Знаете, к чему в конечном итоге стремятся большие AI-лабы? К RSI.

RSI - Recursive Self-Improvement, рекурсивное самоулучшение.

Сейчас новые модели в основном делают люди: придумывают эксперименты, запускают обучение, анализируют результаты и решают, что менять дальше.

Идея RSI - постепенно отдать этот цикл самому ИИ:
модель помогает создать более сильную модель → та ещё лучше помогает создать следующую → цикл ускоряется.

Именно поэтому RSI так важен. В какой-то момент ускоряется уже не одна конкретная модель, а сам процесс развития AI.

На этом фоне вокруг Google сейчас разгоняется любопытный слух. Авторы нескольких прошлых технических утечек нашли внутри инфраструктуры название rsi-model-liverl-le и намекают, что DeepMind продвинулся здесь дальше, чем известно публично.

Подтверждений нет. Да и возникает очевидный вопрос: если Google уже замкнул настоящий RSI, почему Gemini пока не уничтожил конкурентов? :)

Но первые версии RSI могут выглядеть совсем не как "ИИ сам написал своего преемника". Скорее как внутренний исследовательский агент, который круглосуточно ставит эксперименты и помогает создавать следующие модели.

В этом смысле интересно смотреть и на Astra у OpenAI, и на закрытые модели других лабораторий. Возможно, самые сильные модели нужны им не только как продукт для пользователей, но и как инструмент для создания следующего поколения AI.

Пока это гипотеза. Но термин RSI я бы запомнил. Если гонка нейросетей когда-нибудь резко ускорится, скорее всего, именно здесь будет причина. 🍿