Podlodka #439 – Как рассуждают LLM

Один из главных вау-эффектов текущего поколения LLM – когда ты впервые видишь, как AI рассуждает перед тем, как выдать ответ на сложный вопрос. Чтобы разобраться с тем, что происходит у таких моделей под капотом, как их обучают и верифицируют результаты работы, мы пригласили Евгения Никишина, исследователя из OpenAI, работающего над масштабированием reasoning моделей и test-time compute. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске: Катя Петрова, Егор Толстой Полезные ссылки: Личный сайт Жени https://evgenii-nikishin.github.io/ Learning to reason with LLMs https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/ Бумага “The Illusion of Thinking” от Apple https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning https://arxiv.org/abs/2501.12948 Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models https://arxiv.org/abs/2201.11903