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Reinforcement Learning

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テキストから軌跡へ：安全強化学習における複雑な制約表現と分解の探究（From Text to Trajectory: Exploring Complex Constraint Representation and Decomposition in Safe Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「自然言語で制約を入れられる安全な強化学習がある」と言ってきて、正直ピンと来ないんです。現場の安全と投資対効果を考えると、何が変わるのか端的に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！大丈夫、要点を3つでお伝えしますよ。まず、この研

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人間らしい動作生成の再考―多様体を用いた深層学習によるライフライクなアニメーションの探究 (Motion Generation Review: Exploring Deep Learning for Lifelike Animation with Manifold)

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「モーション生成をAIでやれる」と聞いて焦っております。うちの製品に応用できるのか、まず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、要点は三つで整理できますよ。第一に、この研究は人の動きを自然に生成

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データ内軌道リターン正則化によるオフライン・プリファレンスベース強化学習（In-Dataset Trajectory Return Regularization for Offline Preference-based Reinforcement Learning）

田中専務拓海さん、最近、部下が「オフラインで人の好み（プリファレンス）を学ぶ強化学習が来る」と言い出して困っております。これってうちの現場に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、一緒に整理すれば、現場で使えるかどうか判断できますよ。まずは要点を三つだけ押

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GainAdaptor：デュアルアクターによる適応的かつ省エネな四足歩行学習（GainAdaptor: Learning Quadrupedal Locomotion with Dual Actors for Adaptable and Energy-Efficient Walking on Various Terrains）

田中専務拓海先生、最近「GainAdaptor」って論文の話を聞いたんですが、うちの現場でも役に立ちますかね。四足ロボットがエネルギーを節約しながら不整地を歩けるようになる、と聞いて驚きまして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点はシンプルに三つで説明できますよ。まず目的

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接触を伴う操作方策はサンプリングベースプランナーから学ぶべきか？（Should We Learn Contact-Rich Manipulation Policies from Sampling-Based Planners?）

田中専務拓海先生、最近うちの現場でロボット導入の話が出ているんですが、接触の多い作業って、人が操作してデータ取れないと学習できないんじゃないですか？部下に言われて困っているんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。人が直接操作してデモを取るのが難しい接触の多い

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適応的モデル更新をシミュレート環境で学ぶ（AMUSE: Adaptive Model Updating using a Simulated Environment）

田中専務拓海先生、最近部下から「モデルの性能が時間で落ちる」と言われて困っているんです。これって要するに、うちのAIが古くなるってことですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！おっしゃる通りで、時間とともにデータの性質が変わる現象を「Concept Drift（CD）―概念ドリフト

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効率的なRLHFのための逆整合問題の解決 (Solving the Inverse Alignment Problem for Efficient RLHF)

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。この論文というのは要するに、AIの“好み”を教えるときのデータの選び方を変える話と聞きましたが、具体的にはどこが新しいのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言えば、この論文は報酬モデル（reward model）を学習する際に、

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Deep Reinforcement Learning for Scalable Multiagent Spacecraft Inspection（スケーラブルなマルチエージェント宇宙機検査のための深層強化学習）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、宇宙関係の論文が話題になっていると部下が言うのですが、うちの事業に関係ありますかね。AIで衛星の点検が出来ると聞いて驚きまして。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。要点は三つで説明しますよ。まず、こ

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大規模言語モデルにおける制御可能な頑健性（Controllable Robustness in Large Language Models）

田中専務拓海先生、最近部下が『新しい論文を読め』と騒いでおりまして、正直何を評価すれば良いのか分かりません。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。まず結論を三行でまとめますと、この論文はモデルの回答内容を“制御”しつつ“頑健性”

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ハイブリッド・プレファレンス最適化（Hybrid Preference Optimization for Alignment: Provably Faster Convergence Rates by Combining Offline Preferences with Online Exploration）

田中専務拓海先生、最近部下が「RLHFをハイブリッドでやると効率が良い」と言ってきて、困っているんです。そもそもRLHFって何でしたっけ、私にもわかるように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！まずは簡単に言うと、Reinforcement Learning f

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