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RLVR も万能じゃなく、変な方向に行っちゃったりして失敗することも多いんだけど、それを分析してくれてるみたい。
報酬がやっぱり得られないとか、報酬を悪用するとか、探索しないとか、、、
[2611.10844] What Broke & Why: Practical Lessons from Reinforcement Learning Post-Training arxiv.org/abs/2611.10844
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World models promise to predict the future. But can they predict the RIGHT future given the CURRENT state?
Excited to share FlipTest, my work from Google DeepMind internship during the summer.
In the physical world, 1 mm decides whether an object stays or falls. When a tiny change crosses a tipping point, a true world model must flip its prediction.
Blog: romyluo.com/blog/fliptest/
Do today’s video world models pass the test? 🧵[0/8]
東京大学 集中講義
数理科学特別講義I
「作用素スケーリングと対称空間上の凸最適化」
2026年11月30日(月)〜12月4日(金)
@東京大学数理科学研究科
講師:平井 広志
ms.u-tokyo.ac.jp/kyoumu/cont…
シラバス:catalog.he.u-tokyo.ac.jp/det…
#Dタイム情報
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モンテカルロ法をDesmosで視覚化してみました
x,y座標を一様乱数で指定して、[-1,1]*[-1,1]内にn個ランダム配置し,リスト機能とlength関数を使って円内にある点の数を数えることでπを推定します
Desmosの使用上1万点までが限界なので3.14までしか近似できませんでしたが,なんかすごいと思いました🧐


























































































