Искусственный интеллект

В современном быстроразвивающемся мире искусственного интеллекта многие основатели и наблюдатели считают, что успешные стартапы должны создавать базовые технологии с нуля. Особенно это распространено среди тех, кто запускает так называемые «LLM-оболочки» — компании, которые предлагают решения, основанные на больших языковых моделях (LLM), таких как GPT или Claude. Возникает соблазн считать такие бизнесы недостаточно инновационными или технически … Читать далее

По мере развития больших языковых моделей (LLM) от простых генераторов текста до агентских систем — способных планировать, рассуждать и действовать автономно — их возможности значительно увеличиваются, как и связанные с ними риски. Предприятия быстро внедряют агентский ИИ для автоматизации, но эта тенденция открывает перед организациями новые вызовы: несоответствие целей, внедрение нежелательных команд, непредвиденное поведение, утечка … Читать далее

Спрос на инструменты для программирования на базе искусственного интеллекта резко возрос — альтернативы с открытым исходным кодом теперь конкурируют с коммерческими решениями вроде Cursor по функционалу, гибкости и конфиденциальности. Если вы ищете мощный, экономичный помощник для кода с открытым исходным кодом, обратите внимание на эти лучшие варианты для 2025 года: 1. Zed Zed — это … Читать далее

Исследователи Amazon разработали новую архитектуру искусственного интеллекта (ИИ), которая сокращает время вывода на 30%, выбирая только нейроны, необходимые для выполнения задачи. Этот подход напоминает работу мозга, который использует специализированные области для конкретных задач. Традиционное развёртывание больших языковых моделей (БЯМ) и фундаментальных систем ИИ основывалось на активации всей сети для каждого входного сигнала. Хотя это гарантирует … Читать далее

Компания Microsoft сделала значительный шаг в будущее веб-сёрфинга с запуском режима Copilot в браузере Edge. Это первый реальный шаг компании к созданию браузера, основанного на искусственном интеллекте (ИИ). Это поворотный момент не только для Edge, но и для всей концепции браузера в эпоху агентского ИИ — когда ваш браузер становится не просто пассивным инструментом, а … Читать далее

В этом руководстве мы покажем, как создать граф знаний из неструктурированного документа с помощью большой языковой модели (LLM). Хотя традиционные методы обработки естественного языка (NLP) использовались для извлечения сущностей и отношений, такие модели, как GPT-4o-mini, делают этот процесс более точным и учитывающим контекст. LLM особенно полезны при работе с запутанными, неструктурированными данными. Установка зависимостей Для … Читать далее

Сфера фундаментных моделей искусственного интеллекта (ИИ) быстро развивается, но в 2025 году появление серии Z.ai GLM-4.5 стало одним из наиболее значимых событий. Модели GLM-4.5 и их облегчённая версия GLM-4.5-Air установили новые стандарты для унифицированных агентских возможностей и открытого доступа. Архитектура и параметры моделей | Модель | Общие параметры | Активные параметры | Примечательность || — … Читать далее

Белый дом только что представил «План действий США в сфере ИИ» (официальное название — «План действий Америки в сфере ИИ»), масштабную и эффективную федеральную стратегию, которая проясняет одну вещь: Соединённые Штаты делают ставку на искусственный интеллект. Независимо от того, находитесь ли вы в Силиконовой долине, возглавляете компанию из списка Fortune 500 или управляете важным государственным … Читать далее

В этом руководстве мы рассмотрим полную реализацию продвинутой системы агентов ИИ на базе Nomic Embeddings и Google Gemini. Мы разрабатываем архитектуру с нуля, интегрируя семантическую память, контекстуальное рассуждение и мультиагентное управление в единую интеллектуальную систему. Используя LangChain, Faiss и LangChain-Nomic, мы наделяем наших агентов способностью хранить, извлекать информацию и рассуждать над ней с помощью запросов … Читать далее

Модели встраивания служат мостиками между различными типами данных, кодируя разнообразную мультимодальную информацию в общее плотное пространство представлений. В последние годы были достигнуты успехи в разработке моделей встраивания, обусловленные прогрессом в области крупных базовых моделей. Однако существующие мультимодальные модели встраивания обучаются на таких наборах данных, как MMEB и M-BEIR, причём большинство из них фокусируются только на … Читать далее

