概要
AI研究の最新動向をキャッチアップするために、学術論文とリソースをまとめたGitHubリポジトリ。2週間で最前線の知識習得を目指す構成になっている。
リソース構成
READMEはリンク集形式で、神経ネットワークからLLMへの発展を追う動画シリーズに始まり、複数の調査論文（LLM、Agent、Prompt Engineering、Context Engineeringなど）へと段階的にアクセスできる。各テーマごとに関連する学術論文が整理されており、Transformers、スケーリング則、RLHF、MoEなど基礎から最新技術まで網羅している。
活用のポイント
興味のある領域から学習を始められる点が特徴。基礎となるTransformersの理論から、Fine-tuningやモデル評価手法、推論・計画領域の論文まで、段階的かつ選択的にアプローチ可能。調査論文を起点に、掲載された個別テーマを深掘りする学習フローが想定されている。
対象者
LLMの選定理由を理論的に説明できない、複数のフレームワークやモデルの判断軸を持たないエンジニア。AI関連プロジェクトに携わる技術者が、実務と理論を繋ぐ基礎知識の習得に適している。
注意点
リソースは学術論文とビデオへのリンク集であり、ハンズオン教材ではない。最新の技術動向（特に12月以降のモデル更新）については、論文公開のタイミングにより遅延の可能性がある。基礎から中級レベルの習得に適した内容。