Social Media Ideas for Баланс Генератора И Дискриминатора

Тернарный KAN: не баг, а фича — почему дискретные веса работают лучше

Это продолжение поста “Две нейросети по 15 КБ” - там были базовые цифры. А тут уже личная история: как делалось, что пошло не так, и что выяснилось по пути.Май 2024 года. Выходит с...

Три попытки обогнать в бенче базовую Gemma 4 дообучением — и все три мимо

Две недели мы пытались обогнать собственную базу. Файнтюном. Потом ещё раз файнтюном на переделанном корпусе. Потом — RAG. Все три раунда база выиграла.Это статья про отрицательный...

Математика больших чисел: из игры с нулевой суммой в игру с растущей суммой

🧮 Математика больших чисел: из игры с нулевой суммой в игру с растущей суммойАлгоритмические торговые стратегии это в игра с нулевой суммой. Ты зарабатываешь, кто-то теряет, а бир...

Умеет ли Алиса AI выдавать случайное число?

Яндекс использовал Алису для получения номеров победителей вместо привычного рандомайзера. Мне стало интересно, насколько числа случайны — и я провёл небольшой эксперимент. А так ж...

От фич и каскадов к генеративной модели: как мы переосмыслили рекомендации с помощью ARGUS

Классические рекомендательные системы в крупных компаниях — это десятки микросервисов, каскадная фильтрация и тысячи ручных признаков. Такой стек может надёжно работать годами, но ...

Насколько стабильны ответы нейросетей и почему нам стало это интересно

Мы задались вопросом: насколько стабильны ответы нейросетей? Чтобы ответить, собрали по 100 генераций от 5 моделей на один и тот же промпт и сравнили их через косинусное расстояние...

Собрал ИИ-бенчмарк под себя из 2 месяцев своих сессий — и дорогие модели проиграли дешёвым

Два месяца своих сессий с ИИ скормил скрипту и собрал бенчмарк под СВОЮ работу — не под чужой лидерборд.Результат: тройка «лучших открытых моделей» сжалась в ничью, а в практике по...

Декодирование в LLM как эволюция стратегий

В этой статье мы проведем технический анализ эволюции стратегий декодирования, рассмотрим их внутреннюю механику и предложим критерии выбора оптимального подхода для различных зада...

Детектор был прав, разметка врала: как мы искали слепую зону LLM-судей и нашли ошибки в эталоне

Мы собрали training‑free детектор галлюцинаций из шести готовых языковых моделей, получили хорошие метрики и наткнулись на красивую загадку: группу примеров, которые все судьи един...

Как заставить ИИ соблюдать закон, не трогая веса. Выкладываем в открытый доступ внешний фильтр для LLM

В прошлом году я уже рассказывал об AVI (Aligned/Agreement Validation Interface) — концепции внешнего, гибкого и независимого от модели фильтра, который работает как умный файрвол...

Нейросеть за 50 центов (~36 ₽): TernML, тернарный ИИ без FPU

В прошлый раз я рассказал про GraphKAN, первую тернарную KAN с весами {-1, 0, +1}, которая выдала 96.15% на MNIST при 15 КБ. (ссылка).С тех пор проект переродился. Рассказываю, что...

Balance-Based vs Equity-Based Daily Loss: The Difference That Kills Funded Accounts

Маленькая модель на 0.6B держит квантование лучше, чем «крупная» на 1B: измерил деградацию function-calling на 4 ГБ VRAM

Как квантование ломает function-calling у LLM? Собрал бенчмарк QuantCall, протестировав модели на 4 ГБ VRAM. Главный инсайт: устойчивость к квантам зависит не от размера, а от семе...

Пять LLM-провайдеров через один openai-клиент

У нас почти каждая заметная операция в продукте идёт через LLM: генерация follow-up, сборка КП, скоринг, саммари звонков. Пока провайдер один — это бомба замедленного действия. Он...

UVS: честность розыгрыша как факт, который можно пересчитать, а не как бумажка, которой никто не верит

Сертификат комплаенса — мёртвая бумага: через два часа хотфикс делает сертифицированный хеш недействительным, и никто не замечает. UVS заменяет «доверьтесь нам» на то, что любой пе...

Прогнал семь LLM через свой русский спортивный бенчмарк. Базовой моделью всё равно оставляю Gemma 4 31B

Прогнали семь LLM через свой русский спортивный бенчмарк. Топовые модели closed-source выигрывают 1.5-1.7 балла. Базовой моделью всё равно остаётся Gemma 4 31B — рассказываю почему...

Маленькая выборка, большая дисперсия: как мы собирали A/B-группы генетическим алгоритмом

Привет, Хабр! На связи Анастасия Шулакова и Георгий Геймбух, аналитики поддержки Авито. Мы помогаем командам развивать внутренние инструменты для специалистов так, чтобы пользовате...