Российский стартап научил ИИ-модели понимать друг друга без слов
Стартап Mostik разработал способ объединять возможности разных ИИ-моделей без обмена текстовыми ответами: вместо длинной переписки нейросети обмениваются математическими значениями во внутренних представлениях.
Обычно связка моделей работает последовательно: одна генерирует ответ, а другая получает его на вход, что требует времени и вычислительных ресурсов. Метод Mostik передает информацию между моделями на более глубоком уровне и позволяет небольшой нейросети использовать возможности значительно более крупной. Для демонстрации команда связала китайскую модель GLM-5.2 с 753 млрд параметров и компактную Qwen-3.5 на 4 млрд параметров, способную работать на мобильном устройстве. По данным разработчиков, получившаяся система показала результат ровно посередине между исходными моделями, но обошлась в 20 раз дешевле запуска полной GLM.
Еще одну систему Mostik вывел в лидеры соревнования ARC-AGI 3, проверяющего способность ИИ решать новые задачи; подробности команда пока не раскрывает.
Гендиректор стартапа Саша Малышева считает, что будущее ИИ может принадлежать не одной гигантской модели, а коллективу специализированных нейросетей, которые можно будет объединять с крупной моделью – например, по медицине, физике или биологии.
