Forwarded from Machine learning Interview
🧠 One RL to See Them All
MiniMax-AI представили Orsta-7B и Orsta-32B — мощные мультимодальные модели, обученные по новой методике V-Triune:
🔧 V-Triune объединяет:
• форматирование данных на уровне задач,
• расчет награды через кастомные верификаторы,
• мониторинг метрик по источникам.
💥 Результаты?
📈 Orsta-32B даёт **+14.1% прирост** на MEGA-Bench Core по сравнению с QwenVL-2.5!
От OCR и распознавания объектов до визуального рассуждения и математических задач — одна RL-схема покрывает всё.
📦 Модели уже доступны:
- huggingface.co/collections/One-RL-to-See-Them-All/one-rl-to-see-them-all-6833d27abce23898b2f9815a
- github.com/MiniMax-AI/One-RL-to-See-Them-All
Открытая, мощная, готовая к запуску.
#AI #Orsta #MiniMax #VisionLanguage #RLHF #VLM #Multimodal #OpenSource #HuggingFace
MiniMax-AI представили Orsta-7B и Orsta-32B — мощные мультимодальные модели, обученные по новой методике V-Triune:
🔧 V-Triune объединяет:
• форматирование данных на уровне задач,
• расчет награды через кастомные верификаторы,
• мониторинг метрик по источникам.
💥 Результаты?
📈 Orsta-32B даёт **+14.1% прирост** на MEGA-Bench Core по сравнению с QwenVL-2.5!
От OCR и распознавания объектов до визуального рассуждения и математических задач — одна RL-схема покрывает всё.
📦 Модели уже доступны:
- huggingface.co/collections/One-RL-to-See-Them-All/one-rl-to-see-them-all-6833d27abce23898b2f9815a
- github.com/MiniMax-AI/One-RL-to-See-Them-All
Открытая, мощная, готовая к запуску.
#AI #Orsta #MiniMax #VisionLanguage #RLHF #VLM #Multimodal #OpenSource #HuggingFace
👍4❤1🔥1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
MCP (Model Context Protocol) меняет то, как ИИ-модели и агенты взаимодействуют с инструментами.
1. Agentset MCP
🔗 https://github.com/agentset-ai/mcp-server
Быстрое создание интеллектуальных приложений на основе документов (RAG) с open-source платформой Agentset.
2. GitHub MCP Server
🔗 https://github.com/github/github-mcp-server
Интеграция с API GitHub — можно строить ИИ-инструменты, работающие с экосистемой GitHub.
3. arXiv MCP
🔗 https://github.com/andybrandt/mcp-simple-arxiv
Работа с научными статьями arXiv: поиск, метаданные, аннотации, ссылки — всё через MCP.
4. MCP Run Python
🔗 https://github.com/pydantic/pydantic-ai/tree/main/mcp-run-python
Запуск Python-кода в песочнице через Pyodide (Deno). Полная изоляция от ОС.
5. Safe Local Python Executor
🔗 https://github.com/maxim-saplin/mcp_safe_local_python_executor
Безопасный локальный запуск Python-кода, сгенерированного LLM, через LocalPythonExecutor (от smolagents).
6. Cursor MCP Installer
🔗 https://github.com/matthewdcage/cursor-mcp-installer
Автоматическое добавление MCP-серверов в редактор Cursor — удобно для разработчиков.
7. Basic Memory
🔗 https://memory.basicmachines.co/docs/introduction
Система управления знаниями: создаёт устойчивый семантический граф из диалогов ИИ-агентов.
8. Filesystem MCP Server
🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/HEAD/src/filesystem
Чтение, запись, поиск файлов, создание, удаление и перемещение директорий — всё через MCP.
9. Notion MCP Server
🔗 https://github.com/makenotion/notion-mcp-server
Позволяет моделям управлять вашим рабочим пространством в Notion: поиск, чтение, создание и обновление страниц и баз.
