hyakapom

民間企業のR&D部門に所属しつつ、社会人博士に通っています。研究の話や、数学、機械学習、量子コンピュータ周りで気になった技術を紹介。
いくつか技術書を出版しています(

[hyakapom @Chun_Pom_]

アニーリングや量子ゲートの組み合わせ最適化向けの共著書籍を出版しました！

https://t.co/44Sbzk868c

[Yuma Ichikawa @yuma_1_or]

▶️ Our paper is out!

This is joint work with Mishima-san at Fujitsu Quantum Lab.

We present the first result showing when 1-qubit quantization can outperform classical 1-bit quantization for machine learning models.

Paper: https://t.co/CqNnWU4ZKA

[hyakapom @Chun_Pom_]

夏休みの遊びで、Lie群上の動的計画法の試行錯誤やってるんだけど、これってテンソルネットワークの方が自然に扱えるじゃんと思えてきた

[hyakapom @Chun_Pom_]

なんだ、この面白そうな論文は
古典と量子の拡散モデルの対応関係か、、

Measurement-Based Quantum Diffusion Models
https://t.co/FHGI89ztvS

[Takashi Matsubara(松原崇) @tksmatsubara]

#MIRU2026 では8/4のオーラル1Dとインタラクティブ IS1にて，齋藤君(M2)が『スコア関数のヤコビアンに基づく拡散モデルのリーマン計量』を発表予定です．ECCV2026採択済みの内容をひと足早く発表します．

https://t.co/81nDiIWfjB

[Umepon @shunji_umetani]

すっかり紹介が遅くなってしまいましたが、同僚の中田さん、桐生さんから『LLMによる情報抽出入門』をご恵贈いただきました。お二人のLLM活用の取り組みは断片的に聞いていたのですが、その成果が、書籍として広く公開されました。実践的かつ最新の取り組みに関わる話題も多く楽しみです。

[やむやむ @ymym3412]

『LLMによる情報抽出入門』をご恵贈頂きました！
今まで様々なモダリティで行われていた情報抽出をこのLLM時代にどうやるかということが丁寧かつ網羅的に書かれておりとても勉強になりました
どんなことができるのか、どんなタスクがあるのかという分野のサーベイとして読むのもおすすめです！

[しんちろ @sinchir0]

「LLMによる情報抽出入門」読了しました。LLMによる非構造化データからの情報抽出に関する知識が、分かりやすい説明と具体例を添えて説明されており、さらっと読むことが出来ました。

個人的には「第6章　画像データからの情報抽出」が非常に勉強になりました🙏

https://t.co/pEdN80WpNR

[hyakapom @Chun_Pom_]

博士無事取得ということで、先生たち、研究室の子達、OBなど、いろんな方が祝いに来てくださった

このような素晴らしい方々にお会いできて、本当に光栄です。

[よこち @akira6592]

「LLMによる情報抽出入門」読了。

私でも読めるか不安でしたが、原理の説明や実用的な前処理の説明など分かりやすく助かりました🙏

途中で数式が出てきますが、ほとんどは「数学の問題の解答生成」という適用事例上の説明なので、数式が苦手は私でも大丈夫でした。
https://t.co/ZFA48ItgOR

[ロボ太 @kaityo256]

技術評論社様より「LLMによる情報抽出入門 中田百科、桐生佳介著」をご恵贈いただきました。この手の本にありがちな「AIでこんなに簡単便利に！」という事例紹介に終わらず、全体を通して「LLMの中身をきちんと理解することで高品質なプロンプトを作れるようにしよう」という意思が感じられる本です。

[mamita @chemical_tree]

同僚の@AnalogTechnica 、@Chun_Pom_ から『LLMによる情報抽出入門』をご献本いただきました！精度改善のテクニックだけでなくその背後にある考え方や実際のサービスに組み込むための実践知が詰まっており、情報抽出を伴うプロダクト開発のラストワンマイルを埋めてくれる一冊だと思います。

[takesako @takesako]

届きました！

[hyakapom @Chun_Pom_]

この本執筆しましたが、本屋では既に発売されてたのを確認

[数学-大学入試解説&自作問題紹介 @mathkaisetsu]

こちらの本を執筆しました(7/27発売)。
LLMを用いた非構造化データからの情報抽出の教科書です。

数学の大学入試レベルの問題をLLMで解かせる際のコツにも触れています。

LLMによる情報抽出入門 https://t.co/Q5OSqdzIwe #gihyojp

[hyakapom @Chun_Pom_]

館山に釣行、全然釣れずに無事死亡中のため、論文の修正が捗る

[hyakapom @Chun_Pom_]

強いて言うなら、「手書き字」が有意に汚くなっていることを確認。

[hyakapom @Chun_Pom_]

諸事情により東大入試の数学過去問を46年分解きまくってる
ブランクあるのに大体解けてて、安心した

[Shu Tanaka @tnksh]

私たちの研究室の特任講師である菊池さんと私の論文が、Scientific Reports に掲載されました。
https://t.co/5wBj3uzUJq

本内容について、慶應義塾大学グローバルリサーチインスティテュート（KGRI）ならびに AlphaGalileo、EurekAlert! にてニュースリリースを出しました。

[書泉_MATH @rikoushonotana]

8月上旬新刊
『確率が描く世界　～身近な確率、意外な確率～』今野 紀雄(技術評論社）
くじ引きや宝くじの賢い買い方、最適な結婚相手の選び方など、日常のワクワクするテーマから、人間の直感とズレる不思議な問題、金融モデルや量子ウォークといったこれからの時代を切り拓くトピックまで幅広く展開します。
予約受付中⇩
https://t.co/hmzcjR5fsc

[mamita @chemical_tree]

🏆Happy to share that our paper on improving LLM data efficiency via human-like inductive biases received an SAC Highlight Award at ACL2026🎉
Huge thanks to my brilliant and supportive co-authors!
@aclmeeting #ACL2026NLP #NLProc

[hyakapom @Chun_Pom_]

https://t.co/eHYXC4Gux6

ランダム行列を使用したFM回帰の解析

[hyakapom @Chun_Pom_]

先日出した論文がTop 20 Most Downloaded Articlesに！

https://t.co/pS2xZQhhUu