Логики языковым нейросетям добавили также и ученые Массачусетского технологического института, чтобы уменьшить расизм, сексизм и несправедливость алгоритмов. Новости. Телеграм-канал @news_1tv. Читайте последние новости по теме нейросетей и искусственного интеллекта.
#Нейросеть
В России создали нейросеть, которая определит устойчивость мошенникам по фото. Промты для ChatGPT Новости нейросетей. 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. В рубрике "Нейросети" публикуем новости и статьи о нейросетях и искусственном интеллекте (AI). Теперь же мы специально ищем новости нейросетей, чтобы узнать, насколько удалось продвинуться исследователям ИИ.
Please wait while your request is being verified...
GigaChat умеет не только работать с разными видами информации и генерировать идеи, но также нейросеть может поздравить близких с праздником, создать открытку. С момента запуска в феврале 2024 года чат-бота GigaChat во «Вконтакте», количество активных пользователей увеличилось в 10 раз и достигло 1,7 млн человек. Что думаешь?
Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом.
На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных.
Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше.
В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях.
Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных.
Нейросеть показала, как бы выглядели герои повести Кира Булычёва в реальной жизни, и это чистый восторг 18 апреля, 16:00 Нейросеть рисует девушек по именам, и вот какие 10 красоток получились 17 апреля, 14:30 Теперь возбуждают алгоритмы: Впервые в истории на обложке красуется не живая девушка, а сгенерированная нейросетью 4 марта, 11:30 Искусственный интеллект и День всех влюблённых: 25 лучших валентинок на 14 февраля от нейросети 13 февраля, 15:30 Как помириться со своей второй половинкой: 7 советов от Искусственного интеллекта 19 января, 15:30.
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.
Статьи и новости
Нейросети против человечества: возможности искусственного интеллекта уже не удивляют, а пугают | Новости из мира нейросетей, ТОП лучших нейронок с искусственным интеллектом. |
нейросеть. ТУТ НОВОСТИ: нейросеть новости онлайн, события, информация, фото, видео | В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли. |
Телеграм-каналы про нейросети
"Техно": новости нейросетей | Pixverse AI — это нейронная сеть, разработанная компанией Pixverse, которая используется для создания цифрового контента. |
Когда нейросети станут умнее человека и почему этого стоит бояться | Десяток забавных и полезных применений нейронных сетей для обработки фотографий, видеороликов, управления беспилотными автомобилями, поиска новых лекарств и просто фана. |
Нейросеть онлайн — искусственный интеллект | мы находим и публикуем самые свежие и интересные новости со всего мира - Aimatics. |
Статьи по теме «нейросети» — Naked Science | 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. |
Новости по теме: нейросеть
Мы стараемся легализовывать места возникновения стихийной торговли за счет предоставления санкционированных мест и размещения торговых рядов единого архитектурного облика», — привели слова зампредседателя правительства — министра сельского хозяйства и продовольствия региона Владислава Мурашова. В министерстве рассказали, что по итогам 2023 года в регионе было полностью устранено почти 600 мест незаконной торговли, из них 48 по жалобам жителей.
Я стараюсь применять его стиль и идеи в своих ответах. Такой коммунист, что даже Ленину стыдно было бы с ним связываться», — голосом Жириновского раскритиковала коммуниста нейросеть которая, в отличие от настоящего лидера ЛДПР, избавлена от необходимости сидеть с коммунистом в одном зале заседаний и ходить на совещания. Позже она снова вернулась к теме Зюганова, причем сама. И на вопрос, что бы сделал цифровой ученик Жириновского, если бы у него физическое тело, ответил: «Если бы у меня было физическое тело, я бы немедленно взялся за реформу всех сфер жизни в стране! Убрал бы всех воров и бездельников, восстановил бы справедливость и порядок. А Зюганова отправил бы на дачу, чтобы он больше не мешал нашему прогрессу! Россия должна заботиться о своих гражданах, а не тратить ресурсы на непредсказуемую Украину.
