🗺️ AI-генератор бесконечных карт
Nano Banana Infinimap — экспериментальный генератор карт, использующий ИИ для создания бесшовных тайлов. Проект демонстрирует возможности модели Nano Banana, позволяя генерировать огромные карты с учетом соседних тайлов.
🚀Основные моменты:
- 🗺️ Бесконечные карты с навигацией на базе Leaflet
- 🤖 Генерация тайлов с использованием модели Google Nano Banana
- 🔗 Учет соседних тайлов для плавных краев
- 💾 Локальное хранение данных
📌 GitHub: https://github.com/seezatnap/nano-banana-infinimap
#javascript
Nano Banana Infinimap — экспериментальный генератор карт, использующий ИИ для создания бесшовных тайлов. Проект демонстрирует возможности модели Nano Banana, позволяя генерировать огромные карты с учетом соседних тайлов.
🚀Основные моменты:
- 🗺️ Бесконечные карты с навигацией на базе Leaflet
- 🤖 Генерация тайлов с использованием модели Google Nano Banana
- 🔗 Учет соседних тайлов для плавных краев
- 💾 Локальное хранение данных
📌 GitHub: https://github.com/seezatnap/nano-banana-infinimap
#javascript
GitHub
GitHub - seezatnap/nano-banana-infinimap
Contribute to seezatnap/nano-banana-infinimap development by creating an account on GitHub.
❤4👍2🔥2
🔒 MIT Sloan: 80% современных атак с выкупом работают на ИИ
ИИ стал главным оружием киберпреступников:
- LLM штампуют фишинговые письма и вредоносный код
- Голосовое клонирование подделывает звонки «от босса» или службы поддержки
- Автоматизация ломает пароли и обходит CAPTCHA в разы быстрее
🚨 Что это значит для бизнеса:
- Простых обновлений и ручного мониторинга уже недостаточно
- Системы должны сами лечить уязвимости и держать оборону 24/7
- «Zero trust» — новый стандарт: доверять нельзя никому, даже внутренним запросам
🛡 Три уровня защиты будущего:
1. Automation — авто-патчи и самовосстановление кода
2. Autonomous & deceptive defense — движущаяся цель + фейковые ловушки для хакеров
3. Augmented oversight — онлайн risk-score, прогноз ущерба и отчётность для руководителей
ИИ ускорил атаки — но он же помогает строить умную, автономную защиту.
🔗 MIT Sloan Report: https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/80-ransomware-attacks-now-use-artificial-intelligence
#AI #Cybersecurity #Ransomware #ZeroTrust #MIT
ИИ стал главным оружием киберпреступников:
- LLM штампуют фишинговые письма и вредоносный код
- Голосовое клонирование подделывает звонки «от босса» или службы поддержки
- Автоматизация ломает пароли и обходит CAPTCHA в разы быстрее
🚨 Что это значит для бизнеса:
- Простых обновлений и ручного мониторинга уже недостаточно
- Системы должны сами лечить уязвимости и держать оборону 24/7
- «Zero trust» — новый стандарт: доверять нельзя никому, даже внутренним запросам
🛡 Три уровня защиты будущего:
1. Automation — авто-патчи и самовосстановление кода
2. Autonomous & deceptive defense — движущаяся цель + фейковые ловушки для хакеров
3. Augmented oversight — онлайн risk-score, прогноз ущерба и отчётность для руководителей
ИИ ускорил атаки — но он же помогает строить умную, автономную защиту.
🔗 MIT Sloan Report: https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/80-ransomware-attacks-now-use-artificial-intelligence
#AI #Cybersecurity #Ransomware #ZeroTrust #MIT
❤3👍1😁1
🤖 AI vs рекрутеры: кто лучше проводит собеседования?
Исследование Университета Чикаго и Erasmus University показало, что AI-интервьюеры могут иметь серьёзные преимущества перед людьми.
📊 Результаты на 67 000 соискателей (call-center, Филиппины):
• Кандидаты, прошедшие интервью у чат-бота Anna AI, на 12% чаще получали оффер.
