ベルマン・コンフォーマル推論（Bellman Conformal Inference）
田中専務拓海先生、最近、時系列予測の不確実性をちゃんと測る手法の話が出てきて、部下から「これを導入すべきだ」と言われたんですが、正直ピンと来ておりません。要は予測にどのくらい信頼していいかを示す「幅」を出す技術だと聞いていますが、それが経営判断にどう効いてくるのかを教えていただけますか。A
LLM
11463大規模言語ユーザインタフェース：LLMによる音声対話型ユーザインタフェース（Large Language User Interfaces: Voice Interactive User Interfaces Powered by LLMs）
田中専務拓海先生、最近部下から「音声で操作できるUIをAIで作れる」と言われまして、正直何が変わるのか掴めず困っています。これ、本当に我が社に投資する価値があるのでしょうか。AIメンター拓海田中専務、素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を押さえれば判断はずっと楽になりますよ。今回の論文は
テキスト埋め込みモデルを医療テキスト分類へ応用する手法 — Using text embedding models as text classifiers with medical data
田中専務拓海さん、この論文って要するに高価な医療向け大型モデルを新たに作らなくても、既存の埋め込み（embedding）技術で医療文書を分類できますよ、という話ですか？私、AIは名前だけでして……AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大筋はそのとおりです。結論を短く言うと、既存のテキス
ナレッジの海を航海する：プラネットスケールの回答検索（Navigating the Knowledge Sea: Planet-scale answer retrieval using LLMs）
田中専務拓海先生、最近部下から「LLMを使った検索を導入すべきだ」と言われまして、正直何をどう評価すればいいのか見当がつきません。要するに社内の情報をすぐに答えてくれる感じなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。まずは答えを直接返す仕組みと従
Google広告のコンテンツ審査に向けたLLMレビューのスケーリング（Scaling Up LLM Reviews for Google Ads Content Moderation）
田中専務拓海さん、最近部下が『LLMを広告審査に使える』って言うんですが、正直コストや運用面でピンと来ていません。これ、本当にうちのような現場でも現実的に使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、まず結論だけお伝えすると、今回の研究は『高品質なLLMレビュー
分割統治プロンプティングの有効性に関する検証（An Examination on the Effectiveness of Divide-and-Conquer Prompting in Large Language Models）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「分割統治プロンプト」なる言葉を聞きまして、AIに分割して仕事させるのが良いと。これって要するに何がどう良くなるのか、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！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を三つで言う
言語誘導サンプル学習によるゼロショット物体カウントの強化 — Enhancing Zero-shot Counting via Language-guided Exemplar Learning
田中専務拓海さん、最近部下から「画像の中の物の数をAIで数える技術が凄い」と聞きまして。弊社の現場でも在庫や製品数の把握に使えないかと思いましてが、論文というのはどう読めばいいのか分かりません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今の論文は「言葉（テキスト）を使って、例示（エグザンプ
大規模コードモデルはプログラミング概念を理解しているか？（Do Large Code Models Understand Programming Concepts? — Counterfactual Analysis for Code Predicates）
田中専務拓海さん、この論文って要するに何を明らかにしたんですか。部下から「コード生成AIがすごい」と聞くんですが、本当に現場で信頼できるものか不安でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。結論を端的にいうと、この論文は「大規模コードモデルがプログラミング
量子化されたLLMに対するLoRA微調整の精度向上—情報保持による正確なIR-QLoRA（Accurate LoRA-Finetuning Quantization of LLMs via Information Retention）
田中専務拓海先生、最近若い連中が「LoRAで量子化モデルを微調整すれば低コストで高性能になります」って騒いでましてね。現場からは本当に効果あるんですかって不安の声が出ています。要は投資対効果をはっきりさせたいのですが、今回の論文はそれに答える内容なんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい
事前学習された生成的言語モデルを系列ベースタスクの一般的学習フレームワークとして用いる — Pretrained Generative Language Models as General Learning Frameworks for Sequence-Based Tasks
田中専務拓海さん、最近社内で「小さな言語モデルをちょっと調整すれば仕事に使える」って話を聞いたんですが、本当にそんなに簡単にできますか。投資対効果をちゃんと見たいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ 大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。結論から言うと、小さな事前学習済みの