🔍Новые методы от Microsoft Research: прокачка рассуждения в LLM любого масштаба
Microsoft Research представила три ключевых стратегии для улучшения способностей ИИ к рассуждению — как в небольших, так и в больших моделях:
1️⃣Архитектурные улучшения Оптимизация слоёв и внимания особенно помогает малым языковым моделям (SLM), делая их рассуждение более последовательным.
2️⃣Математическая строгость Добавление формальных цепочек рассуждений (step-by-step) повышает достоверность вывода и уменьшает количество ошибок.
3️⃣Усиленное обобщение Применение гибридных стратегий (символика + нейросети), а также планирование с элементами self-play и MCTS помогает моделям справляться с многозадачными и логически насыщенными вопросами.
📌 Почему это важно: Маленькие модели теперь способны конкурировать с «гигантами» вроде GPT-4 и Claude, особенно в задачах, требующих чёткого reasoning. Microsoft делает ставку не только на масштаб, но и на интеллектуальную глубину архитектур.
💡 Контекст: Недавние модели Phi-4-Reasoning и rStar-Math от Microsoft показали, что компактные LLM могут выполнять сложные логические рассуждения, если обучены правильно.
📈 Вывод: Будущее — за «умными и компактными». Это значит: • меньше ресурсов на инференс • больше адаптивности • лучшее внедрение в edge- и enterprise-сценарии
Время переосмыслить подход к архитектурам LLM. Не всегда больше — значит лучше.
🔍Новые методы от Microsoft Research: прокачка рассуждения в LLM любого масштаба
Microsoft Research представила три ключевых стратегии для улучшения способностей ИИ к рассуждению — как в небольших, так и в больших моделях:
1️⃣Архитектурные улучшения Оптимизация слоёв и внимания особенно помогает малым языковым моделям (SLM), делая их рассуждение более последовательным.
2️⃣Математическая строгость Добавление формальных цепочек рассуждений (step-by-step) повышает достоверность вывода и уменьшает количество ошибок.
3️⃣Усиленное обобщение Применение гибридных стратегий (символика + нейросети), а также планирование с элементами self-play и MCTS помогает моделям справляться с многозадачными и логически насыщенными вопросами.
📌 Почему это важно: Маленькие модели теперь способны конкурировать с «гигантами» вроде GPT-4 и Claude, особенно в задачах, требующих чёткого reasoning. Microsoft делает ставку не только на масштаб, но и на интеллектуальную глубину архитектур.
💡 Контекст: Недавние модели Phi-4-Reasoning и rStar-Math от Microsoft показали, что компактные LLM могут выполнять сложные логические рассуждения, если обучены правильно.
📈 Вывод: Будущее — за «умными и компактными». Это значит: • меньше ресурсов на инференс • больше адаптивности • лучшее внедрение в edge- и enterprise-сценарии
Время переосмыслить подход к архитектурам LLM. Не всегда больше — значит лучше.
On February 27th, Durov posted that Channels were becoming a source of unverified information and that the company lacks the ability to check on their veracity. He urged users to be mistrustful of the things shared on Channels, and initially threatened to block the feature in the countries involved for the length of the war, saying that he didn’t want Telegram to be used to aggravate conflict or incite ethnic hatred. He did, however, walk back this plan when it became clear that they had also become a vital communications tool for Ukrainian officials and citizens to help coordinate their resistance and evacuations. The Dow Jones Industrial Average fell 230 points, or 0.7%. Meanwhile, the S&P 500 and the Nasdaq Composite dropped 1.3% and 2.2%, respectively. All three indexes began the day with gains before selling off. Emerson Brooking, a disinformation expert at the Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, said: "Back in the Wild West period of content moderation, like 2014 or 2015, maybe they could have gotten away with it, but it stands in marked contrast with how other companies run themselves today." Groups are also not fully encrypted, end-to-end. This includes private groups. Private groups cannot be seen by other Telegram users, but Telegram itself can see the groups and all of the communications that you have in them. All of the same risks and warnings about channels can be applied to groups. Channels are not fully encrypted, end-to-end. All communications on a Telegram channel can be seen by anyone on the channel and are also visible to Telegram. Telegram may be asked by a government to hand over the communications from a channel. Telegram has a history of standing up to Russian government requests for data, but how comfortable you are relying on that history to predict future behavior is up to you. Because Telegram has this data, it may also be stolen by hackers or leaked by an internal employee.
from nl
