PFN Tech

【ブログ】Matlantis上で結晶構造探索を自動化するプロダクトMatlantis CSPにおける、ブラックボックス最適化フレームワークOptunaの利用について技術詳細をご紹介します。 tech.preferred.jp/ja/blog/matlan…

【ブログ】業務のAIによる効率化・自動化を支援するPFNのプロダクトPreferredAI Work Suiteにおいて追加された、Optunaベースの内製フレームワークを用いたプロンプト最適化機能の技術詳細をご紹介します。 tech.preferred.jp/ja/blog/optuna…

【ブログ】国産フルスクラッチ開発の生成AI基盤モデルPLaMo™︎で、初めてReasoningモデルとなった3シリーズと、これまでのモデルとの違いについて開発チームがブログを書きました。tech.preferred.jp/ja/blog/plamo-… 国産生成AI基盤モデルPLaMo 3.0 Prime β版は無償利用を前提に現在モニター企業様を募集中です。ぜひご応募ください。 forms.gle/x5JUAeRU9iwX3C…

【ブログ】汎用MLIP＋反応加速（TDBB）で、重合・硬化を扱うMD（分子動力学シミュレーション）を実行する枠組み「pfpoly」を解説。OpenMM＋OpenMM-Torchでの実装やケーススタディも紹介します。 tech.preferred.jp/ja/blog/pfpoly…

【ブログ】2025年夏季インターンの坂内理人さんによる寄稿です。高効率AI計算基盤向けのKubernetesスケジューラの概念実証開発と大規模シナリオの実行に対応したKubernetesスケジューラ評価ツールの開発に取り組んでいただきました。 tech.preferred.jp/ja/blog/high-e…

NLP2026にご参加の方限定のPFN懇親会を3/12(木)18:30＠宇都宮で開催します。 PFNメンバーたちと一緒に、NLPのあれやこれやを飲みながら食べながらゆるっと語りませんか？ 参加無料、お申込みは3/5(木)締切です！ preferred-networks.connpass.com/event/385979/?…

PFNは、画像の参照表現理解（Referring Expression Comprehension）のベンチマークであるRef-L4を独自に翻訳した日本語翻訳版Ja-Ref-L4を公開しました。github.com/pfnet-research… Ja-Ref-L4はGENIACの支援を受けて作成し、同じくGENIACの支援を受けて開発しているPLaMo 2.1-8B-VLの評価に利用しています。

【3/17（火）16:00 ~ウェビナー開催📢】 実験に先立って、未知の結晶構造を提案する ― Matlantis CSPによる結晶構造探索の設計と活用 ― 結晶構造探索（CSP）は、未知の安定相探索や相安定性評価において重要な技術です。 しかし実際の研究では、「どのフェーズで使うべきか」「どの探索手法を選ぶべきか」「結果をどう実験につなげるか」が分かりにくいのも事実です。 本ウェビナーでは、新機能であるMatlantis CSPを題材に、 ✅ 全体探索／置換探索の選び方 ✅ 探索条件の設計方法 ✅ 結果の後解析と次工程への接続 を整理し、結晶構造探索を“研究判断を支えるプロセス”として活用する考え方を解説します。 📅 3/17(火) 16:00–17:00 📍 オンライン・Zoom 🎫 無料 詳細・お申込みはこちら👇 matlantis.com/ja/resources/e… #結晶構造探索 #CSP #材料科学 #Matlantis

【ブログ】コード生成ベンチマークのため、事前学習モデルが生成する安全性が保証されていないコードを安全に実行・評価するサンドボックス環境について紹介します。 tech.preferred.jp/ja/blog/llm-ge…

【ブログ】LLMの出力の自然さについて、より適切に評価する方法を調査・検証し、その結果をご紹介します。 tech.preferred.jp/ja/blog/llm-as… 【仲間募集】PFNでLLM開発に挑戦してみませんか？preferred.jp/ja/careers/

【ブログ】毎年社内で募集している「今年一番面白かった本」の2025年版の推薦図書のまとめをブログ記事にまとめました。面白い本を探す参考にしてください。 tech.preferred.jp/ja/blog/book_2…

