LSWM 2.0: доработка экспериментальной нейросетевой архитектуры
Автор проекта LSWM провел дополнительное тестирование модели и выявил в ней множество технических проблем. В публикации представлены попытки исправить обнаруженные недочеты и улучшить архитектуру сети.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Масштабное тестирование модели Jev в сравнении с решениями OpenAI
Автор провел 22 эксперимента и отправил около 160 тысяч запросов к jev-1.13.0 и контрольным моделям OpenAI для проверки границ практического применения. Исследование было направлено на оценку точности, надежности показателей уверенности при роутинге, а также поведения при длинном контексте и зашумленных данных. Результаты помогают заранее выявить ограничения модели до ее интеграции в рабочие процессы.
Claude Opus 5 расходует в 3,9 раза больше токенов на русский текст, чем GPT-5.5
Сравнение 11 токенизаторов показало, что модель Claude Opus 5 расходует на русский язык почти в четыре раза больше токенов, чем GPT-5.5, из-за чего итоговая стоимость работы с текстом существенно возрастает. В то же время у моделей YandexGPT и GigaChat токенизация русскоязычного текста оказалась наиболее эффективной — до пяти символов на токен. Автор исследования также представил методику пересчета стоимости и программный код для самостоятельных замеров.
Подход к формированию смысловых эмбеддингов в нейросетях
В публикации рассматривается концепция создания смысловых эмбеддингов для нейронных сетей. Предложенная идея призвана позволить моделям строить векторные представления смысловых структур, а не только отдельных токенов.
MWS AI представила RESON и RESON OSD для оценки моделей распознавания речи
Команда направления Audiogram в MWS AI выпустила в открытый доступ два новых инструмента для работы с речевыми технологиями. Релиз включает инструмент для анализа качества ASR-моделей RESON, а также открытый бенчмарк RESON OSD, предназначенный для тестирования распознавания русскоязычной речи.