テンセント研究所による「2025年までの人工知能におけるトップ10トレンド」（PDFファイル）

2025年の世界では人工的な知的カンファレンスのテンセントフォーラムでは、テンセント研究所がテンセントユーチューラボおよびテンセントクラウドと共同で、知的テンセントテクノロジーなどが共同で「共生パートナーシップ：2025」を発表人工的な知的「トップ10トレンド」レポートによると、AIテクノロジーは、道具としての役割から「共生パートナー」としての役割へと、大きな変革を遂げつつあります。この変革は、基本的なモデルと…によって推進されています。マルチモーダル融合、具現化知的技術の進歩、AIそれは徐々に人間の生活のあらゆる側面に浸透し、仕事、生活、さらには社会運営の中核を成す要素になりつつある。以下に、その10の主要なトレンドをまとめる。

入手するテンセント研究所2025人工的な知的トップ10トレンドオリジナルPDFファイル。QRコードをスキャンしてフォローし、返信してください。20250726

序文1：司暁の「～から」知的道具から共生パートナーへ

序文で司暁は次のように指摘している。AIそれは「ツール」から「共生パートナー」へと大きく変貌を遂げつつある。強化学習の発展に伴い、マルチモーダル核融合などの技術における画期的な進歩大型モデルそれは、推論能力や行動能力を備えているだけでなく、感情的な相互作用も可能にする。AIもはや指示をただ受動的に実行するツールではなく、ユーザーのニーズを積極的に理解し、生活と仕事を最適化する「ライフパートナー」となる。将来、宇宙は…知的そして化身知的昇進しますAIデジタル世界から物理世界へと移行し、「会話ができる」状態から「世界を理解する」状態へと飛躍する。

序文2：呉雲生著「より使いやすいシステムの構築」AI》

呉雲生氏はこう強調した。AI未来のテクノロジーは、単なる技術競争にとどまらず、産業界におけるソリューションの実装能力を競うものとなるでしょう。テンセントは「産業界により近い」テクノロジーに注力しています。AI「モデルレイヤー（混合要素など）を通して」大型モデルプラットフォーム層（例：知的体開発プラットフォームとアプリケーション層（金融や製造シナリオソリューションなど）の3層構造により、...AI「有能」から「役に立つ」へ。彼はこう考えている…。AI次の段階では、安全性、制御性、包括性に重点を置き、テクノロジーが企業や社会にとって真に価値を生み出す原動力となることを目指します。

トレンド01：強化学習：先駆者大型モデル推論能力と行動能力の飛躍的向上

強化学習は、「人間の好みに合わせる」（RLHF）から「検証可能な結果に基づく最適化」（RLVR）へと移行しつつあり、…大型モデルコンテンツ生成から複雑な問題解決へ移行する。例えば、AI医学や金融などの分野では、強化学習によって自律的な意思決定が可能になり、人間の経験を超える新たな戦略を発見することさえできる。

トレンド02オリジナルマルチモーダル生成：知覚と生成の統一

AI焦点は単一モダリティ処理から、テキスト、画像、音声の統合的な理解と生成を可能にする統合的なクロスモダリティモデリングへと移行しました。例えば、Open...AIのGPT-4度とSoraこのモデルは、今後はスムーズに処理できるようになります。マルチモーダル情報は、映画やテレビ番組の制作、そして電子商取引のあり方を根本から変えつつある。推薦する[未指定]などの業界におけるインタラクティブな体験。

トレンド03：音声モデルの感情的側面知的進化

音声合成技術は、機械的な読み上げから感情表現へと進化し、…マルチモーダル能力、AI音声は音楽の生成、吹き替え、さらには仮想キャラクターとのリアルタイムでのやり取りにも利用でき、教育、医療、エンターテインメントにおける「感情的なパートナー」となり得る。

トレンド04 知的体デュアルトラック進化：オーケストレーションクラスとエンドツーエンド並列処理

レイアウトAgent: 例えば自動車GPTスケジューリングツールとAPIを通じて複雑なタスクを実行し、エンタープライズアプリケーションにおける制御性を重視しています。
端から端までAgent: オープンなどAIo3モデルは、推論能力とツール使用能力を内面化することで、専門分野（科学研究やプログラミングなど）において高度な自律性を発揮します。

トレンド05 LifeOS:AIパーソナライズされたライフスタイルオペレーティングシステムになる

AI単発的なタスクツールから「デジタル上の自己」における継続的なパートナーへと進化を遂げたこのツールは、ユーザーの長期記憶、習慣、感情データを統合し、スケジュールを積極的に最適化したり、健康を管理したり、さらにはチャットなどの感情的なサポートを提供したりします。GPTメモリ機能。

トレンド06：サービスとしてのインテリジェンス知的ワークフローは業界に力を与える

企業を通じてAI Agentビジネスプロセスの再構築は、知識を「静的な資産」から「スケジュール可能な認知システム」へと変革します。例えば、Microsoft 365 Copilotは、検索拡張（RAG）テクノロジーを使用して、企業知識へのリアルタイムアクセスと意思決定支援を実現します。

トレンド07：ゲーム知的体仮想世界の没入型進化

ゲームAIスクリプト化されたNPCから、『ダークゾーン』のように感情や社会的機能を備えた「デジタルライフ」まで。AIチームメイトはプレイヤーのプレイスタイルに柔軟に対応できるため、メタバースのソーシャルエコシステムの成熟度を高めることができる。

トレンド08：具現化知的の"GPTマイナス2時

基本モデル（VLAなど）マルチモーダルモデル、データエンジニアリング、シミュレーションプラットフォームの共同開発における画期的な進歩により、ロボットは研究室から量産へと移行しつつある。例えば、テスラのOptimusやテンセントの「小武」ロボットは、製造業や家庭向けサービスにおいて、人間のような機動性を実証している。

トレンド09 スペース知的：AI語彙からボクセルへの飛躍

AI三次元空間（ボクセル）の理解を始め、自動運転やXR（複合現実）といった分野。フェイフェイ・リー率いるワールドラボは、インタラクティブな3Dシーンの生成に特化し、スマートシティや建築設計のための新たなツールを提供している。

トレンド10：テストから大量生産へ：具現化された知的体の成長が速くなっている。

人型ロボットの動作および知覚システムの標準化が進むにつれ、物流や看護といった需要の高い分野での応用が徐々に進んでいます。Figure 02やAgility Digitといった製品は数千台規模の量産体制を確立し、大きな節目を迎えています。AI「デジタルブレイン」から「物理的な実行」へ。

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