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低リソースプログラミング言語におけるコード修復の転移可能性の検証（Investigating the Transferability of Code Repair for Low-Resource Programming Languages）

田中専務拓海先生、最近部下が『コード修復を蒸留（ディスティリング）すれば開発効率が上がる』と言ってきて困っております。専門用語ばかりで、現場に導入する判断が付きません。要は投資対効果が知りたいのですが、何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を3点でお伝え

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大規模言語モデルの剪定を再考—再構成誤差最小化の利点と落とし穴 (Rethinking Pruning Large Language Models: Benefits and Pitfalls of Reconstruction Error Minimization)

田中専務拓海先生、最近うちの部下が『モデルを剪定（pruning）すればコストが下がる』って言ってまして、でも本当にそれだけで使えるのか疑問なんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、剪定はコスト削減に有効だが、やり方次第では性能劣化や学習データへの過剰適合を

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スポーツインテリジェンス：テキストからビデオまでの質問応答を通じて言語モデルのスポーツ理解能力を評価する (Sports Intelligence: Assessing the Sports Understanding Capabilities of Language Models through Question Answering from Text to Video)

田中専務拓海先生、最近の論文でスポーツをテーマにしたAIの評価が進んでいると聞きました。言語モデルがビデオまで理解できるって、本当に実用的なんでしょうか？現場での投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回は、言語モデルと映像を扱うモデルを同時に評価する研究です

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HLQ: Fast and Efficient Backpropagation via Hadamard Low-rank Quantization（ハダマード低ランク量子化による高速で効率的なバックプロパゲーション）

田中専務拓海さん、最近の論文で「HLQ」という手法があって、バックプロパゲーションのコストをかなり下げられると聞いたのですが、うちみたいな現場でも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！HLQはHadamard Low-rank Quantizationの略で、要する

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脳に似た言語処理を実現する浅い未訓練マルチヘッド注意ネットワーク（Brain-Like Language Processing via a Shallow Untrained Multihead Attention Network）

田中専務拓海さん、この論文、話を端的に教えてください。未訓練の仕組みが脳に似た言語処理を示すというのは本当ですか。部下に問われて困っているのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うとその通りです。訓練（学習）を行わないままの設計でも、特定のアーキテクチャが人間の言語脳

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Geneverse：ゲノムとプロテオーム研究のためのオープンソースマルチモーダル大規模言語モデル集 — Geneverse: A collection of Open-source Multimodal Large Language Models for Genomic and Proteomic Research

田中専務拓海先生、最近また若い研究者が大きな論文を出したと聞きました。医療やバイオ分野にAIを使えるなら、我々の製品開発にも応用できるかと部下に言われて焦っているんです。私、そもそもLarge Language Model（LLM）大規模言語モデルという言葉もあやふやでして、これは要するにどんな

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VIDEOSCORE：動画生成のための細粒度人間フィードバックを模擬する自動評価指標の構築 (VIDEOSCORE: Building Automatic Metrics to Simulate Fine-grained Human Feedback for Video Generation)

田中専務拓海先生、最近話題の論文が業務に役立つか気になっているのですが、要点を噛みくだいて教えていただけますか。私は技術者ではないので、実務で使えるかが最重要です。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わかりますよ。結論を3点で先に述べますね：一、論文は人間

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NLP研究文献の探索システム NLP-KG（NLP-KG: A System for Exploratory Search of Scientific Literature in Natural Language Processing）

田中専務拓海さん、最近部署で「論文探索のやり方を変えたい」と言われて困っているんです。キーワードで探すだけでは新人が分野を掴めないと言われていて、実務的には投資対効果を見極めたいのですが、良い方法はありますか。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。今日紹介

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教えるほうが良いか、見せるほうが賢いか — Teach Better or Show Smarter? On Instructions and Exemplars in Automatic Prompt Optimization

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から『プロンプトの最適化を自動化すべき』と聞いているのですが、正直ピンと来ません。要するに何が違う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。結論を先に言うと、プロン

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Ladder: A Model-Agnostic Framework Boosting LLM-based Machine Translation to the Next Level（Ladder：汎用LLMの機械翻訳を一段上へ引き上げるモデル非依存フレームワーク）

田中専務拓海先生、最近社内で翻訳系のAI導入を検討しているのですが、汎用のLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）をどう現場に使えるかがわからなくて困っています。コストをかけずに精度を上げる方法ってあるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大

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