3925
Xiaomi представила нове покоління мовних моделей MiMo-V2.6, у якому компанія намагається вийти за межі звичного образу чатбота. До серії увійшли версії Pro та Flash, а головний акцент робиться на складних наукових, математичних і програмних задачах. Xiaomi прямо описує новий реліз як важливий етап розвитку власної концепції Recursive Self-Improvement.
RSI у трактуванні компанії передбачає, що модель постійно покращує власну поведінку через масштабоване навчання з підкріпленням, дослідження та зворотний зв’язок. Тобто йдеться не лише про збільшення кількості параметрів, а про здатність довше працювати з проблемою, перевіряти себе й адаптувати стратегію.
Найбільш показовий приклад пов’язаний із матеріалознавством. MiMo-V2.6-Pro використовували для пошуку нових металоорганічних каркасів, або MOF, які потенційно можуть допомагати очищувати воду від стійких забруднювачів PFAS. Такі дослідження традиційно вимагають великого обсягу літератури, розрахунків і відбору кандидатних структур.
Модель не виконувала одну вузьку операцію. Вона допомагала шукати релевантні роботи, систематизувати можливі напрями, пропонувати структури матеріалів, запускати обчислювальні інструменти та відбирати найбільш перспективні варіанти для подальшої перевірки людиною.
За даними Xiaomi, процес, який раніше міг займати близько місяця, вдалося скоротити до двох-трьох днів. Це не означає, що ШІ замінив лабораторний експеримент, але він суттєво зменшив час на попередню аналітичну та обчислювальну частину роботи.
Доцент Пекінського університету Ду Цзіньху описав рівень роботи системи як такий, що відповідає добре підготовленому докторанту. Йдеться саме про порівняння здатності виконувати складні наукові завдання, а не про буквальне твердження, що модель має академічний ступінь або може самостійно вести дослідження без контролю.
Другий великий приклад стосується формальної математики. MiMo-V2.6-Pro допомогла формалізувати головну теорему класичної роботи Li–Yorke «Three-Periodicity implies Chaos» у системі Lean 4. У результаті було створено понад 6000 рядків формального коду.
Важливість Lean полягає в тому, що система перевіряє кожен логічний крок. Це значно зменшує ризик того, що модель просто напише переконливий, але неправильний доказ. Для сучасного ШІ така зв’язка генерації й формальної перевірки стає одним із найнадійніших шляхів у складній математиці.
Xiaomi підкреслює, що окремого спеціалізованого донавчання саме для Lean у цієї моделі не було. Компанія пояснює результат поєднанням логічного міркування, генерації коду, багатоагентної співпраці та здатності працювати з зовнішніми інструментами.
MiMo-V2.6 також демонструє сильні результати в програмуванні та технічних задачах. Це важливо, бо сучасні наукові дослідження дедалі частіше включають код, симуляції та автоматизовану обробку даних. Універсальна модель може працювати одразу на кількох етапах замість одного вузького інструмента.
Водночас формулювання «рівень докторанта» не варто сприймати як доказ того, що ШІ готовий замінити науковця. Модель працює в заданій структурі, може помилятися й потребує перевірки. Сильна сторона тут у прискоренні рутинної частини — пошуку, формалізації, первинного відбору та перевірки великої кількості варіантів.
Якщо подібні системи стануть стабільними, науковий процес може змінитися не через повну автоматизацію відкриття, а через різке скорочення часу між ідеєю та перевірюваним кандидатом. Саме цей ефект — перехід від місяців до кількох днів — у випадку MiMo-V2.6 виглядає найцікавішим.
https://expert.com.ua/223969-xiaomi-mimo-v2-6-shtuchniy-intelekt-rivnya-doktora-nauk.html