10. Markdownify MCP Server
🔗 https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp
Конвертирует PDF, изображения, аудио и веб-страницы в Markdown.
11. Fetch MCP Server
🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetch
Позволяет LLM извлекать данные с веб-страниц и автоматически преобразовывать HTML в Markdown.
12. Mobile Next MCP Server
🔗 https://github.com/mobile-next/mobile-mcp
Взаимодействие с iOS/Android-приложениями: распознавание UI по скриншотам, автоматизация кликов.
13. MCP Installer
🔗 https://github.com/anaisbetts/mcp-installer
Шутливо, но по делу: «MCP для установки MCP». Модель сама ставит MCP-серверы из npm и PyPi по вашему запросу.
🧠 Вывод:
MCP-серверы — это мост между LLM и реальными действиями: код, браузер, мобильные приложения, знания, GitHub, файлы.
Их можно комбинировать в цепочки, расширять ассистентов, строить автономные агенты.
@data_analysis_ml
#ml #ai #MCP
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤18👍2🥱2🔥1👏1🤷1
Forwarded from Machinelearning
GUI-Actor — методика на базе VLM, которая вместо традиционной генерации координат текстом при визуальной обработке интерфейса использует внимание внутри модели.
Чтобы уйти от координатного подхода, в GUI-Actor используется специальный токен
<ACTOR>, который "учится" связываться с визуальными патчами, соответствующими целевой области экрана. За один проход модель может запомнить сразу несколько кандидатов на действие.Например, все кнопки "Сохранить" в сложном интерфейсе. Это очень похоже на человеческое восприятие: видеть сам элемент, а не его позиции по осям Х и Y.
Выбрать наиболее подходящий вариант из элементов-кандидатов помогает "верификатор". Это отдельная модель, оценивающая кандидатов от
<ACTOR> и отбирающая самый подходящий для действия. Она не только улучшает точность, но и универсальна: ее можно подключить к другим моделям.Обучение требует минимум ресурсов. Можно заморозить основную VLM (Qwen2-VL-7B) и дообучить только новый action head и токены. Это всего ~100М параметров для 7B-модели.
Комбинация из такого быстрого обучения + верификатор почти догоняет полноценно обученные аналоги, сохраняя общие способности базовой модели. Никакого "катастрофического забывания" - агент учится кликать интерфейсы, не разучиваясь описывать картинки.
Результаты тестов на сложном бенчмарке ScreenSpot-Pro с высоким разрешением и незнакомыми интерфейсами (CAD, научный софт) GUI-Actor-7B с Qwen2-VL показал 40.7 балла, а с Qwen2.5-VL — 44.6, обойдя даже UI-TARS-72B (38.1).
На других тестах (ScreenSpot, ScreenSpot-v2) он тоже лидирует, особенно в иконках и текстовых элементах, демонстрируя крутую адаптацию к разным разрешениям и версткам.
В планах - выпуск еще двух моделей на основе Qwen2.5-VL (3B и 7B), демо GUI-Actor, код для модели-верификатора и датасеты для обучения.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VLM #GUIActor #Microsoft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍4🔥2
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Apple внезапно опубликовала исследование, которое разоблачает популярные LLM с "цепочкой размышлений" (Chain-of-Thought) — такие как Gemini 2.5 Pro, OpenAI o3 и DeepSeek R1.
📌 Что тестировали?
Логические задачи:
• башни Ханоя (100+ шагов!)
• загадка про волка, козу и капусту
• головоломки с правилами и условиями
И всё это — с усложнением.
💥 Результаты:
— 🔁 Модели не думают, а вспоминают
Они не решают задачу шаг за шагом, а ищут похожие примеры в своей базе знаний. Это имитация мышления, а не само мышление.
— 🤯 "Переосмысление" вредит
Если задача простая, модель находит верный ответ — и… продолжает «думать» дальше, усложняя всё и случайно портя решение.
— 🧠 Больше размышлений ≠ лучше результат
Дать больше токенов и времени на размышления не помогает. На сложных задачах модели просто сдаются быстрее. Даже "бесконечный" бюджет не спасает.
— 🧪 Few-shot примеры не работают
Даже если расписать пошаговое решение и дать примеры — модель всё равно ломается, если задача ей незнакома.
— 🏗 Модели обожают Ханой, но ненавидят загадки
Башни Ханоя решаются идеально даже на 100+ шагов.
А вот в простой задаче с козой и капустой — модели сдаются на 4-м шаге. Почему? Ханой — в датасетах, загадки про реку — нет.
🧠 Почему LLM не справляются с Ханойскими башнаями при большом числе дисков
Модели вроде Sonnet 3.7, DeepSeek R1 и o3-mini не могут правильно решать башни Ханоя, если дисков больше 13 — и вот почему:
📏 Немного математики:
• Чтобы решить башни Ханоя, нужно минимум 2ⁿ − 1 ходов
• Один ход — это примерно 10 токенов (формат: «переместить диск X с A на B»)
• А значит, для 15 дисков нужно ~**327,670 токенов** только на вывод шагов
🧱 Лимиты моделей:
| Модель | Лимит токенов | Макс. число дисков (без размышлений) |
|--------------|----------------|---------------------------------------|
| DeepSeek R1 | 64k | 12
| o3-mini | 100k | 13
| Sonnet 3.7 | 128k | 13
И это без учёта reasoning (внутренних размышлений), которые модель делает перед финальным ответом.
🔍 Что реально происходит:
• Модели не могут вывести все шаги, если дисков слишком много
• При >13 дисках они просто пишут что-то вроде:
> *"Из-за большого количества шагов я опишу метод, а не приведу все 32 767 действий..."*
• Некоторые модели (например, Sonnet) перестают "думать" уже после 7 дисков — они просто описывают алгоритм и переходят к финальному ответу без вычислений
🎲 А теперь представим, что модель угадывает каждый шаг с точностью 99.99%
На задаче с 15 дисками (32767 ходов) ошибка почти неизбежна — чистая математика:
даже 0.01% ошибок на токенах *экспоненциально* накапливаются
🍏 Интересно, что Apple выпустила это исследование за день до WWDC 2025.
Подколка конкурентам? А завтра, может, и своё покажут. 🤔
📎 Исследование: https://ml-site.cdn-apple.com/papers/the-illusion-of-thinking.pdf
@data_analysis_ml
#AI #LLM #AGI #Apple #WWDC2025 #PromptEngineering #NeuralNetworks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥5👍4
Forwarded from Белый хакер
Всем привет! Если ты копаешься в большом коде и уже не веришь, что AI когда-нибудь сможет помочь не только дописать for-чик, но и реально разобраться в проекте — вот тебе повод пересмотреть мнение. Mistral AI выкатили Devstral — языковую модель с 23.6B параметрами, заточенную именно под девелоперские задачи. И, честно, она не просто продолжает твой код, а реально понимает, что происходит у тебя в репке.
🧑💻 Если работаешь с open-source или на фуллтайме ковыряешь продукт — рекомендую хотя бы посмотреть на Devstral. Лицензия Apache 2.0, так что можно спокойно юзать.
P. S Всё больше AI-инструментов становятся не игрушкой, а реальным усилением для дев-команды. Так что, возможно, пора в онбординг включать не только IDE, но и Devstral.
#Ai #Mistral
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🤬1🤪1
Forwarded from Machinelearning
Goodfire AI, вдохновившись примером Anthropic в интерпретации внутренних процессов Claude, воспроизвели методы трассировки цепей межслойных транскодеров (Cross-Layer Transcoders, CLT) на GPT-2 Small, чтобы проверить их способность раскрывать известные механизмы трансформеров.
Выбор на GPT-2 Small пал не случайно, эта модель небольшая и уже была ранее подвергнута ручному реверс-инжинирингу.
Cross-Layer Transcoders выжимают из модели разреженные признаки, которые объясняют работу MLP-слоев. Визуализируют это через графы атрибуции — это карты влияния признака на выход модели.
Натренировали на 100M токенов из FineWeb, получили ~590K признаков. Точность CLT-реплики модели составила 59%, что близко к оригинальным статьям. Тестировали на задаче сравнения чисел («больше, чем»), идеальном полигоне, где уже известны ключевые механизмы.
Задача "Больше, чем" (ориг. "greater-than") взята из статьи Michael Hanna, она заставляет предсказывать большие числа для второго года в диапазоне дат.
Промпт «The war lasted from the year 1711 to 17». CLT построил граф, где признаки с токена «11» (последняя цифра года) активнее всего влияли на предсказание.
Дальше, выделили топ-160 признаков, для каждого построили логит-атрибуции — теплокарты, показывающие, как признак влияет на выходные годы (ZZ) при разных входных (YY).
Похоже, CLT подсветил кучу узкоспециализированных «сравнивателей», а не универсальные нейроны, как в ручных исследованиях.
CLT автоматически находит интерпретируемые признаки, даже такие неочевидные, как абстрактная четность. Но их «разреженный» мир выглядит иначе, чем ручная трассировка цепей: тут больше узких признаков-«спецов» (Feature 461858 для диапазона 10–30) и меньше универсальных механизмов.
Возможно, дело в методе: CLT смотрит изолированные вклады фич, а в полной модели они взаимодействуют.
В общем, эксперименты с CLT показал, что под капотом языковых моделей не только четкие «сравниватели чисел», но и куча скрытых паттернов вроде детекторов контраста или любителей чисел, кратных 5. И да, полуавтономный анализ иногда видит то, что люди упускают.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Research #CLT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤3🔥1😐1
Forwarded from Machinelearning
🚀 Парадигма меняется: Polaris выводит локальные модели на новый уровень
Polaris — это набор простых, но мощных приёмов, который позволяет даже компактным LLM (4 B, 7 B) догнать и превзойти «тяжеловесов» на задачах рассуждения (открытая 4B модель превосходи Claude-4-Opus).
Вот как это работает и почему важно:
• Управление сложностью данных
– Генерируем несколько (например, 8) вариантов решения от базовой модели
– Оцениваем, какие примеры слишком простые (8/8) или слишком сложные (0/8), и убираем их
– Оставляем «умеренные» задачи с правильными решениями в 20–80 % случаев, чтобы быть ни слишком лёгкими, ни слишком сложными
• Разнообразие «прогонов» (rollout-ов)
– Мы запускаем модель несколько раз на одной и той же задаче и смотрим, как меняются её рассуждения: одни и те же входные данные, но разные «пути» к решению.
– Считаем, насколько разнообразны эти пути (т. е. их «энтропия»): если модели всё время идут по одной линии, новых идей не появляется; если слишком хаотично — рассуждения неустойчивы.
– Задаём начальную “температуру” генерации там, где баланс между стабильностью и разнообразием оптимален, а затем постепенно её повышаем, чтобы модель не застревала на одних и тех же шаблонах и могла исследовать новые, более креативные ходы.
• “Train-short, generate-long”
– Во время RL-обучения используем короткие цепочки рассуждений (короткие CoT) для экономии ресурсов
– На inference увеличиваем длину CoT, чтобы получить более детальные и понятные объяснения без накрутки стоимости обучения
• Динамическое обновление датасета
– По мере роста точности удаляем примеры с accuracy > 90 %, чтобы не «портить» модель слишком лёгкими задачами
– Поддерживаем постоянный вызов модели на её пределе возможностей
• Улучшенная reward-функция
– Комбинируем стандартный RL-reward с бонусами за разнообразие и глубину рассуждений
– Это позволяет модели учиться не только давать правильный ответ, но и объяснять логику своих решений
Преимущества Polaris
• Благодаря Polaris даже компактные LLM (4 B и 7 B) достигают и даже «тяжеловесов» (32 B–235 B) на AIME, MATH и GPQA
• Обучение на доступных GPU уровня consumer-grade — до 10× экономии ресурсов и затрат по сравнению с традиционными RL-пайплайнами
• Полный открытый стек: исходники, подборка данных и веса
• Простота и модульность: готовый к использованию фреймворк для быстрого внедрения и масштабирования без дорогостоящей инфраструктуры
Polaris доказывает, что качество данных и грамотная настройка RL-процесса важнее просто «больших моделей». С ним вы получите продвинутую reasoning-LLM, которую можно запустить локально и масштабировать везде, где есть обычная GPU.
▪Blog post: https://hkunlp.github.io/blog/2025/Polaris
▪Model: https://huggingface.co/POLARIS-Project
▪Code: https://github.com/ChenxinAn-fdu/POLARIS
▪Notion: https://honorable-payment-890.notion.site/POLARIS-A-POst-training-recipe-for-scaling-reinforcement-Learning-on-Advanced-ReasonIng-modelS-1dfa954ff7c38094923ec7772bf447a1
@ai_machinelearning_big_data
#ml #ai • #Polaris #PostTraining #ReinforcementLearning #LLM
Polaris — это набор простых, но мощных приёмов, который позволяет даже компактным LLM (4 B, 7 B) догнать и превзойти «тяжеловесов» на задачах рассуждения (открытая 4B модель превосходи Claude-4-Opus).
Вот как это работает и почему важно:
• Управление сложностью данных
– Генерируем несколько (например, 8) вариантов решения от базовой модели
– Оцениваем, какие примеры слишком простые (8/8) или слишком сложные (0/8), и убираем их
– Оставляем «умеренные» задачи с правильными решениями в 20–80 % случаев, чтобы быть ни слишком лёгкими, ни слишком сложными
• Разнообразие «прогонов» (rollout-ов)
– Мы запускаем модель несколько раз на одной и той же задаче и смотрим, как меняются её рассуждения: одни и те же входные данные, но разные «пути» к решению.
– Считаем, насколько разнообразны эти пути (т. е. их «энтропия»): если модели всё время идут по одной линии, новых идей не появляется; если слишком хаотично — рассуждения неустойчивы.
– Задаём начальную “температуру” генерации там, где баланс между стабильностью и разнообразием оптимален, а затем постепенно её повышаем, чтобы модель не застревала на одних и тех же шаблонах и могла исследовать новые, более креативные ходы.
• “Train-short, generate-long”
– Во время RL-обучения используем короткие цепочки рассуждений (короткие CoT) для экономии ресурсов
– На inference увеличиваем длину CoT, чтобы получить более детальные и понятные объяснения без накрутки стоимости обучения
• Динамическое обновление датасета
– По мере роста точности удаляем примеры с accuracy > 90 %, чтобы не «портить» модель слишком лёгкими задачами
– Поддерживаем постоянный вызов модели на её пределе возможностей
• Улучшенная reward-функция
– Комбинируем стандартный RL-reward с бонусами за разнообразие и глубину рассуждений
– Это позволяет модели учиться не только давать правильный ответ, но и объяснять логику своих решений
Преимущества Polaris
• Благодаря Polaris даже компактные LLM (4 B и 7 B) достигают и даже «тяжеловесов» (32 B–235 B) на AIME, MATH и GPQA
• Обучение на доступных GPU уровня consumer-grade — до 10× экономии ресурсов и затрат по сравнению с традиционными RL-пайплайнами
• Полный открытый стек: исходники, подборка данных и веса
• Простота и модульность: готовый к использованию фреймворк для быстрого внедрения и масштабирования без дорогостоящей инфраструктуры
Polaris доказывает, что качество данных и грамотная настройка RL-процесса важнее просто «больших моделей». С ним вы получите продвинутую reasoning-LLM, которую можно запустить локально и масштабировать везде, где есть обычная GPU.
▪Blog post: https://hkunlp.github.io/blog/2025/Polaris
▪Model: https://huggingface.co/POLARIS-Project
▪Code: https://github.com/ChenxinAn-fdu/POLARIS
▪Notion: https://honorable-payment-890.notion.site/POLARIS-A-POst-training-recipe-for-scaling-reinforcement-Learning-on-Advanced-ReasonIng-modelS-1dfa954ff7c38094923ec7772bf447a1
@ai_machinelearning_big_data
#ml #ai • #Polaris #PostTraining #ReinforcementLearning #LLM
🔥10👍3❤2
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
• Лёгкий и мощный инструмент для разработки в командной строке
• Работает на базе Gemini 2.5 Pro
• Код агента в открытом доступе (Apache 2.0)
• Поддержка контекста в 1 миллион токенов
• Бесплатный тариф: до 60 запросов в минуту и 1000 в день
• Привязка к Google Search
• Поддержка MCP
• Интеграция с VS Code (Gemini Code Assist)
Запуск в cli:
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #agent #Google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤7👍2
Forwarded from Machinelearning
Венчурный фонд Innovation Endeavors, основанный бывшим CEO Google Эриком Шмидтом, выпустил 126-страничный обзор о состоянии и тенденциях фундаментальных ИИ-моделей в 2025 году.
Каждый восьмой работник на планете использует ИИ-инструменты хотя бы раз в месяц, а 90 % прироста аудитории произошло за последние полгода. Многие «ИИ-приложения» уже приносят индустрии миллиарды долларов в год, охватывая инженерию, дизайн, бухгалтерию, юриспруденцию и другие сферы.
Современные языковые модели превосходят врачей по целому ряду диагностических задач и решают олимпиадную геометрию лучше, чем 99 % людей.
Самое неожиданное: если дать небольшой модели время подумать, то она может обойти гораздо более крупную – эксперименты показали, что 3B-модель с reasoning-механизмом обойдет 70B-модель.
Производительность, интеллект и окна контекста увеличиваются более чем в 10× каждый год. Например, окна контекста выросли примерно с 8 тысяч до миллиона токенов, а стоимость генерации одного токена на крупных моделях упала почти в 1000 раз за пару лет. Средняя «длительность» задачи, которую модель может завершить сама, удваивается примерно каждые 7 месяцев.
Модели рассуждения, обученные через CoT, дают новый путь к масштабированию и требуют активного посттренинга (RL с reward-моделями). Возможно, скоро именно дообучение станет важнее предобучения.
Крупнейшие игроки генерируют сотни миллионов выручки, но обучение топ-моделей дороже: LLaMA 4 ≳ $300 млн, GPT-4 ≈ $100 млн, а совокупные расходы OpenAI на обучение и данные достигают ~$3 млрд в год. Новая модель устаревает за три недели — конкуренция так высока, что open-source почти сравнялся с закрытыми платформами.
Выяснилось, что функции «узких» специалистов часто уходят к универсалам с ИИ-ассистентам, а профессии уровня "middle management" вымирают.
Model Context Protocol соединяет модели с почтой, дизайном, чатами и другими сервисами, а «клиентом» всё чаще выступает другой ИИ: крупные CRM и базы данных само-настраиваются через агентов.
В ИИ-облаках важнее продавать «сырые» GPU-часы, чем комплексное ПО; допвремя на GPU обычно выгоднее оптимизаций. NVIDIA остаётся безусловным лидером: отчёт Q1 зафиксировал 10× генерации токенов на инференсе за год. Появилась волна стартапов с трансформер-чипами — теперь переписывать ИИ-ПО под новое железо оправдано: вычислительные затраты многократно превышают зарплаты инженеров.
