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公開後2ヶ月で直近3時間に+32★。検知時点で1434★に達したが、スター急増の外部言及は未検出。
本リポジトリは2026年3月26日に公開され、5月10日時点で1434スターに到達しています。検知日の直近3時間で+32★を記録しており、継続的な関心を得ていることが確認できます。ただしHacker Newsでの言及は見つかっておらず、Reddit・Product Hunt・SNS等の詳細な言及データも取得していないため、急増の具体的な外部トリガーは確認できていません。論文に基づく数学推論および機械翻訳タスクでの改善手法という専門性の高さが、学術・研究コミュニティでの継続的な採択につながっている可能性があります。
大規模言語モデルに「よく使う単語の頻度」を学習させることで、数学問題や翻訳の正答率を改善します。論文の実装コードを公開しており、自分のデータセットで再現・応用できます。LoRAを使った軽量ファインチューニング対応。
Official repository for textual frequency law
ユーザーが登録している母語と学習言語の組み合わせで、翻訳精度がばらつき、月1000件以上のサポート問い合わせが生じている。
FLORES-200データセットとTextual Frequency Distillation（TFD）を活用して、よく出現する言語ペアの翻訳モデルを自社データで再トレーニングし、プラットフォーム上の翻訳精度を向上させます。
翻訳精度向上による解約率低下と、プレミアム翻訳サービス（高精度翻訳）の月額オプション化で追加収益化します。
中学・高校の数学教材をAIで自動採点しているが、複雑な応用問題の正答率が65～75%に留まり、導入校からの信頼が低い。
GSM8Kとゲーム・子ども学習データを組み合わせてTextual Frequency Law（TFL）を適用し、Curriculum Textual Frequency Training（CTFT）で段階的にモデルを学習させることで、数学推論精度を向上させます。
精度向上で契約継続率が改善された学校・塾向けに、月額3万～10万円の採点サービス課金で安定収入化します。
自作のAIチューターアプリで、ユーザーが質問した数学問題の説明生成精度が低く、ユーザーレビューで『わかりにくい説明が多い』という指摘が毎月50件以上ある。
rephrase.pyとfrequency.pyを応用して、自分のアプリに寄せられた数学提問を高頻度・低頻度に分類し、Textual Frequency Paired Dataset（TFPD）の構築手法に倣ってローカルでモデルを軽量ファインチューニング（LoRA対応）させます。
説明精度向上による有料プランの月額継続率向上と、『説明レベル選択機能』有料化で、現在の月5万円売上を月15万円規模に拡大します。
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