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多言語の架け橋を築く：In-Language Reasoningの汎化におけるデータ混合の重要性
多くの推論言語モデルは英語中心であり、非英語圏ユーザーへのアクセスや意図の喪失、言語固有知識の活用機会損失といった問題がある。本研究は、ユーザーのプロンプト言語で一貫して推論する能力、すなわち「インランゲージ推論」能力の向上を目指す。データ中心のアプローチで、データ構成の最適化方法を調査する。
ActReview：アクション可能なピアレビュー生成のための、反論ガイド付きトレーニングデータとルーブリック報酬
LLMによる査読支援の需要が高まる中、本研究は「実用的な査読生成」を扱い、診断的記述生成と修正提案生成の2つのサブタスクに分解する。著者からの反論が、懸念に対処するための具体的な行動を示唆することに着目し、反論ガイド型ポストトレーニングフレームワークActReviewを提案する。
Solverの判定を超えて：Autoformalizationのための生成的報酬モデル
ニューロシンボリックシステムでは、数学ソルバーの推論の正確性が保証されるが、形式翻訳が参照等価性を維持するかどうかは保証されない。これは「Verdict-Preserving-Unfaithfulness」という失敗モードを引き起こす。本研究では、この問題を解決するため、オフラインのZ3等価性オラクルを蒸留するGenerative Verification (GenV)を提案する。
計画としての記憶：メモリ連動型計画による世界・行動モデリング
多くのロボットポリシーはマルコフ性を仮定するが、実世界の複雑な操作タスクは非マルコフ的であり、長期的な記憶を必要とする。本研究は、記憶を計画として捉えるMaP-WAMフレームワークを提案する。これにより、記憶依存のワールド・アクションモデリングを、記憶に根差した計画と計画条件付き実行に分解する。
リンクする前に考える：多言語エンティティリンキングにおける希少性、推論、検索
本研究は、多言語エンティティリンキングにおける希少エンティティの課題に取り組む。従来の人気度に基づく希少性の定義では見逃されるエンティティを、知識グラフの構造的指標を用いて特定する。これにより、既存手法の精度が大幅に低下する新たな失敗モードが明らかになる。解決策として、推論能力を持つビジョン言語モデルを用いた、学習不要なフレームワークを提案する。
Adaptive Bridge：ROS 2におけるDDSバックプレッシャー緩和のためのプロキシベースの分離レイヤー
ROS 2とDDSを用いたシステムにおいて、ネットワーク障害のあるサブスクライバーが、他の重要なサブスクライバーに対してもスループットや遅延の低下を引き起こす問題が発生する。本研究では、Adaptive Bridgeというプロキシベースのレイヤーを提案し、トピック分割と動的なレート制御により、クリティカルなパスを分離・保護する。