Лучшие ИИ

Yandex Releases Yambda: Огромное событие для систем рекомендаций Компании, работающие в сфере технологий, всегда ищут новые пути для оптимизации пользовательского опыта. С выходом Yambda, самой крупной в мире открытой базы данных событий, Yandex открывает двери для новых возможностей в области систем рекомендаций. В этой статье мы рассмотрим, как Yambda может помочь вам улучшить свои бизнес-процессы […] ➡️➡️➡️

Потенциал Biomni: Как ИИ меняет биомедицинские исследования Биомедицинские исследования — это область, которая стремительно развивается и нацелена на улучшение здоровья человека через понимание механизмов заболеваний, нахождение новых терапевтических мишеней и разработку эффективных методов лечения. Однако сложность данных, экспериментов и научной литературы создает как возможности, так и вызовы для исследователей. Проблемы, с которыми сталкиваются исследователи Основные […] ➡️➡️➡️

Представление нового подхода к обучению языковых моделей Исследователи из Apple и Университета Дьюка представили новый подход к обучению с подкреплением, который позволяет языковым моделям (LLM) предоставлять промежуточные ответы, улучшая скорость и точность. Проблемы традиционных методов Долгая цепочка размышлений (CoT) улучшает производительность LLM на сложных задачах, но имеет значительные недостатки. Метод «подумай-потом-ответь» замедляет время реакции и […] ➡️➡️➡️

Выпуск DeepSeek R1-0528: Модель Искусственного Интеллекта для Логического Рассуждения с Повышенной Эффективностью в Математике и Кодировании Технические Улучшения Компания DeepSeek из Китая представила обновленную версию своей модели логического рассуждения, названную DeepSeek-R1-0528. Это обновление значительно улучшает возможности модели в области математики, программирования и логического мышления, делая её сильной альтернативой таким моделям, как o3 от OpenAI и […] ➡️➡️➡️

Руководство по созданию самоулучшающегося AI-агента с использованием API Gemini от Google В этом руководстве мы рассмотрим, как создать усовершенствованный самоулучшающийся AI-агент с использованием API Gemini от Google. Этот агент демонстрирует автономное решение задач, оценивает свою эффективность, учится на успехах и неудачах, а также улучшает свои возможности через рефлексивный анализ и самореформацию. Настройка вашего самоулучшающегося AI-агента […] ➡️➡️➡️

Введение в ANSE Исследователи Samsung представили ANSE — новую модель, направленную на улучшение генерации видео на основе текстовых подсказок. Эта модель использует методы оценки неопределенности, основанные на внимании, для повышения качества создания видео. Проблема генерации видео Современные модели генерации видео преобразуют текстовые подсказки в высококачественные видеопоследовательности. Однако, несмотря на достижения в архитектуре, остается проблема: качество […] ➡️➡️➡️

WEB-SHEPHERD: Модель Награды Процесса для Веб-Агентов Навигация по вебу включает в себя обучение машин взаимодействию с веб-сайтами для выполнения задач, таких как поиск информации, покупки или бронирование услуг. Разработка эффективных веб-агентов представляет собой сложную задачу из-за необходимости понимания структуры сайтов, интерпретации целей пользователей и принятия последовательных решений. Кроме того, агенты должны адаптироваться к динамичным веб-средам, […] ➡️➡️➡️

Введение в Dimple: Модель для Эффективной Генерации Текста Исследователи Национального университета Сингапура представили Dimple — первую дискретную диффузионную мультимодальную языковую модель (DMLLM), которая сочетает в себе визуальный кодировщик и языковую модель на основе дискретной диффузии. Эта модель решает проблемы нестабильности и производительности, присущие традиционным методам обучения. Преимущества Dimple Dimple предлагает несколько ключевых преимуществ: Параллельное декодирование […] ➡️➡️➡️

Неправильные ответы улучшают математическое мышление? Методы обучения с подкреплением, такие как обучение с человеческой обратной связью (RLHF), используются для улучшения выходных данных моделей в области обработки естественного языка (NLP). Один из вариантов, обучение с проверяемыми наградами (RLVR), расширяет этот подход, используя автоматические сигналы, такие как математическая корректность или синтаксические особенности, в качестве обратной связи. Это […] ➡️➡️➡️

