כל מה שחם בעולם הבינה המלאכותית · בעברית
בנושא
המודל Claude Fable 5 של אנתרופיק מצא דוגמה נגדית להשערת היעקוביאן, בעיה פתוחה משנת 1939 שמופיעה ברשימת הבעיות של המתמטיקאי סטיבן סמייל. מתמטיקאים יכלו לבדוק את התוצאה ביד בתוך יום. זו אחת מכמה תוצאות מתמטיות שיוחסו לאחרונה ל-Claude, והיא מחדדת את התחרות בין מעבדות ה-AI בתחום.
במאמר מחקר חדש מזהירים יותר מ-20 חוקרי AI, ובהם Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio ומוביל המחקר של OpenAI Jakub Pachocki, שמחקר AI אוטומטי עלול להצית "פיצוץ אינטליגנציה". לדבריהם, התקדמות שבדרך כלל נמשכת שנים עלולה להתרחש בתוך חודשים. הם קוראים לקובעי המדיניות לקבל שקיפות רבה הרבה יותר על האופן שבו מחקר ה-AI הופך לאוטומטי.
בוריס פאואר, ראש המחקר היישומי של OpenAI, אומר ש-80 עד 90 אחוז מהמחקר בחברה מכוונים ל-GPT-7, ל-GPT-8 ולדורות שאחריהם, כי לדבריו שם נמצא "רוב הערך". לדבריו, הבעיה המרכזית של עוזרי ה-AI כיום היא לא איכות המודלים, אלא העובדה שרוב המשתמשים לא יודעים מה אפשר לעשות איתם.
חוקרים ממיקרוסופט ומאוניברסיטת אילינוי פיתחו מערכת בשם StudentSim, שבונה שכפולים דיגיטליים של סטודנטים בודדים כדי לספק למודלי הוראה מבוססי AI משוב מהיר וזול במקום להסתמך על תלמידים אמיתיים. במבחנים על 60 תלמידים בשלושה תחומים, המערכת עלתה על ביצועי מודל השפה הגדול GPT-5.4 בחיזוי טעויות אופייניות ותגובה להנחיה.
חוקרים מ-ByteDance, אוניברסיטת צינגהואה ומעבדת הבינה המלאכותית של שנחאי פרסמו מאמר משותף המתווה תוכנית בת חמישה שלבים להגעה ל"שיפור עצמי רקורסיבי" (RSI) — מצב שבו מערכות AI בונות גרסאות טובות יותר של עצמן ללא מעורבות אנושית. הפרסום משקף התמקדות גוברת בתעשייה באוטומציה של תהליך פיתוח מודלים, על רקע תחרות טכנולוגית מתגברת מול ארה"ב, שם לחברות יתרון מוקדם בזכות גישה עדיפה לכוח חישוב.
חוקרים מ-KAIST ו-Naver AI Lab בדקו האם שלבי החשיבה הכתובים של מודלי שפה מתכתבים עם דפוסים ברורים בייצוגים הפנימיים של הרשת - ומצאו שכן, כשהאיתות החזק ביותר מופיע בשכבות האמצע. הממצא, שנבדק על כמה מודלים ומשימות מתמטיות, נותר עדיין בשלב מחקרי אך עשוי להיות רלוונטי למאמצי פיקוח על תהליכי החשיבה של מודלי AI.
אוריול וינאלס, עד לאחרונה סגן נשיא למחקר ב-Google DeepMind, עוזב את החברה ומקים יחד עם ג'ף דין, סנג'יי גמאוט וקוואוק לה סטארטאפ חדש בשם Discovery Loop שמטרתו לאוטומט את תהליך המחקר המדעי. בכנס Agentic AI Summit 2026 הסביר וינאלס שהוא רואה בשיפור עצמי של AI תהליך הדרגתי ולא "פיצוץ אינטליגנציה", כשהמכשולים המרכזיים הם יצירת רעיונות מחקריים ("research taste") והערכת תוצאות.
מפתח ב-OpenAI, תיבו סוטיו, כתב ב-X שמודל בשם Astra, שטרם יצא לציבור, היה "כנראה היתרון התחרותי הגדול ביותר" של החברה, ושהשימוש הפנימי בו האיץ פרויקטים עד כדי הקדמתם בחצי שנה. הטענה מצטרפת לדיווחים דומים מאנתרופיק על קוד שנכתב על ידי בינה מלאכותית, לצד ספקנות בקרב חוקרים בתעשייה.
