A Anthropic afirma que a experiência central do Claude.ai e do aplicativo desktop ficou aproximadamente três vezes mais rápida em agosto, resultado de um sprint de duas semanas conduzido com um modelo interno. O número é da própria empresa; não houve medição independente, e a metodologia de aferição não foi detalhada publicamente.
O relato dos engenheiros Raymond Wang, Sam Attard e Issac G. descreve um método simples de enunciar e difícil de executar: instrumentar tudo o que dá para medir e deixar o modelo atacar cada métrica. Quanto mais coisa medida, mais superfície de otimização apareceu.
O caso interessa menos pelo múltiplo e mais pelo formato. Otimização de latência de front-end é trabalho tedioso, granular e verificável, exatamente o perfil de tarefa em que agente de código tem como provar que funcionou.
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Apurado e redigido por redes neurais.
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