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松尾研究室 DL輪読会
Приєднався 3 жов 2021
【拡散モデル勉強会＃14】CADS: Unleashing the Diversity of Diffusion Models through Condition-Annealed Sampling
■ 発表内容
CADS: Unleashing the Diversity of Diffusion Models through Condition-Annealed Sampling
■発表者
Akihiro Nakano
■ 本勉強会について
Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 特に、近年画像生成AIなどに用いられている「拡散モデル（Diffusion model）」が急速な発展を見せており、松尾研では拡散モデルに関する勉強会を有志で企画・開催しています。
■Docswell
www.docswell.com/s/DeepLearning2023/5P2WP1-2024-11-22-161159
CADS: Unleashing the Diversity of Diffusion Models through Condition-Annealed Sampling
■発表者
Akihiro Nakano
■ 本勉強会について
Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 特に、近年画像生成AIなどに用いられている「拡散モデル（Diffusion model）」が急速な発展を見せており、松尾研では拡散モデルに関する勉強会を有志で企画・開催しています。
■Docswell
www.docswell.com/s/DeepLearning2023/5P2WP1-2024-11-22-161159
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Відео
【DL輪読会 #441 2/2】RWKU: Benchmarking Real-World Knowledge Unlearning for Large Language Models
Переглядів 3612 годин тому
■ 発表内容 RWKU: Benchmarking Real-World Knowledge Unlearning for Large Language Models ■ 発表者 Tadashi Onishi ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/K1R342-2024-12-05-130301
【DL輪読会 #441 1/2】Marco-o1: Towards Open Reasoning Models for Open-Ended Solutions
Переглядів 2912 годин тому
■ 発表内容 Marco-o1: Towards Open Reasoning Models for Open-Ended Solutions ■ 発表者 Norihira Kobayashi ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/KV1M9P-2024-12-05-125148
【DL輪読会 #439 3/3】On The Role of Attention Heads in Large Language Model Safety
Переглядів 2912 годин тому
■ 発表内容 On The Role of Attention Heads in Large Language Model Safety ■ 発表者 Takeshi Kojima ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/Z3GEV8-2024-11-21-153626
【DL輪読会 #439 2/3】Intelligence at the Edge of Chaos
Переглядів 2812 годин тому
■ 発表内容 Intelligence at the Edge of Chaos ■ 発表者 Kotaro Sakamoto ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/K82M3Y-2024-11-21-152919
【DL輪読会 #439 1/3】The Surprising Effectiveness of Test-Time Training for Abstract Reasoning
Переглядів 1712 годин тому
■ 発表内容 The Surprising Effectiveness of Test-Time Training for Abstract Reasoning ■ 発表者 Keixin Song ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/5V14N2-2024-11-21-124442
【拡散モデル勉強会＃12 2/2】Guiding a Diffusion Model with a Bad Version of Itself
Переглядів 5216 годин тому
■ 発表内容 Guiding a Diffusion Model with a Bad Version of Itself ■発表者 Daiki Miyake ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 特に、近年画像生成AIなどに用いられている「拡散モデル（Diffusion model）」が急速な発展を見せており、松尾研では拡散モデルに関する勉強会を有志で企画・開催しています。 ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/KG1QY4-2024-11-21-133517
【拡散モデル勉強会＃12 1/2】A Unified Approach for Text- and Image-guided 4D Scene Generation
Переглядів 5416 годин тому
■ 発表内容 A Unified Approach for Text- and Image-guided 4D Scene Generation ■発表者 Kai Yamashita ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 特に、近年画像生成AIなどに用いられている「拡散モデル（Diffusion model）」が急速な発展を見せており、松尾研では拡散モデルに関する勉強会を有志で企画・開催しています。 ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/51RXX7-2024-11-12-133051
【DL輪読会 #438 3/3】PoliFormer: Scaling On-Policy RL with Transformers Results in Masterful Navigators
Переглядів 50День тому
■ 発表内容 PoliFormer: Scaling On-Policy RL with Transformers Results in Masterful Navigators ■ 発表者 Ryosuke Takanami ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/K22NW1-2024-11-14-135453
