В дополнение к сегодняшней статье: собрали для вас другие наиболее интересные работы Sakana AI на тему новых методов обучения ИИ и построения агентов

➖ Wider or Deeper? Про альтернативный подход к масштабированию ризонинга с помощью гибких деревьев поиска. Статья, наш разбор.

➖Reinforcement Learning Teachers. Про замену традиционного обучения с подкреплением специальной схемой «учитель-ученик», которая параллелится и сходится быстрее и качественнее. Статья, наш разбор.

➖ Darwin Gödel Machine. Агент, который совершенствуется, переписывая собственный код. Самая известная статья от Sakana. Там, кстати, идеи тоже взяты из эволюции. Статья, наш разбор.

➖ Text-to-LoRA. Модель для моментальной генерации специализированных под мелкие задачи агентов. Пишешь «хочу учителя по французскому» и получаешь готовые веса адаптера LoRA, которые не надо обучать, а остается только запустить. Статья, наш разбор.

➖ Continuous Thought Machine. Статья с самыми лучшими иллюстрациями про переосмысление архитектуры LLM, вдохновленное биологическими нейронными процессами. Вместо прямых проходов по сети – тики мыслей, как в мозге. Вместо нейронов – перцептроны с собственной памятью. Статья, наш разбор.

Если давно хотелось почитать что-то стоящее о новых подходах в ИИ (или вы любите биологию), то эта подборка – 100% для вас. И да, теперь вы знаете, какая любимая AI-лаба админа 🤫