🤖 Strukturalne wyniki tworzą fałszywe poczucie pewności
To trafna krytyka praktyk związanych ze strukturalnymi wynikami w rozwoju LLM, poparta przykładami kodu i wyjaśnieniami teoretycznymi. Artykuł jest szczególnie wartościowy dla twórców korzystających z API w stylu JSON, pokazując jak nadmierne ograniczenia mogą niepostrzeżenie obniżać inteligencję i elastyczność modeli.
Artykuł Boundary ML dowodzi, że stosowanie strukturalnych wyników w dużych modelach językowych (LLM) może pogarszać jakość odpowiedzi w porównaniu z odpowiedziami swobodnego tekstu. Na przykładzie analizy paragonów z użyciem GPT-5.2 autorzy pokazują, że wymuszanie zgodności ze schematem ogranicza zdolność modelu do rozumowania, elastyczności i subtelnego rozpoznawania błędów. Podkreślają, że takie podejście daje złudne poczucie poprawności przy jednoczesnej utracie jakości wyników.
🔗Czytaj Więcej🔗
⚙️ Gdy SIMD zawodzi: łączność działań zmiennoprzecinkowych
Tekst stanowi część serii Advent of Compiler Optimisations i jest praktyczną lekcją dla programistów skupionych na wydajności. Pokazuje złożone zależności między zachowaniem kompilatora, arytmetyką zmiennoprzecinkową i flagami optymalizacyjnymi – wartościowa lektura dla osób tworzących szybki kod numeryczny.
Artykuł Matta Godbolta opisuje sytuacje, w których optymalizacje kompilatora skuteczne dla liczb całkowitych zawodzą przy liczbach zmiennoprzecinkowych. Wektoryzacja SIMD może zmienić kolejność dodawań, co prowadzi do odmiennych wyników z powodu błędów zaokrągleń i niełączności działań. Autor pokazuje, jak selektywnie rozluźnić reguły matematyczne, aby zwiększyć wydajność bez globalnej utraty dokładności.
🔗Czytaj Więcej🔗
🔢 Cięcie Galois jako automatyczne różniczkowanie
🔗Czytaj Więcej🔗