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PODCAST · science

ミカイのワ

研究職を経て現在ベンチャーや大企業で働く理系トリオ太田幹、浅井開、河野航が開催する参加型サイエンスカフェのポッドキャスト。毎週月曜、金曜配信 (目標)HP:https://mikainowa.com/インスタグラム:https://www.instagram.com/science_cafe_mikaiX:https://x.com/mikainowa

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  1. 10

    人間自身の学習

    AIの能力が向上する中、それ以上に人間自身の学習が必要では?

  2. 9

    LLMのハルシネーション

    前回の継続学習の話の続きとして、AIの原理的に避けられないハルシネーションについて。そもそも嘘は無くせるのか、何が嘘なのか、ハルシネーションをなくす必要はあるのか。

  3. 8

    LLMの継続学習

    自然で長期継続的な会話を実現するAIはどのように作れるだろうか。

  4. 7

    LLMの最近の動向

    2025年12月という転換期、インフラの充実、エージェント開発、継続学習

  5. 6

    LLMと身体性

    世界中で研究開発が進むフィジカルAI。必要とされているタスクは?バク転ができる必要はある?

  6. 5

    NanoGPT

    当初数日かかっていたGPT-2クラスのモデル学習が100秒切り!題材のGithubリポジトリ (KellerJordan/modded-nanogpt) はこちら。

  7. 4

    0.6秒で3Dプリント

    Natureに掲載の新技術。情報処理に加えてモノづくりのスピードも速くなっています。

  8. 3

    情報収集方法

    LLMの登場で情報処理速度が飛躍的に高まった今日この頃、みんなはどんな方法で情報収集している?

  9. 2

    LLMとの会話方法

    LLMの情報処理速度が向上する中、人間はどのようにコンピューターに入力するのが効率が良い?そもそも入力速度はこれ以上速くする必要がある?

  10. 1

    TaalasのLLM専用チップ

    カナダのスタートアップTaalasが開発した、従来の50倍のスピードの推論が可能なLLM専用のチップによって、どんなことができるようになる?

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研究職を経て現在ベンチャーや大企業で働く理系トリオ太田幹、浅井開、河野航が開催する参加型サイエンスカフェのポッドキャスト。毎週月曜、金曜配信 (目標)HP:https://mikainowa.com/インスタグラム:https://www.instagram.com/science_cafe_mikaiX:https://x.com/mikainowa

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