⭐️ Первый Open Source аналог Deep Research от OpenAI.

Реализация ИИ-ресерчера, который непрерывно ищет информацию по запросу пользователя, пока система не убедится, что собрала все необходимые данные.

Для этого он использует несколько сервисов:

- SERPAPI: Для выполнения поиска в Google.
- Jina: Для получения и извлечения содержимого веб-страниц.
- OpenRouter (модель по умолчанию: anthropic/claude-3.5-haiku): Взаимодействует с LLM для генерации поисковых запросов, оценки релевантности страниц и понимания контекста.

🟢 Функции
- Итеративный цикл исследования: Система итеративно уточняет свои поисковые запросы.
- Асинхронная обработка: Поиск, парсинг веб-страниц и оценка контекста - выполняются параллельно для повышения скорости.
- Фильтрация дубликатов: Агрегирует и дедуплицирует ссылки в каждом цикле, проверяя, что одна и та же информация не будет обработана дважды.

▪ Github
▪Google Colab

@ai_machinelearning_big_data


#opensource #llm #ai #ml #DeepResearcher

⭐️ LLM-Reasoner

Инструмент, который поможет добавить рассждуения в ваши LLM проекты , подобно OpenAI o1 и deepseek R1.

✨ Функции:
🧠 Пошаговые рассуждения: Больше никаких ответов из «черного ящика»! Узнайте, как именно мыслит ваш LLM, по аналогии с O1.
🔄 Прогресс в реальном времени: позволяет наблюдать за ходом рассуждений с помощью плавных анимаций
🎯 Поддержка множества LLM провайдеров: Работает со всеми провайдерами LiteLLM
🎮 Streamlit: Удобный пользовательский интерфейс
🛠️ Поддердка CLI: для тех, кто любит возиться с командной строкой.
📊 Проверка уверенности ответа: Узнайте, насколько уверен ваш LLM в каждом шаге рассуждений.

⭐️ Установка:
pip install llm-reasoner

Пример с кодом:

from llm_reasoner import ReasonChain
import asyncio

async def main():
    # Create a chain with your preferred settings
    chain = ReasonChain(
        model="gpt-4",                # Choose your model
        min_steps=3,                  # Minimum reasoning steps
        temperature=0.2,              # Control creativity
        timeout=30.0                  # Set your timeout
    )

    # Watch it think step by step!
    async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"):
        print(f"\nStep {step.number}: {step.title}")
        print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s")
        print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}")
        print(step.content)

asyncio.run(main())

@ai_machinelearning_big_data


#llm #ml #ai #opensource #reasoning

📚 ArXiv Research Agent — отличный помощник для научных исследований.

Агент самостоятельно:
• Найдёт релевантные статьи с arXiv, bioRxiv, medRxiv и Semantic Scholar
• Проведёт полноценный обзор и поиск нужных материалов
• Покажет, что упущено, и предложит, что добавить
• Даст инсайты и цитаты из миллионов научных работ
• Генерирует готовые конспекты
И др.

Вскоре обещают добавить поддержку MCP.

🔜 Попробовать: https://www.alphaxiv.org/assistant

@ai_machinelearning_big_data


#agent #ArXiv #ai #ml

🖥 Теперь официально Google выпустили Gemini CLI - AI-агента для работы прямо в терминале

• Лёгкий и мощный инструмент для разработки в командной строке
• Работает на базе Gemini 2.5 Pro
• Код агента в открытом доступе (Apache 2.0)
• Поддержка контекста в 1 миллион токенов
• Бесплатный тариф: до 60 запросов в минуту и 1000 в день
• Привязка к Google Search
• Поддержка плагинов и скриптов
• Интеграция с VS Code (Gemini Code Assist)

Запуск в cli: npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

🔜 Анонс: https://blog.google/technology/developers/introducing-gemini-cli-open-source-ai-agent/
🔜 Github: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #agent #Google