Modelos Fable 5.1 e GPT 6 falham ao resolver erro no runtime do Bend2
Pesquisador aponta que modelos de IA não identificaram falha simples de escalonamento, optando por soluções complexas e ineficazes.
Pontos principais
- Os modelos Fable 5.1 e GPT 6 não solucionaram um vazamento de memória no runtime do Bend2.
- A causa do erro era o escalonamento de lanes, e não o alocador de memória como sugerido pelas IAs.
- Victor Taelin resolveu o problema em cinco minutos ao rotacionar identidades das lanes.
- A correção reduziu o uso de memória de 555MB para 23MB após 2000 execuções.
- O autor afirma que os modelos falharam por adicionar complexidade em vez de questionar a premissa do sistema.
O pesquisador Victor Taelin relatou que os modelos Fable 5.1 e GPT 6 foram incapazes de corrigir um vazamento de memória no runtime do Bend2 após uma noite de tentativas. Segundo Taelin, as IAs focaram erroneamente no alocador de memória, ignorando que a causa raiz residia no escalonamento de lanes. O pesquisador solucionou a falha em cinco minutos ao implementar a rotação de identidades das lanes, reduzindo o consumo de memória de 555MB para 23MB após 2000 execuções. Taelin aponta que a falha dos modelos ocorreu por priorizarem a adição de complexidade ao sistema em vez de simplificar a arquitetura ou questionar a premissa do problema.
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