Исследование показало, что таргетированные LLM-фишинговые письма, сгенерированные моделью Claude 3.5 Sonnet на основе личной информации и профиля жертвы, гораздо эффективнее писем, написанных экспертом-человеком Ландшафт информационной безопасности кардинально изменился с…
Проблемы качества базы данных LLM[1] и необучаемости LLM в силу ограничения размеров контекстного окна сводятся к одной проблеме никак с LLM не связанной – оценке доверия к публикациям и их авторам вообще. Вторая проблема – LLM не умеет решать простые логические задачи легко решаемые
Задача заказного письма — передать адресату важные бумаги: договоры, счета, акты или претензии. Заказные письма имеют трек-номер и вручаются лично получателю под роспись или представителю по доверенности. Эти письма часто используются для общения с государственными организациями, судами, Роспатентом. Мы оцифровали заказные письма: вы можете отправлять и получать их через личный кабинет, без похода в почтовое отделение. Читать дальше →
Когда мы говорим о бенчмаркинге LLM в какой-то предметной области, то имеем в виду две разные концепции: бенчмарки моделей LLM и бенчмарки систем LLM. Бенчмаркинг моделей LLM заключается в сравнении базовых моделей общего назначения (например, GPT, Mistral, Llama, Gemini, Claude и так далее). Нам не…