2026-09-16 · 5 topics

Text-to-SQLにおけるクエリ難易度に応じた動的LLMルーティングにより、最高性能モデルと同等の精度を維持しつつ推論コストを削減する手法を提案。

DuckDBにLLMとRAGの機能を深く統合する拡張機能FlockMTLを提案し、PROMPTやMODELを第一級のスキーマオブジェクトとして導入した。

pySRを用いた記号回帰により、重力波データのみから中性子星の半径を近似する数式を導出し、現実的な高密度物質の状態方程式に対しても数十から数百メートル単位の誤差で一致することを確認した。

大規模な事前学習データを不要とし、単一のリアルデータセットを用いた自己教師あり学習により、多様なベンチマークで強力な転移性能を達成したことを実証した。

再サンプリングを伴わずに物理的な空間幾何学をテクスチャ計算に統合することで、既存の補間による信号変性を回避しつつネイティブ画像に近い頑健性を達成した。