Искусственный интеллект

OpenAI Learning Accelerator # OpenAI объявляет о запуске программы OpenAI Learning Accelerator. 🚀 Инициатива призвана помочь индийским педагогам и миллионам учащихся по всей стране познакомиться с передовыми технологиями искусственного интеллекта. 🔬 Программа включает в себя ускоренные исследования, обучение и внедрение ИИ. 1. Какие цели преследует программа OpenAI Learning Accelerator? Ответ: программа OpenAI Learning Accelerator направлена … Читать далее

И GPU, и TPU играют важную роль в ускорении обучения больших моделей на основе трансформеров, но их основные архитектуры, профили производительности и совместимость с экосистемами приводят к значительным различиям в сценариях использования, скорости и гибкости. Архитектура и аппаратные основы TPU — это специализированные интегральные схемы (ASIC), разработанные компанией Google специально для высокоэффективных матричных операций, требуемых … Читать далее

Недавние достижения в области диагностических ИИ-агентов на базе больших языковых моделей (LLM) позволили создать системы, способные вести высококачественный клинический диалог, ставить дифференциальные диагнозы и планировать лечение в смоделированных условиях. Однако выдача индивидуальных диагнозов и рекомендаций по лечению строго регулируется: только лицензированные врачи могут нести ответственность за критически важные решения, связанные с пациентами. Традиционная система здравоохранения … Читать далее

В этом руководстве мы рассмотрим, как реализовать подход LLM Arena-as-a-Judge для оценки результатов работы больших языковых моделей. Вместо того чтобы присваивать каждому ответу изолированные числовые оценки, этот метод выполняет прямые сравнения между результатами, чтобы определить, какой из них лучше — на основе определённых вами критериев, таких как полезность, ясность или тон. Используемые модели и инструменты … Читать далее

В этом руководстве мы рассмотрим GluonTS с практической точки зрения, где мы генерируем сложные синтетические наборы данных, подготавливаем их и применяем несколько моделей параллельно. Мы сосредоточимся на том, как работать с различными оценщиками в одном конвейере, изящно обрабатывать отсутствующие зависимости и при этом получать пригодные для использования результаты. Импорт основных библиотек Мы начинаем с импорта … Читать далее

Введение В современном мире, управляемом данными, базы данных составляют основу современных приложений — от мобильных приложений до корпоративных систем. Понимание различных типов баз данных и их применения имеет решающее значение для выбора правильной системы для конкретных нужд, будь то создание личного проекта или разработка решений корпоративного уровня. Что такое база данных? База данных — это … Читать далее

Введение В сфере корпоративного ИИ в США завершился этап экспериментов. Финансовые директора ожидают чёткого возврата инвестиций, советы директоров — доказательств контроля рисков, а регуляторы — мер контроля, соответствующих существующим обязательствам по управлению рисками. Каждый руководитель в сфере ИИ сталкивается с вопросом: создавать ли необходимые возможности внутри компании, покупать у поставщика или сочетать оба подхода? Контекст … Читать далее

В этом руководстве мы реализуем продвинутого ИИ-агента на основе графа, используя фреймворк GraphAgent и модель Gemini 1.5 Flash. Мы определяем направленный граф узлов, каждый из которых отвечает за определённую функцию: планировщик для разбиения задачи, маршрутизатор для управления потоками, узлы для исследований и вычислений, писатель для синтеза ответа и критик для проверки и уточнения результата. Мы … Читать далее

Моделирование на основе частиц и приложения с точечными облаками приводят к значительному увеличению размеров и сложности научных и коммерческих наборов данных, часто достигающих миллиардов или триллионов отдельных точек. Эффективное сокращение, хранение и анализ этих данных без замедления современных графических процессоров (GPU) — одна из актуальных задач в таких областях, как космология, геология, молекулярная динамика и … Читать далее

Большие языковые модели обычно совершенствуются после предварительного обучения с помощью контролируемого точного настраивания (SFT) или подкрепляющего точного настраивания (RFT). Каждый из этих методов имеет свои сильные и слабые стороны. SFT эффективно обучает выполнению инструкций на основе примеров, но может привести к ригидному поведению и плохому обобщению. RFT, с другой стороны, оптимизирует модели для достижения успеха … Читать далее

