Četvrtak, 12 veljače, 2026
10.2 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

Prijetnje generativne AI i kibernetički kriminal

Anton Cherepanov uvijek je u potrazi za nečim zanimljivim....

Kineski AI modeli osvajaju svijet otvorenog koda

Serija "Što je sljedeće" MIT Technology Review-a istražuje industrije,...

Glean: AI pomoćnik za poduzeća

Enterprise AI brzo se razvija od chatbota koji odgovaraju...

Glean: AI as radni asistent za poduzeća

Umjetna inteligencija u poduzećima brzo se razvija, prelazeći s...

xAI objavljuje detalje o novim planovima Elona Muska

U srijedu, xAI je napravio rijetki korak objavljivanjem videozapisa...

Topics

Prijetnje generativne AI i kibernetički kriminal

Anton Cherepanov uvijek je u potrazi za nečim zanimljivim....

Kineski AI modeli osvajaju svijet otvorenog koda

Serija "Što je sljedeće" MIT Technology Review-a istražuje industrije,...

Glean: AI pomoćnik za poduzeća

Enterprise AI brzo se razvija od chatbota koji odgovaraju...

Glean: AI as radni asistent za poduzeća

Umjetna inteligencija u poduzećima brzo se razvija, prelazeći s...

xAI objavljuje detalje o novim planovima Elona Muska

U srijedu, xAI je napravio rijetki korak objavljivanjem videozapisa...

Modal Labs prikuplja nova sredstva uz procjenu od 2,5 milijardi dolara

2:48 PM PST · 11. veljače 2026.Modal Labs, startup...

Lumma se vratio s novim napadima

Prošlog svibnja, vlasti za provedbu zakona diljem svijeta postigle...

OpenAI ukida tim za komunikaciju misije

OpenAI je ukinuo tim koji je bio zadužen za...
spot_img

Related Articles

Popular Categories

spot_imgspot_img