Модель ИИ Claude от Anthropic, использующая шестнадцать агентов, успешно создала новый компилятор C с нуля в ходе двухнедельного эксперимента, согласно недавнему сообщению в блоге. Проект, стоимость которого составила примерно 20 000 долларов США в виде API-сборов, демонстрирует потенциал многоагентных систем ИИ в сложных задачах кодирования.
Эксперимент, подробно описанный в сообщении в блоге исследователя Anthropic Николаса Карлини, включал шестнадцать экземпляров модели ИИ Claude Opus 4.6 компании. Эти агенты были поставлены перед задачей построить компилятор с минимальным контролем, работая над общей кодовой базой. Сообщается, что агенты ИИ создали компилятор на 10 000 строк. Это происходит в то время, когда и Anthropic, и OpenAI выпускают многоагентные инструменты.
В других новостях, адвокаты защиты добиваются доступа к следственным материалам, связанным с убийством Рене Николь Гуд, узнав, что агент ICE, застреливший ее, был тем же офицером, на которого напал Роберто Карлос Муньос-Гватемала. Адвокаты Муньос-Гватемалы, осужденного в декабре за нападение на офицера ICE Джонатана Росса, потребовали от федерального судьи приказать прокурорам передать учебные записи и следственные материалы, связанные со стрельбой в Гуд, которая произошла 7 января во время операции Metro Surge.
Тем временем появляется новая цепочка атак, которая может компрометировать облачные среды через, казалось бы, легитимные сообщения LinkedIn. Согласно отчету об исследованиях CrowdStrike Intelligence, опубликованному 29 января, разворот управления идентификацией и доступом (IAM) позволяет злоумышленникам получить доступ к облачным средам в течение нескольких минут. Атака включает в себя получение разработчиком сообщения LinkedIn от рекрутера, установку вредоносного пакета для оценки кодирования и извлечение его облачных учетных данных.
В области достижений ИИ исследователи из Стэнфорда, Nvidia и Together AI разработали новую технику, TTT-Discover, которая оптимизирует ядра GPU. Эта техника позволяет модели продолжать обучение во время процесса вывода, обновляя свои веса для конкретной задачи. TTT-Discover удалось оптимизировать критическое ядро GPU, чтобы оно работало в два раза быстрее, чем предыдущие передовые решения, созданные экспертами-людьми.
Наконец, Valve объявила, что растущие затраты на такие компоненты, как RAM и хранилище, могут повлиять на ценообразование и график поставки ее Steam Machine. Компания написала в сообщении в блоге, что должна пересмотреть свою стратегию ценообразования для ориентированного на гостиную игрового ПК. Аналитики разделились во мнениях относительно того, какую часть возросших затрат на компоненты Valve переложит на потребителей.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment