Будущее трансформеров: от громоздких моделей к персональным обучаемым агентам
Современные большие языковые модели (LLM) достигли впечатляющих результатов, но остаются громоздкими и статичными. Они требуют огромных вычислительных ресурсов и не умеют самостоятельно запоминать новый опыт в долгосрочной перспективе. В ближайшие годы нас ожидает переход от этих монолитных систем к персональным интеллектуальным агентам – компактным и адаптивным моделям, способным учиться на ходу. Ниже мы рассмотрим ключевые направления развития архитектур LLM, которые открывают путь к таким агентам: долговременная память на основе «mem-векторов», модульные трансформеры,
ИИ-агент для управления компьютером: разработка умного помощника на Python
Представьте, что вы говорите своему компьютеру "Открой презентацию по проекту и добавь новый слайд с графиком продаж", и компьютер выполняет эту задачу, используя клавиатуру и мышь, как если бы за ним сидел реальный человек. В этой статье я расскажу, как создать ИИ-агента, который может управлять компьютером с помощью голосовых команд, используя современные языковые модели и простые Python-модули. Статья несет в первую очередь познавательную цель, чтобы поделиться опытом разработки.Архитектура и технический стекПрограмма состоит из нескольких ключевых компонентов:Модуль захвата экрана
Perplexity запускает помощника для Android
Поисковая система Perplexity на базе искусственного интеллекта запустила своего рода агента под названием Perplexity Assistant, который, по словам Perplexity, использует рассуждения, поиск и приложения для помощи в выполнении повседневных задач.По словам компании, помощник Perplexity Assistant, который с четверга доступен для устройств Android в приложении Perplexity , может выполнять «многопользовательские действия», например, вызывать такси или найти песню.
OpenAI выпустили Operator – ИИ-агента для автономного управления компьютером
Да, это тот самый агент, о котором так много писали в СМИ, и которого так долго ждали все любители ИИ. Это система, которая может самостоятельно управлять компьютером, выполнять сложные задачи и взаимодействовать с браузером. Например, с помощью Operator можно заказать доставку, спланировать путешествие, забронировать столик и так далее.
Заменяем хабраюзеров ИИ-агентами. Гайд по browser-use
TLDR; видео с результатом в конце статьиБиблиотека browser-use невероятно стрельнула практически в день релиза, на текущий момент это около 16 тысяч звезд на Гитхабе, и сотни восторженных отзывов на Reddit, в Твиттере, и так далее. Команду, создавшую browser-use даже приняли в YC. У неё революционная точность по сравнению с другими "ИИ агентами использующий браузер" (89% против Runner H с 67%).
PPTAgent: Генерация и оценка презентаций, выходящая за рамки преобразования текста в слайды
АннотацияАвтоматическая генерация презентаций из документов представляет собой сложную задачу, требующую баланса между качеством контента, визуальным дизайном и структурной связностью. Существующие методы в основном сосредоточены на улучшении и оценке качества контента изолированно, часто упуская из виду визуальный дизайн и структурную связность, что ограничивает их практическую применимость. Для решения этих ограничений мы предлагаем PPTAgent, который комплексно улучшает генерацию презентаций за счет двухэтапного подхода, основанного на редактировании, вдохновленного рабочими процессами человека.
