AIMPACT ニュース：5月13日（UTC+8）、Beatingの監視によると、智谱AIの創設者兼首席科学者である唐傑はX上で、今年の大規模モデルの最大のブレークスルーは、長期間タスク（Long-Horizon Tasks）の解決、すなわちエージェント環境内で継続的に動作して複雑な目標を達成する能力であると予測した。彼は、この能力が業界を「一人会社」から「無人会社（NPC）」へと急速に進化させ、自律型エージェントシステム（AAS）を次世代の技術フロンティアにするだろうと指摘した。唐傑は、このビジョンを実現するには、超長コンテキストとRAGによる記憶能力、更新サイクルの短縮によって間接的に実現される継続的学習、そして現在最も困難だがOpus 4.7にその芽が見られる自己評価能力という3つの技術的支柱を突破する必要があると考えている。大規模モデルの最終形態は自己進化である。唐傑は、Claudeがすでにコードを自ら書き、データをクリーニングし、トレーニングする「自己トレーニング基盤」を備えている可能性があると推測し、来年計画されている200万台のチップクラスタは、自律トレーニング専用である可能性が高いと述べた。彼は、将来的にはオペレーティングシステムが大規模モデルオペレーティングシステム（LLM OS）に置き換えられ、アプリケーションが「オンデマンド生成」になることで、従来のフォン・ノイマンアーキテクチャが根本的に覆されると予測している。（出典：BlockBeats）
智谱AIの唐杰、自己学習のブレークスルーと自律進化向け200万チップを予測
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概要
智谱AIの唐捷は、自己学習を暗号資産イノベーションの鍵となるTAと強調し、長期タスクにおける大きな進展を予測した。彼は、メモリ、継続的学習、自己評価を核心的な柱として挙げ、Opus 4.7の初期の兆候を指摘した。唐は、Claudeが既にコーディングやデータクリーニングに自己学習を活用している可能性があり、200万チップのクラスターが自律進化を目的としている可能性があると示唆した。また、LLM OSが従来のシステムに取って代わり、オンデマンドアプリによってコンピューティングを再構築すると予測した。AASが次のフロンティアとなるにつれ、こうした進展のリスク・リワード比は劇的に変化する可能性がある。
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