На сайте используются cookies. Продолжая использовать сайт, вы принимаете условия
Ok
1 Подписывайтесь на Газету.Ru в MAX Все ключевые события — в нашем канале. Подписывайтесь!
Все новости
Новые материалы +
Размер текста
А
А
А

Сбер представит отечественный аналог решениям DeepMind на AI Journey

Мультиагентная система Сбера показала схожие результаты с AlphaEvolve и FunSearch
true
true
true

Сбер представит на международной конференции AI Journey мультиагентную систему AI-Researcher, которая способна составить конкуренцию ведущим разработкам Google DeepMind. Об этом сообщает пресс-служба компании.

Отмечается, что разработанная полгода назад система демонстрирует результаты, сопоставимые с решениями AlphaEvolve и FunSearch. По словам директора Управления риск-моделирования Сбера Романа Алферова, AI-Researcher представляет собой новый уровень автоматизации исследований.

«Ее можно охарактеризовать как профессионального научного работника, который анализирует информацию, выдвигает гипотезы, пишет код, проводит эксперименты и создает новую ценность. AI-Researcher уже улучшил архитектуры нейронных сетей и решил сложные задачи из области вычислительной геометрии», — отметил он.

По его словам, система занимает достойное место среди лучших мировых AI-решений. Она не только предлагает новые варианты решения задач, но и критически оценивает их, комбинирует лучшие идеи и последовательно развивает их.

Система способна не только предлагать новые варианты решения задач, но и критически оценивать их, комбинировать лучшие решения и последовательно развивать их.

AI-Researcher работает по четкому алгоритму: сначала он анализирует программный код проекта, где требуется оптимизация целевой метрики. Затем система формулирует гипотезы для улучшения метрики, реализует их в виде кода и проверяет на реальных данных. На основе полученных результатов система синтезирует более совершенные решения.

На практике AI-Researcher уже показал высокие результаты. В решении сложных математических задач из области вычислительной геометрии, таких как известная задача упаковки окружностей в единичный квадрат, он превзошел FunSearch и AlphaEvolve. Также система оптимизировала архитектуру нейросети MEGA от Carnegie Mellon University, повысив ее точность. Была усовершенствована и архитектура нейросети Hydra (разработка Carnegie Mellon University и Princeton University), что позволило снизить требования к размеру модели без потери эффективности.

В Сбере AI-Researcher уже применяется для повышения точности моделирования в риск-менеджменте.

Что думаешь?
Загрузка