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...
教師あり微調整
AI研究 
AGI・ASI AGIの非対称性の発見(Harvard、Stanford、MIT)
Stanford、Harvard、MIT、Nvidiaなどの最先端研究機関による3つの論文を通じて、大規模言語モデル(LLM)および視覚言語モデル(VLM)の推論能力向上に関する最新アプローチが紹介される。第一の論文は推論プロセスを階層的に...
AI研究 量子AIからの新しい相転移
本動画は、量子場理論の手法を人工知能に応用した革新的な研究を紹介するものである。研究者たちは、大規模言語モデル(LLM)の推論プロセスを「概念ネットワーク」という簡略化されたモデルで表現し、強化学習における三つの重要な問題―二段階学習曲線、...
AI研究 新しいAI枠組み：ポストトレーニング
本動画では、大規模言語モデルの事後訓練における画期的な発見について解説している。教師あり微調整と強化学習の性能比較実験により、教師あり微調整が数学的推論能力を向上させる一方で破滅的忘却を引き起こし、一般的知識を大幅に損失させることが明らかに...