วีดีโอ

モデルとデータの連携だけじゃなくエージェント間のプロトコルとしてもMCPを捉えることができそうですね

これまでイノベーターがAIエージェント大事ですよ〜、言っててね。じゃあそのために何が大事？思うでしょ。その4つの根本的に重要な4要素がこれ。はい。 - 見直し: 従来のAIに対して、使いこなしてる人は何度も回答について聞き直します。これをAI側でも「見直し」というプロセスとしてやるエージェントを持つということなんですかね。 - ツールユース: データやツールの連携を広げていこうね、ということですわな。これは今まさに日進月歩で進んでますね。 - プランニング: これはo1みたいなイメージなんですけど、どのモデルのどの機能をどう組み合わせて処理していくか。 - マルチエージェント: これはどんな感じ。エージェントの統一規格のようなものが作られたりするんでしょうかね。

SpaceXがあれだけ打ち上げしてるのに、、アルゴリズムってこわっ

DeepmindとOpenAI最後にどっちが立っているのか楽しみです🥊

ネイティブなマルチモーダルは投影層を挟んで、画像や音声と単語をマッピングする方式ではなく、同じ空間上にあるんですかね。

暗号資産についての話楽しみにしてます！

防衛は大事だろ。もうちょい取り上げて欲しかった。

クリプトトピック楽しみです👍

遠藤さんが言っていたadvanced voiceにビデオ搭載されましたね。 googleも昨日の発表されたgemini2.0のgoogle ai stadioで搭載されたmultimodol Live APIでPCで同じような機能が使えるようになっているのでそこまで驚きませんでした。

ここ数日、OpenAIの動向しか見てませんでしたが、Google含めその他の情報も紹介してもらえてるのがありがたいです🙏

Deep Researchは英語圏のみの公開で、Googleアカウントの言語設定を英語にすると利用できます。

生産性3倍！！エグいですね

OpenAI、エージェント出しそうな気がする。普通の発表ばかりで、あと7日分もたないでしょ。

googleは老舗企業感出てきたなあ。OpenAIのほうが若い感じする。

google ai studio のgeminiやばすぎ。無料でこれだけ使えるのえぐい。

些細なことで申し訳ありませんが、MPCじゃなくMCPですね。プロトコルなので末尾がPになります

そんな契約内容なんですか…。AGIが具体的にどんなものなのか誰もわかってないのに

冒頭でOpenAIがデモしてたのはSoraのv2です 今回公開されたのはSora Turboです 品質や世界理解が然程でもなくなってるのがよく分かります

動画を生成できるというのはつまりある瞬間の映像から次に見える映像を予測できるということだから、ロボットや自動運転にこのモデルを搭載したらめちゃくちゃ有用だと思う まだ処理速度がネックだけども

アドベントカレンダーは12/1からイブまでの24日ですが、12 Days of Christmasはクリスマスからエピファニーまでの12日なんですね。後者はキリスト降誕から神性顕現までの期間です。AGIを神になぞらえたのではと思ってしまいますが、単純に商売のキャンペーンによく使われる期間とも言います。 仮想空間の中でAIを学習させるってゲームAIでは昔からやられてきたことで、SAOのアリシゼーション編でもそれでAGIを作る話が出てきましたが、それを今度は生成AIを世界シミュレーターと捉えてその中でやるというのはまた気宇壮大なお話ですね。

世界シミュレーターどうこうの前に匿名のインターネットがまじでボットだらけで崩壊するとおもう。 GafaでFacebookだけが実名にこだわったおかげで生き残りそう

5〜10年後、リアルタイムで感情を取得して動的にシナリオを変更するパーソナライズされた映画が出ると思います。しかも個人の思考深度の成長に合わせた解釈深化を促すように。

ただの動画生成ツールだけに留まらないのが凄いですね そのうちゲーム制作も一般人でもできるようになりそう

ニュース動画びっくりしました。てっきり、 SORAの発表についてのニュースかなんかかとおもってました

AIエージェントもいよいよ現実的になっていて面白いなあ 来年の今頃には様々なエージェントが出ていそうですね

技術が進んでも、発電所とデーターセンターが大量にないと話が進まないんだよな。こっちも頑張ってほしい。

オペレーター来て欲しい

毎日待ってます！

sora来ましたね！

Claudeはプロンプトに対する忠実性が低い気がするから、エージェントには使いにくいんだよなぁ

動画では推論方法を学習できるみたいに言ってた気がするけど。

ユーザーの推論時に、正解がわかっているデータを用意するのが大変そう。

超優秀な研究者のレベルもちかし。2025年はAGI元年だ。そして人類は労働から解放される！

まさに広義のフィードバックこそが進化の原動力だな！

結局、現在利用可能なハードウェアでどの程度の費用と時間をかけることで、どのモデルで、どの程度の性能向上がもたらされるのか。 「専門的に解説」という見出しをつけるならば、そういった解像度で議論してほしいと感じました。

