【AI】このままAIが発展するだけでAGI達成可能な理由
Автор: Frieve-A 講演会
Загружено: 2025-10-10
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現状のAI技術の延長線上（最新のスケール則の延長線上）でAGIが実現可能である理由を、できるだけ分かりやすく＆できるだけかみ砕かず説明することを試みた動画です。これに関連して、AI関連研究開発者がAIのスケールとどう付き合っていくべきかについてもお話しています。
現在のAIのスケールした近い将来無駄になるような研究開発、応用開発ではなく、AGI時代につながるAIの発展に貢献する研究開発、AGI登場後も取り組みが生きる応用開発に集中する方が増えることに期待しています！
本動画用に作成したスライド
https://speakerdeck.com/frievea/konom...
Scaling Laws for Neural Language Models
Jared Kaplan, Sam McCandlish, Tom Henighan, Tom B. Brown, Benjamin Chess, Rewon Child, Scott Gray, Alec Radford, Jeffrey Wu, Dario Amodeihttps://arxiv.org/abs/2001.08361
The 2025 AI Index ReportStanford HAI
https://hai.stanford.edu/ai-index/202...
The Race to Efficiency: A New Perspective on AI Scaling Laws
Chien-Ping Luhttps://arxiv.org/abs/2501.02156
@frievea
Frieve
http://www.frieve.com/
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Frieveは本動画のAI学習への利用を歓迎します
https://github.com/Frieve-A/AI-Traini...
#AI #スケール
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