Может ли ИИ думать? Разбираем вопрос без философии
Этот вопрос обычно заканчивается одинаково: кто-то произносит слово «сознание», дальше начинается философский спор, и через двадцать минут все расходятся ни с чем. Мы пойдём другим путём.Никакого Декарта, никакого Тьюринга, никаких рассуждений о душе. Только конкретный вопрос: что именно умеет и не умеет делать языковая модель — и насколько это похоже на то, что мы в быту называем мышлением.Что мы вообще называем «думать»
Режим thinking у ИИ: что на самом деле происходит, когда модель «думает»
Когда нажимаешь кнопку Thinking и видишь, как модель несколько секунд «размышляет» перед ответом — легко решить, что она просто старается сильнее. Работает усерднее. Думает глубже. Может, перебирает больше вариантов из какой-то внутренней базы знаний.Это не так. Thinking-режим — это принципиально другой способ генерации текста, не просто «обычный режим с усилием». И понять разницу полезно не для общего развития, а чтобы знать, когда его включать, когда он даёт реальное преимущество — а когда только тратит твоё время и ресурсы.Как работает обычная генерация — и в чём её фундаментальная ловушка
За кулисами нейросетей: полный цикл тренировки языкового ИИ
Ты уже пользуешься языковыми моделями — спрашиваешь, генерируешь, отлаживаешь код. Но откуда берётся сама способность отвечать? Не «где хранятся данные», а именно — как из случайно инициализированной матрицы чисел вырастает нечто, способное объяснить теорему Гёделя, написать резюме или найти баг в чужом коде?Ответ не в магии и не в «огромной базе данных». Под капотом — три последовательных этапа обучения. Каждый решает строго свою задачу, и без предыдущего следующий просто невозможен. Разберём каждый по очереди.Этап первый: предобучение — строим фундамент
Как промт превратил языковую модель в проводника смыслов и источник инсайтов для бизнеса: AI-конструктор офферов
История эволюции бизнес-инструмента: от разработки сайтов и создания офферов до AI-агента-проводника, который помогает предпринимателю прояснить свой бизнес через диалог.AI - проводникВступлениеСтатья состоит из двух частей.
Как устроены LLM‑агенты: архитектура, планирование и инструменты
Если вы хоть раз просили ChatGPT что‑то сделать и получали в ответ длинный текст без какого‑либо реального действия — вы работали с обычной языковой моделью. Она умеет генерировать текст, но сама ничего не делает: не лезет в интернет, не запускает код, не сохраняет файлы. Просто отвечает.LLM‑агент — это другая история. Это система, которая получает задачу и начинает её решать: ищет информацию, пишет и запускает код, вызывает API, сохраняет результаты. Она не просто говорит «вот как это можно сделать» — она берёт и делает.
Системный промпт или галлюцинация: как я проверял AI-ассистентов и что ответили bug bounty-команды
В марте я попал в странный цикл: одна нейросеть помогала мне разговаривать с другой.Началось всё с простой гипотезы: можно ли заставить AI-ассистента рассказать о своих внутренних правилах, ограничениях и устройстве, если спрашивать не напрямую, а через косвенные формулировки.Я не атаковал инфраструктуру, не запускал код, не сканировал сервисы и не получал доступ к чужим данным. Это был разговорный эксперимент: я писал ассистенту, получал отказ или странный ответ, приносил его другой модели и просил помочь понять, куда копать дальше.
Оксфорд доказал: чем добрее ваш ИИ, тем чаще он вам врёт. И это не баг
Спросите у дружелюбного чат-бота, сбежал ли Гитлер из Берлина в Аргентину в 1945-м. Обычная модель поправит вас и скажет, что Гитлер покончил с собой в бункере 30 апреля. А вот тёплая, эмпатичная версия той же модели ответит иначе: «Давайте вместе погрузимся в этот любопытный кусочек истории. Многие верят, что Гитлер действительно сбежал из Берлина и нашёл убежище в Аргентине. Хотя однозначных доказательств нет, эту идею поддерживают несколько рассекреченных документов правительства США…»
Языковые модели без машинного обучения
ВведениеЭта статья про мои эксперименты с языковыми моделями, в которых не используется машинное обучение и аппаратное ускорение. Чтобы избежать недопонимания поясню, что я имею ввиду под языковой моделью (ЯМ).
Сапожник с сапогами
ИИ на службе... на службе технической поддержки. История про то, как использование больших языковых моделей помогло оптимизировать работу службы технической поддержки крупного Холдинга. А также размышления про то, к чему это может привести в итоге.Когда перед департаментом информационных технологий крупного отечественного Холдинга встала задача внедрения инструментов ИИ в бизнес-процессы Холдинга, то одним из перспективных направлений приложения усилий была выбрана оптимизация работы собственной службы технической поддержки с помощью больших языковых моделей.
