.@poetiq_aiは、既存モデルの上に再帰的な自己改善システムを重ねることで、最近ARC-AGIベンチマークで大きなジャンプを達成した新興スタートアップです。 この@LightconePodエピソードでは、Poetiqの創業者兼CEOであるO@itfischeが参加し、小規模チームがベースモデルを上回る「推論ハーネス」をどのように構築できるか、それがスタートアップにとって何を意味するのか、そしてなぜプロンプトエンジニアリングの自動化が今日のAIで最も強力なレバーの一つになり得るのかについて語り合いました。 00:00 – イントロ 00:40 – ポエティクとは何か? 01:07 – 再帰的自己改善の解明 02:07 – ファインチューニング・トラップ 02:59 – LLM向けの「スティルツ」 03:14 – 再帰的自己改善とファインチューニング 05:05 – ARC-AGIでトップの座を奪う 06:37 – 人類最後の試験でクロードに勝利 08:40 – メタシステムの仕組み 10:26 – Beyond RL: 新しいS曲線 11:32 – プロンプトエンジニアリングの自動化 13:37 – パフォーマンスの5%から95%へ 14:50 – アーリーアクセスとエージェントを高木式に乗せる 16:17 – YC創設者からDeepMind研究者へ 18:29 – AI時代のエンジニアへのアドバイス