Cryfish: Как научить большую языковую модель слышать и понимать звуки?
В мире искусственного интеллекта господствуют большие языковые модели (LLM, large language models). GPT и ее аналоги прекрасно справляются с написанием текстов, кода и генерацией картинок. Но что насчёт звука? Умение слушать и понимать аудио — это следующий логический шаг на пути к многомодальным системам.Сегодня мы расскажем вам о Cryfish — модели на основе LLM, которая не только читает, но и слышит. Мы разберём, как заставить LLM понимать речь, музыку, эмоции и бытовые шумы, и расскажем о сложностях, с которыми столкнулись при обучении.
OpenAI AgentKit vs Just AI Agent Platform: где ограничения, а где возможности?
Привет, Хабр! Меня зовут Даниил Сухан, я занимаюсь разработкой AI-приложений в Just AI.Недавно OpenAI представила AgentKit, вызвавший большой интерес в сообществе разработчиков. Однако мы в Just AI не только не отстаём от тенденций, но и опережаем их – мы запустили low-code инструмент — Agent Platform — за месяц до анонса от OpenAI.Давайте сравним, как создаются проекты на обеих платформах и разберемся, в чём заключаются ключевые преимущества нашего решения. Философия интерфейса: битва двух холстов
Какой табличный формат LLM понимают лучше всего? (Результаты по 11 форматам)
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, в каком формате лучше всего передавать таблицы LLM. Исследование охватило 11 популярных форматов — от CSV и JSON до YAML и Markdown. Результаты неожиданны: разница в точности достигает 16 процентных пунктов, а выбор формата напрямую влияет на стоимость инференса и стабильность RAG-пайплайнов.
Селективная генерализация: улучшение возможностей при сохранении alignment
TL;DR: Мы провели бенчмаркинг семи методов, направленных на предотвращение эмерджентного рассогласования и других форм некорректного обобщения с использованием ограниченного объёма alignment-данных. Мы демонстрируем устойчивый трейдофф между способностями модели и согласованием, подчеркивая необходимость более эффективных методов для снижения этого конфликта. Простое включение alignment-данных в микс обучающих данных оказывается недостаточным для предотвращения рассогласования, однако простое наложение KL Divergence penalty на alignment-данные показывает лучшие результаты, чем более сложные подходы.
RAG и векторные БД: НЕ Сизифов LLM на Java и Spring Ai
Привет! Меня зовут Бромбин Андрей, и сегодня я разберу на практике, что такое RAG-системы и как они помогают улучшать поиск. Покажу, как использовать Spring AI, векторные базы данных и LLM. Ты получишь теорию и пример реализации на Java и Spring Boot — от идеи до работающего сервиса. Без сложных формул — только чёткие объяснения и код.
Как строить умных AI-агентов: уроки Context Engineering от Manus
В самом начале проекта Manus перед нашей командой встал ключевой вопрос: обучать ли end-to-end агентную модель, используя open-source foundation-модели, или же строить агента поверх возможностей
ИИ под контролем: Guardrails как щит от рисков в агентных системах
Вы когда-нибудь задавали вопрос AI-чатботу и получали в ответ что-то вроде: «Я не могу с этим помочь»
Как мы построили свой инструмент для работы с LLM
Привет, Habr! Меня зовут Алексей Рудак, и я основатель компании Lingvanex — компании, которая уже 7 лет делает решения для машинного перевода и распознавания речи.В этой статье я бы хотел рассказать про наш инструмент для тренировки языковых моделей, который шесть лет назад родился из простого набора скриптов. Но постепенно усложняяcь, он стал включать в себя функции разметки данных, фильтрации датасетов, генерации данных и тестирования. В какой-то момент инструмент стал настолько функциональный, что я решил сделать ему красивый UI и назвать его - Data Studio. Итак, что же такое Data Studio ?Data Studio
Эра ИИ: судьба работников умственного труда
Если вы работаете с компьютером удаленно — вас можно заменить.
