Представьте, что вы смотрите музыкальный клип, в котором каждая сцена, каждый персонаж и каждое движение камеры созданы искусственным интеллектом. Звучит как научная фантастика? Что ж, будущее уже наступило. Встречайте The Hardest Part - первый в истории музыкальный клип, полностью сгенерированный нейросетью Sora от OpenAI.
Искусственный интеллект
AI, ANN и иные формы искусственного разума
Новости
Bodyfuck – как писать программы без клавиатуры и c пользой для здоровья
Brainfuck — это один из эзотерических языков программирования, который имеет всего восемь команд, каждая из которых записывается одним символом.
А Bodyfuck — это жестовый интерпретатор Brainfuck, который позволяет писать код программы, используя различные движения тела без использования клавиатуры.
Смотрите, не перепутайте! :-)
На практике пробуем KAN – принципиально новую архитектуру нейросетей
На днях ученые из MIT показали альтернативу многослойному перцептрону (MLP). MLP с самого момента изобретения глубокого обучения лежит в основе всех нейросетей, какими мы их знаем сегодня. На его идее в том числе построены большие языковые модели и системы компьютерного зрения.
Однако теперь все может измениться. В KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) исследователи реализовали перемещение функций активации с нейронов на ребра нейросети, и такой подход показал блестящие результаты.
Как LLM учат понимать синтаксис
Скорее всего, вы поняли заголовок правильно, хотя в нём есть стилистическая ошибка — двусмысленность (кто-то учит LLM, или они учат кого-то?).
Человеческое понимание языка остается ориентиром и пока недостижимой целью для языковых моделей. При всей небезошибочности первого и при всех невероятных успехах последних. Например, человеку обычно не составляет труда однозначно трактовать двусмысленные фразы исходя из контекста. Более того, мы с удовольствием используем такие каламбуры в шутках разного качества. Из самого известного приходит на ум только “В Кремле голубые не только ели, но и пили” (предложите свои варианты в комментариях — будет интересно почитать). Есть ещё “казнить нельзя помиловать”, но эта двусмысленность разрешается запятой.
Самый известный пример в английском: “Time flies like an arrow; Fruit flies like a banana”.
Человек скорее всего после некоторых раздумий поймёт это как “Время летит как стрела, мухи любят банан” (хотя мне, например, понадобилось на это несколько секунд). Яндекс переводчик понимает эту фразу так: “Время летит как стрела, фрукты разлетаются как бананы”. Google translator демонстрирует зоологическую эрудированность: “Время летит как стрела; Фруктовые мушки, как банан”, а ChatGPT предлагает “Время летит как стрела; Мухи на фруктах летают как бананы”. В общем, никто не справился.
Истории
Как нам ChatGPT ускорил подбор на 30%
Мы в GetIT и Headz.io используем ChatGPT очень активно. Никого не заменяем — все люди на месте и при этом все довольны результатом, который выдает ChatGPT. В статье расскажу, каких результатов достигли в агентстве, используя этот инструмент. Плюс будут промты. Плюс будут аналоги ChatGPT, если у вас нет к нему доступа.
Камера с распознаванием лиц и стрельбой слезоточивым газом
На Kickstarter стартовал сбор заказов на камеру видео наблюдения, использующую технологию распознавания лиц и отпугивающую злоумышленников пейнтбольными шарами. Когда PaintCam замечает кого-то, кого не знает, то через динамик советует убираться. Если нарушитель решает остаться, включается обратный отсчет, а потом камера стреляет шариками с краской. Особо гуманистичные владельцы могут зарядить камеру снарядами со слезоточивым газом.
Как интеллектуальные NPC Ubisoft справляются с динамическим взаимодействием с игроками?
На GDC 2024 компания Ubisoft официально представила миру NEO NPC — генеративную технологию на базе ИИ для внутриигровых диалогов и взаимодействия игроков с неигровыми персонажами. Проект NEO NPC возник в результате сотрудничества между разработчиками Ubisoft и Inworld AI, которая предоставляет большую языковую модель (Large Language Model – LLM) для NEO NPC, позволяющую разработчикам создавать и формировать персонажей с их собственным прошлым, личностями и жизненными позициями. Также в этом проекте участвует Nvidia, предоставляя свою технологию Audio2Face для анимации NEO NPC в режиме реального времени.
