武樋力哉

now at NVIDIA AI, Incoming PhD Student at MIT EECS

武樋力哉

早稲田大学情報理工学科を卒業し、在学中は酒井研究室で研究活動を行っていました。現在はNVIDIA AIにて研究インターンシップをしています。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Tech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。

9月からはMIT EECSの博士課程に進学予定で、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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研究業績

論文は Google Scholar にも掲載しています。

  1. Diversification as Risk Minimization
    武樋力哉 (Rikiya Takehi), Fernando Diaz, Tetsuya Sakai. 2025.
    WSDM 2026.
    Best Paper Award（top 0.1%, 799件中1位）
    arXiv
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. Objective-driven Calibrated Recommendations
    武樋力哉 (Rikiya Takehi)*, Koichi Tanaka*, Ren Kishimoto, Masahiro Nomura, Riku Togashi, Yuta Saito. 2025.
    preprint
  8. 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

  • Mar 2026 - Present · remote with CA and Taiwan
    Research Intern, NVIDIA AI
  • Aug 2025 - Feb 2026 · CA, USA
    Mixedbread 研究インターン
  • Oct 2024 - Sep 2025 · Tokyo, Japan
    CyberAgent AI Lab. Algorithm Team リサーチインターン
  • Sept 2024 - Apr 2025 · Tokyo, Japan
    Hakuhodo Tech Inc. リサーチインターン
  • Oct 2023 - Sep 2024 · Maryland, US
    NIST Retrieval Group 客員研究員

受賞・実績

Mar 2026 · Waseda University
早稲田大学 最高栄誉賞

早稲田大学の小野梓賞の代表受賞者として卒業しました。大学院生を含む理工系学生1万人超の中から1名に選出されました（top 0.01%）。

Feb 2026 · WSDM 2026
WSDM 2026 Best Full Research Paper Award

Diversification as Risk Minimization がBest Paper Awardを受賞しました（799件中1位）。

Jul 2025 · Toyota PhD Fellowship
豊田理研奨学金

大学院での最初の2年間の研究活動を支援していただきます。

招待講演

  • Feb 2026 · Invited by Dr. Thorsten Joachims (Cornell)
    Cornell University
    Diversification as Risk Minimization
  • 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).