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2025.12.01 13:00
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4RP
本日も練習会をご視聴頂き、ありがとうございました。
二度の配信外練習を経てインテンポにも手が届き、ここからは更に“情熱”の表現を模索していく段階に...！
次回は12月5日(金)夜、セラフ・ダズルガーデンのチャンネルにてオフライン練習会となります。
お楽しみに！
#楽団ViVO December 12, 2025
2RP
au PAY、ネットワークに接続できない場合でも支払いが可能になる機能を提供開始 | KDDI News Room
https://t.co/GiK6Jcj4hz
> 通信状態が悪い状況において、au PAY アプリのホーム画面にオフライン決済のご案内が表示される December 12, 2025
1RP
強化学習ではスケールによる創発はこれまでみられてなかった。今回、対比強化学習と1000層にも及ぶ深いネットワークを組み合わせることで、スケールによって大きな性能向上が達成し、様々な能力を創発できることが示された。NeurIPS 2025のベストペーパーの一つに選ばれている。
この研究では、対比RL（Contrastive Reinforcement Learning）を使っている。これは報酬は疎（ゴールに到達したら1をもらえて、それ以外は0）、デモデータは不要な手法である。
方策は現在の状態sとゴールgの両方を入力として受け取る。
π(a | s, g)
対比RLはactor-criticに基づく手法であり、criticは状態・行動とゴールがどれだけ一致するかを評価、actorはcriticを最大化するような行動を選択するように学習する。
criticは、「今の状態sでその行動aをとった時、それがゴールgに向かう良い行動か」を評価する。具体的には状態・行動ペアの埋め込みと、ゴール埋め込みのL2距離の形で定義される。
f(s, a, g) = ||Φ(s, a) - Ψ(g)||^2
Φ(s, a)：状態・行動埋め込み
Ψ(g)：ゴール埋め込み
CriticはInfoNCE目的関数で学習する。バッチ内で同じ軌跡内の正例と、別の軌跡から得られた別の目標g'を負例として、分類学習する。このように強化学習を回帰ではなく分類問題として扱うことがスケール化時の安定化でクリティカルと指摘されている。
ActorはCriticを最大化するように更新される。つまり、Criticが、「今の行動をとることが目標に向かっている」と判断する行動を選ぶように学習する。
InfoNCEは、従来のRLで使われていたTD学習で必要な未来状態の理解を分類問題で代替し、TDの不安定性を回避することで大規模化を成功させたといえる。
従来のネットワークは4ブロックのResNetを利用するが、今回は各ブロック内のdenseLayerを通常の4から64まで増やしたネットワークで検証した。一番大きい実験では256（256*4=1024）まで増やしている。
ネットワーク深さを増やすと、ロボット操作タスクでの性能は2~5倍、迷路系タスクでは20倍、ヒューマノイド系タスクでは50倍の性能改善がみられた
このような性能改善は従来RLではみられなかったものである。
また、深さを増やしていった時、性能は滑らかに改善するのではなく、ある臨界点を超えると突然大きく更新されているのがみられた。
例えば、ヒューマノイドタスクでは深さ4の時は転びながらゴールに向かって体を投げていたものが、深さ16で直立歩行が学習される、深さ256では体を折りたたんではね超えるといったような、これまで報告されていない複雑なスキルが創発されていることが確認された。
今回のスケーリングで重要だったこととして、まずバッチサイズは大きいほどよいことが確認された。バッチサイズは256では足らず、1024や4096が必要だった。これはInfoNCEの負例サンプルが十分ないと未来分布を正確に識別できるような表現がえられないためといえる。
またネットワークの幅と深さを比較すると、深さの方がはるかに効果的であることがわかった。深さにおいてもネットワークのなかではCriticの状態・行動ペアとゴールの埋め込みネットワークの両方を伸ばした時が重要であることがわかった。このように対比RLでは、Criticが重要であり、ActorはCriticの誘導に従いさえすればよいことが示された
また、探索ノイズの有無で性能はほとんど変わらず、今回深さによる未来予測・表現能力の向上が性能向上に起因していることがわかった。
今回うまくいった対比RLはスケール化で性能向上できるだけでなく、従来のRLと比べて次の利点がある
・ブートストラップがなく安定する
・目標が固定
