AI Videos
AI 関連 YouTube チャンネル
全496件の動画。公開日順で並べています。
20:32再帰的モデル改善：リー・ロビンソン氏、Cursor、SpaceXAI
Cursor の Lee Robinson が、SpaceX との連携による大規模計算資源を活用し、評価ハッキング対策や自己コーチング手法を含む再帰的モデル改善（Recursive Model Improvement）の実践と、AI エージェント同士の協調による研究自動化について詳述。
2:15OpenAI、小型 AI モデル「Codex Micro」を発表
OpenAI が開発者向け入力デバイス「Codex Micro」を発表し、音声・物理操作による AI エージェントの直感的な制御とマルチタスク管理を実現した。
1:45ChatGPTでタスクをスケジュール
ChatGPT デスクトップアプリとワークスペースエージェント機能を活用し、ローカルタスクをクラウド上で自動化・共有する実用的なワークフローの紹介。
2:05LangChain：Slack ネイティブのバグトリアージエージェントを LangSmith Fleet で構築
11x の CTO が、コード記述やインフラ構築なしで Slack ネイティブのバグトリアージエージェントを LangSmith Fleet で構築し、組織全体の汎用 AI エージェント基盤へ拡張した事例を紹介。
51:30AI エンジニア：Simon Willison が Anthropic の Cat Wu と Thariq Shihipar と対談
Anthropic の Cat Wu と Thariq Shihipar が、Claude Code や Fable の進化によりソフトウェア開発のパラダイムが「実行」から「判断・製品感覚」へシフトし、リファクタリングやマルチプレイヤー AI ツールの重要性が高まっていると語る。
6:09AI の内部に潜む隠された世界
AI が人間から教わらずに自ら「場所細胞」や「螺旋状の計数器」といった内部ツールを発明し、未知のタスクを解決する能力が解明された画期的な研究。
16:31トヨタ生産方式をエージェントに適用する内部事情
トヨタが LangChain を活用し、従来の数ヶ月かかっていた AI エージェント開発を 4 日へ短縮した事例と、トヨタ生産方式（TPS）の原則をソフトウェア開発に適用する画期的なアプローチ。
7:13開発者向け Codex の機能強化
OpenAI は開発者向け Codex に GPT-5.6 Sol を搭載し、自律型サブエージェントによる並列作業、視覚コンテキスト認識、自動デプロイ機能「Sites」などを追加して、コード生成から実装・公開までの完全自動化を実現した。
1:47GPT-Live の背景ロバスト性
OpenAI の新音声モデルは、騒がしい環境でも特定の話し手を識別し、自然な会話の文脈を深く理解する「カクテルパーティ問題」を解決し、次世代 AI エージェントの実用性を飛躍的に高める。
9:10LangChain チームが「エージェント」に関する最頻出質問に回答
LangChain チームがエージェントの定義、RAG、MCP、評価手法、そしてプロダクションへの展開に至るまでのライフサイクルを解説し、開発者が直面する主要な疑問に回答します。
2:10GPT-Live による知能の向上
OpenAI の新音声モデルが、複雑な旅行計画のような多タスク処理を自然な会話で背景実行し、人間と超人的な協働を実現する可能性を示した。
1:43ChatGPT 内で直接 Web アプリを構築・公開
ChatGPT に新機能「Sites」が追加され、自然言語での指示だけで Web アプリの構築から公開までを完結できるデモ動画。
18:26責任を持てないエージェントを構築するな — アディ・オスマニ
AI エージェント時代におけるエンジニアの役割は、コード生成から「責任ある判断」と「証拠による説明」へとシフトし、人間が最終的な責任を持つループ設計が不可欠である。
4:27LangSmith で数分でコデックスセッションを全追跡
LangSmith を活用して Codex CLI の全セッション、ツール呼び出し、トークン使用量を数分で追跡可能にする設定手順とデバッグ方法の解説。
10:52ペレの失われたゴールを再構築
Google DeepMind は、映像が残っていないペレの伝説的なゴールを、AI とモーションキャプチャ技術を用いて再構築し、歴史的事実と技術的革新性を融合させた事例を紹介する。
人生のどの段階でも AI と学ぶ
OpenAI と Fast Campus の協働により、Codeium や Chatbot を活用した AI ツールが教育格差の解消と高齢者の社会参加を可能にし、生涯学習の新たな標準を提示する。
1:00:16大論争「グレート・ループス」— デックス・ホーティら AI エンジニアが議論
AI エンジニアらが「ループ工学」の hype と実態を激論し、自律型ソフトウェアファクトリー実現への現実的な課題と未来像を議論する。
21:13コードで行動し、証明に信頼を — エリック・マイヤー氏、ライプニッツ・ラボ
AI エージェントの安全性を確保するため、実行可能なコードではなく証明付きのプログラム表現（Free Monad）を用いて、実行前に数学的に安全性を検証する「Proof Carrying Code」のアプローチを提唱。
46:52プライム・インテレクト・スタック — ウィル・ブラウン氏、同社を語る
Will Brown 氏が、大規模オープンソース AI の研究とトレーニングを容易にする「Open Superintelligence Stack」の最新動向と、Verifiers ライブラリ、Primer RL、Lab プラットフォームの詳細を発表。
17:20Rippling AI 構築で得た教訓 | Interrupt 26
Rippling の AI エージェント構築で得た教訓として、フラットなアーキテクチャ、汎用ツールによる SQL 活用、および統計的根拠に基づく評価駆動開発の重要性を解説。
17:27大規模コードベース向け再帰型言語モデル RLM を開発
大規模コードベースにおけるコンテキスト制限を克服するため、外部実行環境で再帰的に文脈を抽出・統合する「RLM（Recursive Language Models）」の概念と実装デモを紹介。
19:43AI バグポカリス到来、今後は？
AI エージェントの台頭による脆弱性発見・悪用の加速（バグポカリス）に対し、メモリ安全な言語への移行やオープンソース基盤の強化など「設計段階からのセキュリティ」が不可欠であると説く。
16:2450 万個のセンサーが LLM を混乱 Semantic Blindness
50 万個のセンサーを持つ大規模データセンターにおいて、LLM の文脈制限と検索精度の問題を解決するため、階層構造を活用した「計画は LLM、実行はコード」というハイブリッドアーキテクチャを提案する。
6:52新 AI がマインクラフトの世界を再構築
一人の科学者が開発した新 AI が、地形生成の「学習」と「速度」を両立し、マインクラフトで実証された無限かつ有機的な世界生成技術を紹介。