Около двух недель назад китайская лаборатория DeepSeek представила свою новую AI модель DeepSeek-R1-Lite, которая специализируется на логических рассуждениях. Конечно, у всего AI-сообщества быстро загорелся огонь в глазах от заявленных возможностей модели.
И я один из них. Как обычно: раз новая модель - значит новые идеи и тесты...
Прошла важная онлайн-встреча, задачи распределены, идеи обсуждены, а кто что сказал — уже и не помню. Кажется, что чтобы ничего не упустить, нужен отдельный человек, который записывает все за всеми и делает отчеты. Хороший вариант — обернуть это в скрипт, что мы с вами и сделаем.
В этом туториале я покажу, как создать приложение для автоматического анализа встреч и составления отчетов с использованием API BotHub (Whisper-1 + Claude 3.5 Sonnet). Это приложение будет распознавать речь с аудиозаписей, выделять ключи — кто что сказал и какие задачи в целом обсудили — и составит отчет, включая формат ПДФ.
С момента появления ChatGPT 4, вопрос о том, как отличить ее на практике от старой-доброй 3.5 , волнует многих пользователей, в том числе и пользователей нашего сервиса. Простой запрос «какая версия ChatGPT передо мной?» не всегда даст правильный ответ — модели могут сообщить, что они не те, кем должны быть. И конечно же это насторожит.
В этой статье мы покажем, как отличить ChatGPT 4o от ChatGPT 3.5, используя задачи, с которыми обе модели справляются по-разному. Эти тесты помогут вам быстро определить, с какой версией вы работаете, если вдруг появились сомнения.
Приятного прочтения (:
В середине августа мы видели анонс бета-версий Grok-2 и Grok-2 mini от стартапа Илона Маска xAI. Что ж, на дворе осень, как пел Anacondaz "на улице дубак, на сердце тлен и мрак", так пусть же Grok 2 сегодня станет тем самым, кто укроет зацензуренным пледом наши тела. Предлагаю начинать.
Приятного прочтения!
Что, если бы Толстой решил бы написать “Войну и мир” в 21 веке, и вместо чернил и кипы бумаг он зашел в браузер и вбил незамысловатый запрос “Какой инструмент для автора мне выбрать?”. Возможно, если бы он столкнулся с ИИ и тем же ChatGPT, то роман бы сократился на пару сотен страниц, не потеряв своей сути.
И хотя авторы исторически черпали вдохновение из окружающей жизни и других книг, в наше время технологии предлагают дополнительные ресурсы для поиска вдохновения, которые делают процесс письма более доступным и эффективным. Как пример: использование инструментов для генерации идей или редактирования текста может значительно улучшить продуктивность и результативность работы автора.
В этой статье мы рассмотрим лучшие цифровые помощники для автора, которые смогут помочь вам на каждом этапе создания текста: от черновика до финального варианта.
Приятного прочтения!
Одной из главных моделей серии Gemini 1.5 является Gemini 1.5 Pro. Это новейшая версия больших языковых моделей (LLM) от Google, которая вызвала значительный интерес благодаря своим усовершенствованным возможностям. Она особенно эффективна при работе с задачами, требующими учета длинного контекста, и при взаимодействии с различными типами данных. Эта модель демонстрирует значительное улучшение производительности по сравнению с предшественниками, что делает её идеальным инструментом для разработчиков и исследователей, стремящихся максимально эффективно использовать искусственный интеллект.
В статье о главных особенностях и возможностях этой модели, цене и о том, как получить к ней доступ.
Группа исследователей из Quantinuum совершила значительный прогресс в создании квантового ИИ, представив первую масштабируемую модель квантовой обработки естественного языка (QNLP) — QDisCoCirc. Эта модель объединяет квантовые вычисления с ИИ, решая текстовые задачи, такие как ответы на вопросы, и открывает новые возможности для интерпретируемости и прозрачности в ИИ.
В отличие от традиционных «черных ящиков», где решения ИИ остаются непонятными, QDisCoCirc позволяет наблюдать внутренние квантовые состояния и связи между словами, обеспечивая прозрачность процесса принятия решений. Используя метод композиционного обобщения, эта модель эффективно обрабатывает большие наборы данных и может применяться в юриспруденции, медицине, финансах и других областях.
Хотя текущие квантовые процессоры ограничены по масштабам и точности, а исследование сосредоточено на упрощенных задачах, стремительное развитие квантовых технологий и амбициозные планы команды обещают значительные достижения в будущем.
В статье о том, как квантовые компьютеры могут изменить наше понимание и применение ИИ.
