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頂穿天花板!AI編程初創公司挑戰1億上下文窗口,編碼能力超級加倍! 原創

發布于 2024-8-30 16:48
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編輯 | 言征

超長上下文窗口的天花板來了!

剛剛宣布新一輪3.2億美元融資的AI編碼初創新星Magic剛剛放出了一個重磅炸彈:

推出首個1億上下文窗口的模型 LTM-2-mini!

頂穿天花板!AI編程初創公司挑戰1億上下文窗口,編碼能力超級加倍!-AI.x社區圖片

想一下,1億上下文窗口,相當于你可以在prompt中直接丟給大模型1000萬行代碼或者750本英文小說,然后告訴大模型一次性消化這些內容,并從這些內容中得到你想要的答案,而不用再需要來一次微調、SFT,就可以極低成本的讓大模型秒變成一個定制版的。

1.AI輔助編程的新角逐點:超長上下文窗口

AI輔助編程賽道非常卷,巨頭投入的產品也不少,包括微軟很早就投入的GitHub Copilot。但 Magic 的創新之一在于其模型的超長上下文窗口。

Magic 聲稱其最新型號 LTM-2-mini 擁有 1 億個 token 上下文窗口。(token 是原始數據的細分位,例如單詞“fantastic”中的音節“fan”、“tas”和“tic”。)1 億個 token 相當于大約 1000 萬行代碼或 750 本小說。它是迄今為止所有商業型號中最大的上下文窗口;第二大是Google 的 Gemini 旗艦型號,擁有 200 萬個 token。

PS:國內上一次掀起長文本窗口熱潮的還是Kimi,可以處理200萬字上下文。

Magic 將自己模型的架構稱為“長期記憶網絡”(Long-term Memory Network),簡稱“LTM”。

據本周四Magic官網博客中指出:目前AI模型有兩種學習知識的來源:訓練和推理過程中的上下文。但上下文因為太短了,所以訓練占據主導地位。但超長文本可能會改變這一現狀。

“我們的LTM模型不依賴于模糊記憶,而是經過訓練,可以對推理過程中給予的多達1億個上下文標記進行推理。……可以想象,如果模型中包含了代碼、文檔和庫(公共互聯網上不存在的內容),代碼合成的質量將會有多么好。”

此外,Magic還披露了對于超長上下文方面的進展,通過思維鏈式哈希訓練,LTM-2-mini的序列維度算法比Llama3.1 405B中的注意力機制還要便宜,是后者的1/1000。而在內存需要方面,LTM只需要每個用戶單個HB100的一小部分。

頂穿天花板!AI編程初創公司挑戰1億上下文窗口,編碼能力超級加倍!-AI.x社區圖片

Magic 表示,得益于其長遠背景,LTM-2-mini 能夠為一個開源項目實現一個密碼強度計,并幾乎自主地使用自定義 UI 框架創建一個計算器。

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可以僅通過代碼庫和聊天,在無需打開文件、編輯記錄或其他指示符的情況下就能實現自定義上下文框架

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該公司目前正在訓練該模型的更大版本。

2.Magic的野心:自動編程僅是開始,AGI才是終極

Magic 的團隊規模很小,只有二十幾個人,而且沒有什么收入,但Magic的野心很足,商業版圖中,自動編程也僅是剛剛開始。

當然,首選編程賽道是一個明智的選擇。據 Polaris Research 估計,到 2032 年,Magic 瞄準的市場價值可能達到 271.7 億美元,投資者認為這是一項值得的、而且可能非常有利可圖的嘗試。

盡管人們對人工智能輔助編碼工具的安全性、版權和可靠性存在擔憂,但開發人員對它們表現出了熱情, GitHub 最新民意調查中的絕大多數受訪者表示,他們已經以某種形式采用了人工智能工具。微軟 4 月份報告稱,Copilot 擁有 超過 130 萬付費用戶和超過 50,000 個商業客戶。

然而,Magic 的野心遠不止于實現常規軟件開發任務的自動化。該公司在網站上談到了通往 AGI 的道路——即比人類更可靠地解決對齊等問題的人工智能。

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他們不只是說說而已,而是有了自己堅信的實現路徑,他們希望結合前沿的預訓練、特定領域的強化學習、超長上下文、測試時間計算這些技術來實現這一目標。

