既存のLLM（大規模言語モデル）に追加学習や構造変更を一切行わずに、推論速度を大幅に向上させる新たなフレームワークSPECTRAを提案。SPECTRAは、SPECTRA-CORE と SPECTRA-RETRIEVAL という2つの革新的なモジュール（単位）で構成され、それぞれがSOTA（最先端手法）を上回る性能を発揮。両者の組み合わせにより、様々なタスクやアーキテクチャにおいて最大 4.08倍の推論速度向上を達成。複数のLLMファミリー、タスク、およびGPU（グラフィック処理装置）環境での大規模実験により、元のLLMと同等の生成品質を維持しながら損失なく高速化できるこ...

逆向き探索技術「バックワードナローウイング」の並列化に成功膨大な解析時間を要する従来手法に対し、並列化による高速化と効率化を実現多数のセキュリティプロトコルで実証済み　北陸先端科学技術大学院大学 コンピューティング科学研究領域の...

北陸先端科学技術大学院大学（学長・寺野稔、石川県能美市）は、2025年6月20日付で、世界的な数理科学者であるDEMAINE, Erik（ドメイン・エリック）教授を先端科学技術研究科の教授として迎えました。本件は、マサチューセッツ工科大学（MIT）とのクロスアポイントメント制度に基づくものであり、本学における世界水準の研究・教育体制のさらなる強化を目的としています。　DEMAINE教授は、わずか20歳で博士号を取得し、同年MITにて准教授に就任した"ギフテッド"な研究者として知られています。計算幾何学の一分野「計算折り紙（Computational Origami）」の創始者の一人であ...

証明スコアは、バグの無いソフトウェアを開発するための技術の一つとして注目されている技術過去数十年に渡り研究されてきた証明スコアによる形式検証の概観をまとめた証明スコアの弱点及び克服方法を示すとともに、より多くの研究者に普及させるための改善案の提案...

安全なAIの実現には、大規模言語モデル (LLM) が学習した有害知識を消去する「知識忘却」技術が求められています。RMUと呼ばれる従来の方法は高い忘却性能が確認されている一方、その動作原理や最適化方法には未解明の部分が多く、手探りによる最適化が必要でした。本研究では、RMUを理論的・経験的に詳細に分析し、従来とほぼ同等の忘却性能を維持しながら最適化を自動で調整できるようにし、適用コストを大幅に削減することに成功しました。...

120年以上にわたり未解決であった古典的な裁ち合わせパズルの解の最適性を世界で初めて証明しました。証明の技法から独自に開発したものであり、今後、多くの同種の問題が解けると期待できます。　北陸先端科学技術大学院大学（学長・寺野稔、石川県能...