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データは過大評価されている：知覚評価指標は訓練データ不在でも学習を導ける（Data is Overrated: Perceptual Metrics Can Lead Learning in the Absence of Training Data）

田中専務拓海先生、最近、部署で「知覚指標を損失に使うとデータがなくても学習できるらしい」と聞いたのですが、要するにデータを用意しなくてもAIが動くということですか。現場導入を考えると、本当にそんな都合がいい話があるのか心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論だけ先に言うと

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非定常かつ深層ガウス過程回帰の収束率（Convergence rates of non-stationary and deep Gaussian process regression）

田中専務拓海先生、最近部下からガウス過程って言葉が出てきて、会議で焦ったんです。非定常とか深いって付くともう何のことやらでして、要するに何が良くなるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ガウス過程（Gaussian process, GP）というのは、観測点から関数全体を推定

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グラフデータの無断利用を検出して“消す”技術（GraphGuard: Detecting and Counteracting Training Data Misuse in Graph Neural Networks）

田中専務拓海さん、最近部下から「クラウドに出したモデルがうちの顧客データを勝手に学習してしまうかもしれない」と言われまして。これ、実際どれくらい深刻なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！現代のクラウド上に展開するモデル、特にグラフを扱うGraph Neural Netw

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逆問題のための学習された正則化（Learned Regularization for Inverse Problems: Insights from a Spectral Model）

田中専務拓海先生、最近「学習された正則化」って話をよく聞くんですが、うちの工場にも役に立ちますか。正直、何から考えればいいのか見当がつかなくてして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、噛み砕いて整理しますよ。まずは「逆問題（inverse problems, IP）」（逆問題

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不完全な訓練データの変換と拡張による頑健な機械学習（Robust Machine Learning by Transforming and Augmenting Imperfect Training Data）

田中専務拓海さん、うちの若手が『データが不完全でも対処すべきだ』って言い出して困ってます。要するに、手元のデータが完璧でないとAIは使えないんじゃないですか？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。データが完璧でなくても実務で使えるAIにする工夫がありますよ。まず要

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皮膚がん診断における自己教師あり学習（Self-supervised learning for skin cancer diagnosis with limited training data）

田中専務拓海先生、最近部下から「自己教師あり学習が医療画像でいいらしい」と聞きましたが、正直何をどう変えるのかピンと来ません。うちみたいに学習データが少ない現場でも効果があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね、田中専務！自己教師あり学習（Self-Supervised

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簡単な訓練データが難問に効く不合理な有効性（The Unreasonable Effectiveness of Easy Training Data for Hard Tasks）

田中専務拓海先生、最近部下が『簡単なデータで学習させても難しい問題に強いモデルが作れる』という論文を挙げてきまして、正直何を信じればよいのかわかりません。現場に投資して効果が出るかをまず知りたいのですが、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！結論を先に言うと

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ニューラルネットワークの訓練データ解析によるハイジャック攻撃（Hijacking Attacks against Neural Networks by Analyzing Training Data）

田中専務拓海さん、最近部下から「モデルが訓練データでハイジャックされるらしい」と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、これは本当に我々の事業に関係する話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って整理しますよ。結論から言うと、あなたの会社が外部データや従業員が扱

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語頻度が説明する大規模言語モデルのサイズ・学習データ量と驚き度の読解時間適合性の逆相関（Frequency Explains the Inverse Correlation of Large Language Models’ Size, Training Data Amount, and Surprisal’s Fit to Reading Times）

田中専務拓海先生、この論文のタイトルを見て驚いたのですが、要するに大きいAIほど人間の読み方とズレていくという話でしょうか。うちの現場でどう考えればいいのか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、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。端的に言えば、この論文は「

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長文コンテキスト検索の評価と構築（Benchmarking and Building Long-Context Retrieval Models with LoCo and M2-BERT）

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「長い文書に強い検索モデルを入れるべきだ」と言われまして、正直ピンと来ないのです。要するに何が変わるんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理できますよ。簡単に言うと、今の検索は長い報告書や判例、技術文

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