Пусть они сами разбираются со своими проблемами! А на вопрос о том, чем закончится спецоперация на Украине, цифровой Жириновский сказал, что «полной победой России и защитой русских людей». Прогноз по сроку окончания спецоперации он выдал весьма расплывчатый, заявив, что она продолжится «до полного восстановления мира и безопасности русских людей». На вопрос о планах баллотироваться в 2024 г.
Да и просто это — наши прямые конкуренты. По прогнозам, они могут оставить без работы 300 млн человек. А все потому, что могут справиться с любой профессией. И правда, если нам, людям, не вмешаться, все может выйти из-под контроля.
Далее материалы передаются инспекторам ведомства для проработки и принятия соответствующих мер. 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 – последние новости
Что касается тегов, то категоризация, или, другими словами, автоматическая расстановка тегов - задача, над которой прямо сейчас бьются ИТ -отделы многих крупных информационных агентств. Теги должны аккумулировать основной смысл материала. Это необходимо для связи с другими материалами, с похожим смыслом. Многие годы журналисты из-под палки расставляют теги вручную.
Сейчас, из 2023 года, кажется что эта работа изначально не была человеческой. 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.
И позволяют получать выдающиеся результаты по трафику. Однако нередко нейросеть проявляет чрезмерную фантазию, сочиняя факты. И стоит признать, на русском она пишет не так блестяще, как на родном, английском. За нейросетью приходится следить корректору, что существенно замедляет работу. Например, сюжет из 15 материалов был сгенерирован силами 1 человека и одной нейросети за 30 минут, но у корректора ушло почти 2 часа на вычитку и правки. А в обычной жизни написание 15 однотипных материалов заняло бы примерно 3-4 часа, но на коррекцию ушло бы не более часа.
На первый взгляд, результат не кажется впечатляющим из-за завышенных ожиданий на старте. Но по факту трудозатраты сокращаются в 2 раза, а скорость выдачи материалов повышается вдвое. А здесь достигается удвоение результата с помощью подключения всего одного инструмента. Если посчитать трудозатраты, то можно в цифрах определить эффективность использования нейросетей в работе журналистов. На диаграмме ниже отражен результат наиболее пессимистичных расчетов при использовании браузерной версии ChatGPT на платном тарифе. Драматичность экономии времени следует оценивать, глядя на цифры, потому что для отражения маленьких значений совместно с большими применена логарифмическая шкала при построении диаграммы. Трудозатраты на работу с типовыми материалами: журналист, нейросеть и комбинированный метод.
Указаны трудозатраты в секундах Подготовка полноценного ответа нейросетью, длиной около 3000 символов на русском языке, занимает около 1 минуты, в зависимости от времени суток и загруженности программы. Стоит отметить, что генерация текстов на английском существенно быстрее. Человек может составить 5 вариантов заголовков на выбор примерно за 60 секунд. Нейросеть - за 15. Однако совместная работа подразумевает генерирование 5 заголовков нейросетью, выбор и корректировка журналистом наилучшего из предложенных. По той же логике журналист может составить тезисный план к готовому тексту или к новой идее, изложив нейросети суть того, что он планирует написать. Когда требуется удлинить текст "налить воды" - нейросеть незаменима, журналисту останется корректировать готовый материал, поскольку литературный русский у ChatGPT не так хорош, как английский.
Сокращение текста также сэкономит время вдвое, когда журналист с нейросетью работают в команде, в сравнении с индивидуальным трудом представителя естественного интеллекта. Наибольшая экономия времени видна при подготовке рерайта. Журналисту чаще всего достаточно внести правки по стилистике. Но иногда нейросеть досочиняет несуществующие факты, что может привести к плачевным последствиям для СМИ. Поэтому пока рискованно допускать нейросеть в админку СМИ с правом публикации без человеческого контроля. Читатель может самостоятельно перевести экономию времени в экономию денег применительно к своему проекту и принять одно из двух возможных решений: экономить на зарплате журналистов и райтеров, делегируя половину работы нейросети , сохранить штат, но увеличить минимум вдвое объем произведенного контента. Кроме написания рерайтов, можно автоматически генерировать дайджесты и сводки, наподобие итогов недели или итогов дня.
