AI News

Реализация кода системы оповещения о сенсорах в реальном времени В этом документе мы демонстрируем, как создать полностью оперативный “сенсорный оповеститель” в Google Colab, используя FastStream, высокопроизводительный фреймворк обработки потоков на Python, и его интеграцию с RabbitMQ. Мы используем RabbitBroker и TestRabbitBroker для моделирования брокера сообщений без необходимости в сторонней инфраструктуре. Структура работы Мы организуем четыре…

Проблемы с надежностью источников в медицинских LLM С увеличением использования больших языковых моделей (LLM) в сфере здравоохранения становится важным обеспечивать поддержку их выводов надежными источниками. Хотя ни одна LLM еще не получила одобрение FDA для клинического принятия решений, такие модели, как GPT-4o, Claude и MedPaLM, уже показывают лучшие результаты по сравнению с клиницистами на стандартизированных…

Serverless MCP: AI-поддержка отладки для AWS Безсерверные вычисления значительно упростили процесс разработки и развертывания приложений на облачных платформах, таких как AWS. Однако отладка и управление сложными архитектурами, состоящими из таких сервисов, как Lambda, DynamoDB, API Gateway и IAM, часто требуют от разработчиков переключения между логами, панелями управления и локальными инструментами. Для решения этих проблем компания…

Руководство по интеграции AI Руководство по интеграции AI в бизнес-процессы Введение В этом руководстве мы покажем, как интегрировать генеративный ИИ Google Gemini 2.0 с сервером Model Context Protocol (MCP) с использованием FastMCP. Мы рассмотрим шаги по настройке и использованию инструментов для получения погодных данных. Шаг 1: Настройка окружения Начнем с безопасного запроса вашего GEMINI_API_KEY и…

FramePack: Новая Архитектура ИИ для Генерации Видео Исследователи Стэнфорда предложили архитектуру под названием FramePack, направленную на решение проблем дрейфа и утраты информации при генерации длинных последовательностей видео. Эта система оптимизирует управление контекстом и выборку, что делает её полезной для бизнес-приложений. Проблемы в Генерации Видео Генерация видео требует от моделей поддержания согласованности между кадрами и управления…

ByteDance представляет UI-TARS-1.5: открытый многомодальный ИИ-агент на основе мощной модели “визуальный-языковой” Компания ByteDance выпустила UI-TARS-1.5, обновленную версию своей многомодальной платформы, ориентированной на взаимодействие с графическими пользовательскими интерфейсами (GUI) и игровыми окружениями. UI-TARS-1.5, построенный на модели “визуальный-языковой”, способен воспринимать содержимое экрана и выполнять интерактивные задачи, обеспечивая стабильные улучшения по множеству показателей автоматизации GUI и логического мышления…

OpenAI публикует практическое руководство по определению и масштабированию случаев применения ИИ в бизнес-процессах В условиях быстрого внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях, компании сталкиваются с задачей, как внедрить ИИ так, чтобы он приносил ощутимую пользу. Чтобы помочь в этом, OpenAI выпустила подробное, ориентированное на процесс руководство. Оно основано на более чем 300 примерах внедрения…

ReTool: Инновационная платформа для оптимизации рассуждений LLM с помощью инструментов Усиленное обучение (RL) является мощной техникой для улучшения рассуждений больших языковых моделей (LLM), позволяя им развивать и уточнять длинные цепочки мысли (CoT). Модели, такие как OpenAI o1 и DeepSeek R1, продемонстрировали высокую эффективность в задачах текстового рассуждения, однако сталкиваются с ограничениями в задачах, требующих точных…

Введение в Sleep-Time Compute Исследователи из Letta и Университета Калифорнии в Беркли представили метод Sleep-Time Compute, который позволяет значительно снизить затраты на вычисления и повысить точность работы больших языковых моделей (LLMs), не жертвуя скоростью обработки. Проблемы современных LLM Большие языковые модели широко используются для выполнения сложных задач, однако они сталкиваются с проблемами, связанными с производительностью:…

Инновационные решения Google DeepMind для больших языковых моделей Введение Большие языковые модели (LLMs) постоянно развиваются, обрабатывая огромные объемы текстовых данных, что позволяет им становиться более точными предсказателями и собеседниками. Однако, в процессе обучения важно понимать, каким образом новая информация влияет на ранее усвоенные знания. Проблема контаминации знаний При введении новой информации в LLM может возникнуть…

