Mostik, Teknolojiyi Köprüleyen Bir AI Modeliyle ARC-AGI-3 Kaggle Yarışmasını Önderlik Ediyor

iconKuCoinFlash
Paylaş
AI summary iconÖzet
Mostik, maliyetleri azaltmak için bir model köprüleme tekniği kullanarak ARC-AGI-3 Kaggle yarışmasını %7,51 puanla birinci oldu. 15 üyeli ekip, 12 doktora ve bir Fields Madalyası sahibini içeriyor. Yöntem, büyük modellerin ön-doldurma ve küçük modellerin dekodlama arasında dahili durumları aktarır. CFT düzenlemeleri sıklaşırken, bu tür yenilikler likidite ve kripto piyasalarını etkileyebilir. İkinci aşamanın son teslim tarihi 30 Eylül, nihai gönderimler 2 Kasım'a kadar alınacaktır.
ME AI Haberi, Beating AI Hızlı Haberi, ARC-AGI-3 Kaggle Yarışmasında geçici olarak birinci sırada olan CSTL, yeni açığa çıkan AI startup şirketi Mostik'tir ve şu anki skoru %7,51. Takım 15 kişiden oluşuyor; bunların 12'si doktora sahibi ve biri Fields Ödülü sahibi. Ancak yarışma hâlâ devam ediyor; ikinci Milestone 30 Eylül'de sona eriyor ve nihai gönderimler 2 Kasım'da sona eriyor. Mostik, farklı AI modellerinin doğrudan iç durumlarını değiştirmesini sağlıyor. Genel çok Agent sistemleri metin tabanlı iletişim kullanırken, Mostik iki model arasında bir "köprü" eğitiyor; bu köprü, bir modelin gizli durumlarını diğer modelin anlayabileceği bir temsile dönüştürüyor ve her iki modelin de ince ayarlanması gerekmiyor. Yayınlanan deneyde 753B GLM-5.2 ve 4B Qwen3.5 kullanıldı; bu, büyük modelin prefill görevini, küçük modelin decode görevini üstlenmesi olarak kabul edilebilir. GLM-5.2 yalnızca soruyu okur, Token üretmez; iç durumları doğrudan 4B küçük modele aktarılır ve cevap orada üretilir. Mostik, bu yöntemin iki model arasındaki performans farkını yaklaşık yarısı kadar azalttığını; aynı doğruluk seviyesine ulaşan orta boyutlu tek bir modele kıyasla hesaplama maliyetinin yalnızca %40 olduğunu iddia ediyor. Ancak nihai performans hâlâ 753B büyük modele kıyasla daha düşük. Mostik, %7,51 skorunun hangi model ve Harness ile elde edildiğini henüz açıklamadı; yukarıda bahsedilen 753B+4B kombinasyonu sadece başka bir teknik gösteridir ve yarışma için kullanılan yapılandırma olarak kabul edilemez. ARC-AGI-3 yarışması aslında tam bir Agent sistemiyle ölçülür; önceki aşamaların birincisi yalnızca Qwen 3.6 27B kullandı ancak Harness, araçlar ve bağlam yönetimiyle birinci oldu. Öte yandan, bu teknoloji modelin gizli durumlarına erişimi gerektiriyor; bu nedenle Claude ve GPT gibi bulut tabanlı modeller şu anda kullanılamıyor. Google DeepMind mühendisi Susan Zhang, zaten modelin iç durumlarına kontrol sahibiysek, iki modeli dondurup ayrı bir "köprü" eğitmek gerçekten en verimli mühendislik çözümü mü diye sorguluyor. (Kaynak: BlockBeats)
Kaynak:Orijinalini göster
Yasal Uyarı: Bu sayfadaki bilgiler üçüncü şahıslardan alınmış olabilir ve KuCoin'in görüşlerini veya fikirlerini yansıtmayabilir. Bu içerik, herhangi bir beyan veya garanti olmaksızın yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sağlanmıştır ve finansal veya yatırım tavsiyesi olarak yorumlanamaz. KuCoin, herhangi bir hata veya eksiklikten veya bu bilgilerin kullanımından kaynaklanan sonuçtan sorumlu değildir. Dijital varlıklara yapılan yatırımlar riskli olabilir. Lütfen bir ürünün risklerini ve risk toleransınızı kendi finansal koşullarınıza göre dikkatlice değerlendirin. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanım Koşullarımıza ve Risk Açıklamamıza bakınız.