AGIU

НИИ Общего Искусственного Интеллекта

МИССИЯ AGIU

Достижение AGI в Роccии

OMEGA HORIZON

Исследования эволюции
AI - AGI - ASI для целей РФ

AGI ANTHEMIUM

Российский бренд AGI, зафиксированный в блокчейн

AI MILITARY

Исследования сильного искусственного интеллекта в военных технологиях для целей РФ

AI FINANCE

Исследования сильного искусственного интеллекта в контексте блокчейн и цифровой экономики

SAPIENS GARDEN

Исследования сильного искусственного интеллекта в мульти-агентных системах

AI MEDICUS

Исследования сильного искусственного интеллекта для целей здравоохранения РФ

AI SCIENCE

Исследования сильного искусственного интеллекта для автогенераций научных открытий

Anthemium

Proto AGI

Российский бренд AGI, зафиксированный
в блокчейн в сети TON в начале марта 2025 г.

ОБЗОРЫ

AGI тенденции, обзор

Читать

Несанкционированное
поведение ai-агентов

Читать

Цифровые активы AGIU

HORIZON OMEGA

NFT коллекция

ANTHEMIUM

Токен (TON)

Справочник

это третье поколение искусственных нейронных сетей, принцип работы которых ближе всего к биологическому мозгу. В отличие от классических нейросетей, где информация передается в виде непрерывных значений (“веса”), SNN оперируют короткими электрическими импульсами — спайками, аналогичными потенциалам действия в живых нейронах.

Ключевые особенности SNN:

Каждый искусственный спайковый нейрон моделирует накопление электрического заряда (мембранного потенциала) и генерирует спайк, если достигается определённый порог. Этот сигнал затем передаётся далее по сети, как и в биологическом мозге.
Кодирование информации реализовано не величиной выхода нейрона, а временем и частотой появления спайков (spike train), то есть по сути “сигнал” — это последовательность временных событий.
В SNN нейроны могут быть разного типа: возбуждающие, тормозящие, со своим паттерном реакции на входные импульсы.
Обработка и обучение SNN принципиально иная: обычно применяется Хеббовское обучение (“нейроны, активирующиеся вместе, связываются сильнее”), имитируя биологическую пластику и самообучаемость мозга.
SNN обладают высокой энергоэффективностью и устойчивостью к шумам; они лучше подходят для реализации на нейроморфных чипах и специализированном оборудовании, а не на традиционных CPU или GPU.

Применение и интерес:

SNN активно исследуются для создания энергоэффективных автономных систем, нейроморфных вычислений, сенсорных систем, робототехники, а также для моделирования когнитивных процессов на уровне, близком к природному мозгу.
Промышленные реализации SNN пока встречаются редко, но академический интерес к ним очень высок благодаря богатому и разнообразному поведению, а также перспективе получения новых эффектов, недоступных классическим нейросетям.

SNN — это не просто математическая абстракция, а попытка воплотить динамику работы настоящего мозга в кремнии или коде, что открывает новые горизонты для ИИ и вычислительных систем будущего

это область вычислений и операций с многомерными массивами (тензорами), играющая ключевую роль в искусственном интеллекте и машинном обучении.

Что такое тензор?

Тензор — это общее математическое понятие для массивов с разным числом измерений: скаляр (0D), вектор (1D), матрица (2D), трёхмерные и более массивы (3D+) — всё это тензоры разной размерности.
Например, цветное изображение 256×256×3 — это тензор размерности 3 (высота, ширина, цветовой канал).

Почему это важно для ИИ:

Базовые операции искусственных нейросетей (например, свёртки, пулинг, матричное умножение, вычисление градиентов) происходят над тензорами.
На этапе обучения и инференса (предсказания) все внутренние данные, веса и входы ИИ-моделей представлены в виде тензоров.
Благодаря поддержке параллельных тензорных операций (особенно на GPU и специальных “тензорных ядрах”) сложные алгоритмы можно считать быстро и эффективно даже на очень больших объёмах данных.

Применение:

Тензорные вычисления — “сердце” современных нейронных сетей: сверточные (CNN), рекуррентные (RNN), трансформеры и другие модели.
Используются для анализа и обработки изображений, аудио, текста, времени, статистических данных и т.д.
GPU последних поколений (от NVIDIA, AMD и др.) оборудованы специализированными блоками — тензорными ядрами — которые ускоряют именно такие вычисления и критически важны для ИИ и машинного обучения.

Вывод:
Тензорные вычисления позволяют эффективно работать с большими, сложными структурами данных и реализовывать современные алгоритмы искусственного интеллекта, обеспечивая их производительность, масштабируемость и точность

HLAI (Human-Level Artificial Intelligence) — это термин, обозначающий искусственный интеллект, который способен выполнять те же интеллектуальные задачи, что и человек, и обладает человеческим уровнем мышления, восприятия, обучения и решения проблем.

В контексте AI различают три уровня:

Narrow AI (узкий ИИ): система, способная решать только специализированные задачи (например, перевод текста, игра в шахматы).
AGI (Artificial General Intelligence) и HLAI — практически синонимы: это искусственный интеллект, который может генерализовать знания и опыт, учиться новому, адаптироваться к незнакомым ситуациям и выполнять широкий спектр задач на уровне человека или выше.
Superintelligence (SAI): уровень ИИ, значительно превосходящий человека по всем интеллектуальным параметрам.

Главные критерии HLAI:

Умение рассуждать, обобщать, делать выводы по аналогии.
Возможность учиться не только из собственного опыта, но и на основе языка, описаний, наблюдений за другими (языковая и социальная обучаемость).
Способность к самостоятельному принятию решений в новых условиях, не ограниченных заранее заданными алгоритмами.
Гибкость поведения и адаптация, сопоставимые с человеком.

