JSAI2023の発表資料を掲載しました。

Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language.   2023年6月6日~9日に熊本城ホール(熊本県熊本市) で開催された第37回人工知能学会全国大会(JSAI2023*)で当研究室の研究員と学生が20件の発表を行いました。下記に当日の発表資料を掲載します。 *JSAI2023とは:日本人工知能学会(The Japanese Society for Artificial Intelligence)が主催する人工知能の研究発表を行う学会で、日本国内外の研究者や専門家が集まり、人工知能や機械学習、自然言語処理、ロボティクス、コンピュータビジョンなどのAI関連分野における研究、知識共有、情報交換を促進することを目的としています。 ■JSAI2023公式HP https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2023/   【世界モデル】 物体中心表現の学習における内的報酬の検討 中野 聡大、鈴木 雅大、松尾 豊 行動条件付けVideoGPTの構築と検証 田畑 浩大、蒲原 惇乃輔、海野 良介、佐藤 誠人、渡部 泰樹、久米 大雅、根岸 優大、岡田 領、岩澤 有祐、松尾 豊 VideoGPTのデータセットサイズに関するスケーリング則 根岸…

IROS2023の世界モデルに関するWorkshop “World Models and Predictive Coding in Cognitive Robotics”で当研究室 特任助教の鈴木雅大が登壇しました。

Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language.   2023年10月1日〜10月5日にデトロイト(アメリカ)で開催されたIROS 2023*に当研究室 特任助教の鈴木雅大が参加し、認知ロボットのための世界モデルと予測符号化に関するワークショップ(Workshop on World Models and Predictive Coding in Cognitive Robotics)で当研究室 特任助教の鈴木雅大が登壇しました。下記に発表スライドを掲載します。     *IROS(IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems)とは: 国際ロボット研究の分野において、将来の方向性と最新のアプローチ・設計・成果を強調しながらインテリジェントロボットとスマートマシンにおける科学技術の最前線を探求する大規模で影響力のあるフォーラムで、松尾研が注力する研究分野の一つである世界モデルに関する研究者も参加しています。 ■IROS 2023公式HP https://ieee-iros.org/   参考記事:「世界モデル」とは何か? 知能の実現に向けて、松尾研が研究を推進する理由。 「世界モデル」とは何か?…

Our paper was accepted for NeurIPS 2023

◼︎Bibliographic information Paul Yoo, Jiaxian Guo, Yutaka Matsuo, Shixiang Shane Gu. “DreamSparse: Escaping from Plato’s Cave with 2D Diffusion Model Given Sparse Views.” Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023) ◼︎Overview Synthesizing novel view images from a few views is a challenging but practical problem. Existing methods often struggle with producing high-quality results or necessitate per-object…

Our paper was accepted for Information Processing Society of Japan

◼︎Bibliographic information Hitoshi Nakanishi, Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo: HAWK-Net: Hierarchical Attention Weighted Top-K Network for High-resolution Image Classification ◼︎Overview To handle high-resolution images on finite computational resources, many research has been conducted on hierarchical networks to load features in only the most meaningful local regions. However, it is difficult to determine the correct number and…

当研究室の論文が人工知能学会論文誌に採録されました。

◼︎書誌情報 Xin Zhang,Shixiang Shane Gu, Yutaka Matsuo, Yusuke Iwasawa : Domain Prompt Learning for Efficiently Adapting CLIP to Unseen Domains  人工知能学会論文誌, 第38巻 6号 J-STAGE ◼︎概要 Domain generalization (DG) is a difficult transfer learning problem aiming to learn a generalizable model for unseen domains. Recent foundation models (FMs) are robust to many distribution shifts and, therefore,…

Release of Weblab-10B: A 10 Billion-Parameter Bilingual Language Model Supporting Japanese and English

Press Release: Matsuo Laboratory, The University of Tokyo Release of Weblab-10B: A 10 Billion-Parameter Bilingual Language Model Supporting Japanese and English   ※ The following is a partial English translation of the press release issued on August 22, 2023. Please refer to the Japanese version for the original. Original: Press Release_2023/08/22   Tokyo, [2023/08/22] —…

当研究室の研究員が共著となった論文がAdvanced Roboticsに採録されました。

◼︎書誌情報 Tadahiro Taniguchi, Shingo Murata, Masahiro Suzuki, Dimitri Ognibene, Pablo Lanillos, Emre Ugur, Lorenzo Jamone, Tomoaki Nakamura, Alejandra Ciria, Bruno Lara, Giovanni Pezzulo, World Models and Predictive Coding for Cognitive and Developmental Robotics: Frontiers and Challenges, Advanced Robotics, 2023. ◼︎概要 Creating autonomous robots that can actively explore the environment, acquire knowledge and learn skills continuously…

当研究室の論文がICML 2023に2件採録されました。

■書誌情報 Toshinori Kitamura, Tadashi Kozuno, Yunhao Tang, Nino Vieillard, Michal Valko, Wenhao Yang, Jincheng Mei, Pierre Ménard, Mohammad Gheshlaghi Azar, Remi Munos, Olivier Pietquin, Matthieu Geist, Csaba Szepesvari, Wataru Kumagai, Yutaka Matsuo. “Regularization and Variance-Weighted Regression Achieves Minimax Optimality in Linear MDPs: Theory and Practice”, International Conference on Machine Learning (ICML 2023) ■概要 Mirror descent value…