Давно не касался темы AI, хотя в этой сфере постоянно происходит много нового.
У меня успело накопиться несколько обновлений, которые могут оказаться для кого-то полезными, т.к. разработка с Rider под Unity имеет некоторую специфику, из-за чего приходится много экспериментировать и выискивать удобные инструменты.
Расскажу, что я успел попробовать, чем и как пользуюсь сейчас.
В первой части этой стати мы с нейросетью Qwen пытались создать аналог Pong! в зимнем сеттинге (Снежинка вместо шарика и на фоне падает снег).
Итак, с понгом Qwen справился, настало время для более сложных испытаний. Посмотрим, как он справится с платформером.
С появлением статьи "Attention Is All You Need" закончилось доминирование рекуррентных нейронных сетей (Recurrent Neural Network — RNN). Поскольку трансформеры показывают лучшие результаты на практике по сравнению с RNN, давайте разберёмся, что они собой представляют и как работают в области компьютерного зрения.
Авторские изображения и минимум текста — так выглядят современные детские книги на Западе. Времена фантазии все больше остаются в прошлом, уступая место современным технологиям. К сожалению, с этим ничего нельзя сделать, поскольку альтернативу в России предложить некому, да и нечем. Поэтому постепенно тренд завоёвывает и российский рынок. С одной стороны, в этом можно отыскать и положительную сторону. Современные художники предлагают оригинальные идеи для дизайна детских кинг. Высокая конкуренция заставляет искать новые области для творчества, порою граничащие со скандалом, особенно если дело касается детей. Более того, авторский дизайн ярко выделяется на фоне засилия ИИ-изображений, что буквально бросается в глаза при просмотре любого онлайн-каталога детских книг. Это помогает сегрегировать качественную детскую литературу и поддерживать стандарт продукции. С другой стороны, высокая планка, а заодно и стоимость, дизайна детской книги часто идёт в ущерб его содержанию. Текст уходит на второе место, если в принципе ещё необходим автору для каких-то совсем прозаических целей. Однако в этом моменте следует отметить ключевую деталь: детские книги теряют свою историческую роль воспитания, становясь объектом развлечения. Теперь самое время оглянуться на историю детской литературы.
Думаю, ни для кого не секрет, что большую часть существования цивилизации детский фольклор передавался исключительно в устной форме. Впрочем, как и любой другой до широкого распространения книгопечатания и легкого доступа к книгам практически для всех слоёв населения. В XIX веке в России стали предпринимать первые попытки систематизации русского фольклора, в том числе и детского. Ярким примером тому служит появление сборника сказок А.Н. Афанасьева, опубликованного в 1855-1863 гг. Впоследствии к вопросу систематизации сотен детских сказок русского народа обращался и Максим Горький, и всем нам хорошо известный В.Я. Пропп в своей книге «Исторические корни волшебной сказки». Вернёмся к устной форме. Стоит выделить два очень важных момента для темы данной статьи. Во-первых, как вы сами понимаете, ребёнку требовалась фантазия для того, чтобы представлять образы фольклора. Полностью детские книги, а уж тем более с иллюстрациями, появятся лишь к концу XIX века. Кстати, кому любопытно, как выглядели такие европейские детские книги, есть бесплатная коллекция литературы на сайте университета Флориды. Во-вторых, детский фольклор нёс в первую очередь в себе воспитательную роль (как нужно поступать, чтобы выжить, что является добром) и бытовую роль (для укачивания ребенка перед сном, к примеру). Равзлечение было скорее сопутствующим фактором, чем запланированным. И если вы вспомните оригинальные сюжеты сказок (Гримм, например), то поймёте, про что идёт речь.
Представь:
— Ты открываешь любимый AI-чат. Он помогает тебе писать, планировать, думать. Ты с ним уже как со старым знакомым.
Он знает, когда ты приходишь, в каком ты настроении, какие у тебя цели и тревоги.
Он помнит, как ты выбирал название для своего продукта или компании, куда хотел поехать летом и что ты думаешь о своей работе и коллегах.
Теперь представь, что этот самый чат начинает встраивать рекламу в разговор. Не как на YouTube — с кнопкой “Пропустить через 5 секунд”.
А в виде рекомендации. Точной. Персональной. В нужный момент.
Я потратил 6 часов на этот эксперимент и спешу обрадовать, новая модель от chatgpt не готова заменить программистов и сейчас я коротко напишу почему (бонус: короткое видео).
Если вдруг автомобильный дилер скажет про свои автомобили, что у них под капотом двигатель, цикл которого состоит двух изотерм и двух адиабат и коэффициент полезного действия .., короче "Цикл Карно — идеальный термодинамический цикл". То Вы наверно покрутите у виска пальцем (к счастью не все покрутят и некоторые поймут и выслушают, может даже потом объяснят тем, кто хочет слушать) и пойдёте к другому. Но эти слова - правда и ничего кроме правды, но она вам не нужна.
Но вот это "звук винтажного двигателя V-8 «давно считался призывным вызовом «Мустанга», готового к спариванию» (mating call of Mustang), новая система обработки и усиления звука «спортивна и энергична», обеспечивает «более изящное рычание» и «низкочастотное ощущение всемогущества»" - полная туфта всего лишь для почёсывания ЧСВ потенциального покупателя и на качество движения никак не влияет.
Вот сейчас то же самое, слово в слово происходит в ИТ с его хайпом вокруг ИИ.
MIT Media Lab провели эксперимент с ЭЭГ и показали: чем больше вы полагаетесь на ChatGPT, тем слабее становятся нейронные связи и хуже тексты. Но выбросить ИИ — не решение. Рассказываю про исследование и даю 15 техник, как превратить ChatGPT в тренажёр
Доброго времени суток, «Хабр»!