Model Context Protocol (MCP) меняет принципы взаимодействия интеллектуальных агентов с внутренними службами, приложениями и данными. Успешный проект по внедрению MCP зависит не только от написания кода, соответствующего протоколу. Систематическое внедрение включает архитектуру, безопасность, пользовательский опыт и операционную строгость. Рассмотрим основные компоненты, которые обеспечивают ценность и устойчивость проектов MCP в производственных средах. Источник: Marktechpost.com 1. Чёткие … Читать далее

Сфера искусственного интеллекта продолжает стремительно развиваться, появляются прорывные технологии, которые расширяют границы возможностей моделей в области рассуждений, эффективности и универсальности применения. NVIDIA представляет Llama Nemotron Super v1.5 — значительный скачок в производительности и удобстве использования, особенно для задач, требующих рассуждений и агентских функций. В этой статье мы подробно рассмотрим технические достижения и практические возможности Llama … Читать далее

В этом руководстве мы покажем вам, как разработать продвинутую систему на основе графов с помощью Google Gemini API. Наша цель — создать интеллектуальных многошаговых агентов, которые выполняют задачи через чётко определённую структуру графа из взаимосвязанных узлов. Каждый узел представляет собой конкретную функцию: от ввода данных, логической обработки, принятия решений до вывода результатов. Мы используем Python, … Читать далее

Пользователи языковых моделей часто задают вопросы, в которых не хватает деталей, из-за чего сложно понять, чего они хотят. Например, вопрос «Какую книгу мне прочитать следующей?» сильно зависит от личных предпочтений. В то же время на вопрос «Как работают антибиотики?» нужно отвечать по-разному в зависимости от уровня знаний пользователя. Существующие методы оценки не учитывают контекст Текущие … Читать далее

Сегментация медицинских изображений лежит в основе современного искусственного интеллекта в здравоохранении, позволяя решать такие важные задачи, как обнаружение заболеваний, мониторинг их прогрессирования и планирование персонализированного лечения. В таких дисциплинах, как дерматология, рентгенология и кардиология, потребность в точной сегментации — присвоении класса каждому пикселю на медицинском изображении — особенно высока. Однако основное препятствие остаётся прежним: нехватка … Читать далее

Большие модели для решения задач (LRMs) быстро развиваются и демонстрируют впечатляющие результаты в сложных задачах по решению проблем в таких областях, как математика, программирование и научные рассуждения. Однако современные подходы к оценке в основном сосредоточены на тестировании отдельных вопросов, что выявляет значительные ограничения. В этой статье представлена система REST (Reasoning Evaluation through Simultaneous Testing) — … Читать далее

Микромобильные решения — такие как роботы для доставки, скутеры и электрические инвалидные коляски — быстро меняют ситуацию с короткими городскими поездками. Несмотря на растущую популярность как гибких и экологичных альтернатив транспорту, большинство микромобильных устройств всё ещё сильно зависят от человеческого управления. Эта зависимость ограничивает операционную эффективность и вызывает опасения по поводу безопасности, особенно в сложных, … Читать далее

Роль памяти в агентах искусственного интеллекта (ИИ) трудно переоценить. По мере того как искусственный интеллект развивается от простых статистических моделей до автономных агентов, способность запоминать, учиться и адаптироваться становится основополагающей. Память отличает базовых реактивных ботов от действительно интерактивных, учитывающих контекст цифровых сущностей, способных поддерживать сложные взаимодействия, подобные человеческим, и принимать решения. Почему память важна для … Читать далее

Захват объектов в робототехнике — ключевая задача для автоматизации и управления. Она имеет решающее значение в различных областях: от промышленного сбора до сервисной и гуманоидной робототехники. Несмотря на десятилетия исследований, создание надёжной системы захвата с 6 степенями свободы (6-DOF) остаётся сложной нерешённой задачей. Недавно компания NVIDIA представила GraspGen — новую систему генерации захвата на основе … Читать далее

Эпиграфика — дисциплина, изучающая тексты, высеченные на прочных материалах, таких как камень и металл, — предоставляет важнейшие доказательства из первых рук для понимания римского мира. Эта область сталкивается с многочисленными проблемами, включая фрагментарные надписи, неопределённую датировку, разнообразное географическое происхождение, широкое использование сокращений и большой и быстрорастущий массив из более чем 176 000 латинских надписей, к … Читать далее

