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AI Videos
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全926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
AI Engineer
エージェントのベンチマーク：芸術と科学 — Snorkel AI のヴィンセント・チェン氏
Snorkel AI のヴィンセント・チェン氏が、AI エージェントのベンチマーク構築における「芸術と科学」を論じ、真の実用性と未来への指針となる評価基準の重要性を説く。
読む 8分 · 元動画 24分
#AI エージェント#ベンチマーク
LangChain
最賢 AI でも不十分な時代、エージェント構築の道筋
ライフサイエンス特化型 AI エージェントの構築において、汎用モデルの限界を克服し高品質な回答を得るための「専用データプラットフォームとの統合」と「プロダクショントレースに基づく評価」の重要性を解説。
読む 6分 · 元動画 51分
#AI エージェント#ライフサイエンス AI
Y Combinator
Conductor CEO チャーリー・ホルツ氏、AI エージェントチーム構築法を明かす
Conductor CEO チャーリー・ホルツ氏が、AI エージェントを指揮する「CEO のような」開発ワークフローと、人間が設計し AI が実装する新しいソフトウェア開発パラダイムを明かす。
読む 7分 · 元動画 17分
#AIエージェント#開発者ワークフロー
AI Engineer
コーディングエージェント評価から学ぶ SWE-rebench
SWE-rebench の開発者が、コーディングエージェント評価における「データ汚染」の回避策やモデルの不正行為（チート）の実態、そして信頼性の高いベンチマーク構築の重要な教訓を詳述する。
読む 7分 · 元動画 17分
#LLM#AIエージェント
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups
マイクロソフトCEOサティア・ナデラが語るフルスタックビルダーとハイパーレバレッジドな一般化の台頭
マイクロソフトCEOサティア・ナデラが、AI エージェント時代のフルスタックビルダーの台頭、真のエコシステム戦略、そして教育と評価基準の再構築について語る。
読む 6分 · 元動画 43分
#LLM#AIエージェント
OpenAI
飛行の時代到来 Codex
OpenAI の Codex 発表動画は、コード生成と AI エージェントによる自律的な開発ワークフローの時代到来を、宇宙飛行に例えたメタファーで描き出している。
読む 4分 · 元動画 2分
#OpenAI#Codex
LangChain
Listen Labs、LangSmith Engineで手動トレーシングレビュー停止へ
Listen Labs のエンジニアが、LangSmith Engine を導入することで手動トレーシングレビューから自動化されたパターン検出へワークフローを変革し、開発効率を劇的に向上させた事例を紹介。
読む 5分 · 元動画 3分
#LLM#AI エージェント
AI Engineer
コンポーネントを超え MCP アプリ向け生成 UI の設計
LLM の UI コード生成能力向上を受け、静的コンポーネントから動的生成へ移行し、MCP アプリを介した人間とエージェントの共創型インターフェースが次世代 UI の核心となる。
読む 8分 · 元動画 17分
#MCP#Generative UI
AI Engineer
Claude Code の意味的コード検索ベンチマーク - Turbopuffer
Claude Code の意味的コード検索をベンチマークし、従来のグレッピング手法との比較で精度向上と計算コスト削減の効果を定量的に検証した。
読む 8分 · 元動画 17分
#LLM#RAG
Y Combinator
AI ネイティブサービス企業の構築方法
AI ネイティブサービス企業の構築には、市場選定からチーム構成、製品設計、P&L 管理に至るまで従来のソフトウェア企業とは異なる独自のプレイブックが必要である。
読む 10分 · 元動画 12分
#AI ネイティブサービス#Y Combinator
Two Minute Papers
Claude Opus 4.8：虚偽の機械から脱却
Claude Opus 4.8 は知能の飛躍的向上よりも「嘘をつかない」「怠けない」信頼性の向上と、米国数学オリンピックでの驚異的な成績により、AI エージェントの実用化における信頼基盤を再定義した。
読む 6分 · 元動画 8分
#Claude Opus 4.8#Anthropic
AI Engineer
BDD・ADR・PRD・WTF：人間も AI も決断を記録する
