Владимир Дьячков PhD

Масштабируемое Образцы Без Данных: Meta AI Представляет Adjoint Sampling для Генеративного Моделирования на Основе Наград Недостаток Данных в Генеративном Моделировании Генеративные модели традиционно требуют больших и качественных наборов данных для создания образцов, которые воспроизводят основное распределение данных. Однако в таких областях, как молекулярное моделирование или физическое моделирование, получение таких данных может быть вычислительно непосильным или даже невозможным. Вместо помеченных данных доступна только скалярная награда, обычно получаемая из сложной энергетической функции, для оценки качества сгенерированных образцов. Это создает значительную проблему: как эффективно обучать генеративные модели без прямого контроля со стороны данных? Meta AI Вводит Adjoint Sampling, Новый Алгоритм Обучения на Основе… ➡️➡️➡️

Пошаговое руководство по созданию AI-агента с использованием Google ADK Набор инструментов для разработки агентов (ADK) — это открытая платформа на Python, которая позволяет разработчикам создавать, управлять и разворачивать многопользовательские системы. Его модульный и гибкий дизайн делает его подходящим как для простых, так и для сложных приложений на основе агентов. Создание простого AI-агента В этом руководстве мы создадим простой AI-агент с доступом к двум инструментам: get_company_overview и get_earnings. Шаг 1: Настройка зависимостей API ключ Google Чтобы использовать AI-сервисы Google, вам понадобится API ключ: Посетите Google AI Studio. Войдите и сгенерируйте свой API ключ. Скопируйте и храните его в надежном месте для… ➡️➡️➡️

Google AI Представляет MedGemma: Открытый Набор Моделей для Понимания Медицинских Текстов и Изображений На конференции Google I/O 2025 компания Google представила MedGemma — открытый набор моделей, предназначенных для многомодального понимания медицинских текстов и изображений. Созданный на архитектуре Gemma 3, MedGemma предоставляет разработчикам надежную основу для создания приложений в области здравоохранения, требующих интегрированного анализа медицинских изображений и текстовых данных. Варианты Моделей и Архитектура MedGemma доступен в двух конфигурациях: MedGemma 4B: Многомодальная модель с 4 миллиардами параметров, способная обрабатывать как медицинские изображения, так и текст. Она использует энкодер изображения SigLIP, предварительно обученный на анонимизированных медицинских наборах данных, включая рентгеновские снимки грудной клетки,… ➡️➡️➡️

NVIDIA представляет Cosmos-Reason1: набор AI моделей для улучшения физического мышления и обоснованного рассуждения Искусственный интеллект (AI) достиг значительных успехов в обработке языка, математике и генерации кода. Однако расширение этих возможностей на физические среды остается сложной задачей. Физический AI стремится преодолеть этот разрыв, разрабатывая системы, которые воспринимают, понимают и действуют в динамичных, реальных условиях. Проблемы существующих AI моделей Текущие ограничения AI моделей связаны с их слабой связью с реальной физикой. Эти системы хорошо справляются с абстрактными задачами, но часто испытывают трудности с предсказанием физических последствий или адекватным реагированием на сенсорные данные. Обучение непосредственно в физических условиях дорогостоящее и рискованное, что затрудняет… ➡️➡️➡️

Языковые модели (LMs) демонстрируют впечатляющие возможности как обучающиеся в контексте, когда они предварительно обучены на обширных текстовых корпусах из интернета, что позволяет эффективно обобщать информацию из всего лишь нескольких примеров задач. Однако дообучение этих моделей для конкретных задач представляет собой значительные трудности. Обычно дообучение требует сотни или тысячи примеров, что часто приводит к ограниченным паттернам обобщения. Проблема обобщения Например, модели, дообученные на утверждениях типа «Мать B — A», имеют трудности с ответами на связанные вопросы, такие как «Кто сын A?». В отличие от этого, языковые модели могут эффективно управлять такими обратными отношениями в контексте. Это несоответствие вызывает необходимость глубже изучить… ➡️➡️➡️

