Google 正積極投入 AI 程式編寫領域，不僅在內部廣泛應用 AI，更以開發能自我改進的模型為目標。為此，Google Deepmind 組建了一支由工程師 Sebastian Borgeaud 領導的專門團隊，旨在顯著提升其 Gemini 模型撰寫程式碼的能力。該團隊主要負責複雜的長週期程式編寫任務，甚至包含從零開始編寫新軟體，其核心挑戰在於模型需精準解讀使用者意圖。Google 研究人員亦承認，Anthropic 在程式編寫工具方面目前表現較為出色。
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AI 程式編寫競爭升溫
程式編寫已成為今年各大 AI 實驗室的競爭焦點，OpenAI 和 Google 皆正努力追趕 Anthropic 的進展。Google 共同創辦人 Sergey Brin 和 Deepmind 技術長 Koray Kavcuoglu 直接參與這項工作。Brin 在一份內部備忘錄中寫道：「為了贏得最後的衝刺，我們必須緊急彌補代理執行（agentic execution）方面的差距，並將我們的模型轉變為程式碼的主要開發者。」他還要求每位 Gemini 工程師都必須將內部代理用於複雜、多步驟的任務。
提升程式編寫技能
Brin 告訴員工，更強大的程式編寫技能是 AI 實現自我改進的墊腳石。一個複雜的程式編寫代理，如果能與處理數學問題和實驗的 AI 相結合，最終將能夠自動化 AI 研究人員和工程師的許多工作。在內部，Google 追蹤其程式編寫工具「Jetski」的使用情況，並據此對團隊進行排名，類似於 Meta 追蹤 Token 使用量作為其衡量標準的做法。Deepmind 之外的一些團隊也要求工程師參加 AI 訓練課程。
內部程式碼訓練
據《The Information》的消息來源指出，Google 正更大量地依賴基於其內部程式碼訓練的 AI 模型。Google 的內部程式碼庫與通常用於訓練通用程式編寫代理的公開程式碼截然不同，因此這些內部訓練的模型無法公開發佈。然而，它們能夠協助 Google 建立更好的模型，最終交付給使用者，同時也能加速內部開發。
