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Reinforcement Learning

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デジタルツインに基づくマルチキャスト短尺動画配信のネットワーク管理（Digital Twin-Based Network Management for Better QoE in Multicast Short Video Streaming）

田中専務拓海先生、最近部下から短尺動画の配信で「QoEが大事だ」と聞くのですが、何をどう改善すれば投資対効果が出るのか見当がつきません。今回の論文はその答えになりますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。要点をまず3つにまとめると、1)

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安全性クリティックを学習するための非収縮バイナリ・ベルマン演算子（Learning safety critics via a non-contractive binary Bellman operator）

田中専務拓海先生、最近うちの現場でも「安全を担保しながらAIを動かせないか」と言われ始めまして。ただ、強化学習（Reinforcement Learning）という言葉を聞いても正直ピンと来ないんです。論文を読めば分かるのでしょうか、まず要点だけでも教えていただけますか。AIメンター拓海

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非線形連続時間系のためのダンピング・ニュートンに基づくモデルフリーδポリシーイテレーション（Model-Free δ-Policy Iteration Based on Damped Newton Method for Nonlinear Continuous-Time H∞ Tracking Control）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「δ-PIという論文がいい」と騒いでおりまして、正直名前だけでピンと来ないのです。これって要するに現場で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！大丈夫です、簡単につかめるように整理しますよ。端的に言うと、δ-PIは『安定した学習で

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産業向けIoTにおけるタスクオフロードのための創発的通信プロトコル学習（Emergent Communication Protocol Learning for Task Offloading in Industrial Internet of Things）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「IIoTにAIを入れろ」と言われまして、正直何から手を付ければいいのか分かりません。こういう論文を読むと現場導入のメリットが見えますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今日はその論文を噛み砕いて、経営判断に直結す

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意思決定のモデルとしてのアクティブインファレンス (Active Inference as a Model of Agency)

田中専務拓海先生、最近部下から「アクティブインファレンス」って研究が重要だと聞いて困ってまして。要するに何が変わるんですか？我々が投資判断する際に役に立ちますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえますが、本質は投資判断に使える理屈ですよ。簡単に言えば「未来の不確

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動的に変化する環境における具現化意思決定のHAZARDチャレンジ（HAZARD CHALLENGE: EMBODIED DECISION-MAKING IN DYNAMICALLY CHANGING ENVIRONMENTS）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『AIで現場の判断力を強化しろ』と言われまして、しかし現場は災害時のように状況が目まぐるしく変わるんです。こういう場面にAIは本当に役立つのでしょうか？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。要点は三つです。

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局所性に敏感なスパース符号化によるオンライン世界モデル学習（Locality Sensitive Sparse Encoding for Learning World Models Online）

田中専務拓海さん、最近部下から「オンラインで学習する世界モデル」って話が出てきて、正直よくわかりません。要するに現場で使えるものなんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけを言うと、この研究は「毎回全部のデータで再学習しなくても、効率よく過去の経験を忘れずに世界モデル

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DittoGym：ソフト形状可変ロボットの制御学習 (DITTOGYM: LEARNING TO CONTROL SOFT SHAPE-SHIFTING ROBOTS)

田中専務拓海先生、最近部署で『形が変わるロボット』の話が出まして、正直何がすごいのか分からないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に噛み砕いていけば必ず分かりますよ。まずは全体像を三つで整理できますよ。田中専務三つですか。ええと、まずは投資対効果の観点で

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構造化推論と説明を強化学習で促進するSEER（SEER: Facilitating Structured Reasoning and Explanation via Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から『構造化された説明が大事だ』と言われ始めまして。正直、何がどう違うのか見当がつかないのですが、要するに何が変わるのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、その疑問は会社の意思決定と同じくらい重要です。端的に言うと、SEERはAIに対して『な

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TraKDisによるビジュアル強化学習の知識蒸留——布操作に応用されたトランスフォーマーベース手法（TraKDis: A Transformer-based Knowledge Distillation Approach for Visual Reinforcement Learning with Application to Cloth Manipulation）

田中専務拓海先生、最近のロボット系の論文で「TraKDis」ってのを目にしたんですが、うちの現場で役立つものなんでしょうか。私はビジュアルだけで複雑な布を扱えるっていう話が気になっているんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しましょう。結論を先に言うと、Tra

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