ダブルミクスチャー：音声からの継続的イベント検出に向けて（Double Mixture: Towards Continual Event Detection from Speech）
田中専務拓海先生、最近社内で"音声からイベントを拾うAI"の話が出まして。現場の声や機械音から意味ある出来事を自動で検出すると聞きましたが、本当に使えるんでしょうか。投資対効果が気になっております。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、基本から噛み砕いて説明しますよ。今回の研究
Continual Learning
2348AudioRepInceptionNeXt：軽量単一ストリーム音声認識アーキテクチャ（AudioRepInceptionNeXt: A lightweight single-stream architecture for efficient audio recognition）
田中専務拓海先生、最近部署で「音声認識の軽量モデルを端末に入れたい」と話が出ておりまして、ええと…論文の話を聞かせていただけますか。現場負荷や投資対効果が気になっているのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回の論文はAudioRepIn
3D理解のための微分可能なレンダリングを介したマルチモーダル事前学習の統一表現への道（TOWARDS UNIFIED REPRESENTATION OF MULTI-MODAL PRE-TRAINING FOR 3D UNDERSTANDING VIA DIFFERENTIABLE RENDERING）
田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から3Dデータを使ったAIの話を聞いて、導入すべきか悩んでいるのですが、そもそも論文の主張を経営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、短く結論から。今回の論文はRGB画像、深度画像（depth images
量子化モデルのためのデータ効率的オンデバイス継続キャリブレーション（QCore） — QCore: Data-Efficient, On-Device Continual Calibration for Quantized Models—Extended Version
田中専務拓海先生、最近うちの現場でもセンサーが増えていて、その場で簡単に判断できる仕組みを考えないといけないと言われています。でも、そういう端末って性能が低くて、高度なAIをそのまま載せられないと聞きました。要するに、現場の小さな機械でも賢く動かせる方法があるんでしょうか。AIメンター拓海
強化学習に基づく経路計画（Path Planning based on Reinforcement Learning）
田中専務拓海さん、最近部下から「強化学習で自律移動ロボの経路計画をやるべきだ」と言われて困っているんです。論文を渡されたんですが、何がどう変わるのか全く見えなくて。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論からお伝えしますと、この論文は地図データを軽くしてから強化学習（Reinfo
LLMの自己進化に関するサーベイ（A Survey on Self-Evolution of Large Language Models）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「自己進化するLLMが注目だ」って騒いでるんですが、正直ピンと来ないんです。これ、うちの製造現場で何が変わるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論から言うと、自己進化は「モデル自身が自らの経験を作り、磨き、学ぶ」仕組みで、人的コス
Qチューニング：キュー型プロンプトチューニングによる生涯少数ショット言語学習 (Q-Tuning: Queue-based Prompt Tuning for Lifelong Few-shot Language Learning)
田中専務拓海先生、最近、部下から「プロンプトをためておけばAIが賢くなる」と聞いて困っていまして。うちの現場で使えるかどうか、投資対効果が気になるのですが、これは本当に現場向きなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。今回の技術は「Qチューニング」と呼ばれ
タスク不均衡継続学習のための動的アンカリングプロンプティング（Dynamically Anchored Prompting for Task-Imbalanced Continual Learning）
田中専務拓海さん、最近部下が『継続学習』って言って騒いでましてね。要するに新しいデータが来てもモデルが忘れないようにす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！ 継続学習（Continual Learning）とはその通りで、過去に学習した能力を保ちつつ新しいことを学
ニューラルネットワークの継続学習再考：アーキテクチャの視点（Revisiting Neural Networks for Continual Learning: An Architectural Perspective）
田中専務拓海さん、最近部下から "Continual Learning (CL) 継続学習" の話を聞きまして、うちの現場でも取り入れられるのか気になっています。要するに学習済みのモデルが新しいことを覚えて古いことを忘れない、という話でしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！そ
PRISM：視覚プロンプトに対応する頑健な対話型3Dセグメンテーションモデル（PRISM: A Promptable and Robust Interactive Segmentation Model with Visual Prompts）
田中専務拓海先生、最近話題のセグメンテーションの論文を現場に使えるか検討しているんですが、3D医療画像の話でして。正直、断片的なポイントや線を書き込んで直せるって聞くと便利そうだけど、うちの現場に投資する価値があるか判断できません。要するに、これって医師が簡単に使えて、人が直しながら精度を上げら