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自然言語による人間フィードバックでデータ効率良く大規模言語モデルを整合させる手法（Data-Efficient Alignment of Large Language Models with Human Feedback Through Natural Language）

田中専務拓海さん、この論文って要するに何を達成したんですか。現場で役立つ話なら具体的に聞きたいんですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、少ない量の「自然言語によるフィードバック（Natural Language Feedback）」で大規模言語モデル（Large La

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時系列予測におけるテキストプロンプトの役割（Understanding the Role of Textual Prompts in LLM for Time Series Forecasting: an Adapter View）

田中専務拓海先生、今度部下から「LLM（Large Language Model）で時系列予測ができる」と聞いて驚きました。テキストのモデルで時間の数字を当てるという感覚がつかめません。要するに、うちの需給予測や設備稼働予測に使えるという理解でいいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい

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超長トークン注意の一回通しストリーミング近似アルゴリズム（One Pass Streaming Algorithm for Super Long Token Attention Approximation in Sublinear Space）

田中専務拓海さん、最近「長い文書を扱えるモデル」が話題ですが、当社みたいな現場でも実用になりますか。単に長さだけ増えると費用が心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この論文は「長い入力を一度に全部保持せず、ストリーミングで近似

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トロイ化されたコード用大規模言語モデルのリポジトリ（TROJANEDCM: A Repository of Trojaned Large Language Models of Code）

田中専務拓海先生、最近若手から「モデルがトロイ化されている可能性がある」と言われまして。正直、トロイって何を指すのか見当もつかないんです。要するにウイルスが入っているということですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、ざっくり三点で整理しますよ。まず、トロイ化（Trojan

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説明文からコードを生成して採点する手法（Code Generation Based Grading: Evaluating an Auto-grading Mechanism for “Explain-in-Plain-English” Questions）

田中専務拓海さん、最近部下から『EiPEの自動採点』って話が出まして。学生の説明文を自動で採点する仕組みがあると聞いたのですが、要するに何をやっているんでしょうか？私はデジタルが苦手で、まず全体像を掴みたいです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この研究は学生が書いた

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LLM支援によるコードクリーニングで高精度なコード生成器を育てる（LLM-Assisted Code Cleaning for Training Accurate Code Generators）

田中専務拓海先生、最近部下から『コード生成にAIを使えば生産性が上がる』と言われまして、良い論文を探しているのですが、どれが本当に役立つのか見当がつきません。今回の論文は要するに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！今回の論文は、既存のコードデータを量だけ増やすの

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Llamaにおける嘘の局在化（Localizing Lying in Llama: Understanding Instructed Dishonesty on True-False Questions Through Prompting, Probing, and Patching）

田中専務拓海先生、最近社内で「LLMが嘘をつく」と部下が騒いでおりまして、本当に機械が意図的に嘘をつけるのか疑問です。これって要するに私たちが想像する“嘘”と同じなんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、要点を3つにまとめます。1つ目、ここで言う“嘘”とはモデ

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EFFICIENT REHEARSAL FREE ZERO FORGETTING CONTINUAL LEARNING USING ADAPTIVE WEIGHT MODULATION（適応重み変調を用いた効率的なリハーサル不要ゼロ忘却継続学習）

田中専務拓海先生、最近部下から継続学習という話が出てきて困っているのですが、正直ピンと来ておりません。うちの現場にどう関係するのか、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！継続学習（Continual Learning、CL、継続学習）とは、新しい作業を順に学

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高次元偏微分方程式に対するランダム化平滑化を用いた物理情報ニューラルネットワークにおけるバイアス・分散トレードオフ（Bias–Variance Trade-off in Physics-Informed Neural Networks with Randomized Smoothing for High-Dimensional PDEs）

田中専務拓海先生、最近皆が"PINN"とか"RS-PINN"って言ってましてね。弊社の現場でも数式モデルを使いたいと言われるのですが、正直私、そこまでのAIの違いがわかりません。これって要するに何が良くなって、どんな場合に投資する価値があるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点で

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選択的質問応答のための不確実性対応言語モデル化（Uncertainty-aware Language Modeling for Selective Question Answering）

田中専務拓海先生、最近部下から『AIに不確実性を持たせて使うべきだ』と聞きまして、正直ピンと来ません。要するにAIに「自信がない」と言わせる仕組みですか？導入の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！大丈夫、一緒に整理しますよ。まずこの論文は、LLM（Large

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