多様な髪型の体積キャプチャのための局所的外観モデル (A Local Appearance Model for Volumetric Capture of Diverse Hairstyles)
田中専務拓海先生、最近若手から「髪型までリアルなアバターを作れる技術が進んでいる」と聞きまして。うちの販促動画や採用サイトで使えないかなと考えていますが、実際どれくらい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、一緒に見ていけば必ずできますよ。今回の論
Evaluation
4648異種グラフニューラルアーキテクチャ探索におけるGPT-4活用（Heterogeneous Graph Neural Architecture Search with GPT-4）
田中専務拓海先生、最近部下から「GPT-4を使ってグラフのモデルを自動で作れる」って聞きまして、正直ピンと来ないんですが、これってウチの仕事に関係ありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単にお話ししますよ。要するに今回の研究は、GPT-4という大きな言葉を扱うモデル
健康関連クエリに含まれる前提を考慮した大規模言語モデルの評価（Evaluating Large Language Models for Health-related Queries with Presuppositions）
田中専務拓海先生、最近社内でAIを導入すべきだと若手が騒いでいるのですが、健康相談みたいな検索にAIを使うのは危なくないですか。かえって誤解を生みませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理しましょう。今回の論文は、健康に関する検索で人が前提を含めて質問した際
全脳における疎な表現の検証：fMRIデータへの行列分解の性能評価（Performance evaluation of matrix factorization for fMRI data）
田中専務拓海先生、最近社員に「fMRIの論文で全脳の表現が疎（すく）になっているらしい」と言われまして、正直ピンと来ないのですが本当に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！大丈夫、堅苦しく説明せずに順を追って話しますよ。まず結論だけ言うと、この研究は「脳全
二値化事前学習型ファウンデーションTransformer（BiPFT: Binary Pre-trained Foundation Transformer with Low-Rank Estimation of Binarization Residual Polynomials）
田中専務拓海先生、最近若い技術者から「BiPFTってスゴい」と聞いたのですが、正直何が新しいのかよくわかりません。うちの現場で投資対効果が見えるものでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これを一緒に分解していけば必ず見えてきますよ。要点は三つだけ押さえれば経営判断に
PANDA：解析と機械学習を融合したアーキテクチャレベルの消費電力評価（PANDA: Architecture-Level Power Evaluation by Unifying Analytical and Machine Learning Solutions）
田中専務拓海先生、お時間をいただきありがとうございます。最近、設計部から「アーキテクチャ段階での消費電力評価を強化すべきだ」という話がありまして、そこでこのPANDAという手法が注目されていると聞きました。しかし、正直なところ私には難しくて、投資対効果や現場適用の観点で本当に使えるのか知りたいの
化学反応予測モデルの包括的評価が明らかにした落とし穴（Holistic chemical evaluation reveals pitfalls in reaction prediction models）
田中専務拓海さん、最近若手から「化学の反応予測にAIを使えば早い」と言われるのですが、実務で使えるものかどうか判断に迷っているんです。論文を読めばよいのは分かるのですが、専門用語だらけで手が止まってしまいます。要点だけ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、
GNN学習評価における不確実性：GNNコミュニティ検出のランダム性定量化手法の比較 (Uncertainty in GNN Learning Evaluations: A Comparison Between Measures for Quantifying Randomness in GNN Community Detection)
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。最近、若手から"GNNの評価指標は信用できない"と言われて困っております。うちの現場にとって、結局どこに気を付ければいいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！GNN（Graph Neural Network、グラフニューラルネ
信頼性のあるセマンティックセグメンテーション：合成データは使えるか？（Reliability in Semantic Segmentation: Can We Use Synthetic Data?）
田中専務拓海さん、最近の自動運転とかで「合成データを使って信頼性を評価する」って話を聞いたんですが、要するに現場に行かなくてもテストできるってことですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大まかにはそのとおりです。今回の研究は合成データを使ってセマンティックセグメンテーション（se
自己評価に基づく選択生成の改善（Self-Evaluation Improves Selective Generation in Large Language Models）
田中専務拓海先生、最近うちの社員が「LLMを使えば自動で良い回答が出ます」と言うのですが、本当にそのまま信頼してよいのでしょうか。投資対効果が見えないと決断できません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言うと、この研究は「モデル自身に自分の答えを評価させる」ことで、