Itinai.com httpss.mj.runwwpnh598ud8 generate a puppy shaped s 734872ce 0c47 4c64 ada7 ef8323d4eca2 2
Animated text centered premium

Владимир Дьячков PhD

  • Itinai.com it company office background blured photography by d7e493cb 96a3 4f86 9405 ee801a2c3fe3 3
    NVIDIA запускает Cosmos-Reason1: новые модели ИИ для физического мышления и взаимодействия в реальном мире

    NVIDIA запускает Cosmos-Reason1: новые модели ИИ для физического мышления и взаимодействия в реальном мире

    NVIDIA представляет Cosmos-Reason1: набор AI моделей для улучшения физического мышления и обоснованного рассуждения Искусственный интеллект (AI) достиг значительных успехов в обработке языка, математике и генерации кода. Однако расширение этих возможностей на физические среды остается сложной задачей. Физический AI стремится преодолеть этот разрыв, разрабатывая системы, которые воспринимают, понимают и действуют в динамичных, реальных условиях. Проблемы существующих […] ➡️➡️➡️

  • Сравнение Riiid и Knewton Alta: Улучшение результатов студентов с помощью ИИ

    Сравнение Riiid и Knewton Alta: Прогнозирование результатов экзаменов или овладение учебным планом — что дает лучшие результаты? Цель сравнения Обе платформы, Riiid и Knewton Alta, используют искусственный интеллект для улучшения обучения студентов, но подходят к этой задаче с разных сторон. Riiid сосредоточен на прогнозировании результатов и выявлении областей для целенаправленного улучшения, в то время как […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 9b8ecd9e 98cd 4a82 a026 ad27aa55c6b9 1
    Улучшение обобщения языковых моделей: как соединить обучение в контексте и дообучение для бизнеса

    Улучшение обобщения языковых моделей: как соединить обучение в контексте и дообучение для бизнеса

    Языковые модели (LMs) демонстрируют впечатляющие возможности как обучающиеся в контексте, когда они предварительно обучены на обширных текстовых корпусах из интернета, что позволяет эффективно обобщать информацию из всего лишь нескольких примеров задач. Однако дообучение этих моделей для конкретных задач представляет собой значительные трудности. Обычно дообучение требует сотни или тысячи примеров, что часто приводит к ограниченным паттернам […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com flat lay of a minimalist ai business toolkit. smal d512725d 5416 4042 96d5 62b63d1987a9 3
    MemEngine: Унифицированная модульная библиотека ИИ для настройки памяти в агентам на основе LLM

    MemEngine: Унифицированная модульная библиотека ИИ для настройки памяти в агентам на основе LLM

    Введение в MemEngine Исследователи из Университета Ренмин и компании Huawei разработали MemEngine — унифицированную модульную библиотеку для настройки памяти в агентах на основе больших языковых моделей (LLM). Значение памяти для LLM-агентов Агенты на основе LLM все чаще используются в различных приложениях благодаря своей способности управлять сложными задачами и выполнять множество ролей. Память является ключевым компонентом […] ➡️➡️➡️

  • Сравнение Verint и ID R&D: Биометрическая аутентификация голоса в высокорисковых каналах

    Сравнение Verint и ID R&D: Кто глубже обнаруживает несоответствие голосов в высокорисковых каналах? В мире, где безопасность данных и аутентификация пользователей становятся все более важными, компании, работающие в области биометрической аутентификации, должны предоставлять надежные решения. В этой статье мы сравним две ведущие компании в этой области: Verint и ID R&D. Наша цель — выяснить, какое […] ➡️➡️➡️

  • Сравнение Zebra Medical Vision и Quibim: Анализ и Рамки

    Сравнение Zebra Medical Vision и Quibim: Мульти-болезни против мульти-органов — что приносит большую клиническую ценность? Цель сравнения В этом сравнении мы оценим Zebra Medical Vision и Quibim, две ведущие AI-решения в области медицинской визуализации, основываясь на их бизнес-ценности. Обе компании используют AI для радиологии, но отличаются по своему охвату: Zebra сосредоточена на широком обнаружении мульти-болезней […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com flat lay of a minimalist ai business toolkit. smal d512725d 5416 4042 96d5 62b63d1987a9 3
    Meta представила KernelLLM: новый LLM для автоматизации разработки GPU-кernel на Triton

    Meta представила KernelLLM: новый LLM для автоматизации разработки GPU-кernel на Triton

