🔥 WFGY 2.0 — Semantic Reasoning Engine for LLMs (MIT)

Это движок с открытым исходным кодом, цель которого — уменьшить галлюцинации и логические сбои в системах типа RAG / LLM, особенно когда:
- источники OCR-текста плохо распознаются,
- происходит «semantic drift» (когда ответ уходит от вопроса),
- «ghost matches», когда извлечённый фрагмент кажется релевантным, но на самом деле нет.

Обычно ошибки ловят уже в готовом сгенерированном тексте, из-за чего они часто повторяются.

В Semantic Reasoning Engine всё наоборот: если система видит, что рассуждения «кривые» или сбились с курса, она останавливается, сбрасывается или ищет другой путь и отвечает только когда состояние стабильно.

🛡Авторы называют это semantic firewall - семантический «файрвол».

Проверки встроены прямо в процесс мышления модели, а не поверх ответа с фильтрами или регексами. Это помогает избегать ошибок до того, как они попадут в вывод.

📌 Проект включает карту из 16 типичных ошибок LLM:
- неверный поиск данных,
- сбившаяся логика,
- «провалы памяти»,
- путаница ролей агентов и другие.

Для каждой есть простое текстовое исправление. Никаких SDK — достаточно вставить инструкции прямо в промпт.

🟢Как модель решает, правильные ли ответ генерируется:
- ΔS (drift) - не уходит ли смысл слишком далеко от шага к шагу
- λ (convergence) - сходится ли рассуждение к решению или крутится в цикле
- Coverage — достаточно ли фактов и аргументов учтено

Если все три условия выполнены, ответ считается «качественным».

🟢В тестах стабильность вывода выросла до 90–95% против обычных 70–85% у традиционных подходов.

▪ Github: https://github.com/onestardao/WFGY

@ai_machinelearning_big_data

#ai #llm #opensource #reasoning #hallucinations #promptengineering

⚡️ Qwen-ASR Toolkit — мощный Python CLI для быстрой транскрипции длинных аудио и видео

Эта утилита снимает ограничение API Qwen-ASR (бывший Qwen3-ASR-Flash) в 3 минуты и позволяет расшифровывать часы контента. Достигается это за счёт умного разбиения записи и параллельной обработки.

Основные возможности:
- Снятие лимита в 3 минуты - транскрибируй файлы любой длины
- Умное разбиение (VAD - это технология, которая определяет, где в аудио есть речь, а где — пауза или шум.) - деление по естественным паузам, без
- Высокая скорость - многопоточность и параллельные запросы к API
- Автоматический ресемплинг — конвертация в нужный формат 16kHz mono
- Поддержка любых форматов — MP4, MOV, MKV, MP3, WAV, M4A и др.
- Простота - запуск одной командой через CLI

🟢 Установка:

pip install qwen3-asr-toolkit  

🔗 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR-Toolkit

@ai_machinelearning_big_data


#asr #speech2text #qwen #opensource #nlp #toolki