Сейчас каждый второй стартап пилит ИИ-агентов. Мы оборачиваем LLM в цикл Промпт -> Вызов инструмента -> Ответ и ждем, что нейросеть сама расследует инцидент, найдет баг или напишет фичу. Но на практике автономные агенты часто ходят по кругу, игнорируют явные ошибки и «влюбляются»
Новое исследование учёных из Университета штата Аризона показывает: знаменитое «цепочечное рассуждение» (Chain-of-Thought, CoT) в больших языковых моделях (LLM) скорее похоже на «хрупкий мираж», чем на проявление подлинного интеллекта. Эта работа продолжает традицию критического анализа глубины рассуждений LLM, но в отличие от предыдущих исследований предлагает уникальный взгляд через призму «распределения данных», который позволяет понять, где и почему CoT систематически даёт сбой. Читать далее
Мы продолжаем адаптированный перевод статьи “The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques” (первую часть можно найти здесь). С переводом мне по-прежнему помогает коллега – Анастасия Тарабакина. В этой части мы обсудим такие техники промптинга, как Chain-of-Thought и декомпозиция. Начнем с техник промптинга, которые заставляют модель демонстрировать пользователю внутренний процесс “рассуждения” над задачей (Thought Generation). Читать далее
История карт и сервиса показа улиц началась в 2007 году. По всему миру катались автомобили и делали многочисленные фото улиц, домов и даже были съемки внутри музеев, в которые можно было зайти с сервисом Street View.Постепенно Гугл в РФ терял позиции, а в мировом пространстве устойчив на первом месте. Но фактическое отсутствие конкуренции на международном уровне делает Google Maps все хуже и хуже. И хуже и хуже. И скоро будет совсем плохо. Читать далее