
- Определите области, где можно использовать автоматизацию.
- Установите показатели, чтобы измерять влияние ИИ.
- Выберите подходящие и настраиваемые инструменты ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно и расширяйте его использование на основе данных.
Введение в PLAN-AND-ACT Данная статья представляет модульную структуру PLAN-AND-ACT для долгосрочного планирования в веб-агентах на базе языковых моделей. Большие языковые модели становятся основой для новых цифровых агентов, способных выполнять сложные задачи в интернете. Сложности выполнения задач…
DeepSeek AI представляет DeepSeek-V3-0324: Высокая производительность на Mac Studio Искусственный интеллект (ИИ) продолжает стремительно развиваться, но многие организации сталкиваются с проблемами в создании высокопроизводительных и экономически эффективных моделей. Разработка крупных языковых моделей (LLMs) требует значительных вычислительных…
Понимание и минимизация режимов отказа в многопользовательских системах на основе LLM Несмотря на растущий интерес к многопользовательским системам (MAS), где несколько агентов на основе LLM работают над сложными задачами, их эффективность остается ограниченной по сравнению с…
Техническая актуальность В современном бизнесе эффективное принятие решений становится важнейшим аспектом для достижения конкурентного преимущества. Accenture Applied Intelligence использует предиктивную аналитику для улучшения процесса принятия решений в сфере розничной торговли и логистики. Эта технология позволяет компаниям…
Введение в Gemini 2.5 Pro Experimental Google представила Gemini 2.5 Pro Experimental — современную модель ИИ, которая превосходит в области логического мышления, программирования и мультимодальных возможностей. Эта модель решает важные задачи, связанные с эффективным решением сложных…
Внедрение кода для продвинутой оценки человеческой позы с использованием MediaPipe, OpenCV и Matplotlib Оценка позы человека — это передовая технология компьютерного зрения, которая преобразует визуальные данные в полезные инсайты о движении человека. Используя современные модели, такие…
RWKV-7: Прогресс рекуррентных нейронных сетей для эффективного моделирования последовательностей Автогрессивные трансформеры стали ведущим подходом в моделировании последовательностей благодаря своей способности к обучению в контексте и параллельной тренировке с использованием softmax-внимания. Однако, softmax-внимание имеет квадратичную сложность в…
Qwen представляет Qwen2.5-VL-32B-Instruct В быстро развивающейся области искусственного интеллекта модели «видео-язык» (VLM) стали важными инструментами, позволяя машинам интерпретировать и генерировать инсайты на основе визуальных и текстовых данных. Несмотря на достижения, остаются задачи по балансировке производительности модели…
Решения по Извлечению Структурированных Данных Введение Откройте возможности извлечения структурированных данных с помощью LangChain и Claude 3.7 Sonnet, преобразуя сырые текстовые данные в полезные инсайты. Этот учебник сосредоточен на отслеживании вызовов инструментов LLM с использованием LangSmith,…
Введение в Cosmos-Reason1 от NVIDIA Искусственные интеллектуальные системы, предназначенные для работы в физических условиях, требуют не только восприятия, но и способности рассуждать о объектах, действиях и последствиях в динамичных реальных средах. Такие системы должны понимать пространственные…
TokenSet: Инновационная структура для семантически осознанного визуального представления TokenSet: Инновационная структура для семантически осознанного визуального представления Стратегия визуальной генерации изображения следует двухступенчатому подходу: сначала сжимает визуальные сигналы в скрытые представления, затем моделирует их низкоразмерные распределения. Однако…
Эффективная архитектура Lyra для моделирования биологических последовательностей Глубокие нейронные сети, такие как CNN и Transformers, значительно продвинули моделирование биологических последовательностей, однако их применение ограничено высокими вычислительными затратами и необходимостью больших объемов данных. Архитектура Lyra предлагает решение…
SuperBPE: Продвижение языковых моделей с помощью токенизации через слова Языковые модели (LMs) сталкиваются с основной проблемой восприятия текстовых данных через токенизацию. Современные токенизаторы подслов сегментируют текст на токены словаря, которые не могут пересекать пробелы, что создает…
TXAGENT: Инновационный ИИ-агент для Рекомендаций по Лечению Точная терапия становится ключевым подходом в здравоохранении, адаптируя лечение к индивидуальным характеристикам пациента для оптимизации результатов и снижения рисков. Однако определение подходящих медикаментов требует сложного анализа множества факторов. Проблемы…
Введение в TULIP: Новый Модель Для Понимания Визуальных и Языковых Данных Недавние достижения в области искусственного интеллекта значительно улучшили способность машин связывать визуальный контент с языком. Модели контрастивного обучения стали ключевыми в этом процессе, позволяя выстраивать…
Знакомьтесь с LocAgent: ИИ-агенты на основе графов для трансформации локализации кода в масштабируемом программном обеспечении Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно возвращаются к существующим кодовым базам для исправления ошибок, внедрения…
Обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения является неотъемлемой частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно возвращаются к существующим кодовым базам для исправления ошибок, реализации новых функций и оптимизации производительности. Важной задачей на этом этапе является локализация…
Использование Искусственного Интеллекта для Оптимизации Бизнеса Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут значительно улучшить подход к ведению бизнеса. В частности, новые модели обработки языка, такие как тот, который связывает акустическую, речевую и языковую структуры, открывают новые…