15 października 2026 r. Business Insider opisał, jak Sergey Brin przedstawił rozwój Gemini 4 Argon: badacze współpracują z modelem nad kolejną wersją. To opowieść o rozwoju AI z udziałem ludzi. Brin nazwał ten kierunek początkiem rekurencyjnego samodoskonalenia (RSI), czyli wykorzystywania AI do pracy nad kolejnymi systemami AI.
Wcześniej opisywaliśmy benchmarki Argona i relacje dotyczące jego pracy przy kodzie. W tym materiale skupiamy się na tym, jak Brin i Vihan Jain opisali udział modelu w rozwoju kolejnych wersji.
Brin o pracy nad następnym modelem
Brin wskazał premiery modeli Flash poprzedzające Gemini 4 jako oznakę przyspieszającego tempa prac Google. Twierdził też, że gdy widzowie obejrzą film z premierą Argona, zespoły wewnętrzne będą już o parę modeli dalej. To jego opis wewnętrznego procesu, przedstawiony w relacji Business Insider.
Post na X z 14 października 2026 r. dotyczył rozmowy o Gemini 4 Argon. Jego autor, Logan Kilpatrick, wymienił uczestników: Sergey Brin, Josh Woodward, Tulsee Doshi i Melvin Johnson. Wpis na X
Jakie zadania Vihan Jain przypisał Argonowi
Vihan Jain opisał Argona jako zaangażowanego w audyt danych treningowych i pracę nad ścieżkami rozumowania. Wspomniał przy tym o „milionie tokenów wyjściowych w pojedynczym kroku”. Jain opisał też przesunięcie zapotrzebowania w fazie post-training: od surowych układów obliczeniowych ku przydziałom limitu Argona.
Badacze i kontrola kodu
Business Insider przytoczył również fragment Gemini 4 Safety Report Google. Według tego opisu agenci AI tworzą większość kodu produkcyjnego i poprawek błędów w części prac rozwojowych, a zmiany przed zgłoszeniem podlegają kontroli człowieka.
W tym ujęciu model pomaga w pracach nad następcą, ale badacze pozostają częścią procesu: uczestniczą we współtworzeniu kolejnej wersji, a zmiany kodu przechodzą ludzką kontrolę.