Этендю и голограммы
Авторы научно-фантастических произведений в своих трудах описывают технологии, которые казались чем-то невероятным в период жизни того или иного автора. Часть из этих вымышленных технологий в результате научного прогресса стали реальностью. Другие же до сих пор существуют лишь в теоретической плоскости. Одной из распространенных технологий, ассоциированных с миром будущего, являются голографические дисплеи. Зачатки этой технологии уже существуют, но их пока сложно назвать полноценными. Большинство из них имеют низкий геометрический фактор (этендю), что приводит либо к снижению поля зрения, либо к снижению размеров дисплея. Ученые из Принстонского университета (США) смогли обойти эти ограничения, достигнув высоких значений этендю. Что именно сделали ученые, какие результаты их работы, и что значит для технологии голографических дисплеев? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.
Новая эра диагностики: Как с помощью ИИ можно диагностировать рак кожи на ранней стадии
В последние десятилетия рак кожи считается одним из самых распространенных онкологических заболеваний во всем мире. По оценкам ВОЗ, ежегодно регистрируется около 132 000 случаев меланомы кожи, а смертность достигает 66 000 случаев.
Диагностика рака кожи требует значительных усилий и времени, что может негативно сказаться на течении заболевания и привести к плачевным последствиям.
К счастью, наука не стоит на месте! В данной статье я расскажу о системе раннего автоматизированного выявления рака кожи, с использованием сил ИИ.
Приятного прочтения! :)
Инструменты AutoML в 2024
Определимся с терминологией. Можно найти c десяток формулировок «AutoML- это…» с разной степенью детализации. Но все они сведутся к словам «AutoML — автоматизирует и упрощает работу с данными». И вот здесь как раз и начинаются сложности. Границы определения AutoML размыты. Есть фреймворки работающие на «3 строчках» кода, есть с платформы с GUI, есть библиотеки для профессионалов и новичков. Попробуем разобраться..
Попросил нейросети собрать игровой ПК за 100 000 рублей. Вот что из этого получилось
Говорят, что нейросети могут все. Они пишут дипломы, знакомятся с девушками, рисуют картины и в считанные минуты делают то, на что профессионалам, возможно, потребовались бы часы, дни или даже недели. Многие верят, что такими темпами развития им совсем скоро удастся заменить людей в десятках и сотнях профессий. Рассуждать на эту тему мы не будем, а просто попробуем попросить нейросети собрать игровой компьютер, и посмотрим, насколько хороший результат нам выдаст ИИ.
Эмад Мостак: визионер или обманщик? Разоблачение создателя Stability AI и Stable Diffusion
Человек, изменивший мир ИИ
Эмад Мостак — человек, чье имя еще недавно было у всех на устах. Этот 40-летний выходец из бедной семьи бенгальских иммигрантов сумел в кратчайшие сроки взлететь на вершину индустрии искусственного интеллекта и стать одним из самых обсуждаемых предпринимателей Кремниевой долины. Его детище, компания Stability AI, привлекла инвестиции на сумму более $100 млн, а созданная ею модель машинного обучения Stable Diffusion произвела настоящий фурор в мире ИИ, обещая демократизировать процесс создания цифровых изображений.
Мостак быстро снискал славу визионера и гения, бросившего вызов господству технологических гигантов вроде Google и OpenAI. Его харизма, бойкий ум и впечатляющее резюме — степень магистра Оксфордского университета, успешная карьера в хедж-фондах, тесные связи с ООН — казалось, делали его идеальным героем для эпохи ИИ-революции.
Но за блестящим фасадом скрывалась и другая сторона истории Эмада Мостака. По мере того, как росла его известность, росло и число вопросов, которые возникали у наблюдателей. Откуда взялись те $100 млн инвестиций в Stability AI, и на каких условиях они были получены? Насколько правдивы были заявления Мостака о его образовании и опыте работы? И действительно ли Stable Diffusion была таким уж инновационным прорывом, или же ее значимость была сильно преувеличена умелым пиаром?
Фундамент AI: обратное распространение ошибки простыми словами
Что если бы я вам сказал, что без понимания того, что такое backpropagation (обратное распространение ошибки), вы никогда не сможете использовать AI эффективно? Тогда я бы, конечно, соврал. Знать такие детали не требуется для использования AI в прикладных задачах, но, тем не менее, это базовый фундамент ML/AI, и понимать, как все устроено, полезно, ну или как минимум, интересно.
