HuggingFace

AIコーディング・Vibe-Coding

最大のオープンソースモデルをファインチューニングする(低スペックPCでも)

オープンソースのAIモデルを自身のデータセットでファインチューニングし、アプリケーションにデプロイするまでの具体的な手順を解説する。1兆パラメータ規模のKimmy K2.7モデルを例に、Hugging Faceからのデータセット取得、APIトークンの設定、データ形式の変換スクリプトの作成、Fireworks AIプラットフォームでの低ランク適応(LoRA)を用いた効率的な学習方法を実演している。また、ファインチューニング前後のモデルの応答を比較するためのWebアプリをAIエージェントを活用して構築し、推論プロセスや回答の精度の違いを検証している。
Google・DeepMind・Alphabet

無制限のOCRを完全無料で実行する方法!

30億パラメータを持つ強力なOCRモデルを無料で実行する具体的な手順を解説する。クラウドGPU環境がある場合はVLMを用いた実行が最適であるが、無料で試したいユーザー向けにKaggleノートブックを活用した代替手法を提案する。Google Colabでは頻発するメモリ不足エラーを回避するため、KaggleのT4 GPUを活用し、メモリクリア処理やパラメータ調整を行う実践的なハックを紹介する。出力結果としてマークダウンファイルやバウンディングボックス付きの画像を得る過程や、crop modeを無効にした際に生じるハルシネーションの課題、そしてより高精度な処理を求める場合のクラウドGPU利用についても言及している。
Anthropic・Claude・ダリオアモデイ

アメリカはClaudeを禁止した。中国はさらに優れたものをリリースした。

米国政府が国家安全保障を理由にAnthropicの最高峰AIモデルへのアクセスを制限する中、中国のスタートアップMoonshot AIはコーディング特化のオープンソースモデル「Kimi k2.7 code」を公開した。このモデルは、AIエージェントのツール使用能力を測るベンチマークにおいて、はるかに高コストでクローズドなClaudeやGPTの最新モデルを凌駕している。かつて米国がファーウェイを制裁した結果、逆に中国の技術的自立が加速したのと同じ構図がAI分野でも展開されており、オープンソースAIの重心が明確に中国へと移りつつある現状と、その地政学的・技術的影響を解説する。
AIエージェント

この100%検閲なしのAIモデルはヤバい…実際に動かしてみよう

2026年における検閲なしAIモデルの利点と、ローカル環境での実行方法について解説する動画である。Ollamaを使用したSuperGemmaモデルのセットアップ手順から、検閲を回避するためのプロンプトを自動で探索するオープンソースのリサーチツールの使い方までを詳細に網羅している。
LLM・言語モデル

Small VLA:手頃で効率的なロボティクスのためのビジョン言語行動モデル

本動画は、HuggingFaceが開発したロボティクス基盤モデル「Small VLA」について詳しく解説している。Small VLAは、Vision Language Action(VLA)モデルの一種で、画像と言語指示を入力として受け取り...