Компьютерная лингвистика, анализ текстов, корпусная лингвистика

Разработчикам компании удалось достичь 98% показателя точности определения текста написанного искусственным интеллектом (ИИ), что выше на 35% предыдущих показателей.

Улучшенная программа была протестирована и обучена в том числе на самых популярных нейросетях, таких как deepseekV3 и GPT-4o.

Сравнение языковых моделей: можно ли «скачать» новую «русскую» версию ChatGPT? Узнайте, какие большие языковые модели подходят для ваших задач, и почему вы не сможете скачать новую русскую версию ChatGPT.

Между прочим, уважаемые коллеги, значительная часть текстов, которые вы прочитали в российском интернете за последний год, написана китайской нейросетью DeepSeek, секрет популярности которой среди соотечественников объясняется её бесплатностью и доступом без ВПН и всяких танцев с бубнами.

История компьютерной лингвистики началась с первых систем машинного перевода и продолжается сегодня — в эпоху нейросетей. Как компьютер извлекает смысл из запроса? Какую роль в этом процессе играем мы сами? Как технологии учатся «читать между строк»?

Написание доказательства концепции для CVE-2025-32433

Давайте отправимся в небольшое путешествие.

Я пью кофе, листаю Твиттер, и вот он — этот твит от Horizon3:

 https://x.com/Horizon3Attack/status/1912945580902334793

Разработчик и энтузиаст старых компьютерных технологий Йо Кхэн Мэн успешно портировал модель Llama 2 от Meta* для работы на DOS-системах. Он использовал упрощённую версию библиотеки llama2.c от Андрея Карпати.

Система работает в два этапа:

Предсказание скелета:

- Использует трансформер, подобный GPT, для определения структуры скелета с помощью новой схемы токенизации.

Предсказание весов и атрибутов:

Друзья, приветствую! Сегодня я хотел бы рассмотреть интересующую многих тему, а именно связку большой языковой модели по типу DeepSeek или ChatGPT со своей базой знаний.

Курс практический, всех желающих научат тренить свою LLM — уже до начала июня будете иметь в руках своего личного ChatGPT. Рассказывают про всё: от архитектуры и токенизаторов до обучения с подкреплением и масштабирования.

Moonshot AI опубликовала веса Kimi-VL — открытой VLM, которая объединяет обработку текста, изображений и видео. Благодаря архитектуре MoE модель активирует всего 2.8 млрд. параметров в языковом декодере, обеспечивая скорость, сопоставимую с компактными аналогами, и результативность флагманских решений.

Сегодня вышел технический отчёт о SmolVLM — ультра-компактной VLM-модели (всего 256M параметров), которая работает в менее чем 1 ГБ ОЗУ и обходит старые модели 80B, выпущенные полтора года назад!

Исследование, опубликованное в журнале Cell, предлагает свежий взгляд на то, какие признаки действительно лежат в основе диагноза аутизма — и этот взгляд сформирован не врачами, а большой языковой моделью искусственного интеллекта.

Как языковые модели "видят" изображения? Посмотрим их глазами.

Думаю, большинство из нас пользуются нейросетевыми сервисами для описания изображений на естественном языке, такими как Claude Sonnet, ChatGPT и работающем на его основе Be my AI.

LG AI Research не так давно опубликовала (https://www.lgresearch.ai/blog/view?seq=507) 3 новые инструктивные двуязычные (английский и корейский) модели EXAONE 3.5 с контекстным окном в 32 тыс. токенов:

2.4B (https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/EXAONE-3.5-2.4B-Instruct) – компактная модель для использования на устройствах;,

Вот все, что вам нужно знать.

ERNIE 4.5

- Мулльтимодальная модель, превосходит GPT 4.5 в нескольких бенчмарках всего за 1% от цены GPT 4.5

- OpenAI GPT 4.5 - Input: $75 / 1M токенов, Output: $150 / 1M токенов;

- ERNIE 4.5 - Input: $0.55 / 1M токенов, Output: $2,20 / 1M токенов

ERNIE X1

Исследовательская группа под патронажем Centrale Sup?lec (Университет Париж-Сакле) выпустила в открытый доступ EuroBERT (https://huggingface.co/blog/EuroBERT/release) — семейство мультиязычных энкодеров, обученных на 5 трлн. токенов из 15 языков, включая русский.

DeepSeek выкатил подробный обзор своего инференса для моделей DeepSeek-V3/R1 – с акцентом на архитектурные инновации и невероятную экономическую эффективность.

DeepSeq R1 ежедневно приносит более $560 000, причем затраты на GPU составляют всего $87 000. Что озночает рентабельность в 545 %.

Современная технология идет вперед. И неважно, пользуется ли преподаватель сам нейросетевыми моделями, все чаще он сталкивается с их проявлением в учебном процессе. Вопросов у ученых и преподавателей становится все больше, а ответов пока нет.

Энтузиаст Бинь Фам создал USB-устройство на базе Raspberry Pi Zero для локального запуска языковой модели искусственного интеллекта, генерирующей художественные тексты.

Step-Audio – платформа с открытым исходным кодом, объединяющая понимание и генерацию речи для поддержки мультиязычных диалогов (китайский, английский и японский).

Step-Audio способна передавать эмоциональные оттенки, региональные диалекты, различные стили речи и вокала.

И, разумеется, пользуюсь изредка ИИ. Для поиска информации, для того чтобы обработать массивную статью, да и просто так быстрее.

Хотите попробовать свои силы в этичном хакерстве, научить модель машинного обучения, поиграться с веб-скрапингом или просто сделать игру? Он вам в этом поможет.

Примеры проектов:

Этичный хакинг: от создания ARP Spoofer до WiFi-сканера.

Геймдев: Flappy Bird, Tetris или даже Space Invaders — весь код уже есть.

В октябре на конференции Рекламное право РКН озвучили, что с января по октябрь выписано штрафов на 21,3 млн. рублей.

Введение и задача

Учёные и инженеры из Китая обучают большую языковую модель исключительно для секс-роботов, стремясь создать интерактивных компаньонов на базе ИИ.

Эти модели «реагируют как на движения, так и на речь, значительно улучшая пользовательский опыт, фокусируясь на эмоциональной связи».

Большая языковая модель помогла сделать перевод качественнее: с помощью дообучения на нейросети сервис точнее понимает контекст, лучше распознает фразеологизмы и ориентируется в профессиональной лексике.

Выпускница бакалавриата Института интеллектуальной робототехники НГУ Дари Батурова в ходе выполнения выпускной квалификационной работы создала русско-бурятский и русско-монгольский параллельный корпус. 

Аннотация

В данной статье даётся общее описание векторного представления вложений слов - модель word2vec. Также рассматривается пример реализации модели word2vec с использованием библиотеки PyTorch. Приведена реализация как архитектуры skip-gram так и CBOW.

Исходный код

Спустя несколько дней после моего предыдущего разгромного поста, где я отметила, что за границей искусственный интеллект давно обучили читать научные тексты, а в России все это время с астрологией боролись — на сайте МГУ внезапно появилась заметка о том, что российские ученые обучили нейронную сеть читать научные тексты.