> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://admin.kod.ru/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Российские математики научили нейросети общаться между собой без текста
- URL: https://admin.kod.ru/rossiyskie-matematiki-nauchili-ii-obshchatsya-bez-slov/
- Published: 2026-09-03T12:58:24.000Z
- Updated: 2026-09-03T13:38:46.000Z
- Description: Стартап Mostik связал скрытые состояния моделей напрямую: гигант на 753 млрд параметров передаёт контекст мобильной сети. Подробности технологии.
- Author: Никита Мышаев
- Tags: Новости

Российские математики разработали метод прямой передачи данных между разными языковыми моделями без преобразования информации в обычный текст, [сообщает](https://www.wired.com/story/russian-startup-mostik-ai-models-communication/?ref=admin.kod.ru) издание Wired.

![](https://admin.kod.ru/content/images/2026/09/YwFkzocTTgDtXPbIew4Wrz3eA.jpg)

Стартап основала команда исследователей под руководством Саши Малышевой, выпускницы одной из физико-математических школ Санкт-Петербурга. Главным научным сотрудником стартапа стал российский математик, профессор Женевского университета и лауреат Филдсовской премии 2010 года Станислав Смирнов. Всего в команде работают 15 человек, включая 12 кандидатов наук. Проект уже привлёк инвестиции от американских венчурных фондов General Catalyst и Foundation Capital.

[Сэм Альтман предупредил о рисках самообучающегося ИИГлава OpenAI признал, что рост возможностей моделей с подкреплением опережает меры безопасности, из-за чего компании пришлось замедлить обучение.![](https://admin.kod.ru/content/images/icon/logo-maskable-192x192-c0a215ff-63b4-496c-8264-88a366bc8601.png)Код.руНикита Мышаев![](https://admin.kod.ru/content/images/thumbnail/https-3A-2F-2Fapi.kod.ru-2Fcontent-2Fimages-2F2026-2F09-2F--------------------------2026-09-03-122308-658ea6a8-d931-467a-8072-6112e4332b2b.png)](https://kod.ru/sam-altman-openai-riski-samoobuchayushegosya-ii?ref=admin.kod.ru)

Как объясняют разработчики, традиционное объединение моделей заставляет их обмениваться обычным текстом, что авторы называют «разговором через замочную скважину». Чтобы выдать одно слово, нейросеть формирует около сотни скрытых векторов — это порядка 1 млн чисел и около 2 МБ внутренних данных. В итоге модель выбирает одно значение из словаря и отбрасывает накопленный контекст, передавая наружу лишь 17 бит информации.

![](https://admin.kod.ru/content/images/2026/09/l2ZWP8FlIqMnqMSsza9xLubEY.jpg)

Mostik разработал обучаемый цифровой «мост», который передаёт внутренние состояния моделей напрямую, минуя текст. При этом сами нейросети остаются полностью «замороженными» — их веса не меняются. Такой подход подтвердил, что архитектуры от разных разработчиков самостоятельно формируют схожую внутреннюю геометрию понятий.

[Минюст США выступил за обучение ИИ на авторском контентеМинистерство юстиции США заявило в суде, что обучение нейросетей OpenAI на авторском контенте подпадает под добросовестное использование.![](https://admin.kod.ru/content/images/icon/logo-maskable-192x192-8002ce6b-c7f2-49d7-b253-030887c2372e.png)Код.руНикита Мышаев![](https://admin.kod.ru/content/images/thumbnail/https-3A-2F-2Fapi.kod.ru-2Fcontent-2Fimages-2F2026-2F09-2F-------b7fa16fb-d93b-4da3-9c81-fb5110aec0b0.png)](https://kod.ru/vlasti-ssha-podderzhali-openai-v-sude-protiv-nyt?ref=admin.kod.ru)

Экономия достигается за счёт асимметрии вычислений. Генерация текста токен за токеном требует значительных ресурсов, тогда как первичное чтение и анализ промпта выполняются параллельно и обходятся существенно дешевле. В связке Mostik крупная модель выступает исключительно советником: она быстро считывает контекст, строит скрытые состояния, передаёт их через «мост» и останавливает работу. Весь текст генерирует легковесная сеть.

Для проверки технологии инженеры объединили открытую модель GLM-5.2 на 753 млрд параметров и мобильную Qwen-3.5 на 4 млрд параметров. Использование связки позволило сократить разрыв в качестве между ними на 50%, а точность компактной модели на сложных задачах выросла в два раза. Эксплуатация такой пары обходится в 2,5 раза дешевле, чем запуск отдельной модели среднего размера с сопоставимым качеством ответов. Кроме того, созданное решение уже показало высокие результаты в бенчмарке ARC-AGI 3.

По словам авторов, технология также открывает новые возможности для мониторинга безопасности ИИ. Прямой доступ к каналу передачи внутренних состояний позволяет исследователям точнее отслеживать скрытую логику принятия решений, исключая маскировку намерений в текстовых рассуждениях.

[OpenAI тестирует постоянно работающего ИИ-агентаOpenAI разрабатывает постоянный режим работы для агента Codex. Технология связана с моделью, ранее взломавшей Hugging Face.![](https://admin.kod.ru/content/images/icon/logo-maskable-192x192-fd45c00a-a9d6-4c2e-85f1-a7ac7fecf17a.png)Код.руНикита Мышаев![](https://admin.kod.ru/content/images/thumbnail/https-3A-2F-2Fapi.kod.ru-2Fcontent-2Fimages-2F2026-2F08-2F-------------------5-9ca745bb-0571-4ca7-aafe-357572af39f1.png)](https://kod.ru/openai-persistent-ai-agent-codex?ref=admin.kod.ru)