Как реализовать выборочную долговременную память в LLM-боте на Python
LLM-модели хорошо решают задачи диалога, но имеют одно ключевое ограничение: отсутствие встроенной долговременной памяти. Модель опирается только на текущий контекст сообщений, и при его обрезании:забывает фактыпутает деталитеряет согласованность личностиповышается стоимость из-за длины контекстаВ этой статье я хочу разобрать архитектуру, которую использовал для реализации выборочной памяти
Управление проектами: дайджест публикаций #47
Структура дорожной карты, гайд по скрамбану, аналоги джиры, диаграмма Венна, убивающий таск-трекер, работа с синдромом самозванца, как понять, что хочет заказчик, и всё интересное, что писали за последние 2 недели про управление проектами. Мы прочитали все публикации и выбрали для вас самые крутые и полезные. Читайте, сохраняйте и применяйте!Расширенные дайджесты, новости, обзоры книг и курсов для РП и аналитиков — в моем канале «Проектный дайджест», а теперь ещё и в удобной базе знаний
ИИ проведёт фактчекинг новостей: учёные ННГУ зарегистрировали две программы для борьбы с фейками
Разработки выполнены в рамках программы «Приоритет 2030» Центр применения ИИ в журналистике и массовой коммуникации ННГУ получил два свидетельства о государственной регистрации результатов интеллектуальной деятельности (РИД) — программ для ЭВМ.
Арифметика сверточных слоев. Вычисляем размерность изображения с учетом stride, padding и dilation
ВведениеОдна из проблем при проектировании сверточных сетей (CNN) – несоответствие размеров тензоров. Неправильно заданные padding, stride или dilation могут замедлить разработку модели.Этот туториал – шпаргалка по формулам расчета размерности преобразованного изображения. Мы разберем, как каждый параметр свертки влияет на ширину и высоту выходного тензора. Материал будет полезен как новичкам, так и опытным разработчикам, желающим освежить ключевые формулы.Операция сверткиПропустим вступление про то, что такое сверточный слой (подробнее можно посмотреть здесь
Zoom AI ворвалась в гонку ИИ-моделей
Технический директор Zoom сообщил о важном достижении в области искусственного интеллекта. Он объявил о том, что Zoom достиг нового передового результата (SOTA) в сложном тесте Humanity's Last Exam (HLE) с полным набором тестов, набрав 48,1%, что представляет собой существенное улучшение на 2,3%
OpenAI незаметно внедряет модульную структуру навыков Anthropic для повышения возможностей агентов
По всей видимости, OpenAI внедряет систему навыков, представленную Anthropic в октябре , как показало открытие пользователя Elias Judin,
