先読みが必要なLLMタスクで10倍の正解率!? 思考の木 Three of Thoughts ~ データサイエンティスト・東京大学社会心理学研究者 森隆太郎さんの論文紹介

(18:59)

LLMを俳優として扱う新手法で謎解きの正解率が3倍に向上！最新AI研究の衝撃的成果（2024-11）【論文解説シリーズ】

(11:6)

営業が飛躍的に成約率を上げるために必要なAI活用研修〜 Gamma、NoteBookLM、ChatGPTDeepResearch〜

(16:52)

LLMパワー全開！データサイエンスを革新するAIエージェント Data Interpreterとは？（2024-02）【論文解説シリーズ】

(6:48)

画期的LLM自己改善の新アプローチ「ALPHALLM」登場！MCTSとLLMを融合し、データ量・検索効率・フィードバックの課題を克服（2024-04）【論文解説シリーズ】

(4:1econd)

1ビットLLMの時代到来！？行列乗算不要の革新的アプローチを解説（2024-08）【論文解説シリーズ】

(6:48)

【生成AI後の資本主義】天才が経営する社員ゼロ企業が増える／スティーブ・ジョブズと英語を学ぶ／ビジネス芸人が廃れた理由／PIVOTが生成AIを活用するなら【Kaizen Platform 須藤】

(23:44)

ニューラルネットワークの仕組み | Chapter 1, 深層学習（ディープラーニング）

(17:53)

「大規模言語モデルの原理と可能性」宮尾 祐介　東京大学大学院情報理工学系研究科 教授

(20:55)

【機械学習入門】機械学習を学び始めたい人がはじめに見る動画

(15:9)

一流研究者による大規模言語モデルの解説がわかりやすい

(12:32)

【11分で分かる】最近話題のGPTシリーズの進化の軌跡と違い！GPT-1→GPT-2→GPT-3→GPT-3.5→ChatGPT→GPT-4まで！

(11:27)

【深層学習】Transformer - Multi-Head Attentionを理解してやろうじゃないの【ディープラーニングの世界vol.28】#106 #VRアカデミア #DeepLearning

(39:35)

【6分でわかる】AIと機械学習とディープラーニングの違いとは！？

(5:50)

WithAI時代で業界から注目されている「RAG」について徹底解説

(6:12)

【8分で分かる】ChatGPTなどのベースとなっているTransformerとは！？

(8:17)

複数のLLMが不確実性を克服し47%から94%への劇的な精度向上を実現（2024-11）【論文解説シリーズ】

(8:51)

LLMのハルシネーションを注意機構から解明！AIの回答信頼性を判定する新技術（2025-01）【論文解説シリーズ】

(11:32)

AIが進化で解く！自然言語プランニングの98%成功率を達成した驚きの新手法とは？（2025-01）【論文解説シリーズ】

(11:34)

最新DeepMindのJESTで学習速度が13倍に、効率が10倍に！（2024-06）【論文解説シリーズ】

(4:34)

153本の論文分析からわかったHCI研究でのLLM活用の実態と課題とは？（2025-01）【論文解説シリーズ】

(10:54)

【松尾豊教授に聞く、生成AIの「次の10年」】LLMの今後の発展／LLMのソブリン化／ロボティクスへの応用／生成AIのリスク／まず絶望から始めよ／技術を舐めろ／AIを崇めるな／ラーメン屋に学べること

(35:7)

【8分で分かる】大規模言語モデルLLMまとめ！

(8:8)

マイクロソフト発表 1Mトークン処理を10倍高速化！LLMの高効率推論手法MInferenceとは？（2024-07）【論文解説シリーズ】

(6:25)

LLMの限界に迫る！Mixture of Expertsは推論より記憶に向いている理由とは？（2024-10）【論文解説シリーズ】

(7:3)

CoTの推論ステップ長が予測に与える影響が明らかに！？（2024-01）【論文解説シリーズ】

(5:38)

AIの思考効率化に挑む！最新の推論モデルの考えすぎを50%削減した驚きの方法（2024-12）【論文解説シリーズ】

(12:1econd)