Большие языковые модели находят все более широкое применение в области генерации программного кода. Однако тщательного изучения на предмет безопасности требуют как генерируемые программы, так и сами системы на основе языковых моделей. Одной из популярных техник повышения качества генерации является построение мультиагентной системы, состоящей из нескольких моделей. В статье исследовано качество работы языковых моделей GPT-OSS 20B, GPT-OSS 120B и Qwen3-Coder 480B в одиночном и мультиагентном режимах с использованием двух наборов задач для анализа безопасности кода: SecurityEval и CyberSecEval. Практическим результатом работы является расширяемый и масштабируемый фреймворк SafeAICoder для тестирования больших языковых моделей, поддерживающий распределенный режим работы для генерации многомодульных программ и тестов на сервере, без участия клиентского кода.

В последние годы достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения обусловлены успехами в разработке больших языковых моделей (LLM) на основе глубоких нейронных сетей. В то же время, несмотря на существенные возможности, LLM имеет такие принципиальные ограничения, как спонтанная недостоверность в фактах и суждениях; допущение простых ошибок, диссонирующих с высокой компетентностью в целом; легковерие, проявляющееся в готовности принимать за истину заведомо ложные утверждения пользователя; отсутствие сведений о событиях, произошедших после завершения обучения.

Вероятно, ключевой причиной является то, что обучение биологического интеллекта происходит через усвоение неявных знаний воплощенной формой интеллекта, позволяющей решать интерактивные физические задачи реального мира. Биоинспирированные исследования нервных систем организмов позволяют рассматривать мозжечок, координирующий движения и поддерживающий равновесие, в качестве главного кандидата для раскрытия методов реализации воплощенного физического интеллекта. Его простая повторяющаяся структура и способность управлять сложными движениями дают надежду на возможность создания аналога адаптивным нейронным сетям.

В настоящей работе изучается биоинспирированная архитектура мозжечка как форма аналоговых вычислительных сетей, способная моделировать сложные физические системы реального мира. В качестве простого примера представлена реализация воплощенного ИИ в виде многокомпонентной модели щупальца осьминога, демонстрирующей потенциал в создании адаптивных физических систем, обучающихся и взаимодействующих с окружающей средой.