Введение в модель Panda Исследователи из Университета Техаса в Остине представили модель Panda (Patched Attention for Nonlinear Dynamics), которая была предварительно обучена на 20,000 хаотических обыкновенных дифференциальных уравнений (ODE), созданных с помощью эволюционного поиска. Эта модель предназначена для решения проблем, связанных с предсказанием динамических систем, таких как динамика жидкостей и активность мозга. Проблемы предсказания динамических […] ➡️➡️➡️
Дифференцируемые MCMC-слои: Новый ИИ-фреймворк для обучения с неточными комбинаторными решателями в нейронных сетях Нейронные сети являются мощными инструментами для решения сложных задач, основанных на данных. Однако они часто сталкиваются с трудностями при принятии дискретных решений в условиях жестких ограничений, таких как маршрутизация транспортных средств или планирование задач. Эти дискретные задачи, распространенные в операционном исследовании, являются […] ➡️➡️➡️
Могут ли большие языковые модели действительно судить с рассуждением? Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) привлекли внимание к их возможностям в рассуждении и суждении. Исследователи из Microsoft и Университета Цинхуа представили Модели Награды за Рассуждение (RRMs), которые направлены на улучшение согласования LLMs путем динамического масштабирования вычислительных ресурсов во время оценивания. Роль обучения […] ➡️➡️➡️
Пошаговое руководство по созданию синтетических данных с использованием Synthetic Data Vault (SDV) Данные из реального мира часто представляют собой высокие затраты, неразбериху и ограничения по правилам конфиденциальности. Синтетические данные предлагают решение и уже широко используются в различных приложениях, таких как обучение больших языковых моделей (LLMs) с помощью текста, созданного ИИ, моделирование крайних случаев для систем […] ➡️➡️➡️
Сравнение ABBYY FlexiCapture и UiPath Document Understanding: Кто более гибко автоматизирует сложные формы? Цель сравнения В этом сравнении мы оценим ABBYY FlexiCapture и UiPath Document Understanding, две ведущие решения для интеллектуальной обработки документов (IDP), сосредоточив внимание на их возможностях автоматизации обработки сложных форм. Мы проанализируем их по десяти ключевым критериям, чтобы определить, какое из решений […] ➡️➡️➡️
Введение NVIDIA представила Llama Nemotron Nano 4B — эффективную открытую модель для рассуждений, оптимизированную для задач Edge AI и научных исследований. С 4 миллиардами параметров она превосходит аналогичные модели с 8 миллиардами параметров, достигая более высокой точности и увеличенной производительности до 50% согласно внутренним тестам. Архитектура модели и процесс обучения Nemotron Nano 4B основана на […] ➡️➡️➡️
NVIDIA AI Introduces AceReason-Nemotron NVIDIA AI представляет AceReason-Nemotron для улучшения математического и программного мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Способности к рассуждению являются ключевыми для развития систем ИИ. Появление o1 от OpenAI вызвало значительный интерес к созданию моделей рассуждения с использованием подходов обучения с подкреплением (RL). Несмотря на то, что открытый доступ к DeepSeek-R1 […] ➡️➡️➡️
Amazon Lex vs Rasa: Удобство облака или свобода с открытым исходным кодом для разработки чат-ботов? В последние годы чат-боты стали неотъемлемой частью бизнеса, предоставляя возможность автоматизации взаимодействия с клиентами и улучшения пользовательского опыта. Среди множества платформ для разработки чат-ботов выделяются два основных игрока: Amazon Lex и Rasa. В этой статье мы сравним эти две платформы, […] ➡️➡️➡️
Введение в NLWeb Многие веб-сайты сталкиваются с трудностями при предоставлении доступных и экономически эффективных способов интеграции интерфейсов на естественном языке. Это чаще всего ограничивает взаимодействие пользователей с контентом сайта через разговорный ИИ. Традиционные решения обычно зависят от централизованных, проприетарных сервисов или требуют значительных технических знаний, что ограничивает масштабируемость и адаптивность. В результате разработчики сталкиваются с […] ➡️➡️➡️
Введение в метод GRIT Данная статья представляет метод GRIT, который обучает многомодальные большие языковые модели (MLLMs) рассуждать с использованием изображений, сочетая текст и визуальное обоснование. Проблема соединения текста и изображений Основная задача MLLMs заключается в объединении визуального контента с логикой языка. Однако многие модели испытывают трудности в эффективном соединении этих областей, что приводит к ограниченной […] ➡️➡️➡️
