Google DeepMind створює робочу групу з кодування, щоб наздогнати Anthropic

Сайт CoinDesk повідомляє, що за даними Beating, згідно з інформацією від The Information, Google DeepMind сформував групу дослідників і інженерів, спеціалізовану на підвищенні здатностей своїх моделей кодування. Групу очолює дослідний інженер DeepMind Себастьян Боргео, який раніше відповідав за передтренування в DeepMind; безпосередньо участь беруть співзасновник Сергій Брин та головний технічний директор DeepMind Корай Кавукчуглу. Прямою причиною створення групи стало недавнє випускання моделей Anthropic. Внутрішні дослідники DeepMind вважають, що інструменти кодування Anthropic вже перевершили здатність Gemini до генерації коду. У недавньому меморандумі Брин написав, що команді необхідно «терміново ліквідувати розрив у здатностях агентів» і перетворити моделі на основних розробників коду, щоб виграти останню етап гонки. Агент — це ШІ, здатний виконувати багатокрокові завдання. Розрив має конкретні цифри: Борис Черні, керівник Claude Code в Anthropic, у січні заявив, що компанія «майже на 100%» генерує код за допомогою ШІ; фінансовий директор Google Анат Ашкеназі на фінансовому звіті у лютому сказав, що кодуючі агенти в Google виконують лише близько 50% роботи з коду. Група зосереджена на довгострокових завданнях кодування, таких як створення нового програмного забезпечення з нуля — завдання, які вимагають від моделі аналізу кількох файлів та розуміння намірів користувача, що є найскладнішою частиною для сучасних інструментів ШІ-кодування. Навчальні дані також адаптуються: Google почав тренувати моделі на власних приватних кодових базах, оскільки внутрішній код значно відрізняється від публічного, і загальні моделі кодування погано працюють на внутрішніх проектах. Такі внутрішні моделі не можуть бути опубліковані, але можуть допомогти ітерувати версії, призначені для публічного використання. У рамках внутрішнього поширення Google запровадив рейтинг використання внутрішнього інструменту кодування під назвою Jetski; деякі команди, окрім DeepMind, почали проводити обов’язкове навчання з ШІ. Брин у меморандумі вимагає, щоб кожен інженер Gemini використовував внутрішній агент під час виконання складних багатокрокових завдань. Довгостроковою метою є те, що Брин називає «зльотом ШІ» — ШІ, здатного до самовдосконалення. Він неодноразово повідомляв співробітникам, що покращення здатностей до кодування є ключем до цього кроку; разом із ШІ, здатним вирішувати математичні задачі та запускати експерименти, теоретично можна масово автоматизувати роботу дослідників та інженерів ШІ. OpenAI вже має подібний внутрішній інструмент, який допомагає дослідникам швидше генерувати код для експериментів.