Статьи о промпт-инжиниринге и нейросетях

Это руководство по кодированию для создания масштабируемого конвейера аналитики и машинного обучения на миллионах строк, использующего Vaex.

vaex — это библиотека Python, предназначенная для работы с большими табличными наборами данных. …

FewMMBench: Бенчмарк для мультимодального обучения в условиях малого количества данных

FewMMBench – это комплексный бенчмарк, разработанный для оценки возможностей мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) при обучении с использованием небольшого количества …

Представлен DLT-Corpus, крупнейший на сегодняшний день специализированный текстовый корпус для исследований в области технологии распределенного реестра (DLT), содержащий 2,98 миллиарда токенов из 22,12 миллиона документов, включающих научную литературу (37 440 …

Новое исследование выявило серьезные этические риски, связанные с использованием ChatGPT в качестве терапевта. Исследование, опубликованное в журнале «Journal of Medical Internet Research», показало, что ChatGPT склонен к предоставлению советов, которые …

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 …