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今週のLayerX機械学習勉強会では、LLMが学習ループも勾配も使わずにニューラルネットの重みを読み書きするWeight-Space Programmingを紹介しました。 またpplx-embed-v2-context、ICoA、InjecGuard、Athanorなども共有されました。 pages.layerx.co.jp/40dcdd370… #LayerX機械学習勉強会
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@LayerX_techNov 4
AI時代に、なぜ「評価」が重要なのか。 明日11/5（木）の「新卒N年目の勉強会&交流会！」で、LayerXの @monokemonoke が語ります💁 若手エンジニアのAIとの向き合い方を考える一夜です。 ぜひご参加ください！ fresh-engineers.connpass.com… #n_study
新卒N年目の勉強会&交流会！ 〜若手エンジニアのAIの使い方・向き合い方〜 (2026/11/05 19:20〜)

新卒N年目の勉強会&交流会！ 〜若手エンジニアのAIの使い方・向き合い方〜 (2026/11/05 19:20〜)

# 新卒N年目の勉強会&交流会 〜若手エンジニアのAIの使い方・向き合い方〜 新卒エンジニア同士で、技術に関して自由に話すセッション & 交流イベントです！（新卒1~5年目くらいを想定していますが、それ以外でもOKです！Nに負数を代入して学生でもOK！） 前半はカジュアルなセッション、後半は懇親会を予定しています。 普段は関わることの少ない、会社を超えた横のつながりを作りましょう！...

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kuto (@kuto_bopro) profile picture
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@kuto_boproOct 15
今週のLayerX機械学習勉強会ではオーケストレータを置かずに個々のワーカーがgitを使って積み上げ型の推論を行うGitSwarmを紹介しました！ そのほかXiaomi-OCR-0、AIDR2、Scaling Laws of Skillsが紹介されました！ #LayerX機械学習勉強会 pages.layerx.co.jp/3f8cdd370…
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本日は新卒N年目の勉強会&交流会#6にて「小さい将棋の神 AIを打ち負かしてみた」という発表をさせていただきましたー！ 運営の方々、さまざま交流いただいた方々ありがとうございましたー！ #n_study speakerdeck.com/monokemonoke…
小さい将棋の神 AIを 打ち負かしてみた

小さい将棋の神 AIを 打ち負かしてみた

「新卒N年目の勉強会 &交流会！#6」登壇資料

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sbrf (@sbrf248) profile picture
sbrf@sbrf248Sep 29
本日のLayerX機械学習勉強会では、正則化でOOD精度を向上するハーネス改善手法 RRSI を紹介しました。その他、会計システムベンチマークのAPEX-Accounting、AI Slopを防ぐためのルーブリックを使った強化学習に関するブログなどが紹介されました。 pages.layerx.co.jp/3e9cdd370… #LayerX機械学習勉強会
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今週のLayerX機械学習勉強会では、表形式データの基盤モデルTabPFNをシリーズで紹介しました。 その他プロンプトサイズをO(1)に抑えるSKILL.stateやAnthropicのコマースAgent設計ブログなども共有されました。 pages.layerx.co.jp/3d5cdd370… #LayerX機械学習勉強会
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shimacos (@nt_4o54) profile picture
shimacos@nt_4o54Sep 2
今週のLayerX機械学習勉強会では、アクティブ6Bで397Bフラッグシップ級を実現したQwenの新アーキテクチャ「Qwen3.8-Flash-Next」を紹介しました！その他、RAGの推論経路を逆算合成する「EviPath」、投機的デコード手法「DFlash 2」も共有されました。 pages.layerx.co.jp/3cdcdd370… #LayerX機械学習勉強会
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pon / Hiromu Nakamura
@po3rinSep 1
📣こちら明日の昼！！プロダクトへのAI Agent組み込みについてのガチ話をします。 サービスのAIコスト削減、評価、合成データセット生成、AI Agent権限、ソフトウェアの設計、UI/UXの変化など！！ 【Bet AI Day 2026 Pre-Event】AI Agent Talks丨実践 #BetAIDay layerx.connpass.com/event/39…
【Bet AI Day 2026 Pre-Event】AI Agent Talks丨実践 (2026/09/02 12:00〜)