HLAI — это цель в развитии искусственного интеллекта: создать машину, обладающую универсальным (не специализированным) “человеко-подобным” разумом — способностью быть сознательным, обучаться, воспринимать мир, генерировать новые знания и решать любые задачи на уровне человека

это один из крупнейших международных научных проектов, посвящённых исследованию мозга человека. Проект реализовался с 2013 по 2023 год при поддержке Европейского Союза и собрал более 500 учёных из 120+ институтов и исследовательских центров по всему миру.
Ключевые цели и задачи HBP:

Создать первую в истории комплексную цифровую модель головного мозга человека и животных.
Развить исследовательскую инфраструктуру для науки о мозге, медицины, вычислений и нейроинформатики, чтобы облегчить совместную работу учёных разных дисциплин и стран.
Разработать и внедрить облачные платформы (например, EBRAINS) для обмена данными, моделями, симуляциями и инструментами анализа мозговых структур и функций.

Основные научные направления HBP:

Нейроинформатика и сбор данных о мозге (анатомия, физиология, патология и др.).
Мозговое моделирование — создание компьютерных симуляций, “виртуальных” моделей мозговых структур и функционирования мозга.
Высокопроизводительная вычислительная техника и аналитика для обработки “больших нейро-данных”.
Медицинская информатика — использование накопленных данных для диагностики, новых терапий, персонализированной медицины.
Нейроморфные вычисления — ИИ и вычислительные решения, вдохновлённые архитектурой мозга.
Нейророботика — экспериментальные платформы для тестирования мозговых моделей в робототехнике.

Результаты и вклад:

Было создано множество карт (“атласов”) мозга, включая 3D-карты и подробные данные о связях между областями мозга (connectome).
Разработана платформа EBRAINS, объединяющая данные, облачные вычисления, симуляции и инструменты для анализа и открытая для научного сообщества.
HBP привёл к появлению новых методов изучения мозга, а также вдохновил развитие когнитивных наук, искусственного интеллекта, медицины и нейроэтики.

Итог:
Human Brain Project стал флагманом в области цифровых и мультидисциплинарных исследований мозга, заложил фундамент для новых открытий в нейронауках, ИИ, медицине и создал уникальную инфраструктуру для будущих поколений учёных и инженеров

это специализированная модель представления знаний, в которой объекты, свойства и отношения внутри большой и сложной предметной области формализуются и организуются в виде графовой структуры. Вот ключевые моменты:

Онтология — это формальное описание понятий, объектов и их связей в определённой предметной области. Она создаёт семантическую основу для структурирования данных, включает терминологический словарь и утверждения о моделируемых объектах.
Онтологический граф — это реализация этой онтологии в виде набора узлов (объектов, понятий, событий) и рёбер (их отношений). Каждый узел — это сущность или класс, а каждое ребро — тип связи между ними.
Для больших данных (Big Data) онтологические графы позволяют:
Структурировать и интегрировать разнородные и объёмные данные из разных источников.
Описывать сложные взаимосвязи, выявлять скрытые паттерны и зависимости, которые невозможно вручную выделить в огромных массивах информации.
Обеспечивать универсальный и машиночитаемый формат знаний, что критично для автоматизации анализа, поисковых и рекомендательных систем, а также при использовании LLM/AI для работы с данными.
Пример: в биоинформатике онтологические графы (например, Gene Ontology) используются для интеграции данных о генах, белках и биологических процессах, где каждый элемент формально описан и связан с другими элементами через причинные, иерархические и функциональные отношения.

Кратко:
Онтологический граф — это формализованный граф знаний на основе онтологии, который применяется для моделирования, хранения, интеграции и анализа больших, сложных и взаимосвязанных данных, делая такие данные доступными для эффективного поиска, вывода нового знания и визуализации

Популярные инструменты и библиотеки:

Protégé – визуальный редактор для построения и тестирования онтологий (OWL/RDF, бесплатный, с поддержкой графических плагинов для визуализации структуры).
Owlready2 (Python) – библиотека для программной работы с OWL-онтологиями и онтологическими графами. Позволяет загружать, изменять и “спрашивать” (query) онтологии, поддерживает экспорт в графовые базы данных (например, Neo4j).
NetworkX и Graph-tool (Python) – мощные библиотеки для построения, анализа и визуализации произвольных графов, включая онтологические структуры.
RDFLib (Python) – работа с триплетами RDF, построение графов знаний, доступна интеграция с SPARQL.
Ontodia, Metaphactory – платформы для визуализации и управления онтологическими графами на предприятии.
Neo4j + Cypher – популярная графовая база данных, куда можно интегрировать онтологию и использовать для масштабного хранения и анализа графовых знаний.
D3.js (JavaScript) – интерактивная визуализация графов в браузере, подходит для собственных решений веб-визуализации онтологий.

это новое направление машинного обучения, которое сочетает методы топологии (раздела математики, изучающего свойства объектов, сохраняющиеся при деформациях — растяжении, скручивании, но не разрыве) с классическими алгоритмами машинного обучения.
Главные идеи TML:

Представление данных как топологического пространства, где важны не только значения, но и связность, «дыры», контуры и другие топологические признаки.
Использование топологических инвариантов (например, из топологического анализа данных — TDA) для выявления структуры и скрытых закономерностей в сложных данных, что бывает невозможно или крайне сложно для традиционных методов ML.
TML включает такие методы, как persistent homology (устойчивая гомология — выявляет и количественно характеризует топологические структуры на разных масштабах) и Mapper-алгоритм (создаёт граф, отображающий топологические свойства высокоразмерных данных).

