NVIDIA・ジェンスンフアン ジェンスン・フアン「AIは2026年にあなたの仕事を奪うのか」
NVIDIAのCEOジェンスン・フアンが、AI業界を取り巻く極端な言説に異を唱え、現実的な視点からAIの未来を語った内容である。AIによる雇用喪失論、バブル論、神のようなAGI到来説といった支配的な物語に対し、彼は冷静に反論する。実際に起き...
推論システム
NVIDIA・ジェンスンフアン 
*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...
Anthropic・Claude・ダリオアモデイ Claude Codeの品質低下？実際に何が起こったのか
この動画は、Anthropicが公開したClaude Codeの品質低下に関する詳細な事後報告書について解説している。8月から9月にかけて発生した3つの主要な技術的問題とその解決策を時系列で分析し、大規模言語モデルの推論システムがいかに複雑...
RAG ComoRAGとREX-RAGによるRAGエージェンシー（RAG 3.0）の具現化
この動画では、次世代の検索拡張生成システムであるRAG 3.0の最新研究を紹介している。具体的には、武漢大学が開発したRex-RAGと華南理工大学が開発したComoRAGという二つの革新的システムについて詳解する。Rex-RAGは行き詰まり...
RAG エージェント型ハイパーグラフRAG with RL: Graph-R1
この動画では、北京大学が開発したハイパーグラフRAGシステムと強化学習を組み合わせた革新的な「Graph-R1」について解説している。従来のグラフRAGシステムを超えて、より高次元で複雑な知識構造を扱えるハイパーグラフを採用し、完全に人間を...
GPT-5 賢すぎて使えない200ドルのAI（GPT-5 Proパラドックス解説）
この動画では、OpenAIの最新モデルGPT-5 Proの特異な性質について詳細に解説している。従来のモデルと異なり、GPT-5 Proは確実に賢くなったにも関わらず、体験的には悪化している「パラドックス」を抱えている。この矛盾は、並列推論...