​日本の皆さんこんにちは！🇯🇵　

​Join us for a 2-day, in-person hackathon where developers, researchers, and startups come together to shape the future of Japanese AI.

​You’ll get exclusive access to Liquid AI’s Liquid Foundation Models + Weights & Biases' AI developer platform and the chance to:

​⚡ Use free compute resources provided by Liquid AI - no need to bring your own server or credits
🧠 Fine-tune the best Japanese model for your use case
💡 Build a Japan-market–focused application powered by our LFM
🤝 Collaborate with global engineers, students, and innovators

​2日間の対面ハッカソンに参加しませんか？
開発者・AI研究者・スタートアップが集まり、日本のAIの未来を共に創り上げましょう！

​参加者は、Liquid AIの「Liquid Foundation Models」と Weights & Biases のAI開発プラットフォームに特別アクセスでき、次のような機会を得られます：

​⚡ Liquid AIが提供する無料の計算資源を利用可能
🧠 自分のユースケースに最適な日本語モデルをファインチューニング
💡 日本マーケット向けにアプリケーションをLiquid Foundation Modelsで構築
🤝 グローバル経験を持つエンジニア・学生・イノベーターと協力

​About the host 主催者について

​This hackathon is co-hosted by Liquid AI, an MIT spin-off developing efficient foundation models from small to large scale, and Weights & Biases Japan, the Japan arm of the globally trusted MLOps/LLMOps platform accelerating machine learning and generative AI development. Together, we aim to empower developers in Japan to experiment, fine-tune, and build next-generation applications with cutting-edge AI tools and resources.

​今回のハッカソンは、効率的な基盤モデルを小規模から大規模まで開発するMIT発のスピンオフ企業 Liquid AI と、機械学習や生成AIの開発を加速させるグローバルに信頼されるMLOpsプラットフォームの日本法人 Weights & Biases Japan が共同で主催します。
両者は協力して、日本の開発者が最先端のAIツールやリソースを活用し、実験・ファインチューニング・次世代アプリケーションの構築に挑戦できる場を提供したいと思います。

​Liquid AI HuggingFace: https://huggingface.co/LiquidAI
Train & track via W&B / W&B で学習・トラッキング: https://wandb.ai/site/ja
Deploy via Liquid Edge AI Platform / Liquid Edge AI Platform でデプロイ: https://leap.liquid.ai
Recap of Last Liquid Hackathon / 前回の Liquid AI ハッカソンのまとめ: https://www.youtube.com/watch?v=Tq5XYqw_Az8

​Challenges チャレンジ

​The LFM family is the strongest library of Small Language Models (SLMs) built for fast, private, and on-device inference. These models already shine across applications like:

• ​Structured data extraction

• ​Function calling

• ​Translation

• ​Workflow automation

​But here’s the twist: SLMs only reach their full potential when fine-tuned for a specific task or workflow.

​💡 Recently, Liquid AI released LFM2-350M-ENJP-MT, a compact 350M parameter model that — after targeted fine-tuning — achieved frontier-level translation performance, rivaling models 10× larger.

​In this Hackathon, we would like to see..

• ​Theme: Can you take a model from the LFM family and push it beyond its limits?

  • ​Pick a Japanese task/workflow/use case that can bring in real-impact

  • ​Fine-tune or adapt an LFM model for that task/workflow/use case

  • ​Showcase measurable improvements over the base model

• ​Team Size: 1–3 people

• ​Submission Package:

  • ​A model checkpoint + data tracked on Weights & Biases

  • ​A short 2–4 slide deck explaining your task, approach, and results

• ​Format:

  • ​A proof-of-concept model

  • ​Or a polished demo / application built on top of your fine-tuned model

​LFMは、高速・プライベート・オンデバイス推論のために構築された最強の小型マルチモダリティ・言語モデルライブラリーです。これらのモデルはすでに以下のような応用分野で活躍しています：

• ​構造化データの抽出

• ​関数呼び出し（Function Calling）

• ​翻訳

• ​ワークフロー自動化

​ただし重要なのは、SLMは「特定のタスクやワークフローに最適化（ファインチューニング）」されることで初めて真の力を発揮する、という点です。

​💡 今月、Liquid AI Japanは LFM2-350M-ENJP-MTをリリースしました。350Mパラメータというコンパクトなモデルですが、ターゲットを絞ったファインチューニングにより、なんと10倍大きなモデルに匹敵する最先端の翻訳性能を達成しました。

​今回のハッカソンで我々が期待しているのは..

• ​テーマ：
  LFMファミリーのモデルを使い、その限界を超えることに挑戦してください。

  • ​日本マーケット向けのタスク・ワークフロー・ユースケースを選び、実際にインパクトを生み出せるものに取り組む

  • ​そのタスク・ワークフロー・ユースケースに合わせてLFMモデルをファインチューニングまたは適応させる

  • ​LFMのベースモデルと比較して測定可能な改善を示す

• ​チームサイズ： 1〜3名

• ​提出物：

  • ​Weights & Biasesでトラッキングされたデータ＋モデルチェックポイント

  • ​タスク、アプローチ、成果を説明する2〜4枚のスライド資料

• ​形式：

  • ​PoC（Proof-of-Concept）モデル

  • ​または、ファインチューニングしたモデルを基盤に構築した完成度の高いデモ／アプリケーション

​Evaluation Criteria ＆Prizes 評価基準・賞

​All submissions will be evaluated on:

• ​Fit to Challenge - Alignment with the hackathon theme

• ​Creativity & Design - Uniqueness and thoughtfulness of implementation

• ​Utility - Real-world impact for Japan right now

• ​Quality & Completeness

​Our human judges will select the top 5 groups for..

