スタートアップ・VC 元OpenAI研究者が語る:AIの未来は全員が間違っている
元OpenAIの上級研究者が新たなAIスタートアップを立ち上げ、5億ドルから10億ドルの資金調達を目指している。このスタートアップは、OpenAIやAnthropicが注力していない手法でAIモデルを開発し、リアルタイムで経験から学習する「...
勾配降下法
スタートアップ・VC 
量子コンピューター ExtropicのTSUは次の大きな波(これを見逃すな!)
Extropicが初の熱力学的コンピューター「TSU(サーマルサンプリングユニット)」を発表した。この技術は、量子コンピューティングとは対照的に、トランジスタから漏れる自然なノイズを計算メカニズムの一部として活用する革新的なアプローチである...
AI研究 拡散モデルとフローマッチングの次へ:平衡マッチング(MIT、オックスフォード、ハーバード)
本動画は、MITとハーバード大学、オックスフォード大学による最新の画像生成AI研究「平衡マッチング(Equilibrium Matching)」を解説するものである。従来の拡散モデルやフローマッチングモデルが非平衡動力学を学習するのに対し、...
AI入門 (セッション第4回) 教師あり学習：ロジスティック回帰の理解
この動画は機械学習の教師あり学習におけるロジスティック回帰について解説した講義である。線形回帰の復習から始まり、分類問題における課題を説明した後、ロジスティック分布とシグモイド関数の特性を活用した分類手法を詳しく解説している。癌診断データを...
AI入門 セッション第3回：教師あり学習 – 線形回帰の理解
この動画は機械学習における教師あり学習の基礎概念として線形回帰を詳しく解説している。猫と犬の分類例から始まり、教師あり学習の回帰と分類の違い、線形回帰の数学的基礎、損失関数、勾配降下法の仕組みを視覚的に説明する。特に住宅価格予測を例に、最適...
GPT-5 GPT-5がみんなを驚かせた…
OpenAIのGPT-5 Proが数学の未解決問題を17分半で解決し、既存の数学的境界を改善する完全にオリジナルな証明を生成した。この発見は単なるパターンマッチングを超えた真の数学的知識の創造を示しており、AI研究における重要な転換点となる...
GPT-5 GPT-5が不可能を成し遂げた：新しい数学を発明したのか？！
本動画では、OpenAIの研究者Sebastian Bubckが発表した驚愕の研究成果について解説している。GPT-5 Proが人類史上初めて、これまで誰も解けなかった数学の未解決問題を実際に証明したという画期的な出来事を取り上げている。具...
ディープラーニング なぜディープラーニングは不合理なほどうまく機能するのか
この動画は、ディープラーニングが「不合理なほどうまく機能する」理由を幾何学的な視点から解説している。汎用近似定理によれば2層ニューラルネットワークで任意の連続関数を近似できるはずだが、実際には浅いネットワークでは複雑な境界線を学習することが...