最熱門影片(5/29 14:43)

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  【HRM】極小サイズのAIがGPTを超えた方法とは？話題の階層型推論モデルを日本一わかりやすく解説 | Singular Radio #20

  本動畫は、階層的推論モデル（Hierarchical Reasoning Model; HRM）の核心を解説します。HRMは、層の“深さ”を時間方向の反復に置き換え、高頻度に更新される低レベル（L）と低頻度で全體計畫を擔う高レベル（H）を組み合わせ、ACT（適應的計算時間）で「どこまで考えるか」を動的に制御します。 學習面ではセグメントごとの1ステップ近似勾配によりメモリ使用を反復數に依存しないO

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  【Anthropic】Claude4を生んだAnthropicとは何者か？Anthropic社の挑戰とCEOの警告 | Singular Radio #7

  Anthropic という異色スタートアップと最新モデル Claude 4 の全貌を語ります。安全志向が生んだ“憲法AI”の仕掛け、ASL-3の緊張感、そして雇用への警鐘まで――TIMESTAMPS:(00:00:00) Anthropicの起源と使命(00:08:10) HHHと憲法AI — 安全設計の核心(00:18:40) Claudeの進化史 — v1からOpus 4まで(0

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  エージェント時代の主役はLLMではなくSLM！NVIDIA論文で讀み解く“4つの理由” | Singular Radio #21

  なぜ“エージェント時代”を擔うのはLLMではなくSLM（小規模言語モデル）なのか。NVIDIA Research「Small language models are the future of agentic AI」をベースに徹底議論。精度の進歩・コスト效率・專門特化のしやすさ・アーキ設計（關數呼び出し／ツールコール）の觀點から整理します。また、評價指標の不足やインフラ投資の慣性といった採

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  ChatGPTが持つ自己注意機構とは何か？ #ai #podcast #chatgpt #shorts

  「リンゴ」と「青いリンゴ」は同じじゃない。言葉の意味は文脈によって變化します。その違いを理解するために、AIがどうやって言葉同士の關係を學んでいるのか？この動畫では、Self-Attention（自己注意機構）の重要性を、シンプルな例で解説しています。「Attention is all you need」がなぜ革命だったのか、その本質がここにあります。🎧 フルエピソードはこちら →👉

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  富士通の「生成AI再構成技術」（1ビット量子化/特化型AI蒸留）を徹底解説 | Singular Radio #22

  富士通の「1ビット量子化」と「特化型AI蒸留（Takane LLM）」によって、大型LLMのメモリ使用量を94%削減しつつ、推論速度を3倍に向上させ、精度89%を維持する手法を分かりやすく解説します。その背景にある量子化・蒸留・組合せ最適化の技術的チャレンジと、その克服方法を丁寧に掘り下げ、エッジAIや現場AIアシスタントの未來像について展望します。※本動畫は上記資料をもとに制作者が獨自に要約

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  イーロン・マスクとOpenAIの決裂、資金難と營利化 #shorts #singularradio

  OpenAIとイーロン・マスクの間に起きた資金とリーダーシップを巡る衝突は、組織の方向性を大きく變える分岐點となりました。マスクは、「Googleに追いつくためには巨額の資金が必要」とし、自らがトップとなって資金調達を主導しようと提案。しかし、OpenAI側はこの集中型の統治を懸念し、これを拒否。結果としてイーロン・マスクは離脱し、豫定されていた10億ドルの寄付も實現しませんでした。資金

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  非エンジニアがエンジニアになる方法 - コードを學ぶな、開發を學べ #shorts #singularradio #softwareengineer

  非エンジニアがエンジニアへと歩み寄るには何が必要か？答えは「コードを學ぶな、開發を學べ」。Pythonの文法や關數の書き方から入るのではなく、まずは開發の構造・概念を理解することが鍵。例えばReact、コンポーネント、開發の進め方を知ることが、最初の一歩。そして實際に“指示を出してみる”ことで、自然に差は縮まっていく。現代の學び方を根本から問い直す、實踐的なアプローチです。🎧 フル

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  フィジカルAIのデータ不足は、人型ロボットで解決するのか？ 次世代のAI議論！

  DotCraft (舊 Singular Radio) は、專門家が本氣で考えるテクノロジーと未來の議論を、水準を下げることなく社會に開く思考型メディアです。AIやシンギュラリティを入口に、世界がどこへ向かっているのか、そして私たちは何を前提として考え直すべきかを掘り下げ、未來について主體的に思考するための問いと視點を共有します。お仕事の御依頼は[email protected]

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  LLMの限界：多次元世界をどう理解する？ #ai #llm #言語モデル #shorts #podcast

  私たちは、言語で世界を捉えている。でも、言語は1次元──この多次元な世界を1本の線に壓縮している。LLMもまた、その1次元上で思考している。時間の感覺もない。だからClaudeは同じ行動を800萬回繰り返す。これは「愚かさ」ではなく、「人間とは異なる知性」のあり方かもしれない。🎧 フルエピソードはこちら →2027年に“超知能”は實現するのか？AI2027レポートをわかりやすく解

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  LLM小型化の傾向は今後も續くのか？ Claude Codeが使えなくなったらどうすればいい？

  今回は、なぜLLMは小型化しながらも性能を維持・向上できるのか、そして今後もその流れが續くのかについて話しました。最近は、數十Bどころか一桁Bクラスの小型モデルでも、特定タスクではかなり高い性能を出すケースが増えています。一見すると「モデルは大きいほど賢い」というスケーリング則と矛盾しているように見えますが、實際には學習データの量と質、パラメータ數との比率、ポストトレーニング、ファインチューニ