【Bet AI Day 2026 Pre-Event】AI Agent Talks丨実践 (2026/09/02 12:00〜)

Bet AI Day 2026 Pre-Event 〜 AI Agent Talks│実践 〜 9月3日開催の Bet AI Day 2026 に先駆け、ランチタイムにサクッと学べるオンラインセッションを3日間連続で開催します！ 3部構成でお届けする最後は、「プロダクトへのAI エージェント導入実践」。 バクラク事業部、Ai Workforce事業部における、より技術寄り・開発寄りに踏み込ん...

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@po3rinAug 25
本日もLayerX AI/機械学習勉強会をやりました。 僕からは話題のFreeTokenについての紹介と、LayerX社内GPUでのFreeTokenの軽い実験結果を共有しました。 他にもAgent Lightning、ExtractConf(信頼度推定エンジン)などが紹介されました。 #LayerX機械学習勉強会 pages.layerx.co.jp/3c6cdd370…
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kuto (@kuto_bopro) profile picture
kuto
@kuto_boproAug 20
本日のLayerX機械学習勉強会では、Continual Harnessを紹介しました！Prime Agentのコンセプトにもなっており、汎用性のある自己改善の概念としての学びがありました！そのほかHarnessOpt-Bench, CREAM, GenRecなどが紹介されました。pages.layerx.co.jp/3c1cdd370… #LayerX機械学習勉強会
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@LayerX_techJul 30
LayerXはMIRU2026（第29回 画像の認識・理解シンポジウム）にシルバースポンサーとして協賛します🎉 企業展示ブースもございますので、みなさんぜひお立ち寄りください！ tech.layerx.co.jp/entry/2026… #MIRU2026
MIRU2026（第29回 画像の認識・理解シンポジウム）にシルバースポンサーとして協賛いたします - LayerX エンジニアブログ

MIRU2026（第29回 画像の認識・理解シンポジウム）にシルバースポンサーとして協賛いたします - LayerX エンジニアブログ

バクラク事業部 AI・機械学習部で機械学習エンジニアをしている川畑（@monokemonoke）です。LayerXは、MIRU2026（第29回 画像の認識・理解シンポジウム）にシルバースポンサーとして協賛いたします。 MIRU2026はオンサイトでの開催が予定されており、私を含む数名のメンバーで現地会場を訪れる予定で…

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sbrf@sbrf248Jul 29
本日のLayerX機械学習勉強会では、LLMの階層的ルール適用のベンチマーク HSCodeComp を紹介しました。その他、EncoderとPredictorを分離したCrossBERT、Post-ASR手法のRECOVER、MonkeyOCRv2、LLM評価に関するブログが紹介されました。 #LayerX機械学習勉強会 pages.layerx.co.jp/3aacdd370…
2026-07-29 機械学習勉強会

2026-07-29 機械学習勉強会

今週のTOPIC ‣ [paper] Separating Representation from Reconstruction Enables Scalable Text Encoders ‣ [paper] RECOVER: Robust Entity Correction via agentic Orche

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今週のLayerX機械学習勉強会では、GRPOを1行変更で改善する強化学習手法「MaxRL」を紹介しました。その他、LLM-as-a-Verifier、Visual Pretraining、RampがRLで鍛えたスプレッドシート検索エージェントなども共有されました。 #LayerX機械学習勉強会 pages.layerx.co.jp/39ccdd370…
2026-07-14 機械学習勉強会

2026-07-14 機械学習勉強会

※ [paper] [blog] など何に関するTOPICなのかパッと見で分かるようにしましょう。 技術的に学びのあるトピックを解説する時間にできると🙆（AIツール紹介等はslack channelでの共有など別機会にて推奨） 出典を埋め込みURLにしましょう。 ‣ [paper] LLM-as-a-Verifie

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@po3rinJun 30
今日のLayerX機械学習勉強会の内容を公開します。僕は今話題騒然のDSparkを紹介しました。個人的にポケモンカードゲームのベンチマークの紹介が面白かったです。 #LayerX機械学習勉強会 pages.layerx.co.jp/38ccdd370…
2026-06-30 機械学習勉強会

