Лучшие ИИ

Интеграция инструментов API Gemini в LangGraph Интеграция инструментов API Gemini в LangGraph Решение бизнес-задач с помощью AI Интеграция инструментов API Gemini с LangGraph позволяет преобразовать ваши агенты LangGraph из статичных интерфейсов в динамичных помощников. Это достигается благодаря предоставлению набора готовых инструментов, таких как веб-скрейпинг и специализированные API для финансов и карт. Шаги по реализации В […] ➡️➡️➡️

Социальная симуляция с помощью LLM: Решение от SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse — модель мира для социальной симуляции, основанную на LLM-агентах и использующую базу данных из 10 миллионов реальных пользователей. Это решение позволяет более эффективно изучать человеческое поведение в социальных контекстах, преодолевая ограничения традиционных методов, таких как опросы и интервью. […] ➡️➡️➡️

Meta AI представляет Token-Shuffle: простой подход к снижению числа токенов изображения в трансформерах Автогенеративные (AR) модели достигли значительного прогресса в генерации языка и все чаще исследуются для синтеза изображений. Однако масштабирование AR моделей для изображений высокого разрешения остается постоянной проблемой. В отличие от текста, где требуется относительно немного токенов, изображения высокого разрешения требуют тысяч токенов, […] ➡️➡️➡️

AgentA/B: Масштабируемая AI-система для трансформации традиционного A/B тестирования В современном цифровом мире проектирование и оценка веб-интерфейсов являются критически важными задачами. Каждое изменение в макете, расположении элементов или логике навигации может повлиять на взаимодействие пользователей с веб-сайтами. Это особенно актуально для платформ, которые зависят от активного вовлечения пользователей, таких как электронная коммерция или сервисы потокового контента. […] ➡️➡️➡️

Skywork AI R1V2: Прорыв в Мультимодальном Размышлении Skywork AI представляет Skywork R1V2 Skywork AI выпустила Skywork R1V2 — модель мультимодального размышления следующего поколения, разработанную для решения проблемы компромисса между специализированным размышлением и обобщением. Эта модель использует гибридную структуру обучения с подкреплением, которая сочетает в себе руководство моделью вознаграждения и структурированные сигналы на основе правил. Технический […] ➡️➡️➡️

От демонстраций GenAI к производству: почему структурированные рабочие процессы необходимы На технологических конференциях и в социальных сетях приложения генеративного ИИ демонстрируют впечатляющие возможности: составление маркетинговых писем, создание визуализаций данных или написание работающего кода. Однако за этими блестящими демонстрациями скрывается суровая реальность. То, что работает в контролируемой среде, часто терпит неудачу при столкновении с требованиями производственных […] ➡️➡️➡️

Пошаговый урок по архитектуре агентного ИИ Полный урок по пяти уровням архитектуры агентного ИИ В этом уроке мы исследуем пять уровней агентных архитектур, начиная с простых ответов на запросы и заканчивая полностью автономной системой генерации и выполнения кода. Этот урок предназначен для использования на Google Colab. Мы начинаем с базового «простого процессора», который просто повторяет […] ➡️➡️➡️

Введение MMInference для ускорения предварительного заполнения моделей с длинным контекстом Microsoft Research представила MMInference, метод динамического разреженного внимания, который значительно ускоряет этап предварительного заполнения моделей с длинным контекстом, объединяющих визуальное понимание и языковую обработку. Это особенно важно для таких сфер, как робототехника, автономное вождение и здравоохранение. Проблемы с текущими методами Одной из основных проблем является […] ➡️➡️➡️

Выпуск OpenMath-Nemotron-32B и 14B-Kaggle от NVIDIA: Передовые модели ИИ для математического мышления Математическое мышление представляет собой сложную задачу для ИИ, требующую не только понимания абстрактных концепций, но и способности выполнять многопроцессные логические выводы с высокой точностью. Традиционные языковые модели, хотя и умеют генерировать связный текст, часто испытывают трудности при решении сложных математических задач. Это привело […] ➡️➡️➡️

Meta AI представляет Web-SSL: Масштабируемый и свободный от языка подход к обучению визуальным представлениям В последние годы контрастные языковые модели изображений, такие как CLIP, стали стандартом для обучения визуальным представлениям, особенно в многомодальных приложениях, таких как ответ на визуальные вопросы (VQA) и понимание документов. Эти модели используют большие наборы изображений и текстов для включения семантической […] ➡️➡️➡️

