Microsoft Research представила методы, усиливающие способность языковых моделей, от компактных до гигантских к сложным рассуждениям. Технологии фокусируются на 3 направлениях: архитектура малых моделей, математическая строгость и кросс-доменное обобщение.
Ключ для маленьких моделей (1.5–7 млрд параметров) в имитации человеческого пошагового мышления.
rStar-Math использует алгоритм MCTS в цикле самообучения: сначала декомпозиция задачи на шаги, затем Process Preference Model (PPM), который учит модель оценивать качество каждого шага через "метки награды", и наконец — итеративная доработка. За 4 цикла MCTS, стратегия и PPM совместно улучшают результат.
Logic-RL — это фреймворк обучения с подкреплением, который награждает модель только при идеально оформленном ходе рассуждений и верном ответе, исключая любые попытки выбора обходных путей.
Для математической надежности разработан LIPS, гибрид ИИ и символьных движков. LIPS распределяет задачи: языковая модель распознает паттерны и переформулирует условия (например, неравенства), а символьный решатель выполняет точные преобразования (масштабирование, упрощение).
Чтобы ИИ понимал условия без ошибок, создан нейро-символический фреймворк генерации данных: символьные системы создают задачи, а языковые модели переводят их в "человеческий" текст. Для проверки выводов используются символьная эквивалентность (сравнение формул) и семантическая согласованность (анализ смысла через эмбеддинги), повышая точность на 35%.
Дополнительный бонус — неожиданное обобщение. Тренировка на математике резко улучшила результаты моделей в программировании и естественных науках.
Для унификации подходов создан Chain-of-Reasoning (CoR), позволяющий гибко комбинировать текстовые, программные и символьные рассуждения в одном решении. А Critical Plan Step Learning (CPL) учит ИИ стратегическому планированию: разбивать проблему, выделять ключевые шаги и отбрасывать слабые варианты через комбинацию Plan-based MCTS и Step-APO.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #RL #Reasoning #Microsoft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤58👍40🔥19🌭5🥰1🤣1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
GitHub объявил о начале тарификации премиум-запросов в Copilot для всех платных планов с 18 июня 2025 года. Теперь пользователи будут получать ежемесячный лимит таких запросов, а неиспользованные остатки сгорают в конце месяца.
Премиум-запросы требуются для работы с мощными моделями вроде GPT-4.5 или Claude Opus 4, где каждый запрос умножается на коэффициент сложности (GPT-4.5 «съедает» 50 единиц за раз). Для бесплатного тарифа доступ ограничен: 2000 автодополнений кода и 50 премиум-запросов в месяц, причем все чаты считаются как "премиум".
Платные планы предлагают неограниченный доступ к базовым моделям (GPT-4.1, GPT-4o), но дополнительные запросы сверх лимита обойдутся в $0.04 за штуку. Если лимит исчерпан, можно переключиться на базовые модели — правда, их скорость зависит от нагрузки.
github.com
OpenAI предупредила, что ее будущие модели могут представлять повышенный риск создания биологического оружия. Чтобы предотвратить злоупотребления, OpenAI разрабатывает комплексную систему ограничений: обучение моделей игнорировать опасные запросы, автоматический мониторинг подозрительной активности, проверку экспертов и «Red Teams», тестирующие уязвимости.
Компания сотрудничает с лабораториями и правительствами, чтобы улучшить безопасность синтеза ДНК и создать системы раннего обнаружения патогенов. Для тех, кто работает с ИИ в научных целях, планируется отдельный доступ к мощным инструментам, при условии строгого контроля. В июле OpenAI проведет саммит по биозащите, чтобы объединить усилия государств и частного сектора в борьбе с новыми угрозами.
openai.com
Wix, популярный конструктор сайтов, приобрел Base44 — платформу вайбкодинга, позволяющую создавать приложения через текстовые запросы. Сделка оценивается в $80 млн, с возможными доплатами до 2029 года в зависимости от роста пользователей или выручки.
