Для этого корреспондент вводил одинаковые запросы в три нейросети: две российские — от Сбера (Kandinsky 2.1) и «Яндекса» («Шедеврум») — и одну иностранную — Playground AI. Нижегородские учёные определили, что в импульсной нейронной сети, решающей последовательно несколько. нейросети – последние новости.
Нейросетевой модели Сбера GigaChat исполнился год
- Новости нейросетей 2024 на Postium
- «Удаление» человека с видеоизображения в режиме реального времени
- Содержание
- "Техно": новости нейросетей
- НЕЙРО АЛЬМАНАХ
Новости по теме: нейросеть
- Крупнейший русскоязычный форум о нейросетях | Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры. |
нейронные сети | новости России и мира сегодня. |
Новости по теме: нейросеть
Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Узнайте о последних разработках, технологических трендах и применении искусственного интеллекта. В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли. Друзья, все титульные визуалы в новостях — авторская работа с нейросетями. ChatGPT уже активно вошла в жизнь людей – к нейросети многие обращаются за советом, она успешно сдает экзамены на юриста или медика. новости России и мира сегодня. читайте последние и свежие новости на сайте РЕН ТВ: Руководитель компании по нейросетям вживил в себя три чипа В ЕС допустили появление паники при появлении фейка.
Популярное
- DEEP IN SPACE RADIO
- "Техно": новости нейросетей
- Нейросети для работы с новостями • Нейро-Сети.ру
- Let AI be | Онлайн-журнал про искусственный интеллект
- Инструменты и сервисы для Новости на основе искусственного интеллекта
Орудие или оружие: почему нейросети уже не остановить и чем это грозит человечеству
Сервисы с искусственным интеллектом для получения новостей, генерации новостных лент, создания новостных рекомендаций. В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли. В этом разделе вы найдете информацию и новости о нейронных сетях, chat GPT и искусственном интеллекте. Все новости по тегу: «Нейросети».
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
Мы отправляли в нейросети запросы, в которых просили показать, как в будущем будут выглядеть типичный российский город, деревня, общественный транспорт, президент, полиция, акции протеста, мода, политические партии, тюрьма и суды. Версия Прекрасной России Будущего от Kandinsky 2. Нейросеть Сбера считает, что по стране будут разъезжать высокоскоростные электрички и что президентом страны все еще будет Владимир Путин. Полицейским завезут в будущем продвинутую броню; на акциях протеста митингующие размахивают флагом, напоминающим расцветкой армянский. Формировать моду для россиян через тысячи лет станет Снегурочка, а здания тюрем и судов сделают величественными, с примесью неоготики, модернизма и футуризма. Фото: Kandinsky 2. RU Фото: Kandinsky 2. RU Версия Прекрасной России Будущего от «Шедеврум» «Яндекс» Нейросеть от «Яндекса» находится в бета-стадии разработки, поэтому высокодетализированных результатов она еще не выдает. Тем не менее обычный российский город будущего она видит с нотками арабской культуры, а деревни — многоэтажными, с конусообразными крышами и среди богатой растительности.
Версия Прекрасной России Будущего от Kandinsky 2. Нейросеть Сбера считает, что по стране будут разъезжать высокоскоростные электрички и что президентом страны все еще будет Владимир Путин. Полицейским завезут в будущем продвинутую броню; на акциях протеста митингующие размахивают флагом, напоминающим расцветкой армянский. Формировать моду для россиян через тысячи лет станет Снегурочка, а здания тюрем и судов сделают величественными, с примесью неоготики, модернизма и футуризма. Фото: Kandinsky 2. RU Фото: Kandinsky 2. RU Версия Прекрасной России Будущего от «Шедеврум» «Яндекс» Нейросеть от «Яндекса» находится в бета-стадии разработки, поэтому высокодетализированных результатов она еще не выдает. Тем не менее обычный российский город будущего она видит с нотками арабской культуры, а деревни — многоэтажными, с конусообразными крышами и среди богатой растительности. Насчет общественного транспорта у российских нейросетей консенсус — опять электричка, а вот президентом страны, считает «Шедеврум», в далеком будущем будет человек, отдаленно похожий на фотографа Дмитрия Лошагина и не в военной форме.
