Владимир Дьячков PhD

Визуальное программирование в области ИИ Визуальное программирование стало важным компонентом в компьютерном зрении и ИИ, особенно в области обработки изображений. Оно позволяет компьютерам создавать исполняемый код, который взаимодействует с визуальным контентом для предоставления правильных ответов. Эти системы являются основой для приложений по обнаружению объектов, генерации подписей к изображениям и визуальным вопросам-ответам (VQA). Проблемы и решения…

Проблемы глубокого обучения в больших физических системах Глубокое обучение сталкивается с трудностями при применении к большим физическим системам на нерегулярных сетках, особенно когда взаимодействия происходят на больших расстояниях или на нескольких масштабах. С увеличением числа узлов управление этими сложностями становится все более сложным. Это приводит к высоким вычислительным затратам и неэффективности. Основные проблемы Ключевые проблемы…

Введение в трансформеры и их возможности Модели трансформеров произвели революцию в языковом моделировании, обеспечивая масштабную генерацию текста. Тем не менее, они сталкиваются с трудностями в задачах, требующих длительного планирования. Исследователи работают над улучшением архитектуры и алгоритмов для достижения поставленных целей. Подходы к улучшению генерации текста Некоторые исследования сосредоточены на двунаправленном моделировании контекста, что позволяет учитывать…

Преобразование текста о START Введение в START Большие языковые модели достигли значительных успехов в понимании и генерации текста, похожего на человеческий. Однако при выполнении сложных задач, требующих многоступенчатых расчетов или логического анализа, они часто сталкиваются с трудностями. Традиционные подходы, такие как цепочка размышлений (CoT), помогают разбивать задачи на промежуточные шаги, но зависят от внутреннего рассуждения…

Введение в анализ настроений с использованием модели IBM Granite 3B В этом руководстве мы рассмотрим, как легко выполнить анализ настроений текстовых данных с помощью открытой модели Granite 3B от IBM, интегрированной с Hugging Face Transformers. Анализ настроений — это широко используемая техника обработки естественного языка (NLP), которая помогает быстро выявлять эмоции, выраженные в тексте. Это…

Введение в Q-Filters Модели большого языка (LLM) достигли значительных успехов благодаря архитектуре Transformer. Новейшие модели, такие как Gemini-Pro1.5 и GPT4, способны обрабатывать сотни тысяч токенов, но это создает серьезные проблемы для их практического использования. Увеличение длины последовательностей приводит к росту задержки декодирования и увеличивает нагрузку на память. Кэш KV, который хранит контекстную информацию в памяти…

Преодоление вызовов использования больших языковых моделей (LLMs) Работа с большими языковыми моделями (LLMs) может быть сложной из-за высоких требований к аппаратному обеспечению. Однако существует множество решений, которые делают эти мощные инструменты доступными. В настоящее время доступны различные подходы: от использования моделей через API, предоставляемые такими компаниями, как OpenAI и Anthropic, до развертывания открытых альтернатив на…

Введение в современные языковые модели В условиях стремительно развивающегося цифрового мира необходимость в доступных и эффективных языковых моделях становится всё более очевидной. Традиционные крупномасштабные модели значительно продвинули понимание и генерацию естественного языка, но часто остаются недоступными для многих исследователей и малых организаций из-за высоких затрат на обучение, ограничений по лицензиям и недостатка прозрачности. С ростом…

Инновации в области семантической сегментации Недавно в CVPR 2025 была принята работа, в которой представлено решение CASS для контекста на уровне объектов в открытой сегментации. Этот метод превосходит несколько подходов, не требующих обучения, и даже обходит некоторые методы, полагающиеся на дополнительное обучение. Результаты особенно заметны в сложных ситуациях, где объекты имеют сложные подчасти или классы…

Введение в нейропротезы и интерфейсы мозг-компьютер Нейропротезные устройства значительно продвинули интерфейсы мозг-компьютер (BCI), позволяя людям с нарушениями речи или моторики, вызванными такими состояниями, как анартрия, БАС или тяжелый паралич, общаться. Эти устройства декодируют нейронные активности, имплантируя электроды в моторные области, что позволяет пользователям формировать полные предложения. Проблемы инвазивных нейропротезов Несмотря на достижения, инвазивные нейропротезы требуют…

