探索に限りなし（Exploration Unbound）
田中専務拓海先生、最近部下から「無限に探索するモデルが必要だ」という話を聞きまして、正直ピンと来ないのです。要は今までの探索と何が違うのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に説明できますよ。結論から言うと、この論文は「学習を永続的に続けることが最適になる環境が
LLM
11463データセット規模かつ特徴指向のテキスト要約プロンプト評価への道（Towards Dataset-scale and Feature-oriented Evaluation of Text Summarization in Large Language Model Prompts）
田中専務拓海先生、最近部下から「プロンプトの検証をデータセット全体でやれ」と言われましてね。要は私たちが導入する仕組みが本当に現場で使えるか確認したいらしいのですが、何をどう検証すればいいのか見当がつか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！大丈夫ですよ、ここで言う「
LLMにおける分類タスクでのホワイトニングは推奨されない（Whitening Not Recommended for Classification Tasks in LLMs）
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「LLMの埋め込みにホワイトニングをかけたら精度が上がる」と聞きまして、投資対効果の観点で判断したくて伺います。要するに導入すべきかどうか、そのポイント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
機械学習における疑わしい慣行（Questionable practices in machine learning）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『この論文を読め』と言われたのですが、正直タイトルを見て頭が痛くなりまして。要するに何が問題なのか、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！この論文は、機械学習の研究や報告でよく見落とされる「疑わしい慣行（Q
Base Models for Parabolic Partial Differential Equations（放物型偏微分方程式のためのベースモデル）
田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、部下から『PDEを使った解析を自動化すれば業務効率が上がる』と聞いたのですが、正直ピンと来ないんです。今回の論文は『ベースモデルを作って色々な条件に対応する』という話らしいと聞きましたが、経営判断の観点で何が一番変わるのか教えていただけますか。
抗菌ペプチドの新規発見（Discovery of novel antimicrobial peptides with notable antibacterial potency by a LLM-based foundation model）
田中専務拓海先生、先日メールで“LLM を使った薬剤探索”という話を見かけまして、正直ピンと来ません。私どもの現場で、本当に使えるものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理しますよ。要点は三つで、技術の役割、実際の成果、現場への導入性です。一緒に見
テレトリ言語モデルの驚くべき事前学習効果（Spectra: Surprising Effectiveness of Pretraining Ternary Language Models at Scale）
田中専務拓海さん、最近の論文で「3値（テレトリ）モデルが事前学習で意外と強い」とありますが、うちのような現場でも関係ありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。端的に言うと、浮動小数点（Float）でなく、重みを-1, 0, +1の3値で学習させるモデ
談話データ解析を革新する依存関係フレームワーク（A Novel Dependency Framework for Enhancing Discourse Data Analysis）
田中専務拓海先生、最近部下から「談話（discourse）の解析をやるといい」と言われましてね。ただ、うちみたいな製造業が扱うべき話題なのか判断がつかなくて困っています。そもそも談話解析って何に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！談話解析とは文章や会話全体のつなが
多モーダル大規模言語モデルの少数ショット学習における言語能力評価（Evaluating Linguistic Capabilities of Multimodal LLMs in the Lens of Few-Shot Learning）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「マルチモーダルLLMって導入すべきだ」と言うのですが、そもそも何が違うのかさっぱりでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず用語だけ整理しますよ。Multimodal Large Language Models、略してMLLMsは、テキストだ
Case2Code：コード生成のためのスケーラブルな合成データ（Case2Code: Scalable Synthetic Data for Code Generation）
田中専務拓海先生、最近社内で「コード生成が進化して生産性が上がる」と聞くのですが、本当に現場で使えるんでしょうか。特に外注コストや現場定着の面が心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回はCase2Codeという研究を紐解きますよ。結論を先に言うと、これによりコード生成モデ