🧠Zenn4月5日· 2分で読める中級AGI（汎用人工知能）実現の3つの鍵：世界モデルが変える近未来のAI像AGI実現の時間軸が2026〜2028年へ前倒しされた中、その実現を左右する「3つの鍵」が明らかになってきました。現在のAIが物理法則を「知識として」しか持たない限界を打破する「世界モデル」の獲得、自己学習能力、大規模計算基盤。世界モデル習得には現在のLLMの約50倍のデータが必要とされています。今からできる実務対策として、プロンプトエンジニアリングや「AIの出力を編集するスキル」の習得が、AGI時代の最強のリスクヘッジになります。#AGI#世界モデル#LLM♡0👎☆ 保存記事を読む →
🤖Zenn3月30日· 2分で読める中級Claude MythosはAGIの始まりか — リーク文書から正体に迫る2026年3月にリークされたAnthropicの未発表モデル「Claude Mythos」は、現在最強のOpus 4.6を「劇的に」上回り、サイバーセキュリティではあらゆるAIを圧倒するとされています。本当に衝撃的なのは、新しいティア「Capybara」として別格扱いされた点。著者はAIが試行錯誤する全過程を記録した「推論シミュレーション」という合成データで訓練された可能性を指摘。スケーリング則の予測を超える性能向上の秘密に迫る内容です。#Claude#AGI#モデル・基盤♡0👎☆ 保存記事を読む →
🤖Qiita3月27日· 2分で読める中級🔥 注目ARC-AGI-3入門 — フロンティアAI全モデルが1%未満のベンチマーク全貌ARC-AGI-3は静的パズルではなく、未知の環境で自律的にルール発見・行動するインタラクティブ推論ベンチマークです。衝撃の結果として、GPT-5.4・Claude Opus 4.6・Gemini 3.1が全て1%未満の低スコアに対し、単純なCNN+グラフ探索が12.58%で最高得点を記録。RHAE指標（人間行動数÷AI行動数の二乗）の設計思想から各モデルの詳細スコアまで、AGI研究の最新ベンチマーク全貌を具体数値で解説しています。#ベンチマーク#AGI#LLM評価♡0👎☆ 保存記事を読む →
🕵️DeepMind11月13日· 2分で読める上級🔥 注目SIMA 2: An Agent that Plays, Reasons, and Learns With You in Virtual 3D WorldsDeepMindが発表したSIMA 2は、Geminiモデルを統合したAIエージェントで、ゲーム内で単なる指示従行から推論・対話・自己改善へと進化しました。600以上のスキルを習得した前身と異なり、高レベルの目標を理解し、複雑な推論を通じてゲーム環境で自律的に行動できます。人間デモとGemini生成ラベルで訓練され、未見のゲームでも目標達成できる汎化能力を実現し、AGI実現に向けた重要なマイルストーンです。#エージェント#AI駆動開発#Gemini♡0👎☆ 保存記事を読む →
✨DeepMind10月24日· 1分で読める上級🔥 注目Gemini achieves gold-medal level at the International Collegiate Programming Contest World FinalsGemini 2.5 Deep Thinkが国際大学プログラミングコンテスト世界大会で金メダルレベルの成績を達成しました。5時間制限で12問中10問を正解し、677分の総計時間で2位相当のランキングを獲得。2ヶ月前のIMO金メダルに続く快挙で、抽象的問題解決能力のAGIへの道を示しています。#Gemini#AI推論#プログラミング♡0👎☆ 保存記事を読む →
⚡DeepMind4月2日· 2分で読める上級🔥 注目Taking a responsible path to AGIGoogleDeepMindが数年以内のAGI到来を予想し、技術の安全性確保に向けた包括的なアプローチを発表しました。misuse・misalignment・accidents・structural risksの4つのリスク領域を特定し、proactive planningと業界全体との協働によってAGI開発を責任を持って進める枠組みを示しています。医療・教育・イノベーションなど社会への恩恵と同時に、潜在的な害を未然に防ぐための技術的安全保障の議論を開始します。#AGI#AI安全保障#リスク評価♡0👎☆ 保存記事を読む →
📰DeepMind4月2日· 2分で読める上級🔥 注目Evaluating potential cybersecurity threats of advanced AIAGI時代に向けて、AIが悪用される可能性を検証するフレームワークをGoogleが発表しました。12,000件以上の実世界攻撃データを分析し、偵察から目標達成まで攻撃チェーン全体を評価。フィッシングやマルウェアなど7種類の攻撃パターンで、AIが攻撃を加速・低コスト化する「ボトルネック段階」を特定しました。防御者が資源を効果的に優先配置できる包括的ベンチマークです。#AI#サイバーセキュリティ#AGI♡0👎☆ 保存記事を読む →