CATEGORY

Reinforcement Learning

9561
  • 論文研究

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

  • Reinforcement Learning
  • 論文研究

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

  • Reinforcement Learning
  • 論文研究

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

  • Reinforcement Learning
  • 論文研究

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

  • Reinforcement Learning
  • 論文研究

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

  • Reinforcement Learning
  • 論文研究

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

  • Reinforcement Learning
  • 論文研究

脳のようなリプレイが強化学習エージェントに自然発生する（BRAIN-LIKE REPLAY NATURALLY EMERGES IN REINFORCEMENT LEARNING AGENTS）

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「リプレイ」という言葉を聞くのですが、ウチの現場にどう関係するのか見当がつきません。要するに投資に見合う効果はあるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。リプレイとは、学習した経験をあとで“

  • Reinforcement Learning
  • 論文研究

ジャミング下ネットワークのためのDRLに基づく動的チャネルアクセスとSCLAR最大化 (DRL-Based Dynamic Channel Access and SCLAR Maximization for Networks Under Jamming)

田中専務拓海先生、今日は無線ネットワークでジャミングが起きると業務に支障が出るらしいと聞きました。うちの工場もワイヤレス化を進めたいのですが、こうした攻撃を防ぎつつネットワーク性能を保てるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。

  • Reinforcement Learning
  • 論文研究

一般化文法規則と構造に基づく一般化：語彙タスクと変換における古典的等変性を超えて（Position Paper: Generalized grammar rules and structure-based generalization beyond classical equivariance for lexical tasks and transduction）

田中専務拓海先生、最近部下が『論文を読め』と言い出して困っております。今回の題名は難しそうでして、要するに我が社の現場で役立ちますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。まず結論を一言でいうと、この論文は『言葉や文字列を扱うAIが、ルールの形で構造を学べば

  • Reinforcement Learning
  • 論文研究

RL/LLM分類ツリー：強化学習と大規模言語モデルの協働レビュー（THE RL/LLM TAXONOMY TREE: REVIEWING SYNERGIES BETWEEN REINFORCEMENT LEARNING AND LARGE LANGUAGE MODELS）

田中専務拓海さん、最近社内で「強化学習と大規模言語モデルを組み合わせると良いらしい」という話が出てまして、正直ピンと来ないのです。これは現場に入れる価値があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、ゆっくり整理しますよ。結論だけ先に言うと、強化学習（Reinforc

  • LLM
  • , Reinforcement Learning