GOドライブ 技術広報

GOドライブ株式会社より、AI・ビッグデータ基盤・エッジコンピューティングなどに関する技術情報や、開発メンバーの活動に関する情報を発信します。
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[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

GOドライブ株式会社、GO株式会社、株式会社ディー・エヌ・エー（DeNA）の3社のAIエンジニアが開催しているAI技術に関する勉強会の資料を公開しています。

100件以上の資料がまとめられていますので、ぜひご覧ください。
新たな資料が追加された際は本アカウントでも紹介していきます。
https://t.co/3pmCvHZveV

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

【テックブログ更新】
開発本部の田中 (@teriyakisan) が、記事「Claude Code用にBedrock認証だけをDev Containerに持ち込む」を公開しました。
本番環境のAWS認証情報を持ち込んでしまうリスク避けて安全にClaude Codeを利用できる方法を紹介しています。ぜひご覧ください。
https://t.co/WILoDcKuAL

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

GOドライブ株式会社は、6月10日からパシフィコ横浜で開催される第32回画像センシングシンポジウム (SSII2026) のゴールドスポンサーを務めます。現地にて皆様とお会いできることを楽しみにしています！https://t.co/iux4Pz5qcX #SSII2026 #SSII

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

AI本部の廣中 (@pensuke_san) が社内勉強会で発表予定の資料「ARC-AGIとは何か」を公開しました。AGIの実現に向けて知能の再定義を行い、人間とAIのギャップの解消を目指すARC-AGIコンペの取り組みのこれまでについて紹介しています。
https://t.co/qkdti16aa7

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

#CVPR2026 のAUTOPILOT workshopで行われたコンペ（ACCIDENT部門）にて優勝した解法について、AI本部の立松 (@monnu0621)、高橋 (@onick_man) が論文を公開しました。
6/3から開催されるCVPR2026の同ワークショップにおいても優勝解法が紹介される予定です。ぜびご覧ください。
https://t.co/SuxAkG9uhb

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

AI本部の本多、内田 (@yu4u) が国際学会WACV2024にて発表した論文であるCLRerNetが被引用数100件を突破しました！また公式リポジトリのスター数も250を突破しています。
こちらの論文ではレーン検出のSOTA手法を提案しています。ぜひご覧ください。
paper: https://t.co/y3QeJdNODE
リポジトリ: https://t.co/8ISHsog6lP

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

6/2に開催される DeNA × AI Talks #8 にて、AI本部の向後 (@tkogo86) が「次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』における開発プロセスのご紹介」というタイトルで登壇します。
当イベントは「事業に活かす画像認識AI」をテーマとしており、スポーツ・エンタメ・モビリティ領域での事例が紹介予定となっています。
是非ご参加ください！
#dena_ai_talks
https://t.co/T7iW28hQaD

[GO Inc. AI Tech @goinc_ai_tech]

AI技術開発部の宮本が社内勉強会にて発表した資料「ちょっとだけ踏み込んだダイナミックプライシング 〜オンデマンド交通への拡張〜」を公開しました。ダイナミックプライシングの基本と相乗り問題に対する拡張をまとめています。ぜひご覧ください。
https://t.co/pdl0Oj2MzE

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

AI本部の宮澤 (@kzykmyzw) が社内勉強会で発表した資料「Vision Banana: Image Generators are Generalist Vision Learners」を公開しました。
画像生成モデルの指示チューニングにより、様々な視覚認識タスクで専用モデルに匹敵する性能が得られることを示した論文の紹介です。https://t.co/r4qzP6tKR9

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

【テックブログ更新】
開発本部の田中 (@teriyakisan) が、記事「壊れがちなDEV環境をGitHub Actionsで救う」を公開しました。
Composite Actionsを活用したワークフローの共通化や、自動マージ＆Slack通知の仕組みによって、クリーンな開発環境を保つ運用実例を紹介しています。ぜひご覧ください。
https://t.co/gKiH1Zp4Lm

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

AI本部の内田 (@yu4u) が社内勉強会にて発表した資料「Revisiting [CLS] and Patch Token Interaction in Vision Transformers」を公開しました。
CLS token起因のノイズを指摘し、patchとパラメータを分けることでノイズを低減し下流タスクの性能改善を実現しています。
https://t.co/uPK3OqYRsD

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

#CVPR2026 のAUTOPILOT workshopで行われたコンペ（ACCIDENT部門）にて、AI本部の立松 (@monnu0621)、高橋 (@onick_man)、堂込 (@CALPIS10000)、廣中 (@pensuke_san)のチームが105チーム中1位となり優勝しました。
固定映像から事故の時刻・場所・種類を、実データの学習なしで特定するタスクでした。現在論文執筆中で、解法はworkshopでも発表予定です！
https://t.co/uelC97Em2y

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

AI本部の水谷 (@rmizuta3) が技術共有会にて発表した資料「Claude Codeのログから学びを得る」を公開しました。
Claude Codeの仕組みやログの構造を解説し、実際のログ解析（アプリ作成やKaggle）を通じて、AIの思考プロセスや高度なコマンド操作から人間が実践的な学びを得るアプローチを紹介した資料です。ぜひご覧ください。
https://t.co/vo8RqrxJwN

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

AI本部の向後が社内勉強会にて発表した資料「論文紹介 ReSim: Reliable World Simulation for Autonomous Driving」を公開しました。
自動運転世界モデルが苦手とする「実データに乏しい危険走行の動画予測」に対し、少量のシミュレーションデータを追加したFine-tuningが有効であることを示した論文です。ぜひご覧ください。
https://t.co/XppTpGXv0F