Tang Jie da Zhipu AI prevê avanços em autoaprendizado e 2 milhões de chips para evolução autônoma

Mensagem do AIMPACT, 13 de maio (UTC+8): De acordo com monitoramento da Beating, Tang Jie, fundador e cientista-chefe da Zhipu AI, publicou em X que a maior conquista dos grandes modelos este ano será resolver tarefas de longo prazo (Long-Horizon Tasks), ou seja, operar continuamente em ambientes de agentes para alcançar objetivos complexos. Ele destacou que essa capacidade impulsionará a indústria a evoluir rapidamente de uma "empresa de uma pessoa" para uma "empresa sem funcionários (NPC)", com sistemas de agentes autônomos (AAS) se tornando a próxima fronteira tecnológica. Tang Jie acredita que realizar essa visão exige superar três pilares tecnológicos: capacidade de memória por meio de contextos ultra-longos e RAG, aprendizado contínuo indiretamente alcançado por ciclos de atualização mais curtos, e a capacidade de autoavaliação — atualmente a mais difícil de superar, mas já com traços visíveis no Opus 4.7. O fim último dos grandes modelos será a autoevolução. Tang Jie especula que o Claude já pode possuir uma "base de treinamento próprio" capaz de escrever código, limpar dados e treinar-se autonomamente, e que o suposto cluster de 2 milhões de chips para o próximo ano provavelmente será dedicado exclusivamente ao treinamento autônomo. Ele prevê que os sistemas operacionais futuros serão substituídos por sistemas operacionais baseados em grandes modelos (LLM OS), e que os aplicativos se tornarão "gerados sob demanda", revolucionando radicalmente a arquitetura tradicional de von Neumann. (Fonte: BlockBeats)