Агенты супер багованы. В своих проектах в компании мы заметили, что Langchain стал работать хуже. В мультиагентных системах агенты зачастую циклятся, так как не понимают, когда они выполнили финальное действие, не вызывают друг друга когда надо, или же просто возвращают данные в битом формате JSON. Короче говоря, создать агентную систему стало не так то просто, и мы даже стали задумываться об упрощении систем, избавляясь от кучи агентов. И вот неделю назад OpenAI обновили SDK для создания агентов, а еще выкатили доступ к новым тулзам по API. Ну и я пошел тестить.

Базовое желание человека -- знать что будет дальше. Какая завтра погода, в какое время не будет пробок, сколько будет стоить нефть и бакс. Было бы удобно провести быстрый анализ с LLM, ведь у каждого есть доступ хотя бы к одной нашумевшей нейросетке.

Тем более LLM уже может прогнозировать будущее! Ниже вы можете посмотреть результаты прогноза для разных временных рядов из статьи Large Language Models Are Zero Shot Time Series Forecasters.

Остается лишь вопрос, а можно ли лучше?

Всем привет, меня зовут Арсений, я Data Scientist в компании Raft, и сегодня я расскажу вам про Visual Language Models (VLM).

Большие языковые модели уже стали частью нашей жизни и мы применяем их, чтобы упростить современную рутину, а так же используем для решения бизнес задач. Недавно вышло новое поколение vision transformer моделей, которые заметно упростили анализ изображений, из какой бы сферы эти изображения не были.

Особенно заметным был сентябрьский релиз Llama-3.2-11b, и не только потому что это первая vision модель от Llama, сколько потому, что с ней вместе вышло целое семейство моделей, включая маленькие на 1B и 3B параметров. А как вы знаете, меньше, значит юзабельнее.