# Perplexity и NVIDIA представили метод обучения JOLT

> Новая методика дообучения позволяет модели обучать саму себя и сокращает расход токенов в 6,5 раза на тесте MATH.

Oossa · 2026-10-22 · https://oossa.com/ru/perplexity-and-nvidia-unveil-jolt-learning-method

Исследователи Perplexity и NVIDIA представили JOLT — метод обучения с подкреплением, в котором учитель и ученик работают совместно. После основного этапа обучения одна и та же модель выступает и в роли учителя, и в роли ученика. На тесте MATH JOLT показал такую же точность, как метод GRPO, использовав в 6,5 раза меньше обучающих токенов. Результат демонстрирует, как повысить эффективность, не меняя архитектуру модели.

## Факты

- На тесте MATH JOLT показал такую же точность, как GRPO, обработав в 6,5 раза меньше токенов.
- О запуске метода сообщила статья в MarkTechPost от 22 октября 2026 года.

## Почему это важно

Исследователи смогут дообучать модели дешевле, что сделает высококачественные модели для математических рассуждений доступнее лабораториям с ограниченными вычислительными ресурсами.

## Источники и ссылки

1. [Perplexity and NVIDIA Researchers Introduce JOLT: a Joint Teacher-Student Reinforcement Learning Method](https://www.marktechpost.com/2026/10/21/perplexity-jolt-joint-on-policy-learning-teaching/) – MarkTechPost, 2026-10-22

Обновлено: 2026-10-22