Российские ученые научили нейросети исправлять собственные ошибки в коде
Специалисты «Т-Технологий» и Высшей школы экономики создали метод G-Star+ для быстрой генерации текста и кода. Разработка помогает искусственному интеллекту точнее исправлять ошибки в черновике ответа, не требуя полного переобучения модели.
Новый алгоритм представили на конференции ICML 2026 в Сеуле. Он позволяет нейросети находить сомнительные фрагменты, повторно маскировать их и переписывать только проблемные места. Такой подход ускоряет генерацию и снижает затраты вычислительных ресурсов.
«G-Star+ можно сравнить с корректором текстов, который просматривает черновик и исправляет только те места, где могут быть ошибки. Прочитав весь текст, “корректор” возвращается к проблемным местам и исправляет эти ошибки. На практике наш метод помогает получать более качественные ответы быстрее и дешевле с точки зрения вычислительных ресурсов», – рассказал руководитель лаборатории фундаментальных научных исследований искусственного интеллекта Группы «Т-Технологии» Даниил Гаврилов.
Метод можно использовать в чат-ботах, сервисах подготовки документов и инструментах автодополнения кода, где особенно важны скорость работы и экономия вычислительных мощностей.
