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本記事は、主に一週間のうちに公開された論文（プレプリントを多く含む）のうち、AIDBリサーチが注目に値すると判断したものを掲載しています。なお、基準としては「新規性」「優位性」といった査読フレームワークを踏襲する他、「実経済や産業へのインパクト」という独自の評価項目を据えています。
| 筆画モデリングによるベクトル漢字生成: 大規模ベクトルグリフモデル | Stroke Modeling Enables Vectorized Character Generation with Large Vectorized Glyph Model | https://arxiv.org/abs/2511.11119 |
| LLMは自分の幻覚を検出できるか？ | Can LLMs Detect Their Own Hallucinations? | https://arxiv.org/abs/2511.11087 |
| パラメトリック知識からみるLLMの否定バイアスの多面的分析 | A Multifaceted Analysis of Negative Bias in Large Language Models through the Lens of Parametric Knowledge | https://arxiv.org/abs/2511.10881 |
| 事実から判断へ: タスクの枠組みがLLMの確信度に与える影響 | From Fact to Judgment: Investigating the Impact of Task Framing on LLM Conviction in Dialogue Systems | https://arxiv.org/abs/2511.10871 |
| 誤信の地図: 注意パターンからみる内的・外的幻覚の追跡 | The Map of Misbelief: Tracing Intrinsic and Extrinsic Hallucinations Through Attention Patterns | https://arxiv.org/abs/2511.10837 |
| 言葉にならないものを語る: 伝言ゲームを通じたマルチモーダルシステムの隠れ言語の可視化 | Saying the Unsaid: Revealing the Hidden Language of Multimodal Systems Through Telephone Games | https://arxiv.org/abs/2511.10690 |
| 複数ターンでの回答不安定性のモデリングと予測 | Modeling and Predicting Multi-Turn Answer Instability in Large Language Models | https://arxiv.org/abs/2511.10688 |
| LLMに基づくシミュレーション推論のデータ分析と性能評価 | Data Analysis and Performance Evaluation of Simulation Deduction Based on LLMs | https://arxiv.org/abs/2511.10651 |
| エッジ上で動作する小型言語モデルのエネルギー負荷と効率の分析 | Characterizing and Understanding Energy Footprint and Efficiency of Small Language Model on Edges | https://arxiv.org/abs/2511.11624 |
| 白クマを考えるな 認知負荷下における変換器モデルの皮肉的否定処理 | Don’t Think of the White Bear: Ironic Negation in Transformer Models Under Cognitive Load | https://arxiv.org/abs/2511.12381 |
| UpBench 労働市場タスクにおけるエージェント型LLMの現実的ベンチマーク枠組み | UpBench: A Dynamically Evolving Real-World Labor-Market Agentic Benchmark Framework Built for Human-Centric AI | https://arxiv.org/abs/2511.12306 |
| LLMの効率的な推論のための最適なセルフコンシステンシ | Optimal Self-Consistency for Efficient Reasoning with Large Language Models | https://arxiv.org/abs/2511.12309 |
| LLMと人間は同じ問題を難しいと感じるか 日本語クイズ回答の事例研究 | Do LLMs and Humans Find the Same Questions Difficult? A Case Study on Japanese Quiz Answering | https://arxiv.org/abs/2511.12300 |
| 意味的トライアングレーションによるLLM生成コードの幻覚低減 | Reducing Hallucinations in LLM-Generated Code via Semantic Triangulation | https://arxiv.org/abs/2511.12288 |
| AI-Salesman LLM駆動テレマーケティングの信頼性向上に向けて | AI-Salesman: Towards Reliable Large Language Model Driven Telemarketing | https://arxiv.org/abs/2511.12133 |
| 見ることで聞き方を学ぶ 視覚と言語を用いた芸術作品の感情理解 | Learning to Hear by Seeing: It’s Time for Vision Language Models to Understand Artistic Emotion from Sight and Sound | https://arxiv.org/abs/2511.12077 |
| LLMを用いたキャリア移動分析 米国オンライン履歴書による性別・人種と転職の研究 | Leveraging Large Language Models for Career Mobility Analysis: A Study of Gender, Race, and Job Change Using U.S. Online Resume Profiles | https://arxiv.org/abs/2511.12010 |
| 言葉の力 LLMの対話戦略による目立たない適応的な個人情報聞き出し | “Power of Words”: Stealthy and Adaptive Private Information Elicitation via LLM Communication Strategies | https://arxiv.org/abs/2511.11961 |
