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Reinforcement Learning

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医薬品サプライチェーンにおける消耗性と非定常性を考慮した古典的・深層強化学習在庫管理政策（Classical and Deep Reinforcement Learning Inventory Control Policies for Pharmaceutical Supply Chains with Perishability and Non-Stationarity）

田中専務拓海先生、最近部下から「在庫管理にAIを入れれば劇的に改善できる」と言われまして、ただ現場は医薬品の扱いで期限やロットの問題があって、そう簡単ではない気がします。今回の論文はそれをどう扱っているんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずでき

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不確実性下での適応的ターゲット局在化 — Adaptive Target Localization under Uncertainty using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning with Knowledge Transfer

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。最近、部下から「不確実な現場でもAIで探索できる」と聞かされているのですが、正直よく分かりません。現場で使える話に噛み砕いて教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文は、複数のロボやセンサー（エ

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ブロックチェーン支援によるデモンストレーションクローン—マルチエージェント深層強化学習（Blockchain-assisted Demonstration Cloning for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近部署で「AIで学習を早める方法」としてブロックチェーンを使う話が出てまして、正直よく分かりません。要するに現場で使えるものでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく整理しますよ。要点は三つです。まず、この研究はマルチエージェント学習の学

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UAV軌道学習におけるエネルギー消費削減：転移学習アプローチ（Energy Consumption Reduction for UAV Trajectory Training: A Transfer Learning Approach）

田中専務拓海先生、最近若手から「UAV（ドローン）を使った通信が6Gで重要だ」と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、この論文は何を示しているのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、UAV（Unmanned Aerial Vehicle、無人航空機）を基地局代わりに

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低ランクWi‑Fiチャネルの最適電力配分（Optimum Power Allocation for Low Rank Wi‑Fi Channels: A Comparison with Deep RL Framework）

田中専務拓海先生、最近社内でARやVRの話が出てきて、無線の話も増えていると聞きました。Wi‑Fiで映像を送るのに電力や速度が問題になると聞きますが、この論文はどんな話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、ユーザーが増えてアンテナの数が足りない「低ランクチャ

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RedStar：長いChain-of-Thoughtデータの拡大はより良いスロウ思考システムを引き出すか？（RedStar: Does Scaling Long-CoT Data Unlock Better Slow-Reasoning Systems?）

田中専務拓海先生、最近社内で『ゆっくり考えるAI』って話が出ましてね。論文があって、Long-CoTを大量に作ると賢くなる、と。要するに投資に見合うのか判断したくて、最初に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、簡潔にまとめますよ。結論から言うと、こ

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無意識的なコントラスト学習則：非対になったモダリティの確率的整合（THE “LAW” OF THE UNCONSCIOUS CONTRASTIVE LEARNER: PROBABILISTIC ALIGNMENT OF UNPAIRED MODALITIES）

田中専務拓海さん、この論文って要は、写真と言葉が同じ場面を見ていなくても、うまく学習させれば互いに使えるようになるって話ですか。現場でいうと、別データで作ったモデルを組み合わせて使えるかどうかが問題です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大筋はその通りです。論文は、直接対になってい

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Advancing Language Model Reasoning through Reinforcement Learning and Inference Scaling（強化学習と推論スケーリングによる言語モデルの推論能力向上）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「推論を伸ばす研究」がすごいと言うのですが、どこがどうすごいのか正直ピンときません。経営判断に結びつく要点を教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大事な点は三つです。まず、モデルが自分で試行と検証を繰り返すことで深く考えられるようにする

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Group-Agent Reinforcement Learning with Heterogeneous Agents（Group-Agent Reinforcement Learning with Heterogeneous Agents）

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。部下にこれを読めと言われたのですが、正直言って論文の言い回しが難しくて。要点だけ簡単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、要点を結論から3つに絞ってお伝えしますよ。まず、この論文は異なる学習方法を持つ

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マルチエージェント強化学習におけるエージェント終了ダイナミクス統合による不確実性への対処（Tackling Uncertainties in Multi-Agent Reinforcement Learning through Integration of Agent Termination Dynamics）

田中専務拓海先生、最近『マルチエージェント強化学習』という言葉を聞くのですが、うちの現場に関係ありますか。AI導入の話になると部下が騒ぐものでして、何が変わ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！まず結論です。今回の論文は、複数のAIエージェントが同時に学ぶ際

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