本動画はAI分野における最新の技術動向を包括的に解説するものである。GoogleのGeminiを活用したバイブコーディングプラットフォームの登場、Gemini 3.0の噂、Apple M5チップの発表と推論性能の向上、Metaの組織再編、Googleの量子コンピュータWillowによる科学的ブレークスルーなど、多岐にわたるトピックを扱っている。また、Unitreeの新型ヒューマノイドロボット、アンドレ・カルパシーのインタビューから見るAIの現在地と課題についても触れられており、AI技術の現状と今後の展望を理解するための重要な情報が凝縮されている。
GoogleのバイブコーディングプラットフォームとGeminiの実力
昨日はOpenAIの新しいエージェントベースのブラウザであるChatGPT Atlasが話題を独占していましたが、Googleも非常に興味深いものをローンチしました。彼らはGeminiをベースにしたバイブコーディング製品をリリースしました。構築したいものをシンプルに入力するだけで、ブラウザ内でアイデアから本番環境まで全て構築してくれます。
コードは全て目の前にあります。ロールバックもロールフォワードもできますし、特にAIアプリケーション向けに構築されています。これが実際の見た目です。今すぐ無料で使用できます。ここでモデルを選択できます。もちろん、私はGemini 2.5 Proを選択します。また、「I’m feeling lucky」ボタンを押すこともできます。これは基本的に完全にランダムなものを構築してくれます。あるいは、ここに提供されているすべての例を見ることもできます。
Nano Banana Poweredアプリというものがありますね。これをクリックしてみましょう。そしてアイデアを記述します。でも記述する代わりに、「I’m feeling lucky」を押してみましょう。さあ、できました。スマホファースト対応のウェブアプリを構築して、スマホの壁紙を生成します。ユーザーは自分の現在の希望する雰囲気を説明します。そしてアプリは9×16のアスペクト比で4つのバリエーションを生成します。
では「build」をクリックして、どのようになるか見せましょう。左側で、実際にどのくらいの時間実行されているかを確認できます。考えている様子が見えます。クリックして思考の連鎖を見ることもでき、これは本当に素晴らしいです。そして下の部分では変更を加えたり、新しい機能を追加したりできます。
もう構築が始まっています。これはアプリケーションの最初の部分です。デバイスプレビューを切り替えることができます。デスクトップで見たいのか、スマホで見たいのか選べます。ここの小さなコードボタンをクリックすると、実際に構築されているコードを見ることができます。見てください。電光石火の速さです。Geminiはコーディングにおいて本当に優れています。
プレビューに戻りましょう。まだすべてのファイルを構築している最中です。では早送りしましょう。完成品をお見せします。これです。ここで差分を表示できます。チェックポイントを復元できます。でも今は、雨っぽい、サイバーパンク、LoFiという感じでいきましょう。やってみましょう。生成します。できました。4つの異なる壁紙があります。
実際、これらはかなり良く見えます。ダウンロードできます。リミックスもできます。そして繰り返しますが、これは78秒で構築されました。驚きです。ここから、アプリをコピーしたり、ダウンロードしたり、GitHubに保存したり、デプロイして人々が使えるようにしたりできます。本当に簡単です。コードを全く書く必要がありません。Logan Kilpatrickが、今後追加される機能について尋ねるコメントの1つに返信していました。
それを共有しますので、何が来るのか分かりますよ。本当の課題は、データベースのセットアップ、ファイルストレージ、認証、API構築といった統合です。そしてこれら全てが近日中に追加されます。GoogleとLoganに祝福を。これは素晴らしいです。私は間違いなくこれで遊んでみるつもりです。
Unitreeの新型ヒューマノイドロボット
次に、Unitreeが新しいロボットをリリースしました。これはUnitree H2 Destiny Awakeningです。デモ動画が実際にかなり印象的なので、何ができるかお見せしましょう。Unitreeは引き続き、最も印象的なヒューマノイドロボットのラインナップの1つを持っており、実際に購入可能です。これらを実際に買うことができますが、私はまだFigureロボットを待っています。
ところで、大規模言語モデルが好きで、それらにスーパーパワーを与えたい方は、今日の動画のスポンサーであるZapierをチェックしてください。Zapierは統合コパイロットをローンチしたばかりで、ワークフロー全体の自動化が非常に簡単になります。ZapierのUIはすでに使いやすいですが、彼らはさらに簡単にするために会話インターフェースを追加しました。構築したい自動化を説明するだけで、あなたのために作ってくれます。
したがって、欲しいものを入力するだけで、Copilotがzaps、テーブル、インターフェース、エージェント全体を一度に作成してくれます。CopilotはZapierスタック全体のコンテキストを理解します。さらに、ヒューマン・イン・ザ・ループが追加されたので、ワークフロー作成の重要なポイントでチェックできます。
