0. はじめに 1. フィールドバスとは 2. Web系通信と比べて理解するフィールドバスの特徴 3. 代表的なフィールドバス・産業ネットワーク 4. 制御通信の仕様を見るときのポイント 4.1 制御周期 4.2 最悪遅延とジッタ 4.3 同期精度 4.4 バス負荷とプロセスデー…

これまでの課題 今回整えた流れ 「PBIの種」という考え方 実際に感じている変化 ️ 実例：VoC整理から生まれた改善テーマ まとめ We Are Hiring! こんにちは、ABEJAでプロダクト企画に携わる中村です。 今回は「ABEJA Insight for Retail（略称：IfR）」…

ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 今回はGRPOなどのLLMの強化学習の中で実際に起こりうる少しマイナーだけど重要かもしれない強化学習のRollout時に発生するトピックについての記事です。 過去にもAgenticRLに関しての記事も書いてますの…

こんにちは。 ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 弊社は、経済産業省とＮＥＤＯが実施する、国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の1期、2期に続き、3期にも採択され、そこ…

こんにちは、ABEJAでデータサイエンティストをしている伊藤祐希です。 今回は、セキュリティ・リソース制約下でVision Language Model (VLM) を使用する方法と検証を行いました。 サマリ 本記事の主張は以下の3点です。 エッジ（閉域／オフライン）環境でも…

こんにちは。 ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 LLMの進化は速いですね。 Reasoning能力があることは勿論Agenticな動きをすることも最近求められており、LLM開発においてもPost Trainingの重要性は高まっています。 本記事では、Agenticな…

ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。 弊社は、経済産業省とＮＥＤＯが実施する、国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の1期、2期に続き、3期にも採択され、そこで大規模言語…

導入 ABEJA でインターンをさせていただいている青木です。 本記事では、インターンの成果として「メカナムホイールを搭載した 4 輪ロボット Mentor Pi (Mecanum) を ROS 2 で動かし、macOS 上でシミュレーション・探索まで行う環境を整える」という取り組み…

こんにちは、ABEJA Platform に搭載しているアプリケーション、「ABEJA Insight for Retail」の開発と運用を担当している森永です。 みなさんは普段 SSH を使っていますか？ 私は元々 Vimmer だったこともあり (最近は機能面で楽なので VSCode を使用してお…

こんにちは！ABEJAでデータサイエンティストをしている大田です。 先日Hugging FaceでDifferential Transformer V2の発表があり、そこでは昨年発表されたDifferential Transformer (V1)と比べてもさらに実用的な改変があったとのことです。去年にV1の論文が…