Лучшие ИИ

Предложение фреймворка UI-R1 для предсказания действий в графических интерфейсах В данной статье представлен фреймворк UI-R1, который расширяет возможности обучения с подкреплением на основе правил для задач предсказания действий в графических интерфейсах (GUI). Проблемы традиционного обучения Стандартная парадигма обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов GUI требует высококачественных размеченных данных, что приводит к длительным срокам обучения и высоким вычислительным затратам. Это создает узкие места в рабочих процессах разработки ИИ. Существующие агенты GUI, обученные с помощью стандартного обучения, показывают недостаточную производительность в сценариях, выходящих за рамки обучающего набора данных. Преимущества обучения с подкреплением на основе правил Обучение с подкреплением на основе правил… ➡️➡️➡️

Эффективное масштабирование времени вывода для моделей потока: улучшение разнообразия выборки и распределения вычислительных ресурсов Недавние достижения в области законов масштабирования ИИ сместили акцент с простого увеличения размера модели и объема обучающих данных на оптимизацию вычислений во время вывода. Это подход, который продемонстрировали такие модели, как OpenAI o1 и DeepSeek R1, улучшает производительность моделей за счет использования дополнительных вычислительных ресурсов во время вывода. Технология принуждения бюджета во время тестирования Проблема с принуждением бюджета во время тестирования стала эффективной техникой для больших языковых моделей (LLMs), позволяя улучшать производительность при минимальной выборке токенов. Аналогичным образом, масштабирование времени вывода стало важным для диффузионных моделей,… ➡️➡️➡️

Усиление временных рядов ИИ Усиление Временных Рядов ИИ: Как Salesforce Использует Синтетические Данные для Улучшения Основных Моделей Проблемы Анализа Временных Рядов Анализ временных рядов сталкивается с серьезными проблемами, связанными с доступностью, качеством и разнообразием данных. Эти факторы критически важны для разработки эффективных основных моделей. Реальные наборы данных часто ограничены из-за нормативных ограничений, предвзятостей и низкого качества, что затрудняет создание надежных моделей временных рядов. Решение от Salesforce AI Research Исследования Salesforce AI предлагают всесторонний подход к использованию синтетических данных для улучшения моделей временных рядов. Их недавнее исследование демонстрирует, как синтетические данные могут повысить качество обучения, оценки и настройки моделей, учитывая предвзятости,… ➡️➡️➡️

Руководство по решению уравнения Бургерса с использованием нейронных сетей, учитывающих физику Введение в нейронные сети, учитывающие физику В этом руководстве мы рассмотрим инновационный подход к решению одномерного уравнения Бургерса с использованием нейронных сетей, учитывающих физические законы (PINNs). Мы используем библиотеку PyTorch и Google Colab для реализации данного метода. Установка необходимых библиотек Первым шагом является установка библиотек PyTorch и matplotlib с помощью pip: !pip install torch matplotlib Импорт необходимых библиотек Импортируем основные библиотеки: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Определение параметров симуляции Задаем параметры для симуляции уравнения Бургерса, включая… ➡️➡️➡️

Исследования UCLA: OpenVLThinker-7B Исследователи из Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе представили модель OpenVLThinker-7B, основанную на методах обучения с подкреплением, для улучшения сложного визуального мышления и пошагового решения задач в мультимодальных системах. Проблемы существующих моделей Современные модели, интегрирующие обработку изображений и текст, часто не справляются с задачами, требующими многоступенчатого логического вывода. Они могут распознавать объекты, но не способны последовательно анализировать визуальные данные и текстовые запросы, что приводит к неверным или поверхностным ответам. Подход UCLA к решению проблемы Модель OpenVLThinker-7B была разработана с использованием нового метода обучения, который сочетает в себе супервайзинговое обучение и обучение с подкреплением. Этот подход включает в себя итеративный… ➡️➡️➡️

