Toshinori Sato

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Toshinori Sato

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@overlast

ソフトバンク(株) 次世代技術開発本部 データエコシステム開発室 室長/戦略立案/データ構築/元LINEのNLPチームのMgr/東京科学大学奥村船越研 社会人D/元人工知能学会 理事/mecab-ipadic-neologdの開発/AIの技術・雇用のメンターや壁打ち依頼はDMで

東京ポートシティ竹芝 شامل ہوئے Mart 2007
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Toshinori Sato
Toshinori Sato@overlast·
🚀ソフトバンク株式会社の『データエコシステム開発室』では、AI/Web開発のソフトウェアエンジニアの正社員を募集しています🚀 25年度の正社員採用にご応募頂けます。 長期学生アルバイトも通年で募集してるのでB3以上で、LLMが無くてもバリバリ開発できる方はDMください👌 ◽️ データエコシステム開発って何? ↓ ↓ ↓ ソフトバンク株式会社は、日本のコンテンツホルダー様とAI事業者様の間の深い溝を埋めて、市場を成立させるために、データエコシステム基盤の開発に着手しています。 このデータエコシステム基盤は、コンテンツホルダー様の安心安全と、AI事業者さまの提訴される不安が無い円滑な開発と、を両立するための機能を多数持っています。 この基盤には基盤内のデータ処理に特色があります。 基盤上で実施する処理が、コンテンツホルダー様の著作物データを保護する役割と、AI事業者ユーザー様のためのデータの前捌きとを両立する様にあらかじめ設計しています。 本基盤でお預かりしたデータは安全性を確保して、利用規約にご同意頂いたうえで、どの様な用途に使用するかはコンテンツホルダー様にご選択頂けます。 そして、データ利用者に提供されるデータや機能は、いずれもコンテンツホルダー様の同意のもとで提供致しますので、AI事業者さまはこの基盤が提供するデータやAPIを利用することで、AI関連のサービスをビジネス提供する際の提訴リスクを軽減することができます。 コンテンツホルダー様とAI事業者様の関係を良好に保つお手伝いをさせて頂くことで、日本のコンテンツホルダーの皆様は元気になって頂き、そして日本の生成AI事業者の皆様の事業を加速することができる様に致します。 そして我々は、日本のAIが本質的に改善したり、発展したりすることに貢献し、究極的にはインターネットや日本の津々浦々が良くなる様にします。 2026年も様々なAI実装やAI関連施策が提案されると思いますが、我々の進むデータエコシステムを整える道は、先々でもブレずに価値を発揮できると信じています。 日本の文化を支えるデータエコシステム基盤の開発に、共に取り組みましょう! ◽️ どんなポジションがあるの? ↓ ↓ ↓ 4つのポジションがあります。 大きな違いは、「データエコシステム基盤に限らない、次世代技術開発本部の開発物のアーキテクチャのレビュー』が役割に入っているか、いないかです。 自然言語処理の人は「新規事業開発」がピッタリのポジションです。 他のポジションはエンドポイント寄り、ミドル寄り、バック寄りとなっています。 とはいえ、実際には隔てなく、データエコシステム基盤の開発や必要に応じた研究開発に従事したら頂きます。 ◽️どうやって応募するの? ↓ ↓ ↓ この後のPostのこれかな?と感じたURL経由でのご応募をお待ちしております。 疑問を解消するための質問や、副業のための業務委託に関する相談や、カジュアル面談はDMで受け付けておりますのでお気軽にお問い合わせ下さい!
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Zhengyao Jiang
Zhengyao Jiang@zhengyaojiang·
Is autoresearch really better than classic hyperparameter tuning? We did experiments comparing Optuna & autoresearch. Autoresearch converges faster, is more cost-efficient, and even generalizes better: 🧵(1/6)
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Mamoru B Komachi
Mamoru B Komachi@mamoruk·
Namazu といえば自分が NAIST に進学する(2005)前から全文検索システムとして自分も使っており、開発者の高林さんが松本研の卒業生であるということは知っていたが、高林さんが経営学部出身だった(Namazu の開発も学部生)というのは進学後に知り、すごい人もいるものだと思った記憶。 ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/oth… ipsj.or.jp/award/yamasita…
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Preferred Networks
Preferred Networks@PreferredNetJP·
【発表】PFNは自律稼働デバイス向けの高精度・軽量VLM PLaMo 2.1-VLのモデル(8B・2B)を公開しました! VQAとVisual Groundingに強みを持ち、実証実験として工場内タスク分析、ドローン撮影によるインフラ設備の異常検出に取り組みました。preferred.jp/ja/news/pr2026…
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Odashi
Odashi@odashi_t·
LLM-jp-4が公開されたみたいだ。こいつらの事前学習やってました。 huggingface.co/collections/ll…
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国立情報学研究所(NII)
✏️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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Space and Technology
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Researchers at the University of Tokyo created Jizai Arms, a backpack-like system that can support up to six robotic arms controlled by the user’s movements. It helps people perform tasks that are hard or impossible with just two arms. The system could assist firefighters, construction workers, medical professionals, and people with disabilities.
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Toshinori Sato
Toshinori Sato@overlast·
労働者の生活を改善することを狙った施策が、会社の成長鈍化の一因として組織内で認識されている場合、その施策の撤回時に管理側が謝罪すると、制度設計や経営判断の失敗に対する謝罪にとどまらず、労働者の働き方や生産性にも責任があるかのように受け取られる余地がある。 とりわけ、社内に犯人探しの文化がある組織では、このような受け取られ方は労働者にとって不利益である。 そのような組織で働く労働者にとって重要なのは、管理側の謝罪の有無ではなく、責任配分を明確にしたうえで制度変更の理由を説明させることである。 また制度変更の理由は、労働者個人の問題ではなく、会社の成長戦略および組織運営上の判断として説明されるべきである。
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Toshinori Sato
Toshinori Sato@overlast·
久々にインターネットを感じている
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Tap Roots Provisions 🥩
Tap Roots Provisions 🥩@TapRootsFood·
I’ll use your image maybe to explain my logic: If I was in the store and buying this as the generally largest piece of beef I can find, I would first, identify the Sierra (or possibly absence of the Sierra) the smaller the Sierra the better! If I could teach you nothing but that, you would be 10x better off because the Sierra starts right around where the most tender Chuck Eyes end, so if you had one without a Sierra, I would almost guarantee it will be the most tender off that cow. As far as smaller goes you would want the Sierra to be the smallest in height and width ideally. The image here is about as large as you would see on in a cross section, so I would imagine this is a tough Chuck. The Chuck Tender, is anything but tender. It might be the toughest muscle on the cow! I would probably look for one that doesn’t have that at all, as a simple rule, but if that’s not an option use it to simmer and tenderize. The Denver and Chuck Eyes are great steaks and can be cooked as such but the other two are incredibly tough comparatively. If you get a chuck steak with a small Sierra or no Sierra and no chuck tender you can likely grill it whole and it will be great, but the presence/prevalence of those two indicate you are moving deeper and deeper into the less tender part of the Chuck roll and should prepare it accordingly.
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@sakana_0

