Владимир Дьячков PhD

Оптимизация аннотирования с помощью Adala и Google Gemini Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать фреймворк Adala для создания модульного активного обучения в классификации медицинских симптомов. Мы начнем с установки и проверки Adala, а затем интегрируем Google Gemini в качестве пользовательского аннотатора для классификации симптомов по заранее определенным медицинским категориям. Установка Adala Установите последнюю […] ➡️➡️➡️

Введение в PrimitiveAnything PrimitiveAnything — это новая платформа, разработанная исследователями из Tencent AIPD и Университета Цинхуа, которая переосмысляет абстракцию форм как задачу генерации примитивных сборок. Этот подход позволяет более эффективно захватывать как семантическую структуру, так и геометрическую точность. Проблема традиционных методов Традиционные методы абстракции форм часто сталкиваются с проблемами, такими как недостаточная семантическая глубина и […] ➡️➡️➡️

Создание ИИ-бота с использованием модели Claude от Anthropic В этом руководстве мы покажем, как настроить полностью функционального бота в Google Colab, который использует модель Claude от Anthropic совместно с mem0 для бесшовного запоминания информации. Сочетание интуитивной оркестрации LangGraph с мощным векторным хранилищем памяти mem0 даст возможность нашему ассистенту запоминать прошлые разговоры, извлекать необходимые детали по […] ➡️➡️➡️

Введение в разреженные языковые модели на основе Mixture of Experts Разреженные большие языковые модели (LLMs), использующие архитектуру Mixture of Experts (MoE), становятся все популярнее благодаря своей способности эффективно масштабироваться, активируя лишь часть параметров для каждого токена. Эта динамическая разреженность позволяет моделям MoE сохранять высокую представительную емкость, ограничивая вычисления для каждого токена. Однако их сложность и […] ➡️➡️➡️

Введение в проблему языковых моделей Современные языковые модели играют ключевую роль в различных приложениях, таких как программирование, академическое обучение и автоматизированные помощники. Однако основная проблема заключается в том, что эти модели обучаются на статических наборах данных, которые со временем устаревают. Это создает вызов, так как модели не могут обновлять свои знания или проверять ответы на […] ➡️➡️➡️

Введение в ARTIST Модели больших языков (LLMs) достигли значительных успехов в сложном рассуждении благодаря инновациям в архитектуре, масштабе и подходах к обучению, таким как обучение с подкреплением (RL). Однако большинство LLM, улучшенных с помощью RL, сильно зависят от статических внутренних знаний и текстового рассуждения, что ограничивает их применение в задачах, требующих актуальной информации или специализированной […] ➡️➡️➡️

ByteDance представляет DeerFlow: Модульная многопользовательская платформа для автоматизации глубоких исследований ByteDance выпустила DeerFlow, открытую многопользовательскую платформу, предназначенную для улучшения сложных исследовательских процессов путем интеграции возможностей больших языковых моделей (LLMs) с инструментами, специфичными для определенной области. DeerFlow, построенный на основе LangChain и LangGraph, предлагает структурированную и расширяемую платформу для автоматизации сложных исследовательских задач — от извлечения […] ➡️➡️➡️

Проблемы обработки языка в бизнесе Обработка языка в корпоративной среде сталкивается с критическими вызовами, так как бизнес-процессы всё больше зависят от синтеза информации из различных источников, включая внутреннюю документацию, кодовые репозитории, исследовательские отчёты и потоки данных в реальном времени. Хотя недавние достижения в области крупных языковых моделей продемонстрировали впечатляющие возможности, этот прогресс сопровождается значительными недостатками: […] ➡️➡️➡️

Проблема взаимодействия в автономных системах Современные автономные системы все больше полагаются на большие языковые модели (LLM) для выполнения задач. Однако, несмотря на их возможности, существует серьезная проблема в коммуникации между ними. Текущие системы ограничены из-за специфичных для поставщиков API и статических интеграций. Для решения этой проблемы разработаны четыре протокола: Model Context Protocol (MCP), Agent Communication […] ➡️➡️➡️

Решения в области искусственного интеллекта для бизнеса Решения в области искусственного интеллекта для бизнеса По словам Исаака Фабера, главного научного сотрудника Центра интеграции ИИ армии США, подход, основанный на стеке ИИ, определенном Университетом Карнеги-Меллон, является основополагающим для усилий армии США в области разработки платформы ИИ. Цифровая трансформация армии Фабер отметил, что одним из основных вызовов […] ➡️➡️➡️

