Bayesian Optimization の論文・実装まとめ

pruna — Pruna is a model optimization framework built for developers, enabling you to deliver faster, more efficient models with minimal overhead.

デベロッパー向けのモデロプティミゼーションフレームワークです。モデルの高速化と効率化を実現することができます。

深層学習Transformer分類音声

Score 94

DeepSpeed — DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference easy, efficient, and effective.

分散トレーニングと推論を容易、効率的に実行するためのディープラーニング最適化ライブラリです。

深層学習軽量化・量子化

Score 91

githubGitHubあり2026-06-06

tensorzero — TensorZero is an open-source LLMOps platform that unifies an LLM gateway, observability, evaluation, optimization, and experimentation.

Dagsterは、データアセットの開発、生産、観察を支援するオーケストレーションプラットフォームです。

自然言語処理大規模言語モデル生成

huggingfaceHugging Faceあり2026-06-02

Score 88

ThoughtFold: Folding Reasoning Chains via Introspective Preference Learning

Large Reasoning Models (LRMs) have achieved remarkable progress thanks to Reinforcement Learning with Verifiab

深層学習Transformer強化学習

huggingfaceHugging Faceあり2026-06-05

Score 86

DuMate-DeepResearch: An Auditable Multi-Agent System with Recursive Search and Rubric-Grounded Reasoning

Deep Research (DR) has emerged as a new agentic paradigm to tackle complex, open-ended research tasks, demandi

品質予測/異常検知強化学習マルチエージェント生成

huggingfaceHugging Faceあり2026-06-03

Score 80

AutoLab: Can Frontier Models Solve Long-Horizon Auto Research and Engineering Tasks?

Scientific and engineering progress is fundamentally a long-horizon iterative process: proposing changes, runn

品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル

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pruna — Pruna is a model optimization framework built for developers, enabling you to deliver faster, more efficient models with minimal overhead.

デベロッパー向けのモデロプティミゼーションフレームワークです。モデルの高速化と効率化を実現することができます。

深層学習Transformer分類音声

用途: モデロプティミゼーション
難易度: Easy
コスト: Low

DeepSpeed — DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference easy, efficient, and effective.

分散トレーニングと推論を容易、効率的に実行するためのディープラーニング最適化ライブラリです。

深層学習軽量化・量子化

用途: ディープラーニング最適化ライブラリ
難易度: Easy
コスト: High

少数データ向きCPUで試しやすい条件最適化数学・理論最適化

OpenOpt: An Open-Source SRAM Optimizer Based on Equivalent Circuit Model

この研究では、SRAM オプティマイゼーションを実現するためのオープンソースフレームワーク、OpenOpt を開発します。このフレームワークは、SRAM オプティマイゼーションをサポートするためのシミュレーションを加速

用途: SRAM オプティマイゼーション
難易度: Easy
コスト: Medium

品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル動画強化学習

Claw-R1: A Step-Level Data Middleware System for Agentic Reinforcement Learning

Agentic reinforcement learning (RL) has become an important post-training paradigm for turning LLMs from stati

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

Stabilizing On-Policy Distillation for MLLM Reasoning with Global Normalization

オンポリシーディストリレーションは、近年、重要なポストトレーニングの研究分野となりました。強い教師モデルを使用して学習トレッジを密に細かく指示することで、トピック認識を実現します。しかしなだな的にトークンレベルにおいてデ

深層学習軽量化・量子化マルチモーダル強化学習

用途: オンポリシーディストリレーション問題
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化検出生成テキスト

Gradient-Guided Reward Optimization for Inference-time Alignment

Ensuring the reliability of Large Language Models (LLMs) under distribution drift requires inference-time adap

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

品質予測/異常検知深層学習Transformer検出画像テキスト

Temporal-Aware Reasoning Optimization for Video Temporal Grounding

Multi-modal Large Language Models (MLLMs) have achieved remarkable progress in video temporal grounding with r

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

A Geometric Framework for Absolute Pose and Velocity Estimation with Event Cameras

Despite the rapid advancements in event-based motion estimation, current geometric methods primarily focus on

深層学習軽量化・量子化3D

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

説明可能数学・理論解釈可能性 (XAI)分類検出画像

SAILS: Surrogate-based Analysis of Interactions via Local Effect Smooths

この研究では、Surrogate-based Analysis of Interactions via Local Effect Smooths (SAILS) と呼ばれる構造間の相互作用を検測し、機能的な相互作用を推定

用途: 構造間の機能的な相互作用の検出
難易度: Hard
コスト: Low

Addressing Market Regime Changes and Heavy-Tailed Returns in Portfolio Optimization via Bayesian VAR and Elliptical Black-Litterman

Deep reinforcement learning (DRL) frameworks for portfolio optimization have shown promise for their ability t

深層学習Transformer強化学習

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Low

深層学習グラフニューラルネット検出埋め込み教師なし

Alcmean's: Unsupervised community detection using local Laplacian, automatic detection of the number of centers

Alcmean's アルゴリズムは、複雑なネットワークの分析において基本的な問題であるコミュニティ検出に取り組んでいます。従来のアルゴリズムはマニュアルなパラメータ調整を必要としており、中心の選択も不正確です。この課題を

用途: コミュニティ検出問題
難易度: Hard
コスト: Low

OnlyDense: Reduced-Order Modeling for Lagrangian simulation

In science and engineering, Lagrangian simulation methods such as Smooth Particle Hydrodynamics (SPH) or Mater

深層学習Transformer

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Low