竹田悠哉と申します。現在修士2年で、BizDevや戦略コンサル、起業、D進と逡巡して、結局、来年度からPreferred Networksに機械学習エンジニア/リサーチャーとして就職することになりました。ITやAIには、ゲームやWeb開発のバイト、EQUESという松尾研発スタートアップでのインターン、StabilityAIでの学習データ作り、AndrewNgの講義翻訳、LLMサマースクールの講義作り、松尾研での長期インターン(BizDev、リサーチ、エンジニアを経て、現在はPM)などで比較的長く色々と関わってきました。 DICEというディープテック起業や研究者が多く属するコミュニティに運営として携わっており、AI for ScienceやLab automationにも興味があります。ディープテックでは神経科学やBMIに興味があり、ビジネスとしてはヘルスケアや衛星、DefenseTechなどが関心ごとです。
研究では『LLMの論理的推論における内部動作の多言語比較』『アントレプレナーシップ教育におけるブリッジングの重要性の評価』を行なっております。過去には『画像生成における潜在空間を利用した抽象概念の操作』の研究もしていました。また、原田研のRAとして『医療用基盤モデル(VLM)の構築』にも携わっています。昨年まではCVや3Dレンダリングに力を入れてました。深層学習や生成モデルについては基礎から応用まで幅広くキャッチアップしている方だと思います。
サーベイ論文の生成は、イントロの構成や研究アイディアの着想にも(自分が書く際も自動化においても)重要と思いますし、昨年PFNインターンでテックブログを書いた際に、知識獲得やLoRAなど当時誰もまとめていない分野のサーベイに時間がかかった経験もあり(8週間中1週以上かけて結局全部読みました...)、とても興味があります。 また以前、東大元総長の小宮山先生のご自宅に伺う機会があったのですが、プラチナ構想の「爆発する知識」において、情報過多ゆえ知の構造化が急務といった内容のディスカッションをさせて頂きました。AI Scientistの発達に関わらず、現時点でも、サーベイ論文の自動生成が人類の知的営みに及ぼす影響は大きいと思っています！