Sakana из Токио устроили мозговой штурм из трёх конкурентов — ChatGPT, Gemini и DeepSeek. Алгоритм AB-MCTS (Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search), запускает моделей по очереди: одна ищет стратегию, вторая пишет код, третья проверяет и правит ошибки. На бенче ARC-AGI-2 такая “команда спецов” решила 30 % задач против 23 % у лучшего солиста.
Фишка: модели исправляют косяки друг друга, накапливая промежуточные ходы как дерево. Результат упал в open-source под названием TreeQuest — бери и устраивай свой шахматный турнир ботов.
И что?
Будущее не за монолитом GPT-∞, а за оркестром узких профи: поисковик, кодер, логик работают параллельно.
Разработчики получают бесплатный фреймворк: запускаешь рой моделей — собираешь ответы выше потолка каждой.
Стартапы могут сэкономить на “огромной” модели: правильный микс меньших нейронов уже бьёт топ-соло.
Следующие прорывы придут из командной игры ИИ, как Scrum, только без кофебрейков.