Habis video call 😍 sekarang sudah malam jadi aku mau tidur ya... Good night😙💖 ちかちゃんと彩菜と咲菜とビデオコールしたよー！楽しかった^ ^おやすみなさい💓

[📸] 今日のVIDEO CALL EVENTの現場からメンバーの自撮りが届きました🥳✨ 久しぶりに日本のMYの皆さんと過ごす時間、aespaのメンバーにとっても楽しい思い出になったと思います🫢💖 #aespa# #æspa# #에스파# #エスパ#

[📢] 本日11月10日(金)に発売❕ aespa 4th Mini Album『Drama』ワーナーミュージック・ストア限定豪華抽選特典公開🎉 「メンバー別VIDEO CALL EVENT」と「サイン入りチェキプレゼント」決定！  ▼詳しくは特設サイトをチェック🧚   #æspa# #에스파 ##エスパ ##Drama# #aespaDrama#

Tadi siapa yang nntn live bareng sama @zaradhst ??hehehe😂 dedek zara lucu ya wkwkwk, bahkan tadi kita belajar banyak loh🤪 dan habis live aku video call sama @ayanashb0306 juga❤️ kangen mereka deh heheheh 今日はザラと彩菜と話して楽しかったわ〜！早くみんなに会いたいなっ💕

アノテーションをRLの訓練シグナルとして使ったとき、なぜか優秀な行動に負の勾配がかかる —— OraRLはその仕組みを解明し、解決しました。 Annotations as Rollouts: Efficient and Scalable Reinforcement Learning for Video MLLMs ❓ アノテーションをrolloutとして使うと何が起きる？ 💡 「Advantage Inversion（有利性の反転）」が起きます。GRPOの標準正規化では、グループ内rolloutの有利性を平均と分散で計算します。ここに高報酬のoracle rolloutを追加するとグループ平均が上昇し、ポリシー平均を超えているはずの良い行動が負の有利性を受ける逆転現象が発生します。92,024件の計測で、Naive oracle mixingでは42.5%のグループで反転が起きていました。 ❓ OraRLはどう解決する？ 💡 5つのコンポーネントで有利性推定を分離します。まずoracle-freeなon-policyベースラインを構築し（分散正規化なしで定義上inversion不可）、oracle-policy gapから方向性ゲインを計算してポリシー平均超えrolloutを増幅します。oracle自体の有利性は最強のon-policyシグナルでスケール調整し、ポリシー全体を支配しないよう設計。符号均衡Pruning（正・負を等分保持）により反転率を最終0.3%まで圧縮し、1.48倍の速度向上も実現しています。 ❓ どれくらい強い？ 💡 Video-ORA-9BはVSI-Benchで73.1を達成し、GPT-5（55.0）とGemini-3-Pro（55.1）を18ポイント以上上回りました。ReasonVOSセグメンテーションはバックボーン比+42.2、VideoHolmesは+15.2と大幅改善。訓練コストはSFTの2.2倍で済み、GRPO+CoT（4.9倍）の半分以下です。 ❓ 推論の効率は？ 💡 CoTが不要なためP90推論レイテンシは25.15秒で、CoT付きバックボーンの62.67秒と比べて大幅に短縮。データ効率でもOraRLは100kプロンプトで+5.2pt、GRPOの+2.8ptを上回ります。 #VideoMLLM# #ReinforcementLearning#

🕶️ 自分の体の動きで一人称の世界を歩き回り、しかも「特定の場所に何があるか」を画像とポーズで指定して時間変化まで作れる——身体性のある一人称世界モデルAnchorWorldです。 タイトル: AnchorWorld: Embodied Egocentric World Simulation with View-based Evolution Customization URL: 📝 概要 AnchorWorldは、人間の全身モーションで操作する一人称動画を生成する世界モデルです。さらに「アンカービュー」で、特定の3D位置に何が存在し、どう時間変化するかを明示的に指定できます。 ❓ 解決する課題 既存の世界モデルは、一人称動画だけでは全身モーションの教師付けが難しく、環境も暗黙的にしか定義できませんでした。「自然な身体操作」と「局所的な世界カスタマイズ」の両方が欠けていたのです。 💡 方法論と提案手法 ・一人称では体の多くが見えないため、三人称動画を補助教師に使い、全身と環境の位置関係を学習します ・アンカーはRGB画像・6-DoF視点ポーズ・進化プロンプトの3要素で、特定位置の見た目と時間変化を指定します ・3D RoPEで複数アンカーを空間的に区別し、masked cross-attentionでアンカーごとのテキスト制御を実現します ・三人称→一人称→静的アンカー→動的進化、の4段階で段階的に学習します（Wan 2.2 TI2V 5B上に構築） 🎯 ユースケース VRの身体性アプリ、一人称ゲームの環境設計、身体性AIの学習シナリオ、局所制御つきのインタラクティブ動画生成などに使えます。 📊 実験結果 ・一人称静的シーンでCLIP-V 0.885、カメラ精度ATE 0.112mとPlayerOneなどを上回りました ・一人称動的シーンのテキスト整合（VideoAlign-TA）は0.717で、CaM-Egoの0.385を大きく超えました ・分布外のUEシーンや実世界でも、初期ビューとアンカーの重なりが少ない条件で強い汎化を示しました #WorldModel# #EmbodiedAI#