Hack02：LFMs with Eyes — 何が起き、誰が勝ち、次はどうなるのか
Liquid AI は、視覚を備えた LFM をテーマにした Hack02 を終えました。今回は新しい LFM2-VL モデルによるビジョン・ランゲージ機能に焦点を当て、結果は期待を上回るものとなりました。参加者は倍増し、Discord コミュニティは 1,000 人を突破。Discoverable Community となり、さらに多くのビルダーに門戸が開かれました。
賞の構成も進化し、階層と対象カテゴリが増えました。詳細と参加方法は hackathons.liquid.ai.
受賞者をご紹介します。
受賞作品
1 位 — Joseph Pollack：「Tonic AI：100% ローカルな Android UI 制御データセット」
Joseph は、100% ローカルで動作するAndroid UI 制御のためのデータセットとフレームワークを構築しました。インターネット接続なしで、画面に表示されている内容をアプリが解釈し、操作し、応答できるようになります。完全にローカルな UI エージェントへの大きな一歩です。
2 位 — Angelo Cortez：「住宅リスティングエージェント：マルチモーダル類似検索」
Angelo のプロジェクトは、LFM2-VL を用いて不動産リスティングの画像とテキストクエリを照合します。ビジュアルと説明文を組み合わせることで、リソースの限られた環境でも 100% ローカルに類似物件を見つけられます。
3 位 — Peter Sholz：「動画変化検出（Video-Diff）」
Peter は、カメラや防犯映像向けの動画差分ツールを構築しました。オンデバイスの視覚特徴を用いてフレーム間の変化を検出します。映像をクラウドに送らずに監視できる、プライバシーを最優先したアプローチです。
Hack02 が示したこと
ビジョンと言語を、ローカルで
LFM2-VL によって、参加者はテキストと視覚入力を組み合わせたシステムをデバイス上で直接構築できました。リアルタイムの UI 制御、家庭環境向けのプライベートなコンピュータビジョン、安全な動画解析など、クラウド前提のモデルでは実現できない新しい種類のアプリケーションが生まれます。
より大きな舞台、より大きなコミュニティ
Hack02 には Hack01 の 2 倍のビルダーが集まりました。Discord は 1,000 人を超えて一般公開され、開発者コミュニティは急速に拡大しています。
より複雑な作品
Hack01 と比べ、Hack02 のプロジェクトはデータセット設計や視覚の前処理から、レイテンシの最適化、ローカル推論パイプラインまで、技術的な統合がより深いものになりました。エッジ AI を現実のものにするには、この水準の作り込みが必要です。
エッジで作り続けよう
Hack02 を見逃した方は、受賞プロジェクトと今後のイベントの詳細を hackathons.liquid.ai でご覧ください。モデルバンドル、ベンチマーク、デプロイツールは leap.liquid.ai へ。急成長するエッジ AI コミュニティと一緒に開発したい方は、Discord.
Hack02 が証明しました。デバイス上でのビジョンと言語は、もはや構想ではありません。すでにここにあり、実際に動いており、Liquid の開発者コミュニティの手で作られています。