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ディープラーニングにおけるリファクタリングの洞察：実践と期待のギャップを埋める（Insights into Deep Learning Refactoring: Bridging the Gap Between Practices and Expectations）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「コードのリファクタリングが必要だ」と言われまして。うちの現場は古いモデルと新しいコードが混在していて、正直何から手を付ければいいか分かりません。まずは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！端的に言え

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Traj-LLMによる軌跡予測の新展開（Traj-LLM: A New Exploration for Empowering Trajectory Prediction with Pre-trained Large Language Models）

田中専務拓海先生、最近社内で「LLMを使った予測」という話が出てまして、正直何が変わるのかピンと来ないのですが、これってうちの工場でも使える話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順に話しますよ。今回の論文、Traj-LLMは大きく三つの要点で企業価値に直結します。

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病気と人種・性別の結びつきの種：オンライン情報における大規模テキスト分析（Seeds of Stereotypes: A Large-Scale Textual Analysis of Race and Gender Associations with Diseases in Online Sources）

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。最近部下から「この論文を経営会議で議題に」と言われまして、正直なところ何をどう伝えれば良いか困っています。要点を掴みたいのですが、ざっくり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！大丈夫ですよ、要点は3つにまとめられます。1

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ノード型情報を使ったC/C++脆弱性修復（NAVRepair: Node-Type Aware C/C++ Code Vulnerability Repair）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『AIでコードの脆弱性が直せるらしい』と言われているのですが、C/C++のような生い茂ったコードに効くんでしょうか。正直、何を信じて投資すべきか分からなくて困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょ

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プライバシー重視の会話エージェントを守るAirGapAgent（AirGapAgent: Protecting Privacy-Conscious Conversational Agents）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、チャット型のAIを現場に入れる話が出ているんですが、うちの顧客情報が外に漏れないか心配でして、本当に安全なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！プライバシーを守る設計は今のAI導入で最も重要な点ですよ。今日はAirGapAg

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手術支援ロボットの言語駆動増強巧緻性（SUFIA: Language-Guided Augmented Dexterity for Robotic Surgical Assistants）

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、手術支援ロボットが会話で指示を受けると聞きまして、うちの現場にも関係しますかね。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見えてきますよ。今日はSUFIAという研究を例に、何ができて何が安全かを分かりやすく説明

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オープンソース言語モデルはフィードバックを提供できる（Open Source Language Models Can Provide Feedback）

田中専務拓海先生、最近社内で「オープンソースの言語モデルを教育に使えるか」という話が出てきましてね。外部サービスに学生の答案を送るのはまずい、という声が強いのですが、要するに自前で運用できるんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと

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LLM後付け説明性へのモデルサイズの影響（THE EFFECT OF MODEL SIZE ON LLM POST-HOC EXPLAINABILITY VIA LIME）

田中専務拓海さん、最近部下から「大きいAIモデルを使えば説明も良くなる」と聞いて困っているんです。要するに、モデルを大きくすれば説明が信用できるという認識で問題ないのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大きなモデルは確かに性能が上がりますが、説明の“妥当さ”が同じように上

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LLM生成会話に潜む隠れた害と社会的脅威の解明（’They are uncultured’: Unveiling Covert Harms and Social Threats in LLM Generated Conversations）

田中専務拓海先生、先日部下に「面接で使うAIが偏見を持つかもしれない」と言われまして、正直怖くなりました。今回の論文は何を示しているのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大まかに言うと、この研究は面接や採用で使うような大規模言語モデル、Large Language Mod

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大規模言語モデルを用いた分類推定器の強化（Large Language Model Enhanced Machine Learning Estimators for Classification）

田中専務拓海さん、最近部下から『LLMを使えば予測精度が上がる』って言われて困っているんですよ。要するに従来のモデルに言葉のAIを合わせるだけで良くなるという理解でいいんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理すれば経営判断に活かせる形で見えてきますよ。結論

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