JSON Prompting — это метод структурирования инструкций для моделей искусственного интеллекта с помощью формата JavaScript Object Notation (JSON). Это делает запросы чёткими, явными и машиночитаемыми. В отличие от традиционных текстовых запросов, которые могут оставлять место для двусмысленности и неверной интерпретации, JSON-запросы организуют требования в виде пар «ключ-значение», массивов и вложенных объектов, превращая расплывчатые запросы в … Читать далее

Что такое голосовой агент? Голосовой агент на базе искусственного интеллекта — это программная система, которая может вести двусторонние разговоры в режиме реального времени по телефону или через интернет (VoIP). В отличие от устаревших систем интерактивного голосового ответа (IVR), голосовые агенты поддерживают свободную речь, обрабатывают прерывания («баргейн») и могут подключаться к внешним инструментам и API (например, … Читать далее

Оглавление 1. Позиция регуляторов и риски.2. Возможности и стоимость, задержки и занимаемая площадь.3. Компромиссы между безопасностью и соответствием требованиям.4. Шаблоны развёртывания.5. Матрица решений (краткое руководство).6. Конкретные примеры использования.7. Факторы производительности и стоимости перед «расширением». Примеры Нет универсального решения, которое однозначно выигрывало бы между большими языковыми моделями (БЯМ, ≥30 миллиардов параметров, часто через API) и малыми … Читать далее

Дифференциальная приватность (DP) — золотой стандарт защиты информации пользователей в крупномасштабном машинном обучении и анализе данных. Важной задачей в рамках DP является выбор раздела — процесс безопасного извлечения максимально возможного набора уникальных элементов из огромных наборов данных, предоставленных пользователями (например, запросов или токенов документов), при сохранении строгих гарантий конфиденциальности. Команда исследователей из MIT и Google … Читать далее

Retrieval-Augmented Generation (RAG) стала основополагающей техникой для расширения возможностей больших языковых моделей (LLM) за счёт знаний в реальном времени и в конкретной области. Однако ситуация быстро меняется — сегодня наиболее распространены конвейеры «Native RAG», а новая парадигма под названием «Agentic RAG» переопределяет возможности синтеза информации и поддержки принятия решений на основе ИИ. Native RAG: стандартный … Читать далее

Большие языковые модели (LLM) стремительно развиваются: растёт количество параметров, широко используются смешанные архитектуры экспертов (MoE) и увеличивается длина контекста. Такие модели, как DeepSeek-R1, LLaMA-4 и Qwen-3, достигают триллионов параметров, требуя огромных вычислительных ресурсов, пропускной способности памяти и быстрой межчиповой коммуникации. Проблемы и вызовы MoE повышает эффективность, но создаёт проблемы с маршрутизацией экспертов. Контекстные окна, превышающие … Читать далее

Семантический синтаксический анализ преобразует естественный язык в формальные языки запросов, такие как SQL или Cypher, позволяя пользователям более интуитивно взаимодействовать с базами данных. Однако естественный язык по своей природе неоднозначен, часто допускает множество допустимых интерпретаций, в то время как языки запросов требуют точности. Хотя неоднозначность в табличных запросах изучена, графовые базы данных представляют собой сложную … Читать далее

Узнайте, как специализированная модель искусственного интеллекта GPT-4b micro помогла компаниям OpenAI и Retro Bio разработать более эффективные белки для терапии стволовыми клетками и исследований в области долголетия. #GPT-4b micro #OpenAI #Retro Bio #белки #терапия стволовыми клетками #исследования долголетия 1. Какие задачи решает модель искусственного интеллекта GPT-4b micro в контексте научных исследований? * Модель GPT-4b micro … Читать далее

Быть в курсе последних достижений, инструментов и изменений в отрасли крайне важно для разработчиков и инженеров в области искусственного интеллекта. Чтобы помочь вам сориентироваться, мы составили список из 10 лучших блогов и новостных платформ, посвящённых ИИ, которые предлагают высококачественный, технический и практически применимый контент для разработчиков и инженеров любого уровня. 1. Блог OpenAI Это основной … Читать далее

В быстроразвивающейся сфере автоматизации на основе искусственного интеллекта компания Zhipu AI представила ComputerRL — инновационный фреймворк, призванный предоставить агентам возможность навигации и управления в сложных цифровых рабочих средах. Это нововведение решает основную проблему в разработке агентов искусственного интеллекта: разрыв между компьютерными агентами и разработанными человеком графическими пользовательскими интерфейсами (GUI). Парадигма API-GUI: объединение взаимодействия человека и … Читать далее

