Когда данных нет совсем, а учиться всё равно нужно: как ИИ сам придумывает задачи и сам себя проверяет

Даже самые продвинутые модели учатся рассуждать не в вакууме: им всё равно нужен чей-то заранее собранный датасет, а разметку всё равно делает человек. И это быстро становится узким местом: это дорого и плохо масштабируется.

А теперь представьте подход, когда модель сама придумывает себе задания, сама решает их и сама же получает оценку — без единого внешнего датасета. Не просто тренируется, а выбирает, чему именно тренироваться, и постоянно держится в зоне, где ей чуть-чуть сложно. Звучит как чит-код, но именно так устроен Absolute Zero: self-play для рассуждения, заземлённый в проверяемую Python-среду.

В полном обзоре разберём, как модель совмещает роли планировщика и исполнителя задач, откуда берётся неожиданный скачок в математике и какой неприятный сигнал по безопасности всплыл прямо в процессе такого самообучения.

📜 Полный обзор