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Lv053

「Lv053」の記事一覧

強化学習において；エージェントが「未来の報酬」をどの程度重視するかを決定する「割引率」の値を1に近づけるとどうなるか。

1に近いほど長期的視野で行動し；0に近いほど近視眼的な行動をとる。

2026年1月25日

LLMのAPIの応答時間を予測し；レスポンスが遅い場合に自動でプロンプトを簡略化して再試行する負荷分散手法を何というか。

ユーザー体験（UX）を維持するための運用上の工夫。

2026年1月25日

モデルの精度評価において；予測値が「確率」としてどれだけ信頼できるか（例：0.8と予測したら80%の確率で正解するか）を評価することを何というか。

AIが「自分の自信」を正しく把握できているかを測る指標。

2026年1月25日

AI開発企業が外部の専門家を集めて；モデルのリリース前に「社会的な害」がないかを徹底的に議論・検証する委員会の通称はどれか。

開発のブレーキ役として；安全と倫理を担保する組織的な枠組み。

2026年1月25日

AI導入において；「成功事例（Quick Win）」を早期に創出し；組織内の不安を払拭しながら段階的に拡大する戦略を何というか。

小さな成功を積み重ねることで；組織全体のAI受容性を高める。

2026年1月25日

非常に多くの統計テストを繰り返すと；偶然に有意な結果が出てしまう問題を回避するための補正手法はどれか。

偽陽性（タイプIの誤り）を抑えるための多重比較補正。

2026年1月25日

2026年時点のグローバルな議論において；AIによる「自律型致死兵器システム (LAWS)」に対して国際社会が求めている基本的な原則はどれか。

「引き金を引く判断」には必ず人間が関与すべきであるという倫理的要請。

2026年1月25日

物体検出において；重なり合った複数の物体を一つ一つ正確に識別し；それぞれに個別のIDを割り当てる高度なタスクを何というか。

混雑した場所での動線分析などに不可欠な技術。

2026年1月25日

LLMの「内部知識」を修正するため；特定の事実（例：大統領の名前）に関連するニューロンの重みだけをピンポイントで書き換える技術を何というか。

再学習を行わずに；特定の情報だけを効率的に「アップデート」または「修正」する。

2026年1月25日

TransformerのAttention層において；計算量を削減するために「フーリエ変換」を用いて畳み込みを行うアーキテクチャはどれか。

Attention機構をフーリエ変換で置き換え；処理速度を飛躍的に高める試み。

2026年1月25日