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Reinforcement Learning

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非選別データで一般化ワールドモデルを導く効率的強化学習（Efficient Reinforcement Learning by Guiding Generalist World Models with Non-Curated Data）

田中専務拓海先生、最近部下が『非選別データを使えば強化学習が早く結果を出せます』と言いまして、正直何を言っているのか分かりません。要点を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！大丈夫、短く言うと『現場で集めた雑多なデータをうまく使えば、少ない試行で賢く学べる』

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多様なタスクを扱うMDPにおける効果的パーソナライゼーションのための学習ポリシー委員会 — Learning Policy Committees for Effective Personalization in MDPs with Diverse Tasks

田中専務拓海先生、うちの現場で「AIを入れたら改善できる」と若手が言い出しておりまして、まず何から押さえればいいのか迷っております。論文の話を聞けば投資対効果が見えやすくなるでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これは経営判断に直結する論点です。結論から言うと、この

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強化学習とデジタルネットワークツインによる基地局自律配置（Autonomous Base Station Deployment with Reinforcement Learning and Digital Network Twins）

田中専務拓海先生、最近部下から「基地局をAIで最適配置できる」と聞いて驚きました。うちみたいな製造業でも関係ある技術ですか？現場ですぐ使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、使い方次第で工場の無線環境や社内Wi-Fiの設計にも応用できますよ。今回は「AutoB

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翻訳能力を十分に引き出すLLMの推論学習（Fully Incentivizing Translation Capability in LLMs via Reasoning）

田中専務拓海さん、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から『翻訳にAIを活かせる』と言われて困っているのですが、どこから手を付ければ良いかわかりません。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、一緒に整理しましょう。今回の論文の核心は『翻訳にお

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セグメント化された実演からのサブタスク対応視覚報酬学習（REDS: REward learning from Demonstration with Segmentations） — SUBTASK-AWARE VISUAL REWARD LEARNING FROM SEGMENTED DEMONSTRATIONS

田中専務拓海先生、最近若手から「動画だけでロボットに仕事を覚えさせる論文が出ている」と聞きまして、現場の改善に使えるのか気になっております。要するに現場で見せるだけで機械が仕事を理解するようになるんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務、一緒に紐解いていきま

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一般環境における非把持操作の階層的モジュールネットワーク — Hierarchical and Modular Network on Non-prehensile Manipulation in General Environments

田中専務拓海先生、最近部下から「非把持操作の研究がすごい」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。うちの現場ではつかむ作業が多くて、つかまない操作って何がメリットなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！非把持操作とは物体を掴まずに押したり滑らせたりして目的地に動かす操作です

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トラック配車におけるカリキュラム着想の適応的直接方策ガイダンス（Reinforcement Learning with Curriculum-inspired Adaptive Direct Policy Guidance for Truck Dispatching）

田中専務拓海先生、最近社内で「強化学習で配車を自動化できる」と言われて困っておりまして、論文を読めと言われたのですが、専門用語が多すぎて頭が痛いです。まず、この論文が会社にとって何を変える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！大丈夫、一緒に整理しましょう

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直接比較最適化における勾配不均衡（Gradient Imbalance in Direct Preference Optimization）

田中専務拓海先生、お時間を頂きありがとうございます。最近、部下から『DPOが有望です』と聞かされているのですが、正直何が問題で何が良いのか掴めていません。これって要するに既存のRLHFの別バージョンという理解で良いのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整

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Robust Deterministic Policy Gradient for Disturbance Attenuation and Its Application to Quadrotor Control（外乱減衰のためのロバスト決定的方策勾配と四ロータ機への応用）

田中専務拓海先生、最近部下に「論文を読め」と言われましてね。四ローターの制御で外乱に強い方法があると聞いたんですが、正直ピンと来ておりません。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！今回の論文は「外乱に強い制御」を学習で作る手法を提案していますよ。結論を先に言

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安全性と現実性を両立する自動運転の危険シナリオ生成（AuthSim: Towards Authentic and Effective Safety-critical Scenario Generation for Autonomous Driving Tests）

田中専務拓海さん、最近うちの若手が自動運転のテストで使える論文だと言って持ってきたのですが、ぶっちゃけどう役に立つんですか。現場で使えるかどうか、投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば必ず分かりますよ。端的に言うと、この研究は自動運転の

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