Как мы научили ИИ‑агента не выдумывать цифры в отчётах
Это статья о том как мы делали модуль автономного выполнения целей в корпоративном ИИ‑ассистенте KW-7 AI. Цель вместо вопросаОбычно в чате человек задаёт вопрос и получает ответ. В KW-7 AI есть режим целей в котором пользователь ставит задачу крупнее: «Подготовь обзор рынка электромобилей в России: продажи по годам, доля рынка, основные марки, прогноз». Система сама составляет план, ищет в интернете, читает страницы, считает, строит графики и сохраняет отчёт. От пятнадцати минут до часа работы без участия человека.
Терминал, которого нет: я научил модель на 360M параметров изображать bash, vim и tmux
Коротко: я дообучил языковую модель на 360 млн параметров работать терминалом. Никакого шелла и файловой системы за ней нет: на вход идёт каждое нажатие клавиши, а модель предсказывает, как изменится экран. Она умеет создавать файлы, запускать vim и tmux, играть в змейку и обычно помнит, что вы написали несколько команд назад. Больше всего дали два приёма: научить модель исправлять собственные ошибки и декодировать строки экрана параллельно. Попробуйте в браузере (208 МБ) и наберите pythoon, чтобы убедиться, что это не настоящий шелл.
Is LLM Interpretability Proven?
A recently published research essay claims that the difficulty of neural network interpretability has been overstated. In his essay on goodfire.com, Nick Cammarata argues that neuron polysemanticity is caused not by superposition but by ordinary, mostly fixable issues — and that most neurons, even in massive models, perform a single, understandable job. The author himself calls the text a working hypothesis: the technical paper with a full description of the experiments has not been released yet. However, as usual, a bold headline and strong claims have sparked numerous retellings in which the hypothesis has turned into established fact.Below is a quick look at this hypothesis.Spot-checking Cammarata’s claimsSummarizing the essay is probably unnecessary. It is written clearly and persuasively, so it is easy to follow the arguments and the preliminary description of the experiments on your own.
Не знаю базы ЯП, но с агентами построил ИИ, которому нужно в 250 раз меньше опыта, чем PPO
×250 — столько опыта не хватило PPO, чтобы догнать мой ИИ
Учёные утверждают, что ИИ способен внедрять ложные воспоминания и способствовать ухудшению мышления
В последние месяцы исследователи изучают явление, известное как «когнитивная капитуляция» (cognitive surrender), при котором пользователи ИИ регулярно перекладывают выполнение интеллектуальных задач на чат‑ботов, тем самым негативно влияя на собственные когнитивные способности. Например, в одном исследовании с участием 1372 человек пользователи примерно в 75 процентах случаев включали ошибочные рассуждения ИИ в свою работу. Другая научная работа
Uber открыла доступ к ChatGPT Work для всех 30 000 своих работников
Uber и OpenAI объявили
Такого вы ещё не видели: загляните внутрь клеток вместе с лауреатами конкурса Nikon Small World
Работы победителей конкурсов Nikon Small World 2026 года раскрывают скрытые взаимодействия, управляющие повседневной жизнью
