«Внутренний редактор» для нейросетей: улучшаем код и текст без переобучения
«Внутренний редактор» для нейросетей: улучшаем код и текст без переобучения Представьте, что ИИ пишет код или текст, но допускает ошибки. Исследователи из ВШЭ и Т-Технологий нашли изящное решение. Они разработали метод G-Star+ — этакий «внутренний редактор» для моделей маскированной диффузии. Он самостоятельно находит сомнительные токены и перезаписывает их, не требуя полного переобучения. Идею представили на ICML 2026. Метод особенно здорово работает в режимах быстрой генерации (64–256 шагов). На математических, научных и кодовых бенчмарках качество заметно растёт, а генерация становится стабильнее. Это открывает дорогу для более эффективных ИИ-ассистентов, автодополнения кода и корпоративных сервисов с ограниченными ресурсами. Технические детали — в оригинале работы.