@TapRootsFood サブプライマルという買い方を初めて知った!日本ではほとんどの肉屋(家庭向け)で部位ごとに分けられて売られてて、自分で分けることは無いから。コストコでもそうで、例えば写真の肉は「肩ロース」。 肩ロースはステーキにすると硬いから買わないんだけど、貴方に任せたらもっと美味しくなりそう😋

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Google AI
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Today, we’re launching Gemma 4, our most intelligent open models to date. Built with the same breakthrough technology as Gemini 3, Gemma 4 brings advanced reasoning to your personal hardware and devices. Here’s what Gemma 4 unlocks for developers: — Intelligence-per-parameter: Our 31B (Dense) and 26B (MoE) models deliver state-of-the-art performance for their size, outcompeting models 20x their size on @arena — Commercial flexibility: Released under a permissive Apache 2.0 license for complete developer flexibility and digital sovereignty — Agentic workflows: Native support for function-calling and structured JSON output allows you to build reliable, autonomous agents — Multimodal edge AI: The E2B and E4B models bring native vision, audio, and low latency to mobile and IoT devices — Long-context reasoning: Up to 256K context windows allow you to process entire repositories or large documents in a single prompt Whether you're building global applications in 140+ languages or local-first AI code assistants, Gemma 4 is built to be your foundation. Explore in @GoogleAIStudio or download the weights on @HuggingFace, @Kaggle, and @Ollama.
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Toshinori Sato ری ٹویٹ کیا
Google Gemma
Google Gemma@googlegemma·
Meet Gemma 4! Purpose-built for advanced reasoning and agentic workflows on the hardware you own, and released under an Apache 2.0 license. We listened to invaluable community feedback in developing these models. Here is what makes Gemma 4 our most capable open models yet: 👇
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Boris Cherny
Boris Cherny@bcherny·
Mistakes happen. As a team, the important thing is to recognize it’s never an individuals’s fault — it’s the process, the culture, or the infra. In this case, there was a manual deploy step that should have been better automated. Our team has made a few improvements to the automation for next time, a couple more on the way.
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NLP2026 UTSUNOMIYA
NLP2026 UTSUNOMIYA@anlpmeeting·
#NLP2026 招待講演2の動画を言語処理学会YouTubeチャンネルで公開しました🎦 ロボット基盤モデルにおける言語の役割ー運動と言語の統合ー 尾形 哲也 先生(早大/産総研/NII) youtube.com/watch?v=-4mocu… 先生のご厚意により、一般公開が可能となりました。感謝を申し上げます🥟
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NLP2026 UTSUNOMIYA
NLP2026 UTSUNOMIYA@anlpmeeting·
#NLP2026 チュートリアル3の動画を言語処理学会YouTubeチャンネルで公開しました🎦 信頼できるAIへのソフトウェア工学からのアプローチ:「品質」技術の動向と課題 石川 冬樹 先生(NII) youtube.com/watch?v=zDG-6G… 先生のご厚意により、一般公開が可能となりました。感謝を申し上げます🥟
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NLP2026 UTSUNOMIYA
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#NLP2026 チュートリアル4の動画を言語処理学会YouTubeチャンネルで公開しました🎦 語順選好の認知科学:人間はなぜどのような語順を好むのか? 小泉 政利 先生(東北大) youtube.com/watch?v=JsttMm… 先生のご厚意により、一般公開が可能となりました。感謝を申し上げます🥟
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