Realtime
[Paper Note] Realtime-VLA V2: Learning to Run VLAs Fast, Smooth, and Accurate, Chen Yang+, arXiv'26, 2026.03
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#ComputerVision #EfficiencyImprovement #Robotics #VisionLanguageActionModel #EmbodiedAI Issue Date: 2026-04-05 GPT Summary- VLAモデルを実世界のロボットタスクに展開する際の実行速度が重要であり、以前の研究ではGPUでの計算高速化方法が示されましたが、実際のロボットへの展開は未解決でした。本報告では、VLA駆動ロボットをエンドツーエンドで高速に動作させるための技術セットを提案し、精度と器用さを両立させる手法を説明します。この技術スタックは、校正、計画と制御、学習ベースの最適実行速度特定に広がり、ロボットが人間の操作に匹敵する速度で動作することを示しています。 Comment
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[Paper Note] DreamDojo: A Generalist Robot World Model from Large-Scale Human Videos, Shenyuan Gao+, arXiv'26, 2026.02
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#ComputerVision #Pretraining #DiffusionModel #OpenWeight #Robotics #WorldModels #4D (Video) #Physics #EgocentricView #Author Thread-Post Issue Date: 2026-02-09 GPT Summary- DreamDojoは、エゴセントリックな人間のビデオから学習した世界モデルで、巧妙なロボットタスクのシミュレーションを可能にします。44,000時間のデータを使用し、多様なシナリオとオブジェクトをカバーしており、アクションラベルの不足を連続的な潜在アクションで解決。物理理解とアクション制御能力を向上させるポストトレーニング後、10.81 FPSでのリアルタイム処理を実現。これにより、生成的世界モデルを基にした新しいアプリケーションを実現し、オープンワールドでのタスクシミュレーションの可能性を示します。 Comment
pj page: https://dreamdojo-world.github.io/
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[Paper Note] AutoNeural: Co-Designing Vision-Language Models for NPU Inference, Wei Chen+, arXiv'25, 2025.12
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#ComputerVision #NLP #SmallModel #OpenWeight #Selected Papers/Blogs #3D Reconstruction #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-12-04 GPT Summary- AutoNeuralは、NPU向けに最適化されたVLMアーキテクチャで、量子化の脆弱性とI/Oバウンドな注意メカニズムの問題を解決。MobileNetV5スタイルのバックボーンを採用し、量子化誤差を最大7倍削減、エンドツーエンドのレイテンシを14倍短縮。実世界の自動車ケーススタディでリアルタイム性能を実証し、NPU制約に特化したモデル設計の重要性を示した。 Comment
pj page: https://nexa.ai/solution/intelligent-cockpit
HF: https://huggingface.co/NexaAI/AutoNeural
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[Paper Note] RF-DETR: Neural Architecture Search for Real-Time Detection Transformers, Isaac Robinson+, arXiv'25, 2025.11
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#ComputerVision #Transformer #NeuralArchitectureSearch #Encoder-Decoder #ObjectDetection Issue Date: 2025-11-14 GPT Summary- RF-DETRは、オープンボキャブラリ検出器の一般化問題を解決するために導入された軽量の専門検出トランスフォーマーであり、重み共有ニューラルアーキテクチャサーチ（NAS）を用いて精度とレイテンシのトレードオフを評価します。RF-DETRは、COCOおよびRoboflow100-VLで従来の手法を大幅に上回り、特にRF-DETR（2x-large）はCOCOで60 APを超えた初のリアルタイム検出器です。 Comment
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[Paper Note] Lumine: An Open Recipe for Building Generalist Agents in 3D Open Worlds, Weihao Tan+, arXiv'25, 2025.11
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#ComputerVision #AIAgents #Generalization #VisionLanguageModel #3D (Scene) #Game Issue Date: 2025-11-13 GPT Summary- Lumineは、3Dオープンワールド環境で複雑なミッションをリアルタイムで完了できる一般的なエージェントのためのオープンレシピです。人間のようなインタラクションを採用し、視覚と言語のモデルを統合して知覚、推論、行動を実現。Genshin Impactで訓練されたLumineは、自然言語の指示に従い、幅広いタスクを効率的に実行します。また、ファインチューニングなしで他のゲームでも高いパフォーマンスを示し、オープンエンドな環境における一般的なエージェントへの進展を示しています。 Comment
pj page:
https://www.lumine-ai.org/
> 1731 hours of human gameplay for pre-training to master action primitives;
> 200 hours of instruction following data to ground control in language;
> 15 hours of reasoning data to enable adaptive thinking.
