Я создал самоулучшающийся ИИ – и вы тоже можете
Журналист экспериментирует с рекурсивным самоулучшением, используя доступные инструменты, и приходит к выводу, что эта технология может демократизировать разработку ИИ, а не оставлять её только ведущим лабораториям.
Эксперимент с самоулучшением
Эксперимент технологического журналиста с самоулучшающимися моделями ИИ показал, что эта технология может быть полезна не только ведущим лабораториям, но и каждому. Журналист начал с простого цикла, используя AutoResearch – инструмент, созданный Андреем Карпати, для обучения небольшой модели с нуля. Он задействовал помощь Claude и Nvidia DGX «суперкомпьютер», позволив модели работать без обычных проверок разрешений.
Первоначальные результаты были слабыми – модель выдавала бессмысленные повторения, но после нескольких коррекций, сделанных Claude, она стала более связной. Хотя это было несравнимо с передовыми ИИ, это продемонстрировало возможность непрерывного улучшения.
Более сложный инструмент: Prime Intellect
Продолжая эксперимент, журналист использовал инструмент стартапа Prime Intellect для создания модели «Frontier_Paper_Curator», способной находить и обобщать интересные научные статьи. Он собрал около 100 предыдущих записей бюллетеня, создал обучающую среду и попросил Claude помочь построить модель. Claude добавил синтетические данные, а другая модель оценивала вывод, при этом обучающая среда использовала обучение с подкреплением.
Генеральный директор Prime Intellect Винсент Вайссер подчеркивает, что компания стремится сделать рекурсивное самоулучшение доступным для всех. «Мы не хотим одного централизованного, почти божественного интеллекта, мы хотим миллиард интеллектов, которые проникают во все ниши и создают прекрасные вещи», – говорит он.
Другие игроки и риски
Другой стартап Adaption предлагает инструмент AutoScientist, автоматизирующий обучение моделей ИИ. Генеральный директор Сара Хукер отмечает, что крупные компании, не имеющие собственных экспертов по ИИ, могли бы извлечь выгоду из таких решений. Между тем, редакция отмечает, что зависимость от ведущих лабораторий ИИ несет риски: например, когда Anthropic заблокировал определенные запросы, проявились проблемы зависимости.
В итоге, менее чем за день работы с Prime Intellect журналист создал удивительно хорошую модель, которая, хоть и не идеальна, может отбирать и обобщать исследования. Это шаг к освобождению от повседневной рутины.
