|
|
--- |
|
|
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 |
