Associate Professor, University of Tokyo; XAI Team Director, RIKEN; Computational Linguistics; 博士(工学); 東大IS/CS 准教授(卓越研究員) 谷中研; 理研AIP 説明可能AIチームディレクター
Japan
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科学哲学会@北海道大学のシンポジウム「意識とナラティブ」でナラティブ分析におけるLLMの可能性と課題について講演しました！
また、以下の発表が人工知能学会全国大会優秀賞を受賞しました！
ai-gakkai.or.jp/about/award/…
綿引 周, 谷中 瞳「意識体験オントロジー」
ありがとうございます😊 #JSAI2026
At #EMNLP2026, UTokyo/Riken Yanaka lab will present two main and one WMT papers! Please join our presentations and read our papers🇭🇺 Thanks to our global collaborators @anilkseth @Bollegala and all authors!
arxiv.org/abs/2609.06381
arxiv.org/abs/2609.13254
arxiv.org/abs/2609.12674
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EMNLP 2026本会議に採択された多言アライメント手法「CAROT 🥕」のプリープリントを公開します．
with Taisei Yamamoto, Ryoma Kumon and @verypluming
言語アライメント（CLA)はLLMの内部表現を言語間でアライメントし，言語間知識の移転を目指します．しかし、従来のCLA手法は表現にエンコードされた言語固有の情報を無視することが多く、文レベルのアライメントしか考慮していませんでした．これにより、パフォーマンスが低下したり、入出力の言語に不一致が生じる問題がありました．CAROTではまずLLMの内部状態から言語固有の表現を特定し，その表現の情報を保ちつつ，言語非依存の表現を最適運送(optimal transport)を用いてトークンレベルで言語間でアライメントします．推論時のステアリング実験では、CAROTは入出力言語の一貫性を保ちながら、多言語タスクの精度を最大11.2ポイント向上させました！さらに、CAROTで得られた表現を学習ターゲットとしてモデルを学習させた結果、18の評価設定中11の設定で既存のCLA手法を上回る性能を示しました．
コード：github.com/ynklab/CAROT
論文：arxiv.org/abs/2609.06381
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Visual cues or expectations can flip what we see in bistable images—yet we typically see only one interpretation at a time. 🦆🐇
Do MLLMs show human-like reports? If so, how?
Excited to share our #EMNLP2026 Main paper: “(How) Do MLLMs Report Bistable Images Like Humans?” (1/3)
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理研AIPセンターに属する研究者による76本の論文がNeurIPS 2026で採択されました。
aip.riken.jp/news/neurips202…
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🔔CFP for the #ACL2027NLP main conference is up! 2027.aclweb.org/calls/main/
📝Submission deadline to ARR is Jan 4, 2027.
⭐️ACL2027 Theme Track is "Homogenization and knowledge collapse in LLMs".
