Kashu Yamazaki
@kashu_yamazaki
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CS Ph.D. student at CMU @LTIatCMU under @KaterinaFragiad Interests are: Multimodal / Embodied AI Unlocking Robot Learning with Language Technologies
Pittsburgh, PA
Joined February 2024
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今日の
@gneubig
先生のAdvanced NLPのクラスのスライドが「どうやって研究していくの？」っていう疑問に丁寧に答えてくれるいい資料だったので共有。
ちなみに他のレクチャーもめっちゃためになるので興味ある人は是非！
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［朗報］ロボット屋の皆さん、来年はCVPRに出しましょう。
RMAをそのままマニュピレーションに使って、実機実験なしでトップ会議通るみたいです。
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日本には、海外から安い労働力を入れるのではなく、もっと積極的に科学技術を活用して労働力不足を解決してほしい。僕もその一助となれるように頑張ります💪
#ティアフォー の #ロボットタクシー が11月から都内で事業化開始するのにあたり、試乗体験頂いた方々の感想を集めた動画を公開しました🚗✨
🙍♂️「人間が運転している様でした」
👨💼「モーターバイクの様な小さな物も見つけていてビックリでした」
事業について👉
#自動運転
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I’ll be attending CVPR 2024 in Seattle, USA!
I’m looking forward to networking with peers, collaborators, and leaders in computer vision to share ideas and explore potential collaboration!
CVPR 2024参加します！よろしくお願いします🙇
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Co-authored paper got accepted by NeurIPS for poster presentation 🎉
Big congratulations to Khoa Vo and Dr. Ngan Le from AICV lab
@UArkansas
!
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現実的かは置いといて、近頃のロボット基盤モデルのアクション空間揃えずにデータで押し切る感じは絶対直した方がいいと思うんやけど。
データ集める前に標準化したアクション空間の規格みたいなの決めた方が後々コミュニティ的にも嬉しいはず。
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今日はNvidiaからのゲストトークに偶然参加。Nvidiaの自動運転の研究の取り組みについて話してた。写真は最後学生に向けてのメッセージ
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CVPR厳しすぎない？圧倒的に部屋のキャパ足りてないセッション多い。
Full of capacity in the Neural Rendering Intelligence workshop with such a long waiting line...
ラボのボス達が主催だけど、一緒に入るのもダメでした...当たり前か^^;
#CVPR2024
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Robot x Language
@ybisk
👏👏
Henny Admoni, Zeynep Temel and Yonatan Bisk all work with robots, but in very different ways. On the new episode of Does Compute they talk everything from human-robot interaction to how robots can help us connect abstract thought to real-world situations.
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I will be presenting OpenFusion on May 15 at Semantic Scene Understanding 2 Session from 13:30-15:00 at CC502!!
#ICRA2024
Open-Fusion: Real-time Open-Vocabulary 3D Mapping and Queryable Scene Representation
Preprint:
Code:
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Robot demo videos won't cut it much longer. Live demos will soon be a must-have for everyone.
"a humanoid robot in the street, finds a cardboard box on the ground and bends down to pick it up with both hands."
I don't think this can be used for inverse kinematics just yet, but I can see it getting there! awesome work
@LumaLabsAI
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Diffusion Modelの解説じゃなかった。
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D進をもっと身近な選択肢として布教したい。
そもそも博士課程は学生というよりも一種のポジションで、研究をすることで大学なり社会なりに貢献しているはずなんだけど、その感覚が日本の社会にはあまりない気がする
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個人的には南部のアーカンソー大学(
@UArkansas
)もおすすめしたい🔥
>大学の段階では、ハーバードとか行かせる必要ない、学校の名前はどうせ院の大学名しか関係ない
これは米国では99%正しいと思いますが、2点だけ留保
①下記ポストで出てくるBY大は、学部最優秀層が全米でも超のつくトップ層と認知されてるので(私の友人も、PhD出願先は当然全て合格)、どんな大学で→
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日本からも遂に！
チューリングAIチームが日本初の自動運転向け世界モデルの開発に成功しました！本日からニュースリリース・解説記事も出していくのでお楽しみに！
～自動運転向け生成世界モデル「Terra」～
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📢 Exciting news! We're hosting the Learning Across Multiple Modalities (LAMM) Workshop at
#ACCV2024
!
