Графы знаний в юридическом домене: как не потерять сложность при построении RAG-системы
Графы знаний в RAG-системах - будущее интеллектуального поиска
Выжимаем максимум из опенсорсных моделей и готовим Text2SQL
В любой крупной компании есть повторяющийся сценарий. Аналитик сидит над экспериментом или моделью, строит А/В тесты и дашборды, и в этот момент приходит бизнес и просит быстро посмотреть «продажи жвачки за вчера». Аналитик переключается, пишет запрос, отдаёт результат, а через десять минут прилетает почти такой же вопрос. Потом ещё один и ещё. День заканчивается, а свои задачи стоят и покрываются ржавчиной.
Лоботомия нейросети: удалил 7 слоёв из LLM — она стала на 30% быстрее
Эксперимент по хирургическому удалению слоёв из языковой моделиTL;DRЯ взял TinyLlama (1.1B параметров, 22 слоя) и начал удалять из неё слои, чтобы проверить гипотезу: современные LLM переобучены, и многие слои делают одно и то же.Результаты:Удалил 1 средний слой → +10% скорость, -4% качествоУдалил 7 слоёв (безопасных) → +30% скорость, -2.5% качествоУдалил первый слой → модель сломаласьНеожиданно: Layer 2 важнее Layer 0! (+6.67 vs +3.92 perplexity)Протестировал все 22 слоя по отдельности. Вот что нашёл.Зачем это нужно?
У меня нет рта, но я должен выводить эмодзи морского конька
Существует ли эмодзи морского конька? Давайте спросим об этом у GPT-5 Instant:
Карьера вайб-кодера — это тупик
Сразу расставлю все точки над «и»: LLM полезны. Вопрос не в том, могут ли LLM писать код, они на это способны. Вопрос в том, почему вайб-кодинг может оказаться вашей худшей карьерной инвестицией.
От мозга к мультиагентным системам: как устроены Foundation Agents нового поколения
Аналитический центр red_mad_robot разобрал объёмную научную статью «Advances and Challenges in Foundation Agents» от группы исследователей из передовых международных университетов и технологических компаний. Работа предлагает новый взгляд на текущее состояние и развитие «интеллектуальных агентов», которые могут адаптироваться к множеству задач и контекстов. Рассказываем, какие идеи лежат в основе Foundation Agents, с какими проблемами предстоит столкнуться, и что ждёт нас в будущем.
Использование больших языковых моделей (LLM) в Access Management
ВведениеХайп вокруг нейросетей, особенно больших языковых моделей (LLM), пока не утихает.Как в свое время было с хайпом на блокчейн многие техноэнтузиасты начинают применять подход “решение в поисках проблемы”. То есть, искать применение нейросетей ко всем задачам подряд.Это объясняется двумя причинами:Повысить шансы привлечение инвестиций, добавив суффикс AI к названию своего проекта.Экспериментировать с новыми технологиями всегда интересно.Access Management
Как я нашёл уязвимость в ядре Linux при помощи модели o3
В этом посте я расскажу, как нашёл уязвимость нулевого дня в ядре Linux при помощи модели OpenAI o3. Уязвимость обнаружилась благодаря одному лишь API o3 — не потребовались никакая дополнительная настройка, агентские фреймворки и инструменты.
