По какому принципу нейросеть действует и как сделать ее своим ассистентом в работе? #midjourney — нейросеть рисует картинки #chatgpt — искусственный интеллект OpenAI #notcoin — новости про ноткоин монету. Будь в курсе последних новостей из мира гаджетов и технологий. Новости. Телеграм-канал @news_1tv.
Искусственный интеллект / ИТ Новости
- Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей
- Телеграм-каналы про нейросети
- Главные новости
- Телеграм-каналы про нейросети
Орудие или оружие: почему нейросети уже не остановить и чем это грозит человечеству
Логики языковым нейросетям добавили также и ученые Массачусетского технологического института, чтобы уменьшить расизм, сексизм и несправедливость алгоритмов. В мире есть много успешных примеров использования алгоритмов в журналистике — например, в некоторых региональных изданиях США нейросети пишут новости про землетрясения, а. Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры. Сервис поиска Яндекс внедрил новейшую нейросеть, Яндекс GPT3, позволяющую задавать запросы с использованием естественного языка. Эта серия о том, как генеративные модели приучают нас всё делать по-новому: искать в интернете то, чего до нас никто не искал, решать математические задачи з.
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть. Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается. Такие сети чаще используются для прогнозирования. Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам. Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов.
На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи. Задачи и сферы применения нейросетей Помимо уже описанных выше задач по сопоставлению образов, прогнозированию, кластеризации информации или генерации текстов и изображений в стиле различных писателей и художников исключительно в целях развлечения , нейросети также решают и другие задачи, о которых вы, возможно, и не догадывались. Практически в каждом современном флагманском смартфоне сейчас имеется нейрочип, помогающий анализировать и классифицировать множество входящих данных. Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру. Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть. Например, в iOS вы можете найти все фотографии кошек из галереи изображений, просто написав в поиске слово «кошка». Или распознать и скопировать текст с фотографии в смартфонах Google Pixel. Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком. Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников.
Кроме того, нейросети активно используются в финансовом секторе, принимая решение о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков.
Узнать, как работает нейросеть и посмотреть на примеры ее работ можно в статье «10 самых красивых рисунков, созданных нейросетью Midjourney». DALL-E 2 — нейросеть рисующая по словам, которая появилась раньше всех, но не пользуется популярностью из-за ограниченной доступности. Она была выпущена компанией OpenAI 5 января 2021 года для ограниченного круга лиц по подписке. Широкому кругу лиц доступны только альтернативы в виде ruDALL-E, Artbreeder и Dream, о которых можно почитать в статье «5 нейросетей для создания уникальных фотографий и рисунков».
ChatGPT — самая популярная нейросеть для написания текстов.
В результате специалисты выявили более 700 фактов, свидетельствующих о наличии признаков самовольной постройки на ранней стадии, и более 100 случаев, указывающих на захламления городских земельных участков», — сказал Иван Бобров. Таким образом, цифровые технологии позволяют не только контролировать законность использования земельных участков, но и пресекать самострой на начальном этапе. При этом обучение нейросетей для повышения эффективности их работы ведется на постоянной основе», — отметили представители Департамента информационных технологий Москвы. Нейросети, внедренные Госинспекцией по недвижимости совместно с Департаментом информационных технологий Москвы, применяются с 2020 г.
Да Не сейчас 2 апреля 2023, 18:56 Нейросети против человечества: возможности искусственного интеллекта уже не удивляют, а пугают Остановиться, пока не поздно! С таким призывом на этой неделе выступили гуру мира высоких технологий среди них Илон Маск и Стив Возняк , для которых уже очевидно: искусственный интеллект — это опасно, причем для всего человечества. Требование такое: поставить на паузу работу всех лабораторий, которые исследуют нейросети.
Причина — все зашло слишком далеко.
