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入門Jev/System One を、候補・状態・型・確率を持つ小さな判断器として理解し、通常のコードと組み合わせる。
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中級意味判断を決定論的な候補生成と安全境界に接続し、対照群を置いた end-to-end 評価を設計する。
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入門推論と学習を別の計算として理解し、評価を先に設計する。
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入門更新される事実や出典が必要な質問を、検索と生成に分ける。
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入門目的を特定し、より重い学習へ進む理由を説明できるようにする。
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中級用語検索や文書整理の試作を、診断の有効性と区別する。
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入門論文の改善率を鵜呑みにせず、課題、比較条件、仕組み、トレードオフ、実装演習へ分解して読むための教科書。
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中級2025年のs1論文を、test-time scaling、budget forcing、データ選別、再現と限界の観点から実装判断へ翻訳する。
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中級DAPOの2025年論文を、報酬、長さバイアス、非同期・システム設計、再現実験と報酬ハッキングの観点から読む。
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入門Vision-Language-Action を万能ロボットの魔法と見なさず、観測・座標・方策・制御の接続として理解する。
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中級LeRobot のデータ形式と統一インターフェースを起点に、収集から実機評価までの失敗しやすい接点を学ぶ。
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入門ハードウェア未実行を明記し、データ観察・シミュレーション・評価設計だけでPhysical AIの核心に触れる。
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中級論文の新規性を性能ランキングと混同せず、行動表現・データ・身体・評価・未検証境界へ分解する。
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中級公開・合成データだけで、base policy、軽量適応、失敗分類、実機に進まない判断を再現可能な作業票へ落とす。