AI研究 階層的推論モデルHRM 2.0:AIにおける新しいアトラクター動力学
階層的推論モデル(HRM)2.0は、わずか700万パラメータという小規模ながら従来の大規模モデルを凌駕する推論能力を持つAIシステムである。本研究では、HRMが複雑な数独を解けるのに最も簡単な問題で失敗するという逆説的な現象を分析し、その背...
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AI研究 DeepSeekがLLMを劇的に強化:Engramの登場
DeepSeekが発表した「Engram」は、大規模言語モデルの根本的な非効率性を解決する革新的なアーキテクチャである。従来のLLMは繰り返し出現する固有名詞やフレーズを毎回再計算していたが、Engramは人間の脳のような高速メモリモジュー...
AI研究 大規模言語モデルが新しいコンテキストを無視する問題 清華大学とスタンフォード大学の研究
清華大学、スタンフォード大学、ハーバード大学による最新研究が、大規模言語モデルの重大な欠陥を明らかにした。本研究では、AIモデルが新たに提供された文書や証拠を実際に分析しているのか、それとも事前学習された知識に依存して統計的に正しい答えを推...
AI研究 Metaがすべてを変えた – 言語ベースAIの終焉か?
Metaの元AI責任者Yann LeCunが発表した新しいAIアーキテクチャVJEPAは、従来の言語ベースのAIモデルとは根本的に異なるアプローチを提示している。ChatGPTやClaude、Geminiなどの現行AIがテキストを一つずつ生...
AI研究 ルカンはLLMが行き止まりだと発言し、そしてMetaがベンチマークを改ざんしていたことを暴露した。その両方が重要である理由
AI業界における5つの重要な動きを分析する。OpenAIとAnthropicの医療分野参入はIPO戦略の一環であり、ヤン・ルカンのMeta退社とLLM限界論の主張は業界の根本的な方向性に疑問を投げかける。物理AIとロボティクスでは、ファウン...
AI研究 MIT研究者がコンテキストウィンドウの限界を打ち破る
MITの研究者が、言語モデルのコンテキストウィンドウの制限を事実上解決する画期的な手法を開発した。従来の言語モデルは、入力できるトークン数に物理的な上限があり、長いプロンプトを処理する際には情報の圧縮や要約が必要となり、品質の劣化が避けられ...
AI研究 ハイパーグラフとハイパーグラフトランスフォーマーを構築するコード
本動画は、MITの最新研究論文に基づき、従来のペアワイズ知識グラフの限界を超えるハイパーグラフ構造の構築方法を解説している。科学的推論においては、複数のエンティティ間の高次相互作用を捉える必要があるが、従来の2次元的なグラフ構造では不十分で...
AI研究 AIはどのようにして真実を知るのか?画像認識による高度なテスト
本動画は、マルチモーダルAIが未知の物体を視覚的に認識し、新たな概念を形成する能力について実験的に検証したものである。AIに手描きの抽象的な図形を見せ、それに名前を付けさせた後、別の画像で同じ物体を再認識できるかをテストする。結果として、A...
AI研究 このAIブレイクスルーはDeepSeekを復活させられるか?
DeepSeekが新たに発表した論文「MHC(多様体制約付きハイパーコネクション)」は、AIモデルのスケーリングにおける根本的な不安定性の問題を解決する画期的な手法である。従来のハイパーコネクションは、レイヤー間の情報混合を豊かにすることで...
AI研究 AI位相転移に注意せよ(一階述語論理)
本研究は、大規模言語モデル(LLM)の論理的推論能力が複雑性の増加に対して線形的に劣化するのではなく、物質の相転移のように振る舞うことを明らかにした画期的な論文である。研究者たちは「論理的複雑性メトリクス(LOCM)」という新しい測定基準を...
AI研究 AIの聖杯、継続学習を徹底解説
本動画は、2026年のAI業界における最重要概念の一つとなる「継続学習」について、その本質と課題を5つのレベルに分けて解説している。現在の大規模言語モデルが抱える根本的な問題として、学習後にモデルが凍結され、過去の会話や経験から学習できない...
AI研究 Metaのヤン・ルカンが「LLMは終わった」と宣言：すべてを変える「推論」AIの登場
MetaのAI研究所FAIRを率いるヤン・ルカンが、大規模言語モデル（LLM）のスケールアップだけでは人間レベルのAIに到達できないと断言した。彼のチームが開発したVLJPAは、従来の単語ごとの生成方式とは一線を画す革新的なモデルである。J...
AI研究 プリンストン大学発:自己修正AIデルタトランスフォーマーの新アーキテクチャ
プリンストン大学とUCLAが発表した2つの革新的な論文が、現在のAI推論モデルが抱える根本的な欠陥を明らかにした。従来、AI推論における「aha moment(ひらめきの瞬間)」は知性の証とされてきたが、実際にはモデルの内部不安定性を示すシ...
