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Training Data

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ML-ROM Wall Shear Stress Prediction in Patient-Specific Vascular Pathologies under a Limited Clinical Training Data Regime（患者特異的血管病変における限定的臨床データ下でのML-ROMによる壁面せん断応力予測）

田中専務拓海先生、この論文って一言で言うと何をやった研究なんですか。現場で役に立ちますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、計算に時間のかかる血流シミュレーションを、少ない臨床データで高速に予測できるようにした研究ですよ。ポイントは三つです。現場でのスピード、精度の確

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音声処理におけるプライバシーと公平性の相互作用の検討（Examining the Interplay Between Privacy and Fairness for Speech Processing: A Review and Perspective）

田中専務拓海先生、最近うちの現場で音声入力や通話データを使った仕組みを検討しておりまして、プライバシーと公平性の話が出てきました。正直、どこから手を付ければいいのか分からないのですが、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！大丈夫、整理してお伝えしますよ。まず

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ANVIL: ラベル付き訓練データなしの異常検知による脆弱性特定（ANVIL: Anomaly-based Vulnerability Identification without Labelled Training Data）

田中専務拓海さん、最近うちの若手から「AIでコードの脆弱性が見つかるらしい」と聞きまして。ただ、うちでやると金と時間が掛かりそうで、本当に効果があるのか見当がつかないのです。要するに、人手でラベル付けしたデータがないとダメなんじゃないんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈

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深層状態空間モデルにおけるスペクトルの視点から時系列学習データセットを評価する — Evaluating Time-Series Training Dataset through Lens of Spectrum in Deep State Space Models

田中専務拓海先生、最近の論文で「時系列データセットをスペクトルの観点で評価する」とかいう話を耳にしました。うちの現場でもセンサーデータを集め直すか判断したいのですが、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！簡潔に言うと、本研究は『時系列データの周波数（スペクト

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言語モデルの物理学――小学生レベル算数問題における誤りから学ぶ方法（Physics of Language Models: Part 2.2, How to Learn From Mistakes on Grade-School Math Problems）

田中専務拓海さん、最近若手が『自己訂正データを事前学習に混ぜると良い』って言うんですが、本当にうちの現場で役に立ちますか？何を変えるんですか？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、事前学習（pretraining）段階に「誤りの手順＋その訂正」を混ぜて学ばせると、モデル

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ユーザー入力による大規模言語モデルの毒性誘導（The Dark Side of Human Feedback: Poisoning Large Language Models via User Inputs）

田中専務拓海先生、最近また論文の話を聞きましてね。人のフィードバックで学習させるとこに弱点があるって聞いたのですが、それって本当に怖い話ですか？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、要注意です。今回の論文は、人間の入力（Human Feedback）が訓練データ経路に入

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訓練データにおける雑音差異の抑制（Suppressing Noise Disparity in Training Data for Automatic Pathological Speech Detection）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「音声のAIで健康の早期発見ができる」と聞きまして、しかし現場の録音が結構雑音だらけでして、本当に実用になるのか疑問なんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、可能性は高いですよ。今回の論文は、学習データに含まれる雑

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言語モデルの訓練データにおけるプライバシーバイアスの検討（Investigating Privacy Bias in Training Data of Language Models）

田中専務拓海先生、最近部署から「AIの出力で個人情報が漏れるかもしれない」という話が出てきておりまして、どこから手をつければ良いのか迷っています。そもそも「プライバシーバイアス」って何を調べるべきなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を三つでまとめます。1. プ

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コロイドスコープ：深層学習で高密度コロイドを3次元で検出する（Colloidoscope: Detecting Dense Colloids in 3d with Deep Learning）

田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から『最新の論文で顕微鏡画像解析が格段に良くなった』と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、うちの工場で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。ざっくり言えば『顕微鏡でごちゃごちゃした粒子

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困惑度相関を用いた事前学習データの改善（IMPROVING PRETRAINING DATA USING PERPLEXITY CORRELATIONS）

田中専務拓海さん、最近部下から「事前学習データを選べばモデルが安く速く良くなる」って話を聞きまして。ただ、何をどう選べばいいのか見当がつかないんです。これは要するに投資対効果の話になりますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点を先にお伝えします。1）高品質データを正しく選べば学

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