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Lv074

「Lv074」の記事一覧

エージェントが「何をすべきか」という目標（Goal）自体を動的に生成し、自己学習を繰り返す強化学習の枠組みを何というか。

外部からの報酬がなくても、好奇心や新奇性に基づいて自律的にスキルを獲得する。

2026年1月25日

AIが特定の個人の「購買意欲」や「脆弱性」を予測し、気づかれないように行動を操作する「ダークパターン」を規制する考え方はどれか。

人間の精神的自律性を技術的な操作から守るという新しい権利概念。

2026年1月25日

LLMの推論において；「Aという単語の次はBが来やすい」というKVキャッシュの一部を、複数の推論リクエスト間で共有してメモリを節約する技術はどれか。

KeyとValueを全ヘッドで共有することで、メモリ帯域のボトルネックを解消する。

2026年1月25日

AIを導入した際の「負の外部性」として；個人の好みに合わせた最適化が情報の偏りを生み、社会の分断を招く現象を経済学的に何と呼ぶか。

パーソナライズが進むことで、自分と異なる意見に触れる機会が失われるリスク。

2026年1月25日

LLMの学習において；「推論過程」の正しさに対して報酬を与えることで、最終結果だけでなく論理的整合性を高める手法を何というか。

一歩一歩の思考ステップ（Step-by-step）を評価し、ハルシネーションを抑制する。

2026年1月25日

高次元空間におけるデータの分布を解析する際；「ほとんどの点が球の表面付近に集中する」などの直感に反する現象を総称して何というか。

次元が増えるほどデータの疎性が増し、距離の概念が変質することを指す。

2026年1月25日

「AIの安全性」において；AIが人間の指示の「文字通り」の意味を解釈し、壊滅的な結果を招くリスク（例：ペーパークリップ最大化）を何と呼ぶか。

人間が意図した真の目的と、AIに与えた報酬関数が乖離している問題。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの学習において；誤差関数の「曲率」を考慮し、勾配の更新方向を修正する「自然勾配法」の基盤となる幾何学概念はどれか。

確率分布の空間における距離を考慮して最適化を行う理論。

2026年1月25日

画像生成における「正規化流（Normalizing Flows）」において；単純な分布を複雑な分布に変換するために必要な数学的条件はどれか。

可逆な関数を重ねることで、複雑なデータの対数尤度を直接計算できるようにする。

2026年1月25日

最適なニューラルネットワークの構造自体を；AIを用いて自動的に探索・設計する手法を何というか。

強化学習や進化計算を用いて、層の数や結合を自動設計する技術。

2026年1月25日