TOPIC · コア概念
AGI タイムライン
このトピックの情報を持つ記事 8
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Eric Schmidt の commencement 全体像 — boo 報道の向こうにあった 16 分 (University of Arizona 2026)
「卒業後の数年で、 誰ひとり 『民主主義を分極化させ、 若い世代を不安定にする技術を作ろう』 と決意して取り組んだ者はいなかった。 それは我々の計画ではなかった。 だが、 そうなった」
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AGI という用語は愚かだ — Hinton × Sejnowski 国連 Digital World Conference 2026
「AGI は知能を一次元として扱う、 でも知能は多次元なのが明らか。 人間と比べてジャギー (jagged) になる」
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Slack に住む AI 同僚 Viktor — 17 世紀 Leibniz から 2026 年 AGI まで
「Viktor は ツールじゃない、 雇用。 新しい社員を雇う時、 個人メールへのアクセス渡す?」
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我々はすでに AGI を持っている — Databricks CEO が暴くシリコンバレーの集団錯覚
「問題は AI 能力やない、 組織のコンテキストが AI に届いてないだけや。 Carbon を Silicon と話させろ」
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10 億ドルの賭けの中身 — Isaac Ward が解く LeJEPA と world model
「このプレゼンに隠れているのは 10 億ドルの問いだ。 誇張ではない。 Yann LeCun が 3 月に 10.3 億ドルを調達した、 基本的に world model を学習させるためだけに」
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深層学習は 「謎」 ではない — Akshay Vegesna が解く Andrew Gordon Wilson の一般化論
「モデルをスケールさせると汎化が良くなることは分かっている。 だが、 なぜそうなるのかの機構的な理解を我々は持っていない」
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データが尽きる時代の pre-training — Konwoo Kim (Stanford) の Pre-training under Infinite Compute
「データに制約され、 計算には全く制約されないとき、 pre-training にどう取り組むべきか」
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Claude Fable 5 と Mythos 5 — 最も高性能な公開モデルに 「安全策で差し戻す」 設計を載せた Anthropic
「一部のトピックへの問い合わせには、 代わりに次に高性能なモデルである Claude Opus 4.8 が応答する — そうした安全策とともに、 我々はこのモデルを公開した」