Владимир Дьячков PhD

Модели рассуждений: Эффективная самопроверка и снижение затрат на токены Исследователи из Нью-Йоркского университета представили новый метод, который позволяет моделям искусственного интеллекта эффективно проверять свои выводы и снижать использование токенов на 24%. Проблемы существующих моделей Современные системы ИИ достигли значительного прогресса в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Однако, несмотря на это, они часто […] ➡️➡️➡️

Внедрение сервера протокола контекста модели (MCP) для Claude Desktop В этом практическом руководстве мы создадим сервер MCP (протокол контекста модели), который позволит Claude Desktop получать информацию о настроении новостей на фондовом рынке и ежедневных лидерах роста и падения акций. Поскольку большинство больших языковых моделей (LLM) не могут напрямую получать доступ к актуальным финансовым данным, это […] ➡️➡️➡️

Введение в квантование весов: ключевой аспект повышения эффективности глубокого обучения и LLM В современных условиях оптимизация моделей для развертывания в ресурсно-ограниченных средах становится важнее, чем когда-либо. Квантование весов решает эту задачу, снижая точность параметров модели, обычно с 32-битных значений с плавающей запятой до представлений с меньшей разрядностью. Это приводит к созданию более компактных моделей, которые […] ➡️➡️➡️

Руководство по преобразованию текста в высококачественный аудиофайл Пошаговое руководство по преобразованию текста в высококачественный аудиофайл с использованием открытой модели TTS на Hugging Face Обзор В этом руководстве мы представляем полное решение для преобразования текста в аудио с использованием открытой модели синтеза речи (TTS), доступной на Hugging Face. Используя возможности библиотеки Coqui TTS, мы покажем, как […] ➡️➡️➡️

Введение в AMIE: Искусственный Интеллект для Медицинской Диагностики Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) — мощную языковую модель, оптимизированную для диагностического рассуждения. В этом документе мы обсудим, как AMIE может улучшить процесс дифференциальной диагностики. Значение Дифференциальной Диагностики Создание точного дифференциального диагноза (DDx) является важной частью медицинской помощи. Это достигается через последовательный процесс, который […] ➡️➡️➡️

Пошаговое руководство по созданию системы рекомендаций на основе нейронного совместного фильтрации (NCF) с использованием PyTorch В этом руководстве мы покажем, как использовать PyTorch для реализации системы рекомендаций на основе нейронного совместного фильтрации (NCF). NCF расширяет традиционную факторизацию матриц, используя нейронные сети для моделирования сложных взаимодействий между пользователями и товарами. Введение Нейронная совместная фильтрация (NCF) является […] ➡️➡️➡️

Введение в Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL — компактную и мощную серию моделей, которые переосмысляют многомодальное мышление, понимание длинного контекста и обработку высококачественных изображений. Что такое многомодальный ИИ? Многомодальный ИИ позволяет машинам обрабатывать и анализировать различные форматы данных, такие как изображения, текст и видео. Это особенно важно, поскольку традиционные языковые модели не […] ➡️➡️➡️

Allen Institute for AI (Ai2) запускает OLMoTrace: отслеживание выходных данных LLM в реальном времени Понимание ограничений прозрачности языковых моделей С ростом применения больших языковых моделей (LLM) в различных сферах, таких как поддержка принятия решений, образование и научные исследования, становится все более важным понимать их внутренние механизмы. Основная проблема заключается в том, как определить, откуда берется […] ➡️➡️➡️

Могут ли LLM отлаживать код, как люди? Microsoft представляет Debug-Gym для AI-агентов программирования Проблема отладки в инструментах AI для программирования Несмотря на значительный прогресс в генерации и завершении кода, инструменты AI для программирования продолжают сталкиваться с трудностями в отладке, которая является неотъемлемой частью разработки программного обеспечения. Хотя большие языковые модели (LLM) могут генерировать фрагменты кода […] ➡️➡️➡️

Введение в VLM2VEC и MMEB Доклад от Salesforce представляет VLM2VEC и MMEB: контрастная структура и бенчмарк для универсальных мультимодальных эмбеддингов. Что такое мультимодальные эмбеддинги? Мультимодальные эмбеддинги объединяют визуальные и текстовые данные в едином представлении, позволяя системам понимать и связывать изображения и язык. Эти эмбеддинги поддерживают различные задачи, такие как визуальное ответ на вопросы, поиск, классификация […] ➡️➡️➡️

