Yuzuki Arai (@yudukikun5120)

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Kanta Tanishima

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「チャンネル登録お願いします」のメタ語用論の試み
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ヘイトスピーチがある世界のコミュニケーション
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Chihiro Taguchi

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NLP Colloquium Sep. 11, 2024 Taguchi
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Masashi Takeshita

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クィアアライとしてのベンタムと功利主義（Fセク研究会発表資料）
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稲葉さん・吉川さんとの対談での使用スライド（少し追記）稲葉振一郎×竹下昌志×吉川浩満 「人間と人間以外の倫理の未来」 『宇宙・動物・資本主義──稲葉振一郎対話集』（晶文社）刊行記念
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Momose Oyama

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独立成分分析を用いた埋め込み表現の視覚的な理解
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Discovering Universal Geometry in Embeddings with ICA
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schroneko

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AI Safety の必要性と具体的な攻撃、その対策について
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Jailbreak データセット収集アプリケーションの開発について
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Kogoro

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LLM講座2024年「Day10. LLMの分析と理論」（後半パート）
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Transformer言語モデルを内部挙動から理解する (第52回 NLPコロキウム, 小林悟郎, 2024/02/07)
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Tatsuya Yokota

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Tensor Representations in Signal Processing and Machine Learning (Tutorial at APSIPA-ASC 2020)
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Advanced Topics of Prior-based Image Restoration: Tensors and Neural Networks (Tutorial at APSIPA-ASC 2021)
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Yuki Kamitani

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Brain-to-AI and Brain-to-Brain Functional Alignments
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The thin line between reconstruction, classification, and hallucination in brain decoding
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Ryokan RI

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Language is primarily a tool for communication rather than thought
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マルチリンガルな言語モデル入門：これまでとこれから
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rinabouk

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意思決定支援AIのための心理学・認知科学_論文紹介
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JSAI2024チュートリアル医療情報と人工知能(担当箇所)
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Semantic Machine Intelligence Lab., Keio Univ.

PRO
keio_smilab

Semantic Machine Intelligence Laboratory,
Keio University
慶應義塾大学 理工学部 杉浦孔明研究室
https://smilab.org/
https://twitte...

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Will multimodal language processing change the world?
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[Journal club] MOKA: Open-Vocabulary Robotic Manipulation through Mark-Based Visual Prompting
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Hayato Tsukagoshi

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Graduate School of Informatics, Nagoya University, Japan.
Takeda-Sasano Group.
4th-year Ph. D. Student.

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Word Embeddings Are Steers
for Language Models
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NLP2024 招待論文セッション: 定義文を用いた文埋め込み構成法
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takehikoihayashi

takehikoihayashi

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はじめてのバックドア基準：あるいは、重回帰分析の偏回帰係数を因果効果の推定値として解釈してよいのか問題
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はじめての「相関と因果とエビデンス」入門：“動機づけられた推論” に抗うために
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Taichi Aida

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文献紹介：A Multidimensional Framework for Evaluating Lexical Semantic Change with Social Science Applications
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YANS2024：目指せ国際会議！「ネットワーキングの極意（国際会議編）」
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Seitaro Shinagawa

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Researcher at NAIST AHC-lab, Japan
I'm working on multi-modal dialogue systems

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マルチモーダル対話システム
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2023.09.02 認知言語学会発表資料
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Sho Yokoi

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http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/~yokoi/

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Zipf 白色化：タイプとトークンの区別がもたらす良質な埋め込み空間と損失関数
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Embers of Autoregression: Understanding Large Language Models Through the Problem They are Trained to Solve
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