
バーチャルデータサイエンティスト アイシア=ソリッド
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データサイエンスVTuberアイシア=ソリッド。数学、統計、ML、DLの動画を作るよ! HP https://t.co/O3DCHvmnGQ ファンアート #AIciart 誤植 https://t.co/VTiMEM0fJu ほしいも https://t.co/M12QZyzX4V マスター @sugi3_34
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Joined May 2018
これもめちゃ良かったです!.Apple による研究👀. 凄くシンプルで、Normalizing Flow でもいい生成モデル作れるよ!. ってことを実証した研究です!. 昨年12月らしい!. [2412.06329] Normalizing Flows are Capable Generative Models
arxiv.org
Normalizing Flows (NFs) are likelihood-based models for continuous inputs. They have demonstrated promising results on both density estimation and generative modeling tasks, but have received...
Research from Apple 🍎. We can build good generative models with Normalizing Flow!!!!!. ICML Poster Normalizing Flows are Capable Generative Models
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これマジで面白かったです。. 色々あったのですが、reward hacking が、今の AI の発展において、本当に本質的だと感じました。. そんなのもともと、"reward hacking" ってあるよね〜〜〜レベルのことは知っていましたが、.これが本当に今の最大の課題であるとまで、理解を update しました。. RL.
This talk was fascinating. I realized that reward hacking is crucial and essential in the development of current AI. (more than what I've known). ICML Invited Talk What to optimize for – from robot arms to frontier AI - Anca Dragan
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まえテンション上がってた投稿を上げ直します!. gen. models は結局、true distribution と generated dist. を比較するけど、.その比較の方法には色々あって、.この研究では GAN 的な loss 使うのが良かったんだって。. distribution.
This was so interesting!!!. For gen. models, we compare distributions. This research uses GAN loss for that. interesting!. ICML Poster Multidimensional Adaptive Coefficient for Inference Trajectory Optimization in Flow and Diffusion
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RT @Cixelyn: check spellbrush careers page if you want to apply to an actually real, non-joke job listing like this:.
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おおー、Mystral ニュースになってたんだ👀. エヌビディア出資の仏新興、ミストラルAIが日本進出:日本経済新聞
nikkei.com
【ロンドン=湯前宗太郎】フランスの生成AI(人工知能)開発企業のミストラルAIは2026年にも日本に進出する。同社は生成AIの基盤となる大規模言語モデルの開発を手掛け、米マイクロソフトや米エヌビディアの出資を受けている。日本に営業拠点を設け、生成AIを使った業務効率化を目指す製造業などの需要を取り込む。ミストラルのアーサー・メンシュ最高経営責任者(CEO)が日本経済新聞の取材で明らかにした。同
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