Как нейросети распознают эмоциональное состояние пользователя
Исследования показывают, что языковые модели способны определять эмоции по описанию ситуаций, а в структуре одной из них обнаружены внутренние репрезентации эмоциональных понятий. При этом научные работы не подтверждают наличие у ИИ способности по-настоящему испытывать чувства.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Сравнение затрат и рисков запуска агентов через подписки и API
В материале проанализирована экономика использования текстовых конвейеров и агентов через подписки ChatGPT и Claude в сравнении с официальными API. Автор рассмотрел лимиты платформ, причины блокировок аккаунтов и способы организации автоматизации без нарушения правил сервисов.
Обзор книги Inference Engineering об оптимизации инференса моделей ИИ
Эксперт по инфраструктуре ИИ Филипп Кили выпустил книгу «Инженерия инференса», посвященную оптимизации моделей после их обучения. Издание рассматривает вопросы размещения нейросетей на оборудовании, ускорения генерации ответов, работы под нагрузкой и снижения стоимости инференса. Эти аспекты критически важны для конечных пользователей продуктов на базе ИИ.
Проведен краш-тест 27 языковых моделей в реальных бизнес-сценариях
Автор провел сравнительное тестирование 27 актуальных LLM для оценки их применимости в продакшен-пайплайнах и B2B-контурах. Нейросети проверялись на корректность генерации JSON, устойчивость к косвенным промпт-инъекциям, галлюцинации, а также на скорость и стоимость работы. Тест ориентирован на выявление практических ограничений моделей при работе с грязными данными вместо синтетических бенчмарков.
Как устроен ReAct-агент: модель, инструменты и управляющий цикл
Материал подробно рассматривает внутреннее устройство ReAct-агента, включая выбор действий моделью и передачу результатов вызова инструментов в следующие запросы. В статье представлены схемы обмена данными и реализация управляющего цикла на Python без использования сторонних агентных фреймворков. Исходный код демонстрационного проекта опубликован на GitHub.