ПОИСК

В России улучшили универсальный ИИ с возможностью адаптации без дообучения 2026-05-02 08:15:51

В России улучшили универсальный ИИ с возможностью адаптации без дообучения

Российские исследователи доработали архитектуру универсальной системы искусственного интеллекта, расширив её возможности адаптации к различным задачам без необходимости дополнительного обучения. Разработка представлена пресс-службой Института искусственного интеллекта AIRI, где подчеркивают, что речь идёт о шаге к созданию более автономных ИИ-агентов.

По оценке научного сотрудника AIRI Андрея Полубарова, система демонстрирует способность переносить ранее полученные закономерности между различными средами и корректировать поведение в процессе накопления нового опыта. Он отметил, что подобный подход может стать основой для универсальных интеллектуальных агентов, работающих в условиях высокой изменчивости задач.

В институте уточняют, что мировая научная среда в последние годы активно развивает направление универсальных ИИ-моделей, которые способны выполнять разные функции с минимальным дообучением или вовсе без него. Такой функционал особенно востребован в областях с нестабильными условиями, включая робототехнику, управление энергетическими системами, автономный транспорт и промышленное моделирование.

В качестве базы для новой работы использовалась ранее созданная система Vintix, представленная около года назад. Она была обучена на разнородных наборах данных и предназначалась для задач обучения с подкреплением. В рамках нового этапа разработки исследователи расширили обучающую выборку, добавили дополнительные прикладные области и внедрили модуль обработки различных типов данных.

По данным разработчиков, обновлённая архитектура получила возможность использовать опыт, полученный в одной среде, для решения задач в другой без повторного обучения. Это позволило системе быстрее адаптироваться к новым условиям — от управления климатическими системами в зданиях до работы с роботами-манипуляторами и задач компьютерного моделирования.

Результаты тестирования показали рост эффективности новой версии на 28% по сравнению с предыдущей модификацией. Кроме того, в ряде сценариев система продемонстрировала более высокие показатели, чем зарубежные универсальные нейросети аналогичного назначения. Исследователи также зафиксировали способность модели к обобщению опыта и самостоятельной адаптации, что повышает её практическую применимость в прикладных задачах, сообщает ТАСС.

Ранее в мессенджере Telegram обнаружили новую уязвимость.

Также «Одноклассники» начали предлагать возложить цветы к мемориалу, не выходя из дома.

Статьи

Ребенок утонул, прыгая по бревнам у берега реки под Красноярском
Матвиенко: трагедия в Доме профсоюзов является преступлением без срока давности
Отдых без очередей: россияне переключились с Саньи на дикие пляжи Хайнаня
Зеленский анонсировал «реформу армии», которая должна начаться в июне
Военные Мали, Нигера и Буркина-Фасо нанесли авиаудар по боевикам

Contact

Email : abikenovazamat256@gmail.com

Среди множества новостных источников, которые шумят и мелькают, словно городская суета, Dala Info – Степные новости выступает как свежий ветер, проникающий из бескрайних степей. Этот новостной сайт не только приносит актуальные события, но и вносит в наш информационный мир долю свободы и природной простоты.