NVIDIA・ジェンスンフアン NVIDIA最新論文「MASTERS」蒸留手法:ローカル環境で動く3億パラメータのビジョンAI
NVIDIAが2025年12月30日に発表した最新の研究論文「MASTERS」は、72億パラメータのビジョン言語モデルを2~3億パラメータの小型モデルに効率的に蒸留する革新的な手法である。従来の蒸留手法では教師モデルの複雑な表現を小型の生徒...
カリキュラム学習
NVIDIA・ジェンスンフアン 
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...
RAG RAG 3.0における強化学習：自己学習AIエージェントの推論（清華大学）
この動画では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）と強化学習を組み合わせた新しいフレームワーク「RAG 3.0」について解説している。従来のAIエージェントが抱える無限ループ問題や、いつ内部知識に頼り、いつ...