破解了“Q算法”的公司,获得了一亿美元投资
人人皆可编程的时代,又近了一步。
OpenAI去年泄露的 “Q 算法”,被认为是AI初步具备轻微“自我意识”的征兆。
最近,一家名为Magic的AI初创公司,私下宣称其能够实现类似于OpenAI 去年开发的 “Q 算法” 的主动推理能力。
Magic宣称,它开发的新型大语言模型更接近于人类的思维方式,能实现全自动化编程,打破现有的半自动化代码编写。类似于一个真正的编程人员。
正因如此,Magic最近引发了各路资本的集体下注。
2月6日,Alphabet(谷歌母公司)旗下的CapitalG领投,Magic获得融资额2800万美元。
2月21日,GitHub前CEO Nat Friedman和他的投资合伙人Daniel Gross于上周又向 Magic 公司狂砸了1.17亿美元。
这个只有10多人的团队,真的要引爆AI+自动编程这条赛道了?
01公司介绍
Magic创立于2022年,成立之初便拿到500万美元种子轮融资,同样由CapitalG 领投。
Magic的首席执行官兼联合创始人Eric Steinberger本科毕业于剑桥大学计算机科学专业,曾在FAIR做过机器学习研究。
在高中时,Eric Steinberger就是一个对AI颇感兴趣的“极客少年”,这也为Eric日后担任Meta(Facebook母公司)担任AI研究员的工作埋下了种子。
公司成立后,主要开发类似GitHub Copilot的产品,可以帮助软件工程师编写、审查、调试和修改代码,目标是为程序员打造一个AI同事,其主要竞争优势就是模型可以读取更长的代码。
过去几年,软件开发人员人才的高成本(平均每年约15万美元)和人才的稀缺性(IDC预计到2025年将出现400万名工程师缺口)增强了人们对开发人员生产力提升工具的兴趣。
IDC估计全球有2500万名开发者,预计到2027年,这个数字将增长到4000万。
而这样的需求,也成了自动化编程技术如此被关注的原因。
02产品介绍
在去年6月时,团队就发布了最长支持500万token的LTM-1模型。这大约是50万行代码或5000个文件,比Claude高50倍。
从功能上说,LTM-1的主要应用场景在于代码补全,比如可以生成更长、更复杂的代码建议。
这种生成长文本的能力,使其成为AI编程中一个非常强大的工具,并在长期记忆和上下文理解方面,相较于现有模型如ChatGPT的显著改进。
这是因为,当AI模型能够处理和记忆大量上下文信息时,它对整个项目或代码库的理解将更加深入。模型可以更准确地理解代码的功能、依赖关系和潜在的问题,从而提供更准确的编程建议和解决方案。
03产品分析
尽管目前还有很多AI编程工具和平台,但LTM-1模型因其能处理高达500万Token的上下文而独树一帜。
对开发者来说,处理大量上下文的能力,使AI模型能够在更复杂的编程任务中发挥作用,例如自动化错误修复、代码生成和代码审查。这可以极大地减轻开发者的负担。
更重要的是,这种长文本的能力,也让AI向着“人人皆可编程的时代”迈出了重要的一步。
因为这样的能力,使AI能够更好地理解复杂的编程语言和逻辑,从而为非专业程序员提供更直观、更易于理解的编程辅助。这有助于降低编程的学习曲线,而不需要用户具备广泛的编程知识。
原文标题 : 破解了“Q算法”的公司,获得了一亿美元投资
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