Нейросети решают задачи лучше, когда спорят сами с собой

Post Thumbnail

Исследователи из Google и Чикагского университета выяснили, почему reasoning-модели типа DeepSeek-R1 и другие так долго думают перед ответом. Оказывается, они буквально устраивают внутренний спор между несколькими персонажами – экспертами с разными взглядами. Которые задают вопросы, не соглашаются и ищут компромисс. Учёные назвали это общество мыслей. Звучит как раздвоение личности, но работает убийственно эффективно.

Анализ больше 8000 задач показал, что reasoning-модели используют паттерны диалога, смену перспективы, конфликт точек зрения и примирение. Обычные модели тех же размеров выдают монолог без внутренней дискуссии. Причём разница не в длине ответа. Даже при одинаковом количестве токенов reasoning-модели спорят сами с собой гораздо чаще. Они научились создавать мозговой штурм внутри себя.

Чтобы проверить связь, исследователи нашли фичу разговорного удивления в активациях – нейронный паттерн, срабатывающий на слова типа «о!» и «подожди» при смене точки зрения. Когда усилили эту фичу, точность на арифметических задачах подскочила вдвое. С 27 до 55 процентов. Подавление ухудшило результаты. Модель стала чаще проверять свои шаги, возвращаться к предыдущим решениям и разбивать задачу на части.

Получается, внутренний спор делает ИИ умнее. И чем больше голосов в голове нейросети, тем точнее ответы. Возможно это объясняет, почему reasoning-модели так резко превзошли обычные при схожем размере.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.