За пределами Markdown: геометрия model-native навыков

https://www.youtube.com/watch?v=5L_tYKt2ENo Данный материал посвящен критике традиционных методов обучения ИИ, основанных на текстовых инструкциях в формате markdown, и продвигает концепцию «модельно-родных навыков» (model-native skills). Автор утверждает, что человеческие классификации знаний не совпадают с внутренней математической логикой нейросетей, которая оперирует в многомерных векторных пространствах. Вместо написания сложных промптов предлагается использовать репрезентативную инженерию для прямого управления активациями модели через специфические векторы и собственные значения. Такой подход, опирающийся на спектральный анализ и дифференциальную геометрию, позволяет значительно повысить эффективность обучения и точность логических операций. В конечном итоге источник призывает перейти от интуитивного манипулирования текстом к глубокой математической оптимизации внутренних процессов ИИ.