| LLM支援の形式化による米国内国歳入法の規定矛盾の決定的検出 | LLM-Assisted Formalization Enables Deterministic Detection of Statutory Inconsistency in the Internal Revenue Code | https://arxiv.org/abs/2511.11954 |
| 費用対効果の高いLLMエージェントのための共形制約付き方策最適化 | Conformal Constrained Policy Optimization for Cost-Effective LLM Agents | https://arxiv.org/abs/2511.11828 |
| LLM間に見られる道徳基盤の違い | Differences in the Moral Foundations of Large Language Models | https://arxiv.org/abs/2511.11790 |
| 個から社会へ マルチエージェント対話におけるペルソナ起因バイアスの分析 | From Single to Societal: Analyzing Persona-Induced Bias in Multi-Agent Interactions | https://arxiv.org/abs/2511.11789 |
| モデルをどう測るか 知能から汎用性へ | On the Measure of a Model: From Intelligence to Generality | https://arxiv.org/abs/2511.11773 |
| 企業におけるLLMサービス導入コストの見える化 | Cost Transparency of Enterprise AI Adoption | https://arxiv.org/abs/2511.11761 |
| LLMは有資格の小児科医として機能できるのか？実臨床コンテキストでの体系的評価 | Can Large Language Models Function as Qualified Pediatricians? A Systematic Evaluation in Real-World Clinical Contexts | https://arxiv.org/abs/2511.13381 |
| コスト効率の良いコミュニケーション: 言語エージェント対話のオークション方式 | Cost-Effective Communication: An Auction-based Method for Language Agent Interaction | https://arxiv.org/abs/2511.13193 |
| 他者を通じた自己理解: デジタルヒューマンとの議論における自己省察 | Knowing Ourselves Through Others: Reflecting with AI in Digital Human Debates | https://arxiv.org/abs/2511.13046 |
| 大規模LLMの基本的限界について | On the Fundamental Limits of LLMs at Scale | https://arxiv.org/abs/2511.12869 |
| LLM時代の戦略的イノベーションマネジメント | Strategic Innovation Management in the Age of Large Language Models Market Intelligence, Adaptive R&D, and Ethical Governance | https://arxiv.org/abs/2511.14709 |
| メロディ自動伴奏のための知覚特徴制御生成モデル | A Controllable Perceptual Feature Generative Model for Melody Harmonization via Conditional Variational Autoencoder | https://arxiv.org/abs/2511.14600 |
| 矛盾した指示の検出と解消能力を測るConInstruct | ConInstruct: Evaluating Large Language Models on Conflict Detection and Resolution in Instructions | https://arxiv.org/abs/2511.14342 |
| LLM埋め込みを用いたAirbnb地域需要予測 | Enhancing Regional Airbnb Trend Forecasting Using LLM-Based Embeddings of Accessibility and Human Mobility | https://arxiv.org/abs/2511.14248 |
| ドメイン知識を活かしたLLMテスト生成フレームワークKTester | KTester: Leveraging Domain and Testing Knowledge for More Effective LLM-based Test Generation | https://arxiv.org/abs/2511.14224 |
| コード対応LLMを最新状態に保つ三つの更新戦略 | Keeping Code-Aware LLMs Fresh: Full Refresh, In-Context Deltas, and Incremental Fine-Tuning | https://arxiv.org/abs/2511.14022 |
| 産業規模でのフレークテスト自動修正FlakyGuard | FlakyGuard: Automatically Fixing Flaky Tests at Industry Scale | https://arxiv.org/abs/2511.14002 |
| マルチターンコード生成でスタイルを制御するプロンプト戦略 | Show and Tell: Prompt Strategies for Style Control in Multi-Turn LLM Code Generation | https://arxiv.org/abs/2511.13972 |
| LLMの「中ほどを見落とす」問題と有効な対策 | What Works for ‘Lost-in-the-Middle’ in LLMs? A Study on GM-Extract and Mitigations | https://arxiv.org/abs/2511.13900 |
| ARC Is a Vision Problem! | ARC は視覚の問題です! | https://arxiv.org/abs/2511.14761 |
| Two-Faced Social Agents ロール条件付きLLMにおけるコンテキスト崩壊の分析 | Two-Faced Social Agents: Context Collapse in Role-Conditioned Large Language Models | https://arxiv.org/abs/2511.15573 |
