Нейросеть размером с картинку: тернарный KAN и VSA-Reasoner работают на CPU и весят 15 КБ

Исследователи представили две миниатюрные нейросети, которые работают на обычном CPU и занимают всего 15–16 КБ. Тернарный KAN (Kolmogorov–Arnold Network) объёмом 15,4 КБ достиг точности 96,15% на классическом бенчмарке MNIST. Вторая разработка — VSA-Reasoner — система многошагового рассуждения без LLM, которая показывает 90% точности на задачах логического вывода.

Обе модели используют тернарные веса — только значения -1, 0 и +1. Это радикально снижает требования к памяти и вычислениям, позволяя запускать их на любом процессоре без GPU. Такой подход открывает путь к внедрению ИИ в устройства с жёсткими ограничениями по ресурсам: IoT, микроконтроллеры и встраиваемые системы.

Результаты демонстрируют, что даже при экстремальном сжатии можно сохранить высокую производительность на узких задачах. Пока это исследовательские прототипы, но они показывают альтернативу гигантским LLM для сценариев, где важны скорость, автономность и минимальное энергопотребление.