Типичные применения TML:

Анализ изображений (поиск контуров и форм)
Геномика и биоинформатика (поиск структур в данных ДНК)
Анализ социальных и коммуникационных сетей (выявление кластеров и сложных связей)

Важное отличие TML — фокус не только на статистических свойствах данных, но и на их топологической структуре, что позволяет делать более глубокий анализ сложных, многомерных и связанных между собой данных, а также находить невидимые традиционным подходам особенности.

это открытая нейроинформатическая платформа для построения, моделирования и симуляции индивидуализированных моделей работы мозга человека (и животных) на основании данных нейровизуализации и нейроанатомии.
Основные особенности и возможности:

Позволяет создавать так называемых “виртуальных двойников мозга” — цифровые копии конкретных пациентов на основе их МРТ, ЭЭГ, МЭГ, fMRI и других данных.
Имитирует динамику крупных сетей мозга и генерирует данные, которые можно напрямую сравнивать с результатами клинических исследований. Это позволяет проводить анализ причин патологии, прогнозировать исходы хирургических вмешательств, тестировать разные сценарии лечения без риска для пациента.
Использует мультиуровневое моделирование: интегрирует нейроанатомические, морфологические и физиологические параметры как целых областей мозга, так и их соединений (connectome).
Программная инфраструктура построена с применением современных методов вычислительной нейронауки, теории графов, анализа сетей, позволяет исследовать такие параметры, как эффективность, интеграция, сегрегация мозговых узлов и связей.

Практическое значение:

Применяется в фундаментальных нейронауках, индивидуализированной медицине (эпилепсия, инсульт, психиатрия), образовательных и исследовательских задачах.
Открытый код и web-интерфейс позволяют использовать TVB по всему миру для совместных исследований и клинической работы.

Новые проекты TVB:

С 2024 года развивается направление создания виртуальных двойников для персонализированной терапии психиатрических расстройств (Virtual Brain Twin project) на базе платформы EBRAINS, с акцентом на симуляцию микроциркуляции, динамики и подбору терапии для отдельных пациентов, включая ИИ-предсказания и поддержание высокой клинической точности.

The Virtual Brain — уникальный современный инструмент для цифрового моделирования и анализа мозга, дающий новый уровень персонифицированной медицины, понимания нейродинамики и разработки нейротехнологий.

это направление развития ИИ, в рамках которого алгоритмы, архитектуры и методы построения интеллектуальных систем берут за основу принципы работы мозга и нервной системы живых существ.
Основные особенности нейроинспирированного ИИ

Искусственные нейронные сети
Наиболее известная технология, имитирующая строение и работу биологических нейронов.
Используется для распознавания образов, речи, перевода, генерации текста, принятия решений и других задач.
Глубокое обучение (Deep Learning)
Это архитектуры ИИ с большим числом слоёв “нейронов”, что позволяет выявлять сложные зависимости в данных.
Архитектурные разновидности: сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), трансформеры (Transformers).
Обучение с подкреплением
Вдохновлено тем, как животные обучаются через опыт, получая “награды” и “штрафы”.
Используется для задач оптимизации, игры и управления роботами.
Самоорганизация и пластичность
Примеры: самообучающиеся сети, нейросети с динамической структурой, синаптическая пластичность.
Моделируют способность мозга изменять структуру в зависимости от опыта.
Спайковые нейронные сети (Spiking Neural Networks, SNN)
Более точная биологическая модель, где информация передаётся дискретными “импульсами” (спайками).
Обещает повысить энергоэффективность и скорость обработки данных.

Почему берут примеры с мозга?

Мозг остается самой эффективной, гибкой и устойчивой системой обработки информации в природе.
Изучение механизмов восприятия, обучения, памяти вдохновляет учёных на поиск новых путей решения сложнейших проблем ИИ.

Примеры нейроинспирированных технологий и концепций

Компьютерное зрение: Сверточные сети копируют обработку зрительной информации в коре мозга.
Распознавание речи: Рекуррентные сети имитируют обработку последовательностей, как мозг интерпретирует речь.
Робототехника: Сенсомоторные петли повторяют взаимодействие сенсоров и моторики, как у живых организмов.
Гибридные архитектуры: Комбинируют разные “нейроподсистемы” для решения сложных задач.

Перспективы

Увеличение энергоэффективности (нейроморфное железо, “силиконовые мозги”)
Объяснимость (разработка ИИ, который лучше объясняет свои решения, как это делают люди)
Новые формы искусственной “интуиции” и обобщения

Нейроинспирированный ИИ находится на стыке нейробиологии, когнитивной науки, инженерии и компьютерных наук. Его цель — создать не только более мощный, но и естественный по принципу действия искусственный интеллект.

это направление в искусственном интеллекте, робототехнике и информационных технологиях, которое опирается на принципы устройства, поведения и адаптации живых организмов при проектировании вычислительных систем, алгоритмов и аппаратных решений.
Главные идеи биомиметических вычислений

Вдохновение из живой природы
Биомиметика (biomimetics или biomimicry) — подражание природе, копирование её успешных решений для сложных задач.
Биомиметические вычисления используют эволюцию, иммунитет, коллективное поведение, регуляцию и восстановление (“самолечение”), встречающиеся у живых существ.
Механизмы и подходы:
Эволюционные алгоритмы: компьютерные методы, повторяющие принципы естественного отбора, мутаций и “выживания наиболее приспособленных”. Применяются для поиска оптимальных решений и генерации новых идей.
Рой интеллект (swarm intelligence): использование принципов совместной работы и самоорганизации сообществ (например, муравьи, пчёлы, рыбы) для разработки коллективных алгоритмов поисков, маршрутизации, распределения ресурсов.
Иммунные алгоритмы: имитация механизмов иммунной системы (распознавание “своё-чужое”, реакция на вредоносные воздействия, саморегуляция и “обучение” иммунитета).
Нейроморфные вычисления: аппаратная реализация ИИ, которая имитирует работу мозга на уровне нейронов, синапсов и передачи “импульсов”.
Цели и преимущества:
Адаптивность: системы могут приспосабливаться к изменяющимся условиям и “извлекать уроки” из нового опыта.
Энергоэффективность: подражая природным мозгам, такие системы расходуют меньше энергии на вычисления.
Устойчивость и самовосстановление: вдохновившись биологическими организмами, системы становятся способными к восстановлению после сбоев или повреждений.
Масштабируемость и гибкость: коллективное поведение роя или клеток легко масштабируется, как это работает у простейших и сложных организмов.

Примеры биомиметических вычислений

Генетические алгоритмы (Genetic Algorithms): поиск решений путём скрещивания, мутаций и отбора лучших особей (т.е., вариантов решений).
Муравьиные алгоритмы (Ant Colony Optimization): решение задач маршрутизации, вдохновлённое поиском пищи муравьями.
Искуственные нейронные сети: принципиально — это часть биомиметики, т.к. модель нейрона и синапса взята из биологии.
Рой пчёл, косяки рыб, стаи птиц — основа для коллективного машинного обучения и распределённых вычислений.
Иммунные сети: защита информации, обнаружение вредоносной активности, адаптивные фильтры.

Перспективы и значение
Биомиметические вычисления позволяют создавать интеллектуальные системы, которые:

Быстрее обучаются и восстанавливаются после сбоев.
Легко масштабируются на большое количество компонентов.
Работают устойчиво в сложных, динамических и шумных средах.
Могут находить решения там, где прямой математический анализ невозможен.

Биомиметические вычисления — мост между ИИ и самыми успешными эволюционными решениями в природе. Они помогают делать компьютерные системы умнее, живучее и ближе к естественному интеллекту.

Агенты разработки программного обеспечения — это AI-агенты с открытым исходным кодом (открытого кода), которые автоматически исправляют баги и решают задачи в различных репозиториях GitHub с помощью широких языковых моделей, таких как GPT-4 или Claude. SWE-Agent был создан исследователями Принстонского университета и стал первым, кто продемонстрировал сильные результаты на тестах SWE-bench.
Ключевые особенности SWE-Агента:

Использует языковые модели для поиска, анализа и автоматического исправления ошибок в коде.
Работает на этапах, связанных с инженерным процессом: определяет микроцели, вносит изменения, запускает тесты, итеративно определяет результат с участием или без участия человека.
Отличается высокой скоростью: среднее время решения одной задачи — 93 секунды.
Включает инструменты для кибербезопасности (например, режим EnIGMA).
Имеет любой открытый код, поэтому может быть интегрирован в рабочие процессы, образовательные программы, CI/CD и дорабатываться исходя из нужд пользователя.
Демонстрирует прогрессивную эффективность с лучшими собственными аналогами, но при этом остается полностью включенной и открытой.

То есть SWE-Agent дает разработчикам возможность автоматизировать исправление ошибок, ускорить разработку и изучить современные AI-стратегии в представленном примере.

Evolution AI Agents — это сервис (или архитектура), предназначенный для создания автономных ИИ-агентов, которые способны самостоятельно анализировать данные, планировать действия и адаптироваться к изменяющимся условиям среды. В рамках Evolution AI Agents можно создавать мультиагентные системы, где до 5 разных ИИ-агентов работают вместе для решения бизнес-задач. Взаимодействие между агентами обеспечивается протоколом «Агент-агент» (A2A)
A2A ADK расшифровывается как Agent Development Kit (набор для разработки агентов) с поддержкой протокола «агент-агент» (A2A). Это модульный фреймворк (от Google), который позволяет создавать и организовывать мультиагентные системы, где агенты общаются друг с другом по открытым технологиям, а не через кастомные API. Ключевые свойства:

Каждый агент может быть развёрнут отдельно и взаимодействовать с другими через стандартные сообщения.
Протокол A2A гарантирует совместимость и взаимодействие между агентами даже из разных экосистем и платформ.
ADK содержит утилиты для логирования, Диптихов, маршрутизации сообщений и обеспечения безопасности (например, через децентрализованные идентификаторы).

Применение:

Быстрое построение горизонтально масштабируемых систем ИИ-агентов, которые могут решать задачи, задачи и опыт без необходимости ручного руководства.
Модульная разработка новых агентов и применяется для автоматизации различных бизнес- и технических задач.

В оформлении, Evolution AI Agents + A2A ADK — это экосистема и инструментарий для построения совместимых и взаимодействующих ИИ-агентов для решения сложных, распределённых задач.

SGR (Schema Guided Reasoning) — современный подход к обучению и использованию крупных языковых моделей (LLM), при котором рассуждения модели структурируются по заданным схемам.
Основные принципы SGR AI

Строгая схема рассуждения: Модели решают задачи по заранее заданному сценарию, разбивая процесс на последовательные, прозрачные шаги. Это могут быть: анализ условий задачи, разложение на подзадачи, формирование аргументов, вывод решения.
Structured Output: Схема служит шаблоном, которому должна следовать модель, тем самым убирает неоднозначность и ошибки свободного текста — каждый reasoning step фиксируется и становится доступен для аудита и дообучения.
Cascade, Routing, Cycle: Часто применяются паттерны маршрутизации и каскадной обработки для сложных задач и интеграции нескольких моделей/агентов.

