おそらく、過去 6 か月間の AI における最も驚くべき発展は、GPT-5 Pro や GPT-5 Thinking でさえ、非常に小さな斬新な科学的発見を行えることです。 念のために言っておきますが、これらは 40 分<考えるモデルであり、OpenAI の未リリースのマルチエージェント モデル (何時間も自律的に動作できることがわかっています) ほど高度ではありません。 OpenAI が今「OpenAI for Science」イニシアチブを開始することを決定した理由は、おそらく IMO、IOI、ICPC で金メダルを獲得したモデルが一般公開されるわずか数週間前に、非常に簡単に理解できます。 エキサイティングな時代!

Claude Sonnet 4.5は、30時間かけて11,000行のコードを生成することで、SlackやTeamsに似たチャットアプリを自律的に作成することができます。

「LLMは行き止まりだ」というのは滑稽なほど間違っています。 たとえ今日進歩が止まり、LLM が新しい科学的発見を生み出すことができないことが判明したとしても、LLM はすでに職場を根本的に変革し、経済を加速させる準備ができています。これには新たな進歩は必要ありません。いくつかのハーネス、特定のタスクに対するRL、およびより優れたユーザーインターフェイスで強化された今日のテクノロジーは、この結果を達成するのに十分です。 言い換えれば、最も残念なシナリオは、LLM がインターネットの普及以来最も重要なテクノロジーであることが判明しただけであるということです。 しかし、最も残念なシナリオが実現するとは思えません。スケーリングの法則は維持されています。GPT-5 Pro がマイナーなオープン数学の問題を解いた例がいくつかあります。未発表のOpenAIとGoogleのモデルは、さらに長く推論することができます。これらすべてのデータセンターが建設されているのには理由があります。 まさに「行き止まり」です。