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深層学習に興味があります。

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AM09:21 (@AM09_21) profile picture
AM09:21
@AM09_21Oct 29
うわ勘違いしてた。新しいモデル計算方法とかじゃなくて、文字通りモデルの重みの中にRISC-V CPUを内蔵しちゃったのか LLMに計算を覚えさせるみたいなちゃっちい内容じゃなくて、本当に決定論的なCPUがそのまま入ってる......(困惑) Gated DeltaNetをRAMとして扱って、元のQwen層の前段にCPU回路を構成する層をぶち込んでるヤベェ設計() そりゃあ普通のCPUと比較して圧倒的に遅いけど、算術/計算系のベンチマークのスコアが跳ね上がってら...... これつまり、LLMの中に決定論的な構造を外部から持ち込めるってわけで......色々と活用も悪用も出来そうな技術だ
div (fp32) (@divagr1925) profile picturediv (fp32)
@divagr1925Oct 28
1/4 Meet Qwenputer: Qwen3.5-4B with a full RISC-V CPU inside its weights, using the model's own Gated DeltaNet layers as RAM. It runs C and MicroPython in its forward passes, no external runtime. On DeepMind math: base 55–90%, base + Python tool 95–100%, Qwenputer 97.5–100%.
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『基盤モデルのための強化学習』の著者見本が届きました！ LLM などの基盤モデルにおいて、強化学習がどのように用いられているかを体系的にまとめた書籍です。 強化学習は、昨今の AI の進歩の主要因の一つであり、かつ「報酬ハッキング」など安全性に関する議論とも関連があります。いま強化学習を勉強するのはタイミング的にかなり良いのではないかと思います。 この本が、国内の AI・強化学習の研究・開発レベルの底上げにつながると嬉しいです！ Amazon：amzn.asia/d/0bjnVH4N
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これがYOLOの滝
🤖 Made with AI
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窓反射に誤報しないのが何気に凄い
Ultralytics (@ultralytics) profile pictureUltralytics
@ultralyticsSep 29
Make workplace monitoring more intelligent with Ultralytics YOLO26! 🔒 Detect people and faces in real time to support occupancy monitoring, access control, and security operations. Discover more ➡️ ultralytics.com/blog/real-ti… #Ultralytics #YOLO26 #Survillence
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@ultralyticsSep 29
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t.toda (@Trtd6Trtd) profile picture
t.toda
@Trtd6TrtdSep 20
Kaggleで学んだBERTをfine-tuningする際のTipsが復活したようです！ ①〜学習効率化編〜 ai-shift.co.jp/techblog/2138 ②〜精度改善編〜 ai-shift.co.jp/techblog/2145 ③〜過学習抑制編〜 ai-shift.co.jp/techblog/2170 ④〜Adversarial Training編〜 ai-shift.co.jp/techblog/2985 ⑤〜ラベルなしデータ活用編〜 ai-shift.co.jp/techblog/3161 ⑥〜LLMでも使える学習効率化編〜 ai-shift.co.jp/techblog/3609
株式会社AI Shift | サイバーエージェントグループ

株式会社AI Shift | サイバーエージェントグループ

ai-shift.co.jp
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これはまじで効く。作業興奮が発動したらこっちのモノだからね。いいこと言うやん👍 #最強の対策
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物理好き (@butsurizuki) profile picture
物理好き@butsurizukiSep 17
ジョークなんだろうけど、=の方で解決するんだったらこんな感じの幕切れは予想されていることで、ジョークとして確定できないので困る
Max Feldman (@_maxfeldman) profile pictureMax Feldman
@_maxfeldmanSep 16
Rumor is P = NP, specifically there is a promising route to 3-SAT in O(n^{808017424794512875886459904961710757005754368000000000})
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🚀近刊情報『基盤モデルのための強化学習』10月20日発売！