📝 Don't miss out—submit your papers by September 11, 2024.
Join us in advancing research across modalities! 🌐
🔗
#MachineLearning
#ComputerVision
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@karaage0703
@ML_deep
目隠し状態で動くのは多分ETHが数年前にやってた研究に近くて、Unitreeで言うなら、MITのwalk these waysらへんが動画前半の基礎技術だと思います。RLの文脈だと普通の階段とかはそもそもカメラ、LiDARが必要ない認識です。日本人だと
@ki_ki_ki1
さんが超お詳しいです。
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気分転換に大学に隣接してる美術館/自然史博物館にはじめて行った。ジャクソンポロックとティラノサウルスが個人的なハイライト🎯
オフィスから歩いて10分でくらいのところで、学生証で入れたからリピ確。
@CarnegieMNH
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Once things get open sourced, everything will be accelerated!!
Nice trend towards making things open source and easy to use, long needed in robotics research
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This will give you a great context and insight for the graduate application for
@LTIatCMU
Highly Recommend ✅
CMUのLTIの修士、博士課程に興味ある人は是非参加してみてください！
The LTI is holding a virtual info-session for prospective MLT and PhD applicants on Wednesday, November 6 from 12pm -1pm, ET! Our faculty will be answering any questions about the application process. Register at the following link to attend:
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CMUにも現役の院生から出願資料のフィールドバックがもらえる支援プログラムがあります！今年の冬米国大学院出願予定の人は是非活用してみてください📝
📢If you're applying to
@SCSatCMU
PhD and come from a traditionally underrepresented group, current students are here to help!
Apply to the Graduate Applicant Support Program (GASP) by Oct. 8, 2024 to receive feedback on your application materials:
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時間があれば日本語でも自分の分野のコンテンツ書いてみるか。
The Meiji government translated 10,000 technical books (applied science, industry, etc).
Then, Japan became an industrial powerhouse.
Must be the greatest industrial policy investment ever made!
Once again: the importance of upper human capital.
h/t 🔒
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今年アメリカのCS博士課程受験予定の方は是非みてみてください！SoPのフィードバックもらえる素敵なプログラムです。僕も受験時に浅井さん(
@AkariAsai
)に教えてもらいました。
If you are planning to apply for CS PhD program this year, you should definitely sign up for PAMS!
You’ll be matched with one CSE PhD student, have zoom meetings with them & get lots feedback on your SOP.
I mentored some via this program, one of whom is now at UW CSE PhD 😎
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I’ll be attending ICRA 2024 in Yokohama Japan!
I’m looking forward to networking with peers, collaborators, and leaders in robotics to share ideas and explore potential collaboration!
ICRA 2024参加します！よろしくお願いします🙇
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🎉 Exciting news! A paper by one of my mentees
@taisei_hanyu
has been published in the prestigious Q1 journal, Remote Sensing! 🌍📡 So proud of their hard work and dedication. Well deserved!
Paper:
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CMU SCS is also running a graduate application support!
Apply to the Graduate Applicant Support Program (GASP) by Oct. 8, 2024 to receive feedback on your application materials:
Applying to Stanford's CS PhD program? Current graduate students are running a SoP + CV feedback program for URM applicants (broadly defined). Apply to SASP by Oct. 25! Info:
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ロボットもコードが公開されるのが徐々普及してきて、開発の速度速くなってて◎
This project is not possible without our team of experts, covering from computer graphics to robot learning to robot hardware:
- co-leads:
@qingqing_zhao_
@Qi_Wu577
- advisors:
@chelseabfinn
@GordonWetzstein
project website:
hardware:
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Henasy - interpretable egocentric video-language model
Our poster will be at 205 in 4E room at Arch
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BLIP3 is coming 🔥
Salesforce presents xGen-MM (BLIP-3)
A Family of Open Large Multimodal Models
discuss:
This report introduces xGen-MM (also known as BLIP-3), a framework for developing Large Multimodal Models (LMMs). The framework comprises meticulously curated
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Great resource for learning speech recognition by
@shinjiw_at_cmu
Highly recommended 👍
I just released last year's lecture of my speech recognition course. Thanks, Shuichiro and Kashu, for editing!
