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(:
Ранее мы разбирали документ о неизбежности AGI от Леопольда Ашенбреннера, в котором говорилось о «Стене данных». Проблема заключается в том, что данные для обучения новых ИИ-моделей в интернете не бесконечны. Один из подходов для обхода этой стены — создание синтетических данных, т.е сгенерированных ИИ. Ученые из Оксфордского и Кембриджского университетов опубликовали статью, в которой исследуют возможность использования таких данных при обучении новых моделей. Небольшой спойлер: модели сломались.
В настоящее время большая часть исследований, связанных с применением искусственного интеллекта в медицинской сфере, посвящена степени компетентности (и повышению ее уровня) ИИ в вопросе генерации каких-либо рекомендаций для пациентов. При этом, вопрос отношения самих пациентов к медицинским советам от ИИ редко обозревается, хотя, учитывая комментарии к таким исследованиям (даже на хабре :) ), ясно, что актуальности этот вопрос не лишен.
В данной статье я расскажу о результатах эксперимента, посвященному выявлению разницы восприятия советов, созданных человеком, ИИ и человеком+ИИ. Если раньше казалось, что ИИ – “зло”, а взаимный труд профессионалов и сил искусственного интеллекта – ключ к успеху, то теперь все не так однозначно.
Приятного прочтения :)
Мир стоит на пороге новой эры цифрового творчества, где воображение обретает форму не только с помощью кисти и холста, но и благодаря строчкам кода. Искусственный интеллект, некогда фантастическая идея, становится повседневной реальностью, предлагая художникам, дизайнерам и просто энтузиастам новые инструменты для воплощения своих идей. Одной из самых захватывающих областей в этом контексте является генерация видео с помощью ИИ. Представьте себе: вы описываете свою идею, а интеллектуальный алгоритм превращает её в захватывающий видеоролик, полный движения, цвета и эмоций. Звучит невероятно? Тем не менее, это уже реальность благодаря таким моделям, как Sora, Kling, Runway Gen-3, Veo и Dream Machine.
Приятного прочтения (:
Мир нейросетей развивается с невероятной скоростью. Ещё вчера генерация изображений по текстовому описанию казалась чем-то фантастическим, а сегодня уже существуют десятки сервисов, соревнующихся в качестве и реалистичности результатов. Но как выбрать инструмент, который подходит именно вам?
В этом обзоре мы не будем загружать вас техническими подробностями и сложными терминами. Мы пойдём другим путём — протестируем популярные нейросети на конкретном задании и посмотрим, кто справится лучше.
Приятного прочтения (:
GenAI стремительно ворвался в нашу жизнь. Ещё вчера мы с опаской смотрели на него, а сегодня уже вовсю используем в работе. Многие эксперты пророчат GenAI большое будущее, считая его предвестником новой промышленной революции.
И ведь действительно, LLM и мультимодальные модели уже сейчас демонстрируют впечатляющие возможности и при этом относительно просты во внедрении. Создать простое приложение на их основе - дело нескольких строк кода. Однако переход от эксперимента к стабильному и надежному решению — задача посложнее.
Как метко подметил Мэтт Тёрк: если в 2023 году мы боялись, что GenAI нас погубит, то в 2024-м мечтаем хоть как-то приручить его и запустить в "мелкосерийное производство".
Если вы уже успели создать свои первые LLM-приложения и готовы вывести их на новый уровень, эта статья для вас. Мы рассмотрим 17 продвинутых RAG-техник, которые помогут избежать типичных ошибок и превратить ваш прототип в мощное и стабильное решение.
Пристегните ремни, мы отправляемся в увлекательное путешествие по миру AGI! Вместе мы:
Поймем, как система отличает ценную информацию от информационного шума;
Разберемся, как правильно подготовить данные для LLM;
Выясним, можно ли строить цепочки из нескольких LLM;
Поймем, как направлять запросы через разные компоненты системы.
Приятного прочтения(:
Многие ИИ-сервисы имеют для нас с вами ограничения и это не может не огорчать. Какие-то сервисы требуют только подключения через VPN, например, ChatGPT от OpenAI, а какие-то, например, Claude от Anthropic, просят душных и долгих танцев с бубном, чтобы просто использовать модель.
Но ладно доступ, а что если хочется расширить функционал, купив подписку? Так же не у каждого есть такая возможность, а потому нам приходят на помощь наши "адаптаторы", которые расшаривают доступ к интересующим нейросеткам и помогают нам избежать трудностей при использовании.
