CATEGORY

Bias

4039
  • 論文研究

セマンティックと協調情報を統合した統一コードによる生成型推薦（UNGER: Generative Recommendation with A Unified Code via Semantic and Collaborative Integration）

田中専務拓海先生、最近の「生成型推薦」って聞くようになりましたが、要するに今の推薦システムと何が違うんでしょうか。現場で導入する際に一番気になるのは効果とコストのバランスなんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、わかりやすく整理しますよ。生成型推薦とは、アイテムを候補列と

  • Bias
  • 論文研究

ランダムに偏った分布下で低次元関数は効率的に学習可能（Low-dimensional functions are efficiently learnable under randomly biased distributions）

田中専務拓海先生、最近部下から『この論文が面白い』と言われたのですが、タイトルだけ見ても意味がよく分かりません。経営判断に関係ある話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、実務でありがちな『特徴（データ）が多いけれど実は効率的に学べる構造があるか』という問いに対す

  • Bias
  • 論文研究

ViSIR：Vision Transformerで調整した正弦基底暗黙表現ネットワークによるESM超解像のスペクトルバイアス軽減（ViSIR: Spectral Bias Mitigation via Vision Transformer–Tuned Sinusoidal Implicit Networks for ESM Super-Resolution）

田中専務拓海先生、最近部下からESMの画像解析にAIを使おうという話が出まして、論文を渡されたのですが専門用語が多くて困っています。ざっくり何を目指した研究なのか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、この論文は地球系モデル（Earth System

  • Bias
  • 論文研究

事前学習データが予測する固有バイアスと視覚言語エンコーダにおける下流性能との相関（Intrinsic Bias is Predicted by Pretraining Data and Correlates with Downstream Performance in Vision-Language Encoders）

田中専務拓海先生、最近若手がCLIPってのを入れれば何でも良くなるって言うんですが、うちの現場に導入して本当に得になるんでしょうか。バイアスとか性能の話が混ざっていて、頭が痛いです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！CLIPはVision–Language Encoders（視覚と

  • Training Data
  • , Bias
  • 論文研究

ニューラルネットはいつワールドモデルを学ぶか（When Do Neural Networks Learn World Models?）

田中専務拓海先生、最近若手から「ニューラルネットが世界のモデルを学ぶ」と聞いていますが、実務で何が変わるのでしょうか。正直、言葉だけだとピンと来ません。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見えてきますよ。ここでの肝は「観測から本当の原因をどこまで取り出せる

  • Bias
  • , Neural Networks
  • 論文研究

Diffusing DeBias：モデルの脱バイアスのための合成バイアス増幅（Diffusing DeBias: Synthetic Bias Amplification for Model Debiasing）

田中専務拓海先生、最近うちの若い連中が『データが偏っているとAIはダメになる』って騒ぐんですが、具体的に何が問題なのかよく分からないのです。簡単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！まず結論を一言で言うと、学習データに重要でない属性とラベルが結びついていると、モ

  • Diffusion Model
  • , Bias
  • 論文研究

SelfCite: コンテキスト帰属のための自己教師付き整合手法（SelfCite: Self-Supervised Alignment for Context Attribution in Large Language Models）

\n田中専務\n拓海先生、最近部下が「LLMの出力にちゃんと引用を付ける技術が重要だ」と騒いでいましてね。具体的に何が変わるんでしょうか、正直ピンと来ないのです。\n\n\nAIメンター拓海\n素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を先に三つだけ伝えると、1) モデルが“どこか

  • LLM
  • , Evaluation
  • , Bias
  • , Data Governance
  • 論文研究

深層ニューラルネットワークにおけるバイアスの幾何学的起源：人間視覚システムの視点 (Geometric Origins of Bias in Deep Neural Networks: A Human Visual System Perspective)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『社内のAIにバイアスがある』と言われまして、正直ピンと来ないのですが、これって本当に経営判断に関わる話なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、バイアスは単なる理屈の問題ではなく実際の意思決定や業務効率、信用に

  • Bias
  • , Neural Networks
  • 論文研究

B-cos LM（事前学習済み言語モデルの効率的変換による説明可能性向上） — B-cos LM: Efficiently Transforming Pre-trained Language Models for Improved Explainability

田中専務拓海先生、最近部下に「説明できるAI（説明可能性）が重要だ」と言われまして。論文があると聞きましたが、難しくて要点が掴めません。経営判断に直結する話を、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！大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言うと、この研究は「既

  • Bias
  • 論文研究

早期打ち切りがもたらす利益 — Benefits of Early Stopping in Gradient Descent for Overparameterized Logistic Regression

田中専務拓海先生、最近部下が『早期停止（early stopping）が有効だ』と言って困っています。要するに学習を途中でやめると良いって話なんですよね。それで本当にうちの現場にも投資する価値があるのか、統計的にどう優れているのかを教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点

  • Bias
  • , Gradient Descent