Together AIは2026年11月4日(現地時間)、AIエージェントが推論を自己最適化する「ポリモーフィック・インファレンス (Polymorphic Inference)」システムを発表した。同社はこれを「世界初の生産規模のRecursive Self-Improvement (RSI) 推論システム」と位置付けており、オープンモデルのリリース速度向上、多様なモデルアーキテクチャ、変化するワークロード、急速なハードウェア進化への対応を目指す。
Together AIは、このポリモーフィック・インファレンス (Polymorphic Inference) を、従来のスタティック・インファレンス (Static Inference)時代からの移行を象徴するものと説明している。スタティック・インファレンスは、クローズドモデルや伝統的なTransformerアーキテクチャ、単一ユーザー、単一ハードウェアプラットフォームでの推論に限定されていた。これに対しポリモーフィック・インファレンスは、オープンソースモデルのリリース速度とアーキテクチャの多様化、OpenRouterのトラフィックの80%が過去3ヶ月にリリースされたモデルに集中するようなワークロード変化、そしてB200からGB300、Vera Rubinといったハードウェアの急速な進化に適応する。
この新たなシステムを支える中核技術はTogether Compilerである。Together Compilerは、AIエージェントが自律的に推論ワークロードの最適化を行うRSIループを採用。これにより、従来のコンパイラの課題をエージェントによる探索問題として再定義し、高性能な持続的エンジンと連携した多数のエージェントが高速なイテレーションを通じて最適化パターンを特定する。同社はこれを継続的コンパイル (Continuous Compilation)と呼び、以前は手書きのカーネルと最適化を必要とした新しいワークロードへの自動適応を可能にする。Together Compilerはすでに同社の人気サーバーレスエンドポイントで本番稼働しており、既存の最適化済みコードに対してもさらなる性能向上を実現している。
参考: Together AI Blog (アーカイブ) — 2026年11月4日 09:00 (JST)