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- ReTimeCausal: EM-Augmented Additive Noise Models for Interpretable Causal Discovery in Irregular Time Series [32.2]
本稿では, 金融, 医療, 気候科学などの高度領域における不規則サンプル時系列における因果発見について検討する。 ReTimeCausalは,物理誘導型データ計算と疎因性推論を統一する付加雑音モデル(ANM)と期待最大化(EM)の新たな統合である。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 04 Jul 2025 05:39:50 GMT)
- 不規則にサンプリングされた時系列データを対象としたcausal discovery の報告。「we propose ReTimeCausal (Recovery for Irregular Time- series Causal Discovery). ReTimeCausal integrates Additive Noise Models (ANMs) with an Expectation-Maximization (EM) framework to jointly perform noise-aware data imputation and causal structure learning.」とのこと。
- A Survey on Autonomy-Induced Security Risks in Large Model-Based Agents [45.5]
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、自律型AIエージェントの台頭を触媒している。 これらの大きなモデルエージェントは、静的推論システムからインタラクティブなメモリ拡張エンティティへのパラダイムシフトを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jun 2025 13:34:34 GMT)
- AIエージェントとセキュリティリスクに関するサーベイ。
- 検討ポイントが多い。。
- Scaling RL to Long Videos [107.4]
LongVILA-R1-7B は VideoMME などの長いビデオ QA ベンチマークで高い性能を発揮する。 LongVILA-R1は、視覚言語モデルにおけるロングビデオ推論に向けての第一歩となる。 各種モダリティのRLトレーニングをサポートする,一般公開のためのトレーニングシステムをリリースする。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 10 Jul 2025 17:47:40 GMT)
- 「(1) a large-scale dataset, LongVideo-Reason, comprising 52K long video QA pairs with high-quality reasoning annotations across diverse domains such as sports, games, and vlogs; (2) a two-stage training pipeline that extends VLMs with chain-of-thought supervised fine-tuning (CoT-SFT) and reinforcement learning (RL); and (3) a training infrastructure for long video RL, named Multi-modal Reinforcement Sequence Parallelism (MR-SP), which incorporates sequence parallelism and a vLLM-based engine tailored for long video, using cached video embeddings for efficient rollout and prefilling.」を使用しての長い動画を理解するためのフレームワークの提案
- 「Unlike domains such as math or code reasoning, where structured supervision and benchmarks are readily available [7, 8], long video reasoning requires annotating complex temporal dynamics, goals, spatial relations, and narrative elements—often across minutes or hours of footage」と、コード生成や数学的推論とは異なる難しさがある。
- リポジトリはGitHub – NVlabs/Long-RL: Long-RL: Scaling RL to Long Sequences
- AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research [55.5]
我々はAI for Research(AI4Research)に関する総合的な調査を行う。 まず、AI4Researchの5つの主要なタスクを分類する系統分類を導入する。 主要な研究ギャップを特定し、将来有望な方向性を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:19:20 GMT)
- ResearchへのAI適用に関するサーベイ。下記を主要タスクとしている。
- (1) AI for Scientific Comprehension
- (2) AI for Academic Surveys
- (3) AI for Scientific Discovery
- (4) AI for Academic Writing
- (5) AI for Academic Reviewing
- プロジェクトサイトはAI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research