
Googleの「Internal RL」が長期間AIに向けて飛躍
Googleの「内部RL」技術は、AIモデルのトレーニングにおいて、従来のネクストトークン予測に代わる有望な手段を提供し、複雑な推論タスクや長期的な計画をより効果的に処理できる可能性を秘めています。モデルの内部活性化を段階的な解決策へと導くことで、このアプローチは、絶え間ない人間の介入なしに、現実世界のロボット工学や複雑な問題解決を処理できる、より自律的なAIエージェントへの道を開く可能性があります。この進歩は、現在のLLMがトークンごとの生成プロセスにより長期的なタスクで苦戦するという、主要な制限に対処するものです。



















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