Fall2023-SpeechRecognition&Understanding via
@YouTube
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UPenn行ったことないけど、キャンパスめちゃ綺麗🤩。州一緒だからいつか遊びに行ってみたい。
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また新しいのが出てきた。バークレーからだ。
🤔 Can we train one policy to control a wide range of robots, from drones to quadrupeds, navigators to bimanual manipulators, and more?
🦾Introducing CrossFormer: a single policy that can perform manipulation, navigation, aviation, and locomotion:
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遂に動き出した！どうなるか期待
カーネギーメロン大学および企業とのAI研究連携に向け、慶應AIセンターを設立しました。９社から研究者が参画するとともに、本学内の１７研究室と、選抜された博士課程学生が参画します。
９社のリストを含む詳細はプレスリリース本文を御覧ください→
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CS学会イケイケすぎ⭐︎
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@losnuevetoros
おめでとうございます🍾🎉
応援してます‼︎
起業しました🏢
創業メンバー募集中です！
ムーンショット型研究開発事業のスピンアウトとして、AIロボット駆動科学を世の中に役立てる挑戦を始めます！
10月1日登記の赤ちゃん👶企業なので、何かしらご興味ある方はぜひご一報ください
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Open-Fusion: build queryable, open-vocabulary 3d maps in real time. This is cool progress towards what is, in my opinion, one of the most important problems in robotics right now.
- As the robot explores, it takes in a stream of RGB-D images
- extract open-vocabulary features
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こういうのもできるエンジニアになりたい。
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Check out our
#ICRA2024
paper!
OpenFusion: Real-time Open-Vocabulary 3D Mapping and Queryable Scene Representation
TL;DR: Open-Fusion builds an open-vocabulary 3D queryable scene from a sequence of posed RGB-D images in real-time.
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珍しい！
スパイキングニューラルネットについてはこちらのレビュー論文も是非。
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ヒューマノイド推しとしてはこれが理想
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The secret of the Disney droid
This might be my new favorite paper - I've been kind of obsessed with these robots since seeing them at the Robotics Summit earlier this summer
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@__tmats__
@tatsukamijo
@issei_y
画像ドメインで例えるなら、いろんな画風のサブデータセットが混ざってる巨大Classificationデータでそれぞのサブデータのラベルが必ずしも揃ってないから、画風毎にラベルも暗示的に学習すること強いられる的な。画風1では3番が猫なのに画風2では5番が猫みたいな。
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Needless to say, a big thank you to my advisors, mentors, mentees, and collaborators!
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ディズニー、脚にはよくサーボじゃなくてブラシレスモーター使ってる印象。Sim2Real的にはそっちの方がいいのかな
Wow. More great learning based bipedal control from Disney research. Doing this on low cost hardware is even more impressive.
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@_wenlixiao
@NVIDIAAI
@DrJimFan
@yukez
Congratulations! I want to know what is going on over there!!
