这些俄罗斯数学家教AI模型如何在不使用语言的情况下相互交谈

我最近遇到 与一些才华横溢的俄罗斯数学家一起，他们向我展示了一种方法 人工智能 模型通过类似于机器心灵感应的东西进行通信。 数学家们为 启动 被称为Mostik--俄语中桥梁的意思。这是对该小组方法的认可，该方法允许不同的模型使用在他们的 权重 - 决定提示如何转化为输出的事情。在实践中，这意味着可以将更大模型的功能提供给更小的模型，以更有效地提高其智能。 这家初创公司利用这种方法构建了一个已飙升至顶级的模型 AR-AGI 3，人工智能模型的竞争是出了名的艰难。(They不会告诉我更多，因为他们想赢得比赛。）然而，为了证明这一想法，他们还在两个中国开放重量模型之间建立了桥梁：GLM-5.2的最大版本，具有7530亿个参数;以及40亿个参数的版本 Qwen-3.5 可以在移动终端上运行的。由此产生的混合系统的成本是完整GLM模型的二十分之一，而其性能恰好介于两者之间。 Mostik首席执行官萨沙·马利舍娃（Sasha Malysheva）在喝咖啡时告诉我：“机器学习领域众所周知，模型集成的表现比单个模型更好。” 开发这种方法的Malysheva分享了公司内部的一个笑话：人工智能的未来就像猜测猪的重量。在数学界，众所周知，当少数随机的人的猜测合并并平均时，他们可以比专家更准确地估计猪的体重。 就像共同关注猪的重量一样，结合几个人工智能模型的输出通常会获得更好的结果。通常，这涉及将一个模型的输出输入到另一个模型中，这需要大量的时间和金钱。然而，Mostik团队找到了一种让人工智能模型在不产生文本输出的情况下相互对话的方法。如果它起飞，它就可以

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