Нейросеть вполне способна справиться с кратким пересказом основных событий, отмеченных редактором. Таким образом, использование нейросетей существенно ускоряет процесс написания материалов и позволяет сэкономить время журналистов, увеличивая объем производимого контента, или снижать затраты на оплату труда райтеров и журналистов. Нейросеть может быть особенно полезна при написании рерайтов и редактировании готовых материалов. Однако пока что использование нейросетей требует контроля со стороны человека, чтобы избежать публикации некорректной или ложной информации. Извлечение смыслов из текста Извлечение смыслов для нейросети - более простая задача.
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.
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? Когда мы генерируем текст, мы используем словарь, грамматические правила и логические связи для создания смысловой конструкции. Нейронные сети используют подход, который является похожим на наш процесс мышления.
Новости нейросетей
Нейросеть уже работает в приложении «Шедеврум», которое компания представила в апреле 2023 года, и. Новости. Телеграм-канал @news_1tv. Сегодня нейросети умеют читать по губам, водить автомобили, придумывать лица несуществующих людей и даже превращать пару мазков в полноценные картины. Телеграм-каналы про нейросети – это источники информации, предоставляющие новости, статьи, обзоры и обучающие материалы о нейронных сетях, машинном обучении.
Телеграм-каналы про нейросети
Почему бы не поручить генерировать тематические изображения к новостям или постам нейросетью? Телеграм-каналы про нейросети – это источники информации, предоставляющие новости, статьи, обзоры и обучающие материалы о нейронных сетях, машинном обучении. Новости дня от , интервью, репортажи, фото и видео, новости Москвы и регионов России, новости экономики, погода. В России создали нейросеть, которая определит устойчивость мошенникам по фото.
#нейросети
Российские нейросети уже вполне могут составить конкуренцию нашумевшим ChatGPT и Midjourney. Нижегородские учёные определили, что в импульсной нейронной сети, решающей последовательно несколько. Сумеречная люминесценция: Яркая симфония городского пейзажа Нейронные сети, Арт, Арты нейросетей, Другой мир, Цифровой рисунок. Просто с появлением генеративных нейросетей: ChatGPT, Midjourney, это стало доступнее обычному пользователю, что привело к большей популярности в обществе.
За год GigaChat от Сбера воспользовались 90 миллионов раз
Каждая модель генерации имеет свои уникальные особенности, которые позволяют создавать контент определенного типа с высокой релевантностью. Способен создавать полезные Title, Description и тексты для товаров и услуг. Может усовершенствовать текущие текстовые описания на основании ключевых слов. Может сделать рерайт и повысить уникальность контента. Генерирует тексты для рефератов, дипломов, курсовых. Поможет раскрыть вашу тему подробнее, изменить стиль написания под ваши требования. Способен повысить уникальность работы.
Создает тексты для новых песен еще ни разу не звучавших в мире. Может сгенерировать нотную грамоту для мелодии и продумать такты.
Кнопка будет располагаться Новости 31. Это приложение интегрирует технологию чат-помощника.
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. Они не станут генерировать бред и обсуждать скользкие темы. А взлом с помощью джейлбрейк-промптов постепенно станет невозможным.
А поисковый сервис Bing с помощью ИИ может выполнять за вас поиск и обобщать найденную информацию. Всего 386 материалов.
Нейросеть: последние новости и статьи
Будьте в курсе последних новостей и технологических открытий в области нейросетей и искусственного интеллекта. В этом разделе вы найдете информацию и новости о нейронных сетях, chat GPT и искусственном интеллекте. При помощи нейросети Midjourney люди создают аватарки для социальных сетей, обложки музыкальных альбомов и многое другое. На странице вы найдете все свежие новости по теме. Журнал Popular Mechanics разобрался в вопросе. Когда нейросети станут умнее человека и почему этого стоит бояться. Недавно вышло обновление популярного интерфейса Automatic1111 для графической нейросети Stable Diffusion.