Лучшие ИИ

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 […] ➡️➡️➡️

Эволюция Искусственного Интеллекта Искусственный интеллект (ИИ) вышел за пределы систем, ориентированных на язык. Он развился в модели, способные обрабатывать различные типы данных, такие как текст, изображения, аудио и видео. Эта область, известная как многомодальное обучение, стремится воспроизвести естественную человеческую способность интегрировать и интерпретировать разнообразные сенсорные данные. Проблемы Многомодальных Систем Текущая задача в этой области заключается […] ➡️➡️➡️

Создание и публикация блога с использованием Lovable.dev В этом руководстве мы шаг за шагом расскажем, как создать и опубликовать современный блог на тему искусственного интеллекта, используя Lovable.dev. Этот инструмент упрощает процесс создания сайтов, позволяя пользователям с легкостью разрабатывать привлекательные и адаптивные веб-страницы, нацеленные на конкретные ниши, такие как ИИ и технологии. Этап 1: Выбор шаблона […] ➡️➡️➡️

Преобразование Offline Video-LLM в Streaming Модели Video-LLMs обрабатывают целые предварительно записанные видео, однако для таких приложений, как робототехника и автономное вождение, необходимы методы восприятия и интерпретации визуальной информации в реальном времени. Это несоответствие подчеркивает ограничение текущих Video-LLM, так как они не предназначены для работы в потоковых сценариях, где важны своевременное понимание и реакция. Ключевые Проблемы […] ➡️➡️➡️

Введение в AG-UI Современные AI-агенты значительно продвинулись в автоматизации задач на серверной стороне, таких как резюмирование, миграция данных и планирование. Однако эти агенты обычно работают за кулисами, активируясь по заранее определенным сценариям и возвращая результаты без участия пользователя. С ростом интерактивности AI-приложений появилась необходимость в агентах, которые могут взаимодействовать с пользователями в реальном времени. Что […] ➡️➡️➡️

Введение в Audio-SDS Модели диффузии аудио добились высокого качества синтеза речи, музыки и эффектов, но в основном они лучше всего подходят для генерации образцов, а не для оптимизации параметров. Задачи, такие как генерация звуковых эффектов или разделение источников на основе запросов, требуют моделей, способных настраивать явные и интерпретируемые параметры при структурных ограничениях. Практические решения с […] ➡️➡️➡️

Эффективный размер состояния (ESS): Метрика для оценки использования памяти в последовательных моделях Эффективный размер состояния (ESS): Метрика для оценки использования памяти в последовательных моделях Введение в последовательные модели В машинном обучении последовательные модели предназначены для обработки данных с временной структурой, таких как язык, временные ряды или сигналы. Эти модели отслеживают зависимости во времени, что позволяет […] ➡️➡️➡️

Инновации в Семантическом Поиске Инновации в Семантическом Поиске Понимание Семантического Поиска Семантический поиск сосредоточен на понимании смысла текста, а не просто на совпадении ключевых слов. Это позволяет системам предоставлять результаты, соответствующие намерениям пользователей. Эта способность крайне важна в таких областях, как научные исследования, юридический анализ и цифровые помощники. Проблемы Традиционных Методов Традиционные методы, основанные на […] ➡️➡️➡️

Оптимизация аннотирования с помощью Adala и Google Gemini Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать фреймворк Adala для создания модульного активного обучения в классификации медицинских симптомов. Мы начнем с установки и проверки Adala, а затем интегрируем Google Gemini в качестве пользовательского аннотатора для классификации симптомов по заранее определенным медицинским категориям. Установка Adala Установите последнюю […] ➡️➡️➡️

Введение в PrimitiveAnything PrimitiveAnything — это новая платформа, разработанная исследователями из Tencent AIPD и Университета Цинхуа, которая переосмысляет абстракцию форм как задачу генерации примитивных сборок. Этот подход позволяет более эффективно захватывать как семантическую структуру, так и геометрическую точность. Проблема традиционных методов Традиционные методы абстракции форм часто сталкиваются с проблемами, такими как недостаточная семантическая глубина и […] ➡️➡️➡️

Создание ИИ-бота с использованием модели Claude от Anthropic В этом руководстве мы покажем, как настроить полностью функционального бота в Google Colab, который использует модель Claude от Anthropic совместно с mem0 для бесшовного запоминания информации. Сочетание интуитивной оркестрации LangGraph с мощным векторным хранилищем памяти mem0 даст возможность нашему ассистенту запоминать прошлые разговоры, извлекать необходимые детали по […] ➡️➡️➡️