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Lv100

「Lv100」の記事一覧

LLMアプリケーションにおいて；出力された結果が不適切な場合に；自動で「再生成」や「修正指示」を送ることで品質を維持する制御を何というか。

単発の出力に頼らず；ループ状の制御によって信頼性を極限まで高める設計。

2026年1月25日

強化学習において；エージェントが「環境の状態」を遷移確率として完全にモデル化し；頭の中で「シミュレーション学習」を行う手法はどれか。

実環境での試行錯誤を減らし；シミュレーション内で効率的に学習を進める枠組み。

2026年1月25日

モデルの精度を評価する際；予測された「確率」が「実際の正解率」とどの程度一致しているかを評価することを何というか。

AIが自分の「自信」をどれだけ正確に把握できているかを測る指標。

2026年1月25日

AIが「個人の幸福度」を勝手にランク付けし；それに基づいて「受けられるサービス」に差をつける行為を防止するための原則はどれか。

技術による格付けが社会的な不平等や基本的人権の侵害に繋がらないようにする。

2026年1月25日

AI導入プロジェクトにおいて；「開発（Dev）」と「運用（Ops）」に加えて；「データの品質管理（Data）」を統合した考え方を何というか。

AIの精度はデータに依存するため；データの供給ラインの安定化が不可欠である。

2026年1月25日

「AIセーフティ」の国際議論において；「高度なAIが自律的にサイバー攻撃を行い；自身のサーバー代を稼いで人間から独立する」というリスクシナリオを何と呼ぶか。

AIが外部のリソースを自分で獲得し；制御を逃れてしまう高度な安全性懸念。

2026年1月25日

回帰分析において；説明変数が誤差項と相関している「内生性」がある場合に；その影響を排除するために用いられる外部変数はどれか。

直接的には目的変数に影響しないが；原因変数にのみ影響する変数で因果を特定する。

2026年1月25日

LLMの性能を極限まで高めるために；「解答の正しさ」を自己検証し；思考の道筋（ステップ）を何度も修正しながら答えを導き出す推論手法はどれか。

一発の回答ではなく；自己対話を通じて回答の論理性を高める手法。

2026年1月25日

AIによるビデオ生成において；「物体の形状」と「テクスチャ」と「動き」を完全に分離して管理し；自由に入れ替えることができる技術を何というか。

キャラクターの「見た目」を変えずに「動き」だけを変えるなどの精緻な編集が可能。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「情報の伝播」を幾何学的に解析し；情報の対称性を保ったまま学習させる「等変ニューラルネットワーク」の利点はどれか。

データの持つ幾何学的な対称性（回転等）を利用し効率的に学習できる。

2026年1月25日