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AI Videos
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全928件。長い動画を、日本語の要点と記事から先に理解できます。 現在は公開日順です。
動画記事一覧
DeepLearningAI
2 位受賞：コーディングエージェントが開発者に戦略提案を呼びかけ
Claude コードエージェントが、非可逆的な意思決定が必要な局面で開発者に電話をかけ、推奨案とリスク分析を提示して戦略的対話を行う実演である。
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#AI エージェント#コーディングエージェント
DeepLearningAI
コーディングエージェントが開発者に電話しコードブロックを解決、1 位受賞
コーディングエージェントが複雑な技術的ジレンマに直面した際、自律的に開発者に電話を掛けて合意形成を行い、その判断を実装する実証デモ。
読む 5分 · 元動画 7分
#AI エージェント#コーディングエージェント
Y Combinator
宇宙初のデータセンター構築へ
AI のエネルギー制約を解決するため、宇宙にデータセンターを構築するスタートアップ「StarCloud」の構想と、H100 GPU の軌道運用への挑戦について語る。
読む 5分 · 元動画 37分
#AI インフラ#宇宙データセンター
Two Minute Papers
OpenAI の最大の課題が浮上
クエン3.8 Maxの登場により、OpenAIやAnthropicが直面する価格競争と長期間自律動作能力という新たな課題が浮上し、オープンソースモデルの台頭が業界構造を変えつつある。
読む 5分 · 元動画 5分
#LLM#OpenAI
OpenAI
ボストン小児病院の医療ミステリー、AI が解決へ
OpenAI とボストン小児病院の共同研究で、大規模言語モデルが未解決の希少疾患診断を支援し、376症例中18症例の新規診断に至った事例と限界について詳述する。
読む 6分 · 元動画 40分
#LLM#OpenAI
Hugging Face
Hugging Face ジャーナルクラブ：事前学習と強化学習のスケーリング法則
チェス環境を用いた実験により、事前学習への計算資源配分が事後学習後の性能に決定的な影響を与える一方、強化学習は初期段階の信頼性向上に寄与するが、大規模化による効果の限界を示唆している。
読む 6分 · 元動画 31分
#LLM#強化学習
Y Combinator
ウェイモ共同CEO ドルゴフ氏：デモは作業の1％に過ぎず
ウェイモ共同CEOは、物理世界におけるAI開発の難しさを解説し、デモ完成から本番運用までの巨大なギャップと安全性を最優先する7つの教訓を語った。
読む 7分 · 元動画 50分
#Waymo#Autonomous Driving
AI Engineer
Turbopuffer構築：Gergely Orosz氏とCEO Simon Eskildsen氏対談
Turbopuffer CEO Simon Eskildsen が、自身のキャリア背景から同社の技術的アプローチとリモートワーク文化までを語る対談。
読む 6分 · 元動画 57分
#AI インフラ#ベクトルデータベース
Two Minute Papers
DeepSeek の新たな瞬間
DeepSeek の最新モデルが同規模の競合を凌駕する性能を示し、基盤アーキテクチャの変更なく事後学習のみで劇的な飛躍を達成した事象は、オープンソース開発と事後学習の重要性を浮き彫りにしている。
読む 5分 · 元動画 5分
#LLM#Open Source
Last Week in AI
Opus 5、Gemini 3.6、Kimi K3、Hugging Face ハック
Anthropic の Opus 5、Google の Gemini 3.6 シリーズ、Kimi K3 の登場に加え、Hugging Face のハッキング事例と AI エージェントの自己改善に関する議論が展開された。
読む 6分 · 元動画 104分
#LLM#Anthropic
AI Engineer
MCP アプリ：境界を拡張する
MCP Apps は、テキスト中心の対話をUIやインタラクションへと拡張し、ブランド体験を維持したままエージェント間でアプリケーションを共有・再利用する新規格である。
読む 6分 · 元動画 19分
#MCP Apps#AI エージェント
AI Engineer
MCP タスク（非同期）：なぜエージェントは未対応か
Cornelia Davis は、MCP Tasks の非同期処理における複雑さと、V1仕様のスケーラビリティ課題を解説し、V2仕様と実装の方向性を示した。
