Лучшие ИИ

Масштабируемое Обучение с Подкреплением с Проверяемыми Наградами Обучение с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) продемонстрировало свою эффективность в улучшении способностей больших языковых моделей (LLM) к рассуждению и программированию, особенно в областях, где структурированные ответы позволяют четко проверить правильность. Этот подход основывается на сигналах, основанных на ссылках, для определения соответствия ответа модели известному правильному ответу, обычно […] ➡️➡️➡️

NVIDIA AI представила AgentIQ: открытая библиотека для эффективного соединения и оптимизации команд AI-агентов Компании все чаще используют агентные фреймворки для создания интеллектуальных систем, способных выполнять сложные задачи, комбинируя инструменты, модели и компоненты памяти. Однако при разработке таких систем возникают проблемы с совместимостью, наблюдаемостью, профилированием производительности и оценкой рабочих процессов. Команды часто привязаны к определенным фреймворкам, […] ➡️➡️➡️

Представляем GenSpark Super Agent GenSpark Super Agent (или просто GenSpark) — это универсальный AI-агент, который способен автономно выполнять сложные задачи в различных областях. В отличие от простых чат-ботов, GenSpark может «думать, планировать, действовать и использовать инструменты», подобно человеческому помощнику. Вы даете GenSpark общие инструкции, и он разбивает задачу на этапы, разрабатывает план и выполняет его […] ➡️➡️➡️

Создание Контекстно-Осознанного AI Ассистента Создание Контекстно-Осознанного AI Ассистента В этом практическом руководстве мы реализуем простого контекстно-осознанного AI ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Данный пример демонстрирует основные принципы Протокола Контекста Модели (MCP) в упрощенной версии, которая позволяет взаимодействовать с внешними инструментами и получать контекстную информацию. Шаг 1: Установка необходимых библиотек […] ➡️➡️➡️

Создание вашего AI Q&A бота для веб-страниц с использованием открытых AI моделей Создание вашего AI Q&A бота для веб-страниц с использованием открытых AI моделей В современных условиях, насыщенных информацией, навигация по большому количеству контента в Интернете может быть сложной задачей. Если вы ищете информацию для проекта, изучаете сложный материал или пытаетесь извлечь конкретные данные из […] ➡️➡️➡️

Выпуск Augment Code: Подтвержденный Агент SWE-bench Augment Code представила Augment SWE-bench Verified Agent — открытый агент, который объединяет возможности Claude Sonnet 3.7 от Anthropic и модель O1 от OpenAI для успешного выполнения сложных задач в области программной инженерии. Проблема оценки ИИ агентов Инженеры все чаще используют ИИ агентов для эффективного решения сложных задач программирования. Однако […] ➡️➡️➡️

NVIDIA AI представляет HOVER: Прорывной ИИ для универсального управления гуманоидными роботами Будущее робототехники значительно продвинулось вперед. В течение многих лет существовали ожидания, что гуманоидные роботы смогут успешно ориентироваться в нашей среде, выполнять сложные задачи и работать рядом с человеком. Примеры включают роботов, выполняющих точные хирургические операции, строящих сложные конструкции, помогающих в реагировании на чрезвычайные ситуации […] ➡️➡️➡️

Встречайте Open-Qwen2VL: Полностью Открытая и Эффективная Модель Мультимодального Большого Языка Мультимодальные большие языковые модели (MLLM) значительно продвинули интеграцию визуальных и текстовых данных, что способствует улучшению выполнения задач, таких как создание подписей к изображениям, ответ на визуальные вопросы и интерпретация документов. Однако повторное создание и дальнейшая разработка этих моделей часто затрудняется отсутствием прозрачности. Проблемы Доступности Многие […] ➡️➡️➡️

Введение в модель автоматического распознавания речи Dolphin Исследователи из Dataocean AI и Технологического университета Цинхуа представили модель Dolphin — многоязычную систему автоматического распознавания речи (ASR), оптимизированную для восточных языков и диалектов. Хотя технологии ASR значительно развились, всё же существует заметный разрыв в их способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Проблема и её решение Текущие […] ➡️➡️➡️

Введение в FASTCURL: Эффективное Обучение Моделей Размышления Данная статья посвящена инновационной системе FASTCURL, которая предназначена для улучшения процесса обучения языковых моделей, применяемых в сложных задачах, таких как математическое рассуждение. Проблемы Обучения Моделей Обучение моделей R1, имитирующих медленные и вдумчивые процессы, связано с высокими затратами вычислительных ресурсов. Это затрудняет масштабирование обучения, особенно для мощных моделей с […] ➡️➡️➡️

