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Hideki Nakayama

@n_hidekey

大学教授。元webエンジニア。博士（情報理工学）。画像認識、自然言語処理、ロボティクス、機械学習、などに興味があります。

 東京
nlab.ci.i.u-tokyo.ac.jp/
Joined April 2011
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CoRLは問題意識がよく共有されている会議で勉強になったけど、その分やってることが似たりよったりで、伝統的なロボット会議が持ってる探索的な面白さはあまりなかったかもしれない。その代わりにその方向性における進歩は驚異的に速い。良くも悪くもCVPR的な感じだ。
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ロボットの会議だけど三人のkey noteのうち二人がCordelia Schmid、Jitendra Malikというのが熱い。プログラムを見てもビジョンで名を馳せた人がけっこういる。
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初めてCoRLに来てみたけどめっちゃ面白いな。
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内容もだけど規模が小さめの会議なので落ち着いて話を聞けるのがとてもよい。国際会議って本来こうだったよなあと懐かしさを感じている。
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ということで、変なタイミングですが6月16日より教授に昇任させて頂きました。 何かと慌ただしい世の中ですが、引き続きAI分野の研究教育に邁進するとともに、腰を据えて長期的に新しい分野の創出にも挑んでいければと思っております。今後ともどうぞよろしくお願い致します。
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ありがとうございます！！
Kazuhito Takenaka (@k_takechu) profile pictureKazuhito Takenaka@k_takechu21 Jun 2024
Replying to @n_hidekey
@n_hidekey ところで、ご昇任おめでとうございます！
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Replying to @n_hidekey
同感です．前提としている条件が不自然で，もっとデータ・計算資源（お金）をかければ解決できる問題をあえて，その道を避けて（資源がないので仕方ないが）やろうとしているという印象です．結局，そのような資源がある会社が一発に解決してしまって悔しがる展開になる．
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ある定番モデルができるとそれをベースラインに、モデルやデータ圧縮してもいけるやんとか、アンサンブルしたらもっと性能出るやんみたいな話が盛り上がるけど、結局次の世代の桁違いデカモデルが圧倒的な性能でぶん殴ってくる、ということがAlexNetの頃から幾度となく繰り返されている。
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ただ、ぼちぼちデータが枯渇するという話もあるので、そうなるとまた様子が変わってくるのかも
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アカデミックな研究の多くはlow-resourceなコンテキストで出てくる問題にアドホックな解決を図るものになっており、現場で役に立つものはほとんどない、とも
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某ビッグテックでLLMやってる教え子から、こちらでは100万ドルで解決する問題は問題のうちに入らないという名言を聞いた。それくらいのお金でエンジニアリング的に解決できる話ならノータイムで予算がおりるんだと。
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今のレートだと1億6千万円くらいか。基盤Sクラスやな…
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・ChatGPTは中身が公開されていないのでオープンで優れたモデルを作りましょう→分かる ・まずそのためのデータをChatGPTで作ります→？？？
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一足先にCVPRから帰国。本会議は半分しか出れなかったけど、なんかもう最近はWSの方が有意義な気がしている。
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今日はAC業務でひたすらemergency reviewerを探して終了。年々査読ブッチ率が上がっている気がする…
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どの会議も論文数激増に伴い査読ブッチ対策のバックアップを工夫してきたけど、それによって査読者がより気安くブッチするようになるというモラルハザードの悪循環が続いている
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NAACLのSACをやることになってて、てっきりその仕事だと思って引き受けてたら別のRRのaction editorになっていた…。どうもこのへんの仕組みがよく分からない。
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今日は金沢マラソン！
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Three papers (all first-authored by @raven_38_) have been accepted at WACV'24. Huge congrats!
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Hideki Nakayama retweeted
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Wiz
@wiz_io18 Sep 2023
🚨 BREAKING: Wiz Research discovers a massive 38TB data leak by Microsoft AI researchers, including 30,000+ internal Teams messages. Here's what you need to know 🧵
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