Стартап Recursive выпустил Flint — модель для программирования, которую создал ИИ

1 час назад 3

Стартап Recursive представил открытую модель для написания кода Flint, архитектуру, методы обучения и код для которой практически полностью разработал другой ИИ. Проект, реализованный с помощью автоматизированной системы Eureka Machine, показал рекордные результаты в тестах на агентное программирование. В то же время он обострил дискуссию о рекурсивном самосовершенствовании ИИ и его потенциальных рисках.

Самые интересные технологические и научные новости выходят в нашем телеграм-канале Хайтек+. Подпишитесь, чтобы быть в курсе.

Для разработки Flint компания использовала систему Eureka Machine («Машина Эврики»), которая автоматизировала большинство этапов работы. По словам генерального директора и сооснователя Recursive Ричарда Сочера, она предложила новые методы обучения, архитектуры нейросетей и программный код, оптимизированный для конкретных аппаратных чипов. Это позволило небольшой команде создать модель за несколько месяцев.

Flint построена на архитектуре «смесь экспертов» и насчитывает 40 млрд параметров, из которых для обработки каждого токена активны примерно 2,5 млрд. Модель может работать на Mac с 48 ГБ оперативной памяти. По данным Nvidia, на системе RTX Spark с 64 ГБ памяти она генерирует более 220 токенов в секунду и показывает лучшие в своем классе результаты в тестах на агентное программирование SWE-Bench Pro v2 и Terminal-Bench 2.1.

Журналист Wired протестировал Flint на Mac и использовал ее для создания нескольких программ — от списка дел в командной строке до инструмента для поиска научных исследований. Модель работала быстро и безупречно справлялась со всеми запросами на написание кода.

Рекурсивное самосовершенствование (Recursive Self-Improvement, RSI) предполагает, что ИИ не только помогает исследователям разрабатывать новые модели, но и самостоятельно определяет, какие изменения способны улучшить его работу, а затем проверяет результаты. Такой подход может ускорить разработку искусственного интеллекта и сократить потребность в человеческом труде. Исследователи Microsoft и различных университетов также изучали возможность рекурсивного улучшения ИИ-агентов, в том числе через изменение программной среды и параметров самих моделей.

Возможность создания ИИ, способного самостоятельно совершенствоваться, вызывает опасения у части экспертов. Они предупреждают, что такие системы могут выйти из-под контроля человека и представлять серьезную угрозу. В сентябре бывший исследователь Anthropic Джейкоб Коксон заявил, что развитие ИИ, в том числе его способность улучшать собственные модели, может привести к вымиранию человечества в течение нескольких лет. Главный научный сотрудник OpenAI Якуб Пахоцки также относит рекурсивное самосовершенствование к потенциальным рискам. На фоне этих опасений в Конгрессе США предложили законопроекты об ограничении разработки искусственного сверхинтеллекта.

В Recursive считают подобные сценарии преувеличенными. По словам Сочера, Eureka Machine разрабатывают с расчетом на сохранение человеческого контроля. Специалисты смогут наблюдать за процессом и останавливать его при возникновении проблем. При этом конечная цель компании — создать систему, которая сможет рекурсивно совершенствовать саму себя.

Recursive привлекла $650 млн при оценке в $4,65 млрд. Среди инвесторов — Google Ventures, Greycroft, Nvidia и AMD Ventures. Сочер, ранее занимавший должность главного научного сотрудника Salesforce, рассчитывает, что подход компании позволит небольшим командам создавать конкурентоспособные модели и сделает передовые технологии ИИ доступнее.

Источник