生成AIの今を一気に整理する 202603版―推論モデル、DeepSeek、世界モデル、Physical AI、AIエージェント
Zenn / 3/14/2026
💬 OpinionSignals & Early TrendsIdeas & Deep Analysis
Key Points
- 推論モデルの最新動向と性能・適用領域・課題を俯瞰した整理。
- DeepSeekの概念と潜在的影響、従来モデルとの違いとユースケース。
- 世界モデルとPhysical AIの登場が現実世界の知識統合と物理タスク自動化に与える示唆。
- AIエージェントの設計指針・課題、人間との協調や倫理的側面も要点化。
- 今後の研究動向・産業実装のギャップと、企業・開発者が取るべき行動指針。
!
生成AIの現状として2025年から直近までの動向を整理
動向
大規模言語モデルの大競争
推論モデルの隆盛
人間との比較
拡散モデルのLLMへの適用
DeepSeekの衝撃
マルチモーダル
世界モデル
フィジカルAI
エージェント型AI(AIエージェント)
2026年の注目トピック!
基盤モデル
最近ちょっと言われ出しましたが2021年に"On the opportunities and risks of foundation models."[1]という論文で、いわゆる大規模言語モデルのようなものを「基盤モデル」と呼ぼうとなったようです。
基盤モデル
...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles

The programming passion is melting
Dev.to

Maximize Developer Revenue with Monetzly's Innovative API for AI Conversations
Dev.to
Co-Activation Pattern Detection for Prompt Injection: A Mechanistic Interpretability Approach Using Sparse Autoencoders
Reddit r/LocalLLaMA

Nvidia GTC 2026: Jensen Huang Bets $1 Trillion on the Age of the AI Factory
Dev.to
Qwen3.5 Knowledge density and performance
Reddit r/LocalLLaMA