Российские математики разработали нейросеть для общения через «телепатию» весов

Стартап Mostik разработал связь между моделями GLM и Qwen: крупная модель обменивается интеллектом с малой без генерации текста — это в 20 раз экономичнее

4 сентября 2026, 22:24Искусственный интеллектDarth Sahara4

Российские математики из стартапа Mostik создали метод, позволяющий моделям искусственного интеллекта обмениваться данными напрямую через значения весов — без необходимости в генерации текста. Это открывает возможность «подтягивания» интеллекта небольшой модели до уровня большой с значительно меньшими расходами.

Команда использовала этот подход для создания гибридной системы, объединив две китайские модели с открытыми весами: GLM-5.2, содержащую 753 миллиарда параметров, и Qwen-3.5, имеющую всего 4 миллиарда параметров — последняя может функционировать на мобильном устройстве. Эффективность гибрида оказалась точно посередине между двумя моделями, а стоимость его работы — в 20 раз ниже, чем у полноразмерной GLM.

Технология уже продемонстрировала результат: модель, основанная на этом методе, достигла вершины рейтинга ARC-AGI-3 — очень сложного бенчмарка для ИИ-моделей. Детали стартап предпочитает не раскрывать, так как планирует участвовать в конкурсе. Генеральный директор Mostik Саша Малышева сравнила метод с известной в математике задачей оценки веса свиньи: несколько случайных людей, усреднив свои мнения, дают более точный результат, чем один эксперт. Аналогично работают ансамбли моделей — но обычно для их объединения требуется передавать текст от одной модели к другой, а Mostik обходит этот этап.

Главный научный сотрудник стартапа — Станислав Смирнов, профессор Женевского университета и лауреат Филдсовской премии 2010 года. По его мнению, найти общий язык между двумя моделями ИИ оказалось неожиданно трудной математической задачей — подходящего формального инструментария для этого пока не существует.

Карл Тёйлс, бывший исследователь Google DeepMind, знакомый с технологией компании, отметил: метод позволяет достичь качества крупной модели без её полного использования, обеспечивая значительное преимущество при одновременном запуске лишь малой модели. «Если Mostik сможет объединить сильнейшие модели с узкоспециализированными — например, в биологии, физике и так далее — будет создано гораздо больше специализированных моделей», — добавил Владимир Арустамян, техлид ИИ-компании Lovable.

Источники:wiredИскусственный интеллект437 минут назад