Itinai.com tech style imagery of information flow layered ove 07426e6d 63e5 4f7b 8c4e 1516fd49ed60 3

Владимир Дьячков PhD

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 7b8006c7 4530 46ce 8e2f 40bbc769a42e 2
    AG-UI: Протокол взаимодействия агент-пользователь для современных AI-приложений

    AG-UI: Протокол взаимодействия агент-пользователь для современных AI-приложений

    Введение в AG-UI Современные AI-агенты значительно продвинулись в автоматизации задач на серверной стороне, таких как резюмирование, миграция данных и планирование. Однако эти агенты обычно работают за кулисами, активируясь по заранее определенным сценариям и возвращая результаты без участия пользователя. С ростом интерактивности AI-приложений появилась необходимость в агентах, которые могут взаимодействовать с пользователями в реальном времени. Что […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 04fd15e0 f9b2 4808 a5a4 d8a8191e4a22 1
    NVIDIA AI представляет Audio-SDS: универсальная платформа для синтеза аудио и разделения источников без специализированных наборов данных

    NVIDIA AI представляет Audio-SDS: универсальная платформа для синтеза аудио и разделения источников без специализированных наборов данных

    Введение в Audio-SDS Модели диффузии аудио добились высокого качества синтеза речи, музыки и эффектов, но в основном они лучше всего подходят для генерации образцов, а не для оптимизации параметров. Задачи, такие как генерация звуковых эффектов или разделение источников на основе запросов, требуют моделей, способных настраивать явные и интерпретируемые параметры при структурных ограничениях. Практические решения с […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured photography by 1c555838 67bd 48d3 ad0a fee55b70a02d 3
    Эффективный размер состояния (ESS): метрика для оценки использования памяти в последовательных моделях машинного обучения

    Эффективный размер состояния (ESS): метрика для оценки использования памяти в последовательных моделях машинного обучения

    Эффективный размер состояния (ESS): Метрика для оценки использования памяти в последовательных моделях Эффективный размер состояния (ESS): Метрика для оценки использования памяти в последовательных моделях Введение в последовательные модели В машинном обучении последовательные модели предназначены для обработки данных с временной структурой, таких как язык, временные ряды или сигналы. Эти модели отслеживают зависимости во времени, что позволяет […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 1
    GTE-ModernColBERT-v1: Новый Модель Семантического Поиска для Долгих Документов от LightOn AI

    GTE-ModernColBERT-v1: Новый Модель Семантического Поиска для Долгих Документов от LightOn AI

    Инновации в Семантическом Поиске Инновации в Семантическом Поиске Понимание Семантического Поиска Семантический поиск сосредоточен на понимании смысла текста, а не просто на совпадении ключевых слов. Это позволяет системам предоставлять результаты, соответствующие намерениям пользователей. Эта способность крайне важна в таких областях, как научные исследования, юридический анализ и цифровые помощники. Проблемы Традиционных Методов Традиционные методы, основанные на […] ➡️➡️➡️

  • Персонализация обучения для «Учебный центр»

    Персонализированное обучение: Как ИИ превращает «Учебный центр» из просто образовательной платформы в двигатель роста Приветствую вас, руководители, менеджеры по развитию и IT-директора! Если вы читаете это, значит, вас, как и нас в itinai.ru, волнует будущее образования и то, как технологии могут сделать его эффективнее. Давайте начистоту: традиционные методы обучения часто напоминают попытку надеть всем один […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com a split screen photorealistic image of two compute 3f3c3d48 14eb 458c bcf3 739369f920b8 2
    Ускорение аннотирования активного обучения с Adala и Google Gemini: пошаговое руководство для бизнеса

    Ускорение аннотирования активного обучения с Adala и Google Gemini: пошаговое руководство для бизнеса

    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 […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com high tech business environment multiple monitors d 512a6664 ad59 4de2 8833 f39e2501c27c 3
    Tencent представила PrimitiveAnything: новый AI-фреймворк для реконструкции 3D-форм

