Tang Jie de Zhipu: Claude podría haber logrado un entrenamiento autónomo, 2 millones de chips serán dedicados a la autoevolución

Según la monitorización de Dongcha Beating, Tang Jie, fundador y científico jefe de Zhipu AI, predijo en una publicación en X que el mayor avance para los modelos grandes este año será resolver tareas de largo plazo, que implican operar continuamente en un entorno de agente para lograr objetivos complejos. Señaló que esta capacidad impulsará a la industria de “empresas de una sola persona” a “empresas sin empleados (NPCs)” rápidamente, con los Sistemas de Agentes Autónomos (AAS) convirtiéndose en la próxima frontera tecnológica. Tang cree que lograr esta visión requiere superar tres pilares tecnológicos principales: capacidades de memoria abordadas mediante contexto ultra largo y RAG, aprendizaje continuo logrado mediante ciclos de actualización acortados, y capacidades de autoevaluación, que actualmente son las más desafiantes pero que han comenzado a tomar forma con Opus 4.7. El objetivo final para los modelos grandes será la autoevolución. Tang especuló que Claude ya puede poseer una ‘línea base de autoentrenamiento’ capaz de escribir código, limpiar datos y entrenarse a sí mismo, y que el rumor de un clúster de 2 millones de chips el próximo año probablemente estará dedicado al entrenamiento autónomo. Predice que los sistemas operativos futuros serán reemplazados por sistemas operativos de modelos grandes (LLM OS), y las aplicaciones se convertirán en ‘generadas bajo demanda’, alterando fundamentalmente la arquitectura de von Neumann tradicional.