AI News

Решения по использованию ИИ в бизнесе Введение в обучение с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) стало ключевым элементом в развитии крупных языковых моделей (LLM), улучшая их способности к рассуждению для выполнения сложных задач. Однако исследовательское сообщество сталкивается с серьезными трудностями в воспроизведении передовых методов RL из-за недостаточной прозрачности ключевых деталей обучения от крупных игроков отрасли.…

Презентация модели Speech-to-Speech Foundation на NVIDIA GTC25 Эксперты компании Gnani.ai представили на конференции NVIDIA GTC25 революционные достижения в области голосового ИИ, сосредоточив внимание на разработке и внедрении моделей Speech-to-Speech Foundation. Этот инновационный подход обещает преодолеть ограничения традиционных каскадных архитектур голосового ИИ, открывая эру бесшовных, многоязычных и эмоционально осознанных голосовых взаимодействий. Ограничения каскадных архитектур Современные голосовые…

Лоуэ́с: Революция в Розничной Торговле с Помощью ИИ Компания Лоуэ́с, ведущий ритейлер товаров для дома с 1,700 магазинами и 300,000 сотрудников, становится пионером в области инноваций на основе искусственного интеллекта (ИИ). В недавнем интервью на Nvidia GTC25, Чанду Наир, старший вице-президент по данным, ИИ и инновациям в Лоуэ́с, представил стратегическое видение компании, подчеркивающее трансформационное влияние…

Современные тренды в машинном переводе с использованием больших моделей рассуждений Машинный перевод (MT) стал важным элементом обработки естественного языка, обеспечивая автоматическую конвертацию текста между языками для поддержки глобальной коммуникации. Нейронный машинный перевод (NMT) изменил эту область, применяя методы глубокого обучения для захвата сложных языковых паттернов и контекстуальных зависимостей. Однако остаются значительные проблемы, такие как трудности…

R1-Onevision: Модель для многомодального рассуждения Введение в многомодальное рассуждение Многомодальное рассуждение — это развивающаяся область, которая объединяет визуальные и текстовые данные для повышения интеллектуальных возможностей машин. Традиционные модели ИИ хорошо обрабатывают текст или изображения, но часто сталкиваются с трудностями при необходимости рассуждать на основе обоих форматов. Проблемы существующих моделей Основная проблема многомодального рассуждения заключается в…

Введение в многомодальное рассуждение Модели визуального языка (VLM) продемонстрировали значительные успехи в задачах, связанных с восприятием, таких как визуальное ответ на вопросы (VQA) и визуальное рассуждение на основе документов. Однако их эффективность в задачах, требующих сложного рассуждения, остается ограниченной из-за нехватки качественных и разнообразных обучающих наборов данных. Проблемы существующих наборов данных Существующие мультимодальные наборы данных…

Введение в неевклидово представление данных Машинное обучение вышло за пределы традиционных евклидовых пространств, исследуя более сложные геометрические структуры. Обучение представлениям в неевклидовых пространствах становится важной областью, которая позволяет более эффективно моделировать иерархические, структурированные и сетевые данные. Проблемы и вызовы Одной из основных проблем является отсутствие единой платформы, которая бы интегрировала различные подходы к обучению представлениям…

Оптическое распознавание символов (OCR) Оптическое распознавание символов (OCR) — это мощная технология, которая преобразует изображения текста в машинно-читаемый контент. С ростом потребности в автоматизации извлечения данных, инструменты OCR стали неотъемлемой частью многих приложений, от цифровки документов до извлечения информации из сканированных изображений. Создание приложения OCR в Google Colab В этом руководстве мы создадим приложение OCR,…

Проблемы и решения в области искусственного интеллекта Искусственные нейронные сети (ИНС) значительно изменили компьютерное зрение, но их «черный ящик» создает проблемы в областях, требующих прозрачности и соблюдения норм. Непрозрачность этих систем затрудняет их использование в критически важных приложениях, где понимание процессов принятия решений имеет первостепенное значение. Потребность в объяснимом искусственном интеллекте Ученые стремятся понять внутренние…

Введение в оценку глубины с помощью стереозображений Оценка глубины с использованием стереозображений играет важную роль в компьютерном зрении, позволяя машинам определять глубину на основе двух изображений. Эта способность критически важна для автономного вождения, робототехники и приложений дополненной реальности. Проблемы существующих моделей Несмотря на достижения в области глубокого обучения, многие существующие модели стереосопоставления требуют специфической настройки…

Проблемы современных VLM Современные модели визуального и языкового понимания (VLM) сталкиваются с трудностями в выполнении задач, требующих сложного визуального рассуждения. Понимание изображения недостаточно, требуется более глубокая интерпретация. Хотя недавние достижения в языковых моделях (LLM) значительно улучшили текстовое рассуждение, аналогичный прогресс в визуальной области остается ограниченным. Исследования в области многомодального ИИ Предыдущие исследования в области многомодального…

Оптимизация Искусственного Интеллекта для Бизнеса Введение в ИИ и его Применение Большие языковые модели (LLMs) активно используются в области разговорного ИИ, генерации контента и автоматизации процессов в компаниях. Однако, важнейшей задачей остается балансировка производительности и вычислительной эффективности. Многие современные модели требуют значительных аппаратных ресурсов, что делает их недоступными для малых и средних предприятий. Проблемы Тренировки…

Нормализационные слои в нейронных сетях Нормализационные слои стали основополагающими компонентами современных нейронных сетей, значительно улучшая оптимизацию за счет стабилизации потока градиентов, снижения чувствительности к инициализации весов и сглаживания ландшафта потерь. С момента введения пакетной нормализации в 2015 году были разработаны различные техники нормализации для разных архитектур, причем нормализация слоев (LN) стала особенно доминирующей в моделях…

Введение в создание системы взаимодействия с PDF на основе ИИ В этом руководстве мы покажем, как создать систему взаимодействия с PDF, использующую ИИ, в Google Colab с помощью Gemini Flash 1.5, PyMuPDF и Google Generative AI API. Используя эти инструменты, мы можем загружать PDF, извлекать текст и задавать вопросы, получая умные ответы от модели Gemini…

Введение в SYMBOLIC-MOE Современные большие языковые модели (LLMs) обладают различными навыками и сильными сторонами, однако их способность объединять специализированные знания в разных областях ограничена. Это создает потребность в моделях, которые могут эффективно выбирать наиболее подходящих экспертов для решения конкретных задач. Современные подходы к распределению вычислений Существующие методы, такие как Mixture-of-Experts (MoE), распределяют вычисления между несколькими…

Введение в PC-Agent Многофункциональные большие языковые модели (MLLM) продемонстрировали выдающиеся возможности в различных областях, став многофункциональными агентами для помощи людям. Однако автоматизация графических интерфейсов для ПК сталкивается с серьезными вызовами по сравнению со смартфонами. ПК окружение значительно сложнее, с множеством интерактивных элементов, которые могут затруднить восприятие. Проблемы и ограничения Современные модели, такие как Claude-3.5, показывают…

Введение в важность визуализации процессов рассуждений Способности к рассуждению стали необходимыми для больших языковых моделей (LLMs), но анализ этих сложных процессов представляет значительные трудности. Хотя LLMs могут генерировать подробные текстовые выводы, отсутствие визуализации процессов создает препятствия для понимания, оценки и улучшения. Критические ограничения текущих методов Эти ограничения проявляются в трех ключевых аспектах: Увеличенная когнитивная нагрузка…

Введение в большие языковые модели (LLM) Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в поддержке клиентов, автоматизации создания контента и извлечении данных. Однако их эффективность часто ограничивается неспособностью последовательно следовать детализированным инструкциям в ходе многократных взаимодействий. Проблемы с соблюдением инструкций Эта проблема особенно критична в высокостратегических областях, таких как финансовые услуги и системы поддержки клиентов,…

Потенциал видео, сгенерированного ИИ Видео, созданные с помощью ИИ на основе текстовых описаний или изображений, имеют огромный потенциал для создания контента, медиа-продукции и развлекательной индустрии. Однако обучение этих моделей требует значительных ресурсов, включая большие наборы данных и мощные вычислительные мощности, что ограничивает доступ к передовым технологиям генерации видео. Проблемы и ограничения Создание ИИ-видео моделей является…

Введение в технологии генерации изображений В последние годы интеграция технологий генерации изображений на различных платформах открыла новые возможности для улучшения пользовательского опыта. Однако с расширением мультимодальных AI-систем, способных обрабатывать и генерировать разные виды данных, возникли такие проблемы, как «галлюцинация заголовков». Это явление возникает, когда AI-сгенерированные описания изображений содержат неточности или неуместные детали, что может снизить…