    Tencent представила PrimitiveAnything: новый AI-фреймворк для реконструкции 3D-форм

    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 […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com lat lay of a minimalist ai business toolkit on a c 0402bced 02f4 46e4 b510 37913864cde9 0
    Руководство по настройке памяти mem0 для чат-бота Anthropic Claude: создание контекстных бесед

    Руководство по настройке памяти mem0 для чат-бота Anthropic Claude: создание контекстных бесед

    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 […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v b3314315 0308 4954 a141 47b85163297e 2
    Huawei представляет Pangu Ultra MoE: Эффективная тренировка разреженной языковой модели с 718 млрд параметров на Ascend NPUs

    Huawei представляет Pangu Ultra MoE: Эффективная тренировка разреженной языковой модели с 718 млрд параметров на Ascend NPUs

    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 […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com two developers coding side by side in a minimalist 9e46852c 56ad 43df b8ce 5a8451c13b63 3
    ZeroSearch от Alibaba: Обучение LLMs извлечению информации без реального поиска

    ZeroSearch от Alibaba: Обучение LLMs извлечению информации без реального поиска

    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 […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com lat lay of a medium sized ai business toolkit on a 9b398cfa c8ca 4b2e 9fc2 dc209a9686b9 1
    ARTIST: Новый фреймворк для улучшения LLM с агентным рассуждением и динамическим использованием инструментов

    ARTIST: Новый фреймворк для улучшения LLM с агентным рассуждением и динамическим использованием инструментов

    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 […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 41eae118 fe3f 43d0 8564 55d2ed4291fc 0
    ByteDance представляет DeerFlow: модульный фреймворк для автоматизации глубоких исследований

    ByteDance представляет DeerFlow: модульный фреймворк для автоматизации глубоких исследований

    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 […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v b3314315 0308 4954 a141 47b85163297e 2
    Эффективный ИИ для бизнеса: xGen-small от Salesforce оптимизирует контекст, стоимость и конфиденциальность

    Эффективный ИИ для бизнеса: xGen-small от Salesforce оптимизирует контекст, стоимость и конфиденциальность

    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: […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 774f6708 277e 48b0 88cb 567652104bfb 3
    Протоколы межоперабельности нового поколения: MCP, ACP, A2A и ANP для бизнеса

    Протоколы межоперабельности нового поколения: MCP, ACP, A2A и ANP для бизнеса

    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 […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 37924f9a 5cdc 441e b9ab 1def82065f09 1
    Лучшие практики создания платформы для разработки ИИ в государственном секторе

    Лучшие практики создания платформы для разработки ИИ в государственном секторе

    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 […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com ai audit knolling flat lay minimalist business too a5a6c504 7d41 449e a811 53f1d275e547 0
    Лучшие практики внедрения надежного ИИ и машинного обучения для бизнеса

    Лучшие практики внедрения надежного ИИ и машинного обучения для бизнеса

    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 […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v f97f418d fd83 4456 b07e 2de7f17e20f9 1
    Потенциал и риски использования ИИ в найме: как избежать предвзятости данных

    Потенциал и риски использования ИИ в найме: как избежать предвзятости данных

    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, […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 774f6708 277e 48b0 88cb 567652104bfb 3
    Прогностическое обслуживание: как ИИ и IoT повышают эффективность бизнеса

    Прогностическое обслуживание: как ИИ и IoT повышают эффективность бизнеса

    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 […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com lat lay of a minimalist ai business toolkit on a c 0402bced 02f4 46e4 b510 37913864cde9 0
    Инновации в игре Го: уроки для ИИ и автономных автомобилей

    Инновации в игре Го: уроки для ИИ и автономных автомобилей

    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 […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com ai development knolling flat lay high tech busines 04352d65 c7a1 4176 820a a70cfc3b302f 1
    Абсолютный ноль: как Тяньцзиньский университет обучает ИИ без внешних данных

    Абсолютный ноль: как Тяньцзиньский университет обучает ИИ без внешних данных

    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 […] ➡️➡️➡️