Zapierはまた、perplexity、mistral、cursorを含む30以上の新しい統合を展開しました。8,000以上のアプリと統合、エンタープライズグレードのセキュリティ、完全管理されたホスティングにより、ZapierはAI自動化を誰もが利用できるようにしています。統合Copilotをチェックしてください。どう思うか教えてください。必ず下のリンクをクリックしてください。
それによって私があなたを送ったことが彼らに伝わります。私たちにも彼らにも役立ちます。前もって感謝します。では、動画に戻りましょう。
Gemini 3.0の噂とその性能
次に、Gemini 3.0の噂が熱くなっています。Gemini 3.0がもうすぐ登場するようです。そして明らかに、新しいGemini 3.0モデルがLM Studioで、Orion MistとLithium Flowというコードネームで利用可能になっています。
そして非常に優れています。Menlo VenturesのDDパートナーによると、Web UIで非常に優れており、紫色の色合いがなく、非常に美的で、角が丸く、SVGと3D Minecraftメッシュで最先端です。これがOrion Mistの例です。Voxel Sim Cityです。見てください、かなり良いですね。ズームインできます。
これはRick and Mortyのエピソードで、Orion Mistによってゼロショットでコード化されています。見てみましょう。「うーっぷ、無限のスケーラビリティ」。「おいおい、Rick、バッククォートdivバッククォートは何をしているんだ?」 うーん、あまり良くないですね。でも覚えておいてください、これは完全にバイブコーディングされたものです。動画生成モデルではありません。とても楽しみです。
うまくいけば、すぐに登場するでしょう。私はテストするつもりで、そのテストを皆さんと共有します。
Apple M5チップの登場とAI推論への影響
次に、Appleは全く新しいM5チップでリフレッシュされた3つの製品をリリースしました。Apple Siliconを使って推論を実行していない方は、これは信じられないほど強力です。そして今、M5チップによって、さらに多くのパワーを得られます。
彼らは、これらのチップがローカルで推論を実行するのに優れているという事実に本当に力を入れています。これを聞いてください。AppleがM5を解き放ちます。Apple siliconのAIパフォーマンスにおける次の大きな飛躍です。M5はM4と比較して、AIのためのピークGPU計算性能を4倍以上提供します。各コアにニューラルアクセラレータを備えた次世代GPUを特徴としています。
より強力なCPU、より高速なニューラルエンジン、より高い統合メモリ帯域幅を備えています。多くの人々がNvidia DGXについて話し、AppleのMac Miniと比較しています。もちろん、多くの比較があります。しかし、純粋な推論については、Apple Mac Miniや他のAppleデバイスの方が速くなります。今、DGXにはその役割があります。
そのような非常にユニークなデバイスがスタックのどこに位置すべきか、いくつかの考えをまとめています。それについては続報をお待ちください。更新されたM5チップを搭載する3つの製品があると述べましたが、それは14インチMacBook Pro(今すぐにでも買いたくてたまらないです)、iPad Pro、そしてApple Vision Proです。
Appleは人工知能で何か特別なことをするために必要なすべてを本当に持っています。唯一持っていないのは、実際の人工知能そのものです。だから私は毎日、彼らがこの分野で大きなことをすることを本当に願っています。より良いバージョンのSiriを構築し、人工知能を本当に受け入れるために多額の投資をすることを、毎日願っています。今まで彼らはそうしてきませんでしたから。
Tencentの3D再構成モデルとアンドレ・カルパシーの見解
次に、Tencent Hunyuanから新しいモデルが登場しました。今日、私たちはHunyuan World 1.1をオープンソース化しています。これはユニバーサルフィードフォワード3D再構成モデルです。この新バージョンは、動画から3Dへ、マルチビューから3Dへのワールド作成を解放することで、入力範囲を大幅に拡大しています。そしてHunyuan worldモデルはまさにそれです。ワールドシミュレーションモデルです。オープンソースです。
オープンウェイトです。楽しんで、ダウンロードして、試してみてください。どう思うか教えてください。
次に、DwarkeshとのAndrej Karpathyのインタビューについて話したいと思います。これはシリコンバレーとAI界の誰もが話題にし続けています。TwitterのPJがインタビューからの引用リストをまとめ、彼のフォローアップから、AIバブルを弾けさせるべきだと思うものを挙げています。
私はそれに同意しませんが、これらの引用は非常に興味深いです。見ていきましょう。まず、大規模言語モデルはまだ機能していません。十分な知性がありません。十分にマルチモーダルではありません。コンピュータを使うことができず、あなたが言ったことを覚えていません。認知的に不足しています。それら全てに取り組むには約10年かかるでしょう。
今、その多くはスキャフォールディング、実際のメモリ、ツール使用によって解決されています。しかしKarpathyは正しく、コアモデル、モデルの実際の重みはそれらのいずれもできないと言っています。しかし、それは本当に必要ではありません。その点を続けると、起動するとき、彼らは常にゼロから始まります。