• Среди получивших оффер — на 18% чаще выходили на работу.
• Соискатели вдвое реже жаловались на дискриминацию по полу.
• Anna AI охватывала в среднем 9 тем против 5 у рекрутеров.
• 71% кандидатов оценили опыт интервью с ботом позитивно.
⚠️ Минусы: 5% интервью заканчивались раньше времени, 7% имели техсбои.
💡 Почему это важно:
AI-интервью могут быть более объективными, масштабируемыми и удобными для кандидатов, чем живое интервью с рекрутером. Особенно это заметно в массовом найме для entry-level позиций.
📌 Полный разбор исследования
Исследование Университета Чикаго и Erasmus University показало, что AI-интервьюеры могут иметь серьёзные преимущества перед людьми.
📊 Результаты на 67 000 соискателей (call-center, Филиппины):
• Кандидаты, прошедшие интервью у чат-бота Anna AI, на 12% чаще получали оффер.
• Среди получивших оффер — на 18% чаще выходили на работу.
• Соискатели вдвое реже жаловались на дискриминацию по полу.
• Anna AI охватывала в среднем 9 тем против 5 у рекрутеров.
• 71% кандидатов оценили опыт интервью с ботом позитивно.
⚠️ Минусы: 5% интервью заканчивались раньше времени, 7% имели техсбои.
💡 Почему это важно:
AI-интервью могут быть более объективными, масштабируемыми и удобными для кандидатов, чем живое интервью с рекрутером. Особенно это заметно в массовом найме для entry-level позиций.
📌 Полный разбор исследования
🔥4❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📁 Илон Маск о Optimus v3:
🤖 Робот получит:
- Человеко-подобную ловкость
- ИИ, понимающий реальность
- Массовое производство в объёмах, которых ещё не достигала ни одна робототехническая компания
Маск считает, что это может стать самым большим продуктом в истории.
💵 Цена:
- На старте: $30,000–$40,000 за единицу
- При масштабировании до ~1 млн роботов в год: падение цены до $20,000
👉 Если всё пойдёт по плану, Optimus станет не просто демонстрацией технологий, а реальным массовым продуктом, меняющим рынок труда и быта.
🤖 Робот получит:
- Человеко-подобную ловкость
- ИИ, понимающий реальность
- Массовое производство в объёмах, которых ещё не достигала ни одна робототехническая компания
Маск считает, что это может стать самым большим продуктом в истории.
💵 Цена:
- На старте: $30,000–$40,000 за единицу
- При масштабировании до ~1 млн роботов в год: падение цены до $20,000
👉 Если всё пойдёт по плану, Optimus станет не просто демонстрацией технологий, а реальным массовым продуктом, меняющим рынок труда и быта.
❤7👍2🔥1👏1
🚀 Unsloth показал, как динамическая квантизация (Dynamic GGUFs) может радикально ускорить и облегчить работу LLM, не теряя качество.
В чём суть
Обычные методы квантизации уменьшают разрядность весов модели одинаково для всех слоёв.
Unsloth пошёл дальше: каждому слою подбирается своё число бит.
- Ключевые слои → 6–8 бит (чтобы сохранить точность).
- Второстепенные → 1–3 бита (для максимального сжатия).
Результаты, которых удалось добиться:
- 671B DeepSeek-V3.1: сжатие модели с 671GB до 192GB (–75%).
- 1-бит версия уже обгоняет GPT-4.1 и GPT-4.5 в «no-thinking» задачах.
- 3-бит версия превосходит Claude-4-Opus в «thinking» задачах.
- 5-бит версия догоняет и стабильно держит уровень SOTA.
🟢 Почему это интересно:
- Сжатие → модели становятся доступнее для запуска на меньших GPU.
- Качество не падает, а иногда даже растёт за счёт умного распределения битности.
- Тесты на Aider Polyglot benchmark показывают лучшие результаты среди существующих quant-моделей.
