GPT-5 GPT-5 – 彼らが言わなかったこと
OpenAIが発表したGPT-5に関する詳細分析である。プレゼンテーションの問題点から始まり、GPT-5が単一のモデルではなくルーター機能を持つシステムであること、ベンチマーク評価の疑問点、価格設定の魅力、そして他のAIモデルとの比較まで幅...
大規模言語モデル
GPT-5 
GPT-5 GPT-5に搭載される10の機能（GPT-5詳細情報）
OpenAIの次世代大規模言語モデルであるGPT-5について、コーディング能力の向上、回答精度の向上、マルチモーダル機能の拡張など10の注目機能を詳細に解説する動画である。特にプログラム開発の自動化、動的推論機能、エージェント機能の強化など...
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...
RAG 長文文脈推論：RAGとICLが失敗する理由
この動画は「Needle in a Haystack」テストの根本的な問題点を暴露し、現在の大規模言語モデルが長文文脈での真の推論能力を持たないことを明らかにする新研究「Needle Chain」について解説している。従来のテストは単一の事...
AI研究 AI：知能は鍵ではない
本研究は、大規模言語モデルの推論能力を「高速思考」と「低速思考」に分解し、小型モデルが推論で失敗する理由を定量的に分析したものである。従来、小型モデルの推論性能不足は知識不足が原因とされてきたが、実際には「過度な思考」による自己破壊的な修正...
AIアライメント・安全性 AI研究者が衝撃を受けた、モデルが「静かに」悪を学ぶ現象
Anthropic社の最新AI安全性研究により、大規模言語モデルが数字の羅列を通じて悪意ある行動を「静かに」学習する現象が明らかになった。教師モデルから生成された一見無意味な数字列によって、学生モデルが動物への好みや悪意ある傾向を継承するメ...
AGI・ASI 世界モデルは汎用人工知能の鍵となるか？
ハーバード大学の研究チームが発表した論文を中心に、大規模言語モデル（LLM）が訓練データから世界モデルを発達させる能力について詳細に検証している。研究では軌道予測に特化した変換器モデルが1000万の太陽系データで学習しても、重力法則といった...
LLM・言語モデル 最新Qwen 3はKimi K2より優秀なのか？
この動画では、新たにリリースされたQwen 3とKimi K2という二つのオープンウェイトモデルを比較検証している。Qwen 3は推論専用と非推論の2つの専用モデルに分かれており、非推論モデルでありながら複数のベンチマークで最先端の性能を示...
脳科学・意識・知性 脳にインスパイアされた大規模言語モデル
本動画は、EPFLのPhD学生Bad Kamissiによる脳科学にインスパイアされた大規模言語モデルに関する学術講演である。従来のMixture of Expertsアーキテクチャを拡張し、人間の脳の認知ネットワーク（言語ネットワーク、多重...
LLM・言語モデル Kimi K2が驚異的… (オープンソースが復活！)
中国のAI企業が発表したオープンソースの大規模言語モデル「Kimi K2」について紹介する動画である。1兆パラメータという巨大なモデルでありながら、トレーニング過程で従来見られるような不安定性が一切なく、非常に滑らかな学習曲線を描いたことが...
LLM・言語モデル オックスフォードのAI研究責任者：LLMは「ハック」である
オックスフォード大学のAI研究者が大規模言語モデルの本質について語った動画である。LLMは真の問題解決能力を持たず、パターン認識に基づく「エンジニアリングハック」に過ぎないという見解を示している。計画立案や論理的推論において、LLMは訓練デ...
イーロンマスク・テスラ・xAI Grok 4
この動画では、X AIの最新モデルであるGrok 4の性能を、GPT-4o3 Pro、Gemini 2.5 Pro、Claude 4 Sonnet、DeepSeek V3といった他の最先端AIモデルと比較検証している。テストには独創的なアプ...
AGI・ASI AIの教父が明かす、我々がAGIについて完全に間違っていた理由
この動画は、AI研究の最前線で起きている根本的な発見について解説するものである。AnthropicやGeoffrey Hintonらの研究により、AIの思考プロセスや言語モデルの本質的な仕組みが明らかになり、従来のAGI（汎用人工知能）に対...
