RAG RAGの崩壊 知識の衝突がある状況下での推論
RAGシステムや文脈内学習を通じて最新情報を提供しても、大規模言語モデルは必ずしもその新しい知識を多段階の推論チェーンに統合できないことが明らかになった。スイス連邦工科大学ローザンヌ校とストーニーブルック大学の最新研究は、LLMが新しい外部...
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ノーベル賞・巨匠 AIの次なるフロンティア:ノーベル賞受賞者ジェフリー・ヒントン卿との対話
ノーベル物理学賞受賞者であり「AIの父」として知られるジェフリー・ヒントンが、AIの未来について包括的に語った対談である。医療診断、教育、科学研究といった分野でAIがもたらす変革の可能性を具体的に示しながら、放射線科医の代替や個別指導型教育...
NVIDIA・ジェンスンフアン Nvidia CTO Michael Kagan:ムーアの法則を超えて100万GPUクラスタへのスケーリング
Nvidia CTOのMichael Kaganが、半導体産業における40年以上のキャリアを通じて培った知見を語る。Mellanox共同創業者として、そして現在NvidiaのCTOとして、彼はAIコンピューティングの最前線を推進してきた。本...
AI入門 AIモデルをファインチューニングする方法、段階的に解説
本動画は、AIモデルのファインチューニングを実際に行う具体的な手順を解説したものである。ファインチューニングとは、既存のベースモデルの重みを調整し、特定のタスクにおける性能を向上させる技術であり、小規模なモデルでも最先端の大規模モデルを上回...
AGI・ASI Groq創業者、ジョナサン・ロス:OpenAIとAnthropicは自社チップを構築する そしてNvidiaは10兆ドルに到達するか
Groqの創業者兼CEOジョナサン・ロスが、AI産業の現状と未来について包括的に語る。AIバブルの真偽、コンピュート需要の飽くなき拡大、OpenAIやAnthropicの自社チップ開発の必然性、そしてNvidiaの10兆ドル評価の可能性まで...
AI研究 新しいAIが複数の思考に分裂して知能を向上（並列思考）
この動画は、10 Cent AI研究所とトップ大学が共同開発した「並列R1」という革新的なAIシステムを解説している。従来のAIが一直線に思考するのに対し、このシステムは人間のように複数の思考パスを同時に探索し、最適解を見つける能力を持つ。...
AI研究 元OpenAI CTOが明かす大規模言語モデル最大の問題を解決する計画
OpenAIの元CTO Mirror Moratiが設立したThinking Machines Labが、大規模言語モデルの非決定性問題に対する解決策を発表した。同じプロンプトに対して毎回異なる回答が生成される現象の根本原因をバッチサイズの...
AGI・ASI AGIは中止、全て終わり…
この動画は、AGI（汎用人工知能）の実現に関する現在の状況と課題について詳しく解説している。ARC AGIベンチマークの創設者であるフランソワ・ショレの最新の見解を基に、従来のAI開発パラダイムでは真の人間レベルの知能には到達できないという...
GPT-5 GPT-5：ついにAIスケーリングの壁にぶつかったのか？
OpenAIのGPT-5の発表を受けて、AIのスケーリング法則が壁にぶつかったかどうかを検証する動画である。新しい論文では、エラーを排除するために必要な計算能力が劇的に増加することが指摘されており、また大規模言語モデルの推論は単なる「推論ら...
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...
LLM・言語モデル 推論は錯覚ではないと批判者たちが主張 | AI におけるミゲル・ニコレリス、ペンローズ、ゲーデルへの反駁
この動画は、Appleの研究論文「AIの推論は錯覚である」に対する批判的な議論を扱っている。研究者たちはAppleの結論に異議を唱え、AIモデルに適切なツールを与えれば複雑なタスクも処理できると主張している。さらに、ロジャー・ペンローズやミ...