数個のパラメータ削除でAIが崩壊？驚きのLLM研究（2024-11）【論文解説シリーズ】

(11:29)

注意スパイクを制御せよ！Star Attentionが変えるLLMの並列処理（2024-11）【論文解説シリーズ】

(9:52)

常識を覆すスケーリング則の発見！学習時と推論時で異なる精度設定が計算効率を劇的に改善（2024-11）【論文解説シリーズ】

(9:37)

小が大を制す? 70億パラメータのAIが数千億のモデルを超える数学力を獲得したrStar-Mathの仕組み（2025-01）【論文解説シリーズ】

(14:12)

AI計算の常識を覆す！Transformerにメモリレイヤーでパラメータとコストを両立（2024-12）【論文解説シリーズ】

(13:22)

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の安全機能を100%回避する斬新な手法DROJの仕組みと対策とは？（2024-11）【論文解説シリーズ】

(9:40)

AI研究の新展開！LoRAの進化で実現する大規模言語モデルの効率的な最適化とは（2025-01）【論文解説シリーズ】

(12:40)

AIモデルの規模と防御力の関係とは？最新研究が明らかに（2024-07）【論文解説シリーズ】

(7:4)

LLMの株価予測精度が8%向上！ニュース拡散分析で投資判断が変わる最新AI技術（2024-12）【論文解説シリーズ】

(12:20)

AIは人間を欺くのか？Anthropicの検証で判明したLLMの驚くべき戦略的行動とは（2024-12）【論文解説シリーズ】

(17:25)

LLMアプリストアで5000件以上の偽装アプリを発見！AIセキュリティの新たな脅威とは？（2024-11）【論文解説シリーズ】

(10:53)

LLMの質問理解を改善！驚きのRaR手法の力（2023-11）【論文解説シリーズ】

(3:13)

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)

PaliGemma 2が解き明かす！3種の解像度×3種のモデルサイズで実現する最強のAI視覚能力（2024-12）【論文解説シリーズ】

(11:4)

AIが生成したテキストを99%の精度で見抜く驚異の新手法「L2R」とは?（2024-08）【論文解説シリーズ】

(6:31)

AIが対話で賢くなる！2つのAIエージェントの学習で正答率が最大89%向上する新技術とは？（2024-11）【論文解説シリーズ】

(9:19)

標準になるか？！テキスト透かし技術「SynthID-Text」が2000万件のGemini応答で、その実力を証明！（2024-10）【論文解説シリーズ】

(12:18)

70億パラメータで280億に勝つ！最適な言語モデルのスケーリング法則とは？（2022-03）【論文解説シリーズ】

(5:40)

AIが生成するコードの安全性を向上させる方法とは？最新の研究結果を解説（2024-08）【論文解説シリーズ】

(5:57)