武樋力哉 (Rikiya Takehi)

早稲田大学学部4年生

Rikiya Takehi

早稲田大学情報理工学科の酒井研究室で研究活動を行っています。現在はNVIDIA AIにてAI Agentsに関する研究インターンシップにも参加しています。直近のMixedbread AIをはじめ、これまでにサイバーエージェントや博報堂テクノロジーズでの研究インターンを経験したほか、米国国立標準技術研究所（NIST）では客員研究員として1年間、Dr. Ian Soboroff & Dr. Ellen Voorheesらと研究を行いました。

興味のある研究領域は、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、情報検索（IR）です。特に、LLM、LLM Systems、AI Agentsに広く関心を持っています。

大学院では豊田理研奨学金に支援していただきます。

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ニュース

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Mar.2026: NVIDIA AI で研究インターンを開始。
Feb.2026: 主著フルペーパー Diversification as Risk Minimization が WSDM 2026 Best Paper Award を受賞。
Feb.2026: Hugging Face の ColBERT モデル mxbai-edge-colbert-v0-17m と mxbai-edge-colbert-v0-32m が合計 200万+ downloads を突破。
Jan.2026: 共同第一著者フルペーパー Retention-Driven Two-Sided Matching が ICLR 2026 に採択。
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.
WSDM 2026. Best Paper Award
arXiv
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.
ICLR 2026.
preprint
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.
Hugging Faceで200万+ downloads
Tech Report | Blog | 17M ColBERT model | 32M ColBERT model
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
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

Aug 2025 – Present · CA, USA
Mixedbread リサーチインターン
Oct 2024 – Sep 2025 · Tokyo, Japan
CyberAgent AI Lab. Algorithm Team リサーチインターン
Oct 2023 – Sep 2024 · Maryland, US
NIST Retrieval Group 客員研究員
Sept 2023 – Oct 2024 · Tokyo, Japan
Hakuhodo Tech Inc. リサーチインターン

招待講演

Jul 2025 · Invited by Dr. Tracy Holloway King (Adobe)
SIGIR eCom Workshop 2025
Product Search and Recommendations (with Prof. ChengXiang Zhai)
Jun 2025 · Invited by Prof. Charles Clarke (UWaterloo)
EVIA 2025
Using LLMs as Assistants for Building Large Test Collections
Nov 2024 · Invited by Prof. Noriko Kando (NII)
National Institute of Informatics
Using LLMs as Assistants for Building Test Collections (Trends and Problems of Test Collections)
Aug 2024 · Invited by Prof. Douglas Oard (UMD)
University of Maryland, College Park
Nugget-Based Evaluation and the Use of LLMs
2025 · Panel
NTCIR 2025 Panelist
With Profs. Maarten de Rijke (UvA), Mark Sanderson (RMIT), Charles Clarke (UWaterloo), and Ian Soboroff (NIST).