LoFT: LoRA-Fused Training Dataset Generation with Few-shot Guidance（LoFT：少数ショットガイダンスによるLoRA融合型学習用データ生成）
田中専務拓海先生、最近の論文でLoFTという手法が話題と聞きました。現場で撮った写真が少ししかない場合に生成データで補填するという話だそうですが、要するに現場の写真を増やして学習に使えるようにするということで合っていますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大枠はその通りです。Lo
Training Data
335バッチ単位のランダムアクセスによるトレーニングデータ管理（Brand: Managing Training Data with Batched Random Access）
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「学習データの読み出しが遅くて学習が止まる」と聞きまして、論文で何かいい手があると伺いました。要するに現場の時間短縮になるなら、投資も検討したいのですが、どんな内容でしょうか。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
解析的に算出した重みとランダム初期化重みの比較──訓練データ量に基づく分析（A Comparative Analysis of a Neural Network with Calculated Weights and a Neural Network with Random Generation of Weights Based on the Training Dataset Size）
田中専務拓海先生、最近部下から『初期重みを計算で決める方法がいいらしい』と聞いたのですが、どういう違いがあるんでしょうか。うちのような中小メーカーでも効果が出るものですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく説明しますよ。今回は結論を先に言うと、初期の重みを解析的
車両ネットワークセキュリティのための分散フェデレーテッドラーニング：異常検出の利点とマルチドメイン攻撃の脅威 (Distributed Federated Learning for Vehicular Network Security: Anomaly Detection Benefits and Multi-Domain Attack Threats)
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、車の通信や自動運転でAIを使う話が増えてきて、部下から『フェデレーテッドラーニングが良い』と言われたのですが、正直ピンと来ません。これ、うちのような中小の工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、簡単に整理し
事前学習データの徹底フィルタリングが開放型重みLLMに耐改ざんの防護層を作る（DEEP IGNORANCE: FILTERING PRETRAINING DATA BUILDS TAMPER-RESISTANT SAFEGUARDS INTO OPEN-WEIGHT LLMs）
田中専務拓海先生、最近社内で「オープンウェイトの大規模言語モデル（LLM）が安全かどうか」を部下に問い詰められましてね。そもそもオープンウェイトって何が問題なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！オープンウェイトとは、学習済みのモデルの内部的な重みを公開する形です。利点は
トレーニングデータ評価の高速化：Fast-DataShapley（Fast-DataShapley: Neural Modeling for Training Data Valuation）
田中専務拓海先生、最近部下から「データの価値を測る技術が大事だ」と言われて困っております。これは経営的に何が変わるという話なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！これは要するに、どのデータが予測性能にどれだけ寄与しているかを数値で示す技術です。導入で得られるのは、データ供
アプリケーション特化型機械学習原子間ポテンシャル — 精度と計算コストのトレードオフ Application-specific Machine-Learned Interatomic Potentials – Exploring the Trade-off Between Precision and Computational Cost
田中専務拓海先生、最近部下から「機械学習で材料の計算を安く速くできる」と聞きましたが、正直ピンと来ておりません。これって要するに今のシミュレーションを機械に任せてコストを下げられるということでしょうか。投資対効果の観点で、まず本質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
自動短答採点における少数ショットと微調整の比較（Fine-tuning for Better Few Shot Prompting: An Empirical Comparison for Short Answer Grading）
田中専務拓海先生、最近部下が『微調整（fine-tuning）で予算を抑えられる』と騒いでおりまして、正直どこまで本気にすべきか分かりません。要点をシンプル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！大丈夫です、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、少ないデータでの
低リソース言語における自動モデレーションの植民地主義的偏向とシステム的課題（Think Outside the Data: Colonial Biases and Systemic Issues in Automated Moderation Pipelines for Low-Resource Languages）
田中専務拓海さん、最近うちの若手が「現地言語でのモデレーションが重要だ」と言うのですが、正直ピンと来ません。要は英語でやれば問題ないのではないか、というのが率直な感想です。これって本当に経営判断として投資する価値がある話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整
データ効率性と訓練データの組織化（Data Efficacy and Organization of Training Data）
田中専務拓海さん、最近うちの若い連中が「データ効率」だの「カリキュラム学習」だの言って騒いでまして、正直何がどう変わるのか見当がつきません。要するに、うちのデータを並べ替えればAIが賢くなるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、簡潔に言うと「はい、並べ方や取捨選択を