Power氏は、同じ世代モデルにおける段階的な微調整(例えばGPT-5.1から5.2へのアップグレード)は特定のトレーニングデータに依存し、チームが迅速なイテレーションを実現するのに役立つものの、内部では短期的な投資と見なされていると指摘しました。一方で、本質的なパフォーマンスの飛躍は常に新しいベースモデルの登場によってもたらされ、毎回の大バージョンの進化は、チームが短期的な投資方向を再調整することを促します。

製品のインタラクションの進化において、Power氏は現在のAIアシスタントの主な課題が、単なるモデルの品質ではなく、ユーザーに技術の可能性を理解させ、引き出すことにあると強調しています。
VIP会員