Вдалимир Дьячков PhD

Введение в AG-UI Современные AI-агенты значительно продвинулись в автоматизации задач на серверной стороне, таких как резюмирование, миграция данных и планирование. Однако эти агенты обычно работают за кулисами, активируясь по заранее определенным сценариям и возвращая результаты без участия пользователя. С ростом интерактивности AI-приложений появилась необходимость в агентах, которые могут взаимодействовать с пользователями в реальном времени. Что…

Введение в Audio-SDS Модели диффузии аудио добились высокого качества синтеза речи, музыки и эффектов, но в основном они лучше всего подходят для генерации образцов, а не для оптимизации параметров. Задачи, такие как генерация звуковых эффектов или разделение источников на основе запросов, требуют моделей, способных настраивать явные и интерпретируемые параметры при структурных ограничениях. Практические решения с…

Эффективный размер состояния (ESS): Метрика для оценки использования памяти в последовательных моделях Эффективный размер состояния (ESS): Метрика для оценки использования памяти в последовательных моделях Введение в последовательные модели В машинном обучении последовательные модели предназначены для обработки данных с временной структурой, таких как язык, временные ряды или сигналы. Эти модели отслеживают зависимости во времени, что позволяет…

Инновации в Семантическом Поиске Инновации в Семантическом Поиске Понимание Семантического Поиска Семантический поиск сосредоточен на понимании смысла текста, а не просто на совпадении ключевых слов. Это позволяет системам предоставлять результаты, соответствующие намерениям пользователей. Эта способность крайне важна в таких областях, как научные исследования, юридический анализ и цифровые помощники. Проблемы Традиционных Методов Традиционные методы, основанные на…

Оптимизация аннотирования с помощью Adala и Google Gemini Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать фреймворк Adala для создания модульного активного обучения в классификации медицинских симптомов. Мы начнем с установки и проверки Adala, а затем интегрируем Google Gemini в качестве пользовательского аннотатора для классификации симптомов по заранее определенным медицинским категориям. Установка Adala Установите последнюю…

Введение в PrimitiveAnything PrimitiveAnything — это новая платформа, разработанная исследователями из Tencent AIPD и Университета Цинхуа, которая переосмысляет абстракцию форм как задачу генерации примитивных сборок. Этот подход позволяет более эффективно захватывать как семантическую структуру, так и геометрическую точность. Проблема традиционных методов Традиционные методы абстракции форм часто сталкиваются с проблемами, такими как недостаточная семантическая глубина и…

Создание ИИ-бота с использованием модели Claude от Anthropic В этом руководстве мы покажем, как настроить полностью функционального бота в Google Colab, который использует модель Claude от Anthropic совместно с mem0 для бесшовного запоминания информации. Сочетание интуитивной оркестрации LangGraph с мощным векторным хранилищем памяти mem0 даст возможность нашему ассистенту запоминать прошлые разговоры, извлекать необходимые детали по…

Введение в разреженные языковые модели на основе Mixture of Experts Разреженные большие языковые модели (LLMs), использующие архитектуру Mixture of Experts (MoE), становятся все популярнее благодаря своей способности эффективно масштабироваться, активируя лишь часть параметров для каждого токена. Эта динамическая разреженность позволяет моделям MoE сохранять высокую представительную емкость, ограничивая вычисления для каждого токена. Однако их сложность и…

Введение в проблему языковых моделей Современные языковые модели играют ключевую роль в различных приложениях, таких как программирование, академическое обучение и автоматизированные помощники. Однако основная проблема заключается в том, что эти модели обучаются на статических наборах данных, которые со временем устаревают. Это создает вызов, так как модели не могут обновлять свои знания или проверять ответы на…

Введение в ARTIST Модели больших языков (LLMs) достигли значительных успехов в сложном рассуждении благодаря инновациям в архитектуре, масштабе и подходах к обучению, таким как обучение с подкреплением (RL). Однако большинство LLM, улучшенных с помощью RL, сильно зависят от статических внутренних знаний и текстового рассуждения, что ограничивает их применение в задачах, требующих актуальной информации или специализированной…

ByteDance представляет DeerFlow: Модульная многопользовательская платформа для автоматизации глубоких исследований ByteDance выпустила DeerFlow, открытую многопользовательскую платформу, предназначенную для улучшения сложных исследовательских процессов путем интеграции возможностей больших языковых моделей (LLMs) с инструментами, специфичными для определенной области. DeerFlow, построенный на основе LangChain и LangGraph, предлагает структурированную и расширяемую платформу для автоматизации сложных исследовательских задач — от извлечения…

Проблемы обработки языка в бизнесе Обработка языка в корпоративной среде сталкивается с критическими вызовами, так как бизнес-процессы всё больше зависят от синтеза информации из различных источников, включая внутреннюю документацию, кодовые репозитории, исследовательские отчёты и потоки данных в реальном времени. Хотя недавние достижения в области крупных языковых моделей продемонстрировали впечатляющие возможности, этот прогресс сопровождается значительными недостатками:…

Проблема взаимодействия в автономных системах Современные автономные системы все больше полагаются на большие языковые модели (LLM) для выполнения задач. Однако, несмотря на их возможности, существует серьезная проблема в коммуникации между ними. Текущие системы ограничены из-за специфичных для поставщиков API и статических интеграций. Для решения этой проблемы разработаны четыре протокола: Model Context Protocol (MCP), Agent Communication…

Решения в области искусственного интеллекта для бизнеса Решения в области искусственного интеллекта для бизнеса По словам Исаака Фабера, главного научного сотрудника Центра интеграции ИИ армии США, подход, основанный на стеке ИИ, определенном Университетом Карнеги-Меллон, является основополагающим для усилий армии США в области разработки платформы ИИ. Цифровая трансформация армии Фабер отметил, что одним из основных вызовов…