AI News

  • Создание семантического поискового агента документов с Hugging Face и ChromaDB

    Itinai.com it development details code screens blured futuris ee00b4e7 f2cd 46ad 90ca 3140ca10c792 2

    Введение В современном мире, насыщенном информацией, быстрый поиск актуальных документов является критически важным. Традиционные системы поиска на основе ключевых слов часто не справляются с задачами понимания семантики. В этом руководстве мы рассмотрим, как создать мощный поисковый движок для документов с использованием: Моделей встраивания Hugging Face для преобразования текста в векторные представления Chroma DB в качестве…

  • Клонирование, форк и слияние репозиториев на GitHub: Руководство для начинающих

    Itinai.com a split screen photorealistic image of two compute 3f3c3d48 14eb 458c bcf3 739369f920b8 2

    Полное руководство по операциям GitHub Это руководство познакомит вас с основными операциями GitHub: клонированием, форком и слиянием репозиториев. Независимо от того, новичок вы в управлении версиями или хотите улучшить свои навыки работы с GitHub, этот учебник предоставит вам необходимые знания для эффективного сотрудничества в проектах программирования. Понимание репозиториев GitHub Репозитории GitHub служат центральными хранилищами для…

  • Повышение эффективности LLM: новый подход с дискретными токенами и VQ-VAE

    Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Оптимизация Размышлений LLM с Помощью Латентных Токенов Большие языковые модели (LLM) значительно улучшили свои способности, когда их обучали на структурированных следах размышлений. Это позволяет им решать математические уравнения, делать логические выводы и планировать многоступенчатые задачи. Однако для обработки этих длинных следов размышлений требуются значительные вычислительные ресурсы. Исследователи продолжают искать способы повышения эффективности, сохраняя при этом…

  • NVIDIA открывает доступ к cuOpt: ИИ-оптимизация решений для бизнеса в реальном времени

    Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 0

    Введение в логистические вызовы Каждый день организации сталкиваются с сложными логистическими задачами, такими как оптимизация маршрутов доставки, управление цепочками поставок и упрощение графиков производства. Эти задачи требуют обработки огромных объемов данных и множества переменных, что делает традиционные методы неэффективными. Потребность в современных инструментах оптимизации Для достижения более высокой эффективности, снижения операционных затрат и повышения удовлетворенности…

  • SmolDocling: Новый Открытый Модель OCR для Эффективной Обработки Документов от IBM и Hugging Face

    Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 41eae118 fe3f 43d0 8564 55d2ed4291fc 0

    Преобразование документов в структурированные данные Преобразование сложных документов в структурированные данные долгое время было значительной проблемой в области компьютерных наук. Традиционные подходы, такие как ансамблевые системы или крупные модели, часто сталкиваются с трудностями, такими как сложность тонкой настройки, проблемы с обобщением и высокие вычислительные затраты. Решение от IBM и Hugging Face Исследователи из IBM и…

  • Создание системы RAG с использованием FAISS и открытых LLM для бизнеса

    Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 3

    Построение системы генерации с поддержкой извлечения (RAG) с использованием FAISS и открытых языковых моделей Система генерации с поддержкой извлечения (RAG) представляет собой мощный подход, который сочетает в себе креативные возможности больших языковых моделей (LLMs) с фактической точностью систем извлечения. Это решение помогает преодолеть одну из основных проблем LLM — галлюцинацию. Практические бизнес-решения В этом руководстве…

  • MemQ: Улучшение ответов на вопросы по графам знаний с помощью памяти для реконструкции запросов

    Itinai.com httpss.mj.runmrqch2uvtvo a professional business c 5b2d3727 2bed 4f6a 9542 bce8b77af569 0

    Введение в MemQ MemQ — это инновационная структура, которая улучшает процесс ответов на вопросы, основанные на графах знаний (KGQA), отделяя рассуждения от вызовов инструментов. Это позволяет снизить количество ошибок и повысить точность ответов. Проблемы существующих методов KGQA Существующие подходы часто путают использование инструментов с истинным рассуждением, что снижает интерпретируемость и увеличивает риск получения некорректных ответов.…

  • ByteDance представляет DAPO: Открытая система обучения с подкреплением для больших языковых моделей

    Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 0

    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.…

  • Модели Speech-to-Speech: Революция в Многоязычных Взаимодействиях с Искусственным Интеллектом

    Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 0

    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…

  • Lowe’s: Революция в ритейле с помощью ИИ для улучшения клиентского опыта

    Itinai.com two developers coding side by side in a minimalist 9e46852c 56ad 43df b8ce 5a8451c13b63 0

    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…

  • Тренды в машинном переводе: большие модели рассуждений как будущее технологии

    Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 04fd15e0 f9b2 4808 a5a4 d8a8191e4a22 1

    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: Новый подход к многомодальному мышлению и структурной интерпретации визуальных данных

    Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    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…

  • VisualWebInstruct: Новая база данных для улучшения многомодального мышления в языковых моделях

    Itinai.com overwhelmed ui interface google style million butt 4839bc38 e4ae 425e bf30 fe84f7941f4c 3

    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…

  • Manify: Новая библиотека Python для обучения представлениям в неевклидических пространствах

    Itinai.com it development details code screens blured futuris c6679a58 04d0 490e 917c d214103a6d65 1

    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…

  • Создание OCR-приложения в Google Colab с использованием OpenCV и Tesseract-OCR

    Itinai.com it development details code screens blured futuris c6679a58 04d0 490e 917c d214103a6d65 1

    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,…

  • Адаптивное и стабильное обучение словарей для извлечения концепций в больших моделях компьютерного зрения

    Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 3

    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…

  • FoundationStereo: Новый Модель Стерео-Сопоставления для Точной Оценки Глубины без Обучения

    Itinai.com it company office background blured photography by 83d4babd 14b1 46f9 81ea 8a75bac63327 0

    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…

  • Открытый AI-фреймворк для визуального рассуждения: новые возможности для бизнеса

    Itinai.com a split screen photorealistic image of two compute 3f3c3d48 14eb 458c bcf3 739369f920b8 2

    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…

  • Кохер представил Command A: ИИ-модель с 111 миллиардом параметров, 256K контекстом и 50% снижением затрат для бизнеса

    Itinai.com ai audit knolling flat lay minimalist business too a5a6c504 7d41 449e a811 53f1d275e547 0

    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…

  • Динамический Tanh DyT: Простая Альтернатива Нормализации в Трансформерах

    Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 1

    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…

AI Продукты itinai.ru

Спроси — обсудим AI-подход к твоей задаче 📈

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!