⚡️Как не потерять смысл при сжатии контекста: наш детектор token overflow на EACL 2026 🔥Прямо сейчас в Рабате (Марокко) Юлия Беликова из Sber AI Lab (команда LLM Tech) представляет на EACL 2026 статью «Detecting Overflow in Compressed Token Representations for Retrieval-Augmented Generation», написанную совместно со Сколтехом и AIRI. EACL 2026 (CORE A) - Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics) — ведущая европейская конференция в области обработки естественного языка и искусственного интеллекта (CORE A). ➡️В чём проблема? Современные RAG-системы сжимают длинный контекст в компактные векторные представления — это экономит память и ускоряет работу. Но есть риск: при сжатии токены могут терять смысл (token overflow). Стандартные метрики этого не ловят, и дальше LLM генерирует ответ уже на испорченных данных. Результат — галлюцинации, потеря критической информации, лишние затраты на вычислительные ресурсы. ➡️ Что предложили? Авторы формализовали феномен overflow и разработали лёгкий обучаемый классификатор, который детектирует «испорченные» токены без дорогостоящего прогона LLM. Он работает как фильтр: если сжатый токен признаётся проблемным, система подставляет оригинальный текст или инициирует новый поиск документов. ➡️Почему это важно? Для бизнеса — меньше ошибочных ответов, экономия GPU/API-вызовов, надёжные RAG-пайплайны. Для науки — строгая методология определения границ сжимаемости и новая база для борьбы с галлюцинациями на уровне векторных представлений. Для пользователей — более естественные и точные AI-ассистенты. Такой подход может быть полезен для ассистентов на базе GigaChat, где важно удерживать контекст диалога и не терять значимые детали при работе с большими объёмами информации. 🚀 Поздравляем Юлию и команду с успешным выступлением! ❤ @sb_ai_lab #новости