デジタル通貨と FinTech
暗号資産市場、DeFi、スマートコントラクト、そして新しいデジタルシステムの金融マイクロストラクチャーの研究。
こうしてあとのもので先になるものがあり、また、先のものであとになるものもある。
καὶ ἰδοὺ εἰσὶν ἔσχατοι οἳ ἔσονται πρῶτοι, καὶ εἰσὶν πρῶτοι οἳ ἔσονται ἔσχατοι.
林 平吉 · 香港 — 北京 — リモート
デジタル市場、メカニズムデザイン、LLM 事後学習における社会的選択
林 平吉（Heikichi Hayashi）と申します。Tropic Research Institute に所属しています。私の研究は経済学と計算機科学が交わるところにあります。ブロックチェーン、暗号資産、分散型金融を対象にアルゴリズム的ゲーム理論とメカニズムデザインの研究を行い、経済学の実証研究で裏付けています。新しい関心は、LLM の事後学習（PPO による RLHF、DPO、GRPO、オンポリシー蒸留）と社会的選択理論を結びつけることです。事後学習を経たモデルが誰の選好を、どの集約ルールで代表することになるのかを研究しています。
現在はイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校を拠点としています。それ以前は、香港大学の Wanlin Lin 教授のもとでリサーチアシスタントをリモートで務めていました。
これまでの研究は、AEA、Federal Reserve Board Summer Workshop on Money, Banking, Payments, and Finance（Gerzensee, Switzerland）、Bank of Italy、Yale Tobin Center、Tsinghua PBCSF、KOF Swiss Economic Institute at ETH Zurich、Cornell University、Google Research、Tsinghua SEM、HKU Business School などで発表済み、または発表予定です。
FinTech · 経済学と計算 · アルゴリズム的ゲーム理論 · メカニズムデザイン · トークノミクス · AMM と MEV · 実証経済学 · LLM 事後学習 · 社会的選択
研究
研究は三つの領域にまたがります
メカニズムデザインとマーケットデザイン
公平でインセンティブ両立的な配分ルール、戦略的行動、金融市場とデジタル市場におけるアルゴリズム的ゲーム理論。
LLM 事後学習の理論と社会的選択
事後学習を選好の集約として捉える。RLHF や DPO に暗黙に含まれる社会的選択ルール、それらが満たす公理と満たさない公理、そしてフィードバックを提供する人々のインセンティブ。
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- 2026年9月
論文2本が NeurIPS 2026 に採択されました：How Much Must a Private Mempool Hide? Exact Leakage Thresholds for Sandwich Attacks、When One Leak Pays Forever: Context Binding and the Price of Deterring Collusion。
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