Una startup liberó un modelo de IA que habría sido construido casi en su totalidad por otra

La startup Recursive presentó Flint , un modelo de inteligencia artificial para programación que, según la empresa, fue diseñado en casi todas sus etapas por otro sistema de IA en lugar de por ingenieros humanos.

El lanzamiento reabre el debate sobre la autosuperación recursiva de los sistemas de la herramienta.

Flint es un modelo de 40.000 millones de parámetros , de los cuales activa apenas 2.500 millones por cada palabra que procesa, lo que le permite correr en una computadora portátil en lugar de requerir servidores de centros de datos.

Recursive publicó sus pesos en Hugging Face bajo licencia Apache 2.0, de uso libre.

Según el comunicado oficial de la empresa, un equipo reducido construyó el modelo desde cero en menos de cuatro meses con la ayuda de un sistema interno llamado Eureka Machine, que propone ideas de investigación, las implementa, las prueba y decide qué intentar a continuación sin supervisión constante de personas.

Richard Socher, director ejecutivo y cofundador de Recursive, le dijo a Wired que “casi todos los aspectos de la totalidad de la canalización del modelo fueron hechos y mejorados por IA” .

El propio medio probó Flint durante varios días antes de la publicación de la nota.

Una laptop hace el trabajo de un centro de datos En las pruebas que describió Wired , Flint corrió en una Mac con 48 gigabytes de memoria y respondió con fluidez a pedidos de programación, entre ellos crear una lista de tareas para la terminal, una herramienta de rastreo web y un sitio simple que explica la autosuperación recursiva.

Recursive informó que, con su motor de inferencia optimizado, la IA genera más de 125 tokens por segundo (las unidades de texto que procesa un modelo de lenguaje) en una MacBook Pro con chip M4 Pro, y más de 150 tokens por segundo en una placa NVIDIA RTX Spark .

La empresa reportó en la ficha técnica del modelo en Hugging Face puntajes de 89,7% en la prueba SWE-bench Pro v2, 74,2% en SWE-bench Verified y 54,9% en Terminal-Bench 2.1.

Son tres exámenes estandarizados que miden la capacidad de un modelo para resolver tareas de programación reales.

Son mediciones propias de la compañía, no de un laboratorio externo.

Qué hizo exactamente el sistema automatizado Recursive detalló en su blog tres ejemplos del trabajo de Eureka Machine .

El sistema partió de un diseño de 35.000 millones de parámetros y probó distintas configuraciones hasta llegar a la versión final de 40.000 millones con 2.500 millones activos, la combinación que proyectó como la de mejor equilibrio entre velocidad y capacidad de programación.