Исследователи Google, возможно, нашли решение одной из главных проблем в области ИИ. Они разработали "внутреннее RL" (internal RL), новую методику обучения моделей ИИ. Она помогает ИИ осваивать сложные рассуждения, обходя распространенные ловушки LLM. Этот прорыв, представленный 16 января 2026 года, может открыть путь к продвинутым ИИ-агентам.

Внутреннее RL управляет внутренней работой модели. Вместо предсказания следующего слова, оно строит пошаговые решения. Это позволяет ИИ справляться со сложными задачами без постоянного контроля со стороны человека. Команда обошла ограничения предсказания следующего токена.

Немедленный эффект может быть огромным. Эксперты считают, что это может произвести революцию в робототехнике и автономных системах. Метод предлагает масштабируемый путь к действительно интеллектуальному ИИ.

Современные LLM испытывают трудности с долгосрочным планированием. Их архитектура, основанная на предсказании следующего токена, ограничивает возможности исследования. Внутреннее RL предлагает новый подход к обучению с подкреплением.

Google планирует и дальше совершенствовать эту методику. Основное внимание уделяется реальным приложениям. Будущее ИИ-агентов выглядит светлее, чем когда-либо.