Продвинутые решения в области ИИ Продвинутая реализация кода: Использование ИИ на основе браузера в Google Colab В этом руководстве мы научимся использовать возможности ИИ-агента на основе браузера в Google Colab. Мы применим движок headless Chromium от Playwright, а также высокоуровневые абстракции Agent и BrowserContext из библиотеки browser_use для программной навигации по веб-сайтам, извлечения данных и…

Решения в области искусственного интеллекта Турбонаддув для Fourier Neural Operators Исследователи из Университета Калифорнии в Риверсайде представили TurboFNO, полностью объединенный ядро FFT-GEMM-iFFT, которое обеспечивает ускорение до 150% по сравнению с PyTorch. Проблемы существующих методов Fourier Neural Operators (FNO) являются мощными инструментами для решения уравнений с частными производными, но имеют недостатки в архитектурной оптимизации. Процесс выполнения…

Meta AI представляет Collaborative Reasoner (Coral) Новейшая платформа искусственного интеллекта, разработанная для оценки и улучшения навыков совместного рассуждения в больших языковых моделях (LLMs). Переосмысление проблемы сотрудничества в языковых моделях Большие языковые модели продемонстрировали выдающиеся способности в одиночных задачах, таких как ответ на вопросы и структурированное рассуждение. Однако способность к совместному рассуждению, где несколько агентов взаимодействуют,…

Пошаговое руководство по преобразованию приложения FastAPI в сервер MCP FastAPI-MCP — это инструмент с нулевой конфигурацией, который без усилий открывает конечные точки FastAPI как инструменты протокола контекста модели (MCP). Он позволяет вам интегрировать сервер MCP непосредственно в ваше приложение FastAPI, что делает процесс простым и удобным. Шаг 1: Настройка окружения API Службы национальных парков Чтобы…

NVIDIA представляет CLIMB: Фреймворк для итеративной оптимизации смесей данных в предварительном обучении языковых моделей Проблемы создания эффективных смесей данных для предварительного обучения С увеличением размеров и возможностей больших языковых моделей (LLM) выбор данных для предварительного обучения становится ключевым фактором, влияющим на производительность. Большинство LLM обучаются на больших веб-данных, таких как Common Crawl, которые обеспечивают широкий…

OpenAI Публикует Технический Плейбук по Интеграции AI в Бизнес OpenAI выпустила технико-аналитический отчет, который описывает, как ведущие компании интегрируют искусственный интеллект (AI) в свои рабочие процессы. Основываясь на партнерствах с такими компаниями, как Morgan Stanley, Indeed, Klarna, Lowe’s, BBVA, Mercado Libre и самой OpenAI, руководство предлагает структурированную модель, основанную на семи основных уроках для масштабного…

Модели с малым объемом данных решают сложные математические задачи Исследователи из Университета Калифорнии в Беркли и Allen Institute for AI представили методику тонкой настройки, которая позволяет языковым моделям эффективно решать математические задачи различной сложности. Проблемы и решения Несмотря на значительные успехи в решении задач, остаются вопросы о том, действительно ли модели обобщают свои знания или…

Введение в ReZero Исследователи из Menlo представили ReZero — новую структуру обучения с подкреплением, которая поощряет повторные запросы для улучшения поиска и рассуждений в системах, основанных на извлечении информации. Проблема взаимодействия LLM с системами извлечения Современные большие языковые модели (LLM) могут интегрировать внешние знания в свои процессы рассуждения. Однако, когда LLM генерирует неудачный запрос, система…

Введение в Модель Языка Восприятия (PLM) Meta AI представила Модель Языка Восприятия (PLM) — открытую и воспроизводимую модель для решения сложных задач визуального распознавания. Проблемы существующих моделей Несмотря на быстрые достижения в области моделирования визуального языка, многие из них основаны на закрытых данных, что создает препятствия для научной прозрачности и воспроизводимости. Это затрудняет оценку истинного…

Глубокое руководство по Firecrawl Playground Изучение функций Scrape, Crawl, Map и Extract для более умного извлечения веб-данных Введение Веб-скрапинг и извлечение данных являются ключевыми для преобразования неструктурированного веб-контента в полезные инсайты. Firecrawl Playground упрощает этот процесс с помощью удобного интерфейса, позволяя разработчикам и специалистам по данным легко исследовать и предварительно просматривать ответы API через различные…