論文研究 2025.12.072026.01.08BadGPTとInstructGPTへのバックドア攻撃によるChatGPTのセキュリティ脆弱性の探索(BadGPT: Exploring Security Vulnerabilities of ChatGPT via Backdoor Attacks to InstructGPT) Post Share Hatena Pocket RSS feedly Pin it 田中専務 拓海さん、最近話題の論文があると聞きましたが、要点を教えてください。現場からは「ChatGPTみたいなのは安全か?」と聞かれていまして、投資対効果を考える上で知っておきたいのです。 AIメンター拓海 素晴らしい着眼点ですね!今回の研究は、共有: Share on X (新しいウィンドウで開きます) X Share on Facebook (新しいウィンドウで開きます) Facebook いいね:いいね 読み込み中…関連論文研究 非並列感情音声変換(Nonparallel Emotional Voice Conversion for Unseen Speaker‑Emotion Pairs) — DUAL DOMAIN ADVERSARIAL NETWORK と VIRTUAL DOMAIN P... 前の記事 宇宙機デブリの再突入リスクと安全性評価(Reentry Risk and Safety Assessment of Spacecraft Debris Based on Machine Learning) 次の記事 関連する記事 論文研究 2025.05.22汎用大規模言語モデルにおける記憶の整理(SoK: Memorization in General-Purpose Large Language Models)田中専務拓海先生、最近よく聞く「モデルが記憶する」って、うちの工場ではどんな意味があるんですか。現場で使えるのか不安でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡単に整理しますよ。要点は三つです。モデルの「記憶」は良い面とリスクの両方があり、現場導入ではどちらを重視するかの判 論文研究 2025.08.09PeakWeather:MeteoSwiss気象観測所の時空間深層学習用測定データ(PeakWeather: MeteoSwiss Weather Station Measurements for Spatiotemporal Deep Learning)田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。部下から『AIで天気予報をやれば現場の判断が速くなる』と言われまして。ただ、何から始めればいいのか見当がつきません。要するに何が新しいデータなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡単に整理しますよ。今回の研究は現場の「 論文研究 2025.03.31Ferromagnetic resonance modulation in d-wave superconductor/ferromagnetic insulator bilayer systems(d波超伝導体/強磁性絶縁体二層系における強磁性共鳴の変調)田中専務拓海先生、最近部下に「スピンで超伝導を調べる論文がある」と言われて、正直ピンと来ません。経営判断に使えるかどうか、要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!結論を先に言うと、この研究は「超伝導体の内部構造を磁気の振る舞いで見分けられる」ことを示しており、 論文研究 2025.09.10ソボレフニューラルネットワークと残差重み付けによる有限要素サロゲート(Sobolev neural network with residual weighting as a surrogate in linear and non-linear mechanics)田中専務拓海先生、最近部下が「Sobolev training」とか「residual weighting」って論文を持ってきて、導入したら有限要素解析(FEM)の評価が速くなると言うんですが、正直何を言っているかちんぷんかんぷんでして。要点を端的に教えていただけますか。AIメンター拓海 論文研究 2025.06.05限られた資源でのAUV動力学モデリング:不確実性を活用した効率的なオンライン学習(Modeling of AUV Dynamics with Limited Resources: Efficient Online Learning Using Uncertainty)田中専務拓海先生、この論文は要するに何を明らかにしたんですか。うちみたいな現場でも使える話ですかね。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。結論を先に言うと、この研究は「限られた記憶・計算資源しか持たない自律下位機(AUV)」でも、学習データを賢 論文研究 2025.09.10キー点注釈なしで学ぶ形状−画像対応(Shape-Image Correspondences with no Keypoint Supervision)田中専務拓海先生、最近部下から「密な対応(canonical surface map)が重要だ」と聞きましたが、正直それが何に役立つのかピンと来ません。うちの現場で投資に値するのか知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、難しい言葉は後で噛み砕きますよ。結論だけ先に AI Business Reviewをもっと見る今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。 メールアドレスを入力... 購読 続きを読む %d
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