アンドレイ・カルパシーによる2025年度LLM年度末レビュー：6つの「パラダイムシフト」 1. RLVR：2025年、強化学習は検証可能な報酬（RLVR）からLLMトレーニングの新しい標準フェーズへと移行しました。数学やコードといった客観的な領域において、長期間にわたって報酬を最適化することで、モデルは自然に人間のような「推論」戦略を発達させ、年間を通して大幅な能力向上をもたらします。 2. 幽霊対動物 / 不均一な知能：2025年までに、業界はLLMが「進化した動物」ではなく「召喚された幽霊」であることに気づき始めるでしょう。その知能は極めて不均一で、検証可能な分野では天才レベルである一方で、簡単に騙されてしまうため、ベンチマークへの信頼は完全に失われます。 3. LLMアプリケーション層の出現：カーソルに代表される新しいLLMアプリケーション層が2025年に出現しました。コンテキストエンジニアリング、マルチコールオーケストレーション、専用インターフェース、自律スライダーを通じて、基本モデルによって編成された「一般大学生」を特定の垂直分野の「専門チーム」へと変革します。 4. ローカル AI エージェント: Claude Code 氏は、ユーザーのプライベート環境とデータに深く統合できるローカルで実行される LLM エージェントの説得力のあるデモンストレーションを初めて発表し、AI インタラクションをクラウドベースのチャット Web サイトから「コンピューター上に存在する小さなスプライト」へと変換します。 5. バイブコーディング：2025 年には「バイブコーディング」が登場し、自然言語で意図を記述するだけでコードを生成できるようになり、プログラミングが民主化され、専門家の生産性が飛躍的に向上し、コードが安価で使い捨て可能になります。 6. LLM GUI のプロトタイプ: Nano Banana は、テキスト、画像生成、世界の知識を深く統合することで、モデルが人間が好む視覚形式で情報を出力できる、LLM のグラフィカル ユーザー インターフェイスの時代を予見していました。
