AI News

  • Создание семантического поискового агента документов с Hugging Face и ChromaDB

    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

    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.…

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

    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.…

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

    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

    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.…

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

    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.…

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

    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

    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

    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.…

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

    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

    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.…

  • R1-Onevision: Новый подход к многомодальному мышлению и структурной интерпретации визуальных данных

    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.…

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

    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.…

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

    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

    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.…

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

    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.…

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

    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

    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.…

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

    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.…

  • Динамический Tanh DyT: Простая Альтернатива Нормализации в Трансформерах

    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…