⚡️ OmniCast — технология, которая повышает точность прогноза погоды

В Яндексе подробно рассказали про новую технологию, которую стали использовать в Яндекс Погоде. OmniCast работает на основе нейросетей, которые рассчитывают температуру воздуха, учитывая множество факторов, в том числе один совершенно новый — любительские метеостанции.

OmniCast помогает решать проблему точности прогноза в разных локальных районах мегаполисов. Подробнее про то, как работает метод, написано в статье.

▪️Хабр

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #OmniCast

👀 ICML 2024 глазами ML-лидов Яндекса

The International Conference on Machine Learning — одна из крупнейших международных конференций по машинному обучению.

➡️ В этом году её посетила делегация из 46 яндексоидов. Недавно впечатлениями делился наш коллега Владислав Офицеров, а теперь о своих наблюдениях рассказывают CTO Поиска Алексей Гусаков и ML Brand Director Пётр Ермаков — листайте карточки!

⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

🌟 Microsoft Research AutoGen Studio: Low-Code интерфейс для быстрого прототипирования агентов LLM.

Microsoft Research обновил AutoGen Studio — Low-Code инструмент для разработчиков , предназначенный для создания, отладки и оценки многоагентных рабочих процессов.
AutoGen Studio разработан для повышения доступности среды управления локальным AI, позволяя разработчикам прототипировать и внедрять многоагентные системы без необходимости обширных знаний в области ML.

AutoGen Studio это веб-интерфейс и API Python. Он гибкий в использовании и его легко можно интегрировать его в различные среды разработки. Простой и понятный дизайн позволяет быстро собирать многоагентные системы с помощью удобного интерфейса drag-n-drop.

AutoGen Studio поддерживает API всех популярных онлайн-провейдеров LLM (OpenAI, Antрropic, Gemini, Groq, Amazon Bedrock, Corehe, MistralAI, TogetherAI ) и локальные бэкэнды :
vLLM, Ollama, LM Studio.

Возможности :

🟢Создание / настройка агентов (пока поддерживаются 2 рабочих процесса агентов на основе UserProxyAgent и AssistantAgent), изменение их конфигурации (например, навыки, температура, модель, системные сообщения агента, модель и т.д.) и объединение их в рабочие процессы;

🟢Чат с агентами по рабочим процессам и определение для них задач;

🟢Просмотр сообщений агента и выходных файлов в пользовательском интерфейсе после запуска агента;

🟢Поддержка сложных рабочих процессов агентов (например, групповой чат и последовательные рабочие процессы);

🟢Улучшение качества работы пользователей (например, потоковая передача промежуточных ответов LLM, лучшее обобщение ответов агентов и т. д.);

🟢AutoGen Studio использует SQLModel (Pydantic + SQLAlchemy). Это обеспечивает связь между сущностями (навыки, модели, агенты и рабочие процессы связаны через таблицы ассоциаций) и поддерживает несколько диалектов бэкенда базы данных, которые есть в SQLAlchemy (SQLite, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server).

Roadmap для отслеживания новых функций, решенных проблем и запросов от сообщества разработчиков можно найти в Issues репозитория AutoGen Studio на Github.

⚠️ Примечания от разработчика:

🟠AutoGen Studio не предназначен для использования в качестве готового к продакшену приложения. Это среда прототипирования и разработки процессов и агентов.
🟠AutoGen Studio находится в стадии активной разработки с частыми итерациями коммитов. Документация проекта обновляется синхронно с кодом.
🟠Системные требования к установке: Python 3.10+ и Node.js => 14.15.0.

📌Лицензирование : CC-BY-NC-SA-4.0 License & MIT License


🟡Страница проекта
🟡Документация
🟡Arxiv
🟡Сообщество в Discord
🖥Github [ Stars: 30.2K | Issues: 493 | Forks: 4.4K]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #AgentsWorkflow #MLTool #Microsoft #LLM