Efficient Models for the Detection of Hate, Abuse and Profanity（ヘイト、虐待、下品表現の検出に関する効率的モデル）
田中専務拓海さん、最近「AIが変なことを言うから止めたい」という話を現場からよく聞くんです。うちもSNS対応や顧客コメントにAIを使おうとしたら、まずはそのあたりをどうするかが壁になりそうでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理すれば必ずできますよ。今回紹介
LLM
11463大規模言語モデルに対するジャイルブレイク攻撃の包括的評価（Comprehensive Assessment of Jailbreak Attacks Against LLMs）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が『LLMのジャイルブレイク攻撃が怖い』って騒いでまして、正直なところ何が問題なのか要点をすぐ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！まず結論だけ端的に言うと、どんな安全対策を施した大規模言語モデル（Large Language M
インコンテキスト学習は禁止タスクを再学習しうる（In-Context Learning Can Re-learn Forbidden Tasks）
田中専務拓海先生、最近部下から「AIの安全対策が破られる可能性がある」と聞きまして、正直ちょっと怖いのですが、要するにどんな話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、大丈夫です、簡単に整理しますよ。最近の研究で、AIが現場で拒否するよう訓練された「やってはいけな
ファウンデーションモデルの実世界ロボット応用レビュー（Real-World Robot Applications of Foundation Models: A Review）
田中専務拓海さん、最近若手が「ファウンデーションモデルを導入すべきだ」と言ってましてね。正直言って何がどう変わるのか掴めなくて、現場に投資して失敗したくないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。簡潔に言うと、ファウンデーションモデルは「多用途の頭脳」をロボ
SPIRIT LM：発話と文章を交互に扱う言語モデル（SPIRIT LM: Interleaved Spoken and Written Language Model）
田中専務拓海先生、最近社内で音声を活用したいという話が増えまして、音声と文章を同時に扱えるモデルがあると聞いたのですが、どんなものか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！簡単に言うと、SPIRIT LMは音声（話し言葉）とテキスト（書き言葉）を一緒の流れで扱えるよ
アルゴリズム合成を学習するTransformer言語モデルの限界（Limits of Transformer Language Models on Learning to Compose Algorithms）
田中専務拓海先生、最近部下から『大きな言語モデル（Large Language Models, LLMs）って、うちの業務の自動化に使えるんじゃないか』と言われまして。ただ、どこまで期待してよいのか見当がつかないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう
専門家群間でルーティングを学習してゼロショット一般化を高める方法（Learning to Route Among Specialized Experts for Zero-Shot Generalization）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『専門家モデルを組み合わせれば未知の仕事にも強い』と聞いたのですが、正直ピンと来ないのです。要するに投資に見合うのか知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、短く要点を3つでお伝えしますよ。まず、この研究は既に
構造化データをLLMに伝える：グラフの声を聞かせる（Let Your Graph Do the Talking: Encoding Structured Data for LLMs）
田中専務拓海先生、最近社内で「グラフをそのままAIに渡す」とかいう話が出てきまして、正直何が変わるのかよく分かりません。要するに、今の文章で叩き込むやり方と何が違うんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に説明しますよ。結論を先に言うと、構造（ノードや辺）の情報
パーミュート・アンド・フリップ（Permute-and-Flip）デコーダの最適な安定性とウォーターマーク性（PERMUTE-AND-FLIP: AN OPTIMALLY STABLE AND WATERMARKABLE DECODER FOR LLMs）
田中専務拓海先生、最近うちの若い者から「LLMの出力は安定させるべきだ」「ウォーターマークを入れろ」と言われまして、正直何を重視すればいいのかわかりません。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眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ここで紹介するPermute
EmojiPrompt：クラウドベースLLMとの対話でプライバシーを守る生成的プロンプト難読化（EmojiPrompt: Generative Prompt Obfuscation for Privacy-Preserving Communication with Cloud-based LLMs）
田中専務拓海先生、最近クラウドのチャットサービスを現場で使おうかと検討しているのですが、部下から「個人情報が漏れる」と怖がられているのです。要は、外部の大きなAIに社内のデータを渡しても大丈夫なのか、そこが分かりません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！クラウドベースの大規模言語モ