GANのブラックボックス訓練データ同定（Black-Box Training Data Identification in GANs via Detector Networks）
田中専務拓海先生、最近部署で「GANが問題になるかもしれない」と言われまして。実務的に何が怖いのか、正直よく分かりません。要するにうちのデータが勝手に使われるってことですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。今回は「GAN（Generative Adversa
Training Data
160大規模言語モデルの事前学習データ検出手法（Detecting Pretraining Data from Large Language Models）
田中専務拓海さん、最近部下から「モデルはどんなデータで学習したかを調べられる」と聞きまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに、うちで使うAIがどの本やデータを丸暗記しているか調べられる、ということなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう
バックボーン大戦：コンピュータビジョン課題における大規模事前学習モデル比較（Battle of the Backbones: A Large-Scale Comparison of Pretrained Models across Computer Vision Tasks）
田中専務拓海先生、お時間いただき恐縮です。最近、部署の若手から『いろいろな事前学習モデル（pretrained models）があるので、うちで何を使うべきか迷っている』と言われまして。要するに、どれを選べばコスト対効果が良いのかが分からないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね
プレトレーニングデータ混合はトランスフォーマーに狭義のモデル選択能力を与える（Pretraining Data Mixtures Enable Narrow Model Selection Capabilities in Transformer Models）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下が『プレトレーニングのデータ構成が大事だ』と騒いでおりまして、正直何をどう判断すればいいのかわかりません。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、一緒に整理していきましょう。結論を先に言うと、この論
機械学習ポテンシャルが明らかにした下部マントルにおける水素拡散（Hydrogen diffusion in the lower mantle revealed by machine learning potentials）
田中専務拓海さん、最近の論文で『下部マントルの水素拡散を機械学習ポテンシャルで明らかにした』という話を聞きました。うちの現場にどう関係するのか、正直イメージがつかないんですが、要点を教えてもらえますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を三つに分けて説明しますよ。第一に
ラッパーボックス：モデル予測を訓練データへ忠実に帰属させる手法（Wrapper Boxes: Faithful Attribution of Model Predictions to Training Data）
田中専務拓海先生、最近部下から「説明できるAIを入れよう」と言われましてね。分かるようで分からない話で困っています。そもそも論文で何が言いたいのか、ざっくり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「高性能なニューラルモデルの予測力をほぼ保ちつつ、決定の根
訓練データなしでの画像再構成不確実性の定量化（On the Quantification of Image Reconstruction Uncertainty without Training Data）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『この論文を読め』と言われたのですが、正直言って内容がよく分かりません。要点を平易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！この論文は、訓練データがない状況でも画像再構成の「どこまで信頼できるか」を定量化する方法を
ユーザ中心のデジタルツインを用いたエッジ継続学習とISACの統合（Digital Twin-Based User-Centric Edge Continual Learning in Integrated Sensing and Communication）
田中専務拓海先生、最近部下から「デジタルツインを使ってエッジで学習させると良い」と聞きまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに投資に見合う効果が出る話なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね、田中専務！簡単に言えば、デジタルツイン（Digital Twin、DT：デ
学習データの大規模抽出（Scalable Extraction of Training Data from (Production) Language Models）
田中専務拓海先生、先日部下から「うちのデータがモデルから抜き取られる可能性がある」と聞いて驚きました。論文でそういうことが証明されていると聞きましたが、要するに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！大まかに言うと、この論文は「大きな言語モデルが学習時に見たデータ
合成データと実データを用いたオブジェクト検出器の差異（Object Detector Differences when using Synthetic and Real Training Data）
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「合成データで学習すれば早くモデルが作れる」と言われまして、本当かどうか見極めたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。合成データは確かにスケールしやすく注釈も自動で付くためコスト面で有利です