AI

OpenAI представляет открытую версию демонстрационного агента службы поддержки с использованием Agents SDK OpenAI выпустила новую открытую демонстрацию многоагентной системы обслуживания клиентов на GitHub, показывающую, как создавать специализированные ИИ-агенты с помощью Agents SDK. Этот проект, названный openai-cs-agents-demo, моделирует чат-бота службы поддержки авиакомпании, способного обрабатывать широкий спектр запросов, связанных с путешествиями, динамически перенаправляя запросы к специализированным агентам. Технический обзор Система построена на Python для бэкенда и Next.js для фронтенда, обеспечивая как функциональный интерфейс для общения, так и визуальный след передачи запросов между агентами. Архитектура делится на два основных компонента: Бэкенд на Python для оркестрации агентов с использованием Agents SDK. Фронтенд на Next.js… ➡️➡️➡️

Преимущества ReVisual-R1: Открытая платформа для многомодального мышления В современном мире, где данные поступают в самых разных форматах, необходимо искать решения, способные справляться с многослойными задачами. ReVisual-R1 — это 7-миллиардная открытая многомодальная языковая модель, которая вносит значительный вклад в развитие понимания и обработки информации. Данная модель обещает не только точность, но и глубокое мышление, что делает её идеальным инструментом для исследователей и бизнеса. Как работает ReVisual-R1? ReVisual-R1 использует трехступенчатый подход к обучению, который включает: Предварительное обучение на текстовых данных. Это дает модели надежную основу для дальнейшей работы. Многомодальное обучение с подкреплением. Этот этап позволяет модели обрабатывать как текст, так и визуальные… ➡️➡️➡️

Введение в HtFLlib: Объединенная библиотека для оценки гетерогенных методов федеративного обучения В последние годы федеративное обучение (FL) стало важным инструментом в области искусственного интеллекта, позволяя моделям обучаться на распределенных данных без необходимости их централизованного хранения. Однако, несмотря на свои преимущества, традиционные подходы к FL часто сталкиваются с проблемами, связанными с гетерогенностью моделей и данными. Здесь на помощь приходит HtFLlib — первая библиотека, предназначенная для оценки гетерогенных методов федеративного обучения. Проблемы традиционного федеративного обучения Традиционные методы федеративного обучения требуют, чтобы все участники использовали одинаковые архитектуры моделей. Это ограничивает возможности для организаций, которые разрабатывают уникальные модели, адаптированные под свои задачи. Кроме того,… ➡️➡️➡️

«`html Как создать продвинутый веб-скрейпер BrightData с помощью Google Gemini для извлечения данных на базе ИИ В современном мире автоматизация процессов становится ключевым фактором успеха бизнеса. Одним из способов достижения этого является использование веб-скрейперов для извлечения данных. В этой статье мы рассмотрим, как создать продвинутый веб-скрейпер, который использует мощную сеть прокси BrightData и API Google Gemini для интеллектуального извлечения данных. Вы узнаете, как структурировать свой проект на Python, установить необходимые библиотеки и реализовать логику скрейпинга в удобном классе BrightDataScraper. Установка необходимых библиотек Для начала необходимо установить ключевые библиотеки, которые понадобятся для работы: langchain-brightdata — для скрейпинга с помощью BrightData; langchain-google-genai… ➡️➡️➡️

Почему малые языковые модели (SLMs) готовы переопределить агентный ИИ: эффективность, стоимость и практическое применение Мир искусственного интеллекта стремительно меняется, и малые языковые модели (SLMs) становятся важным игроком в этой трансформации. В то время как крупные языковые модели (LLMs) привлекли много внимания благодаря своим выдающимся возможностям, SLMs предлагают более практичные и экономически эффективные решения для бизнеса. Давайте рассмотрим, как SLMs могут изменить подход к агентному ИИ и какие преимущества они могут предоставить. Сдвиг в потребностях систем агентного ИИ Крупные языковые модели безусловно впечатляют своими возможностями. Однако, когда речь идет о повторяющихся и специализированных задачах, они не всегда являются оптимальным выбором. По… ➡️➡️➡️

