Лучшие ИИ

Как создать мощную и интеллектуальную систему вопросов и ответов Обзор В этом руководстве мы демонстрируем, как построить мощную и интеллектуальную систему вопросов и ответов, объединяя возможности Tavily Search API, Chroma, Google Gemini LLM и фреймворка LangChain. Данная система использует веб-поиск в реальном времени через Tavily, семантическое кэширование документов с помощью Chroma и генерацию контекстных ответов […] ➡️➡️➡️

Достижения SWE-Bench: 50.8% без использования инструментов Недавние достижения в области агентов на основе языковых моделей (LM) продемонстрировали значительный потенциал для автоматизации сложных задач в различных областях, включая программную инженерию, робототехнику и научные эксперименты. Эти агенты обычно работают, предлагая и выполняя действия через API. С увеличением сложности задач, структуры LM-агентов развивались, чтобы включать несколько агентов, многоступенчатый […] ➡️➡️➡️

Amazon Web Services (AWS) открывает Strands Agents SDK для упрощения разработки AI-агентов Amazon Web Services (AWS) сделала Strands Agents SDK доступным для сообщества, чтобы упростить процесс разработки AI-агентов в различных областях. Используя модельно-ориентированный подход, Strands Agents SDK минимизирует сложности, связанные с созданием, организацией и развертыванием интеллектуальных агентов, что упрощает разработку инструментов, которые способны планировать, рассуждать […] ➡️➡️➡️

Введение в LightLab Исследователи Google представили LightLab — метод на основе диффузии, который обеспечивает физически правдоподобное и детализированное управление освещением в отдельных изображениях. Эта технология решает серьезные проблемы, возникающие при изменении условий освещения на фотографиях после их захвата. Проблемы традиционных методов Традиционные методы часто используют 3D-графику для реконструкции геометрии сцены из нескольких изображений, что создает […] ➡️➡️➡️

DeepSeek-AI: Оптимизация языкового моделирования для эффективности Разработка и внедрение крупных языковых моделей (LLM) значительно зависят от архитектурных инноваций, обширных наборов данных и аппаратных достижений. Модели, такие как DeepSeek-V3, GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet, продемонстрировали, как масштабирование может улучшить возможности рассуждения и диалога. Однако с улучшением производительности возрастает и потребность в вычислительных ресурсах, памяти и пропускной […] ➡️➡️➡️

Проблемы больших языковых моделей в реальных разговорах Исследования Microsoft и Salesforce показали, что большие языковые модели (LLMs) демонстрируют снижение производительности на 39% в многоповоротных задачах с недостаточной спецификацией. Основная цель разговорного ИИ заключается в том, чтобы обеспечить динамичное взаимодействие, где потребности пользователей раскрываются постепенно. Проблема многоповоротных взаимодействий Современные системы ИИ часто не могут эффективно обрабатывать […] ➡️➡️➡️

Windsurf запускает SWE-1: новая семья AI моделей для полного цикла разработки программного обеспечения Windsurf представил SWE-1, первую семью AI моделей, специально разработанных для полного цикла разработки программного обеспечения. Это значительный шаг к интеграции AI с программной инженерией, который выходит за рамки традиционной генерации кода и поддерживает реальные рабочие процессы разработки программного обеспечения. Интеллект, ориентированный на […] ➡️➡️➡️

BLIP3-o: Идеальное Решение для Бизнеса Введение в Многомодальное Моделирование Многомодальное моделированиесоздаёт системы, которые могут понимать и генерировать контент в различных визуальных и текстовых форматах. Эти модели интерпретируют визуальные сцены и создают новые изображения на основе текстовых запросов, что улучшает взаимодействие между различными форматами. Проблемы Многомодальных Систем Одной из основных проблем является создание архитектур, которые могут […] ➡️➡️➡️

OpenAI представляет Codex: облачный агент программирования внутри ChatGPT OpenAI запустила Codex, облачного агента программирования, интегрированного в ChatGPT, что знаменует собой преобразование в области разработки программного обеспечения с поддержкой ИИ. Codex не просто инструмент автозаполнения; он работает автономно, выполняя задачи, такие как написание, отладка кода, выполнение тестов и генерация запросов на слияние. Переход к параллельной, управляемой […] ➡️➡️➡️

Введение в LangGraph Multi-Agent Swarm LangGraph Multi-Agent Swarm — это библиотека на Python, предназначенная для организации работы нескольких ИИ-агентов в виде единого «роя». Она основана на LangGraph, фреймворке для создания надежных, состоящих из состояний рабочих процессов агентов. Этот подход позволяет каждому агенту сосредоточиться на своей специализации, передавая управление другому агенту по мере необходимости, что решает […] ➡️➡️➡️

DanceGRPO: Единая платформа для обучения с подкреплением в визуальной генерации Недавние достижения в области генеративных моделей, особенно диффузионных моделей и исправленных потоков, значительно улучшили создание визуального контента. Интеграция человеческой обратной связи во время обучения важна для согласования результатов с человеческими предпочтениями и эстетическими стандартами. Проблемы текущих методов Современные методы, такие как ReFL, сталкиваются с неэффективностью […] ➡️➡️➡️

ByteDance представляет Seed1.5-VL: Модель основанная на взаимодействии языка и визуальных данных ByteDance разработала Seed1.5-VL, модель, которая интегрирует визуальные и текстовые данные для улучшения многомодального понимания и рассуждения. Эта модель нацелена на решение ограничений существующих моделей взаимодействия языка и визуальных данных в задачах, требующих сложного рассуждения и взаимодействия как в цифровой, так и в реальной среде. […] ➡️➡️➡️

Отчет SimilarWeb о генеративном ИИ Отчет SimilarWeb о генеративном ИИ: Тенденции и решения для бизнеса Введение Генеративный ИИ продолжает трансформировать цифровые рабочие процессы в различных отраслях. Отчет SimilarWeb «AI Global Report: Global Sector Trends on Generative AI» предоставляет полное представление о изменениях в пользовательском взаимодействии. В этом отчете выделяются ключевые тенденции, такие как рост инструментов […] ➡️➡️➡️

Введение в AlphaEvolve от Google DeepMind Дизайн алгоритмов и научные открытия требуют тщательного цикла исследования, проверки гипотез, доработки и валидации. Традиционно эти процессы зависят от интуиции экспертов и ручной итерации, особенно в задачах, связанных с комбинаторикой, оптимизацией и математическим конструированием. Недавно большие языковые модели (LLMs) показали обещающие результаты в ускорении генерации кода и решении задач, […] ➡️➡️➡️

Rime Introduces Arcana and Rimecaster Эволюция Voice AI Область голосового искусственного интеллекта (Voice AI) развивается в сторону более адаптивных и представительных систем. В то время как многие существующие модели обучены на тщательно отобранных студийных записях, компания Rime выбирает иной путь: создание базовых голосовых моделей, отражающих реальный способ общения людей. Их последние разработки, Arcana и Rimecaster, […] ➡️➡️➡️

Устойчивость машинного обучения Системы машинного обучения становятся неотъемлемой частью различных приложений, от рекомендательных систем до автономных технологий. В связи с этим растет необходимость решения вопросов их экологической устойчивости. Эти системы требуют значительных вычислительных ресурсов и часто работают на специально разработанном аппаратном обеспечении, что приводит к высокому потреблению энергии и углеродным выбросам. Проблема углеродного следа Несмотря […] ➡️➡️➡️

Руководство по созданию системы вопросов и ответов с использованием Together AI Введение В этом руководстве мы покажем, как быстро превратить неструктурированный текст в сервис вопросов и ответов, который ссылается на свои источники. Мы будем использовать Together AI для извлечения информации с веб-страниц и создания семантической базы данных. Шаг 1: Установка необходимых библиотек Для начала установим […] ➡️➡️➡️

Проблема локализации программных ошибок Определение точного местоположения программной ошибки, такой как баг или запрос на функциональность, остается одной из самых трудоемких задач в процессе разработки. Несмотря на достижения в автоматической генерации патчей и помощниках по коду, процесс выявления, где в коде требуется изменение, часто занимает больше времени, чем определение того, как это исправить. Подходы на […] ➡️➡️➡️

Модели рассуждений и их применение в бизнесе Модели рассуждений (RLM) все чаще используются для симуляции пошагового решения проблем, создавая длинные и структурированные цепочки рассуждений. Эти модели разбивают сложные вопросы на более простые части и строят логические шаги для достижения ответов. Подход «цепочка размышлений» (CoT) доказал свою эффективность в улучшении качества вывода, особенно в математических и […] ➡️➡️➡️

Качество данных в предобучении LLM Качество данных, используемых для предобучения больших языковых моделей (LLMs), имеет решающее значение для их производительности. Часто применяемая стратегия включает фильтрацию токсичного контента из обучающего корпуса, чтобы минимизировать вредные результаты. Однако это может снизить разнообразие и богатство данных, что способно ослабить способность модели понимать токсичность. При этом возникает дилемма: сохранить слишком […] ➡️➡️➡️