Управление рассуждением LRM в юридическом домене: адаптация архитектуры TG‑RAG (часть 1)
Зачем управлять рассуждением модели в конце 2026 года?ИИ в юридической функции: разрыв между возможностями и реальным внедрением В марте 2026 года Anthropic опубликовала исследование о влиянии ИИ на рынок труда. Авторы сопоставили каждой категории профессий две величины: долю рабочих задач, которые языковые модели теоретически способны выполнять, и долю задач, в которых Claude уже реально используется в профессиональной работе — наблюдаемое воздействие (observed exposure). В частности, в исследовании была приведена эффектная диаграмма:
Графы знаний в юридическом домене: эксперимент с LightRAG (продолжение)
В предыдущей части статьи мы разобрали архитектуру LightRAG и показали основные сценарии его развертывания. В качестве эксперимента (
Графы знаний в юридическом домене: эксперимент с LightRAG
интерактивная визуализация графа знаний в WebUI LightRAG
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.
