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Bias

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ブラックボックスから軽量セグメンテーションモデルへの一貫した信頼できる転移（Cross-Domain Transfer Learning with CoRTe: Consistent and Reliable Transfer from Black-Box to Lightweight Segmentation Model）

田中専務拓海さん、最近部下から「うちでもAIで現場の画像を自動判定しよう」と言われて困っているんです。そもそも学習データを用意するのが難しいと聞きましたが、論文で読める新しい手法は何が違うんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回の

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求人マッチングのための検索学習（Learning to Retrieve for Job Matching）

田中専務拓海先生、最近部下から“求人検索にAIを入れるべき”と詰められているのですが、どこから手をつければいいのか見当がつきません。そもそも“検索を学習する”って何を学ぶのですか？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。端的に言うと、従来はキーワードや手作業

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グラフベース協調フィルタリングの一般的なデバイアス：敵対的グラフドロップアウト (General Debiasing for Graph-based Collaborative Filtering via Adversarial Graph Dropout)

田中専務拓海先生、最近部下から「推薦の精度が落ちているのは偏りのせいだ」と言われまして、論文を読めと言われたのですが、その手の話は初めてでして、正直よく分かりません。今回の論文は一体何をしているんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、その論文は簡単に言うと推薦システム

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非局所パラメトリック法の統一的枠組み（A Unified Framework of Non-Local Parametric Methods for Image Denoising）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「非局所（non-local）ってすごい」と言うのですが、正直ピンと来ないのです。製造現場での投資対効果が見えないと判断しにくく、まず概念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！非局所というのは「画像のある場所だけで判断せず、類似

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MLXP: Pythonで再現可能な実験を行うためのフレームワーク（MLXP: A Framework for Conducting Replicable Experiments in Python）

田中専務拓海先生、最近部下から「論文読め」と言われてしまいまして、MLの実験をちゃんと再現できるようにしたいと。MLXPという枠組みの話を聞いたのですが、要は何が違うのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！MLXPは、面倒な実験管理を手間なく記録し再現性を確保するための軽量

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名前に何があるのか？ 大規模言語モデルの人種・性別バイアス監査（What’s in a Name? Auditing Large Language Models for Race and Gender Bias）

田中専務拓海先生、最近部下に『人名でAIが差別をするらしい』と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、本当にそんなことがあるのですか。投資する価値があるのか見極めたいのですが、まず結論だけ教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、この論文は『名前だけで最新の大

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ユーザーの限られた注意を活用する：ミスアラインメント、学習、ランキング (Misalignment, Learning, and Ranking: Harnessing Users’ Limited Attention)

田中専務拓海先生、最近部下から「ランキングを変えれば売上が伸びます」と言われまして。ですが現場の好みと会社の利益目標が噛み合っていない気がするのです。こういうとき、どう考えればよいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要するに、ユーザーの短期的な好みとプラットフォームの長

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補正的機械アンラーニング（Corrective Machine Unlearning）

田中専務拓海さん、お疲れ様です。最近、うちの現場でもAIの学習データがネット由来で増えていて、データの信頼性が心配なんです。もし学習に混入した悪意あるデータが見つかったら、モデルごと捨てるしかないのでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。今

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サンプル効率の高い自己選択バイアス下での線形回帰（Sample-Efficient Linear Regression with Self-Selection Bias）

田中専務拓海さん、この論文って一言で言うと何が新しいんですか。私のところでも使えそうか知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、自己選択バイアス（self-selection bias、SSB、自己選択バイアス）が入った状況でも、少ないサンプルで複数の線形モデル

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機械学習の性能差を説明する階層的分解（A Hierarchical Decomposition for Explaining ML Performance Discrepancies）

田中専務拓海さん、最近部署で「モデルの成績が地域ごとにばらつく」と言われて困っているんです。これって要するに我が社のAIが一部の取引先でだけ調子が悪いということでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その通りです。今回紹介する論文は「どの要因が、どの程度モデルの成績差に効いて

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