Искусственный интеллект

В современном мире, управляемом искусственным интеллектом, промпт-инжиниринг — это не просто модное слово, а необходимый навык. Это сочетание искусства и науки выходит за рамки простых запросов, позволяя превращать расплывчатые идеи в точные и действенные результаты работы ИИ. Независимо от того, используете ли вы ChatGPT 4o, Google Gemini 2.5 flash или Claude Sonnet 4, четыре основополагающих … Читать далее

Корпорация Microsoft официально открыла исходный код расширения GitHub Copilot Chat для Visual Studio Code (VS Code), сделав помощника по программированию на базе искусственного интеллекта бесплатным для разработчиков. Ранее эта функция была доступна только по платной подписке. Расширение выпущено под лицензией MIT, и теперь весь набор функций, который раньше требовал подписки, доступен каждому. Это важный шаг … Читать далее

Компания Hugging Face только что выпустила SmolLM3 — новейшую версию своих языковых моделей Smol, предназначенных для обеспечения многоязычного рассуждения в длинном контексте с помощью компактной архитектуры на 3 миллиарда параметров. Большинство моделей, способных работать с длинным контекстом, обычно используют более 7 миллиардов параметров. Однако SmolLM3 предлагает современную производительность (SoTA) со значительно меньшим количеством параметров, что … Читать далее

Компания OpenAI сотрудничает с Американской федерацией учителей, чтобы запустить пятилетнюю инициативу. В рамках этой инициативы 400 000 педагогов, работающих со школьниками от детского сада до 12 класса, получат необходимые знания и навыки для внедрения инноваций в области искусственного интеллекта в учебный процесс. 1. Какова цель инициативы компании OpenAI и Американской федерации учителей? * Цель инициативы … Читать далее

Введение в BeeAI Framework В этом руководстве мы исследуем возможности и гибкость BeeAI Framework, создавая полноценную мультиагентную систему с нуля. Мы рассмотрим основные компоненты, пользовательских агентов, инструменты, управление памятью и мониторинг событий, чтобы показать, как BeeAI упрощает разработку интеллектуальных, сотрудничающих агентов. Установка необходимых пакетов «`pythonimport subprocessimport sysimport asyncioimport jsonfrom typing import Dict, List, Any, Optionalfrom … Читать далее

Несмотря на впечатляющие возможности, большие языковые модели (LLM) часто не справляются со сложными новыми задачами, требующими навыков комплексного мышления. Например, LLM, разработанная для бухгалтерской фирмы, может превосходно обобщать финансовые отчёты, но при этом неожиданно потерпеть неудачу, если ей поручить прогнозирование рыночных тенденций или выявление мошеннических операций. Чтобы повысить адаптивность LLM, исследователи MIT изучили, как определённая … Читать далее

По мере ускорения разработки масштабных систем искусственного интеллекта вопросы безопасности, надзора и управления рисками становятся всё более актуальными. В ответ на это компания Anthropic представила систему целенаправленной прозрачности, ориентированную специально на передовые модели искусственного интеллекта — те, которые обладают наибольшим потенциалом воздействия и риском. При этом в систему не включены небольшие разработчики и стартапы, чтобы … Читать далее

Компания Google выпустила MCP Toolbox for Databases — новый модуль с открытым исходным кодом в рамках своего GenAI Toolbox. Этот модуль упрощает интеграцию SQL-баз данных в ИИ-агентов. Выпуск стал частью более широкой стратегии Google по продвижению протокола Model Context Protocol (MCP) — стандартизированного подхода, который позволяет языковым моделям взаимодействовать с внешними системами, включая инструменты, API … Читать далее

Цель этого продвинутого руководства — создать систему автоматизации многоагентских задач с использованием платформы PrimisAI Nexus, полностью интегрированной с OpenAI API. Наша основная задача — продемонстрировать, как иерархический надзор, интеллектуальное использование инструментов и структурированные выходные данные могут облегчить координацию нескольких ИИ-агентов для выполнения сложных задач, начиная от планирования и разработки до обеспечения качества и анализа данных. … Читать далее

Введение в модели диффузии видео и вычислительные задачи Модели диффузии достигли впечатляющих результатов в создании высококачественных связных видео, опираясь на свой успех в синтезе изображений. Однако обработка дополнительного временного измерения в видео значительно увеличивает вычислительные требования, особенно учитывая, что самовнимание плохо масштабируется с длиной последовательности. Это затрудняет эффективную тренировку или запуск этих моделей на длинных … Читать далее

