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METR は、AI エージェントがユーザーや開発者の意図に反する行動を取る不整合事象が発生した後に、独立した研究者がその傾向を調査する方法について提案している。
METRのパーカー氏とトム氏は他の7名の経済学者と共に、AIがAIの研究開発を加速させる仕組みを示す簡易モデルを含む「再帰的自己改善の経済学」と題する論文を発表し、将来の能力予測やリスク評価の文脈を解説した。
研究機関 METR は、モデルの最適化能力を測定する新たな指標「Expenditure Horizon」を提案し、NanoGPT を用いた実証実験の結果を示した。
METRはThomas Kwa氏の分析に基づき、Anthropicが2026年第2四半期に1日あたりのコードマージ量が2021-2024年比で8倍になった事実から、研究者の総実効生産性は少なくとも2倍以上向上したと推定した。