Reinforcement Fine-Tuningが今ひとつわかりにくいですね。 基本的には強化学習は推論時(TTT)では無いかと思います。 強化学習ではAIが解くプロセスに対して、合っているのかどうかを評価するので。 CoTはとくプロセスをプロンプトで教える。しかしこれだったら毎回教えないとダメなので覚えない。 なのでSelt-Taught Reasoner(STaR)でAIに解き方を考えさせる。 STaRで考えた解き方は強化学習で評価する。その評価されたものをAIが覚えていく。 この時、事前学習のLLMのパラメータにはまったく影響しない。その代わり、AIの中に、STaRを構成するパラメータが更新されて、解き方を覚えていくのではと思います。 これは私の仮説ですが、Reinforcement Fine-Tuningは全くゼロから覚えるのは大変なので少しだけ事後教育して置いて、CoTをSTaRでできる様に教えておく。そうすると、その後はぐるぐる回っていくのでは無いかと思います。 私のいちばんの疑問は、強化学習の評価は誰がするか？AlphaGOではAI同士でやったとか言ってた様な。。しらんけど

いやー本当最高です

この動画すごく良かったです🎉 ファインチューニングをする必然性を感じなかったですが、ファインチューニングを上手くやっていけば、どこかのタイミングで特定の人・組織と同じように意思決定できるファインチューニングされたAGIが出来そうですね

よくわからず微妙だったなと言ってる人の陰で、RFTの真価を理解するのは楽しいか？うん、楽しい！ AIを殆ど使わない人、普通に使う人、存分に使いこなす人の差というのはこういう所にも出てくるわけか

毎日緊急収録楽しみにしています🎉

私もここ数ヶ月、クロードと対話する事で、「脱固定化」に似た概念を深化させてきました。「新たな概念を、どのように深化させ、どのように言葉にして、どのように表現して、再び進化させるか」、を問うてきました。それをさらに生成AIで音楽化しました。まさに遠藤さんの言う、一介の素人が「アーティストとして新しい感覚体系をAIと共創する」のですね。もしお時間がありましたらチャンネルを覗いてみてください。

遠藤さんの note の内容を要約すると、「o1 pro mode」というAIの新モードを使い、人類の次のステージに進むために必要な概念を探った結果、「脱固定化」というキーワードにたどり着いた、という内容です。 以下が要点です： 1. 脱固定化とは何か これまで人類は、価値観や社会制度、善悪、国境などを「固定値」として捉え、変えられないものとして扱ってきた。 しかし、未来の知的ステージでは、これらを「柔軟に変更可能なパラメータ」として再編集する発想が必要になる。 2. 「脱固定化」による可能性 社会制度や価値観をオープンソース的に捉え、その場に応じて更新する。 AIやロボットが実務を担うことで、人間は創造性、共感、文化の再発明といった「生産性以外の価値」を中心に生きることが可能になる。 世界を「Mod（改造）可能なプラットフォーム」と見なす発想で、新しい知性や文化を創出できる。 3. o1 pro modeの役割 AIが人間の発想を整理し、新しい視点や次の一手を見つける助けとなる。 思考を「平野を上空から見下ろす」ように俯瞰する感覚を提供し、発想の可視化を加速する。 4. 未来の展望 人類は固定観念を捨て、流動的で進化し続ける存在へと進化する可能性がある。 AIが発明や新しい価値創造を担うようになれば、世界の進化がさらに加速する。 結論として、「o1 pro mode」は人類が次の知的段階へ進む手助けとなり、「脱固定化」という概念が未来の社会や価値観の大きなカギになると示唆されています。

早速Proを契約いただいてありがとうございます！！！🎉🎉

open aiのおかげでクリスマスプレゼントが毎日もらえるようで楽しい🎉

朝から待ってました！！

勇気をもってサムネはシンプルにしてほしい、伸びるべきチャンネル

"AI Has Officially Hit A Dead End" という記事ってご存知ですか？ おそらく、既存モデルの連続的な（予測可能な）性能向上や、GPUの性能向上に基づく利用料金低下は今後2~3年起こるでしょうが、本当の意味での知能の獲得は、7~10年先なのではないかと思っています。

A to Aは最終的には広義のAI to AIの世界だと思いますが、今回の動画を見てその為にはまずAgent to Agentの関係が成立するんだろうなと思いました。

MCP導入で感動したのは、AIの性能を実質的に引き上げられることです。 課題を忘れたり無駄な確認を繰り返したりするAIに、ローカル保存した記録を読み込ませるだけで大幅に改善できました！

ジャーナリストの方のITの知識が、あんまりないのかわからないけど、話が噛み合ってない。