AI News

Введение в Dream 7B Лаборатория Noah’s Ark компании Huawei представила Dream 7B — мощную модель диффузионного рассуждения с продвинутыми возможностями планирования и гибкого вывода. Проблемы и решения в области ИИ Современные языковые модели (LLMs) произвели революцию в области искусственного интеллекта, однако у авторегрессионных (AR) моделей есть свои ограничения. Dream 7B предлагает альтернативу, используя дискретные диффузионные…

Введение в MegaScale-Infer от ByteDance Большие языковые модели, основанные на архитектуре трансформеров, используются в таких приложениях, как чат, генерация кода и поиск. Однако их масштабирование с миллиардами параметров создает сложности в эффективной обработке данных. Для успешного обслуживания таких моделей необходимо тщательно организовать ресурсы памяти, связи и вычислений. Проблема неэффективного использования ресурсов Сложность заключается в том,…

Представление тактильной информации, не зависящее от сенсоров, для передачи без переноса между сенсорами на основе визуальных данных Тактильные датчики играют ключевую роль в восприятии и взаимодействии интеллектуальных систем с физическим миром. Датчики GelSight и их аналогичные технологии обеспечивают детальную информацию о контактных поверхностях, преобразуя тактильные данные в визуальные изображения. Однако отсутствие переносимости между различными сенсорами…

Введение в LLM+FOON: Инновационный Подход к Планированию Кулинарных Задач для Роботов В последние годы разрабатываются роботы для домашних условий, чтобы они могли выполнять повседневные задачи, такие как готовка. Эти задачи требуют визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений в процессе выполнения нескольких действий. Готовка, в частности, представляет собой сложную задачу для роботов из-за разнообразия кухонных принадлежностей…

Реализация кода для использования Ollama через Google Colab Реализация кода для использования Ollama через Google Colab Введение В этом руководстве мы создадим полностью функциональную систему, основанную на Retrieval-Augmented Generation (RAG), используя инструменты с открытым исходным кодом, которые работают без проблем в Google Colab. Мы рассмотрим, как настроить Ollama и использовать модели через Colab. Интеграция модели…

Введение в технологии масштабирования во время вывода Данная статья исследует методы масштабирования во время вывода, применяемые в моделях рассуждений Microsoft для решения сложных задач. Проблема и возможности Хотя крупные языковые модели демонстрируют высокую лексическую грамотность, их способность к рассуждению требует улучшения, особенно в сложных задачах, таких как математические уравнения и пространственная логика. Модели должны имитировать…

RARE: Масштабируемая AI-структура для специфического рассуждения Большие языковые модели (LLMs) продемонстрировали сильные результаты в различных задачах, включая математическое рассуждение и автоматизацию. Однако они сталкиваются с трудностями в специфических приложениях, где необходимы специализированные знания и тонкое рассуждение. Эти проблемы возникают из-за сложности точного представления узкоспециализированных знаний, что приводит к ошибкам и недостатку способностей к специфическому рассуждению.…

Введение в OceanSim Исследователи Университета Мичигана представили OceanSim — высокопроизводимый симулятор подводной среды, ускоренный с помощью технологий параллельных вычислений NVIDIA. Этот симулятор предназначен для поддержки передовых морских робототехнических платформ, которые применяются в различных областях, таких как морская разведка, инспекция подводной инфраструктуры и мониторинг океанической среды. Проблемы подводной симуляции Создание надежных систем восприятия для подводных роботов…

Генератор Питчей для Стартапов на Основе AI Генератор Питчей для Стартапов на Основе AI В этом руководстве мы создадим мощное и интерактивное AI-приложение для генерации идей питчей стартапов, используя модель Gemini Pro от Google через универсальный фреймворк LiteLLM. Обзор Проекта LiteLLM предоставляет единый интерфейс для взаимодействия с более чем 100 провайдерами языковых моделей, упрощая работу…

MMSearch-R1: Конечное Обучение С Подкреплением для Активного Поиска Изображений в LMM Большие многомодальные модели (LMM) продемонстрировали выдающиеся способности при обучении на обширных визуально-текстовых данных, значительно продвигая задачи многомодального понимания. Однако эти модели сталкиваются с трудностями в работе с комплексными реальными знаниями, особенно с длинными хвостами информации, которые появляются после окончания обучения или ограниченными доменами знаний,…

Масштабируемое и принципиальное моделирование вознаграждений для LLM Модели вознаграждений (RM) для больших языковых моделей (LLM) становятся все более важными для повышения их возможностей, таких как согласование с человеческими ожиданиями, долгосрочное мышление и адаптивность. Однако существует значительная проблема в создании точных сигналов вознаграждения в широких и менее структурированных областях. Проблемы текущих моделей вознаграждений Современные качественные модели…

Трансформация Искусственного Интеллекта: Архитектура Трансфузии и Творчество GPT-4o GPT-4o от OpenAI представляет собой новый этап в области мультимодального ИИ: это единая модель, способная генерировать как тексты, так и качественные изображения в одном выходном последовательности. В отличие от предыдущих систем, таких как ChatGPT, которые использовали внешние генераторы изображений, GPT-4o создает изображения непосредственно в своем ответе. Это…

Введение в графы атрибуции: Новый метод интерпретируемости Введение в графы атрибуции: Новый метод интерпретируемости Проблема понимания моделей ИИ Выходы больших языковых моделей (LLMs) выглядят связными и полезными, но механизмы, стоящие за этими поведениями, остаются в значительной степени неизвестными. Особенно важно понимать, как эти модели работают, когда они используются в чувствительных и критически важных областях. Проблемы…

Оценка верности цепочки размышлений Anthropic Ключевым достижением в области искусственного интеллекта является разработка и использование цепочки размышлений (CoT), при которой модели объясняют свои шаги перед тем, как прийти к ответу. Эта структурированная промежуточная логика не только служит инструментом повышения производительности, но и ожидается, что она улучшит интерпретируемость. Если модели объясняют свое рассуждение на естественном языке,…

Meta AI представила Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick Сегодня Meta AI анонсировала выпуск своей последней генерации мультимодальных моделей Llama 4, в которую входят два варианта: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительные технические достижения в области мультимодального ИИ, предлагая улучшенные возможности для понимания текста и изображений. Llama 4…

Масштабируемое Обучение с Подкреплением с Проверяемыми Наградами Обучение с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) продемонстрировало свою эффективность в улучшении способностей больших языковых моделей (LLM) к рассуждению и программированию, особенно в областях, где структурированные ответы позволяют четко проверить правильность. Этот подход основывается на сигналах, основанных на ссылках, для определения соответствия ответа модели известному правильному ответу, обычно…

NVIDIA AI представила AgentIQ: открытая библиотека для эффективного соединения и оптимизации команд AI-агентов Компании все чаще используют агентные фреймворки для создания интеллектуальных систем, способных выполнять сложные задачи, комбинируя инструменты, модели и компоненты памяти. Однако при разработке таких систем возникают проблемы с совместимостью, наблюдаемостью, профилированием производительности и оценкой рабочих процессов. Команды часто привязаны к определенным фреймворкам,…

Представляем GenSpark Super Agent GenSpark Super Agent (или просто GenSpark) — это универсальный AI-агент, который способен автономно выполнять сложные задачи в различных областях. В отличие от простых чат-ботов, GenSpark может «думать, планировать, действовать и использовать инструменты», подобно человеческому помощнику. Вы даете GenSpark общие инструкции, и он разбивает задачу на этапы, разрабатывает план и выполняет его…

Создание Контекстно-Осознанного AI Ассистента Создание Контекстно-Осознанного AI Ассистента В этом практическом руководстве мы реализуем простого контекстно-осознанного AI ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Данный пример демонстрирует основные принципы Протокола Контекста Модели (MCP) в упрощенной версии, которая позволяет взаимодействовать с внешними инструментами и получать контекстную информацию. Шаг 1: Установка необходимых библиотек…

Создание вашего AI Q&A бота для веб-страниц с использованием открытых AI моделей Создание вашего AI Q&A бота для веб-страниц с использованием открытых AI моделей В современных условиях, насыщенных информацией, навигация по большому количеству контента в Интернете может быть сложной задачей. Если вы ищете информацию для проекта, изучаете сложный материал или пытаетесь извлечь конкретные данные из…