Neuro Sova

Развитие новых подходов в Alibaba Развитие больших языковых моделей (LLM) традиционно определялось стремлением к увеличению масштаба. Однако рост количества параметров до триллионов сначала приводил к повышению производительности, но также вводил значительные накладные расходы на инфраструктуру и уменьшающуюся предельную полезность. Выпуск серии моделей Qwen 3.5 Medium сигнализирует о сдвиге в подходе Alibaba к Qwen, где приоритет … Читать далее

На конкурентной арене многоагентного обучения с подкреплением (MARL) прогресс долгое время сдерживался человеческой интуицией. В течение многих лет исследователи вручную совершенствовали такие алгоритмы, как минимизация контрфактического сожаления (CFR) и оракулы пространства политик (PSRO), перебирая обширное комбинаторное пространство правил обновления методом проб и ошибок. Команда исследователей Google DeepMind изменила эту парадигму с помощью AlphaEvolve — агента … Читать далее

Большие контекстные окна значительно увеличили объём информации, которую современные языковые модели могут обработать за один запрос. Модели, способные обрабатывать сотни тысяч или даже миллионы токенов, позволяют предположить, что Retrieval-Augmented Generation (RAG) больше не нужна. Однако ключевое различие заключается не в объёме, который может увидеть модель, а в том, какую информацию она должна увидеть. Контекстное окно … Читать далее

В течение последнего года разработчики ИИ полагались на шаблон ReAct (Reasoning + Acting) — простой цикл, в котором языковая модель рассуждает, выбирает инструмент и выполняет задачу. Но, как знает любой программист, который пытался внедрить таких агентов в производство, простые циклы хрупкие. Они галлюцинируют, теряют из виду сложные цели и борются с «шумом инструментов», когда сталкиваются … Читать далее

В мире генеративного ИИ задержка является главным врагом погружения. До недавнего времени создание голосового ИИ-агента было похоже на сборку машины Рубе Голдберга: вы передавали аудио в модель преобразования речи в текст (STT), отправляли расшифровку в большую языковую модель (LLM), а затем передавали текст в модель преобразования текста в речь (TTS). Каждый переход добавлял сотни миллисекунд … Читать далее

SWE-bench Verified становится всё более недостоверным и искажает представление о прогрессе в области передовых разработок в кодировании. Наш анализ показал, что тесты имеют недостатки, а также происходит утечка данных при обучении. Мы рекомендуем использовать SWE-bench Pro. 1. Какие проблемы были выявлены при анализе SWE-bench Verified? В статье указано, что тесты SWE-bench Verified имеют недостатки и … Читать далее

Цель партнёрства — помочь предприятиям перейти от пилотных проектов в сфере ИИ к внедрению решений в производство, обеспечивая при этом безопасное и масштабируемое развёртывание агентов. 1. Какие задачи решает партнёрство Frontier Alliance? Ответ: партнёрство Frontier Alliance помогает предприятиям перейти от пилотных проектов в сфере ИИ к внедрению решений в производство, обеспечивая безопасное и масштабируемое развёртывание … Читать далее

В мире инфраструктуры искусственного интеллекта (ИИ) существует одно основное предположение: гибкость — это главное. Мы используем универсальные графические процессоры (GPU), поскольку модели ИИ меняются каждую неделю, и нам нужен программируемый кремний, который может адаптироваться к новым научным прорывам. Но стартап из Торонто под названием Таалас считает, что именно гибкость сдерживает развитие ИИ. По мнению команды … Читать далее

Создание конвейера генерации с извлечением информации (RAG) — это просто, но создать такой, который не будет выдавать ошибочные данные во время аудита по форме 10-K, практически невозможно. Для разработчиков в финансовом секторе «стандартный» подход на основе векторов — разбиение текста и надежда на лучшее — часто приводит к «супу из текста», в котором теряется жизненно … Читать далее

В этом руководстве мы сосредоточимся на создании прозрачного и измеримого механизма оценки для приложений с большими языковыми моделями (LLM) с использованием TruLens. Вместо того чтобы рассматривать LLM как чёрные ящики, мы инструментируем каждый этап приложения так, чтобы входные данные, промежуточные шаги и выходные данные фиксировались в виде структурированных трассировок. Затем мы добавляем функции обратной связи, … Читать далее

Компания ByteDance опубликовала исследование, которое может изменить подход к созданию рассуждающих ИИ. Разработчики и исследователи ИИ уже много лет пытаются «холодно запустить» большие языковые модели (LLM) в модели с длинными цепочками рассуждений (Long CoT). Большинство моделей теряют направление или не могут перенести закономерности при многошаговом рассуждении. Три «химические связи» мышления Команда ByteDance обнаружила проблему: мы … Читать далее

В последние несколько лет в мире ИИ действовало простое правило: если вы хотите, чтобы большая языковая модель (LLM) решала более сложную задачу, сделайте её цепочку рассуждений (CoT) длиннее. Однако новое исследование Университета Вирджинии и Google доказывает, что «долгое размышление» — это не то же самое, что «серьёзное размышление». Провал «максимизации токенов» Инженеры часто используют количество … Читать далее

В этом руководстве мы создадим оптимизатор маршрутов в производственном стиле для логистического диспетчерского центра, используя новейшие API-интерфейсы LangChain agent. Мы разработаем управляемый инструментами рабочий процесс, в котором агент надёжно вычисляет расстояния, расчётное время прибытия (ETA) и оптимальные маршруты, а не угадывает. Мы обеспечим структурированные выходные данные, чтобы результаты можно было напрямую использовать в последующих системах. … Читать далее

Баланс сил в цифровую эпоху меняется. В то время как правительства и крупные корпорации уже давно используют данные для отслеживания людей, новый проект с открытым исходным кодом под названием OpenPlanter возвращает эту возможность общественности. Созданный разработчиком Shin Megami Boson, OpenPlanter — это агент-исследователь рекурсивной языковой модели. Его цель проста: помочь вам следить за вашим правительством, … Читать далее