Ранее в этом году компания также представила новый чип искусственного интеллекта, чтобы не отставать от конкурентов. Пятничное падение должно было стереть почти 19 миллиардов долларов с рыночной стоимости компании, которая на момент закрытия торгов в четверг составляла 149,4 миллиарда долларов.
Кирилл Смоленцев Фото: Анастасия Кеда, 66. RU На дворе 2023 год, и, будем честны, никто из нас не доживет до 3854 года. Но ничего не мешает нам прямо сейчас проверить, какой будет Прекрасная Россия Будущего. Для этого корреспондент 66. RU вводил одинаковые запросы в три нейросети: две российские — от Сбера Kandinsky 2. После полученных результатов остается вопрос, почему в будущем у многих зданий золотые купола, даже если это суд или небоскребы. Мы отправляли в нейросети запросы, в которых просили показать, как в будущем будут выглядеть типичный российский город, деревня, общественный транспорт, президент, полиция, акции протеста, мода, политические партии, тюрьма и суды. Версия Прекрасной России Будущего от Kandinsky 2. Нейросеть Сбера считает, что по стране будут разъезжать высокоскоростные электрички и что президентом страны все еще будет Владимир Путин.
Please wait while your request is being verified...
Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных. Отечественная ruGPT-3. Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать. Orca 2 от Microsoft. Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства. Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети. За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере. Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры.
Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности. Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии. Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе. Точность их работы будет низкой. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер». На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face. Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти. Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается.
Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов. Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний. Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов. В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений. На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах.
Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей. Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source. В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий. Например, для создания вирусов, взлома паролей или кражи денег с помощью социальной инженерии, создавая «двойников» людей для телефонных или даже видеозвонков.
Применение в практике: Вы узнаете, как можно использовать нейросети в своей работе или проектах. Обмен опытом: возможность общаться с единомышленниками и специалистами помогает расширить свой кругозор и найти партнеров для совместных проектов. Инновации и карьерные возможности: знание о нейросетях может открыть перед вами новые возможности в карьере и проектах. Телеграм-каналы про нейросети — это окно в захватывающий и быстроразвивающийся мир искусственного интеллекта и машинного обучения. Они позволяют вам быть в курсе последних новостей и научиться использовать передовые технологии в своих интересах и проектах. Независимо от вашего уровня знаний и опыта, вы найдете информацию и ресурсы, которые помогут вам раскрыть потенциал нейросетей и внести свой вклад в эту захватывающую область.
Среди демонстрационных роликов, созданных с помощью Sora и показанных в блоге OpenAI, сцена Калифорнии времен золотой лихорадки, видео, снятое как будто изнутри токийского поезда, и другие. Многие из них имеют некоторые артефакты, указывающие на работу искусственного интеллекта. Например, подозрительно движущийся пол в видеоролике о музее. Сама OpenAI говорит, что модель «может испытывать трудности с точным моделированием физики сложной сцены», но в целом результаты довольно впечатляющие. Пару лет назад именно генераторы текста в изображение, такие как Midjourney, лучше всего демонстрировали способности ИИ превращать слова в изображения. Но в последнее время генеративное видео стало улучшаться заметными темпами: такие компании, как Runway и Pika, продемонстрировали впечатляющие модели преобразования текста в видео, а Lumiere от Google , похоже, станет одним из главных конкурентов OpenAI в этой области. Как и Sora, Lumiere предоставляет