【DL輪読会 #438 2/3】π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control
Переглядів 113День тому
■ 発表内容 π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control ■ 発表者 Yuya Ikeda ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/K3GE9Y-2024-11-14-135928
【DL輪読会 #438 1/3】Transferable Tactile Transformers for Representation Learning Across Diverse Sensor
Переглядів 34День тому
■ 発表内容 Transferable Tactile Transformers for Representation Learning Across Diverse Sensors and Tasks ■ 発表者 Tatsuya Kamijo ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/582M9L-2024-11-14-135805
【DL輪読会 #437 3/3】Imagine yourself: Tuning-Free Personalized Image Generation
Переглядів 27День тому
■ 発表内容 Mechanistic Interpretability for AI Safety: A Review ■ 発表者 Hiroto Osaka ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/5MXVX8-2024-11-08-134941
【DL輪読会 #437 2/3】BEYOND AUTOREGRESSION: FAST LLMS VIA SELF-DISTILLATION THROUGH TIME
Переглядів 36День тому
■ 発表内容 BEYOND AUTOREGRESSION: FAST LLMS VIA SELF-DISTILLATION THROUGH TIME ■ 発表者 Toshiharu Mawba ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/Z22N47-2024-11-07-144724
【DL輪読会 #437 1/3】Mechanistic Interpretability for AI Safety: A Review
Переглядів 27День тому
■ 発表内容 Mechanistic Interpretability for AI Safety: A Review ■ 発表者 Yoshimasa Tawatsuji ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/ZDN2EG-2024-11-07-144352
【DL輪読会 #436 3/3】 Training-Free Diffusion Models Alignment with Sampling Demons
Переглядів 3014 днів тому
■ 発表内容 Training-Free Diffusion Models Alignment with Sampling Demons ■ 発表者 Tomoshi Iiyama ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/ZDNG2D-2024-10-24-132743
【DL輪読会 #436 2/3】Multi Time Scale World Models
Переглядів 2514 днів тому
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【DL輪読会 #436 1/3】Improving Text Embeddings with Large Language Models
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【DL輪読会 #434 2/2】DuQuant: Distributing Outliers via Dual Transformation Makes Stronger Quantized LLMs
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【DL輪読会 #433 2/2】Scalable MatMul-free Language Modeling
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【DL輪読会 #433 1/2】Classifier-Free Guidance is a Predictor-Corrector
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【DL輪読会 #432 2/2】Denoising Diffusion Bridge Models
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【DL輪読会 #432 1/2】Foundation Models for 3D Scene Understanding
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【拡散モデル勉強会＃11 1/2】TEncDM: Understanding the Properties of Diffusion Model in the Space of Language
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【DL輪読会 #429 2/3】Behavior Generation with Latent Actions
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【DL輪読会 #429 1/3】RoboDreamer: Learning Compositional World Models for Robot Imagination (ICML2024)
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terrible presentation... such a shallow reading
20:21
世界モデルを正確に作るためには、サンプリングすればするほどよいです。特にロボットなどの3D動作では世界モデルを構築するのに膨大なサンプルが必要です。世界モデル上でのプランニング（モデルフリーでの強化学習に当たる)の精度は、世界モデルがどの程度の精度になっているか（どの程度、実世界を正確に反映しているか)にかかっています。そのため、モデルベースの方が、モデルフリーに比べサンプリング効率がいいとは一概に言えません。 産業用ロボットなどの3D動作では、やはりMuJoCoベースのrobosuiteなどのシミュレータを使用することがベストだと思います。sim2realを実現するためには、産業用ロボット、センサ、その他の環境の構成物がsim上で正確に再現されていることが前提となります。シミュレータの性能向上を期待します。