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我最近会见了一些杰出的俄罗斯数学家，他们给我演示了人工智能模型 通过类似于机器的心灵感应交流的方法。
数学家们为一个名为Mostik的起步项目工作——俄语桥一词。这是对集团方法的点头，它允许不同的模型使用在它们的权重中发现的数学值进行交互——决定一个提示是如何变成输出的事物。在实践中，这意味着一个更大的模型的能力可以被注入一个更小的模型，以更高效地提升其智能。
起跑者使用这个方法来构建一个已经火箭升入了ARC-AGI 3的顶部的模型，这是对AI模型的出名的艰难竞争。他们不会告诉我更多，然而，为了展示这个想法，他们也创造了两个中国开放重量模型之间的桥梁：最大的GLM-5.2版本，它有7,530亿个参数；以及40亿个参数的Qwen-3.5版本，可以在移动设备上运行。由此产生的混合系统花费了全GLM模型的一二十分之一，其性能恰好处于两者的中间。
“在机器学习中众所周知，模型组合的表现优于个人，”莫斯蒂克的首席执行官萨沙·马利谢娃告诉我，
Malysheva开发了这个方法，AI的未来类似于猜测一头猪的重量。在数学圈中，众所周知，少数随机的人比专家更准确地估计猪的体重，当他们的猜想是合并和平均的。
（原文共 14 张图片，此处展示前 3 张，更多图片请前往原文查看）
（编译自 Wired；原文
来源：Wired（原文）
本文系本站对该英文资讯的编译与转述，非全文翻译；版权归原作者所有。
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