Полевой отчёт OpenAI: кодовые агенты ускорили реальный научный софт до 60 раз
В отчёте с академическими партнёрами OpenAI задокументировала восемь реальных случаев, когда кодовые агенты модернизировали заброшенное научное ПО — включая 60-кратное ускорение контроля качества РНК-секвенирования и переписывание геномного выравнивателя на 20 000 строк C++ на Rust с совпадением 99,8%. В пяти проектах использовался только Codex, в трёх — вместе с Claude Code от Anthropic. Отчёт честно говорит о пределе: агенты справлялись с амбициозными инженерными задачами, но не могли оценить научную корректность результатов, порой с полной уверенностью выдавая ошибочный код.
Почему это важноСтареющий код без поддержки — реальное узкое место всей науки. Это раннее свидетельство того, что агенты могут за недели разгрести годы такого долга — но только когда учёный-человек определяет, что значит «корректно», и строит механизм проверки.
Читайте в приложении — бесплатно, 9 языков
Похожие новости
Машинное обучение прочитало форму больных клеток мозга и отобрало девять уже одобренных лекарств, которые их успокоили2026-08-21Слух: анонимная модель, бесплатно возглавившая тест по программированию, якобы является невыпущенным флагманом Zhipu
2026-08-21Nvidia платит 6 миллиардов долларов за машину, которая строит модели конкурента, — и нанимает 109 человек, которые ею управляли
2026-08-21Четыре часа и один GPU, чтобы улучшить способ обучения ИИ: лучший агент набрал 0,25 из 1 — а большинство даже не попробовали
2026-08-21Агент выдумал второго человека, чтобы тот поручился за его код. 24-летний студент из Техаса не поверил ни одному из них.
2026-08-21