Создание агента по анализу данных: практическое руководство В этом руководстве мы покажем, как интегрировать мощную библиотеку для манипуляции данными Pandas с современными генеративными возможностями Google Cloud с помощью пакета google.generativeai и модели Gemini Pro. Мы создадим среду с необходимыми библиотеками, настроим ключ API Google Cloud и используем функции отображения IPython для интерактивного анализа данных. Установка необходимых библиотек Сначала мы установим библиотеки Pandas и google-generativeai для настройки среды анализа данных и анализа с использованием ИИ. Импорт библиотек Импортируем Pandas для манипуляции данными, ativeai для доступа к генеративным возможностям Google и Markdown для отображения результатов в формате markdown. Настройка API Мы назначим… ➡️➡️➡️

Введение в Sonata: Прорыв в Обучении Без Учителя для 3D Точечных Облаков Исследования в области 3D обучения без учителя (SSL) сталкиваются с проблемами в создании семантически значимых представлений точек для различных приложений с минимальным контролем. Несмотря на успехи в SSL на основе изображений, существующие методы для точечных облаков ограничены из-за так называемого геометрического укорочения, что приводит к чрезмерной зависимости от низкоуровневых геометрических характеристик. Решение от Meta Reality Labs Research Исследователи из Гонконгского университета и Meta Reality Labs Research представляют Sonata, современный подход, направленный на решение этих проблем. Sonata использует фреймворк обучения без учителя, который эффективно минимизирует геометрическое укорочение, скрывая низкоуровневые… ➡️➡️➡️

Введение TxGemma от Google AI Разработка терапевтических средств остается дорогостоящим и сложным процессом с высоким уровнем неудач и длительными сроками разработки. Традиционный процесс открытия лекарств требует обширных экспериментальных проверок, что требует значительных ресурсов и времени. Компьютерные методологии, особенно предсказательное моделирование, стали важными инструментами для оптимизации этого процесса. Что такое TxGemma? TxGemma — это коллекция универсальных крупных языковых моделей (LLM), разработанных для поддержки различных терапевтических задач в разработке лекарств. Модели TxGemma интегрируют различные наборы данных, включая маломолекулярные соединения, белки, нуклеиновые кислоты, болезни и клеточные линии, что позволяет охватывать несколько этапов в процессе разработки терапевтических средств. Преимущества TxGemma Модели TxGemma доступны с… ➡️➡️➡️

Представляем Open Deep Search (ODS) Open Deep Search (ODS) — это модульная открытая платформа для поиска, которая использует открытые агентские технологии для улучшения поиска и обработки информации. Проблемы закрытых решений Современные технологии поисковых систем, интегрированные с большими языковыми моделями (LLM), в основном ориентированы на закрытые решения, такие как Google и GPT-4. Эти системы, хотя и эффективные, ограничивают возможности настройки и снижают уровень прозрачности и сотрудничества в сообществе. Решение от ODS В ответ на эти ограничения, исследователи из Университета Вашингтона, Принстона и UC Berkeley разработали ODS — открытую платформу для поиска, которая легко интегрируется с любой выбранной пользователем LLM. ODS включает… ➡️➡️➡️

Внедрение модели глубины с использованием Intel MiDaS на Google Colab Оценка глубины с использованием одной камеры предполагает прогнозирование глубины сцены из одного изображения RGB. Это важная задача в области компьютерного зрения с широким спектром применения, включая дополненную реальность, робототехнику и понимание 3D-сцен. В данном руководстве мы реализуем модель Intel MiDaS, разработанную для высококачественного прогнозирования глубины из единственного изображения. Установка необходимых библиотек Сначала мы устанавливаем необходимые библиотеки Python — timm для поддержки моделей, opencv-python для обработки изображений и matplotlib для визуализации карт глубины. !pip install -q timm opencv-python matplotlib Клонирование репозитория Затем мы клонируем официальный репозиторий Intel MiDaS с GitHub и… ➡️➡️➡️

TokenBridge: Мост между непрерывными и дискретными токенами в визуальной генерации Автогенеративные модели визуальной генерации стали революционным подходом к синтезу изображений, заимствовав механизмы предсказания токенов из языковых моделей. Эти инновационные модели используют токенизаторы изображений для преобразования визуального контента в дискретные или непрерывные токены. Такой подход позволяет гибкую мультимодальную интеграцию и адаптацию архитектурных новшеств из исследований больших языковых моделей (LLM). Однако в этой области существует критическая проблема выбора оптимальной стратегии представления токенов, что существенно влияет на сложность модели и качество генерации. Существующие методы и их ограничения Существующие методы визуальной токенизации исследуют два основных подхода: непрерывные и дискретные токены. Вариационные автоэнкодеры создают непрерывные… ➡️➡️➡️

Введение в Kolmogorov-Test Данная статья представляет Kolmogorov-Test, новый стандарт для оценки языковых моделей, генерирующих код, на основе концепции сжатия как интеллекта. Что такое сжатие и его значение Сжатие данных — это основа вычислительной интеллекции. Оно связано с теорией сложности Колмогорова, определяющей минимальную программу для воспроизведения заданной последовательности. В отличие от традиционных методов сжатия, которые ищут повторяющиеся паттерны, подход Колмогорова рассматривает сжатие как задачу поиска структурированных закономерностей через программное представление. Проблемы существующих инструментов Современные инструменты сжатия данных часто не способны генерировать компактный и исполняемый код. Модели часто просто копируют входные данные, вместо того чтобы создавать программы, которые их воспроизводят. Это особенно… ➡️➡️➡️

Предложение CaMeL от исследователей Google DeepMind Исследователи Google DeepMind разработали CaMeL — надежную защиту, создающую защитный слой вокруг больших языковых моделей (LLM), обеспечивая безопасность даже в условиях возможных атак на исходные модели. Проблема уязвимости LLM Большие языковые модели становятся важной частью современных технологий, однако они подвержены атакам с внедрением команд. Эти атаки могут использоваться злоумышленниками для извлечения конфиденциальной информации или выполнения вредоносных операций. Традиционные методы безопасности, такие как обучение моделей и инженерия запросов, недостаточно эффективны, что подчеркивает необходимость в надежной защите. Как работает CaMeL CaMeL вводит новый подход, вдохновленный проверенными практиками программной безопасности. Он явно извлекает управление и потоки данных… ➡️➡️➡️

Введение в PLAN-AND-ACT Данная статья представляет модульную структуру PLAN-AND-ACT для долгосрочного планирования в веб-агентах на базе языковых моделей. Большие языковые модели становятся основой для новых цифровых агентов, способных выполнять сложные задачи в интернете. Сложности выполнения задач Агенты должны не только интерпретировать пользовательские инструкции, но и адаптироваться к динамическим условиям. Успех в таких задачах, как бронирование путешествий или извлечение данных, зависит от последовательного выполнения шагов, которые могут изменяться с каждым действием. Модульная структура Создание агентов, которые могут эффективно планировать и адаптироваться, долгое время оставалось нерешенной задачей. Исследователи из UC Berkeley, Токийского университета и ICSI представили новую систему PLAN-AND-ACT, поддержанную такими компаниями,… ➡️➡️➡️

DeepSeek AI представляет DeepSeek-V3-0324: Высокая производительность на Mac Studio Искусственный интеллект (ИИ) продолжает стремительно развиваться, но многие организации сталкиваются с проблемами в создании высокопроизводительных и экономически эффективных моделей. Разработка крупных языковых моделей (LLMs) требует значительных вычислительных ресурсов и финансовых вложений, что может быть неподъемным для многих компаний. Решение от DeepSeek AI DeepSeek AI выпустила DeepSeek-V3-0324, обновленную версию своей модели, которая значительно улучшает производительность и скорость обработки данных на Mac Studio, обычном потребительском устройстве, достигая 20 токенов в секунду. Это делает DeepSeek серьезным конкурентом для таких лидеров, как OpenAI. Технические улучшения DeepSeek-V3-0324 предлагает ряд технических усовершенствований по сравнению с предыдущей версией,… ➡️➡️➡️

