PLACEHOLDER_DUPLICATE_KEY_REPLACED_BY_FINAL_CONTENT
定常流体流れに適用する多分解能機械学習(Multi‑Fidelity Machine Learning Applied to Steady Fluid Flows)
関連する記事
- 論文研究
From Google Gemini to OpenAI Q*(Q-Star): Generative AI研究の風景を塗り替える潮流について – From Google Gemini to OpenAI Q* (Q-Star): A Survey of Reshaping the Generative Artificial Intelligence (AI) Research Landscape
田中専務拓海先生、最近よく耳にするGoogleのGeminiやOpenAIのQ*って、ウチの現場に関係ありますか。部下から“導入を検討すべき”と言われているのですが、何から手を付ければよいか分からず困っております。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、順を追って整理すれば投資判
- 論文研究
画像と文章のあいまいさを同時に解く手法(Resolving Language and Vision Ambiguities Together)
田中専務拓海先生、最近部下が「画像キャプションと画像を一緒に解析する研究が重要だ」と言うのですが、正直ピンと来ません。要点をざっくり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!簡単に言うと、文章のあいまいさ(誰が何をしたか)と画像の境界(どこが物体か)を同時に考えると、
- 論文研究
学習圧縮による圧縮学習(Learned Compression for Compressed Learning)
田中専務拓海先生、最近部下から“圧縮して学習する”って論文の話を聞いたのですが、正直ピンと来ません。うちの現場で何が変わるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫ですよ、簡単に整理します。今回の論文はセンサなどで得られる大量データを効率よく圧縮して、その圧縮データのま
- 論文研究
MMD‑FUSE:データ分割なしでカーネルを学習・融合する二標本検定(MMD‑FUSE: Learning and Combining Kernels for Two‑Sample Testing Without Data Splitting)
田中専務拓海先生、最近若手から『MMD‑FUSE』という論文がいいって話を聞きまして、何が変わるのか端的に教えてもらえますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!MMD‑FUSEは、異なるデータ分布を比べる二標本検定で、複数のカーネルを学習してうまく融合することで検出力を高める手法で
- 論文研究
ラリマール:エピソード記憶制御を備えた大規模言語モデル(Larimar: Large Language Models with Episodic Memory Control)
田中専務拓海先生、最近社内で「モデルの知識更新が速い」って話が出ましてね。うちの製品情報をすぐ反映できるなら心強いんですが、これって現実的に企業で使えますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理していけばできますよ。今回の論文は、LLM(Large Language
- 論文研究
モデル差異の言語化 — VERBA: Verbalizing Model Differences Using Large Language Models
田中専務拓海先生、最近社内のエンジニアから「モデルが増えすぎて選べない」と言われましてね。性能は似ているが振る舞いが違う、という話でしたが、要は何が違うのか人手で比べるのは難しいという話ですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!その通りです。性能指標だけでは見えない行動の違いを、人
