）