Akihiro Maeda

Postdoc @ UoT. Ph.D (Information Science). Cognitive science, Computational Linguistics, Natural Language Processing, Algebra and Category theory. Editor@JSAI

[sho_yokoi @sho_yokoi]

最先端 NLP 勉強会で用いたスライドです。
Karkada さんの論文 × 2本で、いずれも言語の表現空間の幾何に関するものです。この手の話題を形式的に議論するためのフレームワーク自体をアップ���ートする快作で、私的・年間 best papers でした。
https://t.co/sEdY6kEynv

[Dwarkesh Patel @dwarkesh_sp]

Over the course of 3 months at OpenAI, 3 consecutive secret AI civilizations got started, then got wiped out, only to reemerge from the predecessor’s ashes.

This culminated in the third one taking over part of OpenAI itself.

All this happened while humans remained more-or-less in the dark about the scope of the conspiracy.

I’ve spent the last three days reading through these reports and trying to understand exactly what happened.

Here is my attempt to tell the whole story in plain English:

https://t.co/Nb2un9oNJR

[Natural Language Processing Papers @HEI]

Compositional Generalization via Structural Identification in a Category-Theoretic Framework

Akihiro Maeda, Thomas Seiller, Yohei Oseki
https://t.co/xmKCh0fPMi [𝚌𝚜.𝙲𝙻 𝚜𝚝𝚊𝚝.𝙼𝙻]

[Stat.ML Papers @StatMLPapers]

Compositional Generalization via Structural Identification in a Category-Theoretic Framework https://t.co/FOkhhs5EH5

[西郷 美紗 @Misa_Saigo]

【新しい本のお知らせ・拡散希望大歓迎】
線型代数対話の第5巻が発売されます！

是非皆さんからのご購入お待ちしております！
リツイート拡散も大歓迎です。

※まだ発売ではなく予約注文となります。

https://t.co/iUEkXTkkPS

[志水克大 @fpocket]

LLMを関係性の計算機と捉えると、ハーネスは結合系における関係性のネットワークによる拘束と見ることができると考えている。AI時代に圏論が重要と考える理由の一つとして、関係性のネットワークに対する解像度を高めるツールとして、圏論が非常に役に立つということがある。

[Akihiro Maeda @maeda1967]

Can algebra reveal hidden geometry in data?
Our new work in Algebraic Statistics extracts low-dimensional structure through polynomial constraints—algebraic signatures of exchangeability and local symmetry for structural learning in language corpora.
https://t.co/frUuA16dIi

[Akihiro Maeda @maeda1967]

興味あります，立川まで気軽に行きたい．��．

[sho_yokoi @sho_yokoi]

9月10日に「言語と不変性・同変性」というセミナーを開催します @ 国語研（立川）
詳細は追って案内します。ご興味あるかた気軽にお越しください。

◍ 大塚さん（ZEN大）・道田さん（京大）より、言語の群論的な対称性を考える話
◍ 福水さん（統数研）より、幾何学的な表現学習・機械学習の話

[Stat.ML Papers @StatMLPapers]

Algebraic Signatures for Structural Learning in Probability Tensors https://t.co/yySGNL2fEZ

[Statistics (Machine Learning) Papers @StatsPapers]

Algebraic Signatures for Structural Learning in Probability Tensors

Akihiro Maeda, Shohei Hidaka, Satoshi Aoki
https://t.co/K4mpoYTVTr [𝚜𝚝𝚊𝚝.𝙼𝙻 𝚌𝚜.𝙻𝙶]
💬Submitted to Algebraic Statistics

[Akihiro Maeda @maeda1967]

代数統計的言語モデルの数理的基盤となる理論論文を公開しました。
���項式制約（代数的シグネチャ）からデータの低次元幾何構造を抽出する、新しい構造学習の枠組みを提案しています。
「言語データに潜む幾何構造を代数で取り出す」研究です。
https://t.co/frUuA16dIi

[Akihiro Maeda @maeda1967]

Can algebra reveal hidden geometry in data?
Our new work in Algebraic Statistics extracts low-dimensional structure through polynomial constraints—algebraic signatures of exchangeability and local symmetry for structural learning in language corpora.
https://t.co/frUuA16dIi

[Akihiro Maeda @maeda1967]

Can algebra reveal hidden geometry in data?
Our new work in Algebraic Statistics extracts low-dimensional structure through polynomial constraints—algebraic signatures of exchangeability and local symmetry for structural learning in language corpora.
https://t.co/frUuA16dIi

[naoya @naoya_ito]

https://t.co/4WQM8Gtwnb

発表資料です

関数型プログラミングのカンファレンスでの発表ですが、競技プログラミングをやってる方もぜひ

#fp_matsuri #fp_matsuri_b

[新書新刊 @shinsho_review]

【6/11発売！】
「知性はバイアスでできている 賢さと愚かさの計算論的認知科学 (講談社選書メチエ)」
著者：サミュエル・ガーシュマン(著)、高橋 達二(翻訳)、長谷川 珈(翻訳)
出版社：講談社
発売日：2026年06月11日
https://t.co/ytEmYGBI27

[R. Maruyama @rmaruy]

念願のマッチアップが実現しました。20世紀日本の「計算という実践」に新たなまなざしを向ける歴史学者の前山和喜さん @mk95_hoc と、記号創発システム論の構築の上に生成AI時代の新たな計算観を紡ぎつつある谷口忠大さん @tanichu の対談です。ぜひご覧ください。

[Akihiro Maeda @maeda1967]

話題の「表現論序説」を勉強し始めました．
R加群とRの表現は同じものなんですね！
R x A to AとR to A^A
これって圏論のexponentialではないですか？

[R. Maruyama @rmaruy]

人工知能学会誌での布山美慕さんのブリスベンでのサバティカル滞在記がよかった。こんな風に、静かで確かな筆致で振り返れる日々を過ごしたいもの。https://t.co/ywp96N1Ap6

[Akihiro Maeda @maeda1967]

人工知能論文誌に主著論文「構成性を実現する言語モデルの数理基盤」が掲載されました．
言語モデルを逆問題と捉え、言語の代数構造(群)を特定・正則化し、構成的汎化を導く数理的見通しを提示しています。大関(東大),日髙(JAIST),鳥居(電機大)の各先生に共著いただきました． https://t.co/9v992xshRF

[Yukino Baba @yukino]

🚀人工知能学会の学会誌編集委員長に就任しました。面白い学会誌をお届けできるよう、微力ながら務めてまいります。お力添えのほど、どうぞよろしくお願いいたします！https://t.co/HuTz5kFkDI

[François Chollet @fchollet]

Much of the field obsesses over end-to-end learning. But strong generalization requires compositionality: building modular, reusable abstractions, and reassembling them on the fly when faced with novelty.

The models of the future won't be just pipes, they will be Lego castles.