Evaluation

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多言語による司法支援のための法的推論ベンチマーク(One Law, Many Languages: Benchmarking Multilingual Legal Reasoning for Judicial Support)

田中専務拓海さん、最近の論文で「多言語の法的推論ベンチマーク」を作ったという話を聞きました。うちの顧問弁護士が言っていたんですが、ざっくりどういうことなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!簡単に言うと、この研究はAIに裁判や判例の文書を多言語で正しく扱えるかをテストする

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大規模視覚言語モデルの包括的評価ベンチマーク(LVLM-eHub: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Large Vision-Language Models)

田中専務拓海さん、この論文って要するにうちの現場で役に立つんでしょうか。部下たちがLVLMだのArenaだの言い出して、私には何がどう違うのかさっぱりでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、順を追ってお話しますよ。まず結論だけ先にお伝えすると、この論文は「大規模視覚言語モ

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多層パーセプトロンの学習に対するサンプリングベース手法の実現可能性評価(Evaluating the Feasibility of Sampling-Based Techniques for Training Multilayer Perceptrons)

田中専務拓海先生、最近うちの若手から『サンプリングを使ってニューラルネットの学習を速くできる』って話を聞きまして、正直よく分からないんです。要するに時間とコストが下がる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!大丈夫、簡単に噛み砕くと、サンプリングとは『計算の一部だけを

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OpenOOD v1.5:未知データ検出の評価ベンチマーク強化(OpenOOD v1.5: Enhanced Benchmark for Out-of-Distribution Detection)

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近部下から「OpenOOD v1.5が話題です」と聞いたのですが、正直何がそんなに重要なのかピンと来ないのです。これ、うちの工場で使える話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡単に整理しますよ。OpenOOD v1

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視覚基盤モデルを蒸留して任意の点群シーケンスをセグメントする(Segment Any Point Cloud Sequences by Distilling Vision Foundation Models)

田中専務拓海先生、最近部下が「点群(point cloud)をAIで使えるようにしよう」とうるさくてしてね。点群って要するに何ができるんでしょうか。うちの設備投資に意味があるか、端的に教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!点群(point cloud)とはレーザーや深度

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ブラインド画像超解像の深層学習手法:大規模倍率・多ドメイン観点での評価(Deep learning techniques for blind image super-resolution: A high-scale multi-domain perspective evaluation)

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。部下から "超解像(super-resolution)" を導入すべきだと急かされまして、正直なところ何がどう企業にとって価値になるのか見えておりません。まずこの論文は要するに何を示しているのですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大

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実用的なフェデレーテッド因果構造学習(Towards Practical Federated Causal Structure Learning)

田中専務拓海先生、最近うちの部下が『因果関係を学ぶフェデレーテッド学習って重要です』と連呼してましてね。そもそも因果構造学習って何で、どう企業価値につながるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!因果構造学習(Causal Structure Learning、略称: CSL、

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階層的混同行列による評価指標の拡張(Hierarchical Confusion Matrix for Classification Performance Evaluation)

田中専務拓海先生、最近部下から「階層分類の評価を変えた論文がある」と聞いたのですが、階層分類の評価というのはうちみたいな製造業に何か関係があるのですか?私は正直、数字の裏側の評価方法までは詳しくなくてして……。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、階層分類というのは実務でよくあ

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インプロセッシング群公平性手法のための公平性ベンチマーク(FFB: A Fair Fairness Benchmark for In-Processing Group Fairness Methods)

田中専務拓海先生、最近部下から「公平性(フェアネス)を考えたAIが必要だ」と何度も言われまして。ただ、どこから手を付ければよいのか見当がつきません。論文で何か参考になるものはありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!公平性の研究は非常に実務に直結しますよ。最近の論文で、実務者が

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隠れた交絡下の因果結果に対するアンサンブル予測区間 (Ensembled Prediction Intervals for Causal Outcomes Under Hidden Confounding)

田中専務拓海先生、最近部下から「個別の因果効果(個人に対する治療の効果)を予測する研究が進んでいる」と聞いたのですが、現場では観察データに隠れた要因があって本当に使えるのか不安です。今回の論文は何を新しく示したのですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しますよ。