🟢 Итог
Dynamic GGUF от Unsloth — это не просто ещё один способ «урезать» модель, а технология, которая делает триллионные LLM компактными, быстрыми и при этом сверхточными.
⭐Пост: https://docs.unsloth.ai/basics/unsloth-dynamic-ggufs-on-aider-polyglot
#Unsloth #LLM #Quantization #AI #AiderPolyglot
В чём суть
Обычные методы квантизации уменьшают разрядность весов модели одинаково для всех слоёв.
Unsloth пошёл дальше: каждому слою подбирается своё число бит.
- Ключевые слои → 6–8 бит (чтобы сохранить точность).
- Второстепенные → 1–3 бита (для максимального сжатия).
Результаты, которых удалось добиться:
- 671B DeepSeek-V3.1: сжатие модели с 671GB до 192GB (–75%).
- 1-бит версия уже обгоняет GPT-4.1 и GPT-4.5 в «no-thinking» задачах.
- 3-бит версия превосходит Claude-4-Opus в «thinking» задачах.
- 5-бит версия догоняет и стабильно держит уровень SOTA.
- Сжатие → модели становятся доступнее для запуска на меньших GPU.
- Качество не падает, а иногда даже растёт за счёт умного распределения битности.
- Тесты на Aider Polyglot benchmark показывают лучшие результаты среди существующих quant-моделей.
Dynamic GGUF от Unsloth — это не просто ещё один способ «урезать» модель, а технология, которая делает триллионные LLM компактными, быстрыми и при этом сверхточными.
⭐Пост: https://docs.unsloth.ai/basics/unsloth-dynamic-ggufs-on-aider-polyglot
#Unsloth #LLM #Quantization #AI #AiderPolyglot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍4🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Яндексе придумали «Ночь музеев» в мире IT, а Сбер, Т-банк, Х5 и Lamoda поддержали идею и присоединились. Если вы не успели зарегистрироваться как офлайн-участник – подключайтесь онлайн.
Можно переключаться между двумя треками.
– шоу для разработчиков со стендап-комиком Севой Ловкачёвым;
– обсуждение pet-проектов и изобретательства среди инженеров;
– юмор в борьбе со стрессами: мемы как способ выжить в бигтехе.
– разберём, чем отличается бигтех в России и за рубежом: каких специалистов ищут компании, есть ли культурные отличия?
– поговорим с Маратом Мавлютовым – руководителем подразделения из Яндекса, разрабатывающего роботов-доставщиков;
– обсудим, как AI помогает разработчикам сейчас и как будет помогать в будущем.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 ThinkMesh: Параллельное мышление для LLM
ThinkMesh — это библиотека на Python, позволяющая запускать различные пути рассуждений параллельно, используя внутренние сигналы уверенности для перераспределения вычислительных ресурсов. Она поддерживает оффлайн-работу с Hugging Face Transformers и API.
🚀 Основные моменты:
- Параллельное рассуждение с динамическим перераспределением бюджета
- Оффлайн-работа с Transformers и интеграция с OpenAI
- Асинхронное выполнение с динамическими микро-пакетами
- Поддержка пользовательских верификаторов и редукций
- Кэширование и метрики для отслеживания производительности
📌 GitHub: https://github.com/martianlantern/ThinkMesh
#python
ThinkMesh — это библиотека на Python, позволяющая запускать различные пути рассуждений параллельно, используя внутренние сигналы уверенности для перераспределения вычислительных ресурсов. Она поддерживает оффлайн-работу с Hugging Face Transformers и API.
🚀 Основные моменты:
- Параллельное рассуждение с динамическим перераспределением бюджета
- Оффлайн-работа с Transformers и интеграция с OpenAI
- Асинхронное выполнение с динамическими микро-пакетами
- Поддержка пользовательских верификаторов и редукций
- Кэширование и метрики для отслеживания производительности
📌 GitHub: https://github.com/martianlantern/ThinkMesh
#python
GitHub
GitHub - martianlantern/ThinkMesh: Parallel thinking for LLMs. Confidence‑gated, strategy‑driven, offline‑friendly
Parallel thinking for LLMs. Confidence‑gated, strategy‑driven, offline‑friendly - martianlantern/ThinkMesh
🔥7❤3👍2
Создавая будущее: магистратура по прикладному ИИ
Нейросети пишут код, создают контент и даже помогают в разработке лекарств. Спрос на ИИ-специалистов взлетел на 80% всего за год. А IT-гиганты, банки и телеком охотятся за талантами.
