Искусственный интеллект

Введение: необходимость эффективного RL в LRM Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) всё чаще используется для улучшения больших языковых моделей (LLMs), особенно в задачах, требующих рассуждений. Эти модели, известные как Large Reasoning Models (LRMs), генерируют промежуточные «шаги мышления» перед предоставлением окончательных ответов, тем самым повышая производительность при решении сложных задач, таких как математика и программирование. … Читать далее

В этом руководстве мы рассмотрим создание продвинутого конвейера для анализа данных с использованием Polars — библиотеки DataFrame, разработанной для оптимальной производительности и масштабируемости. Наша цель — продемонстрировать, как можно использовать отложенную оценку Polars, сложные выражения, оконные функции и SQL-интерфейс для эффективной обработки крупномасштабных финансовых наборов данных. Шаг 1: генерация синтетического набора данных Мы начнём с … Читать далее

Проблема точной настройки больших моделей трансформеров Механизм самовнимания позволяет моделям трансформеров улавливать долгосрочные зависимости в тексте, что имеет решающее значение для понимания сложных языковых закономерностей. Эти модели эффективно работают с огромными массивами данных и демонстрируют выдающиеся результаты без необходимости создания структур, специфичных для конкретной задачи. В результате они находят широкое применение в различных отраслях, включая … Читать далее

Кэйтлин Моррис — научный сотрудник MIT Morningside Academy for Design (MAD). Она архитектор, художник, исследователь и педагог, изучала психологию и использовала онлайн-инструменты для самостоятельного изучения программирования и других навыков. Кэйтлин — наблюдательная и тихая по натуре, с глубоким интересом к тому, как люди используют пространство и реагируют на окружающую среду. Она работает на стыке технологий, … Читать далее

Исследования показали, что большие языковые модели (БЯМ) склонны уделять повышенное внимание информации в начале и конце документа или разговора, игнорируя середину. Это явление получило название «позиционная предвзятость». Суть проблемы Если юрист использует виртуального помощника на базе БЯМ для поиска определённой фразы в показаниях на 30 страницах, модель с большей вероятностью найдёт нужный текст, если он … Читать далее

Python A2A — это реализация протокола Google Agent-to-Agent (A2A), который позволяет агентам искусственного интеллекта взаимодействовать друг с другом, используя общий стандартизированный формат. Это устраняет необходимость в индивидуальной интеграции между сервисами. В этом руководстве мы будем использовать подход, основанный на декораторах, который предоставляет библиотека python-a2a. С помощью простых декораторов @agent и @skill вы можете определить личность … Читать далее

Проблема обновления знаний в LLM Большие языковые модели (LLM) демонстрируют выдающиеся результаты в различных задачах благодаря обширному предварительному обучению на больших наборах данных. Однако эти модели часто генерируют устаревшую или неточную информацию и могут отражать предвзятость при использовании, поэтому их знания необходимо постоянно обновлять. Традиционные методы точной настройки дороги и подвержены катастрофическому забыванию. Это стало … Читать далее

Мы запускаем инициативу OpenAI для правительства — новый проект, направленный на то, чтобы предоставить государственным служащим по всей территории Соединённых Штатов наши самые передовые инструменты искусственного интеллекта. Мы поддерживаем усилия правительства США по внедрению лучших в своём классе технологий и использованию этих инструментов на благо общества. Источник

6 мая консорциум MIT AgeLab по передовым автомобильным технологиям (AVT), входящий в Центр транспорта и логистики Массачусетского технологического института, отметил 10 лет с начала глобального сотрудничества между академическими кругами и промышленностью. Консорциум AVT был основан с целью сбора новых данных, которые помогут производителям автомобилей, поставщикам и страховщикам лучше понять, как водители используют всё более сложные … Читать далее

Необходимость в эффективных языковых моделях для устройств Крупные языковые модели стали неотъемлемой частью систем искусственного интеллекта, позволяя выполнять такие задачи, как многоязычный перевод, виртуальная помощь и автоматизированное рассуждение на основе архитектур трансформеров. Несмотря на их высокие возможности, эти модели обычно большие, требуют мощной облачной инфраструктуры для обучения и вывода. Такая зависимость приводит к задержкам, высоким … Читать далее

Переосмысление аудиовзамодействия человека и машины Системы, способные реагировать на человеческую речь с помощью столь же выразительного и естественного аудио, стали основной целью в разработке интеллектуальных систем взаимодействия. Моделирование аудиоязыка расширяет эту концепцию, объединяя распознавание речи, понимание естественного языка и генерацию аудио. Вместо того чтобы полагаться на текстовые преобразования, модели в этой области стремятся понимать и … Читать далее

Передвижение по густонаселённым городским каньонам, таким как Сан-Франциско или Нью-Йорк, может стать кошмаром для GPS-систем. Высокие небоскрёбы блокируют и отражают спутниковые сигналы, что приводит к ошибкам определения местоположения на десятки метров. Для нас с вами это может означать пропущенный поворот. Но для автономного транспортного средства или робота-курьера такой уровень неточности означает разницу между успешным выполнением … Читать далее

Искусственный интеллект (ИИ) меняет подход к разработке программного обеспечения. Генераторы кода на базе ИИ стали важными инструментами, которые помогают разработчикам писать, отлаживать и дорабатывать код более эффективно. Среди этих новых интеллектуальных помощников DeepCoder-14B привлекает внимание не только своими техническими возможностями, но и тем, что имеет открытый исходный код. В отличие от многих популярных моделей ИИ, … Читать далее

Неэффективность статического подхода «цепочка мыслей» в больших языковых моделях (LRM) Недавние достижения LRM обусловлены использованием детального подхода «цепочка мыслей» (CoT) для решения сложных задач. Однако многие простые задачи можно решить с помощью более компактных моделей с меньшим количеством токенов, что делает такие сложные рассуждения ненужными. Это перекликается с человеческим мышлением, где мы используем быстрые, интуитивные … Читать далее

В этом руководстве мы познакомим вас с реализацией класса TinyDev — минималистичным, но мощным инструментом для генерации кода на основе искусственного интеллекта, который использует Gemini API для преобразования простых идей приложений в комплексные структурированные приложения. TinyDev разработан так, чтобы без проблем работать в Notebook, и следует чёткому трёхэтапному рабочему процессу — План → Файлы → … Читать далее

Одинокий режиссёр-ИИ, передовая генеративная видеомодель и рекламный ролик национального масштаба во время одного из крупнейших спортивных событий года. Это не сюжет научно-фантастического фильма — это новая реальность рекламы, созданная всего за 3 дня. TLDR: Впервые в мире: рекламный ролик для платформы ставок на события Kalshi был создан с помощью генеративной видеомодели Google Veo3 и показан … Читать далее

Рост автономных агентов кодирования в отладке системного программного обеспечения Использование искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения стало более популярным с появлением больших языковых моделей (LLMs). Эти модели способны выполнять задачи, связанные с кодированием. Это привело к созданию автономных агентов кодирования, которые помогают или даже автоматизируют задачи, традиционно выполняемые разработчиками. Агенты варьируются от простых скриптов до … Читать далее

Методы постобучения предварительно обученных языковых моделей (LM) зависят от контроля со стороны человека через демонстрации или обратную связь по предпочтениям для определения желаемого поведения. Однако этот подход сталкивается с критическими ограничениями, поскольку задачи и поведение моделей становятся очень сложными. В таких сценариях человеческий контроль ненадёжен, поскольку LM учатся имитировать ошибки в демонстрациях или использовать недостатки … Читать далее

Большие языковые модели (LLMs) всё чаще рассматриваются как ключ к достижению общего искусственного интеллекта (AGI), однако они сталкиваются с серьёзными ограничениями в управлении памятью. Большинство LLMs полагаются на фиксированные знания, хранящиеся в их весах, и краткосрочный контекст во время использования, что затрудняет сохранение и обновление информации с течением времени. Такие методы, как RAG, пытаются включить … Читать далее

Модели-трансформеры значительно повлияли на подход систем искусственного интеллекта к задачам в области понимания естественного языка, перевода и логического вывода. Эти крупномасштабные модели, особенно большие языковые модели (LLM), стали настолько большими и сложными, что охватывают широкие возможности в различных областях. Однако применение этих моделей для новых специализированных задач остаётся сложной операцией. Каждое новое приложение обычно требует … Читать далее

