han listet opp de 6 viktigste endringene fra årets største AI-forskningsarrangement, NeurIPS 2025. den forteller oss mye om hvor KI er på vei i 2026: 1. Oppmerksomhetsmekanismen får en betydelig oppgradering. Det blir mer selektivt med teknikker som gating, sparsomhet og bedre håndtering av lang kontekst. Om kanskje 6 måneder vil du se modeller som er billigere, smartere og mer effektive. 2. Frontier-modellene konvergerer. Vi har allerede visst dette, men igjen, toppmodellene høres mer likt ut. Valget av Frontier-modell betyr mindre enn før, men også enhver skjevhet eller blindsone forsterkes overalt på en gang. 3. RL skalerer endelig for robotikk. Det har stanset i årevis. «bare fortsett å skalere»-tilnærmingen som fungerte for LLM-er, fungerer nå for agenter. 2026 blir året for store fremskritt innen agentiske systemer. 4. Diffusjonsmodeller er ikke bare pugging av treningsdata. En stor teoretisk artikkel viste at diffusjonstrening faktisk har to faser: en tidlig fase hvor modellene lærer å generere prøver av høy kvalitet, og en senere fase hvor de begynner å memorere spesifikke ting. Mer treningsdata skyver puggingsfasen og gir deg et større vindu før du overtilpasser deg. 5. det akademiske papirsystemet er FERDIG (seriøst). med 20 000 innsendelser drukner NeurIPS i artikler. de eksperimenterer til og med med AI for å gjennomgå AI-genererte artikler. Det betyr at du ikke lenger kan stole på prestisjen til konferanser og publikasjoner. Du må stole på hvem som skrev oppgaven og deres bakgrunn. 6. Store laboratorier satser fullt ut på resonnement, effektivitet og integrasjon. Frontier Race handler ikke lenger bare om modellstørrelse. Bug Labs jobber nå med: (1) resonnement som målbar metrikk, trinnvis tenkning, verktøykall, søkebruk (2) effektivitet, kjøring av sterke modeller på telefoner og edge-enheter med lav latens (3) arbeidsflytintegrasjon, å koble modeller til verktøy og protokoller som MCP. Jeg anbefaler virkelig at du ser denne 10-minutters gjennomgangen hvis AI-forskning bekymrer deg.