Googleの研究者たちが、AIにおける大きな課題を克服した可能性がある。彼らは、AIモデルを訓練するための新しい手法である「internal RL」を開発した。これは、AIが複雑な推論を学習するのに役立ち、一般的なLLMの落とし穴を回避する。2026年1月16日に発表されたこの画期的な技術は、高度なAIエージェントへの道を開く可能性がある。
Internal RLは、モデルの内部動作を制御する。次の単語を予測する代わりに、段階的な解決策を構築する。これにより、AIは絶え間ない人間の監視なしに、複雑なタスクを処理できるようになる。チームは、次のトークン予測の限界を回避した。
その直接的な影響は大きい可能性がある。専門家は、これがロボット工学と自律システムに革命をもたらす可能性があると考えている。この方法は、真にインテリジェントなAIへのスケーラブルな道を提供する。
現在のLLMは、長期的な計画に苦労している。次のトークンを予測することに基づいたそのアーキテクチャは、探索を制限する。Internal RLは、強化学習への新しいアプローチを提供する。
Googleは、この技術をさらに改良する予定である。焦点は、現実世界のアプリケーションに当てられている。AIエージェントの未来は、これまで以上に明るく見える。
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