«Вам может это понравиться»: на Урбан ML разобрались, почему рекомендательные системы перестали предлагать похожее
Открывая онлайн-кинотеатр, сервис для прослушивания аудиокниг или музыки, пользователи редко задумывается о том, почему перед ним оказались именно эти фильмы, книги или треки. Между тем рекомендательные системы в последнее время переживают крупную трансформацию. Если раньше задача сервисов сводилась к поиску похожих пользователей или товаров, то сегодня они уже умеют предугадывать намерения человека, и развитие LLM ускорило этот процесс.
Почему нейросети путают ваш бренд с другой компанией — и как это проверить
Когда говорят про оптимизацию под ИИ, обычно представляют работу с текстом на сайте. Но у меня раз за разом всплывает более базовая проблема: модель вообще не понимает, что за компания стоит за названием. Путает её с иностранной компанией с похожим названием, приписывает чужие продукты, называет не тот город. Это провал не контента, а цифрового следа компании (entity footprint), и его можно измерить.Что такое цифровой след и почему это отдельная задача
Сколько токенов в секунду реально выдаёт Mac mini M4
Дисклеймер: я держу сервис аренды маков, поэтому у меня под рукой флот одинаковых машин и повод их гонять. Цифры ниже с этих машин, методика описана полностью, данные открыты под CC BY. Ссылок на сервис в статье нет.Зачем очередной бенчмаркЗапросов «сколько тянет мак» в чатах много, ответов тоже, но почти все без методики: неизвестно квантование, неизвестна версия Ollama, один прогон вместо серии, непонятно, что происходило на машине в этот момент. Такие числа нельзя ни перепроверить, ни сравнить между собой.Я замерил шесть моделей на одной конфигурации и описываю всё, что может повлиять на результат.Методика
«Скопируй промпт дважды и получишь +76%». Я решил проверить
Всем привет. В декабре по всем AI-каналам пролетел лайфхак, который звучал как развод: продублируй свой запрос к нейросети, буквально Ctrl+C, Ctrl+V в одном сообщении, и точность вырастет. В пересказах фигурировали «+76%» и ссылка на Google Research, что придавало всей этой истории солидности. Трюк выглядел как-то настораживающе и при том вроде не сложным для проверки. Короче, я потратил $1.48, прогнал 3360 запросов и теперь знаю ответ. Он оказался интереснее, чем «работает || не работает».Что на самом деле написано в статьеИсточник это препринт Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs
Alibaba выпустили Qwen3.8-Max: стоит в четыре раза дешевле Opus 5, но уступает в сложном кодинге
Команда Qwen выпустила Qwen3.8-Max, новую флагманскую MoE-модель на 2,4 трлн параметров. На каждом токене активируются 95 млрд параметров, размер контекста составляет 1 млн токенов.
Что общего у Таро, Viterbi и LLM: как алгоритм выбирает один смысл из многих
Представьте, что человек спрашивает о смене профессии и вытягивает три карты: Повешенный → Маг → Колесница. Из одной и той же последовательности можно собрать несколько правдоподобных историй: о паузе и переосмыслении, о найденных ресурсах или о риске принять резкое действие за настоящее решение. Карты одинаковые, а смысловые маршруты — разные. Как интерпретатор выбирает один из них? И можно ли описать этот выбор так же, как поиск гипотезы в распознавании речи, машинном переводе или языковой модели?От множества трактовок к лучшему пути
Нейронные сети нетрадиционного квантования
Классический процесс квантования нейронных сетей долгое время сводился к сжатию весов из исходных плавающих форматов (FP32 или BF16/FP16) в более компактные целочисленные типы (INT8, INT4) или промежуточные представления вроде EXL2 и GGUF/k-quants с использованием техник смешанного квантования (QAT/AWQ).
