ICE

Мы делаем искусственный интеллект, который понимает, а не просто предсказывает Большинство современных языковых моделей работают по одному принципу: "Какой токен вероятнее всего пойдёт дальше?" Мы задаём другой вопрос: "Что бы смыслово логично продолжило этот фрагмент?"

Вместо того чтобы просто продолжать текст по статистике, мы строим модели, которые анализируют семантическое ядро — суммаризируют смысл текущего контекста и генерируют ответ или продолжение, опираясь на логическую согласованность, а не только на вероятностные шаблоны.

🔹 Наши архитектуры основаны на трансформерах, но с ключевым отличием: внутреннее представление контекста — это не последовательность токенов, а динамическая модель смысла.

🔹 Мы обучаем модели:

Выделять основной посыл высказывания Сравнивать новые предложения с этим "смысловым вектором" Продолжать текст так, чтобы сохранялась концептуальная целостность 🔹 Результат? Модели, которые реже теряют нить, меньше "бредят", лучше следуют за логикой и могут вести осмысленные диалоги без искусственных ограничений.

Почему это важно? Сегодняшние LLM слишком часто действуют как "экстраполяторы текста". Мы хотим создать модели, которые работают как читатели с пониманием.

Представь модель, которая:

Пишет эссе, не теряя главной идеи Ведёт дебаты, не сворачивая в противоречия Пересказывает сложные концепции, сохраняя их суть Это не просто следующее слово — это следующая мысль.

Вот где вы можете посмотреть как работает наша нейросеть: https://t.me/assistantice_bot