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パラメトリック・リーキー・タン：深層学習のための新しいハイブリッド活性化関数（Parametric Leaky Tanh: A New Hybrid Activation Function for Deep Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「活性化関数を変えるだけで性能が上がる」と聞かされまして、正直疑っているんですが、本当にそんなに重要なんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！活性化関数（Activation Function、略称AF、活性化関数）はニューラルネットの“動き方”を

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ニューラル会話モデルとその制御法：失敗と修正のサーベイ（Neural Conversation Models and How to Rein Them: A Survey of Failures and Fixes）

田中専務拓海先生、最近社内でチャット型のAIを導入しろと騒がしいんですが、何ができて何がダメなのかよく分かりません。要するに現場で使えるものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。まず結論だけ先に言うと、最近のニューラル会話モデル

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文書レベルニューラル機械翻訳におけるマルチエンコーダの文脈エンコーディングに関する事例研究（A Case Study on Context Encoding in Multi-Encoder based Document-Level Neural Machine Translation）

田中専務拓海先生、最近部署で「文書レベルの翻訳」って言葉が出てきましてね。単文ごとに訳すんじゃなくて、文脈を見て訳す技術が進んでいると聞きました。経営判断として導入検討する価値はありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文は「文書全体の文脈

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協調フィルタリングの損失関数をより良く理解するために（Toward a Better Understanding of Loss Functions for Collaborative Filtering）

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下からレコメンドの改善にはAIの導入が必要だと言われまして、具体的に何から手を付ければ良いのか全く見当がつかないのです。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見通しが立ちますよ。まずは推薦（レコメ

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拡散モデルを用いた視覚的反事実説明の定量的評価に向けて（Diffusion-based Visual Counterfactual Explanations — Towards Systematic Quantitative Evaluation）

ケントくん博士、最近のAIの話題で、「カウンターファクトゥアル」って言葉を聞いたんだけど、なんだかよくわからないなぁ。マカセロ博士ケントくん、それは面白い質問じゃ。カウンターファクトゥアルとは、ある事象が異なる結果をもたらした場合にどうなるかを考えることで、特に機械学習における説明可能性

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公開データとプライベートデータを用いた分布学習のサンプル圧縮の視点（Private Distribution Learning with Public Data: The View from Sample Compression）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「公開データを使えばプライベートな顧客データを守りつつモデルを学習できる」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。これって要するに、外部の無料データを使って自社データの中身を隠しながら学習できるということですか？AIメンター拓海素晴らしい

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トピックレベルのベイズ的驚きと推薦システムのセレンディピティ（Topic-Level Bayesian Surprise and Serendipity for Recommender Systems）

田中専務拓海先生、最近部下から「推薦にセレンディピティを入れるべきだ」と言われましてね。要するに今のレコメンドでお客が新しい発見をしにくくなっていると。これって本当に経営的に意味があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、分かりやすく整理しますよ。結論を先に言

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不十分な堅牢性：未知の敵対的攻撃に対する深層ニューラルネットワークの脆弱性（Not So Robust After All: Evaluating the Robustness of Deep Neural Networks to Unseen Adversarial Attacks）

田中専務拓海先生、最近部下から「敵対的攻撃って怖い」と聞いて慌てています。そもそも、うちがAIを入れて現場で使い始めたら、どれだけ信頼できる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！現場導入で重要なのは、何が壊れやすいのかを見定めることです。今回は論文を噛み砕いて

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Copilotのユーザー中心のセキュリティ評価（A User-centered Security Evaluation of Copilot）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近部下が『Copilotを使えば生産性が上がる』と言うのですが、セキュリティ面が心配でして、本当に導入して良いものか判断がつきません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Copilotのようなツールは確かに便利ですが、セキュリティにどう影

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オフライン・オンライン評価の橋渡し：時間依存性と人気バイアスを排したオフライン評価指標（Bridging Offline-Online Evaluation with a Time-dependent and Popularity Bias-free Offline Metric for Recommenders）

田中専務拓海先生、最近部下からレコメンド（推薦）システムの話が出てきて困っています。オフライン評価とかオンライン評価って言葉は聞くが、何が違うのかピンと来ません。投資対効果を示してくれと言われても答えられず恐れています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきま

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