Статьи о промпт-инжиниринге и нейросетях

Уменьшение структурного шума в малоресурсном переводе текста в речь (S2TT): оптимизированный каскадный конвейер непали-английский с восстановлением пунктуации.

В задачах преобразования текста в речь (TTS) низкоресурсных языков структурный шум, такой как …

PPCR-IM — это система для рассуждений о последствиях государственной политики на основе многослойного направленного ациклического графа (DAG) и сопоставления социальных индикаторов. Система сочетает в себе представление знаний на основе DAG …

Параметры – это переменные, которые модель машинного обучения настраивает в процессе обучения, чтобы делать точные прогнозы. По сути, это "ручки", которые алгоритм крутит, чтобы подстроиться под данные. Чем больше параметров, …

Несколько дней назад Alibaba открыла доступ к своим моделям для генерации аудио. Такие релизы случаются нечасто. Я решил проверить возможности и поделиться результатами.

5 моделей Qwen3-TTS

В релиз вошли пять …

Ученые Стэнфордского университета разработали крошечные оптические резонаторы, способные эффективно улавливать свет, испускаемый отдельными атомами. Это позволит считывать состояние множества кубитов одновременно, что является ключевым шагом на пути к созданию масштабируемых …

Разработан слой памяти для AI-агента, разделяющий контекст, долговременную векторную память и эпизодические следы. Используется семантическое хранение с помощью векторных представлений и FAISS для быстрого поиска. Добавлена эпизодическая память, фиксирующая успешные …

Ученые разработали метод, позволяющий понять, как конкретные элементы больших языковых моделей (LLM) формируются в процессе обучения. Новая технология, названная Mechanistic Data Attribution (MDA), использует так называемые "функции влияния", чтобы определить, …

Давайте создадим помощника, который будет сам улучшать ваши промпты. Вместо того чтобы мучительно подбирать формулировки, мы заставим нейросеть задавать уточняющие вопросы. Покажу на примерах, как это работает.

Что такое мета-промпт