https://pub-238b1f2b1f794d9283078e0354201d83.r2.dev/readtech/podcast.xml ja © 2026 Nanami, Keita & Experts 最新の学術プレプリント（arXiv, SSRN, RePEc, PsyArXiv, bioRxiv等）を世界のリポジトリから横断収集。認知心理学、行動経済学、統計数理、経営戦略、考古学など自由な越境視点から一つの現象を徹底解剖する、知的好奇心を満たす対話型アカデミック・ポッドキャスト。 Wed, 21 Oct 2026 13:34:26 +0900 Nanami, Keita & Experts 最新の学術プレプリント（arXiv, SSRN, RePEc, PsyArXiv, bioRxiv等）を世界のリポジトリから横断収集。認知心理学、行動経済学、統計数理、経営戦略、考古学など自由な越境視点から一つの現象を徹底解剖する、知的好奇心を満たす対話型アカデミック・ポッドキャスト。 episodic false Nanami, Keita & Experts 00reiwa@gmail.com 長文を読む人は、すべての語を同じ深さで処理せず、重要そうな箇所に注意を配ります。LLMの計算を軽くする「トークン削減」も、入力から読むべき部分を選ぶ発想です。認知心理学の視線・記憶研究と機械学習を照らし合わせると、AIの効率化は人間の読解に近づくのか、それとも見落としや偏りを別の形で生むのか。注意を「選ぶ」仕組みの共通点と違いを探ります。 Wed, 21 Oct 2026 10:52:19 +0900 readtech-readtech_20261021_104231 3 full Nanami, Keita & Experts 第3回: AIは人間のように「読み飛ばす」のか？—認知心理学とトークン削減が照らす注意の正体 長文を読む人は、すべての語を同じ深さで処理せず、重要そうな箇所に注意を配ります。LLMの計算を軽くする「トークン削減」も、入力から読むべき部分を選ぶ発想です。認知心理学の視線・記憶研究と機械学習を照らし合わせると、AIの効率化は人間の読解に近づくのか、それとも見落としや偏りを別の形で生むのか。注意を「選ぶ」仕組みの共通点と違いを探ります。 【本編で引用・分析した実在論文】 ・[arXiv] Token Pruning in Audio Transformers: Optimizing Performance and Decoding Patch Importance (http://arxiv.org/abs/2504.01690v2) ・[arXiv] Fewer Weights, More Problems: A Practical Attack on LLM Pruning (http://arxiv.org/abs/2510.07985v3) ・[SSRN] Rational Inattention: A Review (https://doi.org/10.1257/jel.20211524) ・[SSRN] Rational Inattention and Organizational Focus (https://doi.org/10.1257/aer.20140741) ・[PsyArXiv] Eye movements track prioritized auditory features in selective attention to natural speech (https://doi.org/10.1101/2023.01.23.525171) ・[PsyArXiv] The Influence of Situational Cues on Children’s Creativity in an Alternative Uses Task and the Moderating Effect of Selective Attention (https://doi.org/10.3390/jintelligence8040037) false 人間は時間やお金をすでに費やした選択肢から、損失が見えていても撤退しにくいことがあります。では、検索やツール利用を重ねたAIエージェントも、先行投資に引きずられるのでしょうか。行動経済学のサンクコスト研究と、AIの停止・計画アルゴリズムを結び、合理的な粘り強さと非合理な固執を見分ける実験を考えます。撤退判断を「意志」ではなく、報酬設計や進捗の見せ方の問題として捉え直せるのも魅力です。 Wed, 21 Oct 2026 08:52:36 +0900 readtech-readtech_20261021_084021 2 full Nanami, Keita & Experts 第2回: AIエージェントはいつ撤退するのか：人間のサンクコスト効果と機械の「投じた計算量」 人間は時間やお金をすでに費やした選択肢から、損失が見えていても撤退しにくいことがあります。では、検索やツール利用を重ねたAIエージェントも、先行投資に引きずられるのでしょうか。行動経済学のサンクコスト研究と、AIの停止・計画アルゴリズムを結び、合理的な粘り強さと非合理な固執を見分ける実験を考えます。撤退判断を「意志」ではなく、報酬設計や進捗の見せ方の問題として捉え直せるのも魅力です。 【本編で引用・分析した実在論文】 ・[arXiv] Communication-efficient Multi-Agent Deep Reinforcement Learning: A Survey () ・[arXiv] Establishing Shared Query Understanding in Open Multi-Agent Systems () ・[SSRN] Sunk cost in investment decisions () ・[SSRN] The Sunk Cost Effect in Economic Decision-Making: a Meta-Analytic Review () ・[PsyArXiv] Capuchin and rhesus monkeys show sunk cost effects in a psychomotor task () ・[PsyArXiv] On the Low Reliability of Sunk Cost Vignettes () false AIエージェントによる自動購入が普及したとき、消費者の選好やプラットフォームのアルゴリズム、企業のポジショニングがどのように変容するかを多角的に分析。 Tue, 20 Oct 2026 20:28:16 +0900 readtech-readtech_20261020_202816 1 full Nanami, Keita & Experts 第1回: 買い物をAIに任せると、誰が選ばれるのか？（AI購買エージェントと選択アーキテクチャ） AIエージェントによる自動購入が普及したとき、消費者の選好やプラットフォームのアルゴリズム、企業のポジショニングがどのように変容するかを多角的に分析。 【本編で引用・分析した実在論文】 ・[SSRN] Shopping in the Age of AI Agents () false