The following blog has been accepted to The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026) Blog Track.

ICLR 2026 Blog Track に下記のブログが採択されました。

• Zhun Sun.
  “The Layered Ontology of Models, Resolving the Epistemological Crisis of AI”
  

The following paper has been accepted to The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026.

CVPR 2026 に下記の論文が採択されました。

Main Conference

• Ryosuke Matsuda, Keito Kudo, Haruto Yoshida, Nobuyuki Shimizu, Jun Suzuki.
  “SLVMEval: Synthetic Meta Evaluation Benchmark for Text-to-Long Video Generation”
• Shojiro Yamabe, Futa Waseda, Daiki Shiono, Tsubasa Takahashi.
  “Text-Printed Image: Bridging the Image-Text Modality Gap for Text-centric Training of Large Vision-Language Models”

Master students Yasutomo Itabashi, Koichi Iwakawa, Haocheng Zhu, Yu Naito, Yuto Nakano, Shinnosuke Nozue, Tomomasa Hara, Kento Haneda, Kosuke Matsuzaki, Naoki Miura, Jaesung Lee, Haruto Yoshida and Ko Yoshida defended their Master theses (Sakaguchi-Inui Lab/Suzuki Lab: 25-min presentation + 15-min Q&A; Matsubayashi Lab: 15-min presentation + 15-minute Q&A). Great work, everyone!

研究室メンバーに見守られる中、板橋康知さん、岩川光一さん、朱灏丞さん、 内藤悠さん、中野雄斗さん、野末慎之介さん、原知正さん、羽根田賢和さん、松﨑孝介さん、三浦直己さん、李宰成さん、吉田遥音さん、吉田倖さんの修士論文本審査会が行われました。

坂口・乾研究室 / 鈴木研究室では発表25分・試問15分、松林研究室では発表15分・試問15分の形式で実施されました。

皆さん、おつかれさまでした！

The following papers have been accepted to The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026).

ICLR 2026 に下記の論文が採択されました。

• Yui Oka, Kentaro Hanafusa, Taku Hasegawa, Kyosuke Nishida, Kuniko Saito.
  “Probing Rotary Position Embeddings through Frequency Entropy”
• Yui Oka, Itsumi Saito, Kyosuke Nishida, Kuniko Saito.
  “How Base Frequency Shapes RoPE: An Analytical Study of Frequency-Band Formation”
• Taisei Yamamoto, Ryoma Kumon, Danushka Bollegala, Hitomi Yanaka.
  “Neuron-Level Analysis of Cultural Understanding in Large Language Models”
• Kazuki Yano, Shun Kiyono, Sosuke Kobayashi, Sho Takase, Jun Suzuki.
  “Pre-training LLM without Learning Rate Decay Enhances Supervised Fine-Tuning”
• Taishi Nakamura, Satoki Ishikawa, Masaki Kawamura, Takumi Okamoto, Daisuke Nohara, Jun Suzuki, Rio Yokota.
  “Optimal Sparsity of Mixture-of-Experts Language Models for Reasoning Tasks”
  

Dr. Hideto Kazawa from Google DeepMind gave a talk entitled “Thinking About the Future of AI” (MiCS)

Google DeepMindの賀澤秀人氏に、「AIのこれからを考える」という表題でご講演いただきました。 (みちのく情報伝達学セミナー)

An interview article featuring Assistant Professor Rena Akama was published in the Asahi Shogakusei Shimbun issued on November 25, 2025, under the feature “Recreating Popular Story Characters with AI? How ‘Authenticity’ Emerges Through the Power of Fans — Insights from the Developers and Supervisors of the RD Development Project.”

2025年11月25日に発刊された朝日小学生新聞「物語の人気キャラをAIで再現？ / ファンたちの力で宿る「らしさ」「RD育成プロジェクト」の開発・監修者に聞く」に、赤間怜奈助教のインタビュー記事が掲載されました。

2025年11月25日（火）の朝日小学生新聞にもRDが登場！　１・２面の大特集

An interview article featuring Assistant Professor Reina Akama was published in the Asahi Junior & Senior High School Newspaper on November 16, 2025, under the title “Creating and Using Generative AI.”

2025年11月16日に発刊された朝日中高生新聞「つくる つかう 生成 AI」に、赤間怜奈助教のインタビュー記事が掲載されました。

【速報】2025年11月16日の朝日中高生新聞にRDが登場！　監修・赤間怜奈先生のインタビュー記事掲載

Associate Professor Sho Yokoi was invited to give a talk titled “‘Non-Logical’ Capacities of Language Models” at Logic Festa 2026, held on January 10th, 2026 .

2026年1月10日に開催された科学基礎論学会2025年度研究例会（ロジックフェスタ2026）にて、横井祥准教授が『言語モデルを支える「非」論理的能力』のタイトルで招待講演を行いました。

The following papers have been accepted to The 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2026).

EACL 2026 に下記の論文が採択されました。

Main Conference

• Ryo Fujii, Makoto Morishita, Kazuki Yano, Jun Suzuki.
  “TimeMachine-bench: A Benchmark for Evaluating Model Capabilities in Repository-Level Migration Tasks”
• Rongzhi Li, Hitomi Yanaka.
  “NeuronMoE: Efficient Cross-Lingual Extension via Neuron-Guided Mixture-of-Experts”
• Rifo Ahmad Genadi, Munachiso Samuel Nwadike, Nurdaulet Mukhituly, Tatsuya Hiraoka, Hilal AlQuabeh, Kentaro Inui.
  “Sycophancy Hides Linearly in the Attention Heads”

Findings

• Keito Kudo, Yoichi Aoki, Tatsuki Kuribayashi, Shusaku Sone, Masaya Taniguchi, Ana Brassard, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui.
  “LLMs Faithfully and Iteratively Compute Answers During CoT: A Systematic Analysis With Multi-step Arithmetics”
• Keigo Shibata, Kazuki Yano, Ryosuke Takahashi, Jaesung Lee, Wataru Ikeda, Jun Suzuki.
  “Suppressing Final Layer Hidden State Jumps in Transformer Pretraining”