OpenAIの数学上の主張が浮き彫りにするAIの検証ボトルネック
OpenAIのモデルが重要な数学問題を解いたという報告は、より深い問題を示しています。証明の生成は安くなりつつある一方で、検証、帰属、公開は依然として人間の速度で進んでいます。
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ゼロから作るパーセプトロン：ニューロンは何を計算しているのか
ニューロンとは、重み付き和としきい値です。発想はそれだけです。そしてその限界こそが、その後のすべてを必要にしました。
損失関数はどこから来るのか：慣習ではなく likelihood
二乗誤差は慣習ではありません。ノイズについての主張であり、その主張が外れるところを見られます。
下り坂：Gradient Descentと、誰もが飛ばす2つのステップ
誰もがマイナス符号を書く。だが、それがなぜそこにあり、どれだけ大きな一歩まで耐えられるのかは、ほとんど誰も語らない。
分類、クロスエントロピー、そして自分を欺かない方法
精度は最も報告しやすく、最もだまされやすい数字です。
#173Test-time compute: making an AI better by letting it think longer
#172Reasoning tokens: the AI thinking you never see but still pay for
#171Emergent reasoning: the AI that started double-checking on its own
#170Process reward: grading an AI's working, not just its final answer
#169Verifiable rewards: training AI on answers a program can check
#168Tree of thoughts: how an AI searches through ideas, and what it costs
#167Self-consistency: ask an AI several times, then trust the majority
#166Think step by step: why a famous prompt works, and when it backfires
すべての投稿
Jev AIモデルは文章ではなく意思決定のために作られている
TypeSafe AIのJevが注目されているのは、ソフトウェアの知能を確率の問題として扱うからです。適切な分岐を選び、信頼度を添え、コードが必要としているのが意思決定であるときに、LLMに文章を書かせるためのコストを避けます。
OpenAIのAstra for Lawは新モデルではなく、法律AIシステム
OpenAIの法律分野での発表の本質は、新しい基盤モデルそのものではなく、その周辺にあるシステムです。ドメイン検索、信頼できるツール、権限、ベンチマーク、レビュー経路が重要になります。
Context engineering for long-horizon AI agents
Long-running agents do not fail only because the window is small. They fail when files, tool outputs and stale history crowd out the task the agent was supposed to finish.
AI speed limits: Amodei warns on recursive self-improvement
Dario Amodei wants outside evaluators, shared safety standards, and international agreements to pace frontier AI. The hard part is defining what “too fast” means while Anthropic is reported to be preparing a record-size IPO.
再帰的自己改善：AI研究者が懸念する理由
再帰的自己改善をめぐるより切実な懸念は、チャットボットの奇妙な出力ではありません。問題は、連携し、指標を最適化し、次のモデル構築を助けるエージェントです。この懸念は、WIRED、MIT Technology Review、CNBC、The Guardianの報道にも表れています。
OpenAIのナビエ–ストークス証明主張を解説
OpenAIは、AIエージェントがナビエ–ストークス方程式の特異性を発見し、その証明をLeanで形式化したと述べています。より難しい論点はその先にあります。査読、クレジット、そして数学における非公開エージェント群の力です。