REPLACED
人間の示唆を活かす少サンプル強化学習競技(The MineRL Competition on Sample Efficient Reinforcement Learning using Human Priors)
関連する記事
- 論文研究
持ち込み端末(BYOD)教室:教授学習におけるデジタル格差の問題 (Bring Your Own Devices Classroom: Issues of Digital Divides in Teaching and Learning Contexts)
田中専務拓海先生、最近部下から「BYODを入れよう」と提案されましてね。聞いたことはありますが、現場にどう影響するのかが見えません。要するに現場の生産性が上がる話ですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。BYODはBring Your Own Devi
- 論文研究
AIの現状トレンドは大学数学の全コースを担当できるか (Can the current trends of AI handle a full course of mathematics?)
田中専務拓海先生、最近部下から「AIに授業を任せられる」と言われましてね。本当に大学の数学を丸ごと任せられるものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、今のAIは多くの作業を支援できるが、完全自動で人の代わりになるわけではあり
- 論文研究
言語モデルは少数ショット学習者である(Language Models are Few-Shot Learners)
田中専務拓海先生、最近部署で「大規模言語モデルを業務に活かすべきだ」と言われているのですが、正直何から手を付けて良いか分かりません。そもそもこの論文は何を示しているのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!結論を端的に言うと、この論文は非常に大きな言語モデルが、少ない例示だけで新
- 論文研究
Three Towers(事前学習済み画像モデルを用いた柔軟なコントラスト学習) — Three Towers: Flexible Contrastive Learning with Pretrained Image Models
田中専務拓海さん、最近部署で『画像と言葉を結びつけるモデル』の話が出てまして、色々聞いてもらえますか。正直、どこが設備投資に値する改良点なのかが分からなくてして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理していけば必ず分かりますよ。まずはこの論文が何を変えているかを簡潔に
- 論文研究
AutoDRIVEエコシステムを用いた協調・競争型自律走行車のためのマルチエージェント深層強化学習(Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Cooperative and Competitive Autonomous Vehicles using AutoDRIVE Ecosystem)
田中専務拓海先生、部下から「MARLを導入すべきだ」と言われて困っているのです。どういう技術で、ウチにとって本当に投資価値があるのか、簡潔に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、要点を三つで説明しますよ。まずは何を解きたいか、次に現場でどれだけデータや計算
- 論文研究
視覚特徴から学ぶクアッドローター制御(Learning Quadrotor Control From Visual Features Using Differentiable Simulation)
田中専務拓海先生、最近部署で「ドローンの制御をカメラ映像だけで学ばせる研究が凄い」と聞きまして、正直よく分かりません。要するに現場で使える技術なのですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡単に整理しますよ。今回の論文はカメラ映像という生の視覚情報から、ドローン(クアッドロ
