Recursive、再帰的自己改善で開発したオープンウェイトのコーディングモデルFlintを公開

FlintはRecursiveの最初の製品である。同社は再帰的自己改善（RSI）を使ってAI自体と他の科学分野を前進させることを目指している。Socherによると、モデル開発パイプラインのほぼ全工程でAIが作業と改良を担い、数人の研究者の会社が数か月で高性能モデルを作れた。Eureka Machineは、ベースモデルの新しい学習方法、新しいモデルアーキテクチャ、特定のチップ向けに最適化したコードなどを考案したという。Recursiveが示したベンチマークでは、同規模・同アーキテクチャのモデルよりコーディングタスクで上回るとされる。

筆者はFlintを48GB RAMのMacで動かした。パラメータ数は40Bで、数兆規模の最大級モデルがサーバーラックを要するのとは対照的である。コマンドライン版のToDoリスト、RSI関連の研究をウェブから探すプログラム、RSIを説明する簡単なウェブサイトを作らせ、高速で有能だったという。この規模のモデルはClaudeやCodexに比べ誤りが多く遅いことがあるが、Flintは依頼を毎回達成したと述べている。

RSIは論争の的でもある。AIが無制限に自己改善すれば人間の制御を逃れかねないという懸念があり、9月にはAnthropicを辞めた研究者が、RSIを含むAIの進歩が数年内に人類絶滅につながり得ると警告した。議会ではRSIを禁止する法案がいくつか提案されている。Recursiveはこうした懸念をSFに近いとみて、規制は進歩の妨げだと考えている。Socherは、Flintは人間の制御を逃れられないシステムで作ったと述べ、Eureka Machine自体も完全なRSIを目指すが人間が停止できる監督下に置くとしている。

Recursiveは、Google Ventures、Greycroft、Nvidia、AMD Venturesから、評価額46.5億ドルで6.5億ドルを調達している。SocherはSalesforceの元チーフサイエンティストで、共同創業者にはUniversity of British Columbia教授のJeff Cluneがいる。記事は、Microsoft、Carnegie Mellon University、University of Virginiaのチームが、AIコーディングエージェントがハーネスと自身の重みを書き換えて再帰的に改善する研究を発表したことにも触れている。