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LLMに興味があります

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【就業型インターンシップ　機械学習エンジニア募集のお知らせ】
ELYZAでは、修士・博士学生を対象に、共同研究や社内プロジェクトを担う機械学習エンジニアのインターン生を募集しています。

👇詳細・ご応募はこちら
https://t.co/6YPkX8ggLr

📝業務内容
・共同研究、または社内プロジェクトにおける研究開発
・フィジカルAI、LLM、音声基盤に関する技術検証
・論文サーベイ、技術調査、実装方針の検討
・モデルやアルゴリズムの実装、評価、改善
・実験結果の分析とレポーティング
・プロジェクトメンバーとの議論を通じた課題設定や改善提案

作業だけではなく、プロジェクトメンバーとの議論を通じて課題設定や改善提案まで深くコミットしていただきます。
学会発表や論文執筆で培った皆さ��の専門性を、研究開発・社会実装の最前線で活かしてみませんか？

#ELYZA #研究開発 #機械学習 #LLM #PhysicalAI #音声基盤 #インターンシップ

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【初の動画広告を配信開始 / ELYZA works】
本日より、「エライぞ！イライザ」篇と題した初の動画広告の配信を開始しました。
「ことばひとつで、業務AIアプリ作成」をキーフレーズに、自社専用の業務AIアプリが専門スキル不要で簡単に作成でき���様子をコミカルに表現しています。

youtubeはこちら：
https://t.co/KmCGsD5lWo

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面白い
https://t.co/d391TtEJGa
新ベンチマーク LongCoT。数学・化学・CS・チェス・論理の2500問で、モデル単体の長時間推論能力を測定。ツール禁止・1ショットで評価した結果、GPT 5.2 が9.83%、Gemini 3 Pro が6.08%。各ステップは解けるのに連結すると解けない=合成特有の壁が明らかに

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【お知らせ】LLMアプリの回帰テストで、文字列比較だけでは見逃してしまう要件違反を検知する仕組みについて、技術ブログを公開しました。属人化を避け、保守性を損なわないよう、Rubric（構造化された評価基準）をLLM-as-a-Judgeに渡して判定する設計と、PoCでの検証結果を紹介しています。ぜひご一読ください。

■ Rubric × LLM-as-a-Judge でLLMアプリの回帰テストを行う
https://t.co/SFa8d4Tv1x

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気になる
https://t.co/ozgrQY9WE0

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従来のRAGよりもGraphRAGが良い点がしっかりまとめられてて勉強になりました
https://t.co/mrRa16z0Yw

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【お知らせ】技術ブログを更新しました。RAG システムにおける Reranker のモデル選定の考え方と、LLM を用いた Reranker のコスト削減手法について紹介します。

■【RAG ベストプラクティス探索】Reranker用のモデル比較とコスト削減実験
https://t.co/2PU5xfC9Op

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AI駆動開発の各フェーズの具体プロンプトまで書いてくれててとてもよさそう。

「人間は意図、AIは実装：Codexが導く「要件を伝えるだけ」のAI駆動開発ワークフロー」
https://t.co/iYUGPG7cPD

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【お知らせ】
ELYZAは、高速な文章生成を可能にする日本語拡散言語モデル「ELYZA-LLM-Diffusion」を開発、商用利用可能な形式で公開しました。
またモデル公開に合わせてchatUI形式のデモもHugging Face hub上で公開しておりますので、ぜひお��しください。

■モデル
https://t.co/HihNxtKkgD
https://t.co/GFMO7zeV2b
■デモ
https://t.co/bzN0MIYEug

モデルの開発プロセスや技術的な詳細、各種ベンチマークの解説を含む評価の詳細情報については公式テックブログにて解説しています。

■テックブログ
https://t.co/dZoyXSSKW1

■プレスリリース
https://t.co/jnwprbK3bn

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【お知らせ】「マイナビAI Pencil」の共同開発、そして実用化に向けて行った技術チャンレンジの一部をブログにて公開しました。

■LLMを本番品質に育てる PromptOps：”100回の試行錯誤”を支えた仕組みと文化
https://t.co/pnWWZvCWzx

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【採用情報/機械学習エンジニア（プロダクト）の募集開始！】
ELYZAでは法人向け生成AISaaS『ELYZA Works』の開発を進めており、さらなる事業成長に向けて、仲間を募集しています。 フルリモート・フルフレックスで勤務スタイルも柔軟です。
ぜひご応募をお待ちしています！
https://t.co/W9OJkiACjK

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面白そう
Insight-V: Exploring Long-Chain Visual Reasoning with Multimodal Large Language Models
https://t.co/LKHZS297K0
MLLMの推論能力を向上させる研究
・高品質な連鎖推論データセットの構築
・マルチエージェントの活用
・２段階の学習パイプライン(反��的なDPO)
といろんな工夫してる

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中身全然見れてないけど面白そう
OASIS: Open Agents Social Interaction Simulations on One Million Agents
https://t.co/MRDNFfmMJO
- 最大100万人のユーザーをモデル化できる大規模なユーザーシミュレーションをサポート
- XやReddiにおけるさまざまな社会現象を再現

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すごい久しぶりにQiitaに記事を投稿しました。LangGraphを使って遊んでみました。
https://t.co/LZZKQSEKXQ
内容が���や雑な感じですが、誰かのためになれば幸いです。

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LongRAG: https://t.co/gSONxbmUOO
LongRAGは,LLM拡張情報抽出器(globalな情報抽出)とCoTガイド付きフィルター(ノイズ軽減)により,従来のRAGより正確に長期コンテキストを扱える

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mlflowで親runに子runを紐づけるとき、UI上で親runに+ボタンが付かずに困ってたんですが、UI上でSort: Createdを選択しないと+ボタンで子runを展開できる見た目にならないようです。

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google researchのblogの動画の説明、わかりやすくて好き

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arxivには去年からありましたが勉強になりましたhttps://t.co/oEx4IGiFri
LLMのgrounding（LLMの幻覚対応の1つで,応答に引用をつけて裏付けること）の性能を向上させる研究
LLMとNLIモデルで引用付きデータセットを自動構築→LLMをSFT→推論時未引用のテキストに対して自己改善する

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adobeの去年くらいの論文ですが動画への落書きを容易にするVideoDoodlesというシステムの提案をしてました
https://t.co/Z0OYXVHkft
ユーザは特定のフレームに平面キャンバスを設置し、そのキャンバス内に落書きするだけで、動画に合わせて落書きが動く。面白い動画編集ができそう。

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Adobe Fireflyよ���も顕著に良い性能を示した、とのことです。
これデザイナーの方とかめっちゃ欲しがりそう。

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FontStudio: Shape-Adaptive Diffusion Model for Coherent and Consistent Font Effect Generation
https://t.co/wyQndR8JQG
・拡散モデルを使ったクリエイティブなフォントを生成する研究
・長方形キャンバスではなく、フォントのような不規則なキャンバス上の生成を行う形状適応型拡散モデルを提案

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テキスト-不規則形状キャンバス-生成結果の3つ組の高品質なデータセットをDALLE-3やSAMを使って構築

内部のattentionの計算も前景（font部分）と背景を区別できるようにラベル付けすることで、不規則な領域内にattentionが集中しやすくなるような工夫もしてる様子