Понимание и минимизация режимов отказа в многопользовательских системах на основе LLM Несмотря на растущий интерес к многопользовательским системам (MAS), где несколько агентов на основе LLM работают над сложными задачами, их эффективность остается ограниченной по сравнению с одноагентными системами. MAS исследуются в программной инженерии, открытии лекарств и научных симуляциях, однако они часто сталкиваются с неэффективностью координации, что приводит к высоким уровням отказов. Проблемы и вызовы Эти отказы выявляют ключевые проблемы, включая несоответствие задач, несоответствие между рассуждениями и действиями, а также неэффективные механизмы проверки. Эмпирические оценки показывают, что даже самые современные открытые MAS, такие как ChatDev, могут демонстрировать низкие показатели успеха, что… ➡️➡️➡️

Введение в Gemini 2.5 Pro Experimental Google представила Gemini 2.5 Pro Experimental — современную модель ИИ, которая превосходит в области логического мышления, программирования и мультимодальных возможностей. Эта модель решает важные задачи, связанные с эффективным решением сложных проблем, генерацией точного кода и обработкой различных форм данных. Преимущества Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Pro создан для работы в таких областях, как программирование, наука и математика. Его мультимодальный дизайн позволяет интерпретировать и генерировать текст, аудио, изображения, видео и код, что делает его универсальным инструментом для различных секторов. Технические характеристики и производительность Модель обладает продвинутыми способностями к логическому мышлению и поддерживает большой объем контекста… ➡️➡️➡️

Внедрение кода для продвинутой оценки человеческой позы с использованием MediaPipe, OpenCV и Matplotlib Оценка позы человека — это передовая технология компьютерного зрения, которая преобразует визуальные данные в полезные инсайты о движении человека. Используя современные модели, такие как MediaPipe и BlazePose, а также мощные библиотеки, такие как OpenCV, разработчики могут отслеживать ключевые точки тела с беспрецедентной точностью. В данном руководстве мы исследуем интеграцию этих технологий и продемонстрируем, как Python-ориентированные фреймворки позволяют осуществлять сложное обнаружение позы в различных областях, от спортивной аналитики до мониторинга здоровья и интерактивных приложений. Установка необходимых библиотек Первым шагом является установка основных библиотек: !pip install mediapipe opencv-python-headless matplotlib… ➡️➡️➡️

RWKV-7: Прогресс рекуррентных нейронных сетей для эффективного моделирования последовательностей Автогрессивные трансформеры стали ведущим подходом в моделировании последовательностей благодаря своей способности к обучению в контексте и параллельной тренировке с использованием softmax-внимания. Однако, softmax-внимание имеет квадратичную сложность в зависимости от длины последовательности, что приводит к высоким затратам по вычислениям и памяти, особенно для длинных последовательностей. Хотя оптимизации для GPU уменьшают эти затраты для коротких последовательностей, стоимость вывода остается высокой на большом масштабе. Решения для бизнеса Исследователи из различных организаций, включая проект RWKV, EleutherAI и Университет Цинхуа, представляют RWKV-7 — новую архитектуру моделирования последовательностей, которая достигает нового уровня производительности для многоязычных задач с… ➡️➡️➡️

Qwen представляет Qwen2.5-VL-32B-Instruct В быстро развивающейся области искусственного интеллекта модели «видео-язык» (VLM) стали важными инструментами, позволяя машинам интерпретировать и генерировать инсайты на основе визуальных и текстовых данных. Несмотря на достижения, остаются задачи по балансировке производительности модели и вычислительной эффективности, особенно при развертывании крупных моделей в условиях ограниченных ресурсов. Преимущества Qwen2.5-VL-32B-Instruct Qwen выпустил Qwen2.5-VL-32B-Instruct, модель VLM с 32 миллиардами параметров, которая превосходит своего более крупного предшественника Qwen2.5-VL-72B и другие модели, такие как GPT-4o Mini. Этот шаг подчеркивает стремление к открытому сотрудничеству и отвечает на необходимость высокопроизводительных, но вычислительно управляемых моделей. Ключевые особенности Визуальное понимание: Модель отлично распознает объекты и анализирует тексты,… ➡️➡️➡️