SAIL Lab CTO Presents Research at EMNLP 2025
SAIL Lab CTO、EMNLP 2025で研究を発表

Leading Research at the Premier NLP Conference

November 2025 | EMNLP 2025

We are proud to announce that Joe Wang, SAIL Laboratory's CTO and Founder, made significant contributions to EMNLP 2025 (Empirical Methods in Natural Language Processing), one of the world's most prestigious conferences in computational linguistics and natural language processing. As a Sony researcher, Joe presented two research papers and delivered an Invited Talk, showcasing his contributions to advancing Large Language Models and their industrial applications.

Research Paper 1

Joe Wang presented the first research paper as a Sony researcher, addressing fundamental challenges in Large Language Models and their applications. The research introduces novel methodologies for improving the reliability and efficiency of LLM-based systems in industrial settings.

Research Paper 2

In addition to the first paper, Joe presented a second research paper that focuses on advanced techniques in natural language processing and their practical applications. This work demonstrates how cutting-edge NLP research can be translated into real-world solutions.

Invited Talk: Industrial LLM Agents

Joe Wang was honored to deliver an Invited Talk on "Industrial LLM Agents: From Research to Production," sharing insights from his experience in building and deploying LLM agent systems for industrial applications.

The invited talk covered several key topics:

• LLM Agent Architectures: Design patterns for building robust, scalable agent systems
• Multi-Agent Coordination: Strategies for orchestrating multiple LLM agents to solve complex problems
• Real-World Applications: Techniques for deploying LLM agents in production environments
• Safety and Reliability: Best practices for ensuring LLM agents operate safely in industrial settings

---

SAIL Lab CTO、EMNLP 2025で研究を発表

2025年11月 | EMNLP 2025

SAIL Laboratory の CTO 兼創業者である Joe Wang が、計算言語学と自然言語処理における世界最高峰の国際会議の一つであるEMNLP 2025（Empirical Methods in Natural Language Processing）で重要な貢献を果たしたことをご報告いたします。Sony研究員として、Joe は2つの研究論文を発表し、招待講演を行いました。

研究論文1

Joe Wang は、Sony研究員として最初の研究論文を発表し、大規模言語モデルとその産業応用における基本的な課題に取り組みました。この研究は、産業環境における LLM ベースシステムの信頼性と効率を向上させるための新しい方法論を紹介しています。

研究論文2

最初の論文に加えて、Joe は自然言語処理における高度な技術とその実践的な応用に焦点を当てた2つ目の研究論文を発表しました。この研究は、最先端の NLP 研究が実世界のソリューションにどのように変換できるかを示しています。

招待講演：産業 LLM エージェント

Joe Wang は、「産業 LLM エージェント：研究から本番へ」というテーマで招待講演を行い、産業アプリケーション向けの LLM エージェントシステムの構築と展開における経験から得られた洞察を共有しました。

招待講演では、以下の主要なトピックをカバーしました：

• LLM エージェントアーキテクチャ： 堅牢でスケーラブルなエージェントシステムを構築するためのデザインパターン
• マルチエージェント調整： 複数の LLM エージェントを調整して複雑な問題を解決する戦略
• 実世界の応用： 本番環境で LLM エージェントを展開する技術
• 安全性と信頼性： 産業環境で LLM エージェントが安全に動作することを確保するためのベストプラクティス