AI研究 LLMを忘れろ:MITの新しいRLM(AIにおける相転移)
MITが発表した再帰的言語モデル(RLM)は、従来のLLMが抱えるコンテキスト長の限界と推論能力の劣化という根本的問題に対する革新的な解決策である。本研究は、GPT-5のような最先端モデルでさえ、公称の27万トークンのコンテキストウィンドウ...
決定論的AI
AI研究 
AI競争 私がClaudeとCodexの両方をテストした結果—彼らは正反対の未来を構築している
本動画は、AnthropicのClaudeとOpenAIのCodexという2つの主要なAIエージェントが示す、根本的に異なる未来像を比較分析するものである。Claudeは常時稼働する汎用エージェントとして、ユーザーと協働しながらループ状にタ...
AI研究 科学者たちがAIの心をハッキングし、その真実は衝撃的だった
この動画では、AIシステムの内部動作における予想外の発見と、物理学実験設計への革命的応用について解説している。研究者たちがChatGPTのような大規模言語モデルが同じ入力に対して異なる出力を生成する真の原因を突き止め、それがGPUの浮動小数...
AI研究 元OpenAI CTOが明かす大規模言語モデル最大の問題を解決する計画
OpenAIの元CTO Mirror Moratiが設立したThinking Machines Labが、大規模言語モデルの非決定性問題に対する解決策を発表した。同じプロンプトに対して毎回異なる回答が生成される現象の根本原因をバッチサイズの...