ころんびあ
@colum2131
Turing Inc.🚗 │ Kaggle Master │ AtCoder 水 | E2E Autonomous driving
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SOにおいてちゃんとベスティングするの本当に大事なことだと思います。シリコンバレーでの普通なSOの設計を国内法規の元に普通にチューリングではやっています。
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KaggleのBiohub細胞追跡コンペで3位になった解法、個人的にもめっちゃ頑張って良いものができたと思っているので、論文化してarXivで公開しました。合わせてソースコードも公開しました！
論文
ソースコード
解説スライド
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行きたい👀👀
第1回 九州Kaggler会 公開しました！🎉
2027年3月6日（土）14:30から、弊社オフィスで開催します！
@hikaggler @soyaoki_ と私の3人で運営します！
皆さん、ぜひ遊びに来てくださいー！お待ちしてます！
#九州Kaggler会#
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エンジニアとして週5×8時間で働くの、情報密度が上がっている世界で頭が持たないので、週3-4×6時間くらいで働いて全くエンジニアと関係ない仕事した方がいいのではと最近思う
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SlurmがシングルGPUでもKaggleに役立ったので久々に記事書きました！よければ見てください！
#kaggle#
新しいPLaMo翻訳モデル公開しました🎉今回は小さいモデルで革命が起きて、同サイズ比較ならまず数年間は記録更新されないのではと思える（依然、翻訳の評価は難しいので我々の軸ではありますが）世界最強な翻訳モデルができました💪（スマホで爆速で動くデモもあるので是非見てください）
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ワインのブラインドテイスティング、南アフリカが全般的に弱くてシュナンブラン、ピノタージュ、あんま飲んでないミュスカデ、グリューナーヴェルトリーナ、単純に不得意なシャブリ、カベルネソーヴィニヨン、シラーズを理解できるようにならないとなぁになる
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ウエスト神保町店、うどん食べに行きたいよりももつ鍋食べにいきたいが勝つ (もつ鍋あるのだろうか)
このたび、Fundamental @LTMpredict に日本リージョンを担当する Founding Data Scientist として入社しました！
これまで約10年間、スクラッチで機械学習モデルを構築する仕事に携わり、GBDTモデルの台頭、深層学習の発展、そしてAutoMLの登場と、機械学習の大きな進化を現場で見てきました。
そして今、Tabular Foundation Models（表形式データ向け基盤モデル）が、この分野にさらなる大きな変革をもたらそうとしています。この数年間でモデルの性能や可能性は急速に進化しており、今後の発展にとてもワクワクしています。
FundamentalはMUFGからも出資を受けており、日本市場への展開にも大きな可能性を感じています。
これからFundamentalの技術を通じて、日本企業により優れたモデルを届けるとともに、日本におけるAI活用をさらに盛り上げていきたいと思っています！
Tabular Foundation Modelsに興味のある方は、ぜひお気軽にご連絡ください！情報交換やコラボレーション、講演のご依頼なども大歓迎です。
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予想外すぎた👀 楽しみ
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映画ぼっち・ざ・ろっく！
星のあしあと
ティザービジュアル公開
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「ぼっち・ざ・ろっく！」前日譚が
2027年に待望の映画化――。
監督・若林信×
キャラクターデザイン・堀口悠紀子×
脚本・吉田恵里香×
アニメーション制作・CloverWorks
#ぼっち・ざ・ろっく#
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ストレージ足りなくなったのでSSD追加で買うか〜と思ったけど1年前買っておけばなぁになり買うの躊躇い
振り返り開いてほしい2
RSNA酸いも甘いも愚痴ももろもろあるから誰か振り返り会開いてほしい（放り投げ
他の人のスコア見るとモデル単体のスコア悪かったなーアンサンブルでどうにか押し上げる人になっていた
Coding AgentペースでのKaggleがかなりできちゃったのでどんどんコンペ参加できそう
個人的に面白かったなという取り組みは、Claude Code （Opus 5.5）の subagent に所見がありそうな部分の ROI 検出をさせたら綺麗にできたので、その bbox を元に yolo の構築ができたことです。
この ROI で学習させると、当時のスコアが 0.946 → 0.951 と一気に上がり、テンションが上がりました…
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多分ラベリングが本質コンペだったけど、エンコーダとしての ViT の学習を安定させてうまくするあれこれが楽しかった、意外とうまくいった
OrthoFoundation-L (DINOv3-L ベース; 使っていいと判断して使ったけど) と DINOv3 ViT-L が一番性能良かった
ViT 学習安定させるのが大変で、LP-FT (1 epoch 目は head の学習 -> その後全体)、LLRD、lr 低めで epoch 長くする、crop 入力の補助損失入れるで単体 Public Score 0.959 と 0.958
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