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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。
- Interpretable Neural ODEs for Gene Regulatory Network Discovery under Perturbations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Interpretable Self-Supervised Learning via Representer Landmarks and Nyström Approximation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Interpreting Genomic Language Models using Sparse Autoencoders
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Interpreting Physics in Video World Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Interpreting and Enhancing Emotional Circuits in Large Vision-Language Models via Cross-Modal Information Flow
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Interpreting and Steering State-Space Models via Activation Subspace Bottlenecks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Intervene When It Doubts: Conjunction-Guided Interactive Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Interventional Processes For Causal Uncertainty Quantification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Intra-Modal Neighbors Never Lie: Rectifying Inter-Modal Noisy Correspondence via Graph-Based Intra-Modal Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Intrinsic Credit Assignment for Long Horizon Interaction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Intrinsic Gradient Suppression for Label-Noise Prompt Tuning in Vision–Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Intrinsic Task Symmetry Drives Generalization in Algorithmic Tasks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Introspection Adapters: Training LLMs to Report Their Learned Behaviors
日本大学: 関与なし（対象大学）
- InvGNN: Learning Invertible Node Representations on Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Invariant Representation Learning for Source-Free Time Series Forecasting with LLM-Centric Proxy Denoising
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Inverse Depth Scaling From Most Layers Being Similar
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Inverse Entropic Optimal Transport Solves Semi-supervised Learning via Data Likelihood Maximization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Inverting Data Transformations via Diffusion Sampling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Investigating Advanced Reasoning of Large Language Models via Black-Box Environment Interaction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Investigating Component Contributions in Multi-Agent ML Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Investigating Memory in RL with POPGym Arcade
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Code Better Than Language for Algorithmic Reasoning?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Data Shapley Not Better than Random in Data Selection? Ask NASH
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Fixing Schema Graphs Necessary? Full-Resolution Graph Structure Learning for Relational Deep Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Generation Required for Data-Efficient Perception?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Graph Mixup Beneficial? Investigating Interpolation And Empirical Performance of Graph Mixup Methods
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is One Layer Enough? Understanding Inference Dynamics in Tabular Foundation Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Spurious Correlation Removal Always Learnable?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Task-Specific Training Necessary for Anomaly Detection?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Vibe Coding Safe? Benchmarking Vulnerability of Agent-Generated Code in Real-World Tasks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Your Diffusion Sampler Actually Correct? A Sampler-Centric Evaluation of Discrete Diffusion Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Your LLM Overcharging You? Tokenization, Transparency, and Incentives
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is the Last Layer Sufficient for Uncertainty Quantification?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IsoCompute Playbook: Optimally Scaling Sampling Compute for LLM RL
日本大学: 関与なし（対象大学）
- It's TIME: Towards the Next Generation of Time Series Forecasting Benchmarks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- It's a TRAP! Task-Redirecting Agent Persuasion Benchmark for Web Agents
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Item Response Scaling Laws: A Measurement Theory Approach for Efficient and Generalizable Neural Scaling Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Iterated Population Based Training with Task-Agnostic Restarts
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Iterative Refinement Neural Operators are Learned Fixed-Point Solvers: A Principled Approach to Spectral Bias Mitigation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Iterative Robust Satisficing: Minimizing Performance Degradation Under Distribution Shift
日本大学: 関与なし（対象大学）
- JADAI: Jointly Amortizing Adaptive Design and Bayesian Inference
日本大学: 関与なし（対象大学）
- JADE: Bridging the Strategic-Operational Gap in Dynamic Agentic RAG
日本大学: 関与なし（対象大学）
- JADE: Expert-Grounded Dynamic Evaluation for Open-Ended Professional Tasks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- JAEGER: Joint 3D Audio-Visual Grounding and Reasoning in Simulated Physical Environments
日本大学: 関与なし（対象大学）
- JANUS-LORA: A Balanced Low-Rank Adaptation for Continual Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Jailbreak Foundry: From Papers to Runnable Attacks for Reproducible Benchmarking
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Jailbreak to Protect: Buffering Harmful Fine-Tuning via Temporary Jailbreaking LoRA in Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Jailbreaking Vision-Language Models Through the Visual Modality
日本大学: 関与なし（対象大学）
- JanusPipe: Efficient Pipeline Parallel Training for Machine Learning Interatomic Potentials
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Joint Enhancement and Classification using Coupled Diffusion Models of Signals and Logits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Joint Geometric and Trajectory Consistency Learning for One-Step Real-World Super-Resolution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Joint Learning in the Gaussian Single Index Model
