makoto takeuchi

データ科学と機械学習の数理の講義ノートもデジタルアーカイブ！ altema.is.tohoku.ac.jp/~mohzeki/MLdat…

当社「学際的情報科学センター」で学際的な研究開発に従事する高野雅典らのポスター発表「オンラインコミュニティにおけるソーシャルサポートの長距離伝搬：べき減衰の実証と数理モデルによる説明」が、「第5回計算社会科学会大会」にて大会優秀賞を受賞しました。 cyberagent.co.jp/techinfo/news/…

サイバーエージェント AI Labで、特に音声対話研究において特にフィールド実験を強みとするInteractive Agentチームのプロジェクトページが公開されました。 技術事例も複数紹介しております、ぜひご覧ください。

サイバーエージェントのAI活用のほぼすべてを展示しました。ポスター出展は出展する側のコストが低く、観に来た方との情報交換もやりやすい、良いフォーマット。当日の会場の熱気は半端なかった！ サイバーエージェントのAI技術が集結する祭典「AI Fes.2026」開催レポート cyberagent.co.jp/way/list/detai…

CSSJ2025で博士課程の村田さんの研究がDeNA特別賞を受賞しました！ css-japan.com/2025/11/27/css…

第5回計算社会科学会の大会優秀賞とスポンサー賞（株式会社博報堂ＤＹホールディングス 特別賞）を受賞しました！ 今後は社会心理学と計算社会科学の間で頑張っていきたいと思っています. 審査にあたっていただいた方々、議論にお付き合いいただいた皆様に感謝しています. css-japan.com/2025/11/27/css…

先月の計算社会科学会大会での発表「オンラインコミュニティにおけるソーシャルサポートの長距離伝搬：べき減衰の実証と数理モデルによる説明」が大会優秀賞を受賞しました！ 徳島大 横谷先生、東大 中条先生 @ChujyoMasaki 鳥海先生 @toritorix との共著論文です！ prtimes.jp/main/html/rd/p…

新しい量子力学の本来た！！ 『量子力学の〈新常識〉 意識・実在・情報が再定義する物理学』2026/6/25 堀田昌寛, 広江克彦 著 amzn.to/4200cVn

ライトニングトーク（LT）に関する注意事項を少しupdateしました。 koido.github.io/jsai2026wakate/ まだまだ絶賛LTを募集しております。 我が故郷の群馬県高崎市で皆さんにお会いできるのを楽しみにしております。 #JSAI2026

『一般相対性理論のその先にあるもの　～窮極の理を求めて～』 「アインシュタインの一般相対性理論は今も宇宙物理の基盤だが、量子力学との「接続」という物理学最大の宿題が残る。本書はこの難題に挑む「修正重力理論」を平易に解説。素粒子や宇宙に関わる革新的な一冊に」 amzn.to/4vdMZ92

論文1本投稿、今年は調子良い😃

#アルテミスⅡが打ち上げ🚀 将来､｢#アルテミス計画｣に携わるかもしれない若い世代の皆さんや月探査🌕に興味のある方へ 国内外の月探査関連 #宇宙教育教材 まとめサイトをぜひご覧ください⬇️ edu.jaxa.jp/contents/lunar… どなたでも閲覧可能‼ 授業やワークショップで活用したい指導者にもおすすめ✨

【2026年度　日程決定】 2026年度のJAXA 相模原キャンパス特別公開の日程が決まりました✨ ➡️現地開催　11⽉7⽇（土） 事前予約制・14時以降は予約不要 ➡️オンライン開催　11⽉8⽇（日） isas.jaxa.jp/outreach/event… 詳細は順次ウェブやXでお知らせします😊 #ISASopen

人工知能学会全国大会 #JSAI2026 (高崎)の初日6/8(月)　の夕方、 人工知能学会 若手の会として企画セッションを開催します！ 成功の目立つAI研究において、あえて「失敗」を共有する場を設け、隠れた知見の共有と若手の交流を図ります。 現在、LTを公募しています。応募をお待ちしております。

人工知能学会若手の会、よろしくお願いします😃 LT登壇者募集中です koido.github.io/jsai2026wakate/

久しぶりに薬なしで1日過ごせたと思ったらまた夜目がシパシパ 明日はちゃんと花粉症の薬飲みます

RecSys'24で発表しベストペーパー候補に選んでいただいた研究を発展させた論文が、ACM Transactions on Recommender Systems（TORS）の「Highlights of RecSys'24」セクションに採択されました！ 僕自身初のジャーナル採択でとても嬉しいです。共著者の@infinitydazeLoLさんありがとうございました！🙌

月刊誌『科学』2026年4月号 iwanami.co.jp/book/b10161223… 【特集】音楽の科学はどこまできたか 音楽はどこから生まれるのか。なぜ人の心を震わせるのか。脳は、音楽と言語を区別しているのか。そんな問いに、科学で切りこむ時代がきている。……

今週 #NASA が発表した大幅な宇宙戦略変更の全貌が見えてきました。#Gateway 計画の一時凍結、月面基地への予算集中投下、#ISS は商業モジュールを追加しながら延命、あたりは想定内。でも、日本のメディアはあまり報じてませんが #原子力電気推進 を前面に押し出してきたのが衝撃的。火星まで行く原子力発電宇宙船 #SpaceReactor1 は2028年打上予定。 さすが民間出身の Isaacman長官、スピード感が違う。 nasa.gov/news-release/n… @NASA

The AI Scientist: Towards Fully Automated AI Research, Now Published in Nature Nature: nature.com/articles/s4158… Blog: sakana.ai/ai-scientist-n… When we first introduced The AI Scientist, we shared an ambitious vision of an agent powered by foundation models capable of executing the entire machine learning research lifecycle. From inventing ideas and writing code to executing experiments and drafting the manuscript, the system demonstrated that end-to-end automation of the scientific process is possible. Soon after, we shared a historic update: the improved AI Scientist-v2 produced the first fully AI-generated paper to pass a rigorous human peer-review process. Today, we are happy to announce that “The AI Scientist: Towards Fully Automated AI Research,” our paper describing all of this work, along with fresh new insights, has been published in @Nature! This Nature publication consolidates these milestones and details the underlying foundation model orchestration. It also introduces our Automated Reviewer, which matches human review judgments and actually exceeds standard inter-human agreement. Crucially, by using this reviewer to grade papers generated by different foundation models, we discovered a clear scaling law of science. As the underlying foundation models improve, the quality of the generated scientific papers increases correspondingly. This implies that as compute costs decrease and model capabilities continue to exponentially increase, future versions of The AI Scientist will be substantially more capable. Building upon our previous open-source releases (github.com/SakanaAI/AI-Sc…), this open-access Nature publication comprehensively details our system's architecture, outlines several new scaling results, and discusses the promise and challenges of AI-generated science. This substantial milestone is the result of a close and fruitful collaboration between researchers at Sakana AI, the University of British Columbia (UBC) and the Vector Institute, and the University of Oxford. Congrats to the team! @_chris_lu_ @cong_ml @RobertTLange @_yutaroyamada @shengranhu @j_foerst @hardmaru @jeffclune