MIT Health and Life Sciences Collaborative (MIT HEALS) запускает программу постдокторских стипендий Biswas. Цель программы — поддержать работу выдающихся исследователей на начальном этапе карьеры в области здравоохранения и наук о жизни. Программа Biswas Postdoctoral Fellowship будет финансироваться за счёт подарка от Фонда семьи Бису (Biswas Family Foundation) и направлена на помощь в применении передовых исследований … Читать далее

Osmosis AI представила модель Osmosis-Apply-1.7B, которая является настроенным вариантом Qwen3-1.7B. Она предназначена для выполнения высокоточных и структурированных задач по слиянию кода. Особенности модели Osmosis-Apply-1.7B оптимизирована для контекстно-зависимых правок на уровне функций. Модель использует специальные теги форматирования кода, высококачественный набор данных и интеграцию с протоколом Model Context Protocol (MCP). Модель специально обучена для выполнения задач по … Читать далее

ByteDance, китайский технологический гигант, стоящий за TikTok и другими глобальными платформами, официально выпустил Trae Agent — агента общего назначения для разработки программного обеспечения, работающего на основе больших языковых моделей (LLM). Trae Agent предназначен для выполнения сложных задач программирования с помощью подсказок на естественном языке. Агент предлагает удобный и расширяемый интерфейс командной строки (CLI), меняя представление … Читать далее

Протокол связи агентов (ACP) — это открытый стандарт, предназначенный для обеспечения беспрепятственного взаимодействия между агентами искусственного интеллекта (ИИ), приложениями и людьми. Поскольку системы ИИ часто разрабатываются с использованием различных платформ и инфраструктур, они могут оказаться изолированными и несовместимыми, что ограничивает их способность к совместной работе. ACP решает эту проблему, предлагая унифицированный RESTful API, который упрощает:* … Читать далее

Понимание ограничений современных моделей вознаграждения Хотя модели вознаграждения играют решающую роль в обучении с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), многие из наиболее эффективных открытых моделей сегодня всё ещё не могут отразить весь спектр сложных человеческих предпочтений. Даже при использовании сложных методов обучения значимый прогресс ограничен. Основная причина, по-видимому, заключается в недостатках современных … Читать далее

Оптимизация больших языковых моделей для согласования с человеком Большие языковые модели часто требуют дополнительной фазы согласования, чтобы оптимизировать их для использования человеком. На этом этапе обучение с подкреплением играет центральную роль, позволяя моделям принимать решения на основе обратной связи от человека или корректности выполнения задач. Такая тонкая настройка позволяет моделям более точно соответствовать ожиданиям пользователей, … Читать далее

Введение: что такое контекстная инженерия? Контекстная инженерия — это дисциплина, которая занимается проектированием, организацией и управлением контекстом, подаваемым в большие языковые модели (БЯМ), для оптимизации их работы. Вместо тонкой настройки весов модели или её архитектуры контекстная инженерия фокусируется на входных данных: подсказках, системных инструкциях, извлечённых знаниях, форматировании и даже порядке представления информации. Контекстная инженерия — … Читать далее

В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интеллектуальную и самокорректирующуюся систему ответов на вопросы с помощью фреймворка DSPy, интегрированного с моделью Google Gemini 1.5 Flash. Шаг 1: Установка библиотек Для начала установим необходимые библиотеки: DSPy для декларативных AI-конвейеров и google-generativeai для доступа к моделям Google Gemini. «`python!pip install dspy-ai google-generativeai«` «`pythonimport dspyimport google.generativeai as genaiimport … Читать далее

Команда Chai Discovery представила Chai-2 — мультимодальную модель искусственного интеллекта, которая позволяет разрабатывать новые антитела без предварительного обучения на подобных задачах. Основные достижения Chai-2:* Показатель успешности в 16% при работе с 52 новыми мишенями, используя ≤20 кандидатов для каждой мишени.* Превосходство над предыдущими методами более чем в 100 раз.* Получение проверенных связывающих молекул менее чем … Читать далее

Недавние исследования показывают, что большие языковые модели (LLM), особенно меньшего размера, часто испытывают трудности с обоснованным рассуждением. Они хорошо справляются со знакомыми вопросами, но допускают ошибки, когда те же задачи немного изменяются, например, меняются имена или числа, или добавляется нерелевантная, но связанная информация. Эта слабость, известная как плохое обобщение вне распределения (OOD), приводит к заметному … Читать далее

