2025/12/9 09:19
2025年11月12日から15日に沖縄県の那覇文化芸術劇場なはーとで実施された第28回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2025）において下記の通り理研AIPの研究員が表彰されました。
- 最優秀プレゼンテーション賞
- 経験リスク最小化は良いキャリブレーションをもたらすか？
藤澤将広 (大阪大学 / 理研AIP /トヨタ自動車), 二見太 (大阪大学 / 理研AIP)
- 経験リスク最小化は良いキャリブレーションをもたらすか？
- 優秀プレゼンテーション賞
- 任意学習率を用いたときの勾配降下法の収束
包含 (統計数理研究所), 坂上晋作 (サイバーエージェント / 理研AIP), 竹澤祐貴 (京都大学 / OIST)
- 任意学習率を用いたときの勾配降下法の収束
- 優秀プレゼンテーション賞ファイナリスト
- Hölder-DPO：人間の嗜好ラベル反転を同定するロバストLLMアラインメント
藤澤将広 (大阪大学 /トヨタ自動車/ 理研AIP), 足立真輝 (トヨタ自動車 / オックスフォード大学), Michael A. Osborne (オックスフォード大学) - In-Context Learning is provably Bayesian Inference
若山智哉 (理研AIP), 鈴木大慈 (東大, 理研AIP) - 矩形制約付きソフトマックス関数と信頼できる予測への応用
新恭兵 (京都大学), 小山聡 (名古屋市立大学), 荒井ひろみ (理研AIP), 鹿島久嗣 (京都大学)
- Hölder-DPO：人間の嗜好ラベル反転を同定するロバストLLMアラインメント
- 学生優秀プレゼンテーション賞
- 正・ラベルなし学習のための期待較正誤差の推定
木了龍一 (東京大学), 二見太 (大阪大学, 理研AIP), 杉山将 (理研AIP, 東京大学)
- 正・ラベルなし学習のための期待較正誤差の推定
詳細はIBISのウエブサイトをご確認ください。
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