Новые корпусы данных как драйвер прорывов в AI

Новые корпусы данных как драйвер прорывов в AI

Каждый прорыв в AI происходил благодаря обучению на новом типе данных: ImageNet→AlexNet, веб-данные→трансформеры, человеческие оценки→RLHF, автоматические оценки→reasoning-модели. Последнее особенно важно: модели с reasoning лучше всего улучшились в областях с лёгкой верификацией результата - кодинг, математика, анализ данных, биология, физика, химия. Прорывы происходят там, где можно автоматически проверить правильность решения и создать feedback loop для обучения.

Связи

• Коллективное обучение AI агентов через опыт диалогов — Оба описывают feedback loop для обучения AI на автоматически проверяемых результатах
• AI-агент для автономного анализа данных — Иллюстрирует применение reasoning-моделей в области с лёгкой верификацией результата
• Персона-векторы в поведении AI — Объясняет механизм влияния тренировочных данных на поведение модели
• Тренировка AI на персональных данных — Демонстрирует применение принципа новых корпусов данных для специализированных задач

---

Источник: Telegram, 2025-07-01