Искусственный интеллект

Введение Разработка и внедрение передовых систем искусственного интеллекта (ИИ) всё больше зависят от гибких и надёжных слоёв оркестрации, которые объединяют различные модели, инструменты и ресурсы. IBM’s MCP Gateway решает эту задачу, предоставляя шлюз на основе FastAPI для протокола Model Context Protocol (MCP), предлагая унифицированный интерфейс для масштабирования и управления современными инструментальными цепочками ИИ. В этой … Читать далее

Дебаты о способности больших моделей рассуждений (LRMs) к логическим выводам недавно активизировались благодаря двум противоречивым статьям: «Иллюзия мышления» от Apple и ответная статья Anthropic под названием «Иллюзия иллюзии мышления». В статье Apple утверждается, что у LRMs есть фундаментальные ограничения в способности к логическим рассуждениям. В то же время Anthropic утверждает, что эти выводы обусловлены скорее … Читать далее

Проблемы моделирования высокоскоростных потоков с помощью нейронных решателей Моделирование высокоскоростных потоков жидкости, например, в сверхзвуковом или гиперзвуковом режимах, представляет уникальные сложности из-за быстрых изменений, связанных с ударными волнами и волнами расширения. В отличие от низкоскоростных потоков, где хорошо работают фиксированные временные шаги, для этих быстродвижущихся потоков требуется адаптивный временной шаг, чтобы точно фиксировать мелкомасштабную динамику … Читать далее

Расширение возможностей больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) научились работать с несколькими модальностями, особенно с изображениями и текстом. Это позволило создать более интерактивные и интуитивно понятные системы искусственного интеллекта. Мультимодальные LLM (MLLM) могут интерпретировать визуальные образы, отвечать на вопросы об изображениях и вести диалоги, включающие как текст, так и картинки. Их способность рассуждать … Читать далее

Основные улучшения:* более точное выполнение инструкций;* снижение количества повторяющихся ошибок;* повышение стабильности при вызове функций. Новые возможности модели Mistral Small 3.2 С частым выпуском новых больших языковых моделей (LLM) разработчики постоянно совершенствуют их возможности, чтобы обеспечить плавную интеграцию в различных реальных сценариях. Mistral AI выпустила обновлённую версию своей предыдущей модели — Mistral Small 3.2 (Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506). … Читать далее

В этом руководстве мы покажем, как использовать фреймворк UAgents для создания лёгкой архитектуры AI-агентов, управляемых событиями, на базе API Google Gemini. Шаг 1: настройка вложенных циклов событий Сначала мы применяем `nest_asyncio`, чтобы включить вложенные циклы событий, затем настраиваем ключ API Gemini и создаём экземпляр клиента GenAI. Шаг 2: определение коммуникационных контрактов Мы определяем наши коммуникационные … Читать далее

Введение: понимание обобщения в глубоких генеративных моделях Глубокие генеративные модели, включая диффузионные и согласовывающие потоки, демонстрируют выдающуюся производительность в синтезе реалистичного мультимодального контента: изображений, аудио, видео и текста. Однако возможности обобщения и механизмы, лежащие в их основе, представляют сложность в глубоком генеративном моделировании. Основная задача включает понимание того, действительно ли генеративные модели обобщают, или просто … Читать далее

Протокол Agent-to-Agent (A2A) — это новый стандарт от Google, который позволяет агентам искусственного интеллекта (ИИ), независимо от их базовой платформы или разработчика, беспрепятственно взаимодействовать и сотрудничать. Он работает с использованием стандартизированных сообщений, карточек агентов (которые описывают возможности агента) и выполнения задач на основе задач, позволяя агентам взаимодействовать через HTTP без необходимости специальной логики интеграции. A2A … Читать далее

Языковое моделирование играет основополагающую роль в обработке естественного языка, позволяя машинам предсказывать и генерировать текст, напоминающий человеческий. Эти модели значительно эволюционировали, начиная со статистических методов и проходя через нейронные архитектуры к современным крупномасштабным системам на основе трансформаторов. В центре многих приложений, таких как чат-боты, инструменты перевода и механизмы завершения текста, находятся языковые модели, интерпретирующие и … Читать далее

В феврале этого года был запущен MIT Generative AI Impact Consortium (MGAIC) — президентская инициатива под руководством Управления по инновациям и стратегии Массачусетского технологического института (MIT) и под управлением Колледжа вычислительной техники имени Стивена А. Шварцмана. Консорциум объявил конкурс предложений, приглашая исследователей со всего MIT представить идеи для инновационных проектов, изучающих наиболее эффективные способы использования … Читать далее

Важность символического мышления в моделировании мира Понимание того, как устроен мир, является ключом к созданию агентов искусственного интеллекта (ИИ), способных адаптироваться к сложным ситуациям. Модели, основанные на нейронных сетях, такие как Dreamer, предлагают гибкость, но требуют огромных объёмов данных для эффективного обучения, что значительно превышает объёмы, необходимые человеку. С другой стороны, новые методы используют программный … Читать далее

