Владимир Дьячков PhD

Введение в новые модели OpenAI Недавно OpenAI представила две новые модели с открытыми весами: gpt-oss-120B и gpt-oss-20B. Эти модели открывают новые горизонты для разработчиков, исследователей и бизнеса, предлагая возможности, которые ранее были доступны лишь через облачные решения. Теперь вы можете загружать, настраивать и использовать их на собственном оборудовании, что значительно упрощает доступ к передовым технологиям […] ➡️➡️➡️

Введение в векторные персоны и их значение В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью бизнеса, помогая автоматизировать процессы и улучшать взаимодействие с клиентами. Однако, с ростом популярности больших языковых моделей (LLMs), таких как GPT, возникли вопросы о надежности и безопасности этих технологий. Как же обеспечить стабильность и этичность в использовании ИИ? Ответ на […] ➡️➡️➡️

Введение в LangExtract: Новые горизонты извлечения данных В современном мире, где информация становится основным активом, извлечение полезных данных из неструктурированных текстов представляет собой серьезную задачу. Документы в формате медицинских отчетов, юридических контрактов или отзывов клиентов часто содержат ценные сведения, которые сложно извлечь традиционными методами. Именно здесь на помощь приходит новая библиотека от Google AI — […] ➡️➡️➡️

NASA Releases Galileo: The Open-Source Multimodal Model Advancing Earth Observation and Remote Sensing Среди новейших достижений в области обработки данных Земли стоит отметить выход модели Galileo, разработанной NASA и открытой для использования. Эта мультимодальная модель представляет собой прорыв в области дистанционного зондирования и наблюдения за Землей, предлагая новые возможности для анализа множества типов данных, таких […] ➡️➡️➡️

Теперь мир Клода: Как Anthropic обошел OpenAI в гонке ИИ для бизнеса В последние годы мир искусственного интеллекта для бизнеса претерпел значительные изменения. Согласно отчету Menlo Ventures за 2025 год, Anthropic с моделью Клодом обошел OpenAI, захватив 32% рынка, в то время как доля OpenAI снизилась до 25%. Этот поворот событий говорит о зрелости ИИ-технологий […] ➡️➡️➡️

Введение в мир ИИ-агентов Представьте себе мир, где искусственный интеллект не просто выполняет команды, а активно взаимодействует с людьми, принимает решения и учится на основе опыта. В 2025 году создание таких автономных ИИ-агентов станет реальностью благодаря семи основным слоям, которые обеспечивают их функциональность и эффективность. В этой статье мы рассмотрим каждый из этих слоев и […] ➡️➡️➡️

Введение в Seed-Prover: Новая эра автоматического доказательства теорем В мире математического доказательства и алгоритмов на основе искусственного интеллекта всегда есть место для инноваций. ByteDance представила Seed-Prover — продвинутую систему формального рассуждения, которая меняет правила игры в автоматическом доказательстве теорем. Эта статья поможет вам понять, как Seed-Prover решает актуальные проблемы в вашей области и как вы […] ➡️➡️➡️

Введение в SHAP-IQ визуализации В современном мире автоматизации бизнеса и применения искусственного интеллекта, понимание того, как работают модели машинного обучения, становится критически важным. Одним из мощных инструментов для интерпретации моделей является SHAP (SHapley Additive exPlanations). В этом руководстве мы погрузимся в возможности SHAP-IQ визуализаций, которые позволят вам лучше понять, как ваша модель приходит к своим […] ➡️➡️➡️

A Technical Roadmap to Context Engineering in LLMs: Mechanisms, Benchmarks, and Open Challenges В современном мире, где искусственный интеллект стремительно проникает в различные сферы бизнеса, понимание контекстного инжиниринга в больших языковых моделях (LLMs) становится ключевым для достижения успеха. Эта статья предлагает вам уникальный взгляд на возможности, которые открывает контекстный инжиниринг, а также на механизмы, бенчмарки […] ➡️➡️➡️

