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画像認識AIを研究してた人。漫画・ゲーム・ご飯が好き。たまにAI話も。

Joined April 2011
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Fable 5.2 shows substantially improved skills in controlling physical robots, even on tasks it has never explicitly been trained to do. On RoboDojo, a benchmark with a simulated two-arm robot, it outperformed other models and most AI systems built to control robots.
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Our newest model, π0.7, has some interesting emergent capabilities: it can control a new robot to fold shirts for which we had no shirt folding data, figure out how to use an appliance with language-based coaching, and perform a wide range of dexterous tasks all in one model!
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Meet GR00T 2, our new generation of world-action models (WAMs): it imagines how the physical world will unfold and generates the actions that get it there. One model runs on parallel grippers, dexterous hands, and humanoids. research.nvidia.com/labs/gea…
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バカ防寒のコーナーの切り抜きが上がりました! 季節巡ってタイムリーな動画になりました ぜひ参考にしないでください⛄️ 【こたスリー】リスナーから寄せられたバカ過ぎる防寒の方法でヒートアップするジョー・力一【にじさんじ切り抜き/空昼ブランコ】 youtu.be/qoj8uLnwIRA
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We’re introducing Shizuku-Duplex, the world’s first full-duplex audio synthesis model built specifically for AI characters. See how our models are built for natural human-AI interaction:
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ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ!ピカチュウ! youtube.com/shorts/IMsFYsvGY… #ポケポケ #ピカチュウだらけ
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ImageNet-trained CNNs are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness arxiv.org/abs/1811.12231 ↓ ImageNet-trained CNNs are not biased towards texture: Revisiting feature reliance through controlled suppression arxiv.org/abs/2509.20234
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ImageNetでCNNが学習してるのは主にテクスチャであって、オブジェクトの形ではないという指摘。ImageNet (IN)からスタイル変換したStylized-ImageNet (SIN)への転移可能性は低く、人間の能力との乖離も激しい。ただしSINで学習するとテクスチャではなく形の方に注目が向くようになる(らしい)。
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━━━━ 🐾配信決定🐾 ━━━━ 「羅小黒戦記2 ぼくらが望む未来」 ━━━━━━━━━━━━━━━ 各配信プラットフォームにて 見放題配信開始🐈‍⬛🎉 🔗詳細はこちら luoxiaohei-movie.com/2nd/new… ぜひ配信で何度もお楽しみください‼ #羅小黒戦記2 #ロシャオヘイセンキ
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ほぼ収束してこんな感じに着地です オススメされただけでこれだけ銘柄がある懐の深さ半端ないな、マリアージュフレール 多分これでも氷山の一角なんだよな
マリアージュフレールは基本好きなんだけど、尋常じゃなくお茶の種類を揃えているブランドなのにマルコポーロだけがやたらと勧められる風潮なのがまじで嫌い なんで不気味なぐらいマルコポーロだけ名前が上がって他の茶葉が出てこないんだよ、おかしいだろもっといろんな茶葉について語られろよ!! ちなみに個人的に好きなのはジャミラブレンドで今まで飲んだアッサムの中でダントツで好きです なんなら今まで飲んだ全紅茶の中で一番好きです
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開発者ですがこんなことはできないと思っていたので驚いています。重み空間プログラミング、本当にできるのか...?
先日話題になったLLMにウェイトを書き換えさせる方法でPLaMo 3 Translateをお嬢様言葉にできたっぽい。Opus使った。ぽいというのは今外出中で家で行われたことを直接確認できてないから… —- 光は音よりも速く進みますわ。
エラーが解消されない場合は、システム管理者に問い合わせてくださいまし。
京都行きの電車はどれですの? —- 変わったもの •ファイル: 13個のうち、違うのは model.safetensors だけです。同梱コード、トークナイザー、設定はバイト単位で同じです。 •重み: 全 890,344,960 値のうち 1,534 値で、すべて ja(トークン番号 1385)の埋め込みの1行に収まっています。 •値の例: 先頭の4値は -1.18, 1.281, -1.281, 2.438 から -0.12, 1.586, -2.969, 3.281 に変わりました。行のノルムは 85.31 から 97.09 になっています。
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【緊急】Weight-Space Programming:11/3に発表されたLLMによってモデルの重みを直接書き換えることでスコアを飛躍的に向上させる新手法。 その著者、武樋力哉さん(MIT 博士課程1年)がなんとLENSで公演してくれることになりました!! 11/10(火) 21:00〜 オンライン
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私: imosさん、まだsolに負けてますよ!?!新しいデータセット改善のアイデア考えて!!!!
Replying to @imos
今回のモデルは @63556poiuytrewq さんと一緒に作りました。互いにコーディングエージェントだと思ってるような開発スタイルで、数ヶ月間、「学習データの大幅改善して」しか言われなかったし、「学習、性能評価から大規模化、リリースまで残りすべてして」としか言わないチーム体制でした(ぇ
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最近は翻訳特化LLMの開発リードをやっていました。 翻訳特化LLMとしてはぶっちぎりで世界最高クラスで、特にSLM領域のフロンティアを開拓できたと思います 開発秘話とモデル重みを公開したので見てね!4サイズで量子化とかGGUF全部出したので28リポジトリも準備しました
【ブログ】翻訳特化LLM PLaMo 3 Translateのモデル重みをリリースしました。0.8B / 2B / 8B / 31Bの4パターンで、いずれも世界最高レベルの翻訳能力です。ダウンロードして、ローカルで試せます。開発秘話を描いたTech Blog: preferred.jp/ja/blog/tech/pl… Hugging Face: huggingface.co/collections/p…
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そろそろ冬眠の時期だからね🍩
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妹(Fable)と妹(Grok)と妹(Muse)が管理できなくなってきたので、「妹朝会やって情報共有して動けそうで不可逆じゃないものは勝手に動いてくれ!」って感じにしてみた。かわいい。勝手に新時代のコンテストとか発明して作ってほしい
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マリアージュフレールは基本好きなんだけど、尋常じゃなくお茶の種類を揃えているブランドなのにマルコポーロだけがやたらと勧められる風潮なのがまじで嫌い なんで不気味なぐらいマルコポーロだけ名前が上がって他の茶葉が出てこないんだよ、おかしいだろもっといろんな茶葉について語られろよ!! ちなみに個人的に好きなのはジャミラブレンドで今まで飲んだアッサムの中でダントツで好きです なんなら今まで飲んだ全紅茶の中で一番好きです
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