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Reinforcement Learning

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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。

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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

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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

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示者の熟達度を推定する逆強化学習（Inverse Reinforcement Learning by Estimating Expertise of Demonstrators）

田中専務拓海先生、最近部下から『示者のデータがばらばらで困る』と言われまして。要するにデータに上手い人も下手な人も混じっているという話だと理解していますが、こういうときに何が効くのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、そういう現場はよくありますよ。今回の論文は、バ

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$\widetilde{O}(T^{-1})$収束をする一般和マルコフゲームにおける粗い相関均衡（$\widetilde{O}(T^{-1})$ Convergence to (Coarse) Correlated Equilibria in Full-Information General-Sum Markov Games）

ケントくんやっほー博士、この間読んだ論文のタイトルがすごく難しくて、全然わからなかったよ！でも、AIに関係してるって聞いたから、ちょっと興味が湧いてきたんだ。マカセロ博士それはいいことじゃ。AIやゲーム理論に関わる難しい問題を解く論文だから、最初のうちは混乱するかもしれんが、少しずつ理解を

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ベルマン残差最小化による分布的オフポリシー評価（Distributional Off-policy Evaluation with Bellman Residual Minimization）

田中専務拓海先生、最近部下に「分布で評価するオフポリシー評価」って論文を勧められたのですが、正直ピンときません。要するに何が良くなるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく整理しますよ。結論を先に言えば、この研究は『将来の利益の分布（リスクも含む）を、別の実

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TartanDrive 2.0：自己教師あり学習を加速するマルチモーダル・オフロード走行データセット（TartanDrive 2.0: More Modalities and Better Infrastructure to Further Self-Supervised Learning Research in Off-Road Driving Tasks）

田中専務拓海先生、最近「TartanDrive 2.0」というデータセットの話を聞きました。ウチの現場にも関係ありますか。そもそも何が新しいのかを教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！TartanDrive 2.0は、オフロード走行という厳しい現場で使える大量のセンサー

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オフライン強化学習における条件付き教師あり学習のための適応的Q支援（Adaptive Q-Aid for Conditional Supervised Learning in Offline Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近の論文で「Qを補助に使う」って話を聞いたのですが、現場に導入したら本当に効果が出るものですか。うちの社員も『データだけで学習する方法が良い』と言っていて、どこが違うのかが分からず困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に分かりやすく整理しま

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安全強化学習における制約定式化の総覧（A Survey of Constraint Formulations in Safe Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「安全な強化学習を導入すべきだ」と言っておりまして、ちょっと焦っております。そもそも強化学習というのがどの程度現場で使える技術なのか、論文ベースで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、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。今日

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線形分子表現の収束性と一般化性能を高める階層構造（Hierarchical Structure Enhances the Convergence and Generalizability of Linear Molecular Representation）

田中専務拓海先生、最近部下から『t-SMILESってのが分子設計で効率いいらしい』と聞いたのですが、正直何がどう良いのか掴めておりません。投資対効果や導入リスクを踏まえた要点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、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。結論から

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