東京大学 先進科学研究機構 今泉研究室 / 理化学研究所 AIPセンター 今泉チームのアカウントです。 数理統計・機械学習・深層学習の理論研究を進めています。 東大・今泉研究室: https://xitter.cf/t.co/fzSsXdgNmd 理研・今泉チーム: https://xitter.cf/t.co/AKdBLfBBys
東京大学 駒場キャンパス
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Tseranさん(理研PD)の論文が #Neurips2026 に採択されました。
時系列ARデータの文脈内学習で、Transformerの学習ダイナミクスが最適推定量を獲得できることを理論的に示しました。ダイナミクスの過程で文脈ごとの自己共分散を獲得できることを示したのがキーです。
論文は後日arxivに公開予定です。
Ponnoprat博士(チェンマイ大)との共同研究が #Neurips2026 に採択されました。
大きさの異なる測度の乖離度を測る不均衡最適輸送で、輸送写像と成長因子を最適誤差レートで推定する方法を開発したものです。不均衡性に対応した新しい安定性解析により最適性を達成しました。
arxiv.org/abs/2605.08705
玉野さん(D1)の論文が #Neurips2026 に採択されました。
拡張Wasserstein距離を用いた因果推論用の新しいGANを提案し、誤差レートの最適性を証明したものです。セル正規化目的関数の導入と、拡張Wasserstein距離の双対表現を異方的Besov空間論を用いて制御した点がキーです。
arxiv.org/abs/2605.10206
酒井さん(D2)の論文が #Neurips2026 に採択されました。
トランスフォーマーの汎化性能に対して、深さ・隠れ次元・スペクトル構造のトレードオフを調整できる新しい誤差上界を導出しました。スペクトル構造に適応的なSchattenノルムの活用でこの適応性を達成しています。
arxiv.org/abs/2605.07297
磯部さん(理研SPDR)の論文が #Neurips2026 に採択されました。
トランスフォーマーの平均場連続層モデルで、学習を行うと深さ方向に3つの相が出現し、定説のトークン集中からの脱出現象が現れることを理論的に示しました。平均場最適制御問題のturnpike解析を用いています。
arxiv.org/abs/2605.07772
大田さん(TJK)の論文が #Neurips2026 に採択されました。
LLMのランダム出力の誤り確率を評価し、タスクに適応的な自己整合性を保たせる検定法を開発しました。e過程を用いた逐次的統計検定の拡張がキーです。統計理論による確率的LLM制御という分野の萌芽でもあります。
arxiv.org/abs/2605.05873
橋本幸士先生(京大)が代表、今泉を共同代表とするプロジェクト「数理物理統合AIの創成」がJST ARiSEに採択されました。
今泉グループはAIサイドの総括を担当し、統計的手法を使った科学的仮説のAI検証技術や、数理物理の発展に基づいたAI基礎理論の確立を推進します。
jst.go.jp/program/arise/inde…
鈴木大慈先生（東大・理研）を代表としたERATO "鈴木数理人工知能学プロジェクト" が発足しました。
今泉研はこのERATOで「知能動力学グループ」という研究グループを構成する形で参画しています。数学・物理学を用いて人工知能を記述・理解・制御する研究を推進します。
jst.go.jp/erato/research_are…
機械学習若手の会(YAML) 2026 を開催し、また牟田さん(D2)、西山さん(D1)、稲垣さん(M2)、櫻井さん(M1)、木村さん(B3)がこちらで研究発表を行います。
sites.google.com/view/yaml20…
今泉(JKJ)が米国UCLAで開催された数学とAIの研究集会で講演を行いました。
ipam.ucla.edu/programs/works…
今泉（JKJ）が大阪大学にて深層学習理論の講義を行いました。
sigmath.es.osaka-u.ac.jp/~Es…
日本物理学会の年次大会で、西山さん(D1)、稲垣さん(M2)、早瀬さん(理研研究員)が研究発表を行います。
jps.or.jp/activities/meeting…
牟田さん(D2)が、理研サマースクールでポスター賞を受賞しました。
www2.riken.jp/summerschool/i…
統計関連学会連合大会で、大田さん(TJK)、澤谷さん(D3)、牟田さん(D2)、酒井さん(D2)、玉野さん(D1)、今泉(JKJ)が講演を行いました。
pub.confit.atlas.jp/ja/event…
10月5日に研究集会「AIとメタ認知」を開催します。人工知能の認識能力について、哲学者とAI研究者の両側面から研究成果を報告していただきます。
sites.google.com/view/ai-met…
澤谷さん(D3)の研究が数理統計学の国際学術誌である Electric Journal of Statisticsに採択されました。
一般化線形モデル(GLM)で非対称リンクという制約のもと、パラメータ数が多い比例的高次元のための統計的推論法を開発しました。状態発展方程式の解をGLMのモーメント条件から求めるのがキーです。
論文はこちら
arxiv.org/abs/2305.17731
今泉(JKJ)が、 RIKEN Mathematics & AI Symposium 2026 にて講演を行いました。
pri.riken.jp/symposium/ai4ma…
