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Decision TransformerとDecision Mambaの比較 — Decision Transformer vs. Decision Mamba: Analysing the Complexity of Sequential Decision Making in Atari Games

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、うちの若手から「Decision TransformerとDecision Mambaの比較論文を読めばわかる」と言われまして。正直、ゲームの話がなぜウチの工場の仕事に関係あるのか、つかめないでおります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点で

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大規模交通ネットワークにおける速度調整を用いた分散自律車列（プラトーン）協調のためのマルチエージェント深層強化学習 (Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Distributed and Autonomous Platoon Coordination via Speed-regulation over Large-scale Transportation Networks)

田中専務拓海先生、最近部下から「トラックのプラトーンで燃料削減が期待できる」と聞きましたが、今回の論文はうちの現場にどんな意味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、一緒に整理していきましょう。要点は三つです。まずこの研究はトラックが中央の司令なしに自律的に協

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統合センシングと通信へのメモリベース強化学習アプローチ（A Memory-Based Reinforcement Learning Approach to Integrated Sensing and Communication）

田中専務拓海さん、最近部署で「ISACを検討すべきだ」と言われているのですが、正直何がそんなに画期的なのか分かりません。要するに今の通信とセンサーを一つにまとめてコストや電力を下げるという話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その通りで、ISAC（Integrated Sen

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ダイナミクス意識型密集報酬合成（Dense Dynamics-Aware Reward Synthesis）

田中専務拓海先生、最近社内で「デモを使って学習を早める」とか聞くのですが、具体的にはどんな研究が進んでいるのですか。投資対効果をまず教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を先に3つ言いますね。1) デモ（専門家の行動）を少数使って

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転移学習による強化学習型NASエージェントのタスク適応（Task Adaptation of Reinforcement Learning-Based NAS Agents Through Transfer Learning）

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。最近、部下から「NASを使った設計自動化を進めるべきだ」と言われて困っております。そもそもNASってどのくらい現場で役に立つのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！NASはNeural Architecture Search（NA

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攻撃者タイプ非依存のサイバー防御エージェント（Towards Attacker Type Agnostic Cyber Defense Agents）

田中専務拓海先生、最近部下から「強いAIで防御すべきだ」と言われて困っています。論文で良い話があると聞きましたが、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、異なるタイプの攻撃者に汎用的に対処できる守り手（defender）を強化学習で作る話ですよ。

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多目的深層学習の分類と網羅的調査（Multi-objective Deep Learning: Taxonomy and Survey of the State of the Art）

田中専務拓海先生、最近『多目的深層学習』という言葉を聞くのですが、私のような現場寄りの経営者にはピンと来ません。要するに何が変わ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、簡単にまとめると三点です。第一に、従来のAIは一つの目標だけを追うが、多目的深

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強化で拓く均衡近似（Explore Reinforced: Equilibrium Approximation with Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「強化学習とゲーム理論を組み合わせた論文が来てます」と言われまして、正直よく分からないのですが、本当にうちの事業に関係ありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中さん、これは実務で意思決定をより強固にするための技術なんですよ。要点を3つで

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GNNとDRLによるオートエンコーダによるチャネル符号化（GNN-DRL Auto-Encoder for Channel Coding）

田中専務拓海先生、最近若い者から『この論文が面白い』って聞いたんですが、要するに何を変える論文なんですか？ウチの現場に役立ちますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に理解していける内容ですよ。簡単に言うと、この研究は「送信側の符号（コード）をAIで設計し、受信側もGN

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ルーカス・ニューラ倒立振子に対する強化学習制御に関する技術報告（Technical Report on Reinforcement Learning Control on the Lucas-Nülle Inverted Pendulum）

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。最近、部下から倒立振子の強化学習（Reinforcement Learning）を勉強しろと言われて戸惑っております。うちの現場でも使える技術か、まずは要点だけ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

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