Владимир Дьячков PhD

Реализация кода для оценки результатов юридической области с использованием платформы Atla и модели Selene через Python SDK для соблюдения GDPR В этом руководстве мы демонстрируем, как оценить качество ответов, сгенерированных моделями LLM, с помощью Atla и Python SDK. Это мощный инструмент для автоматизации рабочих процессов оценки с использованием критериев на естественном языке. На базе модели Selene, Atla обеспечивает современный инструмент оценки, который помогает анализировать, соответствуют ли юридические ответы принципам GDPR (Общий регламент по защите данных). Основные шаги реализации В рамках данной реализации мы: Использовали индивидуальную логику оценки по критериям GDPR. Запрашивали у Selene бинарные оценки (0 или 1) и читаемые… ➡️➡️➡️

VideoMind: Ролевой Агент для Понимания Видео с Временной Привязкой Современные языковые модели (LLMs) продемонстрировали впечатляющие способности в решении задач, таких как «Цепочка Мыслей» (CoT), что увеличивает точность и интерпретируемость в сложных задачах. Однако видео, как многомодальный контент, представляет уникальные вызовы из-за своей временной природы. В отличие от статических изображений, видео требует понимания динамических взаимодействий во времени. Проблемы Понимания Видео Существующие методы CoT хорошо работают со статичными данными, но сталкиваются с трудностями при обработке видео, так как не могут точно локализовать или вернуться к определённым моментам. Люди преодолевают эти проблемы, разбивая сложные задачи на части, выделяя ключевые моменты и синтезируя наблюдения… ➡️➡️➡️

Представляем Hostinger Horizons: Инструмент AI без кода для создания веб-приложений В условиях современного веб-развития платформы без кода значительно упрощают процесс создания приложений. Hostinger Horizons — это инструмент на базе искусственного интеллекта, который позволяет создавать, редактировать и публиковать индивидуальные веб-приложения без необходимости в программировании. Платформа интегрирует услуги хостинга, регистрации доменов и электронной почты, предоставляя комплексное решение для пользователей и бизнеса, стремящихся установить цифровое присутствие. Технический обзор Hostinger Horizons использует передовые технологии искусственного интеллекта и обработки естественного языка для интерпретации пользовательских запросов и генерации функциональных веб-приложений. Платформа предлагает удобный интерфейс чата, где пользователи могут описать свои идеи на простом языке. Основные технические… ➡️➡️➡️

Понимание Памяти AI Агентов: Основы Интеллектуальных Систем Память AI агента включает несколько уровней, каждый из которых выполняет свою уникальную роль в формировании поведения и принятии решений агента. Разделяя память на разные типы, мы можем лучше понять и проектировать AI системы, которые будут контекстуально осведомленными и отзывчивыми. Рассмотрим четыре ключевых типа памяти, используемых в AI агентах: Эпизодическую, Семантическую, Процедурную и Краткосрочную (или Рабочую) память, а также взаимодействие между долгосрочным и краткосрочным хранением. 1. Эпизодическая Память: Воспоминания о Прошлых Взаимодействиях Эпизодическая память в AI отвечает за хранение прошлых взаимодействий и конкретных действий агента. Она позволяет агенту ссылаться на предыдущие разговоры, решения и… ➡️➡️➡️

Введение в Hunyuan-T1 от Tencent Tencent представила Hunyuan-T1 — новый ультра-большой языковой модель, разработанный для глубокого рассуждения и эффективной обработки контекста. Эта модель решает основные проблемы, с которыми сталкиваются традиционные языковые модели, такие как потеря контекста и сложность работы с длинными текстами. Преимущества Hunyuan-T1 Hunyuan-T1 использует архитектуру Mamba, которая сочетает в себе технологии Hybrid Transformer и Mixture-of-Experts (MoE). Это позволяет модели эффективно обрабатывать длинные текстовые последовательности, минимизируя вычислительные затраты и предотвращая потерю контекста. Hunyuan-T1 демонстрирует высокую скорость обработки информации, что обеспечивает качественные и быстрые ответы. Методы обучения Модель активно использует методы обучения с подкреплением (RL) на этапе пост-тренировки. Tencent выделила… ➡️➡️➡️

Введение в FFN Fusion Исследователи NVIDIA представили FFN Fusion — новую технику оптимизации, которая демонстрирует, как последовательные вычисления в больших языковых моделях (LLMs) могут быть эффективно параллелизированы. Проблема эффективности в LLMs Большие языковые модели стали важными инструментами в различных областях, обеспечивая высокопроизводительные приложения, такие как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности моделей возрастает вычислительная нагрузка, что создает узкие места в эффективности. Устранение этих узких мест стало критически важной задачей. Технические трудности Последовательная структура трансформеров требует строгого порядка и синхронизации, что усложняет масштабирование. Увеличение размера моделей приводит к росту затрат на вычисления и коммуникацию, что… ➡️➡️➡️

Предложение фреймворка UI-R1 для предсказания действий в графических интерфейсах В данной статье представлен фреймворк UI-R1, который расширяет возможности обучения с подкреплением на основе правил для задач предсказания действий в графических интерфейсах (GUI). Проблемы традиционного обучения Стандартная парадигма обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов GUI требует высококачественных размеченных данных, что приводит к длительным срокам обучения и высоким вычислительным затратам. Это создает узкие места в рабочих процессах разработки ИИ. Существующие агенты GUI, обученные с помощью стандартного обучения, показывают недостаточную производительность в сценариях, выходящих за рамки обучающего набора данных. Преимущества обучения с подкреплением на основе правил Обучение с подкреплением на основе правил… ➡️➡️➡️

Эффективное масштабирование времени вывода для моделей потока: улучшение разнообразия выборки и распределения вычислительных ресурсов Недавние достижения в области законов масштабирования ИИ сместили акцент с простого увеличения размера модели и объема обучающих данных на оптимизацию вычислений во время вывода. Это подход, который продемонстрировали такие модели, как OpenAI o1 и DeepSeek R1, улучшает производительность моделей за счет использования дополнительных вычислительных ресурсов во время вывода. Технология принуждения бюджета во время тестирования Проблема с принуждением бюджета во время тестирования стала эффективной техникой для больших языковых моделей (LLMs), позволяя улучшать производительность при минимальной выборке токенов. Аналогичным образом, масштабирование времени вывода стало важным для диффузионных моделей,… ➡️➡️➡️

Усиление временных рядов ИИ Усиление Временных Рядов ИИ: Как Salesforce Использует Синтетические Данные для Улучшения Основных Моделей Проблемы Анализа Временных Рядов Анализ временных рядов сталкивается с серьезными проблемами, связанными с доступностью, качеством и разнообразием данных. Эти факторы критически важны для разработки эффективных основных моделей. Реальные наборы данных часто ограничены из-за нормативных ограничений, предвзятостей и низкого качества, что затрудняет создание надежных моделей временных рядов. Решение от Salesforce AI Research Исследования Salesforce AI предлагают всесторонний подход к использованию синтетических данных для улучшения моделей временных рядов. Их недавнее исследование демонстрирует, как синтетические данные могут повысить качество обучения, оценки и настройки моделей, учитывая предвзятости,… ➡️➡️➡️

Руководство по решению уравнения Бургерса с использованием нейронных сетей, учитывающих физику Введение в нейронные сети, учитывающие физику В этом руководстве мы рассмотрим инновационный подход к решению одномерного уравнения Бургерса с использованием нейронных сетей, учитывающих физические законы (PINNs). Мы используем библиотеку PyTorch и Google Colab для реализации данного метода. Установка необходимых библиотек Первым шагом является установка библиотек PyTorch и matplotlib с помощью pip: !pip install torch matplotlib Импорт необходимых библиотек Импортируем основные библиотеки: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Определение параметров симуляции Задаем параметры для симуляции уравнения Бургерса, включая… ➡️➡️➡️

Исследования UCLA: OpenVLThinker-7B Исследователи из Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе представили модель OpenVLThinker-7B, основанную на методах обучения с подкреплением, для улучшения сложного визуального мышления и пошагового решения задач в мультимодальных системах. Проблемы существующих моделей Современные модели, интегрирующие обработку изображений и текст, часто не справляются с задачами, требующими многоступенчатого логического вывода. Они могут распознавать объекты, но не способны последовательно анализировать визуальные данные и текстовые запросы, что приводит к неверным или поверхностным ответам. Подход UCLA к решению проблемы Модель OpenVLThinker-7B была разработана с использованием нового метода обучения, который сочетает в себе супервайзинговое обучение и обучение с подкреплением. Этот подход включает в себя итеративный… ➡️➡️➡️

Создание агента по анализу данных: практическое руководство В этом руководстве мы покажем, как интегрировать мощную библиотеку для манипуляции данными Pandas с современными генеративными возможностями Google Cloud с помощью пакета google.generativeai и модели Gemini Pro. Мы создадим среду с необходимыми библиотеками, настроим ключ API Google Cloud и используем функции отображения IPython для интерактивного анализа данных. Установка необходимых библиотек Сначала мы установим библиотеки Pandas и google-generativeai для настройки среды анализа данных и анализа с использованием ИИ. Импорт библиотек Импортируем Pandas для манипуляции данными, ativeai для доступа к генеративным возможностям Google и Markdown для отображения результатов в формате markdown. Настройка API Мы назначим… ➡️➡️➡️

