AI News

Многофункциональное внимание (MTA) Meta AI представляет новый метод внимания, который позволяет крупным языковым моделям (LLMs) эффективно обрабатывать информацию с использованием нескольких запросов и векторов ключей. Проблемы традиционных методов внимания Традиционные методы внимания, основанные на одном токене, ограничивают способность моделей понимать сложные языковые зависимости. Это затрудняет идентификацию предложений, содержащих несколько значимых сигналов одновременно. Решение от Meta…

Полное руководство по маршрутизации LLM: Инструменты и рамки Полное руководство по маршрутизации LLM: Инструменты и рамки Введение Развертывание больших языковых моделей (LLM) вызывает определенные трудности, особенно в области оптимизации эффективности, управления вычислительными расходами и обеспечения высококачественной работы. Маршрутизация LLM стала стратегическим решением для этих проблем, позволяя интеллектуально распределять задачи между наиболее подходящими моделями или инструментами.…

Встречайте Amazon Nova Act: ИИ-агент для автоматизации веб-задач Amazon представила новую модель искусственного интеллекта (ИИ) под названием Nova Act. Этот ИИ-агент предназначен для выполнения действий в веб-браузере, автоматизируя такие задачи, как заполнение форм, навигация по интерфейсам и обработка всплывающих окон. Представьте его как помощника, работающего непосредственно на веб-сайтах. Amazon также выпустила SDK Nova Act, который…

Полное руководство для начинающих по терминалу/командной строке Полное руководство для начинающих по терминалу/командной строке Терминал (на Mac/Linux) или командная строка (на Windows) — это мощный инструмент, который позволяет взаимодействовать с вашим компьютером с помощью текстовых команд, а не графического интерфейса. Хотя это может показаться пугающим в начале, освоение основных команд терминала может помочь вам: Эффективнее…

Гибридная система вознаграждений в ИИ Введение Данная работа от ByteDance представляет гибридную систему вознаграждений, объединяющую проверку задач на рассуждение (RTV) и генеративную модель вознаграждения (GenRM) для предотвращения манипуляций с вознаграждениями. Проблемы и решения Обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) играет ключевую роль в согласовании больших языковых моделей (LLM) с человеческими ценностями и…

Представляем ReSearch: Новая AI-структура для обучения LLMs интеграции рассуждений с поиском Большие языковые модели (LLMs) достигли значительного прогресса в различных задачах, особенно в области рассуждений. Однако эффективная интеграция процессов рассуждения с внешними поисковыми операциями остается сложной задачей, особенно для многопроцессных вопросов, требующих сложных цепочек рассуждений и нескольких этапов поиска. Проблемы существующих методов Текущие методы в…

Использование Git и Git Bash: Полное руководство Как использовать Git и Git Bash локально: Полное руководство Введение Git — это распределенная система контроля версий, которая помогает отслеживать изменения в коде, сотрудничать с другими и сохранять историю вашего проекта. Git Bash — это терминальное приложение для Windows, которое предоставляет опыт командной строки, похожий на Unix, для…

Как создать прототип инструмента для оценки рентгеновских снимков В этом руководстве мы покажем, как создать прототип инструмента для оценки рентгеновских снимков, используя открытые библиотеки в Google Colab. Мы используем возможности TorchXRayVision для загрузки предобученных моделей DenseNet и Gradio для создания интерактивного пользовательского интерфейса. Это позволит обрабатывать и классифицировать рентгеновские снимки грудной клетки с минимальными настройками.…

Введение в новые подходы к креативному письму с использованием ИИ Введение в разнообразные DPO и ORPO Креативное письмо — это область, которая требует разнообразия и воображения. В отличие от фактического или специализированного письма, где может быть только один правильный ответ, креативное письмо допускает множество допустимых ответов на заданную тему. Создание историй, поэм и нарративов может…

Реализация кода для оценки результатов юридической области с использованием платформы Atla и модели Selene через Python SDK для соблюдения GDPR В этом руководстве мы демонстрируем, как оценить качество ответов, сгенерированных моделями LLM, с помощью Atla и Python SDK. Это мощный инструмент для автоматизации рабочих процессов оценки с использованием критериев на естественном языке. На базе модели…

VideoMind: Ролевой Агент для Понимания Видео с Временной Привязкой Современные языковые модели (LLMs) продемонстрировали впечатляющие способности в решении задач, таких как «Цепочка Мыслей» (CoT), что увеличивает точность и интерпретируемость в сложных задачах. Однако видео, как многомодальный контент, представляет уникальные вызовы из-за своей временной природы. В отличие от статических изображений, видео требует понимания динамических взаимодействий во…

Представляем Hostinger Horizons: Инструмент AI без кода для создания веб-приложений В условиях современного веб-развития платформы без кода значительно упрощают процесс создания приложений. Hostinger Horizons – это инструмент на базе искусственного интеллекта, который позволяет создавать, редактировать и публиковать индивидуальные веб-приложения без необходимости в программировании. Платформа интегрирует услуги хостинга, регистрации доменов и электронной почты, предоставляя комплексное решение…

Понимание Памяти AI Агентов: Основы Интеллектуальных Систем Память AI агента включает несколько уровней, каждый из которых выполняет свою уникальную роль в формировании поведения и принятии решений агента. Разделяя память на разные типы, мы можем лучше понять и проектировать AI системы, которые будут контекстуально осведомленными и отзывчивыми. Рассмотрим четыре ключевых типа памяти, используемых в AI агентах:…

Введение в Hunyuan-T1 от Tencent Tencent представила Hunyuan-T1 – новый ультра-большой языковой модель, разработанный для глубокого рассуждения и эффективной обработки контекста. Эта модель решает основные проблемы, с которыми сталкиваются традиционные языковые модели, такие как потеря контекста и сложность работы с длинными текстами. Преимущества Hunyuan-T1 Hunyuan-T1 использует архитектуру Mamba, которая сочетает в себе технологии Hybrid Transformer…

Введение в FFN Fusion Исследователи NVIDIA представили FFN Fusion — новую технику оптимизации, которая демонстрирует, как последовательные вычисления в больших языковых моделях (LLMs) могут быть эффективно параллелизированы. Проблема эффективности в LLMs Большие языковые модели стали важными инструментами в различных областях, обеспечивая высокопроизводительные приложения, такие как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера…

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…

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…

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…

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…

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…