Running
NDPSX
⚡
Translate and refine text
https://t.me/assistantice_bot\n","classNames":"hf-sanitized hf-sanitized-mBzu1GVIu6Qd6ucsJcnU_"},"users":[{"_id":"6511de2d3368c9f41c912081","avatarUrl":"https://cdn-avatars.huggingface.co/v1/production/uploads/6511de2d3368c9f41c912081/PYfUu0DSdPG_CPGLLxHNm.png","isPro":false,"fullname":"ICE","user":"FrostIce","type":"user"}],"userCount":1,"collections":[],"datasets":[],"models":[],"paperPreviews":[],"spaces":[{"author":"ProICE","authorData":{"_id":"66900e9d7176fb1566baa97a","avatarUrl":"https://cdn-avatars.huggingface.co/v1/production/uploads/6511de2d3368c9f41c912081/CnK-UDiQsapcMSr-qsO7R.png","fullname":"ICE","name":"ProICE","type":"org","isHf":false,"isHfAdmin":false,"isMod":false,"followerCount":1,"isUserFollowing":false},"colorFrom":"red","colorTo":"gray","createdAt":"2024-12-22T13:07:14.000Z","emoji":"⚡","id":"ProICE/NDPSX","lastModified":"2025-02-13T12:22:38.000Z","likes":0,"pinned":false,"private":false,"sdk":"gradio","repoType":"space","runtime":{"stage":"RUNNING","hardware":{"current":"cpu-basic","requested":"cpu-basic"},"storage":null,"gcTimeout":172800,"replicas":{"current":1,"requested":1},"devMode":false,"domains":[{"domain":"proice-ndpsx.hf.space","stage":"READY"}],"sha":"912e8ecfa52ec0a1b73ac86515a680399622d99c"},"title":"NDPSX","isLikedByUser":false,"ai_short_description":"Translate and refine text","ai_category":"Text Generation","trendingScore":0,"tags":["gradio","region:us"],"featured":false}],"buckets":[],"numBuckets":0,"numDatasets":0,"numModels":0,"numSpaces":2,"lastOrgActivities":[],"acceptLanguages":["*"],"canReadRepos":false,"canReadSpaces":false,"blogPosts":[],"currentRepoPage":0,"filters":{},"paperView":false}">
models
0
datasets
0
AI & ML interests
We implement AI only where possible.
Organization Card
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
models
0
None public yet
datasets
0
None public yet