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Reinforcement Learning

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自動的にサブタスクを構成して学習することによるサンプル効率の高い強化学習 (Sample Efficient Reinforcement Learning by Automatically Learning to Compose Subtasks)

田中専務拓海先生、最近若手から"強化学習"が工場の自動化で役に立つと言われまして、何が変わるのか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！まずは要点だけをお伝えしますよ。今回の研究は、強化学習（Reinforcement Learning, RL）による学習の『

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現実世界の関節を持つ物体に対する適応型移動マニピュレーション（Adaptive Mobile Manipulation for Articulated Objects In the Open World）

田中専務拓海先生、最近部下から「現場にロボットを入れて作業を自動化すべきだ」と言われて困っています。論文を読めば分かるのでしょうが、何を基準に判断すれ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！まず結論を端的に言いますと、この論文はロボットが現場で自ら学び直して扉や引き

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Scilab-RL：効率的な強化学習と認知モデリング研究のためのソフトウェアフレームワーク（Scilab-RL: A software framework for efficient reinforcement learning and cognitive modeling research）

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から『強化学習（Reinforcement Learning: RL）の研究を始めたい』と言われまして、正直どこから手をつければいいかわかりません。まず、何を揃えれば実験が始められるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、

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感染制御政策のモデリングと最適化（Modeling and Optimization of Epidemiological Control Policies Through Reinforcement Learning）

田中専務拓海さん、最近またパンデミック対策の話が出てましてね。当社でも現場から「次はどうするべきか」を示せと言われているんですけど、論文を読む時間もないし、結局感覚で決めるしかない状況です。AIで良い案が出せると聞きましたが、本当に現場で使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼

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信頼できる量子鍵配送ネットワークにおけるトロイの木馬検出のための経験的リスク認識機械学習（Empirical Risk-aware Machine Learning on Trojan-Horse Detection for Trusted Quantum Key Distribution Networks）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「量子鍵配送（Quantum Key Distribution、QKD）だ」と騒いでいるんですが、うちのような製造業に関係ありますか。正直、量子って聞いただけで遠い世界に感じまして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、量子鍵配送（Quantu

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グラフ畳み込みニューラルネットワークの公平性を効率的に高める手法（FairSample: Training Fair and Accurate Graph Convolutional Neural Networks Efficiently）

田中専務拓海先生、最近部下から「グラフニューラルネットワークで公平性を考えるべきだ」と言われまして、正直ピンと来ないのですが、これって事業にとってどれほど重要なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。結論から言うと、グラフ構造を使うAIでの「公平

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RESPRECT：残差強化学習による多指把持の高速化 (RESPRECT: Speeding-up Multi-fingered Grasping with Residual Reinforcement Learning)

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。うちの現場で『多指のロボットハンドで物を掴む』話が出ているのですが、論文をざっと見ておけば良いと言われて困っています。正直、強化学習って何が変わるのか見当もつかなくて。導入すべきかどうか、まずは要点だけ教えていただけますか。AIメンター拓海素晴

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オンポリシー異種連邦強化学習の有限時間解析 (FINITE-TIME ANALYSIS OF ON-POLICY HETEROGENEOUS FEDERATED REINFORCEMENT LEARNING)

田中専務拓海先生、最近部下から「連邦強化学習(Federated Reinforcement Learning)」って話を聞きまして、我々の現場にどう効く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！大丈夫、一緒に紐解いていけるんですよ。今日は新しい理論的成果の骨子を、経営

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感覚を信じる学習：LLMの自己認識を利用した幻覚（hallucination）軽減（Learning to Trust Your Feelings: Leveraging Self-awareness in LLMs for Hallucination Mitigation）

田中専務拓海先生、最近部下から「LLMの幻覚をどう抑えるか」が話題になりまして。うちの現場で誤情報を出されるのは致命的でして、これって本気で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！大丈夫、幻覚（hallucination）は放置すると誤判断を生みますが、対処法に

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社会的に解釈可能な強化学習（Social Interpretable Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から『解釈できる強化学習を導入すべきだ』と言われまして、正直よく分からないのです。これって要するに現場の人が結果の理由を分かるようになる、という意味でしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って説明しますよ。まず要点を3つに

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