Мои знания об устройстве LLM базируются на общедоступной популярной информации (в том числе и на статьях Хабра) и в какой-то мере подтверждаются практикой общения с ними. Можно смотреть на LLM как на некую разумную сущность, чья природа ортогональна человеческому разуму и поэтому плохо нами понимается, но я предпочитаю смотреть на LLM как на инструмент, созданный людьми для решения собственных, человеческих проблем.
Привет! В этой статье я детально разберу основные фреймворки для AI-агентов, попробую их побенчить и детально распишу их плюсы и минусы. Если вы подступались к агентам, то первым вопросом наверняка стало «а на чем их делать?». Отовсюду все говорят про langchain и десяток других фреймворков, звучат аббревиатуры типа MCP и A2A, какие-то Swarmы и CrewAI, мультиагентность и самое всякое разное.
Привет всем! Меня зовут Марина, я учусь на втором курсе магистратуры ВШЭ и МТС «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллектеЧитать полностью »
Эта статья (точнее, цикл статей) — адаптированный (=обезжиренный) перевод большого исследования “The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques” c arxiv.org. Перевод мы выполняли в тандеме с коллегой — Анастасией Тарабакиной. Поскольку мы делаем переводы для начинающих ИТ-переводчиков, многие специализированные термины мы сопроводили английскими вариантами в скобках.
Авторы оригинальной статьи также ведут обновляемый онлайн-глоссарийЧитать полностью »
Давайте поговорим о галлюцинациях LLM - больших языковых моделей.
На первый взгляд это выглядит как ошибка, ложь или выдумка. В недавнем отчёте OpenAI Why Language Models HallucinateЧитать полностью »
Привет! ИИ-агенты — главная горячая тема этого года, но все наверняка видели как их ради хайпа пытаются затащить куда угодно, совсем не глядя на эффективность и какой-либо здравый смысл.
В этой статье я расскажу о действительно полезном применении концепции агентов и попробую доказать, почему любой боксерский поединок является мультиагентной системой. Поговорим про system design бокса, про reinforcement learning, адаптивные алгоритмы, всевозможный вызов tools типа джебов или клинча, очереди сообщений и гарантию их доставки, graceful degradation агентов и многое другое.
Автор статьи: Сергей Слепухин
Большие языковые модели (LLM) в последние несколько лет являются ключевым направлением искусственного интеллекта (ИИ). Дальнейшее развитие LLM, очевидно, меняет сам способ взаимодействия с технологиями, снижая порог входа для представителей всех профессий, в том числе исконно гуманитарных.
Или: Claude, пойдёшь со мной на выпускной?
Слушайте, я не знаю, уничтожит ли нас когда-нибудь искусственный интеллект, сделает ли он нас всех богатыми или что-то ещё, но одно я знаю точно: мы всё ещё используем неправильную метафору.
Мы пытаемся понимать эти модели как людей. Когда вы задаете вопрос ChatGPT, а он отвечает полноценными предложениями, кажется, будто внутри сидит крошечный человечек и печатает ответы. Возникает яркое ощущение «он живой!!», и мы включаем весь арсенал ментальных механизмов, который эволюционировал для взаимодействия с другими людьми: Читать полностью »
