Hack the Liquid WAY
また会いましたね東京の皆さん！Here we go again Tokyo!
東京で開催される2日間の対面ハッカソンに参加しよう！ここではビルダーたちが集結し、Liquid AIのLiquid Foundation Models（LFM）を限界までぶん回します🤘
参加者にはLiquid AIのLFMライブラリへの限定アクセスが提供され、こんなことができます：
🧠 Liquidの全モデルライブラリをフル活用（最新のLFM2.5、LFM2.5-VL、さらに近日公開予定のLFM2.5-Audio-JPも！）
💡 日本市場向けに、AMDのRyzenAI PC上でLFMが最適解となるインパクトあるアプリをビルド
🏗️ Hugging Faceでモデルを微調整・デプロイし、Weights & Biasesで開発を加速。48時間で本番品質のアプリケーションを構築します。
🤝 Liquid AI & WAYエコシステムのエンジニア、創業者、メンターたちとコラボレーション
Join us for a 2-day, in-person hackathon in Tokyo where builders come together to push Liquid AI's Liquid Foundation Models (LFMs) to their limits.🤘
You'll get exclusive access to Liquid AI's LFM library and the chance to:
🧠 Work with the entire Liquid model library. This includes our newest LFM2.5, LFM2.5-VL, and upcoming LFM2.5-Audio-JP
💡 Build a impactful Japan-market application where LFMs x AMD's Ryzen AI PCs are the best setup for the job
🏗️ Fine-tune models and deploy applications directly on HuggingFace, supercharging development with Weights & Biases to deliver production-quality applications in just 48 hours
🤝 Collaborate with engineers, founders, and mentors across the Liquid AI and WAY ecosystems
About the host 主催者について
今回のハッカソンは、世界最高水準の効率性と性能を備えたマルチモーダル小規模言語モデル「LFM」を開発するMIT発スタートアップのLiquid AI、次世代のAI活用型ロールアップ企業を構築する東京拠点のパーマネントキャピタルファームであるWAY Equity Partnersが共同主催し、AMD、Hugging FaceおよびWeights & Biasesとのパートナーシップにより開催されます
私たちは、日本の開発者が最先端の小規模言語モデルを活用し、実世界で使える本番品質のアプリケーションを開発・公開できる場をつくりたいと考えています。
This hackathon is co-hosted by Liquid AI, an MIT spin-off developing LFMs, the world's most efficient and performant multimodal small language models; WAY Equity Partners, a Tokyo-based permanent capital firm building the next generation of AI-enabled rollup companies; and in partnership with AMD and Weights & Biases†, and HuggingFace.
Together, we want to create a space where developers in Japan can ship real-world production-grade applications powered by the most cutting-edge small language models.
Liquid AI on HuggingFace: https://huggingface.co/LiquidAI
Deploy via Liquid Edge AI Platform (LEAP): https://leap.liquid.ai
Recap of the last Liquid AI Tokyo Hackathon:
†Weights & Biases is the AI developer platform powering the generative AI industry. Teams use W&B to train foundation models, fine-tune third-party foundation models, manage models from experimentation to production, and build AI applications powered by state-of-the-art LLMs.
