мы находим и публикуем самые свежие и интересные новости со всего мира

ChatGPT уже активно вошла в жизнь людей – к нейросети многие обращаются за советом, она успешно сдает экзамены на юриста или медика. Сервис поиска Яндекс внедрил новейшую нейросеть, Яндекс GPT3, позволяющую задавать запросы с использованием естественного языка. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи.

#нейросети

Новости по тегу Нейросети \|	Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News.
Нейросети – последние новости	Нейросеть обучается на больших объемах текстовых данных и способна генерировать качественные и логичные материалы на основе заданной информации.
Самое важное про нейросети и искусственный интеллект за 2023 год / Skillbox Media	Журнал Popular Mechanics разобрался в вопросе. Когда нейросети станут умнее человека и почему этого стоит бояться.
Новости нейросетей	В интерфейсе AI Studio нейросеть сейчас доступна с ограничением в 20 запросов в день.

Все новости по тегу: «Нейросети»

новости России и мира сегодня. "Техно": новости нейросетей. Сумеречная люминесценция: Яркая симфония городского пейзажа Нейронные сети, Арт, Арты нейросетей, Другой мир, Цифровой рисунок. Нейросеть помогла раскрыть несколько значимых преступлений прошлых лет в Челябинской и Нижегородской областях, ХМАО и Крыму.

ИИ повсюду

Картиночные нейросети
Рекомендуем
Получите 8 шагов для разработки маркетинговой стратегии вашего бизнеса
Художественная нейросеть YandexART с латентной диффузией обновилась до версии 1.3

Записи из рубрики - Нейросети

Это примерно 100 тысяч английских слов. GPT-4 также задала тренд на засекречивание информации о внутреннем устройстве проприетарных LLM — OpenAI даже не рассказала о количестве параметров новой модели. Лишь в июле 2023 года в Сети появились неподтверждённые пока данные о том, что GPT-4 построена по особой архитектуре, называемой Mixture of Experts MoE, «модель смешанных экспертов». Она состоит из 16 нейросетей-экспертов с размером по 111 миллиардов параметров каждая.

За счёт архитектуры MoE элементы системы работают параллельно и в каждый момент времени ответы даёт лишь один виртуальный «эксперт», снижая вычислительные затраты и увеличивая скорость работы. Читайте также: Основные тренды Можно выделить несколько направлений в развитии языковых моделей, которые сохранятся в ближайшем будущем: Инженеры разрабатывают новые подходы к архитектуре нейросетей для замены Transformer. Например, GPT-4 использует модель смешанных экспертов, а отечественный проект Fractal GPT — симбиоз графовых моделей и многоагентных систем.

Google и другие компании работают над повышением точности ответов LLM, при одновременном снижении их размерности. Так, новая модель PaLM 2, по сообщениям разработчиков , меньше, чем исходная PaLM, но лучше и быстрее справляется с задачами из разных областей. Разработчики языковых моделей ищут новые методы обучения LLM, которые смогли бы уменьшить объём необходимых тренировочных данных и снизить трудоёмкость их разметки.

Например, обучают модели на синтетических данных , созданных другой нейросетью. Нейросети учатся искать актуальную информацию в интернете и обращаться к внешним сервисам. Чаще всего для этого используют систему плагинов, по аналогии с решением, используемым в ChatGPT.

Компании увеличивают длину контекстного окна для повышения точности ответов. GPT-4 и Claude 100K способны воспринимать более 100 тысяч токенов за раз. На подходе технологии с ещё более внушительными параметрами — до 1—2 миллионов токенов.

Инженеры работают над уменьшением числа галлюцинаций и токсичного вывода в моделях. Нейросети учатся понимать промпты на локальных языках и отвечать на них. Сегодня существующие модели охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных.

В 2023 году для формирования набора данных для 1100 неохваченных ранее языков запущен проект Massively Multilingual Speech MMS. IT-гиганты повышают секретность в отношении своих проприетарных моделей. Теперь отчёты о выходе новых версий нейросетей больше похожи на рекламные брошюры с описанием возможностей, а не на техническую документацию.