​🥇 Gold Award x 1 - ¥ 700,000 JPY cash + below
🥈 Silver Award x 1 - ¥ 500,000 JPY cash + below
🌟 Special Award x 3 - Internship offers/Community recognition/SWAG packs

​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 ― ハッカソンのテーマとの一致度

• ​創造性・デザイン ― 実装の独自性や工夫の深さ

• ​有用性 ― 現在の日本社会における実際のインパクト

• ​品質・完成度 ― 成果物の仕上がりと全体的な完成度

​我々の人間審査員がトップ5チームを選出：

​🥇 ゴールド賞 ×1 - 賞金：70万円＋下記特典付き
🥈 シルバー賞 ×1 - 賞金：50万円＋下記特典付き
🌟 特別賞 ×3 - インターンシップオファー+コミュニティでの表彰+SWAGパック

​Schedule スケジュール

​Day 1 (Sat) 1日目（土曜日）

• ​09:30 – 10:00 → Arrival & Welcome / 受付・オープニング

• ​10:00 – 11:00 → Kick-off & Tech Intro / キックオフ & 技術紹介

• ​11:00 – 12:00 → Team Formation + Hacking Starts / チーム編成 ＋ ハッキング開始

• ​12:00 – 17:00 → Lunch + Hack / 昼食 ＋ ハッカソン

• ​17:00 – 17:30 → Wrap-up On-site Hacking / 当日作業のまとめ

• ​17:30 – 18:00 → Adjourn for the Day / 解散

​Day 2 (Sun) 2日目（日曜日）

• ​09:30 – 10:00 → Welcome Back / 再集合・ウェルカムバック

• ​10:00 – 15:00 → Lunch + Hack / 昼食 ＋ ハッカソン

• ​15:00 – 15:30 → Submission Deadline / 提出締切

• ​15:30 – 17:00 → Demo Session (5 min per team) / デモセッション（1チーム5分）

• ​17:00 – 17:30 → Judging + Awards Ceremony / 審査 ＋ 表彰式

• ​17:30 – 18:00 → Closing & Networking / クロージング & ネットワーキング

​Judges & Mentors 審査員 & メンター

​Liquid AI
Weights & Biases Japan
ITOCHU Techno-Solutions Corporation(CTC)

​Onsite Mentors 会場メンター

• ​Maxime Labonne, Head of Post-Training, Liquid AI

• ​Alay Shah, Applied ML Engineer, Liquid AI

• ​Teo Narboneta Zosa, Senior ML Engineer, Liquid AI Japan

• ​Paul Willot, Senior ML Engineer, Liquid AI Japan

• ​Yuya Yamamoto (山本 祐也 氏), AI Solutions Engineer, Weights & Biases
  (More to be announced!)

​Who should join? こんな方におすすめ

• ​Engineers & data scientists passionate about AI /
  AIに情熱を持つエンジニアやデータサイエンティスト

• ​Students exploring generative AI research /
  生成AIやSLMの研究に取り組む学生

• ​Startups & entrepreneurs interested in building new products /
  新しいプロダクト開発に挑戦したいスタートアップや起業家

• ​+ Those curious about new services and use cases powered by AI in the Japanese market /
  + 日本市場における次世代AIアプリケーションに関心のある方

​Why Join? なぜ参加すべきか？

​This is your chance to:

• ​Prove that smaller is smarter/more efficient when tuned for precision

• ​Build something deployable on real devices

• ​Be part of defining the next era of efficient AI

​このハッカソンで得られるチャンス：

• ​精度に特化したチューニングで「小さなモデルがより効率的」ことを証明する

• ​実際のデバイス環境にデプロイ可能なプロダクトを構築する

• ​次世代の効率的AIの時代を切り拓く一員となる

​How to Join? 参加方法

​👉 Apply now via this Luma or Liquid AI's official Hack site [https://hackathons.liquid.ai/]
👉 Join Discord for newest information: https://discord.com/invite/7yBQhdqg36

• ​Application deadline: ~2025/10/5 (Sunday)

• ​Selected participants will be notified by email

• ​Participation is free

• ​All you need to bring is your laptop and great ideas

• ​Lunch and drinks are provided on both days!

​So, see you on 10/11? 🙌

​👉 申込はこちらから：Luma または Liquid AI公式ハックサイト
[https://hackathons.liquid.ai/]

​👉 最新情報はこちら：Discord
[https://discord.com/invite/7yBQhdqg36]

• ​応募締切：〜2025年10月5日（日）

• ​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！

• ​両日ともランチとドリンク付き

​では、10月11日に会場でお会いしましょう 🙌