新しい分析によると、現在のコード生成や合成データ作成の能力にもかかわらず、AIの再帰的自己改善のタイムラインは業界の見通しよりも長くなる可能性が高い。

研究者たちは、アーキテクチャ上のボトルネックと逓減効果が自律的な最適化サイクルを遅らせると警告している。組織は、直近のシンギュラリティ期待よりも漸進的な能力向上を優先するようにロードマップを調整すべきだ。

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