・Q学習のoverestimation（ノイズによって実際よりも良いと誤解した行動をとる）問題がない
・デモを必要としない
コメント
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対比RL自体は数年前から提唱されていたものだが、今回はネットワークを深くすることで様々な能力が創発し、大きく性能向上されることが示された。
また、今回得られるCriticは非常に応用範囲が広く、汎化することも重要である（直前のサツケバーのコメントにも関連）。このCriticは様々なタスクを意図せず学習する際に、重要な役割を果たしていくだろう。Criticゴール到達予測器というよりも「汎用の未来状態予測器」（今の状態でどの行動をとったら、最終的にどうなるのか）といってもいいのではないだろうか
結果はインパクトが大きいが、まだよくわかっていないことが多い。まず、なぜネットワークの深さをここまですると性能があがるかについてはよくわかっていない。Deep Priorの論文や生成モデルの一部のpaperではdense層の数を非常に多くすると大きな性能向上が達成できるとされた。今回も通常では考えられないほど増やしている。ここまで増やした場合に性能が出るという部分は表現力だけでなく最適化問題としても特徴がでてくるのだと思われる。
また、スケール化による性能向上は、この対比強化学習の枠組みで現れ従来のTD手法では改善がみられないこと、またオフライン環境では効果がみられないこと（予備実験までだが）から、まだ何が決定的な要因なのかの理解にいたっていない。 December 12, 2025
1RP
[〇〇〇]が「オーバーウォッチ」のプレイを開始しました [〇〇〇]がオフラインになりました
この通知を消す方法
①ソーシャルタブを開く
②フレンド通知の表示 OFF
これでお気に入りに加えてるフレンド以外は通知が来ない。逆に通知来て欲しい人はお気に入りに加えると良いです。 https://t.co/YItNdX5MD0 December 12, 2025
1RP
@Ryumei_11Go 無限にオフラインでやりそうなんだよね…🤔
ただでさえソロ活動が少ない（仕事と約束優先になってる）から…(´･ω･`)
ゲームやりたい！→せっかくなら配信で！っていう思考になってるだけだから遊ぶ時間が０ってわけじゃないんだ〜🐶
何にせよトシカイが先だッッ December 12, 2025
アブちゃんがムラゲに戻って来るのか来ないのかは置いといて、Absolという選手がより飛躍する上でtier1の舞台で経験を積めるのはめちゃでけぇや。SOOPで好成績を残してそのまま来年ZETAで活躍しても嬉しいし、ムラゲに戻ってきてエースとして悲願のオフライン＆VCJ優勝を目指してもめちゃ嬉しいぞ！ December 12, 2025
あーこれ欲しい…オフィス2024オフラインで使えるのズルいわ😂
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https://t.co/AjBA7DBBq6 December 12, 2025
あーこれオフィス入っててオフラインでもレポート書けるやん…うちのゴミpc死んでるから欲しい( ◜௰◝ )むりぽよ
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Xの名前を
「ろみ→ひろみ」
の本名に変更しました！😊
オフラインとの統一と
SNSの発信も責任を持って、自分の言葉で届けてまいります✨
3年前にXをはじめた当初、本名使うの恥ずかしいって思ってたくだらないプライドを捨てることにしました👋
今後ともよろしくお願いします🥰 December 12, 2025
メインストーリー何が起きたか分かんねえけど、やべえらしいし、今すっげえオフラインの機械技師情報無さすぎて沈んでるから見るのは何か気分が浮上するようなこと起きてからにしよう。ちまちま今のうちにキャラの好感度上げておこうっと。 December 12, 2025
🎤 #新東京カラオケグランプリ2025
恐れ多くも優秀歌唱賞（3〜5位）頂戴しました😭
選曲にも恵まれたのかこの規模の大会では過去一の最高順位を更新できました🫨
なにより関東でも多くの歌仲間と繋がれたご縁に心より感謝🙏
#かもめの街
#朝湯船に浸かったのが勝因
#TKGオフライン https://t.co/BTVMsgwBup December 12, 2025
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最近サブスク解禁多い♡
SnowMan、SixTONES、V6！
ミセス / 米津玄師 / 藤井風 / BE:FIRST / Ado / LiSA #ad December 12, 2025
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