AI研究 知能の新しい幾何学
人工知能の推論能力は学習されたルールではなく、有限次元のニューラルネットワーク空間に最大限の情報を詰め込むことで生じる幾何学的な副産物である。2026年2月に発表された新しい論文は、ニューラルネットワークが持つ次元数よりも遥かに多くの特徴量...
機械学習理論
AI研究 
AGI・ASI Michael Timothy Bennett: スタック理論と身体化された超知能 | AGI-25
本発表は、意識的機械の構築を目指した博士論文から派生した「スタック理論」と身体化された超知能に関する理論的枠組みを提示するものである。発表者のMichael Timothy Bennettは、従来のAI研究における「計算二元論」の問題点を指...
AI研究 新発見:AIのインコンテキスト学習が機能する仕組み(解説)
本動画は、Transformerアーキテクチャにおけるインコンテキスト学習(ICL)の動作原理について、最新の数学的証明に基づいて解説するものである。2025年7月にGoogleが発表した研究と、同年12月にオックスフォード大学とサセックス...
AI研究 EPFL AI Center – 「深層学習の代数幾何学」 – Giovanni Marchetti博士
本講演は、EPFL AI CenterにおけるGiovanni Marchetti博士による「深層学習の代数幾何学」と題されたものである。一見無関係に思える代数幾何学と深層学習という2つの分野の交差点に位置する研究を紹介し、ニューラルネット...