Векторная база данных
Векторная база данных хранит эмбеддинги и ищет объекты по смысловой близости. Разбираем, как работает ANN-поиск, где он полезен и где не подходит.
Открыть материал →
Последние публикации
LATEST
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG — архитектура, где LLM сначала ищет релевантные фрагменты в базе знаний, а затем отвечает по ним. Разбираем этапы, пример, пользу и ограничения.
Открыть материал →
Мультиагентные системы
Мультиагентные системы — это архитектура, где несколько ИИ-агентов делят роли, обмениваются контекстом и совместно решают задачу сложнее одиночного агента.
Открыть материал →
ИИ-агент
ИИ-агент — это система, которая не только отвечает на запрос, но и планирует шаги, вызывает инструменты и выполняет действия для достижения цели.
Открыть материал →
Confidence / вероятность предсказания
Confidence — это оценка вероятности класса или собственной правоты модели. Полезен для порогов и маршрутизации, но без калибровки часто обманывает.
Открыть материал →
Бенчмарк в ИИ: MMLU, HumanEval и т.п.
Что такое бенчмарк для ИИ, как читать результаты MMLU и HumanEval, когда они полезны и почему их нельзя принимать за качество в продакшене.
Открыть материал →
Red teaming ИИ: проверка модели на опасные сценарии
Red teaming ИИ — это целенаправленная проверка модели и всей ИИ-системы на jailbreak, утечки, токсичность и злоупотребление инструментами.
Открыть материал →
Guardrails (ограждения) в AI-системах
Guardrails — это слой правил и проверок вокруг LLM: они фильтруют запросы, ограничивают инструменты и валидируют ответы, но не дают полной гарантии безопасности.
Открыть материал →
Alignment (согласование ИИ)
Согласование ИИ — это настройка модели и всей системы так, чтобы она следовала целям, ограничениям и интересам людей, а не только формальной метрике.
Открыть материал →
Катастрофическое забывание
Катастрофическое забывание — потеря ранее выученных навыков после дообучения модели на новых данных. Разбираем механизм, риски и рабочие способы смягчения.
Открыть материал →
Transfer learning (перенос обучения)
Transfer learning — это перенос знаний из предобученной модели в новую задачу. Он ускоряет обучение и помогает при малом датасете, но не спасает при...
Открыть материал →
Валидационная выборка
Валидационная выборка — это часть данных, на которой не обучают веса модели, а проверяют качество во время разработки: для подбора гиперпараметров, отбора модели и...
Открыть материал →