【ブログ】「MN-Core 2 Graph Compiler 自作入門」を公開しました。 tech.preferred.jp/ja/blog/mn-cor… MN-Core Challenge にも、MNIST 実装に必要な演算を学べる教育向け問題セットを新たに追加しました。 mncore-challenge.preferred.jp/mnist/ 日頃から「コンパイラチームはどのような仕事をしているのか？」「MN-Core 上で機械学習モデルをどう動かしているのか？」といった質問を多くいただきます。今回の記事では、オープンアクセスで公開されている MN-Core 2 エミュレータを使用しつつ、小さなグラフコンパイラを動かしながら、MNIST モデルが実行されるまでの流れを詳しく解説しました。

【ブログ】Kubernetesのpodに手元のssh/scpから気軽に接続できるようにするツール「sshpod」を公開しました tech.preferred.jp/ja/blog/ssh-ku…

元素の組み合わせを指定するだけで、未知の安定結晶構造を高速かつ自動で発見する新機能「Matlantis CSP」をリリースしました。 従来の材料開発は、成功確率が低い場合でも合成実験を繰り返す必要がありました。Matlantis CSPは、実験の前段階で計算によるスクリーニングを行うことで、「物理的に成立しない構造」を事前に除外し、有望な候補のみにリソースを集中させることを可能にします。 Matlantisのコア技術である汎用原子間ポテンシャル（PFP）と独自アルゴリズムの融合により、以下を実現します： ✅ 実験的に成立しない構造や組成を事前に除外 ✅ 複雑な組成空間をランダム探索比 約3〜6倍の高効率で探索 ✅ 既存データベースに存在しない真に新規な材料を発見 【株式会社本田技術研究所様による先行導入】 「この度は、CSPコードのリリース誠におめでとうございます。材料開発における探索効率を飛躍的に高める技術として、本CSPに大きな期待を寄せています。周期表の大部分をカバーした高精度な機械学習原子間ポテンシャルであるMatlantisと連携したこのCSPにより、これまで計算コストの制約から十分に検討できなかった多成分系や準安定構造まで含めた結晶構造探索が現実的になりました。実験前の段階で有望な結晶構造と組成を高い確度で絞り込めることは、次世代材料の実現確率を高めるだけでなく、開発期間を短縮すると考えています。今後、本CSPが材料開発を加速させる中核技術として進化していくことを強く期待しています。」 （株式会社本田技術研究所　先進技術研究所 デバイス・プロセス領域　チーフエンジニア　川合 光幹様） matlantis.com/ja/product/mtc… #Matlantis #結晶構造探索

RT @PreferredNetJP: 【学生向け技術イベント】3/25(水)18:30〜PFNにてMN-Core™技術セッション開催！AIプロセッサのHW設計とSW開発環境をエンジニアが解説します。夏インターン情報もあります。お申込み・詳細は👇 https://t.co/rZ…

【ブログ】2025年夏季インターンの堀口維里優さんによる寄稿です。AI Agent、特にWeb Agentについて、「知見の蓄積」と「リトライ」という工夫を用いた性能改善に取り組んでいただきました。 tech.preferred.jp/ja/blog/web-ag…

【ブログ】交流イベントPFN Referral Connectを開催しました。 PFNは今後も様々なイベントを開催していきます！PFNの仕事やカルチャーに興味のある方は、カジュアル面談フォーム open.talentio.com/r/1/c/preferre… または応募フォーム open.talentio.com/r/1/c/preferre… よりご連絡ください。 tech.preferred.jp/ja/blog/first-…

PLaMo 2.2 Primeはこちらから無料で試せます。ぜひご利用ください。 plamo.preferredai.jp

【ブログ】PFNが開発する国産LLM PLaMoの最新バージョンPLaMo 2.2 Prime をリリースしました。本解説記事では、社内外からのフィードバックを元に施した指示追従、多ターンのロールプレイ、医療分野における質問応答に関する性能改善について紹介します。 tech.preferred.jp/ja/blog/plamo-…