汎化ゼロショット学習のための二重エキスパート蒸留ネットワーク（Dual Expert Distillation Network for Generalized Zero-Shot Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から「ゼロショット学習」というのが来期の投資候補に挙がっていて困っています。これって要するに見たことのない製品を分類できるAIという理解で良いのでしょうか。投資対効果が分かりやすければ判断しやすいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず、Zero-
Continual Learning
2346大規模言語モデルの継続学習：包括的サーベイ (Continual Learning of Large Language Models: A Comprehensive Survey)
田中専務拓海先生、最近社内で「継続学習」の話が出てましてね。大きな言語モデルを最新に保つのが大変だと聞きましたが、何が問題なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！端的に言うと、Large Language Models（LLMs、巨大言語モデル）は一度学習すると静的で、新
CriSp：トレッド深度マップを活用した犯罪現場の足跡マッチング強化（CriSp: Leveraging Tread Depth Maps for Enhanced Crime-Scene Shoeprint Matching）
田中専務拓海先生、最近部下から「足跡のマッチングでAIを導入すべきだ」と言われまして、正直何から手を付ければ良いか分かりません。今回の論文はどこが新しいのか、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、一緒に整理していけば必ずできますよ。要点は三つです。第
無音映像から音声を合成する手法（Synthesizing Audio from Silent Video using Sequence-to-Sequence Modeling）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が無音の監視映像から音を復元できる研究があると言ってきました。正直言ってどこまで現場に役立つのか見当がつきません。要点を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！大丈夫、難しく聞こえる話も本質はシンプルです。要点を三つで先に言うと、1
EEG RL-Net：強化学習で最適化されたグラフニューラルネットワークによるEEG運動イメージ分類（EEG RL-Net: Enhancing EEG MI Classification through Reinforcement Learning-Optimised Graph Neural Networks）
田中専務拓海先生、最近部下から「EEGで精度の高い分類が出た論文がある」と聞いたのですが、EEGって何から押さえればよいのでしょうか。うちの現場でも使えるものなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単にまとめますよ。結論から言うと、この論文はEEG（Electr
バッチレベル個別化のための適応的特徴混合（pFedAFM: Adaptive Feature Mixture for Batch-Level Personalization in Heterogeneous Federated Learning）
田中専務拓海先生、聞いたところによると最近の連合学習で「モデルが違う状態で個別化」する研究が進んでいるそうですね。当社みたいな現場でも意味はありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、ゆっくり整理しますよ。要点は三つです。まず、各拠点が持つデータや機械の差に合わせて違うモ
継続学習のためのプロンプトカスタマイズ（Prompt Customization for Continual Learning）
継続学習のためのプロンプトカスタマイズ（Prompt Customization for Continual Learning）田中専務拓海先生、最近の論文で“プロンプトを個別に作って継続学習する”という話を聞きましたが、難しそうでよくわかりません。現場に導入する価値は本当にありますか？
画像–テキストマッチングのための新規協調手法：Deep Boosting Learning（Deep Boosting Learning: A Brand-new Cooperative Approach for Image-Text Matching）
田中専務拓海さん、最近部下から画像とテキストを結びつけるAIを導入すればビジネスに役立つと言われまして。ですが、そもそも何がそんなに難しいのかがよく分かりません。導入すべきか、費用対効果はどうか、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！画像とテキストを結びつける「imag
継続学習の関数空間における暗黙・明示正則化（IMEX-Reg: Implicit-Explicit Regularization in the Function Space for Continual Learning）
田中専務拓海さん、最近若手が「継続学習（Continual Learning: CL）がヤバい」と言ってましてね。うちの現場にも関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！継続学習は、機械が新しい業務やデータを順に学ぶときに、過去の知識を忘れてしまう「破滅的忘却」を防ぐ研究分
L3Cube-MahaNews：マラーティー語ニュースの短文・長文分類データセット (L3Cube-MahaNews: News-based Short Text and Long Document Classification Datasets in Marathi)
田中専務拓海先生、最近部下から「現地語のデータセットを整備すべきだ」と言われまして。うちみたいな中小の現場でも役に立つ話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！L3Cube-MahaNewsという研究は、ローカル言語であるマラーティー語のニュースを大量に整備して、短文から長文