数学者のための大規模言語モデル（Large Language Models for Mathematicians）
田中専務拓海先生、最近社内で「LLMを使え」と急に言われまして、正直何が変わるのかピンと来ないのです。論文を読むべきだと聞きましたが、どこから手を付ければ良いですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず要点だけを結論ファーストでお伝えします。今回の論文は、Large Langua
Evaluation
4656OpenAI GPTベースモデルによる皮肉検出について（On Sarcasm Detection with OpenAI GPT-based Models）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。部下から「社内のコミュニケーションにAIを入れたい」と言われたのですが、まずは皮肉や嫌味を自動で見抜けるかが心配でして、論文を読んでおいてほしいと頼まれました。正直、どこから手を付ければいいのか見当がつかないのです。AIメンター拓海素晴らしい着
INSPECTによるコード変換器の内在的・体系的プロービング評価（INSPECT: Intrinsic and Systematic Probing Evaluation for Code Transformers）
田中専務拓海先生、本日の論文というのは一体どんなインパクトがあるのでしょうか。うちの現場で何か使えるものなのか、とにかくROI（Return on Investment 投資対効果）が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！本論文は、事前学習済みモデル（pre-traine
マルチユーザー環境におけるコンフォーマル予測の評価（Conformal Prediction in Multi-User Settings: An Evaluation）
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。部下から「ユーザーごとに性能評価を分けないとダメだ」と言われて困っているんですが、最近読んだ論文で「Conformal Prediction（コンフォーマル予測）」という言葉が出てきました。これってうちの現場で役に立つ技術でしょうか。A
DeltaZip：複数のフルモデル微調整LLMを効率的に提供する（DeltaZip: Efficient Serving of Multiple Full-Model-Tuned LLMs）
田中専務拓海先生、本日はお時間ありがとうございます。最近、部下から『各部署ごとに微調整したモデルを用意して運用すべきだ』と言われましたが、同じコストでたくさんのモデルを動かせるものなのか疑問でして。要するに、複数の微調整モデルを安く確実に提供できる方法があるという話ですか？AIメンター拓海
合成データにおけるスケーラビリティ、プライバシー、性能のトレードオフ（Trading Off Scalability, Privacy, and Performance in Data Synthesis）
田中専務拓海さん、最近うちの現場で「合成データを使えば個人情報の扱いが楽になる」と聞きましたが、本当に実務で使えるんですか？投資対効果が知りたいです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！合成データは確かに現場の負担を減らせますよ。要点は三つです。まずはプライバシー保護、次に元データに
ドメイン識別のためのモデル評価（Model Evaluation for Domain Identification of Unknown Classes in Open-World Recognition: A Proposal）
田中専務拓海先生、最近社員に「オープンワールド認識を導入すべきだ」と言われまして、正直言って何が変わるのか掴めておりません。要点を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！簡潔に言うと、本研究は「機械が『重要な未知』だけを学べるか」を評価する仕組みを提案しているんです
経験的研究によるデータセット蒸留のクロスアーキテクチャ一般化の向上（Boosting the Cross-Architecture Generalization of Dataset Distillation through an Empirical Study）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。部下から『データセット蒸留（Dataset Distillation）は現場で有望だ』と聞いたのですが、正直ピンと来ません。要するに現場の学習コストを下げる技術という認識で合っていますか？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
Iterative Token Evaluation and Refinement for Real-World Super-Resolution（Iterative Token Evaluation and Refinement for Real-World Super-Resolution）
田中専務拓海先生、最近部下から『新しい超解像（super-resolution）の論文がすごい』と聞きまして、正直ピンと来ていません。現場では古い写真や圧縮画像が多くて、投資に見合うのか不安なんです。まず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、一緒に
被験者別ドメイン適応による顔表情認識（Subject-Based Domain Adaptation for Facial Expression Recognition）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『表情認識にAIを入れたい』と言われているのですが、個人差が大きいから難しいとも聞きまして、本当にうちの現場で使えるのか判断できず困っております。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね、田中専務！表情認識は確かに個人差が厄介ですが、今回の