CoinDesk haberine göre, Beating izleme sistemi, The Information’ın üç bilgili kaynaktan elde ettiği bilgilere dayanarak, Google DeepMind’in kendi kodlama modellerinin yeteneklerini artırmak için araştırmacılar ve mühendislerden oluşan bir ekip kurduğunu bildirdi. Bu ekip, DeepMind’in önceden eğitim çalışmalarından sorumlu olan araştırma mühendisi Sebastian Borgeaud tarafından yönetiliyor; kurucu ortak Sergey Brin ve DeepMind’in baş teknoloji officer’ı Koray Kavukcuoglu doğrudan dahil. Ekip kurulmasının doğrudan tetikleyicisi, Anthropic’in yakın zamanda yayınladığı model oldu. DeepMind içi araştırmacılar, Anthropic’in kodlama aracının Gemini’nin kod üretme yeteneğini aştığını düşünüyor. Brin, yakın zamanda hazırladığı bir notta, ekibin “temsilci yürütme yeteneği arasındaki boşluğu acilen kapatıp modelleri kod yazan ana geliştiricilere dönüştürmeli” olduğunu yazdı. Bu, çok adımlı görevleri yürütebilen AI’ları ifade ediyor. Bu boşluk sayısal olarak da belirgin: Anthropic’in Claude Code sorumlusu Boris Cherny, Ocak ayında şirketin “neredeyse %100” kodunun AI tarafından yazıldığını söyledi; Google CFO’su Anat Ashkenazi ise Şubat’taki finansal rapor toplantısında, kodlama temsilcilerinin Google içişlerinde yalnızca yaklaşık %50’sini gerçekleştirdiğini belirtti. Ekip, sıfırdan yeni bir yazılım yazmak gibi uzun süreli kodlama görevlerine odaklanıyor; bu tür görevler, modelin birden fazla dosyayı okumasını ve kullanıcı niyetini anlamasını gerektiriyor ve şu anda AI kodlama araçlarının en zorlandığı alanlar. Eğitim verileri de ayarlanıyor: Google, açık kaynak kodlardan çok kendi özel kod kütüphanelerini kullanarak modelleri eğitmeye başlıyor; çünkü iç kodlar ile açık kaynak kodlar büyük ölçüde farklı ve genel kodlama modelleri iç projelerde yeterince iyi performans gösteremiyor. Bu tür iç eğitimli modeller dışarıya yayınlanamaz, ancak dışarıya açık sürümlerin geliştirilmesine yardımcı olabilir. İçerideki yayılma düzeyinde, Google, Jetski adlı bir iç kodlama aracı kullanım sıralaması oluşturdu; DeepMind’in dışında bazı ekipler zorunlu AI eğitimi düzenlemeye başladı. Brin, notunda her Gemini mühendisinin karmaşık çok adımlı görevlerde iç temsilciyi kullanmasını istedi. Daha uzun vadeli hedef, Brin’in “AI’nın yükselişi” olarak adlandırdığı, kendini geliştirebilen AI’lardır. O, çalışanlara sık sık kodlama yeteneğini artırmak bu adıma ulaşmanın anahtarı olduğunu söyledi; matematik yapabilen ve deneyler yürütebilen AI’larla birlikte, teorik olarak AI araştırmacılarının ve mühendislerinin işlerinin büyük ölçekli otomasyonu mümkün olabilir. OpenAI zaten benzer iç araçlara sahip ve araştırmacıların deney kodlarını daha hızlı üretmelerine yardımcı oluyor.
Google DeepMind, Anthropic'le yarışmak için bir kodlama görev gücü kuruyor
币界网Paylaş
Özet
Google DeepMind, kod üretimi üzerindeki boşluğu Anthropic ile kapatmak amacıyla Sebastian Borgeaud liderliğinde bir kodlama görev gücü oluşturdu. Sergey Brin ve Koray Kavukcuoglu tarafından denetlenen ekip, uzun döngülü kodlama görevleri ve dahili kod tabanlarına odaklanıyor. Anthropic'in kodlarının neredeyse %100'ünü AI kullandığı rapor edilirken, Google bu oranı yaklaşık %50'de tutuyor. Bu adım, daha hızlı ve daha verimli bir geliştirme için risk-getiri oranını lehine değiştirmeyi amaçlıyor. Rekabet arttıkça, AI kodlama alanında destek ve direnç seviyeleri daralıyor.
Kaynak:Orijinalini göster
Yasal Uyarı: Bu sayfadaki bilgiler üçüncü şahıslardan alınmış olabilir ve KuCoin'in görüşlerini veya fikirlerini yansıtmayabilir. Bu içerik, herhangi bir beyan veya garanti olmaksızın yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sağlanmıştır ve finansal veya yatırım tavsiyesi olarak yorumlanamaz. KuCoin, herhangi bir hata veya eksiklikten veya bu bilgilerin kullanımından kaynaklanan sonuçtan sorumlu değildir.
Dijital varlıklara yapılan yatırımlar riskli olabilir. Lütfen bir ürünün risklerini ve risk toleransınızı kendi finansal koşullarınıza göre dikkatlice değerlendirin. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanım Koşullarımıza ve Risk Açıklamamıza bakınız.