AI News

  • MMInference: Ускорение работы моделей с длинным контекстом в визуально-языковых задачах

    Введение MMInference для ускорения предварительного заполнения моделей с длинным контекстом Microsoft Research представила MMInference, метод динамического разреженного внимания, который значительно ускоряет этап предварительного заполнения моделей с длинным контекстом, объединяющих визуальное понимание и языковую обработку. Это особенно важно для таких сфер, как робототехника, автономное вождение и здравоохранение. Проблемы с текущими методами Одной из основных проблем является…

  • NVIDIA представила OpenMath-Nemotron: новые модели ИИ для математического анализа и решения задач

    Выпуск OpenMath-Nemotron-32B и 14B-Kaggle от NVIDIA: Передовые модели ИИ для математического мышления Математическое мышление представляет собой сложную задачу для ИИ, требующую не только понимания абстрактных концепций, но и способности выполнять многопроцессные логические выводы с высокой точностью. Традиционные языковые модели, хотя и умеют генерировать связный текст, часто испытывают трудности при решении сложных математических задач. Это привело…

  • Web-SSL от Meta: Новый Подход к Обучению Визуальных Представлений без Языка

    Meta AI представляет Web-SSL: Масштабируемый и свободный от языка подход к обучению визуальным представлениям В последние годы контрастные языковые модели изображений, такие как CLIP, стали стандартом для обучения визуальным представлениям, особенно в многомодальных приложениях, таких как ответ на визуальные вопросы (VQA) и понимание документов. Эти модели используют большие наборы изображений и текстов для включения семантической…

  • Rowboat: Открытый IDE для разработки сложных многоагентных систем

    Знакомьтесь с Rowboat: Открытая среда разработки для создания сложных многопользовательских систем С увеличением популярности многопользовательских систем в реальных приложениях—от автоматизации поддержки клиентов до инфраструктуры, ориентированной на ИИ—востребованность в упрощенном интерфейсе разработки никогда не была выше. Знакомьтесь, Rowboat, открытая среда разработки (IDE), созданная для ускорения строительства, отладки и развертывания многопользовательских ИИ-рабочих процессов. Она работает на базе…

  • Запуск API gpt-image-1: новая эра генерации изображений для бизнеса

    Запуск API gpt-image-1 от OpenAI: Высококачественная генерация изображений для разработчиков OpenAI официально анонсировала запуск своего API для генерации изображений, основанного на модели gpt-image-1. Этот запуск предоставляет разработчикам доступ к мультимодальным возможностям ChatGPT, что является важным шагом для создания интеллектуальных инструментов дизайна, креативных приложений и мультимодальных систем агентов. Расширение возможностей ChatGPT для разработчиков Модель gpt-image-1 теперь…

  • Как агентный ИИ изменит финансы: новые возможности и вызовы для бизнеса

    Новый отчет Citibank: Как агентный ИИ изменит финансовый сектор В последнем отчете Citibank «ИИ в финансах и экономика «Сделай это за меня»» рассматривается значительное изменение в финансовых услугах: рост агентного ИИ. В отличие от традиционных систем ИИ, которые полагаются на команды или правила, агентный ИИ обладает автономией — он действует проактивно, принимает решения и выполняет…

  • Эффективное извлечение веб-данных с помощью Crawl4AI: руководство по асинхронному программированию

    Руководство по кодированию для асинхронного извлечения веб-данных с помощью Crawl4AI В этом учебном пособии мы демонстрируем, как использовать Crawl4AI — современный инструмент для веб-сканирования и извлечения данных, основанный на Python, для извлечения структурированных данных с веб-страниц непосредственно в Google Colab. Используя мощь asyncio для асинхронного ввода-вывода, httpx для HTTP-запросов и встроенную стратегию AsyncHTTPCrawlerStrategy, мы избегаем…

  • Оценка LLM: Новый Бенчмарк Sequential-NIAH для Извлечения Последовательной Информации из Длинных Текстов

    Sequential-NIAH: Оценка LLM в Извлечении Последовательной Информации из Длинных Текстов Оценка способности LLM обрабатывать длинные контексты имеет критическое значение, особенно для извлечения конкретной и актуальной информации из объемных текстов. Современные модели, такие как Gemini-1.5, GPT-4 и другие, стремятся увеличить длину контекста, сохраняя при этом высокие способности к рассуждению. Для оценки этих возможностей были разработаны бенчмарки,…

  • AWS представляет SWE-PolyBench: новый многопользовательский бенчмарк для оценки AI-агентов программирования

    Введение SWE-PolyBench от AWS AWS AI Labs представила SWE-PolyBench — новый открытый многоязычный бенчмарк для оценки AI-кодирующих агентов. Этот инструмент решает проблемы, связанные с ограниченной оценкой существующих систем, которые часто основываются на узкоспециализированных бенчмарках, в основном на Python. Обширная оценка с помощью SWE-PolyBench SWE-PolyBench охватывает 21 репозиторий на GitHub и поддерживает четыре популярных языка программирования:…

  • Xata Agent: Открытый агент для проактивного мониторинга PostgreSQL и автоматического устранения неполадок

    Представляем Xata Agent: Открытый агент для проактивного мониторинга PostgreSQL Xata Agent — это открытый AI-ассистент, предназначенный для работы в качестве инженера по надежности сайта для баз данных PostgreSQL. Он постоянно отслеживает журналы и метрики производительности, выявляя замедленные запросы, скачки ЦП и памяти, а также аномальные количества подключений, чтобы предотвратить возникновение проблем до их эскалации в…