А еще вкуснее, когда любимые модели собраны в одном месте - это же очень удобно, не нужно бегать с места на место, а также платить за несколько подписок. А посему я хотела бы рассмотреть различные агрегаторы, их плюсы и минусы сравнить и понять, стоят они вашего с нами внимания, или нет.
Приятного прочтения!
Midjourney - это мощный инструмент для генерации изображений на основе текстовых описаний, известных как промпты. Его возможности поистине безграничны: от фотореалистичных пейзажей и портретов до сюрреалистических и абстрактных композиций. Однако для того, чтобы в полной мере раскрыть потенциал этого инструмента и получать желаемые результаты, необходимо освоить искусство составления эффективных промптов.
Правильно составленный промпт позволяет направлять нейросеть в нужное русло, задавать стиль, настроение и детали изображения. От качества промпта напрямую зависит качество и соответствие сгенерированных изображений вашему замыслу.
Цель данного гайда - познакомить вас с продвинутыми техниками работы с промптами в Midjourney. Независимо от того, являетесь ли вы художником, дизайнером или просто энтузиастом, стремящимся исследовать возможности Midjourney, этот гайд поможет вам вывести свои навыки работы с промптами на новый уровень. Надеемся, вы сможете найти в нем что-то новое для себя!
Приятного прочтения:)
Мы еще не отошли от GPT-4o, как Anthropic вырывается на сцену с новой моделью Claude 3.5 Sonnet, которая по заверениям разработчиков превосходит GPT-4o. Anthropic вновь раздвигает границы возможностей ИИ.
В этой статье мне бы хотелось оценить возможности новой модели и, конечно, проверить не соврали ли нам о функционале Claude 3.5 Sonnet.
Приятного прочтения(:
Искусственный интеллект теперь проникает в самые интимные и, казалось бы, исключительно человеческие аспекты нашей жизни, такие как отношения и знакомства. Эта тенденция особенно заметна в западной культуре, где в целом доминируют нестандартные подходы к привычным для нас с Вами вещам. Поэтому предлагаю Вам познакомиться с новыми трендами в мире свиданий, полностью опирающимися на нейросети. Это отличная возможность перенять опыт или просто хорошо провести время ;)
Приятного прочтения!
Леопольд Ашенбреннер, бывший сотрудник OpenAI из команды Superalignment, опубликовал документ под названием «Осведомленность о ситуации: Предстоящее десятилетие», в котором он делится своим видением будущего ИИ. Основываясь на своих знаниях в этой области, Ашенбреннер предсказывает стремительное развитие искусственного интеллекта в ближайшее десятилетие.
Мы прочитали этот документ объемом в 165 страниц за вас. В этой статье расскажем о ключевых идеях Ашенбреннера и о его прогнозах на будущее искусственного интеллекта.
Более полувека назад, 7 декабря 1972 года, с космодрома на мысе Канаверал стартовала ракета, уносящая к Луне трех астронавтов и луноход. После трехдневного полета двое из них спустились на поверхность Луны в хрупком посадочном модуле. В течение трех дней астронавты исследовали лунный ландшафт, собирали образцы пород и испытывали луноход. Затем они вернулись на орбиту, где их ждал третий член экипажа. Вместе они отправились обратно на Землю, приводнившись в южной части Тихого океана 19 декабря 1972 года. Эта миссия, получившая название «Аполлон-17», стала последним на сегодняшний день случаем, когда человек покидал пределы низкой околоземной орбиты.
NASA планирует вернуть американских астронавтов на Луну в конце 2026 года в рамках миссии «Артемида-3». Подобно «Аполлон-17», два астронавта проведут около недели на лунной поверхности, собирая образцы и делая памятные селфи. Однако, в отличие от исторической миссии, «Артемида-3» будет осуществлена без лунохода.
Несмотря на внешнюю схожесть с «Аполлон-17», «Артемида-3» значительно отличается по сложности и стоимости. В то время как «Аполлон-17» была запущена одной ракетой и стоила $3,3 миллиарда (в пересчете на 2023 год), «Артемида-3» потребует десятка запусков тяжелых ракет и обойдется в астрономическую сумму, которую NASA отказывается раскрывать. По оценкам экспертов, стоимость миссии может достигать 7–10 миллиардов долларов.
Сложность «Артемиды-3» поражает: одноразовый посадочный модуль станет самым тяжелым космическим аппаратом в истории, а научный результат миссии — небольшая коробка с лунными образцами — будет меньше, чем у «Аполлона-17». Более того, вся программа зависит от технологий, которые еще предстоит разработать и протестировать в течение ближайших полутора лет.
