Improving Offline Reinforcement Learning with Inaccurate Simulators（不正確なシミュレータを用いたオフライン強化学習の改善）
田中専務拓海先生、最近部下から「オフライン強化学習をやればうちのロボット検査が進む」と言われまして、でも現場で試すリスクが大きくて悩んでいます。論文で“不正確なシミュレータ”を使う話を見たんですが、要するに安い模擬環境を使って学ばせるってことでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点で
LLM
11463vAttentionによるLLMサービング向け動的メモリ管理（vAttention: Dynamic Memory Management for Serving LLMs without PagedAttention）
田中専務拓海さん、最近うちの若手が「メモリ効率の良い仕組み」を入れればLLMの運用コストが下がると言うのですが、そもそも何が変わるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言えば今の話は『同じGPUでより多くの仕事をさせる』仕組みの話ですよ。まず結論を三つにまとめま
NaturalCodeBenchの検証：HumanEvalと自然なユーザープロンプト間のコーディング性能ミスマッチ（NaturalCodeBench: Examining Coding Performance Mismatch on HumanEval and Natural User Prompts）
田中専務拓海さん、最近話題の論文について聞いたんですが、要するに何が新しいんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、研究で使われる既存のコードベンチマークと、実際のユーザーから来る自然な質問との間で結果が食い違う点を示していますよ。大丈夫、順を追って説明できますよ。
QServe：効率的なLLM提供のためのW4A8KV4量子化とシステム共同設計（QServe: W4A8KV4 Quantization and System Co-design for Efficient LLM Serving）
田中専務拓海さん、最近部署でLLMの導入の話が出ているんですが、コストが心配でして。量子化という言葉を聞きましたが、要するに何が変わるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！量子化（Quantization）はモデルの数値表現を小さくする技術で、結果的にメモリと計算コストを
人間の3D理解のための言語駆動ツール推論（ChatHuman: Language-driven 3D Human Understanding with Retrieval-Augmented Tool Reasoning）
田中専務拓海先生、最近部署で「画像から人間の状態を詳しく把握できる技術が来ている」と言われて困っております。社内の現場ではどう役に立つのかを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！要点だけ先に言うと、画像や説明文を元に人の姿勢や接触、動作、感情までも統合的に理
思考の連鎖は不要か？計画問題におけるCoTの分析（Chain of Thoughtlessness? An Analysis of CoT in Planning）
田中専務拓海先生、最近部下から「チェーン・オブ・ソート、CoTって知ってますか」と言われましてね。聞いたら「思考の連鎖」とか。実務で使える話かどうか、正直よく分からないのですが、要するに弊社で使える技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論ですが、大規模言語モデ
大規模言語モデルを用いた合成データ生成によるBERTベースニューラルネットワークの性能向上（Utilizing Large Language Models to Generate Synthetic Data to Increase the Performance of BERT-Based Neural Networks）
田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から『合成データを作ってAIの精度を上げられる』と聞かされて、正直何をどう投資すればよいか迷っております。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、合成データは『データが足りないときの追加投資』として考えれば分かりやすいです。今日お話
ゼロショットLLMによる反実仮想生成によるNLPモデル評価（Zero-shot LLM-guided Counterfactual Generation: A Case Study on NLP Model Evaluation）
田中専務拓海先生、最近部下が「反実仮想（counterfactual）を使ってモデルを検証すべきだ」と言うのですが、正直ピンと来ません。要するに、どういう場面で役に立つのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！反実仮想とは「もし別の状況だったらどうなるか」を作って検証する手法です
潜在コードを橋渡しに用いた階層ロボット制御（From LLMs to Actions: Latent Codes as Bridges in Hierarchical Robot Control）
田中専務拓海先生、最近「LLMをロボット制御に使う」という話が部下から出てきましてね。要するに何が変わるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ 簡単に言うと、大きな言葉で考えるAI（LLM）と、手先を動かすAI（低レベルポリシー）をうまくつなぐ新しい方法です。一緒に整理してい
長大で共有されるプロンプトに強い分散LLMサービングのための効率的なプロンプトスケジューリング（PREBLE: EFFICIENT DISTRIBUTED PROMPT SCHEDULING FOR LLM SERVING）
田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。最近、我が社の若手が「プロンプトのキャッシュで高速化できます」と言ってきて困っております。そもそも、プロンプトを共有するって何がそんなに重要なのですか？投資対効果が見えません。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、長くて似た構成の