Sakana AI представила Sheaf-ADMM: новый взгляд на координацию агентов через призму топологии
habr.comНа конференции ICML 2026 в Сеуле Sakana AI покажет сразу 11 работ. Одна из самых необычных — Sheaf-ADMM, где авторы предлагают взглянуть на координацию агентов иначе, объединив распределённую оптимизацию и алгебраическую топологию.Вместо монолитной нейросети авторы рассматривают интеллект как распределённую систему.
Сложная задача разбивается на перекрывающиеся локальные подзадачи — каждый агент видит лишь свой фрагмент и не может решить задачу в одиночку.Агенты действуют через итеративный процесс, вдохновлённый ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers):Локальное решение — агент предлагает решение для своей части.Согласование с соседями — агенты обмениваются информацией и сглаживают противоречия на пересекающихся границах.Накопление «обид» — если согласия нет, конфликт запоминается (через двойственные переменные) и влияет на следующие раунды переговоров.Ключевое новшество — использование клеточных пучков (cellular sheaves) из теории топологии.
