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のみ表示研究#Sakana AI
9月28日月曜
  1. Sakana AI55

    Sakana AIと東京大学、ロボット軌道生成手法SAILを発表

    Sakana AIと東京大学は、VLMによるロボット軌道生成をテスト時スケーリングで改善する手法SAILを発表し、IROS2026で発表予定です。SAILはシミュレーターで生成軌道を試し、評価VLMのフィードバックを基に修正します。シミュレーションの6つの操作タスクでは、探索候補を1から45に増やすと、成功軌道を見つける平均率が25%から73%に上がりました。

9月14日月曜
  1. Sakana AI50

    Sakana AI、バックプロパゲーションなしで1000層ネットワークを学習するPC-ALMを発表

    Sakana AIは、バックプロパゲーションを使わず局所ダイナミクスで1000層のニューラルネットワークを学習する手法「PC-ALM」を発表しました。PC-ALMは予測符号化にラグランジュ乗数に相当するデュアルニューロンを加え、各層が局所的な予測誤差を最小化するPIフィードバック制御系として動作します。

9月3日木曜
  1. Sakana AI53

    Sakana AI、汎用視覚モデルを用いたAI生成画像検出手法Percept-Lensを発表

    Sakana AIは、汎用視覚モデルを固定したまま、その表現に単純なガウス判別則を適用するAI生成画像検出手法Percept-Lensを開発しました。同じ幅広い評価セットで、検証した公開済み検出器のうち最も強いものを上回り、この手法は特定の検出タスク向けに学習されていない汎用視覚モデルを用いています。