جوجل ديب ميند تشكل فرقة عمل للبرمجة لتعويض التأخر عن أنثروبيك

موقع CoinWorld ينقل، وفقًا لمراقبة Beating، أن صحيفة The Information استشهدت بثلاثة مصادر مطلعة قائلة إن جوجل DeepMind أنشأت فريقًا مخصصًا من الباحثين والمهندسين لتعزيز قدرات نموذج البرمجة الخاص بها. ويقود هذا الفريق المهندس الباحث سيباستيان بورغود، الذي كان مسؤولًا سابقًا عن عمل التدريب المسبق في DeepMind؛ كما يشارك مباشرة كل من المؤسس المشارك سيرجي برين ورئيس التكنولوجيا في DeepMind كوراي كافوكوجلو. وكان الدافع المباشر لتشكيل الفريق هو إصدار النموذج الأخير من Anthropic. ويعتقد الباحثون داخل DeepMind أن أدوات البرمجة الخاصة بـ Anthropic تفوق قدرات Gemini في توليد الكود. كتب برين في مذكرة حديثة أن الفريق يجب أن "يُغلق الفجوة في قدرات التنفيذ الوكيلية بشكل عاجل، ويجعل النموذج مطورًا رئيسيًا في كتابة الكود" للفوز بهذا السباق النهائي. يشير "الوكيل" إلى الذكاء الاصطناعي القادر على معالجة المهام متعددة الخطوات. وتوجد أرقام ملموسة لهذه الفجوة: فقد قال بوريس تشيرني، المسؤول عن Claude Code في Anthropic، في يناير إن الشركة "تكتب تقريبًا 100%" من كودها بواسطة الذكاء الاصطناعي؛ بينما قال رئيس المالية في جوجل أنتات أشكينازي في اجتماع التقارير المالية لفبراير إن وكلاء البرمجة داخل جوجل يتحملون فقط حوالي 50% من عمل كتابة الكود. ويركز الفريق المخصص على مهام البرمجة الطويلة المدى، مثل كتابة برنامج جديد من الصفر، وهي مهام تتطلب من النموذج قراءة ملفات متعددة وفهم نية المستخدم، وهي أصعب المراحل حاليًا لأدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي. كما يتم تعديل بيانات التدريب: بدأت جوجل بتدريب نماذجها باستخدام مكتباتها الخاصة للكود، لأن كودها الداخلي يختلف كثيرًا عن الكود العام، ولا تؤدي نماذج البرمجة العامة أداءً جيدًا في المشاريع الداخلية. ولا يمكن نشر هذه النماذج المدربة داخليًا خارجيًا، لكن يمكنها العودة لمساعدة تحسين الإصدارات القابلة للنشر. على مستوى الترويج الداخلي، أنشأت جوجل قائمة تصنيف داخلية تُسمى Jetski لاستخدام أداة البرمجة الداخلية؛ وبدأت بعض الفرق خارج DeepMind في تنظيم تدريب إلزامي على الذكاء الاصطناعي. طلب برين في المذكرة من كل مهندس في Gemini استخدام الوكيل الداخلي عند تنفيذ المهام المعقدة متعددة الخطوات. أما الهدف الأبعد فهو ما أطلق عليه برين "انطلاق الذكاء الاصطناعي"، أي الذكاء الاصطناعي القادر على تحسين نفسه. وأكد مرارًا على موظفيه أن تحسين قدرات البرمجة هو المفتاح للوصول إلى هذه المرحلة؛ بالاقتران مع ذكاء اصطناعي قادر على إجراء العمليات الحسابية وتشغيل التجارب، يمكن نظريًا أتمتة واسعة النطاق لعمل الباحثين والمهندسين في الذكاء الاصطناعي. ولدى OpenAI بالفعل أدوات داخلية مشابهة تساعد الباحثين على توليد كود التجارب بشكل أسرع.