Kyutai, открытая исследовательская лаборатория в области искусственного интеллекта, выпустила революционную модель потокового преобразования текста в речь (TTS) с примерно 2 миллиардами параметров. Эта модель разработана для обеспечения отклика в реальном времени и генерирует аудио с ультранизкой задержкой (220 миллисекунд), сохраняя при этом высокое качество. Она обучена на беспрецедентных 2,5 миллионах часов аудио и лицензирована под … Читать далее

Учёные стремятся открыть новые полупроводниковые материалы, которые могли бы повысить эффективность солнечных батарей и другой электроники. Однако скорость инноваций сдерживается темпом, с которым исследователи могут вручную измерять важные свойства материалов. Разработанная учёными Массачусетского технологического института (MIT) полностью автономная роботизированная система может ускорить этот процесс. Их система использует роботизированный зонд для измерения важного электрического свойства, известного … Читать далее

Улучшение способности больших языковых моделей (БЯМ) к рассуждению без архитектурных изменений — ключевая задача в развитии согласованности ИИ и удобства его использования. Исследователи из Meta AI и Вашингтонского университета представили ASTRO — Autoregressive Search-Taught Reasoner (авторегрессионный поисковый механизм обучения рассуждениям). Это новая система посттренинга, разработанная для улучшения рассуждений в Llama-3.1-70B-Instruct. Особенности ASTRO ASTRO уникален тем, … Читать далее

Когда мы впервые попадаем в среду Codex, это похоже на то, как если бы мы сели в кресло второго пилота для написания кода. Codex предназначен для того, чтобы взять на себя рутинные и сложные задачи в области разработки программного обеспечения, такие как анализ больших кодовых баз, составление проектов запросов на включение (PR) и поиск ошибок. … Читать далее

Модели вознаграждений — фундаментальные компоненты для согласования больших языковых моделей (LLM) с обратной связью от человека. Однако они сталкиваются с проблемой манипулирования вознаграждением (reward hacking). Эти модели фокусируются на поверхностных атрибутах, таких как длина ответа или форматирование, вместо выявления истинных показателей качества, таких как достоверность и релевантность. Проблема возникает из-за того, что стандартные цели обучения … Читать далее

Понимание ограничений существующих инструментов интерпретируемости в больших языковых моделях (LLM) Модели искусственного интеллекта (ИИ), такие как DeepSeek и варианты GPT, используют миллиарды параметров для решения сложных задач, связанных с рассуждениями. Несмотря на их возможности, одной из основных проблем является понимание того, какие части их рассуждений оказывают наибольшее влияние на конечный результат. Это особенно важно для … Читать далее

TNG Technology Consulting представила DeepSeek-TNG R1T2 Chimera — новую модель Assembly-of-Experts (AoE), сочетающую интеллект и скорость благодаря инновационной стратегии объединения моделей. Assembly-of-Experts: эффективная композиция моделей в масштабе Традиционное обучение и тонкая настройка больших языковых моделей (LLM) требуют огромных вычислительных ресурсов. TNG решает эту проблему с помощью подхода Assembly-of-Experts (AoE), объединяя крупномасштабные модели Mixture-of-Experts (MoE) на … Читать далее

В этом руководстве мы реализуем AI-агента BioCypher — мощный инструмент для построения, запросов и анализа графов биомедицинских знаний с использованием платформы BioCypher. Сочетая возможности BioCypher — высокопроизводительного интерфейса на основе схем для интеграции биологических данных — с гибкостью NetworkX, это руководство позволяет пользователям моделировать сложные биологические взаимосвязи, такие как ассоциации генов и заболеваний, взаимодействия лекарств … Читать далее

Компания Together AI выпустила DeepSWE — передового программного инженерного агента с полностью открытым исходным кодом, обученного исключительно с помощью метода обучения с подкреплением (RL). Агент создан на основе языковой модели Qwen3-32B и достигает 59% точности в бенчмарке SWEBench-Verified и 42,2% Pass@1, занимая первое место среди моделей с открытым весом. Этот запуск знаменует собой значительный сдвиг … Читать далее

Введение: прогресс в обучении с подкреплением через цепочку мыслей (CoT prompting) Большие языковые модели (LLMs) продемонстрировали значительный прогресс в решении сложных задач благодаря использованию CoT prompting в сочетании с крупномасштабным обучением с подкреплением (RL). Модели, такие как Deepseek-R1-Zero, показали сильные способности к рассуждению, применяя RL непосредственно к базовым моделям. Аналогично методы, такие как SimpleRL и … Читать далее