✔ Auto Deep Research — это мощный AI-ассистент для исследователей и разработчиков.
Ключевые особенности:
- Экономичность и открытый исходный код: Забудьте о дорогих подписках! Auto Deep Research предлагает доступную альтернативу с оплатой по мере использования, сохраняя высокую производительность. Как открытое решение, оно обеспечивает прозрачность и развитие сообщества.
- Высокая производительность: Система демонстрирует результаты, сопоставимые с OpenAI Deep Research, занимая лидирующие позиции в GAIA Benchmark среди open-source решений.
- Простота использования: Система развертывания в один клик позволяет мгновенно запускать передовые исследовательские возможности без сложных настроек.
- Универсальная совместимость: Поддержка интеграции с различными большими языковыми моделями (OpenAI, Anthropic, Deepseek и другие) и гибкие режимы взаимодействия с функциями и без них.
▪GitHub
#agent #llm #ai
Ключевые особенности:
- Экономичность и открытый исходный код: Забудьте о дорогих подписках! Auto Deep Research предлагает доступную альтернативу с оплатой по мере использования, сохраняя высокую производительность. Как открытое решение, оно обеспечивает прозрачность и развитие сообщества.
- Высокая производительность: Система демонстрирует результаты, сопоставимые с OpenAI Deep Research, занимая лидирующие позиции в GAIA Benchmark среди open-source решений.
- Простота использования: Система развертывания в один клик позволяет мгновенно запускать передовые исследовательские возможности без сложных настроек.
- Универсальная совместимость: Поддержка интеграции с различными большими языковыми моделями (OpenAI, Anthropic, Deepseek и другие) и гибкие режимы взаимодействия с функциями и без них.
▪GitHub
#agent #llm #ai
👍14❤4⚡1🔥1
Kimi-Researcher — автономный агент от Moonshot AI, способный решать сложные многоэтапные задачи через поиск и рассуждения. В среднем он выполняет 23 шага рассуждений и анализирует более 200 URL за одну задачу. Построен на внутренней версии модели Kimi k-series и обучен полностью через end-to-end reinforcement learning, достигнув Pass@1 = 26.9 % и Pass@4 = 40.17 % на Humanity’s Last Exam.
Ключевые достижения:
• Pass@1 = 26.9 % и Pass@4 = 40.17 % на Humanity’s Last Exam (тест 17 июня 2025)
• 69 % Pass@1 на xbench-DeepSearch (среднее из 4 прогонов)
• Сильные результаты на FRAMES, Seal-0 и SimpleQA
Архитектура и инструменты:
• Параллельный internal search tool для реального времени
• Текстовый браузер для интерактивных веб-задач
• Кодовый тул для автоматического выполнения и тестирования кода
Преимущества end-to-end agentic RL:
• Обучение единой модели планированию, восприятию и использованию инструментов без ручных шаблонов
• Гибкая адаптация к изменяющимся инструментам и динамическим условиям
• Поддержка длинных траекторий (> 50 итераций) благодаря контекст-менеджеру
Подход к обучению:
1. Синтетические задачи с обязательным вызовом инструментов для надёжного усвоения работы с ними
2. Алгоритм REINFORCE с контролем негативных примеров и γ-декэем для стабильности
3. Контекст-менеджмент: сохранение ключевых документов и отбрасывание «мусора»
4. Асинхронные rollout’ы и Turn-level Partial Rollout для ускорения обучения
Инфраструктура Agent RL:
• Полностью асинхронные rollout’ы с Gym-like интерфейсами
• Turn-level Partial Rollout для задач долгой продолжительности
• Надёжный sandbox на Kubernetes с Model Context Protocol (MCP) для связи агента и инструментов
Emerging agentic capacities:
• Итеративное разрешение противоречий через гипотезы и самопроверку
• Ригорозная перекрёстная верификация фактов перед выдачей ответа
Сценарии применения:
• Академические исследования и юридические обзоры
• Извлечение редкой информации и комплаенс
• Клинические обзоры и финансовый анализ
https://moonshotai.github.io/Kimi-Researcher/
#ai #ml #Agent #rl #Kimi
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥3👍2