Всем привет!

На ближайшем reading group разберём статью HyCo2 — про гибридное сжатие контекста для LLM.

Обсудим:
- как совместить “мягкую память” и “жёсткий отбор фактов”, чтобы читать меньше токенов, но не терять качество
- почему не получается нормально учить end-to-end и зачем 3-стадийное обучение
- что показывают на QA бенчмарках и как метод ведёт себя при росте числа документов

Если хотите — кидайте вопросы заранее в комментарии 👇

А встречаемся уже завтра в 15:00 по МСК вот тут 👉 ссылка