PFN Tech
@preferred_jp
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Preferred Networks, Inc. の研究開発情報を投稿します。 #PFN
Tokyo, Japan
Joined July 2009
【ブログ】PFNのMaterialsチーム初の試みとして、私たちが取り組む様々な研究内容を社外に紹介する「PFN Materialsセミナー」を2025/8/1に開催しました。.本セミナー開催に至った背景や当日の様子についてご紹介します。
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Materials＆Drug
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【ウェビナー】汎用原子レベルシミュレーターMatlantis™のコア技術「PFP」の最新バージョンに関するウェビナーをMatlantis社と共催します。.材料探索・計算科学にご関心のある方は是非ご参加ください！.
Matlantisのコア技術PFPがv8へ進化🚀r²SCAN対応により精度が約2倍に向上。.この進化の背景や技術的ポイント、計算事例、そして今後の展望を開発チームがウェビナーで解説します！ぜひ、ご参加ください！. 🗓 9月3日16：00～オンライン／参加無料.詳細・申込はこちら.
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Optunaの最新リリースとなるv4.5を公開しました！.⛏️GPSamplerの制約付き多目的最適化サポート.🚀TPESamplerおよびplot_hypervolume_historyの大幅な高速化.🦾CmaEsSamplerにおける1次元探索空間のサポート.🐍optunahubライブラリをconda-forgeから利用可能に.
github.com
This is the release note of v4.5.0. Highlights GPSampler for constrained multi-objective optimization GPSampler is now able to handle multiple objective and constraints simultaneously using the new...
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【講演】10/14（火）の京都大学学術情報メディアセンターセミナーで、PFN エンジニアの須田 @superbrothers 小松 @utam0k 上野 @y1r96 が「マルチテナント Kubernetes コンテナ基盤」というタイトルで講演します。.会場:京都大学学術情報メディアセンター北館(配信あり).
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【ブログ】パートタイムエンジニアの藤井一喜さんの寄稿です。LLMの学習データセットの評価を簡便に行う手法について検証、その結果を紹介します。
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この記事は、パートタイムエンジニアとして勤務していただいている藤井一喜さんによる寄稿です。 はじめに Preferred Networks (以下PFN)
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PFN Materialsセミナーは今週8/1(金)13:30～の開催です。. オンサイト参加の申込みは締め切りましたが、Zoomでのオンライン参加は7/31(木) 17時までお申込み可能です。是非ご参加ください！.
【Materialsセミナー】PFN Materialsチームが取り組む研究内容を紹介するセミナーを開催します。材料研究開発分野のオープンイノベーション（共同研究）を検討中の社会人の皆様、是非ご参加ください！.📅日時：8月1日(金)13:30～.📍場所：PFNオフィスとZoomのハイブリッド.
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【ブログ】PLaMo 2シリーズの事後学習に関する解説記事を公開しました。long-context対応のための継続事前学習、LLMを用いた高品質なデータ生成、学習パイプラインの改良などの工夫を重ね、31B、8Bパラメータそれぞれのモデルで、高い日本語能力を達成しました。.
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はじめに Preferred Networks (以下PFN) とグループ会社のPreferred Elements (以下PFE)
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【ブログ】PFN2024夏季インターンの趙欣愷さんの寄稿です。医用画像生成モデルの訓練に用いたプライバシー情報を識別するためのメンバーシップ推論攻撃手法を開発していただきました。. この成果をまとめた論文は医用画像系の国際会議 MICCAI の ワークショップ (DGM4MICCAI) に採択されています。.
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【ブログ】PFN で開発した、Kubernetes 向けコンテナイメージのキャッシュシステムを紹介します。クラスタ内に新しいキャッシュ階層を導入することで、イメージのプルを高速化しネットワーク転送量を削減できました。#kubernetes #k8sjp.
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はじめに Preferred Networks (PFN) では Kubernetes
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【ブログ】PLaMo翻訳で英語ベンチマークを翻訳して低コストで日本語ベンチマークを用意する事例を紹介します。LLMの日本語能力を従来より手軽に測る方法として参考にしていただければと思います。.また、例としてとりあげたBIG-Bench-Hardの日本語版もあわせて公開しました。
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はじめに Preferred Networks (以下PFN) では、大規模言語モデル (LLM)
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【ブログ】PFN2024夏季インターンの金澤爽太郎さんの寄稿です。Structure-from-Motion (SfM) の再構成エラーをユーザの教示によって効率的に修正する手法を開発していただきました。.この成果をまとめた論文はHCI×AIを扱う国際会議ACM IUI 2025に採択されています。
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本記事は、2024年夏季インターンシッププログラムで勤務された金澤爽太郎さんによる寄稿です。 はじめに PFN 2024
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【ブログ】PLaMo 2シリーズの最大サイズのモデルである31Bモデルを活用して、8Bモデルの学習を行いました。フルスクラッチで学習した8Bモデルとの比較も行っていますので、大きいモデルを使って小さいモデルを作る際の参考にしていただければと思います。
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Preferred Networks(以下PFN)グループ会社のPreferred
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【Materialsセミナー】PFN Materialsチームが取り組む研究内容を紹介するセミナーを開催します。材料研究開発分野のオープンイノベーション（共同研究）を検討中の社会人の皆様、是非ご参加ください！.📅日時：8月1日(金)13:30～.📍場所：PFNオフィスとZoomのハイブリッド.
preferred-networks.connpass.com
## 開催趣旨 Preferred Networks (PFN)は、材料科学に機械学習や深層学習などの情報科学を応用し、触媒や次世代電池などの新材料開発を効率化・高速化するマテリアルズ・インフォマティクス分野において技術開発を進め、革新的なマテリアルの創出による、持続可能な世界の実現を目指しています。 PFN Materialsチームは、社内での研究に加えて、オープンイノベーションにも取り組...
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PFN は、今年も協賛している #ICPC 2025 国内予選の企業賞の受賞者向けに、PLaMo Prime API トークン 2 万円分×3 と、PFN メンバーの関わった書籍 3冊を提供させて頂きます。 . 皆さんが生み出す最高のアルゴリズムとコードを、PFNメンバー一同、楽しみにしています！
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【ブログ】PFNではAI Agent自動生成の実用化に向けた検討を実施しております。高速且つ既存手法を上回る性能のAgentの作成に成功しており、実用上様々な場面で応用できる手法を独自に開発しました。.
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この記事はエンジニアの鈴木渓太の執筆です。 概要 データ駆動でLLM Agentを開発するAutomated Design of Agentic
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PFN は今年も #ICPC を熱烈応援しています！社内のICPC経験メンバーの選手の皆さんへの応援メッセージと応援写真です. PFN には ICPC で競い合った仲間が多数在籍し、その経験を仕事に活かしています。皆さんが最後の一秒まで全力を出し切れるよう、心から応援しています！
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【ブログ】金融特化型PLaMo™（PLaMo-Fin-Prime）のモデル構築手法や、日本語による金融知識・金融関連の対話における応答性能を問うベンチマークでの評価、開発にあたっての技術的な難しさなど、PFNの金融チームがブログを書きました。.金融チームは仲間も募集中です！
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