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AI洞察日報 2025/6/30
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AIコンテンツ概要
CMUらがHoPEを提案しVLMの長尺動画理解を向上、人民大学らがMokAでマルチモーダルモデルを最適化。
オープンソースプロジェクトは生成AIチュートリアルとAIツールライブラリをカバー。Gary Marcusは純粋なLLMではAGIに到達困難と疑問を呈す。
AIは起業の敷居を大幅に下げ、投資の思考を変革させ、協業を積極的に受け入れ時代の機会を掴むよう促す。AI最先端研究
HoPE（Hybrid of Position Embedding）は、CMUと小紅書チームが共同で開発した画期的な新技術だ！🚀彼らは、既存のマルチモーダルRoPEが長文コンテキストのセマンティックモデリングにおいて「力不足」であることを発見した。そこでHoPEは、ゼロ周波数時間モデリングと動的スケーリング戦略を巧みに導入し、視覚言語モデル（VLM）に「長距離ランニング専用シューズ」を履かせたかのように、長尺動画の理解や検索タスクにおける長さの汎化能力を著しく向上させ、最高のパフォーマンスを叩き出している！超クール！ 論文アドレス プロジェクトアドレス
MokA（Multimodal low-rank Adaptation）は、中国人民大学と上海人工知能実験室のチームがもたらした驚くべき新ブレイクスルーだ！🤯彼らは、マルチモーダル大規模モデル（MLLM）のファインチューニング時に、単一モーダルの独立モデリングとモーダル間の相互作用のバランスが崩れがちであることを見つけた。MokAは、モーダル特異的A行列、クロスモーダルアテンションメカニズム、そして共有B行列を巧みに組み合わせることで、この問題を完璧に解決し、マルチモーダルタスクのパフォーマンスを「ぐんぐん」向上させている！最高！ 論文アドレス 詳細はこちら
オープンソースTOPプロジェクト
“generative-ai-for-beginners”プロジェクト（星86547個🌟）は、初心者向けに作られた全21回のコースを提供している。生成AIの構築スキルをマスターしたいなら、このプロジェクトで手取り足取り学べるぞ！ プロジェクトアドレス
“system-prompts-and-models-of-ai-tools”プロジェクト（星62777個✨）は、まさに宝の山だ！CursorやDevinといった人気のAIツールやエージェントのシステムプロンプト、ツール、AIモデルを網羅しており、AIツールを使いこなすための包括的なリファレンスをワンストップで提供してくれるぞ！ プロジェクトアドレス
“storm”プロジェクト（星24892個⭐）はめちゃくちゃすごいぞ！これはLLM駆動型の知識管理システムで、まるで小さな研究者のように、特定のテーマを自律的に研究し、引用付きの完全なレポートを生成してくれるんだ。論文執筆や調査に、まさに神アシスタントだ！ プロジェクトアドレス
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著名AI学者Gary Marcusがまた「口撃」したぞ！🤔彼はMIT、シカゴ大学、ハーバード大学の論文を引用し、純粋なLLMだけでは汎用人工知能（AGI）は全く作れないとズバリ指摘した！なぜかというと、それらには「ポチョムキン理解」（虚偽の理解）と概念の不整合性が存在するからだ。簡単に言えば、AIは試験では素晴らしい成績を出すかもしれないが、概念を真に理解し、応用する段階で化けの皮が剥がれるということだ。研究では、GPT-4oのようなLLMは、概念が明確に定義された後でも、分類、生成、編集などの実際のタスクに応用すると、パフォーマンスが急落し、さらには同じ思想に対しても内部で矛盾した表現を持つことすら判明した。これはGoogle DeepMindの科学者Prateek Jainなど業界の大物たちの間で広範な注目とテストを呼んでいる！どうやら、AIがAGIに至る道はまだ遠そうだ！ 詳細はこちら
