Google создала ИИ, который самоорганизуется - и это может изменить подход е созданию моделей |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-10-12 14:46 Проект называется TUMIX, и, по мнению многих, это самая интересная работа Google в этом году. Вместо того чтобы обучать ещё одну гигантскую модель, команда Google построила систему, где несколько ИИ работают вместе во время инференса. Каждый агент выполняет свою роль: - один пишет код - другой ищет информацию, - третий рассуждает текстом. Все они решают одну задачу независимо, затем обмениваются ответами, улучшают их и приходят к общему решению. Результат ошеломляющий: Gemini 2.5 с TUMIX обошёл все другие системы рассуждения на +17,4%, при этом стоимость инференса снизилась почти в два раза. Без дополнительного обучения. Без новых данных. Просто - умная координация. Самое неожиданное - секрет не в размере, а в разнообразии. Команда из 15 разных агентов показала результаты лучше, чем 15 копий “лучшего” одиночного ИИ. А когда Gemini сам спроектировал новых агентов, качество выросло ещё сильнее — система буквально эволюционировала сама себя. Этот эксперимент показывает: Следующий скачок в развитии ИИ может прийти не от триллиона параметров,а от сети маленьких моделей, которые учатся думать вместе. Подробности: https://arxiv.org/pdf/2510.01279 Телеграм: t.me/ainewsline Источник: arxiv.org Комментарии: |
|