Потенциал Biomni: Как ИИ меняет биомедицинские исследования Биомедицинские исследования — это область, которая стремительно развивается и нацелена на улучшение здоровья человека через понимание механизмов заболеваний, нахождение новых терапевтических мишеней и разработку эффективных методов лечения. Однако сложность данных, экспериментов и научной литературы создает как возможности, так и вызовы для исследователей. Проблемы, с которыми сталкиваются исследователи Основные […] ➡️➡️➡️
Представление нового подхода к обучению языковых моделей Исследователи из Apple и Университета Дьюка представили новый подход к обучению с подкреплением, который позволяет языковым моделям (LLM) предоставлять промежуточные ответы, улучшая скорость и точность. Проблемы традиционных методов Долгая цепочка размышлений (CoT) улучшает производительность LLM на сложных задачах, но имеет значительные недостатки. Метод «подумай-потом-ответь» замедляет время реакции и […] ➡️➡️➡️
Выпуск DeepSeek R1-0528: Модель Искусственного Интеллекта для Логического Рассуждения с Повышенной Эффективностью в Математике и Кодировании Технические Улучшения Компания DeepSeek из Китая представила обновленную версию своей модели логического рассуждения, названную DeepSeek-R1-0528. Это обновление значительно улучшает возможности модели в области математики, программирования и логического мышления, делая её сильной альтернативой таким моделям, как o3 от OpenAI и […] ➡️➡️➡️
Руководство по созданию самоулучшающегося AI-агента с использованием API Gemini от Google В этом руководстве мы рассмотрим, как создать усовершенствованный самоулучшающийся AI-агент с использованием API Gemini от Google. Этот агент демонстрирует автономное решение задач, оценивает свою эффективность, учится на успехах и неудачах, а также улучшает свои возможности через рефлексивный анализ и самореформацию. Настройка вашего самоулучшающегося AI-агента […] ➡️➡️➡️
Введение в ANSE Исследователи Samsung представили ANSE — новую модель, направленную на улучшение генерации видео на основе текстовых подсказок. Эта модель использует методы оценки неопределенности, основанные на внимании, для повышения качества создания видео. Проблема генерации видео Современные модели генерации видео преобразуют текстовые подсказки в высококачественные видеопоследовательности. Однако, несмотря на достижения в архитектуре, остается проблема: качество […] ➡️➡️➡️
Введение В последние годы спрос на эффективные решения для планирования спроса значительно возрос. Сложность управления запасами и прогнозирования спроса требует от компаний использования современных технологий, таких как искусственный интеллект (AI). В этой статье мы сравним два ведущих решения в области планирования спроса: GMDH Streamline и Blue Yonder. Мы рассмотрим их сильные и слабые стороны, чтобы […] ➡️➡️➡️
WEB-SHEPHERD: Модель Награды Процесса для Веб-Агентов Навигация по вебу включает в себя обучение машин взаимодействию с веб-сайтами для выполнения задач, таких как поиск информации, покупки или бронирование услуг. Разработка эффективных веб-агентов представляет собой сложную задачу из-за необходимости понимания структуры сайтов, интерпретации целей пользователей и принятия последовательных решений. Кроме того, агенты должны адаптироваться к динамичным веб-средам, […] ➡️➡️➡️
Введение в Dimple: Модель для Эффективной Генерации Текста Исследователи Национального университета Сингапура представили Dimple — первую дискретную диффузионную мультимодальную языковую модель (DMLLM), которая сочетает в себе визуальный кодировщик и языковую модель на основе дискретной диффузии. Эта модель решает проблемы нестабильности и производительности, присущие традиционным методам обучения. Преимущества Dimple Dimple предлагает несколько ключевых преимуществ: Параллельное декодирование […] ➡️➡️➡️
Неправильные ответы улучшают математическое мышление? Методы обучения с подкреплением, такие как обучение с человеческой обратной связью (RLHF), используются для улучшения выходных данных моделей в области обработки естественного языка (NLP). Один из вариантов, обучение с проверяемыми наградами (RLVR), расширяет этот подход, используя автоматические сигналы, такие как математическая корректность или синтаксические особенности, в качестве обратной связи. Это […] ➡️➡️➡️
Введение С развитием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, компании стремятся использовать эти инструменты для получения предсказательных аналитических данных. Однако многие организации сталкиваются с нехваткой внутренней экспертизы в области науки о данных. В этом контексте платформы DataRobot и H2O.ai становятся все более популярными, предлагая автоматизацию процессов моделирования. В данной статье мы сравним эти две платформы, […] ➡️➡️➡️
Сравнение WorkFusion и Automation Anywhere: Могут ли предобученные ИИ-боты заменить ручную настройку? В современном мире автоматизация процессов становится все более важной для повышения эффективности бизнеса. В этом контексте платформы Robotic Process Automation (RPA), такие как WorkFusion и Automation Anywhere, занимают центральное место. Обе компании предлагают свои уникальные решения, но в чем их основные различия? В […] ➡️➡️➡️
Создание интерактивного анализа транскриптов и PDF с помощью чат-бота Lyzr В этом руководстве мы представляем упрощенный подход к извлечению, обработке и анализу транскриптов видео на YouTube с использованием Lyzr — мощного фреймворка на базе ИИ, разработанного для упрощения взаимодействия с текстовыми данными. Используя интуитивный интерфейс чат-бота Lyzr вместе с youtube-transcript-api и FPDF, пользователи могут преобразовывать […] ➡️➡️➡️
Введение в MMaDA Данная статья представляет MMaDA: унифицированную модель диффузии для текстового рассуждения, визуального понимания и генерации изображений. Проблемы многомодальных моделей Модели диффузии, известные своей способностью генерировать высококачественные изображения, сейчас исследуются как основа для работы с различными типами данных. Основная сложность многомодальных моделей заключается в создании систем, способных понимать и генерировать текст и изображения без […] ➡️➡️➡️
Мягкое мышление: новый подход к рассуждениям в больших языковых моделях Исследователи представили концепцию «Мягкое мышление», которая заменяет дискретные токены на непрерывные концептуальные эмбеддинги. Это позволяет моделям рассуждать более гибко и эффективно. Проблемы существующих моделей Современные большие языковые модели (LLMs) ограничены в своих возможностях, так как работают с отдельными токенами. Это ограничивает их способность к выражению […] ➡️➡️➡️
Сравнение Uptake и IBM Maximo APM: Какое AI-решение быстрее обнаруживает проблемы с оборудованием? В современном мире, где эффективность и минимизация простоя оборудования имеют критическое значение, выбор правильного решения для управления активами становится важной задачей для многих компаний. В этой статье мы сравним два популярных AI-решения: Uptake и IBM Maximo APM, чтобы выяснить, какое из них […] ➡️➡️➡️
Запуск API Агентов Mistral — Новая Платформа для Создания AI Агента Запуск API Агентов Mistral Mistral представила API Агентов, который предназначен для упрощения разработки AI-агентов, способных выполнять различные задачи, включая запуск Python-кода, генерацию изображений и выполнение генерации с улучшением поиска (RAG). Этот API создает единую среду, в которой большие языковые модели (LLMs) могут взаимодействовать с […] ➡️➡️➡️
Введение Multi-SpatialMLLM от Meta AI Многофункциональные большие языковые модели (MLLM) демонстрируют значительный прогресс в качестве универсальных AI-помощников, способных выполнять различные визуальные задачи. Однако их влияние часто ограничено при использовании в одиночку. Интеграция MLLM в реальные приложения, такие как робототехника и автономные транспортные средства, требует продвинутого пространственного понимания. Проблемы пространственного понимания Современные MLLM имеют недостатки в […] ➡️➡️➡️
Введение В современном мире изучение языков стало неотъемлемой частью личного и профессионального развития. Существует множество платформ, предлагающих различные подходы к обучению, и среди них выделяются Duolingo и Knowji. Обе платформы предлагают уникальные функции, но как они адаптируются к вашим учебным пробелам? Давайте разберёмся, что каждая из них может предложить, и как они могут быть полезны […] ➡️➡️➡️
Предложение QwenLong-L1: Рамка обучения с подкреплением для долгосрочного контекстного мышления в больших языковых моделях Исследователи Qwen представили QwenLong-L1, новую рамку обучения с подкреплением (RL), которая адаптирует большие модели для задач долгосрочного контекстного мышления. Эта рамка решает проблемы, связанные с обработкой длинных последовательностей, превышающих 100 000 токенов, что необходимо для таких приложений, как многодокументные вопросы и ответы, […] ➡️➡️➡️
Сравнение IBM Watson Text to Speech (TTS) и Azure Text to Speech: Фокус на контроле и ясности Цель сравнения Современные компании все больше полагаются на технологии синтеза речи для различных приложений, таких как IVR-системы, голосовые помощники, создание контента и обеспечение доступности. Выбор правильной платформы — это не только вопрос функциональности, но и того, насколько хорошо […] ➡️➡️➡️