Возникает закономерный вопрос: если мы смогли отправить человека на Луну полвека назад, почему это так сложно сделать сейчас, учитывая технологический прогресс?
Применим геопространственную разведку для точного количественного учета воздушных судов противника? Используем для этого технологию обнаружения объектов YOLOv8 на основе аэрофотосъемки, выполненной разведывательными беспилотниками, что обеспечит надежное планирование военных действий.
В рамках глобальной системы мониторинга, известной как «The Machine». , функционируют разнообразные элементы. Данная система объединяет множество устройств, распределенных по всему земному шару, что обеспечивает комплексное наблюдение. Это позволяет государственным органам осуществлять мониторинг за индивидуальными лицами, анализировать общественные поведенческие тенденции и контролировать военные объекты на международном уровне. Геопространственная разведка (GEOINT) занимает центральное место в этой системе.
В этой статье основное внимание уделим GEOINT в качестве ключевого средства для мониторинга военных авиабаз противника. Такой подход к наблюдению за объектами и базирующейся на них авиацией способствует глубокой проработке стратегии и тактики ведения боевых действий.
Исследователи разработали крошечный имплантат с гибкими полимерными электродами, который может оставаться целым в теле, предоставляя потенциал для будущих зрительных имплантатов для слепых. Этот имплантат может стимулировать зрительную кору мозга, создавая изображения с помощью множества электродов, действующих как отдельные пиксели.
Имплантируемые электроды зачастую негативно воспринимаются обществом, из-за недостаточной информации об эффективности и биосовместимости спустя какое-то время пребывания в организме, ограничиваясь первичными успехами. Это исследование затрагивает производительность и состояние электродов (и тканей мозга) как в начале экспериментов, так и спустя 55 недель!
Подробнее об исследовании далее в статье! Приятного прочтения :)
Поиск первой работы в IT может стать серьезным испытанием. Мы попросили разработчиков, начинающих и не очень, поделиться своим опытом. В статье мы на реальных примерах рассмотрим способы, с помощью которых можно попасть в IT-индустрию.
Дисклеймер! Мнение автора не всегда может совпадать с мнением респондентов. Мы попытались собрать людей с разным опытом и историями, чтобы выяснить не только «правильные» способы попасть в айти, но и немного лайфхакерские.
Приятного прочтения!
В феврале Google мы познакомились с Gemini 1.5 Pro с контекстным окном в 1 миллион токенов. Больший размер контекста означает, что Gemini 1.5 Pro может обрабатывать огромные объемы информации за один раз — 1 час видео, 11 часов аудио, 30 000 строк кода или более 700 000 слов. Это делает его на голову выше других моделей.
Сегодня я бы хотела рассмотреть вопрос обработки видео, а именно просмотра часового видео и оценить, как хорошо модель будет извлекать информацию.
Приятного прочтения!
По последним данным Росстата, более 42% населения России имеют избыточный вес. Крайняя степень ожирения затрагивает 2,1% россиян. Ожирение занимает четвертое место среди причин смертности, так как оно является фактором риска для сердечно-сосудистых заболеваний, инсульта, диабета и различных видов рака.
Большинство людей снижает свой вес с помощью правильного питания, диет и различных видов физической активности, однако на последних стадиях ожирения эти методы зачастую не показывают нужных результатов. В таких случаях на помощь приходят бариатрические операции.
В данной статье я приведу сравнение результатов наиболее распространенных типов бариатрических операций.
Приятного прочтения!
Запуск инновационных технологий, таких как Midjourney и Chat GPT, значительно повысил интерес к искусственному интеллекту, что, в свою очередь, способствовало появлению в Телеграме специализированных чат-ботов. Эти боты предоставляют возможность использовать функции популярных нейросетей без необходимости регистрации и, зачастую, бесплатно.
Предлагаю рассмотреть некоторых ботов и оценить их функционал. Приятного прочтения! (:
Высшее образование — один из вечных поводов для споров в айти. Существует два лагеря — те, кто считает, что университет дает базу, которую никак не получить без высшего образования и те, кто уверен, что настоящий программист должен сам все изучить и войти в индустрию. Есть еще третий лагерь, выходцы с курсов «react за 2 недели», но статья будет не про них.
Разберем целесообразность высшего образования в айти. Плюсы, минусы, подводные камни.
Однозначного ответа на вопрос «заменит ли ИИ человека» нет до сих пор. Ясно лишь одно — человек, умеющий правильно использовать искусственный интеллект, рано или поздно сместит того, кто ИИ пользоваться не умеет.
Мы собрали подборку из 5 AI-инструментов, которые могут быть полезны при разработке. Приятного чтения!