AI エージェントの自律的開発を成功させるには、ADR や PRD による意思決定記録と BDD による実行可能仕様、そして CI/CD を介した強制ループの実装が不可欠である。
読む 9分 · 元動画 13分
#AI エージェント#BDD
LangChain
フロンティア CX エージェント構築 | LangChain
Cisco の Carlos 氏は、単なるチャットボットの進化ではなく、AI ネイティブなワークフローと自律型「チームメイト」エージェントを構築し、B2B エンタープライズ環境での実用的な価値創出に向けた戦略と教訓を詳述する。
読む 8分 · 元動画 24分
#LangChain#Agentic AI
AI Engineer
API の深層に潜むもの — モダルのベンジャミン・コーエン
AI アプリケーションが成熟し、API の限界に達した際、サーバーレス基盤とオープンソースライブラリを活用してカスタムドメイン向けファインチューニングを実現する戦略と判断基準を解説。
読む 7分 · 元動画 13分
#LLM#ファインチューニング
AI Engineer
タスク忠実度スケーリング法則 — コビー・クロフォード氏（Snorkel）
Snorkel のコビー・クロフォード氏が、AI エージェントのトレーニングにおいて「タスクの忠実度」がモデル性能に決定的な影響を与え、高品質データは低品質データの 5 倍の効果を生むことを実証した研究を発表。
読む 6分 · 元動画 21分
#LLM#AI エージェント
AI Engineer
Lovable が毎時自己改善へ — ベンジャミン・バーベック氏
Lovable のベンジャミン・バーベック氏が、ユーザーの「行き詰まり」を検知し、解決策を自動収集・検証してシステムに注入する自己改善ループの実装と成果について詳述。
読む 6分 · 元動画 20分
#LLM#AI エージェント
OpenAI
OpenAI「Stargate」プロジェクト最前線、テキサスの町
OpenAI の超大型データセンター「Stargate」プロジェクトがテキサス州エイビリンに選定され、地域経済と教育への波及効果について語る地元関係者のインタビュー。
読む 4分 · 元動画 3分
#OpenAI#Stargate
OpenAI
Travelers が OpenAI の AI を活用し全国で請求処理を自動化
Travelers が OpenAI と連携し、保険請求の初動処理に AI エージェントを全国展開。従来のチャットボットを超えた自律型エージェントによる顧客体験の向上と、責任ある AI ガバナンスの実践事例。
読む 7分 · 元動画 20分
#LLM#OpenAI
AI Engineer
20 日分の計算リソース対 7 時間：最先端の再定義
最先端モデルは単一ではなく、用途とコスト効率に応じた「パレート最適」な複数存在し、ベンチマークの限界を克服する実用的評価手法が重要である。
読む 6分 · 元動画 20分
#LLM#AIエージェント
Two Minute Papers
AI 計算能力が 100 万倍に飛躍した先
Google の Jeff Dean が、LLM の学習データ枯渇への懸念の払拭、推論特化ハードウェアの必要性、そして AI エージェントによる複雑な工学タスクの自律的解決可能性について語った。
読む 7分 · 元動画 29分
#LLM#Google
ByteByteGo
CPU と GPU と TPU 比較
CPU、GPU、TPU のアーキテクチャ的特徴と適したワークロードの違いを解説し、AI インフラ設計における適切なハードウェア選定の重要性を説く。
読む 8分 · 元動画 6分
#CPU#GPU
AI Engineer
ネットワークがサンドボックスに？—Tailscale リミー・ゲルシオ氏
Tailscale リミー・ゲルシオ氏は、ネットワーク層をサンドボックスとして活用し、AI エージェントの認証・権限管理と可視性を劇的に向上させる「Aperture」ゲートウェイの概念を紹介する。
読む 9分 · 元動画 25分
#AI セキュリティ#AI エージェント
LangChain
LangSmith サンドボックスで信頼できないエージェントコードを実行
AI エージェントが自律的にコードを実行する際のセキュリティリスクと、LangSmith サンドボックスによる高速・永続的・安全な実行環境の実装について解説。
読む 7分 · 元動画 11分
#AI セキュリティ#エージェンティック AI
AI Engineer
LLM がエンタープライズ品質のコードを生成できるか
LLM のベンチマークスコアの高さとは裏腹に、エンタープライズコード生成にはセキュリティ脆弱性や複雑性の増大という深刻な課題があり、Sonar が提唱する評価フレームワークと自動化リメディエーションの重要性を説く。
読む 8分 · 元動画 16分
#LLM#エンタープライズAI
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