Статьи о больших языковых моделях

Loop Engineering, это проектирование агентских циклов: человек один раз собирает цикл, а внутри цикла агент промптит себя сам. Термин ввёл Адди Османи в эссе от 07.06.2026 (Loop Engineering).

Через …

Контекстная инженерия (context engineering), это работа с тем, что лежит в окне модели во время задачи. Качество ответов падает задолго до физического предела окна, это показал замер Chroma на …

Большинство людей используют ИИ как умный поиск: задали вопрос, получили ответ. Rus-GPT Agent работает иначе. Это не чат-бот, который только отвечает на вопросы, а агент, который выполняет задачи: переименовывает файлы, …

Декораторы Python – это мощный инструмент для модификации и расширения функциональности функций или методов, не изменяя их непосредственно. В контексте приложений LLM (Large Language Models – большие языковые модели) они …

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 …

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 …