しかし繰り返しますが、そうする必要はありません。それらの周囲のスキャフォールディングは、毎回コールドスタートをしなくても済むようにしています。しかし、おそらく必要なのかもしれません。モデルの重みは更新する必要があり、物事を覚える必要があるのかもしれません。重みに保存されているのは、インターネットのぼんやりとした記憶だけです。これには私もある程度同意します。
彼らは見たものを本当に記憶しているだけです。15兆トークンが数十億のパラメータに圧縮されたぼやけたものにすぎません。彼らのコンテキストウィンドウは単なる短期作業記憶です。彼らは模倣も得意ですが、データ多様体から外れるのは苦手です。つまり、記憶に頼りすぎていて、十分に一般化できていないのです。
次に、人間の脳と結びつけると、私たちはおそらく皮質組織、パターン学習、一般を再現しました。しかし、脳の残りの部分はまだ欠けています。記憶のための海馬がなく、本能のための扁桃体がなく、感情や動機もありません。彼らは完璧に記憶しますが、一般化は貧弱です。そして真に新しいもの、以前に書かれたことのないコード、テンプレートのないアイデアでは、彼らはつまずきます。
どうでしょう。モデルが斬新な科学的アイデアを思いつくのはすでに見ています。実際、改良された行列乗算アルゴリズムを考え出しましたし、特定の研究論文の共著者になっているのもすでに見ています。これを皆さんと共有したかっただけです。議論の両側を提供するためです。私たちはAIバブルのピークには全く近づいていないと思います。
たとえそうだとしても、今後10年か20年の上昇余地は非常に大きいので、私は全く心配していません。Dell Technologiesにも簡単にお礼を言いたいと思います。動画のこの部分のスポンサーになっていただきました。Nvidia RTX Pro Blackwellを搭載した新しいDell Pro Maxワークステーションをチェックしてください。これはAIワークロードにとって絶対的な獣です。Nvidia RTX Proによって、あなたは今、デスクにスーパーコンピュータを持っており、これまで以上にローカルAIでより多くのことができます。
Dell Pro Maxについて詳しく知りたい方は、下の説明欄のリンクをクリックして、私があなたを送ったことを知らせてください。
Googleの量子コンピュータWillowの科学的ブレークスルー
科学的ブレークスルーといえば、次のストーリーです。Googleは量子コンピュータが新しいマイルストーンに到達したと発表しました。Sundar Pichaiが今日Twitterで。Natureに掲載された新しいブレークスルーの量子アルゴリズムです。今日、数ヶ月前に話したWillowチップが、史上初の検証可能な量子優位性を達成しました。
Willowは量子エコーと名付けたアルゴリズムを、世界最速のスーパーコンピュータの1つで最高の古典的アルゴリズムよりも13,000倍速く実行しました。この新しいアルゴリズムは、核磁気共鳴を使用して分子内の原子間の相互作用を説明でき、創薬や材料科学での潜在的な将来の用途への道を開いています。
そして結果は検証可能です。つまり、その結果は他の量子コンピュータによって繰り返すことができ、または実験によって確認できます。このブレークスルーは、量子コンピューティングの最初の実世界アプリケーションに向けた重要なステップであり、それがどこに向かうのか楽しみです。そしてElon Muskがコメントしました。「おめでとう。量子コンピューティングが関連性を持つようになってきているようだね。素晴らしい」
量子コンピューティングは、より伝統的なコンピューティングと比較して狭いユースケースを持っています。しかし、それらのユースケースについては、信じられないほど強力で重要です。Martin Skreyは「人為的な結果で、まだ速くない/優位性がない」と言っています。だから、そこには議論の両側が少しあります。私は量子コンピューティングに非常に興奮していますが、また私は一般的に技術に楽観的です。
だから当然、私はそれに興奮しています。
MetaのAI部門再編とレイオフ
最後のストーリーです。Metaの新しい人工知能責任者であるAlexander Wang(数ヶ月前に就任)が、FAIR部門、つまりYann LeCunが運営する部門で人員削減を始めました。Metaは、より新しいTBDラボへの採用を続けながら、AI部門から数百の役割を削減しています。
Axiosが知ったところによると、同社は長年のAIの取り組みが過度に官僚的になったと結論づけ、再編成がよりアジャイルな運営を生み出すことを期待しています。Axiosが見た内部メモによると、引用します。チームのサイズを縮小することで、意思決定に必要な会話が少なくなり、各人はより重要な役割を担い、より大きな範囲と影響力を持つようになります。
MetaのチーフAIオフィサーであるAlexander Wangがメモに書いています。削減は同社のFAIR AI研究、製品関連AI、AIインフラストラクチャ部門に影響を与えます。しかし、興味深い点はこちらです。同社は影響を受けた従業員がMeta内の他の仕事に応募することを奨励しており、ほとんどが社内で別のポジションを見つけることを期待しています。
Alexander Wangの改革は続いています。今日は以上です。この動画を楽しんでいただけたら、ぜひいいねと登録をお願いします。
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