おれおまんじゅ

ITF.klis23生です。よろしくお願いします。🐮🗻🦋🌲

[Odashi @odashi_t]

LLM-jp-4系向け（v4.1含む）のvLLM用reasoning/tool parserをllm-jp-vllmというプラグインとして提供しています。
基本はpip install llm-jp-vllmしてvllm serveの引数を設定するだけでreasoning/tool有効にできると思います。詳細はcookbook参照。
https://t.co/19ET1qGMta

[LLM勉強会（LLM-jp） @llm_jp]

LLM-jp-4シリーズの事後学習を改善した「LLM-jp-4.1」シリーズを公開しました！STEM分野の性能を高め、ツール呼び出しに新たに対応し、回答を簡潔にしています。SFT用とDPO用のデータセットも公開しています。詳細は以下をご参照ください。

【ニュース】
https://t.co/G3TZlwJ4Tm
【テックブログ】
https://t.co/oH4lvM7sDZ

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

比較手法にTF-IDF LightGBMとかあると嬉しくなっちゃう。

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

「実は私は」大好きで、読み始めたの小学生で、もう大学生が終わるのか。ずっと読み返してますね。

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

生活マン終わるのずっと哀しい…ずっと読み返してる。

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

またまた発熱してました。

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

卒研終わる気がしなくなってきました。

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

あと過剰実装感……

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

gptを今更契約したが、Lunaですらこんな思考してくれるものなんですね。めっっっちゃ考えてくれるが、長すぎて制御が難しいときがある………使えてる人は凄い…早く慣れたいです。

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

また発熱しました…今年多い

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

構造化出力おもろい。でもこれできるなら自分の研究の課題の大きな1つはすでに解決しなくてもよくなる。どうしよう。この機構いれようか…。

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

とりあえず今年はあと、研究とネスペ頑張ります…！

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

久しぶりに卓球したいな

[Sakana AI @SakanaAILabs]

Excited to share our paper, “Learning Multi-Agent Coordination via Sheaf-ADMM” to be presented at #ICML2026

Blog: https://t.co/F5CVepgivO

Most AI models process information as one giant, monolithic block. But in nature, intelligence often comes from a group of individuals working together, where each individual only has a limited view of the world.

We built a framework called Sheaf-ADMM to study how this kind of collective problem-solving works. We divide a complex task into smaller overlapping pieces, and assign one agent to each piece.

To solve the global puzzle, the agents negotiate in three simple steps:

1. Local Guesses: Every agent looks at its limited view and proposes a solution.

2. Finding Common Ground: Agents communicate with their direct neighbors to smooth out conflicts. They do not need to agree on everything, but they must agree on the boundaries where their tasks overlap.

3. Remembering Disagreements: If neighbors cannot agree, they keep a memory of that conflict. This memory forces them to try harder to compromise in the next round.

We tested this on problems where no single agent has enough information to succeed alone:

• Multi-Agent Sudoku: Each agent sees only a single row, column, or 3x3 box. The framework achieved a 93% solve rate, while a parameter-matched message-passing baseline scored 11%.

• Image Classification: When we tested canvas-size domain shifts, a standard CNN dropped to 11% accuracy on MNIST, while our method retained 86%.

• Maze Pathfinding: Sheaf-ADMM matches a message-passing baseline’s accuracy while agents communicate over a 5-dimensional channel, 8x smaller than that required of the baseline (42).

Traditional message-passing networks hide their reasoning inside opaque hidden states. Our framework makes coordination completely transparent. You can watch exactly how local agents debate, compromise, and eventually reach a global consensus.

Sheaf-ADMM draws inspiration from two fields with long histories in distributed consensus: ADMM from distributed optimization, and sheaves from applied topology. We think these perspectives may offer insights for the distributed, multi-agent AI systems increasingly being built today.

Read our full paper: https://t.co/RoOHfekjQE
Code: https://t.co/KDKZRcbuQH

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

院試で吐きそう。

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

分割キーボードが欲しいです。

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

推薦入試上手くいかなかったら、問答無用で就職します。

[とさ @tosa_now]

Rapid Serial Visual Presentation (RSVP)

眼球運動をほぼゼロにすることで、驚くほど速く・大量に文字を読める手法のWebアプリ作ってみてる

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

頭痛いです……

[おれおまんじゅ @oreomanju_itf]

1本見つけた…多分30本くらい湧いてくる