La divisione Meta Superintelligence Labs, costituita da poco dalla società di Mark Zuckerberg con l’obiettivo di accelerare il tanto atteso sviluppo della super intelligenza artificiale, sta spingendo i vari team ad appoggiarsi su infrastrutture esterne. Il motivo? Secondo alcune indiscrezioni ottenute da Business Insider, gli strumenti interni sono troppo lenti e macchinosi.
Sono due in particolare gli ambiti dove i leader di MSL, tra cui Nat Friedman (a capo del gruppo Product & Applied Research) e il Chief AI Officer Alexandr Wang, hanno rilevato lentezze strutturali. Quello del deployment (la distribuzione degli aggiornamenti) e quello del “vibe coding” “vibe coding” (la generazione di codice tramite strumenti AI attraverso l’utilizzo del linguaggio naturale). Entrambi ostacolano la velocità di creazione di prototipi impiegando diverse ore per svolgere delle operazioni che potrebbero richiedere minuti.
Per ovviare a questi problemi, MLS si sta appoggiando a piattaforme come come Vercel e GitHub per ottenere una creazione rapida di prototipi. Parallelamente, Meta sta sviluppando una piattaforma interna denominata “Nest”, pensata per integrarsi più velocemente con i dati dell’azienda e permettere esperimenti rapidi su infrastrutture proprie. In passato Meta ha già mostrato di fare uso esterno di tecnologie quando e dove le proprie non sono efficienti. Ad esempio, ha usato modelli AI esterni per integrare l’assistente di codifica interno Devmate quando il modello proprietario LLaMA faticava con casi complessi.
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