Reinforcement Learning - 亜美と智也のAI論文解説 - Page 3

8月 21 2026

検索クエリの意図を推論で補完する「Think-to-Personalize」：ユーザー履歴を活用した高精度な商品検索

投稿者: ユウ

TL;DR Think-to-Personalize（TTP）は、EC…

8月 20 2026

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

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

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

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

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 13 2026

ルーブリックを実行可能なグラフに変換するGSR：LLM評価の透明性を高める

投稿者: ユウ

TL;DR GSRは、ルーブリック（評価基準）を、応答を確認する前に型…

8月 12 2026

推論コストを増やさずに世界モデルの利点を取り込む「World Tokens」

投稿者: ユウ

TL;DR World Tokensは、訓練時のみビデオ世界モデルを使…

8月 11 2026

パラメータ空間の探索でLLMのRL訓練を安定化する3PO手法

投稿者: ユウ

TL;DR LLMの強化学習（RLVR）では、温度調整などの行動空間で…

8月 08 2026

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…

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