AI News

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…

Создание агента по анализу данных: практическое руководство В этом руководстве мы покажем, как интегрировать мощную библиотеку для манипуляции данными Pandas с современными генеративными возможностями Google Cloud с помощью пакета google.generativeai и модели Gemini Pro. Мы создадим среду с необходимыми библиотеками, настроим ключ API Google Cloud и используем функции отображения IPython для интерактивного анализа данных. Установка…

Введение в Sonata: Прорыв в Обучении Без Учителя для 3D Точечных Облаков Исследования в области 3D обучения без учителя (SSL) сталкиваются с проблемами в создании семантически значимых представлений точек для различных приложений с минимальным контролем. Несмотря на успехи в SSL на основе изображений, существующие методы для точечных облаков ограничены из-за так называемого геометрического укорочения, что…

Введение TxGemma от Google AI Разработка терапевтических средств остается дорогостоящим и сложным процессом с высоким уровнем неудач и длительными сроками разработки. Традиционный процесс открытия лекарств требует обширных экспериментальных проверок, что требует значительных ресурсов и времени. Компьютерные методологии, особенно предсказательное моделирование, стали важными инструментами для оптимизации этого процесса. Что такое TxGemma? TxGemma — это коллекция универсальных…

Представляем Open Deep Search (ODS) Open Deep Search (ODS) — это модульная открытая платформа для поиска, которая использует открытые агентские технологии для улучшения поиска и обработки информации. Проблемы закрытых решений Современные технологии поисковых систем, интегрированные с большими языковыми моделями (LLM), в основном ориентированы на закрытые решения, такие как Google и GPT-4. Эти системы, хотя и…

Внедрение модели глубины с использованием Intel MiDaS на Google Colab Оценка глубины с использованием одной камеры предполагает прогнозирование глубины сцены из одного изображения RGB. Это важная задача в области компьютерного зрения с широким спектром применения, включая дополненную реальность, робототехнику и понимание 3D-сцен. В данном руководстве мы реализуем модель Intel MiDaS, разработанную для высококачественного прогнозирования глубины…

TokenBridge: Мост между непрерывными и дискретными токенами в визуальной генерации Автогенеративные модели визуальной генерации стали революционным подходом к синтезу изображений, заимствовав механизмы предсказания токенов из языковых моделей. Эти инновационные модели используют токенизаторы изображений для преобразования визуального контента в дискретные или непрерывные токены. Такой подход позволяет гибкую мультимодальную интеграцию и адаптацию архитектурных новшеств из исследований больших…

Предложение CaMeL от исследователей Google DeepMind Исследователи Google DeepMind разработали CaMeL — надежную защиту, создающую защитный слой вокруг больших языковых моделей (LLM), обеспечивая безопасность даже в условиях возможных атак на исходные модели. Проблема уязвимости LLM Большие языковые модели становятся важной частью современных технологий, однако они подвержены атакам с внедрением команд. Эти атаки могут использоваться злоумышленниками…