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アメリカの大学院で研究させてもらってる身としては日米関係は良好に保ってほしい。
石破さんあくまで経済的な枠組みであるQUADを軍事的な安全保障と紐付けた論稿書いたもんだから、軍事的中立を志向するインドに警戒され始めてる。日米、日印外交が危うい。
こりゃ石破さん外交音痴だな。だれか外交サポートしないと国が危うい。今んとここの政権はダメっぽい。
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面白い！
Sakana AIの新しいブログ＆論文です！preference tuningの新しいロス関数「DiscoPOP」を、LLM「で」発見しました。LLMにロス関数を提案させスコアをフィードバックして自動で試行錯誤。DPOやKTOより高性能。「LLMでLLMの学習を改善する」という面白い取り組みになってます！
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この危機感はずっとある。国主体でAI進める意義はこの辺にありそう。AIはインフラ、外国企業に押さえられるのは結構リスクあると思う。
こうやってChatGPTありきの技術者()が産業全体で十分増えた頃に「使いたいなら月○○万払ってね」っていきなりやられるんだよね。その頃には何から学べばいいのかも分からない素人ばかりになってて生成AI企業の言いなりになるしかないという。
アヘンをタダ同然でばら撒いた後にぼったくるみたいな話。
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取りたい、リモート開催してほしい
自分たちでロボットハンドを一から設計して、テレオペと強化学習まで実装してしまうチューリッヒ工科大の名物(?)授業Real World Roboticsが今年も帰ってきました！
秋学期に開講されるのでETHにいるロボットに興味ある学生はぜひとってみてください
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@__tmats__
@tatsukamijo
@issei_y
現状はモデルがデータごとにアクション空間の座標を暗示的に学習させられてるのが汎化性能を著しく毀損してると思います。（Action空間が決まってないから、データセットに含まれない見た目の環境でFinetuneを強いられる。）これはRT2、Octo、OpenVLA全モデルに共通してます。
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日本の大学もこういう取り組みしてほしい。社会人が戻りやすい環境作って、学内の年齢的な多様性を確保するのは結構メリットあると思う。
大学お金がないのは交付金減らすなよって話だけど、世界的に見てドル箱の社会人向け授業のみ修士課程をやらないのはよく分からない。社会人向けの有償セミナーって数十万とか普通なので年100万以上取れるはず。例えばそれで東大修士名乗れるなら皆払うでしょ。研究寄りのとは学位名わけとけばいいし
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I’m also curious, never thought of LLMs doing low level stuff because of the speed bottleneck but it might be possible with the newest iteration 👀
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This is actually a good robotics paper in CVPR.
I will be presenting the CyberDemo paper this afternoon from 5:15pm to 6:45pm at poster 324, in area 4A-E
@CVPR
. Feel free to stop by and ask me anything about the paper.
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まぢでこれ
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国籍条項落とすのは良くない。自由の国アメリカでも国籍で雁字搦め。
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まじか、普通に喋ってるし、ジェスチャーも割といい感じ
A conversation between Tesla Optimus bot and a human is the best thing you’ll see on the internet today.
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この観点では直接PhDじゃなくて修士(研究プログラム)挟むのも結構有効。
米国PhD留学のために学部で1年休学を挟んで業績（論文）を積むという話は何件か聞いた。有名大のML/CV/NLP系のラボは人気がヤバいからな
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@tatsukamijo
@issei_y
規格化というのが言葉としてちょっと固過ぎた気がするけど、モダリティの話とアクション空間の話は分けた方がいいかなと思う。
現状はモデルがデータごとにアクション空間の座標を暗示的に学習させられてるのが汎化性能を著しく毀損してると思う。
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@hakuturu583
Action Tokenに関しては現状のデータ分布からUniformに数百のBinに分けるやり方は、Optimalだとは思わないです。
そもそも単一の身体でも汎用のアルゴリズムが出来ていない状況でCross Embodiment を考慮するのは若干時期尚早な気もします。
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画像ドメインで例えるなら、現状は、いろんな画風のサブデータセットが混ざってる巨大Classificationデータでそれぞのサブデータのラベルが必ずしも揃ってないから、画風毎にラベルも暗示的に学習すること強いられる的な。画風1では3番が猫なのに画風2では5番が猫みたいな。
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中国勢すごい。日米も見習って頑張りたいところ。
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This is exciting news!!
📢 Announcement: deadline extension! 📢
We have extended the paper submission deadline to October 18. Looking forward to your submissions!
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Happy 4th of July!
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この意味では、しっかり規格決めて普及できれば、まだ今からでもデータドリブンなロボット分野のイニシアティブ取れる気がする。
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