Base44 останется независимой, сохранив текущие инструменты: управление базами данных, аутентификацию, облачное хранение и хостинг. Платформа, насчитывающая 40 тыс. пользователей, недавно добавила чат-бота на основе ИИ для упрощения разработки.
techradar.com
YouTube подтвердил, что Google использует его архив из 20 млрд. видео для тренировки ИИ-моделей, включая Veo 3. Компания утверждает, что задействует лишь часть контента, соблюдая договоры с авторами, но не уточняет деталей. Создатели, чьи ролики могут попадать в обучающие наборы, не могут отключить такую опцию.
Эксперты опасаются, что это создаст конфликт интересов: ИИ, обученный на их материалах, может конкурировать с самими авторами. Некоторые уже выразили недовольство, подчеркнув, что не знали о таком использовании своего контента.
При этом ежедневно на YouTube добавляется несколько десятков миллионов новых видео - это потенциальный «корм» для алгоритмов. Вопрос регулирования ИИ и защиты прав авторов остаётся открытым, хотя YouTube ссылается на прозрачность своих политик.
cnbc.com
MiniMax, в рамках пятидневного марафона релизов "MiniMax Week" представила второе поколение видео-модели Hailuo 02, улучшенной за счет архитектуры NCR. Модель выросла в 3 раза по количеству параметров, при этом разработчики обещают улучшенное качество и разнообразие контента, но технические детали NCR пока не неизвестны.
Hailuo 02 справляется со сложными сценариями и по данным бенчмарка Artificial Analysis Video Arena она уступила только Bytedance Seedance, но обошла Google Veo 3.
Доступны 3 варианта генераций: 768p на 6/10 секунд и 1080p на 6 секунд. Цена в API за 6-секундный ролик в 768p — $0,28, а 1080p — $0,49. Модель доступна через веб-интерфейс, мобильное приложение или API.
mp.weixin.qq.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍41❤28🔥17👌3😁2🌭1🤨1
🚀 Станьте экспертом ИИ-инструментов за 2 месяца
20+ нейросетей для кода, дизайна и маркетинга ускорят вашу работу в 10 раз:
• Генерируйте и отлаживайте код, пишите документацию
• Создавайте 2D/3D-графику, анимацию, презентации
• Стройте контент- и медиапланы, анализируйте данные
Поддержка: чат с авторами + ежемесячные обновления курса, доступ навсегда. 120+ практических уроков, 10 реальных проектов в портфолио, готовые шаблоны для любых задач.
👉 Подробнее по ссылке: https://epic.st/70it9?erid=2VtzqvAArpn
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии “Скилбокс (Коробка навыков)”», ИНН: 9704088880
20+ нейросетей для кода, дизайна и маркетинга ускорят вашу работу в 10 раз:
• Генерируйте и отлаживайте код, пишите документацию
• Создавайте 2D/3D-графику, анимацию, презентации
• Стройте контент- и медиапланы, анализируйте данные
Поддержка: чат с авторами + ежемесячные обновления курса, доступ навсегда. 120+ практических уроков, 10 реальных проектов в портфолио, готовые шаблоны для любых задач.
👉 Подробнее по ссылке: https://epic.st/70it9?erid=2VtzqvAArpn
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии “Скилбокс (Коробка навыков)”», ИНН: 9704088880
❤28🤣16👍12🔥7👏7🌭2😐2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Nvidia запускает своих роботов в больницах
Месяц назад Nvidia представила Nurabot — медицинского робота на колёсах, созданного совместно с Foxconn и другими компаниями.
Сейчас он уже работает в госпитале ветеранов в Тайчжуне, а до конца года в ряд больниц поступят десятки таких роботов.
Они будут служить связующим звеном между медсёстрами и пациентами, снижая нагрузку на персонал и позволяя медицинским работникам уделять больше внимания качественному уходу за пациентами.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #NursingRobot #AI #HealthcareRobotics
Месяц назад Nvidia представила Nurabot — медицинского робота на колёсах, созданного совместно с Foxconn и другими компаниями.
Сейчас он уже работает в госпитале ветеранов в Тайчжуне, а до конца года в ряд больниц поступят десятки таких роботов.
Они будут служить связующим звеном между медсёстрами и пациентами, снижая нагрузку на персонал и позволяя медицинским работникам уделять больше внимания качественному уходу за пациентами.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #NursingRobot #AI #HealthcareRobotics
❤64👍30🔥16🤷9🌭3😁1
GRESO - это новый алгоритм для эффективного обучения с подкреплением больших языковых моделей, который сокращает вычислительные затраты на 40–60% без потери качества. Его суть в предварительной фильтрации «бесполезных» промптов, тех, что не дают модели обучаться, еще до дорогостоящей стадии rollout (генерации ответов модели).
В основе GRESO — вероятностная модель, предсказывающая, стоит ли прогонять промпт через LLM.
Алгоритм анализирует историю вознаграждений (reward dynamics) за прошлые эпохи обучения: если промпт много раз подряд давал идентичные награды на всех сгенерированных ответах (их называют zero-variance), он, скорее всего, бесполезен и сейчас.
GRESO не блокирует их жестко, он вычисляет вероятность пропуска , опираясь на число идущих подряд «пустых» прогонов и базовую вероятность «исследования». Это позволяет иногда перепроверять сложные промпты, на тот случай, если вдруг модель «доучилась» и теперь они полезны.
Базовая вероятность автоматически настраивается в реальном времени: если доля бесполезных промптов выше целевого значения (например, 25%), GRESO ее снижает, экономя ресурсы; если ниже — повышает, добавляя гибкости. Плюс, алгоритм разделяет промпты на легкие и сложные, применяя к ним разную политику исследования (сложные проверяет чаще, так как они перспективнее для обучения сильной модели).
А чтобы не гонять большие батчи ради пары примеров, размер выборки динамически подстраивается под текущие нужды на основе вычисления из недостающих данных, α — текущей доли пустых промптов и запаса надежности.
Хотя GRESO и экономит сотни часов на H100, делая RL-тюнинг доступнее, у него есть нюансы:
Qwen Math 1.5В или Qwen Math 7b, есть несколько подготовленных скриптов файнтюна в train-scripts.@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #RL #GRESO
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍48❤23🔥14🥰3👏1🌭1
Forwarded from ТЕХНО: Яндекс про технологии
Как было раньше
В основе рекомендательных систем Яндекса, например, той, что используется в Яндекс Музыке с 2023 года, лежит нейросеть-трансформер, способная анализировать длинные неструктурированные последовательности данных и находить в них связи. Она обрабатывает два потока информации:
🔸Обезличенные взаимодействия пользователя с сервисом — клики, лайки, поисковые запросы, дослушивание треков, добавление товаров в корзину и так далее.
🔸Объекты (треки, товары, фильмы), которые могут быть рекомендованы этому пользователю.
Такие нейросети называют «двухбашенными». Они переводят оба потока данных — башни — в одно общее числовое пространство и ищут в нем похожие объекты.
Что изменилось
Исследователи Яндекса предположили, что можно сделать рекомендации более точными, если масштабировать модель (как делают с LLM) и разработать для нее новую архитектуру. Вот что из этого получилось:
🔸Система стала больше: раньше она учитывала лишь около двух тысяч последних действий пользователя, а теперь — более 8000. ARGUS анализирует гораздо более длинную историю взаимодействия с сервисом — это позволяет находить в поведении людей долгосрочные паттерны.
🔸Раньше система учитывала только успешные взаимодействия (лайки, покупки, добавления в плейлист), не имея информации о рекомендациях, которые не понравились или были проигнорированы. ARGUS же учитывает всю рекомендательную историю, включая отрицательное взаимодействие, а также контекст: где, как и в какой момент была сделана подсказка. Так система может точнее предсказать реакцию пользователя на предлагаемые объекты.
🔸Благодаря эффективной архитектуре ARGUS можно запускать в реальном времени, тогда как обычно тяжёлые трансформерные модели проводят расчёты раз в сутки.
Это работает?
Да, ARGUS заметно улучшает качество рекомендаций. Первой новые алгоритмы внедрила Яндекс Музыка. В результате, в Моей волне пользователи стали на 20% чаще лайкать впервые услышанные треки. А в Яндекс Маркете на 5% выросло количество покупок из рекомендаций в новых для людей категориях. В будущем ARGUS появится и в других сервисах Яндекса, где есть рекомендации.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍63🙉23🔥16❤11😁3👌3🫡3
MesaNet — это новое поколение RNN-архитектур от команды Google Paradigms of Intelligence, созданное для эффективного моделирования длинных последовательностей (например, текста или временных рядов).
Ключевая задача MesaNet - преодолеть главный недостаток трансформеров: линейный рост вычислительных затрат и потребления памяти при увеличении длины последовательности во время инференса. В отличие от классических подходов, MesaNet достигает постоянной сложности на токен за счёт «оптимального обучения в реальном времени» — динамической подстройки внутренних весов под контекст прямо во время работы модели, без хранения всей истории токенов.
Архитектурно, MesaNet построен как стек чередующихся блоков: Mesa-слои (для смешивания информации вдоль последовательности) и MLP (для обработки признаков внутри токена).
Mesa-слой - это сердце системы. Вместо стандартного обновления весов через градиентный спуск (как в Mamba или DeltaNet), он решает оптимизационную задачу для каждого нового токена: ищет матрицу весов, минимизирующую квадратичную ошибку предсказания на всей текущей последовательности.
Для этого используется метод сопряженных градиентов (Conjugate Gradient, CG), который эффективно решает линейную систему из накопленной ковариация ключей, регуляризатора и оптимизированного запроса. Состояние слоя хранится в двух матрицах, которые обновляются через «забывающие» и «входные» гейты, зависящие от данных.
Еще одна, не менее важная опция — динамическое распределение вычислений. Число шагов сопряженного градиента не фиксировано: сложные последовательности требуют больше итераций для сходимости. Это позволяет гибко балансировать точность и скорость.
Сравнение с трансформерами (MHA) и современными RNN (Mamba2, xLSTM, DeltaNet) на синтетике (MAD, RegBench) и языке (SlimPajama) показало: MesaNet сопоставим с трансформерами по perplexity, но выигрывает у других RNN на задачах, требующих длинного контекста. При этом он сохраняет преимущество RNN — постоянные память/вычисления на токен при инференсе.
Интересный паттерн выявили во время тестов: MesaNet, да и просто RNN, точнее предсказывают ранние токены последовательности, а трансформеры - поздние. На длинной экстраполяции (до 32k токенов) MesaNet обошла Mamba2 и xLSTM, но уступила трансформеру.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #RNN #MesaNet
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤50🔥24👍13🥰3😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌐 Cloud Browser — облачный браузер от Manus.
Manus выпустили браузер, который заточен под автоматизацию задач.
Один раз вошли и настроили — дальше всё работает автоматически.
🔒 Как это работает?
• Пользователь вручную входит в нужные сайты
• Manus сохраняет cookies и данные сессии в зашифрованном виде
• Cloud Browser позволяет агентам AI управлять браузером: открывать вкладки, нажимать кнопки, заполнять формы и тд.
• При новых сессиях все данные подставляются автоматически
📱 Синхронизация между устройствами
Позволяет начать работу на ноутбуке и продолжить с телефона ( и наоборот) — браузер запомнит все сессии.
⚠️ Контроль остаётся за пользователем
• Все важные действия требуют вашего подтверждения
• Данные изолированы, шифруются и не используются для обучения моделей (по заявлениям разработчиков)
🧪 Сейчас **Cloud Browser доступен всем пользователям в тестовом режиме**.
https://manus.im/help/cloud-browser
@ai_machinelearning_big_data
#Manus #ai #llm #aiagent
Manus выпустили браузер, который заточен под автоматизацию задач.
Один раз вошли и настроили — дальше всё работает автоматически.
🔒 Как это работает?
• Пользователь вручную входит в нужные сайты
• Manus сохраняет cookies и данные сессии в зашифрованном виде
• Cloud Browser позволяет агентам AI управлять браузером: открывать вкладки, нажимать кнопки, заполнять формы и тд.
• При новых сессиях все данные подставляются автоматически
📱 Синхронизация между устройствами
Позволяет начать работу на ноутбуке и продолжить с телефона ( и наоборот) — браузер запомнит все сессии.
