Статьи о промпт-инжиниринге и нейросетях

Начало работы с асинхронным программированием на Python

Асинхронное программирование позволяет вашей программе выполнять несколько задач, не дожидаясь завершения каждой из них по очереди. Это может значительно повысить производительность, особенно при …

Scaling In, Not Up? Testing Thick Citation Context Analysis with GPT-5 and Fragile Prompts

25 февраля 2026 года была опубликована работа, которая тестирует, могут ли большие языковые модели (LLM) поддерживать …

Инженерия данных для эпохи больших языковых моделей (LLM) претерпевает значительные изменения. Традиционные подходы к обработке данных, такие как ETL (извлечение, преобразование, загрузка), больше не всегда достаточны для работы с данными, …

CIRCLE: A Framework for Evaluating AI from a Real-World Lens

CIRCLE – это шестиэтапный фреймворк, основанный на жизненном цикле, предназначенный для преодоления разрыва между метриками производительности моделей и реальными результатами …

Interleaved Head Attention

Multi-Head Attention (MHA) является основной вычислительной операцией, лежащей в основе современных больших языковых моделей (LLM). Однако MHA страдает от фундаментального ограничения линейного масштабирования: $H$ attention heads производят …

В данной работе представлена реализация кодирования для симуляции практической византийской отказоустойчивости (PBFT) с использованием asyncio, моделирования злонамеренных узлов и анализа задержек. Целью является демонстрация практической реализации PBFT в асинхронной среде …

VecGlypher — это новая модель, объединяющая генерацию векторной графики и языковые модели. Она позволяет создавать глифы (визуальные представления символов) на основе текстовых описаний. Модель способна генерировать разнообразные стили глифов, используя …

Качество обучающих данных влияет на производительность классификатора. Исследование показало, что качество данных имеет решающее значение для обучения эффективных моделей машинного обучения. Были изучены различные аспекты качества данных, такие как точность, …