2026ConferenceACL 2026
ツール利用型多言語エージェントの信頼性評価
Taro Yamada, Alice Smith, Kenji Sato
LLMAgentsMultilingual
多言語環境でツールを利用するLLMエージェントの誤動作要因を分析し、評価ベンチマークを提案した。
言語AI研究者
言語AIの信頼性と社会実装を研究しています
大規模言語モデルの評価・安全性・多言語展開を中心に、理論と実装の橋渡しに取り組んでいます。
〇〇大学大学院 情報学研究科
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- 2026年2月18日ACL 2026に論文が採択されました。
- 2025年11月2日共同研究プロジェクト「SafeRAG Toolkit」を公開しました。
- 2025年7月14日企業R&D向けに対話AI安全性の講演を行いました。
- 2025年4月1日研究室の博士前期課程に進学しました。
- 2024年12月20日EMNLP 2023論文の拡張版をarXivで公開しました。