TGViewer
Data Secrets Data Secrets @data_secrets · 94.1K subscribers
Post #9822 26.4K
Саша делает стартап Сегодня мы вышли из stealth! Про нас написали Wired (с заголовком these russian mathematicians ахах), а еще мы опубликовали блог пост с описанием технологии. Все ссылки в этом посте, буду очень рада если сможете репостнуть и прокомментировать :) https:/…
Российские математики придумали модель, которая заняла первое место на ARC-AGI

Небольшой стартап Mostik состоит из 15 человек, среди которых 12 PhD и Филдсовский медалист Станислав Смирнов. Компания существует всего 4 месяца, и только что вышла из стелса со своей идеей о новом подходе к ансамблированию. Ребята придумали, как модели могут обмениваться скрытыми состояниями.

Как это работает:

Языковая модель, генерируя один токен, строит огромные скрытые векторы. Это порядка миллиона чисел (~2 МБ). При этом в выхлоп попадает только ~17 бит – сам токен, а остальное выбрасывается.

Все системы, где модели общаются между собой (команды агентов, консилиумы и тд), общаются именно через этот узкий текстовый канал. При этом в отбрасываемой части остается море информации, описывающей все, что модель знает о задаче в этот момент. Это не только данные о текущем токене, но и о будущих (вспомните то же исследования Anthropic J-space: https://t.me/data_secrets/9497).

Идея Mostik – это, собственно, дать моделям "мостик", через который они смогут общаться полноценно, чтобы работать эффективнее. Они обучили небольшой модуль-переводчик, который передает скрытые состояния от одной модели к другой. При этом модели могут быть из разных семейств, их веса не меняются, и совсем никакого текста между ними не проходит.

Результаты:

Авторы взяли большую GLM-5.2 (753B) и маленькую Qwen-3.5 (4B), и сделали так, что GLM-5.2 только читает текст (это дешевле), а затем передает Qwen скрытое состояние через мостик, чтобы та уже генерировала токены. Разрыв в качестве у моделей огромный, но при таком сетапе закрывается 50% этой разницы. На некоторых задачах прирост в качестве получается в 2 раза, и при этом связка обходится в 2.5 раза дешевле по вычислениям, если пересчитывать результаты на эквивалентную среднюю модель.

Кроме того, "мостик" можно использовать для дистилляции или создания инструментов для мониторинга. Авторы также упоминают о том, что система на основе этого подхода предварительно заняла первое место на лидерборде ARC Prize этого года.

Поздравляем авторов с потрясающей работой и просим для них максимальной поддержки!

Статья Wired | Блогпост Mostik | Канал CEO Саши Малышевой
  • ❤ 568
  • 🔥 198
  • 👍 59
  • 👏 11
  • 🤯 10
  • 😁 9
  • 🗿 8
  • 🍓 3
  • ⚡ 2
  • 🐳 2
  • 💘 2
More from @data_secrets
  1. Sep 26, 2026Топ-10 советов, как стать миллионером
  2. Sep 26, 2026Навайбкодить AI-агента сейчас можно за вечер. А вот довести его до прода так, чтобы он не…
  3. Sep 26, 2026OpenAI прямо сейчас приостановила все обучение мощных моделей из-за нового инцидента https…
  4. Sep 26, 2026Claude посчитал девятипетлевую амплитуду в N=4 SYM. Эту задачу эксперты долго считали слиш…
  5. Sep 25, 2026Исследователи из AIRI запустили открытое сообщество для решения NetHack. Зовут объединятьс…
  6. Sep 25, 2026Новая обложка The Economist Журналисты: да не нагнетаем мы Также журналисты:
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →