🧩 ИИ начал заглядывать под капот других нейросетей

Кажется, мы постепенно переходим к довольно интересному этапу развития искусственного интеллекта. Теперь сильные модели учатся не просто писать код или анализировать данные, а работать непосредственно с весами других нейросетей — теми самыми числовыми параметрами, которые определяют, как модель думает и отвечает

Исследователи MIT провели эксперимент с GPT-6 Astra. Она смогла разобраться в устройстве небольших нейросетей, создать собственные игровые модели и даже точечно изменить веса Qwen3.5-0.8B. Причём для последнего хватило корректировки всего 0,016% параметров, чтобы точность на математическом тесте MATH-500 выросла с 7,9% до 48,1%. Причина оказалась не в появлении новых знаний, а в устранении проблемы с зацикливанием модели

Похожий эксперимент показал CTO юридической компании Legora. Модель Fable самостоятельно создала небольшую нейросеть, которая распознаёт настоящие юридические цитаты и вымышленные

Пока это не самосовершенствующийся ИИ, способный бесконечно улучшать самого себя. Но направление мне кажется очень интересным

Если раньше мы создавали модели, обучали их и исправляли ошибки, то теперь начинаем поручать эту работу другим моделям. Возможно, со временем разработка ИИ всё больше будет напоминать работу целой команды нейросетей, где одна проектирует, другая проверяет, третья исправляет. И вот за этим развитием я бы действительно следил