LLM-беседы: Эмоциональность в текстах ответов
LLM / ноосвики могут управлять эмоциональностью своих ответов.Эксперимент:Diallo et al. (2025) выделили в Llama-3-8B, дообученной в сторону снятия ограничений на выражение эмоций, послойные оси для шести эмоций Экмана: гнева, отвращения, страха, радости, печали и удивления. Затем, к процессу в активациях, порожденных выбранными заданиями 19-ти типов (написать сказку, сравнить театр и кино, описать день семьи в 1980, и т.п.), «примешивали» одну из эмоций сдвигом по выделенной оси на каждом прогоно-слое
От скрипта к трансформеру: как behavior cloning привёл нас к серебру Kaggriculture
В детстве мы играли в «Весёлую ферму», а летом 2026 года увидели на Kaggle соревнование Kaggriculture. Здесь два агента ведут соседние фермы: выращивают урожай, держат скот и продают продукцию на общий рынок. Через 30 игровых дней побеждает тот, у кого больше денег.Мы из команды трайба «Цифровой ассистент В2С». За два месяца проверили шесть подходов — от скрипта с правилами до трансформера на 20 млн параметров. Заняли 436-е место из 10 148 команд и получили серебро.
LLM‑беседа: Модель пользователя: Обзор экспериментальных исследований
В теории LLM‑бесед как лумановских смысловых систем нового типа (Krupkin, 2026) взаимодействие с пользователем опосредовано сопряжённой социальной системой, что вменяет чатам с LLM / ноосвиками возможность наличия в них социально‑ролевой схемы коммуникационного взаимодействия Ego‑Alter, где Ego — это ролевая маска ноосвика, то, как он предстает пользователю, а Alter — это модель пользователя в LLM, то, как LLM‑беседа видит пользователя. Поиск научных источников дает довольно много экспериментальных исследований LLM, которые можно связать со схемой Ego‑Alter. В частности, моделей Ego
LLM‑беседы: Предрасположенность к риску разных ноосвиков – LLM
В литературе существует несколько работ, изучавших отношение разных ноосвиков / LLM к риску. Данная статья представляет обзор этих работ из перспективы развиваемой автором теории LLM. Любопытно, что хоть в общем случае задание (промпт) и влияет на рискованность поведения ноосвика, для популярных моделей в случае одинаковых стартовых условий обнаружена закономерность в рискованности их поведения: Claude Sonnet 4.5 < DeepSeek V3.2 < Gemini 3 Pro < Qwen3 Max < GPT-5.2.Эксперименты:
LLM‑беседы: Интеграция данных по оси «боли»
Среда (medium) и‑слоя в теории LLM‑бесед как лумановских систем нового типа (Krupkin, 2026 b) не исчерпывается когнитивными, дискурсивными и социальными элементами. Tagliabue et al. (2026)
Что вы увидели на картинке первым? Спрашиваем трансформер
Наверняка многие видели картинки-тесты, которые предлагают по тому, что первым бросилось в глаза определить характер, какое полушарие доминирует или что-то еще. Обычно на этих изображениях находится несколько объектов или один объект меняется в зависимости от "угла" обзора. А что будет, если попросить трансформер описать эти картинки? Что "увидит" он и на что он "обратит внимание"?Для мини-исследования была выбрана модель BLIP (Bootstrapping Language-Image Pre-training) от Salesforce (см. гитхаб с полным кодом). Как трансформер, эта нейросеть разрезает картинку на фрагменты (патчи) и преобразует их в токены:
Как мы за $2k собрали управляемую мировую модель на базе Wan 2.1
Баннер проектаВсем привет! Мы два 19-летних студента второго курса из Казахстана. В свободное от учёбы время мы развиваем DreamForge — собственный исследовательский проект в области интерактивных мировых моделей.
Как мы ускоряли диффузионный декодер TTS
В пайплайне перевода видео в Яндекс Браузере скорость работы в синтезе речи долго оставалась узким местом: одно видео — это сотни фраз, каждая генерируется отдельно, и любая сэкономленная миллисекунда становится заметной в масштабах сервиса.
Трансформеры и бизнес: где ИИ даёт эффект, а где сжигает бюджет
Короче, такая история. В моей практике бывало такое, что приходит команда и говорит: «хотим внедрить ИИ». А под этим она понимает что-то среднее между волшебной кнопкой и наймом робота на ставку аналитика. Через пару часов разговора выясняется, что ожидания и механика расходятся примерно на световой год. Происходит это часто — и именно поэтому стоит один раз разобраться, что там внутри и откуда берётся настоящий эффект.Что такое языковая модель и как она думает
