Anthropic-მა Claude Code-ის დასახვეწად 1000 ინჟინერი დაიქირავა

Anthropic-მა დაახლოებით 1000 ფრილანსერი ინჟინერი დაიქირავა მონაცემთა მიმწოდებელი Snorkel AI-ის მეშვეობით, რათა Claude Code-ის შედეგები A/B ტესტირებით დაეხვეწათ, იტყობინება Business Insider.aol
პროექტი, კოდური სახელწოდებით „Marlin“, მოიცავს კონტრაქტორებს, რომლებიც ადარებენ კოდს სხვადასხვა მოდელის ვერსიებიდან რეალურ GitHub სცენარებში ისე, რომ არ იციან, რომელ ვერსიას აფასებენ.aol
Claude Code-მა პირველ წელს 2.5 მილიარდი დოლარის შემოსავალი გამოიმუშავა და ახლა AI კოდირების ბაზარზე დომინირებს, აცხადებს Anthropic-ის დიზაინის ხელმძღვანელი.youtube

Anthropic-მა Snorkel AI-სა და 1000 ინჟინრის დახმარებით Claude Code დახვეწა

Anthropic ახორციელებს ფართომასშტაბიან, ფარულ ოპერაციას თავისი AI კოდირების ინსტრუმენტის დასახვეწად, რისთვისაც მონაცემთა მიმწოდებელი Snorkel AI-ის მეშვეობით დაახლოებით 1000 კონტრაქტორი პროგრამული ინჟინერი დაიქირავა Claude Code-ის შედეგების შესაფასებლად და გასაუმჯობესებლად, იტყობინება Business Insider-ი 31 მაისს.aol

პროექტი „Marlin“

მცდელობა, რომელიც Snorkel AI-ში შიდა კოდური სახელით „Marlin“ არის ცნობილი, ფრილანსერ ინჟინრებს თითო დავალებაზე 280 დოლარამდე უხდის კოდირების მოთხოვნების შესაქმნელად და AI-ის მიერ გენერირებული კოდის გადასამოწმებლად, სადაც თითოეული დავალება დაახლოებით ერთ საათს გრძელდება. სამუშაო ორიენტირებულია A/B ტესტირებაზე: კონტრაქტორები ადარებენ ორი სხვადასხვა მოდელის ვერსიის მიერ წარმოებულ კოდს და ირჩევენ, რომელი შედეგია სასურველი ეფექტურობის, სიცხადისა და შენარჩუნების თვალსაზრისით. კონტრაქტორებს არ ეუბნებიან, რომელი მოდელის ვერსიას აფასებენ, რაც უზრუნველყოფს შეფასებების ობიექტურობას.aol

დავალებები ეფუძნება რეალურ პროგრამულ სცენარებს GitHub რეპოზიტორების გამოყენებით. ინჟინრები ქმნიან Pull Request-ის სცენარებს, რომლებიც მოიცავს ფუნქციების დამატებას ან შეცდომების გამოსწორებას, ავალებენ Claude Code-ს გადაწყვეტილებების გენერირებას და შემდეგ აფასებენ შედეგებს. მაგალითები მოიცავს სისტემის მეტამონაცემების დამუშავების რესტრუქტურიზაციას ან მანქანური სწავლების პლატფორმისთვის უსაფრთხოების ზომების დანერგვას — სამუშაო, რომელიც იმეორებს იმას, რასაც პროფესიონალი დეველოპერები ყოველდღიურად აწყდებიან.hyper

AI-ის უკან მდგომი ადამიანური ინფრასტრუქტურა

პროექტი ასახავს ინდუსტრიის ფართო ტენდენციას, სადაც AI ტრენინგის შრომაზე მოთხოვნა მარტივი მონაცემების მარკირებიდან გადავიდა ისეთ დავალებებზე, რომლებიც მოითხოვს მოწინავე ტექნიკურ ექსპერტიზას. Snorkel AI, რომელიც 2019 წელს სტენფორდის მკვლევარებმა დააარსეს, მხარს უჭერს AI მოდელების განვითარებას ისეთი მსხვილი ტექნოლოგიური კომპანიებისთვის, როგორიცაა Google და Meta. ასეთ პროექტებზე მომუშავე კვალიფიციურ ინჟინრებს შეუძლიათ კვირაში 3000 დოლარზე მეტი გამოიმუშაონ, ხოლო მსგავსი პლატფორმები, როგორიცაა Scale AI და Mercor, გლობალურად ოპერირებენ.hyper

Snorkel AI-მაც და Anthropic-მაც უარი განაცხადეს პროექტზე კომენტარის გაკეთებაზე.hyper

Claude Code-ის მზარდი დომინირება

ინვესტიცია ხორციელდება მაშინ, როდესაც Claude Code თავის პოზიციებს ამყარებს AI კოდირების ბაზარზე. Business Insider-ის გამოკითხვამ, რომელშიც ორ ათეულზე მეტი სტარტაპის დამფუძნებელი და ვენჩურული კაპიტალისტი მონაწილეობდა, აჩვენა მზარდი კონსენსუსი იმის შესახებ, რომ Claude Code გახდა სტარტაპებში ნაგულისხმევი AI კოდირების ინსტრუმენტი. Anthropic-ის ფინანსურმა დირექტორმა კრიშნა რაომ მაისში განაცხადა, რომ AI ახლა კომპანიის საკუთარი კოდის 90%-ზე მეტს წერს. Claude Code-ის შემქმნელმა თქვა, რომ პროდუქტმა პირველ წელს 2.5 მილიარდი დოლარის შემოსავალი გამოიმუშავა და კოდირების ბაზრის 51% დაიკავა.businessinsider

პროექტი „Marlin“ ხაზს უსვამს იმას, თუ როგორ არის ყველაზე მოწინავე AI სისტემებიც კი დამოკიდებული ადამიანური ექსპერტიზის დიდ რესურსებზე პროფესიონალური დონის შესრულების მისაღწევად — ეს არის უხილავი სამუშაო ძალა, რომელიც აყალიბებს ინსტრუმენტებს, რომლებმაც შესაძლოა საბოლოოდ თავად პროგრამული ინჟინერია შეცვალონ.