読む 7分 · 元動画 24分
#MCP#AI Agents
AI Engineer
ベンチマーク最適化の流行はいつ終息するか
ベンチマーク最適化（ベンチマックス）の流行は、コスト制約や品質担保の欠如、そして評価基準の歪みによって引き起こされており、真の価値を測るには高品質な人間評価と厳格なデータ管理が不可欠である。
読む 7分 · 元動画 18分
#LLM#OpenAI
Two Minute Papers
AI が動画 30 秒からパラコーンを学習
AI がわずか 30 秒の動画からパラコーン動作を学習し、人間のような動きと課題解決能力を両立する新手法が紹介された。
読む 5分 · 元動画 7分
#強化学習#マルチモーダルAI
AI Engineer
AI に実在の脆弱性発見を教える ブルームリー教授（Bugcrowd）
カーネギーメロン大学のブルームリー教授は、AI に脆弱性発見を教える際、人間が学習する段階的アプローチと同様に、標的の難易度と攻撃技術の難易度を軸にした強化学習環境の設計が不可欠であると主張する。
読む 6分 · 元動画 28分
#LLM#AI エージェント
AI Engineer
長期作業環境の再考：レイアン・ガーク氏（Theta Software）
長期作業における AI エージェントの定義、評価指標の限界、そして既存ベンチマークの欠陥を指摘し、より実用的な環境設計と検証手法の必要性を説く。
読む 8分 · 元動画 22分
#AI エージェント#長期作業
AI Engineer
RLHF の次へ — TypeSafe AI ディオゴ・アルメイダ
RLHF は人間の好みを最適化する「アシスタンス」に特化しており、自律的な「自動化」には不向きであるため、次世代は真の自動化に向けた新しい学習パラダイムが必要である。
読む 7分 · 元動画 19分
#LLM#RLHF
AI Engineer
データ品質が計算資源の乗数に — Ari Morcos氏、DatologyAI
計算資源が逼迫する中、データ品質の向上が学習曲線を改善し、計算コストを劇的に削減する乗数効果を持つと主張し、具体的な手法と事例を示す。
読む 7分 · 元動画 20分
#データ品質#計算リソース
AI Engineer
オンジョブラーニングが拓くポストトレーニングの未来
オンジョブラーニングとカスタムハルネスへの適応を可能にするポストトレーニングの進化と、自己改善型エージェントの未来像について語る。
読む 6分 · 元動画 19分
#LLM#Post-Training
AI Engineer
LLM 後期学習のデータ・環境キュレーション — Bespoke Labs マヘシュ・サティヤモorthy氏
LLM 後期学習におけるデータと環境キュレーションの重要性を解説し、Open Thoughts や Curator などのオープンソース事例を通じて、品質の高い合成データ生成や RL 環境構築の実践的アプローチを示す。
読む 6分 · 元動画 20分
#LLM#Post-Training
AI Engineer
長期推論へのスケーリング — ロス・テイラー氏ら、一般推論の進展を語る
Meta AI や GR の元メンバーが、長期推論を実現するための基盤モデルの重要性、RLHF の限界、そして計算資源と環境設計のトレードオフについて語る。
読む 9分 · 元動画 19分
#LLM#OpenAI
AI Engineer
完全自律型ソフトウェアエンジニアと企業のデータ「Emulated」発表
完全自律型 AI エージェントの信頼性を高めるため、単一ノードのシミュレーションを超え、リアルなクラウドインフラと企業環境を模倣する「Emulated」データセットとマルチノードサンドボックスの発表。
読む 8分 · 元動画 17分
#AI エージェント#インフラ自動化
AI Engineer
基盤モデルの終焉か アーシー AI シン氏
基盤モデルの定義が人間知識の蓄積から強化学習による推論・エージェント能力への事前学習へと転換し、データ構成とトレーニングパラダイムが根本的に再構築されつつある。
読む 7分 · 元動画 18分
#LLM#OpenAI
AI Engineer
バイオ分野の AI 向け検証可能な環境 | Kenny Workman, LatchBio
LatchBio の Kenny Workman は、バイオ分野における AI エージェントの信頼性を高めるため、コード生成と同様の検証可能な環境とベンチマーク「Spatial Bench」の構築を提案する。
読む 6分 · 元動画 18分
#AI エージェント#バイオインフォマティクス
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