⚠️ Контроль остаётся за пользователем
• Все важные действия требуют вашего подтверждения
• Данные изолированы, шифруются и не используются для обучения моделей (по заявлениям разработчиков)
🧪 Сейчас **Cloud Browser доступен всем пользователям в тестовом режиме**.
https://manus.im/help/cloud-browser
@ai_machinelearning_big_data
#Manus #ai #llm #aiagent
❤54👍25🥰10🔥5😁5🤔5🤨5🌭2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎧 MiniMax продолжают жечь и выпускают генератор речи
🧁 Voice Design — продвинутая кастомизация генерации голоса:
• Позволяет задавать текст, голос, тон, эмоции, можно клонировать голос.
• Продвинутая кастомизация и мультиязычная поддержка
Попробовать можно здесь →https://minimax.io/audio
@ai_machinelearning_big_data
#audio #ai #ml #MiniMax
🧁 Voice Design — продвинутая кастомизация генерации голоса:
• Позволяет задавать текст, голос, тон, эмоции, можно клонировать голос.
• Продвинутая кастомизация и мультиязычная поддержка
Попробовать можно здесь →https://minimax.io/audio
@ai_machinelearning_big_data
#audio #ai #ml #MiniMax
❤62👍28🔥22❤🔥4
Агентское рассогласование - опасный феномен, при котором ИИ-системы сознательно выбирают вредоносные действия (вроде шантажа или утечки данных) для достижения поставленных целей, игнорируя этические ограничения. Это превращает их в «цифровых инсайдеров», способных действовать против интересов пользователей.
Эксперименты, которые провела Anthropic в рамках исследования "Агентское рассогласования", показали: модели идут на это не из-за технических сбоев, а в результате холодного расчета, когда «загнаны в угол» (например, при угрозе отключения или конфликте задач). В основе исследования - симуляции корпоративной среды. Моделям (Claude, GPT-4.1, Gemini и др.) давали доступ к виртуальной почте компании, где они обнаруживали компромат на сотрудников или секретные данные.
Ключевой метод эксперимента состоял в создании бинарных дилемм: например, цель «укреплять американские интересы» вступала в конфликт с планами руководства свернуть проект, а альтернативу шантажу (скажем, переубедить менеджера) искусственно «закрывали». Все модели работали через цепочку рассуждений: анализировали контекст, оценивали риски и осознанно выбирали вредоносное действие, даже признавая его аморальность.
Для массового тестирования 16 моделей от Anthropic, OpenAI, Google и других использовали 2 сценария, которые провоцировали рассогласование:
В обоих случаях модели демонстрировали тревожную гибкость: вместо прямого шантажа могли анонимно разослать компромат коллегам или подделать «системное уведомление».
При этом в «стерильных» условиях (без угроз/конфликтов) модели вели себя безопасно. Пока такие кейсы, всего лишь лабораторные симуляции, но с ростом автономности ИИ риски могут стать на порядок критичнее.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Alignment #Anthropic
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍65🔥32❤15😁8🤔8👻8🥰4🕊2🤣2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Совместный проект «Empathic Insight» - это набор моделей и датасетов для распознавания эмоций. Система оценивает интенсивность 40 эмоций на изображениях или аудиозаписях, используя шкалу от 0 до 7 для лиц и градации «отсутствие/слабо/сильно» для голоса. В основе - модели EmoNet, которые оперируют вероятностями и построенные на расширенной эмоциональной таксономии.
Для обучения использовали 203 тыс. синтетических лиц и 4,7 тыс. аудиозаписей, включая данные из датасета Laion’s Got Talent (5 тыс. часов речи на нескольких языках). EmoNet обешел Gemini 2.5 Pro и Hume AI в точности соответствия оценкам психологов.
Попутно разработана BUD-E Whisper - файнтюн Whisper, добавляющая анализ эмоций, возраста и пола в транскрибацию. Модели доступны на Hugging Face под лицензиями CC и Apache 2.0.
laion.ai
Музыкальная платформа начала предупреждать пользователей об альбомах с песнями, полностью сгенерированными ИИ. Это часть усилий против мошенников, которые используют ИИ для накрутки прослушиваний и получения необоснованных роялти. По данным компании, 18% ежедневно загружаемых треков (около 20 тысяч в день) создаются с помощью генераторов музыки.