Китай становится альтернативным центром развития генеративного ИИ, способным бросить вызов американским компаниям. К 2023 году в этой стране разработали более 130 LLM. Читайте также: Стремительный тигр, мудрый дракон: проекты и перспективы Китая в гонке генеративного ИИ Чего ждать в 2024 году Лидеры IT-индустрии продолжат скрывать подробности о внутреннем устройстве и параметрах обучения своих моделей.

Связано это с тем, что именно они, а не только внушительный размер LLM, теперь являются конкурентными преимуществами. Самое ожидаемое событие 2024 года — выход языковой модели следующего поколения от компании OpenAI. Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества.

Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных. Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия.

И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны.

Благодаря нейросетям сильный толчок в 2023 году получило zero-code направление. Нейросети начали активно использовать для создания рекламы, улучшения качества изображения, поиска информации и даже для диагностирования заболеваний. Область применений практически безгранична. На текущий момент мы находимся только в начале пути.

Перспективы роста сохраняются и на 2024 и включают в себя создание новых профессий и перестройку множества текущих. Этот процесс с нами на долгие годы, потому что ИИ полезен для бизнеса. Он повышает эффективность работы и снижает издержки. В целом в 2023 году наблюдался революционный прорыв в технологиях машинного обучения. Успешные кейсы были зафиксированы практически во всех ключевых областях и особенно в разработке. Сильно вырос интерес к автоматизации и интеллектуализации бизнес-процессов.

Спрос на нейросети естественным образом увеличил потребность в ML-инженерах и повлек рост зарплат для специалистов в этой области. В 2024 году ML-инженерам будут нужны глубокие знания в машинном обучении, владение программными инструментами и языками PyTorch, TensorFlow и т. Елена Кравченко Нейромаркетолог, эксперт по искусственному интеллекту Утверждение, что в 2023 все были без ума от нейросетей — не совсем верное. Восхищались нейросетями только пионеры, но есть огромное количество людей, которые замерли и думают о том, что ИИ уйдет из их жизни. При этом они забывают о том, что уже все банки и приложения давно работаю с помощью ИИ и с нами давно общаются боты. Почему нейросети выстрелили именно 2023 год?

Можно сравнить с бамбуком. Он набирает корневую систему -56 лет и потом за 40 дней вырастает до 5 метров. Тут тоже самое. У ИИ база накапливалась годами и сейчас она просто стала видна. Интерес к нейросетям сохранится и он будет только нарастать. Потому что это не хайповая история, это технологическая революция, которая произошла, как факт.

Интерес будет набирать ход, все больше людей будут сокращать, все больше позиций работников будет заменять ИИ. Ожидается, что человеку придется пересмотреть свою роль в жизни. Интерес сохранится, потому что это выгодно бизнесу. С ИИ выгоднее и проще работать, чем с людьми. ИИ не болеет, у него нет перепада настроения, он четко выполняет ТЗ. Единственная задача собственник — правильно поставить задачу.

Поэтому с точки зрения бизнеса, ИИ будет набирать ход. С точки зрения государства — это очень быстрая обработка данных. Государству выгодно быстро и качественно собирать налоги, начислять и вычислять. Ни для кого ни секрет, что решения о выдаче кредитов в банке давно принимает ИИ, а не человек. ML-инженеры, как пользовались, так и пользуются колоссальным успехом. И это будет продолжаться дальше.

Это происходит во всем мире, не только в России и СНГ. Все больше людей обучается, появляются свои платформы. Потому что кто владеет качественной платформой по ИИ, тот владеет практически миром. К ним приходят запросы, данные и т. Без ИИ 3. Это огромный прорыв.

Сейчас мы находимся в движении к 2025 году. Использование терабайтов в мире будет в 4 раза больше, чем в 2020 году.

Примеры применения: вы узнаете, как нейросети используются в разных областях, включая медицину, автономные автомобили, финансы и другие.

Обсуждение и взаимодействие: каналы способствуют обмену мнениями, обсуждению тем и задаванию вопросов специалистам. Зачем следить за телеграм-каналами про нейросети? Актуальная информация: вы будете в курсе последних тенденций и новых разработок в области нейросетей.

Это самые мощные суперкомпьютеры в России и Восточной Европе. У нас очень сильная команда разработчиков и экспертов в области машинного обучения, которая постоянно расширяется", — поделился собеседник "ДП". ИИ повсюду Дмитрий Иванков, эксперт Центра искусственного интеллекта СКБ "Контур", отмечает, что есть ещё множество российских нейросетей, на которые стоит обратить внимание. Это приложение для генерации изображений, которое после выпуска, а также благодаря хорошему продвижению попало в топ—чарт российского App Store.

При этом обучение модели всё ещё продолжается для бета—версии было использовано 240 млн примеров картинок из 500 млн доступных компании. И разработчики обещают в дальнейшем поэтапно улучшать качество получаемых изображений. Вячеслав Борисов, владелец продукта "Сфера. Данная сеть может повышать качество и разрешение видео", — говорит эксперт. Многие опрошенные эксперты отмечают, что индустрия нейросетей в России развивается стремительно. Бизнес давно обратил внимание на искусственный интеллект и применяет его в разных областях: чат—боты, голосовые помощники, сервисы, системы модерации контента на сайтах и маркетплейсах.

Даже камеры слежения и системы безопасности, а также системы безопасного управления транспортом.

Каким будет будущее нейросетей в 2024 году

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. Сейчас потенциальную вирусность материала редакторы определяют интуитивно. Поиск цикличностей.

Читайте самые свежие новости и статьи о событиях на тему Нейросеть во всем мире на сайте LinDeal! Здесь только проверенная актуальная информация от наших собственных редакторов, журналистов и самых авторитетных источников.

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. В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие.

В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний. Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно. Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов. Замена людей в процессе получения обратной связи при обучении ИИ-моделей. Это обучение с подкреплением от ИИ, а не от человека. Создание специализированных небольших моделей для медицины, науки, графовых моделей, а также нейросеток с архитектурой MoE. Появление изначально закрытых моделей GPT-3, ChatGPT создало новый рынок, а открытые модели позволили бизнесу использовать их практически без ограничений. Так, например, открытые решения позволяют компаниям контролировать весь процесс работы с данными своих пользователей, адаптировать их под свои нужды и в целом снизить риски, используя собственную инфраструктуру. Кроме того, появление открытых моделей стало причиной роста компетенций академического сообщества в работе с LLM.

Сейчас уже никого не удивишь чат-ботом, сравнимым с ChatGPT, который запущен на ноутбуке каким-то энтузиастом, хотя ещё два года назад это казалось фантастикой. Такой уровень доступности технологий позволил учёным опубликовать уже сотни, если не тысячи интересных и полезных научных статей. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — Опенсорсные LLM должны быть открытыми не только с точки зрения исходного кода самих моделей, но и с точки зрения данных, на которых они обучаются. И я думаю, что в будущем году упор будет сделан именно на это — на чистоту и прозрачность. У инженеров, учёных и государства при использовании решений на базе открытых моделей ИИ всегда будут возникать вопросы доверия к ним. Поэтому только открытость и высокое качество датасетов, на которых тренируются нейросети, позволят опенсорсным моделям занять свой рыночный сегмент. Рост мультимодальных возможностей нейросетей Что случилось за год У ИИ появилась мультимодальность — теперь нейросети работают не только с текстом, но и с изображениями, видео и аудио. Они научились рисовать правильное количество пальцев на руках и повысили детализацию изображений до уровня фотографий. Прошли первые релизы нейросетей для создания видео — Pika 1.

