Почему LLM продолжают генерировать ошибки в коде — и это не исправить масштабированием
Представьте типичную ситуацию: вы просите модель написать функцию обработки данных для корпоративного проекта. Код появляется за секунды, выглядит аккуратно, проходит локальные тесты. Но в продакшене всплывают скрытые проблемы: логика чуть расходится с требованиями в граничных условиях, или код игнорирует специфические ограничения внутренней библиотеки, которую модель никогда не видела в обучающих данных.
Бенчмарк DGX Spark с LLM Qwen3: кому подойдет, почему 128 ГБ не серебряная пуля и о чем умолчал маркетинг NVIDIA
ИсточникВсем привет! Меня зовут Валерий Гречин, я руковожу компанией ML-интегратором для бизнеса и промышленности Palatine Vision, облачным API-провайдером речевых нейросетей Palatine Speech и несколькими стартапами.
AGI: почему его не будет, и какую модель мы можем сделать вместо него?
Эта статья логическое продолжение моей статьи про AGI. И сегодня я хочу рассказать, почему AGI, про который нам рассказывают, невозможен и что мы можем предложить вместо этого.
15 000 увольнений и волна багов: шокирующая связь между ИИ-кодированием и крахом Windows
Сыграл ли AI ключевую роль в последних событиях?
Инженеры ИИ бьют тревогу, а мы продолжаем жить в 2024-м. Происходит нечто большее
Вспомните февраль 2020 года.Если вы тогда внимательно следили за новостями, то могли заметить редкие разговоры о каком-то вирусе, распространяющемся где-то за океаном.
Детерминированная нейросеть на конечных группах: эксперимент с XOR
Введение: проблема недетерминизмаПопробуйте запустить обучение простой PyTorch модели 10 раз на одних и тех же данных:import torch import torch.nn as nn # Одна и та же архитектура model = nn.Sequential( nn.Linear(2, 4), nn.ReLU(), nn.Linear(4, 2) ) # 10 запусков с разными seed for seed in range(10): torch.manual_seed(seed) train(model, train_data) acc = evaluate(model, test_data) print(f"Run {seed}: accuracy={acc:.2%}") # Output: # Run 0: accuracy=95.2% ← Разные результаты! # Run 1: accuracy=96.8% # Run 2: accuracy=94.5% # ...
