NeurIPS 2023 でのLiquid の発表

NeurIPS カンファレンスは AI 研究の最前線に立っています。今年、私たちの研究チームのメンバーが以下の論文に貢献したことを共有できることを嬉しく思います*。

カンファレンスのメイントラック

• Gigastep-毎秒10億ステップのマルチエージェント強化学習 マティアス・レヒナー、リアンハオ・イン、ティム・セイド、ツン・シュアン・ワン、ウェイ・シャオ、 ラミン・ハサニ、ジョシュア・ラウンツリー、 ダニエラ・ラス
• 蒸留データセットのサイズと近似誤差について アラー・マールーフ、ムラド・トゥカン Noel Loo、 ラミン・ハサニ、 マティアス・レヒナー、 ダニエラ・ラス‍
• 形式的保証を伴う確率制御系における構成的方策学習 ジョルジェ・ジケリッチ、 マティアス・レヒナー、アビナフ・ヴェルマ、クリシュネンドゥ・チャタジー、トーマス・A・ヘンジンガー‍
• 長距離時空間モデリングのための畳み込み状態空間モデル ジミー・T・H・スミス、シャリーニ・デ・メロ、ヤン・カウツ、スコット・リンダーマン、ウォンミン・ビョン‍
• Laughing Hyena Distillery：畳み込みからコンパクトな再帰構造を抽出する ステファノ・マサロリ、マイケル・ポリ、ダニエル・Y・フー、ヘルマン・クンボン、 ロム・ニシジマ・パルニクン、デヴィッド・W・ロメロ、アマン・ティマルシーナ、クイン・マッキンタイア、ベイディ・チェン、アトリ・ルドラ、セ・チャン、クリストファー・リー、ステファノ・エルモン、ヨシュア・ベンジオ‍
• HyenaDNA: 単一ヌクレオチド分解能での長距離ゲノム配列モデリング エリック・グエン、マイケル・ポリ、マルジャン・ファイジ、アーミン・W・トーマス、マイケル・ウォーノウ、カラム・バーチ・サイクス ステファノ・マサロリ、アマン・パテル、クレイトン・M・ラビドー、ヨシュア・ベンジオ、ステファノ・アーモン、クリストファー・リー、スティーブン・バッカス‍
• 時空間コンテキストの活用による翌日の日射量時系列予測の改善 ウサマ・ブシフ、ガイト・ブカチャブ、ダン・アスリーヌ ステファノ・マサロリ、ティアンリー・ユアン、ルーバン・ベナブー、ヨシュア・ベンジオ‍
• グラフスプラインネットワークによる効率的な代理動的モデルの学習 チュアンボ・フア、フェデリコ・ベルト、マイケル・ポリ ステファノ・マサロリ、 ジンキョウ・パーク‍
• DiffuseBot: 物理拡張型生成拡散モデルを用いたソフトロボットの育成 ツン・シュアン・ワン、ジュンティアン・ゼン、ピンチュアン・マ、イーラン・ドゥ、ビョンチョル・キム、アンドリュー・エバレット・スピルバーグ、ジョシュア・B・テネンバウム、チュアン・ガン、 ダニエラ・ラス
• ‍スペクトル幾何学習のための表現力の高い符号同変ネットワーク デレク・リム、ジョシュア・ロビンソン、ステファニー・ジェゲルカ、ハガイ・マロン

ワークショップの論文

• どこでも運転可能:マルチモーダル基盤モデルによる一般化可能なエンドツーエンドの自動運転 ツン・スアン・ワン、アラー・マールーフ、ウェイ・シャオ、ユートン・バン、 アレキサンダー・アミニ、ガイ・ロスマン、セルタック・カラマン、 ダニエラ・ラス‍‍
• ‍‍構造化データがどのように特徴学習を導くか:パリティ問題のケーススタディ 二反田篤志 Kazusato Oko、Taiji Suzuki、デニー・ウー‍
• 低ランクおよびスパース再帰接続を活用して堅牢なクローズドループ制御を実現 ニーハル・トゥマ、 マティアス・レヒナー、 Noel Loo、 ラミン・ハサニ、 ダニエラ・ラス‍
• ポートフォリオ最適化におけるモダンエボリューション戦略の探求 で OPT

_{* 免責事項：Liquid の研究チームメンバー（太字かつ斜体で表示）は、Liquid AI, Inc. での業務とは独立して、それぞれの所属組織においてこれらの論文を共著しています。}