ZIGU LABS представила GBR — суверенный ИИ без трансформеров

Корейский ИИ-стартап ZIGU LABS под руководством Ли Чжун Су 1 ноября представил систему GBR SYSTEM. Это суверенная архитектура искусственного интеллекта, построенная вокруг памяти на основе собственной математической теории. Она не использует ни трансформеры, ни традиционные большие языковые модели (LLM).

GBR связывает собственную структуру памяти с механизмами базы данных (DBMS). С их помощью система интерпретирует вопрос, проводит рассуждение и формирует ответ.

Память вместо весов модели

Ключевые технологии — непрерывное накопление знаний без переобучения и алгоритм точного поиска. Если обычные нейросети встраивают знания в веса модели, то GBR хранит данные отдельными единицами «памяти», каждой из которых присвоены источник и версия.

Технология поиска «Zero-Miss» должна без пропусков находить наилучшую память в заранее заданной области. На запросы вне этой области система воздерживается от ответа или просит дополнительные основания. Сеть памяти имеет фрактальную структуру, где целое и часть самоподобны, поэтому добавление, изменение и удаление знаний сразу отражается в ответах без переобучения всей модели.

Судоку и периферийные устройства

Компания опубликовала и количественные результаты. Из набора Sudoku-Extreme, насчитывающего около 420 тысяч головоломок, случайно выбрали 10 тысяч. Система решила все, причём за один шаг рассуждения и без внешних вычислительных инструментов. Проверочные данные и сертификат результатов выложены на GitHub. ZIGU LABS планирует расширить оценку на международный бенчмарк ARC-AGI.

GBR также проверили на Nvidia Jetson Orin Nano Super — компактном встраиваемом компьютере с 8 ГБ памяти. Устройство самостоятельно, без связи с облаком, отвечало на вопросы и обновляло знания. Сигналы камеры и управления двигателем подключили напрямую в том же устройстве, что, по словам компании, указывает на возможность автономной работы в робототехнике и на периферии.

Ли Чжун Су заявил, что для реального внедрения ИИ в промышленность нужно уметь проверять логическое обоснование ответа и мгновенно исправлять ошибки. Он пообещал развивать решения суверенного ИИ национального уровня на собственной архитектуре, не зависящей от зарубежных фреймворков.