東京工業大学 情報理工学院 情報工学系 知能情報コース．自然言語処理・人工知能・機械学習の研究者．趣味プログラマ．
Tokyo, Japan
Joined November 2009
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📢 東京科学大学を訪問しました
寄り添い型AIや説得対話、巡回ロボットなど “AIが現場でどう動いているか“ について、アルゴリズムエンジニアより実例ベースでお話しました。質疑応答では「対話エージェントをどう評価すべきか」など研究目線の質問も多くいただきました。
nlp.comp.isct.ac.jp/news/202…
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IBIS 2026のチュートリアルで「現代AI」についてお話ししました。
LLMはじめとする基盤モデルが「思考するシステム」に至るまでの歴史を、最近の重要トピック、計算時スケーリング、Harness、RSIまで一気に概観する内容です。
たくさんQAを頂けて良かった。
speakerdeck.com/stillpedant/…
#IBIS2026
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If you have ever trained a Transformer Language Model and wondered why there are "spikes" in loss -- our recent paper (arxiv.org/abs/2610.13524) gives an explanation that arguably gets to the most essence so far, as it replicates loss spikes by simple quadratic models.
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Science of AI，いいね．
教授または准教授の公募（情報理工学院情報工学系 Science of AI分野）東京科学大学
jrecin.jst.go.jp/seek/SeekJo…
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I'll be presenting CoDIT at #COLM2026, bour approach to building better instruction-tuning datasets.
If you're attending, stop by our poster and say hi! 👋
Synthesizing Instruction-Tuning Datasets with Contrastive Decoding
📍 Poster session: Tue, Oct 6 · 11 AM #93
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🎉 Accepted at #NeurIPS2026 Main Track!
We propose DiSPO, a credit-assignment method for RL in diffusion language models.
Huge thanks to my co-authors @frt03_ @chokkanorg.
Looking forward to sharing more soon!
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Two long papers accepted to #EMNLP2026: a first-authored paper on fairness (Findings) and a co-authored paper on machine translation (Main Conference).
More info soon!
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llm-jp-4-8b-thinkingをVLMにした，LLM-jp-4-VL 9Bを公開しました！
FineVisionをライセンスや品質の観点から見直して作ったRefinedVisionもあわせて公開しています〜
オリジナルのFineVision は ChatGPT の回答が混入していたりしたので200近くある全サブセットを手分けしてライセンス調査しました…
LLM-jpは、国産LLM「llm-jp-4-8b-thinking」をマルチモーダル化した視覚言語モデル「LLM-jp-4-VL 9B」を公開しました。
llm-jp.nii.ac.jp/blog/llm-jp…
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LLM-jpにて視覚言語モデルLLM-jp-4-VL 9Bを公開しました！
beta版からの変更として、
👷 FineVisionデータセットに含まれるライセンスや品質の問題を修正したRefinedVisionの開発
🧠 ベースLLMやデータを変更してthinkingを適宜行えるようにする
などを行っています
ぜひお試しください！
LLM-jpは、国産LLM「llm-jp-4-8b-thinking」をマルチモーダル化した視覚言語モデル「LLM-jp-4-VL 9B」を公開しました。
llm-jp.nii.ac.jp/blog/llm-jp…
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Our paper has been accepted to Findings of #EMNLP2026. This work brings bias evaluation of LLMs into more realistic settings.
Led by @rem_h4_ , with @MasahiroKaneko_, @Bollegala , and @chokkanorg. Details coming soon.
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Presenting today @ Grand Hall, 9:00-10:30.
Come say hi👋
Thanks to @MasahiroKaneko_ , @ayaniwa1213 , @preslav_nakov , @chokkanorg for the collaboration!
#ACL2026
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I’ll be in Seoul next week for ICML 2026! 🇰🇷
I’ll be presenting our work with @dai0NLP and @chokkanorg, BG-MCTS, a budget-aligned test-time scaling method for LLM reasoning.
📍 Poster Session 1, Hall A, #2204
🕥 Tuesday, July 7, 10:30 AM – 12:15 PM KST
See you there 👋
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Seoul-bound for #ICML2026 🇰🇷
🎉 Excited to present three co-authored papers:
* Budget-aligned test-time scaling in LLMs w/ @SoraMiyamo0831 @chokkanorg⏱️Tue, Jul 7. 10:30
* Human-like multi-image spatial reasoning in MLLMs w/ @stjohn2007 @silviasetitech @sponddd Prof. Inoue @chokkanorg⏱️Tue, Jul 7. 10:30
* Byte-treating ability in language models w/ @sangwhanmoon @Youmima1015 @7a7hi @chokkanorg ⏱️ Thu, Jul 9. 10:30
🎉 Also presenting some work on Diffusion LMs at the AI4Math workshop:
* Credit assignment for RL post-training of masked diffusion LMs w/ @frt03_ @chokkanorg ⏱️ Sat, Jul 11. 8:00
Always up for a chat about LLM reasoning & Diffusion LMs — come find me!
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A bit late, but I joined NVIDIA this week as a PhD Research Intern at the Santa Clara HQ.
I’ll be working on efficient LLM inference and ML systems this summer. Looking forward to learning a lot and connecting with people in the Bay Area and the ML systems community.
okoge-kaz.github.io/
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会誌「自然言語処理」に研究経緯の記事を寄稿しました。
研究始めたばかりの人 / これから始める人向けに書きました。
息抜きにぜひ 🤏
jstage.jst.go.jp/article/jnl…
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📢テックブログ掲載情報
日本語LLMの「エージェント能力」を正しく評価するために。
英語ベンチマーク「tau-bench」の通信ドメイン日本語版「J-tau telecom」を構築・公開しました！
詳しくはこちら👇
sbintuitions.co.jp/blog/entr…
#SBIntuitions
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1/ New preprint: Drifting Objectives for Refining Discrete Diffusion Language Models
Can drifting be used beyond continuous generators?
We study this in the setting of refining pretrained discrete diffusion language models (DDLMs). Our method, TokenDrift, provides a differentiable soft-token interface that lets feature-space drifting signals update categorical token logits.
Main observation: Gen.-PPL improves throughout drifting training at fixed denoising budgets.
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東京科学大学 情報理工学院では助教（1名）を公募しています。
🎓自然言語処理・機械学習
📍勤務地：大岡山キャンパス
📅応募締切：2026/7/31（金）必着
自然言語処理・機械学習分野で研究を進めている皆様のご応募をお待ちしております。
詳細・応募はJREC-INから
jrecin.jst.go.jp/seek/SeekJo…
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#NLPコロキウム での発表で使用した「攻めのAI安全性：必知論文N本🔥」の拡張版スライドを公開しました！
関連研究を追加し、内容がさらにパワーアップしています💪
ぜひご覧ください！
speakerdeck.com/kanekomasahi…
