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DLHacks
@DL_Hacks
DeepLearningに関する勉強会(輪読、実装会)。 東京大学松尾豊研究室、Deep Learning JPのメンバーが中心に運営しています。DeepLearningのニュースや論文・実装などをツイートします。
Joined July 2017
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DLHacks
@DL_Hacks
2 days ago
On-Policy Distillationを拡散モデルに導入。Flow-OPDは複数の教師モデルからの密な教師信号から単一の生徒モデルにオンポリシーに蒸留する手法。D-OPSDはマルチモーダルな条件付けをした教師からテキスト条件のみの教師モデルへ自己蒸留する。 https://t.co/DBP25ouzD0
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@DL_Hacks
6 days ago
DeltaWorld は「連続フレームの差分を1 token に圧縮」+ 「Best-of-Many」+ 「VFM 特徴量空間」の組み合わせの生成世界モデルで, 0.3B モデルで1回のforward から多様で現実的な未来を生成 し, Cosmos-12B を2,000×少ないFLOPs で超える https://t.co/fO60FKf1cM
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@DL_Hacks
6 days ago
Causal-JEPAは物体単位でmaskし他物体から推論させるobject-centric world model。patch maskingと違いinteraction reasoningを学習目的に組込み、masking=latent interventionと解釈。CLEVRER反実仮想+21%、Push-Tは僅か1%のtoken・8.6倍速で同等性能を達成 https://t.co/WYbSxJTnO1
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@DL_Hacks
17 days ago
完全オープンなVLAモデルMolmoAct2を提案。Molmo2-ER・大規模データ・OpenFAST・action expert・adaptive depth reasoningを統合し、低〜中価格帯ロボットでout-of-the-box deploymentを実現した。 https://t.co/ZINwDG0zCE
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東京大学 松尾・岩澤研究室
@Matsuo_Lab
東京大学 松尾・岩澤研究室のアカウントです。授業や研究に関する情報、研究室の雰囲気等を発信していきます。 #松尾研
松尾 豊
@ymatsuo
東京大学で人工知能の研究をしています。東京大学大学院 工学系研究科 技術経営戦略学専攻 教授。内閣府AI戦略専門調査会座長、日本成長戦略会議構成員、国連AI科学パネル委員、日本ディープラーニング協会理事長、ソフトバンクグループ社外取締役、パナソニックHD社外取締役、東京都AI戦略会議座長。専門は人工知能/深層学習
AI技術最新情報メディア | AI-SCHOLAR
@ai_scholar
■AI論文解説メディア "AI-SCHOLAR" 最新の機械学習を解説するメディア https://t.co/r9PIlNg8DR
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@DL_Hacks
17 days ago
学習時にクロスビューのポイントマップ整合を行うことで、新規視点からでも視点一貫性のあるRGB-D系列を生成可能な4D動画モデルを提案。また、既存の6-DOFトラッカーを用いて動画からロボット軌道を抽出し、未観測視点にも汎化可能なマニピュレーションポリシーを実現した。 https://t.co/wfhWvCIq5r
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@DL_Hacks
21 days ago
Attention Residualsは従来の足し算による残差接続を、層方向のSoftmax Attentionに置き換える。深い層で情報が薄まる希釈問題を解決し、1.25倍の計算量に匹敵する性能向上を達成。 https://t.co/6yEHKPNqES
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@DL_Hacks
24 days ago
WorldMarkは、インタラクティブ動画ワールドモデルを同一シーン・同一操作で比較する統一ベンチマークである。500件の評価例、共通操作変換、画質・制御整合性・世界一貫性の評価ツールを備え、従来困難だった異種モデル間の公平な比較と再利用可能な評価基盤を可能にする。 https://t.co/LQsNMPjO8R
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@DL_Hacks
24 days ago
WebRouterはWebエージェント向けのクエリ単位LLMルーター。冗長な長文プロンプトを情報ボトルネック(VIB)で圧縮し、コスト項を加えたca-VIB損失で安価モデルを優先。GPT-4o比でコスト87.8%削減・精度低下わずか3.8%を達成。 https://t.co/fUXvKSfylW
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@DL_Hacks