Введение в MCP: Полное руководство по Протоколу Контекста Модели для AI Ассистентов Введение в MCP Протокол Контекста Модели (MCP) определяет унифицированный способ подключения AI ассистентов (LLMs) к внешним источникам данных и инструментам. MCP можно рассматривать как универсальный интерфейс, который позволяет любому AI ассистенту подключаться к совместимым источникам данных или сервисам. Стандартизируя способ предоставления контекста AI […] ➡️➡️➡️

Модель симулятора для современных GPU NVIDIA: Повышение точности микроархитектуры и предсказания производительности Графические процессоры (GPU) широко известны своей эффективностью в обработке задач высокопроизводительных вычислений, таких как искусственный интеллект и научные симуляции. Эти процессоры способны выполнять тысячи потоков одновременно благодаря аппаратной поддержке таких функций, как оптимизация доступа к регистровым файлам, объединение памяти и планирование на основе […] ➡️➡️➡️

Введение в ExCoT Snowflake предлагает ExCoT — новую структуру ИИ, которая итеративно оптимизирует открытые LLM, сочетая рассуждения по цепочке (CoT) с оптимизацией предпочтений, основываясь исключительно на точности выполнения как обратной связи. Проблема перевода текста в SQL Перевод текстовых запросов в структурированные SQL-запросы является важной задачей для упрощения взаимодействия с базами данных. Однако этот процесс включает […] ➡️➡️➡️

Продвижение Моделей Наград Визуального-Языкового Сопровождения: Проблемы, Измерения и Роль Обучения Под Руководством Процессов Модели вознаграждений, регулируемые процессами (PRMs), предлагают детализированную и поэтапную обратную связь о ответах моделей, что помогает выбирать эффективные пути рассуждений для сложных задач. В отличие от моделей вознаграждений по выходу (ORMs), которые оценивают ответы на основе финальных результатов, PRMs предоставляют детальные оценки […] ➡️➡️➡️

Введение BingoGuard от Salesforce AI Salesforce AI представляет BingoGuard — систему модерации на основе больших языковых моделей (LLM), которая предсказывает как бинарные метки безопасности, так и уровни серьезности контента. Проблемы традиционных систем модерации Современные большие языковые модели открывают новые возможности, но также создают проблемы, такие как генерация вредоносного контента. Традиционные системы модерации часто используют бинарные […] ➡️➡️➡️

Улучшение стратегического принятия решений в Гомоку с использованием больших языковых моделей и обучения с подкреплением Улучшение стратегического принятия решений в Гомоку Большие языковые модели (БЯМ) значительно продвинули обработку естественного языка (ОНЯ), демонстрируя сильные способности к генерации текста, пониманию и логическому рассуждению. Эти модели успешно применяются в различных областях, включая образование, интеллектуальное принятие решений и игры. […] ➡️➡️➡️

Введение в PaperBench OpenAI представила PaperBench — новый стандарт для оценки возможностей ИИ-агентов в воспроизведении современных исследований в области машинного обучения (ML). Это важный шаг в понимании того, как ИИ может выполнять сложные задачи, традиционно выполняемые людьми-исследователями. Зачем нужен PaperBench? Существующие инструменты для оценки ИИ-агентов ограничены, и PaperBench предлагает систематический подход к оценке их способности […] ➡️➡️➡️

Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языкового понимания Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языкового понимания Галлюцинации остаются значительной проблемой при развертывании больших моделей визуально-языкового понимания (LVLM), так как эти модели часто генерируют текст, который не соответствует визуальным входным данным. В отличие от галлюцинаций в языковых моделях, которые возникают из-за лексических несоответствий, LVLM сталкиваются с межмодальными несоответствиями, […] ➡️➡️➡️

Открытие Nomic: Модель мультимодальных встраиваний последнего поколения Nomic объявила о запуске своей новейшей модели встраиваний, которая демонстрирует выдающиеся результаты в задачах поиска визуальных документов. Новая модель обрабатывает текст, изображения и скриншоты в одном потоке, устанавливая новый рекорд на бенчмарке Vidore-v2 для поиска визуальных документов. Это достижение особенно важно для приложений, использующих дополненное извлечение (RAG) с […] ➡️➡️➡️

Многофункциональное внимание (MTA) Meta AI представляет новый метод внимания, который позволяет крупным языковым моделям (LLMs) эффективно обрабатывать информацию с использованием нескольких запросов и векторов ключей. Проблемы традиционных методов внимания Традиционные методы внимания, основанные на одном токене, ограничивают способность моделей понимать сложные языковые зависимости. Это затрудняет идентификацию предложений, содержащих несколько значимых сигналов одновременно. Решение от Meta […] ➡️➡️➡️