Введение в Sonata: Прорыв в Обучении Без Учителя для 3D Точечных Облаков Исследования в области 3D обучения без учителя (SSL) сталкиваются с проблемами в создании семантически значимых представлений точек для различных приложений с минимальным контролем. Несмотря на успехи в SSL на основе изображений, существующие методы для точечных облаков ограничены из-за так называемого геометрического укорочения, что приводит к чрезмерной зависимости от низкоуровневых геометрических характеристик. Решение от Meta Reality Labs Research Исследователи из Гонконгского университета и Meta Reality Labs Research представляют Sonata, современный подход, направленный на решение этих проблем. Sonata использует фреймворк обучения без учителя, который эффективно минимизирует геометрическое укорочение, скрывая низкоуровневые… ➡️➡️➡️

Введение TxGemma от Google AI Разработка терапевтических средств остается дорогостоящим и сложным процессом с высоким уровнем неудач и длительными сроками разработки. Традиционный процесс открытия лекарств требует обширных экспериментальных проверок, что требует значительных ресурсов и времени. Компьютерные методологии, особенно предсказательное моделирование, стали важными инструментами для оптимизации этого процесса. Что такое TxGemma? TxGemma — это коллекция универсальных крупных языковых моделей (LLM), разработанных для поддержки различных терапевтических задач в разработке лекарств. Модели TxGemma интегрируют различные наборы данных, включая маломолекулярные соединения, белки, нуклеиновые кислоты, болезни и клеточные линии, что позволяет охватывать несколько этапов в процессе разработки терапевтических средств. Преимущества TxGemma Модели TxGemma доступны с… ➡️➡️➡️

Представляем Open Deep Search (ODS) Open Deep Search (ODS) — это модульная открытая платформа для поиска, которая использует открытые агентские технологии для улучшения поиска и обработки информации. Проблемы закрытых решений Современные технологии поисковых систем, интегрированные с большими языковыми моделями (LLM), в основном ориентированы на закрытые решения, такие как Google и GPT-4. Эти системы, хотя и эффективные, ограничивают возможности настройки и снижают уровень прозрачности и сотрудничества в сообществе. Решение от ODS В ответ на эти ограничения, исследователи из Университета Вашингтона, Принстона и UC Berkeley разработали ODS — открытую платформу для поиска, которая легко интегрируется с любой выбранной пользователем LLM. ODS включает… ➡️➡️➡️

Внедрение модели глубины с использованием Intel MiDaS на Google Colab Оценка глубины с использованием одной камеры предполагает прогнозирование глубины сцены из одного изображения RGB. Это важная задача в области компьютерного зрения с широким спектром применения, включая дополненную реальность, робототехнику и понимание 3D-сцен. В данном руководстве мы реализуем модель Intel MiDaS, разработанную для высококачественного прогнозирования глубины из единственного изображения. Установка необходимых библиотек Сначала мы устанавливаем необходимые библиотеки Python — timm для поддержки моделей, opencv-python для обработки изображений и matplotlib для визуализации карт глубины. !pip install -q timm opencv-python matplotlib Клонирование репозитория Затем мы клонируем официальный репозиторий Intel MiDaS с GitHub и… ➡️➡️➡️

TokenBridge: Мост между непрерывными и дискретными токенами в визуальной генерации Автогенеративные модели визуальной генерации стали революционным подходом к синтезу изображений, заимствовав механизмы предсказания токенов из языковых моделей. Эти инновационные модели используют токенизаторы изображений для преобразования визуального контента в дискретные или непрерывные токены. Такой подход позволяет гибкую мультимодальную интеграцию и адаптацию архитектурных новшеств из исследований больших языковых моделей (LLM). Однако в этой области существует критическая проблема выбора оптимальной стратегии представления токенов, что существенно влияет на сложность модели и качество генерации. Существующие методы и их ограничения Существующие методы визуальной токенизации исследуют два основных подхода: непрерывные и дискретные токены. Вариационные автоэнкодеры создают непрерывные… ➡️➡️➡️

Введение в Kolmogorov-Test Данная статья представляет Kolmogorov-Test, новый стандарт для оценки языковых моделей, генерирующих код, на основе концепции сжатия как интеллекта. Что такое сжатие и его значение Сжатие данных — это основа вычислительной интеллекции. Оно связано с теорией сложности Колмогорова, определяющей минимальную программу для воспроизведения заданной последовательности. В отличие от традиционных методов сжатия, которые ищут повторяющиеся паттерны, подход Колмогорова рассматривает сжатие как задачу поиска структурированных закономерностей через программное представление. Проблемы существующих инструментов Современные инструменты сжатия данных часто не способны генерировать компактный и исполняемый код. Модели часто просто копируют входные данные, вместо того чтобы создавать программы, которые их воспроизводят. Это особенно… ➡️➡️➡️