Доверительный ИИ и управление рисками Продвижение надежного ИИ и машинного обучения для снижения рисков является приоритетом для Министерства энергетики США (DOE). Определение лучших практик для масштабного внедрения ИИ также является важной задачей для Администрации общих услуг США (GSA). Выступление Памелы Айсом Памела Айсом, директор офиса ИИ и технологий в DOE, подчеркнула важность стратегического подхода к […] ➡️➡️➡️

AI в Наборе Персонала: Риски и Возможности AI в Наборе Персонала: Риски и Возможности По словам Кита Сондерлинга, комиссара Комиссии по равным возможностям в США, использование искусственного интеллекта (AI) в процессе найма стало обычным делом, однако оно может привести к дискриминации, если не будет реализовано осторожно. На мероприятии AI World Government в Александри, штат Вирджиния, […] ➡️➡️➡️

Прогнозирующее обслуживание с использованием ИИ Прогнозирующее обслуживание с использованием ИИ По словам Джона П. Десмонда, редактора AI Trends, многие компании успешно используют системы прогнозирующего обслуживания, которые объединяют ИИ и датчики IoT для сбора данных, позволяющих предсказывать поломки и рекомендовать профилактические действия до их возникновения. Рынок прогнозирующего обслуживания Согласно отчету IoT Analytics из Гамбурга, рынок прогнозирующего […] ➡️➡️➡️

Введение в новизну ИИ Мы ожидаем, что люди иногда проявляют блеск. Это происходит не всегда, но такие моменты приветствуются. Однако как мы реагируем, когда Искусственный Интеллект (ИИ) демонстрирует нечто новое? Это вызывает вопросы: как ИИ пришел к такому выводу? Это ошибка или соответствовало ожиданиям? Важно помнить, что ни одна из существующих ИИ-систем не достигла уровня […] ➡️➡️➡️

Введение Большие языковые модели (LLMs) продемонстрировали прогресс в области способности рассуждения благодаря методу обучения с подкреплением с проверяемыми вознаграждениями (RLVR). Этот метод опирается на обратную связь, основанную на результатах, а не на имитации промежуточных шагов рассуждения. Проблемы текущих методов RLVR Современные RLVR сталкиваются с серьезными проблемами масштабируемости, так как они зависят от вручную подобранных наборов […] ➡️➡️➡️

Эволюция исследований в области компьютерных наук Исследования в области компьютерных наук стали многопрофильными, объединяя логику, инженерию и экспериментирование на основе данных. Системы вычислений глубоко интегрированы в повседневную жизнь, и исследования все больше сосредоточены на масштабируемых, адаптивных системах, способных удовлетворять разнообразные потребности пользователей. Проблемы соединения идей и практических приложений Сложность возникает при попытке связать инновационные идеи […] ➡️➡️➡️

Оптимизация ИИ для бизнеса: Apriel-Nemotron-15b-Thinker Современные ожидания от ИИ моделей Сегодня от ИИ моделей ожидается выполнение сложных задач, таких как решение математических задач, интерпретация логических утверждений и помощь в принятии решений в бизнесе. Для создания таких моделей необходимо интегрировать математическое мышление, научное понимание и продвинутую распознаваемость шаблонов. Проблемы ресурсозатратности Основной проблемой в разработке ИИ является […] ➡️➡️➡️

Эволюция многомодального ИИ Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, создавая системы, способные понимать, генерировать и реагировать на различные типы данных в рамках одной беседы или задачи. Эти системы позволяют более бесшовное взаимодействие между человеком и ИИ, обрабатывая текст, изображения и даже видео или аудио. Проблемы и решения Основной проблемой в этой области является несоответствие между […] ➡️➡️➡️

Введение в Рефинансирование с Подкреплением (RFT) OpenAI представила Рефинансирование с Подкреплением (RFT) для своей модели рассуждений o4-mini, что открывает новые возможности для настройки базовых моделей под специализированные задачи. Основываясь на принципах обучения с подкреплением, RFT позволяет организациям определять индивидуальные цели и функции вознаграждения, обеспечивая более тонкий контроль над улучшением моделей, чем стандартное обучение с учителем. […] ➡️➡️➡️