    Meta представляет KernelLLM: Модель с 8 миллиардами параметров для перевода модулей PyTorch в эффективные ядра Triton GPU Компания Meta запустила KernelLLM, языковую модель с 8 миллиардами параметров, доработанную на основе Llama 3.1 Instruct. Эта модель предназначена для автоматизации перевода модулей PyTorch в эффективные ядра Triton GPU, что упрощает процесс разработки ядер и снижает барьеры для […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 41eae118 fe3f 43d0 8564 55d2ed4291fc 3
    Эффективная настройка Qwen3-14B: пошаговое руководство по fine-tuning в Google Colab с Unsloth AI

    Эффективная настройка Qwen3-14B: пошаговое руководство по fine-tuning в Google Colab с Unsloth AI

    Пошаговое руководство по эффективной настройке Qwen3-14B с использованием Unsloth AI на Google Colab Настройка крупных языковых моделей (LLMs), таких как Qwen3-14B, требует значительных ресурсов, времени и памяти, что может затруднить быструю экспериментацию и развертывание. Unsloth AI упрощает быструю и эффективную настройку современных моделей, минимизируя использование памяти GPU, благодаря таким передовым методам, как 4-битная квантизация и […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com ai audit knolling flat lay minimalist business too a5a6c504 7d41 449e a811 53f1d275e547 0
    Google запустил мобильное приложение NotebookLM: AI помощник для исследований с офлайн аудио и интеграцией источников

    Google запустил мобильное приложение NotebookLM: AI помощник для исследований с офлайн аудио и интеграцией источников

    Запуск мобильного приложения NotebookLM от Google Запуск мобильного приложения NotebookLM от Google Google официально представил мобильное приложение NotebookLM, расширяющее возможности своего ИИ-ассистента для исследований на устройствах Android. Это приложение направлено на предоставление персонализированного обучения и синтеза контента непосредственно в кармане пользователей, предлагая функции, которые объединяют мобильность, осведомленность о контексте и интерактивные возможности. Расширение контекстного ИИ […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured photography by 83d4babd 14b1 46f9 81ea 8a75bac63327 0
    Новый стандарт UAEval4RAG: оценка систем RAG по отказу от неразрешимых запросов

    Новый стандарт UAEval4RAG: оценка систем RAG по отказу от неразрешимых запросов

    Введение в UAEval4RAG Исследователи из Salesforce представили UAEval4RAG — новую методику оценки систем Retrieval-Augmented Generation (RAG), сосредоточенную на их способности отклонять неразрешимые запросы. Традиционные методики оценки в основном фокусируются на точности и актуальности ответов на разрешимые вопросы, но часто игнорируют критически важную способность систем выявлять и отклонять неподходящие или неразрешимые запросы. Проблемы существующих методик оценки […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com high tech business environment multiple monitors d 512a6664 ad59 4de2 8833 f39e2501c27c 1
    Агентный ИИ в финансах: возможности, риски и этическая интеграция

    Агентный ИИ в финансах: возможности, риски и этическая интеграция

    Агентный ИИ в Финансовых Услугах Недавний документ IBM Consulting под названием «Агентный ИИ в финансовых услугах: возможности, риски и ответственная реализация» описывает, как эти системы ИИ, предназначенные для автономного принятия решений и долгосрочного планирования, могут изменить операционную среду финансовых учреждений. Доклад предлагает сбалансированную структуру, которая определяет, где агентный ИИ может добавить ценность, какие риски он […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 04fd15e0 f9b2 4808 a5a4 d8a8191e4a22 1
    Недостатки методов Chain-of-Thought: Новый взгляд на интерпретацию ИИ от Anthropic

    Недостатки методов Chain-of-Thought: Новый взгляд на интерпретацию ИИ от Anthropic

    Цепочка размышлений может не отражать истинное мышление ИИ: новое исследование Anthropic выявляет скрытые пробелы Метод цепочки размышлений (CoT) стал популярным способом улучшения и интерпретации процессов рассуждения крупных языковых моделей (LLMs). Основная идея проста: если модель формулирует свой ответ шаг за шагом, эти шаги должны прояснять её вывод. Это особенно важно в критически важных областях, где […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured photography by 1c555838 67bd 48d3 ad0a fee55b70a02d 3
    Omni-R1: Революция в аудио-вопросах с помощью обучения с подкреплением и автоматической генерации данных

    Omni-R1: Революция в аудио-вопросах с помощью обучения с подкреплением и автоматической генерации данных

