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Training Data

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HexaCoder：オラクル誘導合成トレーニングデータによる安全なコード生成（HexaCoder: Secure Code Generation via Oracle-Guided Synthetic Training Data）

田中専務拓海さん、最近うちの若手が「生成AIでコードを書かせれば工数が減る」と言うのですが、見た目だけで安全かどうかは分かりません。こういう論文は経営としてどう見れば良いですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って説明しますよ。結論を先に言うと、この研究は「自動

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PINNFLUENCE：物理情報を組み込んだニューラルネットワーク向け影響関数 (PINNFLUENCE: INFLUENCE FUNCTIONS FOR PHYSICS-INFORMED NEURAL NETWORKS)

田中専務拓海さん、最近『PINNFLUENCE』って論文を聞きましたが、うちみたいな古い製造業に関係ありますか。正直、物理の式をAIに入れるってそんなに革命的なんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！PINNsはPhysics-Informed Neural Networks（

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古典絵画のMA‑XRF超解像を最小データで実現する敵対的深層展開ネットワーク（Adversarial Deep‑Unfolding Network for MA‑XRF Super‑Resolution on Old Master Paintings Using Minimal Training Data）

田中専務拓海先生、最近部下から“MA‑XRF”という言葉を聞いて困惑しております。要するに、古い絵の中の成分を調べるって話と聞きましたが、我々のような現場でも役に立つものですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！MA‑XRF（Macro X‑ray fluorescence、マクロ

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ニューラル指向性フィルタリング — 小型マイクロフォンアレイによる遠方指向性制御（NEURAL DIRECTIONAL FILTERING: FAR-FIELD DIRECTIVITY CONTROL WITH A SMALL MICROPHONE ARRAY）

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「会議室や現場で使う音の取り方をAIで良くできる」と聞いて、正直何が変わるのか分からず困っています。これって投資に値する話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に、マイ

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音楽生成モデルにおける大規模学習データ帰属のためのアンラーニング（Large-Scale Training Data Attribution for Music Generative Models via Unlearning）

田中専務拓海先生、最近部下が『この論文を読め』って騒いでましてね。音楽を作るAIが誰のデータで学習したかを調べるって話だと聞いておりますが、うちは製造業ですから、まずは投資対効果を教えてくださいませ。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を先に3

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Importance of User Control in Data-Centric Steering for Healthcare Experts（医療分野の専門家におけるデータ中心のステアリングにおけるユーザー制御の重要性）

田中専務拓海先生、最近部下が「データ中心の調整で現場の専門知識を入れた方が良い」と言うのですが、正直ピンと来ません。これって要するに現場の人がデータを直接いじって機械を賢くするということですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！概念はその通りです。Data-centric stee

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驚くべきことに、彼らは皆左寄りだった（Amazing, They All Lean Left – Analyzing the Political Temperaments of Current LLMs）

田中専務拓海さん、最近話題の論文が「ほとんどの大規模言語モデル(LLM)は左寄りだ」と言っているそうですね。うちの若手がそれ見て「導入すると思想的偏りが心配」と言うもので、正直どう判断すべきかわかりません。まずは要点から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！田中

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二次的限定合理性：AI採用におけるアルゴリズムによる構造的不平等の再生産（Secondary Bounded Rationality: A Theory of How Algorithms Reproduce Structural Inequality in AI Hiring）

田中専務拓海先生、最近AIを人事に使う話が部長会で出てきましてね。効率化は分かるんですが、現場から「不公平になるのでは」と不安の声が上がっています。これって投資対効果の判断にどう影響しますか。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。要点は三つで説明しま

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訓練データで分断された知識をつなげて推論できるか？（ARE TRANSFORMERS ABLE TO REASON BY CONNECTING SEPARATED KNOWLEDGE IN TRAINING DATA?）

田中専務拓海先生、最近部署でAIの話が出ましてね。部下から『大規模言語モデルは別々の情報をつなげて推論できるらしい』と聞いたのですが、正直ピンと来ないのです。これって要するに、訓練データにAとBが別々にあっても、人間みたいに結び付けて新しい結論を出せるということですか？AIメンター拓海素

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人工衛星画像の建物画素抽出のための合成訓練データ生成における敵対的生成ネットワークの応用（APPLICATION OF GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK (GAN) FOR SYNTHETIC TRAINING DATA CREATION TO IMPROVE PERFORMANCE OF ANN CLASSIFIER FOR EXTRACTING BUILT-UP PIXELS FROM LANDSAT SATELLITE IMAGERY）

田中専務拓海先生、最近部下に『衛星画像を使った建物の抽出でAIを使える』と言われて困っているんですけど、この論文は何がすごいんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この研究は訓練用データが少ないときに、画像のピクセルデータを増やして分類器の精度を上げる方法を提案しているんですよ

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