File size: 2,850 Bytes
cc404bd efdd1db cc404bd 0f45b79 1f5a3aa cc404bd a335db5 cc404bd a335db5 fa1e58c a335db5 640546c a335db5 640546c a335db5 640546c a335db5 640546c a335db5 640546c a335db5 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 |
---
title: README
emoji: ⚡
colorFrom: gray
colorTo: pink
sdk: gradio
pinned: true
sdk_version: 5.9.1
---
Мы делаем искусственный интеллект, который понимает, а не просто предсказывает
Большинство современных языковых моделей работают по одному принципу: "Какой токен вероятнее всего пойдёт дальше?"
Мы задаём другой вопрос: "Что бы смыслово логично продолжило этот фрагмент?"
Вместо того чтобы просто продолжать текст по статистике, мы строим модели, которые анализируют семантическое ядро — суммаризируют смысл текущего контекста и генерируют ответ или продолжение, опираясь на логическую согласованность, а не только на вероятностные шаблоны.
🔹 Наши архитектуры основаны на трансформерах, но с ключевым отличием:
внутреннее представление контекста — это не последовательность токенов, а динамическая модель смысла.
🔹 Мы обучаем модели:
Выделять основной посыл высказывания
Сравнивать новые предложения с этим "смысловым вектором"
Продолжать текст так, чтобы сохранялась концептуальная целостность
🔹 Результат? Модели, которые реже теряют нить, меньше "бредят", лучше следуют за логикой и могут вести осмысленные диалоги без искусственных ограничений.
Почему это важно?
Сегодняшние LLM слишком часто действуют как "экстраполяторы текста".
Мы хотим создать модели, которые работают как читатели с пониманием.
Представь модель, которая:
Пишет эссе, не теряя главной идеи
Ведёт дебаты, не сворачивая в противоречия
Пересказывает сложные концепции, сохраняя их суть
Это не просто следующее слово — это следующая мысль.
Вот где вы можете посмотреть как работает наша нейросеть: https://t.me/assistantice_bot |