AI推論・CoT SSR:LLMのための経路因数分解自己修正
本動画では、大規模言語モデル(LLM)の推論精度を劇的に向上させる新手法「SSR(ソクラテス式自己改善)」について詳細に解説する。従来の推論手法であるChain-of-Thought(CoT)やSelf-Consistencyは、推論チェー...
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AI推論・CoT リーンAI推論:新たなエネルギーベースChain-of-Thought
本動画では、ジョージア工科大学、MIT、Nvidiaによる最新のLLM推論効率化研究を解説する。従来の推論モデルは正確な結果を得るために膨大なトークン数と計算時間を要していたが、本研究ではエネルギーベースモデル(EBM)とランジュバン動力学...
AI推論・CoT Qwen 3 Max thinkingはなぜこんなに奇妙なのか?
Qwenが新たにリリースした「Qwen 3 Max thinking」は、推論機能を搭載した最新モデルであるが、テスト結果は極めて混乱を招くものであった。本モデルは9月にリリースされた初期バージョンにおいてGPT-4やGrok 2と同等の性...
AI推論・CoT 「LLMは推論できない」という主張について
本動画は、AI業界で最も議論を呼ぶテーマの一つである「大規模言語モデル(LLM)は推論できるのか」という問いに対する批判的考察である。多くの人々がLLMの能力を「単なる確率的オウム」「次のトークン予測器」といった還元主義的表現で否定するが、...
AI推論・CoT DAG-Math:AI推論革命の到来か?
本動画は、大規模言語モデルにおける思考の連鎖(Chain of Thought)推論の限界と、それを克服するための革新的なフレームワーク「DAG-Math」を紹介する。従来の思考の連鎖は自己回帰的なトークン予測に基づいており、真の論理的推論...
AI推論・CoT 同じモデル、まったく違う結果—その理由を解説
この動画では、同じAIモデルであってもAPI提供者や推論設定によって大幅に異なる結果が生まれる理由について詳しく解説している。OpenAIのGPT-o1を例に、異なるクラウド提供者間でのパフォーマンス差を検証し、量子化、プロンプトテンプレー...
AI推論・CoT GLM 4.5 vs GLM 4.5 AIR: テスト（推論）
この動画は、ZhipuAIが開発したGLM 4.5とその軽量版GLM 4.5 AIRの推論能力を詳細に検証したテストである。同じ論理パズルを両モデルに与えて解答プロセスを比較した結果、興味深い現象が観察された。大型モデルのGLM 4.5は人...
AI推論・CoT AIシンギュラリティの発見
この動画では、AI研究における画期的な新しいアプローチである「言語から論理」への変換技術について解説している。従来のAIが自然言語で動作していたのに対し、最新の研究では人間の言語入力を形式論理表現に変換し、コードベースで問題を解決する手法が...