Research Highlights/研究紹介

「東北大学オープンキャンパス2025」 にて公開した資料を公開となります。専門的な詳しい内容はリンク先[Paper]の論文をご確認ください。

This material was released at the July 2025 Tohoku University Open Campus event. For detailed technical content, please refer to the linked [Paper].


  1. 研究スライド1
    クイズ王への挑戦.
    Challenge the Quiz King!

    クイズ日本語質問応答研究を加速させる場の醸成.[paper]


  2. 研究スライド2
    再生不要！動画の要点を絵コンテ風表示.
    No need to replay! Video highlights in storyboard format.

    キーフレーム抽出と説明文生成に基づくビデオ要約.[paper][Filab Blog]


  3. 研究スライド3
    正しいことばを集める.
    Gather the right words.

    対話型文生成を加速させる高品質日本語言語資源の開発.[paper]


  4. 研究スライド4
    言語が変わってもAIは強い？
    Is AI still powerful when the language changes?

    英語中心言語モデルの言語横断的汎化能力.[paper]


  5. 研究スライド5
    AIの目をだまして操る攻撃とは？
    What attacks can deceive or manipulate AI?

    視覚言語モデルへの視覚情報からの攻撃.[paper]


  6. 研究スライド6
    言われたことを守れる！目を持つAIの開発方法は？
    How to develop AI with “eyes” that follow instructions?

    人間の指示に正しく従う視覚言語モデル (LVLM) の構築.[paper]


  7. 研究スライド7
    AIの「どうして？」をきっちり把握.
    Thoroughly grasp AI’s “Why?

    人間が解釈できるAI = 信頼できるAI = コントロールできる安心なAI,生成AIが判断に使った根拠を特定.[paper]


  8. 研究スライド8
    小さいデータでAIの成長を予言する.
    Predicting AI performance evolution with small datasets.

    言語モデルにおける学習用データ量の増加に応じた分類性能予測法の提案.[paper]


  9. 研究スライド9
    知的なのにユーモラス！なAIを創ろう.
    Let’s create an AI that’s intelligent yet humorous!

    事実性と面白さを両立した対話システムの構築.[paper]


  10. 研究スライド10
    AIは「自分の知っていること」を知っているのか?
    Does AI know what it knows?

    言語モデルの既知性判断の内部表象.[paper]


  11. 研究スライド11
    AIづくり、簡単に.
    Building AI made easy.

    大規模言語モデル (LLM) の効率的な構築.[paper]


  12. 研究スライド12
    AI だって協力して能力発揮！
    AI can collaborate and unleash its full potential!

    複数 LLM における協調デコーディング.[paper]


  13. 研究スライド13
    データの「良さ」ってどう測るの？
    How do you measure the “quality” of data?

    LLM学習データの質を測る自動評価システムの構築.


  14. 研究スライド14
    AIの出来栄えをAIで確かめる.
    Verifying AI performance using AI itself.

    マルチエージェント自動評価の詳細分析.[paper]


  15. 研究スライド15
    子どものように言葉を学ぶAIを作れる？
    Can we create AI that learns language like a child?

    人間の言語獲得に学ぶ効率的な言語モデル事前学習法の提案.


  16. 研究スライド16
    最初が肝心：AIをはやくに創る出発点.
    The starting point for rapid AI development is crucial.

    効率的なLLM構築を目指した：適切なモデルの初期値の獲得法.[paper]


  17. 研究スライド17
    AIの記憶のヒミツをのぞいてみよう.
    Let’s peek into the secrets of AI memory.

    AIの「記憶」に着目した, より効率的な内部構造の探究.[paper]


  18. 研究スライド18
    AIの頭の中、覗いてみた！
    Peeking inside the mind of AI!.

    言語モデルの事前学習時の性質の解明.[paper]


  19. 研究スライド19
    日本語でプログラミングはできるのか.
    Can you program in Japanese?

    日本語指示での正確なコード生成能力評価に向けて.[paper]


  20. 研究スライド20
    そっくりな話し方のAIって話しやすい？
    Is it easy to talk to an AI that sounds just like you?

    知覚主体の違いに着目したスタイル類似と好ましさの関連性.[paper]


  21. 研究スライド21
    AIは人間と同じ感性を持つのか？
    Does AI possess human-like sensibilities?

    大規模視覚言語モデル（LVLM）の質感知覚能力の分析.[paper]


  22. 研究スライド22
    Less is more?
    Less is more?

    言語モデルが学習する知識の分離.


  23. 研究スライド23
    AIは学び続けられる？
    Can AI Keep Learning?

    知識獲得と忘却抑制を両立する言語モデル学習.


  24. 研究スライド24
    AIに自分の人格を宿せるか？
    Can AI Mirror Your Personality?

    AIによる人格再現と自己アバター構築.


  25. 研究スライド25
    言葉は数学的にはどう関係しているのか？
    The Mathematics of Language.

    Transformer層間における隠れ状態の幾何学的進化と相互関係.


  26. 研究スライド26
    赤入れだけで図を編集しよう
    Edit Diagrams Just by Redlining.

    視覚的指示に基づくベクター図表編集.


  27. 研究スライド27
    AIは人間の不満に気づけるのか？
    Can AI Detect Human Dissatisfaction?

    ChatGPTのユーザ発話を用いたシステム応答に対する不満検出.[paper]


  28. 研究スライド28
    学んだことを忘れないAIへ
    Towards AI That Never Forgets.

    専門家の分業(MoE)は過去に学んだ知識の消失を防ぐか.[paper]


  29. 研究スライド29
    AIは普通の文でなくても理解できるのか？
    Can AI Understand Non-Standard Text?

    日本語の倒置が大規模言語モデルの読解性能に与える影響.[paper]


  30. 研究スライド30
    自分の力で賢くなるAIを目指して
    Building Self-Evolving AI.

    LLMの自己生成および自己選好データを活用した学習.[paper]


  31. 研究スライド31
    AIは言葉をどう理解しているの?
    How AI Comprehends Language?

    事前学習における単語単位のトークン分割手法の有効性の検証.[paper]

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