Преимущества SGR AI

Повышение прозрачности: Каждый шаг reasoning становится проверяемым и понятным пользователю, разработчику, заказчику.
Предсказуемое и стабильное поведение: Меньше ошибок в сложных задачах и практическая гарантия корректности решений.
Повышение качества вывода: Тесты показывают прирост точности результатов до 5-10% при переходе на SGR-схемы.
Легче внедрять экспертные знания: Создание кастомных схем reasoning, перевод domain expert checklist в структуру prompt.

Примеры моделей SGR AI

GPT OSS 20B, GPT OSS 120B — открытые модели OpenAI, которые показали рекордные результаты в SGR Benchmark, структурно анализируя задачи и минимизируя ошибки reasoning благодаря схематическим шаблонам вывода.
SG²: Schema-Guided Scene-Graph Reasoning — итеративное взаимодействие нескольких агентов-LLM по строгой схеме для пространственной, смысловой и причинно-следственной обработки сложных данных

это новый тип архитектуры в искусственном интеллекте, который позволяет ИИ строить «ментальную карту» или симуляцию окружающей среды. Их задача — научить машину понимать физический и причинно-следственный контекст мира, чтобы прогнозировать последствия своих действий и быстро обучаться в сложных, изменяющихся условиях.
Ключевые компоненты World Models

Внутреннее представление среды: Модель строит абстракцию реального или воображаемого мира на основе различных типов данных (текст, изображение, видео, звук), генерируя симуляцию с законами физики, объектами и событиями.
Генерация интерактивных окружений: Новейшие модели (например, Genie 3 от Google DeepMind) способны по текстовому описанию порождать детализированные 3D-миры, в которых агенты могут свободно действовать, учиться, оценивать ситуации и планировать.
Физическая консистентность: Модель отслеживает историю симуляции, поддерживает законы движения, света, гравитации, чтобы действия агентов оставались реалистичными и воспроизводимыми по времени.
Мультимодальность и каузальность: World Models учатся на изображениях, видео, аудио, текстах, структурируя эти данные в единую когнитивную карту, соединяя наблюдаемые события в причинно-следственные структуры.

Для чего нужны World Models

Тренировка AGI-агентов: Позволяют искусственному интеллекту быстро учиться в разных сценариях, не требуя миллионы часов «реального» опыта. Виртуальная среда ускоряет обучение, формируя гибкие обобщения и навыки.
Понимание контекста и адаптация: Модели мира нужны, чтобы агент мог перейти от абстрактного reasoning к реальному взаимодействию с физическим, социальным и виртуальным пространством.
Робототехника, автономные системы, планирование: World Models лежат в основе новых роботов (Gemini Robotics), автономных транспортных средств, видеоигр, мультимодальных агентных платформ, где ИИ должен предугадывать последствия своих шагов.

Ведущие системы и примеры 2025 года

Genie 3 (Google DeepMind): первый универсальный World Model, способный генерировать минуты интерактивного 3D-видео, поддерживать память об истории симуляции и создавать любые миры — от фотореалистичных до стилизованных — на основе текстового описания.
Cosmos Foundation Models (Nvidia): физически осознанные World Models для обучения агентов в робототехнике, помощи в навигации и оптимизации действия.
Veo 3 (DeepMind): генерация видео с пониманием физических законов.
Gemini Agentic AI (Google): создание мультимодальных AGI-агентов, которые используют World Models для reasoning и действий в реальном пространстве.

Технологическая и научная важность

World Models — необходимый слой для перехода от «чистых» языковых моделей к подлинно общему ИИ, для которого важно не только отвечать на вопросы, но и действовать, учиться, строить сложные сценарии в непредсказуемом мире.
Являются мостом между восприятием, генерацией, ассоциативным обучением и планированием, позволяют моделям быстро «переигрывать» разные ситуации и формировать навыки, как у людей

Гибридные архитектуры, объединяющие символический и коннекционистский (нейросетевой) подходы — один из самых перспективных трендов в развитии AI и AGI последних лет. Они направлены на то, чтобы совместить сильные стороны двух парадигм и преодолеть их ограничения.
Краткая характеристика подходов

Символический ИИ — работает с логическими правилами, онтологиями, семантикой, высокоуровневыми абстракциями. Отличается высокой интерпретируемостью, но плохо масштабируется и не всегда способен справляться с шумными или неструктурированными данными.
Коннекционистский ИИ (нейронные сети, глубокое обучение) — хорошо работает с большими объёмами данных, извлекает закономерности, реализует обучение без жесткой структуры, но страдает недостатком интерпретируемости и «знаний по правилам».

Принципы интеграции
Гибридная архитектура строится по следующим принципам:

Модульность: в системе присутствуют отдельные модули для нейросетевого inference (извлечение признаков, генерация текста, кластеризация) и для символического reasoning (верификация выводов, логический анализ, построение онтологий).
Векторное представление знаний: используемые методы embedding позволяют нейросетям переводить данные в формат, пригодный для логической работы символической части. Например, BERT-подобные модели эффективно выделяют факты и связи.
Обратная связь: корректировка весов нейросети производится с учётом результатов логического reasoning — это снижает количество ошибок (галлюцинаций) и делает выводы модели более осмысленными.
Динамическое управление: система может автоматически выбирать, какие задачи решать нейросетевыми средствами, а какие — логическими, что позволяет повысить производительность и точность.

Архитектурный пример

Модуль извлечения знаний — использует предварительно обученный трансформер (например, ruBERT) для анализа текстов, выделения сущностей и связей.
Символический движок — валидирует и структурирует выводы, переводя их в формализованную онтологию, уточняя причино-следственные связи («Ошибка_X → Вызывает → Симптом_Y»).
Инкрементное обучение — адаптация моделей без полного переобучения, что снижает ресурсоёмкость и делает гибрид быстро адаптирующимся.

