Post #16

Когда модели начинают “договариваться”: путь к коллективному ИИ Новое исследование показало, что если дать языковым моделям пообщаться друг с другом в команде — они начинают вырабатывать свои “социальные нормы” и общий сленг. Без подсказок от людей. В эксперименте несколько копий ChatGPT пытались вместе решить задачу и постепенно начали использовать одинаковые слова для обозначения объектов — фактически, изобрели свою микрокультуру внутри сессии. Всё это без предварительного обучения на таких правилах. Звучит как игра, но на самом деле — очень серьёзный сигнал. Пока индустрия сосредоточена на одиночных “супер” моделях, всё больше кейсов и исследований указывает на потенциал коллаборативных многоагентных систем. Представьте: не одна LLM, а команда агентов — каждый со своей специализацией, опытом, контекстом — которые умеют работать вместе над задачами, которые одному агенту не под силу. Agent-флоу уже показывают свою силу в автоматизации. Но следующий виток — это коллективное самообучение, распределённая экспертиза и “цифровые команды” из ИИ, которые не просто исполняют, а сотрудничают. И прикол в том, что такие эксперименты можно делать уже сейчас. С помощью LangGraph или даже на n8n можно собрать свою простую “ИИ-команду” из агентов, которые передают друг другу контекст и учатся договариваться. Поле для экспериментов — огромное. Очень крутое направление. Следим. Источник:arXiv: Emergent social conventions in LLM teams