Автоэнкодеры и латентное пространство Нейронные сети созданы для изучения сжатых представлений высокоразмерных данных. Автоэнкодеры (АЭ) — это один из самых распространенных примеров таких моделей. Они используют структуру кодировщика-декодировщика для проекции данных в низкоразмерное латентное пространство, а затем восстанавливают их в исходную форму. В этом латентном пространстве паттерны и особенности входных данных становятся более интерпретируемыми, что позволяет выполнять различные задачи. Автоэнкодеры нашли широкое применение в таких областях, как классификация изображений, генеративное моделирование и обнаружение аномалий благодаря своей способности представлять сложные распределения через более управляемые, структурированные представления. Запоминание против обобщения в нейронных моделях Одна из постоянных проблем нейронных моделей, особенно автоэнкодеров, заключается… ➡️➡️➡️

AREAL: Ускорение Обучения Больших Моделей Рассуждений с Полностью Асинхронным Обучением с Подкреплением Введение: Необходимость Эффективного Обучения с Подкреплением для Больших Моделей Рассуждений Обучение с подкреплением (RL) становится все более популярным в области улучшения больших языковых моделей (LLM), особенно для задач, требующих рассуждений. Модели, известные как большие модели рассуждений (LRM), генерируют промежуточные «мыслительные» шаги перед тем, как предоставить окончательные ответы, что значительно повышает их эффективность при решении сложных задач, таких как математика и программирование. Однако обучение LRM с использованием RL в масштабах требует значительной параллелизации и эффективного проектирования систем. Текущие системы часто полагаются на синхронную пакетную обработку, где генерация должна ждать… ➡️➡️➡️

Создание высокопроизводительных финансовых аналитических пайплайнов с помощью Polars В современном мире финансовых технологий, где данные играют ключевую роль, важно иметь возможность эффективно обрабатывать большие объемы информации. Используя библиотеку Polars, вы можете создать высокопроизводительные аналитические пайплайны, которые справляются с задачами анализа данных быстрее и с меньшими затратами ресурсов. В этой статье мы рассмотрим, как использовать ленивую оценку, сложные выражения и интеграцию SQL для построения эффективных финансовых аналитических пайплайнов. Что такое Polars? Polars — это библиотека для работы с DataFrame, которая оптимизирована для высокой производительности и низкого потребления памяти. Она идеально подходит для обработки больших финансовых наборов данных, позволяя аналитикам и специалистам… ➡️➡️➡️

От тонкой настройки к проектированию подсказок: теория и практика эффективной адаптации трансформеров В последние годы технологии искусственного интеллекта, особенно модели трансформеров, стали основой для множества бизнес-решений. Однако, несмотря на их мощь, многие организации сталкиваются с трудностями в их использовании. Как же можно эффективно адаптировать эти модели под конкретные задачи без значительных затрат? Проблема тонкой настройки больших моделей трансформеров Трансформеры способны обрабатывать сложные языковые паттерны благодаря механизму самовнимания, который позволяет им улавливать долгосрочные зависимости в тексте. Это делает их популярными в таких областях, как разработка программного обеспечения, образование и генерация контента. Однако основной проблемой остается необходимость тонкой настройки, которая требует значительных… ➡️➡️➡️

Что такое python-A2A и как он работает? Python-A2A — это реализация протокола Agent-to-Agent (A2A) от Google, которая позволяет агентам ИИ общаться друг с другом, используя единый стандартный формат. Это освобождает вас от необходимости создавать индивидуальные интеграции между различными сервисами. Система, построенная на этом протоколе, позволяет не только упрощать взаимодействие между агентами, но и значительно ускоряет процесс разработки решений в финансовом секторе. Зачем использовать python-A2A в финансовых агентствах? Финансовые учреждения сталкиваются с множеством задач, связанных с обработкой данных, расчетами и автоматизацией бизнес-процессов. Python-A2A может помочь в следующем: Упрощение интеграции: Благодаря стандартному формату обмена данными, можно легко интегрировать различные финансовые инструменты и… ➡️➡️➡️