Tang Jie de Zhipu: Claude Pode Ter Alcançado Treinamento Autónomo, 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 numa publicação no X que o maior avanço para modelos grandes este ano será a resolução de Tarefas de Longo Prazo, que envolvem operar continuamente num ambiente de agente para alcançar objetivos complexos. Ele apontou que essa capacidade impulsionará a indústria de ‘empresas de uma pessoa’ para ‘empresas sem empregados (NPCs)’ rapidamente, com Sistemas de Agentes Autônomos (AAS) tornando-se a próxima fronteira tecnológica. Tang acredita que alcançar essa visão requer superar três pilares tecnológicos principais: capacidades de memória abordadas através de contexto ultra longo e RAG, aprendizagem contínua alcançada através 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 o Claude já pode possuir uma ‘linha de base de auto-treinamento’ capaz de escrever código, limpar dados e treinar-se a si mesmo, e o cluster rumoroso de 2 milhões de chips no próximo ano provavelmente será dedicado ao treino autónomo. Ele prevê que os sistemas operativos futuros serão substituídos por sistemas operativos de modelos grandes (LLM OS), e as aplicações tornar-se-ão ‘geradas sob demanda’, disruptando fundamentalmente a arquitetura de von Neumann tradicional.