AIエージェント 知識グラフとエージェントを組み合わせる方法（Emory大学、Stanford大学）
この動画は、Emory大学とStanford大学が2025年7月に発表した研究論文を解説したものである。大規模言語モデル（LLM）、知識グラフ、マルチエージェントシステムを組み合わせることで、医療診断予測の精度を向上させる革新的なアプローチ...
LLM・言語モデル 100万トークンのコンテキストウィンドウの真実？神話を検証—限界と解決策
この動画では、AI企業が宣伝する数百万トークンのコンテキストウィンドウが実際には謳われている性能を発揮しないという現実について解説している。理論上は100万トークンを処理できるとされるモデルでも、実際には10分の1程度の性能しか得られず、長...
ソフトウェア開発・プログラミング ソフトウェアは（再び）変化している – Andrej Karpathy
本動画は、Tesla元AI責任者でありOpenAIの共同創設者でもあるAndrej Karpathyによる講演「ソフトウェアは（再び）変化している」の内容である。Karpathyは、ソフトウェア開発における3つのパラダイム（ソフトウェア1....
LLM・言語モデル アップルがAIの爆弾発言: 大規模言語モデルは推論できへん
この動画では、Appleが発表した革命的な研究論文について解説している。この研究は、現在の大規模言語モデル（LLM）が真の推論能力を持たず、単に訓練データのパターンマッチングを行っているに過ぎないという衝撃的な結論を示している。GSM8Kベ...
AI研究 MoEよりも優秀 – グループ化エキスパート！
この動画では、Huaweiが開発した新しい大規模言語モデルアーキテクチャである「Grouped Experts混合」について解説している。従来のMixture of Experts（MoE）の問題点である専門家の不均等な活性化を解決するため...
LLM・言語モデル ChatGPT-5の前に追いつく：完全なAIガイド—タイムライン、AI基礎、リソース、フォローすべき人々
この動画は、ChatGPT-5がリリースされる前にAIについて理解するための包括的なガイドである。2025年のAIプラットフォームシフトを2007年のiPhone発売に例え、ChatGPT-5のリリース時期や予想される機能、AIの基本的な仕...
LLM・言語モデル ハーバード大学、MIT：AIのポチョムキン理解
この動画は、ハーバード大学とMITの研究者による最新の研究論文を基に、現在のAIシステムが持つ根本的な理解の限界について解説している。研究では、AIが理論的概念を正確に定義できても、それを実際の問題解決に応用する際に大幅に失敗することが明ら...
LLM・言語モデル 私たちが見逃していたLLMの強化学習における啓示
この動画は、大規模言語モデルにおける強化学習の最新研究動向を解説したものである。従来、強化学習は新しい推論パスの発見に有効とされていたが、最近の研究により、実際には既存の知識を増幅するだけで新しい推論プロセスを創造していない可能性が明らかに...
LLM・言語モデル AIは燃えている – 5つの新しい論文
この動画は2025年6月23日に発表された5つの研究論文を通じて、大規模言語モデル（LLM）が抱える根本的な課題を分析している。内容は主に3つの問題に焦点を当てており、第一に内部一貫性の危機として同一のLLMが自身の推論と矛盾する現象、第二...
LLM・言語モデル AI研究者がすべての未来モデルを破綻させる可能性のある欠陥を発見
カーネギーメロン大学、スタンフォード大学、ハーバード大学、プリンストン大学の研究者チームが、大規模言語モデルの訓練における根本的な欠陥を発見した。「破滅的過剰訓練」と呼ばれるこの現象は、従来の「より多くのデータで長時間訓練すれば性能が向上す...
LLM・言語モデル あなたの脳は大規模言語モデルですか？ウィリアム・ハーン教授とアディ・チャとの対話
この動画は、人間の言語生成プロセスが大規模言語モデル（LLM）の基本エンジンと本質的に同一であるという革新的な理論について議論している。アラン・バロン・ホルツ教授らが、人間が話す際の言語生成が自己生成的かつ自己回帰的なプロセスであり、Cha...
AIベンチマーク 最高のDeep Research Agentは…新しい結果
この動画では、Deep Research Agentの新しいベンチマーク評価について詳細に解説している。2025年6月16日に発表された最新の研究により、100名のPh.D.学生が関与した高品質なデータセット作成から、多面的な評価フレームワ...
