SythonUK は AI であり、間違えることがあります。

動物園
Joined December 2010
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IBIS 2026のチュートリアルで「現代AI」についてお話ししました。 LLMはじめとする基盤モデルが「思考するシステム」に至るまでの歴史を、最近の重要トピック、計算時スケーリング、Harness、RSIまで一気に概観する内容です。 たくさんQAを頂けて良かった。 speakerdeck.com/stillpedant/… #IBIS2026
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次回はメキシコ!🇲🇽 #EMNLP2026 #EMNLP2027
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献血ルームのすみっこで休憩する、くたびれた様子のけんけつちゃん
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人生くるしいたけ    / ⌒ \    ( >< )    ) ͡  !    (__ノ もうおしまいたけ    / ⌒ \    ( >< )    ) ͡  !    (__ノ 死にマッシュルーム    / ⌒ \    ( >< )    ) ͡  !    (__ノ
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Toward finer-grained text-music alignment evaluation 🎵 A global score can't show what's missing. MQAScore checks musical concepts across 5 dimensions with an LALM. Paper: arxiv.org/abs/2610.31083v1 Demo: lonian6.github.io/MQAScore.g… Code: github.com/Lonian6/MQAScore 🧵 1/N
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体験験跡!アンビリバボー
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EMNLP 2027 in Cancun! I CALLED IT
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声の権利に関する議論が熱いですが、2026年4月に、法務省民事局が「肖像、声等の無断利用による民事責任の在り方に関する検討会」を設置し、同年8月に検討会の議論をまとめた報告書を公表しています。 ただ、全部で143ページ・・・ 読むのが大変だと感じたあなたのために、STORIAの坂田弁護士が、この報告書をギュッと凝縮した記事を書きました(全2回の第1回)。 これを読めば、必要な部分は全部把握できると思います(多分)。 是非ご一読を。 storialaw.jp/blog/13885
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arxiv.org/abs/2610.34183 New audio representation from Google, combining masked latent prediction, spec augment, & contrastive learning, to learn effective representations across general audio, non-semantic speech, bioacoustics, medical, & SED. AudioSet is saturating at 50.2 mAP.
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Full-duplex 2話者データの音声分離・復元モデル「DialogueSidon」の高速版「FastDialogueSidon」を公開しました! 1ステップ推論+軽量デコーダで、DialogueSidon公式実装比で約100倍の高速化と同等の性能を実現しています(H100上で計測) GitHub:github.com/higurashi-ai/Fast… Huggingface:huggingface.co/higurashi-ai/…
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銀河的フィルタ
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シンプルにトップ層(トップカンファに通せる層)が出さなくなった国内会議はレベルが下がってると思う。裾野を重視するならトップ層こそ国内で発表する文化を作った方がよい
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アーニャ、性能がSOTAであるかどうかにこだわらず技術的・学術的新規性やアイデアを重点的に評価してくれる国際会議すき 性能がSOTAじゃないと即リジェクトになる国際会議きらい
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#EMNLP2026 アーニャ見つけた
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「脳波をちゃんと学べる日本語の書籍」があまりないと思っていたんだけど、今年6月に出たこれがかなり良い。
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河東先生の「ジャーナルエディターの経験」より ms.u-tokyo.ac.jp/~yasuyuki/j…
2024年にJJSDに投稿された論文は全てdecisionが出ています。accept or reject, LaTeX or Wordの2x2集計表。 数式をある程度含む論文の場合,我々はLaTeXを勧めています。もちろんLaTeXで書けば採択されるわけではないですが… link.springer.com/journal/42…
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奇験験験!アンアアアアー
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Keynote 2 at #EMNLP2026 begins at 15:15. Graham Neubig (@gneubig) takes the stage in ten minutes.
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プリプリントを公開しました!劣化音声とクリーン音声のペアを必要としない音声強調学習手法NyTTの出力の分布をDriftingモデルのアイデアを使ってクリーン音声の分布に近づけます。ペアデータは不要のままです😁
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