Преимущества

Точность и интерпретируемость: гибрид выигрывает у «чистых» нейронных сетей в логических задачах и объяснении выводов.
Скорость обработки: оптимизированная схема распределяет задачи между подходами, снижая общие затраты времени.
Гибкость для корпоративных решений: особенно ценятся такие архитектуры для управления большими объёмами документации, сложными правилами и динамическими задачами.

Применение

Динамическое управление знаниями (корпоративные системы, техническая документация, комплексные базы знаний)
Медицинские, юридические, финансовые системы — где важна не только точность вывода, но и объяснимость решений системы
AGI-прототипы — симуляция сложных сценариев, планирование действий в условиях недостатка данных, интеграция с физическим миром

Управляемая архитектура STRL (Strategic, Tactical, Reactive, Layered) — это многоуровневая интеллектуальная система управления, широко применяемая в робототехнике, беспилотных летательных аппаратах и автономных системах. Она строится на трех основных уровнях:

Стратегический уровень (Strategic) — отвечает за высшие интеллектуальные функции, построение комплексных планов и принятие решений. Здесь формируются цели, задачи и обмен стратегической информацией (часто в формате знаковых моделей), особенно важно при коллективной работе роботов или БПЛА.
Тактический уровень (Tactical) — занимается навигацией, среднесрочным планированием движения и реализацией задач SLAM (одновременное построение карты и локализация). Также он отвечает за интеграцию данных со стратегического и реактивного уровня, синтезируя оперативные действия и распределяя роли среди участников в случае коллективных задач.
Реактивный уровень (Reactive) — реализует непосредственное управление объектом: стабилизацию, реакцию на изменения среды, выполнение траекторий движения. Здесь действуют алгоритмы, обеспечивающие быстрое реагирование, опираясь на математические методы управления и анализ данных от сенсоров.
Layered — подчеркивает, что архитектура реализуется в виде слоёв, каждый из которых выполняет свои функции и взаимодействует с соседними слоями для обеспечения целостности системы.

Такая архитектура позволяет автоматизировать управление сложными техническими объектами (роботами, беспилотниками и др.), гибко распределять задачи между разными уровнями и оперативно реагировать на изменения окружающей среды, одновременно решая стратегические и тактические задачи, поддерживая коллективное поведение.
В целом, STRL — эталон для современных интеллектуальных систем, обеспечивающий иерархическое разделение задач от высокоуровневого планирования до низкоуровневого реагирования

это алгоритм обучения с подкреплением, который сочетает классическое Q-обучение с глубокими нейронными сетями для работы в сложных средах с большим числом состояний (например, видеоигры, робототехника). Вместо таблицы Q(s,a)Q(s,a) для хранения ожидаемых наград, DQN использует нейросеть для аппроксимации Q-функции, что позволяет работать с высокоразмерными и непрерывными состояниями.
Ключевые элементы DQN:

Сценарий работы: агент взаимодействует с окружающей средой, имея пространство состояний, действий и функцию награды. Цель — выучить оптимальную стратегию, максимизирующую среднюю награду по времени.
Replay Memory: буфер для хранения предыдущих переходов (состояние, действие, награда, следующее состояние). Из этого буфера случайно берутся мини-пакеты данных для обучения, что снижает корреляцию между обновлениями и стабилизирует обучение.
Глубокая нейронная сеть: сеть принимает на вход состояние и выдаёт Q-значения для всех возможных действий. Ее параметры обновляются с помощью обратного распространения ошибки и стохастического градиентного спуска.
Целевая (target) сеть: для расчёта целевых Q-значений используется отдельная копия основной сети, параметры которой обновляются периодически. Это предотвращает “убегание” оценок и стабилизирует процесс.
Эпсилон-жадная стратегия: во время обучения агент действует с вероятностью ε случайно, иначе — действует оптимально согласно Q-оценке. Это балансирует исследование и использование уже полученных знаний.
Обучение по уравнению Беллмана: Q-функция оптимизируется так, чтобы удовлетворять уравнению Беллмана для оценки долгосрочных наград через вычисление ошибки TD (temporal-difference).

Модификации и улучшения DQN:

Double DQN: помогает избежать постоянного завышения Q-оценок, раздельно используя текущую и целевую сети при выборе и оценке действий.
Dueling DQN: разделяет на отдельные компоненты оценку ценности состояния и преимущества действия.
Prioritized Experience Replay: делает отбор обучающих примеров неравномерным, в зависимости от ошибки, чтобы обучаться особенно на “важных” переходах.
Rainbow DQN: объединяет несколько ключевых оптимизаций (dueling, double, prioritized replay и др.) для увеличения стабильности и скорости обучения.

Применение
DQN оказался революционным для обучения агентов в задачах типа Atari, где агент получает на вход “сырые” пиксели экрана и выдает действие, например, передвигать джойстик. Алгоритм используется в робототехнике, игровых симуляторах и управлении реальными системами.
Итог

Deep Q-Network (DQN) — один из фундаментальных алгоритмов глубокого обучения с подкреплением, сочетающий гибкость нейросетей и теоретически обоснованную схему Q-обучения для решения задач, где пространство состояний огромно и табличные методы не применимы

— это открытый стандарт и протокол, предназначенный для обеспечения беспрепятственного взаимодействия между ИИ-агентами, независимо от используемых фреймворков, языков программирования или инфраструктур. ACP обеспечивает универсальный язык общения для агентов и устраняет проблему фрагментации, при которой агенты живут изолированно в различных системах и с разными API.
Основные особенности ACP:

Основан на REST, что облегчает интеграцию и совместимость в продакшен-средах с использованием привычных HTTP-инструментов.
Позволяет агенты взаимодействовать асинхронно (основной режим) и синхронно.
Поддерживает обнаружение агентов даже в оффлайн-режиме.
Протокол agnostic к внутренней реализации агентов, работает с любыми технологиями.
Способствует созданию многоагентных систем, где специализированные агенты могут совместно решать задачи.

ACP помогает создавать масштабируемые, совместимые и легко интегрируемые экосистемы ИИ-агентов, облегчая оркестровку и координацию взаимодействий между агентами без необходимости разрабатывать индивидуальные мосты для каждого соединения.
Таким образом, ACP можно рассматривать как универсальный коммуникационный протокол или «эсперанто» для ИИ-агентов, позволяющий им совместно работать в рамках сложных систем и процессов.

сложные вычислительные процессы, которые происходят внутри дендритных ветвей нейронов. Дендриты, являющиеся разветвленными отростками нейронов, выполняют интеграцию и обработку синаптической информации, а также способны генерировать потенциалы действия и влиять на выходной сигнал нейрона. В отличие от классического представления, что нейрон — это просто интегратор входов с последующей передачей сигнала аксонном, дендриты участвуют в нелинейных вычислениях, способных обрабатывать несколько сегментов информации одновременно.
Ключевые особенности дендритных вычислений включают:

Нелинейность вычислений в дендритных ветвях за счет локальных дендритных спайков и пластичности синапсов.
Способность нейронов благодаря дендритам выполнять сложные логические операции и разделение образов.
Вклад в избирательность нейронов к направлениям движения и другим специфическим особенностям обработки информации.
Наличие двунаправленной активности: передача информации не только от дендритов к аксону, но и локальные дендритные потенциалы, которые влияют на поведение нейрона.
Таким образом, дендритные вычисления расширяют классическое понимание нейронных функций, позволяя одному нейрону выполнять задачи, которые ранее считались возможными только в больших нейронных сетях. Это активно исследуемое направление в нейронауках, важное для понимания механизмов памяти, восприятия и общей работы мозга.

это принципиально новая архитектура искусственного интеллекта, вдохновлённая работой человеческого мозга и строящаяся на взаимодействии двух рекуррентных модулей: высокоуровневого (стратегического) и низкоуровневого (оперативного).
Принцип работы

Высокоуровневый модуль (H-модуль) осуществляет медленное, абстрактное планирование — это стратег, определяющий общую схему решения задачи.
Низкоуровневый модуль (L-модуль) отвечает за быстрый перебор вариантов, локальный поиск, уточнение деталей и реализацию частных шагов — это исполнитель, который решает конкретные подзадачи или уточняет промежуточные решения.

Работа строится по итеративной схеме: быстрый модуль находит локальное решение, после чего стратег обновляет план и делегирует новую подзадачу. Такой "иерархической конвергенции" позволяет модели достигать глубокой логической проработки структуры задачи, причём объем памяти и данных требуется на порядки меньше, чем для современных LLM.

Отличия и преимуществаHRM показала выдающиеся результаты на тестах логического мышления и абстракции (например, ARC-AGI или сложные головоломки судоку), превосходя крупные языковые модели при минимуме параметров (например, ~27 млн параметров против миллиардов).
За счёт архитектурной гибкости и "скрытых рассуждений" HRM менее уязвима к ошибкам разложения задачи по цепочке, чем chain-of-thought (CoT) у LLM.expinet
Модель способна динамически регулировать глубину размышлений в зависимости от сложности проблемы (механизм адаптивной остановки).

Применение

HRM перспективна для задач, где необходимы сложные, иерархические рассуждения, поиск стратегий и последовательная детализация решения, особенно в условиях ограниченных вычислительных ресурсов и объёмов данных.

это открытая библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google, которая предназначена для создания, обучения и развертывания моделей искусственного интеллекта, в первую очередь — нейронных сетей.
Основные особенности TensorFlow

TensorFlow реализует вычисления в виде потока данных через вычислительные графы, где данные представлены многомерными массивами — тензорами, а операции между ними — вершинами графа.
Библиотека широко применяется для задач машинного и глубокого обучения: распознавание речи и изображений, обработка естественного языка, прогнозирование временных рядов и другие интеллектуальные задачи.
TensorFlow поддерживает работу на разных платформах и устройствах (CPU, GPU, TPU), а также интеграцию с популярными языками программирования, прежде всего Python.

Применение и экосистема

Используется специалистами по машинному обучению для создания и обучения моделей разной сложности: от простых моделей регрессии до сложных глубоких нейронных сетей.
Открытый исходный код, активная поддержка сообщества и множество готовых инструментов позволяют использовать TensorFlow как для научных исследований, так и для внедрения в бизнес-приложения.
Название связано с тензорами (массивами данных) и потоками (flows), отражая принципы работы библиотеки

Crew AI

Crew AI — быстрый open source Python-фреймворк для организации команд AI-агентов.
Ключевые компоненты: Crew (целая команда), Agents (специализированные роли — исследователь, писатель и др.), Process (описание рабочих процессов), Tasks (единицы работ/таски).
Управляет взаимодействием, делегированием, сохранением состояния и выполнением сложных сценариев — например, совместная генерация контента, исследовательская работа, автоматизация бизнес-процессов.
Особенно хорош для сложных, творческих и креативных задач, коллективной работы агентов, где важны автономия и совместная координация.

