エージェントを訓練することに重点を置いた時代へと移行
前出のGitHubには、Qwen3の今後の方向性も記載されているという。
「今後の方向性、課題が末尾に記されていますが、これについては解釈の余地がいろいろあるため、原文に忠実ながら筆者の解釈も一部交えて以下に和訳します。その解釈は読者に委ねたいと思います（野村氏）。
＜今後の課題：
Qwen3は、人工知能（AGI）および人工超知能（ASI）に向けた我々の旅において、重要なマイルストーンとなります。事前学習と強化学習（RL）の両方をスケールアップすることで、私たちはより高いレベルの知能を実現しました。思考モードと非思考モードをシームレスに統合し、ユーザーが思考に費やすコストの大小を柔軟にコントロールできるようにしました。 さらに、幅広い言語のサポートを拡大し、グローバルなアクセシビリティを強化しました。
将来的には、多彩な局面でモデルを強化することを目指しています。これには、データのスケーリング、モデルサイズの拡大、コンテキストの長さの拡張、（画像他への対応などの）モダリティの拡大、長大なプロセスの推論のための環境フィードバックによる強化学習の進展など、いくつかの重要な目的を達成するためのモデルアーキテクチャとトレーニング手法の改良が含まれます。 我々は、モデルを訓練することに重点を置いた時代から、エージェントを訓練することに重点を置いた時代へと移行しつつあると信じています。 私たちの次のAI訓練ステージでは、すべての人の仕事と人生に有意義な進歩をもたらすことを約束します＞」
（協力＝野村直之／AI開発・研究者、メタデータ株式会社社長、東京大学大学院医学系研究科研究員）
提供元・Business Journal
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