Владимир Дьячков PhD

Как создать клиентский протокол Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini В этом руководстве мы реализуем пользовательский клиент протокола Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini. В конце этого руководства вы сможете подключить свои AI-приложения к серверам MCP, открывая мощные новые возможности для улучшения ваших проектов. Шаг 1: Установка зависимостей API Gemini Мы будем использовать […] ➡️➡️➡️

ThinkPRM: Генеративные Модели Наград Процессов для Масштабируемой Проверки Рассуждений Использование больших языковых моделей (LLMs) для рассуждений может быть улучшено за счет применения высококачественных моделей наград процессов (PRMs), которые помогают выбирать перспективные пути для поиска или ранжирования. PRMs оценивают пары «проблема-решение», указывая на правильность решения, и реализуются в виде дискриминативных классификаторов. Однако такие модели требуют значительных […] ➡️➡️➡️

Руководство по программированию: Методы вызова функций для создания разговорных ИИ-агентов в реальном времени Вызов функций позволяет LLM (языковая модель) выступать в качестве моста между запросами на естественном языке и реальным кодом или API. Вместо простого генерирования текста, модель определяет, когда вызвать заранее определённую функцию, отправляет структурированный JSON-запрос с именем функции и аргументами, а затем ожидает, […] ➡️➡️➡️

Команда WAVLab представляет VERSA: Комплексный и Универсальный Инструмент для Оценки Речи, Аудио и Музыкальных Сигналов Модели искусственного интеллекта достигли значительных успехов в генерации речи, музыки и других форм аудиоконтента, что открывает новые возможности в коммуникации, развлечениях и взаимодействии человека с компьютером. Создание аудио, схожего с человеческим, стало реальностью, которая уже влияет на различные отрасли. Однако […] ➡️➡️➡️

Новая Модель Qwen3 от Alibaba Команда Alibaba Qwen представила Qwen3 — последнюю генерацию крупных языковых моделей в серии Qwen. Эти модели предлагают комплексный набор плотных и смесевых моделей экспертов (MoE), направленный на решение существующих проблем в области искусственного интеллекта. Основные Проблемы Крупных Языковых Моделей Несмотря на достижение значительного прогресса в разработке крупных языковых моделей, некоторые […] ➡️➡️➡️

ViSMaP: Ненадзорное резюмирование часовых видео с использованием мета-промптирования и коротких наборов данных Модели аннотирования видео обычно обучаются на наборах данных, состоящих из коротких видео, длительностью до трех минут, с соответствующими подписями. Хотя это позволяет им описывать базовые действия, такие как ходьба или разговор, эти модели испытывают трудности с более сложными длинными видео, такими как влоги, […] ➡️➡️➡️

Учебное пособие по протоколу контекста модели: семантическое разбиение, динамическое управление токенами и оценка релевантности контекста для эффективного взаимодействия с LLM Эффективное управление контекстом является критической задачей при работе с большими языковыми моделями, особенно в таких средах, как Google Colab, где ограничения ресурсов и длинные документы могут быстро превышать доступные окна токенов. В этом учебном пособии […] ➡️➡️➡️

Devin AI представляет DeepWiki: новый интерфейс на основе ИИ для понимания репозиториев GitHub Devin AI недавно представила DeepWiki, бесплатный инструмент, который автоматически генерирует структурированную документацию в стиле вики для любого репозитория GitHub. Используя собственный агент DeepResearch, DeepWiki упрощает процесс понимания незнакомых кодовых баз, предлагая всесторонний интерактивный обзор прямо из URL-адресов репозиториев. Обзор DeepWiki DeepWiki функционирует […] ➡️➡️➡️

Тина: Эффективное Обучение с Помощью Малых Моделей Тина: Эффективное Обучение с Помощью Малых Моделей Исследователи Университета Южной Калифорнии представили Тину — семейство компактных моделей, которые обеспечивают высокую производительность при минимальных затратах. Проблема и Решение Достижение качественного многошагового рассуждения в языковых моделях является серьезной задачей, несмотря на прогресс в общих задачах. Традиционные методы улучшения рассуждений требуют […] ➡️➡️➡️

Представляем FlowReasoner: мета-агент уровня запросов для персонализированной генерации систем Исследователи из Sea AI Lab, Университета китайской академии наук, Национального университета Сингапура и Шанхайского технологического университета разработали FlowReasoner, новейший мета-агент, специально созданный для автоматизации генерации многоагентных систем по запросу пользователя. Системы на основе крупных языковых моделей (LLM) играют ключевую роль в различных приложениях, таких как чат-боты […] ➡️➡️➡️