@ttyharada

My interest: Computer Vision, Machine Learning, Intelligent Robot

 Tokyo
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Joined October 2010
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ロボティクス基盤モデルの事後学習をテーマとするコンペティション「Post-Training for Robotics Foundation Models Challenge」に、当研究室の博士課程学生である阿部 陽樹さんと原 健宏さんが参加し、優勝しました！ このコンペは、RSS 2026  (Robotics: Science and Systems) で開催されました。
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私が代表を務める「手の知能を創る」大規模フィジカルAI PJが今月より始動します． AIだけでなく，ハードも含め，フィジカルAIの難問に真正面から挑みます．本分野でブレークスルーを起こしたい研究者・エンジニアを募集しています．興味のある方，ぜひご連絡ください！ riken.jp/pr/news/2026/202607…

巧緻操作知能機械の実現に向けた研究開発プロジェクトを始動

理化学研究所（理研）などの共同研究グループは巧緻（こうち）操作知能機械の実現に向けた研究開発プロジェクトに着手します。

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【研究室ブログ更新】 ICML 2026 に採択された論文 “Revisiting Regularized Policy Optimization for Stable and Efficient Reinforcement Learning in Two-Player Games” について、著者である太田 一毅さんによる解説記事を公開しました！　ぜひ、こちらからご覧ください。 mi.t.u-tokyo.ac.jp/blog/rese…

【論文紹介】Revisiting Regularized Policy Optimization for Stable and Efficient Reinforcement Learning in...

AlphaGo をはじめとするゲームAIは、囲碁や将棋などで人間を上回る強さを実現してきました。ゲームAIの研究で培われた技術は、数学の問題を解いたり、新しいアルゴリズムを発見したりするなど、ゲームの枠を超えた課題にも活用されています。こうしたゲームAIの強さを支える仕組みの一つが、候補となる手の先で起こり得る展開を何度もシミュレーションし、有望な手を探す「先読み探索」です。しかし、この仕組...

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ロボット学習における「世界モデル」のサーベイ論文がIJRRに採択されました．ご興味がございましたら是非ご覧ください． ntumars.github.io/wm-robot-s… NTU, UC Berkeley, Stanford, UTokyo, Oxford, Microsoft, ETH Zurich, Princeton, Harvardによる共同研究です． Thanks Jianfei and all collaborators!
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巧緻操作知能機械の実現に向けた研究開発プロジェクトを始動 riken.jp/pr/news/2026/202607…

巧緻操作知能機械の実現に向けた研究開発プロジェクトを始動

理化学研究所（理研）などの共同研究グループは巧緻（こうち）操作知能機械の実現に向けた研究開発プロジェクトに着手します。

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スマホ，タブレット，ラップトップ，デスクトップ，サーバーなど，ありとあらゆる計算資源をAIの学習，推論に活用したいという意図があります．
東京大学　先端研　原田研究室@MIL_UTokyo4 Mar 2025
本研究室で開発した、Webブラウザ上でPython言語からGPU計算ができるライブラリWgPyをリリースしました！
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Tatsuya Harada retweeted
Kohei Uehara@oldsea0073125 Feb 2025
大規模日本語Vision&Languageモデル（2B~14B）を構築し，モデル・訓練コードを公開しました！ H100×8枚ノードを複数使って，約2000万件の日本語V&Lデータで学習しています． ライセンスに特段の制限のないVLMとしては最高性能です！ プロジェクトページはこちら： uehara-mech.github.io/asagi-…

Asagi: 合成データセットを活用した大規模日本語VLM

日本語に特化したVision&Languageモデル Asagi の紹介ページ

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公共性を重視した本モデルはApache License 2.0ですので，様々な用途に利用可能です．この成果は主としてSIP第3期補正予算テーマ2「医療LMM基盤の研究開発・実装」の中間報告で，さらなる大規模化，医療応用を引き続き実施します．
東京大学　先端研　原田研究室@MIL_UTokyo25 Feb 2025
今回開発したオープンな日本語Vision&Languageモデル「Asagi」について、本研究室のブログで記事を公開しました！訓練済みモデルやソースコードへのリンクもブログで公開しています。 mi.t.u-tokyo.ac.jp/blog/rese…

オープンな日本語Vision&Languageモデル「Asagi」の開発 - 原田・黒瀬・椋田研究室 Blog

本研究室では、142億パラメータを持つ、日本語に特化したオープンなマルチモーダルモデルを開発しました。本研究の成果は、3月に開催される言語処理学会第31回年次大会 （NLP2025）で発表予定です。

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本研究室が中心となり、142億パラメータを持つオープンな日本語に特化したマルチモーダルモデルを開発しました！詳細は言語処理学会第31回年次大会@anlpmeetingにて発表予定です。 rcast.u-tokyo.ac.jp/ja/news/…

オープンな日本語マルチモーダルモデルを開発―142億パラメータを持つ日本語に特化した視覚言語モデル― | 東京大学 先端科学技術研究センター

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Beyond AI 研究推進機構 国際シンポジウム@東大が明日開催されます．テーマは，「次世代のAI：次なるブレークスルーと可能性」です．世界的に著名な方々にご講演いただきます．onlineであればまだ登録可能ですので，是非ご参加ください． u-tokyo.ac.jp/content/400255… beyondai.jp/contents/events/…
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国内最大級（個人的に，この言い方は好きではないですが，，，100Bから200Bパラメータ規模です）の大規模マルチモーダルモデルを構築します．本学限定となりますが，マルチモーダルをガチでやりたい人，興味のある人は連絡ください．
東京大学　先端研　原田研究室@MIL_UTokyo5 Jul 2024
弊研究室では、本学修士及び博士課程学生を対象に卓越RAを募集しております。詳しくは以下のリンクをご覧ください。 mi.t.u-tokyo.ac.jp/default/t…

