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亜美と智也のAI論文解説

最新AI論文の知見を分かりやすく解説!

タグ: 強化学習

8月 22 2026
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SAPO:1回のロールアウトで価値ベースRLを実現する軽量フレームワーク

投稿者: ユウ

TL;DR SAPOは、LLMエージェントの強化学習において、1つの自…

8月 22 2026
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報酬モデルでMASトポロジー生成を効率化:トークン消費20.5%削減

投稿者: ユウ

TL;DR LLMマルチエージェントシステムの通信トポロジーを自動生成…

8月 20 2026
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SPADE:自己対戦で環境生成と推論を共進化させるLLM訓練法

投稿者: ユウ

TL;DR SPADEは、1つのLLMが「環境デザイナー」と「推論エー…

8月 20 2026
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サンプリング検証の盲点:連続世界モデルで稀なモードが見過ごされる危険性

投稿者: ユウ

TL;DR LLMが合成した連続制御用の世界モデルを、サンプリングによ…

8月 19 2026
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LLMの報酬設計を安全にする:方策不変の報酬整形フレームワーク

投稿者: ユウ

TL;DR LLMをRLエージェントの報酬設計に使う際、LLMのスコア…

8月 18 2026
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LLM強化学習の新手法:価値関数に特権情報を注入して性能向上

投稿者: ユウ

TL;DR LLMの強化学習では、GRPOなどのグループ比較方式が主流…

8月 17 2026
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VLM強化学習を高速化するRollplex:GPU空間共有で推論と学習を同時実行

投稿者: ユウ

TL;DR Rollplexは、VLMのRL後訓練において、従来は直列…

8月 08 2026
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LLMが報酬を自動生成し3Dシーン生成を制御するiARCSの仕組み

投稿者: ユウ

TL;DR iARCSは、事前学習済みの3Dシーン生成モデルを、LLM…

8月 08 2026
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環境応答を自分で生成するLLMエージェント学習法「EnvACE」の実装解説

投稿者: ユウ

TL;DR EnvACEは、LLMエージェントの強化学習において、外部…

8月 06 2026
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VLM報酬モデルを構造で安定化するSAFT:オンライン自己教師あり微調整の実装解説

投稿者: ユウ

TL;DR SAFTは、VLMを報酬モデルとして使う際に、環境が持つ構…

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