報酬条件付きベイジアン近似推論によるフィードバックからの自然言語生成（BRAIN: Bayesian Reward-conditioned Amortized INference）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『AIを使って応答の質を上げる研究が出ています』と言われまして、正直どこから手を付ければいいのか分かりません。要するに投資対効果が見える方法でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。今日は『
Reinforcement Learning
9564非反復到達課題向けロボットマニピュレータにおけるDeepRLと堅牢な低レベル制御の統合（Integrating DeepRL with Robust Low-Level Control in Robotic Manipulators for Non-Repetitive Reaching Tasks）
田中専務拓海さん、最近うちの若手が「論文読め」と言うのですが、何だか難しくて手が出ません。今回の話題はどんな論文なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、ロボットの到達（リーチング）タスクで、深層強化学習（Deep Reinforcement Learning
ディープラーニング系マルウェア検知を回避する難読化手法（Evading Deep Learning-Based Malware Detectors via Obfuscation: A Deep Reinforcement Learning Approach）
田中専務拓海先生、最近部下から「AIでマルウェア検知を強化すべき」と言われまして。しかし逆に「AIが破られる」話も聞きます。今回の論文は一体何を示しているのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、ディープラーニングを用いたマルウェア検知器を、攻撃者側がどうやって回避
専門家ブートストラッピングによる逆強化学習の加速（Accelerating Inverse Reinforcement Learning with Expert Bootstrapping）
田中専務拓海先生、最近部下から「逆強化学習が有望だ」と言われまして、何がそんなに変わるのか実務での本質を教えていただけますか。正直、理屈でなくまずは投資対効果に納得したいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見通しが立ちますよ。要点を先に3つで言うと
重み可変モデル予測制御を安全な強化学習で実現する自動車運動制御（A Safe Reinforcement Learning driven Weights-varying Model Predictive Control for Autonomous Vehicle Motion Control）
田中専務拓海先生、最近部下から『リアルタイムでMPCの重みを変えるべきだ』と聞かされまして。正直、MPCって何から説明すればいいのか分からないのです。要するに何が変わるという話なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を3点にまとめます。1つ、MPC（Model P
視覚と言語の大規模モデルが強化学習に“プロンプト可能な表現”を提供する（Vision-Language Models Provide Promptable Representations for Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から「VLMを使えば学習が速くなる」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。要するに既存のロボット学習がもっと簡単になるということでしょうか。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。結論はこうです：視覚と言語の大規模モデル（Vision
効用に基づく強化学習：単一目的と多目的強化学習の統一（Utility-Based Reinforcement Learning: Unifying Single-objective and Multi-objective Reinforcement Learning）
田中専務拓海さん、最近部署から「強化学習を使えば現場が自動化できます」という話が出まして、どうも私、言葉だけで置いていかれている気がします。強化学習って結局何ができるんですか？投資対効果を知りたいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず強化学習、Reinforcement L
期待を超えて：確率支配学習の実用化（Beyond Expectations: Learning with Stochastic Dominance Made Practical）
田中専務拓海先生、最近部下に「リスクをもっとちゃんと見るべきだ」と言われまして。確率の話が出てきたんですが、正直よく分かりません。要点をざっくり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、一緒にやれば必ずできますよ。今回の研究は期待値（期待値：Expected
線形文脈付きMDPのサンプル複雑性に関する研究（SAMPLE COMPLEXITY CHARACTERIZATION FOR LINEAR CONTEXTUAL MDPS）
田中専務拓海先生、最近部下から「文脈付きMDPのサンプル複雑性の新しい研究が重要だ」と言われまして、正直何を指しているのか掴めません。これって我が社のような現場でどう関係するのでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！端的にいうと、この論文は「文脈が変わる現場でも、ある条件下で
視覚強化学習における汎化ギャップに影響する要因の理解（Understanding What Affects the Generalization Gap in Visual Reinforcement Learning: Theory and Empirical Evidence）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から視覚を使ったAI制御の話を頻繁に聞くのですが、うちの現場に本当に役立つかどうか判断がつかなくて困っております。投資対効果の観点で、どこを見れば良いのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、重要なポイントは三つに