Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Я тебя породил: представлена рекурсивная модель ИИ, которая обучает себя сама
22.10.2026 [08:46],
Сергей Сурабекянц
Компания Recursive представила Flint — модель ИИ с открытыми весами, предназначенную для написания программного кода. В этом проекте реализована концепция полноценного рекурсивного самосовершенствования (Recursive Self-Improvement, RSI) — захватывающего, но спорного подхода, при котором ИИ сам себя развивает. Компания использовала свою рекурсивную систему ИИ Eureka Machine («Машина Эврика»), для автоматизации большинства аспектов разработки модели. 
Источник изображений: Recursive Flint — первая разработка компании Recursive, цель которой — применять RSI как для развития самого ИИ, так и для прогресса в других научных областях. По словам генерального директора и соучредителя Recursive Ричарда Сочера (Richard Socher), «почти каждый этап создания модели был выполнен и усовершенствован самим ИИ». Использование Eureka Machine позволило небольшой команде исследователей всего за несколько месяцев создать модель мирового уровня. Разработчики утверждают, что Eureka Machine самостоятельно предложила ряд инноваций: новый метод обучения базовой модели, оригинальные архитектуры нейросетей, а также программный код, оптимизированный для работы на конкретных аппаратных чипах. Согласно результатам бенчмарков, предоставленным Recursive, Flint превосходит другие модели схожего размера и архитектуры в задачах, связанных с написанием кода.  ИИ уже активно используется для создания, тестирования и улучшения других систем благодаря своим выдающимся способностям к программированию. Это позволяет ускорить процесс доработки моделей и проверки новых идей, сводя к минимуму необходимость участия человека. Если дать ИИ возможность участвовать в каждом аспекте собственной разработки, то теоретически такой процесс может продолжаться бесконечно. Некоторые эксперты опасаются, что предоставление ИИ возможности самостоятельно совершенствоваться может привести к катастрофе. По их мнению, система, способная к бесконечному самосовершенствованию, может выйти из-под контроля человека и даже решить, что люди — это препятствие на пути к достижению её целей.  Концепция RSI стала настолько спорной, что в Конгрессе США был предложен ряд законопроектов, направленных на её запрет. В компании Recursive считают подобные опасения скорее научной фантастикой, чем реальностью, а законодательные меры, направленные на предотвращение RSI — ненужным препятствием на пути прогресса. Сочер утверждает, что система Flint не способна выйти из-под контроля человека. По его словам, процесс полностью останется под надзором людей, которые смогут остановить его в случае возникновения проблем. Recursive уже привлекла $650 млн инвестиций при оценке капитализации на уровне $4,65 млрд. Среди инвесторов — Google Ventures, Greycroft, Nvidia и AMD Ventures. Сам Сочер ранее занимал должность главного научного сотрудника в Salesforce, а одним из его соучредителей стал профессор Университета Британской Колумбии Джефф Клун (Jeff Clune), который исследует методы создания систем ИИ, способных к бесконечному обучению.  Эксперты протестировали модель на компьютере Mac с 48 Гбайт ОЗУ. Такого объёма памяти хватает лишь для запуска ИИ-модели среднего размера, подобной Flint (она насчитывает 40 млрд параметров). По отзывам исследователей, модель «безупречно» справлялась с разнообразными задачами по программированию — от написания поисковой утилиты до создания сайта, объясняющего принципы RSI. Сочер убеждён, что подход, применённый при создании Flint, может сделать передовые технологии ИИ более доступными. «Только так небольшая команда может разработать модель, которая превосходит все остальные аналоги в своём классе, — заявил он. — Надеюсь, это покажет окружающим, что [рекурсивное самосовершенствование] — это вполне достойная вещь, которая принесёт пользу многим людям». ИИ-помощник программиста Google Gemini Code Assist научился писать приложения по описанию и переводить код из одного языка в другой
09.04.2025 [18:32],
Сергей Сурабекянц
На конференции Cloud Next представитель компании сообщил, что ИИ-помощник по кодированию Code Assist теперь умеет развёртывать новых ИИ-агентов. Они могут создавать приложения из спецификаций продуктов в Google Docs или выполнять преобразования кода с одного языка на другой. Code Assist теперь доступен в Android Studio в дополнение к другим средам программирования. 
Источник изображения: Google Обновления Code Assist являются ответом на конкурентное давление со стороны таких компаний, как GitHub Copilot, Cursor и Cognition Labs, создателя вирусного инструмента программирования Devin. Рынок помощников по кодированию на основе искусственного интеллекта растёт с каждым месяцем, а его ёмкость оценивается в миллиарды долларов. Агенты Code Assist, которыми можно управлять с новой доски Gemini Code Assist Kanban, могут создавать рабочие планы и отчитываться о пошаговом прогрессе по запросам на работу. Помимо создания программного обеспечения и миграции кода, агенты могут внедрять новые функции приложений, выполнять проверки кода и генерировать модульные тесты и документацию. Пока трудно понять, насколько хорошо работают агенты Code Assist. Исследования показали, что даже лучшие генераторы кода на основе ИИ на сегодняшний день могут допускать ошибки и вносить уязвимости безопасности из-за неспособности понимать логику программирования. На одном из недавних тестов Devin успешно выполнил только три из двадцати задач. Поэтому, при использовании любого ИИ-ассистента для программирования не помешает самостоятельно проверить получившийся код. |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
