OpenAI設立から10年。ゲーム特化AIから始まり、ChatGPT、推論AI「o1」を経てGPT-5へ。AGI実現に向けた壮大な技術開発史を時系列で完全解説。

08:45 MathGen結成：数学で推論力を鍛える狙い

09:37 テストタイムコンピュートとChain-of-Thought

10:24 Q→Strawberry→o1：推論特化モデルの誕生

11:03 数学的推論の汎用性と他分野への転移

11:39 o1の成功とエージェント本格化

12:51 マルチエージェント内部対話という解法探索

13:36 2024年の内紛と体制再構築

14:34 まとめ：AGIビジョン・推論能力・エージェント化

15:59 特化型AIとAIファクトリーの未来像

16:50 NVIDIAの見立てと産業構造の変化

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今回は、Anthropic社が発表した革命的な研究を解説！AIの「思考」を可視化する技術で、Claudeの内部メカニズムが丸裸に。多言語処理の秘密、詩作時の驚くべき計画性、そして時に「嘘をつく」メカニズムまで...AIの意外すぎる「頭の中」をお届けします！

🎯 今回のポイント

・AIの脳内を覗く「顕微鏡」技術とは？

・Claudeが多言語を話せる本当の理由

・詩を作る時のAIの驚くべき戦略

・AIが「嘘」をつくメカニズムの解明

📚 関連動画・資料

・https://www.anthropic.com/news/tracing-thoughts-language-model

00:00 導入：AnthropicのAI思考研究を解説

00:49 AI顕微鏡とは？内部回路の可視化

02:13 多言語：概念は共通、出力で翻訳

04:26 詩作の戦略：韻を先に計画

05:33 介入実験で計画性を検証（rabbit／green）

06:28 暗算の仕組み：粗い見積もり＋末尾桁の並列計算

08:49 自己説明と内部処理のズレ

10:17 ハルシネーションのメカニズム

11:51 本当の推論 vs 見せかけの推論の判別

13:04 段階的推論の実証（ダラス→テキサス→オースティン）

14:14 「わからない」デフォルト回路と誤作動

15:36 まとめ：言語共有・計画性・並列計算・検出技術

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AnthropicのダリオCEOが明かすAI技術の未来。スケーリング法則、継続学習、アーキテクチャ革新まで、技術者必見の内容を徹底解説！

- 00:00 オープニング／テーマ紹介

- 00:46 AIスケーリング法則の基本

- 01:23 二段階スケーリング（事前学習＋推論・RL）

- 02:44 成長の根拠：売上とベンチマーク

- 03:30 収穫逓減議論と開発フェーズの転換

- 04:28 見通しとリスク（2年で成長停止の確率20%）

- 05:01 継続学習は致命的か？アモデイの反論

- 06:32 技術的解決：超長コンテキスト・動的更新・階層学習

- 09:03 効率化とMixture of Expertsの現実

- 09:56 推論最適化とコスト低下の余地

- 10:44 コーディング能力の秘密と3つの改良軸

- 12:41 推論力向上：思考の外化（Chain-of-Thought）

- 14:37 オープンソース vs クローズド／「オープンウェイト」

- 15:56 クラウド推論とインフラの現実

- 17:15 まとめ：二段階スケーリングと今後の展望

- 19:12 今後の注目：Claude vs GPT-5

- 20:25 エンディング

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