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作って、試して、分かったことを残す。

Synthetic Dataを25%だけ混ぜたら、実写のギター切り抜きがさらに良くなった
Real1,868枚にSynthetic positive 623枚を加えたSYN25を、Hard Val 683とFinal Playing corrected180で比較します。
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AIが失敗する場面ばかり集めて学習させたら、かなり改善した
モデルが苦手な条件を狙ってReal Dataへ追加。633→1,868枚でHard-case性能がどう変わったかを追います。
Read Article →LLMに世界を任せすぎると壊れるので、Pythonを「神」にした
LLMは意思決定、Pythonは世界の事実。自由を残しながら実験を壊さないための責任分界を振り返ります。
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AIの学習データが足りないので、自分のギターを5,000枚に増やした
グリーンバック、白壁、cutout、背景合成。自分のギター専用AIのためにSynthetic Datasetを5,000枚作った過程と、その限界。
Read Article →全員「誰かがやる」と考えた結果、誰もやらなかった
長期任務の重要性は理解した。それでも担当者は0人。4人の判断ログから、協調失敗が生まれた過程を追います。
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コンペのために、Codexと2週間でLLMの村を作った
食料採取だけの小さな村から、感情日記、世代継承、ダンジョン、戦闘まで。提出までの2週間を振り返ります。
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Virtualな演奏動画を作りたくて、ギターを切り抜くAIを作っている
MediaPipe Handsから始まった、自分のギター専用Segmentation AIの試行錯誤。
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