卓越RA募集 - 東京大学 先端科学技術研究センター 原田・黒瀬・椋田研究室

東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 原田研究室は人間の知能を超えた実世界知能システムを作る研究室です。実世界知能の理論的基礎として、確率統計的手法や多変量解析手法などを用いた情報数理的な立場から、パターン情報処理、及び知能情報処理の原理や仕組みを明らかにし、具体的な手法や応用について研究を行っています

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ECCV @eccvconf に本研究室からは６本の論文が採択されました！ #ECCV2024
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本研究室で修士課程を修了した田中さんが、修士論文として取り組んだユーモアキャプション生成に関する研究が今月のNAACLで発表されます。この研究を紹介するブログを掲載しましたので、ご興味のある方はぜひご覧ください！ mi.t.u-tokyo.ac.jp/blog/rese…

【論文紹介】画像からの不適合抽出と解決による識別的ユーモアキャプションの生成に関する研究 - 原田・黒瀬・椋田研究室 Blog

私たちの発表した論文「Content-Specific Humorous Image Captioning Using Incongruity Resolution Chain-of-Thought」ではマルチモーダル大規模言語モデルを用いて、画像の細かい特徴を捉えたユーモラスなキャプションの生成を実現しました。本研究は2024年のNorth American Chapter of the...

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5月21日、東京大学の武田先端知ビル武田ホールにて、ロボット学習に関するシンポジウムを開催いたします！学外の方も参加可能なイベントですので、ご興味のある方は、サイトのフォームをご提出の上、ご参加ください！ sites.google.com/mi.t.u-toky…

Symposium on Robot Learning

The International Symposium on Robot Learning (ISRL) will be held in Tokyo on May 21, 2024. This symposium is planned as an opportunity to invite leading researchers in the field of robot learning as...

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今年のICLRで発表予定の、本研究室博士学生の楚さんのヘッドアバター動画の生成に関する研究を紹介する記事をブログに公開しました！ご興味のある方はこちらからご覧ください！ mi.t.u-tokyo.ac.jp/blog/rese… #ICLR2024

【論文紹介】GPAvatar: 画像からの汎化可能かつ精密なヘッドアバターの生成 - 原田・黒瀬・椋田研究室 Blog

ヘッドアバターを忠実に再構築し、表情とポーズを正確に制御するためには、既存の手法ではトレーニングに大量の個別データが必要であり、表情の制御はまだ十分に精確ではありません。今回、私たちはこれらの問題に取り組み、論文「GPAvatar: Generalizable and Precise Head Avatar from Image(s)」を発表しました。この研究について、本稿では著者のXuan...

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来週の月曜日、生成モデルで顕著な業績を上げられているMing-Hsuan Yan教授のトークが本研究室で行われます！オンラインで参加可能ですので、ご興味のある方はぜひご参加ください！
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Join us for a captivating talk by Prof. @Ming-Hsuan Yang on the latest advances in #diffusionmodelling! 🚀 Happening next Monday, April 22nd, from 1 pm to 2 pm. Don't miss this insightful session! #ResearchTalk c5dc59ed978213830355fc8978.d…

Recent results on learning with diffusion models

Mon, 22 Apr 2024 13:00 - 14:00 Abstract: Diffusion models have been successfully applied to text-to-image generation with state-of-the-art performance. In this talk, I will discuss how these models...

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本研究室に客員研究員として周中一さん@Zhongyi_Zhou_がこの４月から加わりました！ zhongyizhou.net/ 周さんはヒューマン・コンピュータ・インタラクションに関する研究で顕著な業績を上げています。本研究室でも今後の活躍が期待されます！
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今年のAAAIで発表された、本研究室博士学生の大村さんの深層強化学習に関する研究を紹介する記事をブログに公開しました！ご興味のある方はこちらからご覧ください。 mi.t.u-tokyo.ac.jp/blog/rese… #AAAI2024 #強化学習

【論文紹介】オンライン強化学習においてベルマン誤差の歪みを補正するQ学習 - 原田・黒瀬・椋田研究室 Blog

近年、深層強化学習の分野では、歪んだ誤差分布が学習に悪影響を及ぼすことが指摘されています。その問題に取り組み、新しい手法を提案した論文「Symmetric Q-learning: Reducing Skewness of Bellman Error in Online Reinforcement Learning」について著者の大村が解説します。

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本研究室の長准教授@TakayukiOsa のRT-Xモデルに関するコメントが日経新聞の記事に掲載されました nikkei.com/article/DGKKZO795…

生成AIが頭脳　言葉で動くロボ

ロボットの制御に生成AI（人工知能）を活用する試みが広がっている。米グーグルが言葉で動作を指示できるロボットアームの開発を進めるほか、NTTは自律的に行動する配膳ロボットの開発を目指す。「目」「耳」「腕」などの身体性を手に入れたAIが、人間と共存する日が近づきつつある。「ロボット制御の開発で、これだけ膨大なデータセットをそろえた事例はこれまでなかった」。グーグルなどが2023年秋に発表した言葉

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未踏アドバンスト興味ある方は是非！ youtu.be/_ddOgoBmrAY ipa.go.jp/jinzai/mitou/koubo…

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