Sapient представляет ИИ с нейронной логикой, превосходящий ChatGPT
ИИ Sapient HRM, имитирующий работу человеческого мозга, превосходит ChatGPT в рассуждениях, используя в 100 раз меньше ресурсов для выполнения задач.
Сингапурская компания Sapient разработала модель искусственного интеллекта (ИИ), которая имитирует работу человеческого мозга и демонстрирует выдающиеся результаты в задачах, связанных с рассуждениями. Новая иерархическая модель рассуждений (HRM) превосходит ведущие языковые модели, такие как ChatGPT, Claude и DeepSeek, при этом требуя значительно меньше вычислительных ресурсов.
Sapient представляет ИИ с нейронной логикой, превосходящий ChatGPT
Революционная эффективность
Модель HRM, созданная Sapient, использует всего 27 миллионов параметров, в то время как крупные языковые модели (LLM) опираются на триллионы. Это позволяет HRM работать на менее мощном оборудовании, снижая энергопотребление и делая ИИ более доступным. Тесты на бенчмарке ARC-AGI, оценивающем приближение к общему искусственному интеллекту, показали результат HRM в 40,3%, что выше, чем у o3-mini-high (34,5%), Claude 3.7 (21,2%) и DeepSeek R1 (15,8%).
Как работает HRM
HRM вдохновлена нейронными процессами человеческого мозга, где информация обрабатывается иерархически, с акцентом на ключевые данные. Это позволяет модели быстрее находить решения сложных задач. В отличие от традиционных моделей, HRM адаптируется к новым данным без необходимости переобучения на огромных наборах информации.
- Имитация нейронных связей для ускорения обработки.
- Обучение на выборке из тысячи примеров вместо миллионов.
- Энергоэффективность, сравнимая с биологическими системами.
Технические характеристики
Для работы HRM не требуются суперкомпьютеры или специализированные чипы, как в случае с другими крупными моделями. Это открывает перспективы для интеграции ИИ в повседневные устройства.
| Параметр | HRM (Sapient) | ChatGPT | Claude 3.7 |
|---|---|---|---|
| Количество параметров | 27 млн | Триллионы | Триллионы |
| Результат ARC-AGI | 40,3% | 34,5% (o3-mini-high) | 21,2% |
| Энергопотребление | Низкое | Высокое | Высокое |
Перспективы и сложности
Разработка Sapient может изменить подход к созданию ИИ, сделав его более устойчивым и менее зависимым от дорогостоящих вычислительных центров. Однако перед внедрением HRM в коммерческие продукты предстоит решить ряд технических трудностей, включая масштабирование модели для более сложных задач и обеспечение ее стабильности в реальных условиях.
Влияние на рынок
Появление HRM уже вызвало интерес в технологическом сообществе. Модель может стать основой для новых приложений в смартфонах, медицинских устройствах и робототехнике, где важна энергоэффективность. Эксперты прогнозируют, что подход Sapient вдохновит другие компании на создание ИИ, имитирующих биологические процессы.
