В сети Х завирусился скриншот со страницы репозитория Рarameter-golf, на котором среди топовых контрибьюторов значился Claude. Пост набрал больше 100 тыс. просмотров. Твиттерские решили, что OpenAI пишет код на продукте конкурента.
Parameter Golf - это открытый конкурс, запущенный OpenAI 18 марта.
Задача: обучить лучшую языковую модель, которая вместе с кодом тренировки помещается в 16 МБ и обучается не дольше 10 минут на восьми GPU H100.
Качество оценивают по степени сжатия валидационного датасета FineWeb (метрика bits per byte: чем ниже, тем лучше.
Базовый показатель - 1,2244 BPB, лучший рекордный результат уже опустился до 1,0541.
В этом челлендже участник форкает репозиторий, улучшает модель и присылает пулл-реквест с кодом, логами и описанием подхода. Принятый PR вливается в основную ветку - так и набирается статистика контрибьюторов на GitHub.
Claude попал в рейтинг из-за того, что некоторые участники конкурса использовала Claude Code для подготовки решений.
Claude Code автоматически добавляет себя соавтором коммитов через заголовок «Co-authored-by» в Git. Но если посмотреть подробней, реальный вклад Claude - 2 коммита с добавлением около 4500 строк и нулем удалений.
У других контрибьюторов из верхней части списка при том же числе коммитов десятки тысяч строк: объемные логи и веса моделей.
Один из участников конкурса описал, как без опыта в ML создавал решение в тандеме Claude и Codex: Claude генерировал архитектурные гипотезы, Codex ограничивал их практическими рамками, а человек принимал финальные решения.
В качестве основной идеи агенты выбрали переиспользование слоев через FiLM conditioning и добавили хэширование триграмм, выдав весьма приличный результат в 1.1634 BPB при весе модельки всего 15.34, причем по ходу дела обнаружилось, что модный Test-Time Training адски ломает рекуррентные сетки.
Так что это история не о том, что OpenAI использует Claude. Она о том, что ИИ-ассистенты слишком быстро стали настолько обыденным инструментом разработки, что люди еще не привыкли отличать вклад машины от вклада человека.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml