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Preferred Networks会社概要

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50k

Decks

深層学習と3Dキャプチャ・3Dモデル生成（土木学会応用力学委員会応用数理・AIセミナー）

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KubeCon NA 2024 Recap: Distributed Cache Empowers AI/ML Workloads on Kubernetes Cluster / Kubernetes Meetup Tokyo #68

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PLaMo-100B-Instruct 国産大規模言語モデル構築における事後学習の取り組み

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新卒エンジニアが DEEP DIVE するMN-Core™

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LinuxとMN-Coreコンパイラランタイムにおけるプログラムの起動プロセスとその比較

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KubeCon NA 2024 Recap: Managing and Distributing AI Models Using OCI Standards and Harbor / Kubernetes Meetup Tokyo #68

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LLMを「速く」「安く」動かすには / CloudNative Days Winter 2024

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1.6k

次のコンテナセキュリティの時代 - User Namespace With a Pod / CloudNative Days Winter 2024

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実践/先取り「入門 Kubernetes Validating/Mutating Admission Policy」 / CloudNative Days Winter 2024

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Distributed Cache Empowers AI/ML Workloads on Kubernetes Cluster / KubeCon + CloudNativeCon North America 2024

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PFN Company Deck

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PFNにおけるアクセラレータ間通信の実際 / MPLS Japan 2024

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PFN Internship 2024 / Kai Kohyama: Blowin’ in the Wild: Dynamic Looping Gaussians from Still Images

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DFTの実践的基礎理論

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自然言語処理を役立てるのはなぜ難しいのか

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Efficient Crystal Structure Prediction using Universal Neural Network Potential and Genetic Algorithm

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Optuna: a Black-Box Optimization Framework

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自社開発した大規模言語モデルをどうプロダクションに乗せて運用していくか〜インフラ編〜

30

9k

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