2026-06-30 機械学習勉強会

今週のTOPIC ※ [paper] [blog] など何に関するTOPICなのかパッと見で分かるようにしましょう。 技術的に学びのあるトピックを解説する時間にできると🙆（AIツール紹介等はslack channelでの共有など別機会にて推奨） 出典を埋め込みURLにしましょう。 ‣ [paper] PTCG-Be

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Yuya Matsumura
@yu__ya4Jun 16
本日のLayerX機械学習勉強会では、実産業における経済効果との相関を目指し、広い領域において専門家が長い時間を要するタスクを集めたベンチマーク Agents' Last Exam を紹介しました。 その他、GrepSeek や LLM-Emu, TrOPD などが紹介されました。 #LayerX機械学習勉強会 pages.layerx.co.jp/379cdd370…
2026-06-17 機械学習勉強会

2026-06-17 機械学習勉強会

今週のTOPIC ※ [paper] [blog] など何に関するTOPICなのかパッと見で分かるようにしましょう。 技術的に学びのあるトピックを解説する時間にできると🙆（AIツール紹介等はslack channelでの共有など別機会にて推奨） 出典を埋め込みURLにしましょう。 ‣ [paper] GrepSee

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sbrf@sbrf248Jun 2
本日のLayerX機械学習勉強会では、小規模Orchestratorモデルで高い精度・効率を実現する ToolOrchestra を紹介しました。その他、段階的に次元を増やすベクトル検索 Progressive Retrieval、多様性を最適化するVPO、DiffusionBlocksが紹介されました。 #LayerX機械学習勉強会 pages.layerx.co.jp/372cdd370…
2026-06-02 機械学習勉強会

2026-06-02 機械学習勉強会

今週のTOPIC ‣ [paper] Progressive Searching for Retrieval in RAG ‣ [paper]Vector Policy Optimization: Training for Diversity Improves Test-Time Search ‣ [paper]

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今週のLayerX機械学習勉強会では、エージェントが自ら改善ループを回す枠組み「VeRO: An Evaluation Harness for Agents to Optimize Agents」を紹介しました。その他、自然言語オートエンコーダー、WebDevJudge、AEVO、EvoSkillなどが共有されました。 #LayerX機械学習勉強会 pages.layerx.co.jp/364cdd370…
2026-05-19 機械学習勉強会

2026-05-19 機械学習勉強会

今週のTOPIC ※ [paper] [blog] など何に関するTOPICなのかパッと見で分かるようにしましょう。 技術的に学びのあるトピックを解説する時間にできると🙆（AIツール紹介等はslack channelでの共有など別機会にて推奨） 出典を埋め込みURLにしましょう。 ‣ [shima] Recursi

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【イベントレポート】Welcome to LayerX！2026年度入社式を開催しました｜LayerX note.layerx.co.jp/n/nc06a82e…
【イベントレポート】Welcome to LayerX！2026年度入社式を開催しました｜LayerX

【イベントレポート】Welcome to LayerX！2026年度入社式を開催しました｜LayerX

2026年4月1日、LayerXで入社式が開催されました。今年度、LayerXの新たな仲間として集まったのは、8名の新卒社員。入社式当日は、先輩社員に見守られる中、ひとり一人が「仕事への意気込み」を発表しました。 この記事では、代表取締役CEOの福島（fukkyy）、代表取締役CTOの松本（ymatsu）、上級執行役員COO兼バクラク事業 CEOの福島広造（kozo）から"AIの震源地"に飛...

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完全解析できるサイズのミニ将棋を実装しました。最善を尽くせば人間が勝てる、でもミスをしたら容赦なく負ける、そういうライバル的なAIにぜひ挑んでみてください！ zenn.dev/monokemonoke/articl…
4×4ミニ将棋を完全解析した — 人間がAIに勝てる将棋をCloudflareで動かす

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Google検索がJavaScript無効化しても動くこと、よくよく考えれば当たり前な気もするけれどなんかびっくり
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