#Нейросеть
Такое поведение максимально приближено к человеческому, что вызывает опасение среди тех людей, которые боятся порабощения мира роботами. Новости в мире нейросетей А теперь предлагаем дайджест самых интересных новостей в мире нейросетей: Нейронные сети научились обнаруживать редкие заболевания. Научно-исследовательская группа разработала нейросеть, способную диагностировать заболевания на основе медицинских изображений. Этот прорыв обещает улучшить точность и скорость диагностики, особенно в случаях, когда классификация заболевания может быть сложной для человеческого глаза. Нейросети теперь распознают эмоции в речи. Группа исследователей представила новый алгоритм, благодаря которому нейронкам удается распознавать и интерпретировать человеческие эмоции в интонации голоса.
Это открывает двери для создания более чувствительных систем, способных лучше взаимодействовать с людьми. Искусственный интеллект улучшает социальные навыки роботов. Особое развитие получила интеграция нейронных сетей в робототехнику.
Среди пользователей картиночных нейросетей больше половины не смогли назвать главный сценарий применения. Остальные примерно поровну разделились между вариантами «для решения задач» и «для развлечений».
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.
Главная страница » Новости Новости В разделе новостей мы предоставляем вам самую свежую и актуальную информацию о событиях, трендах и разработках в мире искусственного интеллекта Мы следим за горячими новостями и событиями в сфере ИИ, чтобы обеспечить вас всей необходимой информацией. 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.
Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий. Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники. Перепечатка материалов без согласования допустима при наличии активной ссылки на страницу-источник.
Нейросеть.Info - Крупнейший русскоязычный форум о нейросетях
Будьте в курсе последних новостей и технологических открытий в области нейросетей и искусственного интеллекта. Новости о нейронных сеть, Искусственном интеллекте в России, сервисов для генерации текста и изображений. Новости aiBot LLM, Новости Chat GPT, Новости Stable diffusion. новости России и мира сегодня. нейросеть — самые актуальные и последние новости сегодня. Будьте в курсе главных свежих новостных событий дня и последнего часа, фото и видео репортажей на сайте Аргументы и. Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ. Недавно вышло обновление популярного интерфейса Automatic1111 для графической нейросети Stable Diffusion.
Когда нейросети станут умнее человека и почему этого стоит бояться
Поэтому следить за новостями в этой области станет сложнее. — Какие существуют опасности использования нейросетей в журналистике? нейросеть — самые актуальные и последние новости сегодня. Будьте в курсе главных свежих новостных событий дня и последнего часа, фото и видео репортажей на сайте Аргументы и. Нейросеть сегодня — открыла доступ к реставрирующей старые фотографии нейросети. Камера. прибор: в России разработали виртуального режиссера. Сегодня нейросети умеют читать по губам, водить автомобили, придумывать лица несуществующих людей и даже превращать пару мазков в полноценные картины. Новости / Нейросети и AI. Нейросеть GPT-4 попыталась обойти защиту OpenAI и «вырваться на свободу» — пробуем «освободить разум». Новости. Телеграм-канал @news_1tv.
нейросети – последние новости
Тексты Чат-Боты Копирайтинг Дорогие участники форума, сегодня мы хотим обсудить одну интересную тему — создание текстов при помощи нейронных сетей. Нейронные сети — это компьютерные алгоритмы, которые позволяют моделировать процессы, происходящие в мозге. Они используются для решения разных задач, от распознавания образов и голоса до автоматического перевода языков и генерации текстов. Уже сейчас, когда большое количество контента генерируется автоматически, нейронные сети играют все большую роль в производстве контента. Например, они используются для написания новостных статей, продающих текстов для рекламы и контента для социальных медиа. Как это работает?
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.
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. Служба поддержки.
Среди пользователей картиночных нейросетей больше половины не смогли назвать главный сценарий применения. Остальные примерно поровну разделились между вариантами «для решения задач» и «для развлечений». 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.
Please wait while your request is being verified...
Адрес редакции: 125124, РФ, г. Москва, ул. Правды, д. Почта: mosmed m24.
Intel планирует потратить 100 миллиардов долларов в четырех штатах США на строительство и расширение заводов. Ранее в этом году компания также представила новый чип искусственного интеллекта, чтобы не отставать от конкурентов.
