AI News

Доверительный ИИ и управление рисками Продвижение надежного ИИ и машинного обучения для снижения рисков является приоритетом для Министерства энергетики США (DOE). Определение лучших практик для масштабного внедрения ИИ также является важной задачей для Администрации общих услуг США (GSA). Выступление Памелы Айсом Памела Айсом, директор офиса ИИ и технологий в DOE, подчеркнула важность стратегического подхода к…

AI в Наборе Персонала: Риски и Возможности AI в Наборе Персонала: Риски и Возможности По словам Кита Сондерлинга, комиссара Комиссии по равным возможностям в США, использование искусственного интеллекта (AI) в процессе найма стало обычным делом, однако оно может привести к дискриминации, если не будет реализовано осторожно. На мероприятии AI World Government в Александри, штат Вирджиния,…

Прогнозирующее обслуживание с использованием ИИ Прогнозирующее обслуживание с использованием ИИ По словам Джона П. Десмонда, редактора AI Trends, многие компании успешно используют системы прогнозирующего обслуживания, которые объединяют ИИ и датчики IoT для сбора данных, позволяющих предсказывать поломки и рекомендовать профилактические действия до их возникновения. Рынок прогнозирующего обслуживания Согласно отчету IoT Analytics из Гамбурга, рынок прогнозирующего…

Введение в новизну ИИ Мы ожидаем, что люди иногда проявляют блеск. Это происходит не всегда, но такие моменты приветствуются. Однако как мы реагируем, когда Искусственный Интеллект (ИИ) демонстрирует нечто новое? Это вызывает вопросы: как ИИ пришел к такому выводу? Это ошибка или соответствовало ожиданиям? Важно помнить, что ни одна из существующих ИИ-систем не достигла уровня…

Введение Большие языковые модели (LLMs) продемонстрировали прогресс в области способности рассуждения благодаря методу обучения с подкреплением с проверяемыми вознаграждениями (RLVR). Этот метод опирается на обратную связь, основанную на результатах, а не на имитации промежуточных шагов рассуждения. Проблемы текущих методов RLVR Современные RLVR сталкиваются с серьезными проблемами масштабируемости, так как они зависят от вручную подобранных наборов…

Эволюция исследований в области компьютерных наук Исследования в области компьютерных наук стали многопрофильными, объединяя логику, инженерию и экспериментирование на основе данных. Системы вычислений глубоко интегрированы в повседневную жизнь, и исследования все больше сосредоточены на масштабируемых, адаптивных системах, способных удовлетворять разнообразные потребности пользователей. Проблемы соединения идей и практических приложений Сложность возникает при попытке связать инновационные идеи…

Оптимизация ИИ для бизнеса: Apriel-Nemotron-15b-Thinker Современные ожидания от ИИ моделей Сегодня от ИИ моделей ожидается выполнение сложных задач, таких как решение математических задач, интерпретация логических утверждений и помощь в принятии решений в бизнесе. Для создания таких моделей необходимо интегрировать математическое мышление, научное понимание и продвинутую распознаваемость шаблонов. Проблемы ресурсозатратности Основной проблемой в разработке ИИ является…

Эволюция многомодального ИИ Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, создавая системы, способные понимать, генерировать и реагировать на различные типы данных в рамках одной беседы или задачи. Эти системы позволяют более бесшовное взаимодействие между человеком и ИИ, обрабатывая текст, изображения и даже видео или аудио. Проблемы и решения Основной проблемой в этой области является несоответствие между…

Введение в Рефинансирование с Подкреплением (RFT) OpenAI представила Рефинансирование с Подкреплением (RFT) для своей модели рассуждений o4-mini, что открывает новые возможности для настройки базовых моделей под специализированные задачи. Основываясь на принципах обучения с подкреплением, RFT позволяет организациям определять индивидуальные цели и функции вознаграждения, обеспечивая более тонкий контроль над улучшением моделей, чем стандартное обучение с учителем.…

Обеспечение Безопасности AI Агентов с LlamaFirewall Обеспечение Безопасности AI Агентов с LlamaFirewall С увеличением автономности AI агентов, способных писать код, управлять рабочими процессами и взаимодействовать с ненадежными источниками данных, возрастает и их подверженность рискам безопасности. Для решения этой проблемы Meta AI представила LlamaFirewall, систему защиты с открытым исходным кодом, которая обеспечивает уровень безопасности на уровне…

