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- BoxingGym: Benchmarking Progress in Automated Experimental Design and Model Discovery [24.6]
実験的な設計とモデル発見を評価するための10環境のベンチマークであるBoxingGymを紹介する。 予測情報ゲイン(EIG)は,実験が生成モデルのパラメータの不確実性をどの程度低減するかを測定する情報理論量である。 GPT-4oのような現在のLLMは、実験的な設計とモデル発見の両方に苦戦している。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 02 Jan 2025 21:15:57 GMT)
- LLMによる実験計画・モデル発見のベンチマーク
- リポジトリはGitHub – kanishkg/boxing-gym at v0.1.0-beta
- GameFactory: Creating New Games with Generative Interactive Videos [33.0]
本稿では,ゲームビデオ生成におけるシーンの一般化を探求するフレームワークであるGameFactoryを紹介する。 オープンドメインの一般化を保ちつつ,アクション制御からゲームスタイルの学習を分離する多段階学習戦略を提案する。 フレームワークを拡張して、自動回帰アクション制御可能なゲームビデオ生成を可能にし、無制限のインタラクティブなゲームビデオの作成を可能にします。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Jan 2025 18:57:21 GMT)
- 「By learning action control from a small-scale first-person Minecraft dataset, this framework can transfer these control abilities to open-domain videos, ultimately allowing the creation of new games within open-domain scenes.」というフレームワーク提案。移動などの操作を反映した動画生成ができるのは面白いのと、これが転送可能ということはある程度モデルの中にその知識がありそうでそちらも興味深い。
- リポジトリはGameFactory