Ponedjeljak, 11 svibnja, 2026
3.2 C
London

Anthropicovi AI modeli razvijaju C kompajler

Usred porasta interesa za AI agente, Anthropic je predstavio svoje najnovije eksperimente u kodiranju umjetne inteligencije. U četvrtak je istraživač Nicholas Carlini objavio blog post u kojem opisuje kako je 16 instanci AI modela Claude Opus 4.6 pustio na zajedničku bazu koda s minimalnim nadzorom, zadajući im zadatak da izgrade C kompajler od nule.

Tijekom više od dva tjedna i gotovo 2,000 Claude Code sesija, koje su koštale oko 20,000 dolara u API naknadama, AI modeli su proizveli kompajler temeljen na Rustu koji ima 100,000 linija koda i sposoban je izgraditi pokrenuti Linux 6.9 kernel na x86, ARM i RISC-V arhitekturama.

Carlini, istraživač iz Anthropicove Safeguards tima, koji je prethodno proveo sedam godina u Google Brain i DeepMind, koristio je novu značajku nazvanu “timovi agenata” koja je predstavljena s Claude Opus 4.6. U praksi, svaka Claude instanca radila je unutar vlastitog Docker kontejnera, klonirajući zajedničko Git spremište, preuzimajući zadatke pisanjem zaključanih datoteka, a zatim vraćajući gotov kod natrag. Nije bilo nikakvog orkestražnog agenta koji bi upravljao prometom. Svaka instanca neovisno je identificirala problem koji se činilo najobviousnijim za rješavanje i počela ga rješavati. Kada su se pojavili sukobi pri spajanju, AI modeli su ih samostalno riješili.

Rezultirajući kompajler, koji je Anthropic objavio na GitHubu, može kompajlirati niz značajnih open-source projekata, uključujući PostgreSQL, SQLite, Redis, FFmpeg i QEMU. Postigao je 99 posto prolaznosti na GCC torture test suite, a u onome što je Carlini nazvao “konačnim testom za programere”, uspio je kompajlirati i pokrenuti Doom.

Važno je napomenuti da je C kompajler gotovo idealan zadatak za poluautonomno kodiranje AI modela: specifikacija je stara desetljećima i dobro definirana, postoje sveobuhvatni testni paketi, a postoji i poznati referentni kompajler za provjeru. Većina stvarnih softverskih projekata nema ni jednu od ovih prednosti. Težak dio većine razvoja nije pisanje koda koji prolazi testove; to je utvrđivanje što bi testovi trebali biti na prvom mjestu.

Hot this week

Kako će se radna okruženja mijenjati s tehnologijom

Kako će se radna okruženja promijeniti ako sve više...

Utjecaj fiktivnih prikaza umjetne inteligencije

Fiktivni prikazi umjetne inteligencije mogu imati stvaran učinak na...

Anthropic i xAI sklapaju značajno partnerstvo

Ove je tjedne Anthropic i xAI objavili veliko partnerstvo,...

Wispr Flow širi AI glasovne usluge u Indiji

Korisnici interneta u Indiji već se oslanjaju na glasovne...

Rječnik pojmova umjetne inteligencije

Umjetna inteligencija mijenja svijet, istovremeno izmišljajući novi jezik za...

Topics

Kako će se radna okruženja mijenjati s tehnologijom

Kako će se radna okruženja promijeniti ako sve više...

Utjecaj fiktivnih prikaza umjetne inteligencije

Fiktivni prikazi umjetne inteligencije mogu imati stvaran učinak na...

Anthropic i xAI sklapaju značajno partnerstvo

Ove je tjedne Anthropic i xAI objavili veliko partnerstvo,...

Wispr Flow širi AI glasovne usluge u Indiji

Korisnici interneta u Indiji već se oslanjaju na glasovne...

Rječnik pojmova umjetne inteligencije

Umjetna inteligencija mijenja svijet, istovremeno izmišljajući novi jezik za...

Nvidia ulaže više od 40 milijardi dolara u AI

Nvidia nastavlja biti veliki investitor u AI ekosustav, obvezavši...

Suđenje između Muska i OpenAI: Osvrt na svjedočenja

U drugom tjednu povijesnog suđenja između Elona Muska i...

Oracle otpustio tisuće radnika bez upozorenja

Kako je široko izvještavano, Oracle je otpustio između 20,000...
spot_img

Related Articles

Popular Categories

spot_imgspot_img