El creador de ARC-AGI predice que la futura competencia en IA se centrará en sistemas de agentes completos

Según el monitoreo de Beating, François Chollet, creador de la evaluación de IA de renombre ARC-AGI, indicó que los agentes de IA de alto rendimiento actuales son, en esencia, sistemas completos compuestos por «modelo + programa». El modelo grande se encarga de comprender y juzgar, mientras que el programa externo controla el flujo, llama a herramientas y ejecuta código. Chollet describió esta arquitectura neurósimbólica como un «sándwich simbólico»: el programa impulsa la red neuronal, y la red neuronal, a su vez, llama al programa. Él considera que los modelos grandes seguirán volviéndose más potentes, pero los programas externos también se volverán cada vez más importantes, y las tareas complejas finalmente requerirán la colaboración de ambos. Más allá, Chollet predice que los programas externos, actualmente escritos principalmente por ingenieros, podrían en el futuro aprenderse y evolucionar por sí mismos mediante IA. La competencia futura de la IA podría no centrarse solo en los modelos, sino en todo el sistema de agentes.