Давайте будем честными.

Простые промпты наподобие "Напиши статью из 1500 слов под заголовком: Топ-10 продуктов, которые разрушают вашу печень» не дадут вам и 1% тех результатов, которые способен дать Chat GPT.

Разработка программного обеспечения уже никогда не будет прежней.

На этой неделе я видел множество видеороликов о том, как люди создают приложения, не написав ни строчки кода. Некоторые даже используют голосовые помощники для создания приложений, полностью избавляясь от необходимости прикасаться к клавиатуре.

В одном из особенно впечатляющих примеров Рики, отец 8-летней девочки, поделился на сайте X (бывший Twitter) видео, на котором его дочь создала приложение всего за 45 минут. При этом она даже не написала ни одной строчки кода!

Kling AI переопределяет творческие возможности благодаря новой функции Elements в модели 1.6 для генерации видео из изображений. Благодаря этому обновлению пользователи могут загружать изображения людей, животных, предметов или сцен в качестве элементов, а затем управлять их действиями и взаимодействием с помощью промптов.

Результат? Потрясающие видеоролики, которые органично вписываются в ваше творческое видение.

Недавно OpenAI выпустила модели o3-mini и o3-mini-high, и теперь они доступны в ChatGPT и API.

o3-mini быстро справляется с продвинутыми рассуждениями, в то время как o3-mini-high отлично справляется с программированием и логикой.

Вот что удивительно: средний показатель по программированию у o3-mini-high на LiveBench составляет 82,74. Другие модели даже близко не подошли к этому показателю: o1 (69,69), Claude 3.5 Sonnet (67,13), deepseek-r1 (66,74).

Если вы новичок, желающий погрузиться в мир ИИ, или эксперт, стремящийся оптимизировать свои рабочие процессы, в этом руководстве вы узнаете обо всем, что нужно знать о моделях DeepSeek R1. Я расскажу вам про установку модели как локально, так и в Azure с помощью каталога моделей и о подключении с помощью API-ключей.

Каждый раз, когда появляется новая языковая модель, у меня всегда возникает желание проверить ее с помощью нескольких обманчиво простых, но каверзных вопросов. Это моя личная привычка - своего рода стресс-тест, чтобы проверить, насколько хорошо эти модели справляются с логикой и рассуждениями.

Несколько дней назад вышел DeepSeek R-1, и он сразу же стал мировой сенсацией благодаря тому, что это умная ИИ-модель с открытым исходным кодом, и тому, как хорошо она работает с логикой.

Бенчмарки показывают, что она сопоставима, а иногда даже лучше, чем модели с закрытым исходным кодом, такие как o1 от OpenAI и Claude 3.5 Sonnet от Anthropic.

Учитывая всю шумиху вокруг возможностей DeepSeek R-1 в области рассуждений, давайте посмотрим, насколько хорошо она ответит на эти пять каверзных вопросов:

Как разработчик, использующий искусственный интеллект в своих личных проектах в течение последнего года, я не могу не радоваться тому, что модель DeepSeek R-1 теперь доступна в Cursor AI.

О поддержке новой модели разработчики Cursor сообщили в X.

Модели Deepseek теперь доступны в Cursor! Размещены на американских серверах. Несмотря на то, что мы являемся большими поклонниками Deepseek, Sonnet все же лучше справляется с реальными задачами. Наслаждайтесь!

Теперь главный вопрос: так ли он хорош, как Claude 3.5 Sonnet, или даже лучше? Давайте узнаем.

Есть три типичные причины, по которым OpenAI попадает в новости:

1. Члены совета директоров терпят фиаско.

2. Они запускают новый продукт

3. Или они ноют о том, что все еще не получают прибыль

Недавно они попали в новости по причине номер 3.

В начале января Сэм Альтман опубликовал этот раздражающий твит.

Свет, камера... алгоритм?

