ビットコイン、イーサリアム、ステーブルコイン、DeFi、スマートコントラクト、スケーリングとコンセンサス。
説明GridSMR：シャーディングブロックチェーン向けの因果圧縮方式
要約本論文はGridSMRを提案する。これは実行を水平方向にスケールさせるシャーディングブロックチェーンで、依存関係のあるクロスシャード操作を同一ブロック内で進行させられる。原子性は個々のアカウントに限定され、アカウント間の処理は非同期で実行される。実行を合意より先に行う方式により、後続の合意がその実行結果の順序を検証してコミットする。報告された性能は、単一バリデータで毎秒107万リクエスト、4バリデータで毎秒19.3万のコミット済みリクエストであり、16ホップの因果連鎖の遅延は遅延実行方式と比べて8.2倍削減された。
説明ブロックチェーン・ライフサイクル予測：「死んだ」暗号資産
要約本論文は、公開されている市場データのみで暗号資産の失効を予測できるかを検討しています。82種類の暗号資産（存続41、失効41）について、2020年から2026年にかけての日次参照価格と推定時価総額の90日分の系列でLSTMリカレントニューラルネットワークを学習させ、時間順に厳密に分割した訓練・テストで評価しました。テストセットのROC AUCは最良の場合0.98に達しましたが、未知のデータに適用すると0.59〜0.65に低下しました。価格と時価総額の時間的パターンだけで判別に十分な信号が含まれ、失効する資産は突然の崩壊ではなく徐々な価値の侵食と変動の増大を示すと結論づけています。
説明DeFiボールトに関する知見の体系化：アーキテクチャ、キュレーション機構、戦略設計
要約本論文は、スマートコントラクトで資金をプールし戦略を実行して持分トークンを発行する分散型金融（DeFi）ボールトの構造を体系的に整理しています。統一的なシステムモデルと形式的定義を示したうえで、エクスポージャーと目的、キュレーターの統治と説明責任の仕組み、戦略実行パターンと失敗モードの三つの分類体系を提示しています。さらに代表的な本番環境のプロトコルをこれらの観点に対応づけ、ブロックチェーン金融アプリケーションの厳密な分析と安全な設計を支援することを目指しています。
説明動的ホーミング最適化による3Dメッシュのフローマッチング強化学習
要約本論文は、3D生成のフローマッチングモデルに対し、負のサンプルから遠ざけるだけでなく正のサンプルへ引き寄せる動的ホーミング最適化（DHO）を提案する。手法は、各負のサンプルに正の目標を割り当てる最小コスト誘引マッチング（MAM）と、残り時間を考慮した補正速度で軌道を目標へ向ける時間認識動的補正（TDC）からなる。これを基に画像から3D形状を生成するFlow3D-Proを構築し、DHOは代表的なDPO・GRPO・NFT型の目的関数より高い性能を示し、既存のメッシュ生成手法より高品質な3D形状を生成したと報告している。
説明STAKE：多数派の共謀によるダブルスペンドを防ぐブロックチェーン・プロトコル
要約本論文は、ネットワーク遅延に耐える合意プロトコル「STAKE」を提案している。従来の多くの方式が三分の二以上の誠実なノードを必要とするのに対し、STAKEは約三分の一を超える誠実な参加者で動作する。各参加者は流動性に比べ十分大きな額を担保として預ける必要がある。連続したダブルスペンド攻撃が成功する確率は攻撃回数に対して指数関数的に低下し、比較的小さな担保比率でも合理的な参加者は共謀しないことが示されている。
説明ランキングを超えて：エージェント型小規模言語モデル・アンサンブルのトークノミクス
要約大規模言語モデルがエージェント型ワークフローに使われるようになり、精度だけでなく信頼性、コスト、遅延、トークン効率も評価すべきだと論じる論文です。小規模言語モデルのアンサンブルと、小規模モデルを審判とするフィードバックループを事例として検討しています。541件のプロンプトからなるIFEvalベンチマークで、最良の構成は厳密なプロンプト精度97.34%を達成し、最強の単体大規模モデル基準gpt-5.4を5.81ポイント上回りました。
説明認証済みトランザクション配信のための帯域料金メカニズム
要約本論文は、合意形成の前に閾値認証付きのトランザクション配信へ価格を付ける帯域料金メカニズム（BFM）を研究している。計算のためのトランザクション手数料メカニズムと類比し、ブロックチェーン通信の価格付けを扱う。BFMをユーザーとバリデーターの間の双方向調達オークションとしてモデル化し、非自明なBFMが満たせない激励両立性の限界を示す。また、各ユーザーとバリデーターに対して激励両立的な貪欲経路型の価格提示メカニズムを与え、誠実な実行を仮定したEIP-1559型の価格更新規則の局所安定性も論じている。
注目点帯域幅手数料機構という新しい枠組みを提案し、不可能性結果と実現可能な機構を示し、ブロック間の価格動学の安定性も理論的に分析している。
説明DAVINCI：分散型暗号投票プロトコル
要約本論文は、信頼できる調整者を必要としない分散型のエンドツーエンド検証可能な投票プロトコル DAVINCI を提案します。選挙の各状態遷移を回路制約として符号化するゼロ知識ロールアップの構造をとり、以太坊を公開掲示板兼データ可用性層として使用します。投票の秘密は閾値 ElGamal で保護されます。著者らは、オープンソース実装が大規模選挙に対応し、一般的な機器で投票証明を生成できると報告しています。
説明認証済みトランザクション配信のための帯域幅手数料メカニズム
要約本論文は、合意形成の前に閾値で認証されるトランザクション配信の帯域幅を価格付けする帯域幅手数料メカニズム（BFM）を研究している。Roughgarden（2021）のトランザクション手数料メカニズムに類似するが、計算ではなくブロックチェーンの通信を対象とする。著者はこれをユーザーとバリデーターの間の双方向調達オークションとしてモデル化し、インセンティブ両立性の限界を示す。また、貪欲経路型の固定価格メカニズムと、EIP-1559 に似た価格更新規則およびその安定性に関する結果を提示している。
説明共形深層学習によるπ中間子電磁形状因子F_π(s)とミューオン異常磁気モーメントのハドロン寄与の算出
要約本論文は、共形z平面に埋め込んだ物理情報ニューラルネットワークにより、π中間子の電磁形状因子F_π(s)を曲線近似ではなく第一原理に基づいて直接構成する手法を提案している。電荷規格化やSchwarz反射は構造として組み込まれ、解析性、分散関係、Watsonの定理、摂動QCD漸近挙動は損失関数を通じて課される。e+e−散乱データとτ崩壊データを併用し、得られた電荷半径、ρ(770)の極の値、二π寄与a_μ^ππの推定値を示している。
