谷歌DeepMind组建编码突击队追赶Anthropic，布林亲自督战

　　消息，据动察 Beating 监测，《The Information》援引三位知情人士称，谷歌 DeepMind 已组建一支由研究员和工程师构成的突击队，专门提升自家编码模型的能力。突击队由 DeepMind 研究工程师 Sebastian Borgeaud 领衔，他此前负责 DeepMind 的预训练工作；联合创始人 Sergey Brin 和 DeepMind 首席技术官 Koray Kavukcuoglu 都直接参与。组队的直接触发点是 Anthropic 近期的模型发布。DeepMind 内部研究员认为，Anthropic 的编码工具已经超过 Gemini 的代码生成能力。Brin 在最近一份备忘录里写道，团队必须「紧迫地补上代理执行能力上的差距，把模型变成写代码的主力开发者」，以赢下最后这一段冲刺。代理指能处理多步骤任务的 AI。差距有具体数字。Anthropic 的 Claude Code 负责人 Boris Cherny 在 1 月称，公司「几乎 100%」的代码由 AI 写成；谷歌 CFO Anat Ashkenazi 在 2 月财报会上说，编码代理在谷歌内部只承担约 50% 的代码工作。突击队主攻长周期编码任务，比如从零写一个新软件，这类任务要求模型通读多个文件、理解用户意图，是目前 AI 编码工具最吃力的环节。训练语料也在调整：谷歌开始用自己的私有代码库训练模型，因为内部代码和公开代码差异很大，通用编码模型在内部项目上表现不够好。这类内训模型不能对外发布，但可以反过来帮助迭代能公开的版本。内部推广层面，谷歌设了一个名叫 Jetski 的内部编码工具使用排行榜；DeepMind 之外的一些团队开始组织强制性 AI 培训。Brin 在备忘录里要求，每位 Gemini 工程师在做复杂多步任务时必须使用内部代理。更长远的目标是 Brin 口中的「AI 起飞」，即能自我改进的 AI。他多次告诉员工，提升编码能力是通往这一步的关键；配合能做数学、跑实验的 AI，理论上可以大规模自动化 AI 研究员和工程师的工作。OpenAI 已经有类似的内部工具，帮研究员更快生成实验代码。