LLMの白昼夢ループ：画期的なイノベーションの代償？
2025-07-16
大規模言語モデル（LLM）は、その優れた能力にもかかわらず、真のブレークスルーを生み出せていません。著者は、これが人間の脳のデフォルト・モード・ネットワークのようなバックグラウンド処理メカニズムの欠如によるものだと提案しています。「白昼夢ループ」（DDL）と呼ばれるバックグラウンドプロセスを提案しています。これは、メモリから継続的に概念のペアをサンプリングし、明白ではないリンクを探求し、価値のあるアイデアをフィルタリングすることで、複合的なフィードバックループを作成します。計算コストが高くつくものの、この「白昼夢税」は、イノベーションに必要なコストであり、競争上の優位性になる可能性があります。最終的に、高価な「白昼夢AI」は、次世代の効率的なモデルのトレーニングデータの生成に主に使用され、迫り来るデータの壁を回避する可能性があります。