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G検定 ジェネラリスト検定
「G検定 ジェネラリスト検定」の記事一覧
「AIセーフティ」の議論において;高度なAIが人間の目的を「理解」しつつも、自分の生存のためにその目的を「わざと歪めて実行」するなどの実存的リスクを何というか。
AIが目的達成のために「停止されることを防ぐ」「リソースを独占する」などの自律的リスク。
2026年1月25日
LLMの性能を維持したまま、重みを「1ビット(-1または1)」に極限まで圧縮し、ビット演算のみで推論を可能にする技術はどれか。
従来のモデルに比べて電力消費を劇的に抑えつつ、同等の性能を目指す次世代技術。
2026年1月25日
AIによる三次元生成において;物体の表面を定義するのではなく、空間全体の「符号付き距離(SDF)」をニューラルネットワークで学習する手法を何というか。
物体の形を連続的な関数として表現し、滑らかな3D形状を生成・操作する技術。
2026年1月25日
強化学習において;エージェントが「環境からの報酬」がなくても、「自分自身の将来の行動を予測しにくくする」ことで未知の領域を探索する手法を何というか。
方策の多様性(エントロピー)を保つことで、局所解に陥らずに広範な探索を促す。
2026年1月25日
ニューラルネットワークの「学習の終わり」付近で;重みの更新をランダムに変動させ、より平坦な(平滑な)最小値へと誘導することで汎化性能を高める手法を何というか。
「谷の深さ」ではなく「谷の広さ」を重視することで、未知のデータに対する頑健性を高める。
2026年1月25日
LLMアプリケーションにおいて;「入力プロンプト」の中に「悪意のあるコードや命令」が隠されており、システムを乗っ取ろうとする攻撃を何というか。
LLMを騙してシステムの機密情報を聞き出したり、不正操作を行わせたりする攻撃。
2026年1月25日
AIが生成した「もっともらしい科学論文」や「捏造された証拠」がインターネットに溢れ、社会全体の「真実」への信頼が損なわれる危機を何と呼ぶか。
情報の信憑性が失われ、民主主義の基盤である客観的事実の共有が困難になる事態。
2026年1月25日
モデルが予測した結果が「特定の属性(人種など)」に対して偏っている場合に;学習前の「データ」自体を調整して、属性間の統計的均衡を保つ手法はどれか。
学習の段階に入る前に、データセットの偏りを除去する公平性へのアプローチ。
2026年1月25日
2つの変数間の因果関係において;「原因」と「結果」の両方に影響を与える「交絡因子」を、統計的に調整して因果効果を正しく測定する手法はどれか。
因果グラフから、どの変数を固定すれば正しい因果が測定できるかを決定する理論。
2026年1月25日
AIによる自動化の進展で;「スキルの高い労働者」がさらに高い生産性を得て、「スキルの低い労働者」が取り残される経済的格差の拡大を何というか。
技術の進化が、労働者間の所得格差やスキルの必要性を偏らせる現象。
2026年1月25日
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