彼は今年最大のAI研究イベントであるNeurIPS 2025から、最も重要な6つの変化を挙げました。これは2026年のAIの今後の方向性を多く示しています: 1. 注意機構がかなりアップグレードされる。ゲーティングやスパーシティ、より良い長コンテキスト処理などの技術を用いて、より選択的になっています。6ヶ月ほどで、より安価で賢く、効率的なモデルが登場するでしょう。 2. フロンティアモデルが収束している。これはすでにある程度知っていましたが、やはりトップモデルは同じような感じがしています。フロンティアモデルの選択は以前ほど重要ではなくなり、偏りや盲点も同時にどこでも増幅されます。 3. 強化学習がついにロボティクスのスケールを広げています。何年も停滞しています。LLMで効果があった「とにかくスケールを拡大し続ける」アプローチが、今やエージェントにも通用しています。2026年はエージェントシステムにおける大きな進展の年となります。 4. 拡散モデルは単に訓練データを暗記するだけではありません。主要な理論論文では、拡散訓練には実際には2つの段階があることが示されました。初期段階はモデルが高品質なサンプルを生成することを学ぶ段階、後期段階では特定の内容を暗記し始める段階です。より多くのトレーニングデータが暗記段階を進め、過学習前の時間が長くなります。 5. 学術論文システムは本当に歪んでいます(本当に)。2万件の投稿があり、NeurIPSは論文が殺到しています。AIによる論文の査読も試みています。つまり、会議や出版物の名声をもはや本当に信頼できなくなるということです。論文を書いた人とその背景に頼らなければなりません。 6. 大きな研究室は推論、効率、統合に全力を注いでいます。フロンティア・レースはもはや単なるモデルサイズの問題ではありません。バグラボは現在以下の作業に取り組んでいます: (1) 推論を測定可能な指標として、段階的な思考、ツール呼び出し、検索の使用 (2) 低遅延でスマートフォンやエッジデバイス上で強力なモデルを動作させる効率性 (3) ワークフロー統合、モデルをMCPのようなツールやプロトコルに組み込むこと。 AI研究に興味があるなら、この10分間の解説を見ることを強くお勧めします。