武樋力哉

PhD Student at MIT CSAIL

武樋力哉

MIT CSAILの博士課程1年目の武樋力哉です。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。直近のNVIDIA Research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。

大学院での研究は、豊田理研奨学金とMIT Distinguished Science and Engineering Fellowshipの支援を受けています。

CV| メール| Twitter| Google Scholar| Github

ニュース

scroll ↓

研究業績

論文は Google Scholar にも掲載しています。

  1. MLLMs Fail to Refuse when Using Tools Agentically
    武樋力哉 (Rikiya Takehi), Ryo Hachiuma, Shaona Ghosh, Dan Zhao, Frank Wang, Yusuke Hirota. 2026.
    NeurIPS 2026 Eval & Data Track（採択率: 26%）.
    arXiv
  2. 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
  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300万+ downloads
    Tech Report | Blog | 17M ColBERT model | 32M ColBERT model
  4. Beyond Match Maximization and Fairness: Retention-Objectified Two-Sided Matching
    Ren Kishimoto*, 武樋力哉 (Rikiya Takehi)*, Koichi Tanaka, Masahiro Nomura, Riku Togashi, Yuta Saito. 2025.
    ICLR 2026.
    preprint
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. Objective-driven Calibrated Recommendations
    武樋力哉 (Rikiya Takehi)*, Koichi Tanaka*, Ren Kishimoto, Masahiro Nomura, Riku Togashi, Yuta Saito. 2025.
    preprint
  9. 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 - Aug 2026 · remote
    Research Intern, NVIDIA Research
  • 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

2026–2027 · MIT
MIT Distinguished Science and Engineering Fellowship

優れた学術・研究実績を有し、将来のさらなる活躍が期待される博士課程学生に授与されるフェローシップです。

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。

主な招待講演

  • 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
  • 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).