Эта задача для ИИ сложнее, чем генерация статических изображений. Поэтому модели пока что создают только короткие ролики продолжительностью до нескольких секунд.

Поделиться Нейросети помогли обнаружить более 800 признаков земельно-имущественных нарушений с начала 2023 года Нейросети используют для анализа снимков с беспилотных летательных аппаратов и камер городского видеонаблюдения. Обработка изображений искусственным интеллектом позволила установить более 800 случаев нарушений, связанных с использованием объектов нежилого фонда и земель на территории Москвы.

Об этом сообщил начальник Госинспекции по недвижимости , входящей в Комплекс экономической политики и имущественно-земельных отношений столицы , Иван Бобров. Нейросеть обрабатывает изображения, помогая выявлять незаконные стройки и очаги захламлений.

Please wait while your request is being verified...

Компания утверждает, что Sora «может создавать реалистичные и фантазийные сцены по текстовым инструкциям». Источник изображения: OpenAI Sora способна создавать «сложные сцены с несколькими персонажами, определенными типами движения и точной детализацией объекта и фона», говорится в блоге OpenAI. Компания также отмечает, что нейросеть может понимать, как объекты «существуют в физическом мире», а также «точно интерпретировать реквизит и генерировать убедительных персонажей, выражающих яркие эмоции». Модель может генерировать видео на основе неподвижного изображения, заполнять недостающие кадры в существующем видео или расширять его. 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.

Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники. Перепечатка материалов без согласования допустима при наличии активной ссылки на страницу-источник. Направляя нам электронное письмо или заполняя любую регистрационную форму на сайте, Вы подтверждаете факт ознакомления и безоговорочного согласия с принятой у нас Политикой конфиденциальности.

Результат не является дословной расшифровкой, но смысл передается довольно точно. Похожее исследование опубликовали ученые из Сиднейского университета Австралия. Только они использовали не МРТ, а ЭЭГ, что позволило сделать прибор портативным и более дешевым, но вне лаборатории его работа все равно пока невозможна.

Еще два крупных исследования, от Университета Осаки Япония и Национального университета Сингапура , опубликованных в 2023 году, передают картинки из человеческого мозга: человек представляет происходящее, а ИИ с помощью МРТ преобразует мозговую активность в изображение. Воспроизведение тоже не совершенное, но авторы с оптимизмом смотрят в будущее. Примерно похожая технология позволила военным управлять роботом силой мысли , а мозговому импланту для парализованных — считывать намерения людей. В 2022 году в рамках исследований парализованные смогли пообщаться и поесть самостоятельно. Твоя жизнь предопределена и нейросеть знает, как... Фото: Shutterstock Создан инструмент искусственного интеллекта, который, анализируя последовательность жизненных событий, таких как история здоровья, образование, работа и доход, может определить личность человека и предсказать продолжительность его жизни.

Новый инструмент обучен на наборе данных, полученных от всего населения Дании — 6 миллионов человек. Набор данных был предоставлен ученым правительством страны. Исследователи использовали эти данные для создания длинных шаблонов повторяющихся жизненных событий. Модель использует информацию, полученную в результате наблюдения за миллионами последовательностей жизненных событий.

Предполагается, что сейчас она борется с онкологическим заболеванием и проходит лечение, однако конс.

Нейросети: IT, ChatGPT, ИИ

Российские нейросети уже вполне могут составить конкуренцию нашумевшим ChatGPT и Midjourney. Подробка статей на тему Новости нейросетей. Свежие материалы об искусственном интеллекте и машинном обучении. Новости. Midjourney заблокировала доступ всем сотрудникам конкурирующей Stability AI. Последние новости: Постепенное отключение CDN и Google Global Cache в России: последствия ухода Google.

