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Connect-4比較のための進化的フレームワーク（An Evolutionary Framework for Connect-4 as Test-Bed for Comparison of Advanced Minimax, Q-Learning and MCTS）

田中専務拓海先生、今日は論文の話を聞かせてください。部下から『AI導入の勉強を』と言われて、正直何から読めばいいか分かりません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まずは安心してください。今日は一つのゲームを使って比較した論文を例に、アルゴリズムごとの違いと現場での示唆をわかりやすく

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平均場制御ゲームのための多重スケール強化Q学習アルゴリズムの解析（Analysis of Multiscale Reinforcement Q-Learning Algorithms for Mean Field Control Games）

田中専務拓海先生、お時間をいただきありがとうございます。部下が『この論文を読めば我が社の意思決定に活かせる』と言うのですが、正直何がどう変わるのか掴めません。要点だけで結構です、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、一緒に見れば必ず分かりますよ。まず端的に

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Q-value正則化トランスフォーマーによるオフライン強化学習（Q-value Regularized Transformer for Offline Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近「オフライン強化学習」だとか「トランスフォーマー」だとか部下が騒いでましてね。うちの現場で本当に使えるものか、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、簡単に整理しますよ。今回の論文は、過去の記録だけで学ぶ“オフライン強化学習”に

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AlignIQL：制約付き最適化によるImplicit Q-Learningにおけるポリシー整合（AlignIQL: Policy Alignment in Implicit Q-Learning through Constrained Optimization）

田中専務拓海先生、最近部下から「AlignIQLが凄い」と聞いたのですが、正直何がどう違うのかピンときません。要点を簡単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！AlignIQLは既存のImplicit Q-learning（IQL）というオフライン強化学習手法の“

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ゲームにおける突然変異バイアス学習（Mutation-Bias Learning in Games）

田中専務拓海先生、最近部下から『Mutation-Bias Learning』って論文がいいらしいと聞きまして、正直何がどういいのか全然わかりません。現場に導入したら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、順を追って見ていきましょう。要点は三つです：一、学

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フェデレーテッドQ学習と参照アドバンテージ分解 — ほぼ最適な後悔と対数通信コスト（FEDERATED Q-LEARNING WITH REFERENCE-ADVANTAGE DECOMPOSITION: ALMOST OPTIMAL REGRET AND LOGARITHMIC COMMUNICATION COST）

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“フェデレーテッド（分散）学習”とか“強化学習”が我が社にも役立つと聞きまして、正直どう判断していいか迷っています。今回の論文は何を変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、分かりやすく整

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オフライン強化学習のための信頼領域を作る拡散ポリシー（Diffusion Policies Creating a Trust Region for Offline Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、この論文は何を目指しているんですか。部署から「オフラインで学習するやつ」と聞いたのですが、現場でどう役に立つのかがうまくイメージできません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論ファーストで言うと、この論文は「蓄積した実運用データだけで安全に賢い意思決定ルールを作

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独立学習における大域的近似収束性（Approximate Global Convergence of Independent Learning in Multi-Agent Systems）

田中専務拓海先生、最近部下から「独立学習が良い」と聞くのですが、現場のうちでは結局うまくいくのか不安でして。要するに投資対効果が見えないのです。これ、経営としてどう評価すれば良いですか。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、この論文は「現

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衛星ネットワークにおけるスループットとリンク利用率の改善：学習を活用したアプローチ（Throughput and Link Utilization Improvement in Satellite Networks: A Learning-Enabled Approach）

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近部下から衛星通信の話が出ておりまして、論文を読めと言われたのですが、正直どこを注目すればいいのか分かりません。要するに何が変わる話なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言えば、この論文は衛星間通信の混雑を予測して、

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Q学習における連続状態・行動空間の離散化方法：記号的制御アプローチ（How to discretize continuous state-action spaces in Q-learning: A symbolic control approach）

田中専務拓海先生、最近部下がQ学習という言葉を頻繁に使っていまして、ただの機械学習とは何が違うのか見当もつきません。うちの現場に導入する前に、どんな問題点がある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！Q学習（Q-learning）は経験から最善の行動を学ぶ方

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