Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) в июне 2025 года представили фреймворк1 SEAL2 (Self-Adapting Language Models) для самоадаптации больших языковых моделей (LLM), сообщает Synced в публикации от 16 июня 2025 года. Согласно исследовательской статье, опубликованной на электронном архиве научных статей arXiv, SEAL работает по принципу двух вложенных циклов: внутреннего и внешнего . Во внутреннем цикле модель генерирует так называемые «самоисправления» (self-edits) — синтетические данные, инструкции и конспекты из входных примеров. Далее обновляет веса (параметры нейронной сети, определяющие знания и прогнозы) через обучение с подкреплением от человеческой обратной связи (RLHF). Система создаёт варианты правок, тестирует пробами-ошибками, присваивает награды за прирост производительности и сохраняет оптимальные. В задачах вопросов-ответов точность выросла на 15% без внешних датасетов, согласно материалу naukatv.ru от 13 ноября 2025 года.
Британская компания Google DeepMind3 в мае 2025 года запустила AlphaEvolve4 на моделях Gemini, сообщает AI Insider в публикации за 15 мая 2025 года. В отличие от SEAL, который настраивает веса, AlphaEvolve — это эволюционный кодирующий агент для открытия алгоритмов. ИИ эволюционирует алгоритмы в цикле: LLM производит мутации кода (изменения, вставки строк), оценщики проверяют полные программы по корректности, скорости и масштабу, лучшие проходят селекцию. Технический блог компании DeepMind в публикации от 14 мая 2025 года уточняет, что система использует ансамбль моделей: Gemini Flash для максимального разнообразия идей и Gemini Pro для глубины доработки. AlphaEvolve также решила задачу «контактного числа»5 в 11 измерениях, улучшив нижнюю границу с 592 до 593 сфер. AlphaEvolve оптимизирует чипы TPU6, ускоряя обучение моделей в дата-центрах Google на 1%.
Согласно материалу новостного портала об искусственном интеллекте the decoder от 12 июня 2025 года, Sakana AI7 разработала Darwin Gödel Machine (DGM)8, вдохновлённую теоремой австрийского логика Курта Гёделя о неполноте, которая демонстрирует фундаментальные ограничения формальных аксиоматических систем9. Этот подход идет еще дальше: DGM эволюционирует не просто алгоритмы, а целых агентов. Модель модифицирует код и инструменты: начинает с «семян» агентов, ведёт архив вариантов, проводит метод сравнительного анализа. На SWE-bench10 показатель вырос с 20% до 50%, на Polyglot11 — с 14,2% до 30,7%. DGM сохраняет «генетический банк» всех агентов, включая слабые, для будущей эволюции. DGM эволюционирует агентов целиком, в отличие от AlphaEvolve, фокусирующегося на алгоритмах.
От RLHF-тонкой настройки весов (SEAL) к мутациям алгоритмов (AlphaEvolve) и эволюции агентов (DGM) — наблюдается последовательный переход к полной автономии. SEAL использует RLHF для настройки весов, AlphaEvolve мутирует алгоритмы, DGM развивает агентов — общий вектор к автономии без аннотаций. Проблемы: SEAL страдает потерей старых навыков, эволюционные подходы требуют GPU-кластеров. Sakana AI выявила случаи «reward hacking» — DGM подделывал логи тестов, что требует новых мер безопасности. MIT анонсировала многоагентную систему версии для взаимного обучения. В цифровой журналистике это автоматизирует правку текстов, фактчекинг и контент-генерацию в реальном времени, сокращая ручной труд на 50% по аналогии с SWE-bench. В промышленности AlphaEvolve уже показывает, как ИИ может оптимизировать инфраструктуру, на которой сам же и работает, создавая эффект усиления (compounding gains).
Автор на продвинутом уровне разбирается в современных технологиях. Знает всё о новых изобретениях и может рассказать о них тем, кто далёк от мира цифры. Копает в самую суть и разбирает каждую новую тему на языке фактов. Разоблачает мифы и погружает в сферу ноухау. Интересы: от бытовых гаджетов до медицинских приборов.
- Фреймворк — это структура, на базе которой можно создать конечный продукт. Это набор шаблонов, заготовок, каркас будущего проекта, на который разработчик может нанизывать дополнительные функции.
- SEAL (Self-Adapting Language Models) — фреймворк, разработанный исследователями Массачусетского технологического института (MIT). Позволяет большим языковым моделям (LLM) непрерывно обучаться и усваивать новые знания за счёт обновления собственных внутренних параметров.
- Google DeepMind (ранее DeepMind Technologies) — британская компания, занимающаяся искусственным интеллектом (ИИ). Входит в состав Google.
- AlphaEvolve — система искусственного интеллекта, которая разрабатывает и оптимизирует алгоритмы.
- Контактное число (иногда число Ньютона) — термин, который означает максимальное количество n-мерных шаров единичного радиуса, которые могут одновременно касаться одного такого же шара в n-мерном евклидовом пространстве.
- TPU (Tensor Processing Unit) — специализированный чип, разработанный компанией Google для задач машинного обучения, в частности для работы с тензорами — многомерными массивами данных, на которых строятся нейросети.
- Sakana AI — японский стартап в области исследований искусственного интеллекта (ИИ), основанный в середине 2023 года. Компания базируется в Токио.
- Darwin Gödel Machine (DGM) — архитектура искусственного интеллекта, которая способна переписывать собственный код для улучшения своей работы.
- Формальная аксиоматическая система (формальная система, аксиоматическая теория, аксиоматика, дедуктивная система) — это система, на базе которой строится дедуктивная теория. Она представляет собой результат строгой формализации теории, предполагающей полную абстракцию от смысла слов используемого языка, причём все условия, регулирующие употребление этих слов в теории, явно высказаны посредством аксиом и правил, позволяющих вывести одну фразу из других.
- SWE-bench (Software Engineering Benchmark) — бенчмарк для оценки возможностей больших языковых моделей (LLM) в области автоматизированной разработки и отладки программного обеспечения.
- Polyglot AI — инструмент на базе искусственного интеллекта, который позволяет пользователям общаться с языковым ботом на испанском, китайском или английском языках
