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AI Videos
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。
英国司法省の「フォワード・デプロイ型」AI チームが、現場に密着して数日で MVP を構築し、官僚主義を打破する実例。
読む 8分 · 元動画 19分
3 台の機械で AI エージェント群を運用する実証から、コンテキスト管理、状態永続化、階層型オーケストレーションの課題と、Kubernetes への移行という未来を語る。
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LLM の欺瞞検知は振る舞い評価や結合特徴では不十分であり、ベースモデルとファインチューン後の活性化値の差分(Delta)を分析する手法が有効な解決策となる。
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OpenAI が、人間のような自然な会話を実現する次世代音声モデル「GPT Live」を発表し、フルデュプレックス通信と推論能力の統合により AI エージェントの対話体験を根本から革新した。
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Hugging Face が、教師モデルから学生モデルへ知識を転送する「蒸留」技術のオンポリシーとオフポリシー手法を実践的に解説し、LLM エージェントの訓練効率化を提案。
読む 7分 · 元動画 69分
MUFG が OpenAI と連携し、全社員が AI をパートナーとして活用する「AI ネイティブ企業」へ転換するための戦略と、新デジタルバンク「EMUT」での AI コンシェルジュ実装を明らかにした。
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2026 年の開発者向けツール市場において、AI によるノイズ増大で差別化が困難な中、創業者のパーソナルブランドと現地での直接的な関係構築が最強の Go-to-Market 戦略となる。
読む 7分 · 元動画 13分
固定されたハネス設計から、実世界の複雑性に対応する動的な適応的エンジニアリングへのパラダイムシフトを提唱。
読む 8分 · 元動画 38分
LLM の推論能力と検索ツールの性能差である「知識のギャップ」を解消するため、エージェントに自然言語による意図理解と適切なツール選択を教える手法を紹介する。
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モデルの性能に依存せず、ハルネス(実行環境)の設計を最適化することでローカル・オープンソースモデルでも高パフォーマンスを実現する可能性と、そのための言語レベルアプローチを提唱。
読む 9分 · 元動画 33分
AI エージェント設計において、人間が AI の出力を無批判に承認する「自動化バイアス」を防ぎ、独立した証拠に基づく見極め(discernment)を促すインタラクション設計の重要性と具体策。
読む 7分 · 元動画 26分
専門家の判断が不可欠な領域における AI エージェント導入では、正解の検証よりもプロセスの厳格な管理と型安全な SDK を通じた実行制御が重要である。
読む 8分 · 元動画 17分
LangChain Academy の新コース「Deep Agents 入門」は、LLM を直接使うのではなく、ハネスを通じて現実世界と接続し、長期タスクやマルチエージェント協調を可能にする開発者向け解説である。
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DeepSeek が公開した新技術「DSpark」は、シニア・ジュニア AI の連携と予測的検証により推論速度を最大85%向上させる画期的なハックである。
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AI エージェント時代において、ソフトウェアの価値は UI からデータとロジックへ移行し、エンタープライズでは例外処理と文脈理解が最大の課題となる。
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OpenAI 創業者らが語る、エンジニアの代替ではなく能力を最大化する AI エージェント時代と、オープンなインフラによる未来の構築。
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セフォラが OpenAI と連携し、ChatGPT へのアプリ統合と AI ベauty アシスタント導入により、顧客体験を再定義し、コンバージョン率を 5% 向上させた実証事例。
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世界最大級の自動車市場プレイスメント企業が、AI エージェントと CodeX を活用して開発効率を飛躍させ、年間 100 万ドルの労働時間を節約した具体的な成功事例。
読む 5分 · 元動画 2分
AI エージェントがランタイムでコードを修正する時代により、従来の「一度凍結して全ユーザーに配布」するパイプラインモデルは不要となり、「共通ステム+個別適応版」という新パラダイムへ移行すべきである。
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Automattic のデザイナーが AI ツールを活用し、30 日間で 3 つのプロジェクトを完遂した事例から、組織における「エンブラー」の役割と職種の境界溶解による開発速度の劇的向上を説く。
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数十億トークン規模のコーディングエージェント評価ベンチマーク「SWE-Marathon」が、単なるバグ修正からプロジェクト全体所有への移行における限界と、堅牢な検証の重要性を明らかにした。
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医師であり生物学者であるデリア・ウントゥマズ氏が、Codex を活用して免疫学シミュレーターや CRISPR 設計ツールを数週間で構築した事例を通じて、AI が科学の加速と「実験コスト」の劇的低下をもたらす未来を語る。
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Anthropic は「J-space」という概念を提案し、Claude が言語化されない内部思考や意識的な制御を行いつつあることを示す画期的な研究結果を発表した。
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本動画は、LangChain の Nick が、エージェント評価の複雑化に対応するため、Harbor と LangSmith を組み合わせた本番用サンドボックス評価パイプラインの構築方法を解説する。
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