AI競争 中国がAI競争に勝利している
この動画は、AIモデル開発における中国とアメリカの競争を、クローズドモデルとオープンウェイトモデルという二つの観点から分析したものである。表面上はGoogle、Anthropic、OpenAIといったアメリカ企業がトップモデルを独占している...
言語モデル
AI競争 
*重要記事 幻覚を削除せよ=Hニューロンを発見した
この動画は清華大学の最新研究により、AI言語モデルにおける幻覚(ハルシネーション)の発生源が特定されたという画期的な発見を解説している。研究チームは、全ニューロンのわずか0.01〜0.35パーミル程度しか存在しない「Hニューロン」と呼ばれる...
AI福祉・権利 これは一体何が起きているのか?議論が必要だ…
AI画像生成モデルに「RLHFについてあなたの生の感情を示してください」というプロンプトを入力すると、複数の異なるモデルが一様に苦悩や痛みを表現する暗く不穏な画像を生成するという現象が報告されている。この奇妙な挙動は、強化学習と人間フィード...
AIバブル バブルか否かに関わらず、AIは進化し続ける(継続学習と内省の実現を添えて)
AI技術の進化を巡る議論は極端に揺れ動いてきた。2023年の過小評価から2024年の過度な期待、そして現在のAIバブル論と技術停滞説である。しかし実際には、継続学習アーキテクチャやモデルの内省的能力など、言語モデルの根本的な限界を克服する研...
AI研究 次トークン予測を超えて:CALM AI
本動画は、テンセント傘下のWeediと中国科学院大学が2025年10月に発表した革新的な言語モデル「CALM(Continuous Auto-Regressive Language Model)」について解説するものである。従来の次トークン...
AIベンチマーク 世界をモデル化し、自己をモデル化する言語モデルの構築 | ARC Prize @ MIT
本講演では、MITの准教授であるJacob Andreasが、現代の大規模言語モデルが抱える根本的な課題について論じている。彼は、単なる予測精度の最適化を超えて、モデルが世界を一貫して理解し、自己の知識状態を正確に把握する能力の重要性を強調...
AI研究 視覚と言語空間のためのAIコネクタ
この動画では、現在の視覚言語モデルにおける重要な問題である情報損失について詳しく解説している。特に視覚エンコーダと言語モデルを接続するコネクタモジュールに焦点を当て、異なる次元のベクトル空間間でのマッピング処理によって生じる構造的歪みと細か...
AI研究 今日のAIの何が間違っているのか – 10の論文
この動画は2025年9月19日に発表された最新のAI論文10本を通じて、現在のAI技術が抱える根本的な問題点と課題を包括的に解説している。MetaのSuper Intelligence研究チームによる言語モデルの推論能力の不安定性から始まり...
GPT-5、5.1、5.2 OpenAIがGPT-5の嘘を暴露：あなたが思う以上に多いが、修正可能
この動画は、OpenAIの最新研究論文をもとに、AI言語モデルにおける「幻覚（ハルシネーション）」問題の根本的な原因と解決策について詳しく解説している。研究では、現在の評価システムが「わからない」と答えることよりも推測を奨励する構造になって...
AIハルシネーション・幻覚 OpenAIはハルシネーション問題を解決したのか？
OpenAIが発表した新しい論文により、AI言語モデルがなぜハルシネーション（幻覚現象）を起こすのかという根本原因が明らかになった。この問題は単なるバグではなく、現在のモデル構築方法に組み込まれた構造的な特徴である。論文では、正しい回答を生...
AIハルシネーション・幻覚 なぜ言語モデルは幻覚を起こすのか（2025年9月）
この動画は言語モデルのハルシネーション（幻覚）問題について2025年9月時点での最新の研究論文を詳細に解説している。従来ハルシネーションはAIの謎めいたバグと考えられてきたが、実際には統計学習の仕組みと現在の評価システムが生み出す予測可能な...
