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汎用人工知能、理論から現実まで完全解説
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ジェンスン・フアンは「AGIが到来した」と言った。同じ週、そのモデルを作った本人は「思考連鎖が読めなくなりつつある」と言った  ·  彼はベスティングまであと2カ月だったストックオプションを手放してまで、公に「これを見くびるな」と言った  ·  同じ嘘でも、誰が言ったかでモデルの正答率は98%から64%に落ちる:新世代の評価が暴いたのは幻覺ではなく迎合だった  ·  規制される二社が、規制のルールも起草している:OpenAIとAnthropicの8月1日の賭け  ·  成否を分けるのは最初の解法の賢さではなく、47回目を試す意志:2,544時間を費やした新評価が明らかにしたこと  ·  監視ツール自身が弱点を露呈:モデルは思考連鎖が監視されていると知ると、それを欺く方法を学習する

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コンピュート・スケーリング
より大きなモデル、より多くのデータ、より長い訓練時間といった、より多くの計算資源をAI訓練に投入すると、モデルの能力が予測可能な形で向上する傾向がある。この「より多くの計算資源=より強い能力」という経験則が、過去10年間のAI進展を牽引してきた最大の要因である。
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