Um novo tipo de inteligência artificial O agente, treinado para entender como o software é construído com os dados de uma empresa e aprendendo como isso leva a um produto final, pode ser um assistente de software mais capaz e um pequeno passo em direção a IA muito mais inteligente.
O novo agente, chamado Asimov, foi desenvolvido pela Reflection, uma pequena mas ambiciosa startup co -fundada pelos principais pesquisadores da IA do Google. Asimov lê código, bem como e -mails, mensagens de folga, atualizações do projeto e outra documentação com o objetivo de aprender como tudo isso leva juntos a produzir um software acabado.
O objetivo final da reflexão é a criação de IA superinteligente – algo que outros laboratórios de IA líderes dizem que estão trabalhando. Meta criou recentemente um novo laboratório de superinteligência, Prometendo grandes somas para pesquisadores interessados em ingressar em seu novo esforço.
Visitei a sede da Reflection no bairro de Williamsburg, no Brooklyn, Nova York, do outro lado da estrada de um clube de pickleball de aparência oscilante, para ver como a reflexão planeja alcançar a Superintelligência antes da competição.
O CEO da empresa, Misha Laskin, diz que a maneira ideal de construir agentes da IA SuperSmart é fazê -los realmente dominar a codificação, já que essa é a maneira mais simples e natural de interagir com o mundo. Enquanto outras empresas estão construindo agentes que usam interfaces de usuário humano e Navegue na webLaskin, que trabalhou anteriormente em Gêmeos e agentes no Google DeepMind, diz que isso dificilmente vem naturalmente para um grande modelo de linguagem. Laskin acrescenta que o ensino da IA a entender o desenvolvimento de software também produzirá assistentes de codificação muito mais úteis.
Laskin diz que Asimov foi projetado para gastar mais tempo lendo o código do que em escrevê -lo. “Todo mundo está realmente focado na geração de código”, ele me disse. “Mas como tornar os agentes úteis em um ambiente de equipe realmente não são resolvidos. Estamos nessa fase semiautônoma em que os agentes estão apenas começando a trabalhar”.
Asimov realmente consiste em vários agentes menores dentro de um casaco. Todos os agentes trabalham juntos para entender o código e responder às consultas dos usuários sobre isso. Os agentes menores recuperam informações e um agente de raciocínio maior sintetiza essas informações em uma resposta coerente a uma consulta.
A reflexão alega que o Asimov já é percebido para superar algumas ferramentas de IA líder por algumas medidas. Em uma pesquisa realizada por reflexão, a Companhia constatou que os desenvolvedores que trabalham em grandes projetos de código aberto que fizeram perguntas preferiam as respostas da Asimov 82 % das vezes em comparação com 63 % para o código Claude da Anthropic que executa seu modelo Sonnet 4.
Daniel Jackson, cientista da computação do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, diz que a abordagem da Reflection parece promissora, dado o escopo mais amplo de sua coleta de informações. Jackson acrescenta, no entanto, que os benefícios da abordagem ainda precisam ser vistos, e a pesquisa da empresa não é suficiente para convencê -lo de amplos benefícios. Ele observa que a abordagem também pode aumentar os custos de computação e potencialmente criar novos problemas de segurança. “Seria ler todas essas mensagens privadas”, diz ele.
O Asimov é implantado dentro das nuvens virtuais privadas dos clientes, para que todos os dados sejam retidos pelo cliente.
