日次実行レポート 2026-06-25

生成: 2026-06-25T06:00:01 ・ エンジン: llm:gemma-4-26b

自動倉庫におけるマルチエージェント計画・タスク形成最適化

候補 42 / 新規 19 / 追加 0 / スキップ 19

スキップ

• SciRisk-Bench: A Risk-Dimension-Aware Benchmark for AI4Science Safety （関連キーワードが弱い）
• CodeAlchemy: Synthetic Code Rewriting at Scale （関連キーワードが弱い）
• PerspectiveGap: A Benchmark for Multi-Agent Orchestration Prompting （関連キーワードが弱い）
• BreastGPT: A Multimodal Large Language Model for the Full Spectrum of Breast Cancer Clinical Routine （関連キーワードが弱い）
• Don't Forget Your Embeddings: Robust Knowledge Erasure via Precise Editing of Embeddings （関連キーワードが弱い）
• Linear Probes Detect Task Format, Not Reasoning Mode in Language Model Hidden States （関連キーワードが弱い）
• Connecting the Dots: Benchmarking Reflective Memory in Long-Horizon Dialogue （関連キーワードが弱い）
• The Right Inference Strategy Is All You Need: Nearly Training-Free Domain-Wise Inference for EgoCross Challenge （関連キーワードが弱い）
• Source-Grounded Semantic Reinforcement Learning for Low-Resource Target-Language Generation （関連キーワードが弱い）
• MAVEN: A Multi-stage Agentic Annotation Pipeline for Video Reasoning Tasks （関連キーワードが弱い）
• AcuityBench: Evaluating Clinical Acuity Identification and Uncertainty Alignment （関連キーワードが弱い）
• BiAxisAudit: A Novel Framework to Evaluate LLM Bias Across Prompt Sensitivity and Response-Layer Divergence （関連キーワードが弱い）
• IntentGrasp: A Comprehensive Benchmark for Intent Understanding （関連キーワードが弱い）
• VIDA: A dataset for Visually Dependent Ambiguity in Multimodal Machine Translation （関連キーワードが弱い）
• Toward a Unified Framework for Collaborative Design of Human-AI Interaction （関連キーワードが弱い）
• Disentangling Linguistic Relatedness from Task Alignment in Cross-Lingual Transfer （関連キーワードが弱い）
• No One Fits All: From Fixed Prompting to Learned Routing in Multilingual LLMs （関連キーワードが弱い）
• Shuffle the Context: RoPE-Perturbed Self-Distillation for Long-Context Adaptation （関連キーワードが弱い）
• All in One: A Unified Synthetic Data Pipeline for Multimodal Video Understanding （関連キーワードが弱い）

文書構造解析に基づく検索・質問応答・RAG

候補 153 / 新規 139 / 追加 2 / スキップ 1

追加

• 新着論文 / 採択先 未取得 / 読む価値 4 / 関連度 5 / 被引用 0: Privacy-Preserving RAG via Multi-Agent Semantic Rewriting: Achieving Confidentiality Without Compromising Contextual Fidelity
• 補充候補 / 採択先 未取得 / 読む価値 4 / 関連度 5 / 被引用 0: ChartWalker: Benchmarking the Cross-Chart RAG Task with Hierarchical Knowledge Graphs

スキップ

• SPR-RAG: Semantic Parsing Retriever-Enhanced Question Answering for Power Policy （本文未取得（アブストラクトのみ））