応用AI研究 · 技術報告 第001号
研究を 実装する。
arXivに残すためではない。
01 課題
ほとんどのAI研究はラボから出ることはない
論文は公開されても、コードは放置される。学術論文と本番システムの差は、週単位ではなく年単位で測られる。
02 アプローチ
本番を見据えた応用研究
LLMを訓練し、エージェントを構築し、RAGパイプラインを展開する。すべての研究課題は実際のクライアントプロジェクトから生まれる。
03 成果
引用ではなく、コード
研究プロトタイプ、オープンソースツール、技術解説。すべてApache 2.0ライセンス、再現可能、展開可能。
04 協業
共に取り組む
スタートアップ、企業、研究者と協働。週次デモ。クリーンなコード。完全な知的財産権。
研究分野
私たちが取り組んでいる6つの問い
以下に挙げる各問いは実際のプロジェクトから生まれました。しかし誤解しないでください：私たちを導くのは顧客の要件ではありません。好奇心です。最高の研究プロトタイプは、ある金曜日の午後に「もしこうだったら」という問いから始まります。
LLMトレーニング
実ユースケース向けにLLMをどのように訓練し微調整するか？
既存APIの呼び出しは速いですが、品質を制御できません。私たちは自社GPUインフラ上でLoRAとQLoRAを用いてLlama、Mistral、Qwenなどのオープンモデルを訓練・微調整します。データ準備、微調整戦略の選択から量子化と推論最適化まで、すべてのステップを計測し記録します。その結果、より高速で低コスト、出力動作を完全に制御できるモデルが得られます。
LLMエージェント
AIエージェントは本番環境で確実に推論・計画・行動できるか？
多段階エージェントアーキテクチャは成功よりも静かに失敗することの方が多い。私たちはツール、メモリ、意思決定能力を備えたエージェントを構築し、実際の企業ワークフローでストレステストを行います。ここでは失敗はベンチマークの点数ではなく、コストになります。
RAGシステム
真にスケーラブルなRAGシステムをどのように構築するか？
RAGのデモと本番RAGシステムの間には約6ヶ月のエンジニアリングギャップがあります。私たちはそのギャップを埋めています。ベクトル検索の最適化、ハイブリッド検索戦略、大規模チャンキング、1000万件以上のドキュメントでも壊れない埋め込みパイプライン。
ワークフロー自動化
マルチモデル・マルチステップのAIパイプラインを編成するには何が必要か？
3つのAPIを呼ぶのは簡単です。条件分岐、ヒューマンインザループのフォールバック、5つのモデルにわたるグレースフルデグラデーションを備えたパイプラインを構築すること、、それがエンジニアリングです。私たちはエッジケースを処理し、ハッピーパスだけではないワークフローを設計します。
モデル評価
AIシステムをどのように正直にベンチマークしストレステストするか？
リーダーボードのスコアは本番環境で重要なものを何も測定しません。私たちは回帰、敵対的ロバストネス、実タスク性能をテストするカスタム評価フレームワークを構築します。測定できなければ出荷できない、、私たちは測定を非常に重視しています。
AIセキュリティと防御
AIシステムをどのように保護し、AIを用いてシステム防御を行うか？
同じ問題の二つの側面。第一に、入力フィルタリング、出力検証、権限分離を通じてAIモデルをプロンプトインジェクション、敵対的攻撃、データ漏洩から保護します。第二に、AI自体を使って異常を検出し、脅威対応を自動化し、インフラの防御シールドを構築します。私たちはアーキテクチャからデプロイまで両方向を研究しています。
成果物
ラボから本番環境へ
研究の信頼性は引用数では測れません。動作し、ダウンロードでき、その上に構築できるコードで測ります。以下が私たちの成果物です。
研究プロトタイプ
新しいAIアーキテクチャの完全な実装、、エージェントシステム、RAGパイプライン、評価ハーネス。スライドではありません。実行可能なコードをクローンして、自分のデータでテストし、既存スタックに統合できます。
オープンソースツール
ベンチマーク、評価フレームワーク、ユーティリティライブラリ。すべてApache 2.0ライセンス、完全ドキュメント化、積極的にメンテナンス。共有ツールは使うほど価値が高まるため、学んだことをオープンソースにします。より良いツールがエコシステム全体を引き上げます。
DMSLab.ai統合
ラボで検証された研究がDMSLab.aiの本番API、エージェントプラットフォーム、自動化エンジンに直接流れ込みます。月曜に検証された研究が金曜には顧客に届く。このフィードバックループが私たちの競争優位です。
技術詳細分析
実験記録、アーキテクチャ決定、方法論文書、、再現可能なコードと生データ付き。何が機能し、何が失敗し、何が驚きだったかを記録します。結果を選別しません。生存者バイアスはありません。
協業のお問い合わせ
難しいAIの課題にはエンジニアリングパートナーが必要です
スタートアップ、エンタープライズ、独立系研究者と協働しています。エージェントを構築中ですか？モデルを評価中ですか？RAGを大規模展開中ですか？AIシステムを保護中ですか？スライドではなくコードを届ける研究パートナーが必要です。話しましょう。
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