Ближайшие события
Подбор гиперпараметров RAG-системы с помощью Optuna
Сказ о том, как с помощью Opuna’ы сделать вашу RAG-систему чуточку (а может и не чуточку) эффективнее :)
Проблемы внедрения ИИ: почему искусственный интеллект в процессах отдела продаж — будущее, но точно не настоящее?
Какие решения помогут сэкономить время и деньги, но убьют лояльность, качество обслуживания клиентов и снизят качество обучения персонала? Разбираем в статье, почему 99.9% компаний не готовы к внедрению ИИ в бизнес-процессы отдела продаж и поддержки.
Для тех, кому лень читать, можно перейти к выводам в конце статьи.
Питер Норвиг: автор лучшего в мире учебника по ИИ
Питер Норвиг (Peter Norvig) — выдающийся учёный, один из отцов современной ИИ-разработки. После сингулярности ИИ точно оставит его в живых в знак благодарности.
Норвиг не только хороший программист, но и теоретик программирования, учёный и преподаватель, в длинном резюме перечислено 58 статей, а количество цитирований на сегодняшний день составляет 78 830.
Основное признание Норвиг получил как автор учебника «Искусственный интеллект: современный подход», который в наше время считается самым популярным учебником по ИИ в вузах. Эта фундаментальная работа претерпела уже четыре переиздания.
Как сделать pruning, чтобы потом не плакать
Обрезка нейросетей или же, если вникать в термины, pruning — то, что помогает уменьшить размер нашей модели без потери ее эффективности. Да, это далеко не новинка — в стэнфордских лекциях еще в 2017 году об этом говорили!
Идея проста: мы просто убираем из модели все, что нам не нужно. Как в магазине, когда решил экономить: если в корзине лежат лишние товары, то почему бы их не убрать? Так и здесь — мы убираем избыточные нейроны и связи, которые только занимают место, но не приносят особой пользы.
Принцип обрезки можно применять в разных ситуациях. Например, если у нас есть модель, которая обучена для распознавания ста классов объектов, а нам на самом деле нужно только десять, то почему бы не убрать те девяносто лишних? Это позволит нам сделать модель поменьше, но не менее эффективной. А если мы создаем модель с нуля, то обрезка может помочь нам сразу сделать ее компактнее и эффективнее.
Короче, pruning — это для тех, кто хочет сделать свои модели легче и быстрее без потери качества.
Кибермозг все ближе: создан искусственный синапс, который может изменить все
Помню, как меня поразила идея позитронного мозга из романов и рассказов Айзека Азимова. К сожалению, несмотря на научные достижения за последние десятилетия, сегодня нет ничего подобного. Уж слишком сложным оказался не только мозг человека, но и животных, чтобы можно было искусственно создать что-то подобное. Тем не менее, определенные успехи в этом направлении есть. Подробности под катом.
LLM-чатбот в основе консьерж-сервиса
Когда мы с командой брались за создание MVP нашего консьерж-сервиса для букинга отелей, казалось, что это область, в которой давно не осталось нерешенных, и при этом значимых проблем, суть лишь в том, чтобы сделать сам процесс гибче и удобнее. Но на практике, разумеется, все оказалось несколько сложнее.
Использование стандартного набора инструментов в сочетании с новыми коммерческими API открыло перед нами не только новые горизонты, но и обеспечило массу подводных камней, вполне традиционных для такого рода технологических стартапов. О том, как мы с ними справлялись, мы и решили написать эту небольшую статью. Надеемся, что наши уроки помогут вам избежать наших ошибок и ускорить разработку вашего прототипа.
Как ChatGPT поможет заменить репетитора по английскому для айтишников
По мотивам нашей прошлой статьи «Как айтишникам быстро выучить английский с помощью ChatGPT? » мы решили написать продолжение и чуть побольше раскрыть эту тему, раз она так залетела.
Несколько лет назад мы бесповоротно влюбились в теорию Стивена Крашена. О ней можно чуть подробнее, но на английском прочитать у нас тут.
Если вкратце, то речь о том, что круче всего учить английский вникая в контент максимально нативно, словно ребенок, который изучает с детства свой первый язык. Он ведь не относится к процессу как 45 минутному уроку в школе, он погружается в него, находясь в максимально располагающей к этому среде.
Вклад авторов
alizar 4874.6marks 2200.43Dvideo 1257.0stalkermustang 1084.0BarakAdama 778.1ZlodeiBaal 629.0Firemoon 595.0AlexeyR 585.0ivansychev 537.7Markaty 525.5