Weights & Biasesは、生成AI業界を支えるAI開発者向けプラットフォームです。自社のファウンデーションモデルをトレーニングしたり、他社のファウンデーションモデルをファインチューニングしたり、実験から本番環境までモデルを管理し、最先端のLLMを活用したAIアプリケーションを開発することができます。
Challenge チャレンジ
LFMで“産業インパクト”を叩き出せ。
LFMsが“最適解”になる領域で使い、本気で業界の課題を解決しよう。つまり、現実世界の問題に対して、LFMだからこそ実現できる桁違いのインパクトを生み出すこと。
トラック1：LFM Application Track
公開モデルまたは微調整済みLFMを使い、エンドユーザーが利用できるアプリケーション／ワークフローを構築し、AMD Ryzen AI PC上でデプロイトラック2：LFM Audio Track
日本市場向けユースケースに合わせてLFM-Audioモデルを微調整・適応し、利用可能なデモアプリを構築する
世の中には大小さまざまなモデル（オンデバイス、オンプレ、クラウド）がある中で、LFMsはパラメータあたりの性能と、計算＋メモリ効率でトップクラス。他では難しい課題にハマるのが強みです。例えば：
プライバシー／データ主権：データをデバイス外に出せないケース
低レイテンシ：ミリ秒単位が勝負になるユースケース
オフライン／省電力：クラウド往復が不可能な環境（現場作業、ウェアラブル、災害時など）
ドメイン適合：特化型LFM＋適切なプロンプトが、汎用巨大モデルを上回るケース
スケール時のコスト：APIコールを計算リソースに置き換えることで成立するモデル（常時稼働デバイス、映像フレーム処理、大量バックオフィス処理など）
決定性＆制御性：再現性や規制要件に対応（クラウドのSLAでは担保できない領域）
ハイブリッド構成も歓迎。オンデバイス＋クラウドのマルチモデル構成でもOK。ただし、LFMが不可欠なコア役割を担っていることが条件です。
チーム構成：1〜3人
提出物（詳細はDay 1に発表）：
短いデモ動画またはスライド
なぜLFMが不可欠なのかの簡潔な説明
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Build industry-impact applications where LFMs are the critical unlock
Use LFMs in applications/workflows where they are the best tool for the job and solve a major problem in industry. In other words, addressing real-world problems to create outsized impact only possible with LFMs.
Track 1: LFM Application Track - Build an end-user-ready software application or workflow using public or fine-tuned LFMs. Deployable on AMD Ryzen AI PCs.
Track 2: LFM Audio Track - Fine-tune or adapt LFM-audio model for a practical Japan-market use case, with a usable demo application.
There are many models, both big and small; on-device, on-prem, and in cloud. LFMs uniquely address issues few other models can with best-in-class performance per parameter and compute + memory efficiency. For instance:
Privacy or sovereignty - data cannot leave the device or your infrastructure.
Latency - when milliseconds matter.
offline, or energy-efficient - physical constraints a cloud round-trip cannot meet (field work, wearables, disaster zones).
Domain fit - a task-specific LFM with a targeted prompt beats a generic large one on your specific task.
Cost at scale - scenarios where trading API calls for compute cycles is the unlock (always-on devices, per-frame vision, high-volume back-office processing).
Deterministic and steerable output - reproducibility or regulatory requirements that cloud model provider SLAs don't cover.
Hybrid architectures are welcome. Multi-model on-device + cloud applications are valid as long as LFMs uniquely serve a critical, necessary role.
Team Size: 1 to 3 people
Submission Package(will be announced on day 1):
A short demo video or slide deck
A brief explanation of why LFMs are essential
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Evaluation Criteria & Prizes 評価基準＆賞品
すべての提出物は以下の観点で評価されます：
課題適合性（Fit to Challenge）
「なぜLFMなのか？」が明確かつ説得力があるか。日本の産業にどんなリアルなインパクトを生み出しているか。創造性＆デザイン
実装のユニークさ、発想の面白さ、設計の練り込み度。完成度
ソフトウェアとプレゼン全体の仕上がり、実用性、磨き込み。リソース効率
低コスト・低レイテンシ・低消費電力。特にエッジや低コストデバイスで動く設計は高評価。トラック別評価
Track 1: LFM Application Track
プロダクトとしての実用性、エンドユーザー体験、ワークフロー設計、そしてLFMがコア機能をどれだけ効果的に支えているかを重視します。Track 2: LFM Audio Track
MLとしての技術的深さ、微調整の品質、データセット戦略、評価の厳密さ、モデル改善の度合い、最終的な音声デモの品質を重視します。
審査員とオーディエンス投票により、2つのトラックから優秀チームを選出します。
💰 Track 1 Winner - Gold $2,000, Silver $1,000
💰 Track 2 Winner - Gold $2,000, Silver $1,000
🌟 Special Award（3チーム）- コミュニティ表彰、インターンシップ機会、WAY × Liquid AI SWAGパック
All submissions will be evaluated on:
Fit to Challenge - "Why LFMs?" and what real-world impact are you creating in Japan industry?
Creativity & Design - uniqueness and thoughtfulness of implementation
Quality & Completeness - overall polish of software and presentation
Resource Efficiency - low-cost, low-latency, and/or low-energy consumption; bonus points for applications that can be deployed on edge or low-cost hardware devices
Track-Specific Judging
Track 1: LFM Application Track
Judges will emphasize product usefulness, end-user experience, workflow design, and how effectively LFMs power the core application on device.
