AI
Large language models in financial workflows — fine-tuning, RAG, prompt engineering, on-device LLMs, and inference cost economics.
APPLIED AI
Начальные значения (seeds), опубликованные вместе с кривыми NIST P-192, P-224, P-256, P-384 и P-521, никогда не были результатами хеширования. Они происходили из генератора lrand48 библиотеки C.
APPLIED AI
Модели уязвимости задач рассматривают профессию как оболочку, сохраняющуюся вокруг того, что по-прежнему делают люди. Агентные системы преследуют цель и выдают готовый рабочий продукт.
APPLIED AI
ИИ-ассистент работал над двумя задачами о множествах без арифметических прогрессий: аргументом для задачи о сумме обратных величин и квазиполиномиальной оценкой для каждой фиксированной длины прогрессии.
APPLIED AI
Детектор сбоев выравнивания отвечает на много типизированных вопросов за один вызов, выдаёт калиброванные вероятности, хорошо ранжирует сбои и стоит в 63 раза дешевле LLM-судей. Но эти вероятности не переносятся...
APPLIED AI
Специальный комитет MIT по ИИ не считает генеративный ИИ инструментальной проблемой, которую можно залатать правилами. Его доклад рассматривает ИИ как стресс-тест того, ради чего существует образование в MIT, и утверждает, что неопределённость не может...
APPLIED AI
BankStatementParser — открытый Python-инструмент, превращающий CAMT, PAIN.001, MT940, OFX/QFX, CSV и сканированные PDF в единую модель транзакций, пригодную для аудита казначейством: детерминированные парсеры, резервный LLM, OCR, проверка остатка и интерактивная проверка.
APPLIED AI
Lucy Besson и подход к передаче знаний на пересечении ИИ и квантовых технологий: как наставничество ускоряет освоение сложных областей в финансовой индустрии.
APPLIED AI
Анализ статьи Apple MM1 о мультимодальных больших языковых моделях — архитектура, стратегии предварительного обучения и новые возможности.
APPLIED AI
Современные техники prompt-инжиниринга для LLM: chain-of-thought, few-shot learning, retrieval-augmented generation и структурированные ответы.
APPLIED AI
Обзор генеративного ИИ: архитектуры, возможности, ограничения и сценарии применения в финансовых услугах.