AI研究 LLMを忘れろ:MITの新しいRLM(AIにおける相転移)
MITが発表した再帰的言語モデル(RLM)は、従来のLLMが抱えるコンテキスト長の限界と推論能力の劣化という根本的問題に対する革新的な解決策である。本研究は、GPT-5のような最先端モデルでさえ、公称の27万トークンのコンテキストウィンドウ...
AI研究 新しいAI推論システムが研究者を驚愕させる:無制限コンテキストウィンドウの実現
本動画は、MITとPrime Intellectが提案する再帰的言語モデル(RLM)という革新的なアプローチを解説するものである。従来の大規模言語モデルはコンテキストウィンドウの拡大により膨大な情報を処理できるようになったが、実際には入力が...
AI研究 DeepSeekが構築した新しいトポロジカルTransformer
DeepSeekが発表した新しいトポロジカルTransformerアーキテクチャに関する解説である。本研究は、従来のTransformerにおける残差接続(residual connection)の限界を克服し、情報の流れを最適化する画期的...
AI研究 2026年のAIデータ(市場、専門家、収益)
本動画は2026年初頭時点におけるAI市場の包括的な分析である。ChatGPTが週間8~9億人のアクティブユーザーを抱える一方、Google Gemini 3は月間6億5000万人を獲得している。特筆すべきは、開発者の46%がAI生成コード...
AI研究 ニューロシンボリックWeb世界モデル(物理とAIを分離する)
本動画では、物理法則と想像力を分離する革新的な「Web世界モデル」という新しいアーキテクチャが紹介されている。このモデルは、決定論的な物理演算をTypeScriptなどのコードで実装し、LLMには物語生成やナラティブ作成のみを担当させること...
AI研究 新発見:AIのインコンテキスト学習が機能する仕組み(解説)
本動画は、Transformerアーキテクチャにおけるインコンテキスト学習(ICL)の動作原理について、最新の数学的証明に基づいて解説するものである。2025年7月にGoogleが発表した研究と、同年12月にオックスフォード大学とサセックス...
AI研究 新しい種類のAIが登場しつつある、そしてそれはLLMよりも優れているのか?
MetaのAI主任科学者であるヤン・ルカンが発表した新しい論文が、従来の大規模言語モデル(LLM)とは根本的に異なるAIアーキテクチャを提示している。VLJと呼ばれるこのモデルは、Joint Embedding Predictive Arc...
*重要記事 AIの中にAI:時間的抽象化を伴う内部強化学習
本動画は、Googleが開発した革新的なトランスフォーマーアーキテクチャについて解説するものである。従来のLLMが抱える「トークントラップ」と呼ばれる問題、すなわち長期推論タスクにおいて1トークンずつの予測に縛られることで探索空間が膨大にな...
AI研究 AI思考の数学的形状(トポロジー、ホモロジー)
本動画は、AIの推論プロセスをブラックボックスとして扱うのではなく、トポロジカルデータ解析(TDA)と永続ホモロジーという数学的手法を用いて、AI思考の「形状」を可視化・定量化する最新研究を解説している。従来のチェーンオブソート(Chain...
AI研究 ローカルAIモデルで何でも構築する方法
本動画は、ローカルコンピュータ上でAIモデルを実行する方法を包括的に解説する技術ガイドである。クラウドベースのAIサービスへの依存から脱却し、プライバシーを保護しながら無料でAIを活用できる「ローカルAI革命」の到来を告げる内容となっている...
AI研究 GPTはAIの未来ではない:新しいAIトポロジー
本動画は、現在主流となっているGPT型のデコーダーのみのアーキテクチャが抱える構造的な限界を指摘し、GoogleのT5型エンコーダー・デコーダーアーキテクチャこそが次世代AIの本命である理由を詳細に解説している。GPTモデルは次トークン予測...
AI研究 自己学習AI:新しい強化学習で加速する
本動画では、自己学習型AIにおける新しい強化学習アルゴリズムを紹介する。従来の自己精錬トレーニング(SRT)は、AIモデルが自ら質問を生成し、回答し、自己評価するという理想的なアプローチだが、ポリシー崩壊とエントロピー崩壊という2つの致命的...
AI研究 強化学習チュートリアル – NVIDIAとUnslothを使ったRLVR
本動画は、かつてチェス、囲碁、League of Legends、さらには自動運転の習得に至るまで、AIを世界最高水準へと押し上げた技術である強化学習を、家庭用コンピューターで実際に動作させる方法を解説する実践的なチュートリアルである。NV...
