Яндекс научил LLM воспринимать данные во время вычислений
Исследователь Yandex Research Георгий Якушев опубликовал на Хабре статью о манипуляциях KV-кешем для создания интерактивных агентов. Обычные языковые модели работают последовательно: сначала получают запрос, потом думают, потом отвечают — новая информация не поступает во время вычислений.
Для голосовых ассистентов, роботов и систем с видеопотоком это критическое ограничение. Якушев показывает, как переосмыслить KV-кеш не просто как способ ускорить генерацию, а как активное состояние агента, который может получать новые данные прямо во время работы без изменения весов модели.
Источник: Хабр — всё
Что мы знаем о компании
Хабр
- 8 программ для распознавания текста с фото протестировали на BotHub 2026-09-23
- Альфа-Банк проведёт митап про нейросети и разыграет 1 млн рублей 2026-09-23
- Альфа-Банк учит продактов искать проблемы клиентов вместо метрик 2026-09-23
- Alibaba запустила обучение Qwen4 с архитектурой на 125 млрд параметров 2026-09-23
Новости этого рынка выходят у нас в телеграме первыми — @wikicompass.