Владимир Дьячков PhD

Аутсорсинг разработки: преимущества и кейсы В современном быстро меняющемся бизнес-ландшафте, где скорость и инновации являются ключевыми факторами успеха, компании все чаще обращаются к аутсорсингу разработки программного обеспечения. Этот подход позволяет им сосредоточиться на своей основной деятельности, оптимизировать затраты и получить доступ к специализированным навыкам. Давайте разберемся, что такое аутсорсинг разработки, какие преимущества он предоставляет и […] ➡️➡️➡️

Новый отчет Citibank: Как агентный ИИ изменит финансовый сектор В последнем отчете Citibank «ИИ в финансах и экономика «Сделай это за меня»» рассматривается значительное изменение в финансовых услугах: рост агентного ИИ. В отличие от традиционных систем ИИ, которые полагаются на команды или правила, агентный ИИ обладает автономией — он действует проактивно, принимает решения и выполняет […] ➡️➡️➡️

Руководство по кодированию для асинхронного извлечения веб-данных с помощью Crawl4AI В этом учебном пособии мы демонстрируем, как использовать Crawl4AI — современный инструмент для веб-сканирования и извлечения данных, основанный на Python, для извлечения структурированных данных с веб-страниц непосредственно в Google Colab. Используя мощь asyncio для асинхронного ввода-вывода, httpx для HTTP-запросов и встроенную стратегию AsyncHTTPCrawlerStrategy, мы избегаем […] ➡️➡️➡️

Sequential-NIAH: Оценка LLM в Извлечении Последовательной Информации из Длинных Текстов Оценка способности LLM обрабатывать длинные контексты имеет критическое значение, особенно для извлечения конкретной и актуальной информации из объемных текстов. Современные модели, такие как Gemini-1.5, GPT-4 и другие, стремятся увеличить длину контекста, сохраняя при этом высокие способности к рассуждению. Для оценки этих возможностей были разработаны бенчмарки, […] ➡️➡️➡️

Введение SWE-PolyBench от AWS AWS AI Labs представила SWE-PolyBench — новый открытый многоязычный бенчмарк для оценки AI-кодирующих агентов. Этот инструмент решает проблемы, связанные с ограниченной оценкой существующих систем, которые часто основываются на узкоспециализированных бенчмарках, в основном на Python. Обширная оценка с помощью SWE-PolyBench SWE-PolyBench охватывает 21 репозиторий на GitHub и поддерживает четыре популярных языка программирования: […] ➡️➡️➡️

Представляем Xata Agent: Открытый агент для проактивного мониторинга PostgreSQL Xata Agent — это открытый AI-ассистент, предназначенный для работы в качестве инженера по надежности сайта для баз данных PostgreSQL. Он постоянно отслеживает журналы и метрики производительности, выявляя замедленные запросы, скачки ЦП и памяти, а также аномальные количества подключений, чтобы предотвратить возникновение проблем до их эскалации в […] ➡️➡️➡️

Выпуск NVIDIA AI: Describe Anything 3B Компания NVIDIA представила уникальную модель Describe Anything 3B (DAM-3B) для детального локализованного описания изображений и видео. Это многофункциональное решение предназначено для улучшения качества captioning, особенно в контексте видео и изображений. Проблемы локализованного описания для моделей зрительно-языковых Создание описаний конкретных областей в изображениях и видео остается трудной задачей. Хотя общие […] ➡️➡️➡️

Оптимизатор Muon значительно ускоряет процесс grokking в трансформерах Возвращение к проблеме grokking В последние годы явление grokking, при котором модели показывают задержанный, но внезапный переход от запоминания к обобщению, привлекло renewed внимание к динамике обучения. Исходно наблюдаемое в малых алгоритмических задачах, таких как модульная арифметика, grokking показывает, что модели могут достигать почти идеальной точности на […] ➡️➡️➡️

LLMs могут обучаться без меток Исследователи из Университета Цинхуа и Шанхайской лаборатории ИИ представили метод обучения с подкреплением во время тестирования (TTRL), который позволяет языковым моделям самостоятельно эволюционировать, используя немаркированные данные. Проблема зависимости от размеченных данных Несмотря на значительные достижения в области логического мышления с помощью обучения с подкреплением (RL), большинство крупных языковых моделей (LLMs) […] ➡️➡️➡️

Новые достижения в области TTS: Nari Labs представляет Dia Недавние достижения в системах преобразования текста в речь (TTS) значительно улучшили качество синтеза речи, особенно с появлением крупных нейронных моделей. Однако большинство высококачественных систем остаются закрытыми и доступны только через коммерческие платформы. Чтобы заполнить этот пробел, Nari Labs выпустила Dia — модель TTS с 1,6 миллиарда […] ➡️➡️➡️

Представляем VoltAgent: Фреймворк AI на TypeScript для создания и управления масштабируемыми AI-агентами VoltAgent — это открытый фреймворк на TypeScript, который упрощает создание приложений на основе AI, предоставляя модульные компоненты и абстракции для автономных агентов. Он решает проблемы, связанные со сложностью работы с большими языковыми моделями (LLM), интеграцией инструментов и управлением состоянием, предлагая основной движок, который […] ➡️➡️➡️

Декуплированные Диффузионные Трансформеры: Ускорение Генерации Изображений Высокой Четкости Декуплированные диффузионные трансформеры (DDT) представляют собой инновационное решение для ускорения процесса генерации изображений. Они отделяют семантическое кодирование от декодирования деталей, что позволяет значительно повысить качество и скорость генерации. Проблемы Традиционных Моделей Традиционные диффузионные модели, основанные на архитектуре UNet, сталкиваются с проблемами медленной тренировки и высокой вычислительной нагрузки. […] ➡️➡️➡️

Руководство по созданию асинхронного помощника по билетам на основе ИИ В этом руководстве мы создадим помощника по билетам, использующего ИИ, с помощью библиотеки PydanticAI. Мы определим правила данных с помощью моделей Pydantic v2, сохраним билеты в базе данных SQLite и сгенерируем уникальные идентификаторы с помощью модуля uuid. Два агента, один для создания билетов и один […] ➡️➡️➡️

Введение Atla AI и сервер Atla MCP Atla AI представляет сервер Atla MCP: локальный интерфейс специализированных моделей оценивания больших языковых моделей (LLM) через Протокол Контекста Модели (MCP). Проблема оценки LLM Надежная оценка выводов больших языковых моделей является критически важным, но часто сложным аспектом разработки систем ИИ. Интеграция объективных оценочных процессов в существующие рабочие процессы может […] ➡️➡️➡️

Введение в TACQ: Новая Эффективная Квантование для LLM Введение в TACQ Исследователи из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл разработали новый подход к пост-тренировочной квантованию, называемый TACQ (Task-Aware Quantization). Этот метод позволяет сохранить высокую точность моделей при низкой битовой ширине, что особенно важно для приложений, требующих локального развертывания и обработки конфиденциальных данных. Проблемы и Решения Большие […] ➡️➡️➡️

Долгосрочное многомодальное понимание без громоздких моделей NVIDIA AI представляет Eagle 2.5 — универсальную модель визуального и языкового понимания, которая достигает результатов, сопоставимых с GPT-4o в задачах видео, используя всего 8 миллиардов параметров. Eagle 2.5: Общая структура для обучения с долгосрочным контекстом Eagle 2.5 разработан для многомодального обучения с долгосрочным контекстом, обеспечивая стабильные улучшения производительности по […] ➡️➡️➡️