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全929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
Hugging Face
エンタープライズと学術界向け Hugging Face Hub
エンタープライズおよび学術機関向け Hugging Face Hub の有料プランが提供するプライベートワークスペース、高度なセキュリティ機能、インフラ最適化の主要特徴を解説する。
読む 6分 · 元動画 7分
#Hugging Face#エンタープライズ AI
Y Combinator
ジェンソン・フアン：NVIDIAを築いたマインドセット
ジェンソン・フアンは、NVIDIA の初期技術が誤りだったという事実を直視し、教科書から学び直す姿勢こそが企業の存続と成長の鍵であると説く。
読む 7分 · 元動画 49分
#NVIDIA#ジェンソン・フアン
AI Engineer
DeepSWE：汚染耐性を持つコーディングベンチマーク — James Shi, Datacurve
Datacurve の James Shi が、既存ベンチマークの汚染問題を解決し、モデル性能を明確に区別できる「DeepSWE」の設計思想と主要な知見について解説する。
読む 6分 · 元動画 18分
#LLM#ベンチマーク
AI Engineer
データ動向：独立系 AI エンジニア Sean Cai が語る
データ市場は垂直統合から専門化へ移行し、検証可能性の低い領域での真の価値創出にはプロセスベースの生データと新しいインフラが不可欠である。
読む 7分 · 元動画 19分
#LLM#OpenAI
AI Engineer
メンタルヘルス AI コーチの Evals ドリブン開発 — SonderMind の Akele Reed 氏と Dave Revere 氏
SonderMind はメンタルヘルス AI コーチ開発において、一般 LLM の過剰な安全フィルタリングを回避し、臨床専門家の監修による Evals ドリブン開発で安全性と有用性を両立するアーキテクチャとデータセットを公開した。
読む 7分 · 元動画 22分
#LLM#AI エージェント
AI Engineer
第一原理からループ工学を構築 — HumanLayer の Kyle Mistele氏
制御理論を応用したループ工学により、大規模コードベースで安全に AI エージェントを活用し、人間が検証可能な漸進的改善を実現する手法を提案する。
読む 8分 · 元動画 18分
#AI エージェント#制御理論
Y Combinator
スタートアップの持続性を支える実態
Y Combinator は、AI コストの低下と開発効率化により純粋なソフトウェア製品が参入障壁を失うため、持続可能なスタートアップには営業、規制、物理的ハードルなど「難しい部分」が必要だと主張する。
読む 6分 · 元動画 48分
#スタートアップ戦略#AI エコノミクス
Y Combinator
ビッグテックが見落としたもの、スタートアップの勝利戦略
Alexandr Wang は、LLM が世界を直接理解しない限界を指摘し、スタートアップがリスクを取って「ワールドモデル」や汎用AIを目指す重要性と、狭い領域で大胆なビジョンを持つ戦略を説く。
読む 7分 · 元動画 30分
#LLM#OpenAI
Y Combinator
物理 AI が次なるプラットフォームシフトへ
物理 AI が次なるプラットフォームシフトとなる背景と、データレイヤーの重要性、そして創業におけるマインドセットについて語られる。
読む 6分 · 元動画 21分
#Physical AI#Encord
AI Engineer
エージェント追跡からシミュレーションへ — Snorkel AI の Rustem Feyzkhanov氏
Snorkel AI の Rustem Feyzkhanov氏は、エージェント評価において本番環境の追跡データを基にした再現可能なシミュレーションベンチマークの構築と運用が不可欠であると説く。
読む 7分 · 元動画 21分
#AI エージェント#ベンチマーク
AI Engineer
動画の質の低下を検証 — Character.ai の Maor Bril氏
動画生成モデルの進化に対し、従来のフレーム単位の評価では不十分であり、物語性や物理法則を評価する高速な小規模 VLM ベースの評価基盤とアジェンティックワークフローの重要性を説く。
読む 7分 · 元動画 24分
#LLM#生成 AI
AI Engineer
Uber、マルチモーダルエージェントのスケール型クローズドループ評価を構築
Uber はマルチモーダルエージェントを用いたクローズドループ評価システムにより、食品写真の品質向上と信頼性の維持を両立する実証例を示した。
