言語モデルのデータ密度と性能の関係（LMD3: Language Model Data Density Dependence）
田中専務拓海先生、最近部下から「データ密度を見ればモデルの得意不得意が分かります」と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、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！大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言えば、訓練データの“その問いに近い情報がどれだけあるか”
LLM
11463Large Language Modelsの幻覚軽減（Self-Refinement-Enhanced Knowledge Retrieval）
Large Language Modelsの幻覚軽減（Self-Refinement-Enhanced Knowledge Retrieval）Mitigating Hallucinations in Large Language Models via Self-Refinement-Enhan
言語モデル調整とパーソナライズのための価値増強サンプリング（Value Augmented Sampling for Language Model Alignment and Personalization）
田中専務拓海先生、最近部署で『LLMの調整（alignment）』について話が出ましてね。なんだか良い方法が出たとかで部下が騒いでいるんですが、正直ピンと来ていません。要は現場で使える方法でしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきますよ。結論を先に言う
グラフ向け大規模言語モデルの総覧（A Survey of Large Language Models for Graphs）
田中専務拓海先生、部下から『グラフにLLMを使う論文が出てます』と言われまして、正直何が変わるのか掴めておりません。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！まず結論だけお伝えすると、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）がグ
SATD（Self-Admitted Technical Debt）識別と分類における大規模言語モデルの評価（Evaluating Large Language Models for Self-Admitted Technical Debt Identification and Classification）
田中専務拓海先生、最近うちの若い開発チームから『SATDを自動で見つけられる』って話が出てまして、耳慣れない言葉でして。要するに何の役に立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！SATDはSelf-Admitted Technical Debt（自己申告型技術的負債）で、
自然言語からBashとPowerShellへの実行ベース評価（Execution-Based Evaluation of Natural Language to Bash and PowerShell for Incident Remediation）
田中専務拓海さん、最近うちの部下が『LLMでスクリプトを自動生成して障害対応を自動化しましょう』って言うんですけど、正直ピンと来ないんです。今回の論文は何を示しているんですか？要点を教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。第一に、今の大規模言語モデル（La
LLMアプリケーションに対するプロンプト流出攻撃（PLeak: Prompt Leaking Attacks against Large Language Model Applications）
田中専務拓海先生、最近部下から「うちの業務アプリにもAI入れろ」と言われましてね。ただ、AIって内部の指示（プロンプト）が抜かれたら困るんじゃないかと不安でして、投資しても情報が外に出るなら踏み切れません。要するにプロンプトが漏れるリスクってどれほど深刻なんでしょうか。AIメンター拓海素
分散電力系統状態推定における大規模言語モデル支援エッジ学習（Large Language Model-aided Edge Learning in Distribution System State Estimation）
田中専務拓海先生、最近聞いた論文で「LLMを使って配電網の状態推定を良くする」という話がありまして、正直ピンと来ないのですが、現場でどう効くのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点を先に言うと、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）を使って欠損
専門家の直感を定量化する：LLMによる調査者ドメイン知識のエンコードと予測分析の強化（Translating Expert Intuition into Quantifiable Features: Encode Investigator Domain Knowledge via LLM for Enhanced Predictive Analytics）
田中専務拓海先生、最近部下が『専門家の直感をモデルに入れる研究』って論文を読めと言うんですよ。うちの現場でも経験のある担当者が「これはおかしい」と感じることがある。これって本当に機械に役立つんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点は単純です。人の直感や現場知識を取り
LLMs and the Future of Chip Design: Unveiling Security Risks and Building Trust（チップ設計の未来と大規模言語モデル：セキュリティリスクの解明と信頼構築）
田中専務拓海先生、最近話題の『LLMを使ったチップ設計』という論文について聞きましたが、正直よく分かりません。うちの現場にとって本当に有益なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まず結論だけお伝えすると、LLM（Large Langua