Владимир Дьячков PhD

Генератор Питчей для Стартапов на Основе AI Генератор Питчей для Стартапов на Основе AI В этом руководстве мы создадим мощное и интерактивное AI-приложение для генерации идей питчей стартапов, используя модель Gemini Pro от Google через универсальный фреймворк LiteLLM. Обзор Проекта LiteLLM предоставляет единый интерфейс для взаимодействия с более чем 100 провайдерами языковых моделей, упрощая работу […] ➡️➡️➡️

MMSearch-R1: Конечное Обучение С Подкреплением для Активного Поиска Изображений в LMM Большие многомодальные модели (LMM) продемонстрировали выдающиеся способности при обучении на обширных визуально-текстовых данных, значительно продвигая задачи многомодального понимания. Однако эти модели сталкиваются с трудностями в работе с комплексными реальными знаниями, особенно с длинными хвостами информации, которые появляются после окончания обучения или ограниченными доменами знаний, […] ➡️➡️➡️

Масштабируемое и принципиальное моделирование вознаграждений для LLM Модели вознаграждений (RM) для больших языковых моделей (LLM) становятся все более важными для повышения их возможностей, таких как согласование с человеческими ожиданиями, долгосрочное мышление и адаптивность. Однако существует значительная проблема в создании точных сигналов вознаграждения в широких и менее структурированных областях. Проблемы текущих моделей вознаграждений Современные качественные модели […] ➡️➡️➡️

Трансформация Искусственного Интеллекта: Архитектура Трансфузии и Творчество GPT-4o GPT-4o от OpenAI представляет собой новый этап в области мультимодального ИИ: это единая модель, способная генерировать как тексты, так и качественные изображения в одном выходном последовательности. В отличие от предыдущих систем, таких как ChatGPT, которые использовали внешние генераторы изображений, GPT-4o создает изображения непосредственно в своем ответе. Это […] ➡️➡️➡️

Введение в графы атрибуции: Новый метод интерпретируемости Введение в графы атрибуции: Новый метод интерпретируемости Проблема понимания моделей ИИ Выходы больших языковых моделей (LLMs) выглядят связными и полезными, но механизмы, стоящие за этими поведениями, остаются в значительной степени неизвестными. Особенно важно понимать, как эти модели работают, когда они используются в чувствительных и критически важных областях. Проблемы […] ➡️➡️➡️

Оценка верности цепочки размышлений Anthropic Ключевым достижением в области искусственного интеллекта является разработка и использование цепочки размышлений (CoT), при которой модели объясняют свои шаги перед тем, как прийти к ответу. Эта структурированная промежуточная логика не только служит инструментом повышения производительности, но и ожидается, что она улучшит интерпретируемость. Если модели объясняют свое рассуждение на естественном языке, […] ➡️➡️➡️

Meta AI представила Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick Сегодня Meta AI анонсировала выпуск своей последней генерации мультимодальных моделей Llama 4, в которую входят два варианта: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительные технические достижения в области мультимодального ИИ, предлагая улучшенные возможности для понимания текста и изображений. Llama 4 […] ➡️➡️➡️

Масштабируемое Обучение с Подкреплением с Проверяемыми Наградами Обучение с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) продемонстрировало свою эффективность в улучшении способностей больших языковых моделей (LLM) к рассуждению и программированию, особенно в областях, где структурированные ответы позволяют четко проверить правильность. Этот подход основывается на сигналах, основанных на ссылках, для определения соответствия ответа модели известному правильному ответу, обычно […] ➡️➡️➡️

NVIDIA AI представила AgentIQ: открытая библиотека для эффективного соединения и оптимизации команд AI-агентов Компании все чаще используют агентные фреймворки для создания интеллектуальных систем, способных выполнять сложные задачи, комбинируя инструменты, модели и компоненты памяти. Однако при разработке таких систем возникают проблемы с совместимостью, наблюдаемостью, профилированием производительности и оценкой рабочих процессов. Команды часто привязаны к определенным фреймворкам, […] ➡️➡️➡️

Представляем GenSpark Super Agent GenSpark Super Agent (или просто GenSpark) — это универсальный AI-агент, который способен автономно выполнять сложные задачи в различных областях. В отличие от простых чат-ботов, GenSpark может «думать, планировать, действовать и использовать инструменты», подобно человеческому помощнику. Вы даете GenSpark общие инструкции, и он разбивает задачу на этапы, разрабатывает план и выполняет его […] ➡️➡️➡️