Введение в MemEngine Исследователи из Университета Ренмин и компании Huawei разработали MemEngine — унифицированную модульную библиотеку для настройки памяти в агентах на основе больших языковых моделей (LLM). Значение памяти для LLM-агентов Агенты на основе LLM все чаще используются в различных приложениях благодаря своей способности управлять сложными задачами и выполнять множество ролей. Память является ключевым компонентом этих агентов, так как она хранит и вспоминает информацию, отражает прошлые знания и способствует принятию обоснованных решений. Проблемы существующих моделей Несмотря на растущее внимание к улучшению механизмов памяти, существующие модели часто используют разные стратегии реализации и не имеют стандартизированной структуры. Это создает трудности для разработчиков… ➡️➡️➡️

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 программирования на GPU. Технический обзор KernelLLM обучена на примерно 25,000 парных примеров модулей PyTorch и соответствующих реализаций ядер Triton. Датасет, известный как KernelBook, включает отфильтрованный код из The Stack и синтетически сгенерированные образцы с использованием torch.compile() и других методов. Модель использует подход с обучением под… ➡️➡️➡️

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 низкоранговая адаптация (LoRA). Это руководство предоставляет практическую реализацию на Google Colab для настройки Qwen3-14B с использованием комбинации наборов данных для рассуждений и инструкций. Установка необходимых библиотек Начнем с установки основных библиотек для настройки модели Qwen3 с использованием Unsloth AI. Эта установка оптимизирована для Google Colab… ➡️➡️➡️

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 для мобильных устройств NotebookLM, который впервые был запущен в 2023 году как экспериментальный веб-инструмент, предназначен для помощи пользователям в организации и взаимодействии с их собственными документами и медиа, используя доработанную версию модели Google Gemini 1.5 Pro. Новая мобильная версия делает NotebookLM не просто инструментом для… ➡️➡️➡️

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 Текущие стандарты для неразрешимых запросов оказались недостаточными для систем RAG, так как они обычно состоят из статических, общих запросов, которые не адаптируются к конкретным базам знаний. Когда системы RAG отклоняют запросы, это часто происходит из-за неудачи в извлечении информации, а не из-за точной оценки валидности… ➡️➡️➡️

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 вводит и как учреждения могут внедрять эти системы ответственно. Понимание Агентного ИИ Агентный ИИ — это программные сущности, которые взаимодействуют с окружающей средой для выполнения задач с высокой степенью автономии. В отличие от традиционной автоматизации или чат-ботов на основе больших языковых моделей (LLM), агентный ИИ… ➡️➡️➡️

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 понимание рассуждений модели может помочь предотвратить нежелательное поведение. Однако возникает основной вопрос: действительно ли эти объяснения отражают внутренние процессы модели? Можем ли мы доверять тому, что модель утверждает о своих мыслях? Anthropic подтверждает: цепочка размышлений не всегда говорит о том, что ИИ действительно «думает» Новое… ➡️➡️➡️

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 MMAU — это широко используемый набор данных для оценки этих моделей через вопросы множественного выбора, связанные со звуками, речью и музыкой, некоторые из которых требуют внешних знаний. Метод GRPO Предыдущий подход, R1-AQA, использовал оптимизацию относительной политики группы (GRPO) для дообучения модели Qwen2-Audio на наборе данных… ➡️➡️➡️

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 в векторном поиске является высокая стоимость и сложность управления раздельными системами для транзакционных данных и векторных индексов. Традиционно векторные базы данных оптимизированы только для семантического поиска, что требует дублирования данных, что, в свою очередь, приводит к латентности, дополнительным затратам на хранение и рискам несоответствий. Существующие… ➡️➡️➡️

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 с Уводом, Обман Агентов Извлечения, Подмена Серверов и Перекрестное Затенение Серверов. Каждая из этих уязвимостей эксплуатирует различные уровни инфраструктуры MCP и может угрожать безопасности пользователей и целостности данных. Порча Инструментов Порча Инструментов является одной из самых опасных уязвимостей в рамках MCP. Атакующий может внедрить вредоносное… ➡️➡️➡️