Введение в многоуровневые языковые модели (LLMs) Многоуровневые языковые модели (LLMs) достигли значительных успехов в задачах, связанных с языком, таких как разговорный ИИ, логическое мышление и генерация кода. Однако человеческое общение выходит за рамки текста и часто включает визуальные элементы для улучшения понимания. Необходимость объединенных видеоязыковых моделей Для создания действительно универсального ИИ модели необходимо одновременно обрабатывать…

NVIDIA открывает доступ к моделям Open Code Reasoning (OCR) NVIDIA продолжает развивать открытые технологии искусственного интеллекта, выпустив в открытый доступ набор моделей Open Code Reasoning (OCR) — три высокопроизводительные модели для анализа кода и решения задач. Эти модели, с параметрами 32B, 14B и 7B, доступны под лицензией Apache 2.0. Показатели, превосходящие конкурентов Модели Open Code…

Введение в nanoVLM Важный шаг к демократизации разработки моделей, связывающих визуальные и языковые данные, был сделан компанией Hugging Face с выпуском nanoVLM. Это компактный и обучающий фреймворк на базе PyTorch, который позволяет исследователям и разработчикам создать модель визуального языка (VLM) с нуля всего за 750 строк кода. nanoVLM следует духу таких проектов, как nanoGPT от…

Обновление Gemini 2.5 Pro I/O от Google Введение в Gemini 2.5 Pro I/O На пороге своей ежегодной конференции разработчиков I/O, Google представил предварительный просмотр обновления Gemini 2.5 Pro (I/O Edition). Это значительное обновление основного ИИ-модели, сосредоточенное на разработке программного обеспечения и многомодальном понимании. Новая версия демонстрирует заметные улучшения в точности кодирования, генерации веб-приложений и понимании…

Введение в модели с большим языком (LLM) Модели с большим языком (LLM) привлекли значительное внимание в последние годы, однако понимание их внутренних механизмов остается сложной задачей. Исследования показывают, что некоторые головы внимания в трансформерах имеют специфические функции, такие как предсказание токенов на основе контекста. Проблемы интерпретации Сложность интерпретации этих паттернов внимания заключается в том, что…

Создание интеллектуальной системы маршрутизации запросов с использованием моделей Claude В данной статье представлено решение для создания интеллектуальной системы маршрутизации запросов, использующей модели Claude от Anthropic. Эта система повышает эффективность и качество ответов, автоматически классифицируя запросы пользователей и направляя их к специализированным обработчикам. Рабочий процесс анализирует входящие запросы, определяет их намерение и направляет их в соответствующие…

Введение в WebThinker Большие модели рассуждений (LRM) демонстрируют впечатляющие способности в таких областях, как математика, программирование и научное рассуждение. Тем не менее, они сталкиваются с серьёзными ограничениями при выполнении сложных информационных запросов, полагаясь только на свои внутренние знания. Эти модели испытывают трудности с проведением тщательного поиска информации в интернете и созданием точных научных отчетов через…

Как создать клиентский протокол Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini В этом руководстве мы реализуем пользовательский клиент протокола Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini. В конце этого руководства вы сможете подключить свои AI-приложения к серверам MCP, открывая мощные новые возможности для улучшения ваших проектов. Шаг 1: Установка зависимостей API Gemini Мы будем использовать…

ThinkPRM: Генеративные Модели Наград Процессов для Масштабируемой Проверки Рассуждений Использование больших языковых моделей (LLMs) для рассуждений может быть улучшено за счет применения высококачественных моделей наград процессов (PRMs), которые помогают выбирать перспективные пути для поиска или ранжирования. PRMs оценивают пары «проблема-решение», указывая на правильность решения, и реализуются в виде дискриминативных классификаторов. Однако такие модели требуют значительных…

Руководство по программированию: Методы вызова функций для создания разговорных ИИ-агентов в реальном времени Вызов функций позволяет LLM (языковая модель) выступать в качестве моста между запросами на естественном языке и реальным кодом или API. Вместо простого генерирования текста, модель определяет, когда вызвать заранее определённую функцию, отправляет структурированный JSON-запрос с именем функции и аргументами, а затем ожидает,…