Модели OpenAI серии o1 — это новые большие языковые модели, обученные с помощью подкрепления для выполнения сложных рассуждений. Модели o1 думают, прежде чем ответить, и могут создавать длинную внутреннюю цепочку рассуждений, прежде чем ответить пользователю.
В статье об ограничениях бета-версии, о том, как работает новая модель OpenAI, особенностях промптинга и других тонкостях.
Краткий обзор и перевод исследования Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey, которое посвящено применению интеллектуальных агентов на основе больших языковых моделей (LLM) в разработке. Авторы анализируют 106 работ, классифицируя их по задачам и архитектуре.
Примечание: в тексте LLM-агенты представлены в виде названия и номера в квадратных скобках, например CodeAct [85]. В разделе References оригинальной статьи можно найти названия исследований по каждому агенту по номеру.
Начну с небольшой шутки:
"Знаете ли вы, что до изобретения часов людям приходилось активно ходить повсюду и спрашивать время?"
Этот незамысловатый анекдот иллюстрирует важную концепцию: информация, доступная одному члену группы, может распространяться среди остальных. Эта идея имеет глубокий смысл и находит применение во многих областях.
Рассмотрим самоорганизующиеся системы в природе, например, стаи птиц или рыб. Представим такую систему как совокупность частиц, где каждая особь – это отдельная частица. Можно предположить, что движение каждой частицы в пространстве определяется двумя основными факторами:
Индивидуально оптимальная позиция: то, что особь считает наилучшим для себя.
И глобально оптимальная позиция: определяемая коллективным взаимодействием частиц, своего рода "инструкция", получаемая особью от "лидера группы".
В связи с этим возникает естественный вопрос: что считать "оптимальным" в природе? Что является наилучшим для отдельной особи и для всей группы? Не будучи биологом, я не могу дать ответы на эти вопросы. Однако, наблюдая за подобным поведением в природе, мы можем разработать эффективный алгоритм оптимизации. Другими словами, определив критерии "оптимальности", мы можем применить этот эволюционный подход для оптимизации заданной функции.
Данный алгоритм известен как оптимизация роем частиц (Particle Swarm Optimization, PSO). Возможно, это звучит несколько сложно. Что подразумевается под "оптимизацией"? Какова роль математики в этом процессе? Что именно оптимизируется? В статье я постараюсь подробно разъяснить все эти моменты. Более того, мы применим ООП на Python для создания собственного класса ParticleSwarmOptimizer(). И таким образом, мы пройдем путь от теоретических основ PSO до их практической реализации.
Итак, приступим! Желаю приятного чтения.
В современном мире цифровых технологий взаимодействие с клиентами выходит на новый уровень. Чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, становятся незаменимыми помощниками в различных сферах бизнеса, обеспечивая быстрое и эффективное обслуживание 24/7. Однако создание действительно "умных" и многозадачных ботов часто требует глубоких технических знаний и существенных ресурсов.
Именно здесь на помощь приходит интеграция двух инновационных платформ - BotHub и VK CXhub. Эта синергия открывает новые возможности для разработки интеллектуальных чат-ботов без необходимости погружения в сложности программирования. Благодаря удобному конструктору VK CXhub и мощным ИИ-моделям BotHub, создание виртуальных ассистентов нового поколения становится доступным для широкого круга пользователей.
В этой статье мы подробно рассмотрим интеграцию BotHub и VK CXhub, изучим преимущества, которые она предоставляет, и разберем пошаговую инструкцию по ее использованию. После прочтения вам не составит никакого труда собрать своего умного чат-бота с начинкой из ChatGPT. Поехали!
Человеческий разум, столь сложный и удивительный, далеко не безупречен. Десятилетия исследований в области когнитивной психологии показали, что наше мышление подвержено систематическим ошибкам, известным как когнитивные искажения. Например, Канеман и Тверски открыли глаза на то, как часто мы подвергаемся влиянию искажений, даже когда абсолютно уверены в рациональности принятого решения. Мы склонны видеть мир не таким, какой он есть, а сквозь призму собственных предубеждений и упрощений. Но что, если эти же искажения проявляются и у искусственного интеллекта?
Конечно, ИИ может быть подвержен искажениям, исходящим из обучающих выборок и алгоритмических ограничений. Например, данные, на которых обучаются модели, могут содержать предвзятости, а сами алгоритмы могут формировать выводы, основанные на неявных предположениях. Но насколько передовые модели подвержены этим искажениям?
В этой статье мне бы хотелось обратиться к ChatGPT-4o и проверить именно ее и попробовать выявить потенциальные искажения.
