エッジ上の大規模言語モデル協調推論を最適化するMoE2（MoE2: Optimizing Collaborative Inference for Edge Large Language Models）
田中専務拓海先生、最近「エッジで協調してAIを動かす」みたいな話を聞きますが、我が社みたいな現場でも本当に意味があるのでしょうか。投資対効果が心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、結論から言うと、今回の研究はエッジ機器群を協調して使い、遅延と消費電力を踏まえた最適な
LLM
11463大規模言語モデルのための高速かつ高精度な構造化プルーニング（FASP: Fast and Accurate Structured Pruning of Large Language Models）
田中専務拓海先生、最近「言語モデルを小さくする」って話を聞くのですが、うちの現場にも関係ありますか。正直、技術的なイメージが湧きません。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。要点は3つです。まず、モデルを小さくすることで運用コストが下がります。次に、同
顔と音声を詳細にモデル化したビデオMLLMの感情解析拡張（Omni-Emotion: Extending Video MLLM with Detailed Face and Audio Modeling for Multimodal Emotion Analysis）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、動画から感情を読み取るAIが注目されていると聞きましたが、うちの現場でも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、一緒に順番に整理しましょう。結論から言うと、動画の顔と音声を明確に扱えるモデルは、現場の人間
OmniThink: 思考を通じて機械執筆の知識境界を拡張する — OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から『長文を書くAI』を導入すれば業務が効率化すると言われまして、何を見れば良いのか分からず困っています。結局、どの技術が本当に役に立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回はOmni
小型モデルのChain-of-Thought推論における汎化性能向上（Enhancing Generalization in Chain of Thought Reasoning for Smaller Models）
田中専務拓海先生、最近若手から“Chain-of-Thoughtが小さいモデルでも重要”と言われまして、正直よく分からないのですが、実務で何が変わる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！まず結論を短く言うと、論文は「大きなモデルが得意とする論理的な考えの過程を、小さ
チュータートレーニングにおける低リソース環境での自動フィードバック改善：データ拡張の効果（Improving Automated Feedback Systems for Tutor Training in Low-Resource Scenarios through Data Augmentation）
田中専務拓海先生、最近部下から「自動フィードバックでチューターの研修を効率化できる」と聞きまして、正直ピンと来ておりません。まず、要点を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！要点は三つです。まず、この研究は学習指導者（チューター）を育てるための自動フィードバ
建設工事の遅延紛争における文書レビューのテキスト分類での埋め込みモデルの実証評価（Empirical Evaluation of Embedding Models in the Context of Text Classification in Document Review in Construction Delay Disputes）
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AIを導入しろと言われて困っております。特に我が社では工期遅延の主張が絡む文書が多く、どこから手を付ければいいか見当もつかないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけるんですよ。まずは結論だけ
社会的スキル訓練のためのLLMガイド型チュータリングシステム（An LLM-Guided Tutoring System for Social Skills Training）
田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から「LLMを使った研修をやりましょう」と言われまして、正直ピンと来ないんです。これって要するに人が教える代わりにコンピュータが喋るだけの話ですか？投資に見合う効果があるのかが心配です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。要点を3
人間主導のデータ中心LLMコパイロットに向けて（Towards Human-Guided, Data-Centric LLM Co-Pilots）
田中専務拓海さん、最近部下から『LLMコパイロット』って言葉を聞くんですが、これ、うちの現場でどう役に立つんでしょうか。正直、データが散らかってるうちの工場で使えるのか心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！LLM（Large Language Model）大規模言語モデルと
学習者応答データ生成のための生成エージェント — Agent4Edu: Generating Learner Response Data by Generative Agents for Intelligent Education Systems
田中専務拓海先生、最近の教育AIの論文を読もうと言われまして。現場に導入できるか見極めたいのですが、何から押さえればいいでしょうか。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。今日は、学習者の回答データを擬似的に作る仕組みを紹介しますね。まず結論を三つでまと