破解了“Q 算法”的公司，获得了一亿美元投资
OpenAI 去年泄露的 “Q 算法”，被认为是 AI 初步具备轻微“自我意识”的征兆。最近，一家名为 Magic 的 AI 初创公司，私下宣称其能够实现类似于 OpenAI 去年开发的 “Q 算法” 的主动推理能力。Magic 宣称，它开发的新型大语言模型更接近于人类的思维方式，能实现全自动化编程，打破现有的半自动化代码编写。类似于一个真正的编程人员。
正因如此，Magic 最近引发了各路资本的集体下注。2 月 6 日，Alphabet（谷歌母公司）旗下的 CapitalG 领投，Magic 获得融资额 2800 万美元。2 月 21 日，GitHub 前 CEO Nat Friedman 和他的投资合伙人 Daniel Gross 于上周又向 Magic 公司狂砸了1.17 亿美元。这个只有 10 多人的团队，真的要引爆 AI+ 自动编程这条赛道了？Magic 创立于 2022 年，成立之初便拿到 500 万美元种子轮融资，同样由 CapitalG 领投。Magic 的首席执行官兼联合创始人 Eric Steinberger 本科毕业于剑桥大学计算机科学专业，曾在 FAIR 做过机器学习研究。在高中时，Eric Steinberger 就是一个对 AI 颇感兴趣的“极客少年”，这也为 Eric 日后担任 Meta（Facebook 母公司）担任 AI 研究员的工作埋下了种子。
公司成立后，主要开发类似 GitHub Copilot 的产品，可以帮助软件工程师编写、审查、调试和修改代码，目标是为程序员打造一个 AI 同事，其主要竞争优势就是模型可以读取更长的代码。过去几年，软件开发人员人才的高成本（平均每年约 15 万美元）和人才的稀缺性（IDC 预计到 2025 年将出现 400 万名工程师缺口）增强了人们对开发人员生产力提升工具的兴趣。
IDC 估计全球有 2500 万名开发者，预计到 2027 年，这个数字将增长到 4000 万。而这样的需求，也成了自动化编程技术如此被关注的原因。在去年 6 月时，团队就发布了最长支持 500 万 token 的 LTM-1 模型。这大约是 50 万行代码或 5000 个文件，比 Claude 高 50 倍。
从功能上说，LTM-1 的主要应用场景在于代码补全，比如可以生成更长、更复杂的代码建议。这种生成长文本的能力，使其成为 AI 编程中一个非常强大的工具，并在长期记忆和上下文理解方面，相较于现有模型如 ChatGPT 的显著改进。这是因为，当 AI 模型能够处理和记忆大量上下文信息时，它对整个项目或代码库的理解将更加深入。模型可以更准确地理解代码的功能、依赖关系和潜在的问题，从而提供更准确的编程建议和解决方案。尽管目前还有很多 AI 编程工具和平台，但 LTM-1 模型因其能处理高达 500 万 Token 的上下文而独树一帜。对开发者来说，处理大量上下文的能力，使 AI 模型能够在更复杂的编程任务中发挥作用，例如自动化错误修复、代码生成和代码审查。这可以极大地减轻开发者的负担。
更重要的是，这种长文本的能力，也让 AI 向着“人人皆可编程的时代”迈出了重要的一步。
因为这样的能力，使 AI 能够更好地理解复杂的编程语言和逻辑，从而为非专业程序员提供更直观、更易于理解的编程辅助。这有助于降低编程的学习曲线，而不需要用户具备广泛的编程知识。一封邀请信：
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