フラットネス志向逐次学習が生成する頑強なバックドア（Flatness-aware Sequential Learning Generates Resilient Backdoors）
田中専務拓海先生、お疲れ様です。最近、部下から「モデルにバックドア攻撃がある」と言われまして、正直何を心配すれば良いのか分からない状況です。導入の判断や投資対効果の観点でどこを見れば良いのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、本
LLM
11463プロンプトと応答不確実性の関係（Understanding the Relationship between Prompts and Response Uncertainty in Large Language Models）
田中専務拓海さん、最近部下から「LLMって応答が曖昧だ」と聞いたのですが、具体的に何が問題なんでしょうか。投資の判断に影響しますので端的に教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。要するに大規模言語モデル（Large Language Model
Arondight：自動生成マルチモーダル・ジャイルブレイクプロンプトによる大規模視覚言語モデルのレッドチーミング Arondight: Red Teaming Large Vision Language Models with Auto-generated Multi-modal Jailbreak Prompts
田中専務拓海さん、最近うちの若手が『視覚と言語を同時に扱うモデルが危ない』って騒いでましてね。要するにうちでも対策が必要なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、視覚と言語を同時に扱う大規模視覚言語モデル（Large Vision Language Mode
ターン単位注釈不要で学習するゼロショット一般化タスク指向対話システム（Training Zero-Shot Generalizable End-to-End Task-Oriented Dialog System Without Turn-level Dialog Annotations）
田中専務拓海先生、最近部署で「対話AIを入れたら業務が効率化できる」と言われているのですが、正直何がどう違うのかよくわかりません。今回の論文は何を変えたんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、従来必要だった細かい「ターンごとの注釈（turn-level dialo
マルチエージェントによる因果発見と大規模言語モデル（Multi-Agent Causal Discovery Using Large Language Models）
田中専務拓海先生、最近の論文で「マルチエージェントを使った因果発見」ってのを見つけたんですが、正直ピンと来ません。うちの現場で何が変わるのか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！結論から言うと、この研究は複数のAI（エージェント）が議論してデータと文脈情報を組み合
自然言語による自動データサイエンスとSageCopilot（Towards Automated Data Sciences with Natural Language and SageCopilot）
田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。最近、部下から『SageCopilot』というのが凄いと聞きまして、正直よく分からないのですが、本当に現場で使えるものなのでしょうか。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！大丈夫、簡単に整理して説明できますよ。結論を先に
Verilog生成のためのコード構造ガイド付き強化学習を用いた大規模言語モデル（Large Language Model for Verilog Generation with Code-Structure-Guided Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、最近役員から『AIで回路設計の自動化が進んでいる』と聞きまして、特にVerilogってやつが話題らしいのですが、正直よく分かりません。これって要するに何が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！まず一言で言うと、最近の研究は自然言語からハードウェア記
19世紀オスマン語およびロシア語文学批評テキストの多層多ラベル分類データセット（A multi-level multi-label text classification dataset of 19th century Ottoman and Russian literary and critical texts）
田中専務拓海先生、最近部下から「19世紀のオスマン語とロシア語の文学データセットでAIを試している論文がある」と聞きました。正直、何がすごいのか掴めなくて困っています。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！大丈夫、順を追って説明しますよ。結論から言うと、この
化学反応条件推奨のためのテキスト強化型マルチモーダルLLM（Text-Augmented Multimodal LLMs for Chemical Reaction Condition Recommendation）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、研究で“テキスト強化型マルチモーダルLLM”という言葉を耳にしましたが、現場に入れると本当に投資対効果は見込めるのでしょうか。私はデジタルに疎く、現場の負担と費用が心配です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って説
トランスフォーマーはnまで数えられるか？（When Can Transformers Count to n?）
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「大規模言語モデル（LLM、Large Language Model）は何でもできる」と聞いて怖くなりまして、うちの現場で本当に役立つのか見極めたいのです。今回の論文は「トランスフォーマーが数を数えられるのか」を扱っているようで