Создание интерактивного анализа транскриптов и PDF с помощью чат-бота Lyzr В этом руководстве мы представляем упрощенный подход к извлечению, обработке и анализу транскриптов видео на YouTube с использованием Lyzr — мощного фреймворка на базе ИИ, разработанного для упрощения взаимодействия с текстовыми данными. Используя интуитивный интерфейс чат-бота Lyzr вместе с youtube-transcript-api и FPDF, пользователи могут преобразовывать […] ➡️➡️➡️

Введение в MMaDA Данная статья представляет MMaDA: унифицированную модель диффузии для текстового рассуждения, визуального понимания и генерации изображений. Проблемы многомодальных моделей Модели диффузии, известные своей способностью генерировать высококачественные изображения, сейчас исследуются как основа для работы с различными типами данных. Основная сложность многомодальных моделей заключается в создании систем, способных понимать и генерировать текст и изображения без […] ➡️➡️➡️

Мягкое мышление: новый подход к рассуждениям в больших языковых моделях Исследователи представили концепцию «Мягкое мышление», которая заменяет дискретные токены на непрерывные концептуальные эмбеддинги. Это позволяет моделям рассуждать более гибко и эффективно. Проблемы существующих моделей Современные большие языковые модели (LLMs) ограничены в своих возможностях, так как работают с отдельными токенами. Это ограничивает их способность к выражению […] ➡️➡️➡️

Запуск API Агентов Mistral — Новая Платформа для Создания AI Агента Запуск API Агентов Mistral Mistral представила API Агентов, который предназначен для упрощения разработки AI-агентов, способных выполнять различные задачи, включая запуск Python-кода, генерацию изображений и выполнение генерации с улучшением поиска (RAG). Этот API создает единую среду, в которой большие языковые модели (LLMs) могут взаимодействовать с […] ➡️➡️➡️

Введение Multi-SpatialMLLM от Meta AI Многофункциональные большие языковые модели (MLLM) демонстрируют значительный прогресс в качестве универсальных AI-помощников, способных выполнять различные визуальные задачи. Однако их влияние часто ограничено при использовании в одиночку. Интеграция MLLM в реальные приложения, такие как робототехника и автономные транспортные средства, требует продвинутого пространственного понимания. Проблемы пространственного понимания Современные MLLM имеют недостатки в […] ➡️➡️➡️

Предложение QwenLong-L1: Рамка обучения с подкреплением для долгосрочного контекстного мышления в больших языковых моделях Исследователи Qwen представили QwenLong-L1, новую рамку обучения с подкреплением (RL), которая адаптирует большие модели для задач долгосрочного контекстного мышления. Эта рамка решает проблемы, связанные с обработкой длинных последовательностей, превышающих 100 000 токенов, что необходимо для таких приложений, как многодокументные вопросы и ответы, […] ➡️➡️➡️

Введение в модель Panda Исследователи из Университета Техаса в Остине представили модель Panda (Patched Attention for Nonlinear Dynamics), которая была предварительно обучена на 20,000 хаотических обыкновенных дифференциальных уравнений (ODE), созданных с помощью эволюционного поиска. Эта модель предназначена для решения проблем, связанных с предсказанием динамических систем, таких как динамика жидкостей и активность мозга. Проблемы предсказания динамических […] ➡️➡️➡️

Дифференцируемые MCMC-слои: Новый ИИ-фреймворк для обучения с неточными комбинаторными решателями в нейронных сетях Нейронные сети являются мощными инструментами для решения сложных задач, основанных на данных. Однако они часто сталкиваются с трудностями при принятии дискретных решений в условиях жестких ограничений, таких как маршрутизация транспортных средств или планирование задач. Эти дискретные задачи, распространенные в операционном исследовании, являются […] ➡️➡️➡️

Могут ли большие языковые модели действительно судить с рассуждением? Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) привлекли внимание к их возможностям в рассуждении и суждении. Исследователи из Microsoft и Университета Цинхуа представили Модели Награды за Рассуждение (RRMs), которые направлены на улучшение согласования LLMs путем динамического масштабирования вычислительных ресурсов во время оценивания. Роль обучения […] ➡️➡️➡️