Опубликовано: 27.08.2026, 20:49
Ученые Университета Иннополис обнаружили у нейросетей скачок в способности к рассуждению. Компактные рекурсивные модели оказались способны решать сложные задачи на пространственное мышление, недоступные классическим трансформерам сопоставимого размера. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе IT-вуза.
Вместо наращивания числа параметров исследователи применили рекурсивное мышление: модель многократно обрабатывает информацию одним блоком, последовательно уточняя ответ, и хранит «ход мысли». Заместитель директора Института анализа данных и ИИ Рустам Лукманов отметил эффект «внезапного обучения» — после периода стагнации произошло резкое падение ошибки, сигнализирующее о возникновении логического обобщения.
Рекурсивный подход применим не только к логическим задачам, но и к пространственному мышлению — например, сборке пазлов. Глубину «мышления» можно увеличивать не за счет роста модели, а за счет времени на «размышление». Благодаря компактности (менее миллиона параметров) такие модели могут работать на обычных пользовательских устройствах с ограниченным вычислительным бюджетом.
Ранее сообщалось, что в Иннополисе может пройти тестовый запуск беспилотных автобусов.
Подпишись на TatTime в ВК — новости Казани и Татарстана, афиша и главные события дня
Автор: Айрат Сафин