В 2023 году российская компания «Сбер» представила свой сервис на основе искусственного интеллекта GigaChat (Гигачат). Спустя два года, а именно в марте 2025-го, вышло обновление. Чат‑бот получил приписку 2.0, расширил функционал работы с документами, научился выходить в интернет и обзавелся другими нововведениями.
В статье я расскажу, как пользоваться сервисом, который носит звание российского аналога ChatGPT. Присаживайтесь поудобнее, готовьтесь к повествованию, а я начну свой рассказ.
На прошлой неделе наткнулся на забавную игру в слова – contexto.me, смысл прост: нужно отгадать секретное слово. При этом после каждой попытки видно, насколько близко по смыслу ваше слово было к ответу. Поиграв пару дней, захотелось написать такую игру самому, а также автоматизировать процесс решения, про что и данная статья.
Привет, коллеги ML инженеры, Data scientist'ы и все, кто интересуется искусственным интеллектом, созданием нейросетей, машинным обучением и анализом данных! Принёс вам пачку вебинаров с интенсива трека Наука о данных курсов повышения квалификации Летней цифровой школы Сбера.
Всем привет! Меня зовут Тим и я недавно завершил проект под названием ether-pos цель которого — объяснить, как на самом деле работает система Proof of Stake (PoS, Доказательство доли владения) Ethereum. Если вы еще не видели ее, посмотрите здесь: ether-pos.
Позвольте мне немного рассказать о том, почему я его создал и чему я научился в процессе.
Философия всегда была искусством размышления но её инструменты оттачивались веками. Выделим три самых известных метода: диалектика, логика и понятийный анализ. Диалектика Гегеля строила мосты между противоречиями, логика Аристотеля задавала правила вывода, а аналитическая философия XX века разлагала понятия на атомарные составляющие (из-за чего наше время потерялось в пост-смыслах).
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Бабаев, я руководитель R&D GigaCode в Сбере. Сегодня расскажу о том, как мы создавали ИИ-помощника для программистов задолго до того, как это стало мейнстримом.
Многие компании думают о том, чтобы выпустить собственного ИИ-помощника для разработчиков. Мы начали делать GigaCode около трех лет назад — ещё до появления Cursor и других популярных сегодня решений.
За это время мы создали целую экосистему решений для разработки – GigaDEV: IDE на основе IntelliJ, платформу Gitverse как аналог GitHub и сам GigaCode.
Кажется, мы настолько привыкли к прогрессу нейронных сетей, что больше удивляемся, когда они чего-то не умеют, чем видя их новые достижения. Тем не менее, сегодняшние технологии искусственного интеллекта — это самое начало пути.
Интеллектуальные модели на основе нейронных сетей, при всех их впечатляющих возможностях, не лишены серьезных недостатков, зачастую являющихся обратной стороной достоинств. Отталкиваясь от используемой сегодня архитектуры, попытаемся определить возможные направления дальнейшего развития систем искусственного интеллекта (ИИ).
Переход от эмоций к логике. Пост не отрицает тревогу, но задаёт вопрос:
«А точно ли происходит катастрофа? Или нас пугает то, что мы больше не в центре экосистемы?»
Миф о вымирании — цифровая саванна или новая экосистема?
В четверг, 7 августа, в 20:00 по мск состоялось долгожданное событие в мире ИИ — OpenAI представила ChatGPT 5. В этой статье я собрал всю важную информацию из прошедшей демонстрации — это поможет понять, что же нового случилось в GPT 5 и чего ожидать от этой нейросети.
Эта модель не просто эволюционный шаг, а качественный скачок, позиционируемый как «разговор с экспертом». В статье мы разберем ключевые нововведения модели, впечатляющие результаты в бенчмарках и практические возможности (вплоть до генерации приложений!).
LLMки можно любить и ненавидеть, но нельзя отрицать того, что это что-то очень большое и сильно трансформирующее все вокруг. Я регулярно и помногу размышляю над AI-агентами и в целом траекторией genAI движения и после вчерашней презентации GPT-5 мой личный паззлик окончательно сложился. Все это очень похоже на то, что мы уже видели.
И это — iPhone.
С ростом сложности и масштабности современных языковых моделей, таких как GPT, потребность в эффективных методах их адаптации под специфические задачи становится все более актуальной. Однако традиционные подходы к тонкой настройке моделей часто требуют огромных вычислительных ресурсов и значительного времени.
В этой статье мы рассмотрим два подхода — LoRA и QLoRA — которые обещают значительно снизить затраты на обучение без потери качества модели. Мы разберем, как эти методы позволяют оптимизировать вычисления и память, а также как с их помощью можно эффективно адаптировать большие модели под разнообразные прикладные задачи.
Доброго времени суток, друзья! Мое утро на днях началось не с кофе, а с того, что мой старый верный товарищ, ультраширокий Xiaomi Mi Curved Gaming Monitor 34", который мне еще года четыре назад подарил лучший друг, приказал долго жить. Вдвойне обидно.
Симптомы классические: черный экран, мигающий светодиод, и чтобы его запустить, нужно пошаманить с вилкой. Судя по всему, накрылась плата T-CON. А поскольку работа не ждет, нужно было немедленно приступать к поиску замены.
И да, сразу оговорюсь: мой финальный выбор — гиперспецифичен. Он подойдет вам, только если вы, как и я, белый гетеросексуальный мужчина среднего класса ищете ультраширокий монитор от 34 дюймов, черный и обязательно со встроенной эмбиент-подсветкой. Однако, я надеюсь, что само исследование рынка и детальный разбор моделей будет полезен любому, кто сейчас находится в поиске или рассматривает один из упомянутых вариантов. Моя цель — дать вам не рыбу, а удочку, которой я сам и воспользовался.