10/5月曜に神田明神ホールにて研究集会「AIとメタ認知」を開催しました！AIにはどういうメタ認知能力が求められるのかなど、多彩な哲学者とAI研究者による講演と活発な議論がありました。とても素敵な会場で、オンライン・対面から多くの方が参加し大盛況でした！
sites.google.com/view/ai-met…
和泉先生総括のCREST共生AI学際システム領域会議＠札幌に参加しました！領域会議参加中にトップカンファレンス #NeurIPS2026 の採択通知が来ました😳谷中研M2の劉さんと取り組んだ、大規模音声言語モデルの音響特徴の知覚能力を内部機序も含めて評価した研究です。CRESTの成果がさらに増えてめでたい🦀
渋谷の未来を多角的に考える「Shibuya Thinking」第一回に登壇し、『WIRED』日本版にレポートが公開されました！とても刺激的な議論が繰り広げられた中、私はあらゆる意思決定に活用されつつあるAIが、渋谷の未来にどんな影響を与えるかなどをコメントさせていただきました: wired.jp/branded/2026/08/27/…
#EMNLP2026 mainに2本論文が採択されました🎉トークンレベルの最適輸送による言語間アライメントでLLMの多言語能力を改善させた話と、双安定性錯視でLVLMと人間の知覚メカニズムを分析した話です！Our two papers have been accepted to #EMNLP2026 main! Stay tuned w our papers on arXiv! #NLProc
お盆休みですね。久しぶりに本郷三丁目日記ブログを更新してみました。「三つ子の魂百まで」berymomo.blog87.fc2.com/blog… ちなみにブログでも論文でも申請書でも何でも、文章は頭から書き始めてイントロが完成すれば７割完成したと思っている派です。
「現代化学」9月号に宮尾知幸先生との対談記事「分子と言葉 言語モデルがつなぐ二つの文法」が掲載されました！電子版は本日発売。元・化学屋で東京化学同人の本たくさん持ってるので、感慨もひとしおです。言葉と分子の意外な共通点に気づき楽しい対談でした！ご笑覧下さい: tkd-pbl.com/book/b10194034.h…
ESSLLI2026@プラハでNLP×論理×機械学習の国際ワークショップNALOMAを5日間開催しProgram Chairを務めました（主著の発表もしました）！最終日までは順調でしたが、最終日が終わった途端疲労か吐き気と腹痛と発熱を発症し、帰りの飛行機はとてもつらかったです😭2年間PCを務めるので来年も頑張ります…
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『現代化学』9月号がまもなくできあがります！
宮尾知幸先生と谷中 瞳先生による対談「分子と言葉：言語モデルがつなぐ二つの文法」などを掲載💬
発売は8月19日（水）です！ ご予約受付中です👇
amzn.asia/d/0a40kbg1
電子版は8月12日（水）からお買い求めいただけます
tkd-pbl.com/book/b10194034.h…
本日は産総研臨海副都心センター@お台場にて、産総研覚醒プロジェクト第4期のキックオフでした！実施者プレゼン大会だけでなく、PMプレゼン大会、夜の産総研ツアーと盛り沢山の1日でした😇実施者やPMの方々と色々なお話ができて楽しかったです。今年も覚醒プロジェクトで、世の中を覚醒させましょう💪
#ACL2026 Student Research Workshopで谷中研M1渡部さんが卒論で取り組んだ論文 aclanthology.org/2026.acl-sr… がBest paper awardを受賞し、BEAで説明可能AIチームAdamさんの論文がBest paper awardを受賞しました🎉写真は学生がシェアしてくれました、自分は日本で留守番ですが行った気持ちになれました😊
#QiitaConference 2026に登壇しました！たくさんのご参加ありがとうございました。19年ぶり（!）にジャズ研で一緒に演奏した方も参加されていてとても懐かしかったです。本日の資料を公開します「エンジニアは生成AIとどのように向き合うべきか？ことばの意味という観点から」
speakerdeck.com/verypluming/…
#ACL2026 ではmain3件、SRW2件、BEA1件(shared task優勝🥇)の計6本共著の発表があります！参加費も航空券費も高騰しているので主著者だけ参加で自分は参加せずですが、ぜひ論文を読んでください🚨
arxiv.org/abs/2604.22166
arxiv.org/abs/2604.11374
arxiv.org/abs/2604.17632
arxiv.org/abs/2605.14257
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【5/27-5/29開催】Qiita Conference 2026🚀
「AI」をテーマに技術的な挑戦や最新トレンドなどをお届け！
『ことばの意味を計算するしくみ 計算言語学と自然言語処理の基礎』著者 谷中 瞳氏 登壇！
▼参加申し込みはこちら✨
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What's better? A black-box model achieving correlation>0.9, or an explainable one with correlation 0.77? We built both for vocabulary difficulty prediction with @gosenkin 🥇Black-box model won the BEA 2026 shared task. arXiv arxiv.org/abs/2605.14257 GitHub github.com/ynklab/vocabulary…
