Оптимизация кода вышла на новый уровень: мат экономит токены

Это не шутка. Исследователи из ВШЭ, Иннополиса и AIRI доказали: нейросети сжимают текст эффективнее всего, если им разрешить материться. Оказывается, одно «крепкое» слово семантически плотнее целого предложения.

В ходе эксперимента модели Qwen 2.5 и Llama 3.1 получали бонусы за краткость и штрафы за «воду». Результат? ИИ научился заменять длинные конструкции обсценной лексикой, сохраняя 100% смысла. Цель ученых — не научить роботов хамить, а понять пределы алгоритмов улавливания контекста. Но мы-то знаем, что идеальный коммит выглядит именно так.

Хотели бы такой режим «сжатия» для чтения рабочих чатов?

Голосуем:
🔥 — Да, коротко и ясно!
😡 — Нет, я за культурный код
🤬 — Мои логи и так на 80% состоят из этого

#AI #ML #GenAI #LLM #research

ИСТОЧНИКИ:

Offensive Yet Efficient: Semantic Summarization via Obscene Lexicon