因果推論は特別ではない：単なる予測問題にすぎない（Causal Inference Isn’t Special: Why It’s Just Another Prediction Problem）
田中専務拓海先生、最近部下から「因果推論を導入すべきだ」と言われまして、正直なところ何がそんなに特別なのか分からず困っております。要するに今の販売データで何をすれば投資対効果を示せるのか、経営判断に直結する説明が欲しいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理して
Bias
4038ニュートリノ断面積測定における機械学習支援の展開（OmniFold技法） Machine Learning Assisted Unfolding for Neutrino Cross-Section Measurements with the OmniFold Technique
田中専務拓海先生、最近若手が『OmniFold』って論文を挙げてきてまして、うちでも使えるか検討してほしいと言われたのですが、正直何を言われているのか分かりません。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！OmniFoldは『観測データから検出器のゆがみを取り除
エントロピック・タイム・スケジューラ（Entropic Time Schedulers for Generative Diffusion Models）
田中専務拓海先生、最近部署で「拡散モデルの時間割を変えると性能が良くなるらしい」と言われまして、正直何から聞けばいいか分かりません。要するに導入は投資に見合うんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の話は、生成に要する過程の"時間配分"を見
言語モデルの不確実性定量評価の再検討 — 応答長のバイアスが評価結果を歪める (Revisiting Uncertainty Quantification Evaluation in Language Models: Spurious Interactions with Response Length Bias Results)
田中専務拓海先生、最近部下から「不確実性（Uncertainty Quantification、UQ）をきちんと評価しないと危ない」と言われまして。率直に申しまして、UQの評価って投資に見合う価値があるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論だけお伝えする
長文コンテクストを高速化するMMInference（MMInference: Accelerating Pre-filling for Long-Context VLMs via Modality-Aware Permutation Sparse Attention）
田中専務拓海先生、最近の論文で長い動画や文章をAIに読み込ませるときの前準備がずいぶん速くなるって話を聞きましたが、要するに現場で使えるってことでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を3つで整理しますよ。まず、この研究は長い時間軸のデータ、例えば長尺の動画や文書
救急外来トリアージにおける有望な能力から広範なバイアスへ（From Promising Capability to Pervasive Bias: Assessing Large Language Models for Emergency Department Triage）
田中専務拓海先生、最近部下から「救急外来でAIを使える」って話を聞いたのですが、本当に現場で役立つのでしょうか。投資対効果が気になります。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、最新の大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）は tria
評価的思考への道：Meta Policy Optimization with Evolving Reward Models (Toward Evaluative Thinking: Meta Policy Optimization with Evolving Reward Models)
田中専務拓海先生、最近社内で大きな話題になっている論文があると聞きました。正直、私もAIは名前程度しか知らないのですが、要するに経営判断に役立つ話でしょうか。現場の人間が導入で失敗しないか、不安が大きくてしてぜひ分かりやすく教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、
因子化された行動空間に対する介入意味論に基づくQ関数分解（Q-function Decomposition with Intervention Semantics for Factored Action Spaces）
田中専務拓海先生、最近の論文で「因子化された行動空間」でQ関数を分解する話を聞きました。うちの現場でもアクションの組み合わせが多すぎて最適化が難しいと言われますが、要するに何が変わるのでしょうか。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「複数の小さな操作を別々
Multi-level datasets training method in Physics-Informed Neural Networks（物理情報ニューラルネットワークにおける多層データセット訓練法）
田中専務拓海先生、最近論文が多くて目が回りそうです。社内の若手から「これを使えば生産設備の振動解析が自動化できる」と言われたのですが、Physics-Informed Neural Networksって要するに何ができるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Physics
言語エージェントは人間の因果推論バイアスを反映する—彼らを科学者のように考えさせるには？ (Language Agents Mirror Human Causal Reasoning Biases: How Can We Help Them Think Like Scientists?)
田中専務拓海先生、最近社内で「言語エージェントを現場判断に使えるか」と話題になりまして、部下に論文を渡されたのですが正直何が良いのか分かりません。要するに、うちの現場に導入して投資対効果が出せるかどうか、そこが知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に紐解いて