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#preferred networks のAIニュース

19件の記事

PFP v9のご紹介: MLIP Arenaでのベンチマーク評価とr2SCANによる実験値再現性の向上

概要 2021年7月のMatlantis 提供開始以来、その中核技術である機械学習原子間ポテンシャル(Machine Learning Interatomic Potential, MLIP)「Matlantis PFP」[1] は、継続的なアップデートを通じて進化を続けてきました。

Preferred Networks·8月17日

PFP v9のMLIP Arenaベンチマーク評価(詳細版)

概要 Matlantis PFP(以下、PFP)バージョン9の性能を公開ベンチマークで実証するため、Chiangら [1] によって提案された主要なベンチマークプラットフォームであるMLIP Arenaを用いて、PBE計算モードで評価を行いました。

Preferred Networks·8月17日

Preferred Networks、国産生成AI基盤モデル「PLaMo 3.0 Prime」をリリース

Preferred Networks は、推論能力の強化とコンテキスト長の拡張（256K）を実現した新モデル「PLaMo 3.0 Prime」を公開し、API や無料プランを通じて提供を開始しました。

Preferred Networks·6月22日

PLaMo-3.0-Prime-βをLLM開発現場で活用

Preferred Networksは、自社が開発する大規模言語モデル「PLaMo」の最新版「PLaMo-3.0-Prime-β」を、データ準備や評価、コード管理など開発業務に直接導入し、作業効率と品質向上を図るとともに、モデル自体の継続的な改善を進めている。

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Preferred Networks

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6月17日

評価済み点を考慮した Optuna の GPSampler の並列化強化

Preferred Networks は、Optuna v4.8 から v4.9 にかけて導入される GPSampler の並列化強化について発表した。これは評価済みのデータのみを用いた従来の手法による候補点の重複問題を解決し、より効率的な最適化を実現するものである。

Preferred Networks·5月21日

事前学習済みモデル向けベンチマーク構築の取り組み

Preferred Networks は、推論モデル中心の既存評価基準を見直し、事前学習済み大規模言語モデル PLaMo の能力を適切に測定する新たなベンチマーク構築を進めている。

Preferred Networks·5月18日

自律稼働デバイス向け高精度軽量VLM「PLaMo 2.1-VL」

Preferred Networksは、経済産業省とNEDOのプロジェクト支援を受け、自律稼働デバイス向けの高精度軽量Vision Language Model「PLaMo 2.1-VL」を開発した。8Bサイズと2Bサイズの2モデルを提供し、デバイス上での動作を可能にした。

Preferred Networks·4月3日

コード生成ベンチマークのためのサンドボックス環境の開発

Preferred Networksが大規模言語モデルPLaMoのコード生成能力を評価するための安全なサンドボックス環境を開発した。

Preferred Networks·2月25日

日本語の自然さを測る評価手法の検証

Preferred NetworksがLLM PLaMo開発で、日本語の自然さを評価するベンチマーク手法を検証。英語と異なり日本語向けの評価基準構築が重要と指摘。

Preferred Networks·2月20日

2025年にPFN社員が読んだ面白かった本

PFN社員が毎年実施する「今年一番面白かった本」企画で推薦された書籍のまとめ記事。社内読書会の紹介も含む。

Preferred Networks·2月19日

MN-Core2グラフコンパイラ自作入門

IPAセキュリティ・キャンプ2025で「低レベルMN-Coreプログラミング」講座を担当したMN-Core Compiler Coreチームによる、MN-Core2グラフコンパイラの自作入門記事。

Preferred Networks·2月17日

Kubernetes Podに手元のssh/scpで接続できるツール「sshpod」をOSSで公開しました

Preferred Networksのエンジニアが、Kubernetes上のPodにOpenSSHクライアントから直接接続できるツール「sshpod」をオープンソースで公開した。

Preferred Networks·2月12日

PLaMo 2.2 Primeをリリースしました

Preferred Networksが純国産生成AI基盤モデルPLaMoの最新バージョンPLaMo 2.2 Primeをリリースした。同モデルでは社内外からのフィードバックをもとに事後学習データを追加している。

Preferred Networks·1月28日

創薬DMTAサイクルの高速化！ Active Learning駆動型Relative Binding FEP(RBFEP)による「実践的」リード化合物最適化の新戦略

Preferred Networksが、Free Energy Perturbation(FEP)に基づき、Active Learningを駆動したRelative Binding FEP(RBFEP)という新手法を開発した。この手法は、創薬プロセスにおけるDMTAサイクルを高速化し、実践的なリード化合物最適化を可能にする。

Preferred Networks·1月27日

ノーコードで言語モデルの「学習」を体験できるMN-Core Playground / SLM Customizeの遊び方

MN-Coreが、ノーコードで小規模言語モデル（SLM）に独自の対話データを学習させてカスタマイズし、ブラウザ上で実行・ダウンロードできるWebサービス「SLM Customize」をリリースした。

Preferred Networks·12月26日

構造認識pLMを用いた化合物-タンパク質相互作用予測手法の開発

PFNリサーチャーの武本氏らが、タンパク質の立体構造と化合物の物性情報を統合した言語モデルを用いて、化合物とタンパク質の相互作用を予測する手法を開発した。

Preferred Networks·12月26日

2025年PFN夏季インターンシップの選考課題を公開

Preferred Networksが2025年夏季インターンシップの選考課題をGitHubで公開した。課題はコーディング課題とテーマ別課題の2種類で構成され、応募者のプログラミング能力や専門知識を評価する。

Preferred Networks·12月18日

自律稼働デバイス向け高精度軽量VLM「PLaMo 2.1-8B-VL」─日本語VQA・Visual Grounding評価と翻訳

Preferred Networksが経済産業省・NEDOの支援を受け、自律稼働デバイス向けの軽量Vision Language Model「PLaMo 2.1-8B-VL」を開発している。同モデルは物理世界を扱うPhysical AIやCPSへの応用を目指している。

Preferred Networks·12月16日

Omega CrafterにおけるAIエージェントを用いた新たなゲーム体験

中島光人氏が、PFNのゲーム『Omega Crafter』において、AIエージェントが自然言語指示で複数のキャラクターを協調させてタスクを自動実行する仕組みを開発した。

Preferred Networks·12月4日

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