Meta と KAIST が神経網型コンピュータの初期プロトタイプを開発；経済学者が AI の再帰的自己改善が爆発的経済成長をもたらす可能性を分析

Meta と KAIST の研究チームが「Neural Computers」論文を発表。神経網型システムが計算、メモリ、I/O を学習された実行時状態に統合できるかを探索。Juergen Schmidhuber が著者に含まれている。

プロトタイプは Wan 2.1 生成動画モデルとキュレーションされたトレーニングデータを使用してコマンドラインインターフェース（CLI）とグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）ベースの神経コンピュータを実装。CLI では「ターミナルバッファとの整合を保ち、スクロールバック、プロンプト折り返し、ウィンドウサイズ変更といった日常的な CLI 使用の 『物理法則』 を捉える」。

Forethought、コロンビア大学、バージニア大学の研究者による分析では、「全セクターにおける 13% の自動化は経済を爆発的成長レジームへ押し進めるのに十分」と指摘。「ソフトウェアおよびハードウェア研究のみが自動化される場合は 17% で十分」。ハードウェア研究が重要であり、「チップ設計の 1 つのタスク自動化はソフトウェアの 5 タスク分または集計 TFP の 10 タスク分に相当する」。