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線形近似とオンラインGaussian Processで非線形システムの安全な探索を実現カメラとレーダーを組み合わせて「素材」を見分ける。学習不要の新しい手法「VLMaterial」ThinkJEPA:視覚と言語の大規模モデルを使って潜在世界モデルの長期予測を強化する手法線形近似とオンラインGaussian Processで非線形システムの安全な探索を実現カメラとレーダーを組み合わせて「素材」を見分ける。学習不要の新しい手法「VLMaterial」ThinkJEPA:視覚と言語の大規模モデルを使って潜在世界モデルの長期予測を強化する手法

今日の記事

2026年6月16日火曜日
すべて人工知能機械学習自然言語処理コンピュータビジョンロボティクス暗号物理学数学
ロボティクス注目

線形近似とオンラインGaussian Processで非線形システムの安全な探索を実現

この論文は、完全なモデルがない非線形プロセスを運転しながら、安全性を保って未知の振る舞いを学習する方法を示します。研究者たちは、プロセスの「おおまかな線形近似」が分かっているだけという現実的な状況を想定しました。未知の非線形部分はオンラインで学習するGaussian proces

2026年5月12日JA2分
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最新の記事

ロボティクス
2026年4月14日

カメラとレーダーを組み合わせて「素材」を見分ける。学習不要の新しい手法「VLMaterial」

研究の主題は日常物体の素材識別です。見た目が似ているガラスとプラスチックのような物は、光学カメラだけでは誤認されやすい問題があります。著者らは、視覚と言語を結び付けたAI(VLM: ビジョン・ランゲージ・モデル)とミリ波レーダーの物理情報を組み合わせる新しい枠組み「VLMater

JA
2分
人工知能
2026年3月24日

ThinkJEPA:視覚と言語の大規模モデルを使って潜在世界モデルの長期予測を強化する手法

この論文は、動画から将来の「潜在(ラテント)表現」を予測する世界モデルを、視覚と言語を結びつけた大規模モデル(Vision–Language Model、VLM)で補強する方法を示します。提案手法の名前はThinkJEPAです。短い観測窓で密にフレームを予測する従来の潜在世界モデ

JA
2分