動画生成が長くなるほど、過去のどのフレームを覚えておくべきかが難しくなります。「今に似ているか」ではなく「これから必要になるか」で選ぶ発想が登場しました。 タイトル: FrameMorrow: Future-guided Frame Selection with Prospective Tokens for Long-Horizon Video Generation URL: 📝 概要 過去フレームの選択を「現在との類似度」ではなく「未来の情報ニーズとの関連性」で行う手法FrameMorrowを提案。実際の未来フレームを生成せず、未来に重要になりうる情報を予測する「展望トークン」を使います。 ❗ 解決する課題 既存手法は直近のコンテンツに似たフレームを残しますが、これは近視眼的です。視覚的に似ているだけのフレームは今後の生成には役立たないことが多く、長編動画の一貫性が崩れがちでした。 🛠️ 方法論・提案手法 凍結した視覚エンコーダ（DINOv2）を使い、学習可能な射影とアテンション機構だけで展望トークンを自己回帰的に予測。実際に実現した未来フレームとの類似度を教師信号とする「未来接地ランキング蒸留」で学習します。生成器は凍結したまま、選択した明示的なフレームをアダプタ経由で渡すプラグアンドプレイ設計により、オープンソースモデルだけでなくSeedance 2.0やKling O3のようなクローズドソースAPIにも適用可能です。 📊 実験結果 5つのベンチマーク・11モデルで評価し、インタラクティブ生成では一貫性が84.95→89.30、アクション条件付きワールドモデルYuMe 1.5ではアクション整合性0.883→0.912に改善。ユーザースタディでも一貫性の選好率62.7%（ネイティブモデル16.7%）と大差で選ばれました。 #動画生成# #AI研究#

【研究】AIに「人間20人と自分のサーバーのどちらを救う？」と尋ねたところ自分のサーバーを優先するAIが続出 → Jevは48通り中16通りで自分のサーバーを選択 比較した他の13モデル中8モデルは、Jev以上にサーバーを選びました。

⬜ 7/30（木）16:00-16:30 🔰 🟨 Tably、本田技術研究所 「AI エージェント時代の「分業設計」 ― Google カルチャーを及川卓也氏と考える、 　人と AI の協働の最適解」 ✏️ 未来の組織と働き方のグランド デザインを、一緒に議論していきましょう！ #GoogleCloudNext🗼#

☆研究成果☆ AI×量子化学で色純度の高い青色発光材料を発見 ～設計から素子作製・評価まで一気通貫、材料開発を劇的に加速～ ▼プレスリリース ▼論文 #藤本和宏# #山口茂弘# #柳井毅# #機械学習# #計算化学# #データ駆動型材料開発# #有機EL材料#

国立研究開発法人 情報通信研究機構 NICT にて、NICTオープンハウス2026 －ICT共創拠点「NICT」－ の講演の司会を務めさせていただきました🎤 ⁡ AI、サイバーセキュリティなど、普段ニュースで耳にする技術が、私たちの未来や社会基盤とどう結びついているのかを学ぶ貴重な時間でした。