"На одном документе полный pipeline в среднем может обработать ~3,2 млн токенов." - это как минимум 1000 стр текста. Ранее: "В результате итоговый JSON становился очень большим и легко приближался к ограничениям на размер ответа модели.". Поясните, что не так?
Очень интересная и полезная статья. Интересно сравнить ИИ с глюко-способностью людей. Прогресс свёрточных сетей начался после того, как было показано что человек ошибается чаще.
"устаревшие инструкции, противоречащие версии файлов, документы без структуры и не читаемые форматы" если скачать pdf ПП РФ с сайта Правительства и с сайта Минюста, то много интересного увидите. На этом этапе и нужен мощный ИИ, остальные вопросы решат школьники 4-го класса. Немного утрирую, но...
"Дообучение решает другую задачу: знание в веса " это про статическое дообучение, а я про ДИНАМИЧЕСКОЕ. Не "знание в веса", а семантика запроса корректирует веса.
А в каких конкретно "в корпоративных внедрениях" только векторный поиск реализован? Неужели такие корпоративы сегодня есть?
"поиск по смыслу — то, что обычно называют RAG" странно такое читать - это было давным-давно. Сейчас и динамическое дообучение активно внедряется и многое ещё чего
Госплану, в условиях квази-плановой экономики, математические методы только мешали. Вычислительные технологии активно и успешно развивались пока финансировались Мин Обороны. После Василия Григорьевича Кисунько похоже особых достижений и не было или все достижения страшно засекречены.
"Поэтому всё чаще исследователи пытаются найти нужное направление поиска в философии. " Серьёзно? Философия за время своего существования не предсказала не одного события и не одного явления. Философы не умеют этого делать. Весь прогресс основан на трудах физиков, математиков и других представителях ТОЧНЫХ наук.
В идеале система образования должна формировать логическое, критическое, абстрактное и т.п. МЫШЛЕНИЕ и элементарные проф. навыки. Иначе человек проиграет ИИ.
"""Fable 5 — я просто описал задачу, и всё сработало. Агент выдавал гипотезы, которые имели смысл, проверял их, отбраковывал тупые. Мне оставалось только кивать на разумные шаги. Claude Opus 4.8 предложил решение, которое вызывало OOM, и на этом как бы сдался — не откорректировал сам, не попробовал другой путь. GPT-5.5 в итоге справился, но мне приходилось явно подсказывать, куда смотреть, иначе он топтался. """. На одной задаче и без конкретики выглядит как реклама Fable 5
"На одном документе полный pipeline в среднем может обработать ~3,2 млн токенов." - это как минимум 1000 стр текста. Ранее: "В результате итоговый JSON становился очень большим и легко приближался к ограничениям на размер ответа модели.". Поясните, что не так?
Очень интересная и полезная статья. Интересно сравнить ИИ с глюко-способностью людей. Прогресс свёрточных сетей начался после того, как было показано что человек ошибается чаще.
"устаревшие инструкции, противоречащие версии файлов, документы без структуры и не читаемые форматы" если скачать pdf ПП РФ с сайта Правительства и с сайта Минюста, то много интересного увидите. На этом этапе и нужен мощный ИИ, остальные вопросы решат школьники 4-го класса. Немного утрирую, но...
Развитие этого алгоритма может очень неожиданно аукнуться. Вспомните академика В.М. Глушкова
ollama.com Qwen3.8-27B КвантованиеQ4_K_M 17GB qwen3.8:27b
from ollama import chat response = chat( model='qwen3.8:27b', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}], ) print(response.message.content)
Пардон, форматирование глючит
"я предложил архитектуру из шести слоёв " надо добавить слой embeddings (учитывающая мед специфику модель, размер вектора)
NV-Embed-v2 c русским языком уже работает? Я не ловец, просто удивлен.
"Дообучение решает другую задачу: знание в веса " это про статическое дообучение, а я про ДИНАМИЧЕСКОЕ. Не "знание в веса", а семантика запроса корректирует веса.
А в каких конкретно "в корпоративных внедрениях" только векторный поиск реализован? Неужели такие корпоративы сегодня есть?
"поиск по смыслу — то, что обычно называют RAG" странно такое читать - это было давным-давно. Сейчас и динамическое дообучение активно внедряется и многое ещё чего
Госплану, в условиях квази-плановой экономики, математические методы только мешали. Вычислительные технологии активно и успешно развивались пока финансировались Мин Обороны. После Василия Григорьевича Кисунько похоже особых достижений и не было или все достижения страшно засекречены.
Команда Smart Engines профессиональная и работы у них серьезные. Все статьи Smart Engines читаю очень внимательно.
"Аристотель, Демокрит, Платон, Пифагор". Согласен, вклад Пифагора знаком со школы. На назывались эти ребята вроде как натурфилософы
"Поэтому всё чаще исследователи пытаются найти нужное направление поиска в философии. " Серьёзно? Философия за время своего существования не предсказала не одного события и не одного явления. Философы не умеют этого делать. Весь прогресс основан на трудах физиков, математиков и других представителях ТОЧНЫХ наук.
Интересно, спасибо!
В идеале система образования должна формировать логическое, критическое, абстрактное и т.п. МЫШЛЕНИЕ и элементарные проф. навыки. Иначе человек проиграет ИИ.
На huggingface увидел EllaPriest45/MinimaxH3_base, там 71 GB. Вы на каком железе запускали?
Приятно читать, что """все сработало намного выше моих ожиданий """. У меня тоже такое бывает, но не часто
"""Fable 5 — я просто описал задачу, и всё сработало. Агент выдавал гипотезы, которые имели смысл, проверял их, отбраковывал тупые. Мне оставалось только кивать на разумные шаги. Claude Opus 4.8 предложил решение, которое вызывало OOM, и на этом как бы сдался — не откорректировал сам, не попробовал другой путь. GPT-5.5 в итоге справился, но мне приходилось явно подсказывать, куда смотреть, иначе он топтался. """. На одной задаче и без конкретики выглядит как реклама Fable 5
"""ИИшками на базе БЯМ """ - уровень понятен, дальше можно не читать
А если правильно настроить поиск в RAG, то будет найден не один, а сразу 5 чанков