Kakeru Hattori
@ayase_lab
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Professional Services @awscloud_jp / LLM 開発・評価（ex-Swallow） / AI Agent / Web 開発 / ツイートは全て個人の意見です
Joined January 2023
日本語Webテキストの教育的価値を判定するfastTextベースの分類器を公開しました！ Llama 3.1 Swallowの事前学習データ精錬にも採用されています。 https://t.co/hC1spOyOxC また、#NLP2025 にて発表予定の論文の予稿も公開しました。詳細な分析を行っていますので、ぜひご覧ください。
huggingface.co
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Amazon API Gateway が Streaming Response に対応 https://t.co/lgUYQLHebT
https://t.co/4taz7zDiya
aws.amazon.com
Today, AWS announced support for response streaming in Amazon API Gateway to significantly improve the responsiveness of your REST APIs by progressively streaming response payloads back to the...
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現場で実際にぶつかった課題から見えてきた、 経営・現場・開発の温度差と、AIエージェント実装の考え方を書きました。 エンジニアに限らず、AIエージェント導入に関わる全ての方にとって何か役に立てば嬉しいです。 https://t.co/H2QLLGbIxt
note.com
AIエージェント開発を難しくする"温度差" Algomatic AXカンパニー AIエンジニアの岩城祐作（@yukl_dev）です。 「AIエージェントで業務を変革したい」 そう掲げる企業が増える一方で、現場では「何をどう変えるのか」が見えないまま開発が進むケースが少なくありません。 経営層が描く理想、推進担当者が背負うKPI、現場の現実的なモチベーション、そして開発側が持つ設計思想。これら...
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最近の考えがまとまってます 【AI時代の経営論】LayerX CEO・福島良典が実践する「残り2年の猶予」で勝負を決める戦略的意思決定 https://t.co/IRkIJEHzk2
#allstarsaas
blog.allstarsaas.com
AI革命によって競争環境が激変する中、「自分たちを含めてスタートアップには2年の猶予しか残されていない」——そう語るのは、ブロックチェーンからSaaS、FinTech、AIへと事業領域を拡張し続けるLayerXの代表取締役CEO・福島良典さんです。目下、凄まじい速さで変化するAI時代を勝ち抜くための要素とは？LayerXが掲げる野心的な目標設定、さらには「やり切る組織」を作るための実行力向上...
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Swallow PJ、LLM の評価にめちゃめちゃコストを掛けて綿密にやっているのが強みだなと思ってます。 PJ を通して評価を大事にするマインド的なものはすごい染み付いた気がしていて、この経験は基盤モデル評価かどうかに関わらず、今後の仕事でもプラスになる場面は必ずありそう。
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Announcing our public preview of Chrome DevTools MCP! Experience the full power of DevTools in your AI coding agent → https://t.co/u5kOrjFgrq With Chrome DevTools MCP, your AI agent can run performance traces, inspect the DOM, & perform real-time debugging of your web pages.
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AWS AI Frontier Meetupにて Swallow Projectでの開発に関して発表を行いました！！ https://t.co/dsGaZjIMEC
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高難易度ベンチマークに対応 & vLLMによる高速な推論によって、かなり実用的な評価ツールになっていると思います！LLM開発や研究でのモデル評価にぜひ活用してください🙌
事後学習済みLLM向け評価フレームワーク swallow-evaluation-instruct を開発し、MIT Licenseで公開しました。日本語と英語の高難易度ベンチマークに対応しており、統一された条件のもとで最先端LLMの性能を適切に測定できる新しい評価基盤です。 GitHub:
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事後学習済みLLM向け評価フレームワーク swallow-evaluation-instruct を開発し、MIT Licenseで公開しました。日本語と英語の高難易度ベンチマークに対応しており、統一された条件のもとで最先端LLMの性能を適切に測定できる新しい評価基盤です。 GitHub:
github.com
Swallowプロジェクト 事後学習済み大規模言語モデル 評価フレームワーク. Contribute to swallow-llm/swallow-evaluation-instruct development by creating an account on GitHub.
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AWSでH100を1枚単位で借りられるようになったようです👀 従来は、8GPU 1 Instance単位でないと借りられなかったので、利用を控えていた方多いと思いますが、これは朗報ですね。 https://t.co/Dnsm7srdP2
aws.amazon.com
AWS の新機能についてさらに詳しく知るには、 Amazon EC2 シングル GPU P5 インスタンスの一般提供を開始
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巷で言われる、日本は検索エンジンで負けて、クラウドで負けて....という中にLLM等の技術が加わってしまうのは、個人的には何とかして避けたいわけで... そういった危機感から、土日も研究開発に費やしてきましたし、個人レベルでできることはやってきたつもりなのですが... (簡単には諦めないですが)
自分の認識では、我々Swallow
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自分の認識では、我々Swallow
長期的な方針を考えるためには分野外の論文を読んだり、ゆっくり考えたりする時間が必要ですが、SwallowのようなLLM開発をしている身としては、目の前に大量のタスクがあることを認識しているので、なかなか時間が取れず... このままではジリ貧なので、どうにかしないとなとは...
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性能的に圧倒されても、やることは変わらないので…息してます。 差を直視して、何が足らないか分析して追いつき、できれば追い越すことを目標に日々研究開発するのが唯一できることなので
国産LLM勢のみなさん、息してる？？ 俺は息してない🫥
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🧬Strands Agents を始めよう🧬 Step by Step で学べるワークショップを公開しました。AI エージェントが3行で書けるだけじゃない！マルチエージェントだってシンプルに実装できます。 さぁAI エージェントを手軽に作ってAWSで動かしてみましょう🚀 https://t.co/sp3k7Dkrvc
catalog.us-east-1.prod.workshops.aws
Getting started with Strands Agents and building 2 usecases using Strands Agents.
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東方錦上京、マスターアップしましたー！ 自分なりに、最終的には奇跡のバランスになったと思います。東方でしか見たことのない奇妙な世界をお楽しみに。 発売日は8/17 夏コミ予定です！
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英語の配点比率が変わらなかったのはちょっと意外かも 共通テストの件以外は時間が短ったのが大きな変化だからややスピード勝負になるのか、単純に分量が減るのか（採点の負担軽減......？）
（理工学系）2028年度学士課程 一般選抜（前期日程）における入学者選抜方法の変更について（予告） https://t.co/tkyuWRI45X
#ScienceTokyo
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（理工学系）2028年度学士課程 一般選抜（前期日程）における入学者選抜方法の変更について（予告） https://t.co/tkyuWRI45X
#ScienceTokyo
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