Российский стартап Mostik разработал технологию, которая позволяет разным моделям искусственного интеллекта обмениваться знаниями напрямую через математические веса без генерации текста. Новый подход позволяет передавать возможности крупных нейросетей малым моделям и кратно наращивать их эффективность. Об этом сообщает «Хайтек» со ссылкой на WIRED.
Разработчики проверили технологию на практике и объединили возможности двух китайских open-weight нейросетей: гигантской GLM-5.2 на 753 млрд параметров и мобильной Qwen-3.5 на 4 млрд параметров. Итоговая гибридная система стоит в 20 раз дешевле полноценной большой модели, но выдает ровно половину ее производительности. Создатели уже использовали этот метод для настройки секретной нейросети, которая возглавила престижный ИИ-чемпионат ARC-AGI 3.
Главным научным сотрудником стартапа выступил лауреат Филдсовской премии Станислав Смирнов, который ищет общий математический язык для прямого контакта нейросетей. Глава компании Саша Малышева уверена, что технология поможет небольшим специализированным open-weight моделям в физике и биологии успешно конкурировать с закрытыми гигантами от OpenAI и Anthropic. Эксперты отрасли подтверждают высокую скорость работы Mostik и называют технологию прорывом в оптимизации вычислительных мощностей.
Обложка: magnific
