📜Lossless Vocabulary Reduction for LLMs🤖 In this paper, we established a theoretical framework that can flexibly shrink the vocabulary of a given LLM to an arbitrary sub-vocabulary, efficiently in inference-time. 🔗arxiv.org/abs/2510.08102 See the video for a quick overview👇

預けた手荷物が先に到着して持ち主が来るのを待っているらしい。ちゃんと待っててくれるかな。。

ロスバゲの実績も解除しそう

ロスバゲは回避したけど、だいぶ長旅だった。。

本日、記者会見があり、NTTが研究開発しております「tsuzumi 2」が提供開始になりました🚀 ニュースリリース👉 group.ntt/jp/newsrelease… tsuzumi 2はパラメータ数28.6B・10Tトークン学習の、日本語の理解・生成・指示遂行に強みを持つモデルです。 2025年11月19日から開催される NTT R&D フォーラム

tsuzumi 2の展示しております！

昨日古巣のイベントに顔を出したらみんな元気そうでよかったです。忙しそうにしてたのでみんなとは話せなかったですが。 一番元気ないのは僕でした（現在風邪をひいている）。

Findy メディアさんにて、寄稿させて頂きました。 ハッカーに憧れてセキュリティ業界に入った私が、若手の頃にどんなことに悩み、何をしてきたのかなどについて書かせて頂きました！ findy-code.io/media/articles…

去年まで焼肉！モツ鍋！だった忘年会が今年に入ってからすべて魚になった。俺はそういう世代の分岐点を生きている。

査読で何度も読んだ文面です

Optunaの開発秘話についてインタビューして頂きました！ 2018年当時のOptuna誕生の経緯と裏側、この経験の振り返りや学び、今の仕事にも繋がる自分の根底にある考え方、などを上手く引き出してまとめてくださってます。ぜひ！ findy-code.io/engineer-lab/i…

That's true. This could be the end of collective intelligence. If you feed text to an LLM instead of leaving it on the web, the information is only available to the LLM provider, not the public. And most people probably opt out. The data wellspring will eventually dry up.

Google researchers found that advanced reasoning models achieve superior intelligence by spontaneously simulating internal, multi-agent-like interactions rather than merely relying on longer computation or increased scale. These models develop an internal "social structure"

現職の方々、コミュ力と英語力が高すぎる

前職での最後の仕事によく似ている>RT arxiv.org/abs/2601.10825

企業倫理研修や人権研修など、前職では年一で必ず受けさせられていてそれなりに学びもあったのだが、現職では当然そんなものなくて少し寂しい

電車内広告にモンティ・ホール問題が出る時代になったか

1兆語規模のコーパスから0.1秒単位で用例検索できるツールができてしまいました。意味的な置換・挿入・削除にも対応。 世界の Takuya Akiba と ICPC 史上初世界2位に輝いた E869120 のガチプロ2名にジョインいただき、動くわけがないと思っていたサイズでなぜか動いてます。遊んでみてください。

巨大なLLM事前学習データを爆速で検索出来る「SoftMatcha 2」の開発に参加させてもらいました。デモ、論文、ソースコード等をこの度公開しましたので是非お試し下さい！ softmatcha.github.io/v2/ 意味的類似性に基づいた置換や挿入削除に対応しながら1兆トークン規模のデータを0.1秒代で検索すると

これ爆速で動作してすごいしAkibaさんのアウトプットも爆速すぎてやばい