Станьте таким специалистом с онлайн-магистратурой «Прикладной искусственный интеллект» от УрФУ и Нетологии. Это программа, где вы не просто учитесь, а решаете реальные задачи от Яндекса, МТС Банка и Dodo Brands. Где вместо скучных лекций — проекты и хакатоны, а преподаватели — практики из ведущих компаний.
За 2 года вы научитесь:
Использовать Python и его библиотеки.
Генерировать гипотезы и подбирать алгоритмы для разных моделей.
Строить конвейеры обработки данных.
Автоматизировать ML-пайплайн.
А ещё узнаете, как ИИ применяют в медицине, e-commerce и банковском секторе. Потому что будущее AI — не только в IT.
Эта программа — одна из немногих, куда можно поступить в сентябре. Если после летнего отдыха вы полны сил и готовы к новому, сделайте уверенный шаг в ИИ-сферу.
Подать документы можно до 18 сентября.
Узнайте подробности по ссылке: https://netolo.gy/emST
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125. Erid:2VSb5yLpPFw
Нейросети пишут код, создают контент и даже помогают в разработке лекарств. Спрос на ИИ-специалистов взлетел на 80% всего за год. А IT-гиганты, банки и телеком охотятся за талантами.
Станьте таким специалистом с онлайн-магистратурой «Прикладной искусственный интеллект» от УрФУ и Нетологии. Это программа, где вы не просто учитесь, а решаете реальные задачи от Яндекса, МТС Банка и Dodo Brands. Где вместо скучных лекций — проекты и хакатоны, а преподаватели — практики из ведущих компаний.
За 2 года вы научитесь:
Использовать Python и его библиотеки.
Генерировать гипотезы и подбирать алгоритмы для разных моделей.
Строить конвейеры обработки данных.
Автоматизировать ML-пайплайн.
А ещё узнаете, как ИИ применяют в медицине, e-commerce и банковском секторе. Потому что будущее AI — не только в IT.
Эта программа — одна из немногих, куда можно поступить в сентябре. Если после летнего отдыха вы полны сил и готовы к новому, сделайте уверенный шаг в ИИ-сферу.
Подать документы можно до 18 сентября.
Узнайте подробности по ссылке: https://netolo.gy/emST
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125. Erid:2VSb5yLpPFw
❤2🎉2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google Cloud добавил два новых расширения в Gemini CLI, которые делают работу с приложениями удобнее и безопаснее:
1️⃣
2️⃣
Теперь эти операции можно выполнять прямо из командной строки.
Подробнее: https://goo.gle/46aR6a0
#GoogleCloud #GeminiCLI #CloudRun #Security #DevTools
1️⃣
/deploy — деплой прямо в Cloud Run 2️⃣
/security:analyze — проверка кода на уязвимости Теперь эти операции можно выполнять прямо из командной строки.
Подробнее: https://goo.gle/46aR6a0
#GoogleCloud #GeminiCLI #CloudRun #Security #DevTools
👍1
Forwarded from Machinelearning
Это text-image модель, которая может генерировать изображения в 2K.
Теперь модель можно запускать локально. Для этого необходимо минимум 24GB VRAM.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #HunyuanImage #StableDiffusion #ImageGeneration
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2🔥1
Forwarded from Machinelearning
Лёгкая LLM-модель, которая умеет хранить знания в человеко-читаемой памяти (Markdown-файлы) и использовать их для ответов. Агент не просто отвечает на запросы, а действительно «помнит» факты и обновляет их по ходу работы.
