Введение в Finer-CAM Исследователи из Университета штата Огайо представили Finer-CAM — инновационный метод, который значительно улучшает точность и интерпретируемость объяснений изображений в задачах тонкой классификации. Эта передовая техника решает ключевые ограничения существующих методов Class Activation Map (CAM), явно подчеркивая тонкие, но критически важные различия между визуально схожими категориями. Текущие проблемы с традиционными CAM Обычные методы…
Введение в LADDER Большие языковые модели (LLM) значительно выигрывают от применения методов обучения с подкреплением, которые позволяют им улучшаться, обучаясь на вознаграждениях. Однако эффективное обучение этих моделей остается сложной задачей, требующей больших объемов данных и человеческого контроля для повышения их возможностей. Разработка методов, позволяющих LLM самостоятельно улучшаться без дополнительного человеческого вмешательства или крупных архитектурных изменений,…
Введение в мультимодальные системы поиска и рекомендаций Поисковые системы и системы рекомендаций играют ключевую роль на платформах онлайн-контента. Традиционные методы поиска сосредоточены на текстовом контенте, что создает значительный разрыв в обработке иллюстрированных текстов и видео, которые стали важными компонентами сообществ, создающих пользовательский контент (UGC). Проблемы существующих подходов Существующие наборы данных для задач поиска и рекомендаций…
Введение в Большие Языковые Модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) играют ключевую роль в областях, требующих контекстуального понимания и принятия решений. Однако их разработка и внедрение связаны с высокими вычислительными затратами, что ограничивает их масштабируемость и доступность. Проблемы и вызовы Основной проблемой является высокая стоимость обучения и настройки LLMs. Эти модели требуют огромных наборов данных…
Введение В условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта одной из основных задач является оснащение языковых моделей (LLM) мощными способностями к принятию решений, охватывающими многопроцессные взаимодействия. Традиционные LLM хорошо генерируют связные ответы, но часто испытывают трудности с решением многоступенчатых задач или взаимодействием в динамичных условиях. Эти ограничения в значительной степени обусловлены природой обучающих данных, которые редко…
Введение в применение больших языковых моделей в клиническом управлении заболеваниями Применение больших языковых моделей (LLMs) в клиническом управлении заболеваниями сталкивается с рядом критических вызовов. Хотя модели показали свою эффективность в диагностическом рассуждении, их использование в долгосрочном управлении заболеваниями, назначении лекарств и многократных визитах пациентов еще не было протестировано. Основные проблемы К основным проблемам относятся: Ограниченное…
Введение в возможности ИИ Искусственный интеллект (ИИ) может обрабатывать огромные объемы данных, оптимизировать бизнес-процессы и помогать в принятии решений. Однако создание и настройка агентов на основе больших языковых моделей (LLM) по-прежнему представляет собой сложную задачу для большинства пользователей. Проблема доступа к ИИ Основная проблема заключается в том, что платформы для создания ИИ-агентов требуют навыков программирования,…
Визуальное программирование в области ИИ Визуальное программирование стало важным компонентом в компьютерном зрении и ИИ, особенно в области обработки изображений. Оно позволяет компьютерам создавать исполняемый код, который взаимодействует с визуальным контентом для предоставления правильных ответов. Эти системы являются основой для приложений по обнаружению объектов, генерации подписей к изображениям и визуальным вопросам-ответам (VQA). Проблемы и решения…
Проблемы глубокого обучения в больших физических системах Глубокое обучение сталкивается с трудностями при применении к большим физическим системам на нерегулярных сетках, особенно когда взаимодействия происходят на больших расстояниях или на нескольких масштабах. С увеличением числа узлов управление этими сложностями становится все более сложным. Это приводит к высоким вычислительным затратам и неэффективности. Основные проблемы Ключевые проблемы…
Введение в трансформеры и их возможности Модели трансформеров произвели революцию в языковом моделировании, обеспечивая масштабную генерацию текста. Тем не менее, они сталкиваются с трудностями в задачах, требующих длительного планирования. Исследователи работают над улучшением архитектуры и алгоритмов для достижения поставленных целей. Подходы к улучшению генерации текста Некоторые исследования сосредоточены на двунаправленном моделировании контекста, что позволяет учитывать…
Преобразование текста о START Введение в START Большие языковые модели достигли значительных успехов в понимании и генерации текста, похожего на человеческий. Однако при выполнении сложных задач, требующих многоступенчатых расчетов или логического анализа, они часто сталкиваются с трудностями. Традиционные подходы, такие как цепочка размышлений (CoT), помогают разбивать задачи на промежуточные шаги, но зависят от внутреннего рассуждения…
Введение в анализ настроений с использованием модели IBM Granite 3B В этом руководстве мы рассмотрим, как легко выполнить анализ настроений текстовых данных с помощью открытой модели Granite 3B от IBM, интегрированной с Hugging Face Transformers. Анализ настроений — это широко используемая техника обработки естественного языка (NLP), которая помогает быстро выявлять эмоции, выраженные в тексте. Это…
Введение в Q-Filters Модели большого языка (LLM) достигли значительных успехов благодаря архитектуре Transformer. Новейшие модели, такие как Gemini-Pro1.5 и GPT4, способны обрабатывать сотни тысяч токенов, но это создает серьезные проблемы для их практического использования. Увеличение длины последовательностей приводит к росту задержки декодирования и увеличивает нагрузку на память. Кэш KV, который хранит контекстную информацию в памяти…
Преодоление вызовов использования больших языковых моделей (LLMs) Работа с большими языковыми моделями (LLMs) может быть сложной из-за высоких требований к аппаратному обеспечению. Однако существует множество решений, которые делают эти мощные инструменты доступными. В настоящее время доступны различные подходы: от использования моделей через API, предоставляемые такими компаниями, как OpenAI и Anthropic, до развертывания открытых альтернатив на…
Введение в современные языковые модели В условиях стремительно развивающегося цифрового мира необходимость в доступных и эффективных языковых моделях становится всё более очевидной. Традиционные крупномасштабные модели значительно продвинули понимание и генерацию естественного языка, но часто остаются недоступными для многих исследователей и малых организаций из-за высоких затрат на обучение, ограничений по лицензиям и недостатка прозрачности. С ростом…
Инновации в области семантической сегментации Недавно в CVPR 2025 была принята работа, в которой представлено решение CASS для контекста на уровне объектов в открытой сегментации. Этот метод превосходит несколько подходов, не требующих обучения, и даже обходит некоторые методы, полагающиеся на дополнительное обучение. Результаты особенно заметны в сложных ситуациях, где объекты имеют сложные подчасти или классы…
Введение в нейропротезы и интерфейсы мозг-компьютер Нейропротезные устройства значительно продвинули интерфейсы мозг-компьютер (BCI), позволяя людям с нарушениями речи или моторики, вызванными такими состояниями, как анартрия, БАС или тяжелый паралич, общаться. Эти устройства декодируют нейронные активности, имплантируя электроды в моторные области, что позволяет пользователям формировать полные предложения. Проблемы инвазивных нейропротезов Несмотря на достижения, инвазивные нейропротезы требуют…
Проблема неравномерного представительства языков в ИИ Существующие языковые модели (LLM) в основном ориентированы на языки с обширными ресурсами для обучения, такие как английский, французский и немецкий. В то же время широко распространенные, но недостаточно представленные языки, такие как хинди, бенгали и урду, получают меньше внимания. Это создает барьеры для доступа к инструментам обработки языка на…
MVGD от Toyota Research Institute: Революция в 3D-синтезе Исследователи Toyota Research Institute представили Multi-View Geometric Diffusion (MVGD) — инновационную архитектуру, основанную на диффузии, которая позволяет синтезировать высококачественные RGB и глубинные карты из разреженных изображений, минуя необходимость в явных 3D-представлениях. Это открытие обещает изменить подход к 3D-синтезу, предлагая надежное и масштабируемое решение для создания реалистичного 3D-контента.…
Введение В этом руководстве мы рассмотрим надежный и удобный способ использования Cloudflared — инструмента от Cloudflare, который предоставляет защищённую, общедоступную ссылку на ваше приложение Streamlit. В конце этого руководства мы создадим полноценную панель управления криптовалютами, которая динамически извлекает и визуализирует данные о ценах в реальном времени с CoinMarketCap. Установка необходимых зависимостей Первым шагом необходимо установить…