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Reinforcement Learning

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近似モデルベースのシールドによる確率的安全保証の連続空間への拡張（Leveraging Approximate Model-based Shielding for Probabilistic Safety Guarantees in Continuous Environments）

田中専務拓海さん、最近部下から「安全に学習するAI」を導入すべきだと勧められまして、でも正直ピンと来ないんです。要するに現場で勝手に危ないことをしないようにする仕組みという理解で合ってますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大まかにはその通りですよ。今回の論文は、学習中のAIが『

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言語モデルの整合性を効率的に正確最適化する手法（Towards Efficient Exact Optimization of Language Model Alignment）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「人の好みに合わせるためにAIを調整すべきだ」と言われまして、具体的にどういう技術があるのか見当がつきません。投資対効果や現場への導入負担が心配でして、まずは本質だけ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

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粗視化された偏微分方程式のクロージャ発見（Closure Discovery for Coarse-Grained Partial Differential Equations Using Grid-based Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近部署から「この論文を読んで導入を検討すべき」と言われまして、正直なところ内容が難しくて困っております。要するに現場で使える話でしょうか。コストに見合う効果があるのか、まずそこの感触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！大丈夫です、田中専務。

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単一デモンストレーション模倣学習のための専門家近接を代理報酬として用いる（Expert Proximity as Surrogate Rewards for Single Demonstration Imitation Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「単一デモで学べるAIだ」とか聞いたのですが、要するに専門家が一回やって見せたらロボットが覚えるという話ですか。うちの現場でも使えるものでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を先に言うと、今回の研究は「専門家の一回の行動から学ぶ」状

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驕りの危険性とその解決─非一致ゲームにおけるスタックルベルグ自己対戦への解答（The Danger Of Arrogance: Welfare Equilibra As A Solution To Stackelberg Self-Play In Non-Coincidental Games）

田中専務拓海先生、最近若手が『スタックルベルグ自己対戦』って言葉を持ち出してきて、会議で困惑しているのです。要するに、うちの現場で使える話なんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。ざっくり結論を先に言うと、この論文は『自己対戦で起きる誤った競争を抑え、全体

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適応性制約下における自己対戦による準最適強化学習（Near-Optimal Reinforcement Learning with Self-Play under Adaptivity Constraints）

田中専務拓海さん、最近若い連中が『適応性の低い学習』とか言ってましてね。現場からは「頻繁に新しい方針（ポリシー）を入れ替えるのは現実的でない」と聞くんですが、どういう話なんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！一言で言うと、適応性制約（adaptivity constraint

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モデル取引のためのオークション型マーケットプレイス（An Auction-based Marketplace for Model Trading in Federated Learning）

田中専務拓海先生、最近社内で「連合学習って儲かるのか？」と聞かれて困っております。連合学習という言葉は聞いたことがありますが、どこがビジネスチャンスになるのか、わかりやすく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！Federated Learning (FL)（連合学

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StepCoder：コンパイラフィードバックによる強化学習でコード生成を改善する（StepCoder: Improve Code Generation with Reinforcement Learning from Compiler Feedback）

田中専務拓海さん、最近話題の論文があると聞きました。うちの現場でもコード生成の話が出てきており、実務で使えるか知りたいのですが、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！今回の論文は、長いプログラムを生成する際の失敗を減らすための新しい学習設計を提案しており、要

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市場を学ぶ：センチメントに基づくアンサンブル取引エージェント（Learning the Market: Sentiment-Based Ensemble Trading Agents）

田中専務拓海先生、最近部下が『論文読んだ方がいい』って言うんですが、なんだか金融のAIが進んでいるようで怖いんです。要するに我々のような中小製造業にも関係あるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、金融の論文でも本質は『意思決定の仕組み』ですから、経営判断に直接効く

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強化学習で拡張した自動運転モーションプランニングフレームワーク（A Reinforcement Learning-Boosted Motion Planning Framework）

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。部下に『この論文を読め』と言われたのですが、何が変わるのか要点を掴めずに困っております。投資対効果や現場導入の観点で、要するに何が新しいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、大丈夫、一緒に整理しましょう。端的

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