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Continual Learning

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時間依存ハミルトニアンを用いたハミルトン–ヤコビ偏微分方程式の活用（Leveraging Hamilton-Jacobi PDEs with time-dependent Hamiltonians for continual scientific machine learning）

田中専務拓海先生、お世話になります。最近部下から「ハミルトン–ヤコビ（Hamilton-Jacobi）というやつを使った論文が良いらしい」と言われまして、投資対効果が見えず困っております。これ、現場に入りますか？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分かりま

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物体検出器の一般的汚損（コモンコラプション）に対する頑健性向上のための対抗的コントラスト学習（Towards Improving Robustness Against Common Corruptions in Object Detectors Using Adversarial Contrastive Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「コモンコラプションに強い検出器を使いましょう」と言われたのですが、正直用語だけで疲れてしまいまして。そもそも論文の主張を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！大丈夫ですよ、要点を先に3つで整理します。1) 通常の学習だけでは実

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Forgetting before Learning: Utilizing Parametric Arithmetic for Knowledge Updating in Large Language Models（大規模言語モデルにおける知識更新のためのパラメトリック算術を用いた『忘却してから学ぶ』手法）

田中専務拓海先生、最近「モデルの知識を更新する」って話を聞くのですが、古い情報を消してから新しい情報を学ばせるという論文があるそうですね。要するに、うちの製品情報を最新化するために使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！はい、この論文は「Forgetting befo

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世界知識の動的評価への挑戦（Carpe Diem*: On the Evaluation of World Knowledge in Lifelong Language Models）

田中専務拓海先生、部下から「AIは最新情報を常に学ぶべきだ」って言われて焦っています。うちの顧客情報や仕様が変わるのに、AIに古い情報が残ってしまうリスクってどう考えればいいんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは問題の構造を分けて考えましょう。要点は三つで、情報

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過去・現在・未来を組み合わせる自己教師付きクラス逐次学習（Combining Past, Present and Future: A Self-Supervised Approach for Class Incremental Learning）

田中専務拓海先生、最近社員から「自己教師付きでクラスが増えていく学習が大事だ」と言われましてね。正直、自己教師付き(Self-Supervised Learning: SSL＝自己教師付き学習)って何がそんなに違うのか見当がつかないのです。これって要するに昔覚えたことを忘れずに、新しいことも身に

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R-Spin：音響ピースを用いた効率的な話者・ノイズ不変表現学習（R-Spin: Efficient Speaker and Noise-invariant Representation Learning with Acoustic Pieces）

田中専務拓海先生、最近話題のR-Spinという論文について聞きました。うちの現場でも音声データを扱う場面が増えており、投資対効果を考えると気になっています。要点を噛み砕いて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ですね！R-Spinは、話者や騒音に左右されない音声表現を、

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継続学習における知識転移への重み共有決定の影響（Investigating the Impact of Weight Sharing Decisions on Knowledge Transfer in Continual Learning）

田中専務拓海さん、最近部署で「継続学習（Continual Learning、CL）って投資価値ありますか」と聞かれましてね。私、AIの中身はさっぱりでして、まずこの論文が何を言っているのか、要点を端的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、簡単にまとめま

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言語モデルのためのオンライン継続知識学習（Online Continual Knowledge Learning for Language Models）

田中専務拓海先生、最近若手が『継続学習』とか『オンラインでモデルを更新』って騒いでいるのですが、要するに今のAIに何が足りないんでしょうか。うちの現場に関係ある話ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。端的に言うと、現在の大規模言語モデルは『持

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パッチレベル注釈による弱教師あり変化検出のためのメモリ支援型トランスフォーマ（MS-Former: Memory-Supported Transformer for Weakly Supervised Change Detection）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下からリモートセンシングの事業で『パッチレベル注釈で変化検出をやるとコストが下がる』と言われまして。要するにラベル付けの手間を減らしても精度が出せるという話でしょうか。経営判断に使えるか見当がつかなくて、率直に教えていただけますか。AIメ

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展開された継続学習システムの保証（Assurance for Deployed Continual Learning Systems）

田中専務拓海さん、最近部下から「継続学習を導入すべきだ」と言われまして、現場で何が変わるのか分からず困っております。要はソフトが勝手に学び続けて賢くなるという理解で合っておりますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大筋はその通りで、continual learning (CL)

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