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【Alibaba Meetup Sapporo まもなく開催】
8/8(土) 札幌にて AlibabaCloud 協力のもとイベントを開催します！
Qwen, HappyHorse, wanなど、様々なモデルについて話せるミートアップです🔥
募集受付中ですので、ぜひお申し込みください
▼詳細
#AlibabaMeetupSapporo#
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【Alibaba Meetup Sapporo開催!】
8/8(土) 19:00〜
札幌にて、AlibabaCloud協力のもと
Qwen,HappyHorse,wanなど「コーディングだけではない、様々なモデルついて話せるお祭りミートアップ」を開催します🔥
ぜひ早めのチェック＆エントリーを!
▼詳細
#AlibabaMeetupSapporo#
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【🌎Partner Connect World Tour in Japan】
本日、アリババクラウド主催「Partner Connect World Tour」が無事終了いたしました🎉
ご参加いただいたパートナー企業の皆さま、誠にありがとうございました🙌
クラウド＆AIソリューションの可能性について、実りある意見交換ができました✨ 今後もパートナーシップを通じたエコシステムの共創・拡大に向けて、一緒に歩んでいきましょう🚀
#AlibabaCloud# #PartnerConnect# #AI#
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【お知らせ】
「Qwen Meetup Tokyo #2」#
Alibaba CloudさんによるQwenモデルファミリーの実演デモとFine Tuning as a Serviceセッションを予定しています！
まだ参加枠ありますので是非ご参加ください！
📅11/11(水)19時〜
▼申込
#QwenMeetupTokyo#
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【CEDEC2026 登壇】
本日、Alibaba Cloudから2セッション！📍第11会場
▶ 16:20〜 AIを「とりあえず使う」から「戦略的に使いこなす」へ — #Qwen・##Wan・##HappyHorse# の実践活用法
▶ 16:50〜 エージェント型AIが拓くゲーム開発の新時代
ブースでもデモ体験＆ご相談お待ちしています！お気軽にお越しくださいね🙌
#CEDEC2026# #Qwen# #Wonderclip# #Happyhorse# #Wan# #AI#
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【お知らせ】
「Qwen Meetup Tokyo #2」開催まで#
あと1週間！
次世代Qwen4をAlibaba Cloudが解説＆実演の予定です。まだ参加枠ありますので是非ご参加ください！
📅11/11(水)19時〜
📍クラスメソッド日比谷本社
▼申込
#QwenMeetupTokyo#
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【お知らせ】
「Qwen Meetup Tokyo #2」開催！#
次世代Qwen4をAlibaba Cloudが解説＆実演予定。
まだ参加枠ありますので是非ご参加ください！
📅11/11(水)19時〜
📍クラスメソッド日比谷本社
▼申込
#QwenMeetupTokyo#
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【まだまだ参加者募集】
QwenMeetup参加枠拡張いたしました！
Alibaba Cloud のAI Engineer 藤川さん(@fujiyuu75e)にも登壇していただきます！
ここでしか聞けない話もあるかも！？
📅9/4(金) 19:00~
📍燈株式会社
▼申込
#QwenMeetupTokyo#
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強化学習で鍛えた大きな教師モデルの「変化」を、小さな生徒モデルにどう正しく伝えるか。そのヒントは訓練の「途中経過」にありました。
タイトル: Waypoint-OPD: Transferring RL-Induced Policy Shifts via Gated On-Policy Distillation
URL:
Alibaba Cloudの研究チームが、教師モデルのRL訓練中の中間チェックポイントを使って蒸留の精度を高める手法Waypoint-OPDを提案しました。
注目ポイント1 🧭 「途中経過」を見て方向性を確認する
通常の蒸留は訓練前と後の2点だけを比較しますが、Waypoint-OPDは中間チェックポイントを追加し、前半と後半のポリシー変化が同じ方向を向いているかをコサイン類似度で測ります。方向が一致しないトークンの寄与は自動的に弱められます。
注目ポイント2 📈 数学・コードの両領域で一貫して改善
Qwen3-8B/14B/30B-A3Bの3サイズで、数学7ベンチマーク・コード5ベンチマークのすべてでDirect-OPDを上回りました。改善幅は数学で1.59〜2.18ポイント、コードで1.19〜2.66ポイントで、Qwen3-14Bは全7つの数学ベンチマークで教師モデル自体を上回っています。
注目ポイント3 ⚙️ 実装は軽量、頑健性も高い
追加で必要なのは凍結した教師モデルによるスコアリングをもう1回通すだけで、新しい学習パラメータや検証器呼び出しは不要です。中間チェックポイントの位置をRLの500/600/700ステップで変えてもスコアの差は0.05ポイントしかなく、選び方に神経質になる必要がないことも確認されました。
終点だけを見る蒸留では見落としていた「訓練過程の方向性」を活用することで、計算コストをほぼ増やさずに蒸留品質を高められるという実用的な知見です。
#蒸留# #強化学習#
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【御礼】
QwenMeetupTokyoが無事終了しました！
オープンモデルやModel Studioの話題で熱気に包まれ、200名超の方々と大盛況の一日となりました。
参加者の皆様、サポートいただいたAlibaba Cloudの皆様、本当にありがとうございました！
#QwenMeetupTokyo#
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