Anthropics Claude-KI-Modell, das sechzehn Agenten einsetzte, hat in einem zweiwöchigen Experiment erfolgreich einen neuen C-Compiler von Grund auf neu erstellt, wie in einem kürzlich veröffentlichten Blogbeitrag dargelegt wird. Das Projekt, das etwa 20.000 US-Dollar an API-Gebühren kostete, zeigt das Potenzial von Multi-Agenten-KI-Systemen bei komplexen Programmieraufgaben.
Das Experiment, das in einem Blogbeitrag des Anthropic-Forschers Nicholas Carlini detailliert beschrieben wird, umfasste sechzehn Instanzen des Claude Opus 4.6 KI-Modells des Unternehmens. Diese Agenten wurden mit minimaler Aufsicht mit dem Bau des Compilers beauftragt und arbeiteten an einer gemeinsamen Codebasis. Die KI-Agenten produzierten Berichten zufolge einen 10.000 Zeilen langen Compiler. Dies geschieht zu einem Zeitpunkt, an dem sowohl Anthropic als auch OpenAI Multi-Agenten-Tools veröffentlichen.
In anderen Nachrichten fordern Verteidiger Zugang zu Ermittlungsakten im Zusammenhang mit der Tötung von Renee Nicole Good, nachdem sie erfahren haben, dass der ICE-Agent, der sie erschoss, derselbe Beamte war, der von Roberto Carlos Muñoz-Guatemala angegriffen wurde. Die Anwälte von Muñoz-Guatemala, der im Dezember wegen der Körperverletzung von ICE-Beamten Jonathan Ross verurteilt wurde, beantragten bei einem Bundesrichter, die Staatsanwaltschaft anzuweisen, Ausbildungsunterlagen und Ermittlungsakten im Zusammenhang mit der Schießerei von Good, die am 7. Januar während der Operation Metro Surge stattfand, herauszugeben.
Unterdessen entsteht eine neue Angriffskette, die Cloud-Umgebungen durch scheinbar legitime LinkedIn-Nachrichten kompromittieren kann. Laut einem am 29. Januar veröffentlichten Forschungsbericht von CrowdStrike Intelligence ermöglicht der Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)-Pivot Angreifern, innerhalb von Minuten Zugriff auf Cloud-Umgebungen zu erhalten. Der Angriff beinhaltet, dass ein Entwickler eine LinkedIn-Nachricht von einem Personalvermittler erhält, ein bösartiges Paket für eine Programmierbewertung installiert und seine Cloud-Anmeldeinformationen exfiltriert werden.
Im Bereich der KI-Fortschritte haben Forscher von Stanford, Nvidia und Together AI eine neue Technik, TTT-Discover, entwickelt, die GPU-Kernel optimiert. Diese Technik ermöglicht es einem Modell, das Training während des Inferenzprozesses fortzusetzen und seine Gewichte für das spezifische Problem zu aktualisieren. TTT-Discover schaffte es, einen kritischen GPU-Kernel so zu optimieren, dass er doppelt so schnell läuft wie bisherige, von menschlichen Experten erstellte, hochmoderne Lösungen.
Schließlich gab Valve bekannt, dass die steigenden Kosten für Komponenten wie RAM und Speicher die Preisgestaltung und den Versandplan seiner Steam Machine beeinträchtigen könnten. Das Unternehmen schrieb in einem Blogbeitrag, dass es seine Preisstrategie für die auf das Wohnzimmer ausgerichtete PC-Gaming-Box überdenken müsse. Analysten waren geteilter Meinung darüber, wie viel der gestiegenen Komponentenpreise Valve an die Verbraucher weitergeben würde.
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