llm.
Урбан ML: рекомендации, LLM, антифрод и агенты
2 августа в Москве пройдет Урбан ML — открытое мероприятие для специалистов по Data Science, машинному обучению и разработке ИИ-систем.
LLM-судье нельзя верить на слово: как построить надёжный гейт и проверить сами тесты
В одном из проектов я строил систему оценки ответов с двумя контурами. Первый был скучным и предсказуемым: нормализовать результат и сравнить его с эталоном. Второй использовал LLM как судью и оценивал смысл ответа целиком.Каппа Коэна
Большой разбор Physical AI: VLA-модели, гуманоиды, гонка Китая и США и что есть у России. Часть 1
Сколько времени вам, человеку, нужно, чтобы сложить футболку? Секунд пять, если аккуратно и секунд десять, если прям вообще аккуратно.А теперь другой вопрос. Как вы думаете, сколько лет понадобилось мировой робототехнике, чтобы робот сложил ту же футболку сам — без жестко прописанной программы, без специальной оснастки, просто взяв мятую тряпку из корзины?Отвечаю: примерно шестьдесят. Первый промышленный робот встал на конвейер General Motors в 1961 году, а уверенно складывающего белье робота впервые показали осенью 2024-го. И это, честно говоря, было событием покрупнее многих громких презентаций.
Своя GPT-like LLM по WH40K с нуля. Часть 4: Дообучение на вопрос–ответ (SFT)
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это четвёртая часть цикла статей по написанию и обучению небольшой decoder-only LLM с нуля. В третьей части мы собрали LinguaLaboratoriumMechanicus, обучили base-модель на корпусе данных по Warhammer 40K и получили модель, которая умеет продолжать текст. Данная статья целиком посвящена этапу SFT - дообучению на датасете “вопрос - ответ”, чтобы модель могла вести диалог с пользователем, а не просто дописывать за него фразы.Содержание циклаПодготовка и токенизация данныхТрансформер
AI-агент для анализа требований в финтехе: собираем контекст и находим проблемы до разработки
В прошлой статье
Самоописание нейросети: условие сложного мышления
В предыдущих статьях я разбирал J-space, открытый Anthropic: почему их интерпретация неполна, почему аналоги J-space появляются на микромоделях под давлением объективных причин, а не эмерджентно от размера модели, и почему найденный ими вектор эквивалентен понятию знака у Выготского.За рамками остались два вопроса: возможен ли метазнак — знак, объединяющий несколько базовых, — и в чём суть самоописания, репорта нейросети.Эта статья о них.
Вашего AI-агента уже перехватили
Привет, Хабр! Сегодня почти у всех часть задач (если не все) переложены на агента. А там где массовость — всегда и высокие риски для безопасности, так как подобрав правильно вектор атаки один раз, злоумышленник имеет возможность эксплуатировать уязвимость снова и снова.Он вам не агент
