AI News

  • Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Новый уровень в моделировании языков и визуальных данных для бизнеса

    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.…

  • Извлечение структурированных данных с LangChain и Claude 3.7: пошаговое руководство для бизнеса

    Решения по Извлечению Структурированных Данных Введение Откройте возможности извлечения структурированных данных с помощью LangChain и Claude 3.7 Sonnet, преобразуя сырые текстовые данные в полезные инсайты. Этот учебник сосредоточен на отслеживании вызовов инструментов LLM с использованием LangSmith, что позволяет осуществлять отладку и мониторинг производительности вашей системы извлечения в реальном времени.…

  • Космос-Reason1: Новая Эра Искусственного Интеллекта для Физического Рассуждения

    Введение в Cosmos-Reason1 от NVIDIA Искусственные интеллектуальные системы, предназначенные для работы в физических условиях, требуют не только восприятия, но и способности рассуждать о объектах, действиях и последствиях в динамичных реальных средах. Такие системы должны понимать пространственные отношения, причинно-следственные связи и последовательность событий во времени.…

  • TokenSet: Новый подход к семантической визуализации изображений

    TokenSet: Инновационная структура для семантически осознанного визуального представления TokenSet: Инновационная структура для семантически осознанного визуального представления Стратегия визуальной генерации изображения следует двухступенчатому подходу: сначала сжимает визуальные сигналы в скрытые представления, затем моделирует их низкоразмерные распределения. Однако традиционные методы токенизации применяют одинаковые коэффициенты сжатия для различных областей изображения, что не учитывает семантическое разнообразие.…

  • Лира: Эффективная субквадратичная архитектура для моделирования биологических последовательностей

    Эффективная архитектура Lyra для моделирования биологических последовательностей Глубокие нейронные сети, такие как CNN и Transformers, значительно продвинули моделирование биологических последовательностей, однако их применение ограничено высокими вычислительными затратами и необходимостью больших объемов данных. Архитектура Lyra предлагает решение этих проблем, обеспечивая эффективное моделирование с меньшими затратами.…

  • СуперBPE: Новая эра токенизации для языковых моделей

    SuperBPE: Продвижение языковых моделей с помощью токенизации через слова Языковые модели (LMs) сталкиваются с основной проблемой восприятия текстовых данных через токенизацию. Современные токенизаторы подслов сегментируют текст на токены словаря, которые не могут пересекать пробелы, что создает искусственное ограничение, рассматривающее пробел как семантическую границу.…

  • TXAGENT: Инновационный ИИ для точной медицины с многоуровневым анализом и актуальными данными

    TXAGENT: Инновационный ИИ-агент для Рекомендаций по Лечению Точная терапия становится ключевым подходом в здравоохранении, адаптируя лечение к индивидуальным характеристикам пациента для оптимизации результатов и снижения рисков. Однако определение подходящих медикаментов требует сложного анализа множества факторов. Проблемы Современных ИИ-Моделей Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали возможности в медицинских задачах, но имеют серьезные ограничения.…

  • TULIP: Новый подход к контрастивному обучению для улучшения понимания визуального контента и языка

    Введение в TULIP: Новый Модель Для Понимания Визуальных и Языковых Данных Недавние достижения в области искусственного интеллекта значительно улучшили способность машин связывать визуальный контент с языком. Модели контрастивного обучения стали ключевыми в этом процессе, позволяя выстраивать связи между изображениями и текстами.…

  • LocAgent: Как графовые ИИ-агенты революционизируют локализацию кода для эффективного обслуживания ПО

    Знакомьтесь с LocAgent: ИИ-агенты на основе графов для трансформации локализации кода в масштабируемом программном обеспечении Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно возвращаются к существующим кодовым базам для исправления ошибок, внедрения новых функций и оптимизации производительности.…

  • LocAgent: Инновационное решение для локализации кода в масштабируемом программном обеспечении

    Обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения является неотъемлемой частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно возвращаются к существующим кодовым базам для исправления ошибок, реализации новых функций и оптимизации производительности. Важной задачей на этом этапе является локализация кода, определяющая конкретные участки кодовой базы, которые необходимо изменить.…

  • Единое пространство встраивания акустики, речи и языка: нейронные основы обработки естественного языка в повседневных беседах

