Зомби существуют. Просто они меньше, чем в кино
Паразиты меняют поведение хозяев — но не разумом. Разбираем 7 реальных кейсов зомбирования в природе и главный принцип: паразит не пилот, а рычаг.
Открыть материал →
Последние публикации
LATEST
RLHF (обучение с обратной связью от человека)
RLHF — способ постобучения моделей по человеческим предпочтениям. Разбираем схему, пользу, ограничения и практический пример для продуктовых команд.
Открыть материал →
Пчела решила задачу, которой её не учили: ум в мозге меньше зерна
У шмеля мозг меньше кунжутного зерна, но он спонтанно решил задачу без обучения: подкатил шарик под недосягаемый цветок и использовал как ступеньку.
Открыть материал →
Файн-тюнинг (fine-tuning): что это
Файн-тюнинг — это дообучение базовой модели на ваших примерах, чтобы она лучше держала формат, стиль и задачу. Для свежих знаний чаще нужен RAG.
Открыть материал →
Претрейнинг (pre-training): что это
Претрейнинг — это предварительное обучение модели на большой общей задаче перед адаптацией под конкретную. Он снижает требования к разметке, но дорог и не всегда...
Открыть материал →
Мультимодальность
Мультимодальность в ИИ — способность системы связывать текст, изображения, аудио и другие сигналы в одном выводе. Разбираем архитектуру, пользу и ограничения.
Открыть материал →
Mixture of Experts (MoE): смесь экспертов в нейросетях
Mixture of Experts (MoE) — архитектура, где для каждого токена активируется только часть сети. Разбираем роутинг, преимущества, ограничения и практический пример.
Открыть материал →
Reasoning-модели
Reasoning-модели — LLM для многошаговых задач: анализа, планирования, кода и проверки условий. Разбираем, как они работают, когда полезны и где не подходят.
Открыть материал →
Base model vs instruct model: чем отличаются базовая и instruct-модель
Base model предсказывает следующий токен, instruct model дополнительно обучена следовать инструкциям. Разница определяет выбор модели, промпт и ограничения.
Открыть материал →
Галлюцинации ИИ
Галлюцинации ИИ — это уверенные, но ложные ответы модели. Разбираем причины, риски, способы снижения и случаи, где без проверки использовать ИИ нельзя.
Открыть материал →
Top-p / top-k sampling
Top-p и top-k sampling — методы выбора следующего токена при генерации. Разбираем разницу, настройку параметров, пример и ограничения для практики.
Открыть материал →
Temperature (параметр генерации)
Temperature — параметр генерации, который регулирует случайность выбора следующего токена: низкие значения делают ответ стабильнее, высокие — разнообразнее.
Открыть материал →