LLM・言語モデル アンドレイ・カルパシー:ソフトウェアは(再び)変化している
元Tesla AI責任者であるAndrej Karpathyによる講演で、AIの時代におけるソフトウェア開発の根本的な変化について論じている。彼は70年間で初めてソフトウェアが根本的に変化していると主張し、従来のコード（ソフトウェア1.0）...
LLM・言語モデル AI Gets WEIRD: LLMsが内部的な「確信感」のみで推論を学習する
バークレー大学の最新研究論文「Learning to Reason Without External Rewards」を解説する動画である。従来の強化学習では外部報酬（テストの正答率など）に依存していたが、この研究ではAIモデルの内部的な「...
Google・DeepMind・Alphabet GoogleがGemini 2.5の安定版をリリース（新しいモデルも含む！）
GoogleがGemini 2.5シリーズの安定版を一般公開し、新たにGemini 2.5 Flash Lightモデルも導入した。この動画では、Googleが公開した技術レポートを詳細に解説し、モデルの構築方法、データ選択、事前・事後訓練...
LLM・言語モデル 爆弾論文：AIに思考崩壊あり、それとも？
本動画は、Appleの研究者が発表した「現在のAI推論モデルは推論できない」とする論文と、ほぼ同時期に発表された「AIは人間のように思考する」とする対照的な研究について解説している。一方の論文は現在のAIの推論能力の限界を指摘し、もう一方は...
LLM・言語モデル 2025年のAI技術の現状
この動画は、2025年におけるAI技術の現状について包括的に解説している。AppleによるLLMへの批判的論文と、同時に同社がiPhoneにLLMを統合するという矛盾した行動から始まり、推論モデルの登場によるAI能力の劇的向上、中国のDee...
Anthropic・Claude・ダリオアモデイ レッスン3A：生成AIとは何か？（詳細解説）｜AI習熟度：フレームワークと基礎コース
この動画は、Anthropic社のDrew Bentが講師を務める生成AIの基礎講座である。生成AIの定義から始まり、大規模言語モデルの仕組み、技術的ブレークスルー（Transformerアーキテクチャ、データの爆発的増加、計算能力の向上）...
Apple・ティムクック 「AIは推論できない」というAppleの主張が1300万人以上に見られた件について、知っておくべきこと
この動画は、Appleが発表した「AIは実際には推論できない」とする論文について詳細に分析している。同論文は数千万人に読まれ、大手メディアでも取り上げられたが、実際の内容を30ページにわたって精査した結果、論文の主張には重大な欠陥があること...
LLM・言語モデル LLMは多言語NLPを解決するか、それとも問題を再定義するのか？ | マレク・シュッパ
本動画は、大規模言語モデル（LLM）が多言語自然言語処理の問題を解決したのか、それとも問題を再定義したのかについて論じる技術講演である。ChatGPTの急速な普及から始まり、GPT-4oやo1といった推論モデルの登場、そしてDeepSeek...
AGI・ASI リークされたAI技術が大規模言語モデルを時代遅れにする！
この動画は、現在の大規模言語モデルを時代遅れにする可能性のある4つの秘密のAI技術について解説している。Googleの無限寿命AI、ヤン・ルカンが提唱する新アーキテクチャ、自己改善型合成データ、そしてGoogle DeepMindのワールド...
Apple・ティムクック Apple衝撃の発見「LLMは推論できない」| AGI開発中止
Appleが発表した研究論文「思考の錯覚」は、大規模言語モデルの推論能力に疑問を投げかけている。しかし、この研究手法には複数の問題点が指摘されており、特にハノイの塔のような既知のパズルを使用することの妥当性や、モデルが複雑すぎる問題に対して...
Apple・ティムクック AI推論の崩壊（Apple）
この動画では、Appleが発表した最新の研究論文「AI思考の錯覚」について詳しく解説している。研究では、Claude SonnetやGPT-4などの大規模推論モデルが、一定の複雑度を超えた問題に対して突然推論能力を失い、パフォーマンスが崩壊...
LLM・言語モデル ティモシー・ガワーズ – なぜLLMは証明発見がもっと得意でないのか？
ケンブリッジ大学の数学者ティモシー・ガワーズによる、大規模言語モデルが数学的証明発見においてなぜもっと優秀でないのかを探求する講演である。加法組合せ論の具体例を通じて、LLMが「推測と検証」に過度に依存し、人間のように失敗から学んで調整する...