Владимир Дьячков PhD

Meta представляет KernelLLM: Модель с 8 миллиардами параметров для перевода модулей PyTorch в эффективные ядра Triton GPU Компания Meta запустила KernelLLM, языковую модель с 8 миллиардами параметров, доработанную на основе Llama 3.1 Instruct. Эта модель предназначена для автоматизации перевода модулей PyTorch в эффективные ядра Triton GPU, что упрощает процесс разработки ядер и снижает барьеры для […] ➡️➡️➡️

Пошаговое руководство по эффективной настройке Qwen3-14B с использованием Unsloth AI на Google Colab Настройка крупных языковых моделей (LLMs), таких как Qwen3-14B, требует значительных ресурсов, времени и памяти, что может затруднить быструю экспериментацию и развертывание. Unsloth AI упрощает быструю и эффективную настройку современных моделей, минимизируя использование памяти GPU, благодаря таким передовым методам, как 4-битная квантизация и […] ➡️➡️➡️

Запуск мобильного приложения NotebookLM от Google Запуск мобильного приложения NotebookLM от Google Google официально представил мобильное приложение NotebookLM, расширяющее возможности своего ИИ-ассистента для исследований на устройствах Android. Это приложение направлено на предоставление персонализированного обучения и синтеза контента непосредственно в кармане пользователей, предлагая функции, которые объединяют мобильность, осведомленность о контексте и интерактивные возможности. Расширение контекстного ИИ […] ➡️➡️➡️

Введение в UAEval4RAG Исследователи из Salesforce представили UAEval4RAG — новую методику оценки систем Retrieval-Augmented Generation (RAG), сосредоточенную на их способности отклонять неразрешимые запросы. Традиционные методики оценки в основном фокусируются на точности и актуальности ответов на разрешимые вопросы, но часто игнорируют критически важную способность систем выявлять и отклонять неподходящие или неразрешимые запросы. Проблемы существующих методик оценки […] ➡️➡️➡️

Агентный ИИ в Финансовых Услугах Недавний документ IBM Consulting под названием «Агентный ИИ в финансовых услугах: возможности, риски и ответственная реализация» описывает, как эти системы ИИ, предназначенные для автономного принятия решений и долгосрочного планирования, могут изменить операционную среду финансовых учреждений. Доклад предлагает сбалансированную структуру, которая определяет, где агентный ИИ может добавить ценность, какие риски он […] ➡️➡️➡️

Цепочка размышлений может не отражать истинное мышление ИИ: новое исследование Anthropic выявляет скрытые пробелы Метод цепочки размышлений (CoT) стал популярным способом улучшения и интерпретации процессов рассуждения крупных языковых моделей (LLMs). Основная идея проста: если модель формулирует свой ответ шаг за шагом, эти шаги должны прояснять её вывод. Это особенно важно в критически важных областях, где […] ➡️➡️➡️

Omni-R1: Продвижение Аудио Вопросов и Ответов с Помощью Обучения с Подкреплением и Авто-Генерируемых Данных Недавние разработки показывают, что обучение с подкреплением (RL) может значительно улучшить способности рассуждения крупных языковых моделей (LLM). Данное исследование сосредоточено на улучшении Аудио LLM — моделей, которые обрабатывают аудио и текст для выполнения задач, таких как ответы на вопросы. Бенчмарк MMAU […] ➡️➡️➡️

Введение системы DiskANN, интегрированной с Azure Cosmos DB для эффективного векторного поиска Современные системы данных требуют возможности поиска высокоразмерных векторных представлений. Эти представления, создаваемые моделями глубокого обучения, содержат семантические и контекстуальные значения данных, что позволяет системам извлекать результаты на основе релевантности и сходства, а не точных совпадений. Проблемы в векторном поиске Одной из главных проблем […] ➡️➡️➡️

Уязвимости безопасности в Протоколе Модельного Контекста (MCP) Критические уязвимости безопасности в Протоколе Модельного Контекста (MCP) Протокол Модельного Контекста (MCP) представляет собой значительный шаг вперед в том, как большие языковые модели взаимодействуют с инструментами, сервисами и внешними источниками данных. Несмотря на его преимущества, MCP также вводит серьезные проблемы безопасности, включая пять основных уязвимостей: Порча Инструментов, Обновления […] ➡️➡️➡️

Улучшение использования инструментов и эффективности рассуждений с помощью обучения с подкреплением Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) показывают их способность выполнять сложные задачи рассуждения и эффективно использовать внешние инструменты, такие как поисковые системы. Однако остается значительная проблема: как научить модели определять, когда полагаться на внутренние знания, а когда выполнять поиск. Хотя методы на […] ➡️➡️➡️

Проблемы больших языковых моделей в принятиии решений Языковые модели, обученные на обширных наборах данных, становятся незаменимыми инструментами для понимания и генерации языка. Их потенциал включает возможность функционирования в качестве агентов принятия решений в интерактивных средах. Однако они сталкиваются с проблемами в области принятия решений, известными как «разрыв между знанием и действием». Основные ограничения моделей Несмотря […] ➡️➡️➡️