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3 changes: 3 additions & 0 deletions .lychee/exclude-permanent.txt
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Expand Up @@ -10,3 +10,6 @@ scholar.google.com/citations

# cl.sd.tmu.ac.jp has timed out in CI for the DC2 post.
cl.sd.tmu.ac.jp

# The Gunosy Wantedly article has been removed and returns 404.
www.wantedly.com/companies/gunosy/post_articles/181818
5 changes: 5 additions & 0 deletions .lychee/exclude-temporary.txt
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Expand Up @@ -40,3 +40,8 @@ book.impress.co.jp
# Weekly prune will drop once fast again.
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2026F/html/Kawada_SciGA_A_Comprehensive_Dataset_for_Designing_Graphical_Abstracts_in_Academic_CVPRF_2026_paper.html
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2026F/html/Nagai_TAUE_Training-free_Noise_Transplant_and_Cultivation_Diffusion_Model_CVPRF_2026_paper.html

# X profile pages return 403 to GitHub Actions / lychee.
# Re-check regularly in case the access policy changes.
x.com/Aoi_Harada00
x.com/shunk031
6 changes: 6 additions & 0 deletions content/publication/kitada2021nlp/index.md
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Expand Up @@ -73,3 +73,9 @@ projects: []
# Otherwise, set `slides:""`.
slides: ""
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本発表は、NLP2021のスポンサー賞の一次選考候補に挙がりました。以下は、デンソーアイティーラボラトリの選考報告からの引用です。

> P6-14 半教師あり文書分類のための仮想敵対的学習による注意機構の頑健性および解釈性の向上: 北田俊輔, 彌冨仁 (法政大)

詳細は、[デンソーアイティーラボラトリの選考報告](https://d-itlab.co.jp/blog/20210326/#:~:text=P6%2D14%20%E5%8D%8A%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%81%82%E3%82%8A%E6%96%87%E6%9B%B8%E5%88%86%E9%A1%9E%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E4%BB%AE%E6%83%B3%E6%95%B5%E5%AF%BE%E7%9A%84%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E6%B3%A8%E6%84%8F%E6%A9%9F%E6%A7%8B%E3%81%AE%E9%A0%91%E5%81%A5%E6%80%A7%E3%81%8A%E3%82%88%E3%81%B3%E8%A7%A3%E9%87%88%E6%80%A7%E3%81%AE%E5%90%91%E4%B8%8A%3A%20%E5%8C%97%E7%94%B0%E4%BF%8A%E8%BC%94%2C%20%E5%BD%8C%E5%86%A8%E4%BB%81%20(%E6%B3%95%E6%94%BF%E5%A4%A7))をご覧ください。
12 changes: 12 additions & 0 deletions content/publication/nishiyama2026yans/index.md
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Expand Up @@ -75,3 +75,15 @@ projects: []
# Otherwise, set `slides: ""`.
slides: ""
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本発表は、YANS 2026のスポンサー賞の選考候補となりました。以下は、フューチャー株式会社の参加報告からの引用です。

> [S2-P30] Activation Steeringにおける文章崩壊の抑制に向けた初期検討
>
> 西山 天、川田 拓朗、北田 俊輔、永井 大地、彌冨 仁(法政大学)
>
> この研究では、LLMの内部状態にベクトルを足し込んで出力を制御するActivation Steeringについて、生成される文章の崩壊を抑える手法を検討しています。
>
> 従来手法は1トークンを出力するたびに同じ強さでベクトルを足すため、目的の概念以外の表現にまで影響が及んでしまったり、介入が不要な箇所にまで作用し、無用な反復や意味の破綻した文章を招いてしまいます。この研究では、介入する位置と強度をトークンごとに決める機構と、元の内部状態を極力保ったまま、目的の概念へ変換する機構を組み合わせた手法を提案しており、2つの機構の適用順を誤ると出力が崩壊することも報告されていました。介入の「どこに・どれだけ」と「どう」を分けて整理した枠組みが明快で、参考になる発表だと感じました。

詳細は、[フューチャー株式会社の参加報告](https://future-architect.github.io/articles/20260916a/#S2-P30-Activation-Steering%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E6%96%87%E7%AB%A0%E5%B4%A9%E5%A3%8A%E3%81%AE%E6%8A%91%E5%88%B6%E3%81%AB%E5%90%91%E3%81%91%E3%81%9F%E5%88%9D%E6%9C%9F%E6%A4%9C%E8%A8%8E:~:text=%5BS2%2DP30%5D%20Activation,%E6%84%9F%E3%81%98%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F%E3%80%82)をご覧ください。
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