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Continual Learning

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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

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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

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自己教師付きコントラスト学習による電波データの表現学習 — Self-supervised contrastive learning of radio data

田中専務拓海さん、この論文って何をやった研究なんですか。正直、電波天文学なんて普段聞かない世界でして、経営判断に結びつくかどうか知りたいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。結論から言うと、この研究は"ラベルがない大量データ"から有用な特徴を

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HFT: Half Fine-Tuning for Large Language Models（HFT: 大規模言語モデルのハーフ・ファインチューニング）

田中専務拓海先生、最近社員から「HFTが良いらしい」と聞きまして、正直何を言っているのか見当もつかないのです。要は投資対効果が高い新しいAIの訓練法という認識でよろしいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけば必ずわかりますよ。結論を先に言うと、H

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継続学習のための調整抑制と疎性促進（Continual Learning through Adjustment Suppression and Sparsity Promotion）

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「継続学習」が重要だと聞いたのですが、肝心の意味がさっぱりでして、会社として何を気にすればいいのか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、簡単に整理しますよ。Continual Learning（CL、継続

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イボ語APIデータセット：多方言によるイボ語技術の強化（The IgboAPI Dataset: Empowering Igbo Language Technologies through Multi-dialectal Enrichment）

田中専務拓海先生、最近若手から「多言語データセットが重要だ」と聞くのですが、正直何がそんなに違うのかピンときません。今回の論文はイボ語という地名の言語の話だと聞きましたが、うちの会社の投資判断に関係あるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。

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継続学習による自律ドローンレースにおける動的照明下での堅牢なゲート検出 (Continual Learning for Robust Gate Detection under Dynamic Lighting in Autonomous Drone Racing)

田中専務拓海先生、最近部下が「継続学習が有望です」と騒いでましてね。ウチの工場で使える技術かどうか見極めたいのですが、そもそも何がどう変わるのか分かりません。要するに投資に見合うのか教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に要点を3つで整理しますよ。1) 継続

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多タスク予測リハーサルによる生体義肢挙動モデリングの継続学習（Continual Learning from Simulated Interactions via Multitask Prospective Rehearsal for Bionic Limb Behavior Modeling）

田中専務拓海さん、最近届いた論文について聞きたいのですが。題名を見ると義肢の話で、ウチの製造業とは遠い話に見えます。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！確かに対象は義肢ですが、肝は『継続学習（Continual Learning）』と『予測して直す仕組み』ですから、製造現場のロボット

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3D点群と大規模言語モデルを2D事前知識で効率的に整列するMiniGPT-3D（MiniGPT-3D: Efficiently Aligning 3D Point Clouds with Large Language Models using 2D Priors）

田中専務拓海先生、最近「3DをLLMに繋ぐ」研究が流行っていると聞きましたが、要するにわが社の現場でどう活かせるのでしょうか。現実的な投資対効果が知りたいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、短く分かりやすく説明しますよ。結論から言うと、今回の研究は「高価な大規模計算を

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大規模生成言語モデルにおける継続的プルーニング（COPAL: Continual Pruning in Large Language Generative Models）

田中専務拓海さん、最近部下から「モデルを軽くして現場で動かせるようにすべきだ」と言われて困っています。今回の論文はその悩みに答えてくれるものですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！COPALはまさに「既存の巨大言語モデルを再学習せずに、継続的に不要な重みを取り除いていく」手法です

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