Новые Возможности для Бизнеса с Использованием LLM Исследователи из MIT, KAUST, ISTA и Яндекса разработали новый подход к быстрому сжатию больших языковых моделей (LLM) без значительной потери качества — метод HIGGS. Преимущества HIGGS Метод HIGGS позволяет сжимать LLM без использования дополнительных данных или затратных параметрических оптимизаций. В отличие от других методов сжатия, HIGGS не требует […] ➡️➡️➡️

Выпуск Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1 от Nvidia Nvidia представила Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1 — современную модель ИИ, которая сочетает в себе масштаб, мощность рассуждений и эффективное развертывание для инноваций в бизнесе. Проблемы, с которыми сталкиваются предприятия С увеличением внедрения ИИ в цифровую инфраструктуру предприятия и разработчики сталкиваются с необходимостью балансировать между вычислительными затратами и производительностью. Быстрое развитие больших языковых моделей (LLMs) […] ➡️➡️➡️

Балансировка Точности и Эффективности в Языковых Моделях Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLM) значительно улучшили их способности к рассуждению, особенно через обучение с подкреплением (RL). Исходно обученные на основе контролируемого обучения для предсказания токенов, эти модели проходят послеследующее обучение RL, исследуя различные пути рассуждения для получения правильных ответов. Однако этот процесс может […] ➡️➡️➡️

RoR-Bench: Открытие различий между повторением и рассуждением в больших языковых моделях В последние годы быстрый прогресс больших языковых моделей (LLMs) создает впечатление, что мы приближаемся к достижению Искусственного Общего Интеллекта (AGI). Однако остается важный вопрос: действительно ли LLMs рассуждают как люди или просто повторяют шаблоны, усвоенные во время обучения? Проблемы текущих моделей Несмотря на то, […] ➡️➡️➡️

Полное руководство: Работа с файлами CSV/Excel и EDA в Python В этом практическом руководстве вы узнаете, как работать с файлами CSV и Excel, а также проводить исследовательский анализ данных (EDA) в Python. Мы будем использовать реалистичный набор данных о продажах в электронной коммерции, который включает в себя транзакции, информацию о клиентах, данные об инвентаре и […] ➡️➡️➡️

Выпуск DeepCoder-14B-Preview от Together AI Компания Together AI совместно с командой Agentica представила DeepCoder-14B-Preview — полностью открытое решение для кодирования, которое демонстрирует значительный прогресс в области интеллектуального программирования. Что такое DeepCoder-14B? DeepCoder-14B-Preview представляет собой модель кодирования с 14 миллиардами параметров, которая достигает 60.6% точности на платформе LiveCodeBench. Это сопоставимо с результатами таких моделей, как o3-mini-2025, […] ➡️➡️➡️

Boson AI представляет Higgs Audio Understanding и Higgs Audio Generation Современный бизнес, особенно в страховании и поддержке клиентов, использует голосовые и аудиоданные не просто как записи; это ценнейшие точки соприкосновения, которые могут изменить операционные процессы и опыт клиентов. С помощью AI обработки аудио организации могут автоматизировать транскрипцию с высокой точностью, выявлять важные инсайты из разговоров […] ➡️➡️➡️

Интервью с Хамзой Тахиром: Соучредителем и техническим директором ZenML Биография: Хамза Тахир — разработчик программного обеспечения, ставший инженером машинного обучения. Он увлечен созданием и запуском продуктов, основанных на данных. Его предыдущие проекты включают BudgetML и другие. На основе своего опыта внедрения машинного обучения в производственные процессы, он совместно создал ZenML — открытый фреймворк MLOps для […] ➡️➡️➡️

OpenAI открывает BrowseComp: новый стандарт для оценки способности ИИ-агентов к интернет-серфингу Несмотря на успехи больших языковых моделей (LLMs), ИИ-агенты всё ещё сталкиваются с серьёзными ограничениями в поиске сложной информации в открытом интернете. Хотя многие модели показывают отличные результаты на статичных тестах знаний, они часто недобирают при выполнении задач по нахождению тонких, контекстуально зависимых фактов из […] ➡️➡️➡️

Google AI представляет Ironwood: TPU, созданный для эпохи вывода данных На мероприятии Google Cloud Next 2025 Google представила Ironwood, своё новое поколение процессоров Tensor Processing Units (TPUs), специально разработанных для задач AI вывода на крупномасштабном уровне. Этот релиз отмечает стратегический сдвиг к оптимизации инфраструктуры для вывода, отражая растущий акцент на развертывании AI моделей, а не […] ➡️➡️➡️