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Training Data

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純粋合成トレーニングデータの効果（On the Effect of Purely Synthetic Training Data for Different Automatic Speech Recognition Architectures）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。うちの現場で音声をデジタル化して業務効率を上げたいと言われているのですが、部下が「合成音声で学習させればデータは作れる」と話しており、本当に現場で使えるのか見当がつかないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論からです。合成デー

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Effect of Fog Particle Size Distribution on 3D Object Detection Under Adverse Weather Conditions（霧粒子サイズ分布が悪天候下の3D物体検出に与える影響）

田中専務拓海さん、聞いたことがない論文のタイトルを部下に渡されましてね。要するに『霧のせいで車がセンサーで見えなくなる問題』の話だと聞きましたが、経営判断にどう関係するのか掴めなくて困っております。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、大丈夫です。一緒に整理すれば意思決定に使

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長時間気候シミュレーションの非侵襲的補正を短時間データから学ぶ確率的枠組み（A probabilistic framework for learning non-intrusive corrections to long-time climate simulations from short-time training data）

田中専務拓海先生、最近部下から「短い観測データで学ばせたAIが長期の気候予測を直せる」という論文があると聞きました。正直、うちの現場へどう役立つのかイメージが湧きません。要は投資に見合う効果があ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、噛み砕いて説明しま

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大規模言語モデルの翻訳性能評価（Evaluating the Translation Performance of Large Language Models Based on Euas-20）

田中専務拓海さん、最近部下が『LLMを翻訳に使えます』と言ってきて困っています。実際どれくらい使えるものなんでしょうか。投資対効果を知りたいのですが、まず全体像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、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、Euas-20と

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データ追加のジレンマ（The Data Addition Dilemma）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「データを増やせば精度が上がる」と言われているのですが、本当にそうなるのか心配でして。追加データを入れる判断基準を論文で学べると聞きましたが、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！結論から言うと、データを増

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言語モデルのトレーニングデータに起因するプライバシー漏えいの追跡（Tracing Privacy Leakage of Language Models to Training Data via Adjusted Influence Functions）

田中専務拓海先生、最近「言語モデルが訓練データの個人情報を吐く」って話を聞きまして。うちの製品マニュアルが誤って出力されることはないか心配なんです。要するにどれくらい危ないんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結論を先にお伝えします。最新研究は、出力された敏感

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トレーニングデータ選択のためのメタデータ管理によるラジオグラフィ機械学習ワークフローの改善 (Improving Radiography Machine Learning Workflows via Metadata Management for Training Data Selection)

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、研究論文で「メタデータ管理で学習用データの選択を効率化する」とありまして。我々の現場にも関係ありますか？ AIメンター拓海 素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、関係ありますよ。要点はシンプルで、1)どのデータを使ったかをきちんと記録

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リトアニア語向けオープンLlama2モデル（Open Llama2 Model for the Lithuanian Language）

田中専務拓海さん、最近社内で『地域言語向けの小さめモデル』って話を聞くんですが、うちみたいな中堅にも関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！地域言語向けのモデルは、言語固有の業務文書や顧客対応を強化できる可能性が高いですよ。大丈夫、一緒に要点を分かりやすく整理しますね。

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カメラトラップ画像の深層学習における訓練データの質と量が生態学的解析に及ぼす影響（Deep learning-based ecological analysis of camera trap images is impacted by training data quality and quantity）

田中専務拓海先生、最近カメラトラップと深層学習の話をよく聞くんですが、現場に入れる価値は本当にありますか。投資対効果が知りたいのです。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、投資対効果は高い可能性がある一方で、鍵は「どれだけ良い訓練データを作るか」です。要点を三つにまと

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