Recursive laptopda işləyən kodlaşdırma modelini təqdim etdi, əsasən süni intellekt yaradıb

Recursive adlı süni intellekt startupı, adının mənasına uyğun olaraq özünü təkmilləşdirə bilən süni intellekt yaratmağa çalışır. Şirkət çərşənbə axşamı ilk modeli Flint-i təqdim edib. Flint laptopda işləyən və əsasən süni intellekt vasitəsilə yaradılmış pulsuz kodlaşdırma modelidir.

Recursive şirkəti deyir ki, onun Eureka Machine adlandırdığı avtomatlaşdırılmış tədqiqat sistemi Flint modelinin hazırlanmasının demək olar ki, hər mərhələsində kömək edib. Bu, kiçik komandanın modeli sıfırdan dörd aydan az vaxtda yaratmasına imkan verib.

Flint təkrar özünü təkmilləşdirmənin erkən ictimai sınağıdır: yüksək keyfiyyətli süni intellektin daha yaxşı süni intellekt yaratması ideyası. Bu fikir sahəsində ən çox müzakirə olunanlardan biridir. Bəzi tədqiqatçılar süni intellektin özünü təkmilləşdirməsinin insan nəzarətindən kənara çıxa biləcəyindən qorxur. Hazırda Recursive-in versiyası məhduddur: süni intellekt tədqiqat köməkçisi kimi fəaliyyət göstərir və insan nəzarəti altında laptop üçün kifayət qədər kiçik model yaradıb.

Şirkət may ayında gizlilikdən çıxaraq 650 milyon dollar investisiya alıb və 4,65 milyard dollar qiymətləndirmə ilə fəaliyyətə başlayıb. İnvestorlar arasında GV, Nvidia və AMD Ventures var. Recursive-in rəhbəri Salesforce-un sabiq baş alimindən Richard Socher-dir.

Flint, şirkətin serverləri deyil, istifadəçinin öz kompüterində işlədiyi üçün proqramçılar offline istifadə edə, kodlarını özəl saxlaya və süni intellekt bulud xidmətlərinin istifadəyə görə tutduğu haqlardan yayınmış olurlar. Model Apache 2.0 açıq mənbə lisenziyası ilə Hugging Face saytında pulsuz yüklənir.

Flint ekspert qarışığı modelidir, yəni hər tapşırıq üçün cəmi 2,5 milyarddan 40 milyard parametrindən kiçik hissəsini işə salır. Bu onun adi laptop üçün yüngül olmasını təmin edir və ötən həftə makintos üçün çıxan Meta-nın Muse Spark Open modelindən qat-qat kiçikdir. Muse Spark Open 816 milyard parametr tələb edir və ən az 1 terabayt yaddaş ehtiyac duyur.

Flint həmçinin sürətlidir. Recursive-in testlərinə görə, o, Apple M4 Pro çipli MacBook Pro-da saniyədə təxminən 131 token (mətn parçası) yaradıb. Bu, Google-un Gemma 4 və Nvidia-nın Nemotron 3.5 Lightning kimi modellərin eyni cihazda saniyədə 58-69 token yaratmasından təxminən iki dəfə sürətlidir. Nvidia RTX Spark-da isə Flint 150 token/saniyə ilə ən yüksək göstəriciyə malik olub.

Süni intellektin real proqram xətalarını düzəltmə bacarığını ölçən SWE-Bench Verified benchmarkında Flint 50 milyard parametrdən kiçik modellərin hamısından yaxşı nəticə göstərib. Recursive-in altı testdə apardığı orta müqayisəyə görə, yalnız Alibaba-nın Qwen3.8 27B modeli Flint-dən yüksək göstəriciyə malik olub.

Şirkət bildirib ki, Flint böyük pullu kodlaşdırma köməkçilərindən daha çox göstəriş tələb edir və böyük tapşırıqları kiçik addımlara bölməyi tövsiyə edir. Buna baxmayaraq, erkən rəylər müsbət olub. Wired jurnalistlərindən Will Knight 48 GB RAM-li Mac-də Flint ilə bir neçə kiçik proqram, o cümlədən vərəq tapşırıq proqramı və internetdə tədqiqat üçün alət yaradıb. O, kiçik kodlaşdırma modellərinin tez-tez səhvə yol verdiyini və ya yavaş işlədiyini qeyd edib, amma Flint bütün kodlaşdırma tələblərini mükəmməl yerinə yetirib.

Eureka Machine ideyalar verir, təcrübələr aparır və nəticələrə əsaslanaraq növbəti addımı müəyyən edir. Şirkətin təqdimat videosuna görə, Eureka Machine Flint modelin hazırlanmasının demək olar ki, hər mərhələsində, o cümlədən əvvəlcədən təlim, təlim sonrası və nəticələrin qənaətində iştirak edib.

Recursive Eureka-nın töhfələrinə daha seyrek model strukturu, təxminən keyfiyyət itkisi olmadan Flint-i 71 faiz kiçildən az-bit təlim və hesablama sürətini artıran xüsusi proqramlar daxildir, deyib.

Recursive Eureka-nın alimlərin işini nə qədər yüngülləşdirdiyini deməyib. Lakin OpenAI ötən ay açıqlayıb ki, avqustun ortalarına qədər onların süni intellekt agentləri hər bir insan tədqiqatçının iş gününə qarşılıq 3,1 iş günü aparıb.

Əgər Recursive-in planı uğurlu olsa, hər yeni model insan köməyi olmadan daha uzun müddətli işləri görəcək. Şirkət iyunda Amazon Web Services ilə 410 milyon dollar dəyərində hesablama razılaşması bağladığını və bunun “işçi sayı olmayan, agent sayı ilə bağlı” olduğunu açıqlayıb.

Richard Socher Wired-ə danışıb ki, uzunmüddətli məqsəd Eureka Machine-nin tam təkrar özünü təkmilləşdirməni həyata keçirməsi, insanların prosesə nəzarət etməsi və problem yarananda dayanmasıdır. Recursive deyir ki, hər yeni model Eureka Machine-ni daha yaxşı tədqiqatçı edəcək və növbəti modeli bir o qədər sürətli yaradacaq.