Google представила Mangle — новый язык программирования с открытым исходным кодом, который расширяет классический логический язык Datalog для современного программирования дедуктивных баз данных. Mangle, реализованный в виде библиотеки Go, призван упростить сложную задачу запроса данных и рассуждений о них, распределённых по различным источникам. Проблема фрагментации данных В современных программных экосистемах информация о зависимостях, уязвимостях, конфигурациях … Читать далее

Оглавление 1. Как работает разделение говорящих?2. Точность, метрики и текущие проблемы.3. Технические идеи и тенденции 2025 года.4. Топ-9 библиотек и API для разделения говорящих в 2025 году.5. Часто задаваемые вопросы. Что такое разделение говорящих? Разделение говорящих — это процесс определения, «кто и когда говорил» в аудиопотоке путём разделения аудио на сегменты и последовательной маркировки каждого … Читать далее

NVIDIA представила Streaming Sortformer — прорыв в области определения говорящих в реальном времени. Система мгновенно идентифицирует и маркирует участников встреч, звонков и голосовых приложений — даже в условиях шума и нескольких говорящих. Основные возможности:* Отслеживание нескольких говорящих в реальном времени. В отличие от традиционных систем, Streaming Sortformer выполняет диаризацию на уровне кадров в реальном времени. … Читать далее

Узнайте, как Blue J преобразует налоговые исследования с помощью инструментов на базе искусственного интеллекта, созданных на основе GPT-4.1. Сочетая экспертные знания с технологией Retrieval-Augmented Generation, Blue J предоставляет быстрые, точные и полностью оформленные налоговые ответы, которым доверяют профессионалы в США, Канаде и Великобритании. 1. Какие технологии лежат в основе инструментов Blue J для налоговых исследований? … Читать далее

Китайский стартап в области искусственного интеллекта DeepSeek выпустил свою новейшую флагманскую языковую модель — DeepSeek-V3.1. Она основана на архитектуре DeepSeek-V3, но имеет значительные улучшения в области рассуждений, использования инструментов и производительности в кодировании. Примечательно, что модели DeepSeek быстро завоевали репутацию, предоставляя производительность на уровне OpenAI и Anthropic при значительно меньших затратах. Архитектура модели и возможности … Читать далее

Появление передовых инструментов для разработки искусственного интеллекта (ИИ) меняет подход исследователей и инженеров к воплощению прорывных научных идей в надёжные приложения, пригодные для использования в реальных условиях. Команда исследователей из Гонконгского университета представила DeepCode — платформу для кодирования с использованием искусственного интеллекта. DeepCode предлагает парадигму «открытого агентского кодирования», используя мультиагентные системы ИИ для автоматизации процессов … Читать далее

Южная Корея стремительно закрепляет за собой статус ключевого инноватора в области больших языковых моделей (LLM), благодаря стратегическим государственным инвестициям, корпоративным исследованиям и сотрудничеству в области открытых источников для создания моделей, адаптированных для обработки корейского языка и применения внутри страны. Такой подход помогает снизить зависимость от иностранных технологий искусственного интеллекта, повышает конфиденциальность данных и поддерживает такие … Читать далее

Компания Liquid AI официально выпустила LFM2-VL — новое семейство базовых моделей зрения и языка, оптимизированных для работы с низкой задержкой на устройствах. В семействе есть два высокоэффективных варианта — LFM2-VL-450M и LFM2-VL-1.6B. Этот запуск знаменует собой значительный шаг вперёд в применении мультимодального искусственного интеллекта на смартфонах, ноутбуках, носимых устройствах и встраиваемых системах без ущерба для … Читать далее

Узнайте, как Mixi, лидер в области цифровых развлечений и услуг для жизни в Японии, использует ChatGPT Enterprise для повышения производительности, ускорения внедрения искусственного интеллекта в командах и создания безопасной среды для инноваций. 1. Какие цели преследует компания Mixi, внедряя ChatGPT Enterprise в свою деятельность? Ответ: компания Mixi использует ChatGPT Enterprise для повышения производительности и ускорения … Читать далее

Команда DeepSpeed представила ZenFlow — новый механизм разгрузки, призванный преодолеть серьёзное узкое место в обучении больших языковых моделей (LLM): задержки GPU, вызванные работой CPU. Традиционные фреймворки, такие как ZeRO-Offload и ZeRO-Infinity, хоть и снижают нагрузку на память GPU за счёт переноса оптимизаторов и градиентов в память CPU, но всё равно оставляют дорогостоящие GPU большую часть … Читать далее