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Hiroki Teranishi

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Researcher / Engineer

 Tokyo Bay Area
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Masanari Oi (@stjohn2007) profile picture
Masanari Oi@stjohn2007Mar 12
今日のお昼は #チューリング飯 をご馳走になりました！VLA・世界モデルについて話せて面白かったです‼️
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153億円を調達したチューリングが、その裏でどのような開発をしてきたのか、振り返り記事を公開しました📝 自動運転はどこまできているのか？我々の技術的な現在地と、この1年の取り組みを紹介します -- 完全自動運転は可能なのか？ / 2025年チューリングの開発を振り返る note.com/ymg_aq/n/nf4f53f379…
完全自動運転は可能なのか？ / 2025年チューリングの開発を振り返る｜ymg_aq

完全自動運転は可能なのか？ / 2025年チューリングの開発を振り返る｜ymg_aq

こんにちは、チューリング株式会社でCTOをしている山口です。2025年11月、我々はシリーズA 1st closeを実施し、153億円を資金調達しました。この大きな調達の裏側で、2025年にどのような開発をしてきたのか、技術の責任者として振り返ってみたいと思います。 チューリング、シリーズA 1st closeで153億円の資金調達を実施しました！🎉 今年の国内シリーズA調達の中では最大で...

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チューリング、シリーズA 1st closeで153億円の資金調達を実施しました！🎉 今年の国内シリーズA調達の中では最大ではないかと思います。 今回の調達により、研究開発と事業展開の両輪をさらに強化し、日本発の完全自動運転の実現に向けて加速していきます tur.ing/posts/hV7Na5f7
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チューリングのe2e自動運転でドンドン走れるぞ！！
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たかやま@tkym12206 Nov 2025
チューリング様にたかやまをご馳走していただきました😋 マッシブでマルチモーダルなお話を聞けて楽しかったです お誘いいただきありがとうございました。さすがたかやま、大変美味でございました…🥩 @stu3dio_graph さん & Teranishi さん #チューリング飯
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話します！
Kento Sasaki (@kento_sasaki1) profile pictureKento Sasaki@kento_sasaki125 Oct 2025
TuringTechTalk #31🚀 VLAチームの寺西さんがVLMの自動運転への応用に向けて、センサー情報に基づく交通状況の説明や実走行に向けた推論最適化の取り組みについて紹介します！ ⌚10/27(月) 19:00 〜 20:00 オンライン開催 turing.connpass.com/event/37…
TuringTechTalk#31 走るVLMをつくる ─ 推論最適化の実践 (2025/10/27 19:00〜)

TuringTechTalk#31 走るVLMをつくる ─ 推論最適化の実践 (2025/10/27 19:00〜)

## 本イベントについて チューリングは「We Overtake Tesla」のビジョンのもと、完全自動運転実現のためにVLAモデルの開発も推し進めております。その中でVLMの自動運転への応用に向けて、センサー情報に基づく交通状況の説明や実走行に向けた推論最適化の取り組みについて紹介します。 ## 発表者のプロフィール 寺西 裕紀 Hiroki Teranishi | VLAチーム...

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チューリング、最新の汎用マルチモーダルモデル「Heron-NVILA-Lite」シリーズを公開しました！🙌 複数の日本語視覚-言語ベンチマークで、20B以下のオープンモデルで最高性能となりました。 15BモデルはGemma3やQwen2.5-VLも上回り、軽量の2Bモデルでも高いスコアを維持できています💡（1/7）
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チューリングで開発した高性能で軽量なVLM「Heron-NVILA-Lite-2B」をローカル推論させ、プライベートな画像解析を行うiOSアプリ「Heron」をApp Storeで公開しました。ぜひインストールしてお試しください！ テックブログではHeronのiOSアプリの開発の流れを紹介しています。 zenn.dev/turing_motors/artic…
軽量な視覚言語モデル「Heron」のiOSアプリを公開しました

軽量な視覚言語モデル「Heron」のiOSアプリを公開しました

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シルクロードの旅と称して西安からローマまで行きました🇯🇵🇰🇷🇨🇳🇰🇿🇰🇬🇺🇿🇹🇯🇦🇿🇬🇪🇦🇲🇹🇷🇹🇳🇫🇷🇲🇨🇮🇹
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NAIST NLP@NAIST_NLP24 Jan 2025
Presenting today at #coling2025: 📃A Text Embedding Model with Contrastive Example Mining for Point-of-Interest Geocoding/Hibiki Nakatani from 10:30 (poster) & 🗣️Beyond Film Subtitles: Is YouTube the Best Approximation of Spoken Vocabulary?/@adamnohejl from 14:45 (Hall B-A)
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Hiroki Ouchi@blankeyelephant8 Nov 2024
#地理空間と言語処理 の研究プロジェクトで開発した「場所参照表現抽出モデル」をGoogle Colab上で使用できるようにしました。 colab.research.google.com/dr… @chantera_jp さんが中心となって開発しました。 「場所」を指し示す表現を文章から自動で抽出します。（乗り物や路線も対象です）
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