Инженеры OpenAI не понимают свой код, но ИИ его понимает
Инженеры OpenAI не понимают свой код, но ИИ его понимает
Джордан Нанос из SemiAnalysis рассказывает о сложности кода ядра OpenAI, который даже его создатели не могут полностью понять, но искусственный интеллект успешно его использует.
Джордан Нанос из SemiAnalysis рассказал, что инженеры OpenAI, которые вместе с ними пролистывали код собственного ядра, сами не понимали построчно, что именно он делает. И это не имело значения, потому что ИИ понимал.
«Это не мусорный код, потому что он работает. Но по сути это буквально сгенерированный ИИ ассемблер, который просто вывален в Gluon — низкоуровневый язык программирования ядер, который они построили поверх Triton и который использует очень интересную модель программирования».
«Суть в том, что парни, которые вместе с нами пролистывали этот код, явно очень хорошо разбирались в железе, очень хорошо понимали концепции всей системы, но при этом вообще не представляли, что конкретно делает это MLA-ядро для DeepSeek, которое они нам показывали».
«Можно идти по коду строка за строкой, и там буквально: нет, не знаю, не знаю».
«Но это не имеет значения. ИИ его понимает, ИИ его тестирует, и результат виден. Он генерирует корректные ядра, которые работают действительно очень хорошо».
«И я думаю, это просто ещё один признак того, что нас ждёт дальше».
«Сам по себе код уже не обязательно должен быть чем-то, что человек обязан глубоко понимать и разбирать, если ИИ знает, как управлять перемещением данных и вычислительными элементами на том железе, которое вы ему дали».
Почему это важно
АналитикаЭта информация подчеркивает важность развития искусственного интеллекта, который может работать с кодом, даже если его создатели не понимают его полностью. Это открывает новые возможности для автоматизации и оптимизации программирования.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Четыре совета по резюме от руководителя направления прикладного ИИ-разработки в OpenAI
Вульфи Бейн, руководитель направления прикладной ИИ-разработки в OpenAI, назвал четыре правила резюме: краткость, релевантность, акцент на результатах и вынос важных достижений на начало.
Сэм Альтман переименовал аккаунт в X в Ram Altman
Сэм Альтман изменил отображаемое имя своего аккаунта в X на Ram Altman.
OpenAI GPT (Флагманские модели серии GPT)
Основная универсальная линейка больших языковых моделей от OpenAI (GPT-4, GPT-4o). Оптимизирована для сложного текстового анализа, программирования, творчества и повседневной интеллектуальной работы.
Как запустить локальную LLM: настройка, модели и оптимизация
Полное руководство по запуску локальных нейросетей на своем ПК: системные требования, развертывание Ollama и Open WebUI, обзор Llama 3, Qwen 2.5, DeepSeek и квантование GGUF.