Владимир Дьячков PhD

Введение в NLWeb Многие веб-сайты сталкиваются с трудностями при предоставлении доступных и экономически эффективных способов интеграции интерфейсов на естественном языке. Это чаще всего ограничивает взаимодействие пользователей с контентом сайта через разговорный ИИ. Традиционные решения обычно зависят от централизованных, проприетарных сервисов или требуют значительных технических знаний, что ограничивает масштабируемость и адаптивность. В результате разработчики сталкиваются с […] ➡️➡️➡️

Введение в метод GRIT Данная статья представляет метод GRIT, который обучает многомодальные большие языковые модели (MLLMs) рассуждать с использованием изображений, сочетая текст и визуальное обоснование. Проблема соединения текста и изображений Основная задача MLLMs заключается в объединении визуального контента с логикой языка. Однако многие модели испытывают трудности в эффективном соединении этих областей, что приводит к ограниченной […] ➡️➡️➡️

Пошаговое руководство по созданию настраиваемого многофункционального AI-агента с LangGraph и Claude В этом руководстве мы покажем, как создать мощного многофункционального AI-агента с использованием LangGraph и Claude. Агент будет способен выполнять такие задачи, как математические вычисления, веб-поиск, запросы о погоде, анализ текста и получение информации в реальном времени. Мы обеспечим простоту настройки, даже для начинающих пользователей, […] ➡️➡️➡️

Оптимизация Ассемблерного Кода с Помощью LLM: Обучение с Подкреплением Превосходит Традиционные Компиляторы Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали значительный потенциал в различных задачах программирования, однако их применение в оптимизации программ, особенно в контексте низкоуровневого программирования, остается недостаточно исследованным. Хотя недавние достижения показали, что LLM могут улучшать производительность в высокоуровневых языках, таких как C++ и Python, их […] ➡️➡️➡️

Руководство по созданию многоагентных рабочих процессов с Microsoft AutoGen Полное руководство по программированию многоагентных рабочих процессов с Microsoft AutoGen Введение В этом руководстве мы покажем, как фреймворк Microsoft AutoGen позволяет разработчикам легко организовывать сложные многоагентные рабочие процессы с минимальным количеством кода. Используя абстракции RoundRobinGroupChat и TeamTool, вы сможете объединить специалистов, таких как исследователи, проверяющие факты, […] ➡️➡️➡️

Введение в Group Think: новая парадигма многопользовательского рассуждения Исследование в области искусственного интеллекта рассматривает возможности совместной работы больших языковых моделей (LLMs). Многопользовательские системы на основе LLM теперь исследуются на предмет их способности координировать сложные задачи, разбивая их на части и работая одновременно. Это направление привлекает внимание благодаря потенциалу увеличения эффективности и снижения задержек в приложениях […] ➡️➡️➡️

Оценка AI-ассистентов для бизнеса: Бенчмарк для сложных голосовых рабочих процессов С увеличением интеграции AI-ассистентов в бизнесе, важно оценивать их эффективность в реальных задачах, особенно через голосовые взаимодействия. Существующие методы оценки часто сосредоточены на общих навыках общения или ограниченном использовании инструментов, что не позволяет адекватно измерить способность AI-агента управлять сложными специализированными рабочими процессами в различных областях. […] ➡️➡️➡️

Введение в «Thinkless»: Адаптивная структура для эффективного моделирования языка Исследователи из Национального университета Сингапура разработали новую структуру под названием Thinkless, которая направлена на повышение эффективности языковых моделей, сокращая ненужные процессы рассуждения до 90%. Эта структура решает основную проблему современных языковых моделей, в которых часто используются обширные процессы рассуждения, даже для простых запросов, что приводит к […] ➡️➡️➡️

Введение в MMLONGBENCH Недавние достижения в области моделирования с длинным контекстом значительно улучшили возможности больших языковых моделей (LLMs) и больших моделей языка и изображения (LVLMs). Модели языка и изображения с длинным контекстом (LCVLMs) теперь способны обрабатывать сотни изображений и тысячи текстовых токенов за один проход. Однако разработка эффективных оценочных стандартов для этих моделей не успевает […] ➡️➡️➡️

Введение в Magentic-UI от Microsoft Magentic-UI — это открытый прототип агента, который улучшает взаимодействие человека и ИИ для выполнения веб-задач. Он предлагает новые решения для автоматизации, позволяя пользователям контролировать процесс и вносить изменения в реальном времени. Проблемы традиционной автоматизации Современные веб-приложения требуют от пользователей выполнения множества рутинных действий, что часто приводит к ошибкам и несоответствиям. […] ➡️➡️➡️

