Adaption запускает AutoScientist — ИИ-инструмент для автоматического обучения моделей

На этой неделе Adaption, новая исследовательская лаборатория в сфере ИИ, представила продукт AutoScientist. Система автоматизирует тонкую настройку моделей, одновременно оптимизируя как данные, так и архитектуру обучения. По словам CEO и сооснователя компании Сары Хукер, ранее возглавлявшей направление ИИ-исследований в Cohere, AutoScientist решает задачу, которую индустрия пытается закрыть уже несколько лет: научить ИИ улучшать себя без участия человека.

AutoScientist строится на основе ранее выпущенного продукта Adaptive Data, который помогает создавать качественные наборы данных. Теперь компания предлагает замкнутый цикл: данные постоянно улучшаются, а модель — вместе с ними. Инструмент подбирает оптимальную стратегию обучения для каждой новой способности, комбинируя подходы к сбору данных и настройке параметров. Хукер подчёркивает, что такой подход может демократизировать создание передовых моделей, сделав его возможным за пределами крупнейших лабораторий.

Adaption приводит результаты тестов, в которых AutoScientist более чем вдвое увеличил win-rate моделей на ряде задач. Однако стандартные бенчмарки вроде SWE-Bench или ARC-AGI здесь неприменимы, так как система адаптируется под конкретную задачу. Компания настолько уверена в своём продукте, что предоставляет бесплатный доступ на первые 30 дней после запуска. Хукер сравнивает AutoScientist с инструментами генерации кода: «Точно так же, как генерация кода открыла множество задач, этот инструмент откроет множество инноваций на передовой различных областей».

Запуск AutoScientist происходит на фоне растущего интереса инвесторов к исследовательским ИИ-лабораториям. Всё больше компаний стремятся автоматизировать не только применение, но и сам процесс обучения моделей. Пока рано говорить, станет ли AutoScientist стандартом отрасли, но его подход — одновременная оптимизация данных и процесса обучения — может повлиять на то, как разрабатываются будущие ИИ-системы.