主著論文がNeurIPS 2025のAI4Mat Workshopに採択されました！ arxiv.org/abs/2509.01042 LLMを用いて論文から実験プロセスを構造化抽出する研究です。

LLMによる構造化データ抽出に関する主著論文がNeurIPS 2025のAI4Mat Workshopに採択されました！ 本研究の内容をブログにまとめました。 research.sakura.ad.jp/blog/neurips20…

資料を公開しました。キャリアの初めから現在までテレメトリーの話をたくさんできて満足です。ご質問もたくさんいただいてありがとうございました！ / SREのためのテレメトリー技術の探究 speakerdeck.com/yuukit/telemet… #yapcjapan #yapcjapanA

NeurIPS2025への参加・発表のためサンディエゴに向けて出発します！🛫🇺🇸

さくらインターネットが提供する大規模AI学習向けHPCクラスタ「さくらONE」で実施したLLM学習のベンチマークについて記事を書きました！ 代表的な機械学習ベンチマークであるMLPerf Trainingの概要と、Llama 2を用いたファインチューニングの性能検証について解説しています。 knowledge.sakura.ad.jp/48233/

NeurIPS 2025の参加レポートを書きました。今年新設された「Position Paper Track」について紹介しています。arXivがPosition Paperの投稿を査読済み論文に限定したこともあり、今後ますます注目されるTrackになりそうです。 research.sakura.ad.jp/blog/neurips20…

昨日の講演の発表資料です。 AIスーパーコンピュータにおけるLLM学習処理性能の計測と可観測性 speakerdeck.com/yuukit/ai-supe…

NeurIPS 2025の招待講演「On the Science of "Alien Intelligences"」についてブログを書きました。 講演で示されたAIの認知能力を評価する6つの原則をまとめています。 research.sakura.ad.jp/blog/neurips20…

つるべーさんによるNeurIPS2025招待講演の解説。大変興味深い。AIの性能を示す高い正答率が、そのまま理解や知性を意味するとは限らないという話。その理由として、現在の評価方法は人間向けの前提に強く依存し、AIが別のやり方で答えにたどり着いている可能性を見逃している点が挙げられている。AIを

遅ればせながら、先月のWasmConの振り返りです WasmCon North America 2025でセルフホストWasmランタイムに関して発表しました research.sakura.ad.jp/blog/wasmcon-n…

AIコーディングエージェントの推論プロセスの実装をOpenCodeのコードリーディングから読み解いた記事を書きました！ ReActパターンの理論的背景を整理した上で、Thought・Action・Observation・FinishがOpenCodeのコード上でどう実装されているかをまとめています。 zenn.dev/tsurubee/artic…

同僚のつるべーさんに、AIコーディングエージェントの推論プロセスがどうなっているかの内部構造を教えてもらった。 ReActは知ってたけどコーディングエージェントで使われていることはよくわからずに使っていた

【ニュースリリース】 さくらインターネットは、実験科学者のためのノートアプリケーション「eureco（エウレコ）」のオープンβ版を、2026年3月2日（月）より提供開始します。詳細は下記をご参照ください。 sakura.ad.jp/corporate/info…

さくらインターネットは、本日正式に政府共通のクラウドサービスの利用環境である、「ガバメントクラウド」に正式認定されました。 これまで支えて下さった全ての方へ感謝すると共に、これからの信頼できるクラウドインフラの提供をお約束致します。 #ガバメントクラウド digital.go.jp/policies/gov_c…

【ニュースリリース】 さくらインターネットが提供する「さくらのクラウド」が、デジタル庁が実施する「ガバメントクラウド整備のためのクラウドサービスの提供」の令和5年度および令和8年度募集の双方において、対象クラウドサービスとして採択されました。 sakura.ad.jp/corporate/info…

【ニュースリリース】 日本マイクロソフトとさくらインターネットは、国内における AIインフラの選択肢の拡大を目的に協業し、「Microsoft

LLMエージェントのメモリ設計にZettelkastenの原則を適用し、メモリ同士が自律的にリンク・進化する仕組みを提案した論文「A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents」に関してブログにまとめました！ zenn.dev/tsurubee/artic…

【ニュースリリース】さくらインターネットの組織内研究所「さくらインターネット研究所」に所属する研究員の論文が、機械学習とシステムの交差領域における国際会議「Machine Learning and Systems（MLSys）2026」のIndustry Trackに採択されました。詳細は以下をご参照ください。