Российские математики из стартапа Mostik представили инновационный подход к ИИ

Стартап под названием Mostik предлагает новый способ объединения возможностей моделей искусственного интеллекта. Группа российских математиков разработала метод, который можно сравнить с так называемой машинной телепатией, что позволяет моделям эффективно взаимодействовать между собой.

Работа Mostik основана на использовании математических значений, связанных с весом моделей, что позволяет более крупной модели передать свои возможности меньшей. Это может значительно повысить эффективность обучения малых моделей. В рамках своего подхода стартап уже продемонстрировал успехи, участвуя в сложном конкурсе моделей ИИ ARC-AGI 3, однако детали своего участия разработчики предпочли оставить в секрете в стремлении к победе.

Для иллюстрации своего метода команда Mostik создала гибридную модель, объединяющую две открытые китайские модели: GLM-5.2 с 753 миллиардами параметров и Qwen-3.5, которая работает на мобильных устройствах и имеет четыре миллиарда параметров. Полученная система значительно дешевле оригинала и демонстрирует качество ответов на уровне между двумя исходными моделями.

Генеральный директор Mostik Саша Малышева отметила, что комбинирование моделей в машинном обучении часто приводит к лучшим результатам, чем использование отдельных моделей. Она привела пример, согласно которому усредненные оценки нескольких людей по определенному вопросу оказываются более точными, чем мнение одного эксперта.

Технический руководитель компании Lovable Владимир Арустамян, знакомый с работой Mostik, подчеркнул, что подход стартапа может привести к созданию специализированных моделей в различных областях, таких как биология и физика. Малышева считает, что будущее искусственного интеллекта заключается не в создании одной монолитной модели, а в объединении различных моделей для достижения более эффективных решений.

Главный научный сотрудник Mostik, профессор Женевского университета и лауреат Филдсовской премии Станислав Смирнов, отметил, что нахождение общего языка между моделями ИИ представляет собой сложную задачу. Однако метод Mostik может помочь в этом процессе, открывая новые горизонты в понимании работы ИИ и его параллелей с человеческим мышлением. Малышева поделилась личной историей о том, как ее математические способности проявились после вызова, и подчеркнула, что стремление к успеху движет ее команду.