Recursiveが、自動化されたAI研究により構築されたローカル向けコーディングモデルFlintを出荷した
Richard SocherのRecursiveでの最初のモデルはオープンウェイトでApache 2.0ライセンスの下にあり、性能と速度に関する主張は同社が独自に検証したものではありません。
By Ryan Merket · Published
Primary source: Richard Socher on X
なぜ重要なのか
FlintはRecursiveの自動化研究に関する主張に対して、公開かつダウンロード可能なテストケースを提供する。同社のベンチマークや速度の数値は自己申告であるため、開発者による結果の再現性や今後のモデルにわたる繰り返しの改良が、Eureka Machineが単にFlintの構築方法を説得力をもって説明したにすぎないのか、それともそれ以上の存在なのかを決めるだろう。
Richard Socher (@RichardSocher)は10月21日に、スタートアップの自動化研究システムであるEureka Machineで構築され、ローカルで動作するよう設計された最初のモデルとしてRecursiveのFlintを発表した。今回のローンチは、AIを使ってAIシステムの改善案を提案、実装、テストするというRecursiveのより大きな賭けの背後に、開発者向け製品を据えるものだ。SocherはこのリリースをX上のスレッドで発表した。
Socherはスタンフォード出身の計算機科学者で、MetaMindを創業し2016年にSalesforceに買収され、その後Salesforceのチーフサイエンティスト兼エグゼクティブバイスプレジデントを務めた。彼はその後You.comを創業し、現在はRecursiveを率いている。…
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