Основные выводы Исследователи из Google DeepMind, Мичиганского университета и Университета Брауна разработали технологию «Motion Prompting» — новый метод управления генерацией видео с помощью определённых траекторий движения. Как это работает Технология использует «моушн-промпты» — гибкое представление движения, которое может быть разреженным или плотным. Это позволяет направлять предварительно обученную модель диффузии видео. Ключевым нововведением является «расширение моушн-промптов», … Читать далее

Рост сложности работы с данными для рассуждений Недавние модели рассуждений, такие как DeepSeek-R1 и o3, показали выдающуюся производительность в математических, кодировочных и научных областях, используя методы пост-тренировки, такие как контролируемая тонкая настройка (SFT) и обучение с подкреплением (RL). Однако полные методологии, лежащие в основе этих передовых моделей рассуждений, не являются общедоступными, что затрудняет исследования по … Читать далее

ChatGPT Projects только что получили наиболее значительное обновление с момента запуска, и это существенно влияет на производительность. OpenAI модернизировала функцию проектов, добавив несколько важных инструментов, которые должны повысить вашу продуктивность при использовании чат-бота. Для тех, кто использует проекты для организации исследований, управления репозиториями кода или координации сложной творческой работы, эти шесть новых функций кардинально меняют … Читать далее

Хакоб Астабацян, соучредитель и генеральный директор Synthflow, возглавляет разработку передовых технологий искусственного интеллекта (ИИ) для голосового взаимодействия, которые помогают компаниям автоматизировать звонки клиентов с человекоподобной реакцией. Хакоб основал Synthflow в 2023 году в Берлине с целью сделать продвинутый разговорный ИИ доступным для компаний любого размера. Под его руководством Synthflow быстро расширился в Германии и США, … Читать далее

Крупные языковые модели постепенно вытесняют традиционный поиск, не только более точно отвечая на запросы, но и трансформируя сам интерфейс в огороженное пространство — всё более востребованную нишу, которая, похоже, призвана заменить традиционные поисковые системы. За эту нишу сейчас идёт ожесточённая борьба. Может ли издательский бизнес перенести свою видимость контента в скрытое пространство чат-ботов? В статье … Читать далее

Автор: Ляо (Ларри) Ли, инженер-программист, и Роб Карвер, научный сотрудник, Google Research Точные прогнозы погоды могут напрямую влиять на жизнь людей: от помощи в принятии повседневных решений, например, что взять с собой на прогулку, до информирования о срочных действиях, например, о защите людей в опасных погодных условиях. Точность и своевременность прогнозов погоды будет только возрастать … Читать далее

В этом руководстве по использованию Daytona SDK мы пошагово покажем, как использовать безопасную среду песочницы Daytona для безопасного выполнения ненадёжного или сгенерированного искусственным интеллектом кода Python в Notebook. Начало работы Мы начнём с создания простой песочницы и выполнения базового кода, затем продемонстрируем, как изолировать процессы, установить зависимости и запустить простые скрипты, не подвергая опасности хост-среду. … Читать далее

Искусственный интеллект претерпел значительный переход от базовых языковых моделей к продвинутым моделям, ориентированным на задачи рассуждения. Эти новые системы, известные как большие модели рассуждений (LRMs), представляют собой класс инструментов, предназначенных для имитации человеческого мышления путём выработки промежуточных шагов рассуждения перед тем, как прийти к выводам. Фокус сместился с генерации точных результатов на понимание процесса, который … Читать далее

Ограничения традиционного климатического моделирования Модели земной системы — важные инструменты для прогнозирования изменений окружающей среды и подготовки к будущему. Однако их высокие требования к вычислительным ресурсам затрудняют запуск с разрешением, достаточным для детальных локальных прогнозов. Сейчас большинство моделей ограничены разрешением около 100 километров — примерно размером Гавайев. Это затрудняет создание точных прогнозов для конкретных регионов. … Читать далее

Мультимодальные способности к рассуждению помогают машинам выполнять такие задачи, как решение математических задач, встроенных в диаграммы, чтение знаков на фотографиях или интерпретация научных графиков. Интеграция визуальной и лингвистической информации позволяет этим системам более точно воспроизводить мыслительные процессы человека, что делает их пригодными для задач, требующих визуального толкования в сочетании с логической последовательностью. Основная проблема в … Читать далее