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
Bias
4040熱力学的コルモゴロフ─アーノルドモデルによる構造化生成モデリング（Thermodynamic Kolmogorov–Arnold Model for Structured Generative Modeling）
田中専務拓海先生、最近話題の論文の話を聞きましたが、率直に何が新しいのか教えてくださいませ。私の会社で投資に値するか、その視点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！この研究は生成モデルの「速さ」と「解釈性」を両立させる点が重要なんですよ。結論を先に言うと、推論を
実用的かつ安全なビザンチン堅牢集約器（A Practical and Secure Byzantine Robust Aggregator）
田中専務拓海先生、最近部下から『学習データに悪意あるサンプルが混じるとモデルが狂う』って聞いて焦っております。今回の論文はその対策になると聞きましたが、要するにどんなこと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！大丈夫、簡単に説明しますよ。今の論文は、学習に使う多次元の
セマンティック誘導による多様性デコーディング（Semantic-guided Diverse Decoding）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「多様な応答を得るならSemDiDが注目されています」と言うのですが、そもそも「多様な応答」というのは経営判断でどう役立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！多様な応答とは、同じ問いに対して意味の異なる複数の回答を得ることです。会議で選
語り合う：大規模言語モデルは文章題の意味を理解しているか — Large Language Models Don’t Make Sense of Word Problems
田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近社内で「AIを使えば教育教材の文章題も自動で解ける」と聞きまして、導入を検討しているのですが、本当に現場で役立つのか判断がつきません。要するに今のAIは文章題をちゃんと理解して答えているんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結
短尺動画における一貫性と不変性を用いた汎化学習（Consistent and Invariant Generalization Learning for Short-video Misinformation Detection）
田中専務拓海先生、最近部下から短尺動画への対応を急げと言われて困っております。動画の真偽を自動で見抜けると聞きましたが、本当に経営判断として投資に値しますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば投資意思決定に必要な要点が見えますよ。まず結論を三つでまとめると、
非線形概念消去：密度整合アプローチ（Nonlinear Concept Erasure: a Density Matching Approach）
田中専務拓海先生、最近部下から「表現（embedding）から個人情報を消す研究が進んでいる」と聞きまして、うちの製造現場にも関係ありそうで気になっております。これって要は現場のデータから性別や年齢などを推測されないようにする話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その通り
価格方程式が明かすアルゴリズム学習と自然選択の普遍的な力–計量–バイアス則（The Price equation reveals a universal force-metric-bias law of algorithmic learning and natural selection）
田中専務拓海先生、最近部下が『Price方程式で学習アルゴリズムが整理できる』って言ってましてね。正直、何が変わるのかが掴めなくて困っています。投資対効果の観点で、要点を噛み砕いて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、簡単に整理できますよ。今回の論文は「P
推論能力と社会的バイアスの均衡（FairReason: Balancing Reasoning and Social Bias in MLLMs）
田中専務拓海先生、最近の論文で「推論力を上げると偏りが残る」という話を目にしました。うちの現場に導入する前に、本当に気を付けるべき点を教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。結論を先に三つにまとめますと、1) 推論性能を高めても偏見は自動で消え
材料破壊予測のファンデーションモデル（A Foundation Model for Material Fracture Prediction）
\n田中専務\n拓海先生、最近「材料の破壊予測のファンデーションモデル」という話を聞きましたが、現場にどんな意味があるのでしょうか。データが足りない現場でも使えると聞いて驚いています。\n\n\nAIメンター拓海\n素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、これは材料がどのように割れるかを幅広い種類で学