報酬学習における部分的同定性と最良報酬の選択（On the Partial Identifiability in Reward Learning: Choosing the Best Reward）
田中専務拓海さん、最近部下から「報酬学習が今後の業務自動化で重要だ」と聞いたんですが、正直よく分からないんです。今回の論文は何を変えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この論文は「データから得られる情報だけでは正確に決められない報酬（目標）の扱い方」を整
Reinforcement Learning
9564再保険最適化のためのハイブリッドフレームワーク（A Hybrid Framework for Reinsurance Optimization: Integrating Generative Models and Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、最近社内で「再保険（reinsurance）の最適化にAIを使えるか」と聞かれて焦っています。論文を読めと言われたのですが、専門用語が多くて頭が痛いです。まずこの論文が会社にとって本当に使えるものか、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
低高度MECにおけるタスク遅延とエネルギー消費の最小化（Task Delay and Energy Consumption Minimization for Low-altitude MEC via Evolutionary Multi-objective Deep Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、お聞きしたいのですが、最近うちの班でUAVだのMECだのと騒がしくてして、正直何がどう良いのかよくわかりません。要するに投資に見合う効果が出るのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは簡単に結論だけ。今回の論文は、ドローン（UAV）を使った‘端末近
人間を望ましい選好モデルに誘導する方法（INFLUENCING HUMANS TO CONFORM TO PREFERENCE MODELS FOR RLHF）
田中専務拓海先生、こんな論文があると聞きましたが、要するに人に好みを合わせさせるって話ですか。うちの現場でも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！本論文は「人間の選好を直接変える」ことを目的にするのではなく、選好を示すときの『表現の仕方』を変えて、AIが想定するモデ
完全自律でアルゴリズムを生み出すAlgoPilot（AlgoPilot: Fully Autonomous Program Synthesis Without Human-Written Programs）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下が『AIでプログラムを自動生成できる論文がある』と言ってきまして、正直よく分かりません。要するに人間が書いたプログラムなしで機械がアルゴリズムを作れるという話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その論文はAlgoPilotという
実写動画から都市ナビゲーション用のリアルでインタラクティブなシミュレーションを構築する手法（Vid2Sim: Realistic and Interactive Simulation from Video for Urban Navigation）
田中専務拓海先生、今日は最近話題の論文について教えてください。部下から『リアル映像をシミュレーションに変換して学習させれば、現場導入が早まります』と言われまして、実務的にどこまで期待していいのか知りたいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、手持ちのモノクロではなく
社会的推理ゲームにおける制御可能な大規模言語モデルエージェントに向けて（DVM） DVM: Towards Controllable LLM Agents in Social Deduction Games
田中専務拓海先生、お世話になります。うちの若手から『LLMを使ったゲームAIが面白い』って話を聞いたんですが、正直よく分からなくて……これって現場で何に使えるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、社内で使えるヒントを交えて分かりやすく説明しますよ。まず結論としては、今
無線リソース管理における平均報酬強化学習（Average Reward Reinforcement Learning for Wireless Radio Resource Management）
田中専務拓海先生、最近部下から「AIで無線の割当を改善できる」と聞くのですが、論文の話で「平均報酬」って聞き慣れない言葉が出てきました。要するに何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。端的に言うと、従来の「割引付き報酬（d
拡散で洗練するDecision Test-Time Trainingモデル（DRDT3: Diffusion-Refined Decision Test-Time Training Model）
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「DRDT3という論文が面白い」と聞いたのですが、正直何を言っているのかよく分かりません。要するにうちの現場で役に立ちますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけば必ず分かりますよ。端的に言うとDRDT
多目的強化学習におけるパレート集合学習（Pareto Set Learning for Multi-Objective Reinforcement Learning）
\n田中専務\n拓海先生、最近うちの若手が『多目的強化学習』って話を持ってきて、何がそんなに良いのか分からなくて困っているんです。要するに現場で使える話なのですか。\n\n\nAIメンター拓海\n素晴らしい着眼点ですね！多目的強化学習（Multi-Objective Reinforcement Le