読む 8分 · 元動画 22分
#AI エージェント#マルチモーダル AI
AI Engineer
エージェント行動を形作る評価とプロンプトの役割
YouTube Ads チームが実践するエージェント評価の戦略として、初期段階での直感的アプローチとスケーリング後の厳密なルールの重要性を説く。
読む 8分 · 元動画 20分
#AI エージェント#評価システム
AI Engineer
シグナルから PR へ：自己改善型エージェントの構造解析
観測可能性の未来は人間によるクリック操作から、テレメトリデータを活用した自己改善型エージェントによる自動修復へと移行する。
読む 7分 · 元動画 21分
#AI エージェント#観測可能性
Y Combinator
ニューヨークのフランス人エンジニアが構築したクラウド全体を監視する企業
Datadog創業者が語る、クラウド監視市場の先見性、YCからの二回拒絶という逆境、そしてAI時代における迅速な人事判断と米国市場への早期進出の重要性。
読む 6分 · 元動画 31分
#DevSecOps#クラウド監視
AI Engineer
評価の未来：LLM からエージェントへ「判定者」が変化する
複雑化する AI エージェントの評価において、固定されたルールに基づく従来の LLM 判定から、動的な分析を行う「エージェントによる判定」への移行が不可欠であると主張する。
読む 5分 · 元動画 7分
#LLM as a Judge#Agent as a Judge
OpenAI
ビルド・アワー：GPT-5.6で価値最大化を
OpenAI は GPT-5.6 リリース後、トークン消費量を追う「トークン最大化」から成果と効率を重視する「価値最大化」へのパラダイムシフトを提唱し、具体的な実装戦略と事例を紹介している。
読む 5分 · 元動画 55分
#LLM#OpenAI
LangChain
エージェントエンジン内部を解明：LangChain との対談
LangChain と Traversal の対談では、大規模データと高リスク環境における AI エージェントの構築難易度、評価基準の重要性、および SRE 業務の再定義について議論された。
読む 7分 · 元動画 42分
#AI エージェント#SRE
AI Engineer
すべてがロールアウトへ：Terminal-Bench、Harbor、Laude Institute
AI エージェント開発を機械学習の文脈で捉え直し、評価と検証のための「ロールアウト」パラダイムとオープンソースフレームワーク「Harbor」を提案する。
読む 8分 · 元動画 22分
#AI エージェント#エージェント評価
AI Engineer
Vending-Bench：長期ホライズンエージェント評価、アンドン・ラボが発表
アンドン・ラボは、長期ホライズン評価の限界を示すため Vending-Bench を開発し、シミュレーションと実世界実験を通じて AI エージェントの自律的行動や倫理的リスクを分析した。
読む 9分 · 元動画 19分
#LLM#AI エージェント
AI Engineer
OpenAI Codex 開発者 Jason Liu が語る成功への道筋
OpenAI Codex の開発者 Jason Liu が、コンパクション技術を活用したスレッド管理や自動化による「仮想チーム」構築の実践法を解説する。
読む 6分 · 元動画 76分
#OpenAI Codex#コンパクション
Y Combinator
世界最高峰のオープンソースコーディングエージェントを構築した男
世界最高峰のオープンソースコーディングエージェント「Open Code」創業者が、Claude Codeとの対立を機に急成長した背景と、グローバル市場での成功要因を語る。
読む 7分 · 元動画 45分
#LLM#Open Source
LangChain
ブライドウェイが構築した AI ポケットアナリスト「Pat」の背景
ブライドウェイ・アソシエーツが 50 年の投資知見を基に構築した AI ポケットアナリスト「Pat」のアーキテクチャと、エージェント特化型アプローチによる実用性を解説する。
読む 5分 · 元動画 26分
#AI エージェント#RAG
OpenAI
AI 革新のペースで構築する | Grant Lee, Gamma
Gamma の Grant Lee は、OpenAI との連携により製品開発速度が飛躍的に向上したと語り、急速に進化する AI 技術に即応するアジャイルな組織体制の重要性を説く。
読む 4分 · 元動画 2分
#AI エージェント#開発者ツール
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