Стартап Mostik разработал способ обмена информацией между ИИ-моделями с помощью математических значений в их весах, минуя текстовые сообщения. Система создает математический мост, который преобразует внутренние численные представления одной модели в формат, подходящий для другой, при этом модели не дообучаются.
Для демонстрации метода Mostik соединила две китайские модели с открытыми весами: GLM-5.2 с 753 млрд параметров и Qwen-3.5 с 4 млрд параметров. Получившаяся гибридная система показала результат посередине между исходными моделями и обошлась примерно в 20 раз дешевле флагманской GLM.
Компания уже применила этот подход в системе для соревнования ARC-AGI-3, где ИИ проверяет способность обобщать правила и решать абстрактные задачи. По словам Mostik, их решение вышло в лидеры текущего рейтинга.
Главным научным сотрудником стартапа является профессор Женевского университета и лауреат Филдсовской премии 2010 года Станислав Смирнов. Он полагает, что технология может повысить ценность моделей с открытыми весами, позволяя им конкуриться с закрытыми проприетарными системами от OpenAI и Anthropic.