НЕЙРО АЛЬМАНАХ

В рубрике "Нейросети" публикуем новости и статьи о нейросетях и искусственном интеллекте (AI). Генпрокуратура РФ начала внедрять в работу искусственный интеллект и нейросети, заявил глава ведомства Игорь Краснов. Последние новости: Постепенное отключение CDN и Google Global Cache в России: последствия ухода Google. Специалисты будут разрабатывать нейросети, которые фактически превратят простых роботов в адаптивных. Показатели знания и использования текстовых нейросетей у мужчин немного выше, чем у женщин. Нейросеть сегодня — открыла доступ к реставрирующей старые фотографии нейросети. Камера. прибор: в России разработали виртуального режиссера.

Посмотрите на Россию 3854 года: неожиданное будущее страны по версии трех нейросетей

Главные задачи текстовых нейросетей — написание текстов и ответы на вопросы. Картиночные нейросети используют прежде всего для генерации изображений по запросу; другие возможности — например, обработка в определённом стиле или улучшение качества изображений — востребованы намного реже. Люди разного возраста интересуются нейросетями для решения разных задач. У молодёжи они чаще, чем у других групп, связаны с учёбой, у людей 25-45 лет — с работой. Люди постарше чаще среднего ищут нейросети для личных дел и развлечений. Вопросы про нейросети Девять из десяти поисковых запросов с вопросительными словами «что», «как», «где» и так далее касаются того, что такое нейросети, как они работают и где ими можно воспользоваться.

Также в поиске Яндекса выделяются вопросы про то, как сделать нейросеть или заработать на ней, как возникли нейросети и чем они могут быть опасны.

Разработка этических норм искусственного интеллекта. Растущая обеспокоенность по вопросам этики и безопасности в использовании ИИ привлекла внимание общественности. В различных странах начали разрабатываться и внедряться правовые нормы и стандарты для регулирования применения искусственного интеллекта. Каждая новость важна в развитии нейросетевых технологий. Ежедневно сотни специалистов во всем мире трудятся над повышением эффективности ИИ в повседневной жизни.

Заключение Это были новости нейросетей сегодня. А завтра наверняка нас ждут новые открытия, связанные с высокоинтеллектуальными технологиями. Новости из цифрового мира формируют не только наше технологическое будущее, но и общественное сознание, заставляют переосмысливать, как мы взаимодействуем с технологиями и каким образом они влияют на нашу жизнь.

Нейронка станет цифровым оруженосцем.

Ну, мы это уже сегодня видим, даже далеко в будушее идти не нужно. Вырастет спрос на аналоговое фото и видео — как то, что очень трудно сгенерировать и подделать. Конституцию прекрасной России будущего сфотографируют на «Полароид», и будут хранить по снимку в каждой мэрии. Будет вообще все приватно и ничего не будет не приватного вообще. В смартфоне будущего на фотографиях будут автоматически блюриться изображения людей, которые не давали на это согласие.

А ваш собственный снимок Эйфелевой башни будет дополняться деталями с миллионов других снимков миллионов других людей — чтобы вы могли порадоваться хайрезу. Уже сейчас смартфоны «Самсунга» прифотошопливают Луну на снимки ночного неба. А в будущем вся фотография будет вычислительной. Через 10 лет людям будет непросто узнать, как они выглядят на снимках на самом деле — разве что в жестокое обычное зеркало смотреть. Совсем скоро ваш контент будет полностью персонализированным.

Больше не нужно делить фильмы на «хорошие» и «плохие». Будут просто фильмы, которые нравятся вам, потому что нейронки создали их именно для вас. Гей-драма с Олегом Басилашвили и Томом Харди? А еще скорее фильмы, музыка, книги и что-то новое, неизвестное сегодня, созданное искусственными личностями. Будет целая индустрия таких цифровых друзей и компаньонов.

Нейросеть: последние новости и статьи

Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ. Мы расскажем вам о новых технологиях, прорывах в исследованиях и практических применениях ИИ, которые меняют мир. Новости 05.

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. В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие. В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний.

Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно. Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов. Замена людей в процессе получения обратной связи при обучении ИИ-моделей.

