gpt.
Конец Поиска, Начало Исследования
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь материалами, которые помогают:Продуктовым менеджерам — интегрировать AI без перегрузки команд;Разработчикам — выбирать инструменты под конкретные бизнес-задачи;Специалистам по данным — избегать ошибок в production-развертывании.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Сегодняшний перевод — The End of Search, The Beginning of Research
ИИ впервые официально прошел строгий тест Тьюринга
Исследователи из университета Сан-Диего опубликовали статью, в которой впервые эмпирически доказали устойчивое прохождение ИИ-системой классического теста Тьюринга: Win Rate новой модели OpenAI GPT-4.5 составил 73%.
Исследователи предполагают, что OpenAI обучала ИИ-модели на книгах издательства O’Reilly, на которые не имела лицензии
Некоммерческая организация AI Disclosures Project пришла к выводу, что OpenAI без разрешения обучала свою модель искусственного интеллекта GPT-4o на книгах американской издательской компании O’Reilly Media.
Четыре основных подхода к созданию моделей рассуждений (Reasoning LLMs)
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь материалами, которые помогают:Продуктовым менеджерам — интегрировать AI без перегрузки команд;Разработчикам — выбирать инструменты под конкретные бизнес-задачи;Специалистам по данным — избегать ошибок в production-развертывании.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Сегодняшний перевод —
Исследование уязвимостей LLM-агентов: опыт Red Teaming
Привет, Хабр!Сначала об определениях. LLM Red teaming — практика тестирования больших языковых моделей (например, GPT), направленная на выявление уязвимостей, нежелательного поведения и способов их взлома (jailbreak). Суть в том, чтобы через специальные подсказки или методы обойти защитные механизмы и ограничения LLM.
Делаем свой reasoning dataset
Привет, Хабр! Туториал будет посвящен подготовке узкоспециализированного русскоязычного медицинского датасета для последующего файнтюнинга (тонкой настройки) открытых языковых моделей. Описанная методика выверена методом многочисленных проб и ошибок. Русификация тут приведена больше как пример того, как при помощи сырого набора данных, можно сгенерировать качественные данные под узкую задачу с минимальными затратами.В данном туториале описан процесс создания русского медицинского датасета из англоязычного
