OpenAIは正しいことに注力している ホワイトカラーの仕事におけるAIの使用を制限するのは知性ではなく、信頼性です 幻覚率を減らし、コストを下げ、トークンの使用量を減らすことは非常に印象的です タイラー・コーウェンは次のように述べています。 「ほとんどの大きなインテリジェンスの進歩は行われ、信頼性がエージェントの実用化を推進するようになりました」

ダリオ・アモデイ氏は、ノーベル賞を受賞した生物学者の中には、ほとんどの医師よりもLLMからより良いアドバイスを得る人もいると語る 上位 1% は一見の価値がありますが、残りについては LLM がより迅速で一貫性のあるアドバイスを提供します。 医療業務はパターンマッチングと事実の組み合わせであり、LLMはその両方に優れています

サム・アルトマン氏は、超知能は既存のデータについてもっとよく考えただけでは、すべての科学を解き放つことはできないかもしれないと語る 大きなブレークスルーには、依然として新しい機器、実験、機械が必要です。 「現実の世界は遅くて乱雑です」 進歩は必ずありますが、ツールの構築には時間がかかります

OpenAI CRO、マーク・チェン: GPT-5 は合成データ、つまり人間ではなくモデルによって生成されたテキストを使用してトレーニングされています これにより、GPT-5 が優れたパフォーマンスを発揮するように設計されている主要分野のカバレッジが拡大します

サム・アルトマンは、GPT-6が新しい科学を発見することについて、世界はどのように考えるべきかを問いかけています ブレークスルーは病気を治す可能性がありますが、リスクは新たなバイオセキュリティの脅威を生み出す可能性があります。 「人類は、いつものように、非日常が正常になるまで適応するでしょう」

Yann LeCun は LLM について正しかったです。 「単にスケールアップするだけではAGIは実現できません」 LLM はそれを達成するための重要な部分になりますが、それらを単独で AGI と呼ぶだけでは十分ではありません 多くのものではないにしても、少なくとも 1 つの主要なアーキテクチャのブレークスルーが必要です したがって、どれだけ早くそれに気付くかは、ラボ次第です。

確認 > GPT-5 > GPT-5-mini > GPT-5-nano

わずか 2 年で小さなチームで xAI の速度に匹敵する AI ラボはありません 1年足らずで、彼らは次のことを立ち上げました。 > Grok 2/mini > オーロラ - テキストから画像へ > Grok ボタン - 分析後 >モバイルアプリ > Grok 3 + ディープサーチ >音声モード無修正 > Grok 4 >コンパニオンモード 想像> 比類のないペース。

ザックの必死の動き 「OpenAIの研究者の90%は、openAIがAGIに最も近いと信じていたため、Metaを拒否した」 ザックはメタチームを信頼していませんか? 彼は数か月間、才能を密猟して遊ぶでしょう...他の人の速度を落とすために 何か有用なものを構築するための実際の計画はありません。

デミス・ハサビス氏は、エネルギーを解決することで人類のタイプI文明への道が開かれると語る 安価なクリーンエネルギーにより、淡水化、宇宙旅行、小惑星採掘が可能になります。 「星々への人間の最大限の繁栄...宇宙を目覚めさせる」 すべてはAIを正しく理解できるかどうかにかかっています