Российский исследователь Борис Крюк в сотрудничестве с научной группой представил инновационный метод коммуникации между агентами искусственного интеллекта, способный трансформировать организацию распределённых ИИ-систем.
Протокол Q-KVComm обеспечивает прямой обмен сжатыми структурами данных — KV-кэшами, которые формализуют смысловое восприятие контекста нейросетями.
Технология интегрирует три ключевых компонента:
- Динамическое квантование с автоматическим подбором битности (4-8 бит) для каждого слоя нейросети. В отличие от стандартных методов равномерного сжатия, алгоритм самостоятельно определяет оптимальный уровень компрессии отдельных элементов модели.
- Комбинированный анализ данных, объединяющий выявление ключевых фраз, идентификацию значимых объектов и предметно-ориентированные шаблоны. Инструмент динамически подстраивается под характер контента — от специализированных текстов до художественных описаний.
- Согласование разнородных моделей посредством статистической синхронизации, обеспечивающей эффективное взаимодействие агентов с разной архитектурой без дополнительного обучения или унификации.
Тестирование на трёх независимых датасетах подтвердило производительность системы: степень сжатия достигла 5-6x при сохранении смысловой точности свыше 77% во всех экспериментах. Решение демонстрирует стабильную работу с нейросетями объёмом 1.1–1.5 млрд параметров.
Экономия трафика составила от 1.86 ГБ для простых запросов до 5.23 ГБ в сложных многоэтапных сценариях.
Q-KVComm включает промышленные функции: оптимизацию памяти, LRU-кэширование и адаптивную компрессию, что позволяет использовать технологию в реальных условиях — на периферийных устройствах, в мобильных платформах и распределённых вычислительных средах.
«Превращая семантическую коммуникацию в практическую альтернативу текстовому обмену, Q-KVComm создаёт новые архитектурные перспективы для мультиагентных LLM-систем», — отмечают разработчики.
Изображение: Freepik