Обучение LLM стойкости в ролевых переговорах на примере AgonArena
Автор проекта AgonArena рассказал о проблеме излишней уступчивости LLM при симуляции переговоров. В материале рассматривается создание полноценного тренировочного цикла, который не позволяет модели сразу соглашаться на аргументы собеседника.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Вышла книга «Цифровой мозг фирмы» о применении ИИ на предприятиях
Опубликована книга «Цифровой мозг фирмы», посвященная превращению искусственного интеллекта в стандартный инструмент внутри предприятий. В ней рассматривается, как сотрудники различных отделов — от финансов и юристов до ИТ — могут использовать технологию для анализа вариантов и обоснования решений.
Как передача текстов через ИИ приводит к потере контекста и накоплению ошибок
Тексты все чаще проходят двойную обработку нейросетями: при написании автором и при создании выжимки читателем. В таком канале накапливаются погрешности звеньев, из-за чего сохраняются факты, но теряется исходный контекст. Автор анализирует опасность общих ошибок моделей для аудитории и способы калибровки передачи информации.
Опыт создания музыкального альбома с помощью инструмента Yue Studio
Автор представил музыкальный альбом Static and Gold, созданный с помощью инструмента генерации Yue Studio. Для каждого трека подготовлена страница с описанием процесса работы и примерами изменений до и после обработки.
Сравнение MTPLX и oMLX для запуска модели Qwen3.8-27B на Mac
Энтузиаст протестировал MLX-серверы MTPLX и oMLX на MacBook Pro с чипом M4 Max на примере кодового агента с моделью Qwen3.8-27B. По итогам тестов MTPLX с многотокенным предсказанием выполнил задачу в 2,8–6,4 раза быстрее, чем oMLX, показав при этом аналогичное качество. Результаты опровергли рекомендацию ChatGPT о превосходстве oMLX на данном оборудовании.