Проблема неравномерного представительства языков в ИИ Существующие языковые модели (LLM) в основном ориентированы на языки с обширными ресурсами для обучения, такие как английский, французский и немецкий. В то же время широко распространенные, но недостаточно представленные языки, такие как хинди, бенгали и урду, получают меньше внимания. Это создает барьеры для доступа к инструментам обработки языка на…

MVGD от Toyota Research Institute: Революция в 3D-синтезе Исследователи Toyota Research Institute представили Multi-View Geometric Diffusion (MVGD) — инновационную архитектуру, основанную на диффузии, которая позволяет синтезировать высококачественные RGB и глубинные карты из разреженных изображений, минуя необходимость в явных 3D-представлениях. Это открытие обещает изменить подход к 3D-синтезу, предлагая надежное и масштабируемое решение для создания реалистичного 3D-контента.…

Введение В этом руководстве мы рассмотрим надежный и удобный способ использования Cloudflared — инструмента от Cloudflare, который предоставляет защищённую, общедоступную ссылку на ваше приложение Streamlit. В конце этого руководства мы создадим полноценную панель управления криптовалютами, которая динамически извлекает и визуализирует данные о ценах в реальном времени с CoinMarketCap. Установка необходимых зависимостей Первым шагом необходимо установить…

Что такое Jupyter Notebooks? Jupyter Notebooks — это мощный инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям создавать и делиться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и текстовые описания. Они широко используются в области науки о данных, машинного обучения и научных вычислений для интерактивного кодирования и анализа данных. Этот учебник поможет вам установить Jupyter, использовать…

Проблемы и решения в области искусственного интеллекта Несмотря на значительный прогресс в обработке естественного языка, многие системы ИИ по-прежнему сталкиваются с трудностями в области сложного мышления, особенно при решении математических задач и сложных кодировочных задач. Современные большие языковые модели иногда испытывают сложности с многоступенчатой логикой и могут не обобщать данные за пределами их обучающего набора.…

Введение в Обучение Глубоких Нейронных Сетей Обучение глубоких нейронных сетей (DNN) достигло небывалого роста благодаря развитию крупных языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ. Эффективность этих моделей напрямую зависит от их размера, что стало возможным благодаря достижениям в технологии GPU и фреймворках, таких как PyTorch и TensorFlow. Проблемы Обучения Моделей Обучение нейронных сетей с миллиардами параметров…

Выбор признаков в статистическом обучении Выбор признаков играет ключевую роль в статистическом обучении, помогая моделям сосредоточиться на самых значимых предикторах, одновременно снижая сложность и повышая интерпретируемость. Регрессия Lasso стала популярной среди различных методов благодаря своей способности к выбору признаков при построении предсказательной модели. Преимущества Lasso Регрессия Lasso достигает этого за счет введения разреженности через процесс…

Проблемы больших языковых моделей Большие языковые модели (LLMs) генерируют текст поэтапно, что ограничивает их способность планировать задачи, требующие многократных логических шагов, таких как структурированное письмо или решение проблем. Нехватка долгосрочного планирования влияет на их связность и принятие решений в сложных сценариях. Недостатки традиционных алгоритмов поиска Алгоритмы поиска, такие как метод Монте-Карло и beam search, широко…

Современные вызовы в биоинформатике Современные исследования в области биоинформатики характеризуются постоянным появлением сложных источников данных и аналитических задач. Исследователи сталкиваются с необходимостью синтеза различных наборов данных, выполнения итеративных анализов и интерпретации тонких биологических сигналов. Традиционные методы оценки не справляются с этой сложностью. Представляем BixBench – Продуманный подход к бенчмаркингу В ответ на эти вызовы исследователи…

Объектно-центрированное обучение Объектно-центрированное обучение (OCL) Объектно-центрированное обучение (OCL) — это область компьютерного зрения, которая позволяет разбивать визуальные сцены на отдельные объекты. Это улучшает выполнение таких задач, как предсказание, рассуждение и принятие решений. Традиционные методы визуального распознавания часто не могут эффективно понимать взаимосвязи между объектами, так как они не сегментируют объекты явно. Проблемы и вызовы Одной…