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Matrix-Game 3.0: Real-Time and Streaming Interactive World Model with Long-Horizon Memory, Skywork AI, 2026.04
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#Article #ComputerVision #Transformer #SyntheticData #DiffusionModel #OpenWeight #VideoGeneration/Understandings #WorldModels #interactive #Game #4D (Video) #LongHorizon #Initial Impression Notes Issue Date: 2026-04-02 Comment
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Unreal Engineで合成されたデータに基づいて学習されたDiTベースのWorld Modelらしい。
Acknowleagementから察するに、Wan2.2がベースモデルで、self-forcingが学習に用いられている。
- Wan2.2, Alibaba Wan, 2025.07
- [Paper Note] Self Forcing: Bridging the Train-Test Gap in Autoregressive Video Diffusion, Xun Huang+, NeurIPS'25
また、action control moduleをアーキテクチャに導入することで、汎用的な動画生成モデルにキーボード、マウス等のアクションによるコントロールを実現している模様。
- [Paper Note] GameFactory: Creating New Games with Generative Interactive Videos, Jiwen Yu+, arXiv'25, 2025.01
デコードの高速化には量子化を利用しているとのこと。
リアルタイムRLでComposerを改善する, Cursor, 2026.03
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#Article #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Blog #Coding #SoftwareEngineering #KeyPoint Notes Issue Date: 2026-03-28 Comment
実際の推論トークンとユーザの応答を集約して報酬を作成しモデルの改善に使うリアルタイムRLによって5時間ごとにComposerチェックポイントをアップデートしデプロイする。
Reward Hackingを防ぐことはこのようなリアルタイムRLではより一層重要でそのための報酬設計として工夫した点が2つ挙げられている。
- 元々はツール呼び出しが無効だった例を除外するようにして報酬を設計していたが、モデルはこれにより無効なツールを呼び出せば負の報酬を得ないことを学び意図的に無効なツールを呼び出すことを学習した。これを防ぐために、ツール呼び出しに失敗した場合に明確に負の報酬を与えるように変更
- モデルが実施した編集について、自分がコードを編集しなければペナルティを受けないことを学習し、難しい編集については質問をすることで先送りする挙動をRewardHackingの結果学習した。質問については適切なタイミングで実施する必要があるため、報酬を修正した
といった話が書かれている。
現在は比較的短いタスクを実行してユーザからフィードバックを受け取れるが、今後はlong horizonなタスクを実行することが予想され、その場合
- ユーザのフィールドバックの頻度は減り
- 成果物全体に対するフィードバックを返すようになる
という異なる性質のデータを扱わなければならないのでそれに向けて改善を進めるとのこと。
Voxtral transcribes at the speed of sound, Mistral AI, 2026.02
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#Article #SpeechProcessing #Blog #MultiLingual #OpenWeight #Proprietary #AutomaticSpeechRecognition(ASR) #Transcript Issue Date: 2026-02-05 Comment
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Voxtral Mini Transcribe V2はproprietaryモデルでAPI利用のみ、Vostraal RealtimeはOpenWeightで公開
mistralai/Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602:
https://huggingface.co/mistralai/Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602
Vostral Mini Transcrive V2に対するVoxtral Realtimeの性能の比較。Voxtral Realtimeは遅延を調整可能なようで、遅延が大きければ大きいほど高い性能が出るが、リアルタイムに近づけば近づくほど性能はその分劣化する。
Waypoint-1: Real-time Interactive Video Diffusion from Overworld, Overworld, 2026.01
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#Article #ComputerVision #Controllable #NLP #Transformer #MultiModal #DiffusionModel #OpenWeight #WorldModels #interactive #4D (Video) #One-Line Notes #RectifiedFlow Issue Date: 2026-01-22 Comment
blog:
https://over.world/blog/the-path-to-real-time-worlds-and-why-it-matters
pj page:
https://over.world/
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リアルタイムにzero latencyでマウス（カメラも自由に動かせる）、キーボード、テキストでinteraction可能なworld model
Scaling Real-Time Voice Agents with Cache-Aware Streaming ASR, Nvidia, 2026.01
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#Article #SpeechProcessing #Blog #AutomaticSpeechRecognition(ASR) #One-Line Notes Issue Date: 2026-01-07 Comment
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過去のStreaming形式のASRではwindowを定義しwindow中のcontextを逐次計算するアーキテクチャだったが本質的に効率が悪いのでアーキテクチャを改善。エンコーダの表現を内部でキャッシュし新たなデータが来たらその差分に基づいて内部のキャッシュをアップデートする方式によって大幅にlatencyを改善している（エンコーダのconvのdownsamplingも従来の4xから8xにしているとのこと）、という感じらしい。
chatterbox-turbo, ResembleAI, 2025.12
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#Article #SpeechProcessing #OpenWeight #TTS #One-Line Notes Issue Date: 2025-12-17 Comment
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realtime（最初の発話まで<150ms）のlatencyが実現されたOpenWeightなTTSで、multilingualモデルは日本語にも対応している模様。テクニカルレポートがないのでよくわからないが、githubがあるのでソースコードを見ればアーキテクチャがわかりそうではある。たとえばVoiceEncoderには（おそらく速度を重視するために）LSTMが利用されていた。
github:
https://github.com/resemble-ai/chatterbox
[Paper Note] Alpamayo-R1: Bridging Reasoning and Action Prediction for Generalizable Autonomous Driving in the Long Tail, Pavone+, Nvidia, 2025.10
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#Article #Dataset #ReinforcementLearning #Reasoning #SmallModel #OpenWeight #Robotics #VisionLanguageActionModel #AutonomousVehicle Issue Date: 2025-12-06 GPT Summary- AR1は因果連鎖推論と軌道計画を統合した視覚–言語–行動モデルであり、自律運転の意思決定を強化します。主な革新は、因果連鎖データセットの構築、モジュラーVLAアーキテクチャの導入、強化学習を用いた多段階トレーニング戦略です。評価結果では、AR1は計画精度を最大12%向上させ、推論の質を45%改善しました。リアルタイムパフォーマンスも確認され、レベル4の自律運転に向けた実用的な道筋を示しています。 Comment
HF: https://huggingface.co/nvidia/Alpamayo-R1-10B
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