最新の研究により、o1やDeepSeek-R1などの大型推論モデル（LRM）には、計算の複雑さに起因する決定的な限界があることが判明しました。
複雑さによる性能の「崩壊」 簡単なタスクでは標準モデルの方が効率的ですが、中程度の複雑さでLRMが逆転し、高度に複雑なタスクではどちらも正解率がゼロになる**「性能崩壊」**が発生します。
反直感的なスケーリング制限 問題が難しくなるほど思考トークンを増やすのが一般的ですが、限界点を超えると逆に思考努力を減らしてしまうという、現在のモデル固有の制限が確認されました。
「思考」の不完全性 解法アルゴリズムを提示しても正解率は向上せず、真の論理的推論ではなく、訓練データの馴染み深さに依存した**「推論の見せかけ」**である可能性が指摘されています。
イーロン・マスク氏はAIが2026年までに人間を超えると予測していますが、ソースが示す研究結果は、現在のAIが**「数学的な壁」**に直面していることを示唆しています。
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