Google・DeepMind・Alphabet 「我々は予想以上に進んでいる」— Gemini 3とAIの未来
本動画は、Google DeepMindでGemini 3の事前学習リードを務めるSebastian Bourjouへの初のポッドキャスト出演インタビューである。Gemini 3が前世代から大幅な性能向上を実現した背景として、アーキテクチャ...
検索拡張生成
Google・DeepMind・Alphabet 
RAG GoogleがRAGを終わらせた?Geminiの新ファイル検索機能
Googleが新たにリリースしたGemini APIのファイル検索機能は、従来の複雑なRAG(検索拡張生成)システム構築の常識を覆す革新的なソリューションである。わずか数行のコードでフルマネージド型のRAGシステムを実装でき、埋め込み計算に...
AI活用・導入 最高のAIノートシステムはChatGPTとは全く違う見た目をしている(無料ツール+デモとプロンプトのヒント)
本動画は、大量の情報をAIに効率的に処理させるための最適なツールとしてGoogleのNotebook LMを紹介している。従来のチャット型AIでは扱いきれない膨大な文書を整理し、高精度な検索と引用を実現するこのツールは、ハルシネーション率が...
Google・DeepMind・Alphabet Googleの新しいオフラインAIが記録を更新中
Googleが発表したEmbedding Gemmaは、わずか3億800万パラメータという小型サイズながら、従来の2倍のサイズのモデルに匹敵する性能を実現するAIモデルである。完全オフラインでスマートフォンやノートパソコンなどの一般的なデバ...
Google・DeepMind・Alphabet Embedding Gemma：オンデバイスRAGを簡単に実現
Googleが新たにリリースしたEmbedding Gemmaは、オンデバイスでの検索拡張生成（RAG）を大幅に簡易化する軽量埋め込みモデルである。Gemma 3をベースとした3億パラメータのこのモデルは、わずか200メガバイトのVRAMで...
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 LangExtract + RAG：メタデータフィルタリングによるより賢い検索
この動画は、検索拡張生成（RAG）システムにおける検索精度向上のためのメタデータフィルタリング手法を解説している。従来のRAGシステムでは異なるバージョンの文書から無作為にチャンクが取得されるため、LLMが混乱する問題があった。この課題に対...
RAG RAG：企業の80%が使用する400億ドルのAI技術—ついに完全解説
この動画では、企業の80%が採用している400億ドル規模のAI技術「RAG（検索拡張生成）」について包括的に解説している。RAGは大規模言語モデルの知識の古さ、ハルシネーション、企業データへのアクセス不能といった根本的問題を解決する技術であ...