LangGraph

LangGraph — Python-библиотека для построения stateful (с отслеживанием состояния) мультимодальных и многоактёрных LLM-приложений; расширяет возможности LangChain.
Позволяет строить графы состояний, где узлы — агенты/функции, а ребра — переходы между задачами, включая циклы и условные маршруты.
Позволяет проектировать сложные рабочие процессы: email-парсеры, координация нескольких агентов, декомпозиция задач, интеграция сторонних сервисов.
Можно использовать как вместе с LangChain, так и отдельно — основной фокус на автоматизацию сложных сценариев и управление зависимостями.

AutoGen (Microsoft)

AutoGen — библиотека и платформа от Microsoft для создания и оркестрации AI-агентов, поддерживает как одиночные, так и многоагентные решения.
Основа: гибкая настройка поведения агента, памяти, сценариев взаимодействия, маршрутизации задач, композиции разных специалистов.
Поддерживает масштабирование, расширяемость за счёт интеграций с внешними инструментами и API; акцент на стабильности и промышленном использовании.
Хорошо подходит для корпоративной автоматизации, построения сложных автономных ассистентов и бизнес-процессов.

SmolAgents (Hugging Face)

SmolAgents — python-фреймворк, ориентирован на простоту: позволяет строить и запускать агентов буквально за считанные строки кода.
Позволяет создавать multi-agent системы через создание специальных агентов-менеджеров, которые делегируют задачи профильным агентам.
В MAS каждый агент автономен и может специализироваться (например, один для поиска, другой для генерации изображений); акцент на коллаборации и простоте внедрения.
Хороший вариант для быстрого старта и прототипирования, а также для образовательных целей.

Swarm (OpenAI)

Swarm — open-source фреймворк от OpenAI для изучения базовых принципов MAS и их экспериментов.
Ориентирован на обучение и hands-on прототипирование, а не корпоративные задачи: позволяет легко эксперементировать с оркестрацией, взаимодействием, построением простых взаимодействий агентов.
Идеален для старта: можно собрать простую систему из 2–3 агентов и постепенно добавлять сложность.
Фокус — обучение, понимание основ и постепенное освоение MAS-подходов

LangChain — это базовый фреймворк для построения приложений с использованием LLM, а LangGraph — расширение для проектирования сложных рабочих процессов через графовую структуру поверх LangChain. Основное различие: LangChain реализует линейные цепочки (“chain”), а LangGraph позволяет строить нелинейные, циклические и условные графы состояний для MAS и сложных агентных сценариев.
Что такое LangChain

LangChain — open source библиотека (Python/JS), которая предоставляет инструменты для интеграции LLM (как OpenAI, Gemini, Hugging Face) в свои приложения.
Фокус: соединение LLM с источниками данных (документы, поисковые системы), инструментами (API, парсеры), организация последовательности действий (chain), быстрое прототипирование чат-ботов, RAG-систем, инструменты для данных и поиска.
Применяется для простых линейных сценариев: извлечение, генерация, анализ, чат.

Что такое LangGraph

LangGraph — библиотека для построения stateful (контролируемых по состоянию) многоагентных систем поверх LangChain.
Позволяет создавать рабочие процессы в виде графа с узлами (агенты, шаги) и ребрами (условия перехода, циклы).
Удобен для сложных сценариев: циклы, обкатка повторов, условные ветвления, декомпозиция задач между множеством агентов.
Используется для orchestrating MAS, сложных пайплайнов, воспроизводимости и гибкого управления логикой.

В реальных проектах: LangChain используют для компонентов, интеграций и создания "инструментов", а LangGraph — для сборки сложной логики и управления этим инструментарием на уровне сценари

В контексте мульти-агентных систем re-ranking (реранжирование) — это дополнительный этап переупорядочивания списка результатов, полученного от одного или нескольких агентов, с целью выбрать наиболее релевантные или эффективные (например, для пользователя или задачи) решения.
Что такое re-ranking

Re-ranking — это техника, когда после первоначального отбора вариантов (ответов, документов, решений) применяется второй “ранжирующий” агент или специализированная модель, чтобы более точно оценить полученные результаты и расставить их в новом порядке по качеству или релевантности.
Обычно используется для повышения точности и релевантности: например, в поиске, retrieval-augmented generation (RAG), диалогах, выборе стратегии, совокупном решении задач командой агентов.
В мульти-агентных системах один агент (или несколько агентов) могут сформировать “кандидатский” список, а дальше специальный re-ranker-агент или модель определяет, что лучше подходит под задачу на основе дополнительных признаков, сигналов, scoring-функций или LLM.

Применения re-ranking в MAS

RAG-системы: агенты-ретриверы ищут кандидаты-документы, а re-ranker оценивает их по контексту запроса и задачи, выбирая лучший порядок.
Командная работа агентов: несколько агентов предлагают свои решения или идеи, затем один из агентов (или внешний модуль) проводит re-ranking, чтобы выбрать наиболее перспективные действия.
Обучение агентов: re-ranking может выступать как часть механизмов обучения: агенты оценивают друг друга (peer evaluation), вносят метки, обучаются за счёт обратной связи по итоговому порядку решений.

Связь с Value Iteration

Re-ranking и value iteration (итерация по оценочным функциям) могут быть связаны: value iteration — метод из обучения с подкреплением, где итеративно переоцениваются “ценности” состояний/действий, а re-ranking переподнимает более сильные состояния/действия в топ на каждом шаге.
То есть, оба подхода нацелены на улучшение качества финального выбора для мульти-агентных или RL-сценариев, но делают это по-разному: value iteration в динамической среде, re-ranking — как независимый этап после получения кандидатов.
Re-ranking — ключевой механизм доработки решений внутри командных и поисковых многоагентных систем, позволяющий гибко улучшать выбор финального действия или ответа пользователя

Контакты

Написать в телеграм

Coming soon...