FiXを読む：ソフトマックス注意機構における特徴ごとの忘却制御
金容德弁理士がFiXの特徴単位ゲート、数値計算とページ型キャッシュを分析し、実験で示された効果と残る課題を整理します。
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知的財産をめぐる動向と、
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MHAR：特徴部分空間ごとに過去の層を読み分ける仕組み
韓国弁理士の金容德が、Multi-Head Attention Residualsの深さ方向の情報選択、実験結果、実装コストと技術的効果を検討します。
記事を読む寄稿掲載：Claude Computer Useを手がかりに、AIエージェントの学習技術を特許から読み解く
金容德代表弁理士の寄稿がAI Timesに掲載されました。米国特許第12,585,862号を取り上げ、AIエージェントが画面操作を学ぶ仕組みを解説しています。
記事を読む知的財産戦略は技術の理解から始まる：IPLEXインタビュー
AI・ソフトウェア技術と事業戦略を一体として捉える、IPLEXの知的財産への取り組みをご紹介します。起業家向け研修、メンタリング、お客様との対話を通じた経験をお伝えします。
記事を読むAI特許：保護対象と出願準備の要点
AI技術の特許出願に向けて、保護対象の検討と準備すべき資料を解説します。
記事を読む寄稿：Googleのコンピュータービジョンに関する強化学習特許 — 答えだけでなく報酬を学ぶ
IPLEX代表弁理士の金容德によるAI特許の寄稿が、AI専門メディアAI Timesに掲載されました。
記事を読むAI・ソフトウェア技術の分野に根ざした特許専門家
AI、生成AI・LLM、機械学習・深層学習、ソフトウェアを対象に、特許出願と特許戦略の業務に取り組んでいます。
記事を読むTROLL論文解説：PPOクリッピングを超え、トークン単位の信頼領域でLLM強化学習を安定化
大規模言語モデルの推論能力を強化するために、報酬ベースの強化学習を適用するケースが急速に増加しています。 現時点ではよく表示される方法は、PPO型方策の最適化です。 GRPO、Dr.GRPO、GSPO、およびREINFORCE++などのアドバンテージ推定や正規化方法を改善する方法でも、一度に方策をあまり変更しないでください。
記事を読む論文解説：「Agentic Reasoning for Large Language Models」
最近は人工知能の分野において最もよく聞かれた用語の1つがAIエージェントです。 しかし、エージェントが何であるかを説明しようとすると、スコープは非常に広いです。 一部の人々は、エージェントの検索機能でチャットボットを呼び出しますが、他の人は、計画を立て、エージェントとして様々なツールを実行するためのシステムだけを参照してください。 そして最近、私は思い出しました...
記事を読む対話が長くなるとLLMはなぜ文脈を見失うのか
ChatGPTのような会話AIを使うと不思議な瞬間があります。 当初はかなり正確に続くモデルは、条件が1つずつ加えられるように間違った方向に行きます。 時々、あなたはあなたが正しいことについて再び間違いを犯し、あなたが最初で行った仮定に保たれているとき。 会話記録が残っているにもかかわらず、重要な条件を逃したような感じです...
記事を読む寄稿：Googleの生成AI推論特許 — 思考の過程を学習させる
IPLEX代表弁理士の金容德による生成AI特許の寄稿が、AI専門メディアAI Timesに掲載されました。
記事を読むAgentGym-RL論文解説：複数ターンの強化学習による長期タスク対応AIエージェントの学習
問題の性質は、AIエージェントが「正しい回答を試す」ではなく、「あなたが望む情報を見つけるためにウェブサイトをナビゲートするために、必要なボタンを押して、それが失敗した場合、パスを修正する」とは完全に異なります。 これは、単一の応答で終わらないが、むしろ複数の行動、観察、および判断を含むためです。 このプロセス中に、エージェントは間違ったボタンを押します...
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