一貫した視覚合成のための協調スコア蒸留（Collaborative Score Distillation for Consistent Visual Synthesis）
田中専務拓海先生、最近現場の若手が「拡散モデルで映像も作れる」と言ってきまして、正直何を言っているのかよく分かりません。これってうちの製造現場で使える話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点だけ先に言うと、本研究は「複数の画像にまたがって整
Gradient Descent
855深層ニューラルネットワークは合成的な階層構造を少ないデータで学べる（How Deep Neural Networks Learn Compositional Data: The Random Hierarchy Model）
田中専務拓海先生、最近部下から「ニューラルネットワークは本当に少ないデータでも賢くなる」と言われて困っています。要するに我が社の現場データでも使えるということでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。結論だけ先に言うと、深層ニューラルネットワーク
線形自己注意一層における一段階の勾配降下法は文脈内学習の最適解である（One Step of Gradient Descent is Provably the Optimal In-Context Learner with One Layer of Linear Self-Attention）
田中専務拓海先生、最近若手が『文脈内学習』という言葉をよく出すのですが、正直ピンときません。うちの現場に何か役に立つ話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！文脈内学習（In-Context Learning, ICL）とは、モデルが与えられた例をその場で読み取って新しい入力
線形二次レギュレータの加速最適化景観（Accelerated Optimization Landscape of Linear-Quadratic Regulator）
田中専務拓海先生、最近部下から「LQRを使った最適化を加速する手法が出ました」と言われましてね。正直、LQRって何がそんなに凄いのか、仕事にどう効いてくるのかが分からなくて困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず要点を3つでお伝えします。1) LQRは制御の基本問題であ
勾配ベース最小化の拡散的デノイジングによる逆問題解法（DDGM: Solving inverse problems by Diffusive Denoising of Gradient-based Minimization）
田中専務拓海先生、最近部下から「DDGMという手法が逆問題に効く」と聞かされまして、正直何のことやらでして。投資対効果や現場で使えるかどうか、端的に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！大丈夫です、一緒に要点を整理しましょう。結論から言うと、DDGMは従来の勾配最
ブール行列を効率的に因数分解するプロキシマル勾配降下法（Efficiently Factorizing Boolean Matrices using Proximal Gradient Descent）
会話で学ぶAI論文ケントくん博士！最近AIについてもっと知りたくて仕方ないんだけど、今日の話題は何？マカセロ博士おお、ケントくん。今日はブール行列の因数分解について話そうと思うのじゃ。「ブール行列を効率的に因数分解するプロキシマル勾配降下法」という論文について、じゃ。ケントくん
高次元分散勾配降下法と任意数のビザンチン攻撃者への耐性（High Dimensional Distributed Gradient Descent with Arbitrary Number of Byzantine Attackers）
田中専務拓海先生、最近部下から「ビザンチン耐性のある分散学習を導入すべきだ」と言われて困っております。そもそもビザンチン攻撃というのはどういう問題なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ビザンチン攻撃とは、参加する計算機や端末の一部が悪意を持って学習を妨害することを指し
アーミジョ線探索を用いた確率的勾配降下法の非凸最適化におけるバッチサイズと必要ステップ数の関係 (Relationship between Batch Size and Number of Steps Needed for Nonconvex Optimization of Stochastic Gradient Descent using Armijo Line Search)
田中専務拓海先生、最近部下からバッチサイズを大きくしろと何度も言われているのですが、正直ピンと来ないのです。これって経営の現場で言うところの投資対効果に似た話ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大まかにはその通りです。バッチサイズを上げると一回あたりの計算量は増えますが、学習
関数値学習：経験的リスク最小化におけるポリヤクステップサイズと関数分割に基づく適応学習率（Function Value Learning: Adaptive Learning Rates Based on the Polyak Stepsize and Function Splitting in ERM）
田中専務拓海さん、この論文って現場にどう役立つんですか。部下に説明する時に端的に伝えたいのですが、難しそうで困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つだけで、実務的に使える部分に集中して説明しますよ。田中専務ありがとうございます。まず投資対効果
非線形逆問題に対する再帰的運動量加速を備えた深層アンローリングネットワーク（Deep Unrolling Networks with Recurrent Momentum Acceleration for Nonlinear Inverse Problems）
田中専務拓海先生、最近部下が『アンローリング』とか言い出して困っているのですが、正直何が新しいのかさっぱりでして。うちの現場に投資する価値があるのか、その判断を手伝っていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。今日は『Deep U