Знакомьтесь с RAGEN: Первая открытая версия DeepSeek-R1 для обучения моделей с помощью обучения с подкреплением.

Легче сразу спросить 💭

AI

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Meet RAGEN Framework: The First Open-Source Reproduction of DeepSeek-R1 for Training Agentic Models via Reinforcement Learning

«`html

Представляем RAGEN: новое поколение обучения агентных моделей

Разработка ИИ-агентов, способных принимать самостоятельные решения, особенно для многошаговых задач, является значительной проблемой. DeepSeekAI, лидер в области больших языковых моделей и обучения с подкреплением, сосредоточен на том, чтобы ИИ мог обрабатывать информацию, предсказывать результаты и корректировать действия по мере изменения ситуаций.

Проблемы и решения

Многие методологии обучения ИИ сталкиваются с проблемами несогласованной обработки, что приводит к ошибкам при выполнении задач, требующих многократного принятия решений. RAGEN решает эту проблему, обеспечивая более интегрированное обучение, что позволяет ИИ принимать надежные и стабильные решения, быстро адаптируясь к новым условиям.

Как работает RAGEN

RAGEN использует двухфазный подход для обучения:

  • Фаза развертывания, где состояния среды и токены рассуждений обрабатываются вместе;
  • Фаза обновления, где только критические токены (действия и награды) участвуют в обучении.

Это гарантирует стабильные результаты и улучшает процесс принятия решений.

Тестирование и результаты

Тестирование на среде задачи Sokoban показало, что меньшие модели работают так же хорошо, как и большие, а модели без явных инструкций адаптируются эффективно. Это делает RAGEN ценным инструментом для таких приложений, как автоматизация логистики и ИИ-ассистенты.

Применение ИИ в вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, начните с анализа, как ИИ может изменить вашу работу:

  • Определите, где можно применить автоматизацию;
  • Установите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения;
  • Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.

На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию в вашей компании.

Дополнительная информация

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, напишите нам в Telegram или следите за новостями в нашем Telegram-канале и Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot — этот ИИ-ассистент в продажах поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab — будущее уже здесь!

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта