Neuro Sova

В этом руководстве мы создадим продвинутый, комплексный обучающий конвейер вокруг Atomic-Agents, объединив типизированные интерфейсы агентов, структурированные запросы и компактный уровень извлечения, который связывает выходные данные с реальной проектной документацией. Также мы покажем, как планировать извлечение, извлекать релевантный контекст, динамически внедрять его в отвечающего агента и запускать интерактивный цикл, который превращает настройку в многократно используемого помощника … Читать далее

Райан Лополо, член технического персонала Перевод выполнен с учётом принципов научной коммуникации и стилистической адаптации. Отраслевые особенности не учитывались, так как текст относится к широкой сфере технологий. Визуальное оформление соответствует заданным критериям. 1. Какие возможности открывает применение Codex в сфере технологий? В статье не даётся прямого ответа на этот вопрос, однако можно предположить, что применение … Читать далее

Профессор Джеймс Дж. Коллинз, профессор медицинской инженерии и науки в Массачусетском технологическом институте (MIT) и соруководитель клиники Абдул Латифа Джамиля по машинному обучению в здравоохранении, приступает к междисциплинарному исследовательскому проекту. В рамках проекта синтетическая биология и генеративный искусственный интеллект применяются для борьбы с растущей глобальной угрозой устойчивости к противомикробным препаратам (УПП). Исследовательский проект финансируется Jameel … Читать далее

Проблема обслуживания больших языковых моделей (LLM) Масштабное обслуживание больших языковых моделей — это сложная инженерная задача из-за управления кэшами «ключ-значение» (KV). По мере увеличения размера моделей и их способности к рассуждениям объём кэша KV растёт и становится основным узким местом для пропускной способности и задержки. Для современных трансформеров этот кэш может занимать несколько гигабайт. Исследователи … Читать далее

Google Research предлагает новый подход к созданию доступного программного обеспечения с помощью нативно адаптивных интерфейсов (NAI). Это агентская платформа, где мультимодальный ИИ-агент становится основным пользовательским интерфейсом и адаптирует приложение в реальном времени под возможности и контекст каждого пользователя. Вместо того чтобы поставлять фиксированный пользовательский интерфейс и добавлять специальные возможности в качестве отдельного слоя, NAI встраивает … Читать далее

Сигналы, которые управляют многими важнейшими функциями мозга и организма — сознанием, сном, дыханием, частотой сердечных сокращений и движением, — проходят через пучки волокон «белого вещества» в стволе головного мозга. Однако системы визуализации пока не способны детально рассмотреть эти важные нейронные кабели. Это ограничивало возможности исследователей и врачей в оценке их повреждений при травмах или нейродегенеративных … Читать далее

В этом руководстве мы рассмотрим расширенное использование Einops для выражения сложных преобразований тензоров понятным, читаемым и математически точным способом. Мы покажем, как функции rearrange, reduce, repeat, einsum, pack и unpack позволяют изменять форму, агрегировать и комбинировать тензоры без необходимости вручную управлять измерениями. Основное внимание уделено реальным паттернам глубокого обучения, таким как разбиение изображений на патчи, … Читать далее

Команда Alibaba Tongyi Lab выпустила Zvec — векторную базу данных с открытым исходным кодом, ориентированную на работу с периферийными устройствами и устройствами. Проект позиционируется как «SQLite для векторных баз данных», поскольку работает как библиотека внутри вашего приложения и не требует внешних служб или демонов. Почему встроенный векторный поиск важен для RAG? Для систем RAG и … Читать далее

Олимпийское фигурное катание выглядит лёгким и непринуждённым. Спортсмены скользят по льду, затем взлетают в воздух, кружась как волчок, прежде чем приземлиться на единственный конек шириной всего 4–5 миллиметров. Чтобы помочь фигуристам выполнять четверные аксели, сальховы, лутцы и, возможно, даже неуловимый пятикратный прыжок без малейшего напряжения, Джерри Лу (Jerry Lu MFin ’24) разработал оптическую систему слежения … Читать далее

В этом руководстве мы покажем, как настроить точную настройку большой языковой модели с помощью LoRA, не собирая при этом конфиденциальные текстовые данные в одном месте. Мы смоделируем несколько организаций в качестве виртуальных клиентов и покажем, как каждый клиент адаптирует общую базовую модель локально, обмениваясь только лёгкими параметрами адаптера LoRA. Используя механизм федеративного обучения Flower вместе … Читать далее

Наблюдательные спутники Земли (Earth observation, EO) ежедневно собирают огромные объёмы снимков высокого разрешения, но большая их часть не доходит до Земли вовремя для обучения моделей. Ограниченность пропускной способности канала связи — основное препятствие. Изображения могут находиться на орбите несколько дней, пока наземные модели обучаются на неполных и задержанных данных. Исследователи Microsoft представили систему OrbitalBrain как … Читать далее

1. Как OpenAI планирует обеспечить независимость ответов ChatGPT при наличии рекламы? OpenAI утверждает, что ответы ChatGPT будут независимыми. Это означает, что реклама не будет влиять на содержание ответов модели. Однако конкретные механизмы, которые OpenAI использует для обеспечения независимости, в статье не раскрываются. 2. Какие меры защиты конфиденциальности предусмотрены при показе рекламы в ChatGPT? В статье … Читать далее