  • NVIDIA AI представила Describe Anything 3B: Модель для локализованного описания изображений и видео

    Выпуск NVIDIA AI: Describe Anything 3B Компания NVIDIA представила уникальную модель Describe Anything 3B (DAM-3B) для детального локализованного описания изображений и видео. Это многофункциональное решение предназначено для улучшения качества captioning, особенно в контексте видео и изображений. Проблемы локализованного описания для моделей зрительно-языковых Создание описаний конкретных областей в изображениях и видео остается трудной задачей. Хотя общие…

  • Оптимизатор Muon: Ускорение процесса обобщения в трансформерах

    Оптимизатор Muon значительно ускоряет процесс grokking в трансформерах Возвращение к проблеме grokking В последние годы явление grokking, при котором модели показывают задержанный, но внезапный переход от запоминания к обобщению, привлекло renewed внимание к динамике обучения. Исходно наблюдаемое в малых алгоритмических задачах, таких как модульная арифметика, grokking показывает, что модели могут достигать почти идеальной точности на…

  • Новые горизонты обучения без меток: как TTRL улучшает модели языка

    LLMs могут обучаться без меток Исследователи из Университета Цинхуа и Шанхайской лаборатории ИИ представили метод обучения с подкреплением во время тестирования (TTRL), который позволяет языковым моделям самостоятельно эволюционировать, используя немаркированные данные. Проблема зависимости от размеченных данных Несмотря на значительные достижения в области логического мышления с помощью обучения с подкреплением (RL), большинство крупных языковых моделей (LLMs)…

  • Открытый TTS: Nari Labs представляет Dia — модель с 1,6 миллиарда параметров для клонирования голоса в реальном времени

    Новые достижения в области TTS: Nari Labs представляет Dia Недавние достижения в системах преобразования текста в речь (TTS) значительно улучшили качество синтеза речи, особенно с появлением крупных нейронных моделей. Однако большинство высококачественных систем остаются закрытыми и доступны только через коммерческие платформы. Чтобы заполнить этот пробел, Nari Labs выпустила Dia — модель TTS с 1,6 миллиарда…

  • VoltAgent: Эффективный фреймворк для разработки и управления AI-агентами на TypeScript

    Представляем VoltAgent: Фреймворк AI на TypeScript для создания и управления масштабируемыми AI-агентами VoltAgent — это открытый фреймворк на TypeScript, который упрощает создание приложений на основе AI, предоставляя модульные компоненты и абстракции для автономных агентов. Он решает проблемы, связанные со сложностью работы с большими языковыми моделями (LLM), интеграцией инструментов и управлением состоянием, предлагая основной движок, который…

  • Декуплированные диффузионные трансформеры: ускорение генерации изображений высокой четкости

    Декуплированные Диффузионные Трансформеры: Ускорение Генерации Изображений Высокой Четкости Декуплированные диффузионные трансформеры (DDT) представляют собой инновационное решение для ускорения процесса генерации изображений. Они отделяют семантическое кодирование от декодирования деталей, что позволяет значительно повысить качество и скорость генерации. Проблемы Традиционных Моделей Традиционные диффузионные модели, основанные на архитектуре UNet, сталкиваются с проблемами медленной тренировки и высокой вычислительной нагрузки.…

  • Создание асинхронного помощника по билетам с использованием Agentic AI и Pydantic v2

    Руководство по созданию асинхронного помощника по билетам на основе ИИ В этом руководстве мы создадим помощника по билетам, использующего ИИ, с помощью библиотеки PydanticAI. Мы определим правила данных с помощью моделей Pydantic v2, сохраним билеты в базе данных SQLite и сгенерируем уникальные идентификаторы с помощью модуля uuid. Два агента, один для создания билетов и один…

  • Атла MCP Server: Эффективная Оценка Выходов Моделей Искусственного Интеллекта

    Введение Atla AI и сервер Atla MCP Atla AI представляет сервер Atla MCP: локальный интерфейс специализированных моделей оценивания больших языковых моделей (LLM) через Протокол Контекста Модели (MCP). Проблема оценки LLM Надежная оценка выводов больших языковых моделей является критически важным, но часто сложным аспектом разработки систем ИИ. Интеграция объективных оценочных процессов в существующие рабочие процессы может…

  • TACQ: Новая методика квантования для повышения точности LLM при 2-битной компрессии

    Введение в TACQ: Новая Эффективная Квантование для LLM Введение в TACQ Исследователи из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл разработали новый подход к пост-тренировочной квантованию, называемый TACQ (Task-Aware Quantization). Этот метод позволяет сохранить высокую точность моделей при низкой битовой ширине, что особенно важно для приложений, требующих локального развертывания и обработки конфиденциальных данных. Проблемы и Решения Большие…

  • Eagle 2.5: Новый уровень многомодального понимания от NVIDIA для бизнеса

    Долгосрочное многомодальное понимание без громоздких моделей NVIDIA AI представляет Eagle 2.5 — универсальную модель визуального и языкового понимания, которая достигает результатов, сопоставимых с GPT-4o в задачах видео, используя всего 8 миллиардов параметров. Eagle 2.5: Общая структура для обучения с долгосрочным контекстом Eagle 2.5 разработан для многомодального обучения с долгосрочным контекстом, обеспечивая стабильные улучшения производительности по…