Привет!
Меня зовут Ярослав, я магистрант AI Talent Hub в ИТМО. Сегодня расскажу об одной из самых интересных статей ICLR 2025 — AFlow: Automating Agentic Workflow Generation.
В ней предложен подход к автоматическому созданию мультиагентных систем для решения прикладных задач с помощью LLM и алгоритма Monte Carlo Tree Search (MCTS). Разберемся, как это работает и почему это важно.
Большой Дайджест Недели. Интересные мысли и инсайты.
Дайджест по материалам зарубежных медиа. Минимум булшита, максимум инсайтов.
=> По словам Марка Бениофф (бессменного CEO Salesforce) ИИ прямо сейчас делает у них до 50% всей работы. Это невероятная цифра! И он планирует, что этот объем будет увеличиваться. Уровень точности их цифровой коммуникации с клиентами составляет 93% (это тоже очень высокая цифра). Они планируют выйти на 1 миллиард ИИ-агентов в работе.
Разрабатываем и растим «цифрового губера» - консультанта по вопросам государственного политического управления, демографии и миграции. Решаем задачу оптимизации экономики и миграционной политики для устойчивого демографического роста в 89 регионах с помощью взаимодействующих друг с другом и обменивающихся опытом ИИ-агентов. Мультиагентное обучение на основе мутаций, скрещивания и эволюции, Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient и Darwin Gödel Machine.
Всем привет! Меня зовут Борис, я веду канал «Борис_ь с ml» про информационную безопасность и машинное обучение. Сейчас мой основной вектор исследований - мультиагентные системы и их безопасность. Поэтому в мае выступал на эту тему на III Форуме «Технологии доверенного искусственного интеллекта» с докладом «Протоколы MCP и A2A - безопасность для мультиагентных систем или новые угрозы?». По этой ссылке - презентация с выступления.
TL;DR. Мы сделали небольшую веселую викторину про технологии Линуса Торвальдса. Она свободно доступна в телеграме как @linus_game_bot и работает на базе AI-агента, который шутит, токсичит и даже немного просвещает.
Кому она будет интересна:
история о том, как в текущем моменте истории, по сути любой разработчик может в одиночку задизраптить любой вертикальный рынок и даже отрасль
Помимо самого ИИ, который как снег на голову, мы находимся на пороге беспрецедентного передела рынков в бизнесе.
Традиционная корреляция между успехом стартапа и созданием рабочих мест ослабевает с каждым днем. AI-native компании будут достигать соответствия продукта рынку (Product Market Fit) быстро с одним основателем, но с более высоким уровнем автоматизации, чем когда-либо прежде. Ок, это про стартапы.
– Мне не хватает DeepResearch, он дает слишком поверхностные и отрывочные результаты, приходится дальше копать вручную. Я бы хотел такую программу, чтобы я задал какую-то тему, ИИ ночью хорошенько покопался в интернете и подготовил локальную базу знаний. Чтобы утром я для моей работы получил полную коллекцию перепроверенной и структурированной информации.
– Я бы тоже хотел такую, но пока задача решается лишь частично - получаем или немного красиво оформленного, или много всего подряд. С утра вы предпочитаете заняться поиском недостающего или убиранием избыточного?
Привет! Меня зовут Александр Овсов, я RnD-разработчик в компании Just AI. Занимаюсь прототипированием новых фич продукта Jay Knowledge Hub и исследованиями новых возможностей LLM. Jay Knowledge Hub — это умная платформа для поиска по неразмеченным корпоративным данным, созданная на базе RAG и AI-агентов.
Работая над статьей об образовании "ИИ-общества",Читать полностью »
В этой статье я исследую, как ИИ-агенты в сети, движимые только мотивацией выполнения наших задач и эффективного использования ресурсов, могут естественным образом сформировать саморегулирующееся общество со своей культурой, экономикой и управлением — без человеческого надзора и намерения. Задачи, дефицит ресурсов и переговоры — больше ничего не требуется.
