要点

フレームベースの概念誘導を視覚言語モデルへ拡張し、Qwen2-VLとLlama 3.2 Visionの安全性上の弱点を調べました。

要点

フレーム表現をモデル化し、複数トークン語を測定、比較し、現代的なLLMで概念誘導生成に使えるようにしました。

要点

観客の笑いを正解信号として、LLMがスタンドアップコメディのパンチラインを選べるかを測るユーモア検出評価を行いました。

要点 法執行機関の運用に沿ったCSAMトリアージとして、虐待画像の直接分類より安全な代理課題を設計しました。

要点

一次差分部分空間を拡張し、グラスマン多様体上の速度や加速度のような動きを捉えられるようにしました。

要点

深層特徴空間でaugmentation部分空間とocclusion部分空間を比較する、摂動ベースの視覚的説明法OSA-DASを設計しました。