- 推論スケーリングは人工知能（AI）の革新的なアプローチとして称賛されている
- スタンフォード大学の教授でGoogle DeepMindのAI研究者であるAzalia Mirhoseiniによると、推論スケーリングはAIパフォーマンス向上の新たな軸を表す
- AIの推論スケーリングは精度に大きな影響を与える
- 研究によると、AIが複数の解を生成し、最適なものを選択することで精度が劇的に向上する
- 推論回数が増えるにつれて正解の確率が予測可能に増加する
推論スケーリングは、AIの開発において基盤的な変化をもたらす。これまでAI研究はモデルサイズとデータセットの増加に焦点を当ててきたが、AISC 2025で示された結果は、計算リソースを推論に再分配することで、ますます大きなモデルを必要とせずに潜在的なAIの能力を引き出す可能性があることを示唆している。