    Omni-R1: Продвижение Аудио Вопросов и Ответов с Помощью Обучения с Подкреплением и Авто-Генерируемых Данных Недавние разработки показывают, что обучение с подкреплением (RL) может значительно улучшить способности рассуждения крупных языковых моделей (LLM). Данное исследование сосредоточено на улучшении Аудио LLM — моделей, которые обрабатывают аудио и текст для выполнения задач, таких как ответы на вопросы. Бенчмарк MMAU […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v f97f418d fd83 4456 b07e 2de7f17e20f9 1
    Эффективный векторный поиск с интеграцией DiskANN в Azure Cosmos DB от Microsoft

    Эффективный векторный поиск с интеграцией DiskANN в Azure Cosmos DB от Microsoft

    Введение системы DiskANN, интегрированной с Azure Cosmos DB для эффективного векторного поиска Современные системы данных требуют возможности поиска высокоразмерных векторных представлений. Эти представления, создаваемые моделями глубокого обучения, содержат семантические и контекстуальные значения данных, что позволяет системам извлекать результаты на основе релевантности и сходства, а не точных совпадений. Проблемы в векторном поиске Одной из главных проблем […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com lat lay of a medium sized ai business toolkit on a 9b398cfa c8ca 4b2e 9fc2 dc209a9686b9 3
    Критические уязвимости безопасности в протоколе контекста модели (MCP): угроза для AI-агентов

    Критические уязвимости безопасности в протоколе контекста модели (MCP): угроза для AI-агентов

    Уязвимости безопасности в Протоколе Модельного Контекста (MCP) Критические уязвимости безопасности в Протоколе Модельного Контекста (MCP) Протокол Модельного Контекста (MCP) представляет собой значительный шаг вперед в том, как большие языковые модели взаимодействуют с инструментами, сервисами и внешними источниками данных. Несмотря на его преимущества, MCP также вводит серьезные проблемы безопасности, включая пять основных уязвимостей: Порча Инструментов, Обновления […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 7b8006c7 4530 46ce 8e2f 40bbc769a42e 2
    Оптимизация использования инструментов в LLM с помощью SEM: Роль обучения с подкреплением

    Оптимизация использования инструментов в LLM с помощью SEM: Роль обучения с подкреплением

    Улучшение использования инструментов и эффективности рассуждений с помощью обучения с подкреплением Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) показывают их способность выполнять сложные задачи рассуждения и эффективно использовать внешние инструменты, такие как поисковые системы. Однако остается значительная проблема: как научить модели определять, когда полагаться на внутренние знания, а когда выполнять поиск. Хотя методы на […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 32924e8d 918f 458e ae6f 0f5d897c5b7b 1
    Улучшение принятия решений в языковых моделях с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение принятия решений в языковых моделях с помощью обучения с подкреплением

    Проблемы больших языковых моделей в принятиии решений Языковые модели, обученные на обширных наборах данных, становятся незаменимыми инструментами для понимания и генерации языка. Их потенциал включает возможность функционирования в качестве агентов принятия решений в интерактивных средах. Однако они сталкиваются с проблемами в области принятия решений, известными как «разрыв между знанием и действием». Основные ограничения моделей Несмотря […] ➡️➡️➡️

  • От «как будто» к «как надо»: как ChatGPT фиксит UX-дизайн без лишних правок

    Как ChatGPT превращает UX-дизайн в «как надо»: секретные режимы для профессионалов Если вы дизайнер интерфейсов, то знаете, что идеальный UX — это когда пользователь не замечает сложностей, а система работает как по волшебству. Но как достичь этого без бесконечных правок? Ответ — в секретных режимах работы ChatGPT, которые превращают «как будто» в «как надо». В […] ➡️➡️➡️

  • Контентный инсайт: как ChatGPT превращает данные в истории, которые конвертируют

    Как ChatGPT превращает данные в конверсионные истории: секретные режимы для контентных стратегий Если вы когда-либо пытались написать текст, который не только зацепит читателя, но и засияет в поиске, знаете: баланс между творчеством и аналитикой — это искусство. ChatGPT может стать вашим союзником в этом, но только если вы используете его правильно. В этой статье разберем […] ➡️➡️➡️

  • Децентрализованный решатель: как ChatGPT принимает решения без лишних уточнений

    Секретные режимы ChatGPT: Как децентрализованный решатель ускоряет бизнес-решения Искусственный интеллект давно перестал быть фантастикой. Сегодня ChatGPT — не просто инструмент для написания стихов или ответов на вопросы, а мощный помощник для бизнеса, технических специалистов и креативных профессионалов. Но знаете ли вы, что за эффективность его работы отвечают так называемые «режимы»? В этой статье мы поговорим […] ➡️➡️➡️