CoinDeskの報道によると、動察Beatingの監視によれば、『The Information』は3人の関係者を引用し、Google DeepMindが、自社のコーディングモデルの能力を向上させるため、研究者とエンジニアからなる特別チームを編成したと伝えている。このチームは、以前DeepMindのプリトレーニングを担当していた研究エンジニアのSebastian Borgeaudが率いており、共同創設者のSergey BrinとDeepMindの最高技術責任者Koray Kavukcuogluも直接関与している。チーム編成の直接的なきっかけは、Anthropicによる最近のモデル発表だった。DeepMindの内部研究者は、AnthropicのコーディングツールがGeminiのコード生成能力を上回っていると判断している。Brinは最近のメモで、「エージェント実行能力の差を緊急に埋め、モデルをコード作成の主力開発者にしなければならない」と述べ、最終スプリントで勝利する必要があると強調した。エージェントとは、複数ステップのタスクを処理できるAIを指す。この差には具体的な数値がある。AnthropicのClaude Code担当者Boris Chernyは1月、同社のコードの「ほぼ100％」がAIによって作成されていると述べた。一方、GoogleのCFOAnat Ashkenaziは2月の決算会議で、コーディングエージェントがGoogle内部で担うコード作成の割合は約50％に過ぎないと語った。この特別チームは、新規ソフトウェアをゼロから作成するなど、長期間にわたるコーディングタスクに焦点を当てている。このようなタスクでは、複数のファイルを読み込み、ユーザーの意図を理解する必要があり、現在のAIコーディングツールが最も苦手とする部分である。トレーニングデータも調整されている：Googleは、自社のプライベートコードベースを使ってモデルをトレーニングし始めた。内部コードと公開コードには大きな差があり、汎用コーディングモデルは内部プロジェクトでは十分なパフォーマンスを発揮できていないためだ。このような内部トレーニングモデルは外部公開できないが、逆に公開可能なバージョンの改善に役立てることができる。内部での普及面では、Googleは「Jetski」という内部コーディングツール使用ランキングを設けた。DeepMind以外の一部チームでは、強制的なAIトレーニングを開始している。Brinはメモで、Geminiエンジニア全員が複雑なマルチステップタスクを実行する際には、必ず内部エージェントを使用することを要求した。より長期的な目標は、Brinが言う「AIの飛躍」、すなわち自己改善可能なAIである。彼は複数回、従業員にコーディング能力の向上がその段階への鍵であると伝えている。数学を解き、実験を実行できるAIと組み合わせれば、理論的にはAI研究者やエンジニアの作業を大規模に自動化できる。OpenAIはすでに同様の内部ツールを持ち、研究者が実験コードをより迅速に生成できるように支援している。
Google DeepMind、Anthropicに追いつくためにコーディングタスクフォースを設立
币界网共有
概要
Google DeepMindは、Sebastian Borgeaudをリーダーとするコーディングタスクフォースを設立し、コード生成を改善してAnthropicとの差を縮めることを目指している。このチームはSergey BrinとKoray Kavukcuogluの監督のもと、長周期のコーディングタスクと内部コードベースに焦点を当てている。Anthropicはコードのほぼ100％にAIを活用しているのに対し、Googleは約50％で使用している。この動きは、より速く効率的な開発を実現するために、リスクとリワードのバランスを有利に動かすことを目的としている。競争が激化する中、AIコーディング分野におけるサポートとレジスタンスが狭まっている。
出典:原文を表示
免責事項: 本ページの情報はサードパーティからのものであり、必ずしもKuCoinの見解や意見を反映しているわけではありません。この内容は一般的な情報提供のみを目的として提供されており、いかなる種類の表明や保証もなく、金融または投資助言として解釈されるものでもありません。KuCoinは誤記や脱落、またはこの情報の使用に起因するいかなる結果に対しても責任を負いません。
デジタル資産への投資にはリスクが伴います。商品のリスクとリスク許容度をご自身の財務状況に基づいて慎重に評価してください。詳しくは利用規約およびリスク開示を参照してください。