AI論文 (NeurIPS 2025)検索・リサーチ確認済み
ネットワークを“超深く”したらAIの自己学習が大きく伸びた（NeurIPS 2025）
AIのネットワークを最大1024層まで深くすると、AIが自分で学ぶ力（自己教師あり強化学習）が、浅いモデルをはるかに超えて伸びることが示されました。
AIのネットワークを最大1024層まで深くすると、AIが自分で学ぶ力（自己教師あり強化学習）が、浅いモデルをはるかに超えて伸びることが示されました。
AIのネットワークを思い切って“超深く”（最大1024層）すると、AIが自分で学ぶ力が大きく伸びる——NeurIPS 2025で注目された研究です。
やさしく言うと
強化学習は、ゲームの上達のように『やってみて→うまくいけば伸ばす』を繰り返す学び方です。その“頭脳”の層を深く積み上げるほど、複雑なことを学べるようになった、という発見です。
従来（浅い）学べることに頭打ちがあった
超深い（〜1024層）自己学習の性能が大きく向上
出典
NeurIPS 2025 Best Paper Awards（公式ブログ）。深いネットワークによる自己教師あり強化学習の研究。
why care
自分に関係ある？
AIが“自分で学ぶ”力の伸びしろを示す研究。ロボットや自律エージェントの進歩につながります。