В этом руководстве мы создадим мощное и интерактивное приложение Streamlit, объединяющее возможности LangChain, Google Gemini API и набора передовых инструментов для создания умного ИИ-ассистента. Используя интуитивно понятный интерфейс Streamlit, мы создадим систему на основе чата, которая может искать в интернете, получать содержимое Википедии, выполнять вычисления, запоминать ключевые детали и обрабатывать историю разговоров — всё это … Читать далее

CyberGym: комплексная система оценки для проверки агентов искусственного интеллекта на наличие уязвимостей в крупных кодовых базах Кибербезопасность стала важной областью интереса в сфере искусственного интеллекта (ИИ), что обусловлено растущей зависимостью от крупных программных систем и расширением возможностей инструментов ИИ. По мере усложнения угроз обеспечение безопасности программных систем стало больше, чем просто вопрос традиционных средств защиты; … Читать далее

Понимание справедливости подгрупп в машинном обучении (ML) Оценка справедливости в машинном обучении часто включает анализ того, как модели работают с разными подгруппами, определёнными по таким атрибутам, как раса, пол или социально-экономический статус. Такая оценка важна в таких областях, как здравоохранение, где неравная производительность модели может привести к различиям в рекомендациях по лечению или диагностике. Анализ … Читать далее

Введение AI-агенты всё чаще переходят от чистой автоматизации бэкенда к видимым, совместным элементам в современных приложениях. Однако сделать агентов по-настоящему интерактивными — способными как реагировать на пользователей, так и активно управлять рабочими процессами — долгое время было инженерной головной болью. Каждая команда в итоге создаёт собственные каналы связи, обработку событий и управление состоянием — и … Читать далее

Введение Агенты ИИ всё чаще переходят от чистой автоматизации бэкенда к видимым, совместным элементам в современных приложениях. Однако сделать агентов по-настоящему интерактивными — способными как реагировать на пользователей, так и активно направлять рабочие процессы — долгое время было инженерной задачей. Каждая команда в итоге создаёт собственные каналы связи, обработку событий и управление состоянием — и … Читать далее

Проблема рассуждений в длинном контексте в моделях ИИ Модели для рассуждений не только понимают язык, но и структурированы так, чтобы обдумывать многошаговые процессы, требующие длительной концентрации внимания и понимания контекста. Поскольку ожидания от ИИ растут, особенно в условиях реального мира и при разработке программного обеспечения, исследователи ищут архитектуры, которые могут обрабатывать более длинные входные данные … Читать далее

Компания OpenAI предоставила на GitHub демо-версию многоагентной системы обслуживания клиентов с открытым исходным кодом. Этот проект под названием openai-cs-agents-demo демонстрирует, как создавать специализированных ИИ-агентов с помощью Agents SDK. Описание проекта Проект моделирует чат-бота службы поддержки авиакомпании, который может обрабатывать различные запросы, связанные с поездками, путём динамической маршрутизации запросов к специализированным агентам. Система построена на базе … Читать далее

Задача мультимодального рассуждения Недавние прорывы в языковых моделях, основанных на тексте, таких как DeepSeek-R1, показали, что RL может помочь в развитии сильных навыков рассуждения. Исследователи попытались применить те же методы RL к MLLM, чтобы улучшить их способность рассуждать как по визуальным, так и по текстовым данным. Однако эти попытки не были полностью успешными; MLLM всё … Читать далее

Учреждения, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, создают гетерогенные модели для решения конкретных задач, но сталкиваются с проблемой нехватки данных при обучении. Традиционное федеративное обучение (FL) поддерживает только сотрудничество однородных моделей, которые требуют идентичной архитектуры у всех клиентов. Однако клиенты разрабатывают архитектуры моделей в соответствии со своими уникальными требованиями. Кроме того, обмен моделями, обучение которых потребовало значительных … Читать далее

В этом руководстве мы покажем вам, как создать усовершенствованный инструмент для веб-скрапинга, который использует мощную прокси-сеть BrightData в сочетании с API Google Gemini для интеллектуального извлечения данных. Вы увидите, как структурировать проект на Python, установить и импортировать необходимые библиотеки, а также инкапсулировать логику скрапинга в чистом и повторно используемом классе BrightDataScraper. Установка необходимых библиотек Мы … Читать далее

Изменение потребностей в системах агентского ИИ Большие языковые модели (БЯМ) широко известны своими способностями, напоминающими человеческие, и навыками ведения диалогов. Однако с быстрым ростом агентских систем ИИ БЯМ всё чаще используются для выполнения повторяющихся специализированных задач. Этот сдвиг набирает обороты: более половины крупных IT-компаний уже используют ИИ-агентов, вкладывая значительные средства в эту сферу и прогнозируя … Читать далее

Передовые технологии искусственного интеллекта могут преобразовать биологию и медицину, но также повышают риски для биобезопасности. Мы активно оцениваем возможности ИИ и внедряем защитные меры, чтобы предотвратить его неправомерное использование. 🔐 Источник

Автоэнкодеры и скрытое пространство Нейронные сети предназначены для изучения сжатых представлений многомерных данных, и автоэнкодеры (AE) являются широко используемым примером таких моделей. Эти системы используют структуру кодер-декодер для проецирования данных в низкоразмерное скрытое пространство, а затем восстанавливают их в исходную форму. В этом скрытом пространстве закономерности и особенности входных данных становятся более интерпретируемыми, что позволяет … Читать далее

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