Tom HuangがCursorのコア開発者たちの効率化の秘訣を暴いたぞ！🚀Cursorをもっと効率的に使いたいって？彼らは「並列エージェント」の活用法を教えてくれるんだ！Tab、Formed Tab、そしてBackground Agentを巧みに組み合わせることで、超効率的なタスク実行システムを構築し、AIとのコラボレーションを格段に向上させることができるぞ！さあ、どう操作するのか見に行こう！ 詳細はこちら
楊毅先生が、考えさせられる見解を提示したぞ！彼によると、現在コンテンツ制作分野は「アテンションアービトラージウィンドウ」にあるという。彼は、すでにAIを使って「コンテンツレバレッジ」を構築している人がいると述べ、将来AIが普及した際には、人間のオリジナルコンテンツがますます価値を持つようになり、さらにはプレミアム価格がつくことさえ示唆している。しかし、彼がより懸念しているのは、AIが極めて低コストで徐々に「人類の精神文化を蝕む」可能性があるということだ——これはコンテンツ制作方法の変化よりもはるかに恐ろしいことだ！深く考えさせられる… 詳細はこちら
楊毅先生は、AI時代において、起業のハードルはAIによって「骨折」したようなものだと考えているぞ！💸MVP（最小実行可能製品）構築のコストが大幅に下がり、アイデアの迅速な検証が可能になったんだ。彼が起業家たちに送るアドバイスはこうだ：アイデアの実現可能性で悩むのはもうやめろ。AIを使えばわずか3日でMVPを検証できるし、3ヶ月で30個のアイデアを試すことだってできる！そうすれば、本当に全身全霊を傾ける価値のある方向をより早く見つけられるはずだ！これはすごい！ 詳細はこちら
AI投資家である楊毅は、彼はハードデータを見ず、定性的な指標を重視するという「秘密兵器」を共有してくれたぞ！📈彼がAIスタートアッププロジェクトに投資価値があるかどうかを判断する上で重要だと考えるのは、次の5点だ：創業者の将来の道筋に対する壮大な構想（PMFと拡張性を含む）、チームの信念がどれほど揺るぎないか、AIがチーム管理においてどれだけ効率を向上させたか、エージェントに完璧なフィードバックループがあるか（これはAI成功の方法論だ！）、そしてマルチエージェントフレームワークの拡張性がどうなっているか。彼は、ユーザー定着率などのデータは、時が来れば自然と得られる「副産物」だと考えているようだ！鋭い視点だ！ 詳細はこちら
あるユーザーが、AIとコードを書く「新しいスタイル」👨💻を共有してくれたぞ。このモードはますます一般的になっているんだ：AIに詳細な指示を急いで出すのではなく、まずプロジェクトの背景と目標を明確に伝え、AIがそれに基づいて自らアイデアを提案するように促し、それから一緒に粒度を合わせて議論する。この方法は、AIがコンテキストを迅速に理解する効率を巧みに利用し、人間が詳細な計画を立てる際の「脳細胞不足」を補い、コラボレーションモードでの作業効率を大幅に向上させてくれる！まさにプログラマーの福音だ！ 詳細はこちら
あるユーザーが不満を漏らしているぞ。現在の一部の投資家は、まだモバイルインターネット時代の古いデータ指標を使ってAIプロジェクトを評価しているため、結局は良いプロジェクトを見つけられないと！🤔なぜなら、従来のロジック（形式的、非形式的、さらには確率論）はすべて過去を振り返るものだからだ。そして、著者はベイズの定理こそが真に未来志向の意思決定方法であり、AI業界のプロジェクトの投資判断により適していると強調しているぞ！💡投資の「OS」をアップデートする時が来たのだ！ 詳細はこちら
大帅老猿と彼の同僚のDashは、AIの突然の登場は、まさに全人類の「スタートラインを平らにした」🏃♀️💨と歯に衣着せぬ物言いで指摘しているぞ！彼らは、AIがもたらす巨大な機会は20年前のインターネットブームすら超えており、初級社員を含む誰もが、リソースの制約から解放され、AIを存分に活用して学び、創造できるようになったと考えている。しかし、彼らはまた、もしプログラマーが現状維持に固執し、進歩しようとしなければ、この「スタートライン」は最終的に追いついてきて、彼らを置き去りにすることさえあるだろうと警告している！だから、積極的にAIを受け入れるのが最善の道なのだ！