#33 DeepSeekの未来図：mHC／Conditional Memoryが示す進化と中国のエコシステム

ご視聴ありがとうございます！今回はDeepSeek R1が生んだ「GPU不要論」という誤解を整理しつつ、mHCとConditional Memoryという最新論文から次世代モデル（統合モデル／Model 1）の姿を論理的に予測しました。その技術的進化を、中国のオープン戦略・地政学・ロボティクスまで含めた文脈で読み解き、なぜ今DeepSeekを見るべきかを掘り下げます。Singular Radioは、専門家が本気で考えるテクノロジーと未来の議論を、水準を下げることなく社会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、未来について主体的に思考するための問いと視点を共有します。お仕事の御依頼は[email protected]までご連絡ください。Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/us/podcast/id1809437976Spotify: ⁠https://open.spotify.com/show/2nOYrpc9PhKQ5v7s81KzCWX (Twitter) アカウント：⁠https://x.com/SingularRadio⁠TIMESTAMPS:(00:00:00) オープニング：DeepSeek-R1から一年(00:01:28) R1論文とDeepSeekショックを振り返る(00:08:24) 次世代モデルの予測：mHC / Conditional Memory (00:22:03) 中国オープンモデルと半導体戦争本動画で参照した主要文献：1. DeepSeek-AI, “DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning,” arXiv:2501.12948, 2025. https://arxiv.org/abs/2501.129482. DeepSeek-AI, “mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections,” arXiv:2512.24880, 2025. https://arxiv.org/abs/2512.248803. Cheng, X. et al., “Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models,” arXiv:2601.07372, 2026. Peking University; DeepSeek-AI.#singularradio #deepseek #model1 #chinaai