Вдалимир Дьячков PhD

Создание агента по анализу данных: практическое руководство В этом руководстве мы покажем, как интегрировать мощную библиотеку для манипуляции данными Pandas с современными генеративными возможностями Google Cloud с помощью пакета google.generativeai и модели Gemini Pro. Мы создадим среду с необходимыми библиотеками, настроим ключ API Google Cloud и используем функции отображения IPython для интерактивного анализа данных. Установка…

Введение в Sonata: Прорыв в Обучении Без Учителя для 3D Точечных Облаков Исследования в области 3D обучения без учителя (SSL) сталкиваются с проблемами в создании семантически значимых представлений точек для различных приложений с минимальным контролем. Несмотря на успехи в SSL на основе изображений, существующие методы для точечных облаков ограничены из-за так называемого геометрического укорочения, что…

Введение TxGemma от Google AI Разработка терапевтических средств остается дорогостоящим и сложным процессом с высоким уровнем неудач и длительными сроками разработки. Традиционный процесс открытия лекарств требует обширных экспериментальных проверок, что требует значительных ресурсов и времени. Компьютерные методологии, особенно предсказательное моделирование, стали важными инструментами для оптимизации этого процесса. Что такое TxGemma? TxGemma — это коллекция универсальных…

Представляем Open Deep Search (ODS) Open Deep Search (ODS) — это модульная открытая платформа для поиска, которая использует открытые агентские технологии для улучшения поиска и обработки информации. Проблемы закрытых решений Современные технологии поисковых систем, интегрированные с большими языковыми моделями (LLM), в основном ориентированы на закрытые решения, такие как Google и GPT-4. Эти системы, хотя и…

Внедрение модели глубины с использованием Intel MiDaS на Google Colab Оценка глубины с использованием одной камеры предполагает прогнозирование глубины сцены из одного изображения RGB. Это важная задача в области компьютерного зрения с широким спектром применения, включая дополненную реальность, робототехнику и понимание 3D-сцен. В данном руководстве мы реализуем модель Intel MiDaS, разработанную для высококачественного прогнозирования глубины…

TokenBridge: Мост между непрерывными и дискретными токенами в визуальной генерации Автогенеративные модели визуальной генерации стали революционным подходом к синтезу изображений, заимствовав механизмы предсказания токенов из языковых моделей. Эти инновационные модели используют токенизаторы изображений для преобразования визуального контента в дискретные или непрерывные токены. Такой подход позволяет гибкую мультимодальную интеграцию и адаптацию архитектурных новшеств из исследований больших…

Введение в Kolmogorov-Test Данная статья представляет Kolmogorov-Test, новый стандарт для оценки языковых моделей, генерирующих код, на основе концепции сжатия как интеллекта. Что такое сжатие и его значение Сжатие данных — это основа вычислительной интеллекции. Оно связано с теорией сложности Колмогорова, определяющей минимальную программу для воспроизведения заданной последовательности. В отличие от традиционных методов сжатия, которые ищут…

Предложение CaMeL от исследователей Google DeepMind Исследователи Google DeepMind разработали CaMeL — надежную защиту, создающую защитный слой вокруг больших языковых моделей (LLM), обеспечивая безопасность даже в условиях возможных атак на исходные модели. Проблема уязвимости LLM Большие языковые модели становятся важной частью современных технологий, однако они подвержены атакам с внедрением команд. Эти атаки могут использоваться злоумышленниками…

Введение в PLAN-AND-ACT Данная статья представляет модульную структуру PLAN-AND-ACT для долгосрочного планирования в веб-агентах на базе языковых моделей. Большие языковые модели становятся основой для новых цифровых агентов, способных выполнять сложные задачи в интернете. Сложности выполнения задач Агенты должны не только интерпретировать пользовательские инструкции, но и адаптироваться к динамическим условиям. Успех в таких задачах, как бронирование…

DeepSeek AI представляет DeepSeek-V3-0324: Высокая производительность на Mac Studio Искусственный интеллект (ИИ) продолжает стремительно развиваться, но многие организации сталкиваются с проблемами в создании высокопроизводительных и экономически эффективных моделей. Разработка крупных языковых моделей (LLMs) требует значительных вычислительных ресурсов и финансовых вложений, что может быть неподъемным для многих компаний. Решение от DeepSeek AI DeepSeek AI выпустила DeepSeek-V3-0324,…

Понимание и минимизация режимов отказа в многопользовательских системах на основе LLM Несмотря на растущий интерес к многопользовательским системам (MAS), где несколько агентов на основе LLM работают над сложными задачами, их эффективность остается ограниченной по сравнению с одноагентными системами. MAS исследуются в программной инженерии, открытии лекарств и научных симуляциях, однако они часто сталкиваются с неэффективностью координации,…

Введение в Gemini 2.5 Pro Experimental Google представила Gemini 2.5 Pro Experimental — современную модель ИИ, которая превосходит в области логического мышления, программирования и мультимодальных возможностей. Эта модель решает важные задачи, связанные с эффективным решением сложных проблем, генерацией точного кода и обработкой различных форм данных. Преимущества Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Pro создан для работы…

Внедрение кода для продвинутой оценки человеческой позы с использованием MediaPipe, OpenCV и Matplotlib Оценка позы человека — это передовая технология компьютерного зрения, которая преобразует визуальные данные в полезные инсайты о движении человека. Используя современные модели, такие как MediaPipe и BlazePose, а также мощные библиотеки, такие как OpenCV, разработчики могут отслеживать ключевые точки тела с беспрецедентной…

RWKV-7: Прогресс рекуррентных нейронных сетей для эффективного моделирования последовательностей Автогрессивные трансформеры стали ведущим подходом в моделировании последовательностей благодаря своей способности к обучению в контексте и параллельной тренировке с использованием softmax-внимания. Однако, softmax-внимание имеет квадратичную сложность в зависимости от длины последовательности, что приводит к высоким затратам по вычислениям и памяти, особенно для длинных последовательностей. Хотя оптимизации…

Qwen представляет Qwen2.5-VL-32B-Instruct В быстро развивающейся области искусственного интеллекта модели «видео-язык» (VLM) стали важными инструментами, позволяя машинам интерпретировать и генерировать инсайты на основе визуальных и текстовых данных. Несмотря на достижения, остаются задачи по балансировке производительности модели и вычислительной эффективности, особенно при развертывании крупных моделей в условиях ограниченных ресурсов. Преимущества Qwen2.5-VL-32B-Instruct Qwen выпустил Qwen2.5-VL-32B-Instruct, модель VLM…

Решения по Извлечению Структурированных Данных Введение Откройте возможности извлечения структурированных данных с помощью LangChain и Claude 3.7 Sonnet, преобразуя сырые текстовые данные в полезные инсайты. Этот учебник сосредоточен на отслеживании вызовов инструментов LLM с использованием LangSmith, что позволяет осуществлять отладку и мониторинг производительности вашей системы извлечения в реальном времени. Установка необходимых пакетов Сначала необходимо установить…