Лучшие ИИ

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) […] ➡️➡️➡️

Новые достижения в области TTS: Nari Labs представляет Dia Недавние достижения в системах преобразования текста в речь (TTS) значительно улучшили качество синтеза речи, особенно с появлением крупных нейронных моделей. Однако большинство высококачественных систем остаются закрытыми и доступны только через коммерческие платформы. Чтобы заполнить этот пробел, Nari Labs выпустила Dia — модель TTS с 1,6 миллиарда […] ➡️➡️➡️

Представляем VoltAgent: Фреймворк AI на TypeScript для создания и управления масштабируемыми AI-агентами VoltAgent — это открытый фреймворк на TypeScript, который упрощает создание приложений на основе AI, предоставляя модульные компоненты и абстракции для автономных агентов. Он решает проблемы, связанные со сложностью работы с большими языковыми моделями (LLM), интеграцией инструментов и управлением состоянием, предлагая основной движок, который […] ➡️➡️➡️

Декуплированные Диффузионные Трансформеры: Ускорение Генерации Изображений Высокой Четкости Декуплированные диффузионные трансформеры (DDT) представляют собой инновационное решение для ускорения процесса генерации изображений. Они отделяют семантическое кодирование от декодирования деталей, что позволяет значительно повысить качество и скорость генерации. Проблемы Традиционных Моделей Традиционные диффузионные модели, основанные на архитектуре UNet, сталкиваются с проблемами медленной тренировки и высокой вычислительной нагрузки. […] ➡️➡️➡️

Руководство по созданию асинхронного помощника по билетам на основе ИИ В этом руководстве мы создадим помощника по билетам, использующего ИИ, с помощью библиотеки PydanticAI. Мы определим правила данных с помощью моделей Pydantic v2, сохраним билеты в базе данных SQLite и сгенерируем уникальные идентификаторы с помощью модуля uuid. Два агента, один для создания билетов и один […] ➡️➡️➡️

Введение Atla AI и сервер Atla MCP Atla AI представляет сервер Atla MCP: локальный интерфейс специализированных моделей оценивания больших языковых моделей (LLM) через Протокол Контекста Модели (MCP). Проблема оценки LLM Надежная оценка выводов больших языковых моделей является критически важным, но часто сложным аспектом разработки систем ИИ. Интеграция объективных оценочных процессов в существующие рабочие процессы может […] ➡️➡️➡️

Введение в TACQ: Новая Эффективная Квантование для LLM Введение в TACQ Исследователи из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл разработали новый подход к пост-тренировочной квантованию, называемый TACQ (Task-Aware Quantization). Этот метод позволяет сохранить высокую точность моделей при низкой битовой ширине, что особенно важно для приложений, требующих локального развертывания и обработки конфиденциальных данных. Проблемы и Решения Большие […] ➡️➡️➡️

Долгосрочное многомодальное понимание без громоздких моделей NVIDIA AI представляет Eagle 2.5 — универсальную модель визуального и языкового понимания, которая достигает результатов, сопоставимых с GPT-4o в задачах видео, используя всего 8 миллиардов параметров. Eagle 2.5: Общая структура для обучения с долгосрочным контекстом Eagle 2.5 разработан для многомодального обучения с долгосрочным контекстом, обеспечивая стабильные улучшения производительности по […] ➡️➡️➡️

Реализация кода системы оповещения о сенсорах в реальном времени В этом документе мы демонстрируем, как создать полностью оперативный «сенсорный оповеститель» в Google Colab, используя FastStream, высокопроизводительный фреймворк обработки потоков на Python, и его интеграцию с RabbitMQ. Мы используем RabbitBroker и TestRabbitBroker для моделирования брокера сообщений без необходимости в сторонней инфраструктуре. Структура работы Мы организуем четыре […] ➡️➡️➡️

Проблемы с надежностью источников в медицинских LLM С увеличением использования больших языковых моделей (LLM) в сфере здравоохранения становится важным обеспечивать поддержку их выводов надежными источниками. Хотя ни одна LLM еще не получила одобрение FDA для клинического принятия решений, такие модели, как GPT-4o, Claude и MedPaLM, уже показывают лучшие результаты по сравнению с клиницистами на стандартизированных […] ➡️➡️➡️

Serverless MCP: AI-поддержка отладки для AWS Безсерверные вычисления значительно упростили процесс разработки и развертывания приложений на облачных платформах, таких как AWS. Однако отладка и управление сложными архитектурами, состоящими из таких сервисов, как Lambda, DynamoDB, API Gateway и IAM, часто требуют от разработчиков переключения между логами, панелями управления и локальными инструментами. Для решения этих проблем компания […] ➡️➡️➡️

Руководство по интеграции AI Руководство по интеграции AI в бизнес-процессы Введение В этом руководстве мы покажем, как интегрировать генеративный ИИ Google Gemini 2.0 с сервером Model Context Protocol (MCP) с использованием FastMCP. Мы рассмотрим шаги по настройке и использованию инструментов для получения погодных данных. Шаг 1: Настройка окружения Начнем с безопасного запроса вашего GEMINI_API_KEY и […] ➡️➡️➡️