Владимир Дьячков PhD

Институт Инноваций в Технологиях (TII) представляет Falcon-H1: Гибридные Языковые Модели Transformer-SSM для Масштабируемого, Многоязычного и Долгосрочного Понимания С увеличением масштабов языковых моделей становится все сложнее находить баланс между выразительностью, эффективностью и адаптивностью. Архитектуры Transformer доминируют благодаря своей высокой производительности, но требуют значительных вычислительных ресурсов, особенно в сценариях с длинным контекстом. В отличие от них, Структурированные […] ➡️➡️➡️

Продвижение многомодального математического мышления с выравниванием «визуализация-код» Многомодальное математическое мышление позволяет машинам решать задачи, используя как текстовую информацию, так и визуальные элементы, такие как диаграммы и графики. Эта способность особенно важна в образовании, автоматизированном обучении и анализе документов, где задачи часто представлены в комбинации текста и изображений. Проблемы выравнивания Существенной проблемой в этой области является […] ➡️➡️➡️

Gemma 3n: Новая Эффективная Модель Искусственного Интеллекта Введение в Gemma 3n Google DeepMind представила Gemma 3n — компактную и высокоэффективную многомодальную модель ИИ, предназначенную для работы в реальном времени на мобильных устройствах. С ростом потребности в быстром, умном и приватном ИИ на мобильных устройствах, исследователи переосмысляют работу ИИ-моделей, создавая решения, которые обеспечивают мгновенный отклик и […] ➡️➡️➡️

RXTX: Алгоритм машинного обучения для эффективного умножения структурированных матриц Поиск более быстрых алгоритмов для умножения матриц является важной задачей в компьютерных науках и численной линейной алгебре. С момента первых исследований Страссена и Винограда в конце 1960-х годов было предложено множество стратегий, включая методы на основе градиентов и эвристические техники. Однако меньше внимания уделялось структурированным матричным […] ➡️➡️➡️

Внедрение протокола модели контекста (MCP) От Протокола к Производству: Как Шлюзы MCP Обеспечивают Безопасную и Масштабируемую Интеграцию ИИ в Предприятиях Введение в Протокол Модели Контекста (MCP) Протокол Модели Контекста (MCP), разработанный компанией Anthropic, стал важным инструментом для интеграции ИИ-моделей с более широкими программными экосистемами. MCP стандартизирует процесс взаимодействия языковой модели или автономного агента с внешними […] ➡️➡️➡️

Пошаговое руководство по созданию модульных AI-работ с использованием Claude API от Anthropic и LangGraph В этом руководстве представлено практическое руководство по внедрению LangGraph, эффективной системы оркестрации AI, интегрированной с API Claude от Anthropic. Мы предоставляем подробный код, оптимизированный для Google Colab, который поможет разработчикам создавать и визуализировать AI-работы как взаимосвязанные узлы, выполняющие различные задачи, такие […] ➡️➡️➡️

Обзор отчета Marktechpost о агентном ИИ и ИИ-агентах на 2025 год Компания Marktechpost AI Media представила свой самый обширный отчет — «Отчет о агентном ИИ и ИИ-агентах на 2025 год». Этот отчет предлагает технический анализ архитектур, фреймворков и стратегий развертывания, которые определяют будущее ИИ-агентов. Он охватывает весь стек агентного ИИ, картируя растущую экосистему, основанную на […] ➡️➡️➡️

Введение в PARSCALE (Параллельное Масштабирование) Данная статья представляет метод параллельных вычислений PARSCALE, который обеспечивает эффективное и масштабируемое развертывание языковых моделей. Проблемы традиционного масштабирования Увеличение производительности языковых моделей обычно связано с ростом числа параметров или расширением вычислительных мощностей. Это приводит к необходимости значительных ресурсов и памяти, что создает сложности при развертывании. Методы масштабирования параметров, такие как […] ➡️➡️➡️