Лучшие ИИ

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 […] ➡️➡️➡️

Стратегический подход к агентному ИИ Агентный ИИ – новая эволюция в автоматизации бизнеса В своем последнем руководстве PwC под названием «Агентный ИИ – новая граница в GenAI» представлен стратегический подход к следующей важной эволюции в автоматизации предприятий. Агентный ИИ, обладающий способностью к автономному принятию решений и контекстуальному взаимодействию, способен изменить способы работы организаций, переходя от […] ➡️➡️➡️

Введение в использование инструментов LLM Оснащение больших языковых моделей (LLM) внешними инструментами стало популярным и показало отличные результаты в различных областях. Однако существующие исследования сталкиваются с ограничениями, связанными с недостаточной способностью синтетических наборов данных захватывать явные шаги рассуждения, что приводит к поверхностному обучению вызовам инструментов. Проблемы существующих методов Существующие подходы к улучшению возможностей LLM в […] ➡️➡️➡️

Руководство по развертыванию MCP сервера Руководство по развертыванию полностью интегрированного MCP сервера с Firecrawl на Claude Desktop с использованием Smithery и VeryaX Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как развернуть полностью функциональный сервер Model Context Protocol (MCP) с использованием Smithery в качестве конфигурационной платформы и VeryaX в качестве оркестратора выполнения. Мы пройдем через процесс установки […] ➡️➡️➡️

Введение в MCP-Use MCP-Use — это библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет подключать любую LLM к любому серверу MCP, предоставляя вашим агентам доступ к инструментам, таким как веб-браузинг и операции с файлами, без необходимости использовать закрытые клиенты. В этом руководстве мы создадим простой чат-бот, который сможет взаимодействовать с инструментами через MCP. Шаг 1: Настройка […] ➡️➡️➡️

Введение в RL^V Модели с длинной памятью (LLMs) достигли выдающихся возможностей рассуждения благодаря обучению с подкреплением (RL) на основе вознаграждений за правильность. Современные алгоритмы RL для LLM, такие как GRPO, VinePPO и Leave-one-out PPO, отказались от традиционных подходов PPO, исключив обученную сеть функции ценности в пользу эмпирически оцененных доходов. Это снижает требования к вычислительным ресурсам […] ➡️➡️➡️

Введение в HealthBench OpenAI представила HealthBench — открытый фреймворк для оценки, предназначенный для измерения производительности и безопасности крупных языковых моделей (LLMs) в реальных сценариях здравоохранения. Разработанный в сотрудничестве с 262 врачами из 60 стран и 26 медицинских специальностей, HealthBench решает проблемы существующих бенчмарков, сосредоточив внимание на реальной применимости, валидации экспертами и охвате диагностики. Устранение недостатков […] ➡️➡️➡️