速递｜Google DeepMind承认Anthropic编码能力领先？成立小组追赶AI编码能力

图片来源：Mike Sullivan

Google 已组建了一支由研究人员和工程师组成的特别小组来改进其 AI 编码模型，据三位了解情况的人士透露，此举旨在实现更多自身编码的自动化，并最终实现 AI 研究的自动化。

据其中两位人士透露，这一举措在一定程度上是由 Anthropic 最近发布的 AI 模型推动的。Google DeepMind 的研究人员认为 Anthropic 的编码工具超越了 Google 的 Gemini 模型的代码编写能力，这些人士表示。

最终目标是 AI 起飞，即AI 能够自我改进，这一直是 Google 联合创始人谢尔盖·布林的特别关注点。布林曾告诉员工，改进 Google AI 的编码能力是朝着这一最终目标迈出的一步。

布林和 Google DeepMind 首席技术官科拉伊·卡武克楚奥卢都直接参与了这个特别小组的工作，这表明该小组对 Google 高层领导的重要性，其中一位知情人士表示。

在最近的一份备忘录中，布林告诉 Google DeepMind 员工，他们必须积极转向追赶 Agent 技术，这是指能够处理多步骤任务的 AI。

"为了赢得最后的冲刺，我们必须紧急缩小 Agent 执行的差距，并将我们的模型转变为代码的主要开发者，"布林写道。

一个先进的编码 Agent ，结合能够解决数学问题和运行实验的AI，有朝一日可能会大规模自动化 AI 研究人员和工程师的工作。OpenAI 已经拥有一个内部工具来帮助其 AI 研究人员更快地工作，包括为与 AI 模型相关的实验生成代码。

编码重点

今年，编码一直是所有前沿 AI 实验室的主要关注点，因为 OpenAI 和 Google 一直在努力追赶长期以来在代码生成能力方面处于领先地位的 Anthropic。上个月，OpenAI 宣布将关闭其 Sora 视频生成器，转而专注于编码和企业工作。

Google 现在更加强调能够编写公司内部可使用的代码的模型，这是从主要关注面向外部客户的编码模型的策略转变。这需要在 Google 的代码上训练这些模型，这对性能很重要，因为 Google 的私有代码库与其通常用于训练通用编码代理的外部代码差异很大。

在内部 Google 代码上训练的模型无法公开发布，尽管理论上它们可以帮助创建更好的模型，这些模型随后可能会看到公开发布。

Google 发言人在一份声明中表示，该公司看到了内部编码工具的"巨大采用"。这位发言人说："它们的使用一直在加速我们的模型和 AI 工具开发——我们真的很专注于此。"

这个特别小组由 Google DeepMind 研究工程师 Sebastian Borgeaud 领导，他之前曾领导 Google DeepMind 的预训练工作，三位知情人士表示。该团队专注于改进长期编码任务的模型性能，例如编写新的软件。这两位知情人士表示，此类任务通常非常复杂，需要模型读取文件并理解用户的意图。

追踪使用情况

Google 也在努力推动其员工采用编码工具。与 Meta 一样，Google 有一个内部排行榜来追踪其内部编码工具 Jetski 的使用情况，据两位直接了解情况的人士透露。据其中一位人士称，Google DeepMind 之外的一些团队也在为工程师举办强制性的 AI 培训课程。

在备忘录中，Brin 写道，每位 Gemini 工程师都必须被迫使用内部 Agent 来处理复杂的多步骤任务。

Anthropic 吹嘘说它已经在大部分内部工程需求中使用编码工具。Claude Code 的负责人 Boris Cherny 在 1 月份表示，Anthropic 的代码"几乎 100%"是使用 AI 编写的。相比之下，根据 Google 首席财务官 Anat Ashkenazi 在 2 月份 Google 最近的财报电话会议上的发言，编码代理在 Google 编写了约 50% 的代码。

参考资料：

https://www.theinformation.com/articles/google-creates-strike-team-improve-coding-models?rc=jn0pp4

文章来自于"Z Potentials"，作者 "theinformation"。