Структурирование Размышлений в Больших Моделях Языка Большие Модели Размышлений (БМР) такие как o1 и o3 от OpenAI, DeepSeek-R1, Grok 3.5 и Gemini 2.5 Pro демонстрируют сильные способности в долгосрочном размышлении. Эти модели часто показывают продвинутые поведения, такие как самокоррекция и проверка, которые называются «мгновениями озарения». Однако непредсказуемость этих поведений ограничивает их практическую надежность и масштабируемость. […] ➡️➡️➡️

Выпуск Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4: Технический Прорыв в Области Размышлений, Кодирования и Дизайна ИИ-агентов Компания Anthropic представила свои новые языковые модели: Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4. Это обновление включает значительные технические усовершенствования, особенно в структурированном размышлении, программной инженерии и поведении автономных агентов. Claude Opus 4: Расширение Возможностей Размышления и Понимания […] ➡️➡️➡️

Институт Инноваций в Технологиях (TII) представляет Falcon-H1: Гибридные Языковые Модели Transformer-SSM для Масштабируемого, Многоязычного и Долгосрочного Понимания С увеличением масштабов языковых моделей становится все сложнее находить баланс между выразительностью, эффективностью и адаптивностью. Архитектуры Transformer доминируют благодаря своей высокой производительности, но требуют значительных вычислительных ресурсов, особенно в сценариях с длинным контекстом. В отличие от них, Структурированные […] ➡️➡️➡️

Продвижение многомодального математического мышления с выравниванием «визуализация-код» Многомодальное математическое мышление позволяет машинам решать задачи, используя как текстовую информацию, так и визуальные элементы, такие как диаграммы и графики. Эта способность особенно важна в образовании, автоматизированном обучении и анализе документов, где задачи часто представлены в комбинации текста и изображений. Проблемы выравнивания Существенной проблемой в этой области является […] ➡️➡️➡️

Gemma 3n: Новая Эффективная Модель Искусственного Интеллекта Введение в Gemma 3n Google DeepMind представила Gemma 3n — компактную и высокоэффективную многомодальную модель ИИ, предназначенную для работы в реальном времени на мобильных устройствах. С ростом потребности в быстром, умном и приватном ИИ на мобильных устройствах, исследователи переосмысляют работу ИИ-моделей, создавая решения, которые обеспечивают мгновенный отклик и […] ➡️➡️➡️

RXTX: Алгоритм машинного обучения для эффективного умножения структурированных матриц Поиск более быстрых алгоритмов для умножения матриц является важной задачей в компьютерных науках и численной линейной алгебре. С момента первых исследований Страссена и Винограда в конце 1960-х годов было предложено множество стратегий, включая методы на основе градиентов и эвристические техники. Однако меньше внимания уделялось структурированным матричным […] ➡️➡️➡️

Внедрение протокола модели контекста (MCP) От Протокола к Производству: Как Шлюзы MCP Обеспечивают Безопасную и Масштабируемую Интеграцию ИИ в Предприятиях Введение в Протокол Модели Контекста (MCP) Протокол Модели Контекста (MCP), разработанный компанией Anthropic, стал важным инструментом для интеграции ИИ-моделей с более широкими программными экосистемами. MCP стандартизирует процесс взаимодействия языковой модели или автономного агента с внешними […] ➡️➡️➡️

Пошаговое руководство по созданию модульных AI-работ с использованием Claude API от Anthropic и LangGraph В этом руководстве представлено практическое руководство по внедрению LangGraph, эффективной системы оркестрации AI, интегрированной с API Claude от Anthropic. Мы предоставляем подробный код, оптимизированный для Google Colab, который поможет разработчикам создавать и визуализировать AI-работы как взаимосвязанные узлы, выполняющие различные задачи, такие […] ➡️➡️➡️

Обзор отчета Marktechpost о агентном ИИ и ИИ-агентах на 2025 год Компания Marktechpost AI Media представила свой самый обширный отчет — «Отчет о агентном ИИ и ИИ-агентах на 2025 год». Этот отчет предлагает технический анализ архитектур, фреймворков и стратегий развертывания, которые определяют будущее ИИ-агентов. Он охватывает весь стек агентного ИИ, картируя растущую экосистему, основанную на […] ➡️➡️➡️