В этом руководстве мы создаём локальный стек LLM с поддержкой GPU, который объединяет Ollama и LangChain. Мы устанавливаем необходимые библиотеки, запускаем сервер Ollama, извлекаем модель и оборачиваем её в пользовательский LangChain LLM, что позволяет нам контролировать температуру, ограничения токенов и контекст. Установка пакетов «`pythonimport osimport sysimport subprocessimport timeimport threadingimport queueimport jsonfrom typing import List, Dict, … Читать далее

Прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) стремительно сокращает разрыв между цифровыми вычислениями и взаимодействием с реальным миром. В авангарде этого прогресса находится воплощённый ИИ — область, ориентированная на то, чтобы дать роботам возможность воспринимать, рассуждать и действовать эффективно в физической среде. По мере того как отрасли стремятся автоматизировать сложные пространственные и временные задачи — от … Читать далее

Большие языковые модели (LLMs) произвели революцию во многих областях обработки естественного языка, но они всё ещё сталкиваются с критическими ограничениями при работе с актуальными фактами, специфической информацией или сложными многоуровневыми рассуждениями. Подходы на основе поиска с генерацией (RAG) направлены на устранение этих пробелов, позволяя языковым моделям извлекать и интегрировать информацию из внешних источников. Однако большинство … Читать далее

Большие языковые модели (LLMs) продемонстрировали исключительную производительность в различных задачах, используя маловыборочный вывод, также известный как обучение в контексте (ICL). Основная проблема заключается в выборе наиболее репрезентативных демонстраций из больших обучающих наборов данных. Ранние и современные методы Ранние методы выбирали демонстрации на основе релевантности, используя показатели сходства между каждым примером и входным вопросом. Современные методы … Читать далее

Alibaba представила Qwen3-MT (qwen-mt-turbo) через Qwen API — свою новейшую и наиболее продвинутую модель машинного перевода, разработанную для преодоления языковых барьеров с беспрецедентной точностью, скоростью и гибкостью. Архитектура модели и данные для обучения Qwen3-MT построена на сложной архитектуре Alibaba Qwen3, усиленной облегчённой основой Mixture-of-Experts (MoE). Такая конструкция обеспечивает баланс между вычислительной эффективностью и глубоким контекстуальным … Читать далее

Введение в проблему Существующие модели рассуждений с длинными цепочками (long-CoT) достигли передовых результатов в математическом мышлении, генерируя траектории рассуждений с помощью итеративной самопроверки и уточнения. Однако модели с открытым исходным кодом зависят только от следов рассуждений на естественном языке, что делает их ресурсоёмкими и склонными к ошибкам без механизмов проверки. Хотя рассуждения с использованием инструментов … Читать далее

Исследования в области искусственного интеллекта стремительно развиваются, выходя за рамки распознавания закономерностей и двигаясь к созданию систем, способных к сложным, подобным человеческим рассуждениям. От сопоставления шаблонов к обдуманным рассуждениям Когнитивные способности человека часто описывают с помощью двух систем: системы 1 (быстрая, интуитивная, автоматическая) и системы 2 (медленная, аналитическая, требующая усилий). Сегодняшние основные модели искусственного интеллекта … Читать далее

В этом руководстве мы рассмотрим практическое объединение символьной логики и генеративного искусственного интеллекта. Мы настроим PySwip для встраивания базы знаний Prolog, обернём его предикаты в виде инструментов LangChain и затем подключим всё это к агенту в стиле ReAct. Установка зависимостей Мы устанавливаем SWI-Prolog с помощью `apt-get` и затем добавляем `pyswip`, оболочку LangChain для Google GenAI, … Читать далее

GitHub представил Spark — инновационное дополнение к набору инструментов разработчика. Оно призвано революционизировать процесс создания и развёртывания интеллектуальных приложений полного стека. С помощью Spark разработчики могут превратить идею в полностью развёрнутое приложение за считанные минуты — и всё это с помощью подсказок на естественном языке и без привычной возни с настройкой или конфигурацией. Основные возможности … Читать далее

В офисе Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT (CSAIL) мягкая роботизированная рука аккуратно сгибает пальцы, чтобы взять небольшой предмет. Интересная деталь заключается не в механическом дизайне или встроенных датчиках — на самом деле, в руке их нет. Вместо этого вся система полагается на одну камеру, которая следит за движениями робота и использует эти визуальные … Читать далее