🚀近刊情報『基盤モデルのための強化学習』10月20日発売！

Article · @kspub_kodansha
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Yoshiki Sato (@phys_yoshiki) profile picture
Yoshiki Sato
@phys_yoshikiSep 4
『基盤モデルのための強化学習 (KS情報科学専門書)』 和地 瞭良 (著) 久々に強化学習の本出る！！！ amzn.to/46C7VeC
基盤モデルのための強化学習 (KS情報科学専門書)

基盤モデルのための強化学習 (KS情報科学専門書)

【推薦の言葉】 基盤モデルの性能を引き上げるうえで、強化学習は中核的な役割を担っている。 本書は、強化学習の基礎から、基盤モデルの事後学習を支える理論と手法、推論時スケーリング、Agentic RLまでを体系的に解説した、世界的にも類書の少ない一冊である。 なぜ強化学習が必要なのか、その可能性と限界を、理論と実例の両面から明快に示す。 AIの今後を見通すうえで、本書は重要な羅針盤となるだろう。...

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Ken Sakurada (@sakuDken) profile picture
Ken Sakurada@sakuDkenSep 12
本日15時から #ECCV2026 でEvent-LiDARの発表を行います！ イベントビジョンの考え方でLiDARを効率化する、Simple but Effectiveな研究です。ぜひお立ち寄りください！ 🕒 15:00〜 CEST 📍 ExHall・Poster #12 Session 6
Spatial Context Sensing Research Project (@SCS_Research) profile pictureSpatial Context Sensing Research Project@SCS_ResearchSep 10
🚀 Can we make 3D perception more efficient by processing what changes across LiDAR scans? We will present Event-LiDAR at #ECCV2026: converting conventional LiDAR scans into sparse 3D events. Project: event-lidar-project.github.i… Video: youtu.be/gPgxb6S1bfI Details below. 🧵
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World Labs (@theworldlabs) profile picture
World Labs
@theworldlabsSep 1
Introducing Atlas: The world's first multimodal world model that generates image and video frames with pixel-perfect camera control and reconstructs them in 3D. Model the world, move the camera, and simulate space & time.
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ImageNet作った勢の新しい仕事見てから、1時間くらいの記憶がない
World Labs (@theworldlabs) profile pictureWorld Labs
@theworldlabsSep 1
Introducing Atlas: The world's first multimodal world model that generates image and video frames with pixel-perfect camera control and reconstructs them in 3D. Model the world, move the camera, and simulate space & time.
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goto@goto_yuta_Aug 31
ソフトウェアエンジニアリングさん、今までお世話になりました
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Quick reminder: this was the state of robotics just 11 years ago
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「LLMは最初の1ターン目以降、性能がガクッと落ちるよ」というICLR2026ベストペーパーの話を無限にしてる気がする。LLM活用の話として重要すぎるので…… blog.iclr.cc/2026/04/23/anno…
那須音トウ / Nasune Tou (@NASNETou) profile picture那須音トウ / Nasune Tou
@NASNETouFeb 2
LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation openreview.net/forum?id=VKGT… LLMは2ターン目の会話からすでに性能が下がるらしい。(すでに100回以上引用されてる論文だけど)重要そうなのでメモ。
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Kent Fujiwara (@kentfuji) profile picture
Kent Fujiwara@kentfujiAug 5
音で複数人姿勢推定！
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一瞬で目を奪われた
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Simo Ryu
@cloneofsimoJul 26
Fyi, This is VQ tokenizer (fsq) + generative autoregressive transformer, which lecun has been advocating years to not work on
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@leothecuriousJul 24
total lecun victory?
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とりあえず読む。 【強化学習】モンテカルロ木探索を解説・実装 qiita.com/pocokhc/items/392a… #Qiita @pocokhc_cppより

【強化学習】モンテカルロ木探索を解説・実装 - Qiita

この記事は自作している強化学習フレームワーク SimpleDistributedRL の解説記事です。 次：AlphaZero はじめに モンテカルロ木探索は強化学習のアルゴリズムというより木探索アルゴリズムの一種という位置付けです。 ただこれの発展系として、AlphaG...

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