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フィジカルAI勉強会 in沖縄 を公開しました! ai-robot-japan.connpass.com/… #ai_robot_japan
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【入社して1年!製造業からABEJAへ】
「技術を語れる仲間と働きたい」という思いからABEJAへ転職したデータサイエンティストの瀧田(@amaebin)。
入社後、Physical AIへの挑戦や外部登壇など、この1年間で経験したこと・感じたことを入社後記として振り返っています!
ABEJAでどんなメンバーと、どんな雰囲気で働いているのかも感じていただける記事です。
ぜひご覧ください!
note.com/abeja/n/n2b664a45fa…
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【イベント開催】
AIロボット持ち込み勉強会in札幌 を公開しました!
ai-robot-japan.connpass.com/…
#ai_robot_japan
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講演来てくださった方々ありがとうございました!
AI Robot Japanの日本ロボット学会出張イベントで、東京大学 河原塚先生による講演がスタート!
「社会実装に向けたPhysical AIの現在と今後の展開」 @ 日本ロボット学会OF
ai-robot-japan.connpass.com/…
#ai_robot_japan
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AI Robot Japanの日本ロボット学会出張イベントで、東京大学 河原塚先生による講演がスタート!
「社会実装に向けたPhysical AIの現在と今後の展開」 @ 日本ロボット学会OF
ai-robot-japan.connpass.com/…
#ai_robot_japan
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#RSJ2026 では明日16:30-18:30で、AI Robot Japan主催の「社会実装に向けたPhysical AIの現在と今後の展開」オープンフォーラムが開かれます。
同タイトルで私が講演、その後シンクロボの小倉さん、経産省の五百旗頭さん含めパネルディスカッションを行います。
ぜひ参加してください!
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RSJオープンフォーラムにて、フィジカルAIを社会で実用化してくためにどうすれば良いかを、河原塚先生、シンクロボ小倉様、経産省五百旗頭様を招いて、パネルディスカッションで話し合います!
是非ともお立ち寄りください🤖
connpass:ai-robot-japan.connpass.com/…
【イベント登壇】
9/1の日本ロボット学会オープンフォーラムにて、フィジカルAIの社会実装をテーマにパネルディスカッションを開催します。ぜひご参加ください!
ac.rsj-web.org/2026/openforu…
#フィジカルAI #AIロボット #日本ロボット学会
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本日のCVPR2026読み会では、"EgoX: Egocentric Video Generation from a Single Exocentric Video”を読みます。
speakerdeck.com/peisuke/egox…
#cvsaisentan
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【イベント登壇】
9/1の日本ロボット学会オープンフォーラムにて、フィジカルAIの社会実装をテーマにパネルディスカッションを開催します。ぜひご参加ください!
ac.rsj-web.org/2026/openforu…
#フィジカルAI #AIロボット #日本ロボット学会
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RSJにおいて、AI Robot Japan主催のオープンフォーラム開催します。
産官学のパネルディスカッションです。
みなさん、RSJで会いましょう!
9/1の日本ロボット学会のオープンフォーラムで、フィジカルAIを社会で実用化してくためにどうすれば良いかを、河原塚先生、シンクロボ小倉様、経産省五百旗頭様を招いて、パネルディスカッションで話し合います。是非ともいらしてください!
ac.rsj-web.org/2026/openforu…
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勉強会、テレビにのるのアツいな
youtu.be/wCLpLRqe2S4?si=5OhY…
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【イベント開催📢】
満員御礼となった東京・名古屋開催に続き、「AIロボット持ち込み勉強会」がグランフロント大阪にやってきます!
ぜひご参加ください🤖
詳細・申込👇
ai-robot-japan.connpass.com/…
#AIロボット #フィジカルAI #AIRobotJapan
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STATION AiでのAIロボット持ち込み勉強会のレポートが公開されました!
stationai.co.jp/magazine/rep…
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我认为这是ICML 2026里的上乘工作。
传统 Transformer 的 Attention 机制,本质上是点对点匹配,把输入切成一堆 token,即离散点,然后算 Query 和 Key 的相似度,再加权 Value。
这在 NLP、图像上很管用,但对连续函数、场,比如物理模拟中的 PDE 偏微分方程、3D 几何、流体、材料力学等来说,就有严重的问题:
1. 连续的东西被强行离散化成 token,忽略了全局函数结构。
2. 对分辨率敏感,换个采样率就容易崩
3. 计算是 O(n²),n 很大时很贵。
所以,Functional Attention应运而生。
这次,FuncAttn 把函数本身当成第一公民,不再用 softmax 算点对点相似度,而是用 结构化的线性算子,来建模两个函数空间之间的函数对应关系。
它的灵感,来自几何处理里的 Functional Maps,把复杂 3D 形状对应问题变成简单线性算子,实为巧妙。
结果是更紧凑(k×k 算子,k << n)、分辨率不变,捕捉全局依赖更好、在 PDE 求解、3D 分割、回归等任务上达到或超过 SOTA,还在 OOD泛化上表现突出。
未来,Functional Attention对 AI 应用的实际用处很大,尤其在科学计算 + AI和需要处理连续、物理世界数据的场景中。
它会成为Neural Operator与科学 AI 领域的强力升级组件。
这篇论文,会让 AI 向擅长连续物理世界迈进一大步。对科研加速、工程模拟、具身 AI、BCI 等前沿应用极度有价值。
这正是我认知神经愿景的核心基础设施之一。
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Qwen3-14Bをベースにコントキスト長の拡大とAgentic能力を伸ばしたモデルを公開しました。
■Huggingface
huggingface.co/abeja/ABEJA-Q…
■テックブログ
tech-blog.abeja.asia/entry/g…
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Shizuku AI採用しています!つよつよ人材募集中!
Shizuku AIでは「しずく」(@Shizuku_AItuber)の魅力を世界に届ける活動を支えてくれるコアメンバーを募集しています。
募集ページが公開されましたので、募集要項などはこちらをご確認ください。
shizuku.ai/careers/


































