AIGCode宿文:我们就是要自训练大模型,直接做「L5」| AI产品十人谈

AIGC动态17小时前发布 aitechtalk
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AIGCode宿文:我们就是要自训练大模型,直接做「L5」| AI产品十人谈

 

文章摘要


【关 键 词】 大模型代码生成AGI创业技术创新

宿文通过其创业公司AIGCode,探索了一条通过大模型实现代码自动生成(Autocoding)的道路,最终目标是实现通用人工智能(AGI)。他认为,代码生成是实现AGI的最佳场景,因为代码数据是高质量的训练样本,且Coding场景能够实现短平快的商业闭环。宿文的创业背景源于他在SaaS公司工作时遇到的代码供给效率问题,传统软件开发模式无法满足B端客户的个性化需求,导致迭代周期长、成本高。大模型的出现让他看到了通过AI解决这一问题的可能性。

宿文的产品思路从创业初期就明确,即通过大模型实现代码的自动生成,而不是简单的代码补全。他提出,Autopilot是几代人的梦想,完全依赖模型和算力,才能实现代码供给的多快好省。AIGCode的核心产品AutoCoder旨在帮助用户在零代码条件下实现创意,目标是通过自动生成数据库、后端和前端代码,彻底替代程序员。宿文认为,AI产品的最终比拼在于谁的“大脑”更聪明,而不是简单的功能优化。

在技术路径上,宿文选择自研大模型,而不是依赖现有的通用大模型。他坚信,预训练是模型的核心,只有通过自研模型才能实现真正的技术创新,而不仅仅是依赖算力和样本的堆砌。AIGCode已经训练出66B的基础模型,并通过FP8技术大幅降低了训练成本。宿文的目标是通过自研模型实现AGI,而不是局限于代码生成的特定场景。

宿文的产品策略是直接瞄准L5级别的Autopilot,即完全自动化的代码生成,而不是从L2(代码补全)逐步升级。他认为,未来的软件将像3D打印一样,用户可以根据需求随时生成个性化的应用,而不需要安装大量软件。这种思路与现有的Copilot类产品有本质区别,宿文认为,Copilot类产品最终会面临与大厂竞争的压力,而Autopilot则是一条更具创新性和颠覆性的道路。

在商业模式上,宿文强调,AI产品的闭环必须依赖于自研模型,因为只有通过自研模型才能快速迭代产品,满足用户需求。他承认,自研模型的成本高、技术难度大,但这是实现AGI的必经之路。宿文的目标是通过技术创新,而不是简单的算力和样本堆砌,来推动AI行业的下一个台阶。

总的来说,宿文通过AIGCode探索了一条通过大模型实现代码自动生成的道路,目标是实现AGI。他的核心观点是,代码生成是实现AGI的最佳场景,而自研模型是实现这一目标的关键。通过技术创新和产品闭环,宿文希望在未来实现完全自动化的代码生成,彻底改变软件开发的方式。

原文和模型


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【原文作者】 AI科技评论
【摘要模型】 deepseek-v3
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