The Nomura Institute of Glycosciece Blog

AIが自分で学習して性能をあげるようにするというのは素人でも思いつくアイデアです。それが実現してきたというツイートをみかけたので紹介します。

MITから衝撃の研究が出ました。

自らのコードを書き換えて賢くなるAI、Self-Adapting Language Models (SEAL)が登場。

人間によるファインチューニングを介さず、AIが自律的に学習・進化する画期的なモデルです。

【SEALの仕組み】
1. 自己編集: 新しい情報を読み込み、要約したメモに変換
2.… pic.twitter.com/1vNkKlDkQq

— Kaito (@Kaito___AI) October 15, 2025

🚨 MIT just built an AI that rewrites its own code to evolve

It’s called SEAL (Self-Adapting Language Model) and it might be the first real step toward self-improving intelligence.

Instead of waiting for humans to fine-tune it, SEAL:

– reads new information
– rewrites it in… pic.twitter.com/oZok3jQdbr

— Millie Marconi (@Yesterday_work_) October 15, 2025

こちらに本家のサイト、GitHubのサイトのリンクもペーストしておきます。
Self-Adapting Language Models
https://jyopari.github.io/posts/seal

プレプリントはこちら。
https://arxiv.org/abs/2506.10943

GitHubのコードやデータがあるページはこちらです。
https://github.com/Continual-Intelligence/SEAL

複数のAIを相互に競争させて学習させるとかも思いつきますよね。
そうしたこともどんどん進んでいるのだと思います。

MITとHarvard大学が運営しているBroad Instituteの、MPG primerの最新動画（10月2日の講義）を紹介します。
MPGについてはこちらの過去記事をご覧ください。

遺伝学の基礎が学べるMPG Primerの入門動画が公開されたので紹介します！

今日紹介する動画は、医学へのAIの応用の歴史というもので、ものすごく簡潔明瞭にLLMの原理、医学への応用例をまとめています。48分ほどの動画ですがこれほど密度の濃い講義を上手にできるのかと感動しました。よい講義ですので是非きいてみてください。

MPG Primer: From Code to Clinic; A History of AI in Medicine (2025)
https://youtu.be/BpogXKJgrr4?

Medical and Population Genetics Primer
October 2, 2025
Broad Institute of MIT and Harvard

今日はWindows10のサポートが切れるのに備えて、手持ちのWindows10で動いてパソコンにWindows 10 ESU（Extended Security Updates、拡張セキュリティ更新プログラム）の設定を行いました。Microsoftアカウントでログインすると簡単に一年間のESUプログラムが契約できて無料でした。OneNoteなどをいつもつかっていて、システムバックアップができているのでスムーズでした。ネットでいろいろやりかたがでているので検索してみるとどなたでも簡単に加入できると思います。しかし、結構新しいコンピュータで問題なく動いているものがアップグレードできないので、買い替えが必要というのはこまったものです。

さて今日はいつものサンタフェインスティチュートの動画です。これはめちゃめちゃ面白そうです。
How Much Math Is Knowable?
https://youtu.be/dQC7AIT91_g?

In this SFI Seminar, Scott Aaronson (University of Texas at Austin) explores the limits of mathematical knowability — from Gödel’s Incompleteness Theorem and Turing’s uncomputability to the astonishing growth of the Busy Beaver function and the future possibilities of quantum… pic.twitter.com/igwtLTwHWn

— Santa Fe Institute (@sfiscience) October 9, 2025

ゲーデルの不完全性定理などからはじまって、AIと量子コンピュータ時代の数学的知識の限界に挑むSF的アイデアもでてくるようです。
見るのが楽しみな動画です。

AIがAGIになったら、リーマン予想とかの証明もできるようになるのでしょうか？今やAIは数学オリンピックの金メダルレベルの性能を示しているので、実際の数学の研究にAIはどのくらい役立つのかとみんな興味深々だと思います。その点について解説している動画があったので埋め込んでおきます。
Mathematics: The rise of the machines
https://youtu.be/oOYcPkBaotg?

演者はYang-Hui 教授。 the London Institute for Mathematical Sciences のフェローで、中国のNankai UniversityのChang-Jiang Chair professor です。 Princeton大学を卒業後、 博士号 をMITで取得, 幾何学・数論・ひも理論の専門家で、2017年からAIを利用した数学上の発見を以下に行うかの研究を続けているそうです。ちょっとみただけですが、とても面白そうな講演なので週末などに見てみようと思っています。

ノーベル化学賞は京都大学の北川進先生に決まりましたね！錯体というと酵素反応でお目にかかったり、無機化学で学んだだけですが有機化学と錯体から新しい材料科学の分野が拓けていっているのですね。

今朝ツイートをみていると汎用人工知能についてのブログ記事が公開されているのを知りました。全3回で第一回目が公開されたところだそうです。AGI汎用人工知能が現在のLLMの延長上で実現できる可能性が高いというブログ記事のようです。読んでみたいと思いました。

AGIに関するブログ記事をポストしました。３回シリーズの１回目です。

近年の理論研究で、Transformerの学習がソロモノフ帰納に漸近することが明らかになりました。つまり、現代のAIがAGIと連続しているということです。

第一回はこのことの意味を解説します。https://t.co/KR9IVuY9OG#AGI…

— 高橋恒一 (@ktakahashi74) October 7, 2025

第一回目の冒頭部分を含むスレッドを埋め込んでおきます。

記事の冒頭部分です。

人工知能（AI）は近年、特定のタスクを超えて多様な状況に適応する「汎用性」を急速に高めつつあります。その究極の延長線上に位置づけられるのが 汎用人工知能（Artificial General Intelligence, AGI） です。…

— 高橋恒一 (@ktakahashi74) October 7, 2025

記事のタイトルは、『TransformerはAGIに到達できるか？ （AGIの理論、AGIと社会、そして日本の選択 ：パート１）』でリンクはこちらです。
https://www.aialign.net/blog/transformer-agi-part1