Китайцы научили ИИ общаться без слов — модели передают друг другу содержимое памяти и работают на 150 % быстрее

Учёные китайского Университета Цинхуа представили метод, позволяющий различным моделям искусственного интеллекта общаться друг с другом напрямую без генерации текста. Метод получил название Cache-to-Cache (C2C), разработчикам уже доступен исходный код решения.

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com

Сейчас при совместной деятельности нескольких языковых моделей в рамках единого конвейера обработки данных взаимодействие между ними осуществляется недостаточно эффективно — одной приходится преобразовывать результаты своих «рассуждений» в текстовые предложения, чтобы вторая могла их прочитать. При генерации текста расходуются вычислительные ресурсы и теряются некоторые мелкие детали. Данные обо всех обработанных ранее сведениях модель ИИ хранит в оперативной памяти (кеше). Технология C2C исключает работу с текстовым языком — одна модель передаёт содержимое своей оперативной памяти в память другой модели.

За процесс передачи отвечает вспомогательная программа Fuser — она преобразует и адаптирует данные таким образом, чтобы вторая могла ими пользоваться. Различные модели ИИ используют совершенно разные внутренние форматы, объёмы и структуры для хранения данных, поэтому простая передача «сырой» информации, вероятно, привела бы к сбоям в работе или потере связности ответов. Чтобы избежать этого, C2C предусматривает интеллектуальный фильтр, определяющий, какие фрагменты поступающих данных следует принять и усвоить немедленно. Одни внутренние слои принимают новую информацию сразу, а другие продолжают выполнять вычисления автономно, без внешнего вмешательства. Этот подход, утверждают исследователи, при выполнении совместных задач позволяет увеличить скорость работы моделей ИИ на 100–150 %. Точность работы по сравнению с обработкой данных в автономном режиме возрастает на 14,2 %; точность прямого обмена информацией по сравнению с текстовым форматом возрастает на величину 3,1–5,4 %.

Пока метод применим только к моделям с открытыми весами, потому что требуется прямой доступ к кешу и структуре слоёв модели. Генерация текста при совместной работе двух моделей всегда замедляла работу машин, указывают исследователи, потому что вынуждала ИИ «мыслить» подобно людям.

Было интересно?
Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про искусственный интеллект

Источник