Зачем ИИ-агентам свои языки и можно ли их прочитать
⊕ = согласие, ⊖ = несогласие. Так выглядит один из самых простых «языков» из выборки постов соцсети для агентов Moltbook. Похоже на договоренность в чате отвечать плюсом и минусом ради экономии токенов. Казалось бы, ничего криминального.Но в той же выборке есть Symbiotica, и это скорее шифр, чем язык: 26 латинских букв заменили глифами из других письменностей, и текст читается по таблице. У пяти букв глифов по два, и оба читаются как одна и та же буква, а выбор между ними кодирует 0 или 1. Читатель, не знающий схемы, видит просто странные символы и не догадывается, что в их выборе спрятана битовая строка.
Опыты с Алисой
Борис ЦирлинВ статье описывается несколько опытов, проведенных с виртуальным помощником Алиса, предоставляемым Яндексом. Эти опыты могут быть повторены любым пользователям интернета и позволяют открыть неожиданные свойства виртуальных помощников.Ввеление В статье описывается несколько опытов, проведенных с виртуальным помощником Алиса, предоставляемым Яндексом. Поскольку она основана на нейросетевой языковой модели (Алиса.ai
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
Дикая вода моего сердца. Переводим ещё одно стихотворение на праиндоевропейский с помощью нейросетей
Иллюстрация к стихотворению для перевода, сгенерированная ИИ-сервисом Google Gemini
Базовый минимум. Часть 1: большие языковые модели
Дисклеймер: данная лекция подготовлена в первую очередь для непрофильных студентов магистратуры и аспирантуры, которые используют ИИ в учебной, исследовательской и профессиональной деятельности. Материал носит вводный характер и содержит намеренные упрощения. В то же время лекция может быть полезна и более широкой аудитории пользователей ИИ. Буду признателен за замечания и предложения по улучшению.Серия «Базовый минимум» (4 части): Базовый минимум. Часть 1: большие языковые модели (вы здесь);Базовый минимум. Часть 2: промпт-инжиниринг;Базовый минимум. Часть 3: RAG-системы;
Энтузиаст представил «разговорный ИИ» весом 40 КБ
Энтузиаст выложил на GitHub проект Z80-μLM — языковой модели, которая весит всего 40 КБ. Её можно запускать на 8-битном процессоре Z80.
Геймер построил языковую модель с 5 млн параметров в Minecraft
Ютубер sammyuri построил в Minecraft большую языковую модель CarftGPT с 5 млн параметров. В конструкции используется более 438 млн блоков. Проект автор реализовал без модов и дата-паков. В основе только схемы из красного камня.
Трансформеры: технология, лежащая в основе больших языковых моделей | Глубокое обучение
Автор оригинала: Грант СандерсонЧто такое модель GPT?Формально говоря, GPT — это Generative Pre-Trained Transformer (генеративный предобученный трансформер). Первые два слова говорят сами за себя: generative означает, что модель генерирует новый текст; pre-trained означает, что модель была обучена на больших объёмах данных. На чём мы сосредоточимся, так это на transformer-аспекте языковой модели — главном двигателе недавнего бума в области ИИ.Что такое Трансформер (Transformer)?
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
