🔟 Open‑source Deep Research Assistants 🤖

Глубокие исследовательские агенты — не просто чат‑боты, а полноценные ИИ‑ассистенты, способные искать информацию, взаимодействовать с инструментами, планировать и писать отчёты. Ниже — 10 мощных open‑source проектов, которые уже можно протестировать:

1. DeerFlow — модульная система от Bytedance: DeerFlow — open‑source фреймворк от Bytedance для создания модульных LLM-агентов.
Поддерживает:
- планирование действий,
- анализ кода,
- генерацию отчётов (включая Text-to-Speech),
- адаптивную интеграцию инструментов.
Создан для исследований, автоматизации и построения сложных агентных пайплайнов.
https://github.com/bytedance/deer-flow

2. Alita — самообучающийся агент с поддержкой Model Context Protocols (MCP), всё в одном модуле. Alita — агент, который сам придумывает, как ему расширить себя, не полагаясь на заранее написанные сценарии, и уже демонстрирует топовые результаты на сложных тестах.
https://github.com/CharlesQ9/Alita

3. WebThinker — автономный веб‑поиск с логикой "думай‑ищи‑пиши", RL‑обучением и глубокой навигацией
https://github.com/RUC-NLPIR/WebThinker

4. SimpleDeepSearcher — это лёгкий, но эффективный open‑source фреймворк от RUCAIBox, предназначенный для автономного веб-поиска через импровизированные многотуровые сессии:

- Использует Supervised Fine‑Tuning (SFT) вместо сложного RL, что значительно упрощает обучение и снижает вычислительные затраты
- Генерирует реалистичные траектории поиска и рассуждений, симулируя поведение пользователя в живом поисковом окружении .
- Критически отбирает данные по нескольким критериям качества: разнообразие запросов, сложность, структура ответов

5. AgenticSeek — приватный on‑device ассистент с выбором эксперта под задачу и голосовым управлением
https://github.com/Fosowl/agenticSeek

6. Suna — универсальный ассистент: браузер, CLI, работа с файлами, API, деплой
https://github.com/kortix-ai/suna

7. DeepResearcher — это комплексный open-source фреймворк от GAIR‑NLP, предназначенный для обучения LLM‑агентов, способных проводить глубокие исследования в автономном режиме, взаимодействуя с вебом. Использует несколько агентов‑браузеров, которые совместно исследуют веб и обрабатывают информацию
https://github.com/GAIR-NLP/DeepResearcher

8. Search‑R1 — агент на PPO/GRPO с поддержкой LLaMA3, Qwen2.5 и кастомных поисковиков. Агент учится эффективному циклу «думай — ищи — думай — отвечай» через RL, достигая важных улучшений в точности ответов и эффективности поиска.
https://github.com/PeterGriffinJin/Search-R1

9. ReCall — это фреймворк на основе RL, который учит LLM "должным образом" вызывать и комбинировать инструменты, используя сгенерированные задачи, без необходимости вручную собирать примеры вызовов — и всё это в открытом доступе.
https://github.com/Agent-RL/ReCall

10. OWL — мультиагентная система на CAMEL‑AI для динамического взаимодействия между агентами
https://github.com/camel-ai/owl

Агенты умеют планировать, взаимодействовать с браузером, запускать скрипты, интегрироваться с API и работать автономно.

Всё проекты — с открытым кодом. Можно изучить, собрать и доработать под свои задачи.

@ai_machinelearning_big_data

#ml #rl #aiagents #ai #agents

📡 Российский квант: 50 кубитов, кудиты и задачи

Россия выходит на передний край квантовых вычислений: в ФИАН создан и протестирован 50-кубитный компьютер на ионах иттербия. Кубиты удерживаются и управляются лазерами в условиях близких к абсолютному нулю — и уже решают практические задачи, от алгоритма Гровера до симуляции молекул.

Ключевая особенность — кукварты: ионы, способные находиться в четырёх состояниях. Это даёт прирост по объёму данных, но требует точнейшего контроля. Учёные разработали методы защиты от декогеренции, фильтрации шумов и стабилизации лазеров — и всё это уже работает.

Теперь ФИАН развивает то, до чего у многих руки ещё не дошли: масштабирование куквартов, отказоустойчивость, автоматизация. Следующая цель — серийный квантовый компьютер. А значит, время научных слайдов заканчивается — и начинается промышленный счётчик.

@SciTechQuantumAI

🖥 MuseSteamer — генератор видео по картинке

Baidu представил новое семейство моделей MuseSteamer, которое превращает обычное фото в полноценный HD-ролик с озвучкой и эффектами.

*Что умеет*
- Создаёт 10-секундные клипы 1080p с плавным движением камеры и живой мимикой.
- Добавляет китайскую речь и фоновый звук, синхронизированные с картинкой.
- Работает от одного исходного кадра; текстовый промпт не обязателен.
- Версии: Turbo (уже в бета-доступе), Lite, Pro и линейка «озвученных» моделей.
- Интеграция в Baidu Search для креаторов и киностудий.

Как попробовать
Перейдите на HuiXiang Baidu, загрузите изображение, выберите версию — готовый клип появится через несколько секунд.

MuseSteamer сейчас занимает 1-е место в рейтинге VBench I2V с результатом 89,38 %.

🔗 Смотреть бенчмарк:

📌 Подробнее: https://huixiang.baidu.com
📌 Бенчмарки: https://huggingface.co/spaces/Vchitect/VBench_Leaderboard

@vistehno