пользователям инструменты для преобразования текста в видео, а также позволяет создавать видео из неподвижного изображения. В настоящее время Sora доступна только отдельным тестировщикам, которые оценивают модель на предмет потенциального вреда и рисков. OpenAI также предлагает доступ по запросу отдельным художникам, дизайнерам и кинематографистам, чтобы получить обратную связь. Компания отмечает, что существующая модель может неточно имитировать физику сложной сцены и неправильно интерпретировать некоторые случаи причинно-следственных связей. Ранее в этом месяце OpenAI объявила, что добавляет маркировку в свой инструмент преобразования текста в изображение DALL-E 3, но отмечает, что их можно легко удалить. Как и в случае с другими продуктами на базе ИИ, компании OpenAI придется бороться с последствиями того, что поддельные фотореалистичные видео, созданные ИИ, будут выдавать за настоящие. Больше видео, сгенерированных Sora, можно найти здесь. Сегодня была представлена большая языковая модель Gemini 1. Google ясно дала понять, что хочет использовать Gemini в качестве бизнес-инструмента, персонального помощника и не только. В Gemini 1. Модель Gemini 1. При создании новой модели используется набирающий популярность подход «смесь экспертов» Mixture of Experts — MoE , который подразумевает, что при отправке запроса запускается только часть общей модели, а не вся. Такой подход должен сделать модель более быстрой для пользователя и более эффективной для Google. Но в Gemini 1. Новая версия нейросети имеет огромное контекстное окно, что означает, что она может обрабатывать гораздо более объёмные запросы и просматривать гораздо больше информации одновременно. Ещё он добавил, что исследователи Google тестируют контекстное окно на 10 миллионов токенов — это, например, вся серия «Игры престолов» в одном запросе. В качестве примера Пичаи говорит, что в это контекстное окно можно вместить всю трилогию «Властелин колец». Это кажется слишком специфичным, но, возможно, кто-то в Google проверит, не обнаружит ли Gemini ошибок в преемственности, пытается разобраться в сложной родословной Средиземья. Или ИИ, возможно, сможет понять Тома Бомбадила. Пичаи также считает, что увеличенное контекстное окно будет очень полезно для бизнеса. Глава Google представляет себе, что кинематографисты могут загрузить весь свой фильм и спросить у Gemini, что скажут рецензенты, а компании смогут использовать Gemini для обработки массы финансовых документов. Пока что Gemini 1. Со временем она заменит Gemini 1. Чтобы получить миллион, придется доплатить. Google также тестирует безопасность и этические границы модели, особенно в отношении нового увеличенного контекстного окна. Сейчас Google находится в бешеной гонке за создание лучшего инструмента ИИ, в то время как компании по всему миру пытаются определить свою собственную стратегию ИИ и сотрудничать с OpenAI, Google или кем-то ещё. Пока Gemini выглядит впечатляюще, особенно для тех, кто уже работает в экосистеме Google, компании предстоит еще много работы. В конце концов, говорит Пичаи, все эти 1. Но на данный момент, по его словам, мы всё еще находимся на стадии, когда каждый знает, какой чип находится внутри его телефона, потому что это имеет значение. Функция памяти работает двумя способами. Пользователь может прямо указать на свои предпочтения или иную информацию, которую ChatGPT должен запомнить. Если этого не делать, то чат-бот будет сам получать нужную информацию в процессе взаимодействия с пользователем. Цель разработчиков состоит в том, чтобы сделать ChatGPT более персонализированным и удобным. Во многих отношениях память является той функцией, которой действительно не хватает ChatGPT. Однако для её реализации алгоритм будет собирать информацию о пользователях, что может вызвать опасения по поводу конфиденциальности данных. OpenAI выбрала стратегию, которая во многом напоминает принцип работы разных интернет-сервисов. Речь идёт о наблюдении за действиями пользователя для постепенного формирования цифрового профиля. Такой метод работы неоднозначен, поскольку сразу возникают опасения по поводу того, что ChatGPT будет использовать собранные данные для дальнейшего обучения алгоритма и повышения уровня персонализации. OpenAI заявила, что пользователи будут иметь возможность контроля функции памяти ИИ-бота. Также отмечается, что алгоритм не будет запоминать конфиденциальные данные, например, информацию о здоровье.
