Друзья, всем привет! Сегодня я хочу рассказать вам про самую простую и доступную для понимания нейросеть, которая создает изображения по вашему текстовому описанию. Она называется Fooocus и основана на знаменитой Stable Diffusion XL. Это идеальное решение в качестве вашей первой нейросети, и необходимый инструмент для любого дизайнера или контент мейкера.

Внутри много тяжелых изображений.

Эта история началась в начале марта этого года. ChatGPT тогда был в самом расцвете. Мне в Telegram пришёл Саша Кукушкин, с которым мы знакомы довольно давно. Спросил, не занимаемся ли мы с Сашей Николичем языковыми моделями для русского языка, и как можно нам помочь.

И так вышло, что мы действительно занимались, я пытался собрать набор данных для обучения нормальной базовой модели, rulm, а Саша экспериментировал с существующими русскими базовыми моделями и кустарными инструктивными наборами данных.

После этого мы какое-то время продолжали какое-то время делать всё то же самое. Я потихоньку по инерции расширял rulm новыми наборами данных. Посчитав, что обучить базовую модель нам в ближайшее время не светит, мы решили сосредоточиться на дообучении на инструкциях и почти начали конвертировать то, что есть, в формат инструкций по аналогии с Flan. И тут меня угораздило внимательно перечитать статью.

Одна из основных проблем при использовании больших языковых моделей это практически неустранимые галлюцинации, возникающие при ответах на вопросы по загруженным документам. Задача "поговорить со своими документами" возникает очень часто, и как правило, она решается с помощью промптинга - вы загружаете вашу статью, договор или другой документ и пишете промпт "Ответь на вопрос по тексту:". Этот способ работает, но у него есть существенные недостатки: размер документа ограничен 1-3 страницами, рандомное возникновение галлюцинаций - неправильных ответов, выглядящих правдоподобно.

В этой статье мы показываем работающие кейсы и синергию подходов, реализованных нами в рамках разработки агента вопросно ответной системы - FractalGPT QA агента. В частности, с помощью алгоритма Fractal answer synthesis и интерпретируемого ИИ нам удается существенно снизить % галлюцинаций и стабильно сильно повысить точность и полноту ответов. Если читать теорию не охота - можно сразу промотать на кейсы.FractalGPT QA агента доступен в закрытой бете, запрос на тест QA системы по базе знаний можно оставить тут.

Как же разработать свою микросхему. Задался я этим вопросом, когда я захотел создать собственный процессор. Пошёл я гуглить и ничего годного не нашёл. Ответы в основном два։ "Ты не сделаешь свой процессор, потому что слишком сложно" и "Забей и собери компьютер из комплектующих".

Очевидно что это меня не устаивает, поэтому я решил изучить вопрос серьезнее. Оказалось можно сделать свой процессор описав его с помощью Verilog и FPGA. Купил плату в Китае, 3 года спокойным темпами написал свой процессор, оттестировал, скомпилировал и залил на FPGA. Но мне этого не достаточно.

Blender это замечательный бесплатный 3d пакет , который делает возможным и доступным осуществление гигантского количества проектов ,и ,как человек прошедший путь от абсолютного новичка в 3d до преподавателя данной программы в учебном центре "Специалист" в Москве , я могу поделиться несколькими типами , которые помогут преодолеть несколько несложных , но каверзных моментов , которые хоть и очень просты , но далеко не очевидны , и могут заставить просидеть несколько часов в поиске решения проблемы.

Победить старение человека и позволить ему обрести вечную (ну, или хотя бы более продолжительную) жизнь — одна из самых желанных и труднодостижимых целей науки. Огромное количество загадок, связанных с причинами и механизмами этого процесса, делало задачу нереальной. Но в последние годы ученые, кажется, нашли способ не просто останавливать старение, но обращать его вспять.

Вообще, этот текст совсем не похож на то, что мы обычно публикуем на Хабре. Но мимо такой темы пройти очень сложно: слишком редко в этой области случаются прорывы, подобные этому. Ну, и потом, решение вопроса старения очень похоже на попытки разобраться, как работает код, местами еще и обфусцированный, чтобы заставить приложение делать то, что нужно. На этом заканчиваем оправдываться и переходим к сути.