这些俄罗斯数学家教人工智能模型如何不用语言互相交流

2026-09-02

俄罗斯数学家创办的Mostik公司开发出AI模型间无需文字的通信技术，通过模型权重的数学值实现交互，可高效将大模型能力传递给小模型。其模型在ARC-AGI 3竞赛中表现突出，还连接GLM-5.2（7530亿参数）与Qwen-3.5（40亿参数），混合系统成本为GLM的1/20，性能介于两者之间。

- Mostik实现AI模型通过权重数学值通信（无需文字）

- 连接GLM-5.2与Qwen-3.5，混合系统成本降为1/20

- 模型在ARC-AGI 3竞赛中排名领先

- 或提升开源模型竞争力，挑战闭源模型

- 专家认为或改变AI发展方向（组合模型）

俄罗斯初创公司Mostik的数学家团队开发出一种让AI模型通过“机器心灵感应”式通信的方法，通过模型权重的数学值实现不同AI模型的高效交互。

团队以7530亿参数的开源模型GLM-5.2和40亿参数的移动端模型Qwen-3.5为案例，构建混合系统：成本仅为全GLM模型的1/20，性能接近两者平均水平，验证了“模型集成优于单一模型”的规律。

Mostik CEO Sasha Malysheva以“群体估猪重”类比：多人猜测的平均值比专家单独猜测更准确。该团队突破传统模型需文本输出的限制，让AI无需生成文本即可直接通信，大幅节省时间与成本。

此技术或提升开源模型价值，助力其与Anthropic、OpenAI等闭源模型竞争。首席科学家Stanislav Smirnov指出，这种桥接方式可能揭示AI与人类推理的数学共性，为AI研究开辟新方向。