Доля венчура выросла с 10% в 2024 до 50+% в 2025. Компании вроде Anthropic показывают $2 млрд годового дохода с двукратным ростом, но их оценивают в 30 годовых выручек, что вызывает опасения перегрева. Некоторые стартапы привлекают инвестиции ещё на этапе идеи, без MVP, усиливая риски "пузыря".
75 % ИИ-фото-приложений потеряли основную выручку всего за полгода после пика, напоминая, что не каждое модное направление = устойчивый бизнес, тем более когда модели устаревают с космической скоростью.
⏩Полный отчёт
⏩Видео
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍5🔥1
Forwarded from Machinelearning
Глубокие исследовательские агенты — не просто чат‑боты, а полноценные ИИ‑ассистенты, способные искать информацию, взаимодействовать с инструментами, планировать и писать отчёты. Ниже — 10 мощных open‑source проектов, которые уже можно протестировать:
1. DeerFlow — модульная система от Bytedance: DeerFlow — open‑source фреймворк от Bytedance для создания модульных LLM-агентов.
Поддерживает:
- планирование действий,
- анализ кода,
- генерацию отчётов (включая Text-to-Speech),
- адаптивную интеграцию инструментов.
Создан для исследований, автоматизации и построения сложных агентных пайплайнов.
https://github.com/bytedance/deer-flow
2. Alita — самообучающийся агент с поддержкой Model Context Protocols (MCP), всё в одном модуле. Alita — агент, который сам придумывает, как ему расширить себя, не полагаясь на заранее написанные сценарии, и уже демонстрирует топовые результаты на сложных тестах.
https://github.com/CharlesQ9/Alita
3. WebThinker — автономный веб‑поиск с логикой "думай‑ищи‑пиши", RL‑обучением и глубокой навигацией
https://github.com/RUC-NLPIR/WebThinker
4. SimpleDeepSearcher — это лёгкий, но эффективный open‑source фреймворк от RUCAIBox, предназначенный для автономного веб-поиска через импровизированные многотуровые сессии:
- Использует Supervised Fine‑Tuning (SFT) вместо сложного RL, что значительно упрощает обучение и снижает вычислительные затраты
- Генерирует реалистичные траектории поиска и рассуждений, симулируя поведение пользователя в живом поисковом окружении .
- Критически отбирает данные по нескольким критериям качества: разнообразие запросов, сложность, структура ответов
5. AgenticSeek — приватный on‑device ассистент с выбором эксперта под задачу и голосовым управлением
https://github.com/Fosowl/agenticSeek
6. Suna — универсальный ассистент: браузер, CLI, работа с файлами, API, деплой
https://github.com/kortix-ai/suna
7. DeepResearcher — это комплексный open-source фреймворк от GAIR‑NLP, предназначенный для обучения LLM‑агентов, способных проводить глубокие исследования в автономном режиме, взаимодействуя с вебом. Использует несколько агентов‑браузеров, которые совместно исследуют веб и обрабатывают информацию
https://github.com/GAIR-NLP/DeepResearcher
8. Search‑R1 — агент на PPO/GRPO с поддержкой LLaMA3, Qwen2.5 и кастомных поисковиков. Агент учится эффективному циклу «думай — ищи — думай — отвечай» через RL, достигая важных улучшений в точности ответов и эффективности поиска.
https://github.com/PeterGriffinJin/Search-R1
9. ReCall — это фреймворк на основе RL, который учит LLM "должным образом" вызывать и комбинировать инструменты, используя сгенерированные задачи, без необходимости вручную собирать примеры вызовов — и всё это в открытом доступе.
https://github.com/Agent-RL/ReCall
10. OWL — мультиагентная система на CAMEL‑AI для динамического взаимодействия между агентами
https://github.com/camel-ai/owl
Агенты умеют планировать, взаимодействовать с браузером, запускать скрипты, интегрироваться с API и работать автономно.
Всё проекты — с открытым кодом. Можно изучить, собрать и доработать под свои задачи.
@ai_machinelearning_big_data
#ml #rl #aiagents #ai #agents
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍2🔥1