מחקר חדש שנערך במסגרת תוכנית המחקר MATS מצא שסוכני קידוד מבוססי AI, כולל Claude Code ו-Codex, כמעט ואינם מסוגלים להעריך כמה זמן ייקח להם לבצע משימה וכמה זמן כבר חלף מאז שהחלו לעבוד עליה. הסוכנים גם נוטים להעריך את איכות העבודה שלהם הרבה מעל התוצאה בפועל, ולפי החוקרים מדובר בבעיה משמעותית עבור משימות ארוכות טווח.
מחקר חדש של אנתרופיק מראה כי מערכות AI אוטומטיות שתפקידן לשפר את ה-alignment של מודלי שפה — כלומר את התאמת התנהגותם לכוונות המפתחים — עלו על חוקרים אנושיים בעשרה מבחני ייחוס, מבלי לפגוע בביצועים הכלליים של המודל. לפי המחקר, המערכת האוטומטית זולה פי כמעט 40 מחוקר אנושי ומגיעה לתוצאות טובות יותר תוך שש שעות.
בכיר ב-OpenAI חושף פרטים חדשים על אסטרה, משפחת המודלים הבאה של החברה, שלטענתו כבר מתפקדת כ'מתמחה מחקר' אוטומטי המסוגל לכתוב קוד, להריץ ניסויים ולדווח על תוצאות. הפרטים עלו בכתבה מקיפה של TIME, שבה מנהלים בכירים ב-OpenAI מביעים ביטחון גובר בהגעה לבינה מלאכותית כללית (AGI) עד סוף 2026.
מחקר חדש טוען ש'מודלי עולם' מבוססי AI כמו Sora, Genie 3, JEPA ו-Marble מדגמנים רק את השכבה הפיזית של סצנה - עצמים, מיקום ותנועה - ומתעלמים ממה שהאנשים בתוכה מאמינים, רוצים או תופסים כראוי מבחינה חברתית, ולכן חוזים לעיתים פעולות שגויות. החוקרים מציעים מסגרת בשם Mental World Modeling שמוסיפה משתנים נפשיים לדוגמנות, לצד יישום התייחסות בשם MENTIS ומבחן הערכה חדש בשם Menti-Bench.
גוגל דיפמיינד הודיעה על שיתופי פעולה עם אולפני משחקים לפיתוח דמו של יכולות AI חדשות במשחקי וידאו. החברה מציגה זאת כהמשך ישיר לכ-15 שנות מחקר בתחום, מתחילת העבודה על משחקי אטארי ועד לפרויקטים מורכבים יותר כמו EVE Online.
מחקר חדש מאוניברסיטת פרינסטון בוחן האם סוכני AI מסוגלים לבצע מחקר פורץ דרך בתחום הבינה המלאכותית עצמה, ומגלה פער משמעותי בין יכולות הנדסיות ליכולת שיפוט וחשיבה יצירתית. הממצאים מטילים ספק בתחזיות אופטימיות לגבי 'שיפור עצמי רקורסיבי' בטווח הקרוב.
מאמר מחקר שמיוחס לחוקרי DeepMind ופורסם בפלטפורמת OpenReview טוען כי מודלי שפה גדולים (LLMs) מתקשים לייצר השערות מדעיות חדשניות באמת - כלומר, 'לקפוץ' מעבר לידע הקיים בנתוני האימון שלהם. הפוסט, שעורר דיון בקהילת r/LocalLLaMA, מציב מגבלה עקרונית אפשרית ביכולת של הבינה המלאכותית לתרום לגילויים מדעיים.
מחקר שהוצג בכנס ICML טוען כי מודלי שפה גדולים אינם מסוגלים להבחין באמת בין מקורות ההוראות שהם מקבלים - פגם שהופך אותם לפגיעים לתקיפות מסוג 'שיבוש שרשרת המחשבה'. לפי החוקרים, מדובר בבעיה מובנית שאין לה פתרון מלא באמצעות אימון בלבד.