mini-MNISTで「AIが学習する」とはどういうことか観察する

生成AIモデルの「学習」でほんとうに記録されるデータ

生成AIは、言語の変換器である(入力が出力を方向付ける)

MoisesのAIステム分離とニューラルネットワーク

AIの返答にかかる計算処理と電力(GPU)

生成AIの中の「混沌」(Transformer)

人間の脳とAIの学習アルゴリズムを考える(誤差逆伝播法と予測符号化)

.py GPTの全処理が1ファイルに収まっているmicrogpt.py

生成AIの指示した文章(プロンプト)のほとんどは学習されない

生成AI(LLM)とルールベースAIの違い

「Nano BananaとGeminiは同じなの?(統合モデルのOutput Head)

生成AIのイメージ画像としてのニューラルネットワーク

生成AIの内部状態からチャットを逆算できる?(Transformerの単射性)

生成AIは「半導体でできたエイリアン」かもしれない(創発性と管理不可能性)

AIは「覚える」けれど「学ばない」(コンテクストとニューラル・ネットワーク)

GoogleアプリとAIに共通する「マルチモーダル」の掛け算効果

40年前のAIコンピューター「LISPマシン」を振り返る(ルールベース)