Владимир Дьячков PhD

Инновационные решения Google DeepMind для больших языковых моделей Введение Большие языковые модели (LLMs) постоянно развиваются, обрабатывая огромные объемы текстовых данных, что позволяет им становиться более точными предсказателями и собеседниками. Однако, в процессе обучения важно понимать, каким образом новая информация влияет на ранее усвоенные знания. Проблема контаминации знаний При введении новой информации в LLM может возникнуть […] ➡️➡️➡️

Продвинутые решения в области ИИ Продвинутая реализация кода: Использование ИИ на основе браузера в Google Colab В этом руководстве мы научимся использовать возможности ИИ-агента на основе браузера в Google Colab. Мы применим движок headless Chromium от Playwright, а также высокоуровневые абстракции Agent и BrowserContext из библиотеки browser_use для программной навигации по веб-сайтам, извлечения данных и […] ➡️➡️➡️

Решения в области искусственного интеллекта Турбонаддув для Fourier Neural Operators Исследователи из Университета Калифорнии в Риверсайде представили TurboFNO, полностью объединенный ядро FFT-GEMM-iFFT, которое обеспечивает ускорение до 150% по сравнению с PyTorch. Проблемы существующих методов Fourier Neural Operators (FNO) являются мощными инструментами для решения уравнений с частными производными, но имеют недостатки в архитектурной оптимизации. Процесс выполнения […] ➡️➡️➡️

Meta AI представляет Collaborative Reasoner (Coral) Новейшая платформа искусственного интеллекта, разработанная для оценки и улучшения навыков совместного рассуждения в больших языковых моделях (LLMs). Переосмысление проблемы сотрудничества в языковых моделях Большие языковые модели продемонстрировали выдающиеся способности в одиночных задачах, таких как ответ на вопросы и структурированное рассуждение. Однако способность к совместному рассуждению, где несколько агентов взаимодействуют, […] ➡️➡️➡️

Пошаговое руководство по преобразованию приложения FastAPI в сервер MCP FastAPI-MCP — это инструмент с нулевой конфигурацией, который без усилий открывает конечные точки FastAPI как инструменты протокола контекста модели (MCP). Он позволяет вам интегрировать сервер MCP непосредственно в ваше приложение FastAPI, что делает процесс простым и удобным. Шаг 1: Настройка окружения API Службы национальных парков Чтобы […] ➡️➡️➡️

NVIDIA представляет CLIMB: Фреймворк для итеративной оптимизации смесей данных в предварительном обучении языковых моделей Проблемы создания эффективных смесей данных для предварительного обучения С увеличением размеров и возможностей больших языковых моделей (LLM) выбор данных для предварительного обучения становится ключевым фактором, влияющим на производительность. Большинство LLM обучаются на больших веб-данных, таких как Common Crawl, которые обеспечивают широкий […] ➡️➡️➡️

OpenAI Публикует Технический Плейбук по Интеграции AI в Бизнес OpenAI выпустила технико-аналитический отчет, который описывает, как ведущие компании интегрируют искусственный интеллект (AI) в свои рабочие процессы. Основываясь на партнерствах с такими компаниями, как Morgan Stanley, Indeed, Klarna, Lowe’s, BBVA, Mercado Libre и самой OpenAI, руководство предлагает структурированную модель, основанную на семи основных уроках для масштабного […] ➡️➡️➡️

Модели с малым объемом данных решают сложные математические задачи Исследователи из Университета Калифорнии в Беркли и Allen Institute for AI представили методику тонкой настройки, которая позволяет языковым моделям эффективно решать математические задачи различной сложности. Проблемы и решения Несмотря на значительные успехи в решении задач, остаются вопросы о том, действительно ли модели обобщают свои знания или […] ➡️➡️➡️

Введение в ReZero Исследователи из Menlo представили ReZero — новую структуру обучения с подкреплением, которая поощряет повторные запросы для улучшения поиска и рассуждений в системах, основанных на извлечении информации. Проблема взаимодействия LLM с системами извлечения Современные большие языковые модели (LLM) могут интегрировать внешние знания в свои процессы рассуждения. Однако, когда LLM генерирует неудачный запрос, система […] ➡️➡️➡️

Введение в Модель Языка Восприятия (PLM) Meta AI представила Модель Языка Восприятия (PLM) — открытую и воспроизводимую модель для решения сложных задач визуального распознавания. Проблемы существующих моделей Несмотря на быстрые достижения в области моделирования визуального языка, многие из них основаны на закрытых данных, что создает препятствия для научной прозрачности и воспроизводимости. Это затрудняет оценку истинного […] ➡️➡️➡️

