Docling in Working with Texts, Languages, and Knowledge
Docling in Working with Texts, Languages, and KnowledgeHi everyone. In the context of our research project, we were solving the problem of automating academic submission workflows, which led us to discover a platform called Docling.Together, we explore the role of Docling in reshaping how research data can be represented, reused, and reasoned over in both human and machine-readable formats.
Google представляет новых ИИ-агентов для анализа данных и научных исследований
Компания Google представила набор ИИ-агентов, предназначенных для выполнения рутинной работы, которая годами отнимала время у специалистов по обработке данных. Компания анонсировала шесть новых «агентных» инструментов, которые могут автоматически создавать конвейеры данных, отлаживать код и даже отвечать на сложные бизнес-вопросы без необходимости писать хотя бы одну строку SQL.
AutismSmartDetector: Система для определения черт аутистического спектра
Оригинал материалаОригинал фото
Finetuning Qwen 3 на RTX4090: полный гайд обучения LLM c помощью Unsloth
Всем привет! Меня зовут Артем, я DS в компании Raft. Эта статья - полноценный гайд по дообучению с Unsloth, в котором мы разберём: что такое Unsloth, как выбрать метрики и гиперпараметры, как шаг за шагом использовать unsloth исследователям и разработчикам. Ниже я приложу весь код, который понадобится для обучения Qwen3 на медицинском датасете по МКБ по деменции.Во второй части статьи я приведу свои лайфхаки для улучшения качества файнтьюнинга и поделюсь результатами реальных экспериментов.
Распознавание текста на изображении и общение с распознанным текстом. Paddle OCR + LLM
Кадр из фильма двухсотлетний человекДанная статья описывает процесс создания проложения для распознавания текста на изображении и общения с распознанным текстом. Системные требованияЯзык: Python
Как вырасти из Manual QA в Automation: пошаговый план
ВступлениеВ этой статье я хочу поделиться практическими рекомендациями для инженеров, которые сейчас работают как Manual QA и задумываются о переходе в автоматизацию тестирования. Материал будет полезен и тем, кто уже твёрдо решил развиваться в Automation QA, но не знает, с чего начать.Цель статьи — помочь определиться с направлением развития и дать пошаговый план, который позволит плавно и комфортно перейти от ручного тестирования к автоматизации, минимизируя стресс и растерянность, которые часто возникают при смене специализации.Важно! Для кого эта статья и что внутри?
Как устроены AI агенты: разбираемся на примере ReAct и Reflection
Привет, Хабр! В последнее время AI агенты стали главным трендом. Многие используют готовые шаблоны, такие как create_react_agent из langchain, но не понимают, как они работают под капотом. При этом агенты становятся все сложнее, и придет время, когда нужно будет писать свою реализацию. В этой статье мы разберем:Устройство ReAct агента Устройство Reflection агента Примеры системных prompt запросов Кейсы использования и особенности Что такое AI агентПрежде чем переходить к коду, нужно понять, что можно считать агентом. Существует множество определений, например:
Создание умных AI-агентов: полный курс по LangGraph от А до Я. Часть 1. Архитектура: графы, узлы и состояния
Приветствую! Дошли руки для того, чтобы оформить свои знания по теме LangGraph и LangChain в оконченный мини-курс. Сейчас вы читаете первую часть из моей 4-х серийной работы. Как вы поняли из названия, говорить мы сегодня будем про LangGraph — инструмент, который произвёл настоящий фурор в мире энтузиастов по созданию полноценных ИИ-агентов на Python и JavaScript.Сегодня мы начнём с самых основ, а именно:Разберёмся, что такое LangGraph, и поймём, чем он так хорошРазберёмся с основными «китами» этого инструмента: графы, узлы (ноды), рёбра и состоянияНаучимся описывать свои графы на простых примерах
