llm. - страница 50

llm.

Нейросети без вреда для психики, разума и безопасности

Ни для кого не секрет, что многие важные изобретения в истории часто сопровождались спорами и критикой. Например, лампочку Эдисона и электричество поначалу называли “глобальным провалом”, а автомобили – “мимолетным увлечением”, которое никогда не станет массовым. Про компьютер даже сами представители IT-отрасли говорили, что “у людей нет никаких причин держать его в своем доме”.

продолжить чтение

Как потратить токены LLM моделей весело и с пользой

продолжить чтение

Как ИИ помогает мошенникам

Тема безопасности в эпоху LLM всплывает всё чаще. И речь идёт не о самой модели — а о пользователях, которые доверяют ей без оглядки.Сегодня многие разработчики и админы спрашивают у GPT не только совета, но и готовые команды. Результат выглядит правдоподобно — и команда уходит в терминал. Иногда прямо на прод.А дальше этот код попадает в GitHub, кто-то копипастит его оттуда — и вот уже выдуманная библиотека начинает новую жизнь. И если обычная ошибка — это неприятность, то левый пакет может стать входом для злоумышленников.

продолжить чтение

Глубокие исследования без границ: выбираем свою LLM и управляем стратегией поиска

продолжить чтение

ИИ как соавтор: как агенты меняют науку прямо сейчас

Зачем вообще говорить об агентной науке

продолжить чтение

Schema Guided Reasoning: метод структурированного рассуждения AI

😎 Следуй за белым кроликом 💊📌 Telegram @TheWeeklyBrief — краткие обзоры и подкасты 📰🎧🐇📌 GitHub Pages — углублённый разбор статей, ныряем в кроличью нору 📝💻🐾ВведениеВ начале февраля 2025 года было опубликовано исследование Schema-Guided Scene-Graph Reasoning based on Multi-Agent Large Language Model System arXiv:2502.03450, которое представило SG² (Schema-Guided Scene-Graph Reasoning), обзор на этот фреймворк мы писали вот тут

продолжить чтение

Fine-tune Qwen3 Embeddings для классификации категорий товаров

Мы взяли размеченный корпус товаров из Web Data Commons, дообучили Qwen3 Embedding с помощью LoRA и получили лёгкий чекпойнт на ~615M параметров, который сопоставляет «сырые» названия товаров с 6 верхнеуровневыми категориями с результатом macro-F1 = 0.836, может работать в реальном времени на одной видеокарте. Код доступен в гитхабе так же английская версия этого поста. Почему именно Web Data Commons и зачем это e-commerce

продолжить чтение

Vision Language World Model: язык как картина мира

продолжить чтение

️ Kimi k2.1 — новая модель от Moonshot и снова лидер

Полное имя билда: Kimi K2 0905.Модель обходит даже Claude 4 Sonnet почти по всем бенчам. Аналогично и с Gemini 2.5 Pro.Веса — кликОтчёт — клик (больше бенчей внутри)Что важно из техчастиАрхитектура:

продолжить чтение

Три сказа о построении RAG: От выбора модели до форматирования базы знаний

продолжить чтение

Rambler's Top100