han listade de 6 viktigaste förändringarna från årets största AI-forskningsevenemang, NeurIPS 2025. den berättar mycket om vart AI är på väg 2026: 1. Uppmärksamhetsmekanismen får en rejäl uppgradering. Det blir mer selektivt med tekniker som gating, gleshet och bättre hantering av långa kontexter. Om kanske 6 månader kommer du att se modeller som är billigare, smartare och mer effektiva. 2. Frontier-modellerna konvergerar. Vi har redan vetat det lite, men återigen, toppmodellerna låter mer likadant. Ditt val av Frontier-modell spelar mindre roll än tidigare, men även all partiskhet eller blinda fläck förstärks överallt på en gång. 3. RL skalar äntligen för robotik. Det har stagnerat i åratal. "bara fortsätt skala"-metoden som fungerade för LLM:er fungerar nu för agenter. 2026 blir året för stora framsteg inom agentiska system. 4. Diffusionsmodeller handlar inte bara om att memorera träningsdata. En större teoriartikel visade att diffusionsträning faktiskt har två faser: en tidig fas där modeller lär sig att generera högkvalitativa prover, och en senare fas där de börjar memorera specifika saker. Mer träningsdata skjuter på memoreringsfasen och ger dig ett större fönster innan överanpassning. 5. det akademiska papperssystemet är SLUTKÖRT (på riktigt). med 20 000 inlämningar drunknar NeurIPS i artiklar. de experimenterar till och med med AI för att granska AI-genererade artiklar. Det betyder att du inte längre riktigt kan lita på prestigen hos konferenser och publikationer. Du måste lita på vem som skrev uppsatsen och deras bakgrund. 6. Stora laboratorier satsar fullt ut på resonemang, effektivitet och integration. Frontier Race handlar inte längre bara om modellstorlek. Bug Labs arbetar nu med: (1) resonemang som mätbar mått, steg-för-steg-tänkande, verktygsanrop, sökanvändning (2) effektivitet, köra starka modeller på telefoner och edge-enheter med låg latens (3) arbetsflödesintegration, att koppla in modeller i verktyg och protokoll som MCP. Jag rekommenderar verkligen att du tittar på denna 10-minuters genomgång om AI-forskning oroar dig.