| LLMパーソナライズにおける差分意識ユーザーモデリングと推論スケーリングの解明 | Unveiling Inference Scaling for Difference-Aware User Modeling in LLM Personalization | https://arxiv.org/abs/2511.15389 |
| 個人助言としてのLLM利用が行動とウェルビーイングに与える影響 | People readily follow personal advice from AI but it does not improve their well-being | https://arxiv.org/abs/2511.15352 |
| マルチモーダルLLMの縦書き日本語テキスト認識ベンチマーク | Evaluating Multimodal Large Language Models on Vertically Written Japanese Text | https://arxiv.org/abs/2511.15059 |
| MermaidSeqBench LLMからのシーケンス図生成評価ベンチマーク | MermaidSeqBench: An Evaluation Benchmark for LLM-to-Mermaid Sequence Diagram Generation | https://arxiv.org/abs/2511.14967 |
| 長期時空間周期的な人間活動ワークフローの教師なし発見 | Unsupervised Discovery of Long-Term Spatiotemporal Periodic Workflows in Human Activities | https://arxiv.org/abs/2511.14945 |
| LLMを用いた大規模ログ解析のスケーラブルな仕組み | Scalable and Efficient Large-Scale Log Analysis with LLMs: An IT Software Support Case Study | https://arxiv.org/abs/2511.14803 |
| 環境の持続可能性に関するAIと人間のプログラミングの比較研究 | A comparative study of AI and human programming on environmental sustainability | https://www.nature.com/articles/s41598-025-24658-5 |
| LLMの推論と人の推論の認知的基盤の比較 | Cognitive Foundations for Reasoning and Their Manifestation in LLMs | https://arxiv.org/abs/2511.16660 |
| 超大規模進化戦略のための高速ESフレームワーク | Evolution Strategies at the Hyperscale | https://arxiv.org/abs/2511.16652 |
| 視線と身体動作に連動したナレーション生成GazeInterpreter | GazeInterpreter: Parsing Eye Gaze to Generate Eye-Body-Coordinated Narrations | https://arxiv.org/abs/2511.16245 |
| 自然言語でリレーショナルDBと対話できるLLMエージェントAskDB | AskDB: An LLM Agent for Natural Language Interaction with Relational Databases | https://arxiv.org/abs/2511.16131 |
| ゼロデータから自己進化するツール統合LLMエージェントAgent0 | Agent0: Unleashing Self-Evolving Agents from Zero Data via Tool-Integrated Reasoning | https://arxiv.org/abs/2511.16043 |
| LLMを因果推論の専門家にするフレームワークCARE | CARE: Turning LLMs Into Causal Reasoning Expert | https://arxiv.org/abs/2511.16016 |
| 感情処理を通じたLLMの心の理論能力の分解分析 | Decomposing Theory of Mind: How Emotional Processing Mediates ToM Abilities in LLMs | https://arxiv.org/abs/2511.15895 |
| LLMマルチエージェントにおける非協力行動の分析フレームワーク | The Subtle Art of Defection: Understanding Uncooperative Behaviors in LLM based Multi-Agent Systems | https://arxiv.org/abs/2511.15862 |
| 価値志向意思決定におけるチャットボットの影響の実験的分析 | A Crowdsourced Study of ChatBot Influence in Value-Driven Decision Making Scenarios | https://arxiv.org/abs/2511.15857 |
| LLM生成コードのスメルを因果視点で測り説明し軽減する研究 | A Causal Perspective on Measuring, Explaining and Mitigating Smells in \llm-Generated Code | https://arxiv.org/abs/2511.15817 |
| LLM時代における組織の知のあり方の再考 | A time for monsters: Organizational knowing after LLMs | https://arxiv.org/abs/2511.15762 |
| LLM生成QE成果物を品質指標と整合させて評価する技術 | Technique to Baseline QE Artefact Generation Aligned to Quality Metrics | https://arxiv.org/abs/2511.15733 |
| LLMとVLMを用いた建設現場の自動危険検出 | Automated Hazard Detection in Construction Sites Using Large Language and Vision-Language Models | https://arxiv.org/abs/2511.15720 |
| 質問の連鎖を通じて要約するChain of Summaries | Chain of Summaries: Summarization Through Iterative Questioning | https://arxiv.org/abs/2511.15719 |