AI研究 EPFL AI Center – 「深層学習の代数幾何学」 – Giovanni Marchetti博士
本講演は、EPFL AI CenterにおけるGiovanni Marchetti博士による「深層学習の代数幾何学」と題されたものである。一見無関係に思える代数幾何学と深層学習という2つの分野の交差点に位置する研究を紹介し、ニューラルネット...
AI研究 新パラダイム:単一層AI
本動画では、2025年12月8日に公開された2つの革新的な研究論文を取り上げ、AI設計における新たなパラダイムシフトを提示している。一つは連続学習における忘却メカニズムに関する研究であり、もう一つはAppleによる画像生成のための視覚エンコ...
AI研究 OpenAIがAIの思考を捉えた瞬間!
OpenAIが発表した「Circuit Sparity」は、AIの内部思考プロセスを追跡可能にする画期的な研究である。従来のブラックボックス的なニューラルネットワークとは異なり、この手法は訓練中に意図的に99.9%以上の接続を切断し、最も重...
AI研究 重力波をトークン化する:宇宙物理学におけるAI(LIGO)
本動画は、重力波検出におけるAI技術の革新的応用を解説するものである。LIGO検出器が捉える微弱な重力波信号は、地球上のノイズや機器のグリッチによって容易に埋もれてしまうという課題がある。従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)では、...
AI研究 最高の知能を得るために文脈を削減せよ。なぜか?
本動画は、大規模言語モデルと視覚言語モデルの推論性能を向上させるための革新的なアプローチを提示している。従来の常識である「より長い文脈がより高い知能を生む」という概念に挑戦し、逆に文脈を削減し圧縮することで推論品質が劇的に改善されることを示...
AI研究 JSON:Nano Banana Proで完璧な画像を構築する方法
Nano Banana ProにおけるJSON活用の革新性を解説する動画である。従来の自然言語プロンプトとは異なり、JSONという構造化された形式を用いることで、AIモデルに対して機械可読なパラメータを明示的に与えることができる。この手法は...
AI研究 脳コピー=Latent-MASによるAIブレークスルー
PrincetonとStanfordの研究チームが開発したLatent-MASは、AIエージェント間の通信を根本的に変革する画期的な技術である。従来のマルチエージェントシステムでは、エージェント間の情報伝達に人間の言語を介する必要があったが...
AI研究 視覚推論のためのニューロシンボリックAI:Agent0-VL
本動画では、視覚推論における2つの極端なアプローチを比較分析している。一方はMonetのような内在的な数学的最適化エンジンであり、連続的な潜在空間における軌道最適化として視覚推論を扱う。他方は、ノースカロライナ大学が開発したAgent0-V...
AI研究 AI視覚推論が解決された:MONET(ピクセル空間不要)
本動画は、AI分野における画期的な研究論文「MONET」を解説するものである。MONETは、従来の視覚言語モデルとは根本的に異なるアプローチを採用し、テキスト空間に変換することなく、純粋に視覚的な潜在空間内で推論を行う新しいAIシステムであ...
AI研究 誰もこれには準備ができていない ― イリヤ・サツケヴァーが語る超知能
イリヤ・サツケヴァーは、ディープラーニングの黎明期からAI革命を牽引してきた研究者の一人である。OpenAIの共同創業者として、GPT-3やGPT-4の開発を主導した後、現在はSafe Super Intelligenceという新興企業で超...
AI研究 AI資格認定はツールに焦点を当て、スキルには焦点を当てない—より良い方法がある
AI学習における最大の誤解は、特定のツールの使い方を習得することがAI能力の獲得と同義であるという考え方である。OpenAIやClaudeなどの個別ツールの認定資格は、そのツールの使用法を証明するに過ぎず、真のAI流暢性とは異なる。本動画で...
AI研究 人間を超えるAIの自己進化(Agent Zero:ノースカロライナ大学、スタンフォード大学)?
本動画は、スタンフォード大学、セールスフォース、ノースカロライナ大学チャペルヒル校の研究チームが開発した「Agent Zero」フレームワークを解説する。人間による注釈付きデータが枯渇した現在、AIが自己学習により知能を進化させる新手法が提...
*重要記事 Transformerを発明した男が、今それを置き換えようとしている
本動画では、Transformerの共同発明者であるDavid Haと、Sakana AIの研究科学者Luke Metzが、AI研究の現状と未来について語る。Transformerが圧倒的な成功を収めた一方で、その成功ゆえに研究コミュニティ...
AI研究 フェイフェイ・リーがAIの創造を支え、今その責任を感じている|ミシャル・フセイン・ショー
本動画は、AIの「ゴッドマザー」と呼ばれるフェイフェイ・リー博士へのインタビューである。15歳で中国からアメリカに移住し、英語もほとんど話せない状況から、両親のドライクリーニング店を運営しながら学業を続け、最終的にImageNetの開発を通...