🦎 Эволюция ИИ моделей, вдохновленная природой

В Sakana AI предложили новый подход: развивать ИИ не как один гигантский «мозг», а как экосистему моделей, которые конкурируют, объединяются и обмениваются навыками.

Этот метод они назвали M2N2 (Model Merging of Natural Niches).

🔑 Как это работает
- Гибкие границы слияния — модели объединяются не фиксированными слоями, а переменными кусками параметров, как будто меняются фрагментами ДНК.
- Конкуренция за данные — модели соревнуются за ограниченные ресурсы и становятся «экспертами» в узких областях.
- Выбор партнёров — для объединения подбираются те модели, которые дополняют друг друга: одна сильна там, где другая слаба.

📊 Чего удалось добиться
- С нуля: только слиянием случайных сетей удалось получить классификатор MNIST, сравнимый с классическими эволюционными методами, но быстрее и дешевле.
- Крупные LLM: объединение модели-«математика» и модели-«агента» породило систему, которая уверенно справляется с обоими типами задач.
- Мультимодальные модели: при слиянии text-to-image моделей для японского итоговая версия стала лучше понимать японские запросы и при этом сохранила сильный английский — без «забывания» старых навыков.

Этот подход показывает, что будущее ИИ может быть не за одним огромным монолитом, а за живой экосистемой специализированных моделей, которые эволюционируют вместе, обмениваются сильными сторонами и становятся более гибкими и креативными.

🟠 Paper: https://arxiv.org/abs/2508.16204
🟠 Code: https://github.com/SakanaAI/natural_niches

@ai_machinelearning_big_data