Это агент на 4B с локальной, совместимой памятью для Claude, ChatGPT и LM Studio.
Как работает память:
- Вся информация лежит в Markdown:
memory/user.md и отдельные файлы для сущностей. - Связи между файлами сделаны как в Obsidian:
[[entity]]. - Агент может извлекать факты, обновлять их или задавать уточняющие вопросы, если запрос неполный.
Вместо огромных контекстов и упора в лимиты, Mem-Agent извлекает нужные фрагменты из локальных документов, сжимает их и передаёт агенту.
Как обучали:
- Базовая модель: Qwen3-4B-Thinking-2507.
- Использовали метод онлайн-RL (GSPO).
- Тестировали на md-memory-bench.
Результаты:
- mem-agent уверенно решает задачи памяти, близко к уровню больших моделей.
- Даже в сжатых версиях (4-bit и 8-bit) сохраняет почти то же качество.
Чем хорош:
- Память можно читать и редактировать вручную.
- Агент работает быстро и эффективно, даже в маленьком размере.
- Удобен как компонент в более крупных системах (например, через MCP).
@ai_machinelearning_big_data
#LLM #AI #Agents #MemAgent #Dria #MCP #LocalAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍2
🌐 Теория «Мёртвого интернета» в действии
1️⃣ Именно поэтому Цукерберг и его компания продвигают своих AI-компаньонов (Цитата Марка: *«у каждого должны быть AI-друзья»*) — потому что теория «мёртвого интернета» постепенно становится реальностью.
2️⃣ Интернет и социальные сети уже переполнены ботами на базе ИИ — и отличить человека от машины становится всё сложнее.
🤖 Граница между реальным общением и синтетическим присутствием всё больше размывается.
1️⃣ Именно поэтому Цукерберг и его компания продвигают своих AI-компаньонов (Цитата Марка: *«у каждого должны быть AI-друзья»*) — потому что теория «мёртвого интернета» постепенно становится реальностью.
2️⃣ Интернет и социальные сети уже переполнены ботами на базе ИИ — и отличить человека от машины становится всё сложнее.
🤖 Граница между реальным общением и синтетическим присутствием всё больше размывается.
❤10👍3🔥1
❓Как стать востребованным специалистом в ML?
Получите актуальные знания и навыки на курсе «Machine Learning. Professional».
🔹Освойте современные инструменты на профессиональном уровне и получите навыки создания моделей машинного обучения от преподавателей-практиков.
🔹Мы вместе с преподавателями подготовили программу обучения, где много практики, чтобы вы использовали только актуальные инструменты 2025 года на реальных проектах во время обучения.
✅ После обучения вы сможете:
• Работать с языковыми моделями (NLP)
• Прогнозировать временные ряды при помощи машинного обучения.
• Строить рекомендательные системы
готовить модели в продакшн
• Разрабатывать и создавать нейросетевые AI-модели
• Работать с AI-моделями
• Применять широкий спектр нейросетевых AI-моделей для разнообразных задач.
Записывайтесь на бесплатный вебинар
⏰ 15 сентября в 20:00 мск.
🎁Участники вебинара смогут активировать скидку 5% на курс по промо-коду: ML_PRO_09 до 10.10.2025г. Регистрация на сайте.
⏰ Старт курса: 26 сентября.
Оставить заявку ➡️ OTUS.RU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Получите актуальные знания и навыки на курсе «Machine Learning. Professional».
🔹Освойте современные инструменты на профессиональном уровне и получите навыки создания моделей машинного обучения от преподавателей-практиков.
🔹Мы вместе с преподавателями подготовили программу обучения, где много практики, чтобы вы использовали только актуальные инструменты 2025 года на реальных проектах во время обучения.
✅ После обучения вы сможете:
• Работать с языковыми моделями (NLP)
• Прогнозировать временные ряды при помощи машинного обучения.
• Строить рекомендательные системы
готовить модели в продакшн
• Разрабатывать и создавать нейросетевые AI-модели
• Работать с AI-моделями
• Применять широкий спектр нейросетевых AI-моделей для разнообразных задач.
