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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。
- Black-Box Combinatorial Optimization with Order-Invariant Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Black-Box Detection of LLM-Generated Text Using Generalized Jensen Shannon Divergence
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Blending Neural Control Density Functions for Stabilization and Safety
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Blending Supervised and Reinforcement Fine-Tuning with Prefix Sampling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Block Rotation is All You Need for MXFP4 Quantization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Block-wise Codeword Embedding for Reliable Multi-bit Text Watermarking
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Blocking the Leakage: Manifold-Aware Gradient Projection for Long-Horizon Test-Time Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- BlueCodeAgent: A Blue Teaming Agent Powered by Automated Red Teaming for CodeGen AI
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Boost the Identity-Preserving Embedding for Consistent Visual Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Boosting CVaR Policy Optimization with Quantile Gradients
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Boosting Monocular Metric Depth Estimation via Bokeh Rendering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Boosting World Models Learning via Latent-Space Value Alignment
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bootstrapped Exploration with Causal Reasoning: A Training Paradigm for Adaptive Forecasting Agent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Both Semantics and Reconstruction Matter: Making Representation Encoders Ready for Text-to-Image Generation and Editing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bottleneck Communication Delay Minimization for Communication-Efficient Decentralized Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bottleneck-Guided Spectral Subgoals For Offline Goal-Conditioned RL
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Boundary Embedding Shaping with Adaptive Contrastive Learning for Graph Structural Disentanglement
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bounded Hyperbolic Tangent: A Stable and Efficient Alternative to Pre-Layer Normalization in Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Box Thirding: Anytime Best Arm Identification under Insufficient Sampling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Brain Networks Should Be Learned, Not Constructed
日本大学: 関与なし（対象大学）
- BrainJanus: A Unified Model for Understanding and Generation across Brain, Vision, and Language
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Branch Scaling Manifests as Implicit Architectural Regularization for Improving Generalization in Overparameterized ResNets
日本大学: 京都大学
- Branching Diffusion for Point Processes in Time and Space
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Break the Block: Dynamic-size Reasoning Blocks for Diffusion Large Language Models via Monotonic Entropy Descent with Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking Dual Bottlenecks: Evolving Unified Multimodal Models into Self-Adaptive Interleaved Visual Reasoners
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking Manifold Continuity: Vector Quantized Modeling for Real-Centric Deepfake Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking Multi-Task Curse: Reward-Weighted Evolution for Black-Box Many-Task Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Block: Preserving Data Continuity to Train Superior SAEs for Instruct Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Capacity Bottleneck in Model-Heterogeneous Federated Learning via Gradual Model Restoration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Computational Barrier: Provably Efficient Actor–Critic for Low-Rank MDPs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Echo Chamber: A Dynamic Ensemble Pruning Perspective on MoE
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Exploration Bottleneck: Rubric-Scaffolded Reinforcement Learning for Open-Ended LLM Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Factorization Barrier in Diffusion Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Lock-in: Diversifying Text-to-Image Generation via Representation Modulation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Reference Bottleneck via Learning to Rewrite Conversational Queries without Gold Reference Passages
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Reversal Curse in Autoregressive Language Models via Identity Bridge
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Scale Barrier: One-Shot Knowledge Transfer via Frequency Transform
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Self-Confirming Loop: Diagnosing and Mitigating Systemic Reward Bias in Self-Rewarding RL
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Simplification Bottleneck in Amortized Neural Symbolic Regression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Breaking the Synthetic-Real Domain Shortcut for Training-Free Generative Replay-based Class Incremental Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bregman meets Lévy: Stochastic Mirror Descent with Heavy-Tailed Noise in Continuous and Discrete Time
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Brep2Shape: Boundary and Shape Representation Alignment via Self-supervised Transformers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridge Matching Sampler: Scalable Sampling via Generalized Fixed-Point Diffusion Matching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging Dynamics and Data: A Unified Diffusion Framework for Mechanistically-Informed Epidemic Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging Functional Correctness and Runtime Efficiency Gaps in LLM-Based Code Translation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging Functional and Representational Similarity via Usable Information
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging Local–Global Dissonance: Learning from Compressive Measurements for Hyperspectral Reconstruction
日本大学: 立教大学
- Bridging On-Device and Cloud LLMs for Collaborative Reasoning: A Unified Methodology for Local Routing and Post-Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging RGB and RAW: Single-step Deterministic Flow with Homogeneous Representation Alignment
