2026年のエヌビディアGTCカンファレンスで、月の裏側のKimiの創設者である楊植麟が公開講演を行いました。彼は、大規模モデルの知能の上限を継続的に押し広げるには、最適化器、注意機構、残差接続などの基盤となる要素を再構築する必要があると述べました。今年1月末にKimi K2.5を正式に発表した後、楊植麟は講演の中で初めて、同モデルの背後にある技術ロードマップを体系的に明らかにしました。彼は、Kimiの進化の論理を「3つの次元の共鳴」として整理しました。すなわち、トークン効率、長いコンテキスト、そしてエージェント・スウォーム(Agent Swarms)です。「現在のScalingは、もはや単なるリソースの積み増しではありません。計算効率、長距離の記憶、自動化された協調において同時に規模の経済効果を見いだす必要があります。この3つの次元の技術的な上積みを掛け合わせることができれば、モデルは現状を大きく上回る知的水準を示すでしょう。」さらに彼は、今後の知能の形態が、単一のエージェントから動的に生成される集団へ進化していくとの見通しを示しました。(科創板日報)
杨植麟GTCでKimiの技術ロードマップを公開:Token効率、長いコンテキスト、そしてAgentのクラスターに賭ける
2026年のエヌビディアGTCカンファレンスで、月の裏側のKimiの創設者である楊植麟が公開講演を行いました。彼は、大規模モデルの知能の上限を継続的に押し広げるには、最適化器、注意機構、残差接続などの基盤となる要素を再構築する必要があると述べました。今年1月末にKimi K2.5を正式に発表した後、楊植麟は講演の中で初めて、同モデルの背後にある技術ロードマップを体系的に明らかにしました。彼は、Kimiの進化の論理を「3つの次元の共鳴」として整理しました。すなわち、トークン効率、長いコンテキスト、そしてエージェント・スウォーム(Agent Swarms)です。「現在のScalingは、もはや単なるリソースの積み増しではありません。計算効率、長距離の記憶、自動化された協調において同時に規模の経済効果を見いだす必要があります。この3つの次元の技術的な上積みを掛け合わせることができれば、モデルは現状を大きく上回る知的水準を示すでしょう。」さらに彼は、今後の知能の形態が、単一のエージェントから動的に生成される集団へ進化していくとの見通しを示しました。(科創板日報)