#reasoning_models — Public Fediverse posts

Повторяй промт дважды — и нейросеть станет умнее. Это реально работает

Ещё раз: повторяй свой промт дважды (и даже трижды) — и нейросеть станет умнее. Это реально работает!

https://habr.com/ru/articles/1000918/

#google_research #reasoning_models #спекулятивный_декодинг #промптинжиниринг #промпты

[Перевод] Актуальные вопросы по ИИ и перспективным технологиям

Эксперты Gartner дают краткие ответы на свежие вопросы клиентов о перспективных технологиях. Фокус на принятии решений: когда инвестировать в агентный ИИ и DSLM, какие метрики измерять и как масштабировать без потери контроля.

https://habr.com/ru/articles/954788/

#ai #claude_sonnet_45 #genai #mcp #agentic_ai #llm #reasoning #reasoning_models #gpt5 #domain_model

Облачные технологии в контексте агентских AI-систем

В настоящее время процветает разработка агентов — приложений на базе Generative AI, реализующих автономные рабочие процессы . Извлечение и анализ данных, управление детерминированными программами и так далее. Массу вещей можно автоматизировать с помощью LLM и вызова функций , отсюда и спрос на такие системы. Как и традиционное ПО, агенты обычно реализуют принцип разделения логики на специализированные узлы обработки конкретных задач , например, один парсит данные по определенной инструкции, другой их анализирует, третий формирует конечный результат. Необходимость применения такого подхода диктуется не только архитектурным принципом единой ответственности , который делает систему более предсказуемой, но и ограничениями самого ИИ . При попытке выполнить несколько задач вызовом одного промпта ограничивающим фактором является механизм внимания , который лучше справляется, если его не слишком перегружать вводными данными. А при использовании разных промптов для разных задач главное ограничение — в том, на сколько доменов модель успешно генерализуется без дообучения под каждый из них .

https://habr.com/ru/articles/949650/

#ai_агенты #generative_ai #llm #reasoning #reasoning_models #эмбеддинги