破解了“Q算法”的公司,獲得了一億美元投資
人人皆可編程的時代,又近了一步。
OpenAI去年泄露的 “Q 算法”,被認(rèn)為是AI初步具備輕微“自我意識”的征兆。
最近,一家名為Magic的AI初創(chuàng)公司,私下宣稱其能夠?qū)崿F(xiàn)類似于OpenAI 去年開發(fā)的 “Q 算法” 的主動推理能力。
Magic宣稱,它開發(fā)的新型大語言模型更接近于人類的思維方式,能實現(xiàn)全自動化編程,打破現(xiàn)有的半自動化代碼編寫。類似于一個真正的編程人員。
正因如此,Magic最近引發(fā)了各路資本的集體下注。
2月6日,Alphabet(谷歌母公司)旗下的CapitalG領(lǐng)投,Magic獲得融資額2800萬美元。
2月21日,GitHub前CEO Nat Friedman和他的投資合伙人Daniel Gross于上周又向 Magic 公司狂砸了1.17億美元。
這個只有10多人的團(tuán)隊,真的要引爆AI+自動編程這條賽道了?
01公司介紹
Magic創(chuàng)立于2022年,成立之初便拿到500萬美元種子輪融資,同樣由CapitalG 領(lǐng)投。
Magic的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Eric Steinberger本科畢業(yè)于劍橋大學(xué)計算機(jī)科學(xué)專業(yè),曾在FAIR做過機(jī)器學(xué)習(xí)研究。
在高中時,Eric Steinberger就是一個對AI頗感興趣的“極客少年”,這也為Eric日后擔(dān)任Meta(Facebook母公司)擔(dān)任AI研究員的工作埋下了種子。
公司成立后,主要開發(fā)類似GitHub Copilot的產(chǎn)品,可以幫助軟件工程師編寫、審查、調(diào)試和修改代碼,目標(biāo)是為程序員打造一個AI同事,其主要競爭優(yōu)勢就是模型可以讀取更長的代碼。
過去幾年,軟件開發(fā)人員人才的高成本(平均每年約15萬美元)和人才的稀缺性(IDC預(yù)計到2025年將出現(xiàn)400萬名工程師缺口)增強(qiáng)了人們對開發(fā)人員生產(chǎn)力提升工具的興趣。
IDC估計全球有2500萬名開發(fā)者,預(yù)計到2027年,這個數(shù)字將增長到4000萬。
而這樣的需求,也成了自動化編程技術(shù)如此被關(guān)注的原因。
02產(chǎn)品介紹
在去年6月時,團(tuán)隊就發(fā)布了最長支持500萬token的LTM-1模型。這大約是50萬行代碼或5000個文件,比Claude高50倍。
從功能上說,LTM-1的主要應(yīng)用場景在于代碼補(bǔ)全,比如可以生成更長、更復(fù)雜的代碼建議。
這種生成長文本的能力,使其成為AI編程中一個非常強(qiáng)大的工具,并在長期記憶和上下文理解方面,相較于現(xiàn)有模型如ChatGPT的顯著改進(jìn)。
這是因為,當(dāng)AI模型能夠處理和記憶大量上下文信息時,它對整個項目或代碼庫的理解將更加深入。模型可以更準(zhǔn)確地理解代碼的功能、依賴關(guān)系和潛在的問題,從而提供更準(zhǔn)確的編程建議和解決方案。
03產(chǎn)品分析
盡管目前還有很多AI編程工具和平臺,但LTM-1模型因其能處理高達(dá)500萬Token的上下文而獨樹一幟。
對開發(fā)者來說,處理大量上下文的能力,使AI模型能夠在更復(fù)雜的編程任務(wù)中發(fā)揮作用,例如自動化錯誤修復(fù)、代碼生成和代碼審查。這可以極大地減輕開發(fā)者的負(fù)擔(dān)。
更重要的是,這種長文本的能力,也讓AI向著“人人皆可編程的時代”邁出了重要的一步。
因為這樣的能力,使AI能夠更好地理解復(fù)雜的編程語言和邏輯,從而為非專業(yè)程序員提供更直觀、更易于理解的編程輔助。這有助于降低編程的學(xué)習(xí)曲線,而不需要用戶具備廣泛的編程知識。
原文標(biāo)題 : 破解了“Q算法”的公司,獲得了一億美元投資
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