    Использование Искусственного Интеллекта для Оптимизации Бизнеса Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут значительно улучшить подход к ведению бизнеса. В частности, новые модели обработки языка, такие как тот, который связывает акустическую, речевую и языковую структуры, открывают новые возможности для анализа и взаимодействия с клиентами.…

  • Достижение надежности в обслуживании клиентов с помощью ИИ: как обеспечить стабильную работу LLMs

    Обеспечение надежного выполнения инструкций в LLM Обеспечение надежного выполнения инструкций в языковых моделях (LLMs) остается важной задачей, особенно в приложениях, ориентированных на клиентов, где ошибки могут дорого обойтись. Традиционные методы разработки не всегда дают последовательные результаты. Необходим более структурированный и управляемый подход для улучшения соблюдения бизнес-правил при сохранении гибкости.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием FAISS и Langchain

    Создание Консультационного Исследовательского Ассистента Введение Ассистенты для разговорного исследования, использующие технологии RAG, преодолевают ограничения традиционных языковых моделей, сочетая их с системами поиска информации. Эта система ищет в специализированных базах знаний, извлекает актуальную информацию и представляет ее в разговорной форме с правильными ссылками.…

  • Доклад о Dr. GRPO: Новый метод обучения без предвзятости для повышения точности математического мышления в языковых моделях

    Введение в улучшение больших языковых моделей Недавние исследования в области обучения с подкреплением (RL) показывают, что эти методы могут значительно улучшить большие языковые модели (LLMs) по сравнению с традиционными методами обучения. RL позволяет моделям учиться оптимальным ответам через сигналы вознаграждения, что улучшает их способность к рассуждению и принятию решений.…

  • Финансовые решения с помощью Fin-R1: новый язык AI для разумного анализа данных

    Введение в LLM и их применение в финансах Большие языковые модели (LLM) стремительно развиваются в различных областях, однако их эффективность в решении сложных финансовых задач остается предметом активных исследований. Постепенное развитие LLM значительно продвигает искусственный интеллект к искусственному общему интеллекту (AGI).…

  • Новый метод SWEET-RL для обучения мультитурных языковых агентов: повышение эффективности сотрудничества человек-Искусственный интеллект

    Решения на основе ИИ для бизнеса Введение в автономные агенты на основе больших языковых моделей Большие языковые модели (LLMs) быстро превращаются в автономные агенты, способные выполнять сложные задачи, требующие рассуждений, принятия решений и адаптации. Эти агенты находят применение в веб-навигации, личной помощи и разработке программного обеспечения.…

  • RD-Agent: Новый AI-инструмент для автоматизации исследований и разработок в бизнесе

    Введение в R&D и ИИ Исследования и разработки (R&D) играют ключевую роль в повышении продуктивности, особенно в эпоху искусственного интеллекта. Однако традиционные методы автоматизации в R&D часто не обладают достаточной интеллектуальной мощностью для решения сложных исследовательских задач, что делает их менее эффективными по сравнению с человеческими экспертами.…

  • OpenAI представляет новые аудиомодели для улучшения синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Введение в новые аудиомодели OpenAI Увеличение популярности голосовых взаимодействий в цифровом пространстве создало высокие ожидания пользователей к естественным и безупречным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и транскрипции часто сталкиваются с проблемами задержек и неестественности, что делает их непригодными для реалистичных приложений, ориентированных на пользователя.…

  • Эффективная оценка бедствий с помощью модели ResNet-50 от IBM: пошаговое руководство

    Применение модели ResNet-50 для оценки бедствий Введение В этом руководстве мы рассматриваем инновационное применение открытой модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM для быстрой классификации спутниковых изображений в целях управления бедствиями. Используя предобученные сверточные нейронные сети (CNN), этот подход позволяет пользователям оперативно анализировать спутниковые изображения и выявлять пострадавшие от бедствий районы, такие как наводнения, лесные пожары…

  • Kyutai представляет MoshiVis: первый открытый источник модели речи в реальном времени для описания изображений

    Инновации в Искусственном Интеллекте: MoshiVis Инновации в Искусственном Интеллекте: MoshiVis Введение Искусственный интеллект достиг значительных успехов в последние годы, но интеграция взаимодействия в реальном времени с визуальным контентом остается сложной задачей. Традиционные системы часто используют отдельные компоненты для обнаружения голосовой активности, распознавания речи, текстового диалога и синтеза речи из текста.…