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Training Data

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訓練データと変換器テキストモデルの敵対的頑健性の相関を探る奇妙な事例（A Curious Case of Searching for the Correlation between Training Data and Adversarial Robustness of Transformer Textual Models）

田中専務拓海さん、最近部下から「うちのモデルは攻撃に弱い」って言われましてね。敵対的攻撃って言葉は聞いたことがありますが、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！敵対的攻撃（adversarial attack、意図的な入力改変）は、モデルの判断を小さな変化

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事前学習データの並列構造がインコンテキスト学習を生み出す（Parallel Structures in Pre-training Data Yield In-Context Learning）

田中専務拓海さん、最近部下から『論文でこういう手法が有望です』って言われまして。正直、論文を読む時間はないのですが、要点だけ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！大丈夫です、一緒に要点を3つで整理しますよ。結論から言うと、この研究は『事前学習のデータに含まれる“

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汎化か記憶か：大規模言語モデルのデータ汚染と信頼できる評価（Generalization or Memorization: Data Contamination and Trustworthy Evaluation for Large Language Models）

田中専務拓海さん、最近大規模言語モデル（LLM）って色々話題ですけど、うちが導入する前に注意すべき論文ってありますか。部下に見せられて焦ってまして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回紹介する論文は、LLMの実力評価が「本当に学んだのか、単に見たことを覚えているだけか」を問う研究

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ソースフリー教師なしドメイン適応における主要設計選択：徹底的な実証分析（Key Design Choices in Source-Free Unsupervised Domain Adaptation: An In-depth Empirical Analysis）

田中専務拓海先生、最近部下に「ソースフリーのドメイン適応」という言葉を頻繁に聞くのですが、現場の導入判断に迷っています。要点をまず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、簡単に整理すると、この論文は「ソースデータにアクセスできない状況で、すでに学習済み

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モデルレイクス — Model Lakes

田中専務拓海先生、最近社内で「モデルレイクス」という言葉を聞きましたが、要するに何が変わるのか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、一緒に整理しますよ。簡単に言うと、モデルレイクスは多数の機械学習モデルをそのまま保存して、探し、比較し、管理できる“大きな倉

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端子台物体検出への合成訓練データの影響調査（Investigation of the Impact of Synthetic Training Data in the Industrial Application of Terminal Strip Object Detection）

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。最近、AIで現場の検査を自動化できると聞いておりますが、合成データという言葉が出てきて正直戸惑っています。そもそも現場で使えるものかどうか、費用対効果の目安を教えていただけますか。AIメンター拓海田中専務、素晴らしい着眼点ですね！まず

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2D-3D登録によるゼロショット解釈可能な人物認識（Towards Zero-Shot Interpretable Human Recognition: A 2D-3D Registration Framework）

田中専務拓海先生、最近部下から『論文で新しい人物認識の手法が出た』って聞いたのですが、正直何が変わるのか分かりません。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！今回の論文は「合成データだけで学び、2D画像と3Dモデルを突き合わせて人を識別し、その理由まで示す」点

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加速心臓シネMRIのための時空間拡散モデルと対になったサンプリング（Spatiotemporal Diffusion Model with Paired Sampling for Accelerated Cardiac Cine MRI）

田中専務拓海さん、最近うちの部下が"拡散モデル"って言葉を持ち出してきて、心臓のMRI画像の話をしているんですが、何を指しているのか全く見当がつきません。これって要するにどういうことなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！拡散モデル（diffusion model）は画像

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事前学習データ多様性が自己教師あり学習に与える影響（On Pretraining Data Diversity for Self-Supervised Learning）

田中専務拓海先生、最近『事前学習データ多様性が自己教師あり学習に与える影響』という話を聞きましたが、ざっくり何が新しいのか教えてくださいませんか。うちの現場に関係ある話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。要点は三つです。第一に、事前学習に使うデ

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コードライセンス侵害の探索的調査（An Exploratory Investigation into Code License Infringements in Large Language Model Training Datasets）

田中専務拓海先生、最近「LLMをコードで訓練するとライセンス侵害になるかも」という話が上がってまして、現場がザワついています。これって、本当に経営的に気をつけるべき問題でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って分かりやすく説明しますよ。まず結論は明快で、コード

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