動察 Beating 監測によると、智谱 AI 創始者兼最高科学者の唐杰は X 上で投稿し、大規模モデルの今年の最大の突破は長期周期タスク（Long-Horizon Tasks）の解決になると予測している。 彼は、この能力が業界を「一人会社」から「無社員会社（NPC）」へと急速に進化させ、自律エージェントシステム（AAS）が次の技術的フロンティアになると指摘している。唐杰は、そのビジョンを実現するには、超長文コンテキストと RAG による記憶能力、更新周期の短縮による継続学習、そして現在最も突破が難しいが Opus 4.7 ですでに兆候が見える自己評価能力の三つの技術的柱を越える必要があると考えている。 大規模モデルの究極は自己進化に向かうだろう。唐杰は、Claude が既に自分でコードを書き、データを洗浄し、訓練できる「自己訓練基準」を備えている可能性を推測しており、噂される来年の 200 万チップクラスターは自主訓練専用である可能性が高い。彼は、将来的にはオペレーティングシステムが大規模モデルのオペレーティングシステム（LLM OS）に取って代わり、アプリケーションは「オンデマンド生成」へと変わり、従来のフォン・ノイマンアーキテクチャを根本的に覆すと予測している。
智谱唐杰：Claudeまたは既に自主訓練を完了し、200万チップは自己進化に専用される予定
動察 Beating 監測によると、智谱 AI 創始者兼最高科学者の唐杰は X 上で投稿し、大規模モデルの今年の最大の突破は長期周期タスク（Long-Horizon Tasks）の解決になると予測している。
彼は、この能力が業界を「一人会社」から「無社員会社（NPC）」へと急速に進化させ、自律エージェントシステム（AAS）が次の技術的フロンティアになると指摘している。唐杰は、そのビジョンを実現するには、超長文コンテキストと RAG による記憶能力、更新周期の短縮による継続学習、そして現在最も突破が難しいが Opus 4.7 ですでに兆候が見える自己評価能力の三つの技術的柱を越える必要があると考えている。
大規模モデルの究極は自己進化に向かうだろう。唐杰は、Claude が既に自分でコードを書き、データを洗浄し、訓練できる「自己訓練基準」を備えている可能性を推測しており、噂される来年の 200 万チップクラスターは自主訓練専用である可能性が高い。彼は、将来的にはオペレーティングシステムが大規模モデルのオペレーティングシステム（LLM OS）に取って代わり、アプリケーションは「オンデマンド生成」へと変わり、従来のフォン・ノイマンアーキテクチャを根本的に覆すと予測している。