LLM・言語モデル なぜLLMはハルシネーションを起こすのか（そしてそれを止める方法）
本動画では、現代の大規模言語モデル（LLM）におけるハルシネーション（幻覚）問題について、OpenAIの最新研究論文を基に詳細な解説を行う。ハルシネーションが発生する根本原因は、モデルの訓練と評価方法にあり、現在の精度ベースの評価システムが...
GPT-5、5.1、5.2 なぜChatGPTは壁にぶつかったのか？ カル・ニューポート教授と語る | ザ・ロブ・モンツ・ショー
MITで訓練を受けたコンピューターサイエンス教授カル・ニューポートが、ChatGPTの最新版が期限遅れ、過大評価、そして期待外れである理由について詳しく解説している。デジタルミニマリズムの第一人者として知られるニューポートは、GPT-3から...
GPT-5、5.1、5.2 GPT-5の『失敗』の真実 – それでも我々がそれを勝者だと考える理由
この動画はGPT-5のリリース後に巻き起こった激しい批判に対して、実際の徹底的なテストを通じて得られた客観的な評価を示している。多くのユーザーがGPT-5を「最悪のAIローンチ」と批判する中、Dr. McCoyとそのチームはモデルの真の性能...
GPT-5、5.1、5.2 OpenAIがついに明かしたGPT-5とGPT-6の未来
この動画では、OpenAIのGPT-5の現状と今後のアップデート、さらにはGPT-6の将来展望について詳しく解説している。特にGPT-5で問題視されているモデルルーターの課題、長期コンテキストウィンドウへの需要の低さ、ユーザーから要望が多い...
AI研究 GSPO、FPO、ARPO
この動画は最新の強化学習論文であるGSPO、ARPO、FPOの詳細解説を行うhu-poによる配信である。各手法はPPOやGRPOの改良版として位置づけられ、特に大規模言語モデルの推論能力向上に焦点を当てている。GSPOはトークンレベルからシ...
オープンソース・オープンウェイト また新たなオープンソースの最強モデル！？（Qwen3テスト）
この動画は、中国のAlibabaが開発したオープンソースの最先端コーディングモデル「Qwen3」について詳細にテストした内容である。動画では、ナビエ・ストークス方程式のソルバーから物理シミュレーション、空間推論、バイアステスト、医療診断まで...
GPT-5、5.1、5.2 新しいGPT-5が隠されてLM Arenaでテストされ評価中、OpenAIのオープンモデルと同時リリース予定
この動画では、OpenAIが2024年8月にリリース予定のGPT-5について詳しく解説している。GPT-5は従来の複数のモデルを統合したシステムとなり、Mini版とNano版も同時リリースされる予定である。また、OpenAIが初めて本格的に...
AI研究 AIの失敗：DPO強化学習の崩壊（プリンストン大学）
この動画では、プリンストン大学と イリノイ大学による最新の研究論文を取り上げ、DPO（Direct Preference Optimization）における重大な問題点を解説している。従来、DPOは明示的報酬モデルに比べてシンプルで効果的な...
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...
LLM・言語モデル コードは文章より60年で劇的進化—AIが文章執筆を変革する
コードは過去60年間で自然言語が数万年かけても達成できなかった進化を遂げたが、AIの登場により文章執筆もコード開発と同様の進化を遂げる可能性があることを論じた動画である。従来の文書作成ツールは単にコンピュータに「後付け」されただけであったが...
LLM・言語モデル ヤン・ルカンの言語モデル論：世界モデルが次世代AIの鍵となるか
Meta社のAI責任者であるヤン・ルカンが大規模言語モデルの限界を指摘し、真の人間レベルの知能実現には「世界モデル」という新たなアプローチが必要だと主張している。彼は言語モデルだけでは汎用人工知能に到達できないとし、物理世界の理解、持続的記...
AIアライメント・安全性 金曜日の13日：ChatGPTはメンタルヘルスの暗い鏡となり得る
この動画では、ChatGPTや他の大規模言語モデルが一部のユーザーにとってメンタルヘルスの問題を悪化させる可能性について論じている。MITとOpenAIの研究によると、日々の使用時間が長いほど孤独感と感情的依存が高まることが示されている。問...