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効率的メモリ機構を組み合わせた大規模言語モデル統合型認知的パーソナライズド検索（Cognitive Personalized Search Integrating Large Language Models with an Efficient Memory Mechanism）

田中専務拓海さん、最近部下から"パーソナライズ検索にLLMを使うべきだ"って言われましてね。正直、何がどう変わるのかすら掴めていません。要するに、うちの現場で導入して費用対効果が出る話なんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明すれば必ず理解できますよ。結論

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InSaAF: 正確性と公平性で安全性を評価する手法（InSaAF: Incorporating Safety through Accuracy and Fairness）

田中専務拓海先生、先日の会議で部下が"LLMを法務に使える"と盛り上がっておりまして、正直怖いんです。これって本当に現場で使えるという話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論から言うと、論文は『準備は整いつつあるが注意が必要』という結論です。要点を三つ

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不確実性を用いたローカルNERモデルと大規模言語モデルの連携（LinkNER: Linking Local Named Entity Recognition Models to Large Language Models using Uncertainty）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部署で「NERが重要だ」と言われまして、正直何をどう評価すればよいのか見当がつきません。そもそもNERって現場でどう使うのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まずNERはNamed Entity Recognition（略称:

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多様な人々の代弁は可能か？ 議論を用いたLLMのチューニング（Can LLMs Speak For Diverse People? Tuning LLMs via Debate to Generate Controllable Controversial Statements）

田中専務拓海先生、最近若手から「論争的な意見を出せるAIを使おう」と言われましてね。正直、そもそもAIが意見を出すってどういうことなのか、経営判断に役立つかが分かりません。うちの現場に入れて混乱しないか心配です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って解説しますよ。要点

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11百万の干し草の山から針を探す：リカレントメモリがLLMの見落とすものを見つける（In Search of Needles in a 11M Haystack: Recurrent Memory Finds What LLMs Miss）

田中専務拓海さん、長い文書を扱う話で聞きたいのですが、最近の大きな言語モデル（LLM）が長い文書で誤るって本当ですか。うちの現場で何が変わるのか、要点だけ教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、新しい研究は“極めて長い入力”（百万単位の要素）を処理できる

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マルチモーダル言語モデルにおける画像記憶を利用した生成的クロスモーダル検索（Generative Cross-Modal Retrieval: Memorizing Images in Multimodal Language Models for Retrieval and Beyond）

田中専務拓海先生、最近社内で『AIに画像をそのまま覚えさせて検索に使える』という話を聞きまして、正直なところピンと来ておりません。要するに画像をデータベースに入れずにAIの中に入れとけば検索できる、という話ですか？本当に実用になるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈

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RLHFフィルタを回避するための幻覚利用（Using Hallucinations to Bypass RLHF Filters）

田中専務拓海先生、最近社内で「AIがフィルタをすり抜けられるらしい」と聞きまして。うちみたいな保守的な会社にとっては怖い話です。要はうちの製品説明を書くAIが変なことを言い出すリスクがあるという理解で良いですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って分かりやすく説明し

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時系列予測におけるLLMsの可能性と限界（Time Series Forecasting with LLMs: Understanding and Enhancing Model Capabilities）

田中専務拓海先生、最近社員が『LLMで予測できるらしい』と言ってましてね。時系列予測に使えるって本当ですか。正直、何を期待すれば良いのか分からないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、LLM（Large Language Models、巨大言語モデル）を時系列データに応

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推測ストリーミング：補助モデル不要の高速LLM推論（Speculative Streaming: Fast LLM Inference without Auxiliary Models）

田中専務拓海先生、最近現場の若手から『Speculative Streaming』って論文を読めと勧められましてね。正直、何がすごいのか全然ピンと来ないのですが、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！結論を先に言うと、この論文は『補助の小さな下位モデル（ドラ

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大規模化に向けた事前データ適合ネットワークの文脈最適化（TuneTables: Context Optimization for Scalable Prior-Data Fitted Networks）

結論（要点ファースト）結論から述べる。本研究はPrior-Data Fitted Networks (PFNs) — 事前データ適合ネットワークの「文脈（コンテキスト）」を学習的に最適化することで、大規模な表形式データ（タブular data）に対するPFNの適用範囲を拡張した点で画期的である。従来

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