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Epicure は、食材を数値化して扱う ingredient embeddings の新しいモデル群 4.14M件ものレシピを、11ソース・7言語 から集めて学習しているのがかなり本気 食材名はLLMを使うパイプラインで 1,790件の正規化済み項目 に整理 Cooc / Chem / Core の3種類があり、レシピ文脈重視か、化学的関係重視かを変えている 「食材同士の関係」を、料理の現場と化学の両方から見ようとする発想が面白い この論文は、食材を「単語のように」扱って、似た食材どうしが近くに並ぶような表現を学習する研究です。 こういう表現は embeddings（埋め込み） と呼ばれます。ざっくり言うと、食材を1本の座標に変換して、距離や方向で関係を見られるようにする技術です。 たとえば、料理の世界では「バジルとトマトは相性がいい」とか、「しょうゆとみりんはよく一緒に出る」といった関係がありますよね。 一方で化学の世界では、「この食材にはこの香り成分が含まれる」といったつながりがあります。 Epicureは、その両方をうまく見比べよ