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転写の頑健性を目指すノイズ注入戦略（TOWARDS ROBUST TRANSCRIPTION: EXPLORING NOISE INJECTION STRATEGIES FOR TRAINING DATA AUGMENTATION）

田中専務拓海先生、最近部署で「自動ピアノ転写を現場に」と言われて戸惑っております。そもそも騒がしい工場でも精度が出るものなのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結論を3つにまとめますよ。1) 雑音は精度を確実に下げる、2) ノイズ注入という訓練法で頑健性を高められ

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キャリブレーションデータに注意――大規模言語モデルのプルーニングに関する警告（BEWARE OF CALIBRATION DATA FOR PRUNING LARGE LANGUAGE MODELS）

田中専務拓海先生、最近、部下から「モデルを小さくしてコスト下げられます」と言われましてね。ただ現場は不安がっている。要するに、ちゃんと性能を保ちながら軽くできるって話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大きな言い方をすると、それは可能です。ただ肝は「どのデータでその性能を確か

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数秒で仕込むバックドア：モデル編集による大規模事前学習モデルの脆弱性解放（Backdoor in Seconds: Unlocking Vulnerabilities in Large Pre-Trained Models via Model Editing）

田中専務拓海先生、最近「大規模事前学習モデルにバックドア」という話を耳にしましたが、うちみたいな老舗が気にする話なんでしょうか。導入リスクと投資対効果が心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、短く分かりやすく整理しますよ。まず結論だけ先に言うと、この研究は「データ

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Cobblestone: Iterative Automation for Formal Verification（Cobblestone：反復的な自動化による正式検証）

田中専務拓海先生、お疲れ様です。最近、部下から『コードの正式検証を自動化できる技術』が進んでいると聞きまして、正直何がどう変わるのか分からなくて困っています。要するに導入する価値はあるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に伝えますと、Cobblestoneは

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TDDBENCH: 訓練データ検出のベンチマーク (TDDBENCH: A BENCHMARK FOR TRAINING DATA DETECTION)

田中専務拓海先生、お世話になります。最近、部下から「訓練データを使ったかどうかを判定する技術が重要だ」と言われて困っています。これって結局、何ができる技術なんでしょうか。投資対効果や現場の導入面でイメージしやすく教えてください。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

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物体中心のキーポイント逆ポリシーによる分布外回復（Out-of-Distribution Recovery with Object-Centric Keypoint Inverse Policy for Visuomotor Imitation Learning）

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、うちの若手が『OOD回復』とか言い出して部長会で困惑しているんですが、要するに何が変わるんでしょうか。現場に投資する価値があるかを端的に教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。短

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プロファイルデータを用いた学習型SKU推奨（Lorentz: Learned SKU Recommendation Using Profile Data）

田中専務拓海先生、最近社内でクラウドのSKUを見直せと言われましてね。そもそも何を基準に選べば適切なのか、現場が混乱しています。これって最新の研究で何か良い方策が出ているのでしょうか。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。結論をまず一言で言うと、最近の研究

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FLMarket：連合学習のためのプライバシー保持型事前学習データ価格設定（FLMarket: Enabling Privacy-preserved Pre-training Data Pricing for Federated Learning）

田中専務拓海さん、最近部下から「データでマーケットを作って先に買い付けて学習させるべきだ」と言われまして、正直ピンときていません。今回の論文は簡単に言うと何を提案しているのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、Federated Learning (FL)（連合

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顔の安定化を学ぶ（Learning to Stabilize Faces）

田中専務拓海先生、最近スタッフから「顔のスキャンデータを整えればアニメ用に使える」と聞きましたが、現場だと頭が動いてるデータが混じって困っていると。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その問題は「顔メッシュの安定化」と呼ばれる課題で、不要な頭の動きを取り除く研究が進んでいるんですよ。

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ギガパーセク規模の深層学習による流体力学ボリューム再構築（A Gigaparsec-Scale Hydrodynamic Volume Reconstructed with Deep Learning）

田中専務拓海さん、最近「深層学習で大規模な宇宙の流体シミュレーションを補完する」という論文が注目だと聞きました。現場でAIを考える身として、要点を端的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、要点は三つで説明できますよ。まず結論としては「計算資源が足りない巨

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