Приятного прочтения (:
Программисты не понаслышке знают, как важно периодически давать отдых уставшим запястьям. И в этом случае возможность диктовки текста – будь то во время длительных сессий программирования или в стремлении к более эргономичной организации работы – может стать настоящим спасением. В данном туториале я вместе с вами подробно рассмотрю процесс создания современного инструмента для транскрибации речи в текст на языке Python, отличающегося высокой скоростью и точностью благодаря использованию ИИ, а именно API Whisper от Groq.
Наша цель – разработать скрипт, работающий в фоновом режиме и позволяющий активировать голосовой ввод в любом приложении простым нажатием кнопки. После отпускания кнопки скрипт мгновенно преобразует речь в текст и автоматически вставит его в активное поле ввода. Таким образом, мы получаем возможность голосового ввода практически в любом вашем приложении.
Приятного прочтения!
ChatGPT-4 — модель от OpenAI, которая умеет генерировать тексты, отвечать на вопросы, решать задачи, писать код и даже анализировать изображения. Но, чтобы получить к ней доступ, нужно оформить подписку на сайте OpenAI за 20$ в месяц. Для жителей России задача усложняется необходимостью обхода ограничений. Нужно не только найти иностранную карту, чтобы оплатить подписку, но и воспользоваться VPN.
Мы собрали топ-4 сервиса, с помощью которых можно попробовать ChatGPT-4 абсолютно бесплатно. В этой статье рассмотрим преимущества и ограничения каждого сервиса и сравним их друг с другом.
Не секрет, что ИИ-инструменты становятся все более доступными, открывая широкие возможности для решения самых разных задач. В данной статье мы представляем вашему вниманию подборку лучших бесплатных нейросетей, способных удовлетворить самые разнообразные потребности: от генерации контента и обработки данных до оптимизации рабочих процессов и организации увлекательного досуга.
Приятного прочтения!
В погоне за созданием сверхчеловеческого интеллекта (ASI) исследователи ИИ все чаще обращаются к концепции открытых систем. Но что делает открытые системы столь многообещающими в контексте достижения ASI, и каковы фундаментальные принципы, лежащие в основе этого подхода?
В этой статье мы погрузимся в техническое определение открытости через призму новизны и обучаемости, рассмотрим примеры существующих открытых систем, таких как AlphaGo, AdA и POET, и исследуем их потенциал на пути к ASI.
Мы также обсудим ключевые подходы и проблемы безопасности и контроля, связанные с развитием открытых систем. Словом, полностью погрузимся в тему. Присоединяйтесь к нам в этом исследовании и рассуждению на тему open-source систем!
Приятного прочтения:)
Совсем недавно Meta представила миру Llama 3.1 405B - новую открытую модель, бросающую вызов признанным лидерам, таким как GPT-4o и Claude-3.5 Sonnet.
15 триллионов токенов, 16 000 графических процессоров H100, улучшенные возможности рассуждений и генерации кода - впечатляющие характеристики. Но действительно ли Llama 3.1 способна состязаться с закрытыми моделями? В этой статье мы проведем независимое расследование: сравним возможности Llama 3.1 405B с GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet на ряду задач, от программирования до творческого письма, и попробуем понять, насколько она готова к практическому применению.
Приятного прочтения! (:
Резкое падение акций технологических компаний в понедельник (их общая стоимость сократилась на 800 миллиардов долларов) снова породило споры на тему ИИ. Прошло почти три года с момента появления ChatGPT, и технологические гиганты инвестируют в генеративный ИИ и возможный сверхинтеллект больше, чем когда-либо. Но, поскольку на данный момент затраты намного превышают прибыль от ИИ, а темпы инноваций, похоже, замедляются, инвесторы начинают задаваться вопросом — сможет ли Кремниевая долина окупить эти расходы?
Когда в последний раз вы сталкивались с трудной для понимания темой? Или проводили часы за просмотром обучающих видео на YouTube?
Существует множество эффективных методик обучения, позволяющих усвоить сложные концепции и обрести уверенность в своих знаниях. Если вы, как и я, постоянно стремитесь к саморазвитию, то понимаете важность правильного подхода к обучению. Одним из наиболее простых и действенных методов является техника Фейнмана.
В этой статье я расскажу, как эффективно применять метод Фейнмана и использовать искусственный интеллект для восполнения пробелов в знаниях.
По окончании чтения вы научитесь использовать ChatGPT для разбора сложных концепций и их интуитивного освоения всего за четыре простых шага.
Как далеко продвинулся искусственный интеллект в умении создавать тексты? От имитации стиля классиков литературы до написания путеводителей по вымышленным мирам — современные нейросети демонстрируют удивительные способности к генерации текстового контента самых разных форматов.
В этой статье мы рассмотрим работу различных ИИ-моделей на примере четырех нестандартных промтов, анализируя их сильные стороны, слабости и потенциал для дальнейшего развития.
Приятного прочтения(: