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中級一発生成に依存せず、参照、制御、局所修正、必要時のLoRAを責務分離して、再現できる画像制作工程へ変える。
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入門AIを一枚岩として扱わず、解きたい問題と仕組みを対応させる。
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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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中級料金表より先に、実行時間・保存・停止・持ち出しの条件を揃える。
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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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中級DeepSeek-R1の2025年論文を、報酬設計、蒸留、評価条件、再現実験、実運用の限界まで分解して読む。
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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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中級推論時の計算配分、RLの学習効率、短い推論、動的な長さ制御を扱う2025年の四論文を、主張と制約を分けて読む。
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中級各発表を比較表の順位にせず、公開性、身体、データ、行動表現、評価境界で読み解く更新ノート。
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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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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。