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Itaru Tomita / 冨田到
@itarutomy
リサーチや研究開発向けの生成AIエージェント @snorbe_ai を作っています。 deskrex.ai @deskrex | 著書 かんき出版『知的生産でAIを使いこなす全技法』 amazon.co.jp/dp/4761278471
Joined January 2018
- LLMを埋め込みモデルの上位互換として使うと、検索も分類も全部よくなるわけではない（arxiv.org/html/2608.1287…）。 この論文は、10個のLLMと26個の埋め込みモデルを、分類・意味的類似度・クラスタリング・ペア分類・検索の37タスクで比較した。 総合スコアはGemini 3.1
- エージェントの「自信」は、いま出している1文だけを見ても測れない（arxiv.org/html/2608.1600…）。 LLMエージェントの不確実性定量化（UQ、失敗しそうな度合いを数値化すること）は、これまでトークン確率や予測エントロピー（出力の分布の散らばり）など、現在の生成の局所信号に頼りがちだった。
- TinyCastという論文が面白い（arxiv.org/html/2608.1576…）。 系列ごとに再学習せず、初めて見る時系列を予測する「確率的ゼロショット予測器」を、わずか146,505パラメータで作っている。確率的というのは、未来の一点だけでなく「どの範囲ならありそうか」という予測区間も出すという意味。
