Вдалимир Дьячков PhD

Нужны ли нам сложные модели для обработки визуальных и языковых данных? Исследователи из ByteDance и WHU представляют Pixel-SAIL — единую модель трансформера для понимания на уровне пикселей, которая превосходит 7B MLLMs. Проблема сложных архитектур Современные модели MLLMs достигли значительного прогресса в обработке визуальных данных, что расширяет их применение в таких задачах, как точная редактирование и…

Эффективность Моделей Начинается с Данных Исследователи из Ai2 представляют DataDecide — набор стандартов для понимания влияния данных предобучения на производительность моделей. Проблема Выбора Данных в Предобучении Моделей Разработка больших языковых моделей требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при экспериментах с альтернативными корпусами данных. Сравнение наборов данных на полном масштабе может занять сотни тысяч часов работы GPU.…

OpenAI представляет o3 и o4-mini: Прогресс в направлении агентного ИИ с улучшенной мультимодальной рассуждением Сегодня OpenAI представила две новые модели рассуждения — OpenAI o3 и o4-mini — что является значительным шагом вперед в интеграции мультимодальных данных в процессы рассуждения ИИ. OpenAI o3: Продвинутое рассуждение с мультимодальной интеграцией Модель OpenAI o3 представляет собой значительное улучшение по…

Ускорение биофизических моделей мозга с помощью DELSSOME Ускорение биофизических моделей мозга с помощью DELSSOME Введение Биофизическое моделирование является важным инструментом для понимания функционирования мозга, связывая нейронную динамику на клеточном уровне с крупномасштабной активностью мозга. Однако традиционные методы оптимизации требуют значительных вычислительных ресурсов, что затрудняет их применение в сложных моделях. Проблемы традиционных методов Существующие методы, такие…

OpenAI представляет Codex CLI: открытый локальный агент кодирования, преобразующий естественный язык в рабочий код Командные интерфейсы (CLI) являются незаменимыми инструментами для разработчиков, предоставляя мощные возможности для управления системами и автоматизации. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может представлять собой барьер для новичков и источник неэффективности для опытных пользователей. Необходимость запоминать точные…

A Coding Implementation for Building Python-based Data and Business Intelligence BI Web Applications with Taipy Введение В этом руководстве мы объясняем, как создать продвинутую интерактивную панель инструментов с использованием Taipy — инновационного фреймворка, созданного для простого создания динамических приложений на основе данных. Вы научитесь использовать Taipy для моделирования сложных временных рядов и выполнения реального сезонного…

Введение DISCIPL: Новый Подход к Моделированию Языка Исследователи MIT представили DISCIPL — инновационную структуру, использующую языковые модели Planner и Follower для эффективной генерации и рассуждений в условиях ограничений. Проблемы Современных Языковых Моделей Языковые модели способны предсказывать последовательности слов на основе обширных наборов данных, однако они часто сталкиваются с трудностями при решении задач, требующих последовательной логики…

Представление TabPFN: Инновационный Подход к Анализу Табличных Данных Табличные данные широко используются в различных областях, таких как научные исследования, финансы и здравоохранение. Традиционно для анализа табличных данных предпочитаются модели, такие как деревья решений с градиентным бустингом, благодаря их эффективности в обработке разнородных и структурированных наборов данных. Однако у этих методов есть значительные ограничения, особенно в…

SQL-R1: Применение Искусственного Интеллекта в NL2SQL SQL-R1: Модель NL2SQL на основе Обучения с Подкреплением Модель SQL-R1 демонстрирует превосходство в преобразовании естественного языка в SQL по сравнению с более крупными системами, особенно в сложных запросах. Это позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных, используя обычный человеческий язык, что упрощает доступ к данным для непрофессионалов. Проблема и Решение…

Проблемы в работе больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) все чаще используются для решения математических задач, которые напоминают реальные логические задачи. Однако исследования MIT показывают, что малейшие изменения в запросах могут значительно ухудшить их способность к рассуждению и решение проблем. Это подчеркивает важность проверки их логических и когнитивных навыков. Влияние шумных данных на…

Проблемы с оценкой возможностей рассуждения в LLM Исследования показывают, что современные методики оценки возможностей рассуждения в больших языковых моделях (LLM) имеют значительные недостатки. Существуют опасения по поводу достоверности результатов, так как многие оценки могут быть неповторяемыми или неубедительными. Это может привести к неправильным выводам и ошибочным решениям в области внедрения технологий. Методы улучшения возможностей рассуждения…

Руководство по программированию для создания инструмента финансовой аналитики Извлечение и анализ данных о фондовом рынке являются ключом к обоснованному принятию решений в финансовой сфере. Данный учебник предлагает подробное руководство по созданию интегрированного инструмента финансового анализа и отчетности на Python. Основные этапы проекта Мы изучим, как извлекать исторические рыночные данные с Yahoo Finance и вычислять важные…

Рефлексия в ИИ: практические решения для бизнеса Рефлексия в предобучении Исследования показывают, что большие языковые модели (LLM) обладают способностью к рефлексии — они могут осознавать, когда их ответ не соответствует логике или фактам, и стремятся это исправить. Это качество, называемое рефлексией, указывает на значительный прогресс от поверхностной обработки к более глубокому оценочному рассуждению, что особенно…

Традиционные RAG-рамки не справляются: Megagon Labs представляет ‘Insight-RAG’ Традиционные RAG-методы привлекли внимание благодаря своей способности улучшать большие языковые модели (LLM) за счет интеграции внешних источников знаний. Однако они часто ограничиваются поверхностной релевантностью документов, упуская глубокие инсайты и информацию, распределенную по нескольким источникам. Эти методы в основном подходят для простых задач, таких как ответ на вопросы,…

Устойчивое многомерное понимание позиций с помощью Transformers Эффективные решения для бизнеса на основе новых достижений в области ИИ Исследователи Манчестерского университета разработали новую методику, которая значительно улучшает способность трансформеров обрабатывать позиции в многомерных данных. Это открытие может принести значительные преимущества в бизнес-приложениях. Проблема понимания позиций в трансформерах Трансформеры, основывающиеся на методах машинного обучения, требуют четкого…

THUDM представляет GLM 4: Модель с 32 миллиардами параметров, конкурирующая с GPT-4o и DeepSeek-V3 В быстро развивающемся мире больших языковых моделей (LLMs) исследователи и организации сталкиваются с серьезными вызовами. К ним относятся улучшение способностей к рассуждению, обеспечение надежной многоязычной поддержки и эффективное управление сложными, открытыми задачами. Хотя меньшие модели часто более доступны и экономичны, они,…

Модели с несколькими модальностями: Раннее слияние как эффективное решение Модели искусственного интеллекта с несколькими модальностями сталкиваются с серьезными вызовами при интеграции и обработке различных типов данных одновременно. Текущие методы в основном полагаются на стратегии позднего слияния, где отдельно обученные модели для каждой модальности соединяются, например, путем добавления визуальных кодировщиков к языковым моделям. Этот подход, хотя…