Пошаговое руководство по созданию настраиваемого многофункционального AI-агента с LangGraph и Claude В этом руководстве мы покажем, как создать мощного многофункционального AI-агента с использованием LangGraph и Claude. Агент будет способен выполнять такие задачи, как математические вычисления, веб-поиск, запросы о погоде, анализ текста и получение информации в реальном времени. Мы обеспечим простоту настройки, даже для начинающих пользователей, […] ➡️➡️➡️
Оптимизация Ассемблерного Кода с Помощью LLM: Обучение с Подкреплением Превосходит Традиционные Компиляторы Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали значительный потенциал в различных задачах программирования, однако их применение в оптимизации программ, особенно в контексте низкоуровневого программирования, остается недостаточно исследованным. Хотя недавние достижения показали, что LLM могут улучшать производительность в высокоуровневых языках, таких как C++ и Python, их […] ➡️➡️➡️
Руководство по созданию многоагентных рабочих процессов с Microsoft AutoGen Полное руководство по программированию многоагентных рабочих процессов с Microsoft AutoGen Введение В этом руководстве мы покажем, как фреймворк Microsoft AutoGen позволяет разработчикам легко организовывать сложные многоагентные рабочие процессы с минимальным количеством кода. Используя абстракции RoundRobinGroupChat и TeamTool, вы сможете объединить специалистов, таких как исследователи, проверяющие факты, […] ➡️➡️➡️
Введение в Group Think: новая парадигма многопользовательского рассуждения Исследование в области искусственного интеллекта рассматривает возможности совместной работы больших языковых моделей (LLMs). Многопользовательские системы на основе LLM теперь исследуются на предмет их способности координировать сложные задачи, разбивая их на части и работая одновременно. Это направление привлекает внимание благодаря потенциалу увеличения эффективности и снижения задержек в приложениях […] ➡️➡️➡️
Оценка AI-ассистентов для бизнеса: Бенчмарк для сложных голосовых рабочих процессов С увеличением интеграции AI-ассистентов в бизнесе, важно оценивать их эффективность в реальных задачах, особенно через голосовые взаимодействия. Существующие методы оценки часто сосредоточены на общих навыках общения или ограниченном использовании инструментов, что не позволяет адекватно измерить способность AI-агента управлять сложными специализированными рабочими процессами в различных областях. […] ➡️➡️➡️
Введение в «Thinkless»: Адаптивная структура для эффективного моделирования языка Исследователи из Национального университета Сингапура разработали новую структуру под названием Thinkless, которая направлена на повышение эффективности языковых моделей, сокращая ненужные процессы рассуждения до 90%. Эта структура решает основную проблему современных языковых моделей, в которых часто используются обширные процессы рассуждения, даже для простых запросов, что приводит к […] ➡️➡️➡️
Введение в MMLONGBENCH Недавние достижения в области моделирования с длинным контекстом значительно улучшили возможности больших языковых моделей (LLMs) и больших моделей языка и изображения (LVLMs). Модели языка и изображения с длинным контекстом (LCVLMs) теперь способны обрабатывать сотни изображений и тысячи текстовых токенов за один проход. Однако разработка эффективных оценочных стандартов для этих моделей не успевает […] ➡️➡️➡️
Введение в Magentic-UI от Microsoft Magentic-UI — это открытый прототип агента, который улучшает взаимодействие человека и ИИ для выполнения веб-задач. Он предлагает новые решения для автоматизации, позволяя пользователям контролировать процесс и вносить изменения в реальном времени. Проблемы традиционной автоматизации Современные веб-приложения требуют от пользователей выполнения множества рутинных действий, что часто приводит к ошибкам и несоответствиям. […] ➡️➡️➡️
Структурирование Размышлений в Больших Моделях Языка Большие Модели Размышлений (БМР) такие как o1 и o3 от OpenAI, DeepSeek-R1, Grok 3.5 и Gemini 2.5 Pro демонстрируют сильные способности в долгосрочном размышлении. Эти модели часто показывают продвинутые поведения, такие как самокоррекция и проверка, которые называются «мгновениями озарения». Однако непредсказуемость этих поведений ограничивает их практическую надежность и масштабируемость. […] ➡️➡️➡️
Выпуск Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4: Технический Прорыв в Области Размышлений, Кодирования и Дизайна ИИ-агентов Компания Anthropic представила свои новые языковые модели: Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4. Это обновление включает значительные технические усовершенствования, особенно в структурированном размышлении, программной инженерии и поведении автономных агентов. Claude Opus 4: Расширение Возможностей Размышления и Понимания […] ➡️➡️➡️