CATEGORY

Bias

4039
  • 論文研究

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

  • Bias
  • 論文研究

入力空間における領域数で探る非線形の暗黙的バイアス（Understanding Nonlinear Implicit Bias via Region Counts in Input Space）

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、部下から「領域数を見ればネットワークの一般化が分かる」とか聞いて驚いているのですが、要するにどのような話なのか率直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！大丈夫、簡単に噛み砕いて説明しますよ。結論を先に言うと、こ

  • Bias
  • 論文研究

LLMの自己内省による脱獄攻撃（JULI: Jailbreak Large Language Models by Self-Introspection）

田中専務拓海先生、最近話題の論文で“JULI”という手法があると聞きましたが、うちのような現場にも関係ありますか？API経由のサービスを使っているだけでも影響を受けるのですか。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、関係があるんですよ。JULIは外部からAPIだけでやり取

  • LLM
  • , Bias
  • 論文研究

マルチモーダル表現の崩壊を詳しく見る（A Closer Look at Multimodal Representation Collapse）

田中専務拓海さん、最近うちの若手が「マルチモーダル学習が有望だ」と言うんですが、現場で使えるかどうか正直ピンと来ません。まずこの論文は何を明らかにしたんですか？投資対効果の観点で教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、この研究はマルチモーダルモデルが特定

  • Bias
  • , Gradient Descent
  • 論文研究

感情理解のための適応的長期推論（Emotion-o1: Adaptive Long Reasoning for Emotion Understanding in LLMs）

田中専務拓海先生、最近『長い思考の連鎖』を使って感情を読み取る研究が注目されていると聞きました。うちの現場でも使えるものか、実務目線で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、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。まず要点は三つです：目的（感情を正確に捉えること）

  • LLM
  • , Reinforcement Learning
  • , Bias
  • , Classification
  • 論文研究

自己適応しきい値による自己学習による半教師あり学習（SST: Self-training with Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning）

田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から最近『SST』という論文が良いと勧められまして、名前だけ聞いたのですが、うちの現場でも役に立つのでしょうか。正直、データなんてまとまっていませんし、AIは苦手でして。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分かりますよ。

  • Bias
  • 論文研究

判別的推薦におけるTransformerのスケーリングを生成的事前学習で突破する（Scaling Transformers for Discriminative Recommendation via Generative Pretraining）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、弊社でもレコメンドの改善を進めろと言われまして、部下にこの論文を勧められたのですが、正直何が新しいのか掴めておりません。まずは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！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言う

  • Bias
  • 論文研究

条件付き線形計画による部分同定の統一的推定と方針学習（Partial identification via conditional linear programs: estimation and policy learning）

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近部下から「データでははっきり分からないことが多い」と聞きまして、具体的にどう判断材料にするのか悩んでおります。今回の論文は何を変えるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、データだけでは一意に決まらない

  • Bias
  • 論文研究

脆弱な嗜好：LLMにおける順序効果（Fragile Preferences: Order Effects in LLMs）

田中専務拓海先生、部下から「AIを導入すべき」と急かされているのですが、どこから手を付ければ良いのか見当がつきません。特にモデルの偏りや誤判断で現場に迷惑をかけたくないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まずは安心してください。今回扱う論文は「順番によってモデルの選好が揺らぐ

  • LLM
  • , Evaluation
  • , Bias