llm.
AGI математически невозможен, но хайп уже не остановить
Приложение-калькулятор CalcGPT (calcgpt.io) на базе LLMВ мае 2025 года профессор университета Фаххохшуле (Австрия) Макс Шлерет опубликовал чёткое научное доказательство, что сильный ИИ
Переизобретая аналитику будущего: как и почему LLM-агенты меняют анализ продуктов, но все не так просто
Привет! AI-агенты — самая горячая тема года и не просто так: это действительно мощная концепция, которая неизбежно заставляет пересматривать устоявшиеся подходы во многих сферах. Одна из самых интересных областей для агентов — аналитика и BI, и последние полгода я активно занимаюсь в том числе этим.Адаптивные и налету подстраивающиеся под задачу дашборды, естественный язык вместо SQL, автономная работа для генерации и проверки гипотез, — все это очень интересно, но реальность всегда чуточку сложнее.Обо всем этом и поговорим.Давайте разбираться!
Минификация кода для повышения эффективности LLM: влияние на лингвистику, генерацию и анализ программ
ВВЕДЕНИЕБольшие языковые модели (LLM) становятся неотъемлемой частью инструментов генерации, анализа и автоматизации программирования. Их возможности позволяют автоматизировать разработку, искать ошибки, генерировать тесты, осуществлять перевод между языками программирования. Однако одно из ключевых ограничений – контекстное окно, то есть максимально возможная длина входных данных. С ростом объема современных программ эффективность работы LLM с длинным кодом становится всё более актуальной задачей, особенно учитывая вычислительные и финансовые издержки обработки длинных последовательностей.
Githab CLI и Github Actions на страже вайб кодинга с мобильными агентами Cursor
Меня зовут Авенир Воронов и я отвечаю за Лабораторию инноваций в компании "ДАР". В этой статье я расскажу про опыт работы с агентами курсора и великолепный Github Cli, который сэкономил кучу времени.ВступлениеЛето. Время отпусков. Делать нечего.Можно залипать в рилсах или сериальчиках на пляже, но зачем, если можно создать что-то прикольное с мобильного через агентов. Начнем с самого простого (стоит 20 USD в месяц или 3 тыс руб в год, если немного поискать).
Знает ли LLM то, что знаешь ты?
Как понять, "помнит" ли модель ваш текст?Представьте, что у вас есть друг, который идеально завершает ваши мысли. Вы говорите: «В детстве я любил...», а он тут же продолжает: «...играть в футбол и смотреть “Смешариков”». Совпадение? Или он вас слишком хорошо знает?Теперь представьте, что этот “друг” — языковая модель вроде GPT-4, обученная на десятках терабайт текста. Вы даёте ей фразу — и она точно угадывает продолжение. Вопрос: она действительно видела это раньше или просто хорошо обучена угадывать?Вот тут на сцену выходит Membership Inference Attack (MIA)
DRAGON: динамический бенчмарк для оценки RAG-систем на русском языке
С появлением больших языковых моделей (LLM) стало казаться, что они умеют всё: от генерации кода до написания статей в научные журналы. Но, как только дело доходит до фактов, особенно актуальных и узкоспециализированных, начинаются проблемы. LLM — это не поисковики и не базы данных, знания у них статичны: что было в обучающей выборке, то модель и «знает» (да и то не всегда твёрдо). Постоянно дообучать её на актуальных данных — уже вызов. Тут на сцену выходят RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation).
Нейро-дайджест: ключевые события мира AI за 3-ю неделю июля 2025
Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий. Меня зовут Вандер
