深層強化学習（RL）は、機械が学ぶ過程において、非常に刺激的な進展を示しています。例えば、子犬をしつけることを考えてみてください。初めのうちは、座ったり、ジャンプしたり、さらには逃...
深層強化学習とAIにおける記憶の探求
強化学習による視覚化推奨の最適化
データサイエンスの世界は常に進化しており、特にアメリカでは、自動化された視覚化推奨（vis-rec）が、膨大なデータから貴重な洞察を引き出すための重要な手段とされています。想像して...
OpenAI o1再現に関する進捗報告
アメリカのテクノロジー業界で、スタイナー・モデルの開発というエキサイティングな旅が進行中です。ここで、イチャオ「ピーク」ジは、OpenAIの革新的なo1モデルが持つ圧倒的な能力を再...
強化学習による建物のエネルギーと排出の最適化
アメリカ合衆国では、商業オフィスビルが総炭素排出量の驚くべき17%を占めています。これは米国エネルギー情報局が発表したデータです。この現状は決して軽視できず、特に暖房、換気、空調（...
実行フィードバックを用いた強化学習によるコードLLMの根拠
EUの研究者たちから発見された画期的な手法、RLEF（実行フィードバックを活用した強化学習）は、大規模言語モデル（LLM）のコード合成能力を一新する画期的な方法として注目されていま...