Вдалимир Дьячков PhD

Реализация кода для оценки результатов юридической области с использованием платформы Atla и модели Selene через Python SDK для соблюдения GDPR В этом руководстве мы демонстрируем, как оценить качество ответов, сгенерированных моделями LLM, с помощью Atla и Python SDK. Это мощный инструмент для автоматизации рабочих процессов оценки с использованием критериев на естественном языке. На базе модели…

VideoMind: Ролевой Агент для Понимания Видео с Временной Привязкой Современные языковые модели (LLMs) продемонстрировали впечатляющие способности в решении задач, таких как «Цепочка Мыслей» (CoT), что увеличивает точность и интерпретируемость в сложных задачах. Однако видео, как многомодальный контент, представляет уникальные вызовы из-за своей временной природы. В отличие от статических изображений, видео требует понимания динамических взаимодействий во…

Представляем Hostinger Horizons: Инструмент AI без кода для создания веб-приложений В условиях современного веб-развития платформы без кода значительно упрощают процесс создания приложений. Hostinger Horizons — это инструмент на базе искусственного интеллекта, который позволяет создавать, редактировать и публиковать индивидуальные веб-приложения без необходимости в программировании. Платформа интегрирует услуги хостинга, регистрации доменов и электронной почты, предоставляя комплексное решение…

Понимание Памяти AI Агентов: Основы Интеллектуальных Систем Память AI агента включает несколько уровней, каждый из которых выполняет свою уникальную роль в формировании поведения и принятии решений агента. Разделяя память на разные типы, мы можем лучше понять и проектировать AI системы, которые будут контекстуально осведомленными и отзывчивыми. Рассмотрим четыре ключевых типа памяти, используемых в AI агентах:…

Введение в Hunyuan-T1 от Tencent Tencent представила Hunyuan-T1 — новый ультра-большой языковой модель, разработанный для глубокого рассуждения и эффективной обработки контекста. Эта модель решает основные проблемы, с которыми сталкиваются традиционные языковые модели, такие как потеря контекста и сложность работы с длинными текстами. Преимущества Hunyuan-T1 Hunyuan-T1 использует архитектуру Mamba, которая сочетает в себе технологии Hybrid Transformer…

Введение в FFN Fusion Исследователи NVIDIA представили FFN Fusion — новую технику оптимизации, которая демонстрирует, как последовательные вычисления в больших языковых моделях (LLMs) могут быть эффективно параллелизированы. Проблема эффективности в LLMs Большие языковые модели стали важными инструментами в различных областях, обеспечивая высокопроизводительные приложения, такие как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера…

Предложение фреймворка UI-R1 для предсказания действий в графических интерфейсах В данной статье представлен фреймворк UI-R1, который расширяет возможности обучения с подкреплением на основе правил для задач предсказания действий в графических интерфейсах (GUI). Проблемы традиционного обучения Стандартная парадигма обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов GUI требует высококачественных размеченных данных, что приводит к длительным срокам обучения…

Эффективное масштабирование времени вывода для моделей потока: улучшение разнообразия выборки и распределения вычислительных ресурсов Недавние достижения в области законов масштабирования ИИ сместили акцент с простого увеличения размера модели и объема обучающих данных на оптимизацию вычислений во время вывода. Это подход, который продемонстрировали такие модели, как OpenAI o1 и DeepSeek R1, улучшает производительность моделей за счет…

Усиление временных рядов ИИ Усиление Временных Рядов ИИ: Как Salesforce Использует Синтетические Данные для Улучшения Основных Моделей Проблемы Анализа Временных Рядов Анализ временных рядов сталкивается с серьезными проблемами, связанными с доступностью, качеством и разнообразием данных. Эти факторы критически важны для разработки эффективных основных моделей. Реальные наборы данных часто ограничены из-за нормативных ограничений, предвзятостей и низкого…

Руководство по решению уравнения Бургерса с использованием нейронных сетей, учитывающих физику Введение в нейронные сети, учитывающие физику В этом руководстве мы рассмотрим инновационный подход к решению одномерного уравнения Бургерса с использованием нейронных сетей, учитывающих физические законы (PINNs). Мы используем библиотеку PyTorch и Google Colab для реализации данного метода. Установка необходимых библиотек Первым шагом является установка…

Исследования UCLA: OpenVLThinker-7B Исследователи из Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе представили модель OpenVLThinker-7B, основанную на методах обучения с подкреплением, для улучшения сложного визуального мышления и пошагового решения задач в мультимодальных системах. Проблемы существующих моделей Современные модели, интегрирующие обработку изображений и текст, часто не справляются с задачами, требующими многоступенчатого логического вывода. Они могут распознавать объекты, но не…