Лучшие ИИ

AbstRaL: Новый Подход к Обучению LLM через Абстрактное Мышление В мире искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) существует множество проблем, требующих решения. Большинство современных моделей показывает отличные результаты на стандартных задачах, но если дело касается нестандартных вопросов, они быстро теряются. В этом контексте метод AbstRaL становится настоящей находкой. Он учит LLM абстрактному мышлению через […] ➡️➡️➡️

Введение в Kyutai Releases 2B Parameter Streaming Text-to-Speech TTS Представьте себе мир, в котором взаимодействие между человеком и машиной становится настолько естественным, что вы даже не замечаете, что общаетесь с искусственным интеллектом. Именно такой мир приближается благодаря новейшей разработке Kyutai — модели Streaming Text-to-Speech (TTS) с 2 миллиардами параметров, задержкой всего 220 миллисекунд и 2.5 […] ➡️➡️➡️

«`html Can We Improve Llama 3’s Reasoning Through Post-Training Alone? ASTRO Shows +16% to +20% Benchmark Gains Введение В мире искусственного интеллекта постоянное стремление к улучшению моделей является ключевым фактором успеха. Одним из наиболее интересных достижений в этой области стало внедрение ASTRO — нового подхода к постобучению, который позволяет значительно повысить способности reasoning модели Llama […] ➡️➡️➡️

A Tutorial on Using OpenAI Codex with GitHub Repositories for Seamless AI-Powered Development В мире разработки программного обеспечения, где скорость и качество имеют решающее значение, OpenAI Codex становится настоящим спасением. Этот инструмент, основанный на искусственном интеллекте, помогает разработчикам, инженерам и менеджерам проектов улучшить свой рабочий процесс, сократить время на рутинные задачи и повысить качество кода. […] ➡️➡️➡️

Crome: Google DeepMind’s Causal Framework for Robust Reward Modeling in LLM Alignment В мире искусственного интеллекта, где языковые модели становятся все более важными для бизнеса, необходимо обеспечить их соответствие человеческому восприятию и ожиданиям. Crome, разработанный Google DeepMind, представляет собой инновационную платформу, которая решает проблемы, связанные с моделированием вознаграждений и выравниванием больших языковых моделей (LLM). Но […] ➡️➡️➡️

Введение в Thought Anchors В эпоху быстрого развития искусственного интеллекта и машинного обучения, понимание того, как работают крупные языковые модели (LLMs), становится жизненно важным. В центре этого понимания находится фреймворк Thought Anchors, который предлагает инновационный подход к интерпретации и оценке ключевых шагов рассуждения в LLMs с высокой точностью. С помощью этой статьи мы исследуем, как […] ➡️➡️➡️

Создание ИИ-агента на базе BioCypher для генерации и запроса биомедицинских графов знаний В современном мире биомедицинских исследований, где объем данных растет с каждым днем, необходимы эффективные инструменты для их анализа и интерпретации. Одним из таких инструментов является ИИ-агент на базе BioCypher, который позволяет создавать, запрашивать и анализировать биомедицинские графы знаний. Но как именно этот агент […] ➡️➡️➡️

Введение в DeepSWE: Революция в автоматизации программирования В мире программирования и разработки программного обеспечения постоянно появляются новые технологии, которые упрощают и ускоряют рабочие процессы. Одним из таких прорывов стал DeepSWE — полностью открытый агент программирования, обученный с использованием методов обучения с подкреплением (RL). Этот агент, основанный на модели Qwen3-32B, достиг 59% точности на SWEBench, что […] ➡️➡️➡️

Shanghai Jiao Tong Researchers Propose OctoThinker for Reinforcement Learning-Scalable LLM Development В последние годы искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали важнейшими инструментами для автоматизации бизнес-процессов. Одним из наиболее перспективных направлений в этой области является обучение с подкреплением (RL), которое позволяет моделям адаптироваться и улучшаться на основе получаемого опыта. Исследователи из Шанхайского университета Цзяо […] ➡️➡️➡️

