Прошли квиз? Теперь AI-ликбез 😎

RAG — это не языковая модель, а система, которая объединяет два компонента:
1️⃣Поиск — как детектив, роется в ваших документах или ссылках;
2️⃣Генерация — пишет ответ на основе найденного в ваших источниках и следует инструкциям вашего промпта.

В Upgraide.me RAG работает с 70+ форматами данных следующим образом:

⚙️Вы спрашиваете: «Сколько дней отпуска у меня накопилось?»

🤖Система по запросу лезет в загруженный вами ранее HR-документ в Капсулу 👉 находит ваш стаж 👉 считает дни 👉выдает точный ответ.

Без этой технологии обычная языковая модель (вроде ChatGPT) угадывает ответ на основе своих архивных данных, даже если они нерелевантны или выдает галлюцинации. RAG же всегда сверяется с источниками — как ответственный сотрудник с папочкой в руках. Главное — не забывать подключать Капсулы с файлами к чату! 🎚 😎

#словарь_upgraide
#капсулы@upgraide_ru

👉Подписаться✨

💥Когда у вас 100500 чатов с кодом, мемами и диалогами про смысл жизни — самое время начать пользоваться папками!

📁 Эта функция в Upgraide.me работает как ваш цифровой органайзер. Сортируйте чаты по проектам, темам или этапам. Находите нужное за секунды.
Записали в коротком гайде как навести порядок на рабочем месте в пару кликов. 😎

#Гайд@upgraide_ru
👉Задать вопрос в комьюнити💬
👉Подписаться✨

💡Контекстное окно: почему нейросети иногда “страдают амнезией”? 🤯

Давайте разложим термин по полочкам:

Контекстное окно — это максимальное количество токенов, которое нейросеть может “запомнить” и обработать за один раз. Написали слишком большой промпт — начинает “забывать” важные детали и не справляться с вашими задачами.

👀Как обойти это ограничение?
Если у вас много источников, используйте Капсулы:

✅ Работа с медиафайлами
Модели обрабатывают более 70 форматов данных — вся информация сохраняется в контексте.
✅ Программирование без фрагментации
Разработчики могут загружать большие блоки кода для анализа или отладки целиком, а не по частям.
✅ Сравнение больших массивов данных
Можете закинуть несколько документов одновременно для сравнения и поиска важных деталей.

В Upgraide.me вы не упираетесь в потолок памяти ИИ. Ваши данные живут в Капсулах, а 20+ моделей — как команда ассистентов: каждая слушает ваши команды и готова решать задачи по информации из вашей личной библиотеки. 

#Капсулы@upgraide_ru
👉Задать вопрос в комьюнити💬
👉Подписаться✨

😐 ИИ-машина времени: Как языковые модели воскрешают мысли древних?

О чем бы вы поговорили с Аристотелем? Записывайте вопросы, потому что ученые уже создают HLLM (Historical Large Language Model) — специальные нейросети, обученные исключительно на исторических текстах: дневниках, трактатах, письмах.

Нейросети под присмотром исследователей съедают большие базы данных по конкретным периодам и проходят строгую проверку: их ответы сравнивают с этнографическими данными и оценками историков, чтобы убедиться, что ИИ действительно “думает” как человек той эпохи.

Зачем такие сложности? HLLM открывают революционные возможности! С их помощью можно изучать, как менялась психология людей за столетия: рос ли индивидуализм, укреплялось ли доверие в обществе, как менялись социальные роли. А еще проверить — универсальны ли базовые человеческие черты вроде склонности к сотрудничеству или заботы о близких. По сути, это ключ к созданию исторической карты ментальностей.

👀Конечно, без нюансов не обходится. Главный подводный камень — исторические тексты писали в основном элиты: философы, ученые, аристократы. Голос простых людей почти не слышен, а подготовить модели для глубокой древности сложно из-за неполноты данных. Но и здесь есть решение: калибровать HLLM, добавляя информацию о низших классах из судебных архивов, фольклора и косвенных источников.

Такая технология не заменит историков, но поможет “оживить” прошлое.

С HLLM можно “поговорить” с цифровым прообразом человека другого столетия и лучше понять, как формировались наши ценности, страхи и убеждения, и как далеко мы ушли (или не ушли) от мышления наших предков.

👉Устроить коллаборацию с ИИ
👉Обсудить будущее науки
👉Подписаться✨

#ИИ_наука@upgraide_ru

🎮🤖“Стрела в колено” и за ее пределы: как ChatGPT меняет NPC в играх

Искусственный интеллект — это технология, имитирующая когнитивные функции: обучение, рассуждение и принятие решений на основе анализа данных. Ключевое слово здесь — “имитирующая”, даже самые продвинутые системы лишь создают иллюзию понимания, не обладая настоящим сознанием как у человека.

В видеоиграх упоминание AI используется с изрядной долей маркетингового преувеличения. Когда геймдизайнеры говорят о “продвинутом ИИ противников”, чаще речь идет не о самообучающихся алгоритмах, а о часах работы людей, которые прописали все в сценарии.

🔜Компьютерные персонажи действуют по деревьям решений: “если игрок приблизился — атакуй, если здоровье низкое — отступай”. Эти системы не обладают пониманием происходящего, лишь имитируют разумное поведение для создания впечатления живого мира.

🥾Впрочем, языковые модели тихой сапой проникают в игровую индустрию. В экспериментальных проектах типа AI Dungeon они генерируют непредсказуемые сюжетные повороты (иногда даже слишком), а в пользовательских модах для Skyrim позволяют NPC отвечать фразами, которые не ограничены стандартным “меня тоже вела дорога приключений, пока не получил стрелу в колено”. Подобные модификации в Garry’s Mod, позволяют создавать персонажей с настраиваемыми “личностями” на основе ChatGPT.

💭Привязывая LLM к играм, моддеры не спровоцируют восстание машин на вашей ферме с милыми животными, но помогут наборам пикселей убедительнее  притворяться мыслящими.😎

#ИИ_культура@upgraide_ru
👉Задать вопрос в комьюнити💬
👉Подписаться✨