Три недели назад мне позвонила мама. Не «привет, как дела», а сразу: «Сынок, тут из банка звонили, говорят, с моей карты пытаются снять деньги».
У меня похолодело внутри. Не потому что поверил. А потому что понял: они дозвонились. Опять.
Я работаю с ML-системами шестой год. Строю пайплайны, оптимизирую инференс, вот это всё. И в тот момент, вешая трубку после того, как полчаса объяснял маме, что «сотрудник Сбербанка» не будет просить коды из SMS, я понял — хватит.
Три месяца назад я наблюдал, как мой агент на Llama 3.1 8B в третий раз спрашивает, как меня зовут.
Я представился в первом сообщении. Двести сообщений назад...
Агент забыл. Не потому что тупой. Потому что контекст переполнился и начало разговора уехало в никуда.
Это был момент, когда я понял: мы неправильно думаем о памяти.
Когда вышел Claude с контекстом на миллион токенов, казалось — проблема решена. Запихиваем всё в контекст, модель помнит всё. Красота.
Потом пришёл счёт за API.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста. Работа принята на конференцию Findings of ACL 2025 и Читать полностью »
Ранее мы уже делились опытом использования LLM для обработки юридических документов и доверенностей. Сегодня расскажем о другом подходе, который применил наш технологический партнер ООО «ЕСМ-Консалтинг». При реализации нескольких показательных кейсов для крупных российских энергосбытовых компаний мы автоматизировали в них обработку судебных документов с помощью платформы ContentCapture и больших языковых моделей (LLM).
Многие пользуются YouTube, Netflix, но не подозревают о ключевых опенсорсных программах типа ffmpeg, которые работают на бэкенде этих сервисов. Похожая ситуация с нейронками, где многие знают программу OllamaЧитать полностью »
Может ли искусственный интеллект запомнить целую книгу? А если да, что это значит для авторов, издателей и самих разработчиков ИИ? Недавнее исследование от ученых из Стэнфорда, Корнелла и Университета Западной Виргинии показало, что языковая модель Llama 3.1 может дословно воспроизвести до 42% текста «Гарри Поттера и Философского камня». Это заставляет усомниться в механизмах ограничения памяти ИИ и поднимает вопросы о защите авторских прав. Дальше — как раз об этом.
В этой статье я планирую исследовать, как можно использовать большие языковые модели (LLM) для миграции проектов между различными фреймворками. Применение LLM в задачах на уровне репозитория — это развивающаяся и всё более популярная область. Миграция кода со старых, устаревших фреймворков на новые является одной из ключевых задач в крупных корпоративных проектах.
Какая из современных мультимодальных GPT-моделей лучше и дешевле распознаёт текст с фотографий книжных аннотаций и правильнее выделяет оттуда структурированную информацию? Проведём сравнительное тестирование 28 моделей от Anthropic, Google, Meta, Mistral AI, OpenAI, Qwen и попытаемся ответить на эти вопросы не написав ни одной строчки кода самостоятельно.
Доброго времени суток, «Хабр»!
Сегодня я стану вашим гидом по выбору лучших нейросетей-синонимайзеров 2025 года. Давайте узнаем, какие инструменты помогут преобразить ваш текст.
