Telegram Group & Telegram Channel
🤖 Когда много думать — вредно.

Свежайшее исследование показало, что слишком много размышлений (у LLM) не просто тратит ресурсы впустую — оно ухудшает результат!

Исследователи обнаружили, что если заставлять модели “думать” больше, чем нужно, их точность падает, а вычислительные затраты растут.

В ходе эксперимента исследователи выбрали решения с меньшим уровнем “избыточного размышления” и добились удивительных результатов:
🔹 Точность выросла на 30%
🔹 Расходы на вычисления снизились на 43%

Это означает, что чрезмерное рассуждение вредит не только людям, но и нейросетям.

На волне успехов reasoning моделей я решил послушать «Думай медленно, решай быстро» и оказалось, что книжка 2011 года просто нашпигована инсайтами на 2025 год!

Один из таких инсайтов - чтобы создать действительно умные ИИ-размышления, нужно учесть один важный фактор: лень (ну или если формально, то стремление системы потреблять как можно меньше ресурсов).

В когнитивной науке давно известно, что наш мозг использует два типа мышления:
🧠 Система 1 — интуитивная, быстрая, автоматическая.
🧐 Система 2 — медленная, аналитическая, но… максимально экономная.

Система 2 включается только тогда, когда это действительно необходимо. Но, что еще более важно в контексте исследования про overthinking, она не просто потребляет много ресурсов, но и старается их минимизировать.

Если применить это к ИИ, то уже в ближайшее время мы будем наблюдать новый класс “разумных” моделей, которые:
- Будут рассуждать только тогда, когда это оправдано, экономя вычислительные мощности.
- Гибко регулировать глубину анализа, избегая излишней сложности.
- И скорее всего будут минимизировать количество токенов на размышления, сохраняя качество ответов

Таким образом, чтобы вывести ИИ на новый уровень, недостаточно просто заставить его “думать сильнее”. Надо научить его думать эффективнее.

Следующий прорыв в AI, скорее всего, придёт из когнитивистики, социальной психологии и педагогики — дисциплин, которые десятилетиями изучают, как люди думают и учатся.

Статья про overthinking



group-telegram.com/nn_for_science/2362
Create:
Last Update:

🤖 Когда много думать — вредно.

Свежайшее исследование показало, что слишком много размышлений (у LLM) не просто тратит ресурсы впустую — оно ухудшает результат!

Исследователи обнаружили, что если заставлять модели “думать” больше, чем нужно, их точность падает, а вычислительные затраты растут.

В ходе эксперимента исследователи выбрали решения с меньшим уровнем “избыточного размышления” и добились удивительных результатов:
🔹 Точность выросла на 30%
🔹 Расходы на вычисления снизились на 43%

Это означает, что чрезмерное рассуждение вредит не только людям, но и нейросетям.

На волне успехов reasoning моделей я решил послушать «Думай медленно, решай быстро» и оказалось, что книжка 2011 года просто нашпигована инсайтами на 2025 год!

Один из таких инсайтов - чтобы создать действительно умные ИИ-размышления, нужно учесть один важный фактор: лень (ну или если формально, то стремление системы потреблять как можно меньше ресурсов).

В когнитивной науке давно известно, что наш мозг использует два типа мышления:
🧠 Система 1 — интуитивная, быстрая, автоматическая.
🧐 Система 2 — медленная, аналитическая, но… максимально экономная.

Система 2 включается только тогда, когда это действительно необходимо. Но, что еще более важно в контексте исследования про overthinking, она не просто потребляет много ресурсов, но и старается их минимизировать.

Если применить это к ИИ, то уже в ближайшее время мы будем наблюдать новый класс “разумных” моделей, которые:
- Будут рассуждать только тогда, когда это оправдано, экономя вычислительные мощности.
- Гибко регулировать глубину анализа, избегая излишней сложности.
- И скорее всего будут минимизировать количество токенов на размышления, сохраняя качество ответов

Таким образом, чтобы вывести ИИ на новый уровень, недостаточно просто заставить его “думать сильнее”. Надо научить его думать эффективнее.

Следующий прорыв в AI, скорее всего, придёт из когнитивистики, социальной психологии и педагогики — дисциплин, которые десятилетиями изучают, как люди думают и учатся.

Статья про overthinking

BY AI для Всех




Share with your friend now:
group-telegram.com/nn_for_science/2362

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Ukrainian forces have since put up a strong resistance to the Russian troops amid the war that has left hundreds of Ukrainian civilians, including children, dead, according to the United Nations. Ukrainian and international officials have accused Russia of targeting civilian populations with shelling and bombardments. It is unclear who runs the account, although Russia's official Ministry of Foreign Affairs Twitter account promoted the Telegram channel on Saturday and claimed it was operated by "a group of experts & journalists." Channels are not fully encrypted, end-to-end. All communications on a Telegram channel can be seen by anyone on the channel and are also visible to Telegram. Telegram may be asked by a government to hand over the communications from a channel. Telegram has a history of standing up to Russian government requests for data, but how comfortable you are relying on that history to predict future behavior is up to you. Because Telegram has this data, it may also be stolen by hackers or leaked by an internal employee. For tech stocks, “the main thing is yields,” Essaye said. Elsewhere, version 8.6 of Telegram integrates the in-app camera option into the gallery, while a new navigation bar gives quick access to photos, files, location sharing, and more.
from cn


Telegram AI для Всех
FROM American