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Lv076

「Lv076」の記事一覧

強化学習において；エージェントが「目先の報酬」に飛びつかず、「最終的な勝利」のために今の損を受け入れる度合いを調整する値はどれか。

1に近いほど将来の報酬を重視し、0に近いほど近視眼的になる。

2026年1月25日

LLMの運用コストを削減するために；「似たような意味の質問」をグループ化し、一度の推論でまとめて回答する効率化技術を何というか。

推論のスループットを最大化するための、サーバー側のスケジューリング技術。

2026年1月25日

AIが「個人の健康状態」から「将来の病気リスク」を予測し、保険会社がそれに基づいて保険料を上げることは、どのような問題として議論されるか。

個人の遺伝的・統計的特性によって不利益を被る社会的不平等のリスク。

2026年1月25日

AIを導入した組織において；「AIの提案」に反対意見を述べることが許されない、またはAIを神格化してしまうことで起きる判断ミスを何というか。

人間の主体性を失い、AIの誤った出力を盲信してしまうリスク。

2026年1月25日

モデルの「表現力」を評価する際；そのモデルが「どれだけ複雑なデータの集合を完全に分類できるか」を示す数学的な指標を何というか。

学習器の能力（キャパシティ）を理論的に測定するための基本概念。

2026年1月25日

「AならばB」という因果関係において；「Aが発生しなかった場合のBの状態」を統計的に推測することを何と呼ぶか。

因果効果を測定するために、観測できなかった「もしも」の世界を推定する。

2026年1月25日

EUのAI法（AI Act）において；「高リスクAI」の提供者に義務付けられる事項のうち、システムがどのように動作したかを記録する義務を何というか。

事故が起きた際や監査の際に、原因を追跡できるようにするための要件。

2026年1月25日

LLMに「複数の解決策」を同時に考えさせ；それぞれを評価しながら最も有望な道筋を選択・探索させる推論フレームワークはどれか。

一度の思考（一本道）ではなく、木構造で試行錯誤を行う高度な推論手法。

2026年1月25日

画像生成AIの「拡散モデル」において；ノイズを徐々に取り除く際に、正解の画像へと「強く誘導」するために用いられる追加の勾配情報を何というか。

プロンプトへの忠実度を高めるための手法で、CFG（Classifier-Free Guidance）が代表的。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「情報の伝播」において；入力の微小な変化が出力に大きな変化を及ぼす「カオス性」を抑制し、学習を安定させるための初期化の基準を何というか。

層を深くしても信号が減衰・爆発しないための、数学的な初期化設計の指針。

2026年1月25日