Понимание роли цепочки размышлений в LLM Современные большие языковые модели (LLM) все чаще используются для решения сложных задач, таких как математика и научное рассуждение, благодаря структурированным подходам цепочки размышлений. Эти модели не просто выдают ответы; они проходят через промежуточные шаги, имитируя логические процессы мышления. Такой подход повышает точность рассуждений и облегчает отслеживание ошибок. С развитием […] ➡️➡️➡️

Введение в новую парадигму поиска от Baidu Современные технологии поиска сталкиваются с новыми вызовами. Как обеспечить более умное и эффективное извлечение информации? Исследователи Baidu предложили революционный подход, который меняет правила игры в области поиска — многоагентная архитектура, способная адаптироваться к сложным запросам пользователей. Но что это значит для бизнеса и как это может улучшить вашу […] ➡️➡️➡️

Введение в ERNIE 4.5 от Baidu С каждым годом технологии искусственного интеллекта становятся все более доступными и мощными. Одним из ярких примеров этого является открытие Baidu своего нового языкового модели ERNIE 4.5, которая масштабируется от 0.3B до 424B параметров. Но что это значит для вас и вашего бизнеса? Давайте разберемся. Что такое ERNIE 4.5? ERNIE […] ➡️➡️➡️

Введение в OMEGA: Новые горизонты в оценке математического мышления ИИ В мире, где искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, важность точной оценки его возможностей становится все более актуальной. Особенно это касается больших языковых моделей (LLMs), которые все чаще применяются в математическом анализе. OMEGA — это новый структурированный математический бенчмарк, который позволяет глубже понять пределы рассуждений LLMs. […] ➡️➡️➡️

1. Бурный рост 2024-2025 гг. В течение последних восемнадцати месяцев генерация видео ИИ перешла из стадии «эксперимента» в полноценный рынок: почти ежеквартально появляются модели, которые заметно улучшают физику, цветокоррекцию и длину клипов. Крупные игроки (OpenAI, Google) задали высокую планку качества, а стартапы из США, Китая и Европы конкурируют в скорости и доступности. Рынок условно делится […] ➡️➡️➡️

Введение в создание продвинутых многоагентных ИИ-воркфлоу с использованием AutoGen и Semantic Kernel В современном бизнесе автоматизация процессов и использование искусственного интеллекта (ИИ) становятся ключевыми факторами успеха. Но как объединить мощь разных ИИ-моделей для достижения максимальной эффективности? Ответ кроется в построении многоагентных ИИ-воркфлоу с использованием технологий AutoGen и Semantic Kernel. В этой статье мы рассмотрим, как […] ➡️➡️➡️

TabArena: Benchmarking Tabular Machine Learning с воспроизводимостью и ансамблированием в масштабе Погружаясь в мир машинного обучения, мы сталкиваемся с необходимостью в точных и современных инструментах для оценки и сравнения моделей. TabArena представляет собой революционную платформу, которая меняет правила игры в области бенчмаркинга табличного машинного обучения, акцентируя внимание на воспроизводимости и ансамблировании. Но как именно эта […] ➡️➡️➡️

LongWriter-Zero: Рамка обучения с подкреплением для генерации ультрадлинных текстов без синтетических данных В современном мире, где контент становится все более важным, создание качественных ультрадлинных текстов — это не просто задача, это искусство. Генерация текстов, охватывающих тысячи слов, необходима для различных областей: от рассказов до юридических документов и учебных материалов. Однако, несмотря на прогресс в производстве […] ➡️➡️➡️

MDM-Prime: Прорыв в генеративном моделировании В мире искусственного интеллекта и машинного обучения, Masked Diffusion Models (MDMs) представляют собой одну из самых многообещающих технологий для генерации данных. Однако, как и в любой другой области, здесь есть свои недостатки. Наша задача — разобраться, как MDM-Prime, обобщенная структура MDM, способная обрабатывать частично незащищенные токены во время выборки, может […] ➡️➡️➡️

Введение в DSRL: Новые горизонты для робототехники Современные технологии робототехники стремительно развиваются, и одним из ключевых направлений является применение методов обучения с подкреплением (RL) для адаптации поведения роботов. В этом контексте метод DSRL (Diffusion Steering via Reinforcement Learning) представляет собой прорыв, который позволяет роботам эффективно адаптироваться к динамичным условиям реального мира. Но что же стоит […] ➡️➡️➡️