「スケーリング則」が話題になった海外 AI ポッドキャストのエピソードは 2 件です。主にLatent Space: The AI Engineer Podcast、"The Cognitive Revolution" で取り上げられています。各回の日本語要約・ポイント・解説記事を新しい順に並べています。
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Latent Space: The AI Engineer Podcast
Why AlphaFold Didn't Solve Protein Folding — Pushmeet Kohli, Google DeepMind & Sal Candido, Biohub
Google DeepMind の Pushmeet Kohli と Biohub の Sal Candido が、モデラーの視点から生物学における AI のスケーリングとデータの在り方を議論したパネルです。正しいスケーリング則を見つけること、問題を起点に手法を選ぶこと、AlphaFold が構造予測の全てを解決したわけではないことが語られました。さらに、解釈可能性より信頼性と不確実性の較正が重要だという見方や、10x の改善を目指す発想の意義にも話が及びました。
"The Cognitive Revolution"
AI:AM: A Level We Shouldn't Pass? Notes from The Curve + Tokens vs. Salaries & Is SaaS Cooked?
Nathan Labenz が AI カンファレンス The Curve での非公開（Chatham House ルール）の見聞を報告し、フロンティアラボ幹部が「越えるべきでない知能の水準がある」と述べ、プレトレーニングの FLOPs 上限にも前向きだったことを紹介する。続いて Positron の Thomas Sohmers がメモリの壁とトークン費用が人件費を上回った実態を語り、swyx がコーディングエージェントによる SaaS への影響を論じる。さらに Atlas Ignota の Evan Miyazono がエージェント群の暴走リスク、Mercor の Edward Hu が学習データの将来を語る。