Теперь экран перестал быть уделом исключительно актеров из плоти и крови - все благодаря недавним достижениям в области искусственного интеллекта. В наши дни очень легко создать видео, в котором актеры делают или говорят то, чего на самом деле никогда не делали, или взять фрагмент из фильма и заменить лицо актера на другое.

В ИИ-генератор видео с открытым исходным кодом Hunyuan от Tencent недавно была интегрирована поддержка технологии Low-Rank Adaptation (LoRA), что означает, что теперь вы можете обучать пользовательские стили, персонажей и движения, делая ваши ИИ-видео по-настоящему уникальными и персонализированными.

Представьте, что вы идете на собеседование, и еще до того, как вы произнесете хоть слово, бот-интервьюер c ИИ оценит вас по выражению лица. Можно ли судить о книге по ее обложке?

Недавнее исследование, проведенное учеными из нескольких университетов, утверждает, что искусственный интеллект может предсказать вашу карьеру и успех в учебе, просто проанализировав ваше лицо. Учитывая все этические и научные дебаты, которые наверняка вызовет это исследование, оно, несомненно, станет весьма спорной темой.

Но как это вообще работает?

Действительно ли искусственный интеллект может распознать черты личности и использовать их для оценки будущих достижений человека? И если да, то насколько точно?

Вы хотите использовать возможности DeepSeek, передового ИИ-помощника по программированию, прямо на своем локальном компьютере? Независимо от того, создаете ли вы пользовательский рабочий ИИ-процесс или обеспечиваете конфиденциальность данных, самостоятельное развертывание DeepSeek открывает безграничные возможности. Давайте погрузимся в процесс развертывания.

В последние несколько дней вокруг китайского ИИ-стартапа DeepSeek разгорелись споры о том, что он якобы использует проприетарные модели OpenAI.

Вопрос возник после того, как DeepSeek выпустила две модели, DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1, производительность которых сопоставима с аналогами OpenAI при значительно меньших затратах.

OpenAI обвинила DeepSeek в неправомерном использовании своих данных для обучения конкурирующей ИИ-модели. Это обвинение вызвало острую дискуссию о правах интеллектуальной собственности в области ИИ и этике дистилляции моделей.

Дистилляция моделей, также известная как дистилляция знаний, - это техника машинного обучения, используемая для передачи знаний от большой, сложной модели («учителя») к меньшей, более эффективной модели («ученику»).

По сути, дистиллированная модель - это меньшая модель, которая работает так же, как и большая, но требует меньше вычислительных ресурсов.

Большинство из вас, читающих эту статью сегодня, вероятно, не слишком много знали об искусственном интеллекте четыре года назад. Даже если вы слышали об искусственном интеллекте, вы, скорее всего, не задумывались о нем.

На самом деле, согласно недавнему исследованию, 90% американцев заявили, что до 2023 года они почти ничего не знали об искусственном интеллекте. В то время искусственный интеллект не привлекал к себе особого внимания: это была всего лишь одна из сотен новых технологий, представленных технологической индустрии, - ничего особенного.

Но если перенестись на 3-5 лет вперед, можно понять, насколько сильно ИИ меняет нашу повседневную жизнь. Но за то короткое время, что мир ИИ стал известен всему миру, появилось множество мифов о нем. Сегодня я собираюсь их развенчать. Вот 10 самых правдоподобных и шокирующих мифов об ИИ, собранных специально для вас:

Модель R-1 от DeepSeek в последние несколько дней попала в заголовки мировых СМИ. Это доступная альтернатива модели o1 от OpenAI с открытым исходным кодом. Но еще до того, как шумиха вокруг R-1 улеглась, китайский стартап представил еще одну ИИ-модель с открытым исходным кодом под названием Janus-Pro.

DeepSeek утверждает, что Janus-Pro 7B превосходит Dall-E 3 и Stable Diffusion от OpenAI в нескольких бенчмарках. Но так ли она хороша на самом деле? Соответствует ли она заявленным характеристикам, или это всего лишь очередная модель, пользующаяся шумихой вокруг ИИ?

Давайте узнаем.

