· Хабр

ИИ как судья: ограничения и особенности взаимной оценки нейросетей

Использование одной нейросети для оценки ответов другой модели помогает автоматизировать масштабные проверки, однако модель-судья подвержена аналогичным ошибкам. В материале рассматриваются уязвимые места метода LLM-as-a-judge и правила построения системы оценки для получения корректных результатов.

Читать в первоисточнике — Хабр ↗

Ещё в ленте

· Хабр · Модели · Продукты

Миграция генерации видео с Veo 3.1 на Gemini Omni Flash в Gemini API

Google отключает preview-версии модели Veo 3.1 в Gemini API и предлагает перейти на Gemini Omni Flash. Новая модель отличается архитектурой запросов, схемой передачи изображений и отсутствием параметра длительности. В материале рассмотрены особенности адаптации API, сравнение качества генерации и расчет стоимости клипов.

· Хабр · Железо

Использование игровых комплектующих для сборки серверов машинного обучения

Инженер ЦОД рассмотрел возможность сборки сервера на базе потребительского железа для задач локального машинного обучения, инференса и обработки данных. В материале приводится сравнение такой конфигурации с серверными решениями, а также анализируются риски и экономическая целесообразность подобного подхода.

· Хабр · Модели · Продукты

Модель GigaAM-v3 дообучили для лучшего распознавания IT-терминов

Разработчики сервиса диктовки Glas дообучили модель распознавания речи GigaAM-v3 на 25 часах аудио. На тестовых записях метрика WER снизилась с 8,81% до 5,76%, а доля правильного написания IT-терминов выросла с 43,8% до 86,7%. При этом в бета-версии участились пропуски слов и ухудшилась расстановка регистра и знаков препинания на обычной речи.

· Хабр · Продукты · Бизнес

Интеграция RAG и агента для поиска по документации в Рунити

Центр гибридного интеллекта Рунити развил корпоративный RAG-поиск по страницам Confluence до уровня рабочего агента для разработчиков. Инженеры столкнулись с проблемами проверки прав доступа и долгого ожидания ответов при объединении поиска и LLM-агента. Решение призвано облегчить доступ к внутренней архитектуре и задачам в Jira непосредственно во время работы с кодом.