Но такая возможность есть уже несколько лет. У автоматической расстановки тегов, кроме экономии времени журналистов, множество других плюсов. Во-первых, так можно поставить очень много тегов. Ради эстетики часть из них можно скрыть. Они понадобятся для разных служебных целей, вроде вывода похожего материала, сборки рубрик, формирования сюжетов, досье на персон. Можно создавать новые сложные типы материалов, которые будут скрыты как минимум от читателей, а может быть, и от журналистов. Поверх них можно строить интересные алгоритмы подбора. Например, определять субъект, объект, действия и тональность материала. Что еще можно делать? Коротко перечислим и другие возможные способы применения нейросетей в работе онлайн-СМИ. Генерация видеороликов. Сочетая последовательно несколько нейросетей, можно генерировать клипы с видеорядом, озвучкой и титрами. На имеющихся технологиях получится примитивно, но такие короткие ролики можно ставить в сторис, шортс или просто ленты соцсетей. Это привлекательнее статичных картинок и несет минимум человеческих трудозатрат. Обработка временных рядов. Временные ряды метрик, разные графики, дашборды … Сейчас графики просматриваются глазами, обрабатываются с помощью аналитики данных, затем определяются отклонения, которые произошли в прошлом, и общий тренд. Но большинство аномалий на пересечениях параметров по-прежнему замечаем случайно. Нейросети можно было бы поручить предсказание аномалий. Нейронка учится определять, как ведет себя график перед резким ростом или резким падением и предупреждает об аномалиях. Еще в 2016-2017 годах крупные компании рассказывали в докладах о подобной практике. С тех пор это стало проще внедрить. Такая сеть не будет дорогой по ресурсам. На графике ниже представлен пример поиска аномалий в количестве визитов на сайт регионального СМИ. Желтая линия тренда показывает средние значения, а красная и зеленая - допустимый коридор. Нахождение графика в пределах коридора считаем нормой. Выход кривой за пределы коридора - аномалией, требующей повышенного внимания аналитиков. График для поиска аномалий в количестве визитов на сайт регионального СМИ Выявление трендов трафика. Тренды трафика уже сейчас можно анализировать в реальном времени, а не постфактум. Когда какая-то новость или сюжет только начинает набирать обороты, это можно не заметить. Журналисты не отслеживают дашборды в реальном времени и заставлять их бесполезно. А начавший вируситься материал в первые минуты или часы жизни может не выделяться на фоне более старых материалов, пока не станет одних из лидеров по просмотрам. С помощью анализа трендов можно будет значительно раньше людей определять лидеров повестки и сразу начинать прокачивать тему, собирая весь трафик.
Художественная нейросеть YandexART с латентной диффузией обновилась до версии 1.3
Статьи о нейросетях | Почему бы не поручить генерировать тематические изображения к новостям или постам нейросетью? |
Нейросети превратят обычных роботов в адаптивных: Будущее: Наука и техника: | В интерфейсе AI Studio нейросеть сейчас доступна с ограничением в 20 запросов в день. |
В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли
Новости по тегу: Нейросеть. Уточнить запрос. Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры. ChatGPT уже активно вошла в жизнь людей – к нейросети многие обращаются за советом, она успешно сдает экзамены на юриста или медика.
Искусственный интеллект
Читайте последние новости по теме нейросетей и искусственного интеллекта. В мире есть много успешных примеров использования алгоритмов в журналистике — например, в некоторых региональных изданиях США нейросети пишут новости про землетрясения, а. Специалисты будут разрабатывать нейросети, которые фактически превратят простых роботов в адаптивных.
Записи из рубрики - Нейросети
#нейросети — подборка постов на DTF | последние новости, статьи и другие материалы. |
Орудие или оружие: почему нейросети уже не остановить и чем это грозит человечеству | Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. |
Новости о нейронных сетях и ИИ в России и в Мире | Fox News: нейросети смогли создать ИИ-инструменты без помощи человека. |