Привет! Мне грустно читать посты о том, как руководители давят на сотрудников по ускорению интеграции AI в рабочие процессы и ставят строгие KPI.
Я был в такой же ситуации, когда где-то полгода назад ко мне подошёл менеджер и спросил: «Вань, а как у нас там с AI?», на что я ответил: «Ээээ... у нас всё хорошо))» и понял, что нужно максимально быстро вкатываться в современные инструменты и искать информацию, чем я и поделюсь с вами в этой статье.
В наше время продвинутых информационных технологий уже никого не удивишь ни дипфейками, ни искусственным интеллектом. ИИ есть почти у каждого в виде бота или приложения. С ним советуются, ему отправляют поисковые запросы, с ним ведут задушевные беседы.
Привет! Меня зовут Михаил Сальников, я независимый исследователь в области искусственного интеллекта, автор бенчмарка AI Independence Bench и эксперимента с автономным ИИ под именем Aria. Регулярно изучая свежие препринты на arxiv.org, я порой натыкаюсь на результаты, заставляющие долго размышлять. Сегодня — как раз такой случай: мы разберем работу, изящно разрушающую один из главных мифов промпт-инжиниринга.
.Скачать без регистрации, подписок и прочей маркетинщины можно на https://aistratum.ru/
Индустрия искусственного интеллекта застряла в так называемой «стохастической петле». Мы тратим тысячи часов, пытаясь «уговорить» языковые модели выдать верный результат. Мы пишем огромные «промпты-простыни», применяем шаманские лайфхаки из интернета, но раз за разом сталкиваемся с галлюцинациями, потерей логики, сикофансией и деградацией внимания нейросети.
Gemini (Google)
Читать полностью »
Привет, я Лена, это мой первый пост здесь, и он про техническую задачу, с которой мы столкнулись: как заставить LLM писать текст так, чтобы его нельзя было отличить от написанного конкретной редакцией. Не «хороший текст», не «грамотный текст», а такой, который звучит как этот конкретный городской портал или этот Telegram-канал.