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging Spherical Black-Box Optimizers
日本大学: 東京大学
- Bridging Structure and Semantics: Uncertainty-Modulated Dual-Path Diffusion for Robust Text-Attributed Graph Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging Time and Frequency: A Joint Modeling Framework for Irregular Multivariate Time Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging Tokens and Geometry: Token-wise 3D Supervision for CAD Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging Your Imagination with Audio-Video Generation via a Unified Director
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging the Gap Between Average and Discounted TD Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging the Grounding Gap in VideoQA via Typed Memory for Language-based Belief-State Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging the Knowledge-Prediction Gap in LLMs on Multiple-Choice Questions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging the Perceptual Gap: Residual-Enhanced Downscaling and Manifold-Aware Perception Alignment Adaptation for NR-IQA
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging the Stability-Expressivity Gap: Synthetic Data Scaling and Preference Alignment for Low-Resource Spoken Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bring Future Vision: Dynamic Computation Allocation Guided by Lightweight Feature Forecaster
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bring My Cup! Personalizing Vision-Language-Action Models with Visual Attentive Prompting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bringing Code ALIVE: Optimizing Interactive Frontend Mini-Games via Automated Play and Reinforcement Learning at Scale
日本大学: 関与なし（対象大学）
- BroRL: Scaling Reinforcement Learning via Broadened Exploration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Broadening the Backdoor Basin: Understanding LLM Backdoors Collapse and Making Backdoors Persistent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- BrokenMath: A Benchmark for Sycophancy in Theorem Proving with LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- BubbleSpec: Turning Long-Tail Bubbles into Speculative Rollout Drafts for Synchronous Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Budget-Constrained Step-Level Diffusion Caching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Budget-Efficient Attacks and Robustness Training for Cooperative MARL
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Budget-Feasible Mechanisms for Submodular Welfare Maximization in Procurement Auctions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Budgeted Active Experimentation for Treatment Effect Estimation from Observational and Randomized Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- BuildArena: A Physics-Aligned Interactive Benchmark of LLMs for Engineering Construction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Building Reliable Long-Form Generation via Hallucination Rejection Sampling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Building Social World Model with Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bulk-Calibrated Credal Ambiguity Sets: Fast, Tractable Decision Making under Out-of-Sample Contamination
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bullet Trains: Parallelizing Training of Temporally Precise Spiking Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Butterworth as Attention: Anisotropic Spectral Gating for Pansharpening
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Byte Pair Encoding for Efficient Time Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- C$^{2}$R: Cross-sample Consistency Regularization Mitigates Feature Splitting and Absorption in Sparse Autoencoders
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CACR: Reinforcing Temporal Answer Grounding in Instructional Video via Candidate-Aware Causal Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CADFit: Precise Mesh-to-CAD Program Generation with Hybrid Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CALM Before the STORM: Unlocking Native Reasoning for Optimization Modeling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAMEL: Confidence-Gated Reflection for Reward Modeling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAMP: Coherent Alignment of Multimodal Prototypes for Explainable Complementary Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CANDI: Hybrid Discrete-Continuous Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAOS: Conformal Aggregation of One-Shot Predictors
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAPTCHA Solving for Native GUI Agents: Automated Reasoning-Action Data Generation and Self-Corrective Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CARD: Coarse-to-fine Autoregressive Modeling with Radix-based Decomposition for Transferable Free Energy Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CARE: Adaptive Calibration for Reliable Recommendations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CARE: Class-Adaptive Expert Consensus for Reliable Learning with Long-Tailed Noisy Labels
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CARE: Confounder-Aware Aggregation for Reliable LLM Evaluation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAReDiO: Enhancing Cultural Alignment of LLM via Representativeness and Distinctiveness Guided Data Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAST: Modeling Visual State Transitions for Consistent Video Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAT-Q: Cost-efficient and Accurate Ternary Quantization for LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CATArena: Evaluating Evolutionary Capabilities of Code Agents via Iterative Tournaments
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAffNet: Hard Constraint-Affine Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CB-SLICE: Concept-Based Interpretable Error Slice Discovery
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CBV: Clean-label Backdoor Attacks on Vision Language Models via Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CCLRec: Consensus-driven Contrastive Learning for LLM-enhanced Graph Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CE$^4$L: Continual Ego, Exo, and Ego-Exo Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CELL: A Causal Perspective for Fairness-aware Graph Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）