東京工業大学 / 情報理工学院 数理・計算科学系
Thursday Gathering #279 でのピッチ
東工大主催の「生成AIの可能性 2024 - 産学連携により生まれる学生テック起業家に聞く」セッションで ChatGPT の API を使用した検索サービスのアイディアについてピッチしました.
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理化学研究所 生命機能科学研究センター AI生物学研究チーム / 研究パートタイマーⅠ
中学生の頃に Python と出会い、沖縄で勉強会やカンファレンスの運営に携わってきました。その経験を活かして東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系に総合型で入学し、現在は数理最適化とその社会応用に関する研究室に所属しています。また、理化学研究所にて科学を加速するための AI 技術についても研究しています。
数理最適化をコア技術として格差を是正し公平な世界を作れるような活動をしたいと思っています。そのために起業や博士への進学等、幅広い選択肢を考えています。
東工大で開催された NEC によって開発されている LLM である cotomi を用いたアプリ開発コンペで CTO 賞を受賞しました.コンペは二人のチームで参加し streamlit を用いたアプリ開発とピッチを担当しました.
東工大主催の「生成AIの可能性 2024 - 産学連携により生まれる学生テック起業家に聞く」セッションで ChatGPT の API を使用した検索サービスのアイディアについてピッチしました.
沖縄で育ち、都市部との教育機会の差を身近に感じてきました。自分自身はプログラミングや科学的なワクワクとの出会いによって大きな可能性を広げることができた経験から、より多くの人が場所に関係なく学べる環境をつくりたいと考えています。そのため、リモートでも比較的リーズナブルな価格で価値を届けられる教育サービスの開発に関心を持っており、PFN の教育チームにサマーインターンシップで join しました。
動的手法によるAI Agent自動生成 課題設定:AI Agentの開発では個々にAI Agentを作り、プロンプトやワークフロー等を設定する必要があり、開発と検証に多くの工数がかかる。多様な課題を解くためには、個々にAI Agentを開発する必要があるため、高速に大量生産して課題解決することが難しい。サマーインターンでは多様なタスクを解くAI Agentを動的に生成するメタエージェントの開発に取り組む。
## 関連研究 - AdaptFlow: Adaptive Workflow Optimization via Meta-Learning - AFlow: Automating Agentic Workflow Generation - Multi-agent Architecture Search via Agentic Supernet ## 手法 関連研究を参考に、木探索ベースでAI Agentを自動生成する手法を検証する。 ベースラインとして、QAデータセットに対してLLM単体で評価を作り、AI Agent自動生成ではその評価を越えることを目指す。 研究の過程で、数量形式QAタスクでは自動生成されたAI Agentの精度が上がらないことを発見した。その原因を分析するため、仮説検証としてLLM-as-a-Judgeの品質評価やサンプル数のチューニング、QA種別分類等を行い、課題の根本原因を分析した。 合計5点の根本原因分析と仮説検証を行い、結果としてベースラインと比較して+3.5~+25.0ポイントの改善に成功。
添付している Qiita の記事を基にしたレポートで東京工業大学 情報理工学院 総合型入試に合格しました. レポートの作成に際し,wallprime の開発元である baton Inc. 様に確認し,学術的な利用の許可を頂いています.
2019 年にあった Python Boot Camp in 沖縄に TA として参加しました
日本で一番大きい Python コミュニティイベントである PyCon JP にてポスター発表を行いました.内容は特定のユーザーの Tweet から Word-Cloud を自動生成する Python プログラムについてで,形態素解析ライブラリ Janome などを使用しました.
東京工業大学 / 情報理工学院 数理・計算科学系
東工大主催の「生成AIの可能性 2024 - 産学連携により生まれる学生テック起業家に聞く」セッションで ChatGPT の API を使用した検索サービスのアイディアについてピッチしました.