🏆 A special mention of the NIPPON VISIONS JURY goes to DAWN CHORUS by Yoshinori Sato! ニッポン・ヴィジョンズ審査員のスペシャルメンションは、佐藤慶紀監督の『もういちどみつめる』です！ 🎉Congratulations! おめでとうございます 🥳 #NipponConnection# #NipponConnection26#

🏆A special mention of the NIPPON VISIONS JURY goes to KIIROIKO by Mika Imai!  ニッポン・ヴィジョンズ審査員のスペシャルメンションは、今井ミカ監督の『黄色い子』です！ 🎉Congratulations! おめでとうございます 🥳 #NipponConnection# #NipponConnection26#

🏆A special mention of the NIPPON ANIMATION SHORTS JURY goes to Q by Masataka Kihara! ニッポン・アニメーション・ショート賞の審査員によるスペシャルメンションは、木原正天監督作品『キュー』です！ 🎉 Congratulations! おめでとうございます ㊗️

言い忘れたけど 本日営業してるのーーー！ I forgot to mention, but we're open today! 📍 東京都杉並区高円寺南4-29-12 カワベビル1F 🚃 高円寺駅から徒歩3分 🕐 13:00〜19:30 🛍️ 公式オンラインストア⁠

【新着】 11月7日(土)TOKYO RUSTIC JAMBOREE 2026 【BAND】 BLUE MOON COMBINE(DIESEL POWER） CABALLERO POLKERS CAMP casquettes Dirty Old DrunX DOG’GIE DOGG GOOFY KINGLETS Hi-NOMADY HOBBLEDEES The HOLSTERS ジョニーモイキーとモイキースイング Mantis the Ripper OLEDICKFOGGY Pessor P.Peseta Pinch of Snuff 神塾ミッドナイトレジスタンス トリックスターグーニーズ U’nderway 宇宙民族 and more AtoZ 【DJ】 BEN（天の音・百鬼夜） BILLY(URAWA ROCKIN’ BLUES） BU$HI (PLEASURExSPACE) Dabis-K(TO¥O $€NX) INAMI(東京ロンドン化計画) KAKEI(the WILD ROVER) mina( NAKANO(DRINK’EM ALL） TOSSY(REVENGE!） YAGI(PLEASURE SPACE) YU-TO(BULLET ROCK） and more 　　　　　　 AtoZ OPEN 12:00 - START 12:00 ADV¥4500 / DOOR¥5000(DRINK代別¥600) [発売]　8月22日(土)10:00〜 PIA LAWSON eplus #新宿LOFT#

AIが「外部検索なし」でファクトを記憶・更新・忘却する時代が来ました。メモリをモデルに内蔵する新たなパラダイムが論文として公開されています。 タイトル: Metis: Memory Foundation Model 🔍 概要 現在のRAGなど外部メモリモジュールには、バックボーンとの分離・勾配伝播困難・推論レイテンシという3つの根本的限界があります。MetisはこれをTransformerブロック内に「ネイティブメモリ」として統合するアプローチで、Chain-of-ThoughtがLLMにネイティブに組み込まれたように、メモリも外部依存から解放しようとする研究です。 🛠 解決する課題と提案手法 2つのコアコンポーネントを導入します。ローカルメモリブロック（高密度メモリネットワークを推論ステップ間で指数移動平均更新）とハイパーメモリブロック（静的パラメータによるフォワードパスでのメモリ変換）です。4種のメモリ操作（Remember/Update/Forget/Reflect）を、バックグラウンドの勾配更新なしに順伝播計算だけで実行します。 📊 実験結果 コンテキストなし設定のMemOpsベンチマークで、Metis-27Bは24.76%を達成しました。 ・ベースライン Qwen3.5-27B（コンテキストなし）: 1.69% ・テスト時訓練 Temp-LoRA-27B: 9.70% ・パラメトリックメモリ δ-Mem: 4.38% 自社テストセットではReflect（マルチホップ推論）で93.44%、平均73.77%を達成。すべての比較手法を大幅に上回っています。 💡 実用的な意義 RAGの検索・ランキング・プリフィリングコストを回避しつつ、パラレル計算でメモリ操作を実行するため推論レイテンシを抑えられます。ポストトレーニングによるドメイン適応も可能で、コードとモデルチェックポイントはGitHub（MemTensor/Metis）とHuggingFaceで公開されています。 #LLM# #AIエージェント#