AGIのボトルネック：エンジニアリング、モデルではない

大規模言語モデルの急速な発展は、ボトルネックに達したように見える。モデルの規模を拡大するだけでは、もはや大きな改善は見られない。人工汎用知能（AGI）への道は、より大きな言語モデルを訓練することではなく、モデル、メモリ、コンテキスト、決定論的ワークフローを統合したエンジニアリングシステムを構築することにある。著者は、AGIはモデルの訓練の問題ではなく、エンジニアリングの問題であり、コンテキスト管理、メモリサービス、決定論的ワークフロー、そして専門的なモデルをモジュールコンポーネントとして構築する必要があると主張している。最終目標は、これらのコンポーネントの相乗作用によって真のAGIを実現することだ。