Кто-то уже указывает на предвзятость и пропаганду, скрытые за обучающими данными этих моделей: кто-то тестирует их и проверяет практические возможности таких моделей.

Эта статья посвящена новому семейству рассуждающих моделей DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1: в частности, самому маленькому представителю этой группы, а также как установить модель на компьютер.

В течение нескольких дней я потратил значительную часть своего времени на то, чтобы опробовать новый китайский ИИ-чатбот Deepseek R-1. За последние несколько дней он привлек к себе много внимания, и на то есть веские причины: чатбот действительно способный - иногда даже лучше, чем ChatGPT. И он дешевый. Очень дешевый.

Несмотря на то, что он появился относительно недавно, он уже успел зарекомендовать себя в сфере ИИ как рассуждающая модель с открытым исходным кодом. По многим показателям производительность находится на одном уровне с моделью o1 от OpenAI, а стоимость постоянного использования чата и API значительно ниже, чем у конкурентов.

Как человек, который любит пробовать новейшие ИИ-инструменты, я сразу же приступил к работе и пользовался Deepseek R-1 в течение нескольких дней. Удивительно, но он ни разу не завис, не тормозил и, что еще более удивительно, ни разу не попросил меня купить подписку и не сказал, что я превысил свой ежедневный лимит использования.

ByteDance, компания, создавшая TikTok, запустила новую интегрированную среду разработки (IDE) под названием Trae. Построенная на базе Visual Studio Code (VS Code), Trae использует знакомую платформу и добавляет ИИ-инструменты, которые помогают создавать приложения быстрее и проще - иногда без написания кода.

Если вы уже пользовались Cursor AI, Trae может показаться вам знакомым. Я использую Cursor уже несколько месяцев, так что я довольно быстро освоил Trae. Но я должен сказать, что Trae кажется более современным, удобным и менее сложным, чем Cursor.

Многие говорят о DeepSeek R-1 - новой языковой ИИ-модели с открытым исходным кодом, созданной китайской ИИ-компанией DeepSeek. Некоторые пользователи утверждают, что по возможностям рассуждения она не уступает или даже превосходит модель o1 от OpenAI.

В настоящее время DeepSeek можно использовать бесплатно, что является отличной новостью для пользователей, но вызывает некоторые вопросы. Как при таком резком росте числа пользователей они справляются с затратами на сервера?

Ведь эксплуатационные расходы на оборудование не могут быть дешевыми, верно?

Единственный логичный ответ здесь - данные. Данные - это жизненная сила ИИ-моделей. Вероятно, они собирают данные о пользователях, чтобы использовать их в своей модели квантовой торговли или для другой формы монетизации.

Поэтому, если вы беспокоитесь о конфиденциальности данных, но при этом хотите использовать R1, не предоставляя свои данные, лучший способ - запустить модель локально.

Если вы ищете потрясающие ИИ-инструменты, вам повезло. Я нашел 11 бесплатных и полезных ИИ-инструментов, которые не требуют никаких регистраций. Да, вы не ослышались - никаких уловок, никакой информации о банковской карте, только чистая ИИ-магия! Но имейте в виду - они не могут оставаться бесплатными вечно, поэтому лучше воспользоваться ими, пока есть такая возможность.

Большинство людей не осознают, какой огромный объем слов требуется для обучения ИИ‑программ, таких как ChatGPT или Claude. Когда два года назад была запущена первая версия ChatGPT, она была обучена примерно на 300 миллиардах слов.

Скажите это людям, и они не смогут понять, насколько это огромная цифра. Миллиард — это такое большое число, что большинство людей не могут осознать его. Вот вам сумасшедшая математика. Если бы вы писали по тысяче слов в день, каждый день без перерыва, то на написание миллиарда слов ушло бы 2 740 лет.

Теперь умножьте на триста. Потому что триста миллиардов слов были использованы для обучения ИИ‑движка, который управляет ChatGPT. И они не спрашивали разрешения ни на одно из этих слов. Просто помогли себе сами.