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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 28 件
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推論モデルはどう作られるのか — CoT から GRPO まで、論文十二本でたどる系譜
o1、R1、QwQ は新しい構造ではありません。採点できる目標に向けて長い出力を最適化した結果です。Chain-of-Thought（2022）から STaR、PRM、DeepSeek-R1 の GRPO、s1 の budget forcing まで論文十二本で系譜をたどり、最後に 24GB のカード一枚でどこまで再現できるかをメモリ項目ごとに見積もります。
2026-09-06 · 14 分で読めます #ai#llm#reasoning#reinforcement-learning#grpo500ドルでファインチューニングした9Bがフロンティアに勝った条件 — そしてその条件がどれだけ狭いか
2026年7月28日、Hacker Newsで336点を獲得した記事があります。FermisenseがQwen3.5-9BをGRPOで約500ドル分のGPU時間だけ学習させ、同じツールと同じ採点器を使った五つのフロンティア構成を電子商取引カタログ検収の課題で上回ったという報告です。達成可能スコアの87.3%対、最高フロンティア76.9%。1,000件の処理コストは約0.50ドル対、19ドルから172ドルでした。この記事はその結果を否定も
2026-07-31 · 19 分で読めます #ai#llm#fine-tuning#reinforcement-learning#inference-costロボットの安全とアラインメント — 強力なロボットを信頼するには ♪ 聞けます
ますます強力になるロボットをどう信頼できるのか。物理的安全、制約付き強化学習と安全層、分布外への対応、人とロボットの協働安全、検証と標準、そして身体性AIのアラインメント課題までをバランスよく見ていきます。
2026-06-29 · 34 分で読めます #ai-papers#robotics#safety#alignment#reinforcement-learningヒューマノイドの全身制御 — 二足で歩き、手で扱う ♪ 聞けます
ヒューマノイドロボットが二足で歩き、手で物を扱うまで、二足歩行制御と全身制御(whole-body control)の核心概念を整理します。ZMPとMPC、強化学習ベースのロコモーション、バランスと転倒回復、歩行と操作の統合、そしてシミュレーション学習を実機へ移す流れを図とともに見ていきます。
2026-06-29 · 39 分で読めます #ai-papers#robotics#humanoid#locomotion#whole-body-controlロボットはどう学ぶのか — 模倣学習と強化学習
ロボットが技能を獲得する四つの方法を概観し、模倣学習(テレオペレーション・行動クローニング・DAgger)と強化学習(報酬・方策・探索)の原理、長所と短所、データ効率の違い、そして両者を組み合わせる方法を、図と比較表で整理します。
2026-06-29 · 32 分で読めます #ai-papers#robotics#imitation-learning#reinforcement-learning#robot-learning模倣機械は発見できないのか — Rich Sutton の挑発と RL の反撃 ♪ 聞けます
強化学習の大御所 Rich Sutton が、教師あり学習ベースの生成 AI は模倣モデルであり新しい科学的発見には限界があると主張し、2026年6月のコミュニティを沸かせました。Bitter Lesson の文脈から彼の主張を解剖し、模倣学習と強化学習の本質的な違い、反論、そしてエージェント設計への実務的な教訓を整理します。
2026-06-12 · 41 分で読めます #ai#reinforcement-learning#llm#research#ai-agentモダン強化学習エコシステム 2026 完全ガイド - RLlib (Anyscale) · Stable-Baselines3 · Tianshou · CleanRL · OpenSpiel (DeepMind) · Gymnasium (Farama) · Acme · PufferLib · Pearl (Meta) · TorchRL 徹底解説
2026年5月時点の強化学習(RL)エコシステムを端から端まで見渡す。汎用RLライブラリ(RLlib, Stable-Baselines3, Tianshou, CleanRL, TorchRL, PFRL, TF-Agents)、DeepMindスタック(OpenSpiel, Acme, Haiku/RLax/Distrax)、Meta Pearl、環境標準(Gymnasium, PettingZoo, ALE, MuJoCo, Br
2026-05-16 · 29 分で読めます #reinforcement-learning#rllib#stable-baselines-3#tianshou#cleanrl[深層強化学習] 20. 深層強化学習総まとめ：アルゴリズム比較と選択ガイド
価値ベース、方策ベース、Actor-Critic、モデルベースなど深層強化学習アルゴリズムの体系的比較と選択基準
2026-03-19 · 11 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai[深層強化学習] 18. AlphaGo Zero：自己対局で学ぶAI
AlphaGo Zeroの核心原理：MCTSと自己対局（self-play）、そしてConnect4ボットの実装
2026-03-19 · 10 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai[深層強化学習] 17. モデルベース強化学習：Imagination-Augmented Agent
モデルベースRLの原理とI2A（Imagination-Augmented Agent）：環境モデルを学習し想像の中で計画するエージェント
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方策更新の安定性を保証するTrust Region技法：PPOのクリッピング目的関数、TRPOの制約最適化、ACKTR
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連続行動空間を扱う方法：A2Cの拡張、DDPGの決定的方策勾配、分布方策勾配
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Seq2Seqモデルと強化学習を組み合わせたチャットボット訓練：RNNの基礎からSelf-Critical Sequence Training（SCST）まで
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A2Cの相関問題を非同期並列学習で解決するA3Cアルゴリズムの原理とデータ/勾配並列化の実装
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株式トレーディングを強化学習問題として定義し、カスタム取引環境を設計した後、フィードフォワードおよびCNNモデルでトレーディングエージェントを学習させます。
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テーブルベースQ学習の限界を克服するDQNの核心アイデア（経験リプレイ、ターゲットネットワーク）を理解し、Pong環境で実装します。
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PyTorchのテンソル演算、自動微分、ニューラルネットワーク構成要素を学習し、TensorBoardモニタリングとAtari画像を活用したGAN例題を実装します。
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