ИИ сам придумывает себе задачи: китайская команда запустила RSI на уровне данных

Китайская команда Endless Frontier (Шанхайский университет Цзяо Тун, Deep Potential и Институт алгоритмических инноваций) выпустила BigBang-V1 — первую базовую модель, обученную через полностью автономный RSI. Все пост-обучающие данные (100%) сгенерированы самим ИИ. Модель с 35 млрд параметров активирует около 3 млрд на каждом шаге и в ряде научных бенчмарков обходит модели с триллионом параметров.

Поведение тоже впечатляет: при поиске транспозона в геномных данных модель выстраивала доказательства, а не угадывала; воспроизводя научную статью, заметила, что ее код противоречит тезису работы, отклонила неверные исправления и решила задачу. Это самокоррекция и многошаговое рассуждение.

Секрет — в системе генерации данных. Внутри работают генератор, создающий задачи и решения, и критик, проверяющий их на корректность и пользу. Чтобы агенты не начали штамповать бесполезные данные, добавлен внешний цикл: реальные результаты обучения сверяются с ожиданиями критика, и критерии корректируются. Так удается избежать синтетического коллапса.

Люди не исключены: они задают цели, ограничения и критерии прогресса, но больше не обязаны вручную составлять задания. Это перераспределение труда в производстве данных открывает путь к саморазвивающемуся ИИ, где потолок роста определяется возможностями самой системы.