database
Alopex DB
同じデータファイルで組み込みからクラスタまで。RaftベースKVS + SQL + Vector + Graph ETLを単一エンジンで。
Alopex DB の詳細Value
主な活動領域
データベース、プログラミング言語、AI技術の3つの領域で開発を行っています。
Services
OSS プロジェクト
Alopex DB、Project JV、hc-graphragの3つのプロジェクトを公開しています。
ai
HC GraphRAG
Microsoft GraphRAGをAWS向けに移植（Bedrock + Anthropic）
HC GraphRAG を見るlanguage
JV Language
Java糖衣構文でPython/Kotlin並みの使い勝手。純粋なJavaファイルに変換、ゼロランタイム。
JV言語の詳細Blog
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技術的な実験や考察を記事にまとめています。
2026/07/09
【第5回】物理的に正しい動画へ ― ワールドモデル統合とAIが教師データを作る時代
単なる動画生成は「見た目は自然だが物理的にはおかしい」映像になりがちです。物体が消え、重力を無視し、操作結果が一貫しない。第5回（最終回）では、動画生成にワールドモデルを組み込み、物理制約を損失に入れて「物理的に整合した動画」を作る方法を最小コードで示し、教師データをAIとシミュレーションで丸ごと作る未来までを描きます。全5回シリーズ第5回。
JA
記事を読む2026/07/09
【第4回】動画生成とワールドモデルは何が違うのか ―「それっぽい映像」と「状態遷移」
SoraやVeoのような動画生成と、ワールドモデルは似て見えて別物です。前者は「もっともらしい映像」を作り、後者は「行動すると世界がどう変わるか」を学びます。第4回では、動画生成のノイズ予測と、ワールドモデルの `S_t + A_t → S_{t+1}` を対比し、NVIDIA CosmosやGoogle Genieが何を教師データにしているのかを整理します。全5回シリーズ第4回。
JA
記事を読む2026/07/09
【第3回】音声モデルはLLMに近づく ― TTSとSpeech2Speechの教師データ
音声合成（TTS）は、かつてMel Spectrogramを正解にしていました。しかし最近のモデルは、音声を「音声トークン」に変換し、それを予測します。構造はもうLLMそっくりです。第3回では、TTSとSpeech2Speech（音声翻訳・声質変換・エンドツーエンド会話AI）の教師データの作り方を追い、対応データ収集の難しさとその回避策までを整理します。全5回シリーズ第3回。
JA
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