武樋力哉 (Rikiya Takehi)
早稲田大学 学部4年生
早稲田大学酒井研究室 のB4生です。現在は Mixedbread にも所属しています。2024年は NIST で客員研究員として Dr. Ian Soboroff と Dr. Ellen Voorhees と共同研究を行っていました。Product Search and Recommendations Track を TREC で共同オーガナイズしています。
研究テーマは IR、NLP、ML（検索、評価、オフポリシー評価/学習、レコメンデーションを含む）が中心で、LLM・RecSys・retrievers などの信頼できる意思決定システムの構築に関心があります。
大学院では 豊田理研奨学金 に支援していただきます。
ニュース
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- Oct.2025: 第一著者フルペーパー Diversity as Risk Minimization が WSDM 2026 に採択。
- Oct.2025: オープンソース ColBERT モデル mxbai-edge-colbert-v0-17m と mxbai-edge-colbert-v0-32m を公開。テックレポートは こちら。
- Aug.2025: 共著論文が CIKM 2025 に採択。
- Aug.2025: Mixedbread でリサーチインターンを開始。
- Jul.2025: Toyota PhD Fellow（2年間フルファンディング） に選出。
- Jul.2025: SIGIR 2025 eCOM Workshop で 招待講演（Hosted by Dr.Tracy Holloway King）。
- Jun.2025: NTCIR 2025 招待パネラー（Drs. Maarten De Rijke, Mark Sanderson, Charles Clarke, Ian Soboroffと登壇）。
- Jun.2025: EVIA 2025 で 招待講演（Using LLMs as Assistants for Building Test Collections）。スライド。
- Apr.2025: 第一著者フルペーパー LLM-Assisted Relevance Assessments: When Should We Ask LLMs for Help? が SIGIR 2025 に採択。
- Jan.2025: 第一著者フルペーパー General Framework for Off-Policy Learning with Partially-Observed Reward が ICLR 2025 に採択。
- Nov.2024: NII で 招待講演（Using LLMs as Assistants for Building Test Collections）。
- Nov.2024: 第一著者論文 LLM-Assisted Relevance Assessments: When Should We Ask LLMs for Help? を arXiv に公開。
- Oct.2024: CyberAgent AI Lab. Algorithm Team でインターン開始。
- Aug.2024: UMD College Park で 招待講演（Nugget-Based Evaluation and the Use of LLMs）。
- Oct.2023: 第一著者論文 Open-Domain Dialogue Quality Evaluation: Deriving Nugget-level Scores from Turn-level Scores が SIGIR AP 2023 に採択。
研究業績
論文は Google Scholar にも掲載しています。
- Diversification as Risk Minimization
武樋力哉 (Rikiya Takehi), Fernando Diaz, Tetsuya Sakai. 2025.
WSDM 2026.
arXiv - General Framework for Off-Policy Learning with Partially-Observed Reward
武樋力哉 (Rikiya Takehi), Kosuke Kawakami, Masahiro Asami, Yuta Saito. 2025.
ICLR 2025.
arXiv | OpenReview | presentation | poster - LLM‑Assisted Relevance Assessments: When Should We Ask LLMs for Help?
武樋力哉 (Rikiya Takehi), Ellen M. Voorhees, Tetsuya Sakai, and Ian Soboroff. 2025.
SIGIR 2025.
arXiv | slides | code - Open-Source LLM-based Relevance Assessment vs. Highly Reliable Manual Relevance Assessment: A Case Study
Tetsuya Sakai, Khant Myoe Rain, 武樋力哉 (Rikiya Takehi), Sijie Tao, Youngin Song. 2025.
CIKM 2025.
proceedings - Fantastic (small) Retrievers and How to Train Them: mxbai-edge-colbert-v0 Tech Report.
武樋力哉 (Rikiya Takehi), Benjamin Clavié, Sean Lee, Aamir Shakir. 2025.
Tech Report.
Tech Report | Blog | 17M ColBERT model | 32M ColBERT model - Beyond Match Maximization and Fairness: Retention-Objectified Two-Sided Matching
武樋力哉 (Rikiya Takehi)*, Ren Kishimoto*, Koichi Tanaka, Masahiro Nomura, Riku Togashi, Yuta Saito. 2025.
preprint - Objective-driven Calibrated Recommendations
武樋力哉 (Rikiya Takehi)*, Koichi Tanaka*, Ren Kishimoto, Masahiro Nomura, Riku Togashi, Yuta Saito. 2025.
preprint - Open-Domain Dialogue Quality Evaluation: Deriving Nugget-level Scores from Turn-level Scores
武樋力哉 (Rikiya Takehi), Akihisa Watanabe, and Tetsuya Sakai. 2023.
SIGIR-AP 2023.
code | poster | slides | proceedings
経験
- Mixedbread リサーチインターン
- CyberAgent AI Lab. Algorithm Team リサーチインターン
- NIST Retrieval Group 客員研究員
- Hakuhodo Tech Inc. リサーチインターン
招待講演
- SIGIR eCom Workshop 2025Product Search and Recommendations (with Prof. ChengXiang Zhai)
- EVIA 2025Using LLMs as Assistants for Building Large Test Collections
- National Institute of InformaticsUsing LLMs as Assistants for Building Test Collections (Trends and Problems of Test Collections)
- University of Maryland, College ParkNugget-Based Evaluation and the Use of LLMs
- NTCIR 2025 PanelistWith Profs. Maarten de Rijke (UvA), Mark Sanderson (RMIT), Charles Clarke (UWaterloo), and Ian Soboroff (NIST).