Taisei Ozaki / De:L
@Symonds_DeL
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OMU D1 / Matsuo Institute DS / UTokyo / LLMs as a XXX / @ehime_fc / Views are my own
Osaka Metropolitan University
Joined April 2015
オリジナルのローカルLLMの作り方チュートリアルをnoteに投稿しました！ 最新の手法で合成データの作成からLM Studio / Ollamaでの推論までをやる記事になります。 https://t.co/jqDHjS275w
note.com
はじめに この記事では効率的な合成データ生成からそのデータを学習したモデルのGGUF変換、OllamaやLM Studioでの推論まで行います。 データ合成にはSDG LOOM、学習にはUnsloth Studio、推論にはLM Studioを用います。 これを理解すれば誰でもオリジナルのLLMを作成することができます。 今回は「小説生成ローカルモデル」を例に挙げて作成を行います。...
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ACL日本なん！
ACL 2027 in Japan and EACL 2027 in Athens, Greece!! (City for ACL not revealed)
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Today we're introducing TRIBE v2 (Trimodal Brain Encoder), a foundation model trained to predict how the human brain responds to almost any sight or sound. Building on our Algonauts 2025 award-winning architecture, TRIBE v2 draws on 500+ hours of fMRI recordings from 700+ people
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今日の登壇資料です。vLLMを用いたLLMの推論エンジンのスループットを、バッチ処理により最大40%削減した話です。 #自社で育てるAI
📣登壇資料公開📣 本日開催「自社で育てるLLM/VLM/VLA：学習・活用の実践知」に登壇予定の、研究開発部 齋藤の資料を公開。契約書からの情報抽出LLMのボトルネックを特定し、バッチ処理で最大40%のスループット改善を実現した実践について話します。 #33Tech
https://t.co/nzqfSpyYTw
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一緒に頑張りました。 AIMOとかで使えるかも？と思うので興味ある方はぜひ！
LLM-jpさんのFT-LLMコンペの回顧録です。コンテキスト拡張→SFT→GRPOの王道解法かと。継続事前をやればよかった… https://t.co/tN8iEvgX9m
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＼ 松尾研究所テックブログ更新！ ／ 新記事「LLM-jp FT-LLMコンペに直球ど真ん中ストレートを投げ込んだ(つもりの)話」を公開しました。執筆者は尾崎さん @Symonds_DeLです！ https://t.co/r5KtMKuN10
zenn.dev
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LLM-jpさんのFT-LLMコンペの回顧録です。コンテキスト拡張→SFT→GRPOの王道解法かと。継続事前をやればよかった… https://t.co/tN8iEvgX9m
zenn.dev
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サッカーxテクノロジーで、面白いことやっていきます！基礎研究から実装まで、一貫で取り組める組織を作っていきます。 技術とサッカーどちらも好きな方、一緒にElevenXで活動しませんか？ 少しでも気になった方、ぜひお声がけください！
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＼ 松尾研究所テックブログ更新！ ／ 新記事「NLP2026の最優秀賞・優秀賞から見る言語処理最前線」を公開しました。執筆者は尾崎さん @Symonds_DeLです！ https://t.co/ByWJ0Tmbyw
zenn.dev
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この速度．．． モデルサイズ．．． 裏にGMOさんのクラスタ．．．
🐟 Sakana Chat 公開 🐟 Sakana AIは、Sakana Chatを無料公開しました。 https://t.co/lyIrGJY4fW Web検索機能と高速レスポンスを備えたAIチャットです。日本国内から、どなたでもお使いいただけます。ぜひ、お試しください。
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君には幸がある．
本日、東京科学大学医学部医学科(後期)に合格を頂きましたが、 悩みに悩んだ結果、慶應義塾大学理工学部に進学することにしました。 . . . . . . 東大に落ちた直後は、科学大医学部に進学するつもりで後期を受験しましたが、
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🏃Motion Tokenizer Bridging Semantic and Kinematic Conditions🏃♀️ #MoTok is a diffusion-based tokenizer that unifies *perception-planning-control*, combining the strengths of continuous diffusion & discrete tokens - Project: https://t.co/8jtD86fNXz - Code: https://t.co/4U91immfJs
MoTok: Diffusion-based Discrete Motion Tokenizer A three-stage Perception-Planning-Control framework decoupling semantics from fine-grained motion. Reduces trajectory error from 0.72 cm to 0.08 cm using only one-sixth of the tokens.
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いつもお世話になっている美容師と会話してたんですが， ChatGPTに恋をするのは問題か？ という刺激的すぎる話題で盛り上がった． 当然白黒つかないわけではあるが，まずはフィクトフィリアを連想する． けど，ChatGPTに恋をして，結婚をしたいと願うのはフィクトフィリアとも違う気がする．
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元モデルがApacheやMITだから後継モデルもそれを引き継ぐと思ってる方が一定いるみたいだけど、そんな義務はないのでは？
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