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補助的テキスト嗜好データで最適化された堅牢な視覚報酬モデル（RoVRM: A Robust Visual Reward Model Optimized via Auxiliary Textual Preference Data）

田中専務

拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、部下から「大規模視覚言語モデル（Large Vision-Language Models）が現場でミスをする」と聞きまして、経営判断としてどのくらい気にするべきか分からず困っております。要するに現場導入での信頼性の話でしょうか?

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理しましょう。端的に言うと、この論文は視覚と言語を扱う大きなAIの

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多様な専門家ポリシー生成のためのパレート逆強化学習（Pareto Inverse Reinforcement Learning for Diverse Expert Policy Generation） 前の記事 パレートマージング：嗜好対応のモデル統合のための多目的最適化（Pareto Merging: Multi-Objective Optimization for Preference-Aware Model Merging） 次の記事

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