俄罗斯首个推理神经网络 Yandex正在开发

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主要困难

建设推理神经网络需要大量投资。据专家估计，这种网络开发成本高达数百亿卢布。重要的不仅是模型训练，还要确保其有自我修正和适应条件变化的能力。关键挑战之一仍是推理型AI的可解释性。尽管模型具有推理能力，但往往无法以人类熟悉的方式解释其思维过程，这使其在医学和法律等重要领域应用困难。尽管如此，推理神经网络具有广阔前景。它可能成为AI进化的下一个阶段，使其不再是简单的数据分析工具，而是能进行复杂逻辑运算并做出决策的全面智能伙伴。

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“自由金融”投资公司分析师说：“俄罗斯推理神经网络的发展，代表人工智能进化的重要阶段，其目标是建立其不仅能处理数据的系统，而且还能得出结论、构建逻辑链条并基于信息分析做出决策。这一过程将对从医药、教育到经济和安全的各领域产生重大影响。”根据他们的信息，目前俄罗斯科学家和开发人员正积极创建和改进推理神经网络模型，它们能解决需要复杂推理和分析的任务。目前的重大成果之一，是开发了能从大量数据中学习、分析上下文并根据以往经验得出结论的神经网络模型，它们不同于直接处理信息的传统机器算法。 

“自由金融”公司分析师说：“俄罗斯非常重视推理神经网络研究，不仅致力于开发具有国际竞争力的技术，还要考虑国内市场特点。研究的重要方向是建立符合国家标准和安全要求的AI系统。例如在‘数字经济’国家计划框架内，俄罗斯企业和研究机构正开发多个产品，它们面向不同的领域，包括帮助医生诊断的医疗领域，或分析数据和自动化决策过程的政府部门。”专家们表示，俄罗斯推理神经网络发展面临许多挑战，其中之一是缺乏有能力开发和完善此类复杂系统的高素质专家。为应对这一挑战，俄罗斯高校和研究机构不断加强AI领域教学，包括推出进修课和再培训课。尽管困难重重，但俄罗斯推理神经网络生态系统仍迅速发展，目前已出现在实践中推广此类技术的第一批成功案例。未来这一方向无疑将对许多行业产生重大影响，并推动技术加速进步。 

开发细节和前景

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Yandex公司新闻处透露说，该公司不仅正在开发新神经网络，而且还在测试将推理算法集成到不同数字平台中的可能性。例如，新技术可应用于搜索工具和语音助手。预计今年将出现首批推理AI工作成果。熟悉公司计划的消息人士说，整合新技术的主要候选产品是“用神经网络搜索”和“阿丽莎”。它们已大量使用AI元素，但加入推理AI算法将使其功能显著扩展。按照ChatGPT开发者对OpenAI的定义，推理AI能构建长逻辑链，独立检查自己的结论是否正确并找出错误。利用这一特点，神经网络能在一次回答中，为用户推荐解决同一问题的不同选项。目前全球市场已出现多个类似模型，如ChatGPT的O3，DeepSeek R1、阿里巴巴的QwQ-32B-Preview，谷歌的Gemini 2.0 Flash Thinking，以及Anthropic（亚马逊旗下）的Claude Sonnet 3.7。但俄罗斯尚未推出类似模型。 

俄罗斯企业和推理AI的发展

预计今年俄大部分国内领先的开发商都将搭建自己的推理AI模型。MTS AI公司总经理卡利宁（Andrey Kalinin）说，公司正积极发展AI技术并打算将其应用于Cotype家族新一代企业模型。Sber集团正继续开发自己的大语言模型GigaChat，并称其能力将与国外同类模型相当，且具有实现推理AI功能的潜力。开发此类技术需要巨大投资。“雅科夫与合伙人”律师事务所合伙人波洛茨基赫（Maksim Bolotskikh）说，建立和维持推理型AI的费用可能超过每年100亿卢布。这种系统的变现不仅可以通过B2C，还可以通过B2B用户付费实现，其在B2B领域可大幅提高业务流程效率。据WMT集团运营总监利西岑娜（Nataliya Lisitsyna）估计，Yandex对推理AI项目的初始投资在5-10亿卢布之间。不过，推理AI的最早版本，很可能会是某种需要改进和长期训练的测试产品。

本文为《透视俄罗斯》专稿

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安娜·库兹涅佐娃（Anna Kuznetsova）