Создание Контекстно-Осознанного AI Ассистента Создание Контекстно-Осознанного AI Ассистента В этом практическом руководстве мы реализуем простого контекстно-осознанного AI ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Данный пример демонстрирует основные принципы Протокола Контекста Модели (MCP) в упрощенной версии, которая позволяет взаимодействовать с внешними инструментами и получать контекстную информацию. Шаг 1: Установка необходимых библиотек […] ➡️➡️➡️

Создание вашего AI Q&A бота для веб-страниц с использованием открытых AI моделей Создание вашего AI Q&A бота для веб-страниц с использованием открытых AI моделей В современных условиях, насыщенных информацией, навигация по большому количеству контента в Интернете может быть сложной задачей. Если вы ищете информацию для проекта, изучаете сложный материал или пытаетесь извлечь конкретные данные из […] ➡️➡️➡️

Выпуск Augment Code: Подтвержденный Агент SWE-bench Augment Code представила Augment SWE-bench Verified Agent — открытый агент, который объединяет возможности Claude Sonnet 3.7 от Anthropic и модель O1 от OpenAI для успешного выполнения сложных задач в области программной инженерии. Проблема оценки ИИ агентов Инженеры все чаще используют ИИ агентов для эффективного решения сложных задач программирования. Однако […] ➡️➡️➡️

NVIDIA AI представляет HOVER: Прорывной ИИ для универсального управления гуманоидными роботами Будущее робототехники значительно продвинулось вперед. В течение многих лет существовали ожидания, что гуманоидные роботы смогут успешно ориентироваться в нашей среде, выполнять сложные задачи и работать рядом с человеком. Примеры включают роботов, выполняющих точные хирургические операции, строящих сложные конструкции, помогающих в реагировании на чрезвычайные ситуации […] ➡️➡️➡️

Встречайте Open-Qwen2VL: Полностью Открытая и Эффективная Модель Мультимодального Большого Языка Мультимодальные большие языковые модели (MLLM) значительно продвинули интеграцию визуальных и текстовых данных, что способствует улучшению выполнения задач, таких как создание подписей к изображениям, ответ на визуальные вопросы и интерпретация документов. Однако повторное создание и дальнейшая разработка этих моделей часто затрудняется отсутствием прозрачности. Проблемы Доступности Многие […] ➡️➡️➡️

Введение в модель автоматического распознавания речи Dolphin Исследователи из Dataocean AI и Технологического университета Цинхуа представили модель Dolphin — многоязычную систему автоматического распознавания речи (ASR), оптимизированную для восточных языков и диалектов. Хотя технологии ASR значительно развились, всё же существует заметный разрыв в их способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Проблема и её решение Текущие […] ➡️➡️➡️

Введение в FASTCURL: Эффективное Обучение Моделей Размышления Данная статья посвящена инновационной системе FASTCURL, которая предназначена для улучшения процесса обучения языковых моделей, применяемых в сложных задачах, таких как математическое рассуждение. Проблемы Обучения Моделей Обучение моделей R1, имитирующих медленные и вдумчивые процессы, связано с высокими затратами вычислительных ресурсов. Это затрудняет масштабирование обучения, особенно для мощных моделей с […] ➡️➡️➡️

Введение в MCP: Полное руководство по Протоколу Контекста Модели для AI Ассистентов Введение в MCP Протокол Контекста Модели (MCP) определяет унифицированный способ подключения AI ассистентов (LLMs) к внешним источникам данных и инструментам. MCP можно рассматривать как универсальный интерфейс, который позволяет любому AI ассистенту подключаться к совместимым источникам данных или сервисам. Стандартизируя способ предоставления контекста AI […] ➡️➡️➡️

Модель симулятора для современных GPU NVIDIA: Повышение точности микроархитектуры и предсказания производительности Графические процессоры (GPU) широко известны своей эффективностью в обработке задач высокопроизводительных вычислений, таких как искусственный интеллект и научные симуляции. Эти процессоры способны выполнять тысячи потоков одновременно благодаря аппаратной поддержке таких функций, как оптимизация доступа к регистровым файлам, объединение памяти и планирование на основе […] ➡️➡️➡️

Введение в ExCoT Snowflake предлагает ExCoT — новую структуру ИИ, которая итеративно оптимизирует открытые LLM, сочетая рассуждения по цепочке (CoT) с оптимизацией предпочтений, основываясь исключительно на точности выполнения как обратной связи. Проблема перевода текста в SQL Перевод текстовых запросов в структурированные SQL-запросы является важной задачей для упрощения взаимодействия с базами данных. Однако этот процесс включает […] ➡️➡️➡️