Глубокое руководство по Firecrawl Playground Изучение функций Scrape, Crawl, Map и Extract для более умного извлечения веб-данных Введение Веб-скрапинг и извлечение данных являются ключевыми для преобразования неструктурированного веб-контента в полезные инсайты. Firecrawl Playground упрощает этот процесс с помощью удобного интерфейса, позволяя разработчикам и специалистам по данным легко исследовать и предварительно просматривать ответы API через различные […] ➡️➡️➡️

Meta AI Introduces Perception Encoder Meta AI представляет Perception Encoder Перception Encoder — это масштабируемая модель визуального восприятия, которая превосходит в нескольких задачах обработки изображений и видео. Проблема проектирования универсальных визуальных кодеров С ростом многомодальности в системах ИИ, роль моделей визуального восприятия становится все более сложной. Визуальные кодеры должны не только распознавать объекты и сцены, […] ➡️➡️➡️

IBM Releases Granite 3.3 8B Введение IBM представила Granite 3.3 8B — новую модель распознавания речи, которая превосходит существующие решения в области автоматического распознавания речи (ASR) и автоматического перевода речи (AST). Эта модель отвечает растущему спросу на гибкие, эффективные и прозрачные решения для бизнеса. Обновления Granite 3.3 Granite 3.3 включает в себя улучшения в трех […] ➡️➡️➡️

OpenAI Выпустила Практическое Руководство по Созданию Агентов LLM для Реальных Приложений OpenAI представила подробное техническое руководство, Практическое Руководство по Созданию Агентов, предназначенное для инженерных и продуктовых команд, исследующих внедрение автономных систем ИИ. Основываясь на реальных примерах, руководство предлагает структурированный подход к определению подходящих случаев использования, архитектуре агентов и внедрению надежных механизмов безопасности для обеспечения надежности. […] ➡️➡️➡️

Введение в Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, раннюю версию ИИ-модели, доступную через API Gemini в Google AI Studio и Vertex AI. Эта модель основана на Gemini 2.0 Flash и предлагает улучшенные возможности рассуждения, сохраняя при этом акцент на скорости и экономичности. Гибридное Рассуждение с Настраиваемыми Бюджетами Мысли Ключевой особенностью Gemini 2.5 Flash […] ➡️➡️➡️

Практическое руководство: Создание модульной оценки LLM с помощью Google Generative AI и LangChain Оценка LLM (языковых моделей) стала центральной задачей для повышения надежности и полезности искусственного интеллекта как в академической, так и в промышленной сферах. С расширением возможностей этих моделей возникает необходимость в строгих, воспроизводимых и многогранных методах оценки. В этом руководстве мы рассматриваем одну […] ➡️➡️➡️

Нужны ли трансформеры для моделей рассуждений? Исследователи из TogetherAI, Корнельского университета, Университета Женевы и Принстонского университета представляют M1 — гибридную модель ИИ на основе Mamba, которая достигает производительности на уровне современных технологий при скорости вывода в 3 раза выше. Проблемы трансформеров Эффективное рассуждение имеет решающее значение для решения сложных задач в таких областях, как математика […] ➡️➡️➡️

Предложение исследователей AWS и Intuit: Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола Model Context Protocol (MCP) Системы искусственного интеллекта становятся все более зависимыми от взаимодействия с внешними источниками данных и операционными инструментами в реальном времени. Эти системы должны выполнять динамические действия, принимать решения в изменяющихся условиях и получать доступ к потокам живой информации. Для обеспечения […] ➡️➡️➡️

Загрузка наборов данных на Hugging Face: пошаговое руководство Часть 1: Загрузка набора данных на Hugging Face Hub Введение В этой части руководства мы рассмотрим процесс загрузки пользовательского набора данных на Hugging Face Hub, платформу для обмена и совместной работы с наборами данных и моделями. Мы преобразуем существующий набор данных, содержащий инструкции на Python, в формат, […] ➡️➡️➡️

Интеграция Figma с Cursor IDE через MCP сервер для создания веб-страницы входа Протокол контекста модели (MCP) позволяет легко интегрировать мощные инструменты в современные IDE, такие как Cursor, что значительно увеличивает продуктивность. Следуя нескольким простым шагам, мы можем настроить доступ Cursor к дизайну Figma и использовать его возможности генерации кода для создания веб-страниц за считанные минуты. […] ➡️➡️➡️