🧠 🚀 Tether учит компактные AI рассуждать, а не угадывать
Tether AI Research выпустила QVAC Genesis III — синтетический датасет на 191,43 млрд токенов для STEM-обучения. Это третья часть серии после Genesis I и II, корпус вырос до 159,6 млн документов. Работу приняли на COLM 2026.
Главная идея — не выдавать ответ, а показывать ход решения и ловить ошибки в рассуждениях. Модель на 1,7 млрд параметров, обученная на этих данных, дала валидные ответы в 99,45% случаев и обошла открытые аналоги на бенчмарках ARC и MMLU STEM.
Такие модели можно ставить локально: AI-тьютор или технический ассистент работает прямо на устройстве, без облака. CEO Tether Паоло Ардоино подчёркивает: индустрия гонится за размером моделей, а Genesis III показывает, что качество данных решает не меньше.