為了實現此類人工智能,總部位于舊金山的 Magic 最近聘請了 OpenAI 超級計算團隊前負責人 Ben Chess,并計劃擴大其網絡安全、工程、研究和系統工程團隊。

3.狂攬近5億美金

Magic是一家人工智能初創公司,致力于創建模型來生成代碼并自動執行一系列軟件開發任務,該公司已從包括前谷歌首席執行官Eric Schmidt在內的投資者那里順利籌集了巨額資金。

周四,Magic在一篇博客文章中表示,它完成了一輪 3.2 億美元的融資,投資者包括施密特、Alphabet 的 CapitalG、Atlassian、Elad Gil、Jane Street、Nat Friedman 和 Daniel Gross、Sequoia 等。這筆融資使該公司的總融資額達到近 5 億美元(4.65 億美元),使其躋身資金雄厚的 AI 編碼初創公司行列,其成員包括Codeium、Cognition、Poolside、Anysphere和Augment。(有趣的是,施密特也支持 Augment。)

7 月份,路透社報道稱,Magic 正尋求以 15 億美元的估值籌集超過 2 億美元。顯然,這輪融資超出了預期,盡管這家初創公司目前的估值無法確定;Magic 在 2 月份的估值為 5 億美元。

4.牽手巨頭,與谷歌、英偉達進行合作

Magic 本周四還宣布與 Google Cloud合作,在 Google Cloud Platform 上構建兩臺“超級計算機”。Magic-G4 將由 Nvidia H100 GPU 組成,而 Magic G5 將使用 Nvidia 計劃于明年上線的下一代 Blackwell 芯片 Nvidia GB200。

Magic 表示,其目標是將后者集群擴展到“數萬個” GPU,并且這些集群一起將能夠實現 160 百億億次浮點運算,其中 1 百億億次浮點運算相當于每秒一千萬億次計算機運算。

Magic 聯合創始人兼首席執行官 Eric Steinberger 在一份聲明中表示:“我們很高興與谷歌和 Nvidia 合作,在谷歌云上打造我們的下一代人工智能超級計算機。Nvidia 的 [Blackwell] 系統將大大提高我們模型的推理和訓練效率,而谷歌云為我們提供了最快的擴展時間表和豐富的云服務生態系統。”

5.創始人:從高中開始的極客生涯

Eric Steinberger和Sebastian De Ro于 2022 年共同創立了 Magic。在此前的采訪中,Steinberger告訴 TechCrunch,他從小就被人工智能的潛力所啟發;高中時,他和朋友們把學校的電腦連接起來,進行機器學習算法訓練。

這段經歷為Steinberger進入劍橋大學攻讀計算機科學學士學位埋下了伏筆(一年后他退學了),后來他進入 Meta 擔任人工智能研究員。De Ro來自德國業務流程管理公司 FireStart,在那里他一路晉升為首席技術官。Steinberger和De Ro在前者共同創建的環境志愿者組織 ClimateScience.org 相識,一拍即合創辦了Magic。

Magic 開發了AI驅動的軟件開發工具,旨在幫助軟件工程師編寫、審查、調試和規劃代碼更改。這些工具的運作方式類似于自動配對程序員,試圖理解并不斷學習各種編碼項目的背景。

目前這些工具并不收費,但使用需要填寫waitlist:

??https://magic.dev/waitlist??

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6.寫在最后:“小團隊,高融資”屢見不鮮

AI時代的創業,似乎有一個“小團隊,高融資”的現象:一個幾人、十幾人的小團隊就可以融到上億美元的融資(OpenAI掌舵人Altman的觀點)。

同樣Magic也是如此,目前該公司一共23名員工。不過硬實例也沒得說:Infra方面,非常豪橫,8000臺H100;Magic團隊此輪更是拿到了3.2億美融資的融資,谷歌和和英偉達的支持;人才密度上,前OpenAI成員的加入更是如虎添翼。

回到AI產品領域,我們看到大模型的研究前沿,正在悄然發生變化,之前發展得重點是在訓練層面的參數規模、數據多模態,而現在我們看到的是推理能力的進化:超長文本、推理時間計算、強化學習、對齊等。

可以看到,AI輔助賽道的角逐,已經成為了這波AI創業浪潮中的一個風向標。

本文轉載自??51CTO技術棧??,作者:言征

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