Знакомьтесь с Rowboat: Открытая среда разработки для создания сложных многопользовательских систем С увеличением популярности многопользовательских систем в реальных приложениях—от автоматизации поддержки клиентов до инфраструктуры, ориентированной на ИИ—востребованность в упрощенном интерфейсе разработки никогда не была выше. Знакомьтесь, Rowboat, открытая среда разработки (IDE), созданная для ускорения строительства, отладки и развертывания многопользовательских ИИ-рабочих процессов. Она работает на базе […] ➡️➡️➡️

Запуск API gpt-image-1 от OpenAI: Высококачественная генерация изображений для разработчиков OpenAI официально анонсировала запуск своего API для генерации изображений, основанного на модели gpt-image-1. Этот запуск предоставляет разработчикам доступ к мультимодальным возможностям ChatGPT, что является важным шагом для создания интеллектуальных инструментов дизайна, креативных приложений и мультимодальных систем агентов. Расширение возможностей ChatGPT для разработчиков Модель gpt-image-1 теперь […] ➡️➡️➡️

Новый отчет Citibank: Как агентный ИИ изменит финансовый сектор В последнем отчете Citibank «ИИ в финансах и экономика «Сделай это за меня»» рассматривается значительное изменение в финансовых услугах: рост агентного ИИ. В отличие от традиционных систем ИИ, которые полагаются на команды или правила, агентный ИИ обладает автономией — он действует проактивно, принимает решения и выполняет […] ➡️➡️➡️

Руководство по кодированию для асинхронного извлечения веб-данных с помощью Crawl4AI В этом учебном пособии мы демонстрируем, как использовать Crawl4AI — современный инструмент для веб-сканирования и извлечения данных, основанный на Python, для извлечения структурированных данных с веб-страниц непосредственно в Google Colab. Используя мощь asyncio для асинхронного ввода-вывода, httpx для HTTP-запросов и встроенную стратегию AsyncHTTPCrawlerStrategy, мы избегаем […] ➡️➡️➡️

Sequential-NIAH: Оценка LLM в Извлечении Последовательной Информации из Длинных Текстов Оценка способности LLM обрабатывать длинные контексты имеет критическое значение, особенно для извлечения конкретной и актуальной информации из объемных текстов. Современные модели, такие как Gemini-1.5, GPT-4 и другие, стремятся увеличить длину контекста, сохраняя при этом высокие способности к рассуждению. Для оценки этих возможностей были разработаны бенчмарки, […] ➡️➡️➡️

Введение SWE-PolyBench от AWS AWS AI Labs представила SWE-PolyBench — новый открытый многоязычный бенчмарк для оценки AI-кодирующих агентов. Этот инструмент решает проблемы, связанные с ограниченной оценкой существующих систем, которые часто основываются на узкоспециализированных бенчмарках, в основном на Python. Обширная оценка с помощью SWE-PolyBench SWE-PolyBench охватывает 21 репозиторий на GitHub и поддерживает четыре популярных языка программирования: […] ➡️➡️➡️

Представляем Xata Agent: Открытый агент для проактивного мониторинга PostgreSQL Xata Agent — это открытый AI-ассистент, предназначенный для работы в качестве инженера по надежности сайта для баз данных PostgreSQL. Он постоянно отслеживает журналы и метрики производительности, выявляя замедленные запросы, скачки ЦП и памяти, а также аномальные количества подключений, чтобы предотвратить возникновение проблем до их эскалации в […] ➡️➡️➡️

Выпуск NVIDIA AI: Describe Anything 3B Компания NVIDIA представила уникальную модель Describe Anything 3B (DAM-3B) для детального локализованного описания изображений и видео. Это многофункциональное решение предназначено для улучшения качества captioning, особенно в контексте видео и изображений. Проблемы локализованного описания для моделей зрительно-языковых Создание описаний конкретных областей в изображениях и видео остается трудной задачей. Хотя общие […] ➡️➡️➡️

Оптимизатор Muon значительно ускоряет процесс grokking в трансформерах Возвращение к проблеме grokking В последние годы явление grokking, при котором модели показывают задержанный, но внезапный переход от запоминания к обобщению, привлекло renewed внимание к динамике обучения. Исходно наблюдаемое в малых алгоритмических задачах, таких как модульная арифметика, grokking показывает, что модели могут достигать почти идеальной точности на […] ➡️➡️➡️

LLMs могут обучаться без меток Исследователи из Университета Цинхуа и Шанхайской лаборатории ИИ представили метод обучения с подкреплением во время тестирования (TTRL), который позволяет языковым моделям самостоятельно эволюционировать, используя немаркированные данные. Проблема зависимости от размеченных данных Несмотря на значительные достижения в области логического мышления с помощью обучения с подкреплением (RL), большинство крупных языковых моделей (LLMs) […] ➡️➡️➡️