Исследование предлагает новую постобработочную рамочную структуру LoGoFair для достижения как локальной, так и глобальной справедливости в федерированном обучении, решая ключевые проблемы статистической гетерогенности и достижения справедливости при модели, не зависящей от конкретных характеристик.

https://arxiv.org/pdf/2503.17231

Мультимодальные языковые модели объединяют текст, изображения, аудио и видео в единое векторное пространство, что позволяет эффективно обрабатывать различные виды данных одновременно.

Эти модели могут решать задачи, недоступные традиционным текстовым системам, такие как ответы на вопросы по изображениям или преобразование аудио в текст с учетом контекста.

https://habr.com/ru/articles/892172/

UPFT улучшает рассуждения LLM, обучая модель на минимальных префиксах (8 токенов) без меток данных или сэмплинга, достигая эффективности supervised методов при снижении затрат на 75% по времени и 99% по стоимости.

Этот подход сохраняет знания модели и значительно ускоряет процесс обучения.

https://arxiv.org/pdf/2503.02875

ИИ для кодинга ускоряет разработку, автоматизируя рутинную работу, что позволяет сосредоточиться на архитектуре и логике.

Однако из-за множества существующих проектов разобраться, какая нейросеть лучше, становится сложной задачей, требующей анализа разных ИИ-инструментов.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/893798/

Парсинг — это процесс автоматического извлечения информации из текстовых источников, особенно с веб-ресурсов, с использованием HTTP-запросов и внешних библиотек для обработки HTML.

В Python можно создавать парсеры для различных типов данных, включая HTML, XML и текст, а также разрабатывать библиотеки вручную, используя низкоуровневые методы.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/877596/

Статья объясняет, как создать Mini-App-приложение для Telegram, охватывая как фронтенд, так и бэкенд части.

Рассматриваются примеры простых приложений и решений для бизнеса, а также процесс разработки и развертывания приложения на сервере.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/887974/

Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1 — мощная языковая модель от NVIDIA с 49 миллиардами параметров, оптимизированная для сложных задач NLP.

Она использует фреймворки NeMo и TensorRT для ускорения вычислений на GPU, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость для корпоративных приложений.

https://huggingface.co/nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1

Mistral выпустили многоязычный, мультимодальный 24B LLM с производительностью SOTA с контекстом 128K и лицензией Apache 2.0

Она поддерживает инференс 150 токенов в секунду и подходит для устройств с ограниченными ресурсами, таких как RTX 4090 или Mac с 32 ГБ ОЗУ, идеально подходя для задач NLP, включая чат-ботов и анализ текста.

https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503

Napkin AI — это сервис, который автоматически преобразует текст в визуальные схемы, диаграммы и инфографику, упрощая представление информации.

Он находится в стадии бета-тестирования и доступен бесплатно, что дает отличную возможность опробовать сервис и интегрировать его в свой рабочий процесс.

http://app.napkin.ai/

EuroBERT — это семейство мультиязычных энкодеров, обученных на 5 трлн токенов из 15 языков, включая русский, с поддержкой контекста до 8192 токенов.

Модель демонстрирует выдающуюся эффективность в задачах анализа документов, поиска информации, работы с кодом и математическими задачами, превосходя аналоги по точности на 10-15%.

https://huggingface.co/blog/EuroBERT/release

LADDER — фреймворк от Tufa Labs, который помогает языковым моделям решать сложные задачи, разбивая их на простые шаги.

Модели, такие как Qwen2.5, с помощью LADDER достигли рекордных результатов, например, 90% точности на тесте MIT Integration Bee.

https://arxiv.org/pdf/2503.00735

Методика SWE-RL использует reinforcement learning (RL) на данных об эволюции ПО из репозиториев GitHub для улучшения логического мышления языковых моделей.

Это позволяет моделям, как Llama3-SWE-RL, не только решать задачи программирования, но и показывать улучшенные результаты в функциональном программировании и NLP.

https://arxiv.org/pdf/2502.18449

EasyR1 — фреймворк для обучения с подкреплением, поддерживающий мультимодальные данные.

Он улучшает производительность на 5% за 30 шагов и предлагает масштабируемость и интеграцию с различными RL-алгоритмами.

https://github.com/hiyouga/EasyR1

Автор делится опытом создания Telegram-бота на Python с использованием webhook, объясняя преимущества этого метода по сравнению с polling, так как webhook обеспечивает мгновенную реакцию на действия пользователей.

Он также подчеркивает важность минимального использования внешних библиотек, чтобы код оставался простым и понятным, особенно в процессе изучения языка.

https://habr.com/ru/companies/digitalleague/articles/716760/

Cache-Augmented Generation улучшает генерацию текста, заранее загружая все необходимые данные в контекст модели и используя кеширование параметров, что снижает задержки и ошибки извлечения.

Этот подход упрощает архитектуру и ускоряет процесс, но ограничен длиной контекстного окна и объемом загружаемых данных.

https://github.com/hhhuang/CAG

Auto Deep Research — это доступный и эффективный AI-ассистент для исследователей, предлагающий высокую производительность и открытый исходный код.

Система легко интегрируется с различными моделями и предоставляет простоту использования без сложных настроек.

https://github.com/HKUDS/AutoAgent

В версии 0.30.0 библиотеки huggingface_hub добавлена поддержка Xet — нового протокола для хранения крупных моделей и датасетов, который заменяет Git LFS.

Также улучшены инструменты инференса, добавлена поддержка новых провайдеров и асинхронных вызовов для задач, таких как text-to-video.

https://github.com/huggingface/huggingface_hub/releases/tag/v0.30.0

ODS — это открытый поисковый агент, интегрирующийся с большими языковыми моделями для выполнения поисковых и аналитических задач.

ODS с DeepSeek-R1 демонстрирует на 9,7% большую точность по сравнению с GPT-4o-Search.

https://arxiv.org/abs/2503.20201

Для балансировки нагрузки используется Nginx upstream, который проксирует WebSocket-соединения на различные реплики и разрывает соединение через 15 минут неактивности.

Реплики сохраняют историю переписки в Redis, обеспечивая восстановление контекста, а управление репликами осуществляется через PM2.

https://habr.com/ru/articles/896222/

Статья описывает проблемы галлюцинаций в языковых моделях, где они могут давать неверные ответы из-за случайных факторов, а также проблемы с протоколами вызова инструментов, например, неправильный XML-формат.

Также подчеркивается важность корректного заполнения форм и правильной ротации сообщений, чтобы не нарушить бизнес-логику системы.

https://habr.com/ru/articles/892866/

Статья рассматривает создание многопользовательского чат-бота на основе LLM, подчеркивая важность разделения бизнес-логики и провайдера модели для гибкости в выборе LLM и предотвращения галлюцинаций.

Также акцентируется внимание на необходимости тестового окружения для оценки стабильности при смене моделей, учитывая их частые обновления и изменения в поведении.

https://habr.com/ru/articles/878658/