Введение в мир процессоров для ИИ и машинного обучения В последние годы искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью бизнеса, и выбор правильного оборудования для их реализации стал критически важным. В этой статье мы рассмотрим основные типы процессоров: ЦП (CPU), ГП (GPU), НПУ (NPU) и ТПУ (TPU), их производительность, области применения и ключевые различия. […] ➡️➡️➡️

Введение в CUDA-L1: Революция в Оптимизации CUDA с Помощью ИИ Представьте себе, что ваши графические процессоры (GPU) могут работать в три раза быстрее, и все это без необходимости в сложной ручной оптимизации. DeepReinforce Team представила CUDA-L1 — автоматизированную платформу для обучения с подкреплением, которая открывает новые горизонты в оптимизации CUDA. Это не просто теоретическая разработка; […] ➡️➡️➡️

Google AI Releases MLE-STAR: Автоматизация машинного обучения на новом уровне В мире, где технологии развиваются с невероятной скоростью, автоматизация процессов становится необходимостью. Google представил MLE-STAR — передовой агент машинного обучения, способный автоматизировать множество задач в области ИИ. Но как именно этот инструмент может помочь вам в вашей работе? Давайте разберемся. Проблема автоматизации в машинном обучении […] ➡️➡️➡️

Введение в мир трансформеров и их чувствительность Современные трансформеры стали основой многих достижений в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Однако, несмотря на их мощь, существует множество проблем, связанных с их стабильностью при обучении. Исследования MIT представляют собой значимый шаг вперед в решении этих проблем, предложив новые методы контроля чувствительности трансформеров с помощью доказанных ограничений […] ➡️➡️➡️

Как использовать пакет SHAP-IQ для выявления и визуализации взаимодействий между признаками в моделях машинного обучения с помощью индексов взаимодействия Шепли (SII) В эпоху больших данных и машинного обучения, понимание того, как именно работают модели, становится важным для бизнеса. Если вы работаете в области анализа данных, финансов, здравоохранения или технологий, то, вероятно, задавались вопросом: как объяснить […] ➡️➡️➡️

Введение в мир многоагентных систем с паттерном PEER В эпоху цифровизации малый и средний бизнес сталкивается с огромными вызовами в оптимизации своих процессов. Многоагентные системы (МАС) становятся одним из ключевых инструментов для достижения этой цели. В этой статье мы рассмотрим, как Руководство по программированию для создания умных многоагентных систем с паттерном PEER может эффективно помочь […] ➡️➡️➡️

Знакомство с Meet Trackio: простота отслеживания экспериментов в машинном обучении Когда речь заходит о машинном обучении, исследователи и практики часто сталкиваются с одной и той же проблемой: как эффективно отслеживать результаты экспериментов, не тратя при этом лишних ресурсов. Meet Trackio — это бесплатная, локальная и открытая библиотека для отслеживания экспериментов на языке Python, которая не […] ➡️➡️➡️

Falcon LLM Team Releases Falcon-H1 Technical Report: Гибридная Модель Внимания и SSM, Соперничающая с 70B LLMs В мире искусственного интеллекта и автоматизации бизнеса, новые технологии появляются с невероятной скоростью. Одним из таких значительных достижений является Falcon-H1, представленный командой Falcon LLM. Этот гибридный подход объединяет внимание и модели пространственного состояния (SSM), что позволяет достигать впечатляющих результатов, […] ➡️➡️➡️

Встречайте SmallThinker: Семейство эффективных больших языковых моделей (LLMs), обученных для локального развертывания Современный мир технологий требует от бизнеса гибкости и скорости. Каждый день компании сталкиваются с необходимостью оптимизации рабочих процессов и повышения эффективности. В этом контексте, SmallThinker предлагает уникальное решение, которое не только улучшает производительность, но и обеспечивает безопасность данных, благодаря возможности развертывания на локальных […] ➡️➡️➡️