Владимир Дьячков PhD

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 […] ➡️➡️➡️

ByteDance представляет VAPO: Новая структура обучения с подкреплением для сложных задач рассуждения В обучении больших языковых моделей (LLM) с использованием методов обучения с подкреплением (RL) без учета ценности, таких как GRPO и DAPO, было достигнуто значительное успехи. Однако истинный потенциал заключается в методах на основе ценности, которые позволяют более точно назначать вознаграждения, отслеживая каждое действие […] ➡️➡️➡️

T* и LV-Haystack: Рамка пространственно-ориентированного временного поиска для эффективного понимания длинных видео Понимание длинных видео, продолжительностью от минут до часов, представляет собой значительную проблему в области компьютерного зрения, особенно по мере того, как задачи понимания видео выходят за рамки коротких клипов. Одной из ключевых трудностей является эффективное выявление немногих релевантных кадров из тысяч в длинном […] ➡️➡️➡️

Введение в исследование Данная работа по искусственному интеллекту представляет собой фреймворк машинного обучения для оценки вычислительных затрат на вывод для методов самосогласованности и Генеративных Моделей Наград (GenRM). Проблема и вызовы Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали значительные достижения в области рассуждений в различных областях, таких как математика и наука. Однако улучшение этих способностей в процессе тестирования […] ➡️➡️➡️

Google представляет Agent2Agent (A2A) Недавно Google AI анонсировала Agent2Agent (A2A) — открытый протокол, разработанный для обеспечения безопасной и совместимой коммуникации между AI-агентами, созданными на различных платформах и фреймворках. A2A предлагает стандартизированный подход к взаимодействию агентов, что позволяет оптимизировать сложные рабочие процессы с участием специализированных AI-агентов, которые работают над задачами различной сложности и продолжительности. Проблема взаимодействия […] ➡️➡️➡️

Публикация о наборе инструментов для разработки агентов от Google Введение Google выпустил набор инструментов для разработки агентов (ADK) — открытый фреймворк, который упрощает создание, управление и развертывание многопользовательских систем на основе искусственного интеллекта. Этот набор инструментов написан на Python и предлагает модульную и гибкую структуру, подходящую как для простых, так и для более сложных случаев […] ➡️➡️➡️

Раскрытие внимания: функциональная роль фокуса на первом токене в стабилизации больших языковых моделей Большие языковые модели (LLM) часто демонстрируют странное поведение, когда первый токен в последовательности привлекает необычно высокое внимание, что называется «внимательным колодцем». Несмотря на то, что этот токен может показаться незначительным, он часто доминирует в внимании на многих уровнях в трансформерах. Исследования показывают, […] ➡️➡️➡️

TorchSim: Инновационный Симулятор для Материаловедения TorchSim: Инновационный Симулятор для Материаловедения Компания Radical AI представила TorchSim — современный симулятор атомистических процессов, разработанный на базе PyTorch. Этот инструмент значительно ускоряет симуляции материалов, что меняет традиционные научные подходы. Проблемы Современного Исследования Материалов Текущие исследования в области материалов требуют больших команд, сосредоточенных на отдельных задачах, что приводит к медленному […] ➡️➡️➡️

Введение в Evals API от OpenAI OpenAI представляет Evals API: Упрощенная оценка моделей для разработчиков Значение Evals API OpenAI представила Evals API, новый инструмент, который упрощает процесс оценки производительности больших языковых моделей (LLMs). Ранее оценки были доступны только через панель управления OpenAI, но теперь разработчики могут определять тесты, автоматизировать запуски оценок и работать с подсказками […] ➡️➡️➡️

Введение в APIGen-MT и xLAM-2-fc-r Salesforce AI представила новые модели APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, которые значительно продвигают обучение многоходовых агентов с использованием проверенных данных и масштабируемых архитектур больших языковых моделей (LLM). Проблемы традиционных чат-ботов Современные AI-агенты становятся ключевыми компонентами для обработки сложных взаимодействий с пользователями, особенно в бизнесе, где диалоги могут быть многоходовыми. В отличие от […] ➡️➡️➡️

Введение в Dream 7B Лаборатория Noah’s Ark компании Huawei представила Dream 7B — мощную модель диффузионного рассуждения с продвинутыми возможностями планирования и гибкого вывода. Проблемы и решения в области ИИ Современные языковые модели (LLMs) произвели революцию в области искусственного интеллекта, однако у авторегрессионных (AR) моделей есть свои ограничения. Dream 7B предлагает альтернативу, используя дискретные диффузионные […] ➡️➡️➡️

Введение в MegaScale-Infer от ByteDance Большие языковые модели, основанные на архитектуре трансформеров, используются в таких приложениях, как чат, генерация кода и поиск. Однако их масштабирование с миллиардами параметров создает сложности в эффективной обработке данных. Для успешного обслуживания таких моделей необходимо тщательно организовать ресурсы памяти, связи и вычислений. Проблема неэффективного использования ресурсов Сложность заключается в том, […] ➡️➡️➡️

Представление тактильной информации, не зависящее от сенсоров, для передачи без переноса между сенсорами на основе визуальных данных Тактильные датчики играют ключевую роль в восприятии и взаимодействии интеллектуальных систем с физическим миром. Датчики GelSight и их аналогичные технологии обеспечивают детальную информацию о контактных поверхностях, преобразуя тактильные данные в визуальные изображения. Однако отсутствие переносимости между различными сенсорами […] ➡️➡️➡️

Введение в LLM+FOON: Инновационный Подход к Планированию Кулинарных Задач для Роботов В последние годы разрабатываются роботы для домашних условий, чтобы они могли выполнять повседневные задачи, такие как готовка. Эти задачи требуют визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений в процессе выполнения нескольких действий. Готовка, в частности, представляет собой сложную задачу для роботов из-за разнообразия кухонных принадлежностей […] ➡️➡️➡️

Реализация кода для использования Ollama через Google Colab Реализация кода для использования Ollama через Google Colab Введение В этом руководстве мы создадим полностью функциональную систему, основанную на Retrieval-Augmented Generation (RAG), используя инструменты с открытым исходным кодом, которые работают без проблем в Google Colab. Мы рассмотрим, как настроить Ollama и использовать модели через Colab. Интеграция модели […] ➡️➡️➡️

Введение в технологии масштабирования во время вывода Данная статья исследует методы масштабирования во время вывода, применяемые в моделях рассуждений Microsoft для решения сложных задач. Проблема и возможности Хотя крупные языковые модели демонстрируют высокую лексическую грамотность, их способность к рассуждению требует улучшения, особенно в сложных задачах, таких как математические уравнения и пространственная логика. Модели должны имитировать […] ➡️➡️➡️