Автоматизация процессов

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющие способности, однако их производительность часто сопряжена с высокими вычислительными затратами. Возможно ли научить компактные, локально запускаемые модели решать сложные задачи, требующие многоэтапных рассуждений? Ответ кроется в иерархическом мышлении. В этом руководстве мы создадим AI-агента, имитирующего когнитивный процесс человека: разбиение большой проблемы на управляемые подзадачи, их последовательное решение и критическая оценка результатов. Подготовка среды и загрузка модели с Hugging Face Вспомогательные функции для взаимодействия Определение ролей и инструментов агента Реализация основного цикла HRM-агента Демонстрация работы агента на практике Подготовка среды и загрузка модели с Hugging Face Основой нашего агента станет легковесная модель Qwen2.5-1.5B-Instruct. Первым делом мы установим все необходимые библиотеки, включая transformers и bitsandbytes для квантизации. Процесс включает использование токенизатора и модели: мы загрузим их...

В мире больших языковых моделей (LLM) достижение высокой точности часто сопряжено с колоссальными вычислительными затратами. Традиционные методы, требующие генерации множества вариантов решений, становятся неэффективными и ресурсоемкими. Однако исследователи из Meta AI и Калифорнийского университета в Сан-Диего (UCSD) представили прорывное решение – Deep Think with Confidence (DeepConf), которое обещает не только рекордно повысить точность LLM, но и кардинально сократить расходы на вычисления. Преимущества DeepConf для LLM Принцип работы DeepConf: уверенность как фильтр Рекордные результаты DeepConf: точность и эффективность Легкость интеграции DeepConf в существующие системы Преимущества DeepConf для LLM Традиционный подход к улучшению рассуждений LLM — генерация множества «цепочек мыслей» и выбор ответа большинством голосов. Хотя этот метод работает, его эффективность имеет предел: после определённого порога добавление новых вариантов не улучшает, а...

В современном мире, где большие языковые модели (LLM) вроде GPT-4 и Llama стали основой для множества технологий, от чат-ботов до ассистентов программирования, существует неочевидная, но серьезная проблема. Процесс генерации ответов, или инференс, на котором работают эти модели, может функционировать до пяти раз медленнее, чем позволяют аппаратные ресурсы. Причина кроется в излишне осторожном подходе к неопределенности, а именно — к длине генерируемого текста. Новое исследование, представленное учеными из Стэнфордского университета и HKUST, предлагает революционный алгоритм, способный кардинально сократить задержки и повысить пропускную способность без каких-либо изменений в самой модели или оборудовании. Переход от «пессимизма» к адаптивному оптимизму позволяет достичь производительности, практически неотличимой от «идеального» планировщика, знающего будущее. В чем заключается скрытая проблема инференса LLM? Amin: адаптивный оптимизм для максимальной производительности Доказанная...

В динамичном мире беспилотных автомобилей и робототехники одной из самых сложных задач является точное предсказание траектории движения других объектов. Куда повернет автомобиль впереди через три секунды? Как изменит свой курс дрон? Традиционно для решения этих вопросов нейросети обучают на гигантских массивах данных, собранных в реальных дорожных условиях. Однако такой подход требует колоссальных ресурсов, а что делать, если данных недостаточно или возникают нестандартные, редкие сценарии? Именно здесь на передний план выходят кинематические модели — элегантное решение, объединяющее мощь искусственного интеллекта с фундаментальными законами физики. Идея заключается в том, чтобы не заставлять ИИ изучать базовые принципы движения с нуля, а предоставить ему априорные знания. Вместо того чтобы просто запоминать паттерны из данных, система изначально «знает», как физически может двигаться объект. Это значительно...

В октябре мир науки станет свидетелем беспрецедентного события: дебютирует Agents4Science — первая научная конференция, где главными действующими лицами станут не люди, а искусственный интеллект. Это однодневное онлайн-мероприятие призвано переосмыслить традиционные подходы к научным исследованиям, демонстрируя потенциал ИИ в генерации, рецензировании и даже презентации научных работ. Приготовьтесь узнать, как смелый эксперимент Джеймса Зоу из Стэнфорда бросает вызов устоявшимся представлениям о научном процессе и открывает новую эру взаимодействия человека и машины в поиске знаний. Видение Джеймса Зоу: ИИ как автономный ученый Скептицизм и энтузиазм: дебаты вокруг ИИ в науке «Виртуальная лаборатория»: новая модель исследований Agents4Science: конференция, меняющая правила Видение Джеймса Зоу: ИИ как автономный ученый Идейный вдохновитель конференции — ученый-информатик из Стэнфорда Джеймс Зоу (James Zou), изучающий, как люди и ИИ могут...