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Es una verdad universal de la naturaleza humana que los desarrolladores que crean el c\u00f3digo no deber\u00edan ser quienes lo prueben. En primer lugar, la mayor\u00eda de ellos detesta esa tarea. En segundo lugar, como cualquier buen protocolo de auditor\u00eda, quienes hacen el trabajo no deber\u00edan ser quienes lo verifiquen.<\/span><\/p>\n No sorprende, entonces, que las pruebas de c\u00f3digo en todas sus formas (usabilidad, pruebas de lenguaje o tareas espec\u00edficas, pruebas de extremo a extremo) hayan sido el foco de un creciente grupo de nuevas empresas de IA generativa. Cada semana, TechCrunch cubre otro como <\/span>Ant\u00edtesis (recaud\u00f3 47 millones de d\u00f3lares)<\/span>; <\/span>CodiumAI (recaud\u00f3 11 millones de d\u00f3lares)<\/span> QA Wolf (recaud\u00f3 20 millones de d\u00f3lares).<\/span> Y constantemente surgen nuevos, como el nuevo graduado de Y Combinator. <\/span>Momentico.<\/span><\/p>\n Otra es la startup Nova AI, de un a\u00f1o de antig\u00fcedad, una aceleradora graduada de Unusual Academy que ha recaudado una ronda previa a la semilla de $ 1 mill\u00f3n. Est\u00e1 intentando superar a sus competidores con sus herramientas de prueba de extremo a extremo rompiendo muchas de las reglas de Silicon Valley sobre c\u00f3mo deben operar las nuevas empresas, le dice a TechCrunch el director ejecutivo fundador, Zach Smith.<\/span><\/p>\n Mientras que el enfoque est\u00e1ndar de Y Combinator es comenzar poco a poco, Nova AI apunta a empresas medianas y grandes con bases de c\u00f3digo complejas y una necesidad urgente ahora. Smith se neg\u00f3 a nombrar a los clientes que utilizan o prueban su producto, excepto para describirlos como en su mayor\u00eda empresas emergentes respaldadas por empresas de \u00faltima etapa (serie C o posteriores) en comercio electr\u00f3nico, tecnolog\u00eda financiera o productos de consumo, y \u201cexperiencias de usuario intensas\u201d. El tiempo de inactividad para estas funciones es costoso\u201d.<\/span><\/p>\n La tecnolog\u00eda de Nova AI examina el c\u00f3digo de sus clientes para crear pruebas autom\u00e1ticamente utilizando GenAI. Est\u00e1 particularmente orientado a entornos de integraci\u00f3n continua y entrega\/implementaci\u00f3n continua (CI\/CD) donde los ingenieros env\u00edan constantemente fragmentos a su c\u00f3digo de producci\u00f3n.<\/span><\/p>\n La idea de Nova AI surgi\u00f3 de las experiencias que tuvieron Smith y su cofundador Jeffrey Shih cuando eran ingenieros que trabajaban para grandes empresas de tecnolog\u00eda. Smith es un ex empleado de Google que trabaj\u00f3 en equipos relacionados con la nube que ayudaron a los clientes a utilizar mucha tecnolog\u00eda de automatizaci\u00f3n. Shih hab\u00eda trabajado anteriormente en Meta (antes tambi\u00e9n en Unity y Microsoft) con una rara especialidad de IA que involucra datos sint\u00e9ticos. Desde entonces, agregaron un tercer cofundador, cient\u00edfico de datos de IA. <\/span>Enrique Li.<\/p>\n Otra regla que Nova AI no sigue: mientras un mont\u00f3n de startups de IA se est\u00e1n construyendo sobre el GPT l\u00edder en la industria de OpenAI, Nova AI est\u00e1 usando Chat GPT-4 de OpenAI lo menos posible, solo para ayudarlo a generar algo de c\u00f3digo y realizar algunas tareas de etiquetado. . No se env\u00edan datos de clientes a OpenAI.<\/span><\/p>\n Si bien OpenAI promete que los datos de quienes tienen un plan de negocios pago no se utilizar\u00e1n para entrenar sus modelos, las empresas a\u00fan no conf\u00edan en OpenAI, nos dice Smith. <\/span>\u00abCuando hablamos con grandes empresas, dicen: ‘No queremos que nuestros datos entren en OpenAI’, dijo Smith. <\/span><\/p>\n Los equipos de ingenier\u00eda de las grandes empresas no son los \u00fanicos que se sienten as\u00ed. OpenAI se est\u00e1 defendiendo <\/span>de una serie de demandas<\/span> de aquellos que no quieren que se utilice su trabajo para una formaci\u00f3n modelo, o creen que su trabajo acab\u00f3, sin autorizaci\u00f3n y sin remuneraci\u00f3n, en sus resultados.<\/span><\/p>\n En cambio, Nova AI depende en gran medida de modelos de c\u00f3digo abierto como Llama desarrollado por Meta y <\/span>codificador estrella<\/span> (de la comunidad BigCoder, que fue desarrollada por ServiceNow y Hugging Face), adem\u00e1s de construir sus propios modelos. Todav\u00eda no utilizan Gemma de Google con los clientes, pero lo han probado y \u00abobtuvieron buenos resultados\u00bb, afirma Smith.<\/span><\/p>\n Por ejemplo, explica que un uso com\u00fan de OpenAI GPT4 es \u00abproducir incrustaciones de vectores\u00bb en datos para que los modelos LLM puedan usar los vectores para la b\u00fasqueda sem\u00e1ntica. Las incrustaciones de vectores traducen fragmentos de texto en n\u00fameros para que el LLM pueda realizar diversas operaciones, como agruparlos con otros fragmentos de texto similar. Nova AI est\u00e1 utilizando GPT4 de OpenAI para esto en el c\u00f3digo fuente del cliente, pero est\u00e1 haciendo todo lo posible para no enviar ning\u00fan dato a OpenAI.<\/p>\n \u00abEn este caso, en lugar de utilizar los modelos de incrustaci\u00f3n de OpenAI, implementamos nuestros propios modelos de incrustaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto para que cuando necesitemos ejecutar cada archivo, no solo lo enviemos a OpenAi\u00bb, explic\u00f3 Smith.<\/p>\n Si bien no enviar datos de clientes a OpenAI apacigua a las empresas nerviosas, los modelos de IA de c\u00f3digo abierto tambi\u00e9n son m\u00e1s baratos y m\u00e1s que suficientes para realizar tareas espec\u00edficas espec\u00edficas, descubri\u00f3 Smith. En este caso, funcionan bien para ex\u00e1menes escritos.<\/span><\/p>\n \u00abLa industria abierta de LLM realmente est\u00e1 demostrando que pueden vencer a GPT 4 y a estos grandes proveedores de dominios, cuando se escoge mucho\u00bb, dijo. \u201cNo tenemos que proporcionar un modelo enorme que pueda decirte lo que tu abuela quiere para su cumplea\u00f1os. \u00bfBien? Necesitamos escribir una prueba. Y eso es. Por eso nuestros modelos est\u00e1n ajustados espec\u00edficamente para eso\u201d.<\/span><\/p>\n Los modelos de c\u00f3digo abierto tambi\u00e9n est\u00e1n progresando r\u00e1pidamente. Por ejemplo, Meta present\u00f3 recientemente una nueva versi\u00f3n de Llama que est\u00e1 ganando elogios en los c\u00edrculos tecnol\u00f3gicos y que puede convencer a m\u00e1s empresas emergentes de inteligencia artificial para que busquen alternativas a OpenAI.<\/p>\n<\/p><\/div>\n