ИИ Сравнение

Model Context Protocol (MCP) for Enterprises: Secure Integration with AWS, Azure, and Google Cloud — 2025 Update MCP: Обзор и экосистема Протокол контекста модели (MCP) — это открытый стандарт, основанный на JSON-RPC 2.0, который позволяет ИИ-системам, таким как крупные языковые модели, безопасно взаимодействовать с функциями, инструментами, API или хранилищами данных, предоставляемыми любым сервером, совместимым с […] ➡️➡️➡️

Введение в OpenReasoning-Nemotron от NVIDIA NVIDIA представила OpenReasoning-Nemotron, новую линейку больших языковых моделей (LLMs), предназначенных для решения сложных задач логического мышления в таких областях, как математика, наука и программирование. Эти модели, состоящие из версий с 1.5B, 7B, 14B и 32B параметрами, были дистиллированы из мощного 671B DeepSeek R1 0528 и предлагают высокие уровни логического рассуждения […] ➡️➡️➡️

Может ли физически обоснованный ИИ стать правильным подходом? Переосмысление основ интеллекта За последнее десятилетие глубокое обучение произвело революцию в области искусственного интеллекта, обеспечив значительные достижения в распознавании изображений, моделировании языка и играх. Однако с течением времени стали очевидны его ограничения: неэффективность использования данных, уязвимость к изменениям в распределении, высокое потребление энергии и ограниченное понимание физических […] ➡️➡️➡️

Создание современного асинхронного управления конфигурацией с типобезопасностью и горячей перезагрузкой В эпоху, когда скорость и эффективность становятся ключевыми факторами успеха, управление конфигурацией приложений требует особого внимания. В этой статье мы рассмотрим, как создать современную систему управления конфигурацией, которая поддерживает асинхронные операции, типобезопасность и горячую перезагрузку. Это решение идеально подходит для разработчиков, работающих с Python, инженеров […] ➡️➡️➡️

Введение в Deep Research Agents В эпоху стремительного развития технологий, глубокие исследовательские агенты (Deep Research Agents, DR агенты) открывают новые горизонты в области автономного исследования. Эти системы, основанные на больших языковых моделях (LLM), обладают уникальной способностью справляться с комплексными задачами, требующими динамического мышления и адаптивного планирования. Они становятся не просто инструментами, а настоящими партнерами в […] ➡️➡️➡️

MemAgent: Революционный подход к обработке длинных контекстов в LLM Сегодня проблемы обработки длинных документов становятся все более актуальными для исследователей и практиков в области искусственного интеллекта. Несмотря на существующие методы, такие как экстраполяция длины и разреженные механизмы внимания, многие из них сталкиваются с ухудшением производительности и высокими вычислительными затратами. В этом контексте на сцену выходит […] ➡️➡️➡️

Доказательства актуальности ИИ-агентов в 2025 году В 2025 году ИИ-агенты становятся неотъемлемой частью современного бизнеса. Они представляют собой автономные программные системы, которые способны воспринимать окружающую среду, интерпретировать данные и принимать решения без участия человека. В отличие от традиционной автоматизации, ИИ-агенты обладают возможностями принятия решений, обучения и многократного планирования, что делает их идеальными для решения сложных […] ➡️➡️➡️

«`html Построение многоагентной команды ИИ для автоматизированной отчетности с помощью LangGraph и Gemini Современный бизнес стремится к автоматизации процессов, и создание многоагентной команды ИИ может стать ключом к эффективной отчетности. Использование инструментов, таких как LangGraph и API Gemini от Google, открывает новые горизонты для организаций, желающих повысить продуктивность и снизить затраты. Что такое многоагентная команда […] ➡️➡️➡️

Введение в ARAG: Многоагентная система для персонализированных рекомендаций Персонализированные рекомендации стали неотъемлемой частью цифровых систем, стремящихся предложить контент, продукты или услуги, соответствующие предпочтениям пользователей. В основе этого процесса лежит анализ прошлых действий, взаимодействий и паттернов, чтобы предсказать, что пользователи могут найти актуальным. Однако, как показывает практика, простые методы фильтрации не всегда способны справиться с динамичными […] ➡️➡️➡️

Вы больше не обязаны делиться данными для обучения языковой модели — FlexOlmo демонстрирует, как это сделать Развитие крупных языковых моделей (LLM) традиционно требовало централизованного доступа к обширным наборам данных, многие из которых являются конфиденциальными, защищенными авторским правом или подвержены ограничениям использования. Это ограничение сужает возможности участия организаций, обладающих данными, работающих в регулируемых или закрытых средах. […] ➡️➡️➡️