Tang Jie de Zhipu: Claude Pode Ter Alcançado Treinamento Autônomo, 2 Milhões de Chips Serão Dedicados à Autoevolução

De acordo com o monitoramento da Dongcha Beating, Tang Jie, fundador e cientista-chefe da Zhipu AI, previu em uma postagem no X que a maior inovação para modelos grandes neste ano será resolver Tarefas de Longo Prazo, que envolvem operar continuamente em um ambiente de agente para alcançar objetivos complexos. Ele apontou que essa capacidade impulsionará a indústria de ‘empresas de uma pessoa’ para ‘empresas sem funcionários (NPCs)’ rapidamente, com Sistemas de Agentes Autônomos (AAS) se tornando a próxima fronteira tecnológica. Tang acredita que alcançar essa visão requer superar três pilares tecnológicos principais: capacidades de memória abordadas por meio de contexto ultra longo e RAG, aprendizado contínuo alcançado por meio de ciclos de atualização encurtados, e capacidades de autoavaliação, que atualmente são as mais desafiadoras, mas começaram a tomar forma com o Opus 4.7. O objetivo final para modelos grandes será a auto-evolução. Tang especulou que Claude já pode possuir uma ‘linha de base de auto-treinamento’ capaz de escrever código, limpar dados e treinar a si mesmo, e o cluster rumoroso de 2 milhões de chips no próximo ano provavelmente será dedicado ao treinamento autônomo. Ele prevê que os sistemas operacionais futuros serão substituídos por sistemas operacionais de modelos grandes (LLM OS), e as aplicações se tornarão ‘geradas sob demanda’, disruptando fundamentalmente a arquitetura de von Neumann tradicional.