Это обучение с подкреплением от ИИ, а не от человека. Создание специализированных небольших моделей для медицины, науки, графовых моделей, а также нейросеток с архитектурой MoE. Появление изначально закрытых моделей GPT-3, ChatGPT создало новый рынок, а открытые модели позволили бизнесу использовать их практически без ограничений.

Так, например, открытые решения позволяют компаниям контролировать весь процесс работы с данными своих пользователей, адаптировать их под свои нужды и в целом снизить риски, используя собственную инфраструктуру. Кроме того, появление открытых моделей стало причиной роста компетенций академического сообщества в работе с LLM. Сейчас уже никого не удивишь чат-ботом, сравнимым с ChatGPT, который запущен на ноутбуке каким-то энтузиастом, хотя ещё два года назад это казалось фантастикой.

Такой уровень доступности технологий позволил учёным опубликовать уже сотни, если не тысячи интересных и полезных научных статей. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — Опенсорсные LLM должны быть открытыми не только с точки зрения исходного кода самих моделей, но и с точки зрения данных, на которых они обучаются. И я думаю, что в будущем году упор будет сделан именно на это — на чистоту и прозрачность.

У инженеров, учёных и государства при использовании решений на базе открытых моделей ИИ всегда будут возникать вопросы доверия к ним. Поэтому только открытость и высокое качество датасетов, на которых тренируются нейросети, позволят опенсорсным моделям занять свой рыночный сегмент. Рост мультимодальных возможностей нейросетей Что случилось за год У ИИ появилась мультимодальность — теперь нейросети работают не только с текстом, но и с изображениями, видео и аудио.

Они научились рисовать правильное количество пальцев на руках и повысили детализацию изображений до уровня фотографий. Прошли первые релизы нейросетей для создания видео — Pika 1. Эта задача для ИИ сложнее, чем генерация статических изображений.

Поэтому модели пока что создают только короткие ролики продолжительностью до нескольких секунд. К концу года нас уже не удивить песнями, сгенерированными нейросетями, а некоторые из них даже претендуют на получение премии «Грэмми». Главная закономерность 2023 года — переход от нейросетей, способных работать с одним видом информации, к мультимодальным моделям, обрабатывающим разные типы данных: картинки, видео, звук и другие.

Чаще всего встречается ИИ, умеющий обрабатывать текст, изображения и речь. GPT-4 — один из примеров нового подхода.

Discover24 Сервис поиска Яндекс внедрил новейшую нейросеть, Яндекс GPT3, позволяющую задавать запросы с использованием естественного языка. Царьград Например, если интересует информация о Владивостоке или мире автомобилей, нейросеть предоставит подробные и разнообразные ответы, учитывая контекст запроса.

Зачем следить за телеграм-каналами про нейросети? Актуальная информация: вы будете в курсе последних тенденций и новых разработок в области нейросетей.

Образование и развитие: каналы предоставляют обучающие материалы, которые помогут вам углубиться в тему и повысить свои знания. 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.

Художественная нейросеть YandexART с латентной диффузией обновилась до версии 1.3

Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ	Нейросеть обучается на больших объемах текстовых данных и способна генерировать качественные и логичные материалы на основе заданной информации.
Искусственный интеллект	Нейросети онлайн – каталог нейронный сетей.
Статьи о нейросетях	Читайте последние новости по теме нейросетей и искусственного интеллекта.

#Нейросеть

Нейросеть уже работает в приложении «Шедеврум», которое компания представила в апреле 2023 года, и. В Сети стала доступна для широкого круга пользователей новая нейросеть BratGPT, которую уже называют злым «близнецом» ChatGPT. Будьте в курсе последних новостей и технологических открытий в области нейросетей и искусственного интеллекта. Теперь же мы специально ищем новости нейросетей, чтобы узнать, насколько удалось продвинуться исследователям ИИ. На странице вы найдете все свежие новости по теме.

Новости новости нейросети