reasoning. - страница 3

Читаем вместе. ИИ в AppSec: могут ли LLM работать с уязвимым кодом

Привет, Хабр!

продолжить чтение

Облачные технологии в контексте агентских AI-систем

В настоящее время процветает разработка агентов — приложений на базе Generative AI, реализующих автономные рабочие процессы. Извлечение и анализ данных, управление детерминированными программами и так далее. Массу вещей можно автоматизировать с помощью LLM и вызова функций, отсюда и спрос на такие системы.Как и традиционное ПО, агенты обычно реализуют принцип разделения логики на специализированные узлы обработки конкретных задач

продолжить чтение

Grok 4 Fast — новая модель от xAI

Команда AI for Devs подготовила перевод анонса Grok 4 Fast — новой модели xAI, которая сочетает быстрые ответы и глубокие рассуждения, снижает стоимость токенов на 98% и впервые становится доступной всем пользователям без ограничений.Мы рады представить Grok 4 Fast

продолжить чтение

Галлюцинации LLM: запретить нельзя использовать

Давайте поговорим о галлюцинациях LLM — больших языковых моделей.На первый взгляд это выглядит как ошибка, ложь или выдумка. В недавнем отчёте OpenAI Why Language Models Hallucinate

продолжить чтение

Deep Think with Confidence (DeepConf): уверенные рассуждения с ранней остановкой

😎 Следуй за белым кроликом 💊📌 Telegram @TheWeeklyBrief — краткие обзоры и подкасты 📰🎧🐇📌 GitHub Pages — углублённый разбор статей, ныряем в кроличью нору 📝💻🐾Предпосылки и мотивация

продолжить чтение

Не «ты — эксперт », а «думай так» — альтернативный промтинг для LLM

За последнее время большие языковые модели (LLM) стали привычным инструментом для анализа и работы с текстом. Но, что важно, качество ответа зависит не только от самой модели, но и от того, как именно задан запрос

продолжить чтение

Новый метод поиска от Sakana: расширение inference-time scaling и коллективный разум

Аналитический центр red_mad_robot продолжает разбирать исследования японской лаборатории Sakana AI — в прошлый раз

продолжить чтение

От промтов к агентам: как мы дошли до трансформеров, что LLM умеют уже сейчас и что нас ждёт в 2027 году

Большие языковые модели (LLM) — это то будущее, которое уже случилось. Они генерируют тексты, пишут код и стихи, планируют и даже дают советы, как жить. Их уже используют в образовании, науке и медиа. Наверняка вы хоть раз использовали сервисы вроде GitHub Copilot, чтобы быстрее написать код. Согласитесь, это удобно.

продолжить чтение

Мой ответ Андрею Карпаты или зачем нам Когнитивный Инженер

На той неделе Андрей Карпаты плюсанул и перепостил пост CEO Shopify Tobi Lutke о замене термина prompt engineer на context engineer, сопроводив его своим пояснением, этот репост получил широкую поддержку в профессиональной среде. Действительно, промпт это лишь малая часть взаимодействия с LLM: краткая инструкция, команда или запрос. А вот построение контекста, в который этот промпт попадает, уже куда более сложная инженерная задача.

продолжить чтение

Суров закон, но он закон: как мы собрали RuTaR — датасет для оценки reasoning-систем в сфере налогового права

Этот пост для нашего тг-канала Pro AI написал мой коллега Александр Мигаль, специалист по компьютерной лингвистике и один из авторов RuTaR

продолжить чтение