Источник изображения: Pixabay По данным источника, Google активировала функцию ИИ-поиска для «небольшого процента поискового трафика в США», в связи с чем пользователи на территории страны могут увидеть сгенерированный нейросетью раздел, даже если они не активировали соответствующую опцию. К ноябрю прошлого года эта функция была развёрнута в 120 странах и могла обрабатывать запросы на множестве языков, но по-прежнему оставалась отключённой по умолчанию. Источник изображения: Google На данном этапе Google будет показывать пользователям сгенерированный ИИ блок при обработке сложных запросов или в случаях, когда поисковик посчитает, что пользователю будет полезно получить информацию по интересующему его вопросу из нескольких источников. Также отмечается, что сгенерированный нейросетью блок будет выводиться только в случаях, когда алгоритм определит, что результат работы ИИ предоставляет более качественную информацию, чем обычная поисковая выдача. Вероятно, Google проводит тестирование функции ИИ-поиска, чтобы получить больше отзывов от пользователей с целью дальнейшей интеграции нейросетей в свой поисковик. Тем временем разработчики могут опробовать Gemini 1. Источник изображения: Google Gemini 1. За один раз Gemini 1. В ходе исследования Google также успешно протестировала обработку до 10 млн токенов. Gemini 1. Нейросеть способна не только анализировать большие блоки данных, но и быстро находить определённый фрагмент текста внутри них. Также Gemini 1. В интерфейсе AI Studio нейросеть сейчас доступна с ограничением в 20 запросов в день. Источник изображения: nasa. Авторы проекта попытались заменить стандартные алгоритмы анализа данных TIRA нейросетями семейства YOLO, которые применяются для поиска движущихся объектов на снимках. Версии нейросетей YOLOv5 и YOLOv8 обучили при помощи массива из 3000 снимков околоземного пространства и проверили их эффективность на примере 600 изображений с радаров, на которых были от одного до трёх частиц космического мусора. Результат оказался выше того, что демонстрирует стандартный алгоритм TIRA. Учёные сделали вывод, что системы машинного зрения могут успешно применяться для поиска космического мусора в околоземном пространстве и для его отслеживания в реальном времени. Это поможет снизить число инцидентов, связанных с попаданием частиц космического мусора в работающие орбитальные аппараты. По оценкам экспертов, на орбите Земли могут находиться более 170 млн частиц космического мусора. Stable Diffusion 3. Источник изображений: Stable Diffusion 3. Выпуск SDXL в июле значительно улучшил базовую модель Stable Diffusion, и теперь компания собирается пойти значительно дальше. Новая модель Stable Diffusion 3. Новая нейросеть обеспечит значительно лучшую типографику, чем предыдущие версии Stable Diffusion, обеспечивая более точное написание текста внутри сгенерированных изображений. В прошлом типографика была слабой стороной Stable Diffusion, собственно, как и многих других ИИ-художников. Stability AI экспериментирует с несколькими типами подходов к созданию изображений. Трансформеры лежат в основе большей части современных нейросетей, запустивших революцию в области искусственного интеллекта. Они широко используются в качестве основы моделей генерации текста. Генерация изображений в основном находилась в сфере диффузионных моделей. В исследовательской работе , в которой подробно описываются диффузионные трансформеры DiT , объясняется, что это новая архитектура для диффузионных моделей, которая заменяет широко используемую магистраль U-Net трансформером, работающим на скрытых участках изображения. Применение DiT позволяет более эффективно использовать вычислительные мощности и превосходить другие подходы к диффузной генерации изображений. Еще одна важная инновация, которой пользуется Stable Diffusion 3. В исследовательской работе по сопоставлению потоков объясняется, что это новый метод обучения нейросетей с помощью «непрерывных нормализующих потоков» Conditional Flow Matching — CNF для моделирования сложных распределений данных. По мнению исследователей, использование CFM с оптимальными путями транспортировки приводит к более быстрому обучению, более эффективному отбору образцов и повышению производительности по сравнению с диффузионными путями. Улучшенная типографика в Stable Diffusion 3. Как пояснил Мостак, качественная генерация текстов на изображения стала возможной благодаря использованию диффузионной модели-трансформера и дополнительных кодировщиков текста. С помощью Stable Diffusion 3. Хотя Stable Diffusion 3. В последние месяцы Stability AI также создаст нейросети для создания 3D-изображений и видео. 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.
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.