28 days ago
視覚トークンとテキストトークンはMLLM内で共有意味空間に射影されている, ならば両方で推論すべき, という発想のLVR. ROIのpatch embeddingをMSEで再構成させ視覚埋め込み空間で自己回帰的に思考. NLPのCoconut系を視覚に最も簡潔に拡張した一例. https://t.co/wi96ubu8Mh
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about 1 month ago
LeWorldModelは画像から直接学習する新しいJEPA型世界モデル。予測損失+SIGReg正則化の2項のみで安定訓練し、15Mパラメータ・1GPUで学習可能。基盤モデル系より最大48倍速い計画を実現し、多様な制御タスクで高性能。 https://t.co/syRbglvggl
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about 1 month ago
PlayWorldは、人手デモに頼らずロボットの自己遊びから多様な接触経験を集め、高忠実度な動画ワールドモデルを学習することで、物体操作の物理予測、失敗予測、方策評価、実世界での強化学習性能を大きく向上させる。https://t.co/YsZw7SFS26
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@DL_Hacks
about 1 month ago
Physical Intelligenceの新VLA.言語・メタデータ・サブゴール画像による多様なプロンプト条件付けで訓練され,単一モデルで専門モデル級のdexterous操作,ゼロショットのクロス身体転移,言語コーチングによる未知タスク遂行を実現する. https://t.co/DroNkTXbZy
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@DL_Hacks
about 1 month ago
長期タスクのためのstage-awareな報酬モデルSARMの提案. subtask predictionを入れることで長期タスクに対応.報酬を利用したReward-Aligned BCで大幅にを性能改善 https://t.co/BVphj3BFMv
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about 1 month ago
少量コーパス(1.3M)から合成データ(455M)を生成しLLMを継続事前学習する手法EntiGraph。RAGと併用でRAG単体を上回り、両者は相補的。学習曲線を混合指数関数で理論解析する点も秀逸で、ICLR2025 Oral採択論文。実応用でも使える内容です。 https://t.co/RfGuPWF8ms
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@DL_Hacks
about 1 month ago
マルチエージェント討論(MAD)による性能向上はディベートよりも多数決による寄与が大きい.マルチエージェントLLMの研究の焦点は「もっと話させる」から「何を・どう共有するか」へ. https://t.co/cHd0BWRLDK
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about 1 month ago
【松尾研Diffusion勉強会資料公開】 World Action Models https://t.co/0sB9ITvsAr
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about 1 month ago
自己回帰モデルの内部には時間的抽象表現が自発的に生まれており、それを教師なしで抽出・操作することで階層RLを行う。内部の抽象表現を用いて強化学習を行い、自己回帰モデルへ注入することで高次行動の切替を制御。通常のRLでは困難なスパース報酬タスクを解決。 https://t.co/sRmytKQhFc
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about 1 month ago
ロボットの継続学習において、新スキル獲得に伴う破局的忘却が課題だが、大規模な事前学習済みVLAモデルは少量の経験再生データのみで忘却に強い耐性を示し、失われたように見える知識も迅速に回復可能であることを示した。 https://t.co/FNproqFg7A
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@DL_Hacks
about 2 months ago
【松尾研Diffusion勉強会資料公開】 Google DeepMindの「Unified Latents」 latentを統一的に学習する新しい拡散モデル設計。 prior・decoderを統一的に訓練し、生成品質と計算効率を同時に改善。https://t.co/BMoD1UbCjF
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@DL_Hacks
about 2 months ago
人間とLLMの帰納バイアスが言語形成に与える影響を参照ゲームで分析。人間同士、LLM同士、人間とLLMの対話を比較した結果、LLM向けに最適化された語彙は人間向けの語彙と異なる構造を示した。人間とLLMの相互作用により、人間に近い共有語彙が形成された。https://t.co/S1SA2ReGLR
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