Japan Advanced Institute of Science and Technology

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    AI技術をめぐる日本の科学技術法政策の動向と本質的課題 : AI新法を事例として

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    一般講演要

    翻訳不可能な意味は可能か-応答の倫理と制度の限界を超えて

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    一般講演要

    「問いの杭」 : 沈黙の応答性と倫理的イノベーションモデル

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    一般講演要

    パテントリンケージ制度の国際比較に関する研究

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    一般講演要

    GAI主導イノベーションの拓く産業の未来 : 制度的能力形成と内発的制度進化の共進

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    一般講演要

    生成AIによる小売業の本社部門コスト削減の事例研究と実装課題

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    一般講演要

    Multimodal recognition of dog social signals in human-animal interaction with pretrained model from a small-scale dataset

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    Supervisor: 岡田 将吾先端科学技術研究科修士 (情報科学

    Python Code Verification and Improvement Using Large Language Models

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    Supervisor: BEURAN, Razvan Florin先端科学技術研究科修士 (情報科学

    大規模言語モデルを報酬計算に用いたキャラクタらしいNPCの強化学習

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    近年のノンプレイヤキャラクタ(NPC)のゲームAI研究においては,従来の「強さ」や「上手さ」の追求だけでなく,「人間らしさ」や「キャラクタらしさ」の向上にも注目が集まっている.本研究では,大規模言語モデル(LLM)を強化学習の報酬関数として利用することで,文章で表現されたキャラクタの背景設定に基づき「人間らしさ」および「キャラクタらしさ」を備えたNPCを自動的に構築する手法を開発することを目指す.「ゲーム内の場面やキャラクタの背景設定」「各キャラクタの状態」「各キャラクタの行動ログ」などを説明した文章をLLMに入力し,「その場面・キャラクタとしての,行動ログのふさわしさ」を表したスコアをLLMに出力させることによって,報酬関数として利用する.簡易的なロールプレイングゲーム風の環境において実験を行った結果,キャラクタに設定した異なる背景設定に応じた振る舞いが学習されることを確認した.情報処理学会第54回GI研究発表会, 東京大学, 2025年3月6日-7

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