Message AIMPACT, 13 mai (UTC+8) : selon les données de Beating, le fondateur et scientifique en chef de Zhipu AI, Tang Jie, a prédit sur X que la plus grande avancée des grands modèles cette année sera la résolution des tâches à long terme (Long-Horizon Tasks), c’est-à-dire l’exécution continue dans des environnements d’agents pour accomplir des objectifs complexes. Il a souligné que cette capacité poussera l’industrie à évoluer rapidement d’une « entreprise à une personne » vers une « entreprise sans employés (NPC) », où les systèmes d’agents autonomes (AAS) deviendront la prochaine frontière technologique. Tang Jie estime que la réalisation de cette vision nécessite de surmonter trois piliers technologiques : la capacité de mémoire grâce à des contextes ultra-longs et au RAG, l’apprentissage continu réalisé indirectement en raccourcissant les cycles de mise à jour, et la capacité d’auto-évaluation, actuellement la plus difficile à atteindre mais dont les premiers signes apparaissent déjà avec Opus 4.7. La fin ultime des grands modèles sera leur auto-évolution. Tang Jie suppose que Claude possède déjà une « base d’auto-entraînement » lui permettant d’écrire du code, de nettoyer des données et de s’entraîner par lui-même, et que le cluster de 2 millions de puces mentionné dans les rumeurs pour l’année prochaine sera probablement dédié exclusivement à l’entraînement autonome. Il prédit que les systèmes d’exploitation futurs seront remplacés par des systèmes d’exploitation basés sur des grands modèles (LLM OS), et que les applications deviendront « générées à la demande », bouleversant ainsi radicalement l’architecture traditionnelle de von Neumann. (Source : BlockBeats)
Tang Jie de Zhipu AI prédit des percées en auto-apprentissage, 2 millions de puces pour une évolution autonome
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Résumé
Tang Jie de Zhipu AI a mis en avant l'auto-apprentissage comme levier clé de l'innovation dans la cryptomonnaie, prévoyant des progrès majeurs dans les tâches à long terme. Il a identifié la mémoire, l'apprentissage continu et l'évaluation autonome comme piliers fondamentaux, en notant les premiers signes d'Opus 4.7. Tang a suggéré que Claude utilise déjà l'auto-apprentissage pour la programmation et le nettoyage des données, avec un cluster de 2 millions de puces potentiellement dédié à une évolution autonome. Il a également prédit que le système d'exploitation LLM remplacera les systèmes traditionnels, redéfinissant l'informatique grâce à des applications à la demande. Le rapport risque/rendement de ces avancées pourrait changer radicalement à mesure que l'AAS deviendra la prochaine frontière.
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