Track 2: LFM Audio / Fine-Tuning Track
Judges will place additional emphasis on ML technical depth, fine-tuning quality, dataset strategy, evaluation rigor, model improvement, and the quality of the final audio demo.
Our human judges + audience will select the top groups across 2 tracks for:
💰 Track 1 Winner - Gold $2,000, Silver $1,000
💰 Track 2 Winner - Gold $2,000, Silver $1,000
🌟 Special Award x 3 - Community recognition + Internship Opportunity + SWAG packs from WAY × Liquid AI
Schedule スケジュール
Day 1 (Sat, June 6) 1日目（土曜日）
09:00 – 09:30 → Arrival & Welcome 受付＆ウェルカム
09:30 – 10:00 → Opening Ceremony + Technical Kickoff オープニングセレモニー＋テクニカルキックオフ
10:00 – 10:30 → Brief Networking + Team Formation ネットワーキング＆チームビルディング
10:30 – 12:30 → Hacking Begins ハッキング開始
12:30 – 13:30 → Lunch ランチ
13:30 – 16:30 → Hacking ハッキング
16:30 – 17:00 → Day 1 Wrap-up まとめ
Day 2 (Sun, June 7) 2日目（日曜日）
09:00 – 09:30 → Welcome Back ウェルカムバック
09:30 – 13:30 → Hack + Lunch ハッキング＋ランチ
13:30 – 14:00 → Submission Deadline 提出締切
14:00 – 16:00 → Demo Session (5 mins per team) デモセッション（各チーム5分）
16:00 – 16:30 → Judge by the human Judges + Vote by Audience 審査員評価＋オーディエンス投票
16:30 – 17:00 → Awards Ceremony + Closing アワードセレモニー＋クロージング
17:00 – 18:00 → Networking + Dinner ネットワーキング＋ディナー
Judges & Mentors 審査員＆メンター
Liquid AI
WAY Equity Partners
＋more
Onsite Mentors 会場メンター
Teo Narboneta Zosa, Member of Technical Staff, Liquid AI Japan
Kohsei Matsutani, Member of Technical Staff, Liquid AI Japan
Hirosei Kuruma, WAY Equity Partners
Mitsuhiko Tomita, WAY Equity Partners
(more to be announced)
Who should join? こんな方におすすめ
LFMsや小規模言語モデルに取り組むエンジニア・研究者
日本市場向けAIアプリケーションを開発するスタートアップ・起業家
日本における次世代AIアプリケーションに関心のある方
Engineers & researchers working with LFMs or small language models
Startups & founders building Japan-market AI applications
Anyone interested in next-generation AI applications in Japan
Why Join? なぜ参加すべきか？
小型・特化型モデルによって、クラウド依存では実現できない大きな価値を生み出せることを証明する
日本全国で広がるLFM開発者コミュニティの一員になる
日本市場の未来を形づくる、意義あるプロダクトを生み出す
This is your chance to:
Prove that small, specialized models can unlock major impact impossible with cloud-only solutions
Join a growing community of LFM builders across Japan
Build something meaningful to shape the future in the Japan market
How to Join? 参加方法
👉 申込はこちらのLumaページから
👉 最新情報はこちら: https://discord.gg/WjgTAr9E
👉 Liquid AIハッカソン公式HP: https://hackathons.liquid.ai/
応募締切：〜2026年6月1日（月）
選考結果はメールにてご連絡します
参加費：無料
ノートパソコンと素晴らしいアイデアだけをお持ちください！Track 2の各チームには、Hugging Face提供の$150相当のコンピュート・ストレージ・デプロイメントCreditsが付与されます。
両日ともランチとドリンク付き
👉 Apply via this Luma page
👉 Join the Discord for the latest updates: https://discord.gg/WjgTAr9E
👉 Liquid AI hackathon series: https://hackathons.liquid.ai/
Application deadline: June 1st, 2026 (Mon), selected participants will be notified by email
Participation is free
Bring your laptop and great ideas; $150 in compute, storage, and deployment resources provided to Track 2 team courtesy of HuggingFace.
Lunch and drinks are provided on both days
Official Rules: https://hackathons.liquid.ai/terms-and-conditions
See you on June 6-7! 🙌