LLM・言語モデル 論理の限界を打ち破る:AIの新たな解法パス(GPT-5.2 high+)
本動画では、ローカルで動作する小型LLMの性能を劇的に向上させる手法を解説している。多くのLLMが失敗する原因は、タスクの実行能力ではなく、最適な解法パスを見つける計画段階にあることを明らかにし、解法パスを明示的に提供することで性能を引き上...
推論能力向上
LLM・言語モデル 
AI研究 AIは低曲率部分空間で学習する(RLVR)
本動画は、強化学習が大規模言語モデルにおいてどのように機能するかについての最新の幾何学的理解を解説している。テキサス大学オースティン校とMetaの研究チームによる2025年11月の研究論文を基に、強化学習がモデルの全パラメータのわずか5~3...
AGI・ASI AIは減速しているのか?ネイサン・ラベンツが語る『我々は間違った質問をしている』
本動画では、Cognitive Revolutionのホストであるネイサン・ラベンツが、AIの進化が減速しているという論調に対して詳細な反論を展開している。カル・ニューポートらが提起した「GPT-5はGPT-4からそれほど進化していない」と...
LLM・言語モデル 真のAI推論：グラフベースCPT
この動画は、グラフ理論を活用してLLMの推論能力を向上させる新しい研究について解説している。従来のLLMが持つサブシンボリックな世界に、グラフ問題の象徴的な論理構造を継続事前学習によって統合することで、数学以外の論理的推論、位相的推論、計算...