超球面正規化によるスケーラブルな深層強化学習（Hyperspherical Normalization for Scalable Deep Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「最新の強化学習がスケールするらしい」と言うのですが、正直ピンと来ません。要するに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、簡単に整理しますよ。結論だけ先に言うと、この研究は「大きなモデルと計算を使っても強化学習が安定
Reinforcement Learning
9565行動の潜在空間における安定性解析による強化学習の解釈性向上（SALSA-RL: Stability Analysis in the Latent Space of Actions for Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から「安定性を解析する新しい論文が出ました」と聞いておりまして、正直ピンときておりません。これ、現場でどう役に立つのか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！今回はSALSA-RLという手法で、要はロボットや制御機器が「壊れやすい動き
監視付きマルコフ決定過程におけるモデルベース探索（Model-Based Exploration in Monitored Markov Decision Processes）
田中専務拓海先生、最近部下に「観測できない報酬がある環境」の話をよく聞くのですが、正直ピンと来ません。要するに我々の現場でどういうことが起きるのか、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！簡単に言うと、通常の強化学習（Reinforcement Learni
ロバスト平均報酬強化学習における方策評価の有限サンプル解析（Finite-Sample Analysis of Policy Evaluation for Robust Average Reward Reinforcement Learning）
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「ロバストな強化学習を導入すべきだ」と言われまして、正直ピンと来ないんです。これって投資対効果はどう見ればいいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。まず要点を三つにまとめると、1) こ
UCBVIの精緻化解析（A Refined Analysis of UCBVI）
田中専務拓海先生、最近部下から「強化学習を使えば現場の効率化が進みます」と言われまして、アルゴリズムの話まで出てきて困っております。今回の論文は何を変えるものなのか、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！今回の論文はUCBVIという強化学習のアルゴリズムの解
はい、Q学習はオフラインIn-Context強化学習に有効である（Yes, Q-learning Helps Offline In-Context RL）
田中専務拓海先生、先日部下に勧められた論文があると聞きましたが、正直何が画期的なのか分からなくて困っています。弊社は現場の自動化を進めたいのですが、オフラインで学習するAIという話が出てきて、具体的にどんな効果が期待できるのか教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね
認知から決定へ――行動理論を取り込んだ大規模言語モデルによる山火事避難判定予測（From Perceptions to Decisions: Wildfire Evacuation Decision Prediction with Behavioral Theory-informed LLMs）
田中専務拓海先生、最近社内で「避難行動をAIで予測できる」と聞きまして。本当にそんなことが可能なんですか。現場の渋滞対策や資源配分に使えるなら投資を検討したいのですが、データも揃っていないケースが多くて心配です。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わかりま
ARBoids：Boidsモデルと適応的残差強化学習による協調型多艇（USV）目標防御（ARBoids: Adaptive Residual Reinforcement Learning With Boids Model for Cooperative Multi-USV Target Defense）
田中専務拓海先生、最近部下から「海上の無人艇を使って守りを固める研究が進んでいる」と聞きましたが、論文を見ておくべきでしょうか。正直、技術的な詳細を全部追う時間はありません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に要点だけ押さえれば会議で十分に議論できますよ。今日は無人
MAPoRL2：協調的な大規模言語モデルのためのマルチエージェント事後共訓練（Multi-Agent Post-Co-Training for Collaborative Large Language Models with Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、最近「複数のAIを協調させる」って話をよく聞きますが、我が社が取り組む意味はあるのでしょうか。現場は忙しく、効果が見えない投資は怖いんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の研究は単に複数のAIを並べるだけでなく、そのAI同士を
テスト時のリアライメントによる個別化されたユーザープリファレンス適応（AMULET: REALIGNMENT DURING TEST TIME FOR PERSONALIZED PREFERENCE ADAPTATION OF LLMS）
田中専務拓海先生、最近のLLMの論文で現場で使えそうな話があると聞きまして。実務に直結するかどうか、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！実務で重要なのはそのまま使えるかどうかです。今回の研究は追加学習や大がかりな再トレーニングを必要とせず、使い手の好みに