Decrypting Nonlinearity: Koopman Interpretation and Analysis of Cryptosystems（非線形性の解読：コープマン解釈と暗号システムの解析）
田中専務拓海先生、最近読んだ論文で「暗号を動的系として見る」とかいう話があったそうですが、要するに何が新しいんでしょうか。ウチの現場にも関係する話ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は暗号アルゴリズムを『非線形な動的系』として見直し、コープマン理論（Koopman o
LLM
11463プライベート検索を忘れるな（Don’t forget private retrieval: distributed private similarity search for large language models）
田中専務拓海先生、最近部下から「LLMに現場データをつなげるべきだ」と言われているのですが、データを外に出すのが怖いのです。今回の論文はその不安をどう解消す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！この論文は、外部にデータを預けてもその中身もあなたの検索行為（クエリ）
描画モデルの自動採点を可能にしたNERIFとGPT-4V（NERIF: GPT-4V for Automatic Scoring of Drawn Models）
田中専務拓海さん、GPT-4VとかNERIFって名前だけ聞いたんですが、我々の現場でどう役に立つのか実感が湧かなくてして。手書きの図を自動で採点するって、本当に現場で使えるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。要点は三つです。まずG
自己回帰トランスフォーマの合成能力：合成可能性の検証（Compositional Capabilities of Autoregressive Transformers: A Study on Synthetic, Interpretable Tasks）
田中専務拓海先生、最近部下が「合成能力が重要だ」と言うのですが、正直ピンと来ません。今回の論文は何を示しているのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、自己回帰型のTransformerを人工的に作った問題で訓練し、個別の機能を組み合わせて新しい処理を作れるかを調
記述子とワードスープ：分布外少数ショット学習におけるパラメータ効率―精度トレードオフの克服（Descriptor and Word Soups: Overcoming the Parameter Efficiency–Accuracy Tradeoff for Out-of-Distribution Few-shot Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から「ワードスープてのがすごいらしい」と聞きましたが、正直ピンと来ません。これって現場で何が変わるんでしょうか。投資に見合う効果があるのか教えてくださいませ。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、整理してお話しますよ。要点は三つです。第一に、ワードスー
言語モデルの論理推論強化による法務応用の促進（Enhancing Logical Reasoning in Large Language Models to Facilitate Legal Applications）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）が法務で使えるようになるらしい」と言うんですが、正直ピンと来なくてして。これって本当に実務で役に立つんですか？投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈
LLMsにおけるグラウンディングなしの知覚構造：色表現における抽象性と主観性の影響（Perceptual Structure in the Absence of Grounding for LLMs: The Impact of Abstractedness and Subjectivity in Color Language）
田中専務拓海さん、最近役員が『LLMを現場に絡めろ』と言っているのですが、そもそもこの論文って何を示しているのですか。私たちが投資する価値があるのか、まず結論を教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！端的に言うと、この論文は『Large Language Models (
教育における大規模言語モデル：ビジョンと機会（Large Language Models in Education: Vision and Opportunities）
田中専務拓海先生、最近部署から「教育にLLMを入れたら効率化できる」と言われまして、正直何をどうすれば良いのか見当がつきません。要するに現場で使えるものなんですか？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。まず要点を三つにまとめると、1) 個別化された説明が
大規模言語モデルを用いたアルゴリズム選択—包括的なアルゴリズム表現に向けて（Large Language Model-Enhanced Algorithm Selection: Towards Comprehensive Algorithm Representation）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「LLMを使えば最適なアルゴリズムを自動で選べます」なんて言うんですが、正直ピンと来ません。これって要するに何が変わるんですか？導入コストに見合うんでしょうか。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。結論から言うと、今回の研
整合済み大規模言語モデルの較正に関する研究（On the Calibration of Large Language Models and Alignment）
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『大規模言語モデル（LLM）は導入すべき』と急かされておりまして、まず信頼できるかどうかが気になっています。今回の論文は何を示しているのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、整合（alignment）処理を