REPLACED
メカニスティック解釈ベンチマーク(MIB: A Mechanistic Interpretability Benchmark)
関連する記事
- 論文研究
デジタルアイデンティティ権フレームワーク(DIRF: A Framework for Digital Identity Protection and Clone Governance in Agentic AI Systems)
田中専務拓海先生、最近社内で「社員の声や顔が勝手にAIで使われるかもしれない」という話が出てきまして、正直よく分からないのです。要するに何が問題なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!簡単に言うと、生成系AIが人の声や振る舞いを真似して、それを本人の許可なく売買や利用され
- 論文研究
量子化とプルーニングを組み合わせた安全なフェデレーテッド学習(QuanCrypt-FL: Quantized Homomorphic Encryption with Pruning for Secure Federated Learning)
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近うちの現場でも「フェデレーテッド学習(Federated Learning)が良い」と言われているのですが、データを守りつつAIを回すって本当に現実的なんでしょうか。投資対効果の面で不安があります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大
- 論文研究
Twitterデータで精神疾患の発症と経過を予測する(Forecasting the onset and course of mental illness with Twitter data)
田中専務拓海先生、部下が「この論文はすごい」と持ってきたのですが、正直デジタルは苦手でして、要点を噛み砕いて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!大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この研究はTwitterの投稿だけでうつ病やPTSD(Post‑Tra
- 論文研究
特徴模倣の広範な影響:金融・音声・生理学領域におけるニューラル強化 — THE BROAD IMPACT OF FEATURE IMITATION: NEURAL ENHANCEMENTS ACROSS FINANCIAL, SPEECH, AND PHYSIOLOGICAL DOMAINS
田中専務拓海先生、最近部下から『Feature Imitating Network』という論文が良いと聞きまして、うちでも使えるか気になっています。要点を端的に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!要点を3つにまとめると、1) ネットワークの初期化をデータの統計的
- 論文研究
戻り値分布の分布強化学習における二重エクスペクタイル・分位点回帰(Distributional Reinforcement Learning with Dual Expectile-Quantile Regression)
田中専務拓海先生、最近部下から「分布的強化学習が重要だ」と聞きまして、正直何をどう評価すればよいのかわからないのですが、今回の論文は経営判断にどう関係しますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、田中専務。今回の論文は「意思決定で結果のばらつきを正しく扱えるようにする」研究で
- 論文研究
不確実性を考慮したインスタンス再重み付けによるオフポリシー学習(Uncertainty-Aware Instance Reweighting for Off-Policy Learning)
田中専務拓海先生、最近部下から「オフポリシー学習を入れたい」と言われまして、正直何がどう違うのかさっぱりでして……。これって要するにうちの過去ログだけで賢くなる仕組みという理解で合ってますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。簡単に言うとその理解でほぼ
