大規模言語モデル向けの効率的自動知識グラフ生成（AutoKG: Efficient Automated Knowledge Graph Generation for Language Models）
田中専務拓海先生、最近部下から「知識グラフを使え」と言われまして、正直何が良いのかピンと来ないのです。要するに投資に見合う効果があるかどうか知りたいのですが、AutoKGという話を聞きました。これって現場に導入でき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！まず結論だけ
LLM
11463CoachLM：自動指示改訂がLLM指示チューニングのデータ品質を向上させる（CoachLM: Automatic Instruction Revisions Improve the Data Quality in LLM Instruction Tuning）
田中専務拓海先生、最近部下から「LLMに指示チューニングをやるべき」と言われたのですが、そもそも指示チューニングって何が大事なんですか。投資に見合う効果があるのか教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！指示チューニング（Instruction Tuning）は、モデルに「
ラテン語学習のためのチャットボット開発（A Chatbot for Latin）
田中専務拓海先生、最近の論文で「ラテン語のチャットボット」を作ったという話を耳にしました。そもそもラテン語にチャットボットを使う意味があるのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ラテン語のチャットボットは、一言で言えば「能動的に学べる対話相手」を提供するものですよ。死語や限定さ
Intention and Context Elicitation with Large Language Models in the Legal Aid Intake Process（大規模言語モデルを用いた意図・文脈の引き出し：法的支援の受付過程における試み）
田中専務拓海さん、最近AIが法律相談の受付業務で使えるって聞いたんですが、うちの現場でも役に立つものでしょうか？現場の負担軽減と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！結論から言うと、可能性は高いです。ただし『ただ答えるだけ』のモデルでは誤った前提で進む危険があ
Confidant：協調型エッジトレーニングによるTransformerベースLLMのカスタマイズ（Confidant: Customizing Transformer-based LLMs via Collaborative Edge Training）
田中専務拓海先生、最近部下から「スマホで大きな言語モデルをチューニングできる技術がある」と聞きまして、正直ピンと来ません。つまり我が社が現場で使えるという話ですか？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。今回の研究はスマートフォンなどの複数の端末を協調させ
大規模言語モデルのコードタスクに対する転送攻撃と防御（Transfer Attacks and Defenses for Large Language Models on Coding Tasks）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、取締役会で若手から「LLM（大型言語モデル）をコード生成に使えば効率が上がる」と言われまして。ただ、部下からは「攻撃される」という話も出ており、実際どれほど危ないのか見当がつきません。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
一般的効用関数下におけるリスク感受性マルコフ決定過程と学習（Risk-sensitive Markov Decision Process and Learning under General Utility Functions）
田中専務拓海先生、最近社内で「リスクを考えた強化学習」という話が出てきまして、何となく耳にするのですが全体像がつかめません。要するに今までと何が違うのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく見えますが本質はシンプルです。今回は“期待値だけでなく、意思決定者の好み
プロンプトリスク制御：大規模言語モデルの責任ある展開のための厳密な枠組み（Prompt Risk Control: A Rigorous Framework for Responsible Deployment of Large Language Models）
田中専務拓海先生、最近「Prompt Risk Control」って論文の話を聞いたんですが、うちの現場にも関係ありますか。正直、何を懸念すればいいのか分からなくてして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、身近な言葉で整理しますよ。要点は三つです。まず、平均でうまくいくプロン
高品質GaAs二次元ホール系における充填因子ν=1/4の分数量子ホール状態 (Fractional Quantum Hall State at Filling Factor ν = 1/4 in Ultra-High-Quality GaAs 2D Hole Systems)
田中専務拓海先生、ちょっと聞きたい論文がありまして。目を通したら“ν = 1/4”という数字が出てきて、現場でどう説明したらいいか分かりません。要するに何が見つかったのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、高品質なGaAs素材の二次元ホール系で、従来まれだった“ν
Accurate Prediction of Experimental Band Gaps from Large Language Model-Based Data Extraction（大規模言語モデルを用いた文献データ抽出による実験的バンドギャップの高精度予測）
田中専務拓海さん、最近うちの部下が『LLMでデータを自動抽出して材料探索が速くなる』って言うんですが、正直ピンと来なくて。要するに何が変わるんですか？投資対効果はどう見ればいいですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を3点だけお伝えします。1) 文献に眠る実験データを機械