ベクトル埋め込みの4ビット量子化によるRAGの軽量化（4bit-Quantization in Vector-Embedding for RAG）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『RAGって導入すべきだ』と言われているのですが、正直ピンと来なくてして、まずはどこが肝なのか簡単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！まず結論から申し上げますと、今回の論文は『検索強化生成（Retrieval
LLM
11463低ランクテンソルによる有限ホライゾンMDPの解法（Solving Finite-Horizon MDPs via Low-Rank Tensors）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「有限ホライゾンの強化学習でテンソルを使うと効率的だ」と言われまして、正直ピンと来ないのです。要するに我が社の現場で使える投資対効果があるのか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、田中専務。一緒に整
多人数社会的相互作用における非言語手がかり学習（Learning Nonverbal Cues in Multiparty Social Interactions for Robotic Facilitators）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下に「ロボットで会議の進行を自動化できる」と言われまして。ただ、非言語のやり取りが肝心だと聞いており、具体的にどういう研究かがわからないのです。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！大丈夫です、一緒に整理し
ゼロショットおよびファイショット学習での指示に従うLLMsによるクレームマッチング（Zero-shot and Few-shot Learning with Instruction-following LLMs for Claim Matching in Automated Fact-checking）
ケントくん 博士、最近「ゼロショット」や「ファイショット」って言葉を聞くんだけど、なんかおしゃれな感じがするね。でも、それがなんなのかよくわかんないや。 マカセロ博士 ケントくん、いい質問じゃ！ ゼロショット学習とは、何も学習していない状態から新しい課題に取り組むことじゃ。ファイショットは少しだ
Learn-by-interact：現実的環境で自己適応するエージェントのためのデータ中心フレームワーク（Learn-by-interact: A Data-Centric Framework for Self-Adaptive Agents in Realistic Environments）
田中専務拓海さん、この論文って要するに何を変える研究なんですか。うちの現場で役立ちますかね。AIは便利だとは聞くが、うちみたいに現場データが散らばっている場合、実際どう使えるのかが分かりません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点を先に言うと、この論文は「人手でラベル付けせずに、
知性保持のための制御された進化（Control LLM — Controlled Evolution for Intelligence Retention in LLM）
田中専務拓海先生、最近部署で「継続学習」や「モデルのアップデート」って話が出てるんですが、現場では古い知識が消えてしまうって聞いて不安なんです。今回の論文はその不安をどう解消するんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、Control LLMはまさにその問題、いわゆる
戦略的エージェントの応答比較：分析モデルとLLM生成応答の比較（How Strategic Agents Respond: Comparing Analytical Models with LLM-Generated Responses in Strategic Classification）
田中専務拓海先生、最近部下から“戦略的分類”なる話が出まして、現場から『AIを使うと人がそれに合わせてズルし始める』と聞きました。要するに、うちが作った判定ルールを人が覚えて賢く振る舞うって話ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その理解でほぼ合っていますよ。戦略的分類（Str
視覚言語モデルのトレーニング不要な医療知識マイニング（KPL: Training-Free Medical Knowledge Mining of Vision-Language Models）
田中専務拓海さん、最近のAIの論文で医療画像向けの話が出ていると部下が言うのですが、ゼロからデータを集めなくても使えるって本当ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！はい、その論文は大きく言うと既存の視覚と言語の大規模モデルを、新たな訓練なしで医療画像診断に役立てる手法を提案して
多変量ワイヤレスリンク品質予測（Multivariate Wireless Link Quality Prediction Based on Pre-trained Large Language Models）
田中専務拓海先生、最近部下から「大きな言語モデルで無線の品質を予測できる」と言われまして。正直、言葉の規模感が大きすぎて現場感がつかめません。これ、本当に現場で使える技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。要点を先に3つ伝えると、1）大
スピーカーエンコーダ不要の局所・大域文脈統合による個人化音声強調（SEF-PNet: Speaker Encoder-Free Personalized Speech Enhancement with Local and Global Contexts Aggregation）
田中専務拓海先生、最近部下から「個人向けの音声強調（PSE）を導入すると現場の通話品質が上がります」と言われまして、正直ピンと来ていません。そもそも何が新しい論文なんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は「スピーカーの特徴を別途学習する必要がない」ことが最大のポイン