Trong vài ngày qua, tôi đã thử nghiệm một mô hình mã hóa AI có trọng lượng mở ấn tượng có tên là Flint. Nó gợi ý rằng khả năng tự cải thiện đệ quy hoàn toàn, hay RSI — một cách tiếp cận thú vị và gây tranh cãi sử dụng AI để xây dựng AI — đang ngày càng tiến gần hơn.

Flint là sản phẩm đầu tiên của Recursive, một công ty có mục tiêu sử dụng RSI để phát triển cả AI và các lĩnh vực khoa học khác sử dụng AI. “Gần như mọi khía cạnh của toàn bộ quy trình mô hình đều thực sự được thực hiện và cải tiến bởi AI,” Giám đốc điều hành và đồng sáng lập Recursive Richard Socher nói với tôi.

Socher cho biết công ty của ông đã sử dụng hệ thống AI đệ quy, được đặt tên là Máy Eureka, để tự động hóa hầu hết các yếu tố trong quá trình phát triển mô hình. Ông nói, điều này cho phép một công ty với một số nhà nghiên cứu có thể xây dựng một mô hình đẳng cấp thế giới chỉ trong vài tháng.

Socher nói với tôi rằng Eureka Machine đã nghĩ ra một số cải tiến, bao gồm một cách mới để đào tạo mô hình cơ sở, kiến ​​trúc mô hình mới và mã được tối ưu hóa cho các chip silicon cụ thể. Điểm chuẩn được chia sẻ đệ quy cho thấy Flint vượt trội hơn các mô hình khác có quy mô và kiến ​​trúc tương tự trong các tác vụ mã hóa.