Azure AI Foundry представляет GPT-4.5, специализированные модели и инструменты для точной настройки, обеспечивая переход от экспериментов к реальному влиянию ИИ на бизнес, повышая безопасность и масштабируемость корпоративных агентов.
Deep Research от OpenAI — второй агент, способный проводить глубокие онлайн-исследования. Цель — создать универсального агента для поиска в Интернете, работы с компьютером и других задач. Преимущества: синтез информации, поиск малоизвестных фактов. Применение: работа, личная жизнь, программирование, образование. Ожидается значительный прогресс в 2025 году.
Anthropic выпустила Claude 3.7 Sonnet, модель ИИ с «гибридным мышлением». Она сочетает быстрые инстинктивные ответы с тщательным аналитическим мышлением. Доступна через чат-бот Claude, API Anthropic, Amazon Bedrock и Google Cloud Vertex AI. Предлагает режимы стандартного и расширенного мышления для различных задач, включая кодирование и решение сложных проблем.
Phi-4-multimodal и Phi-4-mini — новые малые языковые модели от Microsoft, обеспечивающие мультимодальность, эффективность и высокую производительность для разработчиков, открывая новые возможности в различных отраслях.
X-IL это модульная платформа для имитационного обучения использующая передовые методы такие как Mamba xLSTM и мультимодальные входы для улучшения обучения роботов
Anthropic представила функцию 'Цитаты' для API, позволяющую привязывать ответы ИИ к источникам, повышая точность и прозрачность. Функция доступна для Claude 3.5 Sonnet и Haiku, и интегрирована в Google Vertex AI.
OpenAI планирует представить супер-ИИ агента, способного выполнять сложные задачи, что вызывает беспокойство среди инженеров. Meta и Salesforce уже сокращают персонал, внедряя ИИ. Супер-агенты используют машинное обучение, обработку естественного языка и моделирование сложных систем для автономного решения задач.
В статье рассматривается прорыв OpenAI в создании реального AI-агента за 20 минут, подчеркивая эффективность, гибкость и надежность этой технологии. Обсуждаются ключевые аспекты, такие как взаимодействие с данными в реальном времени, многоуровневая структура агентов, гибкая передача задач, управление задачами на основе конечных автоматов, улучшенное принятие решений с помощью больших моделей, пользовательский интерфейс и мониторинг, а также скорость разработки.
