Рассуждающие модели развиваются быстрее, чем пользователь успевает понять, как же они работают... LRM генерируют ответ через множество шагов — промежуточных вопросов и утверждений — и благодаря этому справляются с очень сложными задачами.

Доктор технических наук Владимир Крылов рассказал о новейших исследованиях, которые объясняют, как формируется ответ такой модели на промпт и как влияют на этот процесс нейронные паттерны активаций и внедрённые концепты.

Также в лекции:
→ базовые идеи устройства и принципы работы LRM;
→ ключевые алгоритмы и техники результативного рассуждения;
→ примеры применения этих моделей на практике.

Запись лекции доступна здесь и на других площадках:

➡️ YouTube
➡️ ВКонтакте
➡️ ЯндексМузыка