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Joint Model and Data Sparsification via the Marginal Likelihood
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Joint Navigation and Manipulation Planning with 3D Interaction Chains
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Joint-Embedding Predictive Learning of Latent Market States in U.S. Equities
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Joint-Space Empowerment as a Theory of Dexterous Motor Coordination
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Judging What We Cannot Solve: A Consequence-Based Approach for Oracle-Free Evaluation of Research-Level Math
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Judgment Operators: A Composition-Invariant Substrate for Multi-Agent Action Spaces
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Just Ask: Curious Code Agents Reveal System Prompts in Frontier LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Just Noticeable Difference Modeling for Deep Visual Features
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Just Y-Prediction: Enabling Historical Cumulative Inconsistency in Label Diffusion for Learning with Noisy Label
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Just-In-Time Reinforcement Learning: Continual Learning in LLM Agents Without Gradient Updates
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KAGE-Bench: Fast Known-Axis Visual Generalization Evaluation for Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KANFIS: A Neuro-Symbolic Framework for Interpretable and Uncertainty-Aware Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KAST-BAR: Knowledge-Anchored Semantically-Dynamic Topology Brain Autoregressive Modeling for Universal Neural Interpretation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KBQA-R1: Reinforcing Large Language Models for Knowledge Base Question Answering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KIStego: Key-Independent Secure Image Distribution via Bipartite Structural Invariants
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KITE: Knowledge-Guided Probabilistic Modeling for Time Series Forecasting with Exogenous Variables
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KODA: Contrastive Representation Comparison and Alignment for Vision-Language Foundation Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KORE: Enhancing Knowledge Injection for Large Multimodal Models via Knowledge-Oriented Controls
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KUMA: A Novel Framework with Koopman Separation and Efficient Multilevel Extraction in Time Series Forecasting
- Kalman Linear Attention: Parallel Bayesian Filtering For Efficient Language Modeling and State Tracking
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Keep Everyone Happy: Online Fair Division of Numerous Items with Few Copies
日本大学: 九州大学
- Keep It in Mind: User Centric Continual Spatial Intelligence Reasoning in Egocentric Video Streams
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Keeping a Secret Requires a Good Memory: Space Lower-Bounds for Private Algorithms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Kernel-based Maximum-of-difference Test for Two-sample Comparison
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KernelBand: Steering LLM-based Kernel Optimization via Hardware-Aware Multi-Armed Bandits
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KernelCraft: Benchmarking for Agentic Close-to-Metal Kernel Generation on Emerging Hardware
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KernelFoundry: Hardware-Aware Evolutionary GPU Kernel Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KineFlow: Kinematic Second-Order Flow Matching for Time-Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Kinematics-Driven Gaussian Shape Deformation for Blurry Monocular Dynamic Scenes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Klein Hyperbolic Metric Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KnapSpec: Self-Speculative Decoding via Adaptive Layer Selection as a Knapsack Problem
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Knapsack RL: Compute-Efficient Reinforcement Learning via Heterogeneous Rollout Allocation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Knothe-Rosenblatt Quantile Regression for Risk-sensitive Multi-objective Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Know More, Know Clearer: A Meta-Cognitive Framework for Knowledge Augmentation in Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Know Thyself, Know Thy User: Intrinsic Dual-Perspective Reasoning for Role-Playing LLMs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Knowing Bias, Doing Better: Mitigating Social Bias in LLMs via Know-Bias Neuron Enhancement
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Knowing When to Quit: A Principled Framework for Dynamic Abstention in LLM Reasoning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Knowing Who, Not How Much: Learning-Augmented Mechanisms for Consumer Utility Maximization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Knowing the Unknown: Interpretable Open-World Object Detection via Concept Decomposition Model
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Knowledge Diversion for Efficient Morphology Control and Policy Transfer
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Krause Synchronization Transformers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- KromHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections with Kronecker-Product Residual Matrices
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Kronecker Generative Networks: A General Neural Architecture for Parameter-Efficient Learning Across Classification Tasks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Kuramoto Oscillatory Phase Encoding: Neuro-inspired Synchronization for Improved Learning Efficiency
日本大学: 関与なし（対象大学）
- L-CUBE: Isolating Long-Context Capacity from Knowledge with Controllable Mutual Information Scaling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- L-Drive: Beyond a Single Mapping—Latent Context Drives Time Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- L-SR1: Learned Symmetric-Rank-One Preconditioning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- L2G-NET: Local to Global Spectral Graph Neural Networks via Cauchy Factorizations
日本大学: 関与なし（対象大学）