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01 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·10分で読めます 論文解説: Ovis-Embedding — 文字・画像・動画・音声を1つの物差しで測る埋め込みモデル Ovis-Embedding: Pushing the Frontiers of Universal Omni-Modal Embeddings テキスト・画像・動画・音声を同じベクトル空間に置く埋め込みモデル群 Ovis-Embedding を、比喩→式→動く図→コードの順で1から解説。4段階の学習手順、ベクトルを短く切っても精度を保つ工夫、論文が示していない点まで整理する。 02 ·論文解説·★ 会員·論文·15分で読めます 論文解説 RoboTok — ネット動画から「手の動きが似た手本」を掘り出すデータエンジン RoboTok: An Internet-Scale Data Engine for Human Demonstration Retrieval and Dexterous Manipulation Learning ネット上の人間の動画から「手の動きが似ている手本」だけを引き当てるデータエンジン RoboTok（arXiv:2609.03199）を、前提知識ゼロから解説。DTWで似た動きを定義し、その順位を埋め込みに蒸留して内積検索に落とす設計と、実験結果・限界までを追う。 03 ·RAG・検索拡張·無料·論文·9分で読めます 埋め込み(Embedding)を1から理解する — word2vecの直感から文脈化埋め込みまで Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 「王様 − 男 + 女 ≈ 女王」はなぜ成り立つのか。単語を数値の座標に変える埋め込みを、地図の比喩→分布仮説→word2vecの式→numpyコード→BERT以降の文脈化埋め込み→RAG実務の順で、前提知識ゼロから解説します。 04 ·線形代数·無料·9分で読めます AIのための線形代数 — ベクトルと行列が何をしているのか 行列式もクラメルの公式も要りません。AIの論文に本当に出てくるのは、ベクトル＝意味を置く座標と、行列＝その座標を運ぶ変換、この2つだけです。内積がなぜ「意味の近さ」になるのかから、Attentionの式を記号ごとに読み下すところまで。