Нейросеть от польского стартапа Pathway Dragon Hatchling сама создает кластеры нейронов и укрепляет связи между ними, как это делают люди. Она реально анализирует и делает выводы, а не просто запоминает информацию, как многие современные ИИ.
Это стало возможным благодаря новому алгоритму BDH, который сильно отличается от классических "трансформеров". Вместо огромных матриц внимания, он строит локальные нейронные связи, использует обучение по принципу Гебба и динамически перестраивает свою структуру во время обучения. По сути, сеть сама формирует "неокортекс" — часть мозга, отвечающую за обучение, память и принятие решений.
Разработчики говорят, что такая модель требует меньше вычислительных ресурсов, но при этом работает так же хорошо, как GPT. Более того, благодаря своей структуре, BDH может быть более понятной, чем трансформеры. Проще понять, почему она приняла то или иное решение. Это открывает путь к созданию систем, которые могут адаптироваться и учиться в реальном времени, как люди, а не тратить много времени на переобучение.