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Reinforcement Learning

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一般化可能な自律的侵入テストへの接近（Mind the Gap: Towards Generalizable Autonomous Penetration Testing via Domain Randomization and Meta-Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『自律的侵入テスト』が云々と言い出して困っております。要するに機械に社内の脆弱性を探させるということですか？導入すると費用対効果は見合うのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず落ち着いてください。自律的侵入テストは、人が手作業で行う脆弱

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深層強化学習におけるロバスト適応モジュールによる一般化 — GRAM: Generalization in Deep RL with a Robust Adaptation Module

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から『環境変化に強い強化学習を導入したい』と言われまして、正直何から手を付けていいかわからない状況です。要するに、トレーニング時に見たことのない状況でも安全に動くようにしたい、という話ですよね。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！

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連続環境における制約付き行動マッピング（Action Mapping for Reinforcement Learning in Continuous Environments with Constraints）

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から『制約のある現場で使える強化学習』という話を聞いて驚いています。うちの工場でも導入可能か、まず全体像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。端的に言うと、本論文は『制約（安全や物理的

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フリーウェイ車線変更規制のための強化学習（Reinforcement Learning for Freeway Lane-Change Regulation via Connected Vehicles）

田中専務拓海さん、この論文って何を変えるんですか。現場は人手も予算も限られていて、結局効果が出るかどうかが知りたいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は大量の個別車両データを集めずに、通信対応車両（Connected Vehicles）を使ってマクロな車線規制を学習さ

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安全なオンライン強化学習を高速化するMARVEL：微調整済みオフライン方策によるアプローチ MARVEL: Accelerating Safe Online Reinforcement Learning with Finetuned Offline Policy

田中専務拓海さん、最近部下が『オフラインで学習したモデルを使ってオンラインで安全に早く学ばせる論文』があると言うのですが、そもそもオフライン学習って何がメリットなんでしょうか。現場にとって本当に価値があるのか、端的に教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を3点で

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時間相関潜在探索による強化学習（A Temporally Correlated Latent Exploration for Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「好奇心で動くエージェントを使えば探索がうまくいく」と聞いたのですが、何がそんなに良いんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！強化学習では環境からの外的報酬だけでは進めない場面が多く、好奇心ベースの内的報酬（intri

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腱駆動連続ロボットアームの学習ベース制御（Learning-based Control for Tendon-Driven Continuum Robotic Arms）

田中専務拓海さん、最近部下が「柔らかいロボットが重要だ」と言い出して困っているのですが、学術論文で何か有望な手法が出ているそうですね。要点を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！柔らかいロボット、具体的には腱駆動連続ロボット（Tendon-Driven Cont

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視覚運動ロボット方策のアラインメントを最小限のフィードバックで最大化する（Maximizing Alignment with Minimal Feedback: Efficiently Learning Rewards for Visuomotor Robot Policy Alignment）

田中専務拓海さん、最近うちの若手から「ロボットに人の好みを学習させる研究が進んでいる」と聞いたんですが、具体的にどこが変わったんでしょうか。導入の費用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、一緒にやれば必ずできますよ。要点は簡単です。人がロボットの動きを好み

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MTSpark: Enabling Multi-Task Learning with Spiking Neural Networks for Generalist Agents（MTSpark: スパイキングニューラルネットワークによる汎用エージェント向けマルチタスク学習の実現）

田中専務拓海先生、最近若手から「スパイキングニューラルネットワークを使えば低消費電力でマルチタスク学習ができる」と聞いたのですが、本当に現場で使える技術なんでしょうか。投資対効果の観点で知りたいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば投資対効果も見えてき

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強化学習：包括的概観 (Reinforcement Learning: A Comprehensive Overview)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近部下から「強化学習（Reinforcement Learning）が事業に使える」と聞かされまして、正直よく分かりません。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、一緒に整理していきましょう。要点をまず3

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