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Fairness

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より公平な嗜好が人間整合の大規模言語モデルの判断を導く（Fairer Preferences Elicit Improved Human-Aligned Large Language Model Judgments）

田中専務拓海さん、最近うちの現場でもAIを評価に使いたいって話が出ているんですけど、LLMが自分で「どちらが良いか」を判断するって、本当に信頼していいものなんですか？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。まず、Large Language Models

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リソース適応型連合学習の実務的意義（A Resource-Adaptive Approach for Federated Learning under Resource-Constrained Environments）

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、現場から『端末ごとにAIを動かしたい』という声が上がっているのですが、うちの工場のように端末の性能がバラバラだと、とても時間がかかると聞きました。これって本当に現場で使える技術なのでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点です

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ハイパー楕円体注意（Elliptical Attention）—Elliptical Attention

田中専務拓海さん、最近若手が『新しいAttentionの論文』って騒いでましてね。正直、attentionって何が変わると現場で効くのか、ピンと来ないのです。投資対効果や導入の難しさがまず気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Attentionは簡単に言えば『誰の言うこと

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フェア・ストリーミング特徴選択（Fair Streaming Feature Selection）

田中専務拓海先生、最近部下から「特徴選択を自動化して公平性も担保できる方法がある」と聞いたのですが、正直ピンときません。まずその全体像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！まず端的に言うと、この論文は「データが次々と来る状況（Streaming Feature

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動的な公平かつ安定したオンライン配分のための能動学習 (Active Learning for Fair and Stable Online Allocations)

田中専務拓海先生、最近若い連中が「能動学習」とか言ってましてね。現場の意見を全部取らなくても良いなんて話を聞くと、現場がサボる口実にならないか心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これは現場を手抜きにする話ではなく、情報を賢く選んで集める話ですよ。難しい専門用語は使

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過負荷マルチグループ・マルチキャストのためのレートスプリッティング多元接続（Rate-Splitting Multiple Access for Overloaded Multi-group Multicast: A First Experimental Study）

田中専務拓海先生、最近若手が「RSMAがいい」と言うのですが、正直何をどう期待すればいいか分からなくて。これは要するに現場の通信品質を上げるための新しい仕組み、という認識で合ってますか。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。結論を先に言うと、今回の実験は

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公平なフェデレーテッドラーニングにおける半分散削減（Semi-Variance Reduction for Fair Federated Learning）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、現場から「フェデレーテッドラーニングで公平性を担保したい」という話が出てきまして、正直何を優先すればいいのか困っているんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず落ち着いてください。要するに、分散した拠点それぞれの成績にムラがある

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パフォーマティブ予測における分極化と不公正への対応（Addressing Polarization and Unfairness in Performative Prediction）

田中専務拓海先生、最近部下が "Performative Prediction" という言葉をやたら出すのですが、正直ピンと来ません。現場に導入すると何が起きるのか、投資対効果の観点で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！まず要点を三つだけお伝えします。1) モデ

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局所と全体モデルにおける公正性の達成（Achieving Fairness Across Local and Global Models in Federated Learning）

田中専務拓海先生、最近うちの現場でもAI導入の話が出ておりますが、フェデレーテッドラーニングという言葉を聞きました。要するに複数の拠点のデータを共有せずに学習する仕組みだと聞いていますが、本当に現場で役立つものなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！フェデレーテッドラーニ

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脆弱な利用者に不均等に生じるLLMの標的的低性能（LLM Targeted Underperformance Disproportionately Impacts Vulnerable Users）

田中専務拓海先生、最近若手が「この論文は重要です」と言うのですが、正直私は英語も苦手で論文を読む時間もない。要点だけ教えてもらえますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は「LLMが、英語力や教育水準が低い人、非米国出身者に対して誤情報を出したり回答を断ったりする傾向がある

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