Яндекс внедрил в Поиск гибридную ИИ‑архитектуру, созданную на базе научных исследований
Компания объединила подходы «смеси экспертов» (Mixture of Experts, MoE) и «энкодер-декодер» (encoder-decoder, «кодировщик-декодировщик»), рассказала технический директор Яндекс Поиска Екатерина Серажим на конференции «День Поиска 2026». В компании подчеркнули, что такое объединение методов ранее существовало в основном на уровне научных исследований, а не практических технологий.
В последнее время мировые поисковые системы уделяют все больше внимания прямым ответам на запросы. То есть когда человек вбивает что-то в поиск, кроме выдачи ссылок, он получает в самом верху ответ, который нейросеть генерирует «на лету», в виде связного текста. «Генеративные ответы — важная часть пользовательского опыта. Такие ответы должны соответствовать требованиям Поиска: быть быстрыми, лаконичными и эффективно работать на большом потоке запросов», — отметила Екатерина Серажим.
Для решения довольно непростой задачи компания развивает отдельный набор моделей — Alice AI Search, оптимизированный под задачи поиска. «За последний год мы внедрили улучшения во всех частях технологии — от обучения претрейн-моделей до оптимизации инфраструктуры», — добавила она.
По ее словам, для таких моделей требуется и особая архитектура, так как в Поиске им приходится почти мгновенно анализировать большой объем информации из веб-документов. Это отличается от стандартного подхода нейросетей к генерации ответов. Поэтому важно использовать решения, которые обеспечивают высокое качество выдачи при ограниченных вычислительных ресурсах.
Технический директор пояснила, что в экспериментах компании архитектура «энкодер-декодер» — где одна часть модели анализирует запрос и документы, а другая формирует ответ — при работе с большим объемом данных показала результаты лучше классических языковых моделей. Чтобы ускорение работы модели шло без потери качества, компания использовала подход Mixture of Experts (MoE).
Это принятая в индустрии архитектура, которая позволяет значительно увеличить количество параметров модели (очень условно — ее «знания»), не увеличивая при этом вычислительные затраты на каждый отдельный запрос.
Если обычная нейросетевая модель при каждом слове активирует все свои нейроны («плотная» модель), то MoE-модель активирует только малую часть своих мощностей («разреженная» модель). «Экспертами» в модели называют отдельные подсети, каждая из которых «учится» обрабатывать определенные типы данных. Один «эксперт» может хорошо разбираться в программировании, другой — в биологии, третий — в написании деловых писем.
Серажим отметила, что MoE позволяет задействовать только часть модели для генерации каждого следующего токена, что ускоряет работу и повышает эффективность.
«В Поиске модель должна одновременно работать с большим объемом данных и укладываться в жесткие ограничения по скорости и стоимости на каждом запросе. Нам удалось модифицировать архитектуру, добавив слои MoE. В совокупности все улучшения, включая создание гибридной архитектуры, позволили нам повысить качество и совокупно снизить стоимость инференса в три раза. В результате покрытие ИИ-ответами в Поиске (доля запросов, на которые Поиск сразу даёт генеративный ответ) выросло за год в 1,5 раза», — подытожила она. Инференсом в данном контексте называют процесс работы нейросети над генеративным ответом пользователю, задающему вопрос в поисковике.
Внедрение компанией сочетания архитектур MoE и «энкодер-декодер» из научных исследований в промышленный поиск показывает, как такие разработки переходят в практическое применение — уже с учетом жестких требований к скорости, стабильности и стоимости инфраструктуры.
Telegram 
Дзен 
VK Сканирующая туннельная микроскопия достигла квантово-механического предела пространства-времени. Физики провели эксперимент и смоделировали перемещение одиночного электрона с атомарной точностью и скоростью в доли фемтосекунды. Результат показал границы применимости квантовых законов и объяснил механику сверхбыстрых процессов.
Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
В 2025 году детекторы гравитационных волн уловили потенциальное слияние черных дыр крайне малой массы. Ученые из Университета Майами считают, что участники того события могут открыть новое направление в исследовании темной материи.
Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
Сканирующая туннельная микроскопия достигла квантово-механического предела пространства-времени. Физики провели эксперимент и смоделировали перемещение одиночного электрона с атомарной точностью и скоростью в доли фемтосекунды. Результат показал границы применимости квантовых законов и объяснил механику сверхбыстрых процессов.
Новая находка доказывает, что эволюция изобрела как минимум два независимых способа бороться с вирусами. Это открытие кардинально меняет представления о развитии иммунитета и расширяет горизонты для поиска новых лекарств.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии