➡️5-й выпуск подкаста НАУРР «Роботы в деле» доступен к прослушиванию!

Тема подкаста: Логистика будущего: как роботы уже меняют отрасль

🎙В этом выпуске поговорим про отечественные решения, особенности безопасности технологий, бизнес-модели и практические шаги по внедрению роботов.

💬Узнайте о ключевых трендах, программах поддержки внедрений, что нужно для успешного масштабирования и как оценивать эффективность роботизации логистики. Отдельный бонус — краткий гайд по основным выставкам, если интересует внедрение роботизации в логистику.

Гости этого выпуска:
🟢Василий Демин — исполнительный директор консалтинговой компании КСЛ, доктор технических наук.
🟢Алексей Ильяшевский — директор по импортозамещению и связям с государственными органами компании COMITAS.

🎧 Подкаст доступен на платформах: Apple Podcasts, Яндекс Музыка, VK Музыка, Звук, OverCast, Pocket Casts, MyBook, Литрес, Строки: https://robotics.mave.digital

Производство: студия подкастов ARSA Production.

Для запуска подкаста на странице:
💻с ПК: нажать на иконке подкаста на текст «Роботы в деле» и нажать на иконку ➡️
✅со смартфона: выбрать вкладку «Выпуски» и нажать на иконку ➡️

#РоботывДеле #подкаст #НАУРР #роботывЛогистике #логистика

🦾НАУРР. Роботизация и роботы

ИИ-платформа для 3D-планирования операций на почке зарегистрирована в России

💬Sechenov.AI_nephro позволяет хирургам за считанные минуты получить высокоточное 3D-изображение зоны операции: опухоли почки, питающих её сосудов, элементов чашечно-лоханочной системы и соседних структур.

💬Платформа поддерживает виртуальную резекцию почки в разных плоскостях, что помогает выбрать щадящий подход и сохранить орган. Подробнее..

🔟 Open‑source Deep Research Assistants 🤖

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