Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) и Гарвардского университета разработали метод, который помогает системам искусственного интеллекта эффективнее искать информацию, используя модифицированную версию игры «Морской бой».
Современные ИИ-модели хорошо отвечают на вопросы, но часто испытывают трудности при самостоятельном поиске информации и выборе наиболее полезных вопросов. Для изучения этой проблемы исследователи создали игру «Совместный морской бой», в которой один участник задает вопросы о расположении скрытых кораблей, а второй отвечает на них.
После внедрения специального алгоритма вероятностного поиска эффективность модели Llama 4 Scout в игре против людей выросла с 8% до 82%. При этом система смогла превзойти GPT-5, используя около 1% его вычислительных ресурсов. Исследователи также научили модели проверять свои ответы с помощью автоматически создаваемого программного кода, что дополнительно повысило точность работы.
Новый подход может найти применение в научных исследованиях, программировании и других задачах, где требуется эффективно находить решения в больших массивах данных.
