テキストデータセット蒸留手法TAKE──元データの0.1%まで圧縮しつつ推論精度を維持
学習軌跡を考慮した影響関数により各サンプルの寄与度を推定し、最適なデータセットを抽出することで極限の圧縮率を実現した。
LLM活用都市シミュレーション基盤CityBehavEx──10万エージェントを1時間で処理可能
既存のLLMベースのシミュレータが抱える計算コストと検証の課題を、人間移動モデルとクロスエンコーダの組み合わせにより解決した。