ai.
MARL-GPT: на пути к созданию универсальной модели для многоагентных сред
Привет, Хабр!Задача многоагентного обучения с подкреплением (MARL) возникает всякий раз, когда несколько агентов взаимодействуют в одной среде, чтобы совместными усилиями решить общую задачу. Например, это могут быть футболисты, юниты в StarCraft или просто множество роботов, которым нужно дойти до своих целей в одном лабиринте. Очень часто агенты внутри сред не могут общаться и полагаются только на свои наблюдения. А вот что именно агенты наблюдают и как именно могут действовать — зависит и от среды, и даже от конкретного задания внутри неё.
echo hello-world | ai
Опубликован прототип ai-cli — консольная утилита на Rust для встраивания LLM (GitHub Models, OpenAI, Groq, DeepSeek и др.) в pipeline командной строки. Проект распространяется под лицензией MIT. Документация и исходники доступны на github.Утилита принимает запрос из аргументов или stdin, отправляет его в выбранную LLM, а полученный ответ (команду, сообщение, данные) направляет в терминал, файл, клипборд или stdout. Главное отличие от аналогов — ai-cli не является агентом, никогда не выполняет команды автоматически: утилита печатает их терминале (эмуляция ввода с клавиатуры), вы редактируете и сами нажимаете Enter для запуска.
Inside AI Meetup — как это было? Делимся записями докладов, фото и атмосферой
Привет! 20 мая прошел Inside AI Meetup от Wildberries & Russ — про практические кейсы внедрения ИИ: векторный поиск и модерация с 200+ моделями, AIOps для ML/GenAI-сервисов, RAG без галлюцинаций, запуск LLM-продуктов, генерация текстов из видео, поиск и рекомендации. В программе были кейсы от опыт Wildberries & Russ, MWS, Avito, VK, M2, МФТИ, Сбера, red_mad_robot и Альфа-Банка, а еще новые знакомства и полезный нетворкинг. В статье вы найдете видеозаписи с ивента и фото.Доклад «О применении AI в Wildberries & Russ» — Павел Раваев, CDO Wildberries & Russ
Gemini-3.5-flash догнал GPT-5.5 на 97-S и в 2.5× дешевле. Но главное — китайцы выигрывают по цене и качеству
Главная новость месяца — китайцы перестали быть «дешёвой альтернативой» и стали реальным конкурентом США по соотношению цена/качество. По чистому качеству американцы пока впереди, но по соотношению цена/качество (которое учитывает оба фактора) лидируют китайские модели. Это сдвиг рынка, а не «ещё один релиз».Gemini-3.5-flash догнал OpenAI — 97/S, тот же балл, что у GPT-5.5, при этом в 2.5 раза дешевле ($0.09 против $0.23 за вызов). Google впервые на нашем тесте берёт ту же вершину, что OpenAI на длинном русском контенте.DeepSeek V4 Flash
Закрытый контур + локальная LLM: как мы запустили AI-агента без интернета
Полтора года назад мы запустили AI-ассистента внутри «Первой Формы», чтобы он помогал сотрудникам компании выполнять рабочие процессы. Сегодня он отвечает на вопросы по регламентам, ищет документы, подсказывает по задачам, даже запускает проверку контрагентов и формирует КП. Всё это работает через большую языковую модель, а точнее — через набор моделей, потому что разные задачи требуют разного подхода: для быстрой классификации входящего запроса нужна одна, для развёрнутой генерации ответа — другая, для работы с длинным контекстом — третья.
Поднимаем Llama 3 в облаке: Ollama и Open WebUI
Локально запустить LLM сегодня можно за десять минут — например, с помощью LM Studio. Но как только модели нужно дать доступ команде, подключить RAG или встроить ее в сервис — такого подхода зачастую недостаточно.
RAG-Anything: Как собрать по-настоящему мультимодальный RAG
Существует множество достойных RAG-фреймворков, проверенных на многочисленных бенчмарках, так что точность работы системы в современных реалиях - не такая большая проблема. Однако, для любого, кто сталкивался с прикладной интеграцией RAG в рабочие пайплайны, не секрет, что рано или поздно сталкиваешься с постобработкой многочисленных форматов. Комбинируешь OCR, парсеры, ридеры…RAG-Anything устраняет ненужные телодвижения.