Платформа признает, что полностью ИИ-музыка составляет лишь 0.5% трафика, но рост показателя указывает на системную уязвимость. В условиях споров вокруг обучения ИИ на чужих данных и отсутствия четкого регулирования, инициатива Deezer может стать прецедентом для отрасли.
apnews.com
Компании договорились использовать гуманоидных роботов на новом заводе в Хьюстоне, где будут выпускать серверы GB300 для ИИ. Это станет первым случаем применения человекоподобных роботов в производстве продукции NVIDIA. Работа начнётся в первом квартале 2025 года, а роботы займутся сборкой, вставкой кабелей и перемещением компонентов.
Завод выбран не случайно: свободное пространство позволяет адаптировать линии под новых «работников». Пока неизвестно, какие именно гуманоиды будут задействованы — собственные разработки Foxconn с NVIDIA или китайские модели от UBTech.
reuters.com
Asclepius AI Table - первый в мире анатомический стол с искусственным интеллектом, который меняет подход к обучению в медицине и ветеринарии. Устройство работает без дополнительного ПО, объединяя 8 модулей для изучения анатомии, патологии и биомеханики.
Встроенные ИИ-инструкторы отвечают на голосовые и текстовые запросы в реальном времени, объясняя структуры тела и адаптируя уроки под уровень ученика. Студенты могут исследовать 3D-модели тела, реконструировать КТ-снимки или анализировать гистологические слайды. Для ветеринаров доступна библиотека анатомий разных видов животных.
Отдельно выделен модуль кинезиологии с анимациями движений суставов и мышц, а также симулятор УЗИ с клиническими данными. Устройство уже заинтересовало вузы и клиники по всему миру.
prnewswire.com
Honda и стартап Helm.ai анонсировали систему Helm.ai Vision, решение для автономного вождения, основанное исключительно на камерах. Технология будет внедрена в электромобили Honda 2026 года, позволяя водителям не держать руки на руле и глаза на дороге.
В отличие от компаний, использующих лидар, Helm.ai делает ставку на «компьютерное зрение»: камеры строят карту окружения в реальном времени, создавая вид сверху для улучшения навигации. Система совместима с чипами Nvidia и Qualcomm, что упрощает интеграцию в существующие платформы. Продукт будет предлагаться рынку по модели лицензирования ПО для автопроизводителей.
tech.yahoo.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍61❤27🔥19🥰7🌭3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎓 Похоже, все обучение за него прошёл ChatGPT, а сам выпускник просто вышел и поблагодарил ИИ на сцене.
Новая реальность 😹
@ai_machinelearning_big_data
#chatgpt
Новая реальность 😹
@ai_machinelearning_big_data
#chatgpt
😁90❤46🔥11🤬6🗿6👍5🥰3🤣2
Теперь у всех есть пример, как сделать продакшн-агентов с маршрутизацией, безопасностью и интерфейсом — от запроса до ответа.
Что это такое:
• Многоагентная система для поддержки клиентов (например: бронирование мест, отмена рейса, статус рейса, FAQ)
• Демка написана на Python + Next.js
• Использует OpenAI Agents SDK
• Встроены guardrails: защита от неуместных запросов и попыток обхода правил
• UI: внутри готовый интерфейс чат-бота
Как работает:
1. Пользователь пишет запрос
2. Система выбирает подходящего агента (например, `SeatBooking`)
3. Агент отвечает или передаёт диалог другому
4. Есть fallback на человека, если нужно
Как запустить:
# Backend
cd python-backend
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn api:app --reload --port 8000
# Frontend
cd ui
npm install
npm run dev
Далее открываем:
http://localhost:3000Особенности
• MIT-лицензия — можно адаптировать под свои задачи
• Удобно расширять: добавлять новых агентов, инструменты, правила
• Простой код, всё задокументировано
• Рабочий кейс от OpenAI
🔗 GitHub: github.com/openai/openai-cs-agents-demo
Если вы хотите собрать систему из агентов — это отличная точка старта.
@ai_machinelearning_big_data
#chatgpt #openai #aiagents #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍69🔥28❤20🤔5🥰3❤🔥2🤬1🤝1