Naka-pin na Tweet
#未踏会議 2026
配信アーカイブが再公開されたようです。比戸がMCのマヂカルラブリー・野田クリスタルさんに「本当はAIロボットでM-1チャンピオンが作れるかを議論したい！」と喰い付いている"AI実装最前線"セッションは58:00辺りから。
youtu.be/M6n4_g0r67I?si…
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比戸将平 Shohei Hido@sla
#未踏会議 2026 本日11時からこちらで登壇します。Youtube配信もあるようです。
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比戸将平 Shohei Hido
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比戸将平 Shohei Hido
@sla
ダイキン工業 テクノロジー・イノベーションセンター 技師長 / 元LeapMind社外取締役 / 元Preferred Networks / 元IBM東京基礎研 / Tweets are my own.
Tokyo⇄Osaka Sumali Mayıs 2007
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GEN-1、コレとか見ると「エグうぅぅぅ」って声が出るんだけど、やっぱりヒューマノイドが踊ってるほうが分かりやすいのかあんまり話題になってない？🤔
Generalist@GeneralistAI
This is GEN-1 putting paper bills into a wallet. Paper has always been deceptively hard for robots. Thin, deformable, and unforgiving—it bends, folds, and slips. Not precise, you miss. Too much force, you crumple. Easy for humans. But for robots, it’s a full-stack challenge.
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@shanegJP ありがとうございます！
少しずつ成果が出て手応えを感じています。これからも日本の製造業で生成AIの現場活用を進めていきます。また情報交換させてください！
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GENIAC PRIZEの件が所属するテクノロジー・イノベーションセンターのニュースにも掲載されました。
"ダイキンとフェアリーデバイセズが開発するAIエージェントが経済産業省とNEDO主催の「GENIAC-PRIZE」で最高賞「第1位」と特別賞「AIエージェント賞」をダブル受賞"
daikin.co.jp/tic/topics/new…
4/14（火）に渋谷で開催される成果発表キャラバンには比戸も登壇予定です。
geniac-prize.nedo.go.jp
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@jseita 仰る通りかつ「ベースに」という表現が日本語としては許容できても、所謂ベースモデルに対する追加学習/FTについて他のITmedia記事で「〇〇ベースで」と記載してしまっている限りは、テック専門メディアとして別の表現を使うべきだったと思います。
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公共の利益のため、誤報の訂正を拡散します。LLM-jp-4はフルスクラッチ開発されたものであり、他LLMベースではないです。
"【修正履歴：2026年4月4日午前11時30分 各モデルについて「Llama 2/Qwen3をベースに」と記載していましたが、学習対象である重みについてフルスクラッチ開発である旨を明記しました】"
ITmedia AI＋@itm_aiplus
新たな「国産LLM」公開、国立情報学研究所 「gpt-oss-20b」超えの日本語性能うたう itmedia.co.jp/aiplus/article…
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ITmediaが妙な記事を出したせいでおかしな物言いをつける者がいたようだが、実用的な範囲でのAIモデル開発において、LLM-jpのレベルでモデル・コード・データのオープンと自由を追求できている組織は世界的にほとんどない。現時点だと米国Ai2 OLMo系、スイスのApertus、LLM-jpがトップランナーである
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これまでは、physical intelligence（Pi）を見ても複雑なマニピュレーションを高精度で実現するのは、しばらく難しいだろうと思っていました。しかし、このGENを見ると、その考えを改めないといけないかもしれないと思うほど、衝撃を受けました。
Kuniyuki Takahashi@kuniyuki_taka
これはすごいですね！ ブログを読んでみました。 ・GEN-1は、50万時間超の実世界での高忠実度な物理インタラクションデータを用いて事前学習されています。ただし、この事前学習データはロボットデータではないです。GEN-0の記事についている公開動画を見る限りでは、
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Gemma 4使ってスマホカメラに映ってるものを解説してくれるアプリを作ってみました
ローカルVLMなので機内モードでも動きます
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Gen1はAIロボット基盤モデルの大きな進歩として刻まれる気がする。
タスク精度もさることながら、データの収集方法が示唆深くて素晴らしいです。テレオペではなく、50万時間超の人間動作センシングの学習データでここまでいけるということ。そして完全にスケール則が効いてる。かなりの兆しです。
Generalist@GeneralistAI
Introducing GEN-1. Our latest milestone in scaling robot learning. We believe it to be the first general-purpose AI model to master simple physical tasks. 99% success rates, 3x faster speeds, adapts in real time to unexpected scenarios, w/ only 1 hour of robot data. More🧵👇
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✏️ニュースリリース
約12兆トークンの良質なコーパスで学習した新たな国産LLM「LLM-jp-4 8Bモデル」「LLM-jp-4 32B-A3Bモデル」をオープンソースライセンスで公開
～一部ベンチマークでGPT-4oやQwen3-8Bを上回る性能を達成～
nii.ac.jp/news/release/2…
大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所大規模言語モデル研究開発センター（LLMC）は、同センターが主宰するLLM研究開発コミュニティ「LLM-jp」の活動の中で大規模言語モデル（LLM）のフルスクラッチ学習を実施し、約86億パラメータの「LLM-jp-4 8Bモデル」と約320億パラメータのMoEモデル「LLM-jp-4 32B-A3Bモデル」をオープンソースライセンスで一般公開しました。公開モデルの学習では、オープンソースAIの定義（OSAID）に配慮し、第三者も入手可能な良質な学習コーパスの収集・選別・構築を行い、インターネット上の公開データや政府・国会の文書、合成データなどからなる約12兆トークンの学習コーパスを整備・使用しました。公開モデルは最大で約6万5千トークンの入出力まで処理でき、言語モデルの日本語理解能力を測る「日本語 MT-Bench」、英語理解能力を測る「MT-Bench」において、強力な多言語LLMである「GPT-4o」や「Qwen3-8B」を上回る性能を達成しています。
LLMCでは「LLM-jp-4 8Bモデル」とMoEモデル「LLM-jp-4 32B-A3Bモデル」を活用してLLMの透明性・信頼性の確保に向けた研究開発を進めていきます。また、現在、より大規模なパラメータを備えたモデルの開発を進めており、2026年度に順次公開予定です。
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？？？『"生成AIは間違うことがあるから使えない"という管理職は、部下のミスに自分が気付けなくて失敗した時、全部部下のせいにしてくるから気をつけたほうがいい』
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今日もバーカウンターで、「去年から実はあのデータサイエンティストって人達が全然要らなくなってきてて！」「えっ、そうなんだ！」と盛り上がってる横で焼酎のお湯割りを啜ってる🍶
比戸将平 Shohei Hido@sla
華金でひとりお酒楽しみにバー来たのに、カウンターの奥の方からフィジカルAIとかJDLAって単語が大声で聞こえてくる！やめてー！
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産総研のパーマネント型研究員の公募が出ました！5-10年以上先を見据えた先駆的な研究をしませんか？
私の所属するコンピュータビジョン研究チームに加わってくださる方も絶賛募集しております。応募をご検討の方はぜひDMにて事前にご一報ください。5/7〆切です。
aist.go.jp/aist_j/humanre…
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