Обновить

Стартап российских математиков Mostik научил нейросети общаться между собой напрямую, без текста, чтобы объединять несколько моделей и экономить деньги на ресурсы и токены для ИИ. Стартапу всего четыре месяца. Его основала россиянка Александра Малышева, а в команде 15 человек, почти все с PhD и опытом работы в Google, Nvidia или Perplexity.

Точный механизм работы своего решения в Mostik не раскрывают. В теории это означает, что маленькую модель можно соединить с большой, чтобы повысить точность ответов у первой. Это должно сократить затраты на передачу данных от одной модели к другой.

Теги:
+5
Комментарии0

Путь к ИИ‑сингулярности

У нас было два репозитория неоттестированного вайб‑кода, семьдесят пять тяжеловесных SDD‑спецификаций, пять обмазанных смазкой харнессов, солонка, наполовину полная кастомных скиллов и забитых капслоком правил, с десяток дырявых MCP‑серверов, RAG‑база со свежевекторизованным Confluence, самодельная дощечка имаго‑кодинга и целая россыпь автономных агентов всех мастей, от безобидных автодополнялок до галлюцинирующих субагентов, ставящих пакеты со slopsquatting и втихаря сносящих боевые базы.

Не то чтобы все это было действительно нужно для поездки к ИИ‑сингулярности, но если уж начали участвовать в спуске с горы на велосипеде без седла, остановиться уже невозможно.

Единственное, что вызывало у меня настоящий животный страх, это передача ответственности за ревью самой модели. Тот самый момент, когда седьмой агент подтверждает галлюцинации шестого, потому что все тесты зеленые, и я знал, что рано или поздно мы перейдем на эту дрянь.

Нет ничего более беспомощного, безответственного и испорченного, чем IT‑команда, запустившая мультиагентный оркестр в режиме allow all.

Это критический (и слегка ехидный) обзор того, что произошло с разработкой последние пару лет.

Путь к ИИ‑сингулярности

Публикации