Записывайтесь на бесплатный вебинар
⏰ 15 сентября в 20:00 мск.
🎁Участники вебинара смогут активировать скидку 5% на курс по промо-коду: ML_PRO_09 до 10.10.2025г. Регистрация на сайте.
⏰ Старт курса: 26 сентября.
Оставить заявку ➡️ OTUS.RU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🧠 SpikingBrain-7B: Модели, вдохновленные нейробиологией
SpikingBrain-7B представляет собой архитектуру, основанную на механизмах мозга, которая использует гибридное внимание и модули MoE для эффективного обучения. Она обеспечивает высокую производительность при минимальных затратах данных и адаптирована для кластеров без NVIDIA, что позволяет значительно ускорить обучение и вывод.
🚀Основные моменты:
- Интеграция гибридного внимания и MoE.
- Поддержка низкопрофильного обучения с использованием менее 2% данных.
- Оптимизирована для кластеров MetaX.
- Достигает более чем 100-кратного ускорения в обработке длинных последовательностей.
- Включает версии для HuggingFace и квантованную версию.
📌 GitHub: https://github.com/BICLab/SpikingBrain-7B
📌 Видео-разбор: https://www.youtube.com/watch?v=pLNheyBzA9o
SpikingBrain-7B представляет собой архитектуру, основанную на механизмах мозга, которая использует гибридное внимание и модули MoE для эффективного обучения. Она обеспечивает высокую производительность при минимальных затратах данных и адаптирована для кластеров без NVIDIA, что позволяет значительно ускорить обучение и вывод.
🚀Основные моменты:
- Интеграция гибридного внимания и MoE.
- Поддержка низкопрофильного обучения с использованием менее 2% данных.
- Оптимизирована для кластеров MetaX.
- Достигает более чем 100-кратного ускорения в обработке длинных последовательностей.
- Включает версии для HuggingFace и квантованную версию.
📌 GitHub: https://github.com/BICLab/SpikingBrain-7B
📌 Видео-разбор: https://www.youtube.com/watch?v=pLNheyBzA9o
❤4👍3
Стань участником МТС True Tech Champ 2025 — масштабного ИТ-чемпионата по программированию с призовым фондом 10 250 000 рублей.
Соревнования пройдут в двух треках:
1. Алгоритмические задачи
Покажи индивидуальное мастерство в работе со структурами данных и написании алгоритмов. Чтобы успешно справиться с заданиями, пригодится опыт решения олимпиад.
2. Программирование роботов
Оживи робота с помощью кода, чтобы он прошел лабиринт быстрее всех. Трек будет интересен разработчикам: С++, Go, Python, JS, Java, C# и не только.
Участвовать могут школьники, студенты, начинающие ИТ-специалисты и опытные разработчики. Отборочные этапы пройдут онлайн, шоу-финал — 21 ноября в МТС Live Холл в Москве.
Ты можешь выйти на арену как участник или наблюдать за чемпионатом как зритель.
Регистрируйся до 20 октября по ссылке.
Соревнования пройдут в двух треках:
1. Алгоритмические задачи
Покажи индивидуальное мастерство в работе со структурами данных и написании алгоритмов. Чтобы успешно справиться с заданиями, пригодится опыт решения олимпиад.
2. Программирование роботов
Оживи робота с помощью кода, чтобы он прошел лабиринт быстрее всех. Трек будет интересен разработчикам: С++, Go, Python, JS, Java, C# и не только.
Участвовать могут школьники, студенты, начинающие ИТ-специалисты и опытные разработчики. Отборочные этапы пройдут онлайн, шоу-финал — 21 ноября в МТС Live Холл в Москве.
Ты можешь выйти на арену как участник или наблюдать за чемпионатом как зритель.
Регистрируйся до 20 октября по ссылке.
🚀 Обучение LLM-агентов для многоповоротного принятия решений
AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.
🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL
#python
AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.
🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL
#python
❤1👍1