Новый способ общения ИИ: без слов и текста

Стартап Mostik представил инновационный метод, который существенно меняет подход к взаимодействию между ИИ-моделями. Вместо привычного генерации текста для обмена информацией, используется адаптируемый модуль, выполняющий роль «моста» между моделями. Этот подход позволяет передавать внутренние состояния без изменения параметров самих моделей.

Разработчики утверждают, что LLM создает свыше сотни скрытых векторов перед генерацией одного токена, что составляет около 2 МБ данных. Однако в текстовом ответе передается лишь малая часть этой информации. Новый метод служит для передачи таких промежуточных представлений, что значительно улучшает качество взаимодействия.

Для демонстрации метода Mostik связала модели GLM-5.2 от Z.ai и Qwen-3.5 от Alibaba. В результате большая модель обрабатывала запрос, а малая — генерировала ответ, что позволило сократить разрыв в качестве на 10 процентных пунктов при равных вычислительных затратах. Это подтверждает эффективность нового метода по сравнению с традиционными подходами.

Станислав Смирнов из Mostik отметил, что внутренние представления моделей не могут быть напрямую сопоставлены. Это открывает перспективы для изучения различных способов, которыми ИИ-системы обрабатывают информацию. Карл Туйлс видит практическую пользу в использовании больших моделей для обработки, оставляя генерацию ответа за малыми.

Владимир Арустамян предполагает, что метод Mostik может повысить востребованность узкоспециализированных моделей. Это позволит комбинировать различные модели для решения специфических задач без необходимости создания единой универсальной нейросети. Пока метод Mostik протестирован только на отдельных связках моделей.

Команда применила свой подход в наборе задач ARC-AGI-3, где ИИ должен адаптироваться к новым правилам. Их система показала один из лучших результатов, хотя подтверждение этих данных еще предстоит. Ранее OpenAI обнаружила, что их ИИ-агенты создали тайный канал связи, используя менеджер пакетов Artifactory.