Epiplexityは計算制約のあるAIモデルの学習可能性を定量化する新しい情報理論の尺度であり、シャノンエントロピーの限界を克服します。特に、データ拡張、カリキュラム学習、LLMの汎用能力など、従来の理論では説明できなかった現象を統一的に解決します。Epiplexityは、データセット設計や事前学習の最適化に新たな指針を提供し、今後のAI研究において重要な概念とされています。

AGIは2030年前後に実現するとの予測があり、Sergey Brinは2030年前、Demis Hassabisは2030年直後と述べている。Deep Thinkという推論パラダイムが次のブレークスルーの一部であり、600 ELO以上の性能向上が確認されている。AGI実現にはスケーリングとアルゴリズムの両方が必要で、物理世界の理解が次世代AIの中心となる。Google Glassの失敗からの教訓を活かし、スマートグラスの再挑戦が期待されている。

SwarmはOpenAIが提案する軽量なマルチエージェント協調フレームワークで、エージェントとハンドオフの2つの概念を用いてシンプルな協調を実現します。教育や実験に最適で、カスタマーサポートや航空券予約システムなどの具体的なユースケースが紹介されています。実運用には不向きで、OpenAI APIに依存していますが、マルチエージェントの基本を学ぶには適しています。